TIM REDAKSI BULETIN METEO NGURAH RAI
KATA PENGANTAR
Pelindung Kepala Stasiun Meteorologi Kelas I Bandar Udara Ngurah Rai Bali Erasmus Kayadu, S.Si, M.Si
Puji syukur kami panjatkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Kuasa atas diterbitkannya Buletin Meteo
Penasehat
Ngurah Rai edisi Maret 2015 ini. Pembuatan buletin ini
Drs. A.A. Gede Trikumara S.
dilakukan sebagai ikhtiar untuk mengevaluasi sekaligus
Pande Putu Pardana Ni Wayan Siti, S.Sos
menginformasikan kejadian cuaca khususnya di lingkup
Pemimpin Redaksi
Bandara I Gusti Ngurah Rai selama kurun waktu
Agus Yarcana Wakil Pemimpin Redaksi Decky Irmawan, SE, M. Kom Dewa Gede Agung Mahendra, S. Kom
sebulan terakhir. Penerbitan buletin ini diharapkan dapat memberi nilai tambah kepada masyarakat terutama kepada
Sekretaris Redaksi Agit Setiyoko, S.T Ni Made Dwi Jayanti, S. Kom Tim Redaksi Sangsang Firmansyah, SP Muh. Khamdani, SP Tatang Hadi Suprobo, SH, SP Devi Ardiyansah, SP
pengguna layanan cuaca penerbangan. Seperti sebuah awal, tentu saja masih diperlukan banyak
perbaikan.
karenanya
saran
dan
kritik
membangun diperlukan guna menjadikan kualitas buletin ini ke depan menjadi semakin baik.
I Putu Sumiana, S.Si Kadek Sumaja, S.Si Tim Percetakan/Distributor I Wayan Subakti, A.Md Putri Kusumastuti, A.Md
Badung, Maret 2015
Kadek Winasih, A.Md
Kepala Stasiun Meteorologi Kelas I
Devi Dwita Meiliza, SE
Bandar Udara Ngurah Rai Bali Alamat Redaksi Stasiun Meteorologi Kelas I Bandar Udara Ngurah Rai Bali Gedung GOI Lt. II Bandara Ngurah Rai Denpasar Bali 80361 Telp. 03619359754
Erasmus Kayadu, S.Si, M.Si
Fax. 03619351124
NIP. 196102121984031001
Email :
[email protected] Website www.ngurahrai,bali.bmkg.go.id
1
DAFTAR ISI
TIM REDAKSI BULETIN METEO NGURAH RAI .............................................................. 1 KATA PENGANTAR ......................................................................................................... 1 DAFTAR ISI...................................................................................................................... 2 BMKG dalam Khusyuk Nyepi di Bandara Ngurah Rai ....................................................... 5 I. DAFTAR ISTILAH .......................................................................................................... 6 II. PENDAHULUAN........................................................................................................... 9 III. ANALISIS DINAMIKA ATMOSFER DAN LAUT ..........................................................11 A. ENSO (El Nino Southern Osclation).........................................................................11 B. MJO (Madden-Jullien Oscilation) .............................................................................12 C. Sirkulasi Monsun .....................................................................................................13 D. Suhu Muka Laut.......................................................................................................16 IV. PROFIL PARAMETER CUACA STASIUN METEOROLOGI KELAS I NGURAH RAI DENPASAR BULAN FEBRUARI 2015 ............................................................................17 A. Curah Hujan.............................................................................................................17 B. Suhu Udara..............................................................................................................17 1 Suhu Udara Rata-Rata Harian ...............................................................................17 2 Suhu Udara Maksimum .........................................................................................18 3 Suhu Udara Minimum ............................................................................................19 C. Kelembaban Udara..................................................................................................19 D. Tekanan Udara........................................................................................................20 E. Arah dan Kecepatan Angin Permukaan ...................................................................21 F. Crosswind, Headwind dan Tailwind..........................................................................22 V. EVALUASI KINERJA STASIUN METEOROLOGI KELAS I NGURAH RAI DENPASAR ........................................................................................................................................24 A. Evaluasi Kinerja Tiap Kelompok...............................................................................24 B. Verifikasi Prakiraan Cuaca .......................................................................................30 C. Evaluasi Kunjungan Website ...................................................................................31
2
VI. VERIFIKASI DATA PENGUKURAN CURAH HUJAN ANTARA PENAKAR HUJAN TYPPING BUCKET (AWOS) DAN PENAKAR HUJAN HELLMAN DI STAMET NGURAH RAI DENPASAR BULAN JANUARI 2015 ........................................................................32 A. Pendahuluan............................................................................................................32 B. Tinjauan Pustaka .....................................................................................................33 1. Penakar Hujan Hellman ........................................................................................33 2. Penakar Hujan Typping Bucket (AWOS)...............................................................33 3. Korelasi Pearson ..................................................................................................34 4. Regresi .................................................................................................................34 5. Minitab 16 .............................................................................................................34 C. Pembahasan ...........................................................................................................35 1. Jumlah Curah Hujan Antara Penakar Hujan Hellman Dan Typping Bucket (AWOS) Selama Bulan Januari 2015 ......................................................................................35 2. Menentukan Korelasi Pearson Dan Regresi Menggunakan Aplikasi Minitab 16....35 3. Memprediksi Jumlah Curah Hujan Pada Penakar Hujan Dengan Metode Regresi36 4. Prediksi Jumlah Curah Hujan Penakar Hujan Hellman Selama Bulan Januari Dengan Perhitungan Regresi....................................................................................36 5. Grafik Perbandingan Jumlah Curah Hujan AWOS, Curah Hujan Penakar Hellman Dan Prediksi Perhitungan Regresi ............................................................................37 D. Kesimpulan dan Saran............................................................................................. 38 1. Kesimpulan...........................................................................................................38 2. Saran....................................................................................................................39 E. Daftar Pustaka .........................................................................................................39
3
4
BMKG dalam Khusyuk Nyepi di Bandara Ngurah Rai
Hingar bingar pawai ogoh-ogoh disetiap penjuru Bali mulai mereda. Kemacetan mulai terurai, jalanan mulai lengang, satu persatu masyarakat beranjak pulang, bersiap menyongsong matahari Nyepi keesokan pagi
Nyepi 2015 Hari Raya Nyepi dilaksakan setiap 1 tahun sekali di bulan Maret atau awal April. Dalam 6 tahun terakhir, hari Raya Nyepi di Bandara Ngurah Rai selalu dilalui dengan hujan dan guntur terkecuali di tahun 2010 yang hanya terjadi guntur. 6,6 milimeter adalah curah hujan tertinggi dalam 6 tahun terakhir di Bandara Ngurah Rai ketika hari Raya Nyepi di tahun 2012
Bagi warga Bali, hari raya Nyepi yang merupakan tahun baru dalam agama Hindu identic dengan suasana sepi dan tanpa aktivitas. Nyepi sendiri dimulai dari pukul 06.00 WITA sampai pukul 06.00 WITA keesokan harinya. Seluruh masyarakat di pulau bali dilarang untuk beraktiftas di luar rumah, dilarang menghidupkan lampu, dan membuat kegaduhan. Hal yang sama berlaku terhadap wisatawan yang kebetulan saat Nyepi berada di Bali. Wisatawan dilarang untuk melakukan aktifitas diluar penginapannya. Bahkan dalam beberapa tahun terakhir, pemerintah Bali melarang stasiun TV menayangkan siaran dalam satu hari khusus di Bali. Para pecalang (keamanan adat di Bali) berjaga-jaga untuk memastikan tidak ada kendaraan berlalu lalang, tidak ada orang yang berjalan-jalan, dan keamanan lingkungan tetap kondusif. Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar
Di bandar udara I Gusti Ngurah Rai, aktifitas di hari raya Nyepi hanya sebatas memberikan informasi kepada pesawat yang sedang melintas agar tidak terjadi blank area. Hal ini dikarenakan selama 24 jam ditutup untuk penerbangan dari maupun menuju Bali. Pertukaran data meteorologi harus tetap berlangsung meskipun kenyataannya tidak ada aktifitas penerbangan. Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar sebagai UPT yang melayani informasi Meteorologi mempunyai kewajiban untuk tetap melakukan diseminasi data Meteorologi dan memastikan jalur di atas Bali tidak menjadi blank area bagi penerbang yang melewatinya. Selama 24 jam di hari Nyepi, Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar tetap melaksanakan tugasnya seperti seperti pengamatan cuaca maupun prakiraan cuaca. (pande)
