SIDARMA: Sistem Integrasi Data Radar Cuaca Mandiri Berbasis Web-GIS dan Aplikasi Android ............................................... (Ali et al.)

## SIDARMA: SISTEM INTEGRASI DATA RADAR CUACA MANDIRI BERBASIS WEB-GIS DAN APLIKASI ANDROID

## (SIDARMA: Web-GIS and Android Application Based In-House Weather Radar Integration System)
Abdullah Ali 1 , Iddam Hairuly Umam 1 , Henrikus Jatining Wahyu Argo 1 , Haryadi 1 , Deni Permana 1 , Gumilang Deranadyan 1 , Alif Adiyasa 1 , Nanda Winata 2 1 Pusat Meteorologi Publik, Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika 2 Stasiun Geofisika BMKG Kupang Jl. Angkasa I No. 2 Kemayoran Jakarta Pusat E-mail: abdullah.ali@bmkg.go.id
Diterima: 03 November 2022; Direvisi: 22 Mei 2023; Disetujui untuk Dipublikasikan: 29 Mei 2023

## ABSTRAK
Radar cuaca merupakan salah satu instrumen pengindraan jauh yang penting dalam pengamatan kondisi cuaca terkini. Resolusi spasial dan temporal yang tinggi memberikan keuntungan dalam merepresentasikan struktur  suatu  sistem  presipitasi  secara  lebih  detail  jika  dibandingkan  dengan  satelit  cuaca.  Salah  satu tantangan  terbesar  dalam  pengoperasian  radar  cuaca  di  Indonesia  adalah  wilayah  yang  luas  sehingga memerlukan lebih dari satu radar cuaca untuk dapat mencakup seluruh wilayah Indonesia. Kondisi tersebut mengharuskan adanya suatu sistem untuk mengintegrasikan seluruh hasil pengamatan radar cuaca. Selain itu, kemudahan dalam pengoperasian untuk petugas operasional dan publik menjadi suatu tuntutan dalam era industri 4.0. Penelitian ini bertujuan untuk mengulas dan mengevaluasi penggunaan Sistem Integrasi Data Radar Cuaca Mandiri (SIDARMA) yang merupakan in house system Sub-Bidang Pengelolaan Citra Radar Cuaca BMKG berbasis web-GIS dan aplikasi  Android.  Tampilan interaktif web-GIS menampilkan citra integrasi 41 lokasi radar ( mosaic ) dan citra tunggal ( single site ) radar cuaca dengan produk reflectivity, rain rate, radial velocity , dan quantitative precipitation estimation (QPE) untuk akumulasi 1 jam dan 24 jam. Aplikasi Android dikemas lebih sederhana untuk memudahkan pengguna dalam memilih dan membaca jenis  citra. Evaluasi dilakukan dengan menggunaakan uji usability suatu website dan aplikasi. Hasil usability web-GIS dan aplikasi Andorid SIDARMA mencapai nilai 88% yang dapat dikategorikan sangat baik.
Kata kunci : aplikasi android, radar cuaca, sistem integrasi, web-GIS

## ABSTRACT
Weather radar is one of the most important remote sensing instruments in observing current weather conditions.  High  spatial  and  temporal  resolution  provides  an  advantage  in  representing  the  structure  of  a precipitation system in more detail when compared to weather satellites. One of the biggest challenges in operating weather radars in Indonesia is the size of the area, so that more than one weather radar is absolutely needed to cover the entire territory of Indonesia, so an integration system for all existing weather radars is needed. In addition, ease of operation for both operational officers and the public is a demand in the industrial era 4.0. This study aims to review and evaluate the use of the Independent Weather Radar Data Integration System  (SIDARMA),  which  is  an  in-house  system  for  the  BMKG  Weather  Radar  Image  Management  Sub Division based on web-GIS and android applications. The interactive web-GIS display displays an integrated image of 41 radar locations (mosaic) and a single site image of a weather radar with products of reflectivity, rain rate, radial velocity, and quantitative precipitation estimation (QPE) for 1 hour and 24 hours accumulation. The android application is packaged in a simpler way to make it easier for users to select and read types of images. The evaluation is done by using the usability test of a website and application. The results of the usability  of  the  web-GIS  and  the  SIDARMA  android  application  reached  a  value  of  88%  which  could  be categorized as very good.
