Evaluasi Skema Parameterisasi Model WRF untuk Pengamatan Kemunculan Awan dari Satelit Himawari-8 di atas Indonesia (Evaluation of WRF Model Parameterization Schemes for Observation of Cloud Occurences from Himawari-8 Satellite over Indonesia)
F. Lasmono 1 , Risyanto 1 , I. Fathrio 1
1 Pusat Riset dan Teknologi Antariksa, Badan Riset dan Inovasi Nasional, Bandung

## Riwayat naskah
Diterima: 20-11-2019 Direvisi: 03-02-2021 Disetujui: 24-08-2021
Korespondensi: F. Lasmono farid.lasmono@lapan.go.id

## ABSTRAK
Berbagai  kombinasi  skema  parameterisasi  kumulus  dan  mikrofisika  telah diimplementasikan  pada  model  WRF  untuk  menemukan  skema  terbaik kemunculan  awan  saat  siang  hari  di  atas  Indonesia.  Parameterisasi dilakukan  dengan  melakukan  simulasi  model  ensemble  resolusi  tinggi selama sebulan menggunakan delapan skema kumulus dan empat skema mikrofisika.  Selanjutnya  hasil  simulasi  dibandingkan  dengan  data  awan yang  diturunkan  satelit  Himawari-8  pada  tiga  level  ketinggian.  Hasil perbandingan menunjukkan bahwa kombinasi skema kumulus Kain-Fritsch dan  skema  tanpa  kumulus/eksplisit,  serta  skema  mikrofisika  WSM3 menghasilkan  korelasi  yang  cukup  tinggi  untuk  kemunculan  awan berdasarkan perhitungan nilai skill ( score skill ) dan analisa spasial. Secara umum, korelasi kemunculan awan luaran WRF dan Himawari-8 lebih baik pada awan tinggi daripada awan menengah atau rendah, dan hasil model cenderung overestimate di semua level ketinggian. Kata kunci : WRF, Awan, Himawari-8, Model, Satelit

## ABSTRACT
Various  combinations  of  cumulus  and  microphysics  parameterization schemes have been implemented in the WRF model to find the best scheme of cloud occurrences during the day over Indonesia. Parameterization was done  by  simulating  a  high-resolution  ensemble  model  for  a  month  using eight cumulus schemes and four microphysics schemes for three levels of height.  The  simulation  results  were  then  compared  to  cloud  data  derived from  Himawari-8  satellite.  The  results  of  the  comparison  show  that  the combination  of  Kain-Fritsch  and  explicit  cumulus  scheme,  and  WSM3 microphysics  scheme  produced  good  correlations  for  cloud  occurrences based on the calculation of skill scores and spatial analysis. In general, the cloud correlations of WRF output and Himawari-8 were better at high cloud levels than medium or low clouds, and the WRF model results tended to be over-estimated at all height levels.
Keywords : WRF, Cloud, Himawari-8, Model, Satellite

## 1.  Pendahuluan
Awan  merupakan  salah  satu  elemen dan  regulator  penting  untuk  sistem  cuaca. Simulasi  awan  dan  evolusinya  dapat membantu  memahami  terjadinya  hujan, terutama  di  Indonesia.  Hujan  di  Indonesia sangat  sulit  diprediksi  karena  dipengaruhi oleh berbagai kondisi topografis dan geografis kompleks,  serta  faktor-faktor  fenomena variabilitas atmosfer seperti muson/ monsoon , Madden  Julian  Oscillation (MJO), Indian Ocean  Dipole  Mode (IOD)  dan El-Nino Southern  Oscillation (ENSO)  (Chang et  al. ,
2004;  Hidayat  &  Kizu,  2010;  Qian  & Robertson,  2010;  Rauniyar  &  Walsh,  2011; Lee, 2015). Prediksi cuaca operasional telah dilakukan  Pusat  Sains  dan  Teknologi Atmosfer  (PSTA),  Lembaga  Penerbangan dan  Antariksa  Nasional  (LAPAN)  melalui aplikasi peringatan dini berbasis web dengan nama  Sadewa  (LAPAN.  (2019).  Dengan meningkatnya  akurasi  untuk  simulasi  awan, diharapkan dapat meningkatkan pemahaman dan akurasi untuk prediksi cuaca operasional wilayah Indonesia pada Sadewa.
