## Estimasi Sea Surface Topography Menggunakan Data Satelit Altimetri di Laut Indonesia Timur Periode 2016-2021
Estimation of Sea Surface Topography Using Satellite Altimetry Data in East Indonesian Sea Period 2016-2021

## Muhammad Aldila Syariz, Eko Yuli Handoko*, Pratama Janur Wenda
Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: ekoyh@geodesy.its.ac.id
Diterima: 14082023; Diperbaiki: 29082023; Disetujui: 31082023; Dipublikasi: 08092023
Abstrak: Sea surface topography adalah penyimpangan permukaan laut dari referensi geoid, yang dipengaruhi oleh berbagai  parameter,  termasuk  undulasi, sea  surface  height ,  dan  pasang  surut.  Pengukuran sea  surface  topography sangat penting dilakukan untuk memahami dinamika laut. Salah satu faktor yang mempengaruhi dinamika laut adalah arus lintas indonesia. Arus lintas Indonesia adalah aliran masa air dari Samudera Pasifik ke Samudera Hindia. Aliran tersebut disebabkan oleh perbedaan tekanan antara dua Samudra tersebut. Tujuan studi ini adalah untuk memberikan informasi tentang sea surface topography di kawasan Laut Indonesia Timur selama periode tahun 2016-2021, serta korelasinya dengan fenomena ENSO  yang diperlukan untuk berbagai aplikasi kelautan. Pendekatan ini melibatkan pemrosesan  dan  analisis  data  Satelit  Altimetri  Sentinel-3  dan  Jason-3  yang  memberikan  pengukuran  ketinggian permukaan laut yang tepat. Nilai rata-rata sea surface topography dari tahun 2016 hingga 2021 berkisar antara 1,05m hingga 1,30m. Niali sea surface topography cenderung tinggi terjadi ketika muson barat dan lebih rendah terjadi saat muson timur. Untuk akurasi hasil pengolahan, digunakan data tahun 2016-2021 sebagai data training dan tahun 2021 sebagai  data  uji.  Didapatkan nilai  root  mean  square  error yaitu  0,064  m.  Perubahan  nilai sea  surface  topography cenderung naik setiap tahun, kecuali tahun 2019. Penurunan yang terjadi di tahun 2019 disebabkan oleh fenomena ENSO  yang  memiliki  pengaruh  sebesar  -0,807  terhadap sea  surface  topography dengan  korelasi  terbalik.  Temuan penelitian ini memberikan detail penting tentang topografi permukaan laut di Perairan Indonesia Bagian Timur, yang dapat diterapkan untuk meningkatkan pemahaman kita tentang dinamika lautan.
Copyright © 2023 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Undulation, sea surface height, and tides are a few of the variables that affect sea surface topography, which is the deviation of sea level from the geoid reference. Measurement of sea surface topography is very important to understand ocean dynamics. One of the factors that influences the dynamics of the sea is the flow across Indonesia. The Indonesian traffic flow is the mass flow of water from the Pacific Ocean to the Indian Ocean. The flow is caused by the difference in pressure between the two oceans. The purpose of this study is to provide precise information about the sea surface topography in the East Indonesian Sea region during the 2016–2021 period, as well as its correlation with  the  ENSO  phenomenon  required  for  various  marine  applications.  This  approach  involves  processing  and analyzing Sentinel-3 and Jason-3 altimetry satellite data, which provides precise sea level elevation measurements. The average value of sea surface topography from 2016 to 2021 ranges from 1.05m to 1.30m. The value of sea surface topography  tends  to  be  high  during  the  west  monsoon  and  lower  during  the  east  monsoon.  For  the  accuracy  of processing results, data for 2016–2021 is used as training data and 2021 as test data. The root mean square error value  is  0.06426  m.  Changes  in  sea  surface  topography  values  tend  to  increase  every  year,  except  for  2019.  The decline that occurred in 2019 was caused by the ENSO phenomenon, which had an effect of  -0.807 on sea surface topography  with  an  inverse  correlation.  The  findings  of  this  study  provide  important  details  about  sea  surface topography in Eastern Indonesian waters, which can be applied to enhance our understanding of ocean dynamics.
