## ANALISIS KEJADIAN PULSE STORM
DI DAERAH BANDUNG SELATAN JAWA BARAT
BERDASARKAN DATA CAMPAIGN TRANSPORTABLE X-BAND DOPPLER RADAR (STUDI KASUS: 16 MARET 2017) ANALYSIS ON THE PULSE STORM EVENT IN THE SOUTH BANDUNG WEST JAVA BASED ON THE TRANSPORTABLE X-BAND DOPPLER RADAR CAMPAIGN DATA (CASE STUDY: MARCH 16, 2017)
Ginaldi Ari Nugroho 1 *, Tiin Sinatra 1 , Trismidianto 1 1 Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) * e-mail: ginaldi.ari@lapan.go.id
Diterima 8 Mei 2018; Direvisi 20 Februari 2019; Disetujui 13 Mei 2019

## ABSTRACT
Pulse storm is a term to mention the occurrence of storms that have a short duration with the nature of its weak updraft. The results of the Transportable X-Band Radar campaign were able to cap- ture a pulse storm at a location 25 km southwest from a radar position. Convective core with echo value > 50 dBZ is detected at 4 km altitude but has a weak updraft so that it dissipated in the next 40 minutes. This convective activity is also showed by convective index value as well as TBB value from Himawari satellite data in those area. The microburst effect showed from the surface wind shear that expand along + 6.6 km with the edge of the area experiencing high wind with maximum speed from combined shear showed up to 14.5 m/s. This microburst category is dry microburst based on the increase in precipita- tion value from AWS surface data.
Keywords: Pulse storm, microburst, Transportable X-Band Radar, wind shear

## ABSTRAK
Pulse storm adalah istilah untuk menyebutkan kejadian badai yang memiliki durasi yang sing- kat  dengan  sifat  updraft-nya  yang  lemah.  Hasil  campaign  Transportable  X-Band  Radar  mampu  me- nangkap adanya pulse storm di lokasi sebelah barat daya 25 km dari posisi radar.  Inti konvektif dengan nilai echo > 50 dBZ terdeteksi di ketinggian 4 km, tetapi memiliki updraft yang lemah sehingga terd- isipasi  setelah  40  menit.  Aktivitas  konvektif  ini  didukung  nilai  indeks  konvektif  serta  T BB dari  data satelit Himawari di daerah tersebut. Efek microburst terlihat dari data wind shear permukaan sepanjang + 6,6 km dengan daerah pinggir dari luasan tersebut mengalami high wind dengan kecepatan maksi- mum combined shear mencapai 14,5 m/s. Kategori microburst yang terdeteksi adalah dry microburst yang terlihat dari adanya kenaikan nilai curah hujan dari data AWS permukaan.
Kata kunci: Pulse storm, microburst, Transportable X-Band Radar, wind shear

## 1 PENDAHULUAN
Pulse storm adalah istilah untuk menyebutkan  kejadian  badai  yang memiliki durasi yang singkat. Badai ini memiliki  durasi  yang  singkat  karena memiliki sifat updraft yang lemah. Ter- minologi dari pulse storm pada awalnya digunakan  untuk  mendeskripsikan anomali  dari  badai  disertai  guntur (thunderstorm)  dengan  massa  udara yang  kuat  disertai  oleh  aktivitas  kon- vektif  yang  kompleks.  Namun,  terka- dang  penggunaan  pulse  storm  juga digunakan untuk mendeskripsikan ba- dai  yang  tidak  berbahaya,  badai  yang hanya memiliki satu sel dengan durasi singkat  (Cerniglia  dan  Snyder,  2002; Miller dan Petrolito, 2008).
Terdapat beberapa tulisan yang menyarankan untuk memisahkan  ter- minologi  pulse  thunderstorm  dari weakly forced thunderstorm yang dapat menyebabkan  cuaca  buruk  (severe weather).  Sementara  weakly  forced thunderstorm  adalah  badai  yang  ter- bentuk  dalam  skala  homogen  (lokal) dengan gerak dinamis ke atas yang ren- dah (Miller dan Mote, 2016).
