Untuk mengontrol suatu proses, dibutuhkan informasi mengenai kuantitas dan kualitas ciri-ciri fisik proses itu. Instrumen-instrumen ukur dipakai untuk mendapatkan informasi ini. Kontrol yang lebih ketat membutuhkan pengukuran yang lebih akurat. Beberapa istilah yang lazim dipakai dalam system pengukuran adalah proves variable, range, zero, span, error, linearitas, akurasi. Sekarang akan kita bahas masing masing dari istilah diatas.
1. Proses Variabel
Proses variabel adalah besaran phisik atau besaran kimia karena berbagai pengaruh proses. Tekanan, temperature, flow dan level adalah variabel phisik; sedangkan kandungan oksigen dan nilai pH adalah variabel-variabel kimia.
2. Range
Range adalah mengambarkan batasan sinyal yang berhubungan dengan instrumen input ataupun instrumen output. Batasan sinyal terendah dari suatu sinyal input adalah kuantitas instrumen terendah yang diukur, sedang batasan maksimumnya adalah nilai tertinggi. Sebagai contoh, suatu proses mempunyai batas atau range tekanan dari 100 kPa sampai 500 kPa. Maka alat instrumenasi proses ini tidak dapat digunakan untuk mengukur nilai dibawah 100 kPa atau diatas 500 kPa.
3. Zero
Nilai terendah suatu sinyal input atau sinyal output disebut zero, meskipun nilainya tidak nol. Sebagi contoh, range input transmiter tekanan mungkin 0 – 1000 kPa sedang range outputnya 20 sampai 100 kPa. Dari sini, nilai zero sinyal output digambarkan dengan 20 kPa. Transmiter temperatur dapat mengukur temperatur anatara 50oC dan 120 oC, sedang nilai outputnya bervariasi dari 20 sampai 100 kPa. Dalam hal ini, nilai zero pada range input dan output masing-masing adalah 50 oC dan 20 kPa.
4. Span
Span input dan output dari suatu instrumen berhubungan langsung dengan range input ataupun range outputnya. Span adalah selisih aljabar antara nilai range teratas dengan nilai range terendah.
5. Error
Error adalah selisih antara nilai yang diukur dengan nilai yang sebenarnya. Sebagai contoh, jika pressure gage menunjukkan 216 kPa ketika tekananya nyatanya 220 kPa, maka errornya adalah – 4kPa.
6. Linieritas
Linieritas menggambarkan kedekatan hubungan antara input dengan output dari suatu instrument yang digambarkan seperti sebuah garis lurus ; hal tersebut adalah, sebuah gris lusrus dari 0% input dan 0% output sampai 100% input dan 100% output. Jika hubungan ini menyimpang maka timbul ketidak linieran. Ketidak linieran output biasanya dinyatakan dalam persentase skala penuh atau full scale output.
7. Akurasi
Akurasi dari sebuah instrumen dapat didefinisikan sebagai kedekatan antara pengukuran atau output yang menggambarkan nilai nyata. Akurasi biasanya dinyatakan dengan persentase span.
Proses variabel adalah besaran phisik atau besaran kimia karena berbagai pengaruh proses. Tekanan, temperature, flow dan level adalah variabel phisik; sedangkan kandungan oksigen dan nilai pH adalah variabel-variabel kimia.
2. Range
Range adalah mengambarkan batasan sinyal yang berhubungan dengan instrumen input ataupun instrumen output. Batasan sinyal terendah dari suatu sinyal input adalah kuantitas instrumen terendah yang diukur, sedang batasan maksimumnya adalah nilai tertinggi. Sebagai contoh, suatu proses mempunyai batas atau range tekanan dari 100 kPa sampai 500 kPa. Maka alat instrumenasi proses ini tidak dapat digunakan untuk mengukur nilai dibawah 100 kPa atau diatas 500 kPa.
3. Zero
Nilai terendah suatu sinyal input atau sinyal output disebut zero, meskipun nilainya tidak nol. Sebagi contoh, range input transmiter tekanan mungkin 0 – 1000 kPa sedang range outputnya 20 sampai 100 kPa. Dari sini, nilai zero sinyal output digambarkan dengan 20 kPa. Transmiter temperatur dapat mengukur temperatur anatara 50oC dan 120 oC, sedang nilai outputnya bervariasi dari 20 sampai 100 kPa. Dalam hal ini, nilai zero pada range input dan output masing-masing adalah 50 oC dan 20 kPa.
4. Span
Span input dan output dari suatu instrumen berhubungan langsung dengan range input ataupun range outputnya. Span adalah selisih aljabar antara nilai range teratas dengan nilai range terendah.
5. Error
Error adalah selisih antara nilai yang diukur dengan nilai yang sebenarnya. Sebagai contoh, jika pressure gage menunjukkan 216 kPa ketika tekananya nyatanya 220 kPa, maka errornya adalah – 4kPa.
6. Linieritas
Linieritas menggambarkan kedekatan hubungan antara input dengan output dari suatu instrument yang digambarkan seperti sebuah garis lurus ; hal tersebut adalah, sebuah gris lusrus dari 0% input dan 0% output sampai 100% input dan 100% output. Jika hubungan ini menyimpang maka timbul ketidak linieran. Ketidak linieran output biasanya dinyatakan dalam persentase skala penuh atau full scale output.
7. Akurasi
Akurasi dari sebuah instrumen dapat didefinisikan sebagai kedekatan antara pengukuran atau output yang menggambarkan nilai nyata. Akurasi biasanya dinyatakan dengan persentase span.
Kalibrasi merupakan proses verifikasi bahwa suatu akurasi alat ukur sesuai dengan rancangannya. Kalibrasi biasa dilakukan dengan membandingkan suatu standar yang terhubung denganstandar nasional maupun internasional dan bahan-bahan acuan tersertifikasi.
Sistem manajemen kualitas memerlukan sistem pengukuran yang efektif, termasuk di dalamnya kalibrasi formal, periodik dan terdokumentasi, untuk semua perangkat pengukuran. ISO 9000 danISO 17025 memerlukan sistem kalibrasi yang efektif.
Kalibrasi diperlukan untuk:
- Perangkat baru
- Suatu perangkat setiap waktu tertentu
- Suatu perangkat setiap waktu penggunaan tertentu (jam operasi)
- Ketika suatu perangkat mengalami tumbukan atau getaran yang berpotensi mengubah kalibrasi
- Ketika hasil pengamatan dipertanyakan
Kalibrasi, pada umumnya, merupakan proses untuk menyesuaikan keluaran atau indikasi dari suatu perangkat pengukuran agar sesuai dengan besaran dari standar yang digunakan dalam akurasi tertentu. Contohnya, termometer dapat dikalibrasi sehingga kesalahan indikasi atau koreksi dapat ditentukan dan disesuaikan (melalui konstanta kalibrasi), sehingga termometer tersebut menunjukan temperatur yang sebenarnya dalam celcius pada titik-titik tertentu di skala.
Di beberapa negara, termasuk Indonesia, memiliki lembaga metrologi nasional (National metrology institute). Di Indonesia terdapat Pusat Penelitian Kalibrasi Instrumentasi dan Metrologi (Puslit KIM LIPI) yang memiliki standar pengukuran tertinggi (dalam SI dan satuan-satuan turunannya) yang akan digunakan sebagai acuan bagi perangkat yang dikalibrasi. Puslit KIM LIPI juga mendukung infrastuktur metrologi di suatu negara (dan, seringkali, negara lain) dengan membangun rantai pengukuran dari standar tingkat tinggi/internasional dengan perangkat yang digunakan.
Hasil kalibrasi harus disertai pernyataan "traceable uncertainity" untuk menentukan tingkat kepercayaan yang di evaluasi dengan seksama dengan analisis ketidakpastian.
Pemasangan peralatan AWS cukup mudah. Persyaratan dalam melakukan pemasangan AWS tidak berbeda jauh dengan pemasangan ARG. Detail pemasangan AWS dapat dilihat pada modul presentasi pemasangan AWS, Secara berurutan, garis besar yang dapat disampaikan adalah sebagai berikut :
- Memasang tripod atau kaki penyangga AWS dan mengatur ketinggian tripod serta mengarahkan solar panel ke arah Selatan
- Memasang sensor-sensor, serta pengkabelannya
- Memasang baterai atau power supply dan menghubungkannya dengan solar panel
- Menghubungkan AWS dengan Komputer untuk melakukan kalibrasi sensor angin
Gambar 1 : Peralatan AWS dengan komponen sensor yang terpasangProses Pengambilan Data
Hal-hal yang perlu dipersiapkan untuk proses pengambilan data adalah sebagai berikut :
- Kabel konektor antara Logger AWS dengan Komputer.
- Komputer atau Laptop yang sudah di install program MAWS terminal untuk proses pengambilan data.
Urut-urutan berikut adalah prosedur pengambilan data dari logger AWS ke Komputer :
- Pastikan kabel konektor MAWS dan Komputer telah terpasang dengan baik. Jalankan program MAWS Terminal.
- Menu MAWS Terminal akan terbuka dengan keterangan “Port Opened” di bagian pojok kiri bawah, ini menunjukkan bahwa hubungan antara MAWS dengan Komputer.
- Lakukan download dengan klik menu “Tools” dan dilanjutkan dengan “Download Log Files”.
- Muncul menu yang berfungsi untuk memilih file-file mana yang ingin kita download. Di panel sebelah kiri adalah daftar file data yang ada di dalam logger AWS, dan panel sebelah kanan adalah daftar file data yang telah kita pilih untuk di download.
- Klik tombol “Add >” untuk memilih file satu persatu, tombol “add all >>” untuk memilih semua file, sementara tombol “remove” untuk menghapus file yang telah dipilih.
- Klik “Start Download” untuk memulai proses download data.
- Sebelum proses dimulai, secara default akan muncul menu download preferences. Di dalam menu ini ada opsi yang harus dalam kondisi terpilih (cek), yaitu “Delete log files from MAWS after download” (Menghapus data yang ada di dalam logger setelah proses download selesai) dan “Convert log file to CSV format” (merubah format data dari binari menjadi ascii). Juga perhatikan direktori hasil download dan hasil konversi.
- Lanjutkan dengan klik “Start Download” untuk memulai proses download.
- Setelah proses download selesai, akan muncul menu konfirmasi apakah data di dalam logger akan di hapus atau tidak. Klik OK untuk konfirmasi penghapusan.
- Setelah semua proses download selesai, di layar MAWS Terminal akan muncul prompt yang menandakan MAWS Terminal dalam posisi “service mode”.
- Ketik “close” (tanpa tanda kutip) dan dilanjutkan dengan menekan tombol enter untuk merubah “service mode” menjadi “monitoring mode”.
- Putuskan hubungan antara AWS dengan Komputer dengan melakukan klik pada menu “Connection” dan dilanjutkan dengan “Hangup”.
- Di pojok kiri bawah akan tampil keterangan “Port closed” yang menunjukkan bahwa hubungan antara AWS dan Komputer telah terputus. Lalu klik menu “Tools” dan “Exit” untuk menutup program MAWS Terminal.
Data yang terekam di simpan menjadi file harian, contoh L2010326.dat adalah file binary dengan aturan penamaan sbb :
- Semua log file di awali dengan nama kelompok log (log group), maksimum 2 karakter, diikuti dengan tanggal.
- Nama Log group biasanya terdiri dari huruf diikuti dengan angka.
- Contoh di atas mempunyai arti, L2 = log group nomor 2, 010326 = tahun 2001 bulan 03 tanggal 26 (YYMMDD).
Format data dari masing-masing file dengan jelas dapat dibaca dari header yang menyertainya di tiap file data. Gambar 2 di bawah ini adalah contoh header dan arti dari masing-masing kolom.
Gambar 2 : Tampilan contoh data AWS yang dibuka di Microsoft Excel
Dari Gambar 2 dapat dijelaskan sebagai berikut:
- Header data terdiri dari 2 baris :
- Baris pertama : memo
- Baris kedua : Nama variabel
- Baris ketiga, dan seterusnya : Nilai Variabel
Nama variabel antara satu AWS dengan AWS yang lainnya dapat berbeda tergantung setting yang kita persiapkan. Berikut adalah penjelasan masing-masing nama variabel dari contoh gambar.
- Time : Tanggal dan Jam perekaman data, nilai ini mempunyai interval yang tetap sesuai dengan setting yang kita lakukan, untuk contoh diatas memiliki interval perekaman setiap 1 menit.
- Status : Kondisi dari perekaman data, dapat bernilai valid atau invalid.
- PR1M_SUM : Nilai akumulasi curah hujan dalam 1 menit
- RH1M_AVG : Nilai rata-rata kelembaban relatif dalam 1 menit
- SR1M_AVG : Nilai rata-rata radiasi matahari dalam 1 menit
- TA1M_AVG : Nilai rata-rata suhu udara dalam 1 menit
- W1dAve1m : Nilai rata-rata arah angin dalam 1 menit
- W1sAve1m : Nilai rata-rata kecepatan angin dalam 1 menit.
Pada tahun anggaran 2005 dan 2006 Badan Meteorologi dan Geofisika cq. Pusat Sistem Instrumentasi dan Kalibrasi bekerja sama dengan staf GM ITB dan juga staf dari industri hardware dan software telah melaksanakan kegiatan dibidang rekayasa AWS. Hasil rekayasa AWS tahun 2005 kita sebut dengan AWS MGA-05, sedangkan untuk kegiatan tahun 2006 kita sebut AWS MGA-06.
Gambar 6.a. AWS MGA-05 Rekayasa
Gambar 6.b. Blok Diagram AWS MGA-05 Rekayasa
Gambar 7.a. AWS MGA-06 Rekayasa
Gambar 7.b. Blok Diagram AWS MGA-06 Rekayasa
Akuisisi dan Pengolahan data
7.1. Sampling sensor output, adalah Sampel pengukuran tunggal, yaitu salah satu dari satu rangkaian suatu sistem sensor ( satu pengamatan diperoleh dari sejumlah sampel ).
Frekwensi Sampling yang berbeda digunakan :
- Untuk temperatur (5-6 kali suatu menit),
- Untuk wind gust (tiap-tiap 3 detik ), dll.
7.2. Konversi keluaran sensor, adalah perubahan bentuk nilai-nilai keluaran sensor secara elektronik ke dalam unit parameter meteorologi.
7.3. Liniarisasi, jika transducer output tidak sebanding dengan kwantitas saat pengukuran, maka sinyal berbentuk linear, hal ini dapat digunakan sebagai instrument kalibrasi.
7.4. Smoothing, digunakan untuk meniadakan sekecil mungkin noise ( fluktuasi dan kesalahan acak tidak sesuai untuk pemakaian ini ).
7.5. Rata-Rata, digunakan untuk membuang variabilitas-variabilitas kecil yang ada di atmosfir. Hal itu perlu dilakukan untuk memperoleh pengamatan representatif dan kompatibel data dari sensor berbeda.
7.6. Koreksi, adalah penyesuaian data untuk menggantikan kesalahan yang terjadi sepanjang interval pengamatan sebagai akibat efek dari lingkungan ataupun dari instrumentasi.
7.7. Perhitungan perolehan data, kalkulasi jumlah statistik (ekstrim, total); data yang diperoleh dari parameter meteorologi (jarak penglihatan, titik embun dari kelembaban).
PENEMPATAN SENSOR
Dalam penempatan Sensor-sensor AWS yang harus diperhatikan /diutamakan agar sensor dapat dipakai sesuai dengan kebutuhan seperti :
- Daerah batas-pengukuran;
- Data representatif;
- Kompatibel Data;
- Ketelitian;
- Kestabilitasan data untuk jangka panjang.
5.1. Daerah batas pengukuran dan data representatif
Di dalam peralatan Klimatologi, AWS dapat dipasang pada daerah / wilayah yang berbeda (perlu dipertimbangkan luasan cakupan /range pengukuran dan temperatur di daerah Tropis, Lintang tinggi atau daerah kutub ). Selain itu juga tergantung juga pada kebutuhan pemakai; Seperti pada daerah cakupan / range pengukuran ceilometer CT25K adalah 0-25.000ft sedangkan untuk CT12K adalah 0-12,500 ft saja
5.2. Kompatibel Data
Dalam rangka mencapai kompatibel data saat penggunaan jenis sensor yang berbeda , shielding and different exposure sensor yang berbeda dilakukan pada variabel yang sama, koreksi pada saat pengukuran aktual adalah perlu, seperti dalam pengukuran presipitasi atau kecepatan angin pada ketinggian berbeda di atas tanah.
5.3. Ketelitian
Kedekatan antara hasil suatu pengukuran dan suatu nilai sebenarnya mutlak diperlukan. Untuk itu diperlukan ketelitian operasional yang berbeda, yaitu tergantung dari aplikasi, seperti perbedaan ketelitian jangkauan untuk variabel tertentu. Seperti; Tinggi awan : ketelitian yang diperlukan adalah 10% untuk ketinggian > 100 m, ketelitian jangkauan ( menggunakan CT25K) adalah 50 ftuntuk keseluruhan range pengukuran.
5.4. Kestabilitasan data jangka panjang
Kemampuan untuk menyimpan ketelitian hasil pengukuran untuk periode yang lama dan dapat dinyatakan oleh drift ( kestabilitasan kalibrasi sensor terhadap waktu). Stabilitas keakuratan data yang baik dapat menghemat biaya dan waktu.
VI. Karakteristik sensor
Untuk menghasilkan ketelitian dan ketepatan pengukuran dari suatu sensor perlu dilakukan pengamatan khusus pada sensor AWS seperti :
- Resolusi;
- Repeatabilitas;
- Linearitas;
- Respon Time;
- Drift;
- Histeresis.
6.1. Resolusi, adalah perubahan terkecil yang terjadi pada sensor untuk dapat mendeteksi. Hal ini merupakan suatu nilai kwantitatif kemampuan untuk menandakan suatu sensor dapat memberikan nilai terdekat dengan indikasi kwantitasnya.
6.2. Repeatabilitas, adalah kemampuan sensor untuk mengukur suatu variabel lebih dari satu kali dan menghasilkan data / output yang sama dalam kondisi lingkungan yang sama pula.
6.3. Linearitas, adalah gambaran tentang penyimpangan sensor dari perilaku garis lurus idealnya.
6.4. Waktu respon, adalah waktu yang dibutuhkan sensor bila terjadi perubahan dengan pengukuran 63% dari perubahannya. Interval waktu antara waktu sesaat ketika stimulus terjadi pada subjek dalam tetapan perubahan kasar dan waktu sesaat ketika waktu respons tercapai dan meninggalkan dalam batas tertentu di sekitar nilai tetapnya ( Steady value ).
6.5. Drift, adalah kalibrasi kestabilitasan sensor dengan waktu.
6.6. Histeresis, adalah kemampuan sensor untuk menghasilkan pengukuran yang sama apakah peristiwa yang sedang berlangsung akan terus bertambah atau akan berkurang (Gambar 5).
Gambar 5. Grafik Histeresis
HUBUNGAN ANTAR KOMPONEN AWS
Secara umum semua AWS mempunyai prinsip kerja yang relatif sama, hal ini juga terlihat pada hubungan antar komponen dari AWS tersebut.
Contoh hubungan antar komponen AWS ada pada gambar 1 dan 2.
Gambar 1. Blok Diagram AWS
Gambar 2. Blok Diagram RM Joung AWS
SENSOR
Sensor yang digunakan pada AWS secara umum dibagi menjadi 2 (dua) kelompok sensor, yaitu :
3.1. Primary Sensors
- Air Temperature
- Precipitation
3.2. Secondary Sensors
- Wind Speed
- Global Solar Radiation
- Ground Surface (Skin) Temperature
- Solar panels & Wind power (optional)
- Extended Range Operating Envelopes
STANDARISASI PENEMPATAN PERALATAN AWS
Dalam pemilihan dan menentukan penempatan peralatan AWS yang harus diperhatikan adalah sebagai berikut :
Gambar 3. Standarisasi Penempatan AWS
4.1. Kedudukan standar peralatan AWS
- Di atas tanah yang tertutup rumput pendek atau pada area lokal reperesentatif
- Sensor-sensor meteorologi harus diletakkan jauh dari pengaruh luar seperti bangunan dan pohon (jarak tergantung daripada variabel jenis penghalang).
- Sensor harus diletakkan pada ketinggian yang sama (dan ditempatkan) sesuai dengan peralatan konvensional.
- Jaga kestabilan terhadap lokasi (perubahan tumbuh-tumbuhan, bangunan, dll)
4.2. Sensor Temperatur dan Kelembaban
- Diletakkan di bagian dalam dan teduh atau terlindung pada tingginya 1.25 sampai 2.0 m (tidak berventilasi atau yang berventilasi).
- Jenis,bentuk dan warna perisai yang berbeda memberi hasil pengukuran berbeda.
- Untuk perbandingan data dan kompatibel data dapat diinstall seperti pada Gambar 1 dan 2.
4.3. Pengukuran Curah hujan
- Berada pada lokasi terbuka yang kebanyakan instrumentasinya dipasangkan agak jauh dari raingauges.
- Pada ketinggian 1 m di atas tanah akan memberikan hasil yang berbeda dari pengukuran pada ketinggian 3 m atau 30 cm diatas tanah atau di dalam suatu lubang (galian) kecil;
4.4 Pengukuran Angin
- Ketinggian Standart baku adalah 10 m di atas tanah lapang terbuka ( jarak dari penghalang sekitar 10 kali dari tinggi penghalang);
- Kecepatan Angin terukur pada ketinggian rendah adalah + 10 m di atas permukaan tanah.
Diperlukan untuk titik pengamatan lainnya.
Gambar 4. Classic Stevenson Screen
