PERAN REVERSAL WIND DALAM MENENTUKAN PERILAKU CURAH HUJAN DI KAWASAN BARAT INDONESIA.

(1)

Lilis Karmilawati, 2015

PERAN REVERSAL WIND DALAM MENENTUKAN PERILAKU CURAH HUJAN DI KAWASAN BARAT INDONESIA

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

PERAN REVERSAL WIND DALAM MENENTUKAN PERILAKU CURAH HUJAN DI KAWASAN BARAT INDONESIA

SKRIPSI

diajukan untuk memenuhi sebagian syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Prodi Fisika

Oleh

Lilis Karmilawati NIM 0902073

PROGRAM STUDI FISIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN FISIKA

(2)

2

(3)

Peran

Reversal Wind

_dalam

Menentukan Perilaku Curah Hujan

di Kawasan Barat Indonesia

Oleh

Lilis Karmilawati

Sebuah skripsi yang diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana pada Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Universitas Pendidikan Indonesia

Januari 2015

Hak Cipta dilindungi undang-undang.

(4)

4

(5)

(6)

(7)

ABSTRAK

Fenomena Monsun (Monsoon) akhir-akhir ini telah menjadi pusat perhatian peneliti atmosfer Indonesia, sebagaimana direkomendasikan oleh IPCC (Intergovernmental

Panel on Climate Change) AR-4 (Assessment Report 2007) terkait kompleksitas

dinamika atmosfer Indonesia. Monsun dicirikan oleh perbedaan yang tegas antara musim penghujan dan musim kemarau, dimana pembalikan arah dan kecepatan angin sebagai salah satu parameter utamanya (dikenal dengan istilah reversal wind). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa kuat pengaruh reversal

wind terhadap curah hujan di kawasan barat Indonesia, dengan mengambil sample

data curah hujan observasi dari tiga daerah kajian yakni stasiun Sicincin, Teluk Bayur dan Tabing dengan cara menganalisis kontur angin menggunakan Time

Height Section, serta menganalisis secara temporal dengan menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) dan Transformasi Wavelet. Hasil analisis data kecepatan

angin dari Equatoial Atmosphere Radar (EAR) yakni angin zonal dan meridional bulanan periode 2002-2007, menunjukan reversal wind terjadi pada lapisan 4.853 km dpl untuk angin zonal dan 9,581 km dpl untuk angin meridional. Sementara dari data curah hujan observasi ketiga kawasan tersebut ditunjukan adanya pola monsunal yang tegas yakni 12 bulanan yang dikenal dengan Annual Oscillation (AO). Didapatkan nilai korelasi yang tinggi antara reversal wind angin meridional dengan anomali curah hujan di tiga kawasan kajian yaitu 0,611 untuk daerah Sicincin, 0,916 untuk daerah Teluk Bayur dan 0,824 untuk daerah Tabing. Ditunjukan nilai determinasi yang paling besar untuk Teluk Bayur yaitu 83,9%

dengan persamaan regresi linier sederhana ΔCH = -0,189 + 0,773[reversal wind

meridional di 9,581 km dpl]. Analisis spasial digunakan untuk menganalisa pola curah hujan di Sumatera Barat yang dapat mewakili pola curah hujan regional. Pola curah hujan di kawasan barat Indonesia berpola monsunal dengan osilasi dominan 12 bulanan atau AO.

(8)

