## Perubahan Temperatur setelah Letusan Pinatubo 1991 dari Luaran Model CMIP5 dengan Analisis Neraca Energi (Temperature Changes after The 1991 Pinatubo Eruption from The CMIP5 Model Output with Energy Budget Analysis)
Rahma Alfina Salsabila 1* , Rusmawan Suwarman 1,2 , Muhammad Rais Abdillah 1,2
1 Program Studi Meteorologi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung, Bandung
2 Kelompok  Keahlian  Sains  Atmosfer,  Fakultas  Ilmu  dan  Teknologi  Kebumian,  Institut  Teknologi Bandung, Bandung

## Riwayat naskah
Diterima: 13-03-2021
Direvisi: 17-05-2021 Disetujui: 15-07-2021
Korespondensi:
raalfsalsa@gmail.com

## ABSTRAK
Letusan  Pinatubo  1991  memberikan  dampak  signifikan  terhadap  anomali temperatur global pasca letusan yang terlihat baik dari observasi maupun hasil luaran The fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5). Dalam penelitian ini kami mengkaji perubahan temperatur setelah letusan Pinatubo 1991 dengan analisis neraca energi yang difokuskan pada wilayah Benua Maritim (BM) dengan luaran model CMIP5. Variabilitas iklim tiga model CMIP5 dievaluasi dengan dataset observasi untuk menentukan model yang paling representatif. Perhitungan anomali saat kejadian letusan Pinatubo  dilakukan  pada  model  terpilih,  dengan  menghilangkan  efek El- Nino Southern Oscillation Index (ENSO) terlebih dahulu. Kemudian, analisis perubahan temperatur rata-rata wilayah dengan neraca energi permukaan pada tahun 1989 – 1993 menunjukkan bahwa terjadi penurunan temperatur yang berlangsung selama 24 bulan sampai  akhir  periode  analisis setelah letusan terjadi, yaitu Januari 1992 – Desember 1993 dengan nilai anomali negatif terbesar yaitu 0,37 °C. Berdasarkan pendekatan neraca energi dan radiasi,  penurunan  temperatur  terlihat  akibat  anomali  energi  neto ( ∆𝐹 ) bernilai negatif, yang mencapai -2,93 W.m -2 pada satu tahun pasca letusan. Energi  neto  ini  didapatkan  dari  kesetimbangan  energi  pada  permukaan yang  merupakan  selisih  antara  radiasi  neto  dan  fluks  panas.  Penurunan yang  signifikan  dari downwelling  shortwave  radiation ( ∆𝑆𝑊 , ) ,  dengan nilai rata-rata anomali mencapai -3,70 W.m -2 , berpengaruh besar pada nilai ∆𝐹 . Analisis lebih jauh menunjukkan bahwa penurunan ∆𝑆𝑊 , ini lebih banyak  disebabkan  oleh  naiknya reflected  shortwave  radiation  at  Top  of Atmosphere ( ∆𝑆𝑊 , ) daripada efek penyerapan radiasi oleh aerosol di atmosfer ( ∆𝑆𝑊 , ) . Kata kunci : letusan Pinatubo 1991, CMIP5, temperatur, neraca energi, BM
ISSN: 2597-7873 DOI: 10.30536/j.jsd.2020.v19.a3557

## ABSTRACT
The 1991 Pinatubo eruption had a significant impact on post-eruption global temperature  anomalies  which  was  seen  from  both  observations  and  the results  of  the  fifth  phase  of  the  Coupled  Model  Intercomparison  Project (CMIP5).  In  this  study,  we  examined  the  temperature  changes  after  the 1991  Pinatubo  eruption  with  energy  balance  analysis  focused  on  the Maritime Continent with the CMIP5 model output. The climate variability of the  three  CMIP5  models  was  evaluated  with  an  observation  dataset  to determine  the  most  representative  model.  The  calculation  of  anomalies during the Pinatubo eruption was carried out in the selected model, by firstly eliminating the El-Nino Southern Oscillation Index (ENSO) effect. Then, the temperature  changes  with  the  surface  energy  balance  analysis  in  1989  - 1993 shows that there was a decrease in temperature that lasted 24 months until the end of the analysis period after the eruption. The strongest negative anomaly  value  is  0.37  °C.  Based  on  the  energy  balance  and  radiation approach, a decrease in temperature was seen due to a negative net energy anomaly ( ∆𝐹 ) , which is -2.93 W.m -2 in one year after the eruption. The net energy  is  obtained  from  the  energy  balance  at  the  surface  which  is  the difference  between  net  radiation  and  heat  flux.  A  significant  decrease  of downwelling shortwave radiation ( ∆𝑆𝑊 , ) , with the anomalous mean value of -3.70 W.m -2 , has a major effect on the ∆𝐹 . Further analysis showed that the  decrease  in ∆𝑆𝑊 , was  due  more  to  the  increase  in  reflected shortwave radiation at the Top of Atmosphere ( ∆𝑆𝑊 , ) rather than the effect of absorption of radiation by aerosols in the atmosphere ( ∆𝑆𝑊 , ) .
