## STUDI ANALISIS VARIASI TEMPORAL KANDUNGAN UAP AIR MENGGUNAKAN DATA PENGAMATAN GPS
Fikri Bamahry 1 , Khomsin 1 , Susilo 2 , dan Joni Efendi 2
1 Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111
2 Pusat Jaring Kontrol Geodesi dan Geodinamika BIG, Jl. Raya Jakarta-Bogor Km 46, Bogor Email : khomsin@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Pengamatan kandungan uap air yang teliti di atmosfer masih menjadi pekerjaan yang belum terselesaikan oleh para peneliti  atmosfer.  Dikarenakan  pergerakan  kandungan  uap  air  yang  cepat  baik  temporal  maupun  spasialnya  di atmosfer,  pengamatan  kandungan  uap  air  yang  akurat  sangat  sulit  dilakukan. Global  Positioning  System atau  yang lebih  dikenal  dengan  sebutan  GPS  telah  menawarkan  metode  baru  untuk  kandungan  uap  air  yang  ada  di  atmosfer secara akurat. Dengan memanfaatan hitungan estimasi perlambatan dan pembelokan sinyal GPS di lapisan troposfer serta dilengkapi dengan data pengukuran meteorologi permukaan, kita dapat mengetahui berapa kandungan uap air yang  ada  di  atmosfer  dengan  akurat.  Pada  penelitian  ini  digunakan  8  (delapan)  stasiun  GPS  CORS  Badan  Informasi Geospasial  (BIG)  untuk  mengestimasi  kandungan  uap  air  di  sekitar  wilayah  lokasi  penelitian,  diantara  lain:  Tuban, Lamongan,  Mojokerto,  Surabaya,  Nganjuk,  Malang,  Pasuruan,  dan  Sampang. Zenith  Tropospheric  Delay (ZTD)  yang diestimasi  dari  pengamatan  GPS  ini  diekstraksi  menjadi  kandungan  uap  air  menggunkan  data  meteorologi permukaan. Data kandungan uap air yang didapatkan dari pengamatan GPS di Surabaya memiliki korelasi yang baik dengan hasil pengamatan meteorologi konvensial, yaitu balon radiosonde. Dengan nilai bias 0,761 mm dan korelasi 98,3%,  perbandingan  data  tersebut  dapat  dikatakan  baik.  Dari  hasil  plotting  grafik  variasi  temporal,  didapatkan informasi bahwa rerata kandungan uap air bulanan pada musim kemarau (Mei – Oktober 2012) berada antara 20 – 45 mm,  sedangkan  pada  musim  hujan  (November-April  2012)  berada  antara  45  –  65  mm.  Baik  dari  grafik  variasi temporal kandungan uap air dan hasil penggambaran variasi spasial didapatkan informasi bahwa bulan terkering pada tahun 2012  adalah bulan Agustus, dan bulan terbasah  pada  tahun 2012  adalah bulan  Januari. Hal ini dimungkinkan karena pengaruh siklus Monsoon Asia-Australia yang mempengaruhi cuaca dan iklim di Indonesia.
Kata Kunci: Uap Air, GPS, ZTD, Radiosonde , Monsoon Asia-Australia

