## ESTIMASI TINGGI GELOMBANG LAUT MENGGUNAKAN CITRA SATELIT ALOS-PALSAR (STUDI KASUS: PERAIRAN PULAU POTERAN, SUMENEP)
Zulfikar Adlan Nadzir 1) , Lalu Muhamad Jaelani) 1 , Albertus Sulaiman 2)
1) Jurusan Teknik Geomatika, FTSP Institut Teknologi Sepuluh Nopember
2) Pusat Teknologi dan Inventarisasi Sumber Daya Alam, Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi e-mail: lmjaelani@geodesy.its.ac.id
Abstrak. Energi gelombang air laut adalah salah satu jenis ocean renewable energy (ORE) yang menjadi salah  satu  potensi  kemaritiman  dari  Indonesia.  Energi  tersebut  mempunyai  beberapa  keunggulan  bila dibandingkan dengan energi fosil (minyak dan gas bumi) dan menjadi salah satu jenis energi terbarukan yang  banyak  diteliti  dan  dikembangkan  oleh  peneliti  dari  seluruh  dunia.  Salah  satu  upaya  memetakan potensi  energi  gelombang  laut  adalah  dengan  menghitung  tinggi  gelombang  air  laut  tersebut menggunakan berbagai metode pengamatan, salah satunya adalah Synthetic Aperture Radar (SAR). SAR adalah salah satu jenis sensor penginderaan jauh yang sedang berkembang dimana dapat memonitor dan memetakan  tinggi  gelombang  air  laut  secara  cepat  dan  efektif.  Dalam  penelitian  ini,  sebuah  citra  SAR diolah untuk mendapatkan tinggi gelombang di perairan Pulau Poteran, Madura. Pengolahan data citra SAR dilakukan dengan menggunakan metode Fast Fourier Transform (FFT) dan Band-Pass Filetring setelah mengalami  proses  pengolahan  awal  dengan  perangkat  lunak  Matlab.  Data  SAR  yang  digunakan  adalah citra  satelit  ALOS-PALSAR  bertanggal  12  Mei  2009  dan  diakuisisi  dalam  mode Full-Polarimetry .  Hasil pengolahan  menunjukkan  bahwa  di  perairan  sekitar  Pulau  Poteran,  Madura  mempunyai  panjang gelombang dominan sebesar 559,0170 dan 883,8835 m dan periode sebesar 56,579 dan  89,3609 sekon yang memenuhi syarat menjadi sebuah swell . Tinggi gelombang signifikan ( H 1/3 ) yang dihasilkan mencapai 3,713 meter dengan rerata dari semua indeks matriks ( H 1/2 ) sebesar 2,986 meter. Kata Kunci: ALOS-PALSA; FFT; gelombang air laut; Matlab; Pulau Poteran
Abstract. Ocean wave energy is one of the Ocean Renewable Energy (ORE) which becomes one of the maritime potential of Indonesia. These energy has several advantages over fossil energy (oil and natural gas).  Furthermore,  these  renewable  energies  is  now  become  one  of  the  most  researched  renewable energy  in  the  world  by  the  scientists.  One  of  the  ocean  wave  energy  mapping  process  is  done  by computing wave height using several method of computation and observations. Synthetic Aperture Radar (SAR)  is  one  of  remote  sensing  sensor  which  can  be  used  to  monitor and  mapping  ocean  wave  height, fastly and effectively. In this research a computrations of ocean wave height is done, using Fast Fourier Transform (FFT) and Band-Pass Filter after being pre-processed using Matlab software. In this research, we  used  ALOS-PALSAR  Satellite  Imagery  with  acquired  date  of  5/12/2009  in  Full-Polarimetry  Mode. Research  result  shown  that  Poteran’s  Island  Waters  in  Madura  had  dominant  wavelength  of  559.0170 and 883.8835 meters, and wave period of 56.579 and 89.3609 seconds which fulfilled the requirements of swell. From the research we computed that the value of Significant Waveheight is 3.713 meters, while the value of Mean Waveheight is 2.986 meters.
Keywords: ALOS-PALSAR; FFT; ocean wave; matlab;Poteran Island

