PENGARUH ASIMILASI DATA PENGINDERAAN JAUH (RADAR DAN SATELIT) PADA PREDIKSI CUACA NUMERIK UNTUK ESTIMASI CURAH HUJAN
(IMPACT OF REMOTE SENSING DATA ASSIMILATION (RADAR AND SATELLITE) ON NUMERICAL WEATHER PREDICTION FOR RAINFALL ESTIMATION)
Jaka Anugrah Ivanda Paski Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG Jl. Angkasa 1 no. 2 Kemayoran, Jakarta Pusat 10720 Indonesia e-mail: jaka.paski@yahoo.com
Diterima 26 Mei 2017; Direvisi 7 November 2017; Disetujui 10 November 2017

## ABSTRACT
One  of  the  main  problems  in  numerical  weather  modeling  was  the  inaccuracy  of  initial condition data (initial conditions). This study reinforced the influence of assimilation of remote sensing observation data on initial conditions for predictive numerical rainfall in BMKG radar area Tangerang (Province of Banten and DKI Jakarta) on January 24, 2016. The procedure applied to rainfall forecast was the Weather Research and Forecasting model (WRF) with a down-to-down multi-nesting technique from  Global  Forecast  System  (GFS)  output,  the  model  was  assimilated  to  radar  and  satellite  image observation data using WRF Data Assimilation (WRFDA) 3DVAR system. Data was used as preliminary data from surface observation data, EEC C-Band radar data, AMSU-A satellite sensor data and MHS sensors. The analysis was done qualitatively by looking at the measurement scale. Observation data was  used  to  know  rainfall  data.  The  results  of  the  study  showed  that  producing  rainfall  predictions with different assimilation of data produced different predictions. In general, there were improvements in the rainfall predictions with assimilation of satellite data was showing the best results.
Keywords: assimilation, WRFDA, radar, satellite

## ABSTRAK
Salah  satu  masalah  utama  pada  pemodelan  cuaca  numerik  adalah  ketidak-akuratan  data kondisi awal ( initial condition ). Penelitian ini menguji pengaruh asimilasi data observasi penginderaan jauh pada kondisi awal untuk prediksi numerik curah hujan di wilayah cakupan radar cuaca BMKG Tangerang (Provinsi Banten dan DKI Jakarta) pada 24 Januari 2016. Prosedur yang diterapkan pada prakiraan  curah  hujan  adalah  model Weather  Research  and  Forecasting (WRF)  dengan  teknik multi- nesting yang  di- downscale dari  keluaran Global  Forecast  System (GFS),  model  ini  diasimilasikan dengan  data  hasil  observasi  citra  radar  dan  satelit  menggunakan  WRF  Data  Assimilation  (WRFDA) sistem  3DVAR.  Data  yang  digunakan  sebagai  kondisi  awal  berasal  dari  data  observasi  permukaan, data  C-Band  radar  EEC,  data  satelit  sensor  AMSU-A  dan  sensor  MHS.  Analisis  dilakukan  secara kualitatif dengan melihat nilai prediksi spasial distribusi hujan  terhadap data observasi GSMaP serta metode bias curah hujan antara model dan observasi digunakan untuk mengevaluasi pengaruh data asimilasi  untuk  prediksi  curah  hujan.  Hasil  penelitian  yang  diperoleh  menunjukkan  prediksi  curah hujan dengan asimilasi data yang berbeda menghasilkan prediksi yang juga berbeda. Secara umum, asimilasi data penginderaan jauh memberikan perbaikan hasil prediksi estimasi curah hujan di mana asimilasi menggunakan data satelit menunjukan hasil yang paling baik.
