Ibnu Athoillah
Badan Pengkajian dan Penerapan teknologi

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

REKOMENDASI PENGELOLAAN SUMBER DAYA AIR WADUK/ DANAU PLTA DI INDONESIA MELALUI PEMANFAATAN TEKNOLOGI MODIFIKASI CUACA Budi Harsoyo; Ardila Yananto; Ibnu Athoillah; Ari Nugroho
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol. 16 No. 2 (2015): December 2015
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29122/jstmc.v16i2.1046

Abstract

Melalui program Sistem Inovasi Nasional (SINas) oleh Kementerian Ristek Dikti telah dilakukan inventarisasi Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA) yang ada di seluruh Indonesia melalui penyusunan sistem informasi waduk/danau PLTA berbasis webGIS, yang mampu menyajikan informasi mengenai lokasi, kondisi hidrologi dan cuaca serta karakteristik fisik catchment area untuk masing-masing lokasi PLTA. Dari hasil monitoring data curah hujan serta analisis data hidrologi di setiap lokasi PLTA, diketahui sekitar 80% PLTA yang ada di seluruh Indonesia (kecuali yang ada di wilayah Aceh dan Sumatera Utara) mengalami defisit air akibat berkurangnya curah hujan sejak bulan Mei – Agustus sebagai dampak fenomena El Nino kuat yang mempengaruhi iklim global pada tahun 2015. Teknologi Modifikasi Cuaca (TMC) telah banyak dimanfaatkan untuk menjaga ketersediaan air waduk/danau, baik untuk keperluan irigasi maupun PLTA. Output penelitian ini juga menghasilkan Peta Rencana Waktu Pelaksanaan TMC untuk Mitigasi Bencana Kekeringan di Indonesia dan Peta Rencana Waktu Pelaksanaan TMC untuk Pengisian Waduk/Danau PLTA di Indonesia.Kata Kunci: Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA), Sistem Informasi, Teknologi Modifikasi Cuaca (TMC)=Through the National Innovation System (SINas) by the Ministry of Research Technology and Higher Education has conducted an inventory of Hydroelectric Power Plant which exist throughout Indonesia through the development of an information system reservoir / lake Hydroelectric Power Plant based WebGIS, which is able to present information about the location, hydrology and weather as well as physical characteristics of the catchment area for each location Hydroelecric Power Plant. From the results of the monitoring of rainfall data and analysis of hydrological data at each location Hydroelectric Power Plant, known to about 80% Hydroelectric Power Plant that exist throughout Indonesia (except in Aceh and North Sumatra) experienced water deficit due to reduced rainfall since the month of May to August as the impact Strong El Nino phenomena that affect the global climate in 2015. Weather Modification Technology (TMC) has been used to maintain the availability of water reservoirs / lakes Hydroelectric Power Plant, both for irrigation and hydropower. The output of this research also generates Execution Time Plan Map of TMC for Drought Mitigation in Indonesia and Execution Time Plan Map of TMC for filling Reservoir/ Lake Hydroelectric Power Plant in Indonesia.Keywords: Hydroelectric Power Plant, System Information, Weather Modification Technology (TMC)
PERBANDINGAN PREDIKSI CURAH HUJAN GFS METEOROGRAM DENGAN CURAH HUJAN TRMM DI DAS RIAM KANAN KALIMANTAN SELATAN Samba Wirahma; Ibnu Athoillah; Sutrisno .
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol. 16 No. 2 (2015): December 2015
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29122/jstmc.v16i2.1049

Abstract

Teknologi Modifikasi Cuaca (TMC) yang diterapkan oleh BPPT di Kalimantan Selatan dilakukan guna mengatasi kekurangan debit air yang terjadi pada DAS Riam Kanan. Untuk melaksanakan TMC yang efektif dan efisien dibutuhkan prediksi cuaca harian yang akurat dan mendetail pada catchment area (daerah tangkapan hujan) tersebut, khususnya prediksi curah hujan harian. TMC yang diterapkan oleh BPPT menggunakan prediksi yang salah satunya diambil dari Global Forecast System (GFS) Meteorogram. Prediksi tersebut bisa menjadi referensi untuk mengolah dan menganalisis parameter cuaca dengan baik, serta merencanakan dan memutuskan pelaksanaan penerbangan eksekusi selama kegiatan TMC. Untuk menguji ketepatan suatu prediksi, maka diperlukan validasi/perbandingan hasil prediksi dengan data real, yaitu data curah hujan yang dapat diambil dari data Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM).Prediksi curah hujan menggunakan GFS Meteorogram dibandingkan dengan data curah hujan dari TRMM di daerah DAS Riam Kanan menggunakan korelasi Pearson, pengambilan data prediksi GFS dilakukan mulai dari 16 Mei 2014 s/d 31 Mei 2014. Koefisien korelasi yang diambil hanya yang memiliki pola/bentuk hubungan korelasi linear positif (+1). Dari hasil analisis korelasi didapatkan bahwa dari 16 hari pengambilan data di semua lokasi, rata-rata terdapat 8 - 11 hari yang memiliki nilai koefisien korelasi (KK) positif untuk prediksi di hari yang sama dan 6 - 11 hari untuk prediksi Lag_1, dengan nilai KK yang paling banyak muncul yaitu : range 0.4 - 0.7 untuk prediksi 7 hari ke depan, range 0.7 - 0.9 untuk prediksi 5 hari ke depan, dan range 0.9 - 1 untuk prediksi 3 hari ke depan. Dari keenam lokasi titik prediksi dengan nilai koefisien korelasi linear positif yang paling banyak muncul dan memiliki hubungan yang paling kuat adalah di titik Banjarmasin dan DAS bagian Utara.Kata Kunci : prediksi curah hujan GFS, curah hujan TRMM DAS Riam Kanan, koefisien korelasiWeather Modification Technology applied by BPPT in South Kalimantan in order to overcome the shortage of water discharge that occurs in the Riam Kanan Watershed. To implement the weather modification technology an effective and efficient required daily weather predictions are accurate and detail in the catchment area, especially dailiy rainfall prediction. In this Technology, BPPT using prediction from the Global Forecast System (GFS) Meteorogram. This prediction could be a reference to analyze weather parameter, planning, and deciding to do flight execution for weather modification. To verifying accuracy of this prediction, it is necessary validation/ comparison with real data that can be retrieved from the data Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM).Rainfall prediction of GFS Meteorogram compared with data from TRMM rainfall on the Riam Kanan Watershed using Pearson Correlation, GFS forecast data collected from May 16 - May 3,1 2014. The correlation coefficient is taken only has a pattern a positive linear correlation. The result from correlation analysis showed that 16 days of data collection in all locations, on average there are 8 – 11 days have a correlation coefficient is positive for prediction in the same day, and 6 – 11 days for prediction in lag_1 with most value arise of correlation coefficient is 0.4 – 0.7 for prediction of next 7 days, range 0.7 – 0.9 for prediction of next 5 days, and range 0.9 – 1 for prediction of next 3 days. From the six location of prediction points with most value arise of correlation coefficient positive linier and have the strongest relation are in Banjarmasin and northern watershed.Keywords : GFS precipitation forecast, Riam Kanan TRMM rainfall, correlation coefficient