cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rezky Yunita
Contact Email
rezky.yunita@bmkg.go.id
Phone
+6282125693687
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
Published by Pusat Penelitian dan Pengembangan, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
ISSN : 14113082     EISSN : 25275372     DOI : https://doi.org/10.31172/jmg
Core Subject : Science,
Earth & Planetary Sciences Energy Physics
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.
Arjuna Subject : Ilmu Bumi dan Planet (semua kategori) - Ilmu Bumi dan Planet (Lain-Lain)
Articles 174 Documents
 8   9   10   11   12 
PREDIKSI PARAMETER CUACA MENGGUNAKAN DEEP LEARNING LONG-SHORT TERM MEMORY (LSTM) Eko Supriyadi
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 21 No. 2 (2020)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v21i2.619

Abstract

Saat ini metode deep learning dapat diaplikasikan untuk memprediksi suatu kejadian, seperti memprediksi cuaca suatu wilayah. Salah satu contoh deep learning yang cocok digunakan pada jenis data time series adalah LSTM. Penelitian ini menerapkan metode deep learning LSTM dengan jumlah layer 200, perbandingan data training dengan data test sebesar 9:1, serta mengukur nilai RMSE dan RMSE update hasil validasi dan prediksi beberapa hari ke depan. Data yang digunakan terdiri dari pengukuran suhu udara, kelembaban udara, kecepatan angin, dan tekanan udara selama bulan Januari dan Februari 2019. Data bulan Januari digunakan sebagai data training dan test untuk melakukan validasi prakiraan, sedangkan data bulan Februari digunakan sebagai pembanding dari hasil prediksi deep learning LSTM. Hasil penelitian menunjukkan RMSE seluruh validasi parameter cuaca nilainya semakin baik ketika menggunakan LSTM dengan update. Diperoleh RMSE update untuk parameter suhu, kelembaban, kecepatan angin, dan tekanan udara masing-masing bernilai 0,576; 2,8687; 2,1963; dan 1,0647. Sedangkan prediksi suhu udara, kelembaban, kecepatan angin, dan tekanan udara untuk 1 hari ke depan (1 Februari 2019) masing-masing sebesar 1,0337; 6,3413; 2,8934; dan 1,4313. Dari parameter tersebut hanya parameter suhu dan kelembaban udara yang mengalami pertambahan RMSE seiring bertambahnya waktu. Sedangkan parameter kecepatan angin dan tekanan udara mengalami penurunan di hari ketiga dan meningkat secara kontinu hingga satu bulan ke depan.  Today, deep learning can be applied to predict any events, such as predict the weather of a region. One of them is LSTM which is suitable for use in time series data types. This study conducted the deep learning LSTM with the number of 200 layers, ratio training with test data of 9:1, measuring the value of validation RMSE and RMSE update and also predictions some weather parameters in a few days later. The data used consisted of measurements of air temperature, humidity, wind speed, and air pressure during January and February 2019. The data January were used as training and test data to conduct forecast validation, while the data February was used as a comparison of the results predicted for deep learning LSTM. The result shows that the forecast RMSE for all-weather parameters is better when using LSTM with an update. Obtained for temperature, relative humidity, wind speed, and air pressure have RMSE with update are 0,576; 2,8687; 2,1963; and 1,0647, respectively. While the prediction of air temperature, wind speed, and air pressure for one day later (1 February 2019) is 1.0337; 6.3413; 2,8934; and 1.4313, respectively. From the all-weather parameters only temperature and humidity parameter that increase in RMSE over time. While the parameters such as wind speed and air pressure decreased on the third day and increased continuously for the next one month.
STUDI KARAKTERISTIK GEMPABUMI SIGNIFIKAN MW > 6.0 AKIBAT AKTIVITAS SISTEM BUSUR BELAKANG SEGMEN BALI LOMBOK MENGGUNAKAN ANALISIS ENERGI KUMULATIF DAN PERIODE ULANG Tomy Gunawan; Aldilla D. P. Ratri; M. Taufik Gunawan
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 21 No. 1 (2020)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v21i1.625

