cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Sugeng Nugroho
Contact Email
stagaw.kototabang@bmkg.go.id
Phone
+62752-7446089
Journal Mail Official
megasains@gawbkt.id
Editorial Address
Jalan Raya Bukittinggi - Medan KM.17 Palupuh, Kabupaten Agam, Provinsi Sumatera Barat 26151
Location
Kab. agam,
Sumatera barat
INDONESIA
Megasains
Published by Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang
ISSN : 20865589     EISSN : 27232239     DOI : https://doi.org/10.46824/megasains
Core Subject : Science,
Earth & Planetary Sciences
Buletin MEGASAINS diterbitkan oleh Stasiun Pemantau Atmosfer Global (GAW) Bukit Kototobang sebagai media apresiasi Karya Tulis Ilmiah (KTI) yang bersumber dari kegiatan penelitian berbasis ilmu-ilmu meteorologi, klimatologi, kualitas udara, dan geofisika (MKKuG), serta lingkungan.
Arjuna Subject : Ilmu Bumi dan Planet (semua kategori) - Ilmu Bumi dan Planet (Lain-Lain)
Articles 214 Documents
 14   15   16   17   18 
IDENTIFIKASI KONSENTRASI CO, CO2, NO2, SO2, DAN PM10 YANG TERUKUR DI STASIUN GAW BUKIT KOTOTABANG SELAMA MUDIK LEBARAN TAHUN 2019-2023 Zulistyawan, Kiagus Ardi
Megasains Vol 14 No 2 (2023): Megasains Vol. 14 No. 2 Tahun 2023
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v14i2.143

Abstract

West Sumatra is regarded as one of the provinces that serves as a prominent location for the annual Eid homecoming tradition among migrants in Indonesia. In addition to this, West Sumatra serves as a popular tourist destination for individuals seeking leisure and recreation during the Eid holidays. Therefore, the rise in population activity and vehicle volume is expected to result in an escalation in air pollution levels. Furthermore, the influence of air pollution on respiratory health disorders is also substantial. Hence, the primary objective of this study is to ascertain alterations in the atmospheric concentrations of Carbon monoxide (CO), Carbon dioxide (CO2), Nitrogen dioxide (NO2), Sulphur dioxide (SO2), PM10 pollutants over the Eid period from 2019 to 2023 in the region of West Sumatra. The designated time intervals are H-10 following the conclusion of Eid and H+10. The data utilized in this study is derived from observations conducted at the Global Atmosphere Watch Bukit Kototabang Station. The findings of this study indicate that the observance of Eid activities has a discernible impact on the elevation of concentrations of carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), and nitrogen dioxide (NO2). In the interim, it has been shown that PM10 concentrations tend to be altered by ENSO conditions. However, there was no significant change seen in the SO2 parameter concerning population activity within the specified time frame. The parameters' conditions during 2019-2023 remain within the favourable category.
KAJIAN INDEKS HUJAN EKSTREM PADA TIGA TIPE IKLIM DI WILAYAH INDONESIA kiki, Kiki
Megasains Vol 15 No 1 (2024): Megasains Vol. 15 No. 1 Tahun 2024
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v15i1.147

Abstract

Extreme rainfall is defined as rain that occurs with heavy intensity or very high rainfall in a short period of time, which can lead to hydrometeorological disasters. This study analyzes the influence of extreme rainfall that plays an important role in the long-term period in several different climate types, namely tropical rainforest, tropical monsoon, and tropical savanna climate types, in the last 30 years, represented by Pontianak, Semarang, and Kupang, respectively. The results showed that the highest to lowest percentage of extreme rainfall events were recorded in Pontianak, Semarang and Kupang, respectively, throughout the study period. Furthermore, based on trend analysis, it is known that there is an increasing trend of extreme rainfall found in Pontianak for all extreme rainfall indices, a dominant downward trend in Kupang, and a variable trend (up/down) in Semarang. The findings of this study can be used as a reference for future climate change research and for the development of climate change adaptation and mitigation strategies in Indonesia.
PEMANFAATAN PEMODELAN NEURAL PROPHET DALAM MEMPREDIKSI PARAMETER PM10 (STUDI KASUS DKI JAKARTA) Zikri, Muhammad Aulia
Megasains Vol 15 No 1 (2024): Megasains Vol. 15 No. 1 Tahun 2024
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v15i1.149

