Identifikasi Pengaruh Asimilasi Multi-Data Observasi (MDO) Dengan Metode  Three- Dimensional  Variational  System  (3D-Var)  Berdasar  Letak  Efektif  Jangkaun  Radar Cuaca

## Fitria Puspita Sari
Program Studi D-IV Meteorologi, Sekolah Tinggi  Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (STMKG),fitria.sari@stmkg.ac.id

## Patricia Rachel Mahubessy
Stasiun Meteorologi Klas III Mopah, Merauke, chawcm0703@gmail.com ____________________________________________ ABSTRAK, Asimilasi data observasi pada model prediksi cuaca  numerik  perlu  dilakukan  untuk  perbaikan  prediksi cuaca. Namun kebanyakan asimilasi hanya membandingkan  satu  atau  dua  jenis  data  observasi sehingga  pada  penelitian  ini  dilakukan  identifikasi pengaruh  asimilasi  multi-data  observasi  (MDO)  berdasar letak  efektif  jangkauan  radar  cuaca.  Titik  lokasi  terbagi menjadi tiga area yang terdiri dari lokasi efektif jangkauan radar  (<50 km) yang  diwakilkan  oleh  Surabaya  dan  Bali, area yang masih dalam jangkauan radar (<150 km) seperti Banyuwangi serta lokasi diluar kedua jangkauan radar yang diwakilkan  oleh  Situbondo.  Asimilasi  dilakukan  dengan metode 3D-Var pada model WRF untuk prediksi hujan 20 Januari 2019. Hasilnya untuk daerah diluar jangkaun radar asimilasi  MDO  paling  signifikan  dalam  perbaikan parameter  kecepatan  angin,  namun  tidak  dengan  hujan. Sementara untuk area yang berada dalam jangkauan efektif radar  asimilasi  MDO  tidak  lebih  baik  dari  asimilasi  yang hanya memakai data radar terdekat.
Kata  Kunci: Asimilasi,  Model  PCN,  Metode  3D-Var, Multi-data Observasi, Jangkauan Radar

## 1. PENDAHULUAN
Model  prediksi  cuaca  numerik  (PCN) merupakan  salah  satu  alat  yang  paling  banyak dikembangkan dan dipergunakan untuk operasional pembuatan prakiraan cuaca saat  ini. Dalam  pembuatan  prakiraan  cuaca  sendiri, prediksi  yang  akurat  secara  waktu  dan  tempat sangat  penting  utamanya  untuk  pembuatan sistem  peringatan  dini  cuaca,  penurunan  resiko bencana  hingga  pembuatan  rencana  evakuasi setelah bencana. Namun sayangnya model PCN membutuhkan  data  inisial  yang  tepat  untuk setidaknya  mengurangi  galat  yang  dihasilkan akibat  pendekatan  numerik.  Sehingga  untuk menyediakan  prediksi  cuaca  yang  akurat  salah satu  pendekatan  yang  dapat  dilakukan  adalah dengan  memperbaiki  data  inisial  model  melalui teknik asimilasi data (DA) [1,2].
Terdapat  beberapa  metode  DA  yang  kerap diaplikasikan  untuk  perbaikan  model  PCN, khususnya  yang  menggunakan  pendekatan
berbasis  Bayesian  seperti  metode  variational system,  ensemble  DA,  dan  monte-carlo  [3]. Namun diantara metode-metode tersebut, metode    variational  system  seperti  3D/4D-Var merupakan yang populer dan banyak dikembangkan  untuk  perbaikan  model  PCN [4,5].  Hal  ini  dikarenakan  teknik  tersebut  tidak hanya mempertimbangkan kendala akibat perhitungan  fisis,  dinamis,  dan  termodinamik model  cuaca  skala  meso,  tapi  juga  mampu menggabungkan  data  konvensional  dan  non- konvensional  dari  berbagai  platform  observasi yang  memiliki  perbedaan  interval  waktu pengamatan.  Namun  dibandingkan  dengan teknik  4D-Var,  3D-Var  lebih  banyak  dipilih dalam pembuatan prediksi cuaca jangka pendek. Hal  ini  dikarenakan  teknik  3D-Var  mampu menghasilkan  skill  prediksi  cuaca  yang  tinggi dengan  penggunaan  sumber  daya  komputasi lebih murah dan efisien [6,7].
Penggunaan  metode  DA  3D-Var  untuk perbaikan  prediksi  cuaca  di  Indonesia  sudah banyak dilakukan. Misal pemanfaatan data synop permukaan  dan  udara  atas  untuk  perbaikan prediksi hujan di Pulau Jawa [8]. Kemudian data C-Band Doppler Radar untuk perbaikan prediksi hujan  di  Jabodetabek  [9].  Atau  bahkan pemanfaatan  data  reanalysis  satelit  untuk perbaikan  prediksi  angin  di  seluruh  wilayah Indonesia  [10].  Namun  demikian  masih  jarang penelitian  terkait  pemanfaatan  multi  data observasi  (MDO)  yang  menggabungkan  data synop  permukaan,  udara  atas,  satelit,  dan  radar untuk  perbaikan  prediksi  hujan.  Sehingga penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh MDO tersebut  untuk perbaikan model PCN, khususnya untuk daerah-daerah yang tidak berada di jangkauan radar cuaca.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Metode Asimilasi Three-Dimensional Variational System (3D-Var)
Secara  umum  metode Variational  System memakai  persamaan  variasi  nilai increment antara  model  dan  data  observasi  [11].  Analisis optimal metode ini kemudian didapatkan dengan meminimalisir cost function ( 𝐽 ) yang menghitung perbedaan  antara  model  dan  data  observasi. Adapun  perhitungan cost  function ( 𝐽 )  yang dimaksud tertera pada persamaan 2.1 berikut:
𝐽 (𝑥 0 )   = 1 2 (𝒙 0 − 𝒙 0 𝑏 ) 𝑇 𝑩 −1 (𝒙 0 − 𝒙 0 𝑏 ) + 1 2 ∑ {𝒚 𝑘 0 − 𝐻 𝑘 [𝑀 𝑘 (𝒙 0 )]} 𝑇 𝐾 𝑘=1 × 𝑹 −1 {𝒚 𝑘 0 − 𝐻 𝑘 [𝑀 𝑘 (𝒙 0 )]} (2.1)
Nilai cost function ( 𝐽 ) ini mengasumsikan jendela waktu  asimilasi  dapat  memuat  sejumlah 𝐾 data observasi  ( 𝑘 )  dimana 𝒙 0 , 𝒙 0 𝑏 ,  dan 𝒚 𝑘 0 masing- masing  merepresentasikan  nilai  kondisi  awal atmosfer  pada  model,  nilai background  error model, serta nilai observasi. Sementara 𝑀 𝑘 adalah prediksi  non-linear  model  yang  nantinya  akan mempropagasi nilai awal model ke sejumlah data 𝑘 observasi  (dimensi  waktu)  pada  jendela asimilasi yang ditentukan. Namun, untuk metode 3D-Var, data inisial  hanya diasimilasikan sekali pada  waktu  awal  model  mulai  dijalankan, sehingga 𝐾 diatur menjadi 0 dan 𝑀 𝑘 merupakan matriks  identitas.  Kemudian  variabel 𝐻 𝑘 adalah matriks  operator  dari  nilai  non-linear  observasi, 𝑩 dan 𝑹 adalah  matriks  kovarian  untuk  nilai error untuk background model  dan  observasi. Kemudian  untuk  meminimalisir  nilai cost function ( 𝐽 )  maka  dapat  digunakan  inovasi variabel  ( 𝑑 )  [12]  sejumlah  data 𝑘 observasi dengan  formula  2.2  berikut 𝒅 𝑘 = 𝒚 𝑘 0 - 𝐻 𝑘 [𝑀 𝑘 (𝒙 0 )] .
Kemudian  operator 𝐻 𝑘 dan 𝑀 𝑘 pada persamaan  2.1  di  linearisasi  dengan  persamaan 2.3  berikut: 𝐻 𝑘 [𝑀 𝑘 (𝒙 𝟎 )]   ≈ 𝐻 𝑘 [𝑀 𝑘 (𝒙 0 𝑛− 1 )]  + 𝑯 𝑘 𝑴 𝑘 [𝒙 0 𝑛− 1 ]𝛿𝒙 0 𝑛 dengan 𝑛 dan 𝑛 − 1 merupakan iterasi  pada  grid  horizontal, 𝑯 𝑘 dan 𝑴 𝑘 adalah operator tangent linear dari operator 𝐻 𝑘 dan 𝑀 𝑘 serta 𝛿𝑥 merupakan nilai increment .
Model  Weather  Research  and  Forecasting (WRF-ARW)
Model WRF-ARW merupakan model PCN generasi lanjutan skala meso yang didesain untuk
riset  di  bidang  atmosfer  dan  aplikasi  untuk operasional  prakiraan  cuaca  [13].  Model  ini merupakan model non-hidrostatik yang dibangun dari  persamaan  dinamis  berupa  adveksi, pressure-gradient, coriolis, buoyancy, dan difusi. Sementara untuk perhitungan fisisnya dilakukan dengan  metode  parameterisasi  sesuai  dengan kondisi  fisis  yang  ingin  dimodelkan.  Secara umum  model  ini  menggunakan  teknik  beda hingga dengan jenis Arakawa C-grid staggering untuk  komponen  angin/dinamis  dan  koordinat massa  untuk  komponen  fisis.  Sementara  untuk integrasi waktu, model ini menggunakan metode penyelesaian  Runge-Kutta  Orde  3,  dan  skema adveksi orde tinggi.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini berfokus pada kejadian hujan tanggal  20  Januari  2019  yang  dimana  hujan tersebut merupakan tipe hujan stratiform dengan ciri  daerah  hujan  luas  dan  bertahan  hingga beberapa jam. Sementara untuk daerah penelitian dipilih  empat  lokasi  yang  masing-masing mewakili  titik  observasi  dalam  radius  efektif radar  (<50  km)  seperti  Bali  dan  Surabaya,  titik yang berada di  rentang  150 km  dari pusat  radar (Banyuwangi)  serta  titik  diluar  jangkauan  radar (>150  km)  seperti  Situbondo.  Penelitian  ini menggunakan  data  inisial  dan  batas  ( initial  and boundary condition; IBC) dari Global Forecasting  System (GFS)  yang  memiliki resolusi  spasial  0.25°  dan  temporal  3  jam ( https://rda.ucar.edu/ )  selama  36  jam  dimulai dari  19  Januari  2019  pukul  19.00  WIB/20.00 WITA dimana 12 jam pertama dijadikan sebagai waktu  pemanasan  model  ( spin-up  time )  dan  24 jam selanjutnya untuk analisis.
Kemudian untuk data observasi digunakan:
1) Data radar jenis EEC (Bali) dan radar jenis Gematronik  (Surabaya)  untuk    parameter reflektifitas  (Z)  dan  kecepatan  angin  (V) produk Plan Position Indicator (PPI),
2) Data
observasi synop format PREBUFFR( https://rda.ucar.edu/datasets/ds
377.0/ .), 3) Data satelit AMSU-A dan MHS formatBUFR( https://rda.ucar.edu/datasets/d
s735.0/ .),
4) Data background error (BE) be.dat
5) Data hujan akumulasi harian GSMAP-NRT resolusi  0.25°  ( ftp://hokusai.eorc.jaxa.jp ) dan (6) Data AWS Digi Stamet Ngurah Rai Bali,  Banyuwangi,  Situbondo  dan  Maritim Perak  II  (Gambar  1.a)  dengan  resolusi  data mentah per 10 menit.
Data-data tersebut selanjutnya dimodelkan menggunakan
Weather
Research
and Forecasting (WRF)  model  versi  3.9  dengan pembagian  3  domain  (Gambar  1.b)  dimana resolusi  induk  dan anakan masing-masing 27, 9 dan  3  km.  Domain  berbentuk  persegi  dengan jumlah  grid  horizontal    timur-barat  dan  utara- selatan sama untuk ketiga domain yakni masing- masing  100,  88,  76  serta  grid  vertikal  sebanyak 37  lapisan.  Perhitungan  fisis  pada  model menggunakan  skema  bawaan  model  WRF (default)  kecuali  untuk  mikrofisika  awan menggunakan  the WRF  single-moment  6-class (WSM6)  dan  kumulus New  Tiedtke  Scheme. Model dijalankan selama 36 jam dengan resolusi output  model  per  180,  60  dan  30  menit  untuk masing-masing  domain.  Selanjutnya  model dijalankan dengan lima skema untuk mengetahui pengaruh perbaikan yang diberikan oleh masing- masing  jenis  data  observasi.  Model  tanpa asimilasi  data  observasi  merupakan  M1,  model dengan  variasi  asimilasi  data synop ,  pibal, sounding ,  satelit  dan  radar  (M2,  M3  dan  M4), serta  model  yang  menggunakan  skema  MDO dinamakan M5 (Tabel 3.1).
Kemudian untuk mengetahui pengaruh dan performa  model  asimilasi  dilakukan  analisis
statistik, analisis deret waktu serta perbandingan spasial  secara eyeball. Untuk  analisis  statistik sendiri digunakan Diagram Taylor [14]- diagram yang dapat menilai kesesuaian observasi ( 𝑜 ) dan model  ( 𝑚 )  dengan  mengkuantifikasi  nilai korelasi ( 𝑅 ) dan rasio variasi ( 𝜎) nilai keduanya.
Tabel  3.1. Konfigurasi  skema  running  model asimilasi
Jenis
Model Data Synop , Rason dan Pibal Satelit AMSU -A dan MHS R Radar PPI-Z dan PPI- V Surabay a Radar PPI-Z dan PPI-V Bali Model 1 (M1) - - - - Model  2 (M2) ✓ ✓ - - Model  3 (M3) ✓ ✓ - ✓ Model  4 (M4) ✓ ✓ ✓ - Model  5 (M5) ✓ ✓ ✓ ✓ Diagram Taylor dipertimbangkan sebagai metode  analisis  mengingat  diagram  ini  dapat menyajikan  data  dengan  kompleksitas  tinggi terkait  evaluasi skill model  yang  dibandingkan. Pada  penelitian  ini  satu  jenis  Diagram  Taylor memuat  lima  jenis  konfigurasi  model  untuk empat  titik  observasi  yang  dimana  masing-
Gambar 1 . a . Lokasi penelitian dimana daerah berwarna merupakan area titik observasi sementara lingkaran hitam kecil merupakan jangkauan efektif radar cuaca (50 km) dan lingkaran hitam besar jangkauan terluar (150 km), b. Domain model WRF yang diterapkan untuk asimilasi data observasi
masing nilai parameter cuacanya diplot berdasar nilai  RMS  terpusatnya  (centered  root-mean- square) dengan persamaan (3.1)
𝐸 ′2 =   𝜎 𝑚 2 + 𝜎 𝑜 2 − 2 𝜎 𝑚 𝜎 𝑜 𝑅 .                (3.1)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Diagnostik Statistik Asimilasi MDO
Mengingat setiap konfigurasi mengasimilasikan  jenis  data  observasi  yang berbeda-beda maka pada analisis ini hanya akan ditampilkan  ringkasan  pada  konfigurasi  MDO yang  memuat  semua  jenis  data  observasi.  Dari Gambar 4.1 terlihat bahwa semua data observasi yang  diasimilasikan  pada  model  memiliki pengaruh pada setiap parameter dibandingkan
dengan  data background modelnya.  Disini terlihat  semua  parameter  memiliki  variasi  nilai statistik (maks., min., rataan, dan RMSE) kecuali nilai  komponen  angin  (u  dan  v),  tekanan  udara dan mixing  ratio pada  data  synop  serta reflektifitas pada data radar. Sama halnya dengan Gambar  2  (bawah)  pengaruh  asimilasi  berbagai jenis data observasi menghasilkan nilai parameter  cuaca  yang  berbeda  dari  yang dihasilkan oleh model tanpa asimilasi (M1). Dari hasil statistik ini juga  terlihat bahwa untuk data sounding, parameter  cuaca  yang  terpengaruh adalah nilai komponen angin dan suhu, sementara untuk synop hanya berpengaruh pada nilai suhu. Data  pilot  balon  tentu  berpengaruh  pada komponen  angin  mengingat  data  pibal  memang hanya  berisi  arah  dan  kecepatan  angin  saat
Gambar 4.1 Hasil diagnostik statistik data Observasi Minus Background (OMB; atas) dan Observasi Minus Kondisi Awal Model (OMA; bawah) untuk gabungan data radiosonde, synop, pibal, radar dan satelit AMSU-A (MDO(M5))
dilaporkan.  Selanjutnya  untuk  radar  dia  hanya berpengaruh  pada  kecepatan  angin  radial  dan dijalankan hingga 36 jam kedepan.
Sementara hasil increment antara nilai observasi dan  model  pada  lapisan  vertikal  model ditunjukkan oleh Gambar 3. Terlihat bahwa data observasi  yang  bersifat  3-dimensi  seperti  data sounding ,  pibal,  dan  radar  memiliki  pengaruh terhadap  perubahan  nilai  parameter  cuaca  pada model  khususnya  nilai  komponen  angin,  suhu, tekanan  udara  dan mixing  ratio .  Disini  terlihat bahwa  rataan  nilai increment untuk  semua ketinggian  vertikal  pada  model  memiliki  nilai negatif,  yang  artinya  hasil  asimilasi  data menaikkan  nilai  parameter  cuaca  pada  model sebesar 0.2533 m/s dan 0.0647 m/s untuk masing- masing  nilai  komponen  angin  zonal  (u)  dan meridional  (v),  0.1462  K  untuk  parameter  suhu udara, 5.5345 Pa untuk tekanan dan 0.1226 g/kg untuk  mixing  ratio.  Bila  dirujuk  pada  nilai ambang  batas  (NAB)  hasil increment untuk masing-masing  variabel  masih  dalam  rentang
normal  bahkan  cenderung  lebih  kecil  untuk semua  parameter  [15-17]  kecuali  tekanan  udara yang mendekati NAB ± 6 hPa [18]. Oleh karena
adanya  pengaruh  dari  penambahan  observasi pada  data  awalan  model,  maka  pada  sub  bab selanjutnya  akan  dianalisis  bagaimana  hasil asimilasi  tersebut  berpengaruh  untuk  prediksi cuaca  setelah mixing  ratio udara,  dan  satelit hanya memperbaiki suhu udara hasil citra satelit NOAA-15-AMSUA.  Untuk  nilainya  sendiri cukup bervariasi antar-data dan parameter.

## Analisis Statistik Hasil Prediksi Model
Secara  umum  parameter  cuaca  yang diujikan  pada  penelitian  ini  menunjukkan  hasil beragam  dari  lokasi  dan  konfigurasi  asimilasi modelnya  (Gambar  4.3).  Diantara  empat parameter  hasil  prediksi  yang  dianalisis  terlihat bahwa  parameter  suhu  udara  menunjukkan performa  model  yang  paling  konsisten  secara lokasi, diikuti oleh kelembaban udara, kemudian
Gambar 4.2. Sama dengan Gambar 4.1 namun untuk rataan nilai incremental analysis asimilasi MDO (M5) per level ketinggian vertikal
hujan,  dan  yang  paling  tidak  konsisten  adalah kecepatan angin.
Performa yang dimaksud adalah perhitungan  statistik  masing-masing  variabel cuaca  dengan  memperhatikan  tiga  komponen berupa  ratio  varian  model  dan  observasi, koefisien korelasi  serta rataan bias galat (MBE) untuk  empat  titik  lokasi  yang  diujikan.  Untuk parameter  suhu  udara  (Gambar  4.a)  terlihat bahwa diantara titik lokasi pengujian, hanya titik Banyuwangi  yang  memiliki  ratio  variasi  antara model  dan  observasi  lebih  besar  dari  referensi (>1).  Ini  menandakan  bahwa  suhu  yang dihasilkan  model  di  titik  Banyuwangi  memiliki variasi  nilai  lebih  beragam  dibandingkan observasinya.  Sementara  untuk  lokasi  lain
terlihat  bahwa  ratio  variasi  paling  kecil  dimulai dari Surabaya, Bali, kemudian Situbondo. Untuk nilai
korelasi hampir semua model dan di semua lokasi memiliki  nilai  korelasi  >0.9  (positif)  yang menandakan semua model di semua lokasi dapat mengikuti  fluktuasi  observasi.  Namun  bila ditelaah lebih jauh diantara lokasi-lokasi tersebut yang paling jelas perbedaan nilai korelasi antar- penggunaan MDO terlihat di Banyuwangi.
Kemudian untuk performa antar- konfigurasi  penggunaan  variasi  MDO,  terlihat bahwa  masing-masing  model  sedikit  sekali perbedaanya.  Untuk  titik  yang  berada  dekat dengan radar cuaca seperti Bali dan Banyuwangi terlihat bahwa model yang diasimilasikan dengan data  observasi  (M2-M5)  memiliki  bias  lebih
Gambar 4.3 Diagram taylor untuk variabel a. suhu udara, b. kelembaban udara, c. total hujan dan d. kecepatan angin di berbagai lokasi penelitian dan skenario asimilasi data
observasi
rendah  dibandingkan  dengan  yang  tanpa asimilasi  (M1).  Namun  di  antara  skenario pemodelan  tersebut  M2,  M3  dan  M5  memiliki bias  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  yang diasimilasi dengan data radar Bali (M4). Bahkan untuk  titik  Surabaya  nilai  MBE  pada  M2-M3 hanya <0.1° C, sementara pada M4 memiliki bias yang berkisar antara 0.5° - 1° C. Hal ini tentunya terkait  dengan  kemampuan  model  dalam memproses  data  observasi.  Terlihat  dari  hasil asimilasi bahwa perubahan nilai parameter suhu paling  banyak  dihasilkan  oleh  data sounding , synop  dan  satelit  (Gambar  4.3.b).  Sedangkan untuk  titik  lokasi  di  luar  jangkauan  radar  cuaca seperti  Situbondo  dan  Banyuwangi  terlihat bahwa model tanpa asimilasi (M1) memiliki bias suhu  udara  paling  kecil  (<0.5°  C)  dan  nilai korelasi  paling  tinggi  (>0.95)  diantara  skenario model lainnya.
Sementara  untuk  parameter  kelembaban udara  terlihat  bahwa  skenario  model  yang diujikan sensitif terhadap asimilasi data observasi yang digunakan untuk semua lokasi,  kecuali titik Surabaya (Gambar 4.3.b).  Secara umum terlihat bahwa  korelasi  yang  dihasilkan  oleh  kelima konfigurasi  di  semua titik lokasi  berkisar antara 0.8 - 0.99 dan bersifat lebih kering dibandingkan observasi.  Secara  spesifik  pada  titik  Surabaya terlihat  bahwa  antar-konfigurasi  model  sama- sama menghasilkan variasi yang jauh lebih kecil dibandingkan  observasi  serta  bersifat  lebih kering (berkisar 5-10%). Sementara untuk lokasi lain terlihat bahwa M2 dan M5 lebih mendekati titik  referensi  khususnya  di  Situbondo  dan Banyuwangi serta memiliki korelasi lebih tinggi dan bias lebih rendah di titik Bali. Bila dilihat dari hasil  diagnosis  statistik  asimilasi  perubahan kelembaban memang paling banyak dipengaruhi oleh penambahan data synop , sounding , dan radar dibandingkan data satelit (Gambar 4.1).
Lain  halnya  dengan  parameter  suhu  dan kelembaban  udara  yang  lebih  konsisten,  untuk parameter  kecepatan  angin  terlihat  di  lokasi Surabaya ratio rentang variasi antara model dan observasi  jauh  lebih  besar  serta  korelasi  lebih rendah  dibandingkan  ketiga  lokasi  lainnya (Gambar  4.3.d).  Pada  titik  ini  korelasi  hanya berkisar  antara  0.15  -  0.44  dengan  model menghasilkan angin lebih kencang sebesar 0.5  - 5.0  m/s  daripada  observasi.  Namun  pada  titik
Surabaya  ini  model  tanpa  asimilasi  (M1) menunjukkan variasi kecepatan angin lebih besar dibandingkan  model  lainnya.  Ini  menunjukkan bahwa  penggunaan  data  MDO  setidaknya memperbaiki  kecepatan  angin  di  titik  ini. Sementara  untuk  titik  lainnya  terlihat  bahwa model  asimilasi  memiliki  rasio  mendekati observasi  dibandingkan  dengan  tanpa  asimilasi (M1).  Bila  dilihat  dari  nilai  MBE  secara  umum bias untuk kecepatan angin berkisar antara <0.1 hingga  5.0  m/s  dengan  dominasi  angin  hasil model  lebih  kencang  dibandingkan  observasi. Namun hal yang menarik adalah pada ketiga titik ini model menghasilkan korelasi berkisar antara 0.7  -  0.83,  dimana  nilai  korelasi  ini  terbilang tinggi  untuk  kecepatan  angin  yang  umumnya susah mengikuti fluktuasi observasi [10,19]
Secara umum meskipun variabel kecepatan angin  tidak  konsisten  secara  lokasi,  namun terlihat  bahwa  penggunaan  data  MDO  (M5) memperbaiki  prediksi  kecepatan  angin  di  tiga titik  lainnya  dibandingkan  model  dengan skenario  lain.  Selain  itu  dari  Gambar  4.3.d  ini juga  terlihat  bahwa  perbaikan  model  paling terlihat  untuk  titik  Situbondo  kemudian  diikuti oleh Banyuwangi dan Bali. Selanjutnya diantara skenario  asimilasi  model  yang  diujikan  terlihat bahwa selain M5, M2 dan M4 dapat memperbaiki model  di  titik  Bali  dan  Situbondo.  Ini  artinya penambahan variabel komponen angin meridional, zonal dan kecepatan radial pada data synop ,  satelit  dan  radar  Bali  (Gambar  4.1) berhasil  memperbaiki  prediksi  di  lokasi  sekitar jangkauan radar Bali dan yang lebih dekat dengan radar  Bali  sekalipun  Situbondo  jaraknya  >150 km.
Lain  halnya  dengan  parameter  kecepatan angin  dimana  titik  Surabaya  yang  notabene berada  di  wilayah  efektif  jangkauan  radar memiliki  nilai  korelasi  rendah  dan  rasio  variasi kecil. Untuk parameter hujan, lokasi yang berada dalam  radius  <50  km  dari  jangkauan  radar memiliki  nilai  statistik  yang  signifikan.  Semua skenario  simulasi  model  pada  titik  Surabaya memiliki  nilai  korelasi  >0.99  dengan  bias berkisar  antara  1.0  -  10.0  mm  (Gambar  4.3c). Namun  disayangkan  diantara  skenario  model tersebut  yang  memiliki  statistik  mendekati observasi  malah  ditunjukkan  oleh  model  tanpa asimilasi  (M1).  Sementara  model  lainnya
memiliki  nilai  ratio  variasi  yang  lebih  rendah dibandingkan  observasi  dimana  M5  adalah model  paling  baik.  Perbaikan  paling  signifikan terlihat  pada  titik  Bali,  dimana  keseluruhan model  memiliki  bias  <5.0  mm  dengan  ratio mendekati  observasi,  meski  korelasinya  lebih rendah  dibandingkan  titik  Surabaya.  Bahkan,  di titik  ini  terlihat  jelas  bahwa  penggunaan  data MDO  (M5)  memiliki  ratio  paling  mendekati observasi sementara M1 menunjukkan performa yang  paling  menjauhi  observasi  meskipun korelasinya tinggi.
Sedangkan  untuk  lokasi  yang  berada  >50 km baik dari jangkauan radar Surabaya dan Bali terlihat  adanya  perbaikan  di  semua  skenario model    kecuali  model  yang  diasimilasikan dengan  data  radar  Surabaya  (M4).  Hal  ini membuktikan  bahwa  model  dengan  asimilasi data radar untuk daerah yang terlampau jauh (>50 km)  tidak  cukup  efektif  dalam  perbaikannya. Bahkan untuk kedua lokasi ini M1 terlihat lebih baik  dibandingkan  dengan  M5  utamanya  untuk rasio variasi dan kolerasi. Namun setidaknya dari parameter  hujan  ini  diketahui  untuk  titik  Bali perbaikan pada M5 disebabkan adanya perbaikan signifikan  oleh  asimilasi  data  radar  Bali  (M4). Sementara  untuk  titik  Banyuwangi  yang  berada pada  radius  <150  km,  perbaikan  pada  M5 merupakan  kontribusi  data  synop  permukaan, pibal dan satelit (M2) serta radar Surabaya (M4). Sedangkan  untuk  titik  Situbondo  yang  terletak >150 km dari kedua radar serta tidak adanya data sinop  permukaan  dan  atau  pibal,  adanya penambahan data asimilasi malah memperburuk hasil perhitungan model.
Dari  perbandingan  nilai  statistik  untuk variabel,    lokasi,  dan  skenario  model  yang diujikan setidaknya diketahui bahwa untuk lokasi yang  berada  diluar  jangkauan  radar  seperti Situbondo  perbaikan  paling  efektif  secara berurutan  ditunjukkan  pada    kecepatan  angin (M5), kelembaban udara (M5), suhu udara (M2), kemudian  hujan  (M2).  Sementara  untuk  daerah yang  berada  dalam  radius  <150  km  seperti Banyuwangi  perbaikan  paling  terlihat  berturut- turut  pada  parameter  kelembaban  udara  (M5), kecepatan  angin  (M5),  suhu  udara  (M1),  dan hujan  (M1).  Selanjutnya  untuk  daerah  yang berada  dalam  jangkauan  radar  khususnya  Bali perbaikan  paling  signifikan  ditunjukkan  pada
parameter  hujan  (M4),  kecepatan  angin  (M5), kelembaban  udara  (M1),  dan  suhu  udara  (M1). Sedangkan untuk Surabaya pengaruh penggunaan data asimilasi tidak terlihat konsisten pada skenario model yang diujikan.

## Analisis  Deret  Waktu  (Timeseries)  Prediksi Model untuk Parameter Hujan
Oleh karena perbaikan asimilasi utamanya dilakukan  pada  parameter  cuaca  primer  (suhu, kelembaban udara dan angin), maka pada bagian ini  penulis  mencoba  melihat  pengaruh  asimilasi hujan yang merupakan parameter terakhir dalam perhitungan  model.    Dari  analisis  deret  waktu kejadian  hujan,  secara  umum  diketahui  bahwa hujan mulai terjadi di lokasi-lokasi yang diujikan pada tanggal 20 Januari 2019  pukul 16.00 - 00.00 waktu  setempat.  Diantara  keempat  lokasi tersebut, Surabaya mencatat kenaikan hujan yang signifikan (~11 mm/30 menit) pada pukul 18.00 -  18.30  WS  (Gambar  4.4.a).  Hujan  ini  teramati terus  berlangsung  hingga  mencapai  akumulasi sebesar 17.8 mm pada pukul 20.00 WS. Namun diantara  kelima  skema  asimilasi  terlihat  M1 memprediksi waktu kejadian yang sama dengan observasi,  sementara  yang  lain  menghasilkan hujan 6 jam lebih cepat. Selain itu dari akumulasi hujan  terlihat  bahwa  M1  juga  yang  paling mendekati observasi meskipun puncak intensitas hujan lebih lambat 1 jam dari observasi. Hal ini yang membuat ratio variasi antara hasil observasi dan  model  cenderung  lebih  kecil  dibandingkan dengan lokasi-lokasi lain (Gambar 4.3c).
Sementara untuk lokasi yang masih berada pada  radius  efektif  jangkauan  radar  lainnya seperti Bali, menunjukkan hasil yang berbeda. Di lokasi  ini  model  tanpa  asimilasi  memiliki performa yang paling  buruk sebab sinyal hujan sangat  lemah  (~0.1-0.2  mm/30  menit)  di  lokasi tersebut.  Untuk  M4  (asimilasi  data  radar  Bali) nilainya  mendekati  observasi  (~10.2  mm) sementara  konfigurasi  model  MDO  (M5) menghasilkan  hujan  ~5.5  mm.    Meskipun demikian,  keduanya  sama-sama  menghasilkan hujan lebih cepat 6 jam dari pengamatan. Adanya penambahan  data  radar  berupa  reflektifitas (Gambar  2)  pada  MDO  setidaknya  berhasil menaikkan nilai kandungan uap air sebesar ~0.11 - 0.5 gram di lapisan bawah atmosfer (Gambar 3). Hal ini tentu memperbaiki hasil M1 yang sinyal
hujannya  sangat  lemah  (Gambar  5.b), meskipun  adanya  asimilasi  data  observasi  jenis lain  mengurangi  nilai  hujan  MDO  (M5) dibandingkan  yang  hanya  menambahkan  data radar Bali (M4).
Sementara  untuk  titik  yang  berada  diluar jangkauan  radar  cuaca  terlihat  bahwa  asimilasi data  memperkuat  sinyal  hujan.  Untuk  titik Banyuwangi,  model  M1  memiliki  sinyal  paling lemah diantara konfigurasi model lain meskipun secara nilai paling mendekati observasi (Gambar 5.c).  Namun  bila  dilihat  dari  awal  mula  terjadi hujan hampir semua model  menghasilkan hujan lebih  cepat  6-7  jam  dibandingkan  observasi. Disini terlihat bahwa M5 menghasilkan akumulasi  hujan  sama  dengan  observasi
meskipun besarnya sama dengan M3 (~4.2 - 4.4 mm).  Namun  bila  dilihat  dari  intensitas, keduanya berbeda dalam hal waktu kejadian dan besaran. Sementara untuk titik Situbondo terlihat adanya  peningkatan  sinyal  yang  signifikan dengan  penambahan  data  radar  Bali  (M4). Sementara  untuk  konfigurasi  model  lain menghasilkan  hujan  yang  hampir  sama  dengan observasi meskipun terjadi lebih cepat. Di titik ini terlihat  M1  dan  M2  memiliki  akumulasi  hujan sama  dengan  dengan  observasi  (~11.0  mm). Bagaimanapun secara keseluruhan terlihat model mampu  menghasilkan  puncak  hujan  yang  sama dengan  observasi  di  semua  titik  meskipun  rata- rata  lebih  cepat  6-7  jam.  Selain  itu  adanya penambahan  data  observasi  memperkuat  sinyal
Gambar 5. Analisis deret waktu parameter akumulasi hujan (mayor; mm) dan intensitas hujan (minor; mm/30 menit) pada titik AWS a. Surabaya, b. Bali, c. Banyuwangi dan d.
Situbondo untuk masing-masing konfigurasi model
hujan  dibandingkan  dengan  model  tanpa asimilasi (M1), kecuali untuk titik Surabaya. Hal ini  dikarenakan  data  radar  paling  bagus diasimilasikan  untuk  prediksi  jangka  sangat pendek  ( nowcasting) [20],  sehingga  meskipun model  dapat  memprediksi  akumulasi  hujan mendekati observasi,  penambahan ini tidak bisa mengurangi  kesalahan  pada  waktu  kejadian. Selain itu, hal Ini juga terkait dengan penggunaan metode  asimilasi  3D-Var  yang  memang  tidak memperhatikan  perbaikan  secara  temporal utamanya untuk domain anakan [21].

## Analisis  Spasial  Prediksi  Model  untuk Parameter Akumulasi Hujan
Secara  spasial  terlihat  bahwa  semua  hasil konfigurasi  model  menghasilkan  akumulasi hujan  lebih  besar  serta  memiliki  sebaran  yang lebih  terpusat  daripada  observasi.  Semua  model konfigurasi yang mengasimilasikan data observasi (M2-M5)
terlihat mampu menghasilkan sinyal hujan di perairan utara Jawa Timur  sama  dengan  apa  yang  ditunjukkan  oleh pantauan  akumulasi  satelit  (Gambar  6.a), sementara M1 kehilangan sinyal tersebut. Hal ini
membuktikan  bahwa  asimilasi  data  berhasil memperkuat  sinyal  hujan  secara  luasan  dan sebaran akumulasi hujan meskipun model WRF
Gambar 6. Akumulasi hujan spasial selama 24 jam tanggal 20 Januari 2019 untuk a. data observasi satelit GSMAP, b. M1, c. M2, d. M3, e. M4 dan f. M5
cenderung  overestimasi  sebaran  untuk    hujan ringan  [22].  Namun  yang  menarik  dari  analisis spasial hujan ini adalah semua konfigurasi model overestimasi akumulasi hujan di daerah pegunungan bila dibandingkan data GSMAP. Ini memperkuat  dugaan  bahwa  performa  model WRF  dalam  prediksi  hujan  tidak  semata-mata diakibatkan  oleh  data  inisial,  melainkan  juga domain topografi [23]
Dari  analisis  hujan  spasial,    M5  memang bukanlah  konfigurasi  yang  paling  mendekati observasi namun setidaknya model ini menghasilkan  sinyal  sebaran  hujan  lebih  baik dibandingkan  M1,  M2,  dan  M3  terutama  di perairan  utara  Jawa  Timur.  Bagaimanapun penggunaan  data  asimilasi  terlihat  mampu menurunkan  intensitas  hujan  terpusat  ini dibandingkan M1 yang bahkan hampir menghasilkan  hujan    di  seluruh  dataran  tinggi Jawa  Timur  mencapai  >70  mm.    Ini  sesuai dengan  penelitian  yang  pernah  dilakukan  di dataran  tinggi  Tibet,  dimana  model  yang mengasimilasikan  data  satelit  dan  udara  atas dapat  mengurangi  bias  hujan  di  daerah pegunungan [24].

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang  telah  dilakukan  pada  bab  sebelumnya, setidaknya  diketahui  bahwa  asimilasi  MDO memberikan pengaruh pada perubahan parameter cuaca  sesuai  jenis  data  yang  digunakan.  Untuk daerah  diluar  jangkauan  efektif  radar  (>50  km) asimilasi  MDO  mampu  memperbaiki  prediksi parameter  primer  cuaca  utamanya  kecepatan angin, namun tidak dengan hujan. Diantara data– data  observasi  yang  diasimilasikan  diketahui penambahan  data synop permukaan,  pibal, sounding dan satelit paling banyak berkontribusi pada perbaikan MDO.
Sementara  untuk  area  efektif  jangkauan radar  (<50  km)  penggunaan  data  radar  untuk asimilasi  model  sangat  berpengaruh  pada perbaikan  nilai  hujan,  bahkan  penambahan  data observasi  jenis  lain  malah  menurunkan  nilai hujan  hasil  MDO.  Secara  temporal  asimilasi MDO  dengan  metode  3D-Var  memperbaiki akumulasi  hujan  namun  tidak  dengan  waktu kejadian,  sedangkan  secara  spasial  adanya asimilasi data observasi mengurangi overestimasi
hujan  yang  terpusat  di  daerah  pegunungan. Kendati demikian penelitian ini tidak mengkuantifikasi  seberapa  besar  pengaruh masing-masing  jenis  data  observasi  yang diasimilasikan  sehingga  diharapkan  penelitian selanjutnya  dapat  lebih  berfokus  pada  topik tersebut.
6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Macedo, L. R., Basso, J. L. M., & Yamasaki, Y. (2016). Evaluation of the WRF Weather Forecasts  over  the  Southern  Region  of Brazil. American  Journal  of  Climate Change , 5 (1), 103-115.
[2] Bhomia, S., Kumar, P., & Kishtawal, C. M. (2019).  Evaluation  of  the  weather  research and  forecasting  model  forecasts  for  Indian summer  monsoon  rainfall  of  2014  using ground  based  observations. Asia-Pacific Journal  of  Atmospheric  Sciences , 55 (4), 617-628.
[3] Bannister,  R.  N.  (2017).  A  review  of operational  methods  of  variational  and ensemble‐variational  data  assimilation.
Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society , 143 (703), 607-633.
[4] Barker,  D.  M.,  Huang,  W.,  Guo,  Y.  R., Bourgeois,  A.  J.,  &  Xiao,  Q.  N.  (2004).  A three-dimensional variational data assimilation system for MM5:
Implementation  and  initial  results. Monthly Weather Review , 132 (4), 897-914.
[5] Wikle, C. K. (2005). Atmospheric modelling, data assimilation, and predictability.
[6] Thodsan, T., Wu, F., Torsri, K.,
Khampuenson,  T.,  &  Yang,  G.  (2021). Impact  of  the  Assimilation  of  Multi- Platform  Observations  on  Heavy  Rainfall Forecasts  in  Kong-Chi  Basin,  Thailand.
Atmosphere , 12 (11), 1497.
[7] Sadarang,  F.  R.,  &  Sari,  F.  P.  (2021, November). WRF-model sensitivity test and assimilation  studies  of  Cempaka  tropical cyclone.  In IOP  Conference  Series:  Earth and Environmental Science (Vol. 893, No. 1,
p. 012029). IOP Publishing.
[8] Sagita,  N.,  Hidayati,  R.,  Hidayat,  R.,
Gustari,  I.,  &  Fatkhuroyan,  F.  (2016, December). Using 3D-Var Data
Assimilation for Improving the Accuracy of
Initial  Condition  of  Weather  Research  and Forecasting  (WRF)  Model  in  Java  Region (Case  Study:  23  January  2015).  In Forum Geografi (Vol. 30, No. 2, pp. 112-119).
[9] Hastuti, M. I., Paski, J. A. I., & Fatkhuroyan,
F.  (2019).  Improving  numerical  weather prediction of rainfall events using radar data assimilation. The  Indonesian  Journal  of Geography , 51 (3), 273-284.
[10] Hesty, N. W., Cendrawati, D. G., Nepal, R., & Al Irsyad, M. I. (2021, November). Wind Energy  Potential  Assessment  Based-on
WRF  Four-Dimensional  Data  Assimilation System and Cross-Calibrated Multi-
Platform Dataset. In IOP Conference Series:
Earth and Environmental Science (Vol. 897, No. 1, p. 012004). IOP Publishing.
[11] Courtier, P. H.  I. L.  I. P. P. E., Thépaut,  J. N., & Hollingsworth, A. (1994). A strategy for  operational  implementation  of  4D‐Var, using  an  incremental  approach. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society ,
120 (519), 1367-1387.
[12] Sun,  J.,  &  Wang,  H.  (2013).  WRF-ARW variational  storm-scale  data  assimilation: Current capabilities and future developments. Advances  in  Meteorology , 2013 .
[13] NCAR-UCAR.  Weather  Research  and
Forecasting Model. Laman website: https://www.mmm.ucar.edu/weather- research-and-forecasting-
model#:~:text=The%20Weather%20Resear ch%20and%20Forecasting,research%20and %20operational%20forecasting%20applicat ions . Diakses pada 2 April 2022
[14] Taylor, K. E. (2005). Taylor diagram primer. Work. Pap , 1-4.
[15] Wang, J., Zhang, L., Guan, J., & Zhang, M. (2020). Evaluation of combined satellite and radar data assimilation with POD-4DEnVar method  on  rainfall  forecast. Applied Sciences , 10 (16), 5493.
[16] Shen, F., Xu, D., Min, J., Chu, Z., & Li, X. (2020). Assimilation of radar radial velocity data with the WRF hybrid 4DEnVar system for  the  prediction  of  hurricane  Ike  (2008). Atmospheric Research , 234 , 104771.
[17] Dhanya,  M.,  &  Chandrasekar,  A.  (2018). Multivariate  background  error  covariances
in the assimilation of SAPHIR radiances in the  simulation  of  three  tropical  cyclones over  the  Bay  of  Bengal  using  the  WRF model. International  Journal  of  Remote Sensing , 39 (1), 191-209.
[18] Greeshma,  M.  M.,  Srinivas,  C.  V., Yesubabu, V., Naidu, C. V., Baskaran, R., & Venkatraman,  B.  (2015,  July).  Impact  of local  data  assimilation  on  tropical  cyclone predictions over the Bay of Bengal using the ARW model. In Annales Geophysicae (Vol. 33, No. 7, pp. 805-828). Copernicus GmbH.
[19] Solbakken, K., Birkelund, Y., & Samuelsen, E.  M.  (2021).  Evaluation  of  surface  wind using WRF in complex terrain: Atmospheric input data and grid spacing. Environmental Modelling & Software , 145 , 105182.
[20] Sugimoto,  S.,  Crook,  N.  A.,  Sun,  J.,  Xiao, Q., & Barker, D. M. (2009). An examination of WRF 3DVAR radar data assimilation on its  capability  in  retrieving  unobserved variables  and  forecasting  precipitation through observing system simulation experiments. Monthly  Weather  Review , 137 (11), 4011-4029.
[21] Liu, Y., Liu, J., Li, C., Yu, F., & Wang, W. (2021). Effect of the assimilation frequency of radar reflectivity on rain storm prediction by  using  WRF-3DVAR. Remote  Sensing , 13 (11), 2103.
[22] Igri,  P.,  Tanessong,  R.  S.,  Vondou,  D.  A., Mkankam, F. K., & Panda, J. (2015). Added- value  of  3DVAR  data  assimilation  in  the simulation  of  heavy  rainfall  events  over West and Central Africa. Pure and Applied Geophysics , 172 (10), 2751-2776.
[23] Tanessong, R. S., Vondou, D. A., Igri, P. M., &  Kamga,  F.  M.  (2012).  Evaluation  of  Eta weather forecast model over central Africa. Atmospheric  and  Climate  Sciences , 2 (04), 532.
[24] Yang, J., Duan, K., Wu, J., Qin, X., Shi, P., Liu, H., ... & Sun, J. (2015). Effect  of data assimilation using WRF-3DVAR for heavy rain  prediction  on  the  northeastern  edge  of the Tibetan Plateau. Advances in Meteorology , 2015 .