Abstract

Analisis energi dan periode ulang gempabumi akibat aktivitas sistem busur belakang Flores dilakukan untuk mengetahui besarnya energi yang telah dilepaskan serta menghitung periode ulang gempabumi yang akan terjadi disertai kemungkinan energi yang akan dilepaskan oleh gempabumi di masa yang akan datang. Data yang digunakan adalah katalog gempabumi International Seismological Centre (ISC), Engdahl-van der Hilst-Buland (EHB) dan Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) tahun 1963-2018. Daerah penelitian dibatasi pada daerah dengan rentang 7,5 LS – 8,5 LS dan 115 BT – 117 BT. Perhitungan energi gempabumi didapatkan dengan mengkonversikan nilai momen seismik kedalam energi fisis gempabumi. Sedangkan nilai momen seismik didapatkan dari konversi magnitudo gempabumi. Nilai periode ulang didapatkan dengan membagi nilai slip rata-rata terhadap sliprate. Dengan asumsi bahwa energi seismik potensial yang tersimpan pada sistem busur belakang Flores segmen Bali-Lombok setara dengan gempabumi Mw 7,4 dan energi seismik yang telah terlepas selama periode 1963-2018 setara dengan gempabumi Mw 7,3, maka selisih atau sisa energi seismik yang masih tersimpan setara dengan Mw 7,0. Sedangkan hasil perhitungan periode ulang gempabumi signifikan Mw 6,7 – Mw7,1 berkisar antara 117 tahun hingga 201 tahun. The analysis of seismic energy and return period of the earthquakes due to the Flores back arc thrust fault system were conducted to determine the amount of the seismic energy that has been released and to estimate the return period and potential energy of the significant earthquakes which may occur in the future. The data used in this study were retrieved from the earthquake catalogs of the International Seismological Centre (ISC), Engdahl-van der Hilst-Buland (EHB) dan The Agency for Meteorology, Climatology, and Geophysics of the Republic of Indonesia (BMKG) between 1963 to 2018. The research area is restricted to the range of 7.5 LS - 8.5 LS and 115 BT - 117 BT. The earthquake energy was obtained by converting the values of a seismic moment into the physical energy of the earthquake. Whereas, the seismic moment value was obtained using the empirical formulas which show the relation between seismic moment and magnitude of the earthquake. The return period of the earthquakes has been done by dividing the average slip of the specific earthquake against the slip rate of the fault system. By making the assumption that the potential seismic energy which stored in the Flores back arc thrust fault system, segment Bali-Lombok, is equal to the earthquake Mw 7.4, while the seismic energy which has been released is equal to the earthquake Mw 7.3. We estimate the remaining seismic potential energy is equal to the earthquake Mw 7.0. Whereas the return period of the significant earthquakes Mw 6.7 – Mw 7.1 is about 117 to 201 years.
PENELUSURAN TRAJEKTORI AEROSOL DI KOTA BANDUNG MENGGUNAKAN HYSPLIT-4 BACK TRAJECTORY MODEL STUDI KASUS : KEJADIAN KABUT ASAP TANGGAL 23-28 OKTOBER 2015 Amalia Nurlatifah; R. Driejana
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 20 No. 2 (2019)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v20i2.630