Keywords : the  1991  Pinatubo  eruption,  CMIP5,  temperature,  energy budget, Maritime Continent

## 1.  Pendahuluan
Gunung  api  adalah  lubang  kepundan atau  rekahan  dalam  kerak  bumi  tempat keluarnya cairan magma atau gas atau cairan lainnya  ke  permukaan  bumi.  Material  yang dierupsikan  ke  permukaan  bumi  umumnya membentuk kerucut terpancung (Kementerian Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral,  2008). Letusan  gunung  api  merupakan  suatu bencana yang memberikan dampak langsung terhadap  masyarakat  dan  lingkungan  sekitar yang bisa memicu pembentukan awan panas (pyroclastic  flow) ,  hujan  abu,  aliran  lava, longsor,  dan  gempa  bumi.  Di  atmosfer, dampak  cepat  yang  bisa  dirasakan  adalah hujan asam, kurangnya radiasi matahari, dan dapat  merusak  jet  pesawat  sehingga berbahaya bagi penerbangan udara.
Dalam jangka yang lebih lama, letusan gunung  berapi,  terutama  letusan  besar  atau major  eruption dapat  memicu  anomali  iklim
baik  skala  lokal  maupun  besar  sehingga letusan  gunung  api  menjadi  salah  satu komponen  penting  penyebab  alami  dari perubahan iklim (IPCC, 2014). Letusan besar sendiri  dikategorikan  sebagai  letusan  yang memiliki nilai VEI lebih dari atau sama dengan 4  (Langmann,  2014).    Zuo et  al .  (2018) juga menyebutkan  bahwa  terdapat  anomali Sea Surface Temperature (SST) di Pasifik Tropis setelah erupsi vulkanik di belahan bumi utara, selatan,  maupun  tropis  pada  milenium terakhir.
Pada  15  Juni  1991,  terjadi  letusan gunung  berapi  terbesar  kedua  di  abad  20 yaitu  letusan  Gunung  Pinatubo  di  Filipina setelah  Gunung  Novarupta  di  Semenanjung Alaska.  Letusan  dahsyat  ini  mengeluarkan lebih  dari  1  mil  kubik  (5  kilometer  kubik) material dan awan abu dari letusan ini naik 22 mil (35 kilometer) ke udara sehingga letusan tersebut  memiliki  VEI  sebesar  6  (Newhall et al .,  2005).  Gunung  Pinatubo  adalah  bagian
dari  gabungan  rantai  gunung  berapi  di sepanjang busur Luzon di pantai barat pulau. Busur  gunung  api  terbentuk  oleh  subduksi parit  Manila  ke  barat.  Gunung  berapi  ini mengalami  letusan  besar  sekitar  500,  3000, dan 5500 tahun yang lalu (Rosenberg, 2019). Kerugian dari dampak dari letusan ini sangat besar, mulai dari jatuhnya korban jiwa, hujan abu  yang  lebat  menyebabkan  kerusakan infrastruktur  (rumah,  fasilitas  umum  hingga rusaknya  lahan  pertanian)  yang  parah  di wilayah  yang  berbatasan  dengan  Pinatubo (de  Guzman,  2005).  Barnes et  al .  (2016) menyebutkan  temperatur,  sirkulasi,  dan presipitasi menunjukkan anomali yang kuat di belahan  bumi  utara  maupun  belahan  bumi selatan  pada  delapan  bulan  setelah  letusan yang  disimulasikan  model  luaran The  fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) yang berkaitan dengan pola Northern  Annular  Mode (NAM)  di  belahan bumi  utara  dan Southern  Annular  Mode (SAM) di belahan bumi selatan.
CMIP5  mengembangkan  serangkaian simulasi  model  standar  untuk  mengevaluasi seberapa realistis model yang menyimulasikan  masa  lalu,  menyediakan proyeksi perubahan iklim jangka panjang dan jangka  pendek,  dan  memahami  beberapa faktor  yang  bertanggung  jawab  terhadap perbedaan  dalam  proyeksi  model  (Taylor et al .,  2012). Atmospheric-ocean  general circulation models (AOGCMs) dikenal sebagai alat  simulasi  iklim  saat  ini  dan  proyeksi perubahan  iklim  di  masa  depan.  Namun, keakuratan  simulasi  sangat  tergantung  pada ketidakpastian  model,  sehingga  luaran AOGCMs  dipelajari  oleh  CMIP5  untuk meningkatkan kepercayaan pengguna tentang luaran proyeksi (Siew et al ., 2014).
Saat  ini  penelitian  tentang  dampak letusan gunung api dalam model CMIP5 telah banyak dilakukan (Barnes et al ., 2016; Meyer et  al .,  2016; Wunderlich  dan  Mitchell,  2017). Namun  penelitian  tersebut  berfokus  pada sudut  pandang  global,  tidak  terpusat  di Indonesia.  Hal  ini  menjadi  penting  dan menarik,  karena  secara  lokasi  geografis Indonesia  yang  berdekatan  dengan  Gunung Pinatubo.  Selain  itu,  jumlah  gunung  vulkanik
yang masih aktif di wilayah BM masih banyak dan berpotensi untuk meletus.
Dari penjelasan tersebut, perlu dilakukan  analisis  dampak  meteorologis  dari letusan  gunung  berapi  yang  besar  di  BM. Dalam penelitian ini akan dikaji model CMIP5 dalam simulasi dampak dari letusan Gunung Pinatubo  terhadap  evolusi  temperatur  udara dekat permukaan beserta mekanisme penyebabnya  melalui  analisis  neraca  energi dan neraca radiasi permukaan di BM.

## 2.  Metodologi

## 2.1. Lokasi dan Data
BM  didefinisikan  sebagai  gugusan kepulauan di Samudera Pasifik bagian barat, yang terdiri dari wilayah Indonesia,  dan Asia Tenggara yang terletak antara 10˚ LS – 10˚ LU dan  90˚  BT  -  150˚  BT.  BM  mempunyai lingkungan  yang  unik  dimana  aktivitas konvektif  merespons  dorongan  pada  skala waktu  dan  ruang,  yang  hasilnya  dapat memengaruhi  iklim  skala  global  (Ramage, 1968).  Penelitian  ini  berfokus  pada  wilayah BM dan hanya mengkaji model luaran CMIP5 yang  dipilih  dalam  menyimulasikan  dampak letusan  Pinatubo  1991  terhadap  anomali parameter  iklim  yang  berdampak  langsung pada  masyarakat  yaitu  temperatur  udara dekat permukaan.
Penelitian  ini  menggunakan  data  rata- rata bulanan hasil simulasi CMIP5
Atmospheric-Ocean General Circulation Models
(AOGCMs); data
reanalisis NCEP/NCAR  (NRA) downward dan upward shortwave  maupun  longwave  radiation di permukaan dan di Top of Atmosphere (TOA), fluks panas laten dan sensibel di permukaan, angin,  ketinggian  geopotensial,  temperatur udara  (Kalnay, et  al .,  1996);  dan  data rekonstruksi  SST  versi  4  (ERSST.v4)    dari Pyshical  Science  Laboratory (PSL)  dibawah National Oceanic and Atmospheric
Administration (NOAA) (Huang, et al ., 2014). Data  simulasi  bulanan  AOGCMs  luaran CMIP5  yang  digunakan  yaitu:  CNRM-CM5, MPI-ESM-LR,  NorESM1-M.  Model  ini  dipilih karena  pada  penelitian  Siew et  al .  (2014) menyebutkan  tiga  model  tersebut  adalah model yang paling realistis dalam menyimulasikan  SST,  salinitas  dan  sirkulasi
permukaan  di  Asia  Tenggara.  Model-model yang telah disebutkan di atas, masing-masing terdapat volcanic forcing (Bentsen et al . 2013; Voldoire et  al .,  2013; Giorgetta et  al .,  2013). Volcanic forcing adalah masukan model iklim yang  berupa  dataset  aerosol  sulfat  saat letusan besar (Amman, et al ., 2003).
2.2. Metode Penelitian Pertama, kami melakukan perbandingan data model CMIP5 dengan data observasi  dengan  menghitung  nilai  koefisien korelasi  Pearson  selama  1976  –2005  untuk memilih model terbaik. Kemudian, smoothing data  5–bulanan      dilakukan  selama  periode analisis.  Untuk  meminimalisir  dampak  akibat variabilitas  interannual,  kami  menghilangkan efek  ENSO  mengikuti  prosedur  dari  Abdillah et al . (2018). Suatu variabel pada suatu waktu didefinisikan sebagai:
𝑉(𝑡) = 𝑉 + ∆𝑉(𝑡) ….........................(1)
dengan 𝑉 adalah  rata-rata  iklim  dan ∆𝑉(𝑡) adalah  variabel  anomali. ∆𝑉(𝑡) dibedakan  menjadi  variabel  anomali  akibat ENSO  dan  variabel  anomali  non-ENSO, sehingga:
𝑉(𝑡) = 𝑉 +   ∆𝑉 (𝑡) + ∆𝑉 (𝑡) .…...............(2)
dengan ∆𝑉 (𝑡) adalah variabel anomali akibat ENSO  dan ∆𝑉 (𝑡) adalah  variabel  anomali non-ENSO.
Variabel  dengan  pengaruh  ENSO akan diaproksimasikan dengan:
∆𝑉 (𝑡) ≈ 𝐵 𝐸(𝑡) …….…….........................(3)
𝐵 merupakan  koefisien  regresi  yang diperoleh dari regresi linier antara Indeks Nino 3.4 ( 𝐸(𝑡) ) dengan variabel anomali iklim yang telah  dilakukan  smoothing.  Indeks  SST  Nino 3.4  sendiri  diperoleh  dari  pengurangan  rata- rata daerah Nino 3.4 (5˚ LS – 5˚ LU dan 170˚ BB  -  120˚  BB)  dengan  rata-rata  iklim  yang kemudian  dirata-ratakan  ( running  mean )  5 bulan. Variabel ini dibedakan per bulan pada periode  iklim  yang  dipilih  yaitu  1976  –  2005, yang  menghasilkan  12  koefisien  regresi  per bulan  untuk  setiap  variabel  iklim.  Sehingga
variabel  anomali  dengan  pengaruh  erupsi vulkanik dapat dianalisis dari hasil perhitungan  variabel  asli  dikurangi  rata-rata iklim dan variabel anomali non-ENSO yaitu:
∆𝑉 (𝑡) = 𝑉(𝑡) − 𝑉 −   ∆𝑉 (𝑡) ….................(4)
Langkah  berikutnya  yaitu  analisis  dampak letusan  Pinatubo  1991  pada  periode  1989  – 1993 dengan analisis neraca energi. Variabel neraca  energi  yang  akan  dianalisis  dalam studi  ini  adalah downward dan upward shortwave maupun longwave  radiation ,  di permukaan dan di Top of Atmosphere (TOA), dan  fluks  panas  di  permukaan.  Persamaan- persamaan  yang  dipakai  akan  dijelaskan pada bab selanjutnya.

## 3.  Hasil Pembahasan

## 3.1. Perbandingan  Data  Model  dengan Observasi
Perbandingan data model dengan data NRA  dilakukan  untuk  mengetahui  di  antara tiga  model  yang  dipilih,  model  mana  yang paling  baik  mempresentasikan  dampak letusan  Pinatubo  1991  terhadap  variabel meteorologi  yang  akan  dianalisis.  Dalam pemilihannya, dilakukan perhitungan koefisien  korelasi  Pearson  antara  data bulanan  rata-rata  wilayah  BM  model  CMIP5 dengan observasi.
Pada Tabel 3.1, nilai koefisien korelasi Pearson  untuk  variabel  utama  yaitu temperatur  udara  dekat  permukaan  cukup baik pada semua model, dengan nilai tertinggi terdapat  pada  model  MPI-ESM-LR  (sel berwarna  biru  menunjukkan  nilai  koefisien korelasi  paling  tinggi).  Variabel-variabel  lain yang  berkaitan  dengan  temperatur  juga menunjukkan  hubungan  yang  searah  dan cukup  kuat,  kecuali  variabel  fluks  panas, namun dengan nilai yang tidak jauh berbeda. Secara  keseluruhan,  MPI-ESM-LR  memiliki nilai  koefisien  korelasi  yang  lebih  tinggi daripada  dua  model  lain  pada  beberapa variabel.  Dengan  pertimbangan  tersebut, maka  untuk  analisis  lanjutan  mengenai dampak  letusan  Pinatubo  1991  di  wilayah BM,  data  model  yang  digunakan  adalah luaran MPI-ESM-LR.
Tabel 3.1.  Koefisien korelasi pearson antara  NRA dan luaran model CNRM-CM5, MPI-ESM-LR, NorESM1-M
No Variabel Model CNRM-CM5  MPI-ESM-LR NorESM1-M 1 Near Surface Air Temperature 0.59 0.68 0.54 2 Surface Downward Shortwave Radiation 0.65 0.79 0.59 3 Surface Upward Shortwave Radiation 0.45 0.67 0.40 4 Surface Downward Longwave Radiation 0.34 0.47 0.40 5 Surface Upward Longwave Radiation 0.73 0.78 0.66 6 Surface Latent Heat Flux 0.58 0.50 0.54 7 Surface Sensible Heat Flux 0.03 -0.08 -0.16 8 TOA Incident Shortwave Radiation 0.96 0.98 0.95 9 TOA Upward Shortwave Radiation 0.38 0.49 0.43 10 TOA Outgoing Longwave Radiation 0.22 0.31 0.28 3.2. Dampak  Letusan  Pinatubo  1991 terhadap Evolusi Temperatur di BM
Gambar  3.1.  Deret  waktu  rata-rata  anomali temperatur udara dekat permukaan di wilayah BM  tahun  1989  –  1993,  garis  hitam  putus- putus menunjukkan bulan terjadinya erupsi.
Deret waktu rata-rata anomali temperatur  udara  pada  Gambar  3.1 menunjukkan  anomali  temperatur  negatif pada bulan-bulan pasca letusan dimulai pada Januari  1992  dengan  nilai  terkuat  anomali negatif  pada  bulan  Agustus  1992  yang mencapai   0,37 °C dan bertahan selama tiga bulan.  Anomali  temperatur  masih  bernilai negatif  sampai  akhir  tahun  1993.  Nilai  ini mendekati hasil penelitian Meyer et al . (2016), yang menyebutkan temperatur dekat permukaan  hasil  observasi  mengalami penurunan  berkisar  0,35  °C  di  sepanjang tropis (20° N - 20° S) pada pertengahan 1992. Perubahan temperatur udara dekat permukaan secara spasial dapat dilihat pada
Gambar  3.2.  Pada  bulan  pertama  setelah letusan  (selanjutnya  dinotasi  sebagai  M+1), anomali  temperatur  masih  bernilai  positif dengan daerah bagian barat BM lebih hangat dari  pada  wilayah  sekitarnya.  Pada  M+2 terlihat  adanya  pendinginan  terutama  di Papua, Laut Banda, dan sebagian Kalimantan.  Pada  bulan-bulan  berikutnya, anomali  negatif  temperatur  mulai  merata, kecuali  di  bagian  barat  BM  terutama  di wilayah antara Thailand dan Malaysia sampai M+7.  Nilai  anomali  negatif  terus  membesar dan  merata  di  seluruh  wilayah  BM  dengan nilai terbesar anomali mencapai 0,8 – 0,9 °C di wilayah antara Malaysia dan Sumatra pada M+9 s/d M+12.
Untuk  menganalisis  lebih  lanjut  laju penurunan  temperatur  dekat  permukaan, maka  digunakan  pendekatan  termodinamika seperti pada Persamaan 5.
= − = ∆ ……..….........………(5)
dimana  laju  pemanasan ( ) di  permukaan ditentukan dari selisih atau fluks energi neto di permukaan ( 𝐹 ) , 𝑧 merupakan  ketinggian lapisan  dari  permukaan, 𝜌 adalah  massa jenis  udara,  dan 𝐶 adalah  kapasitas  panas udara pada tekanan konstan p (Webster dan Fasullo, 2003).
Gambar  3.2.    Anomali  temperatur  di  wilayah  BM  secara  spasial  satu  tahun  setelah  letusan  (Juli 1991 – Juni 1992). M merupakan bulan letusan dan segitiga merah menunjukkan posisi Gunung Pinatubo.
Adanya  penurunan  temperatur  menunjukkan adanya energi yang hilang pada kesetimbangan  energi  di  permukaan  atau ∆𝐹 bernilai  negatif.  Terdapat  dua  variabel utama penentu energi neto, yaitu radiasi neto (𝐼 ) dan  fluks  panas 𝐻 sesuai  dengan persamaan 6.

## 𝐹 = 𝐼 − 𝐻 ………………………….……(6)
𝐻 merupakan  total  panas  sensibel dan panas laten. Pada Gambar 3.3(a), terlihat adanya  anomali  penurunan  energi  neto  di permukaan  setelah  letusan ( ∆𝐹 < 0 ) .  Di
antara  dua  variabel  penentu  nilai 𝐹 , variabel yang berkontribusi paling besar yaitu penurunan  radiasi  neto ( 𝐼 ) . 𝐼 merupakan radiasi neto yang diperoleh dari neraca radiasi hasil selisih longwave radiation dan shortwave radiation ( 𝑆𝑊 dan 𝐿𝑊 ) di permukaan, hal ini  ditunjukkan  oleh  Stull  (1988)  pada persamaan 7 dan 8.
𝐼 = 𝑆𝑊 +   𝐿𝑊 ……………………….......(7)
𝐼 = 𝑆𝑊 , − 𝑆𝑊 , + 𝐿𝑊 , − 𝐿𝑊
, ….....……………….…………………..(8)
Gambar 3.3. Deret waktu anomali dari persamaan neraca energi meliputi (a) net energy ( ∆𝐹 ) , net radiation ( ∆𝐼 ) , dan fluks panas ( ∆𝐻 ) dan (b) surface net shortwave ( ∆𝑆𝑊 ) dan net longwave ( ∆𝐿𝑊 ) radiation di wilayah BM tahun 1989 – 1993, garis  hitam putus-putus merupakan bulan terjadinya erupsi.
Pada  Gambar  3.3(b),  dapat  dilihat  kedua variabel  yang  menentukan  nilai 𝐼 .  Terlihat bahwa nilai negatif ∆𝑆𝑊 berkontribusi besar terhadap perubahan 𝐼 dibandingkan dengan  nilai ∆𝐿𝑊 setelah  terjadinya letusan.
Untuk  mengetahui  lebih  jelas  proses fisis  yang  berperan  terhadap  penurunan temperatur  setelah  letusan,  kami  melakukan analisis  neraca  energi  dan  neraca  radiasi dengan  merata-ratakan nilai  variabel  selama satu  tahun  pasca  letusan.  Hasilnya  pada Gambar  3.4(a),  rata-rata ∆𝐹 mencapai  - 2,93   W.m -2 , dengan nilai yang mendominasi anomalinya adalah ∆𝑆𝑊 . Nilai ∆𝑆𝑊 yaitu - 3,57  W.m -2 , ∆𝑆𝑊 sendiri  diperoleh  dari selisih  antara downwelling ( 𝑆𝑊 , )  dan upwelling ( 𝑆𝑊 , ) shortwave  radiation di permukaan  seperti  pada  persamaan  8.  Nilai negatif ∆𝑆𝑊 didominasi  oleh  nilai ∆𝑆𝑊 ,
yang  mencapai  -3,70  W.m -2 ,  hal  ini menunjukkan anomali 𝑆𝑊 , berperan besar terhadap  anomali 𝑆𝑊 .  Nilai  ini  yang kemudian  mempengaruhi  nilai  fluks  energi neto dan mengakibatkan penurunan suhu.
Untuk menganalisis penyebab penurunan 𝑆𝑊 di  permukaan,  kita  dapat mendekomposisi  dari  kesetimbangan  sinar radiasi yang masuk di TOA:
𝑆𝑊 , =    𝑆𝑊 , + 𝑆𝑊 , + 𝑆𝑊 , (9)
𝑆𝑊 ,
merupakan shortwave radiation total yang berasal dari matahari yang merupakan  fungsi  dari  penjumlahan  antara 𝑆𝑊 , , 𝑆𝑊 , (SW  yang  diserap  oleh atmosfer), dan 𝑆𝑊 , (akumulasi gelombang pendek yang dipantulkan baik dari permukaan maupun atmosfer yang terukur di puncak atmosfer).
(b) Radiasi neto permukaan
(a) Energi neto permukaan
Gambar 3.4. (a) Diagram batang rata-rata anomali dari persamaan neraca energi selama satu tahun setelah  letusan  dan;  (b)  Deret  waktu  anomali incoming  solar  radiation  at  TOA ( 𝑆𝑊 , ) , surface downward  SW ( ∆𝑆𝑊 , ) , absorbed  SW  by  atmosphere ( ∆𝑆𝑊 , ) ,  dan reflected  SW  at  TOA ( ∆𝑆𝑊 , ) di wilayah BM  tahun 1989 – 1993, garis hitam putus-putus merupakan bulan terjadinya erupsi.
Pada  Gambar  3.4(b),  peningkatan terjadi pada reflected SW at TOA ( ∆𝑆𝑊 , ) yang  sangat  kuat.  Sebagaimana  yang disebutkan  Goosse  (2010)  bahwa  radiasi matahari  yang  melewati  atmosfer  bumi sebagian  ada  yang  diteruskan,  dipantulkan, diserap  dan  dihamburkan.  Peningkatan ∆𝑆𝑊 , menunjukkan radiasi yang biasanya  diserap  dan  diteruskan  oleh atmosfer,  lebih  banyak  dipantulkan  kembali setelah  terjadinya  letusan.  Sehingga  nilai radiasi yang mengarah ke bawah mengalami anomali  negatif.  Radiasi  yang  mengarah  ke bawah  ini  terdiri  dari absorbed  SW  by
atmosphere ( 𝑆𝑊 , ) dan 𝑆𝑊 , dimana dua  variabel  ini  sama-sama  turun  nilainya setelah letusan, meskipun penurunan ∆𝑆𝑊 , tidak  sebesar ∆𝑆𝑊 , .  Hal  ini juga  menunjukkan  bahwa  adanya  anomali ∆𝑆𝑊 , ini  disebabkan  oleh  peningkatan ∆𝑆𝑊 , bukan karena adanya peningkatan di ∆𝑆𝑊 , . Sedangkan, anomali dari sinar matahari  yang  masuk  atau ∆𝑆𝑊 , cenderung sangat kecil, sehingga perubahan nilai  dari 𝑆𝑊 , tidak  terlalu  berpengaruh pada variabel radiasi gelombang pendek yang lain.
(b) Shortwave radiation

## (a) Energi neto permukaan

## 3.3. Diskusi
Gambar 3.5. Deret waktu anomali curah hujan bulanan  di  wilayah  BM  tahun  1989  –  1993. Garis putus-putus merupakan bulan terjadinya erupsi.
Nilai  anomali  rata-rata  wilayah  BM pasca  letusan  dengan  nilai  terkuat  0,37  °C dan nilai wilayah terkuat mencapai 0,9 °C ini cukup  signifikan,  mengingat  penurunan temperatur dapat memicu fenomena meteorologi lain misalnya perubahan sirkulasi. Hal ini seperti yang disebutkan oleh Barnes et  al .  (2016)  bahwa  terjadi  anomali angin  zonal  dan  sirkulasi  di  belahan  bumi utara maupun selatan pada hasil luaran model CMIP5.
Jika  kita  lihat  lebih  detail  evolusi temperatur rata-rata, terdapat anomali positif pada  bulan-bulan  sebelum  letusan.  Hal  ini dimungkinkan  adanya  variabilitas-variabilitas lain (selain aerosol vulkanik dan ENSO) yang memengaruhi terjadinya peningkatan temperatur,  namun  penelitian  ini  tidak berfokus pada pembahasan tersebut.
Bulan-bulan  dengan peningkatan ∆𝑆𝑊 , terbesar  selaras  dengan  bulan- bulan  dengan  tingkat  ketebalan  aerosol tertinggi  pada  hasil  penelitian  Aquila et  al . (2012).  Hasil  dari  penelitian  tersebut menunjukkan puncak A erosol Optical Thickness (AOT) yaitu pada bulan Agustus – Oktober  di  sekitar  ekuator  yang  kemudian menyebar  ke  belahan  bumi  utara  maupun selatan. Nilai AOT masih cukup tinggi sampai bulan  April  1992.  Hal  ini  juga  menunjukkan bahwa  periode  dampak  letusan  model  MPI- ESM-LR  konsisten  dengan  pola  sebaran aerosol  dari  Aquilla et  al .  (2012),  meskipun plot  sebaran  aerosol  merupakan  rata-rata zonal,  sehingga  perlu  dikaji  lebih  lanjut mengenai pola angin di wilayah BM.
Di  sisi  lain,  kami  membuat  analisis tambahan  dengan  variabel  curah  hujan. Anomali  presipitasi  menunjukkan  anomali positif  setelah  letusan  yang  diperlihatkan deret waktu anomali pada Gambar 3.5. Hal ini tidak sesuai dengan hasil penelitian Liu et al . (2016)  yang  menyebutkan  bahwa  presipitasi cenderung  turun  setelah  adanya  letusan gunung api, terutama letusan di dekat ekuator yang  memengaruhi  penurunan  presipitasi global baik di belahan bumi utara maupun di belahan bumi selatan.
Hasil  dari  penelitian  Meyer et  al . (2016)  juga  menunjukkan  terdapat  anomali penurunan  presipitasi  di  sepanjang  tropis (20°N - 20° S) setelah letusan Pinatubo 1991 berdasarkan  data  observasi  dan  model CMIP5, termasuk model MPI-ESM-LR. Hal ini menunjukkan  bahwa  anomali  kenaikan presipitasi  mungkin  hanya  terjadi  secara regional  di  rata-rata  wilayah  BM,  namun analisis  lebih  lanjut  anomali  presipitasi  di wilayah BM di luar cakupan penelitian ini.
Gambar  3.6.  Skema  neraca  energi  dan  nilai (rata-rata dan anomali (tulisan merah), W.m -2 ) masing-masing  variabel  selama  satu  tahun setelah letusan Pinatubo 1991 di wilayah BM.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  mengkaji  perubahan temperatur  di  BM  akibat  letusan  Pinatubo 1991. Dengan terlebih dahulu menghilangkan efek  variasi interannual ENSO,  anomali negatif  temperatur  dekat  permukaan  di wilayah  BM  terlihat  dengan  jelas  dan berlangsung  selama  24  bulan  sampai  akhir periode  analisis  setelah  letusan  terjadi.
Anomali negatif terkuat terjadi pada 14 bulan setelah letusan dengan nilai 0,37 °C.
Penyebab  pendinginan  ini  dianalisis dengan neraca energi dan radiasi. Rangkuman proses fisis penurunan temperatur  dapat  dilihat  pada  Gambar     3.6. Berdasarkan  pendekatan  neraca  energi  dan radiasi,  penurunan  temperatur  terlihat  akibat energi neto ( ∆𝐹 ) bernilai negatif, yang rata- rata  anomali  selama  satu  tahun  setelah letusan  mencapai  -2,93  W.m -2 .  Penurunan yang  signifikan  dari downwelling  shortwave radiation ( ∆𝑆𝑊 , ) ,  dengan  nilai  rata-rata anomali mencapai -3,70 W.m -2 , berpengaruh besar pada nilai 𝐹 . Penurunan ∆𝑆𝑊 , ini disebabkan oleh tingginya reflected shortwave radiation at TOA ( ∆𝑆𝑊 , ) .

## Saran
Penelitian  ini  hanya  menggunakan satu model CMIP5. Analisis lebih lanjut dapat dilakukan  dengan  menggunakan  banyak model untuk analisis ensemble dan ketidakpastian.  Penggunaan  data  observasi langsung juga dapat berguna untuk mengevaluasi  respon  model  CMIP5  khusus saat letusan. Kemudian perlu
mempertimbangkan  faktor-faktor  lain  selain ENSO yang berpotensi memengaruhi anomali untuk dapat mengetahui lebih jelas bagaimana dampak letusan Pinatubo 1991 di wilayah BM.
Selain itu, penelitian selanjutnya perlu mengkaji  dampak  regional  peningkatan presipitasi  di  wilayah  BM  setelah  letusan Pinatubo  1991,  yang  berbeda  dengan penelitian  sebelumnya  (Liu et  al .  (2016)  dan Meyer  (2016)),  yang  mengkaji  presipitasi secara global/rata-rata tropis.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  lembaga  yang  menyediakan  data, World  Climate  Research  Programme’s Working  Group  on  Coupled  Modelling ,  yang bertanggung jawab atas CMIP dan kelompok pemodelan  iklim  yang  menghasilkan  dan menyediakan  luaran  model  (dalam  Tabel  1).
NCEP/NCAR Reanalysis (NRA) dan
ERSST.v4
yang disediakan
oleh NOAA/OAR/ESRL  PSL,  Boulder,  Colorado,
USA,  dengan  alamat  https://psl.noaa.gov/. Kegiatan  penelitian  untuk  penulis  kedua  dan ketiga  didanai  oleh  Program  Penelitian, Pengabdian  kepada  Masyarakat  dan Inovasi (P3MI) Institut Teknologi Bandung.

## Akronim Dan Abreviasi
AOGCMs
Atmospheric-ocean general circulation models BM Benua Maritim CMIP5 The fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project CNRM-CM5 Salah satu luaran model dari Centre National de Recherches Me´te´orologiques Global Climate Model ENSO El-Nino Southern Oscillation MPI-ESM-LR Max-Planck Institute Earth System Model Low Resolution NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration NorESM1-M Salah satu luaran dari Norwegian Earth System Model NRA data reanalisis NCEP/NCAR PSL Pyshical Science Laboratory SST Sea Surface Temperature VEI Volcanic Explocivity Index

## Rujukan
Abdillah,  M.  R.,  Kanno,  Y.,  &  Iwasaki,  T.
(2018). Tropical–Extratropical interactions associated with East Asian cold air outbreaks. Part II: Intraseasonal Variation.  Journal  of  Climate,  31(2), 473-490.  https://doi.org/10.1175/JCLI- D-17-0147.1
Aquila, V., L. D. Oman, R. S. Stolarski, P. R. Colarco,  &  P.  A.  Newman.  (2012). Dispersion of the volcanic sulfate cloud from  a  Mount  Pinatubo–like  eruption. Journal of Geophysical Research, 117, D06216. https://doi.org/10.1029/2011JD016968 Barnes, E. A., Solomon, S., & Polvani, L. M.
(2016).  Robust  wind  and  precipitation responses  to  the  Mount  Pinatubo eruption as simulated in CMIP5 Models. Journal  of  Climate,  29(13),  4763  – 4778.  https://doi.org/10.1175/JCLI-D- 15-0658.1
Bentsen,  M.,  Bethke,  I.,  Debernard,  J.  B., Iversen,  T.,  Kirkevåg,  A.,  Seland,  Ø., Drange,  H.,  Roelandt,  C.,  Seierstad,  I. A.,  Hoose,  C.,  and  Kristjánsson,  J.  E.
(2013).    The  Norwegian  Earth  System Model, NorESM1-M – Part 1: Description and basic evaluation of the physical  climate.  Geosci.  Model  Dev., 6(3), 687-720. https://doi.org/10.5194/gmd-12-343-
2019
Giorgetta, M. A., Jungclaus, J., Reick, C. H., Legutke,  S.,  Bader,  J.,  Böttinger,  M., Brovkin, V., Crueger, T., Esch, M., Fieg, K.,  Glushak,  K.,  Gayler,  V.,  Haak,  H., Hollweg,  H.  D.,  Ilyina,  T.,  Kinne,  S., Kornblueh, L., Matei, D., Mauritsen, T., ...  &  Stevens,  B.  (2013).  Climate  and carbon  cycle  changes  from  1850  to 2100  in MPI ‐ ESM simulations  for  the Coupled Model Intercomparison Project phase  5.  Journal  of  Advances  in Modeling Earth Systems, 5(3), 572-597. https://doi.org/10.1002/jame.20038 Goosse,  H.,  Barriat,  P.  Y.,  Lefebvre,  W., Loutre,  M.  F.,  &  Zuns,  V.  (2010). Université  Catholique  de  Louvain. Introduction  to  climate  dynamics  and climate modeling, http://www.climate.be/textbook de Guzman, E. M. (2005). Eruption of Mount Pinatubo  in  the  Philippines  in  June 1991. Asian Disaster Reduction Center. https://www.adrc.asia/publications/reco very_reports/Pinatubo.pdf
Huang,  B.,  Banzon,  V.F.,  Lawrimore,  J.  Liu, W.,  Peterson,  T.  C.,  Smith,  T.  M., Thorne, P. W., Woodruff, S. D., Zhang, H.  M.  (2014).  Extended  reconstructed sea  surface  temperature  version  4 (ERSST.v4):  Part  I.  Upgrades  and intercomparisons.  Journal  of  Climate, 28(3),
911-930. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-14- 00006.1 Intergoverenmental Panel on Climate
Change  (IPCC).    (2014).  Climate Change  2014:  Mitigation  of  Climate Change. Contribution of Working Group III to the Fifth Assessment Report of the
Intergovernmental  Panel  on  Climate Change.
Kalnay, E., Kanamitsu, M., Kistler, R., Collins, W., Deaven, D., Gandin, L., Iredell, M., Saha,  S.,  White,  G.,  Woollen,  J.,  Zhu, Y., Chelliah, M., Ebisuzaki, W., Higgins,
W.,  Janowiak,  J.,  Mo,  K.  C.,
Ropelewski, C., Wang, J., Leetmaa, A.,
…  &  Joseph,  D.  (1996).  The
NCEP/NCAR 40-year reanalysis project.  Bulletin  of  the  American
Meteorological Society, 77(3), 437-472. https://doi.org/10.1175/1520- 0477(1996)077<0437:TNYRP>2.0.CO; 2
Kementrian  Energi  dan  Sumber  Daya Mineral.  (2008).    Pengenalan  Gunung Api, https://www.esdm.go.id/assets/media/c ontent/Pengenalan_Gunung_Api.pdf
Langmann, B. (2014). On the role of climate forcing  by  volcanic  sulphate  and volcanic ash. Advance in Meteorology, 2014(5).
https://doi.org/10.1155/2014/340123
Liu, F., Chai, J., Wang, B., Liu, J., Zhang, X., &  Wang,  Z.  (2016).  Global  monsoon precipitation responses to large volcanic  eruptions.  Sci  Rep,  6. https://doi.org/10.1038/srep24331.
Meyer, A., Folini, D., Lohmann, U., & Peter, T. (2016).  Tropical  temperature  and precipitation responses to large volcanic  eruptions:  Observations  and AMIP5 simulations. Journal of Climate, 29(4), 1325-1338. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-15-
0034.1
Newhall, C. G., Hendley, J. W., & Stauffer, P. H.  (2005).  The  cataclysmic  1991 eruption of Mount Pinatubo, Philippines. U.S.  Geological  Survey  Facts  Sheet 113-97.
https://pubs.usgs.gov/fs/1997/fs113- 97/
Rosenberg,  M.  (2019).  The  Mount  Pinatubo eruption in
the Philippines https://www.thoughtco.com/mount- pinatubo-eruption-1434951
Siew,  J.  H.,  Tangang,  F.  T.  &  Juneng,  L.
(2014).  Evaluation  of  CMIP5  coupled Atmosphere-Ocean General Circulation Models over the Southeast Asian winter monsoon  in  the  20th  Century.  AIP Conference  Proceeding,  1614,  677- 683. https://doi.org/10.1063/1.4895283 Stull, R. B. (1988.) An Introduction Boundary
Layer Meteorology. Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-009-
3027-8
Taylor, K. E., Stouffer, R. J., & Meehl, G. A.
(2012). An overview of CMIP5 and the experiment  design.  B.  Am.  Meteorol.
Soc., 93(4), 485–498. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-
00094.1
Voldoire,  A.,  Sanchez-Gomez,  E.,  Salas  y Mélia,  D.,  Decharme,  B.,  Cassou,  C., Sénési,  S.,  Valcke,  S.,  Beau,  I.,  Alias, A.,  Chevallier,  M.,  Déqué,  M., Deshayes, J., Douville, H., Fernandez, E., Madec, G., Maisonnave, E., Moine,
M.-P.,  Planton,  S.,  Saint-Martin,  D.,  …
&  Chauvin,  F.  (2013).  The  CNRM-
CM5.1 global climate model: description  and  basic  evaluation.  Clim Dyn, 40, 2091–2121. https://doi.org/10.1007/s00382-011- 1259-y
Webster, P. J., & Fasullo, J. (2003). Monsoon: Dynamical Theory. In J. R. Holton (Ed.), Encyclopedia of Atmospheric Sciences (pp.  1370  –  1386).  Academic  Press. https://doi.org/10.1016/B0-12-227090- 8/00236-0
Wunderlich,  F.,  &  Mitchel,  D.  M.  (2017). Revisiting the observed surface climate response  to  large  volcanic  eruptions. Atmos.  Chem.  Phys.,  17(1),  485–499. https://doi.org/10.5194/acp-17-485- 2017
Zuo, M., Man, W., Zhou, T., & Guo, Z. (2018). Different Impacts of Northern, Tropical, and Shoutern Volcanic Eruptions on the Tropical  Pasific  SST  in  the  Last Millenium.  Journal  of  Climate,  31(17), 6729 – 6744. https://doi.org/10.5194/acp-17-485-20