Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Teknik interpolasi spasial untuk estimasi curah hujan secara konvensional menggunakan teknik seperti Thiessen Polygon, metode isohyet, dan metode IDW, tetapi teknik tersebut tidak selalu handal digunakan untuk wilayah bergelombang dengan variasi topografi komplek. Metode tersebut hanya dapat digunakan jika distribusi alat pengukur hujan cukup memadai atau permukaan (terrain) dianggap sama rata. Keterbatasan jaringan alat pengukur curah hujan dan penggunaan informasi topografi dalam interpolasi, maka digunakanlah metode geostatistik untuk estimasi curah hujan dan mengetahui distribusi variasi spasialnya, dalam penelitian ini dikaji di wilayah Jawa Barat. Aplikasi metode geostatistik yang digunakan adalah kombinasi kriging multivariate dan univariate, dengan teknik Ordinary Cokriging (OCK) dan Ordinary Kriging (OK), dimana sebagai variabel primer digunakan data curah hujan dari 44 stasiun/pos hujan, dan variabel sekunder digunakan informasi elevasi hasil ekstraksi dari Digital Elevation Model (DEM). Hasil aplikasi metode geostatistik tersebut menunjukkan keakuratan yang baik dan dapat diterima (nilai R dan R2 dari analisis crossvalidation dengan semivariogram tiap bulannya mencapai 0.9, mean error mendekati 0 dan nilai RMSE berkisar 4.3 mm - 8.2 mm). Verifikasi curah hujan estimasi dan curah hujan observasi pos hujan (baik terhadap 44 stasiun/pos hujan yang termasuk dalam perhitungan geostatistik maupun dengan 22 stasiun/pos hujan yang tidak diperhitungkan) mencapai 100 % (selisih curah hujan < 5 mm), sedangan dengan selisih curah hujan < 10 mm verifikasi mencapai > 70,5 % (44 pos hujan) dan lebih besar 62,5 % (22 pos hujan). Distribusi spasial curah hujan di wilayah Jawa Barat bervariasi dari curah hujan terendah terjadi di sekitar pantai utara Jawa Barat (daerah dataran rendah) dan makin tinggi menuju ke arah bagian tengah dan selatan di daerah pegunungan (dataran tinggi dengan ketinggian 1000-1500 m dan diatas 1500 m), dimana bulan Januari merupakan puncak curah hujan, dan terendah pada bulan Juli - Agustus.

---

Spatial interpolating tehnique for estimating rainfall using some conventionally technique, such as Thiessen Polygon, isohyet and IDW's method, but those techniques not reliable for undulating terrain (complex topography), and only can use if raingauge's distribution is quite representative and the condition of terrain's surface is flat. The restrictiveness of raingauge?s network and incoorporating topographic's information for interpolating, then geostatical method is used to estimated rainfall and for knowing distribution of spatial variability, in this case over West Java Region. Combination of kriging multivariale and kriging univariate is applied for geostatistical application, using Ordinary Cokriging (OCK) and Ordinary Kriging (OK) Techniques, which 44 of rainfall data from raingauge's points used as primary variable, and secondary variable used elevation's information as extraction from Digital Elevation Model (DEM).

Result of geostatistical application indicated that the accuration is good and can be accepted (coeflisient R and R2 from crossvalidationk analysis using semivariogram is 0.9 for all months, mean error also close to zero 0 and RMSE 4.3 mm - 8.2 mm). Verification of estimated rainfall and observed rainfall (both used 44 rain stations or 22 rain stations not calculated on geostatical method) reached 100 % (with rainfall?s difference < 5 mm), and with rainfall?s difference <10 mm veritication reached > 70.5 % (used 44 rain stations), and > 62.5 % (used 22 rain stations). Distribution of spasial rainfall over West Java is varied, with minimum rainfall occurred along coastal northern part of West Java (at low land area), and higher toward to middle and to the south around mountain?s region (at plateau with elevation 1000- 1500 in and over 1500 m). Rainfall Distribution over West Jawa shows that peak of rainfall occurred on Januari and minimum ones on July - August."

"Hujan merupakan salah satu faktor panting dalam iklim global. Dengan mengukur dan mempelajari pola curah hujan, para meteorologis, oceanographer, dan klimatologis dapat memperoleh data dalam melakukan prakiraan iklim dan cuaca. Namun sayangnya perhitungan curah hujan rnasih sulit dilakukan khususnya di air, padahal sebagian besar dari bumi ini adalah lautan. Pada skripsi ini dibahas deteksi dan perhitungan curah hujan di air dengan memanfaatkan suara yang dihasilkan oleh hujan. Ketika hujan turun dan mencapai permukaan air, akan dihasilkan suara yang sangat signifikan. Dengan bantuan peralatan seperti hydrophone (microphone dalam air), suara tersebut direkam setiap beberapa saat, dan dengan menggunakan metode Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) dapat dikenali apabila suara yang direkam adalah suara hujan. Dilanjukan dengan perhitungan curah hujan yang dilakukan dengan mengambil Sound Pressure Level pada frekuensi 6 kHz. Penelitian ini membuktikan bahwa pengukuran curah hujan dengan memanfaatkan suara yang dihasilkarmya, sangat mungkin dilakukan. Namun untuk mendapatkan hasil yang akurat perlu dilakukan kalibrasi dengan alat pengukur curah hujan yang akurat pula."

"Untuk keperluan operasional, BMG menetapkan satuan waktu 10 hari yang disebut dasarian. Dasarian yang disusun BMG tidak selalu 10 hari, karena setiap bulan selalu habis dibagi menjadi 3 dasarian. Pada sekitar awal 1970 mulai dikembangkan data bumi yang diukur dari berbagai cara, terutama dari penginderaan jauh. Data seperti ini disebut reanalysis data, dua diantaranya suhu muka laut dan curah hujan. Data suhu muka laut dari penginderaan jauh sudah secara Internasional dinyatakan handal untuk berbagai keperluan, sedang data curah hujan dari penginderaan jauh dianggap dapat dipercaya ( reliable ) untuk keperluan penelitian, jika untuk operasional harus diverfikasi dengan data pengamatan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data reanalisis dari TRMM ( Tropical Rainfall Measurement Mission), yang diverifikasi dengan data pengamatan 12 lokasi di Jawa Timur, hasilnya data TRMM berkorelasi cukup kuat dengan data pengamatan. Dari hasil penelitian, curah hujan di Jawa Timurberkorelasi dengan suhu muka laut di perairan Indonesia dengan pola : berkorelasi positif dengan perairan sebelah timur - selatan Indonesia dan berkorelasi negatif dengan suhu muka laut perairan sebelah utara - barat Indonesia."

"Tujuan dari tulisan ini adalah terungkapnya gambaran tentang distribusi curah hujan pada wilayah pegunungan dan korelasinya dengan faktor topografi (ketinggian dan lereng). Tiga wilayah pegunungan di pulau Jawa diambil sebagai daerah penelitian meliputi, wilayah pegunungan di sekitar Dataran Tinggi Bandung (Geomer I), seluruh wilayah pegunungan pedalaman Jawa Tengah (Geomer II), dan wilayah pegunungan di sekeliling Dataran Tinggi Malang (Geomer III), yang kemudian masing- masing Geomer ini dibagi menjadi 2 wilayah analisis yaitu, wilayah lereng Utara dan wilayah lereng Selatan. Sebanyak 227 stasiun pengamat hujan di pilih dalam penelitian in, dengan perincian 73 stasiun di Geomer I, 86 stasiun di Geomer II, dan 68 stasiun di Geomer III. Data curah hujan yang dipakai adalah data curah hujan untuk periode tahun 1912- 1942. Distribusi curah hujan yang dibahas meliputi distribusi curah hujan untuk bulan Agustus den bulan Januari, distribusi curah hujan musim hujan dan musim kering, serta distribusi cursh hujan tahunan. Distribusi curah hujan dalam penelitian ini adalah variabel tidak bebas (variabel Y), sedangkan ketinggian, lereng, dan anus angin permukaan merupakan vaniabel bebas ( variabel x)"

"Perencanaan bangunan-bangmman air yang besar dan bermanfaat bagi umum harus dilakukan dengan teliti dan hati-hati. Bangunan air yang efisien dad segi biaya tetapi berfungsi optimum dan tinggi keamanannya membutuhkan pilihan kapasitas yang tepat yang akan ditampung oleh bangunan tersebut, yang diukur dari banyaknya air yang ditampung atau dialirkan melalui bangunan tersebut dalam satuan waktu tertentu. Intensitas hujan adalah salah satu komponen pengolah data yang diperlukan untuk menentukan kapasitas suatu bangunan air. Intensitas hujan merupakan ukuran banyaknya curah hujan yang jatuh dalam satuan walclu tertenm Penelitian yang sudah umum dilakukan terhadap intensitas hujan adalah padajumlah curah hujan setiap jam dan jumlah curah hujan setiap hari, sementara hubungan antara jumlah curah hujan tahunan dengan jumlah hari hujan tahunan belum banyak diteliti. Tulisan ini meneliti ada tidaknya hubungan antara jumlah curah hujan tahunan dengan jumlah had hujan tahunan. Penelitian dilakukan dengan metode statistlka terhadap data-data jumlah curah hujan dan jumlah hari hujan dari Badan Meteorologi dan Geofisika, Jakarta. Data-data yang digunakan diambil dan stasiun-stasiun pengukur curah hujan yang ada di Pulau Jawa."

"Latar Belakang: Malaria merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh parasit Plasmodium dan ditularkan ke manusia melalui gigitan nyamuk Anopheles betina. Malaria masih menjadi penyakit menular paling mematikan kedua di dunia dan masih menjadi penyakit endemis di Indonesia. Kabupaten Mimika merupakan salah satu kabupaten di Indonesia yang berstatus endemis tinggi malaria (API 597,58‰ per tahun 2022). Tujuan: Mengetahui hubungan antara faktor iklim (suhu udara, kelembaban, dan curah hujan) dan pengobatan malaria dengan kejadian malaria di Kabupaten Mimika tahun 2016-2022. Metode: Desain studi ekologi menggunakan data sekunder dengan analisis korelasi dan uji regresi linear ganda. Skenario waktu time lag 0, 1, dan 2 diterapkan untuk melihat hubungan antara faktor iklim dengan kejadian malaria per bulan di Kabupaten Mimika tahun 2016-2022. Hasil: Hasil analisis dengan uji korelasi menunjukkan hubungan yang signifikan antara pengobatan malaria dengan kejadian malaria tahun 2016-2022 (p = 0,000; r = 0,990). Tidak ditemukan hubungan yang signifikan antara suhu udara, kelembaban, dan curah hujan rata-rata dengan kejadian malaria di Kabupaten Mimika tahun 2016-2022 pada seluruh skenario waktu. Analisis dengan uji regresi linear ganda menghasilkan model prediksi dengan persamaan Kejadian Malaria = 4912,9 - 129,3 (suhu udara) - 3,36 (curah hujan) - 13,6 (kelembaban) + 0,997 (pengobatan ACT). Berdasarkan hasil uji regresi linear ganda model dapat menjelaskan 98% variasi variabel kejadian malaria (R Square = 0,980). Variabel yang paling dominan terhadap kejadian malaria di Kabupaten Mimika tahun 2016-2022 adalah pengobatan malaria.

---

Background: Malaria is an infectious disease caused by Plasmodium parasites and transmitted to humans through the bite of female Anopheles mosquitoes. Malaria is the wolrd’s second deadliest infectious disease and an endemic disease in Indonesia. Mimika Regency is one of the regencies in Indonesia that has a high malaria endemic status (API 597.58‰ as of 2022).

Objective: To determine the relationship between climatic factors (air temperature, humidity, and rainfall) and malaria treatment with malaria incidence in Mimika Regency in 2016–2022.

Methods: Ecological study using secondary data with correlation analysis and multiple linear regression. Scenarios of time lag 0, 1, and 2 were applied to investigate the relationship between climate factors and malaria incidence in Mimika Regency in 2016–2022.

Results: The results of the correlation test showed a significant relationship between malaria treatment and the incidence of malaria in 2016–2022 (p = 0,000; r = 0,990). No significant relationship was found between average air temperature, humidity, and rainfall with malaria incidence in Mimika Regency in 2016–2022 in all time scenarios. Multiple linear regression analysis produced a predictive model with the equation Malaria Incidence = 4912,9 - 129,3 (air temperature) - 3,36 (rainfall) - 13,6 (humidity) + 0,997 (ACT treatment). Based on the multiple linear regression result, the model can explain 98% of malaria incidence variation (R Square = 0,980). The most dominant variable for malaria incidence in Mimika Regency in 2016–2022 is malaria treatment."