karakteristik iklim di kalimantan barat berdasarkan ketinggian elevasi stasiun

KARAKTERISTIK IKLIM MENURUT METODE DRYING POWER DAN METODE SCHMIDT FERGUSSON DI KALIMANTAN BARAT

YOSEF LUKY D. PRASETYAStasiun Meteorologi Paloh

ABSTRAK

Setiap daerah memiliki karakteristik cuaca dan iklim yang berbeda – beda. Perbedaan iklim pada berbagai tempat di muka bumi sangat dipengaruhi beberapa faktor antara lain : posisi matahari terhadap bumi dan geografis daerah tersebut. Karakteristik iklim suatu daerah juga dapat diklasifikasikan dengan menggunakan beberapa metode antara lain metode Drying Power dan Schmidt Fergusson. Telah dilakukan penentuan karakteristik iklim dengan menggunakan kedua metode tersebut di Stasiun Meteorologi Paloh, Stasiun Klimatologi Siantan, dan Stasiun Meteorologi Ketapang menggunakan data bulanan selama 10 tahun periode tahun 2001-2010. Dari hasil perhitungan Drying power dan Schmidt Fergusson diperoleh bahwa Paloh memiliki karakter luar biasa lembab dan sangat basah, Siantan dengan karakter luar biasa lembab dan sangat basah, sedangkan Ketapang dengan karakter lembab dan sangat basah.

I. PENDAHULUAN

I.1 LATAR BELAKANGKepulauan Indonesia yang terbentang di sekitar khatulistiwa terbentuk dari daratan

dan lautan, sehingga ramage (1971) menyebutnya sebagai “ Benua Maritim Indonesia” yang secara geografis terletak diantara benua Asia dan benua Australia, serta diapit oleh samudra Hindia dan samudra Pasifik sehingga wilayahnya memiliki sistem peredaran atmosfer yang spesifik. Iklim di Indonesia merupakan hasil perpaduan antara beberapa macam sirkulasi antara lain sirkulasi Walker dan sirkulasi Hedley.

Setiap daerah memiliki karakteristik cuaca dan iklim yang berbeda – beda. Perbedaan iklim pada berbagai tempat di muka bumi sangat dipengaruhi beberapa faktor antara lain : posisi matahari terhadap bumi dan geografis daerah tersebut sehingga mempengaruhi perbedaan penerimaan radiasi matahari, letak astronomis, selain itu juga ditentukan oleh beberapa gabungan proses atmosfer yang berbeda, ketinggian tempat, topografi lingkungan, jenis tanah, luas daratan dan lautan, vegetasi (hutan, padang rumput, gurun pasir) dan lain – lain. Faktor – faktor tersebut mempengaruhi unsur - unsur meteorologi, membentuk cuaca dan menghasilkan suatu tipe karakteristik atau jenis iklim di suatu daerah.

Dalam penentuan karakteristik iklim suatu daerah diperlukan data unsur-unsur cuaca yang bervariasi serta meliputi periode waktu yang panjang. Semakin banyak unsur cuaca yang ditinjau dan makin panjang periode waktu data yang digunakan diharapkan akan semakin nampak jelas karakteristik iklim di wilayah tersebut. Unsur-unsur iklim yang menunjukan pola keragaman yang jelas merupakan dasar dalam melakukan klasifikasi iklim. Unsur iklim yang sering dipakai adalah suhu dan curah hujan. Klasifikasi iklim umumnya sangat spesifik yang didasarkan atas tujuan penggunaannya, misalnya untuk pertanian, penerbangan atau kelautan. Pengklasifikasian iklim yang spesifik tetap menggunakan data unsur iklim sebagai landasannya, tetapi hanya memilih data unsur-unsur iklim yang berhubungan dan secara langsung mempengaruhi aktivitas atau objek dalam bidang - bidang tersebut (Lakitan, 2002).

