## KARAKTERISTIK PETIR DARI AWAN KE BUMI DAN HUBUNGANNYA DENGAN CURAH HUJAN
Deni Septiadi *) , Safwan Hadi **) , dan Bayong Tjasyono ***) *) Program Doktor Sains Kebumian, FITB, Institut Teknologi Bandung **) Program Studi Oseanografi, FITB, Institut Teknologi Bandung ***) Program Studi Meteorologi, FITB, Institut Teknologi Bandung e-mail: zeptiadi@yahoo.co.id Diterima 4 Maret 2011; Disetujui 18 Mei 2011

## ABSTRACT
This  paper  describes  the  relationship  between  CG  (Cloud  to Ground)  lightning  and  the  rainfall  of  Bandung  and  surrounding  area. CG  lightning  data  obtained  by  Lightning  Detector  that  is  able  to  track low  frequency  of  radio  signals  from  electrical  processes  lightning discharge  which  installed  in  Bandung  Geophysics  Station.  For  better resolution, data is limited within a radius of 10 km square of study area. Daily  analysis  during  the  year  2009  showed  a  strong  relationships between CG and rainfall (r = 0,62 for CG+; r = 0,51 for CG- and  r = 0,59 for  total  of  CG).  The  electrification  process  dominated  by  CG-  and  the peak  of  CG  occurs  at  MAM  with  the  43,6%  total  of  CG  and  occurs  at 15.00-17.00 LT. The mature stage occured after 13.00 LT.
Keywords: Lightning, CG, Rainfall, Relationship

## ABSTRAK
Tulisan ini mengkaji hubungan antara petir CG ( Cloud to Ground ) dengan  pola  curah  hujan  di  Bandung  dan  sekitarnya.  Data CG diperoleh menggunakan Lightning Detector yang mampu melacak sinyal radio  frekuensi  rendah  dari  proses  elektrik  kilat  dan  terpasang  di Stasiun Geofisika Bandung. Agar resolusi data semakin baik penelitian dibatasi dalam radius 10 km persegi dari area penelitian. Hasil analisis harian  sepanjang  tahun  2009  menunjukkan  hubungan  yang  kuat antara CG dan curah hujan ( r = 0,62 untuk CG+ ; r = 0,51 untuk CG- serta r = 0,59 untuk total CG ). Proses elektrifikasi didominasi CG- dan puncak CG terjadi  pada  periode MAM dengan  persentase CG total =43,6% serta berlangsung antara pukul 15.00-17.00 WIB. Analisis taraf mature (matang) terjadi di atas pukul 13.00 WIB.
Kata kunci: Petir, CG, Curah Hujan, Korelasi

## 1 PENDAHULUAN
Petir/kilat  merupakan  gejala  listrik  alami  dalam  atmosfer  Bumi yang tidak dapat dicegah (Pabla, 1981 dan  Hidayat, 1991) yang terjadi akibat  lepasnya  muatan  listrik  baik  positif  maupun  negatif  yang terdapat  di  dalam  awan.  Menurut Pabla  (1981)  dan  Price  (2008), berdasarkan  tempatnya,  pelepasan  muatan  listrik  dapat  terjadi  di dalam satu awan ( Inter Cloud, IC ), antara awan dengan awan ( Cloud to Cloud , CC) ataupun dari awan ke Bumi ( Cloud to Ground , CG ). Uman (1987), Marshall dan Radhakant (1978), Shackford (1960) telah  mengkaji  kaitan  antara  kilat  dengan  curah  hujan  seperti  juga yang  dilakukan Tapia  dan  Smith  (1997).  Piepgrass  dan  Krider  (1982) serta Buechler dan Goodman (1990) membahas metode estimasi curah hujan  konvektif  yang  dibangun  dari  observasi lightning .  Carey  dan Rutledge  (1998)  telah  menemukan  nilai IC ke CG yang  sangat  ekstrim (IC/CG  ~  20-70)  dan  sebagian  besar  adalah CG+ (>  74%)  yaitu  ketika badai  menghasilkan  hujan  yang  lebat  dan  tornado  yang  lemah.  Hasil yang sama ditunjukkan projek STEP di Amerika (Kyle et  al., 2005) dan observasi di Eropa (Soula et al., 2004). Hasil ini sedikit berbeda dengan Price dan Murphy (2002) serta Zoro (1999) yang menyatakan bahwa CG- mendominasi ketika proses presipitasi terjadi.
