Authentic Research of Global Fisheries Application Journal (Aurelia Journal) E-ISSN 2715-7113 E-mail: aureliajournal.pkpd@gmail.com

## MODEL POLA ARUS DUA DIMENSI DI PERAIRAN TELUK BAKAU KABUPATEN BINTAN

## TWO-DIMENSIONAL FLOW PATTERN MODEL IN THE WATERS OF BAKAU BAY BINTAN DISTRICT
Anggun Safutri Fahrianti * , Asep Ma’mun , Try Febrianto, Mario Putra Suhana, Abdul Rahman Ritonga
Jurusan Ilmu Kelautan, Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan Universitas Maritim Raja Ali Haji,
Tanjung Pinang, Kepulauan Riau, Indonesia *Korespondensi : anggunsf0105@gmail.com  (AS Fahrianti)
Diterima 5 November 2023 – Disetujui 4 Maret 2024
ABSTRAK. Arus  laut  merupakan  perpindahan  massa  air  laut  dengan  arah  tertentu  yang  disebabkan  oleh beberapa faktor yaitu angin, pasang surut dan batimetri. Pemodelan hidrodinamika bertujuan untuk mengetahui kecepatan dan arah arus laut di perairan Teluk Bakau melalui model dua dimensi. Pola arus musim utara sampai musim timur dipengaruhi oleh massa air laut dengan arus kecepatan rata-rata berkisar 0.22-0.24 m/s, sedangkan musim  selatan  sampai  musim  barat  arus  dengan  kecepatan  rata-rata  0.24-0.26  m/s,  hal  ini  menunjukan pertemuan massa air yang berbeda sehingga kecepatan dan arah arus mengakibatkan terjadinya arus acak atau berputar. Dari perhitungan uji normalitas dan uji anova diketahui bahwa arus lapangan dan simulasi model nilai berdistribusi normal dan tidak ada perbedaan nilai secara signifikan pada kedua data sehingga berdasarkan nilai RMSE  menunjukkan  bahwa  perbedaan  nilai  antara  hasil  simulasi  model  dengan  pengukuran  data  secara langsung  relatif  kecil.  Hal  ini  juga  menunjukkan  bahwa  model  arus  permukaan  laut  yang  dibuat  cukup  untuk menggambarkan kondisi sebenarnya.
Kata Kunci: Arus laut, pemodelan hidrodinamika, Perairan Teluk Bakau.
ABSTRACT . Ocean currents  are the movement of sea water  masses  in  a certain  direction  caused  by  several factors, namely wind, tides and bathymetry. Hydrodynamic modeling aims to determine the speed and direction of ocean  currents  in  the waters  of  Bakau  Bay  through a  two-dimensional  model. The current  pattern of the  north season to the east season is influenced by sea water masses with an average current speed ranging from 0.22- 0.24 m/s, while the south season to West season currents with an average speed of 0.04-0.26 m/s, this shows the meeting of different water masses so that the speed and direction of the current results in random or rotating currents. From the calculations of the normality test and anova test, it is known that the field current and model simulation values are normally distributed and there is no significant difference in values in the two data, so based on the RMSE value, it shows that the difference in values between the model simulation results and direct data measurements is relatively small. This also shows that the ocean surface current model created is sufficient to describe actual conditions.
Keywords: Ocean currents, hydrodynamic modeling, Bakau Bay waters

## 1. Pendahuluan
Kondisi hidrooseanografi seperti pola arus penting untuk mengidentifikasi dampak negatif yang terjadi di laut  seperti  kondisi  pesisir  seperti  alur  pelayaran,  perkembangan  wilayah  laut  dan  perubahan  garis pantai  (Suhana,  2016).  Salah  satu  ciri  hidro-oseanografi  yang  mempengaruhi  karakteristik  kawasan Bintan khususnya perairan Teluk Bakau adalah arus laut. Penggunaan model hidrodinamika pola arus adalah  salah  satu  langkah  awal  dalam  mengetahui  kondisi  perairan  yang  memperoleh  gambaran perubahan pola arus yang terjadi sekarang maupun prediksi untuk masa yang akan datang (Wisha et al ., 2015).
Model  hidrodinamika  pola  arus  ini  dapat  dijadikan  solusi  alternatif  untuk  melakukan  penelitian yang membutuhkan jumlah data dan deret waktu ( line series ) yang cukup banyak dan cukup panjang,
mengingat  bahwa  penelitian  mengenai  pola  arus  umumnya  melihat  kondisi  masa  yang  lalu  dan memprediksi kondisi yang akan datang. ADCP ( Acoustic Doppler Current Profiler ) alat ini menggunakan gelombang suara ( sonar ) sebagai alat pendeteksi dan memiliki akurasi yang tinggi. Keunggulan ADCP dapat mengukur arus secara perlapisan pada kedalaman perairan (Harjono et al ., 2016; Arifiyanto et al ., 2016). Kelebihan dalam penggunaan ADCP antara lain dapat mengambil data sampai beberapa lapisan sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian,  mampu  mengukur  komponen  arus  vertikal,  efektif  dan  efisien untuk  pengamatan  jangka  panjang,  mampu  mengukur  dengan  selang  waktu  yang  pendek  sekitar  3 detik, sehingga data yang dihasilkan merupakan data dengan resolusi tinggi (Sontek, 2017).
Kondisi  perairan  di  Teluk  Bakau  ini  menarik  untuk  dikaji  dan  diukur  untuk  mengetahui  pola pergerakan arus yang dihasilkan oleh berbagai faktor gaya luar seperti pasang surut, angin, batimetri dasar  laut  dan  menganalisis  fenomena  arus  yang  terjadi  selama  erosi  garis  pantai  dan  kegiatan rekreasi. Perairan Teluk Bakau merupakan salah satu perairan yang dianggap memiliki proses hidro- oseanografi  yang  sangat  dinamis  dan  kompleks.  Perairan  Teluk  Bakau  juga  merupakan  salah  satu daerah  yang  memiliki  destinasi  pariwisata  bawah  air  unggulan  di  Bintan,  hal  ini  didukung  dengan banyaknya resort dan bagan wisata pada wilayah tersebut. Berdasarkan latar belakang di atas, maka perlu  dilakukan  penelitian  mengenai  permukaan  arus  laut  melalui  model  hidrodinamika  dua  dimensi untuk mengetahui informasi kondisi arus laut pada perairan tersebut.

