Abstrak— Pengaruh  fenomena  El  Nino  juga  dapat  dipelajari dan  dianalisis  menggunakan  data  fluktuasi  pasang  surut  di permukaan laut. Pasang surut adalah naik turunnya permukaan laut  disebabkan  oleh  kombinasi  dari  gaya  gravitasi  bulan, matahari  dan  Bumi.  Selain  itu,  perubahan  suasana  seperti perubahan  tekanan,  angin  dan  suhu  akan  mempengaruhi  pola pasang surut dan aktivitas pasang surut. Hasil kajian menunjukan penurunan  MSL  terjadi  di  Perairan  Surabaya  mengikuti persamaan linier dengan persamaan Y= 114.1-0.3782x (R 2 =20,69%) dengan penurunan MSL sebesar 4,347 cm sepanjang tahun 2014-2015.
Kata  Kunci—  El  Nino,  MSL  (Mean  Sea  Level),  SPL  (suhu permukaan laut), Surabaya

## I. PENDAHULUAN
L Nino adalah suatu gejala penyimpangan kondisi laut yang ditandai dengan  meningkatnya suhu permukaan laut ( Sea Surface Temperature -SST) di Samudra Pasifik sekitar Ekuator ( Equatorial  pacific ),  khususnya  di  bagian  tengah  dan  timur (sekitar  pantai  Peru).  Karena  lautan  dan  atmosfer  adalah  dua sistem yang saling terhubung, maka penyimpangan kondisi laut ini  menyebabkan  terjadinya  penyimpangan  pada  kondisi atmosfer  yang  pada  akhirnya  berakibat  pada  terjadinya penyimpangan [1].
Dalam kondisi iklim normal, suhu permukaan laut di sekitar Indonesia  (Pasifik  bagian  barat  disekitar  ekuator)  umumnya hangat  dan  karenanya  proses  penguapan  mudah  terjadi  dan awan-awan hujan mudah terbentuk. Namun ketika fenomena El Nino terjadi,  saat  suhu  permukaan  laut  di  Pasifik  Equator bagian  tengah  dan  timur  menghangat,  justru  perairan  sekitar Indonesia umumnya mengalami penurunan suhu (menyimpang dari biasanya). Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG)  menyatakan  fenomena El  Nino diprediksi  akan menguat  mulai  Agustus  hingga  Desember  2015.  Tren penguatan El Nino 2015 ini ditunjukkan oleh kenaikan indeks El  Nino  Southern  Oscillation (ENSO)  dari  1,6  pada  Juni menjadi  2,2  pada  Desember  2015  [2] . Panjangnya  musim kemarau di berbagai tempat di Indonesia, terutama di sebelah selatan khatulistiwa diduga merupakan dampak dari fenomena El Nino yang mencapai level sedang. Karena tekanan atmosfer dan suhu laut berkaitan erat, indeks atmosfer disebut Southern Oscillation  Index (SOI)  digunakan  untuk  mengukur  respon atmosfer.  Indeks  tersebut  dihitung  dari  perbedaan  tekanan udara berfluktuasi bulanan antara Tahiti dan Darwin. SOI telah banyak  digunakan  untuk  mengukur  intensitas El  Nino seperti Kiladis  dan  Loon  (1988)  menggunakan  SOI  untuk  mengukur terjadinya El Nino untuk Samudera Pasifik Timur. Selanjutnya,
SOI juga digunakan dalam memantau kegiatan El Nino dengan nilai-nilai  SOI.  Melalui  nilai-nilai  SOI,  dapat  menentukan puncak dan lemah dari El Nino terjadinya [3].
Pengaruh  fenomena  ini  juga  dapat  dipelajari  dan  dianalisis menggunakan  data  fluktuasi  pasang  surut  di  permukaan  laut. Pasang surut adalah naik turunnya permukaan laut disebabkan oleh kombinasi dari gaya gravitasi bulan, matahari dan  Bumi. Selain itu, perubahan suasana seperti perubahan tekanan, angin dan suhu akan  mempengaruhi pola pasang surut dan aktivitas pasang  surut.  Misalnya,  sirkulasi  angin  mempengaruhi terjadinya gelombang laut dan arus laut. Tekanan atmosfer dan curah hujan juga mempengaruhi fluktuasi dari permukaan laut. Pengetahuan  parameter  meteorologi  dan  variabel oceanografi di perairan Indonesia diperlukan untuk memahami karakteristik dinamis  dan  pasang  tinggi,  terutama  selama  dan  pemanasan global.
Pembentukan  jaringan  pasang  surut  di  Indonesia  adalah untuk  mengamati  pasang  terus  menerus.  Ini  termasuk pembentukan  permukaan  laut  nilai  rata-rata  untuk  setiap stasiun. Selain itu, pengamatan pasang surut digunakan  untuk analisis  pasang  surut  untuk  menentukan  konstituen  pasang surut dan digunakan untuk prediksi. Selain itu, jaringan pasang memainkan peran penting dalam menentukan karakteristik atau perilaku  sepanjang  pesisir  terutama  selama  perubahan  iklim mendadak  seperti  fenomena El  Nino ,  yang  Monsoon  Timur Laut, Barat Laut Monsoon dan Tsunami [4].
Menurut Crawford dkk, [3] pengaruh kekinian dan anomali seperti El Nino mempengaruhi akurasi konstanta pasang surut. Pengaruh  tertinggi  yang  tercatat  dikonstanta  periode  panjang pasang surut adalah karena pengaruh El Nino . Oleh karena itu, penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  variasi harmonik  pasang  surut  selama  terjadi El  Nino .  Data  yang digunakan  adalah  data  pengamatan  pasang  surut in  situ ,  data suhu permukaan laut, dan data SOI.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi yang dipilih untuk melakukan penelitian ini adalah di perairan  Surabaya,  Indonesia.  Batasan  wilayah  penelitian adalah data dari stasiun pasang surut terletak di area Pelabuhan Tanjung  Perak  Surabaya  dengan  lokasi  koordinat  Lintang 07 ○ 12’0.2” LS dan Bujur 112 ○ 44’26,7” BT.