ABSTRACT

The phenomenon of Monsoon lately has been being attention of atmospheric researchers in Indonesia, as recommended by IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) AR-4 (Assessment Report 2007) related to the complexity of the dynamics of the atmosphere of Indonesia. Monsoon is characterized by a clear differentiation between the rainy season and dry season, where the reversal of wind direction and speed as one of the main parameters (known as the reversal wind). The purpose of this study was to determine how strong the influence of reversal wind of the rainfall in the western region of Indonesia, by taking a sample of observations of rainfall data from three study areas which are Sicincin meteorological station, Teluk Bayur and Tabing. By analysing wind contour using Time Height Section, as well as analysing the temporally by using Fast Fourier Transform (FFT) and Wavelet Transformation. The results of the analysis of zonal and meridional wind speed monthly data from the Equatorial Atmosphere Radar (EAR) in period from 2002 to 2007, shows reversal wind occurs in the lining of 4.85 km asl for zonal wind and 9.581 km asl for the meridional wind. While the observation of rainfall data indicated the presence of three region monsoonal pattern that is 12 monthly that known as Annual Oscillation (AO). Obtained a high value correlation between reversal wind of the meridional wind with rainfall anomalies, 0.611 for Sicincin, 0.916 for Teluk bayur, and 0.824 for Tabing. Also demonstrated the greatest value of determination for the Teluk Bayur which is 83.9% with a simple linear regression equation ΔCH = - 0.189 + 0.773 [reversal of the meridional wind at 9.581 km dpl]. Spatial analysis is used to analyse the pattern of rainfall in West Sumatra that can represent regional rainfall patterns (western region of Indonesia). The pattern of rainfall in the western region of Indonesia patterned monsoonal with dominant oscillation 12 monthly or Annual Oscillation (AO).

(9)

iv

DAFTAR ISI

PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI DAN BEBAS PLAGIARISME Error!

Bookmark not defined.i

ABSTRAK

...E

rror! Bookmark not defined.ii

KATA PENGANTAR ... Error! Bookmark not defined.iii

DAFTAR ISI ... iv

DAFTAR TABEL ... vi

DAFTAR GAMBAR ... vii

DAFTAR LAMPIRAN ... viii

BAB I PENDAHULUAN ... Error! Bookmark not defined.1 A. Latar Belakang Penelitian ... Error! Bookmark not defined.2 B. Identifikasi Masalah PenelitianError! Bookmark not defined.3 C. Pembatasan Masalah Penelitian ... Error! Bookmark not defined.3 D. Rumusan Masalah Penelitian .. Error! Bookmark not defined.3 E. Tujuan Penelitian ... Error! Bookmark not defined.3 F. Manfaat Penelitian ... Error! Bookmark not defined.4 BAB II REVERSAL WIND DALAM MENENTUKAN PERILAKU CURAH HUJAN ... 5

A. Sirkulasi Umum Atmosfer ... Error! Bookmark not defined.5

B. Sirkulasi Atmosfer Meridional, Zonal dan Lokal... Error!

Bookmark not defined.6

C. Reversal Wind pada Angin Monsun ... Error! Bookmark not

defined.7

D. Peran Reversal Wind pada Angin Monsun di Kawasan Barat Indonesia ... Error! Bookmark not defined.10

E. Pola Curah Hujan di Indonesia ... Error! Bookmark not

defined.12

F. Equatorial Atmosphere Radar (EAR) ... Error! Bookmark not

defined.15

(10)

v

1. Fast Fourier Transform (FFT) ... Error! Bookmark not

defined.21

2. Transformasi Wavelet ... Error! Bookmark not defined.25

H. Annual Oscillation (AO) dan Semi Annual Oscillation (SAO) ... Error! Bookmark not defined.27

I. Korelasi Silang ... Error! Bookmark not defined.27

J. Regresi Linier Sederhana ... Error! Bookmark not defined.28

BAB III METODE PENELITIAN ... Error! Bookmark not defined.29

A. Tempat dan Waktu Penelitian Error! Bookmark not defined.29

B. Data ... Error! Bookmark not defined.30

1. Data Angin ... Error! Bookmark not defined.30

2. Data Curah Hujan ... Error! Bookmark not defined.30

C. Instrument Penelitian ... Error! Bookmark not defined.30

D. Alur Penelitian ... Error! Bookmark not defined.31

E. Metode Penelitian ... Error! Bookmark not defined.32

1. Analisis Keberadaan Reversal Wind .... Error! Bookmark not

defined.33

2. Analisis Spektral ... Error! Bookmark not defined.33

3. Analisis Rataan Varians... Error! Bookmark not defined.33

4. Analisis Statistik ... Error! Bookmark not defined.33

5. Analisis Spasial... Error! Bookmark not defined.34

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... Error! Bookmark not defined.35

A. Analisis Keberadaan Reversal Wind ... Error! Bookmark not

defined.35

B. Analisis Spektral ... Error! Bookmark not defined.38

C. Analisis Rataan Varians ... Error! Bookmark not defined.42

D. Analisis Statistika ... Error! Bookmark not defined.43

E. Analisis Spasial... Error! Bookmark not defined.48

BAB V SIMPULAN DAN SARAN ... Error! Bookmark not defined.51

A. Simpulan ... Error! Bookmark not defined.51

B. Saran ... Error! Bookmark not defined.51

DAFTAR PUSTAKA ... Error! Bookmark not defined.viii

LAMPIRAN... ...

(11)

vi

(12)

vii

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Spesifikasi Equatorial Atmosphere Radar (EAR) ... 19 Tabel 4.1 Nilai korelasi silang antara reversal wind dengan anomali curah

hujan Sicincin, Teluk Bayur dan Tabing ... 44

(13)

viii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Gerak semu tahunan Matahari terhadap Bumi ... 5

Gambar 2.2 Sirkulasi atmosfer meridional (sirkulasi Hadley) dan sirkulasi atmosfer zonal (sirkulasi Walker)... 7

Gambar 2.3 Pola angin Monsun pada saat musim dingin (winter) ... 9

Gambar 2.4 Pola angin Monsun pada saat musim panas (summer) ... 10

Gambar 2.5 (a) Monsun Asia dan (b) Monsun Australia yang terjadi di kawasan Indonesia ... 11

Gambar 2.6 Pola Curah Hujan di Indonesia ... 15

Gambar 2.7 Antena EAR ... 16

Gambar 2.8 Berbagai instrumen di situs EAR ... 16

Gambar 3.1 Peta wilayah obyek kajian ... 29

Gambar 3.2 Diagram Alur Penelitian 31 ... 32

Gambar 4.1 Time Height Section kontur plot kecepatan (a) angin zonal dan (b) angin meridional fungsi ketinggian data EAR di Kototabang .. 35

Gambar 4.2 Profil vertikal plot kecepatan (a) angin zonal dan (b) angin meridional fungsi ketinggian dari data EAR di Kototabang7 ... 37

Gambar 4.3 Power Spectral Density (PSD) Reversal Wind Zonal dan Meridional Equatorial Atmosphere Radar (EAR) di Kototabang Sumatera Barat dan Anomali Curah Hujan di Tiga Stasiun Kajian Sumatera Barat ... 39

Gambar 4.4 Wavelet (a) reversal wind meridional 9,581 km dpl dan anomali curah hujan di tiga stasiun wilayah kajian (b) Sicincin (c) Teluk Bayur (d) Tabing ... 40-41 Gambar 4.5 Rataan varians dari curah hujan Sicincin, Teluk Bayur dan Tabing serta reversal wind meridional di 9,581 km dpl ... 43

Gambar 4.6 Korelasi Silang antara reversal wind dengan anomali curah hujan di tiga stasiun wilayah kajian (a) Sicincin (b) Teluk Bayur (c) Tabing ... 44

Gambar 4.7 Time series reversal wind meridional di 9,581 km dpl dengan anomali curah hujan (a) Sicincin, (b) Teluk Bayur, (c) Tabing ... 46

Gambar 4.8 Scatterplot reversal wind meridional di 9,581 km dpl dengan anomali curah hujan (a) Sicincin, (b) Teluk Bayur, (c) Tabing ... 46

(14)

ix

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1. Data Angin Reversal Wind Meridional 9,581 km dpl, Angin Zonal

4.853 km dpl, Anomali CH Sicincin, Teluk Bayur dan Tabing Periode 2002-2007...xi

Lampiran 2. Coding Matlab untuk Merata-ratakan Data Angin 10 menitan ke

Bulanan ...xiii

Lampiran 3. Coding Matlab untuk Plot Profil Vertikal Angin Tiap Bulan...xiv Lampiran 4. Coding Matlab untuk Mengoperasikikan Program Time Height

Section...xv

Lampiran 5. Coding Matlab untuk Mengoperasikikan Program Power Spectral

Density (PSD)

...xvii

Lampiran 6. Coding Matlab untuk Mengoperasikikan Program Wavelet

Transformation...xviii

(15)

1

(16)

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Penelitian

Posisi geografis Indonesia yang diapit oleh dua Benua besar (Asia dan

Australia) dan dua Samudra besar (Hindia dan Pasifik) serta dengan distribusi

antara lautan dan daratan yang tidak merata membuat Indonesia dikenal dengan

sebutan Benua Maritim Indonesia. Selain itu, posisi geografis Indonesia yang

terletak di ekuator menjadikan Benua Maritim Indonesia ini memiliki

karakteristik atmosfer yang beragam. Pada daerah ekuatorial terdapat surplus

energi untuk segala musim dan jumlah curah hujan maksimum. (Berliana,

1995).

Posisi geografis menyebabkan Indonesia dipengaruhi oleh fenomena global,

yakni Monsun Asia dan Australia yang berosilasi sekitar 12 bulan (1 tahun).

Akhir-akhir ini Monsun telah menjadi pusat perhatian peneliti atmosfer

Indonesia, sebagaimana direkomendasikan oleh IPCC (Intergovernmental

Panel on Climate Change) AR-4 (Assesment Report) (2007) terkait

kompleksitas dinamika atmosfer Indonesia. Mengingat posisi geografis dan

fenomena Monsun yang dominan mempengaruhi komspleksitas dinamika

atmosfer Indonesia, maka akan sangat menarik apabila dilakukan kajian

terhadap dinamika atmosfer kawasan Indonesia Bagian Barat. (Hermawan,

2002)

Hermawan (2002) menjelaskan bahwa Equatorial Atmosphere Radar

(EAR) merupakan radar Doppler yang dibangun untuk observasi di daerah

ekuator. EAR dibangun di area pegunungan di bagian barat Sumatra yang

berlokasi pada 0,2º LS 100,32º BT di daerah Bukittinggi. Data angin zonal dan

meridional yang didapat dari EAR diperkirakan dapat digunakan untuk

(17)

berapa terjadi pembalikan arah angin musiman (reversal wind), maka

keberadaan fenomena Monsun yang mempengaruhi pola curah hujan di

kawasan barat Indonesia dapat dikaji lebih dalam.

Studi tentang reversal wind untuk kawasan Indonesia belum pernah

dilakukan sebelumnya, sehingga menjadi suatu hal yang menarik untuk dikaji.

Dibutuhkan analisis yang lebih dalam mengenai peran reversal wind dalam

penentuan perilaku curah hujan.

Pulau Sumatera dipilih karena merupakan salah satu pulau besar di

Indonesia. Letaknya yang berada di ujung timur Samudra Hindia menjadikan

Pulau Sumatera lebih cepat terkena pengaruh fenomena Monsun. Obyek kajian

yang dipilih adalah kawasan barat Pulau Sumatera, yakni tiga obyek wilayah

kajian yang terletak di Sumatera Barat. Lokasi tersebut kemudian dapat

digunakan untuk mewakili representasi kejadian atmosfer dalam ruang lingkup

regional (kawasan Barat Indonesia).

B. Identifikasi Masalah Penelitian

Permasalahan yang dihadapi dari penelitian ini diantaranya adalah:

1. Belum adanya peneliti yang fokus meneliti tentang reversal wind di

Indonesia.

2. Sulitnya memperoleh data curah hujan observasi yang baik.

3. Terbatasnya stasiun meteorologi di Sumatera Barat yang tersedia di situs

(18)

C. Rumusan Masalah Penelitian

1. Jenis angin mana yang memiliki osilasi dominan dengan pola distribusi

curah hujan di tiga obyek wilayah kajian?

2. Apakah reversal wind ikut berperan dalam menentukan perilaku curah

hujan di kawasan barat Indonesia?

3. Pola curah hujan jenis apa yang dominan terjadi di kawasan barat

Indonesia?

D. Pembatasan Masalah Penelitian

Dalam penelitian ini masalah dibatasi pada:

1. Kajian mengenai reversal wind lebih difokuskan kepada kajian Monsun

sebagai dampak dari reversal wind, mengingat sumber referensi kajian

mengenai reversal wind sangat sedikit.

2. Lokasi objek kajian dilakukan di tiga daerah di Sumatera bagian barat yakni

daerah Sicincin, Teluk Bayur dan Tabing.

3. Data kecepatan angin yang digunakan merupakan data kecepatan angin

zonal dan meridional dari data EAR periode 10 menitan yang dirata-ratakan

ke bulanan.

4. Data curah hujan yang digunakan untuk analisis statistika berupa data curah

(19)

E. Tujuan Penelitian

1. Untuk mengetahui jenis angin yang memiliki pola osilasi dominan dengan

pola distribusi curah hujan di tiga obyek daerah kajian.

2. Untuk menganalisis peran reversal wind dalam menentukan perilaku curah

hujan di kawasan barat Indonesia.

3. Untuk memperoleh gambaran tentang pola curah hujan yang dominan di

kawasan barat Indonesia.

F. Manfaat Penelitian

Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat:

1. Digunakan sebagai informasi untuk penelitian-penelitian berikutnya yang

berkaitan dengan reversal wind.

2. Dijadikan sumber pembanding dalam penentuan kapan terjadinya musim

(20)

29

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian dilaksanakan di Bidang Pemodelan Iklim (Moklim) Pusat

Pemanfaatan Sains Atmosfer dan Iklim, Lembaga Penerbangan dan Antariksa

Nasional (LAPAN) Bandung. Penelitian dilaksanakan selama sembilan bulan

terhitung dari bulan April 2014 hingga bulan Desember 2014.

Obyek wilayah kajian diantaranya yaitu lokasi EAR di Kototabang terletak

pada 0,2ºLS; 100,31ºBT, stasiun Sicincin terletak pada 0,6º LS; 100,22º BT;

500 mdpl, Teluk Bayur terletak pada 0,9º LS; 100,36º BT; 2 mdpl, dan Tabing

terletak pada 0,7ºLS; 100,27ºBT; 2 mdpl. (Gambar 3.1)

Gambar 3.1 Peta wilayah obyek kajian

(21)

30

B. Data

Data yang digunakan merupakan data sekunder yang terdiri dari:

1. Data Angin

Data angin zonal dan angin meridional dari Ekuatorial Atmosphere

Radar (EAR) 10 menitan periode Januari 2002 – Desember 2007. Data

diperoleh dengan cara mengunduh dari laman:

(http://www.rish.kyoto-u.ac.jp/radar-group/ear/data/index.html/)

2. Data Curah Hujan

a. Data In-Situ (Observasi)

Data curah hujan harian observasi yang dijumlahkan menjadi data

bulanan di tiga kawasan bagian Barat Sumatera yang lokasinya dekat

dengan posisi EAR berada (Gambar 3.1). Diantaranya yaitu stasiun

Sicincin, Teluk Bayur dan Tabing dengan periode data dari Januari 2002 –

Desember 2007. Sumber data diperoleh dari situs resmi Badan Meteorologi

Klimatologi dan Geofisika (BMKG) dengan cara mengunduh dari laman:

(http://dataonline.bmkg.go.id/).

b. Data Satelit

Data curah hujan bulanan satelit Climate Research Unit (CRU) yang

memiliki resolusi 0.5ᵒ x 0.5ᵒ (Mitchell & Jones 2005) untuk periode Januari 1979 - Desember 2012. Data diperoleh dengan cara mengunduh dari laman:

(http://badc.nerc.ac.uk/).

C. Instrument Penelitian

Instrument yang digunakan untuk pengolahan data dalam penelitian ini

diantaranya adalah software Microsoft Excel 2010, IBM SPSS Statistic versi

21, MiniTab versi 14, MATLAB versi 2011a dan Grid Analysis and Display

System (GrADS) versi 2.0.a9.oga.1 yang dapat diunduh secara bebas di

(22)

31

D. Alur Penelitian

(23)

32

E. Metode Penelitian

Metode yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari empat tahap

analisis, yaitu analisis keberadaan reversal wind, analisis spektral, analisis

statistika dan analisis spasial.

1. Analisis Keberadaan Reversal Wind

Analisis keberadaan reversal wind dilakukan dengan cara menganalisis

karakteristik data kecepatan angin menggunakan metode time height section

kontur plot data kecepatan angin zonal dan meridional. Data EAR merupakan

data yang diperoleh di kawasan Bukit Kototabang Kabupaten Agam, Sumatera

Barat. Data ini merupakan data kecepatan angin meridional dan angin zonal

dalam rentang waktu 10 menitan dengan satuan meter per detik (m/det).

Pengolahan data EAR 10 menitan dilakukan dengan cara merata-ratakannya

kedalam bentuk rata-rata bulanan dengan menggunakan software Ms. Excel

2010 dengan bantuan MATLAB 2011a. Dengan menggunakan software

MATLAB 2011a pula, dari data angin yang telah dirata-ratakan bulanan

tersebut dibuat time height section kontur plot kecepatan angin zonal dan

meridional. Hasil keduanya dibandingkan lalu dianalisis jenis angin mana yang

memiliki osilasi tegas (sinusoidal) dan mana yang tidak tegas agar keberadaan

reversal wind dapat diteliti dengan baik.

Setelah reversal wind dapat diketahui keberadaannya, maka dilakukan

analisis yang lebih mendalam dari kedua jenis data angin tersebut. Analisis

profil vertikal dari kedua jenis angin tersebut dilakukan dengan tujuan untuk

mengetahui jenis angin mana yang dapat memberikan nilai serta gambaran jelas

mengenai kapan musim basah dan musim kering terjadi. Digunakan data angin

rata-rata masing-masing bulan selama periode 2002 – 2007 serta dibantu

(24)

33

2. Analisis Spektral

Analisis spektral yang digunakan pada penelitian ini berupa metode Power

Spectral Density (PSD), menggunakan metode Fast Fourier Transform (FFT)

dan Transformasi Wavelet. Tujuan dari analisis spektral ini adalah untuk

memilih jenis angin reversal yang memiliki pola osilasi dominan dengan curah

hujan di ketiga obyek wilayah kajian. Analisis spektral ini dilakukan dengan

bantuan software MATLAB 2011a.

3. Analisis Rataan Varians

Dibutuhkan analisis lebih mendalam mengenai kapan waktu reversal wind

berpengaruh kuat terhadap curah hujan. Merupakan kelebihan dari metode

wavelet dimana dapat diketahui kapan waktu osilasi-osilasi dominan tersebut

muncul. Time series rataan varians digunakan untuk mengetahui kapan dan

daerah obyek kajian mana yang terkena pengaruh reversal wind paling kuat

dengan cara membandingkan pola osilasi dari rataan varians ketiga obyek

kajian.

4. Analisis Statistik

a. Metode Analisis Korelasi Silang

Metode korelasi silang digunakan untuk menunjukkan kekuatan

hubungan antara dua variabel, dalam penelitian ini adalah antara data

reversal wind dengan data curah hujan obervasi di ketiga daerah kajian. Jika

dua variabel tersebut berhubungan hasilnya dapat ditentukan dengan

koefisien korelasi, nilai koefisien korelasi berkisar -1 dan +1 yang

menunjukkan berbagai derajat hubungan dari yang sangat lemah hingga

yang sangat kuat atau tinggi. Jika koefisien korelasi 0 atau mendekati 0

mengindikasikan tidak adanya hubungan sistematik antara dua variabel

(25)

34

b. Metode Regresi Linier

Metode regresi linier digunakan untuk melihat pengaruh variabel bebas

(kecepatan angin) terhadap variable terikat (anomali curah hujan) serta

memprediksi nilai (model persamaan) anomali curah hujan dengan

menggunakan nilai kecepatan angin.

Persamaan yang digunakan adalah:

� = + x +ε (3.1)

dengan: Y = Anomali Curah Hujan (ΔCH)

a = koefisien titik potong

b = koefisien gradien

x = kecepatan angin reversal wind

ε = p value (std error α)

Analisis statistika ini dilakukan dengan bantuan menggunakan software Ms

Excel 2014, SPSS versi 21.0 dan MiniTab versi 14.

5. Analisis Spasial

Analisis spasial dilakukan dengan cara menganalisis pola curah hujan

musiman (DJF, MAM, JJA dan SON) di Sumatera Barat periode periode

2002-2007. Data curah hujan didapat dari Climate Research Unit (CRU) dengan

mengambil koordinat luas sebesar 5ºLU-5ºLS dan 95ºBT-105ºBT. Pengolahan

(26)

51

BAB V

SIMPULAN DAN SARAN

A. Simpulan

1. Angin meridional merupakan angin yang memiliki pola osilasi dominan

dengan pola distribusi curah hujan di tiga obyek wilayah kajian.

2. Reversal wind memainkan peran dalam mempengaruhi pola curah hujan di

tiga obyek wilayah kajian. Nilai hubungan dan pengaruh reversal wind

paling besar terdapat pada wilayah kajian Teluk Bayur dengan nilai

determinasi yang besar yaitu 83,9% dan persamaan linier sederhananya adalah ΔCH = - 0,189 + 0,773[reversal wind meridional di 9,581 km dpl] dengan nilai error sebesar 0,0009.

3. Karena pada umumnya reversal wind terjadi pada angin Monsun, yang

dimana Indonesia dipengaruhi oleh dua jenis Monsun yaitu Monsun Asia

dan Monsun Australia, maka ketiga wilayah obyek ini dapat mewakili

kawasan barat Indonesia. Pola curah hujan di kawasan barat Indonesia

berpola monsunal dengan osilasi dominan 12 bulanan atau disebut dengan

Annual Oscillation (AO). Dari semua analisis yang dilakukan, diperlihatkan

bahwa reversal wind memainkan peran dalam penentuan perilaku curah

hujan di kawasan barat Indonesia.

B. Saran

1. Diperlukan adanya penelitian setelah ini mengenai model yang tepat untuk

penentuan kapan musim basah dan kapan musim kering datang.

2. Diperlukannya data curah hujan yang lebih banyak dan terbaru untuk

mempermudah menganalisis perilaku curah hujan yang bisa saja berubah

(27)

viii

DAFTAR PUSTAKA

Aldrian, E., Susanto, R.D. (2003) Identification of Three Dominant Rainfall

Regions Within Indonesia and Their Relationship to Sea Surface

Temperature. hlm 1435–1452. (Desertasi)

Berliana, Sinta. (1995). The Spectrum Analysis of Mteorological Elements in

Indonesia. Institute for Hydrospheric - Atmospheric Science. Nagoya

university, Japan. (Tesis)

BMKG Semarang. (2009). Monsun. Stasiun Meteorologi Ahmad Yani Semarang.

Tersedia di: http://www.cuacajateng.com/. Diakses Januari 2015.

Ding Y, dkk. (2004). East Asian Monsoon. Di dalam: CP Chang, editor. The Global

Monsoon System Research and Forcast. Secretariat of the World

Meteorological Organization Geneva, Switzerland.

Foster DJ, Mosher CC, Hassanzadeh S. (1994). Wavelet Transform Methods for

Geophysical Applications. 64th Annual International Meeting, Soc. Expl.

Geophys. Expanded Abstract: 1465–1468.

Fukao, S. dkk. (2003). The Equatorial Atmosphere Radar (EAR): System

Description and First Result. Radio Science Journal. Radio Science Center

for Space and Atmosphere, Kyoto University, Japan, Vol. 38, No. 3, 1053,

doi:10.1029/2002RS002767.

Hermawan, E. (2002). Perbandingan Antara Radar Atmosfer Khatulistiwa dengan

Middle and Upper Atmosphere Radar dalam Pemantauan Angin Zonal dan

Meridional. Warta LAPAN 4, No 1, hlm. 8-16.

Hermawan, E. (2007). Penggunaan FFT dalam Analisis Kenormalan Curah Hujan

di Sumatera Barat dan Selatan Khususnya Saat Kejadian Dipole Mode.