PHONE +623619355665
WEB
www.ngurahrai.bali.bmkg.go.id www.kakiawan.blogspot.com
5
I. DAFTAR ISTILAH
Aerodrome Warning adalah berita meteorologi yang berisi peringatan untuk berhati-hati atau mengambil langkah-langkah tertentu berkaitan dengan prakiraan akan adanya cuaca signifikan atau fenomena ekstrem di sekitar Bandar udara. AUSMI (Australian Monsoon Index) merupakan indeks yang mengukur sirkulasi monsun Australia yang terjadi dengan menghitung rata-rata angin zonal (timur barat) pada ketinggian 850 mb pada area (5oLS-15oLS, 110oBT-130oBT) (Kajikawa dkk., 2009). Indeks AUSMI bernilai positif berarti terjadi penguatan sirkulasi monsunal dengan ditandai angin paras 850 mb pada area (5oLS-15oLS, 110oBT-130oBT) cenderung bergerak dari barat, sebaliknya indeks AUSMI bernilai negatif berarti terjadi pelemahan sirkulasi monsunal dengan ditandai angin paras 850 mb pada area (5oLS-15oLS, 110oBT-130oBT) cenderung bergerak dari Timur – Tenggara. Crosswind adalah angin yang arahnya dari samping benda yang bergerak misalnya pesawat yang sedang dalam penerbangan. El Nino adalah fase negatif dari ENSO yang dicirikan dengan anomali suhu muka laut yang lebih hangat di wilayah Samudera Pasifik Ekuatorial bagian timur dibandingkan dengan di bagian baratnya dan ditandai dengan nilai SOI negatif. ENSO (El Nino Southern Oscillation) adalah fenomena interaksi lautan-atmosfer skala global dengan variabilitas interannual yang terjadi karena adanya penyimpangan (anomali) suhu muka laut di wilayah Samudera Pasifik Ekuatorial. FKLIM71 adalah formulir yang di dalamnya dicatat data klimatologi bulanan pada stasiun station meteorologi atau klimatologi. Flight Forecast adalah prakiraan cuaca untuk penerbangan yang dikumpulkan dalam satu berkas dokumen prakiraan cuaca penerbangan dan diserahkan kepada penerbang sebelum terbang. Headwind adalah angin yang bertiup dari arah depan berlawanan dengan arah benda, misalnnya pesawat yang sedang dalam penerbangan. ITCZ (Inter Tropical Convergence Zone) adalah area di sekitar wilayah tropis yang dicirikan dengan pola pumpunan (konvergensi) angin dalam skala yang luas dan dapat berpotensi terjadi cuaca buruk di sepanjang wilayah yang dilewatinya. La Nina adalah fase positif dari ENSO yang dicirikan dengan anomali suhu muka laut yang lebih hangat di wilayah Samudera Pasifik Ekuatorial bagian barat dibandingkan dengan di bagian timurnya dan ditandai dengan nilai SOI positif. 6
MET REPORT adalah singkatan dari “meteorological report”. Digunakan dalam bahasa laporan cuaca penerbangan yang menyatakan bahwa laporan yang dibuat adalah laporan rutin dari hasil pengamatan cuaca. METAR adalah kata sandi yang digunakan untuk menunjukkan bahwa sandi atau keterangan yang mengikutinya adalah informasi cuaca yang sedang berlangsung di Bandar udara. METAR dibuat secara rutin, biasanya dibuat secara berkala setiap 30 menit sekali, untuk dikirim ke atau dipertukarkan dengan Stasiun Meteorologi Penerbangan lainnya, dan/atau dikirim ke Pusat-Pusat Data dan Analisis yang ditentukan. MJO (Madden Jullian Oscillation) adalah fenomena atmosfer skala global dengan variabilitas intraseasonal yang menunjukkan potensi area konvektif kuat dan menjalar dari barat ke timur di sepanjang wilayah ekuatorial. Monsun suatu pola sirkulasi angin yang berhembus secara periodik pada suatu periode (minimal tiga bulan) dan pada periode yang lain polanya akan berlawanan. Di Indonesia dikenal dengan dua istilah monsun yaitu Monsun Asia dan Monsun Australia. Monsun Asia berkaitan dengan musim penghujan di Indonesia, sedangkan Monsun Australia berkaitan dengan musim kemarau. OLR (Outgoing Longwave Radiation) adalah energi gelombang panjang dari permukaan
bumi
yang
dipancarkan
ke
angkasa.
Nilai
besar/kecil
dari
OLR
mengindikasikan jumlah tutupan awan yang rendah/tinggi. Pilot Balon (Pibal) adalah pengukuran dan perhitungan arah dan kecepatan angin dengan pelacakan balon meteorologi menggunakan theodolite. PW (Precipitable Water) adalah banyaknya uap air yang berpotensi menjadi hujan. Siklon tropis adalah sistem tekanan rendah dengan angin berputar siklonik yang terbentuk di lautan wilayah tropis dengan kecepatan angin maksimal 34,8 (tiga puluh empat koma delapan) knots atau 64,4 (enam puluh empat koma empat) km/jam (kilometer per jam) di sekitar pusat pusaran. SOI (Southern Oscillation Index) adalah indeks yang menunjukkan aktifitas ENSO dan mengindikasikan adanya perkembangan atau intensitas kejadian El Nino atau La Nina di Samudera Pasifik. SOI dihitung berdasarkan perbedaan tekanan permukaan laut antara Tahiti dan Darwin. SPECI adalah kata sandi yang digunakan untuk menunjukkan bahwa sandi atau keterangan yang mengikutinya adalah informasi tentang adanya fenomena khusus pada suatu saat di suatu Bandar udara dan atau di sekitarnya. SPECI dibuat untuk dikirim ke
7
atau dipertukarkan dengan Stasiun Meteorologi Penerbangan lainnya, dan/atau dikirim ke Pusat-Pusat Data dan Analisis yang ditentukan. TAFOR adalah singkatan dari “terminal forecast”. Sandi meteorologi yang menunjukkan bahwa berita yang tertulis di belakangnya adalah tentang prakiraan cuaca Bandar udara. TAFOR memuat informasi tentang akan terjadinya cuaca di suatu Bandar udara pada waktu yang akan datang. Unsur cuaca yang diprakirakan meliputi angin permukaan, jarak pandang mendatar, fenomena cuaca, awan, dan perubahan signifikan dari satu atau lebih unsur tersebut selama selang waktu prakiraan. Tailwind adalah angin yang bertiup dari arah belakang sejajar dengan arah benda, misalnya pesawat yang sedang dalam penerbangan. WYMI (Webster-Yang Monsoon Index) merupakan indeks yang mengukur sirkulasi monsun Asia yang terjadi dengan menghitung perbedaaan rata-rata angin zonal (timur barat) pada ketinggian 850 mb dan 200mb pada area (0oLU-20oLU, 40oBT-110oBT) (Webster dkk., 1992). Indeks WYMI bernilai negatif berarti terjadi penguatan sirkulasi monsunal Asia dengan ditandai angin paras 200 mb pada area (0oLU-20oLU, 40oBT110oBT) cenderung lebih besar nilainya dibanding angin paras 850mb. Sehingga dominan arah angin paras 200 mb adalah Timur Laut-Timur. Indeks WYMI bernilai positf berarti terjadi pelemahan sirkulasi monsunal Asia dengan ditandai angin paras 200 mb pada area (0oLU-20oLU, 40oBT-110oBT) cenderung lebih kecil nilainya dibanding angin paras 850mb. Sehingga dominan arah angin paras 200 mb adalah Barat Daya-Barat. WXREV adalah informasi meteorologi yang berisikan rangkuman keadaan cuaca selama 24 jam pada stasiun meteorologi atau klimatologi.
8
II. PENDAHULUAN
Benua maritim Indonesia yang hangat mengakibatkan banyak fenomena atmosfer skala global dan regional mempengaruhi cuaca dan iklimnya. Fenomena atmosfer ENSO (El Nino Southern Oscillation) yang terjadi di Samudra Pasifik, IOD (Indian Ocean Dipole) yang terjadi di Samudra Hindia, osilasi Madden-Jullien (Madden-Jullien Oscilation), daerah pumpunan antar tropis (Inter Tropical Convergence Zone/ITCZ) serta sirkulasi monsun Asia dan Australia adalah beberapa fenomena skala global dan regional yang mempengaruhi wilayah Indonesia. Luasnya bentangan wilayah Indonesia menyebabkan pengaruh fenomena atmosfer ini tidaklah sama di setiap wilayah. Secara umum pengaruh fenomena-fenomena tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.1 dan 2.2 berikut :
Gambar 2.1 Pengaruh Fenomena La Nina dan IOD Positif untuk wilayah Indonesia
Gambar 2.2 Pengaruh Fenomena El Nino dan IOD Negatif untuk wilayah Indonesia
Bali adalah salah satu pulau kecil yang berada di kawasan tengah Indonesia dengan koordinat 9o0’ - 7o50’ LS dan 114o0’ - 116o0’ BT. Luas wilayah daratan Bali 9
adalah 5.636,66 km2, sedangkan luas lautannya 9.634,35 km2, terlihat bahwa luas lautan Bali dua kali lipat luas daratannya. Kondisi ini mengakibatkan keadaan cuaca dan iklim di wilayah Bali dipengaruhi oleh fenomena atmosfer seperti ENSO, MJO dan sirkulasi angin monsun Asia dan Australia. Penyampaian informasi mengenai analisa cuaca di wilayah Bali ini menjadi salah satu tugas dari Stasiun Meteorologi Kelas I Bandar Udara Ngurah Rai Bali. Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar merupakan stasiun meteorologi yang terletak di dalam bandar udara I Gusti Ngurah Rai Bali. Selain memberikan informasi analisa keadaan cuaca wilayah Bali, juga bertugas untuk memberikan informasi cuaca untuk penerbangan di bandar udara I Gusti Ngurah Rai Bali. Informasi cuaca penerbangan yang diberikan antara lain METAR, SPECI, Met Report, Special Report, Flight Forecast dan Aerodrome Warning. Informasi lain yang juga dihasilkan oleh Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar adalah informasi pengamatan cuaca synoptik dan udara atas. Semua informasi yang disampaikan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi jasa penerbangan pada khususnya dan masyarakat Bali pada umumnya untuk mengantisipasi perubahan cuaca yang terjadi.