Abstract

Air quality is a serious issue in developing countries, especially in DKI Jakarta, driven by the increasing number of motor vehicles and industrial activities. This research examines the effectiveness of the Neural Prophet model in predicting PM10 concentrations as the primary air quality indicator. Daily data from DKI Jakarta's Air Quality Monitoring Station for the period 2018-2022 was used, with the model evaluated. Initial data underwent processing involving date format adjustments and the removal of irrelevant variables. The model was configured with predefined hyperparameters and tested using a holdout technique, splitting the data into a 95% training set and a 5% testing set. Model evaluation showed a significant reduction in errors, indicating effective learning. Time series data exhibited annual fluctuations, primarily peaking from June to October. The model's predictions aligned reasonably well with actual data, albeit with uncertainty at some points. This research demonstrates that Neural Prophet can predict PM10 concentrations with adequate accuracy, potentially serving as a tool for air quality management and planning in DKI Jakarta.
- DAMPAK LA NINA TERHADAP PENAMBAHAN CURAH HUJAN DAN TINGKAT RESIKO DI JAWA TENGAH Abdullah, Sri Endah
Megasains Vol 15 No 1 (2024): Megasains Vol. 15 No. 1 Tahun 2024
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v15i1.144

Abstract

Central Java Province is one of the national food buffer provinces. One of the factors that influence the productivity of the agricultural and horticultural sectors is weather/climate conditions, including anomalies that cause weather/climate changes. Therefore, analysis and research related to weather/climate potential, especially regarding rainfall, needs to be updated to determine adaptation actions for farmers and related stakeholders. Rainfall as a climate element apart from its dynamic nature, the physical processes involved are also very complex. This rain uncertainty becomes greater when climate anomalies occur in the form of El Nino and La Nina. The influence of the La Nina phenomenon on increasing rainfall intensity is also possible in Central Java Province. Based on analysis of monthly rainfall data and monthly nino 3.4 index data for 30 years (1991-2020) using the frequency analysis method and bootstrapping method, the moderate to very high risk was concentrated in the SON period in most areas of Central Java with increasing rainfall (40 -70%). The impact of La Niña provides an increase in rainfall of up to >100% with a moderate to high risk of occurring during the JJA period in the West Coast to East Pantura areas of Central Java. Meanwhile, the DJF and MAM periods increased rainfall (20 – 70%) but with low to very low risk in almost all areas of Central Java.
APLIKASI FAST FOURIER TRANSFORM DALAM ANALISIS KORELASI PERIODISITAS CURAH HUJAN DI SUMATERA UTARA DENGAN FENOMENA VARIABILITAS IKLIM GLOBAL Nugroho, Revo Zulhan
Megasains Vol 15 No 1 (2024): Megasains Vol. 15 No. 1 Tahun 2024
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v15i1.148

Abstract

North Sumatra Province has rainfall variability and patterns that are influenced by various global climate variability phenomena such as Dipole Mode, IOD (Indian Ocean Dipole), Madden Julian Oscillation (MJO) and ENSO (El Niño-Southern Oscillation). To see the activity and influence of each of these global climate phenomena, several indices are used, Dipole Mode Index (DMI) for IOD, Australian Monsoon Index (AUSMI) and Western North Pacific Monsoon Index (WNPMI) for Monsoon Circulation, and NINO 3.4 Index for ENSO phenomenon. This research uses monthly rainfall data for 30 years which will be spectrally analysed with FFT (Fast Fourier Transform), then correlate and analyse the periodicity pattern of rainfall to the global climate phenomenon index through Pearson Correlation. FFT spectral analysis of Rainfall and Global Climate Phenomena Index in North Sumatra reveals variations in periodicity patterns. The region shows differences in rainfall recurrence patterns, with the most periodic peaks at 12 Months (7 rainfall stations). For 12 Months there are at North Sumatra Climatology Station, Belawan Maritime Meteorological Station, and Kualanamu Meteorological Station, Deli Serdang Geophysical Station, Aek Gondang Meteorological Station, FL Tobing Meteorological Station, and Binaka Meteorological Station. The strongest correlation between Rainfall and Climate Index is DMI (Dipole Mode Index) and NINO 3.4 Index. DMI has the strongest correlation at Kualanamu Meteorological Station, Aek Godang Meteorological Station, FL Tobing Meteorological Station. For the NINO Index 3.4, the strongest correlation is at Bawean Maritime, Kualanamu Meteorological and Aek Gondang Meteorological Stations.
PEMANFAATAN TEKNIK RGB PADA CITRA SATELIT HIMAWARI-8 UNTUK ANALISIS DINAMIKA ATMOSFER KEJADIAN BANJIR KABUPATEN BANDUNG 06 MEI 2023 Syahputra, Rizki
Megasains Vol 15 No 1 (2024): Megasains Vol. 15 No. 1 Tahun 2024
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v15i1.146

