ANALISIS DAN VERIFIKASI SIGNIFIKAN METEOROLOGI (SIGMET) DI WILAYAH PENERBANGAN INDONESIA TIMUR PADA MUSIM PERALIHAN = Analysis and Verification of Significant Meteorological (SIGMET) Events in the Eastern Indonesian Flight Region During the Transition Season

ABSTRAK SANDI. Analisis dan verifikasi signifikan meteorologi (SIGMET) di wilayah penerbangan indonesia timur pada musim peralihan (dibimbing oleh Prof. Dr. Halmar Halide, M.Sc). Latar belakang. Distribusi awan konveksi yang signifikan, khususnya selama musim peralihan di wilayah Indonesia Timur, memiliki dampak besar terhadap keselamatan dan efisiensi operasional penerbangan. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis distribusi Significant Meteorological Information (SIGMET) dan memverifikasi model prediksi SIGMET dengan menggabungkan parameter meteorologi seperti transport Kelembapan, suhu permukaan laut (SST), suhu tropopause, dan curah hujan. Metode. Metode penelitian yang digunakan ialah overlap dengan melihat distribusi sebaran awan dan transport kelembaban. Data sekunder yang digunakan mencakup periode peralihan hujan ke kemarau (Maret-Mei) dan kemarau ke hujan (September-November) selama tahun 2019–2022. Selain itu, metode korelasi stepwise diterapkan untuk secara sistematis memilih parameter meteorologi yang paling signifikan dalam memengaruhi distribusi SIGMET. Hasil. Hasil analisis menunjukkan bahwa transport Kelembapan merupakan parameter paling dominan dalam memengaruhi distribusi SIGMET, dengan dengan AIC menunjukkan nilai p-value 0,035 dan tanpa AIC 0,07 untuk periode hujan ke kemarau. Untuk periode kemarau ke hujan korelasi stepwise dengan AIC menunjukkan nilai p-value 0,031 dan tanpa AIC 0,005 untuk periode kemarau ke hujan. Wilayah dengan Kelembapan tinggi, terutama area pesisir dan laut, menunjukkan konsentrasi SIGMET yang lebih tinggi, mengindikasikan atmosfer yang tidak stabil. Model prediksi yang dihasilkan dalam penelitian ini menunjukkan kinerja yang cukup baik, dengan nilai R-square sebesar 0,734 untuk periode peralihan hujan ke kemarau dan 0,985 untuk periode peralihan kemarau ke hujan dengan AIC. Sedangkan nilai R-square sebesar 0,284 untuk periode peralihan hujan ke kemarau dan 0,967 untuk periode peralihan kemarau ke hujan tanpa AIC. Kesimpulan. Penelitian ini menghasilkan model prediksi yang dapat membantu operator penerbangan dalam menentukan rute yang lebih aman dan efisien, serta berkontribusi pada pengembangan sistem peringatan dini cuaca ekstrem oleh lembaga meteorologi. Temuan ini tidak hanya relevan untuk keselamatan penerbangan, tetapi juga memberikan wawasan baru dalam studi meteorologi tropis di wilayah Indonesia Timur.