SIMULASI BANJIR JAKARTA DENGAN MENGGUNAKAN MODEL NUMERIK WRF v3.5.1 ( Studi Kasus : 17 Januari 2013 )

SIMULASI BANJIR JAKARTA DENGAN MENGGUNAKAN

MODEL NUMERIK WRF v3.5.1

( Studi Kasus : 17 Januari 2013 )

Fatkhuroyan, M.Kom

Puslitbang BMKG

Jl Angkasa 1 No. 2 Kemayoran, Jakarta 10720 Email :izzaroyan@yahoo.com

Abstrak

January 17th, 2013, There was a big flood caused by heavy rainfall that paralyzed the entire city of Jakarta so that all the activities on that day paralyzed. WRFv3.5.1 is numerical weather models developed for atmospheric research activities and for operational weather forecasts daily. By using the data input FNL (Final Analysis) to run the WRF v3.5.1, it can be shown simulated heavy rainfall events in Jakarta from night until noon that paralyzed activities at the time.

Kata kunci:wrfv3.5.1, FNL, flood, Jakarta.

1. Pendahuluan

Banjir merupakan salah satu fenomena meteorologi yang mengakibatkan banyak kerugian baik harta maupun jiwa yang tidak sedikit. Menurut perkiraan Gubernur DKI Jakarta, banjir Jakarta 17 Januari 2013 telah menyebabkan kerugian hingga Rp 20 triliun.[1]_Sementara pengusaha, melalui Ketua Asosiasi Pengusaha Indonesia Sofjan Wanandi, mengklaim terjadinya kerugian ekonomi lebih dari Rp 1 triliun. Selain itu Rp 1 miliar harus dikeluarkan untuk menyiapkan kebutuhan pengungsi.[2] _{Perusahaan Listrik Negara juga memiliki} taksiran kerugian 116 miliar akibat terganggunya fungsi pembangkit dan peralatan distribusi dan transmisi yang mengalami kerusakan akibat tergenang air.[3]_{. Selain} secara ekonomi, banjir juga menelan 20 korban jiwa dan 33.500 orang terpaksa mengungsi.

Pada kajian ini dilakukan penelitian faktor penyebab banjir tersebut dilihat dari sisi meteorologi, yaitu dari parameter curah hujan yang pada saat kejadian jumlah curah hujan sangat tinggi dengan simulasi kejadian hujan sejak sehari sebelum banjir, yaitu tanggal 16 Januari 2013 hingga 17 Januari 2013 dengan melakukan simulasi memakai model cuaca WRF v3.5.1 ( Weather Research and Forecasting) merupakan software pemodelan numerik yang dikembangkan oleh beberapa institusi di Amerika seperti : NCAR ( National Centre for Atmospheric Research ), NCEP ( The National Centres for Environment Prediction ), FSL ( Forecast System Laboratory ), AFWA ( Air Force Weather Agency ),

Naval Research Laboratory, Oklahoma University dan FAA ( Federal Aviation Administration ) yang dipakai untuk kebutuhan operasional prakiraan cuaca maupun

untuk riset atmosfer ( real data and idealized case ). Banyak negara seperti Amerika Serikat, Italia, Yunani, China, dan India memanfaatkan WRF untuk memprediksi cuaca di negaranya masing-masing karena keakuratan dari model numerik ini. Selain untuk pelayan cuaca publik, seperti untuk memprediksi cuaca di suatu wilayah, WRF juga dimanfaatkan untuk riset atmosfer, yaitu analisa kejadian cuaca penting guna dicari factor penyebab kejadian penting atau pun kejadian ekstrim tersebut.

2. Tinjauan Pustaka

WRF yang dipakai dalam penelitian ini ialah WRF v3.5.1 yang merupakan WRF generasi terbaru yang memiliki beberapafeaturespilihan mikrofisik, radiasi, adveksi dan model permukaan[4]_{. Dengan memakai data FNL (Final}

Analysis) sebagai inputannya yang dapat di download

secara gratis lalu data FNL tersebut dirunning kedalam WRF sehingga menghasilkan luaran beberapa parameter cuaca yang bermanfaat sebagai informasi penerbangan seperti arah dan kecepatan angin, temperature udara serta wilayah dengan tutupan awannya. Gambar 1. menunjukan alur kerja WRF :

Nampak dari Gb.1, ada 3 ( tiga ) bagian dari WRF v3.5.1, yaitu pre-processing, WRF model dan post-processing. Input data untuk WRF basic bisa dari data GFS ( Global Forecast System ), RUC ( Rapid Update Cycle ), NAM ( North America Model ). Untuk data topografi, WRF v3.5.1 memiliki data sendiri yang dapat di download

langsung dari internet. Data input tersebut akan di olah sehingga menjadi filemet_emyang pada wrf model akan di proses sehingga menghasilkan file wrfinput dan

wrfbdy. Lalu file wrfinput tersebut diproses kedalam

post-processing ARWPost kemudian hasilnya divisualisasikan melalui program post-processing seperti Grads sehingga dapat ditampilkan parameter cuaca yaitu curah hujan pada saat kejadian banjir di Jakarta.

Stasiun Klimatologi Pondok Betung melakukan analisis terhadap kejadian banjir di Jakarta 17 Januari 2013 dengan memakai data hasil pengamatan curah hujan dibeberapa penakar hujan di sekitar Jakarta dan juga dengan data satelit pantauan awan yang menyebabkan hujan lebat serta hasil kajian menunjukan adanya pertumbuhan awan konvektif yang sangat banyak sehingga menimbulkan hujan lebat saat itu[6]_{. Penelitian} yang dilakukan Dadang tentang simulasi cuaca daerah Padang yang dipengaruhi oleh laut disebelah barat dan bukit barisan disebelah timur dengan menggunakan WRF menunjukan bahwa simulasi dengan memakai model WRF cukup memuaskan[7]_{. Penelitian yang dilakukan} Gernowo tentang model WRF untuk analisa awan penyebab hujan ekstrim di Jakarta menunjukan bahwa simulasi numerik dinamika awan hujan khususnya daerah Jakarta, merupakan hal penting dalam pencarian salah satu solusi langkah penanggulangan banjir khususnya daerah Jakarta. Pengkajian terhadap pola konveksi di atas daerah DKI Jakarta berdasarkan data pengamatan yang ada, terutama citra satelit resolusi tinggi diharapkan akan memberikan pemahaman mengenai pola pertumbuhan awan konveksi yang menghasilkan hujan lebat dan mendatangkan banjir di wilayah DKI-Jakarta[8]_.

Sedangkan pada penelitian ini dilakukan analisis Banjir Jakarta pada tanggal 17 Januari 2013 dengan memakai model numerik WRF untuk melakukan simulasi curah hujan serta memakai data curah hujan dari beberapa stasiun penakar hujan untuk memperkuat hasil simulasi. 2.1 Data

Input data yang dipakai untuk diolah kedalam pre-procssing WPS ialah data FNL (Final Analysis). FNL merupakan data hasil analisis antara data prediksi cuaca dengan data hasil observasi yang dibuat oleh NCEP (National Center for Environmental Prediction). Model ini diproduksi tiap 6 jam setiap harinya dengan resolusi sekitar 111 km x 111 km dan secara vertikal mulai dari permukaan hingga ketinggian 10 mb. Untuk data topografi dipakai data USGS topografi dengan resolusi 27 km. Sebenarnya ada banyak input data lain yang dapat dipakai, seperti GFS (Global Forecast Systems) yang dibuat oleh NOAA, data ECMWF yang dibuat oleh Eropa, NNRP, serta NAM (North American Model).

3. Metode Penelitian

Adapun metode yang dipakai dalam penelitian ini ialah metode experimental, yaitu dengan menginstal WRF-3.5.1 kedalam PC ( Personal Computer) dengan memakai Fedora 16 sebagai operating system nya. Kemudian melakukan simulasi curah hujan yang terjadi sehingga menimbulkan banjir di Jakarta pada saat itu. Langkah pertama yang dilakukan ialah men-download

data input FNL dari website CISL data archive yang merupakan data dalam format grib2 yang akan di proses oleh pre-processing WPS ( WRF Pre-Processing) sehingga menghasilkan file met_em. Lalu membuat wilayah yang akan diprediksi, dalam hal ini adalah Indonesia memlaui domain wizard. Ada 3 program didalam WPS, yaitu program geogrid yang berfungsi menentukan wilayah yang akan diprediksi, menginterpolasi berbagai data terestial kedalam model grid ; program ungrib yang berfungsi membaca data grib yang merupakan data-data dari parameter meteorology terhadap waktu , dan mengubahnya dalam bentuk

intermediate format; program metgrid yang berfungsi menginterpolasi data meteorologi yang dalam intermediate format secara horizontal kedalam domain prediksi sehingga menghasilkan file met_em. Kemudian file met_em tersebut akan di running WRF 3.5.1 sehingga menghasilkan file wrfbody dan wrfout dengan menjalankan perintah ./real.exe dan ./wrf.exe dengan terlebih dahulu mengubah konfigurasi pada

namelist.input terutama untuk pilihan fisik dan dinamik (physics and dynamics option). File wrfout tersebut dapat dilihat isinya dengan memakai beberapa perintah netcdf

file. [9] _{Setelah itu, file wrfout di proses kedalam} post-processing ARW Post sehingga menghasilkan file Grads dalam bentuk .ctl dan .dat yang akan divisualisasikan oleh software Grads. Sebelum menjalankan ARW Post, ada beberapa pilihan didalam namelist.ARW yang harus diedit sehingga dapat mengasilkan file .ctl dan .dat nantinya. Selain itu, perlu diinstal software Grads untuk menampilkan hasil prediksi curah hujan pada saat kejadian banjir.

4. Hasil dan Pembahasan 4.1. Instalasi WRF 3.5.1

Sekarang ini, WRF 3.5.1 diinstall pada single computer

Dell Xps 8300, dengan processor intel core i7, serta system operasi Fedora 16 dengan pilihan physics dan dynamic antara lain :

1. mp_physics = 8, New Thompson,et al Scheme . 2. ra_lw_physics = 1, RRTM Scheme.

3. ra_sw_physics = 2, Goddard shortwave 4. sf_sfclay_physics = 2, Eta Similarity 5. sf_surface_physics = 2, Noah LSM 6. bl_pbl_physics = 2, MYJ Scheme 7. cu_physics = 1, Kain-Fritsch scheme 8. Resolusi Topografi = 9 km

Sebelum menginstall WRF 3.5.1, perlu di install beberapa program compiler pendahulu, yaitu netcdf compiler yang dipakai untuk membaca file-file dalam format .nc (network common data format), compiler gcc dan gfortran yang merupakan compiler umum yang harus ada jika memakai Linux agar dapat mengkompilasi WRF dengan baik. Bisa juga memakai compiler lainnya, seperti pgcc dan pgfortran dari Portland Group namun kedua compiler tersebut bukan compiler gratis. Selain itu, harus setting environment untuk WRF-ARW dan Grib2 agar proses kompilasi dapat berhasil. Setelah itu, file WRF dapat di download dari mmm.ucar.edukemudian di ekstrak, lalu dilakukan konfigurasi sesuai dengan pilihan operating systemkomputer dan juga jumlah komputer yang dipakai, lalu dilakukan kompilasi sehingga menghasilkan file real.exe dan wrf.exe.

Kemudian lakukan instalasi WPS, dengan cara

men-download dari mmm.ucar.edu. Sebelumnya, harus dilakukan instalasi software zlib, png dan jasper untuk memproses data grib 2. Setelah didownload, maka WPS diekstrak kemudian dilakukan konfigurasi dengan mengubah beberapa pilihan yang sesuai dengan spesifikasi computer yang dipakai dan akhirnya dikompilasi sehingga menghasilkan file geogrid.exe;

ungrib.exe; danmetgrid.exe.

Lalu instalasi ARW Post, dengan cara mendownload nya dari mmm.ucar.edu, kemudian mengekstraknya dan konfigurasi sesuai compiler yang dipakai dan melakukan kompilasi sehingga menghasilkan fileARWPost.exe.[10] Untuk visualisasi tampilan, dapat diinstall software grads yang di download dari website Grads yang akan menampilkan hasil prediksi dari WRF 3.5.1.

4.2. Hasil Running

Sebenarnya, WRF 3.5.1 dapat mengeluarkan hasil prediksi sekitar 90-an (tujuh puluhan) parameter meteorologi, Adapun parameter-parameter tersebut antara lain : temperature udara, kelembaban, arah dan kecepatan angin, tekanan udara, ketinggian geopotensial dan jumlah curah hujan. Namun dalam kajian ini hanya ditampilkan luaran curah hujan.

Berikut ini adalah hasil luaran berupa curah hujan yang menyebabkan banjir di Jakarta mulai tanggal 16 Januari 2013 jam 21 Z hingga 17 Januari jam 12 Z:

Gambar 2. Curah hujan 16 Januari 2013 jam 21 Z.

Gambar 3. Curah hujan 17 Januari 2013 jam 00 Z.

Gambar 4. Curah hujan 17 Januari 2013 jam 03 Z

Gambar 6. Curah hujan 17 Januari 2013 jam 09 Z

Gambar 7. Curah hujan 17 Januari 2013 jam 12 Z Nampak dari Gambar 2. hingga Gambar 4. dari hasil simulasi menunjukan bahwa seluruh wilayah Indonesia terutama Jawa dan khususnya Jakarta mengalami peningkatan curah hujan. Pada Gambar 2. yaitu tanggal 16 Januari 2013 jam 21 Z, nampak bahwa hujan yang terjadi sekitar 13 mm/jam dan terus meningkat hingga Gambar 4, yaitu tanggal 17 Januari 2013 jam 03 Z curah hujan yang terjadi sekitar 26 mm/jam. Sedangkan pada Gambar 5. hinggga Gambar 7, yaitu mulai tanggal 17 Januari 2013 jam 06 Z hingga jam 12 Z curah hujan di Jakarta telah mencapai 52 mm/jam sehingga menimbulkan banjir di Jakarta dan melumpuhkan seluruh aktifitas pada waktu itu.

Berdasarkan pantauan satelit cuaca pada Gambar 8. tanggal 17 Januari 2013 yang diambil mulai 07.00 sampai 12.00 WIB memperlihatkan kejadian banyaknya awan-awan hujan disekitar Jawa bagian barat, khususnya Jabodetabek. Awan-awan hujan di wilayah DKI-Jakarta pada tanggal tersebut pada umumnya memiliki sebaran merata di wilayah Jakarta sebelum pukul 07.00 WIB (pagi dini hari). Jenis dari awan-awan tersebut terlihat dari gradasi warna yang memperlihatkan pertumbuhan awan Cumulunimbus diseluruh wilayah Jabodetabek hingga

Gambar 8. Jenis Awan dari satelit Cuaca 17 Januari 2013 jam 07.00 hingga jam 12.00 LT

Sedangkan berdasarkan data hasil pengamatan curah hujan dari beberapa penakar hujan di Jakarta menunjukan peningkatan curah hujan mulai tanggal 16 januari hingga 18 Januari 2013 , puncaknya pada hujan 17 Januari 2013, yang diukur pada tanggal 18 Januari 2013 Jam 07.00 WIB dimana hujan mencapai 222 mm/hari di P. Gadung dan Istana mencapai 218 mm/hari.

Tabel .1 Data Curah hujan DKI tgl 16-18 Jan 2013

Pos Hujan Tanggal

16 17 18 Kemayoran 4 81 193 Cengkareng 48 103 135 Pd. Betung 27 59 76.5 Tj. Priok 19 95 118 Lebak Bls 27 40.9 75 Pakubuwono 29.5 44 110 P. Gadung 33.5 41 222 Tomang 35 95 164 Angke Hulu 125 37 52 Depok 38 82 68 Istana 48 44 218 Karet 37 43 156

Sumber : Stasiun Klimatologi Pondok Betung 5. Kesimpulan dan Saran

Hasil simulasi WRF 3.5.1 menunjukan adanya hujan lebat pada saat terjadinya Banjir Jakarta 17 Januari 2013. Hal ini juga diperkuat dengan adanya data pantauan awan konvektif penyebab hujan lebat yang sangat banyak dan luas serta hasil observasi curah hujan yang juga menunjukan akumulasi curah hujan > 100 mm/hari pada saat itu. Hasil simulasi nampak akurat jika dibandingkan dengan data dari satelit cuaca dan juga terhadap data dari penakar hujan sehingga WRF cukup akurat untuk dipakai untuk simulasi cuaca di wilayah tropis terutama Indonesia.

Untuk penelitian selanjutnya disarankan agar diperhatikan faktor lain penyebab banjir Jakarta seperti

menyebabkan air hujan tidak langsung meresap ke tanah ataupun mengalir kesungai di Jakarta.

Daftar Pustaka

[1] Kantor Berita Antara, “Kerugian Akibat Banjir Jakarta diperkirakan Rp 20 Triliun”,

http://www.antaranews.com/berita/354430/kerugian-akibat-banjir-jakarta-diperkirakan-rp20-triliun. (Diakses 30 September 2014)

[2] Harian Kompas,“Banjir Jakarta Kerugian Ekonomi

CapaiRp1Triliun”,http://bisniskeuangan.kompas.com/read/2013 /01/21/0755459/Banjir.Jakarta.Kerugian.Ekonomi.Capai.Rp.1.T riliun.(diakses 30 september 2014).

[3] Liputan6.com, “Kerugian PLN akibat banjir Jakarta

naikjadiRp116Miliar”,http://bisnis.liputan6.com/read/497642/ke rugian-pln-akibat-banjir-jakarta-naik-jadi-rp-116-miliar. (diakses 30 september 2014).

[4] Dudia, Jimy “The WRF Model : 2012 Annual Update”,13th

WRF Users’ Workshop, NCAR, 2012.

[5] Dudia, Jimy “WRF Version 3.2 : New Features and Update”,

11th_{WRF Users’ Workshop, NCAR, 2010.}

[6] Stasiun Klimatologi Pondok Betung “Analisis Kejadian Banjir DKI Jakarta (17 Januari 2013).Staklim Pondok Betung, 2013. [7] Subarna, Dadang “Simulasi cuaca daerah Padang”,Berita

Dirgantara Vol. 9 No.3, September 2008.

[8] Gernowo, Rahmat, The Houw Liong, et.al, “Model Cuaca Regional WRF Untuk Analisa Dinamika Awan Hujan Ekstrim DKI–Jakarta;

Studi Kasus Februari 2007”, JTM vol. XIV, No. 4/2008, FIKTM, ITB, Bandung, 2008.

[9] Fovell, Robert “WRF Tutorial for 3.0.1.1/ synoptic Lab”, UCLA, 2009.

[10] Wei wang, Dave Gill “Set Up and Run WRF”, WRF Users’ Workshop, NCAR, 2007.

Biodata Penulis

Fatkhuroyan,memperoleh gelar Sarjana Teknik (S.T),

Jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Attahiriyah Jakarta, lulus tahun 2010. Memperoleh gelar Magister Komputer (M.Kom) Program Pasca Sarjana Magister Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur Jakarta, lulus tahun 2012.Saat ini bekerja di Puslitbang Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika.