Ketika sebuah parsel udara terangkat — oleh lereng gunung, konvergensi angin, atau pemanasan permukaan — nasibnya ditentukan oleh satu pert...
Minggu, 14 Juni 2026
Ketika sebuah parsel udara terangkat — oleh lereng gunung, konvergensi angin, atau pemanasan permukaan — nasibnya ditentukan oleh satu pertanyaan: apakah parsel itu lebih hangat atau lebih dingin dari udara di sekitarnya pada ketinggian yang sama? Jawaban atas pertanyaan inilah yang disebut instabilitas atmosfer, dan jawabannya menentukan apakah langit akan tetap cerah atau meledak menjadi badai.
Definisi
Instabilitas atmosfer adalah kondisi ketika parsel udara yang bergerak naik secara adiabatik tetap lebih hangat — dan karenanya lebih ringan — dari lingkungannya, sehingga mengalami buoyancy positif dan terus naik tanpa gaya eksternal tambahan. Sebaliknya, parsel yang lebih dingin dari lingkungannya mengalami buoyancy negatif dan kembali ke posisi semula: kondisi ini disebut stabil.
Stabilitas ditentukan dengan membandingkan dua laju pendinginan. Pertama, laju pendinginan parsel saat naik: parsel kering mendingin mengikuti Dry Adiabatic Lapse Rate (DALR) sebesar \(\Gamma_d \approx 9{,}8\ \text{K/km}\); parsel jenuh mendingin lebih lambat mengikuti Moist Adiabatic Lapse Rate (MALR) sekitar \(\Gamma_m \approx 5{-}6\ \text{K/km}\) karena panas laten kondensasi melepas energi yang memperlambat pendinginan. Kedua, laju penurunan suhu lingkungan (environmental lapse rate, \(\Gamma\)) — seberapa cepat suhu atmosfer aktual turun seiring ketinggian.
Perbandingan kedua laju ini menghasilkan empat kategori stabilitas:
| Kategori | Kriteria laju lingkungan (\(\Gamma\)) | Perilaku parsel |
|---|---|---|
| Stabil absolut | \(\Gamma < \Gamma_m\) | Parsel selalu lebih dingin; kembali ke posisi semula |
| Kondisional tidak stabil | \(\Gamma_m < \Gamma < \Gamma_d\) | Stabil bila kering; tidak stabil bila jenuh |
| Tidak stabil absolut | \(\Gamma > \Gamma_d\) | Parsel selalu lebih hangat; terus naik tanpa syarat |
| Netral | \(\Gamma = \Gamma_d\) | Parsel tidak punya dorongan naik maupun turun |
Kondisi paling umum di atmosfer adalah kondisional tidak stabil: lapisan udara tidak jenuh yang laju lingkungannya berada di antara MALR dan DALR. Lapisan ini "diam" selama parsel tetap kering, namun meledak menjadi konveksi dalam begitu parsel mencapai saturasi dan mendapat trigger yang memadai.
Diagram alur penentuan buoyancy parsel: perbandingan laju pendinginan parsel terhadap laju lingkungan menentukan apakah atmosfer stabil atau tidak stabil.
Konteks
Instabilitas atmosfer adalah mesin di balik semua konveksi dalam: awan Cumulonimbus (CB), badai petir, dan curah hujan konvektif intens semuanya membutuhkan kolom udara yang tidak stabil. Tanpa instabilitas vertikal, updraft tidak terbentuk, dan awan konvektif tidak berkembang melewati ambang batas kongestus.
Dua indeks kuantitatif menjadi ukuran standar instabilitas. CAPE (Convective Available Potential Energy) mengintegrasikan buoyancy positif secara vertikal dari Level of Free Convection (LFC) ke Equilibrium Level (EL): semakin tinggi CAPE, semakin kuat updraft potensial — nilai di atas 2.500 J/kg mengindikasikan instabilitas kuat. CIN (Convective Inhibition) adalah kebalikannya: integral buoyancy negatif antara permukaan dan LFC yang harus "dibobol" sebelum konveksi bebas dapat dimulai. CAPE yang tinggi dengan CIN yang kuat berarti atmosfer seperti pegas yang tertahan — begitu trigger hadir, konveksi bisa meledak dengan cepat.
