## HUBUNGAN DAN PERIODISITAS LUAS LUBANG KORONA MATAHARI TERHADAP KECEPATAN ANGIN MATAHARI DAN AKTIVITAS GEOMAGNET
(RELATIONSHIP AND PERIODICITY OF SOLAR CORONAL HOLE AREA WITH THE SOLAR WIND SPEED AND GEOMAGNETIC ACTIVITY)
Tiar Dani 1* , Rhorom Priyatikanto 1 , Anton Winarko 1 , Gerhana Puannandra Putri 2 1 Pusat Sains Antariksa, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN)
2 Balai Pengamatan Atmosfer dan Antariksa Sumedang, LAPAN *e-mail: tiar.dani@lapan.go.id
Diterima 16 April 2019; Direvisi 29 April 2019; Disetujui 18 September 2019

## ABSTRACT
Space  weather  disturbances  during  solar  minimum  are  more  dominantly  caused  by  the appearance of the coronal hole on the sun. In this paper, we developed a tool called DeLuNa to detect and calculate the geoeffective coronal hole area based on 19.3 nm images from the Atmospheric Imaging Assembly instrument on Solar Dynamics Observatory (SDO/AIA193). We used the results from DeLuNa during 2016-2018 to conduct cross-correlation (cc) and wavelet analysis with the solar wind speed and Dst index. We found that an increase in the coronal hole area will cause solar wind speed to increase 3.17 days later (cc = 0.65) and Dst index to decrease 3.58 days later (cc = -0.35), whereas the decrease in the Dst index will reach a minimum in 2 hours after the start of the solar wind speed enhancement (cc  =  -0.59).  Wavelet  analysis  found  short-term  periodicities  of  27,  13.5  and  7-9  days.  The  observed periodicities show that changes in solar wind speed and geomagnetic storm during the minimum of solar activity are more dominantly caused by the geoeffective coronal hole total area.
Keywords: coronal hole area, solar wind speed, Dst index, cross-correlation, wavelet analysis

## ABSTRAK
Gangguan cuaca antariksa selama aktivitas Matahari minimum lebih dominan disebabkan oleh munculnya lubang korona di Matahari. Dalam makalah ini, kami mengembangkan perangkat lunak yang disebut DeLuNa untuk mendeteksi dan menghitung luas lubang korona yang bersifat geoefektif berdasarkan citra dari satelit Solar Dynamics Observatory (SDO) menggunakan instrumen Atmospheric Imaging  Assembly (AIA)  pada  panjang  gelombang  19,3  nm  (SDO/AIA193).  Hasil  dari  DeLuna  tahun 2016-2018  digunakan  untuk  analisis  korelasi-silang  ( cross-correlation, cc)  dan  analisis wavelet terhadap kecepatan angin Matahari dan indeks Dst. Kami menemukan bahwa peningkatan luas lubang korona akan menyebabkan peningkatan kecepatan angin Matahari pada 3,17 hari kemudian (cc = 0,65) dan indeks Dst akan mencapai nilai minimumnya pada 3,58 hari kemudian (cc = -0,35). Sementara itu, indeks  Dst  akan  mencapai  nilai  minimumnya  dalam  waktu  2  jam  setelah  dimulainya  peningkatan kecepatan angin Matahari (cc = -0,59). Analisis wavelet menghasilkan periodisitas jangka pendek untuk luas  lubang  korona,  kecepatan  angin  Matahari,  dan  indeks  Dst,  yaitu  27,  13,5,  dan  7-9  hari. Periodisitas yang muncul menunjukkan bahwa perubahan dalam kecepatan angin Matahari dan badai geomagnet  selama  aktivitas  Matahari  minimum  lebih  dominan  disebabkan  oleh  luas  total  lubang korona yang bersifat geoefektif.
Kata kunci: luas lubang korona, kecepatan angin Matahari, indeks Dst, korelasi-silang, analisis wavelet

## 1 PENDAHULUAN
Saat ini, siklus aktivitas Matahari ke-24 sedang menuju minimum ditandai dengan semakin sedikitnya bintik Matahari  yang  muncul  di  permukaan Matahari. Bahkan siklus Matahari ke-24 hingga saat ini memiliki jumlah 817 hari tanpa  bintik  Matahari  (SILSO,  2019). Meskipun  makin  banyak  hari  tanpa bintik  Matahari  selama  siklus  Matahari berlangsung,  bukan  berarti  ancaman gangguan  cuaca  antariksa  terhadap lingkungan  antariksa  di  sekitar  Bumi akibat aktivitas Matahari makin rendah. Sumber  gangguan  lain  dari  aktivitas Matahari selain flare dan lontaran massa korona  (CME)  adalah  kemunculan lubang korona.
Lubang korona merupakan daerah di korona Matahari yang terlihat lebih  gelap  karena  memiliki  temperatur dan  densitas  plasma  lebih  rendah dibandingkan  dengan  lingkungan  di sekelilingnya.  Lubang  korona  bersifat dinamis dan selalu mengalami perubahan  (Freedman  dan  Kaufmann, 2008).  Lubang  korona  juga  berasosiasi dengan  medan  magnet  yang  terbuka (Huang et  al. ,  2017)  sehingga  adanya lubang korona di Matahari menyebabkan peningkatan  kecepatan  angin  Matahari hingga  dua  kali  lipat  dari  kecepatan normalnya.  Angin  Matahari  ini  dapat terlepas  ke  ruang  antarplanet  saat bergerak  mengikuti  garis-garis  medan magnet  yang  terbuka  dan  melewati daerah  lubang  korona,  diikuti  dengan lepasnya  partikel  energi  tinggi  di kromosfer Matahari.
