Abstrak –  Teluk  Ambon  yang  berlokasi  di  Kecamatan  Teluk Ambon,  Provinsi  Maluku,  merpakan  teluk  yang  mempunyai karateristik  daerah  yang  menyempit  dan  terbagi  menjadi  tiga area yaitu Teluk Ambon Luar, Bagian tengah yang menyempit merupakan  lokasi  Jembatan  Merah  Putih,  dan  Teluk  Ambon Dalam.  Pada  setiap  areanya  mempunyai  kedalaman  dan  luas area yang berbeda sehingga terdapat perbedaan pola arus pada Teluk  Ambon.  Selain  itu  terdapat  beberapa  sungai  yang bermuara  pada  Teluk  Ambon  sehingga  memungkinkan terjadinya  sedimentasi  pada  Teluk  Ambon.  Dalam  hal  ini menggunakan  perangkat lunak pemodelan hidrodinamika 3D. Parameter  pada  pemodelan  ini  yaitu  data  batimeri,  arah  dan kecepatan  angin,  dimensi  pilar  jembatan, river  discharge , pasang surut  air laut,  dan sampel sedimen.  Dari  penelitian ini didapatkan hasil nilai kecepatan arus paling tinggi saat pasang tertinggi  dan  surut  terendah  yaitu  0.0089  m/s  dan  0.05  m/s. Berdasarkan  data  kumulatif  perpindahan  sedimen  dari  hasil model, area sekitar pilar terjadi penumpukan dan erosi sedimen yang berbeda di tiap pilarnya.
Kata  Kunci -  Arus,  Pemodelan  Hidrodinamika,  Teluk  Ambon, Transpor Sedimen.

## I. PENDAHULUAN
Teluk  Ambon  adalah  perairan  yang  memiliki  bentuk morfologi  dan  batimetriyang  khas  dimana  intensitas penggunaannya  baik  kawasan  pesisir  maupun  perairannya sangat tinggi [1].
Arus merupakan gerakan horizontal atau vertikal dari suatu massa  air  sehingga  massa  air  tersebut  mencapai  kestabilan [2]. Transpor sedimen oleh aliran air adalah transpor seluruh butir  padat  (solid)  yang  melewati  tampang  lintang  suatu aliran  air  [3].  Transpor  sedimen  dan  sifat-sifat  aliran,  pada sungai alam akan terganggu dengan adanya penahan sedimen yang dibangun melintang sungai [4].
Pada penelitian ini, dilakukan pembuatan model Transpor Sedimen  menggunakan  perangkat  lunak  Pemodelan  3 Dimensi . Pemodelan  pergerakan  massa  air  (hidrodinamika) di suatu perairan dapat dilakukan dengan metode pemodelan numerik. Pemodelan numerik mensimulasikan pola sirkulasi arus berdasarkan  hukum  kekekalan  massa (kontinuitas) dan kekekalan momentum  [5].  Model  ini  didasarkan  pada  suatu asumsi  bahwa  tinggi  muka  air  yang  terjadi  jauh  lebih  kecil jika  dibandingkan  dengan  panjang  horisontalnya  sehingga besaran  kecepatan  dirata-ratakan  terhadap  kedalaman. Dengan asumsi ini maka sirkulasi yang terjadi hanya dalam
arah  horizontal  [6].  Penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan informasi gambaran mengenai pola arus, pasang surut, sebaran sedimen, trasnpor sedimen, di perairan Teluk Ambon  khususnya  daerah  sekitar  pondasi  jembatan  Merah Putih, sehingga dapat dijadikan referensi untuk pemeliharaan bangunan tersebut. Parameter pada pemodelan ini yaitu data batimeri, arah dan kecepatan angin, dimensi pilar jembatan, river  discharge,  pasang  surut  air  laut,  dan  sampel  sedimen. Penelitian  ini  juga  menganalisa  nilai  RMSE  dan  MAE  dari hasil  pemodelan. Dengan  nilai  RMSE  dan  MAE  bersama- sama menunjukan variasi kesalahan dalam suatu sampel data, nilai RMSE selalu lebih besar atau sama dengan nilai MAE [7]. Hasil dari pemodelan ini dapat digunakan sebagai acuan penelitian pemodelan lainnya khususnya di Teluk Ambon.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  kawasan  Teluk  Ambon, Maluku.  Secara  geografis  jembatan  tersebut  terletak  di 3°39′45″ LS dan 128°11′54″ BT.
Gambar 1. Lokasi Penelitian
B. Data dan Peralatan
1) Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi :
a. Data batimetri Teluk Ambon
b. Peta RBI Teluk Ambon skala 1:50.000
c. Peta laut Teluk Ambon skala 1:25.000
d. Data sampel sedimen disekitar jembatan Merah Putih
e. Data pasang surut Teluk Ambon tahun 2018
f. Data arus Teluk Ambon tahun 2018

## Analisis Arus dan Transpor Sedimen Menggunakan Pemodelan Hidrodinamika 3 Dimensi (Studi Kasus: Teluk Ambon, Kota Ambon, Maluku)
Fikri Hadyan Putra, Danar Guruh Pratomo Departemen Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil Lingkungan dan Kebumian, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60111
e-mail : guruh@geodesy.its.ac.id
g. Data river  discharge sungai  Way  Lela  dan  Way Ruhubaru.
h. Data dimensi pilar jembatan Merah Putih
i. Data angin Teluk Ambon tahun 2018
2) Peralatan
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah berupa perangkat lunak pengolah data, antara lain:
a.  Matlab  2015a  digunakan  untuk  mengolah  data  pasang surut.
b.  Perangkat  Lunak  Pengolah  Batimetri  digunakan  untuk mengolah  data  batimetri  sesuai  dengan  kondisi  yang diinginkan untuk melakukan pemodelan
c.  ArcGIS 10.6.1 digunakan untuk digitasi data kedalaman dari peta laut Indonesia dan garis pantai dari peta RBI.
d.  Perangkat Lunak Pemodelan digunakan untuk melakukan pemodelan hidrodinamika arus dan sedimen.

## C. Metodologi Penelitian
Adapun tahapan pengolahan data dalam penelitian adalah sebagai berikut :

## 1) Pengolahan data batimetri
Data Batimetri diolah untuk mengetahui topografi daerah Teluk Ambon.
2) Pengolahan data pasang surut.
Pasang  surut  diolah  untuk  koreksi  kedalaman  lokasi penelitian.
3) Digitasi
Digitasi pada peta laut untuk menentukan titik spot depth pada daerah Teluk Ambon dan garis pantai dari peta RBI.
4) Mesh Interpolation
Proses memasukan nilai batimetri ke dalam tiap grid yang sudah dibuat.
5) Tahap pemodelan
Pada tahap ini, data data hasil interpolasi, river discharge, ukuran pilar jembatan, hasil grain size, dan water level MSL dimasukan ke dalam parameter pemodelan.
6) Tahap validasi
Validasi  data  pasang  surut  dilakukan  untuk  mengetahui secara matematis data hasil pemodelan menggunakan RMSE ( Root Mean Square Error ) dan MAE ( Mean Absolute Error ). Perhitungan untuk mencari nilai tersebut adalah:
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ Σ 𝑖=1 𝑛 (𝑦 𝑖 − ӯ 𝑖 ) 2 𝑛 (1)
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 Σ 𝑖=1 𝑛 |𝑦 𝑖 − ӯ 𝑖 | (2)
Dengan n, y_i,ӯ_i berturut-turut adalah jumlah data, data lapangan dan data hasil pemodelan.

## III. HASIL DAN ANALISA
A. Bidang Model
Pembuatan  bidang  pemodelan  dilakukan  dengan  batas pemodelan  dan  data  kedalaman  hasil  pengukuran  batimetri. Pada penelitian ini, batas model terbagi menjadi empat, yaitu batas laut, darat. Pada batas laut ( open boundary ) merupakan perbatasan  langsung  dengan  Laut  Banda  sedangkan  untuk close boundary merupakan batas garis pantai Teluk Ambon.
Setelah  melakukan  pendfinisian  batas,  selanjutnya  yaitu pembuatan mesh yang berbentuk TIN (Triangulated Irregular Network)  adalah  model  data  vektor  berbasiskan  topologi yang  digunakan  untuk  merepesentasikan  data  permukaan bumi. TIN menyajikan model permukaan sebagai sekumpulan  bidang-bidang  kecil  yang  berbentuk  segitiga yang  saling  terhubung  [8],  dikarenakan  TIN  bersifat  lebih fleksibel terhadap bentuk batas garis pantai yang tidak teratur. Element  mesh  terbentuk  berdasarkan  data  garis  pantai  dan pendefinisian  batas  dengan  memperhatikan  sudut  terkecil, maksimum luasan elemen tiap mesh, dan maksimum jumlah nodes.  Pada  pemodelan  ini,  mesh  menggunakan  ketentuan minimum  sudut  kecil  26°,  maksimum  luasan  tiap  mesh sebesar 200000 m 2 .
Tabel 1. Spesifikasi TIN Spesifikasi Jumlah Elemen 8560 Titik 4782 Gambar 2. Hasil Mesh Yang Dibentuk
Pada  hasil mesh Gambar  2,  titik-titik  kuning  merupakan close boundary garis pantai, titik-titik biru merupakan open boundary yang  berbatasan  dengan  Laut  Banda,  titik-titik merah merupakan area fokus, dan titik titik hijau merupakan pilar jembatan..
Sistem  proyeksi  yang  digunakan  yaitu  52S.  Satuan  unit untuk  menyatakan  koordinat  horizontal  maupun  vertikal adalah  meter.  Referensi  kedalaman  yang  digunakan  dalam pembuatan  model  ini  adalah  MSL  ( Mean  Sea  Level )  atau duduk muka air laut rata-rata.
Gambar 3. Hasil Interpolasi Kedalaman
Gambar  3  merupakan  hasil  interpolasi  kedalaman  yang dilakukan  terhadap mesh menggunakan  metode Triangular Interpolation . Waktu yang digunakan dalam proses simulasi ini yaitu:
Tabel 2. Parameter Waktu Pemodelan Parameter Nilai Lama Simulasi 36 hari Warming up 4,5 hari Spin up 0,5 hari Reference date 14 Agustus 2018 Simulation start time 14 Agustus 2018 Simulation stop time 18 September 2018 Time step 864

## B. Pemodelan Arus
Pemodelan  arus  dilakukan  dengan  metode  simulasi hidrodinamika. Pemodelan arus membutuhkan data pembangkit arus, data tersebut  yaitu pasang surut dan debit air sungai ( river discharge ).
Komponen  debit  sungai  dimasukan  sebagai  variabel pembangkit  arus  yang  bersumber  dari  sungai-sungai  yang bermuara  di  Teluk  Ambon.  Pada  penelitian  ini  data  debit sungai yang digunakan yaitu debit sungai Way Lela dan Way Ruhubaru.
Tabel 3. Debit Rata-rata Sungai-sungai di Wilayah Perairan Teluk Ambon No. Nama Sungai Debit Sungai Rata-rata (m 3 /s) 1 Way Lela 0.314 2 Way Ruhubaru 0.673
Data  pasang  surut  diperoleh  dari  stasiun  pasang  surut Badan  Informasi  Geospasial  di  perairan  Teluk  Ambon didapat  dengan  pengukuran  real  time.  Koordinat  stasiun pasang  surut  yaitu  3˚38’20.760”  LS  128  ˚  11’  60.000”  BT mulai tanggal 14 Agustus 2018 sampai 18 September 2018. Pada pemodelan ini, dibutuhkan data pasang surut yang telah direferensikan terhadap MSL (Mean Sea Level). ditunjukan pada Tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Data Pasang Surut tereferensi MSL Bulan Agustus – September 2018 Hari Jam Elevasi (m) 19/08/2018 1 -0.328 19/08/2018 2 -0.258 19/08/2018 3 -0.088 19/08/2018 4 0.172 19/08/2018 5 0.482 19/08/2018 6 0.692 19/08/2018 7 0.742 19/08/2018 8 0.672 19/08/2018 9 0.462 19/08/2018 10 0.172 19/08/2018 11 -0.128 19/08/2018 12 -0.368 19/08/2018 13 -0.548 19/08/2018 14 -0.678 … … … 18/09/2018 23 0.072
Data pasang surut yang telah tereferensi muka air laut rata- rata dijadikan sebagai input parameter pembangkit arus pada area open boundaries.
Pemodelan  arus  juga  menghasilkan  pasang  surut.  Hasil pasang surut model memnujukan kenaikan muka air laur pada model  hidrodinamika  ini.  Hasil  pasang  surut  model  bulan Agustus  2018  sampai  dengan  September  2018  ditampilkan pada Tabel 5:
Tabel 5 Sampel Data Pasang Surut Hasil Pemodelan Bulan Agustus Sampai September Hari Jam Elevasi (m) 19/08/2018 1 -0.301 19/08/2018 2 -0.234 19/08/2018 3 -0.070 19/08/2018 4 0.183 19/08/2018 5 0.486 19/08/2018 6 0.694 19/08/2018 7 0.752 19/08/2018 8 0.692 19/08/2018 9 0.491 19/08/2018 10 0.207 19/08/2018 11 -0.092 19/08/2018 12 -0.333 19/08/2018 13 -0.515 19/08/2018 14 -0.647 … … … 18/09/2018 23 0.080
Dari pasang surut hasil pemodelan, diketahui nilai pasang tertinggi  terjadi  pada  tanggal  14  September  2018  pada  jam 04:00 dengan ketinggian 0.859 m, sedangkan surut terendah terjadi  pada  tanggal  13  September  2018  pada  jam  09:00 dengan ketinggian -0.962 m.
Nilai  pasang  surut  yang  sudah  tereferensi  dibandingkan dengan  nilai  pasang  surut  hasil  model  untuk  mengetahui selisih keduanya, ditunjukan pada Tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Nilai Pasang Tertinggi dan Surut Terendah Pasut Pengamatan dan Model
Pasang Surut Pasang Tertinggi (m) Surut Terendah (m) Pengamatan 0.852 -0.988 Pemodelan 0.859 -0.962 Selisih (m) 0.007 0.026
Selain  itu  dibandingkan  juga  grafik  pasang  surut  antara hasil  model  dengan  pasang  surut  tereferensi  muka  air  laut rata-rata pada Gambar 4.

