## IDENTIFIKASI WAVEFORM DATA SATELIT ALTIMETER PADA PERAIRAN PESISIR DAN LAUT DALAM DI PERAIRAN SELATAN JAWA

## WAVEFORM IDENTIFICATION OF ALTIMETRY SATELLITE DATA OF SHALLOW AND DEEP WATERS IN SOUTHERN JAVA WATERS
Bisman Nababan 1* , Romdonul Hakim 2 , Danu Adrian 3 , dan Jonson L. Gaol 1
1 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor
2 Program Studi Teknologi Kelautan, Fakultas Pasca Sarjana, IPB, Bogor
3 PT. Bank Mega Tbk, Jakarta; * Email: bisman@ipb.ac.id

## ABSTRACT
Waveform  patterns  of  satellite  altimetry  affect  the  accuracy  of  sea  surface  height  estimation from the satellite.  The  waveform patterns found  in  the  coastal  waters  are  generally  not  in  the ideal form (Brown-waveform), resulting inaccurate in sea surface height estimation. The objec- tives of this research were to identify patterns of the waveform and determine their variability. Satellite altimetry Jason-2 SGDR ( Sensor Geophysical Data Record ) type D data located in the southern  Java  island  waters  of  the  year  of  2013  were  used  and  downloaded  from  “NOAA's Comprehensive  Large  Array-data  Stewardship  System ” (www.class.ncdc.noaa.gov). Waveform identification and analyses were conducted along the satellite pass within the distance of 0-10 km,  10-50  km,  and  50-100  km  form  the  coastline.  Results  showed  that  the  highest  number  of non-Brown-waveform was found within 0-10 km of the coastline (69%). Meanwhile, within the distance  of  10-50  km  and  50-100  km  from  the  coastline,  the  number  of  non-Brown  waveform was  5%  and  3%,  respectively.  Brown  waveform  patterns  could  be  found  generally  starting  at 7.58 km from the coastline . Factors such as land near coastal waters, the depth and shape of the surface waters, aerosols in the atmosphere, building (example: lighthouse or ship) found in coastal areas suspected to be the cause of the noise in waveforms.
Keywords: Borwn and non-Brown waveform, sea level height, altimetry satellite, identification

## ABSTRAK
Pola waveform data  satelit  altimeter  mempengaruhi  tingkat  akurasi  hasil  estimasi  ketinggian paras laut dari satelit altimeter.  Pola waveform yang ditemui di perairan pesisir umumnya tidak mengikuti  pola waveform yang  ideal  ( Brown-waveform ) sehingga  menghasilkan  estimasi ketinggian  paras  laut  yang  tidak  akurat. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola waveform dari  satelit  altimeter  dan  menentukan  variabilitasnya.    Data  yang  digunakan  adalah data  satelit  altimeter  Jason-2  SGDR  ( Sensor  Geophysical  Data  Record )  tipe  D  pada  perairan selatan  pulau  Jawa  selama  tahun  2013  yang  diperoleh  dari  situs  jaringan  data  “NOAA's Comprehensive Large Array-data Stewardship System ” (www.class.ncdc.noaa.gov). Identifikasi waveform dilakukan  sepanjang  lintasan  Satelit  Altimetry  Jason-2  yang  dibagi  menjadi  tiga kategori jarak yaitu, 0 – 10 km (wilayah pesisir), 10 - 50 km (transisi wilayah pesisir-laut lepas), dan  50  –  100  km  (laut  lepas  atau  laut  dalam).  Hasil  penelitian  menunjukkan,  secara  umum, ditemukan  empat  bentuk non-Brown-waveform pada  daerah  study.    Jumlah non-Brown- waveform terbanyak  (69%)  ditemui  pada  daerah  pesisir  pada  jarak  0-10  km  dari  garis  pantai. Sedangkan pada jarak 10-50 km (wilayah transisi pesisir-laut lepas) dan 50-100 km (laut lepas) dari  garis  pantai,  jumlah non-Brown-waveform masing-masing  5%  dan  3%.  Pola Brown- waveform umumnya sudah dapat ditemui mulai pada jarak 7,58 km dari garis pantai, namun di laut lepas terkadang masih ditemui non-Brown-waveform . Faktor daratan dekat perairan pesisir, kedalaman dan bentuk permukaan perairan, aerosol di atmosfer, bangunan (contoh: mercusuar atau kapal) yang ditemui di daerah pesisir diduga menjadi penyebab noise pada waveforms.
Kata kunci: Brown and non-Brown waveform , paras laut, satelit altimeter, identifikasi

## I. PENDAHULUAN
Satelit  gelombang  mikro  ( micro- wave )  altimeter  yang  pertama  kali diluncurkan  pada  tahun  1991  dinamai European  Remote  Sensing satu  (ERS-1) dimana  salah  satu  sensor  yang  dimiliki adalah  sensor microwave aktif  (radar altimeter) yang mengarah ke bumi ( nadir- pointing active microwave sensor ) dengan menggunakan  frekuensi  13,8  GHz  (Ku- band).  Satelit radar  altimeter ini didesain untuk  mengukur  waktu  pengembalian gelombang mikro dari permukaan laut dan es  sebagai  dasar  perhitungan  ketinggian paras  laut  (Chelton et  al .,  2001).  Seri berikutnya  dari satelit altimeter ini adalah ERS-2, TOPEX/POSEIDON, Geosat, Envisat,  Jason-1,  OSTM/Jason-2,  dan CryoSat  yang  dirancang  dan  dikembang- kan  untuk  mengukur  topografi  (naik /turun)  permukaan  laut  secara  global  dan berulang.  Satelit microwave altimeter  ini telah  sukses  digunakan  sebagai  alat pemantau  proses  global  untuk  dinamika paras laut, laju kenaikan paras laut global, perubahan  tutupan  es  di  kutub  utara  dan selatan,  sirkulasi  air  laut  global,  dan meningkatkan  pengetahuan  dan  pema- haman tentang peran laut dalam perubahan  iklim  global.  Satelit  altimeter juga  telah  terbukti  sangat  sukses  untuk observasi  pada  laut  dalam  ( offshore ), domain  yang  pada  awalnya  dirancang (Wunsch, 2006;  Evans et  al , 2005;  Leben and  Powel,  2003;  Leben et  al .,  2002;. Carton  and  Chao,  1999;  Legresy  and Remy,  1997,  Davis,  1996;  Leben  and Born, 1993;  Martin et  al ., 1983;  Nababan et al ., 2012). Untuk laut dalam ( offshore ), satelit microwave altimeter  modern  dapat mengukur  paras  laut  pada  tingkat  akurasi sekitar 4,1 cm (Yang et al ., 2008).
Dalam  pengukuran  tinggi  paras laut  dari  satelit  altimeter,  langkah  awal yang  dilakukan  adalah  mengidentifikasi bentuk  atau  pola waveform dari  data
satelit  altimeter  itu  sendiri. Waveform adalah sebuah kurva berbentuk gelombang yang  merupakan  perubahan  besarnya kekuatan  sinyal  gelombang  mikro  pada frekuensi  tertentu  yang  dipantulkan  oleh permukaan laut dan diterima kembali oleh satelit  altimeter  dalam  waktu  singkat (nanodetik) (Chelton et  al ., 1989;  Quartly et al ., 2001; Gommenginger et al ., 2011). Dari  data  atau  informasi waveform dapat diperoleh nilai estimasi jarak antara satelit altimeter  dengan  permukaan  laut  pada titik nadir yang umumnya dikenal sebagai paras laut (Deng, 2003).
Hasil penelitian menunjukkan bahwa  bilamana  bentuk waveform data satelit  altimeter  mengikuti  pola Brown- waveform (Gambar  1a),  maka  estimasi ketinggian  paras  laut  yang  dihasilkannya sangat  akurat  sampai  pada  tingkat ketelitian  4,1  cm  (Yang et  al .,  2008). Sebaliknya,  bilamana  bentuk  waveform itu tidak mengikuti pola Brown-waveform , maka hasil estimasi tinggi paras laut  dari data  ini  menjadi  kurang  akurat.  Pola waveform yang  ditemui  di  daerah  laut lepas  atau  laut  dalam  ( offshore )  atau  laut dengan  kedalaman  >  1000  m,  secara umum,  mengiktui  pola Brown-waveform yang merupakan waveform ideal (Gambar 1a).  Semakin  mendekati  wilayah  pesisir atau  daratan,  umumnya  pola waveform yang terbentuk cenderung tidak mengikuti pola Brown-waveform dan semakin kompleks  (Gambar  1b,  1c,  dan  1d)  yang mungkin  disebabkan  oleh  gangguan  dari daratan  atau  permukaan  topografi  yang kompleks dan kedalaman perairan terhadap gelombang mikro yang dipantul- kan  kembali  ke  satelit  (Bao et  al .,  2008). Lokasi  daratan  yang  dekat  dengan laut  pada  wilayah  pesisir  mengakibatkan kesulitan  melakukan  beberapa  koreksi geofisika  secara  akurat  seperti  koreksi troposfer basah, koreksi pasut, dan koreksi atmosfer (Deng et al ., 2002; Brooks et al ., 1998;  Hancock  and  Lockwood,  1990).
Gambar 1. Bentuk waveform pada berbagai jenis permukaan. (a) Ocean - waveform ; (b) Ice waveform ; (c) Multi-peak waveform ; (d) Complex waveform (Bao et al ., 2008).
Efek  daratan  dapat  menginduksi banyak  puncak  tambahan  dalam  bentuk signal  gelombang  ( waveform )  altimeter yang terdistorsi dari model teoritis Brown sebagai  signal  gelombang  permukaan (radius  ~  7km  pada  sampling  1Hz)  saat mendekati atau meninggalkan garis pantai (Yang et  al .,  2008).  Signal  gelombang ekstrem  ini  perlu  diedit  dan  dianalisa untuk  menghindari  kesalahan  dalam penentuan  batas  signal  yang  sesuai  dan sambil  menerapkan  nilai  ambang  batas pintu jejak ( retracked gate ).   Oleh karena itu,  penelitian  terhadap  identifikasi wave- form dan analisis retracking terhadap non- Brown-waveform perlu  dilakukan  untuk menghasilkan nilai pengukuran yang lebih baik. Estimasi paras laut di wilayah pesisir dapat  ditingkatkan  dengan  melakukan proses  ulang  pada waveform ( waveform retracking )  dengan  menggunakan  algorit- ma  yang  telah  dikembangkan  beberapa peneliti  (Davis,  1997;  Anzenhorfer et  al., 1999;  Deng  and  Featherstone,  2006; Hwang et  al .,  2006;  Bao et  al .,  2009; Yang et al ., 2008).
Penelitian  terkait  satelit  altimeter untuk wilayah pesisir telah banyak dilaku-
kan  dengan  hasil  yang  bervariasi  dan menjanjikan  untuk  peningkatan  akurasi hasil estimasi ketinggian paras laut seperti Deng et al . (2002) meneliti perilaku ERS- 2  dan  POSEIDON  altimeter  gelombang data  di  daerah  pesisir  hingga  22  km  dari pantai  Australia  dimana  rentang  gelom- bang  data  altimeter  ini  kurang  bagus  saat diestimasi  menggunakan  perangkat  lunak pelacak ( retracking ) dalam satelit. Hancock  dan  Lockwood  (1990)  melapor- kan  bahwa  efek  dari  sebuah  pulau  terha- dap  nilai  gelombang  data  dan  parameter geofisika lokal dapat mempe-ngaruhi nilai paras muka laut lebih dari 4 m. Brooks et al .  (1998)  menganalisis  pantulan  data gelombang TOPEX dari laut ke darat  dan dari  darat  ke  laut.  Mereka  menunjukkan bahwa hasil pelacakan ( retracking ) gelombang data altimeter dapat digunakan untuk estimasi paras laut sampai beberapa kilometer  ke  arah  pantai.    Khusus  untuk perairan Indonesia, penelitian dan informasi  terkait waveform analisis  data satelit  altimeter  masih  sangat  terbatas. Adrian (2013) telah memulai menganalisa bentuk atau pola waveform pada beberapa lintasan  satelit  altimeter  Jason-2  di
perairan  selatan  Jawa  Tengah  dan  Barat. Keterbatasan  informasi  terkait waveform analisis  satelit  altimeter  di  perairan Indonesia dan mengingat perairan
Indonesia  yang  banyak  dikelilingi  oleh pulau-pulau maka penelitian terkait identi- fikasi waveform satelit  altimeter  menjadi sangat  penting  dilakukan.  Dengan  terse- dianya  informasi  yang  lebih  lengkap terkait  analisis waveform data  satelit  alti- meter  di  perairan  Indonesia,  diharapkan informasi  ini  dapat  digunakan  untuk mengestimasi  ketinggian  paras  laut  di Indonesia serta meningkatkan hasil estimasi  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  melakukan  identifikasi  dan  menen- tukan  variabilitas  pola waveform satelit altimeter  pada  daerah  pesisir  dan  laut lepas di perairan selatan Jawa.

## II.  METODE PENELITIAN

## 2.1.  Lokasi dan Data Penelitian
Lokasi  penelitian  adalah  perairan pesisir  dan  laut  lepas  di  Lautan  Hindia bagian  selatan  pulau  Jawa  (Gambar  2). Identifikasi waveform dilakukan  sepan- jang  lintasan  Satelit  Jason-2  yang  dibagi menjadi tiga kategori jarak yaitu, 0-10 km
(wilayah  pesisir),  10-50  km  (transisi wilayah pesisir-laut lepas), dan 50-100 km (laut  lepas  atau  laut  dalam)  dari  pantai. Pembatasan  kategori  jarak  dari  garis pantai  ini  dilakukan  untuk  memudahkan proses  identifikasi waveform dari  jenis perairannya.   Semua lintasan dan seluruh siklus  ( cycle  18-54 )  satelit  altimeter  dila- kukan  pengamatan  seperti  lintasan  nomor 229,  051,  064,  127,  140,  dan  203  kecuali lintasan nomor 242 yang tidak menghasil- kan  data  yang  valid  sehingga  tidak  dima- sukkan dalam analisis data, Gambar 2).
Data  yang  digunakan  adalah  data satelit  altimetri  Jason-2  SGDR  ( Sensor Geophysical  Data  Record )  tipe  D  selama tahun  2013  yang  diperoleh  dari  situs jaringan  data  “NOAA's Comprehensive Large  Array-data  Stewardship  System ” (www.class. ncdc.noaa.gov).

## 2.2.  Identifikasi Waveform
Data  SGDR-D  datelit  altimeter dibaca  dan  diedit  dengan  menggunakan software MATLAB  yang  dikembangkan. Sinyal  gelombang  mikro  ( microwave ), kemudian diplotkan dalam bentuk dua dan tiga  dimensi  untuk  dilakukan  identifikasi terhadap grafik waveform yang dihasilkan.
Gambar 2.  Peta lokasi penelitian di perairan selatan pulau Jawa.
Variabilitas  dari  waveform  yang  diidenti- fikasi  dihitung  dengan  membandingkan pola waveform yang  ada  terhadap  pola Brown-waveform .

## III.  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.  Identifikasi Waveforms
Waveform secara umum didefinisi- kan  sebagai  sebuah  representasi  grafis dalam bentuk gelombang dari suatu sinyal sebagai  plot  amplitudo  terhadap  waktu. Waveform dari  satelit  altimeter  dapat memberikan  informasi  tentang  jarak antara  satelit  altimeter  dengan  permukaan bumi  pada  posisi  nadir  dari  waktu  yang dibutuhkan  oleh  sinyal  pada  saat  ditrans- misikan  hingga  diterima  kembali  setelah pemantulan  oleh  permukaan  laut  oleh satelit  (Lee et  al., 2010).  Lintasan  (pass) yang digunakan pada penelitian ini antara lain  051,  064,  127,  140,  203,  dan  229. Lintasan  051,  127,  dan  203  merupakan lintasan  berjenis ascending ,  yaitu  lintasan dengan  arah  pengamatan  yang  dimulai dari bumi bagian selatan menuju ke utara. Sedangkan  lintasan  064,  140,  dan  229 merupakan  lintasan  berjenis descending , yaitu  lintasan  dengan  arah  pengamatan yang  dimulai  dari  bumi  bagian  utara menuju ke selatan.
Dalam penelitian ini bentuk wave- form yang  diidentifikasi  dikelom-pokkan berdasarkan jarak dari garis pantai ke arah laut  lepas  sesuai  dengan  lintasan  satelit altimeter  yaitu  0-10  km,  10-50  km,  dan 50-100  km.    Pengelompokan  ini  didasar- kan  atas  hasil  identifikasi  awal  (Adrian, 2013) terhadap bentuk waveform yang ada dimana  bentuk waveform yang  hampir tidak  seragam  dan  bukan  berupa Brown- waveform mayoritas  berada  pada  penge- lompokan  jarak  0-10  km  serta  memiliki bentuk  waveform  yang  sangat  kompleks. Pada  jarak  10-50  km  dari  garis  pantai memiliki  bentuk waveform yang  lebih stabil  menuju  bentuk Brown-waveform , dan  pada  jarak  50-100  km  merupakan
bentuk waveform yang  dominan  stabil atau dalam bentuk Brown-waveform .

## 3.1.1. Jarak 0-10 km dari Garis Pantai
Pada  kategori  jarak  0-10  km  dari garis  pantai  pantai  umumnya  memiliki pola waveform yang sangat kompleks dan tidak  beraturan.    Pola waveform yang sangat  kompleks  dan  tidak  beraturan  ini hampir  ditemui  pada  setiap  lintasan  dan setiap  cycle  khususnya  yang  paling  dekat dengan  garis  pantai.    Semakin  jauh  dari garis  pantai,  umumnya  pola waveform menjadi lebih teratur dan semakin mende- kati pola Brown waveform . Pola waveform yang  sangat  kom- pleks  dan  tidak  mengikuti  pola Brown waveform pada  jarak  0-10  km  dari  garis pantai  mungkin  disebabkan  adanya  gang- guan  sinyal  yang  terekam  oleh  satelit akibat  pantulan  dari  daratan,  dasar  perai- ran  yang  dangkal,  maupun  karena  adanya bangunan  di  laut  seperti  mercusuar  atau bangunan  di  daerah  pesisir,  atau  hal  lain- nya.    Bentuk  runcing  ( peaky )  dan  lang- sung  menurun  setelah  “ given  gate number ” dapat ditemui pada daerah paling dekat  dengan  garis  pantai  seperti  terlihat pada  grafik waveform tiga  dimensi (Gambar  3)  dan  dua  dimensi  (Gambar  4) dari  satelit  altimeter  Jason-2  tahun  2013 pada  lintasan  051  periode  172.  Merun- cingnya  bentuk waveform di  awal  grafik menandakan  bahwa waveform tersebut mengalami  gangguan  yang  mungkin berasal  dari  sinyal  pantulan  dari  daratan. Pada Gambar 3b terlihat bahwa waveform yang  ada  di  sepanjang  lintasan  ditandai dengan  salah  satu  kriteria  edit waveform yaitu  “ alt_echo_type ”  aktif  ( on )  yang menandakan bahwa pada wilayah tersebut waveform tidak  menunjukkan  bentuk Brown-waveform .  Hal  ini  mengakibatkan, algoritma ocean  retracking  model pada lintasan tersebut pada jarak 0-10 km tidak dapat melakukan estimasi tinggi paras laut secara  langsung  namun  perlu  dilakukan analisis retracking terlebih dahulu.
Gambar 3. Bentuk w aveform dalam tiga dimensi pada lintasan 051 periode 172 pada jarak  0-10  km  dari  garis  pantai:  (a)  tampak  samping  dan  (b)  tampak  atas.
Gambar 4.  Bentuk dua dimensi lima belas waveform pertama pada lintasan 051 periode 172 pada jarak 0-10 km dari garis pantai.
Bentuk atau pola lain dari waveform di  daerah  pesisir adalah bentuk noise  sebelum  “ pre-given  gate  number ” dan  gelombang  maksimum  pada  bagian tengah waveform setelah  “ pre  given  gate number ”  seperti  terlihat  pada  grafik  tiga dimensi  (Gambar  5)  dan  dua  dimensi
(Gambar 6) pada lintasan 203 periode 187 satelit  Altimeter  Jason-2  tahun  2013. Pada  Gambar  tersebut  terlihat waveform yang sangat  kompleks pada daerah paling dekat  dengan  garis  pantai  dimana  bentuk waveform yang  noisy  pada  awal  “ pre- given gate number ” dan  setelah “ pre-
Gambar 5.  Pola waveform dalam tiga dimensi satelit altimeter Jason-2 tahun 2013 lintasan 203 periode 187 pada jarak 0-10 km dari pantai: (a) tampak samping dan (b) tampak atas.
Gambar 6.  Pola dua dimensi lima belas waveform pertama satelit altimeter Jason-2 tahun 2013 pada lintasan 203 periode 187 pada jarak 0-10 km dari pantai.
given  gate  number ”.    Pola  ini  berbeda dengan  pola  yang  ditemui  sebelumnya pada  lintasan  051  periode  173  yang mungkin  juga  disebabkan  oleh  gangguan dari  pantulan  daratan  dan  berangsur- angsur  melandai  ketika  menjauh  dari daratan.  Meskipun masih banyak ditandai dengan  kriteria  edit  “ alt_echo_type ”  aktif ( on )  sampai  jarak  0-6,3  km  dari  garis pantai,  namun  sebagian  waveform  ini sudah  mengikuti  pola Brown-waveform
yang  ditemui  setelah  6,3  km  dari  garis pantai  (Gambar  5b).  Garis  merah  vertikal pada  gambar  dua  dimensi  waveform tersebut  merupakan pre - given  gate dari on-board  tracker pada  satelit  jason-2 dengan  nilai  32  berdasarkan  gerbang pengamatan  ( gate )  yang  dimulai  dari  1- 104  (Gommenginger et  al .,  2011  dan  Lee et  al .,  2010).  Bilamana  garis  merah vertikal ini tepat berada pada garis tengah leading edge point (LEP) (2 grafik paling
ujung  bawah  pada  Gambar  6)  maka waveform tersebut  diidentifikasi  sebagai Brown  waveform  dan  telah  teruji  akan menghasilkan  estimasi  tinggi  paras  laut yang  sangat  akurat  sampai  ke  tingkat resolusi  sentimeter  (cm).  Bilamana  garis merah  vertikal  tidak  tepat  berada  pada titik  tengah  dari  LEP  disertai  dengan bentuk waveform yang  tidak  teratur  maka hasil  estimasi  tinggi  paras  laut  dengan menggunakan ocean  retracking model tidak akan akurat.
Pada  lintasan  064  periode  196
pada  jarak  0-10  km  dari  garis  pantai  juga menunjukkan  hasil  yang  umumnya  tidak berbentuk Brown-waveform (Gambar  7 dan  8).    Pada  hasil  ini  terlihat  pola waveform yang berbeda dari hasil waveform lintasan 051 dan 203 khususnya waveform yang  dekat  dengan  garis  pantai dimana  pola waveform yang  membentuk nilai maksimum yang jauh dari “ pre-given gate number ” dan pada akhir gate number (Gambar8).
Gambar 7.  Pola waveform dalam tiga dimensi satelit altimeter Jason-2 tahun 2013 pada lintasan 064 periode 196 pada jarak 0 – 10 km dari pantai: (a) tampak samping dan (b) tampak atas.
Gambar 8.  Bentuk dua dimensi lima belas waveform pertama satelit altimeter pada lintasan 064 periode 196 pada jarak 0-10 km dari pantai.

## 3.1.2.  Jarak 10-50 km dari Garis Pantai
Hasil  identifikasi  terhadap  pola waveform satelit  altimeter  Jason-2  tahun 2013  pada  lintasan  051,  064,  140,  127, dan  203  dalam  kategori  jarak  10-50  km dari garis pantai secara  umum menghasil- kan  bentuk waveform yang  ideal  ( Brown- waveform ).  Namun, pada beberapa perio- de  di  tiap  lintasan,  terkadang waveform yang  terbentuk  masih  mengalami noise . Meskipun  sudah  jauh  dari  daratan, noise pada waveform masih  dapat  disebabkan oleh  beberapa  hal  lainnya.  Beberapa  hal yang  mempengaruhi  bentuk waveform antara lain, kedalaman dan bentuk permu- kaan  perairan,  kondisi  lingkungan  pesisir, aerosol  di  atmosfer,  bangunan  (contoh: mercusuar atau kapal), dan lainnya (Deng dan  Featherstone,  2006).  Pada  Gambar  9 ditunjukkan  contoh  bentuk  tiga  dimensi waveform yang diperoleh dari lintasan 127 periode  178  pada  jarak  10-50  km  dari garis  pantai  dimana  seluruh  waveform dapat  bersifat Brown-waveform .  Hal  ini terlihat  pada  pada  Gambar  9b  dimana waveform yang terbentuk sudah memben- tuk Brown-waveform atau waveform yang ideal  dan  tidak  ditandai  dengan  kriteria edit “ alt_echo_type ” aktif ( on ). Pada
grafik  dua  dimensi  (Gambar  10)  juga terlihat  bahwa pre - given  gate dari on- board  tracker tepat  berada  di  tengah- tengah saat terjadi LEP pada waveform .

## 3.1.3.  Jarak 50-100 km dari Garis Pantai
Hasil  identifikasi  terhadap  pola waveform satelit  altimeter  Jason-2  tahun 2013  pada  lintasan  051,  064,  140,  127, dan  203  dalam  kategori  jarak  50-100  km dari garis pantai secara  umum menghasil- kan  bentuk waveform yang  ideal  ( Brown- waveform ).  Namun, pada beberapa perio- de  di  tiap  lintasan,  sebagian  kecil  masih ditemui  pola non-Brown-waveform. Pada grafik  tiga  dimensi waveform satelit altimeter Jason-2 tahun 2013 pada lintasan 140  periode  180  ditemui  beberapa wave- form yang  tidak  ideal  atau non-Brown- waveform (Gambar  11).  Algoritma  esti- masi  tinggi  paras  laut  juga  mengindika- sikan error waveform pada jarak 52-63 km (kriteria  edit  “ alt_echo_type ”  aktif  pada daerah  ini)  (Gambar  11b).  Hal  ini  juga terlihat pada grafik dua dimensi  (Gambar 12)  dimana  nilai  waveform  maksimum berada  jauh  setelah  “ pre-given  gate number ”  yang  menandakan  pola  yang tidak ideal atau non-Brown waveform .
Gambar 9.  Pola tiga dimensi waveform satelit altimeter Jason-2 Tahun 2013 pada lintasan 127 periode 178 pada jarak 10-50 km dari garis pantai: (a) tampak samping dan (b) tampak atas.
Gambar 10.  Bentuk dua dimensi lima belas waveform pertama satelit altimeter pada lintasan 127 periode 178 pada jarak 10-50 km dari garis pantai.
Gambar 11.  Bentuk tiga dimensi waveform satelit altimeter Jason-2 pada lintasan 140 periode 180 pada jarak 50 – 100 km dari pantai: (a) tampak samping dan (b) tampak atas.
Gambar 12.  Bentuk dua dimensi lima belas waveform pertama satelit altimeter Jason-2 tahun 2013 pada lintasan 140 periode 180 pada jarak 50-100 km dari pantai.
Secara  umum,  pada  jarak  50-100  km  dari garis pantai, hasil penelitian menunjukkan bahwa  hampir  semua waveform yang dihasilkan  berbentuk Brown-waveform seperti  terlihat  pada  contoh  pola  tiga dimensi waveform (Gambar  13)  dan  pola dua dimensi  waveform  (Gambar  14) pada lintasan  051  periode  202.  Hal  ini  juga dibuktikan  dengan  tidak  adanya  kriteria edit  “ alt_echo_type ”  yang  aktif  (Gambar 13b).
3.2.  Variabilitas dan Bentuk Umum non-Brown Waveform
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan ada  empat  bentuk  umum non-Brown waveform yang  ditemui  pada  setiap
lintasan  satelit  altimeter  Jason-2  tahun 2013  yaitu  bentuk  kompleks  dengan  dua puncak  ( peak )  (NB1),  bentuk  komplek dengan  puncak  ( peak )  di  tengah  (NB2), bentuk  runcing  dengan  cabang  banyak (NB3),  dan  bentuk  runcing  bercabang sedikit  (NB4)  (Gambar  15).    Jumlah bentuk  atau  pola waveform ini  bervariasi selama  pengamatan.  Persentasi non- Brown-waveform terbesar  ditemui  pada kategori  jarak  0-10  km  dari  garis  pantai dengan  nilai  sebesar  69%  dimana  tipe non-Brown-  waveform tipe  NB2  paling banyak  ditemui  dengan  persentasi  29% diikuti  dengan  NB1,  NB3,  dan  NB4 masing-masing  18%,  11%,  dan  11% (Tabel 1).  Pada kategori jarak 10-50 km
Gambar 13.  Pola tiga dimensi waveform satelit altimeter Jason-2 tahun 2013 pada lintasan 051 periode 202 pada jarak 50-100 km dari pantai: (a) tampak samping dan (b) atas.
Gambar 14.  Bentuk dua dimensi lima belas waveform pertama satelit altimeter Jason-2 tahun 2013 pada lintasan 051 periode 202 pada jarak 50-100 km dari pantai.
Gambar 15.  Empat pola umum non-Brown waveform yang ditemui pada daerah penelitian.
Tabel 1.   Persentasi non-Brown waveform dari seluruh waveform satelit altimeter Jason-2 tahun 2013 di daerah penelitian.
Jarak (km) N-1 (%) N-2 (%) N-3 (%) N-4 (%) Jumlah (%) 0-10 18 29 11 11 69 10-50 02 2 0 0 5 50-100 1 2 0 0 3 Mean 7 11 4 4 26
dari  garis  pantai,  jumlah non-Brown- waveform hanya  berjumlah  5%,  dan  pada kategori jarak 50-100 km dari garis pantai hanya memiliki 3% non-Brown-waveform (Tabel  1).    Dengan  demikian,  pada  kate- gori  jarak  10-50  km  dan  50-100  km  dari garis  pantai  ditemui Brown-waveform lebih dari 95%.
Tingginya  variabilitas  pola wave- form pada  daerah  pesisir  dalam  hal  ini pada  jarak  0-10  km  dari  garis  pantai (69%) menunjukkan tidak adanya konsistensi  bentuk  atau  pola  waveform pada  perairan  dekat  dengan  garis  pantai atau daratan.  Variabilitas ini juga terlihat
antar  musim  dimana  tidak  ditemui  homo- genitas  pola  waveform  dalam  satu  musim maupun  antar  musim.    Hasil  ini  mungkin disebabkan  oleh  pengaruh  kondisi  atmos- fer  yang  berbeda  dalam  satu  musim maupun antar musim.
Variabilitas  yang  tinggi  pada bentuk waveform di  daerah  pesisir  meng- indisikan  bahwa  hasil  estimasi  ketinggian paras  laut  pada  daerah  pesisir  memiliki tingkat  akurasi  yang  rendah.    Untuk  itu, perlu  dilakukan  analisis  retracking  terha- dap  data  satelit  altimeter  khususnya  pada perairan  pesisir  maupun  laut  dangkal. Indonesia  yang  dipenuhi  banyak  pulau
dan  memiliki  banyak  laut  dangkal  meng- haruskan  dilakukannya  proses  identifikasi waveform untuk  seluruh  perairan  Indone- sia  dan  melalukan  analisis retracking terhadap  data  satelit  altimeter  untuk meningkatkan akurasi hasil estimasi tinggi paras laut di Indonesia.

## IV.  KESIMPULAN
Hasil  identifikasi  terhadap  bentuk waveforms pada  setiap  lintasan  dan masing-masing  kategori  jarak  selama tahun  2013  secara  umum  dikategorikan kedalam  5  (lima)  pola  yaitu  4  (empat) pola non-Brown-waveform dan  1  (satu) pola Brown-waveform . Keempat pola non- Brown-waveform tersebut  secara  umum berbentuk  kompleks  dengan  dua  atau lebih  puncak  ( peak )  (NB1),  bentuk kompleks dengan puncak ( peak ) di tengah (NB2),  bentuk  runcing  dengan  cabang banyak  (NB3),  dan  bentuk  runcing bercabang sedikit (NB4).
Persentasi non-Brown  waveform terbesar  ditemui  pada  kategori  jarak  0-10 km  dari  garis  pantai  dengan  nilai  sebesar 69%.  Pada  kategori  jarak  10-50  km  dari garis pantai, jumlah non-Brown-waveform hanya  berjumlah  5%  dan  pada  kategori jarak  50-100  km  dari  garis  pantai  hanya memiliki 3% non-Brown-waveform . Pola Brown-waveform sudah dapat ditemui  pada  jarak  sekitar  7.5  km  dari garis  pantai,  namun  di  laut  lepas terkadang  masih  ditemui non-Brown waveform .  Hal  ini  dikarenakan  pantulan gelombang  elektromagnetik  dari  daratan dapat  menyebabkan noise pada  bentuk waveforms .  Faktor  lain  seperti  kedalaman dan bentuk permukaan perairan, aerosol di atmosfer,  bangunan  (contoh:  mercusuar atau  kapal),  dan  lainnya  juga  dapat menyebabkan noise pada waveforms yang ada walaupun jauh dari pantai.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dibiayai  oleh  Direktorat
Jenderal Pendidikan Tinggi melalui proyek  penelitian  BOPTN  penelitian strategis  IPB  tahun  2014.    Penulis mengucapkan  terima  kasih  kepada  para reviewer  yang  telah  banyak  memberi masukan dan komentar untuk
memperbaiki tulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Adrian,  D.  2013. Waveform  retracking Satelit Jason-2 pada pesisir selatan Jawa  Tengah  dan  Jawa  Barat. Skripsi.  Departemen  Ilmu  dan Teknologi Kelautan. Institut Perta- nian Bogor. Bogor. 37hlm.
Anzenhofer,  M.,  C.K.  Shum,  and  M.
Rentsh.  1999.  Coastal  altimetry and  applications.  Tech.  Rep.  No. 464. Geodetic Science and Surveying, The Ohio State University, Columbus, USA. Bao,  L.,  Y.  Lu,  and  Y.  Wang.  2008. Improved  retracking  algorithm  for oceanic  altimeter  aaveforms. Prog Nat Sci. DOI: 10.1016/j.pnsc.2008.
06.017.
Brooks,  R.L.,  D.W.  Lockwood,  J.E.  Lee, D.W.  Handcook,  and  G.S.  Hayne. 1998.    Land  effects  on  TOPEX radar  altimeter  measurements  in Pacific  Rim  coastal  zones.    In: Brown, R.A. (ed.).  Remote sensing of  the  Pacific  by  satellite.    Earth, Ocean,  and  Space  Pty.,  Glebe, Australia. 175-198pp.
Carton, J.A. and  Y. Chao. 1999. Caribbean Sea  eddies  inferred  from  TOPEX/ POSEIDON  Altimetry  and  a  1/6° Atlantic Ocean model simulation. J. of  Geophys.  Res .,  104(C4):7743- 7752.
Chelton, D.B., J.C. Ries, B.J. Haines, L. Fu, and  P.  Callahan.    2001.    Satellite altimetry. In: Fu, L. and A. Cazena-
ve  (eds.).  Satellite  altimetry  and earth  sciences.    A  handbook  of techniques  and  applications.    Inter- national  Geophysics  Series  Volume 69.  Academic Press. San Diego. 1- 132pp.
Davis,  C.H.  1996.  A  robust  threshold retracking  algorithm  for  extracting ice-sheet  surface  elevation  from satellite  radar  altimeters, IGARSS , 3:1783-1787.
Davis,  C.H.  1997.  A  robust  threshold retracking algorithm for measuring ice-sheet  surface  elevation  change from satellite radar altimeter. IEEE Trans  Geosci  Remote  Sensing, 35(4):974-979.
Deng,  X.  2003.  Improvement  of  geodetic parameter  estimation  in  coastal regions from satellite radar altimetry. Ph.D. Dissertation. Curtin  University  of  Technology, Australia, 248p.
Deng, X. and W.E. Featherstone. 2006. A coastal  retracking  system  for satellite  radar  altimeter  wave- forms: application to ERS-2 around  Australia. J.  of  Geophys. Res., 111.  DOI:  10.1029/2005JC 003039.
Deng,  X.,  W.  Featherstone,  C.  Hwang, et al .  2002.  Estimation  of  contami- nation  of  ERS-2  and  Poseidon satellite radar altimetry close to the coasts  of  Australia. Mar  Geod ., 25(1):249–271.
Evans,  D.L.,  W.  Alpers,  A.  Cazenave,  C. Elachi, T. Farr, et.al . 2005. Seasat a 25-year  legacy  of  success. Remote Sensing  of  Environment ,  94:384– 404.
Gommenginger,  C.,  P.  Thibaut,  L. Fenoglio-Marc,  G.  Quartly,  X. Deng,  Gomez-Enri,  P.  Challenor, and  Y.G.  Gao.  2011.  Retracking altimeter  waveforms  near  the coasts. Coastal  Altimetry .  Vignu- delli et  al . (eds.). Springer.  Berlin.
DOI:10.1007/978-3-642-12796-0- 4.
Hancock,  D.W.I.  and  D.W.  Lockwood. 1990.  Effects  of  island  in  the Geosat footprint. J. Geophys. Res .,
95(C3):2849-2855.
Hwang, C., J.Y. Guo, X. Deng, H.Y. Hsu, and  Y.T.  Liu.  2006.  Coastal gravity  anomalies  from  retracked Geosat/GM  Altimetry:  improve- ment,  limitation  and  the  role  of airbone  gravity  data. J.  Geod 80:204-216  DOI:  10.1007/s00190- 006-0052-x.
Leben,  R.  and  G.H.  Born.  1993.  Tracking
Loop  Current  eddies  with  satellite altimetry, Advances in Space Research , 13(11):325-333. Leben,  R.R.,  G.H.  Born,  and  B.R. Engebreth. 2002. Operational altimeter data processing for meso- scale monitoring. Marine Geodesy , 25:3-18. Leben,  R.R.  and  B.S.  Powell.  2003. Accuracy  assessment  of  Jason-1 and  TOPEX/POSEIDON  along- track  sea  surface  slope. Marine Geodesy , 26(3-4):355-366.
Lee,  H.,  C.K.  Shum,  W.  Emery,  S. Calmant,  X.  Deng,  C.Y.  Kuo,  C.
Roesler, and Y. Yi. 2010.
Validation  of  Jason-2  altimeter data  by  waveform  retracking  over
California  coastal  ocean. Marine Geodesy ,  33(S1):304-316  DOI:
10.1080/ 01490419.2010.488982. Legresy,  B.  and  F.  Remy.  1997.    Surface characteristics  of  the  Antarctic  ice sheet and altimetric observations. J. of Claciology , 43(114):197-206.
Martin,  T.V.,  H.J.  Zwally,  A.C.  Brenner, and  R.A.  Bindschadler.  1983. Analysis  and  retracking  of  conti- nental  ice  sheet  radar  altimeter waveform. J.  Geophys.  Res .,  88: 1608-1616.
Nababan, B., P. Manurung, J.L. Gaol, and R. Leben.  2012. Sea level rise and
potential  fishing  ground  detection using  re-construction  sea  surface height  dynamics  of  Indonesian waters and its surrounding. Year-1 final  report  International  research collaboration and scientific public- cation  competitive  grant.  Institute of  Research and  Community Services.  Bogor  Agricultural  Uni- versity. 105p.
Quartly,  G.D.,  M.A.  Srokosz,  and  A.C. McMillan.  2001.  Analyzing  alti- meter  artifacts:  statistical  proper- ties of ocean waveforms. J. Atmos.
Ocean. Technol ., 18:2074–2091. Wunsch, C. 2006. Altimetry: Past, present, and  future,  Proc.  of  15  years  of progress in radar altimetry. Venice, 13-18  March  2006,  ESA  Special
Publication  SP-614.  ESA  Publica- tions  Division,  ESTEC.  2200  AG Noordwijk, The Netherlands. Yang,  Y.,  C.  Hwang,  H.J.  Hsu,  E. Dongchen,  and  H.  Wang.  2012.  A subwaveform  threshold  retracker for  ERS-1  altimetry:  a  case  study in  the  Antartic  Ocean. Computers &  Geosciences, 41:88-98  DOI: 10.1016/j.cageo.2011.08.017.
Yang,  L.,  M.  Lin,  Y.  Bai,  and  D.  Pan.
2008. Retracking Jason-1 altimeter waveform over China coastal zone.
Proc. of SPIE , Vol. 7154 71540K-
10. doi: 10.1117/ 12.804835. Diterima : 15 November 2014 Direview : 13 Desember 2014 Disetujui : 20 Desember 2014