RASIONALISASI JARINGAN POS STASIUN HUJAN PADA SUB DAS WIDAS KABUPATEN NGANJUK MENGGUNAKAN METODE KAGAN-RODDA DAN KRIGING DENGAN MEMPERTIMBANGKAN ASPEK TOPOGRAFI

Abstract

ABSTRAK: Kerapatanbjaringan stasiun hujan dapat dinyatakan sebagai luas Sub DAS yang diwakili olehbsatu stasiunbhujan. Semakin tinggi kerapatan stasiun hujan yang digunakan maka akan semakin tinggi pula ketelitian data yang diperoleh. Sub DAS Widasbmemilikibluas sebesarb1531,62 km² dan jumlah stasiun hujan saat ini sebanyak 43 stasiun hujan dengan sebaran yang kurang merata dan kurang efektif dalam pemeliharaan. Oleh karena itu diperlukan kajian rasionalisasi stasiun hujan menggunakan metode Kagan-Rodda dan Kriging. Hasil analisa rasionalisasi stasiun hujan menggunakan data curah hujan kumulatif tahunan dari metode Polygon Thiessen, didapatkan jumlah ideal stasiun hujan berdasarkan standart WMO adalah 15 stasiun hujan. Untuk metode Kagan-Rodda dengan penggambaran jaring-jaring pada stasiun hujan didapatkan jumlah ideal hanya 11 stasiun hujan. Sedangkan untuk metode Kriging dengan input data dibantu aplikasi ArcGIS didapatkan jumlah ideal yaitu 35 stasiun hujan. Untuk hasil metode Kagan-Rodda, faktor topografi (jarak, elevasi, dan slope) memiliki hubungan antar parameter topografi paling kuat yaitu parameter elevasi terhadap jarak dengan nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0,664. Sedangkan untuk hubungan topografi berdasarkan curah hujan dengan parameter topografi yaitu slope memiliki hubungan yang kecil dengan nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0,557. Dan untuk hasil metode Kriging memiliki hubungan topografi yang cukup kecil antar parameter topografi yaitu parameter elevasi terhadap jarak dengan nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0,508. Berdasarkan hasil analisa hubungan aspek topografi maka metode yang dapat dipertimbangkan untuk rasionalisasi stasiun hujan yaitu metode Kagan-Rodda karena hasil analisa hubungan aspek topografi memiliki nilai korelasi yang cukup kuat dibandingkan dengan metode Kriging.

Kata kunci: rasionalisasi, standart WMO, Kagan-Rodda, Kriging, faktor topografi

 

ABSTRACT: The density of the rain station network can be expressed as the Sub-Watershed area that represented by one rain station. The higher of the density the data obtained will be more accurate. Sub-Watershed Widas has an area of ​​1531,62 km² and the numbers of rain stations are 43 rain stations with uneven spread of and uneffectively in maintenance. Therefore it is necessary to study rationalization of rain stations using Kagan-Rodda and Kriging methods. The result of rationalization of rain station analysis using annual cumulative rainfall data from Polygon Thiessen method, were obtained the ideal numbers of rain stations based on WMO standard was 15 rain stations. For Kagan-Rodda method using by drawing of nets in the rain station, the ideal numbers were only 11 rain stations. As for the method of Kriging with data input using ArcGIS’s application was obtained the ideal numbers were 35 rain stations. For Kagan-Rodda method, the topography factors (distance, elevation, and slope) that had the strongest correlation was between the elevation to the distance parameter with the correlation coefficient (R) of 0.664. While for topographic relationship based on rainfall with slope parameter showed small correlation with correlation coefficient (R) of 0,557. And for the results of the Kriging method showed the small relationship between the elevation parameter to the distance with the value of correlation coefficient (R) of 0.508. Based on the result of the analysis of topography aspect, the method that could be considered for rain station rationalization was the Kagan-Rodda method because the result of the correlation analysis on topography aspect using the Kagan-Rodda method showed more stronger than the Kriging method.

Key words: rationalization, WMO standard, Kagan-Rodda, Kriging, topography factors