## Pemodelan Hujan Lebat Pemicu Longsor Menggunakan Model WRF

## Modeling of Heavy Rainfall Triggering Landslide Using WRF Model
Danang Eko Nuryanto * , Yuaning Fajariana, Radyan Putra Pradana, Rian Anggraeni, Imelda Ummiyatul Badri, dan Ardhasena Sopaheluwakan
Pusat Penelitian dan Pengembangan, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Jl Angkasa I No.2 Kemayoran, Jakarta 10610
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 02 October 2019 Received in revised from 16 April 2020 Accepted 5 June 2020
doi: 10.29244/j.agromet.34.1.55-65

## Keywords:
Heavy Rainfall Kulonprogo
Landslide
Planetary Boundary Layer Weather Research Forecasting (WRF) A B S T R A C T
This study revealed the behavior of heavy rainfall before landslide event based on the  Weather  Research  Forecasting  (WRF)  model.  Simulations  were  carried  out  to capture the heavy rainfall patterns on 27 November 2018 in Kulonprogo, Yogyakarta. The modeling was performed with three different planetary boundary layer schemes, namely: Yonsei University (YSU), Sin-Hong (SH) and Bougeault and Lacarrere (BL). Our  results  indicated  that  the  variation  of  rainfall  distribution  were  small  among schemes. The finding revealed that the model was able to capture the radar’s rainfall pattern. Based on statistical metric, WRF-YSU scheme was the best outperforming to predict  a  temporal  pattern.  Further,  the  study  showed  a  pattern  of  rainfall development  coming  from  the  southern  coastal  of  Java  before  13:00  LT  (Local Time=WIB=UTC+7) and continued to inland after 13:00 LT. During these periods, the new  clouds  were  developed.  Based  on  our  analysis,  the  cloud  formation  that generated rainfall started at 10:00 LT, and hit a peak at 13:00 LT. A starting time of cloud generating rainfall may be an early indicator of landslide.

## PENDAHULUAN
Longsor merupakan bencana alam yang banyak ditemukan  di  Indonesia,  terutama  pada  topografi wilayah yang berbukit dan cenderung labil. Salah satu pemicu kejadian longsor yaitu curah hujan yang tinggi. Curah  hujan  secara  kontinu  pada  periode  yang  lama memicu  akumulasi  aliran  air  bawah  tanah  penyebab longsor (Ku et al., 2017; Peruccacci et al., 2017; Zêzere et  al.,  2015).  Secara  umum,  wilayah  Indonesia  meru- pakan kepulauan dengan deretan pegunungan, seperti yang  banyak  dijumpai  di  Pulau  Jawa,  dimana  banyak ditemukan  deretan  pegunungan  dari  timur  ke  barat. Kondisi  tersebut  sangat  berpotensi  untuk  kejadian longsor.
Berdasarkan data BNPB 1998-2018 (BNPB, 2019), Provinsi  Jawa  Tengah  mengalami  kejadian  longsor hingga  1.927  kali.  Sebaliknya,  Provinsi  Banten  hanya terdapat  58  kejadian  longsor  (BNPB,  2019).  Data tersebut  menunjukkan  perbandingan  frekuensi kejadian  longsor  di  Pulau  Jawa  dengan  dominasi Provinsi  Jawa  Tengah.  Topografi  perbukitan  yang dominan  di  Provinsi  Jawa  Tengah  akan  semakin
* Corresponding author: danang.eko@bmkg.go.id
meningkatkan kerentanan kejadian bencana longsor di masa  depan.  Sehingga  sains  terkait  dengan  prediksi bencana  alam  longsor  sangat  diperlukan,  mengingat dampak yang ditimbulkan terhadap masyarakat sekitar. Sebagai  contoh,  terdapat  10  titik  kejadian  tanah longsor  di  Kulonprogo  pada  tanggal  28  November 2018  sebagai  akibat  hujan  lebat  pada  tanggal  27 November 2018 (BNPB, 2019).
Pendekatan sains yang dapat digunakan berupa aplikasi model numerik Weather Research Forecasting (WRF) untuk prediksi hujan lebat (Di et al., 2019; Huang et al., 2018; Jee and Kim, 2017; Nuryanto et al., 2018) dan tanah longsor (Park et al., 2018; Zhuo et al., 2019). Pendekatan  WRF  ini  dapat  digunakan  sebagai  upaya preventif  kejadian  bencana  alam  di  masa  depan, mengingat  pengoperasian  model  WRF  yang  relatif mudah (Alvioli et al., 2018; Manor and Berkovic, 2015), dan  tidak  membutuhkan  infrastruktur  yang  kompleks (Skamarock et al., 2008).  Pemanfaatan WRF sudah di- aplikasikan pada berbagai penelitian untuk: (i) meng- analisis  badai  pemicu  longsor  di  Italia  (Alvioli  et  al., 2019;  Zhuo  et  al.,  2019),  (ii)  membangun  aplikasi  pe- ringatan dini longsor di Indonesia (Susandi et al., 2018),
(iii) menduga sebaran polutan di Jakarta (Turyanti and Chaerunnisa,  2017),  (iv)  mensimulasikan  bencana longsor di India (Chevuturi et al., 2015), dan (v) mensi- mulasikan  tanah  longsor  pada  iklim  hangat  di  masa depan  yang  kemungkinan  terjadi  di  Amerika  Serikat (Ren, 2016).
Salah  satu  kegunaan  pendekatan  WRF  yaitu untuk  aplikasi  peringatan  dini  longsor  di  Indonesia. Luaran  aplikasi  tersebut  berupa  peta  potensi  longsor dengan  memanfaatkan  data  prediksi  keluaran  WRF yang ditumpang-tindihkan dengan indeks longsor dari BNPB  (Susandi  et  al.,  2018).  Namun,  parameterisasi model  WRF  masih  memerlukan  usaha  yang  besar terkait  dengan  fenomena  lokal  yang  belum  teriden- tifikasi  oleh  model-model  WRF  yang  ada.  Sehingga performa  aplikasi  WRF  untuk  prediksi  longsor  belum maksimal. Salah satu proses yang berpengaruh dalam pemodelan WRF yaitu skema Planetary Boundary Layer (PBL),  yang  merupakan  salah  satu  fenomena  penting dalam  pertumbuhan  awan  dan  hujan  (Milovac  et  al., 2016).  Struktur  PBL  sangat  tergantung  pada  interaksi antara  permukaan  bumi  dan  atmosfer.  Beberapa  pe- nelitian terdahulu memberikan penekanan yang besar terhadap skema PBL (Banks et al., 2016; Chaouch et al., 2017; Yang et al., 2019). Penelitian tersebut hanya fokus pada  aspek  atmosfer  atas,  sehingga  masih  terdapat ruang untuk identifikasi dampak skema PBL terhadap kejadian longsor.
Pemanfaatan  model  WRF  untuk  penentuan lokasi  potensi  tanah  longsor  di  Indonesia  masih terbatas.  Pendekatan  yang  ada  menggunakan  data observasi  dan  satelit.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  simulasi  curah  hujan  pemicu  longsor dengan  menggunakan  tiga  skema  PBL  dalam  model WRF. Pemodelan akan difokuskan untuk wilayah Kulon- progo,  Yogyakarta.  Wilayah  ini  dipilih  karena  pada bagian  utara  wilayah  ini  merupakan  dataran  tinggi/ perbukitan  Menoreh  dengan  ketinggian  antara  500 – 1000 meter di atas permukaan laut (BPS, 2019). Pada wilayah ini penggunaan tanah diperuntukkan sebagai
kawasan  budidaya  konservasi  (suaka  marga-satwa Sermo) dan merupakan kawasan rawan bencana tanah longsor.

## METODE PENELITIAN
Simulasi  numerik  dilakukan  menggunakan model  WRF  4.1.2  dengan nesting tiga  domain  yang menerapkan resolusi horizontal 9, 3, dan 1 km (Gambar 1). Jumlah titik grid tiap resolusi adalah 123 x 48, 109 x 76 dan 97 x 91 dengan jumlah lapisan vertikal sebanyak 34  lapisan.  Lokasi  penelitian  ketiga  domain  tersebut mencakup wilayah Kulonprogo. Data masukan ( input ) yang digunakan sebagai kondisi awal dan syarat batas domain  terluar  (d01)  menggunakan  data  prediksi global  dari Global  Forecast  System (GFS)  dengan resolusi  horizontal  0.25 0 (±27  km).  Simulasi  model dilakukan dengan inisial pukul 00:00 UTC (07:00 WIB) tanggal 26 November 2018 hingga 07:00 WIB tanggal 29 November 2018.
Konfigurasi model WRF menggunakan parame- ter pilihan skema ‘tropical’ dalam namelist.input (Tabel 1). Skema mikrofisika yang dipakai pada ketiga domain adalah  WRF Single  Moment  6-class (WSM-6)  untuk proses awan dan curah hujan berskala grid (Pratap et al., 2020; Sarkar et al., 2019). Proses running model WRF dilakukan  sebanyak  tiga  kali  untuk  mendapatkan kondisi  batas  ( boundary  layer )  tiga  skema Planetary Boundary  Layer (PBL)  yang  berbeda,  yaitu:  (i)  Yonsei University (YSU), (ii) Sin-Hong (SH), dan (iii) Bougeault &  Lacarrere  (BL).  Hal  ini  dilakukan  untuk  melihat perbedaan  ketiganya,  mengingat  koefisien  difusivitas momentum  ditentukan  berdasarkan  ketinggian  PBL dan skala kecepatan pada lapisan pencampuran (Hong et al., 2006).
Skema  PBL  YSU  adalah  skema first-order non- lokal  dengan  persamaan eddy-diffusion (Hong  et  al., 2006).  Skema  ini  mempunyai  kemampuan  untuk meningkatkan  pencampuran  di  lapisan  batas  stabil dengan meningkatkan angka bulk Richardson kritis dari
Tabel 1. Konfigurasi model weather forecasting untuk prediksi curah hujan di Kulonprogo
Konfigurasi Domain 1 Domain 2 Domain 3 Titik Tengah Bujur 110.493 - - Titik Tengah Lintang -7.357 - - Jumlah Grid X 123 109 97 Jumlah Grid Y 48 76 91 Resolusi Grid Horizontal 9 km 3 km 1 km Jumlah Level Vertikal 34 34 34 Skema Mikrofisika WSM-6 WSM-6 WSM-6 Skema PBL YSU/SH/BL YSU/SH/BL YSU/SH/BL Skema Cumulus Skema Tiedtke terbaru - - Skema Longwave Radiation RRTMG RRTMG RRTMG Skema Shortwave Radiation RRTMG RRTMG RRTMG
Gambar 1. Pembagian 3 domain model pada wilayah penelitian. Wilayah studi dalam penelitian ini berfokus pada kotak merah paling  kecil  (D03).  Tanda  lingkaran  merah  (dalam  kotak  D03)  menunjukkan  lokasi  radar  yang  digunakan  sebagai verifikasi hasil model.
nol  menjadi  0,25  di  atas  daratan  dan  menunjukkan fungsi angka Rossby permukaan di atas lautan (Hong and  Kim,  2008).  Dalam  hal  ini,  skema  PBL  YSU menyumbang  kontribusi eddy-diffusion yang  besar untuk  pencampuran  total  fluks  turbulen,  menjadikan skema  ini  bersifat  non-lokal  (Milovac  et  al.,  2016). Sementara itu, skema PBL SH memperhitungkan skema dependensi  ukuran  grid  dari  transport  vertikal  dalam lapisan  batas  konvektif  untuk  skala  grid  horizontal, termasuk zona abu-abu (Shin and Hong, 2013). Para- meterisasi  profil  transportasi subgrid-scale (SGS) tersebut  didasarkan  pada  dua  konsep.  Pertama,  ada perhitungan  terpisah  dari  transportasi  non-lokal melalui pembaruan kuat dan transportasi lokal melalui pusaran  skala  kecil  yang  tersisa.  Kedua,  transportasi SGS  non-lokal  diformulasikan  dengan  mengalikan fungsi ketergantungan ukuran grid dengan total profil transportasi  non-lokal.  Terakhir,  skema  PBL  BL  mere- presentasikan  skema  penutupan  lokal,  sehingga  me- miliki kinerja yang bagus terkait dengan proses orografi (Bougeault and Lacarrere, 1989).
Setelah  tahapan  pemodelan  untuk  tiap  skema PBL,  kita  melakukan  perbandingan  hasil  pemodelan WRF dengan data observasi pada kejadian hujan lebat tanggal 27 November 2018. Kemudian tahapan verifi- kasi dilakukan dengan cara membandingkan keluaran model  WRF  dengan  citra  radar  cuaca  dari  Stasiun BMKG  Yogyakarta  (Gambar  1).  Verifikasi  dilakukan secara spasial dan temporal. Analisis selanjutnya dila- kukan plot hoevmoller distribusi pada beberapa lokasi yang  dipilih.  Untuk  analisis  ini  dilakukan  perhitungan selisih curah hujan hasil keluaran model WRF (YSU-SH, YSU-BL  dan  SH-BL).  Selain  itu  juga  dilakukan  analisis profil vertikal parameter konvektif. Parameter konvektif sebagai  komponen  atmosfer  yang  dimaksud  adalah
equivalent potential temperature (theta-e), uap air dan angin zonal serta kecepatan vertikal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Distribusi  spasial  antara  hasil  keluaran  model WRF dengan observasi radar bervariasi tergantung dari skema  PBL  yang  digunakan.  Sebagai  contoh  yaitu Gambar  2  menunjukkan  distribusi  pada  pukul  11:00 WIB  untuk  tanggal  27  November  2018.  Dari  hasil prediksi diperoleh bahwa seluruh skema PBL yang di- gunakan  (YSU,  SH,  dan  BL)  dapat  menangkap  pola hujan lebat (garis putus-putus A, B, dan C). Akan tetapi, skema SH dan BL cenderung sedikit lebih tinggi diban- dingkan skema YSU untuk menangkap kejadian hujan lebat yang ditunjukkan oleh garis C (sekitar lat  -7.90) (Gambar 2). Meskipun pola distribusi curah hujan tidak sepenuhnya  tertangkap  model,  pola  curah  hujan  ke- luaran  radar  dapat  ditangkap  oleh  ketiga  skema  PBL, terutama curah hujan di sekitar pegunungan.  Hal ini mengindikasikan kemampuan model WRF dalam simu- lasi curah hujan tipe orografis, yang akan bermanfaat dalam prediksi potensi longsor di wilayah pegunungan.
Gambar  3  menunjukkan  distribusi  temporal antara hasil keluaran model WRF menggunakan skema PBL yang berbeda (YSU, SH, dan BL) dengan observasi radar  yang  fokus  pada  lokasi  spesifik  di  Kulonprogo (kotak berwarna biru, Gambar 2). Hasil analisis menun- jukkan  terlihat  pola  pertumbuhan  awan  pada  ketiga skema PBL (Gambar 3b-d) yang mirip dengan pola ver- tikal pada radar (Gambar 3a). Nilai korelasi curah hujan skema PBL (YSU, SH, dan BL) terhadap radar secara ber- urutan sebesar 0,57; 0,54; dan 0,52. Nilai ini menunjuk- kan  performa  WRF  cukup  menjanjikan  untuk  mensi- mulasikan proses pertumbuhan awan. Hal ini mengin-
Gambar 2. Perbandingan hasil model (WRF-YSU, WRF-SH dan WRF-BL) dengan data radar pada sekitar pukul 11:00 WIB tanggal 27  November  2018.  Kotak  biru  digunakan  untuk  verifikasi  temporal  (Gambar  3).  Garis  putus-putus  A,  B,  dan  C digunakan untuk analisis hoevmoller dan profil vertikal berikutnya (Gambar 4).
Gambar 3. Perbandingan hasil model (WRF-YSU, WRF-SH, dan WRF-BL) dengan data radar di lokasi kotak biru secara vertikal dan temporal pada tanggal 27 November 2018 (Gambar 2).
dikasikan bahwa kontribusi eddy-diffusion cukup besar untuk  pencampuran  total  (Milovac  et  al.,  2016) mengingat  wilayah  penelitian  merupakan  bagian  dari daratan tinggi.
Gambar  4a  merupakan hoevmoller waktu  vs lintang ( latitude ) pada posisi A (lihat Gambar 2) yang menunjukkan perbandingan antara selisih curah hujan hasil keluaran model WRF (YSU-SH, YSU-BL dan SH-BL) tanggal  27  November  2018.  Hasil  menunjukkan  ter- dapat  perbedaan  pola  hujan  pada  skema  SH-BL,  bila dibandingkan  dengan  skema  YSU-SH  dan  YSU-BL  di
ketiga  domain.  Pada  skema  YSU-SH,  intensitas  hujan lebat terjadi setelah pukul 07.00 WIB ( Local Time =LT), dan  intensitasnya  melemah  sekitar  pukul  17.00-19.00 WIB.
Skema  PBL  yang  dipilih  berdasarkan  waktu, sangat  berpengaruh  terhadap  besar  intensitas  hujan. Pada pagi hari (09:00 WIB), curah hujan WRF-YSU lebih tinggi  di-bandingkan  dengan  skema  WRF-SH  dan WRF-BL.  Untuk  siang  hari  (13:00  WIB),  curah  hujan model  WRF-BL  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan skema WRF-YSU dan WRF-SH. Namun pada malam hari
Gambar 4. Hoevmoller waktu vs lintang (latitude) pada (a) posisi A, (b) posisi B, dan (c) posisi C (lihat Gambar 2) selisih curah hujan antara YSU – SH, YSU – BL, dan SH – BL tanggal 27 November 2018.
(±19:00 WIB), jumlah curah hujan model WRF-SH lebih tinggi  dibandingkan  dengan  skema  WRF-YSU  dan WRF-BL.
Untuk  posisi  B  pada  Gambar  2,  selisih  antar skema  PBL  juga  bervariasi  berdasarkan  waktu  seperti yang ditunjukkan hoevmoller pada Gambar 4b. Curah hujan pada posisi garis melintang B tidak persis sama pada posisi A. Pada pagi hari (09:00 WIB), curah hujan skema  WRF-YSU  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan
skema lain. Kondisi berbeda pada siang hari (13:00 WIB), dimana  skema  WRF-BL  terlihat  lebih  dominan.  Pada malam hari  (±19:00 WIB),  skema WRF-SH menghasil- kan curah hujan yang lebih tinggi dibandingkan skema lain.
Gambar  4c  menunjukkan hoevmoller waktu  vs lintang  ( latitude )  pada  posisi  C  (lihat  Gambar  2) perbandingan antara selisih curah hujan hasil keluaran model  WRF  (YSU-SH,  YSU-BL  dan  SH-BL)  tanggal  27
November 2018. Curah hujan pada posisi C, tidak jelas seperti  pada  posisi  A  atau  B.  Akan  tetapi  masih  ada kondisi pada pagi hari (09:00 WIB) curah hujan model WRF  dengan  skema  YSU  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  skema  SH  atau  BL.  Kondisi  sebaliknya  terjadi
pada  siang  hari  (13:00  WIB),  curah  hujan  model  WRF dengan  skema  BL  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan skema YSU  atau SH.  Kondisi curah hujan model WRF dengan  skema  SH  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan skema YSU atau BL terjadi malam hari (±19:00 WIB).
Gambar 5. Profil vertikal vs lintang ( latitude) pada posisi A (lihat Gambar 2) antara YSU, SH dan BL pada: (a) pagi hari (pukul 08:00 WIB, 09:00 WIB, 10:00 WIB dan 11:00 WIB) dan (b) siang hari (pukul 12:00 WIB, 13:00 WIB, 14:00 WIB dan 15:00 WIB) tanggal 27 November 2018. Shading warna merepresentasikan uap air, contour merupakan representasi theta-e dan vektor angin meridional dengan kecepatan vertikal.
Gambar 5a menunjukkan profil vertikal vs lintang pada posisi A (Gambar 2) perbandingan antara uap air ( shading warna), theta-e, dan vektor angin meridional dan  kecepatan  vertikal  (vektor)  hasil  keluaran  model WRF (YSU, SH dan BL) pada pagi hari (pukul 08:00 WIB, 09:00  WIB,  10:00  WIB  dan  11:00  WIB)  tanggal  27 November 2018.  Terlihat adanya massa uap air yang bergerak dari laut menuju darat pada 3 skema.  Hal ini terlihat  pada  3  parameter  menunjukkan  adanya  per- gerakan massa uap air tersebut. Massa uap pada skema YSU  terlihat  jelas  sekali  dibanding  dengan  2  skema lainnya. Terlihat pada skema YSU, bahwa uap air cukup tinggi  pada  pukul  08.00  LT  pada  lapisan  antara  100 hingga 700 hPa, dan hingga pukul 11.00 LT kandungan uap air yang cukup tinggi ini terus bergerak ke utara. Pada  skema  SH,  terdapat  kandungan  uap  air  dalam jumlah yang relative sedikit pada pukul 08.00-09.00 LT, dan menjadi cukup tinggi pada pukul 10.00-11.00 LT. Sedangkan untuk skema BL mempunyai kemiripan pola dengan YSU.
Gambar 5b menunjukkan profil vertikal vs lintang pada  posisi  A  (lihat  Gambar  2)  perbandingan  antara uap air ( shading warna), theta-e dan vektor angin meri- dional  dan  kecepatan  vertikal  (vektor)  hasil  keluaran model  WRF  (YSU,  SH  dan  BL)  pada  siang  hari  (pukul 12:00  WIB,  13:00  WIB,  14:00  WIB  dan  15:00  WIB) tanggal  27  November  2018.  Tidak  terlihat  ada  massa uap air yang bergerak dari darat menuju laut pada 3 skema seperti yang diperlihatkan oleh Gambar 3. Hal ini terlihat pada 3 parameter menunjukkan ada perge- rakan massa uap air tersebut menuju utara. Massa uap mulai  tumbuh  lagi  di  sekitar  pantai  dan  bergerak  ke arah utara.
Gambar 6a menunjukkan profil vertikal vs lintang pada posisi B (lihat Gambar 2) perbandingan antara uap air  ( shading warna),  theta-e  dan  vektor  angin  meri- dional  dan  kecepatan  vertikal  (vektor)  hasil  keluaran model  WRF  (YSU,  SH  dan  BL)  pada  pagi  hari  (pukul 08:00  WIB,  09:00  WIB,  10:00  WIB  dan  11:00  WIB) tanggal 27 November 2018. Profil penampang vertikal tidak sebesar pada posisi A. Meskipun demikian, masih terlihat  ada  massa  uap  air  yang  bergerak  dari  laut menuju  darat  pada  3  skema.  Hal  ini  terlihat  pada  3 parameter menunjukkan adanya pergerakan massa uap air tersebut. Massa uap pada skema YSU terlihat jelas sekali dibanding dengan 2 skema lainnya.
Gambar  6b  menunjukkan  profil  vertikal  vs lintang  pada  posisi  B  (lihat  Gambar  2)  perbandingan antara  uap  air  ( shading warna),  theta-e  dan  vektor angin meridional dan kecepatan vertikal (vektor) hasil perbandingan antara uap air ( shading warna), theta-e (kontur)  dan  vektor  angin  meridional  dan  kecepatan vertikal (vektor) hasil keluaran model WRF (YSU, SH dan BL) pada siang hari (pukul 12:00 WIB, 13:00 WIB, 14:00
WIB  dan  15:00  WIB)  tanggal  27  November  2018. Terlihat pola yang mirip dengan posisi A. Tidak terlihat adanya massa uap air yang bergerak dari darat menuju laut  pada  3  skema  seperti  yang  diperlihatkan  oleh Gambar  3.  Hal  ini  terlihat  pada  3  parameter  menun- jukkan  adanya  pergerakan  massa  uap  air  tersebut menuju utara. Massa uap mulai tumbuh lagi di sekitar pantai dan bergerak ke arah utara.
Gambar 7a menunjukkan profil vertikal vs lintang pada  posisi  C  (lihat  Gambar  2)  perbandingan  antara uap air ( shading warna), theta-e dan vektor angin meri- dional  dan  kecepatan  vertikal  (vektor)  hasil  keluaran model  WRF  (YSU,  SH  dan  BL)  pada  pagi  hari  (pukul 08:00  WIB,  09:00  WIB,  10:00  WIB  dan  11:00  WIB) tanggal 27 November 2018. Meskipun tidak jelas pola pergerakannya,  masih  terlihat  adanya  massa  uap  air yang  bergerak  dari  laut  menuju  darat  pada  3  skema. Hal ini terlihat pada 3 parameter menunjukkan adanya pergerakan  massa  uap  air  tersebut.  Massa  uap  pada skema  YSU  terlihat  jelas  sekali  dibanding  dengan  2 skema lainnya.
Gambar  7b  menunjukkan  profil  vertikal  vs lintang  pada  posisi  C  (lihat  Gambar  2)  perbandingan antara  uap  air  ( shading warna),  theta-e  dan  vektor angin meridional dan kecepatan vertikal (vektor) hasil keluaran model WRF (YSU, SH dan BL) pada siang hari (pukul 12:00 WIB, 13:00 WIB, 14:00 WIB dan 15:00 WIB) tanggal  27  November  2018.  Pada  posisi  C  ini  juga memiliki kemiripan pola gerakan dengan posisi A dan B. Tidak terlihat adanya massa uap air yang bergerak dari  darat  menuju  laut  pada  3  skema  seperti  yang diperlihatkan oleh Gambar 3. Terlihat pada 3 parameter yang menunjukkan adanya pergerakan massa uap air tersebut menuju utara. Massa uap mulai tumbuh lagi di sekitar  pantai  dan  bergerak  ke  arah  utara.  Hal  ini merepresentasikan  ada  dominasi  angin  laut  yang diperkuat dengan angin lembah pada topografi yang kompleks (Ribeiro et al., 2018).
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pemo- delan WRF dengan skema PBL YSU (WRF-YSU) sudah cukup memadai dalam mensimulasikan curah hujan di wilayah  pegunungan.  Penelitian  ini  hanya  menggu- nakan satu kasus kejadian longsor di Kulonprogo, di- mana belum bisa disimpulkan bahwa skema ini cocok untuk kejadian longsor lainnya di tempat lain. Namun dalam  penelitian  ini  cukup  memadai  untuk  melihat peranan  PBL  dalam  pertumbuhan  awan  di  kawasan pegunungan.  Hal  ini  meningkatkan  pengetahuan  da- lam pemodelan WRF untuk mendeteksi kejadian long- sor  sebelumnya  (Alvioli  et  al.,  2019;  Chevuturi  et  al., 2015; Milovac et al., 2016; Park et al., 2018; Susandi et al., 2018; Zhuo et al., 2019).
Penelitian ini menunjukkan pemilihan skema PBL yang sesuai dalam pemodelan WRF akan menghasilkan
Gambar 6. Profil vertikal vs lintang ( latitude) pada posisi B (lihat Gambar 2) antara YSU, SH dan BL pada: (a) pagi hari (pukul 08:00 WIB, 09:00 WIB, 10:00 WIB dan 11:00 WIB) dan (b) siang hari (pukul 12:00 WIB, 13:00 WIB, 14:00 WIB dan 15:00 WIB) tanggal 27 November 2018. Shading warna merepresentasikan uap air, contour merupakan representasi theta-e dan vektor angin meridional dengan kecepatan vertikal.
pola curah hujan lebat yang dapat dijadikan indikator potensi  terjadinya  longsor  di  kawasan  pegunungan. Hasil pemodelan WRF ini dapat digunakan untuk pre- diksi hingga 3-6 hari kedepan. Artinya dalam periode itu dapat dilakukan upaya antisipasi sebelum kejadian longsor.  Namun  penelitian  ini  belum  mendapatkan
akurasi  WRF  dalam  prakiraan  curah  hujan  dan  nilai ambang batas curah hujan berpotensi longsor. Hasil ini berimplikasi  pada  keperluan  penelitian  lanjutan  yang lebih  komprehensif  dalam  studi  WRF  dan  bencana longsor. Penelitian  lanjutan mengharuskan lokasi dan pola hujan yang berbeda studi WRF dan bencana long-
Gambar 7. Profil vertikal vs lintang ( latitude) pada posisi C (lihat Gambar 2) antara YSU, SH dan BL pada: (a) pagi hari (pukul 08:00 WIB, 09:00 WIB, 10:00 WIB dan 11:00 WIB) dan (b) siang hari (pukul 12:00 WIB, 13:00 WIB, 14:00 WIB dan 15:00 WIB) tanggal 27 November 2018. Shading warna merepresentasikan uap air, contour merupakan representasi theta-e dan vektor angin meridional dengan kecepatan vertikal.
sor. Penelitian lanjutan mengharuskan lokasi dan pola hujan yang berbeda yang mewakili rezim hidrologi dan tanah  untuk  mendapatkan  nilai  ambang  batas  curah hujan penyebab banjir.
Hasil simulasi model WRF dengan menggunakan eksperimen skema PBL yang berbeda memperlihatkan bahwa eksperimen tersebut mampu menangkap pola hujan lebat seperti yang terekam pada radar. Hasil ini juga  memberikan  implikasi  penting  dalam  upaya
deteksi  dini  kejadian  longsor.  Hal  ini  terlihat  dengan keberadaan  pola  hujan  lebat  pada  wilayah  rawan longsor,  sehingga  upaya  mitigasi  dampak  longsor dapat  diusahakan.  Terakhir,  hasil  penelitian  ini  dapat memberikan  manfaat  dalam  upaya  penanggulangan wilayah  dengan  tingkat  kerawanan  cukup  tinggi terhadap longsor.

## KESIMPULAN
Studi ini menunjukkan perbedaan perilaku curah hujan  lebat  sebelum  terjadi  longsor  menggunakan model weather research forecasting (WRF) dengan tiga skema planetary boundary layer (PBL)  yang  berbeda, yaitu:  Yonsei  University  (YSU),  Sin-Hong  (SH)  dan Bougeault and Lacarrere (BL). Simulasi dilakukan pada tanggal  27  November  2018  di  sekitar  Kulonprogo untuk menangkap pola hujan lebat sebelum kejadian longsor. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa meski- pun tidak sama persis, pola curah hujan keluaran model WRF  dapat  menangkap  pola  hujan  lebat  yang tertangkap radar. Secara umum terlihat bahwa skema YSU merupakan skema terbaik dalam merepresentasi- kan  pola  pertumbuhan  awan  dengan  korelasi  0,57. Terdapat  pola  diurnal  pergerakan  hujan  dari  pantai menuju  pedalaman  sebelum  jam  13:00  WIB  dan berlanjut  setelah  pukul  13:00  WIB,  bahkan  ada pembentukan  awan  baru.  Perbedaan  hasil  simulasi profil  parsel  udara  menunjukkan  bahwa  skema  BL memiliki  pola  yang  hampir  sama  dengan  skema  YSU pada pagi hari. Untuk penelitian selanjutnya dapat di- lakukan  dengan  mengambil  sampel  kejadian  lebih banyak lagi (minimal 10 kejadian longsor) untuk dapat dilakukan generalisasi fenomenanya.

## DAFTAR PUSTAKA
Alvioli, M., Melillo, M., Guzzetti, F., Rossi, M., Palazzi, E., von Hardenberg, J., Brunetti, M.T., Peruccacci, S.,  2019.  Effects  of  Climate  Change  on Landslide  Hazard  in  Central  Italy  within  the TRIGRS Model. AGUFM 2019, NH31C-04.
Banks,  R.F.,  Tiana-Alsina,  J.,  Baldasano,  J.M., Rocadenbosch, F., Papayannis, A., Solomos, S., Tzanis, C.G., 2016. Sensitivity of boundary-layer variables  to  PBL  schemes  in  the  WRF  model based on surface meteorological observations, lidar,  and  radiosondes  during  the  HygrA-CD campaign.  Atmospheric  Research  176 – 177,
185 – 201. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2016.02.02 4 BNPB, 2019. Badan Nasional Penanggulangan Bencana. 2019 [WWW Document]. URL
http://bnpb.cloud/dibi/tabel1 (accessed 9.12.19).
Bougeault,  P.,  Lacarrere,  P.,  1989. Parameterization  of orography-induced turbulence in a mesobeta- scale  model.  Monthly  Weather  Review. https://doi.org/10.1175/1520- 0493(1989)117<1872:POOITI>2.0.CO;2 Chaouch, N., Temimi, M., Weston, M., Ghedira, H., 2017. Sensitivity of the meteorological model WRF-
ARW  to  planetary  boundary  layer  schemes during fog conditions in a coastal arid region. Atmospheric Research 187, 106 – 127. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2016.12.00
9
Chevuturi, A., Dimri, A.P., Das, S., Kumar, A., Niyogi, D.,
2015.  Numerical  simulation  of  an  intense precipitation  event  over  Rudraprayag  in  the central  Himalayas  during  13 – 14  September 2012.  Journal  of  Earth  System  Science. https://doi.org/10.1007/s12040-015-0622-5 Di,  Z.,  Gong,  W.,  Gan,  Y.,  Shen,  C.,  Duan,  Q.,  2019. Combinatorial  optimization  for  WRF  physical parameterization  schemes:  A  case  study  of three-day  typhoon  simulations  over  the Northwest  Pacific  Ocean.  Atmosphere  10. https://doi.org/10.3390/atmos10050233
Hong,  S.-Y.,  Kim,  S.-W.,  2008.  Stable  boundary  layer mixing  in  a  vertical  diffusion  scheme.  Proc. Ninth Annual WRF User’s Workshop.
Hong,  S.-Y.,  Noh,  Y.,  Dudhia,  J.,  2006.  A  new  vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment  processes.  Monthly  Weather Review 134, 2318 – 2341.
Huang, Y., Liu, Yubao, Xu, M., Liu, Yuewei, Pan, L., Wang,
H.,  Cheng,  W.Y.Y.,  Jiang,  Y.,  Lan,  H.,  Yang,  H., Wei,  X.,  Zong,  R.,  2018.  Forecasting  severe convective  storms  with  WRF-based  RTFDDA radar data assimilation in Guangdong , China. Atmospheric Research 209, 131 – 143. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.03.01
0
Jee,  J.B.,  Kim,  S.,  2017.  Sensitivity  sudy  on  high-
resolution  WRF  precipitation  forecast  for  a heavy rainfall event. Atmosphere 8.
https://doi.org/10.3390/atmos8060096
Ku, C.-Y., Liu, C.-Y., Su, Y., Xiao, J.-E., Huang, C.-C., 2017.
Transient  modeling  of  regional  rainfall- triggered  shallow  landslides.  Environmental Earth Sciences 76, 570. https://doi.org/10.1007/s12665-017-6902-4 Manor, A., Berkovic, S., 2015. Bayesian Inference aided analog downscaling for near-surface winds in complex  terrain.  Atmospheric  Research  164 – 165, 27 – 36.
https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2015.04.01 4 Milovac,  J.,  Warrach-Sagi,  K.,  Behrendt,  A.,  Späth,  F., Ingwersen, J., Wulfmeyer, V., 2016. Investigation  of  PBL  schemes  combining  the WRF  model  simulations  with  scanning  water vapor differential absorption lidar measurements.  Journal  of  Geophysical Research 121, 624 – 649. https://doi.org/10.1002/2015JD023927
Nuryanto, D.E., Pawitan, H., Hidayat, R., Aldrian, E., 2018. Contribution  of  land  use  changes  to meteorological parameters in Greater Jakarta: Case  17  January  2014,  in:  IOP  Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/149/1/012028
Park,  J.,  Lee,  S.,  Kwon,  S.,  Kim,  M.,  Kwak,  J.,  2018.
Development  of  a  New  Landslide  Diagnosis and  Prediction  System  in  Korea-A  Coupled WRF-Landslide  Model.  Presented  at  the  AGU Fall Meeting Abstracts.
Peruccacci, S., Brunetti, M.T., Gariano, S.L., Melillo, M., Rossi, M., Guzzetti, F., 2017. Rainfall thresholds for  possible  landslide  occurrence  in  Italy. Geomorphology 290, 39 – 57. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2017.03.0
31
Pratap,  S.,  Srivastava,  P.K.,  Routray,  A.,  Islam,  T.,  Mall, R.K.,  2020.  Appraisal  of  hydro-meteorological factors  during  extreme  precipitation  event: case  study  of  Kedarnath  cloudburst, Uttarakhand, India. Natural Hazards 100, 635 –
654. https://doi.org/10.1007/s11069-019-
03829-4
Ren,  D.,  2016.  Hurricane  Camille  1969  and  storm- triggered landslides in the Appalachians and a perspective in a warmer climate. International Journal of Geosciences 7, 53.
Ribeiro, F.N.D., Oliveira, A.P. de, Soares, J., Miranda, R.M. de,  Barlage,  M.,  Chen,  F.,  2018.  Effect  of  sea breeze  propagation  on  the  urban  boundary layer of the metropolitan region of Sao Paulo, Brazil.  Atmospheric  Research  214,  174 – 188.
https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.07.01
5
Sarkar,  A.,  Dutta,  D.,  Chakraborty,  P.,  Dutta,  S.K., Majumdar,  S.,  Payra,  S.,  Bhatla,  R.,  2019.
Influence  of  cumulus  convection  and  cloud microphysics  parameterizations  on  the prediction of Western Disturbances. Meteorology  and  Atmospheric  Physics. https://doi.org/10.1007/s00703-019-00697-2 Shin, H.H., Hong, S.-Y., 2013. Analysis of Resolved and Parameterized Vertical Transports in Convective  Boundary  Layers  at  Gray-Zone Resolutions.  Journal  of  the  Atmospheric Sciences 70, 3248 – 3261. https://doi.org/10.1175/jas-d-12-0290.1
Susandi,  A.,  Tamamadin,  M.,  Pratama,  A.,  Faisal,  I., Wijaya,  A.R.,  Pratama,  A.F.,  Pandini,  O.P., Widiawan, D.A., 2018. Development of hydro- meteorological hazard early warning system in Indonesia.  Journal  of  Engineering  and Technological Sciences 50, 461 – 478. https://doi.org/10.5614/j.eng.technol.sci.2018.
50.4.2
Turyanti,  A.,  Chaerunnisa,  C.,  2017.  The  Estimation  of
Rainwater Acidity Level based on the Ambient Air Pollutants  Concentration (Case  Study: DKI Jakarta). Agromet 31, 71 – 79. https://doi.org/10.29244/j.agromet.31.2.71-79
Yang, Y., Hu, X.M., Gao, S., Wang, Y., 2019. Sensitivity of WRF simulations with the YSU PBL scheme to the  lowest  model  level  height  for  a  sea  fog event  over  the  Yellow  Sea.  Atmospheric Research 215, 253 – 267. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.09.00
4
Zêzere, J.L., Vaz, T., Pereira, S., Oliveira, S.C., Marques, R.,
Garcia,  R.A.C.,  2015.  Rainfall  thresholds  for landslide activity in Portugal: a state of the art. Environmental  Earth  Sciences  73,  2917 – 2936. https://doi.org/10.1007/s12665-014-3672-0 Zhuo,  L.,  Dai,  Q.,  Han,  D.,  Chen,  N.,  Zhao,  B.,  2019. Assessment  of  Simulated  Soil  Moisture  from WRF Noah, Noah-MP, and CLM Land Surface Schemes  for  Landslide  Hazard  Application. Hydrology  and  Earth  System  Sciences Discussions1 – 48. https://doi.org/10.5194/hess-2019-95