## Pemanfaatan Satelit Himawari-8 dengan Metode NWP dan RGB untuk Menganalisis Kondisi Atmosfer Saat Banjir di Sidoarjo Tanggal 28 Mei
2020
Estri Diniyati 1 *, Dhiyaul Qalbi Syofyan 2 , Aditya Mulya 3 ,
1,3 Program Studi Meteorologi, Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (STMKG), Tangerang Selatan 15221, Banten
2 Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG), Agam 26151, Sumatera Barat
Email : *estri.diniyati@gmail.com, dhiyaulqalbi@gmail.com, adityamulya@stmkg.ac.id
Dikirim : 14 Januari 2021 Diterima:  26 Maret 2021

## Abstrak
Hujan sangat lebat dengan intensitas mencapai 73,6 mm/jam di Kabupaten Sidoarjo tanggal 28 Mei 2020 menyebabkan bencana banjir. Hujan lebat disebabkan oleh adanya aktivitas awan konvektif cumulonimbus.  Aktivitas  awan  ini  dapat  dianalisis  dengan  memanfaatkan  penginderaan  jauh  satelit Himawari-8 dengan metode NWP dan RGB yang diolah dengan aplikasi SATAID. Hasil menunjukkan terdapat  pola  konvergensi  dan  siklonik  di  wilayah  Jawa  Timur  yang  mengakibatkan  potensi pertumbuhan awan konvektif semakin meningkat. Awan mulai terbentuk pada pukul 03.00 UTC dan mulai  menutupi  wilayah  Sidoarjo  pada  pukul  04.30  UTC.  Dengan  metode  RGB,  terpantau  awan cumulonimbus yang tinggi dan tebal serta mengandung kristal es. Berdasarkan metode NWP, adanya awan cumulonimbus ini ditandai dengan kondisi atmosfer yang labil dan berpotensi mengalami cuaca buruk dengan nilai SSI -0,1 ℃, CAPE 663 J/kg, CIN 20 J/kg, SWEAT 338 pada pukul 06.00 UTC. Selain  itu,  berdasarkan  data  reanalisis  Copernicus  ECMWF  diperoleh  nilai  divergensi  -0,02 s -1 dan nilai kelembapan mencapai >100%. Hal ini menunjukkan bahwa analisis dengan menggunakan metode NWP,  metode  RGB  dan  data  reanalisis  Copernicus  ECMWF  memiliki  kesesuaian  dan  saling mendukung satu sama lainnya.
Kata kunci : Banjir, Cumulonimbus, Himawari-8, RGB, NWP

## Abstract
Very heavy rain with an intensity of up to 73.6 mm/hour in Sidoarjo on May 28, 2020, caused flooding. Heavy rain is caused by cumulonimbus convective cloud activity. This cloud activity can be analyzed  by  utilizing  remote  sensing  of  the  Himawari-8  satellite  with  NWP  and  RGB  methods processed by SATAID application. The results show there are convergence and cyclonic patterns in the East Java region which increasing potential for convective cloud growth. The cloud started to form at 03.00  UTC  and  began  to  cover  the  Sidoarjo  at  04.30  UTC.  Using  RGB  method,  tall  and  thick cumulonimbus clouds were observed and contained ice crystals. Based on NWP method, the presence of  cumulonimbus  clouds  is  characterized  by  unstable  atmospheric  conditions  and  the  potential  to experience bad weather with SSI values -0.1℃, CAPE 663 J/kg, CIN 20 J/kg, SWEAT 338 at 06.00 UTC. In addition, based on the Copernicus ECMWF reanalysis data, the divergence value was -0.02 s - 1 and the humidity value reached >100%. This shows that analysis using NWP method, RGB method and the Copernicus ECMWF reanalysis data are compatible and mutually support one another.
Keywords : Flood, Cumulonimbus, Himawari-8, RGB, NWP
JPIG (Jurnal Pendidikan dan Ilmu Geografi) Vol. 6, No. 1, Maret 2021 Halaman: 1-14 Online: http://ejournal.unikama.ac.id/index.php/JPIG/

## Pendahuluan
Hujan  lebat  dengan  durasi  yang  panjang  dan  lama  merupakan  salah  satu  faktor meteorologis yang dapat mengakibatkan peristiwa banjir (Hadiansyah et al., 2019). Menurut BMKG, curah hujan dikategorikan lebat apabila berkisar antara 5-10 mm/jam atau 20-50 mm/ hari dan dikategorikan sangat lebat apabila curah hujan lebih dari 20 mm/jam atau lebih dari 100  mm/hari.  Hujan  lebat  umumnya  ditandai  dengan  adanya  aktivitas  pertumbuhan  awan konvektif  seperti  awan cumulonimbus .  Awan cumulonimbus merupakan  jenis  awan  yang tumbuh secara vertikal dan menganduang uap air yang tunggi serta aktivitasnya menghasilkan badai petir ( thunderstorm ) (Rozi, 2019). Awan  – awan konvektif ini memiliki potensi besar terbentuk diwilayah Indonesia disebabkan karena pemanasan yang diterima  wilayah ekuator lebih banyak sehingga uap air yang dihasilkan juga lebih banyak (Putri, 2016).
Pada tanggal 28 Mei 2020, terjadi banjir di wilayah Sidoarjo akibat hujan sangat lebat yang mengguyur dari siang hingga malam hari. Banjir pada wilayah ini menyebabkan rumah warga  terendam  dan  ruas  jalan  pada  lokasi  banjir  mengalami  kemacetan  panjang.  Peristiwa hujan  sangat  lebat  yang  mengakibatkan  banjir  dapat  dianalisis  kondisi  atmosfer  pada  saat kejadian dengan memanfaatkan penginderaan jauh citra satelit Himawari-8. Satelit Himawari- 8 merupakan satelit penerus dari MTSAT yang dikembangkan oleh JMA ( Japan Meteorogical Agency )  dan mulai  beroperasi  pada tahun 2015.  Satelit ini memiliki  16 kanal  dimana setiap kanal  memiliki  fungsi  dan  karakteristik  yang  berbeda.  Data  dari  satelit  Himawari-8  dapat dijalankan dengan aplikasi SATAID ( Satellite Animation and Interactive Diagnosis ).
Aplikasi  SATAID  merupakan  aplikasi  untuk  mengolah  data  jenis binary dari  citra satelit  secara real  time dan  dapat  diakses  dengan  mudah.  Aplikasi  ini  telah  banyak dimanfaatkan untuk menganalisis fenomena cuaca ekstrem yang sulit diamati dari permukaan bumi  sehingga  dapat  diperoleh  informasi  sesuai  dengan  kondisi  yang  terjadi  (Prasetyo  & Pusparini,  2018).  Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam  aplikasi SATAID.  Salah  satunya  metode  NWP  ( Numerical  Weather  Prediction )  yang  dapat dimanfaatkan  untuk  memperoleh  data  indeks  stabilitas  atmosfer  pada  saat  terjadinya  cuaca ekstrem.  Analisis  kondisi  atmosfer  dapat  membantu  prakirawan  cuaca  dalam  menganalisis kondisi yang mendukung terjadinya cuaca ekstrem (Nurrohman & Tjasyono, 2016).
Analisis mengenai indeks stabilitas atmosfer dengan memanfaatkan satelit Hiawari-8 telah banyak dilakukan, diantaranya yaitu penelitian dari (Mughozali et al., 2017), (Sulton & Laksita,  2018),  (Rizkiafama  et  al.,  2018)  dan  (Prasetyo  &  Pusparini,  2018).  Selain    metode NWP,  terdapat  juga  metode  lain  yang  dapat  dimanfaatkan  yaitu  metode  RGB  ( Red,  Green, Blue ). Metode RGB adalah metode yang memanfaatkan kombinasi dari tiga primer warna yaitu merah ( red ), hijau ( green ) dan biru ( blue ) dengan panjang gelombang yang berbeda. Metode ini menghasilkan warna sekunder yang lebih bervariasi sehingga dapat diintrepertasikan lebih baik dalam satu kanal (Paski et al., 2017).
Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode NWP dan RGB dalam menganalisis kondisi  atmosfer  pada  saat  kejadian  bencana  banjir  di  Sidoarjo.  Selain  itu,  analisis  juga didukung dengan data pemodelan dari Copernicus ECMWF guna menadapatkan analisis yang lebih baik.

## Metode Penelitian
Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan metode deskriptif. Metode ini dipilih oleh penulis karena data indeks stabilitas dan curah hujan berupa  angka  kemudian  diolah  menjadi  grafik  agar  mudah  dianalisis.  Selain  itu,  peta  hasil metode  RGB  juga  dapat  dideskripsikan  oleh  penulis  dan  dipahami  oleh  pembaca  dengan mudah.
Gambar 1. Peta Kabupaten Sidoarjo
Lokasi penelitian dilakukan pada wilayah Sidoarjo, Jawa Timur (gambar 1). Wilayah Kabupaten  Sidoarjo  terletak  pada  koordinat  112 o 5’  -  112 o 9’  BT  dan  7 o 3’-7 o 5’  LS.  Secara geografis,  Kabupaten  Sidoarjo  pada  sebelah  Utara  berbatasan  dengan  Kota  Surabaya  dan Kabupaten  Gresik  sedangkan  pada  sebelah  Selatan  berbatasan  dengan  wilayah  Kabupaten Pasuruan. Untuk sebelah Barat, Kabupaten Sidoarjo berbatasan dengan Kabupaten Mojokerto sedangkan sebalah Timur berbatasan dengan Selat Madura.

## Pengumpulan Data
Data yang diolah dalam penelitian ini meliputi :
1. Data  Satelit  Himawari-8  tanggal  28  Mei  2020  pukul  03.00  UTC-20.00  UTC  yang diperoleh dari BMKG, Sub Bidang Pusat Pengelolaan Citra Satelit.meliputi data format
.z (kanal 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 13, 14, 15 dan data pemodelan), data format .txt (data synop, data METAR dan data UA dan data UB), dan data format .nc (data pemodelan).
2. Data curah hujan tanggal 28 Mei 2020 pukul 03.00 UTC-23.00 UTC yang diperoleh dari  ARG  Seruni  Gedangan  Sidoarjo  melalui  website  AWS  Center  BMKG ( http://202.90.198.206/aws/base ).
3. Data Copernicus ECMWF  ( https://cds.climate.copernicus.eu/ )  tanggal  28  Mei  2020 pukul  03.00-14.00  UTC  dengan  format  .nc  yang  meliputi  data  divergensi  dan kelembapan.

## Analisis Data
Data format .z diolah dengan aplikasi SATAID ( Satellite Animation and Interactive Diagnosis ) dengan beberapa cara yaitu :
1. Fitur measure , digunakan untuk memperoleh grafik time series suhu pucak awan sehingga dapat diketahui fase-fase awan dari fase tumbuh hingga punah.
2. Metode  NWP  ( Numerical  Weather  Prediction ),  digunakan  untuk  memperoleh  data indeks  stabilitas  atmosfer  yang  kemudian  diolah  menjadi  grafik  dengan Microsoft Excel.
3. Metode RGB ( Red, Green, Blue ), digunakan untuk memperoleh peta persebaran awan dengan tampilan yang lebih menarik dan detail sehingga lebih mudah diinterpretasi.
Sedangkan  data  format  .nc  dari  satelit  Himawari-8  dan Copernicus ECMWF  diolah dengan  aplikasi  GrADS  ( Grid  Analysis  and  Display  System )  untuk  memperoleh  tampilan spasial streamline , divergensi dan kelembapan. Data curah hujan yang telah diunduh, diolah dari data curah hujan persepuluh menit menjadi perjam dengan menggunakan Microsoft Excel yang  disajikan  dalam  bentuk  grafik.  Selanjutnya  setelah  semua  data  diolah,  data  dianalisis dengan metode deskriptif agar mudah dipahami oleh pembaca.

## Hasil dan Pembahasan

## Peta Streamline
Gambar 2. Peta Streamline Lapisan 850 mb Pada Pukul (a) 00.00 UTC dan (b) 06.00 UTC
Berdasarkan  gambar  2,  pada  wilayah  Jawa  Timur  terdapat  pola  konvergensi  atau pertemuan  angin  pada  pukul  00.00  UTC  yang  ditandai  dengan  kecepatan  angin  yang  lebih rendah daripada wilayah sekitarnya (1,7-3,4 knot). Kemudian pada pukul 06.00 UTC terdapat
pola siklonik yang masuk dan tertutup searah dengan jarum jam. Kedua pola ini menyebabkan peningkatan  potensi  pembentukan  awan  cumuliform  terutama  awan  cumulonimbus  yang menyebabkan cuaca buruk (Mega et al., 2020).

## Curah Hujan
Gambar 3. Grafik Curah Hujan ARG Seruni Saat Banjir di Sidoarjo
Berdasarkan  intensitas  curah  hujan  pada  gambar  3,  hujan  mulai  terukur  pada  pukul 06.00 UTC sebesar 73,6 mm. Kemudian curah hujan mulai menurun pada pukul 07.00-08.00 UTC  namun  curah  hujan  kembali  meningkat  pada  pukul  09.00  UTC  hingga  mencapai  57,6 mm. Selanjutnya curah hujan menurun kembali mulai pukul 10.00 UTC dan berlanjut hingga pukul 21.00 UTC. Curah hujan pada pukul 06.00 UTC dan 09.00 UTC mencapai >20 mm/jam sehingga dikategorikan sebagai curah hujan sangat lebat.

## Analisis Citra Satelit Himawari-8

## Time Series

## Gambar 4. Grafik Time Series Suhu Puncak Awan Saat Kejadian Banjir di Sidoarjo
Grafik time series pada gambar 4 menunjukkan fase pertumbuhan awan dimulai pada pukul  03.00  UTC  dimana  suhu  telah  mencapai freezing  level dan  suhu  puncak  awan  masih mengalami  penurunan  hingga  mencapai  -60℃.  Awan  mengalami  fase  matang  sekitar  pukul 05.00 UTC (kotak berwarna merah) dimana suhu puncak awan lebih rendah dari  -60℃ dan bertahan hingga sekitar pukul 09.00 UTC. Bahkan pada sekitar pukul 08.30 UTC, suhu puncak awan hampir mencapai -80℃. Hal ini bersesuaian dengan grafik curah hujan pada ARG Seruni
Gedangan pukul 06.0-09.00 UTC dimana pada saat kondisi awan matang, curah hujan yang diterima juga meningkat. Selanjutnya, awan mengalami fase punah atau meluruh mulai pukul 10.00 UTC yang ditandai dengan peningkatan suhu puncak awan, dan hingga pukul 23.00 UTC suhu puncak awan masih dibawah freezing level.

## Analisis Jenis Awan dengan Metode RGB

## Natural Color
Gambar 5. Citra Satelit Himawari-8 Natural Color RGB Pada Tanggal 28 Mei 2020 Pukul 03.00-08.00

## UTC
Berdasarkan Citra Satelit Himawari-8 dengan metode RGB Natural Color (gambar 5), hampir seluruh Pulau Jawa tertutup oleh awan-awan yang mengandung kristal es yang ditandai dengan warna cyan terang (JMA, 2020). Metode RGB dengan Natural Color bermanfaat untuk mengidentifikasi karakteristik permukaan seperti vegetasi, tanah dan salju. Pada pukul 03.00 UTC,  wilayah  Sidoarjo  (lingkaran  berwarna  merah)  terdapat  vegetasi  yang  ditandai  dengan warna  hijau  tua.  Selanjutnya,  pada  pukul  05.10  UTC  wilayah  Sidoarjo  mulai  tertutup  oleh awan-awan kristal es dan semakin meluas hingga pukul 09.00 UTC. Penggunaan metode RGB Natural  Color ini,  memiliki  keterbatasan  yaitu  memilik  panjang  gelombang  yang  pendek sehingga hanya dapat diterapkan pada saat siang hari (JMA, 2020). Oleh karena itu, pada pukul 10.00 UTC (17.00 WIB) tidak dapat dianalisis karena pada wilayah Jawa Timur sinar matahari yang diterima telah berkurang.

## Day Convective Storm
Gambar 6. Citra Satelit Himawari-8 Day Convective Storm RGB Pada Tanggal 28 Mei 2020 Pukul 03.00- 08.00 UTC
Bersadarkan  citra  Satelit  Himawari-8  dengan  metode  RGB Day  Convective  Storm (gambar 6), pada pukul 03.00 di wilayah Perairan Utara dan Selatan Pulau Jawa terdapat awan cumulonimbus yang memiliki updrafts yang kuat ditandai dengan warna kuning (JMA, 2020). Awan cumulonimbus ini mulai terlihat menutupi wilayah Sidoarjo (lingkaran berwarna putih) mulai pukul 05.10 UTC dimana awan ini membawa cuaca buruk pada wilayah Sidoarjo. Warna kuning  yang semakin terang pada peta menandakan awan cumulonimbus yang mengandung partikel es yang kecil ini semakin meluas dan bertahan hingga pukul 08.00 UTC. Sama halnya seperti metode RGB natural color , metode Day Convective Storm ini hanya dapat diaplikasikan pada siang hari, sehingga mulai pukul 09.00 UTC

## Cloud Phase Distinction
Gambar 7. Citra Satelit Himawari-8 Day Cloud Phase Distinction RGB Pada Tanggal 28 Mei 2020 Pukul 03.00-08.00 UTC
Pada  metode Cloud  Phase  Distinction RGB,  warna  kekuningan  menandakan  awan tebal dan tinggi yang mengandung partikel es (awan cumulonimbus ). Kemudian warna pastel menandakan  awan  tipis  dan  tinggi  yang  mengandung  partikel  es  (awan cirrus ).  Selain  itu, warna hijau muda menandakan awan tebal dan rendah yang mengandung partikel es sedangkan warna cyan menandakan  awan  tebal  dan  rendah  yang  mengandung  air  (JMA,  2020).  Pada gambar 7 menunjukkan bahwa pada pukul 03.00 UTC, awan cumulonimbus mentutupi wilayah perairan di Pulau Jawa bagian Utara dan Selatan. Awan cumulonimbus mulai menutupi wilayah Sidoarjo (lingkaran merah) pada pukul 05.10 UTC. Awan ini terus meluas dan dan bertahan hingga pukul 08.00 UTC. Sama halnya dengan dua metode RGB yang sebelumnya, metode Cloud Phase Disctinction ini juga hanya tersedia pada siang hari, sehingga pada pukul 09.00 UTC data yang diterima mulai tidak optimal karena sinar matahari mulai berkurang.

## 24-Hours Day Microphysics
Gambar 8. Citra Satelit Himawari-8 24-Hours Microphysics RGB Pada Tanggal 28 Mei 2020 Pukul 03.00- 20.00 UTC
Pada  gambar,  warna  coklat  tua  menandakan  awan  tebal  degan  puncak  yang  tinggi (awan cumulonimbus ),  sedangkan  warna  hitam  menandakan  awan  tipis  yang  tinggi  (awan cirrus ).  Pada  pukul  03.00  UTC  terlihat  awan cumulonimbus menutupi  perairan  Pulau  Jawa terutama  bagian  Utara  dan  Selatan.  Kemudian  pada  pukul  05.00  UTC  awan cumulonimbus mulai menutupi wilayah Sidoarjo (lingkaran berwarna putih). Awan cumulonimbus semakin matang dan meluas diseluruh wilayah Jawa Timur pada pukul 09.00 UTC. Selanjutnya hingga pukul 18.00 – 20.00 UTC awan mulai meluruh digantikan dengan jenis awan cirrus , hal ini sesuai dengan intensitas curah hujan yang mulai berhenti pada pukul 20.00 UTC di ARG Seruni Gedangan pada gambar 8. Metode 24-Hours Microphysics RGB ini dapat dimanfaatkan baik pada siang hari maupun malam hari sehingga dapat melengkapi data dari metode RGB yang sebelumnya (JMA, 2020)
.

## Analisis Stabilitas Udara dengan Metode NWP
SSI (Showalter Stability Index)
Gambar 9. Grafik SSI pukul 03.00-20.00 UTC di Kabupaten Sidoarjo
SSI  digunakan  untuk  mengukur  kestabilan  atmosfer  dengan  mengitung  gaya  angkat keatas suatu parsel udara dari lapisan 850 mb ke lapisan 500 mb. Nilai SSI antara -2 hingga +1 menandakan bahwa pada kondisi tersebut terdapat peluang pertumbuhan thunderstorm secara cepat. Sedangkan untuk nilai SSI < +3 menandakan bahwa terdapat potensi terjadinya shower atau  hujan  yang  terjadi  secara  tiba-tiba  dan  dapat  dilanjutkan  mejadi  pertumbuhan thunderstorm . Berdasarkan grafik pada gambar 9 pada pukul 03.00 – 11.40 UTC memiliki SSI berkisar antara -0,5 hingga +1 sehingga kondisi pada waktu ini berpeluang mengalami cuaca buruk,  hal  ini  bersesuaian  dengan  grafik  curah  hujan  dimana  terjadinya  hujan  berlangsung secara signifikan pada pukul 06.00– 12.00 UTC. Kemudian pada pukul 12.00-20.00 UTC nilai SSI lebih lebih dari +1 sehingga berpotensi terjadi shower .

## CAPE (Convective Available Potential Energy)
Gambar 10. Grafik CAPE pukul 03.00-20.00 UTC di Kabupaten Sidoarjo
CAPE  merupakan  indeks  stabilitas  atmosfer  yang  menghitung  jumlah  energi  yang dimiliki  suatu  parsel  udara  untuk  dapat  terangkat  secara  vertikal  diatmosfer  (Husna  & Munandar, 2017). Nilai CAPE <1000 J/kg dikategorikan memiliki potensi energi yang lemah.
Pada gambar 10, secara keseluruhan mulai pukul 03.00-20.00 UTC nilai CAPE berkisar antara 126-663 J/kg, dan nilai maksimum CAPE terjadi pada pukul 05.40 UTC. Hal ini menandakan bahwa  sebelum  hujan  di  Sidoarjo  pukul  06.00  UTC  terjadi,  energi  parsel  udara  meningkat maksimum  sehingga curah hujan yang dihasilkan juga tinggi  seperti yang ditampilkan pada grafik curah hujan gambar 3.

## Convective Inhibition Energy (CIN)
Gambar 11. Grafik CIN pukul 03.00-20.00 UTC di Kabupaten Sidoarjo
CIN  merupakan  indeks  stabilitas  atmosfer  yang  menghambat  proses updraft suatu parsel udara. Sehingga, semakin kecil nilai CIN maka hambatan yang dihasilkan  lebih kecil dan potensi untuk parsel udara mengalami updraft lebih besar sehingga potensi pembentukkan awan  juga  meningkat.  Nilai  CIN  dikategorikan  rendah  apabila  berkisar  antara  0-50  J/kg. sedangkan untuk nilai CIN yang berkisar antara  51-199 J/kg dikategorikan dalam hambatan sedang. Berdasarkan grafik pada gambar 11 nilai CIN pada pukul 03.00-10.10 UTC berkisar antara  20-49  J/kg  yang  menandakan  potensi  besar  dalam  pembentukkan  awan  konvektif. Sedangkan  nilai  CIN  mulai  pukul  10.20-20.00  UTC  berkisar  antara  55-141  J/kg  yang menandakan  potensi  pembentukkan  awan  konvektif  lebih  kecil  karena  hambatan  dalam kategori  sedang.  Hal  ini  bersesuaian  dengan  grafik time  series pada  gambar  4  dimana  pada pukul  10.00  UTC  awan  sedang  mengalami  fase  meluruh  dan  curah  hujan  mengalami penurunan.

## Severe Weather Threat Index (SWEAT)

## Gambar 12. Grafik SWEAT pukul 03.00-20.00 UTC di Kabupaten Sidoarjo
SWEAT  merupakan  indeks  stabilitas  atmosfer  untuk  memprediksi  terjadinya thunderstorm atau  cuaca  buruk.  Nilai  SWEAT  berkisar  300-400  menandakan  potensi thunderstorm sedang  hingga  kuat  sedangkan  untuk  SWEAT  <  300  menandakan  potensi thunderstorm ringan. Berdasarkan grafik pada gambar 12 nilai SWEAT berkisar antara 111- 340.  Pada  pukul  03.00-03.10  UTC  nilai  SWEAT  berkisar  antara    297-299  sehingga  potensi thunderstorm masih ringan, kemudian mulai pukul 03.20 UTC nilai SWEAT menjadi potensi thunderstorm sedang hingga kuat dan meningkat secara signifikan pada pukul 06.00 UTC daei 314 menjadi 338. Hal ini menandakan bahwa pada saat kejadian hujan yang mengakibatkan banjir terdapat potensi thunderstorm sedang hingga kuat. Selanjutnya pada pukul 20.00 UTC nilai SWEAT mengalami penurunan yang signifikan menjadi 111.

## Analisis Data Reanalisis Copernicus ECMWF

## Divergensi
Gambar 13. Profil Vertikal Divergensi Lapisan 1000 – 100 mb pada Tanggal 28 Mei 2020  pukul 03.00-

## 14.00 UTC
Divergensi  merupakan  proses downdraft suatu  parsel  udara  dimana  pada  wilayah tersebut tidak ada pembentukan awan konvektif dan cuaca cenderung cerah. Nilai divergensi
yang  negatif  menandakan  kebalikan  dari  divergensi  yaitu  konvergensi.  Konvergensi menyebabkan  potensi  pembentukkan  awan  konvektif  lebih  tinggi.  Pada  sekitar  pukul  06.00 UTC  (gambar  13)  saat  terjadi  hujan  lebat,  divergensi  di  wilayah  Sidoarjo  (kotak  berwarna merah) bernilai negatif sebesar -0,02 s -1 pada lapisan 1000-500 mb, yang menandakan adanya pertumbuhan awan pada lapisan ini. Divergensi kembali bernilai positif pada lapisan 450 mb yang menandakan telah terjadi proses downdraft pada lapisan ini.

## Kelembapan Udara
Gambar 14. Profil Vertikal Kelembapan Udara Lapisan 1000 – 100 mb pada Tanggal 28 Mei 2020  pukul 03.00-14.00 UTC
Kelembapan  udara  pada  pukul  06.00  UTC  (gambar  14)  di  Kabupaten  Sidoarjo  pada saat  terjadi  hujan  lebat  yang  mengakibatkan  banjir,  berkisar  85-90%  di  lapisan  1000  mb. Kelembapan  terus  menigkat  hingga  lapisan  100  mb  dengan  nilai  lebih  dari  100%.  Hal  ini menandakan  bahwa  atmosfer  dalam  keadaan  basah  dan  terdapat  pertumbuhan  awan-awan konvektif yang mengandung partikel es.

## Kesimpulan
Berdasarkan  analisis,  peristiwa  banjir  di  Kabupaten  Sidoarjo  tanggal  28  Mei  2020, disebabkan  oleh  curah  hujan  yang  sangat  lebat  mencapai  73,6  mm/jam.  Hal  ini  disebabkan pada saat peristiwa hujan lebat, terdapat pola konvergensi dan siklonik di wilayah Jawa Timur yang  mengakibatkan  penumpukkan  massa  udara  sehingga  potensi  pertumbuhan  awan konvektif  semakin  meningkat.  Berdasarkan  analisis  citra  satelit  Himawari-8,  pertumbuhan awan  dimulai  pada  pukul  03.00  UTC  dari  wilayah  Perairan  Pulau  Jawa  sebelah  Utara  dan Selatan. Kemudian mulai menutupi wilayah Sidoarjo dan mengalami fase matang awan pada pukul  04.30  UTC  dengan  suhu  mencapai  lebih  dari  -60℃.  Dengan  metode  RGB,  terpantau awan konvektif yang tebentuk merupakan jenis awan cumulonimbus yang tinggi dan tebal serta mengandung kristal es. Adanya awan cumulonimbus ini ditandai dengan kondisi atmosfer yang labil dan berpotensi mengalami cuaca buruk dengan nilai SSI sebesar -0,1 ℃, CAPE sebesar 663  J/kg,  CIN  sebesar  20  J/kg,  SWEAT  sebesar  338  pada  pukul  06.00  UTC.  Kemudian divergensi  yang  bernilai  -0,02  s -1 menandakan  adanya  proses updraft dari  lapisan  1000  mb hingga  500  mb.    Selain  itu,  kondisi  atmosfer  memiliki  kelembapan  yang  tinggi  hingga mencapai >100% juga menandakan adanya awan cumulonimbus yang mengandung partikel es.
Hasil kondisi atmosfer dengan menggunakan metode NWP, metode RGB dan data reanalisis Copernicus ECMWF memiliki kesesuaian dan saling mendukung satu sama lainnya.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih kepada STMKG dan BMKG yang telah menyediakan fasilitas pembelajan maupun data kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan jurnal penelitian ini.

## Daftar Rujukan
Hadiansyah, R., Indranata, A. L., Silitonga, A. K., & Winarso, P. A. (2019). Kajian Kondisi Atmosfer Saat Kejadian Hujan Ekstrem di Padang Sumatera Barat (Studi Kasus Tanggal 14  Februari  2018). Prosiding  SNFA  (Seminar  Nasional  Fisika  Dan  Aplikasinya) , 3 (0), 246. https://doi.org/10.20961/prosidingsnfa.v3i0.28556
Husna, K., & Munandar, M. A. (2017). Analisis Nilai Convective Available Potential Energy (CAPE)  Selama  Tahun  2013-2016  Terhadap  Hujan  di  Jakarta. Prosiding  Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim Semarang , 1 , 30–33.
JMA.  (2020). Himawari  Natural  Color  RGB  Quick  Guide .  http://www.jma.go.jp/jma/jma- eng/satellite/VLab/RGB_QG.html
JMA. (2020). Himawari Day Convective Storms RGB Quick Guide . http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/satellite/VLab/RGB_QG.html
JMA. (2020). Himawari Cloud Phase Distinction RGB Quick Guide . http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/satellite/VLab/RGB_QG.html
JMA. (2020).
Himawari 24-Hours
Microphysics RGB Quick
Guide . http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/satellite/VLab/RGB_QG.html
Mega, F., Muh. Ishak, J., Apriansyah, Widada, S., & Miming, S. (2020). Hubungan Pola Garis Arus  Angin  (  Streamline  )  dengan  Distribusi  Hujan  di  Kalimantan  Barat. PRISMA FISIKA , 8 (2), 135–146.
Mughozali, S. Al, Firdianto, P. U., & Irawan, A. M. (2017). Analisis Hujan Lebat dan Angin Kencang di Wilayah Banjarnegara Study Kasus Rabu 8 November 2017. Unnes Physics Journal , 6 (1), 65–69.
Nurrohman, F., & Tjasyono, B. (2016). Kajian Indeks Stabilitas Atmosfer Terhadap Kejadian Hujan Lebat Di Wilayah Makassar (Studi Kasus Bulan Desember 2013 – 2014). Jurnal Meteorologi Klimatologi Dan Geofisika , 3 (2), 18–24.
Paski, J. A. I., Sepriando, A., & Pertiwi, D. A. S. (2017). Pemanfaatan Teknik RGB Pada Citra Satelit Himawari-8 Untuk Analisis Dinamika Atmosfer Kejadian Banjir Lampung 20 - 21 Februari  2017. Jurnal  Meteorologi  Klimatologi  Dan  Geofisika , 4 (3),  8–15. https://doi.org/10.36754/jmkg.v4i3.48
Prasetyo,  B.,  &  Pusparini,  N.  (2018).  Pemanfaatan  SATAID  Untuk  Analisa  Atmosfer  di Wilayah Perairan.
Jurnal
Fisika Dan Aplikasinya , 14 (2), 37. https://doi.org/10.12962/j24604682.v14i2.3220
Putri, R. J. A. (2016). Pemanfaatan Data Satelit Himawari - 8 Untuk Analisis Kejadian Hujan Sangat Lebat di Kabupaten Nabire, Papua Tengah (Tanggal 12, 21, dan 22 Maret 2016). Prosiding SNSA , 195–204.
Rizkiafama, V. A., Dzikiro, T. K., & Safril, A. (2018). Pemanfaatan Data Satelit Himawari-8 Serta Data Curah Hujan Dan Hari Hujan Bulanan Dalam Analisis Kejadian Banjir Kota Padang, 9 September 2017 Dan 26 September 2018. Prosiding SNFA (Seminar Nasional Fisika Dan Aplikasinya) , 3 , 264. https://doi.org/10.20961/prosidingsnfa.v3i0.28560
Rozi,  M.  F.  (2019). Prediksi  Pertumbuhan  Awan  Cumulonimbus  Pada  Citra  Himawari  IR Enhanced  Menggunakan  Deep  Echo  State  Network  (DEEPESN) .  Universitas  Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya.
Sulton,  K.,  &  Laksita,  W.  (2018).  Analisis  Hujan  Lebat  Dengan  Menggunakan  Data  Citra Satelit  Di  Kabupaten  Banjarnegara  (Studi  Kasus  18  Juni  2016). Jurnal  Material  Dan Energi Indonesia , 08 (01), 29–35.