ANALISIS ANGIN ZONAL DAN OUTGOING LONGWAVE RADIATION (OLR) UNTUK INISIALISASI KEMUNCULAN FENOMENA MADDEN JULIAN
OSCILLATION (MJO) DI KOTA PADANG
Delvita Handayani 1) , Asrul 2) , Sugeng Nugroho 3)
1) Mahasiswa Jurusan Fisika FMIPA UNP
2) Staf Pengajar Jurusan Fisika FMIPA UNP
3) Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Sta. Klimatologi Sicincin delvitah@gmail.com

## ABSTRACT
Maden  Jullian  Oscillation  (MJO)  is  the  most  dominant  climate  variations  occur  in  the  equatiorial region  and  was  centered  in  the  Indian  ocean  and  the  Pacific  ocean  which  affects  the  climate  change.  This research was conducted to determine the pattern of zonal wind and Outgoing Longwave Radiation (OLR) by the time of MJO was active and to find the time when MJO was active using RMM1 and RMM2 index. Additionally, to knowing the characteristic of correlation between MJO signal and zonal wind in Padang. This research used secondary  data  in  velocity  of  zonal  wind  form,  height  850  mb,    reanalysis  OLR  data  and  index  realtime multivariate (RMM1 and RMM2).  Data are analyzed by using a program Weight Wavelet Z-transform  (WWZ) and  surfer  7  to  see  the  patern  and  timing  of  the  appearance  MJO  and  characteristics  of  the  connection  MJO index  RMM1  and  RMM2  with  850mb  zonal  wind  with  simple  regresion  analysis  and  value  of  coeffisien determination (R2). The results showed that 850 mb zonal wind speed ranging from 5 m/s which suports to make formation of rain clouds and the carrier is evidenced by the low value of OLR as charactheristics of the MJO. The emergence of an active MJO phase 4, the impact caused by the emergence of the active phase of the MJO is a low wind speed and high rainfall during the propagation of the Indian ocean to the Pacific ocean that occured in the City of Padang. Time MJO emergence occured 19 time during 2010-2015. A highly significant connection between zonal wind and RMM1 and RMM2 850 with confidence interval 97%, and the effect on rainfall during the MJO is active in the City of Padang.
Keywords : wind zonal, OLR, MJO, RMM1, RMM2, WWZ

## PENDAHULUAN
Kota  padang  merupakan  salah  satu  wilayah Sumatera Barat yang dekat dengan garis ekuator, dan berhadapan  langsung  dengan  Samudera  Hindia  yang menjadikan  cuaca,  musim  dan  iklim  di  Kota  Padang dipengaruhi  oleh  sirkulasi  atmosfer  global,  regional dan  lokal.  Letak  topografi  dapat  mempengaruhi perubahan cuaca dalam pola skala iklim [1] . Salah satu faktor  yang  mempengaruhi  cuaca  adalah  pola  angin di suatu  wilayah. Angin memiliki tingkat keragaman yang  sangat  tinggi  baik  secara  waktu  dan  tempat. Angin  merupakan  salah  satu  unsur  cuaca,  karena dapat  berpengaruh  terhadap  lingkungan  baik  secara langsung maupun tidak langsung.
Angin  adalah  masa  udara  yang  bergerak, angin merupakan udara yang bergerak karena adanya perbedaan  tekanan [2] .  Pergerakan  udara  dipengaruhi oleh  perputaran  bumi  dan  juga  adanya  perbedaan tekanan  udara  yang  terjadi  di  sekitarnya.  Kecepatan angin  adalah  jarak  tempuh  angina  atau  udara  per satuan  waktu  yang  dinyatakan  dalam  satuan  meter per detik (m/s). kecepatan angin dapat diukur dengan menggunakan alat Radiosonde.
Radiosonde adalah paket instrumentasi yang berukuran  kecil  yang  beratnya  mencapai  250-500 gram  yang  di  pasangkan  di  bawah  balon  besar berisikan  hidrogen  dan  gas  helium  yang  siap  untuk
diterbangkan. Sensor yang terpasang pada radiosonde akan  mengirimkan  data  suhu  udara,  kelembapan udara  dan  tekanan  udara.  Kecepatan  dan  arah  angin juga  akan  diperoleh  dengan  melacak  posisi radiosonde  yang  di  terbangkan  melalui Global Positioning System (GPS).
Angin  pada  lapisan  850  mb  atau  setara dengan  1,4  km  merupakan  tempat  terbentuknya kumpulan  awan Cumulus (Cu)  dan  bahkan  pada ketinggian  >1.4  km  tempat  terbentuknya  awan Cumulonimbus (Cb).  Kumpulan  dari  awan  Cb  yang sering  dikenal  dengan  istilah Super  Cloud  Cluster (SCC)  yaitu  kumpulan  awan  pembawa  hujan  yang dibawa  oleh  angin  yang  dapat  mempengaruhi  curah hujan  di  suatu  wilayah.  Salah  satu  fenomena  global dan  cuaca  yang  di  pengaruhi  oleh  pergerakan kumpulan  awan  SCC  adalah  fenomena Madden Julian Oscillation (MJO). Madden  Julian  Oscillation (MJO)  adalah sirkulasi  skala  besar  di  ekuator  dan  berpusat  di Samudera  Hindia  yang  bergerak  ke  timur  antara  10 o LU  dan  10 o LS [3] .  MJO  terkait  langsung  dengan dicirikan  dengan  adanya  pembentukan  kolam  panas di  Samudera  Hindia  bagian  timur  dan  Samudera Pasifik  bagian  barat.  Kemunculan  MJO  dicirikan dengan  pertumbuhan  kumpulan  gugusan  awan Cumulonimbus (Cb)  atau  SCC  di  atas  Samudera
Hindia  yang  bergerak  kea  rah  timur  sepanjang ekuator  mengelilingin  bumi  dan  memberi  pengaruh pada  variabilitas  iklim  dan  cuaca  di  daerah  tropis, sehingga  MJO  merupakan  variasi  iklim  yang  paling dominan terjadi di daerah tropis.Beberapa unsur yang dapat  digunakan  menganalisis  MJO  berupa  angin, Sea Surface  Temperature (SST),  perawanan,  hujan dan Outgoing Longwave Radiation (OLR).