Weather  and  Research  Forecasting (WRF, Skamarock et al., 2008) sebagai salah satu  model Numerical  Weather  Prediction (NWP),  menggunakan  parameterisasi  untuk simplifikasi  proses  fisika  yang  terjadi  dalam setiap  grid.  Dari  beberapa  skema  fisika  di WRF  yang  terkait  dengan  simulasi  awan adalah skema mikrofisika dan skema kumulus (Gambar  1).  Skema  mikrofisika  menangani proses  awan  dan  hujan  non-konvektif termasuk  proses  evolusi  dan  interaksinya, sedangkan  skema  kumulus  menangani updraft  dan  downdraft  vertikal  dalam  proses konveksi,  termasuk  hujan  konvektif  (Dudhia, 2014).  Kombinasi  skema  mikrofisika  dan kumulus  yang  tepat  diharapkan  mampu meningkatkan tingkat realisme simulasi awan di wilayah Indonesia.
Untuk  memvalidasi  simulasi  awan  dari model global atau regional, penggunaan data observasi  awan  dari  satelit  polar  atau geostasioner  sangatlah  penting  (Otkin et  al. , 2008).  Produk  observasi  awan  satelit Himawari-8  (Bessho et  al. ,  2016)  digunakan karena resolusi kanal visible yang digunakan dalam penelitian ini beresolusi tinggi, yaitu 1 km,  dengan  pembagian  level  ketinggian  dan jenis  awan  sebagai  fitur  produk.  Walaupun secara umum akurasi untuk data satelit terlalu rendah  untuk  pengukuran  absolut  properti awan  (Zhang et  al. ,  2005),  namun  dataset observasi  awan  dari  Himawari-8  ini  berguna untuk mengevaluasi hasil simulasi awan.
Penelitian ini melakukan simulasi awan dengan  kombinasi  parameterisasi  yaitu skema  mikrofisika  dan  skema  kumulus  yang dibandingkan  dengan  observasi  awan  dari satelit  pada  siang  hari  selama  bulan  Maret 2017.  Beberapa  penelitian  sebelumnya
tentang  akurasi  simulasi  awan  (Westphal et al. ,  1996;  Yu et  al. ,  1996;  Garand  &  Nadon, 1998;  Klein  &  Jakob,  1998;  Mathieu et  al. , 1999;  Chaboureau et  al. ,  2000;  Norris  & Weaver,  2001)  menunjukkan  bahwa  properti awan  hasil  simulasi  sangat  sensitif  terhadap perubahan di skema mikrofisika. Penelitian ini akan mengkaji kemampuan kombinasi skema kumulus  dan  mikrofisika  berbeda  untuk mensimulasikan kemunculan awan. Algoritma untuk  menghasilkan  variabel  awan  yang dibedakan berdasarkan ketinggian dijelaskan pada Bab 2 termasuk kombinasi skema yang digunakan, sedangkan hasil dan pembahasan pada Bab 3, serta kesimpulan pada Bab 4.

## 2.  Metodologi

## 2.1.  Lokasi dan Data
Lokasi  penelitian  pada  studi  ini  adalah wilayah Indonesia (90° - 140° BT, 10° LS - 10° LU)  dengan  periode  penelitian  1-31  Maret 2017,  pukul  05.00,  06.00  dan  07.00  UTC (11.00,  12.00  dan  13.00  WIB).  Pemilihan waktu siang hari dengan mempertimbangkan bahwa  produk  pengamatan  ini  merupakan keluaran  dari  kanal  VIS  ( visible )  yang  lebih optimal  di  siang  hari dibandingkan  pagi  atau sore hari (JAXA, 2019).
Data  yang  digunakan  adalah  data  per- jam  luaran model  WRF Versi  3.7  dengan  32 level vertikal dan resolusi spasial 5 km. Data initial condition model menggunakan National Centers for Environmental Prediction (NCEP) FNL (Final) Operational Global Analysis Data 0.1° diunduh dari situs Research Data Archive University  Corporation  for  Atmospheric Research (RDA  UCAR).  Sedangkan  data observasi  awan  menggunakan  produk  tipe awan  ( cloud  type )  Himawari-8  luaran Japan Aerospace  Exploration  Agenc y  (JAXA)  yang didasarkan pada klasifikasi awan International Satellite  Cloud  Climatology  Project (ISCCP) (Rossow & Schiffer, 1991).

