POTENSI KEJADIAN BADAI GUNTUR BERDASARKAN PARAMETER KELEMBAPAN, LABILITAS UDARA, DAN MEKANISME PENGANGKATAN (STUDI KASUS: DI BANDAR UDARA FRANS KAISIEPO BIAK)
Dian Mayangwulan *) , Joko Wiratmo **) , dan Plato Martuani Siregar **) *) Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG), Stasiun Meteorologi Biak **) Prodi Meteorologi Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian (FITB), ITB e-mail: d_mayangwulan@yahoo.com
Diterima 25 Februari 2011; Disetujui 11 Mei 2011

## ABSTRACT
Thunderstorms is a weather condition that is harmful to the flight activities. The potential thunderstorms (especially thermal thunderstorms) assesment  for  Indonesia  in  particular  Biak  area  needs  to  be  done  to reduce the risk of bad thunderstorms to flight activity at airports Frans Kaisiepo  Biak. The  thunderstorms  is  affected by  the existence  of water vapor in the atmosphere.
The  content  of  water  vapor  in  the  atmosphere  can  be  estimated from  the  value  of  precipitable  water,  while    atmospheric  instability conditions  can  be  identified  from  the  Convective  Available  Potential Energy (CAPE), assuming an air parcel at the surface is heated until it reaches the temperature of the convective (TC) so that air parcels can be lifted up to convective condensation level (CCL) and it condensate.
Logistic regression is one of mathematical models approach that can  be  used  to  describe  the  relationship  between  the  independent variables  with  response variables  that  are bound dikotomik  (event  and non-event).    By  using  observation  data  of  surface  and  upper  air    in 2006-2009 analysis of air instability and its relation to the probability of thunderstorm occurrence is carried out.
Results  show that precipitable water between surface and   300 hPa height has correlation and directly proportional to the probability of thunderstorm  occurrence,  and  convective  temperature  (TC)  has correlation and inversely proportional to the probability of thunderstorm occurrence. While  CAPE  at CCL to 300 hPa height has not correlation to  the  probability  occurrence  of  thunderstorms.  Thunderstorm probability model has 58.8%  of accuracy.
Keywords: Thunderstorms,  Precipitable  water,  Convective  temperature, CAPE, Logistic regression

## ABSTRAK
Badai  guntur  ( thunderstorms )  merupakan  fenomena  cuaca  yang berbahaya  bagi  aktifitas  penerbangan.  Kajian  mengenai  potensi  badai guntur  (khususnya  badai  guntur  termal)  untuk  wilayah  Indonesia khususnya  wilayah  Biak  perlu  dilakukan  untuk  mengurangi  resiko buruk  badai  guntur  terhadap  aktifitas  penerbangan  di  Bandar  Udara Frans Kaisiepo Biak.
Kejadian  badai  guntur  dipengaruhi  oleh  keberadaan  uap  air  di atmosfer. Kandungan uap air di atmosfer dapat diperkirakan dari nilai precipitable water . Pertumbuhan awan badai juga sangat erat kaitannya dengan  kondisi  labilitas  atmosfer  yang  dapat  diamati  melalui  nilai Convective  Available  Potential  Energy (CAPE) dengan  asumsi  bahwa suatu  paket  udara  di  permukaan  dipanaskan  hingga  mencapai  Suhu Konvektif  (TC)  sehingga  paket  udara  tersebut  dapat  terangkat  hingga paras  kondensasi  konvektif  (CCL)  dan  paket  udara  mengalami kondensasi.
Regresi  logistik  merupakan  salah  satu  pendekatan  model matematik  yang  dapat  digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan antara  variabel-variabel  bebas  dengan  variabel  respon  terikat  yang bersifat  dikotomik  ( event dan non-event ).  Dengan  menggunakan  data pengamatan permukaan dan pengamatan udara atas tahun 2006-2009 dilakukan  analisis  hubungan  variabel  labilitas  udara  dan  peluang kejadian badai guntur.
