* Corresponding Author: email : naufalulhaq07@gmail.com WA: +62 81290167268 https://doi.org/10.56064/jps.v24i2.671 Naskah diusulkan: 31 Desember 2021; Naskah disetujui: 1 Juli 2022 p-ISSN: 1410-7058 e-ISSN: 2597-7059 © 2022 JPS MIPA UNSRI

## Jurnal Penelitian Sains
Journal Home Page: http://ejurnal.mipa.unsri.ac.id/index.php/jps/index

## Pemanfaatan data satelit cuaca himawari-8 dan radiosonde dalam analisis hujan lebat (studi kasus: Cilacap, 13 januari 2021)

## Naufal Dhiya Ulhaq* dan Yosafat Donni Haryanto
Jurusan Meteorologi, Fakultas Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika, Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geo- fisika, Tangerang Selatan 15221, Indonesia
Kata kunci: hujan lebat, RGB, CCO,
SWA,
pengamatan radiosonde
ABSTRAK: Kejadian hujan lebat terjadi di daerah Cilacap,  tanggal 13 Januari 2021 menim- bulkan banjir dan tanah longsor di beberapa titik di daerah Cilacap. Maka diperlukan  analisis meteorologis  untuk  mengetahui  penyebab  kejadian.  Pada  penelitian  ini  memanfaatkan  data satelit  cuaca  himawari-8  dengan    metode  RGB,  CCO  dan  SWA  dengan  waktu  malam  serta menggunakan  metode  pengamatan  udara  atas  dengan  radiosonde  dengan  waktu  00  UTC daerah Cilacap dan data curah hujan dari BMKG Cilacap yang menujukkan probabilistik cu- rah hujan tiap jam dengan kategori hujan ringan sampai hujan sangat lebat semakin malam di Daerah  Cilacap.  Penggunaan  metode  bisa  efektif  mengetahui  keadaan  atmosfer  di  daerah Cilacap. Hasil pengamatan dari metode RGB terjadi kondisi awan berakibat hujan lebat yang tinggi. Hasil pengamatan metode CCO terjadi awan - awan konvektif yang terjadi hujan lebat dengan  intensitas  tinggi.  Hasil  pengamatan  dengan  SWA  terdapat  tipe  awan High  Cumulo- nimbus , Dense Cirrus , dan Thick Cirrus yang dapat terjadi hujan lebat yang tinggi. Hasil pen- gamatan  pengamatan  udara  atas  dengan  radiosonde  pada  00  UTC  menunjukkan  awal  fase cuaca buruk di wilayah Cilacap.
Keywords: heavy rain, RGB, CCO,
SWA, radiosonde obervation
ABSTRACT: Heavy rains occurred in the Cilacap area, on January 13,  2021, causing floods and landslides at several points in the Cilacap area. So a meteorological analysis is needed to determine the cause of the incident. In this study, using the Himawari-8 weather satellite data with RGB, CCO and SWA methods at night and using the upper air observation method with radiosonde with a time of 00 UTC in the Cilacap area and rainfall data from BMKG Cilacap which shows a probabilistic hourly rainfall with categories light rain to very heavy rain is get- ting late in the Cilacap area. The use of this method can effectively determine the state of the atmosphere in the Cilacap area. The results of observations from the RGB method occur that cloud conditions result in high heavy rain. The results of observations of the CCO method oc- cur  convective  clouds  that  occur  heavy  rain  with  high  intensity.  The  results  of  observations with  SWA  are  High  Cumulonimbus,  Dense  Cirrus,  and  Thick  Cirrus  cloud  types  which  can cause heavy rains. The results of aerial observations using radiosonde at 00 UTC indicate the beginning of the bad weather phase in the Cilacap region.

## 1 PENDAHULUAN
ujan lebat merupakan salah satu fenomena cu- aca  hasil  interaksi  proses-proses  fisis  di  atmos- fer.  Terjadi  dari  dinamika  dan  interaksi  ganguan  – gangguan cuaca baik  dalama  skala global, skala re- gional maupun lokal dengan fenomena tersebut ter- jadi pertumbuhan awan konvektif yang berasala dari pemanasan udara di atas daratan akibat proses kon- duksi.  Prosesnya  dari  udara  akan  mengambang sampai naik ke atas. Lalu udara hangat naik ke atas suhu  lebih  tinggi  dari  udara  lain  sekitarnya.  Pada ketinggian tertentu suhu udara berkurang dan terja-
di  pengembunan.  Kemudian  menghasilkan  titik  air dan  es  yang  akan  menjadi  hujan  dengan  intensitas tinggi [1].
Metode  RGB  (Red,  Green,  Blue)  sebagai  teknik multispektral dengan beberapa kanl satelit Himawa- ri-8  untuk  memantau  pertumbuhan  awan.  Pengola- hannya  dengan  menggabungkan  tiap  kanal  berbda yang  menghasilkan  suatu  produk  citra  yang  berisi- kan tentang informasi kondisi cuaca. Mengguunakan aplikasi SATAID untuk mendpatkan hasi olahan citra satelit dengan menggunakan metode RGB [2].
H
Convective  Cloud  Overlays (CCO)  dengan  dua algoritma dengan pemanfaatan kanal 13 (IR1), kanal 15  (IR2),  dan  kanal  8  (IR3).  Metode  split  windows algoritm  membedakan  antara  awan cumulonimbus dengan awan cirrus tipis yang memanfaatkan 2 kan- al  berbeda  sifat  yaitu  atmospheric  windows  dan  at- mospheric bands. Kegunaan Algoritma untuk mem- bedakan  antara  awan  cumulonimbus  dengan  awan rendah [3].
Pengamatan  udara  atas  menggunakan  alat  radi- osonde  yang  mengtahui  kondisi  atmosfer  yang  me- milki parameter yang didapat yaitu LI ( Lifted Index ), SWEAT (Severe Weather Threat Index),
CAPE( Convective  Available  Potential  Energy ),  KI  ( K Index ), CIN ( Convective Inhibition ), TT ( Total Totals ), dan SI ( Showalter Index ). Indeks parameter stabiltas pada observasi udara atas [4].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi hujan  lebat  di  wilayah  Cilacap  dikarenakan  akibat hujan lebat terjadi banjir dan tanah longsor di bebe- rapa titik di Cilacap menurut beberapa berita daerah tersebut.  Maka,  metode  penggunaan  untuk  melihat hasil pengamatan dengan metode RGB, CCO, SWA dan juga pengamatan udara atas dengan radiosonde yang dibantu aplikasi Raob.

## 2 METODE PENELITIAN

## Waktu dan tempat
Pada  penelitian  ini,  Pengambilan  lokasi  di  wilayah Cilacap tepatnya di daerah dengan koordinat 10804- 300  –  1090300300  garis  Bujur  Timur  dan  70300  – 70450200 Lintang Selatan. Wilayah Cilacap berbata- san  sebelah  utara  dengan  Banyumas,  Kabupaten Brebes  dan  Kabupaten  Kuningan;  sebelah  selatan dengan Samudra Hindia; sebelah barat  dengan Ka- bupaten  Ciamis,  Kota  Banjar  dan  Kabupaten  Pan- gandaran;  sebelah  timur  dengan  Kabupaten  Kebu- men.  Pengambilan  data  lokasi  dari  data  Badan  In- formasi Geospasial. Waktu terjadinya cuaca ekstrem pada tanggal 13 Januari 2021.

## Prosedur Penelitian
Pada  Penggunaan  metode  dalam  analisa  dilakukan dengan  mengumpulkan  data  pengamatan  berupa berita  dari  media  massa  terkait  hujan  lebat  dan menggunakan  data  satelit  Himawari-8  yang  terjadi pada tanggal 13 Januari 2021 di Cilacap ,Jawa Ten- gah dan menggunakan data Satelit Himawari-8 ana- lisisnya  terdiri  metode  RGB(Diolah  dengan  metode Day  Natural  Color , Day  Convective  Storm , Airmass ), CCO(Data  diolah  dengan  aplikasi  CMD  atau  grads dengan  script  untuk  menghasilkan  data  dari  waktu
siang sampai malam), SWA(Data diolah dengan ba- tasan  BT  dan  BTD  berdasarkan  batas  di  metode SWA  [5]  di  aplikasi  GMSLPD  pada  bagian  Countur dan  Radiosonde(Data  diolah  dengan  aplikasi  raob dengan  hasil  dari  website  University  of  Wyoming). Kemudian  memetakan  wilayah  di  Cilacap  yang  ter- jadi hujan lebat yang berasal dari media massa yang dengan  hasil  citra  satelit  dan  kondisi  udara  atas. Tambahan  data  curah  hujan  sebagai  pendukung adanya  peristiwa  hujan  lebat  yang  menyebabkan bencana di daerah Cilacap.

## Analisis Data
Data  Satelit  Himawari-8  (RGB)  menggunakan  data hasil citra satelit tanggal 13 Januari 2021 berasal dari data  JMA  dan  BMKG  dengan  penggunaan  aplikasi SATAID  dengan  menghasilkan  data  kondisi  awan penyebab  hujan  lebat  dan  dapat  melihat  perkem- bangan kondisi cuaca yang maksimum. Data Satelit Himawari-8  ( Cloud  Convective  Overlay (CCO)) menggunakan  data  hasil  citra  satelit  tanggal  13  Ja- nuari  2021  berasal  dari  data  JMA  dan  BMKG  den- gan  penggunaan  aplikasi  SATAID  dengan  mengha- silkan data hasil pengamatan awan konvektif.
Data  Satelit  Himawari-8  (Split  Windows  Algo- ritm(SWA))  menggnakan  data  hasil  citra  satelit tanggal 13 Januari 2021 berasal dari data JMA dan BMKG dengan penggunaan aplikasi SATAID dengan menghasilkan  data  hasil pengolahan keadaan  awan konvektif.  Algoritma  pertama  (SP=BTD[IR1-IR2]) termasuk  metode split  windows dengan  threshold (S3=BTD[IR1-IR2]  <  2).  Penggunaan  Algoritma  ke- dua  (BTD[IR1-IR3])  termasuk  metode Dual  Channel Difference dan thresold (BTD[IR1-IR3]  <  3),  Yang memanfaatkan  2  kanal  berbeda  sifat  yaitu atmos- pheric windows dan atmospheric bands .
Data Wyoming  Sounding (Radiosonde)  menggu- nakan  data  hasil  pengamatan  udara  atas  (Radi- osonde) dari Wyoming Sounding tanggal 13 Januari 2021 yang menghasilkan kondisi cuaca udara atas di daerah  Cilacap.  Data  Curah  Hujan  menggunakan data curah hujan di daerah Cilacap pada tanggal 13 Januari 2021 dari Data Online BMKG.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Satelit Himawari-8 (RGB)
Berdasarkan data citra  satelit  Himawari  dengan menggunakan  metode Night  Microphysic  RGB menghasilkan  pengamatan  wilayah  Cilacap  dengan lingkaran biru yang terdapat warna merah tua seba-
gai awan tingkat tinggi,tebal dan dingin dengan ter- dapat  warna  sedikit  warna  merah  kuning  sebagai awan tingkat tinggi,tebal, dan sangat dingin dan se- dikit warna biru sebagai awan cirrus tipis. Citra ter- sebut  tersebut  diambil  jam  14.40  UTC  karena  seba- gai fase suhu puncak sebesar sebesar -77,3 0 C terjadi hujan  lebat  di  daerah  tersebut.  Maka,  sangat  ber- pengaruh  keadaan  awan  terhadap  hujan  lebat  di wilayah Cilacap yang mengakibatkan banjir dan hu- jan lebat.
Berdasarkan data citra  satelit  Himawari  dengan menggunakan  metode 24 Hour  Microphysics  RGB menghasilkan  pengamatan  wilayah  Cilacap  dengan kondisi  pada  lingkaran  biru  terdapat  warna  merah yang  menujukkan  awan  es  dingin,  tinggi  dan  tebal. Warna sedikit kuning sebagai awann cair tebal. Ma- ka,  kondisi  wilayah  tersebut  terjadi  hujan  lebat  me- nyebabkan  banjir  dan  tanah  longsor  di  beberapa tempat.
Berdasarkan data citra  satelit  Himawari  dengan menggunakan  metode Airmass menghasilkan  pen- gamatan  kondisi  atmosfer  wilayah  Cilacap  terdapat warna  putih  yang  artinya  awan  tingkat  tinggi  dan tebal. Pada warna pink terdapat awan tinggi mene- gah dan tebal. Sedikit warna hijau tua dengan hasil Airmass hangat  dengan  awan  tingkat  rendah  dan tebal.  Pada  warna  biru  terdapat  sedikit  daerah  ter- sebut  dengan  airmass  dingin  awan  tingkat  rendah dan  tebal.  Maka,  terjadi  kondisi  di  wilayah  Cilacap adalah  sesuai  dengan  pengamatan  awan  konvektif yang mengakibatkan tanah longsor dan banjir.

## Satelit Himawari-8 (Cloud Convective Overlay (CCO))
Berdasarkan  data  citra  satelit  Himawari-8  dengan metode Cloud  Convective  Overlays (CCO)  dihasilkan pada awan konvektif awalnya jam 13.40 UTC di dae- rah cilacap dengan lingkaran biru dan terdapat suhu puncak  awan pada jam 14.40 UTC. Kemudian me- nurun dan berakhir pada jam 18.40 UTC. Pengama- tan  awan  konvektif  tersebut  terjadi  dapat  mengaki- batkan hujan lebat di wilayah Cilacap dan dampak- nya terjadi banjir dan tanah longsor.

## Data Satelit Himawari-8 (Split Windows Algo- ritm(SWA))
Berdasarkan  data  citra  satelit  Himawari-8  dengan metode SWA dihasilkan bahwa Split Windows Algo- ritm (SWA) dengan kondisi winter pada BT 1 (245 K) dan  BT  2  (253  K)  yang  bernilai    pada  wilayah  Cila- cap dengan lingkaran biru tidak terjadi kondisi awan apapun. BT 0(0 K) dan BT 1(245 K) terdapat kondisi tipe  awan High  Cumulonimbus .  Pada  BTD  0(0  K) dan  BTD  1(0,6  K)  terjadi  tipe High  Cumulonimbus . BTD  1(0,6  K)  dan  BTD  2(3,2  K)  terjadi  awan  tipe
Dense Cirrus di daerah Cilacap dan diatas 3.2 terjadi awan Thick Cirrus . Maka dapat terjadi hujan lebat di daerah  tersebut  yang  mengakibatkan  banjir  dan  ta- nah longsor.

## Wyoming Sounding (Radiosonde)
Berdasarkan  data  pengamatan  udara  atas  dengan aplikasi raob pada jam 00 UTC dihasilkan Showalter Index (SI) hasilnya tidak  ada di  di  aplikasi raob. Pa- rameter Lifted Index (LI) hasilnya -2,3 sebagai kondisi tidak  stabil  dan  kemungkinan  terjadi  petir.  Parame- ter K  Index (KI)  hasilnya  35,3  sebagai  kemungkinan 60% - 80% terjadi badai petir. Paraemter Total Totals (TT) hasilnya 42,5 sebagai terjadi tidak ada  aktivitas petir.  Parameter  SWEAT  hasilnya  247  hasilnya  ter- dapat  badaiParameter Convective  Inhibition (CIN) hasilnya -44 sebagai kemungkinan terjadi cuaca bu- ruk. Parameter Convective Available Potential Energy (CAPE)  hasilnya  596  sebagai  kemungkinan  terjadi badai  kuat.  Maka,  waktu  00  UTC  wilayah  Cilacap dapat dimungkinan terjadi hujan lebat yang menga- kibatkan terjadi banjir  dan tanah  longsor. Grafiknya sampai ketinggian lapisan 30 mb dalam pengamatan garis suhu dan titik embun.

## Data Curah Hujan BMKG
Berdasarkan  tabel  dan  grafik  curah  hujan  per  jam yang  diperoleh  dari  Stasiun  meteorologi  Tunggul Wulung  Cilacap  bahwa  awal  terbentuknya  hujan jam  13.00  UTC  dan  semakin  naik  sampai  dengan 107.4  mm  yang  termasuk  hujan  sangat  lebat  sesuai probabilistik curah hujan 24 jam. Sesuai dengan be- rita  dengan  pengamatan  dengan  AWS  Stamet Tunggul Wulung Cilacap.
Tabel 1. Data Curah Hujan Stamet Tunggu Wulung
Cilacap No Jam(UTC) Ch 1 13 7.9 2 14 34.8 3 15 81.5 4 16 93.8 5 17 98.3 6 18 101.1 7 19 107.4

## Pembahasan
Berdasarkan  data citra  satelit  Himawari  dengan menggunakan  metode  RGB  dapat  mengetahui  per- tumbuhan  awan  penghasil  hujan  lebat  [6].  Metode yang  digunakan Night Microphysic RGB menghasil- kan  pengamatan  awan  pada  wilayah  Cilacap  den-
gan  lingkaran  biru  yang  terdapat  warna  merah  tua sebagai awan tingkat tinggi,tebal dan dingin dengan terdapat warna sedikit warna merah kuning sebagai awan tingkat tinggi,tebal, dan sangat dingin dan se- dikit warna biru sebagai awan cirrus tipis dan diam- bil jam 14.40 UTC karena sebagai fase suhu puncak sebesar sebesar -77,3 0 C terjadi hujan lebat di daerah tersebut. Berdasarkan metode 24 Hour Microphysics RGB menghasilkan pengamatan awan pada wilayah Cilacap  pada  lingkaran  biru  terdapat  warna  merah menujukkan awan es dingin, tinggi dan tebal. Warna sedikit kuning sebagai awan cair tebal.  Berdasarkan metode Airmass menghasilkan  pengamatan  awan pada  wilayah  Cilacap  terdapat  warna  putih  artinya awan tingkat tinggi dan tebal. Pada warna pink ter- dapat  awan  tinggi  menegah  dan  tebal  dan  sedikit warna  hijau  tua  dengan  hasil Airmass hangat  den- gan awan tingkat rendah dan tebal. Pada warna biru terdapat  sedikit  daerah  tersebut  dengan airmass dingin awan tingkat rendah dan tebal.Metode terse- but  daat  mengtahui  kondisi  awan  yang  membuat hujan lebat pada wilayah Cilacap.
Berdasarkan citra satelit Himawari-8 dengan me- tode Cloud  Convective  Overlays (CCO)  yang  meng- gunakan  2  algoritma  dengan  3  kanal  yang  dapat mengtahui  kondisi  awan  khsuusnya  awan Cumulo- nimbus yang  menghasilkan  hujan[1].  Metode  terse- but dihasilkan terdapat awan konvektif awalnya jam 13.40 UTC di wilayah Cilacap dengan lingkaran biru dan  terdapat  suhu  puncak    awan  pada  jam  14.40 UTC,  menurun  dan  berakhir  pada  jam  18.40  UTC. Metode  tersebut  dapat  mengetahui  awan  konvektif yang dapat menghasilkan hujan lebat.
Berdasarkan citra satelit Himawari-8 dengan me- tode SWA [5] [Purbantoro dkk,2018], Split Windows Algoritm (SWA) dengan kondisi winter  BT 1 (245 K) dan  BT  2  (253  K)  bernilai    pada  wilayah  Cilacap dengan  lingkaran  biru  tidak  terjadi  kondisi  awan apapun. BT 0(0 K) dan BT 1(245 K) terdapat kondisi tipe  awan High  Cumulonimbus .  Pada  BTD  0(0  K) dan  BTD  1(0,6  K)  terjadi  tipe High  Cumulonimbus . BTD  1(0,6  K)  dan  BTD  2(3,2  K)  terjadi  awan  tipe Dense Cirrus di wilaayah Cilacap dan diatas 3.2 ter- jadi awan Thick Cirrus . Dengan metode tersebut da- pat mengetahui pengaruh atmosfer terhadap kondisi cuaca pada suatu wilayah[7]. Metode tersebut dapay mengetahui  awan  yang  dapat  menyebabkan  hujan lebat.
Berdasarkan pengamatan udara atas dengan ap- likasi  raob.  Analisis  kondisi  udara  atas  dari  hasil sounding dapat menghasilkan indeks – indeks labili- tas atmosfer[4]. Pengamatan dilakukan pada jam 00 UTC  dihasilkan  parameter  sesuai  dengan  pedoman [8]. Showalter Index (SI) hasilnya tidak ada di aplikasi
raob. Lifted  Index (LI)  hasilnya  -2,3  sebagai  kondisi tidak  stabil  dan  kemungkinan  terjadi  petir. K  Index (KI)  hasilnya  35,3  sebagai  kemungkinan  60%  -  80% terjadi  badai  petir. Total  Totals (TT)  hasilnya  42,5 sebagai terjadi tidak  ada  aktivitas petir.  SWEAT ha- silnya 247 hasilnya terdapat badai. Convective Inhibi- tion (CIN) hasilnya  -44 sebagai kemungkinan terjadi cuaca  buruk. Convective  Available  Potential  Energy (CAPE)  hasilnya  596  sebagai  kemungkinan  terjadi badai kuat. Pada 00 UTC wilayah Cilacap dapat ter- jadi  hujan  lebat  yang  mengakibatkan  terjadi  banjir dan tanah longsor. Grafiknya sampai ketinggian lapi- san  30  mb  dalam  pengamatan  garis  suhu  dan  titik embun. Pengamatan pada jam 00 UTC sebagai tam- bahan data keadaan udara atas. Indeks tersebut da- pat mengetahui kondisi labilitas atmosfer dan dapat mengathui kejadian badai[9].
Berdasarkan tabel dan grafik curah hujan per jam yang  diperoleh  dari  Stasiun  meteorologi  Tunggul Wulung Cilacap awal terbentuknya hujan jam 13.00 UTC  dan  semakin  naik  sampai  dengan  107.4  mm yang  termasuk  hujan  sangat  lebat  sesuai  probalistik curah hujan 24 jam dari BMKG [10]. Sesuai dengan berita  dengan  pengamatan  dengan  AWS  Stamet Tunggul Wulung Cilacap.

## 4 KESIMPULAN
Peristiwa hujan lebat terjadi pada tanggal 13 Januari 2021 di daerah Cilacap yang  mengakibatkan tanah longsor dan banjir di beberapa titik di wilayah terse- but dikatakan sesuai dengan hasil pengamatan den- gan  metode  RGB  dengan  mengtahui  suhu  puncak awan di beberapa metode RGB , CCO menghasilkan awan konvektif yang menghasilkan hujan lebat,SWA menghasilkan  awan Cumulonimbus yang  dapat menghasilkan  hujan  lebat,    pengamatan  udara  atas dapat  mengindikasikan  awal  terjadinya  hujan  lebat di wilayah Cilacap dan data curah hujan BMKG un- tuk mengtahui kondisi di lapangan dengan hasil hu- jan  lebat  .  Disimpulkan  bahwa  semua  metode  me- nunjukkan  terjadi  kondisi  cuaca  yang  buruk  baik dari pengamatan awan sampai dengan pengamatan udara  atas  yang  dapat  terjadi  hujan  lebat  dengan intensitas  tinggi  di  wilayah  Cilacap.  Peristiwa  hujan lebat  dapat mengakibatkan banjir dan tanah longsor di wilayah Cilacap

## Ucapan Terima Kasih
Dalam  penelitian  ini,  kami  ucapkan  terima  kasih kepada  penyedia  Satelit  Himawari-8  (JMA  dan BMKG) yang telah menyediakan data melalui laman resmi  untuk  keperluan  penelitian,  terima  kasih  ke- pada University of Wyoming dalam sumber pengam- bilan  data  udara  atas,  terima  kasih  kepada  pihak
BMKG  sudah  memberikan  data  curah  hujan  yang dapat  membantu  dalam  data pengamatan cuaca  di daerah  Cilacap  dan  BIG  yang  memberikan  data  lo- kasi kejadian. Terima kasih penulis kepada Bapak Dr Yosafat  Donni  Haryanto,  SP.  M.Si,  selaku  dosen pembimbing  yang  telah  mengarahkan  penulis  pada setiap  pembuatan  karya  tulis  ilmiah  ini  dan  dapat membuat hasil terbaik. Maka dari itu, semoga karya tulis  ilmiah  ini  dapat  bermanfaat  bagi  semua  pihak yang membaca.
REFERENSI ______________________________
[1] Hastuti, M. I., & Mulsandi, A. ‘‘Pemantauan Sebaran Awan Konvektif Menggunakan Metode Cloud Convec- tive Overlays dan Red Green Blue Convective Storms pada Satelit Himawari-8 (Studi Kasus: Hujan Ekstrim Bima 21 Desember 2016)’’. Jurnal Penginderaan Jauh : Seminar Nasional Pengindraan Jauh ke-4 Tahun , pp. 477-483 2017.
[2] Abay, F. M. J. ‘‘Analisis Dinamika Atmosfer Dan Distri- busi Awan Konvektif Menggunakan Teknik Red Green Blue (RGB) Pada Citra Satelit Himawari-8: Studi Kasus Banjir Jakarta 30 Desember 2019-1 Januari 2020’’. Megasains . vol. 12, no. 1, pp. 34-39 2021. doi: 10.46824/megasains.v12i1.42.
[3] Syaifullah, M. D., & Nuryanto, S. ‘’Pemanfaatan Data Satelit GMS Multi Kanal untuk Kegiatan Teknologi Modifikasi Cuaca’’. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca , vol. 17, no. 2, pp. 47-55 2016.
[4] Febrianti, F. Prediksi Bencana Alam Angin Puting Be- liung Di Wilayah Cilacap Jawa Tengah Dengan Meng- gunakan Adaptive Neighborhood Modified Backpro- pagation (Anmbp). Surabaya: UIN Sunan Ampel Press, 84 pp. 2018.
[5] Purbantoro, dkk.. ‘’Comparison of cloud type classifica- tion with split window algorithm based on different infrared band combinations of Himawari-8 Satellite’’. Advances in Remote Sensing . vol. 7, no 3, pp. 218-234 2018.  doi: 10.4236/ars.2018.73015.
[6] Qordowi, W. ‘’Analisis Kondisi Atmosfer Terkait Keja- dian Banjir menggunakan Data Radiosonde Dan Citra Satelit Himawari-8 (Studi Kasus: Sungailiat, Kabupaten Bangka Tanggal 12 Februari 2018)’’. Jurnal Fisika dan Aplikasinya : Prosiding SNFA (Seminar Nasional Fisika dan Aplikasinya) , vol. 3, pp. 277-286 2019.
[7] Nugraha, A. S. A. ‘’Pemanfaatan Metode Split- Windows Algorithm (SWA) Pada Landsat 8 Menggu- nakan Data Uap Air Modis Terra’’. Geomatika , vol 25, no 1, pp. 9-16. 2019. doi:10.24895/JIG.2019.25-1.877.
[8] Holton, J. R. An Introduction To Dynamic Meteorology. California: Elsevier Academic Press, 553 pp. 2004.
[9] Zahroh, N. F., Dewi, N. W. S. P., & Harsanti, D. ‘’In- deks Labilitas Udara Untuk Memprediksi Kejadian Ba- dai Guntur pada Puncak Musim Hujan Tahun 2016’’. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca . vol 18, no 1,pp 9-15. 2017.
[10] BMKG. ‘’Probabilistik Curah Hujan’’. Jakarta: BMKG Press, 1 pp 2021. _________________________________
________________________________________________

## Lampiran
Gambar 2. Tampilan Hasil RGB Day Natural Color
Gambar 3. Tampilan Hasil RGB Day Convective Storm
Gambar 4. Tampilan Hasil RGB Airmass
Gambar 5. Hasil Tampilan Citra Satelit Dengan CCO
b a c d e
Gambar 7. Tampilan Aplikasi Raob Dengan Hasil Pengamatan udara Atas Jam 00 UTC