## OPTIMASI PENGGUNAAN SEDIMENT TRAP PADA ALUR PELAYARAN BARAT SURABAYA MENGGUNAKAN PEMODELAN TRANSPOR SEDIMEN
(STUDI KASUS: ALUR PELAYARAN BARAT SURABAYA, JAWA TIMUR)
Danar Guruh Pratomo 1 , Muhammad Rinaldi Fauzan Aziz 2
1,2 Institut Teknologi Sepuluh Nopember; Jl. Raya ITS, Keputih, Kec. Sukolilo, Kota SBY, Jawa Timur 60111
Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 guruh@geodesy.its.ac.id, 2 mrfaziz255@gmail.com

## Abstrak
Pelabuhan  Tanjung  Perak  merupakan  salah  satu  pelabuhan  terbesar  di  Indonesia  yang  cukup  strategis  bagi perkembangan  ekonomi  dan  transportasi  laut.  Diperlukannya  penanganan  bagi  alur  pelayaran  agar  lalu  lintas  kapal tetap stabil. Lokasi penelitian di Alur Pelayaran Barat Surabaya dengan 3 kondisi berbeda yaitu Pre-Survey , Post-Survey kondisi  1  memiliki sediment  trap dan  Post-Survey  kondisi  2  tidak  memiliki sediment  trap .  Penelitian  menggunakan pemodelan  3D  untuk  melihat  aktifitas  hidrodinamika.  Hasil  dari  pemodelan  adalah  pola  arus,  yang  akan mempengaruhi  pola  sebaran  sedimen  pada  area  penelitian.  Model  dibentuk  berdasarkan  parameter  berupa  pasang surut,  debit  sungai,  dan  angin  di  daerah  penelitian.  Pasang  surut Pre-Survey memiliki  nilai  RMSE  dan  MAE  sebesar 0,0307 meter dan 0,0244 meter dengan arus 0,3 m/s. Post-Survey kondisi 1 memiliki nilai sebesar 0,0336 meter dan 0,0276  meter  dengan  arus  0,2  m/s. Post-Survey kondisi  2  memiliki  nilai  sebesar  0,0563  meter  dan  0,0289  meter dengan arus 0,4 m/s. Pola sebaran sedimen antara Post-Survey kondisi 1 dan kondisi 2 memiliki nilai yang dominan hampir sama dimulai dari -0,005 meter hingga 0,0175 meter. Nilai maksimal kondisi 1 senilai 0,072 meter sedangkan kondisi  2  senilai  0,062  meter  pada  area sediment  trap .  Walaupun kondisi  1  memiliki  nilai  maksimal  lebih  besar dari kondisi 2, hal tersebut terjadi di beberapa titik saja.
Kata kunci : Alur Pelayaran, Arus, Pemodelan Hidrodinamika, Sediment Trap.

## Abstract
Tanjung Perak Port is one of the largest ports in Indonesia that is quite strategic for economic development and sea transportation. The handling of shipping lanes is needed so that  ship  traffic remains stable. The research location in Alur Pelayaran Barat Surabaya with 3 different conditions namely Pre-Survey, Post-Survey condition 1 has a sediment trap and Post-Survey condition 2 has no sediment trap. Research uses 3D modeling to see hydrodynamic activity. The results of modeling are current patterns, which will influence the pattern of sediment distribution in the study area. The model is formed based on the parameters of tides, river discharge, and wind in the study area. Tidal Pre-Survey has a value of RMSE and MAE of 0.0307 meters and 0.0244 meters with a current of 0.3 m/s. Post-Survey condition 1 has a value  of  0.0336  meters  and 0.0276  meters  with  a  current  of  0.2  m/s.  Post-Survey  condition  2  has  a  value  of  0.0563 meters  and  0.0289  meters  with  a  current  of  0.4  m/s.  The  pattern  of  sediment  distribution  between  Post-Survey conditions 1 and condition 2 has the same dominant value starting from  -0.005 meters to 0.0175 meters. Maximum value of condition 1 is 0.072 meters while condition 2 is 0.062 meters in sediment trap area. Even though condition 1 has a maximum value greater than condition 2, it occurs at just a few points.
Keywords : Shipping Channel, Flow, Hydrodinamic Modeling, Sediment Trap.