Abstract

Kebakaran hutan pernah terjadi beberapa kali di Indonesia dalam kurun waktu 25 tahun terakhir, salah satu yang terparah adalah kebakaran hutan pada Bulan Oktober 2015. Aerosol adalah polutan hasil emisi kebakaran hutan yang dapat bertransportasi secara long-range dan dapat menimbulkan masalah pernafasan. Dalam penelitian ini dilakukan penelusuran trajektori aerosol di Kota Bandung pada masa terjadinya kebakaran hutan pada Oktober 2015 menggunakan HYSPLIT-4 Back Trajectory Model dengan data masukan GDAS 0,5ox0,5o. Analisis pengaruh kebakaran hutan terhadap peningkatan konsentrasi aerosol direpresentasikan dengan kenaikan nilai AOD. Nilai AOD yang digunakan adalah data AOD dari MODIS. Hasil keluaran model dianalisis bersama data curah hujan dari GSMaP, data meteorologi NCEP/NCAR, dan data topografi SRTM CGIAR-CSI untuk mendapatkan analisis yang lebih akurat dalam penelusuran trajektori aerosol di Kota Bandung menggunakan HYSPLIT-4 Back Trajectory Model. Pada periode Oktober 2015 terlihat bahwa nilai AOD di Kota Bandung cenderung tinggi bahkan mencapai nilai maksimum 1,406. Hal ini mengindikasikan adanya kenaikan konsentrasi aerosol pada Bulan Oktober 2015. Plot trajektori menyatakan aerosol di Kota Bandung cenderung berasal dari tenggara dan timur Kota Bandung diantaranya diduga berasal dari Samudera Hindia, Cilacap, Ciamis, Garut, Sumedang, Padalarang, ataupun Cimahi. Tingginya nilai AOD mengindikasikan adanya sumber aerosol yang mengemisikan aerosol secara masif sebelum trajektorinya sampai di Kota Bandung. Kebakaran Hutan Kareumbi di Sumedang, kebakaran Hutan Papandayan di Garut, dan kebakaran hutan di kawasan Gunung Masigit di Padalarang pada Bulan Oktober 2015 dipercaya sebagai pemicu utama tingginya nilai konsentrasi aerosol di Kota Bandung.
IDENTIFIKASI MESOSCALE CONVECTIVE COMPLEX (MCC) DAN DAMPAKNYA TERHADAP CURAH HUJAN DI BENUA MARITIM INDONESIA (BMI) SEPANJANG TAHUN 2018 Deni Septiadi; Yudhi Nugraha Septiadi
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 20 No. 2 (2019)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v20i2.645

Abstract

One year observation of Mesoscale Convective Complexes (MCCs) over the Indonesian Maritime Continent (BMI) and its impact to the rainfall are analyzed. This study is focused on the area of BMI where the MCCs formed and then the criteria are identified based on the size, initiate, duration, shape, and the eccentricity.  In term of rainfall, this research also confirm that MCCs  will have an impact to the rainfall distribution around the MCCs area.  The first MCCs was developed on March, 15 and covered 348,410 km2 of the area. The most significant of MCCs was contributed to a 108 mm of rainfall occurs on December, 28 with 11 hours of duration and covered 771,448 km2 of area. The lag-time between rainfall and the mature stage of MCCs could be 1-3 hours.  Furthermore, all initiations of the MCC occurred at night with a duration of between 8-15 hours. Throughout the MCCs event,  top cloud of temperature derived by the Multi-functional Transport Satellite (MTSAT)-IR imagery could reached the temperature < -85 °C. Keywords : MCCs, BMI, rainfall, cloud
Analisis spektral data curah hujan dan kejadian curah hujan ekstrim di wilayah Kota Jayapura Noper Tulak; Yusuf Bungkang; Herlambang Huda
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 | DOI: 10.31172/jmg.v23i1.653

Abstract

Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim yang sangat penting dalam mendukung kelangsungan kehidupan di bumi. Namun demikian, curah hujan dengan kejadian ekstrim sering menjadi masalah bagi manusia dan lingkungan karena menimbulkan risiko kerugian materil maupun non materil. Kota Jayapura merupakan salah satu daerah di Papua yang memiliki curah hujan yang cukup tinggi dan sangat fluktuatif. Adanya kejadian ekstrim dan kecenderungan perubahan pola curah hujan, memerlukan analisis untuk mengetahui karakteristik, kejadian ekstrim dan pola perubahan curah hujan yang terjadi. Dengan demikian diharapkan dapat memberikan konstribusi untuk prakiraan curah hujan ekstrim, sehingga mampu mengurangi dampak negatif bagi masyarakat. Pada Penelitian ini,data curah hujan Kota Jayapura disusun dalam bentuk data deret waktu vertical. Data yang hilang (tidak teramati) diisi dengan nilai rata-rata curah hujan bulan yang sama selama periode pengamatan kemudian dibagi dengan banyaknya data yang tersedia. Tahap berikutnya melakukan analisis spektral, menentukan karakteristik curah hujan, menentukan kejadian curah hujan ekstrim dan menentukan trend curah hujan bulanan dan dasarian di Kota Jayapura. Data dianalisis menggunakan Fast Fourier Transform dan analisis statistik. Hasil penelitian menunjukan bahwa periodisitas curah hujan yang memiliki nilai kekuatan kerapatan spectral (KKS) yang tertinggi yaitu 11,63 atau dibulatkan menjadi 12 bulan/siklus.  Hal ini menginformasikan bahwa karakteristik perubahan curah hujan di Kota jayapura cenderung akan mengalami kenaikan atau penurunan curah hujan setiap ± 12 bulan sekali. Selain itu, curah hujan ekstrim di wilayah  kota Jayapura terjadi hampir setiap bulan. Kondisi ini terus meningkat mengikuti kecnderungan curah hujan yang juga terus meningkat akibat telah bergesernya bulan lembab ke bulan basah.   
PARAMETER TROPOSFER DAN TROPOPAUSE DI KOTOTABANG DAN HUBUNGANNYA DENGAN PROSES PENJALARAN GELOMBANG PANJANG Ina Juaeni; Ginaldi Ari Nugroho; Soni Aulia Rahayu; Trismidianto Trismidianto; Safrijon Safrijon; Ridho Pratama; Halimurrahman Halimurrahman; Hiroyuki Hashiguchi; Toshitaka Tsuda
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 | DOI: 10.31172/jmg.v23i1.657

Abstract

Makalah ini memuat analisis terhadap variabilitas parameter troposfer dan tropopause di Kototabang dan hubungannya dengan temperatur permukaan. Parameter troposfer dan tropopause dihitung dari data Radiosonde yang diluncurkan di Loka Pengamatan Atmosfer dan Antariksa di Kabupaten Agam, Sumatera Barat 100,32o BT; 0,20o LS, dengan ketinggian 865 m di atas permukaan laut. Data radiosonde dibagi menjadi dua bagian yaitu data periode November 2002 dan April 2004 yang diperoleh dari RISH Kyoto University, dan yang kedua adalah data Radiosonde terbaru diperoleh langsung melalui mini campaign yang dilaksanakan oleh PSTA-LAPAN pada Agustus 2016 dan Maret 2018. Kumpulan data di atas digunakan untuk mempelajari variasi musiman, variasi harian parameter troposfer dan tropopause, seperti lapse rate troposfer dan tropopause (LRT), suhu terdingin tropoposfer/tropopause (CPT-T), ketinggian suhu terdingin tropopause (CPT-H), ketebalan troposfer (CPT-D). Dari dua kelompok data di atas diperoleh nilai CPT-T antara -77,49° C hingga 95,11° C. Suhu terdingin dicapai pada ketinggian 14700 m hingga 18750 m. Ketebalan tropopause adalah ketinggian suhu terdingin dikurangi ketinggian tempat peluncuran (865 m). Lapse rate di troposfer bervariasi dalam rentang yang cukup lebar -17o hingga 18o setiap 100 m. Pengujian terhadap korelasi antara suhu permukaan dan ketebalan troposfer diharapkan menghasilkan korelasi positif, karena secara teoritis panas atmosfer yang diteruskan secara vertikal ditentukan oleh nilai awal panas radiasi gelombang panjang di permukaan, namun beberapa hasil menunjukkan nilai korelasi negatif kecil dan nol. Analisis mengenai hal ini disampaikan pada diskusi.
MODULASI QBO TERHADAP ANOMALI KONSENTRASI UAP AIR DAN OZON DI STRATOSFER BAWAH Noersomadi Noersomadi; Dita Fatria Andarini
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 21 No. 2 (2020)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v21i2.672

Abstract

Angin rerata zonal di stratosfer bawah (100–10 hPa) yang merambat vertikal ke bawah seiring waktu dengan periode ~26 bulanan lazim disebut sebagai Quasi Biennial Oscillation (QBO). Untuk mengetahui hubungan antara QBO dengan konsentrasi uap air (H2O) dan ozon (O3) terhadap proses pendinginan dan pemanasan radiatif di stratosfer bawah, penelitian ini menggunakan data MLS Aura versi 4.2 sepanjang Agustus 2004–Juli 2019 (16 tahun). Kami menitikberatkan pada analisis variasi antartahunan yaitu simpangan dari rerata tahunan anomali H2O (H2O*) dan anomali (O3*). H2O* menunjukkan pola perambatan ke atas yang dikenal sebagai ‘atmospheric tape recorder’. Osilasi O3* positif–negatif dan anomali temperatur (T*) hangat–dingin terlihat jelas merambat ke bawah bersesuaian dengan pola perubahan angin zonal. Diagram komposit H2O* di 100 hPa menunjukkan anomali kering sekitar ± 3 bulan dari transisi fasa QBO timuran (QBO easterly; QBO-E) ke fasa QBO baratan (QBO westerly; QBO-W), dimana O3* memerlihatkan fluktasi menurun dan meningkat di 20–50 hPa. Udara kering (H2O* ~ –0.5 ppmv) dengan O3* positif (0.5 ppmv) tinggi akan menaikkan temperatur sebesar 2 K. Profil rerata H2O*, O3* dan T* pada dua fasa QBO yang berbeda menunjukkan modulasi QBO pada variasi uap air dan ozon yang memengaruhi pendinginan dan pemanasan radiatif di stratosfer bawah. Dengan demikian, variasi dua komposisi kimia (H2O dan O3) terkait respon radiatif di stratosfer bawah perlu dipertimbangkan untuk pengembangan model iklim. Zonal mean wind in the lower stratosphere (100–10 hPa) that propagates vertically with a period of about 26 months is well known as the Quasi-Biennial Oscillation (QBO). To understand the relationship between QBO and both water vapor (H2O*) and ozone (O3*) concentration on the radiative cooling and heating in the lower stratosphere, this research utilized MLS Aura version 4.2 data from August 2004 to July 2019 (16 years). We focus on the analysis of interannual variation as the deviation from the annual mean of H2O anomaly (H2O*) and O3 anomaly (O3*). H2O* showed an upward propagation pattern called an atmospheric tape recorder. The positive-negative oscillation of O3* and warm-cool of temperature anomaly (T*) were clearly seen propagating downward associate with zonal wind alteration. The composite diagram of H2O* at 100 hPa showed dry anomaly during about ± 3 months around the transition period from QBO easterly phase (QBO-E) to QBO westerly phase (QBO-W), where O3* depict decreasing and increasing fluctuations at 20–50 hPa. The dry air about –0.5 ppmv with ozone about 0.5 ppmv will increase the temperature by 2 K. The mean profile of H2O*, O3* and T* during the two QBO phases showed QBO modulation on the water vapor and ozone variation that influence the radiative cooling and heating in the lower stratosphere. Therefore, the variation of two chemical constituents (H2O and O3) related to radiative response in the lower stratosphere should be considered when one will develop the climate model.
KARAKTERISTIK SPASIAL DAN TEMPORAL HOTSPOT DI PULAU SUMATERA Mulyono R. Prabowo; Yonny Koesmaryono; Akhmad Faqih; Ardhasena Sopaheluwakan
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 21 No. 1 (2020)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v21i1.674

Abstract

Kebakaran hutan di Indonesia telah menjadi masalah global yang terjadi setiap tahun, terutama di Pulau Sumatra. Identifikasi kebakaran hutan dan lahan dalam penelitian ini didasarkan pada jumlah dan distribusi hotspot, berdasarkan data citra satelit dari Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) pada 2009-2018. Investigasi pada kondisi meteorologi juga didasarkan pada faktor-faktor global dari data Oceanic Nino Index (ONI), Dipole Mode Index (DMI) dan berdasarkan pada indeks kekeringan dari data Standardized Precipitation Index (SPI). Metode yang digunakan adalah metode analisis spasial dan temporal. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik pola distribusi hotspot di Pulau Sumatra, baik secara spasial dan temporal. Ada perbedaan karakteristik spasial dan temporal dari distribusi hotspot di pulau Sumatra, yang didasarkan pada karakteristik topografi, fase ENSO, serta periode musim hujan dan kemarau. Hujan orografis yang terjadi akibat topografi gunung di Aceh dan pantai barat Sumatra mengakibatkan berkurangnya titik api di daerah tersebut. Sementara itu, El Nino meningkatkan jumlah hotspot, sedangkan La Nina mengurangi jumlah hotspot. Dibandingkan dengan IOD, ENSO lebih berpengaruh pada terjadinya peristiwa hotspot di pulau Sumatra. Perbedaan periode musim kemarau di Sumatera utara, tengah, dan selatan juga memberikan perbedaan waktu terjadinya hotspot maksimum di Sumatera. Pola distribusi hotspot di Sumatera utara dan tengah memuncak pada bulan Februari dan Juni, sedangkan di selatan pada bulan September. Konsentrasi titik api yang tinggi (> 50 kejadian perbulan) pada umumnya terjadi di lahan gambut, yang umumnya ditemukan di Sumatra timur (Sumatera Utara, Riau, dan provinsi Sumatra Selatan). Forest fires in Indonesia have become a global problem that occurs every year, especially on the island of Sumatra. The identification of forest and land fires in this study is based on the number and distribution of hotspots, based on satellite image data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) in 2009-2018. Investigations on meteorological conditions are also based on global factors from Oceanic Nino Index (ONI) data, Dipole Mode Index (DMI) and based on the drought index from the Standardized Precipitation Index (SPI) data. The method used is a spatial and temporal analysis method. The purpose of this study was to determine the characteristics of hotspot distribution patterns on the island of Sumatra, both spatially and temporally. There are differences in the spatial and temporal characteristics of the hotspot distribution on the island of Sumatra, which is based on the characteristics of the topography, ENSO phase, as well as the wet and dry season periods. Orographic rain that occurred due to mountain topography in Aceh and the west coast of Sumatra resulted in reduced hotspots in the area. Meanwhile, El Nino increased the number of hotspots, while La Nina reduced the number of hotspots. Compared to IOD, ENSO is more influential on the occurrence of hotspot events on the island of Sumatra. The difference in the dry season period in northern, central and southern Sumatra also gives a difference in the time of the occurrence of maximum hotspots in Sumatra. The pattern of hotspot distribution in northern and central Sumatra peaked in February and June, while in the south in September. High hotspots (> 50 monthly events) with high concentrations occur on peatlands, which are commonly found in eastern Sumatra (province of North Sumatra, Riau, and South Sumatra).
INDEKS PENULIS DAN INDEKS SUBYEK VOL. 19 INDEKS PENULIS INDEKS SUBYEK
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 19 No. 2 (2018)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v19i2.683

Abstract

Indeks Penulis dan Indeks Subyek Vol. 19
INDEKS PENULIS DAN INDEKS SUBYEK VOL. 20 INDEKS PENULIS INDEKS SUBYEK
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 20 No. 2 (2019)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v20i2.684

Abstract

INDEKS PENULIS DAN INDEKS SUBYEK VOL. 20

Page 10 of 18 | Total Record : 174

 8   9   10   11   12 

Filter by Year

2015 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 26 No. 2 (2025) Vol. 26 No. 1 (2025) Vol. 25 No. 2 (2024) Vol. 25 No. 1 (2024) Vol. 24 No. 2 (2023) Vol. 24 No. 1 (2023) Vol. 23 No. 3 (2022): Special Issue Vol. 23 No. 2 (2022) Vol. 23 No. 1 (2022) Vol. 22 No. 2 (2021) Vol. 22 No. 1 (2021) Vol. 21 No. 2 (2020) Vol. 21 No. 1 (2020) Vol. 20 No. 2 (2019) Vol. 20 No. 1 (2019) Vol. 19 No. 2 (2018) Vol. 19 No. 1 (2018) Vol. 18 No. 3 (2017) Vol. 18 No. 2 (2017) Vol. 18 No. 1 (2017) Vol. 17 No. 3 (2016) Vol. 17 No. 2 (2016) Vol. 17 No. 1 (2016) Vol. 16 No. 3 (2015) Vol. 16 No. 2 (2015) More Issue