## DINAMIKA ANOMALI PARAS LAUT PERAIRAN INDONESIA

## DYNAMIC OF SEA LEVEL ANOMALY OF INDONESIAN WATERS
Bisman Nababan 1* , Sri Hadianti 1 , dan Nyoman M.N. Natih 1
1 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor; * E-mail: bisman@ipb.ac.id

## ABSTRACT
A trend in sea level rise as a result of global warming could be a threat to small islands and coastal areas in Indonesia. The objective of this study was to determine the trend and variability of mean sea level anomaly (MSLA) in Indonesian waters during the 20 years of observation. The data used in this study  were  monthly  MSLA  data  obtained  from  the  AVISO  website  (ftp://ftp.aviso.oceanobs.com). Supporting  data  were  the  Southern  Oscillation  Index  (SOI)  (http://www.gom.gov.au/climate/enso), Dipole Indian Mode (DIM) index (http://gcmd.nasa.gov/records/GCMD_Indian_Ocean_Dipole.html), and  the  Pacific  Decadal  Oscillation  (PDO)  index  (http://research.jisao.washington.edu/pdo/).  Eigth stations  of  Indonesian  waters  were  selected  to  study  the  variability  of  MSLA.  In  general,  MSLA variabilities  of  Indonesian  waters  had  a  seasonal  pattern,  positively  correlated  with  the  SOI  index, and  negatively  correlated  with  DIM  and  PDO  indexes.  The  partial  correlation  of  DIM  was  more dominant in west of Sumatra (r=-0.52) and south of Java (r=-0.44), PDO was more dominant in the northern  waters  of  Papua (r=-0.37)  and  Makassar  Strait  (r=-0.33),  and  SOI  was  more  dominant in northern  Papua  (r=0.52)  and  less  toward  the  west  of  Indonesian  waters.  Overall,  the  MSLA variability of Indonesian waters can be explained by the variabilities of SOI, DIM, and PDO indexes with the lowest value in Natuna waters by 12% (R 2 =0.12) and the highest value in the northern waters of Papua by 54% (R 2 =0.54). Interannual variabilities were observed during ENSO events (SOI<-10) along  with  the  maximum  value  of  DIM  index  resulted  in  the  lowest  value  of  MSLA.  Meanwhile,  the highest  value  of  MSLA  was  found  during  La  Nina  events  (SOI>10)  in  conjunction  with  a  minimum value  of  DIM  and  PDO  indexes.  The  average  rate  of  sea  level  rise  in  Indonesian  waters  was  5.84 mm/yr, almost two times higher than the average rate of global sea level rise (3.2 mm/yr).
Keywords: mean sea level, anomaly, SOI, DIM, PDO, interannual, ENSO

## ABSTRAK
Trend kenaikan paras laut yang terjadi sebagai akibat pemanasan global dapat menjadi ancaman bagi pulau-pulau kecil dan daerah pesisir di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan laju dan variabilitas  anomali  paras laut  rata-rata  (MSLA)  di  perairan  Indonesia  selama  20  tahun  pengamatan. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  MSLA  bulanan  yang  diperoleh  dari  AVISO website  (ftp://ftp.aviso.oceanobs.com).  Data  pendukung  seperti Southern  Oscillation  Index (SOI) (http://www.gom.gov.au/climate/enso), Dipole  Indian  Mode (DIM)  index  (http://gcmd.  nasa.gov/ records/GCMD_Indian_Ocean_Dipole.html),  dan Pacific  Decadal  Oscillation (PDO)  index  (http:// research.jisao.washington.edu/pdo/). Delapan stasiun pengamatan ditentukan untuk mewakili perairan Indonesia. Secara umum variabilitas MSLA di perairan Indonesia mengikuti pola musiman, berkore- lasi positif dengan SOI index, dan berkorelasi negatif dengan DIM dan PDO indeks.  Korelasi parsial DIM  lebih  dominan  di  perairan  barat  Sumatra  (r=-0,52)  dan  selatan  Jawa  (r=-0,44),  PDO  lebih dominan di perairan utara Papua (r=-0,37) dan Selat Makassar (r=-0,33), dan SOI paling dominan di perairan  utara  Papua  (r=0,52)  dan  semakin  kecil  kearah  perairan  Indonesia  bagian  barat.  Secara keseluruhan, variabilitas MSLA di perairan Indonesia dapat dijelaskan oleh variabilitas SOI, DIM, dan PDO  indeks  paling  rendah  di  perairan  Natuna  sebesar  12%  (R 2 =0,12)  dan  paling  tinggi  di  perairan utara  Papua  sebesar  54%  (R 2 =0,54).  Varibilitas interannual disebabkan  kejadian  ENSO  (SOI<-10) bersamaan  dengan  nilai  DIM  maksimum  yang  menghasilkan  MSLA  terendah,  dan  saat  La  Nina (SOI>10) bersamaan dengan nilai DIM dan PDO minimum menyebabkan MSLA tertinggi.  Laju rata- rata kenaikan paras laut di seluruh perairan Indonesia adalah 5,84 mm/thn dan nilai ini hampir dua kali lebih tinggi dari laju rata-rata kenaikan paras laut global (3,2 mm/thn).
Kata kunci: paras laut, anomali, SOI, DIM, PDO, interannual, ENSO

## I. PENDAHULUAN
Trend  peningkatan  gas  CO 2 yang  di- ukur di Mauna Loa, Hawaii dan Kutub Sela- tan  diikuti  dengan  trend  peningkatan  suhu permukaan  global  yang  telah  meningkat  se- banyak  0,5°C  sejak  tahun  1970  dan  trend peningkatan  paras  laut  (IPCC,  2013,  2007; NOAA-ESRL, 2009). Berdasarkan pengama- tan  dari  data  satelit  sekitar  20  tahun,  trend positif terhadap peningkatan suhu permukaan laut juga dapat ditemui di perairan Indonesia (Nababan  dan  Gaol,  2010).  Trend  kenaikan suhu  global  dan  suhu  permukaan  laut  Indo- nesia  dapat  mengakibatkan  kenaikan  paras laut  di  Indonesia  akibat  pemuaian  (ekspansi termal) air laut,  mencairnya  gletser dan  lapi- san  es,  serta  menipisnya  massa  es  di  Green- land  dan  Antartika  (IPCC,  2013,  2007;  Stra- ssburg et al ., 2015).
Selama  abad  ke-21,  Kajian  Keempat IPCC memproyeksikan bahwa pada ekspansi termal  akan  menyebabkan  kenaikan  permu- kaan  laut  sekitar  17-28  cm  +  sekitar  50%. Model  proyeksi  ini  kurang  dari  banyak perkiraan hasil ekstrapolasi linier dari selama dekade  pertama  abad  ke-21  (IPCC,  2007). Berdasarkan  Kajian  Keempat  IPCC,  pada paruh  kedua  abad  ke-20,  mencairnya  gletser dan  lapisan  es  di  Antartika  dan  Artik  dapat menyebabkan kenaikan paras laut sekitar 2,5 cm.  Untuk  abad  ke-21,  Kajian  Keempat IPCC diproyeksikan bahwa mencairnya glet- ser  dan  lapisan  es  akan  memberikan  kon- tribusi sekitar 10-12 cm untuk kenaikan paras laut.  Proses  ketiga  yang  dapat  menyebabkan permukaan  air  laut  naik  adalah  mencairnya massa es dari Greenland dan Antartika. Hasil simulasi model untuk abad ke-21, IPCC me- laporkan  bahwa  perkiraan  sentral  mempro- yeksikan  bahwa  Greenland  akan  mendorong sekitar 2 cm kenaikan paras laut.