## 2.2.  Metode Penelitian
Pembagian  ketinggian  awan  pada model WRF menggunakan metode Coordinated  Regional  Climate  Downscaling Experiment (CORDEX)  (Fita et  al. ,  2019). Variabel  luaran  WRF  yang  digunakan  untuk mendapatkan  awan  tinggi,  menengah,  dan rendah  adalah  fraksi  awan/ cloud  fraction (CLDFRA)  dan  tekanan/ pressure (p,  PB). Kriteria  penentuan  level  ketinggian  awan tersebut adalah sebagai berikut:
 Awan Tinggi : p < 440 hPa
 Awan Menengah   : 660 > p > 440 hPa
 Awan Rendah : p > 660 hPa
Gambar 1. Parameterisasi dan interaksinya dalam  model  NWP  (diadopsi  dari  Dudhia. (2014).
Pembagian  ketinggian  awan  pada observasi  satelit  Himawari-8  diperoleh dengan  mengelompokkan  produk  tipe  awan ISCCP  ke  awan  tinggi  ( high ),  menengah ( middle ) dan rendah ( low ) (Gambar 2). Parameterisasi pada model WRF untuk kajian  kemunculan  awan  tinggi,  menengah dan rendah pada penelitian ini menggunakan 17 kombinasi dari skema kumulus dan skema mikrofisika sebagai berikut:
 Skema kumulus (cu): o Kain-Fritsch (cu1) (Kain, 2004) o Betts-Miller-Janjic (cu2) (Janjic, 1994)
o Grell-Freitas (cu3) (Grell & Freitas, 2014)
o Old Simplified Arakawa-Schubert (cu4) (Pan & Wu, 1995)
o Grell-3D (cu5) (Grell, 1993; Grell & Devenyi, 2002)
o Tiedtke  (cu6)  (Tiedtke,  1989;  Zhang et  al. ,
2011)
o New Tiedtke (cu16) (Zhang & Wang, 2017)
o Tanpa kumulus/eksplisit (nocu).
 Skema mikrofisika (mp):
o WSM3 (mp3) (Hong et al. , 2004) o WSM6 (mp6) (Hong & Lim, 2006) o Thompson (mp8) (Thompson et al. , 2008) o Morrison 2-moment (mp10) (Morrison et al. , 2009)
Selanjutnya, performa kombinasi skema parameterisasi WRF untuk kemunculan awan tinggi, menengah dan rendah dievaluasi dan dibandingkan  dengan  produk  pengamatan awan  Himawari-8  menggunakan  analisis spasial  dan  berdasarkan  nilai skill statistik, yang meliputi: Probability of Detection (POD), Probability of False Detection (POFD), False Alarm  Ratio (FAR)  dan Critical  Score  Index
(CSI).  Formula  perhitungan  nilai skill adalah sebagai berikut:
POD = H / (H + M)  .................................(1) POFD = F / (F + C) .................................(2) FAR = F / (H + F)  ...................................(3) CSI = H / (H + M + F) ..............................(4)
Metode  simulasi  WRF  yang  dilakukan menggunakan  konfigurasi  serupa  dengan prediksi  operasional  yang  digunakan  oleh Sadewa,  yang  saat  ini  menerapkan  skema kumulus  Kain-Fritsch  dan  skema  mikrofisika WSM3.  Skema  dan  konfigurasi  model  WRF yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  tersaji pada Tabel 2.
Gambar  2.  Klasifikasi  awan  ISCCP  yang selanjutnya  dikelompokkan  menjadi  awan tinggi,  menengah  dan  rendah.  (ISCCP. (2019).
Tabel 1. Tabel kontigensi nilai skill . Observasi Model Awan Bukan Awan Awan Hits (H) False Alarm (F) Bukan Awan  Misses (M) Correct Negative (C)
Tabel 2 Skema dan konfigurasi model WRF yang digunakan dalam penelitian ini.