OLR  merupakan  radiasi  inframereh  yang dipancarkan  bumi  ke  bagian  atas  atmosfer  dan ditangkap  oleh  satelit [4] .  Nilai  OLR  dari  satelit  yang rendah/minimum  menunjukkan  suhu  yang  dingin sementara  nilai  yang  tinggi/maksimum  adalah  suhu yang  panas.  Minimum  pada  nilai  OLR,  merupakan gelombang  panjang  yang  dipancarkan  fluks  dekat khatulistiwa  disebabkan  adanya  puncak  awan  tinggi yang terkait dengan Inter-tropical Convergence Zone (ITCZ) [5] .
Gambar 1. Lokasi ITCZ Secara Global ITCZ  merupakan  Posisinya  yang    relatif sempit    dan    berada    pada    lintang  rendah.  Letak ITCZ  akan  mempengaruhi  angin  dan  curah  hujan pada tempat-tempat yang bertepatan dengan keberadaan  ITCZ  dan  kemungkinan  besar  akan menyebabkan  hujan  berhari-hari  dengan  cuaca mendung terus menerus [6] . Faktor yang mempengaruhi  pemancaran  radiasi  inframerah  yang di pancarkan bumi ke luar angkasa dipengaruhi oleh Suhu bumi, uap air di atmosfer, dan awan yang dapat menghambat  semua  radiasi  inframerah  yang  di pancarkan bumi sampai ke luar angkasa.
Awan  konvektif  adalah  awan    yang    terjadi karena adanya  kenaikan  udara  di  atas  permukaan yang    lebih    panas.  Awan  adalah  volume  udara atmosferik  jenuh  terhadap  air  dan  mengandung  air terkondensasi  dalam  keadaan  cair  atau  padat  dengan ukuran  sekitar  10 𝜇𝑚 secara  efektif [7] .  Jenis  awan konvektif  antara  lain Cumulus  Congestus dan Cumulonimbus (Cb).  Awan Cumulus  Congestus sama  seperti  awan Cumulonimbus ,    perbedaannnya pada  ketinggian  yaitu Cumulus  Congestus belum cukup  tinggi  sehingga  belum  terbentuk  puncak  yang berwarna putih.
Awan    konvektif    dalam    pertumbuhannya sampai  turun  sebagai  hujan mempunyai tiga tahap, yaitu  tahap  pertumbuhan  ( growth  stage )  ditandai dengan adanya  gerakan  atau  arus  udara  ke  atas  di seluruh    sel    awan.  Tahap    matang  ( mature  stage ) ditandai  dengan  adanya  arus  udara  ke  atas  dan  arus
udara ke bawah dan tahap disipasi ( dissipation stage ) ditandai  dengan  adanya  arus  udara  ke  bawah  yang lemah  di  seluruh  sel.  Tahap  ini  disertai  dengan intensitas  hujan  yang  makin  menurun  dari  hujan sedang menuju hujan ringan [8] .
Prediksi    MJO    berbasis  kepada    teknik atau  metode Real  Time  Multivariate MJO (RMM1 dan    RMM2)  yang    hingga    kini    digunakan    oleh pihak    Badan    Meteorologi    Australia    (BoM, Australia) [9] .  RMM    adalah    nilai Empirical Orthogonal  Function (EOF)  atau komponen  utama dari    integrasi    kecepatan    angin    zonal    pada ketinggian      850    hPa    (data    re-analisis    NOAA) dengan    OLR    yang    diukur    dari    satelit  NOAA. Indeks  RMM  menghasilkan  sinyal  secara realtime untuk    mengetahui  perkembangan  aktivitas  MJO (wheler).

## Gambar 2. Roadmap Fase MJO
Roadmap MJO  merupakan  hasil  plot  nilai RMM  1  dan RMM  2  pada  tanggal tertentu  yang kemudian    dihubungkan    dengan    garis    sehingga membentuk    siklus  seperti  Gambar  7.  Lingkaran  di tengah  diagram  adalah  posisi  MJO  lemah,  apabila garis    semakin    jauh    dari    pusat    diagram,    maka pengaruh    MJO    semakin    kuat    di  daerah  tersebut. Pada saat indeks MJO menguat, terdapat kecenderungan bahwa curah  hujan  tinggi  di  daerah yang  dilewatinya.