Kenaikan paras laut dapat berdampak negatif  terhadap  wilayah  Indonesia  mengi- ngat  Indonesia  memiliki  banyak  pulau-pulau kecil  dan  daerah  pesisir  yang  sangat  rentan terhadap  ekspansi  termal  air  laut. Internatio- nal  Panel  on  Climate  Change (IPCC)  mem-
perkirakan  bahwa  tingkat  rata-rata  kenaikan paras  muka  laut  global  naik  antara  0,18  dan 0,59  m  pada  abad  berikutnya  (IPCC,  2007). Selain itu, IPCC (2007) memperkirakan bah- wa pada tahun 2080, kenaikan permukaan la- ut bisa mengkonversi sebanyak 33 persen da- ri  lahan  basah  pesisir  di  dunia  menjadi  laut- an.
Banyak penelitian memperkirakan ke- naikan  paras  laut  dengan  menggunakan  data pasut  dengan  hasil  yang  bervariasi  antara  1 sampai  2  mm/tahun  (Douglas,  1991,  Peltier dan  Tushingham,  1989;  Trupin  dan  Wahr, 1990).  Perbedaan  hasil  estimasi  ini  sebagai akibat dari variabilitas data pasut dan kelang- kaan stasiun pasut, sebagai akibat dari variasi antar  dasawarsa  paras  laut,  dan  pergerakan kerak  bumi  vertikal  (Douglas,  1997).  Kele- mahan estimasi kenaikan paras laut berdasar- kan  kelangkaan  data  pasut  dapat  diatasi  de- ngan  menggunakan  data  satelit  altimeter yang lebih independen dan akurat karena sa- telit  ini  dapat  merekam  data  dalam  waktu singkat, cakupan luas, berulang, dan sinoptik. Khusus untuk wilayah Indonesia yang memi- liki banyak pulau-pulau kecil dan sangat ren- tan  terhadap  dampak  kanaikan  paras  laut, monitoring  terhadap  perubahan  paras  laut menjadi satu hal  yang sangat penting dilaku- kan  dan  monitoring  ini  dapat  dilakukan  de- ngan  memanfaatkan  data  satelit  altimeter yang ada.
Satelit gelombang mikro ( microwave ) altimeter yang diluncurkan pertama kali pada tahun  1991  dirancang  dan  dikembangkan untuk  mengukur  topografi  (naik/turun)  per- mukaan  laut  secara  global  dan  berulang.  Se- telah peluncuran seri pertama dari ERS-1 dan TOPEX/POSEIDON satelit  pada tahun 1991 dan  1992,  seri  berikutnya  terus  diluncurkan seperti  ERS-2,  Geosat,  Envisat,  Jason-1, OSTM/Jason2, CryoSat, dan sebagainya. Sa- telit  microwave  altimeter  ini  telah  berhasil membuktikan sebagai alat pemantauan global untuk  paras  laut,  perobahan  tutupan  es,  sir- kulasi  laut,  dan  meningkatkan  pengetahuan dan  pemahaman  tentang  peran  laut  dalam perubahan  iklim.  Satelit  altimeter  juga  telah
terbukti  sangat  sukses  untuk  obervasi  pada laut  dalam  ( offshore ),  domain  yang  pada awalnya  dirancang  (Evans et  al. ,  2005;  Le- ben  and  Powel,  2003;  Carton  and  Chao, 1999;  Legresy  and  Remy,  1997;  Leben  and Born, 1993). Untuk laut dalam, satelit micro- wave altimeter modern dapat mengukur paras laut  seketika  dengan  tingkat  akurasi  sekitar 4,1 cm (Yang et al ., 2008).
Beberapa penelitian terkait perubahan paras  laut  di  Indonesia  menggunakan  data citra satelit telah dilaporkan seperti Saidy and Aziz  (2009),  BAPPENAS  (2010).  Berdasar- kan data satelit dan pasut,  Gaol et al. (2012) melaporkan  kenaikan  paras  laut  di  perairan Sibolga berturut-turut 4,66 dan 3,96 mm/thn, perairan  Jakarta  berturut-turut  5,3  dan  2,3 mm/thn,  dan  perairan  Cilacap  berturut-turut 4,1  dan  4,2  mm/thn.  Namun  penelitian  ter- sebut  umumnya  dilakukan  dalam  jangka waktu  yang  relatif  singkat  dan  belum  me- wakili secara keseluruhan perairan Indonesia. Untuk itu, penelitian dinamika anomali paras laut di perairan Indonesia dengan mengguna- kan  data  satelit  dengan  jangka  waktu  yang lebih  panjang  dan  mengambil  titik  penga- matan  yang  dapat  mewakili  seluruh  perairan Indonesia  sangat  penting  dilakukan.  Peneli- tian ini bertujuan untuk menentukan laju dan variabilitas anomali paras laut yang terjadi di perairan  Indonesia  selama  kurun  waktu  20 tahun serta mempelajari faktor yang mempe- ngaruhi variabilitas paras laut tersebut.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1.  Lokasi Penelitian
Lokasi  pengambilan  (ekstraksi)  data satelit  altimeter  mewakili  perairan  Indonesia diambil  dari  8  stasiun  yaitu:  (1)  perairan  ba- gian  barat  Sumatra  dengan  pusat  koordinat pada  0.09°LS  dan  97.33°BT,  (2)  perairan bagian  selatan  Jawa  dengan  pusat  koordinat pada  8.72°LS  dan  108.33°BT,  (3)  perairan bagian  selatan  Bali  dengan  pusat  koordinat pada  10.04°LS  dan  115.33°BT,  (4)  perairan bagian  utara  Jawa  dengan  pusat  koordinat pada  5.08°LS  dan  11°BT,  (5)  perairan  Laut
Natuna  dengan  pusat  koordinat  yaitu  pada 2.24°LU  dan  107.33°,  (6)  perairan  bagian utara  Selat  Makasar  dengan  pusat  koordinat pada  1.91°LU  dan  120.00°BT,  (7)  perairan Laut  Banda  dengan  koordinat  5.42°LS  dan 127.33°BT, dan (8) perairan laut Utara Papua dengan  pusat  koordinat  pada  1.24°LU  dan 131.67°BT (Gambar 1).

## 2.2.  Data
Data  yang  digunakan  dalam  peneliti- an ini adalah data anomaly paras laut bulanan dalam  format  Network  Common  Data  Form (NetCDF) diperoleh dari AVISO ( Archiving, Validation  and  Interpretation  of  Satellite Oceanographic data ) website (ftp://ftp.aviso. oceanobs.com)  sistem  DUACS  ( Data  Uni- fication  and  Altimeter  Combination  System ) komponen Delayed  Time (DT) rangkain reference data (Ref) dengan tipe data Map of Sea Level Anomaly (MSLA) selama 20 tahun (Oktober  1992- April 2012).
DUACS merupakan data hasil olahan dari semua satelit Altimetri seperti Cryosat-2, OSTM/Jason-2,  Jason-2,  Topex  /Poseidon, Envisat,  GFO,  ERS-1,  ERS-2  dan  Geosat (CNES 2012). System DUACS dibuat dalam tiga  komponen  data  yaitu Real  Time data (RT), Near  Real  Time data  (NRT),  dan De- layed Time data (DT). Komponen DT mem- punyai ketelitian yang lebih tinggi dibanding- kan  dengan  komponen  RT  dan  NRT  mengi- ngat komponen DT merupakan hasil gabung- an dari semua satelit altimeter dengan perio- de waktu  yang panjang dan merupakan data- base  altimeter  yang  mudah  digunakan  peng- guna  serta  data  yang  direkomendasikan  oleh komunitas satelit altimeter (CNES, 2012).