## 2. Bahan dan Metode

## 2.1.   Waktu dan Tempat Penelitian
Pengambilan data lapangan dilaksanakan selama 4 (empat) hari pada tanggal 1-4 Mei 2023 di Perairan Teluk  Bakau.  Pengukuran  data  arus  lapangan  dilakukan  pada  satu  titik  lokasi  penelitian.  Lokasi  ini merupakan  daerah  yang  seringkali  dijadikan  daerah  wisata  menyelam  dan  dari  studi  sebelumnya merupakan  area  yang  memiliki  kecepatan  arus  cukup  tinggi.  Lokasi  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1 .

## Gambar 1. Lokasi Penelitian.

## 2.2.   Alat dan Bahan (data yang digunakan) pada penelitian
Alat yang digunakan pada penelitian ini meliputi GPS yang akan digunakan untuk perekaman koordinat pengukuran  arus  di  lapangan.  ADCP  ( Acoustic  Dopler    Current  Profiler )  yang  digunakan  untuk pengukuran  data  arus  lapangan  dengan  baterai  sebagai  sumber  energi  alat  yang  digunakan.  Laptop digunakan  untuk  pengolahan  data  dan  penyusunan  laporan. Software ArcGIS  digunakan  untuk
Aurelia Journal, Vol. 6 (1): 55 – 70
pembuatan  peta  lokasi  penelitian  dan  area  model,  selanjutnya software MIKE  21  digunakan  untuk prediksi pasang surut dan pembuatan area model dan Ocean Data View digunakan untuk ekstrak data angin. Mengekstrak data arus lapangan menggunakan software Win ADCP dan SPSS digunakan untuk uji validasi data sekunder dan primer.

## 2.3. Metode yang digunakan pada penelitian
Pada penelitian ini menggunakan metode kuantitatif untuk pengolahan data. Metode kuantitatif adalah metode  yang  menggunakan  angka  dan  menganalisisnya  menggunakan  statistik  atau  model.  Metode survei digunakan untuk mengumpulkan atau  cara mengukur data langsung di lapangan. Penentuan titik pengambilan data menggunakan teknik purposive sampling , yaitu melihat langsung kondisi lingkungan sekitar  lokasi  penelitian.  Hasil  pemodelan  hidrodinamika  dideskrispikan  menggunakan  metode deskriptif. Metode deskriptif adalah metode yang secara sistematis memperoleh gambaran umum hasil model  sesuai  fakta  yang  ada  dan  keterkaitan  antara  fenomena  yang  satu  dengan  fenomena  yang  di teliti lainnya (Leksono et al., 2013). Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data  sekunder.  Data  primer  adalah  informasi  yang  diperoleh  melalui  pengukuran  langsung    atau pengambilan  langsung  dilapangan.  Data    primer  berupa  arus  yang  diukur  langsung  dilapangan  yang akan digunakan sebagai data validasi. Data sekunder yang digunakan berupa data pasang surut dari prediksi menggunakan software MIKE 21, data kedalaman perairan dan data garis pantai diperoleh dari citra  satelit  BATNAS  BIG  serta  data  arah  dan  kecepatan  angin  diperoleh  dari Copernicus yang  akan digunakan untuk data masukan model sebagai pembangkit arus.

## a. Data Arus Menggunakan ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler)
Pengukuran  arus  dengan  menggunakan  ADCP  (Acoustic Doppler  Current  Profiler)  dilakukan  dengan metode Eulerian yaitu  metode  pengukuran  arus  pada  lokasi  tetap  dengan  waktu  tertentu.  Metode  ini merupakan  metode  pengkuran  arus  stationer  dengan  menggunakan  ADCP  di  satu  titik  untuk mendapatkan nilai kecepatan arus dengan sesuai kedalaman di perairan (Yuningsih & Achmad, 2011). Pengukuran  ADCP  dengan  setting  ADCP  dilakukan  sebelum  meletakkan  alat  di  laut,  dengan  tujuan untuk menentukan waktu pengukuran, titik kedalaman dan interval waktu perekaman data. Selain itu, ADCP  ditempatkan  di platform (rangka  besi)  untuk  keamanan  dan  memudahkan  saat  diletakkan  di dasar  laut.  Pemasangan  ADCP  menggunakan  metode Sea  Bottom  Mounted dan  posisi  sensor menghadap ke atas (Arifiyanto et al., 2016). Tujuannya adalah untuk melakukan pengukuran pada titik tetap dengan jangka waktu tertentu. ADCP diletakkan pada kedalaman total 17 m dengan kedalaman aktif pengukuran adalah 14 m. Pengukuran dilakukan selama 3 x 24 jam dengan interval waktu sebesar 15 menit. Pemantaun harian dilakukan untuk melihat posisi dan kondisi alat (ADCP).

## b. Prediksi Pasang Surut
Data pasang surut diperoleh dari prediksi menggunakan modul tide prediction of heights dari MIKE 21 (DHI,  2014).  Data  pasang  surut  pada  penelitian  ini  akan  digunakan  sebagai  salah  satu  data  input model.  Data  pasang  surut  yang  digunakan  disesuaikan  dengan  periode  rentang  waktu  ( time  series ) dimulai dari 1 Desember 2021 hingga 30 November 2022 dengan interval data per 1 (satu) jam, dengan memasukkan titik koordinat lokasi penelitian, sesuai dengan model yang akan dibangun.

## c. Data Batimetri
Data  batimetri  yang  akan  digunakan  diperoleh  dari  BATNAS  BIG  dengan  skala  peta  1:1.553.427 dengan resolusi spasial 6-arcsecond. Data diunduh dengan format GeoTIFF (TIF FILE). Data batimetri ini digunakan sebagai data input pada pembuatan mesh model pada MIKE 21. Berikut link akses data batimetri yang digunakan https://tanahair.indonesia.go.id/demnas/ . c. Data Angin
Data  arah  dan  kecepatan  angin  diperoleh  dengan  mengunduh  (download)  di https://climate.copernicus.eu/ .  Data  arah  dan  kecepatan  angin  yang  diunduh  adalah  data  arah  dan kecepatan angin harian dengan grid spasial 0.125 x 0.125 ° selama 1 tahun dimulai dari 1 Desember 2021  hingga 30 November 2022  dengan interval perekaman data setiap 1 (satu) jam. Data tersebut akan digunakan sebagai pembangkit arus untuk membangun kondisi model arus.

## 2.4.  Analisis Data Model

## a. Pasang Surut
Hasil  dari  pengukuran  pasang  surut  dianalisis  menggunakan  menggunakan  metode  Admiralty  untuk memperoleh  nilai  ketinggian  muka  laut  rata-rata  (MSL)  dan  konstanta  harmonik  pasang  surut.  Nilai konstanta  harmonik  pada  metode  Admiralty  digunakan  untuk  menghitung  nilai  pasang  surut  dan bilangan formzahl (F)  yang  pasang  surut.  Perhitungan  nilai  tipe  pasang  surut  dapat  diketahui menggunakan persamaan bilangan Formzahl (Pugh, 1987).
F = K 1 +O 1 M 2 +S 2 ………………………………………………….………………………………..   (1)
Dimana  O1  adalah  amplitudo  pasut  tunggal  utama  yang  diakibatkan  oleh  gaya  tarik  bulan;  K1 adalah amplitudo pasut tunggal utama yang diakibatkan oleh gaya tarik bulan dan matahari; M2 adalah amplitudo pasut ganda utama yang diakibatkan oleh gaya tarik bulan; dan S2 adalah amplitudo pasut ganda utama yang diakibatkan oleh gaya tarik matahari (Riyadi & Santos, 2018).
Dimana:
F
= Bilangan formzahl (F) K1 = Konstanta harmonik pasang surut diurnal akibat gaya tarik matahari dan  bulan
O1
= Konstanta harmonik pasang surut diurnal akibat gaya tarik bulan M2 = Konstanta harmonik pasang surut semi diurnal akibat gaya tarik bulan
S2 = Konstanta harmonik pasang surut semi diurnal akibat gaya tarik matahari
Kategori tipe pasang surut disajikan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Tipe Pasang Surut Berdasarkan Nilai Bilangan Formzahl (F).
Kriteria Bilangan Formzahl Tipe Pasang Surut 0.0 < F ≤ 0.25
0.25 < F ≤ 1.5 1.5 < F ≤ 3.0 F ˃ 3.0
Setengah harian (Semi diurnal /Ganda)
Campuran condong harian ganda
Campuran condong harian tunggal Tunggal ( diurnal )
Sumber : Pasaribu et al., 2022 / Source : Pasaribu et al., 2022

## b. Pembuatan Domain Model
Pembuatan domain model dilakukan dengan  menggunakan software MIKE 21 dengan menggunakan modul  MIKE  21  dengan  menggunakan  modul  Flow  Model  FM  (DHI,  2014).  Modul  ini  pada  umumya digunakan untuk mengetahui pola pada arus laut (Amirullah et al ., 2014; Sri Suharyo & Adrianto, 2018). Langkah awal pembuatan simulasi pemodelan arus yaitu dengan cara pembuatan domain model untuk menentukan luasan dan area pada lokasi penelitian. Selanjutnya untuk simulasi pemodelan arus yaitu dengan cara membuat mesh dengan memasukkan data posisi garis pantai dan data batimetri dengan menggunakan modul mesh generator , selanjutnya menentukan boundary condition untuk menentukan batasan  area  model.  Untuk  batas  terbuka  yaitu  bagian  yang  menghadap  ke  laut  lepas  atau  perairan terbuka yang akan menjadi batasan area pembentukan pasang surut secara spasial dan batas tertutup
yaitu  bagian  darat  atau  garis  pantai.  Setelah  batas  domain  terbentuk,  tahapan  selanjutnya  adalah melakukan gridding berupa unstructured mesh . Grid berbentuk segi tiga yang ukurannya berbeda-beda. Selanjutnya  dilakukan  interpolasi  data  batimetri  ke  dalam  bentuk  spasial  2  (dua)  dimensi.  Tampilan domain model dapat dilihat pada Gambar 2 .
Gambar 2. Tampilan domain model di Perairan Teluk Bakau.

## c. Arah dan Kecepatan Angin
Data arah dan kecepatan angin dilakukan dengan tujuan untuk pembangkit model  arus. Koreksi data arah dan kecepatan angin menggunakan beberapa persamaan berikut mengacu pada (Suhana et al., 2021; Adji et al., 2020). Koreksi kecepatan angin terdiri dari beberapa tahapan diantaranya yaitu koreksi ketinggian, koreksi durasi, koreksi stabilitas, koreksi efek lokasi, dan wind stress faktor . Data angin hasil koreksi  digunakan  sebagai  input  untuk  mendapatkan  persentase  arah  dan  kecepatan  angin  yang bertiup  setiap  musim  selama  1  tahun  dan  ditampilkan  dalam  bentuk  mawar  angin  ( wind  rose ) menggunakan software MIKE 21. Pengolahan data arah dan kecepatan angin menggunakan software MIKE 21 dengan modul time series diawali dengan melakukan input data berupa jam, tanggal, bulan, tahun,  serta  arah  dan  kecepatan  angin  untuk  dilakukan  konversi  data.  Untuk  menampilkan  bentuk mawar angin ( wind rose ) data yang sudah dikonversi selajutnya diinput dengan modul plot composer untuk ditampilkan dalam bentuk mawar angin ( wind rose ).

