## PERBANDINGAN NILAI CHART DATUM DARI LIMA VARIASI DATA BERDASARKAN LAMA PENGAMATAN PASANG SURUT AIR LAUT DI STASIUN PASUT JAKARTA
Happy Ary Wahyu Marantika 1 , Khomsin 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 arywahyu007@gmail.com, 2 khomsin@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Permasalahan  yang  mungkin  timbul  dalam  pembangunan  infrastruktur  laut  baru  salah  satunya  adalah  belum tersedianya nilai chart datum . Maka, perlu adanya pengamatan pasut untuk menentukan nilai chart datum di daerah tersebut.  Penelitian  ini  berisi  perbandingan  nilai chart  datum dari  lima  variasi  lama  pengamatan  di  stasiun  pasut Badan  Informasi  Geospasial  (BIG)  di  Jakarta.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  mempertimbangkan efisiensi pengamatan pasut terutama dalam penentuan durasi pengamatan. Nilai chart datum (MSL dan LWS) dihitung dari komponen pasut yang dihasilkan dari analisis harmonik menggunakan Matlab. Uji signifikansi nilai chart datum di Microsoft  Excel.  Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  prediksi  MSL  jangka  panjang  yang  baik  dapat diperoleh  dari  pengamatan  selama  15  hari  atau  30  hari  saja,  tanpa  perlu  pengamatan  panjang  hingga  satu  tahun. Sedangkan nilai prediksi LWS semakin baik ketika pengamatan dilakukan semakin lama. Selisih nilai MSL rata-rata dari setiap  variasi  lama  pengamatan  terkecil  0  meter  dan  terbesar  0,002  meter,  dengan  selisih  nilai  LWS  rata-rata  dari setiap variasi lama waktu pengamatan terkecil 0,001 meter dan yang terbesar 0,221 meter.
Kata kunci : Chart Datum , MSL, LWS, Pasang Surut, Perbandingan.

## Abstract
One of the problems that may arise in the development of new marine infrastructure is the unavailability of the datum chart value. So, there is a need for tide observations to determine the value of the datum chart in the area. This study contains a comparison of the value of chart datum from five variations of the length of observation at the tide station of the Geospatial Information Agency (BIG) in Jakarta. The results of this study can be used to consider the efficiency of tidal observations, especially in determining the duration of observation. The value of the chart datum (MSL and LWS) is calculated from the tidal component generated from the harmonic analysis using Matlab. Test the significance of the value of the datum chart in Microsoft Excel. From this study, it can be concluded that a good long-term predictive value of MSL can be obtained from observations for 15 days or 30 days, without the need for long observations of up to one year. While the LWS predictive value is getting better when the observations are made longer. The smallest difference in MSL value on average from each variation of the observation time is 0 meters and the largest is 0,002 meters, with the  smallest  difference  in  the  average  LWS  value  of  each  variation  of  the  observation  time  0,001  meters  and  the largest 0,221 meters.
Keywords : Chart Datum, MSL, LWS, Tides, Comparation.

