Academia.eduAcademia.edu

MENGIDENTIFIKASI DATA IKLIM DENGAN SOFTWARE RCLIMDEX

Teknik analisa mann kendall merupakan uji sederhana untuk melihat trend perubahan parameter data yang dapat dilakukan secara sederhana memakai Excell. Analisa uji trend dapat memberikan beberapa keuntungan dengan memberikan nilai trend dan juga uji signifikansinya sekaligus. Penghitungan trend juga dapat dilakukan dengan bahasa program R pada paket program Rclimdex dimana berbagai index trend untuk klimatologi juga dapat dihitung. Ada syarat dan kondisi dimana penghitungan trend tidak dapat dilakukan terutama pada data yang banyak data yang hilang. Persyaratan minimal ini harus diperhatikan untuk dilakukan sebelum data dilakukan uji trend (Aldrian 2014) Data iklim dikatakan homogen apabila simpangan yang terdapat pada data semata-mata hanya diakibatkan oleh simpangan pada iklim/cuaca., bukan oleh hal-hal lain. Data yang dapat dipercaya dan dianalisis lebih lanjut adalah data yang homogen (konsisten). Ketidakhomogenan data dapat ditimbulkan karena perubahan lingkungan disekitar stasiun pengamatan iklim, perubahan alat atau cara pengukuran dan lain-lain sebab yang bukan merupakan perilaku iklim. Pengujian homogenitas dimaksudkan untuk memberikan keyakinan bahwa sekumpulan data yang dimanipulasi dalam serangkaian analisis memang berasal dari populasi yang tidak jauh berbeda keragamannya (Zulkifli, 2013 ).

Nama : Aji Permana NIM : G24120002 Hari/tanggal : Jum’at, 18 Oktober 2014 Asisten : 1. Mufridatu Rohmah (G24110001) 2. Ina Rotulhuda (G24110049) MENGIDENTIFIKASI DATA IKLIM DENGAN SOFTWARE RCLIMDEX PENDAHULUAN Latar belakang Teknik analisa mann kendall merupakan uji sederhana untuk melihat trend perubahan parameter data yang dapat dilakukan secara sederhana memakai Excell. Analisa uji trend dapat memberikan beberapa keuntungan dengan memberikan nilai trend dan juga uji signifikansinya sekaligus. Penghitungan trend juga dapat dilakukan dengan bahasa program R pada paket program Rclimdex dimana berbagai index trend untuk klimatologi juga dapat dihitung. Ada syarat dan kondisi dimana penghitungan trend tidak dapat dilakukan terutama pada data yang banyak data yang hilang. Persyaratan minimal ini harus diperhatikan untuk dilakukan sebelum data dilakukan uji trend (Aldrian 2014) Data iklim dikatakan homogen apabila simpangan yang terdapat pada data semata-mata hanya diakibatkan oleh simpangan pada iklim/cuaca., bukan oleh hal-hal lain. Data yang dapat dipercaya dan dianalisis lebih lanjut adalah data yang homogen (konsisten). Ketidakhomogenan data dapat ditimbulkan karena perubahan lingkungan disekitar stasiun pengamatan iklim, perubahan alat atau cara pengukuran dan lain-lain sebab yang bukan merupakan perilaku iklim. Pengujian homogenitas dimaksudkan untuk memberikan keyakinan bahwa sekumpulan data yang dimanipulasi dalam serangkaian analisis memang berasal dari populasi yang tidak jauh berbeda keragamannya (Zulkifli, 2013 ). Tujuan 1. Menentukan data yang eror 2. Melihat pola dari data curah hujan pada tahun 2011-2012 3. Memahami penggunaan software RClimdex METODOLOGI Alat dan Bahan Komputer terinstall Ms. Excel dan Ms. Word dan data iklim Stasiun Klimatologi Baranangsiang FMIPA-IPB tahun 2011 dan tahun 2012. Waktu dan tempat Waktu : Jum’at, 18 Oktrober 2014. Pukul 07.00-09.00 Tempat : Lab. Komputer Dept. Geofisika Meteorologi Metodologi Buka data iklim di Ms. Excel Gunakan data tahun 2011 dan 2012 dan susunan berdasarkan Tahun,bulan,tanggal, curah hujan,Tmax,Tmin. Save dengan format txt Buka software Rclimdex, kemudianklik file-open source , kemudian pilih file rclimdex.r Setelah muncul windows baru, klik open kemudian cari file txt yang telah dibuat. Kemudian klik oke Isi nama stasiun dan ganti nilainya menjadi 3, kemudian ok sampai selesai Hasil dari software ini akan tersimpan otomatis dalam bentuk PDF dan tersimpan di folder log. HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan hasil pengolahan data curah hujan selama periode tahun 2011-20102 menggunakan Rclimdex. Pengolahan data dilakukan menggunakan software RclimDex dengan menghitung indeks iklim ekstrim. RclimDex dirancang untuk menghitung indeks iklim ekstrim sebanyak 27 indeks iklim yang merupakan indeks hasil rekomendasi Tim ahli CCI/CLIVAR untuk Pemantauan Dan Indeks Deteksi Perubahan Iklim Atau Climate Change Detection Monitoring And Indices (ETCCDMI) dengan beberapa peng-indeks-an suhu dan curah hujan sesuai threshold yang diinginkan (Megasains 2011). Gambar 1 Diurnal temperature range stasiun Baranangsiang tahun 2011-2012 Berdasarkan grafik pada gambar 1 , terdapat tiga lingkaran merah. Lingkaran berwarna merah menunjukan bahwa pada bagian tersebut terdapat data kosong. Pada grafik tersebut terdapat beberapa pencilan yaitu pada awal tahun 2012 dengan suhu diatas 25⁰C dan pada akhir tahun 2012 dengan suhu berkisar 20⁰C . rentang suhu harian berdasarkan grafik yaitu antara 5⁰C-15⁰C. Gambar 2 Suhu maksimum stasiun Baranangsiang tahun 2011-2012 Berdasarkan grafik pada gambar diatas menunjukan suhu maksimum di stasiun Baranangsiang pada tahun 2011-2012. Suhu maksimum pada umumnya berada di kisaran 30⁰C. Terlihat pada grafik bahwa terdapat nilai pencilan dengan suhu dibawah 15⁰C pada pertengahan tahun 2011. Gambar 3 Pola suhu minimum stasiun Baranangsiang tahun 2011-2012 Berdasarkan grafik diatas, terlihat bahwa pada suhu minimum di stasiun Baranangsiang pada tahun 2011-2012 memiliki tiga data kosong pada tahun 2011 yang dicirikan dengan bulatan merah. Pada umumnya suhu minimum yaitu berkisar antara 22⁰C. Pencilan yang terlihat pada grafik berada pada pertengahan tahun 2011 dengan nilai kisaran 5⁰C dan pada awal tahun 2012 berkisar 8⁰C. Pencilan ini mungin dikarenakan kesalahan penulisan atau penginputan oleh observator. pada grafik terlihat tiga nilai ekstrim yaitu pada pertengahan tahun 2011 dengan suhu berkisar 33⁰C, pada awal tahun 2012 dengan suhu berkisar 29⁰C dan pada akhir tahun 2012 dengan suhu berkisar 15⁰C. Gambar 4 Pola pesipitasi stasiun Baranangsiang tahun 2011-2012 Berdasarkan grafik , pola yang terbentuk yaitu bertipe ekuatorial, karena pola curah hujan yang terbentuk memiliki dua buah puncak. Terdapat tiga buah data kosong yang ditandai oleh adanya bulatan merah. Selain itu, pada grafik diatas terlihat adanya dua nilai ekstim, pada pertengahan tahun 2011 terdapat curah hujan dengan besar berkisar 140 mm dan pada awal tahun 2012 dengan curah hujan mencapai 150 mm. KESIMPULAN Data-data hasil observasi yang begitu banyak baik dalam skala tahunan, bulanan, harian, bahkan jam yang tersedia dapat dengan mudah dicari nilai ekstrimnya dengan menggunakan software RClimDex. Berdasarkan hasil dari software ini, curah hujan yang terdapat di Baranangsiang, Bogor yaitu bertipe ekuatorial. Data pencilan yang muncul mungkin dikarenakan oleh kesalahan input data oleh observator atau kesalahan dalam menggunakan satuan. DAFTAR PUSTAKA Aldrian, Edvin. 2014 . Pengolahan data time series iklim dan kebumian. [Terhubung berkala]. http://www.puspijak.org (5 November 2014) Hadi, A.S. 2011. Tren Konsentrasi Gas Ru mah Kaca di Bukit Kototabang Periode 2004-2010. Megasains. Vol. 2, No. v1: 169-176 Zulkifli, Matondang. 2010. Pengujian Homogenitas Varians Data. Bandung:Erlangga 3