## PENDAHULUAN
Uap  air  merupakan  zat  yang  memiliki  peran penting dalam dinamika proses di atmosfer. Peran yang  dimilikinya  tidak  hanya  terbatas      pada proses  penyerapan  dan  penyinaran  energi  dari matahari,  tetapi  juga  merupakan  sebagai  salah satu unsur pembuat awan, aerosol, dan zat kimia yang  berada  lapisan  atmosfer  yang  rendah.  Oleh karena  itu,  pengamatan  zat  ini  menjadi  penting karena  perubahan  yang  terjadi  pada  zat  ini  baik secara temporal maupun spasial akan berpengaruh  terhadap  perubahan  cuaca/iklim dalam skala global dan regional (Liu, 2001).
Global Positioning System (GPS) merupakan suatu sistem  yang  memanfaatkan  sinyal  radio    untuk keperluan navigasi dan penentuan posisi (Seeber, 2003). Sinyal yang ditransimisikan dari satelit GPS mengalami  perlambatan  waktu  ketika  melewati lapisan atmosfer. Perlambatan tersebut merupakan  akibat  dari  perubahan  secara  spasial
dan  temporal  dari  atmosfer  (Karabatic,  2011). Oleh  karena  itu,  akhir-akhir  ini  dilakukan penelitian  atmosfer  dengan  memanfaatkan perlambatan sinyal GPS sebagai parameter untuk menentukan  variasi  spasial  dan  temporal  dari atmosfer.  Metode  ini  disebut  inversi  GPS  (Bevis, 1992).
Didasarkan  pada  perambatan  sinyal  GPS,  lapisan atmosfer  dibagi  menjadi  2  (dua)  macam  lapisan, yaitu  lapisan  ionosfer  dan  troposfer.  Lapisan ionosfer  merupakan  medium dispersive ,  yang berarti bahwa delay ini bergantung dari frekuensi sinyal GPS. Delay yang disebabkan oleh lapisan ini dapat  direduksi  atau  dieleminir  menggunakan teknik  kombinasi  linier  frekuensi  sinyal  GPS. Berbeda halnya dengan lapisan troposfer, lapisan ini merupakan lapisan atmosfer yang bersifat non- dispersive yang  berarti  tidak  bergantung  pada frekuensi sinyal GPS (Wells, 1999).
Seperti  yang  dijelaskan  sebelumnya,  bahwa  uap air  tersebar  di  lapisan  atmosfer  yang  rendah (troposfer),  oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini dilakukan pengestimasian total delay troposphere yang  selanjutnya  digunakan  untuk  sebagai parameter  untuk  mengestimasi  variasi  temporal kandungan uap air di lokasi penelitian.

## Gambar 1.  Lokasi persebaran stasiun GPS CORS BIG yang digunakan pada peneleitian ini

## METODOLOGI PENELITIAN
A. Data dan Lokasi Penelitian Data  observasi  yang  digunakan  adalah  data  yang berasal  dari  8  (delapan)  stasiun  tetap  GPS kontinyu  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG). Stasiun  GPS  yang  digunakan  antara  lain:  ctbn (Tuban),  clmg  (Lamongan),  csby  (Surabaya),  cmjt (Mojokerto), cnga (Nganjuk), cmlg (Malang), cpas (Pasuruan),  csmp  (Sampang).  Dilengkapi  dengan data  meteorologi  permukaan  yang  berasal  dari sensor  meteorologi  dari  lokasi  penelitian, dilakukan estimasi terhadap kandungan uap air di kawasan lokasi penelitian.
Pada  penelitian  ini,  diikutsertakan  data  dari    2 (dua)  stasiun International  GNNS  Service (IGS) yaitu  bako,  dan  darw.  Stasiun  IGS  darw diikutsertakan  karena  untuk  mengetahui  nilai absolut dari ZTD dibutuhkan jarak lebih dari 1000 km antar stasiun GPS (Susilo, 2012).
B. Tahap Pemrosesan Data GPS Dalam  pemrosesan  data  digunakan  software pengolahan GAMIT 10.4 untuk menghitung solusi harian  dari  pengamatan  GPS,  yang  selanjutnya digunakan sebagai parameter untuk mengestimasi kandungan uap air. Pada penelitian
ini,  fungsi  pemetaan  yang  digunakan  adalah fungsi pemetaan (Neill, 1996). Dan koordinat yang digunakan dalam pengolahan beracuan pada ITRF 2008  (International  Terrestrial  Reference  Frame 2008).
C. Tahap Validasi dan Uji Perbandingan Untuk  menguji  nilai  kebenaran  dari  total  delay troposfer,  maka  delay  troposfer  yang  telah dikonversi  menjadi Zenith  Delay  Troposphere (ZTD)  dibandingkan  dan  diuji  korelasinya  dengan Zenith  Path  Delay (ZPD)  yang  merupakan  ZTD versi International GNSS Service (IGS).
Setelah  proses  validasi  diatas,  data  kandungan uap  air  (PWV)  yang  diekstraksi  dari  delay troposfer dibandingkan dengan hasil pengamatan kandungan  uap  air  konvensional  yaitu  balon radiosonde.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengukur tingkat  kedekatan  hubungan  hasil  PWV  GPS dengan PWV dari balon radiosonde.

