## EVALUASI DAN PREDIKSI CUACA ANTARIKSA BERDASARKAN PERUBAHAN HARIAN INDEKS AKTIVITAS MATAHARI:
SSN, F 10.7 , F XRAY , DAN E FLARE
(EVALUATION AND PREDICTION OF SPACE WEATHER BASED ON DAILY CHANGES OF SOLAR ACTIVITY INDICES:
SSN, F 10.7 , F XRAY , AND E FLARE )
Rhorom Priyatikanto Pusat Sains Antariksa Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Dr. Djundjunan 133 Bandung 40173 Indonesia e-mail: rhorom.priyatikanto@lapan.go.id
Diterima 14 Agustus 2015; Direvisi 3 November 2015; Disetujui 21 Desember 2015

## ABSTRACT
Space weather becomes an important aspect in modern civilization since humanity rely more heavily on space technology. This urges a divine way to measure the current space  weather condition and to predict the future. Various indices have been defined to parameterize space weather condition, especially magnetic activity of the Sun. This study analyzed the variability and statistical properties of four solar activity indices namely sunspot number ( SSN ), 10 cm radio flux ( F 10.7 ), x-ray background ( F xray ), and the total flare energy ( E flare ). Solar cycle 23 and 24 were chosen as the time constrain for the analysis. The main objectives are to understand the variability of the indi ces during Solar cycle and to characterize  daily  change  of  those  indices.  From  the  analysis,  no  significant  phase  difference  was found among the fluctuation of the indices though difference variation amplitude were observed. Daily changes  of  those  indices  have  nearly  Gaussian  distribution  such  that  categorization  into  discrete classes can be done accordingly. Statistical border of 0.25 σ and 0.85 σ can be used to distinguish small and large changes of the indices.
Keywords: Sunspots, Radio emission, X-ray, Flare energy

## ABSTRAK
Cuaca antariksa menjadi aspek yang penting dalam peradaban modern karena umat manusia semakin  mengandalkan  teknologi  antariksa.  Kondisi  ini  mendorong  adanya  upaya  yang  baik  dalam mengukur  kondisi  terkini  antariksa  dan  memperkirakan  masa  depan.  Sejumlah  indeks  telah didefinisikan  sebagai  parameter  cuaca  antariksa,  terutama  aktivitas  magnetik  Matahari.  Studi  ini menelaah  variabilitas  dan  parameter  statistik  dari  empat  indeks,  yakni  bilangan  bintik  Matahari ( SSN ), fluks radio 10 cm ( F 10.7 ), fluks sinar-X latar belakang ( F xray ), dan energi total flare ( E flare ). Siklus 23  dan  24  dipilih  sebagai  batas  waktu  analisis.  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  variabilitas setiap  indeks  sepanjanng  siklus  Matahari  serta  mengetahui  karakter  perubahan  harian  indeks tersebut.  Berdasarkan  analisis  tersebut, tidak  ditemukan  perbedaan  fase  yang  signifikan  di  antara fluktuasi  keempat  indeks  meski  amplitudo  variasi  yang  berbeda  teramati.  Perubahan  harian  dari indeks  tersebut  hampir  mengikuti  distribusi  Gaussian  sehingga  pengelompokkan  ke  dalam  kelas diskrit  dapat  dilakukan.  Batasan  statistik  0,25 σ dan  0,85 σ dapat  dipakai  untuk  membedakan perubahan kecil dan besar.
Kata Kunci: Bintik Matahari, Emisi radio, Sinar-X, Energi flare

## 1  PENDAHULUAN
Menurut US  National  Space  Weather  Plan ,  cuaca  antariksa  dapat  diartikan sebagai  kondisi di  Matahari,  angin  surya,  magnetosfer,  ionosfer,  dan  termosfer  yang dapat  mempengaruhi  kinerja  ( performance )  dan  keandalan  ( reliability )  dari  teknologi landas  Bumi  dan  antariksa  serta  dapat  membahayakan  kesehatan  dan  kehidupan manusia.  Dewasa  ini,  cuaca  antariksa  perlu  diperhatikan  dengan  seksama  karena aktivitas  manusia,  dari  komunikasi  hingga  eksplorasi,  semakin  sensitif  terhadap perubahan  yang  terjadi.  Di  Bumi,  variabilitas  dan  aktivitas  Matahari  menjadi  faktor kunci  cuaca  antariksa  karena  input  energi  dari  Matahari  (melalui  radiasi  foton  dan partikel  energetik)  lebih  dominan  dibandingkan  dinamika  internal  (Lilensten et  al. , 2014).  Selama  periode  11  tahunan,  Matahari  mengalami  perubahan intensitas  relatif dalam  kisaran  10%  (pada  jendela  visual)  hingga  10.000%  (pada  jendela  ultraviolet) serta  mengalami  perubahan  aktivitas  magnetik.  Pengamatan  Matahari  pada  berbagai rentang  spektrum  menjadi  penting  untuk  memahami  dan  meramalkan  cuaca antariksa.
