## REDUKSI DATA PEMERUMAN MENGGUNAKAN TIDAL CONSTITUENT AND RESIDUAL
INTERPOLATION (TCARI) (STUDI KASUS: SELAT MAKASSAR)
Duty Kendartiwastra* 1 , Danar Guruh Pratomo 2 , Eko Yuli Handoko 3
Departemen Teknik Geomatika FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 e- mail : * kendartiwastra@gmail.com

## Abstrak
Koreksi data pemeruman biasanya dilakukan dengan mengurangi nilai kedalaman terhadap tinggi muka air laut yang telah tereferensi terhadap chart datum di waktu yang sama. Faktanya, perbedaan lokasi pemeruman dan pengamatan pasut menyebabkan tinggi muka air laut di kedua tempat tersebut tidak sama dalam waktu yang sama. Hal tersebut terjadi  karena  adanya  perambatan  nilai  amplitudo  dan  fase  gelombang  pasut  yang  terjadi  karena  perbedaan karakteristik pasut antara satu wilayah dengan wilayah yang lain. Pembuatan tidal zoning menggunkana metode Tidal Constituent  and  Residual  Interpolation  merupakan  salah  satu  solusi  untuk  permasalahan  ini.  Kostanta  dan  residual didapatkan  dari  data  pengamatan  7  stasiun  pasut  di  sekitar  Selat  Makasssar  menggunakan  metode  least  square. Keduanya kemudian diinterpolasi di atas grid yang telah dibobotkan, lalu dihitung menggunakan persaamaan Laplace. Selanjutnya, ekstraksi tinggi muka air laut dilakukan pada zona pemeruman yang terletak 27,752  kilometer dari Stasiun Mahakam. Dengan interval convidence 95%, menunjukkan bahwa hasil batimetri yang telah terkoreksi oleh tidal zoning dan pengamatan pasut secara langsung memberikan perbedaan yang signifikan.
Kata kunci: Koreksi Pemeruman, Zonasi Pasut, TCARI