## D. Tahap Penggambaran
Untuk  menganalisa  variasi  temporal  dilakukan penggambaran  secara  temporal.  Penggambaran ini  dilakukan  dengan  merata-ratakan  PWV  pada jam  yang  sama  di  hari  yang  berbeda  dalam  satu bulan  yang  sama  lalu digambarkan  dalam  grafik dengan sumbu-X adalah jam, dan sumbu-Y adalah PWV.  Hal  ini  berguna  untuk  menentukan  bulan terkering  dan  bulan  terbasah  dari  masing-masing titik  lokasi  penelitian  ataupun  lokasi  penelitian secara umum.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Validasi ZTD GPS oleh ZPD IGS

## (b)
Gambar. 2.  Grafik perbandingan nilai ZTD GPS dengan nilai ZPD IGS. (a) di stasiun Darw, dan (b) di stasiun Bako
(a)

## (b)
Gambar. 3.  Scatter Plot  ZTD GPS dan ZPD IGS. (a) di stasiun Darw, dan (b) di stasiun Bako
Seperti  yang  dijelaskan  pada  uraian  peneletian, bahwa  validasi  ini  bertujuan  untuk  mengetahui tingkat  kebenaran  ZTD  yang  diperoleh  dari  data pengolahan  data  pengamatan  GPS.  Validasi dilakukan dengan di 2 (dua) stasiun IGS yaitu darw dan bako.
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  kemiripan  hasil plotting antara  ZTD  hasil  pengolahan  data pengamatan  GPS  baik  di  stasiun  bako  mapupun darw  dengan  data  ZPD  dari  IGS.  Untuk  dapat melihat  kemiripannya,  maka  digambarkan  grafik scatter  plot (Gambar  3).  Hal  ini  bertujuan  untuk mengetahui  besar  korelasi  antara  ZTD  dan  ZPD. Regresi yang digunakan adalah Robust Regression .
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan robust regression pada  stasiun  Darw  didapatkan  nilai korelasi  99,6% dengan RMS error 7,134 mm.
Dan  pada  stasiun  Bako  didapatkan  nilai  korelasi 98,5%  dengan  RMS  error 8,611  mm.  Dari  tabel  1 diatas  dapat  dilihat  bahwa  nilai  rerata  dari  bias antara  ZTD  dan  ZPD  adalah  2,080  mm,  dengan rerata  std  (standar  deviasi)  sebesar  6,841  mm, dan  korelasi  sebesar  0,991.  Dengan  nilai-nilai tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  ZTD yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  memiliki kesesuaian  yang  sangat  tinggi  dengan  nilai  ZPD dari  IGS.  Selisih  antara  ZTD  yang  dihasilkan  dari pengolahan  data  GPS  dengan  nilai  ZPD  dari  IGS dimungkinan  terjadi  karena  adanya  perbedaan dalam metode pengolahan data GPS.
Tabel 1. Hasil Validasi ZTD GPS terhadap ZPD IGS Stasiun bako darw rerata bias (mm) 2,292 1,868 2,080 Selisih std (mm) 9,716 3,966 6,841 data 8.121 8.160 Regresi intersep -44,383  -73,836  -59,110 koef regresi 1,018 1,029 1,024 rmse (mm) 8,878 7,134 8,006 korelasi 0,985 0,996 0,991

## B. Perbandingan Data PWV dari  GPS dan
Radiosonde
Uji  perbandingan  ini  dilakukan  untuk  melihat kekuatan  hubungan  PWV  hasil  pengolahan  data GPS  dengan  teknik  pengukuran  PWV  secara konvensional,  yaitu  balon  radiosonde.  Dalam penelitian  ini  diambil  contoh  uji  perbandingan PWV  GPS  di  stasiun  CSBY  dan  peluncuran  balon udara  di  kota  Surabaya  yang  di upload oleh Wyoming .

