• Tidak ada hasil yang ditemukan

KONTRIBUSI KONSTANTA PASANG SURUT PERAIRAN DANGKAL TERHADAP PASANG SURUT DI SEKITAR PULAU JAWA

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "KONTRIBUSI KONSTANTA PASANG SURUT PERAIRAN DANGKAL TERHADAP PASANG SURUT DI SEKITAR PULAU JAWA"

Copied!
9
0
0

Teks penuh

(1)

KONTRIBUSI KONSTANTA PASANG SURUT PERAIRAN DANGKAL

TERHADAP PASANG SURUT DI SEKITAR PULAU JAWA

Abdul Basith

a

,Yudhono Prakoso

b aStaf Pengajar Jurusan Teknik Geodesi FT-UGM ()

bAlumni Jurusan Teknik Geodesi FT-UGM

Jln. Grafika No. 2 Yogyakarta, Telp. +062274-520226, Email: abd_basith@ugm.ac.id Abstrak

Penelitian ini dimaksudkan untuk menyelidiki kontribusi komponen pasut perairan dangkal dalam

membentuk data pasut. Untuk itu diambil data pasut di perairan Utara Pulau Jawa (Kolinamil, Semarang dan

Surabaya) yang mewakili perairan dangkal dan data pasut di perairan Selatan yang mewakili perairan dalam

(Pangandaran, Cilacap, Prigi, dan Sadeng) selama 1 tahun. Analisis harmonik dilakukan untuk seluruh data

pasut sehingga dihasilkan komponen-komponen pasut. Data prediksi pasut dibentuk dari 3 kelompok data, 1)

prediksi dengan 7 komponen pasut utama saja yaitu M

2

, S

2

, O

1

, K

1

, P

1

, K

2

, N

2

, 2) prediksi dengan 7 komponen

pasut utama ditambah selurh komponen perairan dangkal, dan 3) prediksi dengan 7 komponen pasut

ditambah dengan komponen perairan dangkal yang signifikan. Hasil percobaan menunjukkan bahwa jumlah

komponen pasut perairan dangkal di perairan Utara Pulau Jawa lebih banyak dibandingkan di perairan

Selatan Pulau Jawa.

Katakunci: pasut perairan dangkal, analisis harmonik, perairan Utara dan Selata Pulau Jawa

Abstract

This study is aimed to investigate the contribution of shallow water tides in forming tidal data. Therefore, one

year of tidal data taken from tidal stations facing northern waters of Java Island (e.g. Kolinamil, Semarang,

Surabaya) and from tidal station facing sourthern of Java Island (Pangandaran, Cilacap, Sadeng, Prigi) were

processed to produce tidal constituents. Tidal predictions were computed using 3 groups of constitens which

consist of 1) 7 main tidal constituents, 2) combination of 7 main tidal constituents and all shallow water

constituents, 3) combination of 7 main tidal constituents and all significant shallow water constituents.

Predicted tidal data were compared to the original ones. The results showed that the number of shallow water

tides from northern waters of Java Island are higher than those from southern waters of Java Island.

Keywords: tide, shallow water, harmonic analysis, northern and southern waters of Java

I. PENDAHULUAN Latar Belakang

Pasang surut air laut merupakan salah satu pertimbangan vital dan berpengaruh terhadap keberhasilan pekerjaan navigasi, survei, dan konstruksi yang berlokasi di pantai dan atau di laut (Pugh 1987). Indonesia mempunyai banyak selat sempit dan garis pantai yang panjang dengan geometri garis pantai yang tidak beraturan. Dengan adanya hal tersebut maka pola pasang surut akan terdistorsi dalam penjalarannya, sehingga akan membentuk konstanta pasang surut perairan dangkal (Ray 2005). Konstanta pasang surut perairan dangkal merupakan salah satu konstanta pembentuk pasang surut.

Konstanta pasang surut perairan dangkal dapat digunakan untuk meningkatkan ketelitian prediksi, agar prediksi pasang surut yang dihasilkan mendekati pasang surut yang sebenarnya. Dengan demikian hasil prediksi pasang surutnya dapat digunakan untuk

kepentingan pekerjaan navigasi, survei, dan konstruksi yang berlokasi di pantai dan atau di laut (Sudjono 2011). Salah satu konstanta pasang surut perairan dangkal adalah M4, konstanta ini merupakan hasil dari M2 yang

telah terdistorsi sehingga konstanta ini memiliki kecepatan sudut dua kali lipat dibandingkan M2, Contoh

lain adalah M8, konstanta ini merupakan hasil dari M2

yang telah terdistorsi sehingga konstanta ini memiliki

kecepatan sudut empat kali lipat dibandingkan M2

(Andersen 1999). Konstanta pasang surut perairan dangkal ini akan meningkat pengaruhnya secara signifikan pada daerah pesisir yang memiliki perairan dangkal yang luas, sehingga konstanta ini perlu diikutsertakan dalam perhitungan agar dapat merepresentasikan keadaan sebenarnya secara akurat (Westerink 1989).

Penelitian ini berkonsentrasi di perairan sekitar

Pulau Jawa, karena secara fisiografi Laut Jawa (Sisi

Utara Pulau Jawa) merupakan bagian dari Paparan

Sunda yang memiliki rata-rata kedalaman 120

Prosiding Forum Ilmiah Tahunan Ikatan Surveyor Indonesia (FIT ISI), 19-20 November 2015, Malang

ISSN: 2406 – 9051 Volume 2, Edisi 1, Tahun 2015

(2)

meter yang membentuk paparan sedimen tebal

dengan penyebaran yang luas (Salahuddin 2010),

sedangkan untuk perairan Sisi Selatan Pulau Jawa

merupakan bagian dari Lempeng Samudera Hindia

yang merupakan kerak tipis yang ditutupi laut

dengan kedalaman antara 1000-5000 meter (Lubis

2009).

