ISSN: 1907-9931 (print), 2476-9991 (online)

## PERBANDINGAN PENERAPAN HASIL METODE ADMIRALTY DAN LEAST SQUARE UNTUK PERAMALAN PASANG SURUT DI SELAT BINTAN, KEPULAUAN RIAU
COMPARISON OF THE APPLICATION OF ADMIRALTY AND LEAST SQUARE METHODS RESULTS FOR FORECASTING TIDE IN THE BINTAN STRAIT, KEPULAUAN RIAU
Sinta Junia Wulandari 1 , Try Febrianto 1,4 , Mario Putra Suhana 1 , Risandi Dwirama Putra 2 , Dony Apdillah 1,3,4 *
1 Jurusan Ilmu Kelautan, Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan, Universitas Maritim Raja Ali Haji, Tanjungpinang
2 Program Studi Teknik Perkapalan, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji, Tanjungpinang
3 Program Studi Magister Ilmu Lingkungan, Universitas Maritim Raja Ali Haji, Tanjungpinang
4 Pusat Penelitian Sumber Daya Pesisir dan Lautan, Universitas Maritim Raja Ali Haji, Tanjungpinang
* Corresponding author e-mail: donyapdillah@umrah.ac.id
Submitted: 06 August 2021 / Revised: 28 December 2022 / Accepted: 29 December 2022 http://doi.org/10.21107/jk.v15i3.11406

## ABSTRACT
The  Bintan  Strait  is  an  area  where  some  of  the  community's  activities  are  influenced  by  tidal phenomena, such as; sea transportation for shipping, crossing, and traditional fishing. This study aims to analyze the characteristics of the tide include; sea level elevation, harmonic constant value, tidal type and tidal forecast for the next year. The calculation of the harmonic constants is carried out using the Admiralty  and  Least  Square  methods.  This  research  has  been  carried  out  from  March  to  July  2021. Primary data collection of high water level is carried out with the Tide Master instrument for 7 days. In addition to primary data, secondary data used for 22 days of high water levels from BIG (Geospatial Information  Agency).  The  Admitralty  and  Least  Square  methods  are  operated  using  Microsoft  Excel software, while for tidal forecasting analysis using MIKE21 and World Tides software. The results show that the Formzahl Admiralty and Least Square numbers are 0.35 and 0.97, respectively, with the types of  tides  being  mixed  tide  prevailing  semidiurnal.  The  MSL  values  for  each  method  of  Admiralty  and Least Square obtained values of 154.11 cm and 118.37 cm, MHWL = 233.47 and 268.31, LLWL = 43.11 and 254.56, MHWS = 230.22 and 215, 52, MLWS= 78.01 and 21.22, MLWL= 74.75 and -31.57. The results of the forecasting test for the next 3, 6 and 12 months using the Admiralty method produced the smallest RMSE of 0.664.
Keywords: Admiralty, Least Square, Tides, Bintan strait

## ABSTRAK
Selat  Bintan  merupakan  sebuah  daerah  dimana  sebagian  aktivitas  masyarakatnya  dipengaruhi fenomena pasang surut, seperti; transportasi laut untuk keperluan pelayaran, penyeberangan, maupun penangkapan ikan tradisional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik pasut meliputi; elevasi muka air laut, nilai konstanta harmonic, tipe pasut dan peramalan pasang surut untuk satu tahun kedepan.  Perhitungan  konstanta  harmonik  dilakukan  dengan  metode  Admiralty  dan  Least  Square. Penelitian  ini  telah  dilakasanakan  pada  bulan  Maret  sampai  dengan  Juli  2021.  Pengumpulan  data primer tinggi level muka air dilakukan dengan istrumen Tide Master selama 7 hari. Selain data primer digunakan data sekunder tinggi level air selama 22 hari berasal dari BIG (Badan Informasi Geospasial). Metode Admitralty dan Least Square dioperasionalkan menggunakan perangkat lunak Microsoft Excel, sedangkan untuk analisis peramalan pasut menggunakan perangkat lunak MIKE21 dan World Tides. Hasil penelitian menunjukkan bilangan Formzahl Admiralty dan Least Square masing-masing sebesar 0.35 dan 0.97 dengan tipe pasang surut keduanya adalah campuran condong keharian ganda (mixed tide  prevailing  semidiurnal).  Nilai  MSL    untuk  masing-masing  metode  Admiralty  dan  Least  Square diperoleh  nilai  sebesar  154.11  cm  dan  118,37  cm,  MHWL=  233,47  dan  268,31,  LLWL=  43,11  dan 254,56, MHWS= 230,22 dan 215,52, MLWS= 78,01 dan 21,22, MLWL= 74,75 dan -31,57. Hasil uji
peramalan pada waktu 3, 6 dan 12 bulan kedepan pada metode Admiralty menghasilkan RMSE terkecil sebesar 0,664.
Kata kunci: Admiralty, Least Square, Pasang surut, Selat Bintan