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Indonesia  adalah  sebuah  negara  kepulauan yang  memiliki  13.466  pulau  (United  Nations Economic  and  Social  Council,  2012) dan  sebagian besar  wilayahnya  terdiri  dari  daerah  perairan  atau lautan. Bentuk geografis dari negara ini menyebabkan  Indonesia  mempunyai  luas  lautan sebesar  5,8  juta  km 2 (Kementrian  Kelautan  dan Perikanan  Republik  Indonesia,  2013).  Lautan  yang
luas  tersebut  membuat  Indonesia  mempunyai peluang yang yang besar dalam sektor kemaritiman, seperti  perikanan  dan  sebagai  sumber  energi terbarukan.
Salah  satu  potensi  dari  sektor  kemaritiman Indonesia  adalah  energi  terbarukan  yang  berasal dari  lautan  atau Ocean  Renewable  Energy (ORE). Ocean  Renewable  Energy (ORE)  tersebut  sampai saat  ini  masih  bersifat  konseptual  atau  masih
berada  pada  tahap  penelitian  awal  ( preliminary assessesment ).  Sumber  energi  yang  tersebar  di seluruh dunia secara merata dan sifatnya yang bisa diprediksi melalui proses modelling dan hindcasting dan  mempunyai  densitas  energi  yang  tinggi membuat  ORE  mempunyai  potensi  yang  sangat tinggi  untuk  memberi  efek  positif  dan  menjadi sumber energi utama dunia pada masa mendatang (Lewis, 2011).
Salah  satu  jenis  ORE  adalah  energi  gelombang laut  atau Ocean  Wave  Energy .  Jenis  energi  ini merupakan  bentuk  energi  yang  terbentuk  dari perpindahan  dan  pergerakan  angin  di  lautan,  yang mengakibatkan terbentuknya gelombang di permukaan  laut  yang  mempunyai  energi  potensial dan  energi  kinetik  tertentu,  sesuai  dengan  besar angin  yang  membangkitkan  gelombang  tersebut. Gelombang  ini  mempunyai  model  matematis  yang ditentukan  dalam  fungsi  periode,  frekuensi  ( radial frequency ),  nomor  gelombang  ( wave  number )  dan panjang  gelombang  ( wave  length ).  Melalui  proses permodelan  yang  dilakukan  oleh  Lewis pada  tahun 2011,  potensi  energi  gelombang  laut  di  dunia diperkirakan  sangat  besar,  yaitu  mencapai  32.000 TWh/tahun.  Di  Indonesia  sendiri,  potensi  energi gelombang  laut  juga  mencapai  5  kali  suplai  listrik negara  yang  ada  pada  tahun  2014,  yaitu  mencapai 141.472  MWh/tahun  (Mukhtasor,  2014).  Pada tahun 2011, sudah dilakukan preliminary assessment yang dilakukan oleh Kementerian ESDM untuk  mengetahui  lokasi  mana  di  Indonesia  yang mempunyai  potensi  energi  gelombang  laut  yang tinggi.  Salah  satu  lokasi  potensial  yang  mempunyai energi  gelombang  laut  yang  tinggi  adalah  di  selat antara  Pulau  Lombok  dan  Pulau  Bali,  yaitu  Selat Lombok  (Mukhtasor,  2014),  dimana  di  lokasi tersebut pada Bulan Agustus merupakan bulan yang mempunyai  tinggi  gelombang  paling  tinggi, dibandingkan  dengan  bulan-bulan  lain  karena pengaruh  hembusan  angin  yang  kuat,  berdasarkan pola  yang  didapat  pada  penelitian  tentang  energi gelombang  laut  secara  global  (Arinaga  &  Cheung, 2012).  Lokasi  lain  yang  merupakan  lokasi  yang membutuhkan  pemetaan  energi  gelombang  laut dan  merupakan  lokasi  potensial  adalah  Pulau
Poteran  yang  berlokasi  di  bagian  tenggara  Pulau Madura, Jawa Timur.
Salah satu media atau alat yang bisa digunakan untuk  memetakan  potensi  energi  gelombang  laut adalah  menggunakan  satelit Synthetic  Aperture Radar (SAR),  dimana  sudah  dilakukan  beberapa penelitian awal untuk memetakan tinggi gelombang laut  menggunakan  citra  satelit  SAR  ini.  Hanya  saja, penelitian  yang sudah  dilakukan oleh  Thomas  pada tahun 1982 dan Sugimoto pada tahun 2011 terbatas pada pengukuran tinggi gelombang dari permukaan laut saja, dimana penelitian yang dilakukan Thomas menggunakan  citra  SEASAT-SAR,  dengan  cakupan area  Eropa  (Thomas,  1982),  sedangkan  penelitian Sugimoto  menggunakan  citra  satelit  ALOS-PALSAR dengan  wilayah  studi  Kepulauan  Izu  di  Jepang, dengan  hasil  perhitungan  sebesar  0-7  meter  dan rata-  rata  hasil  sebesar  3-4  meter  (Sugimoto, Shiroto, & Ouchi, 2011).
Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan  sebuah proses estimasi tinggi gelombang air laut di daerah perairan  Pulau  Poteran,  Madura  yang  diketahui memiliki potensi  energi  gelombang laut yang  tinggi dengan mengunakan data citra satelit ALOS-PALSAR Diharapkan  penelitian  ini  dapat  mengambil  peran sebagai salah satu langkah awal dalam menyelesaikan  krisis  energi  di  Indonesia,  dengan Ocean Renewable Energy sebagai tulang punggungnya, khususnya Ocean Wave Energy untuk menyelesaikan masalah ketersediaan energi terbarukan untuk memajukan taraf hidup masyarakat di Pulau Poteran, Madura.

## METODOLOGI Metode Penelitian
Berlokasi  di  perairan  Pulau  Poteran,  Madura yang  terletak  di  antara  koordinat  113,937485  BT (Bujur Timur), 7,066742 LS (Lintang Selatan) sampai 114,064171 BT, 7,102686 LS dimana terletak di dua zona  UTM,  yaitu  49S  dan  50S  yang  secara administratif  terletak  di  Kabupaten  Sumenep,  dan terletak di Tenggara kota Sumenep dan Pulau utama Madura  yang  ditunjukkan  seperti  dijelaskan  pada Gambar  1,  penelitian  ini  menggunakan  citra  satelit
ALOS-PALSAR  sebagai  data  utama,  dan  proses- proses image  processing seperti Fast  Fourier Transform dan Band-Pass Filtering
untuk mendapatkan  estimasi  energi  gelombang  laut. Dalam  melakukan  penelitian  untuk  melakukan Estimasi Energi Gelombang Laut menggunakan citra ALOS-PALSAR,  penulis  menggunakan  pendekatan penelitian  melalui  modeling  tinggi  gelombang  air laut  dan  pengolahan  citra  satelit  ALOS-PALSAR dengan proses dan tahapan penelitian sebagaimana dijelaskan pada Gambar 2 di bawah ini, dan berikut penjelasannya.

## Identifikasi Masalah
Pada  proses  ini  dilakukan  pencarian  masalah krisis energi yang ada di Indonesia, khususnya krisis energi  yang  terletak  di  pulau-pulau  terpencil,  dan yang  akan  diangkat  pada  penelitian  ini  adalah berapa  besar  potensi  energi  gelombang  laut  yang ada di sekitar pulau-pulau terpencil di Madura yang sampai  pada  tahun  2014  masih  belum  dialiri  listrik secara lancar.

## Studi Literatur
Setelah  mendapatkan  lokasi  penelitian  dan fokus  masalah  yang  akan  diteliti,  dilakukan  proses studi  literatur  untuk  menyiapkan  metode  dan pemahaman akan masalah dan solusi penyelesaiannya.  Kegiatan  yang  dilakukan  dalam proses  ini  adalah  pencarian  referensi  terkait  topik yang  diusulkan,  yaitu:  a)  SAR  ( Synthetic  Aperture Radar ).  b)  Energi  gelombang  laut  ( Ocean  Wave Energy ).  c)  Satelit  ALOS-PALSAR.  Referensi  yang dicari  berasal  dari  sumber  elektronik  dan  non- elektronik  terpercaya,  seperti  jurnal  ilmiah,  buku dan publikasi dari instansi terkait.

## Pengumpulan Data
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pengambilan  dan pengumpulan data-data penelitian yang dibutuhkan, baik primer dan sekunder.
Gambar 1. Lokasi Penelitian. START TAHAP PERSIAPAN IDENTIFIKASI MASALAH STUDI L ITERATUR TAHAP PENGUMPULAN DATA
 CITR A ALOS PAL SAR
 DATA SATELIT ALTIMETRI  DATA BATIMETR I PUL AU PO TER AN

## TAHAP PENGOLAHAN
 PERHITUN GAN TINGGI GEL OMBANG  PERHITUN GAN ENER GI GEL OMBANG MENGGUNAKAN AMPL ITUDO
 PERHITUN GAN ENER GI GEL OMBANG MENGGUNAKAN PAN JANG GELO MB AN G

## TAHAP AKHIR
END Gambar 2. Diagram Alir Penelitian.
Data  primer  yang  dibutuhkan  adalah  citra satelit  ALOS-PALSAR  di  sekitar  Pulau  Poteran, Madura, dengan penjelasan proses ordering sebagai berikut ini:
-   Proses Order Data Membuka https://www.gportal.jaxa.jp/gp/ untuk  melakukan  proses  pencarian  data  yang diinginkan,  berdasar  pada  jenis  satelit,  waktu pengambilan data, mode pengambilan data, dan proses  pengunduhan  file.csv  untuk  order  data. Setelah  itu,  file.csv  tadi  akan  di  seleksi  untuk dipilih  file-file  yang  akan  di-order.  Kirimkan  file .csv  tersebut  ke  alos_od@restec.or.jp  beserta file  Microsoft  Excel  berisi  keterangan  siapa pengorder data tersebut. Opsi ini hanya tersedia bagi  yang  berafiliasi  dengan  PI  ( Principal Investigator )  yang  ditunjuk  JAXA  ( Japan Aerospace and Exploration Agency ).
-   Proses Transfer Data
Setelah  beberapa  hari,  file  akan  sampai  ke alamat pengorder berupa CD/DVD sesuai dengan jumlah scene yang di order. Untuk sekarang, opsi unduh langsung tidak dimungkinkan karena JAXA sedang melakukan pembaruan dari server untuk menyiapkan data dari ALOS2.

## Pengolahan Data
Data-data  yang  didapatkan  pada  proses pengumpulan  data  di  atas  selanjutnya  diproses menggunakan  aplikasi  MATLAB.  Data  tersebut sebelumnya  sudah  diproses  terlebih  dahulu  di apikasi  ASF  MapReady  untuk  persiapan  ( pre- processing ),  sehingga  berbentuk  data  gambar  yang berekstensi  *.tiff,  berjumlah  12  untuk  setiap scene karena wewakili setiap bagian yaitu nilai backscatter coefficient yang  berbentuk  sigma  naught  dan mempunyai satuan Desibel (dB) pada polarisasi HH, VV, HV, VH dan Amplitudo. Pada proses pengolahan data, dilakukan proses pre-processing terhadap citra satelit  ALOS-PALSAR  untuk  mendapatkan  citra amplitudo  dan  RCS  ( Radar  Cross  Section )  dari polarisasi HH dan  VV.  Setelah  itu, dilakukan  proses pemasukan  citra  kedalam  matriks  berdimensi 100x100  piksel  (1.25x1.25  km)  dengan  banyak matriks  sebanyak  43  buah,  yang  selanjutnya
dilakukan perhitungan Incidence Angle setiap piksel citra  dengan  rumus  tertentu  yang  didapatkan  dari referensi.  Pada  citra  amplitude  dilakukan  proses Fast  Fourier  Transform dan Band  Pass  Filtering untuk  mendapatkan  panjang  gelombang  dominan dari citra dan juga periode dominan dari gelombang air laut yang terdeteksi di citra satelit ALOS-PALSAR. Citra  hasil  analisa  tersebut  akan  dicari  nilai  puncak setiap  gelombang  ( Local  Maxima )  untuk  nantinya didapatkan nilai gelombang permukaan air laut yang berasal  dari  lokasi Local  Maxima tersebut.  Rumus- rumus  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagaimana  ditunjukkan  oleh  persamaan  (1)  dari (Sugimoto, Shiroto, & Ouchi, 2011) berikut.
Rumus  di  atas  merupakan  fungsi  kosinus normal yang juga berlaku untuk gelombang. Dengan tinggi gelombang (H), Dominant Wavelength (L) dan Mean Slope (θ max ).