Bravo et  al. (1998)  menunjukkan hubungan  berbanding  terbalik  antara bilangan bintik Matahari yang merupakan  indikator  kuat  lemahnya siklus  Matahari,  dengan  luas  lubang korona di setiap siklus. Dengan demikian dapat  dikatakan  bahwa  saat  aktivitas Matahari  minimum,  ditandai  dengan sedikitnya  jumlah  bintik  Matahari, lubang  korona  akan  menjadi  sumber utama  gangguan  cuaca  antariksa. Begitupun  sebaliknya,  saat  aktivitas
Matahari  maksimum  yang  ditandai dengan banyaknya jumlah bintik Matahari yang berpeluang menghasilkan flare dan  CME,  akan  menjadikan  bintik Matahari sebagai sumber utama gangguan  cuaca  antariksa.  Lepasnya partikel  energi  tinggi  disertai  dengan meningkatnya kecepatan angin Matahari di  ruang  antarplanet  akan  memberikan dampak  gangguan  cuaca  antariksa  ke lingkungan  di  sekitar  Bumi,  salah satunya  berupa  gangguan  di  lapisan magnetosfer Bumi.
Beberapa  studi  telah  dilakukan untuk  memahami  dampak  keberadaan lubang  korona  terhadap  lingkungan  di sekitar  Bumi.  Nolte et  al. (1976) mempelajari  3  lubang  korona  yang muncul  beberapa  kali  di  piringan Matahari dan menyimpulkan bahwa luas lubang korona berkorelasi baik terhadap kecepatan angin Matahari ( cross- correlation ,  cc  =  0,96).  Abramenko et  al. (2009)  menganalisis  44  lubang  korona yang  teramati  tahun  2001-2006  dan mendapatkan  kesimpulan  yang  selaras (cc = 0,75). Rotter et al. (2012) berfokus pada  kemunculan  lubang  korona  pada tahun  2005  (fase  menurun  aktivitas Matahari)  dan  mengaitkannya  dengan beberapa  parameter  angin  Matahari. Mereka  mendapatkan  korelasi  (cc) tertinggi  antara  luas  potongan  lubang korona  dan  kecepatan  angin  Matahari pada  radius  orbit  Bumi  sebesar  0,76. Parameter  lain  seperti  temperatur, kerapatan,  dan  medan  magnet  juga berkorelasi  cukup  baik.  Kemudian, Verbanac et  al. (2010)  mempelajari hubungan  antara  luas  potongan  lubang korona  yang  teramati  tahun  2005  dan parameter gangguan geomagnet (Ap dan Dst).  Mereka  mendapatkan  bahwa  area lubang  korona  lebih  berkorelasi  dengan Ap dibandingkan dengan indeks Dst.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui hubungan antara peningkatan  luas  lubang  korona  di Matahari dengan peningkatan kecepatan angin  Matahari  yang  teramati  di  titik Lagrangian 1 (L1) dan adanya gangguan
terhadap  geomagnet  melalui  analisis cross-correlation dan  analisis wavelet .
Penelitian  ini  difokuskan  pada  saat aktivitas Matahari minimum (2016-2018) selama  era  SDO.  Dipilihnya  periode minimum tersebut dapat meminimalkan pengaruh  aktivitas  Matahari  dari flare dan  CME  sehingga  pengaruh  lubang korona dapat terlihat lebih jelas terhadap angin Matahari dan aktivitas geomagnet. Selain  itu,  analisis  pada  domain  waktu dengan  resolusi  temporal  yang  cukup tinggi  menjadi  nilai  lebih  dibandingkan studi-studi sebelumnya.

## 2 METODOLOGI
2.1   Data
Data  citra  SDO  (Pesnell et  al. , 2012) pada instrumen AIA193 (Lemen et al. ,  2012)  tahun  2016–2018  diperoleh dari  https://sdo.gsfc.nasa.gov  dengan resolusi  citra  512  ×  512  piksel  dan resolusi  temporal  12  menit.  Citra  yang dianalisis memiliki resolusi lebih rendah dibandingkan  dengan  citra  asli  yang berukuran 4096  ×  4096  piksel.  Namun, citra  dengan  resolusi  tersebut  dinilai cukup untuk mendeteksi lubang korona yang  tergolong  sebagai  struktur  skala besar di atmosfer Matahari.
Data  level  2  rata-rata  jam-an kecepatan  angin  Matahari  (vSW)  di  titik L1 diperoleh dari pengamatan satelit ACE (Stone et  al. ,  1998)  menggunakan instrumen Solar Wind Electron Proton and Alpha  Monitor (SWEPAM)  (McComas et al. ,  1999)  selama  tahun  2016–2018 (http://www.srl.caltech.edu/ACE/ASC/l evel2/lvl2DATA_SWEPAM.html). Data level  2  telah  mengalami  pemrosesan meliputi  penerapan  data  kalibrasi  dan peta respons detektor, pengorganisasian data  menjadi  energi  dan  waktu  yang sesuai,  dan  transformasi  data  vektor  ke dalam  sistem  koordinat  yang  sesuai. Data  level  2  dikhususkan  untuk  studi yang bersifat saintifik.
Data  provisional  jam-an  aktivitas geomagnet berupa indeks Dst geomagnet ekuatorial  diperoleh  dari  World  Data Center  Kyoto  selama  tahun  2016–2018
(http://wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp/dstae/ index.html) dalam bentuk format IAGA2002 (Nose et al. , 2015).

## 2.2  Metode Penelitian
Data  citra  SDO/AIA193  diolah dengan menggunakan perangkat DeLuNa untuk memperoleh luas lubang korona  yang  bersifat  geoefektif  (GCH)  di lintang  heliografis  ±30°  dan  bujur  -15° hingga  70°.  Luas  lubang  korona dinyatakan  dalam  satuan  persen  (%) terhadap  luas  total  piringan  Matahari (100%).
Metode DeLuNa untuk mendeteksi lubang korona akan
dijelaskan di bagian selanjutnya.
Analisis cross-correlation (cc) digunakan  untuk  melihat  kesamaan sinyal  dari  dua  sumber  yang  berbeda, relatif terhadap satu sama lain. Analisis cc dilakukan dengan memanfaatkan tool time-series analysis
dari PAST
(PAleontological  Statistics)  (Hammer et al. ,  1999)  untuk  menghitung  waktu tunda dan korelasi antara GCH terhadap vSW, GCH terhadap indeks Dst, dan vSW terhadap indeks Dst selama tahun 2016- 2018.  Persamaan  cc  dalam  PAST menggunakan rujukan dari Davis (1986).
Analisis wavelet digunakan untuk menentukan  periode  dominan  dari  data time-series dan  juga  untuk  mengetahui waktu  kemunculan  periode  tersebut. Wavelet Morlet dilakukan menggunakan metode  analisis wavelet dari  Torrence dan  Compo  (1998)  dalam  Bahasa pemrograman Python untuk mengetahui periodisitas  dari  GCH,  vSW  dan  indeks Dst selama tahun 2016-2018.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1  DeLuNa versi 1.1
DeLuNa  merupakan  perangkat lunak  yang  mendeteksi  keberadaan lubang  korona  berdasarkan  citra  dari SDO/AIA193. Versi 1.1 memiliki kemampuan  untuk  mendeteksi  dan menghitung  luas  lubang  korona  yang bersifat geoefektif. Metode DeLuNa pada dasarnya menggunakan teknik thresholding dan segmentasi citra
Hubungan dan Periodisitas. . . (Dani et al. )
berdasarkan  intensitas  yang  teramati. Pendekatan ini banyak digunakan dalam identifikasi  dan  karakterisasi  lubang korona  (Krista  dan  Gallagher,  2009; Verbanac et al. , 2010; Lemen et al ., 2012; Rotter et  al .,  2012;  dan  Garton et  al ., 2018).
Citra RGB dengan resolusi 512 ×
512
piksel dari
pengamatan SDO/AIA193  diubah  menjadi grayscale (0-255)  untuk  kemudian  dipilih  area yang  berwarna  hitam  dengan  teknik thresholding (nilai grayscale < 35). Rotter et  al. (2012)  memperoleh  nilai threshold sebesar  25  ±  5  untuk  citra  dari  satelit Solar  and  Heliospheric  Observatory (SOHO) menggunakan instrumen Extreme  ultraviolet  Imaging  Telescope pada  panjang  gelombang  19,5  nm (EIT195).  Nilai  tersebut  lebih  rendah dibandingkan  nilai threshold kami  yang menggunakan satelit SDO karena adanya perbedaan resolusi temporal dan spasial.  SDO/AIA193  memiliki  resolusi tertinggi 4096 × 4096 piksel yang diambil setiap  12  detik  sedangkan SOHO/EIT memiliki  resolusi  tertinggi  1024  ×  1024 piksel  dengan  citra  diambil  setiap  12 menit.
Hasil seleksi area dengan thresholding yang  berwarna  hitam tersebut  kemudian  diubah  menjadi gambar biner dengan area lubang korona berwarna  putih.  Langkah  selanjutnya adalah  melakukan  seleksi  dengan  cara cropping area  lubang  korona  yang bersifat  geoefektif.  Lubang  korona dianggap  geoefektif  ketika  berada  di antara  30°  lintang  selatan  dan  30° lintang  utara  serta 15°  bujur  timur  dan 75°  bujur  barat  dalam  koordinat Stonyhurst  (Thompson,  2006).  Langkah selanjutnya  adalah  melakukan overlay terhadap  citra  asli  untuk  menunjukkan area  lubang  korona  yang  terdeteksi, dengan  memberikan  garis  warna  hijau disertai informasi titik centroid dan luas lubang korona dalam bentuk persentase terhadap  luas  lingkaran  Matahari.  Luas yang  dimaksud  adalah  luas  lubang korona yang terproyeksi di bidang langit.
Proses de-proyeksi yang memperhitungkan  posisi  dari  lubang korona tidak dilakukan dengan mempertimbangkan bahwa faktor proyeksi  mempertegas  geoefektifivitas dari  lubang  korona  yang  teramati  di Bumi.  Sebagai  perbandingan,  Verbanac et al. (2010) hanya menganalisis lubang korona  yang  berada  10°  di  sekitar  garis meridian  tengah  Matahari,  sedangkan Rotter et  al. (2012)  menggunakan batasan  lebih  sempit,  yakni  ±7,5°  dari garis meridian tengah. Diketahui bahwa angin  Matahari  mengalir  sepanjang spiral  Parker  (Parker,  1958)  sehingga lokasi  lubang  korona  dibelahan  barat hemisfer  Matahari  akan  lebih  efektif memberikan dampak ke Bumi.
Hal  yang  penting  adalah  citra SDO/AIA193 yang dapat diolah menggunakan  DeLuNa  hanya  terbatas pada  citra  yang  memiliki resolusi  512  × 512  piksel  dan  harus  berada  di  tengah frame sesuai default dari  sumber  data SDO.
Gambar 3-1: Fitur DeLuNa mampu menghitung luas  lubang  korona  yang  dapat memberikan  dampak  ke  Bumi (geoefektif)  ditandai  dengan  garis kotak putus-putus berwarna merah  dan  tertulis  di  bagian  kiri bawah. (Citra dari NASA/SDO dan tim sains AIA).
Gambar 3-1 menunjukkan deteksi DeLuNa
terhadap citra SDO/AIA193  pada  tanggal  29  Januari 2019.  Pada  citra  tersebut,  DeLuNa mendeteksi  8  lokasi centroid lubang korona  beserta  luasnya  dalam  persen. Luas  lubang  korona  yang  bersifat geoefektif  berada  pada  kotak  merah bergaris  putus-putus  dan  memiliki  luas total lubang korona sebesar 7% dari luas total piringan Matahari.
Gambar  3-2:  Perbandingan  deteksi  lubang korona  dari  CHIMERA  (A)  dan DeLuNa (B).
Gambar 3-2 menunjukkan perbandingan hasil deteksi
dari CHIMERA  (Garton et  al. ,  2018)  dan DeLuNa  untuk  pengamatan  Matahari pada  tanggal  19  Maret  2018.  CHIMERA menggunakan algoritma segmentasi berdasarkan  deteksi  emisi  multitermal dari  citra  hasil  pengamatan  SDO menggunakan instrumen AIA171, AIA193,  dan  AIA211.  Terlihat  bahwa terdapat  perbedaan  luas  lubang  korona yang  terdeteksi  karena  penggunaan sumber citra yang berbeda.

## 3.2  Luas GCH
Perolehan data citra SDO/AIA193 dalam  1  bulan  rata-rata  terdapat maksimal  2973  citra,  dengan  total  citra dalam  setahun  sebanyak  33.880  (jika data  lengkap).  Perhitungan  luas  GCH tidak  dapat  dilakukan  ketika  (1)  citra tidak berada tepat di tengah gambar, (2) satelit SDO tidak  merekam citra karena mengalami sun  outage pada  saat ekuinoks (Maret dan September), (3) arah utara-selatan citra yang tidak tepat, atau (4)  terjadi  transit  objek  lain  (Bulan, Venus,  Merkurius).  Untuk  mengolah
citra  yang  banyak  tersebut,  diperlukan otomatisasi pengolahan citra dan penyimpanan  hasil  perhitungan  dalam bentuk  fail.  Oleh  karena  itu,  DeLuNa dimodifikasi  agar  mampu  melakukan perhitungan seluruh citra secara langsung  dan  menyimpan  hasilnya  ke dalam  fail.  Proses  pengolahan  data  1 bulan  citra  SDO/AIA193  memerlukan waktu sekitar 30 menit tergantung pada kekuatan komputasi dari komputer yang digunakan.  Contoh  hasil  keluaran  dari DeLuNa  berupa  data  tahun,  bulan, tanggal, jam, menit, detik, dan luas GCH ditampilkan pada Tabel 3-1.
Tabel  3-1.  CONTOH  HASIL  KELUARAN
DeLuNa. Tanggal GCH area 20170601_001029 20170601_002541 20170601_004053 20170601_005605 20170601_011141 20170601_012517 20170601_014041 20170601_015543 20170601_021041 20170601_022605 0.55 0.55 0.57 0.56 0.56 0.54 0.53 0.54 0.53 0.52
Gambar  3-3  menunjukkan  plot luas  lubang  korona  yang  bersifat geoefektif  (GCH)  dan  kecepatan  angin Matahari  (vSW)  selama  tahun  2016- 2018.  Terlihat  bahwa  perubahan  luas GCH  memiliki  pola sinusoidal dengan luas  terbesar  dapat  mencapai  sekitar 12% dari total luas keseluruhan piringan Matahari seperti yang terlihat pada data di akhir tahun 2018. Pola sinusoidal ini sesuai  dengan  Heinemann et  al. (2018) yang  menyebutkan  adanya  3  fase perubahan  lubang  korona,  yaitu  fase tumbuh,  fase  maksimum,  dan  fase meluruh. Terlihat pula adanya penurunan  luas/kemunculan  lubang korona  pada  awal  tahun  2016.  Hal  ini terjadi  karena  kemunculan  lubang korona  akan  semakin  sedikit  saat mendekati dengan puncak siklus aktivitas  Matahari.  NOAA  menyatakan
Hubungan dan Periodisitas. . . (Dani et al. )
bahwa puncak siklus aktivitas Matahari ke-24  telah  mencapai  maksimumnya pada  April  2014  dengan  nilai  bilangan bintik  Matahari  sebesar  82  sehingga dapat  dinyatakan  bahwa  awal  tahun 2016 masih dekat dengan puncak siklus aktivitas  Matahari  dan  kemunculan lubang korona masih sedikit.
Pola sinusoidal yang  terlihat  di kedua  data  tersebut  dengan  puncak- puncak yang agak bergeser menandakan adanya  waktu  tunda  ( lag )  yang  terjadi. Waktu tunda terlihat saat GCH mencapai puncak,  diikuti  dengan  vSW  mencapai puncak  beberapa  waktu  kemudian. Untuk lebih menjelaskan seberapa besar waktu  tunda  yang  terjadi,  dilakukan
analisis  korelasi  silang  yang  dibahas pada bagian selanjutnya.
Gambar  3-4  menunjukkan  plot GCH  (warna  hitam)  dan  indeks  Dst (warna oranye) selama tahun 2016-2018. Terlihat keduanya memiliki pola sinusoidal dan  terdapat  pergeseran/ waktu tunda antara puncak-puncak dari GCH  dan  indeks  Dst.  Untuk  lebih memastikan  seberapa  besar  waktu tunda,  perlu  dilakukan  analisis cross- correlation terhadap  dua  data  tersebut. Dari  plot  indeks  Dst  pada  Gambar  3-3 terdapat 3 kali kejadian badai geomagnet yang memiliki nilai < -100 nT, sedangkan nilai indeks Dst selama tahun 2016-2018 rata-rata minimum pada -50 nT.
Gambar 3-3: Plot GCH (hitam) dari hasil DeLuNa dan vSW dari satelit ACE (merah) selama tahun 2016-2018.
Gambar 3-4: Plot GCH (hitam) dari hasil DeLuNa dan  indeks Dst dari WDC Kyoto (oranye) selama tahun 2016-2018.

## 3.3  Analisis Korelasi Silang 3.3.1 GCH terhadap vSW
Gambar 3-5 menunjukkan waktu tunda  dari  luas  GCH  terhadap  vSW. Korelasi  positif  tertinggi  (cc  =  0,61) berada  pada  waktu  tunda  3,17  hari. Korelasi  positif  menunjukkan  bahwa peningkatan  luas  GCH  akan  diiringi dengan  peningkatan  vSW  dalam  waktu sekitar  3,17  hari  atau  78,08  jam kemudian. Hasil ini hampir sama dengan yang diperoleh Rotter et al. (2012) dengan nilai waktu tunda 3,5 hari menggunakan data DOY 25-70 tahun 2005. Rotter et al.
(2014) yang menggunakan  rentang  data lebih panjang (2011-2013)
juga memperoleh nilai waktu tunda 4,02 ± 0,5 hari.
Gambar 3-5: Korelasi silang GCH terhadap vSW diperoleh  waktu  tunda  3,17  hari dengan cc = 0,65.
Gambar 3-5 juga memperlihatkan adanya beberapa puncak lokal di sekitar ±14  hari dan  ±27  hari. Puncak  tersebut muncul karena beberapa lubang korona dapat  bertahan  hingga  beberapa  kali rotasi Matahari.

## 3.3.2 GCH terhadap Indeks Dst
Gambar 3-6 menunjukkan waktu tunda  luas  GCH  terhadap  indeks  Dst. Korelasi  negatif  tertinggi  (cc  =  -0,35) berada  pada  waktu  tunda  3,58  hari. Vršnak et  al. (2007)  menemukan  pula bahwa kejadian badai geomagnet ditandai  dengan  penurunan  indeks  Dst yang akan mencapai minimumnya dalam waktu  3,8  hari  sejak  lubang  korona melewati  meridian  Matahari.  Korelasi
negatif  menunjukkan  peningkatan  luas GCH  akan  diiringi  dengan  penurunan indeks Dst dalam waktu sekitar 3,58 hari atau 85,92 jam kemudian.
Gambar  3-6:  Korelasi  silang  GCH  terhadap indeks  Dst  diperoleh  waktu tunda 3,58 hari dengan cc = -0,35.

## 3.3.3 vSW terhadap Indeks Dst
Gambar 3-7 menunjukkan waktu tunda vSW terhadap indeks Dst. Korelasi negatif tertinggi (cc = -0,53) memiliki nilai waktu  tunda  3  jam.  Hal  ini  berarti peningkatan  kecepatan  angin  Matahari akan  diiringi  dengan  penurunan  indeks Dst  dalam  waktu  sekitar  3  jam kemudian,  sementara    Verbanac et  al. (2010)  mendapatkan  waktu  tunda  0,00 hari. Mereka juga menggunakan kombinasi  parameter  kecepatan  angin Matahari  (V)  dengan  medan  magnet  (B) dan  mendapatkan  nilai  waktu  tunda sebesar  0,25  dan  0,50  hari.  Perlu diketahui  bahwa  resolusi  temporal  dari data yang digunakan adalah 0,25 hari.
Gambar  3-7: Cross-correlation vSW  terhadap indeks  Dst  diperoleh  waktu tunda 3 jam dengan cc = -0,53.