Kata kunci: ENSO; Satelit Altimetri; Sea Surface Topography ; Laut Indonesia Timur
Syariz,  M.A.,  Handoko,  E.Y.,  Wenda,  P.J.  (2023).  Estimasi Sea  Surface  Topography Menggunakan  Data  Satelit Altimetri di Laut Indonesia Timur Periode 2016-2021. Geoid, 19(1) , 121 - 130.

## Pendahuluan
Luasnya lautan yang mendominasi di Indonesia sementara teknologi yang ada terbatas menyebabkan hanya sedikit  fenomena  di  laut  yang  dapat  diketahui.  Salah  satu  fenomena  tersebut  adalah  Arus  Lintas  Indonesia (Arlindo)  atau  lebih  dikenal  sebagai Indonesian  Through  Flow (ITF).  ITF  adalah  aliran  massa  air  dari Samudera Pasifik ke Samudera Hindia yang disebabkan oleh perbedaan tekanan antara dua samudera tersebut (Hasanudin, 1998). Salah satu laut di Indonesia yang dilewati fenomena ITF adalah Laut Indonesia Timur yang mencakup Laut Banda, Laut Flores, Laut Sulawesi, Laut Maluku, Laut Seram, Laut Halmahera, Laut Timor, Laut Arafuru, dan Laut Sawu.
Gambar 1. Indonesian Through Flow (ITF) (Gordon, 2005)
Dengan berbagai faktor yang mempengaruhi fenomena ini, seperti arus, angin, hingga suhu air laut menjadikan fenomena ITF mempunyai aliran air yang kuat dan volume yang besar (Hasanudin, 1998). Aliran air yang kuat dan volume yang besar dari ITF mengakibatkan aliran air menjadi tidak sederhana sehingga terjadi perubahan dalam distribusi massa air di Laut Indonesia Timur. Hal ini dapat berdampak pada peningkatan atau penurunan topografi permukaan laut di wilayah yang dilalui oleh ITF.
Topografi  permukaan  laut  atau  dikenal  juga  dengan Sea  Surface  Topography (SST)  adalah  penyimpangan permukaan laut dari referensi geoid (Sarsito dkk., 2019). SST disebabkan oleh adanya pasang surut, tekanan atmosfer, maupun  perbedaan  suhu (Rhamo,  2009).  Untuk mengetahui  perbedaan  suhu  dapat menggunakan indeks dari fenomena El Nino dan La Nina atau lebih dikenal sebagai El Nino-Shoutern Osccilation (ENSO) (BMKG, 2021). Fenomena ENSO itu ditandai dengan terjadinya anomali suhu permukaan laut di Samudera Pasifik.  Dimana,  saat  El  Nino  ditandai  dengan  peningkatan  suhu  diatas  suhu  normal  dan  La  Nina  ditandai dengan penurunan suhu di bawah suhu normal (Safitri, 2015).
Dalam  perhitungan  nilai  SST  dipengaruhi oleh  beberapa  parameter,  salah satunya  adalah  nilai Sea  Surface Height (SSH).  SSH  adalah  tinggi  permukaan  laut  yang  bereferensi  terhadap  bidang  ellipsoid  (Andersen  & Scharroo, 2011). Nilai SSH dapat dicari melalui pengamatan satelit altimetri. Satelit altimetri yang digunakan dalam penelitian ini adalah Satelit Sentinel-3 dan Jason-3 yang diluncurkan pada tahun 2016. Penggunaan dua satelit bertujuan untuk meningkatkan kualitas data baik secara ruang maupun waktu.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengestimasi nilai dan memberikan informasi tentang nilai SST di Laut  Indonesia  Timur  dengan  menggunakan  Satelit  Altimetri  serta  untuk  mengetahui  hubungan  dengan fenomena ENSO, yang diperlukan untuk berbagai aplikasi kelautan. Melalui penelitian ini diharapkan dapat membantu  pemerintah  atau  instansi  terkait  dalam  melakukan  studi  tentang  SST  menggunakan  data  Satelit Altimetri di Laut Indonesia Timur tahun 2016-2021.

## Data dan Metode
Penelitian ini terletak di Laut Indonesia Timur, tepatnya pada koordinat 15° LU-15°LS dan 115°BT-145° BT. Untuk lebih jelasnya, lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Lokasi Penelitian (Penulis, 2023)
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Radar Altimetry Database System (RADS) Jason-3 dan Sentinel-3 yang diakuisisi pada tahun 2016-2021, serta data Multivariate ENSO Index (MEI) tahun 2016-2021 yang  didapat  dari National  Oceanic  and  Atmospheric  Administration (NOAA).  Data  yang  didapatkan  dari RADS merupakan data dengan format NetCDF sehingga perlu dilakukan konversi data.
