Ditinjau dari biaya operasi dan pemeliharaan pos hidrologi yang cukup besar dari tahun ke tahun karena umur dari peralatan yang makin tua maka dibutuhkan suatu studi rasionalisasi jaringan pos hidrologi yang ada dalam DAS Kapuas Wilayah Sungai Barito untuk menghasilkan pos hidrologi yang efektif dan efisien, Kesalahan dalam  pemantauan data dasar hidrologi suatu daerah aliran sungai akan menghasilkan data yang kurang optimal. Kesalahan tersebut biasanya disebabkan oleh jumlah pos hujan dalam Daerah Aliran Sungai(DAS) yang kurang memadai dan pola penyebaran pos hujan yang tidak merata. Untuk menganalisa pos hujan yang efektif dan efisien, sehingga secaradini dapat diketahui pos-pos mana yang sangat dominan serta dapat menggambarkan karakteristik daerah aliran sungai tersebut dan pos-pos mana yang kurang dominan dan dapat direlokasi. Selain itu dengan adanya rasionalisasi atau perencanaan jaringan stasiun hujan yang efektif dan efisien maka akan menghasilkan data hujan yang lebih akurat.

Analisis rasionalisasi ini dilakukan pada pos hidrologi yang ada pada DAS Kapuas Wilayah Sungai Barito yang menjadi kewenangan pemerintah pusat melalui UPT Balai Wilayah Sungai Kalimantan III. Rasionalisasi jaringan pos hidrologi ini dengan menggunakan metode 2 metode yaitu metode Kagan-Rodda dan Kriging. Sehingga kita dapat menentukan jumlah stasiun hujan dan pola sebaran stasiun hujan dengan melihat keterkaitan antar jaringan stasiun hujan terhadap faktor topografi.

Dari pengumpulan data sekunder didapatkan data curah hujan pos hidrologi 10 tahun terakhir dan peta jaringan hidrologi pada kondisi sekarang. Dari data yang didapatkan tersebut terdapat data yang hilang maka dari itu dilakukan pengisian data curah hujan yang hilang dengan metode Inverse Square Distance (ISD). Dilakukan uji kepanggahan data dengan metode Double Mass Curve (DMS) untuk mengatahui konsistensi data. Dari hasil pengkajian dan analisa metode Kagan-Rodda di peroleh 7 stasiun hujan baru dengan pemindahan pos yang ada sebanyak 2 buah, sehingga total keseluruhan menjadi 14 buah stasiun. Kemudian dari hasil analisis metode kriging permodelan semivariogram dengan tiga model perhitungan yaitu Spherical, Exponential, dan Gaussian didapatkan nilai Root Mean Square Error yang paling terkecil adalah perhitungan dari metode Gaussian dengan jumlah stasiun rekomendasi sebanyak 8 buah stasiun hujan baru.

Kata Kunci:   Kerapatan pos stasiun hujan, DAS Kapuas, Kagan-rodda, kriging