Kedelapan fase tersebut menunjukkan wilayah  yang    dilewati    MJO,    yaitu    Samudra Hindia  untuk  fase  2  dan  3,  Benua  Maritim untuk fase  4 dan  5,  Pasifik  Barat  untuk  fase  6  dan  7 dan  belahan  Bumi  bagian Barat serta Afrika untuk fase  1  dan  8.  Berikut  ini  adalah  koordinat  dari  fase MJO:
1. Fase-1 di Afrika (210 ° BB-60 ° BT)
2. Fase-2  di  Samudera  Hindia  bagian  barat  (60 ° BT-80 ° BT)
3. Fase-3  di  Samudera  Hindia  bagian  timur  (80 ° BT-100 ° BT)
4. Fase-4  dan  fase-5  di  Benua  Maritim  Indonesia (100 ° BT-140 ° BT) 5. Fase-6  di  kawasan  Pasifik  Barat  (140 ° BT-160 °
BT)
6. Fase-7 di Pasifik Tengah (160 ° BT-180 ° BT)
7. Fase-8  di  daerah  konveksi  di  belahan  bumi bagian barat (180 ° -160 ° BB)
Weighted  Wavelet  Z-Transform (WWZ) suatu    metode  analisis  spektrum  digunakan  untuk menganalisis data runtut waktu  ( time series ). Metode ini  pertama    kali  dikembangkan  oleh  Giant  Foster tahun 1996 digunakanuntuk mendeteksi dan mengkuantifikasi sinyal periodik [10] . Persamaan yang digunakan  dalam  program  WWZ  diformulasikan dengan:
𝑁 𝑒𝑓𝑓 = 𝑛 2 (𝜔, 𝜏) 𝑛( 2𝜔, 𝑡) 𝑊𝑊𝑇 = (𝑁 𝑒𝑓𝑓 − 1)𝑉 𝑦 2𝑉 𝑥 𝑊𝑊𝑍 = 𝑊𝑊𝑇(𝑁 𝑒𝑓𝑓 − 1) −2𝑊𝑊𝑇 + (𝑁 𝑒𝑓𝑓 − 1)
Dimana : n
= banyak data lokal 𝜏 = perubahan waktu 𝜔 = frekuensi
𝑁 𝑒𝑓𝑓 =  jumlah  efektif  ( effective  number )  waktu dan frekuensi data yang di uji 𝑉 𝑥 =  Variasi  pembobot  ( weighted  variation ) pada sumbu horizontal ( time series ) 𝑉 𝑦 =Variasi pembobot pada sumbu vertikal
Daerah  yang  dilalui  MJO  akan  mengalami peningkatan  suhu  muka  laut  seiring  dengan perjalanan  arus  laut  ke  timur  yang  nantinya  akan berdampak  pada  tingginya  penguapan  air  laut. Terjadinya  pergerakan  uap  air  secara  vertikal  dan membentuk  beberapa cluster awan  hujan  dengan kecepatan  5-10  m/s [7] .  Awan  ini  mengandung  air sangat  banyak  serta  mempunyai  periode  ulang  30 sampai  90  hari  yang  berarti  dalam  kisaran  waktu tersebut  akan  terjadi  peningkatan  hujan  di  kawasan- kawasan  yang dilaluinya (Zang, 2009). Kota Padang yang  berada  di  salahsatu  kawasan  Sumatera  Barat merupakan  wilayah  yang dekat dengan garis ekuator dan  berhadapan  langsung  dengan  Samudera  Hindia sehingga  fenomena  MJO  sangat  berpengaruh terhadap wilayah Kota Padang.
Untuk  melihat  kemunculan  MJO  di  Kota Padang  menggunakan  data  kecepatan  angin  zonal 850 mb dari Radiosonde dan data radiasi gelombang panjang  (OLR).  OLR  merupakan  radiasi  inframerah yang  di  pancarkan  bumi  ke  bagian  atas  atmosfer (Salby, 1996). Faktor yang mempengaruhi pemancaran  radiasi  inframerah  yang  ditangkap  oleh satelit  salah  satunya  adalah  adanya  pembentukan awan cumulonimbus (Cb),  sehingga  nilai  OLR  dari satelit  yang  rendah  akan  menunjukkan  tingginya potensi  awan  (hujan)  yaitu  tanda  dari  kemunculan MJO.
Pentingnya  penelitian  tentang  inisialisasi kemunculan MJO adalah terjadinya perubahan cuaca disebabkan  oleh  pergerakan  MJO  yang  dapat mempengaruhi  segala  aspek  yang  berhubungan langsung maupun tidak langsung terhadap lingkungan.  Oleh  karena  itu,  penulis  tertarik  untuk menganalisis  data  angin  zonal  850  mb  dan  OLR selama  periode  6  tahun  untuk  inisialisasi  dari kemunculan fenomena MJO di Kota Padang.

## METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  ini  merupakan  penelitian deskripif dengan menggunakan data sekunder berupa Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, berupa data:
a. Kecepatan  angin  zonal  pada  ketinggian  850  mb hasil  pengamatan  Radosonde  di  Kota  Padang yang terletak di 0 ° 52’40,29”  LU  dan 100 ° 21’12,45’’ BT yang bersumber dari BMKG Ketaping pada tahun 2010-2015.
b. Outgong  Longwave  Radiation (OLR)  tahun 2010-2015 yang diperoleh dari http://www.cpc.noaa.gov/products.precip/CWlin k/daily_MJO_index/poj_norm_order.ascii
c. Indeks Realtime  Multivariate (RMM1  dan RMM2) tahun 2010-2015 yang diperoleh dari http://www.bom.gov.au/bmrc/clfor/cfstaff/matw/ mapsoom/RMM///
d. Curah hujan Kota Padang tahun 2010-2015 yang diperoleh dari alat Ombrometer manual (Observatorium)  yang  ada  di  stasiun  BMKG Ketaping.
Teknik Pengolahan data terbagi menjadi tiga yaitu sebagai berikut:
1. Menentukan Variasi Angin Zonal dan OLR Data  angin  yang  berbentuk  skalar  pada lapisan 850 mb, diubah menjadi data kecepatan angin zonal menggunakan persamaan:
U = 0.5 . 𝑓𝑓. 𝐶𝑜𝑠 (270 − 𝑑𝑑𝑑)
Dimana: ff = kecepatan ddd
= arah
Penguraian  komponen  angin  dimaksudkan untuk  mengetahui  aktifitas  angin  zonal  dari  data observasi  Radiosonde  pada  ketinggian  850  mb. Komponen nilai angin zonal yang bernilai positif (+) menandakan  angin  dari  barat,  komponen  nilai  angin zonal bernilai negetif (-) menandakan angin dari arah timur.
Data  OLR  yang  diperoleh  dalam  type  file NC file atau yang belum terbaca dalam bentuk angka, sehingga  data  OLR  dibaca  dengan  menggunakan GraDS  untuk  mendapatkan  nilai  OLR  berupa  angka yang bisa dipindahkan ke Microsoft Excel, data OLR memiliki jumlah data 2191 hari selama 2010-2015.
2. Menentukan  Pola  dan  Waktu  Terjadinya Kemunculan MJO di Kota Padang
Untuk melihat kapan terjadinya kemunculan MJO,  dilakukan  pengolahan  dengan  menggunakan program Weighted Wavelet Z-Transfrom (WWZ) dan Surfer 7.  Pengolahan  data  angin  zonal  850  mb  dan OLR dalam deret waktu ( time series ) dengan WWZ, akan  diperoleh  frekuensi  dari  angin  zonal  850  mb dan  OLR  yang  kemudian  diubah  dalam  bentuk periode. Setelah didapatkan nilai perioda, pengolahan selanjutnya  menggunakan  perangkat  lunak surfer 7, dengan  inputnya  adalah  JD  Transformasi,  perioda dan  nilai  WWZ,  maka  akan  diperoleh  hasil  dalam bentuk  kontur  sehingga  memudahkan  menganalisis inisialisasi  kemunculan  MJO  dari  parameter  angin zonal  850  mb  dan  OLR  untuk  selang  waktu  di  Kota Padang.
3. Menentukan  Karakteristik  Hubungan  MJO dengan Angin Zonal 850 mb di Kota Padang
Untuk melihat hubungan karakteristik antara data Angin Zonal pada lapisan 850 mb  memprediksi kemunculan  kejadian  MJO  di  Kota  Padang, menggunakan    analisis  statistik    berupa    teknik korelasi  regresi  linier  berganda  menggunakan persamaan:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝑏 𝑛 𝑋 𝑛 Dalam  menentukan  nilai  ‘a’  dan  ‘b 1 ′,’b 2 ′,’b 3 ’,.., digunakan persamaan regresi linier berganda:
𝑌 = 𝑎𝑛 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2
𝑋 1 𝑌 = 𝑎   𝑋 1 + 𝑏 1 𝑋
1 2 + +𝑏 2 𝑋 1 𝑋
2
𝑋 2 𝑌 = 𝑎   𝑋 2 + 𝑏 1 𝑋 1 𝑋 2 + 𝑏 2 𝑋 2 2 dan melihat nilai koefisien determinasi (R 2 ).
𝑅 = 𝑏 1 𝑋 1 𝑌 + 𝑏 2 𝑋 2 𝑌
𝑌 2 Dimana:
Y
= variabel tidak bebas
A
= konstanta b1,b2 = koefisien regresi X1, X2 = variabel bebas Nilai koefisien determinasi digunakan untuk mendapatkan  selang  kepercayaan  dari  hubungan antara  nilai  kecepatan  angin  zonal  850  mb  dengan RMM1  dan  RMM2.  Dalam  penelitian  ini,  penulis menggunakan  regresi  linier  berganda  dengan  3 variabel,  yaitu  dua  variabel  bebas  ( dependent variable )  RMM1  dan  RMM2,  dan  satu  variabel  tak bebas ( independent variable ) angin zonal 850 mb.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
1. Hasil
a. Menentukan Pola Angin Zonal 850 mb dan OLR di Kota Padang
1) Kecepatan  Angin  Zonal  850  mb  Bulanan  Kota Padang
Grafik  angin  zonal  850  mb  bulanan menunjukkan  kecepatan  angin  zonal  850  mb  yang terjadi  pada  bulan  tertentu  yang  dinyatakan  dalam satuan  m/s.  Komponen  nilai  angin  zonal  yang bernilai  positif  (+)  menandakan  angin  dari  barat, komponen  nilai  angin  zonal  bernilai  negetif  (-) menandakan angin dari arah timur. Berikut ini adalah grafik kecepatan angin zonal 850 mb di Kota Padang untuk  melihat  pola  dan  arah  dari  kecepatan  angin zonal.