Price dan Murphy (2002), mempelajari angin badai yang disebut derecho ,  dimana  12,5  juta  pohon  rusak  di  dalam  taman  nasional sepanjang  perbatasan  Amerika-Kanada  dalam  beberapa  jam. Derecho merupakan  angin  badai  tegak  lurus  (tidak  seperti  tornado  yang berpilin).  Secara  normal  mayoritas CG yang dideteksi  oleh sensor Very low frequency (VLF) memiliki polaritas negatif (CG-), ketika derecho aktif fraksi kilat positif (CG+)  meningkat 80% dalam dua jam.
Frekuensi kilat,  polaritas,  tipe kilat  (IC  dan  CG)  telah diketahui berhubungan  dengan  mikrofisis  dan  proses  dinamis  dalam  badai (Williams, 2001). Dengan demikian, monitoring terus-menerus aktivitas lightning  dapat  mensuplai  informasi  penting  tentang  perkembangan dan intensitas badai (Price, 2008).
Sementara itu Hidayat dan Zoro (2001) telah melakukan analisis variasi  kilat  di  wilayah  Jawa  sepanjang  tahun  1996-2000 memanfaatkan  jaringan  LPATS  dimana  proporsi CG+ bervariasi  antara 16-39%.  Aktivitas  kilat  bulanan  secara  aktif  terjadi  pada  Oktober sampai dengan Maret yang merupakan musim basah di wilayah Jawa, dimana aktivitas terendah kilat terjadi pada Agustus dan September.
Dalam kondisi awan pada taraf matang secara umum terbentuk dua batas lapisan utama elektrifikasi. Pada bagian atas terkonsentrasi medan listrik positif sedangkan dibagian lebih ke bawah terkonsentrasi medan  listrik  negatif  sebagai  akibat  proses  konveksi updraft maupun downdraft pada awan. Jenis kilat/petir CG antara lain adalah CG- yang terjadi akibat induksi medan listrik positif di permukaan Bumi dengan bagian  tengah/pusat  awan  (convective  core)  yang  bermuatan  negatif. Sementara itu, jenis CG lainnya yaitu CG+ terjadi akibat induksi medan listrik  negatif  di  permukaan  dengan  bagian  atas  awan  yang terkonsentrasi  listrik  positif.  Menurut  Zajac  dan  Weaver  (2002)  serta Lopez et  al., (1990),  kombinasi  muatan  di  dalam  awan  dan  induksi muatan pada permukaan Bumi menghasilkan medan elektrik kuat dan petir CG. Secara spesifik muatan dalam awan dan di permukaan Bumi mengendalikan  waktu,  tempat  dan  frekuensi CG- dan CG+. Parameter CG+ adalah petir/kilat yang mengantarkan muatan positif ke tanah dan lebih banyak terdeteksi terdapat pada awan badai Cb (Cumulonimbus). sebaliknya CG- mengantarkan  muatan  negatif  ke  tanah  dan berhubungan dengan curah hujan konvektif.
Kilat merupakan bagian yang tidak dapat dipisahkan dari proses dinamika  atmosfer  terutama  mikrofisika  awan,  sehingga  dapat dijadikan  sebagai  bagian  karakteristik  maupun  identifikasi  kondisi cuaca.  Pemahaman  karakteristik  kilat  pada  awan  guruh  akan memberikan gambaran struktur maupun perkembangan awan sehingga dapat  membantu  dalam  melakukan  analisis  cuaca  ekstrim  yang menyertai.

## 2 DATA DAN METODE ANALISIS
2.1 Data
Penelitian  dilakukan  di  wilayah  Bandung  yang  berada  pada 6,55 0 LS dan 107,36 0 BT dan sekitarnya. Data yang digunakan meliputi data  kilat near  real  time selama  1  tahun  (2009)  dengan  resolusi  15 menit-an  menggunakan ”Lightning  Detector” yang  terpasang  di  Stasiun Geofisika Bandung, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika. Data tersebut  selanjutnya  diekstrak  menjadi  parameter CG baik CG+ maupun CG- .    Data  sekunder  lain  yang  digunakan  adalah  data  curah hujan  dari Helman  rain  gauge dengan  resolusi  temporal  10  menit-an. Untuk  menghindari noise ,  data  kilat  dibatasi  dalam  radius  sekitar  10 km sekitar Bandung.
Gambar 2-1: Lokasi Lightning Detector ditandai dengan*

## 2.2 Metode Analisis
Kilat/petir  dianalisis  menggunakan Lightning  detector yang merupakan  alat  pendeteksi  kilat  yang  dihasilkan  oleh  awan  guruh (thunderstorm).  Ada  tiga  tipe  utama Lightning  Detector yaitu: ground- based  systems menggunakan  beberapa  antena; mobile systems menggunakan  sebuah  antena  (kebanyakan  terpasang  di  pesawat)  dan space-based  systems . Ground-based dan mobile  detectors menghitung arah  dan  kuatnya  kilat  dari  suatu  lokasi  menggunakan  teknik  radio direction  finding. Bersamaan  dengan  itu  dilakukan  analisis  terhadap karakteristik frekuensi yang diemisikan oleh kilat. Ground-based system menggunakan triangulation dari  berbagai  lokasi  (multiple  location) untuk  menentukan  jarak,  sementara mobile  systems mengestimasi  jarak menggunakan  sinyal  frekuensi  dan  atenuasi. Space-based lightning detectors merupakan onartificial satelit  yang  dapat  menentukan  jarak, sudut dan intensitas dengan observasi langsung.
Kilat  dideteksi  menggunakan Boltek  Storm  Tracker  Lightning Detector yang  terdiri  atas  antena  dan  dihubungkan  dengan  PCI  card yang  terinstal  dengan  personal  komputer. Storm  Tracker mendeteksi sinyal  radio  frekuensi  rendah  ( low  frequency )  yang  dihasilkan  oleh luahan  kilat  dan  menggunakan Direction  Finding antena  untuk menentukan arah darimana kilat datang. Setiap antena memiliki radius jangkauan potensial dengan radius sekitar 540 km (~300 mil).

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  3-1  memperlihatkan  pola  harian CG total dan  curah hujan  sepanjang  tahun  2009  dimana  baik CG total maupun  curah hujan  menunjukkan  pola  yang  hampir  sama.  Peningkatan  jumlah CG total diikuti  dengan  peningkatan  curah  hujan  (mm)  secara  signifikan, begitu  juga  sebaiknya  penurunan  jumlah CG juga  diikuti  dengan penurunan jumlah curah hujan.
Kuatnya  hubungan  antara  parameter  kilat dan  curah  hujan harian  sepanjang  tahun  2009  dipertegas  dalam  Gambar  3-2a  yang merupakan  scatter plot antara CG+ dan  curah  hujan;  kemudian Gambar 3-2b yang merupakan scatter plot antara CG- dan curah hujan; serta  Gambar  3-3  yang  merupakan  scatter plot antara CG  total dan curah hujan.
Gambar 3-1: Pola harian CG dan curah hujan sepanjang tahun 2009
Parameter  kilat  memiliki  korelasi  terhadap  curah  hujan dengan r = 0,62 untuk parameter CG+ ; r = 0,51 untuk parameter CG- ; serta r =  0,59  untuk  total  parameter CG. Dalam Septiadi et  al.  (2010), CG dapat merepresentasikan tiga taraf pertumbuhan awan guruh yaitu Cumulus,  Mature dan Dissipasi .  Taraf cumulus ditandai  dengan frekuensi CG yang  minim,  sejalan  dengan  dominasi  proses  konveksi oleh updraft. Dalam kondisi atmosfer yang semakin labil dengan updraft dan downdraft cenderung  berimbang,  proses  tumbukan  dalam  awan semakin kuat sehingga akan memicu terjadinya peningkatan CG secara cepat  sebagai  representasi  awan  yang  matang  ( mature )  dan  tak  jarang disertai  dengan  curah  hujan  yang  lebat/sangat  lebat.  Proses elektrifikasi  awan  mencapai  kondisi  jenuh  ketika  temperatur  parsel udara  telah  mencapai  level  temperatur  lingkungan  yang  ditandai melemahnya updraft dan  dominasi downdraft sehingga  terjadi penurunan  kuantitas  kejadian CG, karena  itu CG sangat  potensial dipertimbangkan sebagai indikator dinamika atmosfer.
Gambar 3-2a: Scatter plot antara CG+ dan  curah  hujan;  3-2b: Scater plot antara CG- dan curah hujan
Gambar 3-3: Scatter plot antara CG  total dan  curah  hujan sepanjang tahun 2009
a b
Berdasarkan  komposit  variasi  musiman  antara CG dan  curah hujan  untuk  wilayah  Bandung  sebagaimana  diperlihatkan  pada  Tabel 3-1,  puncak  luah  listrik  ataupun  kejadian  kilat  terjadi  pada MAM (Maret-April-Mei) dengan persentase kejadian CG+ =16,3%; CG- =27,3%; CG  total =43,6%;  serta  persentase  curah  hujan  =  43,5%. MAM merupakan fase transisi melemahnya Monsun Asia. Matahari berada di sekitar  ekuator  namun  labilitas  wilayah  Bandung  dengan  efek orografinya meningkat secara tajam sehingga memungkinkan terjadinya curahan yang besar.