Kata kunci : asimilasi, WRFDA, radar, satelit

## 1 PENDAHULUAN
Model  prediksi  cuaca  numerik semakin  hari  semakin  berkembang seiring  kemampuan  komputasi  dan penambahan jaringan pengamatan. Akurasi  model  prediksi  cuaca  numerik yang  semakin  baik  banyak  digunakan dalam  membuat  prakiraan  cuaca  oleh pusat  layanan  cuaca  di  banyak  negara (Gustari, 2014). Prediksi cuaca numerik secara umum merupakan permasalahan keadaan awal ( initial condition ) dan syarat batas  ( boundary  condition )  dengan memberikan  estimasi  keadaan  atmosfer awal serta syarat  batas permukaan  dan lateral, maka model akan mensimulasikan dan memprediksi evolusi atmosfer. Jadi, semakin  akurat  estimasi  keadaan  awal maka  semakin  baik  kualitas  prediksi yang dihasikan (Junnaedhi, 2008). Oleh karena itu, kondisi awal sangat menjadi perhatian dalam prediksi cuaca numerik saat ini, banyak dari pusat-pusat prediksi cuaca numerik mencoba mengkombinasi- kan data asli dari pengamatan (observasi) sebagai  keadaan  awal.  Pendekatan  ini disebut asimilasi data ( Data Assimliation –  DA),  yang  tujuannya  didefinisikan sebagai “menggunakan semua informasi yang tersedia, untuk menentukan keadaan
aliran  atmosfer  (atau  lautan)  seakurat mungkin.”(Talagrand,  1997  dan  Kalnay, 2003)
Asimilasi  data  berawal  dengan menggunakan  data  observasi  dari beberapa titik pengamatan. Namun data observasi  yang  didapatkan  sangat kurang  untuk  merepresentasikan  suatu daerah  dikarenakan  jarak  antar  titik pengamatan  sangat  renggang.  Oleh sebab  itu  dikembangkan  asimilasi  data berbasis data penginderaan jauh ( remote sensing )  seperti  radar  dan  satelit  yang memiliki  data  yang  cukup  untuk merepresentasikan keadaan cuaca dalam  suatu  daerah.  Seperti  yang  telah dilakukan oleh (Sun, 2010) menggunakan model  WRF Data  Assimilation (WRFDA) menggunakan radar cuaca dan (Liu, 2006) menggunakan  data  radiasi  pancaran satelit.
Prediksi  hujan  merupakan  salah satu  perhatian  utama  dalam  prediksi cuaca. Fenomena hujan di dalam model numerik  seringkali  disebut  parameter diagnostik  karena  tidak  secara  eksplisit terdapat  dalam  persamaan-persamaan diferensial  dari  model  tersebut  (Handoyo, 2015). Penelitian ini mencoba merumuskan  masalah  terkait  asimilasi
penginderaan jauh dalam prediksi cuaca numerik  khususnya  estimasi  curah hujan. Penelitian ini menggunakan data Global  Forecast  System (GFS)  untuk diolah  dalam  WRF-ARW  untuk  model tanpa asimilasi dan model WRFDA (WRF Data  Assimilation )  sebagai  alat  untuk asimilasi  data  (Skamarock,  2005). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat seberapa  jauh  perbaikan  hasil  prediksi estimasi  curah  hujan  numerik  setelah dilakukan  asimilasi  data  penginderaan jauh  jika  dibandingkan  dengan  tanpa asimilasi  data.  Data  observasi  pada model prediksi numerik yang digunakan untuk  asimilasi  adalah  data  observasi permukaan sinoptik, data radar Doppler C-Band Enterprise  Electronics  Corporation (EEC)  BMKG  Tangerang  (Paski,  2016), data  dari  satelit  sensor  AMSU-A  dan satelit sensor MHS (NCEP, 2008).
Pada  penelitian  ini  mengambil kasus  hujan  di  wilayah  cakupan  radar C-Band  Radar  EEC  Tangerang  tanggal 24 Januari 2016, di mana terjadi hujan dengan  intensitas  ringan  hingga  lebat. Curah  hujan  total  tertinggi  terukur  78 mm/hari di Stasiun Meteorologi Cengkareng dari data Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG), di mana tergolong  lebat  dikarenakan  memiliki intensitas  lebih  dari  50  mm/hari  atau 10-20  mm/jam  (BMKG,  2010).  Metode yang  digunakan  pada  WRFDA  dalam penelitian  ini  adalah  metode  variasional tiga  dimensi  (3D-Var)  yang  secara signifikan  dapat  mengurangi  kesalahan model  yang  dipengaruhi  oleh Planetary Boundery Layer (PBL).
Penelitian
sebelumnya  yang  menggunakan  metode asimilasi 3D-Var menghasilkan perbaikan pada  prediksi  parameter  meteorologi (Dash,  SK  et  al.,  2013;  Hou,  T  et  al., 2013; Sahu, DK et al, 2014).