## PENDAHULUAN
Wilayah  pesisir  yang  kaya  akan  sumber  daya hayati  laut  dapat  dikelola  dan  dikembangkan seperti  pengembangan  potensi  perikanan  dan sarana  pendukungnya.  Informasi  fenomena pasang  surut  (pasut)  diperlukan  dalam  upaya perencanaan  dan  pengembangan  potensi perairan  dan  sarana  pendukungnya.  Pasang surut  merupakan  fenomena  naik  turunnya paras  ( sea  level )  laut  secara  berkala  yang ditimbulkan oleh gaya tarik bulan dan matahari terhadap massa air di bumi (Baigo Hamuna et al., 2018; Kurniawan et al., 2019; Saputra et al., 2021; Sudirman Adibrata,  2007; Wicaksono et al., 2016).  Pengaruh  gaya  tarik  bulan  2,2  kali lebih  besar  dari  pada  gaya  tarik  matahari (Fadilah et al., 2014; Kurniawan et al., 2019).
Kajian  perhitungan  dan  analisis  pasut  dapat dilakukan dengan beberapa metode, diantaranya  menggunakan  metode Admiralty (Eko Supriyadi et al., 2018; Khairunnisa et al., 2021)  dan Least  Square (Soares et  al., 2019; Supriyono et  al., 2015) . Kajian  mengenai perhitungan kedua metode ini telah dilaporkan untuk  penentuan  tipe  pasut  dan  pendugaan nilai  konstanta  harmonik  (Ulum  &  Khomsin, 2013).  Metode Admiralty memiliki  kelebihan dapat digunakan untuk menganalisis data-data berjangka  waktu  pendek  (29,  15,  7,  5)  hari namun  tetap  menyajikan  sembilan  komponen pasang  surut  (Novian  Sangkop et  al., 2015). Pendekatan  perhitungan  metode Admiralty dapat menggunakan bantuan tabel dan skema dengan menggunakan perangkat lunak microsoft xcel sehingga lebih efisien (Pasaribu et  al., 2022).  Sementara  itu  metode Least Square merupakan pendekatan yang digunakan untuk menganalisa komponen pasut dengan  perhitungan  rerataan  kuadrat  terkecil, amplitudo dan fase komponen dari persamaan harmonik  pasut  dalam  jangka  waktu  tertentu (Supriyono et al., 2015; Yoganda et al., 2019). Kelebihan metode Least square menghasilkan analisis pasut yang lebih teliti dan memperoleh nilai amplitudo dan fase yang lebih baik karena
pendekatan ini bekerja dengan input data pasut yang lebih panjang (Supriyono et al., 2015).
Peramalan  pasang  surut  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat lunak MIKE21 dan Word  Tides . MIKE21 merupakan  salah  satu  perangkat  lunak  yang mampu  menghitung  nilai  konstanta  harmonik pasang  surut  dengan  pendekatan admiralty , sedangkan  perangkat  lunak World  Tides merupakan  salah  satu  program  berbasis komputer dengan bahasa pemrograman MATLAB, menggunakan Graphical User Interface  (GUI)  yang  bekerja  berbasis  metode
Least Square (Pasaribu et al., 2022).
Selat  Bintan  merupakan  perairan  yang  diapit oleh  dua  buah  Pulau,  yakni  Pulau  Bintan  dan Pulau  Pengujan.  Selat  ini  sangat  dipengaruhi fenomena  pasang  surut,  merupakan  sentra kegiatan  masyarakat  sehari-harinya  seperti; transportasi  antar  pulau,  pelayaran  dan penangkapan ikan tradisional, sehingga informasi  kondisi  pasut  sangat  penting  dalam menunjang  aktivitas  mereka.    Peneltian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  karakteristik pasang surut meliputi; tinggi level muka air, nilai konstanta  harmonik,  tipe  pasang  surut  dan peramalan tingi pasang surut untuk satu tahun kedepan menggunakan metode Admiralty dan Least  Square .  Hasil  penelitian  ini  menyajikan kondisi  pasut  detil  sebagai  acuan  untuk aktivitas pelayaran tradisional masyarakat.