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Menurut  hasil  studi  lembaga International Energy Agency (IEA), Indonesia menduduki peringkat  22  sebagai  negara  penghasil  minyak bumi terbesar di dunia dengan produksi mencapai 911000  barrel  per  hari.  Pada  tahun  2014 Kementrian  ESDM  (Energi  dan  Sumber  Daya Mineral)  mencatat  produksi  minyak  bumi Indonesia  mencapai  7,25  juta  barrel  per  hari, hampir  mendekati  produksi  minyak  negara  di Timur  Tengah.  Hal  ini  membuktikan  bahwa Indonesia kaya akan sumber daya minyak dan gas bumi.  Bedasarkan  peta  persebaran  area  kerja ekploitasi minyak  dan  gas bumi  di  Indonesia oleh Direktorat  Jendral  Migas  tahun  2010,  salah  satu tempat  yang  banyak  dilakukan  eksplorasi  dan eksploitasi  minyak  dan  gas  bumi  adalah  Selat Makassar. Dalam mendukung kegiatan eksplorasi, eksploitasi  dan  maintenance  bangunan  offshore, pada  daerah-daerah  seperti  ini  banyak  dilakukan kegiatan  survei  batimetri.  Peta  batimetri  dapat diwujudkan melalui kegiatan pemeruman menggunakan echosounder.
Echosounder  digunakan  untuk  mengukur kedalaman perairan dengan menggunakan gelombang akustik. Gelombang akustik dipancarkan  dari  transducer  kapal  secara  vertikal ke  dasar  laut,  selanjutnya  permukaan  dasar  laut
akan  memantulkan  kembali  pulsa-pulsa  itu kemudian  diterima  oleh  transducer  kapal.  Selang waktu  ketika  sinyal  dipancarkan  sampai  diterima kembali akan tercatat. Sehingga jarak yang terukur selama  selang  waktu  tersebut  merupakan  jarak dua kali kedalaman lokal (Xavier 2002).
Kedalaman  hasil  pengukuran  yang  didapatkan tetap harus dikoreksi dari berbagai kesalahan yang mungkin terjadi. Kesalahan tersebut dapat berasal dari  kecepatan  gelombang  suara,  pasang  surut, kecepatan  kapal,  sistem  pengukuran,  offset,  dan posisi  kapal.  Dari  beberapa  sumber  kesalahan tersebut, pasang surut air laut merupakan sumber kesalahan  utama  dalam  kegiatan  pemeruman, karena  efektifitas  reduksi  data  hasil  pemeruman pada  sebuah  chart  datum  sangat  bergantung kepada  pemahaman  tentang  karakteristik  pasang surut di suatu wilayah (Wolocot 2008).
Berdasarkan  penelitan  yang  telah  ada  di Indonesia,  sebagian  besar  metode  koreksi  hasil pemeruman  terhadap  pasang  surut  air  laut dilakukan  menggunakan  data  observasi  pasang surut dari satu stasiun pasut baik secara real-time atau  setelah  proses  pemeruman  dilakukan. Ketinggian  muka  air  laut  terhadap  chart  datum ketika  proses  pemeruman  diasumsikan  sama dengan tinggi muka air laut yang tercatat di stasiun pasut  terdekat  dalam  waktu  yang  sama.  Metode seperti ini dinilai kurang akurat dan presisi karena pada kenyatannya, tinggi muka air laut di wilayah
pemeruman tidak sama dengan tinggi muka air laut yang tercatat di suatu stasiun pasut karena adanya perambatan fase dan amplitudo gelombang pasut. Sehingga  perlu  adanya  pemodelan  tidal  zoning untuk  memprediksi  pasut  di  suatu  daerah pemeruman  dengan  memanfaatkan  data  pasut dari beberapa stasiun pasut.
Tidal  zoning  dapat  dilakukan  menggunakan metode  Diskrit  atau  TCARI  (Tidal  Constituent  and Residual  Interpolation).  Metode  TCARI  adalah metode  interpolasi  pasut  dari  beberapa  stasiun pasut  pada  suatu  grid  area  pemodelan  dengan pembobotan  area  grid  berdasarkan  Persamaan LaPlace  (Cisternelli  2014).  Sehingga  setiap  titik pada  grid  memiliki  nilai  fase  dan  amplitudo gelombang  pasut  tertentu  yang  dapat  digunakan untuk membuat prediksi tinggi muka air laut dalam waktu  tertentu.  Kelebihan  TCARI  dibandingkan Metode  Diskrit  adalah  dapat  menghilangkan diskontinyuitas  yang  terjadi  pada  zona  transisi, memisahkan  perhitungan  tinggi  muka  air  akibat efek  pasut  dan  non  pasut  (cuaca  dan  river discharge),  serta  dapat  menampilkan  uncertainty model akibat perambatan kesalahan Tidal Datum, Astronomic dan Water Level Uncertainty (Cisternelli  2017).  Dengan  penerapan  metode TCARI  diharapkan  hasil  data  prediksi  pasut  dapat lebih  akurat  dan  presisi  untuk  mengkoreksi  hasil pemeruman  sehingga  didapatkan  ketelitian pengukuran kedalaman yang optimal.

## METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi penelitian berada di Selat Makassar, dengan  koordinat  geografis  115°25'3,7"  BT- 120°0'34,8"  BT  dan  5°30'4,8"  LS-0°57'52,36"  LU. Lokasi  penelitian  dan  sebaran  titik  pengamatan pasut  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Koordinat geografis dari stasiun pasut  dapat  dilihat  Tabel 1. Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  TCARI untuk melakukan pemodelan zonasi pasut.
Dalam  metode  TCARI  dibutuhkan  batas Selat  Makassar  berupa  vektor  garis  pantai  dan informasi  lokasi  titik  stasiun  pasut  sebagai  batas pemodelan. Garis pantai diperoleh dari GSHHG (A Global Self-consistent, Hierarchical, High- resolution  Geography  Database)  yang  memiliki resolusi  tinggi.  Data  pengamatan  pasut  memiliki interval  pengamatan  1  jam  selama  1  tahun (periode  tahun  2017)  dan  digunakan  untuk mengekstrak 11 kostanta pasut serta perhitungan datum vertikal dari setiap stasiun pasut.
Gambar 1. Lokasi Penelitian Tabel 1 Stasiun Pengamatan Pasut No  Nama Lintang (°) Bujur (°) 1 Makassar -5,112 119,418 2 Mamuju -2,667 118,893 3 Balikpapan -1,272 116,806 4 Pantoloan -0,712 119,857 5 Pare-pare -4,014 119,620 6 Kotabaru -3,291 116,146 7 Delta Mahakam -0,553 117,399
Tahapan pengolahan data yang dilakukan pada penelitian ini akan dijelaskan sebagai berikut:

