Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
Journal of Meteorology Climatology and Geophysics (Journal of MKG) is a scientific journal as a means of communication to report the results of research in the field of meteorology, climatology, air quality, geophysics, environment, disaster, and related instrumentation. This scientific journal is published every four months of the year.
Articles
107 Documents
<![CDATA[COMPARISON TWO LOCATIONS OF LIGHTNING DETECTION ]]>
<![CDATA[Septiadi, Deni]]>;
<![CDATA[Suntoko, Hadi]]>;
<![CDATA[Widodo, Anton]]>;
<![CDATA[Noor, Riza Arian]]>
<![CDATA[ Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 5 No 2 (2018): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Publisher : <![CDATA[Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (2733.444 KB)
|
DOI: 10.36754/jmkg.v5i2.53
<![CDATA[The objective of this study was to identify the lightning distribution by comparing of two lightning sensors located in Jakarta and Bandung. Using Storm Tracker Lightning Detector maintained by the Indonesia Agency for Meteorology, Climatology and Geophysics (BMKG), Cloud-to-Ground lightning (CG) analyzed with a various radius i.e. 0.1?, 0.5? and 1.0?. Storm Tracker Lightning Detector consists of an antenna connected to the PCI card and able to detect Low Frequency (LF) of radio signals generated by lightning (10 KHz to 200 KHz). The data used are based on the available records of near real time 15 minutes CG lightning data. This study aims at revealing ideally possible location of the lightning sensor to optimize lightning detection. For further analysis, the distribution of the CG lightning estimated in the target area located about the middle between Jakarta and Bandung. The analysis of lightning described by calculating the detection efficiency of lightning sensor and the analysis of lightning location error.]]>
<![CDATA[DAMPAK TERJADINYA EL NINO/LA NINA TERHADAP INTENSITAS, MASA HIDUP DAN FREKUENSI SIKLON ]]>
<![CDATA[Purnama, Dendi Rona]]>;
<![CDATA[Zulistyawan, Kiagus Ardi]]>;
<![CDATA[Christian, Bayu]]>;
<![CDATA[Okta Veanti, Desak Putu]]>
<![CDATA[ Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 5 No 2 (2018): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Publisher : <![CDATA[Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1031.82 KB)
|
DOI: 10.36754/jmkg.v5i2.54
<![CDATA[Fenomena badai siklon adalah salah satu bencana hidrometeorologi yang paling merusak di Bumi. Siklon bisa terjadi di kawasan yang dipengaruhi aktivitas El Nino (La Nina). Siklon tropis maupun El Nino dapat menyebabkan kondisi cuaca atau iklim ekstrim di daerah tropis. Pada kajian ini, dilakukan kajian mengenai dampak fenomena El Nino (La Nina) terhadap besar kecilnya badai siklon (intensitas siklon) di sekitar wilayah Indonesia. Besar kecilnya badai siklon tersebut diklasifikasikan dengan menggunakan Skala Saffir-Simpson. Selain intensitas, dikaji pula hubungan El Nino (La Nina) dengan masa hidup dan frekuensi kemunculan fenomena siklon di sekitar wilayah Indonesia. Penelitian ini akan membandingkan data siklon pada tahun ketika terjadi peristiwa El Nino (La Nina) dengan data siklon pada tahun ketika tidak terjadi peristiwa El Nino (La Nina). Dalam kajian ini, digunakan data siklon selama 10 tahun (2007-2017) dari situs JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency). Selain itu, digunakan juga data indeks El Nino dalam Nino 3.4 sebagai data aktivitas ENSO. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode statistik. Dari hasil analisis tersebut, secara umum diperoleh bahwa El Nino (La Nina) memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap intensitas dan masa hidup siklon di sekitar wilayah Indonesia. Secara khusus, El Nino (La Nina) memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap intensitas dan masa hidup siklon di wilayah utara ekuator. Sementara itu, di selatan ekuator tidak menunjukan korelasi yang signifikan. Pengaruh El Nino (La Nina) terhadap frekuensi siklon belum dapat terlihat dengan jelas pada penelitian ini sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut mengenai hal ini.]]>