## MATERI DAN METODE Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  Bulan  Maret hingga  Juli  2021  di  Selat  Bintan,  Provinsi Kepulauan Riau, pada titik koordinat longitude 104.382821˚  dan Latitude 1.012499˚.  Peta lokasi penelitian ini disajikan pada (Gambar 1). Analisis  data  dilakukan  di  Laboratorium Oceanography,  Computation  &  Modelling Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan Universitas Maritim Raja Ali Haji, Tanjungpinang.
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian
Sumber perolehan data tinggi level air berasal data  primer  dan  data  sekunder.  Data  primer diperoleh dari pengamatan lapangan selama 7 hari (piantan)  dengan menggunakan instumen Tide  Master  Valeport  No.  52852 .  Spesifikasi rinci  instumen  disajikan  pada Tabel  1,
sedangkan  data  sekunder  diperoleh  dari  data Badan  Informasi  Geospasial  (BIG)  selama  22 piantan,
diunduh dari website http://tides.big.go.id/pasut/indekx.html dengan interval waktu 1 jam.
Tabel 1 . Spesifikasi Tide Master Valeport No. 52852
Spesifikasi Keterangan Tipe Transducer Pengukur regangan berventilasi, bahan stainless Jangkauan Standart 10dbar (10m) dengan Panjang kabel 20m Akurasi ±0.1% Calibrasi Held within logging unit Display OLED Display 128x64 Daya Internal 4 sel ”C” battery Daya Eksternal 9-20 Volt DC Memory 512 MB SD Card Dimensi: Housing 47mm x 110mm x 197mm Berat: 1.1 kg Analisis Data
Metode Admiralty
Perhitungan komponen pasut dapat ditentukan dengan  menggunakan  metode Admiralty , proses  perhitungan  parameter  pasut  mencari amplitudo (A) dan fase (gᵒ) dipecahkan secara
bertahap  dengan  tabel-tabel  dan  skema (Supriyono et  al., 2015;  Surbakti,  2012: Khairunnisa et  al., 2021).  Penyususan  tabel dan  skema  dilakukan  pada  perangkat  lunak Microsoft  excel .  Pendekatan  penghitungan metode Admiralty menggunakan  tabel  dan skema disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Skema Perhitungan Pasang Surut dengan Metode Admiralty
Metode Least Square
Pengolahan  pasang  surut  pada  metode Least Square dilakukan dengan menggunakan perangkat  lunak Word  Tides .  Tinggi  muka  air pasang  surut  merupakan  penjumlahan  dari komponen  yang  membentuknya  dan  dapat dinyatakan  dalam  fungsi  sebagai  berikut (Supriyono et al., 2015):
ℎ = ℎ + ℎ
+ ∑
cos + ϕ )
Dimana: t = waktu dalam satuan jam atau hari; h(t) = tinggi muka laut padawaktu t; ( h0 + h1t )= tinggi muka air rata-rata pada t; h0= tinggi muka air  pada t=0;  h1= trend/gradient  perubahan tinggi  muka  air  persatuan  waktu; Rk dan  ϕk  = amplitudo  dan  fasa  komponen  harmonik  ke- k , atau dikenal sebagai    komponen pasut; ωk = frekuensi harmonik pasut komponen ke- k .

## [ht  −  h t ] =  minimal
Hasil  akhir  dari  analisis  metode Least  Square ini  berupa  nilai  amplitudo  dan  fase  dari
sembilan  komponen  harmonik  pasang  surut, yaitu M2, S2, N2, K1, O1, M4, MS4, K2 dan P1.

## Bilangan Formzahl
Prediksi  pasang  surut  dianalisis  dengan menggunakan  perhitungan  nilai  bilangan formzahl (F) menggunakan persamaan berikut:
F = K1+O1
M2+S2
Klasifikasi  pasang  surut  berdasarkan  bilangan formzahl menurut Ahmad et al ., (2017) sebagai berikut:
1. Pasang surut harian ganda jika F ≤0,25
2.  Pasang  surut  campuran  (ganda  dominan) jika 0,25 < F ≤ 1,5
3.  Pasang  surut  campuran  (tunggal  dominan) jika 1,5 < F ≤ 3 4. Pasang surut harian tunggal jika F >3

## Elevasi Muka Air Laut
Penentuan  perhitungan  elevasi  muka  air disajikan dalam Tabel 3.

## Wulandari et al., Perbandingan Penerapan Hasil Metode Admiralty
Tabel 3. Elevasi Muka Air - HAT ( Hige Astronomical Tide ) = Z 0 + ( all Constituents ) - MSL ( Mean Sea Level )
= Z 0 - HHWL ( Higher High Water Level)
= Z 0 + (M 2 +S 2 +K 2 +K 1 +O 1 +P 1 ) - MHWS (Mean High Water Spring) = Z 0 + (M 2 +S 2 )
- MHWL ( Mean High Water Level ) = Z 0 + (M 2 +K 1 +O 1 ) - MLWL (Mean Low Water Level ) = Z 0 - (M 2 +K 1 +O 1 ) - LLWL ( Lowest Low Water Level ) = Z 0 - (M 2 +S 2 +K 2 +K 1 +O 1 +P 1 ) - CDL (Chart Datum Level) = Z 0 - (M 2 +S 2 +K 1 +O 1 ) - LAT (Lowesr Astronomical Tide) = Z 0 - (M2 + S2 + N2 + K2 + K1 + O1 + P1 + M4 + MS4 )