Parameter Keterangan Domain Indonesia (90-140E 10S-10N), 400x1000 grids Resolusi 5 km², 31 level vertical Resolusi temporal 1 jam Input Global Forecasting System (GFS) 0.25° x 0.25° Variabel CLDFRA, P, PB Skema kumulus  Kain-Fritsch (cu1)  Betts-Miller-Janjic (cu2)
 Grell-Freitas (cu3)
 Old Simplified Arakawa- Schubert (cu4)
 Grell-3D (cu5)
 Tiedtke (cu6)
 New Tiedtke (cu16)
 Tanpa kumulus/eksplisit (nocu) Skema mikrofisika  WSM3 (mp3)  WSM6 (mp6)
 Thompson (mp8)
 Morrison 2-moment (mp10)
Boundary layer Yonsei University (YSU) Skema radiasi Longwave (LW): RRTM; Shortwave (SW): Dudhia Surface kayer MM5 Similarity
Land Surface Noah Land Surface Model

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Nilai skill perbandingan  hasil  simulasi kemunculan  awan  selama  bulan Maret  2017 pada  pukul  11.00,  12.00  dan  13.00  WIB dengan produk observasi Himawari-8 ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Nilai  POD menunjukkan seberapa banyak piksel kemunculan  awan  yang  berhasil  diprediksi dengan  tepat  sesuai  dengan  kemunculan awan  observasi  Himawari-8.  Hampir  serupa dengan  POD,  CSI  menunjukkan  seberapa banyak  piksel  kemunculan  awan  yang diprediksi secara tepat namun juga memperhatikan  nilai False  Alarm .  Rentang nilai  POD  dan  CSI  adalah  0-1  dengan  nilai terbaik  adalah  1.  POFD  menunjukkan seberapa  banyak  piksel  yang  menunjukkan prediksi  kemunculan  awan  namun  pada observasi  tidak  ada.  Hampir  serupa  dengan POFD,  FAR  menunjukkan  nilai  yang  sama dengan  memperhatikan nilai Hits .  Jarak  nilai FAR  dan  POFD  adalah  0-1  dengan  nilai terbaik adalah 0.
Perbandingan  kemuncukan  awan  WRF dengan observasi Himawari-8 secara spasial ditunjukkan  pada  Gambar  4  hingga  5.  Pada
awan menengah dan rendah (Gambar 3), nilai FAR  mendekati  1  (sekitar  0,9)  menunjukkan hampir  seluruh  prediksi  kemunculan  awan menengah  dan  rendah  tidak  ada  dalam observasi ( false alarm ). Di sisi lain, nilai POFD yang  rendah  (antara  0,1  –  0,2)  hanya menunjukkan sekitar 10 – 20% prediksi yang salah untuk ketidakmunculan awan menengah  dan  rendah.  Kecuali  pada  awan menengah, skema mikrofisika mp10 memiliki nilai POFD lebih tinggi yaitu antara 0,3 – 0,5. Sementara  nilai  POD  dan  CSI  yang mendekati 0 di simulasi awan menengah dan rendah  menunjukkan  bahwa  hampir  semua skema tidak mampu memprediksi kemunculan  awan  menengah  dan  rendah. Sebaliknya, pada nilai skill kemunculan awan tinggi,  nilai  POD  pada  semua  kombinasi skema  sekitar  0,5  –  0,6  mengindikasikan bahwa  semua  skema  mampu  memprediksi kemunculan  awan  tinggi  50%  –  60%.  Nilai POD paling tinggi ditunjukkan oleh kombinasi skema  cu1_mp3  dan  nocu_mp3,  yaitu kombinasi  skema  kumulus  Kain-Fritsch  dan eksplisit,  dengan  skema  mikrofisika  WSM3. Demikian  juga  untuk  nilai  FAR  dan  POFD
Gambar 3. Nilai skill perbandingan kemunculan awan WRF dengan observasi Himawari-8 untuk awan tinggi (kiri), awan menengah (tengah) dan awan rendah (kanan).
kecil  ditunjukkan  oleh  kombinasi  skema kumulus  dan  mikrofisika  yang  sama,  yaitu antara 0,2 – 0,4. Sedangkan nilai CSI, untuk ketiga  skema  terbaik  tersebut  memperoleh nilai  terkecil  diantara  kombinasi  skema lainnya,  yaitu  0,3  dibandingkan  0,4  –  0,5  di kombinasi skema selain mp3 (WSM3).
Hal  ini  disebabkan  karena  frekuensi kemunculan  awan  pada  kedua  kombinasi skema  tersebut  relatif  pendek  dibandingkan yang lain.  Mengingat bahwa CSI  merupakan nilai  yang  biasnya  tergantung  frekuensi kejadian  yang  diprediksi  atau  disimulasikan (Schaefer, 1990).
Pembahasan  perbandingan  spasial observasi  dan  prediksi  kemunculan  awan akan  dibagi  menjadi  wilayah  lautan, pegunungan  dan  daratan  untuk  mengetahui performa masing-masing kombinasi skema.