Mekanisme Trigger dan Peran CIN
Kita bisa membayangkan situasi CAPE tinggi + CIN kuat sebagai sebuah bejana bertekanan dengan tutup yang rapat. Tutup itu tidak akan terbuka sendiri — dibutuhkan trigger eksternal. Di Indonesia, tiga mekanisme paling umum adalah: (1) konvergensi darat-laut, terutama angin darat yang bertemu angin laut di pesisir pada dini hari dan sore hari; (2) orografi, di mana lereng pegunungan memaksa lapisan udara lembab naik hingga melewati LFC; dan (3) konvergensi skala sinoptik yang diperkuat MJO atau monsun. Ketika salah satu trigger ini hadir, CIN yang semula menghambat konveksi bisa diatasi dalam hitungan menit, dan updraft memanfaatkan seluruh energi CAPE yang tersimpan sekaligus — itulah mengapa konveksi tropis Indonesia sering dimulai tiba-tiba dan berkembang pesat.
Sebagai ilustrasi sederhana: bayangkan sebuah sounding di atas Makassar sore hari dengan CAPE sebesar 2.200 J/kg dan CIN −80 J/kg. Selama belum ada trigger, suasana cerah berawan. Begitu angin laut mulai masuk pada pukul 14–15 WIB dan memaksa lapisan batas melewati LFC, CIN −80 J/kg "terbayar" dalam beberapa kilometer pertama pendakian parsel, dan selanjutnya seluruh 2.200 J/kg CAPE tersedia untuk memacu updraft — cukup untuk menghasilkan CB menjulang hingga 12–14 km dalam waktu kurang dari satu jam.
CAPE di Konteks Tropis Indonesia
Di Indonesia, kondisi Benua Maritim menjadikan instabilitas hampir selalu hadir. SST yang secara konsisten di atas 28°C memasok fluks panas dan uap air yang cukup untuk menjaga lapisan batas hampir jenuh sepanjang tahun, sehingga instabilitas kondisional dapat dengan mudah "dieksploitasi" oleh trigger sekecil apa pun. Nilai CAPE yang kita amati di troposfer tropis Indonesia secara rutin mencapai 1.000–3.000 J/kg bahkan dalam kondisi non-ekstrem. MJO memodulasi intensitas ini secara siklus: fase aktif MJO memompa tambahan uap air dan konvergensi, memicu ledakan konvektif intens selama satu hingga dua minggu; fase supresif mengantar periode yang lebih tenang dengan CAPE lebih rendah meski SST tetap hangat.
Satu hal yang perlu diperhatikan adalah bahwa indeks instabilitas standar — CAPE, K-Index, Showalter Index, Total Totals — dikembangkan dari observasi lintang menengah. Ambang batas numeriknya tidak serta-merta berlaku untuk tropika. Kolaborasi BMKG dan ECMWF pada 2025 mendokumentasikan bahwa karakteristik atmosfer tropis Indonesia berbeda secara sistematis, sehingga ketika kita membandingkan nilai CAPE Indonesia dengan ambang batas mid-latitude, hasilnya bisa menyesatkan. Kalibrasi ulang ambang batas indeks ini menjadi penting untuk peringatan dini cuaca ekstrem yang akurat.
Dari sisi hazard, instabilitas atmosfer adalah akar dari semua ancaman konvektif untuk penerbangan dan pelayaran: turbulensi parah di dalam dan di sekitar CB, icing pada ketinggian jelajah, microburst dan gust front di dekat permukaan, serta petir. WMO mengidentifikasi CB sebagai ancaman utama keselamatan penerbangan dari aktivitas konvektif — dan semua bahaya itu bermula dari kolom udara yang tidak stabil.
Eksplorasi artikel meteorologi lainnya di meteo.my.id — https://meteo.my.id
Referensi
- Conditional instability – AMS Glossary of Meteorology (American Meteorological Society) — definisi kanonik instabilitas kondisional sebagai kondisi paling umum di atmosfer.
- Absolute instability – AMS Glossary of Meteorology (American Meteorological Society) — definisi formal instabilitas absolut ketika laju lingkungan melebihi DALR.
- Stability-Instability | NOAA JetStream (NOAA / National Weather Service) — penjelasan publik empat kategori stabilitas vertikal.
- Severe Weather Topics: CAPE (NOAA / NWS Lincoln IL) — CAPE dan CIN sebagai ukuran kuantitatif instabilitas konvektif beserta ambang batas operasional.
- Forecasting of convective weather in Indonesia (ECMWF, 2025) — kolaborasi BMKG-ECMWF tentang tantangan kalibrasi indeks instabilitas mid-latitude untuk kondisi tropis Indonesia.
Sabtu, 13 Juni 2026
Mengapa Pilot Membaca METAR
Setiap pilot yang akan takeoff atau landing membutuhkan satu pertanyaan terjawab: seperti apa kondisi cuaca di bandara tujuan sekarang? Jawaban standarnya ada di satu baris teks yang tampak acak — METAR.
METAR (Meteorological Aerodrome Report) adalah format laporan cuaca observasi rutin di bandara yang ditetapkan WMO sebagai standar FM 15. Spesifikasi lengkapnya ada di WMO-No. 306 Manual on Codes, Volume I.1, yang mendefinisikan setiap field group dan code table yang digunakan. Laporan ini diterbitkan setiap jam (H+00) dan kadang setengah jam (H+30) sebagai SPECI saat terjadi perubahan kondisi signifikan. Isinya mencakup angin, visibility, weather phenomena, sky condition, temperature/dewpoint, dan QNH — semua dalam satu baris teks ringkas yang bisa dibaca mesin maupun manusia.
Di Indonesia, BMKG (Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika) adalah otoritas meteorologi yang ditunjuk ICAO untuk menerbitkan METAR, SPECI, dan TAF di seluruh bandara sipil Indonesia. Bandara Soekarno-Hatta (WIII), Ngurah Rai Denpasar (WADD), Juanda Surabaya (WARR), dan Sultan Hasanuddin Makassar (WAAA) semuanya terpantau di portal BMKG Aviation.
Artikel ini mengajak kita mendekode METAR secara bertahap — mulai dari parsing manual field per field, memanfaatkan library metar di Python, hingga fetch data live dari API publik NOAA Aviation Weather Center.
Anatomi Sebuah Laporan METAR
Ambil contoh nyata dari BMKG untuk Soekarno-Hatta:
METAR WIII 100200Z 27009KT 6000 -RA BKN020 25/23 Q1010 NOSIG=
Setiap token di sini punya makna spesifik. Diagram berikut menunjukkan urutan field group dalam sebuah METAR:
Urutan field group dalam laporan METAR internasional (WMO FM 15). Field bersifat wajib kecuali weather phenomena yang hanya muncul jika ada.
Snippet berikut memecah string METAR tersebut secara manual, mencetak setiap field beserta labelnya:
raw = "METAR WIII 100200Z 27009KT 6000 -RA BKN020 25/23 Q1010 NOSIG="
tokens = raw.rstrip("=").split()
labels = {
0: "Report type",
1: "Station ID (ICAO)",
2: "Date/Time UTC (DDHHmmZ)",
3: "Wind (direction°true + speed + unit)",
4: "Visibility (metres)",
5: "Present weather (intensity + phenomenon)",
6: "Sky condition (coverage + height × 100 ft AGL)",
7: "Temperature / Dewpoint (°C)",
8: "Altimeter QNH (Q + hPa)",
9: "Trend / NOSIG",
}
print(f"{'Token':<12} {'Field'}")
print("-" * 55)
for i, token in enumerate(tokens):
label = labels.get(i, f"Field {i}")
print(f"{token:<12} {label}")
Token Field
-------------------------------------------------------
METAR Report type
WIII Station ID (ICAO)
100200Z Date/Time UTC (DDHHmmZ)
27009KT Wind (direction°true + speed + unit)
6000 Visibility (metres)
-RA Present weather (intensity + phenomenon)
BKN020 Sky condition (coverage + height × 100 ft AGL)
25/23 Temperature / Dewpoint (°C)
Q1010 Altimeter QNH (Q + hPa)
NOSIG Trend / NOSIG
Dari output di atas, setiap token menjadi jelas:
WIII— kode ICAO empat huruf Soekarno-Hatta; seluruh bandara Indonesia diawali hurufW.100200Z— hari ke-10 pukul 02:00 UTC.27009KT— angin dari arah 270° (barat) berkecepatan 9 knot.6000— visibility 6.000 meter; format internasional memakai meter, bukan statute miles seperti METAR Amerika.Q1010— QNH 1.010 hPa (tekanan permukaan laut ter-reduksi).NOSIG— tidak ada perubahan signifikan yang diprakirakan dalam dua jam ke depan.
Mengurai METAR dengan python-metar
Parsing manual cocok untuk memahami struktur, tetapi untuk workflow nyata kita butuh library yang mengekstrak setiap field ke atribut terstruktur. Library metar (pip install metar) melakukan persis itu — ia mengurai string METAR sesuai spesifikasi WMO dan US, lalu mengekspos field sebagai atribut bertipe (temperature, wind, visibility, pressure, sky conditions).
Cara pakainya: import kelas Metar dari modul metar.Metar, lalu instansiasi dengan raw string-nya. Parameter strict=False membuat parser tidak melempar exception untuk grup yang tidak dikenali — lebih robust untuk string dari sumber berbeda.
from metar import Metar
raw = "METAR WIII 100200Z 27009KT 6000 -RA BKN020 25/23 Q1010 NOSIG="
obs = Metar.Metar(raw, strict=False)
print(f"Station ID : {obs.station_id}")
print(f"Time (UTC) : {obs.time}")
print(f"Wind dir : {obs.wind_dir.value():.0f} degrees")
print(f"Wind speed : {obs.wind_speed.value('KT'):.0f} knots")
print(f"Visibility : {obs.visibility()}")
print(f"Temperature : {obs.temp.value('C'):.1f} °C")
print(f"Dewpoint : {obs.dewpt.value('C'):.1f} °C")
print(f"QNH : {obs.press.value('HPA'):.0f} hPa")
print(f"Sky conditions: {obs.sky_conditions()}")
print(f"Weather : {obs.weather}")
Station ID : WIII
Time (UTC) : 2026-06-10 02:00:00
Wind dir : 270 degrees
Wind speed : 9 knots
Visibility : 6000 meters
Temperature : 25.0 °C
Dewpoint : 23.0 °C
QNH : 1010 hPa
Sky conditions: broken clouds at 2000 feet
Weather : [('-', None, 'RA', None, None)]
Output di atas memperlihatkan bahwa library mengembalikan setiap field sebagai nilai yang sudah dikonversi — temperature dan dewpoint dalam °C, visibility dalam unit yang ditentukan string (meter untuk format internasional), dan sky_conditions sebagai list tuple berisi coverage code, ketinggian awan, dan cloud type. Ini jauh lebih mudah diproses dibandingkan parsing string manual.
Mendekode Weather Phenomena dan Sky Condition
Dua field yang paling kaya informasi dalam METAR adalah present weather dan sky condition. Keduanya menggunakan kode singkat yang perlu dipahami.
Present weather dikodekan sebagai kombinasi awalan intensitas + descriptor (opsional) + fenomena:
- Intensitas:
-(ringan), tidak ada awalan (sedang),+(berat) - Descriptor:
TS(thunderstorm),SH(shower),FZ(freezing),BL(blowing),DR(drifting),VC(vicinity) - Fenomena:
RA(rain),SN(snow),DZ(drizzle),GR(hail besar),GS(hail kecil),FG(fog),BR(mist),HZ(haze)
Sky condition melaporkan tutupan awan dalam okta (1/8 bagian langit):
SKC/CLR— clear (0/8)FEW— 1–2/8SCT— 3–4/8BKN— 5–7/8 (broken)OVC— 8/8 (overcast)
Angka tiga digit setelah kode coverage adalah ketinggian cloud base dalam ratusan kaki di atas permukaan bandara (AGL). Jadi BKN020 berarti broken clouds di 2.000 ft AGL. Qualifier CB (cumulonimbus) atau TCU (towering cumulus) ditambahkan setelah ketinggian bila terdeteksi — misalnya BKN040CB.
Kondisi CAVOK (Ceiling And Visibility OK) menggantikan field visibility, weather, dan sky condition sekaligus bila ketiga syarat terpenuhi: visibility ≥ 10 km, tidak ada awan di bawah 5.000 ft, tidak ada CB atau TCU, dan tidak ada significant weather.
Snippet berikut mendekode empat METAR dengan kombinasi cuaca berbeda:
from metar import Metar
samples = [
("WIII hujan ringan + broken", "METAR WIII 100200Z 27009KT 6000 -RA BKN020 25/23 Q1010 NOSIG="),
("WADD kabut + visibility rendah", "METAR WADD 100000Z 36003KT 0800 FG VV002 24/24 Q1012 NOSIG="),
("WARR badai petir + CB", "METAR WARR 100600Z 18015G25KT 3000 +TSRA BKN015CB 27/25 Q1008 NOSIG="),
("WAAA cerah CAVOK", "METAR WAAA 100300Z 09008KT CAVOK 28/22 Q1013 NOSIG="),
]
for label, raw in samples:
obs = Metar.Metar(raw, strict=False)
print(f"\n=== {label} ===")
print(f" Raw : {raw}")
print(f" Weather : {obs.weather}")
print(f" Sky cond : {obs.sky_conditions()}")
print(f" Visibility : {obs.visibility()}")
print(f" Temp/Dewpt : {obs.temp.value('C'):.1f}°C / {obs.dewpt.value('C'):.1f}°C")
=== WIII hujan ringan + broken ===
Raw : METAR WIII 100200Z 27009KT 6000 -RA BKN020 25/23 Q1010 NOSIG=
Weather : [('-', None, 'RA', None, None)]
Sky cond : broken clouds at 2000 feet
Visibility : 6000 meters
Temp/Dewpt : 25.0°C / 23.0°C
=== WADD kabut + visibility rendah ===
Raw : METAR WADD 100000Z 36003KT 0800 FG VV002 24/24 Q1012 NOSIG=
Weather : [('', None, '', 'FG', None)]
Sky cond : indefinite ceiling, vertical visibility to 200 feet
Visibility : 800 meters
Temp/Dewpt : 24.0°C / 24.0°C
=== WARR badai petir + CB ===
Raw : METAR WARR 100600Z 18015G25KT 3000 +TSRA BKN015CB 27/25 Q1008 NOSIG=
Weather : [('+', 'TS', 'RA', None, None)]
Sky cond : broken cumulonimbus at 1500 feet
Visibility : 3000 meters
Temp/Dewpt : 27.0°C / 25.0°C
=== WAAA cerah CAVOK ===
Raw : METAR WAAA 100300Z 09008KT CAVOK 28/22 Q1013 NOSIG=
Weather : []
Sky cond :
Visibility : 10000 meters
Temp/Dewpt : 28.0°C / 22.0°C
Perhatikan perbedaan output antara kasus kabut (visibility 800 m, VV002 = vertical visibility 200 ft) dan kasus CAVOK (langit bersih, visibility optimal). Kode +TSRA pada WARR menunjukkan hujan lebat disertai thunderstorm — sinyal flight hazard yang perlu diwaspadai dispatcher dan pilot.
Mengambil METAR Live dari Bandara Indonesia
Selain parsing string statis, kita bisa fetch METAR real-time dari NOAA Aviation Weather Center menggunakan endpoint publik di aviationweather.gov. API ini tidak memerlukan autentikasi — cukup kirim GET request dengan parameter ids (kode ICAO) dan format.
Snippet berikut fetch METAR untuk empat bandara utama Indonesia, parse hasilnya dengan python-metar, lalu buat bar chart matplotlib yang menunjukkan nilai okta sky condition masing-masing stasiun. Kalau koneksi ke API gagal (jaringan diblokir atau respons kosong), snippet otomatis fallback ke data hardcoded representatif:
import os
import requests
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
from metar import Metar
STATIONS = ["WIII", "WADD", "WARR", "WAAA"]
URL = "https://aviationweather.gov/api/data/metar"
# --- Fallback hardcoded METAR strings ---
FALLBACK = {
"WIII": "METAR WIII 100200Z 27009KT 6000 -RA BKN020 25/23 Q1010 NOSIG=",
"WADD": "METAR WADD 100200Z 36005KT 9000 SCT018 28/24 Q1012 NOSIG=",
"WARR": "METAR WARR 100200Z 18010KT 8000 FEW015 SCT025 29/25 Q1009 NOSIG=",
"WAAA": "METAR WAAA 100200Z 09008KT CAVOK 30/22 Q1013 NOSIG=",
}
raw_strings = {}
try:
resp = requests.get(
URL,
params={"ids": ",".join(STATIONS), "format": "raw", "hours": 1},
timeout=15,
)
if resp.status_code == 200 and resp.text.strip():
for line in resp.text.strip().splitlines():
line = line.strip()
if not line:
continue
for sid in STATIONS:
if sid in line:
raw_strings[sid] = line
break
print(f"[INFO] Fetched {len(raw_strings)} METAR dari aviationweather.gov")
else:
print(f"[WARN] API status {resp.status_code} — menggunakan fallback data")
except Exception as e:
print(f"[WARN] Fetch gagal ({e}) — menggunakan fallback data")
# Fill any missing stations from fallback
for sid in STATIONS:
if sid not in raw_strings:
raw_strings[sid] = FALLBACK[sid]
# --- Parse & extract cloud cover okta ---
OKTA_MAP = {"SKC": 0, "CLR": 0, "NSC": 0, "NCD": 0,
"FEW": 2, "SCT": 4, "BKN": 6, "OVC": 8, "VV": 8}
results = {}
for sid in STATIONS:
raw = raw_strings.get(sid, FALLBACK[sid])
try:
obs = Metar.Metar(raw, strict=False)
if obs.sky:
# obs.sky is a list of tuples: (coverage_code, height_obj, cloud_type)
max_okta = max(OKTA_MAP.get(layer[0], 0) for layer in obs.sky)
else:
max_okta = 0 # CAVOK or no sky info
results[sid] = max_okta
sky_codes = [layer[0] for layer in obs.sky] if obs.sky else ["CAVOK/clear"]
print(f"{sid}: sky layers={sky_codes} => max okta={max_okta}")
except Exception as ex:
print(f"{sid}: parse error ({ex}), defaulting to 0")
results[sid] = 0
# --- Bar chart ---
stations = list(results.keys())
oktas = [results[s] for s in stations]
colors = []
for o in oktas:
if o <= 2:
colors.append("#4CAF50") # green = clear / FEW
elif o <= 4:
colors.append("#FFC107") # amber = scattered
elif o <= 6:
colors.append("#FF9800") # orange = broken
else:
colors.append("#F44336") # red = overcast / obscuration
fig, ax = plt.subplots(figsize=(11, 5))
bars = ax.bar(stations, oktas, color=colors, edgecolor="white", linewidth=0.8)
ax.set_ylim(0, 9)
ax.set_yticks(range(0, 9))
ax.set_yticklabels(["0\n(SKC)", "1", "2\n(FEW)", "3", "4\n(SCT)", "5", "6\n(BKN)", "7", "8\n(OVC)"])
ax.set_xlabel("Kode ICAO Bandara", fontsize=12)
ax.set_ylabel("Sky Cover (okta, 1/8 langit)", fontsize=12)
ax.set_title("Sky Condition (Okta) di Bandara Utama Indonesia\nBerdasarkan METAR terkini", fontsize=13, fontweight="bold")
for bar, val in zip(bars, oktas):
ax.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, val + 0.15, f"{val:.1f}", ha="center", va="bottom", fontsize=11)
legend_patches = [
plt.Rectangle((0, 0), 1, 1, fc="#4CAF50", label="Clear / FEW (0–2 okta)"),
plt.Rectangle((0, 0), 1, 1, fc="#FFC107", label="Scattered / SCT (3–4 okta)"),
plt.Rectangle((0, 0), 1, 1, fc="#FF9800", label="Broken / BKN (5–6 okta)"),
plt.Rectangle((0, 0), 1, 1, fc="#F44336", label="Overcast / Obscuration (7–8 okta)"),
]
ax.legend(handles=legend_patches, loc="upper right", fontsize=9)
plt.tight_layout()
plt.savefig("metar_clouds.png", dpi=150)
plt.close()
print("[OK] Figure tersimpan sebagai metar_clouds.png")
print(f"\nRingkasan sky cover: {', '.join(f'{s}={results[s]:.1f}' for s in stations)} okta")
Bar chart memperlihatkan nilai okta sky cover untuk setiap stasiun, diwarnai sesuai kategori: hijau (0–2 okta, clear/FEW), kuning-amber (3–4 okta, SCT), oranye (5–6 okta, BKN), dan merah (7–8 okta, OVC atau obscuration seperti VV). Stasiun dengan CAVOK tidak melaporkan sky condition eksplisit sehingga defaultnya 0 okta. Threshold BKN dan OVC menjadi pertimbangan utama dispatcher saat menentukan apakah ceiling memenuhi minima pendaratan suatu prosedur instrument approach.
Langkah Selanjutnya
Kita sudah menempuh jalur lengkap: dari membaca METAR string secara manual field per field, memahami kode weather phenomena dan sky condition, memakai python-metar untuk parsing terstruktur, hingga fetch data live dari aviationweather.gov.
Workflow ini bisa diperluas ke beberapa arah. Pertama, bandingkan METAR dengan TAF (Terminal Aerodrome Forecast) untuk melihat seberapa akurat prakiraan terhadap observasi aktual — keduanya bisa diambil dari API yang sama. Kedua, bangun monitoring sederhana yang alert jika visibility atau ceiling di suatu bandara turun di bawah threshold tertentu. Ketiga, integrasikan parsing METAR ke pipeline data yang lebih besar bersama data NWP untuk analisis performa model di area terminal.
Untuk data METAR real-time bandara Indonesia, portal BMKG Aviation di web-aviation.bmkg.go.id menyediakan METAR, SPECI, dan SIGMET untuk lebih dari 100 bandara. Data ini juga bisa diakses lewat NOAA AWC API dengan kode ICAO yang dimulai huruf W.
Eksplorasi artikel meteorologi lainnya di meteo.my.id (kunjungi situs), mulai dari analisis data ERA5, teknik NWP, hingga topik meteorologi sinoptik dan maritim yang relevan untuk wilayah Indonesia.
Referensi
- WMO Codes Registry: FM 15 METAR — Entri resmi WMO yang mendefinisikan METAR sebagai standar FM 15 "Aerodrome routine meteorological report" berdasarkan WMO-No. 306.
- Aviation Weather Center — METAR/SPECI Field Descriptions — Panduan NOAA AWC yang menjelaskan setiap field group dalam laporan METAR/SPECI, termasuk format angin, visibility, sky condition, dan remarks.
- NWS Little Rock — Decoding METARs — Panduan dekoding step-by-step dari NWS yang menjelaskan kode intensitas, weather phenomena, cloud cover, dan format altimeter.
- BMKG Aviation — Portal Meteorologi Penerbangan Indonesia — Portal resmi BMKG untuk METAR, SPECI, TAF, dan SIGMET di lebih dari 100 bandara Indonesia.
- python-metar — Python Package for Parsing METAR — Library Python (
pip install metar) untuk mengurai string METAR/SPECI ke atribut terstruktur dengan dukungan konversi satuan.
Mengapa Pilot Membaca METAR Setiap pilot yang akan takeoff atau landing membutuhkan satu pertanyaan terjawab: seperti apa kondisi cuaca di...
