Articles
214 Documents
<![CDATA[Analisis Karakteristik Fisik dan Meteorologi DAS Bengkulu ]]>
<![CDATA[Gita Ivana Suci Lestari Faski]]>
<![CDATA[ Megasains Vol 12 No 2 (2021): Megasains Vol.12 No.2 Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (842.902 KB)
|
DOI: 10.46824/megasains.v12i2.69
<![CDATA[Bengkulu watershed experiences flooding at least two times a year during the rainy season. The flood is one of the hydrometeorological disasters influenced by the physical and meteorological characteristics of the watershed. The characteristics are the basis for planning and management in the watershed. Therefore, this study aims to analyze the physical characteristics and meteorological characteristics of the Bengkulu watershed, as a basis for planning and managing the watershed, to minimize the incidence and impact of hydrometeorological disasters in the watershed. The method used in this research is a quantitative descriptive method of the physical and meteorological characteristics of the Bengkulu watershed. The physical characteristics of the watershed that were analyzed were morphometry, topography, soil type, and land use in the Bengkulu watershed. While the meteorological characteristics analyzed were rainfall and air temperature in the Bengkulu watershed. The results show that the physical characteristics of the Bengkulu watershed have a low capacity to store water, so that the infiltration is small, but the runoff rate is small and the flow type is moderate. However, runoff tends to increase. This is due to decreasing changes in forest land use, supported by increasing rainfall, and small variations in air temperature.]]>
<![CDATA[Pemodelan Perubahan Banjir di Pamenang Barat Menggunakan HECRAS ]]>
<![CDATA[Bastian Andarino]]>
<![CDATA[ Megasains Vol 12 No 2 (2021): Megasains Vol.12 No.2 Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (751.414 KB)
|
DOI: 10.46824/megasains.v12i2.77
<![CDATA[Banjir merupakan salah satu bencana hidrologi yang sering terjadi di provinsi Jambi. Dampak yang diakibatkan oleh bencana banjir dapat mempengaruhi berbagai sektor serta menyebabkan kerugian baik materil hingga korban jiwa. Selama periode 2010 hingga 2019 telah terjadi banjir sebanyak 149 dengan daerah yang paling banyak mengalami yaitu kecamatan Pamenang Barat. Kecamatan Pamenang Barat berada pada aliran Daerah Aliran Sungai (DAS) Batanghari tepatnya pada sub DAS Batang Merangin Tembesi. Analisis resiko banjir dapat dilakukan dengan cara pemodelan. Salah satu aplikasi yang dapat digunakan yaitu HECRAS dengan inputan data debit serta DEMNAS. Keluaran dari aplikasi ini salah satunya yaitu luas banjir. Luas banjir yang didapatkan dapat digunakan untuk mengetahui dampaknya terhadap fisik suatu wilayah, yaitu dengan cara meng-overlay dengan data peta administrasi. Selain pemodelan banjir, analisis tren curah hujan harian, curah hujan bulanan serta hari hujan juga dilakukan untuk mengetahui perubahan curah hujan. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat perubahan tren curah hujan harian, curah hujan bulanan serta hari hujan untuk lima pos hujan di sekitar kkecamatan Pamenang Barat. Selain itu curah hujan harian juga berhubungan dengan debit maksimum sungai. Peningkatan debit maksimum sungai juga mengakibatkan peningkatan luas banjir yang juga membuat dampak yang dihasilkan semakin luas.]]>
<![CDATA[Pengaruh Seruakan Dingin Asia Terhadap Tinggi Gelombang Maksimum di Selat Karimata dan Laut Jawa ]]>
<![CDATA[Budi Setiawan]]>
<![CDATA[ Megasains Vol 12 No 2 (2021): Megasains Vol.12 No.2 Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (591.389 KB)
|
DOI: 10.46824/megasains.v12i2.82
<![CDATA[Indonesia merupakan negara kepulauan di daerah tropis dengan 2 (dua) musim (hujan dan kemarau), yang sebagian besar daerahnya merupakan daerah lautan. Musim di Indonesia sangat dipengaruhi oleh aktivitas monsun dingin Asia Timur yang juga memberikan pengaruh terhadap munculnya aktivitas seruakan dingin Asia yang membawa massa udara dingin dari belahan bumi utara ke belahan bumi selatan melewati daerah kepulauan maritim (cross equatorial flow). Kondisi ini kemudian menyebabkan terbentuknya awan – awan hujan yang merata dengan durasi yang cukup lama di daerah tersebut. Selain berdampak pada meningkatnya intensitas dan durasi hujan, seruakan dingin Asia diduga kuat juga memberikan dampak terhadap peningkatan tinggi gelombang di daerah tersebut. Hal ini dikarenakan pergerakan angin dominan yang bertiup cukup lama sehingga meningkatkan ketinggian gelombang, terutama di Selat Karimata dan Laut Jawa. Dalam penelitian ini dianggap perlu untuk mencari hubungan antara seruakan dingin Asia dengan peningkatan tinggi gelombang, dalam hal ini di Selat Karimata dan Laut Jawa. Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan sebab akibat, guna memperoleh gambaran mengenai akibat yang ditimbulkan oleh seruakan dingin terhadap kenaikan tinggi gelombang maksimum. Terdapat jeda waktu antara meningkatnya aktivitas seruakan dingin Asia di Laut Cina Selatan dengan meningkatnya tinggi gelombang di Selat Karimata dan Laut Jawa, sehingga dapat dilakukan antisipasi dini dampak gelombang tinggi yang ditimbulkan. Akhirnya hasil yang diharapkan dalam penelitian ini diharapkan mampu menjadi pengetahuan baru dalam melakukan prediksi tinggi gelombang di Selat Karimata dan Laut Jawa ketika terjadi seruakan dingin Asia.]]>
<![CDATA[PEMANFAATAN DATA SATELIT HIMAWARI-8 UNTUK ANALIS KEJADIAN HUJAN LEBAT DI CIREBON, JAWA BARAT (TANGGAL 17 DESEMBER 2020 ) ]]>
<![CDATA[Ringga Trigusti Sukmadana]]>;
<![CDATA[Novvria Sagita]]>
<![CDATA[ Megasains Vol 13 No 2 (2022): Megasains Vol.13 No.02 Tahun 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46824/megasains.v13i2.41
<![CDATA[Hujan lebat merupakan salah suatu fenena cuaca ekstrim yang ditandai dengan intenstas curah hujan lebih dari 100 mm. Termasuk dalam fenomena cuaca ekstrem dikarenakan hujan lebat dapat menimbulkan bencana lainnya seperti banjir dan tanah longsor. Pada tanggal 17 Desember 2020 telah terjadi kejadian hujan lebat dengan intensitas curah hujan lebih dari 100 mm. Kejadian tersebut menyebabkan ratusan rumah di 3 kecamatan wilayah Cirebon dan sejumlah ruas jalan dijalur Japura menuju pantura terendam banjir dengan ketinggian mencapai 60 cm. Penelitian ini dilakukan guna mengetahui kondisi atmosfer pada sebelum, saat, dan setelah hujan lebat terjadi. Data yang digunakan yaitu data satelit Himawari-8 kanal IR, estimasi presipitasi GSMap, data curah hujan AAWS Lemah Abang Cirebon,peta streamline,indeks SOI dan fase MJO. Berdasarkan analisis yang dilakukan diperoleh kesimpulan bahwa pada saat kejadian hujan lebat yang terjadi pada tanggal 17 Desember 2020 suhu puncak awan yang tercatat mencapai -82 °C yang menandakan bahwa awan tesebut merupakan awan Cumulunimbus sehingga terjadi hujan lebat dengan intensitas 162.4 mm/hari.]]>
<![CDATA[PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN MENGGUNAKAN MULTI PREDIKTOR DI ZOM 313 SULAWESI TENGGARA ]]>
<![CDATA[WENAS GANDA KURNIA]]>
<![CDATA[ Megasains Vol 13 No 1 (2022): Megasains Vol.13 No.1 Tahun 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (606.284 KB)
|
DOI: 10.46824/megasains.v13i01.44
<![CDATA[Prediksi curah hujan merupakan aspek penting dalam peningkatan informasi cuaca dan iklim. Hujan menjadi bagian dari siklus hidrologi yang dipicu oleh perubahan parameter cuaca yang bersinergi. Hubungan antar paramer ini sebagi dasar pembuatan model berbasis data Global Circulation Model yang diolah untuk memperkirakan curah hujan di suatu daerah. Wilayah kendari (ZOM 313) belum mendapatkan metode yang paling baik dalam memprediksi curah hujan bulanan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier berganda dengan prediktor anomali suhu muka laut (SST), tekanan permukaan laut (SLP) dan angin zonal yang diolah berdasarkan time lag 0 bulan hingga time lag 3 bulan. Hasil model di validasi dengan melihat nilai koefsien korelasi dan nilai RMSE menunjukan performa yang baik time lag 0 daripada ketiga model lainnya bulan setiap bulannya. Kata kunci : curah hujan, regresi berganda, time lag]]>
<![CDATA[Evaluasi Data GPM-IMERG (Global Precitipation Measurement - Integrated Multi-Satellite Retrieval For GPM) di Provinsi NTB ]]>
<![CDATA[Imam Kurniawan]]>
<![CDATA[ Megasains Vol 13 No 1 (2022): Megasains Vol.13 No.1 Tahun 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (706.053 KB)
|
DOI: 10.46824/megasains.v13i01.62
<![CDATA[Global Precipitation Measurement - Integrated Multi-Satellite Retrieval for GPM (GPM-IMERG) product data has been tested. Evaluation has been carried out for the 2017 rainfall data at 31 rainfall observation stations in Nusa Tenggara Barat province. Tests were carried out using statistical and categorical analysis methods. Based on the results of statistical analysis, it was found that the rainfall estimation results in the GPM-IMERG model were overestimates where the bias was positive. From the analysis of ten-days rainfall data, it was found that a fairly high correlation between the GPM-IMERG data and the observation data at 31 rainfall station, with an average correlation value of 0,64. The highest correlation occurs in the Sekotong area with a correlation value of 0,85. High correlation also occurs at BMKG stations with values ranging from 0,67 to 0,83. Meanwhile, for categorical analysis, it also got a fairly good value with an average accuracy value of 0,75 and the POD value is 0,78. The highest accuracy value occurs in the Kediri area, which is based on BMKG Climatology Station data with a value of 0,82. Based on these results, the GPM-IMERG can be considered to be used as a reference for rain data in conducting climate analysis.]]>
<![CDATA[ANALISIS TINGKAT KENYAMAN TERMAL DI KOTA PALEMBANG BERDASARKAN INDEX THI (TEMPERATURE HUMIDITY INDEX) ]]>
<![CDATA[Shelin Melinda]]>
<![CDATA[ Megasains Vol 13 No 1 (2022): Megasains Vol.13 No.1 Tahun 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (331.99 KB)
|
DOI: 10.46824/megasains.v13i01.67
<![CDATA[Population growth in Palembang, South Sumatra Province is increasing, statistical data shows an increase in the population in 2020 to 1,868,848 people. The increase in population is one of the triggers for land expansion in development, such as residential areas and a reduction in urban green spaces. The increase in population and land expansion in Palembang without being balanced with the environmental balance will cause urban warming caused by changes or increases in air temperature which causes discomfort in an area. This study aims to determine how the level of thermal comfort and its tendency in Palembang using the THI index. In this study, two climate variables were used to calculate the THI index, namely daily average air temperature and daily relative humidity during the period 1991 - 2020 from the Palembang Climatology BMKG Station. Based on the results of the THI index, in general the comfort level is dominated by the partial comfort category as much as 73.9% or 270 days / year and the THI tends to increase every year with an increase in temperature of 0.03 ° C / year.]]>
<![CDATA[ESTIMASI MODEL PERCEPATAN TANAH MAKSIMUM UNTUK SUMBER GEMPABUMI DI INTERFACE DAN INTRA-SLAB SUBDUKSI UNTUK JENIS TANAH LUNAK DI KOTA PADANG MENGGUNAKAN MODEL ATTENUASI LIN DAN LEE ]]>
<![CDATA[Furqon Raharjo]]>
<![CDATA[ Megasains Vol 13 No 1 (2022): Megasains Vol.13 No.1 Tahun 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (620.42 KB)
|
DOI: 10.46824/megasains.v13i01.80
<![CDATA[Parameter informasi percepatan getaran tanah maksimum memegang peranan penting untuk mengetahui tingkat resiko bahaya kegempaan di suatu wilayah salah satunya di Kota padang. Sumber kegempaan di Kota Padang meliputi zona megathrust (interface subduction) dan zona Benioff (Intraplate subduction). Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan estimasi model percepatan getaran tanah maksimum (PGAmax) akibat gempabumi yang bersumber di zona interface subduction dan Intraplate subduction. Analisis yang dilakukan adalah menghitung nilai PGAmax disetiap titik grid menggunakan persamaan atenuasi Lin dan Lee (2008) pada kondisi tanah lunak. Hasil analisis penelitian ini menunjukkan percepatan tanah maksimum (PGAmax) untuk sumber gempabumi interface subduction berkisar 0.0424 g hingga 0.0457 g, sedangkan di intra-slab subduction berkisar 0.0956 g hingga 0.1146 g. Nilai PGA yang relatif lebih tinggi yang bersumber dari interface subduction terjadi di Koto Tangah, Nanggalo, sebagian Padang Utara, Padang Barat, Padang Selatan, Lubuk Begalung dan Bungus sedangkan untuk sumber Intraplate subduction terjadi di Koto Tangah, Kuranji, Nanggalo dan sebagian di Padang Utara dan Padang Barat.]]>
<![CDATA[Analisis Proyeksi Curah Hujan Tahunan Menggunakan Skenario RCP4.5 Di Provinsi Nusa Tenggara Barat ]]>
<![CDATA[Haris Munandar Gultom]]>
<![CDATA[ Megasains Vol 13 No 1 (2022): Megasains Vol.13 No.1 Tahun 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (595.43 KB)
|
DOI: 10.46824/megasains.v13i01.83
<![CDATA[Iklim merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi banyak sektor dan kehidupan manusia, salah satu unsur iklim yaitu curah hujan. Proyeksi curah hujan membantu untuk memperkirakan kondisi dan potensi ketersediaan air di masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa rata-rata curah hujan tahunan yang dibagi pada 3 periode yaitu periode baseline (2006-2016), periode proyeksi jangka pendek (2021-2030), dan periode proyeksi jangka menengah (2031-2040). Data yang digunakan adalah data observasi curah hujan pada 44 titik pos hujan kerjasama, serta data model curah hujan skenario RCP4.5 menggunakan 44 titik pos hujan kerjasama di Nusa Tenggara Barat. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah metode interpolasi yaitu Inverse Distance Weighted (IDW). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terjadi peningkatan rata-rata curah hujan tahunan dari periode baseline (2006-2016) ke periode proyeksi (2021-2030) di Nusa Tenggara Barat. Sedangkan dari periode proyeksi (2021-2030) ke periode proyeksi (2031-2040) tidak terjadi perubahan curah hujan yang signifikan.]]>
<![CDATA[ANALISIS KEJADIAN BANJIR MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT HIMAWARI-8 (STUDI KASUS : KOTA BATU, TANGGAL 4 NOVEMBER 2021) ]]>
<![CDATA[Laras Fatimatuzzahro]]>
<![CDATA[ Megasains Vol 13 No 2 (2022): Megasains Vol.13 No.02 Tahun 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46824/megasains.v13i2.89
<![CDATA[Hujan dengan intensitas sedang hingga sangat lebat yang mengguyur wilayah Kota Batu pada tanggal 4 November 2021 menyebabkan terjadinya banjir di wilayah tersebut. Fenomena tersebut menyebabkan beberapa orang tewas dan kerugian besar bagi masyarakat sekitar. Untuk itu dilakukan analisis meteorologis untuk mengetahui kondisi atmosfer pada kejadian tersebut. Penelitian ini menggunakan data pengamatan curah hujan dan analisis citra satelit Himawari-8 untuk mengetahui sebaran awan dan suhu puncak awan. Selain itu, penulis juga melakukan pemantauan terhadap aktivitas ENSO,MJO,dan IOD apakah memiliki pengaruh terhadap fenomena ini. Berdasarkan interpretasi data citra satelit kanal Infrared (IR) terlihat adanya kumpulan awan konvektif yaitu cumulunimbus (Cb) dengan suhu puncak awan yaitu -82.4 0C yang menutupi wilayah Kota Batu. Pada saat kejadian banjir nilai SOI (Southern Oscillation Index) yaitu +12.5 yang mengindikasikan aliran massa udara dari samudra pasifik ke Indonesia Timur yang cukup kuat, nilai IOD (Indian Ocean Dipole) berkisar -0.3 yang mengindikasikan adanya suhu muka laut di Samudra Hindia Barat Sumatra hangat sehingga menunjang terjadinya perawanan yang cukup banyak, dan MJO (Madden Julian Oscilation) berada pada fase 4 dan 5 yang aktif di wilayah Bumi Maritim Indonesia.]]>