## 2.5.  Analisis Data Validasi Arus

## a. Uji Normalitas dan Uji Anova
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki  distribusi  normal  atau  tidak  (Siregar  &  Syofiyan,  2015).  Uji  normalitas  berguna  untuk menentukan data yang telah dikumpulkan lalu berdistribusi normal atau  diambil dari populasi normal. Metode yang digunakan pada uji normalitas adalah metode Kolmogrov-Smirnov.
Menurut  Marpaung  et  al.,  (2017)  uji  Anova  adalah  bentuk  khusus  dari  analisis  statistik  yang banyak digunakan dalam penelitian eksperimen. Hal pertama yang harus dilakukan pada saat analisis anova  satu  arah  adalah  membuat  asumsi  bahwa  data  tersebut  berdistribusi  normal.  Selanjutnya, membuat kalimat hipotesis (H0 dan H1), lalu mementukan nilai signifikan dengan nilai  Sig (P Value). Untuk menentukan nilai H0 dan H1 diterima, maka ketentuan yang harus diikuti adalah jika (P Value)
sama atau lebih kecil dari nilai 0.05 , maka H0 diterima dan H1 ditolak dan bila (P Value) lebih besar dari 0.05, maka H0 ditolak dan H1 diterima. Sebagai soalan diketahui bahwa nilai arah dan kecepatan arus  simulasi  model  terhadap  lapangan,  H0  dan  H1  diterima  karena  tidak  ada  perbedaan    secara signifikan antara kedua nilai tersebut.

## b. RMSE (Root Mean Square Error)
RMSE  ( Root  Mean  Square  Error )  digunakan  untuk  validasi  hasil  model  arus  laut  dengan  melakukan perbandingan  data  yang  dihasilkan  dari  simulasi  model  dengan  data  hasil  pengukuran  dilapangan. Perhitungan nilai RMSE ( Root Mean Square Error ) dengan menggunakan persamaan berikut (Wang & Yanmin, 2018).
………………………………………………………………………………   (2)
Dimana:
At : Hasil pengukuran di lapangan Ft : Hasil pemodelan n : Jumlah data Tabel 2. Nilai Interpretasi pada 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
Sumber : Astari et al., 2018 / Source : Astari et al., 2018

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Tipe dan Pola Pasang Surut
Tipe  dan  pola  pasang  surut  diperairan  Teluk  Bakau  dapat  dilihat  berdasarkan  elevasi  muka  air. Berdasarkan pengolahan data pasang surut menunjukkan bahwa kondisi pasang tertinggi di perairan Teluk berkisar 4.90 m dan terendah berkisar  -1.90 m. Grafik elevasi muka air laut dapat dilihat pada Gambar 3 .
Pasang  surut  di  perairan  Teluk  Bakau  diklasifikasikan  sebagai  pasang  surut  tipe  campuran condong  harian  ganda  ( mixed  predominantly  semi  diurnal  tide ).  Tipe  pasang  surut  ini  diperoleh berdasarkan  perhitungan  nilai  formzahl  (F)  yaitu  0,65  ( Tabel  3 ).  Berdasarkan  hasil  perhitungan komponen harmonik pasang surut ( Tabel 3 ) bahwa komponen pada perairan Teluk Bakau dipengaruhi oleh  komponen  M2  (komponen  harian  ganda  akibat  pengaruh  bulan).  Hasil  dari  penelitian  yang dilakukan  bahwa  pasang  surut  di  perairan  Pulau  Bintan  bagian  timur  adalah  pasang  surut  campuran condong ke harian ganda ( mixed predominantly semi diurnal tide ) dengan bilangan formzahl 0.25 < F ≤ 1.5. Tipe pasang surut pada setiap wilayah di permukaan bumi tidak selalu sama. Hal ini disebabkan oleh  perbedaan  besarnya  gaya  tarik  bulan  dan  matahari  yang  tidak  sama  pada  setiap  wilayah  atau dengan kata lain tergantung pada posisi tempat serta keadaan topografi dasar lautnya (Muhidin et al ., 2020). Hasil perhitungan  pasang surut  pada  perairan Teluk Bakau terdapat tipe yang terjadi dua kali pasang  dan  dua  kali  surut  dalam  sehari  tetapi  terkadang  terjadi  satu  kali  pasang  dan  satu  kali  surut dengan memiliki tinggi dan waktu berbeda (Irawan, 2017). Berdasarkan Muhidin et al ., (2020) pasang surut  di  perairan  Indonesia  bersifat  campuran  sebagai  perambatan  dari  dua  samudera  yang  bersifat campuran, terutama jenis pasang surut campuran condong ke harian ganda. Perambatan pasang surut ini dipengaruhi oleh kedalaman suatu perairan. Laut Jawa bagian timur menerima perambatan pasang surut  dari  Samudra  Pasifik  melalui  Laut  Banda  dan  Selat  Malaka  yang  merupakan  perairan  dalam, sedangkan  pada  Laut  Jawa  bagian  barat  juga  mendapat  perambatan  pasang  surut  dari  Samudera Pasifik namun melalui Laut Cina Selatan yang merupakan perairan dangkal.
Tabel 3. Komponen Harmonik Pasang Surut di Perairan Teluk Bakau.
M2 S2 N2 K1 O1 K2 P1 Amplitudo (m) 0.82 0.25 0.17 0.46 0.24 0.07 0.15 Fase (°) 80.10 169.77 9.16 52.97 241.17 169.77 52.97 Formzhal (F) 0.65