Selain hal diatas, pemilihan perairan sekitar Pulau Jawa sebagai fokus penelitan ini juga dikarenakan pasang surut Laut Jawa dalam penjalarannya telah mengalami modifikasi dari sisi utara yang merupakan pertemuan Samudera Hindia-Pasifik menuju ke Laut Jawa. Sedangkan pada sisi selatannya berhadapan langsung dengan Samudera Hindia.

Berdasarkan penjelasan di atas maka perlu dilakukan penelitian khusus tentang kontribusi konstanta pasang surut perairan dangkal. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung kontribusi konstanta pasang surut perairan dangkal terhadap pasang surut di perairan sekitar Pulau Jawa.

Tujuan Penelitian

1. Menghitung jumlah konstanta pasang surut perairan dangkal yang sama dan signifikan di perairan sekitar Pulau Jawa.

2. Menghitung persentase kontribusi konstanta pasang surut perairan dangkal di perairan sekitar Pulau Jawa yang diwakili oleh tujuh stasiun pasang surut (tiga stasiun di pantai utara dan empat stasiun di pantai selatan).

3. Menentukan sisi perairan Pulau Jawa yang memiliki persentase kontribusi konstanta perairan dangkal yang terbesar.

II. METODOLOGI

Lokasi penelitian ini berkonsentrasi yaitu perairan sekitar Pulau Jawa yang diwakili oleh tujuh stasiun pasang surut, seperti pada Gambar 1. Pantai Utara Pulau Jawa diwakili oleh stasiun pasang surut Kolinamil, Semarang, dan Surabaya, sedangkan Pantai Selatan Pulau Jawa diwakili oleh stasiun pasang surut Prigi, Sadeng, Cilacap, dan Pangandaran. Data pasang surut yang digunakan adalah data pasang surut yang direkam oleh sensor pressure tide gauge (prs), dan diperoleh dari IOC (International Oceanographic Commission)

http://www.ioc-sealevelmonitoring.org dengan

rentang pengamatan satu tahun, terhitung sejak 1 Agustus 2013 sampai 31 Juli 2014. Aplikasi yang digunakan adalah t_tide versi 1.0. Aplikasi ini menerapkan metode Hitung Kuadrat Terkecil dalam melakukan proses analisis harmonik dan prediksi pasang surut. Pada penelitian ini tidak ada komponen lain yang mempengaruhi pasang surut selain konstanta pasang surut perairan dangkal.

Gambar 1. Lokasi 7 stasiun pasang surut

Tahapan pelaksanaan penelitian disajikan dalam diagram alir Gambar 2.

Persiapan

Kegiatan yang dilakukan antara lain penentuan lokasi penelitian, pengunduhan data penelitian, dan studi pustaka yang terkait dengan penelitian.

Penanganan Data Pasang Surut

Pengecekan data kosong, yaitu mengecek data pasang surut pengamatan yang telah diunduh dari IOC. Kontrol Kualitas Data

Melakukan tes global dengan kepercayaan 95% atau 2σ, dengan menggunakan cara berikut :

1. Melakukan prediksi untuk tahun yang sama menggunakan data pasang surut pengamatan. Data prediksi ini merupakan data pasang surut dengan pola yang dianggap benar.

2. Menghitung selisih antara data ke-i dari data pengamatan pasang surut dengan data ke-i dari data prediksi, selisih nilainya disebut X

3. Menghitung nilai rata-rata kemudian menghitung standar deviasi dari selisih tersebut menggunakan Persamaan (1). 𝜎𝜎 = �∑(𝑋𝑋𝑖𝑖− 𝑋𝑋�)2 (𝑛𝑛−1) (1) Keterangan: σ : elevasi permukaan Xi : kedalaman air 𝑋𝑋� : velositas n : gesekan dasar

4. Menentuakan batas ± 2σ untuk data yang akan dikontrol kualitasnya menggunakan Persamaan (2) dan Persamaan (3).

Batas Atas = (𝑋𝑋�+2σ) (2)

Batas Bawah = (𝑋𝑋�+2σ) (3)

Prosiding Forum Ilmiah Tahunan Ikatan Surveyor Indonesia (FIT ISI), 19-20 November 2015, Malang ISSN: 2406 – 9051 Volume 2, Edisi 1, Tahun 2015

(3)

Gambar 2. Diagram alir penelitian

5. Melakukan pengecekan data pasang surut, apabila nilai X terletak antara batas ± 2σ maka data tersebut memiliki kualitas yang baik dan dapat

digunakan untuk proses analisis harmonik. Apabila nilai X terletak diluar batas ± 2σ maka data tersebut di eleminasi dan konversi menjadi Not a Number (NaN).

Analisis Harmonik Pasang Surut

Pasang surut merupakan hasil superposisi (penggabungan) dari gelombang-gelombang harmonik tunggal yang bersifat periodik. Pergerakan pasang surut laut dapat dimodelkan dengan persamaan sinusoidal karena bersifat periodik. Besar amplitudo dan beda fase dari setiap konstanta pasang surut dapat diketahui menggunakan analisis harmonik pasang surut. Aplikasi yang digunakan untuk melakukan analisis harmonik pasang surut dalam penelitian ini adalah t_tide. Aplikasi tersebut menggunakan metode hitung kuadrat terkecil dalam melakukan analisis harmonik pasang surut.

Pasang surut yang diamati dari variasi naik turunnya muka laut merupakan hasil superposisi dari semua konstanta harmonik pasang surut yang terjadi. Dengan demikian elevasi muka laut pada suatu saat (t) dapat ditentukan menggunakan Persamaan (4) (Soeprapto 1993).