Hasil analisis statistik menunjukkan bahwa variabel precipitable water antara permukaan Bumi dan ketinggian 300 hPa ( mempunyai  korelasi    dan  berbanding  lurus
dengan peluang kejadian badai guntur, sedangkan Suhu Konvektif (TC) mempunyai  korelasi  dan  berbanding  terbalik  dengan  peluang  kejadian badai guntur. Sedangkan variabel CAPE antara ketinggian CCL dan 300 hPa  ( tidak  mempunyai  korelasi  terhadap peluang  kejadian badai  guntur.  Model  peluang  badai  guntur  memiliki  nilai  akurasi 58,8%.
Kata Kunci: Badai  guntur,  Precipitable  water,  Suhu  Konvektif,  CAPE, Regresi logistik

## 1  PENDAHULUAN
Badai  guntur  ( thunderstorms )  merupakan  kondisi  cuaca  yang berbahaya  bagi  aktivitas  penerbangan  di  bandar  udara.  Pembentukan badai  guntur  biasanya  disertai  dengan  turbulensi, petir, pembentukan es, pengurangan jarak pandang, angin kencang dan hujan lebat. Risiko buruk  badai  guntur  terhadap  aktivitas  penerbangan  dapat  dikurangi
jika  kita  dapat  memprediksi  potensi  terjadinya  badai  guntur,  sehingga perlu adanya teknik prediksi potensi terjadinya badai guntur. Sebagian besar  petugas  prakirawan  ( forecaster )  menggunakan  diagram termodinamik  ( Skew  T  Log  P )  untuk  mengidentifikasi  kondisi  atmosfer ( Annonimous , 1990) seperti indeks kestabilan/labilitas udara. Beberapa indeks  labilitas  atmosfer  disusun  berdasarkan  data  lokal  untuk membantu  petugas  prakirawan  menghasilkan  prediksi  potensi terjadinya  badai  guntur  ataupun  potensi  terjadinya  tornado  dengan cepat (Showalter, 1953). Seperti misalnya indeks showalter . Bila indeks ini  bernilai  negatif  besar  maka  kemungkinan  terjadinya  badai  guntur dan  tornado  relatif  besar.  Peluang  terjadinya  badai  guruh  dapat diperkirakan dengan  metode statistik. Menurut Applequist et al. (2002) metode  statistik  regresi  yang  sering  digunakan  untuk  prediksi probabilitas atau peluang adalah menggunakan metode regresi logistik. Pembentukan  badai  guntur  termal  memerlukan  kondisi  massa  udara yang  hangat,  lembap,  labil  bersyarat  dan  pemanasan  Matahari  kuat yang  diperlukan  untuk  proses  konveksi.  Karena  pemanasan  Matahari diperlukan untuk proses konveksi pada tipe badai guntur termal, maka frekuensi  maksimum  kejadian  badai  guntur  akan  bertepatan  dengan periode maksimum pemanasan permukaan (Mudge, 1945).
Gambar 1-1:Proses pembentukan badai guntur termal (Mudge, 1945)
Kajian mengenai potensi badai guntur (khususnya badai guntur tipe  termal)  untuk  wilayah  Indonesia  khususnya  wilayah  Biak  perlu dilakukan  untuk  mengurangi  risiko  buruk  badai  guntur  terhadap aktivitas penerbangan di bandar udara Frans Kaisiepo Biak.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui  pengaruh kelembapan  udara  dan  kondisi  labilitas  atmosfer  terhadap pembentukan  badai  guntur  termal  serta  memprediksi  peluang terjadinya badai guntur termal berdasarkan analisis data udara atas di Bandar Udara Frans Kaisiepo Biak.

## 2  METODOLOGI
Data  yang  digunakan  dalam  studi  ini  adalah  sampel  data observasi  permukaan  dan  observasi  udara  atas  selama  empat  tahun dari  bulan  Januari  2006  hingga  Desember  2009.  Data  observasi permukaan  Stasiun  Meteorologi  Biak  (97560)  dilaporkan  tiap  tiga  jam yaitu  pada  jam  00.00,  03.00,  06.00,  09.00,  12.00,  15.00,  18.00  dan 21.00  UTC  ( Universal  Time  Coordinate ).  Dari  data  ini  diambil  laporan pengamatan  cuaca  ( present  weather dan past  weather disertai  suhu udara permukaan sebagai data pendukung) tiap tiga jam oleh pengamat cuaca  ( observer ).  Alwin et  al. (2003)  menggunakan  data  ini  dalam penelitiannya mengenai forecast skill kejadian badai guntur dari analisis data  radiosonde.  Data  radiosonde  diperoleh  dari  laporan  sandi  TTAA yang  merupakan  data  observasi  udara  atas  pagi  hari  (00.00  UTC  atau 09.00  LT  atau  WIT).  Dari  data  ini  diambil  data  suhu  dan  suhu  titik embun  pada  tiap  lapisan  atmosfer,  selanjutnya  data  ini  digunakan untuk  menghitung  parameter-parameter  stabilitas  atmosfer.  Sampel data  harian  diambil  dari  sandi  pengamatan  permukaan  dan disesuaikan  dengan  ketersediaan  data  radiosonde  pada  hari  tersebut. Data  pengamatan  tersebut  diasumsikan  dapat  merepresentasikan kondisi  atmosfer  sebelum  pembentukan  awan  konvektif  yang  dapat berkembang  menjadi  badai  guntur  termal untuk  jangka  waktu  9  jam (hingga  pemanasan  maksimum  pada  siang  menjelang  sore  hari). Kandungan  uap  air  di  atmosfer  dapat  diperkirakan  dari  nilai precipitable water , sedangkan kondisi instabilitas atmosfer diamati dari nilai Convective Available Potential Energy ( CAPE ) dengan asumsi suatu paket udara di permukaan dipanaskan hingga mencapai suhu konvektif ( TC )  sehingga  paket  udara  tersebut  dapat  terangkat  hingga  paras kondensasi  konvektif  ( CCL )  dan  paket  udara  mengalami  kondensasi (Mudge, 1945). Potensi terjadinya badai guntur dihitung menggunakan metode  regresi  logistik  yang  menghasilkan  nilai  peluang  terjadinya badai guntur. Peubah kelembapan untuk satu kolom udara dinyatakan sebagai precipitable water ( pw ) , dimana pw merupakan total massa uap air  pada  suatu  kolom  udara  dari p o hingga p. Secara  matematis pw dapat dinyatakan (Curry dan Webster, 2005):
(2-1)
Keterangan:
q = kelembapan spesifik
g = konstanta gravitasi = 9,8 ms -2 po, p = tekanan di permukaan, tekanan pada ketinggian tertentu
Precipitable water dinyatakan dalam satuan kilogram per meter 2 , namun  sering  dinyatakan  sebagai  kedalaman  air  untuk  kolom  udara dengan satuan millimeter ( mm ).
Convective  Available  Potential  Energy ( CAPE ) merupakan  total energi  dari  gaya  apung ( buoyancy ) pada  kolom  udara  yang  tersedia untuk  mengangkat  paket  udara .  CAPE dinyatakan  sebagai  integrasi selisih positif antara suhu virtual paket udara ( T vp ) dengan suhu virtual lingkungan ( T vl )  dikali  konstanta  udara  kering ( R d ) antara  dua  level ketinggian (Riemann et al., 2009):
(2-2)
Keterangan:
CCL = adalah level kondensasi konveksi dan LNB = adalah level apungan netral
CAPE digambarkan  sebagai  area  energi  positif  dalam  diagram termodinamik (Skew T log P) seperti ditunjukkan pada Gambar 2-1 .
Perhitungan nilai precipitable water, TC dan CAPE menggunakan fungsi dalam perangkat lunak GrADS yang ditulis oleh Bob Hart (1999) . Regresi  logistik  merupakan  salah  satu  pendekatan  model matematik  yang  dapat  digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan antara  variabel-variabel  bebas  dengan  variabel  respons  terikat  yang bersifat  dikotomik.    Dalam  studi  ini  variabel  respons  adalah  kejadian badai  guntur  ( TS  event )  yang  dinyatakan  dengan  nilai  satu  (1)  jika terjadi  badai  guntur,  dan  diberi  nilai  nol  (0)  jika  tidak  terjadi  badai guntur.
Gambar 2-1: Diagram termodinamik ( Skew T log P ). Proses pengangkatan paket udara dipermukaan karena pemanasan ( Annonimous ,1990)
Model  regresi  logistik  dengan k buah  variabel  bebas  dapat dituliskan sebagai:
(2-3)
Metode  intuitif  untuk  merangkum  hasil  model  regresi  logistik menggunakan tabel klasifikasi seperti terlihat pada Tabel 2-1. Tabel ini adalah  hasil  klasifikasi-silang  variabel  hasil,  y,  dengan  nilai-nilai variabel  dikotomis  yang  berasal  dari  probabilitas  logistik.  Untuk mendapatkan  variabel  dikotomis,  kita  harus  menentukan cut-point , c , dan  membandingkan  setiap  probabilitas  yang  diperkirakan  terhadap cut-point .  Jika  nilai  estimasi  probabilitas  lebih  dari  atau  sama  dengan cut-point maka  probabilitas  dinyatakan  1  ( event ),  jika  nilai  estimasi probabilitas kurang dari cut-point maka probabilitas dinyatakan 0 ( non- event ) (Hosmer et al ., 2000).
Setelah  diperoleh  hasil  dalam  bentuk  tabel  klasifikasi  maka dapat  dihitung  nilai  sensitifitas  model  regresi  yaitu  perbandingan ketepatan  prediksi  kejadian  ( event =  1)  terhadap  total  kejadian  yang teramati. Selain itu dapat diperoleh pula nilai sensitifitas model regresi yaitu perbandingan ketepatan prediksi tidak terjadi ( event = 0) terhadap total observasi tidak terjadi ( event = 0). Secara keseluruhan kemampuan model  regresi  dapat  dilihat  dari  nilai  akurasi  yaitu  perbandingan prediksi yang benar terhadap total observasi.
Estimasi nilai cut-point probabilitas dilakukan dengan menggunakan metode  diagram ROC ( Receiver  Operating  Characteristic )  (Wilks,  2006). Diagram ROC merupakan plot dari fungsi sensitifitas (sumbu y) terhadap 1-spesifisitas (sumbu x) untuk setiap nilai cut-point . Luas area di bawah kurva ROC berada  di  antara  nol  hingga  satu,  dan  menunjukkan kemampuan model  untuk mendeskripsikan event (1) dan non-event (0).
Tabel 2-1: TABEL KLASIFIKASI KEJADIAN BADAI GUNTUR
Klasifikasi Observasi Total TS event(1)  TS event (0) TS event (1) a c a+c TS event (0) b d b+d Total a+b c+d a+b+c+d a,b,c,d = frekuensi kejadian Sensitifitas a/a+b
Spesifisitas d/c+d Akurasi (a+d)/(a+b+c+d)
Gambar 2-2: Grafik  kurva  sensitifitas  dan  spesifisitas untuk  tiap  nilai cut-point (Hosmer et al., 2000)
Gambar 2-3: Diagram ROC dari Tabel 2-1 (Hosmer et al ., 2000)
Setelah  diperoleh  nilai cut-point optimum  selanjutnya  dilakukan verifikasi menggunakan tabel klasifikasi (Tabel 2.1) untuk menentukan akurasi,  sensitifitas  dan  spesifisitas.  Selanjutnya  verifikasi  model regresi logistik dilakukan terhadap sampel data bebas (data 2009).

## 3  HASIL DAN ANALISIS

## 3.1 Distribusi Frekuensi Kejadian Badai Guntur Harian
Hasil  pengolahan  data  pengamatan  permukaan  dan  udara  atas di  Stasiun  Meteorologi  Biak  pada  periode  2006-2009  menghasilkan sampel sebanyak 913 hari. Mudge (1945) menyatakan indikasi potensi badai guntur termal dapat dilihat dari variasi harian temperatur udara dan  variasi  harian  frekuensi  kejadian  badai  guntur.  Gambar  3-1 menunjukkan suhu udara permukaan pada 09.00 LT ( Local Time ) rata- rata  sekitar  27,7 0 C dan  mengalami  peningkatan  temperatur  udara permukaan  (1,3 0 C selama  enam  jam)  hingga  pukul  15.00  LT  sekitar 29,0 0 C . Periode temperatur udara mencapai maksimum pada 12.00 LT - 15.00  LT.  Ha1  ini  bersesuaian  dengan  frekuensi  awan  badai  (awan Cumulonimbus )  mulai  dari  pukul  09.00    LT    (37,0%)  dan  mengalami peningkatan  hingga  pukul  15.00  LT  sekitar  39,5%  yang  merupakan frekuensi maksimum untuk periode pagi hingga malam hari.
Gambar 3-1: Grafik  rata-rata  temperatur  udara  permukaan  dengan frekuensi  relatif  awan  badai  ( Cb )  pada  pagi  (09.00  LT) hingga  malam  hari  (21.00  LT)  menunjukkan  pola  yang bersesuaian
Selanjutnya  suhu  udara  permukaan  mengalami  penurunan 1,3 0 C  selama  tiga  jam  hingga  pukul  18.00  LT  (sekitar  27,7 0 C).  Hal  ini bersesuaian  dengan  penurunan  frekuensi  awan  badai  sekitar  18,3% (21,2%  pada  18.00  LT).  Selanjutnya  temperatur  udara  permukaan mengalami penurunan 1,5 0 C hingga pukul 21.00 LT (26,2 0 C pada 21.00 LT).  Ha1  ini  tidak  bersesuaian  dengan  frekuensi  awan  Cb  yang mengalami  peningkatan  3,3%  pada  periode  yang  sama  (24,5%  pada 21.00 LT).
Pola grafik pada Gambar  3-1 mengindikasikan proses konvektif yang  menghasilkan  awan  badai  pada  periode  pagi  hingga  menjelang malam  hari  (18.00  LT)  yang  bersesuaian  dengan  pemanasan  ataupun pendinginan udara di permukaan.
Gambar 3-2: Grafik frekuensi relatif awan badai (Cb) pada pagi (09.00 LT) hingga  malam  hari  (21.00  LT)  menunjukkan  pola  yang bersesuaian  dengan  frekuensi  relatif  badai  guntur  pada rentang waktu pengamatan
Gambar  3-2  menunjukkan  pola  frekuensi  relatif  kejadian  badai guntur  bersesuaian  dengan  frekuensi  relatif  awan  badai  (Cb)  waktu pengamatan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tidak  semua  awan  badai yang  terbentuk  berkembang  menjadi  badai  guntur.  Sebagian  besar awan  badai  yang  telah  terbentuk  mengalami  tahap  punah  ( dissipating stage )  sebelum  berkembang  menjadi  badai  guntur.  Secara  umum pemanasan  ataupun  pendinginan  udara  di  permukaan  bersesuaian dengan  proses  konvektif  yang  menghasilkan  awan  badai  (Cb)  dan selanjutnya dapat berpotensi menjadi badai guntur termal.

## 3.2 Distribusi Precipitable Water
Nilai precipitable  water maupun CAPE dihitung  dengan  batas atas pada lapisan 300 hPa. Hal ini dikarenakan pengamatan udara atas cukup  lengkap  hingga  lapisan  300 hPa sedangkan  untuk  lapisan  di atasnya  (≤  250  hPa),  sebagian  besar  pengamatan  tidak  mencapai lapisan tersebut. Dari sampel data pada rentang waktu 2006-2008 yang digunakan  untuk  membentuk  persamaan,  diperoleh  643  sampel  data sedangkan  sampel  2009  sebanyak  270  sampel  data  digunakan  untuk verifikasi.
Nilai precipitable  water dihitung  dengan  batas  atas  300  hPa untuk melihat hubungan ketersediaan uap air terhadap kejadian badai guntur.  Untuk  mendeskripsikan  hubungan terhadap kejadian badai guntur dibuat kelas interval dan  dihitung  proporsi  kejadian  badai  guntur pada setiap kelas interval (Hosmer, 2000).
Gambar 3-3: Diagram pencar proporsi badai guntur pada setiap interval precipitable water (mm)
Hasil  perhitungan
menunjukkan  nilai
maksimum  sebesar  93,4  mm,  nilai  minimum  34,6  mm  dan  nilai  rata- rata  54,8  mm.  Proporsi  kejadian  badai  guntur  cenderung  berbanding lurus  dengan  nilai precipitable  water. Hal  ini  menunjukkan  kejadian badai  guntur  cenderung  dipengaruhi  ketersediaan  uap  air  di  atmosfer hingga lapisan tinggi (sekitar 300 hPa) (Gambar 3-3).

## 3.3 Distribusi Suhu Konvektif
Distribusi frekuensi relatif dari suhu konvektif terhadap kejadian badai  guntur  (Gambar  3-4)  menunjukkan  pola  peningkatan  suhu konvektif cenderung menurunkan proporsi kejadian badai guntur.
Gambar 3-4: Diagram  pencar  proporsi  kejadian  badai  guntur  pada setiap interval suhu konvektif (dalam Kelvin)
Semakin  tinggi  suhu  konvektif  maka  pemanasan  permukaan  yang dibutuhkan harus semakin kuat agar paket udara di permukaan dapat terangkat  dan  terjadi  proses  kondensasi  serta  pembentukan  awan konvektif.

## 3.4 Distribusi CAPE
Gambar    3-5  mengindikasikan  proporsi  kejadian  badai  guntur cenderung  tidak  dipengaruhi  oleh  nilai
.  Proporsi  kejadian badai guntur cenderung konstan sekitar 0,7 untuk setiap kelas interval. Hal ini dapat disebabkan karena perhitungan menggunakan metode  parse1  tersekat  sehingga  mengabaikan  efek  percampuran ( entrainment )  terhadap  lingkungan  selama  paket  udara  mengalami pengangkatan.  Selain  itu  perhitungan
dalam  studi  ini mengasumsikan  paket  udara  diangkat  karena  pemanasan  udara permukaan  dan  mengabaikan  mekanisme  pengangkatan  oleh  faktor orografik,  mekanisme  konvergensi  di  lapisan  permukaan  ataupun percampuran mekanis.
Gambar 3-5: Diagram pencar proporsi badai guntur pada setiap interval ( Joule/kg )

## 3.5 Model Regresi logistik Badai Guntur (TS)
Analisis regresi logistik dilakukan untuk menentukan hubungan secara  kuantitatif.  Dari  data  sampel  untuk  membangun  persamaan sebanyak  643  sampel  data  diperoleh  85  hari  terjadi  badai  guntur  dan 558 hari tidak terjadi badai guntur pada rentang waktu jam 09.00 LT - 18.00  LT  (pagi  hingga  sore  hari)  sehingga  frekuensi  relatif  kejadian badai guntur (TS) sekitar 13%.
Tabel 3-1: PROPORSI  KEJADIAN  BADAI  GUNTUR  ( TS =l)  DAN  TIDAK TERJADI BADAI GUNTUR ( TS =0) Y ( TS event )    1 85 ( Event ) 0 558 Total 643 Selanjutnya dilakukan analisis regresi logistik untuk menentukan hubungan secara kuantitatif. Estimasi koefisien-koefisien β menggunakan perangkat lunak Minitab dan diperoleh hasil pada Tabel 3-2.
Tabel 3-2: HASIL  ESTIMASI  KOEFISIEN-KOEFISIEN β UNTUK  MEM-

## BENTUK  PERSAMAAN  REGRESI  LOGISTIK  PELUANG KEJADIAN BADAI GUNTUR
Prediktor Koefisien Koefisien SE Z P Rasio Wald Konstanta  25,57658256 14,3656  1,7800  0,0750 3,169841 (pw) 0,06939397 0,0209  3,3200  0,0010  1,0700  11,013330 (TC) -0,10640335 0,051  -2,0900  0,0370  0,9000  4,361243 (cape_ccl) 0,00039426 0,0003  1,3500  0,1770  1,0000  1,823807
Dari Tabel 3-2 diperoleh model regresi logistik sebagai berikut:
(3-1)
dengan fungsi transformasi dalam bentuk:
(3-2)
Dari  perhitungan Minitab diperoleh  nilai G =  11,208  dengan p-value =  0,011  sehingga  dengan  pengujian α =  5%  model  ini  secara keseluruhan  dapat  diterima.  Uji  signifikansi  masing-masing  variabel prediktor  yang  dilakukan  dengan  statistik Wald menunjukkan  bahwa variabel dan suhu konvektif memiliki nilai uji Wald dan
p-value berturut-turut (11,01334; 0,001 dan 4,361214; 0,037) sehingga dengan pengujian α = 5% dapat dinyatakan precipitable water dan suhu konvektif signifikan mempengaruhi terjadinya badai guntur. Sedangkan variabel memiliki  nilai  uji Wald dan p-value (1,823749; 0,177)  sehingga  dengan α =  5%  dapat  dinyatakan  variabel tidak signifikan mempengaruhi terjadinya badai guntur.
Plot kurva sensitifitas dan spesifisitas untuk tiap nilai cut-point dalam  satu  grafik  dapat  dilihat  pada  gambar  3.6.  Titik  perpotongan kedua  kurva  diperoleh  pada  0,132  dan  merupakan  nilai cut-point optimum.
Gambar 3-6: Grafik  sensitifitas  dan  1-spesifisitas  probabilitas  model regresi logistik peluang kejadian badai guntur
Kemampuan  model  untuk  mendeskripsikan event (1)  dan non- event (0)  dengan  menggunakan  diagram ROC (dapat  dilihat  pada Gambar 3-7). Luasan kurva ROC diperoleh 0,604.
Gambar 3-7: Diagram  ROC  untuk  menentukan  kemampuan  model mendeskripsikan  kejadian  badai  guntur.  Luasan  area dibawah kurva = 0,604
Setelah  diperoleh  nilai cutoff, dilakukan  verifikasi  untuk  data model  menggunakan  tabel  klasifikasi.  Dari  Tabel  3-3  diperoleh  nilai akurasi model 58,8% dengan sensitifitas 57,6% dan spesifisitas 59,0%. Secara  keseluruhan  peluang  kejadian  badai  guntur  berdasarkan pengangkatan  karena  pemanasan  permukaan  hanya  menghasilkan akurasi  sekitar  59%,  sehingga  perlu  diperhitungkan  faktor  dinamis misalnya geser angin.
Tabel 3-3: TABEL  KLASIFIKASI  UNTUK  MENENTUKAN  AKURASI,

## SENSITIFITAS DAN SPESIFISITAS (DATA SAMPEL MODEL)
Cut Value = 0,132 Klasifikasi Observasi Total akurasi 0,588 TS(1)  TS(0) sensitifitas 0,576 TS(1) 49 229 278 spesifisitas 0,590 TS(0) 36 329 365 Total 85 558 643
Verifikasi  menggunakan  data  sampel  untuk  tahun  2009  dapat dilihat  pada  Tabel  3-4.  Untuk  sampel  data  bebas  diperoleh  akurasi model 40,4% dengan sensitifitas 33,2% dan spesifisitas 59,5%.
Tabel 3-4: TABEL  KLASIFIKASI  UNTUK  MENENTUKAN  AKURASI, SENSITIFITAS  DAN  SPESIFISITAS (DATA  SAMPEL  BEBAS (TAHUN 2009) Cut Value = 0,132 Klasifikasi Observasi Total akurasi 0,678 TS(1)  TS(0) sensitifitas  0,452 TS(1) 19 64 83 spesifisitas  0,719 TS(0) 23 164 187 Total 42 228 270
Gambar 3-8: Grafik  model  regresi  logistik  peluang  kejadian  badai guntur.  Sumbu  X  merupakan  fungsi  transformasi  g(x) sedangkan  sumbu  Y  merupakan  probabilitas  kejadian badai guntur

## 4  KESIMPULAN
Secara  umum  pemanasan  ataupun  pendinginan  udara  di permukaan  bersesuaian  dengan  proses  konveksi  yang  menghasilkan awan  badai  (Cb)  dan  selanjutnya  berpotensi  menjadi  badai  guntur untuk  rentang  waktu  pagi  hingga  sore  hari  (09.00  LT  -  18.00  LT). Analisis  korelasi  dan  peluang  menunjukkan  bahwa precipitable  water memiliki  hubungan  berbanding  lurus  dengan  peluang  kejadian  badai guntur.  Variabel  suhu  konvektif  (TC)  memiliki  hubungan  berbanding terbalik dengan peluang kejadian badai guntur. Secara analisis statistik variabel tidak  berkorelasi  signifikan  terhadap  potensi kejadian  badai  guntur  (TS).  Model  peluang  kejadian  badai  guntur memiliki nilai akurasi sekitar 58,8%.

## DAFTAR RUJUKAN
Alwin, J. H., and V.D Aarnout, 2003. Thunderstorm Predictors and their Forecast Skill for the Netherlands . Atmospheric Research, vol. 67-
68, p. 273-299.
Annonimous , 1990. The  use  Of  the  Skew  T,  Log  P  Diagram  in  Analysis and Forecasting . AWS/TR-79/006 Revised, Air Weather Service.
Applequist,  S.,  G.  E.  Gahrs,  R.  L.  Pfeffer,  and  X.  F.  Niu,  2002.
Comparison  of  Methodologies  for  Probabilistic  Quantitative Precipitation Forecasting . Weather Forecasting, 17, p. 783-799. Curry, J. A., dan P. J. Webster, 1999. Thermodynamics of Atmospheres and Oceans , Academic Press Inc., California.
Hosmer,  D.  W.,  and  S.  Lemeshow,  2000. Applied  Logistic  Regression ; Second Edition, Jhon Wiley & Sons Inc., New York. Mudge, R. W., 1945. Meteorology for Pilots , McGraw-Hill Book Company, NewYork.
Riemann-Carnpe,  K.,  Klaus  Fraedrich,  and  F.  Lunkeit.,  2009. Global Climatology  of  Convective  Available  Potential  Energy  (CAPE)  and Convective Inhibition (CIN) in ERA-40 Reanalysis , Atmos. Res. 93, p. 534- 545. Showalter,  A.  K.,  1953. A  Stability  Index  for  Thunderstorm  Forecasting ,
Bulletin  American  Meteorological  Society,  Vo1.  34  No.  6,  June 1953, p. 250-252.
Wilks,  D.  S.,  2006. Statistical  Methods  in  the  Atmospheric  Sciences:  An Introduction . Academic Press, London.