## ANALISIS KENAIKAN MUKA AIR LAUT INDONESIA TAHUN 1993-2018 MENGGUNAKAN DATA ALTIMETRI
Eko Yuli Handoko 1 , Yuwono 2 , Reny Ariani 3
1,2,3 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 ekoyh@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Kenaikan muka air laut (sea level rise) merupakan konsekuensi dari perubahan iklim yang memiliki dampak signifikan terhadap kehidupan sosial, ekonomi, dan infrastruktur, serta ancaman tenggelamnya kawasan pesisir  Indonesia yang ditinggali oleh 60% penduduknya. Sejak akhir abad ke-19, perubahan kedudukan air laut diamati dari stasiun pasang surut  di  sepanjang  garis  pantai.  Namun,  pengamatan  stasiun  pasang  surut  memiliki  keterbatasan  dalam  jumlah, distribusi, dan jangkauannya, serta adanya pengaruh land subsidence. Oleh karena itu, penelitian ini menganalisis tren kenaikan muka air laut Indonesia menggunakan data pengamatan misi referensi satelit altimetri, yaitu Topex/Poseidon, Jason  1,  Jason  2,  dan  Jason  3.  Setelah  dilakukan  least  square  intercalibrated  dan  a-seasonal-trend  decomposition procedure based on loess diketahui bahwa laju sea level rise di Indonesia +4,5 mm/tahun pada periode tahun 1993- 2018. Tren linier bernilai positif ini menunjukkan bahwa ketinggian muka laut di Indonesia akan terus meningkat dengan persamaan y = 4,6x - 9133,5 mm, dimana y adalah sea level anomaly dan x adalah waktu. Sehingga berdasarkan hasil tersebut dapat dilakukan perencanaan pra-kejadian terhadap dampak dari sea level rise yang akan mendatang.
Kata kunci : Altimetri, Intercalibrated, Sea level, Loess

## Abstract
Sea  level  rise  is  a  consequence  of  climate  change  which  has  a  significant  impact  on  social  life,  economy,  and infrastructure, as well as the threat of sinking of Indonesia's coastal areas inhabited by 60% of its population. Since the end of the 19th century, changes in sea level were observed from tidal stations along the coastline. However, tidal station observations have limitations in number, distribution, and range, as well as the influence of land subsidence. Therefore, this  study  analyzes  the  trend  of  rising  sea  levels  in  Indonesia  using  observational  data  altimetry  satellite  reference missions, namely Topex / Poseidon, Jason 1, Jason 2, and Jason 3. After least square intercalibrated and a-seasonal-trend decomposition procedure based on loess it is known that the rate of sea level rise in Indonesia is +4.5 mm / year in the period 1993-2018. This positive linear trend shows that sea level in Indonesia will continue to increase with the equation y = 4.6x - 9133.5 mm, where y is the sea level anomaly and x is time. Thus, based on these results a pre-event planning can be carried out on the impact of the upcoming sea level rise.
Keywords : Altimetry, Intercalibrated, Sea level, Loess

## PENDAHULUAN
Sea level rise atau kenaikan muka air laut sebagai konsekuensi dari perubahan iklim menjadi masalah serius bagi penduduk  daerah pesisir. Kenaikan air laut  dapat  menyebabkan  penggenangan  daerah dataran  rendah,  banjir,  dan  intrusi  air  laut  ke akuifer (Nicholls, 2010). Selain itu, kenaikan muka air laut memiliki dampak signifikan terhadap sosio- ekonomi  nasional,  infrastruktur  dan  lingkungan, serta  ancaman  tenggekamnya  daataran  di  sekitar wilayah pesisir, yang telah menjadi tempat tinggal sekitar  75%  penduduk  di  kawasan  Asia  Pasifik. Sedangkan, Asia Pasifik sendiri merupakan tempat tinggal  oleh  lebih  dari  separuh  penduduk  dunia (McGranahan, et.al., 2007).
Kawasan pesisir Indonesia sendiri ditinggali oleh 60% penduduknya. Aktivitas di wilayah pesisir juga  berfungsi  secara  sosial  dan  ekonomi,  yaitu karena  sebagian  wilayah  pesisir  merupakan  kota- kota  besar.  Sebagian  lainnya,  wilayah  pesisir Indoensia  digunakan  sebagai  pusat  perdagangan nelayan  dan  juga  pariwisata.  Selain  itu,  wilayah pesisir  biasa  digunakan  sebagai  dermaga  atau penghubung antar pulau, sehingga infrastruktur di wilayah pesisir bernilai ekonomi tinggi. Oleh karena itu,  dampak  yang  signifikan  dari  adanya  kenaikan muka  air  laut  akan  menjadi  permasalahan  jangka panjang  bagi  Indonesia.  Terlepas  dari  wilayah pesisirnya, lokasi geografis Indonesia yang berada antara  Samudera  Hindia  dan  Samudera  Pasifik, serta  antara  Benua  Asia  dan  Benua  Australia, membuat tingkat mobilisasi perdagangan menggunakan jalur laut di Indonesia sangat padat. Sehingga,  fenomena  yang  terjadi  di  laut  sangat penting untuk dipelajari (Dahuri, et.al., 2008).
Sejak  akhir  abad  ke-19,  perubahan kedudukan  air  laut  diamati  dari  stasiun  pasang surut di sepanjang garis pantai (Church and White, 2011).  Namun,  pengamatan  stasiun  pasang  surut memiliki  keterbatasan  dalam  beberapa  hal. Keterbatasan tersebut diantaranya adalah jumlah, distribusi,  dan  jangkauan yang  terbatas  di  daerah sekitar  pantai,  serta  dampak  lokal  seperti pergerakan tanah secara vertikal (land subsidence) dan karakteristik pasang surut lokal (Woppelmann and Marcos, 2016).
Era  satelit  altimetri  membawa  revolusi dalam  pengamatan  variabilitas  permukaan  laut.
Pada tahun 1992, NASA (National Aeronautics and Space  Administration)  dan  CNES  (Centre  National d'Etudes  Spatiales)  meluncurkan  misi  gabungan TOPEX / Poseidon dan kemudian pada tahun 2001 meluncurkan  misi  lanjutan  yaitu  satelit  Jason-1. Pada  tahun  2008  diluncurkan  satelit  Jason-2  / OSTM dengan tambahan bantuan dari EUMETSAT (Organisation for the Exploitation of Meteorological  Satellites)  dan  NOAA  (National Oceanic and Atmospheric Administration), kemudian dilanjut dengan misi satelit Jason 3. Misi satelit  Jason  Series  ini  mampu  mengukur  tinggi permukaan laut di sepanjang jalur permukaan yang sama  dengan  periode  orbit  yang  berulang  dalam 9,9156 hari di ketinggian sekitar 1336 km dengan sudut  inklinasi  66°.  Catatan  data  jangka  panjang yang presisi ini membantu untuk studi pengamatan muka  laut  secara  spasial  dan  temporal  (Nerem, et.al., 2010).
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren  kenaikan  muka  air  laut  Indonesia  selama  25 tahun,  yaitu  tahun  1993-2018  berdasarkan  data pengamatan  satelit  altimetri  Topex/Poseidon, Jason 1, Jason 2, dan Jason 3, agar didapatkan tren kenaikan  muka  air  laut  di  Indonesia  yang  akurat. Penelitian  ini  hanya  menggunakan  data  altimetri dari  Radar  Altimeter  Database  System  (RADS). Penggunaan  data  yang  murni  hanya  melibatkan data altimetri tanpa data pengukuran langsung di lapangan    ini  didasarkan  pada  hasil  penelitian  L. Fenoglio- Marc  (2010)  berjudul  “Sea  Level  Change and Vertical Motion from Satellite Altimetry, Tide Gauges  and  GPS  in  the  Indonesian  Region”  yang menunjukkan  bahwa  data  pengamatan  satelit altimetri  dan  data  insitu  stasiun  pasang  surut memiliki  nilai  korelasi  yang  sangat  kuat.  Hal tersebut  berarti  bahwa  pengukuran  insitu meningkatkan kualitas data pengamatan altimetri, namun peningkatan yang ditunjukkan tidak terlalu signifikan (Fenoglio-Marc, et.al., 2010).

## METODE

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  adalah  seluruh  laut  di Indonesia dengan batas koordinat  13° LU - 20° LS dan 90° BT - 145° BT. Lokasi penelitian terdiri dari 17.600 pulau dan garis pantai sepanjang 81.000 km (Dahuri,  et.al.,  2008).  Lokasi  penelitian  dilewati oleh  43  pass  orbit  satelit  altimetri  Topex  /
Poseidon,  Jason  1,  Jason  2,  dan  Jason  3  dan ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Ground Track Satelit T/P dan Jason di Indonesia.
(Sumber: Centre National d'Etudes Spatiales 2016)

## Tahapan Penelitian
Tahapan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data- data yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu data  RADS.  Dataset  RADS  (Radar  Altimeter Database  System)  berisi  semua  parameter koreksi  data  satelit  altimetri  serta  nilai pengamatan satelit altimetri Jason 1, Jason 2, dan  Jason  3  yang  meliputi  range  dan  altitude satelit dari referensi ellipsoid. Data model MSS juga  diambil  dari  RADS.  Set  data  berformat NetCDF  yang  nantinya  akan  diterjemahkan menggunakan  bahasa  MATLAB  R2013.  RADS merupakan  sistem  database  data  yang menyediakan  data  satelit  altimetri  berformat ASCII dari berbagai misi satelit altimetri. RADS dikembangkan  oleh  Delft  Institute  for  Earth- Oriented Space Research dan NOAA Labaratory for  Satellite  Altimetry.  Data  RADS  tersedia secara gratis di http://rads.tudelft.nl/rads/.
2. Penerapan Koreksi Pada penelitian ini dipilih model koreksi terbaik dan  paling  akurat  untuk  penggunaan  data altimetri  di  wilayah  Indonesia.  Perhitungan koreksi ini akan menghasilkan SSH (sea surface height)  terkoreksi,  yang  kemudian  digunakan untuk  menghitung  SLA  (sea  level  anomaly). Semua  perhitungan  dilakukan  menggunakan script sederhana di MATLAB R2013. Perhitungan  yang  dilakukan  menggunakan formula sebagai berikut (Andersen, 2010):
∆𝐑𝐆𝐞𝐨 𝐜𝐨𝐫𝐫𝐬 = ∆𝐡 𝐝𝐫𝐲 + ∆𝐡 𝐰𝐞𝐭 + ∆𝐡 𝐢𝐨𝐧𝐨 + ∆𝐡 𝐒𝐒𝐁 + ∆𝐡 𝐃𝐀𝐂 + ∆𝐡 𝐭𝐢𝐝𝐞𝐬 + ∆𝐡 𝐑𝐅𝐎 (1)
𝐒𝐒𝐇 = 𝐇 − 𝐑 𝐨𝐛𝐬 − ∆𝐑𝐆𝐞𝐨 𝐜𝐨𝐫𝐫𝐬 (2)
dimana ∆h_dry = dry trophospheric correction,
∆h_wet  =  wet  trophospheric  correction, ∆h_iono= koreksi ionosfer, ∆h_SSB = sea state bias,  ∆h_DAC  =  dynamic  atmospheric correction,  ∆h_tides  =  koreki  pasang  surut, ∆h_RFO = koreksi kerangka acuan offset, h_SLA = sea level anomaly, SSH = sea surface height, dan h_MSS = mean sea surface. Semua variabel tersebut  memiliki  satuan  meter,  dan  dalam kebutuhan  analisis  satuan  SLA  di  akhir  dapat dikonversi menjadi mm.
Dry  Trophospheric  Correction  (DTC) yang  digunakan  untuk  perhitungan  delay atmosfer  pada  jalur  kering  didapatkan  dari NWM  (Numerical  Weather  Model)  yang dikembangkan  oleh  ERA-Interim  pada  grid 0,75ºx0,75º  dengan  range  -2,4  hingga  2,1 meter.  Wet  Trophospheric  Correction  (WTC) yang digunakan untuk koreksi troposfer basah adalah  model  ERA-Interim  dengan  range  -0,6 hingga 0 meter (Scharroo, 2010).
Koreksi  ionosfer  yang  dipilih  adalah model smoothed dual frequency yang mampu mengurangi variasi SLA hingga 2,5 cm2 hingga ke jarak 25 km dekat pantai. Range koreksi ini yaitu  -0,4 hingga 0,04 meter  (Handoko, et.al., 2017). Koreksi akibat Sea State Bias (SSB) yang dipilih adalah model Tran2012 karena mampu mengurangi  variasi  SLA  untuk  satelit  Jason  1 sebesar  1  cm2  dan  Jason  2  sebesar  2,5  cm2 (Handoko, et, al., 2017). Dynamic Atmospheric Correction  (DAC)  yang  dipilih  adalah  model local mean of MOG2D dengan range -1 hingga 1  meter.    Koreksi  Tides  meliputi  ocean  tides, load  tides,  solid  tides,  dan  pole  tides.  Model ocean  tides  dan  load  tides  yang  digunakan adalah  GOT4.10  dengan  range  -5  hingga  5 meter (Scharroo, 2010).
3. Perhitungan SLA Sea level anomaly (SLA) dihitung menggunakan script  sederhana  di  MATLAB  R2013  dengan formula sebagai berikut:
𝐡 𝐒𝐋𝐀 = 𝐒𝐒𝐇 − 𝐡 𝐌𝐒𝐒 (3)
Model MSS yang digunakan dalam perhitungan adalah CNES-CLS11 untuk Topex/Poseidon dan CNES-CLS15 untuk Jason 1, Jason 2, dan Jason 3. Rentang MSS yang digunakan 200 hingga 200 meter [9]. Kemudian dilakukan kontrol kualitas dalam range -2 hingga 2 meter terhadap hasil SLA.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menghilangkan data  yang  outlier.  Apabila  nilai  memenuhi
akurasi maksimum dari masing-masing kualitas oleh  Topex  /  Poseidon,  Jason  1,  Jason  2,  dan Jason  3  maka  akan  dilanjutkan  ke  proses berikutnya.  Apabila  tidak  memenuhi  berarti perlu  diulang  kembali  prosesnya  untuk  data yang outlier .
Tabel 1. Parameter Model Koreksi yang Digunakan
Parameter T / P Jason-1
Jason-2 Jason-3 DTC ERA- Interim DTC ERA-
Interim DTC ERA-
Interim DTC ERA- Interim
DTC WTC ERA- Interim WTC ERA-
Interim WTC ERA-
Interim WTC ERA- Interim WTC Ionosfer smoothed dual frequency smoothed dual frequency smoothed dual frequency smooth ed dual frequen cy SSB CLS non- parametric Tran2012 non- parametric Tran2012 non- parametric Tran201 2 non- parame
tric DAC local mean of MOG2D local mean of MOG2D local mean of MOG2D
local mean of MOG2D Tides GOT4.10 GOT4.10 GOT4.10 GOT4.1 0 MSS CNES- CLS11 CNES- CLS15 CNES- CLS15 CNES- CLS15 Sumber: Scharroo, RADS Data Manual 2016 4. Intercalibrated
Intercalibrated dilakukan  dengan  mengitung nilai  bias  pada  cycle  yang mengalami  tandem misi.  Bias  ini  dihitung  menggunakan least square  adjustment dari  data  yang  overlap  di dua satelit yaitu Topex / Poseidon dan Koreksi pada  Jason  1,  Jason  2,  dan  Jason  3  dihitung dengan rumus sebagai berikut (Masters, et.al., 2012):
Corrected SLA (J1) = SLA (J1) - bias (J1, T/P) (4)
Corrected SLA (J2) = SLA (J2) - bias (J2, J1) - bias (J1,T/P) (5) Corrected SLA (J3) = SLA (J3) - bias (J3, J2) - bias (J2, J1) – bias (J1, T/P) (6)
5. Time Series Decomposition
Metode  dekomposisi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  STL  ( A  Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on Regression ) yaitu dengan pendekatan additive only .  Pendekatannya  adalah  sebagai  berikut (Makridakis, et.al., 1998): 𝒀 𝒕 =   𝑺 𝒕 + 𝑻 𝒕 + 𝑬 𝑻 (7)
dimana 𝑌 𝑡 adalah  data  observasi, 𝑆 𝑡 adalah seasonal , 𝑇 𝑡 adalah trend ,  dan 𝐸 𝑇 adalah remainder atau error .
Tahap
ini dilakukan untuk
menguraikan time  series ke  dalam  berbagai
komponen  yaitu seasonal,  trend, dan remainder . Metode ini menggunakan iterative loess smoothing untuk mendapatkan perkiraan tren dan kemudian loess smoothing lagi untuk mengekstrak  komponen  musiman  aditif  yang berubah.  Penggunaan  model  ini  dikarenakan STL  memiliki  ketahanan  yang  sangat  tinggi terhadap  data  observasi  yang  ekstrem (Dokumentov and Hyndman, 2015).
Dekomposisi dikerjakan menggunakan program R sehingga didapatkan trend SLA.
6. Tren Linier
Trend yang  dihasilkan  dari  STL decomposition selanjutnya dihitung linier trend nya menggunakan ordinary  least  square untuk kemudian didapatkan nilai kecepatan SLA dari nilai koefisien variabel x, yaitu variabel waktu [14].
7. Analisis Hasil Tahap  terakhir  dari  penelitian  ini  adalah menganalisis hasil pengolahan data yang telah diperoleh.  Analisis  terhadap  tren  kenaikan muka  air  laut  yang  dihasilkan  dapat menggambaran fenomena variabilitas permukaan laut di Indonesia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Sea Level Anomaly
Berdasarkan perhitungan SLA yang telah dilakukan, dengan  model  koreksi  yang  telah  dijelaskan  pada pembahasan sebelumnya, dihasilkan nilai rata-rata SLA  per cycle di  Indonesia  yang  ditunjukkan  pada Gambar  2.  SLA  dari  pengamatan  Topex/Poseidon ditunjukkan dengan warna ungu, Jason 1 berwarna merah,  Jason  2  berwarna  hijau,  dan  Jason  3 berwarna biru.
Gambar 2. Grafik Sea Level Anomaly
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  rata-rata sea  level  anomaly  di  Indonesia  hasil  pengamatan Topex/Poseidon berada dalam range -114,7 hingga 130,5  mm.  Sedangkan  hasil  pengamatan  Jason  1
berada dalam range -20,9 hingga 130,1 mm, Jason 2 berada dalam range -8.0 hingga 200,7 mm, dan Jason 3 berada dalam range 25,1 hingga 154,7 mm.
Berdasarkan  Gambar  2  juga  diketahui bahwa  terjadi  lompatan  data  pada cycle yang mengalami  tandem.  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan intercalibrated untuk  menyatukan  data Topex/Poseidon, Jason 1, Jason 2, dan Jason 3.

## Intercalibrated
Berdasarkan  perhitungan  bias  didapatkan  nilai biasnya adalah sebagai berikut:
bias (J1, T/P) = 0,7 mm bias (J2, J1) = -17,1 mm bias (J3, J2) = 51,1 mm
Hasil  koreksi  terhadap cycle yang mengalami tandem misi ditunjukkan pada Gambar 3.  Gambar  tersebut  menunjukkan  lompatan  data tandem misi, dimana garis warna biru adalah data referensi  dan  garis  warna  hijau  adalah  data  yang harus  dikoreksi.  Sedangkan,  warna  hitam  adalah data yang telah terkoreksi.
Gambar 3. Grafik Tandem Misi (1) T/P dan J1 (2) J1 dan J2 (3) J2 dan J3.
Gambar 4. Grafik Sea Level Anomaly Setelah Intercalibrated
Setelah dilakukan intercalibrated, nilai SLA dari Januari 1993 sampai Januari 2018 ditunjukkan pada  Gambar  4.  Dapat  dilihat  bahwa  lompatan data sudah lebih smooth.

## Time Series Decomposition
Setelah  dilakukan  STL  decomposition  di  R, didapatkan  grafik  trend  dan  seasonal  yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Time Series Decomposition

## Seasonal
Setelah  dilakukan  STL decomposition didapatkan grafik  seasonal  yang  ditunjukkan  Gambar  6. Gambar tersebut menunjukkan bahwa pada setiap bulan  Maret  terjadi  nilai  sea  level  anomaly musiman  dengan  nilai  9,1mm,  sedangkan  pada setiap bulan Oktober terjadi nilai sea level anomaly musiman dengan nilai -1,3 mm.

## Trend
Hasil  trend  dari  STL decomposition ditunjukkan pada  Gambar  7.  Berdasarkan trend diketahui bahwa  nilai  minimum  SLA  terjadi  pada  bulan November  tahun  1997  yaitu  -126,1  mm  dan  nilai SLA maksimum terjadi pada bulan November tahun 2010 yaitu 174,5 mm.
Gambar 7. Rata-rata Sea Level Rise Indonesia
Kemudian  dihitung tren  linier dari  nilai trend tersebut sehingga menghasilkan persamaan sebagai berikut:
y = 4,6x - 9133,5
(8)
Persamaan (8) menunjukkan  persamaan dari tren linier yang menunjukkan tingkat nilai SLA terhadap waktu  dengan y sebagai sea level anomaly dalam milimeter  dan  x  sebagai  variabel  waktu  dalam tahun. Dari Gambar 7 diketahui tren linier bernilai positif  dari  kemiringan  garis  ke  arah  kanan. Sehingga dari tren linier SLA didapat kecepatan sea level  rise yang  telah  dihapus  pola  musimannya, yaitu dengan nilai  4,6 mm/tahun.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dari  hasil  pengolahan  data altimetri menggunakan Topex/Poseidon dan Jason Series  dengan  menghapus  sinyal  periodik menggunakan a  seasonal-trend  decomposition based  on  loess dapat  disimpulkan  bahwa laju/kecepatan sea  level  rise di  Indonesia  adalah +4,6  mm/tahun.  Nilai  kecepatan  positif  ini menunjukkan  bahwa sea  level di  Indonesia  akan terus  naik,  sehingga  diprediksi  akan  terjadi penenggelaman di beberapa kawasan di Indonesia. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukannya  perencanaan penanggulangan  sebelum  terjadinya  bencana tersebut.
Saran dari penulis mengenai keberlanjutan penelitian  adalah  penggunaan  data  time-series yang lebih panjang diperkiran dapat meningkatkan
akurasi dari hasil estimasi ke depannya. Selain itu, pembatasan  wilayah  yang  lebih  spesifik  dapat memperkirakan rata-rata kenaikan muka air laut di Indonesia yang lebih mencerminkan keadaan laut di  Indonesia.  Penggunaan  data  stasiun  pasang surut juga mampu meningkatkan ketelitian data di daerah yang sangat dekat dengan daratan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada TU Delft , EUMETSAT,  dan  NOAA  selaku  pihak  pengelola RADS  ( Radar  Altimetry  Database  System )  sebagai sumber data yang digunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Nicholls, R. J. "Impact of and responses to sea-level rise." Understanding  Sea-Level  Rise  and  Variability;, 2010: 17-44.
McGranahan, G., D. Balk, and B. Anderson. "The rising tide:  Assessing  the  risks  of  climate  change  and human  settlements  in  low  elevation  coastal zones." Environ. Urban, 2007: 17-37.
Dahuri,  R.,  J.  Rais,  S.  P.  Ginting,  and  M.  J.  Sitepu. Pengelolaan  SUmber  Daya  Pesisir  dan  Lautan secara Terpadu. Jakarta: Balai Pustaka, 2008.
Church,  J.  A.,  and N.  J.  White.  "Sea-level  rise  from  the late 19th to the early 21st century." Surv. Geophys, 2011: 585-602.
Woppelmann, G., and M. Marcos. "Vertical land motion as  a  key  to  understanding  sea  level  change  and variability." Rev. Geophys, 2016: 64-92.
Nerem,  R.  S.,  D.  P.  Chambers,  C.  Choe,  and  G.  T. Mitchum.  "Estimating  Mean  Sea  Level  Change from  the  TOPEX  and  Jason  Altimeter  Missions." Marine Geodesy, 2010: 435-446.
Fenoglio-Marc,  L.,  T.  Schone,  J.  Illigner,  M.  Becker,  P. Manurung,  and  Khafid.  "Sea  Level  Change  and Vertical  Motion  from  Satellite  Altimetry,  Tide Gauges and GPS in the Indonesian Region." Marine Geodesy, 2010: 137-150.
Andersen, O. B. "The DTU10 gravity field and mean sea surface."  Second  international  symposium  of  the gravity field of the Earth (IGFS2). Alaska: Fairbanks, 2010.
Scharroo, R. RADS Data Manual. Netherlands: TUDelft, Handoko,  E.  Y.,  M.  J.  Fernandes,  and  C.  Lazaro.
"Assessment of Altimetric Range and Geophysical Corrections  and  Mean  Sea  Surface  Models- Impacts on Sea Level Variability around Indonesia Seas." Remote Sens, 2017: 102.
Masters, D., et al. "Comparison of Global Mean Sea Level Time  Series  from  TOPEX/Poseidon,  Jason-1,  and Jason-2." Marine Geodesy, 2012: 20-41.
Makridakis,  S.,  S.  C.  Wheelwright,  and  R.  J.  Hyndman. Forecasting: Methods and Applications. United States of America: John Wiley & Sons, 1998. Dokumentov,  A.,  and  R.  J.  Hyndman.  STR:  A  Seasonal- Trend  Decomposition  Procedure  Based  on  Regression. Australia:  Department  of  Econometrics  and  Business Statistics, Monash University, 2015.