Vol.  15   No. 1  Desember 2017       P-ISSN 1412- 808X; E- ISSN 2597-7873
Nomor : 671/AU3/P2MI-LIPI/07/2015
Diterbitkan oleh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN)
Jakarta – Indonesia
J. Si. Dirgant VOL.  15 NO. 1 HAL. 1 - 62 JAKARTA,    DESEMBER  2017 ISSN 2597-7873

## JURNAL SAINS DIRGANTARA Journal of Aerospace Sciences
Vol.  15   No. 1 Desember 2017                P-ISSN 1412- 808X; E- ISSN 2597-7873
Nomor : 671/AU3/P2MI-LIPI/07/2015
Jurnal Sains Dirgantara (JSD) berisi hasil penelitian, pengembangan, dan/atau pemikiran di bidang sains atmosfer  dan antariksa. Jurnal ini terbit sejak tahun 2004 dan dipublikasikan dua kali dalam setahun (Juni dan Desember)

## SUSUNAN DEWAN PENYUNTING JURNAL SAINS DIRGANTARA
 Ketua Editor
Dr. Laras Tursilowati, M.Si. (Lingkungan Atmosfer dan Aplikasinya)/LAPAN
 Penyunting Dr. Trismidianto (Lingkungan Atmosfer dan Aplikasinya)/LAPAN Dr. Ina Juaeni (Meteorologi/Sains Kebumian)/LAPAN
Dr. Buldan Muslim (Fisika Magnetosfer dan Ionosfer)/LAPAN Drs. Jiyo, M.Si (Fisika Magnetosfer dan Ionosfer)/LAPAN Dr. Wiwiek Setyawati (Lingkungan Atmosfer dan Aplikasinya)/LAPAN
 Mitra Bestari
Prof. Dr. Thomas Djamaluddin (Astronomi dan Astrofisik)/LAPAN Dr. Hakim Luthfi Malasan M.Sc (Astrofisika Bintang dan Instrumentasi Astronomi)/ITB Dr. Dhani Herdiwijaya (Cuaca Antariksa)/ITB Dr. Nurjanna Joko Trilaksono (Meteorologi Skala Meso)/ITB
 Korektor Naskah
Dr. Wiwiek Setyawati (Lingkungan Atmosfer dan Aplikasinya)/LAPAN

## SUSUNAN SEKRETARIAT REDAKSI JURNAL SAINS DIRGANTARA
Pemimpin Umum Ir. Christianus Ratrias Dewanto, M.Eng
Pemimpin Redaksi Pelaksana Ir. Jasyanto, MM
Redaksi Pelaksana Mega Mardita, S.Sos.,M.Si
Yudho Dewanto, ST Irianto, S.Kom Dwi Haryanto, S.kom
Aulia Pradipta, S.S Tata Letak M. Luthfi Berdasarkan SK Kepala LIPI Nomor: 818/E/2015 ditetapkan Jurnal Sains Dirgantara sebagai Majalah Berkala Ilmiah Terakreditasi
Gambar cover , Rerata zonal N2 (panel atas) dan u (panel bawah) di lintang 65 º - 90 ºLU
Alamat Penerbit LAPAN Jl. Pemuda Persil No. 1, Rawamangun, Jakarta 13220 Telepon : (021) 4892802 Ext. 142/146 (Hunting), Fax. : (021) 47882726 Email : publikasi@lapan.go.id Situs : http://www.lapan.go.id http://jurnal.lapan.go.id

## JURNAL SAINS DIRGANTARA Journal of Aerospace Sciences
Vol.  15   No. 1 Desember 2017              P-ISSN 1412- 808X; E- ISSN 2597-7873
Nomor : 671/AU3/P2MI-LIPI/07/2015

## DAFTAR ISI
Halaman USIA DAN KEGANDAAN OGLE-LMC 316/317
(THE AGE AND BINARITY OF OGLE-LMC 316/317)
Rhorom Priyatikanto 1-12
DINAMIKA  LAPISAN  STRATOSFER  DI  BELAHAN  BUMI  UTARA  DAN DAMPAKNYA  TERHADAP  WILAYAH TROPIS: STUDI  KASUS MUSIM  DINGIN
2012-2013
(STRATOSPHERIC  DYNAMICS  IN  THE  NORTHERN  HEMISPHERE  AND  ITS IMPACT TO THE TROPICS: A CASE STUDY OF 2012-2013 WINTER)
Noersomadi 13-24
MODEL BADAI IONOSFER INDONESIA TERKAIT BADAI GEOMAGNET
(INDONESIA  IONOSPHERIC  STORM  MODEL  RELATED  TO  GEOMAGNETIC STORM)
Anwar Santoso, Mira Juangsih, Sri Ekawati, Iyus Edi Rusnadi, Anton Winarko,
Siska Filawati, dan Dadang Nurmali 25-38
ANALISIS  KONDISI  FLUKS  ELEKTRON  DI  SABUK  RADIASI  ELEKTRON  LUAR BERDASARKAN  MEDAN  MAGNET  ANTARPLANET  (BZ)  DAN  KECEPATAN ANGIN  MATAHARI  (ANALYSIS  OF  ELECTRON  FLUX  CONDITION  IN  OUTER
ELECTRON RADIATION BELT BASED ON INTERPLANETARY MAGNETIC FIELD
(BZ) AND SOLAR WIND SPEED) Siska Filawati 39– 50 EFEK CME HALO PENUH PADA IONOSFER LINTANG RENDAH DARI DATA GPS
BAKO  DI  CIBINONG  (EFFECT  OF  FULL  HALO  CME  ON  LOW  LATITUDE
IONOSPHERE FROM BAKO GPS DATA IN CIBINONG) Fakhrizal Muttaqien, Buldan Muslim 51-62

## JURNAL SAINS DIRGANTARA Journal of Aerospace Sciences
Vol.  15   No. 1 Desember 2017              P-ISSN 1412- 808X; E- ISSN 2597-7873
Nomor : 671/AU3/P2MI-LIPI/07/2015

## Dari  Redaksi
Sidang Pembaca yang kami hormati,
Puji syukur kita panjatkan ke hadirat Allah SWT, atas rahmat dan karunia-Nya, sehingga Jurnal Sains  Dirgantara  Vol.  15,  No.  1,  Desember  2017,  hadir  ke  hadapan  sidang  pembaca  dengan mengetengahkan 5 (lima) artikel sebagai berikut:
“ USIA DAN KEGANDAAN OGLE-LMC 316/317 (THE AGE AND BINARITY OF OGLE-LMC 316/317) “ ditulis oleh:  Rhorom  Priyatikanto; “ DINAMIKA  LAPISAN  STRATOSFER  DI  BELAHAN  BUMI  UTARA  DAN DAMPAKNYA  TERHADAP  WILAYAH  TROPIS:  STUDI  KASUS  MUSIM  DINGIN  2012-2013 (STRATOSPHERIC DYNAMICS IN THE NORTHERN HEMISPHERE AND ITS IMPACT TO THE TROPICS: A CASE  STUDY  OF  2012-2013  WINTER) “ ditulis  oleh:  Noersomadi; “ MODEL  BADAI  IONOSFER INDONESIA TERKAIT BADAI GEOMAGNET (INDONESIA IONOSPHERIC STORM MODEL RELATED TO GEOMAGNETIC STORM) “ ditulis oleh: Anwar Santoso, Mira Juangsih, Sri Ekawati, Iyus Edi Rusnadi, Anton Winarko, Siska Filawati, dan Dadang Nurmali; “ ANALISIS KONDISI FLUKS ELEKTRON DI SABUK RADIASI ELEKTRON LUAR BERDASARKAN MEDAN MAGNET ANTARPLANET (BZ) DAN KECEPATAN ANGIN MATAHARI (ANALYSIS OF ELECTRON FLUX CONDITION IN OUTER ELECTRON RADIATION BELT BASED ON INTERPLANETARY MAGNETIC FIELD (BZ) AND SOLAR WIND SPEED) “ ditulis oleh: Siska Filawati; Artikel terakhir “ EFEK CME HALO PENUH PADA IONOSFER LINTANG RENDAH DARI DATA GPS BAKO DI CIBINONG (EFFECT OF FULL HALO CME ON LOW LATITUDE IONOSPHERE FROM BAKO GPS DATA IN CIBINONG) ” ditulis oleh: Fakhrizal Muttaqien, Buldan Muslim.
Kami  mengundang  sidang  pembaca  yang  budiman  untuk  berpartisipasi  aktif  dengan mengirimkan karya tulis ilmiah yang sesuai dengan lingkup jurnal ini.
Demikian kami sampaikan, semoga sidang pembaca dapat mengambil manfaatnya .

## USIA DAN KEGANDAAN OGLE-LMC 316/317
(THE AGE AND BINARITY OF OGLE-LMC 316/317)
Rhorom Priyatikanto Pusat Sains Antariksa Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Dr. Djundjunan no. 133 Bandung 40173 e-mail: rhorom.priyatikanto@lapan.go.id
Diterima 2 September 2016; Direvisi 15 September 2017; Disetujui 30 Oktober 2017

## ABSTRACT
Large Magellanic Cloud (LMC) is a home of thousands of star clusters with various ages and metallicities. This galaxy also becomes the ideal laboratory for understanding binary cluster population which is large in number. One of the binary cluster candidates within the galaxy is OGLE-LMC 316/317 which is located near the bar of LMC. The age of OGLE-LMC 317 had not been determined, while the age of OGLE-LMC 316 was doubted. Whereas, age is an important parameter in the study of system binarity. In this study, photometry data from Optical Gravitational Lensing Experiment (OGLE) was used to construct color magnitude diagram and to estimate the age of OGLE-LMC 316/317. The results were the  estimated  ages  of  OGLE-LMC  316  and  OGLE-LMC  317  which  were  63  and  160  million  years respectively. Based on these results, OGLE-LMC 316/317 system which has projected separation of 5 pc can be considered as primordial and coeval binary star cluster.
Keyword: photometry, binary cluster, Large Magellanic Cloud

## ABSTRAK
Large Magellanic Cloud (LMC) merupakan rumah bagi ribuan gugus bintang dengan beragam usia  dan  metalisitas.  Galaksi  ini  juga  menjadi  laboratorium  ideal  untuk  memahami  populasi  gugus ganda yang melimpah jumlahnya. Salah satu kandidat gugus ganda di dalamnya adalah OGLE-LMC 316/317 yang terletak di dekat batang LMC. Usia OGLE-LMC 317 belum diketahui, sementara usia OGLE-LMC  316  masih  disangsikan.  Padahal  usia  adalah  parameter  penting  untuk  mempelajari kegandaan  dari  sistem  ini.  Pada  studi  ini,  data  fotometri Optical  Gravitational  Lensing  Experiment (OGLE) digunakan untuk membangun diagram warna magnitudo dan memperkirakan usia OGLE-LMC 316/317.  Hasilnya,  OGLE-LMC  316  diperkirakan  berusia  63  juta  tahun  sementara  OGLE-LMC  317 setidaknya berusia 160 juta tahun. Berdasarkan hasil ini, sistem OGLE-LMC 316/317 yang memiliki jarak pisah di bidang langit sebesar 5 pc dapat dianggap sebagai gugus ganda primordial dan coeval .
Kata kunci: fotometri, gugus ganda, Large Magellanic Cloud
1 PENDAHULUAN
Awan Magellan Besar ( Large
Magellanic  Cloud ,  LMC)  merupakan galaksi  ireguler  yang  paling  dekat  dari Bimasakti  dan  menjadi  rumah  bagi ribuan  gugus  bintang  dengan  beragam usia dan             metalisitas serta sejarah pembentukan  yang  menarik  (Harris  dan Zaritsky, 2009; Baumgardt et al. , 2013). Galaksi  yang  memiliki  modulus  jarak 18,49  dan  berada  pada  jarak  49,89  kpc (de  Grijs et  al. ,  2014)  ini  juga mengandung  ratusan  pasangan  gugus bintang  yang  tampak  berdekatan  dan dianggap sebagai             kandidat gugus ganda (Bhatia dan Hatzidimitriou, 1988; Pietrzynski dan Udalski, 2000b). Berdasarkan  hasil  survey  menggunakan United  Kingdom  Schmidt  Telescope , (Bhatia dan Hatzidimitriou, 1988) berhasil mengidentifikasi  69  pasangan  gugus bintang  dengan  jarak  pisah  di  bidang langit  tidak  lebih  dari  18  pc.  Lebih  dari satu  dekade  berikutnya,  Pietrzynski  dan Udalski  (2000b)  mendaftar  100  kandidat sistem  gugus  jamak  ( multiple  clusters ) berdasarkan  data  pengamatan Optical Gravitational  Lensing Experiment (OGLE, Udalski et  al. ,  1997).  Sebagian  besar  di antara pasangan tersebut memiliki umur yang  hampir  sama  sehingga  dapat dianggap sebagai sistem coeval sementara  beberapa  yang  lainnya  bisa jadi tampak berdekatan secara kebetulan
(Bhatia dan Hatzidimitriou, 1988; Dieball et al., 2002).
Populasi  gugus  ganda  di  LMC memiliki daya tarik yang istimewa karena jumlahnya  lebih  tinggi  dibandingkan populasi sejenis di Bimasakti, khususnya di sekitar Matahari (Subramaniam et al. , 1995;  de  la  Fuente  Marcos  dan  de  la Fuente Marcos, 2009). Salah satu faktor yang  menyebabkan  tingginya  jumlah gugus  ganda  di  LMC  adalah  tingginya dispersi  kecepatan  awan  molekul  di galaksi  ini.  Dispersi  kecepatan  yang tinggi  dipicu  oleh  papasan  antara  LMC dan Small Magellanic Cloud (SMC) sekitar 200 juta tahun yang lalu (Gardiner et al ., 1994).        Kejadian  dramatis  ini  dapat meningkatkan  laju  pembentukan  gugus dan juga meningkatkan frekuensi papasan  antar  awan  molekul  menjadi mekanisme  pembentukan  gugus  ganda (Fujimoto dan Kumai, 1997; Bekki et al. , 2004).  Namun,  kala  hidup  gugus  ganda tergolong singkat, yakni sekitar 100 juta tahun  (Bhatia,  1990).  Gugus  ganda dengan separasi kecil mengalami pasang surut  internal  yang  berakhir  pada penggabungan, sementara sistem dengan separasi  besar  akan  terpisah  karena gangguan eksternal (De la Fuente Marcos dan  De  la  Fuente  Marcos,  2010; Priyatikanto et al. , 2016).
Untuk  memahami  karakteristik gugus  ganda  di  LMC,  perlu  dilakukan studi statistik yang komprehensif
terhadap populasi ini. Langkah semacam ini  pernah  dilakukan  oleh  Dieball et  al. (2002)  menggunakan  katalog  gugus bintang  yang  disusun  oleh  Bica et  al . (1999). Beberapa karakter yang didiskusikan    dalam  pekerjaan  tersebut adalah jarak pisah komponen, distribusi ukuran,  distribusi spasial  di  LMC, serta usianya.  Untuk telaah usia gugus dalam sistem gugus ganda, (Dieball et al ., 2002) hanya  menggunakan  sekitar  27%  dari total populasi karena usia sebagian besar gugus memang belum diketahui.
Keterbatasan  yang  sama  masih  ditemui pada  katalog  terbaru  (misalnya  Bica et al. , 2008; Baumgardt et al. , 2013). Masih banyak  kandidat  gugus  ganda  di  LMC yang belum diperkirakan usianya, salah satunya  adalah  OGLE-LMC  317  yang berada  dekat  dengan  OGLE-LMC  316 (Pietrzynski et al. , 1999; Pietrzynski  dan Udalski, 2000a).
Sebagai  langkah  awal  untuk melengkapi data katalog gugus ganda di LMC,  dilakukan  telaah  terhadap  data fotometri  OGLE  (Udalski et  al. ,  1997; Szymanski,  2005),  terutama  pada  arah OGLE-LMC
316/317,
untuk memperkirakan  usia  kedua  gugus  serta menelaah kegandaan dari sistem tersebut. Data fotometri dan juga model isochrone yang  digunakan  dalam  studi  ini  akan diulas  secara  singkat  pada  Bagian  2. Metode  dekontaminasi  diagram  warna- magnitudo ( Color-Magnitude Diagram , CMD) akan  dijelaskan  pada  Bagian  3.  Hasil implementasi  metode  tersebut  serta pembahasan yang terkait akan disampaikan pada Bagian 4.

## 2 DATA

## 2.1  Fotometri OGLE
Data  fotometri  yang  digunakan dalam  studi  ini  merupakan  hasil  survei OGLE ke arah LMC pada pita B, V, dan I (Udalski et  al. ,  1997).  Teleskop  yang digunakan  dalam  survei  ini  adalah teleskop Warsaw berdiameter 1,3 m yang berada di Observatorium Las Campanas , Chile.  Detektor  yang  digunakan  adalah kamera Charge  Coupled  Device (CCD)
berukuran  2048  ×  2048 pixel dengan ukuran pixel 24  mikron  serta  skala bayangan 0,417 detik busur/ pixel . Pada arah  LMC,  katalog  fotometri  OGLE mencakup  area  dengan  luas  4,5  derajat persegi  serta  berisikan  6,8  ×  10 6 obyek pada pita I. Ekstraksi fluks untuk setiap obyek dilakukan dengan metode fotometri Point  Spread  Function (PSF). Dengan sistem semacam ini, OGLE dapat mendeteksi  obyek  dengan  magnitudo  V antara 12 hingga 22.
Data  fotometri  obyek  dari  survei OGLE diakses secara on-line sebagaimana dideskripsikan  oleh  Szymanski  (2005). Data yang diunduh berisikan data posisi (asensiorekta  dan  deklinasi),  identitas obyek (menurut penomoran OGLE), serta magnitudo  dan  galat  magnitudo  obyek pada pita V dan I. Magnitudo pada pita B tidak  digunakan  dalam  studi  ini  karena tingkat kelengkapan data yang jauh lebih rendah.  Area  langit  yang  ditelaah berukuran  150”  ×  150”  dan  berpusat  di OGLE-LMC  317  ( α =  79,44142º, δ = −69,57344º).  Area  tersebut  mencakup OGLE-LMC  316/317,  OGLE-LMC  321 serta  bintang-bintang  medan  yang digunakan  dalam  proses  dekontaminasi CMD.  Gambar  2-1  menunjukkan  lokasi objek di dekat batang LMC.
Karakteristik  dan  akurasi  fotometri OGLE  dapat  dilihat  dari  Gambar  2-2. Nilai median galat magnitudo pita V ( σ V ) adalah  0,12  sementara  median  galat magnitudo pita I ( σ I ) adalah 0,17. Dengan statistik semacam ini, dirasa cukup bijak untuk  menggunakan  data  dengan σ V ≤ 0,2 dan σ I ≤ 0,2 untuk proses selanjutnya.

## 2.2 PARSEC Isochrone
Untuk memperkirakan usia gugus bintang di LMC, digunakan suatu model isochrone yang pada dasarnya merupakan  data  fotometri  bintang dengan  berbagai  massa,  tetapi  memiliki usia  yang  sama.  Dalam  studi  ini, digunakan  PARSEC  Isochrone  (Bressan et  al. ,  2012)  versi  1.2S  yang  mencakup rentang massa 0,1 hingga 350 kali massa Matahari  serta  rentang  metalisitas
0,0001  ≤ Z ≤  0,02.  Rentang  umur  yang digunakan  adalah  6,60  ≤  log( t )  ≤  10,0 dengan jeda ∆log( t ) = 0,05. Parameter fisis bintang yang dihasilkan perlu diterjemahkan ke dalam
aspek
observasional, terutama magnitudo mutlak  bintang.  Proses  ini  dilakukan dengan  mengadopsi  model  atmosfer bintang tertentu.
Gambar 2-1: Citra Digitized Sky Survey (DSS) berukuran 2º × 2º dari LMC yang diambil pada pita R. Titik tebal menandai lokasi OGLE-LMC 316/317 yang menjadi fokus dalam studi ini. Data diambil dari Digitized Sky Survey Data Archive dari National Astronomical Observatory of Japan (https://dss.naoj.ac.jp)
Gambar 2-2: Karakteristik data fotometri OGLE pada arah OGLE-LMC 316/317 yang direpresentasikan oleh plot galat magnitudo pada pita V (a) dan I (b) serta Hess-diagram (c)
Dalam  studi  ini, isochrone yang digunakan memiliki metalisitas Z = 0,008 yang menjadi nilai tipikal gugus bintang di LMC (Pietrzynski dan Udalski, 2000b). Sistem fotometri yang digunakan adalah fotometri  OGLE  yang  sedikit  berbeda dengan  sistem  fotometri  Bessel.  Fungsi massa awal yang digunakan dalam model ini  adalah  fungsi  massa Canonical  Two- Part-Power  Law (Kroupa,  2001;  Kroupa dan  Boily,  2002).  Dibandingkan  dengan model  terdahulu,  PARSEC Isochrone telah mencakup bintang pra-deret utama sehingga cocok untuk menganalisis gugus bintang berusia beberapa juta tahun.

## 3 METODOLOGI
Terdapat  sejumlah  cara  untuk memperkirakan  usia  gugus  bintang,  di antaranya  adalah  pencocokan isocrhone dengan  data  fotometri,  terutama  pada diagram warna-magnitudo (CMD). Namun, proses ini tidak dapat dilakukan dengan  mudah  karena  bintang  anggota gugus tampak bercampur dengan bintang medan yang ada pada arah yang sama. Dampaknya adalah CMD yang tidak murni  dan  perlu  dibersihkan  (dekonta- minasi). Proses dekontaminasi dilakukan dengan mengasumsikan bahwa bintang- bintang anggota gugus memiliki karakteristik fisik, kinematik, dan spasial yang hampir mirip. Untuk gugus bintang di    Bimasakti,  data  kinematik  seperti gerak diri ( proper motion ) atau kecepatan radial dapat digunakan untuk keperluan ini  (misalnya  Priyatikanto  dan  Arifyanto, 2015),  tetapi  data  semacam  ini  hampir tidak  ada  untuk  gugus  ekstragalaktik. Maka  dari  itu,  proses  dekontaminasi hanya dapat dilakukan berdasarkan data fotometri dan posisi (spasial).
Dekontaminasi data fotometri atau dekontaminasi  CMD  biasa  dilakukan dengan  metode  non-parametrik  melalui berbagai pendekatan. Terdapat dua metode dekontaminasi  CMD  yang  digunakan dalam  studi  ini,  yakni  metode  eliminasi dan  metode  kerapatan  lokal.  Keluaran dari proses dekontaminasi adalah probabilitas keanggotaan secara
fotometri.        Parameter  kuantitatif  ini akan  dipadukan  dengan  pembobotan spasial untuk mendapatkan probabilitas keanggotaan final. Bintang-bintang dengan  probabilitas  keanggotaan  lebih dari  50%  digunakan  untuk isochrone fitting .

## 3.1 Metode Eliminasi
Metode  eliminasi  yang  digunakan dalam studi ini terinspirasi dari Piatti dan Bica  (2012).  Dalam  metode  ini,  terdapat dua jenis area yang ditelaah, yakni area gugus ( in-field ) dan area medan ( out-field ). Area  gugus  adalah  lingkaran  yang berpusat pada gugus dan memiliki radius 2  kali  radius  gugus  ( R C )  sebagaimana tercatat dalam katalog (Pietrzynski et al. , 1999).  Area  medan  adalah  empat  buah lingkaran  yang  berjarak  4 R C dari  gugus dan memiliki luas masing-masing ¼ dari area gugus. Dengan demikian, luas total area medan sama dengan luas area gugus. Area  medan  dianggap  hanya  berisikan bintang medan saja sehingga lokasi area medan dipastikan tidak beririsan dengan lokasi gugus bintang.
Piatti dan Bica (2012) menggunakan bintang  di  area  medan  (bintang  medan) untuk  melakukan  eliminasi  terhadap bintang di area gugus. Prinsipnya, setiap bintang medan memiliki area bebas ( free path ) di CMD berbentuk persegi panjang dengan  ukuran ∆ VI × ∆ V ,  dengan ∆ VI menyatakan jarak bintang terdekat pada arah  mendatar  ( V  −  I )  sedangkan ∆ V menyatakan  jarak  terdekat  pada  arah vertikal ( V ). Namun, ada syarat tambahan yang  diterapkan,  yakni ∆ VI <  0,8  dan ∆ V < 1,0. Bila terdapat bintang di area gugus yang  berada  di  area  bebas  yang  telah didefinisikan,  maka  bintang  tersebut akan tereliminasi. Setiap bintang medan memberikan  sumbangsih  terhadap  satu kali  eliminasi.  Semakin  sedikit  bintang mengalami  eliminasi,  semakin  besar probabilitasnya sebagai anggota gugus.

## 3.2 Metode Kerapatan Lokal
Metode ini dapat dianggap sebagai penyederhanaan  dari  metode  non-
parametrik  yang  dideskripsikan  oleh Priyatikanto dan Arifyanto (2015).
Deskripsi in-field dan out-field dalam metode  ini  tidak  berbeda  dengan deskripsi  sebelumnya.  Perbedaan  terletak pada proses pemodelan CMD dari bintang medan dan juga CMD dari bintang dalam area gugus.
Probabilitas bintang anggota gugus dinyatakan sebagai:
in out 1 f f P   (3-1)
dengan f in dan f out berturut-turut menyatakan kerapatan CMD area gugus dan  CMD  bintang  medan.  Kerapatan lokal  CMD  diperkirakan  dengan  metode histogram  2-dimensi  dengan  lebar  kelas 0,04 pada sumbu mendatar dan 0,1 pada sumbu  vertikal.  Galat  magnitudo  dan warna diperhitungkan dalam memperkirakan kerapatan lokal. Caranya  adalah  dengan  membuat  50 dummy  points yang  terdistribusi  normal di  sekitar  setiap  titik  data.  Lebar  sayap (1 σ ) dari distribusi tersebut sama dengan galat magnitudo dan warna.

