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
 7   8   9   10   11 
Sampul Jurnal MG JMG BMKG
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 18 No. 1 (2017)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v18i1.563

Abstract

Sampul Jurnal MG Volume 18 Nomor 1 Tahun 2017
CORRELATION AND COHERENCE ANALYSIS OF SEA SURFACE TEMPERATURE (SST) DISTRIBUTED BY THE SURFACE WIND IN WEST SUMATERA WATERS Ulung Jantama Wisha; Rahaden Bagas Hatmaja; Ivonne Milichristi Radjawane; Try Al Tanto
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.v19i2.572

Abstract

West Sumatera Waters have a tremendous dynamic in ocean characteristics. It directly faces the Indian Ocean exactly located below the equator. Consequently, West Sumatera waters are influenced by the tropical climatic factors such as monsoons, climate variability, and the Indian Ocean Dipole (IOD), controlling sea surface temperature (SST) fluctuation in the Indian Ocean. This study aims to review the correlation and coherence of SST distributed by surface wind in the West Sumatera waters. Wavelet method (cross wavelet transforms and wavelet coherence) was used to analyze the correlation and coherency between SST and surface wind. The annual variation of SST for 365 days period is the strongest event throughout the year caused by either monsoon or the changes of wind speed in the surface. Otherwise, the strongest intra-seasonal SST variation of 35 - 60 days observed from December 2012 to March 2013. The highest surface wind speed occurs in the southern and western waters. During the positive dipole mode in October 2015, the surface wind speed is slightly high resulting in the SST declination. Nevertheless, during the negative dipole mode in July 2016, the condition is inversely proportional. The surface wind plays a role in the SST distribution of 35 - 60 days period (intra-seasonal variability). Besides, surface wind with 6 months period (semi-annual variability) influences the SST distribution, identified only in the southern waters and the Indian Ocean regions. These conditions predicted as the influence of monsoon. Sumatera Barat merupakan wilayah perairan yang stategis dimana secara langsung berhadapan dengan Samudera Hindia dan tepat berada pada dibawah Garis Katulistiwa. Oleh karena itu, Perairan Sumatera Barat dipengaruhi oleh faktor-faktor iklim tropis seperti monsun dan variabilitas iklim, sangat terkait dengan Indian Ocean Dipole (IOD) yang mengendalikan fluktuasi suhu permukaan laut (SPL) di Samudera Hindia. Tujuan dari penelitian ini adalah menelaah korelasi dan koherensi antara parameter SPL dan komponen kecepatan angin  di perairan Sumatera Barat. Metode wavelet (cross wavelet transform dan wavelet coherence) digunakan untuk menganalisa korelasi dan koherensi dari kedua parameter yang diuji. Variasi tahunan dari SPL pada periode 365 hari merupakan kejadian terkuat sepanjang tahun yang disebabkan oleh monsun atau perubahan pengaruh angin dipermukaan. Sebaliknya, variasi musiman terkuat dari SPL pada periode 35-60 hari ditemukan terjadi pada bulan Desember 2012 hingga Maret 2013. Kecepatan angin tertinggi terjadi di perairan selatan dan barat. Selama dipole mode positif pada bulan Oktober 2015, kecepatan angin permukaan sedikit meningkat yang mengakibatkan penurunan suhu perairan. Namun, selama dipole mode negatif pada bulan Juli 2016, kondisinya berbanding terbalik. Angin permukaan memainkan peran pada peningkatan distribusi suhu permukaan laut pada periode 35-60 hari (variabilistas musiman). Selain itu, angin permukaan dengan periode 6 bulan (tengah tahunan) sangat mempengaruhi distribusi suhu yang teridentifikasi pada wilayah selatan dan Samudera Hindia. Kondisi tersebut diperkirakan sebagai pengaruh dari monsun.
PEMANFAATAN SATELIT ALTIMETRI UNTUK VERIFIKASI TINGGI GELOMBANG SIGNIFIKAN OCEAN FORECAST SYSTEM (OFS) – MODEL BMKG Eko Supriyadi
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.v19i2.586

Abstract

Model OFS-BMKG yang sudah beroperasi sejak akhir tahun 2016 belum banyak dilakukan verifikasi secara menyeluruh di perairan Indonesia.  Penelitian kali ini melakukan kajian verifikasi tinggi gelombang laut signifikan (SWH) hasil pemodelan OFS menggunakan pengamatan satelit altimetri untuk periode Januari 2017. Verifikasi dilakukan dengan menyesuaikan posisi SWH yang diperoleh dari lintasan satelit terhadap kontur model menggunakan grid yang sama.  Hasil analisis statistika menunjukkan nilai koefisien korelasi SWH antara hasil model dengan pengamatan satelit  tergolong baik, yaitu sebesar 0.64.  Sedangkan untuk uji bias, RMSE, dan SI masing-masing bernilai 0.41, 0.89, dan 0.52.  Secara umum bila dilihat dari plot time series dan sebaran data setiap waktu pengamatan umumnya hasil model lebih tinggi dibandingkan pengamatan satelit. Sehingga dibutuhkan penyesuaian untuk hasil model agar sesuai dengan pengamatan sebenarnya. The OFS-BMKG system has been operating since the end of 2016 but has not been verified in Indonesian waters. This system was developed from the WaveWatch III (WW3) model. This study was conducted to verify OFS Significant Wave Height (SWH) against satellite altimetry measurements for the period of January 2017. The verification was performed by adjusting the position of SWH obtained from the altimetry satellite path to the contour of the WW3 model for the same grids. The results showed that the OFS SWH had good accordance with the satellite measurement. The correlation coefficient was 0,64 while bias, RMSE, and SI values were 0,41; 0,89; and 0,52, respectively. The time series and data distribution showed that OFS SWH, in general, had higher values than that measured by altimetry satellite. Adjustments or fine-tuning therefore are required for the WW3 model results to match actual observations. 
PROFIL VERTIKAL ATMOSFER SELAMA AKTIVITAS SIKLON TROPIS CEMPAKA DAN DAHLIA Eka Fibriantika
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.v19i2.589

Abstract

Siklon Tropis Cempaka dan Dahlia yang terbentuk di wilayah Tropical Cyclone Warning Center (TCWC) Jakarta pada akhir bulan November 2017 telah mengakibatkan banjir dan tanah longsor di sebagian besar Pulau Jawa. Posisi kedua siklon tersebut yang sangat dekat dengan Pulau Jawa mempengaruhi kondisi tropospher atas dan stratosphere bawah di Pulau Jawa. Pada penelitian ini dilakukan  analisis profil vertikal atmosphere di Pulau Jawa dengan menggunakan data Radiosonde pada tiga stasiun pengamatan radiosonde, yaitu Stasiun Meteorologi Cengkareng, Stasiun Meteorologi Cilacap, dan Stasiun Meteorologi Juanda. Penelitian  ini bertujuan mengetahui kondisi profil vertikal pada saat terjadi Siklon Tropis Cempaka dan Siklon Tropis Dahlia. Data yang digunakan adalah data radiosonde pada Desember-Februari (DJF) tahun 2013-2017 di Stasiun Meteorologi Cengkareng dan Juanda, DJF tahun 2017 di Stasiun Meteorologi Cilacap, serta data pada ketiga stasiun saat terjadi siklon tropis. Nilai rerata parameter cuaca dan indeks stabilitas atmosphere yang diperoleh melalui software RAOB versi 6.5 menunjukan Siklon Tropis Cempaka memiliki pengaruh yang lebih signifikan terhadap kondisi profil vertikal atmosfer di Pulau Jawa dibandingkan dengan Siklon Tropis Dahlia. Equatorial Undercurrent (EUC) plays an important role in the dynamic of the eastern Indian Ocean. EUC supplies water masses with high salinity into Indonesian waters. This article examines the EUC and its water mass characteristics at 90°E across 2°S - 2°N on 1st - 3rd March 2017 which is part of the Initiative on Maritime Observation and Analysis Expedition (Indonesian Prima 2017). The analysis of temperature, salinity, and sigma-t data obtained from conductivity, temperature and depth (CTD) instruments at five stations (CTD11-CTD14) and current profiles of Shipboard Acoustic Doppler Current Profiles (SADCP) indicate the presence of high-speed water column flowing the Arabian Sea High Salinity Water (ASHSW) as characterized by maximum salinity (35.15 - 35.2 PSU) in the temperature range of 18 ° C - 23 ° C and density of 23 - 25 kg / m3. ASHSW is carried by EUC from the western Indian Ocean at the upper thermocline layer. It was found that EUC during this study tended to be asymmetrically stronger to the north of the equator. The analysis shows a maximum speed of 94 cm/sec and a transport estimated of EUC water masses based on salinity contour 35.15 and 35.2 PSU respectively of ̴ 3.4 Sv and ̴ 1.4 Sv, while at salinity 35.00 - 35.10 PSU of ̴ 8.7 Sv. The total estimated EUC mass transport calculated in this study is ̴ 13.5 Sv.
PERCEPATAN TANAH MAKSIMUM DI PERMUKAAN PADA WILAYAH DKI JAKARTA MENGGUNAKAN METODE PROBABILISTIK Tio Azhar Prakoso Setiadi; Arif Rachman Hakim; Rian Mahendra Taruna; Supriyanto Rohadi; Pupung Susilanto
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.v21i2.593

Abstract

Gempa bumi Banten berkekuatan 6,2 Mw pada tanggal 23 Januari 2018 menarik perhatian para ahli tentang pentingnya pengetahuan mengenai percepatan tanah maksimum dan spektra percepatan di permukaan untuk wilayah DKI Jakarta. Hasil PGAM, SMS, dan SM1 memegang peranan penting dalam peraturan desain seismik. wilayah DKI Jakarta. Hasil PGAM, SMS, dan SM1 memegang peranan penting dalam peraturan desain seismik. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan PGAM, SMS, dan SM1 untuk wilayah DKI Jakarta menggunakan Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA). Data yang digunakan adalah katalog gempa bumi BMKG, ISC, dan USGS dari tahun 1900 – 2018. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai PGAM untuk untuk probabilitas terlampaui 2% dalam 50 tahun di wilayah DKI Jakarta bervariasi dari 0,35 – 0,5 g. Sementara itu nilai SMS, dan SM1 untuk untuk probabilitas terlampaui 2% dalam 50 tahun di wilayah DKI Jakarta bervariasi dari 0,65 – 1g dan 0,8 – 1g. Nilai PGAM, SMS, dan SM1 relatif lebih tinggi di wilayah Kota Jakarta Selatan, Kota Jakarta Barat, dan Kota Jakarta Utara.  The Mw 6.2 Banten earthquake on January 23, 2018, draws researchers’ attention to the importance of information about Peak Ground Acceleration and spectral acceleration on the surface for the DKI Jakarta area. The results of PGAM, SMS, and SM1 play an important role in the rules of seismic design. The purpose of this study was to determine PGAM, SMS, and SM1 for the DKI Jakarta area using Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA). The data used are the earthquake catalog BMKG, ISC, and USGS from 1900 - 2018. The analysis shows that the value of PGAM for DKI Jakarta varies from 0.35 – 0.5 g. Meanwhile, the value of SMS, and SM1 varies from 0.50 - 0.1 g and 0.8 - 1 g. The values of PGAM, SMS, and SM1 are relatively higher in the area of South Jakarta City, West Jakarta City, and North Jakarta City. 
PENERAPAN METODE COKRIGING DENGAN VARIOGRAM ISOTROPI DAN ANISOTROPI DALAM MEMPREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN JAWA BARAT Anik Djuraidah; Septian Rahardiantoro; Azizah Desiwari
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 20 No. 1 (2019)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v20i1.594

Abstract

Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim yang penting dalam pertanian. Informasi mengenai ukuran curah hujan dapat diketahui dari pos hujan pada suatu wilayah. Permasalahan yang dihadapi adalah tidak semua wilayah memiliki pos hujan, sehingga metode interpolasi spasial dapat digunakan dalam memprediksi besarnya curah hujan pada suatu wilayah. Metode cokriging merupakan salah satu metode interpolasi spasial yang bersifat Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) dengan melibatkan minimum dua peubah. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini dipilih berdasarkan keeratan hubungannya, yaitu peubah curah hujan dan elevasi pos hujan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah curah hujan bulanan tahun 1981 hingga 2013 pada 38 pos hujan di wilayah Jawa Barat. Metode analisis diawali dengan menetukan variogram isotropi  yang ditentukan berdasarkan jarak spasial dan variogram anisotropi yang ditentukan berdasarkan jarak dan arah pada kedua peubah. Selanjutnya, variogram yang terbaik digunakan untuk prediksi curah hujan. Hasil penelitian menunjukkan variogram terbaik adalah variogram isotropi dengan hasil prediksi curah hujan bulanan yang mempunyai nilai reduced means square error berkisar antara 0.54 sampai dengan 1.46 dan nilai average error hampir 0.Rainfall is one of the important climatic elements in agriculture. The information on the amount of rainfall can be known from the weather station in a region. The problem faced is not all regions have its own weather station, so that spatial interpolation can be used to predict the amount of rainfall in a region. Cokriging is one of spatial interpolation that has properties BLUP (Best Linear Unbiased Prediction) that involved at least two variables. In this study, the variables used were the amount of rainfall and elevation of the weather station because these variables have a correlation. The data used in this study were monthly rainfall from 1981 to 2013 at 38 weather stations in West Java. The first step in analysis data was determined isotropy variogram determined based on spatial distance and anisotropic variogram determined based on distance and direction in the two variables. Furthermore, the best variogram was used for the rainfall prediction. The results showed the best variogram is isotropy with the results of monthly rainfall predictions with the cokriging method having reduced means square error values ranging from 0.54 to 1.46 and the average error value of almost 0. 
Dampak Asimilasi Data Radar Produk Cappi pada Prediksi Kejadian Hujan Lebat di Jabodetabek Menggunakan Model WRF-3DVAR Jaka Anugrah Ivanda Paski; Donaldi Sukma Permana; Miranti Indri Hastuti; Rahayu Sapta Sri Sudewi
Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 20 No. 1 (2019)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31172/jmg.v20i1.605

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi dampak asimilasi data radar pada model WRF untuk prediksi kejadian hujan ekstrim di wilayah Jabodetabek pada tanggal 11 Desember 2017 yang disebabkan oleh angin monsun barat serta adanya konvergensi dan shearline di wilayah utara Pulau Jawa. Dua eksperimen model WRF dengan data inisial Global Forecast System (GFS) pukul 00.00 UTC dilakukan untuk memprediksi 24 jam ke depan, yaitu (1) tanpa asimilasi data dan (2) dengan asimilasi data reflektifitas radar cuaca dengan teknik 3DVAR. Analisis dilakukan dengan membandingkan parameter mixing ratio dan curah hujan dari data inisial kedua eksperimen. Uji skill dan keandalan model dalam prediksi curah hujan dilakukan dengan verifikasi luaran model pada 5 stasiun pengamatan di Bandara Sekarno-Hatta (Soetta), Pondok Betung (Ponbet), Kemayoran, Tanjung Priok dan Citeko menggunakan teknik dikotomi (penggolongan hujan/tidak hujan). Hasil menunjukan bahwa data reflektifitas radar (Z) berdampak pada perubahan nilai prediksi parameter mixing ratio yang berpengaruh terhadap pertumbuhan awan di wilayah Jabodetabek. Analisis skill Percent Correct (PC), Probabilty of Detection (POD) dan False Alarm Ratio (FAR) menunjukan adanya perbaikan pada eksperimen model dengan asimilasi data radar 3DVAR. Selain itu, analisis skill pada stasiun pengamatan Soekarno-Hatta selalu menunjukan nilai terbaik dibandingkan dengan stasiun pengamatan lainnya yang berjarak lebih jauh dari radar cuaca. Penelitian ini dengan jelas menyarankan bahwa asimilasi data (3DVAR) memiliki dampak positif dan perbaikan prakiraan pada simulasi kejadian hujan ekstrim.
POLA TINGGI GELOMBANG DI LAUT JAWA MENGGUNAKAN MODEL WAVEWATCH-III Ayu W. Pramita; Denny N. Sugianto; Indra B. Prasetyawan; Roni Kurniawan; Alfan S. Praja
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.v21i1.609

Abstract

Laut Jawa merupakan wilayah Perairan Indonesia yang menarik untuk dikaji, karena perairan ini mempunyai sumber daya hayati laut yang besar terutama untuk perikanan laut. Sampai saat ini, hasil dari model gelombang menjadi alat utama dalam memberikan informasi prakiraan tinggi gelombang laut, kondisi ini dikarenakan oleh terbatasnya peralatan observasi lapangan untuk memperoleh data gelombang di lautan. Studi ini dilakukan bertujuan untuk memahami pola tinggi gelombang di Laut Jawa dengan menggunakan model gelombang Wavewatch-III, dan untuk mengetahui akurasi data model Wavewatch-III dengan data observasi. Berdasarkan hasil luaran model Wavewatch-III, tinggi gelombang signifikan (Hs) di Laut Jawa selama periode Musim Barat (DJF) diperoleh bekisar antara 0,2 m – 1 m, dengan arah dominan gelombang laut dari Barat, pada periode Musim Peralihan I (MAM), tinggi gelombang signifikan di Laut Jawa berkisar antara 0,4 m – 0,8 m dan arah dominan gelombang laut berasal dari Tenggara menuju ke Barat laut, pada Musim Timur (JJA), tinggi gelombang signifikan di Laut Jawa berkisar antara 0,6 m – 1,4 m, dengan arah dominan gelombang laut berasal dari Tenggara menuju ke Barat laut, dan pada Musim Peralihan II (SON), tinggi gelombang signifikan di Laut Jawa berkisar antara 0,2 m – 0,4 m, dengan arah dominan gelombang laut berasal dari tenggara menuju ke Barat. Puncak tinggi gelombang signifikan di Laut Jawa terjadi pada saat Musim Timur (JJA). Hasil perbandingan model Wavewacth-III dengan model ECMWF menunjukkan bahwa Wavewatch-III mempunyai performa yang bagus dengan nilai CF sebesar 0,04, dan nilai error sebesar 35,5%. Sedangkan perbandingan model Wavewatch-III terhadap data observasi, diperoleh nilai korelasi yang rendah, yaitu hanya 0.32 dan nilai Hs dari model Wavewatch-III lebih tinggi dari observasi. The Java Sea is an interesting part of Indonesian waters to be studied, because it has a great of marine biological resources, especially for marine fisheries. Until now, wave model data has become the main tool for providing sea wave height information, this condition is caused by the limited observation equipment to obtain ocean data. This study aims to understand the sea wave height patterns in the Java Sea using the Wavewatch-III model, and to determine the accuracy of the Wavewatch-III model data with observation data. Based on the output of the Wavewatch-III model, the significant wave height (Hs) in the Java Sea during the West Season period (DJF) obtained a range between 0.2 m - 1 m, with the dominant direction of the sea wave from the West, in the Transition Season I (MAM) period, the significant wave height in the Java Sea obtained a range between 0.4 m - 0.8 m, and the dominant direction of sea waves comes from the Southeast to the Northwest, in the East Season (JJA), significant wave height in the Java Sea obtained a range between 0.6 m - 1.4 m, with the dominant direction of sea waves coming from the Southeast to the Northwest, and in the Transition II (SON), significant wave height in the Java Sea obtained a range between 0.2 m - 0.4 m, with the dominant direction of sea waves coming from the Southeast to the West. The significant wave height peaks in the Java Sea occur during the East Season (JJA). The results of Wavewacth-III comparison with ECMWF, obtained a good correlation value, while comparison with observational data, obtained a low correlation value, and the wave height value of Wavewatch-III is higher than observation. The results of the comparison of the Wavewacth-III model with the ECMWF model show that Wavewatch-III has good performance with a CF value of 0.04, and an error value of 35.5%. While the comparison of the Wavewatch-III model to the observation data, a low correlation value is obtained, which is only 0.32 and the Hs value of the Wavewatch-III model is higher than the observation.
PENGEMBANGAN MODEL HyBMG 2.07 UNTUK PREDIKSI IKLIM DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN DATA TROPICAL RAINFALL MEASURING MISSION (TRMM) Tri Astuti Nuraini; Danang Eko Nuryanto; Kurnia Endah Komalasari; Ratna Satyaningsih; Yuaning Fajariana; Rian Anggraeni; Ardhasena Sopaheluwakan
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.v20i2.610

Abstract

Informasi iklim mempunyai nilai strategis dan penting dalam banyak aspek pembangunan berkelanjutan dan mendukung ketahanan pangan nasional. Layanan informasi iklim yang sudah ada diantaranya adalah analisa dan prediksi iklim bulanan. Saat ini telah banyak metode prediksi berbasis statistika yang dikembangkan untuk mendapatkan prakiraan iklim khususnya curah hujan. Salah satu model prediksi iklim dengan berbasis statistik baik statistik univariat maupun statistik multivariat yang dikembangkan Pusat Penelitian dan Pengembangan (Puslitbang) Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) adalah HyBMG. Ada 3 metode prediksi univariat yang diujikan dalam aplikasi HyBMG yaitu Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), dan Transformasi Wavelet. Namun demikian masih ada beberapa kendala diantaranya running model masih dilakukan satu persatu untuk tiap lokasi dan metode, sehingga apabila akan melakukan running untuk beberapa titik (lokasi) membutuhkan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu untuk menghasilkan informasi dan prediksi iklim yang berkualitas diperlukan model prediksi iklim yang memiliki performa tinggi. Untuk keperluan pengujian model prediksi iklim ini dilakukan validasi metode dengan menggunakan data penginderaan jauh (TRMM/GPM). Data yang digunakan adalah data curah hujan bulanan seluruh wilayah Indonesia. Hasil menunjukkan bahwa prediksi curah hujan bulanan dari ketiga metode yang digunakan masih underestimate dibandingkan dengan data observasinya. Berdasarkan metode yang digunakan yang mempunyai korelasi tinggi di wilayah Jawa, Bali, dan Nusa Tenggara.
VERIFIKASI PREDIKSI CURAH HUJAN ENSEMBLE MENGGUNAKAN METODE ROC Elza Surmaini; Tri Wahyu Hadi
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.v21i1.618

Abstract

Prediksi musim dibutuhkan untuk merencanakan waktu tanam adalah 1-2 musim ke depan. Informasi jumlah curah hujan dan deret hari kering merupakan parameter yang diperlukan dalam perencanaan pertanian. Penelitian bertujuan untuk menguji kemampuan model prediksi curah hujan musim ensemble, menentukan peluang optimal pengambilan keputusan, dan menentukan akurasi prediksi berdasarkan peluang optimal. Verifikasi model dilakukan untuk musim kemarau (MK) I (Februari-Mei) dan MK 2 (Mei-Agustus) pada daerah dengan pola hujan monsunal (Kabupaten Indramayu) dan MK 1 (Mei-Agustus) untuk pola hujan lokal (Kabupaten Bone). Keluaran prediksi musim dari Climate Forecast System (CFS) v2 digunakan untuk men-downscale jumlah curah hujan (CH) dan deret hari kering ≥15 hari (DHK15) di wilayah penelitian. Downscaling menggunakan metode Constructed Analogue dengan prediktor angin pada paras 850 hPa pada lima wilayah monsun. Metode yang digunakan untuk mengevaluasi keandalan prediksi probabilistik adalah Relative Operating Characteristics. Peluang optimal berdasarkan cut point ditentukan menggunakan Youden Indeks, dan akurasi prediksi pada peluang optimal ditentukan dengan metode Proportion of Correct. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengambilan keputusan menggunakan peluang optimal berdasarkan cut point untuk pengambilan keputusan dapat meningkatkan keandalan prediksi jumlah curah hujan sebesar 5-17% pada MK1 dan 3-24% pada MK2, dan frekuensi DHK15 sebesar 2-10%. The seasonal predictions are needed to adjust planting time for the following 1-2 seasons. Information on the amount of rainfall and dry spell is an appropriate parameter in agricultural planning. The research aimed to examine the skill of ensemble seasonal rainfall prediction models, to determine an optimal probability for making decisions, and to determines the skill of seasonal prediction based on optimal probability. Model verifications were assessed in Dry Season Planting (DSP)1 (February-May) and DSP2 (May-August in Monsoonal (Indramayu District) dan DSP1 (Mei-August) in Local (Bone District) Rainfall Pattern. We used Relative Operating Characteristics to evaluate the skill of probabilistic predictions. The optimal cut-point was assessed using the Youden Index, and the skill of prediction at an optimal cut point was determined using the Proportion of Correct method. In conclusion, the results show that the use of the optimal probability at the cut point in decision-making increase the skill of rainfall prediction 5-17% in DSP1 and 3-24% in DSP2. As for the frequency of DHK15, the skill increases by 2-10%.

Page 9 of 18 | Total Record : 174

 7   8   9   10   11 

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