## Gambar. 4.  Grafik Perbandingan nilai PWV dari GPS dan PWV dari balon radiosonde
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  kemiripan  hasil plotting antara  PWV  hasil  pengolahan  data pengamatan  GPS  dengan  data  PWV  dari  balon radisonde.  Untuk  dapat  melihat  kekuatan hubungan  dari  2  data  ini,  maka  digambarkan grafik scatter plot .
Dari  hasil  perhitungan  nilai  bias  yang  didapatkan antara  PWV  GPS  dan  PWV  Radiosonde  adalah 0,761  mm,  dengan  nilai  std  (standar  deviasi) sebesar  2,203  mm,  korelasi  sebesar  98,3%,  dan RMS  error  2,14  mm.  Dengan  nilai-nilai  tersebut, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  PWV  GPS memiliki  kesesuaian  yang  tinggi  dengan  PWV Radiosonde,  Namun  pada  penelitian  ini  belum ada koreksi tinggi antara pengamatan menggunakan
GPS dan pengamatan menggunakan Radiosonde.
Gambar. 5.  Scatter Plot PWV dari GPS dan PWV dari balon radiosonde

## C. Analisa Bulan Terkering dan Bulan Terbasah
Analisa  ini  dilakukan  dengan  menggambarkan PWV pada jam yang sama, hari yang beda dalam satu  bulan.  Penggambaran  ini  selanjutnya dilakukan  dalam  grafik  temporal  untuk  melihat grafik  bulan  yang  tertinggi  dan  grafik  bulan  yang
terendah.  Grafik  bulan  tertinggi  menandakan bahwa  kandungan  uap  airnya  banyak  sehingga dapat dikatakan bulan terbasah. Sebaliknya, grafik bulan  terendah  menandakan  bahwa  kandungan uap  air  sedikit  sehingga  dapat  dikatakan  bulan terkering.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisa  bulan terkering  dan  bulan  terbasah  di  masing-masing lokasi  penelitian,  dan  pada  lokasi  penelitian secara umum.

## Gambar. 6.  Grafik temporal PWV di stasiun CLMG (Lamongan)
Dari  gambar  6  dapat  disimpulkan  bahwa  pada stasiun  CLMG  bulan  terkering  adalah  bulan agustus,  hal  ini  dikarenakan  grafik  temporal  dari bulan  agustus  berkisar  dari  31,197  mm  sampai 34,599  mm.  Dan  bulan  terbasah  adalah  bulan desember,  hal  ini  dikarenakan  grafiknya  yang berkisar dari 56,229 mm sampai 59,519 mm.

## Gambar. 7.  Grafik temporal PWV di stasiun CMJT
(Mojokerto)
Dari  gambar  7  masih  belum  dapat  disimpulkan mengenai  bulan  terbasah  dan  bulan  terkering pada  stasiun  CMJT,  hal  ini  dikarenakan ketersediaan data dari stasiun pengamat. Namun, dari  grafik  temporal  diatas  didapatkan  informasi bahwa  pada  bulan  april  kisaran  PWV  berada  dari 46,389  mm  sampai  50,949  mm.  Dan  informasi bahwa  pada  bulai  mei  PWV  di  stasiun  pengamat berkisar dari 44,679 mm sampai 48,03 mm.

