## 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.