Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Kumparan Fisika

ANALISIS INTENSITAS CURAH HUJAN KECAMATAN BANYUWANGI MENGGUNAKAN CLIMATE PREDICTABILITY TOOLS Kharisma Suci Wulandari; Yushardi Yushardi; Sudarti Sudarti
Jurnal Kumparan Fisika Vol. 6 No. 2: Agustus 2023
Publisher : Unib Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/jkf.6.2.97-106

Abstract

ABSTRAK   Salah satu wilayah yang sering mengalami bencana banjir adalah Kecamatan Banyuwangi. Banjir yang terjadi diakibatkan adanya intensitas curah hujan yang cukup tinggi selama beberapa waktu tertentu, terutama pada saat musim penghujan di tahun 2022. Curah hujan merupakan banyaknya air yang tertampung dalam alat penangkar hujan, sedangkan intensitas curah hujan adalah jumlah curah hujan yang dinyatakan dalam tinggi hujan atau volume tiap satuan waktu. Hasil data intensitas curah hujan Kecamatan Banyuwangi dari BMKG dijadikan acuan dasar untuk menganalisis intensitas curah hujannya. Pengolahan data intensitas curah hujan bisa dilakukan dengan bantuan software iklim seperti Climate Predictability Tools. Metode yang digunakan untuk analisis data adalah kuantitatif. Hasil analisis menggunakan Climate Predictability Tools menunjukkan bahwa prediksi intensitas curah hujan selama 6 bulan kedepan berada di atas normal dengan rentang nilai dari 62% hingga 75% sehingga keakuratannya mendekati 100% meskipun hubungan antara prediktor dan prediktan pada analisis awal masih lemah karena adanya perbedaan data yang cukup signifikan, selain itu grafik pada CCA menunjukkan bahwa hujan tinggi terjadi selama 2 atau 4 tahun sekali baik pada prediktor ataupun data asli. Hasil analisis dari penelitian ini menunjukkan bahwa hubungan antara prediktan dan prediktor masih terbilang lemah, akan tetapi hasil prediksi selama 6 bulan kedepan bisa menunjukkan selisih yang tidak jauh berbeda dengan data asli dari BMKG.   Kata  kunci—Intensitas Curah Hujan, Kecamatan Banyuwangi, dan Climate Predictability Tools.   ABSTRACT   One of the most frequently flooded areas is the Banyuwangi district. The flooding is due to a fairly high intensity of rainfall over a certain period, especially during the rainy season in 2022. Rainfall is the amount of water stored in the rainfall remover, while the intensity of rainfall is the number of rainfalls expressed in rainfall height or volume per unit of time. The results of the Banyuwangi district rainfall intensity data from BMKG are used as a basic reference for analyzing the intensity of the rainfall. The data processing of rainfall intensity can be done with the help of climate software such as Climate Predictability Tools. The method used for data analysis is quantitative. The results of the analysis using Climate Predictability Tools showed that predictions of rainfall intensity for the next six months were above normal with a range of values of 62% to 75% so the accuracy was close to 100% even though the relationship between predictor and predictant in the initial analysis was still weak due to the presence of quite significant data differences, besides the graphs on the CCA indicated that high rainfall occurred over 2 or 4 years once either on the predictor or the original data. Analysis of this study suggests that the relationship between predictors and predictors is still weak, but predictions for the next six months may indicate a difference not far from the original data from the BMKG.   Keywords—Rainfall Intensity, Banyuwangi District, and Climate Predictability Tools
Co-Authors A. Mafaza Kanzul Fikri Abdul Yasid Adellia Sartika Putri Agus Abdul Gani Agus Abdul Ghani Agus Tina Sari Ahmad Nor Hamidy Albertus Djoko Lesmono Alex Harijanto Alvi Nurdiniaya Anggraeni, Firdha Kusuma Ayu Arini Dwi Larasatining Retnowati Azimatun Ni’mah Hasan Bambang Supriadi Bambang Supriyadi Bejo Apriyanto Bilqis Adilah Carina Astrie Leony Wiyanda Desi Rahmawati Desy Qoraima Putri Dian Eka Budi Yanti Dya Ayu Cahya Timur Elan Artono Nurdin Eli Dwi Susanti Elia Novalina Elinda Septy Kusuma Wardani Elma Tri Istighfarini Elok Nur Faiqoh Elok Yieldsihas Faiqoh Enik Wasiah Niati Era Iswara Pangastuti Erlyn Yulia Fadia Arisma Iswardani Fahmi Arif Kurnianto Faridatul Rofiqoh Febriana Tri Nur Suliana Hanim Isti Fadah Helmi Alfiaturrohmah Heni Ruspitasari I Ketut Mahardika Ika Ayu Puspita Ika Permata Sari Iko Mardiana Indra Handoyo Widiarto Indrawati Indrawati Indri Ratnasari Inggrid Ayu Amala Irham Rosadi Karlina Dwi Susanti Kendid Mahmudi Kevin Andilla Unwaru Kharisma Suci Wulandari Lailatul Firdausiah Lailiatur Rohmah Laily Ramadhanty Lisa Nesmaya Lubna Lubna Mega Agustina Mei Sofiatul Hasanah Melisa Putri Febriyanti MIFTACHUL JANNAH Muhammad Danil Saolika Muhammad Mukhlas Muhammad Najih Hamdi Myco Hersandi N. Nuriman, N. Nadhifatun Nadhifatun Naelal Ngiza Naura Maya Mina Niken Nila Dewi Nikmatin Mabsutsah Nilta Wahyuni Norma Asiyah Norry Levi Purnama Novi Alisia Novita Risna Sari Novita Yuliani Nur Kasanah Nurul Qomariah Pramudya Dwi Aristya Putra Prastowo, Sri Handono Budi Pratiwi Ayu Lestari Putri Agustina Rohmawati Putri Agviolita ratna amalia Rayendra Wahyu Bachtiar Restu Dwi Setiyo Utami Retno Irawati Rif’ati Dina Handayani Rumiyati Rumiyati Safda Ridawati Shoenal Gufron Silvilia Wahyu Kurnia Putri Singgih Bektiarso Sinta Kiki Aprilia Siti Nur Hafsyah Sri Astutik Sri Septi Dyah Pratiwi Sri Wahyuni Subiki Subiki Suci Arin Annisa Sudarti Sudarti . Sudarti . Sudarti Sudarti Sudarti Sudarti Sudarti Sudarti Sudarti Sudarti Sudarti Sudarti Sudartik Sudartik Sumardi Sumardi Supeno Suratno Suratno Suratno Suratno Sutarto Sutarto Swit Tanti Rahayu Ningsih Trapsilo Prihandono Trapsiolo Prihandono Tri Wahyuni Ulya Zakiya Vika Aurely Nalurita Wachidah Putri Ramadhani Wahyuni Fajar Arum Widiet Nurcahyo Ramadhana Windy Astutik yayan mega lusiana Zaenal Abidin D. K. Zepyra Damayanti Zulfi Nasirotul’Uma