Ibnu Athoillah
Unknown Affiliation

Published : 9 Documents
Articles

Found 9 Documents
Search

MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI LOG-LOGISTIK Athoillah, Ibnu; Wuryandari, Triastuti; Sudarno, Sudarno
Jurnal Gaussian Vol 1, No 1 (2012): Wisuda Periode Oktober 2012
Publisher : Jurusan Statistika UNDIP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (803.393 KB)

Abstract

Lifetime T is the time from initial treatment until the first response is to be observed which can be death due to a particular disease, illness that recur after treatment or the emergence of new diseases. In research of survival testing the data term are censored and not censored. Censored observation occur if the survival time of the observed individual is not known with certainty while the observation not censored if the survival time of observation is known with certainty. There are three different types of censoring observation that are type I,type II, and type III. Censoring type III is an observation made to several individuals at different time within a certain period, this is because an individual entry into the observations at different times. Influence of other factros on the response variable that is survival time relation should be considered. One way to know relationship is through a regression model. Regression model of survival data with censoring type III of log-logistic distribution is made following the curve of the response variable. Estimation of parameters using maximum likelihood methods. Regression model was apllied to estimate the survival time of patients with lung cancer for factors of the infected cell and type of treatment.
ANALISIS SPASIAL EL NINO KUAT TAHUN 2015 DAN LA NINA LEMAH TAHUN 2016 (Pengaruhnya Terhadap Kelembapan, Angin dan Curah Hujan di Indonesia) Athoillah, Ibnu; Sibarani, Rini Mariana; Doloksaribu, Deassy Eirene
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 18, No 1 (2017): June 2017
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2575.809 KB) | DOI: 10.29122/jstmc.v18i1.2140

Abstract

IntisariKejadian El Nino Kuat tahun 2015 dan La Nina Lemah tahun 2016 sangat berpengaruh terhadap beberapa parameter cuaca di Indonesia seperti kelembapan udara, angin dan curah hujan. Dilihat dari kelembapan udara pada saat El Nino, kelembapan udara memiliki anomali negatif dan pada saat La Nina cenderung anomali positif. Dari pengaruhnya terhadap angin, saat El Nino angin zonal lebih dominan angin timuran, dan angin meridional lebih dominan angin selatan yang menyebabkan berkurangnya suplai uap air di Indonesia. Sedangkan saat La Nina, angin zonal lebih dominan baratan dan angin meridional lebih dominan dari utara. Data hujan yang digunakan dalam tulisan ini adalah data observasi per 1 jam dari satelit TRMM pada tahun 2015, 2016 dan data historis dari tahun 2001-2014. Dari hasil analisis spasial menunjukkan bahwa kejadian El Nino mulai terlihat dampaknya pada musim kering yaitu berupa penurunan curah hujan di bawah normalnya sekitar 50–300 mm/bulan terjadi pada bulan Agustus hingga Oktober 2015 terutama di wilayah Indonesia bagian Selatan sedangkan pada musim basah November 2015 – Maret 2016 tidak terlalu signifikan dampaknya. Kejadian La Nina terlihat dampaknya pada bulan September–Desember tahun 2016 dimana terlihat adanya penambahan curah hujan dibandingkan normalnya sekitar 50–400 mm/bulan.  AbtractThe strong El Nino in 2015 and the weak La Nina in 2016 are very influential on some weather parameters in Indonesia such as relative humidifty, wind, and rainfall. The relative humidity during El Nino tends to be a negative and when La Nina tends to be a positive anomaly. Impact to the wind during El Nino, zonal winds are dominant northern and meridional winds are dominant southern which leads to reduced supply of water vapor in Indonesia. While during La Nina, zonal winds are dominant western and meridional winds are dominant northern. Rainfall data used in this paper are the observation data from TRMM Satellite hourly from 2001–2016. Data were analyzed by monthly and seasonal analysis. From the result of spatial analysis shows the impact of El Nino began on dry season. That is decrease of rainfall below the normal around 50–300 mm/month occurs in August to October 2015, especially in southern Indonesia. while in wet season November 2015 – March 2016 the impact is not significant. The impact of La Nina is seen in September–December 2016, where there is an increase of rainfall above the normal around 50–400 mm/month. 
PERBANDINGAN PENGUKURAN RADIOMETER DAN RADIOSONDE PADA MUSIM HUJAN DI DRAMAGA BOGOR Athoillah, Ibnu; Dewi, Saraswati; Renggono, Findy
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 17, No 2 (2016): December 2016
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (694.045 KB) | DOI: 10.29122/jstmc.v17i2.640

