## PEMETAAN AWAL POTENSI ENERGI LAUT DI PANTAI SELATAN PULAU JAWA DENGAN PEMODELAN HIDRODINAMIKA
Danar  Guruh Pratomo 1 , Hanna Anie Sharlene Rayitno Soebari 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 e- mail: 1 guruh@geodesy.its.ac.id, 2 hannarajitno@gmail.com

## Abstrak
Sumber energi terbarukan yang dapat dimanfaatkan dari laut adalah arus laut, pasang surut, gradien temperatur laut ( ocean  thermal  energy  conversion ),  dan  gelombang  laut.  Penelitian  ini  menganalisis  kecepatan  arus,  ketinggian gelombang, dan rentang pasang surut yang dapat dikonversi menjadi energi potensial listrik di tiap ± 20 km segmen sepanjang garis pantai. Model hidrodinamika 3D penelitian ini menggunakan mesh berbentuk structured grid dari data garis pantai dan batimetri. Sedangakan, data pasang surut dan data angin sebagai input parameter pemodelan. Data pasang surut dari stasiun pasut BIG digunakan untuk memvalidasi hasil model. Berdasarkan pengolahan dan analisis data  43  titik  pengamatan,  pantai  selatan  Pulau  Jawa  tidak  memiliki  potensi  energi  gelombang  laut  dikarenakan ketinggian  gelombang  yang  tidak  memenuhi  nilai  minimum  yang  dibutuhkan.  Namun,  potensi  energi  pasang  surut menghasilkan energi yang lebih besar dan lebih merata di sepanjang pesisir dibandingkan dengan potensi energi arus laut. Peninjauan akses jalan di sekitar wilayah pesisir menghasilkan 19 titik potensi energi laut di selatan Pulau Jawa. Nilai rata-rata estimasi energi pasang surut yang dihasilkan pada bulan Februari dan Oktober masing-masing sebesar 560468,327 kW dan 373867,1891 kW.
Kata kunci: Model Hidrodinamika 3D, Kecepatan Arus, Rentang Pasut, Ketinggian Gelombang, Estimasi Daya

## Abstract
Ocean potential renewable energy sources can be utilized from currents, tides, thermal energy conversion, and wave. This study analyzed current velocity, wave height, and tidal range that can be converted to electrical potential energy in  every  ±  20  km  segment  along  the  coastline.Three-dimensional  hydrodinamics  model  in  this  study  used  structured grid mesh from coastline, bathymetry data, tidal data, wind data, and rainfall information to define the model month selection. Tidal data from  Geospatial Information Agency were used to validate the model.  Due to wave height, the ocean potential energy  from the wave does not meet the minimum value requirement based on the model processing and  data  analysis  of  43  observation  points.  However,  the  potential  of  tidal  energy  generates  greater  and  more equitable energy along the coast compared to the potential of ocean currents. There are 19 potential points for ocean renewable energy on southern coastal of Java reviewed from the road access around the coast. The average estimated power from tidal in February and October were 560468.327 kW and 373867.189 kW, respectively.
Keywords: 3D Hydrodinamcs Model, Current Velocity, Tidal Range, Wave Height, Power Estimated

## PENDAHULUAN
Berdasarkan Peraturan Presiden Republik Indonesia  Nomor  5  Tahun  2006  tentang Kebijakan  Energi  Nasional  bahwa  negara menjamin  pasokan  energi  dalam  negeri  dan untuk  pembangunan  yang  berkelanjutan [1] . Energi  listrik  merupakan  alat  penunjang  aspek kehidupan  dan  pembangunan  nasional  dalam peningkatan mutu taraf hidup bangsa Indonesia. Sumber  energi  konvensional  berupa  energi  fosil yang merupakan sumber energi utama Indonesia,  sudah semakin  terbatas  cadangannya sehingga  dibutuhkan  alternatif  lain  sebagai tenaga pembangkit listrik.
Salah satu langkah
kebijakan Kementerian  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral (KESDM) dalam menjawab isu nasional mengenai energi  dengan  diversifikasi  energi  adalah penganekaragaman
penyediaan dan pemanfaatan berbagai sumber energi baru, salah satunya  adalah  sumber  energi  kelautan  (DESDM 2005).  Dasar  pengembangan  kelautan  telah diatur  dalam  Undang  Undang  Nomor  17  Tahun 2007  tentang  Rencana  Jangka  Panjang  Nasional (RJPN).  Kenyataannya,  rencana  ini  masih  belum dapat  terealisasikan  karena  beberapa  hal, diantaranya belum tersedianya informasi potensi energi  kelautan  yang  secara  ekonomis  dapat dimanfaatkan  untuk  pembangkit  tenaga  listrik (Mukhtasor 2011).
Dengan kondisi topografi Indonesia yang merupakan  negara  kepulauan  terbesar  dengan total luas lautan hampir 6 juta km 2 serta memiliki panjang  garis  pantai  kurang  lebih  sekitar  81.000 kilometer.  Indonesia  memiliki  potensi  yang sangat  besar  terhadap  pengembangan  energi arus,  gelombang,  pasang  surut  air  laut  dalam pembangunan  energi  terbarukan  sebagai  upaya penting  dalam  mengeksplorasi  sumber  energi non konvensional dari laut.
Penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui  lokasi  dengan  masing-masing  tipe energi  laut  berupa  pola  arus,  gelombang,  dan pasang surut yang dimiliki dengan memanfaatkan model hidrodinamika 3D di Pantai Selatan Jawa. Pantai  Selatan  Jawa  memiliki  kondisi  pasang surut dengan tipe campuran dominan semidiurnal  (Purba  2014).  Selain  itu,  Pantai Selatan Jawa memiliki gelombang dan arus besar karena  wilayahnya  berbatasan  langsung  dengan
Samudera Hindia. Sehingga
dengan
mempertimbangkan aspek tersebut maka pemilihan  lokasi  penelitian  berada  di  kawasan Pantai  Selatan  Jawa.  Pemanfaatan  energi  laut sebagai  tenaga  pembangkit  listrik  diharapkan dapat diimplementasikan dengan baik di Indonesia selain  hemat  dalam  perawatan,  energi  laut  juga meminimalisir kerusakan lingkungan dibandingkan penggunaan energi fosil.