<![CDATA[ANALISIS STATISTIKA PENGARUH CURAH HUJAN TERHADAP BANJIR DI JAKARTA MELALUI PEMODELAN MATEMATIKA ]]>
<![CDATA[Stephanie, Stephanie]]>;
<![CDATA[Jimawan, Owen Nixon]]>;
<![CDATA[Jayadi, Devina]]>
<![CDATA[ Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 5 No 2 (2018): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Publisher : <![CDATA[Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (444.807 KB)
|
DOI: 10.36754/jmkg.v5i2.55
<![CDATA[Kota pesisir di Asia, termasuk Jakarta, sedang berusaha melawan dampak dari perubahan iklim, seperti banjir, kenaikan muka air laut, badai, dan lain sebagainya yang mampu mempengaruhi kehidupan manusia dan infrastruktur. Bencana banjir merupakan bencana dengan frekuensi terbesar dari sekian banyak bencana yang dihasilkan oleh perubahan iklim tersebut. Timbulnya bencana hidrometeorologi ini tentunya disebabkan oleh curah hujan dan berbagai faktor pemicu lainnya. Curah hujan merupakan fenomena alam yang menjadi komponen utama siklus air. Perhatian terhadap perubahan iklim telah memperkuat kebutuhan akan informasi akurat mengenai variasi statistik dari karakteristik curah hujan. Uji statistik mengonfirmasi bahwa suatu model yang diusulkan dapat digunakan untuk memprediksi jumlah curah hujan di suatu wilayah. Makalah ini mengindentifikasi perubahan dari model curah hujan dahulu dan saat ini melalui kronologi curah hujan untuk mengestimasi jumlah curah hujan pada tahun-tahun berikutnya dengan menggunakan model stokastik di Jakarta, Indonesia. Data diperoleh dari sejumlah stasiun pengamat cuaca di area studi untuk rentang periode 10 tahun sejak tahun 2007 hingga 2017. Analisis juga dilakukan untuk menjelaskan penggunaan pemodelan rantai Markov orde pertama untuk pengukuran curah hujan. Keterbatasan model rantai Markov berbasis Gamma yang menunjukkan masih adanya ketidakpastian orde yang optimal untuk sejumlah model diatasi dengan mencoba pengembangan model deret waktu (time series) untuk meningkatkan pemodelan yang dilakukan sebelumnya. Data curah hujan yang telah dimodelkan akan dibandingkan dengan analisis meteorologi untuk menghubungkannya dengan bencana banjir. Analisis dan pemodelan ini dapat dimodifikasi dan diaplikasikan untuk memprediksi curah hujan di wilayah lain dengan topografi dan iklim yang serupa setelah dilakukan sejumlah uji statistik.]]>
<![CDATA[ANALISIS RAWAN KEKERINGAN LAHAN PADI KABUPATEN BANYUWANGI JAWA TIMUR ]]>
<![CDATA[Nuryadi Nuryadi]]>;
<![CDATA[Suci Agustiarini]]>
<![CDATA[ Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 5 No 2 (2018): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Publisher : <![CDATA[Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1157.516 KB)
|
DOI: 10.36754/jmkg.v5i2.56
<![CDATA[In general, the definition of drought is the availability of water that is less than the need for water for the necessities of life, agriculture, economic activity, and environment. Associated with food production, agricultural drought is very influential on cultivation activities on food production in a region. Groundwater availability is essential to determine the level of drought-prone rice fields in Banyuwangi District. The data used are monthly rainfall period 1981-2010 from 32 rain post and BKMG station in Banyuwangi Regency. Drought level analysis using available groundwater weighting and Oldeman climate type on each rain post. Banyuwangi Regency based on Oldeman climate classification is divided into 9 climate types ranging from wet climate (B1) to dry (D and E). In February, March, and April the availability of ground water is higher than in other months, whereas August, September and October have the lowest groundwater availability. The western part of Banyuwangi has more water available than the eastern part. The degree of dryness of paddy land varies temporally and spatially from very vulnerable to safe. The dry and prone levels of peak rice dryness occur in September and October with the widest coverage of the area. Most of the areas experiencing safe levels for paddy fields are in January, February, March and April.]]>
<![CDATA[IDENTIFIKASI PERUBAHAN CURAH HUJAN DAN SUHU UDARA MENGGUNAKAN RCLIMDEX DI WILAYAH SERANG ]]>
<![CDATA[Hidayat, Nizar Manarul]]>;
<![CDATA[Pandiangan, Alexander Eggy]]>;
<![CDATA[Pratiwi, Anggitya]]>
<![CDATA[ Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 5 No 2 (2018): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Publisher : <![CDATA[Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (695.557 KB)
|
DOI: 10.36754/jmkg.v5i2.57
<![CDATA[Data iklim dianalisis untuk mengidentifikasi perubahan besaran parameter iklim maupun peristiwa iklim ekstrem. Data yang menjadi kajian berasal dari Stasiun Meteorologi Serang, Banten. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis karakterisktik data cuaca stasiun pengamatan cuaca Serang terutama pada suhu udara dan curah hujan serta mengidentifikasi perubahan pada pola dan nilai kedua parameter tersebut. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan RClimdex untuk mengetahui adanya perubahan jangka panjang suhu dan curah hujan. Secara keseluruhan slope indeks suhu udara pada stasiun pengamatan Serang mengalami penurunan diantaranya indeks TX10p dan TN10p, yang mengindikasikan jumlah hari dengan suhu minimum pada siang hari dan malam hari mengalami penurunan. Pada stasiun Serang slope indeks suhu udara (TN90p) cenderung meningkat yang mengindikasikan suhu minimum lebih hangat. Indeks curah hujan hampir seluruhnya mengalami penurunan kecuali CDD yang menunjukkan peningkatan jumlah hari tanpa hujan berturut-turut di wilayah Serang.]]>
<![CDATA[PERUBAHAN LUAS LAHAN MANGROVE DAN PENGIKISAN PESISIR JEPARA MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA SPEKTRAL PENGINDERAAN JAUH ]]>
<![CDATA[Agustin, Tiara]]>;
<![CDATA[Kristanto, Yudha]]>;
<![CDATA[Aulia, Ogy Dwi]]>
<![CDATA[ Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 5 No 2 (2018): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Publisher : <![CDATA[Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (468.13 KB)
|
DOI: 10.36754/jmkg.v5i2.58
<![CDATA[Konversi mangrove menjadi wilayah terbangun di sepanjang pesisir Kecamatan Kedung, Jepara menyebabkan kerentanan wilayah pesisir tersebut terhadap abrasi Laut Jawa. Abrasi telah mengikis wilayah daratan dan menggeser garis pantai. Perubahan luas lahan mangrove dan pergeseran garis pantai dideteksi dengan mengunakan kombinasi kanal merah, NIR, dan SWIR serta rasio kanal merah/SWIR dan SWIR/NIR dari citra Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, dan Landsat 8 OLI multitemporal 1995-2017. Analisis komponen utama dari semua kanal dan rasio kanal tersebut yang dikombinasikan dengan teknik klasifikasi terbimbing dipilih untuk mengklasifikasikan tutupan lahan, termasuk membedakan vegetasi mangrove dengan vegetasi non mangrove serta membedakan wilayah daratan dengan wilayah lautan. Hasil analisis menunjukkan bahwa perubahan tutupan lahan mangrove menurun sebesar 668,95 ha atau sebesar 55% selama 1995-2017. Penurunan ini diikuti dengan meningkatnya luasan badan air atau laut akibat abrasi dan kawasan tambak. Laju penurunan tutupan lahan mangrove sebesar 30,7 ha/tahun, sedangkan laju peningkatan kawasan tambak sebesar 31,98 ha/tahun dan laju perubahan tutupan lahan pemukiman berkurang sebesar 15,6 ha/tahun. Akibat abrasi, garis pantai di sepanjang pesisir Kecamatan Kedung bergeser dengan laju 12,6 meter per tahun ke arah darat.]]>
<![CDATA[STUDI TEMPORAL PERTUMBUHAN EKONOMI DAN POLUSI UDARA. STUDI KASUS: DKI JAKARTA, SEMARANG, DAN SURABAYA PADA TAHUN 2005-2015 ]]>
<![CDATA[Widyatmanti, Wirastuti]]>;
<![CDATA[Santoso, Kurniawan Budi]]>;
<![CDATA[Hakim, Lukman]]>;
<![CDATA[Ningrum, Esya Racha]]>
<![CDATA[ Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 5 No 2 (2018): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Publisher : <![CDATA[Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (964.689 KB)
|
DOI: 10.36754/jmkg.v5i2.59
<![CDATA[Indonesia diproyeksikan menjadi salah satu kekuatan ekonomi yang mendominasi pasar Asia pada 2050. Namun, proses perkembangan ekonomi cenderung berdampak buruk terhadap kondisi lingkungan. Untuk itu, hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan dampak lingkungan menjadi penting untuk dikaji sehingga pemerintah daerah dapat mengimplementasikan peraturan yang tepat sasaran pada sektor-sektor tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh intensitas kegiatan ekonomi terhadap lingkungan melalui parameter Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sebagai parameter ekonomi dan Aerosol Optical Thickness (AOT) sebagai parameter polusi lingkungan di tiga kota besar di Indonesia yakni Jakarta, Semarang, dan Surabaya pada periode 2005-2015. Metode yang digunakan dalam penilaian hubungan tersebut adalah analisis statistik regresi. Diagram pencar hasil regresi kemudian dicocokan dengan hipotesis Environtmental Kuznet Curve (EKC). Hubungan antara PDRB dan AOT secara lebih lanjut dianalisis melalui dua pendekatan 1) Persentase kontribusi tiap sektor penyumbang PDRB; dan 2) Perubahan penggunaan lahan pada kota. Hasil menunjukkan bahwa bentuk hubungan yang terjadi pada tiga lokasi kajian adalah polynomial orde 3 dengan kecenderungan meningkat pada DKI Jakarta dan Kota Semarang serta kecenderungan menurun pada Kota Surabaya. Nilai R2 tertinggi berturut-turut ditemukan pada Kota Semarang sebesar 0.7074, DKI Jakarta sebesar 0.5223, dan Kota Surabaya sebesar 0,414. Berdasarkan hipotesis EKC diketahui bahwa perkembangan industri Kota Semarang berada pada tahap Pre-Industrial, DKI Jakarta pada tahap Industrial, dan Kota Surabaya pada tahap Post-Industrial. Hasil analisis menunjukan bahwa besaran AOT tidak hanya berkaitan dengan industri ditinjau dari nilai ekonomi yang dihasilkan, malinkan juga sektor industri yang ditinjau secara spasial.]]>
<![CDATA[ANALISIS INDEKS AKTIVITAS GEOMAGNET PADA SAAT BADAI GEOMAGNET 13 OKTOBER 2016 ]]>
<![CDATA[Islam Masruri, M. Fakhrul]]>;
<![CDATA[Tri Fristiyan Nanda, Bayu Merdeka]]>
<![CDATA[ Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 5 No 2 (2018): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Publisher : <![CDATA[Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (683.016 KB)
|
DOI: 10.36754/jmkg.v5i2.60
<![CDATA[Badai geomagnet terjadi akibat aktivitas abnormal di matahari yang mempengaruhi intensitas angin matahari. Badai ini ditandai dengan perubahan nilai variasi harian medan magnet bumi yang besar, cepat dan tidak beraturan. Efek badai geomagnet di sekitar bumi dapat berdampak pada aktivitas manusia di luar angkasa dan di permukaan bumi. Salah satu kejadian badai geomagnet yang pernah tercatat adalah pada tanggal 13 Oktober 2016. Dalam penentuan tingkat gangguan geomagnet digunakan indeks geomagnet. Indeks geomagnet merupakan ukuran sederhana yang menggambarkan aktivitas magnetis yang berasal dari ionosfer dan magnetosfer bumi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis indeks geomagnet ketika terjadi badai tanggal 13 Oktober 2016. Indeks geomagnet yang dianalisis antara lain indeks K, indeks A dan indeks Dst khususnya di wilayah Sumatera. Data yang digunakan adalah data variasi harian komponen H medan magnet bumi dari rekaman sensor magnetometer BMKG di Stasiun Gunungsitoli, Tuntungan, Sicincin, Liwa dan Tangerang. Berdasarkan hasil analisis dapat diidentifikasi jika badai geomagnet pada tanggal 13 Oktober 2016 tersebut termasuk kriteria badai geomagnet kuat jika ditinjau dari nilai Dst indeks yang menyentuh angka dibawah -100 nT.]]>