Sementara itu pada JJA (Juni-Juli-Agustus) merupakan kondisi terlemah  frekuensi  kejadian CG maupun  curah  hujan  dengan persentase CG+ =1,3%; CG- =2,7%; CG  total =4,0%;  serta  persentase curah  hujan  = 4,8%.  Suplai  massa  udara  lembab  sangat  minim,  tidak ada aliran massa udara lembab ke atas akibat fluks radiasi yang minim. Meskipun  terjadi  pertumbuhan  awan  namun  tidak  sampai  pada  fase matang ( mature ).
Tebel 3-1: PERSENTASE KEJADIAN CG (+/-) DAN CURAH HUJAN
Parameter Jenis Musim DJF MAM JJA SON CG (%) + 8,8 16,3 1,3 7,5 - 20,9 27,3 2,7 15,2 total 29,6 43,6 4,0 22,8 Curah hujan (%) 24,7 43,5 4,8 27,0
Komposit  harian  (24  jam)  parameter  kilat  sepanjang  musim diperlihatkan  dalam  Gambar  3-4.  Pada DJF puncak CG terjadi  pada pukul  16.00  WIB,  sementara  itu  pada MAM puncak CG terjadi  pada pukul 15.00-18.00 WIB. Pada JJA puncak CG terjadi pada pukul 17.00 WIB kemudian pada SON puncak CG terjadi pada pukul 16.00 WIB. Sementara  itu  jika  dilihat  sepanjang  tahun  2009  terlihat dominasi CG- dibandingkan CG+ dengan  puncak CG terjadi  antara pukul  15.00-17.00  WIB  sebagaimana  nampak  pada  Gambar  3-5a. Untuk  memperjelas  analisis  pertumbuhan  awan  pada  fase  matang menggunakan  parameter CG maka  dibuat  grafik  kumulatif  harian  (24 jam)  sepanjang  tahun  2009  sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  3-5b. Terjadi  peningkatan  jumlah CG secara signifikan  di  atas  pukul  13.00 WIB  yang  mengindikasikan  awal  fase  matang ( mature )  pada  awan  dan berlangsung  hingga  6  jam  (pukul  19.00  WIB).  Lamanya  fase  matang sampai  dengan  proses  terdisipasinya  awan  (lenyap)  menunjukkan kuatnya konvektivitas yang terjadi.
Gambar 3-4: Komposit harian CG sepanjang musim tahun 2009
Gambar 3-5a: Komposit  harian  (24  jam)  sepanjang  tahun  2009;  3-5b:
Fase  matang  (kotak  gelap)  berdasarkan  analisis  parameter kilat Waktu (WIB) Ju mlah C G ( T ot al) Ju mlah Ju mlah Waktu (WIB) Waktu (WIB)

## 4 KESIMPULAN
Sepanjang  tahun  2009  pola CG harian  menunjukkan  korelasi yang relatif signifikan dengan curah hujan ( r = 0,62 untuk CG+; r = 0,51 untuk CG- serta r =  0,59  untuk  total CG ).  Pada  analisis  komposit, variasi  musiman  antara CG dan  curah  hujan  memperlihatkan  puncak terjadi pada MAM dengan persentase CG+ =16,3%; CG- =27,3%; CG total = 43,6%;  serta  persentase  curah  hujan  =  43,5%.  Sementara  itu JJA merupakan  kondisi  terlemah  frekuensi CG maupun  curah  hujan dengan  persentase CG+ =1,3%; CG- =2,7%; CG  total =4,0%;  serta persentase  curah  hujan  =  4,8%.  Sepanjang  tahun  2009  terlihat dominasi CG- dibandingkan CG+ dengan  puncak CG terjadi  antara pukul  15.00-17.00  WIB.  Analisis  taraf mature (matang)  terjadi  di  atas pukul  13.00  WIB  dan  dapat  berlangsung  hingga  6  jam.  Berdasarkan analisis  tersebut,  maka  parameter CG sangat  potensial  digunakan sebagai indikator maupun prediktor curah  hujan  di  wilayah  Bandung dan sekitarnya.