Keywords : android application, weather radar, integration system, web-GIS

## PENDAHULUAN
Radar  cuaca  memiliki  peran  vital  dalam kegiatan  operasional  meteorologi  dan  hidrologi maupun keperluan penelitian (Krajewski & Smith, 2002) . Hal ini mengharuskan adanya suatu sistem
integrasi  yang  bertujuan  untuk  menampilkan seluruh  hasil  pengamatan  radar  cuaca  dalam periode pengamatan yang sama untuk mendapatkan  informasi  yang  lebih  komprehensif. The  European  Weather  Radar  Network (OPERA) merupakan salah satu sistem integrasi radar cuaca
yang dibangun melalui konsep in house production (Holleman  et  al.,  2008).  Pengembangan  sistem dengan konsep in house production ini didasari oleh perbedaan  sistem,  perangkat  lunak  pengolahan data, hingga format data radar cuaca yang berbeda- beda. Banyak data radar cuaca yang ditulis dalam format  yang  kompleks,  ditulis  dalam  format  biner yang  membutuhkan  banyak  ahli  untuk  dapat membacanya, hingga penggunaan aplikasi pengolahan  radar  cuaca  yang  bersifat  komersil. Terlebih lagi sistem informasi geografis (SIG) pada umumnya menggunakan sistem koordinat Kartesian, sedangkan hasil pengamatan radar cuaca ditulis dalam sistem koordinat bola (Heistermann et al., 2013).
Berbagai  kesulitan  dalam  pengolahan  data radar  cuaca  tersebut  mendorong  para  ahli  untuk membuat suatu library pengolahan data radar cuaca berbasis open  source .  Pada  tahun  2011,  sebuah perangkat  lunak The  Hydro-NEXARD diluncurkan untuk  mengatasi  kendala  tersebut,  namun  hanya diperuntukan  untuk  jaringan  pengamatan  radar cuaca NEXRAD di Amerika Serikat (Krajewski et al., 2011).  Setahun  kemudian,  terdapat open  source software dan library pengolahan radar cuaca, yaitu BALTRAD  (Michelson  et  al.,  2018)  dan library wradlib yang digunakan pada bahasa pemrograman Python (Heistermann et al., 2013). Munculnya open source software dan library pengolahan data radar cuaca  ini  sangat  memudahkan  pengguna  dalam merancang  suatu  sistem  berbasis in  house production .  Beberapa  keuntungan  dari in  house production  system adakah  kemudahan  dalam pemeliharaan,  pembaharuan  produk,  hingga membangun suatu kemandirian.
Hingga  saat  ini,  jaringan  radar  cuaca  Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) hingga  tahun  2021  berjumlah  42  ( Gambar  1 ), dimana  38  radar  merupakan  tipe  C- Band ,  dan  5 radar tipe X- Band . Terdapat 20 radar dengan usia operasi lebih dari 10 tahun, 20 radar dengan usia operasi 5-10 tahun, dan 1 radar dengan usia operasi kurang dari 5 tahun. Tipe polarisasi didominasi oleh polarisasi tunggal, hanya terdapat 5 lokasi dengan polarisasi ganda yaitu radar cuaca Sintang, Majene, Masamba,  Wamena,  dan  Palu  (Ali  et  al.,  2021). Pada  tahun  2009,  BMKG  membangun  sistem integrasi  menggunakan  sistem The  HydroMet Decision  Support  System (HDSS)  dimana  jumlah radar pada awal pembangunan adalah 28 (Conway, 2007;  Conway  &  Eilts,  2004) .  Namun  pada  tahun 2018 BMKG memutuskan untuk tidak melanjutkan kontrak,  dan  menyiapkan  pembangunan  sistem integrasi berbasis in house production sejak tahun 2016 (Ali  &  Sa’adah,  2021) .  Peralihan  sistem integrasi  radar  cuaca  dimulai  sejak  lisensi  sistem HDSS dinyatakan habis dan tidak dapat beroperasi,
hingga  pada  tahun  2018  sistem  integrasi  mandiri tersebut  dinamakan  SIDARMA  (Ali  et  al.,  2022). Makalah  ini  bertujuan  untuk  mengulas  dan mengevaluasi  penggunaan  SIDARMA  dalam  versi web-GIS dan aplikasi Android.

## METODE
Salah  satu  cara  dalam  mengulas  dan mengevaluasi  sebuah  sistem  berbasis  web  atau desktop adalah  dengan  mengukur  pengalaman pengguna (user experience) yang mulai diperkenalkan  oleh  Donald  Norman  pada  tahun 1990-an  (Farida,  2016;  Gube,  2010).  Menurut Rubinoff, (2004), user experience terdiri atas empat elemen yang saling berkaitan. Branding , mencakup semua hal yang terkait dengan estetika dan desain yang  ada  dalam  website; Usability ,  secara  umum mensyaratkan  kemudahan  pengguna  terhadap komponen  dan  fitur  yang  ada; Functionality , mencakup  semua  hal  teknik  dan  proses  yang melatarbelakangi  aplikasinya; Content ,  mengacu pada  konten  yang  sebenarnya  dari  sebuah  situs (teks, multimedia, dan gambar) serta struktur atau arsitektur informasinya.
Ulasan  dilakukan  pada  unsur branding, functionality, dan content ,  sedangkan  evaluasi dilakukan  pada  unsur usability . Usability dapat digunakan  sebagai  ukuran  kualitas  pengalaman pengguna  ketika  berinteraksi  dengan  sebuah antarmuka,  termasuk  sebuah website ,  aplikasi perangkat  lunak,  teknologi  bergerak  maupun perlatan-peralatan  lain  yang  dioperasikan  oleh pengguna  (Tullis  &  Stetson,  2004).  Uji usability dilakukan  dengan  melibatkan  30  responden pengguna  SIDARMA,  terdiri  atas  petugas operasional  meteorologi  BMKG,  dosen  Sekolah Tinggi  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika (STMKG),  peneliti,  pejabat  di  Pusat  Meteorologi Publik  BMKG,  serta  masyarakat  publik  sebagai pengguna aplikasi Android.
Pertanyaan diberikan dengan pilihan jawaban “ya”  dengan  skor  1  dan  “tidak”  dengan  skor  0. Perhitungan  jumlah  skor  pada  tiap  pertanyaan dihitung dengan Persamaan 1. Sedangkan untuk nilai rata-rata usability dihitung dengan Persamaan 2 .
𝑠𝑘𝑜𝑟  = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛 𝑥 100% 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛
……….….(1) 𝑢𝑠𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦  = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛 …… . …(2)
Menurut Suharsimi (2006)klasifikasi kualifikasi dan hasil usability dikategorikan menjadi 4 kelas, yaitu sangat  baik,  baik,  cukup,  dan  kurang.  Penjelasan terkait  kualifikasi  penilaian usability terdapat pada Tabel 1 .
SIDARMA: Sistem Integrasi Data Radar Cuaca Mandiri Berbasis Web-GIS dan Aplikasi Android ............................................... (Ali et al.)
Gambar 1. Distribusi jaringan radar cuaca BMKG hingga tahun 2020.