Data  pendukung  yang  digunakan  da- lam  penelitian  ini  adalah  data  Southern  Os- cillation  Index  (SOI)  yang  diperoleh  dari http://www.gom.gov.au/climate/enso,  Dipole Indian  Mode  (DIM)  index  yang  diperoleh dari http://gcmd.nasa.gov/records/GCMD_ Indian_Ocean_ Dipole.html, dan data Pacific Decadal  Oscillation (PDO)  indeks  yang didefenisikan  sebagai  komponen  utama  ter- kemuka  dari  variabilitas  suhu  permukaan  air
Gambar 1. Lokasi ekstraksi data anomali paras laut satelit altimetry di perairan Indonesia.
laut  bulanan  di  Lautan  Pasifik  Utara  (Bond and  Harrisson,  2000;  Mantua et  al .,  1997) yang  diakses  dari Nate  Mantua’s  web  site (http://research.jisao.washington.edu/pdo/). Southern  Oscillation  Index (SOI)  memberi- kan  indikasi  mengenai  pertumbuhan  dan intensitas  dari  El  Nino  atau  La  Nina  yang terjadi di Samudera Pasifik dan dihitung ber- dasarkan  indeks  perbedaan  tekanan  per- mukaan  laut  di  Tahiti  dan  Darwin/Australia. Nilai  SOI  <-10  umumnya  menunjukkan  ke- jadian  El  Nino  dan  >10  menunjukkan  ke- jadian  La  Nina  (AGBM,  2013). Dipole Indian  Mode (DIM)  merupakan  perbedaan suhu  permukaan  laut  diantara  dua  wilayah (pole)  yang  disebut  sebagai dipole yaitu wilayah  barat  pada  perairan  Arab  (Samudra Hindia bagian barat) dan wilayah timur pada perairan  selatan  Indonesia  (Samudra  Hindia bagian  timur).  DIM  mempengaruhi  cuaca dan  iklim  wilayah  Indonesia  maupun  Aus- tralia.  Pada saat nilai DIM positif maksimum dan  nilai  SOI  negatif  minimum  maka  dam- pak  El  Nino  di  wilayah  Indonesia  dan  Aus- tralia menjadi ekstrim (AGBM, 2013).

## 2.3.  Analisis Data
Data  MSLA  yang  diperoleh  dari AVISO website diolah dengan menggunakan perangkat  lunak Ocean  Data  View (ODV)
untuk  membaca  data  dalam  format  NetCDF. Setelah  itu  dilakukan Cropping terhadap  wi- layah  perairan  Indonesia  dan  kemudian  dila- kukan  eksport  data  kedalam  bentuk  format txt.  Dengan bantuan software Mathlab, data dari  8  stasiun  diperoleh  dengan  meratara- takan  9  titik  point  (grid)  dari  setiap  stasiun (koordinat stasiun sebagai pusat data). Anali- sis  regresi  linear  berganda  untuk  menen- tukan  pengaruh  faktor Southern  Oscillation Index (SOI), Dipole  Indian  Mode (DIM) index,  dan Pacific  Decadal  Oscillation (PDO)  index  terhadap  variabilitas  anomali paras laut di perairan Indonesia dilakukan de- ngan menggunakan software Statistica v6.0.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perairan Barat Sumatra, Selatan Jawa, dan Selatan Bali
Hasil dan pembahasan dinamika ano- mali paras laut untuk perairan barat Sumatra, selatan  Jawa,  dan  selatan  Bali  dikelompok- kan  dalam  satu  group  mengingat  ketiga  lo- kasi perairan ini berada pada lokasi yang ber- hubungan  langsung  dengan  pengaruh  Samu- dra Hindia sehingga diduga pola dan sifat di- namika anomali paras laut pada ketiga lokasi perairan ini memiliki pola yang sama. Secara umum, pola fluktuasi anomali paras laut di
perairan  barat  Sumatra  dan  selatan  Jawa mengikuti pola  yang relatif sama yaitu semi- annual  fluctuation atau  pola  ganda  mini- mum-maximum  dalam  setahun.  Pada  perair- an  barat  Sumatra  dan  perairan  selatan  Jawa, nilai  minimum  pertama  umumnya  terjadi pada  bulan  Februari/Maret  dan  nilai  maxi- mum  pertama  umumnya  terjadi  pada  bulan Mei/Juni.  Sedangkan nilai maksimum kedua (tertinggi  dalam  setahun)  umumnya  ditemui pada  bulan  November/Desember  dan  nilai minimum  kedua  (terendah  dalam  setahun) umumnya  ditemui  pada  bulan  Agustus/Sep- tember  setiap  tahunnya  (Gambar  2).  Pada perairan  selatan  Bali,  pola semi-annual  fluc- tuation tidak  terlihat  dengan  jelas  melainkan didominasi  oleh  pola annual  fluctuation (fluktuasi  tahunan)  dimana  nilai  anomali paras laut maksimum umumnya ditemui pada Januari/Desember dan nilai minimum umum- nya  ditemui  pada  bulan  September/Oktober (Gambar 2).
Khusus  pada  tahun-tahun  El  Nino Southern  Oscillation  (ENSO)  dimana  nilai SOI index < -10 yang kejadiannya bersamaan dengan nilai maksimum dari DIM index, ma- ka  pada  kejadian  ini  ditemui  nilai  anomali paras  laut  yang  jauh  lebih  rendah  ( extremely low ) dibandingkan dengan tahun-tahun sebe- lum dan sesudahnya (September 1994, Okto- ber 1997, dan September 2006).  Sebaliknya, pada  tahun-tahun  La  Nina  kuat  dimana  nilai SOI  index  maksimum  dan  nilai  DIM  index negatif (Januari 1999, Februari 2008, dan Ja- nuari  2011)  ditemui  nilai  anomali  paras  laut yang relatif lebih tinggi dibandingkan dengan tahun-tahun  sebelum  dan  sesudahnya  (Gam- bar 2).
Secara  umum,  pola  fluktuasi  anomali paras  laut  di  perairan  barat  Sumatra,  selatan Jawa,  dan  selatan  Bali  berkorelasi  posiotif dengan  SOI  dan  berkorelasi  negatif  dengan DIM  dan  PDO.  Berdasarkan  analisis  regresi linier  berganda,  diperoleh  bahwa  sebesar 40%, 39%, dan 29% variabilitas anomali pa- ras  laut  dapat  dijelaskan  oleh  variabilitas SOI,  DIM,  dan  PDO  secara  berturut-turut pada  perairan  barat  Sumatra,  selatan  Jawa,
dan selatan Bali (Tabel 1).  Bedasarkan nilai korelasi  parsial  (r),  diperoleh  bahwa  penga- ruh  SOI  terhadap  variabilitas  anomali  paras laut  semakin  besar  pada  lokasi  perairan  ke arah Indonesia bagian timur dimana nilai ko- relasi  parsial  pada  perairan  barat  Sumatra (r=0,25),  perairan selatan Jawa (r=0,37), dan perairan  selatan  Bali  (r=0,44).  Sebaliknya, pengaruh  DIM  terhadap  variabilitas  anomali paras  laut  lebih  kuat  pada  perairan  barat Sumatra  (r=-0,52)  dan  semakin  berkurang pada  perairan  selatan  Jawa  (r=-0,44),  dan perairan  selatan  Bali  (r=-0,17).    Pada  ketiga lokasi  perairan  ini,  pengaruh  PDO  terhadap variabilitas  anomali  paras  laut  dinilai  tidak nyata (Tabel 1).
Berdasarkan  nilai  rata-rata  anomali paras  laut  ( mean  sea  level  anomaly ),  varia- bilitas anomali paras laut di perairan Indone- sia  secara  umum  memiliki  nilai  minimum  - 30,27  cm  (perairan  selatan  Jawa,  Oktober 1997)  dan  maksimum  +36,57  cm  (perairan selatan Jawa, Januari 2011) (Tabel 2).  Seca- ra umum, dinamika anomali paras laut di per- airan  barat  Sumatra,  selatan  Jawa,  dan  sela- tan  Bali  mengalami  peningkatan  selama  20 tahun dengan nilai rata-rata pada kisaran 4,20 mm/tahun  (barat  Sumatra),  5,04  mm/tahun (selatan  Jawa),  dan  5,28  mm/tahun  (selatan Bali) (Tabel 2, lihat Gambar 2).

## 3.2. Perairan Natuna dan Utara Jawa
Secara  umum,  pola  fluktuasi  anomali paras laut di perairan Natuna dan utara Jawa mengikuti pola yang relatif sama dan didomi- nasi oleh fluktuasi musiman. Pada kedua per- airan  ini,  nilai  anomali  paras  laut  minimum umumnya  terjadi  pada  bulan  Juli/Agustus pada  perairan  Natuna  dan  Agustus/Septem- ber  pada  perairan  utara  Jawa.  Sedangkan nilai  maksimum  umumnya  ditemui  pada  bu- lan Desember/Januari (Gambar 3).
Berbeda  dengan  perairan  yang  ber- hubungan langsung dengan Samudra Hindia, pada  kedua  lokasi  perairan  ini,  tidak  terlihat adanya  pengaruh  yang  nyata  terhadap  varia- bilitas MSLA dari kejadian iklim ekstrim se- perti pada tahun ENSO (SOI<-10) bersamaan
Gambar  2.  Fluktuasi  dan  trend  MSLA  di  perairan  barat  Sumatra,  selatan  Jawa,  dan  selatan Bali serta fluktuasi SOI, DIM, dan PDO indeks.  Garis elipse pada kurva bagian bawah  menunjukkan  periode  ENSO  bersamaan  dengan  nilai  maksimum  DIM yang berdampak pada nilai  MSLA  yang paling rendah.  Keterangan pada x-axis: D-93=Desember-1993, J-93=Juni-1993.
Tabel  1.    Nilai  intersep,  koefisien  regresi,  korelasi  parsial,  dan  koefisien  determinasi  dari persamaan  regresi  linear  berganda  dimana  MSLA  sebagai  peubah  tak  bebas ( dependent ) dan SOI, DIM, dan PDO indeks sebagai peubah bebas ( independent ).
No  Lokasi perairan Intersep Koefisien regresi Korelasi parsial (r) R 2* SOI DIM PDO SOI DIM PDO 1 Barat Sumatra 3,44 0,247  -0,500  -0,065  0,25 -0,52 -0,07 0,40 2 Selatan Jawa 4,24 0,381  -0,400  -0,000  0,37 -0,44 -0,01 0,39 3 Selatan Bali 3,24 0,491  -0,150  -0,023  0,44 -0,17 -0,02 0,29 4 Utara Jawa 3,82 0,402  -0,150  -0,170  0,37 -0,17 -0,17 0,32 5 Natuna 2,79 0,201  -0,040  -0,190  0,17 -0,04 -0,17 0,12 6 Selat Makassar 4,53 0,453  -0,100  -0,340  0,45 -0,10 -0,33 0,51 7 Banda 4,62 0,528  -0,060  -0,110  0,48 -0,07 -0,12 0,37 8 Utara Papua 4,64 0,501  -0,070  -0,320  0,52 -0,09 -0,37 0,54
* Koefisien determinasi.
Tabel 2.  Nilai minimum, maximum, dan rata-rata anomali paras laut di perairan Indonesia.
No.  Lokasi Min (cm) Maks (cm) Rata- rata (cm) Laju kenaikan (cm/bln) Laju kenaikan (mm/thn) 1 Barat Sumatra -27,20 (Des-97)  21,70 (Mei-04) 3,06 0,035 4,20 2 Selatan Jawa -30,27 (Okt-97) 36,57 (Jan-11) 3,82 0,042 5,04 3 Selatan Bali -19,79 (Sep-94) 31,99 (Jan-11) 3,09 0,044 5,28 4 Utara Jawa -14,84 (Agu-97) 25,13 (Jan-12) 3,67 0,049 5,88 5 Laut Natuna -14,42 (Agu-04)  29,14 (Des-11) 2,72 0,030 3,60 6 Selat Makassar -14,28 (Nov-97) 25,49 (Jan-11) 4,41 0,056 6,72 7 Laut Banda -18,61 (Nov-97)  27,92 (Apr-11) 4,52 0,068 8,16 8 Utara Papua -19,71 (Jan-98) 22,24 (Mar-08) 4,52 0,065 7,80 Rata-rata -19,89 27,53 3,72 0,049 5,84
bersamaan dengan nilai maksimum dari DIM index  (Gambar  3).  Demikian  juga,  pada tahun-tahun La Nina kuat (SOI>10) bersama- an  dengan  nilai  DIM  index  negatif  (Januari 1999, Februari 2008, dan Januari 2011), tidak ditemui pengaruh nyata terhadap nilai positif MSLA  (Gambar 3).
Secara  umum,  pola  fluktuasi  anomali paras laut di perairan Natuna dan utara Jawa berkorelasi  positif  dengan  SOI  dan  berkore- lasi  negatif  dengan  DIM  dan  PDO  (lihat Tabel  1).    Akan  tetapi,  nilai  korelasi  parsial dari  SOI,  DIM,  dan  PDO  terhadap  anomali paras laut pada kedua lokasi perairan ini ber- nilai  relatif  kecil  kecuali  pada  perairan  utara Jawa  masih  terlihat  pengaruh  parsial  SOI terhadap  variabilitas  anomali  paras  laut  se- besar  37%  (lihat  Tabel  1).  Berdasarkan  ana- lisis regresi linier berganda, diperoleh bahwa variabilitas  anomali  paras  laut  di  perairan utara  Jawa  dan  Natuna  secara  berturut-turut dipengaruhi  oleh  variabilitas  SOI,  DIM,  dan PDO sebesar 32% dan 12% (lihat Tabel 1).
Berdasarkan  nilai  rata-rata  anomali paras  laut  ( mean  sea  level  anomaly ), variabilitas  anomali  paras  laut  di  perairan utara  Jawa  dan  Natuna  memiliki  nilai  mini- mum  -14,42  cm  (perairan  Natuna,  Agustus 2004)  dan  maksimum  +29,41  cm  (perairan Natuna, Desember 2011) (lihat Tabel 2).  Se- cara  umum,  dinamika  anomali  paras  laut selama 20 tahun pengamatan di kedua lokasi perairan  ini  menunjukkan  trend  positif    de-
ngan  nilai  rata-rata  5,88  mm/tahun  (utara Jawa)  dan  3,60  mm/tahun  (Natuna)  (lihat Tabel 2 dan Gambar 3).

## 3.3. Perairan Utara Selat Makassar, Banda, dan Utara Papua
Pola  fluktuasi  musiman  anomali  paras  laut terlihat di perairan utara Selat Makassar, Laut Banda, dan utara Papua dimana pola ini lebih jelas terlihat di Laut Banda diban-dingkan di perairan  utara  Selat  Makassar  dan  utara Papua  (Gambar  4).  Pada  perairan  Laut Banda, nilai minimum umumnya terjadi pada bulan  Juli/Agustus  dan  juga  nilai  maximum umumnya terjadi pada bulan  Februari/Maret. Sedangkan  di  perairan  utara  Selat  Makassar dan utara Papua, periode nilai maksimum dan nilai  minimum  anomali  paras  laut  setiap tahunnya  terlihat  tidak  teratur  dimana  nilai maksimum dapat ditemui pada bulan Januari- Mei sedangkan nilai minimum dapat ditemui pada  bulan  Agustus/September  dan  Januari/ Februari/Maret.  Fluktuasi  antar  tahun  ( inter- annual )  terlihat  sangat  jelas  pada  perairan utara  Papua  dibandingkan  dengan  perairan utara Selat Makassar dan Laut Banda. Faktor ENSO dan PDO kelihatannya menjadi faktor utama  dalam  menentukan  variabilitas  ano- mali paras laut di lokasi ini (Gambar 4).
Berbeda dengan di perairan barat Su- matra,  selatan  Jawa,  dan  selatan  Bali,  pada perairan bagian timur Indonesia ini (utara Se- lat  Makassar,  Laut  Banda,  dan  utara  Papua
Gambar  3.  Fluktuasi  dan  trend  anomali  paras  laut  di  perairan  Natuna  dan  utara  Jawa  serta fluktuasi  SOI,  DIM,  dan  PDO  indeks.  Garis  elipse  pada  kurva  bagian  bawah menunjukkan periode ENSO bersamaan dengan nilai maksimum DMI yang tidak secara  nyata  berdampak  pada  nilai  anomali  paras  laut.    Keterangan  pada  x-axis: D-93=Desember-1993, J-93=Juni-1993.
unsur  DIM  merupakan  unsur  yang  paling lemah  dalam  menentukan  varia-bilitas  ano- mali  paras  laut  (r=-0,07  s/d  -0.10).  Pada  ke- tiga lokasi ini, faktor ENSO meru-pakan fak- tor  yang  paling  dominan  (r=0,45  s/d  0,52). Sedangkan  faktor  PDO,  secara  par-sial berkontribusi  cukup  nyata  terhadap  vari- abilitas anomali paras laut pada perairan uta- ra  Selat  Makassar  (r=-0,33)  dan  utara  Papua (r=-0,37) (lihat Tabel 1).
Secara  umum,  pola  fluktuasi  anomali paras  laut  di  perairan  utara  Selat  Makassar, Laut  Banda,  dan  utara  Papua  berkorelasi positif  dengan  SOI  dan  berkorelasi  negatif dengan  DIM  dan  PDO.  Berdasarkan  analisis regresi  linier  berganda,  diperoleh  bahwa sebesar 51%, 37%, dan 54% variabilitas ano- mali  paras  laut  dapat  dijelaskan  oleh  varia- bilitas  SOI,  DIM,  dan  PDO  secara  berturut- turut  pada  perairan  utara  Selat  Makassar, Laut Banda, dan utara Papua (lihat Tabel 1).
Berdasarkan  nilai  rata-rata  anomali paras  laut,  variabilitas  anomali  paras  laut  di perairan Indonesia bagian timur secara umum memiliki nilai minimum -14,28 cm (perairan utara  Selat  Makassar,  November  1997)  dan maksimum  +27,92  (perairan  Laut  Banda, Apr-11)  (lihat  Tabel  2).    Secara  umum,  laju kenaikan  paras  laut  di  perairan  Indonesia bagian  timur  selama  20  tahun  pengamatan berada  pada  kisaran  6,72  mm/tahun  (utara Selat  Makassar),  8,16  mm/tahun  (Laut  Ban- da),  dan  7,80  mm/tahun  (utara  Papua)  (liha Tabel  2,  Gambar  4).  Secara  umum,  laju  ke- naikan  paras  laut  rata-rata  untuk  seluruh perairan  Indonesia  adalah  5,84  mm/tahun (lihat Tabel 2).

## 3.4. Pembahasan
Variabilitas anomali paras laut secara umum  dapat  dibagi  dalam  dua  kelompok yaitu variabilitas jangka pendek dan jangka
Gambar  4.  Fluktuasi  dan  trend  anomali  paras  laut  di  perairan  utara  Selat  Makassar,  Laut Banda, dan utara Papua serta fluktuasi SOI, DIM, dan PDO indeks.  Garis elipse pada  kurva  bagian  bawah  menunjukkan  periode  ENSO  bersamaan  dengan  nilai maksimum DMI yang tidak secara nyata berdampak pada nilai anomali paras laut. Keterangan pada x-axis: D-93=Desember-1993, J-93=Juni-1993.
pendek  dipengaruhi  oleh  variabilitas  aksi wind stress pada permukaan laut, gelombang, pasut,  dan  kondisi  cuaca  ekstrim  seperti hujan badai ( tropical storm ) di daerah pesisir dan hurricane .  Sedangkan  variabilitas  ano- mali paras laut jangka panjang  pada berbagai periode  waktu  mulai  dari  bulanan,  tahunan, puluhan  tahun,  dan  trend  dipengaruhi  oleh perubahan dalam sirkulasi air laut, perubahan antrophogenic  seperti  pengerukan,  pergera- kan  tanah  vertikal  ( uplift  and  subsidence ), perubahan  iklim  musiman,  perubahan  suhu global, perubahan tutupan es dan gletser, dan perubahan  dalam  interaksi  atmosfer-lautan seperti ENSO, DIM, dan PDO (Strassburg et
al .,  2015;  Hamlington et  al .,  2013;  IPCC, 2013,  2007;  Hu  and  Deser,  2013;  Bond  and Harrison. 2000; Saji et al ., 1999). Mengingat data  yang  dianalisa  dalam  paper  ini  adalah anomali  paras  laut  rata-rata  bulanan,  maka faktor  penyebab  variabilitas  anomali  paras laut  jangka  pendek  seperti  aksi wind  stress pada  permukaan  air  laut,  gelombang,  pasut, dan  kondisi  cuaca  ekstrim  tidak  dibahas dalam paper ini. Faktor musim, ENSO, DIM, dan  PDO  yang  merupakan  faktor  interaksi pada  atmosfer-lautan  yang  memperngaruhi variabilitas  anomali  paras  laut  jangka  pan- jang  akan  dibahas  lebih  detail  dalam  paper ini.
Secara  umum,  variabilitas  paras  laut di  perairan  Indonesia  khususnya  perairan yang  terletak  di  bagian  barat  Indonesia (perairan barat Sumatra, selatan Jawa, selatan Bali,  utara  Jawa,  dan  Natuna)  secara  nyata dipengaruhi  oleh  faktor  musim  dimana  nilai minimum  terjadi  pada  musim  timur  (musim kemarau,  Agustus/September)  dan  maksi- mum terjadi pada musim barat (musim hujan, Desember/Januari)  (lihat  Gambar  2  dan  4). Kondisi  seperti  ini  dapat  diduga  akibat pengaruh  lokal  seperti  peningkatan  volume air laut lokal sebagai  akibat  dari river runoff dan regional  vertical  movement massa  air laut  serta  sirkulasi  massa  air  musiman (Thomson et  al .,  2008).    Pada  perairan  di bagian  timur  Indonesia  (perairan  utara  Selat Makassar, Laut Banda, dan utara Papua), fak- tor  musim  juga  terlihat  berpengaruh  dalam variabilitas  anomali  paras  laut  dimana  nilai minimum  umumnya  ditemui  pada  musim timur (musim kemarau, Juli/Agustus/Septem- ber)  sedangkan  nilai  maksimum  dapat  dite- mui  pada  musim  barat  (musim  penghujan, November/Desember/Januari/Februari)  dan musim peralihan pertama (Maret/April/Mei).
Secara  umum,  variabilitas  anomali paras  laut  di  perairan  Indonesia  berkorelasi positif  dengan  indeks  SOI  dan  berkorelasi negatif  dengan  indeks  DIM  dan  PDO. Pengaruh  DMI  terhadap  variabilitas  anomali paras  laut  lebih  dominan  di  perairan  yang behubungan  langsung  dengan  Samudra  Hin- dia  seperti  perairan  barat  Sumatra  (r=-52) dan  selatan  Jawa  (r=-0,44).  Pengaruh  DIM terhadap  variabilitas  anomali  paras  laut semakin  menurun  sampai  tidak  nyata  pada perairan  yang  tidak  berhubungan  langsung dengan Samudra Hindia (Natuna, utara Jawa, Banda,  utara  Selat  Makassar,  dan  utara Papua).
Dipole  Indian  Mode (DIM)  diukur dari  perbedaan  suhu  permukaan  laut  di daerah Samudera Hindia bagian Barat sekitar equator dan Samudera Hindia bagian timur di sebelah barat Sumatra dan selatan pulau Jawa (Saji et  al .,  1999).  Pada  saat  tekanan  tinggi (suhu  permukaan  laut  rendah)  terjadi  di
Samudera  Hindia  bagian  timur  (bagian  barat Sumatra dan selatan Jawa) atau DIM bernilai positif,  hal  ini  akan  mengakibatkan  aliran massa  udara  yang  berhembus  ke  barat. Hembusan  angin  ini  akan  mendorong  massa air  di  depannya  dan  mengakibatkan  keko- songan  massa  air  dibelakangnya  sehingga untuk  mencapai  keseimbangan  maka  massa air  yang  relatif  dingin  dari  kolom  air  yang lebih  dalam  akan  terangkat  ke  permukaan yang mengakibatkan suhu permukaan laut di sekitar  pantai  selatan  Jawa  dan  pantai  barat Sumatra  mengalami  penurunan  yang  cukup drastis  (anomali  negatif  rata-rata  sebesar  2 derajat Celsius) (Saji et al ., 1999; Iskandar et al ., 2005).  Aliran massa udara ke arah barat dan  penumpukan  massa  air  di  bagian  barat Samudera  Hindia  ini  merupakan  gejala  fisik utama yang mengendalikan fenomena Dipole Indian  Mode .  Gejala  ini  akan  menimbulkan gelombang  Kelvin  sepanjang  equator  yang bergerak  ke  arah  timur  (berlawanan  dengan arah  angin).  Gelombang  ini  pada  gilirannya mengangkat  lapisan  termoklin  (lapisan  air yang merupakan batas antara massa air  yang lebih  hangat  di  bawah  permukaan  laut  de- ngan  air  yang  lebih  dingin  di  bawahnya)  di bagian Timur Samudera Hindia (selatan Jawa dan  barat  Sumatra).  Pada  saat  termoklin terangkat, suhu permukaan air laut dan paras laut  menurun.  Sebaliknya,  di  sisi  barat, gelombang  ini  akan  menekan  termoklin  ma- suk  lebih  dalam  dan  mengakibatkan  suhu permukaan air laut dan paras laut meningkat. Hal  yan  sebaliknya  terjadi  pada  saat  DIM bernilai  negatif,  maka  suhu  permukaan  air laut dan paras laut di bagian timur Samudera Hindia  (pantai  barat  Sumatra  dan  selatan Jawa)  akan  mengalami  penurunan  (Askok et al ., 2001; Iskandar et al ., 2005).
Variabilitas  SOI  indeks  berkorelasi positif  terhadap  variabilitas  anomali  paras laut di seluruh perairan Indonesia dimana ni- lai  terkecil  ditemui  pada  perairan  Natuna (r=0,17) dan perairan barat Sumatra (r=0,25) serta  semakin  meningkat  ke  arah  perairan Indonesia  bagian  timur  (tertinggi  pada  per- airan  utara  Papua,  r=0,52)  (lihat  Tabel  2).
Hal  ini  terjadi  karena  fenomena  ENSO  dan La  Nina  terjadi  akibat  perubahan  interaksi atmosfer-lautan  di  Samudera  Pasifik  sehing- ga  pengaruhnya  terlihat  lebih  nyata  pada perairan utara Papua yang berhubungan lang- sung dengan Samudera Pasifik. El Nino Sout- hern  Oscillation (ENSO)  merupakan  feno- mena  alam  anomali  yang  muncul  akibat perbedaan  tekanan  udara  <  -10  di  Samudera Pasifik  bagian  timur  (Tahiti)  dan  Australia bagian  utara  (Darwin)  yang  umumnya  me- ngakibatkan  kekeringan  di  wilayah  Indone- sia.  Selaiknya, La Nina terjadi pada saat per- bedaan  tekanan  udara  di  Samudera  Pasifik bagian  timur  (Tahiti)  dan  Australia  bagian utara  (Darwin)  >  10  dan  umumnya  menga- kibatkan banyak hujan di Indonesia (AGBM, 2013).
Kejadian ENSO (SOI<-10) umumnya menghasilkan  angin  timuran  yang  lebih  le- mah  dari  pada  kondisi  normal  dan  menye- babkan  penurunan  kedalaman  termoklin  se- panjang perairan Pasifik bagian barat sampai ke  bagian  tengah  perairan  Pasifik  dan  seba- liknya  mengakibatkan  kenaikan  kedalaman termoklin  di  bagian  timur  perairan  Pasifik. Penurunan  lapisan  termoklin  di  bagian  barat perairan  Pasifik  ini  mengakibatkan  penu- runan  paras  laut  di  sekitar  perairan  Pasifik bagian  barat  dan  perairan  Indonesia.  Hal sebaliknya, pada kejadian La Nina (SOI>10), lapisan  termoklin  di  bagian  barat  perairan Pasifik  dan  perairan  utara  Papua  akan  ter- angkat dan menyebabkan penaikan paras laut di daerah ini.
Pacific  Decadal  Oscillation (PDO) indeks yang didefenisikan sebagai komponen utama  terkemuka  dari  variabilitas  suhu  per- mukaan laut bulanan di Lautan Pasifik Utara (Bond  and  Harrisson,  2000;  Mantua et  al ., 1997)  memberikan  pengaruh  yang  kecil  ter- hadap  variabilitas  anomali  paras  laut  pada perairan  Laut  Banda  (r=-0,12),  perairan  Na- tuna  (r=-0,17),  perairan  utara  Jawa  (r=-0,17) dan  semakin  besar  pengaruhnya  pada  per- airan utara Selat Makassar (r=-0,33) dan per- airan  utara  Papua  (r=-0,37)  (lihat  Tabel  2). Besar kecilnya pengaruh PDO terhadap vari-
abilitas  anomali  paras  laut  di  perairan  Indo- nesia  terkait  dengan  lokasi  perairan  dengan sirkulasi  air  laut  dari  Samudera  Pasifik. Sebaliknya,  pengaruh PDO terhadap variabi- litas anomali  paras laut di  perairan barat  Su- matra,  selatan  Jawa,  dan  selatan  Bali  tidak terlihat nyata (sangat kecil).  Hal ini mungkin terjadi karena pengaruh sirkulasi air laut dari Samudera Pasifik melalui Indonesian Throughflow di perairan ini cukup lemah. Varibilitas  anomali  paras  laut  antar- tahunan  ( interannual) terlihat  dengan  jelas pada  saat  kejadian  ENSO  (SOI<-10)  terjadi bersamaan  dengan  DIM  maksimum  seperti yang  terjadi  pada  tahun-tahun  ENSO  dan DIM  maksimum  pada  September  1994, Oktober  1997,  dan  September  2006  dimana pada bulan-tahun tersebut nilai anomali paras laut paling  rendah dibandingkan tahun-tahun sebelum  dan  sesudahnya  di  seluruh  perairan Indonesia  (kecuali  perairan  Natuna).  Feno- mena  DIM  hampir  mirip  dengan  dengan fenomena  ENSO  namun  tidak  bergantung satu sama lain (Saji et al ., 1999) dan korelasi DIM-ENSO  tergantung  pada  evolusi  keja- diannya  yang  ditunjukkan  dari  musim  ke musim dan umumnya diperoleh korelasi yang kuat  pada  bulan  September-Oktober  (God- frey et al ., 2001).  Pada kejadian ENSO ber- samaan  dengan  kejadian  DIM  maksimum, maka DIM akan menambah penurunan paras laut  di  perairan  Indonesia  khususnya  di  per- airan Indonesia bagian barat sumatra, selatan Jawa, dan selatan Bali karena pada saat DIM positif,  lapisan  termoklin  di  bagian  timur samudera  Hindia  menjadi  terangkat  yang mengakibatkan  paras  laut  di  wilayah  ini menjadi  menurun  serta  zona  konveksi  (zona hujan)  bergeser  ke  arah  barat  yang  menga- kibatkan  kekeringan  di  wilayah  Indonesia (Saji et  al ., 1999;  Askok et  al ., 2001;  Iskan- dar et  al .,  2005).  Sebaliknya,  nilai  anomali paras  laut  paling  tinggi  dibandingkan  dari tahun-tahun sebelum dan sesudahnya ditemui apabila  kejadian  La  Nina  (SOI>10)  bersa- maan  dengan  kejadian  DIM  dan  PDO  mini- mum  seperti  terjadi  pada  Februari  2000, Februari  2008,  dan  Desember  2010  (lihat
Gambar  2,  3,  dan  4).    Hal  ini  terjadi  karena baik  SOI,  DIM,  dan  PDO  akan  bekerja  ber- sama-sama  menaikkan  lapisan  termoklin yang  mengakibatkan  penaikan  paras  laut  di perairan  Indonesia  (Saji et  al .,  1999;  Askok et al ., 2001; Iskandar et al ., 2005).
Secara  umum,  laju  kenaikan  paras laut  di  bagian  timur  perairan  Indonesia  (per- airan  utara  selat  Makassar=6,72  mm/tahun, laut Banda=8,16 mm/tahun, dan perairan uta- ra Papua=7,80 mm/tahun) lebih besar diban- dingkan  dengan  laju  kenaikan  paras  laut  di bagian  barat  dan  tengah  perairan  Indonesia (barat  Sumatra=4,20  mm/thn,  selatan  Jawa= 5,04  mm/thn,  selatan  Bali=5,28  mm/thn, utara  Jawa=5,88  mm/thn,  dan  laut  Natuna= 3,60 mm/thn) (lihat Tabel 2).  Hal ini diduga disebabkan  karena  varibilitas  kenaikan  paras laut di bagian timur perairan Indonesia selain dipengaruhi  oleh  faktor  musiman,  inter- annual,  dan  dekadal  juga  dipengaruhi  oleh Pacific  Decadal  Oscillation (Hamlington et al .,  2013).    Laju  kenaikan  paras  laut  paling rendah terdapat di laut Natuna (3,60 mm/thn) (lihat  Tabel  2)  dan  hal  ini  mungkin disebabkan  karena  variabilitas  kenaikan  pa- ras  laut  disini  umumnya  hanya  dipengaruhi oleh faktor musim dan lokal.  Secara umum, rata-rata  laju  kenaikan  paras  laut  di  perairan Indonesia  adalah  5,84  mm/thn  dan  nilai  ini hampir  dua  kali  lebih  besar  dibandingkan dengan  laju  rata-rata  kenaikan  paras  laut global (3,2 mm/thn; (NOAA, 2013)).  Hal ini mungkin  disebabkan  karena  wilayah  Indo- nesia  merupakan  wilayah  pertemuan  pertu- karan  massa  air  laut  dari  samudera  Pasifik dan samudera Hindia serta pertemuan proses interaksi  atmosfer-laut  yang  terjadi  di  antara kedua samudera tersebut. Bilamana kenaikan paras  laut  ini  berlangsung  secara  linear  dan berkelanjutan  maka  kehilangan  pulau-pulau kecil  dan  penggenangan  wilayah  pantai  dan dataran  rendah  di  Indonesia  tidak  dapat dihindari.  Untuk itu, upaya pengurangan laju kenaikan paras laut serta manajemen wilayah pesisir  harus  menjadi  perhatian  bagi  semua pemangku kepentingan.

## IV. KESIMPULAN
Secara umum variabilitas anomali pa- ras laut di perairan Indonesia mengikuti pola musiman,  berkorelasi  positif  dengan  SOI indeks,  dan  berkorelasi  negatif  dengan  DIM dan  PDO  indeks.  Variabilitas interannual terlihat  pada  saat  kejadian  ENSO  (SOI<-10) bersamaan dengan nilai DIM maksimum dan menyebabkan nilai anomali paras laut paling rendah.  Sementara  nilai  anomali  paras  laut paling  tinggi  terjadi  pada  saat  kejadian  La Nina  (SOI>10)  terjadi  bersamaan  dengan nilai DIM dan PDO minimum.
Korelasi  parsial  SOI  indeks  terhadap variabilitas  anomali  paras  laut  di  seluruh perairan Indonesia terlihat nyata dengan nilai korelasi parsial terendah (r=0,25) di perairan barat  Sumatra  dan  tertinggi  (r=0,52)  di  per- airan  utara  Papua,  korelasi  parsial  DIM  in- deks  lebih  dominan  di  perairan  selatan  Jawa (r=-0,44)  dan  perairan  barat  Sumatra  (r=- 0,52),  dan korelasi parsial PDO indeks lebih dominan  di  perairan  utara  Selat  Makassar (r=-0,33) dan perairan utara Papua (r=-0,37). Secara  keseluruhan,  variabilitas  anomali paras  laut  di  perairan  Indonesia  dapat  di- jelaskan  oleh  variabilitas  SOI,  DIM,  dan PDO  indeks  dengan  nilai  paling  rendah  di perairan  selatan  Bali  sebesar  29%  (R 2 =0,29) dan  paling  tinggi  di  perairan  utara  Papua sebesar  54%  (R 2 =0,54).  Sedangkan  untuk perairan Natuna, faktor SOI, DIM, dan PDO tidak  berpengaruh  secara  nyata  (R 2 =0,12) dan  diduga  di  perairan  ini  varibailitas anomali  paras  laut  cenderung  dipengaruhi oleh faktor musim dan lokal.
Laju  rata-rata  kenaikan  paras  laut  di seluruh  perairan  Indonesia  adalah  5,84 mm/thn  dan  nilai  ini  hampir  dua  kali  lebih tinggi  dari  laju  rata-rata  kenaikan  paras  laut global  (3,2  mm/thn).    Hal  ini  mengin- dikasikan bahwa dampak kenaikan paras laut ini  sangat  rentan  terhadap  penggenangan wilayah  pesisir  dan  pulau-pulau  kecil  di Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  sebagian  dibiayai  oleh Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi  mela- lui  proyek  penelitian  BOPTN  penelitian strategis IPB tahun 2014.  Penulis mengucap- kan  terima  kasih  kepada  para  reviewer  yang telah  banyak  memberi  masukan  dan  komen- tar untuk memperbaiki tulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ashok, K., Z. Guan, and T. Yamagata. 2001. Impact  of  the  Indian  ocean  dipole  on the  relationship  between  the  Indian monsoon rainfall. Geophys. Res. Lett ., 28:doi: 10.1029/2001GL013294.