<![CDATA[ESTIMASI KEDALAMAN SESAR SORONG MENGGUNAKAN METODE DOUBLE DIFFERENCE ]]>
<![CDATA[Randi, Cattleya]]>;
<![CDATA[Yudyawati, Khairunnisa Nazhifah]]>;
<![CDATA[Andromeda, Zidny Ilma]]>
<![CDATA[ Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 5 No 2 (2018): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Publisher : <![CDATA[Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (682.854 KB)
|
DOI: 10.36754/jmkg.v5i2.61
<![CDATA[Papua merupakan wilayah dengan tingkat seismisitas tinggi yang diakibatkan oleh aktivitas tektonik yang kompleks. Terdapat beberapa sesar aktif di wilayah Papua dan mencatat sejumlah sejarah kegempaan di wilayah tersebut salah satunya adalah Sesar Sorong. Untuk melalukan analisis estimasi kedalaman Sesar Sorong diperlukan keakuratan posisi hiposenter. Salah satu metode untuk merelokasi hiposenter adalah metode double difference, melakukan relokasi hiposenter dengan metode double difference diharapkan mampu meningkatkan keakuratan posisi hiposenter. Prinsip dari metode double difference adalah residual time dari waktu tempuh yang diamati dan hasil perhitungan antara dua event gempa bumi yang berdekatan pada stasiun pencatat yang sama, dengan syarat jarak antar event harus lebih dekat dari pada jarak event ke stasiun pencatat. Data gempabumi yang digunakan sebanyak 2.374 kejadian dari katalog BMKG yang tercatat pada 15 stasiun INA-Tews. Berdasarkan hasil analisis sesar wilayah Papua di dapatkan bahwa Sesar Sorong Barat (10-29 km), Sesar Sorong Utara (3-22 km), dan Sesar Sorong Timur (3-32 km). Hasil relokasi menggunakan metode doule difference cukup efektif karena menunjukkan peningkatan kualitas bila dilihat dari distribusi residual yang diperoleh setelah relokasi dibandingkan residual sebelum relokasi.]]>
<![CDATA[KAITAN KETINGGIAN LAPISAN BATAS ATMOSFER DENGAN KONDISI CUACA BERDASARKAN PROFIL ANGIN VERTIKAL BERBASIS PENGAMATAN RADISONDE, RADAR CUACA DAN KELUARAN MODEL WRF-ARW ]]>
<![CDATA[Kristianto, Aries]]>;
<![CDATA[Rani, Annisa Puspa]]>
<![CDATA[ Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 5 No 1 (2018): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Publisher : <![CDATA[Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1325.925 KB)
|
DOI: 10.36754/jmkg.v5i1.62
<![CDATA[Lapisan Batas Atmosfer (LBA) merupakan bagian dari atmosfer paling bawah dimana medan aliran sangat dipengaruhi langsung oleh interaksi dengan permukaan bumi dan sensitif terhadap berbagai kondisi di permukaan bumi selama skala waktu singkat. Ketinggian LBA dapat bervariasi secara signifikan terhadap waktu akibat dari beberapa faktor termasuk dinamika skala luas, perawanan, percampuran konvektif dan variasi diurnal dari radiasi matahari. Di Indonesia, kajian mengenai LBA masih terbatas, sehingga kajian ini dilakukan untuk mengetahui hubungan antara ketinggian LBA dengan kondisi cuaca menggunakan metode profil vertikal angin dari data pengamatan (radar dan radiosonde) dan simulasi model numerik WRF-ARW. Hasilnya menunjukkan antara LBA dan kondisi cuaca hanya memiliki tingkat korelasi yang sedang dengan bias yang cukup besar dengan hasil pengamatan, namun simulasi keluaran model WRF-ARW dapat menggambarkan dengan cukup baik profil ketinggian LBA pada kondisi cuaca yang berbeda. Kondisi cuaca dapat mempengaruhi ketinggian LBA, dimana saat kondisi cuaca cerah, ketinggian LBA lebih tinggi jika dibandingkan dengan kondisi cuaca berawan atau hujan.]]>