Konversi data dilakukan untuk mengubah data format NetCDF dari Satelit Sentinel-3 dan Jason-3 menjadi data format ASCII. Tujuan dari tahap ini adalah untuk mempermudah penulis dalam melakukan pengolahan data, serta dalam proses ini dilakukan pengambilan parameter-parameter yang dibutuhkan dalam perhitungan nilai SSH dan SST.
Dalam  proses  perhitungan  nilai  SSH  diterapkan  koreksi  jarak,  yaitu dry  tropospheric  correction,  wet tropospheric correction, koreksi ionosfer , dan sea state bias . Dimana proses perhitungan dilakukan dengan menggunakan persamaan (1) berikut (Andersen & Scharro, 2011).
𝑆𝑆𝐻 = 𝐻 − 𝑅 − 𝛴∆𝑅 (1)
𝛴∆𝑅 = 𝛥ℎ 𝑑𝑟𝑦 + 𝛥ℎ 𝑤𝑒𝑡 + 𝛥ℎ 𝑖𝑜𝑛𝑜 + 𝛥ℎ 𝑆𝑆𝐵 (2)
Dalam hal ini:
H = tinggi satelit diatas ellipsoid referensi (m)
R
= jarak observasi antena satelit dengan permukaan air sementara di lokasi penelitian (m) 𝛴∆𝑅 = jumlah koreksi jarak (m) 𝛥ℎ 𝑑𝑟𝑦 = koreksi troposfer kering (m) 𝛥ℎ 𝑤𝑒𝑡 = koreksi troposfer basah (m) 𝛥ℎ 𝑖𝑜𝑛𝑜 = koreksi ionosfer (m) 𝛥ℎ 𝑆𝑆𝐵
= koreksi sea stabe bias (m)
Dikarenakan  masi  terdapat  perbedaan  data  baik  secara  spasial  maupun  temporal  dari  Satelit  Jason-3  dan Sentinel-3  maka  perlu  dilakukan  proses crossover  adjustment.  Crossover  adjustment dilakukan  untuk menggabungkan data Satelit Jason-3 dan Satelit Sentinel-3 dengan tujuan untuk mendapatkan nilai yang sama di  satu  titik  pengamatan.  Setelah  dilakukan  crossover  adjustment, ground  track separation  at  equator atau jarak setiap pass dari satelit akan mengacu pada Sentinel-3 yang berjarak 104 km. Sedangkan untuk periode cycle akan mengacu pada Jason-3 yaitu selama 10 hari.
Nilai SST ini didapatkan dari nilai SSH yang telah di rubah referensi terhadap geoid dengan dihilangkan efek pasang surut dan pengaruh atmosfer. Hubungan antara SSH, SST dan komponen-komponen pembentuknya dapat digambarkan dalam Gambar 3.
Gambar 3. Hubungan Antara SST, SSH dan Komponen-komponen Pembentuknya (Calman, 1987)
Dari Gambar 3 secara umum pencarian nilai SST dinamik dapat menggunakan persamaan (2) (Calman, 1987).
𝑆𝑆𝑇 = 𝑆𝑆𝐻 − (𝑁 + ℎ 𝑇 + 𝐷𝐴𝐶) (3) Dalam hal ini: SST = tinggi permukaan laut diatas geoid referensi (m) 𝑁 = undulasi Geoid (m) 𝑆𝑆𝐻 = tinggi permukaan laut diatas ellipsoid referensi (m) ℎ 𝑇
= koreksi pasang surut (m) yang terdiri dari Ocean Tide (OT), Earth Tide (ET), Loading Tide (LT), dan Pole Tide (PT)
ℎ 𝑎 = koreksi dinamik atmosfer (i nverse barometer ) (m)
Setelah  didapatkan  nilai  SST,  perlu  dilakukan  proses gridding .  Metode  gridding  yang  digunakan  adalah metode Inverse  Distance  Weighted (IDW)  dengan  tujuan  untuk  mengisi  kekosongan  data  terhadap  nilai lintang, bujur, dan SST agar didapatkan hasil pemodelan yang lebih baik. Gridding dilakukan dengan ukuran 1° x 1°. Pemilihan ukuran grid berdasarkan jarak antar lintasan satelit setelah dilakukan crossover adjustment sehingga nilai yang didapatkan lebih sesuai dengan kondisi sesungguhnya.
Sebelum  dikorelasikan,  nilai  SST  dikelompokkan terlebih  dahulu  sesuai  dengan  data indeks  ENSO.  Untuk indeks ENSO MEI datanya adalah data “ sliding bi-monhtly  season ” atau indeks rata-rata 2 bulan berturut-
turut. Maka, nilai SST perlu dikelompokkan setiap 2 bulan seperti Desember-Januari (DJ), Januari-Februari (JF), Februari-Maret (FM), dan seterusnya yang ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Indeks ENSO Tahun 2016-2021 (NOAA, 2023)
Tahun DJ JF FM MA AM MJ JJ JA AS SO ON ND 2016 1,94 1,81 1,31 1,33 1,26 0,36 -0,51  -0,28  -0,34 -0,6 -0,51  -0,34 2017 -0,41 -0,41 -0,58  -0,21 0,17 -0,29 -0,7 -0,77 -0,8 -0,63  -0,63  -0,73 2018 -0,77 -0,7 -0,79  -1,29  -0,91  -0,51  -0,17 0,36 0,52 0,41 0,26 0,13 2019 0,08 0,52 0,77 0,33 0,26 0,35 0,24 0,3 0,15 0,27 0,45 0,41 2020 0,29 0,3 0,15 -0,11  -0,24  -0,73 -1 -0,99  -1,19 -1,2 -1,15  -1,16 2021 -1,2 -0,95 -0,79  -0,96  -1,06  -1,11  -1,53  -1,34  -1,41  -1,47 -1,4 -1,21

## Hasil dan Pembahasan
Grafik pada Gambar 4 menampilkan hasil nilai SST dari Satelit Jason-3 dan Sentinel-3 dari tahun 2016 hingga 2021.  Dapat  dilihat  bahwa  nilai  SST  hasil  penggolahan  Sentinel-3,  yang  dilambangkan  dengan  garis  biru, memiliki nilai lebih rendah daripada hasil pengolahan satelit Jason-3 yang dilambangkan dengan garis merah. Perbedaan nilai ini sendiri berkaitan dengan perbedaan resolusi temporal dari kedua satelit tersebut, dimana Jason-3 memiliki resolusi temporal 10 hari dan Sentinel-3 memiliki resolusi temporal 27 hari (NOAA, 2020), resolusi temporal yang lebih cepat dapat menampilkan variasi muka air laut yang lebih baik.
Gambar 4. Grafik Perubahan Nilai Sea Surface Topography di Laut Indonesia Timur (Penulis, 2023)
Grafik perubahan nilai SST dari tahun 2016 hingga 2021 pada Gambar 4 menunjukkan bahwa setiap tahun nilai SST cenderung naik. Namun, terjadi anomali pada tahun 2019 dimana grafik nilai SST justru mengalami penurunan. Menurut laman resmi BMKG, hal ini berkaitan dengan kemarau panjang yang terjadi pada tahun 2019 sehingga terjadi penurunan muka air laut (BMKG, 2019).
Selanjutnya, nilai perubahan setiap tahun ini divisualisasikan dalam bentuk peta yang disajikan pada Gambar 5. Hasil visualisasi pada Gambar 5 merupakan hasil dari crossover adjustment . Dimana, visualisasi pada bulan Januari 2016 tidak ditampilkan, hal tersebut berkaitan dengan peluncuran Satelit Sentinel-3. Satelit Sentinel-3 baru diluncurkan pada Februari 2016 sehingga data yang disediakan oleh satelit Sentinel-3 dimulai dari Bulan Februari tahun 2016.
