## Analisis Hubungan Environmental Sound Noise Terhadap Kondisi Lingkungan Perairan di Perairan Selat Lombok, Nusa Tenggara Barat
Mochamad Rafif Rabbani 1 *, Denny Nugroho Sugianto 1 , Teguh Arif Pianto 2 , Gentio Handoyo 3
1 Departemen Oseanografi. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Diponegoro Jl. Prof. Jacub Rais, Tembalang, Semarang, Jawa Tengah, 50275, Indonesia
2 Pusat Teknologi Pengembangan Sumber Daya Wilayah Badan Riset dan Inovasi Nasional Gedung 820 Geostech,
Jl. Kw. Puspiptek, Muncul, Kecamatan Serpong, Kota Tangerang Selatan, Banten, 15314 Indonesia
3 Fakultas Teknologi Pertahanan, Universitas Pertahanan Republik Indonesia Kawasan Indonesia Peace and Security Center (IPSC) Sentul Bogor Jawa Barat Indonesia
Email: rafifrabbani15@gmail.com

## Abstrak
Perairan  Selat  Lombok  merupakan  salah  satu  perairan  di  Indonesia  yang  memiliki  manfaat  yang  penting  bagi masyarakat sekitar dan dinamika Oseanografi yang komplek seperti noise. Akustik Tomografi Pantai merupakan salah satu  teknologi  yang  mampu  merekam  gangguan  lingkungan  sekitar  atau  noise.  Alat  ini  telah  dipasang  di  3  lokasi  di Perairan  Selat  Lombok  dengan  keluaran  data  berupa  data Read  After  Write (RAW) dan Environmental  Sound  Nois (ESN). Data ESN digunakan untuk monitoring kondisi lingkungan di sekitar tranduser dengan hanya melakukan proses receive  tanpa  adanya  proses  transmit.  Data  dari  stasiun  akustik  tomografi  kemudian  dikonversikan  menggunakan softwere MATLAB dengan satuan Standar Deviasi ESN. Perbandingan nilai ESN dilakukan untuk mengamati bentuk lingkungan di sekitar alat tranduser dengan menggunakan 3 variabel pembanding yaitu kecepatan angin, curah hujan, dan  tinggi  gelombang  signifikan.  Pengolahan  menggunakan  analisis  regresi  polinomial  dan Principal  Components Analysis (PCA).  Hasil  menunjukkan  bahwa  nilai  regresi  pada  bulan  Desember  jauh  lebih  besar  dibandingkan  pada bulan Januari di ketiga stasiun. serta verifikasi model terhadap tinggi gelombang menunjukkan nilai Root Mean Square Error (RMSE ) sekitar 0.75 m hingga 0.78 m. Adanya banyak faktor yang sangat kompleks mempengaruhi nilai ESN diperlukan studi lebih lanjut.
Kata kunci: angin, curah hujan, environmental sound noise , selat lombok, tinggi gelombang signifikan

## Abstract

## Analysis of the Relationship between Environmental Sound Noise and Water Environmental Conditions in the Lombok Strait, West Nusa Tenggara
The waters of the Lombok Strait are one of the waters in Indonesia that have important  benefits for the  surrounding community and complex oceanographic dynamics such as noise. Coastal Acoustic Tomography is a technology that is able to record environmental disturbances or noise. This tool has been installed in three locations in the Lombok Strait waters, with data output in the form of read-after-write (RAW) and environmental sound noise (ESN) data. ESN data is used to monitor environmental conditions around the transducer by only carrying out the receive process without any transmit  process.  Data  from  the  acoustic  tomography  station  was  then  converted  using MATLAB  software  with  ESN Standard Deviation units. A comparison of ESN values was carried out to observe the shape of the environment around the transducer using three comparison variables, namely wind speed, rainfall, and significant wave height. Processing uses  polynomial  regression  analysis  and  principal  components  analysis  (PCA).  The  results  show  that  the  regression value in December is much greater than in January at all three stations. and model verification of wave height shows a root  mean  square  error  (RMSE)  value  of  around  0.75  m  to  0.78  m.  The  existence  of  many  very  complex  factors influencing the ESN value requires further study.
