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
Kurnia Endah Komalasari
Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG)
Earth & Planetary Sciences Energy Physics

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN HASIL LUARAN MODEL PRAKIRAAN CUACA CONFORMAL-CUBIC ATMOSPHERIC MODEL (CCAM) TERHADAP ARPEGE DAN TLAPS Roni Kurniawan; Donaldi Sukma Permana; Rian Anggraeni; Kurnia Endah Komalasari
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 11, No 1 (2010)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1236.148 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v11i1.59

Abstract

Pada penelitian ini dilakukan perbandingan luaran model prakiraan cuaca CCAM terhadap luaran model prakiraan cuaca ARPEGE dan TLAPS untuk mengetahui performa dari model prakiraan cuaca CCAM di wilayah Indonesia. Data model global Global Forecasting System (GFS) digunakan sebagai data inisialisasi CCAM untuk prediksi. Cakupan data prediksi yang dibandingkan adalah periode tanggal 1 - 28 Februari 2009 mewakili kondisi musim hujan dan periode tanggal 1 – 31 Mei 2009 mewakili kondisi awal musim kering di Indonesia. Perbandingan dilakukan secara kualitatif dengan komparasi visual dan kuantitatif dengan menghitung nilai korelasi spasial menggunakan software Grid Analysis and Display System (GrADS) versi 1.8SL11. Diperoleh bahwa hasil luaran ketiga model tersebut memiliki pola yang hampir sama, meskipun ARPEGE dan TLAPS menunjukkan hasil yang sedikit lebih baik dari CCAM. Hal ini mungkin dikarenakan penggunaan data analisis ARPEGE dan TLAPS sebagai representasi data observasi. Nilai rata-rata spasial korelasi dan nilai rata-rata RMSE untuk kedua perbandingan tersebut masing-masing menunjukkan tren menurun dan tren meningkat seiring dengan bertambahnya panjang waktu prediksi. Untuk parameter angin zonal dan angin meridional diperoleh bahwa CCAM memiliki pola yang sama dengan ARPEGE dan TLAPS. Sedangkan, untuk parameter suhu permukaan dan MSLP masih terdapat perbedaan RMSE yang cukup signifikan. Disimpulkan bahwa luaran model CCAM mempunyai performa yang cukup baik sebagai model prakiraan cuaca pada skala regional di Indonesia, meskipun masih perlu dilakukan proses validasi dan perbaikan pengaturan model lebih lanjut. This research accomplished the comparison of weather forecast output of CCAM upon ARPEGE and TLAPS to examine the performance of CCAM in Indonesia region. The Global Forecasting System (GFS) model output was used as the initial condition of CCAM. The comparison was applied to the forecast output on 1-28 February 2009 which represents the rainy season and 1-31 Mays 2009 which represents the onset of dry season in Indonesia. The comparison was conducted qualitatively by image visual comparison and quantitatively by spatial correlation calculation using Grid Analysis and Display System (GrADS) software version 18SL11. The result showed that the output from the three models have almost similar pattern, however output of ARPEGE and TLAPS were fairly better than CCAM. This result might emerge from the use of the ARPEGE and TLAPS data analysis as representation of observation data. The average spatial correlation showed a decreasing trend pattern while the average of RMSE showed a rising trend pattern along with the increasing of prediction time length. For zonal and meridional wind, it was found of having similar pattern as ARPEGE and TLAPS results. While for surface temperature and MSLP parameters, it was found of a significant difference in RMSE. As conclusion, CCAM has showed a fairly good performance upon generating weather forecast at regional scale in Indonesia, though there is still need to be improved further model tunning and validation.
SKENARIO TENGGANG WAKTU SST NINO 3.4 TERHADAP CURAH HUJAN UNTUK MENINGKATKAN AKURASI PREDIKSI KALMAN FILTER Restu Tresnawati; Kurnia Endah Komalasari
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 12, No 3 (2011)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (384.425 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v12i3.106

Abstract

Prediksi curah hujan bulanan menggunakan prediktor SST (Sea Surface Temperature) Nino 3.4 harus diketahui apakah secara langsung dalam waktu bersamaan mempengaruhi curah hujan. Pada penelitian ini, skenario tenggang waktu (time lag) diujicobakan untuk meningkatkan akurasi prediksi curah hujan bulanan dengan Kalman Filter. Pada tahap pertama, SST Nino 3.4 pada lag 0, lag 1, lag 2 diprediksi menggunakan ARIMA. Kemudian hasil ini digunakan sebagai salah satu prediktor dalam Kalman Filter. Penelitian diujicobakan terhadap validasi prediksi curah hujan bulanan di daerah Purbalingga selama periode tiga tahun kebelakang (hindcast) 2006, 2007, 2008. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa tenggang waktu diperlukan dalam prediksi. Monthly rainfall forecasting using Sea Surface Temperature (SST) Nino 3.4 as predictor must be known of how directly effect on rainfall. In this paper, time lag scenarios are proposed for increase prediction accurately of Kalman Filter. First, SST Nino 3.4 on lag 0, lag 1, and lag 2 are predicted by ARIMA. Then, this result is used as one of predictor in the Kalman Filter Prediction. This method is attempted for validation of monthly rainfall forecasting in Purbalingga by three-year period (2006,2007,2009) of hind cast. Experimental results show that time lag are needed in Monthly rainfall forecasting.
SIMULASI KESEIMBANGAN ENERGI PERMUKAAN DI JAKARTA DAN SEKITARNYA MENGGUNAKAN MODEL NUMERIK MM5 Yopi Ilhamsyah; Kurnia Endah Komalasari; Rima Novianti; Ahmad Bey; Rahmat Hidayat
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 16, No 2 (2015)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v16i2.271

Abstract

Studi simulasi keseimbangan energi permukaan di Jakarta dan daerah sekitarnya menggunakan model numerik Fifth-Generation Penn State/NCAR Mesoscale Model (MM5) telah dilakukan. Empat domain dengan resolusi spasial 9 km yang menggambarkan daerah Jakarta dan sekitarnya disimulasikan selama 5 hari pada tanggal 04-08 Agustus 2004 untuk memperoleh hubungan radiasi dan keseimbangan energi di wilayah tersebut. Hasil menunjukkan bahwa keseimbangan energi lebih tinggi pada siang hari terjadi di perkotaan dibandingkan daerah lainnya. Sementara itu, komponen energi seperti fluks bahang terindera dan laten di permukaan masing-masing menunjukkan bahwa wilayah laut dan perkotaan lebih tinggi daripada daerah lainnya. Sebaliknya, fluks bahang tanah menunjukkan daerah rural di bagian timur Jakarta lebih tinggi dibandingkan daerah lainnya. Secara umum, keseimbangan radiasi dan energi pada siang hari lebih tinggi daripada malam hari di seluruh daerah. Rasio Bowen di wilayah kota yang mencerminkan kawasan bangunan dan perkotaan lebih tinggi daripada di daerah rural yang didominasi oleh lahan pertanian beririgasi. Hal ini sesuai dengan perubahan sifat fisik tutupan lahan seperti albedo, kelembaban tanah dan karakteristik bahang. A study of surface energy balance simulation in Jakarta and surrounding areas by using Fifth-Generation Penn State/NCAR Mesoscale Model (MM5) numerical model was done. Four domains that presented the outermost and the innermost of Jakarta and surrounding areas were utilized. All domains have spatial resolutions of 9 km. The model was simulated for 5 days on August 4-8, 2004. The relation of radiation and energy balance at the surface was derived from the model output. The result showed that the energy balance was higher in the city during the daytime. Meanwhile, the energy component, i.e., surface sensible and latent heat flux showed that sea and city were higher than others, respectively. Moreover, ground flux showed the eastern rural area was higher than others. In general, radiation and energy balance was higher during daytime and lower in the nighttime for all areas. The calculation of the Bowen ratio was also higher in the city that reflected the urban and built-upland. Meanwhile, the Bowen ratio in the rural area dominated by irrigated cropland was lower than the city. It is consistent with changes in land cover properties, i.e., albedo, soil moisture, and thermal characteristics.
APLIKASI METODE ENSEMBLE MEAN UNTUK MENINGKATKAN RELIABILITAS PREDIKSI HyBMG Kurnia Endah Komalasari; Yuaning Fajariana; Tri Astuti Nuraini; Rian Anggraeni
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 17, No 1 (2016)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v17i1.381

Abstract

Tingginya variasi curah hujan di Indonesia mengakibatkan sulit untuk menentukan model prakiraan iklim yang memiliki validitas dan reliabilitas terbaik. Penelitian ini dilakukan untuk  mendapatkan model prakiraan iklim dengan akurasi yang lebih baik dengan menggunakan metode ensemble mean. Metode ensemble mean menggabungkan hasil prediksi dari empat model prakiraan iklim berbasis statistik yang terintegrasi ke dalam software HyBMG, yaitu ARIMA, ANFIS, Wavelet ANFIS, dan Wavelet ARIMA.  Berdasarkan hasil uji coba terhadap data curah hujan dari tahun 2003-2012, ensemble mean dapat meningkatkan performa dari hasil prakiraan iklim dengan single method; hasil prakiraan iklim untuk metode ARIMA dapat meningkat hingga 44.4%, ANFIS 43.4%, Wavelet ARIMA 55.6%, dan Wavelet ANFIS hingga 58.6%. The high rainfall variability in Indonesia makes it difficult to determine the climate forecast models that have the best reliability and validity. This study was conducted to obtain climate forecasting model with better accuracy using the ensemble mean. This method combines prediction results from four statistical climate models integrated within the HyBMG software, i.e. ARIMA, ANFIS, ANFIS Wavelet and Wavelet ARIMA. Based on test results of the 2003-2012 rainfall data, the ensemble mean method is proven to improve the performance of climate forecasts results with only one single method; for ARIMA the improvement is up to 44.4%, ANFIS 43.4%, ARIMA Wavelet 55.6%, and Wavelet ANFIS 58.6%.
SIMULASI KESEIMBANGAN ENERGI PERMUKAAN DI JAKARTA DAN SEKITARNYA MENGGUNAKAN MODEL NUMERIK MM5 Yopi Ilhamsyah; Kurnia Endah Komalasari; Rima Novianti; Ahmad Bey; Rahmat Hidayat
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 16 No. 2 (2015)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v16i2.271

Abstract

Studi simulasi keseimbangan energi permukaan di Jakarta dan daerah sekitarnya menggunakan model numerik Fifth-Generation Penn State/NCAR Mesoscale Model (MM5) telah dilakukan. Empat domain dengan resolusi spasial 9 km yang menggambarkan daerah Jakarta dan sekitarnya disimulasikan selama 5 hari pada tanggal 04-08 Agustus 2004 untuk memperoleh hubungan radiasi dan keseimbangan energi di wilayah tersebut. Hasil menunjukkan bahwa keseimbangan energi lebih tinggi pada siang hari terjadi di perkotaan dibandingkan daerah lainnya. Sementara itu, komponen energi seperti fluks bahang terindera dan laten di permukaan masing-masing menunjukkan bahwa wilayah laut dan perkotaan lebih tinggi daripada daerah lainnya. Sebaliknya, fluks bahang tanah menunjukkan daerah rural di bagian timur Jakarta lebih tinggi dibandingkan daerah lainnya. Secara umum, keseimbangan radiasi dan energi pada siang hari lebih tinggi daripada malam hari di seluruh daerah. Rasio Bowen di wilayah kota yang mencerminkan kawasan bangunan dan perkotaan lebih tinggi daripada di daerah rural yang didominasi oleh lahan pertanian beririgasi. Hal ini sesuai dengan perubahan sifat fisik tutupan lahan seperti albedo, kelembaban tanah dan karakteristik bahang. A study of surface energy balance simulation in Jakarta and surrounding areas by using Fifth-Generation Penn State/NCAR Mesoscale Model (MM5) numerical model was done. Four domains that presented the outermost and the innermost of Jakarta and surrounding areas were utilized. All domains have spatial resolutions of 9 km. The model was simulated for 5 days on August 4-8, 2004. The relation of radiation and energy balance at the surface was derived from the model output. The result showed that the energy balance was higher in the city during the daytime. Meanwhile, the energy component, i.e., surface sensible and latent heat flux showed that sea and city were higher than others, respectively. Moreover, ground flux showed the eastern rural area was higher than others. In general, radiation and energy balance was higher during daytime and lower in the nighttime for all areas. The calculation of the Bowen ratio was also higher in the city that reflected the urban and built-upland. Meanwhile, the Bowen ratio in the rural area dominated by irrigated cropland was lower than the city. It is consistent with changes in land cover properties, i.e., albedo, soil moisture, and thermal characteristics.
APLIKASI METODE ENSEMBLE MEAN UNTUK MENINGKATKAN RELIABILITAS PREDIKSI HyBMG Kurnia Endah Komalasari; Yuaning Fajariana; Tri Astuti Nuraini; Rian Anggraeni
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 17 No. 1 (2016)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v17i1.381

Abstract

Tingginya variasi curah hujan di Indonesia mengakibatkan sulit untuk menentukan model prakiraan iklim yang memiliki validitas dan reliabilitas terbaik. Penelitian ini dilakukan untuk  mendapatkan model prakiraan iklim dengan akurasi yang lebih baik dengan menggunakan metode ensemble mean. Metode ensemble mean menggabungkan hasil prediksi dari empat model prakiraan iklim berbasis statistik yang terintegrasi ke dalam software HyBMG, yaitu ARIMA, ANFIS, Wavelet ANFIS, dan Wavelet ARIMA.  Berdasarkan hasil uji coba terhadap data curah hujan dari tahun 2003-2012, ensemble mean dapat meningkatkan performa dari hasil prakiraan iklim dengan single method; hasil prakiraan iklim untuk metode ARIMA dapat meningkat hingga 44.4%, ANFIS 43.4%, Wavelet ARIMA 55.6%, dan Wavelet ANFIS hingga 58.6%. The high rainfall variability in Indonesia makes it difficult to determine the climate forecast models that have the best reliability and validity. This study was conducted to obtain climate forecasting model with better accuracy using the ensemble mean. This method combines prediction results from four statistical climate models integrated within the HyBMG software, i.e. ARIMA, ANFIS, ANFIS Wavelet and Wavelet ARIMA. Based on test results of the 2003-2012 rainfall data, the ensemble mean method is proven to improve the performance of climate forecasts results with only one single method; for ARIMA the improvement is up to 44.4%, ANFIS 43.4%, ARIMA Wavelet 55.6%, and Wavelet ANFIS 58.6%.
Co-Authors Ahmad Bey Donaldi Sukma Permana Rahmat Hidayat Restu Tresnawati Rian Anggraeni Rima Novianti Roni Kurniawan Tri Astuti Nuraini Yuaning Fajariana