## 2 METODOLOGI
Penelitian
ini menggunakan
beberapa  masukan  data  antara  lain inisial  data  GFS  dengan  resolusi  0,5°  X 0,5°  (Rutledge, et  al., 2006), Data C- Band Doppler Radar (CDR) BMKG Pulau
Jawa  tanggal  23  Januari  2016  pukul 12.00 UTC, data sensor satelit Advanced Microwave  Sounding  Unit-A (AMSU-A) mempunyai  15  kanal  inframerah  dari
National Oceanic and
Atmospheric Administration (NOAA)  antara  23.8-89 GHz  dan  fungsi  utamanya  mengukur suhu  atmosfer  (prosesnya  dikenal sebagai Temperature  Sounding )  dan mempunyai  resolusi  45  km,  sedangkan data Microwave Humidity Sounder (MHS) mempunyai  lima microwave kanal  pasif antara  89  -190  GHz  untuk  mempelajari profil uap air di atmosfer dan menyediakan  data  masukan  yang  telah ditingkatkan  untuk  algoritma cloud- clearing
(Goodrum, 1999). Data Background Error (BE) yang didapat dari modul  WRFDA  untuk  mendapatkan data  inisial  tambahan  yang  diperlukan. Data  estimasi  curah  hujan  satelit  GSMaP berupa rain rate tiap jam.
Penelitian  ini  mengkonfigurasi domain model WRF menjadi tiga domain agar akurasi prediksi semakin baik dengan domain terkecil beresolusi  tiga km yang mencakup  wilayah  radar  cuaca  EEC Tangerang seperti terlihat pada Gambar 2-1.  Sebagai  titik  pusat  koordinat  adalah posisi C-Band  Doppler  Radar (CDR) BMKG Tangerang.
Gambar 2-1: Domain WRF Data Assimilation
Dalam  menjalankan  model  WRF dengan asimilasi data radar pada WRFDA
untuk sistem 3D-Var diperlukan beberapa data  inisial  yang  dapat  dilihat  pada Tabel  2-1.  Proses  yang  dipersiapkan sedikit  berbeda  dengan  menjalankan model  tanpa  asimilasi,  terutama  pada namelist dan post processing. Data yang dihasilkan memiliki format .ctl dan .dat.
Konfigurasi  parameterisasi  model menggunakan  konfigurasi  yang  telah diteliti  untuk  wilayah  Sumatera  bagian selatan  seperti  wilayah  Bengkulu  oleh (Handoyo,  2015)  dan  Jakarta  oleh (Gustari,  2014),  seperti  yang  ditampilkan pada Tabel 2-2. Untuk Background Error (BE)  menggunakan  data  be.CV5  yang kemudian diubah menjadi be.dat untuk kebutuhan asimilasi.
Parameterisasi  merupakan  sebuah metode  dalam  meniru  proses–proses fisis  yang  dirancang  untuk  mewakili proses  tersebut  tanpa  memerlukan resolusi  model  spasial  dan  temporal yang rinci di mana dalam parameterisasi didasarkan  pada  konsep  fisika  namun
melibatkan  koefisien  yang  dapat  diatur (Pielke, et  al .,  2006).  Untuk  prediksi hujan, pemilihan parameterisasi mikrofisik  dan  kumulus  lebih  kuat pengaruhnya dibandingkan skema lapisan  batas  planeter  atau Planetary Boundary  Layer (PBL) (Jankov, et  al . , 2005).
Skema  mikrofisik  merupakan asumsi yang digunakan untuk menyelesaikan  masalah  uap  air,  awan, dan  proses  presipitasi  secara  eksplisit. Skema mikrofisik yang digunakan adalah skema  Purdue-Lin  (Lin, et  al .,  1983). Skema kumulus memparameterisasikan awan kumulus di dalam grid. Di antaranya adalah  skema  Kain-Fritsch,  BMJ,  Grell, dan  Grell-Devenyi.  Pada  penelitian  ini digunakan  skema  Kain-Fritsch  yang baik untuk grid skala 20-25 km, dengan asumsi  nilai Convective  Availability Potential  Energy (CAPE)  besar,  serta memperhitungkan  efek  downdraft  dan updraft (Kain dan Fritsch, 1990).

