Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.561
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Lingkungan Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha Jurnal Sains dan Pendidikan Fisika Majalah Geografi Indonesia JFA (Jurnal Fisika dan Aplikasinya) ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika JPSE (Journal of Physical Science and Engineering) Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Jurnal Geografi, Edukasi dan Lingkungan Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Jurnal Penelitian Pengelolaan Daerah Aliran Sungai Journal of Marine Research and Technology Jurnal Kelautan Nasional Jurnal Sains Dirgantara JURNAL METEOROLOGI DAN GEOFISIKA Indonesian Physical Review To Maega: Jurnal Pengabdian Masyarakat JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Jurnal Teras Fisika : Teori, Modeling, dan Aplikasi Fisika Pillar of Physics: Jurnal Berkala Ilmiah Fisika J-Intech (Journal of Information and Technology) Jurnal Ilmiah Berkala: Sains dan Terapan Kimia Jurnal Meteorologi dan Geofisika Journal of Information Technology
Aries Kristianto
Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi Dan Geofisika
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Sains

 1 
PERBAIKAN PREDIKSI CUACA NUMERIK KEJADIAN CURAH HUJAN LEBAT TERKAIT DENGAN KEJADIAN LONGSOR DI BANJARNEGARA MENGGUNAKAN ASIMILASI DATA SATELIT Mulsandi, Adi; Kristianto, Aries; Zakir, Achmad
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 19, No 2 (2018)
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1426.319 KB) | DOI: 10.29122/jstmc.v19i2.3127

Abstract

Wilayah Banjarnegara terekspos dengan kejadian tanah longsor yang terjadi hampir setiap tahun. Hujan lebat merupakan salah satu faktor penting pemicu terjadinya longsor yang paling mungkin untuk diprediksi, sehingga prediksi hujan lebat yang akurat sangat dibutuhkan dalam sistem peringatan dini longsor. Namun demikian, keterbatasan peralatan pengamatan cuaca di Banjarnegara memberikan kendala tersendiri sehingga dibutuhkan teknik lain dalam pembuatan informasi prediksi cuaca di wilayah ini. Penelitian ini dibuat untuk memberikan kontribusi landasan ilmiah dalam membuat prakiraan cuaca menggunakan model Weather Research and Forecasting (WRF) dengan mengintegrasikan data pengamatan satelit menggunakan WRF Data Assimilation (WRF-DA) untuk memperbaiki kualitas data awal model. Hasil penelitian menunjukan bahwa prosedur asimilasi data satelit cuaca dapat memperbaiki data awal kandungan uap air di atmosfer (+60%) beberapa jam sebelum kejadian hujan lebat. Sehingga hasil prediksi model cuaca numerik dengan menggunakan asimilasi data satelit (DA-SAT) menjadi lebih baik dibandingkan dengan yang tidak menggunakan asimilasi data (Non_DA). Hal ini ditunjukan dengan nilai bias model yang mengecil (-32%) jika dibandingkan dengan data pengamatan penakar hujan stasiun. Hasil perbandingan data series waktu akumulasi curah hujan antara DA-SAT dan Non-DA memperlihatkan adanya perbedaan waktu tercapainya hujan maksimum dan juga perbedaan intensitasnya dimana skema Non-DA lebih lambat (+5 jam) dengan bias (-40%) sementara DA-SAT lebih lambat 0.5 jam dengan bias (+8%). Dapat disimpulkan bahwa asimilasi data satelit dapat memperbaiki kesalahan prediksi jumlah hujan dan waktu kejadiannya. Hasil penelitian ini dapat dijadikan rekomendasi penggunaan asimilasi data satelit dalam pembuatan informasi prediksi cuaca numerik di wilayah Banjarnegara.
PERBAIKAN PREDIKSI CUACA NUMERIK KEJADIAN CURAH HUJAN LEBAT TERKAIT DENGAN KEJADIAN LONGSOR DI BANJARNEGARA MENGGUNAKAN ASIMILASI DATA SATELIT Mulsandi, Adi; Kristianto, Aries; Zakir, Achmad
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 19, No 2 (2018): December 2018
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1426.319 KB) | DOI: 10.29122/jstmc.v19i2.3127

Abstract

Wilayah Banjarnegara terekspos dengan kejadian tanah longsor yang terjadi hampir setiap tahun. Hujan lebat merupakan salah satu faktor penting pemicu terjadinya longsor yang paling mungkin untuk diprediksi, sehingga prediksi hujan lebat yang akurat sangat dibutuhkan dalam sistem peringatan dini longsor. Namun demikian, keterbatasan peralatan pengamatan cuaca di Banjarnegara memberikan kendala tersendiri sehingga dibutuhkan teknik lain dalam pembuatan informasi prediksi cuaca di wilayah ini. Penelitian ini dibuat untuk memberikan kontribusi landasan ilmiah dalam membuat prakiraan cuaca menggunakan model Weather Research and Forecasting (WRF) dengan mengintegrasikan data pengamatan satelit menggunakan WRF Data Assimilation (WRF-DA) untuk memperbaiki kualitas data awal model. Hasil penelitian menunjukan bahwa prosedur asimilasi data satelit cuaca dapat memperbaiki data awal kandungan uap air di atmosfer (+60%) beberapa jam sebelum kejadian hujan lebat. Sehingga hasil prediksi model cuaca numerik dengan menggunakan asimilasi data satelit (DA-SAT) menjadi lebih baik dibandingkan dengan yang tidak menggunakan asimilasi data (Non_DA). Hal ini ditunjukan dengan nilai bias model yang mengecil (-32%) jika dibandingkan dengan data pengamatan penakar hujan stasiun. Hasil perbandingan data series waktu akumulasi curah hujan antara DA-SAT dan Non-DA memperlihatkan adanya perbedaan waktu tercapainya hujan maksimum dan juga perbedaan intensitasnya dimana skema Non-DA lebih lambat (+5 jam) dengan bias (-40%) sementara DA-SAT lebih lambat 0.5 jam dengan bias (+8%). Dapat disimpulkan bahwa asimilasi data satelit dapat memperbaiki kesalahan prediksi jumlah hujan dan waktu kejadiannya. Hasil penelitian ini dapat dijadikan rekomendasi penggunaan asimilasi data satelit dalam pembuatan informasi prediksi cuaca numerik di wilayah Banjarnegara.
PERBAIKAN PREDIKSI CUACA NUMERIK KEJADIAN CURAH HUJAN LEBAT TERKAIT DENGAN KEJADIAN LONGSOR DI BANJARNEGARA MENGGUNAKAN ASIMILASI DATA SATELIT Adi Mulsandi; Aries Kristianto; Achmad Zakir
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol. 19 No. 2 (2018): December 2018
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29122/jstmc.v19i2.3127

Abstract

Wilayah Banjarnegara terekspos dengan kejadian tanah longsor yang terjadi hampir setiap tahun. Hujan lebat merupakan salah satu faktor penting pemicu terjadinya longsor yang paling mungkin untuk diprediksi, sehingga prediksi hujan lebat yang akurat sangat dibutuhkan dalam sistem peringatan dini longsor. Namun demikian, keterbatasan peralatan pengamatan cuaca di Banjarnegara memberikan kendala tersendiri sehingga dibutuhkan teknik lain dalam pembuatan informasi prediksi cuaca di wilayah ini. Penelitian ini dibuat untuk memberikan kontribusi landasan ilmiah dalam membuat prakiraan cuaca menggunakan model Weather Research and Forecasting (WRF) dengan mengintegrasikan data pengamatan satelit menggunakan WRF Data Assimilation (WRF-DA) untuk memperbaiki kualitas data awal model. Hasil penelitian menunjukan bahwa prosedur asimilasi data satelit cuaca dapat memperbaiki data awal kandungan uap air di atmosfer (+60%) beberapa jam sebelum kejadian hujan lebat. Sehingga hasil prediksi model cuaca numerik dengan menggunakan asimilasi data satelit (DA-SAT) menjadi lebih baik dibandingkan dengan yang tidak menggunakan asimilasi data (Non_DA). Hal ini ditunjukan dengan nilai bias model yang mengecil (-32%) jika dibandingkan dengan data pengamatan penakar hujan stasiun. Hasil perbandingan data series waktu akumulasi curah hujan antara DA-SAT dan Non-DA memperlihatkan adanya perbedaan waktu tercapainya hujan maksimum dan juga perbedaan intensitasnya dimana skema Non-DA lebih lambat (+5 jam) dengan bias (-40%) sementara DA-SAT lebih lambat 0.5 jam dengan bias (+8%). Dapat disimpulkan bahwa asimilasi data satelit dapat memperbaiki kesalahan prediksi jumlah hujan dan waktu kejadiannya. Hasil penelitian ini dapat dijadikan rekomendasi penggunaan asimilasi data satelit dalam pembuatan informasi prediksi cuaca numerik di wilayah Banjarnegara.
Co-Authors Abigael, Febby Debora Achmad Zakir Adelina Lumban Gaol Adi Mulsandi Aditya Mulya Aditya Mulya Agung Hari Saputra Alamin, Mirza Virgianysah Alghazali, Muhammad Fathurrachman Alpentido, Rahmat Anggareta Khairunnisa Arno, Giarno Avrionesti, Avrionesti Aydin Umardani, Syarif Abdillah Bayu Edo Pratama Cahya, Shintia Dwi Carundyatama, Daniar Ihza Deffi Munadiyat Putri Deni Septiadi Deni Septiadi Dewi, Aprilia Mustika Djoko Prabowo Dudy Darmawan Wijaya Ejha Larasati Siadari Filbert Pascalis Almer Mahendra Gaol, Adelina Lumban Gaol, Adelina Lumban Hafidz Syarifuddin Hakim, Muhammad Zaidan Halawa, Reinal Taruna Wahyu Hapsoro Agung Nugroho Hari Winarto Hensatiti Niken Pratiwi Imawan Mashuri Immanuel JA Saragih Istihanah, Dini JUFRI, RAVYDO ANGGARA Kaizzi Larasati, Kanaya Khafid Pratama Lestari, Tri Anggun Mari Frystine Maulana, Muhammad Ikko Safrilda Maulana, Muhammad Ikko Safrilda Meldisa Putri Maulidyah Miranda Sahfira Tuna Muhammad Afif Shofiyudh Dhuha Muhammad Ryan Novitarini, Putu Widya NUGRAHEINI, IMMA REDHA Nugraheni, Imma Redha Prakoso, Adhitya Prakoso, Dhanu Pratama, Khafid Pratiwi, Hensatiti Niken Putri, Deffi Munadiyat Qosinatus Sa'diyah Radjab, Fachri Rafi, Rayhan Rani, Annisa Puspa Rejeki, Hasti Amrih Rista Hernandi Virgianto Ryan, Muhammad Ryan, Muhammad Saifulloh, Naufaldi Saragih, Immanuel JA Siadari, Ejha Larasati Siadari, Ejha Larasati Simangunsong, Sabam Mikhael Soegiarto, Ita Syahid, Wisnu Tri Wahyu Hadi TUNA, MIRANDA SAHFIRA Usman Efendi Usman Efendi Wandarana, Wulan WINONA PUSPA BETARI Wulan Wandarana Youwe, Angelina Serena Gracella Nesty Yusuf Jati Wijaya Zakir, Achmad Zakir, Achmad Zikri, Muhammad Aulia