Hasil observasi kemunculan awan tinggi pada  bulan  Maret  2017  (Gambar  4) menunjukkan sekitar 40% – 80% kejadian di daratan  dan  lautan  Indonesia,  dan  sekitar 10%  –  30%  kejadian  di  lautan  bagian  utara Indonesia. Sementara, hasil simulasi dengan nilai skill terbaik  yaitu  skema  cu1_mp3 menunjukkan 10% – 20% kemunculan  awan tinggi  di  hampir  seluruh  lautan,  kecuali  di bagian  tenggara  dengan  kemunculan  lebih banyak  yaitu  60%  –  100%.  Di  atas  daratan, kemunculan awan tinggi 100% ditunjukkan di wilayah  selatan  Indonesia,  Papua,  Sulawesi dan  sekitar  Kalimantan  Tengah  dari  hasil observasi  Himawari-8.  Sedangkan  hasil simulasi kemunculan awan tinggi dengan nilai terbaik  berikutnya,  yaitu  skema  nocu_mp3, menunjukkan  area  10%  –  20%  yang  lebih besar  dan  menutupi  hampir  seluruh  Pulau Sumatera.  Namun  untuk  kemunculan  60%  – 100% masih serupa dengan skema cu1_mp3 yaitu  di  selatan  dan  timur  Indonesia. Dibandingkan  dengan  observasi,  hasil simulasi  kemunculan  awan  tinggi  kedua skema dengan nilai skill terbaik menunjukkan underestimate di  sebagian  besar  perairan Indonesia dan overestimate di sebagian besar daratan Indonesia.
Hasil  observasi  kemunculan  awan menengah  pada  bulan  Maret  2017  (Gambar 5) menunjukkan sekitar 10% – 20% kejadian di lautan Indonesia, dan sekitar 30% – 40% di daratan.  Pola  kemunculan  awan  menengah dari  observasi  Himawari-8  menunjukkan bentuk  pegunungan  di  semua  pulau  di Indonesia, yang berarti sebagian besar awan menengah  terjadi  di  atas  pegunungan  dari proses  orografis.  Hasil  simulasi  kemunculan awan  menengah  dengan  nilai skill terbaik yaitu  skema  nocu_mp3  menunjukkan  pola serupa  dengan  observasi,  dengan  frekuensi kemunculan awan menengah sebesar 60% – 100%.
Hasil  observasi  kemunculan  awan rendah  pada  bulan  Maret  2017  (Gambar  6)
(a)
(b)
Gambar  4.  Kemunculan  awan  tinggi observasi  Himawari-8  (a)  dan  17 kombinasi  simulasi  WRF  (b)  saat  siang hari  selama  bulan  Maret  2017.  Legenda menunjukkan persentase kemunculan.
menunjukkan sekitar 10% – 20% kemunculan awan  terjadi  di  lautan Indonesia,  dan  sekitar 30%  –  40%  di  daratan.  Pola  kemunculan awan  menengah  menunjukkan  bentuk pegunungan  di  semua  pulau  di  Indonesia namun  tidak  mendetail,  sedangkan  hampir semua  skema  simulasi  pada  awan  rendah menunjukkan detail pegunungan di Indonesia.
Secara  umum  hasil  perbandingan spasial  simulasi  awan  dan  observasi  satelit menunjukkan  perbandingan  terbaik  terjadi pada  kemunculan  awan  tinggi  dibandingkan awan menengah dan rendah. Pada perbandingan kemunculan awan tinggi, untuk skema terbaik menurut perhitungan nilai skill yaitu  skema  cu1_mp3  (Kain-Fritsch  dan WSM3) dan nocu_mp3 (eksplisit dan WSM3), secara  spasial  terlihat  lebih  didominasi  oleh kemunculan  awan  dengan  persentase kejadian 0% – 20% (biru-ungu)  dibandingkan kemunculan  awan  dengan  persentase kejadian 60% (kuning-merah). Ini
menunjukkan  bahwa  nilai skill yang  tinggi pada  kedua  kombinasi  skema  tersebut kemungkinan didapatkan dari banyaknya nilai
0 (tidak memprediksi) dibandingkan kesalahan memprediksi.
