PRELIMINARY STUDY OF A RADIO FREQUENCY INTERFERENCE FILTER FOR NON-POLARIMETRIC C-BAND WEATHER RADAR IN INDONESIA (CASE STUDY: TANGERANG WEATHER RADAR)

C-Band weather radar that operates at a frequency of 5 GHz is very vulnerable to radio frequency interference (RFI) because it is located on a free used frequency. RFI can cause image misinterpretation and precipitation echo distortion. The new allocation for free spectrum recommended by the World Radio Conference 2003 and weather radar frequency protection in Indonesia controlled by the Balai Monitoring Spektrum Frekuensi (BALMON) have not provided permanent protection against weather radar RFI. Several RFI filter methods have been developed for polarimetric radars, but there have been no studies related to RFI filters on non-polarimetric radars in Indonesia. This research aims to conduct an initial study of RFI filters on such radars. Four methods were applied in the initial study. The Himawari 8 cloud mask was used to eliminate interference echo based on VS, IR, and I2 channels, while the nature of false echo interference that does not have a radial velocity value was used as the basis for the application of the Doppler velocity filter. Another characteristic in the form of consistent echo interference up to the maximum range was used as the basis for applying a beam filling analysis filter with reflectivity thresholds of 5 dBZ and 10 dBZ, with beam filling of more than 75%. Finally, supervised learning Random Forest (RF) was also used to identify interference echo based on the characteristics of the sampling results on reflectivity, radial velocity, and spectral width data. The results show that the beam filling analysis method with a threshold of 5 dBZ provides the best RFI filter without eliminating echo precipitation

PEMODELAN DISTRIBUSI SPASIAL KASUS POSITIF COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) Studi Kasus Provinsi DKI Jakarta: (Modeling Spatially Distribution of COVID-19 using Geographically Weighted Regression (GWR) Case Study DKI Jakarta Province)

Wabah novel corona virus 2019 (Covid-19) yang pertama kali ditemukan di Wuhan, China menjadi sebuah pandemi global yang berdampak sangat signifikan terhadap seluruh aspek kehidupan. Kasus positif Covid-19 di Indonesia pertama kali terkonfirmasi pada tanggal 2 Maret 2020 di Provinsi DKI Jakarta yang kemudian ditetapkan sebagai episentrum transmisi Covid-19 di Indonesia. Berbagai penelitian dilakukan untuk melakukan upaya mitigasi, mengetahui dampak dan penyebab, hingga investigasi berberapa faktor yang sangat terkait dengan transmisi Covid-19. Distribusi kasus positif Covid-19 sangat terkait dengan lokasi, sehingga salah satu algoritma yang tepat untuk melakukan investigasi adalah model Geographically Weighted Regression (GWR). Model GWR merupakan pengembangan dari model regresi global dimana nilai bobot variabel prediktor dihitung pada setiap lokasi pengamatan. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan distribusi spasial kasus positif Covid-19 menggunakan model GWR dengan fungsi Kernel Adaptif Bisquare. Variabel prediktor yang ditentukan melalui studi literatur adalah tingkat kepadatan penduduk, jumlah fasilitas kesehatan, dan kelompok usia rentan. Pemilihan rentang kelompok usia rentan dilakukan menggunakan algoritma Lasso-Cross Validation (Lasso-CV). Hasil model GWR menunjukkan koefisien determinasi sebesar 0,908 yang artinya 90,8% kasus positif Covid-19 di DKI Jakarta dipengaruhi oleh variabel yang digunakan, sedangkan 9,2% kasus positif Covid-19 dipengaruhi oleh faktor lain di luar penelitian. Wilayah dengan koefisien determinasi tertinggi terdapat pada wilayah Jakarta Utara bagian barat, Jakarta Barat bagian utara, dan Jakarta Timur, sedangkan nilai koefisien determinasi terendah terdapat pada wilayah Jakarta Pusat

SIDARMA: SISTEM INTEGRASI DATA RADAR CUACA MANDIRI BERBASIS WEB-GIS DAN APLIKASI ANDROID

Radar cuaca merupakan salah satu instrumen pengindraan jauh yang penting dalam pengamatan kondisi cuaca terkini. Resolusi spasial dan temporal yang tinggi memberikan keuntungan dalam merepresentasikan struktur suatu sistem presipitasi secara lebih detail jika dibandingkan dengan satelit cuaca. Salah satu tantangan terbesar dalam pengoperasian radar cuaca di Indonesia adalah wilayah yang luas sehingga memerlukan lebih dari satu radar cuaca untuk dapat mencakup seluruh wilayah Indonesia. Kondisi tersebut mengharuskan adanya suatu sistem untuk mengintegrasikan seluruh hasil pengamatan radar cuaca. Selain itu, kemudahan dalam pengoperasian untuk petugas operasional dan publik menjadi suatu tuntutan dalam era industri 4.0. Penelitian ini bertujuan untuk mengulas dan mengevaluasi penggunaan Sistem Integrasi Data Radar Cuaca Mandiri (SIDARMA) yang merupakan in house system Sub-Bidang Pengelolaan Citra Radar Cuaca BMKG berbasis web-GIS dan aplikasi Android. Tampilan interaktif web-GIS menampilkan citra integrasi 41 lokasi radar (mosaic) dan citra tunggal (single site) radar cuaca dengan produk reflectivity, rain rate, radial velocity, dan quantitative precipitation estimation (QPE) untuk akumulasi 1 jam dan 24 jam. Aplikasi Android dikemas lebih sederhana untuk memudahkan pengguna dalam memilih dan membaca jenis citra. Evaluasi dilakukan dengan menggunaakan uji usability suatu website dan aplikasi. Hasil usability web-GIS dan aplikasi Andorid SIDARMA mencapai nilai 88% yang dapat dikategorikan sangat baik

AN ENHANCEMENT TO THE QUANTITATIVE PRECIPITATION ESTIMATION USING RADAR-GAUGE MERGING

Quantitative Precipitation Estimation (QPE) is quite important information for the hydrology fields and has many advantages for many purposes. Its dense spatial and temporal resolution can be combined with the surface observation to enhance the accuracy of the estimation. This paper presents an enhancement to the QPE product from BMKG weather radar network at Surabaya by adjusting the estimation value form radar to the real data observation from rain gauge. A total of 58 rain gauge is used. The Mean Field Bias (MFB) method used to determine the correction factor through the difference between radar estimation and rain gauge observation value. The correction factor obtained at each gauge points are interpolated to the entire radar grid in a multiplicative adjustment. Radar-gauge merging results a significant improvement revealed by the decreasing of mean absolute error (MAE) about 40% and false alarm ratio (FAR) as well an increasing of possibility of detection (POD) more than 50% at any rain categories (light rain, moderate rain, heavy rain, and very heavy rain). This performance improvement is very beneficial for operational used in BMKG and other hydrological needs