## PROBABILITAS CME BERDASARKAN PARAMETER MEDAN MAGNET UNIVARIAT

## (PROBABILITY OF CORONAL MASS EJECTION FROM UNIVARIATE MAGNETIC FIELD PARAMETERS)
Rhorom Priyatikanto * , Emanuel Sungging Mumpuni, Tiar Dani, Farahhati Mumtahana, Nana Suryana Pusat Sains Antariksa Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Dr. Djundjunan no. 133 Bandung 40173
* e-mail: rhorom.priyatikanto@lapan.go.id
Diterima 30 Agustus 2018; Direvisi 13 September 2019; Disetujui 13 September 2019

## ABSTRACT
Forecasting  of  flare  occurrence  and  coronal  mass  ejection  (CME)  are  necessary  since  those energetic phenomena can effectively influence the space weather on Earth. In this study, we analyzed four magnetic parameters of active region: (1) mean gradient of horizontal magnetic field ( MEANGBH ), (2) mean helicity ( MEANJZH ), (3) mean photospheric magnetic free energy ( MEANPOT ), and (4) mean gradient of  total  field  ( MEANGBT )  and  their  potential  usage  for  the  input  in  CME  prediction  based  on  linear statistics. Obtained that among those four parameters, MEANGBT is the best parameter for the purpose mentioned. Active regions with MEANGBT ≤ 96 Gauss/Mm probably produce flare with CME and the True Skill Score for this prediction is ~20%. Even though this achieved score is considerably low, it is proportionally comparable to the other work.
Keywords: coronal mass ejection, statistical probability, magnetic parameter, active region

## ABSTRAK
Prediksi flare dan CME ( coronal mass ejection , CME) perlu dilakukan mengingat kedua peristiwa energetik  tersebut  dapat  mempengaruhi  cuaca  antariksa  di  Bumi  secara  efektif.  Pada  studi  kali  ini, kami  menganalisis  empat  parameter  magnet  daerah  aktif:  (1)  rerata  gradien  medan  horizontal ( MEANGBH ), (2) rerata arus puntir ( MEANJZH ), (3) rerata gradien medan magnet total ( MEANGBT ), dan (4) rerata  energi  magnet  bebas  fotosfer  ( MEANPOT )  serta  potensinya  sebagai  input  dalam  prediksi  CME berbasis  statistik  linier.  Hasilnya,  di  antara  keempat  parameter  tersebut, MEANGBT merupakan parameter terbaik untuk keperluan tersebut. Daerah aktif dengan MEANGBT ≤ 96 Gauss/Mm berpotensi menghasilkan flare yang disertai CME dan True Skill Score dari prediksi ini adalah ~20%. Meski masih tergolong  rendah,  skor  yang  didapatkan  dapat  disandingkan  secara  proporsional  dengan  hasil  dari peneliti lain.
Kata kunci: CME, probabilitas statistik, parameter magnet, daerah aktif
1 PENDAHULUAN
CME ( coronal mass ejection , CME) merupakan letupan dengan skala paling besar  di  seantero  Tata  Surya.  Melalui kejadian  ini,  sejumlah  plasma  korona (10 8 −  10 10 ton)  lepas  dari  atmosfer Matahari  dan  bergerak  ke  ruang antarplanet  dengan  kecepatan  hingga ∼ 1000 km/s (Chen, 2011). CME banyak berkaitan  dengan  peningkatan  fluks
partikel  berenergi  tinggi  ( solar  energetic particles ,  SEP),  terutama  bila  terjadi  di barat piringan Matahari (Gopalswamy et al. , 2008). Aliran partikel semacam inilah yang  menjadi  ancaman  potensial  bagi aset  antariksa  sehingga  kejadian  CME dan  SEP  perlu  diprakirakan  dengan saksama.
Beberapa  studi  telah  dilakukan untuk  memprediksi  kejadian  CME
Jurnal Sains Dirgantara  Vol. 17  No. 1 Desember 2019: 1—8
menggunakan sejumlah prediktor.