Tabel 1. Klasifikasi penilaian usability. Skor Usability Kualifikasi Hasil 85 – 100%  Sangat Baik Sangat berhasil 65 – 84% Baik Berhasil 55 – 64% Cukup Tidak berhasil 0 – 54% Kurang
Sangat tidak berhasil Sumber: Suharsimi (2006)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Functionality, Branding, dan Content
SIDARMA dibangun menggunakan open source platform dari proses data ingest dari 41 lokasi radar hingga  proses  diseminasi  berbasis Web-GIS dan aplikasi  Android. Basis open source platform yang digunakan pada proses input hingga output adalah bahasa  pemrograman  Python.  Data input terdiri atas  4  merek  radar  cuaca  (polarisasi  tunggal maupun  ganda),  yaitu  radar  EEC  dengan  format data netcdf CF Radial , radar Leoardo (Gematronik) dengan format Rainbow5 .vol , radar BARON dengan format .mvol dan .h5, serta radar VAISALA dengan format  .RAW.  Seluruh  format  data  tersebut  dapat dilakukan  ekstraksi  menggunakan library  wradlib (Heistermann et al., 2013).
Setelah  dilakukan  ekstraksi  data  untuk parameter reflectivity dan radial velocity , dilakukan tiga  tahap pre-processing yaitu  filter  interferensi, clutter  removal ,  dan  koreksi  atenuasi.  Filter interferensi hanya dilakukan pada lokasi radar yang mengalami  gangguan  interferensi  berat,  seperti radar  cuaca  Jakarta  (Wardoyo,  2014). Clutter removal dan koreksi atenuasi dilakukan menggunakan library  wradlib dengan Application Programming Interface (API) wradlib.clutter.filter_gabella (Gabella & Notarpietro,
2002;  Hubbert,  Dixon,  &  Ellis  et  al.,  2009) dan
wradlib.atten.correct_attenuation_hb (Hitschfeld &
Bordan, 1954) .
Pada  tahap  data  pengolahan  data,  terdapat lima algoritma produk, yaitu Plan Position Indicator (PPI) radial  velocity,  Column  Maximum (CMAX) reflectivity,  Surface  Rainfall  Intensity (SRI), Quantitative  Precipitation  Estimation (QPE)  untuk akumulasi 1 jam dan 24 jam. Algoritma data mosaik radar yang digunakan adalah maximum value (Ali et al.,  2022;  Ali,  Muaya,  et  al.,  2022) . Format  data yang  berbeda  dari  seluruh  data input dikonversi menjadi  format  data  standar  yaitu  netcdf  dengan sistem  koordinat  kartesian  untuk  produk  CMAX reflectivity, QPE 1h, dan QPE 24h (Ali & Sa’adah,
2022) .  Hasil  konversi  data  ini  memudahkan pengguna untuk mengolah lebih lanjut menggunakan  perangkat  lunak  pengolahan  data yang  umum  digunakan  dalam  bidang  meteorologi seperti OpenGrads (Breman et al., 2001) dan QGIS (Meyer & Riechert, 2019) .
Keluaran  yang  dihasilkan  adalah  berupa  citra dalam format .png untuk seluruh jenis produk dan data netcdf untuk produk CMAX reflectivity, QPE1h , dan QPE24h . Khusus untuk produk CMAX reflectivity baik mosaik  maupun single site , ditampilkan pada halaman utama website BMKG (https://www.bmkg.go.id/cuaca/citra-radar.bmkg).
Hasil  output  juga  ditampilkan  dalam web-GIS menggunakan library  leaflet (Farkas,  2017)  dan framework  Code  Igniter dengan  basis  bahasa pemrograman Hypertext Preprocessor (PHP) (Upton et al., 2007). Pengelolaan database menggunakan NoSQL  database  MongoDB (Chodorow,  2010). Aplikasi  Android  dibangun  menggunakan React Native yang  merupakan framework  JavaScript (Eisenman,  2015).  Seluruh  alur  kerja  dari  input hingga diseminasi tergambarkan pada Gambar 2 .
Gambar 2. Alur kerja SIDARMA dan plarform yang digunakan.
Gambar 3. Tampilan web-GIS SIDARMA beserta penjelasan fungsi menu dan widget.
