SUHU UDARA PANAS DI DAERAH TANJUNG PRIOK JAKARTA UTARA
Oleh : Udin Nasikhudin
===========================
Bidang Data dan Informasi Bawil II
PENDAHULUAN
Manusia
selalu memiliki pilihan dalam hidupnya. Meskipun tersedia dua atau lebih
pilihan, tetap saja memilih bukan menjadi hal yang mudah, apalagi jika pilihan
yang diberikan memiliki bobot yang hampir sama. Untuk memudahkan memilih
pilihan yang tepat dan menguntungkan, digunakan berbagai metode, baik metode
realistis maupun metode kebatinan seperti insting.
Mengimbangi
perkembangan dunia yang penuh teknologi, hal-hal yang tidak memiliki dasar
fakta otentik mulai ditinggalkan sehingga insting dalam menentukan suatu
pilihan dianggap tidak cukup. Diperlukan suatu metode yang berdasar ilmu pasti,
seperti penentuan probabilitas menggunkan metode distribusi.
Distribusi
teoritis dalam menentukan nilai probabilitas ada beberapa macam, yaitu
Distribusi Binomial, Distribusi Poisson, Distribusi Normal atau Distribusi Z,
Distribusi t, Distribusi F, Distribusi Chi Square, dan sebagainya.
Distribusi-distribusi tersebut digunakan sesuai dengan bahan serta data yang
akan diolah dan dicari probabilitasnya. Dalam tulisan ini dihitung menggunakan distribusi poisson berapa besar probabilitas hari kejadian suhu udara di atas rata-rata ( > 34o C) di daerah Tanjung Priok, probabilitas tertinggi merupakan hal paling mungkin terjadi sedangkan probabilitas terendah yang paling mungkin tidak terjadi
Data Data yang digunakan yaitu data suhu udara harian tahun 1988 sampai 2012 dari Stasiun Meteorologi Maritim Tanjung Priok yang ada pada Balai Besar Meteorologi dan Geofisika wilayah II Ciputat.
Metodelogi
Dari data suhu udara harian tahun 1988 sampai 2012 di daerah Tanjung Priok dihitung jumlah hari kejadian suhu udara panas di atas rata-rata ( >34oC) tiap-tiap bulan kemudian dihitung probabilitasnya dengan distribusi poisson sehingga didapatkan probabilitas hari kejadian suhu udara tersebut.
LANDASAN TEORI
SUHU UDARA
Suhu udara adalah ukuran energi kinetik
rata-rata dari pergerakan molekul-molekul. Suhu udara merupakan dampak dari
adanya radiasi panas matahari yang diterima oleh bumi pada saat malam hari
selama sehari semalam (24 jam), satu minggu, satu bulan, maupun satu tahun (12
bulan). Selama periode tersebut suhu udara mengalami perubahan-perubahan yang
disebut variasi. Perubahan sudut datang sinar matahari menyebabkan terjadinya
perbedaan harga suhu udara berbeda setiap bulannya, namun untuk daerah ekuator
perbedaan tersebut tidak memiliki perbedaan yang besar terhadap harga rata-rata
tahunannya.
Untuk menentukan suhu udara panas di daerah Tanjung Priok digunakan suhu
udara harian yang melebihi rata-ratanya yang diukur
dengan alat termometer. Pada daerah ekuator biasanya nilai suhu udara maksimum terjadi beberapa saat setelah matahari melewati titik kulminasinya,
yaitu sekitar pukul 14.00 waktu setempat.
Dalam teori probabilitas dan statistika,
distribusi poisson adalah distribusi probabilitas yang digunakan untuk
variabel diskrit yang menyatakan peluang jumlah peristiwa yang terjadi pada
periode waktu tertentu apabila rata-rata kejadian tersebut diketahui dan dalam
waktu yang saling bebas sejak kejadian terakhir. Distribusi poisson juga dapat
digunakan untuk jumlah kejadian pada interval tertentu seperti jarak, luas,
atau volume.
Distribusi ini pertama kali diperkenalkan oleh Siméon-Denis Poisson (1781–1840) dan diterbitkan,
bersama teori probabilitasnya, pada tahun 1838 dalam karyanya Recherches sur la
probabilité des jugements en matière criminelle et en matière
civile (“Penelitian Probabilitas Hukum Masalah Pidana dan Perdata”).
Karyanya memfokuskan peubah acak N yang menghitung antara
lain jumlah kejadian diskrit (kadang juga disebut "kedatangan") yang
terjadi selama interval waktu tertentu.
Ciri-ciri distribusi Poisson antara lain:
·
Banyaknya hasil percobaan yang
terjadi dalam suatu interval waktu atau suatu daerah tertentu tidak bergantung
pada banyaknya hasil percobaan yang terjadi pada interval waktu atau daerah
lain yang terpisah.
·
Probabilitas terjadinya hasil
percobaan selama suatu interval waktu yang singkat atau dalam suatu daerah yang
kecil, sebanding dengan panjang interval waktu atau besarnya daerah tersebut
dan tidak bergantung pada banyaknya hasil percobaan yang terjadi di luar
interval waktu atau daerah tersebut.
Nilai probabilitas dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
P ( x ) = e –λ . ( λ ) x
x !
e = basis logaritma natural (e =
2.71828...)
x = banyaknya hari kejadian suhu
udara panas
x! = adalah faktorial dari k
λ = rata-rata
jumlah hari kejadian terjadinya suhu udara panas ( > 34oC).
Dari perhitungan menggunakan rumus poisson maka probabilitas hari
kejadian suhu udara panas di daerah Tanjung Priok didapatkan hasil sebagaimana terdapat pada
tabel di bawah ini :
BULAN
|
λ
|
BANYAKNYA HARI
|
|||||||||||||||
0
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
11
|
12
|
13
|
14
|
15
|
||
PROBABILITAS
|
|||||||||||||||||
JAN
|
4,5
|
0,01
|
0,05
|
0,11
|
0,17
|
0,19
|
0,17
|
0,13
|
0,08
|
0,05
|
0,02
|
0,01
|
0,004
|
0,002
|
0,001
|
0,00018
|
0,00005
|
FEB
|
3,5
|
0,03
|
0,11
|
0,18
|
0,22
|
0,19
|
0,13
|
0,08
|
0,04
|
0,02
|
0,01
|
0,002
|
0,001
|
0,000
|
0,000
|
0,00001
|
0,00000
|
MAR
|
10,0
|
0,00005
|
0,0005
|
0,0023
|
0,008
|
0,02
|
0,04
|
0,06
|
0,09
|
0,11
|
0,13
|
0,13
|
0,114
|
0,095
|
0,073
|
0,05208
|
0,03472
|
APR
|
10,5
|
0,00003
|
0,0003
|
0,0015
|
0,005
|
0,01
|
0,03
|
0,05
|
0,08
|
0,10
|
0,12
|
0,12
|
0,118
|
0,103
|
0,083
|
0,06254
|
0,04378
|
MEI
|
11,5
|
0,00001
|
0,0001
|
0,0007
|
0,003
|
0,01
|
0,02
|
0,03
|
0,05
|
0,08
|
0,10
|
0,11
|
0,118
|
0,113
|
0,100
|
0,08222
|
0,06303
|
JUNI
|
11,5
|
0,00001
|
0,0001
|
0,0007
|
0,003
|
0,01
|
0,02
|
0,03
|
0,05
|
0,08
|
0,10
|
0,11
|
0,118
|
0,113
|
0,100
|
0,08222
|
0,06303
|
JULI
|
11,0
|
0,00002
|
0,0002
|
0,0010
|
0,004
|
0,01
|
0,02
|
0,04
|
0,06
|
0,09
|
0,11
|
0,12
|
0,119
|
0,110
|
0,093
|
0,07354
|
0,05413
|
AGUST
|
11,5
|
0,00001
|
0,0001
|
0,0007
|
0,003
|
0,01
|
0,02
|
0,03
|
0,05
|
0,08
|
0,10
|
0,11
|
0,118
|
0,113
|
0,100
|
0,08258
|
0,06342
|
SEPT
|
12,0
|
0,00001
|
0,0001
|
0,0004
|
0,002
|
0,01
|
0,01
|
0,03
|
0,04
|
0,07
|
0,09
|
0,10
|
0,114
|
0,114
|
0,106
|
0,09049
|
0,07239
|
OKT
|
12,0
|
0,00001
|
0,0001
|
0,0004
|
0,002
|
0,01
|
0,01
|
0,03
|
0,04
|
0,07
|
0,09
|
0,10
|
0,114
|
0,114
|
0,106
|
0,09049
|
0,07239
|
NOV
|
12,0
|
0,00001
|
0,0001
|
0,0004
|
0,002
|
0,01
|
0,01
|
0,03
|
0,04
|
0,07
|
0,09
|
0,10
|
0,114
|
0,114
|
0,106
|
0,09049
|
0,07239
|
DES
|
8,6
|
0,00018
|
0,0015
|
0,01
|
0,019
|
0,04
|
0,07
|
0,10
|
0,13
|
0,14
|
0,13
|
0,11
|
0,089
|
0,064
|
0,042
|
0,02621
|
0,01510
|
Dari hasil perhitungan dengan distribusi poisson maka didapatkan peluang tertinggi hari kejadian suhu udara panas pada bulan Januari sebanyak 4 hari, Pada bulan Februari sebanyak 3 hari, pada bulan Maret sebanyak 9 hari, pada bulan April sebanya 10 hari, pada bulan Mei sebanyak 11 hari, pada bulan Juni sebanyak 11 hari, pada bulan Juli sebanyak 10 hari, pada bulan Agustus sebanyak 11 hari, pada bulan September sebanyak 12 hari, pada bulan Oktober sebanyak 12 hari, pada bulan Nopember sebanyak 11 hari dan pada bulan Desember sebanyak 8 hari.
Kesimpulan
Bila dilihat probabilitas hari kejadian suhu udara panas di daerah Tanjung Priok maka yang paling banyak terjadi yaitu bulan September dan Oktober sebanyak 12 hari kejadian suhu udara panas dan paling sedikit terjadi pada bulan Februari sebanyak 3 hari kejadian