10
III. ANALISIS DINAMIKA ATMOSFER DAN LAUT
Analisis dinamika atmosfer dan laut selama periode Februari 2015 akan memberikan gambaran terhadap fenomena atmosfer dominan yang mempengaruhi perubahan cuaca di wilayah Bali. Secara umum akan ditampilkan kondisi tiap-tiap fenomena atmosfer seperti ENSO, MJO, sirkulasi monsun dan suhu muka laut selama periode Februari 2015 sebagai berikut : A. ENSO (El Nino Southern Osclation) Penentuan fase ENSO dilakukan dengan analisis terhadap indeks NINO dan SOI yang mengamati perubahan kondisi atmosfer di sekitar samudra Pasifik. Indeks NINO dibagi menjadi 4, dimana tiap indeks menunjukan anomali suhu muka laut untuk wilayah yang berbeda di samudra Pasifik. Untuk wilayah Indonesia, indeks NINO yang digunakan adalah indeks NINO 3.4. Pada periode Desember 2014 hingga Februari 2015 indeks NINO 3.4 menunjukan nilai antara 0.4ºC s/d 0.8ºC. Nilai indeks ini juga menunjukan fase ENSO yang negatif dan adanya fenomena El Nino yang terjadi. Intensitas dari fenomena El Nino yang terjadi adalah El Nino lemah (Weak El Nino). Hal ini menunjukan bahwa kondisi El Nino kurang berpengaruh terhadap kondisi cuaca di sekitar wilayah Indonesia bagian Timur dan Tengah. Secara lengkap indeks NINO terlihat pada Gambar 3.1 berikut :
Gambar 3.1 Indeks NINO Tahun 2014 (Sumber : www.cpc.ncep.noaa.gov/products/precip/CWlink/MJO /enso.shtml)
11
Selain Indeks NINO 3.4, indeks yang juga harus digunakan untuk analisis ENSO adalah indeks SOI. Indeks SOI memiliki batas-batas nilai yang menunjukan ENSO fase negatif atau positif. Untuk ENSO fase negatif indeks SOI bernilai -8 atau lebih, sedangkan untuk ENSO fase positif bernilai 8 atau lebih. Nilai indeks SOI antara -8 s/d 8 adalah keadaan netral. Selama periode Februari 2015, indeks SOI rata-rata 30 harian mengalami fluktuasi nilai yang cukup signifikan antara -11 s/d 1. Hal ini menunjukan bahwa pada periode Februari 2015 terindikasi adanya fase ENSO negatif dan fenomena El Nino yang aktif di sekitar wilayah samudra Pasifik. Sedangkan nilai indeks SOI rata-rata 30 harian yang terakhir menunjukan nilai 0.8 yang menunjukan bahwa kondisi ENSO kembali netral. Secara lengkap perubahan indeks SOI rata-rata 30 harian terlihat pada Gambar 3.2 berikut :
Gambar 3.2 Indeks SOI Rata-Rata 30 Harian (Sumber : www.bom.gov.au/climate/enso/)
Berdasarkan indeks NINO 3.4 dan SOI tersebut dapat diketahui bahwa selama periode Februari 2015 terindikasi adanya ENSO fase negatif. ENSO fase negatif menunjukan adanya fenomena El Nino yang aktif, tapi intensitasnya masih lemah. Oleh karena itu peluang penurunan curah hujan yang disebabkan oleh fenomena El Nino di sekitar wilayah Indonesia bagian Timur dan Tengah tidak terlalu besar. B. MJO (Madden-Jullien Oscilation) Pada umumnya analisis fenomena atmosfer MJO menggunakan indikasi perubahan nilai OLR yang terjadi di sekitar area ekuator. Perubahan nilai OLR pada periode Februari 2015 yang ditampilkan dengan diagram Hovmoller terlihat seperti Gambar 3.3 berikut :
12
Gambar 3.3 Diagram Hovmoller Nilai OLR Rata-Rata 5 Harian (Sumber : www.cpc.ncep.noaa.gov/products/precip/CWlink/MJO/mjo.shtml)
Dari data OLR di atas berdasarkan letak geografis Indonesia 940 58' 21" BT-141° 01' 10"BT dapat ditentukan bahwa pada awal hingga akhir bulan Februari 2015 nilai OLR berkisar dari -0.5 sampai 1 dengan kata lain tidak terjadi peningkatan tutupan awan di Indonesia. Untuk pergerakan MJO selama periode Februari 2015 dapat dilakukan analisis terhadap diagram fase MJO yang terlihat seperti Gambar 3.4 berikut :
Gambar 3.4 Diagram Fase MJO (Sumber : www.cpc.ncep.noaa.gov/)
Dari pergerakan MJO pada gambar di atas dapat disimpulkan bahwa MJO tidak aktif di wilayah Indonesia selama periode Februari 2015. C. Sirkulasi Monsun Pengaruh sirkulasi monsun terhadap perubahan cuaca di sekitar wilayah Indonesia bagian Tengah dan Timur dapat dianalisa pada AUSMI (Australian Monsoon Index) dan WYMI (Webster-Yang Monsoon Index). Pada periode Februari 2015 WYMI menunjukan 13
fluktuasi yang cukup signifikan, dengan nilai antara -16 s/d -4. Pada awal hingga akhir periode Februari 2015, terlihat nilai WYMI cenderung bernilai negatif. Hal ini menunjukan terjadi penguatan sirkulasi monsunal Asia dan arah angin lapisan 5000ft (850HPa) cenderung dari Barat. Secara lengkap fluktuasi nilai WYMI terlihat pada Gambar 3.5 berikut :
Gambar 3.5 Grafik AUSMI (Sumber : http://bcc.cma.gov.cn/)
Sedangkan pada periode Februari 2015 AUSMI juga menunjukan fluktuasi yang cukup signifikan, dengan nilai antara -6 s/d 4. Pada awal hingga pertengahan periode Februari 2015, terlihat nilai AUSMI bergerak dari positif menuju negatif yang menunjukan terjadi peningkatan sirkulasi monsunal Australia, arah angin lapisan 5000ft (850HPa) cenderung dari Timur-Tenggara. Sedangkan pada pertengahan hingga akhir periode nilai AUSMI bergerak dari nilai negatif menuju positif yang menunjukan terjadi penurunan sirkulasi monsunal Australia dan arah angin lapisan 5000ft (850HPa) cenderung dari Barat. Secara lengkap fluktuasi nilai AUSMI terlihat pada Gambar 3.6 berikut :
Gambar 3.6 Grafik AUSMI (Sumber : http://bcc.cma.gov.cn/)
Berdasarkan pola angin lapisan 5000ft (850 HPa) rata-rata pada periode Februari 2015 diketahui bahwa arah angin dominan di sekitar wilayah Indonesia bagian Tengah dan Timur dari arah Barat Daya-Barat Laut. Angin baratan ini mengindikasikan bahwa
14
sirkulasi monsunal Asia makin kuat pengaruhnya terhadap keadaan cuaca di wilayah tersebut. Wilayah Bali secara khusus, arah angin rata-rata dari arah Barat Daya-Barat dengan kecepatan rata-rata antara 2-7 knots pada periode Februari 2015. Secara lengkap hal ini bisa dilihat pada Gambar 3.7 berikut :
Gambar 3.7 Pola Angin Lapisan 5000ft (850 HPa) Rata-Rata
Sirkulasi monsun Asia yang makin kuat juga dapat dilihat pada pola tekanan udara permukaan rata-rata pada periode Februari 2015. Terlihat bahwa tekanan udara permukaan disekitar wilayah Asia masih tinggi, sedangkan tekanan udara permukaan disekitar wilayah Australia masih rendah. Hal ini mengakibatkan aliran massa udara bergerak dari Benua Asia menuju Benua Australia. Untuk wilayah Indonesia, tekanan udara permukaan rata-rata pada periode Februari 2015 berkisar antara 1008-1012 HPa, khusus untuk wilayah Bali, tekanan udara permukaan rata-rata berkisar antara 1009-1010 HPa. Secara lengkap hal ini bisa dilihat pada gambar 3.8 berikut :
Gambar 3.8 Pola Tekanan Udara Permukaan Rata-Rata
15
Pada periode Februari 2015 terjadi peningkatan kandungan uap air yang signifikan di sekitar wilayah Indonesia. Berdasarkan nilai kandungan uap air di atmosfer atau Precipitable Water (PW) rata-rata diketahui bahwa kisaran nilainya antara 39-54 kg/m2. Kisaran nilai PW tersebut tergolong tinggi, sehingga pertumbuhan awan juga tinggi di beberapa daerah. Hal ini juga berlaku untuk wilayah Bali, dimana kisaran nilai PW antara 46-49 kg/m2. Secara lengkap hal ini bisa dilihat pada gambar 3.9 berikut :
Gambar 3.9 Precipitable Water (PW) Rata-Rata
D. Suhu Muka Laut Suhu muka laut pada periode Februari 2015 di wilayah Indonesia berkisar antara o
27-30 C. Beberapa wilayah mempunyai kisaran suhu muka laut antara 29.5-30.5oC, dimana kisaran suhu ini menunjukan potensi penguapan dan pertumbuhan awan yang signifikan. Wilayah Bali pada periode Februari 2015 mempunyai kisaran suhu muka laut antara 28.5-29.5oC, dengan konsentrasi suhu muka laut yang tinggi merata di seluruh wilayah. Secara lengkap hal ini bisa dilihat pada gambar 3.10 berikut :
Gambar 3.10 Suhu Muka Laut Periode Februari 2015
16
IV. PROFIL PARAMETER CUACA STASIUN METEOROLOGI KELAS I NGURAH RAI DENPASAR BULAN FEBRUARI 2015
A. Curah Hujan Pada periode Februari 2015 tercatat jumlah hari hujan di Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar sebanyak 22 hari, dengan rincian 20 hari hujan terukur dan 2 hari hujan tidak terukur (TTU). Sedangkan untuk total curah hujan pada periode Februari 2015 sebesar 179,3 mm. Berdasarkan dasarian, maka curah hujan yang tercatat dapat dikelompokan manjadi dasarian I, II dan III. Pada dasarian I tercatat adanya 5 hari hujan dengan jumlah curah hujan 28,3 mm, pada dasarian II tercatat ada 9 hari hujan dengan jumlah curah hujan 67,3 mm, sedangkan pada dasarian III tercatat ada 8 hari hujan dengan jumlah curah hujan 92,1 mm. Curah hujan tertinggi tercatat pada tanggal 24 Februari 2015. Grafik curah hujan pada periode Februari 2014 ditunjukan oleh Gambar 4.1 sebagai berikut : Grafik Curah Hujan Periode Februari 2015 70
Curah Hujan (mm)
60 50 40 30 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
Tanggal Gambar 4.1 Grafik Curah Hujan Periode Februari 2015
B. Suhu Udara Secara umum akan diberikan penjelasan mengenai profil suhu udara rata rata harian, profil suhu udara maksimum dan profil suhu udara minimum pada periode Februari 2015 di Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar. 1 Suhu Udara Rata-Rata Harian Suhu udara rata rata harian pada periode Februari 2015 berkisar antara 26,8oC– 28,8oC. Suhu udara rata-rata harian terendah terjadi pada tanggal 12 Februari 2015, sedangkan suhu udara rata-rata harian tertinggi terjadi tanggal 20 dan 22 Februari 2015.
17
Secara umum grafik suhu udara rata rata harian periode Februari 2015 dapat dilihat pada Gambar 4.2 sebagai berikut : Grafik Suhu Udara Rata-Rata Harian Periode Januari 2015 29,0
Suhu Udara (oC)
28,5 28,0 27,5 27,0 26,5 26,0 25,5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
Tanggal Gambar 4.2 Grafik Suhu Udara Rata Rata Harian Periode Februari 2015
2 Suhu Udara Maksimum Suhu udara maksimum pada periode Februari 2015 berkisar antara 29,6oC-32,0oC. Selama periode ini, rata-rata suhu udara maksimum tercatat sebesar 31,0oC, dengan suhu udara maksimum tertinggi terjadi pada tanggal 10 Februari 2015 dan suhu udara maksimum terendah terjadi pada tanggal 12 Februari 2015. Secara umum penggambaran tentang suhu udara maksimum pada periode Februari 2015 terlihat pada Gambar 4.3 sebagai berikut : Grafik Suhu Udara Maksimum Periode Februari 2015 32,5
Suhu Udara (oC)
32,0 31,5 31,0 30,5 30,0 29,5 29,0 28,5 28,0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
Tanggal Gambar 3.3 Grafik Suhu Udara Maksimum Periode Februari 2015
18
3 Suhu Udara Minimum Suhu udara minimum pada periode Februari 2015 berkisar antara 22,8oC–28,0oC. Selama periode ini, rata-rata suhu udara minimum tercatat sebesar 24,7oC, dengan suhu udara minimum tertinggi terjadi pada tanggal 21 Februari 2015 dan suhu udara minimum terendah terjadi pada tanggal 22 Februari 2015. Secara umum penggambaran tentang suhu udara minimum pada periode Februari 2015 terlihat pada Gambar 4.4 sebagai berikut : Grafik Suhu Udara Minimum Periode Februari 2015 30,0
Suhu Udara (oC)
25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
Tanggal Gambar IV.4 Grafik Suhu Udara Minimum Periode Februari 2015
C. Kelembaban Udara Kondisi kelembaban udara rata-rata harian di Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar selama periode Februari 2015 berkisar antara 73–85 %. Pada periode ini kelembaban udara rata-rata harian tertinggi terjadi pada tanggal 12 Februari 2015, sedangkan kelembaban udara rata rata harian terendah terjadi pada tanggal 6 Februari 2015. Kondisi kelembaban udara rata rata harian periode Februari 2015 ditunjukkan pada Gambar 4.5 sebagai berikut :
19
Grafik Kelembaban Udara Rata-Rata Harian Periode Januari 2015 Kelembaban Udara (%)
86 84 82 80 78 76 74 72 70 68 66 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
Tanggal Gambar IV.5 Grafik Kelembaban Udara Rata Rata Harian Periode Februari 2015
D. Tekanan Udara Tekanan udara rata-rata harian di Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar selama periode Februari 2015 berkisar antara 1008,0–1011,4 HPa. Tekanan udara ratarata harian tertinggi pada periode ini terjadi pada tanggal 3 Februari 2015, sedangkan tekanan udara rata rata terendah terjadi pada tanggal 12 Februari 2015. Secara umum profil tekanan udara rata rata harian periode Februari 2015 dapat dilihat pada Gambar 4.6 berikut : Grafik Tekanan Udara Rata-Rata Harian Periode Januari 2015 Tekanan Udara (HPa)
1012,0 1011,0 1010,0 1009,0 1008,0 1007,0 1006,0 1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23 25 27 Tanggal
Gambar 4.6 Grafik Tekanan Udara Rata Rata Harian Periode Februari 2015
20
E. Arah dan Kecepatan Angin Permukaan Profil arah angin permukaan (10 meter) di Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar pada periode Februari 2015 dapat dilhat pada windrose angin permukaan pada Gambar 4.9. Berdasarkan windrose angin permukaan tersebut diketahui bahwa arah angin permukaan dominan adalah dari arah Barat (247.5o-292.5o) dengan prosentase mencapai 22.74%. Sedangkan resultan angin yang menunjukan arah angin rata rata pada periode ini tercatat dari arah 275o dengan prosentase 19%.
Gambar 4.9
Windrose
Angin
Permukaan
Periode
Februari 2015
Profil kecepatan angin permukaan (10 meter) di Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar pada periode Februari 2015 dapat dilihat pada Gambar 4.10. Terlihat bahwa kecepatan angin permukaan secara umum berkisar antara 1-4 knots dengan prosentase sebesar 46.5%. Kecepatan angin permukaan maksimum tercatat terjadi pada tanggal 20 Februari 2015 pada pukul 13.00 UTC, dengan kecepatan mencapai 19 knots
Gambar 4.10 Grafik Distribusi Frekuensi Kecepatan Angin Periode Februari 2015
21
F. Crosswind, Headwind dan Tailwind Informasi crosswind, headwind dan tailwind di Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar pada periode Februari 2015 disajikan dalam bentuk histogram crosswind, histogram headwind dan tailwind, prosentase crosswind kanan dan kiri serta prosentase headwind dan tailwind. Pada periode Februari 2015 histogram crosswind dapat dilihat pada Gambar 4.11. Terlihat bahwa crosswind kanan dengan kecepatan antara 1-3 knots memiliki jumlah kejadian tertinggi yang mencapai 304 kejadian. Untuk kecepatan crosswind maksimum, tercatat kecepatan crosswind kiri mencapai 15-17 knots sebanyak 2 kejadian, sedangkan kecepatan crosswind kanan mencapai 10-12 knots sebanyak 7 kejadian. Histogram Crosswind Periode Februari 2015 800
Nilai - : Crosswind Kiri
Frekuensi Kecepatan
691 700
Nilai + : Crosswind Kanan
600 500 400 304 300 200
148
133
100 2
3
11
-17-(-15)
-14-(-12)
-11-(-9)
27
19
7
0
7-9
10-12
13-15
0 -8-(-6)
-5-(-3)
-2-0
1-3
4-6
Kecepatan Crosswind (kt) Gambar 4.11 Histogram Crosswind Periode Februari 2015
Sedangkan histogram headwind dan tailwind dapat dilihat pada Gambar 4.12. Terlihat bahwa kondisi netral (kecepatan 0 knots) memiliki jumlah kejadian tertinggi yang mencapai 281 kejadian. Untuk kecepatan headwind maksimum, tercatat mencapai 19-21 knots sebanyak 2 kejadian. Sedangkan untuk kecepatan tailwind maksimum, tercatat mencapai 12-14 knots sebanyak 2 kejadian.
22
Histogram Headwind dan Tailwind Periode Februari 2015
Frekuensi Kecepatan
450
407
400
Nilai - : Tailwind
350
Nilai + : Headwind
300 250
213
200
219
200 121
150
75
100 50
38 2
0
36
5
27 2
0 -17-(-15) -14-(-12) -11-(-9)
-8-(-6)
-5-(-3)
-2-0
1-3
4-6
7-9
10-12
13-15
16-18
19-21
Kecepatan Headwind dan Tailwind (kt) Gambar 4.12 Histogram Headwind dan Tailwind Periode Februari 2015
Prosentase kejadian crosswind kanan dan kiri, headwind dan tailwind pada periode Februari 2015 dapat dilihat pada Gambar 4.13. Crosswind kiri memiliki prosentase kejadian tertinggi yang mencapai 40%, crosswind kanan memiliki prosentase kejadian mencapai 39%, sedangkan prosentase kejadian netral mencapai 21%. Sedangkan untuk prosentase kejadian headwind dan tailwind pada dasarian I, terlihat bahwa prosentase kejadian headwind mencapai 100% dan tidak tercatat adanya prosentase tailwind. Prosentase Crosswind Kanan dan Kiri Periode Februari2015
Crosswind Kanan 35%
Prosentase Headwind dan Tailwind Periode Februari 2015
Crosswind Kiri 34%
Tailwind 22% Headwind 57%
Netral 21%
Netral 31%
Gambar 4.13 Grafik Prosentase Crosswind Kanan dan Kiri, Headwind dan Tailwind Periode Februari 2015
23
V. EVALUASI KINERJA STASIUN METEOROLOGI KELAS I NGURAH RAI DENPASAR
Evaluasi kinerja secara rutin merupakan salah satu bentuk upaya Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar untuk memenuhi sasaran kinerja berupa tersedianya informasi cuaca penerbangan secara rutin dan informasi significant meteorologi (sigmet) guna mendukung keselamatan transportasi. A. Evaluasi Kinerja Tiap Kelompok Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar memiliki empat kelompok utama antara lain kelompok prakirawan dan pengolahan, kelompok pengamatan dan komunikasi, kelompok teknisi dan kelompok Tata Usaha (TU). Evaluasi tiap kelompok ini dilakukan dengan membandingkan realisasi kegiatan terhadap target awalnya. Secara umum evaluasi kinerja kelompok prakirawan dan pengolahan dapat dilihat pada Tabel 5.1, sedangkan untuk evaluasi kinerja kelompok pengamatan dan komunikasi dapat dilihat pada Tabel 5.2. Untuk evaluasi kinerja kelompok teknisi tercatat secara lengkap pada Tabel 5.3. Terakhir untuk evaluasi kinerja kelompok Tata Usaha (TU) tercatat pada Tabel 5.4.
24
Tabel 5.1 Evaluasi Kinerja Kelompok Prakirawan dan Pengolahan Periode Februari 2015 Sasaran Strategis Tersedianya Informasi Cuaca untuk Pener bangan secara routin dan informasi signifi cant meteorologi (sigmet) guna mendukung kesela matan transportasi
1
Indikator Kinerja PENINGKATAN PENGELOLAAN DATA A. PENGUMPULAN DATA 1 Jumlah Pengumpulan data meteorologi permukaan untuk pemetaan dan analisis tepat waktu(2 kali sehari) 2 Jumlah Pengumpulan data meteorologi udara atas untuk pemetaan dan analisis tepat waktu(2 kali sehari)6 lapiasan 3 Jumlah pengumpulan produk informasi cuaca dan prakiraan cuaca NWP,peringatan dini dari BMKG Pusat (SIGWX 2 lap,windtemp 9 lap,synergie 17 produk,setiap hari 4 Prosentase pelaporan kejadian gunung meletus dalam bentuk volkano activity report kepada Stamet Kelas I Soekarno-Hatta dan Stamet Hasanudin Makasar 5 Prosentase laporan keadaan cuaca pada saat terjadinya kecelakaan pesawat ke Kapus Meteorologi Penerbangan dan Maritim 6 Prosentase pelaporan cuaca ektrim tepat waktu 7 8 9 B. 1 2
Jumlah pembuatan evaluasi dan kajian cuaca ektrim di Bandara Ngurah Rai dan dikirim Ke BMKG Pusat Jumlah pengiriman Taf dan Taf AMD 2 jam sebelumnya dengan keakuratan 80 % Jumlah pembuatan dan pengiriman Trend setiap 30 menit secara tepat waktu PENGOLAHAN DATA Jumlah Aerodrome Climatology Summary ( ACS ) Jumlah Penatausahaan Website a. Berita Website
Target/BL
Realisasi
Prosentase
56 336
54 306
96 91
1708
1708
100
Tiap Kejadian
0
Tiap Kejadian
0
Tiap Kejadian
4
100
Tiap Kejadian 112 1344
4 112 1344
100 100 100
1
1
100
1
10
1000
b. Data Website
28
28
100
c. Data Log User
28
28
100
Jumlah Pengelolaan Data Base a. Degitasi me.48
2 file
2
100
b. Data Fklim 71
1 file
1
100
c. Data Arah dan Kecepatan Angin
1 file
1
100
d. Data Cuaca Khusus
1 file
1
100
e. Data Hujan
1 file
1
100
f. Data penyinaran matahari
1 file
1
100
g. Data Tekanan Udara(QFE,QFF)
1 file
1
100
h. Data Kelembaban Udara(RH)
1 file
1
100
I. Data Suhu udara
1 file
1
100
j. Data Visibility
1 file
1
100
1
PENYIMPANAN DATA Pengiriman dan penyimpanan Megasoft Fklim-71
1 file
1
100
2
Pengiriman dan penyimpanan Megasoft Intensitas Hujan
1 file
1
100
3
C.
25
3 4 5 6 7 D. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 E. 1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Penyimpanan Megasoft Synoptik Jumlah data hasil pemodelan yg tersimpan(windtemp,SIGWX) Jumlah citra radar cuaca yang tersimpan Jumlah citra sattelite yang tersimpan Jumlah ACS yang tersimpan ANALISIS DAN PRAKIRAAN Jumlah pemetaan dan analisis cuaca synoptik 2 kali sehari Jumlah pemetaan dan analisis 6 lapisan udara atas,2 kali sehari Jumlah intepretasi produk NWP Jumlah intepretasi citra sattelite tiap jam yg digunakan untuk operasional Jumlah citra radar tiap 10 meneit yang digunakan untuk operasioanl Jumlah prakiraan cuaca kebandaraan yg dikirim via face book (00.06,12,18) utc Prosentase analisis sementara atas kejadian cuaca ektrim dan prediksi cuaca ektrim di Bandara Ngurah Rai Jumlah Tafor 10 Bandara yang menjadi kewenangan(0012,0618,1224)utc Verifikasi TAFOR WADD 4 kali sehari PELAYANAN JASA Jumlah pelaksanaan updating dan penyimpanan produk data dan informasi prakiraan cuaca secara teratur : a. Jumlah desiminasi produk prakiraan media face book b. Jumlah desiminasi produk data dan informasi dengan display c. Jumlah desiminasi prakiraan cuaca bandara media website d. Jumlah desiminasi prakiraan cuaca bandara 3 hari kedepan media website e. Prosentase desiminasi peringatan dini cuaca ektrim media website Jumlah Penyebaran Flight Forecast 8 kali sehari melalui Media website Jumlah desiminasi Trend forecast Metar Jumlah desiminasi Tafor untuk 10 bandara dalam kewenangan Prosentase pembuatan dan penyebaran informasi peringatan dini di bandara ngurah rai media website Jumlah pembuatan evaluasi dan kajian cuaca ektrim di bandara ngurah rai dan dikirim ke BMKG Pusat Jumlah pemberian dan pelaksanaan briefing cuaca penerbangan untuk pengguna,pilot,airline crew sesuai permintaan Jumlah pemberian pelayanan jasa untuk keperluan khusu (asuransi dll) Jumlah pemberian dokumen penerbangan( flight forecast ) Jumlah desiminasi Tafor WADD validity 24 jam (4 kali) sehari Jumlah desiminasi Aerodrome Warning Jumlah desiminasi informasi meteorologi melalui buletin Jumlah Pelayanan Permintaan Data
26
1 file
1
100
1232 4032 672 1 buku
1232 3544 672 1
100 88 100 100
56 336 1708 672 4032 112 Tiap kejadian 840 112
54 306 1708 672 3544 112 4 1008 112
96 91 100 100 88 100 100 120 100
112 28 28 28 Tiap kejadian 224 1344 840 Tiap kejadian Tiap kejadian Tiap kejadian
112 28 28 28
100 100 100 100
224 1344 1008 20 4 7
100 100 100
5440 112 20 1
130 100 100 100
Tiap kejadian 4200 112 Tiap kejadian 1 Tiap permintaan
100 100
Tabel 5.2 Evaluasi Kinerja Kelompok Pengamatan Periode Februari 2015 Sasaran Strategis Tersedianya Informasi Cuaca untuk Pener bangan secara routin dan informasi signifi cant meteorologi (sigmet) guna mendukung kesela matan transportasi
Indikator Kinerja A.
PENINGKATAN PENGAMATAN METEOROLOGI 1 Jumlah pengamatan meteorologi permukaan selama 24 jam dan tepat waktu. 2 Jumlah pengamatan meteorologi udara atas dgn pilot balon 3 kali sehari dan tepat waktu. 3 Jumlah data pengamatan pilot balon dengan ketinggian > 19000 ft 4 Jumlah penyandiaan data meteorologi permukaan 8 kali sehari dan tepat waktu 5 Jumlah penyandian data meteorologi udara atas pibal 3 kali sehari dan tepat waktu. 6 Jumlah pengamatan cuaca khusus radar cuaca 48 kali sehari. 7 Jumlah pengamatan cuaca khusus satelit cuaca 24 jam. 8
B.
C.
Jumlah pengamatan meteorologi permukaan menggunakan peralatan di taman alat dan landas pacu utk pelayanan penerbangan 24 jam. 9 Jumlah Penyandian data METAR tepat waktu 10 Jumlah Penyandian data SPECIAL dan Special Report tepat waktu 11 Jumlah pembuatan Local Routine Report tepat waktu 12 Jumlah entry data base BMKGsoft 24 kali sehari 13 Jumlah pembuatan wxrev tepat waktu 14 Jumlah pengamatan meteorologi selama 24 jam dan tepat waktu untuk unsur : a. Jumlah pengamatan unsur lamanya penyinaran matahari b. Jumlah pengamatan unsur suhu udara c. Jumlah pengamatan tekanan udara d. Jumlah pengamatan unsur angin e. Jumlah pengamatan unsur kelembaban udara f. Jumlah pengamatan unsur jarak pandang g. Jumlah pengamatan unsur penguapan. PENGUMPULAN DATA 1 Jumlah pengiriman berita data sandi meteorologi permukaan 8 kali sehari secara tepat waktu. 2 Jumlah pengiriman berita data sandi meteorologi udara atas pibal 3 kali sehari tepat waktu. 3 Jumlah monitoring dan kualiti kontrol pengiriman berita data meteorologi permukaan 8 kali sehari. 4 Jumlah monitoring dan kualiti kontrol pengiriman berita data meteorologi udara atas 3 kali sehari. 5 Jumlah pengiriman informasi cuaca penerbangan Metar tepat waktu tiap 30 menit 6 Jumlah pengiriman data Climat tanggal 4 setiap bulannya. 7 Jumlah pengiriman berita Local Routine Report 24 jam tepat waktu dengan pengiriman setiap 30 menit. 8 Jumlah pengiriman database BMKGsoft 9 Prosentase pengiriman Spesial Report dan Spesial secara tepat waktu PENGELOLAAN DATA 1 Jumlah pengolahan dan pengarsipan data hasil pengamatan dalam format yang telah ditetapkan : a. Me 45 b. Me 48 c. Form AB d. F Klim 71
27
Target/BL
Realisasi
Prosentase
672 84 34 224 84 1344 672
672 79 40 224 79 1344 672
100 94 117 100 94 100 100
672
672
100
1344 109 1344 672 28
1344 109 1344 672 28
100 100 100 100 100
28 672 672 672 672 672 28
28 672 672 672 672 672 28
100 100 100 100 100 100 100
224 84 224 84 1344 1 1344 672 109
221 79 224 84 1344 1 1344 672 109
98 94 100 100 100 100 100 100 100
1 1 1 1
1 1 1 1
100 100 100 100
2 3 4 5 6 7
e. Pengamatan Angin Permukaan tiap jam f. Pengamatan angin atas 1 dan 2 g. Steadyness Wind h. Metar i. Wx Rev j. Climat k. Penguapan Jumlah hasil kendali mutu data hasil pengamatan tiap jam pengamatan Jumlah pengelolaan database Jumlah data hasil pengamatan synoptik yang tersimpan Jumlah data hasil pengamatan udara atas yang tersimpan Jumlah data hasil pengamatan synoptik dan udara atas yang tersimpan Jumlah pelayanan data
1 1 1 1 1 1 1 672 672 672 84 1 14
1 1 1 1 1 1 1 672 672 672 84 1 14
100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Tabel 5.3 Evaluasi Kinerja Kelompok Teknisi Periode Februari 2015 Sasaran Strategis Tersedianya Informasi Cuaca untuk Pener bangan secara routin dan informasi signifi cant meteorologi (sigmet) guna mendukung kesela matan transportasi
Indikator Kinerja A.
Target/BL
Realisasi
Prosentase
1
1
100
112 112 112 112 1 1 -
112 112 112 112 1 1 -
100 100 100 100
-
-
1 -
1 -
100
28
28
100
PENINGKATAN PEMELIHARAAN 1 2
3 4 5 6 7 8 9
10 11 12
13
Jadwal pemeliharan berkala Pelaksanaan pemeliharaan peralatan berkala : a. Alat Konvensional b. Alat Modern c. Alat elektronik sederhana Pelaksanaan pemeliharaan fasilitas penunjang Pelaporan kerusakan peralatan secara berjenjang Pelaksanaan perbaikan peralatan Pelaksanaan monitoring peralatan dan melaporkan hasil monitoring secara berjenjang Pencatatan dan pengarsipan riwayat peralatan stasiun setiap tahun Pencatatan dan pelaporan perubahan aset peralatan secara berjenjang Kalibrasi peralatan a. Pengusulan kalibrasi ke Balai atau ke BMKG Pusat b. Pelaksanaan Kalibrasi oleh Balai atau BMKG Pengusulan suku cadang dan peralatan cadangan Pengukuran ketebalan tabung gas dan melaporkan kondisi tabung gas Pengecekan PWS a.Pengecekan PWS b.Kerusakan PWS c. Perbaikan PWS Display Informasi Cuaca Bandara a. Pengecekan dan perawatan
28
100 100
14
15 16
b. Kerusakan c. Perbaikan Pengoperasian/pengamatn Polusi Udara a. Sampel Debu b.Sample Air Hujan c. Pelaporan hasil pengamatan / pengoperasian Pengoperasian Actinograph Menjaga dan memelihara kebersihan, kemanana dan persyaratan lingkungan peralatan
-
-
10 5 1 28 4
10 5 1 28 4
Target/BL
Realisasi
1
1
100
1 1 1 1
1 1 1 1
100 100 100 100
1
1
100
1 1
1 1
100 100
1 1
1 1
100 100
Tiap pelaksanaan Tiap pelaksanaan Tiap pelaksanaan 1 1 Tiap pelaksanaan Tiap pelaksanaan
1 2 1 1 3 4
100 100 100 100 100 100
100 100 100 100 100
Tabel 5.3 Evaluasi Kinerja Kelompok Tata Usaha Periode Februari 2015 Sasaran Strategis Tersedianya Informasi
Indikator Kinerja A.
Cuaca untuk Pener
PENINGKATAN PELAKSANAAN TUGAS ADMINISTRASI DAN KERUMAHTANGGAAN 1
bangan secara routin dan informasi signifi cant meteorologi (sigmet) guna mendukung kesela matan transportasi
B.
Prosentase
Jumlah penataan ketatausahaan administrasi kepegawaian, SDM dan pengarsipan kerumahtanggaan sehingga mudah dan dapat diakses tepat waktu. 2 Jumlah pelaporan operasional dan TU yang terkirim kurang dari tanggal 6 setiap bulannya. 3 Jumlah pengiriman pelaporan bulanan kegiatan kurang dari tanggal 10 bulan berjalan. 4 Jumlah penatausahaan Keuangan dan pelaporannya terkirim kurang dari tangga 6 bulan berjalan. 5 Jumlah penatausahaan Barang Milik Negara dan pelaporannya terkirim kurang dari tanggal 6 bulan berjalan. 6 Jumlah pengiriman DUPAK setiap tanggal 6 bulan Januari dan Juli. 7 Jumlah penatausahaan penggajian dan uang makan dan PNBP kurang dari tanggal 5 bulan berjalan 8 Prosentase kenaikan pangkat pegawai tepat waktu. 9 Prosentase pemberian berkala tepat waktu. 10 Jumlah penatauasahaan keuangan, rekonsiliasi dan pelaporannya kurang dari tanggal 6 bulan berjalan. 11 Jumlah rekonsiliasi keuangan dan BMN tepat waktu. 12 Jumlah program kerja, lakes, TOR, RKA-SK, RKT, Tapkin tepat waktu 13 Jumlah penataan arsip, ruangan dan lingkungan PENINGKATAN KUALITAS SDM DAN KERJASAMA 1 Jumlah internal training/rapat kelompok / diskusi kelompok Stamet Ngurah Rai 2 Prosentase workshop/ training /diklat BMKG Pusat 3 Prosentase dukungan terhadap kegiatan BBMKG Wil III, instansi lainnya. 4 Jumlah rapat umum staf 3 bulanan 5 Jumlah rapat evaluasi kegiatan bulanan. 6 Prosentase rapat evaluasi pelaksanaan anggaran bulanan setiap awal bulan 7 Prosentase sosialisasi yang dilaksanakan atau yang diikuti. 8 Prosentase olahraga bersama sesuai jadwal
29
B. Verifikasi Prakiraan Cuaca Verifikasi prakiraan cuaca adalah evaluasi kinerja yang digunakan untuk mengukur tingkat keakuratan informasi prakiraan yang diberikan oleh Stasiun Meteorologi Kelas I Bandar Udara Ngurah Rai Bali. Verifikasi dilakukan dengan melakukan perbandingan antara hasil prakiraan cuaca dari informasi TAFOR dengan hasil pengamatan cuaca dari informasi METAR dan SPECI. Pada proses verifikasi, setiap unsur meteorologi hasil prakiraan cuaca mempunyai nilai persyaratan toleransi ketelitian saat dibandingkan dengan hasil pengamatan cuaca. Batasan toleransi ketelitian ini dapat dilihat pada Tabel 5.4 berikut : Tabel 5.4 Tabel Persyaratan Toleransi Ketelitian Pada Verifikasi Prakiraan Cuaca No.
Unsur Meteorologi
Persyaratan Toleransi Ketelitian
1. 2.
Arah Angin Kecepatan Angin
3.
Jarak Pandang
4. 5. 6.