## Gambar 4. Grafik Perbandingan Pasang Surut
Gambar 4  menampilkan perbandingan grafik pasang surut pengamatan  dengan  pasang  surut  hasil  model  yang  telah tereferensi  muka  air  laut  rata-rata.  Terlihat  bentuk  grafik pasang surut yang terbentuk hampir sama bentuknya.
Proses selanjutnya yaitu memvalidasi hasil model pasang surut.  Validasi  dilakukan  dengan  perhitungan Root  Mean Square  Error (RMSE)  dan Mean  Absolute  Error (MAE)  . Nilai RMSE merupakan rata-rata besar kesalahan pada suatu sampel  data,  sedangkan  MAE  adalah  rata-rata  besar kesalahan  tanpa  memperhitungkan  arah  kesalahannya. RMSE digunakan untuk mencari keakuratan hasil peramalan dengan data histori [9]. MAE cocok untuk menggambarkan
kesalahan yang terdistribusi secara merata [10]. Perhitungan untuk mencari nilai tersebut adalah:
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ Σ𝑖=1 𝑛 (𝑦𝑖−ӯ𝑖)2
𝑛
(3) 𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 Σ 𝑖=1 𝑛 |𝑦 𝑖 − ӯ 𝑖 | (4)
Dengan n , 𝑦 𝑖 , ӯ 𝑖 berturut-turut  adalah  jumlah  data,  data lapangan dan data hasil pemodelan.
Dalam  perhitungan  RMSE  dan  MAE  untuk  menguji validitas pemodelan ini, nilai observasi dan nilai pemodelan berturut-turut adalah pasang surut observasi dan pasang surut hasil pemodelan, dengan 𝑛 adalah jumlah data pasang surut setelah melewati waktu spin up dan warming up selama 5 hari sehingga nilai 𝑛 yaitu 744, dimulai dari tanggal 19 Agustus 2018. Perhitungan sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 0.00029 744 = 0.017 𝑚
(5) 𝑀𝐴𝐸   = 10.859
744 = 0.014 𝑚 (6)
Berdasarkan  Tabel  7,  tingkat  kesalahan  nilai  RMSE  dan MAE termasuk pada tingkat kesalahan kecil, sehingga dapat disimpulkan bahwa pemodelan ini berjalan dengan baik dan dapat  diterima  hasilnya,  sehingga  dapat  masuk  ke  tahap berikutnya.
Tabel 7. Interpretasi RMSE dan MAE RMSE dan MAE Tingkat Kesalahan 0,00 – 0,299 Kecil 0,30 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,899 Besar > 0,9 Sangat Besar
Analisa  arus  untuk  pemodelan  ini  dilakukan  pada  dua kondisi, yaitu saat kondisi pasang tertinggi dan surut terendah serta pada 3 area, yaitu Teluk Ambon bagian luar, area sekitar pilar jembatan Merah Putih, dan Teluk Ambon bagian dalam.
Untuk pasang tertinggi terjadi  pada tanggal 14 September 2018  pada  jam  04:00  yaitu  pada timestep 748,  ditunjukan pada  Gambar  5-7  pada  tiga  area  Teluk  Ambon  sebagai berikut:
Gambar 5. Arus Pasang Tertinggi Area Teluk Ambon Luar
Pada  Gambar  5,  diperlihatkan  besar  dan  arah  arus  pada pasang  tertinggi  area  Teluk  Ambon  bagian  luar,  rata-rata kecepatan arus yaitu 0,2 m/s.
Gambar 6. Arus Pasang Tertinggi Area Pilar Jembatan Merah Putih
Gambar  6  menampilkan  arus  saat  pasang  tertinggi  pada area pilar Jembatan Merah Putih dengan kecepatan rata-rata 0,1 m/s.

## Gambar 7. Arus Pasang Tertinggi Area Teluk Ambon Dalam
Pada  Gambar  7  menampilkan  arus  saat  pasang  tertinggi daerah Teluk Ambon dalam. Pada area dalam kecepatan arus cenderung  kecil  dengan  besar  0,01  m/s  dengan  arah  yang hanya berputar di area tersebut.

## Gambar 8. Arus Surut Terendah Area Teluk Ambon Luar
Gambar 8 menunjukan arus saat surut terendah yang terjadi pada 13 September 2018 pada jam 09:00 pada time step 729 dengan rata-rata kecepatan 0.45 m/s.

## Gambar 9. Arus Surut Terendah Teluk Ambon Area Pilar
Pada Gambar 9 menunjukan arus saat surut terendah area sekitar  pilar  jembatan  Merah  Putih.  Dengan  rata-rata kecepatan yaitu 0.25 m/s.

## Gambar 10. Arus Surut Terendah Area Teluk Ambon Dalam
Gambar  10  menunjukan  arus  saat  surut  terendah  pada Teluk  Ambon  area  dalam.  Kecepatan  arus  pada  area  dalam 0,015 m/s sampai 0,030 m/s dengan arah dominan menuju ke arah keluar teluk.
Validasi  arus  hasil  pemodelan  juga  dilakukan  dengan perhitunga  RMSE  dan  MAE  seperti  persamaan  1  dan  2. Dengan  data  parameter  pembangkit  arus  yaitu  komponen zonal (u) Menunjukan kecepatan dan arah arus ke arah timur (positif) dan ke arah barat (negatif), komponen meridional (v) Menunjukan kecepatan dan arah arus ke arah utara (positif) dan ke arah selatan (negatif) [11]. Data yang digunakan yaitu data hasil observasi menggunakan ADCP (Acoustic Doppler Current  Profiler)  dan  hasil  model.  Perhitungan  validasi komponen zonal (u) sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 0.089 4 = 0.149 𝑚 /s (7) 𝑀𝐴𝐸   = 0.500 4 = 0.014 𝑚/𝑠 (8)
Perhitungan  validasi  komponen  meridional  (v)  sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 0.073
4 = 0.136 𝑚/𝑠
(9) 𝑀𝐴𝐸   = 0.502 4 = 0.126 𝑚/𝑠 (10)
Hasil tersebut dapat ditafsirkan dengan Tabel 7 mengenai klasifikasi tingkat kesalahan RMSE dan MAE. Dengan hasil seperti  pada  perhitungan  7,  8,  9  dan  10,  maka  dapat disimpulkan  hasil  termasuk  kedalam  klasifikasi  tingkat kesalahan kecil dan hasil pemodelan dapat diterima.

## C. Pemodelan Sebaran Sedimen
Pemodelan  sedimen  dilakukan  dengan  memasukan beberapa parameter pada software pemodelan hidrodinamika, Pemodelan ini menggunakan parameter arus dimana pasang surut dan debit air ( river discharge ) sebagai pembangkitnya. Jenis sedimen pada pemodelan ini yaitu non kohesif berupa butiran pasir.
Analisa  dilakukan  saat  dua  kondisi,  yaitu  pada  pasang tertinggi  dan  surut  terendah.Dalam  perangkat  lunak pemodelan  ini  ditampilkan rate  of  bed  level  change untuk melihat  pergerakan  sedimen  per  hari  pada  setiap  kondisi. Berikut adalah rate of bed level change awal pemodelan tiap area pada awal pemodelan:

## 1) Awal Pemodelan
Gambar 11. Rate of Bed Level Awal Pemodelan
2) Surut Terendah
Gambar 12. Rate of Bed Level Saat Surut Terendah
3) Pasang Tertinggi
Gambar 13. Rate of Bed Level Saat Pasang Tertinggi
Dari  hasil  pemodelan  pergerakan  sedimen  pada  kondisi pasang  tertinggu  dan  surut  terendah,  didapatkan  hasil transpor sedimen pada kedalaman rata rata pada kondisi awal pemodelan  yaitu  0.1  m  per  harinya,  sedangkan  saat  pasang tertinggi  yaitu  0.015m  per  harinya  dengan  arah  dominan menuju  ke  dalam  Teluk  Ambon,  pada  saat  surut  terendah transport  sedimen  menjadi  0.06  m  per  harinya  dengan  arah dominan menuju ke luar Teluk Ambon, perubahan arah dan besarnya  perpindahan  ini  dipengaruhi  kecepatan  dan  arus pada kedua kondisi tersebut berbeda besarnya. Semakin cepat arus, maka semakin cepat sedimen akan terbawa [12].

## IV. KESIMPULAN
Kecepatan  arus  pasang  tertinggi  dan  surut  terendah  pada perairan  Teluk  Ambon  pada  kedalaman  rata  rata  berturut turut yaitu 0.0089 m/s dan 0.05 m/s.
Nilai  sebaran  sedimen  pada  kedalaman  rata-rata  saat kondisi  pasang  tertinggi  yaitu  0.015  m  per  harinya  dengan arah dominan menuju ke dalam Teluk Ambon, pada saat surut terendah  transport  sedimen  menjadi  0.06  m  per  harinya dengan arah dominan menuju ke luar Teluk Ambon..

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis F.H.P. mengucapkan terima kasih kepada Pusenlis, Distrik  Navigasi  Kelas  II  Ambon,  Kementerian  Pekerjaan Umum,  dan  Badan  Informasi  Geospasial  untuk dukungan data dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Fadli  and  I.  M.  Radjawane,  “Pemodelan  Hidrodinamika  DI Perairan Teluk Ambon,” in Prosiding PIT X ISOI 2013 , 2014.
[2] Surbakti  and  Dkk,  “Penuntun  Praktikum  Oseanografi  Fisika,”
Universitas Sriwijaya, 2015.
[3] Istiarto, Transpor Sedimen Suspensi . Universitas Gajah Mada, 1998.
[4] Wiyono, Agung, I. Soekarno, and A. Egon, “Perbandingan Beberapa
Formula Perhitungan Gerusan Di Sekitar Pilar (Kajian
Laboratorium),” in Konferensi Nasional Teknik Sipil 8 , 2006, pp. 1– 10.
[5] Istiarto, Model  Hidrodinamika  CFD  Di  Bidang  Hidraulika  Saluran Terbuka . Yogyakarta: Universitas Gajah Mada, 2009.
[6] Hendiarti, S. N, F. M.C.G, A. Andrastuti, and A. Silaiman, “Riset Dan Teknologi Pemantauan Dinamika Laut Indonesia,” Jakarta, 2006.
[7] M.  K.  Khotimah,  “Validasi  Tinggi  Gelombang  Signifikan  Model Gelombang  Windwave-5  Dengan  Menggunakan  Hasil  Pengamatan Satelit Altimetri Multimisi,” Universitas Indonesia, 2012.
[8] H.  Gultom,  “Konsep  Dasar  SIG,” Harrisanggara  staff  gunadarma ,
2015. [Online]. Available:
http://harrisanggara.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/folder/0.1. [Accessed: 21-Jul-2019].
[9] Septiawan  and  Astuti,  “Perbandingan  Metode  Setengah  Rata-Rata Dan  Metode  Kuadrat  Terkecil  Untuk  Peramalan  Pendapatan Perusahaan Di Blu Uptd Terminal Mangkang Semarang,” Universitas Dian Nuswantoro, 2016.
[10]  Rohmah  and  Rotulhuda, Validasi  Data .  Institut  Pertanian  Bogor, 2014.
[11]  Rahmawitri,  Herwi,  Atmadipoera,  and  Sukoraharjo,  “Pola  Sirkulasi Dan Variabilitas Arus Di Perairan Selat Sunda,” J. Kelaut. Nas. , vol. 11, pp. 141–157, 2016.
[12]  B. Triadmodjo, Teknik Pantai . Yogyakarta: Beta Offset Yogyakarta, 1999.