Keywords: wind, rainfall, environmental sound noise, lombok strait, significant wave height

## PENDAHULUAN
Selat  Lombok  merupakan  salah  satu  perairan  di  Indonesia  yang  terletak  di  antara  pulau  Bali  dan Lombok. Selat Lombok menjadi salah satu pintu keluar dari Arus Lintas Indonesia (ARLINDO) (Abida et al ., 2015), terdapat fenomena gelombang laut yang cukup tinggi, Ambient Noise (Sarjan et al., 2021) dan lain-lain, sehingga Selat Lombok menjadi salah satu perairan yang banyak akan fenomena Oseanografi.
Indonesian Journal of Oceanography (IJOCE) [November] [2023] Vol. 05 No. 04 : 265 - 277               ISSN:2714-8726
Menurut Carey dan Evans (2011), Ambients Noise merupakan sinyal suara yang tidak diinginkan dan ingin  dihilangkan  untuk  data  sinyal  yang  lebih  baik. Ambient  noise merupakan  gelombang  seismik  alami yang memiliki amplitudo rendah yang berasal dari aktifitas meteorologi seperti gelombang laut, angin, dan sumber gelombang yang berasal dari aktivitas manusia (Suryanto et al ., 2017). Pada saat menerima sinyal dari propagasi akustik sering kali sebuah noise masuk dalam sinyal, menyebabkan data sinyal yang masuk memiliki  nilai Signal  to  Noise  Ratio (SNR)  yang  rendah.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  alat  akustik kelautan  yang  mampu  melakukan  peran  mengirim  dan  meneriman  sinyal  serta  mampu  melakukan  analisa terhadap noise yang terdapat di sekitar alat tersebut. Salah satu alat yang mampu melakukan peran itu adalah Akustik  Tomografi  Pantai  yang  telah  diujicoba  di  beberapa  negara  di  Asia  (Syamsudin et  al .,  2019; Taniguchi et al ., 2010; Yamaoka et al , 2002).
Akustik Tomografi Pantai merupakan salah satu alat yang mampu melakukan transmisi sinyal timbal balik  di  perairan  sempit  dimana  terdapat  lalu  lintas  kapal  yang  sangat  ramai  seperti  aktivitas  nelayan  dan mampu  melakukan mapping yang  berkelanjutan  sehingga  memudahkan  pengamat  dalam  melakukan pemantauan  terhadap  kondisi  fisik  suatu  perairan  (Park  and  Kaneko,  2000).  Salah  satu  penelitian  dengan menggunakan Akustik Tomografi Pantai adalah penelitian yang dilakukan
Pianto et al . (2018), dimana penelitian dilakukan dengan menggunakan alat Akustik Tomografi Pantai sebagai data primer dan alat Conductivity Temperature Depth (CTD ) sebagai validasi data temperature dari data yang diperoleh, lalu merekonstruksi sebaran suhu berdasarkan perbedaan selisih waktu rambatan akustik dari  tiap  stasiun  ke  stasiun  lainnya  yang  menghasilkan  data  berupa  peta  sebaran  suhu  laut  di  Teluk Balikpapan.
Salah satu keluaran dari hasil pengukuran menggunakan Akustik Tomografi Pantai adalah data dengan format  ESN  yang  merupakan  data  hasil  dari  aktivitas  pasif  sensor  Akustik  Tomografi  Pantai  yang  hanya menerima  sinyal  tanpa  melakukan  transmisi  sinyal  ke  stasiun  pasangan,  berbeda  dengan  data  RAW  yang merupakan data hasil aktivitas aktif dan pasif dari sensor Akustik
Tomografi  dengan  melakukan  proses  transmisi  yang  juga  bersamaan  dengan  proses receive sinyal suara dari stasiun pasangan Akustik Tomografi Pantai. Data ESN dapat menunjukkan keadaan lingkungan dimana sensor Tomografi bekerja. Perubahan nilai ESN ditunjukkan dalam nilai standar deviasi, memberikan indikasi kondisi linkungan yang ekstrem ketika nilai standar deviasi ESN tinggi, dan sebaliknya.
Beberapa fenomena oseanografi yang dapat mempengaruhi lingkungan adalah angin, gelombang laut, dan curah hujan, ketiga fenomena tersebut mampu menciptakan gelembung-gelembung udara di kolom air saat  melakukan  kontak  dengan  permukaan  laut,  gelembung  tersebut  menciptakan noise dengan  frekuensi kurang dari 1 KHz. Ketiga fenomena ini terekam dalam sensor Tomografi yang kemudian akan dikeluarkan dalam format ESN yang dapat mengidentifikasi kondisi perairan di tempat sensor tomografi. Penelitian dan penggunaan  data ESN Akustik  Tomografi  Pantai  jarang  dilakukan  sehingga  perlunya  dilakukan  sebuah penelitian  terkait  Akustik  Tomografi  Pantai  menggunakan  data ESN untuk  menganalisis  hubungan  antara fenomena oseanografi (angin, gelombang laut, dan curah hujan) terhadap data Environmental Sound Noise (Cho et al ., 2021; Veeriayan dan Rajendran, 2020)

## MATERI DAN METODE
Penelitian  menggunakan  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  primer  yang  digunakan  adalah  data Environmental Sound Noise yang berasal dari alat Akustik Tomografi Pantai di Selat Lombok (Gambar 1), pada 3 Stasiun berbeda yang diberi nama USL 00 (terletak di daerah Karang Asem,Bali), USL 01 (Terletak di daerah Gili Trawangan, NTB), dan USL 02 (Terletak di daerah Senggigi, NTB) yang diperoleh dari Pusat Teknologi  Pengembangan Sumber  Daya  Wilayah  Badan  Riset  dan  Inovasi  Nasional  pada  bulan  Desember 2020 dan Januari 2021. Data sekunder yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari beberapa data, yaitu data angin dan data tinggi gelombang signifikan yang bersumber dari European Centre for Medium-Range Weather Forecast ( ERA5 ECMWF) dengan 2 titik angin yang berada pada koordinat 8.4 0 LS 115.7 0 BT  dan 8.4 0 LS 116 0 BT, data curah hujan yang bersumber dari Japan Aerospace Exploration Agency( JAXA), dan data batimetri selat lombok yang bersumber dari Batimetri Nasional dan The General Bathymetric Chart of the Oceans( GEBCO) .
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif  karena  data  penelitian  yang digunakan baik data primer maupun data sekunder berupa angka-angka dan hasil perhitungan juga berupa grafik-grafik  serta  analisis  yang  didasarkan  pada  angka-angka  hasil  perhitungan  (Sugiyono,  2009).Data
Indonesian Journal of Oceanography (IJOCE) [November] [2023] Vol. 05 No. 04 : 265 - 277               ISSN:2714-8726
ESN diolah  dengan  melakukan  ekstraksi  data  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  berupa MATLAB untuk memperoleh nilai standar deviasi dari ESN yang kemudian dilakukan proses plotting dan proses smoothing untuk mempermudah visualisasi data , dan dibandingkan dengan data sekunder lainnya seperti data angin, data tinggi gelombang signifikan dan data curah hujan serta analisis windrose dari data angin dan analisis regresi terhadap ketiga data tersebut. Pemodelan Gelombang dilakukan sebagai validasi data dengan menggunakan bantuan Perangkat Lunak MIKE 21, dengan menggunakan input berupa data batimetri  Selat  Lombok,  dan  data  kecepatan  Angin  Selat  Lombok.  Kemudian,  model  yang  telah  dibuat akan dilakukan ekstraksi tinggi gelombang untuk divalidasikan terhadap data ERA 5 ECMWF dengan data hasil model sesuai dengan titik fetch yang telah ditentukan.
Pada stasiun USL 00, nilai Environmental Sound Noise di bulan Desember 2020 berkisar antara nilai 50 hingga 90, sedangkan  pada bulan Januari 2021 berkisar antara 50 hingga 120 dengan nilai maksimal 128, pada tanggal 16 Januari 2021 terdapat indikasi bahwa alat mengalami kerusakan sehingga mencapai nilai dibawah standar yang seharusnya. Pada stasiun USL 01, nilai Environmental Sound Noise di bulan Desember 2020 berkisar antara nilai 55 hingga 140 dengan nilai maksimal mencapai 142, sedangkan pada bulan Januari 2021 nilai Environmental Sound Noise berkisar antara 54 hingga 170 tanpa adanya indikasi kerusakan alat. Pada stasiun USL 02, nilai Environmental Sound Noise di bulan Desember 2020 berkisar antara  nilai  80  hingga  116  dengan  nilai  maksimum  116.97,  sedangkan  pada  bulan  Januari  2021,  nilai Environmental  Sound  Noise berkisar  antara  80  hingga  130,  pada  tanggal  29  hingga  31  Januari  terdapat indikasi kerusakan sensor yang menyebabkan nilai ESN pada rentang waktu tersebut menjadi sangat kecil dibawah standar yang seharusnya
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian
Tabel 1. Tabel Nilai Environmental Sound Noise
Stasiun Bulan & Tahun Nilai Maksimum Nilai Minimum USL 00 Desember 2020 90 51 Januari 2021 128 50 USL 01 Desember 2020 142 55 Januari 2021 170 54 USL 02 Desember 2020 117 80 Januari 2021 130 80

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Environmental Sound Noise
Gambar 2. Grafik Time Series Environmental Sound Noise di Selat Lombok
Adanya  perubahan  nilai  pada  ESN  mengindikasikan  adanya  suatu  gangguan/ noise ,  dimana kemunculannya  akan mempengaruhi  nilai  ESN,  baik  itu mengurangi  maupun menambah  nilai  ESN, noise dapat  dikatakan  tidak  ada  apabila  nilai  ESN  selalu  konstan  pada  jangkauan  tertentu  dan  tidak  terjadi perubahan nilai yang sangat signifikan, sehingga kemunculan noise akan sangat terlihat pada grafik (Singh et al ., 2011).

## Windrose
Pada  data windrose ,  didapatkan  bahwa  arah  dominan  yang  didapatkan  adalah  arah  timur.  Arah dominan yang menuju arah timur menandakan bahwa angin bergerak datang dari arah timur. Afriady, et al . (2019), juga  berpendapat bahwa  hasil pada windrose ,  merupakan  arah  datang  angin  paling  dominan  pada suatu wilayah. Arah datang angin yang dominan dari barat mengindikasi adanya angin muson barat, hal ini juga  berbanding  lurus  dengan  bulan  Desember  dan  bulan  Januari  yang  merupakan  waktu  dimana  musim barat terjadi, dimana matahari berada di bagian bumi selatan sehingga tekanan udara di bagian bumi utara menjadi tinggi dan tekanan udara di bagian bumi selatan menjadi rendah sehingga angin bergerak dari arah perairan benua asia menuju perairan hindia atau selatan perairan Indonesia melalui perairan Indonesia yang membawa  massa  air  dalam  jumlah  banyak  sehingga  mempengaruhi  musim  di  Indonesia  dan  adanya kelompok angin dengan kecepatan sedang (2-4 m/s) dikategorikan sebagai light breeze hingga gentle breeze menyebabkan adanya indikasi gelombang kecil hingga sedang di sekitar Selat Lombok berdasarkan skala beaufort (Hutabarat dan Evans, 1985).

## Perbandingan Data Environmental Sound Noise Terhadap Kecepatan Angin
Pada  grafik  perbandingan  antara  data  ESN  terhadap  kecepatan  angin  di  stasiun  USL  00  pada  bulan Desember  2020  didapatkan  bahwa  terdapat  hubungan  antara  nilai  ESN  terhadap  nilai  kecepatan  angin dimana pada analisis regresi (Gambar 6), didapatkan bahwa kedua variabel memiliki koefisien determinasi sebesar  0.457,  sedangkan  pada  bulan  Januari  2021  didapakan  nilai  koefisien  determinasi  sebesar  0.1908.
Indonesian Journal of Oceanography (IJOCE) [November] [2023] Vol. 05 No. 04 : 265 - 277               ISSN:2714-8726
Pada grafik perbandingan antara nilai ESN dan kecepatan angin di stasiun USL 01 (Gambar 7) pada bulan Desember  2020,  didapatkan  bahwa  kedua  variabel  memiliki  nilai  koefisien  determinasi  sebesar  0.07, sedangkan pada bulan Januari 2021 didapatkan nilai koefisien determinasi sebesar 0.04.
Gambar 3. Windrose pada kedua titik Fetch
Gambar 4. Grafik Perbandingan Environmental Sound Noise Terhadap Kecepatan Angin di Selat Lombok
Gambar 7. Analisis Regresi Nilai ESN Terhadap Kecepatan Angin di USL 00
Gambar 8. Analisis Regresi Nilai ESN Terhadap Kecepatan Angin di USL 01
Indonesian Journal of Oceanography (IJOCE) [November] [2023] Vol. 05 No. 04 : 265 - 277               ISSN:2714-8726
Pada grafik perbandingan antara nilai ESN dan kecepatan angin di stasiun USL 02 (Gambar 8) pada bulan Desember 2020, didapatkan bahwa kedua variabel memiliki nilai koefisien determinasi sebesar 0.1357, sedangkan  pada  bulan  Januari  2021  didapatkan  nilai  koefisien  determinasi  sebesar  0.0226.  Pada  grafik perbandingan (Gambar 5),  terlihat  bahwa  ESN memiliki  hubungan terhadap  kecepatan angin,  namun  nilai koefisien  determinasi  yang  kecil  sangat  berbeda  dari  pendapat  para  ahli,  hal  ini  dapat  disebabkan  oleh terdapatnya perbedaan antara resolusi ESN dan resolusi data sekunder, serta noise lain yang terekam dalam alat, sehingga diperlukan data validasi dalam pengolahan data.
Menurut  Cho et  al .  (2021),  gelombang  angin  dapat  menciptakan  riak-riak  kecil  serta  menciptakan gelembung-gelembung udara yang disalurkan melalui bentuk gelombang permukaan yang mengalami proses pecah  ketika  mendekati  daerah  pesisir.  Selain  faktor  alam,  aktivitas  manusia  juga  berperan  sangat  besar terutama  pada stasiun  USL  02 di  Senggigi  dimana  pada  sekitar alat terdapat  Rambu  Suar  sehingga  sangat mungkin adanya aktivitas lalu lintas kapal yang mempengaruhi tingkat noise di daerah tersebut.

## Perbandingan Data Environmental Sound Noise Terhadap Curah Hujan
Grafik perbandingan antara data ESN terhadap curah hujan di stasiun USL 00 pada bulan Desember 2020 didapatkan bahwa terdapat hubungan antara nilai ESN terhadap nilai curah hujan dimana pada analisis regresi  (Gambar  10),  didapatkan  bahwa  kedua  variabel  memiliki  koefisien  determinasi  sebesar  1.0, sedangkan pada bulan Januari 2021 didapatkan nilai koefisien determinasi sebesar 0,088.
Pada grafik perbandingan antara nilai ESN dan curah hujan di stasiun USL 01 (Gambar 11) pada bulan Desember  2020,  didapatkan  bahwa  kedua  variabel  memiliki  nilai  koefisien  determinasi  sebesar  0,51, sedangkan pada bulan Januari 2021 didapatkan nilai koefisien determinasi sebesar 0,013.
Pada grafik perbandingan antara nilai ESN dan curah hujan di stasiun USL 02 (Gambar 12) pada bulan Desember  2020,  didapatkan  bahwa  kedua  variabel  memiliki  nilai  koefisien  determinasi  sebesar  0,659, sedangkan pada bulan Januari 2021 didapatkan nilai koefisien determinasi sebesar 0,0338.
Gambar 9. Analisis Regresi Nilai ESN Terhadap Kecepatan Angin di USL 02
Tabel 2. Koefisien Determinasi Regresi Polinomial Nilai ESN Terhadap Kecepatan Angin
Stasiun Bulan & Tahun R 2 USL 00 Desember 2020 0.457 Januari 2021 0.1908 USL 01 Desember 2020 0.07 Januari 2021 0.04 USL 02 Desember 2020 0.1357 Januari 2021 0.0226
Gambar 10. Grafik Perbandingan Environmental Sound Noise Terhadap Curah Hujan di Selat Lombok
Gambar 11. Analisis Regresi Nilai ESN Terhadap Curah Hujan di USL 00
Gambar 12. Analisis Regresi Nilai ESN Terhadap Curah Hujan di USL 01
Gambar 13. Analisis Regresi Nilai ESN Terhadap Curah Hujan di USL 02
Tabel 3. Koefisien Determinasi Regresi Polinomial Nilai ESN Terhadap Curah Hujan
Stasiun Bulan & Tahun R 2 USL 00 Desember 2020 1.0 Januari 2021 0.088 USL 01 Desember 2020 0.51 Januari 2021 0.013 USL 02 Desember 2020 0.659 Januari 2021 0.0338
Nilai regresi yang berbeda besar antara bulan Desember dan Januari dapat disebabkan oleh beberapa hal, yaitu misalnya adalah masuknya intensitas noise lain yang tergabung pada data lebih banyak pada bulan Januari  2021  dibanding  Desember  2020,  dan  perbedaan  resolusi  antara  kedua  variabel  tentu  akan  sangat berpengaruh  terhadap  hubungan  kedua  variabel  sehingga  diperlukan  data  dengan  resolusi  tinggi  dan  data validasi, namun dengan kurangnya data noise floor sebagai data validasi, menyebabkan proses identifikasi menjadi sulit untuk dilakukan , noise yang berasal dari sumber daya bawah laut  seperti hewan laut dengan frekuensi suara yang besar maupun lalu lintas pelayaran seperti aktivitas wisata bahari maupun nelayan juga merupakan  salah  satu  faktor noise yang  menyebabkan  perubahan  nilai  ESN  (Veeriayan  dan  Rajendran, 2020).

## Perbandingan Data Environmental Sound Noise Terhadap Tinggi Gelombang Signifikan
Pada  grafik  perbandingan antara  data  ESN  terhadap tinggi  gelombang  signifikan  di  stasiun  USL  00 pada bulan Desember 2020, pada analisis regresi (Gambar 15), didapatkan bahwa kedua variabel memiliki koefisien  determinasi  sebesar  0,381,  sedangkan  pada  bulan  Januari  2021  didapatkan  nilai  koefisien determinasi sebesar 0,088.
Pada  grafik  perbandingan  antara  nilai  ESN  dan  tinggi  gelombang  signifikan  di  stasiun  USL  01 (Gambar  16)  pada  bulan  Desember  2020,  didapatkan  bahwa  kedua  variabel  memiliki  nilai  koefisien determinasi sebesar 0,38, sedangkan pada bulan Januari 2021 didapatkan nilai koefisien determinasi sebesar 0,115.
Pada  grafik  perbandingan  antara  nilai  ESN  dan  tinggi  gelombang  signifikan  di  stasiun  USL  02 (Gambar  17)  pada  bulan  Desember  2020,  didapatkan  bahwa  kedua  variabel  memiliki  nilai  koefisien determinasi sebesar 0,35, sedangkan pada bulan Januari 2021 didapatkan nilai koefisien determinasi sebesar 0,043. Sedangkan, pada validasi nilai tinggi gelombang signifikan terhadap hasil model tinggi gelombang di selat Lombok menunjukkan bahwa nilai RMSE mencapai sekitar 0,75 m pada titik USL 00 dan 0,78 m di titik USL 01 dan USL 02.
Gambar  14. Grafik  Perbandingan Environmental  Sound  Noise Terhadap  Tinggi  Gelombang  Signifikan  di Selat Lombok
Gambar 15. Analisis Regresi Nilai ESN Terhadap Tinggi Gelombang Signifikan di USL 00
Gambar 16. Analisis Regresi Nilai ESN Terhadap Tinggi Gelombang Signifikan di USL 01
Gambar 17. Analisis Regresi Nilai ESN Terhadap Tinggi Gelombang Signifikan di USL 02
Tabel 4. Koefisien Determinasi Regresi Polinomial Nilai ESN Terhadap Tinggi Gelombang Signifikan
Stasiun Bulan & Tahun R 2 USL 00 Desember 2020 0.381 Januari 2021 0.088 USL 01 Desember 2020 0.38 Januari 2021 0.115 USL 02 Desember 2020 0.35 Januari 2021 0.043 Tabel 4. Tabel Validasi Gelombang USL 00 USL 01 dan USL 02 RMSE 0.754089 0.7869 MSE 0.568 0.619
Nilai koefisien determinan yang berada dibawah nilai yang cukup untuk menyatakan hubungan kedua variabel antara ESN dan tinggi gelombang signifikan dapat disebabkan oleh beberapa faktor seperti misalnya adanya noise lain yang tidak diinginkan namun masih masuk ke dalam data, hal ini juga sependapat dengan Veeriayan dan Rajendran (2020) yang berpendapat bahwa residual noise yang berasal dari faktor lain akan tetap ada dalam data noise sekalipun noise yang tidak diinginkan telah dilenyapkan. Hal ini menyebabkan perlunya  suatu  data  validasi  untuk  kondisi  di  perairan  selat  Lombok  seperti  data noise  floor ,  namun kurangnya  data  tersebut  menyebabkan  identifikasi  sulit  untuk  dilakukan.  Namun,  Niu et  al .,  (2021), mengatakan  bahwa  gelombang  permukaan  yang  dihasilkan  oleh  angin  merupakan  salah  satu  kontributor noise yang besar khususnya di perairan yang dangkal.

## Hubungan Antar Variabel Terhadap ESN
Untuk melihat hubungan seluruh variabel diperlukan analisis komponen utama ( Principal Components Analysis ), yang merupakan suatu metode untuk mereduksi suatu set data dengan dimensi yang besar tanpa mengubah struktur dalam set data tersebut (Santosa, 2007 dalam Saepurohman dan Putro, 2019). Hubungan antar variabel tersebut dapat terlihat pada gambar dibawah ini yang merupakan grafik Principal Components Analysis dan Scree Plot yang merupakan plot antara nilai eigen dengan banyaknya komponen yang terbentuk Berdasarkan hasil Scree Plot (Gambar 18), didapatkan bahwa nilai dari komponen 1 memiliki varian sebesar 41.3 %, komponen 2 memiliki varian sebesar 32.4%, dan komponen 3 memiliki varian sebesar 26.3 %. Hal ini mengindikasikan bahwa hampir tidak terdapat korelasi pada Gambar 92, dikarenakan jarak antar variabel pada gambar terlihat cukup jauh, sedangkan angin dan tinggi gelombang memiliki jarak yang relatif dekat, namun  berdasarkan 1st  Principal  Components ,  dapat terlihat  bahwa  curah hujan  merupakan variabel yang paling  mempengaruhi  ESN  dibandingkan  dengan  variabel  lainnya.  Veeriyan  dan  Rajendra  (2020),  juga berpendapat bahwa hujan merupakan salah satu kontributor terbesar noise yang ada di perairan. Terdapatnya perbedaan pada hasil analisis disebabkan oleh beberapa faktor yang sudah dijelaskan sebelumnya, seperti
Gambar 18. Principal Components Analysis
Gambar 19. Scree Plot
kurangnya noise  floor data  untuk  membedakan  noise-noise  lain  yang  bisa  masuk  pada  data  sehingga diperlukan  data  observasi  secara  langsung  serta noise  floor sebagai  data  pendukung  untuk  menghasilkan validasi  yang  lebih  baik,  hingga  resolusi  spasial  yang  berbeda  antara  data  ESN  dan  variabel  sekunder. Disamping itu, dari sekian banyak noise yang masuk pada transduser, faktor angin sebagai sumber noise di laut yang khususnya berada di perairan dangkal hingga  menengah menurut Cho, et al . (2021), merupakan salah satu sumber besar penghasil noise dimana interaksi antara angin dan permukaan laut akan menciptakan gelombang  yang  kemudian  akan  mengalami  proses  gelombang  pecah  (Triatmodjo,  1999),  yang  kemudian pada  proses  tersebut  akan  terbentuk  gelembung-gelembung  di  kolom  air  yang  mempengaruhi  noise  pada frekuensi  band  kurang  dari  1  KHz,  sama  halnya  dengan  hujan  dan  gelombang  laut  namun  pada  frekuensi band yang berbeda (Cho, et al ., 2021; (Ashokan , et al ., 2015).

## KESIMPULAN
Hubungan antara nilai ESN terhadap variabel sekunder menunjukkan hubungan yang tidak erat, hal ini disebabkan oleh banyak faktor salah satunya adalah faktor resolusi spasial, dengan hujan merupakan variabel yang  paling  berpengaruh  terhadap  nilai  ESN.  Sangat  diperlukan  sebuah  data  validasi  seperti noise    floor dalam  melakukan  pengolahan  data  ESN  terhadap  variabel  sekunder  untuk mengelompokkan variabel sekunder berdasarkan frekuensi tertentu untuk menghasilkan data yang lebih baik.
Indonesian Journal of Oceanography (IJOCE) [November] [2023] Vol. 05 No. 04 : 265 - 277               ISSN:2714-8726

## DAFTAR PUSTAKA
Abida,  R.F.,  W.S  Pranowo,  Y.Pratomo  &  E.A.  Kisnarti.  2015.  Identifikasi  Komponen  Harmonik  di  Selat Lombok berdasarkan Data Arus Time Series. J. Depik , 4(1): 24-32.
Afriady, A., T. M. Alam, dan M. F. A. Ismail. 2019. Pemanfaatan Data Angin untuk Karakteristik Gelombang Laut di Perairan Natuna Berdasarkan Data Angin Tahun 2009-2018. Buletin Oseanografi Marina , 8(2):
55-60.
Ashokan,  M.,  G.  Latha,  R.  Ramesh,  and  A.  Thirunavukkarasu.  2015.  Analysis  of  Underwater  Rain  Noise From  Shallow  Water  Ambient  Noise  Measurements  in  Indian  Sea. Indian  Journal  of  Geo-Marine Sciences , 20(10): 1-6. Carey, W.M., & R. B. Evans. 2011. Ocean Ambient Noise: Measurement and Theory . Springer, New York. Cho, S., S. Kim, D. Kang, J. Park. 2021. Wind-dependent Ambient Noise Estimation in Shallow Water Using Wind Speed Data . Ocean Engineering , 223: 1-7.
Harsono,  Gentio.  2020.  Hidrografi  Berbasis  Ekonomi  Biru:  Sepilihan  Esai-Esai.  Penerbit  Pandiva  Buku,
Yogyakarta.
Hutabarat, S. & Evans, SM.1985. Pengantar Oseanografi . Penerbit Universitas Indonesia (UI-Press). Niu, F., Xue, R., Yang, Y., Chen, B., Ruan, H., & Luo, K. 2021. Baseline assessment of ocean ambient noise in the western Clarion Clipperton Zone, Pacific Ocean. Mar.  Pollut.  Bull ., 173(Pt  B):113057.  doi: 10.1016/j.marpolbul.2021.113057. PMID: 34673428.
Park, J.H., & Kaneko, A. 2000. Assimilation of Coastal Acoustic Tomography Data Into a Barotopic Ocean Model. Geophysical Research Letters , 27(20): 3373-3376.
Pianto,  T.A.,  Manik,  H.  M.    &        Jaya,  I.    2019.    Pemetaan  Suhu  Laut    di    Perairan    Teluk    Balikpapan Menggunakan Teknologi Akustik Tomografi Pantai. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan , 11(1): 25-36.
Saepurrohman,  P.  &  Putro,  B.E.  2019.  Analisis  Principal  Components  Analysis  Untuk  Mereduksi  Faktor- faktor  yang  Mempengaruhi  Kualitas  Kulit  Kikil  Sapi. Seminar  dan  Konferensi  Nasional  IDEC , Surakarta.
Santosa,  B.  2007. Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis .  Penerbit  Graha  Ilmu, Yogyakarta.
Sarjan, A.F.N, Zulfakriza, Z., Nugraha, A.D., Rosalia, S., Wei, S., Widiyantoro, S., Cummins, P.R., Muzli, M.,  Sahara,  D.P.,  Puspito, N.T.,  Priyono,  A. &  Afif, H.  2021.  Delineation of  Upper  Crustal  Structure Beneath the Island of Lombok, Indonesia, Using Ambient Seismic Noise Tomography. Front. Earth Sci . 9:560428. https://doi.org/10.3389/feart.2021.560428.
Singh,  A.P.,  Rai,  A,  &  Rai,  S.S.  2011.  Ambient  Noise  Tomography  of  The  Central  India. International Journal on Computer Science and Engineering , 3(5): 2068-2075.
Sugiyono. 2009. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Penerbit Alfabeta, Bandung. Suryanto, W., Metaxian, J., Anggraini, A., Irwandhono, F., & Beauducel, F. 2017. Crustal Structure of South Yogyakarta Area Revealed By Spatial Auto-Correlation and Ambient Noise Tomography. Conference: IASPEI SymposiaAt: Kobe japan.
Syamsudin,  F.,  Taniguchi,  N.,  Zhang,  C.A.,  Hanifa,  D.,  Li,  G.,  Chen,  M.,  Mutsuda,  H.,  Zhu,  Z.,  Zhu,  X., Nagai,  T.  &  Kaneko,  A.  2019.  Observing  Internal  Solitary  Waves  in  The  Lombok  Strait  by  Coastal Tomography  Acoustic. Geophysical  Research  Letters ,  100,  10,475-10,483,  https://doi.org/10.102 9/2019GL084595.
Triatmodjo, B. 1999. Teknik Pantai . Penerbit Beta Offset, Yogyakarta. Veeriyan, V. B. & Rajendra V. 2020. Underwater Ambient Noise. Acoustics of Materials : 1-9. Yamoaka,  H.,  Kaneko,  A.,  Park,  J.H.,  Zheng,  H.,  Gohda,  N.,  Takano,  T.,  Zhu,  X.  &  Takasugi,  Y.  2002. Coastal Acoustic Tomography System and Its Field Application. IEEE Journal of Oceanic Engineering , 27(2): 283-295.