Cuaca/Endapan Jumlah Awan Tinggi Dasar Awan
± 30o ± 5 Kt untuk kecepatan sampai 25 Kt ± 20% untuk kecepatan diatas 25 Kt ± 200 m untuk jarak pandang sampai 700 m ± 30% untuk jarak pandang antara 700 m & 10 Km Terjadi atau tidak ± 2 Oktas ± 30 m (100 ft) untuk tinggi dasar awan sampai 120 m ± 30% untuk tinggi dasar awan antara 120 m & 3000 m (10.000 ft)
Prosentase Minimum Ketelitian 80 % 80 % 80 % 80 % 70 % 70 %
Pada periode Februari 2015, verifikasi prakiraan cuaca menunjukan hasil yang sangat baik dengan kisaran hasil verifikasi antara 75-94%. Secara lengkap hasil verifikasi prakiraan cuaca Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar terlihat pada Tabel 5.5. Terlihat bahwa hasil verifikasi terendah pada periode Februari 2015 adalah verifikasi unsur meteorologi cuaca/endapan sebesar 75%, sedangkan hasil verifikasi tertinggi adalah verifikasi unsur meteorologi tinggi dasar awan sebesar 94%. Hasil verifikasi ini menunjukan bahwa kualitas informasi prakiraan cuaca yang dihasilkan cukup baik, sehingga diharapkan dapat dimanfaatkan sebesar-besarnya oleh jasa penerbangan di Bandar Udara Ngurah Rai Bali. Tabel 5.5 Tabel Persyaratan Toleransi Ketelitian Pada Verifikasi Prakiraan Cuaca Verifikasi
Standart
Unsur Meteorologi Arah
Kecepatan
Jarak
Angin
Angin
Pandang
Cuaca/Endapan
Jumlah
Tinggi Dasar
Awan
Awan
80%
80%
80%
80%
70%
70%
86%
91%
87%
75%
82%
94%
Minimum Hasil Verifikasi
30
C. Evaluasi Kunjungan Website Website
Stasiun
Meteorologi
Kelas
I
Ngurah
Rai
Denpasar,
www.ngurahrai.bali.bmkg.go.id, merupakan salah satu bentuk penyampaian informasi meteorologi. Evaluasi terhadap banyaknya kunjungan ke halaman website selama periode
Februari
2015
dapat
menunjukan
jumlah
informasi
meteorologi
yang
tersampaikan kepada pengguna. Khusus untuk informasi Dokumen Penerbangan, dilakukan evaluasi terhadap pengambilan data tersebut via website. Selama periode Februari 2015 fluktuasi jumlah kunjungan website dapat dilihat pada Gambar 5.1, sedangkan untuk Jumlah Kunjungan Yang Mengakses Dokumen Penerbangan via website dapat dilihat pada Gambar 5.2.
Jumlah Kunjungan Website
Grafik Jumlah Kunjungan Website Periode Februari 2015 1400 1214
1200
1082 1016
1000
984 926
800
845
791 722
687
600
607
607
551 537
722 583 479
400 200
370
402
366
345
301 224
135
142
477 348
250
183
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
Tanggal Gambar 5.1 Grafik Jumlah Kunjungan Website Periode Februari 2015
Grafik jumlah Kunjungan Yang Mengakses Dokumen Penerbangan Periode Februari 2015 Flight Doc 18Z Flight Doc 12Z Flight Doc 06Z Flight Doc 00Z
31 50 40 96
Flight Doc Makasar
442
Flight Doc Kupang
538
Flight Doc Jakarta Taf Internasional AUS Taf Internasional HGK Taf Internasional SIN, MYS
586 232 267 308
Tafor Timika
334
Tafor Indonesia Barat
867
Tafor Indonesia Timur
839
Gambar 5.2 Grafik Jumlah Kunjungan Yang Mengakses Dokumen Penerbangan Periode Februari 2015
31
VI. VERIFIKASI DATA PENGUKURAN CURAH HUJAN ANTARA PENAKAR HUJAN TYPPING BUCKET (AWOS) DAN PENAKAR HUJAN HELLMAN DI STAMET NGURAH RAI DENPASAR BULAN JANUARI 2015
Gde Krisna Lingga Aditama*, Gde Yudi Seputra1 1
Jurusan Elektronika, Institut Teknologi Surabaya
*Teknisi di Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar *Email :
[email protected]
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan data curah hujan yang didapat dari dua buah penakar hujan otomatis antara penakar hujan typping bucket (AWOS) dan penakar hujan hellman. Data curah hujan yang digunakan adalah data curah hujan selama 24 jam pada bulan Januari 2015 di Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar. Dalam pembuktian keakuratan kedua alat ini digunakan beberapa metode statistik, seperti regresi, Korelasi Pearson, dan residu. Dalam penghitungan statistik ini, penulis menggunakan software pendukung Minitab 16. Kesimpulan yang didapat setelah melakukan pengolahan data curah hujan selama bulan Januari 2015 bahwa penunjukkan data curah hujan selama 24 jam oleh kedua alat ini adalah sama dengan faktor korelasi mencapai 99%. Kata kunci : Korelasi Pearson, Regresi, Residu
A. Pendahuluan Hujan merupakan salah satu unsur cuaca dan iklim yang penting, terutama bagi aktivitas manusia yang berkaitan dengan pertanian, perkebunan, dan lain-lain. Variasi hujan dapat berdasarkan waktu, tempat, dan kuantitas hujan. Kuantitas hujan yang dimaksudkan adalah seberapa sering di suatu tempat turun hujan atau dikenal dengan istilah intensitas hujan, dan seberapa banyak jumlah air hujan(curah hujan) pada saat itu. Kemajuan teknologi membuat pengukuran curah hujan semakin mudah. Beberapa alat otomatis telah diciptakan guna mempermudah penghitungan. Ada beberapa peralatan pengukur curah hujan otomatis yang digunakan Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai Denpasar seperti Penakar Hujan Hellman dan Penakar Hujan Typping Bucket (AWOS). Kedua alat ini merupakan penakar hujan otomatis yang di masing-masing alat memiliki kelebihan dan kekurangan. Apapun kelebihan maupun kekurangan pada kedua alat tersebut, pada intinya yang ingin kita cari adalah keakuratan dan kesamaan data yang ditunjukkan oleh kedua alat tersebut. Maka dari itu penulis bermaksud untuk membandingkan data curah hujan yang dihasilkan oleh penakar hujan Hellman dan penakar hujan typping bucket (AWOS). 32
B. Tinjauan Pustaka 1. Penakar Hujan Hellman Penakar hujan jenis Hellman merupakan suatu instrument/alat untuk mengukur curah hujan. Penakar hujan jenis hellman ini merupakan suatu alat penakar hujan berjenis recording atau dapat mencatat sendiri. Alat ini dipakai di stasiun-stasiun pengamatan udara permukaan. Pengamatan dengan menggunakan alat ini dilakukan setiap hari pada jam-jam tertentu mekipun cuaca dalam keadaan baik/hari sedang cerah. Alat ini mencatat jumlah curah hujan yang terkumpul dalam bentuk garis vertikal yang tercatat pada kertas pias. Alat ini memerlukan perawatan yang cukup intensif untuk menghindari kerusakan-kerusakan yang sering terjadi pada alat ini.
2. Penakar Hujan Typping Bucket (AWOS) Tipping
bucket
raingauge
merupakan
alat
penakar hujan yang menggunakan prinsip menimbang berat air hujan yang tertampung menggunakan bucket atau ember kemudian disalurkan dengan sebuah skala ukur
(pias)
yang
telah
ditetapkan
berdasarkan
pengujian dan kalibrasi. Berdasarkan catatan sejarah, pada tahun 1662 untuk pertama kalinya Christoper Wren menciptakan sebuah perekam curah hujan type tipping bucket rain gauge di Inggris dengan alat perekam
menggunakan
kertas
yang
dibolongkan
berdasarkan jumlah curah hujan yang terekam. Pada perkembangannya, alat ini kemudian dihubungkan dengan pena dan kertas pias yang berada pada silinder yang berputar untuk merekam data curah hujan yang terjadi.
Dalam perekaman ini di usahakan sedapat mungkin untuk mengukur curah hujan hingga 0,2 mm atau bahkan 0,1 mm, dengan anggapan bahwa “1 mm hujan berarti ketinggan air hujan dalam radius 1 m2 adalah setinggi 1 mm, dengan syarat bahwa air
33
hujan itu tidak mengalir, meresap,atau menguap“ Dengan teori seperti itu maka setiap penakar hujan sedapat mungkin menggunakan prinsip itu termasuk tipping bucket. 3. Korelasi Pearson Korelasi Pearson adalah suatu bentuk rumus yang digunakan untuk mencari hubungan antara dua variabel, yaitu variabel bebas atau independent variable dan variabel terikat atau dependent variable. Di mana umumnya variabel terikat diberi notasi Y dan variabel bebas diberi notasi X, di mana variabel bebas ini merupakan pemberian dari hasil suatu pengamatan sehingga variabel bebas tersebut tidak lagi Random atau acak. Untuk penelitian lebih lanjut perlu dilakukan uji kerandoman data sampel. 4. Regresi Regresi merupakan suatu alat ukur yang juga dapat digunakan untuk mengukur ada atau tidaknya korelasi antarvariabel. Jika kita memiliki dua buah variabel atau lebih maka sudah selayaknya apabila kita ingin mempelajari bagaimana variabel-variabel itu berhubungan atau dapat diramalkan. Analisis regersi berguna untuk mendaptkan hubungan fungsional antara dua variabel atau lebih. Selain itu analisis regersi berguna untuk mendapatkan pengaruh antar variabel prediktor terhadap variabel kriteriumnya atau meramalkan pengaruh variabel prediktor terhadap variabel kriteriumnya (Usman & Akbar, 2006). Persamaan regresi linier dari Y terhadap X dirumuskan sebagai berikut: Y=a+bX Keterangan: Y = variabel terikat X = variabel bebas a = intersep b = koefisien regresi/slop 5. Minitab 16 Minitab adalah program komputer yang dirancang untuk melakukan pengolahan statistik. Minitab mengkombinasikan kemudahan penggunaan layaknya Microsoft Excel dengan
kemampuannya
melakukan
analisis
statistik
yang
kompleks.
Minitab
dikembangkan di Pennsylvania State University oleh periset Barbara F. Ryan, Thomas A. Ryan, Jr., dan Brian L. Joiner pada tahun 1972. Minitab memulai versi ringannya OMNITAB, sebuah program analisis statistik oleh NIST. Minitab didistribusikan oleh Minitab Inc, sebuah perusahaan swasta yang bermarkas di State College, Pennsylvania, dengan kantor cabang di Coventry, Inggris (Minitab Ltd.) Paris, Perancis (Minitab SARL)
34
dan Sydney, Australia (Minitab Pty.).
Kini, Minitab seringkali digunakan dalam
implementasi Six Sigma, CMMI serta metode perbaikan proses yang berbasis statistika lainnya. C. Pembahasan 1. Jumlah Curah Hujan Antara Penakar Hujan Hellman Dan Typping Bucket (AWOS) Selama Bulan Januari 2015 Tabel III.1. Tabel Jumlah Curah Hujan kedua alat ukur selama 24 jam pada bulan Januari 2015 tanggal
realtime_awos (X)
realtime_hellman (Y)
realtime_awos (X)
realtime_hellman (Y)
1
11,3
11,7
tanggal 16
0
0
2
6
6
17
0,1
0
3
4,6
4,4
18
2,5
2
4
2,1
2,2
19
24,7
19,6
5
5
0,3
20
11,3
15
6
0,1
4,2
21
0,1
0,4
7
0,5
0,3
22
16,1
16,2 1,9
8
0
0
23
1,9
9
1,5
1,6
24
18,4
19
10
0
0
25
18
17,4
11
7,4
6,7
26
0
0
12
44,5
48,8
27
7,3
4,9
13
4,7
4,6
28
13,3
16,2
14
49,1
53,6
29
5,7
4,2
15
8,4
8,2
30
20
21
31
15
15,4
Tabel di atas menunjukkan jumlah curah hujan selama bulan Januari 2015. Disini terlihat perbedaan hasil pengukuran oleh kedua penakar hujan otomatis tersebut. Dari data ini selanjutnya akan diolah untuk mendapatkan korelasinya. 2. Menentukan Korelasi Pearson Dan Regresi Menggunakan Aplikasi Minitab 16
Gambar III.1. Setting mencari korelasi Pearson
35
Untuk mencari korelasi Pearson dengan menggunakan aplikasi Minitab 16, pada tampilan menu klik Stat>Basic Staitistics>Correlation , nanti akan muncul tampilan seperti Gambar 2. Masukkan variables realtime_awos(X), dan realtime_hellman(Y), lalu OK. Ditemukan bahwa korelasi Pearson dari kedua data itu adalah 0,988 atau dalam persen adalah 98,8%. 3. Memprediksi Jumlah Curah Hujan Pada Penakar Hujan Dengan Metode Regresi
Gambar III.2. Setting mencari regresi Untuk mencari regresi dengan menggunakan aplikasi Minitab 16, pada tampilan menu klik Stat>Regression>Regression , nanti akan muncul tampilan seperti Gambar 3. Masukkan variables realtime_awos(X) pada kotak predictors, dan realtime_hellman(Y) pada kotak response, lalu OK. Ditemukan regresinya adalah
realtime_hellman (Y) = - 0,414 + 1,06 realtime_awos (X) Tujuan mencari regresi ini adalah untuk memprediksi berapa jumlah curah hujan pada penakar hujan Hellman apabila kita mengetahui jumlah curah hujan pada penakar typping bucket (AWOS).
4. Prediksi Jumlah Curah Hujan Penakar Hujan Hellman Selama Bulan Januari Dengan Perhitungan Regresi Tabel III.2. Tabel Perbandingan Jumlah Curah Hujan AWOS, curah hujan Penakar Hellman dan Prediksi Perhitungan Regresi Tanggal
Curah Hujan AWOS (X)
Prediksi Perhitungan Regresi (Y’)
Residu
11,3
Curah Hujan Penakar Hellman (Y) 11,7
1 2
11,56
0,0196
6
6
5,95
0,0025
3
4,6
4,4
4,46
0,0036
4
2,1
2,2
1,81
0,1521
5
5
0,3
4,89
21,0681
6
0,1
4,2
-0,31
20,3401
7
0,5
0,3
0,12
0,0324
8
0
0
-0,41
0,1681
9
1,5
1,6
1,18
0,1764
36
10
0
0
-0,41
0,1681
11
7,4
6,7
7,43
0,5329
12
44,5
48,8
46,76
4,1616
13
4,7
4,6
4,57
0,0009
14
49,1
53,6
51,63
3,8809
15
8,4
8,2
8,49
0,0841
16
0
0
-0,41
0,1681
17
0,1
0
-0,31
0,0961
18
2,5
2
2,24
0,0576
19
24,7
19,6
25,77
38,0689
20
11,3
15
11,56
11,8336
21
0,1
0,4
-0,31
0,5041
22
16,1
16,2
16,65
0,2025
23
1,9
1,9
1,6
0,09
24
18,4
19
19,09
0,0081
25
18
17,4
18,67
1,6129
26
0
0
-0,41
0,1681
27
7,3
4,9
7,32
5,8564
28
13,3
16,2
13,68
6,3504
29
5,7
4,2
5,63
2,0449
30
20
21
20,79
0,0441
31
15
15,4
15,49
0,0081
Dalam Tabel III. 2 di atas telah ditunjukkan prediksi jumlah curah hujan PH Hellman dengan memasukkan nilai jumlah curah hujan PH Typping Bucket(AWOS) ke persamaan regresi yang sudah dicari sebelumnya. Hasil prediksi dan realtime curah hujan PH Hellman menunjukkan angka yang tidak jauh berbeda. Selain itu juga terdapat kolom residu, residu merupakan angka koreksi antara prediksi dan realtime yang dicari dengan cara : Residu = {(prediksi_realtime_hellman) - (realtime_hellman)}2
Dengan menjumlahkan keseluruhan residu tiap harinya selama bulan Januari 2015, kita dapat mengetahui rata-rata efektif residu adalah 1,95. 5. Grafik Perbandingan Jumlah Curah Hujan AWOS, Curah Hujan Penakar Hellman Dan Prediksi Perhitungan Regresi
37
60 realtime_awos (X)
50 realtime_hellman (Y)
40 prediksi_realtime_hellman (Y^)
30
20
10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 -10
Gambar 4. Grafik perbandingan data jumlah curah hujan AWOS, curah hujan penakar Hellman dan prediksi dari perhitungan Regresi
Terlihat bahwa dalam grafik, ketiga garis tersebut saling berhimpitan. Ini membuktikan nilai ketiga data tersebut hampir sama atau dapat dibilang sama. D. Kesimpulan dan Saran 1. Kesimpulan Berdasarkan pengolahan data dan pembahasan yang telah dilakukan, diperoleh beberapa kesimpulan antara lain : a. Data curah hujan yang ditunjukkan oleh kedua alat tersebut (PH Hellman dan PH Typping Bucket) adalah sama. Pembuktiannya adalah bahwa dari perhitungan menggunakan korelasi Pearson, data keduanya menunjukkan korelasi mencapai 98,8%. b. Dari hasil korelasi Pearson yang mendekati 100%, kita dapat memprediksi data curah hujan realtime salah satu alat (penulis mengambil contoh PH Hellman) dengan menggunakan analisa regresi. c. Setelah didapat data jumlah curah hujan AWOS, curah hujan penakar Hellman, dan prediksi dari perhitungan regresi, dibuat grafik yang menunjukkan bahwa garis ketiganya saling berhimpit yang berarti ketiga data curah hujan tersebut hampir sama walaupun terdapat beberapa garis yang tidak berhimpit yang artinya terjadi perbedaan data, hal ini mungkin disebabkan akibat dari hujan yang tidak merata mengingat posisi kedua alat tidak dalam satu titik yang sama. d. Redusi merupakan angka koreksi prediksi dengan realtime. Semakin rendah nilai reduksinya, maka hasil prediksi dan realtimenya makin sama. 38
2. Saran Bagi para pembaca yang ingin melakukan pengukuran curah hujan dan tidak mampu membeli peralatan AWOS yang cukup mahal, sebaiknya pilih penakar hujan Hellman guna menghemat biaya. Perbedaan harga tidak akan mempengaruhi pengukuran data curah hujan, karena kita telah membuktikan melalui analisis pada hasil data kedua alat tersebut.
E. Daftar Pustaka Anonim. 2005. Automatic Weather Station MAWS101-USER’s GUIDE, M210629EN-A, Vaisala Oyj, Helsinki Finlandia Kurniawan, Agusta. 2010 Verifikasi Data Pengukuran Curah Hujan Antara Vaisala Hydromet-MAWS201 (QMR101) dan Penakar Hujan Observasi (Obs) di SPAG Bukit Kotatabang Periode Januari-Juni 2010, Megasains Vol. 1 No. 3 September 2010. Rojali, Ah.MG. 1997. Buku Panduan Alat-Alat Meteorologi Jilid A. Badan Diklat AMG : Jakarta http://id.wikipedia.org/wiki/Korelasi_Pearson http://id.wikipedia.org/wiki/Regresi_Linier_Sederhana http://id.wikipedia.org/wiki/Minitab
39
