Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

ANALISIS CUACA EKSTREM PENYEBAB BANJIR DI KABUPATEN BIREUN, ACEH (Studi Kasus: 12 Januari 2022) TUNA, MIRANDA SAHFIRA; YUDHATAMA, YANUAR; WAMBUKUMO, JEFFRY M.; HARYANTO, YOSAFAT DONNI
Jurnal Material dan Energi Indonesia Vol 13, No 01 (2023)
Publisher : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24198/jme.v13i01.44577

Abstract

Hujan lebat yang terjadi di wilayah Kabupaten Bireun menyebabkan sejumlah kecamatan diterjang banjir pada tanggal 13 Januari 2022. Hujan yang terjadi sehari sebelum kejadian memiliki intensitas sebesar 212 mm dan memberikan dampak yang cukup merugikan berupa terendamnya 897 rumah warga. Data suhu permukaaan laut, streamline, data pengamatan udara dan data skala global seperti Southern Oscillation Index (SOI) dan Indian Ocean Dipole (IOD) dikaji untuk melihat pengaruhnya terhadap cuaca ekstrem yang terjadi. Adanya fenomena SOI yang bernilai positif dan IOD negatif mempengaruhi potensi pembentukkan awan hujan hingga penambahan curah hujan di wilayah Indonesia. Dari citra satelit terlihat bahwa kondisi perawanan pada tanggal 12 Januari 2022 disebabkan oleh awan Cumulonimbus (Cb) yang memicu terjadinya aktivitas konvektif yang kuat.  Hal ini semakin didukung oleh adanya pusaran siklonik yang terbentuk di Samudera Hindia bagian barat Aceh. Selain itu, pertumbuhan awan penghasil hujan juga disebabkan oleh menghangatnya perairan di wilayah tersebut dengan suhu muka laut mencapai 28-29°C. Berdasarkan kondisi atmosfer yang dilihat dari data pengamatan radiosonde, nilai indeks stabilitasnya menunjukkan kondisi yang cukup labil sehingga memicu terjadinya hujan lebat penyebab banjir.Kata kunci:hujan lebat, cuaca ekstrem, banjir, konvektif, bencana
ANALISIS SECARA FISIS DAN DINAMIS KEJADIAN HUJAN PENYEBAB BANJIR DI MAKASSAR TANGGAL 20 FEBRUARI 2022 SETIAWAN, ARIF; TUNA, MIRANDA SAHFIRA; QULUB, ALFI RIFQI; NUGRAHENI, IMMA REDHA
Jurnal Material dan Energi Indonesia Vol 12, No 01 (2022)
Publisher : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1558.488 KB) | DOI: 10.24198/jme.v12i01.40961

Abstract

Pada tanggal 20 Februari 2022, Sejumlah titik di Kota Makassar terendam banjir yang disebabkan karena hujan lebat yang terjadi di wilayah tersebut. Berdasarkan data curah hujan BMKG, curah hujan yang tercatat pada tanggal tersebut adalah sebesar 166 mm/hari. Dilakukan analisis secara fisis dengan memanfaatkan produk radar cuaca untuk melihat sebaran awan konvektif dan akumulasi curah hujan, serta analisis dinamika atmosfer untuk melihat kondisi atmosfer saat kejadian hujan lebat dan mengetahui penyebab terbentuknya awan-awan konvektif penyebab hujan lebat tersebut. Penelitian ini menggunakan produk CMAX, SRI dan RIH pada citra radar cuaca serta parameter angin, vortisitas, dan vertical velocity dari data reanalysis ERA5 ECMWF. Dari hasil analisisnya dapat diketahui bahwa banjir di Kota Makassar disebabkan karena hujan dengan intensitas lebat yang turun di wilayah tersebut dan diikuti oleh hujan intensitas sedang dalam jangka waktu yang cukup lama. Kejadian hujan sedang-lebat yang menyebabkan banjir di Makassar adalah disebabkan karena awan konvektif yang cukup luas yang menutupi wilayah tersebut. Selain itu, adanya daerah konvergensi angin di sebelah barat daya Kota Makassar yang memicu terjadinya pengangkatan udara ke atas juga menjadi faktor pemicu pertumbuhan awan konvektif penyebab curah hujan yang tinggi di Wilayah MakassarKata kunci: Banjir, Hujan Lebat, Radar Cuaca, Dinamika Atmosfer
Pemanfaatan Data Satelit Himawari-8 Dalam Analisa Kejadian Hujan Lebat Di Jombang Tanggal 1-2 Februari 2021 Sulistiyono, Wahyu; Tuna, Miranda Sahfira; Ramadhan, Shandy Alhaq
TIME in Physics Vol. 2 No. 1 (2024): March
Publisher : Universitas Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11594/timeinphys.2024.v2i1p31-40

Abstract

The occurrence of a flood in the Jombang area on February 2, 2021, caused damage to 38 houses and public facilities. Flood events are caused by high-intensity rain produced by cumulonimbus clouds. Analysis of the development of convective clouds is needed to see the microphysics stage of rain-producing clouds. In this study, the analysis of convective clouds and atmospheric conditions was carried out using the Himawari-8 Satellite. Processing is carried out using the RGB Day Convective Storm, 24H-Microphysics, Airmass, and Cloud Convective Overlay methods. Based on the results of the study, it is known that the convective cloud microphysics phase occurs in 2 phases with different times on the 1st and 2. In the cloud top temperature analysis, during the Cb cloud development phase, the cloud top temperature is in the value range of -20 to -60 0C. Based on Airmass imagery, it is observed that convective cloud clusters originate from the waters of the Java Sea and the South Sea. The peak phase of cloud formation occurs at 12.00 UTC on February 1 and 2. Convective cloud formation increases when the updraft value strengthens and the intensity of cloud thickness increases. Meanwhile, the decay phase is marked by a higher downdraft value and a decrease in cloud distribution based on Day Convective Storm and 24H-Microphysics images.
Klasifikasi Cuaca Berbasis Citra dengan Model CNN LeNet-5 yang Dimodifikasi Tuna, Miranda Sahfira; Kristianto, Aries
J-INTECH (Journal of Information and Technology) Vol 12 No 02 (2024): J-Intech : Journal of Information and Technology
Publisher : LPPM STIKI MALANG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32664/j-intech.v12i02.1515

Abstract

The development of technology in the field of weather information is needed especially for all aspects of life. To recognize, study, and detect weather conditions that occur, classification techniques with the help of artificial intelligence are needed. The classification model used is a convolutional neural network (CNN) with a modified LeNet-5 architecture. The purpose of this study is to test the performance of the model for the classification of sunny, cloudy, cloudy and rainy weather conditions, as well as to determine the resulting accuracy and its application. With this model. The image size used is 224x224, batch size 32, learning rate 0.0001 and trained with 50 epochs. In the model training process, 8 different scenarios were created involving augmentation and no augmentation techniques, as well as the use of one of the callbacks functions in the form of earlystopping. The CNN model that uses augmentation and earlystopping with a patience value of 5 produces the best performance because it achieves an accuracy of up to 94%. The model is implemented on a locally hosted website and produces predictions that match the weather conditions that occur
Pemanfaatan Data Satelit Himawari-8 dalam Analisis Kejadian Hujan Lebat di Jombang Sulistiyono, Wahyu; Tuna, Miranda Sahfira; Ramadhan, Shandy Alhaq
GEOGRAPHIA : Jurnal Pendidikan dan Penelitian Geografi Vol. 5 No. 1 (2024): Juni
Publisher : Jurusan Pendidikan Geografi Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53682/gjppg.v5i1.7705

Abstract

On February 2, 2021, flooding struck Jombang, damaging 38 houses and public facilities due to heavy rainfall from cumulonimbus clouds. The analysis of convective cloud development using Himawari-8 Satellite with RGB Day Convective Storm, 24H-Microphysics, Airmass, and Cloud Convective Overlay methods revealed that the microphysics phase occurred in two different phases on February 1 and 2. The peak temperature of the Cb cloud during the development phase ranged from -20 to -60°C. Convective cloud clusters originated from the Java Sea and the Southern Sea. The peak cloud formation occurred at 12:00 UTC on February 1 and 2. Increased updraft and thickness intensity strengthened convective cloud formation. During the decay phase, downdraft increased with a decrease in cloud distribution, as observed in the Day Convective Storm and 24H-Microphysics images.