Peredupan  korona  yang  teramati  pada jendela  ultraviolet  ekstrem  dan  terjadi beberapa  jam  sebelum  CME  dianggap sebagai  salah  satu  prediktor.  Secara statistik,  84%  kejadian  CME  dapat dikaitkan  dengan  peredupan  korona sebelumnya  (Bewsher et  al. ,  2008). Statistik tersebut dapat dianggap signifikan  karena  hanya  58%  di antaranya yang  dapat dikaitkan dengan kejadian acak. Sistem deteksi peredupan korona  telah  dikembangkan  untuk mendukung  prediksi  CME  (Kraaikamp dan  Verbeeck,  2015).  CME  juga  dapat dikaitkan dengan flare kuat, meski tidak seluruh flare dahsyat  disertai  CME.
Qahwaji et  al .  (2008)  menggunakan jaringan  saraf  tiruan  ( artificial  neural network ) untuk mempelajari keterkaitan antara flare dengan karakteristik tertentu (diparameterisasi oleh intensitas dan  durasi flare )  dan  CME.  Berikutnya, Bobra dan Ilonidis (2016) menggunakan parameter  medan  magnet  daerah  aktif untuk  memperkirakan  terjadinya  CME. Pada  studi  tersebut,  metode  statistik nonlinier  berbasis  jaringan  saraf  tiruan kembali digunakan.
Berdasarkan  studi yang  dilakukan oleh Bobra dan Ilonidis (2016), terdapat beberapa  parameter  magnet  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  apakah suatu flare kuat diikuti CME atau tidak. Empat  parameter  yang  menempati peringkat teratas sebagai indikator CME adalah:  (1)  rerata  gradien  medan horisontal  ( MEANGBH ),  (2)  rerata  arus puntir  ( MEANJZH ),  (3)  rerata  gradien medan  magnet  total  ( MEANGBT ),  dan  (4) rerata  energi  magnet  bebas  fotosfer ( MEANPOT ).  Keempat  parameter  tersebut beserta  14  parameter  lain  dihitung berdasarkan citra Matahari yang dipotret Helioseismic  and  Magnetic  Imager (HMI) yang  terpasang  pada Solar  Dynamics Observatory (SDO). Tim ilmuwan SDO/HMI  menghitung  dan  merilis parameter  magnet  tersebut  sebagai
Space-Weather HMI Active Region Patches [SHARPs, Bobra et al. , 2014].
Pemanfaatan jaringan saraf tiruan dalam  melakukan  prediksi  aktivitas Matahari memang sedang jamak dilakukan. Namun, jaringan saraf tiruan dapat  dikatakan  sebagai  kotak  hitam ( black  box )  yang  memberikan  keluaran yang  bersifat  nonlinier  dan  terkadang kontraintuitif.  Hal  ini menjadi  dorongan untuk  menguji  apakah  statistik  linier dari  parameter  magnet  daerah  aktif dapat  digunakan  untuk  memprediksi kejadian CME yang menyertai flare kuat.

## 2 DATA DAN METODOLOGI
Data yang digunakan dalam studi ini  adalah  480  data  SHARP  ( Space- Weather HMI Active Region Patches ) dari daerah  aktif  yang  menghasilkan flare sinar-X  dengan  fluks  puncak  lebih  dari 10 −5 W/m 2 (kelas  M1.0  atau  lebih  kuat) sejak  Januari  2010  hingga  Agustus 2017.  Di  antaranya,  terdapat  410  data berasosiasi dengan flare tanpa CME serta 70  data  yang  berasosiasi  dengan flare kuat  yang  disertai  CME.  Kelas  pertama disebut  sebagai  kelas  negatif  (nonCME), sedangkan  kelas  kedua  disebut  kelas positif  (CME).  Data  SHARP  sendiri merupakan keluaran pipeline identifikasi otomatis  daerah  aktif  berdasarkan  data vektor  medan  magnet  yang  diperoleh menggunakan  SDO/HMI.  Terdapat  25 parameter  magnet  daerah  aktif  yang dapat dihitung berdasarkan data SHARP. Dari data SHARP yang tersedia, diambil nilai dari empat parameter magnet yang menjadi  fokus  telaah,  yakni MEANGBH , MEANJZH , MEANPOT , dan MEANGBT . Scatter plot distribusi  bivariat  dari  parameter magnet tersebut disajikan pada Gambar 2-1. Dalam plot tersebut, nilai dari setiap parameter telah ditransformasikan secara  linier  sehingga  nilainya  berada pada  kisaran  0  dan  1.  Tabel  2-1 merangkum nilai minimum dan maksimum  yang  digunakan  dalam transformasi.
