Airlock ini sangat umum memiliki tekanan lebih tinggi di satu sisi dan tekanan lebih rendah di sisi lain. Dalam sistem ini, tekanan udara positif mengalir dari zona internal bertekanan tinggi ke airlock dan dari airlock ke area grade tekanan rendah. Ini mencegah masuknya debu dan kontaminasi dari luar ke airlock dan dari airlock ke sisi dalam. Tekananudara negatif (negative pressure) pada suatu ruangan dapat diartikan bahwa tekanan udara yang ada dalam ruangan tersebut lebih rendah dibandingkan tekanan udara di luar ruangan. Adapun, ruang isolasi pada dasarnya merupakan ruangan yang didesain khusus dan diperuntukan menangani pasien yang terjangkit penyakit infeksi. Tekananpositif digunakan di ruang bersih di mana prioritasnya adalah menjaga kemungkinan kuman atau kontaminan keluar dari ruang bersih.Jika terjadi kebocoran, atau pintu terbuka, udara bersih akan dipaksa keluar dari ruang bersih, bukan udara tanpa filter yang diizinkan masuk ke ruang bersih.Ini bekerja agak mirip dengan mengempiskan balon;ketika Anda membuka ikatan balon, atau meletuskannya, udara mengalir keluar karena tekanan udara di dalam balon lebih tinggi daripada tekanan udara sekitar. gayaangkat ke atas maksimal, seperti gambar. Jika besar kecepatan aliran udara adalah v dan besar tekanan udara adalah p, maka berdasarkan azas Bernoulli rancangan tersebut dibuat agar . A. v 1 > v 2 sehingga p 1 > p 2 B. v 1 > v 2 sehingga p 1 < p 2 C. v 1 < v 2 sehingga p 1 < p 2 D. v 1 < v 2 sehingga p 1 > p 2 E. v 1 > v 2 sehingga p 1 Dengantekanan negatif ini, udara dari dalam ruang isolasi yang mungkin mengandung kuman penyebab infeksi tidak keluar dan mengontaminasi udara luar. Sebaliknya, ruangan isolasi yang menggunakan tekanan udara positif digunakan untuk pasien yang rentan mengalami infeksi. Lihattekanan udara positif terbaik di semua jenis penginstalan HVAC. tekanan udara positif ini memiliki kualitas superior dan terjangkau. MENU Alibaba.com 06xu. Ruang isolasi merupakan ruangan yang didesain khusus untuk menangani pasien dengan penyakit infeksi agar terpisah dari pasien lain. Tujuan adanya ruang isolasi di rumah sakit adalah untuk mengendalikan penyebaran penyakit menular yang bisa mewabah. Mengingat ruangan isolasi di rumah sakit adalah ruangan khusus, orang-orang yang bisa masuk ke ruangan ini juga sangat terbatas. Prosedur masuknya pun tidak sembarangan dan harus ditaati oleh perawat, dokter, petugas rumah sakit, maupun anggota keluarga pasien. Fungsi Ruang Isolasi Secara umum, fungsi utama ruang isolasi adalah mencegah penularan penyakit ke orang lain dan meminimalkan risiko infeksi nosokomial. Ruang isolasi terbagi dalam 2 jenis, yaitu ruangan yang menggunakan tekanan udara negatif dan tekanan udara positif. Ruang isolasi yang menggunakan tekanan udara negatif digunakan untuk pasien infeksi yang penularannya bisa terjadi lewat udara. Dengan tekanan negatif ini, udara dari dalam ruang isolasi yang mungkin mengandung kuman penyebab infeksi tidak keluar dan mengontaminasi udara luar. Sebaliknya, ruangan isolasi yang menggunakan tekanan udara positif digunakan untuk pasien yang rentan mengalami infeksi. Tekanan udara positif didapatkan dari udara bersih yang telah disaring dan dibersihkan, kemudian dipompa ke dalam ruangan terus-menerus. Hal ini membuat udara yang masuk ke ruangan isolasi tetap steril. Kondisi yang Memerlukan Ruang Isolasi Berikut ini adalah beberapa penyakit yang dapat direkomendasikan untuk dirawat dalam ruang isolasi SARS, MERS, COVID-19 Difteri Kolera Tuberkulosis Infeksi organisme yang resisten terhadap beragam obat multi-drug resistant organisms/MDRO Cacar air HIV/AIDS Dalam kondisi tertentu, ada pasien yang diharuskan untuk menempati ruang isolasi sendirian dan ada juga yang bisa ditempatkan bersamaan dengan pasien lain. Biasanya pasien yang menempati ruang isolasi dengan pasien lain adalah mereka yang memiliki penyakit yang sama. Aturan Khusus Ruang Isolasi di Rumah Sakit Setiap rumah sakit memiliki prosedur yang berbeda-beda bagi pengunjung yang ingin menjenguk pasien di ruang isolasi. Ada yang diperbolehkan, ada juga yang tidak diperbolehkan. Peraturan di ruang isolasi tergantung pada penyakit pasien yang sedang dirawat di dalamnya. Jika Anda dibolehkan mengunjungi pasien isolasi, pastikan Anda melaporkan diri terlebih dahulu kepada dokter atau perawat yang menjaga ruangan tersebut. Ikutilah instruksi yang diberikan untuk menjenguk pasien. Aturan khusus yang perlu diikuti saat menjenguk pasien yang dirawat di ruang isolasi antara lain Mencuci tangan dengan benar, baik sebelum maupun sesudah menjenguk pasien di ruang isolasi Mengenakan alat pelindung diri APD untuk mencegah penularan penyakit dari pasien atau untuk melindungi pasien dari kuman penyakit yang mungkin dibawa oleh pengunjung Menutup pintu dengan rapat setelah masuk maupun keluar dari ruangan isolasi Tidak masuk ruang isolasi bila sedang menderita flu atau penyakit lainnya yang rentan menular atau rentan tertular penyakit Pengunjung juga harus mengikuti petunjuk dan kebijakan lain yang berlaku di rumah sakit, misalnya jam besuk. Umumnya, anak-anak tidak diperkenankan masuk ke dalam ruang isolasi. Ketika seseorang dirawat di ruang isolasi, besar kemungkinan penyakit yang ia alami akan berbahaya jika menular ke orang lain. Kemungkinan lainnya, akan sangat berbahaya bagi pasien jika ia terkena infeksi yang ringan sekalipun. Efek yang terjadi bila peraturan di ruang isolasi tidak diindahkan bisa sangat besar, tidak hanya untuk pasien, tapi juga untuk tenaga medis, petugas rumah sakit, pengunjung, bahkan masyarakat luas. Itulah sebabnya semua orang yang masuk ke ruang isolasi harus mengikuti peraturan dengan tertib. Bulan lalu, Kontraktor HVAC berkesempatan memberi informasi tentang pengaturan tata udara tekanan negatif untuk penanganan pasien covid-19 melalui stasiun TV swasta. Ada beberapa pertanyaan yang kami terima. Salah satunya kapan harus menggunakan tekanan udara positif, kapan harus menggunakan tekanan udara negatif. Lebih jelas, kami telah mengelaborasi hasil liputan tersebut melalui postingan berikut ini. Ketika udara dalam suatu bangunan mengandung partikel yang berbahaya, mengontrol arah aliran udara menjadi sesuatu yang penting. Karena berdasarkan WHO , penularan virus corona kebanyakan terjadi pada jarak orang yang terinfeksi batuk atau bersin, orang lain yang bisa terkena virus tetesan, terutama mereka yang berjarak kurang dari 1 meter. Oleh, kita juga dihimbau untuk jaga jarak minimal 1 meter. Meski begitu, transmisi melalui udara tidak bisa ada tetesan yang lebih kecil dan lebih ringan yang tetap berada di udara, berjalan lebih dari 1 meter dari sumbernya. Hal yang harus kita lakukan agar virus yang lebih kecil itu tidak semakin menyebar adalah dengan mengontrol aliran udara. Sebagai ahli sistem tata udara, Kontraktor HVAC dapat mengontrol pergerakan udara dengan menerapkan prinsip dasar fisika, yaitu udara bergerak dari area bertekanan tinggi ke area bertekanan rendah. Tetesan udara dengan SARS-CoV-2 tidak bisa berpindah ke ruangan dengan tekanan udara lebih tinggi dari megaplikasikan sebuah ruangan, kita dapat menentukan sistem tekanan udara di ruangan dengan menggunakan tekanan positif atau negatifTekanan positif berarti ruangan memiliki tekanan udara lebih tinggi di lingkungan di tekanan negatif menunjukkan tekanan udara yang lebih rendah daripada daerah meningkatkan sistem HVAC untuk pencegahan dan penanganan COVID-19, kita bisa menciptakan kondisi dalam ruangan yang lebih aman dalam ruangan. Dengan demikian, kita bisa dengan mudah melanjutkan kehidupan new Kapankah Tekanan Positif Digunakan?Tekanan positif digunakan untuk mencegah udara keluar dari ruangan. Misalnya, ketika kita punya ruang penyimpanan dengan bahan sensitif, tekanan positif dapat digunakan untuk mencapai kontrol yang lebih baik terhadap kondisi udara dalam itu, beberapa yang biasa menggunakan tekanan positif adalahRumah sakit biasanya menggunakan tekanan positif untuk merawat pasien dengan kekebalan tubuh yang lemahIni mencegah kebocoran udara dari area lain ke dalam ruangan, melindungi pasien dari patogen di udaraKapan Tekanan Negatif Digunakan?Tujuan penggunaan tekanan negative adalah untuk mencegah udara keluar. Tekanan negatif biasanya digunakan ketika ruangan berisi sumber polusi udara. Dalam hal ini, partikel berbahaya diarahkan ke sistem pembuangan, tanpa membiarkannya menyebar ke area bangunan pandemic, rumah sakit menggunakan ruangan bertekanan negative untuk merawat pasien terinfeksi virus corona. Dengan perawatan seperti ini, pathogen di udara tidak dapat menyebar ke area lain dan melindungi staf medis dan pasien tekanan negatif menjebak udara di sebuah ruangan, patogen ditangkap lebih efektif oleh pemurnian udara dan sistem luar pengaturan perawatan kesehatan, tekanan negatif biasanya digunakan di kamar dengan sumber kelembaban dan polusi udara. Beberapa contohnya adalah dapur, kamar mandi, dan garasi Ventilasi Untuk Kenyamanan yang LebihPerlu diingat bahwa desain HVAC tidak dapat mencegah coronavirus dengan sendirinya. Tindakan HVAC pun, bukan bermaksud sebagai pengganti untuk panduan sebelumnya yang diberikan oleh membuat interior bangunan seaman mungkin, tekanan dapat dikombinasikan dengan langkah-langkah lain yang meningkatkan kualitas udara dalam ruangan, diantaranya Menambah ventilasi udara luar sebanyak mungkin. Sedangkan sistem ventilasi yang dikendalikan permintaan DCV harus dinonaktifkan sementara, karena mengurangi aliran udara sebagai respons terhadap penyaringan udara seperti Filter HEPA portable. Jika membutuhkan Hepa Filter Portabel, bisa klik di link ini kuman ultraviolet UVGI dapat membunuh patogen, baik di permukaan maupun di udara. Jadi, adiasi pada pita frekuensi UV-C adalah yang paling efektif melawan aliran udara dikendalikan dengan tekanan ruangan, dan sistem HVAC ditingkatkan dengan langkah-langkah yang dijelaskan di atas, risiko penularan COVID-19 melalui udara bisa tetap diingat bahwa setiap bangunan itu unik, maka untuk menemukan kombinasi optimal kualitas udara, konsultasi melalui ahlinya adalah awal investasi. Abstrak. Secara umum, telah diketahui bahwa terjadinya El Nino dan La Nina memberikan dampak yang signifikan terhadap variabilitas musim di Indonesia, terutama pada variasi curah hujan. Sementara itu, penelitian yang mengkaji pengaruh El Nino dan La Nina terhadap parameter meteorologi selain hujan masih cukup sedikit. Untuk mengetahui adanya aktivitas El Nino maupun La Nina dapat digunakan beberapa indikator, salah satunya adalah Indeks Osilasi Selatan SOI. Tulisan ini mengkaji hubungan antara Indeks Osilasi Selatan terhadap parameter selain hujan, yaitu suhu, tekanan, dan kelembapan udara selama 30 tahun 1986-2015 di Stasiun Meteorologi Maritim Semarang menggunakan analisis korelasi. Hasil perhitungan menunjukan bahwa indeks osilasi selatan memberikan pengaruh yang sangat lemah hingga lemah terhadap suhu udara di semua periode dengan koefisien korelasi 0,004 hingga-0,284. Pengaruh indeks osilasi selatan terhadap tekanan udara memiliki hubungan cukup kuat hingga kuat dengan koefisien korelasi-0,554 hingga-0,697, sedangkan koefisien korelasi antara indeks osilasi selatan dengan kelembapan udara menunjukan hubungan sangat lemah hingga cukup kuat dengan koefisien korelasi sebesar-0,09 hingga 0,598. Kata kunci indeks osilasi selatan, suhu udara, tekanan, kelembapan, korelasi Abstract. In general, it is known that El Nino and La Nina give significant effect on season variability in Indonesia, especially in rainfall variation. Meanwhile, there is only few research reviewing about the impact of El Nino and La Nina on meteorological parameters except rainfall. Therefore, this study was conducted to determine the effect of Southern Oscillation Index SOI on air temperature, relative humidity, and air pressure in Maritime Meteorological Station of Semarang within span 30 years 1986-2015 using correlation analysis. The result showed that SOI give very weak to weak effect on air temperature in every period with correlation coefficient ranged between 0,004 up to-0,284, fairly strong to strong on air pressure with correlation coefficient ranged between-0,554 up to-0,697, and very weak to fairly strong on relative humidity with correlation coefficient ranged between-0,009 up to 0,598. Discover the world's research25+ million members160+ million publication billion citationsJoin for free Seminar Nasional Fisika dan Aplikasinya Sabtu, 22 Juli 2017 Bale Sawala Kampus Universitas Padjadjaran, Jatinangor 363 PENGARUH FLUKTUASI NILAI INDEKS OSILASI SELATAN SOI TERHADAP PARAMETER SUHU, TEKANAN, DAN KELEMBAPAN UDARA DI SEMARANG USMAN EFENDI, ANISTIA MALINDA HIDAYAT, LISA AGUSTINA Prodi Meteorologi, Prodi Klimatologi Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Jl. Perhubungan I No. 5 Pondok Betung, Pondok Aren, Tangerang Selatan Abstrak. Secara umum, telah diketahui bahwa terjadinya El Nino dan La Nina memberikan dampak yang signifikan terhadap variabilitas musim di Indonesia, terutama pada variasi curah hujan. Sementara itu, penelitian yang mengkaji pengaruh El Nino dan La Nina terhadap parameter meteorologi selain hujan masih cukup sedikit. Untuk mengetahui adanya aktivitas El Nino maupun La Nina dapat digunakan beberapa indikator, salah satunya adalah Indeks Osilasi Selatan SOI. Tulisan ini mengkaji hubungan antara Indeks Osilasi Selatan terhadap parameter selain hujan, yaitu suhu, tekanan, dan kelembapan udara selama 30 tahun 1986-2015 di Stasiun Meteorologi Maritim Semarang menggunakan analisis korelasi. Hasil perhitungan menunjukan bahwa indeks osilasi selatan memberikan pengaruh yang sangat lemah hingga lemah terhadap suhu udara di semua periode dengan koefisien korelasi 0,004 hingga -0,284. Pengaruh indeks osilasi selatan terhadap tekanan udara memiliki hubungan cukup kuat hingga kuat dengan koefisien korelasi -0,554 hingga -0,697, sedangkan koefisien korelasi antara indeks osilasi selatan dengan kelembapan udara menunjukan hubungan sangat lemah hingga cukup kuat dengan koefisien korelasi sebesar -0,09 hingga 0,598. Kata kunci indeks osilasi selatan, suhu udara, tekanan, kelembapan, korelasi Abstract. In general, it is known that El Nino and La Nina give significant effect on season variability in Indonesia, especially in rainfall variation. Meanwhile, there is only few research reviewing about the impact of El Nino and La Nina on meteorological parameters except rainfall. Therefore, this study was conducted to determine the effect of Southern Oscillation Index SOI on air temperature, relative humidity, and air pressure in Maritime Meteorological Station of Semarang within span 30 years 1986-2015 using correlation analysis. The result showed that SOI give very weak to weak effect on air temperature in every period with correlation coefficient ranged between 0,004 up to -0,284, fairly strong to strong on air pressure with correlation coefficient ranged between -0,554 up to -0,697, and very weak to fairly strong on relative humidity with correlation coefficient ranged between -0,009 up to 0,598. Keywords southern oscillation index, air temperature, pressure, relative humidity, correlation email 1. Pendahuluan Indonesia merupakan negara kepulauan yang terletak diantara Benua Asia dan Australia, serta diantara Samudera Pasifik dan Hindia. Dengan posisi yang strategis tersebut menyebabkan wilayah Indonesia dipengaruhi oleh sirkulasi monsun yang berbalik arah dua kali dalam setahun. Sirkulasi monsun tersebut disebabkan oleh adanya sel tekanan rendah di benua Asia dan Australia secara bergantian. Pada Bulan Desember, Januari, dan Februari, terdapat sel tekanan tinggi di benua Asia sedangkan pada benua Australia terbentuk sel tekanan rendah sehingga menyebabkan angin bertiup dari benua Asia ke Australia. Selama periode ini angin di sebagian besar wilayah Indonesia bertiup dari barat ke timur yang bersamaan dengan musim hujan. Sementara, pada Bulan Juni, Juli, Agustus terjadi hal yang sebaliknya sehingga angin dari benua Australia berhembus menuju benua Asia. Pada periode tersebut angin di wilayah Indonesia berhembus dari barat ke timur yang bersamaan dengan berlangsungnya musim kemarau [1]. Namun tidak selamanya sirkulasi monsun di Indonesia berjalan normal setiap tahunnya. Hal ini disebabkan musim di Indonesia dipengaruhi oleh faktor global, salah satunya adalah El Nino Southern Oscillation ENSO. ENSO merupakan kombinasi dua fenomena yang berbeda, yaitu El Nino dan Osilasi Selatan. El Nino berkaitan dengan peningkatan suhu muka laut Samudera Pasifik ekuator bagian tengah dan timur, yang terdiri dari fase panas El Nino dan fase dingin La Nina. Sementara Osilasi Selatan merupakan jungkat-jungkit perbedaan tekanan atmosfer antara Australia-Indonesia dengan Samudera Pasifik bagian Timur. Fenomena El Nino dan Osilasi Selatan seringkali saling berkaitan, sehingga muncul istilah ENSO yang merupakan gabungan dari kedua fenomena tersebut[2,3]. Indikator untuk menentukan terjadinya ENSO adalah Sea Surface Temperature SST atau suhu permukaan laut serta Southern Oscillation Index SOI atau Indeks Osilasi Selatan. Apabila suhu muka laut Samudera Pasifik bagian ekuator lebih tinggi dari normal maka terjadi El Nino dan apabila suhu muka laut Samudera Pasifik bagian ekuator lebih rendah dari normal maka terjadi La Nina[3]. Adapun SOI merupakan nilai perbedaan antara tekanan udara di atas permukaan laut Tahiti Pasifik Timur dengan tekanan udara di Darwin Pasifik Barat akibat dari perbedaan suhu muka laut di kedua wilayah tersebut. Suatu keadaan dapat dikatakan sebagai El Nino apabila nilai SOI berada pada posisi minus dalam jangka waktu lebih dari 6 bulan dan begitu sebaliknya untuk menyatakan telah terjadi kejadian La Nina[4]. Meskipun kejadian El Nino prosesnya di Pasifik, dampaknya bisa meluas ke berbagai belahan dunia[5]. Aktivitas ENSO menyebabkan penurunan jumlah curah hujan kekeringan dan peningkatan curah hujan banjir di beberapa wilayah Indonesia[6]. Penelitian lain menunjukan bahwa selama ENSO berlangsung, curah hujan di wilayah Indonesia-New Guenia berkurang pada Bulan Juni-November[7]. Curah hujan merupakan salah satu parameter cuaca yang mengalami perubahan di setiap musimnya. Sementara itu, parameter cuaca yang lain seperti suhu udara,tekanan udara, dan kelembapan udara juga mengalami perubahan di setiap musim. Sudah banyak penelitian yang membahas dampak aktivitas ENSO terhadap curah hujan, namun sangat sedikit yang membahas dampak ENSO terhadap parameter suhu, tekanan, dan kelembapan udara. Oleh karena itu pada penelitian ini dilakukan analisis pengaruh aktivitas ENSO terhadap suhu, tekanan, dan kelembapan udara di Stasiun Meteorologi Maritim Semarang selama periode 30 tahun 1986-2015 dengan melihat tingkat korelasi antara Indeks Osilasi Selatan SOI sebagai salah satu indikator aktivitas ENSO terhadap data suhu, tekanan, dan kelembapan udara. 2. Metode Penelitian Pada penelitian ini, digunakan data suhu, kelembapan, dan tekanan udara selama rentang 1986-2015 yang diambil dari hasil pengamatan di Stasiun Meteorologi Maritim Semarang. Sementara itu, data pembanding yang digunakan adalah data Indeks Osilasi Selatan SOI yang diambil dari situs BOM dengan periode 1986-2015[8]. Data suhu, tekanan, dan kelembapan tersebut diolah ke dalam betuk data anomali dengan metode statistik. Perhitungan nilai anomali tiap parameter ini berguna untuk mengetahui sifat dari parameter cuaca tersebut pada suatu wilayah dalam rentang waktu tertentu. Nilai anomali suhu, tekanan, dan kelembapan udara diformulasikan sebagai      ......1 Dimana, Xi adalah nilai suhu, tekanan, atau kelembapan rata-rata selama bulan tertentu, N adalah banyaknya data suhu, tekanan, atau kelembapan rata-rata bulanan. Data anomali suhu, tekanan, kelembapan udara, serta indeks osilasi selatan dicari nilai rata-ratanya setiap tiga bulan berdasarkan sesi monsun, yaitu Desember-Januari-Februari DJF, Maret-April-Mei MAM, Juni-Juli-Agustus JJA, dan September-Oktober-November SON. Analisis korelasi dihitung antara SOI dengan anomali suhu udara, SOI terhadap anomali kelembapan udara, serta SOI terhadap anomali tekanan udara . Sementara itu, nilai korelasi dihitung dengan rumus sebagai berikut   ...... 2 Dimana, r adalah koefisien korelasi antara X dan Y, X adalah rata-rata bulanan dari SOI, Y adalah nilai suhu, tekanan, dan kelembapan diamati bulanan dari Stasiun Meteorologi Maritim Semarang. Untuk mengetahui tingkat kuat-lemahnya korelasi antara dua parameter, maka disusun tabel yang mencakup rentang nilai korelasi berikut interpretasinya sebagai berikut Tabel 1. Interpretasi Nilai r koefisien korelasi 0,00 – 0,199 0,20 – 0,399 0,40 – 0,599 0,60 – 0,799 0,80 – 1,000 Sangat lemah Lemah Cukup kuat Kuat Sangat kuat Sumber Sugiyono, 2010 [9] 3. Hasil dan Pembahasan Berikut ini adalah hasil kajian hubungan antara Indeks Osilasi Selatan dengan suhu udara, tekanan udara, serta kelembapan udara hasil pengamatan sinoptik selama 30 tahun 1986-2015 di Stasiun Meteorologi Maritim Semarang. Suhu Udara Nilai rata-rata bulanan suhu udara hasil pengamatan di Stasiun Meteorologi Maritim Semarang dapat dilihat pada gambar 1. Terlihat bahwa selama rentang 30 tahun suhu udara rata-rata tertinggi terjadi pada Bulan Oktober sebesar 28,5℃ dan suhu rata-rata terendah terjadi pada Bulan Januari dan Februari sebesar 27,0 ℃. Peningkatan suhu udara rata-rata terpantau pada Bulan Maret hingga Mei, September, dan Oktober, sementara penurunan suhu udara rata-rata terjadi pada Bulan Juni, Juli, dan November hingga Januari. Gambar 2 menunjukan grafik suhu udara rata-rata untuk setiap periode. Jika dilihat dari suhu udara rata-rata pada setiap periode, terlihat bahwa suhu rata-rata tertinggi terjadi pada periode SON sebesar 28,2℃ dan suhu rata-rata terendah terjadi pada periode DJF pucak musim hujan sebesar 27,1℃. Sementara itu, Udara ◦CBulanGambar 1. Grafik Suhu Udara Rata-rata Bulanan tahun 1986-2015 suhu udara rata-rata untuk periode MAM sebesar 27,9℃ dan suhu rata-rata periode JJA sebesar 27,5 ℃. Grafik tersebut menunjukkan jika suhu udara rata-rata pada periode transisi MAM & SON lebih tinggi dibandingkan dengan periode puncak musim DJF & JJA. Suhu udara rata-rata pada puncak musim hujan DJF menunjukkan suhu rata-rata terendah jika dibandingkan periode lainnya. Gambar 2. Grafik Suhu Udara Rata-rata per Periode Tahun 1986-2015 Hasil analisis korelasi antara indeks osilasi selatan dengan anomali suhu udara dapat dilihat pada gambar 3. Pada gambar tersebut, dapat diketahui bahwa korelasi antara SOI dan anomali suhu udara menunjukan hubungan yang sangat lemah hingga lemah 0,00 < r < 0,399. Meskipun demikian, koefisien korelasi antara SOI dan suhu udara berfluktuasi untuk setiap periodenya. Pada periode DJF koefisien korelasi menunjukan nilai 0,004, kemudian menunjukan nilai negatif sebesar –0,255 pada periode MAM. Sementara pada periode JJA koefisien korelasi menunjukan nilai positif sebesar 0,264 dan kembali menunjukan nilai negatif pada periode SON sebesar –0,284. Korelasi positif ditunjukkan oleh periode puncak musim dan korelasi negatif ditunjukkan pada periode transisi. Pada puncak musim hujan DJF indeks osilasi selatan hampir tidak memiliki pengaruh terhadap suhu udara r = 0,004. Jika terjadi ENSO pada puncak musim penghujan DJF, angin baratan akan melemah namun karena angin baratan tersebut berasal dari Laut Cina Selatan yang bersifat lembap ENSO tidak terlalu memiliki pengaruh yang signifikan terhadap suhu udara[10]. Gambar 3. Grafik Korelasi antara Suhu Udara dengan SOI MAM JJA SONSuhu Udara ◦C MAM JJA SONKoefisien KorelasiPeriode Tekanan Udara Dalam rentang tahun 1986-2015, tekanan udara rata-rata di Stasiun Meteorologi Maritim Semarang menunjukan nilai tertinggi pada Bulan Agustus sebesar 1012,3 mb Gambar 4. Sementara itu, rata-rata tekanan udara terendah terjadi pada Bulan Januari dengan nilai tekanan udara sebesar 1010,1 mb. Selama Bulan Januari hingga Agustus nilai rata-rata tekanan udara terpantau mengalami peningkatan dan kembali mengalami penurunan pada Bulan September hingga Desember. Gambar 4. Grafik Rata-rata Tekanan Udara Tahun 1986-2015 Gambar 5 menunjukan grafik nilai rata-rata tekanan udara selama 30 tahun untuk tiap periodenya. Pada grafik tersebut terlihat bahwa rata-rata tekanan udara tertinggi terjadi pada periode JJA dengan rata-rata tekanan udara sebesar 1011,7 mb dan rata-rata tekanan udara terendah terjadi pada periode DJF dengan nilai rata-rata tekanan udara sebesar 1010,2 mb. Sementara itu, rata-rata tekanan udara untuk periode MAM sebesar 1010,4 mb dan rata-rata tekanan udara untuk periode SON sebesar 1011,4 mb. Gambar 5. Grafik Tekanan Udara Rata-rata per Periode Tahun 1986-2015 MAM JJA SONTekanan udara mb udara mbBulan Hasil analisis korelasi antara indeks osilasi selatan dengan anomali tekanan udara dapat dilihat pada gambar 6. Pada gambar tersebut dapat diketahui bahwa korelasi antara SOI dengan anomali tekanan udara menunjukan hubungan yang cukup kuat hingga kuat 0,40 < r < 0,799. Nilai koefisien korelasi pada periode DJF, MAM, JJA, serta SON secara berturut-turut adalah -0,697, -0,65, -0,554, serta -0,601. Koefisien korelasi dengan nilai negatif mengindikasikan adanya hubungan berbalik arah antara SOI dengan anomali tekanan udara. Apabila SOI meningkat maka tekanan udara menurun, sedangkan apabila SOI menurun maka tekanan udara akan meningkat. Berbeda dengan pengaruh indeks osilasi selatan terhadap suhu udara yang menunjukkan hampir tidak adanya pengaruh pada periode DJF, indeks osilasi selatan memiliki pengaruh kuat terhadap tekanan udara pada periode DJF. Gambar 6. Grafik Korelasi antara Tekanan Udara dengan SOI Kelembapan Udara Nilai rata-rata bulanan kelembapan udara hasil pengamatan di Stasiun Meteorologi Maritim Semarang dapat dilihat pada gambar 7. Terlihat bahwa selama rentang 30 tahun kelembapan udara rata-rata tertinggi terjadi pada Bulan Februari sebesar 84% dan kelembapan udara rata-rata terendah terjadi pada Bulan Agustus dan September sebesar 69%. Peningkatan kelembapan udara rata-rata terpantau pada Bulan Oktober hingga Februari, sementara penurunan kelembapan udara rata-rata terjadi pada Bulan Maret hingga Agustus. Gambar 7. Grafik Kelembapan Udara Rata-rata Tahun 1986-2015 MAM JJA SONKoefisien KorelasiPeriode0102030405060708090Kelembapan Udara %Bulan Pada gambar 8 menunjukan grafik kelembapan udara rata-rata untuk setiap periode. Terlihat bahwa kelembapan udara rata-rata tertinggi terjadi pada periode DJF sebesar 83% dan kelembapan udara rata-rata terendah terjadi pada periode JJA sebesar 72%. Sementara itu, kelembapan udara rata-rata untuk periode MAM sebesar 80% dan kelembapan udara rata-rata periode SON sebesar 73%. Pada puncak musim hujan DJF terdapat sel tekanan rendah di wilayah Australia dan sel tekanan tinggi di wilayah Asia sehingga angin berhembus dari Asia menuju ke Australia monsun barat, sedangkan pada puncak musim kemarau JJA terdapat sel tekanan rendah di wilayah Asia dan sel tekanan tinggi di Australia sehingga angin berhembus dari Australia menuju ke Asia monsun timur. Monsun barat biasanya lebih lembap daripada monsun timur [11]. Hal ini menyebabkan pada periode puncak musim hujan DJF memiliki kelembapan udara yang tinggi, sedangkan pada periode musim kemarau JJA memiliki kelembapan udara yang rendah. Gambar 8. Grafik Kelembapan Udara Rata-rata per Periode Tahun 1986-2015 Hasil analisis korelasi antara indeks osilasi selatan dengan anomali kelembapan udara dapat dilihat pada gambar 9. Pada gambar tersebut, dapat diketahui bahwa korelasi antara SOI dan anomali kelembapan udara pada periode DJF menunjukan hubungan yang sangat lemah dengan koefisien korelasi sebesar sedangkan pada periode MAM menunjukan hubungan lemah dengan koefisien korelasi 0,202. Sementara itu, pada periode JJA dan SON menunjukan adanya hubungan cukup kuat antara SOI dengan anomali kelembapan udara dengan koefisian korelasi untuk JJA sebesar 0,405 dan koefisien korelasi untuk SON sebesar 0,598. Koefisien korelasi dengan nilai positif mengindikasikan hubungan searah antara SOI dengan kelembapan udara pada periode JJA dan SON, sehingga apabila SOI meningkat maka kelembapan udara periode JJA dan SON meningkat, dan apabila SOI menurun maka kelembapan udara periode JJA dan SON juga menurun. Sama halnya dengan kelembapan udara dimana pada periode DJF menunujukkan nilai korelasi yang terendah dan pada periode SON menunjukkan nilai korelasi yang tertinggi. 66687072747678808284DJF MAM JJA SONKelembapan Udara %Periode Gambar 9. Grafik Korelasi antara Kelembapan Udara dengan SOI 4. Kesimpulan Berdasarkan pemaparan di atas dapat disimpulkan bahwa pengaruh Indeks Osilasi Selatan SOI memberikan respon yang berbeda terhadap parameter suhu, tekanan, dan kelembapan udara di setiap musim. Analisis korelasi antara SOI dengan suhu udara menunjukan nilai yang bervariasi antara positif pada periode DJF dan JJA dan negatif pada MAM dan SON. Secara keseluruhan, dapat diketahui bahwa SOI memberikan pengaruh yang sangat lemah hingga lemah terhadap suhu udara di setiap musim. Analisis korelasi antara SOI dan tekanan udara menunjukan hubungan cukup kuat pada periode JJA dan kuat pada periode DJF, MAM, dan SON dengan koefisien korelasi yang konsisten pada nilai negatif di semua periode. Koefisien korelasi yang bernilai negatif menunjukan adanya hubungan berbalik arah antara SOI dengan tekanan udara. Sementara itu Analisis korelasi antara SOI dengan kelembapan udara menunjukan hubungan sangat lemah dan lemah pada periode DJF dan MAM serta cukup kuat pada periode JJA dan SON. Koefisien korelasi yang bernilai positif pada periode MAM, JJA, dan SON menunjukan adanya hubungan searah antara SOI dengan kelembapan udara. Ucapan terima kasih Penulis mengucapkam terimakasih kepada Stasiun Meteorologi Maritim Semarang yang telah membantu penulis dalam mengumpulkan data suhu, tekanan, dan kelembapan udara serta pihak-pihak yang telah membantu dalam penyusunan tulisan ini. MAM JJA SONKoefisien KorelasiPeriode Daftar Pustaka 1. Mulyana, Erwin. 2002. Hubungan Antara ENSO dengan Variasi Curah Hujan di Indonesia. Jurnal Sains dan Teknologi Modifikasi Cuaca, Vol. 3, No. 1, 20011-4 2. Chiew, 1998. El Nino/Southern Oscillation dan Australian Rainfall, Streamflow, dan Drought Links dan Potential for Forecasting. Journal of Hydrology 204 138 – 149. 3. Pratama, Sunu Maulana. 2003. Pengaruh Fenomena ENSO Tahun 1997 dan 1999 terhadap Curah Hujan di Biak. Tangerang Akademi Meteorologi dan Geofisika. 4. Effendy, Sobri. 2001. Urgensi Prediksi Cuaca Dan Iklim Di Bursa Komoditas Unggulan Pertanian. Makalah Falsafah Sains Program Pasca Sarjana/S3. Institut Pertanian Bogor. Bogor. 5. Muhammad, dkk. 2012. Pengaruh ENSO El Niño and Southern Oscillation terhadap transpor massa air laut di Selat Malaka. Jurnal Depik, 11 61-67 6. Suwandi, dkk. 2014. Pengaruh Aktivitas ENSO dan Dipole Mode terhadap Pola Hujan di Wilayah Maluku dan Papua Selama Periode Seratus Tahun 1901-2000. Jurnal Meteorologi dan Geofisika, Vol. 15, No. 1, 2014 71-76 7. Ropelewski, dan 1987. Global dan Regional Scale Precipitation Patterns Associated with the El Nino/Southern Oscillation. Monthly Weather Review 115 1606-1626. 8. Bureau of Meteorology. Southern Oscillation Index SOI 1986-2015. current/ diakses pada 10 Desember 2016 9. Sugiyono. 2010. Statistika Untuk Penelitian. Bandung Penerbit Alfabeta. 10. Mulyana, Erwin. 2002. Analisis Angin Zonal Di Indonesia Selama Periode ENSO. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca, Vol. 3, No. 2, 2002, 115-120 11. Adikusumo, M Latief. 2008. Karakteristik Curah Hujan Dki Jakarta Dengan Metode Empirical Orthogonal Function EOF [skripsi]. Bogor Departemen Geofisika Dan Meteorologi Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor ResearchGate has not been able to resolve any citations for this Southern Oscillation Index SOI has been used as a predictor of variables associated with climatic data, such as rainfall and temperature, and is related to the El Nino and La Nina phenomena, also called the El Nino Southern Oscillation ENSO. The present study aims to describe the characteristics of the SOI between 1876 and 2014 using statistical methods. The graph of the cumulative monthly SOI in the period 1876 - 2014 shows that the data can be divided into 4 periods. The first period, from 1876 to 1919, shows no trend. An increasing trend is apparent in the second period from 1920 until 1975, while a decreasing trend is apparent in the third period, 1976 to 1995. In the last period, between 1996 and 2014, the SOI appears fairly stable. In order to investigate those trends, the linear regression and autoregressive AR model have been fitted. For the linear regression model, the outcome, SOI, is regressed against boxcar function, where the functions model the trends of the SOI. An autoregressive process is used to account for serial correlation in the residuals. The conclusion is that the SOI is quite similar to a random noise MSyamsul RizalJunaidi M. AffanThis research examines the influence of ENSO El Niño and Southern Oscillation in the Malacca Strait with the southern oscillation index using the Pacific Ocean in determining the condition of Normal, El Niño and La Nina as the analysis of mass transpor of sea water, sea surface elevation and the density of the sea. The research methods using the Navier-Stokes equations with force generating tides, winds from the National Centers for Environmental Prediction NCEP Year 1980- 007, salinityLevitus and Boyer, 1994a and temperature Levitus and Boyer, 1994b. Equations of motion of the sea water were modeled with the model of Hamburg Shelf Ocean Model HAMSOM. The results show that the transport in northwestern part of the Malacca Strait is lower, but in the southeastern part is stronger compared to that of in Normal and La Nina events. While in Sea Level Elevation at El Niño event is lower compared to that of in Normal and La Nina events. For sea surface density, the density values are s/d kg/m3 while for the later 30-50 m, the values are 19-21 kg/m3. Sea surface density and density for layer 30-50 m in th southeastern part of Malacca Strait for El Niño events are higher than that of in normal and La Nina event. Key words Sea level elevation, sea density and Hamsom modelChester F. RopelewskiMichael S. HalpertWe investigate the “typical” global and large-scale regional precipitation patterns that are associated with the El Nino/Southern Oscillation ENSO. Monthly precipitation time series from over 1700 stations are analyzed using an empirical method designed to identify regions of the globe that have precipitation variations associated with ENSO. Monthly mean ranked precipitation composites are computed over idealized 2-year ENSO episodes for all stations that include data for at least five ENSOs. The amplitude and phase of the Arm harmonic fitted to the 24-month composite values are plotted in the form of a vector for each station. When plotted on a global map, these vectors reveal both the regions of spatially coherent ENSO-related precipitation and the phase of this signal in relation to the evolution of the composite episode. Time cries of precipitation for the coherent regions identified in the harmonic vector map are examined to determine the magnitudes of the ENSO-related precipitation and th...El Nino/Southern Oscillation ENSO has been linked to climate anomalies throughout the world. This paper presents an overview of the relationship between ENSO and rainfall, drought and streamflow in Australia. The teleconnection between ENSO and the hydroclimate of Australia is investigated using the empirical method of Ropelewski and Halpert and the potential for forecasting the hydroclimate variables are investigated by assessing the lag correlations between rainfall and streamflow and the indicators of ENSO several months earlier. The analyses show that dry conditions in Australia tend to be associated with El Nino. The link between rainfall and streamflow and ENSO is statistically significant in most parts of Australia, but it is not sufficiently strong to consistently predict rainfall and streamflow accurately. The teleconnection is stronger in the latter part of the year, and the analyses suggest that the indicators of ENSO can be used with some success to forecast spring rainfall in eastern Australia and summer rainfall in north-east Australia several months in advance. The ENSO indicators can also be used to help forecast spring runoff in south-east Australia and summer runoff in the north-east and east coasts of Australia. Unlike rainfall, the serial correlation in the streamflow data is generally similar or higher than the lag streamflow-ENSO correlation, and it must be used together with the ENSO indicators in developing streamflow forecast models. The seasonal forecasts of rainfall and streamflow are invaluable to the management of land and water resources, particularly in Australia, where the streamflow variability is higher than in most parts of the Antara ENSO dengan Variasi Curah Hujan di IndonesiaErwin MulyanaMulyana, Erwin. 2002. Hubungan Antara ENSO dengan Variasi Curah Hujan di Indonesia. Jurnal Sains dan Teknologi Modifikasi Cuaca, Vol. 3, No. 1, 20011-4Pengaruh Fenomena ENSO Tahun 1997 dan 1999 terhadap Curah Hujan di BiakSunu PratamaMaulanaPratama, Sunu Maulana. 2003. Pengaruh Fenomena ENSO Tahun 1997 dan 1999 terhadap Curah Hujan di Biak. Tangerang Akademi Meteorologi dan Prediksi Cuaca Dan Iklim Di Bursa Komoditas Unggulan Pertanian. Makalah Falsafah Sains Program Pasca Sarjana/S3. Institut Pertanian BogorSobri EffendyEffendy, Sobri. 2001. Urgensi Prediksi Cuaca Dan Iklim Di Bursa Komoditas Unggulan Pertanian. Makalah Falsafah Sains Program Pasca Sarjana/S3. Institut Pertanian Bogor. SuwandiSuwandi, dkk. 2014. Pengaruh Aktivitas ENSO dan Dipole Mode terhadap Pola Hujan di Wilayah Maluku dan Papua Selama Periode Seratus Tahun 1901-2000. Jurnal Meteorologi dan Geofisika, Vol. 15, No. 1, 2014 71-76Statistika Untuk Penelitian. Bandung Penerbit AlfabetaSugiyonoSugiyono. 2010. Statistika Untuk Penelitian. Bandung Penerbit Angin Zonal Di Indonesia Selama Periode ENSOErwin MulyanaMulyana, Erwin. 2002. Analisis Angin Zonal Di Indonesia Selama Periode ENSO. Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca, Vol. 3, No. 2, 2002, 115-120

perbedaan tekanan udara positif dan negatif