2016
2017
2018
2019 2020 2021 Muson Barat Peralihan I (Barat ke Timur)
Muson Timur Peralihan II (Timur ke Barat) Gambar 5. Persebaran Nilai Sea Surface Topography di Laut Indonesia Timur (Penulis, 2023)
Gambar  5  merupakan  sample  visualisasi  SST  yang  disajikan  setiap  3  bulan.  Adapun  bulan-bulan  yang dijadikan  contoh  untuk  visualisasi  persebaran  adalah  Bulan  Januari,  April,  Juli,  dan  Oktober.  Hal  tersebut berkaitan dengan musim yang ada di Indonesia yang dipengaruhi oleh angin muson barat, dan muson timur. Berdasarkan  peta  persebaran  nilai  SST  pada  Gambar  5  diketahui  bahwa  warna  yang  mendominasi  adalah warna kuning hingga oranye. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar Laut Indonesia Timur memiliki nilai SST sebesar 1m hingga 1,5m.
Tabel 2. Nilai Sea Surface Topography Terendah dan Tertinggi Setiap Tahun (Penulis, 2023)
SST Terendah Setiap Tahun SST Tertinggi Setiap Tahun Bulan SST (m) Tahun Bulan SST (m) Tahun Februari 1,0295 2016 November 1,1717 2016 Agustus 1,1115 2017 November 1,1957 2017 September 1,0548 2018 Februari 1,1828 2018 Mei 1,0520 2019 April 1,1025 2019 Januari 1,0883 2020 Desember 1,2351 2020 September 1,0967 2021 Desember 1,2367 2021
Berdasarkan Tabel 2 nilai SST cenderung lebih tinggi pada saat terjadi muson barat yang umumnya terjadi pada  Bulan  Desember  hingga  Februari  di  Wilayah  Indonesia.  Pada  saat  terjadi  muson  barat,  angin  akan bergerak  dari  Benua  Asia  yang  membawa  suhu  dingin  menuju  ke  Benua  Australia  yang  bersuhu  hangat (Gordon,  2005).  Hal  tersebut  menyebabkan  kenaikan  suhu  di  Wilayah  Indonesia  sehingga  meningkatkan pertumbuhan awan dan curah hujan. Pada saat terjadi muson timur yang umumnya terjadi pada Bulan Juni hingga  Agustus  di  Wilayah  Indonesia,  nilai  SST  cenderung  lebih  rendah.  Hal  ini  disebabkan  karena  pada muson timur angin akan bergerak dari Australia menuju Benua Asia melalui Indonesia dan membawa suhu dingin  (Gordon,  2005).  Hal  tersebut  menyebabkan  penurunan  suhu  di  Wilayah  Indonesia  sehingga pertumbuhan awan menjadi terhambat dan curah hujan menurun.
Untuk  mengamati  kecenderungan  data  secara  menyeluruh  dalam  kurun  waktu  tertentu,  maka  dilakukan analisis regresi. Dalam hal ini, analisis regresi dilakukan untuk mengetahui  kecenderungan nilai SST untuk periode tahun 2016- 2021. Data hasil pengolahan dari tahun 2016 hingga tahun 2020 digunakan sebagai data training dan tahun 2021 digunakan sebagai uji. Metode yang digunakan adalah tren polinomial dengan orde 2 loess  smoothing .  Fungsi loess  smoothing melakukan  pemasangan  regresi  berbobot  dengan  menggunakan polinomial orde ke-2 ke data satu dimensi. Ini mungkin dianggap sebagai pendekatan yang lebih baik karena membuang data noisy dalam proses perhitungannya (Jeff, 2023). Namun, disini juga diperlihatkan tren linier untuk melihat perbedaan dari kedua trendline tersebut.
Berdasarkan Gambar 6 menunjukkan bahwa nilai paling optimum didapatkan pada orde 2, dimana selisih nilai yang  didapatkan  antara  data  uji  yang  di  tampilkan  dengan  warna  merah  dengan  data  hasil  model  yang ditampilkan dengan warna biru menunjukkan selisih yang lebih mendekati data uji jika dibandingkan dengan tren linier. Pada model tren linier yang ditunjukkan dengan warna hijau menunjukkan selisih yang cukup jauh jika dibandingkan dengan data uji. Hal tersebut dapat dibuktikan dengan nilai standar deviasi pada Tabel 3. Sehingga dalam penelitian ini digunakan tren polinomial dengan orde 2 loess smooting sebagai model estimasi SST.

## Tabel 3. Perbandingan Nilai Standar Deviasi dan Koefisien Determinasi (Penulis, 2023)
Trendline Standar Deviasi R 2 Linier 0,0451 0,0003 Polinomial Orde 2 ( Loess Smoothing ) 0,0376 0,0452
Berdasarkan Gambar 6 didapatkan persamaan regresi polinomial orde 2 pada persamaan 4
𝑆𝑆𝑇 𝑦 = 0,00272𝑦 2 −  10,99846𝑦  +  11101,52218 (4)
Berdasarkan  nilai  SST  tahun  2021  hasil  prediksi  yang  dicari  menggunakan  persamaan  4  dilakukan perbandingan dengan menggunakan data uji nilai SST tahun 2021 hasil pengolahan. Adapun perbandingan data hasil dari pemodelan dengan data uji ditampilkan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Nilai Uji Sea Surface Topography Tahun 2021 dengan Hasil Prediksi (Penulis, 2023)
Bulan Nilai Uji Sea Surface Topography Tahun 2021 (m) Nilai Sea Surface Topography Tahun 2021 Hasil Prediksi (m) Januari 1,235070555 1,135060055 Februari 1,226967672 1,136219627 Maret 1,214481057 1,137300766 April 1,157870853 1,138535142 Mei 1,187068171 1,139767123 Juni 1,177454112 1,141078839 Juli 1,191644524 1,142385664 Agustus 1,157046894 1,143774719 September 1,096758547 1,145203078 Oktober 1,194117341 1,146622784 November 1,229629002 1,148128482 Desember 1,236657735 1,149623032 Root Mean Square Error (RMSE) 0,064259299
Pada Tabel 4 didapatkan nilai RMSE dari perbandingan data prediksi dengan data uji adalah sebesar 0,06426m. Nilai RMSE akan semakin baik jika  semakin mendekati nol (Supriyadi, 2021). Namun, jika mengacu pada akurasi dari Satelit Altimetri yang mencapai 5 cm (Dumont dkk., 2016), maka nilai RMSE yang didapatkan tidak cukup baik. Hal ini disebabkan karena terdapat anomali pada tahun 2019, dimana pada tahun 2019 nilai SST cenderung lebih rendah dari tahun lainnya sehingga memengaruhi model estimasi yang didapatkan.
Nilai SST kemudian dikorelasikan dengan fenomena ENSO. Indeks ENSO yang digunakan untuk uji korelasi dalam  penelitian  ini  adalah Multivariate  ENSO  Index (MEI).  Indeks  MEI  dianggap  sebagai  indeks  paling komprehensif untuk memantau ENSO karena menggabungkan analisis berbagai komponen meteorologi dan oseanografi, yaitu anomali tekanan atmosfer, suhu permukaan laut, dan angin permukaan (Dahlman, 2016).
Gambar 7. Korelasi antara Sea Surface Topoography dengan ENSO (Penulis, 2023)
Tabel 5. Kekuatan Koefisien Korelasi Pearson (Bimo, 2021) Koefisien Korelasi Pearson (R) Kekuatan Korelasi 0,00 – 0,10 Korelasi yang diabaikan 0,10 - 0,39 Korelasi lemah 0,40 - 0,69 Korelasi sedang 0,69 - 0,89 Korelasi kuat 0,89 - 1,00 Korelasi sangat kuat
Hasil korelasi antara SST dengan indeks ENSO adalah negatif dan berintensitas tinggi yang dapat dilihat pada gambar  4.16  dan  4.17.  Menurut  (Safitri,  2015)  ketika  terjadi  fenomena El  Nino (Indeks  MEI  positif), menyebabkan  tekanan  atmosfer  menjadi naik  dan  suhu  permukaan laut  menjadi  turun  di  Samudera  Pasifik bagian  barat  atau  wilayah  Indonesia.  Hal  tersebut  berdampak  pada  penurunan  nilai  SST  di  Laut  Indonesia Timur karena adanya kemarau berkepanjangan, penurunan jumlah curah hujan dan peningkatan temperatur udara.  Begitu  pula  sebaliknya,  ketika  terjadi  fenomena La  Nina (Indeks  MEI  negatif),  menyebabkan  suhu permukaan  laut  menjadi  naik  di  Wilayah  Indonesia  yang  berdampak  pada  peningkatan  nilai  SST  di  Laut Indonesia Timur, karena menyebabkan peningkatkan pertumbuhan awan dan curah hujan.

## Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, nilai Sea Surface Topography (SST) di Laut Indonesia Timur dari tahun 2016-2021 berkisar antara 1 - 1,5m  dan memiliki pola perubahan nilai SST setiap tahunnya. Nilai SST cenderung lebih tinggi pada saat terjadi muson barat yang umumnya terjadi pada Bulan Desember hingga Februari, dan nilai SST cenderung lebih rendah pada saat terjadi muson timur yang umumnya terjadi pada Bulan Juni hingga Agustus di Wilayah Indonesia.
Hasil  uji  korelasi  antara Sea  Surface  Topography (SST)  dengan  ENSO  tergolong  kuat,  namun  berbanding terbalik, dengan nilai koefisien korelasi sebesar -0,807. Hal tersebut berarti ketika terjadi fenomena El-Nino (Indeks MEI positif), akan berdampak pada penurunan nilai SST di Laut Indonesia Timur. Sebaliknya, ketika terjadi  fenomena La-Nina (Indeks  MEI  negatif)  berdampak  pada  peningkatan  nilai  SST  di  Laut  Indonesia Timur.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Netherlands  Earth  Observation  NETwork (NEONET)  selaku penyedia data yang digunakan dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Andersen, O. B., & Scharroo, R. (2011). Range and geophysical corrections in coastal regions: and implications for mean sea surface determination. Coastal altimetry.
Bimo, S. (2021). TUTORIAL STATISTIK: KORELASI PEARSON.
BMKG. (2019). Kilas Balik 2019: Kejadian Bencana Terkait Cuaca, Iklim, dan Gempabumi. Diakses pada 14 Juni 2023. https://www.bmkg.go.id/berita/?p=kilas-balik-2019-kejadian-bencana-terkait-cuaca-iklim-dan- gempabumi&lang=ID&tag=berita-utama
BMKG.  (2021).  Ekstrem  Perubahan  Iklim.  Diakses  pada  2  Juni  2023.  https://www.bmkg.go.id/iklim/?p=ekstrem- perubahan-iklim
Calman, J. (1987). Introduction to sea-surface topography from satellite altimetry. Johns Hopkins APL Technical Digest, 8(2), 206-210.
Dahlman, L. (2016). Climate Variability Oceanic NIno Index. Diakses pada 01 Juni 2023. https://www.climate.gov/news- features/understan1 ding-climate/climate-variability-oceanic niño-index.
Dumont,  J  P,  V  Rosmorduc,  L  Carrere,  E  Bronner,  dan  N  Picot.  (2016).  Jason-3  Products  Handbook.  Technical representative, CNES and EUMETSAT and JPL and NOAA/NESDIS.
Gordon, A. L. (2005). Oceanography of the Indonesian seas and their throughflow. Oceanography.
Hasanudin, O. M. (1998). ARUS LlNTAS INDONESIA (ARLINDO): Vol. XXIII (Issue 2). www.oseanografi.lipi.go.id Jeff  Burkey  (2023).  LOWESS,  Locally  Weighted  Scatterplot  Smoothing  for  linear  and  non-linear  data  (enhanced) (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/22470-lowess-locally weighted-scatterplot- smoothing-for-linear-and-non-linear-data-enhanced),  MATLAB  Central  File  Exchange.  Retrieved  July  20, 2023.
National Centers for Environmental Information. (2021). El Nino/Southern Oscillation (ENSO).  Diakses pada 04 Juni 2023. https://www.ncdc.noaa.gov/teleconnections/enso/
NOAA. (2020). Jason-3 Products Handbook. CNES and EUMETSAT and JPL and NOAA/NESDIS.
Rhamo, A. (2009). Pemodelan Topografi Muka Air Laut (Sea Surface Topography) Perairan Indonesia Dari Data Satelit Altimetri Jason-1 Menggunakan Software BRAT 2.0.0. Surabaya: Prodi Teknik Geomatika-ITS.
Safitri, S. (2015). El Nino, La Nina dan Dampaknya Terhadap Kehidupan. Jurnal Criksetra, 4(8), 153.
Sarsito, D. A., Wijaya, D. D., Syahrullah, M., Radjawane, I. M., & Trihantoro, N. F. (2019). Variability of sea surface topography in coastal area (study case: Indonesia). IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 339(1).
Supriyadi, E. (2021). Prediksi Parameter Cuaca Menggunakan Deep Learning Long-Short Term Memory (Lstm). Jurnal Meteorologi dan Geofisika, 21(2), 55-67.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .