• Tidak ada hasil yang ditemukan

Pengujian Cloud Mask Daerah Kalimantan Menggunakan Metode BTD dengan Memanfaatkan Citra Satelit Himawari-8

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Pengujian Cloud Mask Daerah Kalimantan Menggunakan Metode BTD dengan Memanfaatkan Citra Satelit Himawari-8"

Copied!
6
0
0

Teks penuh

(1)

91

Pengujian Cloud Mask Daerah Kalimantan Menggunakan Metode BTD

dengan Memanfaatkan Citra Satelit Himawari-8

Cloud Masking Test on Kalimantan Using BTD Method by Utilizing Satellite

Image of Himawari-8

Azka Ni’amillah*), Fadel Muhammad Madjid, Khalid Fikri Nugraha Isnoor

Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika

*)E-mail: azkanabil21@gmail.com

ABSTRAK - Pengujian cloud mask digunakan untuk melihat treshold yang cocok dalam menentukan cakupan awan di daerah Kalimantan. Penggunaan kanal 10, 11, 13 dan 15 pada satelit Himawari-8 untuk melihat brightness temperature pada masing-masing kanal. Metode yang digunakan adalah teknik Brightness Temperature Differences (BTD) dimana setiap kanal dikurangkan untuk mendapatkan treshold dalam penentuan keadaan wilayah tersebut cerah atau berawan. Penggunaan tabel kontingensi ditujukan untuk verifikasi rasio kebenaran keadaan cerah, rasio keadaan berawan, rasio kebenaran dan rasio kebenaran total. Rasio kebenaran keadaan cerah dapat mencapai 67 % dan rasio kebenaran keadaan berawan dapat mencapai 100%. Oleh karena itu, rasio kebenaran total sebesar 71%. Sehingga dapat dikatakan bahwa treshold yang diuji sudah mampu digunakan untuk menunjukkan cakupan awan di Kalimantan.

Kata kunci: cloud mask, kanal, BTD, rasio kebenaran

ABSTRACT - Cloud mask test was intended to determine the appropriate threshold in determining cloud coverage on Kalimantan.The 10th, 11th, 13th and 15th channels from Himawari-8 used to determine the brightness temperature. The method used was a Dual Channel Differences (DCD) technique which in each channel was subtracted to get the threshold for determining if the sky condition of regions was clear or cloudy. The use of a contingency table was intended to verify the truth ratio of the clear and cloudy states, the truth ratio and the truth ratio total. The cloudy truth ratio can reach until 67 % and the clear truth ratio can reach 100%. Because of that, the total truth ratio was 71%. So it can be concluded that the threshold tested has been useable for determining cloud mask in Kalimantan.

Keywords: cloud mask, channel, BTD, truth ratio

1. PENDAHULUAN

Satelit Himawari-8 merupakan satelit penginderaan cuaca terbaru Badan Meterorologi Jepang (JMA) yang dioperasikan untuk melakukan misi khusus meteorologi yang terdiri dari meningkatkan pengamatan cuaca melalui satelit untuk pencegahan bencana dan ramalan cuaca, meningkatkan kemampuan ramalan jangka pendek 6 jam ke depan atau yang dikenal dengan istilah “nowcasting”, terutama untuk deteksi dan prediksi cuaca buruk (Kushardhono, 2015). Salah satu peningkatan yang dapat kita gunakan dalam hal pengamatan cuaca melalui satelit adalah menentukan ada atau tidak keberadaan awan didalam setiap piksel menggunakan uji cloud mask. Untuk mencapai hal tersebut satelit himawari telah dilengkapi sensor yang diberi nama Advanced Himawari Imager (AHI), yang memiliki spesifikasi temporal, spektral (jumlah band), dan spasialnya telah ditingkatkan dibanding seri-seri sebelumnya.

Uji cloud mask sendiri merupakan proses untuk menentukan batas spasial antara awan dan bukan awan (Huang, 2010). Proses ini ditentukan dengan memberikan ambang batas (treshold) yang cocok untuk memisahkan histogram piksel cerah dan berawan dari citra satelit. Salah satu caranya menggunakan teknik Brightness Temperatue Differences (BTD). Teknik ini memiliki konsep pengurangan brightness antara dua kanal yang memiliki perbedaan transmisivity properties. Akan tetapi, jika menggunakan kanal terbatas akan menimbulkan kesalahan yang besar. Maka dari itu diperlukan algoritma dengan keakuratan yang mendetail dan penyesuaian treshold di daerah yang akan diteliti.

(2)

92

2. METODE

2.1 Data Penelitian

Data penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah data satelit Himawari-8 pada kanal 10, 11, 13 dan 15. Sementara data verifikator digunakan sandi perawanan pada data sinoptik yang diambil dari sandi Nddff tiap stasiun.

2.2 Lokasi Penelitian

Di dalam penelitian ini terdapat data dari 17 stasiun meteorologi di Pulau Kalimantan yang digunakan seperti ditunjukkan pada Tabel 1 dan lokasi masing-masing stasiun ditunjukkan pada Gambar 1.

Tabel 1. Lokasi 17 stasiun Meteorologi di Pulau Kalimantan yang digunakan dalam Penelitian

No. Nama Stasiun Koordinat

1. Stasiun Meteorologi Juvai Semaring, Longbawan 300 44' LU dan 1500 41' BT 2. Stasiun Meteorologi Juwata, Tarakan 300 20' LU dan 1170 34' BT 3. Stasiun Meteorologi Tanjung Selor 200 51' LU dan 1170 20' BT 4. Stasiun Meteorologi Tanjung Redep 200 70' LU dan 1170 27' BT 5. Stasiun Meteorologi Paloh 0100 46' LU dan 1090 18' BT 6. Stasiun Meteorologi Nangapinoh 000 21' LS dan 1110 47' BT 7. Stasiun Meteorologi Sintang 0000 07' LU dan 1110 32' BT 8. Stasiun Meteorologi Putusibau 000 53' LU dan 1120 56' BT 9. Stasiun Meteorologi Pontianak 000 09' LS dan 1090 24' BT 10. Stasiun Meteorologi Muaratewe 000 57' LS dan 1140 54' BT 11. Stasiun Meteorologi Samarinda 000 37' LS dan 1170 09' BT 12. Stasiun Meteorologi Ketapang 100 51' LS dan 1090 58' BT 13. Stasiun Meteorologi Balikpapan 100 16' LS dan 1140 54' BT 14. Stasiun Meteorologi Pangkalan Bun 200 42' LS dan 1110 42' BT 15. Stasiun Meteorologi Palangka Raya 200 13' LS dan 1130 56' BT 16. Stasiun Meteorologi Banjarmasin 300 26' LS dan 1140 54' BT 17. Stasiun Meteorologi Kotabaru 300 24 LS' dan 1160 13' BT

(3)

93 2.3 Algoritma Brightness Temperature Differences

Algoritma penentuan kondisi berawan atau cerah pada penelitian ini dijelaskan dengan bagan seperti pada Gambar 2.

Gambar 2. Algoritma penentuan kondisi perawanan

2.4 Langkah Kerja

Langkah kerja yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

a. Menentukan kondisi perawanan yang cerah atau berawan di setiap stasiun meteorologi pada grup sandi Nddff dengan asumsi kondisi cerah memiliki nilai N sama dengan 0 atau 1, sementara kondisi berawan memiliki nilai N sama dengan 6,7 atau 8.

b. Mengelompokkan kondisi perawanan tiap stasiun yang memenuhi asumsi pada langkah pertama.

c. Mengumpulkan data-data satelit Himawari-8 sesuai tanggal dan jam yang telah ditentukan pada langkah kedua.

d. Melakukan pengolahan data menggunakan algoritma teknik Brightness Temperature Diffferences.

e. Melakukan verifikasi dengan perhitungan rasio kebenaran total, rasio kebenaran keadaan cerah, rasio kebenaran keadaan berawan sesuai pada Tabel 2 di bawah ini.

Tabel 2. Tabel kontingensi verifikasi

Rasio kebenaran total = … … … (1)

Rasio kebenaran keadaan cerah = … … … . … … … … . . (2)

Kondisi aktual Cerah Berawan DCD Himawari-8 Cerah A B

(4)

94

Rasio kebenaran keadaan berawan = … … … . . … … … . . (3)

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

Hasil tahap awal yang dilakukan yaitu penyetelan treshold dari algoritma penelitian sebelumnya. Hal ini bertujuan agar mendapatkan kecocokan treshold dan berhasil mendeteksi awan yang tertangkap oleh satelit. Hasil yang ditunjukkan juga berbeda jika tidak dilakukan penyetelan treshold, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3 (a) bahwa dapat diindikasikan treshold dari algoritma penelitian sebelumnya belum menujukkan cloud mask.

Gambar 3. Hasil running menggunakan algoritma lama (a), Hasil running menggunakan algoritma tunning (b)

Berdasarkan hasil running yang ditunjukkan pada Gambar 3 (a) cloud mask belum terdeteksi dan menunjukkan kondisi yang clear atau sama sekali tidak ada awan di semua daerah yang ada di Pulau Kalimantan. Sedangkan menurut pengamatan aktual yang dilakukan pada tanggal 26 Juni 2017 jam 21 UTC sebagian besar menunjukkan ada kondisi perawanan. Oleh karena itu, treshold dari penelitian sebelumnya belum cocok untuk digunakan ke dalam penentuan cloud mask khususnya daerah-daerah yang ada di Pulau Kalimantan.

Keadaan tersebut membuat penulis meninjau kembali untuk menyetel treshold yang cocok untuk penentuan cloud mask di Kalimantan. Peninjauan dimulai dengan memperhatikan nilai pada masing-masing piksel yang ada. Kemudian melakukan pencarian terhadap nilai maksimum dan minimum masing-masing BTD. Hal ini bertujuan untuk memberikan patokan pada tiap-tiap algoritma BTD.

Hasil BTD yang didapat untuk kanal B11 (8,4 µm) dan kanal B13 (10,4 µm) memiliki rentang nilai -4,4 K hingga -4,3 K. Pada BTD kedua didapat dari kanal B13 (10,4 µm) dengan kanal B10 (7,3 µm) memiliki rentang nilai 5 K hingga 13 K. Untuk BTD ketiga didapat dari kanal B15 (12,4 µm) dan kanal B13 (10,4 µm) memiliki rentang nilai -2 K hingga 0,5 K. Oleh karena itu, tunning terfokuskan pada BTD ketiga yaitu dengan merubah treshold dari 2 K menjadi 0 K. Sementara treshold pada BTD pertama dan kedua tetap sesuai dengan penelitian yang sebelumnya.

Berdasarkan hasil running dengan menggunakan algoritma tunning pada Gambar 3 (b) dapat disimpulkan bahwa cloud mask sudah dapat terdeteksi. Warna merah yang ada pada gambar menunjukkan adanya awan yang terdeteksi di wilayah Kalimantan. Jika dibandingkan dengan Gambar 3 (a), maka Gambar 3 (b) lebih representatif dalam menunjukkan cloud mask di wilayah Kalimantan.

Dalam penelitian ini menggunakan data yang digunakan yaitu 10 hari data pengamatan sinoptik yang dilakukan di tiap stasiun meterologi yang dijadikan lokasi penelitian. Data verifikator yang seharusnya terkumpul berjumlah 289, namun hanya 252 saja. Hal ini disebabkan terdapat 37 data sinoptik yang tidak ada pelaporannya, merupakan data pengamatan yang tidak dilakukan pada stasiun meteorologi yang hanya beroperasi selama 12 jam atau kurang dari 24 jam.

(5)

95

Gambar 4. Rasio kebenaran tiap-tiap tanggal

Hasil yang ditunjukkan pada Gambar 4 menjelaskan bahwa BTD pada bulan Juni hingga Juli mampu menangkap kondisi berawan yang lebih bagus dibandingkan dengan kondisi cerah. Bisa dilihat pada Gambar 4 beberapa titik mampu menangkap kondisi berawan hingga rasio kebenaran 100 % dan rasio kebenaran berawan 0 % tidak ada. Hal ini menjelaskan bahwa teknik BTD untuk kondisi berawan memiliki rasio kebenaran total yang lebih baik jika dibandingkan dengan kondisi cerah seperti pada Gambar 5. Hit Ratio BTD pada bulan Juni hingga Juli juga menunjukan bahwa rasio kebenaran berkisar antara 50 % hingga 90 % kondisi ini mengindikasikan bahwa BTD dengan treshold yang sudah disesuaikan mampu untuk menentukan cloud mask di Pulau Kalimantan. Sedangkan bila dilihat dari kondisi perawanan yang cerah pada Gambar 4 masih menunjukan tangkapan yang kurang bagus dibeberapa titik. Hal ini ditunjukan dengan masih terdapat rasio kebenaran bernilai 0 % pada tanggal 22 Juni 2017 jam 15 UTC, dan tanggal 02 Juli jam 09 UTC.

Gambar 5. Rasio kebenaran total dan jumlah keterangan verifikasi

Kemudian untuk memastikan kondisi lebih lanjut dari masing-masing kebenaran di tiap-tiap kondisi diatas, penulis melakukan metode perhitungan rasio kebenaran total untuk membandingkan jumlah kondisi A dan/atau D dengan jumlah kondisi B dan/atau C. Berdasarkan data diatas terlihat jumlah A lebih sedikit dibanding dengan jumlah B dengan kebenaran total keadaan cerah mencapai 45 %. Lalu, untuk perbandingan jumlah kondisi D dengan jumlah kondisi C, jumlah kondisi D lebih banyak dibanding dengan jumlah kondisi C dengan kebenaran total keadaan berawan mencapai 86 %. Sedangkan untuk jumlah kondisi A dan D jauh

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 2 4 6 8 10 12 14 21 JUN 12 UTC 21 JUN 15 UTC 21 JUN 18 UTC 22 JUN 09 UTC 22 JUN 15 UTC 23 JUN 03 UTC 25 JUN 03 UTC 25 JUN 18 UTC 25 JUN 21 UTC 26 JUN 00 UTC 26 JUN 15 UTC 26 JUN 21 UTC 29 JUN 00 UTC 02 JUL 09 UTC 03 JUL 12 UTC 05 JUL 09 UTC 08 JUL 12 UTC A B C D HR CLEAR CLOUDY 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 0 20 40 60 80 100 120 140 160 A B C D

(6)

96

lebih besar dibandingkan dengan jumlah kondisi B dan C dengan kebenaran toal mencapai 72 %. Oleh sebab itu, menurut perhitungan data diatas teknik BTD cukup bagus untuk menunjukkan cloud mask di daerah Kalimantan.

4.

KESIMPULAN

Menurut pembahasan diatas dapat disimpulkan bahwa dalam teknik BTD menentukan dan menyetel/mengatur treshold sangat penting, karena berfungsi untuk menyesuaikan dengan kondisi masing-masing daerah yang akan diteliti. Penggunaan treshold lama sama sekali tidak dapat menunjukkan keadaan dengan kondisi perawanan berawan yang dapat membantu peningkatan pengamatan cuaca Meteorologi. Sehingga harus dilakukan penyetelan treshold BTD yang ketiga yaitu dengan merubah treshold dari 2 K menjadi 0 K sehingga didapat nilai yang baru yaitu -2 K sampai 0 K. Rasio kebenaran tiap-tiap tanggal untuk kondisi cerah maupun berawan sudah mampu mencapai 100 %. Rasio kebenaran total untuk kondisi cerah, berawan dan keseluruhan pada penelitian ini masing-masing sebesar 45 %, 86 % dan 72 %. Hasil ini tentunya akan lebih bagus jika menggunakan data tahunan serta penyetelan tiap-tiap treshold dan modifikasi algoritma untuk mendapatkan akurasi data yang lebih baik didalam penggunaan teknik BTD khususnya.

5. UCAPAN TERIMA KASIH

Penulis mengucapkan terima kasih kepada seluruh dosen Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, serta semua pihak terkait yang telah memfasilitasi, memberikan ilmu dan bimbingannya dalam penulisan karya ilmiah ini. Penulis berharap tulisan ini dapat bermanfaat bagi pembaca.

6. DAFTAR PUSTAKA

Kushardono, D. (2012). Kajian Satelit Penginderaan Jauh Cuaca Generasi Baru Himawari 8 dan 9, Inderaja Vol. III No. 5, diunduh 5 September 2017 dari https://www.researchgate.net/publication/271120969_ Kajian_Satelit_Penginderaan_ Jauh_Cuaca_Generasi_Baru_Himawari_8_dan_9.

Pandjaitan, B.S. dan Panjaitan, A. (2015). Pemanfaatan Data Satelit Cuaca Generasi Baru Himawari 8 Untuk Mendeteksi Asap Akibat Kebakaran Hutan dan Lahan di Wilayah Indonesia (Studi Kasus:Kebakaran Hutan dan Lahan di Pulau Sumatera dan Kalimantan Pada Bulan September 2015. Seminar Nasional Penginderaan Jauh. 637-638.

Dyatmika, H. S. (2015). Deteksi Awan Dalam Cira SPOT-5. Majalah Sains dan Teknologi Dirgantara, Vol.10 (1), 13-22.

Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, diunduh tanggal 6 September 2017 dari http://satelit.bmkg.go.id/BMKG. https://www.ogimet.com/index.phtml.en, diunduh tanggal 6 September 2017.

Gambar

Tabel 1. Lokasi 17 stasiun Meteorologi di Pulau Kalimantan yang digunakan dalam Penelitian
Gambar 2. Algoritma penentuan kondisi perawanan  2.4  Langkah Kerja
Gambar 3. Hasil running menggunakan algoritma lama (a), Hasil running menggunakan algoritma tunning (b) Berdasarkan  hasil  running  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3  (a)  cloud  mask  belum  terdeteksi  dan  menunjukkan  kondisi  yang  clear  atau  sama
Gambar 5. Rasio kebenaran total dan jumlah keterangan verifikasi

Referensi

Dokumen terkait

Berdasarkan latar belakang permasalahan yang telah dikemuka- kan di atas, masalah dalam rangka kegiatan pengabdian ini dapat di- rumuskan sebagai berikut:

379 F Sains Ifa Afianty 2017 Buku Ensiklopedia anak muslim Seri 4, Pahlawanku, Berani karena benar Depok Gema Insani 1 Hibah Rumah Zakat Agustus, 2018. 380 F Sains Tartila Tartusi

DESKRIPSI UNIT : Unit kompetensi ini berhubungan dengan pengetahuan dan keterampilan serta sikap kerja yang diperlukan untuk melaksanakan pengumpulan data dan

Sayangnya, hampir setiap tumor muskuloskeletal memiliki intensitas dan pola menyerupai myeloma. MRI meskipun sensitif terhadap adanya penyakit namun tidak

Berdasarkan hasil penelitian dan analisis pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh kemampuan ESQ (Emotional Spiritual Quotient) terhadap

Di dalam tanda visual dan tulisan yang menyertainya terdapat makna yang tersembunyi, tidak hanya sekadar sebuah lukisan yang dibuat untuk pemanis truk.. Tetapi juga

Alasan mengapa REST tidak digunakan dalam tugas akhir ini karena orientasi pada resourcenya itu, sedangkan aplikasi event calendar membutuhkan pemanggilan metode yang bisa

Tidak pula terdapat kerja atau pendapat yang pernah ditulis atau diterbitkan orang lain, kecuali secara tertulis diacu dalam naskah dan disebutkan dalam daftar