## 3.2. Distribusi Arah dan Kecepatan Angin
Distribusi arah angin terbagi menjadi 8 arah mata angin diantaranya utara, timur laut, timur, tenggara, selatan, barat daya, barat dan barat laut. Hasil frekuensi kejadian angin dan mawar angin (windrose) yang  telah  di  klasifikasikan  berdasarkan  arah  dan  kecepatan  angin  dapat  dilihat  pada  ( Tabel  4 dan Gambar  4 )  angin  dominan  bertiup  dari  arah  selatan  dengan  presentase  frekuensi  kejadian  sebesar 24.38% dengan dominan kecepatan berkisar 2.1-3.6 m/s. Berikut adalah tampilan distribusi frekuensi arah dan kecepatan angin pada perairan Teluk Bakau selama Desember 2021 – November 2022.
Gambar 4. Mawar Angin Selama 1 Tahun (Desember 2021-November 2022).
Aurelia Journal, Vol. 6 (1): 55 – 70
Tabel 4. Persentase Arah dan Kecepatan Angin Desember 2021-November 2022.
Direction Speed (m/s) Direction (%) 0.5-2.1 2.1-3.6  3.6- 5.7 5.7-8.8 8.8-11.1 >= 11.1 North 2.19 3.84 9.86 4.11 0.00 0.00 20.00 Northeast 2.47 5.75 3.84 0.82 0.00 0.00 12.88 East 1.64 1.37 0.55 0.00 0.00 0.00 3.56 Southeast 4.66 6.85 4.66 0.00 0.00 0.00 16.16 South 6.85 11.78 5.75 0.00 0.00 0.00 24.38 Southwst 2.74 3.84 1.10 0.00 0.00 0.00 7.67 West 2.19 3.01 2.19 0.00 0.00 0.00 7.40 Northwest 1.92 1.92 1.64 0.55 0.00 0.00 6.03 Sub Total 24.66 38.36 29.59 5.48 0.00 0.00 98.08 Calms 1.92 Total 100

## 3.3. Model Pola Arus Permusim
Hasil pola arus permusim ini tidak disajikan secara keseluruhan pada simulasi model, hanya disajikan pada kondisi tertentu yang menggambarkan arus musiman dan arus yang dipengaruhi oleh angin dan pasang surut. Arus musiman atau yang di pengaruhi oleh angin musiman diperoleh dari hasil rata-rata simulasi  model.  Untuk  melihat  pengaruh  angin  dan  pasang  surut  maka  penjelasan  arus  musiman disajikan dalam dua kondisi, yaitu saat menuju pasang dan saat menuju surut.

## a. Musim Utara
Pada musim utara kecepatan arus rata-rata berkisar 0,22 m/s. Pada saat musim utara kondisi pasang tertinggi ( p ) kecepatan arus laut berkisar 0,61 m/s dengan vektor arus bergerak menuju ke arah utara perairan  Teluk  Bakau  dengan  elevasi  muka  air  berkisar  1.57  m.  Pada  saat  kondisi  surut  terendah ( Gambar  6 )  kecepatan  arus  berkisar  0,00  m/s  dengan  vektor  arus  dominan  bergerak  menuju  utara, namun  ada  beberapa  vektor  yang  bergerak  menjauhi  pantai  dengan  elevasi  muka  air  berkisar  -1,60 m/s. Pada saat musim utara kondisi pasang tertinggi dan surut terendah angin bertiup dari arah utara.
Gambar 5. (A) Pola Arus Menuju Pasang Musim Utara; (B) Grafik Elevasi Pasang Surut; (C) Grafik Kecepatan Arus; (D) Arah Arus.
Aurelia Journal, Vol. 6 (1): 55 – 70
Gambar 6. (A) Pola Arus Menuju Surut Musim Utara; (B) Grafik Elevasi Pasang Surut; (C) Grafik Kecepatan Arus; (D) Arah Arus.

## b. Musim Timur
Pada  musim  timur  kecepatan  arus  rata-rata  berkisar  0,24  m/s.  Arus  laut  pada  saat  kondisi  pasang tertinggi  ( Gambar  7 )  kecepatan  arus  berkisar  0.49  m/s  dengan  vektor  arus  menuju  ke  arah  utara perairan Teluk Bakau dengan elevasi muka air 0.92 m. Pada  saat kondisi surut terendah ( Gambar 8 ) kecepatan arus berkisar 0.01 m/s dengan vektor arus bergerak menjauhi pantai menuju ke utara  dan timur  laut  perairan  Teluk  Bakau  dengan  elevasi  muka  air  berkisar  -1,44  m.  Pada  saat  musim  timur kondisi pasang tertinggi dan surut terendah angin bertiup dari arah barat laut dan utara.
Gambar 7. (A) Pola Arus Menuju Pasang Musim Timur; (B) Grafik Elevasi Pasangsurut; (C) Grafik Kecepatan Arus; (D) Arah Arus.
Gambar 8. (A) Pola Arus Menuju Surut Musim Timur; (B) Grafik Elevasi Pasang Surut; (C) Grafik Kecepatan Arus; (D) Arah Arus.

## c. Musim Selatan
Musim selatan kecepatan arus rata-rata 0,26 m/s. Arus laut pada saat kondisi pasang tertinggi ( Gambar 9 )  kecepatan  arus  berkisar  0,50  m/s  dengan  vektor  arus  bergerak  menuju  ke  arah  selatan  perairan Desa Berakit dengan elevasi muka air berkisar 0.97 m. Pada saat kondisi surut terendah ( Gambar 10 )
kecepatan arus berkisar 0,01 dengan arah arus bergerak menjauhi pantai menuju utara perairan Desa Berakit dengan  elevasi muka air  berkisar  -1,57 m. Pada saat musim selatan kondisi pasang tertinggi dan surut terendah angin bertiup dari arah utara.
Gambar 9. (A) Pola Arus Menuju Pasang Musim Selatan; (B) Grafik Elevasi Pasang Surut; (C) Grafik Kecepatan Arus; (D) Arah Arus.
Gambar 10. (A) Pola Arus Menuju Surut Musim Selatan; (B) Grafik Elevasi Pasang Surut; (C) Grafik Kecepatan Arus; (D) Arah Arus.

