## KARAKTERISTIK SPASIOTEMPORAL ANGIN KENCANG DI PULAU SULAWESI BERBASIS MODEL REANALISIS ERA5
Achmad Fahruddin Rais 1* , Rezky Yunita 2 , Hijrah Kule Musgamy 3 , Rahmat Tauladani 4 , Ahmad Kosasih 2
1 Pusat Riset Geospasial (PRG)-Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), Cibinonga
2 Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG), Jakarta
3 Stasiun Meteorologi Sangia Ni Bandera, Sulawesi Tenggara
4 Stasiun Meteorologi Yogyakarta Internasional Airport e-mail: 1 achm050@brin.go.id

## ABSTRAK
Pola  spasiotemporal  angin  kencang  di  Pulau  Sulawesi  dieksplorasi  dalam  tulisan  ini menggunakan data reanalisis ERA5 periode 1979-2020. Metode yang digunakan adalah roteted empirical  orthogonal  function (REOF)  dan  fourier  harmonik.  Hasil  yang  didapatkan  adalah bahwa  frekuensi  dan  magnitudo  kecepatan  angin  terbesar  berada  di  Sulawesi  Selatan  dan sebagian  Sulawesi  Tenggara  dengan  puncak  di  bulan  Agustus  dan  Januari,  pola  dominan lainnya adalah di Sulawesi Utara dan Gorontalo dengan pola puncak yang sama yaitu Agustus dan Januari dan di pegunungan tengah Sulawesi dengan puncak pada bulan Januari.
Kata kunci— angin kencang, ERA5, REOF

## ABSTRACT
The spatiotemporal pattern of wind gusts over Sulawesi Island was explored in this paper using ERA5  reanalysis  for  the  period  1979-2020.  The  methods  used  were  rotated  empirical orthogonal function (REOF) and Fourier harmonics. The results obtained were that the highest frequency and magnitude of wind speed were in South Sulawesi and parts of Southeast Sulawesi with  peaks  in  August  and  January,  the  other  dominant  pattern  were  in  North  Sulawesi  and Gorontalo with the same peak pattern, namely August and January and in the central mountains of Sulawesi with a peak in January.
Keywords— wind gust, ERA5, REOF

## PENDAHULUAN
Sulawesi  yang  terletak  di  sekitar ekuator adalah area yang termasuk ke dalam wilayah doldrum (Crowe, 1951). Doldrum adalah  adalah  istilah  area  dengan  angin berkecepatan  rendah  (Ahrens;  &  Henson, 2014). Namun Sulawesi adalah merupakan area  dengan  7  kabupaten  memiliki  risiko tertinggi  terhadap  cuaca  ekstrim  (BNPB, 2020).  Cuaca  ekstrim  yang  dimaksud adalah angin kencang.
Kajian angin kencang juga merupakan  suatu  hal  yang  menarik.
Pasalnya,  bencana  ini  dapat  berpengaruh terhadap badan manusia (Gjeta dkk., 2020), menyebabkan  kerusakan  bangunan  (Sarli dkk.,
2020), kerusakan kendaraan (Hemingway, 2020) dan timbulnya gelombang  tinggi  di  laut  (Hilmi  dkk., 2018).
Umumnya, kajian angin kencang di Sulawesi  sebelumnya  hanya  mengkaji angin kencang dalam area yang lebih kecil atau tidak mencakup seluruh Sulawesi dan tidak menganalisis pola temporal klimatologinya.  Sulung  dkk  (2011)  hanya mensimulasikan  angin  kencang  di  Kota Makassar pada 15-17 Januari 2011. Murlina (2013) dan Oktrifiani ( (2013) membangun model prediksi hanya di Maros dan Toraja Utara.  Syahfitri  dkk.  (2021)    membuat menganalisis tingkat bahaya angin kencang di Sidenreng Rappang saja. Oleh karena itu penulis akan mengkaji pola spasiotemporal angin kencang di seluruh Pulau Sulawesi.