## 3.3 Pembobotan Spasial
Probabilitas keanggotaan yang diperoleh  berdasarkan  data  fotometri perlu disempurnakan dengan pembobotan  spasial.  Bintang  yang berada  di  pusat  gugus  memiliki  bobot yang  lebih  tinggi  dibandingkan  bintang yang  ada  di  tepian  area  gugus.  Untuk keperluan pembobot an secara parametrik,  fungsi  kerapatan  yang digunakan adalah fungsi kerapatan EFF (Elson et  al. ,  1987)  yang  lebih  cocok digunakan  untuk  gugus  bintang  LMC. Kerapatan bintang sebagaifungsi radius dinyatakan sebagai:
  2 2 2 0 1         
 C R r n r n (3-2)
dengan n 0 menyatakan  kerapatan  pusat gugus, r menyatakan jarak dari pusat, a menyatakan skala radius ( core parameter ),  dan γ menyatakan  gradien kerapatan  EFF.  Dalam  studi  ini, digunakan n 0 = 1, a = 2/3 R C , dan γ = 1,0. Bobot  yang  diberikan  sebanding  dengan nilai n setiap bintang.
4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 OGLE-LMC 317 Hasil dekontaminasi dan
pencocokan  isochrone  terhadap  CMD gugus  bintang  OGLE-LMC317  disajikan pada  Gambar  4-1  dan  Gambar  4-2. Keduanya berturut-turut diperoleh dengan  metode  eliminasi  dan  kerapatan lokal  yang  memperhitungkan  galat magnitudo. Area medan yang digunakan pada  kedua  proses  adalah  sama,  yakni berada  di  sebelah  utara  dari  gugus. Pemilihan  lokasi  didasari  oleh  posisi OGLE-LMC  321  yang  berada  di  sebelah selatan  OGLE-LMC  317.  Selain  itu,  ada area  kosong  di  sebelah  selatan  karena bintang  latar  depan  yang  amat  terang menutupi pandangan ke arah LMC.
Metode  eliminasi  dan  kerapatan lokal  memiliki  kinerja  yang  berbeda dalam proses dekontaminasi. Hasil yang diperoleh  pun  berbeda.  Sebagaimana diperlihatkan  pada  Gambar  4-1,  daerah eliminasi tidaklah seragam dan menyisakan beberapa celah, terutama di sekitar  cabang  subraksasa  ( subgiant branch )  dan  bagian  bawah  deret  utama. Konse-kuensinya,  terdapat  sejumlah bintang  yang  memiliki  probabilitas keanggotaan  yang  tinggi  tetapi  dapat dianggap residu.
Hal serupa pernah didiskusikan oleh (Piatti et  al. ,  2014)  yang  menggunakan metode sejenis untuk menganalisis gugus bintang  dari VISTA  survey  Magellanic  of the  Magellanic  Clouds  system (VMC). Pembobotan  berdasarkan  data  spasial mengurangi residu semacam ini. Pembobotan yang diterapkan juga dapat menanggalkan  beberapa  bintang  terang yang  berada  jauh  dari  pusat  OGLE- LMC317,  misalnya  beberapa  bintang
yang sebenarnya berada di gugus OGLE- LMC316. Meski demikian, daerah subraksasa  tidak  sepenuhnya  bersih. Metode kedua lebih tegas dalam memilih bintang  anggota  gugus.  Hampir  seluruh bintang deret utama dengan magnitudo V >18  dianggap  memiliki  probabilitas keanggotaan
<50%. Dibandingkan
metode  sebelumnya,  bintang  dengan probabilitas >50% di cabang subraksasa
lebih sedikit, tetapi tetap ada segerombolan bintang di daerah ini.
Dengan CMD semacam itu, isochrone  dengan  log t =  8,20  dengan modulus  jarak  18,49  dan  ekses  warna E V−I =  0,0  dianggap  sebagai  model  yang paling  cocok.  Dengan  kata  lain,  usia OGLE-LMC  317  adalah  sekitar  160  juta tahun.
Gambar 4-1: Kiri : posisi bintang yang dianalisis dalam studi ini. Lingkaran dengan garis putus-putus menandai  area gugus,  sementara  lingkaran  dengan  tanda field merupakan  empat  area medan yang digunakan. Tengah : model CMD medan untuk proses eliminasi. Kanan : CMD dari  area  gugus  OGLE-LMC317  yang  telah  dibersihkan  dengan  metode  eliminasi. Lingkaran besar adalah  bintang  dengan  probabilitas  keanggotaan  ≥50%. Zero-age main sequence (ZAMS, garis putus-putus) dan isochrone dengan E V−I = 0,0 dan log t = 8,20 (garis tegas) turut digambarkan
Gambar 4-2: Sama seperti Gambar 4-1, tetapi diperoleh dengan metode kerapatan lokal

## 4.2 OGLE-LMC 316
Proses  dekontaminasi  CMD  dari OGLE-LMC  316  berjalan  lebih  mulus karena gugus ini tergolong sebagai gugus yang cukup kaya dan memiliki kerapatan yang  lebih  tinggi  dibandingkan  gugus pasangannya. Sebagaimana diperlihatkan dalam Gambar 4-3, kedua metode dekontaminasi memberikan hasil yang  tidak  jauh  berbeda,  tetapi  metode eliminasi  memberikan  lebih  banyak kandidat  bintang  anggota  dibandingkan metode kerapatan lokal.
CMD dari OGLE-LMC 316 memiliki  fitur  yang  amat  jelas,  yakni deret  utama  yang  merentang  hingga magnitudo  V  ≈  14  dan  sebuah kandidat bintang  anggota  yang  telah  menempati daerah giant branch.
Probabilitas  keanggotaan  bintang ini  adalah  sekitar  80%  sehingga  cukup meyakinkan  untuk  dianggap  sebagai anggota  OGLE-LMC  316.  Sejumlah residu  di  daerah  cabang  subraksasa tidak  dapat  dibersihkan  menggunakan area  medan  yang  berbeda  sekalipun. Namun,  bintang-bintang  residu  ini cenderung memiliki probabiltas keanggotaan yang lebih rendah dibandingkan  bintang-bintang  di  bagian atas  deret  utama.  Dengan  mengadopsi modulus  jarak  dan  ekses  warna  yang salam  dengan  OGLE-LMC  317,  model yang  paling  cocok  merepresentasikan data  OGLE-LMC  316  adalah  isochrone dengan  log t =  7,80.  Usia  gugus  yang diperoleh dengan fitting ini adalah 63 juta tahun.  Hasil  ini  10  kali  lebih  tinggi dibandingkan usia yang diperoleh (Pietrzynski  dan  Udalski,  2000a)  yang menganalisis set data yang sama. Mereka mendapatkan  log t =  6,80  ±  0,20. Perbedaan  usia  yang  sangat  jelas semacam  ini  pernah  didiskusikan  oleh (Dieball et  al., 2002).  Tim  OGLE mengadopsi  nilai  modulus  jarak  yang lebih  kecil,  yakni  18,24  sementara  nilai 18,49  ±  0,09  merupakan  konsensus terbaru  yang  dianggap  sebagai  nilai terbaik  (de  Grijs et  al. ,  2014).  Namun,
perbedaan  modulus  jarak  tidak  dapat dianggap  sebagai  kambing  hitam  dalam permasalahan  ini  karena  modulus  jarak yang  lebih  kecil  cenderung  menuntun pada  perkiraan  usia  gugus  yang  lebih tua.  Perbedaan  model  populasi  bintang ( isochrone )  dan  proses  dekontaminasi CMD boleh jadi memunculkan perbedaan usia.

## 4.3 Kegandaan OGLE-LMC 316/317
Pasangan  OGLE-LMC  316/317 muncul  pertama  kali  sebagai  kandidat gugus ganda dalam katalog gugus ganda dan jamak yang disusun oleh Pietrzynski dan Udalski (2000b). Katalog Bhatia dan Hatzidimitriou  (1988)  belum  mendeteksi OGLE-LMC  317  sebagai  sebuah  gugus bintang  karena  kedalaman  survei  yang berbeda. OGLE-LMC 316 memiliki radius sekitar 14 pc sementara OGLE-LMC 317 memiliki radius 8 pc (Bica et al. , 2008). Di bidang  langit,  keduanya  terpisah sejauh 5 pc sehingga jarak pisah dalam ruang 3- dimensi  lebih  dari  nilai  ini.  Bila  jarak pisah  sistem  kurang  dari  radius  OGLE- LMC  316,  maka  sistem  ini  dapat dianggap sebagai sistem contact menurut klasifikasi de la Fuente Marcos dan de la Fuente Marcos (2009). Hal ini cukup sulit untuk  dikonfirmasi  karena  penentuan jarak  pisah  pada  arah  radial  bukan urusan  mudah.  Tidak  ada  indikasi perbedaan ekstingsi  yang dialami kedua gugus  sehingga  cukup  logis  untuk mengatakan  bahwa  jarak  kedua  gugus dari pengamat tidak jauh berbeda.
Interaksi  gravitasi  antara  dua gugus yang berdekatan sebenarnya dapat diindikasikan  oleh  adanya  distorsi bentuk gugus (misalnya de Oliveira et al. , 2000)  yang  dapat  dilihat  dari  morfologi isophot  sistem.  Namun,  kontur  isophot atau  kerapatan  spasial  OGLE-LMC 316/317 tidak dapat dibuat berdasarkan katalog  fotometri  OGLE  karena  ada daerah yang saturasi oleh bintang terang.
Kegandaan  OGLE-LMC  316/317 juga  dapat  diperiksa  dari  usia  kedua
gugus. Berdasarkan penentuan usia yang dilakukan  dalam  studi  ini,  kandidat
gugus  ganda  OGLE-LMC  316/317 memiliki  komponen  dengan  usia 63 dan
Gambar 4-3: Hasil  dekontaminasi  dan fitting  isochrone terhadap  OGLE-LMC  316.  CMD  sebelah  kiri dibersihkan dengan metode eliminasi sementara CMD sebelah kanan dibersihkan dengan metode kerapatan lokal
160  juta  tahun.  Usia  OGLE-LMC  317 dapat  lebih  dari  160  juta  tahun  bila sejumlah  bintang  di  cabang  subraksasa memang  anggota  dari  gugus.  Bila populasi  ini  dipertimbangkan  dalam fitting isochrone, maka usia gugus dapat menjadi  dua  kali  lipat  (log t ≈  8,50).
Selisih  usia  ini  tidak  didiskusikan  oleh Pietrzynski  dan  Udalski  (2000b)  karena mereka tidak dapat memperkirakan usia OGLE/LMC 316. Namun, mereka mengelompokkan  pasangan  ini  bersama dengan  OGLE/  LMC  321  yang  berusia 126  juta  tahun      sebagai  sistem  gugus jamak.  Garis  merah  yang  dapat  ditarik adalah  bahwa  OGLE-LMC  316  memiliki usia yang lebih muda dibandingkan dua tetangganya.
Selisih usia yang teramati memang tidak terlalu lebar, yakni sekitar 100 juta tahun. Fakta ini menuntun pada pemikiran  bahwa  sistem  OGLE-LMC 316/317 merupakan sistem gugus ganda primordial dan coeval yang terbentuk dari awan  molekul  yang  sama. Terdapat  dua teori pembentukan yang dapat diaplikasikan  pada  kasus  ini,  yakni mekanisme  fisi  awan  molekul  (Fujimoto dan Kumai, 1997; Bekki et al ., 2004) dan
mekanisme pembentukan bertahap (Brown et al ., 1991, 1995; Theis, 2002). Menurut  teori  pertama,  papasan atau  gesekan  ( oblique  collision )  antara dua awan molekul menyebabkan peningkatan kerapatan awan yang diikuti oleh  kontraksi  dan  fragmentasi.  Dalam perjalanannya, energi tumbukan ditransformasikan  menjadi  rotasi  yang dapat  memecah  awan  menjadi  dua bagian  atau  lebih.  Setiap  bagian  akan menjadi  gugus  tunggal  yang  menjadi bagian  dari  sistem  gugus  ganda  atau jamak. Produk dari proses ini adalah dua gugus dengan karakter kimia (metalisitas)  yang  sama  serta  usia  yang hampir  sama.  Perbedaan  usia  antar komponen  dapat  muncul    karena  skala waktu pembentukan keduanya berbeda.
Menurut  teori  kedua,  awan molekul  mengalami  kontraksi  dan menghasilkan  satu  gugus  bintang  yang masih  diselubungi  oleh  awan  sisa pembentukan  gugus.  Beberapa  bintang masif  memberikan  dorongan  kepada awan  melalui  mekanisme  semburan angin bintang atau supernova . Dorongan ini  dapat  memampatkan  awan  yang menyelubungi  gugus  hingga  kerapatan yang cukup tinggi sehingga pembentukan
bintang  tahap  kedua  dapat  terjadi. Produk dari proses ini adalah dua sistem bintang yang memiliki metalisitas berbeda  dan  usia  yang  terpaut  sekitar 100  juta  tahun.  Selisih  usia  ini ditentukan  oleh  skala  waktu    evolusi bintang  masif   dan  juga skala  waktu  pembentukan  gugus  pada tahap  kedua.  Dari  sudut  pandang dinamika  banyak  benda,  Theis  (2002) telah menunjukkan bahwa pembentukan bertahap dapat menghasilkan dua gugus bintang  yang  terpisah.  Sistem  semacam ini  cenderung  memiliki  kala  hidup  yang relatif singkat karena orbitnya yang amat lonjong  (de  la  Fuente  Marcos  dan  de  la Fuente Marcos, 2010).

## 5 KESIMPULAN
Pada studi ini, data fotometri OGLE pada arah gugus bintang OGLE-LMC 316/317 telah dianalisis dalam rangka memperkirakan  usia  kedua  gugus. Dekontaminasi dengan metode eliminasi dan         kerapatan lokal telah diterapkan bersama  pembobotan  spasial  untuk membersihkan  CMD  gugus  sebelum fitting ischrone dilakukan. Hasilnya, usia OGLE-LMC  316  diperkirakan  sekitar  63 juta  tahun  sementara  usia  OGLE-LMC 317  adalah  sekitar  160  juta  tahun. Berdasarkan hasil ini, sistem OGLE-LMC 316/317  yang  memiliki  jarak  pisah  di bidang langit sebesar 5 pc dapat dianggap sebagai  gugus  ganda primordial dan coeval .  Sistem  semacam  ini  dapat terbentuk  melalui  dua  mekanisme  yang mungkin,  yakni  mekanisme  fisi  awan molekul  dan  mekanisme  pembentukan bertahap. Observasi dan studi yang lebih mendalam, terutama dengan spektroskopi,  perlu  dilakukan  untuk mengkonfirmasi hal ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  berterima  kasih  kepada penelaah yang telah memberikan masukan perbaikan terhadap artikel ini.
DAFTAR RUJUKAN
Baumgardt, H., G. Parmentier, P. Anders, and E. Grebel,  2013. The  star  cluster  formation history  of  the  LMC .  Monthly  Notices  of  the Royal Astronomical Society, 430, 676.
Bekki, K., M. A. Beasleym, D. A. Forbes, and W.
J. Couch, 2004. Formation of star clusters in the  Large  Magellanic  Cloud  and  Small Magellanic  Cloud.  I.  Preliminary  results  on cluster  formation  from  colliding  gas  clouds . The Astrophysical Journal, 602, 730. Bhatia, R., 1990. Merger and disruption lifetimes of binary star clusters in the Large Magellanic Cloud .  Publication  of  the  Astronomical Society of Japan, 42, 757.
Bhatia,  R.  and  D.  Hatzidimitriou,  1988. Binary star  cluster  in  the  Large  Magellanic  Cloud . Monthly  Notices  of  the  Royal  Astronomical Society, 230, 215.
Bica, E., C. Bonatto, C. Dutra, and J. Santos, Jr. 2008. A general catalogue of extended objects in the Magellanic System . Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 389, 678.
Bica, E., H. Schmitt, C. Dutra, and H. Oliveira, 1999. A  revised  and  extended  catalog  of Magellanic system clusters, associations, and emission  nebulae.  II.  The  Large  Magellanic Cloud . The Astronomical Journal, 117, 238. Bressan, A., P. Marigo, L. Girardi, B. Salasnich, C. Dal Cero, S. Rubele, and A. Nanni, 2012. PARSEC,  stellar  tracks  and  isochrones  with the  PAdova  and  TRieste  Stellar  Evolution Code .  Monthly  Notices  of  the  Royal Astronomical Society, 427, 127.
Brown,  J.  H.,  A.  Burkert,  and  J.  W.  Truran, 1991. On the formation of globular clusters. I. Dynamical limits on globular cluster metallicities . The Astrophysical Journal, 376, 115.
Brown,  J.  H.,  A.  Burkert,  and  J.  W.  Truran, 1995. On the formation of globular clusters. II. Early dynamical evolution . The Astrophysical Journal, 440, 666.
de  Grijs,  R.,  J.  Wicker,  and  G.  Bono,  2014.
Clustering of local group distances, publication bias or correlated measurements? I.  The  Large  Magellanic  Cloud .  The Astronomical Journal, 147, 122.
de  la  Fuente  Marcos,  R.  and  C.  de  la  Fuente Marcos,  2009. Double  or  binary,    on  the multiplicity  of  open  star  clusters .  Astronomy and Astrophysics, 500, L13.
de  la  Fuente  Marcos,  R.  and  C.  de  la  Fuente Marcos,  2010. The  evolution  of  primordial binary open star clusters, mergers, shredded secondaries,  and  separated  twins .  The Astrophysical Journal, 719, 104. de Oliveira, M. R., C. M. Dutra, E. Bica, E. and E.  H.  Bica,  2000. Morphologies  and  ages  of star cluster pairs  and  multiplets in  the Small
Magellanic Cloud . Astronomy
and Astrophysics Supplement Series, 146, 57. Dieball,  A.,  H.  Muller,  and  E.  Grebel,  2002. A statistical  study  of  binary  and  multiple clusters  in  the  LMC .  Astronomy  and Astrophysics, 391, 547.
Elson, R. A. W., S. Fall, and K. C. Freeman, 1987. The  structure  of  young  star  clusters  in  the Large  Magellanic  Cloud .  The  Astrophysical Journal, 323, 54.
Fujimoto, M. and Y. Kumai, 1997. Star clusters driven to form by strong collisions between gas clouds  in  high-velocity  random  motion .  The Astronomical Journal, 113, 249.
Gardiner, L. T., T. Sawa, and M. Fujimoto, 1994.
Numerical  simulations  of  the  Magellanic system - I. Orbits of the Magellanic Clouds and the global gas distribution . Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 266, 567. Harris,  J.  and  D.  Zaritsky,  2009. The  star formation  history  of  the  Large  Magellanic Cloud . The Astronomical Journal, 138, 1243– 1260.
Kroupa,  P.  2001. On  the  variation  of  the  initial mass function .  Monthly  Notices  of  the  Royal Astronomical Society, 322, 231.
Kroupa, P. and C. M. Boily, 2002. On the mass function  of  star  clusters .  Monthly  Notices  of the Royal Astronomical Society, 336, 1188. Piatti,  A.  and  E.  Bica,  2012. Washington photometry  of  candidate  star  clusters  in  the Small  Magellanic  Cloud .  Monthly  Notices  of the Royal Astronomical Society, 425, 3085.
Piatti,  A.  E.,  R.  Guandalini,  V.  D.  Ivanov,  S.
Rubele, M. –R. L. Cioni, R. de Grijs, R. B. -Q. For, G. Clementini, V. Ripepi, P. Anders, and J. M. Oliveira, 2014. The VMC survey. XII. Star cluster  candidates  in  the  Large  Magellanic Cloud .  Astronomy  and  Astrophysics,  570,
A74.
Pietrzynski,  G.  and  A.  Udalski,  2000a. The optical gravitational lensing experiment. Ages of about 600 star clusters from the LMC . Acta Astron. 50, 337.
Pietrzynski,  G.  and  A.  Udalski,  2000b. The optical  gravitational  lensing  experiment. Multiple  cluster  candidates  in  the  Large Magellanic Cloud . Acta Astron. 50, 355.
Pietrzynski,  G.,  A.  Udalski,  M.  Kubiak,  M. Szymanski, P. Wo ́ zniak, and K. Zebrun, 1999.
The  optical  gravitational  lensing  experiment. Catalog  of  star  clusters  from  the  Large Magellanic Cloud . Acta Astron. 49, 521. Priyatikanto,  R.  and  M.  I.  Arifyanto,  2015. The implementation  of  binned  kernel  density estimation  to  determine  open  clusters  proper motions.    Validation  of  the  method . Astrophysics and Space Science, 355, 161.
Priyatikanto,  R.,  M.  B.  N.  Kouwenhoven,  M.  I.
Arifyanto, H. R. T. Wulandari, and S. Siregar, 2016. The  dynamical  fate  of  binary  star clusters  in  the  Galactic  tidal  field .  Monthly Notices  of  the  Royal  Astronomical  Society, 457, 1339.
Subramaniam,  A.,  U.  Gorti,  R.  Sagar,  and  H. Bhatt, 1995. Probable binary open clusters in the  galaxy .  Astronomy  and  Astrophysics, 302, 86.
Szymanski,  M.  2005. The  optical  gravitational lensing  experiment.  Internet  access  to  the OGLE photometry data set,  OGLE-II BVI maps and I-band data . Acta Astron. 55, 43.
Theis, C. 2002. Formation of Twin Clusters in a Galactic Tidal Field . In Geisler, D. P. Grebel, E.  K.  and  Minniti,  D.  editors,  Extragalactic Star Clusters, volume 207 of IAU Symposium, page 681.
Udalski,  A.,  M.  Kubiak,  and  M.  Szymanski, 1997. Optical gravitational lensing experiment. OGLE-2 – The second phase of the OGLE project . Acta Astron. 47, 319.

## DINAMIKA LAPISAN STRATOSFER DI BELAHAN BUMI UTARA DAN DAMPAKNYA TERHADAP WILAYAH TROPIS: STUDI KASUS MUSIM DINGIN 2012-2013
(STRATOSPHERIC DYNAMICS IN THE NORTHERN HEMISPHERE AND ITS IMPACT TO THE TROPICS: A CASE STUDY OF 2012-2013 WINTER)
Noersomadi Research Institute for Sustainable Humanosphere (RISH) Kyoto University, Uji campus Gokasho, Uji-shi, Kyoto, Japan, 611-0011 e-mail: noersomadi@rish.kyoto-u.ac.jp
Diterima 18 Mei 2017; Direvisi 8 Januari 2018; Disetujui 9 Januari 2018

## ABSTRACT
This research aims to investigate the dynamic of static stability ( N 2 ), potential energy of gravity waves  ( Ep ),  and  vortex  in  the  stratospheric  northern  hemisphere  during  2012-2013  winter  using temperature  ( T )  and  zonal  wind  ( u )  data  from  NCEP-DOE  Reanalysis  II.  The  results  showed  two occurrences of decreasing N 2 ascociated with reversal of u in the first and third week of December 2012 were believed as a trigger of Sudden Stratospheric Warmings (SSW) on January 7, 2013. There was a flow from the polar to the tropics region during the SSW event. It caused the tropopause folding in the sub-tropic  region  indicated  by  the  distribution  of Ep on  January  24,  2013.  This  tropopause  folding triggered the convective activity over the Indonesian continents as shown by the negative OLR anomaly from 22 to 26 January 2013. The impact of SSW event in the northern hemisphere to the convective activity was 20%. This results showed the interaction between stratosphere and troposphere and also the teleconnection between the polar and the tropics.
Keywords: SSW, static stability, potential energy of gravity waves, vortex, and stratospheric dynamics

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan menyelidiki dinamika stabilitas statis ( N 2 ), energi potensial gelombang gravitas ( Ep ), dan pusaran angin di lapisan stratosfer Belahan Bumi Utara (BBU) selama musim dingin 2012-2013 menggunakan data temperatur ( T ) dan komponen angin zonal ( u ) dari NCEP-DOE Reanalysis II .  Hasil  riset  menunjukkan  bahwa  dua  kejadian  penurunan N 2 pada  pekan  awal  dan  ketiga  bulan Desember  2012  diyakini  sebagai  pemicu  kejadian Sudden  Stratosphere  Warmings (SSW)  tanggal  7 Januari  2013.  Pada  saat  terjadi  SSW  terdapat  aliran  dari  kutub  menuju  tropis.  Aliran  ini mengakibatkan  terjadinya  pelipatan  lapisan  tropopause  di  wilayah  sub-tropis  yang  terlihat  pada distribusi Ep tanggal 24 Januari 2013. Pelipatan lapisan tropopause ini kemudian memicu aktivitas konvektif  di  atas  wilayah  Indonesia  yang  ditandai  oleh  anomali  OLR  negatif  antara  tanggal  22-26 Januari 2013. Dampak kejadian SSW di BBU terhadap aktivitas konvektif di atas wilayah kepulauan Indonesia sebesar 20%. Hasil ini membuktikan interaksi antara lapisan stratosfer dan troposfer serta telekoneksi wilayah kutub dan tropis.
Kata kunci: SSW,  stabilitas  statis,  energi  potensial  gelombang  gravitas,  pusaran  angin,  dinamka stratosfer

## 1 PENDAHULUAN
Stratosfer  adalah  lapisan  lebih stabil  dari  troposfer  yang  ditandai  oleh peningkatan temperatur atmosfer terhadap  ketinggian  (Fueglistaler  dkk., 2009).  Lapisan  stratosfer  global  sangat peka  terhadap  anomali  (perubahan  dari rerata) cuaca dan iklim di wilayah tropis (Randell  dan  Wu,  2015).  Disisi  lain, terdapat  dampak  timbal  balik  dari lapisan stratosfer terhadap pertumbuhan awan konvektif di ekuator (Kodera, 2006). Oleh karenanya, penelitian terkait dinamika di lapisan stratosfer, terutama di Belahan Bumi  Utara  (BBU),  penting  dilakukan untuk  memahami  lebih  lanjut  tentang dampaknya terhadap wilayah tropis.
Variabel  angin  zonal u dapat diuraikan  menjadi  komponen  rerata ditambah komponen perturbasi, 𝑢 = 𝑢̅ + 𝑢′ (Holton, 2004). Kondisi lapisan stratosfer yang  stabil  menyebabkan  gelombang gravitas  atmosfer mudah  merambat  dan berinteraksi dengan angin dominan ( mean wind  or  background  wind ),  yakni  angin zonal rerata ( u ̅ ). Stabilitas statis atmosfer akan  menurun  apabila  terjadi  efek  non linier  seperti  turbulensi  dan  atau  pecah gelombang  (Fritts  dan  Alexander,  2003). Dengan  kata  lain,  nilai  stabilitas  statis merupakan  salah satu indikator untuk mendeteksi  adanya:  1)  perambatan
gelombang atmosfer (stabil positif), atau 2) turbulensi (stabil negatif) yang mendukung proses percampuran udara antara lapisan troposfer  dan  stratosfer  (Griise  dkk., 2010; Gettleman dkk., 2011).
Parameter  stabilitas  statis  di atmosfer  adalah  nilai  kuadrat  frekuensi apung  ( buoyancy  frequency )  yang  sering disebut  sebagai Brunt  Väisälä  frequency squared ( N 2 ). VandZandt (1982)
memperkenalkan model spektrum gelombang  atmosfer  sebagai  fungsi N 2 . Total energi potensial gelombang atmosfer dapat  dihitung  dari  besaran N 2 untuk panjang  gelombang  vertikal  ( m )  tertentu (Smith dkk., 1987). Penelitian sebelumnya telah  menunjukkan  bahwa  gelombang atmosfer dengan m < 5 km akan mudah mengalami saturasi, yaitu saat amplitudo gelombang  mencapai  maksimum  (Fritts dan Rastogi, 1985; Tsuda dkk., 1991).
Ketika gelombang atmosfer mengalami  saturasi,  maka  akan  terjadi deposit energi, dan fasa gelombang atmosfer yang  berlawanan  arah  dengan  angin dominan  akan  berinteraksi.  Berikutnya, akan tercapai level kritis (paras u = 0 m/s) hingga  terjadi  pembalikan  arah  angin dominan  (Holton,  2004).  Konsep  ini digunakan untuk menjelaskan proses fisis pembalikan arah u ̅ yang terjadi bersamaan dengan  peningkatan  temperatur  secara
drastis di lapisan stratosfer BBU ( Sudden Stratosphere Warmings/ SSW) (Albers dan Birner, 2014; Attard dkk., 2016).
SSW  adalah  kenaikan  pesat temperatur rerata zonal sebesar 25 K  di lintang 60ºLU pada paras tekanan 10 mb (ketinggian  ~30  km)  yang  terjadi  dalam waktu beberapa hari sampai dengan dua minggu (<20 hari) (McInturf, 1978; Andrew dkk.,  1987) .  O’Neill  (2003)  men yatakan bahwa  SSW  identik  dengan  perubahan rerata angin baratan ( u ̅ > 0) menjadi angin timuran  ( u ̅ <  0)  pada  lintang  dan  paras tekanan yang  sama bersesuaian dengan kenaikan temperatur 25 K. Hasil ulasan O’Neill  (2003)  kemudian  dikembangkan oleh  Charlton  dan  Polvani  (2007)  untuk membuat klasifikasi SSW terkait dengan perubahan angin terhadap dimensi ruang yang  disebut  pusaran  angin.  Merujuk definisi  dan  klasifikasi  tersebut,  Buttler dkk., (2015) merekomendasikan penggunaan  rerata  zonal  pada  lintang 65ºLU untuk menganalisis SSW.
Attard  dkk.  (2016)  melakukan investigasi SSW pada bulan Januari 2013 dan  menemukan  bahwa  proses  fisis  di lapisan  troposfer  memicu  kejadian  SSW di  bulan  Januari  2013.  Akan  tetapi, penelitian  tersebut  tidak  menjelaskan bagaimana dampak SSW terhadap wilayah lintang menengah dan ekuator. Pertanyaan riset yang muncul dari hasil Attard dkk. (2016)  adalah  bagaimana  distribusi energi  potensial  gelombang  gravitas  ( Ep ) pada  masa  pra  dan  pasca  terjadi  SSW? Apakah perubahan Ep di stratosfer setelah masa  puncak  SSW  berdampak  pada pertumbuhan awan konvektif di ekuator?
Penelitian ini bertujuan  memahami dinamika stabilitas statis pada masa pra dan  pasca  SSW,  serta  pengaruhnya terhadap pertumbuhan awan konvektif di ekuator  terutama  di  atas  kepulauan maritim  Indonesia,  dengan  mengambil studi kasus periode musim dingin di BBU dari November 2012 sampai Maret 2013. Untuk menjawab pertanyaan riset tersebut, penelitian  ini  menganalisis  kondisi stabilitas  statis  ( N 2 )  dan  hasil  estimasi energi potensial gelombang atmosfer ( Ep )
berdasarkan N 2 serta  menginvestigasi dampaknya  terhadap  wilayah  tropis, dengan mengambil studi kasus SSW yang terjadi pada awal Januari 2013.
Sistematika pembahasan karya tulis ilmiah  ini  dimulai  dengan  penjabaran latar  belakang  riset,  penjelasan  metode penurunan N 2 ,  dan  formula  untuk menghitung Ep sebagai fungsi N 2 dan m . Analisis distribusi N 2 dan Ep , serta diskusi tentang  mekanisme  fisis  di  lapisan stratosfer  pada  masa  pra  dan  pasca kejadian  SSW  diuraikan  pada  bagian berikutnya.  Makalah  ini  dilengkapi kesimpulan yang berisi rangkuman hasil penelitian.