## Tabel 2-1: KONFIGURASI MODEL WRF DATA ASSIMILATION
Input Data Format Diproses dengan Prediksi awal NetCDF WPS dan real.exe Observasi Permukaan ASCII (OBSPROC) Observasi Radar ASCII Manual Observasi Satelit BUFR Tersedia pada dataset rda.ucar.edu BE statistic Binary WRFDA gen be Tabel 2-2: KONFIGURASI MODEL WRF DATA ASSIMILATION Konfigurasi Domain 1 Domain 2 Domain 3 Resolusi Grid Horizontal 27 Km 9 Km 3 Km Skema Mikrofisik Purdue - Lin Purdue - Lin Purdue - Lin Skema PBL YSU YSU YSU Skema Kumulus Kain - Fristch Kain - Fristch Kain - Fristch Resolusi Temporal 180 detik 180 detik 180 detik Jumlah Level Vertikal 30 Lapisan 30 Lapisan 30 Lapisan

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Analisis  awal  penyebab  kejadian hujan  dapat  dilakukan  terhadap  angin gradien  pada  pukul  00.00  UTC  dan 12.00  UTC  yang  berasal  dari Berau  of Meteorology (BOM) sebagaimana  terlihat pada  Gambar  3-1  (Paski,  et  al.,  2017a). Pada  pukul  00.00  UTC  terlihat  adanya belokan  angin  ( shearline )  di  wilayah  utara Jakarta  dan  daerah  tekanan  rendah  di barat daya pulau Jawa  dengan  tekanan mencapai  1008  hPa  dan  diindikasikan sebagai  TC.  Corentin  (Gambar  3-1a). Kemudian pada pukul 12.00 UTC, belokan angin ( shearline ) tepat berada di wilayah Jakarta  dan  daerah  tekanan  rendah  di barat daya pulau Jawa bergerak ke arah barat  dengan  tekanan  semakin  turun mencapai 1005 hPa (Gambar 3-1b).
Analisis awal dilakukan terhadap kondisi  atmosfer  saat  kejadian  hujan lebat yang melanda daerah Jakarta dan sekitarnya.  Terlihat  kondisi  atmosfer mendukung  terjadinya  pembentukan awan  konvektif  akibat  adanya  belokan angin  dan  penurunan  tekanan  antara pukul  00.00  UTC  hingga  12.00  UTC
membuat konvektivitas semakin bertambah.  Jika  dilihat  dari  waktu kejadian dan intensitas hujan yang turun, menunjukkan  bahwa  pada  malam  hari menjelang  dini  hari  terdapat  kejadian hujan  turun  dengan  intensitas  tinggi  di wilayah  Jakarta  dan  sekitarnya.  Selain adanya  belokan  angin  dan  tekanan rendah, fenomena cuaca regional seperti NCS  memberi  dampak  yang  besar terhadap  cuaca  di  wilayah  Indonesia bagian barat terutama di Laut Jawa dan wilayah Jawa bagian utara (Paski, et al ., 2017b).
Asimilasi dilakukan dengan menambahkan  data  observasi  synop tanggal  23  Januari  2017  pada  12.00 UTC  ke  dalam  proses  WRFDA  sehingga initial  condition diperbarui  oleh  data observasi.  Adapun  data  observasi  yang digunakan adalah data radar yang berasal dari stasiun meteorologi Tangerang, dan data  satelit  AMSU-A  serta  satelit  MHS pada  waktu  pengamatan  yang  sama. Sebelumnya,  WRF  tanpa  asimilasi  akan dijalankan  dengan  memakai  data  GFS untuk prediksi 36 jam ke depan.
(a)                                                             (b)
Gambar 3-1: Analisis profil angin gradien 00.00 UTC (a) dan 12.00 UTC (b) pada tanggal 24 Januari 2016 (Sumber: Bureau of Meteorology)
Luaran WRF hasil asimilasi yaitu prediksi hujan diverifikasi terhadap data curah hujan GSMaP, di mana data GSMaP ini cukup akurat untuk digunakan sebagai data  curah  hujan  secara  spasial  (Tian, 2010). Pada Gambar 3-2, terlihat melalui satelit GSMaP adanya total curah hujan pertiga jam yang berpusat di utara Serang dan di Laut Jawa pada pukul 21.00 UTC tanggal 24 Januari 2016. Hal ini terlihat dengan  adanya  kontur  warna  hijau  gelap yang  luas  di  sekitar  wilayah  tersebut. Model  WRF  yang  telah  dijalankan  baik asimilasi maupun tanpa asimilasi mampu memprediksi  hujan  di  wilayah  tersebut dengan  ditandai  adanya  kontur  warna hijau  dan  kuning  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  menghasilkan kontur warna hijau hingga kuning.