## Gambar. 8.  Grafik temporal PWV di stasiun CMLG (Malang)
Dari  gambar  8  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa bulan  terkering  pada  stasiun  CMLG  adalah  bulan agustus,  hal  ini  dikarenakan  grafik  temporal  dari bulan  agustus  berkisar  dari  23,684  mm  sampai 30,687  mm.  Dan  bulan  terbasah  adalah  bulan januari,  hal  ini  dikarenakan  grafik  temporalnya yang berkisar dari 48,606 mm sampai 52,926 mm.

## Gambar. 9.  Grafik temporal PWV di stasiun CNGA (Nganjuk)
Dari  gambar  9  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa bulan  terkering  pada  stasiun  CNGA  adalah  bulan agustus,  hal  ini  dikarenakan  grafik  temporal  dari bulan  agustus  berkisar  dari  28,261  mm  sampai 32,3  mm.  Dan  bulan  terbasah  adalah  bulan desember,  hal  ini  dikarenakan  grafiknya  yang berkisar dari 54,929 mm sampai 60,145 mm.
Gambar. 10.  Grafik temporal PWV di stasiun CPAS (Pasuruan)
Dari  gambar  10  disamping  dapat  disimpulkan bahwa  bulan  terkering  pada  stasiun  CPAS  adalah bulan agustus, hal ini dikarenakan grafik temporal dari bulan agustus berkisar dari 29,86 mm sampai 34,445  mm.  Dan  bulan  terbasah  adalah  bulan januari,  hal  ini  dikarenakan  grafiknya  yang berkisar dari 56,625 mm sampai 61,224 mm.

## Gambar. 11.  Grafik temporal PWV di stasiun CSBY (Surabaya)
Dari  gambar  11  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa bulan  terkering  pada  stasiun  CSBY  adalah  bulan september,  hal  ini  dikarenakan  grafik  temporal dari  bulan  september  berkisar  dari  29,126  mm sampai  35,03  mm.  Dan  bulan  terbasah  adalah bulan  desember,  hal  ini  dikarenakan  grafiknya yang berkisar dari 55,542 mm sampai 59,539 mm.

## Gambar. 12.  Grafik temporal PWV di stasiun CSMP (Sampang)
Dari  gambar  12  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk stasiun  CSMP  bulan  terkering  adalah  bulan september,  hal  ini  dikarenakan  grafik  temporal dari  bulan  september  berkisar  dari  29,829  mm sampai  34,162  mm.  Dan  Dan  bulan  terbasah adalah bulan januari, hal ini dikarenakan grafiknya yang berkisar dari 58,888 mm sampai 62.48 mm.
Dari  gambar  13  disamping  disimpulkan  bahwa bulan  terkering  pada  stasiun  CTBN  adalah  bulan agustus,  hal  ini  dikarenakan  grafik  temporal  dari bulan  agustus  berkisar  dari  31,838  mm  sampai 35,859  mm.  Dan  bulan  terbasah  adalah  bulan
desember,  hal  ini  dikarenakan  grafiknya  yang berkisar dari 58,153 mm sampai 61,142 mm.

## Gambar. 13.  Grafik temporal PWV di stasiun CTBN (Tuban)
Dari  masing-masing  penjelasan  grafik  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  bulan  terbasah  dan bulan terkering dari masing-masing lokasi stasiun pengamat  dapat  dituliskan  kembali  pada  tabel berikut ini.
Tabel 2. Bulan Terbasah dan Bulan Terkering
Station Bulan Terkering Bulan Terbasah CLMG Agustus Desember CMJT - - CMLG Agustus Januari CNGA Agustus Desember CPAS Agustus Januari CSBY September Desember CSMP September Januari CTBN Agustus Desember
Untuk mendapatkan menyimpulkan bulan terbasah dan bulan terkering secara umum lokasi penelitian,  nilai  PWV  yang  telah  dirata-rata  pada jam yang  sama,  pada  hari berbeda  di  bulan  yang sama  diratakan  dengan  nilai  PWV  di  semua stasiun dan di gambarkan grafik temporalnya.
Gambar. 14.  Grafik rerata temporal PWV Semua

## Stasiun
Dari grafik diatas dapat disimpulkan bahwa secara umum di lokasi penelitian bulan terkering adalah bulan agustus, hal ini dikarenakan grafiknya yang berkisar  dari  29,597  mm  sampai  32,948  mm. Sedangkan  bulan  terbasah  adalah  bulan  januari,
hal ini dikarenakan grafiknya berkisar dari 55,708 mm sampai 58,717 mm.

## KESIMPULAN dan SARAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  beberapa informasi yang penting, yaitu antara lain:
1. Variasi  temporal  kandungan  uap  air  di Lamongan,  Mojokerto,  Malang,  Nganjuk, Pasuruan,  Surabaya,  Sampang,  dan  Tuban pada  tahun  2012  berkisar  antara  ±  20  –  65 mm.
2. Pada  musim  penghujan  (Nopember  –  April 2012) kandungan uap air berkisar antara ± 45 –  65  mm.  Sedangkan  pada  musim  kemarau (Mei  –  Oktober  2012)  kandungan  uap  air berkisar antara ±20 – 45 mm.
3. Secara  umum  pada  tahun  2012  bulan terbasah  di  lokasi  penelitian  adalah  bulan Januari,  sedangkan  bulan  terkering  adalah bulan Agustus.
4. Variasi  temporal  pada  lokasi  penelitian  ini masih  sesuai  dengan  fenomena  siklus Monsoon Asia-Australia.
Secara umum, data GPS dapat dijadikan informasi mengenai  temporal  kandungan  uap  air  yang mempengaruhi siklus cuaca/iklim. Oleh karena itu diperlukan  penelitian  lanjutan  baik  dalam pengembangan  metode  GPS  sebagai  pemantau kandungan uap air, ataupun metode-metode yang dapat  digunakan  untuk  kepentingan  analisa meteorologi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  F.B.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Pusat Jaring  Kontrol  Geodesi  dan  Geodinamika,  Badan Informasi Geospasial, Indonesia yang telah memberikan  dukungan  berupa  data  dan  sarana prasarana  yang  sangat  berguna  dalam  menunjang penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Liu,  Y.,  Y.  Chen,  HB  lz,  Precision  of  Precipitable  Water Vapor from Radiosonde Data for GPS Solution. Geomatica 54(2) (2000): 171-175.
Seeber,  G,  Satellite  Geodesy:  Foundation,  Methods, and  Application.  Berlin  (2003):  Walter  de Gruyter.
Karabatic,  A.,  “Precise  Point  Positioning  (PPP)  –  An Alternative Technique for Ground Based GNSS
Troposphere Monitoring”, Dissertation,
Vienna  University  of  Technology,  Faculty  of Mathematics and Geoinformation (2011).
Bevis, M., S. Businger, T. Herring, C. Rocken, R. Anthes, and  R.  Ware,  GPS  Meteorology:  Remote Sensing of Atmospheric Water Vapor using the Global  Positioning  System.  J.  Geophys.  Res., 97, 15,787-15,801,(1992).
Wells,  D.,  Beck,  N.,  Delikaraoglou,  D.,  Kleusberg,  A.,
Krakiwsky,  E.J.,  Lachapelle,  G.,  Langley,  R.B., Nakiboglu,  M.,  Schwarz,  K.P,  Tranquilla,  J.M., Vanicek,  P.  Guide  to  GPS  Positioning.  Canada (1999): University of New Brunswick.
Susilo, Pemantauan Precipitable Water Vapor (PWV) di Wilayah  Jawa  Barat  menggunakan  GPS Kontinu.  Thesis,  Institut  Teknologi  Bandung. (2012)
Neill,  A.E.,  Global  Mapping  Functions  for  The Atmospheric  Delay  at  Radiowavelenghts,  J. Geophys. Res. (1996), 101,3227-3246.