## 2 DATA DAN METODOLOGI
NCEP-DOE  Reanalysis  II adalah data  grid  global  berukuran  2,5º  bujur  × 2,5º  lintang  yang  memiliki  17  paras tekanan  dari  permukaan  1000  mb sampai  lapisan  stratosfer-bawah  di ketinggian 10 mb sebagai hasil integrasi data  observasi  dan  model  dinamika atmosfer (Kanamitsu dkk., 2002). Penelitian ini menganalisis data harian T dan u periode  November  2012  hingga Maret  2013.  Untuk  mendukung  analisis dampak  SSW  terhadap  aktivitas  konvektif di wilayah tropis, penelitian ini menggunakan  data Outgoing  Long  Wave (OLR),  yakni  data  radiasi  gelombang panjang dari pantulan permukaan bumi. Data  OLR  dianggap  mewakili  aktivitas konvektif  di  wilayah  ekuator  (Kiladis dkk.,  2014).  Nilai  OLR  rendah  (tinggi) menunjukkan konvektif kuat (lemah).
Karena  data T dalam  koordinat isobar  atau T pada  tekanan  udara  ( p ) konstan, maka perlu dilakukan konversi T ( p ) menjadi T ( z ) sebelum menghitung N 2 . Reichler dkk. (2003); Austin dan Reichler (2008)  memperkenalkan  metode  untuk menghitung gradien temperatur terhadap ketinggian  (∂ T /∂ z )  dari  data grid dalam koordinat isobar (Persamaan 2-1 dan 2-2).
∂T ∂z = ∂T ∂p ∂p ∂z = ∂T ∂p κ ∂p κ ∂p ∂p ∂z (2-1)
Dengan  menggunakan  persamaan  gas ideal  dan  kesetimbangan  hidrostatis, maka
∂T ∂z = − ∂T ∂p κ p κ T κg R (2-2)
Nilai N 2 diperoleh  dari ∂ T /∂ z dan lapse rate adiabatik kering ( g / c p ) (Persamaan 2-3) (Lindzen  dan  Holton,  1968). g adalah percepatan gravitasi (9,8 ms − 2 ), dan c p = 1004 Jkg − 1 K − 1 adalah konstanta gas ideal pada tekanan tetap.
N 2 = g T [ ∂T ∂z + g c p ] (2-3)
Persamaan  (2-4) dan  (2-5) adalah rumus  untuk  menghitung  estimasi  total energi potensial gelombang atmosfer, Ep (dalam  satuan  J/kg),  diperoleh  dari integrasi  spektrum  gelombang  atmosfer ( F ) yang merupakan fungsi N 2 dan m ( m = 1/ λ z ), λ z adalah  panjang  gelombang vertikal (Tsuda dan Hocke, 2002). Nilai m dipilih untuk λ z1 = 2 km dan λ z2 = 5 km, sebagaimana  hasil  (Tsuda  dkk.,  2000) yang  membuktikan  bahwa  gelombang atmosfer mudah mencapai saturasi pada interval λ z tersebut.
𝐹 = 𝑁 4 10𝑔 2 𝑚 3 (2-4)
𝐸𝑝 = ∫ 𝐹𝑑𝑚 𝑚 2 𝑚 1
(2-5)
Analisis variasi N 2 dan Ep dilengkapi dengan investigasi variasi angin horizontal. Dengan  mengambil  asumsi  bahwa komponen selatan-utara (meridional) dan komponen vertikal vektor angin di  lapisan stratosfer  sangat  kecil  dibandingkan dengan  komponen  barat-timur  (zonal), maka  penelitian  ini  hanya  menganalisis pusaran  angin  berdasarkan  data u (komponen ∂ u /∂ y dan  ∂ u /∂ z )  terbatas pada  cakupan  wilayah  BBU  (0º-360ºBT, 0º-90ºLU).

## 3    HASIL DAN PEMBAHASAN
Kondisi  stratosfer  di  BBU  pada ketinggian 10 mb lintang 65ºLU  selama periode  November  2012  sampai  Maret 2013 dapat dilihat dari deret waktu u’ dan T ’ (Gambar  3-1).  Terdapat  dua  kejadian penurunan nilai u’ positif menjadi negatif 9-10  m/s  pada  minggu  pertama  dan ketiga  bulan  Desember  2012  sebelum drastis  mencapai  puncak  negatif  30-40 m/s  di  awal  Januari  2013.  Perubahan nilai u’ menandakan  perlambatan  angin jet  baratan  di  stratosfer.  Puncak  negatif u’ yang  menunjukkan  penguatan  angin timuran  secara  drastis  terjadi  pada  7 Januari  2013  disertai  oleh  kenaikan temperatur hingga melebihi 25 K. Puncak SSW  musim  dingin  2012-2013  terjadi pada periode awal Januari 2013 (Manney dkk.,  2015;  Attard  dkk.,  2016).  Pada pertengahan dan akhir bulan Maret 2013 terjadi pembelokan kurva u’ yang disertai pula oleh kenaikan T’ . Akan tetapi, nilai T’ positif  sepanjang  bulan  Maret  2013 tidak  termasuk  kategori  SSW  karena tidak  ada  tanda  yang  menunjukkan perubahan angin baratan menjadi angin timuran.
Aktivitas  gelombang  planeter  dan gelombang  gravitas  bertepatan  dengan u ̅ =0 m/s (Hei dkk., 2008; Alexander dkk., 2008;  Alexander  dkk.,  2009).  Artinya, perlambatan  angin  baratan  hingga mencapai  0  m/s  kemudian  terjadi penguatan angin timuran menggambarkan keberadaan  aktivitas  gelombang  atmosfer. Hal ini akan didiskusikan lebih rinci pada bagian 3.3.
Attard  dkk.,  2016  mengategorikan dua  penguatan  angin  timuran  yang terjadi pada tanggal 4 dan 26 Desember 2012  sebagai  dua  gangguan  atmosfer yang  memicu  fenomena  SSW  tanggal  7 Januari  2013.  Mereka  menganalisis aktivitas  gelombang  atmosfer  sebagai pemicu SSW dengan menjabarkan aliran momentum yang merambat ke atas dari troposfer.  Hal  yang  belum  dijelaskan secara  rinci  adalah  dinamika  stabilitas statis  sebelum,  pada  saat,  dan  setelah
kejadian SSW dari bulan Desember 2012 sampai dengan akhir Januari 2013.

## 3.1  Dinamika  Stabilitas  Statis  dan Angin Zonal
Perambatan  gelombang  atmosfer dipengaruhi  oleh  kondisi  kestabilan atmosfer. Gelombang atmosfer merambatkan energi bersesuaian dengan kenaikan  nilai  stabilitas  statis.  Proses fisis yang mungkin terjadi pada saat nilai stabilitas statis menurun yaitu amplitudo gelombang mencapai titik kritis maksimum dan tidak dapat melebihi nilai kritis  tersebut  seiring  dengan  perambatan vertikal  ke  atas  yang  berakibat  terjadi saturasi gelombang (Fritts dan Alexander, 2003;  Alexander  dkk.,  2010).  Proses saturasi  gelombang  atmosfer  akan menyimpan  momentum  atau  energi  dan kemudian  berinteraksi  dengan  angin dominan. Interaksi tersebut akan memperlambat  angin  rerata  hingga kemudian membalikkan arahnya.
Dinamika  saturasi  gelombang  atmosfer dijelaskan oleh model spektrum gelombang yang  merupakan  fungsi  dari N 2 (Tsuda, 2014; Alexander dkk., 2010).
Gambar 3-2 menunjukkan diagram ketinggian terhadap waktu rerata N 2 dan
u pada  paras  tekanan  100,  70,  50,  30, dan 10 mb di lintang 65 º -90 º LU. Dengan mengingat  Persamaan  (2-3),  maka  nilai N 2 mewakili  paras  tekanan  85,  60,  40, dan  15  mb.  Terlihat  perubahan  nilai N 2 dalam  waktu  singkat  terjadi  dua  kali pada  awal  dan  minggu  ketiga  bulan Desember 2012 dari 5 × 10 − 4 (rad/s) 2 di ketinggian 15 mb menurun hingga 4,2 × 10 − 4 (rad/s) 2 di ketinggian 60-85 mb. Pola yang  sama  terlihat  pada  kontur u yang menunjukkan  perlambatan  angin  baratan 20-30  m/s  menjadi  angin  timuran  5-10 m/s.  Pola  kejadian  penurunan  tingkat kestabilan  atmosfer  bersesuaian  dengan pelemahan angin zonal tersebut disebabkan oleh gangguan dari lapisan troposfer. Hal ini sesuai dengan yang diperkirakan dan konsisten  dengan  riset  sebelumnya,  yakni bahwa terdapat induksi fluks momentum dari  troposfer  (Coy  dan  Pawson,  2015). Hasil yang menarik adalah pola perubahan N 2 dan u di  awal  Januari  2013  berbeda dengan  dua  kejadian  sebelumnya.  Pada saat  puncak  kejadian  SSW,  tampak bahwa  baik N 2 dan u mengalami perubahan secara drastis dan perubahan nilai kedua parameter tersebut berlangsung sampai minggu ketiga Januari 2013.
Gambar 3-1: Deret waktu rerata zonal u’ (kurva biru) dan T’ (kurva merah)
Gambar 3-2 Rerata zonal N 2 (panel atas) dan u (panel bawah) di lintang 65 º -90 ºLU
Diagram  waktu  terhadap  lintang rerata zonal (Gambar 3-3) memperlihatkan nilai N 2 di ketinggian 15 mb dan u di 10 mb. Terlihat  jelas  bahwa N 2 mengalami peningkatan  mencapai  5  ×  10 − 4 (rad/s) 2 sesaat sebelum terjadi penurunan hingga 4,4  ± 0,1 × 10 − 4 (rad/s) 2 pada  tanggal  4 dan  26  Desember  2012.  Fase  ini  terjadi bersamaan  dengan  perubahan  rerata u positif  menjadi  negatif  10-20  m/s  di lintang  tinggi.  Stabilitas  statis  lapisan stratosfer  menurun  drastis  di  lintang tinggi 65 º -90 ºLU hingga 4,1 ± 0,1 × 10 − 4
(rad/s) 2 pada saat kejadian SSW tanggal 7  Januari  2013  beriringan  dengan perubahan  drastis  rerata  angin  baratan menjadi angin timuran yang mencapai 30 m/s.  Kondisi  stabilitas  statis  menurun secara  perlahan  hingga  pada  minggu ketiga Januari 2013 melebar ke wilayah lintang tengah sekitar 45 ºLU. Dinamika penurunan  stabilitas  lapisan  stratosfer terjadi  bersamaan  dengan  degradasi pelemahan angin zonal.
Dua kejadian perubahan stabilitas statis  seiring  dengan  pelemahan  angin zonal di bulan Desember 2012 memastikan hasil analisis gangguan atmosfer (Attard
dkk.,  2016;  Coy  dan  Pawson,  2015). Penjelasan  mekanisme  fisisnya  adalah sebagai  berikut.  Ketika  stabilitas  statis meningkat sesaat sebelum terjadi perlambatan  angin  baratan,  aktivitas gelombang  atmosfer  meningkat  hingga terjadi  saturasi  gelombang  (Fritts  dkk., 2003;  Alexander  dkk.,  2010).  Aliran momentum gelombang akan menyimpan energi  yang  terserap  oleh  angin  baratan sampai kemudian terjadi turbulensi atau pecah gelombang. Turbulensi atau pecah gelombang  akan  menurunkan  stabilitas statis  atmosfer  yang  diwakili  oleh penurunan N 2 .
Martineau dan Son (2013) menemukan  bahwa  pelemahan  angin rerata  zonal  terjadi  berkaitan  dengan SSW.  Kejadian  SSW  pada  tanggal  7 Januari 2013 terlihat jelas merambat dari lintang tinggi dan mengganggu rerata u di lintang tengah. Hal yang menarik adalah tampak  terjadi  perubahan  sirkulasi  di lintang  menengah  (30 º  -45 ºLU)  hingga wilayah sub-tropis (15 º -30 ºLU) selama periode pertengahan Januari 2013. Akan tetapi, stabilitas statis pada lintang 15 º - 45 ºLU menunjukkan tidak ada perubahan
yang  berarti,  meskipun  terdapat  sedikit perubahan  nilai N 2 pada  akhir  Januari 2013  di  wilayah  ekuator  (Gambar  3-3 panel kiri).

## 3.2  Gangguan Atmosfer terkait Kejadian SSW
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan pola  gangguan  atmosfer  sebelum,  pada saat,  dan  setelah  kejadian  SSW.  Dua kejadian  penurunan  stabilitas  statis bersamaan  dengan  anomali  angin  zonal pada  tanggal  4  dan  26  Desember  2012 dikategorikan  sebagai  gangguan  yang memicu  SSW  pada  7  Januari  2013. Gambaran variasi dalam bidang horizontal  terkait  setelah  kejadian  SSW diambil  pada  tanggal  24  Januari  2013 yang  mana  sekitar  periode  tersebut terjadi  sedikit  peningkatan  stabilitas statis  di  wilayah  tropis  (lihat  kembali Gambar 3-3 panel kiri).
Kontur N 2 di 15 mb dan u di 10 mb pada bidang horizontal polar stereografik 180  ºBB-180  ºBT  dan  0  º  -90  ºLU ditampilkan  dalam  Gambar  3-4(a)-(d). Gambar  3-4(a)  dan  (b)  menggambarkan dua  kondisi  perubahan N 2 di  bulan Desember 2012 yang bersesuaian dengan perubahan u sebelum  puncak  kejadian SSW  pada  tanggal  7  Januari  2013 (Gambar  3-4c).  Pada  waktu  kejadian sebelum  puncak  SSW  terlihat  bahwa wilayah  seperti  Kanada  bagian  utara, Pegunungan  Greenland  (4  Desember 2012)  dan  Perbukitan  Aleutian  (26 Desember  2012)  menunjukkan  nilai N 2 tinggi  bertepatan  dengan  pelemahan angin zonal (zona u = 0 m/s). Kondisi N 2 rendah dan u = 0 m/s terlihat di wilayah utara Samudera Pasifik. Mulai dari anomali pada  bulan  Desember  2012  sampai dengan  akhir  Januari  2013,  pusat N 2 rendah (kontur warna biru pada Gambar 3-4(a)  dan  (b)  di  sekitar  kutub  utara, memperlihatkan  pola  perpindahan  zona N 2 rendah dari  sekitaran  lintang 65 ºLU belahan  bumi  bagian  timur  menuju  ke
lintang  lebih  tinggi  dan  kemudian mencapai  belahan  bumi  bagian  barat sampai di sekitar Kanada utara (Gambar 3-4d).  Pada  masa  puncak  SSW  dan periode  setelahnya  (24  Januari  2013), terlihat  bahwa  kondisi  stabilitas  statis terganggu dan terlihat merata di lintang tengah  dengan  nilai N 2 4,5 – 4,8  ×  10 − 4 (rad/s) 2 .  Apabila  dibandingkan  antara kondisi  stabilitas  statis  pada  tanggal  26 Desember  2012  dan  24  Januari  2013, maka  wilayah  tropis  sekitar  90˚ - 180˚E (Benua Maritim Indonesia dan Samudera Pasifik) mengalami perubahan nilai N 2 . Zona u =  0  m/s  (titik  kritis) menandakan  terjadi  pembalikan  vektor angin  horizontal  akibat  interaksi  fasa gelombang  dengan  angin  dominan (Alexander dkk., 2010). Dengan kata lain pada titik kritis tersebut terdapat aktivitas gelombang  planeter  atau  gelombang gravitas.  Proses  fisis  yang  mungkin terjadi pada N 2 tinggi di lokasi yang sama dengan u =  0  m/s  adalah  gelombang planeter atau gelombang gravitas merambat ke  atas.  Sedangkan  pada  lokasi N 2 rendah dan u = 0 m/s, terjadi turbulensi (pergolakan massa udara) atau resonansi gelombang  (Birner  dan  Williams,  2008; Albers dan Birner, 2014).
Ern dkk., (2014) mengungkapkan bahwa  peningkatan  aktivitas  gelombang di stratosfer terjadi di sekitar titik kritis ( u = 0  m/s).  Energi  gelombang  gravitas  yang bersumber  dari  pegunungan  di  wilayah Greenland,  Aleutian,  dan  bagian  utara Kanada merambat ke atas yang dipandu oleh  perpindahan  arus  jet  baratan  dari lapisan stratosfer bagian bawah ke tengah dan mengarah ke utara (Alexander dkk., 2009).  Gelombang  gravitas  ini  akan mencapai  keadaan  saturasi  dan  secara perlahan  menurunkan  stabilitas  statis lapisan  stratosfer  itu  sendiri  karena terjadi efek non linier (turbulensi) sampai kemudian menaikkan temperatur (Martineau dan Son, 2013; Manney dkk., 2015).
Gambar 3-3: Rerata zonal N 2 yang diturunkan dari data temperatur pada ketinggian 20 mb dan 10 mb (panel kiri) dan rerata zonal angina horizontal komponen barat-timur di ketinggian 10 mb (panel kanan)
3.3  Dampak  Kejadian  SSW  terhadap Aktivitas Konvektif di atas
wilayah Indonesia
Setelah  menganalisis  variasi N 2 secara  global,  penjabaran  analisis  di bagian  ini  akan  lebih  fokus  pada penampang  melintang  estimasi  total energi  potensial  gelombang  gravitas (Persamaan  2-5)  dan  pusaran  angin dalam  batas  90°-140°BT.  Gambar  3-5 menunjukkan diagram ketinggian terhadap lintang  distribusi Ep ,  ∂ u /∂ z ,  dan  ∂ u /∂ y pada  waktu  yang  dipilih  seperti  dalam Gambar  3- 4.  Satuan  ∂ u /∂ z dan  ∂ u /∂ y berturut-turut  dalam  m/s  per  mb  dan m/s per rad. Berdasarkan hasil perkalian silang vektor gradien dan angin horizontal (−∂ u /∂ z j + ∂ u /∂ y k ), maka nilai positif  (negatif)  ∂ u /∂ z menunjukkan vektor  ke  atas  (bawah),  sedangkan  nilai positif (negatif) dari ∂ u /∂ y mewakili vektor ke  selatan  (utara).  Batas  ketinggian meliputi  lapisan  troposfer dan  stratosfer untuk  memperlihatkan  dampak  yang terlihat  di  troposfer  lintang  menengah dan  ekuator  setelah  kejadian  SSW.
Sumbu  horizontal  dibatasi  dari  20°LS sampai  90°LU  karena  penelitian  ini hanya menganalisis dinamika di BBU.
Nilai Ep pada lintang 40°-90° LU di atas  100  mb  tanggal  4  Desember  2012 sekitar  11  J/kg.  Peningkatan Ep mencapai  12-13  J/kg  terjadi  pada  26 Desember  2012  bersamaan  dengan perubahan  secara  drastis  pola  pusaran angin di  40°-60°  LU  yang  mencapai  ±20 m/(s.mb) dan ±10 m/(s.rad). Perubahan drastis  pada  tanggal  26  Desember  2012 ini  telah  diinvestigasi  oleh  Attard  dkk. (2016) yang merupakan pemicu kejadian SSW pada tanggal 7 Januari 2013.
Diagram  melintang  ∂ u /∂ y di sekitar 60°-80° LU paras 50-10 mb pada saat  kejadian  SSW  menunjukkan  pola kebalikan  pada  tanggal  26  Desember 2012.  Negatif ∂ u /∂z  dan  positif  ∂ u /∂ y di lapisan  stratosfer  di  lintang  menengah menggambarkan  ada  aliran  ke  bawah dan  menuju  tropis.  Aktivitas  gelombang gravitas  yang  ditunjukkan  oleh Ep juga meningkat  di  lintang  menengah  sekitar 100-50 mb.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 3-4:  Diagram polar stereografik N 2 di 15 mb (kontur warna) dan u di 10 mb (kontur garis hitam) dengan  interval  tiap  10  m/s,  angin  baratan  (timuran)  diwakili  oleh  garis  penuh  (garis putus-putus). Kontur garis merah menunjukkan zona u = 0 m/s
Gambar 3-5:  Diagram ketinggian terhadap lintang distribusi energi potensial gelombang gravitas dan pusaran angin dalam batas 90°-140° BT pada waktu yang dipilih sesuai dengan Gambar 3-4
Gambar 3-6: Anomali OLR (nilai OLR dikurangi reratanya) di atas wilayah 90°-140° BT dan 10°LS-10°LU.
Dampak  kejadian  SSW  terhadap wilayah  sub-tropis  dan  tropis  mulai terlihat pada tanggal 24 Januari 2013. Ep di sekitar 20°-30° LU pada paras 100-200 mb  menunjukkan  pola  yang  disebut pelipatan lapisan tropopause ( tropopause folding ) (Fueglistaler dkk., 2009;
Gettleman dkk.,
2011).
Desakan terhadap  lapisan  tropopause  di  wilayah sub-tropis ini kemudian memicu anomali aktivitas  konvektif  di  atas  wilayah Indonesia  (Gambar  3-6).  Korelasi  silang anomali  angin  zonal  di  10  mb  terhadap anomali  OLR  menunjukkan  positif dengan  keterlambatan  sekitar  15  hari (Kodera,  2006).  Anomali  negatif  OLR  di antara tanggal 22-26 Januari 2013 hanya mencapai  10  W/m 2 lebih  kecil  daripada yang terjadi pada awal Januari 2013 yang mencapai lebih dari −30 W/m 2 . Meskipun anomali negatif pada akhir Januari 2013 ini  dapat  juga  dipengaruhi  oleh  kondisi lokal  dan  juga  oleh  fasa  monsun  Asia- Australia  dan Madden  Julian  Oscillation (MJO)  (Kiladis  dkk.,  2014),  namun kejadian  SSW  pada  bulan  Januari 2013 ini  memiliki  kontribusi  sebesar  20%, yakni  hasil  korelasi  silang  deret  waktu anomali angin zonal di 10 mb (Gambar 3- 1) terhadap anomali OLR.
Hasil  penelitian  ini  merupakan temuan  dari  analisis  studi  kasus  SSW major pada  bulan Januari  2013 (berdasarkan ketegori Butler dkk., 2015). Hasil  kuantitatif  ini  perlu  dilakukan  uji statistik  dari  kejadian  SSW major dan minor menggunakan  data  klimatologi
untuk  melihat  perbedaan  pengaruh kedua  tipe  SSW  tersebut  terhadap aktivitas  konvektif  di  wilayah  tropis. Interaksi  SSW major ( minor )  yang  lebih identik dengan pemisahan/ split (perpindahan/ displacement ) pusaran angin terhadap  gangguan  atmosfer  di  wilayah tropis  seperti Quasi  Biennial  Oscillation (QBO)  dan Madden-Julian  Oscillation (MJO)  (Garfinkel  dkk.,  2012;  Liu  dkk., 2014) juga perlu dipertimbangkan untuk melihat  dampak  timbal  balik  lapisan troposfer-stratosfer.

## 4 KESIMPULAN
Dinamika  lapisan  stratosfer  BBU selama  masa  pra,  saat,  dan  pasca kejadian  SSW  di  bulan  Januari  2013 telah  diteliti  berdasarkan  data T dan u dari NCEP-DOE  Reanalysis  II .  Analisis dinamika  stabilitas  statis,  energi  potensial gelombang  gravitas  dan  pusaran  angin dipilih pada tanggal 4 dan 26 Desember 2012 yang dikategorikan sebagai periode sebelum puncak SSW tanggal 7 Januari 2013. Adapun penjabaran kondisi pasca kejadian  SSW  merujuk  pada  tanggal  24 Januari 2013.
Hasil  penelitian  memperlihatkan peningkatan  dan  penurunan  secara drastis  dalam  waktu  singkat  pada N 2 terjadi  bersamaan  dengan  perubahan rerata angin baratan menjadi timuran di awal dan minggu ketiga Desember 2012 yang menjadi pemicu kejadian SSW. Pada masa  puncak  SSW, N 2 menurun  secara drastis di wilayah kutub utara bertepatan dengan  pelemahan  angin  zonal.  Pada saat  kejadian  SSW  tanggal  7  Januari 2013 terdapat aliran dari kutub menuju tropis  dan  berdampak  terjadi  pelipatan lapisan tropopause di wilayah sub-tropis pada tanggal 24 Januari 2013. Pelipatan lapisan tropopause ini kemudian memicu aktivitas  konvektif  di  atas  wilayah Indonesia  antara  tanggal  22-26  Januari 2013.  Kontribusi  kejadian  SSW  di  BBU terhadap  aktivitas  konvektif  di  atas wilayah  Indonesia  sebesar  20%.  Nilai prosentase  ini  memperlihatkan  proses interaksi lapisan stratosfer-troposfer dan telekoneksi wilayah kutub dan tropis.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Prof. Toshitaka Tsuda atas diskusi  mengenai  dinamika  stratosfer. Data NCEP-DOE  Reanalysis  II diperoleh dari  NOAA/OAR/ESRL  PSD,  Boulder, Colorado, USA  (www.esrl.noaa.gov), serta Tim Redaksi Jurnal Sains Dirgantara dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Albers,  J.  R.,  dan  T.,  Birner,  2014. Vortex Preconditioning  due  to  Planetary  and Gravity Waves prior to Sudden Stratospheric Warmings .  J.  Atmos.  Sci.,  71,  4028 – 4054, doi:10.1175/JAS-D-14-0026.1.
Alexander, M.J., M., Geller, C., Mc-Landress, S., Polavarapu,  P.,  Preusse,  F.,  Sassi,  K., Sato,  S.,  Eckermann,  M.,  Ern,  A., Hertzog,  Y.,  Kawatani,  M.,  Pulido,  T., Shaw,  M.,  Sigmond,  R.,  Vincent,  S., Watanabe,  2010. Recent  Developments in  Gravity-Wave  Effects  in  Climate Models  and  the  Global  Distribution  of Gravity-Wave  Momentum  Flux  From Observations  and  Models ,  Q.  J.  R. Meteorolog.  Soc . ,  136,  1103 – 1124, doi:10.1002/qj.637.
Alexander, S.P., A.R., Klekociuk, dan T., Tsuda, 2009. Gravity  Wave  and  Orographic
Wave  Activity  Observed  Around  the
Antarctic and Arctic Stratospheric Vortices by the COSMIC GPS-RO Satellite
Constellation . J. Geophys. Res. 114, doi: 10.1029/2009JD011851.
Alexander,  S.P.,  T.,  Tsuda,  dan  Y.,  Kawatani, 2008. COSMIC  GPSRO Observations  of Northern Hemisphere Winter Stratospheric Gravity Waves and Comparisons with an
Atmospheric  General  Circulation  Model .
Geophys.  Res.  Lett.,  35,  L10808, doi:10.1029/2008GL033174.
Andrews, D. G., J. R., Holton, dan C. B., Leovy, 1987. Middle  Atmosphere  Dynamics . Academic Press, 489.
Attard, H. E., R.-B., Rosimar, T. G., Corey, dan L.  L.,  Andrea,  2016. Tropospheric  and Stratospheric  Precursors  to  the  January 2013  Sudden  Stratospheric  Warming. Mon. Weather Rev.,1321-1339.
Austin, J., dan T. J. Reichler, 2008. Long-Term Evolution  of  the  Cold  Point  Tropical Tropopause:  Simulation  Results  and
Attribution  Analysis ,  J.  Geophys.  Res., 113,  D00B10,  doi:  10.1029/2007JD 009768.
Birner,  T.,  dan  P.  D.,  Williams,  2008. Sudden Stratospheric  Warmings  as  Noise- Induced Transitions . J. Atmos. Sci., 65,
3337 – 3343, doi:10.1175/2008JAS2 770.1.
Butler, A. H., D. J., Seidel, S. C., Hardiman, N., Butchart, T. Birner, dan A. Match, 2015. Defining  Sudden  Stratospheric  Warmings . Bull. Amer. Meteor. Soc., 96, 1913 – 1928, doi:10.1175/BAMS-D-13-00173.1. Charlton, A. J., dan L. M., Polvani, 2007. A New Look at Stratospheric Sudden Warnings . Part  I:  Climatology  and  Modeling Benchmarks .  J.  Climate,  20,  449 – 469, doi:10.1175/JCLI3996.1.
Coy,  L.,  dan  S.,  Pawson,  2015. The  Major Stratospheric Sudden  Warming of January  2013:  Analyses  and  Forecasts in the GEOS-5 Data Assimilation System . Mon. Wea. Rev., 143, 491 – 510, doi: 10.
1175/MWR-D-14-00023.1.
Ern, M., F., Ploeger, P., Preusse, J. C., Gille, L. J.,  Gray,  S.,  Kalisch,  M.  G.,  Mlynczak, J.  M.,  Russell  III,  dan  M.,  Riese,  2014. Interaction  of  Gravity  Waves  with  The QBO: a Satellite Perspective , J. Geophys.
Res.  Atmos.,  119,  2329 – 2355,  doi:  10.
1002/2013JD020731.
Fritts, D. C., dan Alexander, M. J., 2003. Gravity Wave Dynamics and Effects in the Middle Atmosphere ,  Rev.  Geophys.,  41,  1003, doi:10.1029/2001RG000106.
Fritts, D. C., dan P. K., Rastogi, 1985. Convective and  Dynamical  Instabilities  due  to Gravity Wave  Motions  in  the  Lower  and  Middle Atmosphere:  Theory  and  Observations , Radio Sci., 20 , 1247 – 1277.
Fueglistaler, S., A. E., Dessler, T. J., Dunkerton, I.,  Folkins,  Q.,  Fu,  dan  P.  W.,  Mote, 2009. Tropical  Tropopause  Layer ,  Rev. Geophys.,  47,  RG1004,  doi:10.1029/ 2008RG000267.
Garfinkel, C. I., S. B., Feldstein, D. W., Waugh, dan  C.,  Yoo,  S.,  Lee,  2012. Observed Connection between Stratospheric
Sudden  Warmings  and  the  Madden- Julian  Oscillation .  Geophys.  Res.  Lett., 39, L18807, doi:10.1029/2012GL05 3144. Gettelman, A., P., Hoor, L., Pan, W. J., Randel, M. I., Hegglin, dan T., Birner, 2011. The Extratropical  Upper  Troposphere  and
Lower  Stratosphere ,  Rev.  Geophys.,  49, RG3003, doi:10.1029/2011RG000355. Griise, K. M., D. W. J., Thompson, dan T., Birner, 2010. A Global Survey of Static Stability in the Stratosphere and Upper Troposphere , J. Clim., 23, 2275 – 2292. Hei,  H.,  T.,  Tsuda,  dan  T.,  Hirooka,  2008. Characteristics of Atmospheric Gravity Wave Activity in the Polar Regions Revealed by GPS Radio Occultation Data with  CHAMP ,  J.  Geophys.  Res.,  113,
D04107, doi:10.1029/2007JD008938.
Holton,  J.R.,  2004. An  Introduction  to  Dynamic Meteorology , Elsevier Academic Press. Kanamitsu,  M.,  W.  Ebisuzaki,  J.  Woollen,  S-K Yang, J.J., Hnilo, M. Fiorino, dan G. L.,
Potter, 2002. NCEP-DOE AMIP-II
Reanalysis  (R-2).  Bull.  Amer.  Meteor. Soc. 1631-1643.
Kiladis,  G.N.,  J.,  Dias,  K.H.,  Straub,  M.C.,
Wheeler, S.N., Tulich, K., Kikuchi, K.M., Weickmann,  M.J.,  Ventrice,  2014. A
Comparison  of  OLR  and  Circulation Based  Indices  for  Tracking  the  MJO . Monthly Weather Review, 142 1697-1715. Kodera,  K.,  2006. Influence  of  Stratospheric Sudden  Warming  on  the  Equatorial Troposphere . Geophys.  Res.  Lett., 33 , L06804, doi:10.1029/2005GL024510. Lindzen, R.S., dan J.R., Holton, 1968. A Theory of  the  Quashi-Biennial  Oscillation.  J. Atmos. Sci., 25, 1095-1107.
Liu, C., B., Tian, K.-F., Li, G. L., Manney, N. J., Livesey, Y. L., Yung, dan D. E., Waliser, 2014. Northern  Hemisphere  Mid-Winter Vortex-Displacement  and  Vortex-Split Stratospheric  Sudden  Warmings:  Influence of  The  Madden–Julian  Oscillation  and Quasi-Biennial  Oscillation .  J.  Geophys.
Res.  Atmos.,  119,  12  599 – 12  620,  doi: 10.1002/2014JD021876.
Manney, G.L., Z. D., Lawrence, M. L., Santee, W., G., Read, N. J., Livesey, A., Lambert, L., Froidevaux, H. C., Pumphrey, and M.J., Schwarrtz,  2015. A  Minor  Sudden Stratospheric  Warming  With  a  Major Impact:  Transport  And  Polar  Processing In The 2014/2015 Arctic Winter , Geophys. Res. Lett., 42, 7808 – 7816, doi: 10.1002/ 2015GL065864.
Martineau, P., dan S.-W., Son, 2013. Planetary- Scale  Wave  Activity  as  a  Source  of Varying  Tropospheric  Response  to
Stratospheric Sudden Warming Events: a Case  Study .  J.  Geophys.  Res.  Atmos., 118 , 10994 – 11006,  doi:10.1002/jgrd.
50871.
McInturff, R. M., 1978. Stratospheric Warmings:
Synoptic, Dynamic and General-
Circulation  Aspects .  Tech.  Rep.  NASA- RP-1017, NASA, Washington, DC, 166.
O’Neill,  A.,  2003. Middle  Atmosphere:  Sudden Stratospheric Warmings . Encyclopedia of Atmospheric Sciences, J. R. Holton, J. A. Curry,  and  J.  A.  Pyle,  Eds.,  Academic,
1342 – 1353. Randell,  W.J.,  dan  F.  Wu,  2015. Variability  of Zonal Mean Temperatures Derived from a Decade of GPS Radio Occultation Data . J.
Atmos. Sci., 72, 1261-1275, doi: 10.1175/ JAS-D-14-0216.1.
Reichler, T., M., Dameris, dan R., Sausen, 2003.
Determining the Tropopause Height from Gridded  Data ,  Geophys.  Res.  Lett., 30(20),  2042,  doi:10.1029/2003GL0 18240.
Smith, S. A., D. C., Fritts, dan T. E., VanZandt,
1987. Evidence for a Saturated Spectrum of Atmospheric Gravity Waves , J. Atmos.
Sci., 44, 1404 – 1410. Tsuda,  T.,  2014. Characteristics  of  Atmospheric Gravity  Waves  Observed  using  The  MU (Middle  and  Upper  Atmosphere)  Radar and  Global  Positioning  System  (GPS) Radio  Occultation.  Review. Proc.  Jpn. Acad., Ser. B 90, 12-27.
Tsuda, T., K., Hocke, 2002. Vertical Wave Number Spectrum of Temperature Fluctuations in the  Stratosphere  using  GPS  Occultation Data , J. Meteorol. Soc. Japan, 80, 925 – 938.
Tsuda,  T.,  M.,  Nishida,  C.,  Rocken,  and  R.  H., Ware,  2000. A  Global  Morphology  of Gravity Wave activity in the Stratosphere Revealed  by  the  GPS  Occultation  Data GPS/MET ,  J.  Geophys.  Res.,  105(D6),
7257 – 7273.
Tsuda,  T.,  T.  E.,  VanZandt,  M.,  Mizumoto,  S.,
Kato,  dan  S.,  Fukao,  1991. Spectral
Analysis  of  Temperature  and  Brunt- Vaisala Frequency Fluctuations Observed  by  Radiosondes ,  J.  Geophys. Res . , 96, 17265 – 17278.
VanZandt, T. E., 1982. A Universal Spectrum of Buoyancy  Waves  in  the  Atmosphere ,
Geophys. Res. Lett . , 9, 575 – 578.

## MODEL BADAI IONOSFER INDONESIA TERKAIT BADAI GEOMAGNET

## (INDONESIA IONOSPHERIC STORM MODEL RELATED TO GEOMAGNETIC STORM)
Anwar Santoso 1 , Mira Juangsih, Sri Ekawati, Iyus Edi Rusnadi, Anton Winarko, Siska Filawati, Dadang Nurmali Pusat Sains Antariksa Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jalan Dr. Djunjunan 133 Bandung 40173
1 email:  anwar.santoso@lapan.go.id; war92_2000@yahoo.com Diterima  21 April 2017; Direvisi 12 Desember  2017; Disetujui  9 Januari  2018

## ABSTRACT
Knowledge about the ionospheric response to the geomagnetic storms  is needed to support SWIFtS activity in Space Science Center-LAPAN. However, it is difficult to predict its behavior. As an approach, it needs a model of the ionospheric  response to geomagnetic storms. In this paper,  the modeling of the Indonesia ionospheric storms to the geomagnetic storm was done by modifying the global empirical models developed by Araujo-Pradere. By using ap index data, Dst index, and foF2 ionosphere from BPAA Sumedang of 2005-2015, it was obtained the Indonesia ionospheric storms model related to the geomagnetic storm. The analysis result showed that the Sumedang ionospheric storms model had a deviation or error < 40% of the data. Therefore it can be concluded that this models can be used to support the SWIFtS activity in Space Science Center-LAPAN for future space weather conditions.
Keywords: foF2 ionospheric response, geomagnetic  storm, Indonesia  ionospheric  storm model

## ABSTRAK
Pengetahuan  tentang  respon  ionosfer  terhadap  badai  geomagnet  sangat  diperlukan  untuk mendukung kegiatan SWIFtS di Pusat Sains Antariksa-LAPAN. Namun, sulit diprediksi perilakunya. Sebagai pendekatan,  diperlukan  sebuah  model  respon  ionosfer  terhadap  badai  geomagnet.  Dalam makalah  ini,  dilakukan  pemodelan  badai  ionosfer  Indonesia  terkait  badai  geomagnet  dengan memodifikasi  model  empiris  global  yang  telah  dikembangkan  oleh  Araujo -Pradere.  Dengan menggunakan  data  indeks  ap,  indeks  Dst  dan  foF2  ionosfer  BPAA  Sumedang  tahun  2005-2015 diperoleh model badai ionosfer regional Indonesia terhadap badai geomagnet. Dari analisis disimpulkan bahwa model badai ionosfer Sumedang tersebut memiliki simpangan atau kesalahan < 40% terhadap data. Hal ini menunjukkan bahwa model badai ionosfer Sumedang tersebut dapat dipergunakan untuk mendukung kegiatan  SWIFtS di  Pusat Sains  Antariksa-LAPAN sebagai  bahan pertimbangan  dalam memprediksi kondisi cuaca antariksa akan datang.
Kata Kunci: respon foF2 ionosfer, badai  geomagnet,  model  badai  ionosfer  Sumedang

## 1 PENDAHULUAN
Seperti diketahui bahwa Matahari merupakan  sumber  penggerak  cuaca antariksa. Salah satu fenomena di Matahari yang menjadi sumber penggerak cuaca antariksa  adalah Coronal  Mass  Ejection (CME)  atau  dinamakan  juga  peristiwa ledakan  Matahari.  Ketika  CME  terjadi, energi dan  partikel-partikel  bermuatan terbawa  oleh  angin  surya  ( solar  wind ) akan diinjeksikan ke dalam magnetosfer melalui mekanisme rekoneksi. Energi dan momentum tersebut akan menimbulkan perubahan sistem arus  listrik di  dalam magnetosfer dan ionosfer (Russell, 2006; Gopalswamy, 2009). Kopling magnetosfer- ionosfer  sangat  perlu  dipahami  karena gangguan medan magnet menjalar dari ruang antar-planet, melewati magnetosfer dan ionosfer hingga mencapai permukaan Bumi.
Perilaku ionosfer selama kondisi geomagnet tenang telah diketahui dengan baik dan bahkan telah dimodelkan oleh International  Reference  Ionosphere (IRI) (Bilitza,  1990).  Namun,  pengetahuan tentang  respon  ionosfer  selama  badai geomagnet  dan  proses-proses  yang terkait  di  dalamnya  tetap  belum sepenuhnya dipahami. Walaupun belum sepenuhnya  dipahami,  beberapa  studi yang  dikhususkan  untuk  pemodelan (empiris  dan  numerik)  respon  ionosfer terhadap badai  geomagnet  telah  cukup
banyak dilakukan. Salah satunya adalah model  empiris  badai  ionosfer  terhadap badai geomagnet oleh Araeujo-Pardere et al. (2002) yang dalam makalah ini akan diadopsi  sebagai  model  badai  ionosfer regional  Indonesia  terhadap  badai geomagnet.  Penggunaan  pemodelan numerik untuk deskripsi respon ionosfer terhadap badai geomagnet memungkinkan penyelidikan  mekanisme  fisis  yang bertanggung jawab atas gangguan ionosfer. Sedangkan  penggunaan  pemodelan empiris  respon  ionosfer  terhadap  badai geomagnet  berguna  untuk  keperluan praktis.
Badai ionosfer merupakan gangguan  terhadap  ionosfer  sebagai respon  dari  badai  geomagnet.  Respon ionosfer  tidak  terjadi  secara  langsung melainkan  melalui  proses  kopling magnetosfer-ionosfer.  Rastogi  (1999), dalam  Yatini et  al .,  (2009)  telah melaporkan bahwa selang waktu antara munculnya badai geomagnet dan gangguan ionosfer adalah sekitar 20 jam. Lusiani et al. (2011) menggunakan data indeks Dst dan  foF2  Loka  Pengamatan  Dirgantara (LPD) LAPAN Sumedang bulan Oktober- November 2003 (Gambar 1-1), juga telah melaporkan bahwa semakin kuat  badai geomagnet,  semakin  cepat  respon  dari ionosfer untuk terjadinya badai geomagnet ionosfer.  Badai  ionosfer  dapat  terjadi dalam selang waktu satu sampai 4  jam
setelah kejadian badai geomagnet kuat.
Badai
geomagnet menengah mengakibatkan  badai  ionosfer  dalam selang waktu satu sampai 10 jam setelah badai  geomagnet  menengah  tersebut. Sedangkan  badai  geomagnet  lemah mengakibatkan  badai  ionosfer  yang terjadi dalam selang waktu lebih dari 10 jam  setelah  badai  geomagnet  lemah tersebut.
Zhao et  al .  (2009)  menyatakan bahwa panjangnya durasi waktu tersebut berkaitan dengan waktu berlangsungnya proses  berkurang  dan  bertambahnya rasio  (O/N 2 ).  Selama  fase  pemulihan, badai  negatif  teramati  di  lintang menengah-rendah dan bertahan selama 2-3 hari, disebabkan oleh berkurangnya (O/N 2 ).
Gambar 1-1: Variasi  indeks  Dst  terhadap deviasi  foF2  pada  rentang  waktu 28  Oktober – 3  November  2003 ( atas )  Variasi  nilai  foF2  (garis penuh) terhadap mediannya (garis putus-putus)  dan  tanda  panah menunjukkan kejadian badai
ionosfer  negatif  ( bawah )  (Lusiani et al., 2011)
Kondisi  ionosfer  setelah  badai diperlukan untuk mendukung kegiatan harian Space  Weather  Information  and Forecast  Services (SWIFtS).  Kondisi ionosfer  yang  dimaksud  di  antaranya depresi foF2 terhadap mediannya, durasi waktu berlangsungnya gangguan ionosfer (onset dan maksimum gangguan) akibat badai geomagnet.
Dalam  makalah  ini,  validasi respon ionosfer Indonesia terhadap badai geomagnet  dengan  mengadopsi  model
dari  Araujo-Pardere et  al .  (2002) menggunakan masukan indeks Dst atau indeks  ap  tahun  2005-2015  dan pemodelan  statistik  respon  ionosfer Sumedang  (foF2 SMD )  terhadap  badai geomagnet (Dst). Tujuan dari pemodelan badai ionosfer ini adalah  mendapatkan model  badai  ionosfer  di  Indonesia menggunakan  data  Dst  dan  foF2 Sumedang.  Hasilnya  akan  digunakan untuk  menunjang  kegiatan  SWIFtS  di Pusat Sains Antariksa, Desain-LAPAN.

## 2 DATA DAN METODE

## 2.1  Data
Data medan geomagnet (indeks K) dan foF2 ionosfer dari BPAA Sumedang (BPAA  SMD:  6,91º LS;  106,83º  BT koordinat  geografis  atau  16,55º  LS;  BT 179,95º koordinat magnet) serta indeks Dst dan  indeks  ap  tahun  2005  sampai 2015  kecuali  tahun  2006  dan  2009 karena data geomagnet kosong.
Adapun  level  gangguan  ionosfer (Badai ionosfer) yang didefinisikan dalam kegiatan SWIFtS diberikan dalam Tabel 2-1.
Tabel 2-1:  DAFTAR  KLASIFIKASI  TINGKAT GANGGUAN IONOSFER (foF2) DALAM SWIFtS PUSSAINSA No Kondisi Ionosfer  Durasi Berlangsungnya 1 Quite (Tenang) -30%<  <30% 2 Minor (mulai tergangg u)  >30% <10 menit 3 Moderat e (badai lemah)  >30% <60 menit 4 Strong (Badai Kuat)  >30% <120 menit 5 Severe storm (Badai sangat kuat)  >30% <240 menit
Indeks  Dst  untuk  identifikasi kejadian badai geomagnet kelas moderat (Dst  <  -79,3  nT)  dan  sekaligus  untuk masukan pemodifikasian model Araujo- Pradere et  al .  (2002).  Klasifikasi  badai
geomagnet berdasarkan indeks Dst yang menjadi  standard  kegiatan  SWIFts diberikan pada Tabel 2-2.
Tabel 2-2:  KLASIFIKASI  INTENSITAS  BADAI
GEOMAGNET BERDASARKAN INDEKS Dst No Kondisi Geomagnet Indeks K Durasi Berlangsungnya 1 Quite (Tenang) 1-3 ≤ 25,4 2 Active (aktif) 4 -25,5 – (-44,9) 3 Minor Storm (badai lemah) 5 -45 – (-79,2) 4 Moderate storm (Badai sedang) 6 -79,3 – (-139,6) 5 Major  storm (Badai kuat) 7 -139,7 – (-245,9) 6 Severe storm (Badai sangat kuat) ≥ 8 ≥ 246

## 2.2  Metodologi

## 2.2.1 Model  empiris  respon  ionosfer
(foF2)  terhadap badai geomagnet Alur  tahapan  pekerjaan  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 2-1.

## Gambar 2-1: Diagram alur tahapan metodologi kegiatan
Model empiris yang paling banyak digunakan  adalah  IRI,  model  standar empiris  ionosfer,  awalnya  dibangun dengan  berdasarkan  data  tahun  1950- 1975  dan  kemudian  diperbarui  secara berkala. Untuk lokasi tertentu, waktu dan
tanggal, IRI menggambarkan  kerapatan elektron, suhu elektron, suhu ion, dan komposisi ion di ketinggian dari sekitar 50 km ke sekitar 2000 km (seperti halnya juga kandungan total elektron (TEC). Hal Ini memberikan rata-rata bulanan ionosfer non-aurora  saat  kondisi  geomagnet tenang (Rawer et al ., 1978). Versi terbaru dari  IRI  yakni  IRI  2000  (Bilitza,  2001) meliputi model STORM sebagai koreksi untuk kondisi terganggu. Riset terbaru telah  memberikan  beberapa  wawasan dan  pemahaman  terhadap  beberapa dependensi  respon  ionosfer  terhadap aktivitas geomagnet seperti yang diharapkan (Rodger et al ., 1989; Fuller- Rowell et  al. ,  1996).  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa ionosfer merespon perubahan
komposisi
termosfer.
Berdasarkan penelitian ini maka dikembangkan  model  empiris  respon ionosfer  terhadap  badai  geomagnet dengan  input  indeks  geomagnet  a p (Araujo-Pradere dan Fuller-Rowell,
2000). Algoritma model empiris tersebut diberikan oleh Fuller-Rowell et al . (1998) dalam Araujo-Pradere et al . (2002):
 = {a o + a 1 X( t o ) + a 2 X 2 ( t o )+ a 3 X 3 ( t o )} {1 + a 4 sin (LT +  )} (2-1)
X( t o ) =  F (  ) P ( t o -  ) d  (2-2)
Dengan  adalah  foF2  pengamatan dibagi  foF2  median  bulanan  (foF2 pengamatan/foF2 median bulanan), F (  ) adalah fungsi  pembobotan filter  indeks ap dan P ( t o -  ) adalah jumlah indeks  ap dalam 33 jam sebelumnya. Koefisien a 0 , a 1 , a 2, dan a 3 diatur untuk menyesuaikan hubungan  non-linear  antara  respon ionosfer dan integral indeks geomagnet ap.
Model  empiris  badai  ionosfer terhadap  badai  geomagnet  yang  dibuat oleh  Araujo-Pradere et  al. (2002) merupakan model badai ionosfer lintang menengah-tinggi karena dibangun menggunakan  indeks  ap.  Namun, mereka juga memberikan konversi indeks ap  ke  indeks  Dst  (lihat  Gambar  2-2)
sehingga dapat  diadopsi  sebagai  model badai ionosfer lintang rendah (masukan indeks  Dst).  Dengan  demikian,  model empiris  badai  ionosfer  tersebut  dapat dikategorikan  sebagai  model  empiris badai  ionosfer  global.  Dalam  Araujo- Pradere et  al .  (2002)  juga  dinyatakan bahwa  untuk  meningkatkan  akurasi model di lintang menengah maka musim panas dan equinox patut dipertimbangkan sebagai  faktor  koreksi.  Tetapi,  saat musim  dingin  dan  di  lintang  rendah, model tidak menunjukkan peningkatan secara  signifikan.  Untuk  mendapatkan peningkatan akurasi yang signifikan di lintang  rendah  dan  ekuator  maka disarankan bahwa input model yakni a p (indeks  aktivitas  geomagnet  lintang menengah)  ditransfomasi  ke  dalam indeks  Dst  dan  atau  indeks  ak  (nilai konversi  indeks  K  dalam  satuan  nT). Hubungan  antara  indeks  Dst  dan integral  indeks  ap  diberikan  pada Gambar 2-2 (Araujo-Pradere et al. , 2002).
Gambar 2-2: Korelasi antara indeks Dst dan ap terfilter (intergral ap)

