Salah satu hal penting dalam mengutamakan keselamatan penerbangan ialah informasi meteorologi yang tepat dan akurat terutama mengenai kondisi cuaca buruk seperti thunderstorm. Oleh karena itu, perlu dilakukan prakiraan potensi terjadinya thunderstorm, sehingga pihak maskapai penerbangan dapat menyesuaikan prosedur keselamatan baik pada saat take off, on the route, maupun landing. Pada penelitian ini dilakukan analisis data radiosonde pada 2 (dua) musim, yaitu musim kemarau dan musim hujan untuk memprakirakan potensi terjadinya thunderstorm selama periode April-Desember 2016 dan Januari-Maret 2017. Data radiosonde tersebut diperoleh dari Stasiun Meteorologi Sultan Iskandar Muda yang telah diukur setiap dua kali dalam satu hari. Waktu pengukurannya ialah pada pukul 00Z dan pukul 12Z. Dengan menggunakan Software Rawinsonde Observation (RAOB) versi 5.7, dilakukan pengolahan data radiosonde sehingga diperoleh informasi parameter atmosfer seperti temperatur, titik embun, dan kecepatan angin. Parameter atmosfer tersebut dapat digunakan untuk memprakirakan potensi terjadinya thunderstorm selama dua belas jam kedepan, yaitu dengan menggunakan metode SWEAT (Severe Weather Threat) sehingga diperoleh SWEAT Indeks untuk setiap pengukuran radiosonde. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diketahui SWEAT Indeks untuk wilayah Stasiun Meteorologi Sultan Iskandar Muda berkisar antara 39,8 - 355,4. Hasil analisis metode SWEAT diverifikasi dengan data aktual (data synop) yang diamati di Stasiun Meteorologi Sultan Iskandar Muda dan diketahui persentase kesesuaian antara data prakiraan dengan kondisi aktual yaitu 58,62-66,67%.   One of the most important things in aviation safety is the accurate information of meteorology especially on bad weather conditions as thunderstorm. Therefore, need to forecast about potential occurrence of thunderstorm, so the airlines can adjust safety aviation when take of, an the route, and landing. In this research was analysis of radiosonde data has been done on two monsoon, they are summer and winter to forecast potential occurrence of thunderstorm since period April-December 2016 and January-March 2017. The radiosonde data was got from Meteorological Station of Sultan Iskandar Muda that had been measured every two times a day. The measuring time is 00Z and 12Z. Radiosonde data is processed by Software Rawinsonde Observation (RAOB) versi 5.7 until get information about the atmosphere parameters such as temperature, dew point, and wind speed. The atmosphere parameters can be used to forecast the potential occurrence of thunderstorm for the next twelve hours, using SWEAT (Severe Weather Threat) method until get SWEAT Index for every radiosonde measurement. Based on the research that has been done, the range of SWEAT Index for Meteorological Station of Sultan Iskandar Muda area is about 39,8 - 355,4. The result of analysis SWEAT method verified with the actual data (synop data) that is observed at Meteorological Station of Sultan Iskandar Muda and get the suitability of persentase between forecast data with actual condition is 58,62% - 66, 67%. Keyword: Thunderstorm, SWEAT Method, SWEAT Index, Synop Data, Meteorological REFERENCE Budiarti, M., Muslim, M., dan Ilhamsyah, Y. 2012. Studi Indeks Stabilitas Udara Terhadap Prediksi Kejadian Badai Guntur (Thunderstorm) di Wilayah Stasiun Meteorologi Cengkareng Banten. Jurnal Meteorologi dan Geofisika Vol. 13 No. 2 tahun 2012 : 111-117. Duhah, S., Andrius, dan Tauladani, R. 2010. Penggunaan Metode SWEAT Untuk Perkiraan Kejadian Badai Guntur di Atas Kota Pekanbaru Pada Bulan Oktober Hingga November 2009. Jurnal Photon Vol. 1 No. 1. Fadholi, A. 2012. Analisa Kondisi Atmosfer pada Kejadian Cuaca Ekstrem Hujan Es (Hail). Jurnal Ilmu Fisika Indonesia Volume 1 Nomor 2 (D). Fitrianti, N., Fauziyah, A. R., dan Fadila, R. 2015. Analisa Pola Hidup dan Spasial Awan Cumulonimbus Menggunakan Citra Radar (Studi Kasus Wilayah Bima Bulan Januari 2015). Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol. 2 No. 2 Juni 2015. Khairatih, I. 2015. Kaitan Jumlah Sambaran Petir dan Curah Hujan di Provinsi Aceh. Universitas Syiah Kuala : Tugas Akhir. Mayangwulan, D., Wiratmo, J., dan Siregar, P. M. 2011. Potensi Kejadian Badai Guntur Berdasarkan Parameter Kelembapan, Labilitas Udara, dan Mekanisme Pengangkatan (Studi Kasus: di Bandar Udara Frans Kaisiepo Biak). Jurnal Sains Dirgantara Vol.8 No.2 Juni 2011 : 139-156. Miller, R. C. 1972. Notes On Analysis and Severe - Storm Forecasting Procedures of the Air Force Global Weather Central : Technical Report 200 (Rev). Noviani, R. M. 2015. Analisis Potensi Kejadian Badai Guntur. Institut Pertanian Bogor : Skripsi. Novianti, D., Anjani, D., dan Hernaeny, U. 2015. Analisis Indeks Kejadian Badai Guntur di Stasiun Meteorologi Cengkareng Dengan Metode RAPID MINER dan FUZZY LOGIC guna Keselamatan Penerbangan. STMIK AMIKOM Yogyakarta. Sadek, O. S. Ahmed, M. A. 2015. Meteorological Indices Approach for Prediction of Thunderstorm Probability at Two Coastal Sites in Egypt. Septiadi, D., Hadi, S., dan Tjasyono, B. 2011. Karakteristik Petir dari Awan ke Bumi dan Hubungannya dengan Curah Hujan. Jurnal Sains Dirgantara Vol. 8 No.2 Juni 2011 : 129-138