## Model Sebaran Limbah Bahang Di PLTU Tanjung Jati B Jepara
Fernandito Suryo Hutomo 1 *, Aris Ismanto 1 , Heryoso Setiyono 1 , Lilik Maslukah 1 dan Rikha Widiaratih 1
1 Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Sudarto, SH, Tembalang Semarang. 50275 Telp/fax (024)7474698
Email: *1fernanditosuryoh@gmail.com

## Abstrak
PLTU Tanjung Jati B sedang menambah unit operasionalnya. Adanya penambahan unit ini akan menambah luasan limbah air panas yang lebih luas dari sebelumnya. Bertambahnya luasan limbah air panas ini memerlukan analisa pola  sebarannya  untuk  dapat  mengantisipasi  terjadinya  kerusakan  lingkungan  pada  perairan  sekitarnya. Tujuan dari  penelitian ini adalah untuk  mengidentifikasi  sebaran suhu perairan setelah adanya penambahan unit 5 &  6 PLTU  Tanjung  Jati  B  Kabupaten  Jepara  pada  musim  barat,  peralihan  I,  timur,  dan  peralihan  II.  Penelitian  ini menggunakan data primer berupa suhu lapangan dan debit simulasi  air bahang . Data  sekunder berupa pasang surut,  batimetri,  arus,  dan  angin.  Metode  yang  digunakan  dalam    penelitian  ini  adalah  model  hidrodinamika adveksi-dispersi dengan menggunakan aplikasi Delft3D. Hasil penelitian ini adalah pola sebaran suhu air bahang akan mengikuti pola arus yang ada, dimana arah sebaran pada Musim Barat dan Peralihan I condong ke arah timur, lalu pada Musim Timur dan Peralihan II condong ke arah barat.
Kata kunci : Dispersi Suhu, PLTU, Air Bahang, Delft3D

## Abstract
PLTU Tanjung Jati is planning to add its operational units. The addition of this unit will widen the area of hot water  waste.  The  widening  area  of  hot  water  waste  requires  analysis  of  its  distribution  patterns  to  anticipate environmental  damage  to  its  sorrounding  waters.  The  purpose  of  this  research  is  to  study  the  model  of  water temperature  distribution  after  the  addition  of  units  5  &  6  PLTU  Tanjung  Jati  B  Jepara  Regency  in  the  west monsoon, transition I, east, and transition II. This study uses primary data in the form of sea surface temperature and outlet water discharge. Secondary data is in the form of tides, bathymetry, currents, and wind. The method used in this research is the advection-dispersion hydrodynamic model using the Delft3D application. The result of this research is that the distribution pattern of hot water temperature will follow the existing current pattern, where in the West and Transition I monsoons it tends to the east, and then in the East Season and the Transition II monsoons tends to the west.

## Keywords : Thermal Dispersion, Steam Powerplant, Hot Waste Water, Delft3D

## PENDAHULUAN
Listrik  merupakan  elemen  penting  dalam  kehidupan  masyarakat.  Permintaan  kebutuhan  listrik akan  semakin  naik  seiring  dengan  pertumbuhan  penduduk.  PLTU  (Pembangkit  Listrik  Tenaga  Uap) adalah salah satu solusi mecukupi kebutuhan listrik yang banyak digunakan di Indonesia. PLTU atau Pembangkit Listrik Tenaga Uap adalah pembangkit yang mengandalkan energi kinetik dari uap untuk menghasilkan energi listrik. Bentuk utama pembangkit listrik ini adalah generator yang dihubungkan ke turbin  dimana  untuk  memutar  turbin  diperlukan  energi  kinetik  dari  uap  panas  atau  kering  hasil pembakaran bahan bakar berupa batubara. Dalam turbin uap, energi uap dikonversikan menjadi energi mekanis penggerak generator yang akan menghasilkan energi listrik dari oleh generator (Hetharia dan Lewerissa, 2018)
Umumnya, pembangkit listrik tenaga uap membutuhkan air laut sebagai pendingin. Air laut ini kemudian akan dialirkan kembali ke laut. Air laut yang telah dialirkan kembali ini dinamakan limbah air panas atau sering disebut dengan air bahang  karena memiliki suhu relatif lebih tinggi dari perairan sekitar. Penggunaan air pendingin diperuntukkan untuk menghemat dalam penggunaan air bersih dalam
pemutaran  turbin  (Sianturi,  2009).    Wibowo  (2012),  dalam  Utama  et  al.  (2020),  menyatakan  bahwa pembuangan  limbah  air  panas  ini  mengakibatkan  kenaikan  suhu  di  sekitar  daerah  ujung  pipa  serta mempengaruhi ekosistem perairan dan sirkulasi  air lokal. Umumnya suhu air buangan tersebut dapat mencapai 400 C (Utama, 2020). Sedangkan, Peraturan Menteri Negara Lingkungan Hidup No. 8 Tahun 2009 tentang baku mutu air limbah bagi usaha dan atau kegiatan pembangkit listrik, menyatakan bahwa kadar maksimum suhu buangan dari sumber pendingin adalah 400 C.
PLTU  Tanjung  Jati  B  yang  terletak  di  Kabupaten  Jepara,  Jawa  Tengah  merupakan  salah  satu pembangkit listrik besar di Indonesia yang telah beroperasi sejak tahun 2006. PLTU Tanjung Jati B akan menambah  unit  operasional,  yaitu  unit  5  dan  6  yang  diharapkan  dapat  beroperasi  pada  tahun  2021. Peraturan Gubernur nomor 660.1/11 tahun 2016, menyatakan bahwa unit operasional ini akan memiliki kapasitas  produksi  2 x  1070  MW.  Penambahan  unit  ini  akan  menambah  luasan  kegiatan  operasional pada perairan sekitar. Hal ini dikarenakan PLTU membutuhkan air laut sebagai pendingin yang setelah itu  akan  dibuang  langsung  ke  badan  perairan  dengan  suhu  yang  relatif  tinggi  (Sianturi,  2009). Sehubungan dengan hal tersebut, dampak pembuangan limbah panas akan semakin meluas.
Subardjo  (2015)  menyatakan  bahwa  pembuangan  limbah  panas  tersebut  akan  memberikan pengaruh  terhadap  kondisi  lingkungan.  Kelebihan  panas  akan  merubah  suhu  perairan  dan  dapat mempengaruhi  ekosistem  secara  langsung  maupun  tidak  langsung.  Perubahan  suhu  perairan  dapat mempengaruhi salinitas perairan terhadap air limbah maupun perairan sekitar.
Penelitian  mengnenai  sebaran  suhu  pembuangan  air  limbah  dari  PLTU  ini  diperlukan  sebagai salah satu cara pemantauan kondisi lingkungan perairan sekitar (Subardjo, 2015). Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi sebaran suhu permukaan perairan setelah adanya penambahan unit 5 & 6 PLTU Tanjung Jati B Kabupaten Jepara pada musim barat, peralihan I, timur, dan peralihan II menggunakan model adveksi dispersi. Karena unit masih dalam tahap konstruksi, pemantauan sebaran suhu pembuangan air limbah dari PLTU dilakukan melalui pendekatan model numerik.
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian

## MATERI DAN METODE
Materi penelitian yang digunakan berupa data primer dan data sekunder. Data primer adalah data pengukuran lapangan suhu permukaan air laut dan debit air bahang rencana yang keluar dari outlet ke perairan PLTU Tanjung Jati B. Data sekunder dalam penelitian  ini adalah data prediksi pasang surut BIG tahun 2020, data angin Marine Copernicus tahun 2020, data batimetri GEBCO pada perairan sekitar PLTU Tanjung Jati B, Jepara. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif. Tujuan dari penelitian metode deskriptif ini adalah untuk mendapatkan gambaran tentang sebaran suhu permukaan laut yang dipengaruhi oleh pembuangan air bahang pada rencana unit 5 dan 6 PLTU Tanjung Jati B, Kabupaten Jepara, Jawa Tengah. Penentuan titik sampling pada penelitian ini didasarkan dengan metode purposive  sampling .  Metode  purposive  sampling  adalah  metode  dimana  peneliti  menentukan  titik sampling dengan  menetapkan  ciri-ciri  khusus  yang  dapat  mewakili  tujuan penelitian.  Pada  penelitian ini, titik sampling berdasarkan pertimbangan pada kedalaman dan jarak antar titik.
Metode pengambilan sampel tidak mengambil seluruh sampel sebagai sasaran penelitian, apalagi juka jumlah populasi cukup besar, tetapi cukup dengan meneliti sebagian dari sampel agar sampel yang diambil  dapat  menggambarkan  karakteristik  populasi  yang  diwakili  secara  representatif,  dimana pemilihannya harus memperhatikan syarat-syarat yang harus dipenuhi secara metodologis.

## Pemodelan Arus Hidrodinamika
Pemodelan  arus  dilakukan  untuk  mengetahui  arah  dan  kecepatan  arus  prediksi.  Pemodelan  ini digunakan  untuk  melakukan  verifikasi  dari  data  arus  lapangan.  Software  yang  digunakan  dalam pembuatan  model  adalah  Delft3d.  Delft3d  merupakan  software  yang  dibuat  oleh  Deltares.  (Deltares, 2011). Pemodelan arus pada Delft3d menggunakan modul hidrodinamika yaitu Delft3d-FLOW. Model dalam  delft3d  diselesaikan  dengan  pendekatan  numerik  yaitu  metode  beda  hingga.  Model  arus  ini dibangkitkan oleh pasang surut air laut di Jepara bertepatan dengan pengambilan arus lapangan.
Syarat batas model hidrodinamika adalah :
• Syarat batas tertutup (Daratan)
• Syarat batas terbuka atau open boundary (Lautan)

## Verifikasi Hasil Pemodelan Hidrodinamika
Setelah melakukan pemodelan hidrodinamika untuk menghasilkan data elevasi muka air laut dan pola  arus,  hal  yang  perlu  dilakukan  adalah  verifikasi    data  tersebut  dengan  data  lapangan  untuk mengetahui kesesuaian model dengan keadaan sebenarnya. Hal ini dapat dilakukan dengan menghitung nilai RMSE ( Root Mean Square Error ) dan R- squared nya.
Menurut  Septiawan  dan  Astuti  (2016),  nilai  RMSE  merupakan  rata-rata  besar  kesalahan  pada  suatu sampel data dengan persamaan RMSE yaitu sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛
Tabel 1. Interpretasi RMSE RMSE Tingkat Kesalahan 0,00 - 0,299 (0 % - 29,9%) Kecil 0,30 – 0,599 (30% - 59,9%) Sedang 0,60 – 0,899 (60% - 89,9%) Besar >0,9 (>90%) Sangat Besar
Dengan n, 𝑦𝑖 , ӯ 𝑖 berturut-turut adalah jumlah data, data lapangan dan data hasil pemodelan dan untuk  mengetahui  kesesuaian  dan  kualitas  dari  hasil  model  dapat  mengacu  pada  interpretasi  hasil perhitungan berdasarkan Tabel 1.

## Pemodelan Sebaran Air Bahang PLTU
Pemodelan sebaran air bahang PLTU dilakukan untuk mengetahui simulasi sebaran limbah panas yang  keluar  dari outfall .  Pemodelan  sebaran  panas  dilakukan  menggunakan delft3d dengan  modul FLOW.  (Deltares,  2011).  Model  matematis  yang  digunakan  tidak  jauh  beda  dengan  model  arus. Perbedaan  dalam  memodelkan  arus  dan  sebaran  air  limbah  panas  ialah  penambahan  modul  adveksi dispersi  dimana  terdapat  suatu  konsentrasi  materi  yang  bergerak.  Konsentrasi  materi  pada  model digantikan oleh suhu permukaan perairan.
Simulasi  model  sebaran  limbah  panas  dilakukan  pada  tiap  bulan  tahun  2020.  Simulasi  model dibuat  dengan  asumsi  bahwa  unit  PLTU  Tanjung  Jati  Unit  5  dan  6  sudah  beroprasi.  Skenario diasumsikan memiliki sebuah outlet dengan debit 91,667 cm 3 /detik. Suhu air limbah panas yang keluar diasumsikan  sebesar  31 0 C.  Syarat  batas  pada  model  tidak  jauh  dengan  model  hidrodinamika  arus. Kondisi awal perairan sekitar adalah berupa suhu dan tinggi muka air. Suhu awal perairan diasumsikan sebesar 28 0 C.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Verifikasi Pasang Surut
Verifikasi  elevasi  muka  air  laut  atau  pasang  surut  dilakukan  dengan  membandingkan  data elevasi  muka  air  laut  hasil  pemodelan  hidrodinamika  dengan  data  elevasi  muka  air  hasil  observasi lapangan yang dimiliki oleh instansi Badan Informasi Geospasial pada periode waktu 7-24 Maret 2020.
Gambar 2. Grafik Perbandingan Pasang Surut Data Hasil Model vs Observasi
Data  elevasi  muka  air  laut  hasil  pemodelan  hidrodinamika  ( Gambar  2 )  memiliki  kemiripan dengan data elevasi muka air laut hasil observasi lapangan dan menunjukkan pola pasang surut yang sama yaitu campuran condong diurnal. Nilai RMSE yang kecil yaitu 17% menunjukkan bahwa error data juga kecil. Hasil tersebut menunjukkan bahwa besar magnitudo dan fase dari elevasi muka air laut hasil pemodelan sudah merepresentasikan nilai elevasi muka air laut hasil observasi lapangan. Hal ini menunjukkan ahwa elevasi muka air laut hasil model sudah menggambarkan elevasi muka air laut hasil observasi lapangan sehingga dapat digunakan sebagai syarat batas pemodelan suhu permukaan laut.

## Verifikasi Arus
Verifikasi hasil model arus hidrodinamika dilakukan dengan menggunakan analisis data RMSE. Kecepatan  Arus  ditinjau  dari  dua  komponen  arah,  yaitu  komponen  arah  u  dan  komponen  v  dimana komponen arah u adalah arah pada sumbu x dan komponen arah v adalah arah pada sumbu  y. Grafik
-0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 07/03/2020 09/03/2020 11/03/2020 13/03/2020 15/03/2020 17/03/2020 19/03/2020 21/03/2020 23/03/2020 Grafik Pasang Surut Water Level (Model)
Water Level (Logger)
perbandingan  data  komponen  arus  model  dengan  data  komponen  arus  lapangan  dapat  dilihat  pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Data Model dan Data Lapangan dalam Komponen Arah u
Gambar 4. Grafik Perbandingan Data Model dan Data Lapangan dalam Komponen Arah v
Hasil verifikasi arus model dengan analisis RMSE pada komponen arah u adalah sebesar 23%, dimana nilai tersebut menunjukkan kesalahan data masuk dalam kategori kecil. Begitu pula dengan arus pada  komponen  arah  v  yang  memiliki  nilai  kesalahan  sebesar  6%,  yang  masuk  kategori  kecil.  Hasil analisis  RMSE  pada  kedua  komponen  arah  yang  kecil  menunjukkan  bahwa  hasil  model  arus hidrodinamika kurang lebih telah merepresentasikan kondisi arus pada perairan PLTU Tanjung Jati B, Jepara sehingga model dapat menjadi acuan dalam analisa.

## Hasil Simulasi Pemodelan Sebaran Suhu
Hasil  simulasi  model  sebaran  suhu  berupa  luasan  persebaran  suhu  yang  keluar  dari  outfall dengan debit 91,6667 m 3 /s dengan suhu 31℃. Model sebaran suhu di- overlay dengan model arus untuk mengetahui  perbandingan  arah  sebaran  suhu  dan  arah  arus.  Hasil  simulasi  pemodelan  sebaran  suhu ditampilkan pada kondisi pasang purnama dan pasang perbani pada tiap-tiap bulan nya. Tiap kondisi dibagi  pada  4  skenario,  yaitu  surut  menuju  pasang  tertinggi,  pasang  tertinggi,  pasang  menuju  surut terendah, dan surut terendah.
-0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 06/03/2020 00:00 07/03/2020 00:00 08/03/2020 00:00 09/03/2020 00:00 10/03/2020 00:00 Kecep at an (m/ s) Perbandingan Kecepatan Arus Arah u Data Model vs Data Lapangan (ADCP) Data Model Data Lapangan -0.2 -0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 06/03/2020 00:00 07/03/2020 00:00 08/03/2020 00:00 09/03/2020 00:00 10/03/2020 00:00 Kecep at an (m/ s) Perbandingan Kecepatan Arus Arah v Data Model vs Data Lapangan (ADCP) Data Model
Data Lapangan

## Pasang Purnama
a) b)
c) d)
Gambar 5. Pola Arus Bulan Januari Kondisi Pasang Purnama: a) Surut Menuju Pasang, b) Pasang Tertinggi, c) Pasang Menuju Surut, d) Surut Terendah
a) b)
c) d)
Gambar 6. Pola Arus Bulan Maret Kondisi Pasang Purnama: a) Surut Menuju Pasang, b) Pasang Tertinggi, c) Pasang Menuju Surut, d) Surut Terendah a) b) c)
d)
Gambar 7. Pola Arus Bulan Juni Kondisi Pasang Purnama: a) Surut Menuju Pasang, b) Pasang Tertinggi, c) Pasang Menuju Surut, d) Surut Terendah
a) b) c)
d)
Gambar 8. Pola Arus Bulan November Kondisi Pasang Purnama: a) Surut Menuju Pasang, b) Pasang Tertinggi, c) Pasang Menuju Surut, d) Surut Terendah
Pasang Perbani
a) b)
c) d)
Gambar 9. Pola Arus Bulan Januari Kondisi Pasang Perbani: a) Surut Menuju Pasang, b) Pasang Tertinggi, c) Pasang Menuju Surut, d) Surut Terendah a) b) c)
d)
Gambar 10. Pola Arus Bulan Maret Kondisi Pasang Perbani: a) Surut Menuju Pasang, b) Pasang Tertinggi, c) Pasang Menuju Surut, d) Surut Terendah
a) b) c) d) Gambar 11. Pola Arus Bulan Juni Kondisi Pasang Perbani: a) Surut Menuju Pasang, b) Pasang Tertinggi, c) Pasang Menuju Surut, d) Surut Terendah
a) b)
c) d)
Gambar 12. Pola Arus Bulan November Kondisi Pasang Perbani: a) Surut Menuju Pasang, b) Pasang Tertinggi, c) Pasang Menuju Surut, d) Surut Terendah

## Validasi Suhu Lapangan
Validasi data lapangan digunakan untuk  mengetahui validnya data hasil pemodelan. Validasi data  model  sebaran  suhu  ditujukkan  pada Tabel  2. Hasil  validasi  menunjukkan  nilai error dan  nilai kesalahan relatif rata-rata [ Mean Relative Error (MRE)] adalah 1,49 %. Menurut hasil perhitungan nilai MRE,  nilai MRE dari data suhu model sudah sangat baik. Sehingga data dapat digunakan untuk analisa lebih  lanjut.  Menurut  Purwadi  (2001)  dalam  Angga  (2015),  validasi  data  lapangan  tidak  boleh menunjukkan  hasil  MRE kurang  dari  30%,  apabila  hasil  validasi  menunjukkan  lebih  dari  30% maka perlu adanya pengulangan dan perbaikan model.
Tabel 2. Validasi Data Lapangan Stasiun Tanggal Data Model Data Lapangan RE 1 06/03/2020 28.0916 28.06666667 0.000888361 1 07/03/2020 28.1197 27.83333333 0.010288623 1 08/03/2020 28.1833 28.6 0.01456993 1 09/03/2020 28.0968 28.5 0.014147368 2 06/03/2020 28.0063 27.33333333 0.024620732 2 07/03/2020 28.0107 27.5 0.018570909 2 08/03/2020 28.0242 28.5 0.016694737 2 09/03/2020 28.0125 27.56666667 0.016172914 3 06/03/2020 28.3767 28.93333333 0.019238479 3 07/03/2020 28.3925 28.6 0.007255245 3 08/03/2020 28.4193 28.43333333 0.000493552 3 09/03/2020 28.4176 28.93333333 0.017824885
4 06/03/2020 28.0602 28.16666667 0.003779882 4 07/03/2020 28.0773 28.5 0.014831579 4 08/03/2020 28.1 28.33333333 0.008235294 4 09/03/2020 28.0808 28.26666667 0.006575472 5 06/03/2020 28.1439 27.53333333 0.022175545 5 07/03/2020 28.1304 27.66666667 0.016761446 5 08/03/2020 28.1152 27.13333333 0.036186732 5 09/03/2020 28.1325 27.6 0.019293478

## Pembahasan
Pola  sebaran  suhu  air  bahang  berdasarkan  model  Musim  Barat,  Musim  Peralihan  I,  Musim Timur,  dan  Musim  Peralihan  II  memiliki  sebaran  suhu  air  bahang  yang  sama  pada  kondisi  pasang maupun  surut.  Pada  kondisi  pasang  sebaran  suhu  air  bahang  dominan  menuju  arah  barat  daya. Sedangkan, pada kondisi surut, sebaran suhu air bahang didominasi menuju arah timur laut.
Pola  sebaran  suhu  air  bahang  di  daerah  stasiun  titik  pengamatan  ditinjau  pada  kondisi  surut menuju  pasang.  tertinggi,  pasang  tertinggi,  pasang  menuju  surut.  terendah,  dan  surut  terendah.  Pada kondisi pasang, pola sebaran suhu air bahang dominan menuju arah barat daya. Pola sebaran suhu air bahang cenderung mengikuti pola arus yang ada. Begitu pula  pada kondisi surut dimana pola sebaran suhu air bahang searah dengan pola arus yang menuju arah timur sampai timur laut. Menurut Huboyo dan  Zaman  (2007),  pola  sebaran  suhu  air  bahang  searah  dengan  pola  arus  yang  ada.  Wibowo et  al. (2012),  pola  sebaran  suhu  air  bahang  yang  mengikuti  pergerakan  arus  disebut  proses  adveksi. Sedangkan, persebaran suhu air bahang terjadi karena perbedaan gradien suhu di perairan dimana suhu akan bergerak dari suhu tinggi menuju suhu yang lebih rendah.
Berdasarkan  hasil  simulasi  model,  dapat  diketahui  bahwa  pada  kondisi  pasang  perbani  dan pasang purnama, persebaran suhu air bahang menunjukkan kecepatan pergerakan yang berbeda yang dipengaruhi oleh kecepatan arus. Menurut Setyawan dan Pamungkas (2017), arus merupakan hasil dari bentuk  hidrodinamika  yang  dipengaruhi  oleh  perbedaan  tinggi  muka  air  laut  (pasang  surut).  Arus dipermukaan dipengaruhi oleh pasang surut dan angin (Sugianto et al ., 2012). Pasang penuh terbentuk karena  akumulasi  tarik-menarik  lunar  dan  matahari  dalam  garis  lurus.  Pernyataan  ini  didukung  oleh Ismanto et al ., (2019) yang menyatakan bahwa rotasi bumi dan posisi relatif bumi terhadap bulan dan matahari mempengaruhi pasang surut laut.
Pada saat pasang surut kuat, maka kecepatan dari arus menjadi lebih cepat juga. Saat pasang purnama kecepatan arus juga lebih kuat dibandingkan saat pasang perbani. Hal ini disebabkan pada saat pasang purnama, posisi Bumi- Bulan-Matahari berada dalam garis lurus sehingga gaya gravitasi Bumi- Bulan-Matahari menjadi lebih kuat dan menyebabkan gradien elevasi lebih besar sehingga kecepatan arus  pun  lebih  besar  (Prasetyawan et  al .,  2019),  sehingga  menyebabkan  persebaran  suhu  air  bahang menunjukan pergerakan yang lebih cepat saat Spring Tide dibandingkan saat Neap Tide.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  hasil  simulasi  sebaran  suhu  air  bahang  perairan  sekitar PLTU  Tanjung  Jati  B  menunjukkan bahwa pola  sebaran  suhu  air  bahang  pada  Musim  Barat,  Musim Peralihan I, Musim Timur, dan Musim Peralihan II memiliki sebaran suhu air bahang yang bervsariasi pada kondisi pasang maupun surut dan mengikuti pola arus yang ada. Hasil yang didapat pada musim
Barat dan Peralihan 1 arah sebaran condong ke arah timur, sedangkan Musim Timur dan Peralihan II condong ke arah barat.

## DAFTAR PUSTAKA
Deltares. 2011. Functional Specications Delft3D . Netherlands: Deltares
Huboyo, H., dan Zaman, B., 2007. Analisis Sebaran Temperatur Dan Salinitas Air Limbah Pltu-Pltgu Berdasarkan  Sistem  Pemetaaan  Spasial  (Studi  Kasus  :  Pltu-Pltgu  Tambak  Lorok Semarang). Jurnal  Presipitasi  :  Media  Komunikasi  Dan  Pengembangan  Teknik  Lingkungan, [Online] Volume 3(2), Pp. 40-45.
Hetharia, M. dan Y. J. Lewerissa. 2018. Analisis Energi Pada Perencanaan Pembangkit Listrik Tenaga Uap (Pltu) Dengan Cycle Tempo. Jurnal Voering , vol. 3, no. 1, p. 23, 2018.
Ismanto, A., D.H., Ismunarti. D.N., Sugianto. S., Maesyarah. P., Subardjo. Suryoputro, A. A. D. dan H., Siagian.  2019.  The  Potential  of  Ocean  Currentas  Electrical  Power  Sources  Alternatives  in Karimunjawa Islands Indonesia. ASTES , 4(6): 126-133. Prasetyawan, I. B., H. Setiyono., Kunarso., Purwanto., Wijaya Y. J., Helmi M., dan  Ismanto A. 2019. Study of Ocean Currents and Their Effect on Distribution of Total Suspended Sediment in Coastal Waters, Semarang. International Journal of Civil Engineering and Technology (IJCIET), 10 (4): 248-259.
Septiawan, R.B. dan Astuti E. Z., 2016. Perbandingan Metode Setengah Rata-Rata Dan Metode Kuadrat Terkecil  Untuk  Peramalan  Pendapatan  Perusahaan  Di  BLU  UPTD  Terminal  Mangkang Semarang. Techno.COM , 15(2): 132-139.
Setyawan,  W.B. dan  Pamungkas  A. 2017  Perbandingan  Karakteristik  Oseanografi  Pesisir  Utara  Dan Selatan Pulau Jawa: Pasang-surut, Arus, dan Gelombang. Dalam : Prosiding Seminar Nasional Kelautan dan Perikanan III Universitas Trunojoyo, Madura, Jawa Timur.
Sianturi, Ronny Samuel. 2009. Studi Pembangkit Listrik Tenaga Uap Dan Pembangkit Listrik Tenaga Diesel Aplikasi PT. Musim Mas Kim Ii Medan (Skripsi). Program Pendidikan Sarjana Extension, Universitas Sumatra Utara, Medan,135 hlm
Subardjo,  Petrus  Dan  Ario  R.,  2015.    Penyebaran  Limbah  Air  Panas  PLTU  Di  Kolam  Pelabuhan Semarang. Jurnal Kelautan Tropis ., 19(1): 48-54
Utama, M., Handoyo, G., Setiyono, H., Ismunarti, D., and Suryoputro, A., 2020. Analisa Sebaran Suhu Permukaan Laut Berdasarkan Citra Landsat-8 TIRS di Sekitar Outfall PLTU Tarahan Lampung Selatan. Indonesian Journal of Oceanography , [Online] Volume 2(1), pp. 90 - 97.
Wibowo, Mardi dan Velly A., 2018. Kajian Dispersi Panas Akibat Air Limbah Rencana Pembangunan PLTU Kuala Tungkal Provinsi Jambi. BPPT. Jakarta
Wibowo, N. T., Nugroho Sugianto, D., And Indrayanti, E., 2012. Studi Model Persebaran Panas Pada Perairan  Dalam  Rencana  Pembangunan  Pltu  Karanggeneng  Roban,  Batang. Journal  Of Oceanography , [Online] Volume 1(2), Pp. 102-110.