## Ekstraksi Kostanta Pasut Observasi
Data observasi pasang surut air laut dari titik-titik stasiun  pasut  diolah  dengan  metode  kuadrat terkecil  untuk  mendapatkan  11  konstituen  pasut (M2,  S2,  N2,  K2,  K1,  O1,  P1,  MF,  MM,  M4,  dan MS4).  Konstituen tersebut selanjutnya digunakan untuk  memprediksi  pasut  di  masing-masing  titik. Dengan mencari selisih antara data observasi dan prediksi,  didapatkan  residu.  Di  mana  residu  ini merupakan  nilai  yang  mewakili  parameter pengaruh  komponen  non  pasut  seperti  river discharge dan pengaruh cuaca.
Nilai  observasi,  prediksi,  dan  residu  berfungsi sebagai  data  input  untuk  melakukan  interpolasi dan pembobotan berdasarkan persamaan Laplace. Variasi  naik  turunnya  muka  air  laut  adalah  hasil
penjumlahan (superposisi) dari semua gelombang komponen harmonik pasut yang terjadi.

## Pembuatan Model Zonasi Pasut
Model dibangun dengan menggunakan perangkat lunak  Pydro.  Domain  model  dibuat  dengan mempertimbangkan batas area pemodelan berupa vektor  garis  pantai  yang  mengelilingi  Selat Makassar  dan  koordinat  satsiun  pasut  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Setelah  area  pemodelan telah  ditentukan,  selanjutnya  dilakukan  proses griding  menggunakan  metode  TIN  (Triangular Interpolation Network).
Data hasil pengolahan berupa 11 konstituen pasut dan  data  observasi  pasut  di  masing-masing  titik digunakan  sebagai  data  input  untuk  melakukan pembobotan dan interpolasi berdasarkan persamaan  Laplace  pada  model  grid  yang  telah dibuat.
Dalam  metode  TCARI  digunakan  persamaan Laplace  sebagai  dasar  interpolasi  amplitudo  dan fase dari setiap kostanta pasut dari setiap stasiun pasut ke titik-titik hasil griding. Menurut  Kurt Hess (2004) persamaan Laplace adalah sebagai berikut:
𝜕𝐺 𝜕𝑥 2 + 𝜕𝐺 𝜕𝑦 2 = 0 (1) 𝐺(𝑥 𝑚 , 𝑦 𝑚 ) = 𝐺 𝑚 0 (2)
Dimana m adalah indeks dari stasiun-stasiun pasut yang  digunakan,  sedangkan  G  adalah  nilai  yang diketahui pada satu titik dan x,y adalah posisi dari titik  yang  ingin  diketahui  nilainya.  Dalam  rangka mempercepat  proses  komputasi  dan  ruang penyimpanan,  dilakukan  penyederhanaan  rumus Laplace yang dapat dilihat pada rumus berikut.
𝐺(𝑥, 𝑦) = ∑ 𝑔(𝑥, 𝑦, 𝑚) 𝑀 𝑚=1 𝐺 𝑚 0 (3) 𝜕𝑔 𝜕𝑥 2 + 𝜕𝑔 𝜕𝑦 2 = 0 (4)
𝑔(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 , 𝑚) = 𝛿 𝑚 (5)

## Ekstraksi Tinggi Muka Air Laut
Kostanta  pasut  yang  terinterpolasi  pada  daerah pemodelan,  kemudian  digunakan  untuk  ekstraksi tinggi  muka  air  laut  (water  level).  Setelah  itu dilakukan  perbanddingan  untuk  mengetahui
perbedaan  pola  dan  nilai  tinggi  muka  air  laut  di salah satu titik pemodelan terhadap pola pasut di stasiun pengamatan pasut terdekat.
Variasi  tinggi  muka  laut  di  suatu  tempat  dapat dinyatakan  sebagai  superposisi  dari  berbagai komponen  harmonik  pasang  surut.  Dengan demikian tinggi muka air pada suatu saat 𝑡 𝑛 dapat dituliskan dalam persamaan (2.5) (Emery 1998):
𝑥(𝑡 𝑛 ) =   𝑥 + ∑ 𝐶 𝑞 cos (2𝜋𝑓 𝑞 𝑡 𝑛 − ∅ 𝑞 ) 𝑀 𝑞=1 (6)
dimana:
𝑥(𝑡 𝑛 ) =tinggi muka air pada waktu 𝑡 𝑛 𝑥 =tinggi muka air rata-rata dari suatu referensi yang ditentukan
𝐶 𝑞 =amplitudo komponen pasut di tempat pengamatan 𝑓 𝑞 =frekuensi dari gelombang tiap komponen pasut ∅ 𝑞 =fase gelombang komponen pasut pada t=0 𝑀 =jumlah komponen pasut pembentuk superposisi

## Pengolahan Data Pemeruman
Data  pemeruman  diolah  berdasarkan  2  skema. Pada  skema  1  data  pemeruman  dikoreksi menggunakan pasut pengamatan, sedangkan pada skema  ke-dua,  data  pemeruman  dikoreksi menggunakan  pasut  hasil  prediksi  TCARI.  Kedua model  batimetri  yang  dihasilkan  dari  masing- masing skema diuji tingkat signifikannya menggunakan Uji Z.
Uji  Z  dalam  penelitian  ini  menggunakan  uji hipotesis  dua  arah  untuk  mengetahui  apakah kedua  sampel  memiliki  proporsi  yang  sama  atau tidak.  Berdasarkan  nilai  Z 0 hasil  perhitungan selanjutnya  dibandingkan  dengan  nilai  Z  tabel dengan  tingkat  kepercayaan  95%,  tingkat kepercayaan  95%  memiliki  tingkat  signifikansi sebesar 5% atau 0,05. Nilai Z tabel dengan tingkat signifikansi 5% pada uji hipotesis dua arah adalah 1,96.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Ekstraksi Kostanta Pasut
Berdasarkan  proses  peengolahan  data observasi  di  tujuh  stasiun  pengamatan  pasut didapatkan dua daerah yang memiliki tipe dan pola
pasut yang mempunyai perbedaan signifikan, yaitu stasiun  Makassar  dan  Delta  Mahakam.  Nilai kostanta di dua astasiun tersebut ditunjukkan oleh Tabel  2  dan  Tabel  3.  Pola  tipe  pasut  di  stasiun Makassar adalah (pasut campuran condong harian tunggal)  sedangkan  tipe  pasut  di  stasiun  Delta Mahakam adalah (pasut campuran condong harian ganda).  Kedua  perbedaan  pola  tersebut  terlihat jelas pada Gambar 2 dan Gambar 3.

## Tabel 2 Kostanta Pasut Stasiun Makassar
NOMOR KOSTANTA AMPLITUDO (cm) FASE (°) 1 M2 11,434 -80,661 2 S2 15,281 -32,460 3 N2 2,705 79,662 4 K2 6,062 105,686 5 K1 28,343 174,761 6 O1 17,284 -129,179 7 P1 10,845 174,511 8 Mf 0,899 162,982 9 Mm 1,773 73,108 10 M4 0,590 -63,277 11 MS4 0,398 -139,023 12 S0 123,579

## Tabel 3 Kostanta Pasut Stasiun Makassar
NOMOR KOSTANTA AMPLITUDO (cm) FASE (°) 1 M2 64,153 -118,056 2 S2 45,727 -139,923 3 N2 8,156 117,422 4 K2 15,542 -10,948 5 K1 22,946 -72,807 6 O1 15,591 -29,205 7 P1 9,409 -70,589 8 Mf 2,081 109,262 9 Mm 2,569 142,647 10 M4 2,141 -73,247 11 MS4 0,992 171,378 12 S0 157,817

## Hasil Griding dan Pembobotan
Proses  griding  menggunakan  metode  TIN (triangular  interpolation  network)  menghasilkan 9900 titik dengan luas area Selat Makassar sekitar 255268,763  kilometer  persegi.  Titik-titik  tersebut akan  semakin  rapat  pada  wilayah  yang  dekat dengan garis pantai dan batas pulau. Hal ini dapat ditunjukkan oleh Gambar 2. Variasi kerapatan titik hasil  griding  tersebut  mengindikasikan  bahwa proses komputasi akan semakin sering dilakukan di titik-titik yang dekat dengan garis pantai dan batas pulau.  Metode  seperti  ini  baik  untuk  digunakan, mengingat geometri pantai, teluk dan tanjung juga berpengaruh terhadap efek lokal seperti angin dan arus  yang  secara  tidak  langsung  mempengaruhi karakter atau tipe pasut di suatu wilayah.

## Gambar 2. Hasil Griding Di Sekitar Stasiun Pasut Makassar
Pada  proses  selanjutnya,  nilai  kostanta  dan  fase dari  setiap  stasiun  pasut  yang  telah  diketahui, diinterpolasi  menggunakan  persamaan  Laplace yang teriterasi pada setiap titik hasil proses griding. Untuk  mempercepat  iterasi  dan  efektifitas  ruang penyimpanan  (memori),  digunakan  formula  hasil penyederhanaan  persamaan  Laplace.  Dalam formula  ini  dibutuhkan  weighted  field  yang diperoleh  dari  proses  pembobotan.  Proses pembombotan  dilakukan  berdasarkan  formula boundary condition. Hasil pembobotan mempunyai rentang 0 sampai 1. Semakin jauh dari stasiun  pasut,  maka  nilainya  akan  mendekati  1, artinya  data  prediksi  yang  dihasilkan  akan  lebih akurat  ketika  radius  tempat  tersebut  ke  titik pengamatan pasut semakin kecil. Sehingga secara tidak langsung rentang tersebut dapat menunjukkan tingkat ketidakpercayaan (uncertainty)  dari  model  pasut  yang  telah  dibuat seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3 Hasil Griding dan Pembobotan
Stasiun  Pasut  Mahakam  dan  Pantoloan  kurang memberikan  kontribusi  tingkat  kepercayaan terhadap  model  karena  letaknya  yang  terlalu menjorok ke darat dan berada pada sebuah delta sungai. Stasiun Pasut Kotabaru yang terhalang oleh Pulau Laut, juga kurang memberikan efek yang baik terhdap  model  yang  dihasilkan.  Sehingga  wilayah bagian  selatan  Kotabaru  mempunyai  tingat uncertainty  yang  tinggi,  ditunjukkan  oleh  warna merah yang lebih dominan.
Co-Tidal
Kostanta pasut yang telah diinterpolasi berdasarkan metode TCARI dapat dianalisa dengan melihat  hasil  Co-tidal  yang  dihasilkan.  Dari  11 kostanta  pasut  yang  dimodelkan,  terdapat  3 kostanta  yang  mengalami  beberapa  anomali  nilai amplitudo,  yaitu  konstanta  M4,  O1,  dan  P1. Anomali  pada  konstanta  M4  dapat  dilihat  pada Gambar 4.

## Gambar 4 Co-Tidal M4
Perambatan  amplitudo  M4  terjadi  dari  bagian selatan  Selat  Makassar  menuju  ke  arah  utara (Samudra  Pasifik).  Anomali  nilai  amplitudo  M4 terjadi di sekitar pesisir Balikpapan. Kostanta pasut M4  merupakan  kostanta  periode  dangkal,  yaitu konstanta  pasang  surut  yang    terbentuk  karena adanya  distorsi  non-linear  dari  osilasi  kostanta pasang  surut  utama  pada  saat  berinteraksi  dan merambat di perairan dangkal.
Terdapat  dua  penyebab  utama  terbentuknya konstanta ini, pertama akibat gesekan dasar serta proses  fisis  yang  bergantung  pada  nilai  kuadrat amplitudonya, kedua akibat proses hidrodinamika, kedua  penyebab  tersebut  merupakan  komponen non-linear.  Selain  kedua  hal  diatas,  penyebab lainnya  adalah  efek  resonansi    lokal  dan pembentukan gelombang stasioner (Basith 2015). Anomali  nilai  amplitudo  di  pesisir  Balikpapan  ini dimungkinkan terjadi karena geometri garis pantai pesisir  Balikpapan  tidak  teratur,  dibuktikan  oleh adanya  beberapa  teluk,  seperti  Teluk  Balikpapan, Teluk  Apar  dan  Teluk  Adang  yang  menyebabkan terjadinya resonansi pada osilasi gelombang pasut utama  yang  kemudian  memberikan  efek  anomali nilai  amplitudo M4  seperti  yang  ditunjukkan  oleh Gambar 5.
Balikpapan

## Gambar 5. Geometri Pesisir Balikpapan
Kostanta  pasut    O1  merupakan  kostanta  yang dipengaruhi  oleh  gravitasi  bulan  (Principal  lunar diurnal), anomali nilai amplitudo di bagian selatan pesisir Kotabaru terjadi karena adanya Pulau Laut dan  Pulau  Kalimantan  yang  membentuk  suatu kanal kecil yang bertindak sebagai resonator seerti yang  ditnjukan  oleh  Gambar  6.  Respon  perairan yang sebagian tertutup spserti teluk terhadap gaya pembangkit  pasut  laut  yang  masuk  dipengaruhi oleh  natural  modes  dan  resonansinya  terhadap periode pasut (Ali 1994).
Gambar 6. Co-Tidal O1
Anomali  nilai  amplitudo  P1  (Gambar  7)  di  peisisr Makassar dimungkinkan terjadi karena perbedaan kedalaman  yang  terlalu  drastis  antara  paparan Kepulauan Pabbiring dan laut lepas yang mengarah ke  Laut  Jawa  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 7.
Gambar 7. Co-Tidal P1
Menurut Ali (2004) menjelaskan bahwa di daerah seperti  ini  pasut  (elevasi  dan  arus  pasut) mengalami  perubahan  jika  dibandingkan  dengan perairan dalam.  Magnitudonya bertambah, kadang-kadang  dengan  faktor  yang  besar  jika terjadi resonansi antara periode pasut dan periode natural.  Arus  pasut  di  perairan  kontinental  shelf menjadi lebih besar. Selain itu, jika gerakan pasut yang  dibangkitkan  di  laut  lepas  menjalar  sebagai gelompang  ke  kontinental  slope  dan  shelf  atau perairan  pantai,  maka  gelombang  pasut  tersebut akan mengalami perubahan akibat berkurangya

## Ekstraksi Water Level
Ekstraksi  tinggi  muka  air  laut  (water  level) dilakukan  pada  lokasi  di  mana  kegiatan pemeruman  dilakukan.  Stasiun  pasut  yang digunakan untuk pengamatan tinggi muka air laut ketika pemeruman dilakukan adalah stasiun Delta Mahakam. Sehingga nilai prediksi muka air laut di lokasi pemeruman akan dibandingkan dengan nilai pengamatan muka air laut di stasiun pengamatan Delta Mahakam untuk kemudian digunakan dalam proses  koreksi  data  pemeruman  skema  A  dan
Kotabaru Teluk Balikpapan Teluk Adang Teluk Apar Makassar
skema  B.  Kegiatan  Pemeruman  dilakukan  pada tanggal 24, 25, dan 26 September 2017.
Prediksi  nilai  muka  air  laut  diekstrak  dengan interval  waktu  10  menit  dengan  harapan  dapat digunakan  untuk  mereduksi  data  pemeruman secara lebih teliti. Nilai perbedaan tinggi muka air laut  maksimum,  minimum  dan  rata  dari  grafik  di atas, ditunjukkan oleh Tabel 4. Jarak antara lokasi pengamatan  dan  lokasi  pemeruman  kurang  lebih sekitar 27 km.

## Tabel 4 Selisih Water Level Lokasi Pengamatan Pasut dan Pemeruman
Selisih 24-09-2017 25-09-2017 26-09-2017 Maksimum 0,926 meter 0,592 meter 0,514 meter Minimum 0,003 meter 0,011 meter 0,246 meter Rata-rata 0,394 meter 0,313 meter 0,395 meter
Perbedaan  tinggi  muka  air  laut  antara  lokasi pengamatan  pasut  dan  lokasi  pemeruman  terjadi karena  pola  pasut  yang  berbeda  pada  kedua tempat tersebut. Hal ini dibuktikan oleh pola pasut di kedua tempat tersebut selama 3 hari. Meskipun tidak  terlalu  besar,  namun  efek  yang  ditimbulkan dalam proses koreksi kedalaman untuk pembuatan batimetri mempunyai perbedaan sangat signifikan.

## Hasil Pengolahan Data Pemeruman
Kegiatan  pemeruman  dilakukan  di  sekitar  delta Sungai  Mahakam  pada  tanggal  24,  25,  dan  26 September 2017. Berdasarkan standar IHO, kriteria daerah survei masuk ke dalam orde spesial dengan total  vertical  uncertainty  yang  diperbolehkan adalah  95%  confidence  level  dengan  nilai  a=0.25 dan  b=0,0075.  Lokasi  pemeruman  terletak  di sekitar koordinat 0,706 ° LS. Pemeruman dilakukan menggunakan R2Sonic dengan luas area pemeruman sekitar 147212,436 m 2 , terdiri dari 48 lajur utama dan 5 lajur silang.
Pengolahan  data  pemeruman  dilakukan  melaui koreksi  spike,  kecepatan  suara  (SVP),  draft  kapal dan  patch  test  (roll,  pitch,  dan  yaw).  Setelah terkoreksi oleh beberapa parameter tersebut, data pemeruman dikoreksikan terhadap pasut menggunakan 2 skema. Skema 1 data pemeruman dikoreksi menggunkan pasut pengamatan, sedangkan pada skema 2 data pemeruan dikoreksi menggunakan pasut hasil prediksi TCARI.
Skema 1
Pada skema 1 hasil rata-rata kedalaman yang telah terkoreksi  pasut  adalah  2,833  meter,  maksimum 12,656 meter  dan  minimum  0,938 meter.  Bentuk dasar  laut  cenderung  datar  tetapi  ada  beberapa pattern  yang  mengindikasikan  beberapa  lubang bekas  tancapan  platform  seperti  pada  Gambar  8. Terdapat anomali spike pada daerah nadir sehingga menyebabkan  pola  garis  pada  setiap  line  tetapi dapat  diminimalisir  dengan  pembersihan  spike, meskipun tidak sepenuhnya hilang.

## Gambar 8 Hasil Reduksi Data Pemeruman Skema 1

## Skema 2
Pada skema 2 hasil rata-rata kedalaman yang telah terkoreksi  pasut  adalah  3,675  meter,  maksimum 13,585 meter dan minimum 0,556 meter. Dari rona warna  yang  ditampilkan  oleh  Gambar  8  dapat diketahui bahwa bentuk dasar laut cenderung lebih memiliki kemiring yang curam daripada hasil skema 1.  Selain  itu,  pattern  beberapa  lubang  bekas tancapan platform juga terlihat lebih jelas.
Pola dasar laut seperti lipatan di daerah yang lebih dangkal  dimungkinkan  terjadi  karena  Motion Reference  Unit  (MRU)  yang  digunkan  tidak compatible  dengan  arus  yang  terjadi  di  daerah pemeruman. Hal ini terjadi baik pada skema 1 dan 2. Meskipun hasil perbedaan nilai waterlevel yang telah dibahas pada sub bab sebelunya cukup kecil, dapat  dilihat  bahwa  koreksi  pasut  memberikan efek  yang  signifikan  terhadap  batimetri  yang dihasilkan.

## Gambar 10 Hasil Reduksi Data Pemeruman Skema 2

## Hasil Uji Signifikansi Pemeruman Skema 1 dan Skema 2
Batimetri  hasil  skema  1  dan  2  dapat  diketahui tingkat  signifikansi  dengan  melakukan  uji  Z terhadap kedua model. Uji Z dilakukan dengan cara mengambil beberapa sampel kedalaman pada hasil batimeri  skema  1  dan  2  berdasarkan  titik  ICP. Jumlah  titik  ICP  adalah  sebanyak  259  titik  yang telah  tersebar  merata  di  seluruh  lokasi pemeruman.
Nilai  maksimum,  minimum,  standar  deviasi,  dan varian  data  kedalaman  pada  model  batimetri skema 1 dan skema 2 ditunjukan oleh Tabel 4. Nilai- nilai  tersebut  digunakan  untuk  menentukan  zona kritis yang diperbolehkan agar kedua model dapat dikatakan sama (μ1 = μ2).
Pada  pengolahan  data  kedalaman  hasil  batimetri skema  1,  didapatkan  nilai  rata-rata  kedalaman 2,833  meter,  nilai  maksimum  dan  minimum berturut-turut  4,544  meter  dan  0,395  meter. Varian data kedalaman pada 259 titik ICP skema 1 adalah  0,395  meter,  dengan  standar  deviasi sebesar 0,629 meter. Sedangkan hasil pengolahan data kedalaman pada skema 2 diperoleh rata-rata kedalaman  sebesar  3,675  meter,  serta  nilai maksimum  dan  minimum  kedalaman  berturut- turut  6,431  meter  dan  2,347  meter.  Variasi  data kedalaman  pada  skema  2  adalah  0,429  meter, dengan standar deviasi sebesar 0,655 meter. Dengan tingkat kepercayaan 95% atau 0,05 level of significant menunjukkan bahwa rata-rata kedalaman  skema  1  tidak  sama  dengan  rata-rata kedalaman skema 2. Hal ini dibuktikan oleh nilai Z hasil hitungan sebesar 14,924, sedangkan interval zona kritis yang diperbolehkan adalah  -1,96 ≤  Z ≤
1,96. Sehingga hipotesa μ1 = μ2 ditolak (rejected) dan  yang  digunakan  adalah  hipotesa  alternatif yaitu bahwa μ1 ≠ μ2.

## KESIMPULAN
Pemodelan  Tidal  Zoning  dilakukan  dengan  cara pembuatan batas pemodelan yang di-griding untuk mendapatkan  titik-titik  pemodelan.  Titik-titik tersebut  kemudian  akan  digunakan  dalam  proses komputasi  berdasarkan  persamaan  Laplace. Dibutuhkan field bobot untuk sebagai solusi untuk melakukan  persamaan  Laplace  yang  nilainya bergantung  pada  boundary  condition.  Hasil  akhir dari  proses  pembuatan  tidal  zoning  dinyatakan dalam Co-Tidal yang dapat menampilkan perambatan  amplitudo  dan  fase  dari  setiap kostanta pasut yang dimodelkan. Sehingga masing- masing  titik  grid  dapat  diketahui  tinggi  muka  air lautnya  berdasarkan  formula  perhitungan  water level.
Dengan menggunakan tidal zoning, tinggi muka air laut di waktu, posisi dan interval serta jangka waktu pengamatan tertentu dapat diketahui. Nilai tinggi muka air laut ini dapat digunakan untuk melakukan reduksi  data  pemeruman.  Untuk  mengetahui perbedaan  hasil  pemeruman  yaang  dikoreksi dengan  metode  TCARI  dan  metode  pengamatan pasut  pada  umumnya,  dilakukan  uji  coba menggunakan  2  skema.  Skema  ke-1  digunakan data  prediksi  dari  1  stasiun  pasut,  sedangkan skema  ke-2  dilakukan  dengan  menggunakan  data prediksi  hasil  TCARI.  Dengan  level  of  signifikan sebesar  5%  (0,05),  kedua  skema  ini  menujukkan perbedaan  yang  signifikan.  Dengan  demikian, metode TCARI dinilai efektif dalam mengatasi tidal zoning error untuk melakukan prediksi water level sebagai reduksi data pemeruman.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali, M., Hadi, S., & Mihardja, D. K. (1994). Pasang Surut
Laut. Bandung: Institut Teknologi Bandung.
Basith, A., & Prakoso, Y. (2015). Kontribusi Kostanta Pasang Surut Perairan Dangkal.
Cisternelli, M., & Martin, C. (n.d.). A Comparison of Discrete Tidal Zoning and Tidal Constituent and Residual Interpolation (TCARI)
Methodologies For Use in Hydrographic Sounding Reduction.
Hess, K., Schmq, R., Zervqs, C., & Collier, W. (2004).
Tidal Constituent and Residual Interpolation
(TCARI): A NewMethodfor theTidolCorrectionof
Bothymetric Doto. US: NOAA.
Wolocot, D. (2008). Standar Operation Procedur of TCARI. America: NOAA. Xavier, L. (2002). An Introduction to Underwater Acoustic. United Kingdom: Praxis Publishing.