Jika  dibandingkan  dengan  tipe badai lainnya, pulse storm lebih bersifat sederhana dalam hal aktivitas konvek- tif.  Aktivitas aliran  ke  atas  relatif  ren- dah secara gradual sepanjang aktivitas presipitasi  di  dalam  inti  badai  dan akhirnya  presipitasi  akan  mencapai permukaan  disertai  downdraft  (Fukao dan Hamazu, 2014).
Pulse  storm  pada  umumnya memiliki  durasi  yang  singkat,  yakni sekitar  tiga  puluh  menit  hingga  satu jam  dengan  aktivitas  konvektif  lokal. Pulse storm biasanya terjadi menjelang sore  hari  pada  kondisi  massa  udara memiliki nilai temperatur serta kelem- bapan  yang  tinggi.  Siklus  pulse  storm memiliki tiga  tahap, yakni tahap cumu- lus,  mature,  dan  disipasi  (Byres  dan Braham, 1949).
Efek berbahaya dari pulse storm ini adalah pada saat proses disipasi ba- dai.  Saat  pulse  storm  mulai  meluruh
atau  terdisipasi  akan  menyebabkan adanya  microburst.  Microburst  adalah fenomena  ketika  terdapat  downburst disertai  dengan  outburst  serta  angin kencang  yang  menyebar  hingga  4  km atau kurang, tetapi dapat
menghasilkan  angin  hingga  mencapai 75 m/s (Fujita, 1985). Pulse storm juga memiliki  potensi  kejadian  petir  yang tinggi (Ashley dan Gilson, 2009).
Pembagian  microburst  terdiri dari dua kategori, yakni dry microburst dan wet microburst. Dry microburst ada- lah  microburst  yang  disertai  dengan sedikit hujan atau bahkan tanpa hujan dari  onset  hingga  puncak  angin  ken- cang.  Kejadian  ini  biasanya  disertai dengan virga dari awan-awan altocumu- lus  atau  awan  menengah, yaitu  mem- iliki dasar awan yang tinggi dan puncak awan yang rendah. Sementara wet mi- croburst  adalah  microburst  yang  dis- ertai  oleh  hujan  antara  onset  hingga puncak  angin  kencang.  Microburst  ini biasanya  dihasilkan  dari  presipitasi yang  intens  dari  suatu  badai  (Rodi  et al.,  1983;  Wolfson,  1983;  Wakimoto, 1985).
Pengamatan  aliran  downburst dari  suatu  microburst  menggunakan radar Doppler dapat dilakukan dengan menganalisis  gradien  data  dari  ke- cepatan  Doppler  pada  sudut  elevasi rendah (Uyeda dan Zrni´c, 1986). Jika terdapat kecepatan Doppler yang diver- gensi mencapai 10 m/s dalam jarak 4 km, maka dapat ditandai sebagai micro- burst  (Wilson  et  al.,  1984).  Wolfson  et al. (1994) membuat peringatan operasional  adanya  microburst  di komunitas penerbangan
dengan menggunakan nilai ambang kecepatan 15  m/s  atau  lebih  cepat  dalam  jarak horizontal 4 km.
LAPAN  Transportable  X-Band Doppler  Radar  adalah  radar  Doppler yang  dipasang  pada  kendaraan  bus roda  empat  untuk  melakukan  penga- matan  cuaca  di  lokasi  yang  berbeda. LAPAN  Transportable  Radar  telah
melakukan observasi di beberapa dae- rah  di  pulau  Jawa  Indonesia  terkait penelitian  atmosfer  (Sinatra  et  al., 2014).
Pada  kajian  ini  akan  dibahas tentang hasil observasi radar di daerah Bandung,  terutama  hasil  observasi tanggal 16 Maret 2017 dimana terdapat hasil deteksi echo yang muncul dan be- rakhir secara tiba-tiba yang diduga se- bagai pulse storm.

## 2 DATA DAN METODOLOGI
Untuk mengetahui apakah echo tersebut merupakan pulse storm, maka terlebih  dahulu  dilakukan  analisis hasil deteksi berdasarkan ciri-ciri dari suatu pulse storm. Ciri dari pulse storm yaitu  memiliki  satu  sel  konvektif dengan tiga tahapan siklus yakni cumu- lus, mature, dan disipasi (Cerniglia dan Snyder,  2002;  Byres  dan  Braham, 1949). Pada  proses  disipasi  terdapat downburst  disertai  dengan  outburst dan angin kencang. Proses ini berlang- sung dalam durasi yang singkat dan bi- asanya terjadi menjelang sore hari (Mil- ler dan Mote, 2016; Miller dan Petrolito, 2008; Byres dan Braham, 1949). Klas- ifikasi  downburst  berdasarkan  luasan area dikategorikan menjadi dua, yakni macroburst (lebih dari 4 km) dan micro- burst (kurang dari atau sama dengan 4 km). Tahapan microburst diilustrasikan pada  Gambar  2-1,  yaitu  terdapat  tiga kondisi yakni midair microburst, touch- down,  dan  surface  microburst  dimana angin  kencang  mencapai  kurang  dari atau  sama  dengan  area  4  km  (Fukao dan Hamazu, 2014).
Gambar 2-1: Tahap microburst (Fujita, 1985)
Deteksi radar dengan pancaran secara volume scan mampu mendeteksi proses  siklus  tersebut  ditambah dengan irisan di area tertentu atau ver- tical cross  section  untuk analisis lebih detail.  Untuk  penentuan  jenis  down- burst dapat dilihat dari data perubahan kecepatan Doppler terhadap ketinggian yang dalam hal ini adalah  wind shear pada beberapa komponen seperti yang ditunjukkan  pada Gambar 2-2.
Indikasi wind shear terlihat dari adanya  perubahan  signifikan  ke- cepatan  Doppler  untuk  komponen  ra- dial  (radial  wind  shear-RDS)  pada Gambar 2-2a dan azimut (azimuth wind shear-AZS)  pada  Gambar 2-2b  (Fukao dan Hamazu, 2014). Tanda plus/minus pada  kecepatan  Doppler  merupakan orientasi  pergerakan  objek  mendekati (-) atau menjauhi (+) posisi radar. Kom- ponen radial dan azimut diilustrasikan pada  Gambar  2-2c.  Metode  combined shear  (CS)  merupakan kombinasi dari RDS  dan  AZS  yang  ditunjukkan dengan  area  bulatan  abu-abu  pada Gambar  2-2c,  digunakan untuk melihat  wind  shear  kuat  yang  tidak terdeteksi  baik  dari  komponen  radial maupun  azimuth  (Herald  dan  Drozd, 1999).
(a ) (b) (c)
Gambar 2-2: Komponen  wind shear, (a) radial, (b)  azimuth shear,  (c) combined shear  (Fukao dan Hamazu, 2014; Herald dan Drozd, 1999).

## 2.1  Lokasi dan Data
Dalam  kajian  ini  digunakan data  radar  sebagai  data  utama,  serta data AWS dan data satelit Himawari-8 sebagai data pendukung.
Gambar 2-3: Lokasi Radar dan AWS.
Lokasi Transportable X-Band Ra- dar berada di lokasi gardu induk listrik Rancakasumba Majalaya, sebelah tenggara  dari  kota  Bandung,  pada
koordinat  7,0351 ° LS  dan  107,7691 ° BT  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar 2-3. Lokasi AWS yang terdekat dengan kejadian pulse storm berada di daerah Soreang  pada  koordinat  7,0194 ° LS dan  107,5269 ° BT.    Area  yang  di- perkirakan  lokasi  terjadinya  pulse storm  (lingkaran  putus-putus  warna merah)  berjarak  25  km  pada  azimut 264°  dari  lokasi  Transportable  Radar. Area ini berada di sekitar daerah antara Soreang dan Banjaran.
Data  yang  digunakan  adalah data  dari  hasil  observasi  tanggal  16 Maret  2017  pada  pukul  15.40  WIB hingga 16.20 WIB. Data Transportable X-Band  Radar  digunakan  untuk melihat  profil  vertikal,  data  spasial,
Lokasi AWS Pulse Storm Transportable x-band radar
serta proses dari pulse storm. Data per- mukaan  dari  AWS  digunakan  untuk verifikasi  kondisi  di  permukaan  saat kejadian pulse storm. Data Himawari-8 digunakan  untuk  melihat  aktivitas konveksi saat pulse storm.

## 2.2  Standardisasi Data
Pada  radar  X-Band  jumlah  ele- vasi  scan  adalah  20  tingkat  elevasi dengan  tinggi  maksimum  15  km  dari permukaan.  Perbedaan  antar  elevasi scan  tidak  linier  untuk  mendapatkan waktu sampling volume scan yang opti- mal.  Lebar  pulsa  pancaran  radar mengggunakan tipe medium pulse (0,3 µm)  dengan  resolusi  250  x  250  meter serta resolusi temporal 10 menit.
Produk  utama  dari  radar  Dop- pler  adalah power echo atau reflektivi- tas (Z) dalam dBZ, kecepatan radial (V) dalam m/s, serta distribusi kecepatan Doppler  (W)  dalam  m/s.  Turunan produk data yang digunakan untuk an- alisis  kondisi  pulse  storm  adalah  data Constant Altitude Plan Position Indicator (CAPPI) dari reflektivitas (CAPPI Z), dari kecepatan  radial  (CAPPI  V),  dan  dari distribusi  kecepatan  Doppler  (CAPPI
W), vertical section (VSECT) dari Z dan V, serta radial shear (RDS) dan azimuth shear (AZS).
Data  Z,  V,  dan  W  diperoleh dengan menggunakan data yang sudah terkoreksi  clutter  secara  Discrete  Fou- rier Transform (DFT) Dual Slope Interpo- lation, serta filter noise background ber- dasarkan  dari  Signal  to  Noise  Ratio (SNR) sinyal yang belum terfilter. Data RDS  dan  AZS menggunakan  data ele- vasi terendah (0–0,8 ° ) untuk mendapat- kan nilai wind shear di atas dekat per- mukaan tanah.
Data AZS dan RDS yang terfilter pada  elevasi  rendah  dapat  digunakan untuk mendeteksi divergensi dan kon- vergensi angin. Data dengan nilai posi- tif mengindikasikan divergensi, semen- tara nilai negatif mengindikasikan kon- vergensi (GAMIC, 2014).

## 2.3  Metode Penelitian
Produk utama dan turunan dari radar    digunakan  untuk  menganalisis pulse  storm.  Data  CAPPI  Z  di  10  level ketinggian  digunakan  untuk  melihat posisi awal (echo base) dan posisi atas (echo top) dari awan konvektif. Nilai am- bang  batas  yang  digunakan  untuk menentukan  echo  base  dan  echo  top adalah  18  dBZ  (Lakshmanan  et  al., 2012).
Nilai dBZ dari data CAPPI Z me- wakili  presipitasi  (intensitas  hujan) yang  terdeteksi,  dimana    skala  5-75 dBZ  mewakili  tiap  kategori  intensitas hujan  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel  2-1.
TABEL  2-1:  KATEGORI  INTENSITAS  HUJAN
BERDASARKAN DATA REFLEK- TIVITAS RADAR (HTTPS://WWW.BMKG.GO.ID/ CUACA/CITRA-RADAR.BMKG) Z (dBZ) Intensitas hujan (mm/jam) Kategori 30 s/d 38  1 s/d 5 Hujan ringan 38 s/d 48  5 s/d 10 Hujan sedang 48 s/d 58  10 s/d 20 Hujan deras > 58 > 20 Hujan sangat deras
Data CAPPI W digunakan untuk melihat intensitas fluktuasi kecepatan Doppler pada saat diduga terjadi micro- burst.  Data  RDS  digunakan  untuk melihat aktivitas divergensi, sementara data  VSECT  dari  Z  digunakan  untuk analisis irisan vertikal pulse storm dan melihat  lokasi  inti  konvektif  serta proses disipasi (GAMIC, 2014).
Metode 2D combined shear  ber- dasarkan  data  RDS  dan  AZS  (Persa- maan 1) digunakan untuk mendeteksi wind  shear  yang  memiliki  skala  area yang  luas  (minimum  diameter  2  km) berdasarkan  hasil  Herald  dan  Drozd (1999).
AZS RDS 2 2 = shear Combined  ( 1 )
Metode  combined shear juga telah dit- erapkan pada deteksi badai hujan dis- ertai angin kencang di daerah Bandung (Nugroho et al., 2018).
Untuk  mengetahui  tingkat  ak- tivitas konveksi di tiap titik grid penga- matan, digunakan suatu parameter in- deks  konvektif  (I k )  yang  diperoleh  dari hubungan  antara  brightness  tempera- ture atau  black body temperature  (T BB ) rata-rata,  temperatur  atmosfer  pada level  ketinggian  400  hPa  (T 400 ),  dan temperatur atmosfer pada level keting- gian  tropopause  (T TR )  (Murakami, 1983). Nilai  ambang  (threshold)  T BB ditentukan untuk memisahkan antara temperatur  permukaan  dengan  awan- awan konvektif tinggi. Nilai ambang ini menurut Chen dan Houze (1997) dapat menggambarkan variasi diurnal aktivi- tas konvektif. Merujuk pada Adler dan Negri  (1988)  di  dalam  Trismidianto  et al. (2016), nilai ambang 253 K sebagai T BB paling  panas  untuk  menentukan awan  yang  diduga  menghasilkan  hu- jan. Nilai 253 K ini secara umum dapat disamakan  sebagai  temperatur  at- mosfer  pada  level  ketinggian  sekitar 400 hPa.  Nilai I k menunjukkan suatu indeks awan-awan konveksi yang pun- cak awannya mencapai level ketinggian di atas 400 hPa.
Persamaan  untuk  menghitung parameter  indeks  konvektif  berdasar- kan data T BB sebagai berikut :
I k =253 – T BB ; (2)
untuk   T BB < 253 K, dan
I k = 0 ; (3)
untuk   T BB ≥ 253 K.
T BB diperoleh dari data satelit Himawari dengan kanal IR 1 yang memiliki pan- jang gelombang 10,4 µm.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  3-1  merupakan  hasil data  CAPPI  Z  di  level  ketinggian  1 hingga  10  km.  Tahap  awal,  yakni proses  cumulus  mulai  terdeteksi  pada pukul  15.40  WIB.  Pada  periode  ini struktur vertikal echo sudah terbentuk. Echo terdeteksi memiliki echo base dan echo  top  berturut-turut  pada  3  dan  7 km.
(a)
(b)
(c)
(d) (e)
Gambar 3-1: CAPPI Z 1-10km, (a) 15.30 WIB, (b) 15.40 WIB, (c) 15.50 WIB, (d) 16.00 WIB, (e) 16.10 WIB.
Echo base  turun menjadi 2 km pada  pukul  15.50  WIB.  Echo  base turun  kembali  menjadi  1  km  diikuti dengan  echo  top  menjadi  6  km  pada pukul  16.00  WIB.  Periode  ini  masuk dalam tahap  mature. Periode selanjut- nya  memasuki  tahap  disipasi,  yaitu echo top turun menjadi 4 km sementara echo base berada di 1 km pada pukul 16.10  WIB.  Selanjutnya,  echo  mulai meluruh  dan  menghilang  setelah pukul  16.20  WIB.  Lama  waktu  dari proses cumulus hingga disipasi adalah 30  menit.  Proses  disipasi  yang  terjadi termasuk dalam kategori microburst di- mana outburst yang terdeteksi (ditandai dengan  kotak  merah  pada  Gambar  3- 1e) memiliki area sebaran lebih dari  di- ameter 4 km.

## Gambar 3-2: CAPPI Z 1km 16.10 WIB.
Sebaran  outburst  lebih  detail ditampilkan pada Gambar 3-2. Luasan area outburst di periode tersebut mem- iliki  dimensi  horizontal  6,1  km  x  4,4 km.  Dimensi  ini  dihitung  dari  jumlah data horizontal sumbu x dan y yang se- lanjutnya  dikalikan  dengan  resolusi spasial radar. Nilai reflektivitas di area tersebut  terdeteksi  di  rentang  30-40 dBZ yang dikategorikan sebagai hujan ringan.
Data  profil  Z  dengan  VSECT (Gambar  3-3)  memperlihatkan  hasil yang lebih detail, yakni pada proses cu- mulus  pukul  15.40  WIB  terdapat adanya aktivitas konvektif dengan satu inti  sel  konvektif  (dBZ  >  50  dBZ)  di ketinggian  4  km.  Keberadaan  inti  sel tersebut  tidak  berlangsung  lama  dan meluruh di 10 menit berikutnya (pukul 15.50  WIB).  Hal  ini  mengindikasikan bahwa aktivitas konvektif tidak terlalu kuat. Hal ini juga didukung dari maksi- mum  ketinggian  echo  top  yang  tidak terlalu tinggi jika dibandingkan dengan hasil observasi lainnya di daerah tropis (Anggoro dan Pramujo, 2018).
Proses disipasi terlihat dari data VSECT  Z  pada  pukul  16.00  hingga 16.10  WIB.  Proses  disipasi  yang menghasilkan microburst diawali dengan adanya midair microburst yang terlihat  pada  data  VSECT  pada  pukul 16.00  WIB.  Surface  microburst  terjadi 10 menit berikutnya, adanya echo ber- bentuk busur (Gambar 3-1e) pada area di  ketinggian  3  km  mengindikasikan adanya aliran ke bawah yang kuat pada bagian tengah dari echo.
6.1k m km 4.4k m km
(a) (b) (c) (d)
Gambar 3-3: Profil VSECT data Z, (a) 15.40 WIB, (b) 15.50 WIB, (c) 16.00 WIB, (d) 16.10 WIB.
Terjadinya surface microburst di- perkuat  dengan  data  RDS,  AZS,  dan CAPPI  W  (Gambar  3-4a  -  3-4c).  Ber- dasarkan data CAPPI W 0,2 km yang di- tunjukkan pada Gambar 3-4a, terlihat tingginya  intensitas  fluktuasi  peru- bahan kecepatan angin, khususnya di area pinggir barat daya dari microburst.
Hasil  data  RDS  dan  AZS  pada pukul 16.10 WIB (Gambar 3-4b dan 3- 4c) memperlihatkan dominasi nilai pos- itif  di  tengah  area  wind  shear  yang
mengindikasikan  lebih  banyak  aktivi- tas  angin  divergen  dibanding  angin konvergen  walaupun  kecepatan  wind shear  tidak  mencapai  15  m/s.  Jika dilihat dari hasil nilai CS berdasarkan kombinasi  RDS  dan  AZS,    nilai  wind shear  dengan  kecepatan  tertinggi  be- rada di lokasi yang hampir sama (area pinggir  barat  daya  dari  microburst) dengan nilai maksimum mencapai 14,5 m/s.
Bow (bentuk Busur)
(a) (b)
(c)
(d)
Gambar 3-4: Data wind shear pukul 16.10 WIB, (a) AZS, (b) RDS, (c) CAPPI W 0,2 km, (d) CS.
Aktivitas konvektif ini didukung oleh  data  satelit  Himawari  kanal  IR  1 (Gambar  3-5).  Tanda  bulat  hitam menunjukkan  lokasi  pulse  storm.  Di sini terlihat adanya aktivitas konvektif berdasarkan indeks konvektif yang ber- nilai 25-30 serta T BB yang bernilai 230- 235 K.
(a) (b)
Gambar 3-5: Data satelit Himawari, (a) Indeks konvektif, (b) T BB
Data  AWS  di  permukaan  di- tunjukkan  pada  Gambar  3-6.  Terlihat adanya kenaikan kecepatan angin 1,5 m/s. Nilai kecepatan angin yang hanya dalam  kategori  sedang  kemungkinan disebabkan jarak AWS yang masih jauh dengan lokasi terjadinya pulse storm (9 km).

## Gambar 3-6: Data AWS
Jika  melihat  dari  deskripsi mengenai pulse storm (Miller dan Mote, 2016)  terlihat  bahwa  hasil  deteksi  ra- dar memenuhi kriteria untuk diidentif- ikasi sebagai pulse storm. Berdasarkan analisis  data  CAPPI  Z  dan  VSECT  Z, tahapan cumulus berada pada rentang waktu  pukul  15.30  WIB  hingga  15.40 WIB  dengan  ketinggian  dari  3  km hingga  7  km.  Tahap  mature  pada rentang  15.40  WIB  hingga  15.50  WIB dengan echo top mencapai hingga 9 km. Tahap disipasi berlangsung setelahnya selama  20  menit.  Tahap  disipasi  juga disertai  oleh  microburst  berdasarkan analisis data RDS, AZS, CAPPI W, serta CS.

## 4 KESIMPULAN
Hasil data Transportable X-Band Radar menangkap adanya echo presipi- tasi dengan durasi yang sangat singkat. Proses presipitasi yang diduga merupa- kan pulse storm terjadi di lokasi sebe- lah barat daya 25 km dari posisi radar. Dugaan  echo  tersebut  adalah  pulse storm  diindikasikan  dari  beberapa ciri yakni  tahapan  proses,  jumlah  inti  sel konvektif,  periode  berlangsungnya, karakteristik  downburst,  serta  data pendukung  indeks  konvektif  dan  T BB satelit Himawari. Tahapan proses echo terdiri  dari  tiga  tahap  yakni  cumulus pada  pukul  15.40  WIB,  mature  pada 15.50  WIB,  dan  disipasi  pada  16.00 hingga 16.10 WIB. Lama waktu proses echo termasuk singkat hanya 30 menit. Selama  proses  hanya  terdeteksi  satu inti  sel  konvektif  yang  bernilai  lebih dari  50  dbz.  Saat  disipasi  terdeteksi
adanya downburst dengan kategori mi- croburst.  Tahapan  microburst  diawali oleh  midair  microburst  pada  pukul 16.00  WIB,  dan  surface  microburst pada  pukul  16.10  WIB.  Kondisi  angin divergensi terdeteksi berdasarkan wind shear  pada  saat  surface  microburst dengan  kecepatan  maksimum  men- capai 14,5 m/s. Area microburst mem- iliki dimensi horizontal 6,1 km x 4,4 km dengan  diameter  sebaran  area  lebih dari  4  km.  Microburst  tersebut  dikate- gorikan sebagai  dry microburst karena disertai hujan dengan kategori ringan. Nilai  T BB (230-235  K)  maupun  indeks konvektif  (25-30)  berdasarkan  data Himawari  menunjukkan  adanya  kon- disi yang mendukung aktivitas konvek- tif di daerah lokasi pulse storm.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima kasih  kepada seluruh staf  PLN  Gardu Induk  (GI)  Rancakasumba  serta  se- luruh  staf  Pusat  Sains  dan  Teknologi Atmosfer LAPAN yang telah membantu dalam campaign Transportable Radar.

## DAFTAR RUJUKAN
Adler, R. F. dan A. J. Negri, 1988. A Satellite Infrared Technique to Estimate Tropical Convective  and  Stratiform  Rainfall,  J. Appl. Meteor., 27, 30−51. Anggoro, M.D. dan B. Pramujo, 2018. Study of Convective  Cloud  Lifetime  and  Move- ment using Radar Image and ECMWF model, Int. Jour. Advance Science En- gineering  Information  Technology,  8, ISSN: 2088-5334.
Ashley, W. S. dan C. W. Gilson, 2009. A Reas- sessment  of  U.S.  Lightning  Mortality,
Bull.  American Meteor.  Soc.,  90,
1501–1518.
Byers,  H.  R.  dan  R.  R.  Braham,  1949.  The Thunderstorm: Report of  the Thunder- storm Project, US Government Printing Office, 287 pp.
Cerniglia, C. S. dan W. R. Snyder, 2002. De- velopment  of  Warning  Criteria  for  Se- vere Pulse Thunderstorms in the North- eastern United States using the WSR-
88D,  National Weather Service. East- ern Region Technical Attachment No. 2002-391 03, 14 pp.
Chen, S. S. dan R. A. Houze, Jr., 1997. Diurnal Variation  and  Life-Cycle  of  Deep  Con- vective  Systems  over  the  Tropical  Pa- cific  Warm  Pool,  Q.  J.  R.  Met.  Soc.,
123, 357-388.
Fukao, S. dan K. Hamazu, 2014. Radar for Me-
teorological and Atmospheric Observa- tion,  Springer.
Fujita,  T.T,  1985.  The  downburst:  Microburst and Macroburst, University of Chicago , SMRP Res. Rep. 210, 122 pp.
GAMIC, 2014. Meteor Product Description Man- ual, GAMIC mbH, Edition 2 Rev 25.
Herald,  P.  dan  K.  Drozd,  2001.  Use  of  Spec-
trum  Width  and  Combined  Shear  in Tornado Detection, NOAA NWS Central
Region  Applied  Research  Paper,  24- 06.
Lakshmanan, V., K. Hondl, C. K. Potvin, dan
D.  Preignitz,  2013.  An  Improved Method for Estimating Radar Echo-Top Height, American Meteorological Soci- ety, 28, 481-488.
Miller, D. dan A. Petrolito, 2008. Anticipating Pulse Severe Thunderstorms 428 using the  WSR-88D  All-tiWIBs  Display.  Na- tional  Weather  Service.  Eastern  Re- gion Technical Attachment No. 2008- 02,11pp.
Miller, P. dan T. Mote, 2016. Standardizing the Definition  of  a  "Pulse"  Thunderstorm,
Bull. Amer.
Meteor. Soc. doi:10.1175/BAMS-D-16-0064.1.
Murakami,  M.,  1983.  Analysis  of  the  Deep Convective  Activity  over  the  Western Pacific  and Southeast Asia. Part  I:  Di- urnal Variation, J. Meteor. Soc. Japan, 61, 60–75.
Nugroho,  G  A.,    T.  Sinatra,  dan  N.J.  Tril- aksono,  2018.  Post  Processing  and Analysis  using  2D  Combined  Shear Method  on  X-Band  Transportable Weather Radar during Strong Wind in Bandung  West  Java,  International Symposium on Earth Hazard and Dis- aster  Mitigation  (ISEDM)  2017,  AIP Conference Proceedings.
Rodi,  A.R.,  K.L.  Elmore,  dan  W.P.  Mahoney, 1983. Aircraft  and  Doppler Air Motion Comparisons  in  a  JAWS  Microburst, 21st Conference on Radar Meteorology
(preprints), Edmonton, Boston: American Meteorological Society, 624–
629.
Sinatra  T.,  Noersomadi,  G.A.  Nugroho,  dan N.J. Trilaksono, 2014.  Characterizing the Diurnal Cycle of Convective Activity over the South of West Java using Dop- pler  X-Band  Radar  Observation,  The 4th international symposium for sus- tainable  humanosphere  (ISSH)-a  fo- rum  of  the  humanosphere  science school (HSS), 22 Desember 2014.
Trismidianto, T.W. Hadi, S.Ishida, Q. Moteki, A.Manda,  dan  S.Iizuka,  2016.  Devel- opment  Processes  of  Oceanic  Convec- tive Systems Inducing the Heavy Rain- fall over the Western Coast of Sumatra on 28 October 2007, SOLA, 12, 6−11.
Uyeda,  H.,  dan  D.S.  Zrni´c,  1986.  Automatic Detection of Gust Fronts, Journal of At- mospheric and Oceanic Technology, 3, 36–50.
Wakimoto, R.M, 1985. Forecasting Dry Micro- burst  Activity  over  the  High  Plains, Monthly Weather Review, 113, 1131–
1143.
Wilson, J. W., R. D. Roberts, C. Kessinger, dan

## J.McCarthy,  1984.  Microburst  Wind
Structure  and  Evaluation  of  Doppler Radar  for  Airport  Wind  Shear  Detec- tion,  J.  Climate  Appl.  Meteor.,  23, 898–915.
Wolfson,  M.  M,  1983.  Doppler  Radar Observations  of  an  Oklahoma  Down- burst,  In  21st  Conference  on  radar meteorology  (preprints),  590–595. Edmonton:  American  Meteorological Society.
Wolfson, M. M., R. L. Delanoy, B. E. Forman,
R. G.Hallowell, M. L. Pawlak, dan P. D. Smith,  1994.  Automated  Microburst
Wind-Shear Prediction, Linc. Lab J., 7,
399–426.