Berdasarkan uraian di atas maka penulis berusaha untuk mengumpulkan dan melakukan pengolahan data untuk mengetahui karakteristik iklim di Kalimantan Barat meliputi Stasiun Meteorologi Paloh yang berada pada posisi 010 42' LU - 1090 19' BT, 15 meter DPL, stasiun Klimatologi Siantan yang berada pada posisi 000 4' LU - 1090 11' BT, 2 meter DPL, dan stasiun Meteorologi Ketapang yang berada pada posisi 010 49' LS - 1090 57'BT, 9 meter DPL selama 10 tahun periode tahun 2001 – 2010.

I.2 TUJUANTujuan penulisan ini antara lain :

Mengetahui karakteristik iklim di Stasiun Meteorologi Paloh, Stasiun Klimatologi Siantan, dan Stasiun Meteorologi Ketapang

Membandingkan kesetaraan hasil antara metode Drying Power dan metode Schmidt Fergusson

Mengetahui perbedaan karakteristik iklim berdasarkan ketinggian tempat

I.3 BATASAN MASALAHDalam tulisan ini dilakukan pembahasan tentang perbandingan karakteristik iklim di

Stasiun Meteorologi Paloh, Stasiun Klimatologi Siantan, dan Stasiun Meteorologi Ketapang dengan menggunakan metode Drying Power (yang menggunakan unsur suhu udara, kelembaban udara, tekanan dan kecepatan angin) dengan metode Schmidt Fergussson (yang menggunakan unsur curah hujan bulanan). Periode data yang digunakan adalah selama 10 tahun periode tahun 2001 – 2010.

I.4 METODOLOGI PENELITIAN Menyiapkan data yang diperoleh dari data F-KLIM 71 stasiun Meteorologi Paloh,

stasiun Klimatologi Siantan, dan stasiun Meteorologi ketapang. Menyiapkan persamaan yang digunakan dalam metode Drying Power dan metode

Schmidt Fergussson Melakukan uji karakteristik iklim dengan memasukkan nilai ke dalam persamaan

yang digunakan dalam metode Drying Power dan metode Schmidt Fergussson Membandingkan hasil antara metode Drying Power dan metode Schmidt

Fergusson

II. LANDASAN TEORI

II.1 IKLIMIklim merupakan gabungan berbagai kondisi cuaca sehari-hari atau dikatakan iklim

adalah merupakan rata-rata cuaca. Iklim dari suatu tempat disusun oleh unsur-unsur yang variasinya besar, maka hampir tidak mungkin untuk dua tempat mempunyai iklim yang identik. Sebenarnya hampir tidak terbatas jumlah iklim di permukaan bumi ini yang memerlukan penggolongan dalam suatu kelas atau tipe (Wirohamidjojo dkk, 2010).

Diantara parameter cuaca yang dapat mempengaruhi klasifikasi iklim adalah suhu dan curah hujan tetapi karena wilayah Indonesia berada di daerah tropis maka suhu udara di setiap wilayahnya tidak jauh berbeda atau relatif sama (homogen). Hujan merupakan unsur fisik lingkungan yang paling beragam, baik menurut waktu maupun tempat. Hujan juga merupakan faktor penentu dan faktor pembatas bagi kegiatan pertanian secara umum. Oleh karena itu, klasifikasi iklim untuk wilayah Indonesia (Asia Tenggara umumnya) seluruhnya dikembangkan dengan menggunakan curah hujan sebagai kinerja utama. Diungkapkan bahwa adanya hubungan sistematik antara unsur iklim dengan pola tanam di dunia yang melahirkan pemahaman baru tentang klasifikasi iklim. Beberapa diantara klasifikasi iklim adalah dengan menggunakan metode Drying Power dan Schmidt Ferguson.

Klasifikasi iklim berhubungan dengan unsur iklim yang digunakan untuk penyusunan sistem pengelompokkan iklim tersebut. Beberapa ahli klimatologi mengklasifikasikan iklim dengan dasar unsur yang berbeda – beda, sehingga masing – masing mempunyai kelebihan dan kelemahan tersendiri, tetapi pada dasarnya memiliki tujuan yang sama, yaitu berusaha untuk menganalisis iklim dengan parameter cuaca sebagai pendekatannya. Pada umumnya unsur iklim yang sering digunakan adalah suhu dan curah hujan.

Sistem iklim terdiri dari lima komponen, yaitu :1. Atmosfer. Atmosfer merupakan komponen utama.2. Litosfer. Komponen ini adalah massa daratan dari permukaan bumi yang terdiri atas

pegunungan, batuan, sedimen, serta tanah permukaaan dan termasuk pula cekungan lautan.

3. Hidrosfer. Hidrosfer adalah air (cair) yang didistribusikan pada permukaanbumi.

4. Kriosfer. Kriosfer adalah massa es dan endapan salju.5. Biosfer. Biosfer tumbuhan dan makhluk hidup di darat, di laut dan di udara. (Prawirowardoyo, 1996)

II.2 KLASIFIKASI IKLIM MENURUT METODE DRYING POWERDrying Power adalah kemampuan menguapkan air dalam satuan waktu (mm/hari),

yang dikemukakan oleh W.Knoche (Conrad, 1946). Metode Drying Power ada 2 jenis, yaitu; Geoclimatic Drying Power dan Anthropoclimatic Drying Power. Kedua metode tersebut sama-sama menggunakan data temperatur, kelembaban, kecepatan angin dan tekanan udara dalam menentukan karakteristik iklim, tetapi berbeda pada temperatur yang digunakan.

Untuk Geoclimatic Drying Power menggunakan suhu udara permukaan. Sedangkan Anthropoclimatic Drying Power menggunakan suhu kulit manusia. Tujuan dari klasifikasi menurut metode ini dapat diaplikasikan pada pabrik garam, yaitu untuk mengetahui tingkat penguapan suatu daerah. Konsep Drying Power ini dapat digunakan untuk mengetahui karakteristik iklim suatu tempat dengan melihat derajat kekeringannya, yaitu dengan mengkombinasikan tekanan uap air jenuh dalam bentuk persamaan empris antara tekanan uap air jenuh, suhu udara, dan kecepatan angin, persamaan tersebut adalah sebagai berikut :

Sv = 0.023 × F(v) Ete ×

∆ E∆T (1 + 0.084 v) ×

bob ....................(2.1)

Dimana :

Sv = Drying PowerF(v) = Faktor yang bergantung pada (v)Et = Tekanan uap air jenuh pada t(°C) dalam mmHgE = Tekanan uap air dalam mmHgΔE = Selisih tekanan uap air jenuh dalam mmHgΔt = Selisih suhu dalam °CV = Kecepatan angin dalam km/jambo = Tekanan udara standar 1015 mbb = Tekanan udara di stasiun

Adapun rumus lain yang digunakan adalah :

E = 6.11 × 107.5 t

(237.3+t) ...............................................................(2.2)

e =RH100 E .........................................................................................(2.3)

RH = kelembaban udara (relative humudiy) dalam %

Dari persamaan diatas maka dapat disubtitusikan menjadi :

Ee=100RH ........................................................................................(2.4)

Dari hasil perhitungan nilai Sv, maka dapat ditentukan karakter Drying Power dari table berikut :

Tabel 2.1 Karakteristik Berdasarkan Interval Sv

Karakteristik Intensitas Interval SvLuar Biasa lembab I 0,00 - 0,10

Lembab II 0,11 - 0,13Agak lembab III 0,14 - 0,20

Normal IV 0,21 - 0,35Agak Kering V 0,36 - 0,50

Kering VI 0,51 - 1,00Sangat kering VII 1,00 - 2,00

Luar Biasa Kering VIII ≥ 2,00

II.3 KLASIFIKASI IKLIM MENURUT METODE SCHMIDT FERGUSSONSisitem ini sangat terkenal di Indonesia. Penyusunan peta iklim menurut Schmidt

Ferguson lebih banyak digunakan untuk iklim hutan. Klasifikasi ini secara khusus dibuat untuk tujuan-tujuan spesifik yaitu bertujuan untuk tanaman hutan.

Schmidt dan Ferguson menggunakan dasar adanya bulan basah dan bulan kering seperti yang dikemukakan oleh Mohr. Hanya terdapat perbedaan dalam cara mencari bulan-bulan basah dan bulan kering tersebut. Pencarian rata-rata bulan kering atau bulan basah dalam klasifikasi iklim Schmidt Ferguson dilakukan dengan membandingkan jumlah/frekuensi bulan kering atau bulan basah selama tahun pengamatan (Prawirowardoyo, 1996).

Klasifikasi iklim menurut Schmidt freguson didasarkan kepada perbandingan Bulan Kering (BK) dan Bulan Basah (BB). Ketentuan penetapan bulan basah dan bulan kering mengikuti aturan sebagai berikut:

Bulan Kering : Bulan dengan Curah Hujan lebih kecil dari 60 mmBulan Basah : Bulan dengan Curah Hujan lebih besar dari 100 mm

Jumlah bulan kering dan basah ini dimasukkan dalam rumus penentuan tipe curah hujan yang dinyatakan dengan nilai Q, yang dihitung dengan persamaan berikut :

Q = Jumlah BulanKeringJumlahBulan Basah

Rata-rata bulan kering adalah banyaknya bulan kering dari seluruh data pengamatan dibagi jumlah tahun data pengamatan, demikian pula dengan rata-rata bulan basah yaitu banyaknya bulan basah dari seluruh data pengamatan dibagi dengan jumlah tahun pengamatan data.

Berdasarkan nilai Q ini selanjutnya ditentukan tipe curah hujan suatu tempat atau daerah dengan menggunakan table Q, seperti terlihat pada table di bawah. Semakin kecil harga Q maka akan semakin basah suatu tempat dan sebaliknya semakin besar harga Q maka akan semakin kering suatu tempat.

Tabel 2.2. Kriteria Pembagian Tipe Iklim Schmidt Ferguson

Tipe Iklim kriteriaA ( Sangat Basah) 0 ≤ Q < 0.143

B ( Basah ) 0.143 ≤ Q < 0.333C ( Agak Basah) 0.333 ≤ Q < 0.600

D ( Sedang ) 0.600 ≤ Q < 1.000E ( Agak Kering ) 1.000 ≤ Q < 1.670

F (Kering ) 1.670 ≤ Q < 3.000G ( Sangat kering ) 3.000 ≤ Q < 7.000

H ( Luar Biasa Kering) 7.000 ≤ Q

Selain dengan menggunakan tabel di atas, klasifikasi iklim Schmidt Ferguson juga dapat dilihat dari gambar diagram segitiga berikut :

Gambar 2.1 Diagram Segitiga Schmidt Ferguson

III. DATA DAN METODE

III.1 DATAData yang digunakan dalam penulisan ini adalah data iklim yang diperoleh dari F-

KLIM 71 Stasiun Meteorologi Paloh, stasiun Klimatologi Siantan, dan stasiun meteorologi Ketapang yang terdiri atas : Data total curah hujan bulanan Data rata-rata suhu udara bulanan Data rata-rata kelembaban udara bulanan Data rata-rata tekanan udara bulanan Data rata-rata kecepatan angin bulanan

Data di atas merupakan rata-rata bulanan hasil dari jumlah data rata-rata harian selama satu bulan kemudian dibagi dengan banyaknya data pada bulan yang bersangkutan. Panjang data yang digunakan adalah 10 tahun dari tahun 2001 - 2010.

III.2 METODE

III.2.1 Metode Drying PowerDrying Power adalah jumlah penguapan, dengan satuan sentimeter dalam waktu

empat jam, yang dapat dihitung dengan rumus empiris dan menghasilkan nilai derajat kekeringan sehingga dapat digunakan untuk penentuan klasifikasi iklim di suatu daerah (Conrad, 1946).

Dari persamaan – persamaan pada uraian sebelumnya ( lihat uraian 2.1) dengan mempergunakan data – data suhu, kelembaban dan kecepatan angin dapat diperoleh nilai Drying Power (Sv), yang selanjutnya digunakan untuk menentukan karakteristik iklim di Mataram dengan melihat kriteria – kriteria yang terdapat pada tabel Interval Sv (derajat kekeringan). Langkah - langkah yang dilakukan dalam menentukan nilai Sv adalah sebagai berikut :

Mengkonversi satuanKecepatan angin (v) dari satuan knots diubah menjadi km/jam, kemudian diubah lagi menjadi m/s.