Hasil distribusi hujan GSMaP pada pukul 21.00 UTC pada Gambar 3-2a. Jika dibandingkan  dengan  hasil  keluaran dari ke-4 model yang dijalankan, distribusi hujan pada tiap-tiap model masih sedikit berbeda  lokasi  dengan  observasi  dan cenderung overestimate untuk  setiap model.  Namun  bila  dilihat  lebih  seksama, hasil  keluaran  model  tanpa  asimilasi (a)  dan  model  asimilasi  (b,  c,  d  dan  e) menggambarkan  adanya  pola  distribusi hujan  yang  mendekati  observasi  baik model  tanpa  asimilasi  maupun  model asimilasi, ini terlihat dari intensitas hujan yang  tinggi  digambarkan  pada  model tanpa asimilasi.
Model tanpa asimilasi (model WRF tanpa  proses  asimilasi  data  observasi radar  dan  satelit)  menggambarkan adanya  distribusi  hujan  di  hampir seluruh  bagian  Selat  Sunda  dan  timur Pulau  Jawa  dibanding  dengan  yang digambarkan  oleh  hasil  observasi  pada GSMaP  dan  intensitas  dan  luasan  yang cenderung  lebih  besar.  Untuk  pola distribusi hujan cenderung menggambarkan  prediksi  yang  sama untuk  lokasinya  namun  intensitasnya masih lebih tinggi (Gambar 3-2b).
Pada model asimilasi data sinoptik  permukaan  berupa  parameter suhu,  tekanan,  kelembaban,  arah  dan
kecepatan  angin  yang  menggunakan data GDAS (Gambar 3-2c). Hasil prediksi curah hujan  lebih baik jika dibandingkan dengan  model  tanpa  asimilasi  dalam menggambarkan  adanya  distribusi  hujan di  barat  laut  pulau  Jawa  yang  dominan namun  dengan  lokasinya  yang  bergeser sedikit ke selatan dari yang digambarkan oleh  hasil  observasi  pada  GSMaP.  Pola hujan  lebih  terpusat  ke  bagian  barat laut  hingga  barat  Pulau  Jawa  dengan cakupan  yang  cukup  luas.  Namun model  (c)  tidak  lebih  baik  dalam menggambarkan  intensitas curah hujan di  wilayah  yang  di  kotak  hitam dibanding model tanpa asimilasi.
Model asimilasi (Gambar 3-2d) yang menggunakan  data  reflektifitas  (z)  juga menggambarkan  adanya  distribusi  hujan di barat daya Pulau Jawa yang dominan dan  lokasinya  hampir  serupa  seperti yang  digambarkan  oleh  hasil  observasi GSMaP  dengan  intensitas  dan  luasan yang  cenderung  lebih  besar.  Di  wilayah barat  hingga  barat  laut  Pulau  Jawa terlihat  adanya  prediksi  pola  distribusi hujan  dengan  intensitas  yang  besar. Adanya perbaikan prediksi ini dikarenakan asimilasi  data  radar  memiliki  masukan yang  lebih  banyak  dengan  kerapatan grid hingga 250 m.
Model asimilasi data satelit adalah model  asimilasi  yang  menambahkan data  radiasi  suhu  puncak  awan  dalam perhitungan  model  WRF  (Sagita,  2017). Hasil  prediksi  menggambarkan  adanya distribusi  hujan  yang  lokasinya  hampir serupa  seperti  yang  digambarkan  oleh hasil  model  lainnya  dengan  intensitas dan luasan yang cenderung tidak besar. Terlihat  adanya  pola  distribusi  hujan berpusat  di  barat  daya  Pulau  Jawa. Perbaikan hasil prediksi ini dikarenakan pengaruh data masukan satelit yang lebih mampu  menggambarkan  perawanan ( Cloudness )  dan  data masukan suhu puncak awan dari observasi satelit yang lebih  banyak  kuantitasnya  (Gambar  3- 2e).