Dalam  kaitannya  dengan  prakiraan  cuaca  antariksa,  Pusat  Sains  Antariksa LAPAN  telah  menggulirkan  program Space  Weather  Information  and  Forecast  Services (SWIFtS)  yang  beroperasi  sejak  Maret  2015.  Program  ini  dikembangkan  dari  sistem prediksi cuaca  antariksa National  Institute  of  Information  and  Communication  Technology (NICT)  Jepang  (Watari,  2009;  Jiyo  &  Dani,  2014).  Di  dalamnya,  terdapat  tiga  gugus utama,  yakni  prakiraan  aktivitas  Matahari,  geomagnet,  dan  ionosfer.  Untuk  aktivitas Matahari,  keluaran  utama  dari  prakiraan  yang  dihasilkan  adalah  kemungkinan terjadinya flare atau ledakan Matahari dengan kekuatan tertentu. Masukan utamanya adalah  kondisi  terkini  Matahari  serta  parameter  daerah  aktif  yang  menjadi  sumber flare . Kondisi Matahari diwakili oleh beberapa indeks seperti bilangan bintik Matahari ( SSN ), fluks radio  10  cm  ( F 10.7 ), fluks sinar-X  latar  belakang  ( F xray ),  serta  luas  total bintik  Matahari.  Indeks  tersebut  sudah  jamak  digunakan  sebagai indikator  aktivitas Matahari yang memiliki siklus 11 tahun (Tapping, 2013; Ramesh & Rohini, 2008) dan mencakup aktivitas di seluruh piringan Matahari yang terukur di Bumi.
Pada  setiap  proses  evaluasi  dan  prakiraan,  kondisi  terakhir  ( t i )  Matahari  dan kondisi  pada  hari  sebelumnya  ( t i-1 )  menjadi  masukan.  Perubahan  harian  indeks dikategorikan menjadi lima kelas kualitatif, yakni: (1) turun, (2) agak turun, (3) relatif tetap, (4) agak naik, dan (5) naik. Kenaikan signifikan dapat dijadikan rambu-rambu adanya peningkatan aktivitas dan potensi terjadinya flare pada hari berikutnya (Lee et
al. , 2012). Namun,  batasan nilai untuk tiap kelas tersebut belum ditentukan dengan pasti.
Tujuan  dari  studi  ini  adalah  untuk  mengetahui  karakter  variabilitas  keempat indeks  aktivitas  Matahari  sepanjang  siklus  ke-23 dan  24  serta  hubungan  kuantitatif dari satu indeks dan indeks lainnya. Tujuan berikutnya adalah mengetahui parameter statistik  dari  perubahan  harian keempat  indeks  tersebut.  Untuk  keperluan  tersebut, fungsi  distribusi  normal/Gaussian  dicocokkan  dengan  distribusi  empiris  yang  telah dibangun. Berdasarkan parameter yang diperoleh, kategorisasi perubahan harian indeks (turun,  agak  turun,  ...  ,  naik)  dapat  ditentukan  secara  bijak  serta  dapat  dijadikan acuan dalam prakiraan cuaca antariksa.

## 2  DATA
Data yang digunakan adalah ringkasan aktivitas Matahari dan geofisika ( Solar and Geophysical Activity Summary , SGAS) yang dirilis setiap hari oleh National Oceanic and  Atmospheric  Administration  Space  Weather  Prediction  Center (NOAA/SWPC).  File berisi teks diunduh dari ftp://ftp.swpc.noaa.gov/pub/warehouse/. Rentang waktu yang dianalisis  berkaitan  dengan  siklus  Matahari  23  dan  24,  yakni  sejak  Januari   1996 hingga Desember 2014.