(28)

ix

Hermawan, E. (2012). Penerapan Teknik Spektral dalam Terkait dengan Antisipasi

Terjadinya Musim Basah Dan Kering Panjang di Indonesia. Prosiding

Seminar Nasional FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta. Universitas

Negeri Yogyakarta, Yogyakarta. ISBN: 978-97999314-6-7.

Institut Teknologi Telekomunikasi. (2006). Transformasi Wavelet. Tersedia di:

http:// www.ittelkom.ac.id/library/. ITTelkom. Diakses Desember 2014

Intergovernmental Panel on Climate Change. (2007). Fourth Assessment Report

(AR4) Climate Change 2007. IPCC. Tersedia di: http://www.ipcc.ch/.

Diakses Juli 2014

Jhun JP. 2003. A New East Asian Winter Monsoon Index and Associated

Characteristics of the Winter Monsoon. Climate Journal. Chinese National

Committee for International Association of Meteorology and Atmospheric

Sciences, and the Institute of Atmospheric Physics/the Chinese Academy of

Sciences. Vol 15, hlm. 711-726. ISSN 0256-1530/CN 11-1925/O4.

Tersedia di: http://www.iap.cas.cn/. Diakses Januari 2015.

Kadarsah. (2007). Tiga Pola Curah Hujan (SML) dan Outgoing Longwave

Indonesia Radiation (OLR). Jurnal Meteorologi dan Geofisika. Vol. 10 No.

2, hlm. 95-107. Tersedia di: http://puslitbang.bmkg.go.id/. Diakses Januari

2015.

Makridakis, S., Wheelwright, SC., & McGee, VE., (1983). Forecasting, Methods

and Applications. John Wiley, New York, pp 1-926.

Makridakis, S. (1999). Metode dan Aplikasi Peramalan. Edisi Kedua Jilid Satu.

Jakarta: Erlangga.

Mitchell TD and Jones PD. (2005). An improve method of constructing a database

of monthly climate observations and associated high-resolution grids. Int.

(29)

x

Mulyana. (2004). Buku Ajar Analisis Data Deret Waktu. Bandung: Statistika

FMIPA Universitas Padjajaran.

Nieuwolt, S. (1977). Tropical Cliamtology: An Introduction to the Climates of the

Low Latitudes. John Wiley & Son. New York.

Ramage, CS. (1971). Monsoon Meteorolgy. Academic Press. New York. Tersedia

di http://www.cpc.ncep.noaa.gov/. Diakses Desember 2014.

Research Institute for Sustainable Humanosphere. (2002). Equatorial Atmosphere

Radar (EAR) Observation Data. RISH, Kyoto University, Japan.

Sjarifudin, M. (2008). Pengembangan Sistem Pengolahan Data Radar VHF

LAPAN. Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi-II. Universitas

Lampung, 17-18 November 2008. ISBN : 978-979-1165-74-7 X-156.

Subekti, Retno. (2011). Pemanfaatan Software MINITAB Untuk Regresi PLS

(Partial Least Square). Materi Perkuliahan Dosen Jurdik Matematika

FMIPA UNY. Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta. Tersedia di :

http://staff.uny.ac.id/. Diakses 21 Januari 2015.

Thomson, W. (1980). Theory Of Vibration With Application, Prentice-Hall, Inc.

Tersedia di: http://www.matworks.com/. Diakses Desember 2014.

Tjasyono, B. (2004). Klimatologi Umum. Cetakan kedua. Bandung: Institut

Teknologi Bandung. ISBN : 979-3507-05-5

Trenberth, KE., Stepaniak, DP., & Caron, JM. (2000). The Global Monsoon as seen

through The Divergent Atmospheric Circulation. Journal of Climate 13.

3969-3993. Tersedia di: http://www.cgd.ucar.edu/. Diakses 6 Januari 2015.

Trewartha, Glenn, T,. Horn, Lyle. (1995). Buku Pengantar Iklim. Yogyakarta,

Gadjah Mada University Press.

Wang, B. Fan, Z. (1998). Choice of South Asian SummerMonsoon Indices.