RASIONALISASI JARINGAN STASIUN HUJAN MENGGUNAKAN METODE KAGAN – RODDA DENGAN MEMPERHITUNGKAN FAKTOR TOPOGRAFI PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI (DAS) SAROKAH, KABUPATEN SUMENEP, PULAU MADURA - Siswanti, Yuvika Rega; Dermawan, Very; Suhartanto, Ery (Jurnal Mahasiswa Jurusan Teknik Pengairan, 2018)
Ketelitianodata hujan yang didapat sering kali tidak akurat yang menyebabkan penelitian, perencanaan dan penglelolaan tidak efektif. Sehingga dibutuhkan rasionalisasi jaringan stasiun hujan. Rasionalisasi dilakukan dengan memperhitungkan faktor topografi dan keterkaitannya dengan penyebaran stasiun hujan. Studi ini menggunakan metode Kagan-Rodda dengan berpedoman pada standar WMO (World Meteorogical Organization) dalam menentukan jumlah dan pola sebaran stasiun hujan di DAS Sarokah. Berpedoman pada standar WMO dan hasil analisa Kagan-Rodda, diperoleh 7 stasiun hujan dengan kualitas data yang baik dengan kesalahan perataan dan interpolasi 10%. Jarak antar simpul Kagan-Rodda adalah 8012,150 km2. Hubungan yang terjadi antara faktor jarak dan elevasi memiliki nilai R2 tertinggi yaitu 0,212. Sedangkan hubungan antara curah hujan dengan faktor jarak memiliki nilai R2 tertinggi yaitu 0,706.Kata kunci: stasiun hujan, standar WMO, Kagan-Rodda, faktor topografiThe accuration of rainfall data is oftently not accurate, which leads to ineffective research, planning and mangement. Thus, it need rainfall station rasionalization. This rasionalization was implemented by calculating topography factors and its relevance with  distribution of rainfall station. This study used Kagan-Rodda method, based on WMO (World Meteorologycal Organization) standard to determine the number and distribution pattern of rainfall station in Sarokah basin. Reference to WMO standard and Kagan-Rodda analysis, the result was 7 rainfall station with good quality of rainfall data and just 10% in an average error and interpolation error. The distance between Kagan-Rodda vertices was 8012,150 km2. The relevance of distance and elevation factors has the highest R2, is 0,212. Whereas the relevance of rainfall data and distance factor has the highest  R2, is 0,706. Key Words: rainfall station, WMO standard, Kagan-Rodda, topohraphy factor