Australian  Goverment  Bureau  of  Meteoro- logy  (AGBM).  2013.  Southern  Osci- llation  Index.  http://www.bom.gov.au /climate/glossary/soi.shtml.[Retrieved
, 20 October 2014].
BAPPENAS. 2010. Indonesian climate change sectoral  (ICCSR)  road  map.  National
Development Planning Agency ICCSR (www.bappenas.go. id).
Bond,  N.A.  and  D.E.  Harrison.  2000.  The
Pacific  decadal  oscillation,  air-sea interaction  and  central  north  Pacific winter  atmospheric  regimes. Geop- hys. Res. Lett., 27(5):731-734. Carton, J.A. and Chao, Y. 1999. Caribbean sea eddies  iInferred  from  TOPEX/POSEI- DON  Altimetry  and  a  1/6°  Atlantic ocean model simulation. J. of Geophys. Res ., 104(C4):7743-7752.
[CNES] Centre National D’Etudes Spatiales. 2012.  SSALTO/DUACS  user  hand- book  CLS-DOS-NT-06-034  -  Issue 3.2. SALP-MU-P-EA-21065-CLS. Douglas, B.C. 1991.  Global sea level rise. J. of  Geophys.  Res. ,  96:6981-6992.  Doi: 10.1029/91JC00064.
Douglas, B.C. 1997.  Global sea rise: a rede- termination. Surveys  in  Geophy-sics , 18:279-292.
Evans,  D.L.,  W.  Alpers,  A.  Cazenave,  C. Elachi,  T.  Farr, et  al .  2005.  Seasat-a
25-year  legacy  of  success, Remote Sensing of Environment , 94:384-404. Gaol,  J.L.,  P.  Manurung,  B.  Nababan,  B.P. Pasaribu,  D.  Manurung,  A.  Wisak- santi,  and  R.E.  Arhatin.  2012.  Sea level  rise  derived  satellite  altimetry and  tide  gauge  data  and  its  impact  on the coastal zone of Indonesia.  Procee- ding: 11th Biennial Conference of Pan Ocean  Remote  Sensing  Conference (PORSEC),  05-09  November  2012,
Kochi, Kerala, India.
Godfrey, J.S., G.C. Johnson, M.J. McPhaden,
G.  Reverdin,  and  S.  Wijffels.  2001. The  tropical  ocean  circulation. In: Church  J,  J.  Gould,  and  G.  Siedler ( eds. ).  Ocean  circulation  and  climate. Academic Press, London. 215-224pp.
Hamlington, B.D., R.R. Leben, M.W. Strass- burg,  R.S.  Nerem,  and  K.Y.  Kim. 2013.  Contribution of the Pacific de- cadal  oscillation  to  global  mean  sea level  trends. Geophys.  Res.  Let. , 40(19):5171-5175.DOI:10.1002/grl. 50950.
Hu,  A.  and  C.  Deser.  2013.  Uncertainty  in future  regional  sea  level  rise  due  to internal  climate  variability. Geophys. Res. Lett. , 40:2768-2772, doi:10.1002
/grl.50531.
IPCC.  2013.  Summary  for  policymakers. In: Climate  change  2013:  the  physical science  basis.  Contribution  of  wor- king  group  I  to  the  fifth  assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. [Stocker, T.F., D. Qin,  G.-K.  Plattner,  M.  Tignor,  S.K. Allen,  J.  Boschung,  A.  Nauels,  Y. Xia,  V.  Bex  and  P.M.  Midgley ( eds. )].  Cambridge  University  Press, Cambridge,  United  Kingdom  and New York, NY, USA. 28p.
IPCC.  2007.  Climate  change  2007:  impacts, adaptation  and  vulnerability.  Contri- bution  of  working  group  II  to  the fourth  assessment  report  of  the  inter- governmental panel on climate change [Parry,  Martin  L.,  Canziani,  Osvaldo
F., Palutikof, Jean P., van der Linden, Paul  J.,  and  Hanson,  Clair,  E.  ( eds. )]. Cambridge  University  Press,  Cam- bridge, United Kingdom, 1000p. Iskandar, I., W. Mardiansyah, Y. Masumoto, and T. Yamagata. 2005. Intraseasonal Kelvin  waves  along  the  southern coast  of  Sumatra  and  Java. J.  Geo- phys.  Res. , 110, C04013, doi:10.1029 /2004JC002508.
Leben  R.  and  Born,  G.H.  1993.  Tracking Loop  Current  eddies  with  satellite altimetry, Advances  in  Space  Re- search , 13(11), 325-333.
Leben, R.R. and B.S. Powell. 2003. Accuracy assessment  of  Jason-1  and  TOPEX/ POSEIDON  along-track  sea  surface slope. Marine  Geodesy ,  26(3-4):355- 366.
Legresy, B. and F. Remy. 1997.  Surface cha- racteristics  of  the  Antarctic  ice  sheet and  altimetric  observations. J.  of Claciology , 43(114):197-206.
Mantua,  N.J.,  S.R.  Hare,  Y.  Zhang,  J.M.
Wallace,  and  R.C.  Francis.  1997.   A Pacific interdecadal climate oscillation with  impacts  on  salmon  production.
Bulletin  of  the  American  Meteo- rological Society , 78:1069-1079.
Nababan,  B. dan  J.  L.  Gaol.  2010.    Trend suhu  permukaan  laut  dan  konsentrasi klorofil-a  serta  dampkanya  terhadap penyerapan  CO 2 di  perairan  Indo- nesia. J. Ilmu Kelautan ,  1(Edisi Khu- sus): 213-227.
NOAA.  2013.    Global  mean  sea  level  from TOPEX/Poseidon, Jason-1, and Jason-2. http://ibis.grdl.noaa.gov/SAT /SeaLevelRise/.  [retrieved, 13 August
2013].
Peltier,  W.R.  and  A.M.  Tushingham.  1989.
Global  sea  level  rise  and  the  green- house effect-might they be connected? Science, 244:806-810.  Doi:  10,1126/ Science.244.4906.806.
Saidy, A.R. and Y. Azis. 2009. Sea level rise in South  Kalimantan,  Indonesia:  an  eco- nomic  analysis  of  adaptation  strategies in  agriculture.  The  Economy  and Environment  Program  for  Southeast Asia. Singapore.
Saji,  N.H.,  B.N.  Goswami,  P.N.  Vinaya- chandran,  and  T.  Yamagata.  1999.  A dipole  mode  in  the  tropical  Indian Ocean. Nature , 401:360-363.
Strassburg,  M.W.,  B.D.  Hamlington,  R.R.
Leben,  P.  Manurung,  J.  Lumban Gaol, B. Nababan, S. Vignudelli, and K.Y.  Kim.  2015.    Sea  level  trends  in Southeast  Asian  seas. Clim.  Past,
11:743-750.
Thomson,  R.E.,  B.D.  Bornhold,  and  S.
Mazzotti.  2008.    An  examination  of the  factors  affecting  realtive  and absolute  sea  level  in  coastal  British Columbia.  Can. Tech. Rep. Hydrogr.
Ocean Sci. 260:v+49p.
Trupin, A. and J. Wahr.  1990.  Spectroscopic analysis of global tidal gauge sea level data. Geophys. J. Int. , 100:441-453. Yang, L., Lin, M., Bai, Y., and Pan, D. 2008.
Retracking Jason1 altimeter waveform over  China. Coastal  Zone.  Proc.  of SPIE ,  Vol.  7154  71540K-10.  doi:
10.1117/12.804835.
Diterima : 25 April 2015 Direview : 24 Mei 2015 Disetujui : 4 Juni 2015