Distribusi  univariat  dari  setiap parameter  tersebut  akan  ditelaah  lebih lanjut. Perbandingan antara kelas positif dan negatif akan menjadi prinsip utama dari  telaah  yang  dilakukan.  Bila distribusi  kelas  positif  terpisah  dari
distribusi  kelas  negatif,  parameter  ini menjadi  indikator  kuat  untuk  prediksi CME. Sebaliknya, bila distribusi keduanya serupa dan berimpit,
parameter  tersebut  kurang  baik  untuk dijadikan indikator.
Langkah pertama yang dilakukan adalah membangun nonparametric probability density function (PDF) menggunakan metode estimasi kerapatan kernel ( kernel density estimation , KDE). Secara prinsip, KDE di titik x dari  sebaran  data  { x 1 , x 2 ,  ..., x n } dihitung  dengan  persamaan  berikut (Sheather, 2004):
𝑓̂ ℎ (𝑥) = 1 𝑛ℎ√2𝜋 ∑ exp⁡[− (𝑥−𝑥 𝑖 ) 2 2ℎ 2 ] 𝑛 𝑖=1 ......... (2-1) Tabel  2-1:  NILAI  MINIMUM  DAN MAKSIMUM PARAMETER MAGNET YANG DIANALISIS. Parameter  Min  Maks Satuan MEANGBH 30 80 10 -6 G/m MEANJZH -4,5 4,5 10 -2 G 2 /m MEANPOT 0 25 10 2 J/m 3 MEANGBT 50 145 10 -6 G/m
Gambar 2-1:   Plot  distribusi  bivariat  pasangan  parameter  magnet  daerah  aktif  yang menghasilkan flare ≥  M1.0  (lingkaran  merah)  serta  yang  menghasilkan flare ≥ M1.0 dan CME (lingkaran hitam).
Probabilitas CME. . . (Priyatikanto et al. )
Persamaan  (2-1)  menggunakan fungsi  Gaussian  sebagai  fungsi  kernel. Lebar  kernel h menentukan  tingkat kemulusan  dari  fungsi  distribusi  yang dihasilkan. Aturan Silvermann (1986),
ℎ = 1,06𝜎 −0,2 ................................... (2-2)
digunakan  untuk  menghitung  lebar kernel  sebagai  fungsi  simpangan  baku dari data ( σ ).
Langkah berikutnya
adalah menggunakan  uji  Kolmogorov-Smirnov (KS)  untuk  membandingkan  distribusi parameter  untuk  kelas  positif  dan negatif. Bila uji KS menunjukkan bahwa kedua  kelas  memiliki  distribusi  yang berbeda,  terdapat  kemungkinan  untuk menghitung probabilitas CME berdasarkan fungsi distribusi yang telah dibangun.  Dengan  mengadopsi  metode perhitungan  probabilitas  keanggotaan gugus  bintang  secara  non-parametrik (misalnya  Balaguer-Nunez et  al. ,  2007 dan  Priyatikanto  dan  Arifyanto,  2015), probabilitas  CME  dinyatakan  sebagai berikut:
𝑃𝐷𝐹 = 𝑓̂ 𝑝 𝑓̂ 𝑝 +𝑓̂ 𝑛 × 100% ......................... (2-3)
dengan f p dan f n berturut-turut menyatakan  fungsi  kerapatan  kelas positif  dan  negatif.  Pada  prinsipnya, probabilitas  tersebut  mengikuti  definisi klasik  bahwa  probabilitas  merupakan jumlah  suatu  kejadian  dibagi  dengan total kejadian yang mungkin.
Untuk  menilai  seberapa  baik parameter MEANGBT dan MEANGBH dalam
prediksi, dilakukan simulasi berdasarkan  480  kasus  CME  yang disebutkan  sebelumnya.  Dalam  setiap tahap simulasi, digunakan nilai ambang spesifik sebagai penentu apakah daerah tersebut  diprediksi  akan  menghasilkan CME  atau  tidak.  Bila  nilai  parameter magnet  suatu  daerah  aktif  kurang  dari atau sama dengan nilai ambang tersebut, daerah tersebut diprediksi akan menghasilkan CME dalam 24 jam ( CME- positive ). Sebaliknya, bila daerah tersebut  memiliki  nilai MEANGBT atau MEANGBH lebih  tinggi  maka  dianggap
CME-negative .  Selanjutnya,  pada  setiap nilai  ambang  dibuat  tabel  kontingensi untuk perhitungan skor prediksi.