Bilangan  bintik  Matahari  yang  dituliskan  dalam  SGAS  merupakan  nilai  yang diperoleh  oleh  SWPC  setiap  harinya. Fluks radio  10,7  cm  (2,8  GHz)  diperoleh  dari Dominion Radio Astrophysical Observatory di British Columbia, Kanada. Indeks tersebut dinyatakan  dalam Solar  Flux  Unit (SFU)  yang  setara  dengan  10 -22 W/m 2 /Hz. Fluks sinar-X  latar  belakang  diturunkan  dari  hasil  pengukuran Geostationary  Operational Environmental Satellite X-ray Sensor (GOES/XRS) kanal B yang mendeteksi foton pada rentang  panjang  gelombang 1  hingga  8 Å.  Nilai fluks latar  belakang  harian  diperoleh dengan  metode  yang  disebutkan  dalam  Wagner  (1988).  Skala  yang digunakan untuk fluks sinar-X adalah A, B, dan C yang setara fluks sebesar 10 -8 , 10 -7 , dan 10 -6 W/m 2 . Skala tersebut dapat dikonversi dengan mudah.
Data  tambahan  yang  digunakan  adalah  total  energi  yang  dihasilkan  oleh (beberapa) flare dalam satu hari ( E flare ). Total energi (dalam W/m 2 ) pada jendela sinar-X dianggap sebagai indikator dengan informasi fisis yang lebih kaya dibandingkan jumlah kejadian atau fluks maksimum flare . Indeks ini dianggap lebih baik dalam mendefinisikan siklus  Matahari  (Maris et  al. ,  2004;  Oh,  2014). Solar  and  Geophysical  Event  Reports yang juga dirilis oleh NOAA/SWPC memberikan rekaman energi yang dihasilkan setiap flare yang pada tanggal tertentu sehingga penjumlahan energi selama satu hari dapat dilakukan dengan mudah.

## 3  METODOLOGI
Variasi  indeks  sepanjang  siklus  ke-23  dan  sebagian  siklus  ke-24  dipelajari berdasarkan plot indeks  sebagai  fungsi  waktu.  Puncak  siklus  dibandingkan  secara visual  tanpa  melibatkan  metode  analisis  variabilitas  tertentu.  Untuk  mengetahui hubungan  satu  indeks  dengan  indeks  lainnya,  korelasi  dua  dimensi  dilakukan terhadap  nilai  rata-rata  bulanan  dari  dua  indeks.  Indeks  utama  yang  menjadi pembanding  adalah  bilangan  bintik  Matahari  ( SSN )  yang  telah  dikenal  sebagai indikator  utama  siklus  Matahari. Linear  least-squares  fitting (Ross,  2004)  dilakukan untuk mendapatkan hubungan kuantitatif antara dua indeks.
Aspek berikutnya yang menjadi perhatian adalah perubahan harian dari indeks aktivitas Matahari. Perubahan ini didefinisikan sebagai selisih antara nilai indeks pad a tanggal tertentu dengan nilainya sehari sebelumnya:
1 2 1 2 t t f f t f      (3-1)
dengan   flare xray E F F SSN f , , , 7 . 10  menyatakan  indeks  yang  dibicarakan.  Formulasi sejenis pernah digunakan oleh Lee et  al . (2012) yang menganalisis perubahan harian luas daerah aktif dalam kaitannya dengan probabilitas kejadian flare . Fungsi  distribusi  empiris  dari  Δ f /Δ t dapat  dibangun  dengan  beragam  metode estimasi  kerapatan  (Silvermann,  1996),  konstruksi  histogram  adalah  metode  yang digunakan  dalam  studi  ini.  Fungsi  distribusi  Gaussian  ( x =Δ f /Δ t )  digunakan  untuk memodelkan distribusi empiris tersebut tersebut:
   
       2 2 2 exp ) (   x A x f (3-2)
Terdapat  tiga  parameter fitting ,  yakni nilai  rata-rata μ ,  deviasi σ ,  dan  faktor  skala A . Pencocokan dilakukan dengan berpijak pada prinsip non-linear least-squares fit . Dalam studi ini, distribusi empiris dibangun menggunakan rekaman data pada siklus  ke-23  dan  ke-24  secara  terpisah.  Namun,  segmentasi  rentang  siklus  menjadi fase solar  minimum dan solar maximum tidak dilakukan karena studi ini lebih berfokus pada  karakteristik  global  dari  indeks  yang  menjadi  pokok  bahasan.  Selain  itu, segmentasi data tidak dilakukan karena keperluan praktis, yakni supaya prakirawan cuaca  antariksa  dapat  mengacu  pada  satu  tabel  tertentu  saat  melakukan  evaluasi aktivitas Matahari, tidak bergantung pada fase minimum maupun maksimum.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Rata-rata Bulanan
Perubahan indeks  sepanjang  siklus  Matahari  ke 23  dan  24  diwakili  oleh nilai rata-rata  bulanan  dari indeks  sebagaimana  ditampilkan  pada  Gambar  4-1.  Keempat indeks  tersebut  menunjukkan  adanya  variasi  dengan  siklus  11  tahun.  Pada  skala logaritmik, pola perubahan F xray dan E flare tampak berbeda dibandingkan indeks lainnya, tapi tetap menunjukkan kecenderungan fluktuasi yang sama. Perbandingan langsung antara ketiga indeks dengan SSN disajikan pada Gambar 4-2.
Gambar 4-1: Variasi dari beberapa indikator aktivitas Matahari: (1) bilangan bintik Matahari, (2) fluks radio  10  cm  dinyatakan  dalam  SFU,  (3)  energi  total flare tiap  hari  dinyatakan  dalam W/m 2 ,  dan  (4) fluks sinar-X  latar  belakang  dalam  W/m 2 .  Garis  biru  mewakili  nilai harian, sedangkan garis hitam merupakan nilai rata-rata bulanan
Fluktuasi SSN pada  siklus ke-23  menunjukkan  adanya  puncak ganda  ( double humps ) dengan separasi sekitar satu tahun, sementara pada siklus berikutnya terdapat dua  puncak  dengan  separasi  sekitar  dua  tahun.  Pola yang  sama  juga  teramati  pada F 10.7 ,  tapi  puncak  kedua  pada  siklus  23  lebih  tinggi  dibandingkan  puncak  pertama sehingga Ramesh & Vasantharaju (2014) menganggapnya terlambat dibandingkan SSN . Keterlambatan ini tidak diharapkan ada karena secara prinsip radiasi gelombang mikro dihasilkan oleh plasma di kromosfer dan korona yang dipengaruhi oleh medan magnet daerah aktif (Tapping, 2013). Fluks medan magnet daerah aktif sebanding dengan luas area  bintik  Matahari,  bukan  sekedar  jumlah  bintik  yang  teramati.  Karena  itu, keterlambatan puncak F 10.7 lebih disebabkan oleh nilai SSN yang terlalu rendah atau underestimate (Ramesh  &  Vasantharaju,  2014).  Terlepas  dari  isu  keterlambatan tersebut, fluks radio 10 cm memang berkorelasi baik dengan bilangan bintik Matahari. Fluktuasi  yang  seirama  dan  sefase  tampak  jelas  hingga  siklus  ke-24.  Sebagaimana disajikan  dalam  Gambar  4-2,  terdapat  hubungan  linier  dengan  gradien  0,67  untuk siklus ke-23 dan 0,64 untuk siklus ke-24.
Fluks sinar-X latar belakang merupakan bentuk radiasi elektromagnetik energi tinggi  yang  dihasilkan  oleh  keseluruhan  piringan  Matahari.  Berbeda  dengan fluks insidental ( transient ) yang dihasilkan oleh daerah aktif di permukaan Matahari. Fluks sinar-X  latar  belakang  bersumber  dari  emisi  korona  dan  turut  dipengaruhi  oleh variabilitas  aktivitas  magnetik  di  Matahari.  Nilainya  mengalami  variasi  hingga  10 3 (Aschwanden, 1994) dan nilai fluks dapat melebihi 10 -6 W/m 2 ketika aktivitas Matahari mencapai  maksimum.  Fluktuasi F xray bulanan  tampak  seirama  dan  sefase  dengan fluktuasi SSN meski  keberadaan  puncak  ganda  tidak  tampak  jelas  pada  skala logaritmik. Puncak F xray pada siklus 23 terjadi pada akhir 2001, sementara potongan siklus 24 berpuncak pada awal 2014. Puncak siklus ke-24 sekitar 1,6 kali lebih rendah dibandingkan puncak pada siklus sebelumnya.
Sebagaimana  dikemukakan  oleh  Veronig et  al. (2004),  hubungan  antara F xray dan SSN dapat  direpresentasikan  dengan  persamaan  eksponensial (power-law ), b xray SSN a F   atau
blogSSN loga logF xray   .  Regresi  linier  menghasilkan  koefisien
9,75 loga   dan 1,65 b  untuk siklus ke-23 dan 9,21 loga   dan 1,44 b  untuk siklus
ke-24  yang  baru  berlalu  separuhnya.  Dalam  regresi,  data  dengan 10  SSN tidak diperhitungkan dalam  regresi  karena  pada  kondisi  tersebut, F xray amat  dekat dengan batas  deteksi  dari  GOES/XRS  sebesar  2  ×  10 -8 W/m 2 (Boeing,  2006).  Langkah  ini secara  sistematis  membuat  koefisien b lebih  kecil  dibandingkan  studi  sebelumnya, misalnya Veronig et al. (2004) yang mendapatkan koefisien 1,32 b  untuk siklus ke-21, 1,51 b  untuk siklus ke-22 dan 1,30 b  untuk sebagian siklus ke-23.
Gambar 4-2: Hubungan  antara  indeks  aktivitas  Matahari  dengan  titik  biru  dan  kuning  secara berturut-turut  merepresentasikan  nilai  rata-rata  bulanan  untuk  siklus  ke-23  dan  24. Hubungan  tersebut  dapat  dimodelkan  dengan  persamaan  linier  ( F 10.7 )  dan  fungsi eksponensial ( F xray dan E flare ). Garis tegas  untuk  siklus  ke-23  sedangkan  garis  putus- putus untuk siklus ke-24
Variasi yang lebih besar dialami oleh E flare , yakni dengan orde perubahan lebih 10 4 .  Nilai  harian E flare juga  tampak  fluktuatif  meski  nilai  rata-rata  bulanannya menunjukkan pola variabilitas yang hampir sama dengan F xray . Karena fluktuasi yang amat besar tersebut, puncak ganda pada siklus 23 dan 24 tidak tampak jelas pada plot E flare sepanjang siklus 23 dan 24. Terdapat  hubungan power-law antara E flare dan SSN sebagaimana  disajikan pada  Gambar  4-2.  Untuk  siklus  ke-23  diperoleh  koefisien  regresi
10,95 loga   dan 4,27 b  , sedangkan untuk siklus ke-24 diperoleh 9,47 loga   dan 3,67 b  . Hubungan ini sejalan dengan Maris et  al. (2004) dan Oh (2014) yang menggunakan indeks yang sama sebagai indikator aktivitas Matahari.

## 4.2 Perubahan Harian
Perubahan harian dihitung dengan Persamaan 3-1 dan Gambar 4-3 menyajikan histogram distribusi Δ f /Δ t untuk keempat indeks. Fungsi Gaussian digunakan untuk memodelkan  distribusi  empiris  tersebut.  Adapun  parameter  fungsi  Gaussian  yang diperoleh untuk masing-masing indeks dituliskan dalam Tabel 4-1.
Tabel 4-1: PARAMETER  FUNGSI  GAUSSIAN  YANG  MEREPRESENTASIKAN DISTRIBUSI  Δ f /Δ t DARI KEEMPAT INDEKS AKTIVITAS MATAHARI
Indeks Siklus 23 Siklus 24 A μ σ A μ σ SSN 0,038 -0,952 16,147 0,036 -0,474 16,387 F 10.7 0,079 -0,614 3,990 0,088 -0,476 3,208 log( F xray ) 0,044 -0,022 0,140 0,056 -0,013 0,094 log( E flare ) 0,051 -0,038 0,601 0,043 -0,049 0,598
Gambar 4-3: Fungsi distribusi empiris dari perubahan harian dari SSN , F 10.7 , log( F xray ) dan log( E flare ). Histogram  warna  biru  menggambarkan  distribusi  perubahan  indeks  pada siklus  ke-23 yang  dapat  dimodelkan  dengan  kurva  garis  tegas.  Untuk  siklus   ke-24,  digunakan histogram warna kuning dan kurva garis putus-putus
Secara  umum,  histogram  distribusi  Δ f /Δ t dari SSN ,  log( F xray ),  dan  log( E flare ) cukup sesuai dengan fungsi Gaussian, tetapi menunjukkan adanya spike di sekitar nol (Gambar  4-3).  Distribusi  empiris  yang  dihasilkan  cukup  simetris  di  sekitar  nilai  nol sehingga 0   .  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  ada  banyak  kasus  ketika  indeks aktivitas Matahari hampir tidak berubah dalam satu hari. Distribusi Δ f /Δ t untuk SSN memiliki  dua  puncak  tambahan  pada 10    t f sebagai  dampak  dari  formulasi bilangan  bintik  yang  melibatkan  koefisien  pengali  untuk  satu  daerah  aktif  ( sunspot
group ).  Muncul  atau lenyapnya  satu daerah  aktif  menyebabkan  perubahan nilai  SSN secara drastis, yakni sekitar 10.
Distribusi  Δ f /Δ t dari F 10.7 tampak  lebih  menyimpang  dari  fungsi  Gaussian. Penurunan  tajam  terjadi  pada  Δ f /Δ t kecil  dan  melandai  pada  Δ f /Δ t besar. Fitting Gaussian memberikan nilai σ = 3,2, sementara simpangan baku yang diperoleh adalah σ = 8,1.

## 4.3 Kelas Perubahan
Sebagaimana  disebutkan  sebelumnya,  SWIFtS  menggunakan  lima  kelas perubahan  dari  indeks  aktivitas  Matahari.  Bila  jumlah  kasus  dalam  setiap  kelas tersebut  dianggap  sama,  misalnya  20%  kasus  turun,  20%  kasus  agak  turun  dan seterusnya,  maka  batas  kelas  dapat  ditentukan  sesuai  dengan  luas  area  di  bawah kurva distribusi normal.

## Gambar 4-4: Ilustrasi pembagian kelas sesuai dengan fungsi distribusi normal
Seperti yang diilustrasikan pada Gambar 4-4, indeks aktivitas dikatakan relatif tetap  bila  Δ f /Δ t berada  di  antara  - x 1 dan x 1 ,  agak naik  bila  perubahannya  berada  di antara x 1 dan x 2 ,  dan  naik  bila  perubahannya  melebihi x 2 .  Demikian  halnya  pada kasus penurunan indeks aktivitas. Untuk fungsi distribusi Gaussian, nilai x 1 = 0,25 σ dan x 2 = 0,85 σ sehingga tiap kelas sama-sama mencakup 20% kasus. Nilainya berbeda untuk masing-masing indeks sebagaimana dirangkum pada Tabel 4-2. Perlu dijadikan catatan  bahwa  untuk F 10.7 ,  simpangan  baku  ( σ ')  digunakan  sebagai  acuan  alih-alih parameter  dari  fungsi  Gaussian.  Rasio  perubahan  (dalam  persen)  digunakan  untuk F xray dan E flare karena parameter σ dari distribusi perubahan log( F xray ) dan log( E flare ).
Tabel 4-2: NILAI  BATAS  KELAS  x1  DAN  x2  UNTUK  SETIAP INDEKS  AKTIVITAS  MATAHARI.  UNTUK F 10.7 ,  SIMPANGAN  BAKU  (σ’)  DIGUNAKAN  ALIH-ALIH  PARAMETER  DARI  FUNGSI GAUSSIAN. PEMBULATAN  DILAKUKAN KARENA ALASAN PRAKTIS. LIMA KOLOM PALING KANAN MERANGKUM RENTANG PERUBAHAN YANG TELAH DIKELOMPOKKAN MENJADI LIMA KELAS YANG TELAH DIDEFINISIKAN SEBELUMNYA. PERUBAHAN F XRAY DAN E FLARE DINYATAKAN  DALAM  PERSEN  KARENA  KEDUA  INDEKS  SERINGKALI  DINYATAKAN DALAM SKALA LOGARITMIK Indeks
Batas Kelas Kelas Perubahan x 1 0,25 σ x 2 0,85σ Turun Agak Turun Relatif Tetap Agak Naik Naik SSN 4 14 (-∞, -14)  [-14, -4) [-4, 4) [4, 14) [14, ∞) F 10.7 2 7 (-∞, -7) [-7, -2) [-2, 2) [2, 7) [7, ∞) F xray 0,029 dex 0,099 dex (0%, 79%) [79%, 93%) [93%, 107%) [107%, 126%) [126%, ∞) E flare 0,150 dex 0,509 dex (0, 31%) [31%, 71%) [71%, 141%) [141%, 323%) [323%, ∞)

## 4.4 Studi Kasus
Perubahan harian indeks dalam kaitannya dengan kejadian flare atau lontaran massa  korona  merupakan  topik  yang  menarik  untuk  dibahas,  apalagi  untuk kepentingan prakiraan cuaca antariksa. Sebagai contoh, Lee et  al. (2012) mengaitkan frekuensi  kejadian flare dengan  perubahan  harian  luas  daerah  aktif.  Belum  ada literatur yang secara khusus membahas hubungan antara frekuensi kejadian flare dan perubahan  indeks SSN , F 10.7 ,  dan  log( F xray ).  Meski  demikian,  beberapa  contoh  kasus yang  disajikan  dalam  Tabel  4-3  menujukkan  bahwa  perubahan  indeks  menjadi indikator kemunculan daerah aktif yang amat eruptif.

## Tabel 4-3: REKAMAN  HARIAN  INDEKS  AKTIVITAS  MATAHARI  DARI  NOAA/SWPC  YANG BERHUBUNGAN DENGAN KEMUNCULAN DAERAH AKTIF PALING ERUPTIF SEPANJANG SIKLUS  MATAHARI KE-23.  KOTAK  BERWARNA HIJAU  MENANDAI INDEKS  TETAP  ATAU TURUN,  KUNING  MENANDAI  INDEKS  AGAK  NAIK,  SEDANGKAN  JINGGA  MENANDAI INDEKS NAIK
Tanggal yyyymmdd F 10.7 Δ F 10.7 SSN Δ SSN F xray Δ F xray Keterangan 20010421 153 - 98 - B8.2 - AR9393 jumlah  flare C+M+X : 55 maksimum : X20 20010422 159 6 136 38 B9.6 17% 20010423 183 24 129 -7 C1.6 67% 20031021 135 - 113 - B6.5 - AR0486 jumlah  flare C+M+X : 43 maksimum : X17 20031022 152 17 144 31 C1.4  115% 20031023 154 2 117 -27 C4.9  250% 20050906 75 - 12 - A7.6 - AR0808 jumlah  flare C+M+X : 77 maksimum : X17 20050907 83 8 12 0 B3.4  347% 20050908 100 17 11 -1 C1.0  194%
Daerah aktif AR09393 tampak di piringan Matahari ( near  side ) sejak 24 Maret 2001 dan telah menghasilkan sebanyak 55 flare kelas C atau lebih kuat. Flare terkuat terjadi 2 April 2001 dan mencapai kelas X20. Peningkatan tajam F 10.7 dan F xray teramati sebelum kemunculan daerah aktif tersebut. Peningkatan drastis indeks SSN terjadi 22 Maret, dua hari sebelum AR9393 mulai tercatat.
Pola yang sama teramati pada AR10808 penghasil 77 flare atau AR10486 yang dikenal sebagai penghasil flare Halloween (X17) 28 Oktober 2011. Setelah daerah aktif ini  muncul, fluks radio  dan  bilangan  bintik  tidak  mengalami  peningkatan  yang signifikan.  Nilai SSN 23  Oktober  mengalami  penurunan  akibat  daerah  aktif  lain bergerak ke sisi jauh Matahari ( far side ).
Dari  ketiga  kasus  tersebut,  poin  yang  dapat  dideduksi  adalah  bahwa peningkatan fluks sinar-X  latar  belakang  maupun fluks radio  menjadi  indikator peningkatan aktivitas Matahari, terutama frekuensi kejadian flare . Perubahan bilangan bintik  Matahari  tidak  berkorelasi langsung  frekuensi flare .  Salah  satu  argumen  yang dapat  digunakan  untuk  menjelaskan  hal  ini  adalah  bahwa  penentuan SSN amat bergantung  pada  posisi  daerah  aktif  di  piringan  Matahari  dan  sudut  pandang pengamat.  Telaah  terhadap  sampel  daerah  aktif  yang  lebih  banyak  perlu  dilakukan untuk memastikan validitas pernyataan tersebut.

