Main Article Content

Abstract

ABSTRAK


 


Salah satu wilayah yang sering mengalami bencana banjir adalah Kecamatan Banyuwangi. Banjir yang terjadi diakibatkan adanya intensitas curah hujan yang cukup tinggi selama beberapa waktu tertentu, terutama pada saat musim penghujan di tahun 2022. Curah hujan merupakan banyaknya air yang tertampung dalam alat penangkar hujan, sedangkan intensitas curah hujan adalah jumlah curah hujan yang dinyatakan dalam tinggi hujan atau volume tiap satuan waktu. Hasil data intensitas curah hujan Kecamatan Banyuwangi dari BMKG dijadikan acuan dasar untuk menganalisis intensitas curah hujannya. Pengolahan data intensitas curah hujan bisa dilakukan dengan bantuan software iklim seperti Climate Predictability Tools. Metode yang digunakan untuk analisis data adalah kuantitatif. Hasil analisis menggunakan Climate Predictability Tools menunjukkan bahwa prediksi intensitas curah hujan selama 6 bulan kedepan berada di atas normal dengan rentang nilai dari 62% hingga 75% sehingga keakuratannya mendekati 100% meskipun hubungan antara prediktor dan prediktan pada analisis awal masih lemah karena adanya perbedaan data yang cukup signifikan, selain itu grafik pada CCA menunjukkan bahwa hujan tinggi terjadi selama 2 atau 4 tahun sekali baik pada prediktor ataupun data asli. Hasil analisis dari penelitian ini menunjukkan bahwa hubungan antara prediktan dan prediktor masih terbilang lemah, akan tetapi hasil prediksi selama 6 bulan kedepan bisa menunjukkan selisih yang tidak jauh berbeda dengan data asli dari BMKG.


 


Kata  kunci—Intensitas Curah Hujan, Kecamatan Banyuwangi, dan Climate Predictability Tools.


 


ABSTRACT


 


One of the most frequently flooded areas is the Banyuwangi district. The flooding is due to a fairly high intensity of rainfall over a certain period, especially during the rainy season in 2022. Rainfall is the amount of water stored in the rainfall remover, while the intensity of rainfall is the number of rainfalls expressed in rainfall height or volume per unit of time. The results of the Banyuwangi district rainfall intensity data from BMKG are used as a basic reference for analyzing the intensity of the rainfall. The data processing of rainfall intensity can be done with the help of climate software such as Climate Predictability Tools. The method used for data analysis is quantitative. The results of the analysis using Climate Predictability Tools showed that predictions of rainfall intensity for the next six months were above normal with a range of values of 62% to 75% so the accuracy was close to 100% even though the relationship between predictor and predictant in the initial analysis was still weak due to the presence of quite significant data differences, besides the graphs on the CCA indicated that high rainfall occurred over 2 or 4 years once either on the predictor or the original data. Analysis of this study suggests that the relationship between predictors and predictors is still weak, but predictions for the next six months may indicate a difference not far from the original data from the BMKG.


 


Keywords—Rainfall Intensity, Banyuwangi District, and Climate Predictability Tools

Keywords

Rainfall Intensity Banyuwangi District Climate Predictability Tools

Article Details

How to Cite
Wulandari, K. S., Yushardi, Y., & Sudarti, S. (2023). ANALISIS INTENSITAS CURAH HUJAN KECAMATAN BANYUWANGI MENGGUNAKAN CLIMATE PREDICTABILITY TOOLS. Jurnal Kumparan Fisika, 6(2), 97–106. https://doi.org/10.33369/jkf.6.2.97-106

References

  1. Nurdiansyah L, Faqih A. Perkiraan Awal Musim di Kabupaten Kapuas Menggunakan Luaran Model Iklim Global. Jurnal Agromet [Internet]. 2018;32(1):1–10. Available from: https://doi.org/10.29244/j.agromet.
  2. Rohmana SF, Rusgiyono A, Sugito S. Penentuan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Intensitas Curah Hujan dengan Analisis Diskriminan Ganda dan Regresi Logistik Multinomial (Studi Kasus: Data Curah Hujan Kota Semarang dari Stasiun Meteorologi Maritim Tanjung Emas Periode Oktober 2018 – Maret 2019). Jurnal Gaussian [Internet]. 2019;8(3):398–406. Available from: https://doi.org/10.14710/j.gauss.v8i3.26684
  3. Astarini A, Muliadi, Adriat R. Studi Perbandingan Metode Penentuan Intensitas Curah Hujan Berdasarkan Karakteristik Curah Hujan Kalimantan Barat. Prisma Fisika. 2022;10(01):1–7.
  4. Rahmawati, Gelen P. Intensitas Curah Hujan Harian Berdasarkan Data Stasiun Meteorologi Sultan Mahmud Badaruddin II. Jurnal Penelitian Fisika Dan Terapannya (JUPITER) [Internet]. 2022;4(1):1–5. Available from: https://doi.org/10.31851/jupiter.v4i1.7479.
  5. Purba N, Sutidjo BSU. Pemodelan Data Curah Hujan di Kabupaten Banyuwangi dengan Metode ARIMA dan Radial Basis Function Neural Network. Jurnal Sainns Dan Seni ITS. 2016;5(2):339–43.
  6. B.N.P.B. Pascabanjir dan Longsor, Petugas dan Warga Kabupaten Banyuwangi Lakukan Pembersihan [Internet]. Badan Nsional Penanggulangan Bencana; 2022. Available from: https://www.bnpb.go.id/berita/
  7. Kurnianto FA, V. E, Alfani AF. Analisis Spasial Kerentanan Banjir dan Longsor di Kabupaten Banyuwangi. JPIG (Jurnal Pendidikan Dan Ilmu Geografi) [Internet]. 2021;6(1):49–60. Available from: https//ejournal.unikama.ac.id/index.php/JPIG/
  8. Mason SJ. Seasonal Forecasting Using the Climate Predictability Tool (CPT. 36th NOAA Annual Climate Diagnostics and Prediction Workshop. 2011.
  9. Nasehudin TS, Ghozali N. Metode Penelitian Kuantitaif. Bandung: Pustaka Setia; 2012.
  10. Arikunto S. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik [Internet]. Jakarta: Rineka Cipta. Bumi Aksara; 2013. Available from: http://r2kn.litbang.kemkes.go.id:8080/handle/123456789/62880.
  11. Semma M. Negara dan Korupsi: Pemikiran Mochtar Lubis Atas Negara, Manusia Indonesia dan Perilaku Politik. Jakarta: Yayasan Obor Indonesia; 2010.
  12. Malacarne RL. Canonical Correlation Analysis. The Mathematica. 2014;1:1–22.
  13. Sartika L, Asrul, Nugroho S. Analisis Hubungan Angin Zonal dan Angin Meridional Lapisan 850 Milibar Terhadap Curah Hujan Di Sumatera Barat. Pillar of Physics. 2016;8:49–56.
  14. Mostafa AE. Climate Prediction and Monitoring for Egypt. In NOOA CPC: African Desk and Tanzania Meteorogical Agency; 2010.