Gambar  3.  Grafik  Kecepatan  Angin  Zonal  850  mb Bulanan Tahun 2011 Gambar  3  diperoleh  dari  penjumlahan kecepatan  angin  zonal  850  mb  harian  menjadi  rata- rata  bulanan  pada  tahun  2011  di  Kota  Padang. Kecepatan  angin  zonal  850  mb  setiap  bulannya berbeda-beda,  puncak  kecepatan  angin  pada  tahun 2011  terjadi  pada  bulan  Maret  dengan  rata-rata kecepatan 0.858 m/s dengan arah angin dari barat dan bulan  Juli  dengan  kecepatan  0.257  m/s  dengan  arah angin dari barat.
Gambar  4.  Grafik  Kecepatan  Angin  Zonal  850  mb Bulanan Tahun 2014 Gambar  4  diperoleh  dari  penjumlahan kecepatan  angin  zonal  850  mb  harian  menjadi  rata- rata  bulanan  pada  tahun  2014  di  Kota  Padang. Kecepatan  angin  zonal  850  mb  setiap  bulannya berbeda-beda,  puncak  kecepatan  angin  pada  tahun 2014 terjadi pada bulan Desember dengan kecepatan +0.451  m/s  dengan  arah  angin  dari  barat  dan  pada bulan  Agustus  dengan  kecepatan  -0.440  m/s  dengan arah angin dari timur.
2) Data Nilai OLR di Kota Padang
Data  OLR  merupakan  Nilai  radiasi  bumi yang  memiliki  gelombang  panjang  yang  terdeteksi dari  luar  angkasa  yang  terbaca  oleh  satelit.  Satuan
-0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 K e ce pat an A ng in (m /s ) Waktu (Bulan) -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 K e ce pat an A ng in (m /s )
Waktu (Bulan)
dari  nilai  OLR  adalah  Watt/m 2 .  Variasi  nilai  OLR dapat dilihat dari grafik bulanan di Kota Padang.
Gambar 5. Grafik Nilai OLR Bulanan Tahun 2011 Gambar  5  diperoleh  dari  penjumlahan  nilai OLR  harian  menjadi  rata-rata  bulanan  pada  tahun 2011 di  Kota Padang  dapat  dilihat  bahwa  nilai  OLR terendah  selama tahun 2014 terjadi pada bulan Maret yaitu  dengan  nilai  186.935  Watt/m².  Nilai  OLR terendah  kedua  terjadi  pada  bulan  Januari  yaitu dengan nilai 187.209 Watt/m².
Gambar 6. Grafik Nilai OLR Bulanan Tahun 2014 Gambar  6  diperoleh  dari  penjumlahan  nilai OLR  harian  menjadi  rata-rata  bulanan  pada  tahun 2014 di  Kota Padang  dapat  dilihat  bahwa  nilai  OLR terendah    selama  tahun  2014  terjadi  pada  bulan November yaitu dengan nilai 184.866 Watt/m². Nilai OLR  terendah  kedua  terjadi  pada  bulan  Desember yaitu dengan nilai 183.258 Watt/m². b. Menentukan  Pola  dan  Waktu  Terjadinya Kemunculan MJO di Kota Padang
Pengolahan  data  kecepatan  angin  zonal  850 mb  dan  OLR  harian  dengan  menggunakan  WWZ, akan  didapatkan  nilai  frekuensi  yang  nantinya  akan diubah  menjadi  nilai  perioda.  Hasil  pengolahan  data menggunakan  WWZ  akan  diinputkan  ke Surfer 7 untuk  mendapatkan  kontur  yang  nantinya  bisa  di interpretasi  untuk  melihat  kemunculan  MJO  yang akan  dibandingkan  dengan  hasil  RMM1  dan  RMM2 (menunjukkan fase).
Gambar 7. Map Fase MJO [4]
Gambar  7  merupakan  hasil  penjumlahan  fase  ini yang  nantinyakan  diperoleh  Kota  Padang  berada  di fase  mana  yang  lebih  dominan  saat  terjadinya  MJO aktif.

## 1) Kemunculan MJO
Pola  angin  zonal  dan  OLR  di  Kota  Padang pada awalnya diperoleh dari hasil pengolahan WWZ yang kemudian akan dilanjutkan menggunakan surfer 7.  Hasil  grid  kontur  kecepatan  angin  zonal  850  mb dan OLR gambar berikut:
Gambar 8. Grid Kontur Angin Zonal 850 mb
Gambar 9. Grid Kontur OLR
Gambar  8  dan  9,  sumbu  x  menunjukkan Julian Day (hari) yang dimulai dari 1-2191, sumbu y menunjukkan  besarnya  perioda  dari  kemunculan MJO  sedangkan  sumbu  z,  menunjukkan  variasi  dari nilai WWZ setiap data kecepatan angin zonal 850 mb dan  data  OLR  di  Kota  Padang.  Dapat  dilihat  dari Gambar 8 dan 9 yaitu pola dari angin zonal dan OLR hampir sama ketika kemuculan MJO di Kota Padang
Gambar  10 . Perbandingan  Pola  Grid  Kontur  Angin Zonal dan OLR Gambar 10 angka 1 pada kontur menunjukkan  angin  zonal  850  mb  dan  OLR merupakan kontur yang sama pada saat MJO aktif di Kota  Padang.  Nilai  pada  Angka  1  ialah  kemunculan MJO terjadi pada periode 24-34 dan waktu terjadinya yaitu  hari  ke  1701  sampai  hari  1720  bertepatan
170 190 210 230 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Ni lai O LR (w/ m ²) Waktu (Bulan) 170 190 210 230 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Ni lai O LR (w/ m ²) Waktu (Bulan)
dengan  tanggal  28  Agustus  2014  sampai  16 September 2014.