Adapun  skor  yang  digunakan meliputi Percent  Correctness ( PC ), False Alarm Rate (FAR), Probability of Detection (POD), Probability  of  False  Detection (POFD),  serta True  Skill  Score (TSS). Berikut adalah persamaan yang digunakan: 𝑃𝐶 = 𝑎+𝑑 𝑎+𝑏+𝑐+𝑑 ................................... (2-1) 𝐹𝐴𝑅 = 𝑏 𝑎+𝑏 ....................................... (2-2) 𝑃𝑂𝐷 = 𝑎 𝑎+𝑐 ....................................... (2-3) 𝑃𝑂𝐹𝐷 = 𝑏 𝑏+𝑑 .................................... (2-4)
𝑇𝑆𝑆 = 𝑃𝑂𝐷 − 𝑃𝑂𝐹𝐷 .......................... (2-5) dengan  notasi  yang  dirangkum  dalam Tabel  2-2.  Skor  ini  biasa  digunakan dalam verifikasi prediksi cuaca antariksa (misalnya  Devos et  al. ,  2014;  Crown, 2016).

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  3-1  menyajikan  fungsi distribusi nonparametrik yang dibangun berdasarkan  parameter  magnet  daerah aktif  penghasil flare ≥  M1.0,  baik  yang disertai  CME  maupun  tidak.  Distribusi MEANGBH memiliki profil yang melebar/landai,  berbedan  dengan  profil distribusi normal. PDF yang dikonstruksi dari  sampel  CME  tidak  jauh  berbeda dibandingkan PDF dari sampel nonCME. Uji  Kolmogorov-Smirnov  menghasilkan nilai p =  68,1%,  jauh  lebih  besar  dari
Tabel 2-2: KONTINGENSI PREDIKSI DAN OBSERVASI  YANG  DIPAKAI UNTUK PERHITUNGAN SKOR PREDIKSI
Observasi Positif Negatif Prediksi Positif
a hits b false alarms Negatif c misses d correct rejection

## Jurnal Sains Dirgantara Vol. 17 No. 1: 1 – 8 (2019)
ambang  5%  sehingga null-hypotheses bahwa kedua sampel memiliki distribusi yang serupa tidak dapat ditolak.
Parameter
MEANJZH
tampak memiliki  distribusi  yang  simetris,  tetapi puncak  distribusi  sampel  CME  tidak berimpit  dengan  puncak  distribusi  dari sampel  nonCME.  Uji  KS  memberikan hasil p =  0,4%  sehingga  distribusi  dari kedua  sampel  dapat  dianggap  memiliki perbedaan  yang  signifikan.  Hal  yang sama juga dapat diamati pada distribusi parameter MEANGBT .  Untuk  parameter ini,  uji  KS  menghasilkan p =  0,3%. Kemudian,  uji  KS  yang  dilakukan terhadap parameter MEANPOT menghasilkan p =  4,3%  sehingga distribusi  sampel  CME  dan  nonCME dapat  dianggap  berbeda  dengan  tingkat
keyakinan  lebih  dari  95%.  Namun, tampak  bahwa  distribusi MEANPOT dari sampel nonCME memiliki ‘plato’.
Gambar  3-2  menampilkan  plot probabilitas kejadian CME yang dihitung berdasarkan fungsi distribusi parameter magnet  sampel  daerah  aktif.  Mengacu pada  Persamaan  2-3,  probabilitas  CME meningkat saat f p > f n . Probabilitas CME bernilai maksimum ketika distribusi dari sampel  CME  menyimpang  jauh  dari distribusi  nonCME.  Sebaliknya,  bila distribusi  yang  dibangun  dari  kedua sampel  memiliki  profil  yang  serupa, probabilitas  CME  hanya  berfluktuasi  di sekitar nilai tengah 50%. Bila demikian, parameter magnet yang ditelaah kurang efektif  untuk  digunakan  dalam  prediksi kejadian CME.
Gambar 3-1:   Fungsi  distribusi  probabilitas  ( PDF )  dari  empat  parameter  magnet  yang menjadi  fokus.  Area  kelabu  adalah  PDF  dari  kelas  positif  ( f p ),  sedangkan garis merah merupakan PDF dari kelas negatif ( f n ). Hasil uji Kolmogorov- Smirnov juga dituliskan pada setiap panel.
Gambar 3-2:   Probabilitas CME sebagai fungsi parameter magnet. Pada setiap panel, garis tebal menunjukkan probabilitas yang dihitung jika f p ≥ 0,5.
Probabilitas CME. . . (Priyatikanto et al. )
Bila  diperhatikan,  probabilitas nonparametrik yang dihitung
berdasarkan distribusi parameter MEANGBH memiliki nilai berfluktuasi di sekitar  50%.  Hal  ini  selaras  dengan  uji KS yang menunjukkan bahwa distribusi parameter  dari  sampel  CME  dan nonCME tidak menyimpang jauh. Sekilas,  probabilitas  CME  memiliki kecenderungan menurun dengan
bertambahnya  nilai MEANGBH .  Namun, perlu menjadi catatan bahwa probabilitas  di  ujung  kiri  dan  kanan memiliki  signifikansi  statistik  yang rendah  karena  dihitung  berdasarkan f p yang kecil.
Tren  menurun  juga  teramati  lebih jelas pada plot probabilitas CME sebagai fungsi MEANGBT .  Merupakan  hal  yang wajar  bila  keduanya  menunjukkan kecenderungan  yang  serupa  mengingat parameter MEANGBH berkorelasi  baik dengan MEANGBT ( R 2 = 0,49; lihat Gambar 2-1).  Berdasarkan  distribusi  yang  telah dikonstruksi, daerah aktif yang menghasilkan flare dan CME cenderung memiliki MEANGBT lebih  rendah.  Daerah aktif dengan MEANGBT < 100 Gauss/Mm memiliki  probabilitas  CME  lebih  dari 50%.
Tren positif/naik diharapkan teramati  pada  plot  probabilitas  CME sebagai fungsi MEANJZH karena distribusi MEANJZH daerah aktif positif CME sedikit menyimpang ke kanan bila dibandingkan distribusi dari sampel nonCME (Gambar 3-1). Namun, karena distribusi parameter nonCME lebih curam dengan dispersi  lebih  kecil,  maka  probabilitas CME  tampak  berfluktuasi.  Bila  hanya mempertimbangkan f p ≥ 0,5, daerah aktif dengan MEANJZH positif  Gauss 2 /m cenderung  menghasilkan flare yang disertai  CME.  Namun,  pernyataan  ini tidak  terlalu  kuat.  Fluktuasi  yang  lebih jelas tampak pada plot probabilitas CME sebagai fungsi MEANPOT. Tanpa dikombinasikan  dengan  parameter  lain, parameter  magnet  ini  tidak  dapat digunakan  sebagai  indikator  terjadinya CME.
Di antara keempat parameter yang ditelaah  dalam  studi  ini, MEANGBT
merupakan  parameter  dengan  tren probabilitas yang paling jelas. Probabilitas  CME  menurun  dengan bertambahnya  nilai  rerata  gradien medan magnet total. Parameter MEANGBT tergolong  parameter  intensif  karena merupakan  nilai  rerata  yang  tidak bergantung  pada  ukuran  daerah  aktif yang  dibicarakan  (Welsch et  al. ,  2009). Menurut  Bobra  dan  Ilonidis  (2016), parameter  dengan  peringkat  tertinggi sebagai indikator CME tergolong parameter  intensif.  Namun,  parameter intensif  justru  tidak  signifikan  dalam prediksi flare kuat (Bobra dan Couvidat, 2015).
Kedua  parameter  ( MEANGBH dan MEANGBT )  diperiksa  lebih  lanjut  melalui simulasi  untuk  mengetahui  potensi penggunaan  parameter  magnet  tersebut untuk  prediksi  CME,  dikuantisasi dengan  skor  yang  telah  disebutkan sebelumnya (Persamaan 2-1 hingga 2-5). Kelima  skor  tersebut  dihitung  untuk setiap  nilai  ambang  yang  digunakan. Nilai  ambang MEANGBH berkisar  antara 40  hingga  70  Gauss/Mm,  sedangkan nilai ambang MEANGBT berkisar antara 70-130 Gauss/Mm.
Plot  skor  sebagai  fungsi  nilai ambang disajikan pada Gambar 3-3. Dari plot  tersebut,  terdapat  pola  yang  sama untuk  kedua  parameter  medan  magnet. Pertama,  nilai PC menurun  dari  80% menjadi  sekitar  20%  seiring  dengan membesarnya nilai ambang yang digunakan. Hal ini terjadi karena jumlah prediksi true positive (a) dan true negative (d)  menurun.  Di  sisi  lain, FAR yang merepresentasikan prediksi false positive cenderung konstan di sekitar 80%. Pola kedua  adalah  peningkatan POD dan POFD hingga  hampir  100%. POD atau juga  disebut hit  rate menyatakan  rasio prediksi  tepat  dan  bernilai  maksimum pada  bagian  kanan  distribusi.  Skor  ini hanya  berfokus  pada  kejadian  CME positif. Sebaliknya, POFD berfokus pada CME negatif.
Skor terbaik yang dianggap mewakili kinerja metode prediksi adalah TSS yang  merupakan  kombinasi  dari POD dan POFD . Semakin tinggi nilai TSS berarti  semakin  baik  metode  tersebut karena jumlah prediksi yang tinggi tidak banyak  terkotori  oleh  jumlah  prediksi yang  tidak  tepat.  Untuk  parameter MEANGBH , TSS bernilai < 10% dan bahkan bernilai  netgatif  untuk  nilai  ambang sekitar 53 Gauss/Mm. Dengan demikian, penggunaan parameter tunggal MEANGBH tidak cukup meyakinkan untuk prediksi CME.
Untuk  parameter MEANGBT , TSS mencapai  nilai  maksimum  ~20%  ketika nilai ambang yang digunakan adalah 96 Gauss/Mm  sehingga  nilai  ambang  ini dapat digunakan sebagai prediktor CME. Bila suatu daerah aktif memiliki MEANGBT ≤  96  Gauss/Mm,  maka  terdapat kemungkinan  akan  muncul  CME  dari daerah tersebut.
True Skill Score sebesar 20% bukan merupakan  nilai  yang  memuaskan, tetapi  dapat  dianggap  baik  dan  dapat disandingkan secara proporsional dengan  pekerjaan  lain.  Bobra  dan Ilonidis (2015) mendapatkan nilai TSS < 10%  ketika  metode  machine  learning diterapkan  hanya  pada  1  parameter magnet.  Nilai  TSS  ~20%  baru  dicapai saat  empat  parameter  magnet  dipakai secara  simultan  untuk  prediksi  CME,
sedangkan nilai maksimum TSS sebesar ~80% dicapai ketika menggunakan lebih dari 10 parameter medan magnet sebagai input.  Proses  ini  tentunya  menuntut kerja komputasi luar biasa.
Identifikasi  serta  prediksi  CME bergantung  pada  pengamatan  lapisan korona dengan kerapatan dan temperatur tertentu. Penggunaan parameter  SHARP  atau  magnetogram yang  memotret  medan  magnet  fotosfer merupakan  langkah  ekstrapolasi  untuk menilai  ketidakstabilan  magnet  yang dapat memicu CME. Tentu ada kesenjangan non-linier antara parameter di fotosfer dan kondisi di korona sehingga penggunaan  parameter  tunggal  dalam prediksi  hanya  mampu  mencapai  skor tertinggi  sebesar  20%.  Selain  itu, parameter langsung seperti MEANGBT dan MEANGBH lebih  baik  digunakan  untuk prediksi flare dibandingkan  parameter tidak  langsung  seperti MEANJZH dan MEANPOT .  Komponen  gerak  dan  medan magnet radial dapat berperan lebih baik dibandingkan komponen horizontal.

## 4      KESIMPULAN
Pada  studi  ini,  empat  parameter medan  magnet  daerah  aktif  dianalisis secara  statistik  untuk  mengetahui potensi  penggunaan  parameter  tersebut untuk  prediksi  CME.  Berdasarkan sampel  yang  terdiri  410  kasus flare ≥
Gambar 3-3:   Skor  prediksi  CME  berdasarkan  berbagai  nilai  ambang MEANGBH yang berkisar antara 40-70 Gauss/Mm dan nilai ambang MEANGBT yang berkisar antara 70-130 Gauss/Mm.
Probabilitas CME. . . (Priyatikanto et al. )
M1.0  yang  tidak  disertai  CME  dan  70 kasus flare ≥  M1.0  yang  disertai  CME, disimpulkan  bahwa  parameter MEANGBT yang  menyatakan  rerata  gradien  medan magnet total berpotensi
untuk digunakan dalam prediksi CME.
Daerah aktif dengan MEANGBT ≤ 96 Gauss/Mm  berpotensi  menghasilkan flare yang  disertai  CME.  Berdasarkan sampel kasus yang sama, True Skill Score dari  metode  prediksi  ini  adalah  ~20%. Meski masih tergolong rendah, skor yang didapatkan  dapat  disandingkan  secara proporsional  dengan  hasil  dari  peneliti lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  berterima  kasih  kepada penelaah yang telah memberikan masukan konstruktif terhadap penulisan makalah  ini.  Penelitian  ini  didanai dengan  DIPA  Pusat  Sains  Antariksa tahun 2016.

## DAFTAR RUJUKAN
Balaguer-Núñez, L., D. Galadí-Enríquez dan C. Jordi, 2007. uvby - Hβ CCD Photometry and Membership Segregation of the Open Cluster  NGC  2682  (M  67) .  Astronomy and Astrophysics, 470, 585.
Bewsher,  D.,  R.A.  Harrison,  dan  D.S.  Brown,
2008. The  Relationship  between  EUV Dimming and Coronal Mass Ejections. I. Statistical  Study  and  Probability  Model. Astronomy and Astrophysics, 478, 897.
Bobra, M.G., dan S. Couvidat, 2015. Solar Flare Prediction  Using  SDO/HMI  Vector Magnetic  Field  Data  with  a  Machine- learning  Algorithm .  The  Astrophysical Journal, 798, 135.
Bobra,  M.G.,  dan  S.  Ilonidis,  2016. Predicting Coronal  Mass  Ejections  Using  Machine Learning  Methods .  The  Astrophysical Journal, 821, 127.
Bobra,  M.G.,  X.  Sun,  J.T.  Hoeksema,  M.
Turmon, Y. Liu, K. Hayashi, G. Barnes, dan  K.D.  Leka,  2014. The  Helioseismic and
Magnetic  Imager  (HMI)  Vector  Magnetic Field Pipeline: SHARPs - Space-Weather HMI  Active  Region  Patches .  Solar Physics, 289, 3549.
Chen, F.P., 2011. Coronal Mass Ejection: Models and  Their  Observational  Basis .  Living Review in Solar Physics, 8, 1. Crown,  M.D.,  2012. Validation  of  the  NOAA Space Weather Prediction Center's solar Flare  Forecasting  Look-Up  Table  and Forecaster-Issued  Probabilities .  Space Weather, 10, S06006.
Devos, A., C. Verbeeck, dan E. Robbrecht, 2014.
Verification of Space Weather forecasting at  the  Regional  Warning  Center  in Belgium . Journal of Space Weather and Space Climate, 4, 29.
Gopalswamy,  N.Y.,  2008. Coronal  Mass Ejections,  Type  II  Radio  Bursts,  and Solar  Energetic  Particle  Events  in  the SOHO  Era .  Annales  Geophysicae,  26,
3033-3047.
Kraaikamp,  E.,  dan  C.  Verbeeck,  2015. Solar Demon - an Approach to Detecting Flares, Dimmings, and EUV Waves On SDO/AIA Images . Journal of Space Weather and Space Climate, 5, 18.
Priyatikanto,  R.,  dan  M.I.  Arifyanto,  2015. The Implementation of Binned Kernel Density Estimation  to  Determine  Open  Clusters' Proper Motions: Validation of the Method . Astrophysics  and  Space  Science,  355, 161.
Qahwaji,  R.,  T.  Colak,  M.  Al-Omari,  dan  S.
Ipson,  2008. Automated  Prediction  of CMEs Using Machine Learning of CME - Flare  Associations .  Solar  Physics,  248,
471.
Sheather,  S.J.,  2004. Density  Estimation .
Statistical Science, 19, 588.
Silverman,  B.W.,  1986. Density  Estimation  for Statistics  and  Data  Analysis. London: Chapman and Hall.
Welsch,  B.T.,  Y.  Li,  P.W.  Schuck,  dan  G.H.
Fisher,  2009. What  is  the  Relationship Between  Photospheric  Flow  Fields  and
Solar Flares? The Astrophysical Journal, 705, 821.