ℎ(𝑡𝑡) = ℎ𝑚𝑚 + ∑ 𝐴𝐴𝑘𝑘𝑖𝑖=1 𝑖𝑖 cos (ω𝑖𝑖𝑡𝑡 − 𝑔𝑔𝑖𝑖) (4)

Keterangan:

h(t) : elevasi muka air fungsi dari waktu Ai : amplitudo konstanta ke-i

ωi : kecepatan sudut konstanta ke-i

gi : fase konstanta ke-i

hm : elevasi muka air rerata

t : waktu

k : jumlah konstanta pasang surut

Konstanta Harmonik Signifikan

Konstanta harmonik pasang surut signifikan merupakan konstanta harmonik pasang surut yang memiliki perbandingan nilai amplitudo yang lebih besar dari pada amplitudo errornya. Perbandingan antara amplitudo dan amplitudo error ini dinyatakan dalam SNR (Signal to Noise Ratio) (Pawlowicz, dkk 2002). Pada penelitian ini SNR yang digunakan merupakan SNR

default dari t_tide yaitu SNR > 1, sehingga bila ada

konstanta harmonik yang mempunyai SNR > 1 akan dinyatakan sebagai konstanta harmonik yang signifikan. Nilai SNR dapat ditentukan menggunakan Persamaan (5) (Leffler 2008). 𝑺𝑺𝑺𝑺𝑺𝑺 = � 𝑨𝑨𝒊𝒊 𝑨𝑨 𝒆𝒆𝒆𝒆𝒆𝒆𝒆𝒆𝒆𝒆𝒊𝒊� 𝟐𝟐 (5) Keterangan: SNR : elevasi permukaan

Ai : amplitudo konstanta ke-i

A errori : amplitudo error konstanta ke-i

Mulai

1. Perencanaan penelitian dan persiapan alat dan bahan

2. Pengunduhan data pasang surut dari 7 stasiun pasang surut Pulau Jawa dari tahun 2013 sampai 2014 dari IOC

Data pasang surut dari 7 stasiun pasang surut Pulau Jawa dari tahun 2013 sampai 2014

Pengecekan data pasang surut

Hasil data pasang surut terkoreksi

Pengambilan data pasang surut dengan interval 1 jam

Data pasang surut dengan interval 1 jam

Kontrol kualitas data pasut dengan kepercayaan 2σ

Ya

Tidak

Analisis harmonik data pasang surut dengan metode leastsquare menggunakan aplikasi t_tide

Konversi data menjadi NaN

Nilai Amplitudo, MSL, & Fase

Hasil 3 kelompok

prediksi

Menghitung persentase kontribusi konstanta pasang surut perairan dangkal di setiap stasiun pasang surut di sekitar Pulau Jawa

Menentukan sisi di perairan sekitar Pulau Jawa yang memiliki kontribusi konstanta

perairan dangkal terbesar

Kesimpulan

Selesai Penulisan skripsi Melakukan prediksi pasang surut dengan menggunakan aplikasi t_tide :

7 konst utama

7 konst utama + seluruh konst perairan dangkal 7 konst utama + konst perairan dangkal yang signifikan

Melakukan penjumlahan nilai amplitudo dari : 7 konst utama

7 konst utama + seluruh konst perairan dangkal 7 konst utama + konst perairan dangkal yang signifikan

Hasil 3 kelompok amplitudo

Menghitung banyaknya konstanta pasang surut perairan dangkal yang sama dan signifikan di setiap stasiun pasang surut Banyak konstanta perairan dangkal signifikan

Prosiding Forum Ilmiah Tahunan Ikatan Surveyor Indonesia (FIT ISI), 19-20 November 2015, Malang ISSN: 2406 – 9051 Volume 2, Edisi 1, Tahun 2015

(4)

Konstanta Pasang Surut Perairan Dangkal

Konstanta pasang surut perairan dangkal adalah konstanta pasang surut yang terbentuk karena adanya distorsi non-linear dari osilasi konstanta pasang surut utama (contohnya M2, S2, dan K1) pada saat berinteraksi

dan merambat di perairan dangkal. Ada dua penyebab utama terbentuknya konstanta ini, pertama akibat gesekan dasar serta proses fisis yang bergantung pada nilai kuadrat amplitudonya, kedua akibat proses hidrodinamika, kedua penyebab tersebut merupakan komponen non-linear. Selain kedua hal diatas, penyebab lainnya adalah efek resonansi lokal dan pembentukan gelombang stasioner.

Bentuk asli dari gelombang sinusoidal akan termodifikasi akibat distorsi non-linear yang terjadi di perairan dangkal, hal inilah yang memicu terbentuknya konstanta harmonik perairan dangkal (Andersen 1999). Menurut Andersen (1999) persamaan rata-rata kedalaman perairan dangkal non-linear dapat ditentukan menggunakan Persamaan (6) dan Persamaan (7). 𝝏𝝏𝒕𝒕𝒖𝒖 = −(𝒖𝒖 ∙ 𝛁𝛁)𝒖𝒖 − 𝒈𝒈𝛁𝛁𝒉𝒉 − 𝒇𝒇 × 𝒖𝒖 −𝑫𝑫𝑯𝑯𝒖𝒖|𝒖𝒖| (6) 𝝏𝝏𝒕𝒕𝒉𝒉 = −𝛁𝛁 ∙ (𝑯𝑯𝒖𝒖) (7) Keterangan: h : elevasi permukaan H : kedalaman air u = (u,v,0) : velositas D : gesekan dasar f : parameter Coriolis t : waktu 𝛁𝛁 : (𝝏𝝏𝝏𝝏, 𝝏𝝏𝝏𝝏, 𝟎𝟎)

Daftar konstanta pasang surut yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.

Tabel 1. Paket data standar konstanta pasang surut perairan dangkal

Shallow water constituent

SO1 SK3 SK4 2MK6 2N2 MN4 2MK5 2SM6 MKS2 M4 2SK5 MSK6 MSN2 SN4 2MN6 3MK7 MO3 MS4 M6 M8 SO3 MK4 2MS6 M10 MK3 S4 Sumber: Foreman 1977 Perbandingan Amplitudo

Perbandingan nilai amplitudo dilakukan dengan cara membandingkan nilai amplitudo dari konstanta

harmonik pasang surut yang telah didapat dari hasil analisis harmonik pasang surut data pengamatan. Konstanta pasang surut yang nilai amplitudonya digunakan sebagai perbandingan dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga kelompok yaitu:

1. Kelompok pertama (Amplitudo 7 konstanta pasang

surut utama) M2, S2, O1, K1, P1, K2,dan N2.

2. Kelompok kedua (Amplitudo 7 konstanta pasang

surut utama beserta seluruh konstanta pasang surut perairan dangkal) M2, S2, O1, K1, P1, K2, N2, SO1,

SK3, SK4, 2MK6, 2N2, MN4, 2MK5, 2SM6, MKS2, M4,

2SK5, MSK6, MSN2, SN4, 2MN6, 3MK7, MO3, MS4, M6,

M8, SO3, MK4, 2MS6, M10, MK3, dan S4

3. Kelompok ketiga (Amplitudo 7 konstanta pasang

surut utama beserta konstanta pasang surut perairan dangkal yang signifikan), dimana jumlah konstanta pasang surut perairan dangkal yang signifikan bervariasi disetiap stasiun

Setelah didapat nilai amplitudo dari ketiga kelompok tersebut kemudian dilakukan perhitungan persentase untuk mengetahui besarnya kontribusi konstanta pasang surut perairan dangkal disetiap stasiun pasang surut.

Prediksi Pasang Surut

Prediksi pasang surut adalah memperkirakan elevasi muka air laut di masa mendatang pada rentang waktu tertentu. Prediksi pasang surut dapat dilakukan setelah mendapatkan amplitudo dan fase konstanta pasang surut dari satu rangkaian data pasang surut di suatu stasiun pasang surut. Selain untuk memprediksi elevasi muka air laut, prediksi pasang surut juga digunakan untuk mengetahui sifat pasang surut.

Hasil dari prediksi pasang surut dapat disajikan dalam bentuk tabel yang berisi rentang waktu prediksi beserta elevasi muka air laut prediksi, atau dapat pula disajikan dalam bentuk co-tidal chart yang merupakan interpolasi kelambatan fase pasang surut (Poerbandono 2005). Prediksi pasang surut dapat dilakukan menggunakan persamaan (8) (Ali, dkk 1994).

ℎ(𝑡𝑡) = ℎ𝑚𝑚 + ℎ𝑚𝑚𝑜𝑜+ ∑ 𝐴𝐴𝑘𝑘𝑖𝑖=1 𝑖𝑖 cos (𝜔𝜔𝑖𝑖𝑡𝑡 − 𝑔𝑔𝑖𝑖) (8)

Keterangan:

h(t) : elevasi muka air fungsi dari waktu Ai : amplitudo konstanta ke-i

ωi : kecepatan sudut konstanta ke-i

gi : fase konstanta ke-i

hm : elevasi muka air rerata

t : waktu

k : jumlah konstanta pasang surut hmo : perubahan duduk tengah akibat faktor

meteorologis

fi : faktor koreksi amplitudo konstanta pasut ke-i

xi : argumen astronomi konstanta pasut ke-i

Prosiding Forum Ilmiah Tahunan Ikatan Surveyor Indonesia (FIT ISI), 19-20 November 2015, Malang ISSN: 2406 – 9051 Volume 2, Edisi 1, Tahun 2015

(5)

Pada penelitian ini tidak semua konstanta harmonik yang dihasilkan dari proses analisis harmonik pasang surut yang digunakan sebagai masukan dalam melakukan prediksi pasang surut. Konstanta pasang surut yang digunakan sebagai masukan dalam melakukan prediksi pada penelitian ini dibagi menjadi tiga kelompok yaitu:

1. Kelompok pertama (7 konstanta pasang surut

utama)

2. Kelompok kedua (7 konstanta pasang surut utama

beserta seluruh konstanta pasang surut perairan dangkal)

3. Kelompok ketiga (7 konstanta pasang surut utama

beserta konstanta pasang surut perairan dangkal yang signifikan)

Perhitungan Nilai RMS

Perhitungan nilai RMS dilakukan pada ketiga kelompok data prediksi pasang surut terhadap data pengamatan pasang surut. Nilai RMS dapat dicari dengan menggunakan Persamaan (9).

𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = �∑𝑖𝑖=0𝑛𝑛 (ℎ𝑚𝑚− ℎ𝑚𝑚′)2

(𝑛𝑛−1) (9)

Keterangan :

RMS : nilai RMS (meter) hm : amplitudo konstanta ke-i

hm’ : kecepatan sudut konstanta ke-i

n : kecepatan sudut konstanta ke-i

Nilai RMS digunakan untuk mengetahui besar kontribusi konstanta pasang surut perairan dangkal. Besar kontribusi pasang surut perairan dangkal dapat diketahui setelah didapat nilai RMS dari ketiga kelompok data tersebut dengan cara mencari selisih antara RMS data prediksi kelompok pertama dengan RMS data prediksi kelompok kedua, dan selisih antara RMS data prediksi kelompok pertama dengan RMS data prediksi kelompok ketiga. Setelah selisih RMS diketahui, kemudian dilakukan perhitungan persentase kontribusi konstanta pasang surut perairan dangkal. Setelah diketahui persentasenya kemudian melakukan perbandingan besar persentase kontribusi konstanta pasang surut perairan dangkal yang berada di stasiun pasang surut di Pantai Utara Pulau Jawa (Kolinamil, Semarang, dan Surabaya), dengan stasiun pasang surut di Pantai Selatan Pulau Jawa (Prigi, Sadeng, Cilacap, dan Pangandaran).

Analisis Hasil

Analisis hasil perhitungan dilakukan terhadap ketiga kelompok data, yaitu :

1. Kelompok pertama (Amplitudo 7 konstanta pasang

surut utama)

2. Kelompok kedua (Amplitudo 7 konstanta pasang

surut utama beserta seluruh konstanta pasang surut perairan dangkal)

3. Kelompok ketiga (Amplitudo 7 konstanta pasang

surut utama beserta konstanta pasang surut perairan dangkal yang signifikan)

Kemudian dilakukan perbandingan terhadap ketiga data tersebut, agara kontribusi konstanta pasang surut perairan dangkal dapat diketahui berdasarkan Amplitudo dan RMS.

