## Analisis Variasi Temporal-Spasial Nilai Zenith Tropospheric Delay menggunakan Data CORS di Provinsi Jawa Timur
Temporal-Spatial Variation Analysis of Zenith Tropospheric Delay Using CORS Data Over East Java Province
Norma Aji Cemara Mannani 1 , Eko Yuli Handoko* 2 1,2 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: ekoyh@geodesy.its.ac.id
Diterima: 14082020; Diperbaiki: 22022021; Disetujui: 23022021; Dipublikasi: 07042021
Abstrak: Global  Navigation  Satellite  System (GNSS)  semakin  dikembangkan  sebagai  sistem  penginderaan  jauh atmosfer, salah satunya melalui perhitungan Zenith Tropospheric Delay (ZTD). Seiring dengan pengembangan stasiun CORS, maka mendorong dilakukannya penelitian mengenai ZTD dengan data yang kontinyu dan resolusi spasial yang baik karena letak stasiun CORS tersebar merata. Penelitian ini bertujuan menganalisis karakteristik variasi spasial dan temporal dari salah satu komponen ZTD, yaitu Zenith Wet Delay (ZWD). Studi kasus penelitian ini adalah Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan 16 stasiun CORS. Selain data CORS, digunakan pula data meteorologi dari empat stasiun  milik  BMKG  di  Jawa  Timur  yang  digunakan  sebagai  data  pembanding.  Perhitungan  nilai  ZTD  dan  ZWD menggunakan  perangkat  lunak  GIPSY  6.4.  Nilai  ZWD  divisualisasikan  dengan  gridding  metode  krigging  dengan ukuran grid 0,25˚ × 0,25˚. Terdapat pola penurunan pada nilai trend ZWD rata-rata sebesar sekitar 1,628 mm/tahun. Karakteristik variasi spasial dan temporal dari nilai ZWD dipengaruhi beberapa faktor, di antaranya angin monsun Asia dan Australia yang menyebabkan adanya musim, fenomena global seperti El Nino dan La Nina, intensitas curah hujan, kondisi meteorologi lokal seperti suhu dan kelembaban, cuaca, dan topografi dari stasiun.
Copyright © 2021 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Global Navigation Satellite System (GNSS) are being developed as an atmospheric remote sensing system through the calculation of ZTD. The development of CORS station encourages research investigations about Zenith Tropospheric  Delay  (ZTD)  with  continuous  data  and  good  spatial  resolution.  This  research  studies  about characteristics of spatial and temporal variation from ZWD in East Jawa. The case study in East Jawa Province Using 16 CORS Station. Meteorological data from four BMKG’s stations are used as comparison data. ZTD and ZWD value from CORS data are calculated using GIPSY 6.4 Software. ZWD values are gridded using the kriging method with the size of the grids is 0,25 x 0,25. ZWD value comparison from CORS and meteorology data have a strong correlation with coefficient value is 0,712. The mean ZWD trend is decreasing by about 1,628 mm/yr. Characteristics of spatial and temporal variations of the ZWD value influenced by monsoon Asia-Australian which cause dry and rainy seasons, global phenomena such as El Nino and La Nina, rainfall, local meteorological conditions such as temperature and humidity, weather, and topography of the stations.
Kata kunci : CORS; GNSS; variasi; ZTD; ZWD
Cara  untuk  sitasi:  Mannani,  N.A.C.,  &  Handoko,  E.Y.  (2021).  Analisis  Variasi  Temporal-Spasial  Nilai  Zenith Tropospheric Delay Menggunakan Data CORS di Provinsi Jawa Timur. Geoid, 16 (2), 215 - 230.

## Pendahuluan
Pemanfataan Global Navigation Satellite System (GNSS) kini tidak hanya sebagai teknologi dalam penentuan posisi tetapi juga digunakan dalam beberapa studi lainnya. Salah satunya adalah pengembangan GNSS sebagai sistem penginderaan jauh atmosfer dengan resolusi tinggi (Bevis & Businger, 1994). Dalam pemanfaatannya sebagai sistem penginderaan jauh atmosfer, hal ini berkaitan dengan pergerakan sinyal yang berasal dari satelit menuju  receiver  yang  melewati  atmosfer.  Pada  lapisan  atmosfer,  khususnya  troposfer,  sinyal  mengalami penundaan ( delay ) dan pembelokan ( bending ) yang menyebabkan adanya penyimpangan jarak yang disebut Slant  Tropospheric  Delay (STD).  STD  dapat  dikonversi  menjadi Zenith  Tropospheric  Delay (ZTD) menggunakan mapping function.
ZTD dibagi menjadi dua komponen, yaitu Zenith Hydrostatic Delay (ZHD) dan Zenith Wet Delay (ZWD). ZHD  disebabkan  oleh  gas  kering  dan  partikel  di  troposfer  dan  mempengaruhi  sekitar  80-90%  dari  ZTD (Abdelfatah,  dkk,  2009)  ZHD  dapat  dihitung  berdasarkan  beberapa  model  dalam  penelitian  sebelumnya, seperti Saastamoinen, Hopfield, dan sebagainya, sedangkan ZWD dipengaruhi oleh kandungan uap air yang menyebabkan  sulit  untuk  dimodelkan  karena  kandungan  uap  air  tidak  tercampur  secara  baik  (Mousa,  dkk, 2016).
Sebagai  sistem  penginderaan  jauh  atmosfer,  penelitian  mengenai  ZTD  perlu  dilakukan  karena  ZTD  adalah parameter penting dari atmosfer, yang mencerminkan cuaca dan iklim, variasi, dan gerakan vertikal atmosfer (Jin, dkk, 2007). Penggunaan GNSS sebagai sistem penginderaan jauh atmosfer lebih menguntungkan karena memiliki  resolusi  temporal  yang  tinggi,  dan  biaya  yang  lebih  murah  dibandingkan  dengan  teknologi konvensional,  seperti  radiosonde  dan satellite  radiometer  sounding (Bevis  &  Businger,  1994).  Selain  itu, GNSS  lebih  menguntungkan  karena  tidak  bergantung  cuaca  (Bai,  2004).  Didukung  pula  dengan pengembangkan penggunaan GNSS CORS ( Continuously Operating Reference Station ) oleh Badan Informasi Geospasial  (BIG).  BIG  telah  mendirikan  stasiun  CORS  yang  terdistribusi  secara  merata  di  berbagai  kota sehingga dengan menggunakan data CORS mendukung untuk mendapatkan data dengan resolusi spasial yang tinggi.
Pada penelitian ini, dilakukan analisis dari perhitungan nilai ZTD dan ZWD, sedangkan untuk ZHD telah dapat dimodelkan  secara  akurat.  Perhitungan  tersebut  menggunakan  perangkat  lunak  GPS Inferred  Positioning SYstem (GIPSY) yang dikembangkan oleh Jet Propulsion Laboratory (JPL). Pada perangkat lunak ini, data yang  digunakan  berdasarkan  metode precise  point  positioning (PPP).  Dengan  menggunakan  metode  PPP, proses perhitungan akan dilakukan tiap stasiun secara terpisah. Keuntungan dari metode ini dibanding metode differensial  adalah  tidak  ada  pengaruh  antar  stasiun,  sehingga  apabila  terjadi  kesalahan  pada  stasiun  tidak berdampak terhadap nilai di stasiun lainnya (Khaniani & Ghahremani, 2018).
Berdasarkan  perhitungan  nilai,  kemudian  dapat  dibentuk  suatu  pemodelan  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui variasi spasial dan temporal dari ZTD dan ZWD. Dalam melakukan pemodelan variasi diperlukan data yang kontinyu selama periode waktu tertentu. Oleh karena itu, pada penelitian ini dipilih penggunaan data dari  stasiun  CORS  yang memiliki data  kontinyu  untuk  mendapatkan  hasil  yang optimal.  Dengan  diketahui variasi spasial dan temporal ZTD dan ZWD diharapkan dapat digunakan sebagai sumber informasi dan studi lebih lanjut, baik mengenai delay pada troposfer maupun mengenai perubahan cuaca dan iklim.
Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan nilai ZTD dan ZWD dari stasiun CORS, melakukan perhitungan korelasi perbandingan nilai ZWD antara data dari stasiun CORS dan stasiun meteorologi, dan menganalisis karakteristik variasi spasial dan temporal  dari ZWD di wilayah Jawa Timur.

## Data dan Metode
Lokasi yang dijadikan studi kasus dalam penelitian ini adalah Provinsi Jawa Timur yang terbatas pada bagian Pulau Jawa dan Madura. Gambar 1 merupakan sebaran lokasi dari stasiun yang digunakan, baik itu stasiun CORS milik BIG yang merupakan sumber data GNSS maupun stasiun miliki BMKG yang merupakan sumber data meteorologi.
Tabel 1 merupakan daftar koordinat dari stasiun CORS yang yang digunakan. Data koordinat tersebut diambil dari situs resmi milik BIG yaitu inacors.big.go.id. Tinggi (H) yang dimaksud dalam tabel merupakan tinggi ellipsoid  dengan  satuan meter.  Data  CORS digunakan  adalah  data  observasi  (*.o)  pada tahun  2015  –  2018 kecuali pada stasiun CJEM hanya tahun 2015 hingga 2017 dan CBTL tahun 2015, 2016, 2017.

## Gambar 1. Sebaran Stasiun CORS dan BMKG (Pengarang, 2020)
Tabel 1. Koordinat Stasiun CORS Kode Lokasi Bujur Lintang H (m) CJEM Jember 113,693 -8,175 121,880 CLMG Lamongan 112,327 -7,093 39,590 CLUM Lumajang 113,115 -8,214 195,060 CMAG Magetan 111,451 -7,606 127,230 CMLG Malang 112,663 -7,980 474,670 CNGA Nganjuk 111,905 -7,605 86,620 CPAC Pacitan 111,098 -8,196 37,620 CPAI Paiton (Probolinggo) 113,530 -7,719 44,180 CPAS Pasuruan 112,901 -7,651 43,340 CSIT Situbondo 114,013 -7,703 72,270 CSMN Sumenep 113,875 -7,018 40,740 CSMP Sampang 113,252 -7,195 46,090 CTBN Tuban 111,986 -6,872 36,160 CTUL Tulungagung 111,906 -8,066 123,720 CBLR Blora 111,415 -6,969 118,390 CBTL Bantul 110,335 -7,893 72,590
Tabel  2  menampilkan  pula  koordinat  stasiun  milik  BMKG  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Stasiun tersebut dipilih dengan mempertimbangkan ketersediaan data dan jarak dengan stasiun CORS. Data koordinat diambil  dari  situs  resmi  milik  BMKG  yaitu  http://dataonline.bmkg.go.id.  Tinggi(H)  yang  dimaksud  adalah tinggi  ellipsoid  dengan  satuan  meter.  Data  meteorologi  yang  digunakan  adalah  data  temperatur  dan kelembaban relatif pada tahun 2015 – 2018.
Tabel 2. Koordinat Stasiun BMKG Nama Lokasi Lintang Bujur H (m) Stasiun Geofisika Sawahan Nganjuk -7,735 111,767 723 Stasiun Klimatologi Malang Malang -7,901 112,598 590 Stasiun Geofisika Tretes Pasuruan -7,705 112,635 832 Stasiun Meteorologi Kalianget Sumenep -7,040 113,914 3
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian (Pengarang, 2020)
Gambar 2 menggambarkan metode yang dilakukan pada penelitian ini. Perhitungan data ZTD dan ZWD dari data CORS menggunakan perangkat lunak GIPSY 6.4 sedangkan perhitungan nilai ZWD dari data meteorologi menggunakan  perangkat  lunak  MATLAB  R2019a  menggunakan  model  (Saastamoinen,  1972)  dengan konstanta (Smith & Weintraub, 1953) berikut ini :
𝑍𝑊𝐷 = 0.002768 𝑥 (1255 + 0.05𝑇) 𝑒 𝑇 (1)
Keterangan: T = Temperatur (K) e = tekanan uap air (mbar) yang dapat dihitung berdasarkan nilai rumus Magnus Tetens (Murray, 1966) :
𝑒  = 𝑅𝐻 100 × 6.1078  × 𝑒𝑥𝑝 17.269388(𝑇−273.16)/(𝑇−35.86)
(2)
Keterangan:

## RH = kelembapan relatif (%)
Kedua data tersebut dianalisis hubungannya menggunakan uji korelasi pearson. Data ZWD dari data CORS dianalisis  lebih  lanjut  mengenai  karakteristik  temporal  berdasarkan  hasil  dekomposis time  series dengan metode Seasonal-Trend Decomposition Prosedur Based On Loess (STL) yang menghasilkan komponen trend, seasonal, dan residu. Proses tersebut dilakukan di RStudio. Komponen trend dianalisis lebih lanjut dengan penggambaran tren linier sedangkan komponen seasonal dianalisis berdasarkan periodogram menggunakan teknik Lomb-Scargle  periodogram .  Karakteristik  variasi  spasial  dianalisis  berdasarkan  hasil  gridding. Gridding dilakukan pada perangkat lunak Surfer 10 dengan ukuran grid 0,25 x 0,25 derajat. Gridding dilakukan dengan beberapa interval, yaitu harian, bulanan, tahunan, dan empat tahunan. Visualisasi hasil grid dilakukan pada perangkat lunak MATLAB.

## Hasil dan Pembahasan
Perhitungan nilai ZTD dan ZWD dari data CORS dilakukan pada masing-masing stasiun dan didapatkan nilai dengan interval 300 detik. Nilai ZTD dan ZWD kemudian dirata-rata per bulan sehingga dapat diketahui bulan yang memiliki nilai tertinggi dan terendah selama satu tahun. Nilai rata-rata tiap bulan ZTD dan ZWD dari seluruh stasiun ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai rata-rata bulanan ZTD dan ZWD
Tahun ZTD (mm) ZWD (mm) min max min max 2015 2371,948 2658,736 188,065 372,592 2016 2428,34 2682,408 252,640 394,008 2017 2387,122 2664,985 211,422 376,985 2018 2366,509 2662,259 190,809 375,059

## 1. Perbandingan Nilai ZWD dari Data CORS dan Meteorologi
Gambar 3. Grafik ZWD data CORS dan meteorologi (Pengarang, 2020)
Perbandingan nilai ZWD dari GPS dengan data meteorologi bertujuan untuk mengetahui hubungan dari kedua nilai.  Pemilihan  nilai  ZWD  yang  dibandingkan  didasarkan  dengan  faktor  ketersediaan  data  dan  jarak  antar stasiun.  Sehingga  didapatkan  empat  pasang  stasiun  CORS  dan  stasiun  meteorologi  milik  BMKG  yang
dilakukan perbandingan. Stasiun tersebut adalah stasiun CMLG dengan stasiun Klimatologi Malang, stasiun CNGA dengan stasiun Geofisika Sawahan, stasiun CSMN dengan stasiun Meteorologi Kalianget, dan stasiun CPAS dengan stasiun Geofisika Tretes. Perbandingan nilai kedua data pada tiap pasang stasiun dapat dilihat pada  Gambar  3.  Berdasarkan  grafik  tersebut  dapat  dilihat  nilai  ZWD  dari  kedua  data  memiliki  pola  yang cenderung  sama  tetapi  nilai  ZWD  dari  data  meteo  tidak  mengalami  perubahan  yang  signifikan  dibanding dengan  data  GPS.  Hal  tersebut  dikarenakan  estimasi  ZWD  dari  data  CORS  merupakan  proses  integrase sepanjang  jalur  propagarsi sinyal, sedangkan  perhitungan  ZWD  dari data meteorologi  hanya menggunakan parameter meteorologi permukaan.
Nilai korelasi dapat dilihat pada Tabel 4 dengan nilai korelasi tertinggi berada pada stasiun CMLG – Malang dengan nilai 0,814 yang memiliki hubungan kuat dan terendah pada CNGA  – Sawahan dengan nilai 0,634 yang memiliki hubungan kuat. Berdasarkan perhitungan tersebut menunjukkan bahwa rata-rata korelasi nilai ZWD  dari  data  CORS  dan  meteorologi  adalah  0,712.  Sehingga  diketahui  bahwa  ZWD  dari  data  GPS  dan meteorologi memiliki hubungan yang kuat.
Tabel 4. Nilai koefisien korelasi dan RMSe Stasiun r Kriteria RMSe (mm) GPS Meteo CMLG Malang 0,814 Kuat 37 CNGA Sawahan 0,634 Kuat 52 CSMN Kalianget 0,654 Kuat 66 CPAS Tretes 0,746 Kuat 59
Rata-rata  RMS  error  yang  terjadi  sebesar  53  mm.  Selisih  nilai  pada  kedua  data  ZWD  dapat  terjadi  karena faktor, di antaranya perbedaan interval data dan metode pengolahan. Pada data GPS memiliki interval data 300 detik  sedangkan  data  meteorologi  merupakan  data  harian  sehingga  perlu  dilakukan  penyesuasian  dengan melakukan perhitungan rata-rata pada ZWD data GPS.

## 2. Analisis Variasi Temporal
Gambar 4. Grafik ZWD tahun 2015 – 2018 (Pengarang, 2020)
Analisis variasi temporal berdasarkan rerata tahunan dilakukan dengan menganalisis grafik dari nilai rata-rata ZWD bulanan yang ditunjukkan oleh Gambar 2. Tahun 2015 – 2018, nilai ZWD pada bulan Januari hingga April merupakan nilai yang tinggi sedangkan pada bulan Mei mengalami penurunan hingga paling rendah pada
sekitar bulan Agustus – Oktober. Pada bulan November kembali mengalami nilai yang tinggi. Pola tersebut secara umum terulang pada setiap tahunnya meskipun terdapat beberapa perbedaan mengenai puncak tertinggi dan  terendah  yang  terjadi  pada  masing-masing  tahun.  Semua  stasiun  pada  tiap  tahun  memiliki  pola  yang identik.
Perubahan naik turunnya nilai ZWD dapat disebabkan oleh adanya aktivitas angin monsun Asia dan Australia. Terdapat  dua  sistem  angin  monsun  di  Asia,  monsun  Asia  dan  monsun  Australia.  Angin  monsun  Asia berlangsung  selama  Oktober  hingga  April  yang  menyebabkan  musim  hujan  di  Indonesia  sedangkan  angin monsun Australia berlangsung selama April hingga Oktober yang menyebabkan musim kemarau di Indonesia (Ramage, 1971).
Tahun  2016-2018,  pada  bulan  Oktober  hingga  April,  setiap  stasiun  memiliki  nilai  ZWD  yang  lebih  tinggi daripada  bulan  April  hingga  Oktober  sehingga  nilai  ZWD  pada  musim  hujan  lebih  tinggi  daripada  musim kemarau.  Selain  itu,  menurut  Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  (2018),  curah  hujan  tertinggi  pada  tahun  2016 terjadi  pada  bulan  Februari  sehingga  dapat  dikatakan  bulan  Februari  merupakan puncak musim  hujan.  Hal tersebut berhubungan dengan puncak tertinggi nilai ZWD tahun 2016 berada pada bulan Februari. Badan Pusat Statistika (BPS) (2018) menerangkan bahwa rata-rata curah hujan terendah pada tahun 2017 terjadi pada bulan Agustus  yang  menjadi  puncak  kemarau.  Berdasarkan  Gambar  2,  puncak  terendah  tahun  2017  pada  bulan Agustus.  Oleh  karena  itu,  nilai  ZWD  dipengaruhi  oleh  keberadaan  musim  yang  disebabkan  adanya  angin monsun.
Pada tahun 2015, terdapat perbedaan yang cukup mencolok dibanding tahun lainnya. Sebagai gambaran, nilai tertinggi pada tahun 2015 terdapat pada bulan April, sedangkan pada tahun lainnya terdapat pada bulan Januari – Februari. Hal tersebut terjadi karena adanya pengaruh El Nino Southern Oscillation ( ENSO ) dalam musim di Indonesia. Pada tahun 2015, El Nino mengakibatkan terlambatnya siklus monsun sehingga ada kemunduran dalam siklus  musim  dan  menyebabkan  curah hujan  pada musim  hujan  berkurang  (Hardian,  2016).  Dengan bergesernya siklus musim maka nilai ZWD juga mengikuti dengan siklus tersebut. Hal tersebut membuktikan bahwa nilai ZWD dapat dipengaruhi oleh fenomena global seperti El Nino dan La Nina.
Pengaruh  lainnya  adalah  berkurangnya  curah  hujan  pada  tahun  2015  dibanding  tahun-tahun  lainnya.  Nilai ZWD  tertinggi  dari  tahun  2015  paling  rendah  dibanding  tahun  lainnya.  sehingga  curah  hujan  juga  dapat memengaruhi nilai ZWD. Nilai ZWD dapat selaras dengan curah hujan karena nilai ZWD dapat mengestimasi nilai PWV ( precipitable water vapor ), yaitu potensi uap air di troposfer yang dapat diubah menjadi presipitasi yang jatuh ke permukaan bumi, khususnya dalam bentuk curah hujan (Rakhecha, 2009) walaupun akan ada perbedaan pada nilai harian karena tidak semua kandungan uap air troposfer dikondensasi lebih lanjut menjadi tetes awan dan menjadi hujan (Wedyanto, dkk, 2018).
Dekomposisi time series dilakukan menggunakan metode STL pada tiap stasiun seperti contoh pada Gambar 5.  Dekomposisi  menghasilkan  empat  komponen  yang  berurut  dari  atas,  yaitu raw,  seasonal,  trend,  dan remainder . Raw menunjukkan nilai ZWD sedangkan berdasarkan nilai trend dapat diketahui pola peningkatan atau penurunan yang terjadi selama kurun waktu tertentu.
Pada stasiun CMLG menunjukan adanya pola stabil pada 2015 dan peningkatan pada 2016 lalu penurunan pada 2017 hingga 2018. Keempat nilai trend dari hasil dekomposisi pada Gambar 5 menunjukkan grafik yang identic.  Nilai  trend  tersebut  dapat  dibentuk  sebagai  tren  linier  untuk  mengetahui  persamaan  dari  garis perubahannya secara linier sehingga dapat diketahui kecepatan perubahan nilai dari waktu ke waktu. Seperti pada  stasiun  CMLG  mengalami  nilai  penurunan  3.834  mm  setiap  tahunnya.  Nilai  tren  linier  dari  masing- masing stasiun dapat direpsentasikan melalui Gambar 6.
Nilai tren pada Gambar 6 diwakili oleh ukuran dan arah panah.  Berikut ini merupakan tren linier dari nilai ZWD  dalam  periode  empat  tahun.  Rata-rata tren  dari  seluruh  stasiun  sebesar  1,628 mm/tahun  dengan  pola penurunan. Pola perununan terkecil berada pada stasiun csit dengan tren 7,647 mm/tahun dan pola kenaikan terbesar terjadi  di  stasiun  cblr  2,715  mm/tahun.  Hal  ini  dikarenakan  timeseries stasiun  CJEM  hanya  dalam waktu tiga tahun, sehingga memiliki perbedaan nilai tren yang cukup besar dibanding dengan stasiun lainnya.

## Gambar 6. Distribusi nilai tren (Pengarang, 2020)
Pada Gambar 7 menunjukkan hubungan antara nilai tren dengan koordinat lintang dari stasiun CORS. Nilai tren  memiliki  hubungan  yang  kuat  dengan  koordinat  lintang  dengan  nilai  korelasi  sebesar  0.740.  Hal  ini dikarenakan ZWD adalah komponen non-hydrostatic yang merupakan hasil dari pengurangan ZTD dengan komponen  hydrostatic  (ZHD).  Dalam  penelitian  ini,  komponen  hydrostatic  yang  digunakan  menggunakan fungsi dari koordinat lintang sesuai dengan Saastamoinen (1972) sehingga hasil nilai ZWD memiliki hubungan kuat dengan koordinat lintangOleh karena itu, koordinat lintang dapat mempengaruhi nilai tren dari ZWD.
Gambar 7. Scatter plot nilai trend dengan koordinat lintang stasiun (Pengarang, 2020)
Pada dekomposisi didapatkan nilai seasonal yang menunjukkan variasi dari nilai ZWD dalam rentang waktu tertentu.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  5  baris  2  yang  menunjukkan  bahwa  pola  dari  faktor  musiman  ini mengalami  perulangan  tiap  tahunnya.  Nilai  ini  bergantung  pada  nilai  ZWD  di  setiap  stasiun.  komponen seasonal  dianalisis  berdasarkan  spektral  dengan  metode  periodogram.  Periodogram  dengan  teknik Lomb  - Scargle bertujuan untuk mengekstrak sinyal dari nilai seasonal sehingga diketahui pola dari sinyal periodik.
Gambar 8. Periodogram ZWD tahun 2015 - 2018 (Pengarang, 2020)
Gambar 8 merupakan periodogram dalam periode empat tahun untuk seluruh stasiun. Setiap stasiun memiliki pola yang hampir sama dengan kekuatan sinyal yang berbeda-beda. Pada periodogram ini terlihat adanya pola annual/tahunan dan pola empat bulanan dengan kekuatan yang semakin lemah ke arah tahun 2018. Pada pola annual, CPAC, CLUM, CSIT, dan CBTL memiliki sinyal yang dominan kuat.
Pada  Gambar 9 menampilkan nilai periodogram dengan periode satu tahun. Pada periodogram ini semakin jelas terlihat pola annual pada tiap tahunnya. Pada Gambar 8 dan 9 terjadi adanya perbedaan kekuatan sinyal, kekuatan tersebut akan berubah dalam periode waktu yang berbeda, semakin panjang periode waktu yang lebih lama akan mendapatkan nilai lebih kecil dibadingkan dengan periode waktu yang lebih pendek (Baldysz, dkk 2015).

## Gambar 9. Periodogram ZWD periode satu tahun (Pengarang, 2020)
Faktor  dominan  yang  mempengaruhi  sinyal  adalah  perubahan  suhu,  presipitasi  dan  faktor  iklim  lain  yang berhubungan dengan revolusi bumi mengelilingi matahari (Susilo, 2012). Sinyal periodik tahunan merupakan efek dari kekuatan sinar matahari tahunan (Mitchell, 1976).

## 3. Analisis Variasi Spasial

## Gambar 10. Variasi spasial nilai ZWD di Jawa Timur (Pengarang, 2020)
Analisis variasi spasial dilakukan berdasarkan hasil grdding pada rentang waktu harian, bulanan, tahunan, dan empat tahunan. Pada Gambar 10 merupakan distribusi spasial ZWD dalam waktu empat tahunan. Berdasarkan gambar  tersebut  dapat  dilihat  nilai  yang  menuju  CMLG  mengalami  semakin  rendah  sedangkan  nilai  yang menuju  arah  CTBN  semakin  tinggi.  Hal  ini  dimungkinkan  adanya  pengaruh  topografi  mengingat  kondisi
topografi di wilayah stasiun CMLG merupakan dataran tinggi dan pegununan. Untuk memperkuat analisis, maka dihitung korelasi antara nilai ZWD dan tinggi stasiun.
Hubungan antara tinggi stasiun dengan nilai ZWD dapat dilihat pada Gambar 11. Tinggi yang dimaksud adalah tinggi ellipsoid berdasarkan hasil pengukuran GPS. Hasilnya menunjukkan korelasi negatif dengan nilai 0,855. Nilai tersebut menujukkan bahwa hubungan keduanya kuat sehingga diketahui bahwa semakin tinggi stasiun maka semakin rendah nilai ZWDnya, begitu pula sebaliknya. Penurunan nilai ZWD seiring dengan tingginya stasiun dapat disebabkan oleh pengaruh dari suhu. Pada dataran tinggi suhunnya lebih rendah dibandingkan dengan dataran rendah. Hal tersebut menyebabkan nilai ZWD semakin rendah.
Gambar 11. Scatter plot Nilai ZWD dengan tinggi stasiun (Pengarang, 2020)
Pada  tahun  2015  hingga  2018  terlihat  adanya  perbedaan  nilai  dalam  variasi  spasial  ZWD  di  wilayah  Jawa Timur. Pada tahun 2016, distribusi variasi spasialnya memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan tahun lainnya. Hal tersebut mengindikasikan bahwa pada tahun tersebut memiliki rata-rata suhu yang lebih tinggi dibandingkan dengan tahun lainnya.
Gambar 12. Variasi spasial ZWD tahunan (2015 – 2018) (Pengarang, 2020)
Pola distribusi tahun 2015 pada bulan Januari hingga Maret memiliki nilai yang tinggi dibanding bulan Mei hingga Oktober yang cenderung rendah dan kemudian meningkat kembali pada bulan Desember. Pada bulan April, terlihat nilai paling tinggi berada pada wilayah Jawa Timur bagian barat daya yaitu pada stasiun CPAC dan sekitarnya. Pada bulan Oktober, nilai terendah berada pada wilayah Jawa Timur bagian utara dan tengah.

## Gambar 13. Variasi spasial ZWD bulan Januari – Desember tahun 2015 (Pengarang, 2020)
Pada tahun 2016, terlihat pola nilai ZWD yang tinggi pada bulan Januari hingga bulan Juni. Pada bulan Juli hingga  September  nilainya  cenderung  rendah  dan  tinggi  pada  bulan  Oktober.  Bulan  dengan  nilai  tertinggi adalah Februari dengan nilai yang paling tinggi berada di Pulau Madura. Nilai terendah yang terjadi pada bulan Agustus memiliki pola distribusi yang merata di seluruh wilayah hanya terlihat sedikit perbedaan di CMLG yang selalu lebih rendah. Pola variasi spasialnya terlihat adanya perbedaan nilai antara bagian barat dan timur pada beberapa bulan dengan bagian timur menunjukkan nilai yang lebih rendah dibanding bagian barat.
Gambar 14. Variasi spasial ZWD bulan Januari – Desember tahun 2016 (Pengarang, 2020)
Tahun 2017 menunjukkan nilai ZWD yang dominan rendah. Pola distribusi dengan nilai tinggi terjadi pada bulan Januari hingga April dan November hingga Desember. Pola dengan nilai yang rendah pada bulan Mei hingga Oktober. Pada bulan Januari mengalami nilai paling tinggi yang berada di sekitar Pulau Madura dan Jatim Utara. Nilai terendah pada bulan Agustus memiliki sebaran merata hampir di seluruh Jawa Timur dengan nilai yang sama. Variasi yang terlihat berbeda secara signifikan terdapat pada bulan November, wilayah Jatim bagian timur mengalami nilai yang rendah di sekitar 270 mm padahal bagian barat dan Pulau Madura sudah mengalami peningkatan nilai hingga lebih dari 350 mm.
Gambar 15. Variasi spasial ZWD bulan Januari – Desember tahun 2017 (Pengarang, 2020)
Gambar 16. Variasi spasial ZWD bulan Januari – Desember tahun 2018 (Pengarang, 2020)
Pada tahun 2018, pola dengan nilai tinggi terjadi pada bulan Januari hingga Maret dan Desember. Pada bulan April hingga Juni nilainya cenderung rendah, bulan Agustus sampai Oktober nilainya paling rendah. Pola nilai
terendah tersebar merata di seluruh bagian Jawa Timur dengan nilai paling rendah pada wilayah daerah CMLG sedangkan pola distribusi nilai tertinggi berada di wilayah Pulau Madura dan Jawa Timur bagian utara.
Berdasarkan variasi spasial bulanan diketahui bahwa distribusi nilai ZWD dipengaruhi oleh faktor musim yang diakibatkan adanya angin monsun Asia dan Australia. Pada musim penghujan, menunjukkan nilai yang tinggi dan sebaliknya pada musim kemarau, nilainya rendah. Analisis mengenai pengaruh monsun terhadap ZWD dapat diperkuat melalui variasi spasial dalam waktu harian.
Pola distribusi harian menunjukkan bahwa pada bulan Maret dan April mengalami perubahan nilai secara naik turun tidak teratur dalam satu bulan. Dapat dilihat pada Gambar 17 terdapat penurunan dan kenaikan nilai pada satu bulan secara signifikan. Pada doy 97, nilai ZWD bahkan mencapai 400 mm, berselang seminggu nilainya turun hingga paling tinggi hanya 350 mm dengan didominasi nilai yang rendah. Berselang seminggu, nilai meningkat kembali dan turun pada seminggu setelahnya.
Gambar 17. Variasi spasial ZWD doy 97, 104, 111, dan 118 tahun 2017 (Pengarang, 2020)
Aktivitas penurunan dan kenaikan yang signifikan dalam satu bulan juga terjadi pada bulan Oktober 2018. Pada Gambar 18, terlihat pada minggu kedua bulan Oktober mengalami peningkatan yang signifikan dibanding minggu sebelumnya. Pada minggu selanjutnya kembali menurun hingga pada doy 325
Gambar 18. Variasi spasial ZWD doy 304, 311, 328, dan 325 tahun 2018 (Pengarang, 2020)
Hal  ini  berkaitan  dengan  adanya  musim  peralihan  yang  ditandai  dengan  matahari  bergerak  melintasi khatulistiwa  sehingga  angin  menjadi  lemah  dan  arahnya  tidak  menentu  yang  menyebabkan  cuaca  tidak menentu.  Periode  Maret  sampai  April  dikenal  sebagai  Musim  Peralihan  I  (periode  awal  musim  kemarau) sedangkan  periode  September  hingga  Oktober  disebut  sebagai  musim  Peralihan  II  (periode  awal  musim penghujan) (Ardila & Sibarani, 2016). Dengan pengaruh peralihan angin monsun menyebabkan nilai harian ZWD mengalami kenaikan dan penurunan yang acak dalam satu bulan.
Variasi  spasial  juga  dapat  dilihat  berdasarkan  nilai  tren  dari  hasil  interpolasi  nilai  ZWD.  Gambar  19 menunjukkan tren nilai ZWD. nilai trend terkecil berada di wilayah stasiun CMLG dengan pola penurunan. Pada  wilayah  Jawa  Timur  bagian  selatan  selain  wilayah  CMLG  terjadi  pola  kenaikan  dengan  trend  yang rendah. Semakin ke arah utara, nilai tren semakin meningkat hingga paling besar berada di bagian Jawa Timur Utara dan Pulau Madura. Pada wilayah Banyuwangi bagian ujung Tenggara pulau Jawa, terjadi pola penurunan yang  nilainya  cukup  signifikan  dibanding  wilayah  lain,  hal  ini  disebabkan  oleh  stasiun  CJEM  yang  hanya menggunakan data tiga tahun dan jauhnya jarak untuk ekstrapolasi sehingga disarankan untuk menggunakan stasiun yang berada pada tepi-tepi wilayah seperti CNYU.

## Gambar 19. Variasi spasial dari tren nilai ZWD (Pengarang, 2020)
Apabila dilihat berdasarkan distribusi spasial dalam waktu harian, terdapat perbedaan nilai yang lebih beragam antar wilayah. Hal ini dikarenakan adanya kondisi meteorologi dan cuaca yang berbeda-beda setiap wilayah tiap harinya. Oleh karena itu, nilai ZWD juga dipengaruhi oleh kondisi meteorologi dan cuaca lokal.

## Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  rata-rata  bulanan  nilai  ZTD  pada seluruh stasiun berada dalam rentang 2366,509 hingga 2682,408 mm dan ZWD berada dalam rentang 188,065 hingga 394,008 mm. Nilai ZWD dari data CORS dan meteorologi memiliki hubungan yang kuat dengan nilai koefisien korelasi sebesar 0,712.
Nilai ZWD pada bulan Oktober – April memiliki nilai yang cenderung tinggi dan April – Oktober memiliki nilai yang cenderung rendah. Berdasarkan hasil analisis rerata tahunan,  Nilai ZWD dapat dipengaruhi oleh angin monsun Asia dan Australia yang menyebabkan musim, adanya fenomena global seperti El Nino dan La Nina, dan intensitas curah hujan. Rata-rata tren nilai ZWD sebesar 1,628 mm/tahun dengan pola penurunan. Tren  linier  ini  memiliki  hubungan  yang  kuat  dengan  keberadaan  stasiun  dalam  koordinat  lintang  dengan korelasi  sebesar  0,740.  Selain  itu  pola  sinyal  periodik  dalam  periodogram  menunjukan  pola annual atau tahunan dan empat bulanan. Beberapa faktor yang mempengaruhinya diantara lain perubahan suhu, presipitasi, dan faktor iklim.
Secara spasial, Nilai ZWD pada wilayah dengan stasiun berada pada daerah yang tinggi memiliki nilai yang lebih rendah hal ini karena nilai ZWD dipengaruhi oleh keadaan topografi yaitu tinggi stasiun dengan korelasi negatif.  sebesar  0,855.  Variasi  spasial  nilai  ZWD  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  yaitu  angin  monsun, kondisi meteorologi lokal seperti suhu dan kelembabab, cuaca.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada BIG yang telah menyediakan data CORS dan kepada BMKG yang menyediakan data meteorologi, serta pihak lain yang membantu dalam menyelesaikan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Abdelfatah,  M.  A.,  Mousa,  A.,  Salama,  I.,  &  El-Filky,  G.  (2009). Assessment  of  tropospheric  delay  models  in  GPS baseline data analysis; a case study of a regional network at upper Egypt. Mesir: Al-Azhar University. Ardila,  Y.,  &  Sibarani,  R.  (2016).  Analisis  Kejadian  El  Nino  dan  Pengaruhnya  Terhadap  Intensitas  Curah  Hujan  di Wilayah Jabodetabek (Studi Kasus : Periode Puncak Musim Hujan Tahun 2015/2018). Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca. No.2. Vol.17. hal. 65-73. Badan  Pusat  Statistika  (BPS).  (2018). Jumlah  Curah  Hujan  Menurut  Bulan  di  Provinsi  Jawa  Timur,  2006-2017 . https://jatim.bps.go.id/dynamictable/2018/01/23/274/jumlah-curah-hujan-menurut-bulan-di-provinsi-jawa- timur-2006-2016.html diakses tgl 11 Juni 2020.
Bai, Z. (2004). Near-Real-Time GPS Sensing of Atmosphere Water Vapour. Queensland: Coorporative Research Centre for Satellite Systems.
Baldysz, Z., Nykiel, G., Figurski, M., Szafranek, K., & Kroszczynski, K. (2015). Investigation of the 16-Year and 18- year ZTD Time Series Derived from GPS Data Processing. Acta Geophysica , 1103-1125.
Bevis, M., & Businger, S. C. (1994). GPS Meteorology : Mapping Zenith Wet Delays onto Precipitable Water. Journal of Applied Metorology, 33 (-), hal. 379-386. Hardian, S. (2016). Sekilas Sistem Monsun Asia – Australia. Bandung: Institut Teknologi Bandung.
Jin, S., Jong Uk, P., Jung Ho, C., & Pil Ho, P. (2007). Seasonal Variability of GPS-Derived Zenith Tropospheric Delay (1994-2006) and Climate Implication. Journal of Geophysical Research, 112 ,  hal. 1-11. Khaniani, A. S., & Ghahremani, M. (2018). Estimation Of GPS Tropospheric Delays Using Different Data Processing Strategies In Iran. ANNALS OF GEOPHYSICS,, 61 (6), hal. 1-15. Mitchell, J. M. (1976). An Overview of Climatic Variability and Its Causal. Quaternary Research, 6 , 481-493.
Mousa, A. E.-K., Aboualy, N., Sharaf, M., Zahra, H., & Darrag, M. (2016). Tropospheric wet delay estimation using GNSS: Case study of a permanent network in Egypt. NRIAG Journal Astronomy and Geophysics, V (-), hal. 76- 86.
Murray, F. W. (1966). On the Computation of Saturation Vapour Pressure. Santa Monica, Calif: the RAND Corporation. Rakhecha, P. a. (2009). Applied Hydrometeorology. Berlin: Springer-Verlag. Ramage, C. S. (1971). Monsoon Meteorology. New York: Academic Press. Saastamoinen. (1972). Contribution to the Theory of Atmospheric Refraction. Bulletin Geodesique, 107 , 13-34. Smith, E. K., & Weintraub, S. (1953). The constants in the equation for atmospheric refractive index at radio frequencies. IRE, 41 , 1035-1037. Susilo.  (2012). Pemantauan  Precipitable  Water  Vapor  (PWV)  di  Wilayah  Jawa  Barat  menggunakan  GPS  Kontinyu. Bandung: Institut Teknologi Bandung.
Wedyanto, K., Tanuwijaya, Z., Pramansyah, A., & Wijaya, D. (2018). Korelasi Musiman antara Zenith Wet Delay (ZWD) dan  Debit  Sungai  di  DAS  Cikapundung  Hulu,  Kawasan  Bandung  Utara,  Jawa  Barat. Seminar  Nasional Geomatika. Vol.3. hal. 741-750.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .