Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal DiJITAC : Digital Journal of Information Technology and Communication
Fathoni, Muhammad Yusuf
Unknown Affiliation
Religion Computer Science & IT Education Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
The ANALISIS THUNDERSTORM BERDASARKAN NILAI INDEKS LABILITAS ATMOSFER DATA RADIOSONDE DAN CITRA SATELIT HIMAWARI-8 PADA KEJADIAN HUJAN LEBAT DAN BANJIR DI JAKARTA Jannata, Juan Idhar; Fathoni, Muhammad Yusuf; Haryanto, Yosafat Donni
DiJITAC : Digital Journal of Information Technology and Communication DiJITAC, Vol 3 No.2, April 2023
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Aji Muhammad Idris Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21093/dijitac.v3i2.8026

Abstract

Indonesia merupakan negara dengan curah hujan yang tinggi, sehingga sering terjadi fenomena thunderstorm. Fenomena ini dapat menyebabkan hujan lebat, angin kencang, dan sambaran petir. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kondisi atmosfer yang mendukung terjadinya thunderstorm pada kejadian hujan lebat dan banjir di Jakarta pada tanggal 24 Februari 2023.Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data radiosonde dan citra satelit Himawari-8. Data radiosonde digunakan untuk memperoleh nilai indeks stabilitas atmosfer, sedangkan data citra satelit Himawari-8 digunakan untuk memperoleh informasi tentang suhu puncak awan. Hasil analisis menunjukkan bahwa kondisi atmosfer pada saat kejadian hujan lebat dan banjir di Jakarta pada tanggal 24 Februari 2023 bersifat labil. Hal ini ditunjukkan oleh nilai indeks stabilitas atmosfer yang tinggi, yaitu T-Indeks sebesar 42.90, K-Indeks sebesar 38,4 dan SWEAT-Indeks sebesar 273.82. Suhu puncak awan pada saat itu juga rendah, yaitu -79,0°C. Berdasarkan hasil analisis tersebut, dapat disimpulkan bahwa kondisi atmosfer yang labil dan suhu puncak awan yang rendah merupakan faktor yang mendukung terjadinya thunderstorm pada kejadian hujan lebat dan banjir di Jakarta pada tanggal 24 Februari 2023.
ANALISIS PERSENTASE KOMPONEN ANGIN PADA LANDASAN PACU (RUNWAY) BANDARA YOGYAKARTA INTERNATIONAL AIRPORT TAHUN 2023 Indiani, Atira; Fathoni, Muhammad Yusuf; Haryanto, Yosafat Donni
DiJITAC : Digital Journal of Information Technology and Communication DiJITAC, Vol 5 No.2, April 2025
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Aji Muhammad Idris Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21093/dijitac.v5i2.8842

Abstract

Dalam operasi penerbangan faktor arah dan kecepatan angin sangat diperlukan untuk memutuskan apakah pesawat akan diperbolehkan landing atau take-off. Hal ini berguna untuk keselamatan dalam perjalanan pesawat dan penumpang. Dalam operasi penerbangan harus diperhatikan angin silang (crosswind) juga menjadi faktor yang perlu diperhitungkan karena dapat mempengaruhi kemampuan pilot dalam mengarahkan pesawat ke landasan dengan tepat. Tailwind adalah angin yang berhembus dari arah belakang (ekor) pesawat dan akan mengurangi daya angkatnya, headwind adalah angin yang berhembus dari arah depan pesawat dan meningkatkan daya angkatnya. Dalam penelitian ini akan meneliti tentang headwind, tailwind, dan crosswind di bandara Yogyakarta International Airport . Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data angin permukaan selama 1 tahun yang diperoleh dari Stasiun Meterologi Yogyakarta pada tahun 2023. Bedasarkan penelitian didapatkan hasil bahwa data di Runway 11 persentase tertinggi headwind terdapat pada bulan Agustus (59.68 %), tailwind pada bulan November (51.39 %), right- crosswind pada bulan Januari (58.87 %), dan left-crosswind pada bulan Juli (60.89 %). Bedasarkan pengolahan data di Runway 29 persentase tertinggi headwind terdapat pada bulan November (53.75%), tailwind pada bulan Juni (53.61 %), right- crosswind pada bulan Februari (58.04%), dan left-crosswind pada bulan Desember (52.96%).
STUDI KARAKTERISTIK SESAR BAWEAN (WILAYAH LAUT UTARA JAWA) MENGGUNAKAN ANALISIS TURUNAN DENGAN DATA GAYA BERAT Rinanda, Shelya Trya; Fathoni, Muhammad Yusuf; Haryanto, Yosafat Donni
DiJITAC : Digital Journal of Information Technology and Communication DiJITAC, Vol 5 No.2, April 2025
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Aji Muhammad Idris Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21093/dijitac.v5i2.9636

Abstract

Sesar Bawean merupakan salah satu sesar yang perlu diwaspadai karena terletak di utara Pulau Madura yang memiliki populasi hingga jutaan jiwa. Salah satu langkah mitigasi yang bisa dilakukan adalah pemetaan Sesar Bawean untuk dapat mengetahui karakteristik Sesar Bawean. Dalam penelitian ini, dilakukan pemetaan Sesar Bawean menggunakan analisis turunan dengan data gaya berat dari laman TOPEX yang berupa data FAA (Free Air Anomaly). Data tersebut kemudian diolah hingga mendapatkan nilai FHD (First Horizontal Derivative) untuk menentukan garis dugaan sesar dan SVD (Second Vertical Derivative) untuk menentukan mekanisme sesar. Langkah-langkah dalam mendapatkan nilai FHD (First Horizontal Derivative) dan SVD (Second Vertical Derivative) yaitu penentuan densitas rata-rata mengunakan metode Nettleton, pemisahan anomali regional dan residual dengan metode moving average, pengolahan anomali regional dengan analisis turunan hingga didapatkan peta FHD (First Horizontal Derivative) dan SVD (Second Vertical Derivative). Kemudian dilakukan sayatan pada garis dugaan sesar untuk dapat menentukan garis sesar dan mekanisme sesar secara pasti. Hasil yang didapatkan dari sayatan peta FHD (First Horizontal Derivative) dan SVD (Second Vertical Derivative) menunjukkan bahwa Sesar Bawean memiliki mekanisme berupa sesar naik. Namun, dengan mempertimbangkan dari berbagai sumber, dapat disimpulkan bahwa Sesar Bawean memiliki mekanisme berupa sesar oblique dengan pengaruh mekanisme sesar naik.
Co-Authors Haryanto, Yosafat Donni Indiani, Atira Jannata, Juan Idhar Rinanda, Shelya Trya