## Peramalan dan Uji Akurasi Pasut
Peramalan  pasut  metode Admiralty dilakukan menggunakan perangkat lunak MIKE21 dengan input data tinggi level air dan koordinat titik    (Syahputra  &  R.  Bambang  Adhitya Nugraha,  2016),  sedangkan  peramalan  pasut berbasis  metode Least  Square menggunakan perangkat  lunak World  Tides (Rizki  Effendi  et al., 2107;  Shara  Denafiar et  al., 2017). Perangkat lunak World Tides berbasis komputer dengan bahasa pemrograman MATLAB menggunakan Graphical User Interface (GUI),  yaitu  sebuah interface yang operasionalnya ramah pengguna. Hasil peramalan  pasut  kemudian  diuji  dengan melihat  tingkat  kesalahan  peramalan  dengan menggunakan  persamaan Root  Mean  Square Error (RMSE)  (Hendri et  al., 2012),  model peramalan terbaik memiliki nilai RMSE terkecil (Widyastuti et al., 2016).
RMSE= " ∑ #$ % #& % ' ( %)* +
Dimana  :  Nilai , =  nilai  data  observasi  ke – . ; Nilai , & =  nilai  data  prediksi  ke – . ;  Nilai / = jumlah data

## HASIL DAN PEMBAHASAN Tinggi Level Air
Tinggi Level air di Pulau Pengujan berdasarkan hasil  pengukuran  lapangan  selama  7  hari  dari 27  Maret  hingga  3  April  2021  disajikan  pada Gambar  3 ,  sementara  data  tinggi  level  air dihasilkan  dari  data  BIG  selama  22  hari  mulai dari tanggal 3 - 25 April disajikan pada Gambar 3 . Selanjutnya data hasil pengamatan lapangan digabungkan  dengan  data  sekunder  dari  BIG hingga  menjadi  29  hari  dengan  sebelumnya dilakukan  normalisasi  data  disajikan  pada Gambar 4 .
Gambar 3. Tinggi level air: (a) Data sekunder BIG, (b) Pengukuran lapangan
Gambar 4 . Tinggi level air laut selama 29 hari (gabungan data survei lapangan dan data BIG, Garis merah putus-putus menunjukan batas kedua data)
(a)
(b)
Berdasarkan Gambar 3-a Tinggi level air pada Selat  Bintan  dari  pengukuran  data  lapangan selama 7 hari menunjukkan bahwa tinggi pasut maksimum  263  cm  dan  minimum  11  cm dengan tinggi level muka air rata-rata 118 cm. Sementara itu Gambar 3b menunjukkan tinggi level  air  dari  data  BIG  sebelum  dilakukan normalisasi mencapai tinggi maksimum 391 cm dan minimum 162 cm dengan tinggi level muka air rata-rata 245 cm. Perbedaan ini disebabkan oleh perbedaan posisi datum pasang surut  dari data  BIG  yang  mengacu  pada  datum  global. Selanjutnya  tinggi  level  air  pada  ( Gambar  5 ) merupakan hasil setelah dilakukan normalisasi diperoleh tinggi air maksimum sebesar 263 cm
dan tinggi air minimum sebesar 11 cm dengan tinggi  level  muka  air  rata-rata  119  cm.  Hasil normalisasi tinggi air ini kemudian digabungkan dengan  hasil  pengukuran  lapangan  sehingga menjadi  data  level  muka  air  untuk  29  hari, sebagai  basis  data  dalam  analisis  pasut dengan pendekatan Least Square.

## Komponen Pasang Surut
Hasil analisis konstanta harmonik pasang surut di  Selat  Bintan,  Pengujan  Kabupaten  Bintan dengan  metode Admiralty dan  metode Least Square ditampilkan pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Analisis Harmonik Komponen Pasut
Komponen Pasut Amplitudo (cm) Fase (g˚) Admiralty Least Square Admiralty Least Square M 2 53.08 55.82 81.30 70.21 S 2 23.02 41.32 328.15 331.05 N 2 39.46 8.93 336.80 178.78 K 2 6.22 25.11 328.15 105.03 K 1 7.29 51.19 198.86 232.49 O 1 18.98 42.93 301.00 173.87 P 1 2.41 31.46 198.86 47.98 M 4 1.33 0.47 115.60 87.43 MS 4 2.32 0.49 148.45 68.89
Gambar 5 . Perbedaan amplitudo dan fase
Berdasarkan Gambar 5 ,  hasil analisis metode Admiralty menunjukkan bahwa nilai komponen yang  dominan  membangkitkan  pasang  surut ditunjukkan oleh komponen M 2 yakni pengaruh posisi bulan, dengan nilai amplitudo 53,08 dan fase  sebesar  81,30˚.  Komponen  terendah terdapat  pada  komponen  M 4 (komponen perairan dangkal akibat pengaruh ganda posisi bulan)  dengan  nilai  amplitudo  1,33  dan  fase sebesar  115,60˚.    Sementara  itu  hasil  analisa metode Least  Square menunjukkan  nilai komponen  dominan  pembangkit  pasang  surut terlihat  juga  dipengruhi  oleh  komponen  M 2 akibat  pengaruh  posisi  bulan,  dengan  nilai amplitudo  sebesar  55,82  dan  fase  sebesar 70,21°.  Demikian  pula  untuk  komponen terendah  ditunjukkan  oleh  komponen  M 4 (komponen  perairan  dangkal  akibat  pengaruh
ganda posisi bulan) dengan nilai amplitudo 0,47 dan  fase  sebesar  87,43°.    Hasil  Analisa komponen harmonik dari metode Admiralty dan Least  Square berbeda  namun  amplitudo  yang dihasilkan saling mendekati. Hasil penelitian ini sesuai  dengan  penelitian  (Supriyono  et  al., 2015) yakni meskipun amplitudo yang dihasilkan berbeda-beda dari metode Admiralty dan Least  Square tetapi  nilainya  saling mendekati.

