Vol.  14   No. 1  Desember 2016                                           ISSN 1412- 808X Nomor : 671/AU3/P2MI-LIPI/07/2015
Diterbitkan oleh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jakarta – Indonesia
J. Si. Dirgant VOL.  14 NO. 1 HAL. 1 -  70 JAKARTA,    JUNI  2017 ISSN 1412-808X

## JURNAL SAINS DIRGANTARA Journal of Aerospace Sciences
Vol. 14 No. 1 Desember 2016                                                                  ISSN 1412-808X
Nomor : 671/AU3/P2MI-LIPI/07/2015
Jurnal Sains Dirgantara (JSD) berisi hasil penelitian, pengembangan, dan/atau pemikiran di bidang sains atmosfer dan antariksa. Jurnal ini terbit sejak tahun 2004 dan dipublikasikan dua kali dalam setahun (Juni dan Desember)

## SUSUNAN DEWAN PENYUNTING JURNAL SAINS DIRGANTARA
 Ketua Editor
Drs. Sri Kaloka Prabotosari (Lingkungan Atmosfer dan Aplikasinya)/LAPAN
 Penyunting
Dr. Ina Juaeni (Meteorologi/Sains Kebumian)/LAPAN Dr. Buldan Muslim (Fisika Magnetosfer dan Ionosfer)/LAPAN
Drs. Jiyo, M.Si (Fisika Magnetosfer dan Ionosfer)/LAPAN
Dr. Dadang Subarna (Klimatologi dan Atmosfer Maritim )/LAPAN
 Mitra Bestari Prof. Dr. Thomas Djamaluddin (Astronomi dan Astrofisik)/LAPAN Dr. Dhani Herdhiewidjaja (Cuaca Antariksa)/ITB Dr. Nurjanna Joko Trilaksono (Meteorologi Skala Meso)/ITB
 Korektor Naskah
Dr. Wiwiek Setyawati (Lingkungan Atmosfer dan Aplikasinya)/LAPAN

## SUSUNAN SEKRETARIAT REDAKSI JURNAL SAINS DIRGANTARA
Pemimpin Umum Ir. Christianus Ratrias Dewanto, M.Eng
Pemimpin Redaksi Pelaksana Ir. Jasyanto, MM
Redaksi Pelaksana Mega Mardita, S.Sos.,M.Si Yudho Dewanto, ST Irianto, S.Kom Dwi Haryanto, S.kom Aulia Pradipta, S.S Tata Letak M. Luthfi Berdasarkan SK Kepala LIPI Nomor: 818/E/2015 ditetapkan Jurnal Sains Dirgantara sebagai Majalah Berkala Ilmiah Terakreditasi
Gambar cover, atas Lintasan gerhana matahari total pada 9 Maret 2016 di ketinggian 300 km serta lokasi pemancar dan penerima yang digunakan dalam observasi; bawah Pola spasial Aerosol Radiative Forcing di puncak atmosfer ( ARF TOA ) dan permukaan ( ARF Surf ) pada bulan Oktober, dalam satuan watt/m 2 menunjukkan fraksi kemunculan untuk setiap rentang frekuensi (dinmalisasi terhadap histogram foEs >2 MHz); Bawah Variasi
Alamat Penerbit LAPAN Jl. Pemuda Persil No. 1, Rawamangun, Jakarta 13220 Telepon : (021) 4892802 Ext. 142/146 (Hunting), Fax. : (021) 47882726 Email : publikasi@lapan.go.id Situs : http://www.lapan.go.id http://jurnal.lapan.go.id

## JURNAL SAINS DIRGANTARA Journal of Aerospace Sciences
Vol. 14  No. 1 Desember  2016                                                      ISSN 1412-808X
Nomor : 671/AU3/P2MI-LIPI/07/2015

## DAFTAR ISI
Halaman
PERBANDINGAN  KARAKTERISTIK  AKTIVITAS  SINTILASI  IONOSFER  DI  ATAS MANADO,  PONTIANAK  DAN  BANDUNG  BERDASARKAN  DATA  GISTM (CHARACTERISTICS  COMPARISON  OF  IONOSPHERIC  SCINTILLATION ACTIVITIES OVER MANADO, PONTIANAK AND BANDUNG BASED ON GISTM DATA)
Sri Ekawati, Sefria Anggarani, dan Dessi Marlia 1– 16
ESTIMASI BADAI GEOMAGNET BERDASARKAN KONDISI KOMPONEN ANGIN

## SURYA DAN MEDAN MAGNET ANTARPLANET
(ESTIMATION  OF  GEOMAGNETIC  STORM  BASED  ON  SOLAR  WIND COMPONENT’S AND INTERPLANETARY MAGNETIC FIELD CONDITION) Anwar Santoso, Mamat Ruhimat, Rasdewita Kesumaningrum, Siska Fillawati 17 - 26
PENGARUH  AEROSOL  TERHADAP  FLUKS  RADIASI  NETO  DAN  RADIATIVE FORCING  DI  PUNCAK  ATMOSFER  DAN  DI  PERMUKAAN  BERDASAR  DATA SATELIT
(THE  INFLUENCE  OF  AEROSOL  ON  THE  NET  RADIATION  FLUX  AND RADIATIVE  FORCING AT  THE  TOP  OF  ATMOSPHERE AND  SURFACE  BASED ON SATELLITE DATA)
Rosida dan Indah Susanti 27 - 42
ANALISIS  PROPAGASI  GELOMBANG  RADIO  MODE  ANGKASA  SAAT
PERISTIWA GERHANA MATAHARI 9 MARET 2016 (SKYWAVE PROPAGATION ANALYSIS DURING SOLAR ECLIPSE ON 9 MARCH 2016) Varuliantor Dear dan Rohmat Yulianto 43 - 56 PREDIKTIBILITAS CURAH HUJAN DIURNAL DI PULAU JAWA MENGGUNAKAN MODEL WRF
(PREDICTIBILITY OF DIURNAL RAINFALL OVER JAVA ISLAND BY USING WRF
MODEL) Suaydhi
57 - 70

## JURNAL SAINS DIRGANTARA Journal of Aerospace Sciences
Vol. 14 No. 1 Desember 2016                                                         ISSN 1412-808X
Nomor : 671/AU3/P2MI-LIPI/07/2015

## Dari  Redaksi
Sidang Pembaca yang kami hormati,
Puji syukur, kita panjatkan ke hadirat Allah SWT, atas rahmat dan karunia-Nya, sehingga Jurnal  Sains  Dirgantara  Vol.  14,  No.  1,  Desember  2016,  hadir  ke  hadapan  sidang  pembaca dengan mengetengahkan 5 (lima) artikel sebagai berikut:
“ Perbandingan Karakteristik Aktivitas Sintilasi Ionosfer di atas Manado, Pontianak dan Bandung Berdasarkan Data GISTM (Characteristics Comparison of Ionospheric Scintillation Activities over Manado,  Pontianak  and  Bandung  based  on  GISTM  Data) “ ditulis  oleh: Sri  Ekawati,  Sefria Anggarani,  dan  Dessi  Marlia ; “ Estimasi  Badai  Geomagnet  Berdasarkan  Kondisi  Komponen Angin Surya dan Medan Magnet Antarplanet ( Estimation of Geomagnetic Storm based on Solar Wind  Component’s  and  Interplanetary  Magnetic  Field  Condition ) “ ditulis  oleh: Anwar  Santoso, Mamat  Ruhimat,  Rasdewita  Kesumaningrum,  dan  Siska  Fillawati ; “ Pengaruh  Aerosol Terhadap  Fluks  Radiasi Neto dan Radiative  Forcing di  Puncak  Atmosfer  dan  di  Permukaan Berdasar Data Satelit ( the Influence of Aerosol on the Net Radiation Flux and Radiative Forcing at the Top of Atmosphere and Surface based on Satellite Data ) “ ditulis oleh: Rosida dan Indah Susanti ; “ Analisis Propagasi Gelombang Radio Mode Angkasa Saat Peristiwa Gerhana Matahari 9  Maret  2016  ( Skywave  Propagation  Analysis  During  Solar  Eclipse  on  9  March  2016 ) “ ditulis oleh: Varuliantor  Dear  dan  Rohmat  Yulianto ; Artikel  terakhir “ Prediktibilitas  Curah  Hujan Diurnal  di  Pulau  Jawa  Menggunakan  Model  WRF (Predictibility  of  Diurnal  Rainfall  over  Java Island by Using WRF Model) ” ditulis oleh: Suaydhi . .
Kami  mengundang  sidang  pembaca  yang  budiman  untuk  berpartisipasi  aktif  dengan mengirimkan karya tulis ilmiah yang sesuai dengan lingkup jurnal ini.
Demikian kami sampaikan, semoga sidang pembaca dapat mengambil manfaatnya.

## PERBANDINGAN KARAKTERISTIK AKTIVITAS SINTILASI IONOSFER DI ATAS MANADO, PONTIANAK DAN BANDUNG BERDASARKAN DATA GISTM
(CHARACTERISTICS COMPARISON OF IONOSPHERIC SCINTILLATION ACTIVITIES OVER MANADO, PONTIANAK AND BANDUNG BASED ON GISTM DATA)
Sri Ekawati 1) , Sefria Anggarani, dan Dessi Marlia Pusat Sains Antariksa, LAPAN
1) e-mail : sri.ekawati@lapan.go.id
Diterima 9 Mei 2016; Disetujui 17 Januari 2017; Diterbitkan 30 Mei 2017

## ABSTRACT
The  characteristics  of  ionospheric  scintillation  activity  in  certain  region  need  to  be  known since  its  occurrence  can  degrade  satellite  signal  quality  of  global  satellite  navigation  system  (GNSS) and also satellite communication especially works at L-band frequency. The occurrence of ionospheric scintillation varies with location. Therefore, this paper aims to determine comparative characteristics of ionospheric scintillation activity over Manado, Pontianak and Bandung from amplitude scintillation index  S4  data  derived  from  GPS  receiver.  The  data  were  obtained  from  the  GPS  Ionospheric Scintillation and TEC Monitor (GISTM) at Manado station (1.48 N; 124.85 E, geomagnetic latitude 7.7 S), at Pontianak station (0.03 S; 109.33 E, geomagnetic latitude 9.7 S) and at Bandung (-6.90 S; 107.6 E,  geomagnetic  latitude  16.54 S)  on  July  2014  to  June  2015.  The  data  were  classified  into  three categories:  quiet,  moderate  and  strong,  based  on  s4  index.  Then  we  calculated  number  of  monthly scintillation  occurrence  from  each  observation  station  and  mapping  of  S4  index  over  Manado, Pontianak and Bandung. The results showed that the percentage of strong scintillation (S4>0.5) above Manado was always lower than the other stations. Strong scintillation detected at one stations might not be detected at other stations. For very intense scintillation event, its occurrence could be detected by all observation stations but vary in duration. Duration of strong scintillation over Bandung was the longest  (up  to  4  hours)  compared  to  Pontianak  (less  than  2  hours)  and  Manado  (less  than  1  hour). Based on map of strong scintillation, it occurred more intensively over Java Sea.
Keywords: Ionospheric scintillation, S4 index, GNSS

## ABSTRAK
Karakteristik  aktivitas  sintilasi  ionosfer  di  atas  suatu  wilayah  perlu  diketahui  karena kemunculannya dapat menurunkan kualitas sinyal dari sistem navigasi global berbasis satelit (GNSS) dan  juga  komunikasi  satelit  khususnya  yang  bekerja  pada  frekuensi  Pita-L.  Kemunculan  sintilasi ionosfer  bervariasi  terhadap  lokasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui  perbandingan karakteristik  aktivitas  sintilasi  ionosfer  di  atas  Manado,  Pontianak  dan  Bandung  berdasarkan  data indeks  amplitudo  sintilasi  S4.  Data  diperoleh  dari  pengamatan  menggunakan  GPS Ionospheric Scintillation  and  TEC  Monitor (GISTM)  di  Manado  (1,48 o LU;124,85 o BT,  lintang  geomagnet  7,7 o LS), Pontianak  (0,03 o LS;109,33 o BT,  lintang  geomagnet  9,7 o LS)  dan  Bandung  (-6,90 o LS;  107,60 o BT, lintang  geomagnet  16,54 o LS).  Pengamatan  dilakukan  dari  bulan  Juli  2014  hingga  Juni  2015.  Data harian  diklasifikasikan  menjadi  tiga  kategori  yaitu  kondisi  tenang,  menengah  dan  kuat.  Kemudian dihitung  berapa  persen  kemunculan  sintilasi  kuat  dari  masing-masing  stasiun  pengamatan  selama periode  tersebut  dan  dilakukan  pemetaan  indeks  S4  di  atas  Manado,  Pontianak  dan  Bandung. Hasilnya menunjukkan jumlah kemunculan sintilasi kategori kuat (S4>0,5) bulanan di atas Manado selalu  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  stasiun  lainnya.  Sintilasi  kuat  yang  terdeteksi  di  suatu stasiun  belum  tentu  terdeteksi  di  stasiun  lainnya.  Untuk  peristiwa  sintilasi  yang  sangat  intensif, kemunculan  sintilasi  dapat  terdeteksi  oleh  semua  stasiun  pengamatan  tetapi  durasinya  berbeda- beda.  Durasi  sintilasi  kuat  di  atas  Bandung  merupakan  yang  paling  lama  (mencapai  4  jam) dibandingkan dengan  Pontianak  (kurang dari  2  jam) dan  Manado  (kurang dari 1  jam).  Berdasarkan peta kemunculan sintilasi kuat, gangguan lebih intensif terjadi di daerah di atas laut Jawa.
Kata kunci: sintilasi ionosfer, indeks S4, GNSS
1 PENDAHULUAN
Sintilasi ionosfer merupakan fenomena  alam  yang  dapat  menjadi bencana ( navigation/communication hazard )  bagi  sistem  navigasi  berbasis satelit  global  (GNSS)  dan  komunikasi satelit  khususnya  yang  bekerja  pada daerah frekuensi L-band (Banerjee dkk., 1992).  Gambar  1-1 menunjukkan pengaruh  aktivitas  sintilasi  ionosfer terhadap gelombang radio pada beberapa  pita  frekuensi . Sumbu-x adalah  frekuensi  dari  L- band (1  –  2 GHz), S- band (2 – 4 GHz), C- band (4 – 8 GHz),  dan  seterusnya.  Sumbu-y  adalah dampak    yang  ditimbulkan  oleh fenomena  sintilasi  ( severity ).  Sintilasi ionosfer  akan  berdampak  lebih  besar pada  sistem trans-ionosphere yang menggunakan frekuensi pada daerah L- band dibandingkan  dengan  C- band (Theerapatpaiboon dkk., 2004).
Sistem  navigasi  berbasis  satelit ( Global Navigation Satellite System /GNSS)  pada  umumnya  bekerja pada  frekuensi  L- band seperti  yang
ditunjukkan Tabel
1-1 (Hlubek
dkk.,2014). Agar bisa menembus ionosfer,  maka  sinyal-sinyal  GNSS dimodulasikan  ke  gelombang  pembawa pada  frekuensi L-Band. Tabel  1-1 menunjukkan frekuensi gelombang pembawa  yang  digunakan  oleh  satelit GPS  ( G lobal P ositioning S ystem ),  satelit GLONASS ( Glo bal’naya Na vigatsionnaya S putnikovaya S istema dalam  bahasa Rusia) dan  satelit  Galileo  (Nama fisikawan  dan  ilmuwan  terkemuka  dari Italia) yang  merupakan  bagian  dari GNSS ( G lobal N avigation S atellite S ystem ).  Satelit  GPS  yg  merupakan GNSS milik Amerika Serikat menggunakan sinyal L1, L2 dan L5 pada rentang  frekuensi  L-band  (1  –  2  GHz). Begitu  juga  dengan  GLONASS  dan Galileo  menggunakan  frekuensi  di rentang  L-band.  Oleh  karena  itu  GNSS dapat dipengaruhi oleh fenomena sintilasi  ionosfer  yang  merupakan gangguan  di  medium  plasma    ionosfer (Beniguel dkk., 2009).
Gambar 1-1 : Pengaruh sintilasi ionosfer terhadap frekuensi (Theerapatpaiboon dkk., 2004)
Tabel 1-1:  FREKUENSI  YANG  DIGUNAKAN  GPS,  GLONASS  DAN  GALILEO  SEBAGAI  BAGIAN  DARI GNSS (Hlubek dkk.,2014)
GNSS Negara Frekuensi (MHz) GPS USA L1 : 1575,42 L2:1227,60 L5 (I + Q): 1176,45 GLONASS Rusia L1:1602 + FCN 0.5625 L2:1246+FCN 0.4375 Galileo Eropa E1 (B + C):1575,42 E5a(I +Q): 1176,45
Sintilasi ionosfer merupakan
gangguan  sinyal  satelit  saat  melalui medium plasma ionosfer berupa turbulensi plasma atau ketidakteraturan densitas
elektron sehingga mengakibatkan fluktuasi amplitudo  dan  fasa  yang  sangat  cepat atau fading amplitudo yang sangat cepat (Jacowski  dkk.,  2012).  Adapun  ilustrasi sintilasi  ionosfer  ditunjukkan  pada Gambar  1-2.  Khusus  di  daerah  ekuator dan lintang rendah geomagnet, kemunculan  sintilasi  terjadi  pada  saat transisi  siang  menuju  malam  atau beberapa saat setelah matahari terbenam.  Pada  fase  tersebut  terjadi perubahan  proses  ionisasi  pada  siang hari  dan  proses  rekombinasi  pada malam hari seperti yang kami ilustrasikan pada Gambar 1-3.
Kemunculan  sintilasi  ionosfer  ini erat  kaitannya  dengan  kemunculan plasma  bubble di  lapisan  F  ionosfer akibat
terjadinya
ketidakstabilan
Rayleigh-Taylor (Ossakow, 1981;
Mendillo  dan  Baumgardner,  1982; Ogawa dkk., 2005).  Adapun  mekanisme terjadinya plasma bubble terkait dengan
ketidakstabilan Rayleigh-Taylor. Pergerakan arus ionosfer pada umumnya ke  arah  atas pada siang  hari dan  ke  arah  bawah  pada  malam  hari. Setelah  matahari  terbenam,  medan magnet  horizontal  ke  arah  utara,  arus ion-ion  muatan  (+)  bergerak  ke  arah timur. Akibatnya, menghasilkan gaya ke arah  atas,  sehingga  terjadi  peningkatan pre-reversal (PRE)  yaitu  perubahan ketinggian  lapisan  F  ionosfer  secara cepat  (Ossakow,  1981).  Akibat  terjadi pemisahan  muatan  (+)  dan  (-),  maka menghasilkan  gaya  ke  arah  bawah. Ketidakstabilan  plasma  tersebut  akan semakin berkembang sehingga menimbulkan  gelembung  dengan  gerak ke  atas  yang  dinamakan plasma bubbles .  Pergerakan plasma  bubble tersebut  dapat  mencapai  ketinggian lebih  dari  1500  km  di  atas  ekuator geomagnet  kemudian  bergerak  ke  arah lintang  rendah  geomagnet  bagian  utara dan selatan dengan durasi kemunculannya  dari  beberapa  menit sampai  dengan  beberapa  jam.  (Abdu dkk.,1983).
Gambar 1-2: Ilustrasi  sinyal  satelit  GPS  yang  terganggu  oleh  fenomena  sintilasi  ionosfer  sehingga terjadi fluktuasi amplitudo dan fasa yang cepat setelah melalui medium plasma ionosfer. (sumber: Maruyama, NICT, Japan)

## Gambar 1-3: Ilustrasi lapisan Ionosfer pada siang dan malam
Adapun  daerah  kemunculan  sintilasi ionosfer  yang  paling  sering  terjadi adalah  di  daerah  sekitar  ±  20 o lintang geomagnet belahan bumi utara maupun selatan (Kintner dkk., 2009) seperti yang ditunjukkan  peta  kemunculan  sintilasi ionosfer  secara  global  (Gambar  1-4). Semakin merah warnanya menunjukkan  frekuensi  kemunculan nya  semakin  tinggi  dan  semakin  biru warnanya kemunculannya semakin rendah. Gambar 1-4 juga menunjukkan bahwa ionosfer di atas wilayah Indonesia  merupakan  wilayah  dengan frekuensi  kemunculan  sintilasi  ionosfer paling tinggi.
Studi tentang sintilasi ionosfer di atas  Indonesia  secara  klimatologi  dan arah  pergerakannya  telah  dilakukan dari  data  indeks  S4  stasiun  Pontianak dan Bandung tahun 2009 - 2011 (Abadi dkk., 2014). Evolusi kemunculan sintilasi ionosfer  di  atas  wilayah  Indonesia secara  spasial dan secara  temporal pun telah  dilakukan  dari  data  indeks  S4 Kototabang,  Pontianak  dan  Manado tahun 2013 (Asnawi dkk., 2015). Kedua makalah tersebut melaporkan
kemunculan  sintilasi  terjadi  pada  dua puncak selama setahun.
Masalah yang dikaji pada makalah ini: pertama, seberapa besar kemunculan sintilasi  ionosfer  kategori  kuat  (dengan indeks  S4  lebih  besar  dari  0,5)  di  atas Manado, Pontianak dan Bandung setiap bulannya dan seberapa besar perbedaan kemunculan  sintilasi  kategori  kuat tersebut  di  Manado,  Pontianak  dan Bandung?  Kedua,  apakah  kemunculan sintilasi  ionosfer  kuat  dapat  terdeteksi oleh  semua  stasiun  pengamatan  atau hanya  terdeteksi  oleh  suatu  stasiun pengamatan  saja.  Ketiga,  dari  segi waktu, bagaimana perbedaan kemunculan sintilasi  kategori  kuat  dari  ketiga  stasiun tersebut?  Dan  terakhir,  dimanakah kemunculan  gangguan  sintilasi  ionosfer kuat paling sering terjadi diantara ketiga stasiun pengamatan tersebut?
Sehingga  tujuan  penelitian  ini adalah mengetahui perbandingan karakteristik  aktivitas  sintilasi  ionosfer di atas Manado, Pontianak dan Bandung  dari  data  indeks  amplitudo sintilasi S4 yang diperoleh dari penerima GPS.
Gambar 1-4: Peta global kemunculan sintilasi ionosfer (Kintner dkk., 2009)

## 2 DATA DAN METODOLOGI
Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  indeks sintilasi  amplitudo  (S4)  yang  diperoleh dari  GPS Ionospheric  Scintillation  and TEC Monitor (GISTM) yang dioperasikan di  Bandung,  Pontianak  dan  Manado. Tabel  2-1  menunjukkan  posisi  stasiun berdasarkan koordinat geografis (lintang dan bujur) serta lintang geomagnet.
Data  yang  diolah  adalah  Indeks S4  yang  merupakan  akar  varian normalisasi dari intensitas sinyal satelit. Indeks  S4  tidak  memiliki  satuan  dan memiliki  nilai  dari  0  sampai  dengan  1. GISTM  mengeluarkan  data  indeks  S4 total dan  indeks  S4 correction .  Sehingga untuk  memperoleh  indeks  S4  yang terkoreksi digunakan perhitungan seperti pada Persamaan 2-1 (Dubey dkk, 2006):
(2-1)
Berdasarkan  GISM Chart ( Global Ionosphere  Scintillation  Model ),  aktivitas sintilasi  yang  diindikasikan  oleh  indeks S4, mempunyai kategori sebagai berikut (Butcher, 2005):
1) (S4 ≤ 0,25)
: quiet/ tenang,
2) (0,25 < S4 ≤ 0,5)  : moderate /sedang,
3) (0,5 < S4 ≤ 1) : strong / kuat
Data  indeks  S4  selama  satu tahun yaitu dari bulan Juli 2014 sampai dengan  Juni  2015  diidentifikasi  dan
diklasifikasikan  menjadi  tiga  kategori yaitu  kondisi  tenang,  menengah,  dan kuat. Untuk memudahkan dalam menganalisis,  maka  klasifikasi  tersebut dilakukan  dengan  perbedaan  warna. Aktivitas  sintilasi  tenang/ quiet dengan indeks  S4≤0,25  diidentifikasi  dengan warna  hijau.  Aktivitas  sintilasi  sedang/ moderate dengan  indeks  0,25<S4≤0,5 dan durasinya lebih besar dari 10 menit diidentifikasi  dengan  warna  kuning. Aktivitas  sintilasi  kuat/ strong dengan indeks  0,5<S4≤1  dan  durasinya  lebih dari  10  menit  diidentifikasi  dengan warna  merah.  Sedangkan  warna  biru artinya tidak ada data tersedia atau data tidak  lengkap.  Kemudian  dilakukan pemilihan  data  sintilasi  hanya  kategori kuat/ strong .  Sehingga  diperoleh  jumlah kemunculan  sintilasi  kategori  kuat dalam satu bulan. Dari jumlah kemunculan  sintilasi  kuat  bulanan  ini dapat diketahui aktivitas dan karakteristik  sintilasi  ionosfer  di  atas setiap stasiun secara umum.
Karena  data  posisi  titik  lintasan sinyal  satelit  GPS  di  ionosfer  (berupa koordinat  lintang  dan  bujur)  tidak tersedia,  maka Ionospheric  Pierce  Point (IPP) dari data sudut elevasi dan azimut dihitung  di  ketinggian  350  km  di  atas permukaan bumi (Asnawi, 2015). Metode tersebut dilakukan untuk mengetahui  posisi  sintilasi  ionosfer  dan melakukan  pemetaan  sintilasi  ionosfer di atas wilayah Indonesia.

## Tabel 2-1: POSISI STASIUN PENERIMA GISTM
Nama Stasiun Lintang ( o ) Bujur ( o ) Lintang Geomagnet ( o ) Bandung -6,90 o LS 107,60 o BT 16,54 o LS Pontianak 0,03 o LS 109,33 o BT 9,7 o LS Manado 1,48 o LU 124,85 o BT 7,7 o LS

## Tabel 2-2: KLASIFIKASI AKTIVITAS SINTILASI IONOSFER
Kategori Warna Indikasi Durasi Tenang Hijau S4≤0,25 Menengah Kuning 0,25<S4≤0,5 > 10 menit Kuat Merah 0,5<S4≤1 > 10 menit Tidak ada data Biru Data tidak lengkap/tidak ada data 3 HASIL DAN PEMBAHASAN Tabel  3-1  menunjukkan  hasil identifikasi dan klasifikasi harian kemunculan  sintilasi  ionosfer  di  atas Manado,  Pontianak  dan  Bandung  dari bulan  Juli  2014  sampai  dengan  Juni 2015. Klasifikasi dilakukan berdasarkan indikasi  indeks  S4  yang  ditunjukkan Tabel 2-2.

## 3.1  Perbandingan Berdasarkan Jumlah
Kemunculan Sintilasi Kuat Bulanan Untuk mengetahui
seberapa besar  kemunculan  sintilasi  ionosfer kategori kuat di atas Manado, Pontianak dan  Bandung  dan  seberapa  besar perbedaannya, maka perhitungan jumlah  banyaknya  hari  kemunculan sintilasi kategori kuat dalam satu bulan telah  dilakukan.  Hasil  perhitungan jumlah  kemunculan  sintilasi  kategori kuat  di  atas  Manado,  Pontianak  dan Bandung  bulanan  dari  bulan  Juli  2014 sampai  dengan  Juni  2015  ditunjukkan pada Gambar 3-1. Warna biru menunjukkan data diperoleh dari stasiun Manado,  warna  hijau  menunjukkan data diperoleh dari Pontianak dan warna merah menunjukkan data diperoleh dari stasiun Bandung. Sumbu-x menunjukkan bulan  dan  sumbu-y  menunjukkan jumlah  kemunculan  sintilasi  kategori kuat  selama  satu  bulan.  Selanjutnya
akan dipaparkan pembahasan berdasarkan Tabel 3-1 dan Gambar 3-1.
Pada  bulan  Juli  2014,  jumlah kemunculan  sintilasi  ionosfer  kategori kuat  baik  di  atas  Manado,  Pontianak maupun  Bandung  adalah  0.  Selain  itu, pada  bulan  Juli  juga  hanya  terjadi kemunculan  aktivitas  sintilasi  kategori menengah,  yaitu  tanggal  10  Juli  2014 dari  data  Manado  dan  Pontianak, tanggal  16  Juli  2014  dari  data Pontianak namun data Manado kategori tenang,  dan  tanggal  28  Juli  2014  dari data  Bandung  namun  data  Pontianak kategori tenang.
Pada bulan Agustus 2014, jumlah  kemunculan  sintilasi  ionosfer kategori kuat di atas Manado sebesar 4, di atas Pontianak sebesar 1, dan di atas Bandung  sebesar  6.  Pada  periode  ini, kemunculan  sintilasi  ionosfer  di  atas Bandung lebih sering terjadi dibandingkan ionosfer di atas Pontianak dan Manado. Dari data Manado, sintilasi kuat  terjadi  pada  tanggal  7, 10,  18 dan 27  Agustus  2014.  Dari  data  Pontinak, sintilasi  kuat  terjadi  pada  tanggal  7 Agustus  2014.  Sedangkan  dari  data Bandung,  sintilasi  kuat  terjadi  pada tanggal  2,  3,  6,  7,  9  dan  17  Agustus 2014.
Pada  bulan  September  2014, jumlah  kemunculan  sintilasi  ionosfer kategori kuat di atas Manado sebesar 3,
di atas Pontianak sebesar 12 dan di atas Bandung sebesar 12. Dari data Manado, sintilasi  kuat  terjadi  pada  tanggal  9, 17 dan  18  September  2014.  Dari  data Pontinak,  sintilasi  kuat  terjadi  pada tanggal 3, 9, 10, 13, 15, 16, 18, 21, 22, 23,  28,  dan  29  September  2014. Sedangkan  dari  data  Bandung,  sintilasi kuat  terjadi  pada  tanggal  8,  9,  10,  13, 15,  16,  17,  18,  22,  23,  27,  dan  29 September 2014.
Pada bulan Oktober 2014, jumlah kemunculan  sintilasi  ionosfer  kategori kuat  di  atas  Manado  sebesar  7,  di  atas Pontianak  sebesar  6,  dan  di  atas Bandung  sebesar  6.  Dari  data  Manado, sintilasi  kuat  terjadi  pada  tanggal 1,4,8,10,12,14,  dan  17  Oktober  2014. Dari data Pontinak, sintilasi kuat terjadi pada  tanggal  1,  3,  6,  8,  12,  13,  dan  14 Oktober  2014.  Sedangkan  dari  data Bandung,  sintilasi  kuat  terjadi  pada tanggal  8,12,14,17,21  dan  31  Oktober 2014.
Pada  bulan  Nopember  2014, jumlah  kemunculan  sintilasi  ionosfer kategori kuat di atas Manado sebesar 4, di atas Pontianak sebesar 5, dan di atas Bandung  sebesar  6.  Dari  data  Manado, sintilasi  kuat  terjadi  pada  tanggal  10, 17,  18,  20  Nopember  2014.  Dari  data Pontinak,  sintilasi  kuat  terjadi  pada tanggal  10,  11,  17,  dan  19  Nopember 2014.  Sedangkan  dari  data  Bandung, sintilasi  kuat  terjadi  pada  tanggal  1,  2, 6, 9, 10, dan 19 Nopember 2014.
Sedangkan pada bulan Desember 2014  dan  Januari  2015,  jumlah kemunculan  sintilasi  ionosfer  kategori kuat  baik  di  atas  Manado,  Pontianak maupun Bandung adalah 0.
Pada  bulan  Februari  2015, jumlah  kemunculan  sintilasi  ionosfer kategori kuat di atas Manado sebesar 1, di atas Pontianak sebesar 4, dan di atas Bandung  sebesar  6.  Dari  data  Manado, sintilasi  kuat  terjadi  pada  tanggal  19 Februari  2015.  Dari  data  Pontianak, sintilasi  kuat  terjadi  pada  tanggal      15, 19,  25  dan  27  Februari  2015. Sedangkan  dari  data  Bandung,  sintilasi
kuat terjadi pada tanggal 15, 16, 25, 26, 27, dan 28 Februari 2015.
Pada  bulan  Maret  2015,  jumlah kemunculan  sintilasi  ionosfer  kategori kuat  di  atas  Manado  sebesar  7,  di  atas Pontianak  sebesar  11,  dan  di  atas Bandung sebesar 10. Dari data Manado, sintilasi  kuat  terjadi  pada  tanggal  4,  5, 11, 14, 16, 25, dan 31 Maret 2015. Dari data  Pontinak,  sintilasi  kuat  terjadi pada  tanggal  3,  4,  5,  6,  9,  11,  12,  13, 14,  16  dan  24  Maret  2015.  Sedangkan dari data Bandung, sintilasi kuat terjadi pada  tanggal  3,  5,  6,  9,  12,  13,  14,  24, 25, dan 26 Maret 2015.Pada bulan April 2015,  jumlah  kemunculan  sintilasi ionosfer  kategori  kuat  di  atas  Manado sebesar 8, di atas Pontianak sebesar 14, dan  di  atas  Bandung  sebesar  12.  Dari data Manado, sintilasi kuat terjadi pada tanggal 1, 2, 3, 6, 7, 8, 14 dan 15 April 2015.  Dari data Pontinak, sintilasi kuat terjadi pada tanggal 1 – 9, 22, 25, 26, 27 dan 29 April 2015. Sedangkan dari data Bandung,  sintilasi  kuat  terjadi  pada tanggal 1 – 9, 22, 23, dan 25 April 2015.
Pada  bulan  Mei  2015,  jumlah kemunculan  sintilasi  ionosfer  kategori kuat  di  atas  Manado  sebesar  1,  di  atas Pontianak  sebesar  3,  dan  di  atas Bandung  sebesar  5.  Dari  data  Manado, sintilasi  kuat  terjadi  pada  tanggal      8 Mei  2015.  Dari  data  Pontinak,  sintilasi kuat  terjadi  pada  tanggal  4,  7,  dan  16 Mei 2015. Sedangkan  dari data Bandung,  sintilasi  kuat  terjadi  pada tanggal 2, 4, 5, 7 dan 16 Mei 2015.
Pada  bulan  Juni  2015,  jumlah kemunculan  sintilasi  ionosfer  kategori kuat  di  atas  Manado,  Pontianak  adalah 0,  dan  di  atas  Bandung  sebesar  2  yang terjadi pada tanggal 2 dan 4 Juni 2015.
Berdasarkan  Tabel  3-1,  secara umum  sintilasi  kuat  yang  terdeteksi  di Manado  akan  terdeteksi  di  Pontianak, dan  di  Bandung.  Namun  ada  juga beberapa kasus sintilasi kuat terdeteksi di  Manado  namun  tidak  terdeteksi  di Pontianak  dan  Bandung  seperti  pada tanggal  14  dan  15  April  2015. Sebaliknya  banyak  kejadian  sintilasi
kuat terdeteksi di Bandung namun tidak terdeteksi  baik  di  Pontianak  dan Manado seperti pada tanggal 17 Agustus 2014,  16  Februari,  23  April,  2  Mei,  2 Juni dan 4 Juni 2015.
Berdasarkan Gambar 3-1, secara umum sintilasi banyak muncul di bulan Maret-April dan September-Oktober yang  ditunjukkan  ketiga  stasiun  yaitu saat  matahari  berada  di  sekitar ekuinoks.  Dan  kemunculan  sintilasi kuat  jarang  muncul  di  bulan  Juni-Juli dan  Desember-Januari.  Berdasarkan Gambar  3-1  juga,  sintilasi  kuat  lebih banyak  dideteksi  oleh  alat  di  Bandung dan  Pontianak  dibandingkan  dengan alat  yang  ditempatkan  di  Manado.  Hal tersebut  ditunjukkan  dengan  jumlah kemunculan sintilasi kuat bulanan yang
selalu lebih rendah dibandingkan dengan  di  Pontianak  dan  Bandung. Walaupun  pada  bulan  Agustus  jumlah kemunculan  sintilasi  kuat  di  Manado lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  di Pontianak,  bukan  berarti  di  Pontianak tidak  ada  sintilasi  kuat.  Tetapi,  data  di Pontianak  lebih  banyak  tidak  lengkap atau  data error yang  dapat  dilihat  lebih terperinci  di  Tabel  3-1.  Hasil  lainnya adalah  selama  periode Juni 2014  – Juli 2015  kemunculan  sintilasi  tertinggi terjadi  pada  bulan  September  dan  April yang ditunjukkan oleh stasiun pengamatan di Pontianak dan Bandung. Sedangkan  berdasarkan  stasiun  Manado kemunculan  sintilasi  tertinggi  terjadi pada bulan Oktober dan April.
Tabel 3-1: HASIL  IDENTIFIKASI  DAN  KLASIFIKASI  KEMUNCULAN  SINTILASI  IONOSFER  DARI  TIGA STASIUN  PENGAMATAN  YAITU  DI  MANADO,  PONTIANAK  DAN  BANDUNG  DARI  BULAN JULI 2014 – JUNI 2015
Gambar 3-1: Jumlah kemunculan sintilasi bulanan untuk sintilasi kategori kuat (indeks S4 ≥ 0,5) di atas Manado, Pontianak dan Bandung