Hubungan dan Periodisitas. . . (Dani et al. )
3.4   Analisis Wavelet
Gambar  3-8  menunjukkan  hasil analisis wavelet dalam  bentuk Wavelet Power  Spectrum (WPS) dan  Global Wavelet  Spectrum (GWS)  untuk  GCH selama tahun 2016-2018. Terlihat bahwa GCH  memiliki  periodisitas  9,  13,5,  dan 27  hari.  Periodisitas  9  hari  (DOY  1000) terlihat  sangat  lemah.  Hal  ini  juga ditemukan  oleh  Temmer et  al. (2007) yang  menyebutkan  adanya  frekuensi harmonik dari rotasi Matahari yang lebih tinggi akibat adanya distribusi longitudinal  lubang  korona  secara berkala  dan  berulang  dalam  beberapa kali  rotasi  Matahari.  Untuk  periodisitas 13,5 hari yang muncul pada sekitar DOY 300  dan  DOY  580,  masih  menurut Temmer et al. , (2007), hanya terjadi saat fase Matahari minimum yang disebabkan oleh  makin  meningkatnya  luas  dan jumlah  CH  di  piringan  Matahari.  Citra SDO/AIA193  pada  DOY  300  dan  DOY 580 memperlihatkan lubang korona yang cukup  besar  dan  memanjang  secara latitudinal.  Perlu  diingat  bahwa  lubang korona  merupakan  kontributor  utama munculnya High-Speed  Stream (HSS) akibat  meningkatnya  kecepatan  angin Matahari. Periodisitas 27 harian terlihat sangat  kuat,  terutama  pada  DOY  410- 460,  dan  terkait  erat  dengan  rotasi harian  Matahari.  Pada  DOY  410-460, terlihat  lokasi  lubang  korona  pada  citra SDO/AIA193 memiliki panjang longitudinal yang sangat lebar.
Gambar  3-9  menunjukkan  hasil analisis wavelet dalam bentuk WPS dan GWS  untuk  data  vSW  selama  tahun 2016-2018. Terlihat bahwa vSW memiliki periodisitas  9,  13,5,  dan  27  hari. Periodisitas 9 hari terlihat sangat lemah, muncul  di  sekitar  DOY  600  yang merupakan 1 4 rotasi Matahari pada vSW.
Menurut  Verma  (2001),  periodisitas  9 hari  tersebut  diduga  merupakan  waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan energi  bagi  lubang  korona  untuk  dapat menghasilkan HSS. Periodisitas 13,5 dan 27 hari terlihat sangat kuat. Periodisitas 13,5 hari pada vSW yang muncul sangat
kuat  pada  DOY  300-360,  terlihat  lebih kuat dibandingkan dengan yang terlihat pada GCH. Jika meninjau dari pengamatan SDO/AIA193, terdapat lubang  korona  yang  cukup  besar memanjang  secara  latitudinal.  Menurut Mursula  dan  Zieger  (2004),  periodisitas 13,5  hari  di  kecepatan  angin  Matahari yang teramati L1 disebabkan oleh adanya dua HSS dalam satu kali rotasi Matahari. Periodisitas 27 harian di sekitar DOY 400 yang diamati pada L1 masih terkait erat dengan pengaruh rotasi harian Matahari. Katsavrias et  al. ,  (2012)  menyebutkan bahwa  periodisitas  jangka  pendek  vSW memiliki nilai 9-14 (13,9), 15-25 dan 22- 30 hari.
Gambar 3-10 menunjukkan hasil analisis wavelet dalam bentuk WPS dan GWS  untuk  indeks  Dst  selama  tahun 2016-2018.  Terlihat  bahwa  indeks  Dst juga memiliki periodisitas 9, 13,5, dan 27 hari.  Periodisitas  9  hari  yang  sangat lemah, muncul terutama di sekitar DOY 580  dan  di  beberapa  DOY  lain. Periodisitas  13,5  hari  yang  muncul cukup kuat di sekitar DOY 390 dan  DOY 940 disebabkan adanya dua HSS dalam satu  kali  rotasi  Matahari  (Mursula  dan Zieger, 2004). Periodisitas 27 harian pada indeks  Dst yang  sangat kuat muncul di sekitar  DOY  480  dan  diduga  masih terkait  dengan  aktivitas  dari  lubang korona  dan  aktivitas  angin  Matahari. Muncul  juga  periode  64  hari  pada  DOY 900  yang  tidak  ada  di  GCH  dan  vSW. Katsavrias et al ., (2012) juga memperoleh bahwa periodisitas jangka pendek indeks Dst  memiliki  nilai  9-22  (13,9),  22-30 (27,8), dan 64-128 hari.
Dari  ketiga  analisis wavelet tersebut, kemunculan periodisitas terjadi pada  DOY  yang  hampir  bersamaan. Periodisitas  9  hari  meskipun  lemah, tetapi  cukup  tampak  pada  data  GCH. Periodisitas  13,5  hari  cukup  kuat muncul pada parameter kecepatan angin Matahari  meskipun  melemah  di  indeks Dst.  Hal  ini  menunjukkan,  bahwa perubahan  di  korona  Matahari,  dalam hal ini munculnya lubang korona, tidak
memberikan  hubungan  yang  langsung dengan indeks Dst. Selain itu, indeks Dst juga tidak hanya dipengaruhi oleh aliran angin  Matahari  dari  lubang  korona. Pengaruh  lebih  besar  berasal  dari  arah orientasi  medan  magnet  antarplanet terhadap  medan  magnet  Bumi,  yang
merupakan  syarat  masuknya  partikel- partikel energi tinggi ke permukaan Bumi melalui  kutub-kutub.  Sementara  itu, periodisitas  27  hari  dari  lubang  korona muncul  secara  kuat  di  kecepatan  angin Matahari dan indeks Dst.
Gambar 3-8: Plot WPS (kiri) dan GWS (kanan) dari luas area lubang korona yang bersifat geoefektif selama tahun 2016-2018.
Gambar 3-9: Plot WPS (kiri) dan GWS (kanan) dari kecepatan angin Matahari selama tahun 2016-2018.
Gambar 3-10: Plot WPS (kiri) dan GWS (kanan) dari indeks Dst selama tahun 2016-2018.

## 4.  KESIMPULAN
DeLuNa  telah  digunakan  untuk mendeteksi dan menghitung luas lubang korona yang
bersifat geoefektif berdasarkan  citra  dari  satelit Solar Dynamics Observatory (SDO) menggunakan  instrumen Atmospheric Imaging  Assembly (AIA)  pada  panjang gelombang 19,3 nm (SDO/AIA193).
Luas lubang korona hasil deteksi DeLuNa  tahun  2016-2018  digunakan untuk  melakukan  analisis  korelasi- silang (cc) dan analisis wavelet terhadap kecepatan  angin  Matahari  dan  indeks Dst.
Berdasarkan analisis cross- correlation diperoleh  waktu  tunda  luas lubang korona terhadap kecepatan angin Matahari  adalah  3,17  hari  (cc  =  0,65), dan  terhadap  indeks  Dst  adalah  3,58 hari  (cc  =  -0,35).  Sementara  itu,  waktu tunda kecepatan angin Matahari terhadap indeks Dst adalah 2 jam (cc = - 0,59).
Berdasarkan  analisis wavelet diperoleh  periodisitas  jangka  pendek untuk  luas  lubang  korona,  kecepatan angin Matahari, dan indeks Dst, yaitu 27, 13,5,  dan  7-9  hari  dengan  waktu kemunculan yang hampir sama.
Periodisitas  yang  muncul  menunjukkan bahwa  perubahan  dalam  kecepatan angin  Matahari  dan  indeks  Dst  selama aktivitas  Matahari  minimum  lebih dominan  disebabkan  oleh  luas  total lubang  koronal  yang  bersifat  geoefektif. Selain itu, terdapat faktor orientasi arah medan  magnet  antarplanet  terhadap medan magnet Bumi yang memengaruhi indeks Dst.
Nilai waktu tunda dan periodisitas dari  GCH,  vSW,  dan  indeks  Dst  dapat digunakan sebagai dasar untuk membuat model prediksi cuaca antariksa menggunakan
time-series
machine learning ,  terutama  prediksi  kecepatan angin Matahari dan indeks Dst berdasarkan  perubahan  kondisi  lubang korona  di  Matahari.  Nilai  waktu  tunda dapat  dijadikan  pijakan  untuk  waktu prediksi,  sedangkan  nilai  periodisitas
sebagai  pijakan  banyaknya  data  dalam skala  waktu  untuk  masukan  dalam proses machine learning .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih  kepada  NASA/SDO  dan  tim sains AIA  yang  menyediakan  data  citra pengamatan Matahari, tim ACE SWEPAM dan ACE Science Center yang menyediakan  data  kecepatan  angin Matahari,  tim  WDC-Geomagnetisme- Kyoto  untuk  data  indeks  Dst,  kode program wavelet berbasis Python disediakan  oleh  Evgeniya  Predybaylo berdasarkan program dari  Torrence dan Compo, (1998) yang tersedia di http://atoc.colorado.edu/research/wave lets/, perangkat PAST dari Hammer dan
Harper yang tersedia
di https://folk.uio.no/ohammer/past/inde x.html,  dan  Tim  Redaksi  Jurnal  Sains Dirgantara dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Abramenko,  V.,  V.  Yurchyshyn,  dan  H. Watanabe,  2009. Parameters  of  the Magnetic Flux Inside Coronal Holes . Sol Phys 260:43–57. doi: 10.1007/s11207- 009-9433-7.
Bravo,  S,  J.A.L  Cruz-Abeyro,  dan  D.  Rojas,
1998. The Spatial Relationship Between Active  Regions  and  Coronal  Holes  and the  Occurrence  of  Intense  Geomagnetic Storms  Throughout  the  Solar  Activity Cycle .  Ann  Geophys  16:49–54.  doi: 10.1007/s00585-997-0049-7. Davis, J.C., 1986. Statistics & Data Analysis in Geology .  John  Wiley  &  Sons  Inc,  New York, pp 238–239.
Freedman, R.A., dan W.J. Kaufmann, 2008. III. Our Star, the Sun. In: 8th Edition . W. H. Freeman, New York, pp 419–420.
Garton, T.M., P.T. Gallagher, dan S.A. Murray,
2018. Automated Coronal Hole Identification via Multi-Thermal Intensity Segmentation . Sp Weather Sp Clim 8:1– 19. doi: 10.1051/swsc/2017039.
Hammer,  Ø,  D.A.T.  Harper,  dan  P.D.  Ryan,
1999. PAST:  Paleontological  Statistics
Software  Package .  Palaeontol  Electron 4:9. doi: 10.1016/j.bcp.2008.05.025.
Heinemann  S.G.,  M.  Temmer,  S.J.  Hofmeister,
A.M.  Veronig,  dan  S.  Vennerstrom, 2018. Three-phase  Evolution  of  a Coronal  Hole.  I.  360°  Remote  Sensing and  In  Situ  Observations .  Astrophys  J 861:151. doi: 10.3847/1538- 4357/aac897. Huang, G.H., C.H. Lin, dan L.C. Lee, 2017. Solar Open  Flux  Migration  from  Pole  to  Pole:
Magnetic Field Reversal . Sci Rep 7:1–7. doi: 10.1038/s41598-017-09862-2.