Dari semua model yang dijalankan untuk  menghasilkan  distribusi  spasial
hujan pukul 21.00 UTC, model asimlasi (e)  yang  menggunakan  data  satelit  dan yang  menggunakan  data  reflektifitas radar  (d)  lebih  mendekati  hasil  luaran dari observasi GSMaP dikarenakan data masukan  yang  banyak  dan  lebih  rapat untuk  tiap  grid.  Pola  distribusi  terlihat serupa namun tetap overestimate untuk intensitasnya dan luasannya.
Sedangkan  dari  bias  akumulasi curah  hujan  harian  24  Jam  tanggal  24 Januari  2016  yang  didapatkan  dengan meng- overlay hasil prediksi asimilasi dan tanpa  asimilasi  terhadap  data  observasi GSMaP seperti pada Gambar 3-3. Terlihat warna  putih  menandakan  model  cuaca memprediksi tepat, warna coklat menandakan  model  cuaca overestimate dan warna biru menandakan model cuaca underestimate . Terlihat di sekitar Jabodetabek bahwa bias hujan WRF tanpa asimilasi  data  jauh overestimate untuk wilayah  yang  di  kotak  hitam  (ditandai dengan warna  cokelat  yang  luas)  pada
Gambar 3-3a.
Pada bias akumulasi antara WRF asimilasi  data  sinop  dengan  GSMaP (Gambar 3-3b), terlihat berkurangnya bias dibandingkan  model  tanpa  asimilasi pada  wilayah  di  kotak  hitam.  Hal  ini ditandai  dengan  warna  coklat  yang semakin  muda  dan  lokasinya  yang semakin  mengecil.  Namun  wilayah  di luar  kotak  hitam  terlihat  dominan overestimate dibandingkan  model  tanpa asimilasi.
Dari  bias  total  akumulasi  curah hujan  harian  untuk  model  asimilasi data  reflektifitas  radar  (Gambar  3-3c), terlihat  bahwa  bias  hujan  WRF  hasil asimilasi  data  radar  lebih  akurat  jika dibandingkan  terhadap  WRF  tanpa asimilasi dan asimilasi data sinop. Warna coklat  yang  menandakan  model  cuaca overestimate terlihat di sekitar Jabodetabek  yang  di  kotak  hitam semakin berkurang.
Gambar 3-2: Analisaisspasial  total  curah  hujan  per  tiga  jam  pada  pukul  21.00  UTC  (a)  GSMaP  (b) WRF  tanpa asimilasi  (c)  Asimilasi  data  sinop  (d)  Asimilasi  data  radar  (e)  Asimilasi  data satelit
a b c e d
Gambar 3-3: Bias total curah hujan harian pada tgl 24 Januari 2016 00 Z (a) WRF tanpa  asimilasi- GSMaP (b) asimilasi data sinop-GSMaP (c) asimilasi data radar-GSMAP (d) asimilasi data satelit-GSMAP
Untuk  wilayah  lainnya  juga terdapat perbaikan terutama yang berada di barat Pulau Jawa, di mana bias hujan WRF  asimilasi  data  radar  semakin berwarna putih.
Untuk  asimilasi  data  satelit menunjukan  akurasi  yang  paling  baik (ditandai dengan warna putih yang lebih luas  pada  wilayah  kotak  hitam)  pada gambar  3-3d.  Untuk  wilayah  lainnya juga  terdapat  perbaikan  terutama  yang berada  di  barat  dan  utara  Pulau  Jawa, di  mana  bias  hujan  WRF  asimilasi  data radar semakin berwarna putih. Semakin sedikit  warna  merah  maupun  biru, semakin sedikit bias hasil prediksi.

## 4 KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukan  adanya perbaikan  hasil  prediksi  curah  hujan antara model WRF asimilasi dibandingkan dengan model tanpa asimilasi dari hasil analisis spasial curah hujan per tiga jam dan  bias  terhadap  hasil  observasi  dari GSMaP pada kasus kejadian hujan tanggal