## d. Musim Barat
Musim barat kecepatan arus rata-rata berkisar 0,24 m/s. Arus laut pada saat kondisi pasang tertinggi ( Gambar  11 )  kecepatan  arus  berkisar  0,47  m/s  dengan  vektor  arus  bergerak  menuju  secara  acak dengan  elevasi  muka  air  berkisar  0.96  m.  Pada  saat  kondisi  surut terendah  ( Gambar  12 )  kecepatan arus berkisar 0,01 m/s dengan vektor arus bergerak menuju ke selatan perairan, namun ada vektor arus yang bergerak dari arah barat menuju ke arah utara dengan elevasi muka air berkisar – 1.39 m. Pada saat musim barat kondisi pasang tertinggi dan surut terendah angin bertiup dari barat laut dan utara.
Gambar 11. (A) Pola Arus Menuju Pasang Musim Barat; (B) Grafik Elevasi Pasang Surut; (C) Grafik Kecepatan Arus; (D) Arah Arus.
Aurelia Journal, Vol. 6 (1): 55 – 70
Gambar 12. (A) Pola Arus Menuju Surut Musim Barat; (B) Grafik Elevasi Pasang Surut; (C) Grafik Kecepatan Arus; (D) Arah Arus.
Berdasarkan hasil simulasi arus pada perairan Teluk Bakau, arus dominan bergerak tidak sesuai atau  berbeda  dari  hembusan  angin.  Kecepatan  angin  rata-rata  pada  setiap  musimnya  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  kecepatan  rata-rata  arus  permukaan  pada  perairan  Teluk  Bakau. Menurut  (Aziz,  2006),  arus  permukaan  laut  khususnya  pada  perairan  dangkal  sangat  kuat  mendapat pengaruh  dari  pasang  surut,  gesekan  angin  di  permukaan,  perbedaan  gradien  tekanan  maupun densitas air laut. Oleh karena itu, pada perairan Teluk Bakau arus laut dominan bergerak tidak sesuai dengan arah angin, hal ini terjadi karena pola arus permukaan laut khususnya pada perairan dangkal ini banyak faktor yang mempengaruhinya.
Kecepatan arus laut permukaan umumnya juga dipengaruhi oleh adanya perbedaan kedalaman perairan,  dimana  kecepatan  arus  laut  lebih  besar  pada  kedalaman  perairan  yang  lebih  dangkal sedangkan  pada  perairan  yang  lebih  dalam  kecepatan  arus  dominan  lebih  kecil  (Meidji et  al., 2022). Pola pergerakan arus di perairan Teluk Bakau berdasarkan hasil simulasi model merupakan pola arus yang dibangkitkan oleh pasang surut dengan asumsi tidak ada pengaruh angin dan juga gesekan dasar hal  ini  sesuai  dengan  pernyataan  Hardani et  al., (2015)  bahwasannya  arus  yang  faktor  pembangkit utamanya adalah pasang surut dominan bergerak ke dua arah. Pola arus pada perairan Teluk Bakau dominan  bergerak  ke  dua  arah  ( bi-directional )  yaitu  utara  dan  barat  daya.  Dari  hasil  simulasi  model menunjukan adanya perbedaan pola arus yang terbentuk pada saat kondisi pasang dan kondisi surut, bahwasannya arus di sekitar sungai, estuari dan teluk gerakan arus pasang surut adalah bolak balik, dimana pada masing-masing kondisi pasang surut pola arus pasang surutnya akan berbeda Permadi et al., (2015). Pergerakan arus bolak-balik dikarenakan adanya perubahan batimetri dan elevasi muka air laut. Hal ini sesuai dengan pernyataan (Poerbandono & Djunasjah, 2005) bahwasannya arus pasang surut  mempunyai  arah  sifat  yang  berlawanan  dari  arah  menuju  pantai  dan  menjauhi  pantai  yang menyebabkan meninggi dan merendahnya permukaan laut.

## 3.4. Validasi Data Arus
Hasil  pengukuran  dan  validasi  data  arus  yang  dihasilkan  dari  model  dan  intrumen.  Data  arus  ini digunakan  untuk  mengetahui  nilai  arah  dan  kecepatan  arus  lapangan  dan  simulasi  model  dengan menggunakan  uji  normalitas  dan  uji One  Way Anova  (satu  arah).  Validasi  data  arus  lapangan  dan simulasi model dapat dilihat pada gambar 13 berupa windrose (mawar angin).
Aurelia Journal, Vol. 6 (1): 55 – 70
Gambar 13. (A) Arus Lapangan; (B) Arus Simulasi Model.

## a. Uji Normalitas
Berdasarkan hasil uji normalitas kecepatan arus model terhadap kecepatan arus lapangan pada Test Normality  Statistic dapat  diketahui  bahwa  nilai  Sig.  (P  value  0.541  >  0.05)  bahwa  nilai  dapat disimpulkan bahwa berdistribusi normal ( Tabel 5 ). Hasil uji normalitas arah arus model terhadap arah arus lapangan pada Test Normality Statistic diketahui bahwa nilai Sig. (P value 1.000 > 0.05) bahwa nilai dapat disimpulkan bahwa berdistribusi normal ( Tabel 6 ).
Tabel  5. Test  Normality  Statistic Pada  Kecepatan  Arus  Model  Terhadap  Kecepatan  Arus Lapangan.
TEST NORMALITY STATISTIC Kecepatan Arus Most Extreme Differences Absolute 0.429 Positive 0.000 Negative -0.429 Kolmogrov-Smirnov Z 0.802 Asymp. Sig. (2-tailed) 0.541 Tabel 6. Test Normality Statistic Pada Arah Arus Model Terhadap Arah Arus Lapangan.
TEST NORMALITY STATISTIC Arah Arus Most Extreme Differences Absolute 0.100 Positive 0.100 Negative 0.000 Kolmogrov-Smirnov Z 0.229 Asymp. Sig. (2-tailed) 1.000

## b. Uji Anova
Hasil uji one-way anova kecepatan arus model terhadap kecepatan arus lapangan dengan nilai Sig. (P Value 0.198 ≥  0.05),  berkesimpulan  bahwa  nilai kecepatan  arus pada kedua data tersebut tidak ada perbedaan  secara  signifikan  ( Tabel  7 ).  Hasil  uji one-way anova  arah  arus  model  terhadap  arus lapangan dengan nilai Sig. (P Value 0.306 ≥ 0.05), berkesimpulan bahwa nilai arah arus pada kedua data tersebut tersebut tidak ada perbedaan secara signifikan.
A B
Tabel 7. Uji One Way Anova Pada Kecepatan Arus Model Terhadap Kecepatan Arus Lapangan.
ONE WAY ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Kec. Arus Model Between Groups 5720.643 1  5720.643 1.853 0.198 Within Groups 37047.714 12  3087.310 Total 42768.357 13 Tabel 8. Uji One Way Anova Pada Arah Arus Model Terhadap Arah Arus Lapangan.
ONE WAY ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Arah Arus Model Between Groups 4195.138 1 4195.138 1.106 0.306 Within Groups 72080.100 19 3793689 Total 76275.238 20

## c. RMSE (Root Mean Square Error)
Validasi dari hasil pencuplikan kedua data tersebut diperoleh nilai sebesar 0.19 atau sama dengan 19% dengan  kategori  kecil  (Astari et  al .,  2018).  Grafik  arah  kecepatan  arus  lapangan  dan  simulasi  model dapat dilihat pada Gambar 14 .

## Gambar 14. Grafik Arah Kecepatan Arus Lapangan dan Simulasi Model.
Validasi  data  pada  penelitian  ini  untuk  mengetahui  perbedaan  nilai  kecepatan  dan  arah  arus model terhadap lapangan. Sebelum melakukan uji hipotesis maka terlebih dahulu melakukan uji statistik one-way anova  sebagai  teknik  analisis  datanya.  Adapun  Uji  asumsi  dasar  yaitu  uji  normalitas.  Uji normalitas  data  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  kenormalan  distribusi  antara  nilai  data
dilapangan  dan  simulasi  model.  Untuk  mengetahui  normalitas  dapat  digunakan  signifikansi  yang  ada pada hasil penghitungan menggunakan SPSS ( Stastical Program for Social Science ) 21, Apabila nilai signifikansi lebih besar atau sama dengan 0,05, maka berdistribusi normal, jika nilai signifikansi kurang, maka data tidak berdistribusi normal (Santoso & Singgih, 2015).
Data arah dan kecepatan arus simulasi model terhadap lapangan dilakukan pengujian normalitas data  untuk  mengetahui  data  tersebut  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Hasil  uji  normalitas  data  yang dilakukan  menunjukkan  bahwa  nilai  arah  dan  kecepatan  arus  simulasi  model  terhadap  lapangan berdistribusi normal. Setelah melakukan uji normalitas data dilanjutkan dengan melakukan uji One Way anova untuk mengetahui nilai arah dan kecepatan arus model terhadap lapangan ada perbedaan nilai secara signifikansi atau tidak. Pada saat dilakukan uji One Way anova nilai arah dan kecepatan arus simulasi  model  terhadap  arus  lapangan,  H0  dan  H1  diterima  karena  tidak  ada  perbedaan  secara signifikan antara kedua nilai tersebut.
Untuk  membuktikan  nilai  kedua  data  tersebut  tidak  ada  perbedaan  secara  siginifikan  yakni menggunakan uji akurasi RMSE ( Root Mean Square Error ) yang dimana nilai tersebut digunakan untuk mengukur tingkat akurasi hasil perkiraan pada suatu model. Nilai uji akurasi menggunakan RMSE pada data arus simulasi model terhadap lapangan sebesar 0.19 atau sama dengan 19%. Dari perhitungan uji normalitas  dan  uji  anova  diketahui  bahwa  arus  simulasi  model  terhadap  lapangan  nilai  berdistribusi normal dan tidak perbedaan nilai secara signifikan pada kedua data sehingga berdasarkan nilai RMSE menunjukkan  bahwa  perbedaan  nilai  antara  hasil  simulasi  model  dengan  pengukuran  data  secara langsung relatif kecil. Hal ini juga menunjukkan bahwa model arus permukaan laut yang dibuat cukup untuk menggambarkan kondisi sebenarnya.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, kecepatan arus rata-rata pada musim utara berkisar 0.22 m/s,  kecepatan  arus  rata-rata  pada  musim  timur  berkisar  0.24  m/s,  kecepatan  arus  rata-rata  pada musim  selatan  berkisar  0.26  m/s  dan  pada  musim  barat  kecepatan  arus  rata-rata  berkisar  0.24  m/s dengan  arah  dominan  menuju  utara  dan  barat  laut. Hal  ini  menunjukan  bahwa  pertemuan  massa  air yang berbeda sehingga kecepatan dan  arah  arus mengakibatkan terjadinya  arus acak atau berputar. Dengan pola tersebut dapat dijadikan sebagai acuan penentuan daerah berbahaya secara spasial dan temporal.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  bahwa  hasil  validasi  data  arus  simulasi  model dan  data  arus  lapangan  pada  RMSE  menunjukkan  19%  dengan  kategori  kecil  dan  tidak  adanya perbedaan  nilai  secara  signifikan  sehingga  menggambarkan  kondisi  real  (nyata)  pada  perairan  Teluk Bakau.

## Daftar Pustaka
Adji, S. H., Putra, R. D., Suhana, M. P., Febrianto, T., & Koenawan, C. J. (2020). Characteristic of sea waves  Southern  Batam  City  Waters-Northern  Lingga  District  waters. Journal  of  Applied Geospatial Information . 4(2), 367 – 371.
Amirullah, A. N., Sugianto, D. N., & Indrayanti, E. 2014. Kajian pola arus laut dengan pendekatan model hidrodinamika  dua  dimensi  untuk  pengembangan  pelabuhan  Kota  Tegal. Journal  of Oceanography . 3(4), 671-682.
Arifiyanto,  Pranowo,  W.S.,  Fatoni,  K.I.  &  Dewi,  A.R.T.  (2016).  Pengolahan  dan  penyajian  data  arus pasang surut hasil pengukuran Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP) sontek argonout-XR menggunakan perangkat lunak T_Tide_V1.3beta. Jurnal Hidropilar . 1(2), 56 – 67. Astari,  K.  F.,  A.  Hendri.,  &  M.  Fauzi.  (2018).  Analisis  pasang  surut  perairan  Dumai  menggunakan metode admiralty. Jom FTEKNIK . 5(2), 1-7. Azis, F. (2006). Gerak air di laut. J . Oseana . 31(4), 9 – 21. [DHI] Danish Hydraulic Institute. (2014). MIKE 21 & MIKE 3 Flow Model FM. Hydrodynamic Module. Step by Step Training Guide . DHI.
Hardani, O. M., Rifai, A.,Sugianto, D. N. (2015). Kajian pola arus di Teluk Ujungbatu Jepara. Journal of Oceanography. 4 (1), 242-252. Harjono,  S.,  Dewi,  A.R.T.,  Rawi,  S.,  &  Fauzi,  A.  (2016).  Akuisisi  data  arus  ADCP  teledyne  dengan sistem sea bottom mounted dan processing data arus. Jurnal Hidropilar . 1(1), 79-89. Irawan, S. (2017). Kondisi hidro-oseanografi perairan Pulau Bintan (studi kasus perairan Teluk Sasah). Jurnal  Kelautan:  Indonesiam  Journal  of  Marine  Science  and  Technology .  10(1),  41-53. https://doi.org/10.21107/jk.v10i1.2145.
Leksono, A., Atmodjo, W., & Maslukah, L. (2013). Studi arus laut pada musim barat di perairan pantai Kota Cirebon. Journal of Oceanography . 2(3), 206-213.
Lareno, B. (2015). Analisa Dan Perbandingan Akurasi Model Prediksi Rentet Waktu Arus Lalu Lintas Jangka  Pendek. CSRID  (Computer  Science  Research  and  Its  Development  Journal) .  6(3), 148. https://doi.org/10.22303/csrid.6.3.2014.148-158. Meidji,  I.  U.,  Demulawa,  M.,  &  Rifai,  R.  R.  (2022).  Kajian  model  hidrodinamika  sebaran  pola  arus permukaan di Teluk Palu. Jurnal Pembelajaran dan Sains Fisika . 3(1), 30-37.
Milasari, A., Ismunarti, D. H., Indrayanti, E., Muldiyatno, F., Ismanto, A., & Rifai, A. (2021). Model arus permukaan  Teluk  Lampung  pada  musim  peralihan  II  dengan  pendekatan  hidrodinamika. Jurnal Buletin Oseanografi Marina. 10(3), 259 – 268.
Muhidin, A., Atmawidjaja, R. R., & Riadi, B. (2020). Analisis tipe dan karakteristik pasang surut di Pulau Jawa. Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Teknik Geodesi . 1(1), 1-10. Pasaribu, R., P, Sewiko., & R, Arifin. (2022). Penerapan metode admiralty untuk mengolah data pasang surut di perairan Selat Nasik, Bangka Belitung. Jurnal Ilmiah Platax . 10(1), 149. Permadi, L., C., Indrayanti, E., & Rochaddi, B. (2015). Studi arus pada perairan laut di sekitar PLTU Sumuradem Kabupaten Indramayu Provinsi Jawa Barat. Oseanografi. 4(2), 516-523.
Poerbandono & E, Djunansjah. (2005). Survei hidrografi. Refika Aditama, Bandung. 180 Halaman . Pugh. (1987). Tides, Surges and Mean Sea Level. California (USA). John Wiley & Sons Ltd. Riyadi,  A.,  &  Santos,  M.  2018.  Kondisi  Oseanografi  di  Selat  Matak  Kabupaten  Kepulauan  Anambas Melalui Model Hidrodinamika. Jurnal Air Indonesia . 7(2), 181-192.
Santoso  &  Singgih.  (2015). Statistik  NonParametrik .  PT.  Elex  Media  Komputindo.  Jakarta.  300 Halaman. Siregar  &  Syofian.  (2015). Statistika  Parametrik  Untuk  Penelitian  Kuantitatif  Dilengkapi  Dengan Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS Versi 17. Bumi Aksara. Jakarta. 560 Halaman. Sontek/YSI.  (2017). Argonaut  Acoustic  Doppler  Current  Meter  Technical  Documentation .  (Manual Book). San Diego. Suhana,  M.  P.  (2016). Analisis  Perubahan  Garis  Pantai  di  Pantai  Timur  Pulau  Bintan  Provinsi Keprulauan Riau. Tesis. Institut Pertanian Bogor. 99 Halaman. Suhana,  M.  P.,  Shafitri,  L.  F.,  Putra,  R.  D.,  Nugraha,  A.  H.,  Koenawan,  C.  J.,  Idris,  F.,  Karlina,  I., Febrianto, T., Anggraini, R., Apdillah, D., Nurjaya, I.W., Natih, N. M. N., Syakti, A. D.  (2021). Characteristics  of  sea  waves  condition  at  the  northern  and  eastern  of  Bintan  Island  within period of 2015-2019. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science . 1 – 10. IOP Publishing Ltd.
Suharyo,  S.,  O  &  Adrianto,  D.  2018.  Studi  hasil  running  model  arus  permukaan  dengan  software numerik  mike  21/3  (guna  penentuan  lokasi  penempatan  stasiun  energi  arus  Selat  Lombok (Nusapenida). Applied Technology and Computing Science Journal . 1(1), 30-38. Wisha , U. J., Husrin, S., & Prihantono, J. (2015). Hidrodinamika Perairan Teluk Banten pada musim peralihan (Agustus-September). Jurnal Ilmu Kelautan . 20(2), 101-112. Wang. W & Lu. Y. 2018. Analysis of the Mean Absolute Error (MAE) and the Root Mean Square Error (RMSE) in Assessing Rounding Model. IOP Conf. Series Materials Science and Engineering . 324(1), 012049 . https://doi.org/10.1088/1757-899X/324/1/012049.
Yuningsih,  A.  &  Achmad,  M.  (2011).  Potensi  energy  arus  laut  untuk  pembangkit  tenaga  listrik  di Kawasan  Pesisir  Flores  Timur,  NTT. Jurnal  Ilmu  Kelautan  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis . 3(1), 13-25.