Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL METEOROLOGI DAN GEOFISIKA Jurnal Meteorologi dan Geofisika
Ardhasena Sopaheluwakan
Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG)
Earth & Planetary Sciences Energy Physics

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
VALIDASI DAN KOREKSI DATA SATELIT TRMM PADA TIGA POLA HUJAN DI INDONESIA Mamenun Mamenun; Hidayat Pawitan; Ardhasena Sopaheluwakan
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 15, No 1 (2014)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1057.64 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v15i1.169

Abstract

Prediksi curah hujan cukup sulit dilakukan karena keragamannya sangat tinggi dan banyaknya permasalahan data, seperti minimnya ketersediaan data, data tidak lengkap/kosong, jumlah stasiun kurang tersebar, kurang tenaga pengamat, sistem pengamatan dan pemasukan data masih manual, serta pengumpulan data berjalan lambat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dapat digunakan satelit hujan yang memiliki resolusi spasial dan temporal tinggi, cakupan wilayah luas, data near real-time, akses cepat, dan ekonomis. Penelitian ini dilakukan untuk validasi dan koreksi data satelit TRMM terhadap data observasi pada tiga pola hujan berbeda di Indonesia. Analisis dilakukan menggunakan analisis statistika, perhitungan galat dan pengembangan faktor koreksi untuk data satelit TRMM di wilayah dengan pola hujan monsun (Lampung, Jawa Timur, Kalimantan Selatan), pola hujan equatorial (Sumatera Utara, Kalimantan Barat), dan pola lokal (Maluku). Hasil validasi data satelit TRMM terhadap data observasi menunjukkan nilai korelasi tinggi di wilayah pola monsun (>0.80), cukup tinggi pada pola equatorial (>0.60) dan pola lokal (>0.75). Nilai RMSE lebih rendah di wilayah pola hujan monsun (RMSE = 58-84), dibandingkan wilayah pola hujan equatorial (RMSE=97-158) dan lokal (RMSE=173). Hasil koreksi data satelit TRMM diperoleh faktor koreksi dengan bentuk persamaan geometrik untuk pola monsun dan equatorial, serta linier untuk pola lokal. Setelah dilakukan koreksi, diperoleh galat data satelit menurun di Lampung 40.3%, Kalimantan Selatan 3.17%, dan meningkat di Jawa Timur 18.9%. Demikian di Kalimantan Barat, galat satelit TRMM menurun 58%, Sumatera Barat 10%, dan Maluku 12.3%. Sedangkan nilai korelasisetelah dilakukan koreksi meningkatdi wilayah pola monsun dan equatorial sebesar 1-2%, dan menurun di wilayah lokal sebesar 1%. Rainfall is difficult to be predicted because of its high variability and other problems such as lack of data availability, data incompletely, less spreading of the station, less observer, and manual data entry. Rainfall satellite can be used to encourage these problems because it has a high temporal and spatial resolution, wide-coverage, near real-time and fast accessibility. This research has been conducted to validate and correct the TRMM data on three rainfall patterns (monsoonal, equatorial, local pattern). The statistical analyses and correction factor development for TRMM data are conducted. Validation showed a high correlation between TRMM and gauge data on the monsoonal pattern (>0.80), a high correlation on equatorial (>0.60) and local pattern (>0.75). The lowest RMSE found on the monsoonal pattern (58-84), equatorial (97-158), and local (173). After correction, the error of corrected TRMM data decreased for three rainfall patterns. While the correlation value increased on the monsoonal and equatorial pattern of 1-2% and decreased in the local pattern of 1%.
PENGARUH PARAMETER CUACA TERHADAP PROSES EVAPORASI PADA INTERVAL WAKTU YANG BERBEDA Trinah Wati; Hidayat Pawitan; Ardhasena Sopaheluwakan
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 16, No 3 (2015)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (7943.338 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v16i3.286

Abstract

Evaluasi perbandingan, analisis korelasi dan regresi antara evaporasi panci dengan parameter cuaca dilakukan pada interval waktu harian, dasarian dan bulanan untuk mempelajari ketergantungan evaporasi panci terhadap parameter cuaca dan untuk menduga evaporasi panci menggunakan parameter cuaca di stasiun Darmaga Bogor, Semarang dan Karangploso. Variasi lima faktor utama yang mengendalikan proses evaporasi antara lain radiasi matahari (lama penyinaran), defisit tekanan uap air, kelembaban relative, kecepatan angin dan suhu udara telah dibandingkan dengan variasi evaporasi panci pada interval waktu harian, dasarian dan bulanan. Defisit tekanan uap air memiliki pengaruh dominan dengan evaporasi panci pada semua interval waktu di Darmaga dan Semarang, sedangkan di Karangploso pada interval waktu harian dan dasarian. Kecepatan angin juga memiliki pengaruh dominan dengan evaporasi panci di Karangploso pada interval waktu dasarian dan bulanan. Pemodelan evaporasi panci menggunakan parameter cuaca yang dominan berpengaruh terhadap proses evaporasi menghasilkan persamaan model yang cukup baik dengan nilai R2 > 0,50, berdasarkan validasi data model dengan observasi memiliki. secara keseluruhan kesalahan hasil validasi antara data model dengan data pengamatan kurang dari 12%.. Tren evaporasi panci di Darmaga menunjukkan peningkatan dengan koefisien determinansi > 0.5, sedangkan di Semarang dan Karangploso secara statistik belum mengalami kecenderungan perubahan evaporasi. Comparative evaluation, correlation and regression analysis of pan evaporation with other meteorological variables at daily, 10-daily and monthly time-scales were conducted to learn the dependence of pan evaporation to other meteorological variables and to estimate pan evaporation using other meteorological variables at Darmaga Bogor station, Semarang and Karangploso. Five major factors that control evaporation were solar radiation (sunshine duration), vapor pressure deficit, relative humidity, wind speed and air temperature, which were compared at the different time-scales. Vapour pressure deficit had a good correlation with pan evaporation at all time-scales in Darmaga Bogor and Semarang, while in Karangploso at daily and 10-daily time-scale. Wind speed also had a good correlation with pan evaporation in Karangploso at 10-daily and monthly time-scale. The variable that has the best correlation with pan evaporation in each station was chosen as a predictor for estimating pan evaporation. The Result of Pan evaporation estimation using a meteorological variable that had the best correlation was good with R2 > 0,50, and the result of validation to observation data showed errors less than 12% for all time scales. Trends of pan evaporation in Darmaga Bogor showed increasing while in Semarang and Karangploso statistically not yet showed a trend change.
KAJIAN AWAL UJI STATISTIK PERBANDINGAN SUHU UDARA DARI PERALATAN OTOMATIS DAN MANUAL Kharisma Aprilina; Tri Astuti Nuraini; Ardhasena Sopaheluwakan
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 18, No 1 (2017)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (5568.195 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v18i1.396

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan secara statistik hasil pengukuran suhu udara menggunakan peralatan otomatis (Automatic Weather Station/AWS) dengan hasil pengukuran suhu udara secara manual atau sinoptik. Data yang diuji adalah data per-tiga-jam-an yang berasal dari data AWS dan data sinoptik dari 12 (dua belas) stasiun milik Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) yaitu Bengkulu, Dabo Singkep, Gunung Sitoli, Lhokseumawe, Meulaboh, Ranai, Rengat, Sibolga, Tanjung Pandan, Tarakan, Tarempa, dan Tegal dari bulan Februari-Juni 2016. Uji normalitas menggunakan metode Anderson-Darling dan Shapiro-Wilk menghasilkan keputusan data AWS dan data sinoptik dari seluruh stasiun yang diujikan tidak berdistribusi normal pada taraf signifikansi α = 0,05. Uji homogenitas menggunakan uji Levene menghasilkan keputusan bahwa kedua data di stasiun Bengkulu, Dabo Singkep, Gunung Sitoli, Lhokseumawe, dan Rengat homogen pada taraf signifikansi α = 0,05, sedangkan kedua data di stasiun Meulaboh, Ranai, Sibolga, Tanjung Pandan, Tarakan, Tarempa, dan Tegal tidak homogen pada taraf signifikansi α = 0,05. Uji beda statistik menggunakan metode Wilcoxon-Mann-Whitney menghasilkan keputusan bahwa antara data AWS dan data sinoptik tidak berbeda nyata pada taraf signifikansi α = 0,05 pada semua stasiun kecuali stasiun Lhokseumawe dan Ranai kedua data berbeda nyata pada taraf signifikansi α = 0,05. This study aims to determine the statistical differences between measurements of air temperature using the automatic instrument (Automatic Weather Station/AWS) and air temperature measurements using the manual instrument. The data that is used in this study are three-hourly data collected from February to June 2016 in 12 (twelve) synoptic stations of the Indonesian Agency for Meteorology Climatology and Geophysics (BMKG), which are Bengkulu, Dabo Singkep, Gunung Sitoli, Lhokseumawe, Meulaboh, Ranai, Rengat, Sibolga, Tanjung Pandan, Tarakan, Tarempa, and Tegal. Normality tests performed using the Anderson-Darling and Shapiro-Wilk methods conclude that AWS data and synoptic data from all stations are not normally distributed with a significance level of α = 0.05. Meanwhile, homogeneity test using the Levene's test concludes that both types of data in Bengkulu, Dabo Singkep, Gunung Sitoli, Lhokseumawe, and Rengat are homogeneous in their variance at the significance level α = 0.05, while in Meulaboh, Ranai, Sibolga, Tanjung Pandan, Tarakan, Tarempa, and Tegal the two types of data are not homogeneous in their variance with a significance level of α = 0.05. The test of statistical significance, which is performed using the non-parametric Wilcoxon-Mann-Whitney test, concludes that there is no significant difference (with a significance level of α = 0.05) between the AWS data and synoptic data for all stations, except for Lhokseumawe and Ranai stations. 
PENGARUH PARAMETER CUACA TERHADAP PROSES EVAPORASI PADA INTERVAL WAKTU YANG BERBEDA Trinah Wati; Hidayat Pawitan; Ardhasena Sopaheluwakan
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 16 No. 3 (2015)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v16i3.286

Abstract

Evaluasi perbandingan, analisis korelasi dan regresi antara evaporasi panci dengan parameter cuaca dilakukan pada interval waktu harian, dasarian dan bulanan untuk mempelajari ketergantungan evaporasi panci terhadap parameter cuaca dan untuk menduga evaporasi panci menggunakan parameter cuaca di stasiun Darmaga Bogor, Semarang dan Karangploso. Variasi lima faktor utama yang mengendalikan proses evaporasi antara lain radiasi matahari (lama penyinaran), defisit tekanan uap air, kelembaban relative, kecepatan angin dan suhu udara telah dibandingkan dengan variasi evaporasi panci pada interval waktu harian, dasarian dan bulanan. Defisit tekanan uap air memiliki pengaruh dominan dengan evaporasi panci pada semua interval waktu di Darmaga dan Semarang, sedangkan di Karangploso pada interval waktu harian dan dasarian. Kecepatan angin juga memiliki pengaruh dominan dengan evaporasi panci di Karangploso pada interval waktu dasarian dan bulanan. Pemodelan evaporasi panci menggunakan parameter cuaca yang dominan berpengaruh terhadap proses evaporasi menghasilkan persamaan model yang cukup baik dengan nilai R2 > 0,50, berdasarkan validasi data model dengan observasi memiliki. secara keseluruhan kesalahan hasil validasi antara data model dengan data pengamatan kurang dari 12%.. Tren evaporasi panci di Darmaga menunjukkan peningkatan dengan koefisien determinansi > 0.5, sedangkan di Semarang dan Karangploso secara statistik belum mengalami kecenderungan perubahan evaporasi. Comparative evaluation, correlation and regression analysis of pan evaporation with other meteorological variables at daily, 10-daily and monthly time-scales were conducted to learn the dependence of pan evaporation to other meteorological variables and to estimate pan evaporation using other meteorological variables at Darmaga Bogor station, Semarang and Karangploso. Five major factors that control evaporation were solar radiation (sunshine duration), vapor pressure deficit, relative humidity, wind speed and air temperature, which were compared at the different time-scales. Vapour pressure deficit had a good correlation with pan evaporation at all time-scales in Darmaga Bogor and Semarang, while in Karangploso at daily and 10-daily time-scale. Wind speed also had a good correlation with pan evaporation in Karangploso at 10-daily and monthly time-scale. The variable that has the best correlation with pan evaporation in each station was chosen as a predictor for estimating pan evaporation. The Result of Pan evaporation estimation using a meteorological variable that had the best correlation was good with R2 > 0,50, and the result of validation to observation data showed errors less than 12% for all time scales. Trends of pan evaporation in Darmaga Bogor showed increasing while in Semarang and Karangploso statistically not yet showed a trend change.
KAJIAN AWAL UJI STATISTIK PERBANDINGAN SUHU UDARA DARI PERALATAN OTOMATIS DAN MANUAL Kharisma Aprilina; Tri Astuti Nuraini; Ardhasena Sopaheluwakan
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 18 No. 1 (2017)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v18i1.396

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan secara statistik hasil pengukuran suhu udara menggunakan peralatan otomatis (Automatic Weather Station/AWS) dengan hasil pengukuran suhu udara secara manual atau sinoptik. Data yang diuji adalah data per-tiga-jam-an yang berasal dari data AWS dan data sinoptik dari 12 (dua belas) stasiun milik Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) yaitu Bengkulu, Dabo Singkep, Gunung Sitoli, Lhokseumawe, Meulaboh, Ranai, Rengat, Sibolga, Tanjung Pandan, Tarakan, Tarempa, dan Tegal dari bulan Februari-Juni 2016. Uji normalitas menggunakan metode Anderson-Darling dan Shapiro-Wilk menghasilkan keputusan data AWS dan data sinoptik dari seluruh stasiun yang diujikan tidak berdistribusi normal pada taraf signifikansi α = 0,05. Uji homogenitas menggunakan uji Levene menghasilkan keputusan bahwa kedua data di stasiun Bengkulu, Dabo Singkep, Gunung Sitoli, Lhokseumawe, dan Rengat homogen pada taraf signifikansi α = 0,05, sedangkan kedua data di stasiun Meulaboh, Ranai, Sibolga, Tanjung Pandan, Tarakan, Tarempa, dan Tegal tidak homogen pada taraf signifikansi α = 0,05. Uji beda statistik menggunakan metode Wilcoxon-Mann-Whitney menghasilkan keputusan bahwa antara data AWS dan data sinoptik tidak berbeda nyata pada taraf signifikansi α = 0,05 pada semua stasiun kecuali stasiun Lhokseumawe dan Ranai kedua data berbeda nyata pada taraf signifikansi α = 0,05. This study aims to determine the statistical differences between measurements of air temperature using the automatic instrument (Automatic Weather Station/AWS) and air temperature measurements using the manual instrument. The data that is used in this study are three-hourly data collected from February to June 2016 in 12 (twelve) synoptic stations of the Indonesian Agency for Meteorology Climatology and Geophysics (BMKG), which are Bengkulu, Dabo Singkep, Gunung Sitoli, Lhokseumawe, Meulaboh, Ranai, Rengat, Sibolga, Tanjung Pandan, Tarakan, Tarempa, and Tegal. Normality tests performed using the Anderson-Darling and Shapiro-Wilk methods conclude that AWS data and synoptic data from all stations are not normally distributed with a significance level of α = 0.05. Meanwhile, homogeneity test using the Levene's test concludes that both types of data in Bengkulu, Dabo Singkep, Gunung Sitoli, Lhokseumawe, and Rengat are homogeneous in their variance at the significance level α = 0.05, while in Meulaboh, Ranai, Sibolga, Tanjung Pandan, Tarakan, Tarempa, and Tegal the two types of data are not homogeneous in their variance with a significance level of α = 0.05. The test of statistical significance, which is performed using the non-parametric Wilcoxon-Mann-Whitney test, concludes that there is no significant difference (with a significance level of α = 0.05) between the AWS data and synoptic data for all stations, except for Lhokseumawe and Ranai stations. 
Co-Authors Hidayat Pawitan Hidayat Pawitan Kharisma Aprilina Mamenun Mamenun Tri Astuti Nuraini Trinah Wati