## Bilangan Formzahl
Berdasarkan hasil perhitungan bilangan Formzahl menggunakan metode Admiralty dan Least Square di Perairan pengujan menunjukan  nilai formzahl sebesar  0,35  dan 0,97. sesuai kriteria tipe pasut menurut (Ahmad
0 100 200 300 400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Perbandingan Fase (g o ) Series1 Series2 0 10 20 30 40 50 60 M2 S2 N2 K2 K1 O1 P1 M4 MS4 Perbandingan Amplitudo (cm) Admiralty Least Square
et  al., 2017)  yakni  jika  0,25<F≤1,5    kedua metode ini memiliki tipe pasang surut campuran condong keharian ganda (mixed tide prevailing semidiurnal), tipe  ini  bermakna  dimana  dalam satu  hari  terjadi  dua  kali  pasang  dan  dua  kali surut  tetapi  terkadang  terjadi  satu  kali  pasang dan  satu  kali  surut  dengan  tinggi  dan  periode yang  berbeda (asimetris). Hasil  penelitian  tipe pasut  dan  bilangan formzahl sejalan  dengan penelitian yang dilaporkan oleh (Khairunnisa et al., 2021), yang mengambil lokasi pengamatan
di Perairan Pulau Bintan Bagian Timur bertipe pasang  surut  campuran  condong  keharian ganda (mixed  tide  prevailing  semidiurnal), dengan nilai bilangan formzahl sebesar 0,57.

## Elevasi Muka Air Laut
Berdasarkan  hasil  evasi  muka  air  laut  di Perairan  Pengujan  menggunakaan  metode Admiralty dan Least  Square disajikan  pada Tabel 5 .
Tabel 5 . Elevasi Muka Air Elevasi Elevasi Muka Air Laut (cm) Admiralty Least Square HAT 308.22 376.10 MHWL 233.47 268.31 LLWL 43.11 254.56 MHWS 230.22 215.52 MSL 154.11 118.37 MLWS 78.01 21.22 MLWL 74.75 -31.57 CDL 51.73 -72.89 LAT 0 -139.36
Berdasarkan Tabel 5 dapat diketahui besaran dari  masing-masing  komponen  elevasi  kedua metode. Nilai MSL atau nilai muka air laut rerata (Mean  Sea  Leavel) dari  metode Admiralty sebesar 154,11 cm dan metode Least Square diperoleh  nilai  MSL  sebesar  118,37  cm.  Nilai MHWL  dari  data Admiralty diperoleh  nilai sebesar  233,47  cm  sedangkan Least  Square diperoleh  nilai  MHWL  sebesar  268,31  cm. Sedangkan nilai MLWL adalah rerata dari muka air  rendah,  dari Admiralty diperoleh  nilai sebesar 74,75 cm dan Least Square diperoleh nilai  sebesar  -31,57  cm.  Nilai  MHWS  adalah nilai  tinggi  rata-rata  dari  dua  air  tertinggi berturut-turut selama periode pasang purnama, hasil metode Admiralty diperoleh nilai sebesar 230,22  cm  sedangkan  pada Least  Square diperoleh nilai sebesar 215,52 cm, kedua data berada  diatas  nilai  MSL.  Sedangkan  nilai MLWS  merupakan  tinggi  rata-rata  yang
diperoleh  dari  dua  air  rendah  berturut-turut selama periode  pasang purnama. Nilai MLWS hasil Admiralty diperoleh sebesar 78,01 cm dan dari Least Square diperoleh nilai sebesar 21,22 cm.  LLWL  merupakan  air  rendah  terendah pada  saat  pasang  surut  purnama  atau  bulan mati  dengan  pengukuran  dari Admiralty diperoleh  nilai  43,11  cm  sedangkan  dengan Least  Square diperoleh  nilai  sebesar  254,56 cm.