## 5 KESIMPULAN
Bilangan  bintik  Matahari, fluks radio 10 cm,  sinar-X latar  belakang,  dan  total energi flare dapat  digunakan  sebagai  indikator  aktivitas  Matahari  serta  parameter masukan  dalam  sistem  prakiraan  cuaca  antariksa.  Keempat  indeks  tersebut menunjukkan  tren  fluktuasi  yang  sama  dan  sefase.  Un tuk  siklus  23  dan  24,  tidak ditemukan keterlambatan ( time lag ) yang signifikan meski ada perbedaan nilai puncak.
Perubahan  harian  (Δ f /Δ t )  keempat  indeks  memiliki  distribusi  yang  mendekati Gaussian. Nilai 0,25 σ dan 0,85 σ (Tabel 4-2) dapat digunakan sebagai acuan batas kelas perubahan  yang  logis.  Dilihat  dari  beberapa  kasus  kemunculan  daerah  aktif  eruptif pada  siklus  ke-23,  perubahan  harian  fluks  sinar-X  dan  radio  berhubungan  dengan peningkatan  frekuensi kejadian flare .  Namun,  perubahan SSN tidak  secara langsung berkaitan karena penentuan bilangan bintik sangat tergantung pada posisi daerah aktif di piringan Matahari.

## DAFTAR RUJUKAN
Aschwanden,  M.J.,  1994. Irradiance  observation  of  the  1-8  Å  solar  soft  x-ray  flux  from  GOES ,  Solar Physics, 152, 53.
Boeing, 2006. GOES N Data Book , Boulder: NASA. Jiyo  dan  T.  Dani,  2014. Space  Weather  Training  Program  for  LAPAN  Researcher ,  Laporan  tidak dipublikasikan, Pussainsa LAPAN.
Lee, K; Y.-J. Moon; J.-Y. Lee; K.-S. Lee dan H. Na, 2012. Solar Flare Occurrence Rate and Probability in Terms  of  the  Sunspot  Classification  Supplemented  with  Sunspot  Area  and  its  Changes , Solar Physics , 281, 639.
Lilensten,  J.;  A.J.  Coates;  V.  Dehant;  T.D.  de  Wit;  R.B.Horne;  F.  Leblanc;  J.  Luhmann;  E. Woodfielddan M. Barthelemy, 2013. What characterizes pl anetary space weather ?, Astronomy and Astrophysics Review, 22, 79.
Maris, G.; M.D. Popescu dan M. Mierla, 2004. Soft X-Ray Sol ar Flarecycles , dalam A.V. Stepanov; E.E. Benevolenskaya dan A.G.Kosovichev (editor), Proceedings IAU Symposium , no. 223, 73.
Oh,  S.,  2014. Frequency  of  Sol ar  Spotless  Days  and  Flare  Index  as  Indices  of  Sol ar  Cycle  Activity , Journal of Astronomy and Space Science, 31, 145.
Ramesh,  K.B.  dan  N.  Vasantharaju,  2014. Temporal  offsets  among  sol ar  activity  indicators , Astrophysics and Space Science, 350, 479.
Ramesh, K.B. dan  V.S. Rohini, 2008. 1-8  a Coronal Background X-Ray Emission  and the  Associated Indicators of Photospheric Magnetic Activity , the Astrophysical Journal, 686, L41.
Ross,  S.  M.,  2004. Introduction to Probability  and Statistics for Engineers  and Scientists ,  Burlington, Elsevier.
Silvermann, B.W., 1996. Density  Estimation for Statistics  and Data Analysis , New York: Chapman & Hall.
Tapping, K.F., 2013. The 10.7 cm Solar Radio flux ( F 10.7 ), Space Weather, 11, 394. Veronig,  A.M.;  M.  Temmer  dan  A.D.  Hanslmeier,  2003. The  Sol ar  Soft  X-Ray  Background  and  its Rel ation to Flare Occurrence , Solar Physics, 219, 125. Wagner, W.J., 1998. Observation of 1-8 Å Sol ar  X-ray Variability During Sol ar Cycle 21 , Advances in Space Research, 8, 67.
Watari,  S.  2009. Space  Weather  Forecast  osing  Real-Time  Data ,  Journal  of  the National Institute  of Information and Communications, 56, 485.