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
 15   16   17   18   19 
Identifikasi Penyebaran Sumber Kabut Asap ke Wilayah Sumatera Barat bulan Agustus 2019 Saputra, Dodi; Okaem, Tanti Tritama; Rinaldi
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.v10i2.167

Abstract

Sebagian besar Pulau Sumatera termasuk diantaranya provinsi Riau, Jambi dan Sumatera Barat pada bulan Agustus 2019 mengalami musim Kemarau. Kondisi ini dapat memicu terjadinya kebakaran hutan dan sebagian masyarakat memanfaatkan situasi ini untuk melakukan perluasan lahan dengan cara pembakaran. Kebakaran hutan menyebabkan peningkatan parameter Particulate Matter (PM10) pada masing-masing provinsi. Dengan melihat pergerakan massa udara dengan metode Hysplit dan jumlah titik api menggunakan satelit Terra- Aqua BMKG, jumlah titik panas tertinggi pada provinsi Riau dengan nilai PM10 tertinggi 220 mg/m3. Pergerakan massa udara yang dominan dari daerah terdampak kebakaran hutan memberikan dampak secara langsung ke wilayah provinsi Sumatera Barat dengan konsentrasi PM10 mencapai level sedang
Energi Potensial Gempabumi di kawasan Segmen Musi, Kepahiang-Bengkulu Ardiansyah, Sabar
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.v10i2.168

Abstract

Segmen Musi Kepahiang merupakan salah satu kawasan seismik aktif. Beberapa gempabumi signifikan yang mengakibatkan kerusakan dan korban jiwa pernah terjadi di kawasan ini. Tujuan dari penulisan paper ini adalah untuk mengetahui nilai energi potensial yang terkandung di kawasan Segmen Musi melalui kajian statistik sejak terakhir kali terjadi gempabumi besar tanggal 15 Mei 1997. Data sekunder yang digunakan dalam penulisan paper ini adalah data katalog gempabumi hasil analisa Stasiun Geofisika Kepahiang dan database WinITDB. Metode yang digunakan untuk menghitung periode ulang, energi yang dilepaskan tiap tahun, energi simpan serta energi potensial dengan menggunakan metode least square. Berdasarkan hasil analisis menujukkan bahwa kawasan Segmen Musi menyimpan enegri potensial gempabumi yang belum dilepaskan sejak terjadi gempabumi 15 Mei 1997 adalah sebesar 5,0187 x 1021 erg. Energi ini setara dengan gempabumi berkekuatan M = 6,6
Simulasi Proyeksi Produksi Padi Tahun 2030-2062 Dibandingkan Produksi Padi Tahun 1980-2012 Menggunakan Model AquaCrop di Banyuwangi Jawa Timur Nazarudin, Leni
Megasains Vol 10 No 1 (2019): Megasains Vol. 10 No. 1 Tahun 2019
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v10i1.169

Abstract

Menggunakan data harian iklim periode 1980-2012 (33 tahun) dari Stasiun Meteorologi Banyuwangi Jawa Timur, telah dibuat proyeksi suhu maksimum, suhu minimum dan evapotranspirasi potensial (ETo) serta curah hujan 50 tahun ke depan (2030- 2062) berdasarkan tren linier perubahannya pada periode historis. Menggunakan data iklim historis (1980- 2012) dan data iklim proyeksi (2030- 2062), dilakukan simulasi produksi padi menggunakan model AquaCrop. Suhu malam hari (suhu minimum) meningkat dengan laju yang lebih besar daripada suhu siang (suhu maksimum). Proyeksi suhu maksimum di Banyuwangi pada tahun 2030-2062 berada pada kisaran 31.6°C – 32.2 °C dan suhu minimum pada kisaran 24.8°C – 26.0°C. Evapotranspirasi mengalami penurunan 0.3 mm/hari dari 1497 mm/tahun di tahun 1980 menjadi 1390 mm/tahun di tahun 2030 dan 1320 mm/tahun di tahun 2062. Dengan asumsi terjadi peningkatan curah hujan ekstrim sebesar 30%, curah hujan pada puncak musim hujan bertambah dan curah hujan pada puncak musim kemarau berkurang. Produksi padi pada tahun 2030-2062 diproyeksikan meningkat setiap bulan sepanjang tahun sekitar 1 ton kecuali bila tanam pada bulan April. Peningkatan curah hujan di masa mendatang, memperpanjang musim tanam padi yang semula 9 bulan dalam setahun menjadi 11 bulan
Rancang Bangun Maritime Automatic Weather Station Arizal, Yanu; Dekgo, Made Dwi Jendra
Megasains Vol 10 No 1 (2019): Megasains Vol. 10 No. 1 Tahun 2019
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v10i1.170