## METODE

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  berada  di  kawasan  Pantai Selatan  Jawa  yang  secara  geografis  terletak  pada 6°45´20,08″ - 10°52´8,95″  LS  dan  104°33,28″ - 114°38´40,39″  BT.

## Gambar 1 Peta Pulau Jawa (BNPB, 2009)

## Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a. Data  batimetri  pantai  selatan  Jawa  tahun 2017  didapatkan  dari  General  Bathymetric Chart of the Ocean (GEBCO).
b. Data  garis  pantai  tahun  2017  dari  Coastal Extraction  untuk  pembuatan  grid  dari Indonesia Geospasial Portal.
c. Data  kecepatan  dan  arah  angin  dari National Oceanic and Atmospheric Administration  (NOAA)  sebagai  data  input parameter pemodelan.
d. Data ketinggian gelombang, serta kecepatan  dan  arah  arus  tahun  2017 daerah pantai selatan Jawa yang dikeluarkan oleh BMKG (Badan
Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika) untuk digunakan sebagai validasi model.
e. Data  pasang  surut  daerah  pantai  selatan Jawa  tahun  2017  dari  stasiun  pasut  BIG (Badan  Informasi  Geospasial)  sebagai  data input parameter pemodelan.

## Tahap Persiapan Penelitian
Tahap persiapan meliputi mencari dan mempelajari  berbagai  studi literatur yang terkait dengan  penelitian.  Adapun  beberapa  fokus studi literatur  yang  diperlukan  dalam  menunjang pelaksanaan  penelitian  ini.  Pertama  mengenai pemodelan  arus . Kedua  mengenai  persamaan konversi energi kinetik laut berupa pasang surut, arus,  dan  gelombang  laut  menjadi  energi potensial  listrik.  Terakhir,  mengenai software yang  digunakan  untuk  membantu  proses pemodelan  yaitu  perangkat  lunak  pengolahan model  numerik  Delft3D . Software  ini  digunakan untuk  proses  pemodelan  arus  dan  gelombang, yang  didalamnya  mencakup  pembuatan grid , interpolasi kedalaman, mesh , pemodelan hidrodinamika  area  penelitian.  Modul  yang digunakan  adalah  modul  RGFGRID,  QUICKIN, FLOW,  WAVE,  QUICKPLOT,  dan  GPP.  Adapun persamaan  yang  digunakan  dalam  proses pemodelan  adalah  model  aliran  arus  dengan persamaan hidrodinamika.
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pengambilan data  meliputi  data  sekunder  yang  nantinya digunakan  dalam  proses  pembuatan  model. Data-data  yang  diperlukan  antara  lain  data batimetri  yang  diunduh  dari http://www.bodc. ac.uk/data/hosted_data_systems/gebco_gridded _bathymetry_data/ ;  data  kecepatan  dan  arah arus, serta data ketinggian gelombang dari Badan Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG); data  pengamatan  dan  prediksi  pasang  surut  dari stasiun  pasut  dan  web http://www.tides.big.go. id ;  data  garis  pantai  yang  diunduh  dari http:// www.tanahair.indonesia.go.id/portal-web.

## Tahap Pengolahan Data dan Analisis Penelitian
Pada  tahap  awal  pengolahan  data  dilakukan konversi terhadap data garis pantai, data pasang surut,  dan  data  batimetri.  Konversi  data  garis pantai  yang  telah  di download dalam  format *.shp  ke  dalam  format  *.ldb  dan  *.pol  dilakukan menggunakan software Global  Mapper  18. Proyeksi  koordinat  data  garis  pantai  dari koordinat  WGS  ke  koordinat  UTM  49  S  juga dilakukan  pada  tahap  ini.  Data  ini  nantinya  akan digunakan untuk pembuatan batas area pemodelan.  Konversi  data  batimetri  dalam format netCDF (*.nc) ke dalam format *.xyz juga dilakukan pada tahap ini.
Selanjutnya  data  elevasi  pengamatan pasang  surut  yang  didapatkan  dari  BIG  diolah
dengan  metode least  square  adjustment agar sesuai  dengan  nilai water  level (MSL)  masing- masing  lokasi  stasiun  pasang  surut.  Nilai pengamatan pasang surut terhadap MSL ini dipakai sebagai  nilai water  level input  paremeter pemodelan  yang  membangkitan  arus  dari  pasang surut. Penghitungan nilai acuan datum vertikal MSL masing-masing  stasiun  pasang  surut  dapat menggunakan software MATLAB R2014a.
Gridding kemudian dilakukan untuk membuat grid , memodifikasi dan memvisualisasikan  orthogonal  area  pemodelan. Proses  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  modul RGFGRID yang tersedia di Delft3D . Grid yang dibuat memiliki bentuk structured grid berupa rectangular grid ,  sehingga  menu  yang  digunakan  pada Operations adalah Create  Rectangular  or  Circular Grid .  Grid  dibuat  dengan  ukuran  2.500  x  2.500  m dengan  posisi  grid  berhimpit  dengan  garis  pantai. Data  garis  pantai  sebagai  batas  area  pemodelan kemudian  dimasukkan  menggunakan Import boundary  data .  Sehingga,  diperoleh  grid sesuai daerah  simulasi  pemodelan  (wilayah  perairan), dengan  data  garis  pantai  berfungsi  sebagai pemisah  antara  daratan  dengan  perairan.  File  grid ini  kemudian  disimpan  dalam  format  *.grd  dan *.enc.
Interpolasi  kedalaman  adalah  proses memasukkan  nilai  kedalaman  ke  tiap grid yang sebelumnya  telah  dibentuk  melalui  proses gridding .  Sehingga  diperoleh  data  mesh  (grid dengan  informasi  kedalaman)  untuk  keperluan proses pemodelan selanjutnya. Proses ini dilakukan dengan  menggunakan  modul  QUICKIN  yang tersedia  di  Delft3D. Import file  grid  dan  data kedalaman  yang  telah  memiliki  acuan  datum vertikal  MSL.  Proses  interpolasi  kedalaman dilakukan dengan menggunakan metode Triangulation Interpolation pada menu Operations. Sehingga  akan  dihasilkan  data  kedalaman  hasil interpolasi yang tersimpan dalam format *.dep.
Dengan  penggabungan  data  kedalaman pada grid yang  telah  dibuat,  maka  terbentuklah model domain atau mesh .  acuan  data mesh yang telah  dihasilkan,  dilakukan  pemodelan  arus  yang dibangkitkan  oleh  pasang  surut  dan  angin  yang disusun pada time series, nilai gravitasi, densitas air laut,  dan  densitas  udara  sebagai  parameter pemodelan. Proses input paramater menggunakan modul Flow  input yang terbagi  kedalam input : domain,  timeframe,  processes,  initial  conditional, boundaries, physical parameters, numerical
parameters, dan monitoring.
Parameter-
parameter  tersebut  merupakan  aspek  yang mempengaruhi proses pergerakan arus. Sehingga akan  dihasilkan  model  arus  area  penelitian berdasarkan
faktor-faktor yang mempengaruhinya.
Input parameter  yang  digunakan  pada modul Flow  input juga  digunakan  pada  modul Wave input . Hal ini dilakukan dengan mencentang  kotak  pilihan hydrodinamics, dan mengatur  agar  hasil  running Flow  input ,  seperti timeframe , waterlevel,  current,  bathymetry, dan physical  parameters  (wind,  constants) dapat digunakan  sebagai  aspek  yang  mempengaruhi proses  pembentukan  gelombang.  Sehingga  akan dihasilkan  model  gelombang  area  penelitian berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhinya.
Simulasi  pemodelan  ini  dilakukan  pada bulan Februari dengan lama simulasi 28 hari dan bulan  Oktober  dengan  lama  simulasi  selama  31 hari. Hal ini dilakukan atas dasar pernytaan Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) pada  koran  Republika,  dimana  musim  hujan tahun 2017 secara umum mulai terjadi pada akhir Oktober  hingga  November  dan  puncak  musim hujan  akan  diprediksi  terjadi  pada  Desember 2017 hingga Februari 2018 (Republika 2017).
Hasil simulasi model arus dan gelombang kemudian perlu dilakukan proses validasi kualitas data  pasang  surut.  Hal  ini  dilakukan  terhadap hasil  data  pengamatan  dengan  hasil  data pemodelan.  Tingkat  kesalahan  ( error )  dari  data model  dibandingkan  dengan  data  lapangan dilakukan  perhitungan root  mean  square  error (RMSE)  dan mean  absolute  error (MAE).  Nilai RMSE merupakan rata-rata besar kesalahan pada suatu  sampel  data,  sedangkan  MAE  adalah  rata- rata  besar  kesalahan  tanpa  memperhitungkan arah  kesalahannya.  Bersama-sama,  nilai  RMSE dan  MAE  menunjukkan  variasi  kesalahan  yang terjadi  pada  sampel  data  tersebut,  RMSE  selalu lebih  besar  atau  sama  dengan  MAE.  Semakin besar beda antara RMSE dan MAE, maka semakin besar  pula  variasi  /  perbedaan  masing-masing kesalahan  pada  sampel  yang  dihitung  (Khotimah 2012).  Rumusan RMSE dan MAE yang digunakan adalah sebagai berikut:
(1)
(2) dimana,
:  Data lapangan
:  Data hasil pemodelan
:  Data lapangan
:  Data hasil pemodelan :  Jumlah data
Model  akan  dapat  digunakan  pada  tahap selanjutnya  jika  tingkat  kesalahan  (error)  yang dihasilkan masuk pada rentang 0,00 – 0,299 m dan tergolong kecil (Khotimah 2012). Semakin kecil nilai kesalahan  (error)  yang  dihasilkan  menyatakan semakin  dekat  nilai  pemodelan  dengan  nilai sebenarnya (Darmawan 2005).
Pada  tahap  analisis  dilakukan  analisis terhadap  pola  arus  dan  gelombang,  identifikasi lokasi  setiap  segmen  (  20  km)  di  sepanjang  garis pantai,  estimasi  besaran  energi  listrik  yang dihasilkan  dari  ketiga  tipe  energi  laut  pada  lokasi tersebut.
Langkah  akhir  yaitu  pembuatan  hasil  akhir dari  simulasi  model  arus  dan  gelombang  yang dibuat kedalam sebuah video sehingga tersaji lebih menarik dan peta lokasi potensial energi laut yang dibuat  menggunakan software ArcGIS  10.3  untuk layouting lengkap  dengan  estimasi  besaran  energi listrik yang dihasilkan.

## Tahap Akhir Penelitian
Tahap  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  penyusunan laporan  mengenai  penelitian  tentang  pemodelan arus  dan  gelombang  yang  dapat  dijadikan  sebagai acuan pembangunan pembangkit listrik energi laut. Dalam hal ini khususnya di kawasan pantai selatan Pulau Jawa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pendefinisian Batas
Langkah  awal  dalam  pembuatan  bidang  model (grid)  adalah  dengan  mendefinisikan  batas  area pemodelan  yang  diwakilkan  dengan  garis  pantai. Dalam penelitian ini datum vertikal yang digunakan dalam  pembuatan  model  adalah  MSL  (Mean  Sea Level)  atau  kedudukan  muka  air  rata-rata.  Garis pantai yang digunakan untuk mendefinisikan batas model  diperoleh  dari  laman  Indonesia  Geospasial Portal (http://tanahair.indonesia.go.id/portal- web).
Wilayah  penelitian  berjarak  35  km  atau 18,886  mil  laut  dari  garis  pantai  terluar.  Untuk
dapat  digunakan  dalam  proses  selanjutnya, diperlukan  penyesuaian  format  data  masukan yang dapat diterima oleh software Delft3D yakni polygon  (*.pol).  Pada  Gambar  2  ditampilkan gambaran  batas  model  yang  digunakan  dalam penelitian ini.

## Gambar 2. Batas Model Garis Pantai

## Desain Model Grid
Setelah  pendefinisian  batas,  langkah  selanjutnya dalam pembuatan bidang model adalah pembuatan  jaring-jaring  atau  bidang  jala  yang akan mewakili area bidang model yang kemudian disebut sebagai grid. Grid yang dibuat adalah tipe structured  grid ,  dengan  model  berbentuk  kotak. Bentuk grid ini digunakan untuk menggambarkan atau  mewakili  bentuk  penampang  wilayah penelitian  ke  dalam  sebuah  model.  Grid  yang dihasilkan memiliki node grid sejumlah 441 x 41.
Pembuatan  model  grid  menggunakan modul  RGFGRID  yang  dimiliki  oleh  Delft3D. Sehingga  dalam  modul  ini  dapat  dilakukan pembuatan,  modifikasi,  dan  visualisasi  grid. Model  Grid  merupakan  aspek  penting  dalam proses  pemodelan  hidrodinamika  dan  transpor sedimen.  Bentuk,  ukuran  dan  luas  model  grid selalu  bergantung  pada  studi  kasus  lokasi pembuatan model. Grid dibuat  sedemikian rupa, untuk  dapat  mewakili  area  studi.  Gambar  3. menunjukkan bentuk grid yang telah disesuaikan dengan area studi.
Gambar 3 Model Grid

## Model Domain
Salah  satu  data  penting  dalam  pembuatan  model domain  adalah  informasi  nilai  kedalaman  pada perairan  area  penelitian.  Gambar  4  menampilkan sebaran  titik-titik  kedalaman  yang  digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 4. Titik Sebaran Data Kedalaman Perairan Selatan Pulau Jawa
Titik-titik yang tersebar di dalam batas model adalah  titik  sebaran  nilai  kedalaman  yang  telah bereferensi pada referensi vertikal MSL ( Mean Sea Level ). Informasi nilai kedalaman dari titik sebaran ditunjukkan dengan diagram warna.
Interpolasi  kedalaman  merupakan  tahap yang  dilakukan  untuk  mendefinisikan  nilai kedalaman  kedalam  masing-masing  grid.  Sehingga fungsi  proses  ini  digunakan  untuk  menentukan kedalaman  titik-titik cell  grid pada  masing-masing grid terhadap data kedalaman batimetri.
Dalam proses interpolasi kedalaman menggunakan metode triangular interpolation . Metode triangular interpolation merupakan  metode  sederhana  dan banyak digunakan dalam interpolasi data. Algoritma  ini  menciptakan  segitiga/triangulasi dengan  menarik  garis  antar  titik  data.  Setiap segitiga mendefinisikan sebuah permukaan di atas grid  yang  berada  di  dalam  segitiga  tersebut. Triangulasi  dengan  interpolasi  linier  bekerja  paling baik  bila  data  yang  ada  merata  di  atas  area  grid (Sutrisno  dan  Isjudarto  2016).  Hasil  interpolasi menunjukkan  kedalaman  dari  bidang  model  yang ditampilkan pada Gambar 5 sebagai berikut:
Pada gambar hasil interpolasi kedalaman, informasi kedalaman perairan ditunjukkan dengan  kontur  warna.  Nilai  kedalaman  yang dihasilkan memiliki nilai kedalaman positif dari 0 meter sampai dengan 4000 meter sesuai dengan kebutuhan software .  Area  terdalam  dalam perairan  merupakan  wilayah  laut  lepas  dengan nilai  kedalaman  antara  2000  meter  sampai dengan  4000  meter  yang  ditunjukkan  dengan gradasi kontur berwarna merah. Sedangkan pada area  pesisir  nilai  kedalaman  berkisar  antara  0 meter  sampai  dengan  2000  meter  yang ditunjukkan dengan gradasi kontur berwarna biru tua.

## Analisa Model Hidrodinamika
Model  hidrodinamika  menggunakan software opensource Delft  3D  dengan  struktur  grid. Pemodelan  ini  bersifat  barotropik,  dimana perubahan suhu dan salinitas diabaikan. Simulasi pemodelan  ini  dilakukan  pada  bulan  Februari dengan lama simulasi 28 hari dan bulan Oktober dengan  lama  simulasi  selama  31  hari.  Hal  ini dilakukan atas dasar pernytaan Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) pada  koran  Republika,  dimana  musim  hujan tahun 2017 secara umum mulai terjadi pada akhir Oktober  hingga  November  dan  puncak  musim hujan  akan  diprediksi  terjadi  pada  Desember 2017  hingga  Februari  2018  (Republika  2017). Parameter  yang  digunakan  dalam  pemodelan hidrodinamika adalah sebagai berikut.

## Gambar 6. Sebaran Titik Observasi
Lama  simulasi  pada  bulan  Februari  2017 adalah  28  hari  dengan  interval timestep 0,01 menit  yang  mengasilkan 1343 timestep .  Simulasi dimulai  pada  tanggal  01  Februari  2017  00:00:00 hingga 28 Februari 2017 23:00:00.  Bulan Oktober
2017  memiliki  interval timestep yang  sama  untuk pemodelan selama 31 hari dan menghasilkan 1487 timestep .  Pemodelan  bulan  Oktober  dimulai  dari tanggal  01  Oktober  2017  00:00:00  hingga  31 Oktober  2017  23:00:00.  Simulasi  model  ini menggunakan  43  titik  observasi  tersebar  di sepanjang garis pantai, seperti pada Gambar 6.
Parameter  lain  didefinisikan  menggunakan nilai  yang  diperoleh  dari  penelitian  sebelumnya, website  video  pengenalan  software  Delft3D https://oss.deltares.nl/web/delft3d/screen-casts, atau  default  dari  software  pengolah  dikarenakan data  yang  diperoleh  sangat  terbatas  keterbatasan data pada lokasi penelitian.

## Analisa Pasang Surut
Data  pengamatan  pasang  surut  yang  digunakan dalam  pemodelan  hidrodinamika  ini  adalah  data pengamatan  dari  10  stasiun  pasang  surut  BIG  di kawasan pantai selatan Pulau Jawa pada tanggal 01 Februari 2017 01:00:00 sampai dengan 28 Februari 2017  23:00:00  dan  01  Oktober  2017  01:00:00 sampai dengan 31 Oktober 2017 23:00:00. Data ini memiliki interval 1 jam sehingga menghasilkan data bacaan sebanyak 671 untuk bulan Februari dan 743 untuk  bulan  Oktober.  Lokasi  koordinat  setiap stasiun ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Lokasi 10 Stasiun Pasut BIG
Analisa  nilai  pasang  surut  model  dengan nilai  pasang  surut  pengamatan  dilakukan  dengan perhitungan nilai RMSE dan MAE. Perhitungan nilai RMSE  menghasilkan  nilai  rata-rata  RMSE  pada bulan  Februari  sebesar  0,273  m  sedangkan  nilai RMSE  pada  bulan  Oktober  sebesar  0,175  m.  Nilai MAE menghasilkan nilai rata-rata MAE pada bulan Februari  sebesar  0,219  m  sedangkan  nilai  MAE pada  bulan  Oktober  sebesar  0,134  m.  Nilai  RMSE dan MAE terkecil bulan Februari dan bulan Oktober
berada pada stasiun Binuangeun dengan masing- masing  nilai 0,087  dan  0,030  untuk  RMSE;  0,063 dan 0,017 m untuk MAE
Hasil  plot  nilai  stasiun  pasang  surut Binuageun dari observasi dan pemodelan ditunjukkan pada Gambar 8 berikut.
Gambar 8. Analisa Pasut Binuangeun Bulan Oktober 2017
Rata-rata yang dihasilkan dari kedua nilai RMSE  dan  MAE  pemodelan  bulan  Februari  dan Oktober  memiliki  nilai  yang  terdapat  dalam rentang  0,00  hingga  0,299  m  dengan  tingkat kesalahan  kecil  (Khotimah  2012).  Semakin  kecil nilai kesalahan (error) yang dihasilkan menyatakan  semakin  dekat  nilai  pemodelan dengan  nilai  sebenarnya  (Darmawan  2005). Dengan  demikian  dapat  diketahui  keakuratan dari  algoritma  pemodelan  yang  digunakan. Semakin  rendah  MAE  semakin  baik  hasil  yang diperoleh (Kurniati 2016).

## Analisa Energi Pasang Surut
Energi  pasang  surut  merupakan  bentuk  energi dengan  memanfaatkan  beda  ketinggian  pada waktu  air  laut  pasang  dan  air  laut  surut.  Energi pasang  surut  kemudian  dapat  diestimasi menggunakan  formula  yang  disederhanakan menjadi sebagai berikut (Charlier 2009):
(3) dimana,
:  Daya listrik yang dihasilkan (kW)
:  Luas  permukaan  wilayah  pasang  surut
(km 2 )
:  Rentang pasut (m)
Luas  permukaan  wilayah  pasang  surut adalah  selebar  35  km  dari  garis  pantai  terluar  ke arah  laut  lepas  dengan  segmentasi  20  km sepanjang  garis  pantai,  sehingga A bernilai  700 km 2 .
Rata-rata energi listrik yang dihasilkan tipe pasang  surut  bulan  Februari  adalah  sebesar 560468,327  kW  dengan  nilai  terkecil  212435,055 kW  di  titik  105,186802°  BT  6,780582°  LS  dan  nilai terbesar  1040873,4  kW  di  titik  113,588391°  BT 8,465352°  LS.  Rata-rata  energi  listrik  yang dihasilkan tipe  pasang  surut  bulan Oktober adalah sebesar  373867,1891  kW  dengan  nilai  terkecil 227332,193  kW  di  titik  105,186802°  BT  6,780582° LS  dan  nilai  terbesar  520482,375  kW  di  titik 111,815020° BT 8,288190° LS.
RMSE : 0,030 m
MAE : 0,017 m
Gambar 9. Estimasi Energi Pasang Surut Bulan Februari 2017
Gambar 10. Estimasi Energi Pasang Surut Bulan Oktober 2017

## Analisa Energi Arus Laut
Konversi  energi  arus  laut  menjadi  energi  listrik pada  umumnya  menggunakan  turbin  sebagai penghasil energi kinetik yang kemudian ditransformasikan  menjadi  energi  listrik  melalui generator  yang  kemudian  disimpan.  Arus  laut yang digunakan untuk memutar turbin merupakan  arus  laut  permukaan  dengan kedalaman  antara  2-20  meter.  Nilai  minimum kecepatan arus yang dapat digunakan adalah 0,5 m/detik.  Saat  ini  inovasi  terbaru  sedang  dibuat dan  dikembangkan  oleh  PT.  T-Files  Indonesia yang menggunakan turbin jenis helix (spiral) yaitu Gorlov  Helical  Turbine.  Arus  permukaan  laut kemudian  dikonversi  menggunakan  Persamaan Fraenkel  dari  karakter  turbin  T-Files  (Yuningsih dkk., 2010) :
(4) dimana,
:  Daya listrik yang dihasilkan (W)
:  Berat jenis air laut (1207 kg/m 3 )
:  Kecepatan arus (m/s)
:  Luas permukaan turbin = ketinggian turbin x diameter turbin = 1,2 m 2
:  Koefisien generator (79,07 %)
Rata-rata energi listrik yang dihasilkan tipe arus  laut  bulan  Februari  adalah  sebesar  0,383  kW dengan nilai terkecil 0,000 kW di titik 106,532658° BT 7,013790° LS dan 111,551586° BT 8,332347° LS. Nilai  terbesar  energi  yag  dihasilkan  adalah  9,319 kW di titik 106,357955° BT 7,256966° LS. Rata-rata energi  listrik  yang  dihasilkan  tipe  arus  laut  bulan Oktober  adalah  sebesar  0,059  kW  dengan  nilai terkecil 0,000 kW di titik 106,532658° BT 7,013790° LS dan 111,551586° BT 8,332347° LS. Nilai terbesar energi  yag  dihasilkan  adalah  0,747  kW  di  titik  di titik 106,357955° BT 7,256966° LS.
Gambar 11. Estimasi Energi Arus Laut Bulan Februari 2017
Gambar 12. Estimasi Energi Arus Laut Bulan Oktober 2017

## Analisa Energi Gelombang Laut
Gelombang  laut  adalah  pergerakan  naik  dan turunnya  air  laut  dengan  arah  tegak  lurus pemukaan air laut yang membentuk kurva/grafik sinusoidal.  Konsistensi  tinggi  gelombang  yang dihasilkan  di  perairan  Selatan  Jawa  dikarenakan lokasi  perairan  yang  berhadapan  langsung dengan  laut  lepas  (Samudera  Hindia).  Nilai minimum  ketinggian  gelombang  yang  dapat dimanfaatkan sebagai pembangkit listrik alternatif  adalah  sebesar  1,6  m  (Cruz  2008), namun dengan nilai tinggi gelombang yang cukup besar  dan  konstan  di  perairan  Selatan  Jawa diharapkan  energi  listrik  yang  dihasilkan  nanti cenderung  stabil  (Sriartha  dan  Putra  2015). Persamaan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berasal dari persamaan umum energi gelombang (Cruz 2008):
(5)
dimana,
:  Daya  listrik  yang  dihasilkan  per  satuan luas (kW/m)
:  Konstanta yang didapat dari ( )
:  Tinggi gelombang (m)
:  Periode gelombang (detik)
Rata-rata energi listrik yang dihasilkan tipe gelombang  laut  bulan  Februari  adalah  sebesar 2,200  kW/m  dengan  nilai  terkecil  0,416  kW/m 2 di titik  111,078271°  BT  8,240568°  LS.  Nilai  terbesar energi  yag  dihasilkan  adalah  7,175  kW/m  di  titik 105,186802°  BT  6,780582°  LS.  Rata-rata  energi listrik  yang  dihasilkan  tipe  gelombang  laut  bulan Oktober adalah sebesar 1,207 kW/m 2 dengan nilai terkecil  0,173  kW/m  di  titik  106,532658°  BT 7,013790°  LS.  Nilai  terbesar  energi  yag  dihasilkan
adalah  3,241  kW/m  di  titik  106,538753°  BT 7,422939° LS.
Gambar 13. Estimasi Energi Gelombang Laut Bulan Februari 2017
Gambar 14. Estimasi Energi Gelombang Laut Bulan Oktober 2017

## Analisa Lokasi Potensial
Lokasi  di  pantai  selatan  Pulau  Jawa  memiliki potensi  energi  laut  apabila  memenuhi  nilai minimum  masing-masing  parameter  tipe  energi sebagai berikut :
Tabel 1. Nilai minimum energi laut untuk pembangkit listrik (Purba dkk. 2014) Tipe Energi Laut Nilai Minimum Rentang pasang surut 2,0 m Kecepatan arus 0,5 m/s Ketinggian gelombang 1,6 m
Sehingga,  dari  tabel  diatas  dapat diketahui  lokasi  potensial  masing-masing  tipe energi.  Titik-titik  observasi  kemudian  menjadi titik  potensial  jika  memiliki  akses  jalan  berjarak maksimal  5  km  dari  titik,  agar  kedepannya
wilayah  tersebut  dapat  lebih  mudah  dijangkau (Cahyani  2015).  Hasil  analisis  menunjukkan  pesisir selatan  Pulau  Jawa  tidak  memiliki  potensi  energi gelombang laut dikarenakan ketinggian gelombang yang dihasilkan pada bulan Februari dan Oktober di 43  titik  observasi  bernilai  kurang  dari  1,6  m. Namun, potensi energi pasang surut menghasilkan energi  yang  lebih  besar  dan  lebih  merata  di sepanjang  pesisir  dibandingkan  dengan  potensi energi arus laut. Gambar 9 merupakan persebaran 19 titik potensial energi laut di pesisir selatan Pulau Jawa.  Terdapat  2  titik  di  Provinsi  Banten  bagian selatan  Kota  Cihara  dan  Kota  Bajah,  Kabupaten Pandeglang.  Provinsi  Jawa  Barat  memiliki  10  titik tersebar  di  dekat  kota  Pelabuhanratu,  Cibungur, Cibintaro, Sindangbarang, Pameungpeuk,
Karanganyar,  Kalapagenep,  dan  Sijilang.  Bagian selatan  Kota  Binangun,  Pagutan,  dan  Patutrejo memiliki  3  titik    yang  tersebar  sepanjang  pesisir Provinsi Jawa Tengah. Provinsi D. I. Yogyakarta di
bagian  selatan  Kota  Glagah  memiliki  1  titik. Terdapat 3 titik di pesisir Provinsi Jawa Timur, salah satunya di selatan Kota Kedungkaji.
Gambar 15. Peta Persebaran 19 Titik Potensial Energi Laut

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  tentang  pemetaan  awal  potensi energi laut yang dilakukan di pantai selatan Pulau Jawa  menggunakan  model  hidrodinamika  3D menghasilkan  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Pantai  selatan  Pulau  Jawa  tidak  memiliki potensi  energi  gelombang  laut  dikarenakan rata-rata  ketinggian  gelombang  pada  bulan Februari hanya mencapai 0,221 m dan 0,170 m  pada  bulan  Oktober,  dimana  keduanya tidak  memenuhi  nilai  minimum  yang dibutuhkan  sebesar  1,6  m.  Namun,  potensi energi  pasang  surut  menghasilkan  energi yang  lebih  besar  dan  lebih  merata  di sepanjang  pesisir  dibandingkan  dengan potensi  energi  arus  laut.  Rata-rata  rentang pasut terbukti mencapai 3,558 m pada bulan
Februari  dan  2,373  m  pada  bulan  Oktober, sedangkan  rata-rata  kecepatan  arus  hanya mencapai  0,389 m/s  pada bulan  Februari  dan 0,269 m/s pada bulan Oktober.
2. Terdapat 19 titik  potensi energi laut  di pantai selatan Pulau Jawa ditinjau dari akses jalan ke sekitar  wilayah  pesisir  titik  tersebut.  Provinsi Banten terdapat 2 titik di bagian selatan Kota Cihara  dan  Kota  Bajah.  Provinsi  Jawa  Barat terdapat  10  titik  tersebar  di  dekat  kota Pelabuhanratu, Cibungur, Cibintaro, Sindangbarang,  Pameungpeuk,  Karanganyar, Kalapagenep,  dan  Sijilang.  Provinsi  Jawa Tengah terdapat 3 titik di bagian selatan Kota Binangun,  Pagutan,  dan  Patutrejo.  Provinsi  D. I. Yogyakarta terdapat 1 titik di bagian selatan Kota  Glagah.  Terakhir,  Provinsi  Jawa  Timur
terdapat 3 titik, salah satunya di selatan Kota
Kedungkaji.
3. Nilai  rata-rata  estimasi  energi  pasang  surut yang  dihasilkan  pada  bulan  Februari  dan Oktober masing-masing sebesar 560468,327 kW  dan  373867,1891  kW.  Estimasi  energi terbesar bulan Februari mencapai 1040873,4 kW  pada titik 113,588391° BT  8,465352° LS, sedangkan  pada  bulan  Oktober  mencapai 496365,975  kW  pada  titik  113,169822°  BT
8,296754° LS.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Badan Informasi Geospasial (BIG) dan Badan
Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG) yang  telah  menyediakan  data.  Serta,  Deltares Forum  yang  menjadi  tempat  diskusi  dalam pengerjaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Charlier,  RH.  &  Finkl  CW.  (2009).  Ocean  energi  :  tide and tidal power. Berlin: Springer. Page 38-39. Cruz,  J..  (2008).  Ocean  wave  energy:  current  status and future perspecgives. Heidelberg:
Springer. Page 220-241.
Darmawan,  A.,  Riko  Arlando  Saragih.  (2005).
Pengkodean  Video  dengan  Metode  Spatial Scalability. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi : 7-12. DESDM.  (2005).  Diversifikasi  Energi,  Energi  Kelautan sebagai Alternatif Baru. DESDM (disampaikan pada Seminar Pembangunan Ekonomi
Kemaritiman 15 Maret 2005), Jakarta. Khotimah,  Mia  Khusnul.  (2012).  Validasi  Tinggi
Gelombang  Signifikan  Model  Gelombang
WindWave- 5  dengan  Menggunakan  Hasil
Pengamatan Satelit Altimetri Multimisi. Tesis,
Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan
Alam,  Program  Pasca  Sarjana,  Program  Studi
Magister Ilmu Kelautan, Universitas Indonesia, Depok.
Kurniati,  Junia.  (2016).  Identifikasi  Tanda  Tangan menggunakan Transformasi Gabor Wavelet dan
Jarak  Minkowski.  Annual  Research  Seminar. Vol. 2, 1: 363-368. Muktashor. (2011). Potensi Listrik Tenaga Laut Indonesia Capai 727.000 MW. https://finance.detik.com/energi/1684601/pot ensi-listrik-tenaga-laut-indonesia-capai-
727000-mw. Diakses pada 24 Januari 2018.
Purba, Noir P. (2014). Variabilitas Angin dan Gelombang Laut  Sebagai  Energi  Terbarukan  di  Pantai Selatan Jawa Barat. Jurnal Akuatika Vol. 1, 1 : 8- 15.
Purba, Noir P., Jaya Kelvin, Rona Sondra, Syahrir Gibran,
Resti A. I. Permata, Fatimah Maulida, Marine K. Martasuganda.  (2014).  Suitable  Locations  Of Ocean  Renewable  Energi  (ORE)  In  Indonesia Region – GIS  Approached.  Conference  and Exhibition  Indonesia  -  New,  Renewable  Energy and Energi Conservation.
Republika.  (2017).  BMKG:  Waspadai  Curah  Hujan
Ekstrem pada Desember 2017.
http://nasional,republika,co,id/berita/nasional/ umum/17/11/24/ozvz6r354-bmkg-waspadai- curah-hujan-ekstrim-pada-desember-2017.
diakses pada 21 Mei 2017.
Sriartha,  I.P.,  Putra,  I.W.K.E.,  (2015).  Distribusi  Spasial Genangan  Air  Laut  Berdasarkan  Analisis  Data Satelit Altimetri Envisat di Wilayah Pesisir Barat Kabupaten  Buleleng,  Bali.  Jurnal  Bumi  Lestari Vol. 15, 2:165 – 175.
Sutrisno,  A.  Dwi.,  Ag.  Isjudarto.  (2016).  Akurasi Konturing  Trianggulasi  Dan  Kriging  Pada  Surfer Untuk  Batubara. Prosiding Seminar Nasional XI “Rekayasa  Teknologi  Industri  dan  Informasi. Sekolah  Tinggi  Teknologi  Nasional  Yogyakarta :185-189.
Yuningsih  A.,  Sudjono  EH.,  Rachmat  B.,  Lubis  S.  (2010). Prospek Energi Arus Laut di Perairan Indonesia. Balitbang ESDM.