Abstract

IntisariBalai Besar Teknologi Modifikasi Cuaca (BB-TMC) BPPT bekerjasama dengan Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) melakukan kegiatan Intensive Observation Period (IOP) selama puncak musim hujan pada tanggal 18 Januari - 16 Februari 2016 di wilayah Jabodetabek. Salah satu peralatan yang digunakan untuk observasi adalah Radiometer dan Radiosonde. Pada penelitian ini akan difokuskan bagaimana perbandingan hasil dari pengukuran Radiometer dan Radiosonde selama kegiatan IOP terutama untuk parameter temperatur dan kelembapan relatif. Hasil dari perbandingan pada profil atmosfer di lapisan tertentu terlihat adanya data yang mempunyai kecenderungan jauh dan tidak memiliki kedekatan nilai. Untuk pengukuran temperatur dengan radiometer jika dibandingkan dengan radiosonde, korelasi data semakin kecil di lapisan atas, sebaliknya jika untuk pengukuran kelembapan relatif, korelasi data di lapisan atas lebih tinggi daripada korelasi data di lapisan bawah. Sedangkan jika dibandingkan pada satu waktu antara radiometer dan radiosonde menunjukkan kecocokan untuk kedua data, meskipun kecocokan data kelembapan relatif lebih kecil dibandingkan data temperatur.  AbstractNational Laboratory for Weather Modification (BB-TMC) BPPT has colaborated with Meteorological Climatology and Geophysic Agency (BMKG) in conducting Intensive Observation Period (IOP) during the peak of rainy season in Jabodetabek area on January 18th- February 16th 2016. One of the tools used in the observation is Radiometer and Radiosonde. This study will focus on comparison result between Radiometer and Radiosonde measurement during IOP especially for temperature and relative humidity parameters. The result in a particular layer of profile atmosphere indicates that the data  tends to deviate away. The temperature difference measured using radiometer and radiosonde in the upper layer shows smaller value than that in the lower layer.  In contrast,  the correlation for relative humidity data in the upper layers is higher than in the lower layers. Meanwhile when compared at one time indicate a good match for both data, although the data matches of  the relative humidity are lower than the temperature data.  
PERBANDINGAN PREDIKSI CURAH HUJAN GFS METEOROGRAM DENGAN CURAH HUJAN TRMM DI DAS RIAM KANAN KALIMANTAN SELATAN Wirahma, Samba; Athoillah, Ibnu; ., Sutrisno
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 16, No 2 (2015): December 2015
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1051.721 KB) | DOI: 10.29122/jstmc.v16i2.1049

Abstract

Teknologi Modifikasi Cuaca (TMC) yang diterapkan oleh BPPT di Kalimantan Selatan dilakukan guna mengatasi kekurangan debit air yang terjadi pada DAS Riam Kanan. Untuk melaksanakan TMC yang efektif dan efisien dibutuhkan prediksi cuaca harian yang akurat dan mendetail pada catchment area (daerah tangkapan hujan) tersebut, khususnya prediksi curah hujan harian. TMC yang diterapkan oleh BPPT menggunakan prediksi yang salah satunya diambil dari Global Forecast System (GFS) Meteorogram. Prediksi tersebut bisa menjadi referensi untuk mengolah dan menganalisis parameter cuaca dengan baik, serta merencanakan dan memutuskan pelaksanaan penerbangan eksekusi selama kegiatan TMC. Untuk menguji ketepatan suatu prediksi, maka diperlukan validasi/perbandingan hasil prediksi dengan data real, yaitu data curah hujan yang dapat diambil dari data Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM).Prediksi curah hujan menggunakan GFS Meteorogram dibandingkan dengan data curah hujan dari TRMM di daerah DAS Riam Kanan menggunakan korelasi Pearson, pengambilan data prediksi GFS dilakukan mulai dari 16 Mei 2014 s/d 31 Mei 2014. Koefisien korelasi yang diambil hanya yang memiliki pola/bentuk hubungan korelasi linear positif (+1). Dari hasil analisis korelasi didapatkan bahwa dari 16 hari pengambilan data di semua lokasi, rata-rata terdapat 8 - 11 hari yang memiliki nilai koefisien korelasi (KK) positif untuk prediksi di hari yang sama dan 6 - 11 hari untuk prediksi Lag_1, dengan nilai KK yang paling banyak muncul yaitu : range 0.4 - 0.7 untuk prediksi 7 hari ke depan, range 0.7 - 0.9 untuk prediksi 5 hari ke depan, dan range 0.9 - 1 untuk prediksi 3 hari ke depan. Dari keenam lokasi titik prediksi dengan nilai koefisien korelasi linear positif yang paling banyak muncul dan memiliki hubungan yang paling kuat adalah di titik Banjarmasin dan DAS bagian Utara.Kata Kunci : prediksi curah hujan GFS, curah hujan TRMM DAS Riam Kanan, koefisien korelasiWeather Modification Technology applied by BPPT in South Kalimantan in order to overcome the shortage of water discharge that occurs in the Riam Kanan Watershed. To implement the weather modification technology an effective and efficient required daily weather predictions are accurate and detail in the catchment area, especially dailiy rainfall prediction. In this Technology, BPPT using prediction from the Global Forecast System (GFS) Meteorogram. This prediction could be a reference to analyze weather parameter, planning, and deciding to do flight execution for weather modification. To verifying accuracy of this prediction, it is necessary validation/ comparison with real data that can be retrieved from the data Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM).Rainfall prediction of GFS Meteorogram compared with data from TRMM rainfall on the Riam Kanan Watershed using Pearson Correlation, GFS forecast data collected from May 16 - May 3,1 2014. The correlation coefficient is taken only has a pattern a positive linear correlation. The result from correlation analysis showed that 16 days of data collection in all locations, on average there are 8 – 11 days have a correlation coefficient is positive for prediction in the same day, and 6 – 11 days for prediction in lag_1 with most value arise of correlation coefficient is 0.4 – 0.7 for prediction of next 7 days, range 0.7 – 0.9 for prediction of next 5 days, and range 0.9 – 1 for prediction of next 3 days. From the six location of prediction points with most value arise of correlation coefficient positive linier and have the strongest relation are in Banjarmasin and northern watershed.Keywords : GFS precipitation forecast, Riam Kanan TRMM rainfall, correlation coefficient
REKOMENDASI PENGELOLAAN SUMBER DAYA AIR WADUK/ DANAU PLTA DI INDONESIA MELALUI PEMANFAATAN TEKNOLOGI MODIFIKASI CUACA Harsoyo, Budi; Yananto, Ardila; Athoillah, Ibnu; Nugroho, Ari
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 16, No 2 (2015): December 2015
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1261.896 KB) | DOI: 10.29122/jstmc.v16i2.1046

Abstract

Melalui program Sistem Inovasi Nasional (SINas) oleh Kementerian Ristek Dikti telah dilakukan inventarisasi Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA) yang ada di seluruh Indonesia melalui penyusunan sistem informasi waduk/danau PLTA berbasis webGIS, yang mampu menyajikan informasi mengenai lokasi, kondisi hidrologi dan cuaca serta karakteristik fisik catchment area untuk masing-masing lokasi PLTA. Dari hasil monitoring data curah hujan serta analisis data hidrologi di setiap lokasi PLTA, diketahui sekitar 80% PLTA yang ada di seluruh Indonesia (kecuali yang ada di wilayah Aceh dan Sumatera Utara) mengalami defisit air akibat berkurangnya curah hujan sejak bulan Mei – Agustus sebagai dampak fenomena El Nino kuat yang mempengaruhi iklim global pada tahun 2015. Teknologi Modifikasi Cuaca (TMC) telah banyak dimanfaatkan untuk menjaga ketersediaan air waduk/danau, baik untuk keperluan irigasi maupun PLTA. Output penelitian ini juga menghasilkan Peta Rencana Waktu Pelaksanaan TMC untuk Mitigasi Bencana Kekeringan di Indonesia dan Peta Rencana Waktu Pelaksanaan TMC untuk Pengisian Waduk/Danau PLTA di Indonesia.Kata Kunci: Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA), Sistem Informasi, Teknologi Modifikasi Cuaca (TMC)=Through the National Innovation System (SINas) by the Ministry of Research Technology and Higher Education has conducted an inventory of Hydroelectric Power Plant which exist throughout Indonesia through the development of an information system reservoir / lake Hydroelectric Power Plant based WebGIS, which is able to present information about the location, hydrology and weather as well as physical characteristics of the catchment area for each location Hydroelecric Power Plant. From the results of the monitoring of rainfall data and analysis of hydrological data at each location Hydroelectric Power Plant, known to about 80% Hydroelectric Power Plant that exist throughout Indonesia (except in Aceh and North Sumatra) experienced water deficit due to reduced rainfall since the month of May to August as the impact Strong El Nino phenomena that affect the global climate in 2015. Weather Modification Technology (TMC) has been used to maintain the availability of water reservoirs / lakes Hydroelectric Power Plant, both for irrigation and hydropower. The output of this research also generates Execution Time Plan Map of TMC for Drought Mitigation in Indonesia and Execution Time Plan Map of TMC for filling Reservoir/ Lake Hydroelectric Power Plant in Indonesia.Keywords: Hydroelectric Power Plant, System Information, Weather Modification Technology (TMC)
ANALISIS VARIABILITAS CURAH HUJAN KOTA MARTAPURA KALIMANTAN SELATAN AKIBAT PERUBAHAN IKLIM Syaifullah, M. Djazim; Muhammad, Fikri Nur; Athoillah, Ibnu; Wirahma, Samba
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 15, No 1 (2014): June 2014
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (766.034 KB) | DOI: 10.29122/jstmc.v15i1.2650

Abstract

IntisariNegara Indonesia merupakan Negara Kepulauan yang terletak di Khatulistiwa sehingga rentan terhadap perubahan iklim.Curah hujan yang terjadi di suatu tempat dipengaruhi oleh faktor alam dan topografi daerah tersebut. Dengan melihat histori kejadian hujan selama 70 tahun (1915 – 2000) akan mengetahui pola hujan distribusi curah hujan suatu wilayah. Untuk memperoleh hasil  tersebut digunakan analisa regresi. Dalam analisa tersebut didapatkan dari tahun 1915 sampai dengan tahun 2000 untuk stasiun di Kota Martapura menunjukan pola kecerendungan kenaikan 4,5898 mm/tahun dengan persamaan regresi Y=4.5898 X-6600.4 with R2=0.0513.AbstractState of Indonesia is a country located on the equator that are vulnerable to climate change.  Rainfall (precipitation) that occurs in a place influenced by nature and topography of the area. By knowing historical rainfall events during 70 years (1915-2000) will determine the distribution pattern of rainfall in the area. To obtain the result about distribution pattern used regression analysis. In the regression analysis obtained that from 1915 until 2000 year for station in Martapura shows the rise pattern 4,5898 mm/years with a regression equation  Y=4.5898 X-6600.4 with R2=0.0513.
PEMANFAATAN TEKNOLOGI MODIFIKASI CUACA UNTUK PERKEBUNAN KELAPA SAWIT Wirahma, Samba; Seto, Tri Handoko; Athoillah, Ibnu
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 15, No 1 (2014): June 2014
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (897.828 KB) | DOI: 10.29122/jstmc.v15i1.2656

Abstract

IntisariTanaman Kelapa Sawit (Elais sp) adalah sumber utama minyak nabati sesudah kelapa di Indonesia. Tanaman tersebut merupakan komoditi andalan ekonomi Indonesia karena selain merupakan penghasil devisa, kelapa sawit merupakan salah satu alternatif upaya peningkatan kesejahteraan masyarakat melalui pembukaan lapangan pekerjaan dan lapangan usaha. Distribusi tanaman kelapa sawit di Indonesia dapat dijumpai di setiap pulau seperti Sumatera, Kalimantan, Sulawesi dan Jawa. Pada tahun 2013, dari total luas perkebunan kelapa sawit sebesar 9,14 juta hektar, sekitar 65% berada di pulau Sumatera, disusul Kalimantan (31%), Sulawesi (3%), kemudian Jawa dan Papua di bawah satu persen. Tanaman kelapa sawit tergolong ke dalam tanaman xerophyte yang dapat beradaptasi dengan kondisi air yang kurang, walaupun demikian tanaman tetap akan mengalami gejala stres air pada saat musim kemarau yang berkepanjangan. Salah satu upaya untuk mengantisipasi musim kemarau panjang dan kebakaran lahan yaitu dengan melakukan Teknologi Modifikasi Cuaca (TMC). Penerapan TMC di Indonesia sudah dilakukan sejak tahun 1979 dengan berbagai tujuan, yaitu menambah curah hujan untuk mengatasi kekeringan, pengisian air waduk untuk irigasi dan PLTA; mengurangi curah hujan untuk mengatasi banjir; longsor; dan mengurangi kabut asap akibat kebakaran hutan dan lahan. Simulasi proyeksi curah hujan dengan skenario pelaksanaan TMC 120 hari dilakukan di wilayah Riau, Kalimantan Tengah dan Sumatera Utara sebagai daerah dengan luas perkebunan sawit terbesar di Indonesia. Hasil dari simulasi tersebut adalah menghitung besarnya jumlah curah hujan tahunan yang dapat dihasilkan apabila dilakukan TMC 120 hari pada bulan April-Mei 2014 dan Agustus-September 2014 dengan asumsi tingkat pertambahan hujan ketika berada pada periode penyemaian awan sebesar 30%. Berdasarkan hasil simulasi curah hujan dengan skenario pelaksanaan TMC 120 hari, untuk wilayah Riau akan didapatkan penambahan curah hujan sebesar 198 mm/tahun, wilayah Kalimantan Tengah sebesar 254 mm/tahun dan wilayah Sumatera Utara sebesar 233 mm/tahun. Abstract Palm (Elais sp) is the main source of vegetable oil after coco in Indonesia. This plant is mainstay commodity of Indonesia because in addition to foreign exchange earner, palm oil is one alternative efforts to improve the welfare of society through the opening of employment and business field. Distribution of palm oil plantations in Indonesia can be found in every island like Sumatra, Kalimantan, Sulawesi and Java. In 2013, total area of palm oil plantations amounted to 9.14 million hectares, approximately 65% were on the island of Sumatra, Kalimantan followed (31%), Sulawesi (3%), then Java and Papua under one percent.  Palm oil plants belonging to the plant xerophyte that can adapt to conditions that are less water, however the plant will continue to experience symptoms of water stress during the long dry season. One effort to anticipate the long dry season and forest fires by performing the Weather Modification Technology. Application of this technology in Indonesia have been carried out since 1979 with a variety of purposes, namely to rain enhancement to overcome drought, filling water reservoirs for irrigation and hydropower; reduce rainfall to overcome floods; landslides; and reduce smog from forest fires and land.  Simulation of rainfall projection with applying weather modification technology for 120 days in Riau, Central Kalimantan, and North Sumatra as the area with the largest palm oil plantations in Indonesia. Result of this simulation is to calculate the amount of annual rainfall if weather modification for 120 days applied in April-May 2014 and AugustSeptember 2014, assuming growth rate when cloud seeding period is 30%. Based on this simulation resulted for Riau regoin will get additional rainfall 198 mm/year, Central Kalimantan Region 254 mm/year and North Sumatra Region 233 mm/year
PERBANDINGAN PARAMETER ATMOSFER RADIOSONDE DI PALEMBANG DAN PANGKALPINANG SELAMA INTENSIVE OBSERVATION PERIODE (IOP) Athoillah, Ibnu; Sibarani, Rini Mariana
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol 19, No 1 (2018): June 2018
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (896.315 KB) | DOI: 10.29122/jstmc.v19i1.2987

Abstract

Beberapa kondisi udara atas yang bagus untuk mendukung pertumbuhan awan adalah udara dalam kondisi labil, kelembapan yang cukup basah dan angin yang tidak terlalu kencang. Profil udara atas ini biasa diukur dengan menggunakan radiosonde. Namun selama ini terjadi keterbatasan dalam hal lokasi peluncuran radiosonde yang tidak banyak di Indonesia, seperti di Palembang tidak ada peluncuran radiosonde yang rutin dilakukan kecuali ada event tertentu seperti Intensive Observation Period (IOP) sehingga dalam kondisi biasa untuk mengetahui profil udara atasnya menggunakan lokasi peluncuran radiosonde terdekat yaitu di Pangkalpinang. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan parameter dari pengukuran radiosonde Palembang saat kegiatan IOP dengan radiosonde Pangkalpinang, guna mengetahui apakah parameter yang dihasilkan dari radiosonde Pangkalpinang bisa digunakan untuk wilayah Palembang. Parameter yang dibandingkan adalah K-Index, Lifted Index, Showalter Index, Convective Temperature (Tc), CAPE, RH 850 mb, RH 700 mb dan RH 500 mb. Perbandingan dilakukan secara visual dan uji statistik. Secara visual dengan metode grafik dan secara statistik menggunakan Wilcoxon Signed Rank Test. Hasil secara visual menunjukkan semua parameter memiliki pola yang mirip dan berdekatan. Hasil uji statistik menunjukkan hampir semua parameter yang diuji memiliki nilai probabilitas di atas 0.05 yang berati tidak ada perbedaan yang signifikan antara hasil pengukuran di Palembang dan Pangkalpinang kecuali parameter Showalter Index yang memiliki nilai probabilitas 0.008 atau di bawah 0.05 yang menunjukkan bahwa parameter Showalter Index ini ada perbedaan yang signifikan dari kedua lokasi.
MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI LOG-LOGISTIK Athoillah, Ibnu; Wuryandari, Triastuti; Sudarno, Sudarno
Jurnal Gaussian Vol 1, No 1 (2012): Wisuda Periode Oktober 2012
Publisher : Departemen Statistika FSM Undip

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Lifetime T is the time from initial treatment until the first response is to be observed which can be death due to a particular disease, illness that recur after treatment or the emergence of new diseases. In research of survival testing the data term are censored and not censored. Censored observation occur if the survival time of the observed individual is not known with certainty while the observation not censored if the survival time of observation is known with certainty. There are three different types of censoring observation that are type I,type II, and type III. Censoring type III is an observation made to several individuals at different time within a certain period, this is because an individual entry into the observations at different times. Influence of other factros on the response variable that is survival time relation should be considered. One way to know relationship is through a regression model. Regression model of survival data with censoring type III of log-logistic distribution is made following the curve of the response variable. Estimation of parameters using maximum likelihood methods. Regression model was apllied to estimate the survival time of patients with lung cancer for factors of the infected cell and type of treatment.