## 2.2.2 Respon  ionosfer  (foF2)  terhadap badai geomagnet
Pengaruh badai geomagnet terhadap ionosfer di ekuator dan lintang rendah memiliki fitur yang unik. Hal ini diduga dipengaruhi oleh modifikasi pada Equatorial  ionization  anomaly (EIA), Equatorial spread-F (ESF) dan Equatorial Electrojet (EEJ)  yang  diproduksi  oleh:
(1)  gangguan  medan  listrik  yang dihasilkan dari penetrasi medan listrik lintang  tinggi  menuju  ekuator  dengan
cepat,  (2)  gangguan  dinamo  yang digerakkan  oleh  peningkatan  sirkulasi termosfer  global  yang  dihasilkan  dari masuknya energi pada lintang tinggi, dan (3) gangguan angin (zonal dan meridional) yang  memodifikasi  dinamika  termosfer ekuator.  Di  bawah  pengaruh  penetrasi yang cepat medan listrik dan gangguan medan listrik dinamo, Equatorial Ionization Anomaly (EIA) dapat mengalami modifikasi drastis  yang  menghasilkan  gangguan ionosfer besar di lintang rendah  (Abdu et al. , 1991; Mukherjee et al ., 2010).
Pengaruh badai  geomagnet  pada ionosfer dapat berupa naiknya nilai foF2 atau  turunnya  nilai  foF2.  Naik  atau turunnya  nilai  foF2  ionosfer  dari mediannya  tersebut  dinamakan  badai ionosfer. Naiknya nilai foF2 ionosfer dari mediannya  dinamakan  badai  ionosfer positif dan sebaliknya dinamakan badai ionosfer  negatif.  Pembentukan  badai ionosfer  positif  atau  negatif  sangat dipengaruhi oleh EEJ, perubahan angin dan  komposisi  udara  netral,  yang mengakibatkan perubahan tingkat rekombinasi  dan  ionisasi.  Diketahui, bahwa distribusi plasma di ekuator dan lintang rendah terutama dikontrol oleh drift ExB  melalui plasma  fountain yang bertanggungjawab terhadap EIA. Selama badai geomagnet, gangguan medan listrik dapat meningkatkan  atau  menghambat EIA  sehingga  mengendalikan  tingkat rekomendasi  dan  ionisasi.  Respon ionosfer terhadap badai geomagnet dapat dikategorikan menjadi dua yakni deviasi (  ) adalah nilai foF2 ionosfer terdepresi terhadap  mediannya  yang  dirumuskan sebagai:
 SMD =  foF2 data/median foF2 (2-3)
Sedangkan gangguan foF2 ionosfer dilambangkan  dengan  (  )  dirumuskan menggunakan formulasi:
𝛿𝑓𝑜𝐹2 𝑆𝑀𝐷 (%)
=  ( ((𝑓𝑜𝐹2 𝑂𝑏𝑠−𝑆𝑀𝐷 − 𝑓𝑜𝐹2 𝑀𝑒𝑑−𝑆𝑀𝐷 ) 𝑓𝑜𝐹2 𝑀𝑒𝑑−𝑆𝑀𝐷 ) 𝑥100% (2-4)
Dengan  foF2 Obs-SMD adalah  nilai  foF2 ionosfer pengamatan di BPAA Sumedang dan  foF2 Med-SMD adalah  nilai  median bulanan foF2 ionosfer di BPAA
Sumedang.
Persamaan  Araujo-Pradere  dan Fuller-Rowell
Φ = {a 0 +a 1 X(t 0 )+a 2 X 2 (t 0 )+a 3 X 3 (t 0 )}.{1+a 4 sin (LT+ α ) } (2-5)
Karena a 4 sudah ditentukan dan nilai LT dan α merupakan  konstanta  maka C = 1 + a 4 sin(LT + α) ,  sehingga  persamaan (2-5) akan menjadi,
Φ = {a 0 +a 1 X(t 0 )+a 2 X 2 (t 0 )+a 3 X 3 (t 0 )}.C (2-6)
X  merupakan  penjumlahan  33  data indeks  Dst.  Terdapat  empat  konstanta yang akan dicari a 0 , a 1 , a 2 , dan a 3 , jadi dibutuhkan empat persamaan Φ ,
[ Φ 1 Φ 2 Φ 3 Φ 4 ] =
[ X 1 0 X 1 1 X 1 2 X 1 3 X 2 0 X 2 1 X 2 2 X 2 3 X 3 0 X 3 1 X 3 2 X 3 3 X 4 0 X 4 1 X 4 2 X 4 3 ] [ a 0 a 1 a 2 a 3 ] C (2-7)
Penjabaran persamaan matrik (2-7),
Φ 1 = [a 0 X 1 0 + a 1 X 1 1 + a 2 X 1 2 + a 3 X 1 3 ] C (2-8a)
Φ 2 = [a 0 X 2 0 + a 1 X 2 1 + a 2 X 2 2 + a 3 X 2 3 ] C (2-8b)
Φ 3 = [a 0 X 3 0 + a 1 X 3 1 + a 2 X 3 2 + a 3 X 3 3 ] C (2-8c)
Φ 4 = [a 0 X 4
0 + a 1 X 4 1 + a 2 X 4 2 + a 3 X 4 3 ] C (2-8d)
Nilai a 0 , a 1 , a 2 , dan a 3 merupakan hasil eliminasi persamaan (2-8a), (2-8b), (2-8c), dan  (2-8d).  berdasarkan  persamaan  (2- 7), nilai a 0 , a 1 , a 2 , dan a 3 dapat dihitung dengan menggunakan invers nilai X.
[ 𝑎 0 𝑎 1 𝑎 2 𝑎 3 ] = 1 𝐶 ( 𝑖𝑛𝑣 [ 𝑋 1 0 𝑋 1 1 𝑋 1 2 𝑋 1 3 𝑋 2 0 𝑋 2 1 𝑋 2 2 𝑋 2 3 𝑋 3 0 𝑋 3 1 𝑋 3 2 𝑋 3 3 𝑋 4 0 𝑋 4 1 𝑋 4 2 𝑋 4 3 ] ) [ Φ 1 Φ 2 Φ 3 Φ 4 ] (2-9)
Dari  persamaan  (2-9)  dapat  diketahui nilai a 0 , a 1 , a 2 , dan a 3 .
Konstanta  a 0 ,  a 1 ,  a 2 ,  dan  a 3 diperoleh dengan melakukan injeksi nilai  dan  indeks  ap  perkejadian  badai geomagnet  untuk  a 4 yang  ditetapkan.
Kemudian ini diiterasi sampai diperoleh nilai a 0 , a 1 , a 2 , dan a 3 .
Sedangkan  tahapan  pengolahan data, alurnya ditunjukkan pada Gambar 2-3.
Gambar 2-3: Diagram  alur  pengolahan  data untuk bahan analisis
Langkah-langkah pengolahan datanya sebagai berikut:
 Input data Dst dan Φ tahun 2005-2015,  Menentukan nilai konstanta a 4 . Nilai a 4 ditentukan dari awal agar memudahkan perhitungan.  Berdasarkan  persamaan (2-5),  nilai  a 4 mempengaruhi  semua konstanta, sehingga dapat dimisalkan dengan nilai tertentu yang selanjutnya didapatkan konstanta a 0 , a 1 , a 2 , dan a 3 ,  Mencari tanggal terjadi badai geomagnet dengan mengkategorikan data  indeks Dst ≤ -90, -100, -120. Dengan tanggal yang sama nilai Φ juga digunakan,
 Menjumlahkan data indeks Dst minimum yang  ditemukan  dengan  data  indeks Dst  33  jam  sebelum  indeks  Dst minimum,
 Menghitung nilai konstanta a 0 , a 1 , a 2 , dan  a 3 dengan  perhitungan  matriks persamaan (2-9),
 Didapatkan nilai  konstanta a 0 ,  a 1 ,  a 2 , dan a 3 ,  Untuk  mengetahui  apakah  nilai konstanta a 0 , a 1 , a 2 , dan a 3 tepat, maka dilakukan  perhitungan  ulang  nilai konstanta  a 0 ,  a 1 ,  a 2 ,  dan  a 3 dengan indeks  Dst  pada  tanggal  yang  sama apakah akan menghasilkan gangguan Φ dengan nilai yang mendekati,
 Menghitung besar galat Φ antara data dengan hasil perhitungan. Jika galat jauh dari nilai nol, maka perhitungan dimulai dari awal penentuan konstanta  a 4 .  Namun,  jika  galat mendekati  nol  (sangat  kecil)  maka nilai  konstanta  a 0 ,  a 1 ,  a 2 ,  dan  a 3 tersebut  yang  akan  dipersiapkan sebagai model.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Model  Numerik  Model dan  foF2 BPAA Sumedang Dengan memasukkan  nilai  BPAA  Sumedang  pengamatan  tahun 2005-2015  dan  nilai  konstanta  a 4 =  1 sampai  50000    serta  Dst(ap)  atau  Dst* dan Dst_Kyoto ke dalam Persamaan (2-1) maka diperoleh konstanta a 0 , a 1 , a 2 dan a 3 , seperti ditunjukkan pada Tabel 3-1.
Tabel 3-1:  NILAI KONSTANTA a 0 , a 1 , a 2 , a 3 DAN a 4 YANG DIHITUNG MENGGUNAKAN Dst_Kyoto  (Dst*)  DAN  BPAA SUMEDANG TAHUN 2005-2015
X = Dst*(50) = -0,07 (  Ap) – 145 a 4 = 10000 a 4 = 11000 a 4 = 12000
a 0 -0,0415 a 0 -0,0377 a 0 -0,0346 a 1 -0,0012 a 1 -0,0011 a 1 0,0010 a 2 -1,095x10 -5 a 2 -9,9542x10 -6 a 2 -9,1245x10 -6
a 3 -3,0753x10 -8 a 3 -2,7956x10 -8 a 3 -2,5626x10 -8 a 4 = 18000 a 4 = 19000 a 4 = 20000 a 0 -0,0230 a 0
-0,0218 a 0 -0,0207 a 1 -6,6778x10 -4 a 1 -6,3263x10 -4 a 1 -6,0099x10 -4
a 2 -6,0824x10 -6 a 2 -5,7622x10 -6 a 2 -5,4740x10 -6
a 3 -1,7082x10 -8 a 3 -1,6183x10 -8 a 3 -1,5374x10 -8
Jika nilai-nilai  konstanta  a 0 ,  a 1 , a 2 ,  a 3 ,  dan  a 4 pada  Tabel  3-1  tersebut diterapkan pada Persamaan (2-1) Araujo- Pradere et al . (2002) akan menjadi model  Model Araujo-Pradere et  al .  (2002) modifikasi.  Contoh  persamaan  model  Model tersebut  ditampilkan  sebegai berikut:
 Model =  (0,0017+((8,9587x10 -6 )
Dst _Kyoto )+((1,1244x10 -8 ) (Dst _Kyoto ) 2 )+((4,0494x10 - 12 ) ( Dst _Kyoto ) 3 ))  x (1+ 25000 x (-0,28402)) (3-1)
 Model =  (0,0017+((0,000008614)
Dst _Kyoto )+((1,0812x10 -8 ) (Dst _Kyoto ) 2 )+((3,8937x10 -12 ) (Dst _Kyoto ) 3 ))  (1+ 26000 x (-0,28402)) (3-2)
 Model =  (0,0016+((0,000008295)
Dst _Kyoto )+((1,0411x10-8) (Dst _Kyoto ) 2 )+((3,7494x10 - 12 ) (Dst _Kyoto ) 3 ))  x (1+27000 x (-0,28402))
(3-3)  Model =  (0,0016+((7,9987x10 -6 ) Dst _Kyoto )+((1,004x10 -8 ) (Dst _Kyoto ) 2 )+((3,6155x10 - 12 )   ( Dst _Kyoto ) 3 ))  x (1+28000 x (-0,28402))
(3-4)
 Model =  (0,0015+((7,7228x10 -6 ) Dst _Kyoto )+((9.6933x10 -9 ) (Dst _Kyoto ) 2 )+((3.4908x10 -12 ) (3-5)
(Dst _Kyoto ) 3 ))  x  (1+29000x
(-0.28402))
 Model =  (0,0015+((7,4654x10 -6 )
Dst _Kyoto )+((9,3702  10 -9 )
(Dst _Kyoto ) 2 )+((3.3744 10 -12 ) x( Dst _Kyoto ) 3 ))  (1+30000 (-0,28402)) (3-6)  Model =  (0.0014+((7.2245 10 -6 ) Dst _Kyoto )+((9.0679  10 -9 ) (Dst _Kyoto ) 2 )+((3.2656 10 -12 ) (Dst _Kyoto ) 3 ))  x (1+31000 (-0.28402)) (3-7)  Model =  (0.0014+((6.9987 10 -6 )
Dst _Kyoto )+((8.7845  10 -9 ) (Dst _Kyoto ) 2 )+((3.1635 10 -12 ) (Dst _Kyoto ) 3 ))  x (1+32000 (-0.28402)) (3-8)  Model =  (0.0013+((6.7866 10 -6 )
Dst _Kyoto )+((8.5183  10 -9 ) (Dst _Kyoto ) 2 )+((3.0676 10 -12 ) *( Dst _Kyoto ) 3 ))  x (1+33000 (-0.28402)) (3-9)  Model =  (0.0013+((6.587 10 -6 )
Dst _Kyoto )+((8.2677  10 -9 ) (Dst _Kyoto ) 2 )+((2.9774 10 -12 ) (Dst _Kyoto ) 3 ))  x (1+34000 (-0.28402)) (3-10)
Sementara itu, dari nilai  (deviasi/ gangguan foF2) BPAA Sumedang melalui Persamaan (2-4)  dan indeks  Dst  tahun 2010-2015  saat  badai  geomagnet  kuat (Dst  <  -100  nT)  maka  dapat  diperoleh korelasi nilai  (deviasi/gangguan foF2) BPAA  Sumedang  minimum  dan  Dst minimum,  T onset  (deviasi/gangguan foF2) BPAA Sumedang dan Dst minimum serta  T peak  (deviasi/gangguan  foF2) BPAA  Sumedang  minimum  dan  Dst minimum,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3-1.
Dari Gambar 3-1 tersebut diperoleh persamaan korelasi atau model statistik dan nilai korelasi dari ketiganya sebagai berikut,
peak  foF2 SMD = 0,2835  (Dst Min) - 0,466      (R = 74,76%)
(3-11)
∆ T Onset  foF2 SMD = 0,0759  (Dst min) + 9,5816      (R = 82,68%) (3-12)
∆ T peak  foF2 SMD = 0,0403  (Dst min) + 19,303      (R = 38,01%) (3-13) 3.2 Uji Akurasi  Model dan Model  foF2 BPAA Sumedang
3.2.1 Uji  Model : kasus badai geomagnet 20 Januari dan 13 Oktober  2013
Uji  akurasi  persamaan  model  Model BPAA  Sumedang  yang  telah diperoleh di atas dilakukan menggunakan kejadian  badai  geomagnet  tanggal  20 Januari (  Data SMD = 6,35 MHz/ 12,475 MHz  =  0,509;  Dst  =  -93  nT)  dan  13 Oktober  2016  (  Data SMD  =  4,3  MHz/ 11,2 MHz = 0,384; Dst = -105 nT). Input yang  digunakan  adalah  Dst*  (Dst(ap)) dan  Dst_Kyoto  pada  kedua  kejadian badai  geomagnet  tersebut.  Hasilnya setelah difilter untuk nilai  model < 3 seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  3-2 dan 3-3.
Gambar 3-2A menunjukkan nilai  Model (Dst*)  BPAA  Sumedang  hasil  uji dengan  input  Dst*  (kiri)    dan  dengan input  Dst_Kyoto  (kanan)  saat  kejadian badai  geomagnet  20  Januari  2016. Sedangkan Gambar 3-2B menunjukkan nilai  Model (Dst_Kyoto) BPAA Sumedang hasil  uji  dengan  input  Dst*  (kiri)  dan dengan input Dst_Kyoto. Sementara  itu,  Gambar  3-3A menunjukkan  nilai  Model (Dst*)  BPAA Sumedang  hasil  uji  dengan input Dst* (kiri) dan dengan input Dst_Kyoto (kanan) saat  kejadian  badai  geomagnet  13 Oktober 2016. Sedangkan Gambar 3-3B menunjukkan  nilai  Model (Dst_Kyoto) BPAA Sumedang hasil uji dengan input Dst* (kiri) dan dengan input Dst_Kyoto.
Gambar 3-1: Grafik korelasi antara Dst minimum dengan peak  foF2 SMD (atas), Dst minimum dengan ∆ t onset  foF2 SMD (tengah) dan Dst minimum denan ∆t peak  foF2 SMD (bawah)
Gambar 3-2: Distribusi nilai  Model BPAA  Sumedang  yang  dibangun  dengan  input  (A)  Dst*  dan  (B) Dst_Kyoto untuk uji kejadian badai geomagnet 20 Januari 2016
Gambar 3-3: Distribusi  nilai  Model BPAA  Sumedang  yang  dibangun  dengan  input  (A)  Dst*  dan  (B) Dst_Kyoto untuk uji kejadian badai geomagnet 13 Oktober 2016
Analisis  visual  terhadap  Gambar 3-2  dan  Gambar  3-3  terlihat  nilai  (Dst)_Kyoto)  keluaran  Model (Dst_Kyoto) baik  untuk  uji  pada  kejadian  badai geomagnet  tanggal  20  Januari  2016 maupun  13  Oktober  2016  mempunyai distribusi  yang  logis  dan  cukup mendekati nilai  Data yakni  Data = 0,509 saat badai geomagnet tanggal 20 Januari
2016  dan  Data =  0,384  saat  badai geomagnet tanggal 13 Oktober 2016.
3.2.2 Uji  foF2 :  kasus  badai  geomagnet 20 Januari dan 13 Oktober  2013 Persamaan  (3-11)  sampai  (3-13) diuji  pada  kejadian  badai  geomagnet tanggal 20 Januari 2016 (Dst =  -93 nT) dan  13  Oktober  2016  (Dst  =  -105  nT).
Hasilnya  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3-4.
Dari  Gambar  3-4  diperoleh  nilai  Data BPAA  Sumedang  =  0,387.  Juga diperoleh nilai  foF2 BPAA Sumedang = - 61,3%;  T onset  foF2 BPAA Sumedang = 7 dan  T peak  foF2 BPAA Sumedang adalah 18  jam.  Kemudian  Persamaan  (3-11) sampai  (3-13)  diberi  input  Dst_Kyoto tanggal 19-24 Januari 2016 dan tanggal
11-15 Oktober 2016. Hasil keluarannya diplot bersama nilai Dst-nya. Contohnya seperti ditunjukkan pada Gambar 3-5.
Gambar  3-5  menunjukan  pola nilai  foF2;  T onset dan  T peak  foF2 BPAA Sumedang keluaran model dengan input Dst minimum (Dst min =  -105 nT) pada badai  geomagnet  tanggal  13  Oktober 2016.  Berdasarkan  Gambar  3-4  dan Gambar 3-5 diperoleh Tabel 3-2.
Gambar 3-4: Pola variasi (atas) foF2 BPAA Sumedang dan Mediannya dan (bawah)  foF2;  T onset dan  T peak  foF2 BPAA Sumedang Tanggal 11-15  Oktober 2016
Gambar 3-5: Nilai  foF2;  T onset dan  T peak  foF2 BPAA Sumedang keluaran model untuk Tanggal 11- 15 Oktober 2016
Tabel 3-2: NILAI  foF2;  T onset DAN  T peak  foF2  BPAA  SUMEDANG KELUARAN  MODEL  DAN  DATA
SERTA SELISIHNYA
No. Tanggal Kejadian Hmin Thmin (UT) MODEL DATA peak  fo 𝑭𝟐 𝑺𝑴𝑫  T onset  fo 𝑭𝟐 𝑺𝑴𝑫  T peak  fo 𝑭𝟐 𝑺𝑴𝑫 peak  fo 𝑭𝟐 𝑺𝑴𝑫  T onset  fo 𝑭𝟐 𝑺𝑴𝑫  T peak  fo 𝑭𝟐 𝑺𝑴𝑫 1. 20-01-2016 -93 17,00 -26,83% 2,5 15,5 -32% 2,15 15,4 2. 13-10-2016 -105 00,00 -30,23% 1,6 15,1 -61% 7 18  (M od-Data) 5,17% 0,35 jam 0,1 jam
30,77% -5,4 jam -2,9 jam
-120 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 11 -O kt 4: 00 8: 00 12 :0 0 16 :0 0 20 :0 0 1 2 -O kt 4 :0 0 8 :0 0 1 2 :0 0 1 6 :0 0 2 0 :0 0 1 3 -O kt 4 :0 0 8 :0 0 1 2 :0 0 1 6 :0 0 2 0 :0 0 1 4 -O kt 4 :0 0 8: 00 12 :0 0 16 :0 0 20 :0 0 15 -O kt 4: 00 8: 00 12 :0 0 16 :0 0 20 :0 0  foF2, ∆Tonset_foF2 dan ∆Tpeak_foF2 Hasil Model Dengan
Masukan Dst Tanggal 11-15 Oktober 2016
dModFoF2 ∆TOnsetfoF2 ∆TpeakfoF2 Dst
Dari  Tabel  3-2  terlihat  bahwa selisih  antara  hasil  keluaran  model dengan  data  kurang  dari  30%  untuk  foF2 BPAA Sumedang dan kurang dari 4 jam untuk  T peak  foF2 BPAA Sumedang. Dengan  demikian,  dapat  dikatakan bahwa  model  foF2  BPAA  Sumedang numerik lokal memiliki sedikit keunggulan dibandingkan  model  empirisis  foF2 ionosfer  global  Araujo-Pradere et  al . (2002) modifikasi.

## 4 KESIMPULAN
Dari analisis disimpulkan  bahwa model  gangguan  badai  ionosfer  foF2 BPAA  Sumedang  (  foF2 SMD )  akurasinya lebih baik daripada model adopsi model Araujo-Pradere  (  foF2 SMD ),  walaupun keduanya  memiliki  selisih  <  40% terhadap data. Dengan demikian, model badai ionosfer Sumedang dapat dipergunakan
untuk mendukung
kegiatan  SWIFtS  di  Pusat  Sains Antariksa-LAPAN
sebagai bahan pertimbangan  untuk  kegiatan  prediksi SWIFtS.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  sampaikan kepada  tim scaling data  ionosfer Sumedang untuk ketersediaan data foF2 ionosfer Sumedang dan juga kepada para penyunting  yang  dengan  sabar  telah memberikan masukan sehingga makalah ini dapat lebih sempurna.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdu, M.A., Sobral, J.H.A., Paula, E.R., Batista,
I.S.,  1991. Magnetospheric  Disturbance Effects  on  the  Equatorial  Ionization
Anomaly  (EIA):  an  Overview .  Journal  of Atmospheric and Solar-Terrestrial
Physics 53, 757 – 771.
Araujo-Pradere, E. A., and T. J., Fuller-Rowell,
2000. A  Model  of  a  Perturbed  Ionosphere Using  the  Auroral  Power  as  the  Input , Geofis. Int., 39(1), 29 – 36.
Araujo-Pradere  E.  A.,  Fuller-Rowell  T.  J.,  and Codrescu M. V., 2002. STORM: An Empirical Storm-Time  Ionospheric  Correction  Model ,
RADIO  SCIENCE,  VOL.  37,  NO.  0,
10.1029/2001RS002467. Bilitza,  D.,  1990. International  Reference Ionosphere 1990 , http://www.ngdc. noaa.gov/wdc/webbook/wdca/wdca_roc kets. html, Natl. Space Sci. Data Cent., World  Data  Cent.  A  for  Rockets  and Satellites, Greenbelt, Md.
Bilitza,  D.,  2001. International  Reference
Ionosphere  2000 ,  Radio  Sci.,  36(2),  261 –
276.
Fuller-Rowell, T. J., D., Rees, S., Quegan, R. J.,
Moffett,  M.  V.,  Codrescu,  and  G.  H., Millward, 1996. A Coupled Thermosphere- Ionosphere  Model  (CTIM),  in  STEP: Handbook  of  Ionospheric  Models ,  edited by  R.  W.  Schunk,  pp.  239 – 279,  Sci. Comm.  on  Sol.-Terr.  Phys.,  Boulder, Colorado-USA.
Fuller-Rowell,  T.  J.,  M.  V.,  Codrescu,  E.  A.,
Araujo-Pradere,  and  I.,  Kutiev,  1998. Progress  in  Developing  a  Storm-Time Ionospheric  Correction  Model ,  Adv.  Space Res., 22(6), 821 – 827.
Gopalswamy,  N.,  2009. Halo  Coronal  Mass Ejections  and  Geomagnetic  Storm ,  Earth Planet Space, 61, 1-3.
Lusiani,  E.  S.,  Mumpuni,  J.  A.,  Utama,  2011.
Analisis  Kaitan  Badai  Geomagnet  dengan Badai  Ionosfer  Sebagai  Dampak  Kejadian Lontaran  Massa  Korona  Matahari  (Oktober- November  2003) ,  Prosiding  Seminar
Nasional Astronomi Indonesia.
Mukherjee, S., Sarkar S., Purohit P. K., Gwal A.
K., 2010. Effect  of  Geomagnetic  Storms  in the  Equatorial  Anomaly  Region  Observed from Ground  Based  Data , Int.  Journal  of Geomagnetics and  Geosciences,  Vol.  1,
No. 3, 478-488.
Rastogi,  R.G.,  1999. Geomagnetic  Storm  Effects at Low Latitudes , Ann. Geophys., 17, 438 – 444.
Rawer, K.,  D.,  Bilitza, and  S.,  Ramakrishnan,
1978. Goals and Status of the International  Reference  Ionosphere ,  Rev.
Geophys., 16, 177 – 181.
Rodger, A. S., G. L., Wrenn, and H., Rishbeth,
1989. Geomagnetic  Storms in  the  Antarctic F  Region ,  II,  physical  interpretation,  J.
Atmos. Terr. Phys., 51, 851 – 866.
Russell, C.T.,  2006. The  Solar  Wind  Interaction with the Earth’s  Magnetosphere :  Tutorial ,
Department of Earth and space sciences and  Institute  of  Geophysics  and  Space Physics  of  University  of  California,  Los Angeles.
Yatini,  C.  Y.,  Jiyo,  M.,  Ruhimat,  2009. Badai Matahari  dan  Pengaruhnya  pada  Ionosfer dan  Geomagnet  di  Indonesia ,  Majalah
Sains dan Teknologi Dirgantara Vo. 4 No.
17-24.
Zhao,  B.,  Wan  W.,  Liu  L.,  K.,  Igarashi,  K., Yumoto,  Baiqi  Ning,  2009. Ionospheric Response  to  the Geomagnetic  Storm  on  13- 17  April  2006  in  the  West  Pacific  Region , Journal  of  Atmospheric  and  Solar- Terrestrial Physics 71 (2009) 88 – 100.

## ANALISIS KONDISI FLUKS ELEKTRON DI SABUK RADIASI ELEKTRON LUAR BERDASARKAN MEDAN MAGNET ANTARPLANET (BZ) DAN KECEPATAN ANGIN MATAHARI
(ANALYSIS OF ELECTRON FLUX CONDITION IN OUTER ELECTRON RADIATION BELT BASED ON INTERPLANETARY MAGNETIC FIELD (BZ) AND SOLAR WIND SPEED)
Siska Filawati Pusat Sains Antariksa Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Dr. Djunjunan 133 Bandung 40173 Indonesia e-mail: siska.filawati@lapan.go.id
Diterima 11 Agustus 2017; Direvisi 10 Januari 2018; Disetujui 10 Januari 2018

## ABSTRACT
Interplanetary space is a hazard precursor for solar eruption toward earth. The solar eruptions enhance  electron  flux  that  can  lead  to    anomalies,  shifts,  and  permanent  damage  to  spacecraft,  e.g. satellites.  The  data  used  in  this  paper  are  interplanetary  space  data  represented  by  interplanetary magnetic  field  (Bz)  and  solar  wind  speed,  as  well  as  Dst  and  AE  indexes  as  comparison  indicating disturbance has reached Earth’s poles and equator during 2011-2012. The method used is to determine the value of maximum and minimum Bz in the year 2011-2012 which is taken five days before and after. Analysis and calculation of correlation is done to data of Bz-electron flux and solar wind velocity-electron flux. Clarification of disturbence in interplanetary space and outer electron radiation belt is using index data  Dst  and  AE  indexes  are  used  to  clarify  interplanetary  space  and  outer  electron  radiation  belt disturbances. The aim of this study is to determine the characteristics of interplanetary space that can increase the electron flux so that the space weather early warning can be done.  It was found that  the period of electron flux enhancement after decrease and increase of Bz was 2 to 3 days. The electron flux would enhance when interplanetary space was  in its normal condition at solar wind speed 500 km/sec and Bz is -5 nT to +5 nT. Electron flux correlation with solar wind velocity was better than  with Bz.
Keywords: interplanetary space,electron flux, interplanetary magnetic field (Bz), solar wind speed, Dst index, AE index

## ABSTRAK
Kondisi  ruang  antarplanet  merupakan  prekursor  bahaya  erupsi  matahari  terhadap  bumi. Erupsi  matahari  dapat  menyebabkan  peningkatan  fluks  elektron.  Tingginya  fluks  elektron  dapat menyebabkan anomali,  pergeseran, dan  kerusakan  permanen  pada  wahana antariksa,  misal  satelit. Data yang digunakan pada makalah ini adalah data ruang antarplanet yang diwakili oleh kondisi medan magnet antarplanet (Bz) dan kecepatan angin matahari yang merupakan prekursor peningkatan fluks elektron serta data indeks Dst dan indeks AE sebagai pembanding bahwa gangguan telah mencapai kutub  dan  ekuator  bumi  selama  rentang  waktu  2011-2012.  Metode  yang  digunakan  adalah menentukan  nilai  Bz  maksimum  dan  minimum  dalam  tahun  2011-2012  yang  selanjutnya  dari penanggalan  data  tersebut  diambil  data  lima  hari  sebelum  dan  sesudah.  Analisis  dan  perhitungan korelasi  dilakukan  terhadap  data  Bz-fluks  elektron  dan  kecepatan  angin  matahari-fluks  elektron. Klarifikasi gangguan yang terjadi di ruang antarplanet dan sabuk radiasi elektron luar menggunakan data indeks Dst dan indeks AE. Tujuan ditulisnya makalah ini adalah untuk mengetahui karakteristik kondisi  ruang  antarplanet  yang  dapat  meningkatkan  fluks  elektron  agar  peringatan  dini  cuaca antariksa dapat dilakukan. Hasil yang didapatkan adalah waktu yang dibutuhkan fluks elektron setelah terjadi  penurunan  dan  peningkatan  Bz  adalah  2  hingga  3  hari,  fluks  elektron  akan  meningkat  saat kondisi  ruang  antarplanet  normal  yaitu  pada  kecepatan  500  km/detik  dan  Bz  -5  nT  hingga  +5  nT, korelasi fluks elektron dengan kecepatan angin matahari lebih baik dibanding  fluks elektron dengan Bz.
Kata kunci: Ruang antarplanet, fluks elektron, medan magnet antar-planet (Bz), fluks elektron, kecepatan angin matahari, indeks Dst, indeks AE

## 1 PENDAHULUAN
Mengetahui  kondisi  peningkatan fluks  elektron  di  sabuk  radiasi  elektron bagian luar merupakan suatu keharusan dalam penelitian cuaca antariksa karena elektron  dapat  menyebabkan  anomali pada spacecraft (satelit, stasiun antariksa) yang  menyajikan  data  observasi  cuaca, komunikasi, dan layanan penting lainnya (Baker et al. , 1987; Kataoka dan Miyoshi,
2006;  Miyoshi  dan  Kataoka,  2008). Peningkatan  fluks  elektron  di  sabuk radiasi  elektron  bagian  luar  disebabkan oleh  aktivitas  matahari  seperti Coronal Mass Ejection (CME), Corotating Interaction Region (CIR) (Kataoka dan Miyoshi, 2006; Filawati  dan  Nuraeni,  2017),  dan High Intensity,  Long  Duration,  Continuous  AE Activity (HILDCAA) (Hajra et al ., 2014).
Sabuk  radiasi  elektron  luar merupakan  wilayah  populasi  elektron dengan  energi  di  atas  0,1  MeV  (NOAA) yang berpusat pada jarak 4 dan 5 R E (Li dan Temerin, 2001). R E merupakan jari- jari  Bumi  yang  bernilai  6371  km.  CME
atau lontaran massa korona merupakan erupsi matahari yang paling berdampak terhadap  Bumi  dibanding  dengan  yang lain, namun pengaruhnya terhadap fluks elektron di sabuk radiasi elektron bagian luar tidak terlalu besar karena CME akan meningkatkan  fluks  elektron  di  sabuk radiasi  elektron  bagian  dalam  (Kataoka dan  Miyoshi,  2006).  CIR  merupakan peristiwa yang terjadi di ruang antarplanet yang diakibatkan oleh angin matahari  berkecepatan  tinggi  berinteraksi dengan  angin  matahari  berkecepatan rendah  (Heber et  al. ,  1999).  HILDCAA merupakan  peristiwa  yang  terjadi  di wilayah polar (kutub magnet bumi) yang diidentifikasikan  oleh  indeks  AE  lebih besar  dari  1000  nT  yang  terjadi  selama minimal  dua  hari  (Hajra et  al .,  2014;
Hajra et al. , 2013).
CME  dan  CIR  bergantung  pada siklus matahari. CME  akan sering terjadi saat siklus matahari naik hingga menuju turun,  CIR  dan  HILDCAA  sering  terjadi saat siklus matahari minimum,  sehingga
fluks elektron juga memiliki karakteristik tertentu  (Kataoka  dan  Miyoshi,  2006; Filawati dan Nuraeni, 2017; Hajra et al. , 2014).
Sebelum  partikel  berenergi  dari matahari mencapai sabuk radiasi elektron bagian luar, partikel tersebut akan terlebih dahulu  melewati  ruang  antarplanet ( Interplanetary  Space /IS).  Parameter  IS yang dijadikan pedoman adalah kecepatan angin matahari, kerapatan plasma, medan magnet  antarplanet  arah  Utara-Selatan (Bz),  dan  temperatur  angin  matahari (Miyoshi  dan  Kataoka,  2008;  Li  dan Temerin, 2001). Diketahui bahwa sabuk radiasi  elektron  bagian  luar  berkorelasi dengan  kecepatan  angin  matahari (Paulikas dan Blake, 1979; O’Brien et al. , 2001; Kataoka dan Miyoshi, 2006; Weigel et al. , 2003). Beberapa kasus menunjukkan  bahwa  Bz  negatif  dapat meningkatkan kecepatan angin matahari (Iles et  al. ,  2002;  Miyoshi et  al. ,  2007; Miyoshi dan Kataoka, 2008; Blake et al ., 1997).
Erupsi  matahari  yang  telah mencapai Bumi dapat dilihat dari kondisi indeks Auroral  Electrojet (AE)  yang merupakan  indeks  gangguan di  wilayah polar/kutub Bumi dan indeks Disturbance Storm Time (Dst) merupakan indeks gangguan di wilayah ekuator dan lintang  rendah  Bumi.  Untuk  sumber erupsi  matahari  yang  berbeda,  dampak yang  teramati  di  indeks  AE  dan  indeks Dst juga berbeda.
Pada makalah ini akan dipaparkan kondisi fluks elektron saat Bz mengalami penurunan  maupun  peningkatan  dan akan  dianalisis  kondisinya  berdasarkan kondisi Bz dan kecepatan angin matahari. Perubahan  kondisi  di  IS  tentunya  akan mempengaruhi kondisi magnetosfer bumi  terutama  sabuk  radiasi  elektron bagian luar.
Masalah  yang  ditimbulkan  dari besarnya  fluks  elektron  adalah  terkait dengan deep  dielectric  charging pada satelit yang dapat menyebabkan anomali hingga  kerusakan  pada  satelit  (Kataoka dan Miyoshi, 2006). Deep dielectric charging
terjadi  ketika  elektron  energi  tinggi menembus komponen satelit dan menghasilkan  penumpukan  muatan  di dalam material. Hal ini dapat menyebabkan anomali pada satelit dan dapat mengakibatkan  disfungsi  sementara  atau permanen.  Tercatat  bahwa  beberapa satelit  pernah  mengalami  kerusakan fatal  seperti  Galaxy  VII,  Solidaridad  1, dan  ASCA  (Astro-D)  pada  tahun  2000 (Allen,  2002).  Oleh  karena  dampaknya sangat signifikan terhadap benda antariksa, kondisi fluks elektron merupakan  salah  satu  parameter  yang diperhitungkan dalam mengetahui kondisi cuaca antariksa.
Dalam hal antisipasi bahaya besar fluks  elektron  terhadap  satelit,  hal  ini perlu pengkajian lebih dalam lagi terkait kondisi satelit dan dalam makalah ilmiah ini  tidak  dibahas  terkait  hal  tersebut. Namun,  dalam  praktiknya  analisis dampak  negatif  kondisi  fluks  elektron terhadap satelit dapat dijadikan sebagai pertimbangan perlakuan terhadap satelit saat fluks elektron tinggi, yang selama ini dilakukan  adalah  mematikan  sistem elektroniknya saat terdapat peningkatan fluks elektron diatas 10 4 partikel sr -1 s -1 cm -2 dan sebagai bahan pertimbangan material  dan  sistem  kerja  satelit  agar bisa  bertahan  pada  kondisi  cuaca antariksa yang ekstrem (Allen, 2002).
Tujuan  dilakukannya  penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik kondisi  ruang  antarplanet  yang  dapat meningkatkan  fluks  elektron  agar peringatan  dini  cuaca  antariksa  dapat dilakukan.

## 2 METODOLOGI
Data yang digunakan adalah data kecepatan angin matahari, Bz koordinat GSM,  fluks  elektron,  indeks  AE,  dan indeks  Dst  tahun  2011  hingga  2012. Data  kecepatan  angin  matahari  dan  Bz diperoleh dari arsip National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) ftp:// sohoftp.nascom.nasa.gov/sdb/goes/ace/ monthly/.  Data  yang  digunakan  adalah data  per  jam.  Data  kecepatan  angin
matahari yang digunakan adalah dalam satuan  km/detik  dan  data  Bz  dalam satuan  nT.  Kedua  variabel  tersebut merupakan salah satu parameter untuk mengetahui kondisi ruang antarplanet.
Data  fluks  elektron  dari  NOAA https://satdat.ngdc.noaa.gov/sem/goes/ data/new_avg/. Data tersebut merupakan data  satelit  GOES13  dengan  energi  ≥  2 MeV.  Berdasarkan  klasifikasi  NOAA, fluks  elektron  dengan  energi  ≥  2  MeV dikategorikan  sebagai  fluks  elektron energi  tinggi  yang  dapat  menyebabkan gangguan pada satelit yang mengorbit di wilayah  tersebut. Fluks  elektron berenergi tinggi  dikaitkan  sebagai  penyebab deep dielectric  charging (NOAA,  2017).  Data awal fluks elektron merupakan data rata- rata setiap 5 menit yang kemudian diolah menjadi data rata-rata setiap jam dalam satuan partikel sr -1 s -1 cm -2 .
Data  indeks  AE  dan  indeks  Dst dari World  Data  Center (WDC)  Kyoto http://wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp/dstae/ index.html.  Gangguan  di  IS  yang  telah sampai di Bumi
dikonfirmasi menggunakan data indeks AE dan indeks Dst.
Gambar 2-1: Diagram Alir Penelitian
Gambar 2-1 menunjukkan proses pengolahan data hingga analisis. Proses awal pengolahan data adalah identifikasi dilakukan  terhadap  nilai  Bz.  Dalam tahun  2011  hingga  2012  dicari  nilai  Bz
maksimum  dan  Bz  minimum.  Diambil empat  data  Bz  maksimum  dan  Bz minimum  yang  teridentifikasi.  Waktu pada  delapan  data  Bz  maksimum  dan minimum  tersebut  akan  digunakan sebagai waktu pada data kecepatan angin matahari,  fluks  elektron,  indeks  AE,  dan indeks  Dst.  Klasifikasi  ini  bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh kondisi ruang antarplanet terhadap fluks elektron  serta  pengaruhnya  di  wilayah kutub ( auroral zone ) berdasarkan indeks AE dan indeks Dst untuk wilayah ekuator dan  lintang  rendah.  Dari  identifikasi  Bz maksimum dan minimum akan dilakukan uji korelasi untuk mengetahui hubungan fluks elektron dengan kondisi IMF  Bz  dan  kecepatan  angin  matahari secara kuantitatif.

## 3      PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  berupa  hasil kualitatif dan kuantitatif. Hasil kualitatif berupa  grafik  yang  menunjukkan  pola fluks  elektron  terhadap  kondisi  Bz  dan kecepatan angin matahari. Hasil kuantitatif  berupa  nilai  signifikansi  dan koefisien  korelasi  fluks  elektron  dilihat dari  kondisi  ruang  antarplanet,  Bz  dan kecepatan angin matahari.
Klasifikasi  Bz  maksimum  terjadi pada  tanggal  5  Agustus  2011,  26 September  2011,  15  Juli  2012,  dan  14 November  2012.  Bz  minimum  terjadi pada  tanggal  18  Februari  2011,  22 Januari 2012, 8 Maret 2012, dan 16 Juni 2012.
Berdasarkan penelitian
sebelumnya,  terdapat  tiga  pemicu peningkatan  fluks  elektron  yaitu  CME, CIR  (Kataoka  dan  Miyoshi,  2006)  dan HILDCAA ( High Intensity, Long Duration, Continuous  AE  Activity )  (Hajra et  al. , 2014).  Hasil  pengolahan  data  Bz maksimum  dan  Bz  minimum  tahun 2011-2012 menunjukkan  perilaku  fluks elektron yang berbeda. Hal ini disebabkan oleh sumber gangguan yang berbeda.  Selain  itu,  ketiga  pemicu tersebut akan efektif meningkatkan fluks elektron  jika  terjadi  pada  musim  semi
dan gugur (STFA/ Spring Toward Fall Away ) yaitu  di  bulan  musim  semi  Februari, Maret, April, Mei dan bulan musim gugur Agustus,  September,  Oktober,  dan November (Miyoshi dan Kataoka, 2008).
Pola  fluks  elektron  terhadap  Bz dan kecepatan angin matahari menunjukkan  bahwa  saat  gangguan  di ruang antarplanet yang ditandai dengan kondisi Bz lebih dari +10 nT atau kurang dari  -10  nT  serta  kecepatan  angin matahari lebih dari 500 km/detik, fluks
elektron  mengalami  penurunan.  Fluks elektron akan meningkat saat kondisi Bz dan  kecepatan  angin  matahari  pada kondisi normal, yaitu -5 nT hingga +5 nT dan 300 km/detik hingga 400 km/detik. Kenaikan fluks elektron terjadi pada 2-3 hari  setelah  Bz  mengalami  kondisi maksimum atau minimum dengan besar fluks  yang  bergantung  dari  sumber gangguan.
(a)
(b)
Gambar 3-1:Kondisi Fluks Elektron 8 Maret 2012 dengan kondisi (a) Bz (b) Kecepatan angin matahari
Kenaikan  fluks  elektron  bervariasi bergantung  pada  sumber  gangguan  di Matahari. Pada tanggal 8 Maret 2012 dan 15 Juli 2012 yang ditunjukkan Gambar
3-1 dan Gambar 3-2, fluks elektron lebih dari  10 4 partikel  sr -1 s -1 cm -2 .  Sedangkan yang lain kurang dari 10 4 partikel sr -1 s -1 cm -2 . Hal ini disebabkan oleh CME yang terjadi
tidak terlalu besar, kecepatan CME yang rendah, dan tidak geoefektif.
Kegeoefektifan  CME  dilihat  dari  arah erupsinya  yang  mengarah  ke  barat menuju  Bumi  (Kim et  al. ,  2008).
Sedangkan  CME  yang  terjadi  sebelum tanggal  8 Maret  2012  dan 15  Juli 2012 adalah  CME  yang  tidak  geoefektif, namun CME berulang kali terjadi bahkan dalam  satu  hari  terjadi  beberapa  CME. Oleh karena itu, peristiwa ini di wilayah ruang  antarplanet  menyebabkan  CIR, yaitu adanya dorongan kecepatan angin matahari  yang  berinteraksi  dengan
kecepatan  plasma  yang  lebih  rendah  di ruang antarplanet. Hasilnya magnetosfer akan  dihantam  oleh  partikel  dari  ruang antarplanet bertubi-tubi,  terus  menerus sehingga  partikel  yang  mengarah  ke kutub  magnet  utara  semakin  banyak. Akibatnya  indeks  AE  yang  terpantau akan menunjukkan nilai yang besar lebih dari  1000  nT  selama  beberapa  hari berturut-turut dan menyebabkan terjadinya HILDCAA. Peristiwa HILDCAA tanggal  8  Maret  2012  dapat  dilihat  dari nilai indeks AE Gambar 3-3.
(a)
(b)
Gambar 3-2:Kondisi Fluks Elektron 15 Juli 2012 dengan kondisi (a) Bz (b) Kecepatan angin matahari
Peristiwa  8  Maret  2012  menjadi perhatian  tersendiri  karena  sebelum badai  geomagnet  akibat  CME  datang, indeks  AE  dan  indeks  Dst  sudah terganggu  dan  Bz  menunjukkan  nilai positif  hingga  +20,4  nT,  yang  artinya arah  medan  magnet  antarplanet  yang menuju  Bumi  bergerak/bergeser  ke utara  sehingga  akan  terjadi  penguatan
medan magnet bumi, hal ini dapat dilihat dengan nilai indeks Dst menigkat hingga +22  nT  karena  adanya  penguatan. Gambar 3-4 menunjukkan bahwa terjadi anomali  pada  Bz  dan  kecepatan  angin matahari  seperti  terlihat  pada  garis putus-putus warna merah.
Gambar 3-3: Kondisi Indeks AE dan Indeks Dst Tanggal 8 Maret 2012
Gambar 3-4: Kondisi Bz, Kecepatan Angin Matahari, dan Fluks Elektron Tanggal 8 Maret 2012
Seharusnya saat terjadi kenaikan atau  penurunan  Bz  kecepatan  angin matahari naik. Saat Bz naik maksimum sebesar  +20,4  nT,  indeks  Dst  tanggal  8 Maret
2012 pada Gambar 3-3
memperlihatkan
penguatan yaitu
sebesar  +20  nT  dengan  kecepatan  di
sekitar 300 km/detik. Setelah dilakukan konfirmasi  melalui File  Transfer Protocol (FTP),  diketahui  bahwa  data  kecepatan angin  matahari  pada  8  Maret  2012 perekamannya  tidak  bagus.  Hal  serupa juga  terjadi  pada  kondisi  kecepatan
angin matahari tanggal 22 Januari 2012 yang ditunjukkan Gambar 3-5.
Gambar 3-5: Kondisi Bz, Kecepatan Angin Matahari, dan Fluks Elektron Tanggal 22 Januari 2012
Gambar 3-6: Kondisi Indeks AE dan Indeks Dst Tanggal 15 Juli 2012
Gambar 3-7: Kondisi Bz, Kecepatan Angin Matahari, dan Fluks Elektron Tanggal 15 Juli 2012
Kondisi Bz pada 15 Juli 2012 pada Gambar  3-7,  menunjukkan  nilai  negatif di  -17,7  nT  dan  kecepatan  angin matahari  mendekati  nilai  700  km/detik serta  menghasilkan  kenaikan  fluks elektron sebesar 1,4×10 4 partikel sr -1 s -1 cm -2 . Berdasarkan  penelitian  Miyoshi  dan Kataoka  (2007),  parameter  yang  paling efektif  untuk  meningkatkan  nilai  fluks elektron adalah kecepatan angin matahari  yang  tinggi  dan  Bz  negatif  di bulan  musim  semi  dan  musim  gugur. Hasil dari makalah ini juga menunjukkan  hasil  yang sama, nilai  Bz maksimum  dan  minimum  dalam  dua tahun  terdapat  pada  kejadian  yang dipaparkan dalam makalah ini.

## Tabel 3-1: HASIL KORELASI
No Tanggal Bz & Fluks Elektron (a) Kecepatan Angin Matahari & Fluks Elektron (b) Signifi kansi Koef korelasi Signifi kansi Koef korela si 1 18-Feb-11 0,877 0,014 0 -0,688 2 22-Jan-12 0 -0,364 0 0,548 3 08-Mar-12 0,78 0,026 0,058 -0,173 4 16-Jun-12 0 0,66 0 -0,572 5 05-Agu-11 0,245 0,106 0,004 0,26 6 26-Sep-11 0 0,416 0 -0,33 7 15-Jul-12 0 0,602 0 -0,404 8 14-Nov-12 0,777 -0,026 0 -0,316
Hasil  korelasi  (a)  menunjukkan besar  hubungan  fluks  elektron  dengan Bz  dan  (b)  merupakan  besar  hubungan fluks  elektron  dengan  kecepatan  angin matahari.  Tabel  3-1  nomor  1  hingga  4 merupakan kejadian saat Bz maksimum dan nomor 5 hingga 8 saat Bz minimum. Tabel 3-1 menunjukkan bahwa terdapat korelasi  untuk  beberapa  data  fluks elektron dengan Bz dan kecepatan angin matahari.  Hasil  korelasi  antara  fluks elektron  dan  kecepatan  angin  matahari lebih  baik  dibanding  dengan  fluks elektron  dengan  Bz  yang  ditunjukkan oleh  nilai  signifikansi  lebih  dari  0,05 pada perhitungan kolom (b).
Hasil  korelasi  Bz  maksimum dengan  nilai  signifikansi  kurang  dari 0,05  terjadi  pada  tanggal  22  Januari 2012  dan  16  Juni  2012.  Sumber gangguan pada tanggal tersebut disebabkan  oleh  beberapa  CME  yang terjadi  selama  empat  hingga  lima  hari sebelumnya  dengan  luas  erupsi  CME mencapai 360 o . Tanggal 22 Januari 2012 hubungan  antara  Bz  dan  fluks  elektron adalah  berbanding  terbalik,  hal  ini dikarenakan kondisi Bz yang terjadi pada 22  Januari  2012  fluktuatif,  sedangkan pada  16  Juni  2012  hanya  mengalami peningkatan hingga +34,1 nT kemudian kembali normal seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 3-8.
Gambar 3-8: Kondisi Bz 22 Januari 2012 dan 16 Juni 2012
Saat  Bz  maksimum,  hubungan kecepatan  angin  matahari  dan  fluks
elektron  berbanding  terbalik,  yang artinya  saat  kondisi  kecepatan  angin
matahari  menurun,  fluks  elektron  naik. Hasil  signifikansi  lebih  dari  0,05 ditemukan  pada  tanggal  8  Maret  2012. Berdasarkan  analisis  sebelumnya,  pada tanggal tersebut kualitas data kecepatan angin  matahari  tidak  bagus.  Kejadian serupa  juga  terjadi  pada  tanggal  22 Januari 2012.
Hasil  koefisien korelasi  Tabel  3-1 nomor 5 hingga 8 merupakan identifikasi saat  Bz  minimum.  Nilai  signifikansi kurang dari 0,05 terjadi pada tanggal 26 September  2011  yang  disebabkan  oleh CME dan 15 Juli 2012 disebabkan oleh HILDCAA,sedangkan  pada  perhitungan (b),  semua  perhitungan  signifikansi menunjukkan nilai kurang dari 0,05.
Pada 26 September 2011 nilai Bz minimum  di  -22,9  nT  dengan  koefisien korelasi  0,416  (a)  dan  -0,33  (b),  seperti yang ditunjukkan Gambar 3-9, kecepatan  angin  matahari  kurang  dari 700 km/detik dan sumber gangguannya adalah  CME  geoefektif  dan  luasan erupsinya  besar  hingga  mencapai  360 0 . Fluks elektron bernilai kurang dari 2500 partikel  sr -1 s -1 cm -2 .  Rendahnya  nilai fluks  elektron  karena  CME  akan meningkatkan  fluks  elektron  tidak  di
sabuk  radiasi  elektron  bagian  luar melainkan  di  sabuk  elektron  bagian dalam (Kataoka dan Miyoshi, 2006).
CIR merupakan penyebab terjadinya gangguan pada tanggal 15 Juli 2012. Seperti yang dijelaskan sebelumnya yaitu pada Gambar 3-2 (a) dan (b) dengan peningkatan  fluks  elektron  mencapai 1,4×10 4 partikel  sr -1 s -1 cm -2 ,  kondisi  Bz pada  15  Juli  2012  pada  Gambar  3-7, menunjukkan  nilai  negatif  di-17,7  nT dan kecepatan angin matahari mendekati nilai 700 km/detik.
Gangguan yang terjadi pada tanggal 5  Agustus  2011  disebabkan  oleh  CME. Bz  mencapai  -17,8  nT  dan  kecepatan angin matahari meningkat lebih dari 600 km/detik. Perhitungan koefisien korelasi tanggal 5 Agustus 2011 antara kecepatan angin  matahari  dan  fluks  elektron menunjukkan nilai negatif yang berbeda dengan  ketiga  perhitungan  lain.  Hal  ini dikarenakan sebelum tanggal 5 Agustus 2011, yaitu tanggal 31 Juli 2011 terjadi CIR  yang  ditandai  dengan  peningkatan kecepatan angin matahari hingga mencapai lebih dari 700 km/detik seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 3-10.
Gambar 3-9: Kondisi Bz, Kecepatan Angin Matahari, dan Fluks Elektron Tanggal 26 September 2011
Gambar 3-10: Kondisi Bz, Kecepatan Angin Matahari, dan Fluks Elektron Tanggal 5 Agustus 2011
Gambar 3-11:Kondisi Bz, Kecepatan Angin Matahari, dan Fluks Elektron Tanggal 14 November 2012
Bz  pada  tanggal  14  November 2012 mencapai -18,2 nT dan kecepatan angin matahari lebih dari 450 km/detik yang  disebabkan  oleh  beberapa  CME geoefektif sejak tanggal 7 November 2012 seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 3- 11.
Koefisien  korelasi  bersifat  negatif pada perhitungan fluks elektron dengan kecepatan angin  matahari,  yang  artinya berbanding terbalik yaitu saat kecepatan angin matahari naik, maka fluks elektron akan turun dan sebaliknya.

## 4 KESIMPULAN
Besar  peningkatan  fluks  elektron di sabuk radiasi elektron luar dipengaruhi oleh sumber gangguan. Sumber gangguan CIR  yang  dapat  memicu  HILDCAA memiliki  peningkatan  fluks  elektron lebih  besar  dibanding  dengan  sumber gangguan  dari  CME.  Fluks  elektron  akan meningkat saat kondisi Bz dan kecepatan angin matahari berada di kondisi normal, yaitu -5 nT hingga +5 nT dan 300 km/detik hingga  400  km/detik.  Kenaikan  fluks elektron terjadi pada 2-3 hari setelah Bz mengalami  kondisi  maksimum  atau
minimum  dengan  besar  fluks  yang bergantung dari sumber gangguan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih  kepada  NOAA  atas  ketersediaan data  fluks  elektron,  Bz,  dan  kecepatan angin matahari serta kepada WDC Kyoto atas  data  indeks  Dst  dan  indeks  AE. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada  Bapak  Andika  Widya  Pramono selaku  Pembimbing  di  Pusbindiklat Peneliti LIPI dan Ibu Fitri Nuraeni selaku teman  diskusi  untuk  makalah  ini  serta penelaah  yang  memberikan  masukan dalam makalah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Allen,  J.  H.,  2002.  Historical  and  Recent  Solar
Activity and Geomagnetic Storms Affecting Spacecraft Operations. Government Microcircuit and Applications Conference, Monterey, California.
Baker,  D.  N.,  R.  D.  Belian,  P.  R.  Higbie,  R.  W. Klebesadel, and J. B.  Blake, 1987. Deep Dielectric  Charging  Effects  due  to  High- Energy  Electrons  in  Earth’s  Outer Magnetosphere, Journal of Electrostatics, 20 (1): 3–19.
Blake,  J.  B.,  D.  N.  Baker,  N.  Turner,  K.  W. Ogilive,  and  R.  P.  Lepping,  1997. Correlation of Changes in the Outer-zone Relativistic-electron Population with
Upstream Solar Wind and Magnetic Field Measurements,  Geophysics  Research Letter, 24, 927-929.
Filawati,  S.,  dan  F.  Nuraeni,  2017.  Pengaruh CIR  dan  CME  Terhadap  Fluks  Elektron
Sepanjang Tahun 2011, Prosiding
Seminar  Nasional  Sains  Antariksa. Bandung, 22 November 2016. Hajra, R., E. Echer, B. T. Tsurutani, and W. D.
Gonzalez, 2013. Solar Cycle Dependence of High-Intensity
Long-Duration Continuous  AE  Activity  (HILDCAA) events,  relativistic  electron  predictors?, Journal  of  Geophysical  Research:  Space Physics, Vol118.
Hajra, R., B. T. Tsurutani, E. Echer, and W. D. Gonzalez,  2014.  Relativistic  Electron Acceleration during High-Intensity, Long-
Duration, Continuous AE Activity (HILDCAA)  Events:Solar  Cycle  Phase Dependences, Geophysical Research Letters, 41 (6): 1876–81.
Heber, B., T. R. Sanderson, and M. Zhang, 1999.
Corotating Interaction Regions, Advances in Space Research, 23 (3): 567–79.
Iles, R., A. N. Fazakerley, A. D. Johnstone, N. P. Meredith,  and  P.  Buhler,  2002.  The Relativistic  Electron  Response  in  the Outer  Radiation  Belt  during  Magnetic Storms, Annales Geophysicae, no. March 2002: 957–65.
Kataoka,  R.,  and  Y.  Miyoshi,  2006.  Flux Enhancement of Radiation Belt Electrons during  Geomagnetic  Storms  Driven  by Coronal  Mass  Ejections  and  Corotating Interaction  Regions,  Space  Weather  4 (9):1542-7390.
Kim, R. S., K. S. Cho, K. H. Kim, Y. D. Park, Y. J. Moon, Y. Yi, J. Lee, H. Wang, H. Song, and  M.  Dryer,  2008.  CME  Earthward Direction as an Important Geoeffectiveness Indicator, The Astrophysical Journal, 677 (2): 1378–84.
Li,  X.,  and  M.  A.  Temerin,  2001.  The  Electron Radiation  Belt,  Space  Science  Reviews, Volume 95, 1–2, 569–580.
Miyoshi,  Y.,  A.  Morioka,  R.  Kataoka,  Y. Kasahara, and T. Mukai, 2007. Evolution of  the  Outer  Radiation  Belt  during  the November  1993  Storms  Driven  by Corotating Interaction Regions, Journal of Geophysical  Research:  Space  Physics, 112 (5).
Miyoshi,  Y.,  and  R.  Kataoka,  2008.  Flux Enhancement of the Outer Radiation Belt Electrons  after  the  Arrival  of  Stream Interaction Regions, Journal of Geophysical  Research:  Space  Physics, Vol. 113.
O’Brien, T. P., R. L. McPherron, D. Sornette, G. D.  Reeves,  R.  Friedel,  and  H.  J.  Singer, 2001.  Which  Magnetic  Storms  Produce Relativistic Electrons at Geosynchronous Orbit?, Journal of Geophysical Research: Space Physics, 106 (A8): 15533–44.
Paulikas, G. A., and J. B. Blake, 1979. Effects of the  Solar  Wind  on  Magnetospheric Dynamics:  Energetic  Electrons  at  the Synchronous  Orbit,  Geophys.  Monogr. Ser. 21: 180–202.
Weigel, R. S., A. J. Klimans, and D. Vassiliadis, 2003.  Precursor  Analysis  and  Prediction of  Large-amplitude  Relativistic  Electron Fluxes, Space Weather Journal (3). 1014.
Zell,  H.,  2017.  Earth's  Magnetosphere  and Plasmasheet, diakses https://www. nasa.gov/mission_pages/sunearth/scien ce/magnetosphere2.html, Agustus 2017.

## EFEK CME HALO PENUH PADA IONOSFER LINTANG RENDAH DARI DATA GPS BAKO DI CIBINONG [EFFECT OF FULL HALO CME ON LOW LATITUDE IONOSPHERE FROM BAKO GPS DATA IN CIBINONG]
Fakhrizal Muttaqien 1 , Buldan Muslim 2
1 Jurusan Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati, Bandung
2 Pusat Sains Antariksa, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Dr. Djundjunan 133 Bandung 40173 Indonesia e-mail: fakhrizalm99@gmail.com
Diterima 28 Juli 2017; Direvisi 22 Januari 2018; Disetujui 22 Januari  2018

## ABSTRACT
A full halo coronal mass ejections (CMEs) are most energetic solar events that eject huge amount of mass and magnetic fields into heliosphere with 360 o angular angle. The full halo CME effect on the ionosphere can be determined from the ionospheric total electron content (TEC) derived from GPS data. GPS data from BAKO station in Cibinong, satellite orbital data (brcd files) and intrumental bias data (DCB files) have been used to obtain TEC using GOPI software. Analysis of  the full halo CME data, Dst index, and TEC during October 2003 and February 2014 showed that the full halo CME could cause ionospheric disturbances called ionospheric storms. Magnitude and time delay of the ionospheric storms depended on the full halo CME speed. For the high-speed full halo CME, the negative ionospheric storm generally  occured  during  recovery  phase  of  the  geomagnetic  storm.  When  the  initial  phase  of geomagnetic disturbance with increasing Dst index more than +30 nT, the ionospheric storm occured during main phase of geomagnetic disturbance although the main phase of geomagnetic disturbance did not reach geomagnetic storm condition.
Keywords: Full Halo CME, geomagnetic storm, recovery phase, negative ionospheric storm

## ABSTRAK
Coronal mass ejection (CME) halo penuh merupakan peristiwa matahari  berenergi tinggi, yang menyemburkan massa dan medan magnet ke heliosfer dengan sudut angular sebesar 360º. Efek  CME halo  penuh  pada  ionosfer  dapat  diketahui  dari Total  Electron  Content (TEC).  Data  GPS  BAKO  di Cibinong,  data  orbit  satelit  (file  brcd)  dan  data  bias  instrumental  (file  DCB)  dapat  digunakan  untuk penentuan  TEC  menggunakan software GOPI.  Analisis  data  CME  halo  penuh,  indeks  Dst,  dan  TEC selama  bulan  Oktober  2003  dan  Februari  2014  menunjukkan  bahwa  CME  halo  penuh  dapat menimbulkan gangguan ionosfer yang disebut badai ionosfer. Besar dan selang waktu badai ionosfer setelah  terjadinya  CME,  tergantung  pada  kelajuan  CME  halo  penuh.  Untuk  CME  halo  penuh berkelajuan tinggi, badai ionosfer negatif umumnya terjadi pada fase pemulihan badai geomagnet. Jika fase awal gangguan geomagnet diawali dengan peningkatan indeks Dst melebihi +30 nT, maka badai ionosfer dapat terjadi pada fase utama gangguan geomagnet walau gangguan geomagnet setelah  fase awal tidak mencapai kondisi badai geomagnet.
Kata kunci: CME halo penuh, badai geomagnet, fase pemulihan, badai ionosfer negatif

## 1 PENDAHULUAN
Matahari  adalah  bintang  yang terdekat  dari  Bumi  yang  memancarkan energi sendiri, yaitu berupa cahaya dan panas.  Energi  Matahari  berasal  dari reaksi  nuklir  yang  terjadi  di  intinya (Martiningrum et al. , 2012). Energi hasil reaksi inti tersebut, terhantar hingga ke permukaan  Matahari.  Aktivitas  tersebut menjadikan  Matahari  sebagai  bintang aktif penggerak cuaca antariksa.
Sebagai penggerak cuaca antariksa, maka aktivitas maupun perubahan yang terjadi di Matahari akan berdampak juga pada  kondisi  yang  ada  di  antariksa (Yatin,  2012).  Di  antara  aktivitas Matahari  yang  menyebabkan  gangguan lingkungan  di  Bumi  yaitu, flare dan coronal  mass  ejection (CME). Flare maupun CME yang terjadi di permukaan Matahari  merupakan  peristiwa  impulsif yang  melepaskan  radiasi  gelombang elektromagnetik dalam flare dan partikel dalam peristiwa CME.
CME  dapat  didefinisikan  sebagai material inti pada korona yang terlontar dari  matahari,  yang  berbeda  dengan angin  surya.  Dari  gambar  koronagrafi, CME bisa dikenali sebagai letupan terang yang  bergerak  menjauhi  matahari (Gopalswamy,  2010). Fenomena  CME teramati seperti  letupan yang menyembur dari Matahari. Saat terjadi CME, sebagian
massa  korona  Matahari  terlontar  ke angkasa.  Energi  yang  dilepaskan  pada peristiwa  ini  sangat  besar  karena mengandung  massa  yang  besar  dan kecepatan  yang  tinggi.  CME  dapat sampai  ke  Bumi  dalam  waktu  1-5  hari (rata-rata 2-3 hari) (Martiningrum et al. , 2012).  Sudut angular dalam pelontaran partikel oleh CME bervariasi, di antaranya CME  halo  penuh  yang  memiliki  sudut angular  sebesar  360º.  Karena  memiliki sudut  angular  sebesar  360º,  maka partikel yang dilontarkan akan menyebar dari permukaan Matahari ke segala arah dipandang  dari  sensor  pengamatan matahari  SOHO.  Adapun  Gopalswamy (2010) telah mengelompokkan CME halo menjadi  CME  halo  penuh  dengan  lebar yang terlihat ( apparent width , W) sebesar 360º dan CME halo sebagian dengan W mulai 120 sampai kurang dari 360º.
Partikel  yang  terlempar  dalam peristiwa CME halo penuh ini mempunyai kemungkinan besar sampai di Bumi dan menyebabkan perubahan pada sebagian lingkungan  di  Bumi.  Dampak  yang dihasilkan  oleh  CME  ini  antara  lain adalah penurunan intensitas sinar kosmik (Lara et al. , 2005), dan munculnya badai geomagnet (Yatini et al ., 2009).
Badai  geomagnet  yang  disebabkan oleh CME tersebut berasal dari partikel- partikel bermuatan, berenergi tinggi, dan
berkecepatan  tinggi  yang  sampai  di magnetosfer  bumi  dan  atmosfer  bumi bagian  atas.  Perubahan  yang  terjadi  di magnetosfer  bumi  tersebut  mempunyai kontribusi  yang  cukup  besar  pada struktur dan dinamika ionosfer (Yatini et al. , 2009).
Lapisan  Ionosfer  adalah  bagian dari  lapisan  atas  atmosfer  yang  berisi sejumlah elektron - elektron dan ion-ion bebas yang dapat mempengaruhi perambatan  gelombang  radio.  Ionosfer dapat  memantulkan  sinyal  radio  pada pita HF ( High Frequency ) dengan frekuensi yang  sama  dengan  frekuensi  plasma ionosfer.
Untuk  gelombang  radio  band  L, ionosfer dapat memperlambat kecepatan grup gelombang radio sehingga menyebabkan  kesalahan  ionosfer  pada pengukuran  posisi  berbasis  satelit  GPS (DasGupta et  al .,    2007).  Kesalahan posisi  GPS  tergantung  pada  nilai  TEC. Menggunakan model ionosfer, kesalahan ionosfer  dalam  kondisi  tenang  dapat direduksi  secara  signifikan.  Namun, pada kondisi  terganggu  koreksi  ionosfer dengan model ionosfer bisa tidak signifikan meningkatkan  akurasi  posisi  GPS. Gangguan  Ionosfer  dapat  dilihat  dari tingkat  penyimpangan total    electron content (TEC)  dari  TEC  pada  kondisi tenang  yang  bisa  diwakili  oleh  nilai median bulanan TEC pada jam tertentu. Gangguan ionosfer terutama disebabkan oleh  adanya  badai  matahari  baik flare maupun CME.
Kumar  dan  Singh  (2002)  dalam makalahnya  telah menyajikan efek dari flare sinar x Matahari  terhadap  TEC ionosfer selama siklus minimum Matahari selama  tahun  2008.  Mereka  menggunakan nilai TEC yang diturunkan dari data GPS sehingga  diperoleh  kesimpulan  bahwa peningkatan  TEC  setelah flare sinar  X kelas  C  dan  B  selama  siklus  minimum tahun 2008 bukan merupakan efek flare itu sendiri tetapi juga ada kontribusi dari peningkatan radiasi Extreme Ultra Violet (EUV)  selama flare ,  dan  perubahan elektrodinamika di ionosfer setelah flare .
Adapun  badai  matahari  berupa CME  mempengaruhi  ionosfer  secara tidak  langsung  karena  partikel-partikel berenergi  tinggi  dari  matahari  harus melewati  medan  magnet  bumi  sehingga dibelokkan arahnya ke arah kutub magnet bumi.  Adanya  arus  partikel-pertikel bermuatan tersebut dapat menimbulkan arus  yang  besarnya  tergantung  pada kecepatan dan kerapatan partikel matahari  yang  bersumber  dari  CME. Orientasi  medan  magnet  antar  planet juga menentukan sejauh mana penetrasi partikel CME ke magnetosfer bumi yang menentukan pengaruhnya pada ionosfer. Dengan  proses  efek  CME  pada  ionosfer yang  kompleks  maka  efek  CME  pada ionosfer  sulit  diprediksi  baik  waktu maupun gangguan ionosfer yang terjadi. Oleh  karena  itu,  penelitian  efek  CME matahari masih intensif dilakukan untuk meningkatkan akurasi prediksi gangguan ionosfer untuk peringatan dini gangguan komunikasi  radio  dan  penentuan  posisi GPS yang propagasinya dipengaruhi oleh kondisi ionosfer.
Muslim  (2002)  meneliti  respon ionosfer  terhadap  CME  Juli  2000 menggunakan data foF2 dengan kesimpulan bahwa badai ionosfer terjadi dalam  daerah  yang  luas  dan  terjadi sekitar  1,5  hari  setelah  CME  14  Juli 2000.  Badai  ionosfer    di  lintang  rendah umumnya  relatif  lebih  kecil  dibanding badai  ionosfer  di  lintang  tengah  dan tinggi.
Mendillo (2006) menjelaskan karakteristik  umum  badai  ionosfer adalah sebagai berikut:
a. Badai  ionosfer  positif  pada  siang  hari dapat  disebabkan  oleh  efek  medan listrik fajar-senja yang digerakkan oleh konveksi magnetosfer,
b. Badai  ionosfer  positif  siang  hari  juga bisa  disebabkan  oleh  dorongan  angin netral yang menimbulkan peningkatan medan listrik arah ke timur pada siang hari,
c. Badai ionosfer positif pada malam hari bisa disebabkan oleh peningkatan drift
plasma ke arah kutub yang diinduksi oleh presipitasi aurora.
d. Adapun  badai  ionosfer  negatif  siang hari  dapat  disebabkan  oleh  konveksi partikel  setelah  matahari  terbit  dan deplesi  komposisi  partikel  berumur panjang,
e. Badai ionosfer negatif malam hari bisa juga  disebabkan  oleh  peningkatan medan  listrik  arah barat  pada  malam hari  setelah  efek  (1)  berakhir  pada malam hari.
CME  pada  saat  medan  magnet antar  planet  arahnya  ke  selatan,  dapat menimbulkan  badai  magnetik  melalui proses  rekoneksi  magnetik  sehingga dapat  mempengaruhi  ionosfer  ekuator dan  lintang  tengah pada siang  hari dan tengah malam. Konveksi angin matahari dari medan magnet arah selatan melewati magnetosfer  merepresentasikan  medan listrik  interplanet  fajar-senja.  Jika sebagian  dari  medan  listrik  tersebut memasuki  sistem  magnetosfer/ionosfer (melalui proses rekoneksi magnetik atau proses  lainnya),  medan  listrik  akan mengangkat ionosfer ekuator pada siang hari dan menekannya pada malam hari. Di  daerah  ekuator  pada  siang  hari, ionosfer  diangkat  ke  tempat  yang  lebih tinggi di mana rentang waktu rekombinasi lebih panjang. Ionosasi ionosfer menambah partikel-partikel ionosfer baru di daerah lintang  rendah  sehingga  meningkatkan TEC  ionosfer.  Ini  disebut  badai  ionosfer positif. Pengendalian medan magnet antar planet  pada  ionosfer  pada  siang  hari disebut day sode superfountain ionosphere (DIS). Pada malam hari, medan listrik E × B menekan  ionosfer  untuk  menurunkan ketinggian  di  mana  rekombinasi  kimia terjadi,  mengurangi  TEC  ionosfer.  Ini disebut badai ionosfer negatif (Tsurutani, 2009).
Farid et  al .,  (2015)  mendapatkan korelasi  nilai  maksimum  bulanan  foF2 dengan  rata-rata  bulanan  energi  massa dan kelajuan CME  sebesar 74%, 52% dan 65% masing-masing. Hal itu menunjukkan bahwa CME yang berenergi tinggi, masif,
dan  cepat  dapat  mempengaruhi  frekuensi kritis foF2 dengan efektif.
Menggunakan data GPS di Brasil, Fagundes et  al. (2016)  mendapat  hasil penelitian  bahwa  di  daerah equatorial ionization  anomaly (EIA)  di  atas  Brasil terjadi  badai  ionosfer  positif  pada  fase utama badai geomagnet yang disebabkan oleh  CME  15  Maret  2015  yang  diikuti badai ionosfer negatif pada fase pemulihan badai geomagnet. Badai ionosfer sebagai akibat tak langsung CME menunjukkan adanya variasi longitudinal di atas Brasil.
Dari penelitian tersebut diketahui bahwa  badai  ionosfer  negatif  dari  data TEC  yang  terjadi  pada  fase  pemulihan badai geomagnet dapat digunakan sebagai masukan  prakirawan  dalam  memprediksi MUF depression yaitu penurunan Maximum Usable  Frequency (MUF)  dari  kondisi normal, yang disebabkan oleh CME yang menyebabkan  badai  geomagnet  yaitu sekitar  2-3  hari  setelah  CME,    dengan asumsi  bahwa  badai  ionosfer  dalam ukuran persen dari data TEC sebanding dengan badai ionosfer dari data foF2.
Pada  penelitian  ini  digunakan data TEC GPS yang diturunkan dari data GPS BAKO yang terletak di daerah lintang rendah bagian selatan di Indonesia dengan tujuan untuk mengetahui efek CME halo penuh  pada  ionosfer  di  daerah  lintang rendah Indonesia dan membandingkannya dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  di lintang rendah Brasil. Jika diasumsikan bahwa MUF  depression sebanding  dengan badai  ionosfer  negatif  pada  data  TEC, hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan sebagai  bahan  pertimbangan  dalam prediksi MUF depression yang disebabkan oleh CME halo penuh.

## 2 DATA DAN METODOLOGI

## 2.1  Data CME Halo
Untuk mengetahui efek CME halo penuh terhadap TEC Ionosfer dilakukan analisis perubahan TEC selama Oktober 2003 dan Februari 2014 yang digunakan untuk mewakili tingkat aktivitas matahari tinggi  siklus  23  dan  24.  Pemilihan  data CME  bulan  Oktober  2003  dan  Februari
2014 karena pada bulan-bulan tersebut sering  terjadi  CME  halo  penuh.  Pada bulan  Oktober  2003  telah  terjadi  CME halo  penuh  sebanyak  empat  kali  dan pada  Februari  2014  telah  terjadi  CME halo penuh sebanyak 13 kali.
Data  CME  diperoleh  dari  SOHO LASCO  CME  Catalog  di  https://cdaw. gsfc.nasa.gov/CME_list/.  SOHO  dan LASCO  merupakan  instrumen  yang dimiliki  NASA  untuk  mengamati  CME. SOHO  dan  LASCO  menyediakan  data dan juga citra dari CME. Selama Oktober 2003  dan  bulan  Februari  2014  terjadi beberapa  peristiwa  CME  halo  penuh dengan kelajuan yang bervariasi. Seperti yang  ditampilkan  pada  Tabel  2-1  dan Tabel 2-2.
Tabel 2-1:  CME HALO PENUH OKTOBER 2003 (https://cdaw.gsfc.nasa.gov/CME_li st/UNIVERSAL/2003_10/univ200 _10.html, Akses 5 Juli 2017)
No Tanggal Waktu (UT) Laju (km/s) 1 18/10/2003 15:30:21 627 2 21/10/2003 3:54:05 1484 3 28/10/2003 11:30:05 2459 4 29/10/2003 20:54:05 2029 Tabel 2-2:  CME  halo  penuh  Februari  2014 (https://cdaw.gsfc.nasa.gov/CME_li st/UNIVERSAL/2014_02/univ2014_ 02.html, Akses 5 Juli 2017) No Tanggal Waktu (UT) Laju (km/s) 1 2/2/2014 16:00:06 908 2 10/2/2014 21:36:06 557 3 12/2/2014 6:00:05 373 4 12/2/2014 16:36:05 533 5 12/2/2014 23:06:13 872 6 14/2/2014 8:48:26 1165 7 16/2/2014 10:00:05 634 8 18/2/2014 1:36:21 779 9 19/2/2014 4:48:05 612 10 20/2/2014 3:12:09 993
11 20/2/2014 8:00:07 948 12 21/2/2014 16:00:05 1252 13 25/2/2014 1:25:50 2147

## 2.2  Data TEC GPS
Data TEC Ionosfer dapat diturunkan dari  data  GPS  yang  terdiri  dari  data pengamatan  jarak  satelit  ( pseudorange code ) dan jumlah siklus fase gelombang pembawa sinyal GPS ( carrier phase ). Data GPS  stasiun  BAKO  di  Cibinong  dapat diunduh  dari  http://sopac.ucsd.edu/. Selain  itu,  data Differential  Code  Bias (DCB) yaitu bias instrumental satelit dan receiver GPS, dana data orbit satelit juga diperlukan  untuk  kalibrasi  nilai  TEC yang  diturunkan  dari  data  GPS.  Nilai Differential  Code  Bias (DCB)  dapat diunduh dari ftp://ftp.aiub.unibe.ch ,

## 2.3  Metodologi
Metodologi  penelitian  ini  dijelaskan dengan  Gambar  2-1.  Data  GPS  yang diperlukan terdiri dari data pengamatan GPS  format  rinex,  data  orbit  dari  file brdc, data bias satelit dan receiver yang terdapat  dalam  file  DCB  (langkah  1). Menggunakan software GOPI,  data  GPS tersebut diolah untuk mendapatkan data turunan  berupa  TEC, Ionospheric  Pierce Point (IPP)  dll.  (langkah  2).  Data  TEC keluaran  GOPI  dengan  sudut  elevasi minimum  20º yang  terdapat  pada  data dengan file berekstensi  std,  dirata- ratakan  setiap  jam  mulai  pukul  0:00  - 23:00  UT  (langkah  3).  Data  median bulanan TEC dihitung dari data rata-rata jaman  TEC  (langkah  4).  Pengurangan data  TEC  rata-rata  jaman  dengan  data TEC  median  bulanannya  menghasilkan deviasi  TEC  yang  merupakan  indikator gangguan  ionosfer  (langkah  5).  Data deviasi  TEC,  data  CME,  dan  indeks  Dst dianalisis  untuk  mendapatkan  waktu tunda gangguan ionosfer, besar ganggguan yaitu nilai mutlak deviasi TEC maksimum dan waktu badai ionosfer negatif terkait fase badai geomagnet (langkah 6).
Waktu  tunda  gangguan  ionosfer dihitung  dari  awal  terjadinya  CME  dan
awal terjadinya gangguan ionosfer, bukan saat  gangguan  mencapai  maksimum atau minimum. Besar gangguan ionosfer, dihitung  dari  deviasi TEC  terbesar  yang nilainya bisa positif atau negatif.
1) 2)
3)
4)
5) 6)

## Gambar 2-1: Penentuan  badai  ionosfer  akibat CME halo penuh

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
CME halo penuh yang terjadi pada siklus  ke-23  selama  Oktober  2003  dan siklus  ke-24  selama  Februari  2014 memiliki  kelajuan  yang  bervariasi. Dengan  demikian,  dampaknya  pada ionosfer  juga  bervariasi  dalam  orde beberapa  hari.  Maka  untuk  mengetahui dampak  dari  CME  tersebut  terhadap ionosfer,  diplot  grafik  dalam  rentang waktu 10 hari.
3.1  Efek CME halo penuh pada bulan Oktober 2003 .
Pada  11-20  Oktober  2003,  tercatat ada  satu  CME  halo  penuh  yang  terjadi, tetapi  dengan  kelajuan  yang  rendah. CME halo penuh tersebut terjadi pada 18
Oktober 2003, pukul 15:30:21 UT dengan kelajuan 627 km/s (Gambar 3-1 bagian atas). CME tersebut tidak menunjukkan gangguan pada nilai TEC setelah terjadi CME.  Perubahan  nilai  TEC  yang  cukup ekstrem, terjadi pada tanggal 15 Oktober 2003,  sebelum  terjadinya  CME  tersebut seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar 3-1 bagian bawah.
Dari  indeks  Dst  pada  14-15 Oktober  2003  menunjukkan  adanya badai geomagnet seperti diperlihatkan oleh Gambar  3-1  tengah.  Badai  geomagnet tersebut  menimbulkan  badai  ionosfer positif  pada  tanggal  15  Oktober  2003 dengan  peningkatan  TEC  mencapai 34,58  TECU  pada  pukul  01:00  UT sebagaimana  dilihat  pada  Gambar  3-1 (bawah).  Badai  geomagnet  tersebut  bisa disebabkan  oleh  beberapa  CME  yaitu pada  10,  11  dan  13  Oktober  2003 walaupun  bukan  CME  halo  penuh sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 3-1.
Dari  Tabel  3-1  diketahui  bahwa ada enam CME yang efektif mempengaruhi lingkungan  bumi  yaitu  yang  memiliki sudut  posisi  283º,  233º,  283º,  262º, 305º, dan 287º yang semuanya termasuk CME  yang  arahnya  ke  Barat.  Dengan terjadinya enam CME mulai 10 Oktober sampai 13 Oktober 2003 tersebut dengan laju yang bervariasi dapat menimbulkan badai  geomagnet  pada  14-15  Oktober 2003  yang  diikuti  badai  ionosfer  positif pada 15 Oktober 2003.
Tabel 3-1:  KARAKTERISTIK CME PADA 10 - 13 OKTOBER  2003  (https://cdaw.gsfc. nasa.gov/CME_list/UNIVERSAL/20 03_10/univ2003_10.html)
Tanggal Waktu (UT) PA (Derajat) AW (Derajat) Laju (km/s) 10/10/2003  04:54:05 284 83 698 10/10/2003  06:06:05 36 18 301 10/10/2003  11:30:05 233 62 602 10/10/2003  22:30:05 283 46 517 10/10/2003  23:06:05 190 35 273 10/11/2003  03:54:08 262 34 198 10/11/2003  09:06:19 305 38 518 10/11/2003  22:30:06 57 72 380 10/13/2003  03:54:05 65 49 362 10/13/2003  18:30:06 287 109 349
Hitung TEC dengan GOPI Rata-rata tiap jam mulai pukul 0 - 23 Median bulanan TEC - Deviasi TEC Dst CME
 Waktu tunda CME-Badai ionosfer
 Nilai maksimum badai ionosfer
 Waktu tunda badai ionosfer negatif terkait fase badai geomagnet
Data IGS RINEX,
DCB, BRDC
Tahun 2003 termasuk dalam fase menurun  dari  siklus  aktivitas  matahari 23.  Menurut  Chen et  al .  (2014)  selama fase  menurun  dari  siklus  aktivitas matahari,  kejadian  di  matahari  berupa lubang corona  juga dapat menimbulkan badai geomagnet yang lebih lama. Maka dari  itu,  badai  geomagnet  14-15  juga dapat  disebabkan  oleh  lubang  korona karena terjadi dengan waktu yang relatif lebih  lama  sebagaimana  ditunjukkan oleh  Gambar  3-1,  badai  geomagnet terjadi selama  empat hari sejak fase awal sampai fase pemulihan.
Pada 21-31 Oktober 2003 terjadi 3 CME  halo  penuh  dengan  kelajuan  yang cukup  tinggi.  Dengan  demikian,  nilai TEC  mengalami  penyimpangan  yang besar.  CME  halo  penuh  yang  cukup besar  terjadi  pada  28  Oktober  2003, pukul  11:30:05  UT  dengan  laju  2459 km/s, seperti yang ditunjukkan Gambar 3-2  bagian  bawah.  Perubahan  yang cukup  ekstrem  terjadi  pada  nilai  TEC, yaitu    pada  tanggal  28  Oktober  2003 pukul  22:00  UT    nilai  TEC  mulai menyimpang  ke  arah  positif  (naik),  dan mencapai  nilai  kenaikan  maksimum sebesar  43,875  TECU  pada  29  Oktober 2003  pukul  09:00  UT.  Kemudian  TEC kembali  turun  pada  pukul  22:00  UT hingga mengalami penurunan yang sangat signifikan. Penurunan maksimum mencapai -48,53 TECU pada pukul 08:00 UT (Gambar 3-2 bagian bawah).
Karena laju CME halo penuh yang tinggi, maka waktu tunda yang dibutuhkan untuk  mempengaruhi  ionosfer  sangat singkat. Dari terjadinya CME halo penuh tersebut,  hanya  membutuhkan  waktu sekitar  11  jam  untuk  membuat  TEC mengalami    kenaikan  secara  signifikan, dan  31  jam  untuk  membuatnya  turun lagi secara ekstrem.
CME halo penuh berikutnya terjadi pada  keesokan harinya, yaitu tanggal 29 Oktober  2003  pada  pukul  20:54:05  UT dengan  laju  2029  km/s.  CME  tersebut menyebabkan  gangguan  yang  cukup signifikan  juga  pada  nilai  TEC  pada  31 Oktober  2003  pukul  02:00  UT  dengan
nilai  deviasi TEC  sebesar 10,416 TECU, kemudian  satu  jam  berikutnya  TEC turun secara signifikan mencapai -0,464 TECU, hingga nilai penurunan maksimum mencapai  -37,294  TECU  pada  pukul 09:00 UT. Waktu tunda yang dibutuhkan oleh CME tersebut hingga menimbulkan gangguan pada nilai TEC adalah 18 jam dan 27 jam hingga nilai TEC turun secara maksimum.
Gambar 3-1: Variasi nilai deviasi TEC (bawah), indeks Dst (tengah) dan CME halo penuh  mulai  tanggal  11  Oktober 2003 (mulai jam ke 0 pada pukul 0  UT)  sampai  20  Oktober  2003 jam  ke  263  pada  pukul  23  UT (bagian atas)
0 24 48 72 96 120 144 168 192 216 240 D st ( n T) Jam ke (Mulai jam ke 0 untuk pukul 0 UT tanggal 11 Oktober 2003) -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 0 24 48 72 96 120144168192216240 TE C d e vi asi Jam ke- -500 500 1500 2500 0 24 48 72 96 120144168192216240 km/ s Jam ke-
Gambar 3-2: Variasi  nilai  deviasi  TEC  mulai (bawah), indeks Dst (tengah), dan CME    mulai  tanggal  21  Oktober 2003 (jam ke -0 pada pukul 0 UT) sampai 31 Oktober 2003 (jam ke- 263 pada pukul 23 UT) (atas)

## 3.2  Efek  CME  halo  Penuh  Februari 2014 pada Ionosfer
Pada  2014  aktivitas  Matahari cukup tinggi. Hal tersebut dapat terlihat dari cukup banyaknya CME yang terjadi. Begitu  juga  dengan  peristiwa  CME  halo penuh yang terjadi pada Februari 2014, bahkan  dalam  sehari  CME  halo  penuh bisa terjadi lebih dari satu kali. Tercatat ada 13 peristiwa CME halo penuh pada Februari  2014  dengan  laju  linier  yang bervariasi.
CME  halo  penuh  pada  bulan Februari  2014  banyak  terjadi  di pertengahan  bulan,  yaitu  antara  11-20 Februari.  Tercatat  ada  sembilan  peristiwa CME halo penuh yang terjadi, meskipun
lajunya  kurang  dari  1000  km/s.  Hanya CME  halo  penuh  yang  terjadi  pada tanggal  14  Februari  2014  saja  yang lajunya mencapai 1165 km/s.
CME pada 9 dan 10 Februari 2014 tidak  memberikan  efek  pada  ionosfer pada  waktu-waktu  tersebut  seperti diperlihatkan  pada  Gambar  3-3.  Begitu juga  beberapa  hari  setelahnya  tidak ditemukan  adanya  gangguan  ionosfer seperti  dapat  dilihat  pada  Gambar  3-4. Gambar  3-4  bagian  atas  menunjukan terjadinya  peristiwa  CME  halo  penuh dengan laju yang bervariasi dan cenderung rendah.  Hal  tersebut  menjadikan  ionosfer tidak  mengalami  penurunan  yang signifikan. Penurunan TEC yang signifikan hanya  terjadi  pada  tanggal  16  Februari 2014,  pukul  09:00  UT  yang  mencapai nilai  penurunan  maksimum  sebesar -27,479  TECU.  Penurunan  nilai  TEC tersebut  disebabkan  oleh  CME  halo penuh  yang  terjadi  pada  tanggal  14 Februari  2014  pukul  08:48:26  UT dengan  laju  1165  km/s.  Waktu  tunda yang ditempuh oleh CME tersebut hingga menimbulkan  gangguan  pada  nilai  TEC adalah 48 jam atau dua hari.
Pada  periode  21-28  Februari 2014, penurunan nilai TEC yang cukup signifikan terjadi pada 21 Februari 2014 dan  26  Februari  2014  (Gambar  3-5 bagian  bawah).  Pada  21  Februari  2014 penurunan TEC  paling rendah mencapai -30.445  TECU  pada  pukul  09:00  UT. Penurunan nilai TEC tersebut merupakan  gangguan  yang  disebabkan oleh  dua  CME  halo  penuh  yang  terjadi pada  20  Februari  2014  pukul  03:12:09 UT dan 08:00:07 UT (Gambar 3-5 bagian atas).  Laju  CME  halo  penuh  tersebut masing-masing 993 km/s dan 948 km/s. Kedua CME tersebut mulai memberikan pengaruh  terhadap  nilai  TEC  berupa penurunan  yang  signifikan  pada  pukul 02:00 UT, yaitu hingga -15.33 TECU dan terus  turun  hingga  mencapai  nilai penurunan  maksimum.  Selang  waktu yang  dibutuhkan  CME  halo  penuh hingga  menimbulkan  gangguan  pada nilai TEC yaitu sekitar 23 jam dan untuk
-600 -400 -200 0 200 0 24 48 72 96 120 144 168 192 216 240 264 Dst 21- 31 Oktober 2003 (mulai jam ke 0) -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 0 24 48 72 96 120144168192216240264 TE C d e vi asi Jam ke-
mencapai  nilai  penurunan  maksimum membutuhkan  waktu  sekitar  30  jam untuk  CME    yang  pertama,  dan  untuk CME yang kedua selama 26 jam.
Pada 21 Februari 2014, CME halo penuh  terjadi  pada  pukul  16:00:05  UT dengan  laju  1252  km/s.  CME  tersebut mulai  memberikan  dampak  berupa kenaikan  nilai  TEC  pada  23  Februari 2014  pukul  07:00  UT  sebesar  8.733 TECU,  hingga  mencapai  kenaikan  yang maksimum  sebesar  21,63  TECU  pada pukul 10:00 UT. Setelah itu, nilai deviasi TEC  turun  kembali  secara  siginifikan hingga  -7,566  TECU.  Waktu  tunda antara  CME  dengan  gangguan  ionosfer sekitar 40 jam.
Pada  25  Februari  2014  terjadi CME halo penuh yang cukup besar pada pukul  1:25:50  UT  dengan  kelajuan sebesar 2147 km/s (Gambar 3-5 bagian atas).  CME  tersebut  berefek  pada kenaikan  TEC  hingga  mencapai  34,315 TECU  pada  25  Oktober  2014  pukul 14:00.  Kemudian  nilai  TEC  turun kembali,  hingga  mencapai  minimum pada  26 Februari 2014 pukul 08:00 UT. Penurunan  tersebut  mencapai  nilai -21,048 TECU seperti dapat dilihat pada Gambar 3-5 bagian bawah. Selang waktu yang  dibutuhkan  oleh  CME  halo  penuh tersebut  untuk  mulai  memberikan gangguan  terhadap  TEC  ionosfer  hanya sekitar 13 jam.
Pengaruh CME pada ionoser dari nilai  deviasi  TEC  dapat  dibedakan menjadi dua yaitu kenaikan TEC dengan deviasi  TEC  positif  yang  biasa  disebut badai  ionosfer  positif  dan  penurunan TEC  dengan  deviasi  TEC  negatif  yang disebut badai ionosfer negatif.
Untuk  komunikasi  HF,  badai ionosfer  positif  dapat  menguntungkan karena semakin lebar rentang frekuensi kerja  HF  di  saat  tersebut.  Untuk  badai ionosfer negatif yang terkait dengan MUF depression dapat dilihat dari Gambar 3-5. Ditunjukkan  pada  gambar  tersebut bahwa  puncak  badai  ionosfer  negatif terjadi  pada  fase  pemulihan  badai geomagnet (bagian tengah Gambar 3-5).
Pada  badai  geomagnet  29  maupun  30 Oktober  mengalami  fase  pemulihan masing masing pada 30 dan 31 Oktober 2003.  Pada  fase  pemulihan  tersebut terjadi  puncak  badai  ionosfer  negatif terutama untuk kasus badai geomagnet besar yaitu pada 29 - 31 Oktober 2003. Terjadinya  badai  ionosfer  negatif  pada fase  pemulihan  badai  geomagnet  juga dialami pada kasus badai ionosfer pada 19  dan  20  Februari  2014.  Hal  ini mendukung  penelitian  sebelumnya  oleh Fagundes et al. (2016) yang menyimpulkan terjadinya  badai  ionosfer  negatif  pada fase  pemulihan  badai  geomagnet  17-18 Maret  2015.    Terjadinya  badai  ionosfer negatif daerah lintang rendah pada fase pemulihan  ini  berbeda  dengan  badai ionosfer  di  lintang  tengah  yang  pada dasarnya terjadi pada fase utama (QIU et al. , 2015).
Untuk  badai  geomagnet  sedang, badai  ionosfer  negatif  selama  fase pemulihan tidak selalu konsisten. Badai ionosfer  negatif  juga  terjadi  setelah  fase awal atau setelah badai geomagnet positif seperti pada kasus badai ionosfer negatif pada  16  Februari  2014.  Pada  kasus  ini terjadi badai geomagnet positif mencapai lebih  dari  +47  nT.  Badai  geomagnet positif ini juga dikenal dengan fase awal badai geomagnet. Setelah fase awal badai geomagnet mencapai maksimum, beberapa jam kemudian terjadi terjadi badai ionosfer negatif,  walaupun  gangguan  geomagnet tidak  mencapai  kondisi  badai  pada  fase utama  dengan  nilai  indeks  Dst  tidak turun melebihi -30 nT, yang merupakan nilai batas kondisi gangguan geomagnet termasuk dalam badai geomagnet lemah.
Gambar
3-6 bagian atas
menunjukkan hubungan antara kelajuan CME halo penuh dengan waktu tunda yaitu selang waktu dari terjadinya hingga  menimbulkan  gangguan  pada lapisan  ionosfer.  CME  halo  penuh  pada bulan  Oktober  2003  dan  Februari  2014 diurutkan dari yang terkecil sampai yang terbesar.  Grafik  tersebut  menunjukan hubungan  linier  berkebalikan,  artinya semakin besar kelajuan CME halo penuh
tersebut, waktu tunda yang dibutuhkan untuk menimbulkan gangguan pada TEC ionosfer semakin singkat.
Gambar 3-6 bagian bawah menunjukkan  hubungan  antara  kelajuan CME halo penuh dengan nilai simpangan maksimum  TEC  ionosfer.  Dari  grafik dapat  terlihat  bahwa  semakin  besar kelajuan  CME  Halo,  nilai  maksimum TEC ionosfer pun semakin meningkat.
Gambar  3-3:Variasi  nilai  deviasi  TEC  (bawah), Dst  (tengah),  dan  CME  mulai  1 Februari  2014  (jam  ke  0  pada pukul  0  UT)  hingga  10  Februari 2014  (jam  ke  239  pada  pukul  23 UT)
Gambar 3-4: Variasi nilai TEC deviasi mulai 11
Februari 2014 (jam ke 0) hingga 20 Februari 2014 (jam ke 240) (atas),
CME Halo mulai 11 Februari 2014 (jam ke 0) hingga 20 Februari 2014 (jam ke 240) (bawah) -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 0 24 48 72 96 120 144 168 192 216 240 Ds t (nT) Jam ke (mulai jam ke 0 pada pukul 0 UT tanggal 1 Februari 2014 -140 -120 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 0 24 48 72 96 120 144 168 192 216 240 D st ( n T ) Waktu (jam ke mulai pukul 00:00 UT tanggal 11 Februari 2014) -400 100 600 1100 1600 2100 0 24 48 72 96 120 144 168 192 216 240 km/ s Jam ke- -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 0 24 48 72 96 120144168192216240 TE C d e vi asi Jam ke- -40 -20 0 20 40 0 24 48 72 96 120 144 168 192 216 240 TE C d e vi asi Jam ke- -400 100 600 1100 1600 2100 0 24 48 72 96 120144168192216240 km/ s Jam ke-
Gambar 3-5: Variasi nilai TEC deviasi mulai 21 Februari 2014 (jam ke 0) hingga 28 Februari 2014 (jam ke 240) (atas),
CME Halo mulai 21 Februari 2014
(jam ke 0) hingga 28 Februari 2014 (jam ke 240) (bawah)
Gambar 3-6: Grafik  hubungan kecepatan  CME Halo  terhadap  selang  waktu terjadinya  gangguan  pada  TEC ionosfer (atas). Hubungan kecepatan CME Halo dengan nilai simpangan maksimum TEC ionosfer (bawah)

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan data CME halo penuh, TEC  GPS  dan  indeks  Dst  pada  Oktober 2003 dan Februari 2014 dapat disimpulkan bahwa CME halo penuh dengan kelajuan 2500 km/s, badai ionosfer mulai terjadi sekitar  11  jam  setelah  CME  dengan puncak badai mencapai sekitar 45 TECU. Untuk CME halo penuh dengan kelajuan sekitar  1200  km,  badai  ionosfer  mulai terjadi  sekitar  48  jam  setelah  CME dengan  besar  badai  ionosfer  sekitar  20 TECU.
CME  berkelajuan  tinggi  sekitar 2500 km/s, menyebabkan badai ionosfer negatif yang terjadi pada fase pemulihan. Tetapi  untuk  badai  geomagnet  yang sedang  dan  lemah,  yang  disebabkan CME halo penuh dengan kelajuan sekitar 1000  km/s,  tidak  selalu  terjadi  badai ionosfer  negatif  tetapi  bisa  kombinasi badai  ionosfer  positif  dan  negatif.  Jika terjadi badai geomagnet positif (> + 30 nT) atau yang dikenal dengan fase awal badai geomagnet,  maka  badai  ionosfer  terjadi selama setelah fase awal badai geomagnet positif mencapai maksimum.
Penelitian ini selain mengkorfirmasi hasil penelitian sebelumnya oleh Fagundes et al . (2016) juga memberikan kontribusi tambahan  bahwa  badai  ionosfer  negatif dapat  terjadi  setelah  badai  geomagnet positif  (fase  awal  badai  geomagnet)
-100 -80 -60 -40 -20 0 20 0 24 48 72 96 120 144 168 192 Ds t (Nt ) Jam ke (mulai ke 0 untuk  pukul 0 UT tanggal 21 Februari 2014)
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 jam km/s
-400 100 600 1100 1600 2100 0 24 48 72 96 120 144 168 192 km/ s Jam ke- -40 -20 0 20 40 0 24 48 72 96 120 144 168 192 TE C d e vi asi Jam ke-
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 TE C d e vi asi km/s
mencapai  maksimum  walau  gangguan geomagnet  setelahnya  yaitu  pada  fase utama tidak sampai mencapai level badai geomagnet.
Dari penelitian ini dapat direkomendasikan  bahwa  jika  terjadi CME  halo  penuh  dengan  laju  sekitar 2500 km/s, maka dapat diprediksi akan terjadi  badai  ionosfer  negatif  beberapa hari  sesudah  kejadian  CME.  Dengan asumsi gangguan foF2 sebanding dengan gangguan  pada  TEC  ionosfer,  maka prediksi badai ionosfer negatif dari data TEC  dapat  digunakan  sebagai  bahan prediksi MUF  depression selama  fase pemulihan  badai  geomagnet  Penentuan waktu yang tepat kapan terjadinya MUF depression memerlukan informasi waktu puncak badai geomagnet.

## DAFTAR RUJUKAN
Chen, Y.,  W. Wang, A.G. Burns, S. Liu, J. Gong ,
X.  Yue,  G.  Jiang,  dan  A.  Coster,  2015.
Ionospheric  Response  to  CIR-Induced Recurrent Geomagnetic Activity During the Declining Phase of Solar Cycle 23 , Journal of  Geophysical  Research:  Space  Physics, 120(2), 1394-1418.
DasGupta,  A.,  A.  Paul,  dan  A.  Das,  2007. Ionospheric  Total  Electron  Content  (TEC) studies  with  GPS  in  Equatorial  Region, Indian Journal of Radio & Space Physics, 35(4), 278-292.
Fagundes, P. R.,   F. A. Cardoso, B. G. Fejer, K. Venkatesh,  B.  A.  G.  Ribeiro,  and  V.  G. Pillat,  2016. Positive  and  Negative  GPS- TEC Ionospheric Storm Effects During the Extreme  Space  Weather  Event  of  March 2015 over the Brazilian sector, J. Geophys. Res.,  108(A4),  8019,  doi:10.1029/2002 JA009701.
Farid, H. M., R. Mawad, M. Yousef and S. Yousef, 2015. The  Impacts  of  CMEs  on  the Ionospheric Critical Frequency foF2, Elixir Space Sci. 80, 31067-31070.
Gopalswamy, N., 2010. Coronal Mass Ejection: a Summary  of  Recent  Results, Proceedings of the 20 th Slovank National Solar Physics Workshop, 108-130. Kumar,  S.,  &  A.,  Singh,  2012. Effect  of  Solar Flares  on  Ionospheric  TEC  at  Varanasi, Near  EIA  Crest,  during  Solar  Minimum Period, Indian  Journal  of  Radio  &  Space Physics, 41, 141-147.
Lara,  A.,  N.,  Gopalswamy, R.,  Caballero-Lopez,
S.,  Yashiro,  H.,  Xie,  and  J.,  Valdes- Galicia, 2005. Coronal Mass Ejections and Galactic Cosmic Ray Modulation,
Astrophys. J., 625(1), 441-450.
Martiningrum, D. R., A., Purwono, F., Nuraeni, dan  J.,  Muhamad,  2012. Fenomena Cuaca Antariksa, Pusat Sains Antariksa, LAPAN. Mendillo,  M.,  2006. Storms  in  the  Ionosphere: Patterns  and  Processes for Total  Electron Content, Rev.  Geophys.,  44,  RG4001, doi:10.1029/2005RG000193.
Muslim,  B.,    2002. Respon  Global  Ionosfer Terhadap Coronal Mass Ejection, 14 JULI 2000, J. Fis. HFI. A5(0505).
QIU,  N.,  Y.  -H.,  Chen,  W.  Wang,  J.  -C.,  Gong, and S. -Q., LIU, 2015. Statistical Analysis of the Ionosphere Response to the CIR and CME  in  Mid-latitude  regions, Chinese Journal  of  Geophysics,  58,  2250-2262, doi:10.6038/cjg20150704.
Tsurutani,  B.  T.,  O.  P.,  Verkhoglyadova,  A.  J.,
Mannucci,  G.  S.,  Lakhina,  G.  Li,  dan  G. P.,  Zank,  2009, A Brief Review o f ‘‘Solar Flare  Effects ’’ on  the  Ionosphere ,  Radio Sci.,  44,  RS0A17,  doi:10.1029/2008
RS004029.
Yatini, C. Y., 2012. CME Halo dan Dampaknya pada Intesitas Sinar Kosmik, Jurnal Sains Dirgantara, 9(2), 139-146.
Yatini, C. Y., Jiyo, dan M., Ruhimat, 2009. Badai Matahari dan Pengaruhnya pada Ionosfer dan  Geomagnet  di  Indonesia ,  Majalah Sains dan Teknologi Dirgantara, 4(1), 17-24.
Pedoman Penulisan Jurnal Sains Dirgantara) JUDUL MAKALAH DITULIS DENGAN HURUF KAPITAL TEBAL SECARA SINGKAT DAN JELAS, (Studi Kasus : apabila ada) (16 pt, Britannic Bold )
Judul dibuat dalam 2 bahasa (Indonesia dan Inggris), apabila tulisan dalam bahasa Indonesia, maka judul dalam bahasa Inggris ditulis dalam tanda kurung
(16 pt, Britannic Bold )
Penulis Pertama 1 , Penulis Kedua 2 , dst n (Nama Penulis Tanpa gelar) (10,5 pt, Franklin Gothic Medium, bold)
1 Instansi Penulis Pertama
2 Instansi Penulis Kedua
dst n. ....
(10,5 pt, Franklin Gothic Medium)
e-mail: e-mail penulis pertama          (berwarna hitam) (10,5 pt, Franklin Gothic Medium)
Diterima : ..... (tanggal bulan tahun); Disetujui : ..... (tanggal bulan tahun); Diterbitkan : ..... (tanggal bulan tahun) (9 pt, Franklin Gothic Medium)

## ABSTRACT
(10,5 pt, Bookman Old Style, bold)
Abstract is a summary of the most important elements of the paper, written in one paragraph  in  the  one  column  of  a  maximum  of  200  words.  Abstract  made  in  two languages written with the Bookman Old Style 9 pt. If the paper written in Indonesian, the Indonesian abstract written first then followed by English  abstract and vice versa. The title "ABSTRAK" or "ABSTRACT" made with uppercase letters, and bold.
Keywords: guidence, author, journal        (minimal 3 keywords) (9pt, Bookman Old Style, italic)

## ABSTRAK
(10,5 pt, Bookman Old Style, bold)
Abstrak  merupakan  ringkasan  elemen-elemen  terpenting  dari  naskah,  ditulis dalam satu paragraf dalam 1 kolom maksimal 200 kata. Abstrak dibuat dalam 2 bahasa ditulis dengan huruf 9 pt, Bookman Old Style. Apabila naskah dalam Bahasa Indonesia, maka  abstrak  dengan  Bahasa  Indonesia  ditulis  terlebih  dahulu  dilanjutkan  abstrak Bahasa  Inggris  dan  sebaliknya.  Judul  “ABSTRAK”  atau  “ ABSTRACT ”  dibuat  dengan huruf besar, bold .
Kata kunci: panduan, penulis, jurnal        (minimal 3 kata kunci)
(9pt, Bookman Old Style, italic)

## 1  PENDAHULUAN
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Naskah  dapat  ditulis  dalam Bahasa  Indonesia  maupun  Bahasa Inggris.  Naskah  diketik  dalam  Microsoft Word dengan 1 kolom untuk abstrak dan 2  kolom  untuk  isi.  Ukuran  kertas  A4
dengan ukuran panjang ( height ) 29,7 cm, lebar ( width ) 21 cm dengan dimensi Top 3 cm, Bottom 2,5 cm, Inside 2,5 cm, Outside 2 cm, Gutter 1 cm, Header 1 cm  dan Footer 1  cm.  Jenis  Huruf Bookman  Old  Style  10,5  pt,  dan  spasi ( line  spacing )  1.  Panjang  naskah  tidak
melebihi 10 halaman termasuk tabel dan gambar.
Kerangka  Tulisan  disusun  dengan urutan  :  Judul,  Identitas  Penulis, Abstrak,  Kata  Kunci,  Pendahuluan, Metode, Hasil Pembahasan, Kesimpulan, Ucapan Terimakasih, dan Daftar Pustaka.

## 2  METODOLOGI
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Menguraikan  tentang  metode  yang digunakan  dalam  penelitian  termasuk data,  peralatan,  teori,  diagram  alir, beserta lokasi penelitian.
2.1 Lokasi dan Data (10,5pt, Bookman Old Style, bold)
2.2 Standarisasi data (10,5pt, Bookman Old Style, bold)

## 2.3 Metode Penelitian
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Persamaan  matematis  atau  formula diberi  nomor  secara  berurutan  yang diletakkan di  ujung kanan dalam  tanda kurung.  Apabila  penulisan  persamaan lebih  dari  satu  baris  maka  penulisan nomor  diletakkan  pada  baris  terakhir. Penggunaan  huruf  sebagai  simbol matematis dalam naskah ditulis dengan huruf miring ( Italic ) seperti x . Penjelasan persamaan diulas dalam naskah.
Penurunan  persamaan  matematis  atau formula  tidak  perlu  dituliskan  secara detil,  cukup  diberikan  bagian  yang terpenting,  metode  yang  digunakan  dan hasilnya.
(1-1)
dengan
D( t ) tingkat gangguan geomagnet,  ∆H( t )  variasi  medan  magnet komponen horizontal, Sq(t,m) variasi hari tenang pada waktu t dan bulan m.

## 3  HASIL PEMBAHASAN
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Tabel dibuat ringkas dan diberi judul yang singkat tetapi jelas hanya menyaji- kan data yang esensial  dan  mudah  di-
pahami.  Tabel  diberi  catatan  secukup- nya,  termasuk  sumbernya,  sehingga tabel  mampu  menjelaskan  informasi yang  disajikan  secara  mandiri.  Setiap tabel diberi nomor secara berurutan dan diulas  di  dalam  naskah.  Judul  tabel diketik dengan jenis huruf Bookman Old Style 10,5 pt dan pada tulisan “Tabel 1:” “Tabel 2:” dan seterusnya diketik tebal.
Tabel yang ukurannya melebihi satu kolom, maka dapat menempati area dua kolom.  Tabel  tidak  boleh  dalam  bentuk “ picture ”,  harus  dalam  bentuk  tabel. Judul tabel dituliskan pada bagian atas tabel, rata tengah dan diberi tanda titik (.) pada akhir judul tabel.
Gambar, Grafik dan Foto harus tajam dan jelas agar cetakan berkualitas baik. Semua  simbol  di  dalamnya  harus dijelaskan. Seperti halnya tabel, keterangan pada gambar, grafik atau foto harus  mencukupi  agar  tersaji  secara mandiri.  Gambar,  grafik  dan  foto  harus diulas  di  dalam  naskah.  Seperti  halnya tabel,  gambar,  grafik  dan  foto  yang ukurannya  melebihi  satu  kolom,  maka dapat  menempati  area  dua  kolom. Gambar,  grafik  dan  foto  memiliki kedalaman minimal 300 dpi.
Gambar 3-1: Domain  model  yang  digunakan dalam simulasi
(9pt, Bookman Old Style)

## Tabel 3-1: ANALISIS ENERGI GANGGUAN GEOMAGNET (9pt, Bookman Old Style)
Tanggal Bz (nT) v (km/s) N (/cm3) L0 (RE) (x10 ɛ 11J) Em (mV/m) Dst* (nT) Q (nT/jam) 1 -4,3 670 3,2 9,4 3,1 2,4 -37 14,8 2 -13,8 352 4,6 8,9 21,2 4,8 -73 21,4 3 -0,5 349 2,7 12,3  0,42 0,49 -2 2,9

## 4  KESIMPULAN
Hal-hal  penting  dalam  naskah  yang merupakan kesimpulan dari hasil penelitian atau kajian.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Wajib  dituliskan  penulis,  ditujukan kepada  pihak-pihak  yang  membantu penulis  baik  penyediaan  data,  pengerjaan data,  serta  Tim  Redaksi  Jurnal  Geomatika dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Referensi  hendaknya  dari  sumber  yang jelas  dan  terpercaya.  Setiap  referensi  yang tercantum  dalam  daftar  pustaka  harus dikutip (disitir) pada naskah dan sebaliknya setiap  kutipan  harus  tercantum  dalam daftar  pustaka.  Penulisan  acuan  dalam pembahsan sebaiknya menggunakan “sistem penulis-tahun” yang mengacu pada karya  pada  daftar  pustaka.  Kutipan  buku dalam bentuk saduran  untuk  satu  sampai dua penulis ditulis nama akhir penulis dan tahun. Contoh: Muhammad Nasir dituliskan (Nasir, 2009).
Referensi  primer  lebih  dari  80  %  dan diterbitkan  dalam  5-10  tahun  terakhir. Referensi yang dicantumkan dalam naskah mengikuti  pola  baku  dengan  disusun menurut abjad berdasarkan nama (keluarga)  penulis  pertama  dan  tahun publikasi,  dengan  sistim  sitasi American Physiological  Association  6th  Edition dan menggunakan aplikasi Mendeley .  Contoh penulisan  di  dalam  Daftar  Pustaka  adalah sebagai berikut :

## Artikel dalam Jurnal (Jurnal Primer)
Burton R. K., R. I. McPherron, C. T. Russell, 1975.
An Empirical Relationship Between Interplanetary Conditions  and  Dst,
J. Geophys. Res., 80(31), 4204-4214.

## Buku
Ross,  S.  M.,  2004. Introduction  to  Probability  and Statistics  for  Engineers  and  Scientists , Burlington, Elsevier.

## Artikel bagian dari Buku
Maris, G.; M.D. Popescu dan M. Mierla, 2004. Soft X-Ray Solar Flarecycles , dalam A.V. Stepanov; E.E. Benevolenskaya dan A.G.Kosovichev (editor), Proceedings IAU Symposium , no. 223, 73.

## Skripsi/Tesis/Disertasi
Ameldam, P., 2012. Pengujian Data NCEP-FNL Dan CCMP  Untuk  Potensi  Energi  Angin  (Studi Kasus Di Jawa Barat) , Skripsi ITB.

## Naskah Prosiding
Avia,  L.  Q.,  A.  Haryanto,  N.  Cholianawati  dan  B. Siswanto,  2010. Identifikasi  Awal  Musim Kemarau dan  Musim  Hujan  Berdasarkan Data  Satelit  TRMM ,  Prosiding  Seminar Penerbangan  dan  Antariksa  2010:  Sub Seminar  Sains  Atmosfer  dan  Iklim. Serpong, 15 Nopember 2010.

## Naskah Konferensi
Pontes,  M-T,  Sempreviva,  AM,  Barthelmie,  R., Giebel,  G.,  Costa,  P.,  2007. Integrating Offshore  Wind  And  Wave Resource Assessment, Proc. 7th European Wave and Tidal Energy Conference, Porto, Portugal.

## Naskah Laporan Hasil Penelitian
P3TKEBTKE-Kementerian  ESDM,  2008. Laporan Penelitan  Kajian  PLT  Angin  di  Indonesia Bagian Timur .
Naskah Online
Habby, J., 2011. Applying Tropospheric Moisture to Forecasting, Meteororology Education , diakses http:// weatherpredicition.com, 23
Desember 2014

## PEDOMAN BAGI PENULIS JURNAL SAINS DIRGANTARA
( Journal of Aerospace Sciences )
Jurnal Sains Dirgantara ( Journal of Aerospace Sciences ) adalah jurnal ilmiah untuk publikasi penelitian dan pengembangan di bidang sains atmosfer dan sains antariksa.
Penulis diundang untuk mengirimkan naskah atau karya asli hasil penelitian, pengembangan, dan atau pemikiran yang belum dipublikasikan atau dikirimkan ke media publikasi manapun. Penulis boleh mengusulkan penelaah ahli di luar Dewan Penyunting, yang dianggap memahami betul substansi naskah yang dikirim. Naskah yang dikirim akan dievaluasi secara anonim oleh dua atau tiga penelaah ahli dan/atau Dewan Penyunting dari segi keaslian (orisionalitas), kesahihan (validitas) ilmiah,  dan  kejelasan  pemaparan.  Penulis  berhak  menanggapi  hasil  evaluasi,  sedangkan  Dewan  Penyunting  berhak menerima  atau  menolak  serta  menyempurnakan  naskah  tanpa  mengurangi  isi/maknanya.  Naskah  yang  tidak  dimuat, dikembalikan kepada penulis dengan alasan penolakannya. Penulis yang naskahnya dimuat mendapat 3 (tiga) eksemplar dari  nomor  yang  diterbitkan,  dan  naskah  yang  ditulis  kolektif,  hanya  diberikan  2  (dua)  eksemplar  untuk  masing-masing penulis. Ketentuan bagi penulis pada jurnal ini adalah sebagai berikut.

## a.  Pengiriman naskah
Naskah  dikirim  dan  diunggah  melalui  laman  www.jurnal.lapan.go.id/jurnal_sains/.  Naskah  diketik  dengan  MS  Word dengan  Bookman  Old  Style  font  10.5pt pada  kertas  A4  dengan  spasi  ganda.  Khusus  untuk judul naskah  ditulis  huruf besar dengan font 16 pt. Penulis yang naskahnya diterima untuk dipublikasikan, diminta menyerahkan file dalam cd, atau dikirim melalui e-mail ke Sekretariat Dewan Penyunting (pukasi.lapan@gmail.com; publikasi.lapan@gmail.com)

## b. Sistematika penulisan
Judul  harus  ringkas  tanpa  singkatan  dalam  bahasa  Indonesia  dan  bahasa  Inggris.  Informasi  penulis  terdiri  dari  nama (para) penulis tanpa gelar, instansi/perguruan tinggi, dan e-mail penulis utama.Isi makalah terdiri dari: (a) abstrak dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris maksimum 200 kata yang tersusun dalam satu alinea, (b) kata kunci, (c) batang tubuh naskah terdiri dari Pendahuluan, Data/Metode/Teori, Hasil dan Pembahasan, Implementasi (jika ada), serta Kesimpulan, (d) Ucapan terimakasih (bila perlu) yang lazim, dan (e) Daftar rujukan.
c. Gambar dan Tabel
Gambar  atau foto harus dapat direproduksi dengan tajam dan jelas.  Gambar atau foto warna hanya diterima dengan  pertimbangan  khusus.    Gambar  dan tabel  dapat  dimasukkan  ke  dalam  batang  tubuh  atau  dalam lampiran tersendiri. Untuk kejelasan penempatan dalam jurnal, gambar dan tabel harus diberi nomor sesuai nomor bab dan nomor urut pada bab tersebut, misalnya Gambar 2-2 atau Tabel 2-1 yang disertai keterangan singkat gambar dan judul dari tabel yang bersangkutan.
d.  Persamaan, Satuan, dan Data Numerik
Persamaan diketik atau ditulis tangan (untuk simbol khusus) dan diberi nomor di sebelah kanannya sesuai nomor bab dan nomor urutnya, misalnya  persamaan (1-2).  Satuan  yang digunakan adalah satuan internasional (CGS atau MKS) atau yang lazim pada cabang ilmunya. Karena terbit dengan dua bahasa, angka desimal data numerik pada tabel dan gambar harus  mengacu  pada  sistem  internasional  dengan  menggunakan  titik,  sedangkan  pada  naskah  tetap  menggunakan ketentuan menurut bahasanya.
e.  Rujukan PP No. 74, 2001. Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 18 Tahun 1999 Tentang: Pengelolaan Limbah Bahan Berbahaya dan Beracun . Kementrian Lingkungan Hidup. Jakarta. Haryani, N. S., Hidayat, Sulma, S., dan Pasaribu, J. M., 2014. Deteksi Limbah Acid Sludge Menggunakan Metode Red Edge Berbasis Data Penginderaan Jauh , Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan data Citra Digital, Vol 11 No.2 Desember 2014.
Center for International Forestry Research [CIFOR], 2012. Forests and Climate Change Mitigation : What Policymakers Should Know , Fact Sheet. No. 5, November 2012, MITIGATION, Key of Research Findings. CGIAR Research Programme.
The National Geophysical Data Center (NOAA)-NASA. Sumber data VNF, 2014. Sumber: http:// ngdc. noaa. gov/ eog/ viirs/download_2014_indonesia.html)  atau  (Sumber  LAPAN:  http://modis-catalog.  lapan.go.id/  monitoring/ katalognpp#).
http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/data_prod/prog_sect11_3.html