2) Menentukan  Pola  Kemunculan  MJO  Dengan
RMM1 dan RMM2 di Kota Padang
Nilai dari RMM1 dan RMM2 menunjukkan Fase yang dilalui selama waktu terjadinya kemunculan  MJO  di  Kota  Padang  dari  tahun  2010- 2015 berbeda-beda. Tabel 1 menunjukkan  fase  MJO di Kota Padang yang dilalui untuk setiap waktu. Tabel 1. Pola Kemunculan MJO di Kota Padang
Tanggal  pada  tebel  1  didapatkan  dari  pembacaan grid  kontur,  untuk  keterangan  angka  pada  fase  MJO dari BoM Australia sebagai berikut: 1: MJO berada pada fase 1
2: MJO berada pada fase 2
3: MJO berada pada fase 3
4: MJO berada pada fase 4
5: MJO berada pada fase 5 6: MJO berada pada fase 6 7: MJO berada pada fase 7 8: MJO berada pada fase 8
c. Menentukan  Karakteristik  Hubungan  MJO Indeks  RMM1  dan  RMM2 dengan  Angin Zonal
850 mb
Karakteristik hubungan antara data kecepatan  angin  zonal  pada  lapisan  850  mb  dengan data  RMM1  dan  RMM2  untuk  memprediksi kemunculan  kejadian  MJO  di  Kota  Padang.  Hal    ini dilakukan    dengan    menggunakan    analisis  statistik berupa    teknik    korelasi    dan  melihat  signifikansi antara  data  kecepatan  angin  zonal 850 mb dengan data  RMM1 dan RMM2.
Melihat  hasil  nilai  perhitungan  analisa regersi,  sebelumnya  membandingkan  grafik  data kecepatan  angin  zonal  850  mb  dengan  RMM1  dan RMM2.  Dari  perbandingan  grafik  akan  diketahui tepatnya puncak-puncak varians dari kecepatan angin zonal  850  mb  dengan  RMM1  dan  RMM2  yang terlihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Rata-rata Data Bulanan Kecepatan angin Zonal  850  mb  dengan  RMM1  dan RMM2  perioda  Januari  2010-Desember
2015
Gambar  11  secara  sepintas  terlihat  grafik kecepatan  angin  zonal  850  mb  memiliki  pola  yang sama  dengan  grafik  data  RMM1  dan  RMM2 meskipun  amplitudonya  berbeda.  Hal  tersebut dibuktikan  dengan  korelasi  statistik  menunjukkan bahwa  data  kecepatan  angin  850  mb  dengan  data RMM1  dan  RMM2  memiliki  hubungan  yang signifikan pada selang kepercayaan 97%.
Pada  grafik  terlihat  bahwa  ketiga  variabel memiliki  pola  yang  sama  meskipun  amplitudonya berbeda dan terlihat adanya puncak-puncak kecepatan  angin  zonal  850  mb  dengan  RMM1  dan RMM2  khususnya  terjadi  pada  bulan  November 2010,  Maret  2011,  Juli  2011,  Maret  2012,  Agustus 2012,  Januari  2013,  Juni  2013,  Desember  2014,  dan Agustus  2015.  Puncak-puncak  grafik  inilah  yang dianggap bahwa ketiga variabel menguat.
Tabel  2.  Analisa  Regresi  linier  antara  Kecepatan Angin  zonal  850  mb  di  Kota  Padang dengan Data RMM1 dan RMM2
Tabel  2  menunjukkan  persamaan  regresi linier  berganda  sederhana  antara  kecepatan  angin zonal  850  mb  dengan  RMM1  dan  RMM2  dimana;
Y= kecepatan angin zonal 850 mb, X1= RMM1, dan X2=  RMM2.  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  terdapat keterkaitan  yang  sangat  erat  antara  data  angin  zonal 850 mb dengan RMM1 dan RMM2 dengan nilai rata- rata  R²  sebesar  0.3.  Nilai  R²  tertinggi  terjadi  pada bulan  November,  Januari  dan  Juni.    Pada  masing- masing  bulan  diatas,  fase  MJO  dimulai  dibelahan bumi    bagian    barat/    Afrika  bergerak    ke    timur melalui    Samudera  Hindia,    Indonesia,    dan Samudera  Fasifik    Bagian  Barat.    MJO    aktif    pada saat  melewati Indonesia  tidak  sama  setiap  bulan, berdasarkan  pola  kemunculan  MJO  di  Kota  Padang selama 2010-2015 terjadi sebanyak 19 kali.
Pada Tabel 2 juga dapat terlihat  bahwa nilai koefisien determinasi antara data RMM1 dan RMM2 dengan  data  angin  zonal  850  mb  labih  tinggi  pada saat  bulan  basah,  yakni  Maret  dan  November.  Jika dilihat  dari  pola  curah  hujan  di  Kota  Padang  seperti pada Gambar 12 berikut:
Gambar  12.  Curah  Hujan  Rata-rata  Bulanan  Kota Padang Tahun 2010-2015 Gambar  12  merupakan  data  curah  hujan selama  tahun  2010-2015,  data  curah  hujan  dipakai untuk  menunjukkan  bahwa  pada  saat  indeks  MJO menguat  maka  akan  terjadi  peningkatan  curah  hujan di Kota Padang. Pada Gambar 8 dapat dilihat  adanya dua puncak hujan tertinggi yang terjadi selama tahun 2010-2015  yaitu  pada  bulan  Maret  dan  bulan November.

## 2. Pembahasan
a. Pola Angin Zonal dan OLR di Kota Padang
Grafik  kecepatan  angin  zonal  850  mb membuktikan  teori  tentang  sirkulasi  zonal,  diketahui terdapat  sirkulasi  zonal  yang  menggambarkan pergerakan  udara  pada  arah  sejajar  dengan  garis lintang  bumi.  Sirkulasi  walker  adalah  salah  satu sirkulasi zonal (timur-barat) yang terjadi disepanajng garis ekuator. Pada tahun 2014 hasil pengolahan data kecepatan angin zonal 850 mb data rata-rata bulanan diperoleh grafik  kecepatan angin zonal  yang bernilai negatif (-) atau arah timur terlihat pada bulan Januari, Mei sampai November dengan kecepatan maksimum 0.440  m/s.  Nilai  positif  (+)  atau  arah  angin  barat terjadi  sekitar  bulan  Februari  sampai  April,  dan Desember dengan kecepatan maksimum 0.451 m/s.
Nilai  OLR  yang  di  ukur  menggambarkan seberapa  besar  perawanan  yang  menghambat keluarnya  radiasi  bumi.  Semakin  kecil  nilai  OLR menunjukkan  semakin  besarnya  hambatan  radiasi bumi  sehingga  dapat  divisualisasi  sebagai  semakin
tingginya  awan  yang  menghambat  biasanya  awan konvektif. Berdasarkan hasil pengolahan data variasi nilai OLR,  maka dapat kita lihat  nilai terendah OLR yang  menandakan  adanya  hambatan  dari  awan konvektif.  Pada  tahun  2014  nilai  OLR  terendah terjadi  pada  bulan  November,  Desember,  dan  April dengan  nilai  minimum  184.860  Watt/m²,  nilai kecepatan  angin  zonal  850  mb  tertinggi  pada  tahun 2010 juga berada pada pada bulan Desember dengan nilai kecepatan 0.451 m/s.
b. Pola dan Waktu Terjadinya Kemunculan MJO di Kota Padang
Dari  hasil  pengolahan  data  yang  dilakukan, kemuculan  MJO  terjadi  selama  6  tahun  (2010-2015) di  Kota  Padang  sebanyak  19  kali.  Berdasarkan  hasil dari  kemunculan  MJO  pembacaan  grid  kontur  maka dapat  di  tentukan  pola  kemunculan  MJO  terjadi  di Kota  Padang.  Berikut  ini  adalah  Gambar  grafik frekuensi dari kemunculan MJO di Kota Padang.
Gambar  13.  Gafik  Frekuensi  MJO  di  Kota  Padang Tahun 2010-2015
Gambar  13  terlihat  perbandingan  fase penjalaran  MJO  terhadap  frekuensi  kejadianya.  Fase 1,  frekuensi  kejadiannya  sebanyak  59  kali.  Fase  2, frekuensi  kejadiannya  sebanyak  68  kali.  Fase  3, frekuensi  kejadiannya  sebanyak  83  kali.  Fase  4, frekuensi  kejadiannya  sebanyak  124  kali.  Fase  5, frekuensi  kejadiannya  sebanyak  94  kali.  Fase  6, frekuensi  kejadiannya  sebanyak  53  kali.  Fase  7, frekuensi  kejadiannya  sebanyak  57  kali.  Fase  8, frekuensi  kejadiannya  sebanyak  74  kali,  sehingga dapat  di  simpulkan  bahwa  Kota  Padang  aktif  pada fase 4.
Gambar 14. Fase MJO Aktif di Fase 4 Gambar 14, diketahui bahwa fase MJO aktif di pulau Sumatera Barat barada pada fase 4. Gambar Bulatan  merah  menunjukkan  daerah  yang  di  lalui pada  saat  MJO  aktif  di  fase  4.  Berdasarkan  gambar
bulatan merah tersebut diketahui MJO aktif pada fase 4  di  Pulau  Sumatera  terletak  pada  koordinat  80 ° − 100 ° BT di daerah ekuator yang menandakan bahwa wilayah di sekitar fase tersebut akan mempunyai nilai OLR  negatif  (puncak  awan  konvektif  sangat  dingin sehingga  memancarkan  sedikit  radiasi  gelombang panjang)  yang  mengakibatkan  terjadinya  kejadian hujan  ekstrim,  baik  dalam  jumlah  dan  intensitas curah hujan yang terjadi [9] . Oleh karena itu, pengaruh MJO terhadap angin yang membawa awan konvektif yang berpengaruh terhadap curah hujan dapat di lihat dari nilai kecepatan angin  dan OLR serta nilai curah hujan  yang lebih tinggi dari  normal pada time series Kota Padang.
c. Karakteristik Hubungan MJO Indeks RMM1 dan RMM2 dengan Angin Zonal 850 mb
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  untuk melihat karakteristik hubungan antara indeks RMM1 dan RMM2 dengan angin zonal 850 mb, hasil dengan korelasi statistik menunjukkan bahwa data kecepatan angin  zonal  lapisan  850   mb dengan  data RMM1 dan RMM2 memiliki hubungan yang signifikan pada selang  kepercayaan  97%.  Analisis    statistik    dari variabel    angin  zonal  850  mb    dengan    RMM1    dan RMM2    difokuskan  pada    saat    keduanya    menguat. Hal  ini  bertujuan  untuk melihat  keterkaitan  antara kemunculan  MJO    dan  kecepatan    angin    zonal  850 mb    dan    pengaruhnya    terhadap    curah  hujan    di daerah  Kota Padang.

## KESIMPULAN
1. Pola  kecepatan  angin  berkisar  5  m/s.  kecepatan angin  ini  tidak  terlalu  tinggi  dan  tidak  terlalu rendah  sehingga  dapat  mendukung  terjadinya pembentukan awan sebagai ciri terjadinya MJO. Kecepatan  angin  zonal  850  mb  tertinggi  berada di  fase  4  mempunyai  nilai  RMM1>1  dan RMM2>1.  Dan  dapat  dilihat  bahwa  ketika kecepatan  angin  zonal  850  mb  bernilai  tinggi maka  nilai  dari  OLR  rendah  yang  menandakan jika  nilai  OLR  rendah  maka  adanya  pengaruh awan  konvektif  sebagai  tanda  kemunculan  MJO di bulan yang sama.
2. Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan WWZ, Surfer 7  kecepatan  angin  zonal  850  mb dan  OLR  dapat  melihat  kemunculan  MJO  di Kota  Padang.  MJO  aktif  di  Kota  Padang  terjadi pada fase 4. Kemunculan MJO yang terjadi pada tahun  2010-2015  di  Kota  Padang  terjadi sebanyak  19  kali.  Dampak  yang  ditimbulkan oleh  kemunculan  MJO  pada  saat  fase  aktif adalah  kecepatan  angin  yang  rendah  dan  curah hujan  akan  tinggi  pada  daerah  yang  dilaluinya selama  penjalaran  dari  Samudera  Hindia  ke Samudera  Pasifik.  Terjadinya  kemunculan  MJO di  Kota  Padang  dipengaruhi  oleh  wilayah  Kota
Padang  berdekatan  dengan  garis  ekuator  dan dipengaruhi  oleh  proses  penjalaran  MJO  yang berpusat  di  Samudera  Hindia  yang  bergerak  ke timur  sepanjang  ekuator  yang  di  tandai  dengan pertumbuhan awan SCC.
3. Hubungan  karakteristik  antara  angin  zonal  850 mb  dengan  RMM1  dan  RMM2  memiliki hubungan yang signifikan pada selang kepercayaan  97%.  Dan  berpengaruh  terhadap curah  hujan  yang  terjadi  di  Kota  Padang,  yaitu pada  saat  MJO  aktif  maka  adanya  peningkatan dari curah hujan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih penulis ucapkan kepada Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) Sta.  Klimatologi  Sicincin  Sumatera  Barat  atas  data yang telah digunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Winarso,    P.A.    dan    J.    McBride.  2002. Kapan Hujan    Turun?    Dampak    Osilasi  Selatan dan  El  Nino  di  indonesia. Information Series  QIO2002,  Departemen  of  Primary Industies Queensland
[2].  Kato,S  dkk.  1998. Dinamika  Atmofer .  ITB. Bandung.
[3]. Madden  R.  A.,  &  Julian  P., 1971. Detection of  a 40±50 day oscillation in the zonal wind in  the  tropical    Pacific .    J    Atmos    Sci.  28, 702-708
[4].  Salby  L,  M.  1996. Physics  Of  The  Atmosphere and  Climate .  Cambridge  University  Press. Macquarie University
[5].  Aldrian,    E.  2000. Pola    hujan    rata-rata bulanan wilayah Indonesia;  tinjauan   hasil kontur    data  penakar    dengan    resolusi ECHAM  T -42 .  Jurnal Sains  &  Teknologi Modifikasi  Cuaca,  1(2), 113-123.
[6]. Prawirowardoyo, S. 1996. Meteorologi . Bandung: Penerbit ITB
[7].  Tjasjono,  Bayong.  2008. Meteorologi  Terapan . Bandung: Penerbit ITB
[8].  Bayong,  T.H.K.  2000. Awan  Konvektif  di  Atas Benua Maritim Indonesia . Jurnal
Meteorologi  dan  Geofisika,  Vol.  1,  No.  4, Jakarta
[9].  Wheeler  M,  &  Hendon  H.  H.,  (2004). An  All- Season Real-Time Multivariate MJO
Index:Development    Of    An    Index    For Monitoring  And    Prediction .    Month    W eather  Rev,  132, 1917-1932.
[10].  Foster,  G.  1996. Wavelets  For  Period  Analysis of  Unevenly  Sampled  Time  Series .  The Astronomical Journal: 1709-1729. Massachusetts