Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

All

Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca

Website

Published by Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi

ISSN : - EISSN : - DOI : -

Core Subject : Education,

Education

Arjuna Subject : -

Articles 14 Documents

1 2

Search results for , issue "Vol 18, No 1 (2017): June 2017" : 14 Documents clear

INDEKS LABILITAS UDARA UNTUK MEMPREDIKSI KEJADIAN BADAI GUNTUR PADA PUNCAK MUSIM HUJAN TAHUN 2016 Zahroh, Nyayu Fatimah; Dewi, Ni Wayan Srimani Puspa; Harsanti, Dini
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 18, No 1 (2017): June 2017
Publisher : BPPT

IntisariPrediksi kejadian badai guntur menjadi perhatian masyarakat luas karena biasanya disertai dengan curah hujan yang tinggi, terutama untuk wilayah rawan banjir seperti provinsi DKI Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk analisis potensi hujan disertai badai guntur dengan menggunakan data radiosonde, analisis indeks labilitas berdasarkan parameter yang didapat dari radiometer dan analisis tren indeks labilitas 6 jam sebelum kejadian hujan. Ada beberapa tanggal yang menjadi perhatian yaitu hari dimana kejadian hujan disertai badai guntur tinggi pada tanggal 28-31 Januari 2016 serta tanggal 14 Februari 2016 dan kejadian hujan tanpa badai guntur pada tanggal 3-4 Februari 2016. Hasil penelitian menunjukan bahwa terdapat perbedaan hasil sounding sebelum hujan dan pada saat hujan. Hasil sounding sebelum kejadian hujan memiliki labilitas moderat dan sounding pada saat kejadian hujan/badai guntur memiliki labilitas kuat. Selain itu, data dari radiometer menunjukan perbedaan signifikan antara perubahan tren indeks labilitas pada 6 jam sebelum kejadian hujan yang disertai badai guntur, dan pada kejadian hujan tanpa badai guntur.Â Â Â AbstractPredictions of a thunderstorm event become an attention for wide society because it is usually accompanied by heavy rainfall, especially for the flood prone area like the province of Jakarta. The objective of this study is to analyze the potential of rain with thunderstorms using radiosonde data, to analyze the instability indices based on parameters that obtained from Radiometer, and to analyze the trends of instability indices in 6 hours before the storm event. There are a few dates that become attention, the day where rain events with thunderstorms is high which is on January 28th-31st, 2016 and February 14th, 2016, and the rain event without thunderstorm on February 3rd-4th, 2016. The results showed that there are different sounding results before rain event and when it rains. The sounding result before rain event has moderate lability and sounding result when rain event has strong lability. In addition, Â the data from the radiometer showed a significant difference between the predicted 6 hours prior to the event of rain with a thunderstorm and rain without thunderstorm events.Â

ANALISIS KORELASI KERAPATAN TITIK API DENGAN CURAH HUJAN DI PULAU SUMATERA DAN KALIMANTAN Prayoga, M. Bayu Rizky; Yananto, Ardila; Kusumo, Della Ananto
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 18, No 1 (2017): June 2017
Publisher : BPPT

IntisariKebakaran hutan dan lahan merupakan bencana yang rutin terjadi di Indonesia. Pulau Sumatera dan Kalimantan menjadi wilayah yang paling sering dilanda kebakaran hutan dan lahan. Munculnya titik api di wilayah Sumatera dan Kalimantan mempunyai pola tersendiri. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui secara spasial-temporal konsentrasi titik api di wilayah Sumatera dan Kalimantan serta korelasinya dengan curah hujan. Berdasarkan hasil pengolahan data titik api yang bersumber dari hasil perekaman citra MODIS (Satelit Terra & Aqua) tahun 2006-2015, didapatkan bahwa kerapatan titik api di Pulau Sumatera dan Kalimantan akan mencapai puncaknya pada bulan September. Wilayah yang memiliki konsentrasi titik api paling tinggi adalah Provinsi Riau dan Sumatera Selatan di Pulau Sumatera serta Provinsi Kalimantan Tengah dan Kalimantan Barat di Pulau Kalimantan. Hasil pengolahan data curah hujan bulanan juga menunjukkan bahwa pada bulan September curah hujan di Pulau Sumatera dan Kalimantan mencapai nilai terendah dalam satu tahun, yaitu 25-150 mm/bulan. Selain itu, korelasi antara jumlah titik api dan curah hujan menunjukkan nilai korelasi yang cukup (R = 0,307) dengan pola hubungan yang negatif. Hasil pengolahan terhadap data historis titik api ini bisa menjadi acuan dalam kesiapan penanggulangan bencana kebakaran hutan dan lahan yang sering terjadi di Pulau Sumatera dan Kalimantan.Â Â AbstractForest fire is one of disasters that occur regularly in Indonesia. Sumatera and Borneo are regions with the most frequently hit by forest fires disaster through years. The emergence of hotspots in Sumatera and Borneo have it own patterns. This study aimed to figure hotspot density in Sumatera and Borneo spatial-temporally and their correlation with rainfall. Based on the results of data processing hotspots sourced from recording of MODIS satellite (Terra and Aqua) 2006-2015, it was found that the density of hotspots in Sumatra and Kalimantan will reach its peak in September. Riau and South Sumatera Province are the regions that has highest concentration of hotspots in Sumatera island, meanwhile Central Borneo and West Borneo Province become the regions that has highest concentration of hotspots in Borneo island. The processing of monthly rainfall data also shown that in September rainfall in Sumatra and Kalimantan reach its lowest level in a year, which is 25-150 mm/month. In addition, hotspot density and rainfall are correlated enough (R = 0,307). The results of the processing of historical hotspots data in this paper could become a reference for forest fires disaster management that often happens in Sumatera and Borneo.Â

METODE PENCUPLIKAN NILAI ECHO CITRA RADAR *.PNG DENGAN REFERENSI SPASIAL DAN KOMBINASI WARNA RGB Purwadi, Purwadi; Fitriano, Lutfi
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 18, No 1 (2017): June 2017
Publisher : BPPT

IntisariData meteorologi yang berupa citra/gambar sulit dianalisis dan dikombinasikan dengan data lain. Dalam tulisan ini akan dijelaskan metode pencuplikan citra/gambar radar yang dipublikasikan oleh BMKG menjadi data teks. Proses pengolahan terdiri dari dua tahap yaitu proses pemetaan setiap pixel dalam citra radar menjadi koordinat bumi (latitude dan longitude) dan penentuan nilai echo radar (dBZ). Dari legenda pada citra radar didapatkan 9 pola warna RGB yang digunakan sebagai penentu nilai dBZ setiap pixel dalam citra radar. Hasil pengolahan citra radar berupa data teks yang terdiri dari longitude, latitude, dan nilai dBZ. Untuk membandingkan dengan data asli, data radar teks hasil pengolahan ditampilkan pada Website Global Informasion System (WebGIS). Warna data radar pada WebGIS ditentukan dengan persamaan warna sebagai fungsi dari nilai dBZ. Secara kualitatif, hasil perbandingan gambar radar asli dengan data numerik yang ditampilkan pada WebGIS menunjukkan bahwa hasil data numerik cukup presisi pada posisi longitude dan latitude. Namun, dari segi nilai numerik echo radar (dBZ) yang dihasilkan terdeteksi kurang akurat pada batas awan karena latar belakang gambar yang berwarna hitam. Â Â AbstractMeteorological data in the form of image has difficulty in further analysis such as to combine the data with other data sources. In this research, the proposed method for converting image data into texts using image processing for BMKG data provided is presented. The processing scenarios consist of two main steps; mapping process of every pixel of the images into the earth coordinate (latitude and longitude) step and radar echo values estimation in dBZ step. From the analysis, the 9 color patterns of RGB are obtained and used as the dBZ justification tool for the pixel color of radar image. The results of this image processing step are the texts data of latitude, longitude and the radar echo values in dBZ. In order to compare the analysis results with the original data, the processing data are then reshown to global information system website (WebGIS). The radar color data on WebGIS is determined based on color equation as a function of the echo radar. Qualitatively, the results of this comparison show that the numerical data results are precise in terms of longitude and latitude positions. However, in terms of numerical values echo radar (dBZ), the results perform less accurate especially on the boundary of the cloud due to the black color of background image. Â

PENGAMATAN KEJADIAN HUJAN DENGAN DISDROMETER DAN MICRO RAIN RADAR DI SERPONG Renggono, Findy
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 18, No 1 (2017): June 2017
Publisher : BPPT

IntisariPengamatan hujan dengan menggunakan beberapa peralatan yang mempunyai metode berbeda telah dilakukan di wilayah Serpong. Peralatan yang digunakan adalah Disdrometer dan Micro Rain Radar (MRR). Kedua peralatan tersebut dipasang pada satu lokasi yang sama agar dapat mengukur kejadian hujan yang sama. Pengamatan dilakukan pada akhir tahun 2016 selama 5 bulan, disesuaikan dengan kondisi dimana musim hujan sudah mulai masuk untuk wilayah ini. Perbandingan pengukuran yang telah dilakukan menunjukkan kesesuaian hasil antara kedua peralatan tersebut.Â Pengamatan distribusi ukuran butir air pada empat kejadian hujan antara bulan Agustus-Desember 2016 menunjukkan bahwa hujan konvektif mempunyai distribusi ukuran yang lebih besar dibandingkan hujan stratiform.Â Â AbstractRain observation by using several instruments having different method has been done in Serpong area. The instrument used is Disdrometer and Micro Rain Radar (MRR). Both instruments are installed in the same location in order to measure the same rain events. Observations were made at the end of 2016 for 5 months, adjusted to the conditions in which the rainy season has begun to enter for the region. Comparison of measurements that have been done indicate the suitability of the results between the two instrument. Drop size distribution of four rain event during August - December 2016 shows that the drop size distribution on convective rain broaden than on stratiform rain.Â

ANALISIS SPASIAL EL NINO KUAT TAHUN 2015 DAN LA NINA LEMAH TAHUN 2016 (Pengaruhnya Terhadap Kelembapan, Angin dan Curah Hujan di Indonesia) Athoillah, Ibnu; Sibarani, Rini Mariana; Doloksaribu, Deassy Eirene
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 18, No 1 (2017): June 2017
Publisher : BPPT

IntisariKejadian El Nino Kuat tahun 2015 dan La Nina Lemah tahun 2016 sangat berpengaruh terhadap beberapa parameter cuaca di Indonesia seperti kelembapan udara, angin dan curah hujan. Dilihat dari kelembapan udara pada saat El Nino, kelembapan udara memiliki anomali negatif dan pada saat La Nina cenderung anomali positif. Dari pengaruhnya terhadap angin, saat El Nino angin zonal lebih dominan angin timuran, dan angin meridional lebih dominan angin selatan yang menyebabkan berkurangnya suplai uap air di Indonesia. Sedangkan saat La Nina, angin zonal lebih dominan baratan dan angin meridional lebih dominan dari utara. Data hujan yang digunakan dalam tulisan ini adalah data observasi per 1 jam dari satelit TRMM pada tahun 2015, 2016 dan data historis dari tahun 2001-2014. Dari hasil analisis spasial menunjukkan bahwa kejadian El Nino mulai terlihat dampaknya pada musim kering yaitu berupa penurunan curah hujan di bawah normalnya sekitar 50â300 mm/bulan terjadi pada bulan Agustus hingga Oktober 2015 terutama di wilayah Indonesia bagian Selatan sedangkan pada musim basah November 2015 â Maret 2016 tidak terlalu signifikan dampaknya. Kejadian La Nina terlihat dampaknya pada bulan SeptemberâDesember tahun 2016 dimana terlihat adanya penambahan curah hujan dibandingkan normalnya sekitar 50â400 mm/bulan.Â Â AbtractThe strong El Nino in 2015 and the weak La Nina in 2016 are very influential on some weather parameters in Indonesia such as relative humidifty, wind, and rainfall. The relative humidity during El Nino tends to be a negative and when La Nina tends to be a positive anomaly. Impact to the wind during El Nino, zonal winds are dominant northern and meridional winds are dominant southern which leads to reduced supply of water vapor in Indonesia. While during La Nina, zonal winds are dominant western and meridional winds are dominant northern. Rainfall data used in this paper are the observation data from TRMM Satellite hourly from 2001â2016. Data were analyzed by monthly and seasonal analysis. From the result of spatial analysis shows the impact of El Nino began on dry season. That is decrease of rainfall below the normal around 50â300 mm/month occurs in August to October 2015, especially in southern Indonesia. while in wet season November 2015 â March 2016 the impact is not significant. The impact of La Nina is seen in SeptemberâDecember 2016, where there is an increase of rainfall above the normal around 50â400 mm/month.Â

Appendix JSTMC Vol.18 No.1 June 2017 : Author Index & Keyword Index Wirahma, Samba
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 18, No 1 (2017): June 2017
Publisher : BPPT

Preface JSTMC Vol.18 No.1 June 2017 : Foreword and Acknowledgement Wirahma, Samba
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 18, No 1 (2017): June 2017
Publisher : BPPT

PREFACE JSTMC VOL.18 NO.1 JUNE 2017 : FOREWORD AND ACKNOWLEDGEMENT Wirahma, Samba
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 18, No 1 (2017): June 2017
Publisher : BPPT

IntisariData meteorologi yang berupa citra/gambar sulit dianalisis dan dikombinasikan dengan data lain. Dalam tulisan ini akan dijelaskan metode pencuplikan citra/gambar radar yang dipublikasikan oleh BMKG menjadi data teks. Proses pengolahan terdiri dari dua tahap yaitu proses pemetaan setiap pixel dalam citra radar menjadi koordinat bumi (latitude dan longitude) dan penentuan nilai echo radar (dBZ). Dari legenda pada citra radar didapatkan 9 pola warna RGB yang digunakan sebagai penentu nilai dBZ setiap pixel dalam citra radar. Hasil pengolahan citra radar berupa data teks yang terdiri dari longitude, latitude, dan nilai dBZ. Untuk membandingkan dengan data asli, data radar teks hasil pengolahan ditampilkan pada Website Global Informasion System (WebGIS). Warna data radar pada WebGIS ditentukan dengan persamaan warna sebagai fungsi dari nilai dBZ. Secara kualitatif, hasil perbandingan gambar radar asli dengan data numerik yang ditampilkan pada WebGIS menunjukkan bahwa hasil data numerik cukup presisi pada posisi longitude dan latitude. Namun, dari segi nilai numerik echo radar (dBZ) yang dihasilkan terdeteksi kurang akurat pada batas awan karena latar belakang gambar yang berwarna hitam. AbstractMeteorological data in the form of image has difficulty in further analysis such as to combine the data with other data sources. In this research, the proposed method for converting image data into texts using image processing for BMKG data provided is presented. The processing scenarios consist of two main steps; mapping process of every pixel of the images into the earth coordinate (latitude and longitude) step and radar echo values estimation in dBZ step. From the analysis, the 9 color patterns of RGB are obtained and used as the dBZ justification tool for the pixel color of radar image. The results of this image processing step are the texts data of latitude, longitude and the radar echo values in dBZ. In order to compare the analysis results with the original data, the processing data are then reshown to global information system website (WebGIS). The radar color data on WebGIS is determined based on color equation as a function of the echo radar. Qualitatively, the results of this comparison show that the numerical data results are precise in terms of longitude and latitude positions. However, in terms of numerical values echo radar (dBZ), the results perform less accurate especially on the boundary of the cloud due to the black color of background image.

ANALISIS SPASIAL EL NINO KUAT TAHUN 2015 DAN LA NINA LEMAH TAHUN 2016 (PENGARUHNYA TERHADAP KELEMBAPAN, ANGIN DAN CURAH HUJAN DI INDONESIA) Athoillah, Ibnu; Sibarani, Rini Mariana; Doloksaribu, Deassy Eirene
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 18, No 1 (2017): June 2017
Publisher : BPPT

IntisariKejadian El Nino Kuat tahun 2015 dan La Nina Lemah tahun 2016 sangat berpengaruh terhadap beberapa parameter cuaca di Indonesia seperti kelembapan udara, angin dan curah hujan. Dilihat dari kelembapan udara pada saat El Nino, kelembapan udara memiliki anomali negatif dan pada saat La Nina cenderung anomali positif. Dari pengaruhnya terhadap angin, saat El Nino angin zonal lebih dominan angin timuran, dan angin meridional lebih dominan angin selatan yang menyebabkan berkurangnya suplai uap air di Indonesia. Sedangkan saat La Nina, angin zonal lebih dominan baratan dan angin meridional lebih dominan dari utara. Data hujan yang digunakan dalam tulisan ini adalah data observasi per 1 jam dari satelit TRMM pada tahun 2015, 2016 dan data historis dari tahun 2001-2014. Dari hasil analisis spasial menunjukkan bahwa kejadian El Nino mulai terlihat dampaknya pada musim kering yaitu berupa penurunan curah hujan di bawah normalnya sekitar 50?300 mm/bulan terjadi pada bulan Agustus hingga Oktober 2015 terutama di wilayah Indonesia bagian Selatan sedangkan pada musim basah November 2015 ? Maret 2016 tidak terlalu signifikan dampaknya. Kejadian La Nina terlihat dampaknya pada bulan September?Desember tahun 2016 dimana terlihat adanya penambahan curah hujan dibandingkan normalnya sekitar 50?400 mm/bulan. AbtractThe strong El Nino in 2015 and the weak La Nina in 2016 are very influential on some weather parameters in Indonesia such as relative humidifty, wind, and rainfall. The relative humidity during El Nino tends to be a negative and when La Nina tends to be a positive anomaly. Impact to the wind during El Nino, zonal winds are dominant northern and meridional winds are dominant southern which leads to reduced supply of water vapor in Indonesia. While during La Nina, zonal winds are dominant western and meridional winds are dominant northern. Rainfall data used in this paper are the observation data from TRMM Satellite hourly from 2001?2016. Data were analyzed by monthly and seasonal analysis. From the result of spatial analysis shows the impact of El Nino began on dry season. That is decrease of rainfall below the normal around 50?300 mm/month occurs in August to October 2015, especially in southern Indonesia. while in wet season November 2015 ? March 2016 the impact is not significant. The impact of La Nina is seen in September?December 2016, where there is an increase of rainfall above the normal around 50?400 mm/month.

Page 1 of 2 | Total Record : 14

1 2

Filter by Year

2017 2017

Filter By Issues

All Issue Vol. 23 No. 2 (2022): December 2022 Vol. 23 No. 1 (2022): June 2022 Vol. 22 No. 2 (2021): December 2021 Vol. 22 No. 1 (2021): June 2021 Vol. 21 No. 2 (2020): December 2020 Vol. 21 No. 1 (2020): June 2020 Vol 20, No 2 (2019): December 2019 Vol. 20 No. 2 (2019): December 2019 Vol. 20 No. 1 (2019): June 2019 Vol 20, No 1 (2019): June 2019 Vol 19, No 2 (2018): December 2018 Vol. 19 No. 2 (2018): December 2018 Vol 19, No 1 (2018): June 2018 Vol. 19 No. 1 (2018): June 2018 Vol 19, No 1 (2018): June 2018 Vol 19, No 2 (2018) Vol. 18 No. 2 (2017): December 2017 Vol 18, No 2 (2017): December 2017 Vol 18, No 2 (2017): December 2017 Vol. 18 No. 1 (2017): June 2017 Vol 18, No 1 (2017): June 2017 Vol 18, No 1 (2017): June 2017 Vol. 17 No. 2 (2016): December 2016 Vol 17, No 2 (2016): December 2016 Vol 17, No 2 (2016): December 2016 Vol 17, No 1 (2016): June 2016 Vol 17, No 1 (2016): June 2016 Vol. 17 No. 1 (2016): June 2016 Vol 16, No 2 (2015): December 2015 Vol. 16 No. 2 (2015): December 2015 Vol 16, No 2 (2015): December 2015 Vol 16, No 1 (2015): June 2015 Vol. 16 No. 1 (2015): June 2015 Vol 16, No 1 (2015): June 2015 Vol 15, No 2 (2014): December 2014 Vol 15, No 2 (2014): December 2014 Vol. 15 No. 2 (2014): December 2014 Vol 15, No 1 (2014): June 2014 Vol. 15 No. 1 (2014): June 2014 Vol 15, No 1 (2014): June 2014 Vol 14, No 2 (2013): December 2013 Vol. 14 No. 2 (2013): December 2013 Vol 14, No 2 (2013): December 2013 Vol 14, No 1 (2013): June 2013 Vol. 14 No. 1 (2013): June 2013 Vol 14, No 1 (2013): June 2013 Vol. 13 No. 2 (2012): December 2012 Vol 13, No 2 (2012): December 2012 Vol 13, No 2 (2012): December 2012 Vol 13, No 1 (2012): June 2012 Vol 13, No 1 (2012): June 2012 Vol. 13 No. 1 (2012): June 2012 Vol. 12 No. 2 (2011): December 2011 Vol 12, No 2 (2011): December 2011 Vol 12, No 2 (2011): December 2011 Vol 12, No 1 (2011): June 2011 Vol 12, No 1 (2011): June 2011 Vol. 12 No. 1 (2011): June 2011 Vol. 11 No. 2 (2010): December 2010 Vol 11, No 2 (2010): December 2010 Vol 11, No 2 (2010): December 2010 Vol 11, No 1 (2010): June 2010 Vol 11, No 1 (2010): June 2010 Vol. 11 No. 1 (2010): June 2010 Vol 3, No 2 (2002): December 2002 Vol 3, No 2 (2002): December 2002 Vol. 3 No. 2 (2002): December 2002 Vol. 3 No. 1 (2002): June 2002 Vol 3, No 1 (2002): June 2002 Vol 3, No 1 (2002): June 2002 Vol 2, No 1 (2001): June 2001 Vol 2, No 1 (2001): June 2001 Vol. 2 No. 1 (2001): June 2001 Vol 1, No 2 (2000): December 2000 Vol 1, No 2 (2000): December 2000 Vol. 1 No. 2 (2000): December 2000 Vol. 1 No. 1 (2000): June 2000 Vol 1, No 1 (2000): June 2000 Vol 1, No 1 (2000): June 2000 More Issue

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota adm. jakarta pusat,

Dki jakarta

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name -

Contact Email -

Phone -

Journal Mail Official -

Editorial Address -

Location Kota adm. jakarta pusat, Dki jakarta INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota adm. jakarta pusat,

Dki jakarta

INDONESIA