1 knots = 1.852 km/jamTekanan uap air jenuh (E) dari satuan mb diubah menjadi mmHg. 1 mb = 0.75019 mmHg.

Menghitung nilai Ee dengan menggunakan rumus (2.4).

Menetukan harga F(v), dengan melihat tabel F(v) berikut :

Tabel 3.1 Harga F(v) berdasarkan V (km/jam)

V (km/jam) F (v) V (km/jam) F (v)

0 1,000 8 1,7461 1,148 9 1,7622 1,274 10 1,7773 1,392 15 1,7824 1,493 20 1,7825 1,592 25 1,7826 1,667 30 1,7827 1,712

Menghitung nilai ∆ Et∆T

dengan menggunakan rumus (2.2)

Δ Et = (E t+1) – (E t-1)Δt = (t+1) – (t-1)

Menghitung nilai Sv dengan menggunakan rumus (2.1) Menentukan karakteristik iklim berdasarkan tabel interval Sv

III.2.2 Metode Schimdt FergussonMetode Schmidt Fergusson mengklasifikasikan iklim dengan menggunakan jumlah

data curah hujan bulanan untuk menentukan basah atau keringnya suatu bulan. Kemudian jumlah bulan kering dibandingkan dengan bulan basah, sehingga diperoleh nilai Q. Dari nilai Q tersebut dapat ditentukan karakteristik iklim daerah tersebut.

IV. HASIL DAN PEMBAHASANIV.1 HASIL

IV.1.1Stasiun Meteorologi Paloh

Tabel 4.1 Data Klimatologi Rata–Rata Bulanan Paloh Periode 2001 – 2010

Bulan Suhu (°C)

Tekanan (mb)

AnginF (v)

Kelembapan Hujan

(mm)(km/jam) (%)

Januari 26.6 1009.3 5.830813 1.667 90.0 514.0

Februari 26.4 1009.5 5.697865 1.667 89.3 282.0

Maret 26.7 1009.7 5.358852 1.592 87.7 148.5

April 26.7 1009.3 4.712595 1.592 86.4 147.5

Mei 26.7 1008.8 5.211864 1.592 86.3 183.2

Juni 26.4 1009.1 4.905884 1.592 85.3 130.1

Juli 26.2 1009.7 4.979889 1.592 85.1 149.3

Agustus 26.5 1009.4 5.476742 1.592 84.5 122.1

September 27.0 1009.5 5.099173 1.592 86.3 218.1

Oktober 27.3 1009.1 4.785329 1.592 87.3 314.5

November 26.9 1009.0 4.944840 1.592 88.4 287.9

Desember 26.7 1009.1 5.148192 1.592 89.1 513.7

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1325.5

26.0

26.5

27.0

27.5

1008.0

1008.5

1009.0

1009.5

1010.0

Bulan

Suhu

(°C)

Tek

anan

(mb)

Gambar 4.1 Data suhu udara dan tekanan Paloh (2001–2010)

Gambar 4.2 Data Hujan dan Kelembapan Paloh (2001–2010)

Gambar 4.3 Data Angin dan F (v) Paloh (2001–2010)

Metode Drying PowerData-data klimatologi bulanan yang telah diperoleh kemudian hasilnya

dikonversikan untuk mencari nilai tekanan uap air jenuh selanjutnya diperoleh nilai Sv dengan menggunakan rumus (2.1) Harga Sv kemudian disesuaikan dengan harga indeks drying power pada tabel. Hasil perhitungan disajikan dalam tabel berikut :

Tabel 4.2 Hasil Perhitungan Drying Power Paloh

Bulan ET Et Delta E SV KarakteristikJanuari 28.0345798 24.9264239 3.10815595 0.093597527 Luar Biasa LembabFebruari 27.4902759 24.435149 3.0551269 0.091887696 Luar Biasa Lembab

Maret 28.0273165 24.9198673 3.10744923 0.089329225 Luar Biasa LembabApril 27.7088371 24.6324002 3.07643686 0.086460672 Luar Biasa Lembabmei 27.5334519 24.4741136 3.05933838 0.088190501 Luar Biasa LembabJuni 26.9906261 23.9843002 3.00632594 0.086064123 Luar Biasa LembabJuli 26.7387261 23.7570485 2.98167764 0.086066352 Luar Biasa Lembab

Agustus 27.2019272 24.174949 3.02697824 0.090755089 Luar Biasa Lembab

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 130.001.002.003.004.005.006.007.00

1.401.451.501.551.601.651.70

Bulan

Angi

n (k

m/j

am)

F (v

)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 130.0

100.0200.0300.0400.0500.0600.0

80.082.084.086.088.090.092.0

Bulan

Huja

n (m

m)

Kele

mba

pan

(%)

September 28.1965093 25.0726037 3.12390558 0.089522492 Luar Biasa LembabOktober 28.9991581 25.7973605 3.20179758 0.089293006 Luar Biasa Lembab

November 28.3114465 25.1763691 3.13507737 0.087065355 Luar Biasa LembabDesember 27.871375 24.7791049 3.09227007 0.086303798 Luar Biasa Lembab

Metode Schmidt Fergusson

Tabel 4.3 Tingkat kebasahan menurut Schmidt Fergusson di Paloh

Bulan Hujan (mm) Karakteristik

Januari 514.0 BasahFebruari 282.0 Basah

Maret 148.5 BasahApril 147.5 Basahmei 183.2 BasahJuni 130.1 BasahJuli 149.3 Basah

Agustus 122.1 BasahSeptember 218.1 Basah

Oktober 314.5 BasahNovember 287.9 BasahDesember 513.7 Basah

Berdasarkan tabel di atas maka diperoleh nilai Q dengan persamaan


Dari persamaan diatas maka dapat diketahui nilai Q sebesar 0

IV.1.2Stasiun Klimatologi Siantan

Tabel 4.4 Data Klimatologi Rata–Rata Bulanan Siantan Periode 2001 – 2010

Bulan Suhu Tekanan Angin F (v) Kelembapan Hujan

(°C) (mb) (mm)(km/jam) (%)Januari 26.4 1011.3 5.72507 1.667 86.0 230.7Februari 26.5 1011.4 6.034555 1.667 85.8 142.8

Maret 26.8 1011.1 5.899994 1.667 84.4 139.6April 27.1 1010.7 5.58718 1.592 84.4 252.0mei 27.6 1010.4 5.636054 1.592 83.5 231.7Juni 27.1 1010.7 5.539193 1.592 83.8 255.4Juli 26.8 1011.0 5.934764 1.667 84.0 244.8

Agustus 27.0 1011.1 6.341606 1.667 82.7 150.1September 26.8 1011.5 5.988158 1.667 84.8 279.6

Oktober 26.8 1011.4 5.585274 1.592 85.2 320.9November 26.7 1010.8 5.76587 1.667 85.7 347.6Desember 26.6 1010.6 5.643701 1.592 86.1 322.8

Gambar 4.4 Data suhu udara dan tekanan Siantan (2001–2010)

Gambar 4.5 Data Hujan dan Kelembapan Siantan (2001–2010)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1325.5

26.0

26.5

27.0

27.5

28.0

1009.5

1010.0

1010.5

1011.0

1011.5

1012.0

Bulan

Suhu

(°C)

Tek

anan

(mb)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 130.0

50.0100.0150.0200.0250.0300.0350.0400.0

80.081.082.083.084.085.086.087.0

Bulan

Huja

n (m

m)

Kele

mba

pan

(%)

Gambar 4.6 Data Angin dan F (v) Siantan (2001–2010)



Tabel 4.5 Hasil Perhitungan Drying Power Siantan

Bulan ET Et Delta E SV KarakteristikJanuari 27.4450655 24.394344 3.05071604 0.09522221 Luar Biasa LembabFebruari 27.5659425 24.5034355 3.0625070 0.09757721 Luar Biasa Lembab

Maret 28.078761 24.9663071 3.11245435 0.10008034 Luar Biasa LembabApril 28.5357931 25.3789267 3.15686635 0.09982044 Luar Biasa Lembabmei 29.2966834 26.0660859 3.23059747 0.10352184 Luar Biasa LembabJuni 28.5919824 25.4296624 3.16232000 0.1003774 Luar Biasa LembabJuli 28.0426095 24.9336723 3.10893722 0.1005715 Luar Biasa Lembab

Agustus 28.4327744 25.2859106 3.14686381 0.10583241 Luar Biasa LembabSeptember 28.0799320 24.9673638 3.11256822 0.10001729 Luar Biasa Lembab

Oktober 28.0121625 24.906187 3.10597464 0.09717787 Luar Biasa LembabNovember 27.9137915 24.8173913 3.09639996 0.09730917 Luar Biasa LembabDesember 27.6559807 24.5846936 3.07128535 0.09545633 Luar Biasa Lembab


Tabel 4.6 Tingkat kebasahan menurut Schmidt Fergusson di Siantan

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 134.0

6.0

8.0

1.53

1.56

1.59

1.62

1.65

1.68

Bulan

Angi

n (k

m/j

am)

F (v

)

Bulan Hujan (mm) Karakteristik

Januari 230.7 BasahFebruari 142.8 Basah


Agustus 150.1 BasahSeptember 279.6 Basah





IV.1.3Stasiun Meteorologi Ketapang

Tabel 4.7 Data Klimatologi Rata–Rata Bulanan Ketapang Periode 2001 – 2010

Bulan Suhu (°C)

Tekanan (mb)

AnginF (v)

Kelembapan Hujan (mm)(km/jam) (%)

Januari 27.2 1011.2 7.483872258 1.712 85.9 359.9

Februari 27.3 1011.1 7.447868177 1.712 84.8 209.0

Maret 27.4 1010.9 5.893438932 1.667 85.6 226.0

April 27.3 1010.7 6.263559793 1.667 86.7 319.6

mei 27.7 1010.5 7.108633161 1.712 84.4 201.1

Juni 27.6 1010.9 7.67242536 1.746 84.3 219.4

Juli 27.0 1011.4 9.189633614 1.762 83.7 150.1

Agustus 26.9 1011.6 11.23279819 1.777 82.0 79.9

September 27.0 1011.7 9.74152 1.777 83.5 162.0

Oktober 27.0 1011.9 6.903817892 1.712 85.5 342.8

November 27.0 1010.8 5.844973733 1.667 86.9 499.0

Desember 26.8 1010.5 6.648759656 1.712 87.2 475.8

Gambar 4.7 Data suhu udara dan tekanan

Ketapang (2001–2010)

Gambar 4.8 Data Hujan dan Kelembapan Ketapang (2001–2010)

Gambar 4.9 Data Angin dan F (v) Ketapang (2001–2010)



Tabel 4.8 Hasil Perhitungan Drying Power Ketapang

Bulan ET Et Delta E SV KarakteristikJanuari 28.642044 25.474867 3.16717779 0.11190903 Lembab

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1326.226.426.626.827.027.227.427.627.828.0

1009.5

1010.0

1010.5

1011.0

1011.5

1012.0

Suhu

(°C)

Bulan

Teka

nan

(mb)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 130.0

100.0200.0300.0400.0500.0600.0

78.080.082.084.086.088.0

Bulan

Huja

n (m

m)

Kele

mba

pan

(%)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 130.02.04.06.08.0

10.012.0

1.60

1.65

1.70

1.75

1.80

Bulan

Angi

n (k

m/j

am)

F (v

)

Februari 28.935889 25.740220 3.19566821 0.11414272 LembabMaret 29.017695 25.814102 3.20359315 0.10154740 Luar Biasa LembabApril 28.946874 25.750141 3.19673253 0.10213615 Luar Biasa Lembabmei 29.623922 26.361694 3.26222879 0.11507394 LembabJuni 29.354710 26.118500 3.23620985 0.12006225 LembabJuli 28.293212 25.159907 3.13330548 0.12723106 Lembab

Agustus 28.262467 25.132149 3.13031737 0.14349299 LembabSeptember 28.43237 25.285551 3.14682514 0.13237747 Lembab

Oktober 28.326432 25.189899 3.13653359 0.10793934 Luar Biasa LembabNovember 28.28617 25.15355 3.13262150 0.09469942 Luar Biasa LembabDesember 28.063442 24.952478 3.11096408 0.10365258 Luar Biasa Lembab


Tabel 4.9 Tingkat kebasahan menurut Schmidt Fergusson di Ketapang

Bulan Hujan (mm) KarakteristikJanuari 359.9 BasahFebruari 209.0 Basah


Agustus 79.9 LembabSeptember 162.0 Basah





IV.2 PEMBAHASANBerdasarkan hasil perhitungan dengan metode Drying Power dan Schmit

Fergusson dapat diperoleh hasil analisa sebagai berikut :

IV.2.1 Stasiun Meteorologi PalohKarakteristik iklim di Stasiun Meteorologi Paloh menurut metode Drying Power,

mempunyai tipe iklim luar biasa lembab, ditunjukkan dengan nilai interval Sv 0.093597527, yang merupakan golongan I.

Menurut Metode Metode Schmidt Fergusson Stasiun Meteorologi Paloh memiliki nilai Q sebesar 0 yang termasuk kedalam golongan E yaitu agak sangat basah.

IV.2.2 Stasiun Klimatologi SiantanKarakteristik iklim di Stasiun Klimatologi Siantan menurut metode Drying Power,

mempunyai tipe iklim luar biasa lembab, ditunjukkan dengan nilai interval Sv 0.10583241, yang merupakan golongan I.

Menurut Metode Metode Schmidt Fergusson Stasiun Klimatologi Siantan memiliki nilai Q sebesar 0 yang termasuk kedalam golongan E yaitu agak sangat basah.

IV.2.3 Stasiun Meteorologi KetapangKarakteristik iklim di Stasiun Meteorologi Ketapang menurut metode Drying

Power, mempunyai tipe iklim lembab, ditunjukkan dengan nilai interval Sv 0.14349299, yang merupakan golongan II.

Menurut Metode Metode Schmidt Fergusson Stasiun Meterologi Ketapang memiliki nilai Q sebesar 0 yang termasuk kedalam golongan E yaitu agak sangat basah.

V. PENUTUPDari hasil pembahasan karakteristik iklim di atas dapat ditarik beberapa kesimpulan

antara lain :

1. Perbedaan hasil penentuan karakteristik iklim antara Metode Drying Power dan Metode Schmidt Fergusson disebabkan karena perbedaan unsur yang digunakan serta batasan nilai indeks sebagai indikator penentuannya.

2. Berdasarkan Nilai Sv Stasiun Meteorologi Paloh memiliki karakteristik iklim yang lebih lembab dibanding 2 stasiun yang lain

3. Stasiun Meteorologi yang elevasinya lebih tinggi, maka keadaannya akan semakin basah, demikian juga dengan nilai Drying Power dan Schmidt Fergusson nya. Hal ini disebabkan oleh nilai dari parameter cuaca yang dipengaruhi oleh ketinggian.

4. Berdasarkan hasil perhitungan Drying Power dan Schmidt Fergusson dari 3 stasiun tersebut dapat diperoleh kesetaraan antara Drying Power golongan I dan golongan A pada Schmidt Fergusson. Sedangkan golongan II pada Drying Power setara dengan golongan B pada Schmidt Fergusson.

VI. DAFTAR PUSTAKA

Soepangkat. Pengantar Meteorologi. Badan Diklat Perhubungan. Balai Diklat Meteorologi dan Geofisika. Jakarta

Musrawati. 2012. Analisis Klasifikasi Iklim di Kabupaten Majene. AMG: Jakarta

Tjasyono, B. (1999). Klimatologi Umum. Bandung: ITB.

Referensi Internet:1. www.wikipedia.com 2. www.google.com

http://www.google.com/

http://www.wikipedia.com/

karakteristik iklim di kalimantan barat berdasarkan ketinggian elevasi stasiun

Documents