## DATA DAN METODE

## Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  wind  gust The European  Centre  for  Medium-Range Weather Forecast Reanalysis 5-th Generation yang  biasa  disingkat  ERA5. Data  setiap  jam  selama  periode  bulan Februari  1979  –  Desember  2020  yang didapatkan dari https://cds.climate.copernicus.eu . Data
kejadian  puting  beliung  didapat  dari  data informasi  bencana  Indonesia  Badan Nasional  Penanggulangan  Bencana  (DIBI BNPB) https://dibi.bnpb.go.id/xdibi selama
periode 2011-2020. Secara definisi, puting beliung dan angin kencang berbeda dimana angin puting beliung atau tornado memiliki kecepatan >64.4 km/jam dan angin kencang memiliki  kecepatan  >46,3  km/jam  dalam Perka  BMKG  No.9  Tahun  2010.  Tetapi dalam  DIBI  BNPB,  tidak  ada  kecepatan angin yang dicantumkan, melainkan hanya mencantumkan korban jiwa dan kerusakan. Dalam  penelitian  Sarli  dkk.  (2020),  angin dengan  kecepatan  28.8  km/jam  dapat menyebabkan  terjadinya  kerusakan.  Oleh karena  itu,  laporan  puting  beliung  DIBI BNPB  dianggap  angin  kencang  pada penelitian  ini.  Area  penelitian  meliputi Pulau Sulawesi (gambar 1).
Gambar 1. Peta ketinggian (km) lokasi penelitian.

## Metode
Dalam  mendapatkan  pola-pola utama, penulis menggunakan teknik rotated empirical  orthogonal  function (REOF). REOF kurang rentan terhadap fitur buatan yang  dihasilkan  dari  kendala  ortogonalitas pada EOF tanpa rotasi (Wilks, 2019). Untuk menghitung  REOF  (Dommenget,  2015), terlebih dahulu mencari nilai eigen (λ) dari determinasi  kovariansi  matriks  data  angin kencang (Σ) dan matriks indentitas spasial (I s ) menggunakan rumus sebagai berikut : 𝐷𝑒𝑡(𝛴 − 𝜆. 𝐼 1 ) = 0 (1)
Kemudian mencari vektor eigen (π) dengan formula sebagai berikut :
( 𝛴 − 𝜆. 𝐼 𝑠 ) 𝜋 = 0 (2) Vektor  eigen  terotasi  (π r )  didapatkan  dari VARIMAX π dengan formula :
𝑆 `ab (𝜋 b ) = & c ^ W d % e % Z , − c 0S& & c + K^ W d % e % Z , c 0S& T * (3)
σ  adalah  normalisasi  π,  S  sebagai  dimensi spasial  dan  S var (π r )  merupakan  spasial vector eigen VARIMAX.
Dengan
persamaan  2  didapatkan  λ  terotasi  (λ r ). Untuk  selanjutnya  λ r disebut  PC  dan  π r disebut  REOF.  Dalam  menganalisis  setiap pola yang dihasilkan harus mengkombinasikan  REOF  dengan  PC sehingga mengetahui pola yang lemah dan pola yang kuat.
Penulis menggunakan
fourier harmonik  (Wilks,  2019)  sebanyak  4 harmonik  (1,  1/2,  1/4  dan  1/8  tahunan)
untuk smoothing grafik  PC  sehingga mendapatkan pola PC berdasarkan banyaknya  puncak  dalam  satu  tahun  (365 hari).  PC  yang  di- smooth (PCs)  dihitung dengan rumus sebagai berikut :
𝑃𝐶 4 (𝑡) = 𝑃𝐶 dddd + ^ W𝑎 R cos Rfg +hi + 𝑏 R sin Rfg +hi Z , RS& (4)
Dengan 𝑃𝐶 ddddd , n, π dan t adalah PC rata-rata dan banyaknya harmonic, 180° dan waktu.

## HASIL DAN DISKUSI Analisa Data DIBI BNPB
Pada  gambar  2,  laporan  angin kencang  terbanyak  berada  di  Sulawesi Selatan  dengan  kasus  total  laporan sebanyak  404  kejadian.  Laporan  ini  tentu berkaitan  dengan  banyaknya  penduduk  di Sulawesi  Selatan  dibandingkan  provinsi lain  di  Sulawesi  (BPS,  2021)  sehingga banyak  yang  terdampak  dan  melaporkan. Angin kencang Sulawesi Selatan umumnya berasal  dari  kabupaten  yang  berbatasan dengan  laut  dengan  kejadian  terbanyak berasal dari Kabupaten Pangkajene Kepulauan, Takalar serta Bulukumba yang secara  berurutan  adalah  37,  36  dan  25. Kejadian  angin  puting  beliung  paling sedikit  berasal  dari  Enrekang  dan  Luwu Timur. Delapan puluh empat kejadian angin kencang  berasal  dari  Sulawesi  Tenggara dengan  12  dan  11  yang  berasal  dari Kabupaten  Konawe  dan  Konawe  Selatan.
Di  Sulawesi  Barat,  19  dari  33  kejadian angin kencang pada bulan Oktober berasal dari  Kabupaten  Polewali  Mandar.  Di Sulawesi  Utara,  konsentrasi  kejadian terbanyak  berada  di  kepulauan  sebelah utara.  Sulawesi  Tengah  dan  Gorontalo adalah  provinsi  dengan  angin  kencang paling sedikit.
Gambar  2.  Peta  distribusi  angin  puting beliung  terbanyak  di  Pulau  sulawesi berdasarkan DIBI BNPB.

## Analisis Model Reanalisis ERA5
Delapan  mode  REOF  dan  PCs dianalisis dalam  penelitian ini dengan total variansi  bernilai  73,9%.  Nilai  tersebut menunjukkan  bahwa  mayoritas  variansi data sudah diwakili oleh 8 mode REOF dan PCS.
Spasial mode 1 pada gambar 4, yang memiliki variansi sebesar 20,61%,
memperlihatkan  nilai  vektor  eigen  positif semua  dengan  nilai  terbesar  berada  di Sulawesi  Selatan  dan  Sulawesi  Tenggara. Nilai  positif  menandakan  bahwa  grafik temporal tidak terbalik karena rekonstruksi data  awal  adalah  penjumlahan  dari  spasial vector  eigen  dikalikan  nilai  PC-nya  pada setiap  mode  (Wilks,  2019).  Hasil  ini memiliki pola spasial yang menyerupai pola sebaran  kejadian  puting  beliung  DIBI BNPB  (gambar  2).  Mode  1  memiliki puncak  terbesar  pada  bulan  Agustus  dan bulan  Januari  pada  gambar  3.  Pada  bulan Agustus  angin  permukaan  yang  kencang
terjadi  di  sekitar  perairan  Sulawesi  bagian selatan yang bertiup dari tenggara (Alifdini, 2021).
REOF  2  dengan  variansi  12.05% menunjukkan  nilai  vector  eigen  negatif semua  terutama  di  Gorontalo,  Sulawesi Utara  dan  Sulawesi  Tengah  bagian  barat pada  gambar  3.  Nilai  negatif  ini membalikkan  grafik  PCs  2  menjadi  PCs dengan  puncak  pada  bulan  Agustus  pada gambar  3.  Tampaknya,  angin  permukaan juga  bernilai  besar  pada  bulan  Agustus  di perairan  sekitar  Gorontalo  dan  Sulawesi Utara dalam penelitian Alifdini (2021).
REOF  3,  4  dan  8  dengan  variansi 11,59%,  9,84%,  2,63%  bernilai  kecil  di Pulau  Sulawesi  pada  gambar  4  secara umum. Nilai REOF yang kecil menandakan lemahnya PCs 3, 4 dan 8 di Pulau Sulawesi. REOF  5  dengan  variansi  8,95% memiliki  sebaran  nilai  terbesar  berada  di dataran tinggi Sulawesi bagian tengah pada gambar  4.  Dibandingkan  REOF  lainnya, hanya REOF 5 yang paling besar di dataran tinggi Sulawesi bagian tengah yang artinya merupakan  pola  paling  dominan  di  area tersebut.  PCs  5  memiliki  puncak  tertinggi pada bulan Januari pada gambar 3.
REOF 6 (variansi 4,14%) menunjukkan  nilai  positif  semua  dan distribusi  terbesar  berada  di  Sulawesi bagian  utara  pada  gambar  4.  Nilai  yang tidak terlalu besar tampak pula di sebagian
Sulawesi Selatan dan
Tanggara.
Sebarannya  tampak  menyerupai  REOF  2, tetapi  berbeda  di  Sulawesi  Tengah  bagian utara  dan  barat.  PCs  6  juga  memiliki  pola yang sama dengan PCs 2 dengan REOF 2 negatif.
Pada  gambar  4,  REOF  7  (variasi 4,09%)  bernilai  negatif  dan  memiliki  nilai paling  kecil  di  sekitar  Sulawesi  Selatan, Sulawesi  Tenggara  dan  Sulawesi  Tengah bagian barat. Polanya menyerupai REOF 1, kecuali di Sulawesi Tengah. Ketika PCs 7 dikalikan dengan nilai negatif karena REOF 7  negatif,  PCs  7  memiliki  pola  temporal seperti PCs 1 pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik PCs 1 sampai PCs 8.
Gambar 4. REOF a) mode 1, b) mode 2, c) mode 3, d) mode 4, e) mode 5, f) mode 6, g) mode  7,  dan  h)  mode  8.  REOF  di overlay dengan data ketinggian GLOBE

## KESIMPULAN
Explorasi  data  angin  kencang  model reanalisis  ERA5  di  Pulau  Sulawesi dilakukan  dalam  penelitian  ini  dengan menggunakan  metode  REOF  dan  fourier harmonik  yang  dikomparasi  dengan  data DIBI  BNPB.  Setelah  menganalisis  data- data tersebut, penulis berkesimpulan bahwa angin  kencang  di  Sulawesi  Selatan  dan Sulawesi  Tenggara  adalah  yang  dominan terjadi  di  Pulau  Sulawesi  dan  memiliki puncak  pada  bulan  Agustus  yang dipengaruhi oleh angin dari tenggara, angin kencang di Sulawesi Utara, Gorontalo dan Sulawesi  Tengah  bagian  barat  juga memiliki pola temporal yang sama dengan pola  dominan  tetapi  dengan  magnitudo yang  lebih  kecil  serta  angin  kencang  di pegunungan  tengah  Sulawesi  dengan magnitudo  yang  lebih  kecil  dibandingkan pola-pola  sebelumnya  memiliki  puncak pada bulan Januari.
Untuk  lebih  lanjut,  kajian  yang menganalisis  data  observasi  diperlukan untuk melengkapi kajian angin kencang di Pulau Sulawesi.

## KONTRIBUSI PENULIS
Penulis  pertama  adalah  kontributor  utama mengolah  data,  menganalisis  data  dan membuat naskah. Penulis ke-2 sampai ke-4 menelaah naskah.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahrens;,  C.  D.,  &  Henson,  R.  (2014). Meteorology today : an introduction to weather, climate, and the environment . Cengage. Alifdini,  I.  (2021). Seasonal  distribution and variability of surface winds in the Indonesian  seas  using  scatterometer and reanalysis data . July 2020 , 1–19. https://doi.org/10.1002/joc.7101
Amin Nur Syafitri, Maru, R., & Invanni, I. (2021).  Analisis  Tingkat  Bahaya Bencana  Angin  Puting  Beliung Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis di  Kabupaten  Sidenreng  Rappang. Jurnal Environmental Science , 3 (April). ojs.unm.ac.id/JES
BNPB. (2020). IRBI Indeks Risiko Bencana
Indonesia Tahun 2020 . BNPB. BPS. (2021). Hasil Sensus Penduduk 2020.
Berita Resmi Statistik , 7 , 1–12.
Crowe, P. . R. . (1951). Wind and Weather in  the  Equatorial. Institute  of  British Geographers  Transactions , 17 (17), 23–76. Dommenget, D. (2015). An Introduction to Statistical Analysis in Climate . Gjeta, A., Malka, L., Hasanaj, A., & Alcani, M.  (2020). The  wind  gusts  effects  on human body based on cfd simulations . 142 (4), 138–142. Hemingway,  R.  (2020). Developing  a hazard-impact  model  to  support impact-based forecasts and warnings : The  Vehicle  OverTurning  (  VOT  ) Model .
January . https://doi.org/10.1002/met.1819
Hilmi, I., Ningsih, N. S., Sofian, I., Hanifah, F., & Rizal, A. M. (2018). The study of MJO impact on wave height and wind speed in Indonesian Seas . https://doi.org/10.1088/1755- 1315/162/1/012004
Murlina, E. (2013). Prediksi Puting Beliung di Kabupaten Maros . Okstrifiani,  N.  (2013). Prediksi  Puting Beliung  Di  Kabupaten  Toraja  Utara .
Universitas Hasanuddin.
Sarli, P. W., Abdillah, M. R., & Sakti, A. D. (2020).  Relationship  between  wind incidents  and  wind-induced  damage toconstruction in West Java , Indonesia Relationship  between  wind  incidents and wind-induced damage to construction in West Java , Indonesia.
IOP  Conf.  Ser.:  Earth  Environ.  Sci , November , 13. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/592/1/012001 Sulung,  G.,  Priyanka,  M.,  Saraswati,  N., Nurfiena,  S.  P.,  &  Ricardo,  L.  G. (2011). Pengaruh  Parameterisasi Kumulus  terhadap  Simulasi  Angin Kencang di Makassar dengan
Menggunakan WRF . Wilks, D. S. (2019). Statistical Methods in the  Atmospheric  Sciences .  Elsevier Inc.