## Analisis Kondisi Atmosfer Saat Kejadian Hujan Lebat di Sintang Menggunakan Satelit Cuaca dan Model ECMWF
(Kasus: 30 September 2021)
Siti Dwi Purwanti 1 *, Silas Leonardus Weyai 1 , Yosafat Donni Haryanto 1 , Aditya Mulya 1 1 Program Studi D-IV Meteorologi, Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Tangerang 15221, Indonesia
Email : *siti.dwi.purwanti@stmkg.ac.id, silas.leonardus.weyai@stmkg.ac.id, yosafatdonni@gmail.com, aditya.mulya@stmkg.ac.id
Dikirim  : 14 Januari 2023 Diterima : 24 Maret 2023
Abstrak: Hujan  berintensitas  lebat  yang  berlangsung  selama  beberapa  jam  pada  tanggal  30 September 2021 di Kabupaten  Sintang memicu terjadinya banjir selama 1 bulan di  wilayah tersebut. Berdasarkan nilai curah hujan yang tercatat pada Stasiun Meteorologi Susilo  – Sintang, pada tanggal 30 september 2021 curah hujan mencapai 139,5 mm/hari. Penelitian ini dilakukan  untuk  mengetahui kondisi  atmosfer  yang  berpengaruh  secara  global,  regional  dan  lokal  saat  kejadian  hujan.  Data  yang digunakan  adalah data  indeks NINO 3.4, IOD, MJO, streamline,  SST, dan indeks stabilitas  atmosfer (CAPE,  KI,  dan  TTI)  yang  diperoleh  dari  pemodelan,  data  pengamatan  sinoptik  (kelembapan  relatif dan curah hujan) yang diperoleh dari pengamatan di Stamet Sintang, dan data Satelit Himawari-8 yang diperoleh  dari  Sub  Bidang  Pusat  Pengelolaan  Citra  Satelit  BMKG.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  pada  tanggal  30  September  2021  di  Kabupaten  Sintang,  Kalimantan  Barat  terdapat  aktivitas yang memicu pertumbuhan awan-awan konvektif baik dari skala global, regional, dan lokal sehingga menghasilkan hujan dengan intensitas yang sangat lebat.
Kata kunci : hujan, satelit Himawari-8, stabilitas atmosfer

## Abstract
Heavy  intensity  rain  which  lasted  for  several  hours  on  September  30  2021  in  Sintang  Regency triggered  a  1  month  flood  in  the  area.  Based  on  the  rainfall  value  recorded  at  the  Susilo  –  Sintang Meteorological  Station,  on  September  30  2021  rainfall  reached  139.5  mm/day.  This  research  was conducted to determine the atmospheric conditions that affect globally, regionally and locally when it rains. The data used are index data NINO 3.4, IOD, MJO, streamlined, SST, and atmospheric stability index (CAPE, KI, and TTI) obtained from modeling, synoptic observation data (relative humidity and rainfall)  obtained  from observations  at  Stamet  Sintang,  and  Himawari-8  Satellite  data  obtained  from the  Sub-Sector  of  the  BMKG  Satellite  Image  Management  Center.  The  results  showed  that  on September 30 2021 in Sintang District, West Kalimantan, there was activity that triggered the growth of convection clouds on a global, regional and local scale, resulting in rain with very heavy intensity.
Keyword : rain, Himawari-8 satellite, atmosphere stability

## Pendahuluan
Negara  Indonesia  merupakan  negara  yang  dilintasi  oleh  garis  khatulistiwa.  Hal  ini membuat  Indonesia  mendapatkan  pancaran  sinar  matahari  yang  tinggi  sepanjang  tahun  dan dikategorikan sebagai daerah beriklim tropis. Energi panas radiasi matahari yang tinggi  dapat meningkatkan  potensi  pertumbuhan  awan-awan  kovektif  yang  menandakan  adanya  pasokan uap  air  dan  ketidakstabilan  atmosfer  (Prasetyo  dkk.,  2022).  Suatu  atmosfer  yang  labil  dapat dengan  mudah  menimbulkan  adanya  gangguan  cuaca  seperti  hujan  lebat  hingga  angin kencang,  dan  berpotensi  menimbulkan  bencana  hidrometeorologi  yang  menimbulkan kerugian. (Putri, 2020).
Hujan  lebat  adalah  hujan  dengan  intensitas  paling  rendah  50  mm/24  jam  dan/atau  20 mm/jam. (BMKG, 2010). BMKG mengkategorikan intensitas curah hujan sebagai berikut:
a. Hujan ringan dengan intensitas 0,1-5,0 mm/jam atau 5-20 mm/hari
b. Hujan sedang dengan intensitas 5,0-10,0 mm/jam atau 20-50 mm/hari
c. Hujan lebat dengan intensitas 10,0-20 mm/jam atau 50-100 mm/hari
d. Hujan sangat lebat dengan intensitas 20 mm/jam atau 100 mm/hari
Berdasarkan informasi dari Pusat Krisis Kesehatan Kementrian Kesehatan RI, telah terjadi banjir di Kecamatan Sintang dan Serawai, Kabupaten Sintang pada tanggal 2 Oktober 2021. Dikutip  dari  laman  Human  Initiative,  banjir  di  Sintang  berlangsung  selamat  satu  bulan terhitung sejak Oktober 2021 hingga Sabtu, 20 November 2021. Mengakibatkan banjir yang merendam 12 kecamatan dengan ketinggian genangan 1-3 meter.
Stasiun Meteorologi Susilo Sintang menyebutkan bahwa pada tanggal 30 September 2021, telah  terjadi  hujan  lebat  di  daerah  Sintang,  Kalimantan  Barat  dan  yang  curah  hujan  yang tercatat sebesar 139.5 mm/hari. (Azzahra dkk., 2021). Mengacu pada kategori intensitas curah hujan dari BMKG, maka hujan lebat yang terjadi pada tanggal 30 September 2021 di Sintang adalah hujan dengan intensitas sangat lebat.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis terhadap kondisi atmosfer saat kejadian hujan lebat di Sintang pada tanggal 30 September 2021. Untuk melihat pola gangguan cuaca, penelitian dilakukan dengan menganalisis kondisi atmosfer dalam skala global, skala regional dan skala lokal. Selain itu akan dilakukan analisis terhadap indeks stabilitas atmosfer dan citra satelit.  Nilai  indeks  stabilitas  atmosfer  digunakan  untuk  melihat  indikator  terjadinya  hujan. (Azizah  Azani  dan  Kusumawardani,  2022).  Citra  satelit  digunakan  untuk  melihat  pola sebaran awan konvektif dan nilai suhu puncak awan.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  deskriptif  dengan  pendekatan  kuantitatif. Metode ini digunakan karena dalam pengolahan data dan penyajian penelitian menggunakan angka. Selanjutnya, penyajian data dilakukan interpretasi untuk menjelaskan kondisi atmosfer saat terjadi hujan lebat melalui parameter data yang digunakan.
Penelitian  dilakukan  di  wilayah  Sintang,  Kalimantan  Barat  (Gambar  1),  dengan  luas wilayah sebesar 21.635 km2 yang terletak pada koordinat 1°05’ LU  - 0°46’ LS dan 110°50’ BT - 113°20’ BT (BPS, 2021). Secara geografis, Sintang berbatasan secara langsung dengan beberapa kabupaten, antara lain sebelah  utara dengan Kabupaten Kapuas Hulu dan Malaysia Timur  (Serawak);  sebelah  selatan  dengan  Provinsi  Kalimantan  Tengah,  Kabupaten  Melawi, dan Kabupaten Ketapang; sebelah timur dengan Provinsi  Kalimantan Tengah, Kab. Melawi, dan  Kab.  Kapuas  Hulu;  serta  sebelah  barat  berbatasan  Kabupaten  Sanggau,  Kabupaten Melawi, dan Kabupaten Sekadau.

## Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian (Sumber: Badan Informasi Geospasial, 2021)

## Pengumpulan Data
1. Data  indeks  NINO  3.4  dan Indian  Ocean  Dipole (IOD), Madden-Julian  Oscillation (MJO),  dan streamline tanggal  30  September  2021  yang  diperoleh  dari  situs  web Bureau of Meteorology (BoM) Australia.
2. Data  suhu  permukaan  laut  ( sea  surface  temperature )  tanggal  30  September  2021 pukul  12.00  UTC  yang  diperoleh melalui  laman  Copernicus ECMWF  diolah  dengan software Grid Analysis and Display System (GrADS).
3. Data  pengamatan  sinoptik  (suhu  dan  kelembapan  relatif)  per  3  (tiga)  jam  yang diperoleh  dari  Stasiun  Meteorologi  Susilo  Sintang  tanggal  30  September  2021  00 UTC hingga 1 Oktober 2021 00 UTC diolah dengan Microsoft Excel.
4. Data  Satelit  Himawari-8  kanal  13  dengan  format  .z  yang  diperoleh  dari  Sub  Bidang Pusat Pengelolaan Citra Satelit BMKG tanggal 30 September 2021 hingga 1 Oktober 2021  00  UTC  diolah  menggunakan software  SATellite  Animation  and  Interactive Diagnosis (SATAID).
5. Data  indeks  stabilitas  atmosfer  yang  terdiri  dari Convective  Available  Potential Energy (CAPE), K  Index (KI),  dan Total  Totals  Index (TTI)  tanggal  30  September 2021  dengan  format  .nc  yang  diperoleh  dari  laman  Copernicus  ECMWF  diolah dengan software Grid Analysis and Display System (GrADS).

## Analisis Data
Data  indeks  NINO  3.4  dan  IOD  berupa  grafik  diinterpretasi  dengan  menjelaskan kondisi atmosfer  skala  global.  Data  MJO,  streamline,  dan  SST  yang  berupa  diagram  dan  peta diinterpretasi  dengan  menjelaskan  kondisi  atmosfer  skala  regional.  Data  suhu  dan kelembapan  relatif  disajikan  dalam  bentuk  tabel  yang  diakumulasikan  pertiga  jam.  Data Satelit Himawari-8 berupa citra dan grafik yang ditampilkan secara spasial maupun temporal yang  kemudian  dianalisis  sebaran  awan  dan  kondisi  suhu  puncak  awan  dalam  skala  lokal. Data  indeks  stabilitas  atmosfer  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik,  lalu  diinterpretasi  dengan menjelaskan time series kondisi atmosfer secara lokal.

## Hasil dan Pembahasan Analisis Skala Global Indeks NINO 3.4
Berdasarkan  Gambar  2,  grafik  menunjukkan  nilai  indeks  NINO  3.4  sebesar  -0.43  pada periode 27 September - 3 Oktober 2021. Hal ini menunjukkan bahwa nilai indeks negatif dan berada pada rentang -1 sampai dengan -0.5 yang berarti aktivitas ENSO berada dalam fase La Nina  lemah.  Kondisi  ini  cenderung  mendukung  terjadinya  peningkatan  curah  hujan  di Indonesia.
Gambar 2. Indeks NINO 3.4 (Sumber: Bureau of Meteorology (BoM) Australia, 2021)

## Indian Ocean Dipole (IOD)
Gambar  3  menunjukkan  nilai  indeks  IOD  pada  periode  27  September  -  3  Oktober  2021 sebesar  -0.49.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  IOD  berada  dalam  fase  negatif  sehingga mendukung terjadinya peristiwa peristiwa konvektif yang dapat meningkatkan curah hujan di Indonesia.
Gambar 3. Indeks IOD (Sumber: Bureau of Meteorology (BoM) Australia, 2021)

## Analisis Skala Regional
Madden-Julian Oscillation (MJO)
Berdasarkan  Gambar  4,  pergerakan  MJO  pada  tanggal  30  September  2021  berada  dalam fase  4  dan  terletak  Benua  Maritim  Indonesia  (BMI)  serta  lintasannya  (garis  biru)  berada  di luar  lingkaran  diagram.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  MJO  dalam  fase  aktif  di  wilayah Indonesia dan memiliki pengaruh terhadap peningkatan curah hujan.
Gambar 4. Fase MJO (Sumber: Bureau of Meteorology (BoM) Australia, 2021)

## Suhu Permukaan Laut
Berdasarkan  Gambar  5,  anomali  suhu  permukaan  laut  di  Indonesia  pada  30  September 2021 pukul 12 UTC bernilai 0°C hingga 1.4°C. Gambar 6 menunjukkan suhu permukaan laut di  Indonesia  bernilai  25°C  hingga  31°C.  Pada  wilayah  yang  ditandai  dengan  kotak  merah menunjukkan  anomali  sebesar  0.4°C  hingga  1.4°C  dan  suhu  permukaan  laut  sebesar  28°C hingga  31°C.  Nilai  anomali  suhu  permukaan  laut  yang  positif  dan  kondisi  suhu  permukaan laut  yang  hangat  di  Indonesia  dapat  menyebabkan  terjadinya  peningkatan  penguapan  di perairan sehingga mendukung terbentuknya awan-awan konvektif.
Gambar 5. Anomali Suhu Permukaan Laut di Indonesia (Sumber: Copernicus ECMWF, 2021)
Gambar 6. Suhu Permukaan Laut di Indonesia (Sumber: Copernicus ECMWF, 2021)

## Streamline Angin
Berdasarkan  Gambar  7,  pada  wilayah  Sintang  angin  bergerak  dari  tenggara  ke  barat  laut sehingga terjadi daerah belokan angin ( shearline ). Adanya shearline menunjukkan perubahan arah dan kecepatan angin yang tiba-tiba sehingga terjadi penumpukan massa udara yang dapat menyebabkan  terjadinya  cuaca  ekstrem  (Auliya  &  Mulya,  2022).  Kondisi  tersebut  dapat mendorong pembentukan awan-awan konvektif.
Gambar 7. Peta Streamline pada Lapisan 925 mb (Sumber: Bureau of Meteorology (BoM) Australia, 2021)

## Analisis Skala Lokal Kondisi Sinoptik
Berdasarkan  Tabel  1,  akumulasi  curah  hujan  pada  tanggal  30  September  2021  sebesar 139.5 mm/hari sehingga menunjukkan terjadinya hujan dengan intensitas lebat. Hujan ringan mulai  terjadi  pada  pukul  03  UTC  dengan  curah  hujan  sebesar  2.5  mm  dan  disertai kelembapan  yang  tinggi.  Kemudian  terjadi  penurunan  curah  hujan  dan  kelembapan  relatif pada pukul 06 UTC hingga 09 UTC.
Selanjutnya,  mulai terjadi  peningkatan  signifikan  kelembapan  relatif  pada  pukul  12  UTC hingga  15  UTC  yang  menandakan  tingkat  kebasahan  atmosfer  sangat  tinggi  yang mengakibatkan  kondisi  atmosfer  mengandung  banyak  uap  air  saat  pembentukan  sistem konvektif pada malam hari dan terus berlanjut saat hujan terjadi. Curah hujan pada pukul 18
UTC  dan  21  UTC  mengalami  peningkatan  sehingga  mencapai  >  20  mm/jam  dan dikategorikan sebagai hujan sangat lebat.
Tabel 1. Hasil Pengamatan Sinoptik Tanggal 30 September 2021 pukul 00 UTC Hingga 1 Oktober 2021 Pukul 00 UTC
Waktu (UTC) Curah Hujan (mm) Kelembapan Relatif (%) 00:00 3 99 03:00 2.5 90 06:00 0 67 09:00 0 69 12:00 0 90 15:00 0 97 18:00 38.3 99 21:00 78.4 100 00:00 20.3 98 (Sumber: Hasil Pengamatan, 2021)

## Analisis Satelit Himawari-8

## Time Series
Berdasarkan grafik pada Gambar 8, menunjukkan fluktuasi suhu puncak awan di Sintang pada tanggal 30 September 2021. Terlihat suhu puncak awan saat hujan lebat terjadi sebesar - 77.5°C.  Pada  pukul  03  UTC  hingga  09  UTC  awan  mengalami  fase  pertumbuhan  di  mana terjadi penurunan suhu dari 14°C hingga -55.9°C. Pada pukul 10 UTC hingga 13 UTC terjadi peningkatan suhu dari  -43.1°C hingga  -7.6°C.  Awan mengalami fase matang pada pukul 14 UTC hingga 17 UTC, lalu awan mengalami fase peluruhan  yang ditandai dengan terjadinya peningkatan suhu secara bertahap pada pukul 21 UTC hingga 23 UTC.
Gambar 8. Grafik Time Series Suhu Puncak Awan di Sintang 30 September 2021 Contour (Sumber: Stasiun Meteorologi Susilo, 2021)
Hasil  kontur  suhu  puncak  awan  pada  Gambar  9  menunjukkan  pada  wilayah  penelitian memiliki suhu yang lebih rendah senilai -77.5°C daripada wilayah sekitarnya. Terlihat bahwa suhu  puncak  awan  di  sekitar  wilayah  penelitian  berkisar  antara  -2°C  hingga  -50°C.  Kondisi
ini  menandakan  bahwa  wilayah  tersebut  berada  dalam  kondisi  atmosfer  yang  labil  sehingga mendorong proses pertumbuhan awan konvektif yang dapat menghasilkan hujan.
Gambar 9. Kontur Suhu Puncak Awan Di Sintang 30 September 2021 pukul 17 UTC (Sumber: Sub Bidang Pusat Pengelolaan Citra Satelit BMKG, 2021)
Citra Satelit
(a) (b)
(c) (d) (e) (f)
Gambar 10. Citra Satelit Himawari-8 di wilayah Sintang tanggal 30 September 2021 pada pukul (a) 11.00 UTC, (b) 13.00 UTC, (c) 15.00 UTC, (d) 17.00 UTC, (e) 19.00 UTC, dan (f) 21.00 UTC
(Sumber: Sub Bidang Pusat Pengelolaan Citra Satelit BMKG)
Tahap pertumbuhan awan-awan konvektif terdiri dari fase tumbuh, matang hingga punah (Rumahorbo,  Hidayat,  Prasetyo,  &  Mulya,  2020).  Pada  fase  matang  hingga  punah  biasanya terjadi hujan yang berasal dari awan cumulonimbus. Pada Gambar 10 menampilkan tahapan hidup  awan-awan  konvektif,  pada  pukul  11.00-13.00  UTC  (Gambar  10a  dan  Gambar  10b) menunjukkan  awan-awan  konvektif  mulai  tumbuh  di  sekitar  wilayah  Sintang,  pada  pukul 15.00-17.00 UTC (Gambar 10c dan Gambar 10d) awan-awan tersebut memasuki fase matang dan mulai punah pada pukul 19.00-21.00 UTC (Gambar 10e dan Gambar 10f).