## Pasang Surut Surabaya Selama Terjadi El-Nino
Iva Ayu Rinjani dan Bangun Muljo Sukojo
Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : bangunms@gmail.com
E
Gambar  1  Perairan  Surabaya  dan  Stasiun  pasut  Pelabuhan  Tanjung  Perak Sumber: Badan Informasi Geospasial, 2015

## B. Data yang Digunakan
Penelitian  ini  menggunakan  data  pasang  surut  daerah Pelabuhan  Tanjung  Perak  tahun  2014-2015.  Data  ini didapatkan  dari  Badan  Informasi  Geospasial.  Selain  data pasang  surut,  data  suhu  permukaan  laut  didapatkan  dari  citra Aqua  MODIS  Sea  Surface  Temperature level  3  tahun  2014- 2015. Data citra ini dapat diunduh di http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/  .  Sedangkan  untuk  data  suhu pembanding bisa diunduh di http://ecmwf.int/. Data pasang surut ini  nantinya  digunakan  untuk  menghitung  MSL  ( Mean  Sea Level )  dan  Harmonik  pasang  surut,  sedangkan  suhu    akan digunakan untuk menunjukkan hubungan dengan fenomena El Nino .

## C. Pengolahan Data
Pengumpulan Data Pasang Surut dan Data Metereologi
Data Pasang Surut Surabaya
(2014-2015) Pembuatan Grafik Suhu Muka Laut Grafik Suhu Muka Laut Perhitungan Komponen Pasang Surut dengan metode Least Square Konstanta Pasang Surut dan Nilai MSL bulanan perairan Surabaya Pembuatan Grafik MSL Pasang Surut Perairan Surabaya Grafik MSL Bulanan Perairan Surabaya Regresi Linier Persamaan regresi linier MSL dengan Suhu Permukaan Laut
Analisa Konstanta Pasang
Surut, dan Analisa Hasil Regresi
Identifikasi El Nino
Citra Satelit Aqua
Modis level 3 (2014-2015)
Croping Data sesuai daerah kajian Grafik Pasang Surut dan Suhu Permukaan laut Data Suhu Muka Laut

## Gambar 2 Diagram Alir Penelitian
Penjelasan dari diagram alir penelitian ini adalah:
1) Pengolahan data pasang surut dengan metode least square .
Dalam proses pengolahan data pasang surut meliputi tahapan seperti  perhitungan  komponen  pasang  surut  dengan  metode least square dengan persamaan [5]:
     n i n n n i n n i t B t A Z ht 1 1 0 ) sin( ) cos(   (1)
di  mana An dan Bn merupakan  konstanta  harmonik  dan  ω n adalah jumlah komponen pasut serta ti pengamatan pasut jam ke- n. Nilai  ω  merupakan  konstanta  periode  komponen- komponen pasang surut.
Berdasarkan  persamaan  akan  didapatkan  linierisasi  berupa matriks  desain A berdasarkan  persamaan  (1)  dengan  rumusan sebagai berikut:

## Htn =So
+A 1. Cos(ω 1 tn)-B 1. Sin( ω1tn ) +A 2. Cos(ω 2 tn)-B 2. Sin( ω2tn ) +A 3. Cos(ω 3 tn)-B 3. Sin( ω3tn ) +A 4. Cos(ω 4 tn)-B 4. Sin( ω4tn ) +A 5. Cos(ω 5 tn)-B 5. Sin( ω5tn ) (2) +A 6. Cos(ω 6 tn)-B 6. Sin( ω6tn ) +A 7. Cos(ω 7 tn)-B 7. Sin( ω7tn ) +A 8. Cos(ω 8 tn)-B 8. Sin( ω8tn ) +A 9. Cos(ω 9 tn)-B 9. Sin( ω9tn )
Dalam memperoleh nilai An dan Bn digunakan perhitungan berdasarkan hasil matriks parameter X dengan rumusan:
[X]=[A T .A] -1 A T .L                          (3)
Sehingga  diperoleh  amplitude  nilai Mean  Sea  Level  So sebagai  nilai Mean  Sea  Level yang  merupakan  salah  satu komponen  parameter  matriks  X(  Nilai  bobot  diasumsikan  1). Nilai So merupakan nilai Mean Sea Level yang kemudian akan dicari nilai kenaikannya.
2) Mengekstrak  data  suhu  permukaan  laut  dari  citra  satelit Aqua MODIS level 3 dari tahun 2014-2015.
3) Pembentukan  grafik  muka  air  laut  dan  grafik  suhu permukaan laut.
4) Regresi Linier
Regresi linier merupakan bentuk persamaan garis lurus dari suatu  hubungan  variabel  bebas  x  dan  variabel  tak  bebas  y dengan bentuk persamaan:
y = 𝑎 0 + 𝑎 1 x                             (4)
dimana 𝑎 0 dan 𝑎 1 adalah  koefisisen-koefisien  yang  masing- masing  mewakili  perpotongan  ( intercept )  dan  kemiringan ( slope ) untuk persamaan umum regresi linier).  Dalam hal ini variabel x dan y berupa variabel suhu permukaan laut dan nilai MSL sehingga hasil yang didapatkan berupa persamaan regresi linier.

## III. HASIL DAN ANALISA

## A. Identifikasi El Nino
Nilai  data  SOI  ( standart  Oscillation  Indeks )  merupakan indek  untuk  mengetahui  seberapa  kuat  fenomena  El-Nino,
untuk  stasiun  pengamatan  Nino  3.4  tahun  2014-2015  seperti terlihat pada Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1 Nilai SOI Stasiun Nino 3.4 Bulan Tahun 2014 2015 Januari -0,5 0,5 Februari -0,6 0,4 Maret -0,4 0,5 April -0,2 0,7 Mei 0 0,9 Juni 0 1,0 Juli 0 1,2 Agustus 0 1,5 September 0,2 1,8 Oktober 0,4 2,1 November 0,6 2,2 Desember 0,6 2,3
Dari  data  pada  Tabel  1  nilai  SOI  pada  bulan  April  – Desember 2015 lebih besar dari 0,5. Hal ini dapat diidentifikasi bahwa fenomena El Nino mulai menguat [6] .
Berikut  ini  merupakan  Gambar  3  tentang  nilai  SOI  yang terjadi pada tahun 2014-2015:
Gambar 3 Grafik tren SOI tahun 2014-2015
Selanjutnya dilakukan pengolahan data suhu yang diekstrak dari citra aqua  modis sea surface temperature level 3 dengan menggunakan perangkat lunak seadas seperti yang diperlihatkan pada tabel berikut ini:
Tabel 2
Nilai suhu AQUA MODIS Sea Surface Temperature Level 3
Bulan Tahun 2014 2015 Januari 29,2 30,5 Februari 29,9 30,9 Maret 31,3 30,8 April 29,2 31,6 Mei 30,7 29,7 Juni 30,2 29,4 Juli 29,4 28,3 Agustus 29,2 28,6 September 28,9 29,1 Oktober 30,3 29,2 November 31,1 33,2 Desember 34,2 31,3
Dapat  dilihat  saat  terjadi El  Nino suhu  permukaan  laut  di perairan  Surabaya  mengalami  penurunan  suhu  dari  rata-rata suhu  normalnya  yaitu  lebih  besar  dari  0,5 ○ C  [6].  Selanjutnya dari data suhu tersebut dijadikan grafik.
Adapun  pembuatan  grafik  dilakukan  untuk  melihat  secara grafis  perubahan  suhu  permukaan  laut  bulanan..  Berikut  ini pada Gambar 4 grafik suhu permukaan laut (SPL) Surabaya:

## Gambar 4 Grafik suhu permukaan laut perairan Surabaya tahun 2014-2015
Grafik  nilai  SPL  Surabaya  tahun  2014-2015  menunjukkan bahwa nilai SPL Surabaya fluktuatif. Hal ini dapat dilihat pada nilai  SPL  tertinggi  sebesar  34,2 ○ C,  33,2 ○ C,  dan  31,6 ○ C  pada Desember 2014, November 2015, dan April 2015. Sedangkan nilai SPL terendah sebesar 28,3 ○ C, 28,7 ○ C dan 28,9 ○ C pada Juli 2015, Agustus 2015, dan September 2014.

## B. Variasi Muka Air Laut Rata-rata
Hasil pengolahan data pasang surut berupa nilai muka air laut rata-rata (MSL) untuk lokasi Surabaya tahun 2014-2015 seperti terlihat pada Tabel 3 berikut ini:
Tabel 3
Nilai MSL Surabaya (dalam satuan cm)
Bulan/ Tahun 2014 2015 Januari 122,09 117,79 Februari 105,12 105,39
SOi Bulan ke-
Standart Oscillation Indeks
Januari
Februari
Maret
April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember
su h u d al am o C bulan ke- Variasi Suhu Permukaan Laut Surabaya tahun 2014-2015 1 2
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Maret 104,65 106,54 April 109,16 110,66 Mei 117,80 115,90 Juni 117,30 112,15 Juli 114,99 108,09 Agustus 110,40 105,34 September 104,25 101,15 Oktober 103,87 101,85 November 108,13 103,92 Desember 113,69 103,79
Nilai Mean Sea Level untuk lokasi pengamatan Surabaya dari tahun 2014 hingga 2015 bervariasi. Nilai MSL terendah 101,15 cm  di  atas  nol  rambu  pada  September  2015  dan  nilai  MSL tertinggi  122,09  cm  di  atas  nol  rambu  pada  Januari  2014. Rentang variasi nilai MSL terendah-tertinggi sebesar 20,94 cm.
Kemudian dari  nilai  muka air laut (MSL), selanjutnya data hasil  pengolahan  dijadikan  grafik  dengan  perangkat  lunak Microsoft  excel .  Adapun  pembuatan  grafik  dilakukan  untuk melihat  secara  grafis  perubahan  kedudukan  muka  air  laut. Berikut  ini  pada  Gambar  5  grafik Mean  Sea  Level (MSL) Surabaya:

## Gambar 5 Grafik MSL perairan Surabaya tahun 2014-2015 (dalam satuan cm)
Grafik nilai  MSL Surabaya tahun 2014-2015 menunjukkan bahwa nilai MSL Surabaya fluktuatif. Hal ini dapat dilihat pada nilai MSL tertinggi sebesar 122,09 cm, 117,80 cm, dan 117,79 cm pada Januari 2014, Mei 2014, dan Januari 2015. Sedangkan
nilai MSL terendah sebesar 101,15 cm, 101,85 cm dan 103,79 cm pada September 2015, Oktober 2015, dan Desember 2015.
C. Hasil Scatterplot Mean Sea Level ( MSL ) dan Hubungan suhu permukaan laut dengan MSL
Gambar 6 Tren MSL Surabaya
Gambar 7 Tren MSL berdasarkan nilai SPL

## D. Analisa Hasil Regresi Linier Variasi Muka Air Laut
Diketahui  persamaan  regresi  linier  untuk  tren  Surabaya adalah  y=  114,1-0,3782x.  sesuai  dengan  persamaan  tersebut nilai  x  dapat  disubtitusikan  dengan  nilai  bulan  minimal  dan bulan  maksimal  dari  data  yang  ada.  Dalam  hal  ini  variabel  x Surabaya minimal 1 bulan dan maksimal 24 bulan. Kemudian disubtitusikan  nilai  x=1  dan  x=24  kedalam  persamaaan sehingga diperoleh:
X=1 bulan  y awal =113,722 cm dan X=24 bulan  y akhir= 105,028 cm
Untuk mencari nilai tren kenaikan pertahun maka dilakukan perhitungan seperti rumusan dibawah ini:
Tren= (Y akhir-Yawal)/jumlah tahun
122.09 105.12
104.65
109.16 117.80 117.30 114.99 110.40 104.25 103.87 108.13 113.69 117.79 105.39 106.54 110.66 115.90 112.15 108.09 105.34 101.15 101.85 103.92 103.79 Nilai MSL Januari
Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember
y = -0.3782x + 114.06 R² = 0.2069 m sl d al am c m bulan ke- Variasi Muka Air Laut Perairan Surabaya tahun 2014-2015 msl Linear (msl) y = 0.055x + 107.6 R = 0.013 m sl d al am c m suhu permukaan laut dalam o C Hubungan suhu permukaan laut dengan muka air laut korelasi Linear (korelasi)
Sehingga  didapatkan  nilai  tren  MSL  Surabaya=  -4,347 cm/tahun.
Pada  pengukuran  tingkat  kesesuaian  model  regresi  yang digunakan  adalah  dengan  melihat  R  Square  (2)  hasil permodelan  dengan  harga  pendekatan  R2  adalah  skala  0-1. Artinya  semakin  mendekati  1  maka  nilai  pemodelan  sesuai. Berdasarkan  regresi  linier  didapatkan  hasil  penurunan  MSL Surabaya sebesar 4,347 cm per tahun dan R2 mencapai 0,2069 atau 20,69%. Permodelan ini  belum  mendekati nilai 1 artinya permodelan  ini  memiliki  kesesuain  mencapai  0,2069.  Hal  ini disebabkan banyak data pengamatan pasang surut yang kosong, sehingga  dilakukan  interpolasi,  sehingga  hasil  MSL  dan permodelan yang digunakan belum maksimal.
E. Analisa Hasil Regresi Linier antara SPL dengan Muka Air Laut Rata-rata.
Diketahui  persamaan  regresi  linier  untuk  hubungan  MSL dengan SPL adalah y= 107,7+0,055x. sesuai dengan persamaan tersebut nilai x dapat disubtitusikan dengan nilai bulan minimal dan bulan maksimal dari data yang ada.
Untuk  mengukur  tingkat  kesesuaian  model  regresi  yang digunakan  adalah  dengan  melihat  R  Square (R 2 )  hasil permodelan  dengan  harga  pendekatan  R 2 adalah  skala  0-1. Artinya  semakin  mendekati  1  maka  nilai  pemodelan  sesuai. Berdasarkan  regresi  linier  didapatkan  hasil  tren  MSL berdasarkan SPL Surabaya sebesar 0,16 cm per tahun dan R2 mencapai  0.013  atau  1,3%.  Permodelan  ini  belum  mendekati nilai  1  artinya  permodelan  ini  memiliki  kesesuain  mencapai 0,013.  Hal  ini  disebabkan  suhu  hanya  sedikit  mempengaruhi perubahan muka air laut, serta masih dibutuhkan variabel lain yang  berhubungan  dan  memiliki  pengaruh  yang  lebih  kuat seperti  curah  hujan  dan  tekanan  udara.  Sehingga  hasil permodelan yang digunakan belum maksimal.
Akan tetapi dari data variasi muka air laut perairan Surabaya yang tersedia, terdapat satu waktu yang menandai terjadinya El Nino. Seperti yang dilihat pada Gambar 4, variasi muka air laut pada  bulan  Mei  hingga  Desember  tahun  2015  menandakan kecenderungan penurunan yang cukup signifikan.

## IV. KESIMPULAN
Adapun beberapa hal yang dapat disimpulkan dari penelitian ini adalah:
1) Hasil  nilai  muka  air  laut  rata-rata  perairan  Surabaya tertinggi sebesar 122,09 cm pada bulan Januari 2014 dan nilai  terrendah  sebesar  103,79  cm  pada  bulan  Desember tahun 2015 seperti gambar 5. Hasil nilai suhu permukaan laut  perairan  Surabaya  tertinggi  34,20 ○ C  dan  nilai terrendah sebesar 28,28 ○ C
2) Penurunan  MSL  di  Perairan  Surabaya  selama  terjadi El Nino mengikuti  persamaan  linier  dengan  persamaan  Y= 114.1-0.3782x  (R 2 =0,2069)  dengan  penurunan  MSL sebesar 4,347 cm per tahun. Hubungan tren  MSL dengan SPL di  Perairan  Surabaya  mengikuti  persamaan  linier dengan persamaan Y= 107,7+0,055x (R=0,013).
3) Berdasarkan penelitian ini dapat diketahui bahwa pada saat
mulai  terjadi  El  Nino  variasi  muka  air  laut  perairan Surabaya mengalami penurunan. Bila dilakukan penelitian yang lebih lanjut tentang hubungan pasang surut perairan Indonesia dengan fenomena El Nino sebaiknya ditambahkan  komponen-komponen  metereologi  lainnya, seperti curah hujan dan tekanan udara.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Supari,  M.  (2015). Sejarah  Dampak  El  Nino  Indonesia. Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika.
[2] Linggasari, Y. (2015). El Nino Menguat, Kemarau Diperkirakan Hingga November. CNN Indonesia.
[3] Abdullah, M. H., Mahmud, M. R., & Amat, N. A. (2015). Variations of Sea Level and Tidal Behavior during El Nino/ La Nina: An Example of Malaysian Coastline. Junal Teknologi , 107-118. [4] Badan Informasi Geospasial. (2014). Peta Inageoportal. Http://www.tanahair.indonesia.go.id.  (diakses  tanggal  26  Desember, 2015)
[5]     Ongkosongo. 1989. Pasang Surut . Jakarta: LIPI.
[6]     Riyadi. (2013). Pengamatan Pasang Surut Air Laut di Pelabuhan Bitung Sebagai  Prediksi  Awal  Terjadi  El  Nino  dan  La  Nina .  Kasie  Data  dan Informasi Stasiun Geofisika Manado.