## PENDAHULUAN
Pemerintah  Indonesia  dalam  Peraturan  Presiden Nomor  2  Tahun  2015  tentang  Rencana Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional  2015- 2019  mendukung  peningkatan  konektivitas nasional untuk mencapai keseimbangan pembangunan salah satunya melalui program tol laut. Tol  laut  adalah penyelenggaraan  angkutan laut    secara    tetap    dan      teratur  yang menghubungkan    pelabuhan-pelabuhan    hub disertai feeder dari  Sumatera  hingga  ke  Papua dengan  menggunakan  kapal-kapal  berukuran besar  sehingga  diperoleh  manfaat  ekonomisnya. Pelaksanaan program tol laut tentunya mendorong pembangunan infrastruktur- infrastruktur  laut  baru  sepanjang  wilayah  yang dilaluinya.  Masalah  yang  mungkin  timbul  dalam pembangunan  infrastruktur  laut  baru  salah satunya  adalah  tidak  tersedianya  nilai chart datum untuk  daerah  yang  menjadi  objek pembangunan.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya pengamatan  pasang  surut  untuk  menentukan nilai chart  datum di  daerah  tersebut.  Pariworo (1989)  serta  Poerbandono  dan  Djunarsah  (2005) menyatakan  bahwa  pasang  surut  air  laut  adalah naik  turunnya  muka  laut  secara  periodik  akibat adanya gaya tarik benda-benda angkasa (terutama  matahari  dan  bulan)  terhadap  massa air  di  bumi.  Pasut  juga  dipengaruhi  oleh  efek sentrifugal.  Efek  sentrifugal  adalah  dorongan  ke arah  luar  pusat  rotasi  (Wardiyatmoko  dan Bintarto, 1994).  Pengaruh benda angkasa lainnya dapat  diabaikan  karena  jaraknya  lebih  jauh  atau ukurannya lebih kecil.
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan analisis  perbandingan  nilai chart  datum dari sembilan  konstanta  harmonik  pasang  surut (M 2 , S 2 ,  K 2 ,  N 2 ,  K 1 ,  O 1 , P1, M 4 ,  dan  MS 4 ) yang  diperoleh melalui  analisa  harmonik  data  pengamatan  15 hari,  30  hari,  tiga  bulan,  enam  bulan  dan  satu tahun. Pemilihan variasi lama waktu pengamatan 15  hari  dikarenakan  dalam  periode  waktu tersebut  dengan  interval  pembacaan  setiap  satu jam sudah terdapat satu siklus pasang surut yang meliputi  pasang  purnama  dan  pasang  perbani. Pengamatan lebih lama (30 hari atau lebih) akan memberikan  data yang  lebih  lengkap (Triatmojo,
1999).  Pada  penelitian  kali  ini chart  datum yang akan  dihitung  adalah Mean  Sea  Level (MSL)  dan Lowest  Water  Spring (LWS).  Kedua chart  datum tersebut  secara  resmi  digunakan  sebagai  datum vertikal  untuk  pembuatan  informasi  geospasial, sesuai  dengan  pasal  13  ayat  3  dan  4  Undang- Undang  nomor  4  tahun  2011  tentang  Informasi Geospasial yang berbunyi: (3) Pada Peta Rupabumi Indonesia,  garis  pantai  ditetapkan  berdasarkan garis  kedudukan  muka  air  laut  rata-rata.  (4)  Pada Peta  Lingkungan  Pantai  Indonesia  dan  Peta Lingkungan  Laut  Nasional,  garis  pantai  ditetapkan berdasarkan  kedudukan  muka  air  laut  surut terendah.  Metode  yang  digunakan  untuk  analisis harmonik  data  pasang  surut  di  perairan  Jakarta, Semarang  dan  Surabaya    terfokus  menggunakan metode  least  square  (kuadrat  terkecil)  dengan perangkat  lunak  Matlab.  Hasil  dari  penelitian  ini kemudian  dapat  digunakan  untuk  mengetahui adakah  perbedaan  signifikan  pada  nilai chart datum pasang surut air laut dari lama pengamatan yang berbeda. Hasil penelitian ini lebih jauh dapat dijadikan  pertimbangan  terkait  penentuan  lama pengamatan  untuk  kepentingan  praktis  seperti pengamatan pasang surut untuk koreksi kedalaman  pada  survei  batimetri,  pertimbangan pembangunan  di  daerah  pantai  maupun  lepas pantai,  dan  kepentingan  yang  memerlukan pengamatan  pasang  surut  air  laut.  Tujuan penelitian  ini  adalah  menganalisa  perbandingan nilai  chart  datum  di  perairan  Jakarta,  Semarang, Surabaya yang dihasilkan dari data pengamatan 15 hari,  30  hari,  tiga  bulan,  enam  bulan  dan  satu tahun.

## METODE

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data meliputi data pasang surut dari stasiun  pasut  BIG  di  Jakarta  tahun  2017  sampai dengan 2018.

## Analisis Harmonik Data Pasang Surut
Data pasang surut tahun 2017 diolah setiap variasi lama  pengamatan  (15  hari  dan  tiga  bulan)  untuk mendapatkan  nilai  amplitudo  dan  fase  masing- masing konstanta pasang surut . Dasar dari analisis harmonik  adalah  variasi  tinggi  muka  laut diperlakukan  sebagai  superposisi  dari  sejumlah
gelombang komponen harmonik pasut, kecepatan  sudut  dan  fasenya  dapat  dihitung berdasarkan  parameter  astronomis  (Munk  dan Cartwright,  1996).  Pengolahan  dilakukan  dengan perangkat  lunak  Matlab  menggunakan  metode least  square.  Prinsip  analisis  pasut  dengan metode kuadrat terkecil yaitu dengan meminimkan  perbedaan  sinyal  komposit  dan sinyal  ukuran.  Persamaan  metode  kuadrat terkecil  dapat  dilihat  sebagai  berikut  (Ali, Mihardja dan Hadi, 1994).
dimana:
: Tinggi muka air fungsi dari waktu (m)
: Ampitudo komponen ke-I (m)
: Fase komponen ke-I (derajat)
: Kecepatan sudut komponen ke-i
: Waktu pengamatan per jam
: Tinggi muka air rata-rata
: Jumlah komponen pasang surut
Perhitungan Nilai Chart Datum (MSL dan LWS) Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  nilai Mean Sea  Level (MSL)  dan Low  Water  Spring (LWS). Berikut adalah formula perhitungan MSL dan LWS (Benyamin, Pratomo dan Yuwono, 2010):
MSL = A S 0 LWS = A S 0 – (A M 2 + A S2 + A N2 + A K 1 + A O 1 + A P 1 +  A M 4 + A MS4 )

## Analisa
Dari  tahapan  sebelumnya  didapatkan  nilai  chart datum dari setiap variasi lama pengamatan, oleh karena  itu  dilakukan  analisis  perbandingan  chart datum dari masing-masing variasi lama pengamatan menggunakan uji signifikansi koefisien korelasi untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan  signifikan  dari  nilai  masing-masing variasi  lama  waktu  pengamatan.  Langkah pertama  adalah  menghitung  nilai  koefisien korelasi,  dalam  penelitian  ini  digunakan  metode korelasi Product  Moment  Pearson .  Kegunaan korelasi Product  Moment  Pearson adalah  untuk menyatakan  ada  atau  tidaknya  hubungan  antara variabel  X  dengan  variabel  Y.  Besarnya
sumbangan  variabel  satu  terhadap  yang  lainnya dinyatakan  dalam  persen.  Berikut  persamaan untuk  menghitung  korelasi Product  Moment Pearson (Riduwan, 2003):
Keterangan:
: Banyaknya pasangan data variabel X dan Y
: Jumlah variabel X
: Jumlah variabel Y
: Kuadrat dari jumlah variabel X
: Kuadrat dari jumlah variabel Y
: Jumlah hasil perkalian variabel X dan Y
Koefisien  korelasi  merupakan  angka  yang menunjukkan  arah  dan  kuatnya  hubungan  antar variabel (Walpole, 1995). Arah hubungan dinyatakan  dengan  tanda  positif  atau  negatif, sedangkan  kuatnya  hubungan  ditunjukkan  dengan besarnya  angka  koefisien  korelasi  yang  besarnya berkisar antara 0 sampai dengan ± 1.

## Tabel 1. Interpretasi Koefisien Korelasi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,800 – 1,000 0,600 – 0,799 0,400 – 0,599 0,200 – 0,399 0,000 – 0,199 Sangat tinggi Kuat Cukup Rendah Sangat rendah
Selanjutnya,  dilakukan  uji  signifikansi koefisien  korelasi.  Menurut  Riduwan  (2003)  dan Ghilani  (2010),  uji  signifikansi  koefisien  korelasi dimaksudkan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat pengaruh yang signifikan antar dua variabel (X dan Y).  Setelah  diketahui  nilai  koefisien  korelasi  dari variabel  X  dan  Y,  maka  uji  signifikansi  dapat dihitung  menggunakan  uji  t  dengan  langkah sebagai berikut:

## Menetukan hipotesis
Tentukan  hipotesis  nol  dan  hipotesis  alternatif. Tentukan  H 0 ,  yaitu  variabel  X  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  Y,  dan  H 1 yaitu  variabel  X berpengaruh signifikan terhadap Y.
1. Menetukan tingkat signifikansi ( α )
Tentukan  tingkat  signifikasi  ( α )  yang  akan digunakan.
2. Menentukan daerah penolakan
(1) (2) (3) (4)
Daerah  penolakan,  yaitu  rentang  nilai dari  uji  statistik  dimana  hipotesis  nol harus ditolak. Daerah penolakan berkaitan erat dengan
derajat kepercayaan  yang  digunakan.  Jika  hasil uji statistik memasuki daerah penolakan, bisa diartikan bahwa sampel statistik dari hipotesis  nol  berada  diluar  interval derajat
kepercayaan. Derajat kepercayaan  yang  sering  digunakan adalah  95%,  maksudnya  dalam  suatu pengambilan  keputusan  terdapat  5%
kemungkinan terjadinya kesalahan (tingkat  signifikansi  5%)  (Ghilani  dan Wolf, 2006).
3. Menentukan nilai t hitung dan t tabel
Nilai dari t tabel dapat dilihat pada tabel uji- t  untuk  nilai α dan  derajat  kebebasan (db)=n-k dimana n adalah jumlah sampel dan k adalah jumlah variabel. Sedangkan nilai t hitung dapat diperoleh dari rumus:
Dimana r adalah koefisien korelasi, dan n adalah jumlah sampel.
4. Penarikan kesimpulan
Setelah  didapat  nilai  dari  t hitung dan  t tabel , sesuaikan dengan daerah penolakan. Jika hasil  uji  statistik  memasuki  daerah penolakan,  bisa  diartikan  bahwa  sampel statistik  dari  hipotesis  nol  berada  diluar interval  derajat  kepercayaan,  sehingga hipotesis nol dapat ditolak.
Perhitungan  nilai  koefisien  korelasi  dan pengujian signifikansi dilakukan
menggunakan perangkat  lunak  Microsoft Excel.

## Tahap Akhir
Hasil  akhir  penelitian  ini  disajikan  dalam  bentuk laporan  tugas  akhir  sesuai  dengan  sistematika dan  aturan  yang  sudah  ditetapkan.  Metode Penelitian meliputi state of the art , metode yang dipakai  untuk  menyelesaikan  masalah  dan implementasi didukung uraian teoritik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan chart  datum bertujuan  untuk mendapatkan  nilai  MSL  dan  LWS  untuk  setiap
variasi  lama  pengamatan  di  perairan  Jakarta.  Nilai chart datum dari setiap variasi lama pengamatan di perairan  Jakarta,  Semarang  dan  Surabaya  dapat dilihat pada Tabel 2 sampai 6 di bawah ini.
Tabel 2. Nilai MSL dan LWS dari Data 15 Hari dalam
Satuan Meter Lama Pengamatan MSL LWS 15 hari ke-1 0,723  -0,068 15 hari ke-2 0,579  -0,789 15 hari ke-3 0,620  -0,471 15 hari ke-4 0,646  -0,265 15 hari ke-5 0,768  -0,179 15 hari ke-6 0,766  0,123 15 hari ke-7 0,718  0,163 15 hari ke-8 0,675  -0,181 15 hari ke-9 0,723  -0,257 15 hari ke-10  0,730  -0,024 15 hari ke-11  0,704  -0,405 15 hari ke-12  0,703  -0,161
Nilai  MSL  rata-rata  dari  data  15  hari  di Jakarta  adalah  0,696  meter,  sedangka  rata-rata LWS sebesar -0,210 meter.
Tabel 3. Nilai MSL dan LWS dari Data Satu Bulan dalam
Satuan Meter Lama Pengamatan MSL LWS 1 bulan ke-1 0,683  -0,083 1 bulan ke-2 0,631  -0,124 1 bulan ke-3 0,633  -0,097 1 bulan ke-4 0,669  0,000 1 bulan ke-5 0,775  0,139 1 bulan ke-6 0,766  0,102 1 bulan ke-7 0,717  0,129 1 bulan ke-8 0,713  0,116 1 bulan ke-9 0,717  0,035 1 bulan ke-10  0,706  -0,054 1 bulan ke-11  0,687  0,000 1 bulan ke-12  0,673  -0,028
Nilai  MSL  rata-rata  dari  data  satu  bulan  di Jakarta  adalah  0,698  meter,  sedangka  rata-rata LWS sebesar 0,011 meter.
Tabel 4. Nilai MSL dan LWS dari Data Tiga Bulan dalam

## Satuan Meter
Lama Pengamatan MSL LWS 3 bulan ke-1 0,649 -0,012 3 bulan ke-2 0,738 0,156 3 bulan ke-3 0,716 0,135 3 bulan ke-4 0,689 0,060 (5)

## Rata-rata  nilai  MSL  di  Jakarta  sebesar
0,698  meter,  dan  rata-rata  nilai  LWS  sebesar 0,085 meter.
Tabel 5. Nilai MSL dan LWS dari Data Enam Bulan dalam Satuan Meter
Lama Pengamatan MSL LWS 6 bulan ke-1 0,694 0,070 6 bulan ke-2 0,703 0,095
Nilai  MSL  rata-rata  di  Jakarta  dari  data enam bulan adalah sebesar 0,699 meter dan rata- rata LWS sebesar 0,083 meter.
Tabel 6. Nilai MSL dan LWS dari Data Satu Tahun dalam Satuan Meter
Lama Pengamatan MSL LWS 1 Tahun 0,698 0,084
Nilai  MSL  di  stasiun  Jakarta  hasil perhitungan paling rendah dihasilkan dari data 15 hari  ke-2  (1  sampai  15  Februari  2017)  yaitu sebesar  0,579  meter.  Sedangkan  nilai  MSL tertinggi  dihasilkan  dari  data  satu  bulan  ke-5  (1 sampai 30 Mei 2017)  yaitu sebesar 0,775 meter. Sedangkan nilai LWS paling rendah dihasilkan dari data 15 hari ke-2 (1 sampai 15 Februari) dan satu bulan  ke-2  (1  sampai  30  Februari  2017)  yaitu sebesar  -0,783  meter.  Sedangkan  nilai  LWS tertinggi  dihasilkan  dari  data  satu  bulan  ke-7, sebesar  0,163  meter.  Hasil  perhitungan  uji korelasi  antara  lama  pengamatan  dan  nilai  MSL menghasilkan  nilai  r  sebesar  0,056.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa lama pengamatan berkorelasi  positif  taraf  sangat  rendah  dengan nilai  MSL.  Sedangkan  antara  lama  pengamatan dan nilai LWS menghasilkan nilai r sebesar 0,327, yang  nerarti  lama  pengamatan  dan  nilai  LWS yang  dihasilkan  berkolerasi  positif  dalam  taraf rendah.
Selanjutnya  dilakukan  uji  signifikansi dengan  derajat  kepercayaan  95%  terhadap  data lama pengamatan dan nilai MSL dengan hipotesa sebagai berikut.
H 0 =  Lama pengamatan tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai MSL prediksi pasut yang dihasilkan.
H 1 =   Lama pengamatan berpengaruh signifikan terhadap nilai MSL prediksi pasut yang dihasilkan.
Sedangkan  hipotesa  untuk  uji  signifikansi data  lama  pengamatan  dan  nilai  LWS  adalah sebagai berikut.
H 0 =   Lama pengamatan tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai LWS prediksi pasut yang dihasilkan.
H 1 =   Lama pengamatan berpengaruh signifikan terhadap nilai LWS prediksi pasut yang dihasilkan.
Data  stasiun  Jakarta  menghasilkan  nilai t hitung untuk  MSL  sebesar 0,057  dan sebesar  1,865 untuk  LWS.    Nilai  t tabel untuk  tingkat  kepercayaan 95% dan derajat kebebasan sebesar n data - 1 adalah sebesar  ±1,699.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa H 0 dapat diterima, sehingga dapat dikatakan lama  pengamatan  pasut  di  Jakarta  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  nilai  MSL  dengan selisih rata-rata dari setiap variasi lama pengamatan  terkecil  0  meter  dan  terbesar  0,002 meter,  namun  berpengaruh  signifikan  terhadap nilai  LWS  yang  dihasilkan  dengan  selisih  rata-rata dari setiap variasi lama waktu pengamatan terkecil 0,001 meter dan yang terbesar 0,221 meter.
Dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  prediksi MSL jangka panjang yang baik dapat diperoleh dari Pengamatan  selama  15  hari  atau  30  hari  saja, tanpa  perlu  pengamatan  panjang  hingga  satu tahun.  Sedangkan  nilai  prediksi  LWS  semakin  baik ketika pengamatan dilakukan semakin lama.

## KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
1. Nilai  MSL  di  stasiun  Jakarta  paling  rendah dihasilkan dari data 15 hari ke-2 (1 sampai 15  Februari  2017)  yaitu  sebesar  0,579 meter.  Sedangkan  nilai  MSL  tertinggi dihasilkan  dari  data  satu  bulan  ke-5  (1 sampai  30  Mei  2017)  yaitu  sebesar  0,775 meter.  Sedangkan  nilai  LWS  paling  rendah dihasilkan dari data 15 hari ke-2 (1 sampai 15  Februari  2017)  dan  satu  bulan  ke-2  (1 sampai  30  Februari  2017)  yaitu  sebesar  - 0,783 meter. Sedangkan nilai LWS tertinggi dihasilkan  dari  data  satu  bulan  ke-7, sebesar 0,163 meter.
2. Dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  prediksi MSL  jangka  panjang  yang  baik  dapat diperoleh dari Pengamatan selama 15 hari
atau 30 hari saja, tanpa perlu pengamatan  panjang  hingga  satu  tahun. Sedangkan  nilai  prediksi  LWS  semakin baik ketika pengamatan dilakukan semakin  lama.  Selisih  nilai  MSL  rata-rata dari  setiap  variasi  lama  pengamatan terkecil  0  meter  dan  terbesar  0,002 meter,  dengan  selisih  nilai  LWS  rata-rata dari setiap variasi lama waktu pengamatan  terkecil  0,001  meter  dan yang terbesar 0,221 meter.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  H.A.W.M  mengucapkan  terimakasih kepada  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG)  yang telah  menyediakan  data  pasang  surut  untuk penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali,  M.,  Mihardja,  D.  K.,  dan  Hadi,  S.  1994.  Pasang Surut  Laut.  Kursus  Intensif  Oseanografi  bagi Perwira  TNI  AL.  Bandung:  Institut  Teknologi Bandung.
Badan  Standarisasi  Nasional.  2010.  SNI  19-7646-2010 Survei   Hidrografi Menggunakan Singlebeam Echosounder .  Jakata:  Badan  Standarisasi
Nasional.
Benyamin,  A.  J.,  Pratomo,  D.  G.,  dan  Yuwono.  2010.
Penentuan Chart Datum Dengan Menggunakan Komponen  Pasut  Untuk  Penentuan  Kedalaman Kolam Dermaga. Skripsi . Surabaya: Departemen Teknik  Geomatika,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember.
Ghilani,  C.  D.,  dan  Wolf,  P.  R.  2006.  Adjustment computations Spatial  Data  Analysis  4th Edition. New Jerseys: John Wiley   & Sons Inc.
Munk,  W.  H.,  dan  Cartwright,  D.  E.  1996.  Tidal Spectroscopy  and  Prediction.London:  Royal Society Burlington House   Piccadilly.
Pariwono,  J.  I.  1989.  Gaya  Penggerak  Pasang  Surut, dalam Pasang Surut. Ed. Ongkosongo, O.S.R. dan Suyarso. Jakarta: P3O-LIPI.
Poerbandono,  dan  Djunarsjah,  E.  2005.  Survei
Hidrografi.
Bandung: Rafika Aditama.
Republik Indonesia.  2011. Undang-Undang No. 4 Tahun
2011 tentang Informasi Geospasial. Lembaran Negara RI Tahun  2011,  No.  49. Sekretariat Negara. Jakarta. Riduwan,  2003.  Dasar-dasar  Statistika.  Bandung:  Alfa Beta.
Triatmodjo,  B.  1999.  Teknik  Pantai.  Yogyakarta:  Beta Offset.
Walpole,  R.  E.  1995.  Pengantar  Statistika:  Edisi  ke  Tiga.
Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
Wardiyatmoko, K. dan Bintarto, H. 1994. Geografi untuk SMU Kelas 1. Jakarta: Erlangga.