Secara spasial, kemunculan awan tinggi pada skema cu5_mp6 (Grell-3D dan WSM6) paling mendekati observasi, dengan rata-rata frekuensi  kemunculan  awan  sebesar  60%. Namun demikian, skema ini tidak menghasilkan  pola  yang  serupa  dengan observasi pada awan menengah dan rendah. Kemunculan  awan  menengah  dan  awan rendah  hasil  simulasi  pada  sebagian  besar skema  menunjukkan  pola  kemunculan  awan di  sepanjang  pegunungan  di  Indonesia. Sementara  pada  hasil  observasi,  awan  di pegunungan  hanya  ditemui  pada  awan menengah.  Awan  rendah  pada  hasil observasi tidak menunjukkan pola pegunungan,  kemungkinan  disebabkan  oleh keterbatasan  satelit  yang  hanya  dapat mendeteksi  permukaan  bumi  dan  awan secara  2-dimensi  saja.  Skema  yang mendekati  kemunculan  awan  menengah observasi  adalah  cu2_mp6  (Betts-Miller- Janjic dan WSM6) dan cu2_mp8 (Betts-Miller- Janjic  dan  Thomson)  dengan  rata-rata frekuensi  kemunculan  sebesar  60%  di daratan yang masih overestimate.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  nilai skill dan  analisa spasial dapat disimpulkan bahwa kemunculan awan  tinggi  hasil  simulasi  lebih  dapat
dibandingkan  dengan  observasi  Himawari-8 daripada  kemunculan  awan  menengah  dan awan  rendah.  Dengan  nilai  FAR  dan  POFD paling rendah, dan nilai POD tertinggi diantara kombinasi  skema  kumulus  dan  mikrofisika, pasangan  skema  kumulus  Kain-Fritsch  dan
(a)
(b)
Gambar  5.  Kemunculan  awan  menengah observasi  Himawari-8  (atas)  dan  17 kombinasi  simulasi  WRF  (bawah)  saat siang  hari  selama  bulan  Maret  2017. Legenda menunjukkan persentase kemunculan.
eksplisit  dengan  skema  mikrofisika  WSM3 merupakan  opsi  terbaik  dari  17  kombinasi yang  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Analisa spasial  juga  menunjukkan  skema  kumulus Grell-3D dan skema mikrofisika WSM6 pada kemunculan  awan  tinggi  memiliki  pola  yang hampir sama dengan observasi dibandingkan
skema  lainnya  termasuk  kedua  skema dengan  nilai  skill  tertinggi.  Sementara  pada awan  menengah,  skema  kumulus  Betts- Miller-Janjic  dan  skema  mikrofisika  WSM6 dan  Thomson  lebih  mendekati  pola  yang sama dengan observasi dibanding kombinasi skema lainnya.
Hasil simulasi cenderung menghasilkan kemunculan  awan  yang    overestimate  di semua  ketinggian  (tinggi,  menengah  dan rendah), namun perbedaan pola spasial yang jauh dan nilai FAR yang tinggi pada ketinggian menengah  dan  rendah  mengindikasikan bahwa  performa  WRF  masih  sulit  dievaluasi untuk  kemunculan  awan  menengah  dan rendah yang dibandingkan dengan observasi Himawari-8  di  tingkat  ketinggian  yang  sama. Hal ini perlu diteliti lebih lanjut dengan periode data  pengamatan  dan  simulasi  yang  lebih lama  sehingga  dapat  merepresentasikan perbedaan  akurasi  di  musim  basah  dan musim  kering,  termasuk  juga  pola  diurnal awan yang perlu dikaji kesamaan karakterisitiknya  dengan  pola  diurnal  hujan model WRF di Indonesia yang pernah diteliti sebelumnya (Suaydhi, 2016).
Selain itu hasil simulasi ini menunjukkan bahwa  konfigurasi  prediksi  operasional Sadewa saat ini merupakan opsi terbaik dari beberapa  opsi  yang  dikaji  di  penelitian  ini. Namun mengingat bahwa penelitian ini masih berfokus  ke  parameter  awan  saja  dengan resolusi  waktu  yang  masih  singkat,  masih diperlukan evaluasi lanjutan dengan
parameter-parameter berbeda dengan resolusi waktu yang lebih panjang.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  pertama  sebagai  kontributor utama  tulisan  ini  mengucapkan  terima  kasih kepada  semua  pihak  yang  membantu penulisan KTI ini, yaitu Dr. Teguh Harjana dan Dr.  Didi  Satiadi  atas saran  dan  masukannya sebagai  pembimbing,  instansi  JAXA  dan NASA sebagai penyedia data observasi, serta Mitra Bestari.
Makalah ini telah melewati proses blind review yang dimoderasi oleh Dr. Noersomadi selaku section editor .

## Rujukan
Bessho, K., K. Date, M. Hayashi, A. Ikeda, T. Imai,  H.  Inoue,  Y.  Kumagai,  T. Miyakawa,  H.  Murata,  T.  Ohno,  A. Okuyama,  R.  Oyama,  Y.  Sasaki,  Y. Shimazu,  K.  Shimoji,  Y.  Sumida,  M.
(a)
(b)
Gambar  6.  Kemunculan  awan  rendah observasi  Himawari-8  (a)  dan  17 kombinasi  simulasi  WRF  (b)  saat  siang hari  selama  bulan  Maret  2017.  Legenda menunjukkan persentase kemunculan.
Suzuki, H. Taniguchi, H. Tsuchiyama, D. Uesawa, H. Yokota, R. Yoshida. (2016). An  Introduction  to  Himawari-8/9  — Japan’s  New-Generation  Geostationary Meteorological Satellites. Journal of the Meteorological Society of Japan , 94(2), 151-183.
Chaboureau, J.P., J. -P. Cammas, P. Mascart, J. -P. Pinty. (2000). Evaluation of a cloud system lifecycle simulated by Meso-NH during  FASTEX  using  METEOSAT radiances and TOVS-3I cloud retrievals.
Quarterly Journal of Royal
Meteorological  Society ,  126,  1735– 1750.
Chang,  C.-P.,  Z.  Wang, J.  Ju,  T.,  Li.  (2004). On  the  Relationship  between  Western Maritime  Continent  Monsoon  Rainfall and  ENSO  during  Northern  Winter. Journal of Climate , 17, 665–672.
Dudhia,  J.  (2014).  A  History  of  Mesoscale Model  Development.  Asia-Pac. Journal of Atmospheric Science , 50(1), 121-131.
Fita,  L.,  J.  Polcher,  T.  M.  Giannaros,  T. Lorenz,  J.  Milovac,    G.  Sofiadis,  E. Katragkou, S. Bastin. (2019). CORDEX- WRF v1.3). development of a module for the Weather Research and Forecasting (WRF)  model  to  support  the  CORDEX community.
Geoscience Model
Development , 12, 1029–1066.
Garand,  L.,  S.  Nadon.  (1998).  High- Resolution Satellite Analysis and Model Evaluation of Clouds and Radiation over the  Mackenzie  Basin  Using  AVHRR Data. American Meteorological Society , 11, 1976-1996.
Grell,  George A.  (1993). Prognostic
Evaluation  of  Assumptions  Used  by Cumulus  Parameterizations. Monthly Weather Review , 121, 764–787.
Grell, G. A, D. Devenyi. (2002). A generalized approach  to  parameterizing  convection combining ensemble and data assimilation  techniques .  Geophysical Research Letter , 29, 1693.
Grell, G. A. Freitas, S. R. (2014). A scale and aerosol  aware  stochastic  convective parameterization  for  weather  and  air quality modelling. Atmospheric Chemistry and Physics , 14, 5233-5250. Hidayat, R., S., Kizu. (2010). Influence of the
Madden-Julian
Oscillation on Indonesian Rainfall Variability in Austral Summer.  International Journal  of
Climatology , 30, 1816–1825.
Hong, S. -Y, J. Dudhia, S. -H. Chen. (2004). A revised  approach  to  ice  microphysical processes for the bulk parameterization of  clouds  and  precipitation. Monthly Weather Review , 132, 103–120. Hong, S. –Y., J. –O. J. Lim. (2006). The WRF single–moment  6–class  microphysics scheme  (WSM6). Journal  of  Korean Meteorological Society , 42, 129–151. ISCCP.  (2019,  November  11).  International Satellite  Cloud  Climatology  Project. https://isccp.giss.nasa.gov/cloudtypes.h tml.
Janjic,  Zavisa  I.  (1994).  The  Step–Mountain
Eta
Coordinate Model: Further developments of the convection, viscous sublayer,  and  turbulence  closure schemes. Monthly  Weather  Review , 122, 927–945.
JAXA (2019, November 11). JAXA Himawari Monitor. https://www.eorc.jaxa.jp/ptree/userguid e.html.
Kain,  John  S.  (2004).  The  Kain–Fritsch convective parameterization: An update. Journal  of  Applied  Meteorology ,  43, 170–181.
Klein,  S.A.,  C.  Jakob. (1998).  Validation  and Sensitivities of Frontal Clouds Simulated by the ECMWF Model. Monthly Weather Review , 127, 2514-2531.
Lee, H. S. (2015). General Rainfall Patterns in Indonesia  and  the  Potential  Impacts  of Local Seas on Rainfall Intensity. Water , 7, 1751–1768.
Mathieu, A., G. Seze, C. Guerin, H. Dupuis, A. Weill. (1999). Mesoscale boundary layer cloud structures as observed during the SEMAPHORE  campaign. Physics  and Chemistry of Earth , 8B, 933–938.
Morrison,  H.,  G.  Thompson,  V.  Tatarskii. (2009). Impact of Cloud Microphysics on the  Development  of  Trailing  Stratiform Precipitation in a Simulated Squall Line: Comparison of One– and Two–Moment Schemes. Monthly  Weather  Review ,
137, 991–1007.