Katsavrias,  C.,  P.  Preka-Papadema,  dan  X.
Moussas,  2012. Wavelet  Analysis  on Solar Wind Parameters and Geomagnetic Indices. Sol  Phys  280:623–640.  doi: 10.1007/s11207-012-0078-6.
Krista,  L.D.,  dan  P.T.  Gallagher,  2009.
Automated Coronal Hole Detection Using Local Intensity Thresholding Techniques . Sol Phys 256:87–100. doi: 10.1007/s11207-009-9357-2.
Lemen, J.R., A.M Title, D.J. Akin, et al., 2012.
The Atmospheric Imaging Assembly (AIA) on  the  Solar  Dynamics  Observatory (SDO) . Sol Dyn Obs 9781461436:17–40. doi: 10.1007/978-1-4614-3673-7_3.
McComas,  D.J.,  S.J.  Bame,  P.L.  Barker,  D.M. Delapp, W.C. Feldman, J.T. Gosling, E. Santiago,  R.M.  Skoug,  R.L.  Tokar,  P.
Riley,  J.L.  Phillips,  dan  J.W.  Griffe,
1998. An  Unusual  Coronal  Mass
Ejection:  First  Solar  Wind  Electron, Proton, Alpha Monitor (SWEPAM) Results From The Advanced Composition
Explorer .  Geophys  Res  Lett  25:4289– 4292. doi: 10.1029/1998GL900174. Mursula, K., dan B. Zieger, 2004. The 13.5-Day Periodicity  in  The  Sun,  Solar  Wind,  and
Geomagnetic  Activity:  The  Last  Three
Solar  Cycles .  J  Geophys  Res  Sp  Phys 101:27077–27090. doi: 10.1029/ 96ja02470.
Nolte, J.T., A.S. Krieger, A.F. Timothy, R.E. Gold, E.C.  Roelof,  G.Vaiana,  A.J.  Lazarus, J.D. Sullivan, dan P.S. McIntosh, 1976.
Coronal Holes as Sources of Solar Wind . Sol Phys 46:303–322. doi: 10.1007/BF00149859.
Nose, M., T. Iyemori, M. Sugiura, dan T. Kamei,
2015. Geomagnetic  Dst  index.  World Data  Cent  Geomagn  Kyoto .  doi:
doi:10.17593/14515-74000. Parker, E.N., 1958. Dynamics of the Interplanetary Gas and Magnetic Fields.
Astrophys J 128:664–676.
Pesnell,  W.D.,  B.J.  Thompson,  dan  P.C. Chamberlin, 2012. The Solar Dynamics Observatory  (SDO) .  Sol  Phys  275:3–15. doi: 10.1007/s11207-011-9841-3.
Rotter,  T.,  A.  Veronig,  M.  Temmer,  dan  B. Vrsnak,  2014. Real-Time  Solar  Wind Forecasting Based on Coronal Hole Data . 16:2014.  doi:  10.1007/s11207-015- 0680-5.
Rotter,  T.,  A.M.  Veronig,  M.  Temmer,  dan  B. Vršnak, 2012. Relation Between Coronal Hole  Areas  on  the  Sun  and  the  Solar Wind  Parameters  at  1  AU .  Sol  Phys 281:793–813.  doi:  10.1007/s11207- 012-0101-y.
SILSO WDC, 2019. Spotless Days.
Stone, E.C., A.M. Frandsen, R.A. Mewaldt, dan
G.  Space,  1998. The  Advanced Composition  Explorer .  Space  Sci  Rev
86:1–22. doi:
10.1023/A:1005082526237.
Temmer, M., B. Vršnak, dan A.M. Veronig, 2007.
Periodic  Appearance  of  Coronal  Holes and the Related Variation of Solar Wind Parameters . Sol Phys 241:371–383. doi: 10.1007/s11207-007-0336-1. Thompson, W.T., 2006. Coordinate Systems for
Solar  Image  Data .  Astron  Astrophys 449:791–803. doi: 10.1051/0004- 6361:20054262.
Torrence, C., dan G.P. Compo, 1998. A Practical Guide  to  Wavelet  Analysis .  Bull  Am Meteorol Soc 79:61–78. doi: 10.1175/1520-0477(1998)079<0061:
APGTWA>2.0.CO;2.
Verbanac,  G.,  B.  Vršnak,  A.  Veronig,  dan  M. Temmer,  2010. Equatorial  Coronal Holes,  Solar  Wind  High-Speed  Streams, and  Their  Geoeffectiveness .  Astron Astrophys 526:A20. doi: 10.1051/0004- 6361/201014617.
Verma,  V.K.,  2001. On  The  Periodicity  of  High Speed  Solar  Wind  Streams .  Space  Sci
Hubungan dan Periodisitas. . . (Dani et al. )
Rev 97:205–210. doi: 10.1023/ A:1011831707212.
Vršnak, B., M. Temmer, dan A.M. Veronig, 2007.
Coronal  Holes  and  Solar  Wind  High-
Speed  Streams:  II.  Forecasting  the Geomagnetic Effects . Sol Phys 240:331– 346. doi: 10.1007/s11207-007-0311-x.