## Analisis Stabilitas Atmosfer

## Convective Available Potential Energy (CAPE)
CAPE  merupakan  indeks  stabilitas  atmosfer  yang  diperoleh  dari  pengangkatan  energi parsel  udara  secara  vertikal  (Husna  &  Munandar,  2017).  Nilai  CAPE  <  1000  J/kg dikategorikan memiliki konvektif lemah, 1000-2500 J/kg dikategorikan konvektif sedang, dan > 2500 J/kg dikategorikan konvektif sedang dan berpeluang tornado. Pada Gambar 11, mulai pukul  00.00-07.00  UTC  nilai  CAPE  mengalami  fluktuasi  berkisar  antara  500-950  J/kg,  dan CAPE  mencapai  nilai  maksimum  pada  pukul  11.00  UTC  sebesar  2800  J/kg.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  sebelum  terjadi  hujan  pukul  12.00  UTC,  nilai  CAPE  menandakan ketidakstabilan atmosfer lemah dan meningkat maksimum sehingga menghasilkan konvektif yang kuat dimana dapat menyebabkan hujan lebat terjadi. Kemudian pada pukul 12.00-23.00 UTC, CAPE mulai menurun secara teratur yang menandakan atmosfer berubah stabil setelah konvektif terbentuk.
Gambar 11. Grafik CAPE di Sintang 30 September 2021 (Sumber: Copernicus ECMWF, 2021)

## K Index (KI)
KI  digunakan  untuk  mengukur  kemungkinan  terjadi thunderstorm yang  diperoleh  dari perhitungan suhu pada lapisan 850, 700, dan 500 mb serta suhu titik embun pada lapisan 850 dan 700 mb. Berdasarkan  Gambar 12, nilai KI  sebelum hujan lebat terjadi  yaitu pada pukul 00.00-13.00  UTC  mengalami  fluktuasi  yang  sangat  signifikan  berkisar  antara  34.2-38.7  K. Saat  hujan lebat  terjadi,  nilai  KI  mulai  meningkat  dan  mencapai  maksimum  sebesar  40.6  K pada pukul 18.00 UTC. Hal ini berarti bahwa adanya konveksi  yang kuat dan kemungkinan terjadi thunderstorm sebesar 100%.
Gambar 12 Grafik KI di Sintang 30 September 2021 (Sumber: Copernicus ECMWF, 2021)

## Total Totals Index (TTI)
TTI  merupakan  indeks  stabilitas  atmosfer  yang  menunjukkan  indikasi  terjadinya thunderstorm dan tingkat keparahannya yang diperoleh dari perhitungan gradian vertikal suhu dan  kelembapan.  Berdasarkan  Gambar  13,  pada  pukul  00.00-09.00  UTC  ketika  sebelum terjadi hujan cenderung fluktuatif dengan nilai berkisar antara 41.4-44.6 K yang menunjukkan aktivitas thunderstorm yang signifikan tidak mungkin terjadi. Saat hujan lebat nilai TTI mulai meningkat  dan  mencapai  maksimum  sebesar  46.4  K  pada  pukul  13.00  dan  18  UTC.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  adanya  kemungkinan moderate  thunderstorm yang menimbulkan terjadinya cuaca buruk di Sintang.
Gambar 13. Grafik TTI di Sintang 30 September 2021 (Sumber: Copernicus ECMWF, 2021)

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  kondisi  atmosfer  di  wilayah  Sintang,  Kalimantan  Barat mengenai  peristiwa  hujan  lebat  pada  tanggal  30  September  2021  hingga  mengakibatkan banjir, maka dapat diperoleh kesimpulan bahwa:
1. Dari  hasil  analisis  skala  global,  indeks  NINO  3.4  dan  IOD  menjadi  faktor  yang mendukung dalam pertumbuhan awan-awan konvektif di wilayah Sintang.
2. Dari  hasil analisis  skala  regional,  MJO  yang  aktif,  permukaan laut  yang  hangat  sehingga mendorong  terjadi  penguapan,  dan  adanya  konvergensi  dapat  memicu  awan-awan konvektif untuk tumbuh.
3. Dari hasil analisis skala lokal, nilai RH yang tinggi menunjukkan  banyaknya kanduangan uap  air,  curah  hujan  yang  tinggi,  suhu  puncak  awan  yang  sangat  rendah,  dan  kondisi atmosfer yang tidak stabil menunjukkan bahwa benar adanya terdapat aktivitas konvektif sehingga terjadi hujan yang lebat.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih  kepada  STMKG  dan  BMKG  yang  telah  menyediakan  fasilitas pembelajaran  maupun  data  kepada  penulis  sehingga  dapat  menyelesaikan  jurnal  penelitian ini.

## Referensi
Auliya, M. N. dan Mulya, A. 2022. Identifikasi Hail Berdasarkan Analisis Faktor Cuaca dan Pemanfaatan  Teknik  RGB  serta  SWA  pada  Citra  Satelit  Himawari  8  (Studi  Kasus Kejadian  Hujan  Es  di  Kabupaten  Malang  pada  2  Maret  2021), Jurnal  Sains  & Teknologi Modifikasi Cuaca , Vol.23, no. 1 pp 39-51. BMKG. 2010. Prosedur Standar Operasional Pelaksanaan Peringatan Dini, Pelaporan, dan Diseminasi Informasi Cuaca Ekstrim. Peraturan KBMG No. KEP. 009 Tahun 2010. BMKG. 2021. Buletin Meteorologi Oktober 2021 . Stasiun Meteorologi Susilo Sintang. BPS. 2021. Kabupaten Sintang Dalam Angka 2021 . Badan Pusat Statistik Kabupaten Sintang. Husna, K. dan Munandar, M. A. 2017. Analisis Nilai Convective Available Potential Energy (CAPE)  Selama  Tahun  2013-20116  Terhadap  Hujan  di  Jakarta. Prosiding  Seminar Nasional Sains dan Teknologi. Vol. 1 Semarang.
http://dx.doi.org/10.36499/psnst.v1i1.1823.
Kusumawardani,  N.,  dan  Azani,  A.  A.  2022.  Kajian  Indeks  Stabilitas  Atmosfer  Terhadap Kejadian Hujan Lebat Di Kota Bitung: (Studi Kasus Tahun 2020-2021). Jurnal Widya Climago, Vol. 4, no.1, pp 29-36.
Prasetyo,  S.,  Abdilah,  S.,  Nugraheni,  I.  R.,  dan  Sagita,  N.  2022.  Studi  Awan  Konvektif Penyebab Hujan Es Menggunakan Radar Cuaca Doppler Single Polarization di Bogor (23 September 2020). Jurnal Aplikasi Meteorologi , Vol. 1, no. 1, pp 32-42. Putri,  D.  2020.  Kajian  Kondisi  Atmosfer  dan  Rekonstruksi  Hujan  Pada  Kejadian  Banjir  di Lamandau Menggunakan Radar Cuaca Doppler C-Band. Jurnal Fisika , Vol. 10, no. 2, pp 50-61.
Rumahorbo,  I.,  Hidayat,  U.,  Prasetyo,  S.,  dan  Mulya,  A.  2020. Analisis  Kondisi  Atmosfer Pada  Kejadian  Hujan  Lebat  Penyebab  Banjir  Deli  Serdang  (Studi  Kasus  :  18  Juni 2020). Prosiding  Seminar  Nasional  Kahuripan  I,  pp  144-148.  Universitas  Kabupaten Kediri.