## ANALISA VARIASI HARMONIK PASANG SURUT DI PERAIRAN SURABAYA AKIBAT FENOMENA EL-NINO
Bangun Muljo Sukojo 1 , Iva Ayu Rinjani 1
1 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 bangun_ms@geodesy.its.ac.id

## 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  gaya  gravitasi  dari rotasi  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 selama terjadi El  Nino  di  Perairan  Surabaya  mengikuti  persamaan  linier  dengan  persamaan  y=  114.1-0.3782x  (R2=20,69%)  dengan penurunan MSL sebesar 4,347 cm sepanjang 2014-2015.
Kata Kunci : El Nino, MSL (Mean Sea Level), SPL (suhu permukaan laut), Surabaya

## Abstract
The influence of the El Nino phenomenon can also be studied and analyzed using tidal fluctuation data at sea level. Ups and downs are ups and downs of sea level caused by a combination of gravitational forces from the rotation of the moon,  sun  and  Earth.  In  addition,  changes  in  atmosphere  such  as  changes  in  pressure,  wind  and  temperature  will affect  tidal  patterns  and  tidal  activity.  The  results  showed  that  MSL  decrease  during  El  Nino  in  Surabaya  waters followed the linear equation with y = 114.1-0.3782x (R2 = 20,69%) with MSL decrease 4,347 cm during 2014-2015.
Keywords — El Nino, MSL (Mean Sea Level), SST (Sea Surface Temperature), Surabaya

## PENDAHULUAN
EL Nino adalah suatu gejala penyimpangan kondisi laut  yang  ditandai  dengan  meningkatnya  suhu permukaan laut (Sea Surface Temperature-SST) di Samudra  Pasifik  sekitar  Equator  (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.
Dalam kondisi iklim normal, suhu permukaan laut di sekitar Indonesia (Pasifik Equator bagian barat) 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.
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  Bumi  gaya  gravitasi  dari  rotasi 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.
Menurut  Crawford  dkk,    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.
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  bagaimana menentukan  variasi  harmonik  pasang  surut  laut dan  variasi  harmonik  pasang  surut  laut  selama terjadi El Nino.
Daerah  studi  pada  penelitian  ini  adalah  kawasan perairan  Surabaya  terkait  dengan  variasi  pasang surut  selama  terjadinya  El  Nino  dan  data pengamatan  pasang  surut  yang  digunakan  dalam peneltian  ini  adalah  data  pengamatan  pasang
surut  sepanjang  tahun  2014-2015.  Sedangkan metode  pengolahan  konstanta  harmonik  pasang surut dilakukan dengan metode least square . Penelitian ini bertujuan untuk menentukan variasi harmonik pasang surut laut dan untuk mengetahui variasi  harmonik  pasang  surut  laut  selama  terjadi El Nino.
Adapun  manfaat  yang  diharapkan  dari  program penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh fenomena  El  Nino  terhadap  variasi  harmonik pasang surut di kawasan perairan Surabaya.

## METODOLOGI 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.
Gambar 1. Perairan Surabaya dan Stasiun pasut Pelabuhan Tanjung Perak (Bakosurtanal, 2015)
Tahapan penelitian ini meliputi :
• Identifikasi  terjadinya  El  Nino  menggunakan SOI  (standart  Oscillation  Indeks)  dan  suhu permukaan laut.
• Referensi yang berhubungan dengan penelitian  yang berasal dari buku, penelitian sebelumnya, jurnal, dan sumber lainnya.
• Pengambilan  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  data  pasang  surut dengan  pengamatan  pasang  surut  Kawasan Perairan  Surabaya  tahun  (2014-2015)  dari Badan  Informasi  Geospasial  (BIG)  dan  data SOI  dan  suhu  permukaan  Laut  Surabaya tahun  (2014-2015)  dari  ecmwf.  Data  citra diunduh dari
http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/ meliputi citra  satelit  MODIS  level  3  dengan  resolusi spasial  4  km,  data  tersebut  telah  diolah sehingga  telah  terkoreksi  secara  radiometrik
dan geometrik. Citra yang dipilih adalah data rata-rata  bulanan  dari  Januari  2014 – Desember 2015 selama dua tahun terdiri dari citra Aqua MODIS.
Tahapan pengolahan data sebagai berikut ini:
1. Identifikasi terjadi El Nino menggunakan data SOI  tahun  2014-2015.  Setelah  teridentifikasi terjadi  El  Nino  dilakukan  pengumpulan  data pasang surut, suhu permukaan laut dan data citra.
2. Pengolahan  pasang  surut  menggunakan  data pasang  surut  insitu  dari  stasiun  pasang  surut Badan  Informasi  Geospasial.  Data  pasang surut  ini  diproses  menggunakan  perangkat lunak  pengolah  angka  pasang  surut  dengan metode  least  square  sebagai  analisis  pasang surut.  Kemudian  dibuat  grafik  MSL  bulanan perairan Surabaya.
3. Data citra Aqua MODIS level 3 dengan pilihan format  NetCDF  (network  Common  Data Form) dimana data tersebut merupakan data digital  compressed,  sehingga  citra  yang ditampilkan  sudah  menjadi  datar  (flat).  Data yang  akan  diolah  sebelumnya  diekstrak terlebih  dahulu.  Kemudian  data  suhu permukaan  laut  dari  citra  Aqua  MODIS  rata- rata bulanan selama dua tahun.
4. Data suhu permukaan laut dari hasil asimilasi data  ecmwf  diektrak  dan  didapatkan  suhu permukaan laut Surabaya.
5. Pembuatan  grafik  data  suhu  permukaan  laut bulanan perairan
Surabaya. Kemudian
mencari  korelasi  antara  MSL  dengan  suhu permukaan laut dengan menggunakan persamaan regresi linier.
1. Analisa komponen harmonik pasang surut.
• Analisa Data
Analisa pasang
surut digunakan untuk menentukan  tingkat  air  atau  pola  pasang  surut dengan  memproduksi  amplitudo  dan  fase.  Setiap amplitudo  dan  fase  terdiri  dari  konstanta  pasang surut dimana konstanta menunjukkan jenis tingkat air  dan  pola  pasang  surut.  Selain  itu,  konstanta pasang  surut  yang  digunakan  dalam  pengolahan untuk menghasilkan prediksi pasang surut. Analisa regresi linier.
Untuk  pengolahan  citra  disajikan  dalam  diagram alir sebagai berikut :
Pengumpulan Data Pasang Surut dan
Data Metereologi Data Suhu Muka Laut Surabaya
(2014-2015)
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 antara MSL dengan Suhu Permukaan Laut Analisa Konstanta Pasang Surut, dan Analisa Hasil Regresi
Data SOI tahun 2014-2015
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 Perbandingan data Suhu Permukaan Laut

## Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Citra
Cara  lain  yang  bisa  dilakukan  adalah  dengan menguraikan  dalam  bentuk  beberapa  kalimat untuk bab pengolaha data tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi El Nino
Identifikasi Standard Oscillation Index (SOI) Nilai  data  SOI  ( standard  Oscillation  Index ) merupakan  indek  untuk  mengetahui  seberapa kuat fenomena El-Nino, untuk stasiun pengamatan  Nino  3.4 (5 ○ N  -  5 ○ S, 120 ○ -  170 ○ W) tahun  2014-2015  seperti  terlihat  pada  tabel berikut ini:
Tabel 1 Nilai SOI Stasiun El 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  4.1  nilai  SOI  tertinggi  pada  bulan Desember  2015  dan  terendah  pada  bulan  Februari 2014  .  Hal  ini  dapat  diidentifikasi  bahwa  fenomena  El Nino mulai tahun 2015 menguat. Berikut ini merupakan grafik  tentang  nilai  SOI  yang  terjadi  pada  tahun  2014- 2015:

