Metodologi
Cara kami mengubah data menjadi pemahaman
Setiap angka di meteorologist.id harus dapat ditelusuri ke dataset, metode, dan sumbernya. Halaman ini mendefinisikan istilah yang kami pakai agar sebuah nilai bermakna sama di seluruh situs.
Anomali
Seberapa jauh sebuah nilai menyimpang dari kondisi normal untuk tempat dan waktu yang sama dalam setahun.
Anomali adalah selisih antara nilai terukur atau hasil model dengan rata-rata klimatologis untuk lokasi dan waktu yang sama dalam setahun, dihitung atas periode acuan yang disebutkan.
Anomali suhu dinyatakan dalam derajat (°C). Anomali curah hujan biasanya dinyatakan sebagai persentase dari jumlah normal, karena curah hujan antartempat bisa berbeda berlipat-lipat.
Anomali tidak bermakna tanpa garis dasarnya. Kami tidak pernah menampilkannya tanpa menyebut periode acuan.
Contoh39,1 °C terukur − 25,4 °C normal (1991–2020) = anomali +13,7 °C
Persentil dan periode ulang
Posisi sebuah nilai dalam distribusi historis, dan seberapa sering ia berulang.
Persentil memeringkat sebuah nilai terhadap distribusi nilai pada periode acuan untuk tempat dan waktu yang sama dalam setahun. Persentil ke-98 berarti nilai itu lebih tinggi dari 98% nilai acuan.
Periode ulang adalah rata-rata selang waktu antarperistiwa dengan besaran setidaknya tertentu. Peristiwa '1 dalam 50 tahun' berpeluang sekitar 2% terjadi pada tahun mana pun; ia bisa terjadi dua tahun berturut-turut.
Persentil dan periode ulang bergantung pada panjang dan mutu catatan data. Jika catatannya pendek, kami menyebutkannya.
ContohPeristiwa 1-dalam-50-tahun → peluang terlampaui per tahun ≈ 1/50 = 2%
Garis dasar dan klimatologi
Periode acuan yang mendefinisikan 'normal'.
Klimatologi adalah gambaran statistik jangka panjang tentang cuaca — umumnya rata-rata 30 tahun. Normal iklim standar Organisasi Meteorologi Dunia (WMO) saat ini adalah 1991–2020.
Tren jangka panjang kadang ditampilkan relatif terhadap garis dasar pra-industri seperti 1850–1900. Data yang sama terlihat berbeda terhadap garis dasar yang berbeda, jadi garis dasar selalu dicantumkan.
Tren selalu disebutkan beserta periodenya, misalnya '°C per dekade, 1991–2020'.
ContohPeriode acuan: 1991–2020 (normal standar WMO)
Waktu
Beberapa jenis 'jam' yang berbeda penting dalam data atmosfer.
Waktu observasi adalah saat pengukuran dilakukan. Waktu inisialisasi prakiraan adalah saat sebuah run model dimulai. Waktu berlaku prakiraan adalah momen yang digambarkan prakiraan. Waktu pembaruan dataset adalah saat penyedia menerbitkan datanya.
Kami menyimpan setiap stempel waktu dalam UTC dan menampilkan UTC secara eksplisit. Bila berguna, kami juga menampilkan waktu lokal pembaca, dengan label yang jelas.
ContohInisialisasi 00.00 UTC + lead time 36 jam → berlaku 12.00 UTC keesokan harinya
Satuan
Satuan internal kanonis, dikonversi hanya saat ditampilkan.
Data disimpan dalam satuan kanonis: derajat Celsius (°C) untuk suhu, milimeter (mm) untuk curah hujan, meter per detik (m/s) untuk kecepatan angin, dan hektopascal (hPa) untuk tekanan.
Konversi ke °F, inci, km/jam, knot, atau mph hanya terjadi di lapisan tampilan. Selisih suhu (anomali) diskalakan tetapi tidak pernah digeser saat dikonversi.
Contoh1 m/s = 3,6 km/jam ≈ 1,944 kn ≈ 2,237 mph · 1 inci = 25,4 mm
Observasi, analisis, reanalisis, prakiraan, proyeksi
Lima jenis data atmosfer yang tidak dapat saling menggantikan.
- Observasi
- Pengukuran langsung oleh instrumen di tempat dan waktu tertentu — stasiun cuaca, radiosonde, pelampung, radar, atau sensor satelit.
- Analisis
- Perkiraan terbaik keadaan atmosfer secara utuh pada satu momen, dihasilkan dengan menggabungkan observasi dan prakiraan model jangka pendek (asimilasi data).
- Reanalisis
- Analisis yang dihitung ulang selama puluhan tahun dengan satu sistem model dan asimilasi yang tetap, sehingga menghasilkan catatan historis yang konsisten (misalnya ERA5).
- Prakiraan
- Prediksi model tentang keadaan mendatang, berangkat dari sebuah analisis. Ia memiliki waktu inisialisasi dan waktu berlaku, dan ketidakpastiannya bertambah seiring lead time.
- Proyeksi
- Simulasi iklim jangka panjang yang bergantung pada skenario yang diasumsikan (misalnya emisi gas rumah kaca). Ia menggambarkan iklim yang mungkin, bukan cuaca pada hari tertentu.
Produk satelit
Apa yang diukur lapisan NASA di peta kami — dan apa yang tidak.
Curah hujan satelit (GPM IMERG) adalah estimasi gabungan sensor gelombang mikro pasif dan inframerah yang dikalibrasi dengan penakar hujan bila tersedia. Produk ini sangat baik untuk melihat di mana hujan lebat turun di atas laut dan wilayah minim data, tetapi satu piksel bukan bacaan penakar hujan: hujan ringan, hujan orografis, dan hujan singkat bisa terlalu rendah atau terlalu tinggi. Run Early 30 menit tiba dalam hitungan jam; run berikutnya lebih akurat.
Citra inframerah (misalnya Himawari Band 13) mengukur suhu kecerahan — seberapa hangat permukaan pemancar terlihat pada sekitar 10,4 µm. Puncak awan yang dingin dan terang biasanya berarti awan konvektif yang tinggi, tetapi suhu kecerahan bukan suhu udara, dan awan tinggi yang tipis dapat tampak lebih dingin daripada udara di bawahnya.
Suhu permukaan darat (MODIS) adalah suhu kulit tanah saat langit cerah. Nilainya bisa jauh lebih panas daripada suhu udara 2 m pada prakiraan, dan awan meninggalkan celah. Citra warna asli adalah mosaik harian dari lintasan siang, sehingga celah antar-orbit adalah hal normal.
Lapisan anomali membawa garis dasar dari penyedianya. Anomali suhu permukaan laut GHRSST MUR relatif terhadap klimatologi MUR 2003–2014, yang lebih pendek dan lebih baru daripada normal WMO 1991–2020 yang dipakai di bagian lain situs ini, sehingga keduanya tidak dapat dibandingkan langsung.
ContohAnomali SST (MUR): garis dasar 2003–2014 · anomali suhu udara permukaan: garis dasar 1991–2020
ENSO — Oceanic Niño Index
Bagaimana pembacaan El Niño / La Niña dihasilkan.
Nilai ENSO adalah Oceanic Niño Index (ONI) dari NOAA CPC: rata-rata bergerak 3 bulan anomali suhu permukaan laut di wilayah Niño-3.4 (5°LU–5°LS, 170°BB–120°BB), dari ERSSTv5. Anomali relatif terhadap periode dasar 30 tahun terpusat yang diperbarui CPC setiap 5 tahun, sehingga pengaruh pemanasan jangka panjang dikeluarkan dari indeks.
Kami menyebut sebuah musim 'kondisi El Niño' bila ONI ≥ +0,5 °C dan 'kondisi La Niña' bila ≤ −0,5 °C. Episode El Niño atau La Niña resmi memerlukan sedikitnya lima musim berturut-turut melewati ambang; satu musim saja belum merupakan episode.
ContohONI JJA 2026 = +1,80 °C → di atas ambang El Niño +0,5 °C
IOD — Dipole Mode Index
Bagaimana pembacaan Dipol Samudra Hindia dihasilkan, beserta catatannya.
Nilai IOD adalah Dipole Mode Index yang diterbitkan NOAA PSL dari HadISST1.1: anomali SST Samudra Hindia tropis bagian barat (10°LS–10°LU, 50°BT–70°BT) dikurangi anomali Samudra Hindia tropis bagian tenggara (10°LS–0°, 90°BT–110°BT). Datanya bulanan dan terbit beberapa bulan setelahnya.
Kami memakai ambang ±0,4 °C dari Bureau of Meteorology untuk menyebut nilainya positif, negatif, atau netral. Penyedia tidak menyebut periode dasar anomalinya, sehingga nilai ditampilkan dengan catatan tersebut dan ditandai 'sebagian terverifikasi' sampai garis dasarnya dikonfirmasi.
ContohDMI 2026-05 = +0,15 °C → rentang netral (|DMI| < 0,4 °C)
MJO — indeks RMM
Bagaimana fase dan amplitudo Osilasi Madden–Julian dibaca.
Nilai MJO adalah indeks MJO multivariat waktu-nyata (RMM; Wheeler & Hendon 2004) dari Bureau of Meteorology, dibangun dari radiasi gelombang panjang keluar dan angin 850/200 hPa. Dua komponennya memberi fase (1–8), yang menunjukkan letak konveksi yang menguat, dan amplitudo, yang menunjukkan kekuatannya.
Amplitudo 1 atau lebih lazim dianggap MJO aktif; di bawah 1 disebut lemah. Fase 4–5 menempatkan konveksi yang menguat di atas Benua Maritim, yang penting bagi curah hujan di Indonesia.
Contoh22 Sep 2026: fase 1, amplitudo 1,29 → aktif, Belahan Bumi Barat dan Afrika
Anomali suhu global
Suhu 2 m rata-rata global harian dari ERA5, dan cara menghitung 'seberapa tidak biasa'.
Suhu global berasal dari Copernicus Climate Pulse: rata-rata global harian suhu udara 2 m dalam reanalisis ERA5, dengan anomali harian relatif terhadap klimatologi 1991–2020 dari dataset yang sama. Nilai beberapa hari terakhir bersifat sementara dan dapat sedikit berubah saat data ERA5 final tersedia.
Anomali tahunan adalah rata-rata tahun kalender yang lengkap saja. Pita klimatologi bulanan dibangun dari deret yang sama: untuk tiap bulan, rata-rata dan rentang persentil ke-10–90 dari 30 rata-rata bulanan 1991–2020.
Persentil membandingkan rata-rata anomali 30 hari terakhir dengan rata-rata anomali jendela kalender yang sama di setiap tahun 1991–2020, lalu melaporkan porsi dari 30 tahun itu yang dilampaui. Ini adalah peringkat dalam periode dasar, bukan periode ulang.
ContohRata-rata anomali 30 hari vs jendela yang sama pada 1991–2020 → porsi tahun dasar yang dilampaui
Lintasan siklon tropis
Bagaimana posisi dan angin badai langsung ditampilkan.
Siklon tropis langsung berasal dari NASA EONET, yang menghimpun buletin Joint Typhoon Warning Center dan pusat badai NOAA. Setiap posisi, waktu, dan angin maksimum berkelanjutan ditampilkan sebagaimana diterbitkan lembaganya; kami tidak menghaluskan, menginterpolasi, atau menganalisis ulang lintasan.
Angin diterbitkan dalam knot. Kami menampilkan knot dan mengonversinya ke m/s (× 0,5144) dan km/jam (× 1,852). Lembaga memakai periode rata-rata yang berbeda (misalnya angin berkelanjutan 1 menit di JTWC dan NHC, 10 menit di sebagian besar lembaga lain), sehingga nilai antarlembaga tidak sepenuhnya sebanding.
meteorologist.id bukan layanan peringatan. Untuk peringatan, ikuti lembaga meteorologi nasional yang berwenang.
Contoh120 knot ≈ 61,7 m/s ≈ 222 km/jam
Fixture dan penampung
Cara penampung pengembangan ditandai.
Selama sumber data sedang diintegrasikan, antarmuka dibangun dengan fixture: nilai penampung dan deret sintetis. Setiap fixture diberi lencana FIXTURE, dan grafik sintetis diberi arsiran serta keterangan 'bukan data'.
Nilai tanpa sumber yang terhubung ditampilkan sebagai tanda pisah dengan lencana TIDAK TERSEDIA. Kami tidak mengisi kekosongan dengan angka karangan, dan tidak pernah menampilkan lencana 'Langsung' tanpa sumber langsung.
Atribusi
Memberi kredit kepada penyedia data yang kami gunakan.
Atribusi penyedia adalah bagian dari arsitektur komponen: grafik, peta, dan metrik membawa baris sumber, dan peta tetap menampilkan atribusi yang diwajibkan secara hukum.
Jika lisensi mewajibkan kalimat tertentu (misalnya Copernicus atau BMKG), kami memakai kalimat itu. Daftar lengkapnya ada di halaman Sumber data.