## DAFTAR RUJUKAN
Buechler, D. E., dan S. J. Goodman, 1990. Echo size and  asymmetry: Impact  on  NEXRAD  storm  identification .  Preprint, Space  Science Laboratory  Preprint  Series, No.  90-108,  Huntsville,  AL,  NASA/ George C. Marshall Space Flight Center, Hal.1–28. Carey,  L.A.  dan  Rutledge,  S.A.,  1998. Electrical  And  Multiparameter Radar Observations Of A Severe Hailstorm . J. Geophys. Res . , 103
(D12), Hal.13979-14000.
Hidayat, S. dan Zoro, R., 2001. Variation of Lightning Characteristics on Java  Island  1996-2000 ,  Observed  by  LPATS  Network, Teknik Elektro Vol. 7, No. 1, Hal. 13-18. Hidayat,  S.,  1991. Penentuan  Harga  Puncak  Waktu  Dahi  Gelombang Arus  Petir  Dari  Pengukuran  Medan  Elektrik  Jarak  Jauh ,  Tesis Magister , Program Pasca Sarjana, Institut Teknologi Bandung. Kyle, C.W., Rutledge, S.A. dan Tessendorf, S.A., 2005. The 29 June 2000 Supercell  Observed  During  STEPS.  Part  II:  Lightning  and  Charge Structure . J. Atmos. Res . , 62 (12), Hal. 4151-4177. Lopez, R. E., W. D. Otto, R. Ortiz, dan R. L. Holle, 1990. The Lightning Activity  of  Convective  Cloud  Systems  in  Northeastern  Colorado .
Preprints, 18th  Conf.  on  Interactive  Information  and  Processing Systems  for  Meteorology,  Oceanography  and  Hydrology ,  Orlando, FL, AMS, 727–731.
Marshall,  J.  S.,  dan  S.  Radhakant,  1978. Radar  Precipitation  Maps  as Lightning Indicators . J. Appl. Meteor ., 17, Hal. 206–212.
Pabla,  A.S.,  1981. Sistem  Distribusi  Daya  Listrik ,  Penerbit  Erlangga, Jakarta. Piepgrass, M. V., dan E. P. Krider, 1982. Lightning and Surface Rainfall During Florida Thunderstorms . J. Geophys. Res., 87, Hal. 193–201. Price,  C.  dan  Murphy,  B.,  2002. Lightning  Activity  During  The  1999 Superior Derecho . Geophys. Res.Lett . 29(23) , 57.1-57.4. Price, C., 2008. Lightning Sensors For Observing, Tracking and Nowcasting Severe  Weather ,  Sensors  2008 ,  8 ,  157-170,  Department  of Geophysics  and  Planetary  Sciences,  Tel  Aviv  University,  69978 Israel.
Septiadi,  D.,  Safwan,  H.  dan  Bayong,  T.H.K.,  2010. The  Simulation  of Weather  Early  Warning  System  Using  Lightning  Data  in Anticipating  of  Extreme  Weather  Event  in  Bandung ,  Proceedings ISBN  :  979-978-3456-68-5  at  5th  Kentingan  Physics  and  Its Applications,  Environmentally  Friendly  Technology and  Disaster, pp. 235-238.
Shackford, C. R., (1960) : Radar  Indications of  a  Precipitation–Lightning Relationship  in  New  England  Thunderstorms .  J.  Meteor ., 17,  Hal.
15–19.
Soula, S., Seity, Y., Feral, L. dan Sauvageot, H., 2004. Cloud-to-Ground Lightning  Activity  in  Hail-Bearing  Storms .  J.  Geophys.  Res . , 109 D02101 , doi:10.1029/2003JD003669. Tapia,  A.  dan  Smith  A.J.,  1997. Estimation  of  Convective  Rainfall  from Lightning Observations , American Meteorology Society, Hal. 1497- 1509.
Uman, M. A., 1987. The Lightning Discharge. Academic Press, Hal. 377. Williams,  E.R.,  2001. The  Electrification  of  Severe  Storms .  Severe Convective  Storms , C.A.  Doswell,III,  Ed.,  Amer.  Met.  Soc.,
Meteorological Monograph Series, 27 (49), Hal. 570. Zajac,  B.A.  dan  Weaver,  J.F.,  2002. Lightning  Meteorology  I:  An Introductory  Course  on  Forecasting  with  Lightning  Data , Cooperative  Institute  for  Research  in  the  Atmosphere,  Colorado State University, Fort Collins, Colorado.
Zoro,  R.,  1999. Karakteristik  Petir  dan  Elemen  Cuaca  Daerah  Tropis, Kasus  di Gunung .  Tangkuban  Perahu ,  Disertasi , Program  Pasca Sarjana, Institut Teknologi Bandung.