## Peramalan dan Uji Akurasi Pasut
Prediksi  pasang  surut  bulan  mei  hingga  juli 2021 dengan metode Admiralty pada software MIKE21 disajikan  pada Gambar  6 .  Adapun peramalan pasang surut metode Least Square dihasilkan  dari software  World  Tides disajikan pada Gambar 7 .
(b)
(c)
Gambar 6 . Prediksi Pasut pada MIKE21 (a) Mei hingga Juli 2021, (b) Mei hingga Oktober 2021, (c) Mei 2021 hingga April 2022
(a)

## Wulandari et al., Perbandingan Penerapan Hasil Metode Admiralty

## (c)
Gambar 7 . Prediksi Pasut pada Software World Tides (a) Mei hingga Juli 2021, (b) Mei hingga Oktober 2021, (c) Mei 2021 hingga April 2022
Berdasarkan hasil peramalan pasut untuk 3, 6 dan  12  bulan  dari  kedua  metode  tersebut, selanjutnya  dilakukan  uji  akurasi  dengan  cara membandingkan  tinggi  hasil  muka  air  model prediksi dengan data verifikasi lapangan. Pada penelitian ini, karena keterbatasan data survei lapangan  yang  dimiliki  maka  digunakan  data level  muka  air  dari  BIG  sebagai  data  verikasi model prediksi yang telah dihasilkan. Data level
muka  air  dari  data  BIG  yang  telah  diperoleh sesuai tanggal dan waktu peramalan ditumpang  susunkan  ( overlay )  dalam  satu grafik  hal  ini  dilakukan  sama  untuk  kedua metode  ( Gambar  8 dan 9 ).  Selanjutnya dilakukan  perhitungan  RMSE  hasil  peramalan 3,  6  dan  12  bulan  kedepan  dengan  bantuan perangkat  lunak MS  Excel .  Hasil  perhitungan akurasi secara detil disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6 . Perbandingan Uji Akurasi hasil metode Admiralty dan Least Square
Prediksi RMSE Admiralty Least Square 3 Bulan 0,731 0,972 6 Bulan 0,674 0,910 12 Bulan 0,664 0,903 Rata-rata 0,690 0,928
Gambar 8 . Tumpang susun hasil peramalan pasut dari metode Admiralty menggukan perangkat lunak MIKE21 dengan data tinggi muka air dari data BIG
Gambar 9 . Tumpang susun data peramalan pasut dari metode Least Square menggunakan perangkat lunak World Tides dengan data tinggi muka air dari data BIG
Hasil  analisis  metode Admiralty memiliki  rata- rata  RMSE  0,690  sementara  itu  hasil  metode metode Least Square dengan rata-rata RMSE sebesar 0,928. Hasil penelitian ini mengindikasikan  bahwa  metode Admiralty memiliki  tingkat  akurasi  prediksi  sedikit  lebih baik  dibandingkan  dengan  metode Least Square .  Rendahnya  akurasi  prediksi  metode Least  Square pada  penelitian  ini  lebih disebabkan karena panjang data yang digunakan  dalam  peramalan  sebanyak  29 piantan. Hasil ini berbeda dengan laporan dari (Effendi et al., 2107) menggunakan data runut waktu  yang  sangat  panjang,  dimana  hasil penelitiannya menghasilkan akurasi peramalan metode Least  Square lebih  handal  dengan menggunakan  sumber  input  data  level  air dengan time  series selama  5  tahun.  Informasi lain  dari Tabel  6 juga  menunjukkan  bahwa aplikasi  metode Admiralty memiliki  akurasi prediksi yang baik untuk waktu jangka pendek.
Hasil  tumpang  susun  peramalan  pasut  dari metode Admiralty dan Least Square menunjukkan  bahwa t erdapat  perbedaan  nilai tinggi level air peramalan dibandingan dengan hasil tinggi level air dari data BIG sebagai data verifikasi, hal ini diduga disebabkan peramalan pasut  dari  perangkat  lunak MIKE21 dengan input  data  berupa  tinggi  level  muka  air  dan posisi  atau  titik  koordinat  lokasi  penelitian menghasilkan  model  prediksi  yang  lebih mendekati hasil lapangan dibandingkan dengan dengan hasil peramalan dari perangkat lunak World  Tides .  Hal  ini  disebabkan  karena aplikasi World  Tides mengacu  pada  datum dunia.
Hasil  peramalan  pasut  pada Gambar  9 juga menunjukkan  bahwa  terjadi  beda  tinggi  air pasang  surut.    Peramalan  hasil  metode admiralty dengan MIKE21 umumnya  lebih rendah dari hasil data  verifikasi menggunakan data BIG namun hasil peramalan memiliki pola pasang  surut  dengan  konsistensi  yang  baik dengan  waktu  peramalan  yang  presisi. Sementara  itu  hasil  peramalan  pasut  dari metode Least  Square dengan  peranglat  lunak World  Tides memiliki  kecenderungan  lebih tinggi dibandingkan hasil verifikasi tinggi air dari BIG,  demikian  pula  dengan  perbedaan  dalam fase  (waktu)  pendugaan  tinggi  air.  Umumnya peramalan  waktu  kejadian  pasang  cukup presisi  walaupun  berbeda  dalam  tinggi  level airnya, namun kejadian surut sedikit terlambat. Hal ini dikarenakan mengacu pada datum dunia (global).  Meskipun  pada  penelitian  ini  hasil prediksi metode Admiralty memiliki nilai RMSE lebih  kecil  dibandingkan Least  Square, penerapan  metode Least  Square tetap  baik
digunakan  untuk  peramalan  pasang  surut dengan penggunaan data minimal 29 hari, hal ini  ditunjukkan  dengan  nilai  RMSE  yang dihasilkan masih lebih kecil dari1.  Implikasi dari hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa keterbatasan  data  time  series  tinggi  level  air saat  pengumpulan  data  lapangan  (seperti kasus peneltian ini hanya memiliki data primer 7 hari tetap dapat dioperasionalkan menggunakan  metode Least  Square ,  dengan teknik normalisasi data dengan data sekunder yang  bersumber  dari  tinggi  level  air  BIG sebagai  pelengkap,  hingga  memenuhi  jumlah 29  hari,  namun  data  prediksi  yang  dihasilkan memiliki RMSE sedikit lebih tinggi.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Perairan  Selat  Pengujan  memiliki  tipe  pasang surut  condong  harian  ganda  ( mixed  tide prevailing  semidiurnal), yang  dipengaruhi  oleh posisi  bulan  (M 2 ) dengan  nilai  bilangan Formzahl dari  metode Admiralty dan Least Square masing-masing sebesar 0,35 dan 0,97, tipe  ini  bermakna  dimana  dalam  satu  hari terjadi dua kali pasang dan dua kali surut tetapi terkadang terjadi satu kali pasang dan satu kali surut dengan tinggi dan periode yang berbeda (asimetris). Tinggi  level  air  laut  mencapai  nilai maksimum  sebesar  263  cm  dan  minimum  11 cm  dengan  nilai  MSL  dari  metode Admiralty dan Least  Square masing-masing  sebesar 154,11  cm  dan  118,37  cm.  Uji  prediksi  pada waktu  3,  6  dan  12  bulan  kedepan  dengan metode Admiralty pada Software  MIKE21 menghasilkan  nilai  RMSE  terkecil  yakni  0,664 pada  prediksi  untuk  bulan  ke-12  bulan.  Pada penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pada penggunaan data tinggi air dengan deret waktu yang pendek perbandingan akurasi peramalan proses metode Admiralty lebih baik dari metode Least Square .

## Saran
Berdasarkan hasil akurasi yang diperoleh pada penelitian  ini  sangat  direkomendasikan  dan dapat  digunakan  untuk  referensi  pelayaran  di Selat  Bintan.  Untuk  penelitian  kedepan disarankan  menggunakan  data  level  muka  air selama 365 hari, sehingga dapat mewakili data tahunan, penggunaan data dengan waktu yang lebih  panjang  akan  mampu  meningkatkan akurasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH

## Ucapan  terimakasih  kepada  Laboratorium
Oceanography, Computation & Modelling FIKP UMRAH yang telah menyediakan peralatan
untuk  keperluan  penelitian.  Teknisi  lapangan Abdul Rahman Ritonga, S.Si yang telah banyak membantu saat observasi lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  R.,  Hendri,  A.,  &  Fauzi,  M.  (2017).
Pengaruh Simulasi Awal Data Pengamatan Terhadap Efektivitas Prediksi Pasang Surut Metode Admiralty  (Studi  Kasus  Pelabuhan
Dumai). Jom FTEKNIK , 4 (2), 1–10. Hamuna,  B.,  Tanjung,  R.  H.,  Kalor,  J.  D., Dimara, L., Indrayani, E., Warpur, M., ... &  Paiki,  K.  (2018).  Studi  Karakteristik Pasang  Surut  Perairan  Laut  Mimika,
Provinsi  Papua. ACROPORA:  Jurnal Ilmu Kelautan Dan Perikanan Papua , 1 (1), 19–28.
Eko  Supriyadi,  Siswanto,  &  Widodo  S.
Pranowo. (2018). Analisa Pasang Surut di Perairan Pameungpeuk, Belitung dan Sarmi  Berdasarkan  Metode  Admiralty. Jurnal  Meteorologi  Dan  Geofisika , 19 (1), 29–38.
Fadilah,  Suripin,  &  Dwi  P  Sasongko.  (2014). Menentukan  Tipe  Pasang  Surut  dan Muka  Air  Rencana  Perairan  Laut
Kabupaten Bengkulu Tengah Menggunakan Metode Admiralty. Maspari Journal , 6 (1), 1–12.
Hendri,  Andy.,  Fauzi,  Manyuk.,  Safitri,  Widya.
2012.  Kajian  Pengaruh  Awal  Data
Pasang Surut Terhadap Nilai Komponen Pasang Surut Metode Admiralty.  Jurnal  Sains  dan  Teknologi. Vol.11(1): 34-39.
Khairunnisa,  K.,  Apdillah,  D.,  &  Putra,  R.  D. (2021).  Karakteristik  Pasang  Surut  di Perairan  Pulau  Bintan  Bagian  Timur Menggunakan Metode Admiralty. Jurnal Kelautan: Indonesian Journal of Marine Science and Technology , 14 (1), 58–69. https://doi.org/10.21107/jk.v14i1.9928 Kurniawan,  A.  P., Ihsan Jasin, M., &  Mamoto, J. D. (2019). Analisa Data Pasang Surut di  Pantai  Sindulang  Kota  Manado. Jurnal Sipil Statik , 7 (5), 567–574. Novian  Sangkop,  J.  D.  Mamoto,  &  M.  I.,  J. (2015). Analisis Pasang Surut Di Pantai Bulo  Desa  Rerer  Kecamatan  Kombi Kabupaten  Minahasa  Dengan  Metode Admiralty. Tekno , 13 (Agustus), 60–69. Pasaribu, R. P., Sewiko, R., & Arifin, A. (2022). Application  of The Admiralty  Method to Process Tidal Data in the Waters of The Nasik  Strait  -  Bangka  Belitung. Jurnal Ilmiah PLATAX , 10 (1), 146.
https://doi.org/10.35800/jip.v10i1.39719
Rizki  Effendi,  Gentur  Hanodoyo,  &  Heryoso Setiyono.  (2107).  Peramalan  Pasang Surut  di  Sekitar  Perairan  Tempat Pelelangan  Ikan  (TPI)  Banyutowo, Kabupaten  Pati,  Jawa  Tengah. Jurnal Oseanografi , 6 (1), 221–227.
Saputra,  A.,  Gunawan,  T.  A.,  &  Juliana,  I.  C.
(2021).  Analisis  Pasang  Surut  di Perairan  Sungai  Musi  Menggunakan Metode  Least  Square  (Studi  Kasus Intake  Air  Baku  Sistem  Gandus  Kota Palembang). Cantilever: Jurnal Penelitian  Dan  Kajian  Bidang  Teknik Sipil , 9 (2), 115–124. https://doi.org/10.35139/cantilever.v9i2. 57 Shara  Denafiar,  F.,  Laila  Nugraha,  A.,  & Awaluddin,  M.  (2017).  Pembuatan Program Penentuan
Konstanta Harmonik  Dan  Prediksi  Data  Pasang Surut  Dengan  Menggunakan  Visual Basic  for  Application  (Vba)  Ms.  Excel. Jurnal Geodesi Undip Oktober , 6 (4). Soares,  C.  F.  J.  P.,  Wahid,  A.,  &  Jehunias  L Tanesib. (2019). Analisis Pasang Surut Menggunakan  Metode  Least  Square  di Wilayah Perairan Ende, Nusa Tenggara Timur. Jurnal Fisika , 4 (1), 2657–1900.
Sudirman  Adibrata.  (2007).  Analisa  Pasang Surut  di  Pulau  Karampuang,  Provinsi Sulawesi  Barat. Akuatik  -  Jurnal
Sumberdaya Perairan , 1 (April), 1–6. Supriyono, Widodo S Pranowo, Sofyan Rawi, & Bambang Herunadi. (2015). Analisa dan Perhitungan  Prediksi  Pasang  SUrut Menggunakan  Metode  Admiralty  dan Metode  Least  Square  (Studi  Kasus Perairan  Tarakan  dan  Balikpapapn). Jurnal Chart Datum , 1 (1), 9–20.
Surbakti, H. (2012). Karakteristik Pasang Surut dan  Pola  Arus  di  Muara  Sungai  Musi, Sumatera  Selatan. Jurnal  Penelitian Sains , 15 (1), 35–39.
Syahputra,  H.,  &  R.  Bambang  Adhitya Nugraha. (2016). Analisa Perbandingan Akurasi  Model  Prediksi  Pasang  Surut: Studi  Kasus  di  Selat  Larantuka  Flores Timur,  Nusa  Tenggara  Timur. Maspari Journal , 8 (2), 119–126.
Ulum,  M.,  &  Khomsin.  (2013).  Perbandingan Akurasi  Prediksi  Pasang  Surut  Antara Metode  Admiralty  dan  Metode  Least Square. Geoid - Journal of Geodesy and Geomatics , 9 (1), 65–72.
Wicaksono, P. P., Handoyo, G., & Atmodjo, W. (2016).  Analisis  Peramalan  Pasang Surut  Dengan  Metode  Admiralty  dan Autoregressive Integrated
Moving Average  (ARMA)  di  Perairan  Pantai Widuri Kabupaten Pemalang. Jurnal
Oseanografi , 5 (4),  489–495. http://ejournal- s1.undip.ac.id/index.php/jose.Prof.Suda rto,SHTembalangTlp./Fax . Widyastuti,  C.  A.,  Hoyyi,  Abdul.,  Rahmawati, Rita. 2016. Peramalan Pasang Surut Air Laut  Di  Pulau  Jawa  Menggunakan
Model generalized
Space Time Autoregressive (GSTAR). Jurnal
Gaussian, 5 (4), 623-632. Yoganda,  M.,  Hendri,  A.,  &  Suprayogi,  I. (2019).  sKajian  Pasang  Surut  dengan Metode  Least  Square  di  Perairan Kabupaten Bengkalis. Jom FTEKNIK , 6 , 1–9.