STATISTIK WORST MONTH CURAH HUJAN KOTOTABANG Marzuki
Jurusan Fisika Universitas Andalas e-mail: [email protected]
ABSTRAK
Redaman yang diakibatkan oleh hujan merupakan salah satu masalah utama bagi sistem telekomunikasi yang menggunakan gelombang mikro. Dampak dari redaman ini sangat signifikan untuk frekuensi di atas 10 GHz. Karena curah hujan bervariasi sepanjang tahun, redaman yang disebabkan oleh hujan juga bervariasi. Prosiding ini menampilkan statistik bulan terburuk bagi sistem telekomunikasi (worst month) berdasarkan data pengamatan curah hujan selama dua tahun (2005-2006) di Kototabang, Sumatera Barat (0,20oS, 100,32oE). Hasil pengamatan dibandingkan dengan model International Telecommunication Union - Radiocommunication Sector (ITU-R). Terlihat bahwa statistik dari worst month curah hujan untuk Kototabang agak berbeda dengan model ITU-R. Hal ini menguatkan penelitian sebelumnya tentang keterbatasan model ITU-R untuk kawasan tropik. Penelitian lebih lanjut yang melibatkan lebih banyak data masih harus dilakukan untuk memperbaiki model ITU-R dengan mengadopsi karakteristik hujan Sumatera.
Kata kunci: worst month, Kototabang, redaman oleh hujan
ABSTRACT
The microwave radio links above 10 GHz suffer from attenuation due to precipitation. The need for employing higher frequencies, especially in new broadband service, has therefore encouraged research into rain attenuation due to precipitation. Rain varies seasonally over a year, so does the behavior of radio communication links. This paper presents the results of average worst month statistics and its relationship with the average annual distribution based on 2 years rainfall rate of optical rain gauge measurement at Kototabang, west Sumatra (0,20oS, 100,32oE). The relationship was found to be slightly different from the one proposed by the International Telecommunication Union - Radiocommunication Sector (ITU-R). This result reinforces previous studies on the limitation of the ITU-R model for the tropical region. Furthere study that analyzes more dataset must be conducted to improve the ITU-R model by adopting the characteristic of Sumatra precipitation.
Keywords: worst month, Kototabang, rain attenuation I. PENDAHULUAN
Di dalam perancangan sistem telekomunikasi, bulan terburuk yang sering diistilahkan dengan worst month, didefinisikan sebagai bulan dimana penjalaran gelombang elektromagnetik dalam medium hujan mengalami redaman (attenuation) terburuk. Dengan kata lain, worst month juga dapat diartikan sebagai bulan-bulan dalam satu tahun dimana penjalaran gelombang elektromagnetik mengalami redaman melampaui nilai ambang batas yang diinginkan (International Telecommunications Union, 2003). Dalam perancangan sistem telekomunikasi, konsep worst month memainkan peran penting terutama jika sistem itu harus memenuhi kriteria kualitas penjalaran tertentu untuk semua bulan dalam satu tahun (Ramachandran dan Kumar, 2005; Panagopoulos dan Chatzarakis, 2007).
Worst month dapat diamati jika data pengamatan redaman oleh hujan selama 12 bulan penuh tersedia. Jika data redaman tidak ada, maka bulan terburuk dapat juga dimodelkan menggunakan data curah hujan karena kuatnya hubungan antara redaman
dengan intensitas curah hujan. Permasalahannya adalah curah hujan bervariasi baik terhadap waktu dan lokasi. Hal ini menyebabkan karakteristik worst month untuk setiap daerah bisa berbeda-beda. Perbedaan karakteristik curah hujan ini menyebabkan model umum yang dikeluarkan oleh International Telecommunication Union- Radiocommunication Sector (ITU-R) tidak akurat untuk semua lokasi atau daerah iklim. Oleh karena itu, dilakukanlah studi awal tentang statistik worst month untuk Sumatera berdasarkan data pengamatan curah hujan di Kototabang, Sumatera Barat, Indonesia (0,20oS, 100,32oE). Hasil yang didapatkan kemudian dibandingkan dengan hasil dari model ITU-R (International Telecommunications Union, 2005)
II. METODOLOGI
Data intensitas curah hujan (rainfall rate) yang digunakan adalah hasil pengamatan optical rain gauge (ORG) di Kototabang dengan resolusi waktu satu menit. ORG merupakan sensor hujan yang dirancang untuk menghitung intensitas curah hujan dengan menggunakan cahaya infra merah atau Lasser Emitting Diode (LED). Ketika hujan, butiran hujan akan menyebabkan munculnya variasi intensitas cahaya yang bergantung pada ukuran butiran hujan, kecepatan jatuh, dan geometri optiknya. Variasi intensitas cahaya ini akan ditangkap oleh foto detektor yang nantinya akan dikonversi menjadi intensitas curah hujan. Untuk tahap awal penelitian ini digunakan data curah hujan selama dua tahun (2005-2006) dengan tingkat ketersediaan 97% untuk tahun 2005 (356 hari) dan 91% (332 hari) untuk tahun 2006.
Perhitungan worst month intensitas curah hujan mengacu kepada model ITU (International Telecommunications Union, 1990). Untuk periode pengamatan selama 12 bulan (satu tahun) berturut-turut, worst month untuk tahun tersebut dihitung dengan memilih bulan dengan penampilan terburuk (probabilitas kemunculan redaman tertinggi) untuk setiap level atau tingkatan redaman. Misalkan, Xij adalah probabilitas
yang melampaui (probability of exceeding) ambang batas (threshold) j untuk bulan ke i. Worst month untuk j dihitung oleh Xij tertinggi (Xhj), diantara 12 bulan pengamatan.
Distribusi probabilitas worst month untuk suatu tahun terdiri atas semua Xhj yang
berasal dari berbagai level j. Bulan untuk setiap Xhj bisa berbeda-beda untuk setiap level
j. Untuk data pengamatan yang multitahun, rata-rata probabilitas worst-month didapatkan dengan merata-ratakan probabilitas masing tahun untuk masing-masing nilai j (Chebil dan Rahman, 1999).
Secara statistik, rata-rata probabilitas worst month (X) dan probabilitas intensitas curah hujan tahunan (Y) dapat digambarkan oleh persamaan:
Y X
Q / (1)
dimana Q adalah fungsi tingkat kemunculan dan kawasan/iklim. Q dapat ditulis sebagai persamaan kepangkatan (power law) dalam bentuk ((International Telecommunications Union, 2005)
AY
Q (2)
Untuk menghubungkan X dengan Y, Persamaan (2) dapat ditulis dalam bentuk
1
AY
Model ITU-R menyarankan nilai A = 2,85 dan = 0,13 untuk tujuan global. Jika worst month dan curah hujan tahunan dinyatakan dalam persentase (bukan probabilitas), maka nilai A = 3,0 dan = 0,13.
III.HASIL DAN DISKUSI
Gambar 1 memperlihatkan percentage time rain rate exceeded untuk keseluruhan data pengamatan dibandingkan dengan model ITU-R (International Telecommunications Union, 2003b) untuk Koto Tabang (0,20oS, 100,32oE). Untuk persentase waktu yang besar misalnya 0,1%, distribusi kumulatif intensitas curah hujan menunjukkan kecocokan dengan model ITU-R. Dari dua tahun data, untuk persentase 0,1%, 0,3%, dan 1% intensitas curah hujan dari data pengukuran adalah 40,74, 20,33 dan 7,82 mm/h. Nilai-nilai ini cukup dekat dengan perhitungan dari model ITU-R, yaitu 42,97, 22,11 dan 8,01 mm/h. Perbedaan yang signifikan terlihat untuk intensitas curah hujan yang besar. Untuk persentase 0,01% dan 0,001%, data pengukuran memperlihatkan nilai 86,25 dan 135,95 mm/h, lebih rendah dari nilai yang direkomendasikan model ITU-R, yaitu 94,47 dan 148,33 mm/h. Pembahasan secara komprehensif mengenai hal ini telah dilakukan oleh Marzuki dkk. (2009).
Gambar 1 Distribusi kumulatif curah hujan tahunan dan worst month di Kototabang untuk periode pengamatan 2005-2006, dibandingkan dengan model ITU-R (International Telecommunications Union, 2003a) dan model ITU-R untuk worst month (International Telecommunications Union, 2005).
Gambar 1 juga memperlihatkan percentage time rain rate exceeded untuk bulan terburuk (worst month) selama periode pengamatan 2005-2006. Hubungan antara rain rate exceedance tahunan (Pa) dengan worst month (Pw) ditampilkan pada Gambar 2a.
18 , 1 63 , 0 w a P P , r2 = 0,998 (4) Gambar 2b memperlihatkan faktor Q sebagai fungsi persentase rain rate exceedance tahunan (Y), yang digambarkan oleh persamaan:
29 , 0 17 , 1 Y Q , r2 = 0,962 (5)
Gambar 2 Plot rainfall exceedance curah hujan tahunan terhadap rainfall exceedance curah hujan worst month untuk periode pengamatan dua tahun (a) dan faktor Q sebagai fungsi rainfall exceedance curah hujan tahunan (b). Perbandingan dengan model ITU-R (International Telecommunications Union, 2005), juga ditampilkan.
Dapat dilihat dari Persamaan (5) bahwa faktor Q untuk intensitas curah hujan di Kototabang berbeda dengan nilai yang direkomendasikan oleh model ITU untuk tujuan global. Selain itu, nilai dari Persamaan (5) juga berbeda dengan nilai dari model ITU-R untuk Indonesia, yaitu, A = 1,7 dan = 0,22 (International Telecommunications Union, 2005). Walaupun penelitian ini memperlihatkan adanya
perbedaan nilai dengan model ITU, penelitian lebih lanjut masih harus dilakukan sebelum hasil penelitian ini digunakan dalam perancangan sistem telekomunikasi, dengan menganalisa lebih banyak data pengamatan.
IV. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini memperlihatkan bahwa terdapat perbedaan antara statistik worst month intensitas curah hujan dari model ITU dengan yang didapatkan dari hasil pengukuran curah hujan di Kototabang. Hal ini menguatkan penelitian-penelitian sebelumnya tentang keterbatasan model ITU untuk kawasan tropik. Sebelum digunakan dalam perancangan sistem telekomunikasi, penelitian ini masih harus dilanjutkan. Untuk memperbaiki model ITU dengan mengadopsi karakteristik hujan di Sumatera, masih diperlukan penelitian lebih lanjut yang melibatkan lebih banyak data pengamatan dari banyak stasiun rain gauge. Selain itu, data curah hujan dari satelit TRMM juga bisa digunakan untuk mendapatkan model worst month untuk Sumatera.
UCAPAN TERIMA KASIH
Optical Rain Gauge (ORG) yang di Kototabang dioperasikan oleh Universitas Shimane Jepang bekerjasama dengan Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN). Terima kasih kepada Dr. Toyoshi Shimomai (Universitas Shimane) dan Dr. Hiroyuki Hashiguchi (Universitas Kyoto) yang telah menyediahkan data ORG Kototabang untuk penelitian ini.
DAFTAR PUSTAKA
Chebil, J. dan Rahman, T., 1999, Worst-month rain statistics for radiowave propagation study in Malaysia, Electron. Lett., Vol. 35, No. 17, Hal. 1147–1149.
International Telecommunications Union, 1990, The Worst Month Concept, Geneva, Switzerland.
International Telecommunications Union, 2003a, Propagation data and prediction methods required for the design of earthspace telecommunication systems, Rec. ITU-R, 618-8, Geneva, Switzerland.
International Telecommunications Union, 2003b, Characteristics of Precipitation for Propagation Modeling, Recommendation ITU-R P.837-5, Geneva, Switzerland. International Telecommunications Union, 2005, Conversion of Annual Statistics to
Worst Month Statistics, Rec. ITU-R, 841-4, Geneva, Switzerland.
Marzuki, Kozu, T., Shimomai, T., Randeu, W. L., Hashiguchi, H., and Shibagaki, Y., 2009, Diurnal variation of rain attenuation obtained from measurement of raindrop size distribution in equatorial Indonesia, IEEE Trans. Ant. Propag., Vol. 57, Hal. 1191-1196.
Panagopoulos, A. D. dan Chatzarakis, G. E., 2007, Outage performance of single/dual polarized fixed wireless access links in heavy rain climatic regions, Journal of Electromagnetic Waves and Applications, Vol. 21, No. 3, Hal. 283–297.
Ramachandran, V.dan Kumar, V., 2005, Invariance of accumulation time factor of Ku-band signals in the tropics, Journal of Electromagnetic Waves and Applications, Vol. 19, No. 11, 1501–1509.
Yon, K.M.; Stutzman, W.L.; Bostian, C.W., 1984, Worst-month rain attenuation and XPD statistics for satellite paths at 12 GHz, Electronics Letters, Vol.20, No.16, Hal.646-647, doi: 10.1049/el:19840442