1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 Keterangan: 1  : Menu pemilihan jenis citra mosaic  atau  single  site. Single site berisi daftar 41 daftar lokasi radar cuaca. 2  : Menu pemilihan jenis produk  citra  ( reflectivity, rainrate,  radial  velocity, QPE 1h, QPE 2h)
3  : Menu pemilihan time lapse citra 4  : Widget untuk memperbesar atau memperkecil  peta, full screen  mode,  drawing tools, dan download citra 5  : Legenda  citra,  keterangan waktu  citra,  dan widget pemilihan layer base map
SIDARMA: Sistem Integrasi Data Radar Cuaca Mandiri Berbasis Web-GIS dan Aplikasi Android ............................................... (Ali et al.)
Konten  pada web-GIS memuat  menu  pilihan citra (mosaik/ single  site ), pilihan produk ( reflectivity /  CMAX, rainrate /  SRI, radial  velocity / PPI(V),  QPE  1h,  dan  QPE24h),  serta  pilihan pengaturan  waktu  ( time  lapse )  dengan  pilihan latest , last  one  hour ,  dan choose  date .  Seluruh menu  tersebut  dimuat  dalam  satu navigation  bar yang terletak di sebelah kiri. Widget pada sebelah kanan navigation bar memuat zoom in / zoom out , full  screen  mode,  drawing  tools, dan download button . Drawing tools terdiri atas draw circle, line, point , dan polygon , yang berfungsi untuk membuat objek  titik,  garis,  lingkaran,  maupun  poligon  pada peta sebagai penanda khusus. Pada widget drawing tools juga dilengkapi dengan distance measurement untuk mengukur jarak antara dua titik koordinat.
Download button digunakan untuk mengunduh citra  radar  yang  sedang  aktif.  Pada  bagian  kanan terdapat keterangan waktu citra, legenda tiap jenis produk, serta layers control . Keterangan waktu citra radar  disajikan  dalam  format  waktu  Coordinated Universal  Time  (UTC).  Legenda  untuk  produk reflectivity berada pada rentang 5-70 dBZ, produk rainrate pada rentang 5-60 mm/jam, produk radial velocity pada  rentang  -30-30  m/s,  produk  QPE1h pada rentang 5-60 mm, dan produk QPE24h pada rentang  5-100  mm. Layers  control berisi  radio button  untuk  memilih  peta  dasar  yang  tersedia, serta check  list lokasi  radar  cuaca.  Terdapat  4 pilihan  peta  dasar,  antara  lain grayscale,  streets, NatGeo  World  Map,  World  Imagery  Firefly . Tampilan web-GIS SIDARMA  terdapat  pada Gambar  3 ,  dan  pilihan basemap terdapat  pada Gambar  4 . Web-GIS ini  diperuntukan  untuk petugas operasional meteorologi dan bukan untuk masyarakat umum.
Desain aplikasi Android SIDARMA menampilkan  produk reflectivity pada  halaman utama. Navigasi perpindahan halaman menggunakan  jenis drawer  navigation dengan tombol  navigasi  yang  fleksibel  (dapat  dipindah-
pindahkan).  Jenis  produk  yang  ditampilkan  sama dengan produk pada web-GIS . Terdapat beberapa halaman,  yaitu  halaman  radar  cuaca  terkini, peringatan  hujan,  daftar  istilah,  artikel  referensi, dan halaman about . Pembuatan aplikasi Android ini bertujuan  untuk  memperingan  penggunaan dibandingkan  saat  pengguna  harus  mengakses web-GIS SIDARMA melalui browser di smart phone . Aplikasi  Android  ini  dapat  diperuntukkan  untuk masyarakat  umum  maupun  petugas  operasional Meteorologi.  Tampilan  halaman-halaman  aplikasi Android  SIDARMA  beserta  pilihan  menu  terdapat pada Gambar 4 .

## Uji Usability
Uji usability dilakukan  dengan  menggunakan pertanyaan kuisioner terhadap 30 responden. Hasil skor pada setiap pertanyaan terdapat pada Tabel 2 .  Terdapat  empat  unsur  yang  dinilai  pada  uji usability , yaitu learnability, efficiency, memorability, error, dan satisfication . Pertanyaan bernilai 1 untuk jawaban “ya” dan 0 untuk jawaban “tidak”, kecuali untuk unsur error , nilai 1 untuk jawaban “tidak” dan nilai 0 untuk jawaban “ya”. Uji usability dipisahkan antara web-GIS dengan  aplikasi  Android,  dimana responden untuk web-GIS hanya ditargetkan pada petugas  operasional  meteorologi  BMKG,  dimana pengoperasian web-GIS hanya  dilakukan  melalui sebuah  komputer  atau  laptop,  sedangkan  aplikasi Android  juga  ditargetkan  kepada  dosen  STMKG, pejabat  di  lingkungan  Pusat  Meteorologi  Publik, peneliti, dan masyarakat umum. Hasil  uji usability untuk web-GIS dan  aplikasi  android  SIDARMA mendapatkan  nilai  rata-rata  88%.  Hal  ini menunjukkan  aplikasi  Android  SIDARMA  masuk dalam  kategori  kualifikasi  sangat  baik  dan  sangat berhasil,  sedangkan  untuk web-GIS SIDARMA masuk dalam kategori kualifikasi baik dan berhasil.
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 4. Tampilan halaman dan menu pada aplikasi Android SIDARMA. (a) Produk reflectivity yang menjadi halaman utama saat aplikasi dibuka. (b) Menu drawer navigation. (c) Menu pemilihan produk. (d) Produk QPE1h. (e) Halaman daftar istilah. (f) Halaman artikel referensi.
Tabel 2. Hasil perhitungan skor pada setiap pertanyaan dan rata-rata skor usability. No Pertanyaan Skor Learnability 1 Apakah teks pada tampilan website dan aplikasi Android mudah dipahami? 93,3% 2 Apakah fitur-fitur pada website dan aplikasi Android mudah dipahami? 96,7% Efficiency 1 Apakah menu yang diklik dapat ditampilkan dengan cepat? 86,7% 2 Apakah citra radar cuaca langsung muncul ketika pertama kali masuk ke dalam website dan aplikasi Android? 80,0% 3 Apakah citra radar cuaca langsung muncul ketika dilakukan perubahan jenis produk? 90,0% 4 Apakah website dan aplikasi Android ini memudahkan dalam mengetahui distribusi presipitasi? 96,7% Memorability 1 Apakah link website dan nama Aplikasi android mudah diingat? 63,3% 2 Apakah anda mengingat warna dasar pada website dan aplikasi Android tersebut? 86,7% 3 Apakah anda mengingat letak menu pemilihan produk baik pada website maupun aplikasi Android? 76,7% Error 1 Apakah anda menemukan gambar/ikon yang pecah? 96,7% 2 Apakah anda menemukan fitur yang tidak berfungsi? 76,7% 3 Apakah anda menemukan kesalahan pada penggunaan fitur? 86,7% Satisfication 1 Apakah anda ingin mengunjungi website dan menggunakan aplikasi Android ini lagi? 100,0% 2 Apakah website dan aplikasi Android ini perlu dikembangkan? 100,0% 3 Apakah anda menyukai tampilan website ini? 93,3% TOTAL RATA-RATA 88,0%

## KESIMPULAN
Pusat  Meteorologi  Publik  BMKG  melalui  Sub Bidang  Pengelolaan  Citra  Radar  Cuaca  telah mengembangkan  Sistem  Integrasi  Data  Radar Cuaca  Mandiri  (SIDARMA)  berbasis web-GIS dan aplikasi  Android. Web-GIS SIDARMA  memiliki tampilan yang lebih lengkap dan kompleks  karena ditujukan untuk
penggunaan operasional meteorologi,  sedangkan  aplikasi  Android  didesain dengan  lebih  sederhana  untuk  memudahkan pengguna dalam mendapatkan informasi dari citra radar  cuaca.  Seluruh  proses  dalam  SIDARMA dilakukan  menggunakan open  source  software , sehingga  kebutuhan  akan  pemeliharaan  dan perubahan/penambahan konfigurasi mudah dilakukan  oleh  seluruh  staf.  Ulasan  dalam  hal functionality , branding ,  dan content dijabarkan secara  terperinci.  Hasil  uji usability menunjukkan bahwa web-GIS masuk  dalam  kategori  baik  dan berhasil, sedangkan aplikasi android masuk dalam kategori sangat baik dan sangat berhasil.
Perlu dilakukan benchmarking dengan sistem- sistem dengan basis in house production di badan meteorologi  negara  lain,  seperti  The  European Weather  Radar  Network  (OPERA).  Pengembangan SIDARMA  dapat  mengadopsi  interaksi  antara elemen  pada  program  OPERA  ( Gambar  5 )  mulai dari  sistem  radar,  produk,  dan quality  control , pengembangan software ,  data service ,  hingga manajemen  program.  Hal  ini  bertujuan  untuk menjaga sustainability operasional SIDARMA di era industri 4.0 yang sangat cepat berubah.
Sumber: Holleman et al., (2008) Gambar 5. Piramida program dan interaksi antar elemen pada OPERA-3.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Sub Bidang  Pengelolaan Citra  Radar  Cuaca BMKG atas dukungan perangkat komputasi pengolaan data dan penyediaan data radar cuaca Jakarta. Penulis juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak yang  telah  berpartisipasi  dalam  penelitian  ini. Ucapan terima kasih sengaja kami kosongkan pada proses review .

## DAFTAR PUSTAKA
Ali, A., Adriyanto, R., & Saepudin, M. (2018). Preliminary Study  of  Horizontal  And  Vertical  Wind  Profile  Of Quasi-Linear  Convective  Utilizing  Weather  Radar Over Western Java Region, Indonesia. International Journal  of  Remote  Sensing  and  Earth  Sciences, 15(2), 177 – 186.
SIDARMA: Sistem Integrasi Data Radar Cuaca Mandiri Berbasis Web-GIS dan Aplikasi Android ............................................... (Ali et al.)
Ali,  A.,  Deranadyan,  G.,  &  Umam,  I.  H.  (2021).  An enhancement  to  the  quantitative  precipitation estimation using radar-gauge merging. International Journal  of  Remote  Sensing  and  Earth  Sciences (IJReSES), 17(1), 65 – 74. Doi: http://dx.doi.org/10.30536/j.ijreses.2020.v17.a331 6 Ali,  A.,  Muaya,  M.,  &  Kristianto,  A.  (2022).  Identifikasi Evolusi  dan  Prediksi  Pergerakan  Awan  Konvektif Berbasis  Perangkat  Lunak  Titan. Jurnal  Ilmiah
Geomatika Volume, 28(2), 101 – 112.
Ali,  A.,  &  Sa’adah,  U.  (2021).  Radar -Based  Stochastic Precipitation  Nowcasting  Using  The  Short-Term Ensemble  Prediction  System  (Steps)(Case  Study: Pangkalan  Bun  Weather  Radar). International
Journal  of  Remote  Sensing  and  Earth  Sciences,
18(1), 91 – 102.
Ali,  A.,  &  Sa’adah,  U.  (2022).  Implementasi  Metode Deteksi  Hujan  Es  Berbasis  Data  Radar  Cuaca Menggunakan  Algoritma  Severe  Hail  Index  (SHI). Jurnal  Fisika  Unand,  11(3),  380 – 386.  Doi:
https://doi.org/10.25077/jfu.11.3.380-386.2022 Chodorow, C. (2010). Introduction to mongodb. Free and Open  Source  Software  Developers  European Meeting (FOSDEM).
Conway,  J.  W.  (2007).  The  HydroMet  Decision  Support System:  operational  applications  in  hydrology  and flash  flood  prediction. 33rd  Conference  on  Radar Meteorology.
Conway,  J.  W.,  &  Eilts,  M.  D.  (2004).  The  hydromet decision  support  system:  new  applications  in hydrology. Proceedings of ERAD, 525(527). Eisenman,  B.  (2015). Learning  react  native:  Building native mobile apps with JavaScript . O’Reill y Media, Inc.
Farida, L. D. (2016). Pengukuran User Experience Dengan Pendekatan  Usability  (Studi  Kasus:  Website Pariwisata Di Asia Tenggara). Semanasteknomedia Online, 4(1), 1 – 3.
Gabella,  M.,  &  Notarpietro,  R.  (2002).  Ground  clutter characterization  and  elimination  in  mountainous terrain. Proceedings of ERAD, 305(311). Gube,  J.  (2010).  What  is  user  experience  design? Overview, tools and resources. Smashing Magazine. Heistermann, M., Jacobi, S., & Pfaff, T. (2013). An open source  library  for  processing  weather  radar  data (wradlib). Hydrology  and  Earth  System  Sciences,
17(2), 863 – 871. Doi: https://doi.org/10.5194/hess- 17-863-2013
Hitschfeld, W., & Bordan, J. (1954). Errors inherent in the radar  measurement  of  rainfall  at  attenuating wavelengths. Journal  of  Atmospheric  Sciences,
11(1),  58 – 67.  DOI:  https://doi.org/10.1175/1520- 0469(1954)011<0058:EIITRM>2.0.CO;2
Holleman, I., Delobbe, L., & Zgonc, A. (2008). Update on the  European  weather  radar  network  (OPERA). WMO Technical Conference, TECO-2008.
Hubbert, J. C., Dixon, M., & Ellis, S. M. (2009). Weather radar  ground  clutter.  Part  II:  Real-time identification and filtering. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 26(7), 1181 – 1197. Hubbert,  J.  C.,  Dixon,  M.,  Ellis,  S.  M.,  &  Meymaris,  G. (2009).  Weather  radar  ground  clutter.  Part  I: Identification, modeling, and simulation. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 26(7), 1165 – 1180. Doi: https://doi.org/10.1175/2009JTECHA1160.1 Krajewski, W. F., Kruger, A., Smith, J. A., Lawrence, R., Gunyon, C., Goska, R., Seo, B.-C., Domaszczynski, P.,  Baeck,  M.  L.,  &  Ramamurthy,  M.  K.  (2011). Towards  better  utilization  of  NEXRAD  data  in hydrology: An overview of Hydro-NEXRAD. Journal of Hydroinformatics, 13(2), 255 – 266.
Krajewski, W. F., & Smith, J. A. (2002). Radar hydrology: rainfall  estimation. Advances  in  Water  Resources, 25(8 – 12), 1387 – 1394. Doi: https://doi.org/10.2166/hydro.2010.056 Meyer,  D.,  &  Riechert,  M.  (2019).  Open  source  QGIS toolkit for the Advanced Research WRF modelling system. Environmental Modelling & Software, 112, 166 – 178. Doi: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2018.10.018 Rubinoff, R. (2004). How to quantify the user experience. Design & UX. Suharsimi,  A.  (2006).  Prosedur  penelitian  suatu pendekatan praktik. Jakarta: Rineka Cipta, 134. Upton, D., Allard, D., & Ellis, R. (2007). CodeIgniter for rapid  php  application  development.  Packt Publishing.
Wardoyo, E. (2014). Analisis Interferensi Frekuensi Radar
Cuaca  C-Band  di  Indonesia. InComTech:  Jurnal Telekomunikasi Dan Komputer, 5(2), 163 – 184.

## Halaman ini sengaja kami kosongkan