Norris, J. R., C. P. Weaver. (2001). Improved
Techniques for Evaluating GCM Cloudiness Applied to the NCAR CCM3. Journal of Climate , 14, 2540-2550. Otkin,  J.  A.,  T.  J.  Greenwald.  (2008). Comparison  of  WRF  Model-Simulated and  MODIS-Derived  Cloud  Data. American  Meteorological  Society ,  136,
1957-1970.
Pan, H. L., W. S. Wu. (1995). Implementing a mass  flux  convective  parameterization package  for  the  NMC  medium  range forecast  model.  NMC  office  note, 409.40, 20–233.
Qian,  J.-H.,  A.  W.,  Robertson.  (2010). Interactions Among ENSO, the
Monsoon, and Diurnal Cycle in Rainfall Variability Over Java, Indonesia. Journal of  Atmospheric  Science,  67,  3509– 3524.
Rauniyar, S. P., K. J. E. Walsh. (2011). Scale Interaction  of  the  Diurnal  Cycle  of Rainfall over the Maritime Continent and Australia : Influence of the MJO. Journal of Climate, 24, 325–348.
Rossow, W. B., R. A. Schiffer. (1991). ISCCP Cloud  Data  Products. Bulletin  of  the American  Meteorological  Society ,  72:1-
20.
LAPAN (2019, November 11). Satellite-based
Disaster Early Warning System. https://sadewa.sains.lapan.go.id.
Schaefer,  J.  T.  (1990.  The  Critical  Success
Index  as  an  Indicator  of  Warning  Skill. American  Meteorological  Society ,  5, 570-575.
Skamarock, W. C., J. B. Klemp, J. Dudhia, D. O.  Gill,  D.  Barker,  W.  Wang,  J.  G. Powers.  (2008).  A  description  of  the Advanced  Research  WRF  Version  3. NCAR  Tech.  Note  TN-475+STR,  125 pp. Suaydhi.  (2016).  Kemampuan  Model  WRF Dalam  Memprediksi  Curah  Hujan Diurnal  di  Pulau  Jawa. Jurnal  Sains Dirgantara , 14(1), 57-70.
Tiedtke,  M.  (1989).  A  comprehensive  mass
flux
scheme
for cumulus
parameterization in large–scale models. Monthly  Weather  Review ,  117,  1779– 1800. Thompson, G., P. R. Field, R. M. Rasmussen,
W. D. Hall. (2008). Explicit Forecasts of Winter Precipitation Using an Improved Bulk  Microphysics  Scheme.  Part  II: Implementation  of  a  New  Snow Parameterization. Monthly  Weather Review , 136, 5095–5115. Westphal, D. L., S. Kinne, P. Pilewskie, J. M Alvarez,  P.  Minnis,  D.  F.  Young,  S.  G. Benjamin, W. L. Eberhard, R. A. Kropfli, S. Y. Matrosov, J. B. Snider, T. A. Uttal, A.  J.  Heymsfield,  G.  G.  Mace,  S.  H. Melfi, D. O. C. Starr, J. J. Soden. (1996). Initialization  and  validation  of  a simulation  of  cirrus  using  FIRE-II  data.
Journal  of  Atmospheric  Science ,  53, 3397–3429.
Yu, W., M. Doutriaux, G. Seze, H. L. Treut, M. Desbois. (1996). A methodology study of the  validation  of  clouds  in  GCMs  using ISCCP satellite
Zhang,  M.  H.,  W.  Y.  Lin,  S.  A.  Klein,  J.  T. Bacmeister, S. Bony, R. T. Cederwall, A. D. Del Genio, J. J. Hack, N. G. Loeb, U. Lohmann, P. Minnis, I. Musat, R. Pincus, P. Stier, M. J. Suarez, M. J. Webb, J. B. Wu, S. C. Xie, M. S. Yao, J. H. Zhang. (2005).  Comparing  clouds  and  their seasonal  variations  in  10  atmospheric general circulation models with satellite observations. Journal  of  Geophysical Research , 110, D15S02 (1-18).
Zhang,  C.,  Y.  Wang,  K.  Hamilton.  (2011). Improved  representation  of  boundary layer clouds over the southeast pacific in ARW–WRF  using  a  modified  Tiedtke cumulus  parameterization scheme.
Monthly  Weather  Review ,  139,  3489– 3513.
Zhang, C., Y. Wang. (2017). Projected Future Changes  of  Tropical  Cyclone  Activity over  the  Western  North  and  South Pacific  in  a  20-km-Mesh  Regional Climate  Model. Journal  of  Climate ,  30,
5923-5941.