cover
Contact Name
Muhammad Najib Habibie
Contact Email
najib.habibie@gmail.com
Phone
+6285693191211
Journal Mail Official
jurnal.mg@gmail.com
Editorial Address
Jl. Angkasa 1 No. 2 Kemayoran, Jakarta Pusat 10720
Location
Kota adm. jakarta pusat,
Dki jakarta
INDONESIA
JURNAL METEOROLOGI DAN GEOFISIKA
ISSN : 14113082     EISSN : 25275372     DOI : https://www.doi.org/10.31172/jmg
Core Subject : Science,
Jurnal Meteorologi dan Geofisika (JMG) is a scientific research journal published by the Research and Development Center of the Meteorology, Climatology and Geophysics Agency (BMKG) as a means to publish research and development achievements in Meteorology, Climatology, Air Quality and Geophysics.
Articles 310 Documents
Sampul Jurnal MG JMG BMKG
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 9, No 2 (2008)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (250.875 KB)

Abstract

Sampul Jurnal Meteorologi dan Geofisika
INDIKASI BERHENTINYA URBAN HEAT ISLAND (SUHU) DI BALI SAAT NYEPI Imelda Ummiyatul Badriyah
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 15, No 3 (2014)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (406.61 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v15i3.218

Abstract

Pertambahan penduduk, peningkatan konsumsi energi, peningkatan infrastruktur pariwisata daerah dan masih banyak alasan di daerah-daerah urban di negara Asia yang telah memperluas tutupan lahan termodifikasi. Faktor-faktor tersebut meningkatkan fenomena urban heat island dan memperluas mulai daerah urban, sub urban dan daerah rural. Penelitian ini memanfaatkan peristiwa perayaan Nyepi dan perubahan suhu rerata pada 4 daerah lokal di Bali yaitu Sanglah, Ngurah Rai, Negara dan Kahang. Tujuannya untuk mengetahui seberapa besar berhentinya urban heat island terhadap suhu rerata 15 hari pada perayaan Nyepi yaitu (-7), hari Nyepi dan (+ 7). Urban Heat Island tidak memberikan pengaruh terhadap suhu siang sampai malam hari pada perayaan Nyepi sepanjang tahun 2004-2014 baik mulai daerah urban, sub urban dan rural di Bali, kecuali Ngurah Rai, hanya 0.2OC pada sore hari. Sanglah sebagai daerah urban bersuhu tertinggi sepanjang siang dan Kahang merupakan daerah berpendinginan tertinggi. The increasing number of people in an area, the consumption of energy increases, the increase of regional tourism infrastructure and many other factors in Asian countries urban had widened the modified land cover. Those factors increased the urban heat island phenomenon and widen it into urban areas, suburban areas, and rural areas. This research made use of the occasion of Nyepi Day and the average temperature change caused in 4 local areas in Bali, namely Sanglah, Ngurah Rai, Negara and Kahang. The goal was to measure the ceased of urban heat island phenomena to average temperatures in those areas for 15 days: during the Nyepi event, 7 days before and 7 days after. The study showed that urban heat island phenomena did not affect average temperatures during the days until the nights in the urban to a rural area. Nevertheless, this excludes Ngurah Rai, with an increase of 0.2°C at noon. The result showed that among other urban areas studied, Sanglah was having the highest temperature during the afternoon and Kahang was having the lowest temperature area.
ANALYSIS OF SURFACE CONCENTRATION OF BLACK CARBON IN RIAU PROVINCE DURING THE 2019 FOREST FIRES USING MERRA-2 REANALYSIS DATA Wilin Julian Sari; Dita Fatria Andarini; Fildzah 'Adany; Waluyo Eko Cahyono
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 23, No 1 (2022)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1333.502 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v23i1.800

Abstract

Indonesia experienced forest fires almost every year, especially in the area of Riau Province, where as a result, pollutants such carbon dioxide and black carbon present in the air over Riau. Due to its size and its light absorption ability, black carbon is known to have bad impacts on the climate. This study aims to analyse the effect of forest fires that happened in Riau   province, Indonesia in September 2019 towards the production of black carbon, as well as to estimate backward air movement trajectory in order to confirm the air mass sources of the black carbon. The data of black carbon concentration used in this study is an hourly temporal data of MERRA-2 with a spatial resolution of 0.5° × 0.625°, while the trajectory calculation uses the HYSPLIT trajectory model. Linear regression of this study has an r value of 0.78 which shows that there is a positive correlation between black carbon concentration and number of hotspots. The range of BC concentrations were 2–11 × 10-9 kg.m-3 with higher concentration occurred during 9–23 September 2019 where it was affected by the south-easterly wind from Jambi and South Sumatera.
DESAIN SISTEM PERINGATAN DINI ZONA RAWAN LONGSOR DENGAN PENERAPAN SENSOR KELEMBABAN DAN GETARAN PADA TANAH Adi Susilo; Didik R. Santoso; Arief Rachmansyah; Yulvi Zaika
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 12, No 3 (2011)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (873.488 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v12i3.110

Abstract

Salah satu bentuk upaya mitigasi bencana alam adalah pemasangan peralatan untuk peringatan dini. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem peringatan dini longsoran atau gerakan tanah. Untuk keperluan tersebut dirancang perangkatt elektronik  berupa gabungan sensor getaran dan kandungan air tanah. Sensor getaran dibuat dari accelerometer komersial jenis MMA 7260 QT dengan sensitivitas maksimum 800 mV/g. Sensor kedua dirancang berdasarkan prinsip kapasitif yakni pengukuran luaran tegangan yang dihasilkan dari perubahan kandungan air pada suatu obyek. Model longsoran dibuat pada suatu box dari bahan mika, dan material tanah dibuat dari campuran  kaolin dan pasir dengan kadar air bervariasi. Tanah dipadatkan dan membentuk lereng dengan kemiringan 75°, 65°, 60° dan 45°. Box yang berisi tanah diletakkan di atas suatu vibrator dengan skala tertentu. Untuk merekam longsoran yang terjadi dipasang video camera. Hasil penelitian menunjukkan bahwa makin tinggi kemiringan suatu lapisan tanah (batuan), makin kecil skala getaran dan makin cepat pula waktu yang diperlukan untuk terjadinya longsoran dan sebaliknya.  One of mitigation effort for natural disaster is installing of early warning system in the high risk zone. The aim of this research is to develop an electronic device based on   vibration and water content sensors. Vibration sensor was made of a commercial accelerometer sensor MMA QT 7260. This sensor has four options sensitivity and the maximum sensitivity could reach 800 mV/g. The second sensor is designed based on the principle of capacitive, that work to measure the output voltage resulting from changes in water content. Landslide model was made in a plexyglass box and made of mixing between kaolinit and volcanic sand with different water content. The soil is compacted and like a escarpment with slope of 75°, 65°, 60°, and 45°. The box is placed on a vibrator, where 1 was the lowest and vice versa. To record the landslide process a video camera was set up. The result show that the higher the slope of the sediment, the lower of the scale of the vibrator and the smaller time to be used in occurring of the landslide, and vice versa
Sampul Jurnal MG JMG BMKG
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 17, No 3 (2016)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1421.552 KB)

Abstract

SATU TAHUN PEMANTAUAN KONSENTRASI GAS RUMAH KACA (N2O) DI BUKIT KOTOTABANG: STUDI PENGARUH FAKTOR METEOROLOGI DAN LINGKUNGAN Agusta Kurniawan
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 16, No 3 (2015)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (4439.868 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v16i3.287

Abstract

Penelitian telah dilakukan  untuk mengkaji pengaruh faktor-faktor meteorologi dan lingkungan terhadap konsentrasi gas rumah kaca (N2O) di Bukit Kototabang. Faktor-faktor meteorologi dan lingkungan yang dianalisa adalah temperatur udara, tekanan udara, kelembaban udara, kelembaban tanah, temperatur tanah dan konsentrasi NO. Pengukuran konsentrasi N2O dilakukan dengan Thermo Scientific™ IRIS 4600 Mid-IR Laser-Based N2O Analyzer dengan menggunakan sumber cahaya laser Infra merah menengah. Data faktor-faktor meteorologi diperoleh dari instrumen Meteorological Automatic Weather Station (MAWS). Sedangkan data faktor lingkungan diperoleh dari Agroclimate Automatic Weather Station (AAWS) dan TS42i-TL. Periode data dibagi menjadi perjam, perhari dan perbulan untuk mengetahui variasi dan pola siklusnya. Berdasarkan analisis korelasi Pearson parameter kelembaban tanah dan temperatur tanah dominan terhadap konsentasi N2O dengan nilai sebesar R>0,5 atau R<-0,5 pada hampir semua bulan pengamatan. Nilai korelasi Pearson untuk variasi bulanan yang bernilai baik dengan ditunjukkan untuk hubungan antara konsentrasi N2O dengan temperatur tanah kedalaman 100 cm (R=0,75), temperatur tanah kedalaman 10 cm (R=0,63), dan kelembaban tanah kedalaman 100 cm (R= 0,54). This research has been conducted to examine the influence of meteorological and environmental factors against the concentration of greenhouse gases (N2O) in Bukit Kototabang. Meteorological and environmental factors studied were air temperature, air pressure, humidity, soil moisture, soil temperature, and the concentration of NO. N2O concentration measurement was performed using Thermo Scientific™ IRIS 4600 Mid-IR Laser-Based N2O Analyzer with infrared laser light source medium. The meteorological factor data were obtained from the Automatic Agroclimate Weather Station (AAWS) and Meteorological Automatic Weather Station (MAWS). While the environmental factor studied in this research was NO. NO concentration was measured using TS42i-TL. The data period was divided into hourly, daily, and monthly variations and also its patterns to determine the cycle. Based on Pearson correlation analysis, soil moisture and soil temperature parameters were dominant to concentrations of N2O in the amount of R> 0.5 or R <-0.5 in almost all months of observation. Pearson correlation values for the monthly variations showed good value by demonstrating the relationship between the concentration of N2O by soil temperature-depth of 100 cm (R = 0.75), the temperature of the soil depth of 10 cm (R = 0.63), and soil moisture depth of 100 cm (R = 0.54).
APLIKASI HOPFIELD NEURAL NETWORK UNTUK PRAKIRAAN CUACA Septima Ernawati
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 10, No 2 (2009)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (470.404 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v10i2.44

Abstract

Prakiraan cuaca ditentukan oleh unsur-unsur cuaca, beberapa diantaranya adalah arah angin, suhu udara, kelembaban udara, dan tekanan udara. Daerah Cilacap sebagai daerah rawan banjir sekaligus rawan kekeringan sangat menarik untuk diteliti bagaimana sifat-sifat unsur cuacanya. Metode Hopfield Neural Network sebagai aplikasi untuk prakiraan cuaca, karena metode ini dapat memberikan klasifikasi cuaca. Pada metode Hopfield unsur-unsur cuaca tersebut sebagai neuron input, kemudian hasil dari prosses simulasinya akan dikembalikan lagi sebagai input secara terus menerus sampai mencapai kondisi stabil. Output yang dihasilkan di Cilacap untuk kondisi tidak ada awan (clear) atau awan yang tipis dan sangat sedikit, adalah nilai-nilai atau jarak yang mendekati cerah, hal ini karena unsur-unsur cuacanya adalah dalam kategori cerah. Begitu pula untuk kondisi hujan, output yang dihasilkan adalah nilai-nilai atau jarak yang mendekati hujan, hal ini disebabkan unsur-unsur cuacanya adalah bersifat atau dalam kategori hujan. Untuk kondisi berawan nilai-nilai yang dihasilkan adalah sebagian cerah, sebagian lagi hujan. Klasifikasi pada  Hopfield ini menghasilkan output yang tepat, maka sifat-sifat dari unsur-unsur cuaca di Cilacap dapat digunakan untuk prakiraan cuaca. Weather forecasting is determined by weather substaces, some of them are wind direction, temperature, humidity, and pressure. Cilacap area which have high potentially for flood and dryness is very interesting to be reseached about how characteristics of weather substances. Hopfield Neural Network method have being application for weather forecast because this method can give the recurrent weather classification. This weather substance in Hopfield method as the neuron input and then the result of simulation process will be recurrent as input until reach stabil condition. The result output in Cilacap for the clear condition are the values or the distance near the clear, because the weather substance are in the clear category. And so for rain condition, the output result are the values or the distance near the rain, because the weather substance have the rain character. The research of the values some of them are the clear, and the other are rain. Classification in Hopfield to produce output that are definitely, so characteristics of weather substances in Cilacap that can using for weather forecasting.
Analisis Perubahan Parameter Fisis dan Kimiawi Sebagai Studi Prekursor Gempa Bumi di Wilayah Yogyakarta Divyana Meidita; Agustya Adi Martha; Yosi Setiawan; Supriyanto Rohadi
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 22, No 1 (2021)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1799.913 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v22i1.766

Abstract

Gempa merusak pernah terjadi di sekitar Sesar Opak, Yogyakarta pada 27 Mei 2006 dengan kekuatan 6,3 Mw. Sebagai upaya mitigasi, BMKG melakukan pengamatan parameter fisis dan kimiawi dengan memasang sensor parameter prekursor di Stasiun Pundong dan Piyungan, Yogyakarta. Data parameter prekursor (radon, geotemperatur, suhu udara, dan ketinggian air tanah) diperoleh dari Pusat Penelitian dan Pengembangan (Puslitbang) BMKG, sedangkan data parameter gempa bumi diperoleh dari katalog BMKG dengan kriteria magnitudo  dan jarak episenter dalam radius km pada tahun 2018. Penelitian ini menganalisis variasi nilai parameter prekursor yang berasosiasi dengan aktivitas gempa bumi di wilayah Yogyakarta. Pengolahan data mengacu pada beberapa penelitian terdahulu dengan menggunakan metode statistik. Validasi dilakukan secara kuantitatif menggunakan data curah hujan dan secara kualitatif menggunakan data kondisi geologi dari studi literatur. Hasil penelitian menunjukkan adanya indikasi perubahan nilai parameter prekursor sebelum gempa bumi dengan variasi nilai yang dipengaruhi oleh besarnya parameter gempa, tetapi masih sulit dibedakan apakah anomali terjadi akibat aktivitas tektonik atau kondisi meteorologis.
Pengelolaan Sumberdaya Iklim dan Air untuk Antisipasi Perubahan Iklim Kasdi Subagyono; Elsa Surmaini
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 8, No 1 (2007)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (385.498 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v8i1.5

Abstract

Perubahan iklim berdampak buruk terhadap sektor kehidupan manusia. Pertanian merupakan salah satu sektor yang sangat rentan terhadap perubahan iklim yang berdampak pada produktivitas pertanian dan pendapatan petani. Pemanasan global menyebabkan peningkatan intensitas kejadian iklim ekstrim (El-Niño dan La-Niña) dan ketidakteraturan musim. Perubahan iklim global masa yang akan datang, diperkirakan akan menyebabkan frekuensi dan intensitas kejadian iklim ekstrim akan meningkat. Untuk mengantisipasi perubahan iklim strategi pengelolaan sumberdaya iklim dan air perlu diformulasikan secara tepat. Perencanaan budidaya tanaman harus memperhitungkan dinamika perubahan iklim yang telah dan sedang terjadi, melalui prediksi iklim, perencanaan kalender tanam, penggunaan varietas tanaman tahan kekeringan dan genangan, varietas berumur pendek (genjah), dan varietas yang tahan terhadap hama dan penyakit tanaman. Pengelolaan sumberdaya air juga merupakan alternatif yang dapat digunakan untuk mengadaptasikan pertanian terhadap perubahan iklim. Perimbangan antara ketersediaan dan kebutuhan air harus ditetapkan terlebih dahulu untuk menjamin keberlanjutan pemanfaatan air. Beberapa inovasi teknolgi panen air (water harvesting) dan konservasi air (water conservation) serta pemanfaatan air secara efisien merupakan strategi yang dapat diterapkan untuk sustainabilitas sumberdaya air dan pemenuhan kebutuhan air di masa yang akan datang.
PENENTUAN BATAS ATAS NORMAL DAN BAWAH NORMAL CURAH HUJAN BULANAN SETARA TERCILE DENGAN KOEFISIEN REGRESI LINIER SEDERHANA Robi Muharsyah
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol 15, No 1 (2014)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (3194.837 KB) | DOI: 10.31172/jmg.v15i1.175

Abstract

WMO mendefenisikan kategori sifat hujan Atas Normal (AN) dan Bawah Normal (BN) berdasarkan nilai Tercile (P66 dan P33). Sedangkan BMKG menggunakan kategori 1.15Ẍ dan 0.85Ẍ sebagai batas AN dan BN. Penelitian dilakukan di 120 stasiun BMKG menggunakan data curah hujan bulanan. Uji-t berpasangan (α = 0.01) digunakan untuk menguji 1.15 Ẍ dengan P66 dan0.85 Ẍ dengan P33. Hasilnya 1.15Ẍ berbeda dengan P66 pada 6 stasiun dan 0.85 Ẍ berbeda dengan P33 pada 108 stasiun. Regresi Linier Sederhana dengan metode kuadrat terkecil dilakukan antara Ẍ (peubah bebas) dengan P66 dan P33 (peubah tak bebas) sehingga didapatkan koefisien regresi βɑ dan βƅ. Selanjutnya dipilih nilai tengah dari setiap kelas distribusi frekuensi βɑ dan βƅ yang disebut sebagai faktor skala terbaik β*ɑ dan β*ƅ. Uji-t berpasangan kembali digunakan untuk menguji β*ɑẌ dengan P66 dan β*ƅẌ dengan P33. Hasilnya pada tingkat kepercayaan 99%  β*ɑẌ tidak berbeda dengan P66 dan β*ƅẌ tidak berbeda dengan P33 untuk 120 stasiun. Sehingga β*ɑẌ dan β*ƅẌ direkomendasikan sebagai batas AN dan BN yang lebih mendekati standar WMO. WMO defines a category for above normal (AN) and below normal (BN) as Tercile (P66 dan P33). On the other hand, BMKG uses 1.15Ẍ and 0.85Ẍ to determining AN and BN respectively. Monthly rainfall data in 120 BMKG’s stations are used in this research. A paired t-test (α = 0.01) is used for determining 1.15Ẍ and P66 as well as 0.85Ẍ and P33. As a result, 1.15Ẍ is not equivalent to P66 in 6 stations and 0.85Ẍ do not equal to P33 in 108 stations. The least-square method in Simple Linear Regression is examined between Ẍ as an independent variable and P66 as well as P33 as the dependent variable. Therefore, βɑ and βƅ have been found as coefficient regression. The next step is choosing β*ɑ, β*ƅ as a median for classes of frequency distribution βɑ and βƅ. β*ɑ and β*ƅ are the best scale factor. Finally, a paired t-test is used also to determining β*ɑẌ and P66 and β*ƅẌ and P33. As a result, β*ɑẌ is the same as P66and β*ƅẌ equals to P33 in 120 stations for confidence level 99%. Consequently, β*ɑẌ and β*ƅẌ are strongly recommended as new above normal and below normal which are similar to WMO standards.