BRIN kembangkan sistem prediksi hujan ekstrem di Jakarta

15 Juli 2023 10:48 WIB

Direktur Pemanfaatan Riset dan Inovasi pada Kementerian/Lembaga, Masyarakat, Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah BRIN Dadan Nugraha (kanan) saat ditemui di Jakarta, Jumat (14/7/2023). ANTARA/Sean Filo Muhamad.

Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) mengembangkan sistem prediksi hujan ekstrem yang berasosiasi dengan banjir untuk wilayah DKI Jakarta.

"Terdapat tiga bagian yang mendukung pengembangan sistem prediksi hujan ekstrem, yaitu prediksi, observasi, dan penentuan indeks hujan ekstrem Jakarta," kata peneliti utama dari Pusat Riset Iklim dan Atmosfer BRIN, Asif Awaludin dalam keterangan di Jakarta, Sabtu.

Baca juga: Pemerintah siapkan penyemaian garam cegah cuaca ekstrem di Jakarta

BRIN menggunakan Satellite-based Disaster Early Warning System (Sadewa) yang menjadi bagian prediksi data yang menghasilkan data per jam berupa prediksi menentukan hujan lebat.

Satelit itu memprediksi nilai curah hujan hingga tiga hari ke depan menggunakan keluaran hasil run prediksi WRF.

Baca juga: BPBD DKI siagakan TRC 24 jam pantau cuaca ekstrem di malam tahun baru

Pada bagian prediksi didukung pula oleh radar nowcasting dengan menggunakan Sistem Pemantauan Hujan atau Santanu. Sistem itu menampilkan lokasi yang tengah dilanda hujan melalui laman https://santanu.brin.go.id.

Santanu menganalisa pengaruh atenuasi sinyal oleh hujan. Hasil optimasi divalidasi menggunakan citra transportable radar.

Baca juga: Sembilan pohon tumbang dan sempal saat hujan angin di Jakarta Pusat

Lalu, bagian ketiga dari pengembangan sistem itu adalah penentuan indeks hujan ekstrem yang dilakukan secara sinergi dengan kelompok riset yang ada di Pusat Riset Iklim dan Atmosfer BRIN.

"Kami menggunakan data rain gauge yang didukung dari anggota tim kami di BMKG. Kemudian data global kami menggunakan data CENS, CS, MJO, IOD, dan ENSO," kata Asif.

Baca juga: BMKG keluarkan peringatan dini potensi hujan petir di Jabodetabek

Lebih lanjut dia menjelaskan bahwa indeks hujan ekstrem menghasilkan acuan nilai intensitas hujan harian yang dapat menimbulkan banjir pada setiap musim.

Apabila nilai acuan tersebut terlampaui oleh data hasil prediksi maka diperkirakan hujan berpotensi besar menimbulkan banjir.

Baca juga: Modifikasi cuaca tak cegah hujan presisten di Jakarta

"Masukan data hasil prediksi dari Sadewa dan nowcasting Santanu menjadi masukan bagi metode machine learning random forest untuk memprediksi kejadian banjir berdasarkan kriteria indeks hujan setiap musim," ujar Asif.