## Tahap Akhir
Tahap  ini  merupakan  tahap  yang  terakhir  dan berisi  penarikan  kesimpulan  dan  saran  yang didasarkan pada proses yang sudah dilakukan, hasil yang  diperoleh  dan  bagaimana  validasi  terhadap hasil  yang  ada,  untuk  nantinya  bisa  didapatkan saran agar bisa dijadikan referensi dalam penelitian yang  lebih  lanjut  tentang  pemetaan  potensi  energi gelombang laut di Indonesia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pre-Processing
Proses awal yang dilakukan terhadap data citra satelit  ALOS-PALSAR  adalah  proses Pre-Processing yang  dilakukan  di  ASF  MapReady.  Proses  ini dilakukan  terhadap  salah  satu  dari  data  citra  yang ada yaitu pada data dengan scene id (kode gambar) ALPSRP175707050 dengan  waktu  pengambilan pada 12 Mei 2009. Informasi yang disimpan di data tersebut  adalah  tangkapan  dengan  polarisasi  HH, polarisasi  VV  dan  amplitudo.  Yang  membedakan
ketiga macam data tersebut adalah Digital Number yang  tersimpan  pada  setiap  piksel,  dimana mencerminkan Sigma  Naught untuk  polarisasi  HH dan  VV  dengan  satuan  desibel  (dB)  serta Backscatter  Power untuk  amplitudo.  Gambar  hasil proses pre-processing ini ditampilkan pada Gambar 3  berikut,  sedangkan  tabel  yang  berisi  metadata (informasi)  dari  citra  tersebut  ditunjukkan  pada Tabel  1  di  bawah  ini.  Gambar  yang  dihasilkan  ini belum  mendapatkan  referensi  koordinat  dan  juga terbalik  dari  keadaan  nyata  dikarenakan  pada  saat pengambilan  data,  satelit  ALOS  dalam  mode Ascending (naik), yang berarti bergerak dari Selatan ke  Utara  yang  mengakibatkan  daerah  dengan lintang yang lebih tinggi terekam terlebih dahulu.

## Subsetting and Gridding
Data  yang  sudah  diproses  menggunakan  ASF MapReady  setelah  itu  diproses  di  Matlab  untuk diambil  daerah  tertentu  saja,  yang  sesuai  dengan daerah  penelitian  dan  bebas  daratan.  Grid  yang diambil  berjumlah  6  grid,  dan  didapatkan  dari proses pengambilan koordinat piksel secara manual di  ArcGIS,  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  4 berikut ini, dimana koordinat piksel dan luas  piksel dari  setiap  grid  tersebut  ditunjukkan  oleh  Tabel  2. Perlu  diperhatikan  bawa  Matlab  menganggap semua  data  yang  diinput  adalah  Matriks,  sehingga mulai  proses  ini  gambar  yang  ada  berubah  bentuk menjadi  matriks  yang  berisikan digital  number dari setiap  piksel,  seperti  ditunjukkan  oleh  Gambar  6. Salah  satu  hasil  dari  proses  ini  ditunjukkan  oleh Gambar 5 yang merepresentasikan data pada Grid 3 yang berdimensi 100x600 piksel.
Gambar 3. Citra Satelit ALOS-PALSAR Polarisasi HH Hasil Pre-Processing.
Gambar 4. Grid Sekitar Pulau Poteran.
Gambar 5. Representasi dari Grid Ke-3.
Tabel 1. Metadata Citra Satelit ALOS-PALSAR.
Tabel 2. Koordinat Lokal Grid. Nomor Grid Baris Kolom Luas (piksel) 1 1-600 989-1088 600x100 2 501-600 889-988 100x100 3 601-700 489-1088 100x600 4 1-300 289-988 300x700 5 301-400 289-588 100x300 6 301-600 89-288 300x200
Bisa  dilihat  bahwa  di  Gambar  5,  data  berada pada  kisaran  angka  minus  5  sampai  minus  25  yang berarti  data  sudah  benar  berada  di  lautan  karena data di daratan mempunyai nilai lebih dari 0, sesuai dengan  logika  bahwa backscatter  power daratan lebih  besar  karena  cenderung  memantulkan  sinyal daripada lautan yang cenderung menyerap sinyal.

## Storing and Local Incidence Angle Computation
Data  yang  sudah  di- subset haruslah  disimpan dalam sebuah matriks terpadu yang memungkinkan perhitungan-perhitungan  dalam  satu  langkah  saja, sehingga  dilakukan  proses  penyimpanan  grid tersebut dalam dua matriks berdimensi 3, tepatnya 100x100x16 dan 100x100x27 ,  dimana  matriks#1 berisikan grid 2, 3, 5  dan  6 yang berlokasi di dekat pantai dan  matriks#2  yang  berisikan  grid 1  dan  4 dan  berlokasi  di tengah  lautan .  Matriks  ini
Gambar 6. Matriks dari Citra Polarisasi HH.
bertindak  seperti  rak  yang  menyimpan  setiap  grid dalam setiap singleton dimensi 3 nya. Salah satu isi dari matriks tersebut ditunjukkan pada Gambar 7.
Proses  perhitungan Local  Incidence  Angle pun dilakukan  terhadap  matriks  rak  tersebut.  Rumus yang  digunakan  adalah  rumus  25  dan  mempunyai grafik seperti ditunjukkan pada Gambar 8 di bawah ini.  Nilai  yang  didapat  berkisar  antara  21-25◦  yang masih  masuk toleransi, dimana sudut off-nadir dari ALOS-PALSAR  adalah  25,1◦    dan initial  incidence angle dari citra tersebut adalah 23,8412.
FFT,  Dispersion  Relation  Equation  and  Band  Pass Filter Process
Pada  data  amplitudo,  dilakukan  proses  FFT untuk mendapatkan dominant wavelength dari citra tersebut,  dengan  mencari  rata-rata  dari  nilai  FFT semua  matriks.  Dalam  melakukan  proses  FFT, haruslah  ditentukan  nynguist  agar  mempermudah interpretasi  hasil  FFT  dan  mencari dominant  wave length menggunakan  rumus wave  spectra dan koordinat  spectrum.  Hasil  dari  perhitungan terhadap  2  matriks  dimensi  tiga  yang  ada  adalah: L#1  sebesar  559,0170  meter  dan  L#2  sebesar 883,8835 meter, diturunkan dari titik puncak setiap hasil FFT yang ditunjukkan pada Gambar 9 dan 10.
Grafik  FFT  untuk  Matriks#1  dan  Matriks#2 ditunjukkan secara berurutan di Gambar 11 dan 12. Setelah  itu  terjadi  proses  penurunan  rumus  untuk mendapatkan  periode  dari  setiap dominant  wave length yang sudah didapatkan, dengan hasil sebagai berikut:  Periode#1  56,5879  sekon,  Periode#2 89,3609  sekon.  Hasil  penurunan  rumus  tersebut membuktikan  bahwa  gelombang  dominan  pada matriks#1  dan  #2  masih  masuk  ke  kategori swell atau gravity waves dimana mempunyai batas  pada 30-300  sekon.  Proses Band-Pass  Filter dilakukan kepada  data  FFT  dari  setiap  matriks  untuk menyeleksi  gelombang  agar  sesuai  dengan  kriteria swell atau gravity  waves yang  mempunyai  periode antara  30-300  sekon,  dimana  apabila  dikonversi untuk mendapatkan panjang gelombang didapatkan 294,768 meter sebagai batas bawah dan 2969,6275 meter sebagai batas atas. Batas ini selanjutnya akan di-inversikan  menjadi  koordinat  piksel  dari wave
spectra .  Setelah  terbentuk  filter  yang  ditunjukkan oleh  Gambar  13,  dilakukan  proses  konvolusi  atau perkalian  antara  satu  elemen  matriks  dengan elemen  matriks  yang  sama  baris  dan  kolomnya untuk  menyeleksi  nilai  yang  masuk  dalam  kriteria filter  yang  sudah  dibentuk  di  atas.  Hasil  konvolusi atau band-pass  filter itu  kemudian  dibalik  (inversi) dalam  rumus  IFFT  ( Inverse  Fast  Fourier  Transform ) agar menjadi gelombang laut nyata lagi.  Salah satu contoh  dari  hasil Band-Pass Filter yang  sudah mengalami proses inversi atau disebut IFFT ( Inverse Fast  Fourier  Transform )  ditunjukkan  oleh  Gambar 14.
Gambar 7. Contoh Isi Matriks 3 Dimensi.
Gambar 9. Titik Puncak Hasil FFT Matriks#1.
Gambar 10. Titik Puncak Hasil FFT Matriks#2.
Gambar 11. Hasil FFT Matriks#1.
Gambar 12. Hasil FFT Matriks#2.
Gambar 13. Filter.
Gambar 14. Hasil FFT Matriks#1 Hasil IFFT dari Singleton#1 pada Matriks#1.
Gambar 15. Local Maxima pada Matriks#1.
Gambar 16. Local Maxima pada Matriks#2.
Local Maximum Search
and Significant

## Waveheight Computation
Hasil  proses Band-Pass  Filter terhadap Matriks#1 dan Matriks#2 akan diproses lebih lanjut dalam script dari  Natan  yang  bertujuan  untuk menemukan  lokasi  piksel  yang  mempunyai  nilai maksimal  di  setiap  bagian  dari  matriks  ( Local Maxima Search ). Kegunaan dari pencarian ini adalah untuk  menghitung  kemiringan  rata-rata  dari  setiap matriks  dari  perhitungan Local  Incidence  Angle dengan menggunakan piksel dari pencarian tersebut sebagai  sumber.  Salah  satu  hasil Local  Maxima
Search dtampilkan pada Gambar 15 dan 16. Setelah menemukan Local  Slopes dari  proses  di  atas,  hal yang  selanjutnya  dilakukan  adalah  menghitung Significant  Waveheight dari  setiap  bagian  dari Matriks.  Tinggi  gelombang  dari  setiap  bagian matriks  akan  ditampilkan  pada  Tabel  3  dan ditunjukkan  pada  Gambar  17  dan  18.  Grafik  rerata dari Significant  Waveheight ini  juga  ditampilkan pada  Gambar  19,  dimana  ditambah  dengan distribusi Gamma, ditandai dengan kurva berwarna merah  yang  berarti  persebaran  dari  tinggi gelombang  pada  citra  satelit  ini  tidak  seragam (normal) tetapi random.
Gambar 17. Grafik Waveheight Matriks#1.

## GambarR19.Hasil FFT Matriks#2 Grafik rerata
Waveheight dan Kurva Distribusi Gamma.
Tabel 3. Waveheigh t dari Setiap Indeks Matriks.
Matrix Index Waveheight (m) 14 4,522 32 4,517 39 4,512 28 4,050 29 4,046 21 4,034 27 3,818 30 3,515 31 3,284 37 3,262 40 3,170 11 3,158 25 3,103 34 2,991 12 2,988 3 2,950 43 2,940 41 2,904 19 2,898 35 2,864 23 2,855 42 2,855 9 2,820 33 2,812 20 2,799
26 2,739 17 2,715 36 2,711 10 2,628 24 2,628 4 2,535 18 2,532 13 2,500 5 2,499 1 2,499 22 2,465 2 2,435 6 2,384 16 2,379 15 2,375 7 2,336 8 2,276 38 2,109
Dari  Tabel  3  di  atas  bisa  dihitung  H1/3  atau Significant  Waveheight ,  dimana  menghasilkan  nilai 3,713  meter  dengan  rerata  dari  semua  indeks matriks sebesar 2,986 meter.

## PENUTUP
Citra  satelit  ALOS-PALSAR  dapat  digunakan sebagai  salah  satu  metode  dalam  melakukan estimasi  energi  gelombang  laut,  dibuktikan  dengan beberapa  penelitian  sebelumnya  dan  diperkuat dengan  penelitian  ini,  dengan  menghitung  tinggi gelombang  setelah  itu  melakukan  komputasi berdasarkan  beberapa  rumus.  Dari  penelitian  ini didapatkan  bahwa  pada  tanggal  12  Mei  2009  di perairan sekitar Pulau Poteran, Madura mempunyai panjang  gelombang  dominan  sebesar  559,017  dan 883,883 m dan periode sebesar 56,579 dan  89,360 sekon yang memenuhi syarat menjadi sebuah swell yaitu  diantara  30-300  sekon.  Nilai-nilai  di  atas  bisa dikatakan  benar,  karena  sesuai  dengan  teori gelombang  laut,  gelombang  akan  menjadi  semakin besar  apabila  mendekati  pantai  karena  faktor batimetri  dan  beberapa  faktor  lain,  selain  itu mendapatkan  nilai dominant  wavelength yang
memenuhi  syarat  menjadi swell juga  menjadi sebuah  nilai  kebenaran  dalam  penelitian  ini.  Dapat disimpulkan  bahwa di Pulau  Poteran, sebagai  salah satu  pulau  terpencil  di  Madura  mempunyai beberapa lokasi potensial untuk dibangkitkan energi gelombang  air  lautnya,  tentu  melalui  penelitian- penelitian lanjutan yang komprehensif.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Direktorat
Pendidikan Tinggi, Departemen
Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia dan DAAD Jerman atas dukungan finansial dalam skema SIDI ( Sustainable Island Development Initiative ).

## DAFTAR PUSTAKA
Arinaga,  R.  A.,  &  Cheung,  K.  F.,  2012.  Atlas  of  Global Wave Energy from 10 years of reanalysis and hindcast data. Renewable Energy , 49-64.
Kementrian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia., 28  Agustus  2013. Keanekaragaman  Hayati  Laut Indonesia  Terbesar  di  Dunia .  Retrieved  from  KKP: http://kkp.go.id
Lewis,  A.  S.-M.,  2011.  Ocean  Energy.  In  R.  P.-M.  O. Edenhofer, IPCC Special Report on Renewable Energy Sources and Climate Change Mitigation (hh. 497-534). Cambridge: Cambridge University Press.
Mukhtasor.,  2014. Recent  Notes  on  Economic  Scales Ocean-Based  Power  Plants .  Jakarta,  DKI  Jakarta, Indonesia.
Sugimoto, M., Shiroto,  N.,  &  Ouchi,  K.,  2011.  Estimation of  Ocean  Wave  Height  using  Polarization  Ratio  of Synthetic  Aperture  Radar  Data. Geoscience  and Remote  Sensing  Symposium  (IGARSS),  2011  IEEE International (hh. 2821-2824). Vancouver: IEEE.
Thomas,  M.,  1982.  The  Estimation  of  Waveheight  from Digitally Processed SAR Imagery. International Journal of Remote Sensing, 3 (1), hh. 63-68.
United  Nations  Economic  and  Social  Council.,  2012.  The Naming  Procedures  of  Indonesia's  Island. Tenth United Nations Conference on the Standardization of Geographical Names. New York.
-------------------