24  Januari  2016.  Perbaikan  hasil prediksi  model  memang  belum  terlihat signifikan.
Hasil  analisis  terhadap  model prediksi asimilasi data WRF menunjukkan bahwa model prediksi dengan menggunakan  asimilasi  data  satelit memberikan  pengaruh  yang  paling  baik jika dibandingkan model asimilasi lainnya. Namun  secara  keseluruhan  nilai  yang didapatkan masih overestimate dibandingkan data observasinya. Hal ini disebabkan  karena  pengguna  data primer lainnya seperti data BE dan data inisial GFS yang belum maksimal sehingga memberikan  data  prediksi  yang  belum memberikan hasil yang akurat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis dalam hal ini mengucapkan terima  kasih  yang  ditujukan  kepada pihak-pihak  yang  membantu  penulis baik  penyediaan  data,  pengerjaan  data, terutama rekan-rekan di Pusat Penelitian dan  Pengembangan  BMKG,  serta  Tim
Redaksi  Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
BMKG,  2010. Prosedur  Standar  Operasional Pelaksanaan Peringatan Dini, Pelaporan
&  Diseminasi  Informasi  Cuaca  Ekstrim Badan  Meteorologi,  Kimatologi,  dan Geofisika .  Cited  in    http://  hukum. bmkg.go.id/ vifiles/Prosedur %20 Standar%20Operasional%20Pelaksanaa
n%20Peringatan%20Dini,Pelaporan,&%
20Diseminasi%20Informasi%20Cuaca% 20Ekstrim.pdf [20 Februari 2017].
Dash,  S.  K.,  Sahu,  D.K.,  Sahu,  S.C.,  2013.
Impact  of  AWS  Observation  in  WRF- DVAR Data Assimilation System: a Case Study  On  Abnormal  Warming  Condition in Odisha. Nethazard. 65, 767-798.
Goodrum G., Kidwell K.  B., Winston W., 1999. NOAA  KLM  user's  guide (US:  US Department  of  Commerce,  National Oceanic  and  Atmospheric  Administration, Satellite  Services  Branch).  Cited  in https://www1.ncdc.noaa.gov/ pub/ data/satellite/publications/podguides/ N-15%20thru%20N-19/pdf/ 0.0%20
NOAA%20KLM%20Users%20Guide.pdf
[20 Februari 2017].
Gustari,  I.,  2014. Perbaikan  Prediksi  Cuaca Numerik  Kejadian  Hujan  Sangat  Lebat Terkait  dengan  Sistem  Awan  di Jabodetabek  Menggunakan  Asimilasi Data  Radar  C-Band .  Disertasi  Institut Teknologi Bandung. Bandung.
Handoyo M. F., 2015. Analisa Dinamika Atmosfer
Saat  Kejadian  Hujan  Lebat  Menggunakan Simulasi  Model  WRF-ARW  (Studi  Kasus Bengkulu  Tanggal  27  Agustus  2014) . Skripsi  Diploma  IV  Sekolah  Tinggi Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika.
Jakarta.
Hou,  T.,  Kong,  F.,  Chen,  X.  and  Lei,  H.,  2013.
Impact  of  3DVAR  Data  Assimilation  on the  Prediction  of  Heavy  Rainfall  Over Southern China. Advances in Meteorology. 1-17.
Jankov,  I.,  W.  A.  Gallus,  M.  Segal,  B.  Shaw,
and  S.  E.  Koch,  2005. The  Impact  of Different WRF Model Physical Parameterizations  and  their  Interactions
on  Warm  Season  MCS  Rainfall. Wea. Forecasting,  20,  1048–1060,  doi:  10. 1175/ WAF888.1.
Junnaedhi  I.,  2008. Pengaruh Asimilasi  Data dengan  Metode  3DVAR  Terhadap  Hasil Prediksi Cuaca Numerik di Indonesia .  Meteorologi ITB. Bandung.
Kain  J.  S.  and  J.  M.  Fritsch,  1990. A  One- Dimensional  Entraining  or  Detraining Plume  Model  and  Its  Application  in Convective  Parameterization .  J.  Atmos. Sci., 47, No. 23, 2784–2802. Kalnay,  E.,  2003. Atmospheric  Modelling,  Data Assimilation and Predictability .    Cambridge  University
Press, Cambridge.
Lin,  Y.-L.,  R.  D.,  Farley,  and  H.  D.,  Orville,
1983. Bulk  Parameterization  of  the Snow Field in a Cloud Model . J. Climate
Appl. Meteor, 22, 1065–1092.
Liu,  Z.,  2006. Radiance  Data  Assimilation  in WRFDA .  Summer  WRFDA  tutorial.  Cited in  http://www2.mmm.ucar.  edu/  wrf/ users/wrfda/Tutorials/2011_July/docs/
WRFDA_radiance.pdf [20 Februari 2017].
National Centers for Environmental Prediction/
NCEP  Department  of  Commerce,  2008.
NCEP  ADP  Global  Upper  Air,  GDAS Satellite  Data  and  Surface  Weather Observations  May  1997  -  Continuing Research  Data  Archive  at  the  National Center    for    Atmospheric    Research, Computational  and  Information  Systems Laboratory    Boulder    CO . Cited  in  http:
//rda.ucar. edu/datasets/ds337.0/ [20 Februari 2017].
Paski,  J.A.I.,  2016. Pengaruh  Asimilasi  Data Radar  C-Band  dalam  Prediksi  Cuaca Numerik  (Studi  Kasus  di  Lampung) .
Skripsi  Diploma  IV  Sekolah  Tinggi Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika.
Jakarta.
Paski,  J.A.I.,  A.  Sepriando,  &  D.A.S.,  Pertiwi,
2017a. Pemanfaatan  Teknik  RGB  pada
Citra  Satelit  Himawari-8  untuk  Analisa Dinamika  Atmosfer  Kejadian  Banjir Pulau  Jawa  20  -  21  Februari  2017 . Prosiding  Seminar  Nasional  HMD  67 STMKG. Jakarta.
Paski, J.A.I., A., Sepriando, A. E., Sakya, A. S., Handayani, D. A. S., Pertiwi,  S. Noviati, 2017b. Identifikasi Northerly Cold Surge (NCS) Memanfaatkan Numerical Weather Prediction  (NWP)  dan  Teknik  RGB Airmass  pada  Satelit  Himawari-08 .
Prosiding  Seminar  Nasional  Sains Atmosfer LAPAN. Bandung.
Pielke, R. A. Sr., Matsui, T., Leoncini, G., Nobis, T.,  Nair,  U.  S.,  Lu,  E.,  Eastman,  J., Kumar,  S.,  Peters-Lidard,  C.  D.,  Tian, Y.,  dan  Walku,  R.  L.,  2006. A  New Paradigm  for  Parameterizations  in
Numerical Weather Prediction and Other
Atmospheric  Models ,  National  Weather Digest, 30, 93-99.
Rutledge  G.  K.,  Alpert  J.,  Ebuisaki  W.,  2006.
NOMADS: A Climate and Weather Model Archive  at  the  National  Oceanic  and Atmospheric  Administration  Bull.  Amer . Meteor. Soc., 87, 327-341.
Sagita, N., Hidayati, R., Hidayat, R., & Gustari,
I.,  2017. Satellite  Radiance  Data
Assimilation  for  Rainfall  Prediction  in Java  Region .  In IOP  Conference  Series:
Earth and Environmental Science.
Sahu,  D.K.,  Dash,  S.K.,  Bhan,  S.C.,  2014.
Impact  of  Surface  Observations  on
Simulation  of  Rainfall  Over  NCR  Delhi Using Regional Background Error Statistic  in  WR-3DVAR  Model .  Meterolo Atmos Phys. 125, 17-42.
Skamarock  W.  C.,    Klemp    J.  B.,  Dudhia    J.,
Gill    D.  O.,  Barker    D.  M.,  Wang    W., and Powers  J.G., 2005. A Description of the  Advanced  Research  WRF  version  2 (No. NCAR/TN-468+ STR) . National  Center For  Atmospheric  Research  Boulder  Co Mesoscale  and  Microscale Meteorology Div.
Sun, J., 2010. Doppler Radar Data Assimilation with  WRFDA .  NCAR.  Cited  in  http:// www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/wrfda/ Tutorials/2010_Feb/docs/WRFVAR_Tu t_RADAR_Feb10.pdf [20 Februari 2017] Talagrand  O.,  1997. Assimilation  of  Observation, an Introduction . J. Met.Soc Japan Special 75, 191-209.
Tian,  Y.,  C.  D.,  Peters-Lidard,  R.  F.,  Adler,  T., Kubota, and T., Ushio, 2010. Evaluation of  GSMaP  Precipitation  Estimates  over Contiguous  U.S. J.  Hydrometeor.,  11, 566-574.