## PENDAHULUAN
Pelabuhan  Tanjung  Perak  merupakan  salah  satu pelabuhan terbesar di Indonesia yang merupakan pelabuhan  strategis  baik  itu  menuju  atau  dari wilayah  timur  Indonesia  yang  mendukung  sarana dan  prasarana  bagi  transportasi  laut  dan perekonomian (Anonim, 2019). Pelabuhan Tanjung Perak memiliki Alur Pelayaran Barat yang tertulis dalam aturan Keputusan  Menteri Perhubungan Republik Indonesia Nomor: KPP 455 Tahun  2016  (Kementrian  Perhubungan  Republik Indonesia,  2016).  Alur  Pelayaran  ini  harus  aman dari pendangkalan  yang diakibatkan oleh sedimentasi  yang terjadi  di  dasar  laut  yang  dapat mengakibatkan  terganggunya  alur  transportasi dan aktifitas pelabuhan dikarenakan ketidaksesuaian  kedalaman  dengan draft kapal (Kurniawan & Pradana, 2016).
Transpor  sedimen/sedimentasi  adalah perpindahan  material  dari  1  tempat  ke  tempat lainnya  (Wirosoedarmo,  Haji,  &  Kristanti,  2008) yang dipengaruhi oleh pasang surut dan arus laut. Pasang surut merupakan naik dan turunnya muka air laut dikarenakan gaya tarik benda-benda langit terutama matahari  dan  bulan  terhadap  massa  air laut  di  bumi  (Triatmodjo,  2010),  sedangkan  arus adalah  pergerakan  massa  air  dari  satu  tempat  ke tempat  lainnya  yang  disebabkan  oleh  beberapa faktor  salah  satunya  adalah  pergerakan  pasang surut (Kramadibrata, 2002). Sirkulasi dari arus dan pasang  surut  dapat  membawa  material  sedimen yang  terdapat  pada  perairan  yang  akhirnya mempengaruhi  topografi  dasar  laut  (Triatmodjo, 1999).  Pada  penelitian  ini,  Alur  Pelayaran  Barat Surabaya membuat sediment trap pada alur kapal tersebut  yang  fungsinya  sebagai  penahan sementara  yang  mengumpulkan  sedimen  hingga pengerukan  selanjutnya  (IDEQ  Storm  Water  Best Management Practices Catalog, 2005).
Untuk  itu  diperlukan  perawatan  alur pelayaran  secara  berkala  yang  dapat  dilihat melalui  penambahan  atau  berkurangnya  sedimen pada  dasar  laut.  Penelitian  ini  melakukan  kajian dan  analisis  untuk  melihat  keefektifan  dari penggunaan sediment  trap tersebut  dengan menggunakan  simulasi  pemodelan  transpor sedimen.  Data  yang  digunakan  berupa  data pasang  surut,  batimetri,  arah  dan  kecepatan
angin, dan peta area alur pelayaran.
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan  gambaran  tentang  pola  arus  pasang surut dan pola sebaran sedimen dari penambahan dan  penurunan  di  dasar  laut,  sehingga  dapat digunakan  sebagai  analisis  lebih  lanjut  mengenai keefektifan dari penggunaan sediment trap di alur pelayaran tersebut.

## METODE

## Data dan Peralatan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Data batimetri pengukuran Alur Pelayaran Barat Surabaya Pre-Survey dan Post Survey tahun 2018
2. Data pasang surut pengukuran.
3. Data pasang surut Real-Time
4. Data kecepatan dan arah angin tahun 2018
5. Data debit sungai
6. Peta RBI Jawa Timur, dan Peta Laut Indonesia daerah Alur Pelayaran Barat
Surabaya.
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perangkat lunak pengolah pasang surut
2. Perangkat lunak pengolah batimetri
3. ArcGIS 10.6.1
4. Perangkat lunak pemodelan

## Metode Penelitian
Gambar 1. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  area  Alur    Pelayaran
Barat  Surabaya  sesuai  dengan  koordinat  yang berada  pada  Keputusan  Menteri  Perhubungan Republik Indonesia Nomor: KPP 455 Tahun 2016. Lokasi penelitian ditunjukan pada Gambar 1.
Pemodelan dilakukan dengan menggunakan  metode  simulasi  numerik  dengan parameter pasang surut dan angin. Formula yang digunakan  dalam  melakkan  pemodelan  arus pasang  surut  adalah  persamaan  kontinuitas  dan hukum  kekekalan  momentum.  Diagram  alir pengolahan  data  dalam  pemodelan  akan ditunjukan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram Pengolahan Data
Tahapan  pengolahan  data  berdasarkan Gambar 2 adalah sebagai berikut:
a. Pembuatan boundary atau  batas  yang membedakan  wilayah  darat  dan  laut dilakukan  dengan  digitasi  garis  pantai  pada Peta  RBI  dan  Peta  Laut.  Data  vektor  hasil digitasi dikonversikan kedalam format (.xyz).
b. Data  batimetri  hasil  pengukuran  juga dikonversikan kedalam format (.xyz).
c. Data boundary dimasukan  kedalam software untuk pembuatan grid dengan bentuk segitiga atau  TIN.  Penggunaan grid berbentuk  TIN dipertimbangkan  karena  dapat  mengikuti bentuk  garis  pantai  dan  bentuk  dari  alur pelayaran (Chen, Beardsley, & Cowles, 2006). Data  batimetri  dimasukan  kedalam  grid  dan dilakukan  interpolasi  untuk  membentuk
mesh . d. Data  pasang  surut  dan  angin  dibuat  pada modul Time  Series untuk  membuat  grafik pasang  surut  dan  angin  sebagai  persiapan data input parameter pemodelan arus.
e. Data  debit  sungai  dimasukan  sebagai  input data parameter.
f. Pola  arus  hasil  simulasi  selanjutnya  dihitung RMSE  dan  MAE  dengan  membandingkan antara  data  hasil  pemodelan  dengan  data Real-Time . MAE digunakan untuk  mendukung RMSE  karena  jika  RMSE  memiliki error yang besar  pada  datanya,  maka  hitungan  yang dihasilkan  pun  semakin  besar  (Medium Corporation, 2016). g. Hasil  pemodelan  arus  yang  dianggap  baik selanjutnya dimasukan sebagai input parameter pemodelan sedimen. Hasil simulasi  berupa  perubahan  kenaikan  dan penurunan dasar laut ( bed level change ).
h. Analisa  dilakukan  dengan  membandingkan hasil  pemodelan  sedimen  pada Post  Survey kondisi 1 dan kondisi 2.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembuatan Bidang Model (Mesh)
Gambar 3. Garis Batas dan Titik Kedalaman
Area meshing merupakan  proses  pembuatan area model kedalaman laut perairan yang dibuat menggunaakan  jaring-jaring  triangulasi  dan interpolasi. Langkah awalnya adalah pendefinisian  atribut  dari  masing-masing  garis batas  dan  input  data  kedalaman.  Garis  batas
meliputi open  boundary (garis  batas  perairan) dan close  boundary (garis  batas  pantai).  Batas pantai  didapatkan  melalui  digitasi  peta  RBI  dan peta  Laut.  Koordinat  garis  batas  dan  titik kedalaman  ditampilkan  dalam  sistem  proyeksi UTM Zona 49S dengan referensi ellipsoid WGS84. Data  kedalaman  yang  digunakan  menggunakan referensi  kedalaman  MSL.  Hasil  pendefinisian atribut  batas  dan  input  data  kedalaman ditampilkan pada Gambar 3.
Setelah itu dilakukan interpolasi kedalaman  untuk mengisi data  kosong sehingga menghasilkan  model  kedalaman  laut  yang ditampilkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Interpolasi Kedalaman
Interpolasi  kedalaman  dibedakan  dalam warna.  Semakin  dalam  perairan,  warna  yang ditunjukan  mengarah  ke  warna  ungu,  dan semakin dangkal perairan, warna yang ditunjukkan ke warna merah.

## Pasang Surut
Data  pasang  surut  yang  digunakan  pada pemodelan adalah data Real-Time selama 40 hari baik Pre-Survey maupun Post-Survey. Dimulai pada  tanggal  6  September – 15  Oktober  2018 untuk Pre-Survey dan  5  November – 14 Desember 2018 untuk Post-Survey . Gambar 5 dan Gambar  6  akan  menunjukan  grafik  pasang  surut antara data pengukuran, data Real-Time dan data hasil pemodelan.
Gambar 5. Grafik Pasang Surut Pre-Survey
Gambar 6. Grafik Pasang Surut Post-Survey
Gambar  5  menunjukan  bahwa  pasang surut yang dilakukan mulai tanggal 20 September 2018  hingga  3  Oktober  2018  dengan  interval  1 jam  memiliki    nilai  pasang  surut  tertinggi  yaitu 0,9063  meter  (Data  Model),  0,8691  meter  (Data
BIG),  dan  0,8899  meter  (Data  Ukur)  hingga terendah  yaitu  -1,0202  meter  (Data  Model),  - 1,001 meter (Data BIG), dan - 0,9901 (Data Ukur).
Gambar  6  menunjukan  bahwa  pasang surut yang dilakukan mulai tanggal 15 November 2018 hingga 5 Desember 2018 dengan interval 1 jam  memiliki  nilai  pasang  surut  tertinggi  yaitu 1,4507  meter  (Data  Model),  1,4274  meter  (Data BIG),  dan  1,4182  meter  (Data  Ukur)  hingga terendah  yaitu  -1,0519  meter  (Data  Model),  - 1,043 meter (Data BIG), dan - 1,062 (Data Ukur).

## Angin
Data  angin  juga  digunakan  sebagai input parameter yang  membangkitkan  arus.  Data didapatkan  dari  ECMWF  dengan  interval  data  3 jam  dimulai  tanggal  1  September – 31  Oktober 2018  untuk Pre-Survey dan  1  November – 31 Desember  2018  untuk Post-  Survey, yang  akan ditunjukan oleh Gambar 7 dan Gambar 8.

## Gambar 7. Diagram Angin Pre-Survey
Gambar 8. Diagram Angin Post-Survey
Dari  Gambar  7  dapat  dilihat  bahwa  angin dominan mengarah ke barat laut dan utara dengan kecepatan  4,5  m/s  hingga  5,5  m/s.  sedangkan Gambar  8  terlihat  lebih  merata  pada  arahnya, dengan nilai yang cukup bervariasi.

## Pemodelan Arus Pasang Surut
Pemodelan  arus  dilakukan  dengan  menggunakan parameter  pasang  surut,  angin  dan  debit  sungai. Pemodelan  dilakukan  selama  40  hari  dengan  5 hari  awal  sebagai spin  up dan warming  up dan interval  pemodelan  per  1  jam.  Hasil  dari pemodelan ini adalah kecepatan dan arah arus.
Validasi  hasil  pemodelan  dilakukan  untuk menentukan apakah hasil tersebut dapat dianggap baik  atau  tidak  dengan  menghitung  RMSE  dan MAE.  RMSE  merupakan  penghitungan  yang menyatakan perbandingan perbedaan nilai model dengan nilai observasi. Nilai MAE
merepresentasikan  rata – rata  kesalahan  ( error ) absolut  antara  hasil  peramalan  dengan  nilai sebenarnya.  Perhitungan  RMSe  dan  MAE  untuk tiap survei adalah sebagai berikut:
a. RMSE dan MAE Pre-Survey
b. RMSE dan MAE Post-Survey kondisi 1
c.   RMSE dan MAE Post-Survey kondisi 2
Dengan  mengikuti  klasifikasi  tingkat kesalahan  RMSE  dan  MAE  dari  penelitian (Khotimah,  2012),  yang  dijelaskan  pada  Tabel  1 berikut ini.
Tabel 1. Klasifikasi Tingkat Kesalahan 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
Maka  hasil  dari  RMSE  dan  MAE pemodelan,  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat kesalahan yang didapat masuk kedalaman tingkat kesalahan  kecil,  dan  pemodelan  dianggap  baik. Menurut  (Chai  &  Draxler,  2014)  bahwa keuntungan dari RMSE adalah tidak menggunakan  nilai  absolut  yang  biasanya  tidak digunakan pada kalkulasi perhitungan. Walaupun begitu,  RMSE  dan  MAE  biasa  dibutuhkan  untuk menghitung kesalahan pada model.
Analisa  pemodelan  arus  dilakukan  dalam 4  kondisi  yaitu  (a)  pasang  purnama,  (b)  surut purnama,  (c)  pasang  perbani  dan  (d)  surut perbani  yang  akan  ditunjukan  oleh  Gambar  9 – Gambar 11, serta alur pelayaran akan ditunjukan oleh garis merah tipis.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 9. Pola Arus Pre-Survey
Secara keseluruhan, arah arus yang terjadi selama pemodelan Pre-Survey mengarah ke bagian barat  laut  pemodelan  (ditunjukan  dengan lingkaran  merah)  dengan  kecepatan  maksimal terjadi  pada  saat  pasang  purnama  dan  surut perbani  dengan  nilai  kisaran  0,4  m/s.  Untuk wilayah dekat pelabuhan hanya saat surut perbani saja  yang  arah  arusnya  mengarah  ke  luar pemodelan.
Dilihat  dari  Gambar  10  bahwa  pada  saat surut  purnama  dan  surut  perbani,  terjadi perputaran  arus  dan  menuju  keluar  daerah pemodelan  di  area  timur  laut  pemodelan  yang pada  kondisi  lainnya,  daerah  tersebut  cenderung memasukin  area  pemodelan.  Kecepatan  arus dominan terlihat kecil dengan nilai kisaran 0 – 0,05 m/s  walaupun  ada  beberapa  area  yang  memiliki nilai arus lebih besar.
(b) (c) (d)
Gambar 10. Pola Arus Post-Survey Kondisi 1
Secara  keseluruhan  Gambar  11,  terjadi perputaran  arah  arus  di  area  tengah  pemodelan dengan dominan arus memasuki area pemodelan. Kecepatan  yang  dimiliki  masing-masing  model
memiliki kisaran 0 – 0,4 m/s.
(a)
(b)
(c)
(d)
Gambar 11. Pola Arus Post-Survey Kondisi 2
Pemodelan Sedimen
(a) (b)

## Gambar 12. Perubahan Dasar Laut Pre-Survey
Pemodelan  sedimen  dilakukan  selama  40  hari dengan  kondisi  yang  sama  seperti  pemodelan arus.  Analisa  model  sedimen  dilihat  melalui perubahan dasar laut  selama (a)pasang purnama, (b)surut  purnama, (c)pasang perbani dan (d)surut perbani  yang  akan  ditunjukan  pada  Gambar  12- 14.
Gambar  12 menunjukan  perubahan  dasar laut  yang  terjadi  pada  kondisi Pre-Survey .  Secara keseluruhan, terlihat hasil pemodelan
menunjukan  besar  perubahan  dasar  laut  akibat pergerakan  sedimen  memiliki  nilai  penurunan hingga  lebih  dari  -0,0500  m  dan  kenaikan  hingga lebih  dari  0,01  m.  Walaupun  pada  hasil  terlihat dominan  nilai  penurunan  dan  kenaikan  secara urut  adalah  -0,0003  m  dan  0,0003  m.  Namun dapat  dilihat  juga  kenaikan  dan  penurunan tersebut  terjadi  di  area  Alur  Pelayaran  dan  area yang dekat  dengan Pelabuhan Tanjung Perak. Hal
ini diakibatkan karena pada pemodelan arus yang dihasilkan  pada  sub  bab  sebelumya  terjadi  arus yang  cukup  besar  di  daerah  dekat  area  Alur Pelayaran  dan  sekitar  area  Pelabuhan  Tanjung Perak.
Gambar  13 menunjukan  perubahan  dasar laut  yang  terjadi  pada Post-Survey kondisi  1. Secara keseluruhan, terlihat pada hasil pemodelan menunjukan  besar  perubahan  dasar  laut  akibat pergerakan sedimen memiliki nilai penurunan dan kenaikan  yang  lebih  besar  dan  terjadi  pada beberapa  area  hingga  diatas  0,01  meter.  Hal  ini diakibatkan  oleh  hasil  pemodelan  arus  yang terjadi  dengan  adanya  perputaran  arus  yang mengakibatkan  area  area  tersebut  mengalami kenaikan  yang  cukup  besar.  Untuk  wilayah  Alur Pelayaran  yang  memiliki  sediment  trap  dan  area sekitar  Pelabuhan  Tanjung  Perak  yang  juga memiliki kenaikan dan penurunan dasar laut yang diakibatkan oleh keluar masuknya  arus pada area pemodelan  yang  terjadi  pada  hasil  pemodelan lainnya.

## PENUTUP
Gambar 13. Perubahan Dasar Laut Post-Survey Kondisi 1
(a)
(b) (c)

## (d)
Gambar 14. Perubahan Dasar Laut Post-Survey Kondisi 2
Pada  Gambar  14  menunjukan  perubahan dasar laut yang terjadi pada Post-Survey Kondisi 2. Secara  keseluruhan,  hasil  pemodelan  dominan
menunjukan  besar  perubahan  dasar  laut  akibat pergerakan sedimen memiliki hasil yang tidak jauh berbeda dengan hasil Post-Survey Kondisi 1. Hal ini diakibatkan  perbedaan  antara  Post-Survey  kondisi 1  dan  kondisi  2  hanya  pada  penggunaan  dari sediment  trap  pada  Alur  Pelayaran  di  wilayah utara.

## Dampak Sedimentasi Terhadap Alur
Dari  perbedaan  yang  dimiliki  oleh  Post-Survey kondisi  1  dan  kondisi  2,  dilakukan  analisa perbandingan  antara  kedua  kondisi  tersebut. Gambar  15  akan  menunjukan  perbedaan  yang terjadi  antara  kedua  kondisi  dilihat  dari (a)timestep  120  (awal),  (b)timestep  540  (tengah), dan (c)timestep 958 (akhir).
Gambar 15. Perbandingan Perubahan Dasar Laut Awal,

## Tengah dan Akhir Pemodelan
Terlihat  pada  Gambar  15,  garis  biru merupakan  batas  alur  pelayaran  sedangkan  garis merah adalah area sediment trap. Perubahan yang terjadi  dimulai  dari  timestep  120  belum  terlihat perbedaan  pada  kondisi  1  dan  2.  Pada  timestep 540  terlihat  kondisi  2  mulai  memiliki  area penambahan yang lebih tersebar. Hingga timestep 958  semakin  terlihat  daerah  kondisi  2  memiliki
daerah  yang  lebih  besar.  Walaupun  hasil  yang didapatkan  pada  kondisi  1  ada  area  yang mengalami  penambahan  hingga  0,072  meter  dan kondisi  2  hanya  0,062  meter.  Hal  tersebut  hanya terjadi di beberapa titik pada kondisi 1, dan kondisi 2  yang  memang  terlihat  lebih  tersebar  area penambahannya.

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini adalah:
a. Dari  hasil  pemodelan  didapatkan  bahwa secara  keseluruhan  pada Pre-Survey memiliki nilai yang dominan di penurunan  maupun  kenaikan  dasar  laut akibat pergerakan sedimen yaitu dengan nilai  penurunan  sebesar  -0,0003  m  dan kenaikan  0,0003  m  walaupun  ada kenaikan  dan  penurunan  maksimal hanya  pada  area  sekitar  Pelabuhan Tanjung Perak, untuk Post-Survey kondisi 1 dan 2 secara keseluruhan pun memiliki hasil  pemodelan  yang  dominan  terlihat sama yaitu penurunan dasar laut senilai - 0,0003  m  dan  kenaikan  0,0005  m  serta terjadinya  kenaikan  di  beberapa  area dengan  nilai  maksimal  diakibatkan  arus yang  mengarah  dan  berputar  di  area tersebut.
b. Untuk melihat keefektifan sediment trap dapat  dilihat  dari  adanya  perbedaan antara Post-Survey kondisi 1 dan kondisi 2  dimulai  dari  awal  pemodelan  hingga akhir  pemodelan.  Pada  area  alur pelayaran  memiliki  nilai  yang  dominan hampir  sama  dimulai  dari  -0,005  meter hingga  0,0175  meter.  Nilai  penambahan maksimal  yang  dimiliki  oleh  kondisi  1 senilai  0,072  meter  sedangkan  pada kondisi  2  senilai  0,062  meter  pada  area sediment  trap .  Walaupun  kondisi  1 memiliki nilai maksimal yang lebih besar dari kondisi 2, hal tersebut hanya terjadi di  beberapa  titik  saja,  dan  dikarenakan pada  kondisi  1  memiliki sediment  trap sehingga  kenaikan  dasar  laut  lebih terpusat  ke  beberapa  titik  dan  tidak tersebar  seperti  yang  terjadi  pada kondisi 2.
Adapun saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya pada bidang terkait adalah:
a. Penambahan parameter-parameter pemodelan  seperti  suhu,  tekanan,  dan salinitas  (baroklinik)  sebagai  parameter masukan  model,  agar  pemodelan  bisa  lebih mendekati kondisi lapangan.
b. Pembuatan  mesh  yang  lebih  rapat  sehingga hasil pemodelan dapat lebih teliti.
c. Memperpanjang  waktu  simulasi  pemodelan, sehingga  dapat  dilakukan  monitoring  pada jangka waktu yang lama.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  M.R.F.A  mengucapkan  terima  kasih kepada  dosen  pembimbing,  Bapak  Danar  Guruh Pratomo,  S.T.,  M.T.,  Ph.D  atas  kesediaannya untuk  membimbing  dalam  penelitian  ini.  Selain itu  penulis mengucapkan terima kasih kepada PT. Alur Pelayaran Barat Surabaya  (PT. APBS), Badan Informasi Geospasial (BIG), dan European Centre for  Medium-Range  Weather  Forecasts  (ECMWF) yang  telah  memberikan  data  untuk  melakukan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonim.  (2019).  Pelabuhan  Tanjung  Perak  Surabaya. Retrieved  from  https://www.eastjava.com/ tourism/surabaya/ina/tanjung-perak.html Chai, T., & Draxler, R. R. (2014). Root mean square error (  RMSE  )  or  mean  absolute  error  (  MAE  )? – Arguments  against  avoiding  RMSE  in  the literature,  (2005),  1247 – 1250.  https://doi.org/
10.5194/gmd-7-1247-2014
Chen,  C.,  Beardsley,  R.  C.,  &  Cowles,  G.  (2006).  An Unstructured-Grid, Finite-Volume Coastal
Ocean Model (FVCOM) System, 19(1), 78 – 89. IDEQ Storm Water Best Management Practices Catalog.
(2005). Sedimentation Trap (Basin) Description.
Kementrian Perhubungan Republik Indonesia. Keputusan  Menteri  Perhubungan  Republik Indonesia (2016).
Khotimah,  M.  K.  (2012).  Validasi  Tinggi  Gelombang Signifikan  Model  Gelombang  Windwave-5 dengan  Menggunakan  Hasil  Pengamatan Satelit Altimetri Multimisi. Universitas Indonesia.
Kramadibrata,  S.  (2002).  Perencanaan  Pelabuhan.
Bandung: ITB.
Kurniawan,  A.,  &  Pradana,  R.  A.  (2016).  Pemodelan Aliran  Material  Sedimen  Akibat  Arus  Pasang Surut Untuk Pemeliharaan Kedalaman Perairan Pelabuhan  (Studi  Kasus:  Pelabuhan  Tanjung Perak-Teluk  Lamong,  Surabaya).  Geoid,  12(1),
60 – 67.
Medium Corporation. (2016). MAE and RMSE — Which Metric  is  Better?  Mean  Absolute  Error  versus Root  Mean  Squared  Error.  Retrieved  from https://medium.com/human-in-a-machine- world/mae-and-rmse-which-metric-is-better- e60ac3bde13d
Triatmodjo,  B.  (1999).  Teknik  Pantai.  Yogyakarta:  Beta Offset Yogyakarta.
Triatmodjo,  B.  (2010).  Perencanaan  Pelabuhan.
Yogyakarta: Beta Offset Yogyakarta. Wirosoedarmo, R., Haji, A. T. S., & Kristanti, E. D. (2008). Perilaku Sedimentasi dan Pengaruhnya
Terhadap  Kinerja  Saluran  pada  Jaringan  Irigasi Waru-Turi  Kanan  Kediri.  Jurnal  Teknologi Pertanian Vol. 12 No.1 (April 211) 68-75, 12(1),
68 – 75.