Abstract

Pengamatan parameter cuaca merupakan hal yang penting dalam memprakirakan cuaca dan melakukan analisa untuk mengetahui fenomena cuaca yang terjadi, minimnya pengamatan cuaca maritim di BMKG merupakan salah satu faktor dari tingkat akurasi prakiraan cuaca yang dikeluarkan BMKG. Diperlukan alat atau instrumen pemantau parameter cuaca maritim yang bekerja otomatis merekam data pengamatan untuk mempermudah pengamatan cuaca. Rancangan alat Maritime Automatic Weather Station terdiri dari beberapa pengukuran parameter cuaca seperti suhu udara, kelembaban udara, tekanan udara, suhu air laut, arah angin dan kecepatan angin. Perangkat keras terdiri atas sensor-sensor yaitu SHT11, BMP180, DS18B20, HCSR04, Wind Speed, Wind Direction dan juga perangkat keras lainnya yaitu minimum sistem ATmega 2560, Atmega 328, modul RTC3231, SD-Card, Telemetry 3DR, dan LCD 20x4 untuk menampilkan data, sedangkan perangkat lunak untuk membangun sistem terdiri dari Arduino IDE dan LabView. Data dari sensor-sensor akuisisi data diolah menggunakan mikrokontroller sehingga menghasilkan data parameter cuaca, selanjutnya data parameter tersebut dikirim menggunakan komunikasi nirkabel dan di tampilkan dalam aplikasi yang dibangun.
Karakteristik Pola Sambaran Petir Cloud to Ground (CG) di Wilayah Subulussalam Heriyanto, Anang
Megasains Vol 10 No 1 (2019): Megasains Vol. 10 No. 1 Tahun 2019
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v10i1.171

Abstract

Subulussalam terletak didekat ekuator tidak menutup kemungkinan banyak pertumbuhan awan konvektif aktif yang mengakibatkan terjadinya petir. Penelitian bertujuan mengkaji hubungan antara petir CG (Cloud to Groud) dengan pola curah hujan di Subulussalam dengan menggunakan metode korelasi pearson, nilai IKL dan SIG untuk pemetaan kerapatan sambaran petir. Hasil analisis curah hujan diketahui wilayah Subulussalam mempunyai pola ekuatorial yang dicirikan ada dua puncak curah hujan yaitu pada bulan Maret-April dan Oktober-November. Hubungan antara petir CG dengan curah hujan mempunyai hubungan yang cukup erat dengan nilai korelasi r = 0.5. Nilai Isoceraunic Level (IKL) untuk wilayah Subulussalam termasuk dalam klasifikasi rawan petir sangat tinggi dengan nilai antara 59.72% - 85.48%. Dari analisis spasial terlihat bahwa wilayah Subulussalam mempunyai aktifitas petir yang cukup tinggi untuk wilayah Kecamatan Simpang Kiri, Longkip, Penanggalan dan Sultan Daulat
Proyeksi Parameter Iklim Berdasarkan Skenario Perubahan Iklim RCP 4.5 dan RCP 8.5 Menggunakan Statistical Downscalling Di Wilayah Kota Sorong So’langi , Linda Natalia; Fatony, Akhmad
Megasains Vol 10 No 1 (2019): Megasains Vol. 10 No. 1 Tahun 2019
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v10i1.172

Abstract

Dampak perubahan cuaca dan iklim ekstrim merupakan permasalahan yang paling serius bagi kehidupan masyarakat di dunia. Secara global sudah banyak bukti atau fakta yang menerangkan bahwa perubahan iklim itu sudah terjadi dan nyata. Hanya saja, akhir-akhir ini laju perubahan iklim semakin cepat sehingga berdampak luas ke berbagai aspek kehidupan manusia. Penelitian ini dilakukan di Kota Sorong dikarenakan kota ini memiliki laju pertumbuhan infrastruktur perkotaan yang pesat apabila dibandingkan dengan kota lain di wilayah Papua dan Papua Barat sehingga menarik untuk diangkat sebagai bahan kajian terhadap perubahan parameter iklim. Penelitian ini memuat informasi tentang tren masing-masing parameter iklim seperti: curah hujan, suhu rata-rata, suhu maksimum dan suhu minimum selama 30 tahun (1981-2010), serta proyeksi terhadap kondisi parameter iklim tersebut selama 40 tahun kedepan (2011-2050) menggunakan metode statistical downscaling. Data yang diolah adalah data observasi dan data model skenario RCP 4.5 dan RCP 8.5 yang diperoleh dari CORDEX. Data model skala regional tersebut kemudian dikonversikan ke model skala lokal menggunakan metode stepwise dan menghasilkan persamaan yang dibangun berdasarkan data observasi sehingga menghasilkan suatu nilai proyeksi. Hasil penelitian menunjukan laju perubahan tren wilayah Kota Sorong cenderung naik pada semua parameter iklim yang diujikan serta proyeksi yang dihasilkan sejalan dengan analisis tren yang menunjukan pola kenaikan nilai parameter tersebut
Analisis Kualitas Udara di Stasiun Pemantau Atmosfer Global (GAW) Bukit Kototabang Berkaitan dengan Kekeringan Saat El Niño Tahun 2014-2015 Asnia, Mareta; Wandayantolis; Davi, Rendi Septa
Megasains Vol 10 No 1 (2019): Megasains Vol. 10 No. 1 Tahun 2019
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v10i1.173

Abstract

Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang merupakan salah satu stasiun di daerah Sumatera khususnya ekuatorial yang melakukan pengukuran kualitas udara. Dengan dilakukannya pengukuran parameter kualitas udara maka memungkinkan kita melakukan analisis kondisi kualitas udara di Stasiun GAW Bukit kototabang berkaitan dengan kekeringan yang terjadi pada saat el nino pada tahun 2014 - 2015. Data yang digunakan dalam analisis ini adalah data konsentrasi harian parameter kualitas udara, data curah hujan wilayah terjadinya kebakaran hutan dan lahan pada tahun 2014- 2015, data Hotspot/titik panas, data archive Air Resources Laboratory NOAA (model HYPSLIT), data angin reanalisis lapisan 850 mb, dan data Oceanic Niño Index. Dalam analisis ini di gunakan metode time series. Hasil dari analisis menunjukkan Kebakaran hutan yang terjadinya pada tahun 2014-2015 hanya memengaruhi beberapa parameter di antaranya PM10, Black Carbon dan CO. Kekeringan yang menjadi faktor pemicu terjadinya kebakaran di provinsi Riau menyebabkan konsentrasi parameter kualitas udara meningkat secara signifikan. Peningkatan konsentrasi parameter kualitas udara pada bulan september dan oktober tahun 2015 dipengaruhi oleh kebakaran hutan yang terjadi di wilayah sumatera selatan pada saat terjadi El Niño kuat pada tahun 2015
Identifikasi Osilasi Atmosfer Yang Mempengaruhi Variabilitas Curah Hujan dan Suhu di Bandung Sugianti, Neneng
Megasains Vol 10 No 1 (2019): Megasains Vol. 10 No. 1 Tahun 2019
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v10i1.174

Abstract

Interaksi atmosfer-daratan-lautan di wilayah monsun Asia dan monsun Australia serta Samudera Pasifik salah satunya menghasilkan variabilitas elemen iklim tahunan di wilayah tersebut yang selanjutnya dikenal sebagai TBO. TBO (Tropospheric Biennial Oscillation) adalah salah satu bentuk variasi elemen iklim tahunan di lapisan troposfer (dari permukaan sampai tropopause) dengan perioda sekitar 2-3 tahun yang terjadi di wilayah monsun Asia, monsun Australia, lautan India Tropis dan lautan Pasifik Tropis. Proses monsun asia musim panas dan El nino Southern Oscillation (ENSO) biasanya dijelaskan dengan skema sistem monsun- atmosfer-laut (Monsoon-Atmosphere-Ocean System, MAOS). Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data curah hujan dan suhu rata-rata bulanan, periode pengamatan 1971-2013 di stasiun Geofisika Klas I Bandung. Metode yang digunakan dalam mengidentifikasi pengaruh ENSO terhadap pola curah hujan dan suhu, yaitu menggunakan analisis wavelet. Hasil pengolahan data dan analisis mengindikasikan bahwa curah hujan dan suhu di Bandung tidak terpengaruh ENSO tetapi dominan pengaruh monsun atau siklus satu tahunan dan siklus pengaruh lokal.
Efek Perubahan Zona Agroklimat Oldeman Terhadap Pola Tanam Padi Sumatera Barat Saputra, Rizky Armei
Megasains Vol 9 No 1 (2018): Megasains Vol. 9 No. 1 Tahun 2018
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v9i1.176

Abstract

Perubahan curah hujan telah menyebabkan perubahan zona klasifikasi agroklimat Oldeman serta berpengaruh terhadap pola tanam padi sawah tadah hujan di Provinsi Sumatera Barat yang merupakan salah satu sentra padi nasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui daerah atau kawasan sentra padi yang mengalami perubahan klasifikasi zona agroklimat Oldeman dan mengetahui daerah yang mengalami perubahan pola tanam serta memverifikasi kesesuaian pola tanam klasifikasi Oldeman dengan pola tanam aktual. Penelitian ini telah dilaksanakan di sentra padi Sumatera Barat. Data yang digunakan data curah hujan 1910-1941 dan 1985-2015 serta analisis perubahan zona agroklimat Oldeman. Zona agroklimat Oldeman 1977 dijadikan sebagai baseline.Penentuan perubahan pola tanam aktual dilakukan dengan survei lapangan untuk memperoleh informasi perubahan pola tanam padi aktual. Hasil penelitian ini menunjukkan terjadi perubahan zona agroklimat Oldeman pada lima kawasan sentra padi Sumatera Barat yaitu daerah Luak Situjuh, Rao, Sijunjung, Sukarami dan Lima Kaum. Luak Situjuh dari tipe B1 menjadi E1, Rao dari D2 menjadi C1, Sijunjung dari C1 menjadi D1, Sukarami dari A1 menjadi B1 dan Lima Kaum dari E1 menjadi menjadi E3. Lokasi yang mengalami perubahan pola tanam padi pada sawah tadah hujan yaitu Luak Situjuh, Panti dan Lima Kaum. Hasil verifikasi pola tanam aktual yang sesuai dengan pola tanam klasifikasi Oldeman terdapat pada empat lokasi yaitu Lubuk Basung, Sungai Dareh, Muara labuh dan Sukarami.
Aplikasi Distribusi Statistik Dalam Memonitor Kualitas Udara Di Bukit Kototabang Defi Ocvilia, Raeni Chindi; Asnia, Mareta
Megasains Vol 9 No 1 (2018): Megasains Vol. 9 No. 1 Tahun 2018
Publisher : Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46824/megasains.v9i1.178

Abstract

Global Atmospheric Watch (GAW) Kototabang merupakan stasiun pemantau kualitas udara yang berada di wilayah equator. Pada beberapa waktu terakhir, adanya peningkatan konsentrasi dari PM10, SO2, dan NO2 pada bulan-bulan tertentu yang dapat mencapai nilai ekstrim atau udara tidak sehat disebabkan oleh kebakaran hutan dan lahan yang sering terjadi di wilayah Pulau Sumatera. Pada penilitan ini distribusi yang digunakan adalah distribusi generalized extreme value (GEV), lognormal, perason V, dan gamma. Pemilihan distribusi ini akan dijelaskan di subbab metode. Distribusi tersebut akan dilakukan pengujian goodness of fit untuk mendapatkan distribusi terbaik yang menggambarkan data polutan di Sumatera Barat. Distribusi terbaik akan digunakan untuk mendapatkan probabilitas terjadinya kualitas udara yang melewati nilai baku mutunya. Distribusi Generalized Extreme Value (GEV) yang telah diuji menggunakan KS dan AD merupakan distribusi terbaik dalam menggambarkan konsentrasi PM10, SO2, dan NO2. Berdasarkan data rata-rata harian konsentrasi PM10, SO2, dan NO2 di Stasiun Pemantau Atmosfer Global (GAW) Bukit Kototabang, dilihat dari sebaran scatter plot dan hasil probabilitas menunjukkan bahwa kondisi partikel udara pada wilayah ini berada dalam kategori yang cukup baik. Hal ini dibuktikan dengan hasil probabilitas untuk PM10 hanya 1% peluang kejadian polusi udara dengan kategori tidak sehat akan terjadi. Probabilitas SO2 yang lebih dari 0.05 ppm hanya 0.1% peluang polusi udara yang akan melebihi nilai baku mutu, dan probabilitas NO2 yang lebih dari 0.005 ppm hanya 1%.

Page 17 of 22 | Total Record : 214

 15   16   17   18   19 

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): Vol 7 No 3 (2016) Vol 7 No 3 (2016): Megasains Vol. 7 No. 3 Tahun 2016 Vol 7 No 2 (2016): Megasains Vol. 7 No. 2 Tahun 2016 Vol 7 No 2 (2016): Vol 7 No 2 (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