HASIL DAN PEMBAHASAN Identifikasi Data Kosong

Hasil identifikaisi data kosong pada data pasang surut pengamatan setiap stasiun dapat dilihat pada Tabel 2.

Tabel 2. Rekapitulasi dan persentase data kosong

Stasiun

pasang surut Data ideal Data pasu t Data kosong Data pasut (%) Data koson g (%) Kolinamil 8760 7354 1406 83,95 16,05 Semarang 8760 6582 2178 75,14 24,86 Surabaya 8760 7662 1098 87,47 12,53 Prigi 8760 8509 251 97,13 2,87 Sadeng 8760 8677 83 99,05 0,95 Cilacap 8760 7877 883 89,92 10,08 Pangandaran 8760 8709 51 99,42 0,58

Tabel 2 merupakan tabel yang menyajikan jumlah data kosong di setiap stasiun. Kolom data ideal berisi jumlah data sebanyak 8760, yang merupakan konversi dari satu tahun kedalam satu jam. Berdasarkan Tabel 2 Stasiun pasang surut Pangandaran memiliki jumlah data pasang surut pengamatan paling banyak yaitu 8709 data, dengan persentase data kosong paling kecil yaitu sebesar 0,58%, sedangkan stasiun pasang surut Semarang memiliki jumlah data pasang surut pengamatan paling sedikit yaitu 6582 data, dengan persentase data kosong paling besar yaitu sebesar 24,86%.

Kontrol Kualitas Data Pasang Surut

Hasil kontrol kualitas data pasang surut pengamatan setiap stasiun dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3 menampilkan data pasang surut pengamatan yang ditolak pada saat proses kontrol kualitas. Proses kontrol kualitas data pasang surut pengamatan dilakukan menggunakan standar deviasi 2σ atau dengan rentang kepercayaan 95% dengan menggunakan Persamaan (1), (2), dan (3). Data pasang surut pengamatan yang ditolak pada Tabel 3 merupakan penjumlahan antara data kosong yang terdapat pada Tabel 2 dengan data

Prosiding Forum Ilmiah Tahunan Ikatan Surveyor Indonesia (FIT ISI), 19-20 November 2015, Malang ISSN: 2406 – 9051 Volume 2, Edisi 1, Tahun 2015

(6)

pasang surut yang ditolak. Jumlah data pengamatan pasang surut yang paling banyak ditolak adalah data pengamatan pada stasiun pasang surut di Semarang dengan persentase sebesar 24,86%, sedangkan jumlah data pengamatan pasang surut yang paling sedikit ditolak adalah data pengamatan pada stasiun pasang surut di Sadeng dengan persentase 0,95%.

Tabel 3. Kontrol kualitas data pengamatan pasut

Stasiun pasang Surut Data pasu t Data ditolak Data pasut (%) Data kosong (%) Kolinamil 7352 1408 83,93 16,07 Semarang 6582 2178 75,14 24,86 Surabaya 7662 1098 87,47 12,53 Prigi 8508 252 97,12 2,88 Sadeng 8677 83 99,05 0,95 Cilacap 7877 883 89,92 10,08 Pangandaran 8709 51 98,63 1,37

Jumlah Konstanta Harmonik di Tujuh Stasiun Jumlah konstanta harmonik di setiap stasiun pasang surut dapat dilihat pada Tabel 4.

Tabel 4. Rekapitulasi jumlah konstanta harmonik pasang surut Stasiun pasang surut Jumlah konstant a Konstant a signifikan Non signifikan Konst. peraira n dangka l Kolinamil 60 38 22 26 Semarang 60 40 20 26 Surabaya 60 49 11 26 Prigi 60 40 20 26 Sadeng 60 42 18 26 Cilacap 60 45 15 26 Pangandaran 60 34 26 26

Tabel 4 merupakan rekapitulasi jumlah konstanta harmonik yang dihasilkan dari proses analisis harmonik di setiap stasiun pasang surut. Berdasarkan Tabel 4 setiap stasiun pasang surut memiliki 60 konstanta harmonik, yang 26 diantaranya merupakan konstanta pasang surut perairan dangkal. Sebenarnya masih banyak konstanta pasang surut perairan dangkal yang dapat diidentifikasi, akan tetapi default dari aplikasi

t_tide hanya dapat mengeluarkan konstanta perairan

dangkal yang memiliki pengaruh cukup besar terhadap pembentukan pasang surut, sedangkan konstanta-konstanta perairan dangkal lain yang mempunyai pengaruh kecil dalam pembentukan pasang surut tidak dikeluarkan oleh aplikasi t_tide.

Konstanta harmonik yang signifikan disetiap stasiun pasang surut memiliki jumlah yang bervariasi, jumlah konstanta pasang surut signifikan yang paling banyak terdapat pada stasiun pasang surut Surabaya dengan jumlah 49 konstanta signifikan, sedangkan jumlah konstanta pasang surut signifikan yang paling sedikit terdapat pada stasiun pasang surut Pangandaran dengan jumlah 34 konstanta signifikan.

Konstanta Perairan Dangkal Signifikan

Jumlah konstanta perairan dangkal signifikan di setiap stasiun pasang surut dapat dilihat pada Tabel 5.

Tabel 5. Konstanta pasut perairan dangkal signifikan tiap stasiun

Stasiun

pasang surut Konstanta perairan dangkal signifikan

Kolinamil 18 Semarang 19 Lanjutan Tabel 5. Surabaya 23 Prigi 17 Sadeng 15 Cilacap 19 Pangandaran 9

Berdasarkan Tabel 5 diketahui bahwa Pantai Utara Pulau Jawa memiliki konstanta pasang surut perairan dangkal signifikan yang relatif lebih banyak dibandingkan Pantai Selatan Pulau Jawa, pantai utara yang diwakili oleh Kolinamil, Semarang, dan Surabaya memiliki konstanta pasang surut perairan dangkal signifikan sebanyak 18, 19, dan 23, sedangkan pantai selatan yang diwakili oleh Prigi, Sadeng, Cilacap, dan Pangandaran memiliki konstanta pasang surut perairan dangkal sebanyak 17, 15, 19, dan 9. Hal ini disebabkan Pantai Utara Pulau Jawa berhadapan langsung dengan Laut Jawa yang merupakan perairan dangkal yang luas sehingga pola pasang surutnya lebih banyak terdistorsi dan menghasilkan konstanta pasang surut perairan dangkal signifikan yang relatif lebih banyak dibandingkan Pantai Selatan Pulau Jawa yang berhadapan langsung dengan Samudera Hindia.

Perbandingan Nilai Amplitudo

Jumlah amplitudo tiap kelompok data di setiap stasiun pasang surut dapat dilihat pada Tabel 6.

Tabel 6 menampilkan jumlah amplitudo tiap kelompok data yaitu, 7 konstanta pasang surut utama pada kolom B, seluruh konstanta pasang surut perairan dangkal pada kolom C, dan konstanta pasang surut perairan dangkal yang signifikan pada kolom D.

Prosiding Forum Ilmiah Tahunan Ikatan Surveyor Indonesia (FIT ISI), 19-20 November 2015, Malang ISSN: 2406 – 9051 Volume 2, Edisi 1, Tahun 2015

(7)

Pengelompokan jumlah amplitudo tiap kelompok data digunakan untuk menghitung kontribusi dari seluruh konstanta pasang surut perairan dangkal pada kolom C terhadap semua konstanta pasang surut pada kolom A, dan konstanta pasang surut perairan dangkal signifikan pada kolom D terhadap semua konstanta pasang surut pada kolom A.

Tabel 6. Jumlah amplitudo tiap kelompok data

Stasiun Pasang Surut Semua Konst. (meter) (A) 7 Konst. Utama (meter ) (B) Semua Konst. Peraira n Dangka l (meter) (C) Konst. Perairan Dangkal Signifika n (meter) (D) Kolinamil 2,206 1,628 0,225 0,218 Semarang 0,955 0,641 0,081 0,075 Surabaya 0,928 0,614 0,075 0,071 Prigi 1,634 1,227 0,063 0,041 Sadeng 1,651 1,238 0,063 0,060 Cilacap 1,833 1,424 0,050 0,042 Pangandara n 1,940 1,506 0,047 0,039

Berdasarkan Tabel 6 didapatkan hasil bahwa jumlah amplitudo pada setiap kelompok data mempunyai nilai yang bervariasi. Stasiun pasang surut Surabaya memiliki nilai amplitudo terbesar disetiap kelompok data, nilai amplitudo pada kelompok A adalah 2,206 meter, pada kelompok B adalah 1,628 meter, pada kelompok C adalah 0,225 meter, dan pada kelompok D adalah 0,218 meter. Stasiun pasang surut Prigi memiliki nilai amplitudo terkecil disetiap kelompok data, nilai amplitudo pada kelompok A adalah 1,940 meter, pada kelompok B adalah 1,506 meter, pada kelompok C adalah 0,047 meter, dan pada kelompok D adalah 0,039 meter. Perbandingan persentase kontribusi nilai amplitudo konstanta pasang surut perairan dangkal di setiap stasiun pasang surut dapat dilihat pada Tabel 7.

Tabel 7. Perbandingan persentase kontribusi nilai amplitudo Stasiun Pasang Surut Kontribusi Semua Konst. Perairan Dangkal (%) (C) Konst. Perairan Dangkal Signifikan (%) (D) Kolinamil 10,23 9,89 Semarang 8,54 7,90 Surabaya 8,08 7,72 Prigi 3,87 2,52 Sadeng 3,85 3,63 Cilacap 2,75 2,32 Pangandaran 2,46 2,05

Tabel 7 menampilkan perbandingan persentase kontribusi nilai amplitudo seluruh konstanta pasang surut perairan dangkal terhadap semua konstanta pasang surut pada kolom C, dan persentase kontribusi nilai amplitudo konstanta pasang surut perairan dangkal signifikan terhadap semua konstanta pasang surut pada kolom D.

Berdasarkan Tabel 7 didapatkan hasil bahwa persentase kontribusi nilai amplitudo pada setiap kelompok bervariasi. Stasiun pasang surut Surabaya memiliki persentase kontribusi nilai amplitudo terbesar disetiap kelompok data, persentase kontribusi nilai amplitudo pada kelompok C adalah 10,23%, dan persentase kontribusi nilai amplitudo pada kelompok D adalah 9,89%. Stasiun pasang surut Prigi memiliki persentase kontribusi nilai amplitudo terkecil disetiap kelompok data, persentase kontribusi nilai amplitudo pada kelompok C adalah 2,46%, dan persentase kontribusi nilai amplitudo pada kelompok D adalah 2,05%.

Perhitungan RMS

Hasil perhitungan RMS tiap kelompok data prediksi terhadap data pengamatan di setiap stasiun pasang surut dapat dilihat pada Tabel 8.

Tabel 8. RMS dari tiap kelompok prediksi

Stasiun Pasang Surut 7 Konst. Utama (meter) (A) 7 Konst. Utama + Semua Konst. Perairan Dangkal (meter) (B) 7 Konst. Utama + Konst. Perairan Dangkal Signifikan (meter) (C) Kolinamil 0,058 0,054 0,054 Semarang 0,051 0,050 0,050 Surabaya 0,059 0,059 0,059 Prigi 0,085 0,085 0,085 Sadeng 0,074 0,074 0,074 Cilacap 0,078 0,078 0,078 Pangandaran 0,104 0,103 0,103

Tabel 8 menampilkan nilai RMS tiap kelompok data terhadap data pasang surut pengamatan, yaitu 7 konstanta pasang surut utama pada kolom A, 7 konstanta pasang surut utama beserta seluruh konstanta pasang surut perairan dangkal pada kolom B, dan 7 konstanta pasang surut utama beserta konstanta pasang surut perairan dangkal yang signifikan pada kolom C.

