ANALISIS KONDISI CUACA SAAT TERJADI BANJIR DI KABUPATEN LAMPUNG UTARA

(Studi Kasus Tanggal 29 Desember 2017)

Adi Saputra1, Fahrizal2 Stasiun Meteorologi Klas I Radin Inten II Bandar Lampung

Email : adi.bmkgsorong7@gmail.com

ABSTRAK Letak geografi Kab.Lampung Utara yang berada di sebelah Utara Prov.Lampung berbatasan dengan sebelah Utara Kab.Way Kanan, sebelah selatan Kab.Lampung Tengah, sebelah Timur Kab.Tubabar, dan sebelah Barat Kab. Lampung Barat, dan topografinya terbagi menjadi dua bagian, sebelah timur dataran rendah dan sebelah barat daerah perbukitan (bukit barisan). Sedangkan kondisi cuacanya dipengaruhi oleh monsun. Secara Klimatologi di wilayah Lampung bulan Desember dan Januari merupakan puncak musim penghujan. Berdasarkan informasi media www.teraslampung.com, pada tanggal 29 Desember 2017 telah terjadi cuaca ekstrim berupa hujan dengan intensitas lebat yang mengakibatkan ratusan rumah di Kab.Lampung Utara terendam banjir akibat diguyur hujan deras sejak malam dini hari hingga pagi, sore dan malam hari. Banjir juga menyebabkan dua pohon tumbang sehingga menimpa rumah warga dan merendam 6 unit mobil dan 1 unit sepeda motor. Berdasarkan data yang dimiliki BPBD Lampung Utara, korban banjir terbanyak terjadi di kelurahan Cempedak 75 unit rumah, Kelurahan Tanjung Aman 49 unit rumah, Kelurahan Tanjung Harapan 15 unit rumah 1 sekolah, dan Kelurahan Kelapa Tujuh 19 unit rumah. Banjir juga merendam sawah, Kolam pemancingan ikan, jalan lintas tengah Sumatera. Dari data curah hujan Stasiun Geofisika Kotabumi, curah hujan yang tercatat pada tanggal 29 Desember 2017 jam 07.00 WIB 157 mm/hari dan termasuk kategori Ekstrim. Pantauan citra satelit menunjukan konsentrasi awan di wilayah Lampung Utara sangat kuat, suhu puncak awan menunjukan antara -60

0C s.d -70,5

0C, ini berarti termasuk jenis awan

Cb yang sangat kuat dan menjulang tinggi. Kemudina dari analisis Sounding yang diperoleh dari cross section didapat bahwa kondisi labilitas wilayah Ka.Lampung Utara dan sekitarnya sangat labil dan RH lapisan dari 850 s.d 500 mb sangat lebab berkisar antara 70 s.d 85%, ini berarti asupan energi untuk pembentukan awan Cb sangat mendukung. Kemudian dari analisa angin 3000 Feet, terbentuk adanya Pola Konvergensi pada tanggal 28 Desember 2017 jam 12 UTC di atas wilayah Lampung bagian Utara dan Pola Shearlines pada tanggal 29 Desember 2017 jam 00 UTC, ini berarti pengaruh gangguan cuaca Skala Meso sangat mendukung dalam pembentukan cuaca ekstrim. Dapat disimpulkan bahwa curah hujan yang tinggi dan berdurasi lama disebabkan kuatnya labilitas udara di atas wilayah Lampung Utara dan diperkuat lagi gangguan cuaca skala meso. Kata kunci : Cuaca Ekstrem, Labilitas, Awan Cb, Banjir, Konvergensi, Shearlines

1. PENDAHULUAN

Dari sejumlah bencana banjir dan longsor yang

terjadi, dapat diketahui bahwa penyebab utama

adalah faktor meteorologis unsur curah hujan

terutama intensitas hujan, distribusi hujan dan

durasi hujan. Faktor lain penyebab banjir adalah

sifat-sifat fisis dari permukaan tanah, kandungan

air tanah, dan permukaan tanah (tanah gundul,

tanah bertanaman dan lain-lain). Lihat gambar I,

hal 2. Berdasarkan data curah hujan di Stasiun

Geofisika Kotabumi pada tanggal 29 Desember

2017 sebesar 157 mm/hari, ini berarti tergolong

ekstrim.

Cuaca Ekstrim adalah kejadian cuaca yang tidak

normal, tidak lazim yang dapat mengakibatkan

kerugian terutama keselamatan jiwa dan harta.

Salah satu bentuk cuaca ekstrim adalah peristiwa

hujan dengan intensitas lebat yang mengakibatkan

banjir. Peristiwa hujan dengan intensitas sedang

hingga lebat yang terjadi di Kabupaten Lampung

Utara pada Jumat Tanggal 29 Desember 2017

menyebabkan ratusan rumah, sawah, kolam

pemancingan, jalan lintas tengah Sumatera

terendam banjir (lihat Lampiran 2).

Tujuan penulisan ini adalah untuk menganalisis

kondisi cuaca dan mengidentifikasi penyebab

hujan sedang hingga lebat yang terjadi pada

tanggal 29 Desember 2017 di wilayah

Kab.Lampung Utara. Hasil analisis diharapkan

menjadi bahan informasi bagi masyarakat untuk

meminimalisir dampak buruk yang mungkin timbul

dari kejadian serupa di masa mendatang.

Gambar 1. Bagan Peristiwa Bencana Banjir

2. METODE PENELITIAN 2.1 Data

2.1.1 Data SATAID

Data SATAID yang penulis gunakan dalam

menganalisa kejadian cuaca ekstrim (banjir) yaitu

data Satelit Himawari 8 dengan kanal WV (Water

Vavor) tanggal 28 -29 Desember 2017 jam 00-23

UTC.

2.1.2 Data Angin 3000 feet

Data angin yang penulis gunakan adalah data

angin 3000 feet jam 00 dan 12 UTC tanggal 28-29

Desember 2017. Data ini digunakan karena dapat

mewakili kondisi cuaca skala Meso (Regional).

Dari data angin 3000 feet juga dapat diketahui

pengaruh gangguan cuaca skala Meso yang

berdampak pada gangguan cuaca skala lokal.

2.1.3 Data Presipitasi GSMap

Data ini digunakan untuk melihat distribusi

presipitasi di sekitar wilayah kejadian cuaca

ekstrim. Data spasial presipitasi GSMap

merupakan solusi bilamana tidak ada data

pengamatan di tempat kejadian cuaca ekstrim.

Adapun data yang penulis gunakan data tanggal

28-29 Desember 2017 dari jam 00 – 23 UTC.

2.1.4 Data Sounding Cross Section

Metode ini digunakan sebagai alternatif untuk

melihat kondisi Labilitas Atmosfer diatas suatu

wilayah dan seberapa besar kuatnya gangguan

cuaca yang menghasilkan cuaca ekstrim meskipun

di daerah tersebut tidak ada pelepasan

Radiosonde. Data yang penulis gunakan data

tanggal 29 Desember 2017 jam 12 UTC dan 30

Desember 2017 jam 00 UTC dari dua Stasiun

yang melakukan pelepasan Radiosonde yaitu

Stamet Cengkareng dan Stamet Fatmawati,

sedangkan data sounding saat kejadian tanggal 28

tidak mendukung.

2.2 Metode

Metode untuk membahas kejadian cuaca ekstrim

ini adalah dengan menganalisa kondisi labilitas

atmosfer diatas wilayah Kab. Lampung Utara

dengan aplikasi Raob 5.7. Dan analisa awan mulai

dari tahap tumbuh hingga punah dengan aplikasi

SATAID, Analisis Medan Angin dan Analisis Peta

Spasial Hujan GSMap.

2.2.1 Analisa Sounding Cross section

Tujuan analisis Labilitas udara adalah untuk

mengetahui seberapa besar tingkat gangguan

udara di atmosfer yang mempengaruhi massa

udara sehingga berkembang menjadi awan Cb

super kuat. Analisa ini dapat dilakukan bilamana

ada data sounding yang didapat dari pelepasan

transmiter yang berisi sensor suhu, kelembaban,

tekanan dan angin dengan balon ke atmosfer. Dari

data inilah dapat kita peroleh indek-indek labilitas.

Seperti Cape, Lifting inddex, Sholwater inddex dan

Rh perlapisan udara.

2.2.2 Analisa SATAID

Metode ini sudah lama dikembangkan oleh JMA

(Jepang Meteorological Agents), dimana dengan

software ini, dapat mengetahui pertumbuhan dan

perkembangan awan samapai tahap matang.

Pada fungsi Measure terdapat beberapa tool

seperti: (a) Brit, digunakan untuk mengetahui

Reflektansi/ Temperatur Kanal, (b) Time,

digunakan untuk membuat plot time series di satu

titik,dan (c) Contour, digunakan untuk membuat

kontur di wilayah tertentu.

2.2.3 Analisa Medan Angin

Tujuan analisa ini dimaksudkan untuk mengetahui

sifat gerakan dan aliran udara. Di daerah Tropik

analisa medan angin perlu diperhatikan karena

peubah ruang dan waktu cukup cepat. Dalam

menganalisa medan angin biasanya kita membuat

Streamline. Khusus pada peta sinoptik permukaan

antara 200

LU dan 200

LS, analisa Isobar perlu

diganti, dengan Streamline dengan pertimbangan

kurang signifikan hubungan antara tekanan udara

dan cuaca di sekitar Equator. Pola medan angin

lebih memberikan informasi yang berkaitan

dengan cuaca. Dalam menganalisa streamline

akan kita temui titik simpang, anti siklon, siklon,

low depression, eddy, Shear, trough, ridge,

konvergen, dan divergen serta masih ada variasai-

variasi streamline lainnya.

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Data Sounding

Dari data sounding cross section tanggal 29

Desember 2017 jam 12 UTC diketahui bahwa

kondisi atmosfer sangat labil baik dari indek cape,

LI, SI dan RH perlapisan sangat mendukung lihat

gambar 2 dan 3, meskipun tidak ada data

sounding saat kejadian, tapi dapat dipastikan

kondisi atmosfer saat kejadian tgl 28 Desember

2017 jam 18 UTC sangat labil.

Gambar 2. Hasil analisa Sounding dengan Raob

5.7 tgl 29 Desember jam 12 UTC

Gambar 3. Hasil analisa Sounding dengan Raob

5.7 tgl 30 Desember jam 00 UTC

3.2 Data SATAID

Berdasarkan gambar 4 historis pertumbuhan awan

Cb, terlihat suhu puncak awan Cb dapat mencapai

rata-rata – 60 s.d -70,5 dan suhu yang dingin ini

merupakan kreteria jenis awan Cb. Kemudian dari

gambar 5, terlihat historis pertumbuhan awan dari

tahap tumbuh sampai tahap matang dan meluruh.

Pada jam 12.00 s/d 16.00 UTC (19.00 s/d 23.00

WIB) pertumbuhan awan mulai terjadi, dan pada

jam 16.00-00.00 UTC (23.00-07.00 WIB) tahap

dewasa awan mulai terbentuk dimana suhu

puncak awan mencapai rata-rata -70,5. , dan

pada jam 07.00-09.00 UTC (14.00-16.00 WIB) dan

jam 15.00 -18.00 UTC tanggal 29 Desember 2017

awan CB kembali berkembang, hal ini karena

pengaruh konvergensi yang kuat sehingga terjadi

penumpukan massa udara kembali di atas wilayah

Lampung Utara. Untuk lebih jelasnya lihat gambar

4 dibawah.

Pada times series awan Cb dalam citra satelit lihat

gambar.6, dari awan tunggal (singel sel) sampai

menjadi multi sel. Kondisi awan singel sel (Cb

tunggal) bisa terjadi bilamana faktor lokal lebih

dominan yang membentuk awan itu sendiri.

Sebaliknya awan multi sel (Cb berkelompok)

terbentuk bilamana faktor skala meso ikut

berperan dalam mempengaruhi faktor lokal.

Diperkirakan banjir yang terjadi dini hari hingga

pagi hari pada tanggal 28-29 Desember 2017

berasal dari Awan Cb yang berkelompok.

Gambar 4. Historis Pertumbuhan Awan CB (Cb)

Tgl 28 Desember 2017 Jam 18 UTC

Tgl 29 Desember 2017 Jam 01 UTC

Tgl 29 Desember 2017 Jam 09 UTC

Tgl 29 Desember 2017 Jam 17 UTC

Gambar 5. Peta Kontur Suhu puncak awan CB

Citra satelit tgl 28 Desember jam 18 UTC

Citra satelit tgl 29 Desember jam 01 UTC

Citra satelit tgl 29 Desember jam 09 UTC

Gambar 6. Time series awan Cb pada Citra satelit

3.3 Data Angin 3000 Feet

Dari data angin 3000 feet pada gambar 7, terlihat

bahwa di atas wilayah lampung bagian Utara

terbentuk pola konvergensi pada tgl 28 desember

jam 12 UTC dan pola shearlines pada tgl 29

desember 2017 jam 00 UTC, pola inilah yang

menjadi salah satu pemicu memperkuat

mekanisme pengangkatan massa udara dan

memperlama proses labilitas atmosfer, sehingga

hampir sebagian besar Lampung banyak terdapat

awan-awan Cb sangat kuat dan berkelompok

menjadi awan Cb multi sel.

Gambar 7. Analisis Angin 3000 feet Tanggal 28-

29 Desember 2017 jam 00 dan 12 UTC.

4 Data Presipitasi GSMap

Dari data GSMap terlihat wilayah sebagian besar

Lampung bagian Utara memiliki intensitas curah

hujan sedang hingga lebat lihat gambar 8. Tapi

dapat diperkirakan cuaca ekstrim yang terjadi pada

tanggal 28-29 Desember 2017 dini hari hingga

pagi, sore dan malam hari, berasal dari awan Cb

yang sangat kuat dan berkelompok (multi sel).

shearlines

KONVERGENSI

Gambar 8. Data Jumlah Presipitasi GSMap

Tanggal 28-30 Desember 2017

4. KESIMPULAN

Berdasarkan uraian diatas, dapat disimpulkan

sebagai berikut:

1. Dari data sounding cross section tanggal 29

s.d 30 Desember 2017 jam 12 UTC diketahui

bahwa kondisi atmosfer sangat labil baik dari

indek cape, LI, SI dan RH perlapisan sangat

mendukung. Meskipun tidak ada data saat

kejadian dapat dipastikan kondisi labilitas

pada tgl 28 sangat labil.

2. Dari analisi SATAID, historis pertumbuhan

awan Cb, terlihat suhu puncak awan Cb dapat

mencapai rata-rata – 60 s.d -70,5 dan suhu

yang dingin ini merupakan kreteria jenis

awan Cb. Pada times series awan Cb dalam

citra satelit terlihat dari awan tunggal (singel

sel) terus berkembang menjadi multi sel.

3. Dari data angin 3000 feet, terlihat bahwa di

atas wilayah lampung bagian Utara terbentuk

pola konvergensi pada tgl 28 desember jam

12 UTC dan pola shearlines pada tgl 29

desember 2017 jam 00 UTC.

4. Dari data GSMap terlihat wilayah sebagian

besar Lampung bagian Utara memiliki

intensitas curah hujan sedang hingga lebat

lihat. Tapi dapat diperkirakan cuaca ekstrim

yang terjadi pada tanggal 28-29 Desember

2017 dini hari hingga pagi, sore dan malam

hari, berasal dari awan Cb yang sangat kuat

dan berkelompok (multi sel).

DAFTAR PUSTAKA

http://www.teraslampung.com/hujan-deras-jumat-

pagi-ratusan-rumah-di-lampung-utara-terendam-

banjir. diakses tanggal 30 Desember 2017.

Pusdiklat BMKG. 2017. Pemanfaatan Data

Presipitasi GSMAP Untuk Analisis Kejadian Cuaca

Ekstrim. Online Group Discussion BMKG, Jakarta.

Puslitbang BMKG. 2009. Kajian Cuaca Ekstrim di

Wilayah Indonesia. Laporan Penelitian, Pusat

Penelitian dan Pengembangan, Badan Meteorologi

Klimatologi dan Geofisika, Jakarta.

Suharsono.1973. Pedoman Analisa Cuaca. Pusat

Meteorologi dan Geofisika. Jakarta.

Tjasyono, B. 2006. Meteorologi Indonesia Volume

1. Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika.

Jakarta.

Lampiran I. Lembar Pengesahan

Lampiran II. Peta Lokasi Kejadian

Lampiran III. Sumber Berita