## 3.2  Perbandingan  Berdasarkan  Waktu dan Durasi Gangguan Sintilasi
Walaupun  sintilasi  kategori  kuat terdeteksi di ketiga tempat pengamatan, tetap  memiliki  perbedaan  dari  waktu kemunculannya  dan  juga  durasinya. Dari  Tabel  3-1,  diambil  contoh  untuk sintilasi kategori kuat yang terdeteksi di semua stasiun pengamatan yaitu tanggal  5,  14  Maret  dan  8  April  2015. Gambar 3-2, 3-3, dan 3-4 berturut-turut adalah  perubahan  Indeks  S4  terhadap waktu  (UT)  dari  stasiun  Manado, Pontianak dan Bandung pada tanggal 5, 14 Maret, dan 8 April 2015.
Pada  tanggal  5  Maret  2015, sintilasi  ionosfer  kategori  kuat  (S4>0,5) mulai  muncul  di  atas  Manado  pada pukul 13:06 UT (21:00 WITA di Manado) dengan  durasi  10  menit.  Sintilasi  kuat di  atas  Pontianak  mulai  muncul  pukul 14:10  UT  (21:10  WIB  di  Pontianak) dengan  durasi  26  menit.  Sedangkan sintilasi  kuat  di  atas  Bandung  mulai muncul  pukul  13:40  UT  (20:40  WIB  di Bandung) dengan durasi 4 jam.
Pada  tanggal  14  Maret  2015, sintilasi  ionosfer  kategori  kuat  (S4>0,5)
mulai  muncul  di  atas  Manado  pada pukul 11:42 UT (19:42 WITA di Manado) dengan  durasi  total  30  menit.  Sintilasi kuat  di  atas  Pontianak  mulai  muncul pukul 13:22UT (20:22 WIB di Pontianak) dengan  durasi  1  jam  5  menit. Sedangkan  sintilasi  kuat  di  atas Bandung mulai muncul pukul 12:02 UT (19:02  WIB  di  Bandung)  dengan  durasi total 4 jam 30 menit.
Pada  tanggal  8  April  2015, sintilasi  ionosfer  kategori  kuat  (S4>0,5) mulai  muncul  di  atas  Manado  pada pukul 11:24 UT (19:24 WITA di Manado) dengan  durasi  total  50  menit.  Sintilasi kuat  di  atas  Pontianak  mulai  muncul pukul  12:10  UT  (19:10  WIB  di Pontianak)  dengan  durasi  47  menit kemudian  muncul  kembali  pada  pukul 14:25  UT  (21:25  WIB  di  Pontianak) dengan  durasi  47  menit.  Sedangkan sintilasi  kuat  di  atas  Bandung  mulai muncul  pukul  12:07  UT  (19:07  WIB  di Bandung)  dengan  durasi  total  2  jam  52 menit  dan  muncul  kembali  pada  pukul 15:28  UT  (22:28  WIB  di  Bandung) dengan  durasi  37  menit.  Pada  Gambar 3-2,  3-3  dan  3-4,  kemunculan  sintilasi
lebih  dahulu  terdeteksi  oleh  alat  di Manado, kemudian Pontianak selanjutnya Bandung.  Hal  tersebut  karena  ionosfer di  Manado  lebih  dahulu  mengalami pergantian  siang  ke  malam  dan gangguan ketidakstabilan ionosfer mulai terjadi di Manado. Sedangkan kemunculan sintilasi  di  Pontianak  dan  Bandung hampir  sama  karena  memiliki  waktu pergantian siang ke malam yang hampir sama. Hal tersebut menunjukkan waktu kemunculan  sintilasi  ionosfer  di  atas wilayah Indonesia adalah beberapa saat setelah matahari terbenam.
Selain  itu,  durasi  gangguan kemunculan  sintilasi  di  atas  Bandung
lebih  lama  dibandingkan  dengan  durasi gangguan di Pontianak ataupun Manado.  Durasi  gangguan  di  atas Bandung dapat mencapai 4 jam namun di  atas  Manado  hanya  puluhan  menit saja.  Hal  tersebut  karena  gangguan ketidakteraturan ionosfer atau turbulensi ionosfer lebih besar berada di atas  Bandung  dibandingkan  Pontianak dan Manado. Ini menunjukkan kemunculan  sintilasi  ionosfer  memiliki variasi  lintang.  Disebabkan  gangguan plasma bubbles yang mulai terbentuk di ekuator geomagnet bergerak dan tumbuh  ke  arah  lintang  rendah geomagnet (Ogawa dkk., 2005).
Gambar 3-2: Aktivitas sintilasi ionosfer di atas Manado, Pontianak dan Bandung pada tanggal 5 Maret 2015
Gambar 3-3: Aktivitas  sintilasi  ionosfer  di  atas  Manado,  Pontianak  dan  Bandung  pada  tanggal  14 Maret 2015.
Gambar 3-4: Aktivitas sintilasi ionosfer di atas Manado, Pontianak dan Bandung pada tanggal 8 April 2015

## 3.3  Perbandingan  Berdasarkan  Daerah Gangguan Sintilasi
Untuk
mengetahui daerah gangguan  sintilasi,  maka  dilakukan pemetaan  indeks  S4  di  atas  daerah Manado  yang  ditunjukkan  Gambar  3-5, daerah  Pontianak  yang  ditunjukkan Gambar  3-6  dan  daerah  Bandung  yang ditunjukkan  Gambar  3-7.  Dari  peta
tersebut  dapat  diperoleh  informasi daerah gangguan sintilasi ionosfer.
Gambar
3-5 menunjukkan
aktivitas  sintilasi  ionosfer  pada  tanggal 14  Maret  2015  yang  diperoleh  dari GISTM Manado. Panel bawah
menunjukkan
daerah cakupan
pengamatan  ionosfer  dan  peta  sintilasi ionosfer  selama  24  jam.  Dari  peta
tersebut  terlihat  daerah  gangguan sintilasi  yang  berwarna  merah  yaitu  di daerah  selatan  cakupan  pengamatan Manado.  Gambar  3-6  menunjukkan aktivitas  sintilasi  ionosfer  pada  tanggal 14  Maret  2015  yang  diperoleh  dari GISTM Pontianak. Panel bawah menunjukkan daerah cakupan
pengamatan  ionosfer  dan  peta  sintilasi ionosfer  selama  24  jam.  Dari  peta tersebut  terlihat  daerah  gangguan sintilasi  yang  berwarna  merah  yaitu  di daerah  selatan  cakupan  pengamatan Pontianak.  Sedangkan  Gambar  3-7 menunjukkan aktivitas sintilasi ionosfer pada  tanggal  14  Maret  2015  yang diperoleh  dari  GISTM  Bandung.  Panel bawah  menunjukkan  daerah  cakupan pengamatan  ionosfer  dan  peta  sintilasi
ionosfer  selama  24  jam.  Dari  peta tersebut  terlihat  daerah  gangguan sintilasi  yang  berwarna  merah  yaitu hampir  melingkupi  semua  daerah cakupan  pengamatan  lebih  intensif  ke arah Utara cakupan pengamatan di atas Bandung.
Bila  peta  sintilasi  dari  Manado, Pontianak  dan  Bandung  digabungkan maka  diperoleh  peta  distribusi  daerah aktivitas  sintilasi  ionosfer.  Gambar  3-8 menunjukkan  peta  sintilasi  ionosfer pada tanggal 14 Maret 2015 pada pukul 10:00
– 18:00
UT. Sumbu-x menunjukkan koordinat bujur, sumbu-y menunjukkan  koordinat  lintang  dan warna  menunjukkan  indeks  S4  dari  0 sampai  dengan  1.  Semakin  berwarna merah, nilai indeks S4 semakin kuat.
Gambar 3-5: Aktivitas sintilasi ionosfer  di atas Manado pada tanggal 14 Maret 2015 selama 24 jam. Panel atas menunjukkan indeks S4 dan panel bawah menunjukkan daerah kemunculan aktivitas sintilasi dengan warna hijau, kuning dan merah berturut-turut untuk kategori tenang, menengah dan kuat
Gambar 3-6: Aktivitas sintilasi ionosfer di atas Pontianak pada tanggal 14 Maret 2015 selama 24 jam. Panel atas menunjukkan indeks S4 dan panel bawah menunjukkan daerah kemunculan aktivitas sintilasi dengan warna hijau, kuning dan merah berturut-turut untuk kategori tenang, menengah dan kuat
Gambar 3-7: Aktivitas sintilasi ionosfer di atas Bandung pada tanggal 14 Maret 2015 selama 24 jam. Panel atas menunjukkan indeks S4 dan panel bawah menunjukkan daerah kemunculan aktivitas sintilasi dengan warna hijau, kuning dan merah berturut-turut untuk kategori tenang, menengah dan kuat
Gambar 3-8: Peta  aktivitas  sintilasi  ionosfer  di  atas  wilayah  Indonesia  pada  tanggal  14  Maret  2015 dengan resolusi 2 o x2 o dari data indeks S4 yang diperoleh dari tiga stasiun yaitu Manado, Pontianak dan Bandung
Gambar  3-8  merupakan  peta  distribusi aktivitas sintilasi ionosfer yang diperoleh  dari  data  indeks  S4  yang mewakili  daerah  dengan  kotak  2 o x  2 o . Artinya, setiap kotak mewakili darah 2 o bujur dan 2 o lintang. Dari peta tersebut terlihat  distribusi  gangguan  sintilasi ionosfer  lebih  intensif  di  atas  daerah laut  Jawa.  Artinya  sinyal  satelit  yang melalui  ionosfer  di  daerah  sekitar  laut Jawa  akan  lebih  mengalami  gangguan dibandingkan  ketika  sinyal  satelit melalui  daerah  di  atas  Kalimantan Timur  atau  di  Utara  Manado.  Dengan diperoleh  peta  distribusi  kemunculan sintilasi ionosfer, diperoleh juga informasi  kemunculan  sintilasi  ionosfer mempunyai  variasi  lintang  dengan intensitas  gangguan  sintilasi  kategori kuat berada di daerah sepanjang garis - 4 o LS  (sekitar  -15 o LS,  lintang geomagnet)  hingga  -7 o LS  (sekitar  -17 o LS lintang geomagnet). Daerah tersebut merupakan  daerah  dengan  konsentrasi plasma  yang  tinggi (crest) of Equatorial Ionization Anomaly (EIA) .
4

## KESIMPULAN
Berdasarkan jumlah kemunculan bulanan, kemunculan sintilasi  ionosfer  kategori  kuat  lebih intensif  terjadi  di  atas  Bandung  dan Pontianak dibandingkan dengan Manado.  Umumnya,  sintilasi  kuat terdeteksi  di  atas  Bandung,  namun  di Pontianak  dan  Manado  tidak  terdeteksi adanya  sintilasi  kuat.  Sebaliknya  ada beberapa kasus sintilasi kuat terdeteksi di atas Manado, namun tidak ditunjukkan oleh alat di Pontianak dan Bandung.
Sintilasi  kuat  akan  terdeteksi lebih dahulu di atas Manado dibandingkan  dengan  Pontianak  dan Bandung.  Hal  tersebut  karena  Manado merupakan  daerah  yang  lebih  Timur sehingga  lebih  dahulu  mengalami  fase perubahan siang ke malam.
Dari  segi  durasinya,  sintilasi kuat  di  atas  Bandung  menunjukkan gangguan  lebih  lama  (mencapai  4  jam) dibandingkan
dengan durasi
kemunculan  sintilasi  kuat  di  atas
Pontianak  dan  Manado.  Bahkan  pada beberapa  kasus  durasi  kemunculan sintilasi di atas Manado beberapa puluh menit sementara di Pontianak mencapai lebih  dari  satu  jam  dan  di  Bandung mencapai lebih dari 4 jam.
Berdasarkan peta distribusi indeks  S4  di  atas  wilayah  Indonesia, kemunculan  sintilasi  ionosfer  memiliki variasi  lintang  dan  akan  intensif  di sekitar daerah sepanjang garis lintang - 15 o LS  hingga  -17 o LS  lintang geomagnet.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima kasih kepada tim jaringan LAPAN, serta tim  BPD  Pontianak  dan  Manado  atas ketersedian  data  ionosfer.  Penulis  juga mengucapkan terima kasih kepada Pak Asnawi  Husin,  sebagai  Kepala  Bidang Ionosfer  dan  Telekomunikasi  tahun 2015,  yang  telah  memberikan  ide  dan akses  memperoleh  data,  kepada  Annis S.  Mardiani  dan  C.P.  Gustiniawati  atas bantuannya  mengolah  data  indeks  S4, kepada  Noersomadi  atas  bantuannya dalam pembuatan program peta.

## DAFTAR RUJUKAN
Abadi, P., S., Saito,  and W.,Srigutomo,  2014.
Low-latitude scintillation occurrences around the equatorial anomaly crest over Indonesia .  Ann.  Geophys,  32,  7–17, doi:10.5194/angeo-32-7-2014.
Abdu,  M.  A.,  R.  T.,    de  Medeiros,  J.  H. A.,Sobral,  and  J.  A.,  Bittencourt,  1983. Spread  F  plasma  bubble  vertical  rise velocities determined from spaced ionosonde  observations .  J.  Geophys. Res., 88, 9197–9204, doi:10.1029/JA088iA11 p09197, 1983.
Asnawi, P., Abadi, S., Ekawati, dan D., Marlia, 2015. Analisis  Spasial  Kemunculan Sintilasi  Ionosfer  Kuat  Bulan  Ekuinoks Periode  2013  di  Indonesia .  Jurnal  Sains Dirgantara Vol.12 No.2 Juni 2015:77-86. Banerjee,  P.  K.,  R.  S.,  Dabas,  and  B.  M.  C., Reddy, 1992. C and L Band Transionospheric Scintillation Experiment: Some  Results  for  Applications  to  Satellite Radio Systems , Radio Sci., 27, 955–969, doi: 10.1029/ 92RS01307, 1992.
Beniguel,  Y.,  V.,  Romano,  L.,  Alfonsi,  M., Aquino,  A.,    Bourdillon,  P.,Cannon,  G., De  Franceschi,  S.,  Dubey,  B.,  Forte,  V., Gherm,  N.,  Jakowski,  M.,  Materassi,  T., oackPozoga,  M.,  Rogers,  N.,  Spalla,  P., Strangeways,  H.  J.  E.,  Warrington.,  M., Wernik,  A.,  Wilken,  V.,  and  N,,  Zernov, 2009. Ionospheric  Scintillation  Monitoring and  Modelling .  Annals  of  Geophysics, vol. 52, N.3/4, June/August 2009.
Butcher,  N.,  2005. Daily  Ionospheric  Forecasting Service (DIFS) III , Annales of Geophysicae, 23:3591-3598. 2005.
Dubey,  S.,  R.  Wahi,  and  A.  K.  Gwal,  2006.
Ionospheric  Effects  on  GPS  Positioning . Adv. Space Res., 38(11), 2478–2484, doi: 10.1016/ j.asr.2005.07.030, 2006.
Hlubek,  Nikolai,  J.,  Berdermann,  V.,  Wilken, N.,  Jakowski,  M.,  Wassaie,  and  B., Damtie,  2014. Scintillations  of  GPS, GLONASS,  and  Galileo  signals  at equatorial  latitude .  Journal  of  Space Weather Space Clim. 4 (2014) A22, DOI: 10.1051/swsc/2014020.
Jacowski,  Norbert,  Y.,  Béniguel,  G.,  D., Franceschi,  M.,  H.,  Pajares,  K.,  S., Jacobsen,  I.,  Stanislawska,  L.,  Tomasik, R.,  Wamant,  and  G.,  Wautelet,  2012. Monitoring,  Tracking  and  Forecasting Ionospheric  Pertubations  Using  GNSS Techniques .  Journal  of  Space  Weather Space  Clim.  2  (2012)  A22,  DOI:  10. 1051/swsc/2012022.
Kintner, P., M., JR., T., Humphreys, J., Hinks, 2009. GNSS and Ionospheric Scintillation: How to Survive the Next Solar Maximum .
Inside GNSS July/August 2009.
Mendillo, M., and J., Baumgardner, 1982. Airglow characteristics  of  equatorial  plasma depletions .  J.  Geophys.  Res.,  87,  7641– 7652, 1982.
Ogawa,  T.,  E.,  Sagawa,  Y.,  Otsuka,  K., Shiokawa,  T.  I.,  Immel,  S.  B.,  Mende, and  P.,  Wilkinson,  2005. Simultaneous Ground-  and  Satellite-Based  Airglow Observations  of  Geomagnetic  Conjugate Plasma  Bubbles  in  the  Equatorial Anomaly .  Earth  Planet  Space,  57,  385– 392, 2005.
Ossakow,  S.  L,  1981. Spread-F  Theories:  A Review . J. Atmos. Terr. Phys.,43, 437–452, doi:10.1016/0021-9169(81)90107-0, 1981. Theerapatpaiboon,  P.,  S.  Sukkaewthanom,  N., Leelaruji and N. Hemmakorn, 2004. The study  of  Scintillation  on  C-band  Low Elevation  Angle  at  Sri-Racha  Satellite Earth Station . ICCAS 2004.

## ESTIMASI BADAI GEOMAGNET BERDASARKAN KONDISI KOMPONEN ANGIN SURYA DAN MEDAN MAGNET ANTARPLANET (ESTIMATION OF GEOMAGNETIC STORM BASED ON SOLAR WIND COMPONENT’S AND INTERPLANETARY MAGNETIC FIELD CONDITION )
Anwar Santoso, Mamat Ruhimat, Rasdewita Kesumaningrum, Siska Fillawati Pusat Sains Antariksa
Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Dr. Djundjunan 133 Bandung 40173 Indonesia e-mail: anwar.santoso@lapan.go.id Diterima 8 Mei 2016; Direvisi 18 April 2017; Disetujui 19 Juli 2017

## ABSTRACT
One  of  the  space  weather  phenomena  is  geomagnetic  storms.  Geomagnetic  storms  were caused  by  the  entry  of  fast  solar  wind  due  to  Coronal  Mass  Ejection  in  conjunction  with  the Interplanetary  Magnetic  Field  (IMF  )Bz.  that  leads  to the  south.  Conditions  of  solar  wind  component along  southward  of    IMF  Bz  before  geomagnetic  storms  can  determine  the  formation  of  geomagnetic storms.  In  addition,  through  the  solar  wind  conditions  and  Bz  component  of  the  IMF  before  the geomagnetic  storm  intensity  of  geomagnetic  storms  can  be  estimated  through  the  model  of geomagnetic  storms  as  a  function  of  the  density  of  solar  wind  and  geomagnetic  storms  models  as  a combined function of the density and speed of the solar wind. This case study used geomagnetic storm events data occurred in March 17, 2013; February 19, 2014; March 17, 2015; and June 23, 2015. The results  of  the  study  showed  that  the  estimates  of  the  geomagnetic  storms  (Dst  index)  based  on  the condition of the solar wind components before geomagnetic storms and geomagnetic storm models as a  combined  function  of  the  density  and  velocity  components  of  the  solar  wind  were  still  quite  good. However,  the  estimates  of  the  geomagnetic  storms  using  the  model  as  a  combined  function  of  the density and velocity components of the solar wind with the average deviation of 17,6 nT (12.8%) were better  than  using  the  model  of  geomagnetic  storms  as  a  function  of  the  solar  wind  density  with  the average deviation of 37.3 nT (27.6%).
Keywords: solar wind parameters, Interplanetary Magnetic Field, geomagnetic storm

## ABSTRAK
Salah  satu  fenomena  cuaca  antariksa  adalah  badai  geomagnet.  Badai  geomagnet  terjadi akibat masuknya angin surya cepat karena lontaran massa korona bersamaan dengan Bz Interplanetary Magnetic  Field ( IMF) yang mengarah ke selatan. Kondisi komponen angin surya bersama arah selatan Bz  IMF  sebelum  badai  geomagnet  dapat  menentukan  pembentukan  badai  geomagnet.  Selain  itu, melalui kondisi komponen angin surya dan Bz IMF sebelum badai geomagnet  maka intensitas badai geomagnet dapat diestimasi melalui model badai geomagnet sebagai fungsi kerapatan angin surya dan model badai geomagnet sebagai fungsi gabungan kerapatan dan kecepatan angin surya. Untuk studi kasus digunakan data kejadian  badai geomagnet  pada 17 Maret 2013, 19 Februari 2014, 17 Maret 2015  dan  23  Juni  2015.  Hasil  studi  diperoleh  bahwa  estimasi  badai  geomagnet  (indeks  Dst) berdasarkan  kondisi  komponen  angin  surya  sebelum  badai  geomagnet  dan  model  badai  geomagnet sebagai fungsi gabungan komponen kerapatan  dan kecepatan angin surya masih cukup baik. Namun demikian, estimasi badai geomagnet menggunakan model badai geomagnet sebagai fungsi gabungan komponen kerapatan dan kecepatan angin surya dengan deviasi rata-rata 17,6 nT (12,8%) lebih baik daripada model badai geomagnet sebagai fungsi kerapatan  angin surya dengan deviasi rata-rata 37,3 nT (27,6%).
Kata kunci: parameter angin surya, medan magnet antarplanet, badai geomagnet

## 1 PENDAHULUAN
Riset cuaca antariksa merupakan kegiatan penting  di Pusat Sains Antariksa LAPAN  untuk  mempelajari  karakteristik dan  sumber  pembangkitnya  sehingga dapat  dimanfaatkan  untuk  mitigasi terhadap  dampak  yang  ditimbulkannya di lingkungan Bumi seperti diamanatkan dalam  Undang-undang  No.  21  Tahun 2013.  Matahari  merupakan  sumber utama penggerak cuaca antariksa. Salah satu fenomena di Matahari yang menjadi sumber penggerak cuaca antariksa adalah Coronal Mass Ejection (CME) atau lontaran massa  korona.  Ketika  terjadi  lontaran massa  korona,  partikel-partikel  dan medan magnet dilontarkan ke antariksa. Partikel-partikel  tersebut  terbawa  serta oleh angin surya ( Solar Wind , SW). Angin surya  yang  menuju  Bumi  akan  ber- tumbukan  dengan  magnetosfer.  Dalam tumbukan ini akan terjadi injeksi energi medan listrik melalui mekanisme rekoneksi  (Burton  dkk. ,  1975;  O’Brien dan  McPherron,  2000;  Ballatore  dan Gonzalez, 2003, Russell, 2006). Selanjut-
nya dari energi yang dihasilkan tersebut akan  menyebabkan  pertumbuhan  arus cincin  di  sekitar  Bumi.  Pertumbuhan arus cincin akibat masuknya energi medan listrik  akan  memicu  gangguan  medan magnet  Bumi  dengan  skala  global (Gonzales dkk., 1994; Nagatsuma, 2002; Kivelson dan Russell, 1995;  Gopalswamy, 2009;  Russel,  2006;  Khabarova,  2007; Santoso, 2010). Peristiwa ini dinamakan badai  geomagnet  ( magnetic  storm ). Ketika  rekoneksi  berlangsung,  injeksi partikel-partikel yang berasal dari lontaran masa  korona  tersebut  di  atas  akan semakin intens bersamaan dengan medan magnet antarplanet mengarah ke selatan ( Interplanetary Magnetic Field arah Bz(-)) . Angin  surya  yang  terlibat  rekoneksi terproyeksi  dalam  komponen  densitas (Nsw  dalam  1/cm 3 ),  kecepatan  (Vsw dalam  km/detik)  dan  tekanan  (Psw dalam  nPa).  Perpaduan  antara  aktivitas di  permukaan  Matahari  dan  komponen- komponen angin surya dengan Interplanetary  Magnetic  Field (IMF)  atau medan  magnet  antarplanet  arah  selatan
(Bz  dalam  nT)  menentukan  kuat  atau lemahnya  pertumbuhan  arus  cincin  di magnetosfer.  Bahkan  bisa  menentukan intensitas badai geomagnet yang dibentuknya  (Yermolaev  dkk.,  2005; Khabarova,  2007;  Futaana  dkk.,  2007; Jadeja  dkk.,  2008;  Gopalswamy,  2009). Intensitas  badai  geomagnet  di  ekuator, lintang rendah dan menengah dinyatakan dengan  indeks  Dst  (dalam  nT).  Tingkatan kuat  badai  geomagnet  (melalui  indeks Dst) dapat dikelompokkan menjadi lemah (Dst  >  -50nT);  sedang  (-50  nT  >  Dst  >  - 100 nT); kuat (-100 nT > Dst > -200 nT); sangat  kuat  (-200  nT  >  Dst  >  -300  nT) dan  super  badai  (Dst  <  -300  nT)  (Loewe dan Prolls, 1997).
Umumnya,  pertumbuhan  arus cincin yang menimbulkan badai geomagnet  dipengaruhi  oleh  tekanan dinamik  angin  surya.  Vsw  merupakan salah  satu  komponen  tekanan  dinamik tersebut.  Namun,  beberapa  fenomena pertumbuhan arus cincin terjadi bersamaan  kuatnya  komponen  densitas dan tekanan angin surya tanpa kenaikan  komponen  kecepatan  angin surya.  Berdasarkan  kondisi  tersebut, Khabarova
(2007) memperkenalkan formulasi  kaitan  antara  Bz  dan  Nsw yakni :
(1-1)
Dengan  P  adalah  fungsi  linier antara Bz min dengan  densitas  angin  surya  (N) dan dT adalah  durasi  waktu  antara  N mencapai  maksimum  dan  Bz  mencapai minimum (jam).
Dari  studi  kasus  terhadap  30 kejadian  badai  geomagnet  sepanjang 1995-2001,  Khabarova  (2007)  telah memperoleh kaitan antara Dst dengan P yakni:
Dst = -4,5 + 6,5 P (1-2)
Dalam makalah ini persamaan (1-2) disebut  dengan  model  badai  geomagnet sebagai  fungsi  komponen  kerapatan angin  surya.  Dst  sebenarnya  merepre- sentasikan ukuran arus gabungan antara arus  cincin  dan  arus magnetopause . Oleh karenanya, Dst ini harus dikoreksi dari  pengaruh  arus  magnetopause.  Dst yang  terkoreksi  arus  magnetopause dinotasikan  dengan  Dst*.  Dst*  dirumus- kan sebagai:
(1-3)
Dengan  Dst * menyatakan  indeks Dst  yang  dibangkitkan  hanya  oleh  arus cincin,  Konstanta  b  =  4,68  nT/  (nPa) 1/2 dan  c  =  7,26  nT/  (nPa) 1/2 (Burton  dkk., 1975;  O’Brien  dan  McPherron,  2000; Ballatore and Gonzalez, 2003).
Oleh karena kenyataannya, banyak kejadian  badai  geomagnet  dibangkitkan oleh  komponen  kecepatan  (Vsw)  angin surya,  maka  dalam  makalah  ini  penulis memperkenalkan  juga  variabel  P  ( fitting factor )  sebagai  fungsi  V SW dengan mengadopsi dan memodifikasi variabel P sebagai fungsi kerapatan (Nsw) angin surya yang diperkenalkan oleh Khabarova (2007) seperti ditunjukkan pada persamaan (1-1) sehingga diperoleh P sebagai fungsi Vsw dengan formulasinya sebagai,
(1-4)
Dengan dT adalah  waktu  antara  Bz minimum dan puncak Vsw.
Banyak  juga  kejadian  badai geomagnet dibangkitkan oleh perpaduan perilaku  komponen  Nsw  dan  Vsw sehingga  P  yang  mewakili  kombinasi pengaruh  komponen  Vsw  dan  Nsw (gabungan  Persamaan  (1-1)  dan  (1-4)) diformulasikan sebagai,
P tot = P + P Bz-Vsw P tot = P Bz-Nsw + P Bz-Vsw (1-5)
Dengan  P  sebagai  fungsi  Nsw  dari Persamaan  (1-1). P Bz-Vsw adalah  variabel P  sebagai  fungsi  kecepatan  angin  surya (Vsw)  yang  diadopsi  dari  Khabarova (2007).
Dengan menggunakan 64 kejadian badai geomagnet sepanjang tahun 1996- 2006  maka  penulis  telah  memperoleh kaitan  antara P tot dengan  Dst*minimum yakni,
Dst* = 1,599(P total ) – 34,48 (1-6)
Persamaan (1-6) ini disebut dengan model  badai  geomagnet  sebagai  fungsi gabungan  komponen  kerapatan  dan kecepatan angin surya.
Dalam  makalah  ini  dilakukan estimasi badai geomagnet menggunakan model  badai  geomagnet  sebagai  fungsi kerapatan  angin  surya  dan  model  badai geomagnet  sebagai  fungsi  gabungan komponen  kerapatan  dan  kecepatan angin  surya.  Dengan  membandingkan kedua  hasil  ini  diharapkan  kejadian badai  geomagnet  terutama  yang  ekstrim dapat diperkirakan. Selanjutnya, dimanfaatkan  untuk  mitigasi  terhadap dampak yang merugikannya.

## 2 DATA DAN METODE
Data  yang  digunakan  adalah indeks  Dst dari  universitas  Kyoto, Jepang  (http://wdc.kugi.kyoto-u.ac.jp/ dst_final/index.html)  tahun  2013-2015 , komponen  angin  surya  (densitas,  Nsw; kecepatan,  Vsw;  tekanan,  Psw)  dan komponen  Bz  IMF    dari  NASA/Goddard Space  Flight  Center,  Amerika  Serikat (http://omniweb.gsfc.nasa.gov/form/dx1. html) tahun 2013-2015.
Dari identifikasi indeks Dst tahun 2013-2015  maka  diperoleh  8  kejadian badai  geomagnet  kuat  (Dst  <  -100  nT), seperti ditunjukkan pada Tabel 2-1.
Tabel 2-1:  DAFTAR
KEJADIAN BADAI
GEOMAGNET  KUAT  (Dst,  -100  nT) TAHUN 2013-2015 No. Tanggal Kejadian Dst Minimum 1 17 Maret 2013 -132 nT 2 1 Juni 2013 -119 nT 3 19 Februari 2014 -116 nT 4 17 Maret 2015 -132 nT 5 23 Juni 2015 -204 nT 6 7 Oktober 2015 -124 nT 7 20 Desember 2015 -170 nT 8 31 Desember 2015 -109 nT
Sebagai studi kasus dipilih kejadian  badai  geomagnet  tanggal  17 Maret 2013, 19 Februari 2014, 17 Maret 2015  dan  23  Juni  2015.  Berikutnya dilakukan  penentuan  penentuan  P Bz-Nsw dari  Persamaan  (1-1)  dengan  input  Bz, Nsw  dan  dT  pada  empat  kejadian  badai geomagnet kuat pada tanggal tersebut di atas.   P Bz-Nsw yang diperoleh  selanjutnya diinputkan  ke  model  badai  geomagnet sebagai  fungsi  kerapatan  angin  surya untuk  mengestimasi  Dst.  Dengan  input Bz,  Nsw  dan  dT  pada  kejadian  badai geomagnet  tanggal  17  Maret  2013,  19 Februari  2014,  17  Maret  2015  dan  23 Juni  2015  yang  sama  maka  dilakukan penentuan  P Tot dari  Persamaan  (1-5) yang hasilnya diinputkan ke model badai geomagnet  sebagai  fungsi  gabungan komponen  kerapatan    dan  kecepatan angin  surya  untuk  estimasi  Dst*.  Hasil keluaran model badai geomagnet sebagai fungsi kerapatan angin surya dan model badai geomagnet sebagai fungsi gabungan komponen  kerapatan    dan  kecepatan angin surya kemudian dianalisis dengan membandingkan  hasil  keluaran  antar keduanya  dan  juga  dengan  Dst  data. Dalam  makalah  ini  penulis  mengasumsi- kan  bahwa baik  model  badai  geomagnet sebagai  fungsi  kerapatan  angin  surya maupun model badai geomagnet sebagai
fungsi  gabungan  komponen  kerapatan dan  kecepatan  angin  surya  akan memiliki  efisiensi  dan  daya  guna  yang tinggi  untuk  kegiatan  estimasi  badai geomagnet  apabila  selisih  waktu  antara Bz mencapai  minimum  dan  Dst mencapai  minimum  adalah  minimal  3 jam.  Hal  ini  karena  kedua  model mempunyai  masukan  Bz  minimum sebagai  salah  satu  faktor  penentunya yakni  dalam  formulasi  P Bz-Nsw dan  P total . Sehingga apabila selisih waktu antara Bz mencapai  minimum  dan  Dst  mencapai minimum  adalah  0  atau  hanya  1  jam maka ketika Bz mencapai minimum, Dst juga  sudah  mencapai    minimum. Estimasi badai geomagnet menggunakan kedua  model  tersebut  dengan  masukan Bz  minimum  menjadi  tidak  efisien  dan tidak berdaya guna.

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Dengan  model  badai  geomagnet sebagai  fungsi  kerapatan  angin  surya (Persamaan  1-1)  dan  model  badai geomagnet  sebagai  fungsi  gabungan komponen  kerapatan    dan  kecepatan angin  surya  (Persamaan  1-6)  maka estimasi  kejadian  badai  geomagnet  dan sekaligus  besar  intensitasnya  dapat dilakukan.  Sayangnya,  rumus  ini  masih memiliki kelemahan atau kurang bermanfaat  jika dT yakni  durasi  waktu antara Nsw atau Nsw mencapai maksimum  dengan  Bz  minimum  terjadi di  sekitar  Dst  minimum  atau  puncak intensitas  badai  geomagnet.  Hal  ini dikarenakan parameter P total mengandung variabel dT tersebut. Contohnya fenomena ini  dijumpai  pada  kegiatan  pengolahan data  sebelumnya  yakni  pada  kejadian badai  geomagnet  yang  ilustrasinya seperti ditunjukkan pada Gambar 3-1.
Gambar 3-1, menunjukkan perilaku  komponen  angin  surya  (Nsw, Vsw,  dan  Psw)  dan  Bz  IMF  sebelum
badai  geomagnet  4  Mei  1998.  Dari Gambar  3-1  diketahui  bahwa  intensitas badai  geomagnet  maksimum  terjadi pukul 05.00 UT pada 4 Mei 1998 (Dst = -205  nT).  Bz  IMF  mencapai  nilai minimum  pukul  04.00  UT  pada  4  Mei 1998.  Demikian  pula  komponen  Nsw dan  Vsw  angin  surya  mencapai  puncak pada  pukul  04.00  UT,  4  Mei  1998. Selisih  waktu  antara  Bz  IMF  mencapai minimum dengan Dst mencapai minimum hanya sebesar 1 jam. Dengan kondisi ini maka penerapan model badai geomagnet sebagai  fungsi  kerapatan  angin  surya dan  model  badai  geomagnet  sebagai fungsi  gabungan  komponen  kerapatan dan  kecepatan  angin  surya  untuk estimasi Dst minimum kurang efisien.
Gambar 3-1: Perilaku  parameter  angin  surya, Bz  IMF  dan  indeks  Dst  pada  saat badai  geomagnet  tanggal  4  Mei 1998
Sementara  itu,  untuk  kondisi lainnya  yaitu  jika  maksimum  Vsw  atau Nsw  dan  Bz  minimum  terjadi  tidak  di sekitar  Dst  minimum  maka  penerapan rumus  model  badai  geomagnet  sebagai fungsi kerapatan angin surya dan  model badai geomagnet sebagai fungsi gabungan komponen  kerapatan  dan  kecepatan angin surya untuk estimasi Dst minimum akan  berdayaguna tinggi.  Contohnya fenomena  ini  dijumpai  pada  kegiatan pengolahan data sebelumnya yakni pada kejadian badai geomagnet yang

## ilustrasinya  seperti  ditunjukkan  pada
Gambar 3-2.
Gambar 3-2: Perilaku  parameter  angin  surya, Bz  IMF  dan  indeks  Dst  pada  saat badai  geomagnet  20  November
2003
Gambar 3-2,
menunjukkan perilaku  komponen  angin  surya  (Nsw, Vsw,  dan  Psw)  dan  Bz  IMF  sebelum badai  geomagnet  tanggal  20  November 2003. Dari Gambar 3-2, diketahui bahwa intensitas  badai  geomagnet  maksimum terjadi  pukul  20.00  UT  pada  20 November 2003 (Dst = -422 nT). Bz IMF mencapai  nilai  minimum  pukul  15.00 UT,  20  November  2003.  Sedangkan komponen  Nsw  dan  Vsw  angin  surya mencapai puncak pada pukul 09.00 UT, 20 November 2003. Selisih waktu antara Bz  IMF  mencapai  minimum  dengan  Dst mencapai  minimum  sebesar  5  jam. Kondisi  ini  relatif  masih  cukup  efisien untuk menerapkan model badai geomagnet sebagai  fungsi  kerapatan  angin  surya dan  model  badai  geomagnet  sebagai fungsi  gabungan  komponen  kerapatan dan  kecepatan  angin  surya  untuk estimasi  Dst  minimum.  Kondisi  yang paling  ideal  untuk  menerapkan  model badai geomagnet sebagai fungsi kerapatan angin surya dan  model badai geomagnet sebagai  fungsi  gabungan  komponen kerapatan  dan  kecepatan  angin  surya yaitu  jika  jeda  waktu  Bz  mencapai minimum dengan Dst mencapai minimum lebih  lama  lagi  dan  jeda  waktu  Bz mencapai  minimum  tidak  terlalu  besar dengan puncak nilai Nsw dan Vsw.
Dengan  demikian  untuk  jeda waktu  ketika  Bz  mencapai  minimum sampai Dst minimum berkisar antara 2- 3  jam,  maka  estimasi  kejadian  badai geomagnet dan sekaligus besar intensitasnya  masih  logis  untuk  dapat dilakukan  menggunakan  model  badai geomagnet  sebagai  fungsi  komponen kerapatan    angin  surya  yakni  Dst  =  6,5 (P Bz-Nsw ) – 4,5  dan  model  badai  geomagnet sebagai  fungsi  gabungan  komponen kerapatan    dan  kecepatan  angin  surya yakni Dst* = 1,599 (P Total ) – 34,48.
Sebagai  studi  kasus,  dalam makalah  ini  dianalisis  4  kejadian  badai geomagnet  dengan  Dst  <  -100  nT sepanjang 2013-2015.
Studi Kasus I : Estimasi Badai Geomagnet (Dst = -132 nT) tanggal 17 Maret 2013 Badai  geomagnet  17  Maret  2013 diduga  terjadi  karena  dipicu  oleh kejadian flare yang diikuti oleh  lontaran massa  korona  pada  15  Maret  2013 pukul  17.20  UT  (http://cdaw.gsfc.nasa. gov/CME_list/UNIVERSAL/). Akibat lontaran  massa  korona  ini  maka parameter  angin  surya  mengalami kenaikan  mendadak  ketika  rekoneksi. Bersamaan  dengan  itu,  medan  magnet antar  planet  (IMF)  sedang  mengarah  ke selatan  sehingga  menyebabkan  badai geomagnet yang ditandai dengan terdepresinya  indeks  Dst  sampai  nilai -132  nT  pada  17  Maret  2013  pukul 20.00  UT,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3-3.
Identifikasi  terhadap  parameter angin  surya,  IMF  Bz  dan  indeks  Dst diperoleh Bz = -14,4; Nsw = 14.2; Vsw = 721  km/s; d T  (Bz-N)  =  1; d T  (Bz-V)  =  1 dan Pa = 6,25.
Berdasakan  data  tersebut,  kita hitung  P Bz-Nsw menggunakan  Persamaan (1-1),  P Bz-Vsw menggunakan  Persamaan (1-4) dan P total menggunakan Persamaan (1-5), sehingga diperoleh P Bz-Nsw = -18,22; P Bz-Vsw =  -41,25  dan  P Total =  -59,42. Kemudian,  dilakukan  estimasi  Dst  dan Dst*  minimum  untuk  kejadian  badai geomagnet  tanggal  17  Maret  2013
-450 -400 -350 -300 -250 -200 -150 -100 -50 0 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 0 4 8  12  16  20  24  28  32  36  40  44 A m p lit u d o (V sw , D st , P sw , Bz) Waktu (UT) Variasi komponen Angin surya, Bz IMF dan indeks Dst (Dst = -422 nT) Tanggal 20-21 November 2003 Bz Nsw Amp lit u d o (N sw )
menggunakan  model  badai  geomagnet sebagai  fungsi  kerapatan  angin  surya dan  model  badai  geomagnet  sebagai fungsi  gabungan  komponen  kerapatan dan  kecepatan  angin  surya,  maka diperoleh  Dst  =  6,5  (-18,22) – 4,5  = -122,93 dan Dst* =  1,599  (-59,4197) – 34,48 =-129,49 nT.
Gambar 3-3: (atas)  Variasi  indeks  Dst  Bulan
Maret  2013  (http://wdc.kugi.kyoto- u.ac.jp/dst_provisional/201303/in dex.html), (bawah) Perilaku parameter  angin  surya,  Bz  IMF dan  indeks  Dst  (http://omniweb. gsfc.nasa.gov/form/dx1.html) pada saat  badai  geomagnet  17  Maret 2013
Dibandingkan  dengan raw data Dst  minimum  (-132  nT),  diperoleh deviasi  antara  Dst  minimum raw data dengan  hasil model  badai  geomagnet sebagai  fungsi  kerapatan  angin  surya sebesar  -9,07  nT  (6,87%)  dan  terhadap Dst*  sebesar  -2,51  nT  (1,90%).  Yang menarik  dalam  kasus  ini,  jeda  waktu antara  Bz  mencapai  minimum  sampai Dst  mencapai  minimum  adalah  11  jam. Hal  ini  berarti  sudah  dapat  diestimasi nilai  Dst  minimum  11  jam  sebelum  Dst tersebut  benar-benar  mencapai  titik minimumnya.
Studi Kasus II :Estimasi Badai Geomagnet (Dst = -112 nT) 19 Februari 2014
Peristiwa  badai  geomagnet  pada kejadian ini diduga terjadi karena dipicu oleh dua kejadian flare yang diikuti oleh lontaran  massa  korona  yaitu  flare tanggal  16  Februari  2014  pukul  10.00 UT dan tanggal 18 Februari 2014 pukul 01.36 UT. Kedua lontaran massa korona ini  mengakibatkan  parameter  angin surya  mengalami  kenaikan  mendadak ketika rekoneksi. Bersamaan dengan itu, medan magnet antar planet (IMF) sedang mengarah  ke  selatan  cukup  kuat sehingga indeks Dst mencapai nilai -112 nT pada tanggal 19 Februari 2014 pukul 08.00  UT,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3-4.
Gambar 3-4: (atas)  Variasi  indeks  Dst  Bulan Februari  2014  (http://wdc.kugi. kyoto-u.ac.jp/dst_realtime/  2014 02/index.html),  (bawah)  Perilaku parameter  angin  surya,  Bz  IMF dan  indeks  Dst  (http://omniweb. gsfc.nasa.gov/form/dx1.html) pada saat badai geomagnet tanggal 19 Februari 2014
Sesudah  dilakukan  identifikasi terhadap  parameter  angin  surya  diperoleh Bz = -12,6; Nsw = 10,5; Vsw = 474 km/s; d T  (Bz-N)  =  1; d T  (Bz-V)  =  1  dan  Pa  = 4,27.
Berdasakan  perhitungan  seperti yang  dilakukan  pada  kasus  I  diperoleh P Bz-Nsw =  -15,84;  P Bz-Vsw =  -34,37  dan P Total = -50,21.
Hasil  estimasi  terhadap  Dst  dan Dst*  minimum  didapat  Dst  =  -107,46 dan  Dst*  =  -114,77  nT.  Deviasi  antara Dst minimum raw data dengan Dst hasil keluaran model badai geomagnet sebagai fungsi  kerapatan  angin  surya  sebesar 4,54  nT  (-4,05%).  Sedangkan  terhadap Dst* hasil  keluaran  model  badai geomagnet  sebagai  fungsi  gabungan komponen  kerapatan    dan  kecepatan angin  surya  sebesar  -2,77  nT  (2,47%). Jeda waktu antara Bz mencapai minimum sampai  Dst  mencapai  minimum  adalah 4 jam.
Studi  Kasus  III :  Estimasi  Badai Geomagnet (Dst = -223 nT) 17 Maret 2015
Gambar 3-5 memperlihatkan parameter  angin  surya  yang  mengalami kenaikan  mendadak  ketika  rekoneksi dikarenakan  adanya  flare  yang  diikuti oleh  lontaran  massa  korona  pada  15 Maret  2015.  Bersamaan  dengan  itu, medan magnet antar planet (IMF) sedang mengarah  ke  selatan  cukup  kuat sehingga menyebabkan badai geomagnet yang  ditandai  dengan  terdepresinya indeks  Dst  sampai  nilai  -223  nT,  17 Maret 2015 pukul 22.00 UT.
Gambar 3-5: (atas)  Variasi  indeks  Dst,    Maret 2015  (http://wdc.kugi.kyoto-u.ac. jp/dst_realtime/201503/index.ht ml),  (bawah)  Kondisi  komponen angin  surya,  Bz  IMF  dan  indeks Dst  (http://omniweb.gsfc.nasa.gov/ form/dx1.html)  pada  saat  badai geomagnet tanggal 17 Maret 2015
Hasil identifikasi terhadap parameter  angin  surya,  IMF  Bz  dan indeks  Dst  diperoleh  Bz  =  -16,3;  Nsw  = 26,2; Vsw = 609 km/s; d T (Bz-N) = 7; d T (Bz-V) = 8 dan Pa = 20,76. Berdasarkan Persamaan (1-1), (1-4) dan (1-5) diperoleh P Bz-Nsw =  -29,84;  P Bz-Vsw =  -86,10  dan P Total =  -115,94.  Selanjutnya  dilakukan estimasi terhadap Dst dan Dst* minimum untuk  kejadian  badai  geomagnet  17 Maret  2015  menggunakan  model  badai geomagnet  sebagai  fungsi  kerapatan angin surya dan model badai geomagnet sebagai  fungsi  gabungan  komponen kerapatan    dan  kecepatan  angin  surya, maka diperoleh Dst = -198,48 dan Dst* = -219,87 nT.
Deviasi antara Dst minimum raw data dengan  Dst hasil  keluaran  model badai geomagnet sebagai fungsi kerapatan angin surya sebesar 24,52 nT (-11%).  Sedangkan  deviasi  antara  Dst minimum raw data dengan  Dst* hasil keluaran model badai geomagnet sebagai fungsi  gabungan  komponen  kerapatan dan kecepatan angin surya sebesar 3,13 nT  (-1,40%).  Adapun  jeda  waktu  antara Bz  mencapai  minimum  sampai  Dst mencapai minimum adalah 14 jam.
Studi Kasus IV :Estimasi Badai Geomagnet (Dst = -204 nT) 23 Juni 2015
Kejadian  badai  geomagnet,  23 Juni  2015  diduga  karena  ditimbulkan oleh dua kejadian flare yang diikuti oleh lontaran  massa  korona.  Akibatnya parameter  angin  surya  mengalami kenaikan  mendadak  ketika  rekoneksi. Pada  saat  itu,  medan  magnet  antar planet (IMF) sedang mengarah ke selatan cukup  kuat  sehingga  menyebabkan indeks  Dst  terdepresi  mencapai  nilai -204  nT  pada  tanggal  23  Juni  2015 pukul  05.00  UT,  seperti  ditunjukkan pada Gambar 3-6.
Gambar 3-6: (atas)  Variasi  indeks  Dst  Bulan Juni  2015  (http://wdc.kugi.kyoto- u.ac.jp/dst_realtime/201506/inde x.html),  (bawah)  Kondisi  komponen angin  surya,  Bz  IMF  dan  indeks Dst  (http://omniweb.gsfc.nasa.gov/ form/dx1.html) pada  saat  badai geomagnet tanggal 23 Juni 2015
Hasil identifikasi terhadap parameter  angin  surya,  IMF  Bz  dan indeks  Dst  diperoleh  Bz  =  -26,3;  Nsw  = 49,9; Vsw = 714 km/s; d T (Bz-N) = 0; d T (Bz-V) = 6 dan Pa = 47,03. Hasil  perhitungan  untuk  P Bz-Nsw , P Bz-Vsw , dan P total secara berurutan adalah sebesar  -26,3;  =  -91,75  dan  -118,05. Diperoleh estimasi Dst dan Dst* minimum untuk kejadian badai geomagnet tanggal 23  Juni  2015  sebesar  -175,45  nT  dan - 223,25 nT.
Deviasi antara Dst minimum raw data dengan  Dst hasil  keluaran  model badai geomagnet sebagai fungsi kerapatan angin surya sebesar 28,55 nT (-14%).  Sedangkan  deviasi  antara  Dst minimum raw data dengan  Dst* hasil keluaran model badai geomagnet sebagai fungsi  gabungan  komponen  kerapatan dan  kecepatan  angin  surya  sebesar -19,25  nT  (9,43%).  Jeda  waktu  yang terjadi  antara  Bz  mencapai  minimum sampai  Dst  mencapai  minimum  adalah 9 jam.
Detail  hasil  estimasi  dan  deviasi dari  model  badai  geomagnet  sebagai
fungsi  komponen  kerapatan    dan  model badai geomagnet sebagai fungsi gabungan komponen  kerapatan    dan  kecepatan angin  surya  pada  masing-masing  studi kasus diberikan pada Tabel 3-1.
Tabel 3-1:  NILAI  HASIL ESTIMASI  DAN DEVIASI
DARI  MODEL  BADAI  GEOMAGNET SEBAGAI FUNGSI KERAPATAN ANGIN  SURYA  DAN  MODEL  BADAI GEOMAGNET  SEBAGAI  FUNGSI GABUNGAN KOMPONEN KERAPATAN

## DAN KECEPATAN ANGIN SURYA
Kasus Badai (Dst raw ) Deviasi Dst Deviasi Dst* nT % nT % 17-03-2013 (-132 nT) -9,1 6,9 -2,5 1,9 01-06-2013 (-119 nT) 70,6 -59,3 44,2 -37,2 19-02-2014 (-112 nT) -8,5 7,4 -1,2 1,1 17-03-2015 (-223 nT) -24,5 11 -3,1 1,4 23-06-2015 (-204 nT) 28,6 14 19,2 -9,4 07-10-2015 (-124 nT) 51,2 -41,3 14,9 -12,0 20-12-2015 (-170 nT) 48,2 -28,3 35,7 -20,9 31-12-2015 (-109 nT) 57,3 -52,6 20,2 -18,5 Rata-rata 37,3 27,6 17,6 12,8 Catatan: rata-rata diperoleh setelah menganulir tanda  +  dan – yang  secara  fisis  hanya menunjukkan  bahwa  bila  bertanda – maka artinya  nilai  model  kurang  dari  nilai  data  dan sebaliknya.
Berdasarkan  hasil  pada  tabel tersebut  maka  dapat  dikatakan  bahwa estimasi  badai  geomagnet  (indeks  Dst) berdasarkan  kondisi  komponen  angin surya  sebelum  badai  geomagnet  dan model  badai  geomagnet  sebagai  fungsi gabungan  komponen  kerapatan    dan kecepatan  angin  surya  masih  cukup baik.  Namun  demikian,  estimasi  badai geomagnet  menggunakan  model  badai geomagnet  sebagai  fungsi  gabungan komponen  kerapatan  dan  kecepatan angin  surya  dengan  deviasi  rata-rata 17,6  nT  (12,8%)  lebih  baik  daripada model  badai  geomagnet  sebagai  fungsi kerapatan    angin  surya  dengan  deviasi rata-rata 37,3 nT (27,6%).

## 4 KESIMPULAN
Badai  geomagnet  terjadi  akibat masuknya  partikel-partikel  dari  angin
surya  ke  magnetosfer  Bumi  bersamaan dengan  Bz  IMF  yang  mengarah  ke selatan. Perilaku komponen angin surya bersama Bz IMF sebelum badai geomagnet dapat  menentukan  terbentuknya  badai geomagnet  yang  ditimbulkannya.  Dari analisis  dapat  disimpulkan  bahwa estimasi  badai  geomagnet  (indeks  Dst) berdasarkan  kondisi  komponen  angin surya  sebelum  badai  geomagnet  dan model  badai  geomagnet  sebagai  fungsi gabungan  komponen  kerapatan    dan kecepatan  angin  surya  masih  cukup baik.  Namun  demikian,  estimasi  badai geomagnet  menggunakan  model  badai geomagnet  sebagai  fungsi  gabungan komponen  kerapatan  dan  kecepatan angin  surya  dengan  deviasi  rata-rata 17,6  nT  (12,8%)  lebih  baik  daripada model  badai  geomagnet  sebagai  fungsi kerapatan    angin  surya  dengan  deviasi rata-rata 37,3 nT (27,6%).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada Universitas  Kyoto,  Jepang  dan  NASA- Goddard  Space  Flight  Center,  Amerika Serikat  atas  penggunaan  data  indeks Dst  dan  angin  surya  serta  IMF.  Terima kasih  juga  disampaikan  kepada  Kepala Pusat Sains Antariksa dan tim penelaah serta dewan penyunting JSD LAPAN atas saran  dan  masukannya  untuk  penyem- purnaan makalah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Ballatore P., and W. D., Gonzalez, 2003. On the Estimates  of  Ring  Current  Injection  and Decay ,  Earth  Planets  Space,  55,  427- 435.
Burton,  R.,  K.,  R.  L.,  McPherron,  and  C.  T., Russell, 1975. an Empirical Relationship Between  Interplanetary  Conditions  and Dst , J. Geophys. Res. , 80, 4204 – 4214.
Futaana,  Y.,  S.,  Barabash,  M.,  Yamauchi,  R.,
Lundin, and S. McKenna-Lawlor, 2007. Geo-effective  Solar  Flare  Events  in December  2006:  Space  Weather  Effect on  Mars  and  Venus  Oxygen  Loss  to Space ,  EosTrans.  AGU.88,  Fall  Meet. Suppl., Abstract P23A-1087.
Gonzales, W.D., J.A., Joselyn, Y., Kamide, H.W., Kroehl,  G.,  Rostoker,  B.T.,  Tsurutani, and  V.M.,  Vasyliunas,  1994. What  is  a
Geomagnetic Storm? “, Journal of Geophysical Research, 99, 5771-5792. Gopalswamy  N.,  2009. Halo  Coronal  Mass Ejections and Geomagnetic Storm , Earth Planet Space, 61, 1-3.
Jadeja A. K., K.N., Iyer, Hari Om Vats and P. K., Manoharan,  2008. Geo-effectiveness  of CMEs ,  J. Astrophys. Astr., 29, 287-291. Khabarova  O.  V.,  2007. Current  Problems  of Magnetic  Storm  Prediction  and  Possible ways  of  their  solving ,  Sun  and Geosphere, 32-37, 2(1).
Kivelson M. G., and C. T., Russell 1995. Introduce of Plasma Physics , Prentice-Hall, 1.
Loewe,  C.  A.,  and  G.  W.,  Prolls,  1997.
Classification  and  Mean  Behavior  of Magnetic  Storms ,  J.  Geophys.  Res.  Vol. 102, 14209-14213.
Nagatsuma  T.,  2002. Geomagnetic  Storm , Journal of the communications
research laboratory, 49, No. 3.
O’Brien,  T.  P. ,  and  R.  L., McPherron,  2000. An Empirical  Phase  Space  Analysis  of Ring Current Dynamics: Solar Wind Control of Injection  and  Decay ,  J.  Geophys.  Res.,
105, 7707-7720.
Russell  C.T.,  2006. The  Solar  Wind  Interaction
with the Earth’s Magnetosphere: Tutorial ,  Department  of  Earth  and space  sciences  and  Institute  of Geophysics  and  Space  Physics  of University of California, Los Angeles. Santoso  A.,  2010. Identifikasi  Kondisi  Angin Surya (Solar Wind) Untuk Prediksi Badai Geomagnet , Prosiding Pertemuan
Ilmiah  XXIV  HFI  Jateng  &  DIY, Semarang, 275-283.
Yermolaev,  Y.  I.,  M.  Y.,  Yermolaev,  G.  N., Zastenker,  L.  M.,  Zelenyi,  A.  A., Petrukovich, and J. A., Sauvaud, 2005. Statistical Studies of Geomagnetic Storm
Dependencies
on Solar and
Interplanetary  Events:  A  review ,  Planet Space Sci., 53, 189-196.

## PENGARUH AEROSOL TERHADAP FLUKS RADIASI NETO DAN RADIATIVE FORCING DI PUNCAK ATMOSFER DAN DI PERMUKAAN BERDASAR DATA SATELIT
(THE INFLUENCE OF AEROSOL ON THE NET RADIATION FLUX AND RADIATIVE FORCING AT THE TOP OF ATMOSPHERE AND SURFACE BASED ON SATELLITE DATA)
Rosida dan Indah Susanti Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jln. Dr. Djundjunan No. 133 Bandung 40173 Indonesia e-mail: rosida2009@gmail.com
Diterima 12 Oktober 2016; Direvisi 8 Mei 2017; Disetujui 19 Juli 2017

## ABSTRACT
The  direct  effects  of  aerosols  on  radiation  budget  in  Indonesia have  been  analyzed  based  on radiation flux data from the Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) instrument and aerosol optical depth (AOD) from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) – Terra. Radiation budget calculated included the short wave and long-wave radiation. Data from time period of March 2000 until February 2010 were processed in order to analyze the influence of aerosols on the net  radiation  and  to  obtain  the  value  of  aerosol  radiative  forcing.  Net  radiation  in  clear  sky  was estimated  by  using  the  slope  method.  The  analysis  showed  the  high  temporal  variation  of  aerosols density  in  the  atmosphere  with  AOD max value  >2.5,  which  generally  caused  the  decreases  of  net radiation flux, and led to a cooling effect. The influence of aerosols on the net radiation flux could be very  clearly  seen  during  the  forest  fires.  Forest  fires  that  occurred  in  2002,  2004  and  2006  had increased the AOD values greater than three. These increases showed a strong link to the decline in net radiation flux. The average decrease of net radiation flux at the event for Indonesia region ranged from  -11.7  watt/m 2 to  -13.6  watt/m 2 ,  with  the  largest  decrease  occurred  in  the  surface.  Average aerosol  radiative  forcing  ( ARF )  for  the  top  of  atmosphere  ( ARF TOA ) was  -0.5  watts/m 2 and  for  the surface ( ARF surf ) was -17.7 watts/m 2 . The ARF represents the value that can be used as an indication of the potential climatic conditions in Indonesia in the future.
Keyword: AOD, aerosol radiative forcing, net radiation, the top of atmosphere, CERES, MODIS

## ABSTRAK
Efek langsung aerosol terhadap budget radiasi di Indonesia telah dianalisis berdasarkan data fluks  radiasi  yang  diperoleh  dari  instrumen the  Clouds  and  the  Earth’s  Radiant  Energy  System (CERES)  dan  data  ketebalan  optik  aerosol  (AOD)  dari the  Moderate  Resolution  Imaging Spectroradiometer (MODIS)  -  Terra.  Neraca  radiasi yang diperhitungkan  termasuk  radiasi  gelombang pendek dan radiasi gelombang panjang. Data dengan periode waktu dari Maret 2000 sampai Februari 2010,  diolah  untuk  dapat  menganalisis  pengaruh  aerosol  terhadap  radiasi  neto  dan  untuk memperoleh  nilai aerosol  radiative  forcing. Nilai  radiasi  neto  pada  saat  atmosfer  tanpa  aerosol, diestimasi dengan menggunakan metode slope . Hasil analisis menunjukkan adanya variasi temporal densitas  aerosol  yang  tinggi  di  atmosfer  dengan  nilai  AOD maks >2,5,  yang  pada  umumnya menyebabkan  penurunan  fluks  radiasi  neto  sehingga  memberikan  efek  pendinginan.  Pengaruh aerosol  terhadap  fluks  radiasi  neto  dapat  sangat  jelas  terlihat  pada  kasus  kebakaran  hutan. Kebakaran hutan yang terjadi pada 2002, 2004 dan 2006 telah meningkatkan nilai AOD lebih besar dari  tiga.  Peningkatan  tersebut  menunjukkan  keterkaitan  yang  kuat  terhadap  penurunan  fluks radiasi neto. Untuk rata-rata wilayah Indonesia penurunan fluks radiasi neto pada peristiwa tersebut adalah  pada  rentang  -11,7  watt/m 2 sampai  -13,6  watt/m 2 ,  dengan  penurunan  terbesar  terjadi  di permukaan. Dari hasil perhitungan Aerosol Radiative Forcing ( ARF) untuk rata-rata wilayah Indonesia diperoleh  nilai ARF untuk  level  puncak  atmosfer  sebesar  -0,5  watt/m 2 ( ARF TOA )  dan  untuk  level permukaan  sebesar  -17,7  watt/m 2 ( ARF surf ). ARF tersebut  merupakan  nilai  yang  dapat  dijadikan sebagai indikasi dari potensi kondisi iklim di Indonesia pada masa mendatang.
Kata kunci: AOD, aerosol radiative forcing, radiasi neto, puncak atmosfer, CERES, MODIS,

## 1 PENDAHULUAN
Sumber  utama  energi  untuk kehidupan di bumi berasal dari matahari  yang  masuk  ke  dalam  sistem bumi  yang  didistribusikan  ke  semua lapisan  atmosfer  hingga  sampai  ke permukaan  bumi  (Kiehl  dan  Trenberth, 1997).  Energi  yang  sampai  bumi  ini kemudian diemisikan kembali ke angkasa  dengan  panjang  gelombang yang berbeda. Hasil dari proses tersebut dikenal  sebagai budget radiasi  bumi ( Earth’s  Radiation  Budget ),  yang  berperan untuk  mengatur  dan  mengendalikan kondisi keseimbangan iklim yang terjadi di  bumi  (Ramanathan,  1987;  NASA, 2011).
Terkait  dengan  hal  tersebut, Stanhill dan Cohen (2001) dan Ramanathan  dkk  (2005)  melakukan penelitian  terhadap  radiasi  matahari dari  beberapa  stasiun,  dan  menemukan pengurangan budget radiasi  matahari yang  cukup  besar  terjadi  di  permukaan dalam  rentang  waktu  beberapa  dekade. Pengurangan budget radiasi  matahari
yang  ditemukan  adalah  dalam  rentang antara  -2  watt/m -2 sampai  -5  watt/m -2 untuk setiap dekadenya. Hal yang sama juga  ditemukan  oleh  Wild  dkk (2005) dari  data  satelit  yang  menunjukkan penurunan budget radiasi  matahari  di permukaan selama periode tahun 1960- 1990, yang kemudian meningkat setelah periode  tersebut.  Kim  dan  Ramanathan (2008)  menduga  perubahan  tersebut disebabkan  oleh  perubahan  jumlah aerosol dan/atau awan.
Aerosol  mempengaruhi budget radiasi matahari dan sistem iklim secara langsung  dengan  menghamburkan  dan menyerap  radiasi  matahari  yang  masuk ke dalam sistem atmosfer bumi, dan secara tidak  langsung  aerosol  mempengaruhi sistem iklim dengan memodifikasi distribusi  ukuran  tetes  awan  dan  umur hidup  awan  (Penner,  dkk,  2001), sehingga  dapat  menekan  pemanasan yang  diakibatkan  oleh  emisi  gas-gas rumah  kaca  antropogenik  (Boucher  dan Haywood, 2001). Parameter  AOD  adalah parameter yang mengindikasikan
peredaman  ( attenuation )  seberkas  cahaya radiasi  pada  saat  berkas  cahaya  radiasi tersebut  melewati  satu  lapisan  di atmosfer  yang  mengandung  partikel aerosol  (NASA,  2014;  Huang,  2009). Peranan aerosol dalam sistem iklim dan neraca radiasi telah banyak dibahas oleh para  peneliti,  diantaranya  Crutzen  dan Andreae  (1990),  Ichoku  dkk  (2003),  Keil dan  Haywood  (2003),  Kaufman,  dkk (2002)  dan  Breon,  dkk  (2002).  Mereka mengungkapkan  bahwa  selama  periode pada saat muatan aerosol sangat tinggi, maka  keseimbangan budget radiasi matahari akan terganggu. Kaufman, dkk (2002)  menegaskan  bahwa  akumulasi partikel aerosol yang terjadi di Samudera Hindia  pada  1998-1999  berasal  dari transportasi  partikulat  polutan  yang diemisikan dari sub-benua India. Akumulasi partikel aerosol tersebut telah menyebabkan  terjadinya  pengurangan jumlah radiasi matahari yang sampai ke permukaan sebesar 15%.
Kondisi keseimbangan iklim dapat  terganggu  dengan  adanya  bahan radiative forcing ( radiative forcing  agent ), yang  berpotensi  mengubah  kondisi iklim.  Partikel  atau  gas  yang  turut mempengaruhi perubahan iklim tersebut adalah aerosol, gas rumah kaca dan gas telusur  (IPCC,  2007).  Menurut  Penner, dkk (2001), radiative forcing dari pengaruh langsung  aerosol  jauh  lebih  kompleks dibandingkan  dengan radiative  forcing yang  disebabkan  oleh  gas  rumah  kaca. Benas  dkk . (2011)  telah  mengamati  dan menghitung forcing untuk  wilayah Mediterranian,  dengan  menggunakan data klimatologi dari Moderate Resolution Imaging  Spectroradiometer (MODIS)  dan model  transfer  radiasi.  Hasil  yang diperolehnya  menunjukkan  rata-rata bulanan  aerosol forcing dari  sumber antropogenik  di  permukaan  mencapai nilai ARF Surf =  -24  watt/m 2 ,  di  atmosfer ARF Atm =  19  watt/m 2 ,  dan  di  level puncak  atmosfer  sebesar ARF TOA =  -4 watt/m 2 .
Pentingnya pengaruh aerosol pada  sistem  iklim  dan  neraca  radiasi, menjadikan hal tersebut perlu dilakukan pendalaman.  Namun,  penelitian  mengenai hal tersebut masih jarang untuk wilayah Indonesia.
Penelitian yang dilakukan penulis kali  ini  merupakan  kelanjutan  dari penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Pada  2011,  penulis  telah menganalisis  secara  spasial  dampak aerosol terhadap radiasi gelombang pendek (SW)  yang  dikaitkan  dengan  kebakaran hutan  yang  terjadi  di  Kalimantan  dan Sumatera. Hasil analisisnya menunjukkan bahwa  kebakaran  hutan  yang  terjadi 2002  dan  2006  di  Kalimantan  dan Sumatera, telah menyebabkan peningkatan nilai ketebalan optik aerosol  (AOD)  yang  mencapai  lebih  dari 300%  dari  nilai  rata-ratanya,  dan menunjukkan  keterkaitan  yang  kuat terhadap perubahan fluks radiasi gelombang  pendek  yang  sampai  di permukaan (r > 0,8) (Rosida dan Susanti, 2011).  Penelitian  berikutnya  adalah tentang  analisis  pengaruh  musiman secara  spasial  untuk  fluks  radiasi  neto, fluks  radiasi  gelombang  pendek  (SW) dan  fluks  radiasi  gelombang  panjang (LW)  di  permukaan  yang  dikaitkan dengan perubahan secara spasial sebaran polutan karbon monoksida (CO) dan  partikel  aerosol  yang  diemisikan dari  kebakaran  hutan  (Rosida  dkk., 2014).  Hasil  analisisnya  menunjukkan bahwa ada keterkaitan yang kuat antara tingginya  nilai  AOD  yang  rata-rata  terjadi pada  musim  peralihan  September- Oktober-November  dengan  pengurangan jumlah  fluks  radiasi  neto  baik  di permukaan maupun di puncak atmosfer.    Namun,  dalam  penelitian tersebut,  digunakan  perata-rataan  nilai AOD  yang  ‘meredam’  adanya  nilai-nilai ekstrem  sebagai  implikasi  dari  adanya kejadian-kejadian penting seperti kebakaran  hutan,  sehingga  hasilnya kurang begitu dapat menunjukkan efek-
efek  tertentu  dari  perubahan  konsentrasi aerosol  pada  perubahan  fluks  radiasinya. Pada  tahun  yang  sama  Rosida  dan Susanti  (2014)  juga  menganalisis  tren fluks  radiasi  neto,  fluks  radiasi  SW  dan fluks  radiasi  LW  secara  spasial  di  level puncak atmosfer pada kondisi cerah dan tidak  cerah.  Dari  hasil  analisisnya menunjukkan  bahwa  faktor  antropogenik diperkirakan  memberikan  peranan  yang cukup  penting  dalam  mempengaruhi kesetimbangan budget radiasi.
Peningkatan fluks radiasi netto SW yang terjadi  di  puncak  atmosfer  TOA,  diikuti oleh penurunan fluks radiasi LW nya.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  menganalisis  pengaruh  aerosol terhadap  fluks  radiasi  neto  di  Indonesia pada  level  permukaan  bumi  yaitu  pada level troposphere bawah pada ketinggian kira-kira  di  bawah  1  km  dan  pada  level puncak  atmosfer  ( top  of  atmosphere (TOA)) yaitu pada ketinggian  sekitar 100 km  dari  atas  permukaan  Bumi  (NASA, 2007;  NOAA,  2016).  Data  fluks  radiasi neto  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  anomalinya  untuk memperoleh  besarnya  jumlah  fluks radiasi akibat akumulasi partikel aerosol di atmosfer. Selain itu penelitian ini juga bertujuan  untuk  menentukan aerosol radiative forcing untuk wilayah Indonesia. Seperti yang dijelaskan dalam laporan  yang  dirilis  IPCC  (2001)  bahwa nilai  positif radiative  forcing digunakan untuk menyatakan kecenderungan yang menghangatkan  permukaan  Bumi  dan nilai  negatif  digunakan  untuk  menun- jukkan kecenderungan yang mendinginkan permukaan
Bumi.
Dengan  diketahuinya  besaran  aerosol (dalam  nilai  AOD)  dan aerosol  radiative forcing diharapkan  dapat  dijadikan sebagai  salah  satu  indikasi  awal  untuk mengetahui  potensi  perubahan  kondisi iklim  di  wilayah  Indonesia  akibat  emisi partikel  aerosol  yang  terakumulasi  dari kebakaran hutan.

## 2 METODOLOGI

## 2.1  Data
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  ketebalan optik  aerosol  (AOD)  dan  data  radiasi matahari.  Terbatasnya  data  in  situ terkait  parameter  AOD  dan  radiasi matahari tersebut menjadi alasan penggunaan data satelit dalam penelitian  ini.  Data  yang  digunakan berasal dari Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) level 3 (MOD08) untuk parameter AOD yang dapat diunduh dari ftp://ladsftp. nascom.nasa.gov/ allData/6/MOD08_M3/. Untuk parameter radiasi matahari baik radiasi gelombang pendek  maupun  radiasi  gelombang panjang  diperoleh  dari  instrumen The Clouds  and  the  Earth's  Radiant  Energy System (CERES)  yang  dapat  diunduh dari https://ceres. larc.nasa.gov/ compare_products-ed2. php.
Penggunaan  data  MOD08  di dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada pertimbangan  bahwa  data  AOD  MOD08 menunjukkan validitas yang cukup baik apabila  dibandingkan  dengan  data observasi  AERONET  (Chu  dkk.,  2002). MOD08 diturunkan dari statistik level 2 dan  disimpan  dalam  ukuran  grid  yang sama.  Ketidakpastian  di  atas  daratan adalah =  ±0,05±0,151*AOD  (Remer dkk.,  2008;  Levy  dkk . ,  2010  dalam  de Meij dkk., 2010).
Kedua  data  tersebut  memiliki resolusi  spasial  1  derajat  dan  resolusi temporal  bulanan  dari  Maret  2000 sampai  dengan  Februari  2010.  Lingkup wilayah yang dianalisis dalam penelitian ini  dibatasi  pada  6 ⁰ LU-11 ⁰ LS;  95 ⁰ BT- 141 ⁰ BT.
Data  fluks  radiasi  gelombang panjang dan gelombang pendek digunakan  untuk  menghitung  fluks radiasi  neto  di  permukaan  dan  di puncak atmosfer.

## 2.2  Metode Penelitian
Dalam penelitian ini, dianalisis efek radiatif  aerosol  dengan  menggunakan  2 teknik  analisis,  yaitu  pertama  dengan menggunakan teknik deret waktu antara nilai  maksimum  AOD  dengan  nilai anomali  fluks  radiasi  neto  di  puncak atmosfer  dan  di  permukaan.  Nilai  AOD maksimum dipilih untuk mengidentifikasi nilai ekstrem nyata (tanpa proses perata- rataan karena menyebabkan nilai ekstrem tidak terlihat) yang berpengaruh pada  perubahan  fluks  radiasi  neto  yang juga tinggi.
Analisis  efek  aerosol  terhadap perubahan  fluks  radiasi  dilakukan untuk  wilayah  Indonesia  (6 ⁰ LU-11 ⁰ LS; 95 ⁰ BT-141 ⁰ BT)  guna  melihat  tren  yang terjadi  secara  keseluruhan  di  wilayah Indonesia.  Untuk  menganalisis  secara lokal,  dilakukan cropping data  dan dipilih  zona  Kalimantan  (dalam  batas 2 ⁰ LU–3 ⁰ LS  dan  110 ⁰ -116 ⁰ BT),  dan  zona Sumatera  (dalam  batas  0,5 ⁰ LU–6 ⁰ LS dan 100 ⁰ -106 ⁰ BT), sebagai daerah yang sering  menjadi  sumber  asap  kebakaran yang  berkontribusi  pada  peningkatan nilai AOD.
Korelasi  yang  digunakan  dalam analisis  untuk  ketiga  lokasi  wilayah tersebut  adalah  korelasi  spasial  yang menjelaskan bahwa lokasi yang memiliki nilai  AOD  tinggi,  akan  memiliki  nilai fluks  radiasi  neto  yang  rendah.  Korelasi spasial  dalam  penelitian  ini  dihitung untuk  setiap  periode  (tahunan  dan bulanan). Hal tersebut dilakukan dengan maksud memperoleh keterkaitan antara  nilai  AOD  dan  fluks  radiasi  neto sebagai  implikasi  dari  aerosol  dalam mempengaruhi fluks radiasi neto terutama  pada  periode  saat  peristiwa terjadinya kebakaran hutan.
Kedua  dengan  menghitung  nilai aerosol  radiative  forcing ( ARF )  di permukaan  dan  di  puncak  atmosfer. Aerosol radiative  forcing yang  akan dihitung adalah aerosol  yang berpengaruh langsung pada fluks radiasi neto di
puncak  atmosfer  dan  di  permukaan. Untuk menghitung ARF dalam penelitian ini  digunakan  rumusan  berdasarkan IPCC  (2007),  yang  menyatakan  bahwa ARF diperoleh  berdasarkan  perbedaan antara  fluks  radiasi  neto  pada  kondisi bersih tanpa aerosol ( F clean ) dengan fluks radiasi  neto  pada  kondisi  terpolusi  oleh aerosol  ( F aer ),  dengan  rumusan  sebagai berikut;
Untuk aerosol radiative forcing di puncak atmosfer (TOA):
ARF TOA = F aer (TOA) – F clean (TOA) (2-1)
ARF Surf = F aer (Surf) – F clean (Surf) (2-2)
Untuk aerosol  radiative  forcing di permukaan:
ARF adalah aerosol  radiative  forcing , subskrip “aer” dan  “ clean ”  masing- masing  menyatakan  kondisi  atmosfer yang  terpolusi  oleh  adanya  aerosol  dan kondisi  atmosfer  yang  tidak  terpolusi aerosol.  Jadi F aer (TOA) dan F aer (Surf) masing-masing adalah fluks radiasi neto di  puncak  atmosfer  dan  di  permukaan pada  kondisi  terpolusi  oleh  aerosol. Berdasarkan  persamaan  (1)  dan  (2) diperlukan data  fluks  radiasi  neto  di puncak  atmosfer  dan  di  permukaan pada  kondisi clean yang  diasumsikan sebagai  kondisi  bersih  dari  aerosol ( F clean ).  Namun  data F clean ini  tidak tersedia pada sensor CERES, dan untuk menentukannya digunakan nilai intercept yang  ada  dalam  metode slope seperti  yang  digunakan  oleh  Rajeev  dan Ramanathan  (2001),  Li  dkk . (2004)  dan Zengzhou  dkk . (2011)  yang  menggunakan pendekatan metode slope untuk memperoleh nilai intercept yang digunakan  untuk  mengetahui  kondisi radiasi  pada  kondisi  cerah  tanpa aerosol.
3 HASIL PEMBAHASAN
3.1  Analisis  Deret  Waktu Aerosol Optical Depth dan Anomali Fluks Radiasi Neto
Berdasarkan  hasil  pengolahan data diketahui bahwa nilai AOD sebagai indikasi konsentrasi aerosol di atmosfer, menunjukkan adanya variasi yang cukup tinggi, terutama untuk nilai maksimalnya. Pada  periode  yang  sama  terdapat  grid yang menunjukkan nilai AOD yang jauh lebih  tinggi  dibandingkan  nilai  AOD rata-rata  bulanannya,  nilai  tersebut adalah  nilai  AOD  maksimum  bulanan (AOD maks ). Pada Gambar 3-1 diperlihatkan perbedaan  antara  nilai  AOD  rata-rata bulanan  dengan  nilai  AOD  maksimum bulanannya untuk seluruh grid Indonesia.  Sebagai  contoh  data  tahun 2006,  nilai  maksimum  AOD  dari  rata- rata bulanan untuk seluruh grid wilayah Indonesia  menunjukkan  nilai  0,37. Sedangkan  untuk  AOD  maksimum bulanan dari data riil nilainya mencapai 3,77.
Gambar 3-1: AOD  rata-rata  bulanan  dari seluruh  grid  wilayah  Indonesia dalam  batas  (6˚LU-11˚LS;  95˚BT- 141˚BT)  dan  AOD maks bulanan dari data riil untuk batas wilayah Indonesia yang sama (6˚LU-11˚LS; 95˚BT-141˚BT)  dengan  periode data  dari  Maret  2000  sampai Februari 2010
Perbedaan  nilai  tersebut  terlalu besar.    Hal  tersebut  terjadi  karena  nilai maksimum dari rata-rata spasial seluruh  grid  wilayah  Indonesia  adalah nilai  perata-rataan  dari  banyak  titik, sehingga  nilai-nilai  yang  tinggi  akan tersebar  atau  terbagi  kenilai-nilai  yang lainnya. Oleh sebab itu, nilai maksimum
dari  rata-rata  spasial  seluruh  grid wilayah  Indonesia  akan  menyebabkan nilai  ekstrem  tidak  terlihat.  Selain  itu nilai  maksimum  yang  diperoleh  dari perata-rataan  seluruh  grid  wilayah Indonesia nilainya akan sangat kecil bila dibandingkan  dengan  nilai  maksimum dari data riil tanpa proses perata-rataan.
Selanjutnya  penulis mencoba membandingkannya dalam lingkup yang lebih  kecil.  Perbedaan  tersebut  masih terlihat  tetapi  tidak  sebesar  seperti perbedaan  yang  dihasilkan  dari  perata- rataan  spasial  untuk  seluruh  grid wilayah  Indonesia.  Sebagai  contoh digunakan data tahun yang sama 2006, dan  dilakukan cropping pada  zona Kalimantan (2 ⁰ LU–3 ⁰ LS dan 110 ⁰ - 116 ⁰ BT).  Hasilnya  pada  Gambar  3-2 menunjukkan  nilai  AOD  maksimum bulanannya sebesar 3,22 yang nilainya 2 kali  lebih besar dari  nilai  AOD rata-rata bulanannya sebesar 1,82. Adanya perbedaan
tersebut, menunjukkan bahwa  nilai  rata-rata  bulanan  baik untuk  rata-rata  seluruh  grid  wilayah Indonesia  maupun  untuk  lingkup  yang lebih  kecil,  kurang  dapat  merefleksikan nilai  ekstrem  yang  riil.  Untuk  itu  dalam penelitian  ini,  penulis  menggunakan nilai  AOD  maksimum  bulanan  untuk mendapatkan nilai AOD yang memberikan keterkaitan  tertinggi  terhadap  perubahan fluks  radiasi  neto  baik  di  permukaan maupun di puncak atmosfer.
Pada  Gambar  3-3,  ditunjukkan korelasi  antara  aerosol  dalam  nilai AOD maks terhadap  nilai  anomali  fluks radiasi  neto  di  permukaan  dan  di puncak atmosfer untuk rata-rata spasial seluruh  grid  wilayah  Indonesia.  Dari grafik  tersebut  digambarkan  bagaimana aerosol memberikan pengaruh pelemahan terhadap  fluks  radiasi  neto  di  kedua tempat  tersebut.  Untuk  nilai  AOD maks yang  berfluktuasi  pada  rentang  0,3 sampai  kira-kira  1,5,  pada  umumnya belum  menunjukkan  pengaruh  yang signifikan  terhadap  perubahan  fluks radiasi  neto.  Rentang  perubahan  fluks radiasi  neto  yang  terjadi  pada  kondisi
tersebut  rata-rata  berfluktuasi  pada  -5 watt/m 2 sampai 5 watt/m 2 .
Pengaruh  aerosol  terhadap  fluks radiasi  neto  yang  cukup  kuat  terlihat pada  kasus  kebakaran  hutan  yang terjadi  pada  tahun  2002.  Konsentrasi aerosol  meningkat  secara  drastis  dan dan  mencapai  puncaknya  pada  bulan September  dengan  nilai  AOD maks yang mencapai  nilai  tertinggi  sebesar  3,31, nilai  tersebut  kemudian  turun  menjadi 2,99  pada  Oktober.  Kenaikan  AOD maks pada  bulan  September  tersebut  belum menunjukkan  pengaruh  yang  optimum terhadap  fluks  radiasi  neto,  karena penurunan  fluks  radiasi  neto  masih terus berlangsung sampai bulan Oktober.    Penurunan  fluks  radiasi  neto terjadi  saat  itu  sampai  dengan  -8,6 watt/m 2 di  permukaan  dan  di  puncak atmosfer  sebesar  -8,8  watt/m -2 .  Kasus yang  terjadi  pada  peristiwa  kebakaran hutan  bulan  Oktober  2004,  cukup mempengaruhi pada peningkatan konsentrasi  aerosol.  Nilai  AOD maks yang tercatat saat itu mencapai nilai 3,0 yang cukup  menunjukkan  keterkaitannya terhadap  penurunan  fluks  radiasi  neto sebesar
9,11 watt/m
2 di level
permukaan.  Peningkatan  konsentrasi aerosol pada peristiwa kebakaran hutan yang  terjadi  pada  bulan  Oktober  tahun 2006  telah  meningkatkan  nilai  AOD maks sampai  dengan  3,22.  Tingginya  nilai AOD maks yang  terjadi  menunjukkan korelasi  spasial  yang  sangat  tinggi  (r  > 0,88)  terhadap  penurunan  fluks  radiasi netonya  baik  di  level  permukaan maupun di level puncak atmosfer.
Gambar 3-2: AOD rata-rata bulanan dari seluruh  grid  wilayah  Kalimantan dalam  batas  (2 0 LU–3 0 LS;  110 0 - 116 0 BT) dan AOD maks bulanan dari data  riil  untuk  batas  wilayah Kalimantan  yang  sama  (2 0 LU– 3 0 LS; 110 0 -116 0 BT) dengan periode  data  dari  Maret  2000
sampai Februari 2010
Gambar 3-3: Deret waktu nilai AOD maks dengan anomali radiasi neto di puncak atmosfer (TNC) dan di permukaan  (SNC)  dalam  watt/m 2 pada  kondisi clear dari  Maret  2000  sampai  dengan Februari 2010 untuk wilayah Indonesia
Gambar 3-4: Deret waktu AOD maks dan anomali radiasi  neto  di  puncak  atmosfer (TNC)  dan  di  permukaan  (SNC) dalam  watt/m 2 dari  Maret  2000 sampai  dengan  Februari  2010 untuk  Kalimantan  (2 ⁰ LU–3 ⁰ LS;
110 0 -116 0 BT)
Besarnya penurunan fluks radiasi yang  terjadi  di  level  permukaan  adalah sebesar  -13,6  watt/m 2 dan  di  level puncak  atmosfer  mencapai  nilai  -11,7 watt/m 2 (Gambar 3-3).
Sebagai  perbandingan,  penulis juga  melakukan  analisis  dalam  lingkup yang lebih kecil (zonasi) dalam area yang diperkirakan  sering  menjadi  pusat terjadinya  kebakaran  hutan.  Untuk Kalimantan  analisis  dilakukan  pada batas  area  2 ⁰ LU–3 ⁰ LS  dan  110 ⁰ -116 ⁰ BT dan  untuk  Sumatera  ditentukan  batas area  pada  0,5 ⁰ LU–6 ⁰ LS  dan  100 ⁰ -106 ⁰ BT. Hasil menunjukkan hal yang hampir sama  dengan  yang  diperoleh  dari  hasil analisis  dalam  skala  Indonesia  (Gambar 3-4 dan Gambar 3-5).
Gambar 3-5: Deret waktu AOD maks dan anomali radiasi  neto  di  puncak  atmosfer (TNC)  dan  di  permukaan  (SNC) dalam  watt/m 2 dari  Maret  2000 sampai  dengan  Februari  2010 untuk  Sumatera  (0,5 0 LU–6 0 LS; 100 0 -106 0 BT)
Variasi temporal rata-rata bulanan dari  nilai  AOD maks di  kedua  zonasi tersebut  (Kalimantan  dan  Sumatera) juga  menunjukkan  variasi  yang  cukup tinggi. Peningkatan AOD maks yang cukup signifikan,  diduga  berasal  dari  emisi kebakaran  hutan  yang  terjadi  di  kedua zonasi  tersebut.  Seperti  hasil  analisis yang  diperoleh  dari  seluruh  grid  rata- rata  wilayah  Indonesia,  maka  nilai AOD maks yang berfluktuasi pada rentang antara  0,3  sampai  kira-kira  1,5  pada umumnya  dalam  kedua  zonasi  tersebut juga  belum  menunjukkan  pengaruh yang  signifikan  terhadap  fluks  radiasi netonya.  Akan  tetapi  rentang  dari perubahan  anomali  fluks  radiasi  neto pada  ke  2  level  ketinggian  permukaan dan puncak atmosfer, rata-rata fluktuasinya  menunjukkan  nilai  yang lebih  besar  dibandingkan  dengan  yang terjadi untuk rata-rata wilayah Indonesia  yaitu  terjadi  pada  rentang antara  -15  watt/m 2 dan  15  watt/m 2 . Pada rentang tersebut rata-rata penurunan  fluks  radiasi  neto  belum menunjukkan  pengaruh  yang  kuat terhadap peningkatan konsentrasi aerosolnya.
Korelasi yang cukup kuat ditemukan  pada  peristiwa  kebakaran yang  terjadi  pada  tahun  2009  di Kalimantan.  Peningkatan  konsentrasi aerosol  bulan  September  2009  dengan nilai AOD maks 2,9, menunjukkan korelasi spasial  yang  cukup  tinggi  (r  =  0,74) terhadap  penurunan  radiasi  netonya (Gambar  3-4).  Di  Sumatera  hal  yang sama  terjadi  pada  bulan  September 2004,  peningkatan  konsentrasi  aerosol yang  ditunjukkan  oleh  nilai  AOD maks nya sebesar 2,5 juga menunjukkan keterkaitan  yang  cukup  kuat  terhadap penurunan fluks radiasi netonya (Gambar  3-5).  Korelasi  tertinggi  yang merefleksikan kondisi optimum, ditemukan  pada  zona  Kalimantan  dan Sumatera,  yang  pada  umumnya  terjadi di  level  permukaan,  serta  diperkirakan ada kaitannya dengan peristiwa
kebakaran  hutan  yang  sangat  besar yang terjadi saat itu.
Peristiwa  kebakaran  hutan  pada bulan September 2002, telah menyebab- kan tingginya akumulasi muatan aerosol di level permukaan pada zona Kalimantan  yang  diindikasikan  oleh tingginya  nilai  AOD maks yang  mencapai nilai  3,3  (Gambar  3-4).  Peningkatan muatan  aerosol  tersebut  secara  spasial berkorelasi sangat tinggi (r=0,86) terhadap pengurangan fluks radiasi neto sebesar -47,3 watt/m 2 .
Kondisi  ekstrem  ditemukan  pada Oktober  2006  yaitu  pada  peristiwa kebakaran  hutan  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  yang  terjadi  pada 2002.  Bahkan  untuk  zona  Kalimantan, pengaruh  dari  kebakaran  hutan  pada Oktober  2006  tersebut,  tidak  hanya  di level  permukaan  tapi  juga  pengaruhnya sampai  pada  level  puncak  atmosfer. Akumulasi muatan aerosol pada saat itu yang  tercatat  sebagai  nilai  AOD maks adalah sebesar 3,2, yang telah menyebab- kan  penurunan  fluks  radiasi  neto  di permukaan  sebesar  77,8  watt/m 2 ,  dan di puncak atmosfer sebesar 35,2 watt/m 2 . Korelasi  dari  pengaruh  peningkatan muatan  aerosol  terhadap  penurunan fluks  radiasi  netonya  tersebut,  baik untuk  level  permukaan  maupun  untuk level  puncak  atmosfer,  masing-masing menunjukkan  korelasi  yang  sangat  tinggi yaitu  r  =  0,99  untuk  level  permukaan dan  0,98  untuk  level  puncak  atmosfer. Kondisi ekstrem di zona Sumatera, pada peristiwa  kebakaran  hutan  Oktober  2006 tersebut,  hanya  mempengaruhi  pada level  permukaan.  Akumulasi  aerosol yang terjadi saat itu meningkatkan nilai AOD maks menjadi  2,9  dan  berpengaruh terhadap  penurunan  fluks  radiasi  neto sampai  dengan  -33,5  watt/m 2 dengan nilai korelasi r = 0,85.
Berdasarkan penjelasan beberapa peneliti seperti Li dkk. (2007), Korhonen dkk.  (2008)  dan  Boucher  dkk.  (2013) bahwa respon radiasi yang berbeda-beda
terhadap besaran AOD sangat tergantung pada  komposisi  kimia  aerosol,  jenis, distribusi  ukuran  setiap  partikel  yang menyebabkan  daya  refleksi  dan  daya absorbsi  yang  berbeda-beda.  Menurut Keil  dan  Haywood  (2003)  perbedaan- perbedaan  tersebut  sangat  menentukan sifat refraktif aerosol terhadap fluks radiasi yang  secara  keseluruhan  karakteristik aerosol  tersebut  biasanya  berkorelasi sangat tinggi dengan sumbernya (Keil dan Haywood,  2003).  Selain  itu  perbedaan besaran nilai anomali di permukaan dan di puncak atmosfer, menurut Penner dkk . (2001)  dimungkinkan  karena  pengaruh gas rumah kaca yang menjadi ‘ amplifier ’ bagi  gelombang  panjang,  dan  karena hanya  sebagian  kecil  dari  gelombang panjang yang berhasil mencapai puncak atmosfer.  Sebagai  akibatnya,  akumulasi radiasi  di  permukaan  menjadi  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  di  puncak atmosfer (Penner dkk . , 2001). Selain itu, dalam rata-rata Indonesia karakter lautan cukup  mendominasi,  dan  mempengaruhi nilai  rata-rata  radiasi  maupun  AODnya. Sementara dalam zonasi Kalimantan dan Sumatera lebih didominasi oleh daratan. Dengan  adanya  perbedaan  karakteristik tersebut penulis menduga bahwa respon lautan  dan  daratan  terhadap  radiasi, serta  variasi  sumber-sumber  aerosol, antara rata-rata Indonesia dan rata-rata zonasi  akan  menunjukkan  perbedaan yang  cukup  besar.  Hal  tersebut  sangat menarik yang perlu dilakukan penelitian lebih  mendalam  untuk  dapat  mem- buktikannya.
Kebakaran  hutan  di  Kalimantan dan  Sumatera  hampir  terjadi  di  setiap tahun.  Menurut  laporan  pengendalian kebakaran  hutan  dan  lahan  tercatat bahwa  sejak  2000  sampai  2008  telah terjadi  kebakaran  hutan  yang  banyak menimbulkan dampak seperti asap yang selain  mencemari  lingkungan  juga sangat  mengganggu  kesehatan  (KLH, 2006;  BPDLD,  2009;  Susanto,  2015). Terkait  dengan  hal  tersebut,  penulis
menduga  bahwa  akumulasi  partikel aerosol  adalah  berasal  dari  emisi kebakaran  hutan  gambut  di  Sumatera dan  Kalimantan.  Rosida  dan  Susanti (2014) juga menemukan bahwa densitas akumulasi aerosol dengan nilai AOD maks >3 mempengaruhi fluks radiasi neto sampai ke  level  puncak  atmosfer.  Dari  analisis secara spasial pengurangan jumlah fluks radiasi  neto  yang  terjadi  di  permukaan mencapai  nilai  sampai  dengan  100 watt/m 2 .  Di  level  puncak  atmosfer besarnya pengurangan fluks radiasi neto adalah  sebesar  ~15watt/m 2 .  Sangat berbeda  dengan  hasil  penelitian  Benas dkk.  (2011)  di  wilayah  Mediterranian yang  kondisi  lingkungannya  sangat terpolusi. Akumulasi partikel aerosol yang menutupi  wilayah  Mediterranian  ini adalah  berasal  dari  polutan  debu. Sementara  dalam  penelitian  ini,  partikel aerosol  yang  diamati  adalah  berasal  dari kebakaran hutan gambut di Kalimantan dan  Sumatera.  Benas dkk.  (2011) menjelaskan  bahwa  akumulasi  partikel debu aerosol telah menyebabkan
pendinginan
di
permukaan akibat pengurangan  radiasi  yang  mencapai  nilai 215  watt/m 2 ,  dan  pengurangan  radiasi yang  terjadi  di  level  atmosfer  atas  yang mencapai 46 watt/m 2 . Perbedaan tersebut  memperkuat  penjelasan  Keil dan  Haywood  (2003)  dan  Penner  dkk. (2001) bahwa dalam hal ini karakteristik partikel aerosol sangat berperan. Kaufman dkk . (2002)  juga  menjelaskan  bahwa massa  aerosol,  komposisi  kimia  aerosol dan jumlah partikel aerosol yang sangat bervariasi  terhadap  ruang  dan  waktu, juga sangat
berperan dalam mempengaruhi fluks radiasi yang sampai di
puncak atmosfer maupun dipermukaan.
3.2  Analisis direct  radiative  forcing aerosol ( ARF ) Determinasi forcing untuk pengaruh  langsung  aerosol  dihitung berdasarkan  perbedaan  radiasi  neto pada  kondisi  terpolusi  oleh  aerosol  dan radiasi  neto  pada  kondisi  tanpa  adanya
aerosol (kondisi bersih). Dengan menggunakan  persamaan  (2-1)  dan  (2- 2), dihitung ARF nya untuk level puncak atmosfer  dan  permukaan.  Data  fluks radiasi  neto pada kondisi  terpolusi  (F aer ) diperoleh  dari  satelit  Aqua-CERES,  dan untuk  nilai  fluks  radiasi  neto  pada kondisi bersih (F clean ) diestimasi dari nilai intercept- nya  dengan  metode slope. Fluks radiasi neto pada kondisi terpolusi (F aer ) merupakan rata-rata dari total data di  level  puncak  atmosfer,  dan  dari  hasil perhitungan  nilainya  sama  dengan 91,35. Untuk  F aer di  permukaan  adalah juga  dihitung  dari  rata-rata  total  data fluks  radiasi  neto  di  permukaan  dan diperoleh  nilai  207,89.  Dari  hasil perhitungan  dengan  persamaan  regresi linear,  diasumsikan aerosol  (yang  dalam hal  ini  adalah  nilai  AOD)  adalah  =  nol, maka intercept yang  diperoleh  adalah fluks  radiasi  neto  pada  kondisi  bersih (F clean ).  Nilai  intercept  F clean yang diperoleh  untuk  level  puncak  atmosfer adalah  91,83,  dan  F clean untuk  level permukaan diperoleh nilai 225,6.
Gambar 3-6: Pola  spasial Aerosol  Radiative Forcing di puncak atmosfer ( ARF TOA )  dan  permukaan  ( ARF Surf ) pada bulan Oktober, dalam satuan watt/m 2
Gambar 3-7: Anomali ARF di level permukaan dan di TOA pada bulan Oktober 2002, 2004 dan  2006
Dengan menggunakan persamaan (2-1)  dan  (2-2)  diperoleh ARF ,  untuk rata-rata  di  level  puncak  atmosfer ARF TOA adalah -0,5  watt/m 2 dan  untuk level  permukaan ARF Surf adalah  -17,7 watt/m 2 .  Hasil  ini  sedikit  berbeda dengan  hasil  yang  diperoleh  Abel  dkk .
(2005) yang menghitung aerosol radiative  forcing ( ARF )  dari  partikel aerosol yang berasal dari emisi pembakaran  biomassa  di  Afrika  bagian Selatan.  Abel  dkk.  (2005)  menggunakan model
transfer
radiasi untuk menghitung ARF nya  dan  diperoleh hasilnya  untuk  level  puncak  atmosfer dengan  rentang ARF TOA pada        -7,6 watt/m 2 sampai -9,1 watt/m 2 , dan untuk ARF Surf pada  rentang  -18,1  watt/m 2 sampai  -21,4  watt/m 2 .  Selain  itu  dari perhitungan  Benas  dkk . (2011), ARF di wilayah  Mediterranian,  suatu  wilayah
dengan  kondisi  yang  sangat  terpolusi oleh partikel debu, menunjukkan ARF di level puncak atmosfer ARF TOA sebesar -4 watt/m 2 dan  di  level  permukaan ARF Surf adalah  sebesar  -24  watt/m 2 .  Abel,  dkk .
(2005) menjelaskan bahwa selain karakteristik  partikel  aerosol  yang  sangat kompleks  dan  rumit,  termasuk  albedo permukaan  yang  mempengaruhi  efek radiasi langsung aerosol, maka perbedaan karakteristik  permukaan  tanah  juga merupakan  hal  yang  sangat  penting untuk dipertimbangkan.
Estimasi ARF dari hasil perhitungan  memperlihatkan  bahwa perubahan-perubahan  yang  terjadi  baik di  level  puncak  atmosfer  maupun  di permukaan  diduga  banyak  dipengaruhi oleh  pergerakan  semu  sumber  energi radiasi  matahari.  Tapi  untuk  level permukaan,  selain  pengaruh  tersebut,
diperkirakan
aktivitas
manusia menunjukkan peran yang lebih mendominasi. Akumulasi
partikel aerosol  dari  emisi  kebakaran  hutan gambut  di  Sumatera  dan  Kalimantan sama-sama  menunjukkan ARF dengan nilai  negatif  baik  untuk  permukaan maupun  untuk  level  puncak  atmosfer. Pada  kedua  level  terjadi  pendinginan dengan  perbedaan  nilai  yang  cukup signifikan.  Di  level  puncak  atmosfer akumulasi  yang  terjadi  menyebabkan pendinginan  dengan  pengurangan  fluks radiasi  antara  5  watt/m 2 sampai  20 watt/m 2 ,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar  3-6  dengan  perubahan  luasan spasial berwarna hijau sampai warna biru muda.  Sementara  di  level  permukaan pendinginan terjadi dengan berkurangnya  fluks  radiasi  neto  yang sangat signifikan yaitu >40 watt/m 2 , pada gambar
indikasi
perubahannya diperlihatkan  oleh  perubahan  luasan warna biru tua sampai ungu tua.
Dalam  beberapa  kasus  pengaruh antropogenik  juga  dapat  mencapai  level puncak  atmosfer  dan  mempengaruhi level puncak atmosfer itu sendiri. Seperti peristiwa kebakaran hutan gambut yang terjadi pada 2002 dan 2006 (Gambar 3-7). Dari  hasil  analisis  musiman  maka peristiwa  kebakaran  hutan  yang  terjadi pada musim SON tahun 2002, 2004 dan 2006, maka kontribusi kebakaran hutan yang  terjadi  pada  periode  SON  tahun 2006 merupakan peristiwa terbesar yang pernah terjadi. Dispersi partikel aerosolnya sampai mencapai ketinggian level puncak atmosfer.  Gambar  3-7  memperlihatkan perbandingan ARF dalam nilai anomalinya yang  terjadi  di  permukaan  dan  di  level puncak atmosfer. Secara spasial dipresentasikan  bahwa  pada  umumnya pengaruh distribusi aerosol lebih mendominasi pada level permukaan. Hal ini menunjukkan bahwa aktifitas antropogenik  yang  terjadi  dipermukaan
memberikan  peranan yang sangat besar dalam mempengaruhi fluks radiasi neto.

## 4 KESIMPULAN
Dari  analisis  variasi  temporal untuk  rata-rata  wilayah  Indonesia, pengaruh  aerosol  terhadap  fluks  radiasi neto  dapat  sangat  jelas  terlihat  pada kasus kebakaran hutan. Pada umumnya konsentrasi  dari  akumulasi  muatan aerosol  yang  tinggi  di  atmosfer  yang diindikasikan oleh tingginya nilai AOD maks > 2,5 memberikan  efek pendinginan  yang  dipresentasikan  oleh penurunan fluks radiasi netonya .
Pada  peristiwa  kebakaran  hutan yang sangat besar pada 2006, konsentrasi dari  akumulasi  aerosol  untuk  rata-rata wilayah Indonesia meningkat dan terjadi pada  Oktober  2006.  Peningkatan  nilai AOD maks saat  itu  mencapai  3,2  dan berkorelasi  tinggi  (r  ≥  0,88)  terhadap penurunan  fluks  radiasi  neto  di permukaan  sebesar  13,6  watt/m 2 ,  dan di puncak atmosfer sebesar 11,7 watt/m 2 . Kondisi  ekstrem  lebih  terlihat jelas  dalam  lingkup  skala  yang  lebih kecil  yaitu  pada  zona  Kalimantan  dan Sumatera.  Sebagai  sumber  kebakaran hutan yang terbesar, akumulasi muatan aerosol  yang  terjadi  di  zona  Kalimantan 2006,  telah  menyebabkan    penurunan fluks radiasi neto yang  terbesar di zona tersebut.  Peningkatan  AOD maks yang terjadi saat itu mencapai lebih besar dari 3,2  dan  menunjukkan  korelasi  yang lebih  tinggi  dengan  r  ≥  0,98  terhadap penurunan  fluks  radiasi  neto  di  level permukaan sampai sebesar 77,8 watt/m 2 , dan  di  puncak  atmosfer  sebesar  35,2 watt/m 2 .  Akumulasi  muatan  aerosol tersebut  di  zona  Sumatera  hanya  ber- pengaruh pada  level  permukaan dengan penurunan  fluks  radiasi  neto  yang mencapai sebesar 33,5 watt/m 2 .
Dari  penentuan forcing aerosol, efek  langsung  aerosol  terhadap  fluks
radiasi  neto  menunjukkan  perbedaan yang  cukup  signifikan  antara aerosol radiative forcing ( ARF ) di permukaan dan di  puncak  atmosfer.  Dari  perhitungan rata-rata  total  data  yaitu  dari  Maret 2000 sampai Februari 2010, untuk rata- rata wilayah Indonesia, diperoleh aerosol radiative  forcing di  permukaan  ( ARF Surf ) adalah  -17,7  watt/m 2 ,  dan  di  puncak atmosfer ( ARF TOA ) adalah -0,5 watt/m 2 .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian  ini  merupakan  bagian  dari kegiatan  penelitian  yang  dilaksanakan dan  didanai  oleh  Pusat  Sains  dan Teknologi  Atmosfer  LAPAN  Bandung. Untuk itu penulis mengucapkan terimakasih  Kepada  Pusat  Sains  dan Teknologi  Atmosfer  LAPAN  Bandung yang  telah  memberikan  dukungannya. Penulis mengucapkan terimakasih kepada pihak NASA ( National Aeronautics  and  Space  Administration ), yang  telah  menyediakan  data  yang sangat  bermanfaat.  Ucapan  terimakasih juga  penulis  sampaikan  kepada  rekan- rekan  terutama  kepada   bapak  Drs.  Sri Kaloka  Prabotosari  yang  telah  banyak sekali  memberikan  masukan-masukan yang sangat berharga.

## DAFTAR RUJUKAN
Abel,  S.J.,  E.  J.  Highwood,  J.  M.  Haywood,  and
M.  A.  Stringer,  2005. The  Direct
Radiative  Effect  of  Biomass  Burning Aerosols  Over  Southern  Africa. Atmos. Chem. Phys., 5, 1999–2018.
Benas,  N.,  N.  Hatzianastassiou,  C.  Matsoukas,
A.  Fotiadi,  N.    Mihalopoulos,  and  I. Vardavas,  2011. Aerosol  Shortwave
Direct  Radiative  Effect  and  Forcing Based  on  MODIS  Level  2  Data  in  the Eastern  Mediterranean  (Crete). Atmos. Chem.  Phys.,  11,  12647–12662,  doi: 10.5194/acp-11-12647- 2011.
Boucher,  O.,  D.  Randall,  P.  Artaxo,  C.
Bretherton,  G.  Feingold,  P.  Forster,  et al.,  2013. Clouds  and  Aerosols .  In: Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor,  S.K.  Allen,  J.  Boschung,  A. Nauelss,  Y.  Xia,  V.  Bex,  P.M.  Midgley (Eds.),  Climate  Change  2013:  The Physical  Science  Basis  Contribution  of Working  Group  I  to  the  Fifth
Assessment Report of the Intergovernmental  Panel  on  Climate Change . Cambridge  University  Press. doi:10.1017/CBO9781107415324.016. Boucher,  O.,  and  J.,  Haywood,  2001. On Summing  the  Components  of  Radiative Forcing  of  Climate  Change .  Clim.  Dyn., 18, 297–302.
BPDLD,  2009. Badan  Pengendalian  Dampak Lingkungan Daerah-Kota Palangkaraya .
UPT Laboratorium Lingkungan, 2009.
Breon, F. M., D., Tanre, and S., Generoso, 2002.
Aerosols Effect on the Cloud Droplet Size Monitored  from  Satellite .  Science,  295, 834-838.
Chu, D.A.,Y.J.Kaufman, C., Ichoku, L.A. Remer,
D.,  Tanre,  B.N.  Holben,  2002. Validation of  MODIS  aerosol  optical  depth  retrieval over land . Geophysical Research Letter, Vol.  29,  No.12,  doi:10.1029/2001GL 013205.
Crutzen, P. J., and M.O., Andreae, 1990. Biomass Burning  in  the  Tropics:  Impact  on Atmospheric Chemistry and Biogeochemical  Cycles .  Science,  250,
1669–1678.
de  Meij,  A.,  A.,  Pozzer,  J.,  Lelieveld,  2010.
Global  and  Regional  Trends  in  Aerosol Optical Depth Based on Remote Sensing
Products and Pollutant Emission
Estimates  Between  2000  And  2009 ,
Atmos.  Chem.  Phys.  Discuss.,  10,
30731–30776, doi:10.5194/acpd-10- 30731- 2010.
Huang,  H.,  2009. Aerosol  Remote  Sensing  Using AATSR , Postdoctoral Dissertation,
Atmospheric,  Oceanic  and  Planetary
Physics, Department of Physics,
University of Oxford, 64.
Ichoku, C., L.A. Remer, Y.J. Kaufman, R. Levy,
D.A.  Chu,  D.  Tanr´e,  and  B.N.  Holben, 2003. MODIS  Observations  of  Aerosols and  Estimation  of  Aerosol  Radiative Forcing Over  Southern  Africa  During SAFARI  2000 .  J.  Geophys.  Res.,  108, 8499, doi:10.1029/2002JD002366.
IPCC, 2007. Climate Change 2007: The Physical Science  Basis .  Contribution  of  Working Group  I  to  the  Fourth  Assessment Report  of  the  Intergovernmental  Panel on  Climate  Change  [Solomon,  S.,  D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B.M.  Tignor  and  H.L.  Miller  (eds.)]. Cambridge  University  Press,  Cambridge, United  Kingdom  and  New  York,  NY, USA.
IPCC, 2001 . Climate Change 2001. The Scientific
Basis . Contribution of Working Group I to  the  Third  Assessment  Report  of  the Intergovernmental  Panel  on  Climate
Change  [Houghton,  J.T.,  Y.  Ding,  D.J. Griggs, M. Noguer, P.J. van der Linden, X.  Dai,  K.  Maskell,  and  C.A.  Johnson (eds.)].  Cambridge  University  Press,
Cambridge,  United  Kingdom  and  New York, NY, USA, 881.
Kaufman,  Y.J.,  D.  Tanr´e  and  O.    Boucher,
2002. A Satellite View of Aerosols in the Climate System . Nature, 419, 215–223.
Keil,  A.,  and  J.M.  Haywood,  2003. Solar Radiative  Forcing  by  Biomass  Burning Aerosol Particles During SAFARI 2000: A Case Study Based on Measured Aerosol and Cloud Properties . J. Geophys. Res., 108, 8467, doi:10.1029/2002JD 002315.
Kiehl,  J.T.,  and  K.E.,  Trenberth,  1997. Earth Annual  Global  Mean  Energy  Budget , Bulletin of the American Meteorological Association, 78, 197-208.
Kim,  D.Y.,  and  V.  Ramanathan,  2008: Solar
Radiation Budget  and Radiative Forcing Due to Aerosols  and Clouds. Journal  of
Geophysical Research-Atmospheres.
113.
KLH, 2006. Press Release Pengendalian Kebakaran Hutan Dan Lahan , Kementerian
Lingkungan Hidup, Republik Indonesia, 1  September  2006,  diunduh  pada  30 November  2006  dari  http://www. menlh.go.id/press-release-pengendalian- kebakar an
hutan-dan-lahan
kementerian-lingkungan-hidup/.
Korhonen, H., K. S., Carslaw, D. V., Spracklen,
D.  A.,  Ridley,  and  J.,  Stro ̈ m,  2008. A
Global  Model  Study  of  Processes Controlling  Aerosol  Size  Distributions  in the  Arctic  Spring  and  Summer ,  J. Geophys.  Res.,  113,  D08211,  doi:10.
1029/ 2007JD009114.
Levy,  R.  C.,  Remer,  L.  A.,  Kleidman,  R.  G.,
Mattoo,  S.,  Ichoku,  C.,  Kahn,  R.,  and Eck,  T.F.,  2010. Global  Evaluation  of the  Collection  5  MODIS  Dark-Target Aerosol  Products  Over  Land ,  Atmos.
Chem.  Phys.,  10,  10399–10420,  doi:
10.5194/ acp-10-10399-2010.
Li,  Z.,  X.  Xia,  M.  Cribb,  W.  Mi,  B.  Holben,  P. Wang, H. Chen, S.C. Tsay, T. F. Eck, F.
Zhao,  E.  G.  Dutton,  R.  E.  Dickerson, 2007. Aerosol  Optical  Properties  and their  Radiative  Effects  in  Northern China ,  J.  Geophys.  Res.112,  D22S01, doi:10.1029/2006JD007382.
Li,  F.,  A.  M.,  Vogelmann,  V.,  Ramanathan,
2004. Saharan  Dust  Aerosol  Radiative Forcing  Measured  from  Space .  Journal Of Climate, Vol. 17, 2558-2571.
NASA,  2014. Aerosol Optical Thickness ,  GES  – DISC  (Goddard  Earth  Sciences  Data and  Informations  Services  Center), Programme
Informations Pages,
diunduh pada 12 September  2014 dari http://disc.sci.gsfc. nasa.gov/data-
holdings/PIP/aerosol_optical_thickness _ or_depth.shtml.
NASA,  2011. What  is  the  Earth's  Radiation Budget?. Science  Education  Resources, diunduh  pada  tanggal    28  Juni  2011 dari https://science-edu.larc.nasa. gov/EDDOCS/whatis.html.
NASA,  2007. The  Top  of  Atmosphere,  Earth
Observatory ,  diunduh  pada  tanggal  3 Februari  2007  dari  http://  earth observatory.nasa.gov/IOTD/view.php?i d=7373.
NOAA, 2016. Layers of the Atmosphere, National
Weather Service , diunduh pada tanggal 6  Mei  2016  dari  http://www.srh. noaa.gov/srh/jetstream/atmos/layers. html.
Penner, J., M. Andreae, H. Annegarn, L. Barrie,
J.  Feichter,  D.  Hegg,  A.  Jayaraman,  R.
Leaitch, D. Murphy, J. Nganga, and G. Pitari.,  2001. Aerosols,  their  Direct  and
Indirect  Effects .  In  Climate  Change
2001. The Scientific Basis. Contributing of  Working  Group  I  to  the  Third
Assessment Report of the Intergovernmental  Panel  on  Climate
Change  [Houghton,  J.T.,  et  al.  (eds.)]. Cambridge  University  Press,  Cambridge,
United  Kingdom  and  New  York,  NY,
USA, 289-348.
Rajeev,  K.,  and  V.  Ramanathan,  2001. Direct Observations  of  Clear-Sky  Aerosol
Radiative Forcing from Space During the Indian  Ocean  Experiment .  Journal  Of Geophysical  Research,  Vol.  106  ,  NO. D15, 17221–17235.
Ramanathan,  V.,  C.  Chung,  D.  Kim,  T.  Bettge, L.,  Buja,  J.  T.,  Kiehl,  W.  M.,
Washington,  Q.,  Fu,  D.  R.,  Sikka,  and M.,  Wild,  2005. Atmospheric  Brown
Clouds: Impacts on South Asian Climate and  Hydrological  Cycle ,  Proc.  Natl.
Acad. Sci. U. S. A., 102, 5326–5333.
Ramanathan,  V.,  1987. The  Role  of  Earth radiation Budget in Climate and General
Circulation Research , Journal Of
Geophysical Research, Vol. 92, No. D4, 4075-4095.
Remer,  L.  A.,  Kleidman,  R.  G.,  Levy,  R.  C.,
Kaufman,  Y.  J.,  Tanre,  D.,  Mattoo,  S.,
Martins, J.V., Ichoku, C., Koren, I., Yu, H.,  and  Holben,  B.  N.,  2008. Global
Aerosol  Climatology  from  the  MODIS
Satellite Sensors, J. Geophys. Res., 113, doi:10.1029/2007JD009661, 2008.
Rosida,  I.,  Susanti,  dan  W.E.,  Cahyono,  2014.
Analisis  Dampak  Kebakaran  Hutan Terhadap  Kesetimbangan  Radiasi  di Permukaan Menggunakan Data CERES , Prosiding  Seminar  Sains  Atmosfer 2014,  Pusat  Sains  dan  Teknologi Atmosfer, LAPAN, ISBN: 978-979-1458- 84-9, 418-431.
Rosida,  dan  I.,  Susanti,  2014. Analisis  Spasial Perubahan  Radiasi  di  Top  of  Atmosphere (TOA) ,  Kualitas  Udara  dan  Komposisi Atmosfer  Indonesia,  Buku2  –  PSTA 2014,  Penerbit  Adira,  ISBN:  978-979- 1458-82-5, 89-99.
Rosida dan I. Susanti, 2011. Spatial Analysis of Atmospheric Aerosol Impact on
Shortwave  Radiation  over  Indonesia , International  Symposium  on  the  10 th Anniversary of the Equatorial
Atmospheric  Radar  (EAR),  ISBN:  978- 979-1458-52-8, 231-239.
Stanhill,  G.,  and  S.  Cohen,  2001. Global Dimming: a Review of the Evidence for a
Widespread and Significant Reduction in
Global  Radiation  with  Discussion  of  its
Probable Causes and Possible
Agricultural  Consequences ,  Agric.  For.
Meteorology, 107, 255– 278.
Susanto  A.,  2015. Apa  yang  Paling  Banyak Menyebabkan  Kebakaran  Hutan  di Indonesia? ,  diunduh  pada  tanggal  11
Oktober  2015  dari  http://  www. rappler.com/indonesia/104764- kebakaran-hutan-indonesia-cifor.
Wild, M., H. Gilgen, A., Roesch, A., Ohmura, C.,
Long, E., Dutton, B., Forgan, A., Kallis, V.,  Russak,  and  A.,  Tsvetkov,  2005. From  Dimming  to  Brightening:  Decadal Changes  in  Solar  Radiation  at  the Earth’s  Surface ,  Science,  308,  847–
850.
Zengzhou,  H.,  P.,  Delu,  and  G.,  Fang,  2011.
Aerosol  Direct  Radiative  Forcing  at  the Top  of  Atmosphere  Based  on  Satellite
Remote  Sensing  Over  China  Seas:  A Preliminary  Study ,  Remote  Sensing  of the  Environment:  The  17th  China Conference on Remote Sensing,
Proceedings  of  SPIE  Vol.  8203,  doi: 10.1117/12.910433.

## ANALISIS PROPAGASI GELOMBANG RADIO MODE ANGKASA SAAT PERISTIWA GERHANA MATAHARI 9 MARET 2016 (SKYWAVE PROPAGATION ANALYSIS DURING SOLAR ECLIPSE ON 9 MARCH 2016)
VaruliantorDear 1*) dan Rohmat Yulianto **)
*) Pusat Sains Antariksa, LAPAN Jl. Dr. Djunjunan 133 Bandung **) Balai Penjejakan dan Kendali Wahana Antariksa
Jl. Angkasa Trikora, Biak Papua
1 e-mail : varuliantor.dear@lapan.go.id
Diterima 06 Desember 2016; Direvisi 6 April 2017; Disetujui 19 Juli 2017

## ABSTRACT
This paper discusses the analysis of radio wave propagation using Skywave mode during solar eclipse events on March 9, 2016. The analysis was based on the observation results using Automatic Link  Establishment  (ALE)  waveform.  The  carrier  frequency  is  10.1455  MHz  with  Biak  (1.16  N; 136.047E)  and  Manado  (1.52N;  124.856E)  as    radio communication  circuits.  The  working  frequency was  determined  from  the  model  of  the  ionosphere  Biak-Manado  circuit  during  a  solar  eclipse  event and based on the frequency allocation for ALE system in Indonesia. The results showed that the SN index values were different between the day during solar eclipse event compared to the previous day and after. The differences of the SN index value were included the time variations and its distribution, which can be explained as the changes in the absorption levels of the ionosphere D layer. The change of  the  absorption  levels  during  the  solar  eclipse  event  caused  the  SN  index  values  had  a  constant tendency  with  the  gradient  value  of  linear  equations was  0.0004/seconds.    The  constant  changes  of the absorption levels were also shown in the distribution of the SN index with a mean value (μ) was 5.2384 and standard deviation (σ) was 0.74894. Differences with the previous day and the day after the  solar  eclipse  events,  the  SN  index  values  had  a  descending  trend  with  a  gradient  of  the  linear equations was -0.002/seconds. The differences also shown in the distribution of the SN index with μ values were 4.8316 and 4.6164 and σ were 0.92123 and 0.9096. These results indicated the change of radio wave propagation in the ionosphere during solar eclipse event in March 9, 2016.
Keywords: skywave propagation, solar eclipse, absorption

## ABSTRAK
Makalah ini membahas tentang analisis propagasi gelombang radio mode angkasa saat terjadi peristiwa  gerhana  matahari  pada  9  Maret  2016.  Analisis  dilakukan  berdasarkan  hasil  pengamatan menggunakan waveform sistem Automatic  Link  Establishment (ALE).  Frekuensi  yang  digunakan adalah 10,145 MHz dengan Biak dan Manado sebagai sirkuit radio komunikasi yang digunakan. Nilai frekuensi  kerja  ditentukan  dari  hasil  perhitungan  model  kondisi  ionosfer  untuk  sirkuit  komunikasi Biak  (01,16 ⁰ LU;  136,047 ⁰ BT)  dan  Manado  (1,52 ⁰ LU;  124,856 ⁰ BT)  pada  saat  gerhana  matahari berlangsung  serta  berdasarkan  alokasi  frekuensi  sistem  ALE  di  Indonesia.  Hasil  pengamatan  yang diperoleh  menunjukkan  terdapat  perbedaan  nilai  indeks  SN  antara  saat  kejadian  gerhana  matahari dengan hari sebelum dan sesudahnya di waktu yang sama. Perbedaan tersebut meliputi variasi nilai indeks SN terhadap waktu dan distribusinya yang dapat dijelaskan sebagai akibat perubahan tingkat absorpsi lapisan D ionosfer yang berbeda. Perubahan tingkat absorpsi pada lapisan D saat peristiwa gerhana matahari cenderung konstan, sehingga menyebabkan nilai indeks SN memiliki tren yang juga konstan dengan nilai gradien persamaan linear sebesar 0,0004/detik. Tingkat absorpsi yang konstan tersebut  juga  terlihat  dari  distribusi  nilai  indeks  SN  yang  memiliki  nilai  mean  (μ)  sebesar  5,2384 dengan standar deviasi (σ) 0,74894. Sedangkan pada hari sebelum dan sesudahnya, yakni tanggal 8 dan  10  Maret  2018,  nilai  indeks  SN  memiliki  tren  menurun  dengan  nilai  gradien  persamaan  linear sebesar -0,002/detik. Perbedaan tersebut juga terlihat dari distribusi indeks SN yang memiliki nilai μ sebesar  4,8316  dan  4,6164  dengan  σ  sebesar  0,92123  dan  0,9096.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa terjadi  perubahan  pada  perambatan  gelombang  radio  di  lapisan  ionosfer  saat  peristiwa  gerhana matahari total 9 Maret 2016.
Kata Kunci: propagasi angkasa, gerhana matahari, absorpsi

## 1 PENDAHULUAN
Peristiwa gerhana matahari dapat menyebabkan terjadinya perubahan pada  lapisan  ionosfer  (Evans,  1965; Salah  dkk.,  1986;  Jakowski  dkk.,  2008, Le  dkk.,  2010,  Kumar  dkk.,  2013). Perubahan yang terjadi meliputi besaran densitas  elektron  serta  ketinggian  lapisan ionosfer  akibat  terhalangnya  radiasi matahari  oleh  bulan.  Pada  lapisan  D Ionosfer,  terhalangnya  radiasi  matahari dapat direspon secara seketika sehingga densitas  elektron  mengalami  penurunan bersamaan  dengan  waktu  terjadinya gerhana  matahari  (Singh  dkk . ,  2011; Kumar dkk . , 2012).
Perubahan  yang  terjadi  pada lapisan  ionosfer  sangat  mempengaruhi perambatan  gelombang  radio  yang menggunakan  mode  propagasi  angkasa ( skywave )  (McNamara,  1991a).  Pengaruh dari  kondisi  tersebut  dapat  terlihat  dari parameter  penerimaan  sinyal  pada
perangkat penerima. Sinyal yang diterima  dapat  mengalami  perubahan pada  besaran  amplitudo  maupun  fasa seiring  dengan  perubahan  fisis  yang terjadi  di  lapisan  ionosfer  (Davies  dkk . , 1966). Kondisi serupa dapat juga terjadi pada  saat  peristiwa  gerhana  matahari sebagai  akibat  dari  terhalangnya  proses radiasi matahari di lapisan ionosfer oleh bayangan bulan.
Penelitian mengenai dampak gerhana  matahari  terhadap  perambatan gelombang  radio  dengan  mode  propagasi angkasa masih menjadi hal yang sangat menarik. Hal ini disebabkan oleh langka dan  uniknya peristiwa  gerhana matahari serta  masih  digunakannya  teknologi komunikasi yang memanfaatkan perambatan  gelombang  radio  mode propagasi  angkasa  hingga  saat  ini (Bergada  dkk ., 2014).  Penelitian  tersebut dapat  melengkapi  pemahaman  tentang mekanisme  yang  terjadi  pada  lapisan
ionosfer yang mempengaruhi perambatan gelombang radio. Di Indonesia  penelitian  ini  belum  pernah dilakukan  sehingga  penelitian  tentang pengaruh  gerhana  matahari  terhadap perambatan  gelombang  radio  masih menjadi  topik  yang  perlu  untuk dilakukan.  Pada  penelitian  ini  dilakukan analisis  hasil  observasi  perambatan gelombang  radio  moda  angkasa  pada saat peristiwa gerhana matahari. Observasi  difokuskan  pada  kualitas penerimaan  sinyal  dengan  menganalisis perubahan  yang  terjadi  pada  saat gerhana  matahari.  Perbandingan  hasil pengamatan  saat  terjadinya  peristiwa gerhana  matahari  dengan  waktu  yang sama pada hari sebelum dan sesudahnya dilakukan untuk mendapatkan penjelasan  tentang    perubahan  yang terjadi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  perubahan  yang terjadi  pada  perambatan  gelombang radio  di  ionosfer  akibat  dari  peristiwa gerhana  matahari  total  pada  9  Maret 2016.

## 2 PROPAGASI  GELOMBANG  RADIO MODE  ANGKASA  DAN  PERISTIWA GERHANA MATAHARI
Perambatan gelombang radio dengan  mode  angkasa  merupakan  mode propagasi  yang  memanfaatkan  lapisan ionosfer sebagai media perambatan. Sifat dinamis  dari  lapisan  ionosfer  yang dipengaruhi  oleh  radiasi  dari  matahari dapat  menyebabkan  perubahan  yang terjadi  pada  gelombang  radio  yang merambat pada lapisan ionosfer.
Goldsmith  (2005)  dan  Wagner  dkk . (1989)  mengemukakan  bahwa  perubahan yang  terjadi  terkait  dengan  aspek kualitas  penerimaan  sinyal.  Perubahan tersebut  dapat  terlihat  dari  peningkatan atau  penurunan  perbandingan  besaran sinyal  terhadap noise yang  dikenal sebagai Signal to Noise Ratio (SNR). SNR dapat  mengalami  perubahan  seiring
dengan  perubahan  yang  terjadi  pada media lintasan gelombang radio.
Faktor  utama  terjadinya  proses ionisasi  pada  lapisan  ionosfer  adalah radiasi  matahari.    Radiasi  matahari menyebabkan terjadinya proses pembentukan lapisan ionosfer dari atom netral  yang  berada  di  atmosfer  pada ketinggian  yang  berbeda-beda.  Pada lapisan D ionosfer, proses ionisasi terjadi secara instan sebagai reaksi dari radiasi matahari (Mukhtarov dkk . , 1995). Kondisi  tersebut menyebabkan  lapisan  D dikenal  hanya  muncul  pada  siang  hari dan  juga  sangat  terpengaruh  dengan fenomena  X-Ray flare matahari.  Pada malam  hari  lapisan  D  menghilang  akibat tidak  adanya  radiasi  matahari  yang merupakan  sumber  utama  terjadinya proses ionisasi. Pada propagasi gelombang  radio  mode  angkasa  dengan spektrum  radio High  Frequency (HF;  3  - 30  MHz)  lapisan  D  bersifat  menyerap energi  gelombang  radio  (Brown,  1964). Oleh  karena  itu  kehadiran  lapisan  D dapat  dianggap  sebagai  sebuah  kerugian bagi  sistem  komunikasi  mode  propagasi angkasa  yang  menyebabkan  besaran nilai SNR mengalami penurunan.
Peristiwa gerhana matahari merupakan  peristiwa  yang  terjadi  akibat posisi  bulan  yang  berada  sejajar diantara  bumi  dan  matahari.  Peristiwa gerhana  matahari  tersebut  menyebabkan suatu  daerah  di  bumi  mengalami penghalangan  sinar  matahari  yang tertutup  bayangan  bulan.  Pada  lapisan D  ionosfer,  kondisi  tersebut  dapat menyebabkan  proses  ionisasi  menjadi terhambat  atau  tertunda  (Narcisi  dkk . , 1972).  Terhambat  atau  tertundanya proses  ionisasi  pada  lapisan  D  ionosfer dapat  mempengaruhi  besaran  absorpsi energi  gelombang  radio  pada  mode propagasi  angkasa.  Sehingga  untuk mendapatkan  informasi  tentang  dampak peristiwa  gerhana  matahari    yang mempengaruhi  perambatan  gelombang radio  tersebut,  maka  dapat  dilakukan
pengamatan dengan menggunakan metode yang mampu mengukur besaran penerimaan  sinyal.    Hasil  penerimaan sinyal  yang  diperoleh  dapat  menjadi informasi  yang  dapat  digunakan  untuk menganalisa  perubahan  yang  terjadi saat gerhana matahari.

## 3 METODE OBSERVASI
Metoda  penentuan  lokasi  stasiun pemancar dan penerima untuk pengamatan  propagasi  gelombang  radio dipilih  berdasarkan  hasil  kajian  oleh Jiyo  dkk . (2016)  yang  disajikan  pada Gambar  3-1.  Hasil  perhitungan  lintasan gerhana  matahari  total  pada  ketinggian 300  km  menunjukkan  bahwa  stasiun komunikasi radio yang berlokasi di Biak (01,16 ⁰ LU;  136,047 ⁰ BT)  dan  Manado
(1,52 ⁰ LU; 124,856 ⁰ BT) dapat digunakan.  Wilayah  yang  terdampak oleh  gerhana  matahari  total  berada diantara  kedua  lokasi  tersebut  pada pukul 00:26 UT hingga 01:34 UT pada 9 Maret 2016.
Dikarenakan  lapisan  ionosfer  memiliki variasi  temporal  dan  spasial,  metode pemilihan frekuensi dilakukan berdasarkan  nilai  frekuensi  kerja  yang memiliki  peluang  tertinggi  untuk  dapat dipantulkan  oleh  lapisan  ionosfer  pada saat peristiwa gerhana matahari berlangsung. Nilai frekuensi kerja tersebut ditentukan berdasarkan perhitungan  dari  model  ionosfer  saat kondisi  normal  beserta  aspek  legalitas penggunaan  frekuensi.  Penentuan  nilai frekuensi  kerja  dapat  diperoleh  dari penggunaan  software  prediksi  frekuensi ASAPS ( Advanced Stand Alone Prediction System ) yang dikeluarkan oleh Ionospheric Prediction service (IPS)
Australia  untuk  periode  waktu  saat terjadinya gerhana matahari. Sedangkan legalitas frekuensi yang dapat digunakan, harus merujuk pada nomenklatur  alokasi  frekuensi  untuk komunitas  radio  amatir  di  wilayah Indonesia agar tidak mengganggu
pengguna frekuensi lainnya. Berdasarkan  perhitungan  menggunakan model  ionosfer  saat  kondisi  normal beserta  tabel  alokasi  frekuensi  untuk radio  amatir  di  wilayah  Indonesia, diperoleh  nilai  frekuensi  10,1455  MHz sebagai  frekuensi  tunggal  yang  dapat digunakan  sesuai  metode  pengamatan yang  dirancang  (Gambar  3-2).  Nilai frekuensi  10,1455  MHz  merupakan alokasi  frekuensi  yang  dapat  digunakan dan sesuai dengan sistem yang dirancang serta memiliki peluang keberhasilan  komunikasi  yang  tinggi untuk moda satu kali pantul menggunakan  lapisan F .  Frekuensi 10,1455  MHz  dapat  digunakan  antara pukul  00:00  UT  hingga    17:00  UT  dan antara  pukul  22:00  hingga  23:00  UT untuk  sirkuit  komunikasi  Biak-Manado pada  bulan  Maret  2016.  Pemilihan frekuensi yang merujuk pada moda satu kali  pantul  tersebut  dimaksudkan  agar analisis  yang  dilakukan  hanya  fokus pada  propagasi  gelombang  radio  di lapisan ionosfer yang merupakan tujuan dari  penelitian  ini.  Redaman  oleh permukaan  bumi  yang  terjadi  pada moda dua kali pantul dapat dihilangkan dalam  analisis  tersebut.  Selain  itu, peluang terjadinya perambatan gelombang  radio  dengan  moda  dua  kali pantul  bernilai  lebih  kecil  dibandingkan dengan moda satu kali pantul berdasarkan  besaran  sudut  elevasi antena yang digunakan dalam penelitian ini.
Transmisi  sinyal  berbasis  sistem Automatic  Link  Establishment (ALE) digunakan  sebagai  sistem  pengamatan propagasi gelombang radio yang dilakukan. Pengamatan dilakukan pada  8 Maret  2016  hingga  10  Maret  2016  yang mencakup  pengamatan  pada  satu  hari sebelum  dan sesudah peristiwa gerhana matahari.  Blok  diagram  perangkat pemancar  dan  penerima  disajikan  pada Gambar 3-3. Perangkat radio komunikasi ICOM tipe IC-718 beserta komputer yang
dilengkapi software MARS-ALE  ( Military Auxiliary  Radio  System–  Automatic  Link Establishment )  digunakan  pada  stasiun pemancar  maupun  penerima.  Untuk memperoleh resolusi data observasi yang tinggi,  transmisi  gelombang  radio  diatur
sebagai transmisi satu  arah dengan Biak sebagai  lokasi  stasiun  pemancar.  Daya pancar yang digunakan sebesar 40 Watt dengan gain antena pemancar 2,15 dBi.
Gambar 3-1: Lintasan  gerhana matahari  total  pada  9  Maret  2016 di  ketinggian 300  km  serta  lokasi pemancar dan penerima yang digunakan dalam observasi
Gambar 3-2: Hasil  perhitungan  kondisi  ionosfer  untuk  moda  satu  kali  pantul  ( First  mode )  dan  dua kali pantul ( Second Mode ) menggunakan ASAPS untuk  sirkuit Biak-Manado pada saat Gerhana Matahari 9 Maret 2016

## Gambar 3-3: Blok diagram sistem ALE yang digunakan dalam proses pengamatan

## Sinyal  yang  dipancarkan  berupa  sinyal
Single Side Band-Upper Side Band (SSB– USB)  dengan  informasi  sinyal baseband berbentuk waveform ALE  generasi  ke dua  (2G)  (Gambar  3-4). Waveform ALE 2G  dengan  modulasi  8-CPFSK  ( Continue Phase  Frequency  Shift  Keyin g)  tersebut dipancarkan  secara  periodik  dengan interval  waktu sounding 1  menit  setelah waktu  awal  transmisi  sebelumnya. Durasi waktu untuk satu kali pengiriman  sinyal  mencapai  27,4  detik dengan jumlah bit frame informasi yang diulang  ( redundancy )  dalam  satu  kali sounding sebanyak  5  kali.  Pengaturan tersebut  menyebabkan  resolusi  transmisi sounding sinyal  menjadi  30  detik/ sounding .
Stasiun  penerima  memperoleh data berupa Link Quality  Analysis (LQA) yang  merupakan  data  keluaran  sistem ALE  (Hess,  2000).  Data  tersebut  berupa indeks  nilai  SN  dan  indeks  BER  dari setiap  penerimaan  sinyal  yang  berhasil diterjemahkan. Indeks nilai SN merepre- sentasikan  nilai  kualitatif  perbandingan antara  sinyal  dengan  derau  ( noise ).
Sedangkan  indeks  BER  merepresentasi- kan  keberhasilan  proses  penguraian kode  ( decoding )  dari  sinyal waveform ALE yang diterima. Dalam penelitian ini, hasil  observasi  ditinjau  berdasarkan perubahan yang terjadi pada nilai indeks SN  dalam  domain  waktu  sebagai representasi  kualitas  dari  propagasi gelombang  radio  yang  diterima  akibat terjadinya perubahan pada media propagasi.  Perubahan  nilai  indeks  SN dalam  domain waktu  tersebut dianalisis dengan  menggunakan  proses fitting berdasarkan  persamaan  linear  yang disajikan pada Persamaan (3-1).
Gambar 3-4: Waveform ALE-2G dalam domain frekuensi
(3-1)
dengan  nilai y adalah  besaran  indeks SN, x adalah  waktu, m adalah  gradien atau  tingkat  kemiringan  dan b adalah konstanta nilai y yang memotong sumbu x .  Nilai  gradien  yang  diperoleh  akan menjelaskan kecenderungan tren perubahan data secara kuantitatif.
Selain  dianalisis  dalam  domain waktu,  distribusi  nilai  indeks  SN ( saat peristiwa gerhana matahari juga  dihitung  dengan  menggunakan Persamaan (3-2)
(3-2)
dengan
(3-3)
Hasil  perhitungan  dari  Persamaan  (3-2) dan  (3-3)  digunakan  kembali  untuk mendapatkan nilai kuantitatif parameter distribusi  nilai  indeks  SN  yakni  berupa nilai mean (μ) dan standar deviasi (σ).

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada Gambar 4-1 disajikan grafik variasi nilai indeks SN pada 8 hingga 10 Maret  2016  pada  rentang  waktu  di  saat terjadinya  gerhana  matahari.  Sumbu vertikal merupakan nilai indeks SN yang berada  pada  rentang  0  hingga  10. Sedangkan  sumbu  horizontal  merupakan waktu.  Garis  biru  merepresentasikan data  nilai  indeks  SN  sedangkan  garis hitam merupakan plot persamaan linear untuk  proses fitting yang  menunjukkan tren dari nilai indeks SN .
Gambar 4-1 menunjukkan bahwa nilai  indeks  SN  dari  hasil  pengamatan pada tanggal 8 Maret 2016 memiliki tren menurun  dengan  besaran  nilai  gradien -0,002/detik.  Tren  dan  variabel  gradien persamaan  linear  nilai  indeks  SN  yang bernilai  negatif  tersebut  juga  terjadi pada tanggal 10 Maret 2016 dan bernilai sama.  Tren  dan  nilai  gradien  yang diperoleh pada 8 dan 10 Maret memiliki
hasil  yang  berbeda  dengan  data  hasil pengamatan indeks SN pada saat terjadi gerhana  matahari  total,  yakni  pada  9 Maret  2016.  Nilai  gradien  persamaan linear  yang  diperoleh  bernilai  positif, yakni  0,0004/detik    dan  memiliki  tren yang cenderung konstan. Perbedaan tren dan  nilai  gradien  hasil  pengamatan indeks  SN  mengindikasikan  terjadinya perbedaan kondisi dari media perambatan gelombang radio yang dilalui.
Perbedaan tersebut dapat merujuk pada perubahan tingkat absorpsi lapisan D ionosfer sebagai dampak  dari terjadinya  gerhana  matahari  total.  Pada saat  gerhana  matahari  total,  proses ionosisasi  pada  lapisan  D  ionosfer mengalami
penundaan sementara
sehingga tingkat absorpsi tidak mengalami peningkatan dan nilai indeks SN  menjadi  relatif  konstan.  Sedangkan pada saat tidak terjadi gerhana matahari total,  proses  ionisasi  pada  lapisan  D ionosfer  berjalan  normal  dan  meningkat seiring  perubahan  sudut  zenith  posisi matahari  yang  mempengaruhi  proses ionisasi (Reid, 1964).
Untuk  dapat  melihat  secara  rinci perbedaan nilai  indeks SN pada 8 hingga 10  Maret  2016,  pada  Gambar  4-2 disajikan  distribusi  nilai  indeks  SN dengan  besaran  nilai  mean  (μ)  dan standar deviasi (σ) disajikan pada Tabel 4- 1.  Diagram  batang  berwarna  hijau merupakan  distribusi  dari  data  nilai indeks  SN  yang  diperoleh  pada  periode waktu  saat  terjadi  gerhana  matahari. Garis berwarna merah merupakan kurva fitting menggunakan perhitungan distribusi normal  berdasarkan  nilai μ dan σ dari perhitungan  distribusi  data  nilai  indeks SN.  Perbandingan  kurva  distribusi normal  dengan  data  yang  diperoleh dimaksudkan  untuk  dapat  melihat perubahan  nilai  paramater  statistik antara  saat  kejadian  gerhana  matahari dengan  saat  tidak  terjadinya  gerhana matahari  pada  hari  sebelum  dan sesudahnya.
Gambar 4-1: Variasi dan distribusi nilai indeks SN pada 8 Maret 2016, 9 Maret 2016, dan 10 Maret 2016
Tabel 4-1:  NILAI MEAN ( μ ) DAN STANDARD DEVIASI ( σ ) INDEKS SN
Tanggal Mean ( μ )
Standard deviasi ( σ ) 08 Maret 2016 4,8316 0,92123 09 Maret 2016 5,2384 0,74894 10 Maret 2016 4,6164 0,9096
Gambar 4-2: Distribusi  nilai  indeks  SN  saat peristiwa  gerhana  matahari  pada tanggal  8  Maret  2016  hingga  10 Maret 2016
Pada  Gambar  4-2  dan  Tabel  4-1 terlihat  perbedaan  nilai  parameter  dari distribusi  nilai  Indeks  SN  antara  hari disaat  peristiwa  gerhana  matahari  total dengan  hari  sebelum  dan  sesudahnya. Pada 9 Maret  2016 saat terjadi gerhana matahari total, nilai μ indeks SN mencapai
5,2364  dengan  σ  bernilai  0,7489.  Nilai tersebut  lebih  besar  dari  nilai μ dan σ yang  diperoleh  pada  8  dan  10  Maret 2016 saat tidak terjadi gerhana matahari total di waktu yang sama. Nilai μ indeks SN pada hari sebelum gerhana matahari dan  sesudah  gerhana  matahari  sebesar 4,6164  dan  4,8316  dengan σ berada pada rentang 0,909 hingga 0,921. Nilai μ yang  lebih  besar  dengan  simpangan yang  lebih  kecil  menunjukkan  bahwa distribusi nilai indeks SN relatif konstan pada  saat  terjadi  peristiwa  gerhana matahari  total.  Sedangkan  pada  saat kondisi  normal  di  waktu  yang  sama, distribusi  nilai  indeks  SN  mengalami perubahan  dan  menurun  sehingga  nilai μ yang teramati lebih kecil serta memiliki simpangan yang lebih besar.
Analisis  perbedaan  tren  dan distribusi  data  pengamatan  nilai  indeks SN saat peristiwa gerhana matahari total dapat  dikaitkan  dengan  perbedaan  nilai rugi-rugi ( Loss ) dari perambatan gelombang  radio  yang  terjadi.  Hal  ini dapat  ditinjau  berdasarkan  perhitungan nilai indeks SN yang dinyatakan sebagai sebuah perbandingan antara kuat sinyal yang diinginkan ( S ) terhadap kuat sinyal derau atau noise ( N ). Besaran nilai noise dapat  dinyatakan  bernilai  konstan  (ITU, 2015)  karena  sesuai  dengan  durasi peristiwa gerhana matahari yang berlangsung  singkat.  Sedangkan  untuk nilai S dapat dihitung dengan mengguna- kan Persamaan (4-1).
(4-1)
Nilai  S  ekivalen  dengan  nilai P r yang merupakan  besaran  daya  yang  diterima oleh  antena  penerima. P tx merupakan besaran daya pancar, dan Loss merupakan rugi-rugi  energi  gelombang  radio  yang terjadi  pada  lintasan.  Nilai  P tx bernilai konstan  karena  telah  diatur  dengan
sebuah  nilai  tetap  pada  peralatan  yang digunakan. Sedangkan  nilai Loss dapat bervariasi terhadap waktu yang bergantung pada kondisi lintasan gelombang  radio  yang  dilalui.  Dengan metode observasi yang digunakan dalam penelitian ini, maka terjadinya perubahan pada  nilai Loss dapat  dinyatakan sebagai  dampak  dari  perubahan  pada lapisan  ionosfer  yang  merupakan  media perambatan  gelombang  radio  yang dilalui.  Hal  ini  juga  merujuk  pada  hasil yang diperoleh oleh Ma dkk . (2013) yang menyatakan  bahwa  ionosfer  merupakan sebuah kanal time variant channel . Persamaan  (4-1)  menunjukkan bahwa perubahan yang terjadi pada nilai Loss akan  menyebabkan  perubahan pada  nilai  S.  Perubahan  besaran  nilai Loss yang terjadi tersebut dapat dihitung dengan Persamaan (4-2).
(4-2)
dengan ΔLoss sebagai besarnya perubahan nilai Loss , Loss o merupakan  nilai Loss awal  dan Loss t merupakan  nilai Loss pada  waktu  berikutnya.  Besaran  nilai ΔLoss akan  menentukan  perubahan yang  terjadi  pada  nilai S .  Apabila ΔLoss bernilai  positif  maka  nilai S akan mengalami penurunan dari nilai sebelumnya.  Sedangkan  apabila ΔLoss bernilai  negatif,  maka  nilai S akan mengalami  peningkatan.  Untuk ΔLoss yang    bernilai  0,  nilai S akan  memiliki besaran  yang  sama  dengan  nilai sebelumnya.
Dikarenakan  perubahan  nilai
Loss dominan  sebagai  representasi  dari perubahan  kondisi  media  perambatan gelombang  radio  yang  dilalui,  maka perubahan  nilai Loss sangat  terkait dengan  perubahan  yang  terjadi  pada lapisan  D  ionosfer.  Sifat  lapisan  D ionosfer  yang  mampu  menyerap  energi
gelombang  radio  merupakan  kandidat utama  dari  terjadinya  perubahan  nilai Loss (Hargreaves  dkk . ,  2010).  Jika tingkat  absorpsi  lapisan  D  ionosfer meningkat,  maka  nilai ΔLoss bernilai positif  sehingga  nilai S mengalami penurunan. Namun, jika absorpsi lapisan D  ionosfer  cenderung  konstan,  maka ΔLoss akan  bernilai  0  sehingga  nilai S akan  bernilai  konstan.  Perubahan  pada nilai S tersebut  juga  akan  terlihat  dari hasil  pengukuran  nilai  indeks  SN. Berdasarkan data yang diperoleh terlihat bahwa  pada  8  dan  10  Maret  2016  nilai indeks  SN  mengalami  penurunan  yang menunjukkan  bahwa  terjadi  peningkatan Loss .  Sedangkan  pada  9  Maret  2016, nilai  indeks  SN  relatif  konstan  yang menunjukkan  bahwa Loss yang  terjadi juga bernilai konstan.
Analisis  nilai  indeks  SN  yang bernilai  konstan  akibat  nilai Loss yang konstan  disaat  terjadinya  peristiwa gerhana  matahari  pada  9  Maret  2016 memiliki kesesuaian dengan hasil penelitian  perubahan  tingkat  absorpsi yang  telah  dilakukan  oleh    Lerfald  dkk . (1965).  Besaran  tingkat  absorpsi  tersebut berkorelasi  dengan  terjadinya Losses dari  perambatan  gelombang  radio  yang menggunakan  mode  propagasi  angkasa ( skywave  propagation ).  Besaran  nilai Loss untuk perambatan gelombang radio moda  angkasa  dinyatakan  dengan Persamaan  (4-3) (McNamara, 1991b).
(4-3)
dengan merupakan absorption loss , merupakan free space loss , merupakan Multihop ground reflection loss , merupa- kan  Polarization coupling  loss ,  dan merupakan Sporadic E Obscuration loss . Besaran nilai direpresentasikan sebagai besaran  absorpsi  pada  lapisan  D
ionosfer  yang  dapat    dihitung  dengan Persamaan (4-4) (Lerfald dkk . ,1965).
(4-4) dengan merupakan besaran absorpsi,
merupakan  tingkat absorpsi    pada  lapisan  ionosfer  sebagai fungsi  ketinggian dan  nilai angular
frekuensi
. Sedangkan
merupakan  besaran  kerapatan  elektron sebagai fungsi ketinggian.
Lerfald  dkk . (1965)  menyatakan bahwa  perubahan  kerapatan  elektron pada  saat  peristiwa  gerhana  matahari dipengaruhi  oleh  3  proses,  yakni  (i) produksi  elektron,  (ii)  pembentukan  ion negatif,    dan  (iii)  proses  rekombinasi. Ketiga proses tersebut dinyatakan dalam Persamaan (4-5).
(4-5)
dengan q merupakan  laju  produksi, α merupakan  laju  tingkat  rekombinasi, N adalah densitas elektron dan λ merupakan perbandingan  antara  ion  negatif  dengan elektron. Komponen q dan λ dipengaruhi oleh  parameter  ekspose  matahari  ( F ) yang  merepresentasikan  kondisi  sinar matahari  relatif  terhadap  ionosfer  saat gerhana  matahari  terjadi.  Pengaruh ekspos  matahari  terhadap  nilai q dan λ dinyatakan dengan Persamaan (4-6) dan (4-7).
(4-6)
(4-7)
dengan q o adalah komponen pembentukan elektron  yang  dipengaruhi  oleh  fungsi ekspos  matahari  ( F ),  dan q c adalah komponen  pembentukan  elektron  yang
tidak  dipengaruhi  oleh  fungsi F .  Saat gerhana  matahari  total  terjadi,  nilai F adalah  0.  Sedangkan  saat  tidak  terjadi gerhana  matahari  nilai F adalah  1. Parameter ρ o merupakan  koefisien photodetachment yang  dipengaruhi  oleh F .  Sedangkan κ adalah  koefisien tumbukan, dan n adalah kerapatan dari molekul  netral.  Berdasarkan  Persamaan (4-6)  dan  (4-7)  yang  menentukan Persamaan  (4-5)  terlihat  cukup  jelas bahwa kerapatan elektron saat peristiwa gerhana  matahari  total  akan  cenderung bernilai  konstan  karena  proses  laju produksi  ionisasi  hanya  bersumber  dari q c .  Kendatipun  parameter λ juga dipengaruhi  oleh F ,  namun  menurut Nicolet dkk . (1960) nilai λ tersebut dapat diabaikan  karena  memiliki  nilai  yang sangat  kecil.  Pada  lapisan  D,  nilai kerapatan  elektron  yang  cenderung konstan  tersebut  akan  menyebabkan tingkat absorpsi  juga cenderung  konstan. Absorpsi  yang  konstan  akan  menyebab- kan  besaran pada  Persamaan  (4-3) bernilai  konstan,  sehingga  nilai S juga bernilai  konstan.  Hal  ini  sesuai  dengan hasil pengamatan saat peristiwa gerhana matahari  total  yang  menunjukkan bahwa  trend  nilai  indeks  SN  cenderung konstan  dan  dengan  nilai μ yang  lebih besar  serta σ yang  lebih  kecil. Sedangkan  saat  kondisi  normal,  yakni pada hari sebelum dan sesudahnya tren nilai  indeks SN  cenderung  menurun dengan  nilai μ yang  lebih  kecil  dan dengan nilai σ yang lebih besar.

## 5 KESIMPULAN
Peristiwa  gerhana  matahari  total pada  9  Maret  2016  menyebabkan terjadinya  perubahan  pada  perambatan gelombang  radio  di  lapisan  ionosfer. Analisis hasil pengamatan menunjukkan terjadinya perbedaan tren dan distribusi nilai  indeks  SN  antara  saat  peristiwa
gerhana  matahari  pada  9  Maret  2016 dengan hari sebelum dan sesudahnya di waktu yang  sama. Nilai  indeks  SN pada saat  peristiwa  gerhana matahari  memiliki tren  yang  konstan  dengan  koefisien gradien persamaan linear bernilai 0,0004/detik.  Sedangkan  pada  hari sebelum  dan  sesudahnya,  nilai  indeks SN memiliki tren yang menurun dengan koefisien gradien persamaan linear bernilai -0,002/detik.  Perbedaan  tersebut  juga terlihat  dari  distribusi  nilai  indeks  SN pada  saat  peristiwa  gerhana  matahari dengan  nilai mean ( μ )  sebesar    5,2384 dan  standar  deviasi  ( σ )  0,74894.  Nilai μ tersebut  lebih  besar  dari  hari  sebelum dan  sesudahnya  yang  bernilai  4,8316 dan  4,6164  dengan  nilai σ 0,92123  dan 0,9096.  Perbedaan  tren  dan  distribusi tersebut dapat dijelaskan sebagai dampak dari  perubahan  besaran  absorpsi  pada lapisan  D  ionosfer  yang  mempengaruhi perambatan  gelombang radio saat peristiwa  gerhana  matahari.  Pada  saat peristiwa gerhana matahari total, tingkat absorpsi  lapisan  D  cenderung  konstan sehingga nilai indeks SN juga cenderung bernilai  konstan.  Sedangkan  pada  hari sebelum dan sesudahnya, tingkat absorpsi  lapisan  D  ionosfer  meningkat secara  normal  karena  perubahan  sudut zenith  matahari,  sehingga  nilai  indeks SN mengalami penurunan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih  kepada  Bapak  Rezy  Pradipta  dari Institute  for  Scientific  Research-Boston College dan  Bapak  Asnawi  yang memberikan  arahan  dan  masukan dalam penulisan yang dilakukan.
Penulis  juga mengucapkan  terima  kasih kepada  Kapussainsa  yang  memberikan dukungan  dalam  melaksanakan  kegiatan penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Bergadà,  P.,  R.  M.  Alsina ‐ Pagès,  J.  L.  Pijoan, M.  Salvador,    J.R.  Regue,  D.  Badia,  S. Graells,  2014. Digital  Transmission Techniques  for  a  Long  Haul  HF  link: DSSS  versus  OFDM .  Radio  Science,
2014.
Brown  R.  R.,  1964. Day-night  Ratio  of  Auroral Absorption for  Breakup  Events ,  Journal of  Geophysical  Research,  69,  7,  1429, DOI: 10.1029/JZ069i007p01429. Kenneth,  D.,  and  D.  M.  Baker,  1966. On Frequency  Variations  of  Ionospherically Propagated  HF  Radio  Signals .  Radio Science,  Vol.  1,  No.  5,  545-556.,  DOI:
10.1002/rds196615545.
Evans,  J.  V.,  1965. An  F  Region  Eclipse .  J.
Geophys.  Res.,  70,  131–142,  DOI:  10. 1029/JZ070i001p00131.
Goldsmith  A.,  2005. Wireless  Communications. Chapter 3 : Statistical Multipath Channel Models .  Cambridge  University  Press
2005. 64-98, ISBN : 978-0-521-83716-3.
Hargreaves, J., K., M., J. Birch, , and D. Evans,
2010. On  the  Fine  Structure  of  Medium Energy  Electron  Fluxes  in  the  Auroral Zone  and  Related  Effects  in  the Ionospheric  D-region .  Ann.  Geophys.,
28,  1107–1120,  2010,  DOI:10.5194/ angeo-28-1107-2010.
Hess A.,M., 2000. Advanced use of LQA Data in Improving  the  Quality  and  the  Speed  of ALE Link Establishment  While Reducing Sounding Requirements in HF Networks. HF  Radio  Systems  and  Techniques, Eighth International Conference on (IEE Conf.  Publ.  No.  474),  Guildford,  91-94. DOI: 10.1049/cp: 20000155.
ITU,  2015. RECOMMENDATION  ITU-R  P.372-8 “Radio  noise” .  diakses  https://www. itu.int/dms_pubrec/itu-r-rec/p/R-REC- P.327-8-200304-S!!PDF-E.pdf  (tanggal mengakses website.ini).
Jakowski,  N.,  S.  M.,  Stankov,  V.,  Wilken,  C.,
Borries,  D.,  Atadill,  J.,  Chum,  D., Buresova,  J.,  Boska,  P.,  Sauli,  F.,
Hruska,  and  L.  R.,  Cander,  2008. Ionospheric  Behaviour  Over  Europe During  the  Solar  Eclipse  of  3  October 2005 ,  J.  Atmos.  Solar-Terr.  Phys.,  70 (2008-04), 836–853.
Jiyo,  dan  G.,  A.,  Admiranto,  2016. Penentuan Zona Totalitas Gerhana Matahari Total 9 Maret  2016  pada  Ketinggian  Lapisan Ionosfer .    Prosiding  Workshop  Cuaca
Antariksa  dan  Peluang  Pemanfaatan- nya-III”  Pusat  Sains  Antariksa,  ISSN:
2355-388X.
Kumar, S., and A. K., Singh, 2012. Changes in
Total  Electron  Content  (TEC)  During  the Annular  Solar  Eclipse  of  15  January 2010 , Adv. Space. Res., 49, 75–82.
Kumar, S,  A.,K.,  Singh,  dan  R.,P.,  Singh  2013.
Ionospheric  Response  to  Total  Solar Eclipse  of  22  July  2009  in  Different Indian  Regions. Ann.  Geophys.,  31, 1549–1558,  2013.  DOI:10.5194/angeo- 31-1549-2013.
Le,  H.,  L.,  Liu,  F.,  Ding,  Z.,  Ren,  Y.,  Chen,  W.,
Wan, B., Ning, G., Xu, M., Wang, G., Li, B., Xiong, and L., Hu, 2010. Observations and  Modeling  of  the  Ionospheric Behaviors  Over  the  East  Asia  Zone During  the  22  July  2009  Solar  Eclipse . J. Geophys. Res., 115, A10313, DOI:10. 1029/2010JA015609, 2010.
Lerfald  M.  G.,  K.  J.,  Hargreaves  and  M.  J., Watts,  1965. D-Region  a  Absorption  at
10  and  15  Mc/s  During  Total  Solar Eclipse  of  July  20,  1963 .  Radio SCIENCE Journal of Research NBS/USNC-URSI,  Vol.  69D,No.  7,  939-
946.
Ma  B.,  L.,  Guo  dan  H.,  Su,  2013. Statistical Characteristics  of  the  Multipath  Time Delay  and  Doppler  Shift  of  a  Radar Wave Propagating Through the Ionosphere.
Progress In  Electromagnetics  Research, Vol.  138,  479–497,  ISSN:  1070-4698, E-ISSN: 1559-8985.
McNamara,  L.,F.,  1991a. The  Ionosphere:
Communications, Surveillance, and
Direction  Finding,  Chapter  4.  HF  Radio Propagation. Krieger Publishing Company. hal. 39-50. ISBN 0-89464-040-2.
McNamara,  L.,F.,  1991b. The  Ionosphere:
Communications, Surveillance, and Direction  Finding,  Chapter  6.  Prediction for HF Communications . Krieger
Publishing  Company.  hal.  75-92.  ISBN 0-89464-040-2.
Mukhtarov P., D., Pancheva 1995. Model of the Electron  Density  Height  Profile  in  the Lowest D-Region (50 to 75 km). Advances in  Space  Research,  15,  2,  179.  ISSN 0273-1177,  DOI:  10.1016/50273-1177 (99) 80045-3.
Narcisi,  R.S.,  A.D.,  Bailey,  L.E.,  Wlodyka,  dan
C.R.,  Philbrick,  1972. Ion  Composition
Measurements  in  the  Lower  Ionosphere During  the  November  1966  and  March 1970  Solar  Eclipses .  Journal  of
Atmospheric  and  Terrestrial  Physics Volume  34,  Issue  4,  647-658,  DOI: 10.1016/0021-9169(72) 90152-3. Nicolet, M.,  dan A. C., Aikin, 1960. The Formation of  the  D  Region  of  the  Ionosphere ,  J.
Geophys. Res. 65, 1469, DOI: 10.1029/ JZ065005p01469.
Reid,  G.  C.,   1964. Physical  Processes  in  the  D Region of the Ionosphere , Rev.
Geophys., 2(2), 311–333, doi: 10.
1029/RG002i002p00311.
Salah, J. E., W. L., Oliver, J. C., Foster, dan J.
M., Holt, 1986. Observations of the May 30,  1984,  Annular  Solar  Eclipse  at Millstone  Hill ,  J.  Geophys.  Res.,  91, 1651–1660,  DOI:  10.1029/JA091iA02 p01651.
Singh,  R.,  B.  Veenadhari,  A.  K.  Maurya,  M.  B.
Cohen,  S.  Kumar,  R. Selvakumaran,  P. Pant, A. K. Singh, and U. S. Inan  2011. D-region  Ionosphere  Response  to  the Total  Solar  Eclipse  of  22  July  2009
Deduced from ELF-VLF Tweek
Observations  in  the  Indian  Sector ,  J. Geophys.  Res.,  116,  A10301,  doi:10.
1029/2011JA016641.
Wagner,  L.  S.,  J.  A.,  Goldstein,  W.  D.,  Meyers dan P. A., Bello, 1989. The HF Skywave Channel: Measured Scattering Functions for  Midlatitude  and  Auroral  Channels and  Estimates  for  Short-term  Wideband HF  Rake  Modem  Performance. Military
Communications  Conference,  MILCOM
'89.  Conference  Record.  Bridging  the Gap. Interoperability, Survivability, Security.,  1989  IEEE,  Boston,  MA, 1989,  830-839  vol.  3.  DOI:  10.1109/ MILCOM.1989.104038.

## KEMAMPUAN MODEL WRF DALAM MEMPREDIKSI CURAH HUJAN DIURNAL DI PULAU JAWA

## (PREDICTABILITY OF DIURNAL RAINFALL OVER JAVA ISLAND USING WRF)
Suaydhi Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jln. Dr. Djundjunan No. 133 Bandung 40173 Indonesia e-mail: suaydhi@lapan.go.id
Diterima 11 Juli 2016; Direvisi 12 Juni 2017; Disetujui 20 Juli 2017

## ABSTRACT
Indonesian  region  often  experiences  hydrometeorological  disasters  such  as  floods  and  landslides.  To mitigate the losses from such disasters, an early warning system is needed. PSTA LAPAN is developing an  early  warning  system  called  SADEWA  (Satellite-based  Disaster  Early  Warning  System).  The performance  of  this  early  warning  system  needs  to  be  evaluated  in  order  to  increase  the  confidence level.  One  way  to  evaluate  the  WRF  performance  in  producing  the  prediction  was  carried  out  by analyzing  the  diurnal  cycles  of  rainfall  over  Java  and  its  surroundings  using  the  results  of  WRF predictions  implemented  in  SADEWA  and  GSMaP  data  for  one  year  period  (Maret  2014  –  Februari 2015).  Equitable  Threat  Score  (ETS)  and  Bias  Score  were  used  to  evaluate  the  results  of  WRF prediction. The contrasting diurnal cycles between Java island and its surrounding seas could be well simulated by the WRF model, both the amount and the frequency of the rainfall.  However, the phase of  diurnal  cycle  from  the  WRF  prediction  was  two  hour  ahead  and  the  amplitude  of  the  simulated diurnal cycle was higher than the observation. The low ETS score indicated that the WRF prediction was not satisfactory and the high bias score meant that the WRF results were often overpredicted. The results also showed that  the WRF predictions could not simulate the effects of  MJO (Madden-Julian Oscillation) on the diurnal cycles of rainfall over Java.
Keywords : rainfall, diurnal cycle, WRF, Java, MJO

## ABSTRAK
Wilayah  Indonesia  sering  mengalami  bencana  hidrometeorologis  seperti  banjir  dan  tanah longsor. Untuk mengurangi kerugian yang diakibatkan oleh kejadian bencana meteorologi diperlukan suatu  sistem  peringatan  dini.  PSTA  LAPAN  sedang  mengembangkan  sebuah  sistem  peringatan  dini yang diberi nama Satellite-based Disaster Early Warning System (SADEWA). Kinerja sistem peringatan dini seperti ini perlu dievaluasi agar tingkat kepercayaannya meningkat.  Salah satu evaluasi kinerja hasil  prediksi  ini  dilakukan  dengan  menganalisis  siklus  diurnal  curah  hujan  di  pulau  Jawa  dan sekitarnya  pada  data  hasil  prediksi  WRF  yang  digunakan  dalam  SADEWA  dan  data  GSMaP  selama satu  tahun  (Maret  2014  –  Februari  2015). Equitable  Threat  Score (ETS)  dan Bias  Score digunakan dalam evaluasi hasil prediksi WRF. Hasil analisis menunjukkan simulasi WRF untuk prediksi cuaca ini mempunyai waktu spin-off sekitar 5 jam. Siklus diurnal curah hujan yang kontras antara pulau Jawa dengan lautan sekitarnya mampu disimulasikan dengan baik oleh model WRF, baik dari jumlah maupun  frekuensi  curah  hujannya.  Namun  fase  diurnal  dari  hasil  prediksi  WRF  mendahului  fase data  pengamatan  sekitar  dua  jam  dan  mempunyai  amplitudo  lebih  besar.  Nilai  ETS  yang  rendah mengindikasikan  hasil  prediksi  WRF  masih  kurang  memuaskan  dan  nilai  bias  yang  tinggi  berarti bahwa  WRF  sering overpredict .  Hasil  analisis  juga  menunjukkan  hasil  prediksi  WRF  belum  mampu menyimulasikan pengaruh MJO ( Madden-Julian Oscillation ) pada siklus diurnal curah hujan di Jawa .
Kata Kunci: curah hujan, siklus diurnal, WRF, Jawa, MJO

## 1 PENDAHULUAN
Bencana  hidrometeorologis  seperti banjir  dan  longsor  sering  menimpa berbagai  wilayah di Indonesia di musim hujan  (Bappenas  dan  BNPB  2010). Kerugian yang diakibatkan oleh bencana tersebut  tidak  hanya  berupa  fisik  dan materi,  namun  juga  mengakibatkan kehilangan jiwa dan prospek kehidupan yang lebih baik. Kerugian atau kehilangan semacam ini bisa diminimalkan jika ada sistem  prediksi  cuaca  dan  sistem peringatan  dini  yang  terbangun  dengan baik. Membangun sistem yang demikian memerlukan  waktu  yang  lama,  tidak hanya infrastruktur namun juga penelitian yang berkesinambungan.
Sistem pemonitoran berbasis satelit  di  Pusat  Sains  dan  Teknologi Atmosfer  (PSTA)  yang  diberi  nama SADEWA  telah  dikembangkan  sejak 2010.  Perkembangan  yang  signifikan terjadi,  pertama  pada  cakupan  domain dari  hanya  Jawa  Barat  diperluas menjadi seluruh wilayah Indonesia pada tahun 2012, dan kedua pada peningkatan  resolusi  dari  resolusi horizontal  50  km  menjadi  5  km  pada
tahun  2013.  Namun  sampai  saat  ini prediksi  baru  dilakukan  untuk  24  jam ke  depan.  Semakin  panjang  waktu peringatan dini yang diberikan, pengambilan  keputusan  dan  persiapan yang  dilakukan  akan  semakin  baik. Rencananya kemampuan SADEWA akan ditingkatkan  menuju  sistem  peringatan dini yang memberikan prediksi cuaca 72 jam  kedepan.  Pengembangan  prediksi yang  lebih  jauh  ini  bergantung  pada pengembangan  elemen  masing-masing sistem.
Galat  dalam  prediksi  cuaca dinamis  umumnya  berasal  dari  kondisi awal  ataupun  ketidakpastian  model (Slingo dan Palmer, 2011). Kondisi awal akan  menghasilkan  galat  yang  semakin besar  untuk  jangka  prediksi  yang  lama (72 jam atau lebih), sedangkan ketidakpastian  model  mempunyai  peran penting  pada  setiap  skala  waktu.  Slingo dan  Palmer  (2011)  mengatakan  bahwa ketidakpastian model dapat berasal dari kurangnya  pemahaman  sistem  iklim secara  menyeluruh  (sebagai  contoh pemahaman  tentang  siklus  karbon) maupun  dari  ketidakpastian  yang
berasal  dari  fenomena  skala  sub- grid . Proses sub- grid sebenarnya telah cukup dipahami  dengan  baik,  namun  belum dapat  direpresentasikan  dalam  model numerik secara penuh.
Sistem  peringatan  dini  tentunya memerlukan  tingkat  keakuratan  yang baik  dalam  prediksi  curah  hujannya. Oleh karena itu verifikasi perlu dilakukan untuk  memberikan  gambaran  seberapa akurat  hasil  prediksi  curah  hujan  dari SADEWA.  Verifikasi  prediksi  curah  hujan merupakan masalah yang sangat menantang,  karena  curah  hujan  bersifat tidak  kontinu  dalam  ruang  dan  waktu, distribusinya  tidak  normal  (Gaussian) dan banyak dipenuhi oleh nilai nol, peta spasialnya  sangat  tak  beraturan  dan sering berisi outlier bernilai besar (Casati dkk ., 2004).  Apalagi  curah  hujan  di Indonesia  dipengaruhi  oleh  banyak faktor,  seperti monsoon , El  Nino/ Southern  Oscillation (ENSO), Indian Ocean  Dipole (IOD), Madden-Julian Oscillation (MJO),  dan  kondisi  topografi yang sangat kompleks (Lee, 2015; Chang dkk ., 2004;  Hidayat  dan  Kizu,  2010; Rauniyar  dan  Walsh,  2011;  Qian  dan Robertson, 2010).
Curah hujan di Indonesia mempunyai  siklus  diurnal  yang  sangat kuat  (Ichikawa  dan  Yasunari,  2006, 2008; Hidayat dan Kizu, 2010; Qian dan Robertson,  2010;  Rauniyar  dan  Walsh, 2011).  Mekanisme  siklus  diurnal  curah hujan  di  Indonesia  juga  telah  banyak dipelajari  melalui  simulasi  berbagai model  numerik  (Saito  dkk ., 2001;  Qian dan  Robertson,  2010;  Teo  dkk ., 2011; Bhatt  dkk ., 2016),  termasuk  pengaruh MJO  pada  siklus  diurnal  (Slingo  dkk., 2003;  Sakurai  dkk ., 2005;  Tian  dkk .,
2006;  Rauniyar  dan  Walsh,  2011). Namun    banyak Numerical  Weather Prediction (NWP)  dan  model-model  iklim belum mampu menyimulasikan fase dan amplitudo  siklus  diurnal  curah  hujan secara benar (Shin dkk ., 2007)
Evaluasi  dan  verifikasi  hasil prediksi  cuaca  dalam  sistem  peringatan dini  seperti  SADEWA  sangat  penting dilakukan  agar  dapat  mengetahui kinerja model yang digunakan dalam hal ini  adalah  model Weather Research  and Forecasting (WRF) versi 3.4. Hasil verifikasi ini  dapat  menunjukkan  kelemahan- kelemahan model tersebut dalam menyimulasikan  siklus  diurnal  curah hujan  di  Pulau  Jawa,  sehingga  perbaikan dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan akurasi  hasil  prediksi.  Pengaruh  MJO terhadap  siklus  diurnal  curah  hujan sangat  penting,  sehingga  analisis  juga dilakukan  terhadap  bagaimana  model WRF  menyimulasikan  pengaruh  ini. Analisis  dilakukan  pada  hasil  prediksi pada pukul 00.00 Universal Time (UT).
2

## DATA DAN METODE
2.1  Data Data prediksi curah hujan diperoleh dari SADEWA yang merupakan hasil simulasi menggunakan model  WRF.  Model  ini  dijalankan dengan domain wilayah Indonesia (90 ⁰ – 140 ⁰ BT  dan  10 ⁰ LS  –  10 ⁰ LU),  resolusi horizontal  5  km  x  5  km,  dan  27  level lapisan  atmosfer.  Pemarameteran  yang digunakan  dalam  simulasi  ini  adalah skema  konveksi  Kain-Fritsch,  skema mikrofisika  WRF single-moment  3-class scheme ,  skema boundary  layer dari Yonsei University, parameterisasi radiasi gelombang  panjang  RRTM  ( rapid  radiative transfer  model ),  radiasi  gelombang pendek  dengan  Dudhia scheme ,  dan Noah land  surface  model .  Data  kondisi awal  untuk  prediksi  cuaca  ini diperoleh dari Global  Forecasting  System (GFS) dengan resolusi 1 ⁰ x 1 ⁰ . Luaran prediksi WRF ini mempunyai resolusi waktu satu jam.  Rentang  waktu  hasil  prediksi yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dari  Maret  2014  sampai  dengan Februari  2015.  Hanya  data  prediksi pada  hari-hari  yang  menghasilkan prediksi  24  jam  penuh  yang  digunakan
dalam  penelitian  ini.  Jumlah  hari  yang mempunyai hasil prediksi 24 jam penuh adalah  270  hari  dari  total  365  hari dalam  satu  tahun.  Prediksi  cuaca  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah yang  dimulai  pada pukul  00:00 Universal  Time (UT)  atau  pukul  07:00 Local Standard Time (LST).
Data curah hujan Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)
digunakan sebagai data verifikasi dalam penelitian ini (Ushio dkk . , 2009), karena keterbatasan data pengamatan hujan di permukaan  yang  kontinyu  dan  handal serta  mempunyai  resolusi  tinggi  dalam skala  ruang  dan  waktu.  Data  GSMaP mempunyai  resolusi  waktu  1  jam  dan resolusi  ruang  0,1  derajat.  Meski  data GSMaP  masih  memerlukan  koreksi (Ghaju  dan  Alfredsen,  2012),  namun data ini telah digunakan dalam asimilasi data  untuk  meningkatkan  akurasi prediksi  cuaca  di  India  (Kumar  dkk., 2014)  dan  digunakan  untuk  verifikasi hasil  prediksi  curah  hujan  di  pulau Jawa (Sagita dkk., 2017).
Untuk mengidentifikasi MJO aktif di wilayah Indonesia, indeks RMM fase 4 dan  5  ( real-time  multivariate  MJO )  yang dikembangkan  oleh  Wheeler  dan  Hendon (2004)  digunakan  dalam  penelitian  ini. Hanya  indeks  RMM  yang  mempunyai amplitudo  lebih  besar  dari  1  yang digunakan,  karena  batas  tersebut mengindikasikan  MJO  kuat  (Wheeler dan  Hendon,  2004).  Data  angin  di ketinggian 850 mb dari European Centre for  Medium-Range  Weather  Forecasts (ECMWF) Reanalysis (ERA) Interim (Dee dkk . ,
2011)
digunakan untuk membandingkan  kondisi  angin  pada saat  ada  MJO  dan  pada  saat  tidak  ada MJO.
2.2  Metode
Curah  hujan  konvektif  dan non-konvektif  diolah  secara  terpisah untuk  melihat  komponen  mana  yang lebih menyerupai curah hujan
pengamatan.  Curah  hujan  total  adalah jumlah dari keduanya. Analisis dilakukan  untuk  rata-rata  waktu  satu tahun, musim kemarau (Juni – Agustus 2014)  dan  musim  hujan  (Desember 2014  –  Februari  2015).  Data  GSMaP yang  diolah  disesuaikan  dengan  jumlah hari    hasil  prediksi  WRF  yang mempunyai  data  24  jam  penuh.  Untuk analisis  frekuensi  hujan,  curah  hujan dibagi  menjadi  hujan  ringan  (antara  1 dan  10  mm/hari)  dan  hujan  lebat  (di atas 10 mm/hari), seperti kriteria curah hujan  yang  digunakan  oleh  Sun  dkk . (2006).
Untuk  perbandingan  antara  data hasil  model  (WRF)  dan  pengamatan (GSMaP),  maka  kedua  data  tersebut disamakan  ukuran grid -nya  melalui proses regridding menjadi resolusi 0,1 ⁰ x 0,1 ⁰ .  Ada  beberapa  macam  indeks  yang bisa  digunakan  untuk  mengevaluasi hasil  prediksi  numerik  dari  model  iklim regional.  Dalam  penelitian  ini,  metode Equitable  Threat  Score (ETS)  dan Bias Score (Chou  dan  Justi  da  Silva,  1999; Hogan,  dkk . 2010)  digunakan  untuk mengevaluasi hujan hasil prediksi WRF. Misalkan,  F  adalah  jumlah grid hasil prediksi  dari  total  N grid yang menghasilkan  hujan  dalam  rentang intensitas  tertentu,  O  adalah  jumlah grid dari  total  N grid yang  mempunyai hujan  dengan  rentang  intensitas  yang sama,  dan  H  adalah  jumlah grid yang mempunyai  hujan  dari  ke  dua  set  data tersebut ( hit rate ), maka ETS didefinisikan sebagai:
(2-1)
di mana
(2-2)
CH adalah jumlah grid dengan kesesuaian  acak  ( random  hits ).  Nilai rentang ETS antara -1/3 dan 1.
Sedangkan Bias  Score (BIAS) didefinisikan sebagai:
(2-3)
Jika  jumlah grid hasil  prediksi  yang mempunyai hujan lebih banyak (sedikit) daripada  jumlah grid hasil  pengamatan yang  mempunyai  hujan  dalam  rentang intensitas  tertentu,  maka  nilai  BIAS adalah  di  atas  (di  bawah)  1.  Prediksi yang sempurna akan menghasilkan nilai ETS = 1 dan BIAS = 1.

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Gambar  3-1  menunjukkan  fase diurnal jumlah hujan di atas pulau Jawa dan sekitarnya untuk hasil prediksi dari model  WRF  dan  pengamatan  (GSMaP), untuk rata-rata satu tahun (Maret 2014 - Februari 2015), selama musim kemarau (Juni - Agustus 2014), dan selama musim hujan (Desember 2014 - Februari 2015). Hasil prediksi dibagi menjadi tiga: hujan konvektif,  hujan  non-konvektif,  dan hujan  total.  Fase  diurnal  jumlah  curah hujan menunjukkan pada pukul berapa suatu tempat mendapatkan curah hujan terbanyak.  Secara  umum,  daratan mengalami jumlah curah hujan terbanyak  pada  sore  hari  (antara  pukul 13:00  dan  17:00  WIB).  Puncak  jumlah curah  hujan  di  atas  daratan  dari  data pengamatan GSMaP terjadi lebih lambat daripada  data  hasil  prediksi  WRF,  baik untuk rata-rata satu tahun (Gambar 3-1. panel  kiri),  musim  kemarau  (panel tengah),  maupun  musim  hujan  (panel kanan).  Bahkan  selama  musim  kemarau, data  GSMaP  menunjukkan  bahwa puncak  jumlah  hujan  bisa  terjadi sekitar  pukul  10:00  malam  di  sebagian wilayah  pulau  Jawa  (Gambar  3-1k).    Di
sekitar  pantai  pulau  Jawa,  puncak jumlah  curah  hujan  terjadi  sekitar tengah  malam  (pukul  10:00  malam  - pukul  02:00  pagi).  Sedangkan  di  atas lautan  sekitar  pulau  Jawa,  puncak jumlah  curah  hujan  umumnya  terjadi pada  dini  hari  sampai  pagi  hari.  Hasil prediksi  WRF  juga menunjukkan waktu puncak  jumlah  hujan  yang  diterima wilayah lautan lebih cepat daripada data pengamatan  (GSMaP).  Fase  diurnal puncak  jumlah  hujan  konvektif  dan non-konvektif  (data  prediksi  WRF)  yang diterima  suatu  wilayah  menunjukkan sedikit  perbedaan.  Fase  diurnal  puncak hujan  total  WRF  memiliki  pola  yang lebih  mirip  dengan  pola  fase  diurnal hujan  konvektif.  Hal  ini  menunjukkan jumlah  curah  hujan  lebih  didominasi oleh  hujan  konvektif  daripada  hujan non-konvektif.
Frekuensi terjadinya hujan diurnal  di  pulau  Jawa  dan  sekitarnya ditunjukkan  pada  Gambar  3-2.  Sama seperti  jumlah  curah  hujan,  frekuensi curah  hujan  tertinggi  di  daratan  juga terjadi  pada  sore  hari  untuk  ketiga rentang  waktu  analisis  (rata-rata  satu tahun,  musim  kemarau  dan  musim hujan). Di sekitar pantai, data pengamatan GSMaP menunjukkan bahwa  hujan  paling  sering  terjadi sebelum  tengah  malam  (Gambar  3-2  j  - l).  Sedangkan  data  hasil  prediksi  WRF hujan  di  sekitar  pantai  lebih  sering terjadi  setelah  lewat  tengah  malam.  Di atas lautan, hujan GSMaP paling sering terjadi  pada  pagi  hari  (sekitar  pukul 10:00  pagi)  dan  hujan  prediksi  WRF paling sering terjadi pada awal pagi hari (sekitar pukul 06:00 pagi).
Gambar 3-1: Fase diurnal puncak jumlah hujan dari hasil simulasi model WRF, baris pertama untuk hujan konvektif, baris kedua untuk hujan non-konvektif, dan baris ketiga untuk hujan total  hasil  prediksi,  sedangkan  baris  keempat  untuk  hujan  pengamatan  dari  data GSMaP.  Kolom  kiri  menunjukkan  rata-rata  satu  tahun  (Maret  2014  -  Februari  2015), kolom  tengah  untuk  musim  kemarau  (Juni  -  Agustus  2014)  dan  kolom  kanan  untuk musim  hujan  (Desember  2014  -  Februari  2015).  Kontur  warna  menunjukkan  waktu lokal ( Local Standard Time -LST)
Hujan  konvektif  hasil  prediksi WRF di daratan umumnya paling sering terjadi  antara  pukul  14:00  –  17:00  WIB (Gambar  3-2  a-c).  Hujan  non-konvektif WRF  di  daratan  paling  sering  terjadi antara  pukul  15:00  –  22:00  WIB  untuk rata-rata  satu  tahun  dan  waktu  musim kemarau  (Gambar  3-2  d  dan  e), sedangkan  waktu  musim  hujan  antara pukul 14:00 – 18:00 WIB (Gambar 3-2f).. Hasil  prediksi  WRF,  frekuensi  hujan tertinggi lebih didominasi oleh hujan non- konvektif  untuk  rata-rata  satu  tahun dan  waktu  musim  kemarau  dan didominasi  oleh  hujan  konvektif  waktu musim hujan.
Deret  waktu  siklus  diurnal  curah hujan  rata-rata  di  atas  daratan  dan  di atas  lautan  ditunjukkan  pada  Gambar 3-3.  Pada  gambar  deret  waktu  ini
terlihat  adanya model  spin-up ,  yaitu waktu  yang  diperlukan  oleh  model untuk mendapatkan kesetimbangan antara  besaran-besaran  masa  dan kecepatan  pada  periode  awal  integrasi (Yang  dkk.,  2011;  Warner,  2011). Menurut  Warner  (2011)  waktu spin-up yang  diperlukan  oleh  model  prediksi cuaca  adalah  3  –  6  jam.  Dalam  hal  ini model  WRF  diintegrasikan  setiap  hari pada pukul 00:00 UT (07:00 WIB), maka model  perlu  menyesuaikan  diri  dengan masukan  ( input )  dari  kondisi  awal  dari data GFS sampai sekitar pukul 06:00 UT (13:00  WIB).  Pada  Gambar  3-3f,  proses spin-up terlihat  jelas  berlangsung  dari pukul  07:00  WIB  sampai  pukul  12:00 WIB.  Setelah  pukul  12:00  WIB  model mampu  menunjukkan  siklus  diurnal yang  realistis  dan  mendekati  siklus
diurnal  hasil  pengamatan.  Hal  ini  yang mendasari  data  pada  pukul  07:00  WIB dari  prediksi  WRF  sengaja  dihilangkan untuk menghindari kurva yang tiba-tiba berubah  drastis,  terutama  pada  plot siklus curah hujan di atas lautan.
Puncak  curah  hujan  di  atas daratan  (Gambar  3-3  panel  kiri)  dari data  GSMaP  terjadi  pada  sekitar  pukul 16:00  WIB,  sedangkan  dari  data  WRF terjadi  lebih  awal,  yaitu  sekitar  pukul 14:00  WIB.  Rata-rata  curah  hujan  total dari  prediksi  WRF  di  atas  daratan  lebih tinggi  dari  data  pengamatan  GSMaP.
Hasil  simulasi  WRF  menunjukkan bahwa hujan konvektif selalu lebih tinggi daripada  hujan  non-konvektif.  Siklus diurnal  curah  hujan  di  atas  lautan (Gambar 3-3 panel kanan) menunjukkan bahwa  puncak  hujan  terjadi  pada malam  sampai  dini  hari  dan  mengalami titik  minimum  pada  sore  hari  sekitar pukul  18:00  WIB  untuk  data  GSMaP. Sedangkan  titik  minimum  pada  data prediksi  WRF  di  atas  lautan  terjadi sekitar pukul 16:00 WIB.
Gambar 3-2:  Fase  diurnal  frekuensi  hujan  tertinggi  dari  hasil  simulasi  model  WRF,  baris  pertama untuk hujan konvektif, baris kedua untuk hujan non-konvektif, dan baris ketiga untuk hujan total hasil prediksi, sedangkan baris keempat untuk hujan pengamatan dari data GSMaP.  Kolom  kiri  menunjukkan  rata-rata  satu  tahun  (Maret  2014  -  Februari  2015), kolom  tengah  untuk  musim  kemarau  (Juni  -  Agustus  2014)  dan  kolom  kanan  untuk musim  hujan  (Desember  2014  -  Februari  2015).  Kontur  warna  menunjukkan  waktu lokal ( Local Standard Time -LST)
Deret waktu untuk siklus diurnal frekuensi  hujan  dibagi  menjadi  dua, yaitu  frekuensi  hujan  ringan  (antara  1 dan  10  mm/hari)  dan  hujan  lebat  (di atas  10  mm/hari).  Deret  waktu  untuk frekuensi  hujan  ringan  di  pulau  Jawa dan sekitarnya ditunjukkan pada Gambar 3-4 dan untuk hujan lebat pada Gambar  3-5.  Persentase  (frekuensi) kejadian  dihitung  dari  jumlah  total kejadian  hujan  (ringan  dan  lebat) masing-masing  untuk  hujan  di  atas daratan dan di atas laut. Di atas daratan (Gambar 3-4 kolom kiri) data pengamatan GSMaP  menunjukkan  bahwa  hujan ringan  terlihat  lebih  dominan  daripada hujan  lebat.  (lebih  dari  50  %  frekuensi kejadiannya),  kecuali  pada  sore  sampai malam  hari  waktu  musim  hujan (Gambar 3-4e). Demikian pula frekuensi hujan ringan terlihat sangat dominan di atas  laut,  kecuali  pada  malam  sampai pagi  hari  di  musim  hujan  (Gambar  3-4 kolom  kanan).  Frekuensi  hujan  ringan hasil  prediksi  WRF  lebih  rendah daripada  GSMaP  untuk  tipe  hujan konvektif  dan  hujan  totalnya  untuk deret  waktu  rata-rata  satu  tahun  dan musim  kemarau.  Waktu  musim  hujan, frekuensi  hujan  konvektif  hasil  prediksi WRF  menyerupai  frekuensi  hujan  dari data  GSMaP.  Secara  umum  hasil prediksi  WRF  menunjukkan  siklus diurnal  frekuensi  hujan  ringan  yang mirip  dengan  hasil  data  dari  GSMaP, kecuali  titik  frekuensi  minimum  untuk hujan  ringan  dari  prediksi  WRF  terjadi lebih  cepat  sekitar  dua  jam  daripada data  GSMaP . Persentase  kejadian  hujan lebat  di  wiayah  Indonesia  ditunjukkan pada  Gambar  3-5.  Siklus  diurnal  hujan lebat  ini  kebalikan  dari  siklus  hujan ringan.  Jika  siklus  hujan  ringan mempunyai  titik  minimum  pada  pukul 16:00,  maka  siklus  hujan  lebat  akan
mencapai maksimum pada waktu tersebut.  Jika  hasil  prediksi  WRF mempunyai  persentase  hujan  ringan lebih  rendah  daripada  GSMaP,  maka hasil prediksi WRF mempunyai persentase hujan lebat lebih tinggi daripada GSMaP.
Gambar 3-6 dan 3-7 menunjukkan Equitable  Threat  Score (ETS)  dan Bias Score (BIAS)  untuk  kategori  hujan ringan.  ETS  hujan  total  dan  hujan konvektif  untuk  hujan  ringan  baik  di darat  dan  di  laut  untuk  semua  musim terlihat  mempunyai  siklus  yang  sangat mirip,  sedangkan  siklus  ETS  hujan non-konvektif  berbeda  dari  ETS  kedua tipe  hujan  yang  lain  (Gambar  3-6).  Hal ini menunjukkan bahwa hujan konvektif lebih dominan daripada hujan non-konvektif.  Pada  umumnya  ETS untuk  kategori hujan ringan ini mempunyai nilai di bawah 0,5, sehingga dapat  dikatakan  hasil  prediksi  WRF belum memuaskan. Gambar 3-6 menunjukkan  bahwa  antara  pukul 07:00  dan  12:00  WIB  nilai  ETS  sangat rendah.  Nilai  ETS  yang  jauh  lebih rendah  daripada  waktu-waktu  lainnya membuktikan bahwa 5 jam pertama dari hasil prediksi merupakan waktu spin-off model. Bias  Score untuk  kategori  hujan ringan pada umumnya mendekati nilai 1 (Gambar  3-7.),  yang  berarti  bahwa jumlah grid dengan  intensitas  hujan ringan secara umum sesuai dengan hasil pengamatan.  Pada  waktu spin-off model (antara  pukul  07:00  dan  12:00  WIB), nilai  biasnya  0  atau  sangat  kecil.  Pada malam  hari  waktu  musim  hujan  (DJF) terjadi overpredict (Gambar  3-7e.)  yang ditunjukkan dengan nilai bias jauh lebih besar  dari  1.  Ini  berarti  bahwa  jumlah grid hasil prediksi WRF dengan intensitas  hujan  ringan  lebih  banyak daripada pengamatan.
Gambar 3-3: Siklus  diurnal  curah  hujan  rata- rata  (dalam  mm/hari)  di  pulau Jawa  dan  sekitarnya,  untuk hujan  di  daratan  (panel  kiri)  dan hujan  di  lautan  (panel  kanan) untuk rata rata satu tahun (panel atas),  waktu  musim  kemarau (panel  tengah)  dan  waktu  musim hujan  (panel  bawah).  Warna menunjukkan  sumber  datanya. Data  pada  pukul  07:00  WIB  dari prediksi WRF sengaja dihilangkan untuk  menghindari  kurva  yang tiba-tiba turun drastis (penjelasan ada di teks)
Gambar 3-4: Siklus  diurnal  persentase  hujan rata-rata  di  pulau  Jawa  dan sekitarnya  untuk  hujan  ringan antara 1 dan 10 mm/hari, baik di darat  (lajur  kiri)  maupun  di  laut (lajur kanan)
Gambar 3-5: Siklus  diurnal  persentase  hujan rata-ratadi  pulau Jawa dan sekitarnya  untuk  hujan  lebat (intensitas > 10 mm/hari), baik di darat  (lajur  kiri)  maupun  di  laut (lajur kanan)
Gambar 3-6: Nilai  ETS  untuk  kategori  hujan ringan,  baik  di  darat  (lajur  kiri) maupun di laut (lajur kanan)
Gambar 3-7: Bias  score untuk  kategori  hujan ringan,  baik  di  darat  (lajur  kiri) maupun di laut (lajur kanan)
ETS untuk kategori hujan lebat (> 10 mm/hari) ditunjukkan pada  Gambar 3-8.  Di  darat  (Gambar  3-8  lajur  kiri), nilai  ETS  cukup  tinggi  pada  sore  hari kecuali pada musim kemarau. Nilai ETS yang  sangat  rendah  waktu  musim kemarau  mengindikasikan  bahwa  WRF sering  meleset  dalam  prediksi  hujan, baik  meleset  dalam  prediksi  waktunya ataupun  lokasinya.  Nilai  ETS  untuk hujan  lebat  di  atas  laut  cukup  rendah, yaitu  di  bawah  0.4  (Gambar  3-8  lajur kanan). Bias Score untuk kategori hujan lebat    umumnya  mempunyai  nilai  yang sangat tinggi.
Gambar 3-8: Nilai  ETS  untuk  kategori  hujan lebat,  baik  di  darat  (lajur  kiri) maupun di laut (lajur kanan)
Untuk mengetahui pengaruh MJO pada siklus diurnal curah hujan di pulau  Jawa,  siklus  diurnal  curah  hujan pada  saat  ada  MJO  dibandingkan dengan  pada  saat  tidak  ada  MJO
(Gambar 3-9 dan 3-10). Pada Gambar 3-3c telah  ditunjukkan  bahwa  sore  hari merupakan puncak siklus diurnal curah hujan sebagai akibat dari proses konveksi. Curah  hujan  pada  sore  hari  waktu musim  hujan  saat  MJO  dan  saat  tanpa MJO di darat ditunjukkan pada Gambar 3-9a dan b. Gambar tersebut menunjukkan  adanya  penurunan  curah hujan pada sore hari ketika terjadi MJO dibandingkan  ketika  tidak  ada  MJO. Penurunan  ini  disebabkan  oleh  proses konveksi  yang  tertekan  ( suppressed convection )  oleh  MJO.  Hasil  prediksi WRF  mampu  mereproduksi  penurunan curah hujan di darat pada saat ada MJO seperti  yang  ditunjukkan  oleh  data GSMaP (Gambar 3-9a). Sebaliknya curah hujan  di  laut  meningkat  sewaktu  ada MJO  dibandingkan  tanpa  ada  MJO (Gambar  3-9c  dan  d).  Tingginya  curah hujan  pada  pagi  hari  di  laut  waktu  ada MJO  dapat  disimulasikan  oleh  WRF dengan  baik  (Gambar  3-9c).  Namun waktu  tidak  ada  MJO,  hasil  prediksi WRF  lebih  tinggi  daripada  pengamatan (Gambar 3-9d).
Gambar 3-9: Siklus  diurnal  curah  hujan  rata- rata (mm/hari) di pulau Jawa dan sekitarnya,  di  darat  (panel  atas) dan  di  laut  (panel  bawah),  waktu musim  hujan  ketika  ada  MJO (panel  kiri)  dan  tidak  ada  MJO  di Benua  Maritim  Indonesia  (panel kanan)
Pengaruh MJO pada siklus diurnal curah  hujan  pada  musim  kemarau sedikit  berbeda  dari  musim  hujan.  Jika pada  musim  hujan  kehadiran  MJO menurunkan  curah  hujan  di  daratan, namun  meningkatkan  curah  hujan  di lautan pulau Jawa dan data pengamatan dari GSMaP menunjukkan bahwa kejadian  MJO  meningkatkan  curah hujan  pada  musim  kemarau  baik  di darat  maupun  di  laut  (Gambar  3-10). Hasil prediksi WRF menunjukkan bahwa peningkatan  curah  hujan  di  darat  pada saat  MJO  terjadi  pada  sore  hari  yang sangat berbeda dengan hasil pengamatan  yang  terjadi  pada  malam sampai pagi hari (Gambar 3-10a). Siklus diurnal  di  darat  pada  musim  kemarau saat tidak ada MJO mampu disimulasikan  oleh  WRF  (Gambar  3- 10b),  dengan  intensitas  curah  hujan yang  jauh  lebih  tinggi  daripada  hasil pengamatan. Penurunan curah hujan di laut waktu musim kemarau juga mampu disimulasikan oleh WRF dengan intensitas  yang  lebih  tinggi  (Gambar  3- 10c dan d).
Gambar 3-10: Siklus diurnal curah hujan rata- rata  (mm/hari)  di  pulau  Jawa dan  sekitarnya,  di  darat  (panel atas)  dan  di  laut  (panel  bawah), waktu  musim  kemarau,  ketika ada  MJO  (panel  kiri)  dan  tidak ada  MJO  di  Benua  Maritim Indonesia (panel kanan)
Gambar  3-11  menunjukkan  pola angin horizontal pada ketinggian 850 mb pada  musim  kemarau  (panel  atas)  dan musim  hujan  (panel  bawah),  pada  saat ada MJO (panel kiri) dan tidak ada MJO (panel  kanan).  Pada  musim  kemarau saat  MJO  berada  di  kawasan  Indonesia angin  850  mb  dari  Lautan  India mengarah ke wilayah Indonesia (Gambar 3-11a), sehingga menekan proses konveksi dan puncak curah  hujan pada sore hari  tidak muncul  (Gambar 3-10a). Namun  angin  dari  Lautan  India  ini
banyak membawa uap air yang menyebabkan  peningkatan  curah  hujan di  malam  dan  dini  hari  di  atas  pulau Jawa. Pada musim hujan, angin 850 mb dari  Lautan  India  juga  menekan  proses konveksi  pada  saat  ada  MJO  (Gambar 3-9a) yang berakibat pada berkurangnya jumlah curah hujan pada sore hari. Oleh karena  itu  curah  hujan  pada  musim hujan  justru  berkurang  pada  saat  ada MJO  dibandingkan  dengan  pada  waktu tidak  ada  MJO  di  Benua  Maritim Indonesia.
Gambar 3-11: Pola  angin  horizontal  di  ketinggian  850  mb,  waktu  musim  kemarau  (panel  atas)  dan musim  hujan  (panel  bawah),  ketika  ada  MJO  (panel  kiri)  dan  ketika  tidak  ada  MJO (panel kanan)

## 4 KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  menunjukkan bahwa  hasil  prediksi  model  WRF  belum mampu  menyimulasikan  siklus  diurnal curah  hujan  di  pulau  Jawa  dan sekitarnya. Puncak siklus diurnal curah hujan  pada  sore  hari  di  darat  hasil prediksi  WRF  terjadi  sekitar  dua  jam lebih  awal  dibandingkan  dengan  hasil pengamatan.  Hasil  evaluasi  dengan teknik Equitable Threat Score (ETS) yang dikombinasikan  dengan Bias  Score menunjukkan  nilai  ETS  yang  rendah (kurang  dari  0,5)  dan  nilai  bias  yang banyak  di  atas  1.  Nilai  ETS  rendah merupakan indikasi bahwa hasil prediksi sering meleset (baik waktu atau lokasi) dan bias yang tinggi mengindikasikan  hasil  prediksi  yang sering overpredicted .
Hasil  prediksi  WRF  juga  belum mampu menyimulasikan  pengaruh MJO pada  siklus  diurnal  curah  hujan  di pulau Jawa dan sekitarnya, kecuali pada musim  hujan  di  darat.  Kekurangan  ini perlu  mendapat  perhatian  serius  dalam upaya mengantisipasi bencana hidrometeorologis di musim kemarau, di mana  WRF  memprediksi  puncak  curah hujan  terjadi  pada  sore  hari  sedangkan hasil  pengamatan  terjadi  pada  malam sampai dini hari.
Model  area  terbatas  yang  meng- gunakan  masukan  ( input )  dari  kondisi batas  seperti  hasil  prediksi  WRF  yang digunakan dalam penelitian ini memerlukan penyesuaian sebelum berjalan  sesuai  yang  diharapkan.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  model memerlukan  sekitar  lima  jam  untuk menyesuaikan  diri.  Keterbatasan  ini dapat  diatasi  dengan  membuat  prediksi lebih dari sekali dalam satu hari dengan awal simulasi pada waktu yang berbeda. Hal ini telah dilakukan oleh PSTA LAPAN dengan  melakukan  awal  prediksi  pada dua  waktu  yang  berbeda  (00:00  dan 12:00  UT)  dan  bahkan  sekarang  awal prediksi  dilakukan  pada  empat  waktu berbeda (00:00, 06:00, 12:00, dan 18:00 UT).

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Dr.  Didi  Satiadi  yang  telah memberikan  masukan  tentang  bagaimana model  WRF  dijalankan  untuk  menghasil- kan prediksi cuaca dan tentang pengem- bangan  SADEWA  dan  Sdr.  Ibnu  Fathrio yang  telah  memberi  penjelasan  tentang konfigurasi WRF.

## DAFTAR RUJUKAN
Bappenas,  dan  BNPB,  2010. Rencana  Aksi Nasional  Pengurangan  Risiko  Bencana 2010 - 2012 . 363.
Bhatt,  B.  C.,  S.,  Sobolowski,  and  H.,  Atsushi,
2016. Simulation  of  Diurnal  Rainfall Variability  over  the  Maritime  Continent with  a  High-Resolution  Regional  Climate Model . J. Meteorol. Soc. Japan, 94A, 89– 103, doi:10.2151/jmsj.2015-052.
Casati,  B.,  G.,  Ross,  and  D.,  B.,  Stephenson,
2004. A New Intensity-Scale Approach for the  Verification  of  Spatial  Precipitation Forecasts .  Meteorol.  Appl.,  11,  141–154, doi:10.1017/S1350482704001239.
Chang, C.-P., Z., Wang, J., Ju, and T., Li, 2004. On  the  Relationship  between  Western Maritime  Continent  Monsoon  Rainfall  and ENSO  during  Northern  Winter .  J.  Clim.,
17, 665–672.
Chou, S. C., and M. G. A., Justi da Silva, 1999. Objective  Evaluation  of  Eta  Model Precipitation  Forecasts.  Climanalise,  14, 1–17.
Dee,  D.,  P.,  and  Coauthors,  2011. The  ERA- Interim  Reanalysis :  Configuration  and Performance  of  the  Data  Assimilation System .  Q.  J.  R.  Meteorol.  Soc.,  137, 553–597, doi:10.1002/qj.828.
Ghaju,  S.,  and  K.,  Alfredsen,  2012. Evaluation of  Satellite  Based  Precipitations  and  their Applicability  for  Rainfall  Runoff  Modelling in  Narayani  Basin  of  Nepal .  J.  Hydrol. Meteorol., 8, 22–31.
Hidayat, R., and S., Kizu, 2010. Influence of the Madden-Julian  Oscillation  on  Indonesian Rainfall  Variability  in  Austral  Summer . Int. J. Climatol., 30, 1816–1825.
Hogan, R. J., C. A. T. Ferro, I. T., Joliffe, and D.
B., Stephenson, 2010. Equitability
Revisited :  Why  the  “‘  Equitable  Threat Score  ’” is  Not  Equitable .  Weather Forecast.,  25,  710–726,  doi:10.1175/ 2009WAF2222350.1.
Ichikawa,  H.,  and  T.,  Yasunari,  2006. Time –
Space  Characteristics  of  Diurnal  Rainfall over  Borneo  and  Surrounding  Oceans  as Observed  by  TRMM-PR .  J.  Clim.,  19, 1238–1260.
Ichikawa,  H.,  and  T.,  Yasunari,  2008.
Intraseasonal Variability in Diurnal Rainfall  over  New  Guinea  and  the Surrounding  Oceans  during  Austral Summer .  J.  Clim.,  21,  2852–2868,  doi: 10.1175/2007JCLI1784.1.
Kumar,  P.,  C.  M.,  Kishtawal,  and  P.,  K.,  Pal, 2014. Impact of Satellite Rainfall Assimilation  on  Weather  Research  and
Forecasting  Model  Predictions  Over  the Indian  Region .  J.  Geophys.  Res.  Atmos . , 119, 2017–2031, doi:10.1002/2013
JD020005.
Lee,  H.  S.,  2015. General  Rainfall  Patterns  in Indonesia  and  the  Potential  Impacts  of Local Seas on Rainfall Intensity . Water, 7, 1751–1768, doi:10.3390/w7041751. Qian,  J.-H.,  and  A.  W.,  Robertson,  2010. Interactions  Among  ENSO,  the  Monsoon, and  Diurnal  Cycle  in  Rainfall  Variability Over Java , Indonesia. J. Atmos. Sci., 67, 3509–3524, doi:10.1175/ 2010JAS3348.1. Rauniyar, S. P., and K. J. E. Walsh, 2011. Scale Interaction of the Diurnal Cycle of Rainfall over the Maritime Continent and Australia : Influence of the MJO. J. Clim.,
24, 325–348, doi:10.1175/2010JCLI 3673.1.
Sagita,  N.,  R.,  Hidayati,  R,.  Hidayat,  and  I., Gustari,  2017. Satellite  Radiance  Data Assimilation for Rainfall Prediction in Java Region . IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 54, IOP Publishing, doi:10.1088/1755-1315/ 54/
1/012037.
Saito, K., T., Keenan, G., Holland, and K., Puri, 2001. Numerical Simulation of the Diurnal Evolution  of  Tropical  Island  Convection over  the  Maritime  Continent . Mon. Weather Rev . , 129, 378–400. Sakurai, N., F., Murata, and M. D., Yamanaka,
2005. Diurnal  Cycle  of  Cloud  System Migration  over  Sumatera  Island .  J.
Meteorol. Soc. Japan, 83, 835–850.
Shin,  D.,  W.,  S.,  Cocke,  and  T.,  E.,  Larow, 2007. Diurnal  Cycle  of  Precipitation  in  a Climate Model . J. Geophys. Res., 112, 1– 11, doi:10.1029/2006JD008333.
Slingo, J., and T.  Palmer, 2011. Uncertainty in Weather  and  Climate  Prediction .  Philos. Trans.  A.  Math.  Phys.  Eng.  Sci.,  369, 4751–4767, doi:10.1098/rsta.2011.0161.
——,  P.,  Inness,  R.,  Neale,  S.,  Woolnough,  and G.,  Yang,  2003. Scale  Interactions  on Diurnal  to  Seasonal  Timescales  and  their Relevance  to  Model  Systematic  Errors .
Annu. Geophys., 46, 139–155.
Sun,  Y.,  S.,  Solomon,  and  A.,  Dai,  2006. How Often  Does  It  Rain ?  J.  Clim.,  19,  916– 934.
Teo,  C.-K.,  T.-Y.,  Koh,  J.  C.-F.,  Lo,  and  B.,  C., Bhatt, 2011. Principal Component
Analysis  of  Observed  and  Modeled Diurnal Rainfall in the Maritime Continent . J.  Clim.,  24,  4662–4675,  doi:10.1175/ 2011JCLI4047.1.
Tian,  B.,  D.,  E.,  Waliser,  and  E.,  J.,  Fetzer, 2006. Modulation  of  the  Diurnal  Cycle  of Tropical  Deep  Convective  Clouds  by  the MJO .  Geophys.  Res.  Lett.,  33,  1–6,  doi: 10.1029/2006GL027752.
Ushio, T., and Coauthors, 2009. A Kalman Filter Approach  to  the  Global  Satellite  Mapping of  Precipitation  (  GSMaP  )  from  Combined Passive
Microwave and Infrared
Radiometric Data . J. Meteorol. Soc. Japan , 87A, 137–151, doi:10.2151/ jmsj.87A.137. Warner,  T.  T.,  2011. Numerical  Weather  and Climate  Prediction .  Cambridge  University Press, 550.
Wheeler,  M.  C.,  and  H.  H.,  Hendon,  2004. An All-Season  Real-Time  Multivariate  MJO Index :  Development  of  an  Index  for Monitoring  and  Prediction .  Mon.  Weather Rev., 132, 1917–1932.
Yang, Y., M., Uddstrom, and M., Duncan, 2011. Effects  of  Short  Spin  Up  Periods  on  Soil Moisture Simulation  and the Causes Over New  Zealand .  J.  Geophys.  Res . ,  116,  1– 12, doi:10.1029/2011JD016121.
Pedoman Penulisan Jurnal Sains Dirgantara) JUDUL MAKALAH DITULIS DENGAN HURUF KAPITAL TEBAL SECARA SINGKAT DAN JELAS, (Studi Kasus : apabila ada) (16 pt, Britannic Bold )
Judul dibuat dalam 2 bahasa (Indonesia dan Inggris), apabila tulisan dalam bahasa Indonesia, maka judul dalam bahasa Inggris ditulis dalam tanda kurung
(16 pt, Britannic Bold )
Penulis Pertama 1 , Penulis Kedua 2 , dst n (Nama Penulis Tanpa gelar) (10,5 pt, Franklin Gothic Medium, bold)
1 Instansi Penulis Pertama
2 Instansi Penulis Kedua
dst n. ....
(10,5 pt, Franklin Gothic Medium)
e-mail: e-mail penulis pertama          (berwarna hitam) (10,5 pt, Franklin Gothic Medium)
Diterima : ..... (tanggal bulan tahun); Disetujui : ..... (tanggal bulan tahun); Diterbitkan : ..... (tanggal bulan tahun) (9 pt, Franklin Gothic Medium)

## ABSTRACT
(10,5 pt, Bookman Old Style, bold)
Abstract is a summary of the most important elements of the paper, written in one paragraph  in  the  one column  of a maximum  of 200 words. Abstract made  in  two languages written with the Bookman Old Style 9 pt. If the paper written in Indonesian, the Indonesian abstract written first then followed by English abstract and vice versa. The title "ABSTRAK" or "ABSTRACT" made with uppercase letters, and bold.
Keywords: guidence, author, journal        (minimal 3 keywords) (9pt, Bookman Old Style, italic)

## ABSTRAK
(10,5 pt, Bookman Old Style, bold)
Abstrak  merupakan  ringkasan  elemen-elemen  terpenting  dari  naskah,  ditulis dalam  satu  paragraf  dalam  1  kolom  maksimal  200  kata.  Abstrak  dibuat  dalam  2 bahasa ditulis dengan huruf 9 pt, Bookman Old Style. Apabila naskah dalam Bahasa Indonesia, maka abstrak dengan Bahasa Indonesia ditulis terlebih dahulu dilanjutkan abstrak  Bahasa  Inggris  dan  sebaliknya.  Judul  “ABSTRAK”  atau  “ ABSTRACT ”  dibuat dengan huruf besar, bold .
Kata kunci: panduan, penulis, jurnal        (minimal 3 kata kunci)
(9pt, Bookman Old Style, italic)
1  PENDAHULUAN (10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Naskah  dapat  ditulis  dalam Bahasa  Indonesia  maupun  Bahasa Inggris.  Naskah  diketik  dalam  Microsoft Word  dengan  1  kolom  untuk  abstrak dan  2  kolom  untuk  isi.  Ukuran  kertas
A4 dengan ukuran panjang ( height ) 29,7 cm, lebar ( width ) 21 cm dengan dimensi Top 3 cm, Bottom 2,5 cm, Inside 2,5 cm, Outside 2 cm, Gutter 1 cm, Header 1 cm  dan Footer 1  cm.  Jenis  Huruf Bookman  Old  Style  10,5  pt,  dan  spasi ( line  spacing )  1.  Panjang  naskah  tidak
melebihi  10  halaman  termasuk  tabel dan gambar.
Kerangka  Tulisan  disusun  dengan urutan  :  Judul,  Identitas  Penulis, Abstrak,  Kata  Kunci,  Pendahuluan, Metode, Hasil Pembahasan, Kesimpulan, Ucapan Terimakasih, dan Daftar Pustaka.

## 2  METODOLOGI
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Menguraikan  tentang  metode  yang digunakan  dalam  penelitian  termasuk data,  peralatan,  teori,  diagram  alir, beserta lokasi penelitian.
2.1 Lokasi dan Data (10,5pt, Bookman Old Style, bold)
2.2 Standarisasi data
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)

## 2.3 Metode Penelitian
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Persamaan  matematis  atau  formula diberi  nomor  secara  berurutan  yang diletakkan di  ujung kanan dalam  tanda kurung.  Apabila  penulisan  persamaan lebih  dari  satu  baris  maka  penulisan nomor  diletakkan  pada  baris  terakhir. Penggunaan  huruf  sebagai  simbol matematis dalam naskah ditulis dengan huruf miring ( Italic ) seperti x . Penjelasan persamaan diulas dalam naskah.
Penurunan  persamaan  matematis  atau formula  tidak  perlu  dituliskan  secara detil,  cukup  diberikan  bagian  yang terpenting,  metode  yang  digunakan  dan hasilnya.
(1-1)
dengan
D( t ) tingkat gangguan geomagnet,  ∆H( t )  variasi  medan  magnet komponen  horizontal, Sq(t,m) variasi hari tenang pada waktu t dan bulan m.

## 3  HASIL PEMBAHASAN
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Tabel dibuat ringkas dan diberi judul yang singkat tetapi jelas hanya menyaji- kan data yang esensial  dan  mudah  di-
pahami.  Tabel  diberi  catatan  secukup- nya,  termasuk  sumbernya,  sehingga tabel  mampu  menjelaskan  informasi yang  disajikan  secara  mandiri.  Setiap tabel diberi nomor secara berurutan dan diulas  di  dalam  naskah.  Judul  tabel diketik dengan jenis huruf Bookman Old Style 10,5 pt dan pada tulisan “Tabel 1:” “Tabel 2:” dan seterusnya diketik tebal.
Tabel yang ukurannya melebihi satu kolom, maka dapat menempati area dua kolom.  Tabel  tidak  boleh  dalam  bentuk “ picture ”,  harus  dalam  bentuk  tabel. Judul tabel dituliskan pada bagian atas tabel, rata tengah dan diberi tanda titik (.) pada akhir judul tabel.
Gambar, Grafik dan Foto harus tajam dan jelas agar cetakan berkualitas baik. Semua  simbol  di  dalamnya  harus dijelaskan. Seperti halnya tabel,
keterangan  pada  gambar,  grafik  atau foto  harus  mencukupi  agar  tersaji secara mandiri. Gambar, grafik dan foto harus  diulas  di  dalam  naskah.  Seperti halnya  tabel,  gambar,  grafik  dan  foto yang  ukurannya  melebihi  satu  kolom, maka dapat menempati area dua kolom. Gambar,  grafik  dan  foto  memiliki kedalaman minimal 300 dpi.
Gambar 3-1: Domain  model  yang  digunakan dalam simulasi
(9pt, Bookman Old Style)

## Tabel 3-1: ANALISIS ENERGI GANGGUAN GEOMAGNET (9pt, Bookman Old Style)
Tanggal Bz (nT) v (km/s) N (/cm3) L0 (RE) (x10 ɛ 11J) Em (mV/m) Dst* (nT) Q (nT/jam) 1 -4,3 670 3,2 9,4 3,1 2,4 -37 14,8 2 -13,8 352 4,6 8,9 21,2 4,8 -73 21,4 3 -0,5 349 2,7 12,3  0,42 0,49 -2 2,9

## 4  KESIMPULAN
Hal-hal  penting  dalam  naskah  yang merupakan kesimpulan dari hasil penelitian atau kajian.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Wajib  dituliskan  penulis,  ditujukan kepada  pihak-pihak  yang  membantu penulis  baik  penyediaan  data,  pengerjaan data,  serta  Tim  Redaksi  Jurnal  Geomatika dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Referensi  hendaknya  dari  sumber  yang jelas  dan  terpercaya.  Setiap  referensi  yang tercantum  dalam  daftar  pustaka  harus dikutip (disitir) pada naskah dan sebaliknya setiap kutipan harus tercantum dalam  daftar  pustaka.  Penulisan  acuan dalam pembahsan sebaiknya menggunakan “sistem penulis-tahun” yang mengacu  pada  karya  pada  daftar  pustaka. Kutipan  buku  dalam  bentuk  saduran untuk  satu  sampai  dua  penulis  ditulis nama  akhir  penulis  dan  tahun.  Contoh: Muhammad Nasir dituliskan (Nasir, 2009).
Referensi  primer  lebih  dari  80  %  dan diterbitkan  dalam  5-10  tahun  terakhir. Referensi yang dicantumkan dalam naskah mengikuti  pola  baku  dengan  disusun menurut abjad berdasarkan nama (keluarga)  penulis  pertama  dan  tahun publikasi,  dengan  sistim  sitasi American Physiological Association 6th Edition . Contoh penulisan di dalam Daftar Pustaka adalah sebagai berikut :

## Artikel dalam Jurnal (Jurnal Primer)
Burton R. K., R. I. McPherron, C. T. Russell, 1975.
An Empirical Relationship
Between
Interplanetary Conditions  and  Dst, J. Geophys. Res., 80(31), 4204-4214.

## Buku
Ross,  S.  M.,  2004. Introduction  to  Probability  and Statistics  for  Engineers  and  Scientists , Burlington, Elsevier.

## Artikel bagian dari Buku
Maris, G.; M.D. Popescu dan M. Mierla, 2004. Soft X-Ray  Solar  Flarecycles ,  dalam  A.V. Stepanov; E.E. Benevolenskaya dan A.G.Kosovichev (editor), Proceedings  IAU  Symposium ,  no. 223, 73.

## Skripsi/Tesis/Disertasi
Ameldam, P., 2012. Pengujian Data NCEP-FNL Dan CCMP  Untuk  Potensi  Energi  Angin  (Studi Kasus Di Jawa Barat) , Skripsi ITB.

## Naskah Prosiding
Avia,  L.  Q.,  A.  Haryanto,  N.  Cholianawati  dan  B. Siswanto,  2010. Identifikasi  Awal  Musim Kemarau dan  Musim  Hujan  Berdasarkan Data  Satelit  TRMM ,  Prosiding  Seminar Penerbangan  dan  Antariksa  2010:  Sub Seminar  Sains  Atmosfer  dan  Iklim. Serpong, 15 Nopember 2010.

## Naskah Konferensi
Pontes,  M-T,  Sempreviva,  AM,  Barthelmie,  R., Giebel,  G.,  Costa,  P.,  2007. Integrating Offshore  Wind  And  Wave Resource Assessment, Proc. 7th European Wave and Tidal Energy Conference, Porto, Portugal.

## Naskah Laporan Hasil Penelitian
P3TKEBTKE-Kementerian  ESDM,  2008. Laporan Penelitan  Kajian  PLT  Angin  di  Indonesia Bagian Timur .
Naskah Online Habby, J., 2011. Applying Tropospheric Moisture to Forecasting,
Meteororology Education , diakses  http://  weatherpredicition.com, 23 Desember 2014.

## PEDOMAN BAGI PENULIS
JURNAL SAINS DIRGANTARA ( Journal of Aerospace Sciences )
Jurnal Sains Dirgantara ( Journal of Aerospace Sciences ) adalah jurnal ilmiah untuk publikasi penelitian dan pengembangan di bidang sains atmosfer dan sains antariksa.
Penulis  diundang  untuk  mengirimkan  naskah  atau  karya  asli  hasil  penelitian,  pengembangan,  dan  atau  pemikiran yang belum dipublikasikan atau dikirimkan ke media publikasi manapun. Penulis boleh mengusulkan penelaah ahli di luar Dewan Penyunting, yang dianggap memahami betul substansi naskah yang dikirim. Naskah yang dikirim akan dievaluasi secara  anonim  oleh  dua  atau  tiga  penelaah  ahli  dan/atau  Dewan  Penyunting  dari  segi  keaslian  (orisionalitas),  kesahihan (validitas)  ilmiah,  dan  kejelasan  pemaparan.  Penulis  berhak  menanggapi  hasil  evaluasi,  sedangkan  Dewan  Penyunting berhak menerima atau menolak serta menyempurnakan naskah tanpa mengurangi  isi/maknanya. Naskah yang tidak dimuat, dikembalikan kepada penulis dengan alasan penolakannya. Penulis yang naskahnya dimuat mendapat 3 (tiga) eksemplar dari  nomor  yang  diterbitkan,  dan  naskah  yang  ditulis  kolektif,  hanya  diberikan  2  (dua)  eksemplar  untuk  masing-masing penulis. Ketentuan bagi penulis pada jurnal ini adalah sebagai berikut.

## a.  Pengiriman naskah
Naskah dikirim dan ditujukan ke Sekretariat Dewan Penyunting Jurnal dengan alamat, Bagian Publikasi dan Promosi LAPAN Jalan Pemuda Persil No. 1, Rawamangun Jakarta 13220. Naskah diketik dengan MS Word dengan Bookman Old Style font 10.5pt pada kertas A4 dengan spasi ganda. Khusus untuk judul naskah ditulis huruf besar dengan font 16 pt. Penulis yang naskahnya diterima untuk dipublikasikan, diminta menyerahkan file dalam cd, atau dikirim melalui e- mail ke Sekretariat Dewan Penyunting (pukasi.lapan@gmail.com; publikasi.lapan@gmail.com)

## b. Sistematika penulisan
Judul  harus  ringkas  tanpa  singkatan  dalam  bahasa  Indonesia  dan  bahasa  Inggris.  Informasi  penulis  terdiri  dari  nama (para)  penulis  tanpa  gelar,  instansi/perguruan  tinggi,  dan  e-mail  penulis  utama.Isi  makalah  terdiri  dari:  (a)  abstrak dalam  bahasa  Indonesia  dan  bahasa  Inggris  maksimum  200  kata  yang  tersusun  dalam  satu  alinea,  (b)  kata  kunci,  (c) batang tubuh naskah terdiri dari Pendahuluan, Data/Metode/Teori, Hasil dan Pembahasan, Implementasi (jika ada), serta Kesimpulan, (d) Ucapan terimakasih (bila perlu) yang lazim, dan (e) Daftar rujukan.

## c.  Gambar dan Tabel
Gambar  atau foto harus dapat direproduksi dengan tajam dan jelas.  Gambar atau foto warna hanya diterima dengan pertimbangan  khusus.    Gambar  dan  tabel  dapat  dimasukkan  ke  dalam  batang  tubuh  atau  dalam  lampiran  tersendiri. Untuk kejelasan penempatan dalam jurnal, gambar dan tabel harus diberi nomor sesuai nomor bab dan nomor urut pada bab tersebut, misalnya Gambar 2-2 atau Tabel 2-1  yang disertai keterangan singkat gambar dan judul dari tabel yang bersangkutan.

## d.  Persamaan, Satuan, dan Data Numerik
Persamaan diketik atau ditulis tangan (untuk simbol khusus) dan diberi nomor di sebelah kanannya sesuai nomor bab dan nomor urutnya, misalnya  persamaan (1-2).  Satuan  yang digunakan adalah satuan internasional (CGS atau MKS) atau yang lazim pada cabang ilmunya. Karena terbit dengan dua bahasa, angka desimal data numerik pada tabel dan gambar harus  mengacu  pada  sistem  internasional  dengan  menggunakan  titik,  sedangkan  pada  naskah  tetap  menggunakan ketentuan menurut bahasanya.

## e.  Rujukan
PP  No.  74,  2001.  Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor  18  Tahun  1999  Tentang: Pengelolaan  Limbah Bahan Berbahaya dan Beracun . Kementrian Lingkungan Hidup. Jakarta. Haryani, N. S., Hidayat, Sulma, S., dan Pasaribu, J. M., 2014. Deteksi Limbah Acid Sludge Menggunakan Metode Red Edge Berbasis Data Penginderaan Jauh , Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan data Citra Digital, Vol 11 No.2 Desember 2014.
Center  for  International  Forestry  Research  [CIFOR],  2012. Forests  and  Climate  Change  Mitigation  :  What Policymakers  Should  Know ,  Fact  Sheet.  No.  5,  November  2012,  MITIGATION,  Key  of  Research  Findings. CGIAR Research Programme.
The  National  Geophysical  Data  Center  (NOAA)-NASA.  Sumber  data  VNF,  2014.  Sumber:  http://  ngdc.  noaa.  gov/ eog/  viirs/download_2014_indonesia.html)  atau  (Sumber  LAPAN:  http://modis-catalog.  lapan.go.id/ monitoring/ katalognpp#).
http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/data_prod/prog_sect11_3.html