Pengelompokan nilai RMS tiap kelompok data digunakan untuk menghitung kontribusi dengan cara menyelisihkan 7 konstanta pasang surut utama beserta seluruh konstanta pasang surut perairan dangkal pada

Prosiding Forum Ilmiah Tahunan Ikatan Surveyor Indonesia (FIT ISI), 19-20 November 2015, Malang ISSN: 2406 – 9051 Volume 2, Edisi 1, Tahun 2015

(8)

kolom B terhadap 7 konstanta pasang surut utama pada kolom A, dan 7 konstanta pasang surut perairan dangkal signifikan pada kolom C terhadap 7 konstanta pasang surut utama pada kolom A.

Berdasarkan Tabel 8 didapatkan hasil bahwa nilai RMS pada setiap kelompok data bervariasi. Stasiun pasang surut Prigi memiliki nilai RMS terbesar disetiap kelompok data, nilai RMS pada kelompok A adalah 0,104 meter, pada kelompok B adalah 0,103 meter, dan pada kelompok C adalah 0,103 meter. Stasiun pasang surut Semarang memiliki nilai RMS terkecil disetiap kelompok data, nilai RMS pada kelompok A adalah 0,051 meter, pada kelompok B adalah 0,050 meter, dan pada kelompok C adalah 0,050 meter.

Perbandingan persentase kontribusi nilai RMS konstanta pasang surut perairan dangkal di setiap stasiun pasang surut dapat dilihat pada Tabel 9.

Tabel 9. Perbandingan persentase kontribusi RMS

Stasiun Pasang Surut Selisih A dan B (meter) Selisih A dan C (meter) Kontri- busi (B) Kontri- busi (C) Kolinamil 0,0037 0,0036 6,35 6,26 Semarang 0,0008 0,0008 1,65 1,64 Surabaya 0,0005 0,0004 0,88 0,79 Prigi 0,0005 0,0004 0,63 0,57 Sadeng 0,0004 0,0004 0,57 0,56 Cilacap 0,0003 0,0002 0,39 0,37 Pangandaran 0,0002 0,0003 0,27 0,29 Tabel 9 menampilkan perbandingan persentase kontribusi nilai RMS seluruh konstanta pasang surut perairan dangkal pada kolom B yang didapat dengan cara menyelisihkan kolom A dan kolom B pada Tabel 8 dengan konstanta pasang surut perairan dangkal signifikan pada kolom C yang didapat dengan cara menyelisihkan kolom A dan kolom C pada Tabel 8.

Berdasarkan Tabel 9 didapatkan hasil bahwa persentase kontribusi nilai RMS pada setiap kelompok bervariasi. Stasiun pasang surut Surabaya memiliki persentase kontribusi nilai RMS terbesar disetiap kelompok data, persentase kontribusi nilai RMS pada kelompok B adalah 6,35%, dan persentase kontribusi nilai RMS pada kelompok C adalah 6,26%. Stasiun pasang surut Prigi memiliki persentase kontribusi nilai RMS terkecil disetiap kelompok data, persentase kontribusi nilai RMS pada kelompok B adalah 6,35%, dan persentase kontribusi nilai RMS pada kelompok C adalah 6,26%.

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan

Berdasarkan uraian analisa hasil dan pembahasan, maka dari penelitian ini dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Jumlah konstanta pasang surut perairan dangkal

signifikan di setiap stasiun bervariasi. Sisi Utara Pulau Jawa memiliki jumlah konstanta pasang surut perairan dangkal signifikan yang lebih banyak dari pada sisi selatan.

2. Persentase kontribusi konstanta pasang surut

perairan dangkal di perairan sekitar Pulau Jawa (yang diwakili tujuh stasiun pasang surut) bervariasi. Berdasarkan nilai RMS, persentase kontribusi konstanta pasang surut perairan dangkal berturut-turut dari yang terbesar adalah Surabaya, Semarang, Kolinamil, Cilacap, Sadeng, Pangandaran, dan Prigi. Berdasarkan nilai amplitudo, persentase kontribusi konstanta pasang surut perairan dangkal berturut-turut dari yang terbesar adalah Surabaya, Kolinamil, Semarang, Pangandaran, Cilacap, Sadeng, dan Prigi.

3. Sisi Utara Pulau Jawa memiliki persentase

kontribusi konstanta pasang surut perairan dangkal terbesar. Hal ini terjadi karena perairan Sisi Utara Pulau Jawa merupakan perairan dangkal yang sangat luas. Pasang surut di perairan sisi utara lebih banyak terdistorsi sehingga menghasilkan konstanta pasang surut perairan dangkal signifikan lebih banyak dan kontribusi yang lebih besar terhadap pembentukan pasang surutnya.

Saran

1. Diperlukan analisis harmonik pasang surut

menggunakan aplikasi lain yang dapat menghitung secara teliti dan mengidentifikasi konstanta pasang surut perairan dangkal secara lengkap tanpa adanya pembatasan konstanta pasang surut perairan dangkal seperti aplikasi t_tide. Identifikasi konstanta pasang surut perairan dangkal secara lengkap dapat memperjelas kontribusi dari konstanta pasang surut perairan dangkal dalam pembentukan pasang surut.

2. Diperlukan data pasang surut dengan periode

pengamatan yang lebih panjang dengan kualitas yang baik agar dalam analisis pasang surutnya dapat diketahui lebih banyak konstanta pasang surut perairan dangkal yang berkontribusi dalam pembentukan pasang surutnya.

3. Diperlukan data pengamatan pasang surut dari

berbagai stasiun yang tersebar di Pulau Jawa untuk dapat mengetahui dengan lebih detil perbandingan kontribusi pasang surut perairan dangkal di perairan sekitar Pulau Jawa.

Prosiding Forum Ilmiah Tahunan Ikatan Surveyor Indonesia (FIT ISI), 19-20 November 2015, Malang ISSN: 2406 – 9051 Volume 2, Edisi 1, Tahun 2015

(9)

UCAPAN TERIMAKASIH

Dalam kesempatan kali ini penulis mengucapkan terimakasih kepada pihak-pihak yang telah berkontribusi hingga penelitian ini selesai.

BIOGRAFI SINGKAT

Abdul Basith, S.T., M.Si., Ph.D.

Penulis mendapatkan Sarjana S1 Teknik Geodesi UGM pada Tahun 1996, kemudian mendapatkan gelar Magister S2 Oseanografi dan Sains Atmosfer ITB pada tahun 2000, terakhir mendapatkan gelar Doktor S3 Teknik Sipil UTP pada tahun 2011. Penulis tercatat aktif sebagai Kepala Laboratorium Hidrografi dan Oseanografi, Jurusan Teknik Geodesi dan Geomatika UGM, Penulis juga merupakan pengajar dan peneliti yang terkait dengan oseanografi fisis,pasang surut, survei hidrografi, survei rekayasa laut, dan penginderaan jauh dibidang kelautan.

Yudhono Prakoso, S.T.

Alumni Teknik Geodesi UGM angkatan 2011 yang sedang menempuh pendidikan S2 Teknik Geomatika UGM fasttrack program.

DAFTAR PUSTAKA

Ali, M., Mihardja D.K., dan Hadi, S., 1994, Pasang Surut

Laut, Institut Teknologi Bandung, Bandung.

Andersen, O. B., 1999, “Shallow water tides in the northwest European shelf region from TOPEX/POSEIDON altimetry”, Geophysical

Research, Vol. 104, No. Ca, Hal. 7729-7741.

Foreman, M. G. G., 1977, Manual for Tidal Heights Analysis and Prediction, Unpublished manuscript, Pacific Marine Science Report 77-10, Institute of Ocean Sciences, Patricia Bay, Victoria.

Google, Inc. Google Earth software. http://earth.google.com/. 17 Januari 2015.

Leffler , Keith E., Jay, David A., 2008, “ Enhancing tidal harmonic analysis: Robust (hybrid L1=L2) solutions”, Continental Shelf Research.

Lubis, S., 2009, “Bentuk Geomorfologi Dasar Laut Pada Tepian Lempeng Aktif Di Lepas Pantai Barat Sumatera Dan Selatan Jawa”,

http://www.mgi.esdm.go.id/content/bentuk- geomorfologi-dasar-laut-pada-tepian-lempeng-aktif-di-lepas-pantai-barat-sumatera-dan- (akses tgl. 7 Desember 2014).

Poerbandono, 2005, Survei Hidrografi, PT. Refika Aditama, Bandung.

Pawlowicz, R., Beardsley, B., & Lentz, S., 2002, “Classical tidal harmonic analysis including error estimates

in MATLAB using T_TIDE”, Computers & Geosciences, Vol. 28(8), Hal. 929-937.

Pugh, D., 1996, Tides, Surges and Mean Sea Level, John Wiley & Sons, Singapore.

Ray, R., 2005, “A Brief Overview of Tides in The Indonesian Seas”, Oceanography, Vol . 18 (4), hal 74-79.

Sudjono, Evie H., 2011, “Studi Konstanta Pasang Surut Perairan Dangkal (Over And Compound Tides) Model Kanal 1 Dimensi dengan Menggunakan Metoda Asimilasi Data Variasional”, Ilmu dan

Teknologi Kelautan Tropis, Vol. 3 (1), Hal. 1-12.

Salahuddin, M., 2010, “Morfologi Dasar Laut Indonesia”, http://www.mgi.esdm.go.id/content/morfologi-dasar-laut-indonesia, (akses tgl. 7 Desember 2014).

Soeprapto, 1993, Pasang Surut Laut dan Chart Datum,

Diktat Kuliah, Jurusan Teknik Geodesi Fakultas

Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. Westerink, J.J., 1989, “General Spectral Computatuins of

The Nonlinear Shallow Water Tidal Interactions within the Bight of Abaco”, Physical

Oceanography, Vol.19, Hal 1348 – 1371.

Prosiding Forum Ilmiah Tahunan Ikatan Surveyor Indonesia (FIT ISI), 19-20 November 2015, Malang ISSN: 2406 – 9051 Volume 2, Edisi 1, Tahun 2015

Gambar

Gambar 1. Lokasi 7 stasiun pasang surut
Gambar 2. Diagram alir penelitian
Tabel 1. Paket data standar konstanta pasang surut  perairan dangkal
Tabel 2. Rekapitulasi dan persentase data kosong
+4

Referensi

Dokumen terkait

Industri maritim adalah khusus oleh karena cara kerja dan bersangkutan dengan produk-produk laut dan lautan. Salah satu segi kesehatan dalam industri maritim ialah

Setelah mengamati contoh, siswa dapat menceritakan kebiasaan tidak sehat dirinya di rumah dengan benar.. Setelah mengamati contoh, siswa dapat bergerak mengikuti irama musik

Berdasarkan kedua teori tersebut yaitu Teori Interaksi Simbolik dan Teori Pengurangan Ketidakpastian, maka diperoleh hasil bahwa tindakan yang diambil atau

Hasil temuan dari penelitian yang dilakukan sebagaimana dikemukakan pada data di atas menunjukkan bahwa terdapat pengaruh signifikan dari metode latihan terhadap

(6) Apabila Anggota Direksi dan atau Pegawai tidak dapat melaksanakan pembayaran angsuran dalam jangka waktu yang ditetapkan dalam SKTJM sebagaimana dimaksud pada

Hasil penelitian yang dilakukan pada pasien osteoarthritis yang menjalani rawat jalan di Rumah Sakit Umum (RSUD) Budhi Asih Jakarta Tahun 2010

Pembelajaran matematika yang diharapkan dalam praktek pembelajaran di kelas adalah (1) pembelajaran berpusat pada aktivitas siswa, (2) siswa diberi kebebasan berpikir memahami

Bahwa keberatan Pemohon didasarkan pada alasan bahwa hasil pemilukada tersebut diwarnai dengan berbagai fakta pelanggaran, kecurangan serta ketidakpatutan yang senyatanya