BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang
|
|
|
- Yuliana Lesmono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB PNDAHULUAN A. Latar Belakang Belum adanya tehnik baku yang digunakan disamping ketiadaan stasiun referensi yang ditentukan sebagai acuan untuk menguji homogenitas data iklim di ndonesia merupakan salah satu kendala dalam kegiatan analisis homogenitas terhadap data iklim yang ada di database BMG. Sebagai institusi yang berfungsi untuk mengamati dan memantau indikasi perubahan iklim, BMG memiliki jaringan stasiun pemantau dan basis data iklim dari seri pengamatan yang cukup panjang (> 0 tahun). Setiap stasiun pengamat memiliki riwayat (meta data) yang berbeda satu sama lain, yang sangat memungkinkan bagi data untuk menjadi tidak homogen. Sejauh ini belum pernah dilakukan analisis/ uji homogenitas terhadap data yang dimiliki stasiunstasiun BMG, sehingga penggunaan basis data iklim BMG belum dapat menjamin ketepatan hasil kajian iklim misalnya dalam hal analisis perubahan iklim dan validasi model iklim tertentu. Ada empat permasalahan dasar yang dihadapi BMG dewasa ini yang mendasari diperlukannya analisis homogenitas data, antara lain: 1. Data iklim yang tersedia dalam sistem basis data BMG belum lengkap baik dalam skala ruang maupun skala waktu.. Data iklim yang tersedia dalam sistem basis data BMG belum teruji homogenitasnya. Hal ini menyebabkan penggunaan basis data iklim BMG belum handal (reliable) serta belum dapat menghasilkan hasil kajian iklim yang akurat.. Stasiun-stasiun pengamat BMG tidak memiliki meta data yang dituangkan dalam sistem basis data BMG. Hal ini menyulitkan dalam praktek analisis homogenitas terhadap data iklim yang tidak homogen.. Belum dilakukannya penentuan stasiun iklim referensi BMG yang dapat dipakai sebagai acuan dalam menguji homogenitas parameter-parameter data iklim pada jaringan stasiun BMG. 1
2 Belum adanya tehnik baku yang digunakan disamping ketiadaan stasiun referensi yang ditentukan sebagai acuan untuk menguji homogenitas data iklim di ndonesia merupakan salah satu kendala dalam kegiatan analisis homogenitas terhadap data iklim yang ada di database BMG. Namun demikian pemahaman tentang perlunya dilakukan analisis homogenitas merupakan suatu langkah awal untuk membenahi data sekaligus menerapkan pengawasan kualitas (quality control) terhadap asset data iklim yang ada di BMG. B. Tujuan Agar data yang diperoleh dalam melakukan pengamatan unsur iklim atau cuaca menjadi bermanfaat, maka terutama sekali kita harus mengetahui spesifikasi peralatan, di mana dan bagaimana pengamatan telah dilakukan. Oleh karena itu diperlukan catatan mengenai hal tersebut. Jika stasiun pernah dipindahkan seperti hanya kasus yang terjadi pada Stasiun Klimatologi Banjarbaru atau ada alat yang diganti, maka harus ada catatan khusus yang menjelaskan hal tersebut. Penjelasan tambahan tentang pengamatan seperti jenis instrument dapat mempengaruhi interpretasi dari hasil pengamatan. Kadang-kadang ketika instrument berubah atau diganti, maka pengamatan akan menunjukkan hasil yang berbeda dari sebelumnya, baik berkurang atau bertambah (anomali). Perbedaan seperti itu merupakan suatu contoh dari ketakserbasamaan atau inhomogenity. Data seperti itu haruslah dihomogenkan terlebih dahulu sebelum diolah lebih lanjut sehingga diperoleh hasil yang baik. Jika suatu rangkaian data dalam jangka panjang bersifat homogen, maka semua variabilitas dan perubahan dalam data tersebut semata-mata hanya disebabkan oleh perubahan perilaku atmosfer. C. Ruang Lingkup Uji homogenitas data iklim di Stasiun Klimatologi Banjarbaru meliputi data bulanan dari suhu udara maksimum, minimum, rata-rata, kelembaban udara, penguapan, curah hujan dan hari hujan selama kurun waktu 0 tahun (periode ). Untuk menguji rangakaian dari variabilitas dari asing-masing unsur iklim tersebut, maka uji homogenitas data dilakukan dengan membagi series data tersebut kedalam beberapa kelompok periode waktu, sebagai berikut :
3 1. tahunan pertama ( );. tahunan kedua ( );. tahunan ketiga ( );. 1 tahunan pertama ( );. 1 tahunan kedua ( );. 0 tahunan pertama ( ); 7. 0 tahunan kedua ( );. 0 tahunan ( ).
4 BAB LANDASAN TORTS A. Homogenitas Data Pemahaman tentang perlunya dilakukan analisis homogenitas merupakan suatu langkah awal untuk membenahi data sekaligus menerapkan pengawasan kualitas (quality control) terhadap asset data iklim yang ada di BMG. Selanjutnya perlu disadari bahwa merupakan suatu kewajiban ilmiah untuk memberikan keterangan apakah suatu seri data telah teruji homogenitasnya atau belum. Secara rinci keterangan tentang homogenitas data seyogyanya meliputi: 1. Jenis parameter. Periode pengamatan data. Basis skala waktu (bulanan, mingguan, tahunan, dsb). Jenis teknik (test) yang dipakai dalam uji homogenitas serta penjelasannya.. Jumlah seri data yang homogen/ tidak homogen pada suatu stasiun (berapa seri data yang ditemukan homogen/ tidak homogen). Jumlah kasus, panjangnya periode dan variasi tahunan kasus tidak homogen (jumlah kasus setiap bulannya) dalam satu seri data. 7. Ukuran penyimpangan dan faktor koreksi yang digunakan untuk memperbaiki (meng-adjust) ketidak homogenan seri tersebut.. Faktor non-klimat yang diidentifikasi telah mengakibatkan ketidak homogenan dalam suatu seri data (pemindahan instrumen, pergantian waktu pengamatan, pergantian pengamat, kecenderungan/ trend memanas/ mendingin secara perlahan-lahan misalnya karena dampak perkotaan dan dampak perubahan tata guna lahan). B. Metadata Agar data yang diperoleh dalam melakukan pengamatan unsur iklim atau cuaca menjadi bermanfaat, maka terutama sekali kita harus mengetahui di mana dan bagaimana pengamatan telah dilakukan. Oleh karena itu diperlukan catatan mengenai hal tersebut. Dokumentasi stasiun yang berisi informasi mengenai data atau data tentang data disebut metadata. Kata metadata berasal dari bahasa Yunani, yaitu meta (di luar) dan dari bahasa latin yaitu datum (fakta yang diberikan), atau jika
5 diperluas pengertiannya menjadi fakta yang diberikan oleh hasil pengamatan di lapangan. Metadata harus mencerminkan bagaimana, di mana, ketika, dan oleh siapa informasi hasil pengamatan telah dikumpulkan. dealnya, metadata yang lengkap perlu mencantumkan semua perubahan yang terjadi terhadap stasiun sejak didirikan hingga saat sekarang yang lebih dikenal sebagai station history (riwayat stasiun). Sebagai contoh jika stasiun pernah dipindahkan atau ada alat yang diganti, maka harus ada catatan khusus yang menjelaskan hal tersebut. Penjelasan tambahan tentang pengamatan seperti jenis instrument dapat mempengaruhi interpretasi dari hasil pengamatan. Kadang-kadang ketika instrument berubah atau diganti, maka pengamatan akan menunjukkan hasil yang berbeda dari sebelumnya, baik berkurang atau bertambah. Perbedaan seperti itu merupakan suatu contoh dari ketakserbasamaan atau inhomogenity. Data seperti itu haruslah dihomogenkan terlebih dahulu sebelum diolah lebih lanjut sehingga diperoleh hasil yang baik. Jika suatu rangkaian data dalam jangka panjang bersifat homogen, maka semua variabilitas dan perubahan dalam data tersebut semata-mata hanya disebabkan oleh perubahan perilaku atmosfer. Mencatat suatu perubahan ke dalam metadata tepat pada saat hal tersebut terjadi memang sangat disarankan. Di samping itu sangatlah penting untuk menjaga agar data tersedia dalam periode yang panjang mencakup beberapa tahun. Dengan membandingkan data-data yang baru dan yang lama sangatlah mungkin untuk memperoleh faktor koreksi dan melakukan penyesuaian data menjadi homogen. Jika periode pengamatan tidak terlalu panjang, atau data telah hilang atau terputus, datadata sebelumnya bisa diinterpolasi untuk mengisi data yang hilang tersebut. Data dari beberapa stasiun yang terdekat dapat pula digunakan dan dengan metode statistik dapat diperoleh persamaan-persamaan untuk mengisi data yang hilang (missing values). Setiap pengguna dan penyedia data klimatologi harus berhadapan dengan metadata dan homogenitas data sampai taraf tertentu. Banyak peneliti iklim di seluruh dunia sudah mengembangkan pendekatan yang efektif dalam hubungan dengan banyak aspek dari metadata dan homogenitas. Metadata yang baik diperlukan untuk memastikan bahwa pengguna data tidak mempunyai keraguan tentang kondisi
6 dimana data telah dicatat, dikumpulkan, dan disebarkan, untuk mendapatkan kesimpulan yang akurat dari analisa mereka, misalnya mengenai tanggal dan waktu yang pasti tentang kapan sebuah alat pengamatan telah diganti dan bagaimana karakteristik alat yang lama dan yang baru. Hal-hal seperti itu dapat mengantisipasi adanya perubahan/penyimpangan data yang disebabkan oleh faktor-faktor non klimat mengingat data yang homogen dalam jangka panjang sangat diperlukan untuk mengamati adanya trend perubahan iklim. Metadata mempunyai peran kunci dalam proses pembuatan database. Jika kita mengetahui metadata yang lengkap dari suatu stasiun, maka kita dapat meneliti apakah variabilitas dari data yang ada hanya disebabkan oleh pengaruh perubahan iklim saja atau ada penyebab lain. Para pengguna data klimatologi juga memperoleh manfaat dari adanya metadata yang lengkap. Mereka harus teliti akan keakuratan data hasil pengamatan dan juga perlu dilakukan perbandingan antar data dari tempat dan waktu yang berbeda. Data klimatologi dipengaruhi oleh banyak faktor, misalnya jenis instrument, letak instrument, cara pencatatan, dan banyak lagi. Ada suatu kebutuhan untuk mempunyai metadata yang lengkap agar data klimatologi dapat digunakan semaksimal mungkin dan diolah dengan baik. nformasi yang lengkap akan menjadi suatu keuntungan bagi pengguna data klimatologi sebagaimana juga bagi penyedia data. Metadata yang lengkap menggambarkan riwayat stasiun sejak didirikan hingga saat sekarang (pencatatan). Untuk mendapatkan database yang berkualitas sangatlah penting untuk memiliki data stasiun yang menyeluruh dan menjaganya tetap baru atau selalu terupdate. Agar hal tersebut dapat diwujudkan, perlu adanya kerjasama yang baik antara kepala stasiun dan para pengamat sehingga mereka mengetahui apa saja permasalahan seputar data klimatologi yang ada. C. Uji Homogenitas Untuk meyakinkan suatu data homogen atau tidak, perlu dilakukan tes statistik Tes yang paling baik untuk menguji homogenitas data iklim adalah dengan menggunakan tes nonparametrik. Statistik nonparametrik tidak memerlukan asumsi mengenai bentuk distribusi dan karena itu merupakan statistik yang bebas distribusi (free distribution). Dalam statistik nonparametrik, kesimpulan dapat ditarik tanpa memperhatikan bentuk distribusi populasi, sementara dalam statistik parametrik
7 kesimpulan dianggap sah apabila asumsi-asumsi tertentu yang diberlakukan terbukti benar. Metode statistik nonparametrik sebaiknya dipakai untuk situasi-situasi seperti berikut: 1. Apabila ukuran sample demikian kecil sehingga distribusi statistik pengambilan sample tidak mendekati normal, dan apabila tidak ada asumsi yang dapat dibuat tentang bentuk distribusi populasi yang menjadi sumber sample.. Apabila digunakan data peringkat atau ordinal. (Data ordinal hanya memberikan informasi tentang apakah suatu data lebih tinggi, lebih rendah, atau sama dengan data lainnya, data ini sama sekali tidak menyatakan ukuran perbedaan).. Apabila data nominal digunakan. (Data nominal adalah data dimana sebutan seperti laki-laki atau perempuan diberikan kepada suatu jenis data dan tidak ada implikasi di dalam sebutan tersebut bahwa data yang satu lebih tinggi atau lebih rendah daripada data lainnya). Menurut WMO Technical Note No. 1 (Some Methods Of Climatological Analysis), metode untuk menguji homogenitas data iklim dengan tes non parametrik yang lebih sering digunakan adalah dengan RUN TST. Run test merupakan uji deret untuk melihat keacakan. Tujuan dari uji deret adalah untuk menetukan apakah dalam suatu data terdapat pola tertentu atau apakah data tersebut merupakan sample yang acak. Dalam kaitannya dengan uji homogenitas data klimatologi, maka dari pelaksanaan run test ini akan didapat kemungkinan, yaitu jika data bersifat acak (random) terhadap median maka data tersebut homogen, sedangkan jika data memiliki kecenderungan (trend) lebih banyak di atas median atau di bawah median maka data tersebut tidak homogen. Adapun prosedur dari run test adalah sebagai berikut : 1. Merumuskan Hipotesis Nol (H 0 ) dan Hipotesis Alternatif (H 1 ). Untuk run test yang kita lakukan, hipotesisnya adalah : H 0 : Data yang dianalisis homogen H 1 : Data yang dianalisis tidak homogen. Mengurutkan data dari yang terkecil sampai yang terbesar lalu menentukan median data. 7
8 . Menghitung jumlah data yang lebih kecil dari median (N 1 ) dan jumlah data yang lebih besar atau sama dengan median (N ).. Menghitung jumlah Run (R) data.. Menarik kesimpulan statistik berdasarkan perbandingan R hasil hitungan dan R pada table. Table R (terlampir) ini didasarkan pada asumsi bahwa H 0 benar dan menyajikan nilai R kritis menurut N 1, N, dan taraf nyata (α) sebesar 0,0. Aturan pengambilan keputusan berikut ini digunakan untuk membandingkan nilai R hitung dengan nilai R table: Hipotesis nol (H 0 ) harus ditolak jika nilai R sample sama atau lebih kecil dari nilai teratas pada R table. Hipotesis nol (H 0 ) harus ditolak jika nilai R sample sama atau lebih besar dari nilai terbawah pada R table.. Merumuskan Hipotesis Nol (H 0 ) dan Hipotesis Alternatif (H 1 ). Untuk run test yang kita lakukan, hipotesisnya adalah : H 0 : Data yang dianalisis homogen H 1 : Data yang dianalisis tidak homogen 7. Mengurutkan data dari yang terkecil sampai yang terbesar lalu menentukan median data.. Menghitung jumlah data yang lebih kecil dari median (N 1 ) dan jumlah data yang lebih besar atau sama dengan median (N ). 9. Menghitung jumlah Run (R) data.. Menarik kesimpulan statistik berdasarkan perbandingan R hasil hitungan dan R pada table. Table R (lihat lampiran) ini didasarkan pada asumsi bahwa H 0 benar dan menyajikan nilai R kritis menurut N 1, N, dan taraf nyata (α) sebesar 0,0. Aturan pengambilan keputusan berikut ini digunakan untuk membandingkan nilai R hitung dengan nilai R table: Hipotesis nol (H 0 ) harus ditolak jika nilai R sample sama atau lebih kecil dari nilai teratas pada R table. Hipotesis nol (H 0 ) harus ditolak jika nilai R sample sama atau lebih besar dari nilai terbawah pada R table.
9 BAB ANALSA DATA DAN PMBAHASAN A. Analisa Data Dengan menggunakan metode Run Test terhadap unsur iklim yang telah ditetapka sebelumnya, maka sebagai contoh analisa digunakan data curah hujan untuk Bulan januari di Stasiun Klimatologi Banjarbaru untuk periode 0 tahunan kedua ( ) sebagai berikut : No Tahun Curah Hujan ( mm ) Run Jumlah Run K B K K B 199 K K B B 199 B B K B B B K K B K 0 00 K 11 Median : N1 : N : Run : 11 Dari data diperoleh besarnya median = N 1 merupakan jumlah data yang lebih kecil (K) daripada median yaitu : data N merupakan jumlah data yang lebih besar (B) atau sama dengan median yaitu : data Jumlah run = 11 Untuk menarik kesimpulan maka kita lihat pada table R dimana N 1 = dan N =, maka diperoleh R table = dan 1. Karena jumlah run dari data kita adalah 11 dan berada antara dan 1, maka H 0 diterima, atau data tersebut homogen. 9
10 Apabila ditemukan kasus dimana R hitung tidak berada di antara kedua R table, maka H 0 ditolak, atau data tidak homogen. B. Pembahasan Dengan menggunakan data langkah yang sama seperti pada analisa data di atas, maka uji homogenitas data iklim bulanan di Stasiun Klimatologi Banjarbaru untuk unsur suhu udara maksimum, minimum, rata-rata, kelembaban udara, penguapan, curah hujan dan hari hujan pada setiap kelompok periode waktu yang telah ditetapkan sebelumnya (tabel dan grafik terlampir), didapatkan hasil akhir sebagai berikut : 1. Suhu udara maksimum Bulan 1Thn 1 Thn 0 Thn 0 Thn 0 Thn Jan Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Feb Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mar Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Apr Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mei Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jun Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jul Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Ags Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Sep Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Okt Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Nop Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Des Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke. Suhu udara minimum Bulan 1Thn 1 Thn 0 Thn 0 Thn 0 Thn Jan Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Feb Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mar Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Apr Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mei Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jun Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jul Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Ags Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Sep Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Okt Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Nop No Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Des Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke
11 . Suhu udara rata-rata Bulan 1Thn 1 Thn 0 Thn 0 Thn 0 Thn Jan Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Feb Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mar Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Apr Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mei Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jun Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jul Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Ags Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Sep Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Okt Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Nop Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Des Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke. Penguapan Bulan 1Thn 1 Thn 0 Thn 0 Thn 0 Thn Jan Oke Oke Oke Oke No Oke Oke Oke Feb Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mar Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Apr Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mei Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jun Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jul Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Ags Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Sep Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Okt Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Nop Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Des Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke. Kelembaban udara Bulan 1Thn 1 Thn 0 Thn 0 Thn 0 Thn Jan Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Feb Oke No Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mar Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Apr Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mei Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jun Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jul Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Ags Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke 11
12 Sep Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Okt Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Nop Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Des Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke. Curah hujan Bulan 1Thn 1 Thn 0 Thn 0 Thn 0 Thn Jan Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Feb Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mar Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Apr Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mei Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jun Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jul Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Ags Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Sep Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Okt Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Nop Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Des Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke 7. Hari Hujan Bulan 1Thn 1 Thn 0 Thn 0 Thn 0 Thn Jan Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Feb Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mar Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Apr Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Mei Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jun Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Jul Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Ags Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Sep Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Okt Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Nop Oke Oke No Oke No Oke Oke Oke Des Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke Oke menyatakan bahwa hasil uji data tersebut homogen sedangkan No menyatakan tidak homogen. Pernyataan tersebut didapat dengan menggunaka fungsi logika F pada program xell dengan memasukkan fungsi logika : jika batas bawah tabel R< jumlah Run < batas atas tabel R, maka Oke dan jikan tidak maka No.
13 Dari hasil akhir analisis uji homogenitas data iklim di Stasiun Klimatologi Banjarbaru, terlihat bahwa hampir seluruh data iklim yang dilakukan uji pada setiap kelompok tahunan merupakan data yang homogen atau dapat diterima, hanya beberapa yang dinyatakan tidak homogen, yaitu : 1. Data suhu udara minimum Bulan Nopember tahunan,. Data penguapan Bulan Januari 1 tahunan,. Data kelembaban udara Bulan Februari tahunan,. Data hari hujan Bulan Nopember tahunan dan 1 tahunan. Bila dilihat kumpulan data yang tidak dinyatakan homogen tersebut diatas, maka dapat dapat dilihat bahwa data-data tersebut berada pada kelompok periode sampai dengan 1 tahunan. Hal tersebut dimungkinkan karena jumlah series data masih dianggap kurang untuk layak dilakukan uji homogenitas, sedangkan data-data dengan jumlah series > 0 tahun secara keseluruhan menyatakan bahwa data-data tersebut adalah homogen. 1
14 BAB V KSMPULAN uji homogenitas data iklim di Stasiun Klimatologi Banjarbaru memberikan hasil analisa sebagai berikut : 1. Data dengan jumlah series kurang dari 0 tahun masih belum dapat digunakan untuk dilakukan uji homogenitas data, hal tersebut dapat disebabkan karena : a. Jumlah data N 1 maupun N terlampau kecil, sehinga tidak terdapat pada batas minimal untuk besaran nilai N 1 dan N pada tabel R. b. Jumlah Run yang berada dibawah interval batas bawah dari tabel R, yang dapat disebabkan dalam periode tahun tersebut terjadi anomali iklim sehingga data yang terpantau selalu lebih kecil atau lebih besar dari nilai median data yang terjadi secara berturut-turut dalam beberapa tahun.. analisa uji homogenitas dengan menggunakan kelompok data lebih dari 0 tahun ternyata lebih memberikan hasil yang lebih baik atau sepeerti yang diharapkan, walaupun tidak menutup kemungkinan dengan jumlah series data yang digunakan tersebut terdapat data yang dinyatakan tidak homogen namun dengan jumlah data yang digunakan lebih banyak variasi data yang tercatat dapat lebih besar sehingga dapat diterima dalam interval tabel uji R. 1
15 DAFTAR S DAFTAR S Halaman i BAB PNDAHULUAN 1 A. Latar Belakang... 1 B. Tujuan... C. Ruang Lingkup... BAB LANDASAN TORTS A. Homogenitas Data... B. Metadata... C. Uji Homogenitas... BAB ANALSA DATA DAN PMBAHASAN 9 A. Analisa Data... 9 B. Pembahasan... BAB V KSMPULAN... 1 TNJAUAN PUSTAKA... LAMPRAN Lampiran 1. Tabel Uji Homogenitas Data... Lampiran. Grafik Uji Homogenitas Data... Lampiran. Tabel Uji Homegenitas... ii iii xv xviii i
16 TNJAUAN PUSTAKA Nurhayati, Dra., M.Sc. Analisa Homogenitas dan Metadata, Modul Diklat Teknis Analisa Data Klimatologi dan Kualitas Udara, Pusdiklat BMG, 00 ii
17 Lampiran 1. Tabel Uji Homogenitas Data 1. Suhu Udara maksimum Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 7 7 Jlh Run Tabel 9 9 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel 9 9 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel 9 1 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 9 Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel iii
18 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel 9 1. Suhu Udara Minimum Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run 7 7 Tabel 9 9 FALS Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 7 Jlh Run 7 Tabel iv
19 9 9 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 9 Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel v
20 0 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel 9 1. Suhu Udara Rata-rata Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 7 Jlh Run Tabel Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel 9 1 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel vi
21 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 11 Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) 9 7 B (N) 11 1 Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel 9 1. Penguapan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run 9 7 Tabel vii
22 9 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 7 7 Jlh Run Tabel 9 9 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 7 Jlh Run 7 7 Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 9 9 Jlh Run Tabel FALS 0 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel viii
23 0 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel 9 1. Kelambaban Udara Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) 1 B (N) 7 9 Jlh Run Tabel Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 7 7 Jlh Run 7 Tabel FALS Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel ix
24 9 1 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 9 Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) 9 9 B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel x
25 . Curah Hujan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run 7 Tabel 9 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run 7 7 Tabel 9 1 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 9 Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 9 Jlh Run Tabel xi
26 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) 9 B (N) 11 Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) 9 B (N) 11 Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel 7. Hari Hujan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 7 Jlh Run Tabel 9 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel xii
27 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) 7 Jlh Run 7 Tabel FALS 1 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel FALS 0 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel xiii
28 0 Thn Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des K (N1) B (N) Jlh Run Tabel xiv
29 Lampiran. Grafik Uji Homogenitas Data Grafik Uji Homogenitas Data klim Staklim Banjarbaru Tahunan ( ) T maksimum T minimum T rata-rata Penguapan kelembaban udara curah hujan hari hujan bulan / unsur iklim Grafik Uji Homogenitas Data klim Staklim Banjarbaru Tahunan ( ) T maksimum T minimum T rata-rata Penguapan kelembaban udara curah hujan hari hujan bulan / unsur iklim Grafik Uji Homogenitas Data klim Staklim Banjarbaru Tahunan ( ) T maksimum T minimum T rata-rata Penguapan kelembaban udara curah hujan hari hujan bulan / unsur iklim xv
30 Grafik Uji Homogenitas Data klim Staklim Banjarbaru 1 Tahunan ( ) T maksimum T minimum T rata-rata Penguapan kelembaban udara curah hujan hari hujan bulan / unsur iklim Grafik Uji Homogenitas Data klim Staklim Banjarbaru 1 Tahunan (199-00) T maksimum T minimum T rata-rata Penguapan kelembaban udara curah hujan hari hujan bulan / unsur iklim Grafik Uji Homogenitas Data klim Staklim Banjarbaru 0 Tahunan ( ) T maksimum T minimum T rata-rata Penguapan kelembaban udara curah hujan hari hujan bulan / unsur iklim xvi
31 Grafik Uji Homogenitas Data klim Staklim Banjarbaru Tahunan (197-00) T maksimum T minimum T rata-rata Penguapan kelembaban udara curah hujan hari hujan bulan / unsur iklim Grafik Uji Homogenitas Data klim Staklim Banjarbaru 0 Tahunan ( ) T maksimum T minimum T rata-rata Penguapan kelembaban udara curah hujan hari hujan bulan / unsur iklim xvii
32 TABL R (NLA KRTS), α = 0.0 N N xviii
33 UJ HOMOGNTAS DATA KLM D STASUN KLMATOLOG BANJARBAR Oleh : RMAN SONJAYA Stasiun Klimatologi Banjarbaru B A N J A R B A R U i
BAB II LANDASAN TEORITIS
BAB I PENDAHULUAN Pengaruh pemanasan global yang sering didengungkan tidak dapat dihindari dari wilayah Kalimantan Selatan khususnya daerah Banjarbaru. Sebagai stasiun klimatologi maka kegiatan observasi
BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kalimantan Selatan sebagai salah satu wilayah Indonesia yang memiliki letak geografis di daerah ekuator memiliki pola cuaca yang sangat dipengaruhi oleh aktifitas monsoon,
dari tahun pada stasiun pengamat yang berada di daerah Darmaga, Bogor.
Jika plot peluang dan plot kuantil-kuantil membentuk garis lurus atau linier maka dapat disimpulkan bahwa model telah memenuhi asumsi (Mallor et al. 2009). Tingkat Pengembalian Dalam praktik, besaran atau
BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Berkurangnya jumlah curah hujan di bawah normal pada suatu periode atau biasa disebut dengan kekeringan meteorologis merupakan indikasi pertama yang selanjutnya mulai
PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI NOVEMBER 2011
Nop-06 Feb-07 Mei-07 Agust-07 Nop-07 Feb-08 Mei-08 Agust-08 Nop-08 Feb-09 Mei-09 Agust-09 Nop-09 Feb-10 Mei-10 Agust-10 Nop-10 Feb-11 Mei-11 Agust-11 PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI NOVEMBER 2011
PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI APRIL 2012
I. TOTAL SIMPANAN NASABAH PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI APRIL 2012 Total pada bulan April 2012 mengalami kenaikan sebesar Rp14,48 Triliun dibandingkan dengan total pada bulan Maret 2012 sehingga
PENERAPAN TEORI RUN UNTUK MENENTUKAN INDEKS KEKERINGAN DI KECAMATAN ENTIKONG
Abstrak PENERAPAN TEORI RUN UNTUK MENENTUKAN INDEKS KEKERINGAN DI KECAMATAN ENTIKONG Basillius Retno Santoso 1) Kekeringan mempunyai peranan yang cukup penting dalam perencanaan maupun pengelolaan sumber
PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI FEBRUARI 2012
Nop-06 Feb-07 Mei-07 Agust-07 Nop-07 Feb-08 Mei-08 Agust-08 Nop-08 Feb-09 Mei-09 Agust-09 Nop-09 Feb-10 Mei-10 Agust-10 Nop-10 Feb-11 Mei-11 Agust-11 Nop-11 PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI FEBRUARI
EVALUASI MUSIM HUJAN 2007/2008 DAN PRAKIRAAN MUSIM KEMARAU 2008 PROVINSI BANTEN DAN DKI JAKARTA
BADAN METEOROLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG-TANGERANG Jln. Raya Kodam Bintaro No. 82 Jakarta Selatan ( 12070 ) Telp: (021) 7353018 / Fax: 7355262, Tromol Pos. 7019 / Jks KL, E-mail
ANALISIS MUSIM KEMARAU 2011 DAN PRAKIRAAN MUSIM HUJAN 2011/2012 PROVINSI DKI JAKARTA
ANALISIS MUSIM KEMARAU 2011 DAN PRAKIRAAN MUSIM HUJAN 2011/2012 PROVINSI DKI JAKARTA Sumber : BADAN METEOROLOGI, KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG TANGERANG 1. TINJAUAN UMUM 1.1.
ANALISA VARIABILITAS CURAH HUJAN DI PALU BERDASARKAN DATA PENGAMATAN TAHUN
ANALISA VARIABILITAS CURAH HUJAN DI PALU BERDASARKAN DATA PENGAMATAN TAHUN 1981-2010 Wenas Ganda Kurnia Stasiun Pemantan Atmosfer Global Lore Lindu Bariri Palu Email: wenasbmkg@gmail.com ABSTRAK Curah
ANALISA KETERSEDIAAN AIR
ANALISA KETERSEDIAAN AIR 3.1 UMUM Maksud dari kuliah ini adalah untuk mengkaji kondisi hidrologi suatu Wilayah Sungai yang yang berada dalam sauatu wilayah studi khususnya menyangkut ketersediaan airnya.
BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA
Press Release BMKG Jakarta, 12 Oktober 2010 BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA 2 BMKG A F R I C A A S I A 3 Proses EL NINO, DIPOLE MODE 2 1 1963 1972 1982 1997 1 2 3 EL NINO / LA NINA SUHU PERAIRAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.. Parameter Curah Hujan model REMO Data curah hujan dalam keluaran model REMO terdiri dari 2 jenis, yaitu curah hujan stratiform dengan kode C42 dan curah hujan konvektif dengan
KATA PENGANTAR PANGKALPINANG, APRIL 2016 KEPALA STASIUN METEOROLOGI KLAS I PANGKALPINANG MOHAMMAD NURHUDA, S.T. NIP
Buletin Prakiraan Musim Kemarau 2016 i KATA PENGANTAR Penyajian prakiraan musim kemarau 2016 di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung diterbitkan untuk memberikan informasi kepada masyarakat disamping publikasi
KATA PENGANTAR. Kami ucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang telah membantu penerbitan publikasi prakiraan musim hujan ini.
KATA PENGANTAR Penyajian Prakiraan Musim Hujan 2016/2017 di Provinsi Sumatera Selatan ditujukan untuk memberi informasi kepada masyarakat, disamping publikasi buletin agrometeorologi, analisis dan prakiraan
BAB IV PEMBAHASAN DAN HASIL
BAB IV PEMBAHASAN DAN HASIL 4.1. Analisis Curah Hujan 4.1.1. Ketersediaan Data Curah Hujan Untuk mendapatkan hasil yang memiliki akurasi tinggi, dibutuhkan ketersediaan data yang secara kuantitas dan kualitas
DATA DISTRIBUSI SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS
DATA DISTRIBUSI SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS SEMESTER II-2016 Divisi Statistik, Kepesertaan, dan Premi Penjaminan Direktorat Penjaminan dan Manajemen Risiko Daftar Isi Daftar Isi... 1 KETERANGAN... 2 I.
PERTUMBUHAN SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS
PERTUMBUHAN SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS Juni 2016 Divisi Statistik, Kepesertaan, dan Premi Penjaminan Direktorat Penjaminan dan Manajemen Risiko Daftar Isi Daftar Isi... 1 KETERANGAN... 2 I. Total Simpanan...
LAMPIRAN. Lampiran 1. Kriteria Kesesuaian Lahan Tanaman Kentang (Solanum tuberosum L.)
LAMPIRAN Lampiran 1. Kriteria Kesesuaian Lahan Tanaman Kentang (Solanum tuberosum L.) Persyaratan Penggunaan/Karakteristik Lahan Temperatur (tc) Temperatur ratarata ( 0 C) 1618 14 16 Ketersediaan Air (wa)
BAB IV PENGOLAHAN DATA
30 BAB IV PENGOLAHAN DATA 4.1 Data Curah Hujan DAS Brantas Data curah hujan di DAS Brantas merupakan data curah hujan harian, dimana curah hujan harian berasal dari stasiun-stasiun curah hujan yang ada
PRESENSI DOSEN DIPEKERJAKAN KOPERTIS WILAYAH V
Pangkat/Gol. : Perguruan Tinggi : Universitas Ahmad Dahlan Jabatan Fungsional : Bulan : Januari 2014 No. HARI TANGGAL DATANG PULANG. DATANG PULANG 1 Rabu 01-Jan-14 Libur Libur Libur 2 Kamis 02-Jan-14 1.
BMKG PRESS RELEASE BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA
BMKG PRESS RELEASE BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA BMKG OUTLINE I. GEMPABUMI TSUNAMI KEPULAUAN MENTAWAI (25 - oktober 2010); Komponen Tsunami Warning System (TWS) : Komponen Structure : oleh
L A M P I R A N D A T A H A S I L A N A L I S I S
L A M P I R A N D A T A H A S I L A N A L I S I S Lampiran 1. Data Curah Hujan Rata-rata Bulanan Stasiun BMG Karang Panjang, Ambon Tahun 1997-2006 Curah hujan (mm) bulan Total Rataan Tahun Jan Peb Mar
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
23 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pola Sebaran Suhu Permukaan Laut (SPL) Hasil olahan citra Modis Level 1 yang merupakan data harian dengan tingkat resolusi spasial yang lebih baik yaitu 1 km dapat menggambarkan
BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG
B M K G BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG Jln. Raya Kodam Bintaro No. 82 Jakarta Selatan (12070) Telp. (021) 7353018 / Fax: 7355262 E-mail: staklim.pondok.betung@gmail.com,
Lampiran 1.1 Data Curah Hujan 10 Tahun Terakhir Stasiun Patumbak
13 Lampiran 1.1 Data Curah Hujan 1 Tahun Terakhir Stasiun Patumbak TAHUN PERIODE JANUARI FEBRUARI MARET APRIL MEI JUNI JULI AGUSTUS SEPTEMBER OKTOBER NOVEMBER DESEMBER 25 I 11 46 38 72 188 116 144 16 217
IV. PEMBAHASAN. 4.1 Neraca Air Lahan
3.3.2 Pengolahan Data Pengolahan data terdiri dari dua tahap, yaitu pendugaan data suhu Cikajang dengan menggunakan persamaan Braak (Djaenuddin, 1997) dan penentuan evapotranspirasi dengan persamaan Thornthwaite
BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG
B M K G BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG Jln. Raya Kodam Bintaro No. 82 Jakarta Selatan (12070) Telp. (021) 7353018 / Fax: 7355262 E-mail: staklim.pondok.betung@gmail.com,
BADAN METEOROLOGI, KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG TANGERANG
BADAN METEOROLOGI, KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG TANGERANG Jln. Raya Kodam Bintaro No. 82 Jakarta Selatan ( 12070 ) Telp. (021) 7353018, Fax: (021) 7355262 E-mail: staklim.pondok.betung@gmail.com,
BAB III METODE PENELITIAN. A. Tempat dan Waktu Penelitian
20 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian 1. Tempat Penelitian Penelitian dilaksanakan di SMA Negeri Karangpandan kelas X. 2. Waktu Penelitian Penelitian dilakukan pada semester gasal
BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG ANALISIS MUSIM KEMARAU 2013 DAN PRAKIRAAN MUSIM HUJAN 2013/2014
BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG Jln. Raya Kodam Bintaro No. 82 Jakarta Selatan (12070) Telp. (021) 7353018 / Fax: 7355262 E-mail: staklim.pondok.betung@gmail.com,
DATA DISTRIBUSI SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS
DATA DISTRIBUSI SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS SEMESTER I-2017 Group Penanganan Premi Penjaminan Daftar Isi Daftar Isi... 1 Daftar Tabel dan Gambar...2 Keterangan... 3 I. Jumlah BPR dan BPRS... 4 II. Total
Bulan Basah (BB) : Bulan dengan curah hujan lebih dari 100 mm (jumlah curah hujan bulanan melebihi angka evaporasi).
1. Klasifikasi Iklim MOHR (1933) Klasifikasi iklim di Indonesia yang didasrakan curah hujan agaknya di ajukan oleh Mohr pada tahun 1933. Klasifikasi iklim ini didasarkan oleh jumlah Bulan Kering (BK) dan
PERKEMBANGAN KUNJUNGAN WISMAN KE PROVINSI KEPULAUAN RIAU DESEMBER 2009
BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI KEPULAUAN RIAU No. 159/02/21/Th. V, 1 Februari 2010 PERKEMBANGAN KUNJUNGAN WISMAN KE PROVINSI KEPULAUAN RIAU DESEMBER Jumlah wisatawan mancanegara (wisman) yang berkunjung
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
16 5.1 Hasil 5.1.1 Pola curah hujan di Riau BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN Data curah hujan bulanan dari tahun 2000 sampai dengan 2009 menunjukkan bahwa curah hujan di Riau menunjukkan pola yang sama dengan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian 1. Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri 1 Sukoharjo kelas XI semester ganjil tahun pelajaran 2015/2016 yang beralamat
A. Metode Pengambilan Data
16 BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Pengambilan Data Dalam penelitian ini prosedur yang digunakan dalam pengambilan data yaitu dengan mengambil data suhu dan curah hujan bulanan dari 12 titik stasiun
Lampiran 1 Lokasi penelitian
LAMPRAN Lampiran 1 Lokasi penelitian Lampiran 1 lanjut Lampiran 2 Bentuk Kuesioner bagi pemangku kebijakan nstansi : Kabupaten : Kecamatan : NFORMAS DAR PEMANGKU KEBJAKAN No Daftar Pertanyaan Jawaban A
KATA PENGANTAR TANGERANG SELATAN, MARET 2016 KEPALA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG TANGERANG. Ir. BUDI ROESPANDI NIP
PROPINSI BANTEN DAN DKI JAKARTA KATA PENGANTAR Puji syukur kehadirat Tuhan YME atas berkat dan rahmat Nya kami dapat menyusun laporan dan laporan Prakiraan Musim Kemarau 2016 di wilayah Propinsi Banten
BAB V ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB V ANALISA DAN PEMBAHASAN 5.1 Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Pada bab ini berisikan tentang analisa hasil dari pengolahan data dalam perhitungan Forecasting dan MRP tepung terigu untuk 12 bulan yang
Pertumbuhan Simpanan BPR dan BPRS
Pertumbuhan Simpanan BPR dan BPRS Semester I Tahun 2015 Divisi Statistik, Kepesertaan, dan Premi Penjaminan Direktorat Penjaminan dan Manajemen Risiko DAFTAR ISI Jumlah BPR/BPRS Peserta Penjaminan Grafik
PRESS RELEASE PERKEMBANGAN MUSIM KEMARAU 2011
BMKG KEPALA BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA Dr. Sri Woro B. Harijono PRESS RELEASE PERKEMBANGAN MUSIM KEMARAU 2011 Kemayoran Jakarta, 27 Mei 2011 BMKG 2 BMKG 3 TIGA (3) FAKTOR PENGENDALI CURAH
Tujuan: Peserta mengetahui metode estimasi Koefisien Aliran (Tahunan) dalam monev kinerja DAS
MONEV TATA AIR DAS ESTIMASI KOEFISIEN ALIRAN Oleh: Agung B. Supangat Balai Penelitian Teknologi Kehutanan Pengelolaan DAS Jl. A.Yani-Pabelan PO Box 295 Surakarta Telp./fax. (0271)716709, email: maz_goenk@yahoo.com
BPS PROVINSI KALIMANTAN TENGAH
CQWWka BPS PROVINSI KALIMANTAN TENGAH No. 10/07/62/Th. X, 1 Juli PERKEMBANGAN TINGKAT PENGGUNAAN SARANA AKOMODASI Selama, TPK Hotel Berbintang Sebesar 56,39 Persen. Tingkat Penghunian Kamar (TPK) hotel
Propinsi Banten dan DKI Jakarta
BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG TANGERANG Jln. Raya Kodam Bintaro No. 82 Jakarta Selatan (12070) Telp. (021) 7353018 / Fax: 7355262 E-mail: staklim.pondok.betung@gmail.com,
ANALISIS MUSIM KEMARAU 2015 DAN PRAKIRAAN MUSIM HUJAN 2015/2016
B M K G BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI KLAS II PONDOK BETUNG Jln. Raya Kodam Bintaro No. 82 Tangerang Selatan Telp. (021) 7353018 / Fax: 7355262 E-mail: staklim.pondok.betung@gmail.com,
Pertumbuhan Simpanan BPR/BPRS. Semester I Tahun 2013
Pertumbuhan Simpanan BPR/BPRS Semester I Tahun 2013 DAFTAR ISI Pertumbuhan Simpanan pada BPR/BPRS Grafik 1 10 Dsitribusi Simpanan pada BPR/BPRS Tabel 9 11 Pertumbuhan Simpanan Berdasarkan Kategori Grafik
Update BoM/POAMA NCEP/NOAA. Jamstec J ul (Prediksi BMKG (Indonesia. La Nina. La Nina.
Update 200910 BoM/POAMA NCEP/NOAA La Nina moderate (-1.8) La Nina Kuat (-2.25) La Nina moderate (-1.7) La Nina moderate (-1. 4) Jamstec 2.5 2 1.5 (Prediksi BMKG (Indonesia La Nina Moderate (-1.85) La Nina
Update BoM/POAMA NCEP/NOAA. Jamstec J ul (Prediksi BMKG (Indonesia. La Nina. moderate.
Update 060910 BoM/POAMA La Nina moderate (-1.7) La Nina Kuat (-2.1) La Nina moderate (-1.4) La Nina moderate (-1. 1) NCEP/NOAA Jamstec 2.5 2 1.5 (Prediksi BMKG (Indonesia 1 0.5 La Nina moderate (-1.65)
BAB I PENDAHULUAN. tepat waktu dan pelayanan yang lebih baik dari pada persaingnya. Selain itu
A. Latar Belakang Penelitian BAB I PENDAHULUAN Perusahaan industri yang berorientasi pada barang dagang adalah salah satu perusahaan yang berkembang di Indonesia. Setiap perusahaan tentunya akan berusaha
LAMPIRAN. Lampiran 1. Data Jumlah Curah Hujan (milimeter) di Stasiun Onan Runggu Periode Tahun
LAMPIRAN Lampiran 1. Data Jumlah Curah Hujan (milimeter) di Stasiun Onan Runggu Periode Tahun 20002009 Bln Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des THN 2000 47 99 147 114 65 19 56 64 220 32 225
BAB III HASIL ANALISIS
51 BAB III HASIL ANALISIS 3.1 Pengumpulan Data Pada tahap ini, penulis secara langsung mengambil data dari PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Medan pada periode Januari 00 sampai dengan Desember 006. Disamping
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN. Setelah melakukan analisis data dan perencanaan Instalasi Pengolahan Air
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan Setelah melakukan analisis data dan perencanaan Instalasi Pengolahan Air Limbah Leachate Tempat Pembuangan Akhir Piyungan Yogyakarta, dapat diambil beberapa kesimpulan:
PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI JANUARI 2012
Jan-07 Apr-07 Jul-07 Oct-07 Jan-08 Apr-08 Jul-08 Oct-08 Jan-09 Apr-09 Jul-09 Oct-09 Jan-10 Apr-10 Jul-10 Oct-10 Jan-11 Apr-11 Jul-11 Oct-11 PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI JANUARI 2012 I. TOTAL
: Melaksanakan Instruksi Kepala Badan ini dengan penuh tanggung jawab. -3-
1. Meningkatkan ketepatan pengamatan meteorologi, klimatologi, dan geofisika sesuai dengan peraturan perundang-undangan; 2. Melakukan entri dan pengiriman data hasil pengamatan meteorologi, klimatologi,
Gbr1. Lokasi kejadian Banjir dan sebaran Pos Hujan di Kabupaten Sidrap
BADAN METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA BALAI BESAR METEOROLOGI KLIMATOLOGI DAN GEOFISIKA WILAYAH IV MAKASSAR STASIUN KLIMATOLOGI KELAS I MAROS JL. DR. RATULANGI No. 75A Telp. (0411) 372366 Fax. (0411)
HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Perbandingan Evapotranspirasi Tanaman Acuan Persyaratan air tanaman bervariasi selama masa pertumbuhan tanaman, terutama variasi tanaman dan iklim yang terkait dalam metode
BAB II KONDISI WILAYAH STUDI
Bab II Kondisi Wilayah Studi 5 BAB II KONDISI WILAYAH STUDI 2.. Tinjauan Umum DAS Bendung Boro sebagian besar berada di kawasan kabupaten Purworejo, untuk data data yang diperlukan Peta Topografi, Survey
HASIL DAN PEMBAHASAN
18 HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi data Tahap pertama dalam pembentukan model VAR adalah melakukan eksplorasi data untuk melihat perilaku data dari semua peubah yang akan dimasukkan dalam model. Eksplorasi
PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA
PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA 2.1. Pengumpulan Data Salah satu hal yang mempengaruhi kualitas hasil penelitian adalah kualitas data yang di kumpulkan. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan
PERATURAN KEPALA BADAN METEOROLOGI, KLIMATOLOGI, DAN GEOFISIKA NOMOR : KEP. 015 TAHUN 2009 TENTANG
PERATURAN KEPALA BADAN METEOROLOGI, KLIMATOLOGI, DAN GEOFISIKA NOMOR : KEP. 015 TAHUN 2009 TENTANG PETUNJUK PELAKSANAAN PERATURAN PEMERINTAH NOMOR 24 TAHUN 2008 TENTANG JENIS DAN TARIF ATAS JENIS PENERIMAAN
KARAKTERISTIK WILAYAH STUDI. A. Letak Geografis dan Fisiografis. perbukitan karst berarti bentuk wilayahnya perbukitan dan batuannya karst.
III. KARAKTERISTIK WILAYAH STUDI A. Letak Geografis dan Fisiografis Geografis dan bentuk wilayah mempengaruhi sistem pengelolaan dan pertumbuhan tanaman secara tidak langsung. Dari fisiografi memberikan
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis perkembangan Tingkat Kepatuhan Pajak Pertambahan Nilai Pengusaha Kena Pajak Badan dilihat dari penyampaian SPT Masa Pajak Pertambahan Nilai dan Surat Ketetapan
VI. HASIL DAN PEMBAHASAN. 6.1 Persepsi Petani terhadap Perubahan Iklim. Hasil penelitian menunjukkan bahwa masing-masing petani memiliki
VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Persepsi Petani terhadap Perubahan Iklim Hasil penelitian menunjukkan bahwa masing-masing petani memiliki persepsi yang berbeda terhadap perubahan iklim. Hal ini dikarenakan
Perkembangan Jasa Akomodasi Provinsi Kalimantan Tengah
Perkembangan Jasa Akomodasi Provinsi Kalimantan Tengah No. 10/10/62/Th. XI, 2 Oktober 2017 BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI KALIMANTAN TENGAH Perkembangan Jasa Akomodasi Provinsi Kalimantan Tengah Selama
Pertumbuhan Simpanan BPR Dan BPRS
Pertumbuhan Simpanan BPR Dan BPRS Semester II Tahun 2013 GROUP PENJAMINAN DIREKTORAT PENJAMINAN DAN MANAJEMEN RISIKO 0 DAFTAR ISI Jumlah BPR/BPRS Peserta Penjaminan Grafik 1 3 Pertumbuhan Simpanan pada
KONDISI UMUM LOKASI PENELITIAN
40 KONDISI UMUM LOKASI PENELITIAN Letak Geografis dan Administrasi Lokasi penelitian berada di Kelurahan Pasir Putih, Kecamatan Sawangan, Kota Depok seluas 462 ha. Secara geografis daerah penelitian terletak
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan dalam Perencanaan Embung
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan dalam Perencanaan Embung Memanjang dengan metode yang telah ditentukan, maka dapat disimpulkan bahwa : 1. Berdasarkan
PENGARUH JUMLAH UANG YANG BEREDAR TERHADAP INFLASI
Tugas Makroekonomi I Nama : Kurniasih NIM : 7111414028 Ekonomi Pembangunan B 2014 PENGARUH JUMLAH UANG YANG BEREDAR TERHADAP INFLASI Sebelum kita membahas mengenai pengaruh jumlah uang yang beredar terhadap
Tz 1 = (28,4 0,59 x h ) o C
Kriteria yang digunakan dalam penentuan bulan kering, bulan lembab dan bulan basah adalah sebagai berikut: Bulan kering (BK): Bulan dengan C
BAB IV ANALISA DATA Ketersediaan Data
BAB IV ANALISA DATA 4.1. Ketersediaan Data Sebelum melakukan perhitungan teknis normalisasi terlebih dahulu dihitung besarnya debit banjir rencana. Besarnya debit banjir rencana dapat ditentukan dengan
BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG
BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Perkembangan pembangunan yang begitu pesat terkadang cenderung menimbulkan masalah baru di suatu wilayah bila dalam perencanaannya kurang/tidak memperhitungkan keadaan
BAB VI. POLA KECENDERUNGAN DAN WATAK DEBIT SUNGAI
BAB VI. POLA KECENDERUNGAN DAN WATAK DEBIT SUNGAI Metode Mann-Kendall merupakan salah satu model statistik yang banyak digunakan dalam analisis perhitungan pola kecenderungan (trend) dari parameter alam
Tabel 4.31 Kebutuhan Air Tanaman Padi
Tabel 4.31 Kebutuhan Air Tanaman Padi Kebutuhan Tanaman Padi UNIT JAN FEB MAR APR MEI JUNI JULI AGST SEPT OKT NOV DES Evapotranspirasi (Eto) mm/hr 3,53 3,42 3,55 3,42 3,46 2,91 2,94 3,33 3,57 3,75 3,51
DAFTAR PUSTAKA. Ariansyah Tinjauan Sistem Pipa Distribusi Air Bersih di Kelurahan Talang
Daftar Pustaka DAFTAR PUSTAKA Ariansyah. 2009. Tinjauan Sistem Pipa Distribusi Air Bersih di Kelurahan Talang Betutu Palembang [Jurnal]. Palembang: Politeknik Negeri Sriwijaya. Badan Pusat Statistik [BPS].
BAB III METODE PENELITIAN. PDAM kota Subang terletak di jalan Dharmodiharjo No. 2. Kecamatan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Gambaran Umum Lokasi Studi PDAM kota Subang terletak di jalan Dharmodiharjo No. 2. Kecamatan Subang, Kabupaten Subang. Untuk mencapai PDAM Subang dapat ditempuh melalui darat
LAMPIRAN. Lampiran 1. Data Jumlah Curah Hujan (milimeter) di Stasiun Onan Runggu Periode Tahun
LAMPIRAN Lampiran 1. Data Jumlah Curah Hujan (milimeter) di Stasiun Onan Runggu Periode Tahun 20002009 Bln Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des THN 2000 47 99 147 114 65 19 56 64 220 32 225
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Analisis pengaruh ENSO dan IOD terhadap curah hujan Pola hujan di Jawa Barat adalah Monsunal dimana memiliki perbedaan yang jelas antara periode musim hujan dan periode musim
Persamaan Regresi Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Data Suhu dan Kelembapan Udara di Ternate
Statistika, Vol. 13 No. 1, 7 16 Mei 2013 Persamaan Regresi Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Data Suhu dan Kelembapan Udara di Ternate Stasiun Meteorologi Depati Amir, Pangkalpinang Email: akhmad.fadholi@bmkg.go.id
Lampiran 1. Peta wilayah Kelurahan Situgede, Kec. Bogor Barat, Kota Bogor LOKASI PENGAMATAN
L A M P I R A N Lampiran 1. Peta wilayah Kelurahan Situgede, Kec. Bogor Barat, Kota Bogor LOKASI PENGAMATAN 50 Lampiran 2. Struktur Lahan Sawah Menurut Koga (1992), struktur lahan sawah terdiri dari: 1.
LAMPIRAN. Mulai. Penentuan Lokasi Penelitian. Pengumpulan. Data. Analisis Data. Pengkajian keandalan jaringan irigasi
LAMPIRAN Lampiran 1. Flowchart Pelaksanaan Penelitian Mulai Penentuan Lokasi Penelitian Pengumpulan Data Data Primer Data Sekunder Analisis Data Deskriptif Kuantitatif Pengggambaran kondisi luasan lahan
BAB III METODOLOGI. dan terorganisasi untuk menyelidiki masalah tertentu yang memerlukan jawaban.
BAB III METODOLOGI 3.1 Umum Metodologi merupakan suatu penyelidikan yang sistematis untuk meningkatkan sejumlah pengetahuan, juga merupakan suatu usaha yang sistematis dan terorganisasi untuk menyelidiki
BAB III METODE PENELITIAN. A. Tempat dan Waktu Penelitian
BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di SMK Negeri 4 Sukoharjo yang berlokasi di Jetis, Baki, Sukoharjo, Kode Pos 57556 Telp. (0271) 7891015. Waktu pelaksanaan
Pertumbuhan Simpanan BPR Dan BPRS
Pertumbuhan Simpanan BPR Dan BPRS Semester I Tahun 2014 Divisi Statistik, Kepesertaan, dan Premi Penjaminan Direktorat Penjaminan dan Manajemen Risiko DAFTAR ISI Jumlah BPR/BPRS Peserta Penjaminan Grafik
PREDIKSI CUACA EKSTRIM DENGAN MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN MENGGUNAKAN PROGRAM MATLAB
PREDIKSI CUACA EKSTRIM DENGAN MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN MENGGUNAKAN PROGRAM MATLAB Yeni Megalina Jurusan Fisika FMIPA Universitas Negeri Medan yenimegalina@gmail.com ABSTRAK Kota Medan merupakan kota
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. berlandaskan dari teori yang ada pada bab II sebelumnya. Pengelolahan data
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab ini, penulis membahas mengenai pengolahan data-data yang berlandaskan dari teori yang ada pada bab II sebelumnya. Pengelolahan data tersebut akan menghasilkan hasil
TUGAS AKHIR PERHITUNGAN DEBIT ANDALAN SEBAGAI. Dosen Pembimbing : Dr. Ali Masduqi, ST. MT. Nohanamian Tambun
TUGAS AKHIR PERHITUNGAN DEBIT ANDALAN SEBAGAI SUMBER AIR BERSIH PDAM JAYAPURA Dosen Pembimbing : Dr. Ali Masduqi, ST. MT Nohanamian Tambun 3306 100 018 Latar Belakang Pembangunan yang semakin berkembang
Studi Optimasi Pola Tanam pada Daerah Irigasi Warujayeng Kertosono dengan Program Linier
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) D-30 Studi Optimasi Pola Tanam pada Daerah Irigasi Warujayeng Kertosono dengan Program Linier Ahmad Wahyudi, Nadjadji Anwar
PERKEMBANGAN KUNJUNGAN WISMAN KE PROVINSI KEPULAUAN RIAU DESEMBER 2015
BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI KEPULAUAN RIAU No. 11/02/21/Th. XI, 1 Februari 2016 PERKEMBANGAN KUNJUNGAN WISMAN KE PROVINSI KEPULAUAN RIAU DESEMBER Jumlah wisatawan mancanegara (wisman) yang berkunjung
ANALISA KETERSEDIAAN AIR SAWAH TADAH HUJAN DI DESA MULIA SARI KECAMATAN MUARA TELANG KABUPATEN BANYUASIN
ANALISA KETERSEDIAAN AIR SAWAH TADAH HUJAN DI DESA MULIA SARI KECAMATAN MUARA TELANG KABUPATEN BANYUASIN Jonizar 1,Sri Martini 2 Dosen Fakultas Teknik UM Palembang Universitas Muhammadiyah Palembang Abstrak
HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 11. Hasil analisis ragam pengaruh perlakuan terhadap produksi dan BTR kelapa sawit
31 HASIL DAN PEMBAHASAN Pengaruh Penunasan terhadap Produksi, Jumlah Tandan dan BTR Pengaruh penunasan dilihat dari pengaruhnya terhadap produksi, jumlah tandan dan bobot tandan rata-rata pada setiap kelompok
4 HASIL. Gambar 4 Produksi tahunan hasil tangkapan ikan lemuru tahun
Cacth (ton) 46 4 HASIL 4.1 Hasil Tangkapan (Catch) Ikan Lemuru Jumlah dan nilai produksi tahunan hasil tangkapan ikan lemuru yang didaratkan di PPP Muncar dari tahun 24 28 dapat dilihat pada Gambar 4 dan
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
52 BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Karakteristik Data Land Surface Temperature (LST) MODIS pada Wilayah Penelitian 5.1.1 Gambaran Umum Data Land Surface Temperature (LST) MODIS LST MODIS merupakan suatu
CH BULANAN. Gambar 3. Curah hujan bulanan selama percobaan lapang
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Keadaan Agroklimat Wilayah Penelitian Dari hasil analisis tanah yang dilakukan pada awal penelitian menunjukan bahwa tanah pada lokasi penelitian kekurangan unsur hara
Tata cara perhitungan evapotranspirasi potensial dengan panci penguapan tipe A
Standar Nasional Indonesia Tata cara perhitungan evapotranspirasi potensial dengan panci penguapan tipe A ICS 93.010 Badan Standardisasi Nasional BSN 2011 Hak cipta dilindungi undang-undang. Dilarang menyalin
BADAN METEOROLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG-TANGERANG
BADAN METEOROLOGI DAN GEOFISIKA STASIUN KLIMATOLOGI PONDOK BETUNG-TANGERANG Jln. Raya Kodam Bintaro No. 82 Jakarta Selatan ( 12070 ) Telp: (021) 7353018 / Fax: 7355262, Tromol Pos. 7019 / Jks KL, E-mail
DISAMPAIKAN DI DINAS PUPESDM PROP DIY
Gambaran Umum Kelistrikan Produksi Listrik Persentase (%) Grafik Persentase Tingkat Pertumbuhan Produksi Listrik (KWh) 020 018 016 014 012 010 008 006 004 002 000 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Karakteristik Wilayah Studi. A. Letak Geografis. Wonosari. Luas wilayah Kecamatan Playen 1.485,36 km 2.Kecamatan Playen
III. Karakteristik Wilayah Studi A. Letak Geografis Kecamatan Playen adalah Salah satu Kecamatan yang berada di Kabupaten Gunungkidul Propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta, dengan Ibukotanya Wonosari. Luas
The stress interaction index SX = (1-CDX/100) (1-CWX/100) (1- HDX/100) (1-HWX/100) dimana ;
5 yang telah tersedia di dalam model Climex. 3.3.3 Penentuan Input Iklim untuk model Climex Compare Location memiliki 2 input file yaitu data letak geografis (.LOC) dan data iklim rata-rata bulanan Kabupaten