Rasionalisasi Kerapatan Stasiun Hujan Wilayah Sungai Rokan Berdasarkan Data Hujan Harian dan Variasi Tingkat Kesalahan: Rationalization of Rain Station Density in the Rokan River Basin Territory Based on Daily Rain Data and Variation of Error Levels - Dehas Abdaa; Manyuk Fauzi; Ari Sandhyavitri (UIR Press, 2021)
[ID] Sebaran lokasi dan jumlah stasiun hujan ideal akan merepresentasikan kejadian hujan untuk menunjang akurasi informasi analisis di suatu wilayah. Kerapatan stasiun hujan eksisting dikaji berdasarkan metode standar World Meteorogical Organization sedangkan analisis rasionalisasi jumlah dan sebaran stasiun hujan berdasarkan data hujan harian dan variasi tingkat kesalahan menggunakan Metode Kagan-Rodda. Metode Kagan-Rodda telah digunakan di beberapa wilayah penelitian dengan beragam kategori fisiografi dan lingkup terbatas pada daerah aliran sungai. Sehingga dirasa perlu melakukan pengembangan cakupan penelitian untuk wilayah yang lebih luas yaitu Wilayah Sungai. Lokasi penelitian adalah Wilayah Sungai Rokan dengan fisiografi dataran tropis mediteran dan sedang seluas 22.455,28 km². Stasiun hujan eksisting berjumlah 13 stasiun hujan dan 1 stasiun tidak lolos Uji F, koefisien luasan Thiessen eksisting tidak merata sebesar 165,03 km2-3.758,12 km2 (0,007-0,17), dan korelasi hujan harian sebesar 0,03-0,37. Evaluasi analisis WMO menghasilkan 7 stasiun hujan yang memenuhi standar untuk luas daerah pengaruh sebesar 1.000–2.500 km2/stasiun. Perhitungan metode Kagan-Rodda dilakukan 2 skenario kesalahan perataan, skenario I dengan kesalahan perataan (Z1) sebesar 4,93% menghasilkan 37 stasiun hujan, luasan pengaruh Thiessen 273,89 km2–1197,80 km2 (0,01-0,05), nilai r(0) sebesar 0,20, jarak antar stasiun hujan sejauh 26,36 km, dan 2 stasiun memenuhi standar WMO. Sedangkan skenario II dengan Z1 sebesar 9,72% menghasilkan 10 stasiun hujan, dimana mempertahankan 2 stasiun, memindahkan 8 stasiun dan menutup 3 stasiun diperoleh luasan pengaruh Thiessen 1.691,71 km2–2.488,21 km2 (0,08-0,11), jarak antar stasiun hujan sejauh 50,70 km, dan seluruh stasiun memenuhi standar WMO. Rasionalisasi metode Kagan-Rodda skenario II relatif mewakili luas pengaruh wilayah dibandingkan skenario I. [EN] The distribution of locations and the number of ideal rain stations will represent rain events to support the accuracy of analytical information in an area. The density of existing rain stations was assessed based on the standard method of the World Meteorological Organization, while the rationalization analysis of the number and distribution of rain stations based on daily rainfall data and variations in error rates used the Kagan-Rodda method. The Kagan-Rodda method has been used in several research areas with various physiographic categories and limited scope in watersheds. So it is necessary to develop the scope of research for a wider area, namely the River Basin. The research location is the Rokan River Basin with physiography of the Mediterranean and medium tropical plains covering an area of ​​22,455.28 km². The existing rain stations are 13 rain stations and 1 station does not pass the F test, the coefficient of the existing Thiessen area is uneven at 165.03 km2-3,758.12 km2 (0.007-0.17), and the daily rainfall correlation is 0.03-0, 37. WMO analysis evaluation resulted in 7 rain stations that met the standard for the area of ​​influence of 1,000–2,500 km2/station. The calculation of the Kagan-Rodda method is carried out in 2 scenarios of smoothing error, scenario I with an alignment error (Z1) of 4.93% resulting in 37 rain stations, the area of ​​influence of Thiessen is 273.89 km2–1197.80 km2 (0.01-0.05) , the value of r(0) is 0.20, the distance between rain stations is 26.36 km, and 2 stations meet the WMO standard. While scenario II with Z1 of 9.72% produces 10 rain stations, which maintains 2 stations, moves 8 stations and closes 3 stations, the Thiessen influence area is 1,691.71 km2–2,488.21 km2 (0.08-0.11), the distance between rain stations is 50.70 km, and all stations meet WMO standards. The rationalization of the Kagan-Rodda method in scenario II is relatively representative of the area of ​​influence compared to scenario I.