## KEMAMPUAN MODEL WRF DALAM MEMPREDIKSI CURAH HUJAN DIURNAL DI PULAU JAWA

## (PREDICTABILITY OF DIURNAL RAINFALL OVER JAVA ISLAND USING WRF)
Suaydhi Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jln. Dr. Djundjunan No. 133 Bandung 40173 Indonesia e-mail: suaydhi@lapan.go.id
Diterima 11 Juli 2016; Direvisi 12 Juni 2017; Disetujui 20 Juli 2017

## ABSTRACT
Indonesian  region  often  experiences  hydrometeorological  disasters  such  as  floods  and  landslides.  To mitigate the losses from such disasters, an early warning system is needed. PSTA LAPAN is developing an  early  warning  system  called  SADEWA  (Satellite-based  Disaster  Early  Warning  System).  The performance  of  this  early  warning  system  needs  to  be  evaluated  in  order  to  increase  the  confidence level.  One  way  to  evaluate  the  WRF  performance  in  producing  the  prediction  was  carried  out  by analyzing  the  diurnal  cycles  of  rainfall  over  Java  and  its  surroundings  using  the  results  of  WRF predictions  implemented  in  SADEWA  and  GSMaP  data  for  one  year  period  (Maret  2014  –  Februari 2015).  Equitable  Threat  Score  (ETS)  and  Bias  Score  were  used  to  evaluate  the  results  of  WRF prediction. The contrasting diurnal cycles between Java island and its surrounding seas could be well simulated by the WRF model, both the amount and the frequency of the rainfall.  However, the phase of  diurnal  cycle  from  the  WRF  prediction  was  two  hour  ahead  and  the  amplitude  of  the  simulated diurnal cycle was higher than the observation. The low ETS score indicated that the WRF prediction was not satisfactory and the high bias score meant that the WRF results were often overpredicted. The results also showed that  the WRF predictions could not simulate the effects of  MJO (Madden-Julian Oscillation) on the diurnal cycles of rainfall over Java.
Keywords : rainfall, diurnal cycle, WRF, Java, MJO

## ABSTRAK
Wilayah  Indonesia  sering  mengalami  bencana  hidrometeorologis  seperti  banjir  dan  tanah longsor. Untuk mengurangi kerugian yang diakibatkan oleh kejadian bencana meteorologi diperlukan suatu  sistem  peringatan  dini.  PSTA  LAPAN  sedang  mengembangkan  sebuah  sistem  peringatan  dini yang diberi nama Satellite-based Disaster Early Warning System (SADEWA). Kinerja sistem peringatan dini seperti ini perlu dievaluasi agar tingkat kepercayaannya meningkat.  Salah satu evaluasi kinerja hasil  prediksi  ini  dilakukan  dengan  menganalisis  siklus  diurnal  curah  hujan  di  pulau  Jawa  dan sekitarnya  pada  data  hasil  prediksi  WRF  yang  digunakan  dalam  SADEWA  dan  data  GSMaP  selama satu  tahun  (Maret  2014  –  Februari  2015). Equitable  Threat  Score (ETS)  dan Bias  Score digunakan dalam evaluasi hasil prediksi WRF. Hasil analisis menunjukkan simulasi WRF untuk prediksi cuaca ini mempunyai waktu spin-off sekitar 5 jam. Siklus diurnal curah hujan yang kontras antara pulau Jawa dengan lautan sekitarnya mampu disimulasikan dengan baik oleh model WRF, baik dari jumlah maupun  frekuensi  curah  hujannya.  Namun  fase  diurnal  dari  hasil  prediksi  WRF  mendahului  fase data  pengamatan  sekitar  dua  jam  dan  mempunyai  amplitudo  lebih  besar.  Nilai  ETS  yang  rendah mengindikasikan  hasil  prediksi  WRF  masih  kurang  memuaskan  dan  nilai  bias  yang  tinggi  berarti bahwa  WRF  sering overpredict .  Hasil  analisis  juga  menunjukkan  hasil  prediksi  WRF  belum  mampu menyimulasikan pengaruh MJO ( Madden-Julian Oscillation ) pada siklus diurnal curah hujan di Jawa .
Kata Kunci: curah hujan, siklus diurnal, WRF, Jawa, MJO

## 1 PENDAHULUAN
Bencana  hidrometeorologis  seperti banjir  dan  longsor  sering  menimpa berbagai  wilayah di Indonesia di musim hujan  (Bappenas  dan  BNPB  2010). Kerugian yang diakibatkan oleh bencana tersebut  tidak  hanya  berupa  fisik  dan materi,  namun  juga  mengakibatkan kehilangan jiwa dan prospek kehidupan yang lebih baik. Kerugian atau kehilangan semacam ini bisa diminimalkan jika ada sistem  prediksi  cuaca  dan  sistem peringatan  dini  yang  terbangun  dengan baik. Membangun sistem yang demikian memerlukan  waktu  yang  lama,  tidak hanya infrastruktur namun juga penelitian yang berkesinambungan.
Sistem pemonitoran berbasis satelit  di  Pusat  Sains  dan  Teknologi Atmosfer  (PSTA)  yang  diberi  nama SADEWA  telah  dikembangkan  sejak 2010.  Perkembangan  yang  signifikan terjadi,  pertama  pada  cakupan  domain dari  hanya  Jawa  Barat  diperluas menjadi seluruh wilayah Indonesia pada tahun 2012, dan kedua pada peningkatan  resolusi  dari  resolusi horizontal  50  km  menjadi  5  km  pada
tahun  2013.  Namun  sampai  saat  ini prediksi  baru  dilakukan  untuk  24  jam ke  depan.  Semakin  panjang  waktu peringatan dini yang diberikan, pengambilan  keputusan  dan  persiapan yang  dilakukan  akan  semakin  baik. Rencananya kemampuan SADEWA akan ditingkatkan  menuju  sistem  peringatan dini yang memberikan prediksi cuaca 72 jam  kedepan.  Pengembangan  prediksi yang  lebih  jauh  ini  bergantung  pada pengembangan  elemen  masing-masing sistem.
Galat  dalam  prediksi  cuaca dinamis  umumnya  berasal  dari  kondisi awal  ataupun  ketidakpastian  model (Slingo dan Palmer, 2011). Kondisi awal akan  menghasilkan  galat  yang  semakin besar  untuk  jangka  prediksi  yang  lama (72 jam atau lebih), sedangkan ketidakpastian  model  mempunyai  peran penting  pada  setiap  skala  waktu.  Slingo dan  Palmer  (2011)  mengatakan  bahwa ketidakpastian model dapat berasal dari kurangnya  pemahaman  sistem  iklim secara  menyeluruh  (sebagai  contoh pemahaman  tentang  siklus  karbon) maupun  dari  ketidakpastian  yang
berasal  dari  fenomena  skala  sub- grid . Proses sub- grid sebenarnya telah cukup dipahami  dengan  baik,  namun  belum dapat  direpresentasikan  dalam  model numerik secara penuh.
Sistem  peringatan  dini  tentunya memerlukan  tingkat  keakuratan  yang baik  dalam  prediksi  curah  hujannya. Oleh karena itu verifikasi perlu dilakukan untuk  memberikan  gambaran  seberapa akurat  hasil  prediksi  curah  hujan  dari SADEWA.  Verifikasi  prediksi  curah  hujan merupakan masalah yang sangat menantang,  karena  curah  hujan  bersifat tidak  kontinu  dalam  ruang  dan  waktu, distribusinya  tidak  normal  (Gaussian) dan banyak dipenuhi oleh nilai nol, peta spasialnya  sangat  tak  beraturan  dan sering berisi outlier bernilai besar (Casati dkk ., 2004).  Apalagi  curah  hujan  di Indonesia  dipengaruhi  oleh  banyak faktor,  seperti monsoon , El  Nino/ Southern  Oscillation (ENSO), Indian Ocean  Dipole (IOD), Madden-Julian Oscillation (MJO),  dan  kondisi  topografi yang sangat kompleks (Lee, 2015; Chang dkk ., 2004;  Hidayat  dan  Kizu,  2010; Rauniyar  dan  Walsh,  2011;  Qian  dan Robertson, 2010).
Curah hujan di Indonesia mempunyai  siklus  diurnal  yang  sangat kuat  (Ichikawa  dan  Yasunari,  2006, 2008; Hidayat dan Kizu, 2010; Qian dan Robertson,  2010;  Rauniyar  dan  Walsh, 2011).  Mekanisme  siklus  diurnal  curah hujan  di  Indonesia  juga  telah  banyak dipelajari  melalui  simulasi  berbagai model  numerik  (Saito  dkk ., 2001;  Qian dan  Robertson,  2010;  Teo  dkk ., 2011; Bhatt  dkk ., 2016),  termasuk  pengaruh MJO  pada  siklus  diurnal  (Slingo  dkk., 2003;  Sakurai  dkk ., 2005;  Tian  dkk .,
2006;  Rauniyar  dan  Walsh,  2011). Namun    banyak Numerical  Weather Prediction (NWP)  dan  model-model  iklim belum mampu menyimulasikan fase dan amplitudo  siklus  diurnal  curah  hujan secara benar (Shin dkk ., 2007)
Evaluasi  dan  verifikasi  hasil prediksi  cuaca  dalam  sistem  peringatan dini  seperti  SADEWA  sangat  penting dilakukan  agar  dapat  mengetahui kinerja model yang digunakan dalam hal ini  adalah  model Weather Research  and Forecasting (WRF) versi 3.4. Hasil verifikasi ini  dapat  menunjukkan  kelemahan- kelemahan model tersebut dalam menyimulasikan  siklus  diurnal  curah hujan  di  Pulau  Jawa,  sehingga  perbaikan dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan akurasi  hasil  prediksi.  Pengaruh  MJO terhadap  siklus  diurnal  curah  hujan sangat  penting,  sehingga  analisis  juga dilakukan  terhadap  bagaimana  model WRF  menyimulasikan  pengaruh  ini. Analisis  dilakukan  pada  hasil  prediksi pada pukul 00.00 Universal Time (UT).
2

## DATA DAN METODE
2.1  Data Data prediksi curah hujan diperoleh dari SADEWA yang merupakan hasil simulasi menggunakan model  WRF.  Model  ini  dijalankan dengan domain wilayah Indonesia (90 ⁰ – 140 ⁰ BT  dan  10 ⁰ LS  –  10 ⁰ LU),  resolusi horizontal  5  km  x  5  km,  dan  27  level lapisan  atmosfer.  Pemarameteran  yang digunakan  dalam  simulasi  ini  adalah skema  konveksi  Kain-Fritsch,  skema mikrofisika  WRF single-moment  3-class scheme ,  skema boundary  layer dari Yonsei University, parameterisasi radiasi gelombang  panjang  RRTM  ( rapid  radiative transfer  model ),  radiasi  gelombang pendek  dengan  Dudhia scheme ,  dan Noah land  surface  model .  Data  kondisi awal  untuk  prediksi  cuaca  ini diperoleh dari Global  Forecasting  System (GFS) dengan resolusi 1 ⁰ x 1 ⁰ . Luaran prediksi WRF ini mempunyai resolusi waktu satu jam.  Rentang  waktu  hasil  prediksi yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dari  Maret  2014  sampai  dengan Februari  2015.  Hanya  data  prediksi pada  hari-hari  yang  menghasilkan prediksi  24  jam  penuh  yang  digunakan
dalam  penelitian  ini.  Jumlah  hari  yang mempunyai hasil prediksi 24 jam penuh adalah  270  hari  dari  total  365  hari dalam  satu  tahun.  Prediksi  cuaca  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah yang  dimulai  pada pukul  00:00 Universal  Time (UT)  atau  pukul  07:00 Local Standard Time (LST).
Data curah hujan Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)
digunakan sebagai data verifikasi dalam penelitian ini (Ushio dkk . , 2009), karena keterbatasan data pengamatan hujan di permukaan  yang  kontinyu  dan  handal serta  mempunyai  resolusi  tinggi  dalam skala  ruang  dan  waktu.  Data  GSMaP mempunyai  resolusi  waktu  1  jam  dan resolusi  ruang  0,1  derajat.  Meski  data GSMaP  masih  memerlukan  koreksi (Ghaju  dan  Alfredsen,  2012),  namun data ini telah digunakan dalam asimilasi data  untuk  meningkatkan  akurasi prediksi  cuaca  di  India  (Kumar  dkk., 2014)  dan  digunakan  untuk  verifikasi hasil  prediksi  curah  hujan  di  pulau Jawa (Sagita dkk., 2017).
Untuk mengidentifikasi MJO aktif di wilayah Indonesia, indeks RMM fase 4 dan  5  ( real-time  multivariate  MJO )  yang dikembangkan  oleh  Wheeler  dan  Hendon (2004)  digunakan  dalam  penelitian  ini. Hanya  indeks  RMM  yang  mempunyai amplitudo  lebih  besar  dari  1  yang digunakan,  karena  batas  tersebut mengindikasikan  MJO  kuat  (Wheeler dan  Hendon,  2004).  Data  angin  di ketinggian 850 mb dari European Centre for  Medium-Range  Weather  Forecasts (ECMWF) Reanalysis (ERA) Interim (Dee dkk . ,
2011)
digunakan untuk membandingkan  kondisi  angin  pada saat  ada  MJO  dan  pada  saat  tidak  ada MJO.
2.2  Metode
Curah  hujan  konvektif  dan non-konvektif  diolah  secara  terpisah untuk  melihat  komponen  mana  yang lebih menyerupai curah hujan
pengamatan.  Curah  hujan  total  adalah jumlah dari keduanya. Analisis dilakukan  untuk  rata-rata  waktu  satu tahun, musim kemarau (Juni – Agustus 2014)  dan  musim  hujan  (Desember 2014  –  Februari  2015).  Data  GSMaP yang  diolah  disesuaikan  dengan  jumlah hari    hasil  prediksi  WRF  yang mempunyai  data  24  jam  penuh.  Untuk analisis  frekuensi  hujan,  curah  hujan dibagi  menjadi  hujan  ringan  (antara  1 dan  10  mm/hari)  dan  hujan  lebat  (di atas 10 mm/hari), seperti kriteria curah hujan  yang  digunakan  oleh  Sun  dkk . (2006).
Untuk  perbandingan  antara  data hasil  model  (WRF)  dan  pengamatan (GSMaP),  maka  kedua  data  tersebut disamakan  ukuran grid -nya  melalui proses regridding menjadi resolusi 0,1 ⁰ x 0,1 ⁰ .  Ada  beberapa  macam  indeks  yang bisa  digunakan  untuk  mengevaluasi hasil  prediksi  numerik  dari  model  iklim regional.  Dalam  penelitian  ini,  metode Equitable  Threat  Score (ETS)  dan Bias Score (Chou  dan  Justi  da  Silva,  1999; Hogan,  dkk . 2010)  digunakan  untuk mengevaluasi hujan hasil prediksi WRF. Misalkan,  F  adalah  jumlah grid hasil prediksi  dari  total  N grid yang menghasilkan  hujan  dalam  rentang intensitas  tertentu,  O  adalah  jumlah grid dari  total  N grid yang  mempunyai hujan  dengan  rentang  intensitas  yang sama,  dan  H  adalah  jumlah grid yang mempunyai  hujan  dari  ke  dua  set  data tersebut ( hit rate ), maka ETS didefinisikan sebagai:
(2-1)
di mana
(2-2)
CH adalah jumlah grid dengan kesesuaian  acak  ( random  hits ).  Nilai rentang ETS antara -1/3 dan 1.
Sedangkan Bias  Score (BIAS) didefinisikan sebagai:
(2-3)
Jika  jumlah grid hasil  prediksi  yang mempunyai hujan lebih banyak (sedikit) daripada  jumlah grid hasil  pengamatan yang  mempunyai  hujan  dalam  rentang intensitas  tertentu,  maka  nilai  BIAS adalah  di  atas  (di  bawah)  1.  Prediksi yang sempurna akan menghasilkan nilai ETS = 1 dan BIAS = 1.

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Gambar  3-1  menunjukkan  fase diurnal jumlah hujan di atas pulau Jawa dan sekitarnya untuk hasil prediksi dari model  WRF  dan  pengamatan  (GSMaP), untuk rata-rata satu tahun (Maret 2014 - Februari 2015), selama musim kemarau (Juni - Agustus 2014), dan selama musim hujan (Desember 2014 - Februari 2015). Hasil prediksi dibagi menjadi tiga: hujan konvektif,  hujan  non-konvektif,  dan hujan  total.  Fase  diurnal  jumlah  curah hujan menunjukkan pada pukul berapa suatu tempat mendapatkan curah hujan terbanyak.  Secara  umum,  daratan mengalami jumlah curah hujan terbanyak  pada  sore  hari  (antara  pukul 13:00  dan  17:00  WIB).  Puncak  jumlah curah  hujan  di  atas  daratan  dari  data pengamatan GSMaP terjadi lebih lambat daripada  data  hasil  prediksi  WRF,  baik untuk rata-rata satu tahun (Gambar 3-1. panel  kiri),  musim  kemarau  (panel tengah),  maupun  musim  hujan  (panel kanan).  Bahkan  selama  musim  kemarau, data  GSMaP  menunjukkan  bahwa puncak  jumlah  hujan  bisa  terjadi sekitar  pukul  10:00  malam  di  sebagian wilayah  pulau  Jawa  (Gambar  3-1k).    Di
sekitar  pantai  pulau  Jawa,  puncak jumlah  curah  hujan  terjadi  sekitar tengah  malam  (pukul  10:00  malam  - pukul  02:00  pagi).  Sedangkan  di  atas lautan  sekitar  pulau  Jawa,  puncak jumlah  curah  hujan  umumnya  terjadi pada  dini  hari  sampai  pagi  hari.  Hasil prediksi  WRF  juga menunjukkan waktu puncak  jumlah  hujan  yang  diterima wilayah lautan lebih cepat daripada data pengamatan  (GSMaP).  Fase  diurnal puncak  jumlah  hujan  konvektif  dan non-konvektif  (data  prediksi  WRF)  yang diterima  suatu  wilayah  menunjukkan sedikit  perbedaan.  Fase  diurnal  puncak hujan  total  WRF  memiliki  pola  yang lebih  mirip  dengan  pola  fase  diurnal hujan  konvektif.  Hal  ini  menunjukkan jumlah  curah  hujan  lebih  didominasi oleh  hujan  konvektif  daripada  hujan non-konvektif.
Frekuensi terjadinya hujan diurnal  di  pulau  Jawa  dan  sekitarnya ditunjukkan  pada  Gambar  3-2.  Sama seperti  jumlah  curah  hujan,  frekuensi curah  hujan  tertinggi  di  daratan  juga terjadi  pada  sore  hari  untuk  ketiga rentang  waktu  analisis  (rata-rata  satu tahun,  musim  kemarau  dan  musim hujan). Di sekitar pantai, data pengamatan GSMaP menunjukkan bahwa  hujan  paling  sering  terjadi sebelum  tengah  malam  (Gambar  3-2  j  - l).  Sedangkan  data  hasil  prediksi  WRF hujan  di  sekitar  pantai  lebih  sering terjadi  setelah  lewat  tengah  malam.  Di atas lautan, hujan GSMaP paling sering terjadi  pada  pagi  hari  (sekitar  pukul 10:00  pagi)  dan  hujan  prediksi  WRF paling sering terjadi pada awal pagi hari (sekitar pukul 06:00 pagi).
Gambar 3-1: Fase diurnal puncak jumlah hujan dari hasil simulasi model WRF, baris pertama untuk hujan konvektif, baris kedua untuk hujan non-konvektif, dan baris ketiga untuk hujan total  hasil  prediksi,  sedangkan  baris  keempat  untuk  hujan  pengamatan  dari  data GSMaP.  Kolom  kiri  menunjukkan  rata-rata  satu  tahun  (Maret  2014  -  Februari  2015), kolom  tengah  untuk  musim  kemarau  (Juni  -  Agustus  2014)  dan  kolom  kanan  untuk musim  hujan  (Desember  2014  -  Februari  2015).  Kontur  warna  menunjukkan  waktu lokal ( Local Standard Time -LST)
Hujan  konvektif  hasil  prediksi WRF di daratan umumnya paling sering terjadi  antara  pukul  14:00  –  17:00  WIB (Gambar  3-2  a-c).  Hujan  non-konvektif WRF  di  daratan  paling  sering  terjadi antara  pukul  15:00  –  22:00  WIB  untuk rata-rata  satu  tahun  dan  waktu  musim kemarau  (Gambar  3-2  d  dan  e), sedangkan  waktu  musim  hujan  antara pukul 14:00 – 18:00 WIB (Gambar 3-2f).. Hasil  prediksi  WRF,  frekuensi  hujan tertinggi lebih didominasi oleh hujan non- konvektif  untuk  rata-rata  satu  tahun dan  waktu  musim  kemarau  dan didominasi  oleh  hujan  konvektif  waktu musim hujan.
Deret  waktu  siklus  diurnal  curah hujan  rata-rata  di  atas  daratan  dan  di atas  lautan  ditunjukkan  pada  Gambar 3-3.  Pada  gambar  deret  waktu  ini
terlihat  adanya model  spin-up ,  yaitu waktu  yang  diperlukan  oleh  model untuk mendapatkan kesetimbangan antara  besaran-besaran  masa  dan kecepatan  pada  periode  awal  integrasi (Yang  dkk.,  2011;  Warner,  2011). Menurut  Warner  (2011)  waktu spin-up yang  diperlukan  oleh  model  prediksi cuaca  adalah  3  –  6  jam.  Dalam  hal  ini model  WRF  diintegrasikan  setiap  hari pada pukul 00:00 UT (07:00 WIB), maka model  perlu  menyesuaikan  diri  dengan masukan  ( input )  dari  kondisi  awal  dari data GFS sampai sekitar pukul 06:00 UT (13:00  WIB).  Pada  Gambar  3-3f,  proses spin-up terlihat  jelas  berlangsung  dari pukul  07:00  WIB  sampai  pukul  12:00 WIB.  Setelah  pukul  12:00  WIB  model mampu  menunjukkan  siklus  diurnal yang  realistis  dan  mendekati  siklus
diurnal  hasil  pengamatan.  Hal  ini  yang mendasari  data  pada  pukul  07:00  WIB dari  prediksi  WRF  sengaja  dihilangkan untuk menghindari kurva yang tiba-tiba berubah  drastis,  terutama  pada  plot siklus curah hujan di atas lautan.
Puncak  curah  hujan  di  atas daratan  (Gambar  3-3  panel  kiri)  dari data  GSMaP  terjadi  pada  sekitar  pukul 16:00  WIB,  sedangkan  dari  data  WRF terjadi  lebih  awal,  yaitu  sekitar  pukul 14:00  WIB.  Rata-rata  curah  hujan  total dari  prediksi  WRF  di  atas  daratan  lebih tinggi  dari  data  pengamatan  GSMaP.
Hasil  simulasi  WRF  menunjukkan bahwa hujan konvektif selalu lebih tinggi daripada  hujan  non-konvektif.  Siklus diurnal  curah  hujan  di  atas  lautan (Gambar 3-3 panel kanan) menunjukkan bahwa  puncak  hujan  terjadi  pada malam  sampai  dini  hari  dan  mengalami titik  minimum  pada  sore  hari  sekitar pukul  18:00  WIB  untuk  data  GSMaP. Sedangkan  titik  minimum  pada  data prediksi  WRF  di  atas  lautan  terjadi sekitar pukul 16:00 WIB.
Gambar 3-2:  Fase  diurnal  frekuensi  hujan  tertinggi  dari  hasil  simulasi  model  WRF,  baris  pertama untuk hujan konvektif, baris kedua untuk hujan non-konvektif, dan baris ketiga untuk hujan total hasil prediksi, sedangkan baris keempat untuk hujan pengamatan dari data GSMaP.  Kolom  kiri  menunjukkan  rata-rata  satu  tahun  (Maret  2014  -  Februari  2015), kolom  tengah  untuk  musim  kemarau  (Juni  -  Agustus  2014)  dan  kolom  kanan  untuk musim  hujan  (Desember  2014  -  Februari  2015).  Kontur  warna  menunjukkan  waktu lokal ( Local Standard Time -LST)
Deret waktu untuk siklus diurnal frekuensi  hujan  dibagi  menjadi  dua, yaitu  frekuensi  hujan  ringan  (antara  1 dan  10  mm/hari)  dan  hujan  lebat  (di atas  10  mm/hari).  Deret  waktu  untuk frekuensi  hujan  ringan  di  pulau  Jawa dan sekitarnya ditunjukkan pada Gambar 3-4 dan untuk hujan lebat pada Gambar  3-5.  Persentase  (frekuensi) kejadian  dihitung  dari  jumlah  total kejadian  hujan  (ringan  dan  lebat) masing-masing  untuk  hujan  di  atas daratan dan di atas laut. Di atas daratan (Gambar 3-4 kolom kiri) data pengamatan GSMaP  menunjukkan  bahwa  hujan ringan  terlihat  lebih  dominan  daripada hujan  lebat.  (lebih  dari  50  %  frekuensi kejadiannya),  kecuali  pada  sore  sampai malam  hari  waktu  musim  hujan (Gambar 3-4e). Demikian pula frekuensi hujan ringan terlihat sangat dominan di atas  laut,  kecuali  pada  malam  sampai pagi  hari  di  musim  hujan  (Gambar  3-4 kolom  kanan).  Frekuensi  hujan  ringan hasil  prediksi  WRF  lebih  rendah daripada  GSMaP  untuk  tipe  hujan konvektif  dan  hujan  totalnya  untuk deret  waktu  rata-rata  satu  tahun  dan musim  kemarau.  Waktu  musim  hujan, frekuensi  hujan  konvektif  hasil  prediksi WRF  menyerupai  frekuensi  hujan  dari data  GSMaP.  Secara  umum  hasil prediksi  WRF  menunjukkan  siklus diurnal  frekuensi  hujan  ringan  yang mirip  dengan  hasil  data  dari  GSMaP, kecuali  titik  frekuensi  minimum  untuk hujan  ringan  dari  prediksi  WRF  terjadi lebih  cepat  sekitar  dua  jam  daripada data  GSMaP . Persentase  kejadian  hujan lebat  di  wiayah  Indonesia  ditunjukkan pada  Gambar  3-5.  Siklus  diurnal  hujan lebat  ini  kebalikan  dari  siklus  hujan ringan.  Jika  siklus  hujan  ringan mempunyai  titik  minimum  pada  pukul 16:00,  maka  siklus  hujan  lebat  akan
mencapai maksimum pada waktu tersebut.  Jika  hasil  prediksi  WRF mempunyai  persentase  hujan  ringan lebih  rendah  daripada  GSMaP,  maka hasil prediksi WRF mempunyai persentase hujan lebat lebih tinggi daripada GSMaP.
Gambar 3-6 dan 3-7 menunjukkan Equitable  Threat  Score (ETS)  dan Bias Score (BIAS)  untuk  kategori  hujan ringan.  ETS  hujan  total  dan  hujan konvektif  untuk  hujan  ringan  baik  di darat  dan  di  laut  untuk  semua  musim terlihat  mempunyai  siklus  yang  sangat mirip,  sedangkan  siklus  ETS  hujan non-konvektif  berbeda  dari  ETS  kedua tipe  hujan  yang  lain  (Gambar  3-6).  Hal ini menunjukkan bahwa hujan konvektif lebih dominan daripada hujan non-konvektif.  Pada  umumnya  ETS untuk  kategori hujan ringan ini mempunyai nilai di bawah 0,5, sehingga dapat  dikatakan  hasil  prediksi  WRF belum memuaskan. Gambar 3-6 menunjukkan  bahwa  antara  pukul 07:00  dan  12:00  WIB  nilai  ETS  sangat rendah.  Nilai  ETS  yang  jauh  lebih rendah  daripada  waktu-waktu  lainnya membuktikan bahwa 5 jam pertama dari hasil prediksi merupakan waktu spin-off model. Bias  Score untuk  kategori  hujan ringan pada umumnya mendekati nilai 1 (Gambar  3-7.),  yang  berarti  bahwa jumlah grid dengan  intensitas  hujan ringan secara umum sesuai dengan hasil pengamatan.  Pada  waktu spin-off model (antara  pukul  07:00  dan  12:00  WIB), nilai  biasnya  0  atau  sangat  kecil.  Pada malam  hari  waktu  musim  hujan  (DJF) terjadi overpredict (Gambar  3-7e.)  yang ditunjukkan dengan nilai bias jauh lebih besar  dari  1.  Ini  berarti  bahwa  jumlah grid hasil prediksi WRF dengan intensitas  hujan  ringan  lebih  banyak daripada pengamatan.
Gambar 3-3: Siklus  diurnal  curah  hujan  rata- rata  (dalam  mm/hari)  di  pulau Jawa  dan  sekitarnya,  untuk hujan  di  daratan  (panel  kiri)  dan hujan  di  lautan  (panel  kanan) untuk rata rata satu tahun (panel atas),  waktu  musim  kemarau (panel  tengah)  dan  waktu  musim hujan  (panel  bawah).  Warna menunjukkan  sumber  datanya. Data  pada  pukul  07:00  WIB  dari prediksi WRF sengaja dihilangkan untuk  menghindari  kurva  yang tiba-tiba turun drastis (penjelasan ada di teks)
Gambar 3-4: Siklus  diurnal  persentase  hujan rata-rata  di  pulau  Jawa  dan sekitarnya  untuk  hujan  ringan antara 1 dan 10 mm/hari, baik di darat  (lajur  kiri)  maupun  di  laut (lajur kanan)
Gambar 3-5: Siklus  diurnal  persentase  hujan rata-ratadi  pulau Jawa dan sekitarnya  untuk  hujan  lebat (intensitas > 10 mm/hari), baik di darat  (lajur  kiri)  maupun  di  laut (lajur kanan)
Gambar 3-6: Nilai  ETS  untuk  kategori  hujan ringan,  baik  di  darat  (lajur  kiri) maupun di laut (lajur kanan)
Gambar 3-7: Bias  score untuk  kategori  hujan ringan,  baik  di  darat  (lajur  kiri) maupun di laut (lajur kanan)
ETS untuk kategori hujan lebat (> 10 mm/hari) ditunjukkan pada  Gambar 3-8.  Di  darat  (Gambar  3-8  lajur  kiri), nilai  ETS  cukup  tinggi  pada  sore  hari kecuali pada musim kemarau. Nilai ETS yang  sangat  rendah  waktu  musim kemarau  mengindikasikan  bahwa  WRF sering  meleset  dalam  prediksi  hujan, baik  meleset  dalam  prediksi  waktunya ataupun  lokasinya.  Nilai  ETS  untuk hujan  lebat  di  atas  laut  cukup  rendah, yaitu  di  bawah  0.4  (Gambar  3-8  lajur kanan). Bias Score untuk kategori hujan lebat    umumnya  mempunyai  nilai  yang sangat tinggi.
Gambar 3-8: Nilai  ETS  untuk  kategori  hujan lebat,  baik  di  darat  (lajur  kiri) maupun di laut (lajur kanan)
Untuk mengetahui pengaruh MJO pada siklus diurnal curah hujan di pulau  Jawa,  siklus  diurnal  curah  hujan pada  saat  ada  MJO  dibandingkan dengan  pada  saat  tidak  ada  MJO
(Gambar 3-9 dan 3-10). Pada Gambar 3-3c telah  ditunjukkan  bahwa  sore  hari merupakan puncak siklus diurnal curah hujan sebagai akibat dari proses konveksi. Curah  hujan  pada  sore  hari  waktu musim  hujan  saat  MJO  dan  saat  tanpa MJO di darat ditunjukkan pada Gambar 3-9a dan b. Gambar tersebut menunjukkan  adanya  penurunan  curah hujan pada sore hari ketika terjadi MJO dibandingkan  ketika  tidak  ada  MJO. Penurunan  ini  disebabkan  oleh  proses konveksi  yang  tertekan  ( suppressed convection )  oleh  MJO.  Hasil  prediksi WRF  mampu  mereproduksi  penurunan curah hujan di darat pada saat ada MJO seperti  yang  ditunjukkan  oleh  data GSMaP (Gambar 3-9a). Sebaliknya curah hujan  di  laut  meningkat  sewaktu  ada MJO  dibandingkan  tanpa  ada  MJO (Gambar  3-9c  dan  d).  Tingginya  curah hujan  pada  pagi  hari  di  laut  waktu  ada MJO  dapat  disimulasikan  oleh  WRF dengan  baik  (Gambar  3-9c).  Namun waktu  tidak  ada  MJO,  hasil  prediksi WRF  lebih  tinggi  daripada  pengamatan (Gambar 3-9d).
Gambar 3-9: Siklus  diurnal  curah  hujan  rata- rata (mm/hari) di pulau Jawa dan sekitarnya,  di  darat  (panel  atas) dan  di  laut  (panel  bawah),  waktu musim  hujan  ketika  ada  MJO (panel  kiri)  dan  tidak  ada  MJO  di Benua  Maritim  Indonesia  (panel kanan)
Pengaruh MJO pada siklus diurnal curah  hujan  pada  musim  kemarau sedikit  berbeda  dari  musim  hujan.  Jika pada  musim  hujan  kehadiran  MJO menurunkan  curah  hujan  di  daratan, namun  meningkatkan  curah  hujan  di lautan pulau Jawa dan data pengamatan dari GSMaP menunjukkan bahwa kejadian  MJO  meningkatkan  curah hujan  pada  musim  kemarau  baik  di darat  maupun  di  laut  (Gambar  3-10). Hasil prediksi WRF menunjukkan bahwa peningkatan  curah  hujan  di  darat  pada saat  MJO  terjadi  pada  sore  hari  yang sangat berbeda dengan hasil pengamatan  yang  terjadi  pada  malam sampai pagi hari (Gambar 3-10a). Siklus diurnal  di  darat  pada  musim  kemarau saat tidak ada MJO mampu disimulasikan  oleh  WRF  (Gambar  3- 10b),  dengan  intensitas  curah  hujan yang  jauh  lebih  tinggi  daripada  hasil pengamatan. Penurunan curah hujan di laut waktu musim kemarau juga mampu disimulasikan oleh WRF dengan intensitas  yang  lebih  tinggi  (Gambar  3- 10c dan d).
Gambar 3-10: Siklus diurnal curah hujan rata- rata  (mm/hari)  di  pulau  Jawa dan  sekitarnya,  di  darat  (panel atas)  dan  di  laut  (panel  bawah), waktu  musim  kemarau,  ketika ada  MJO  (panel  kiri)  dan  tidak ada  MJO  di  Benua  Maritim Indonesia (panel kanan)
Gambar  3-11  menunjukkan  pola angin horizontal pada ketinggian 850 mb pada  musim  kemarau  (panel  atas)  dan musim  hujan  (panel  bawah),  pada  saat ada MJO (panel kiri) dan tidak ada MJO (panel  kanan).  Pada  musim  kemarau saat  MJO  berada  di  kawasan  Indonesia angin  850  mb  dari  Lautan  India mengarah ke wilayah Indonesia (Gambar 3-11a), sehingga menekan proses konveksi dan puncak curah  hujan pada sore hari  tidak muncul  (Gambar 3-10a). Namun  angin  dari  Lautan  India  ini
banyak membawa uap air yang menyebabkan  peningkatan  curah  hujan di  malam  dan  dini  hari  di  atas  pulau Jawa. Pada musim hujan, angin 850 mb dari  Lautan  India  juga  menekan  proses konveksi  pada  saat  ada  MJO  (Gambar 3-9a) yang berakibat pada berkurangnya jumlah curah hujan pada sore hari. Oleh karena  itu  curah  hujan  pada  musim hujan  justru  berkurang  pada  saat  ada MJO  dibandingkan  dengan  pada  waktu tidak  ada  MJO  di  Benua  Maritim Indonesia.
Gambar 3-11: Pola  angin  horizontal  di  ketinggian  850  mb,  waktu  musim  kemarau  (panel  atas)  dan musim  hujan  (panel  bawah),  ketika  ada  MJO  (panel  kiri)  dan  ketika  tidak  ada  MJO (panel kanan)

## 4 KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  menunjukkan bahwa  hasil  prediksi  model  WRF  belum mampu  menyimulasikan  siklus  diurnal curah  hujan  di  pulau  Jawa  dan sekitarnya. Puncak siklus diurnal curah hujan  pada  sore  hari  di  darat  hasil prediksi  WRF  terjadi  sekitar  dua  jam lebih  awal  dibandingkan  dengan  hasil pengamatan.  Hasil  evaluasi  dengan teknik Equitable Threat Score (ETS) yang dikombinasikan  dengan Bias  Score menunjukkan  nilai  ETS  yang  rendah (kurang  dari  0,5)  dan  nilai  bias  yang banyak  di  atas  1.  Nilai  ETS  rendah merupakan indikasi bahwa hasil prediksi sering meleset (baik waktu atau lokasi) dan bias yang tinggi mengindikasikan  hasil  prediksi  yang sering overpredicted .
Hasil  prediksi  WRF  juga  belum mampu menyimulasikan  pengaruh MJO pada  siklus  diurnal  curah  hujan  di pulau Jawa dan sekitarnya, kecuali pada musim  hujan  di  darat.  Kekurangan  ini perlu  mendapat  perhatian  serius  dalam upaya mengantisipasi bencana hidrometeorologis di musim kemarau, di mana  WRF  memprediksi  puncak  curah hujan  terjadi  pada  sore  hari  sedangkan hasil  pengamatan  terjadi  pada  malam sampai dini hari.
Model  area  terbatas  yang  meng- gunakan  masukan  ( input )  dari  kondisi batas  seperti  hasil  prediksi  WRF  yang digunakan dalam penelitian ini memerlukan penyesuaian sebelum berjalan  sesuai  yang  diharapkan.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  model memerlukan  sekitar  lima  jam  untuk menyesuaikan  diri.  Keterbatasan  ini dapat  diatasi  dengan  membuat  prediksi lebih dari sekali dalam satu hari dengan awal simulasi pada waktu yang berbeda. Hal ini telah dilakukan oleh PSTA LAPAN dengan  melakukan  awal  prediksi  pada dua  waktu  yang  berbeda  (00:00  dan 12:00  UT)  dan  bahkan  sekarang  awal prediksi  dilakukan  pada  empat  waktu berbeda (00:00, 06:00, 12:00, dan 18:00 UT).

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Dr.  Didi  Satiadi  yang  telah memberikan  masukan  tentang  bagaimana model  WRF  dijalankan  untuk  menghasil- kan prediksi cuaca dan tentang pengem- bangan  SADEWA  dan  Sdr.  Ibnu  Fathrio yang  telah  memberi  penjelasan  tentang konfigurasi WRF.

## DAFTAR RUJUKAN
Bappenas,  dan  BNPB,  2010. Rencana  Aksi Nasional  Pengurangan  Risiko  Bencana 2010 - 2012 . 363.
Bhatt,  B.  C.,  S.,  Sobolowski,  and  H.,  Atsushi,
2016. Simulation  of  Diurnal  Rainfall Variability  over  the  Maritime  Continent with  a  High-Resolution  Regional  Climate Model . J. Meteorol. Soc. Japan, 94A, 89– 103, doi:10.2151/jmsj.2015-052.
Casati,  B.,  G.,  Ross,  and  D.,  B.,  Stephenson,
2004. A New Intensity-Scale Approach for the  Verification  of  Spatial  Precipitation Forecasts .  Meteorol.  Appl.,  11,  141–154, doi:10.1017/S1350482704001239.
Chang, C.-P., Z., Wang, J., Ju, and T., Li, 2004. On  the  Relationship  between  Western Maritime  Continent  Monsoon  Rainfall  and ENSO  during  Northern  Winter .  J.  Clim.,
17, 665–672.
Chou, S. C., and M. G. A., Justi da Silva, 1999. Objective  Evaluation  of  Eta  Model Precipitation  Forecasts.  Climanalise,  14, 1–17.
Dee,  D.,  P.,  and  Coauthors,  2011. The  ERA- Interim  Reanalysis :  Configuration  and Performance  of  the  Data  Assimilation System .  Q.  J.  R.  Meteorol.  Soc.,  137, 553–597, doi:10.1002/qj.828.
Ghaju,  S.,  and  K.,  Alfredsen,  2012. Evaluation of  Satellite  Based  Precipitations  and  their Applicability  for  Rainfall  Runoff  Modelling in  Narayani  Basin  of  Nepal .  J.  Hydrol. Meteorol., 8, 22–31.
Hidayat, R., and S., Kizu, 2010. Influence of the Madden-Julian  Oscillation  on  Indonesian Rainfall  Variability  in  Austral  Summer . Int. J. Climatol., 30, 1816–1825.
Hogan, R. J., C. A. T. Ferro, I. T., Joliffe, and D.
B., Stephenson, 2010. Equitability
Revisited :  Why  the  “‘  Equitable  Threat Score  ’” is  Not  Equitable .  Weather Forecast.,  25,  710–726,  doi:10.1175/ 2009WAF2222350.1.
Ichikawa,  H.,  and  T.,  Yasunari,  2006. Time –
Space  Characteristics  of  Diurnal  Rainfall over  Borneo  and  Surrounding  Oceans  as Observed  by  TRMM-PR .  J.  Clim.,  19, 1238–1260.
Ichikawa,  H.,  and  T.,  Yasunari,  2008.
Intraseasonal Variability in Diurnal Rainfall  over  New  Guinea  and  the Surrounding  Oceans  during  Austral Summer .  J.  Clim.,  21,  2852–2868,  doi: 10.1175/2007JCLI1784.1.
Kumar,  P.,  C.  M.,  Kishtawal,  and  P.,  K.,  Pal, 2014. Impact of Satellite Rainfall Assimilation  on  Weather  Research  and
Forecasting  Model  Predictions  Over  the Indian  Region .  J.  Geophys.  Res.  Atmos . , 119, 2017–2031, doi:10.1002/2013
JD020005.
Lee,  H.  S.,  2015. General  Rainfall  Patterns  in Indonesia  and  the  Potential  Impacts  of Local Seas on Rainfall Intensity . Water, 7, 1751–1768, doi:10.3390/w7041751. Qian,  J.-H.,  and  A.  W.,  Robertson,  2010. Interactions  Among  ENSO,  the  Monsoon, and  Diurnal  Cycle  in  Rainfall  Variability Over Java , Indonesia. J. Atmos. Sci., 67, 3509–3524, doi:10.1175/ 2010JAS3348.1. Rauniyar, S. P., and K. J. E. Walsh, 2011. Scale Interaction of the Diurnal Cycle of Rainfall over the Maritime Continent and Australia : Influence of the MJO. J. Clim.,
24, 325–348, doi:10.1175/2010JCLI 3673.1.
Sagita,  N.,  R.,  Hidayati,  R,.  Hidayat,  and  I., Gustari,  2017. Satellite  Radiance  Data Assimilation for Rainfall Prediction in Java Region . IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 54, IOP Publishing, doi:10.1088/1755-1315/ 54/
1/012037.
Saito, K., T., Keenan, G., Holland, and K., Puri, 2001. Numerical Simulation of the Diurnal Evolution  of  Tropical  Island  Convection over  the  Maritime  Continent . Mon. Weather Rev . , 129, 378–400. Sakurai, N., F., Murata, and M. D., Yamanaka,
2005. Diurnal  Cycle  of  Cloud  System Migration  over  Sumatera  Island .  J.
Meteorol. Soc. Japan, 83, 835–850.
Shin,  D.,  W.,  S.,  Cocke,  and  T.,  E.,  Larow, 2007. Diurnal  Cycle  of  Precipitation  in  a Climate Model . J. Geophys. Res., 112, 1– 11, doi:10.1029/2006JD008333.
Slingo, J., and T.  Palmer, 2011. Uncertainty in Weather  and  Climate  Prediction .  Philos. Trans.  A.  Math.  Phys.  Eng.  Sci.,  369, 4751–4767, doi:10.1098/rsta.2011.0161.
——,  P.,  Inness,  R.,  Neale,  S.,  Woolnough,  and G.,  Yang,  2003. Scale  Interactions  on Diurnal  to  Seasonal  Timescales  and  their Relevance  to  Model  Systematic  Errors .
Annu. Geophys., 46, 139–155.
Sun,  Y.,  S.,  Solomon,  and  A.,  Dai,  2006. How Often  Does  It  Rain ?  J.  Clim.,  19,  916– 934.
Teo,  C.-K.,  T.-Y.,  Koh,  J.  C.-F.,  Lo,  and  B.,  C., Bhatt, 2011. Principal Component
Analysis  of  Observed  and  Modeled Diurnal Rainfall in the Maritime Continent . J.  Clim.,  24,  4662–4675,  doi:10.1175/ 2011JCLI4047.1.
Tian,  B.,  D.,  E.,  Waliser,  and  E.,  J.,  Fetzer, 2006. Modulation  of  the  Diurnal  Cycle  of Tropical  Deep  Convective  Clouds  by  the MJO .  Geophys.  Res.  Lett.,  33,  1–6,  doi: 10.1029/2006GL027752.
Ushio, T., and Coauthors, 2009. A Kalman Filter Approach  to  the  Global  Satellite  Mapping of  Precipitation  (  GSMaP  )  from  Combined Passive
Microwave and Infrared
Radiometric Data . J. Meteorol. Soc. Japan , 87A, 137–151, doi:10.2151/ jmsj.87A.137. Warner,  T.  T.,  2011. Numerical  Weather  and Climate  Prediction .  Cambridge  University Press, 550.
Wheeler,  M.  C.,  and  H.  H.,  Hendon,  2004. An All-Season  Real-Time  Multivariate  MJO Index :  Development  of  an  Index  for Monitoring  and  Prediction .  Mon.  Weather Rev., 132, 1917–1932.
Yang, Y., M., Uddstrom, and M., Duncan, 2011. Effects  of  Short  Spin  Up  Periods  on  Soil Moisture Simulation  and the Causes Over New  Zealand .  J.  Geophys.  Res . ,  116,  1– 12, doi:10.1029/2011JD016121.