Abstract

Kejadian banjir di Kabupaten Bandung pada tanggal 06 Mei 2023 yang disebabkan adanya hujan lebat pada wilayah tersebut. Hujan lebat yang terjadi dikarenakan adanya ketidakstabilan atmosfer pada wilayah tersebut, hal ini yang mengakibatkan banyaknyak kerugian materil bagi yang terdampak. Berdasarkan analisis metode peneleitian yang telah dilakukan menghasilkan adanya pertumbuhan awan Cb (Cumulonimbus) yang terjadi pada saat itu. Dari hasil tersebut digunakan teknik RGB citra satelit yang diolah menggunakan perangkat lunak Sataid GMSLPD.
Potensi Hujan Ekstrem Nusa Tenggara Barat Kaitannya dengan Tropical Cyclone di Samudera Hindia Agustiarini, Suci; Putra, Made Dwi Jendra
Megasains Vol 10 No 2 (2019): Megasains Vol. 10 No. 2 Tahun 2019
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v10i2.162

Abstract

Siklon tropis merupakan suatu sistem tekanan rendah kuat yang terbentuk di atas perairan laut yang hangat di wilayah lintang rendah dan biasanya ditandai hujan lebat di sekitar wilayah yang dilaluinya. Besarnya potensi hujan lebat bahkan ekstrem tentunya berbeda-beda disetiap wilayah. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui wilayah mana saja di sekitar NTB yang berpotensi terjadi hujan lebat hingga ekstrem saat terjadi siklon tropis di sekitar perairan Samudera Hindia bagian barat hingga barat laut, sehingga dapat memberikan peringatan dini sebelum munculnya bencana hidrometeorologi seperti banjir dan longsor sebagai dampak dari siklon tropis tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data curah hujan harian dan data kejadian siklon tropis dalam 10 tahun (2008-2017). Besarnya potensi hujan lebat hingga ekstrem dihitung menggunakan metode komposit seluruh kejadian siklon pada setiap tahapannya yang telah dikategorikan oleh BOM terhadap nilai curah hujan harian. Hasil dari penelitian ini menunjukkan wilayah yang berpotensi cukup besar terjadi hujan ekstrem saat siklon tropis yaitu sebagian kota Mataram dengan peluang mencapai >15%. Saat dalam tahapan depresi tropis dan badai tropis sebagian Lombok barat bagian selatan, Lombok Utara, Lombok Timur bagian utara, Sumbawa bagian tengah, dan Kota Bima juga berpotensi terjadi hujan ekstrem namun dengan peluang yang sangat kecil yaitu <10%.Siklon tropis yang dapat memicu terjadinya hujan dengan kategori lebat sangat berpeluang ketika masih dalam tahapan depresi tropis dengan wilayah terdampak yang hampir merata di seluruh NTB, namun ketika terus berkembang menjadi siklon tropis maka potensialnya akan semakin meningkat mencapai >30% dan diiringi dengan wilayah terdampak yang semakin kecil.
Creation of NCEP/NOAA Data Correction Factors with Data Observations to Fill in Blank Data Setiawati, Firsta Zukhrufiana; Aditya, Fanni
Megasains Vol 10 No 2 (2019): Megasains Vol. 10 No. 2 Tahun 2019
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v10i2.163

Abstract

Banyaknya data kosong memicu para ahli terus meneliti untuk menemukan metode pengisian data kosong seperti yang dilakukan dalam penelitian ini. Dalam penelitian ini penulis mencoba menemukan metode alternatif pengisian data kosong dengan bantuan data satelit NCEP/ NOAA. Untuk mengisi data kosong, ditentukan faktor koreksi data satelit terhadap data observasi. Data satelit yang berbentuk gridded dilakukan pendekatan dengan interpolasi pembobotan jarak atau Inversed Distance Weighting (IDW). Faktor koreksi yang dihitung dari pengurangan data observasi dan IDW satelit (NCEP/ NOAA) dikumpulkan dalam tabel distribusi frekuensi berkelas terhadap data observasi. Maka akan ditemukan modus, dan selanjutnya faktor koreksi pada wilayah tersebut merupakan median dari modus. Penelitian ini dilakukan di wilayah Kalimantan Barat dengan menggunakan 6 titik observasi yaitu Mempawah, Ketapang, Paloh, Nangapinoh, Sintang dan Putussibau. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin tinggi elevasi suatu wilayah maka semakin besar nilai koreksinya (elevasi paling tinggi di Putusibau 40-50 mdpl, nilai koreksi paling besar 1.5 oC). Nilai koreksi ini dapat diaplikasikan untuk pengisian data kosong, dengan menjumlahkannya pada data satelit unsur yang sama
Studi Tren Kenaikan CO2 Hasil Pengukuran pada GAW Bukit Kototabang dan Perbandingannya dengan Data Global Komalasari, Kurnia Endah; Wandayantolis; Okaem, Tanti Tritama
Megasains Vol 10 No 2 (2019): Megasains Vol. 10 No. 2 Tahun 2019
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v10i2.164

Abstract

Aktivitas manusia pasca revolusi industri telah menggeser fungsi komposisi alamiah Gas Rumah Kaca (GRK) di atmosfer. Konsentrasi GRK yang berlebihan menyebabkan peningkatan temperatur udara di permukaan bumi. Kajian ini bertujuan untuk mengkaji karakteristik Karbon Dioksida (CO2) yang diamati oleh SPAG Bukit Kototabang. Pengukuran CO2 ini menggunakan Air Kit Flask Sampler yang dikirim ke NOAA. Data dianalisis dengan menggunakan metode Statistik Deskriptif dengan 2 periode data CO2 tahun 2005-2018. Periode pertama (2005-2011) laju kenaikan data sebesar 0.1306 ppm/bulan dan periode kedua (2012- 2018) sebesar 0.1988 ppm/bulan serta kenaikan nilai minimum sebesar 3.64% pada periode kedua. Pengukuran CO2 di SPAG Bukit Kototabang masih berada di bawah rata-rata pengukuran Global dan Mauna Loa meskipun memiliki tren kenaikan yang sama.
Penerapan Metode Palmer Drought Severity Index (PDSI) dan Thorntwaite-Matter untuk Analisa Indeks Kekeringan di Kecamatan Sekotong Kabupaten Lombok Barat Nurdin, Hamdan
Megasains Vol 10 No 2 (2019): Megasains Vol. 10 No. 2 Tahun 2019
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v10i2.166

Abstract

Pentingnya informasi tentang karakteristik kekeringan pada suatu daerah sangat dibutuhkan untuk mengantispiasi bencana kekeringan. Salah satu cara untuk mengetahui karakteristik kekeringan adalah melalui analisis indeks kekeringan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan indeks kekeringan di Kecamatan Sekotong dengan metode Palmer Drought Severity Index (PDSI) dan Thornthwaite-Matter, setelah itu akan dievaluasi ketelitian model antara indeks kekeringan dari 2 metode tersebut terhadap tahun-tahun El Nino berdasarkan nilai SOI selama tahun 2006 – 2015, kemudian menentukan keakurasian antara kedua metode tersebut terhadap kekeringan yang terjadi untuk menentukan metode yang cocok diterapkan di Kecamatan Sekotong. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan metode PDSI terjadi kekeringan dengan kategori ekstrem kering hampir setiap tahun kecuali tahun 2008 dan 2015 dan puncak kekeringan terparah di terjadi tahun 2013 pada bulan Juli dengan nilai indeks PDSI sebesar -9,312. Sedangkan dengan metode Thornthwaite-Matter terjadi kekeringan dengan kategori berat setiap tahun dan puncak kekeringan terjadi tahun 2011 pada bulan Desember dengan presentase nilai indeks Thornthwaite-Matter sebesar 99,85 %. Dari hasil evaluasi ketelitian model menunjukkan terdapat kesesuaian antara PDSI-SOI dan Thornthwaite- Matter-SOI dari tahun 2006-2015. Metode PDSI memiliki keakuratan lebih baik dibandingkan dengan metode Thornthwaite-Matter dengan nilai presentase kesesuaian 81% untuk metode PDSI dan 72% untuk metode Thornthwaite-Matter

Page 16 of 22 | Total Record : 214

 14   15   16   17   18 

Filter by Year

2013 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 15 No 1 (2024): Megasains Vol. 15 No. 1 Tahun 2024 Vol 14 No 2 (2023): Megasains Vol. 14 No. 2 Tahun 2023 Vol 14 No 2 (2023): Megasains Vol.14 No.2 Tahun 2023 Vol 14 No 1 (2023): Megasains Vol.14 No.1Tahun 2023 Vol 13 No 2 (2022): Megasains Vol.13 No.02 Tahun 2022 Vol 13 No 1 (2022): Megasains Vol.13 No.1 Tahun 2022 Vol 12 No 2 (2021): Megasains Vol.12 No.2 Tahun 2021 Vol 12 No 2 (2021): Megasains Vol. 12 No. 2 Tahun 2021 Vol 12 No 1 (2021): Megasains Vol.12 No.1 Tahun 2021 Vol 11 No 01 (2020): Megasains Vol 11 No.01 Tahun 2020 Vol 11 No 2 (2020): Megasains Vol.11 No.2 Tahun 2020 Vol 11 No 2 (2020): Megasains Vol. 11 No. 2 Tahun 2020 Vol 11 No 1 (2020): Megasains Vol 11 No.1 Tahun 2020 Vol 11 No 1 (2020): Megasains Vol. 11 No.1 Tahun 2020 Vol 10 No 02 (2019): Megasains Vol.10 No.02 Tahun 2019 Vol 10 No 2 (2019): Vol 10 No 2 (2019) Vol 10 No 2 (2019): Megasains Vol. 10 No. 2 Tahun 2019 Vol 10 No 1 (2019): Vol 10 No 1 (2019) Vol 10 No 1 (2019): Megasains Vol. 10 No. 1 Tahun 2019 Vol 9 No 1 (2018): Megasains Vol. 9 No. 1 Tahun 2018 Vol 9 No 1 (2018): Vol 9 No 1 (2018) Vol 8 No 1 (2017): Vol 8 No 1 (2017) Vol 8 No 1 (2017): Megasains Vol. 8 No. 1 Tahun 2017 Vol 7 No 3 (2016): Megasains Vol. 7 No. 3 Tahun 2016 Vol 7 No 3 (2016): Vol 7 No 3 (2016) Vol 7 No 2 (2016): Vol 7 No 2 (2016) Vol 7 No 2 (2016): Megasains Vol. 7 No. 2 Tahun 2016 Vol 7 No 1 (2016): Vol 7 No 1 (2016) Vol 7 No 1 (2016): Megasains Vol. 7 No.1 Tahun 2016 Vol 6 No 3 (2015): Megasains Vol. 6 No.3 Tahun 2015 Vol 6 No 3 (2015): Vol 6 No 3 (2015) Vol 6 No 1 (2015): Vol 6 No 1 (2019) Vol 6 No 1 (2015): Megasains Vol. 6 No.1 Tahun 2015 Vol 4 No 3 (2013): Vol 4 No 3 (2013) Vol 4 No 3 (2013): Megasains Vol. 4 No.3 Tahun 2013 More Issue