## Gambar 3 Grafik tren SOI tahun 2014-2015
Ambang batas SOI terbagi menjadi  fenomena El Nino lemah (0,5-0,9) , moderate ( 1,0-1,4 ) , kuat (  1,5-1,9  ) dan  sangat  kuat  (  ≥  2,0  )  .  Untuk  tujuan  laporan  ini untuk  sebuah event dikategorikan  sebagai  lemah  , sedang, kuat atau sangat kuat itu harus menyamai atau melebihi  ambang  batas  minimal  selama  3  bulan berturut-turut (NOAA, 2015).
Pada  Gambar  4  dapat  ditunjukkan  bila  terjadi El  Nino menjadi  kuat  mulai  dari  bulan  Maret  2015.  Bahkan pada  bulan  Oktober  2015  hingga  Desember  2015 menjadi sangat kuat.
Hasil Pengolahan Data Suhu Permukaan Laut ( SPL )
Selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data  suhu  yang diekstrak  dari  citra  Aqua  MODIS  S ea  Surface Temperature level  3  dengan  menggunakan  perangkat lunak Seadas koordinat 112 ○ 52’ 30” BT dan 7 ○ 12’ 30” LS seperti yang diperlihatkan pada tabel berikut ini:
Tabel 2 Nilai Suhu AQUA MODIS Sea Surface Temperature Level 3 (dalam satuan ○ C) 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
Dari Tabel 2 diketahui bila  suhu tertinggi 34,2 ○ C pada bulan  Desember  tahun  2014  dan  suhu  terendah sebesar 28,3 ○ C pada bulan Juli tahun 2015. Sedangkan nilai rata-rata suhunya sebesar 30,3 ○ C
Selanjutnya  untuk  pengolahan  data  suhu  asimilasi perairan Surabaya dari Ecmwf sebagai berikut:
Tabel 3 Nilai Suhu Asimilasi Ecmwf (dalam satuan ○ C) Bulan Tahun 2014 2015 Januari 29,0 30,5 Februari 30,0 30,9 Maret 31,3 30,9 April 29,1 31,6 Mei 30,6 29,7 Juni 30,2 29,5 Juli 29,4 28,3 Agustus 29,2 28,7 September 28,9 29,1 Oktober 30,2 29,1 November 30,9 33,2 Desember 34,2 31,2
Dari Tabel 3 diketahui bila  suhu tertinggi 34,2 ○ C pada bulan  Desember  tahun  2014  dan  suhu  terendah sebesar 28,3 ○ C pada bulan Juli tahun 2015. Sedangkan suhu rata-ratanya sebesar 30,2 ○ C.
Tabel 4. 1 Anomali Suhu Permukaan Laut  Aqua MODIS level 3 perairan Surabaya tahun 2014-2015
Bulan Tahun 2014 Tahun 2015 Suhu  Anomali Suhu  Anomali Januari 29,2 -1,1 30,6 0,3 Februari 30,0 -0,3 30,9 0,6 Maret 31,3 1,0 30,9 0,6
April 29,2 -1,1 31,6 1,3 Mei 30,8 0,5 29,7 -0,6 Juni 30,2 0,0 29,5 -0,8 Juli 29,4 -0,9 28,3 -2,0 Agustus 29,2 -1,1 28,7 -1,6 September 28,9 -1,4 29,1 -1,1 Oktober 30,3 0,0 29,2 -1,1 November 31,1 0,8 33,2 2,9 Desember 34,2 3,9 31,3 1,0
Dapat dilihat pada Tabel 4.4 menunjukkan anomali SPL saat terjadi El Nino (mulai bulan Mei 2015) di perairan Surabaya  mengalami  penurunan  suhu  dari  rata-rata suhu normalnya yaitu lebih besar dari 0,5 ○ C.
Tabel 5 Anomali Suhu Permukaan Laut Asimilasi perairan Surabaya tahun 2014-2015
Bulan Tahun 2014 Tahun 2015 Suhu Anomali Suhu Anomali Januari 29,0 -1,2 30,5 0,2 Februari 30,0 -0,3 30,9 0,7 Maret 31,3 1,1 30,9 0,6 April 29,1 -1,1 31,6 1,4 Mei 30,6 0,3 29,7 -0,5 Juni 30,2 0,0 29,5 -0,8 Juli 29,4 -0,8 28,3 -2,0 Agustus 29,2 -1,0 28,7 -1,6 September 28,9 -1,3 29,1 -1,1 Oktober 30,2 0,0 29,1 -1,1 November 30,9 0,7 332 2,9 Desember 34,2 4,0 31,2 1,0
Dapat  dilihat  pada  Tabel  5  menunjukkan  anomali SPL saat terjadi El Nino (mulai bulan Mei 2015) di perairan Surabaya  mengalami  penurunan  suhu  dari  rata-rata suhu normalnya yaitu lebih besar dari 0,5 ○ C.

## Tabel 2 Selisih 2 Data Suhu (dalam satuan
○ C)
Bulan Tahun 2014 Tahun 2015 Suhu 1 Suhu 2 selisih Suhu 1 Suhu 2 selisih Januari 29,2 29,0 0,2 30,6 30,5 0,1 Februari 30,0 30,0 0 30,9 30,9 0 Maret 31,3 31,3 0 30,9 30,9 0 April 29,2 29,1 0,1 31,6 31,6 0 Mei 30,8 30,6 0,2 29,7 29,7 0 Juni 30,2 30,2 0 29,5 29,5 0 Juli 29,4 29,4 0 28,3 28,3 0 Agustus 29,2 29,2 0 28,7 28,7 0
September 28,9 28,9 0 29,1 29,1 0 Oktober 30,3 30,2 0,1 29,2 29,1 0,1 November 31,1 30,9 0,2 33,2 33,2 0 Desember 34,2 34,2 0 31,3 31,2 0,1
Dari Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai suhu dari 2 data yang berbeda memiliki selisih paling tinggi adalah bulan Januari 2014 dan November 2014 yaitu sebesar 0.2 ○ C. Sedangkan  pada  bulan  Februari,  Maret,  Juni,  Juli, Agustus, September, Desember pada tahun 2014 tidak memiliki selisih. Pada bulan Februari, Maret, April, Mei, Juni,  Juli,  Agustus,  September,  November  tahun  2015 tidak memiliki selisih.
Adapun  pembuatan  grafik  dilakukan  untuk  melihat secara grafis perubahan suhu permukaan laut bulanan. Berikut ini pada  Gambar 5 grafik suhu permukaan laut ( SPL )  Surabaya  berdasarkan  suhu  citra  Aqua  MODIS level 3:
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  31,7 ○ 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.

## Gambar 5 Grafik suhu permukaan laut perairan

## Surabaya tahun 2014-2015
Berdasarkan  Gambar  5  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 .

## Hasil Pengolahan Data
Hasil  pengolahan  data  pasang  surut  berupa  nilai muka  air  laut  rata-rata  ( MSL )  untuk  lokasi Surabaya  tahun  2014-2015  seperti  terlihat  pada tabel berikut ini:
Tabel 3 Nilai MSL Surabaya (dalam satuan cm) Bulan Tahun 2014 2015 Januari 122,09 117,79 Februari 105,12 105,39 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.
Analisa Komponen Harmonik Pasang Surut Hasil  pengolahan  komponen  harmonik  pasang  surut berupa  nilai  amplitudo  untuk  lokasi  Surabaya  tahun 2014  dan  tahun  2015,  memiliki  amplitudo  konstanta harmonik pasang surut M2 diperoleh rata-rata sebesar 39,32  cm.    Fluktuasi  nilai  konstanta  harmonik  pasang surut M2 ini adalah sebesar 3,52 cm dengan amplitudo terkecil  sebesar  37,79  cm  dan  terbesar  41,31  cm. Amplitudo  terkecil  diperoleh  pada  perhitungan  data bulan  Desember  2014,  sedangkan  yang  terbesar diperoleh pada Bulan April 2015.
Amplitudo  konstanta  harmonik  pasang  surut  S2 diperoleh  rata-rata  sebesar  22,88  cm.    Fluktuasi  nilai konstanta harmonik pasang surut S2 ini adalah sebesar 17,07  cm  dengan  amplitudo  terkecil  sebesar  17,53  cm dan  terbesar  34,61  cm.  Amplitudo  terkecil  diperoleh pada perhitungan data bulan Agustus 2014, sedangkan yang terbesar diperoleh pada Bulan Januari 2014. Amplitudo  konstanta  harmonik  pasang  surut  N2 diperoleh  rata-rata  sebesar  7,79  cm.    Fluktuasi  nilai
konstanta  harmonik  pasang  surut  M2  ini  adalah sebesar  7,94  cm  dengan  amplitudo  terkecil  sebesar 5,30  cm  dan  terbesar  13,24  cm.  Amplitudo  terkecil diperoleh  pada  perhitungan  data  bulan  Mei  2014, sedangkan yang terbesar diperoleh pada Bulan Januari 2014.
Amplitudo  konstanta  harmonik  pasang  surut  K2 diperoleh  rata-rata  sebesar  7,16  cm.    Fluktuasi  nilai konstanta harmonik pasang surut K2 ini adalah sebesar 47,05  cm  dengan  amplitudo  terkecil  sebesar  2,46  cm dan  terbesar  49,51  cm.  Amplitudo  terkecil  diperoleh pada perhitungan data bulan Oktober 2015, sedangkan yang terbesar diperoleh pada Bulan Januari 2014. Amplitudo  konstanta  harmonik  pasang  surut  K1 diperoleh  rata-rata  sebesar  43,73  cm.    Fluktuasi  nilai konstanta harmonik pasang surut K2 ini adalah sebesar 39,81  cm  dengan  amplitudo  terkecil  sebesar  32,97  cm dan  terbesar  72,77  cm.  Amplitudo  terkecil  diperoleh pada  perhitungan  data  bulan  Desember  2015, sedangkan yang terbesar diperoleh pada Bulan Januari 2014.
Amplitudo  konstanta  harmonik  pasang  surut  O1 diperoleh  rata-rata  sebesar  21,9  cm.    Fluktuasi  nilai konstanta harmonik pasang surut O1 ini adalah sebesar 3,79  cm  dengan  amplitudo  terkecil  sebesar  19,91  cm dan  terbesar  23,70  cm.  Amplitudo  terkecil  diperoleh pada perhitungan data bulan Februari 2015, sedangkan yang terbesar diperoleh pada Bulan Juli 2014.
Amplitudo  konstanta  harmonik  pasang  surut  P1 diperoleh  rata-rata  sebesar  16,24  cm.    Fluktuasi  nilai konstanta harmonik pasang surut P1 ini adalah sebesar 25,75  cm  dengan  amplitudo  terkecil  sebesar  3,68  cm dan  terbesar  29,43  cm.  Amplitudo  terkecil  diperoleh pada  perhitungan  data  bulan  Januari  2015,  sedangkan yang terbesar diperoleh pada Bulan Januari 2014. Amplitudo  konstanta  harmonik  pasang  surut  M4 diperoleh  rata-rata  sebesar  1,94  cm.    Fluktuasi  nilai konstanta  harmonik  pasang  surut  M4  ini  adalah sebesar  1,87  cm  dengan  amplitudo  terkecil  sebesar 1,01  cm  dan  terbesar  2,89  cm.  Amplitudo  terkecil diperoleh  pada  perhitungan  data  bulan  September 2014,  sedangkan  yang  terbesar  diperoleh  pada  Bulan Januari 2014.
Amplitudo  konstanta  harmonik  pasang  surut  MS4 diperoleh  rata-rata  sebesar  2,45  cm.    Fluktuasi  nilai konstanta  harmonik  pasang  surut  MS4  ini  adalah sebesar  2,95  cm  dengan  amplitudo  terkecil  sebesar 0,90  cm  dan  terbesar  3,87  cm.  Amplitudo  terkecil diperoleh  pada  perhitungan  data  bulan  Mei  2014, sedangkan  yang  terbesar  diperoleh  pada  Bulan Februari 2015.
Berdasarkan  Gambar  6  dan  7  hasil  perhitungan amplitudo konstanta harmonik pasang surut menunjukkan  konstanta  ampitudo  K1  memiliki  nilai terbesar.  Hal  ini  sesuai  dengan  teori  Pinet  pada Rampengan  (2009),  konstanta  harmonik  K1  sebagai komponen  pasang  surut  bulan  utama,  umumnya
memiliki  amplitudo  lebih  besar  daripada  konstanta amplitudo lainnya.

## Gambar 6 Histogram amplitudo pasang surut
Surabaya tahun 2014
Gambar 7 Histogram Amplitudo Pasang Surut Surabaya tahun 2015

## Grafik Mean Sea level
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  8  grafik Mean  Sea  Level ( MSL ) Surabaya :
Gambar 8 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. Analisa Hasil Mean Sea Level
Gambar 9 Tren MSL Surabaya
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 makadilakukan  perhitungan  seperti  rumusan dibawah ini:
Tren= (Y akhir-Yawal)/jumlah tahun
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 kesesuaian  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.
Hubungan antara Pasang Surut Air Laut dengan Fenomena Iklim

## Gambar 10 Hubungan SPL dengan MSL
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  9,  variasi  muka  air  laut  pada  bulan Mei  hingga  Desember  tahun  2015  menandakan kecenderungan penurunan yang cukup signifikan.

## 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).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  sampaikan  terima  kasih  kepada  kepada Departemen Geomatika
ITS yang telah memberikan dukungan administrasi dan pendanaan  sehingga  penelitian  ini  dapat  berjalan dengan baik dan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Supari,  M.  (2015). Sejarah  Dampak  El  Nino  Indonesia. Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika. Linggasari,  Y.  (2015). El  Nino  Menguat,  Kemarau Diperkirakan Hingga November. CNN Indonesia. 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.
Badan Informasi Geospasial. (2014). Peta Inageoportal. Http://www.tanahair.indonesia.go.id. (diakses tanggal 26 Desember, 2015)
Ongkosongo. 1989. Pasang Surut . Jakarta: LIPI.
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.