## STUDI VARIASI PERMUKAAN LAUT JAWA DAN LAUT CHINA SELATAN TAHUN 2002-2019 MENGGUNAKAN DATA ALTIMETRI JASON
Fiamanati Sulaiha 1 , Eko Yuli Handoko 2 , Yuwono 3
1,2,3 Program Studi Teknik Geomatika FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 e-mail: 1 fiamanatis@gmail.com, 2 eyhandoko@gmail.com, 3 yuwono@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Fenomena pemanasan global dapat menimbulkan adanya ekspansi termal dan variasi massa air yang mengakibatkan pencairan gletser, lapisan es di kutub dan perubahan rata-rata permukaan laut global. Efek ini memiliki dampak yang penting  pada  sosial  ekonomi,  infrastruktur  dan  lingkungan,  yang  menyebabkan  hilangnya  tanah  disekitar  daerah pesisir pantai dimana lebih dari pada 10% penduduk dunia hidup. Sejak akhir abad ke-18, perubahan kedudukan air laut diamati dari stasiun pasang surut di sepanjang garis pantai. Namun, pengamatan stasiun pasang surut memiliki keterbatasan dalam jumlah, distribusi, dan jangkauannya, serta adanya pengaruh land subsidence.  Oleh karena itu, penelitian ini menganalisis variasi permukaan laut di Laut Jawa dan Laut China Selatan selama periode 2002-2019 menggunakan  data  pengamatan  misi  referensi  satelit  altimetri,  yaitu  Jason  1,  Jason  2,  dan  Jason  3.  Variasi permukaan laut yang diamati menunjukkan laju kenaikan muka air laut sebesar 4,1 mm/tahun, dimana kecepatan tinggi terjadi di sekitar Laut Jawa bagian Utara atau Selatan yang memiliki nilai 7-9 mm/tahun. Sehingga berdasarkan hasil tersebut dapat dilakukan perencanaan pra-kejadian terhadap dampak dari kenaikan muka air laut yang akan mendatang.
Kata Kunci: Altimetri, Intercalibrated, Sea Level Anomaly, Trend.

## Abstract
The  phenomenon  of  global  warming  can  lead  to  thermal  exposure  and  variations  in  water  masses  that  require melting glaciers, polar ice sheets and changes in global sea level averages. This effect has an important  impact on socio-economic, infrastructure and environment, which causes land changes of around 10% of the world's population. Since the end of the 18th century, changes in the position of open air from tidal stations along the coastline. However, observation  of  tide  stations  has  limitations  in  number,  distribution,  and  coverage,  as  well  as  variations  in  land subsidence. Therefore, this study analyzes sea surface variations in the Java Sea and the South China Sea during the period 2002-2019 using altimetry satellite reference mission data, namely Jason 1, Jason 2, and Jason 3. Sea level variations that need to be studied increase sea air by 4.1 mm / year, where high speeds occur around the North or South Java Sea which has a value of 7-9 mm / year.  So based on these results pre-event planning can be carried out on the impact of the upcoming sea level rise.
Keywords:  Altimetry, Intercalibrated, Sea Level Anomaly, Trend.

## PENDAHULUAN
Fenomena  pemanasan  global  diperoleh  dari peningkatan  emisi  gas  rumah  kaca  secara berlebihan  di  atmosfer  melalui  penggunaan bahan  bakar  fosil,  deforestasi  dan  aktivitas manusia  lainnya,  telah  berdampak  negatif  bagi keberlanjutan  ekosistem  pesisir  dan  lautan. Fenomena  tersebut  menimbulkan  adanya ekspansi  termal  dan  variasi  massa  air  yang mengakibatkan  pencairan  gletser,  lapisan  es  di kutub dan perubahan rata-rata permukaan laut global (Cazenave A, 2012).
Pengamatan  perubahan  kedudukan  air laut  pertama  dilakukan  dengan  memantau melalui  stasiun  pasang-surut  pada  abad  ke-18. Pengamatan  stasiun  pasang  surut  dilakukan disepanjang  garis  pantai  (Church  dan  White, 2011). Namun, pengamatan stasiun pasang surut tersebut  memiliki  keterbatasan  dalam  jumlah, distribusi  dan  jangkauan.  Kemudian  diperoleh variasi  rata-rata  permukaan  laut  global  antar tahunan  hingga  2 – 3mm  yang  dimonitor menggunakan  data  altimetri  satelit  multi-misi selama Rentang waktu 1993-2010 (Ablain et al, 2015).  Sedangkan  menurut  laporan  IPCC  2014 bahwa  rata-rata  suhu  permukaan  global meningkat  0,3 – 0,6 o C  sejak  akhir  abad  19 (Church et al, 2013) dan sampai tahun 2100 suhu bumi diperkirakan akan naik sekitar 1,4 – 5,8 o C (Dahuri, 2002). Naiknya suhu permukaan global menyebabkan mencairnya es di kutub utara dan selatan bumi sehingga berbanding lurus dengan kenaikan muka air laut. Efek ini memiliki dampak yang  penting  pada  sosial  ekonomi  nasional, infrastruktur dan lingkungan, yang menyebabkan hilangnya tanah disekitar daerah pesisir  pantai  dimana  lebih  dari  pada  10% penduduk dunia hidup  (Handoko et al, 2017).
Sejak kehadiran teknologi satelit altimetri  yang  dapat  melakukan  pengamatan dengan  mengukur  jarak  antara  satelit  dan
permukaan  laut,  diketahui  ketinggian  satelit altimetri diatas bidang ellipsoid maka ketinggian permukaan  laut  di  atas  bidang  ellipsoid  dapat dihitung  (Andersen  dan  Scharroo,  2011).  Salah satunya  Sea  level  anomaly  (SLA)  merupakan tinggi  muka  laut  yang  tereferensi  pada  bidang Mean Sea Surface, dimana efek instrumen, efek jarak,  dan  efek  dinamisnya    yaitu  gelombang laut,  pasang  surut  dan  pengaruh  tekanan atmosfer sudah dihilangkan. Para ilmuwan telah mengungkapkan  signifikan  variasi  tahunan permukaan  laut  di  Laut  China  Selatan  dengan satelit data altimeter selama lebih dari 13 tahun (Cheng,  X  dan  Qi,  Y,  2007).  Hasilnya menunjukkan  bahwa  perubahan  termal  dari lapisan  atas  SCS  memiliki  kontribusi  signifikan terhadap variasi permukaan laut.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis variasi kenaikan muka air Laut Jawa dan  Laut  China  Selatan  selama  17  tahun  yaitu tahun 2002-2019 berdasarkan data pengamatan satelit  altimetri  Jason-1,  Jason-2  dan  Jason-3. Dengan demikian didapatkan hasil yang mampu menggambarkan  variabilitas  permukaan  laut  di lokasi tersebut.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Data dan Peralatan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  sekunder  dapat  diunduh  diwebsite  resmi RADS  ( Radar  Altimeter  Database  System ). Berikut  adalah  detail  mengenai  data  sekunder tersebut.
a. Data RADS Jason-1 Periode 2002-2009
b. Data RADS Jason-2 Periode 2008-2016
c. Data RADS Jason-3 Periode 2016-2019
Ketiga  data  RADS  tersebut  yang  akan digunakan  dalam  perhitungan  SLA  Pada  trend kenaikan muka air laut.
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagi berikut.
a. Perangkat lunak MATLAB R2015a
b. Perangkat lunak R
c. Grapher
d. Surfer
e. Microsoft Excel

## Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini berada di wilayah perairan Indonesia bagian barat yaitu Laut Jawa dan Laut China Selatan yang terletak pada koordinat 8° LS – 8° LU dan 102° BT – 118° BT.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Metodologi
• Pengumpulan Data
Pengumpulan data sekunder berupa parameter koreksi data satelit altimetri serta nilai  pengamatan  satelit  altimetri  Jason  1,
Jason 2 dan Jason 3 yang meliputi range dan altitude  satelit  dari  referensi  ellipsoid.  Set data berformat NetCDF yang nantinya akan diterjemahkan menggunakan bahasa MATLAB R2015a.
• Pengolahan Data
1. Perhitungan SLA
Proses pengolahan Sea level
anomaly  (SLA)  dihitung  menggunakan rumus berikut:
h SLA =  H − R obs − ∆RGeo corrs H − h MSS
Keterangan: h_SLA= Sea Level Anomaly (m)
H        = tinggi satelit diatas ellipsoid (m)
R_obs = jarak observasi antara Antenna Altimeter satelit dengan permukaan air sementara (m) Σ∆R_Geocorr = jumlah koreksi geografis,  jarak1  dan instrument (m) h_MSS = Mean Sea Surface (m) Kemudian  dilakukan  kontrol  kualitas dalam  range  -5  hingga  5 meter  terhadap hasil  SLA.  Hal  ini  dilakukan  untuk menghilangkan data yang outlier. Apabila nilai  memenuhi  akurasi  maksimum  dari masing-masing  kualitas  oleh  Jason-1, Jason  2,  dan  Jason  3  maka  akan dilanjutkan ke proses berikutnya. Apabila tidak  memenuhi  berarti  perlu  diulang kembali  prosesnya  untuk  data  yang outlier.
2. Rata-rata SLA
Nilai  SLA  dirata-rata  berdasarkan pembobotan lintang karena sudut inklinasi  satelit  ketika  mengelilingi  bumi menyebabkan  perbedaan  yang  lama. Cycle yang bertampalan tersebut terdapat  bias  karena  masing-masing satelit  memiliki  koreksi  instrumen  dan model sendiri.
3. Intercalibrated Tandom Mission
Pada  proses  pengolahan  data  tahap ini,  dilakukan  untuk  menghilangkan  biar antar  satelit.    Selanjutnya  yang  harus dilakukan  adalah  menghitung  bias  antar data  tandem  atau  yang  bertampalan
dengan  cara  manual  menggunakan Microsoft Excel.
4. Penguraian Time Series
Diawali dengan data SLA yang telah terkoreksi, kemudian dilakukan penguraian time  series ke  berbagai komponen  yaitu seasonal,  trend-cycle, dan remainder . Penguraian Time Seies ini menggunakan  metode  STL  ( A  Seasonal- Trend Decomposition Procedure Based on Regression ).    Dekomposisi  Time  Series dikerjakan  menggunakan  program  R sehingga  didapatkan  trend  SLA.  Setelah didapatkan  nilai  trend  maka  selanjutnya dilakukan perhitungan persamaan regresi dengan variabel X adalah waktu.
5. Gridding SLA Kemudian  proses  gridding  dilakukan dengan  tujuan  untuk  membuat  peta persebaran  trend  SLA,  sekaligus  mengisi kekosongan  data  terhadap  nilai  lintang- bujur,  agar  didapatkan  hasil  pemodelan yang  lebih  baik.  Gridding  data  dilakukan untuk  menampilkan  perubahan  berupa peta kontur warna 2D serta mendapatkan gambar  visualisasinya.  Gridding  SLA dilakukan  dengan  ukuran  3°  x  3°, sebelumnya  harus    dihitung  terlebih dahulu untuk setiap siklus (~10 hari) untuk mendistribusikan  pengukuran  yang  sama di  seluruh  permukaan  lautan.  Pemilihan ukuran grid berdasarkan jarak antar pass pada satelit Jason.
• Analisis
1. Analisis yang dilakukan bertujuan untuk mengetahui tingkat kenaikan SLA. Garis trend  secara  linier  bisa  didapatkan dengan melakukan regresi linier.
𝑌  =  𝑎𝑋  +  𝑏
Keterengan: Y = Variabel terikat (SLA) a  = Koefisien regresi b = Intersep
X  = Variabel bebas (waktu)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Perhitungan Sea Level Anomaly
Nilai SLA yang dihitung menggunakan perangkat lunak MATLAB ini merupakan tinggi permukaan laut  yang  tereferensi  pada  bidang  geoid  atau MSS,  dimana  efek  pengaruh  atmosfer  sudah dihilangkan.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Sea Level Anomaly
Cyc Pass MJD Lat Lon SLA 1 229 52298,13 -7,993 105,5 -0,110 1 229 52298,13 -7,943 105,5 -0,140 1 229 52298,13 -7,849 105,5 -0,103 1 229 52298,13 -7,844 105,6 -0,110 1 229 52298,13 -7,794 105,6 -0,102 1 229 52298,13 -7,744 105,6 -0,115 1 229 52298,13 -7,694 105,6 -0,123 1 229 52298,13 -7,644 105,6 -0,061 1 229 52298,13 -7,594 105,6 -0,047 1 229 52298,13 -7,544 105,7 -0,025 1 229 52298,13 -7,498 105,7 -0,058 1 229 52298,13 -7,444 105,7 -0,032 1 229 52298,13 -7,394 105,7 -0,002 1 229 52298,13 -7,345 105,7 -0,001 1 229 52298,13 -7,295 105,8 -0,028 Setelah dilakukan koreksi akan didapatkan nilai Sea Level Anomaly pada masing- masing  titik  disepanjang  lintasan  orbit  satelit Jason-1,  Jason-2  dan  Jason-3.  Nilainya  dapat dikelompokkan pada tiap cycle dan pass. Rincian jumlah  cycle  masing-masing  satelit  adalah sebagai berikut:
Jason 1 = 259 cycle Jason 2 = 303 cycle Jason 3 = 108 cycle
Pada  total  jumlah  data satelit  tersebut, terdapat beberapa data yang hilang antara lain pada  Jason-1  seharusnya  berjumlah  259  cycle, namun 3 cycle yaitu c000 dan c178 tidak tersedia dari  awal  data  didownload  serta  c243  tidak tersedia  setelah  dilakukan  proses  dilokasi penelitian  ini.  Total  jumlah  data  Jason-2 seharusnya 303 cycle, namun 2 cycle yaitu c175 dan c191 tidak tersedia setelah dilakukan proses
dilokasi  penelitian.  Total  jumlah  data  Jason  3, 108  cycle  yang  semua  datanya  sudah  lengkap dan sesuai.

## Hasil Perhitungan Rata-rata SLA
Rata-rata dihitung dengan pembobotan berdasarkan  latitude,  berikut  adalah  salah  satu hari rata-rata per cycle perhitungannya.

## Tabel 2. Hasil Perhitungan Rata-rata SLA
Cyc MJD YYF Mean_SLA 1 52294,5 2002,0543 25,25413 2 52304,4 2002,0806 63,3198 3 52314,17 2002,1073 55,0117 4 52324,08 2002,1345 79,4711 5 52333.74 2002,1609 41,8813 6 52343.83 2002,1886 28,4958 7 52353.76 2002,2158 -25,1505 8 52363.73 2002,2431 -23,7013 9 52373.73 2002,2705 -7,0092 10 52383.57 2002,2975 15,5656 11 52393.66 2002,3251 13,6856 12 52403.26 2002,3514 11,1246 13 52413.57 2002,3797 30,9963 14 52423.33 2002,4064 59,6781 15 52433.22 2002,4335 26,12 Berdasarkan pada
tabel diatas menunjukkan bahwa rata-rata sea level anomaly di  Laut  Jawa  dan  Laut  China  Selatan  hasil pengamatan  Jason  1  berada  dalam  range  -81,8 mm  hingga  251,9  mm,  Jason  2  berada  dalam range  -59  mm  hingga  219,3  mm,  dan  Jason  3 berada  dalam  range  37  mm  hingga  282,5  mm. Rata-rata  setiap  cycle  dibuat  grafik  untuk mengetahui  tandem  mission.  Tandem  mision terjadi karena adanya pengambilan data oleh 2 satelit dalam periode waktu yang sama dengan jalur  yang  sama.  Berikut  adalah  grafik  yang menunjukkan  adanya  tandem  mission  3  misi satelit altimetri yang digunakan pada penelitian ini.
Gambar 2. Tandem Misi Satelit Altimetri

## Hasil Perhitungan Bias
Nilai bias antara satelit Jason-1 dengan Jason-2 adalah 35,729 mm, nilai bias antara Jason 2 dan Jason  3  adalah  41,924  mm.  Setelah  dilakukan intercalibrated,  nilai  SLA  dari  Januari  2002 sampai  Januari  2019  ditunjukkan  pada  Gambar 3.
Setelah dikoreksi bias antar satelit, data yang  digunakan  harus  difilter.  Data  SLA  pada range  tandem  mission  yang  digunakan  hanya setengah saja masing-masing satelit, misal data SLA Jason-1 yang digunakan adalah cycle 1-249, Jason-2  adalah  cycle  11-290,  Jason-3  adalah cycle  11-108.  Hasil  SLA  terkoreksi  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini, bahwa lompatan data sudah lebih smooth.
Gambar 3. Grafik Sea Level Anomaly Jason Series Terkoreksi
Hasil Pengolahan Time Series
Setelah  dilakukan  STL  decomposition  di  R, didapatkan  grafik  seluruh  komponen  sebagai berikut:
Gambar 4. Time Series Decomposition

## Analisis Regresi Linier
Hasil trend dari STL decomposition ditunjukkan pada  Gambar  5.  Berdasarkan  trend  yang menggunakan  nilai  SLA-ERA  diketahui  bahwa nilai  minimum  SLA  terjadi  pada  bulan  Maret tahun  2005  yaitu  -13,8  mm  dan  nilai  SLA maksimum terjadi pada bulan Maret tahun 2010 yaitu  105,4  mm  dengan  hasil  persamaan  dari regresi linier adalah y = 4,1x – 2857,5 diketahui bahwa  trend  linier  bernilai  positif  dari  gradien garis kearah kanan.
Gambar 5. Grafik Trend SLA
Gridding SLA Tiap Cycle
Gridding  dilakukan  dengan  metode  (z=mean) dan  ukuran  grid  yang  digunakan  adalah  3  x 3  Kemudian dihitung nilai SLA dari tiap titik grid untuk  semua  cycle.  Batas  wilayah  yang digunakan  adalah  8  LS – 8  LU  dan  102  BT – 118  BT  maka  ukuran  gridding  disesuaikan dengan sumber data yaitu jarak antar jalur dalam satelit  altimetri  adalah  315  km  (  3  ).  Grid dihitung  setiap  cycle  dengan  format  akhir  data (.gdr).
Berdasarkan  hasil  perhitungan  SLA disetiap  titik  didapatkan  bahwa  nilai  SLA cenderung  tinggi  di  perairan  bagian  selatan. Gambaran variasi kenaikan muka air laut secara menyeluruh di Laut Jawa dan Laut China Selatan dapat  dilihat  pada  gambar  4.13.  Sebaran  SLA menunjukkan rentang nilai 5 hingga 9 mm/tahun yang  digambarkan  dari  warna  kuning  hingga merah.  Semakin  merah  warnanya  berarti
kecepatannya semakin tinggi, sedangkan semakin  kuning  berarti  kecepatannya  semakin mendekati nol.
Gambar 6. Hasil Gridding SLA 1 Cycle
Gambar 7. Peta Variasi Permukaan Laut di Laut Jawa dan Laut China Selatan

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dari  hasil pengolahan data altimetri  menggunakan  Jason  Series,  variasi permukaan laut selama periode 2002-2019 yang diamati menunjukkan bahwa SLA naik didaerah Laut  Jawa bagian utara dan selatan, sedangkan
SLA turun didaerah Laut China Selatan.  Kenaikan permukaan  Laut  yang  diperoleh    sebesar  4,1 mm/tahun. Oleh karena itu, pulau-pulau kecil di sekitar  wilayah  memerlukan  perhatian  khusus agar tidak sampai terjadi penenggalaman pulau dan dampak-dampak lainnya.
Penggunaan  Data  tambahan  seperti data  stasiun  pasang  surut  dapat  melengkapi area-area  pesisir  yang tidak  tercakup oleh  data altimetri  dan  pengolahan  Data  menggunakan satelit altmetri multi misi ini dapat ditingkatkan lebih  baik  lagi  terhadap  pengaruh  kejadian akibat fenomena pemanasan global lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada NOAA selaku  pihak  pengelola  RADS  ( Radar  Altimetry Database  System )  sebagai  sumber  data  yang digunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ablain, M., Cazenave, A., Larnicol, G., dan Balmaseda,
M. 2015. “Improved sea level record over the satellite altimetry era (1993 – 2010) from the Climate  Change  Initiative  project”.  Ocean Science, 67-82.Revit, 2018.
Andersen,  O.  B.,  dan  Scharroo,  R.  2011.  "Range  and geophysical  corrections  in  coastal  regions: And  implications  for  mean  sea  surface
determination".  Dalam  S.  Vignudelli,  A.  G. Kostianoy,  P.  Cipollini,  dan  J.  Benveniste, Coastal  Altimetry  (hal.  103-145).  Berlin: Springe.
Cazenave,  A.,  Lombard,  A.,  dan  Llovel,  W.  2008. "Present-day  sea  level  rise:  a  synthesis".
Computation  Rendus  Geosience,  761- 770.Heywood, D.I., Cornelius, S.C. & Carver,
S.J. 2011. An Introduction to Geographical Information Systems.
Fourth edn. London:  Pearson Prentice Hall. Che ng,  Xuhua  and  Yiquan  Qi.  2007.  “Trends  of  Sea Level Variations in the South China Sea from Merged  Altimetry  Data”.  Global  and Planetary Change 57(3 – 4):371 – 82.
Church, J. A., and N. J. White. "Sea-level rise from the late  19th  to  the  early  21st  century."  Surv. Geophys,  2011:  585-602.Moussa,  W.  2014. Integration  of  Digital  Photogrammetry  and Terrestrial  Laser  Scanning  for  Cultural Heritage  Data  Recording.  PhD  Thesis Proposal. German: University of Stuttgart. Dahuri,  R.,  J.  Rais,  S.  P.  Ginting,  and  M.  J.  Sitepu.
Pengelolaan SUmber Daya Pesisir dan Lautan secara  Terpadu.  Jakarta:  Balai  Pustaka, 2008.Trieb, P. B. & Kilpatrick, D. 2004. Digital Close-range Stereophotogrammetry for Heritage Recording. RCI Incorporation. Handoko,  E.  Y.,  Fernandes, M.  J.,  &  Lazaro,  C.  2017.
"Assessment  of  Altimetric  Range  and Geophysical  Corrections  and  Mean  Sea Surface  Models-Impacts  on  Sea  Level Variability  around  Indonesia  Seas".  Remote Sens, 102.