## Analisis Perbandingan Nilai Chart Datum Berdasarkan Lama Waktu Pengamatan di Stasiun Pasut Prigi
The Comparison Analysis of Datum Chart Values Based on Observation Time Variations at Prigi Tidal Station

## Dany Okta Dewantara, Khomsin*
Departemen Teknik Geomatika, FTSPK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: khomsin@geodesy.its.ac.id
Diterima: 17082021; Diperbaiki: 01032022; Disetujui: 31082022; Dipublikasi: 01102022
Abstrak: Menurut riset yang dilakukan oleh Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG), Perairan laut selatan Jawa Timur memiliki potensi terjadinya tsunami. Maka dari itu perlu diadakan kajian yang lebih mendalam yang hasilnya bisa dijadikan sebagai data pelengkap untuk menggambarkan kondisi laut pada masa mendatang. Salah satu fenomena yang bisa dijadikan acuan untuk mengetahui kondisi perairan suatu daerah yaitu dengan mengamati pasang surut suatu wilayah perairan, yang dapat diaplikasikan dengan melakukan pengamatan pasut untuk menentukan nilai chart datum di daerah tersebut. Penelitian ini berisi perbandingan nilai chart datum ( MSL , HHWL , dan LLWL ) dari  data  15  hari,  satu  bulan,  tiga  bulan,  enam  bulan,  satu  tahun,  dan  dua  tahun  di  Perairan  Prigi.  Metode  yang digunakan adalah metode least square . Hasil dari penelitian ini dapat digunakan untuk mempertimbangkan efisiensi pengamatan  pasut  terutama  dalam  penentuan  durasi  pengamatan.  Data  Stasiun  Prigi  menunjukkan  bahwa  lama pengamatan  pasut  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  nilai MSL ,  namun  berpengaruh  signifikan  terhadap  nilai HHWL dan LLWL yang  dihasilkan.  Sehingga  nilai  prediksi MSL jangka  panjang  yang  baik  dapat  diperoleh  dari Pengamatan  selama  15  hari  atau  satu  bulan  saja.  Sedangkan  nilai  prediksi HHWL dan LLWL semakin  baik  ketika pengamatan dilakukan semakin lama. Selisih atau perbedaan nilai MSL terbesar di Stasiun Prigi yaitu 0,63 meter. Lalu perbedaan nilai HHWL terbesar yaitu 1,176 meter. Kemudian perbedaan nilai LLWL terbesar yaitu 1,106 meter.
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract:    According  to  research  conducted  by  the  Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG),  the southern sea waters of East Java have the potential for a tsunami. Therefore, it is necessary to conduct a more in- depth study whose results can be used as complementary data to describe future sea conditions. One of the phenomena that can be used as a reference to determine the condition of the waters of an area is by observing the tides of a water area, which can be applied by observing the tides to determine the value of the datum chart in the area. This study contains a comparison of chart datum values (MSL, HHWL, and LLWL) from 15 days, one month, three months, six months, one year, and two years of data in Prigi waters. The method used is the least square method. The results of this  study  can  be  used  to  consider  the  efficiency  of  tidal  observations,  especially  in  determining  the  duration  of observations. Prigi Tidal Station data shows that the length of tidal observation has no significant effect on the MSL value, but has a significant effect on the resulting HHWL and LLWL values. So that a good long-term MSL prediction value can be obtained from observations for 15 days or just one month. While the predicted values  of HHWL and LLWL are getting better the longer the observations are made. The biggest difference or difference in MSL value at the Prigi Tidal Station is 0.63 meters. Then the biggest difference in HHWL value is 1.176 meters. Then the biggest difference in LLWL value is 1.106 meters.
Kata kunci: HHWL , LLWL , MSL , Pasang Surut, Perbandingan
Cara untuk sitasi: Dewantara, D.O. & Khomsin. (2022). Analisis Perbandingan Nilai Chart Datum Berdasarkan Lama Waktu Pengamatan di Stasiun Pasut Prigi. Geoid, 18 (1), 168-175.

## Pendahuluan
Menurut riset yang dilukakan oleh Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG), Perairan Selatan Provinsi Jawa Timur memiliki potensi terjadinya tsunami (Hastuti 2020). Karena potensinya  tersebut maka perlu  diadakan  kajian-kajian  lebih  mendalam  tentang  kondisi  di  Perairan  Jawa  Timur  yang  hasilnya  bisa dijadikan sebagai referensi dalam penentuan kebijakan perihal pengelolaan sumber daya alam dan sebagai data pelengkap untuk menggambarkan kondisi laut pada masa mendatang. Salah satu fenomena yang bisa dijadikan acuan untuk mengetahui kondisi Perairan suatu daerah yaitu dengan mengamati pasang surut suatu wilayah Perairan,  dimana  dalam  penelitian  ini  diaplikasikan  dengan  melakukan  analisis  perbandingan  nilai chart datum . Pasang surut air laut adalah naik turunnya muka laut secara periodik akibat adanya gaya tarik benda- benda  angkasa  terutama  matahari  dan  bulan  terhadap  massa  air  di  bumi  (Pariwono,  1989).  Dalam  bidang geomatika, pasang surut dimanfaatkan untuk koreksi data pada survei hidrografi, serta dalam ilmu pelayaran digunakan untuk navigasi dan keselamatan pelayaran.
Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis perbandingan nilai chart datum dari komponen harmonik pasang surut yang diperoleh melalui analisa harmonik data pengamatan 15 hari, satu bulan, tiga bulan, enam bulan, satu  tahun,  dan  dua  tahun.  Pengamatan  lebih  lama  (30  hari  atau  lebih)  akan  memberikan  data  yang  lebih lengkap (Triatmojo, 1999). Pada penelitian ini chart datum yang akan dihitung adalah Mean Sea Level ( MSL ), Highest High Water Level ( HHWL ), dan Lowest Low Water Level ( LLWL ). Ketiga chart datum tersebut secara resmi digunakan sebagai datum vertikal untuk pembuatan informasi geospasial, sesuai dengan pasal 13 ayat 3 dan  4  Undang-Undang  nomor  4  tahun  2011  tentang  Informasi  Geospasial  yang  berbunyi:  (3)  Pada  Peta Rupabumi Indonesia, garis pantai ditetapkan berdasarkan garis kedudukan muka air laut rata-rata. (4) Pada Peta Lingkungan Pantai Indonesia dan Peta Lingkungan Laut Nasional, garis pantai ditetapkan berdasarkan kedudukan muka air laut surut terendah. Serta dalam pasal 14 ayat 6 Undang-Undang nomor 23 tahun 2014 tentang  Pemerintahan  Daerah  yang  berbunyi:  (6)  Yang  dimaksud  dengan  “garis  pantai”  adalah  batas pertemuan antara bagian laut dan daratan pada saat terjadi air laut pasang tertinggi.
Metode yang digunakan untuk menganalisis komponen harmonik pasang surut di Perairan Jawa Timur adalah metode least  square (kuadrat  terkecil).  Perhitungan  nilai chart  datum dilakukan  dengan  menggunakan perangkat lunak Matlab. Dari hasil perhitungan chart datum , maka dapat diketahui apakah data pengamatan pasang  surut  dengan  lama  waktu  pengamatan  yang  berbeda  dapat  berpengaruh  signifikan  terhadap  hasil perhitungan chart datum yang didapatkan. Hasil penelitian ini dapat dijadikan acuan maupun pertimbangan untuk penentuan lama pengamatan untuk kepentingan penelitian lain seperti penentuan kedalaman laut atau kolam dermaga pada survei batimetri dan penelitian lain yang menggunakan data pengamatan pasang surut. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan perhitungan dan menganalisa perbandingan nilai chart datum di Perairan Prigi, yang dihasilkan dari data pengamatan 15 hari, satu bulan, tiga bulan, enam bulan, satu tahun, dan dua tahun.

## Data dan Metode
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data pengamatan real-time periode tahun 2018 dan 2019 oleh Stasiun Pasang Surut Badan Informasi Geospasial (BIG) di Prigi yang terletak pada koordinat 8°17'17,4" LS 111°43'49,7"  BT.  Dalam  penelitian  ini  pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  Matlab R2020b.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah least square (kuadrat terkecil). Tahapan pengolahan data yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Analisis  harmonik  metode least  square, yaitu  data  pasang  surut  yang  sudah  didapatkan  diolah menggunakan  metode least  square untuk  mengetahui  nilai  setiap  komponen  pasut.  Data  pasang  surut tahun 2018 dan 2019 diolah untuk setiap variasi lama pengamatan (15 hari, 1 bulan, 3 bulan, 6 bulan, 1 tahun, dan 2 tahun) untuk mendapatkan nilai amplitudo dan fase komponen pasang surut (M 2 , S 2 , K 2 , N 2 , K 1 , O 1 , P 1 , M 4 , dan MS 4 ). Pengolahan menggunakan perangkat lunak Matlab. Prinsip pengolahan data metode  kuadrat  terkecil  dengan  meminimkan  perbedaan  komposit  dan  sinyal  ukuran  dimana
persamaannya dapat dituliskan sebagai berikut (Ali, Mihardja, dan Hadi 1994).
ℎ(𝑡 𝑛 ) = 𝑆 0 + ∑ 𝐴 𝑖 cos(𝜔 𝑖 𝑡 𝑛 − 𝑃 𝑖 ) 𝑘 𝑖=1 (1)
Dimana ℎ(𝑡 𝑛 ) adalah  tinggi  muka  air  fungsi  dari  waktu  (meter), 𝐴 𝑖 adalah  ampitudo  komponen  ke-i (meter), 𝑃 𝑖 adalah fase komponen ke-i (°), 𝜔 𝑖 adalah kecepatan sudut komponen ke-i (°/jam), 𝑡 𝑛 adalah waktu pengamatan per jam, 𝑆 0 adalah tinggi muka air rata-rata (meter), dan 𝑘 adalah jumlah komponen pasang surut.
2. Perhitungan nilai chart datum ( MSL , HHWL , LLWL ) dilakukan dengan perangkat lunak Matlab. Berikut rumusnya (Dalpan, 2015):
MSL = A S0 (2) HHWL = A S0 + (A M2 + A S2 + A K1 + A O1 + A N2 + A K2 + A P1 + A M4 + A MS4 ) (3) LLWL = A S0 – (A M2 + A S2 + A K1 + A O1 + A N2 + A K2 + A P1 + A M4 + A MS4 ) (4)
Dimana A adalah amplitudo komponen pasut (meter).
3. Uji  korelasi  dan  uji  signifikansi,  langkah  pertama  adalah  menghitung  nilai  koefisien  korelasi,  dalam penelitian ini digunakan metode korelasi Product Moment Pearson . Kegunaan korelasi Product Moment Pearson adalah  untuk  menyatakan  ada  atau  tidaknya  hubungan  antara  variabel  X  dengan  variabel  Y. Besarnya sumbangan variabel satu terhadap yang lainnya dinyatakan dalam persen. Berikut persamaan untuk menghitung korelasi Product Moment Pearson (Riduwan, 2003).
𝑟 = 𝑛 ∑ 𝑋𝑌−(∑ 𝑋)(∑ 𝑌) √[𝑛 ∑ 𝑋 2 −(∑ 𝑋) 2 ][𝑛 ∑ 𝑌 2 −(∑ 𝑌) 2 ] (5)
Dimana adalah 𝑟 adalah koefisien korelasi, 𝑛 adalah jumlah sampel, 𝑥 adalah skor variabel x, 𝑦 adalah skor variabel y, ∑ 𝑥 adalah jumlah skor variabel x, ∑ 𝑦 adalah jumlah skor variabel y, ∑ 𝑥 2 adalah jumlah kuadrat skor variabel x, dan ∑ 𝑦 2 adalah jumlah kuadrat skor variabel y.
Koefisien korelasi merupakan angka yang menunjukkan arah dan kuatnya hubungan antar variabel. Arah hubungan dinyatakan dengan tanda positif atau negatif, sedangkan kuatnya hubungan ditunjukkan dengan besarnya  angka  koefisien  korelasi  yang  besarnya  berkisar  antara  0  sampai  dengan  ±  1.  Berikut  tabel interpretasi koefisien korelasi (Riduwan, 2003).
Tabel 1. Interpretasi Koefisien Korelasi
Interval Koefisien  Tingkat Hubungan 0,800 – 1,000 0,600 – 0,799 0,400 – 0,599 0,200 – 0,399 0,000 – 0,199 Sangat Kuat Kuat Cukup Lemah Sangat Lemah
4. Selanjutnya dilakukan analisa uji signifikansi koefisien korelasi dimaksudkan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh yang signifikan antar dua variabel. Setelah diketahui nilai koefisien korelasi dari kedua variabel,  maka  uji  signifikansi  dapat  dihitung  menggunakan  uji-t  (Riduwan,  2003).  Langkah  pertama adalah menentukan hipotesis, yaitu menentukan hipotesis nol dan hipotesis alternatif. Tentukan 𝐻 0 , yaitu variabel  X  berpengaruh  signifikan  terhadap  Y,  dan 𝐻 1 yaitu  variabel  X  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap Y. Lalu menentukan tingkat signifikansi, dimana tingkat signifikansi ( 𝛼 ) yang digunakan pada penelitian ini adalah 𝛼 = 5% . Menghitung nilai t hitung menggunakan Persamaan 6.
𝑟√𝑛−2 √1−𝑟 2 (6)
Lalu  menentukan  daerah  penolakan 𝐻 0 (daerah  kritis).  Hipotesis  akan  ditolak  atau  diterima  apabila memenuhi  syarat  uji  sebagai  yaitu 𝐻 0 akan  ditolak  jika t hitung >  t tabel atau  –(t hitung )  <  –(t tabel ),  berarti 𝐻 1 diterima dan 𝐻 0 akan diterima jika –(t tabel ) < t hitung < t tabel , berarti 𝐻 1 ditolak. Kemudian Menentukan t tabel yang dapat diperoleh dengan mencari dari tabel Uji-t untuk nilai signifikansi 0,05 dan derajat kebebasan (𝑑𝑓) = 𝑛 − 𝑘 ;  (n  =  jumlah  sampel  pengukuran,  k  =  jumlah  variabel  bebas  dan  terikat).  Selanjutnya membuat kesimpulan hasil uji signifikansi yang diperoleh dari nilai t hitung dan t tabel terhadap daerah kritis yang sudah ditentukan sebelumnya.

## Hasil dan Pembahasan
Perhitungan chart datum bertujuan untuk mendapatkan nilai MSL , HHWL , dan LLWL untuk setiap variasi lama pengamatan.  Untuk  data  15  hari  dan  satu  bulan  dilakukan  perhitungan  sebanyak  24  sampel  yang  datanya diambil setiap bulan dari data dua tahun (2018 dan 2019). Untuk data tiga bulan sebanyak 8 sampel, untuk data  enam  bulan  sebanyak  4  sampel,  untuk  data  satu  tahun  sebanyak  2  sampel,  dan  untuk  data  dua  tahun sebanyak 1 sampel. Nilai chart datum dari setiap variasi lama pengamatan di Stasiun Prigi dapat dilihat pada Tabel 2 – 7. Untuk grafik perbandingan nilai chart datum dari setiap variasi lama pengamatan dapat dilihat pada Gambar 1 – 3.
Tabel 2. Nilai MSL , HHWL , dan LLWL dari Data 15 Hari dalam Satuan Meter Data MSL HHWL LLWL 15 hari ke-1 1,771 3,631 -0,088 15 hari ke-2 1,592 3,472 -0,287 15 hari ke-3 1,519 3,137 -0,099 15 hari ke-4 1,574 2,998 0,149 15 hari ke-5 1,492 2,884 0,100 15 hari ke-6 1,479 3,796 -0,839 15 hari ke-7 1,279 3,028 -0,469 15 hari ke-8 1,324 3,012 -0,364 15 hari ke-9 1,321 2,893 -0,250 15 hari ke-10  1,267 2,671 -0,137 15 hari ke-11  1,458 3,404 -0,489 15 hari ke-12  1,524 3,217 -0,168 15 hari ke-13  1,564 3,132 -0,003 15 hari ke-14  1,462 3,363 -0,440 15 hari ke-15  1,477 3,202 -0,247 15 hari ke-16  1,462 3,101 -0,178 15 hari ke-17  1,506 2,856 0,156 15 hari ke-18  1,260 2,901 -0,380 15 hari ke-19  1,295 2,755 -0,166 15 hari ke-20  1,208 3,293 -0,877 15 hari ke-21  1,175 2,775 -0,426 15 hari ke-22  1,194 2,718 -0,330 15 hari ke-23  1,207 2,757 -0,344 15 hari ke-24  1,253 2,754 -0,249 Rata-rata 1,403 3,073 -0,268
Nilai MSL rata-rata dari data 15 hari di Stasiun Prigi adalah 1,403 meter, nilai rata-rata HHWL sebesar 3,073 meter dan nilai rata-rata LLWL sebesar -0,268 meter.
Tabel 3. Nilai MSL , HHWL , dan LLWL dari Data 1 Bulan dalam Satuan Meter
Data MSL HHWL LLWL 1 bulan ke-1 1,798 3,528 0,068 1 bulan ke-2 1,595 3,131 0,059 1 bulan ke-3 1,552 3,062 0,042 1 bulan ke-4 1,523 2,950 0,096 1 bulan ke-5 1,453 2,901 0,004 1 bulan ke-6 1,432 2,874 -0,010 1 bulan ke-7 1,280 2,712 -0,152 1 bulan ke-8 1,335 2,796 -0,125 1 bulan ke-9 1,283 2,799 -0,233 1 bulan ke-10 1,346 2,841 -0,148 1 bulan ke-11 1,571 3,125 0,017 1 bulan ke-12 1,591 3,194 -0,012 1 bulan ke-13 1,553 3,043 0,063 1 bulan ke-14 1,421 2,875 -0,032 1 bulan ke-15 1,528 3,041 0,015 1 bulan ke-16 1,449 2,919 -0,021 1 bulan ke-17 1,448 2,946 -0,050 1 bulan ke-18 1,279 2,738 -0,181 1 bulan ke-19 1,234 2,813 -0,345 1 bulan ke-20 1,178 2,707 -0,351 1 bulan ke-21 1,168 2,652 -0,315 1 bulan ke-22 1,175 2,664 -0,315 1 bulan ke-23 1,233 2,786 -0,320 1 bulan ke-24 1,299 2,797 -0,200 Rata-rata 1,405 2,912 -0,102
Nilai MSL rata-rata  dari data  satu  bulan  di  Stasiun  Prigi  adalah  1,405  meter,  nilai  rata-rata HHWL sebesar 2,912 meter dan nilai rata-rata LLWL sebesar -0,102 meter.
Tabel 4. Nilai MSL , HHWL , dan LLWL dari Data 3 Bulan dalam Satuan Meter
Data MSL HHWL LLWL 3 bulan ke-1 1,648 3,067 0,230 3 bulan ke-2 1,469 2,891 0,047 3 bulan ke-3 1,299 2,695 -0,096 3 bulan ke-4 1,503 3,023 -0,018 3 bulan ke-5 1,501 2,943 0,058 3 bulan ke-6 1,392 2,791 -0,007 3 bulan ke-7 1,194 2,658 -0,271 3 bulan ke-8 1,235 2,735 -0,264 Rata-rata 1,405 2,850 -0,040
Nilai MSL rata-rata dari data tiga bulan di Stasiun Prigi adalah 1,405 meter, nilai rata-rata HHWL sebesar 2,85 meter dan nilai rata-rata LLWL sebesar -0,04 meter.
Tabel 5. Nilai MSL , HHWL , dan LLWL dari Data 6 Bulan dalam Satuan Meter
Data MSL HHWL LLWL 6 bulan ke-1 1,559 2,984 0,134 6 bulan ke-2 1,401 2,795 0,007 6 bulan ke-3 1,446 2,868 0,024 6 bulan ke-4 1,214 2,621 -0,192 Rata-rata 1,405 2,817 -0,007
Nilai MSL rata-rata dari data enam bulan di Stasiun Prigi adalah 1,405 meter, nilai rata-rata HHWL sebesar 2,817 meter dan nilai rata-rata LLWL sebesar -0,007 meter.
Tabel 6. Nilai MSL , HHWL , dan LLWL dari Data 1 Tahun dalam Satuan Meter
Data MSL HHWL LLWL 1 tahun ke-1 1,480 2,961 -0,001 1 tahun ke-2 1,331 2,809 -0,148 Rata-rata 1,405 2,885 -0,074
Nilai MSL rata-rata  dari data  satu tahun  di  Stasiun  Prigi  adalah  1,405  meter,  nilai  rata-rata HHWL sebesar 2,885 meter dan nilai rata-rata LLWL sebesar -0,074 meter.
Tabel 7. Nilai MSL , HHWL , dan LLWL dari Data 2 Tahun dalam Satuan Meter
Data MSL HHWL LLWL 2 tahun 1,405 2,885 -0,074
Nilai MSL di  Stasiun  Prigi  hasil  perhitungan  tertinggi  dihasilkan  dari  data  satu  bulan  ke-1  (Januari  2018) sebesar 1,798 meter, sedangkan terendah dihasilkan dari data satu bulan ke-21 (September 2019) sebesar 1,168 meter.  Lalu  nilai HHWL tertinggi  dihasilkan  dari  data  15  hari  ke-6  (1-15  Juni  2018)  sebesar  3,796  meter, sedangkan  terendah  dihasilkan  dari  data  enam  bulan  ke-4  (Juli-Desember  2019)  sebesar  2,621  meter. Kemudian nilai LLWL tertinggi dihasilkan dari data tiga bulan ke-1 (Januari-Maret 2018) sebesar 0,230 meter, sedangkan terendah dihasilkan dari data 15 hari ke-20 (1-15 Agustus 2019) sebesar -0,877 meter.
Gambar 1. Grafik perbandingan nilai MSL dari setiap variasi lama pengamatan
Gambar 2. Grafik perbandingan nilai HHWL dari setiap variasi lama pengamatan
Gambar 3. Grafik perbandingan nilai LLWL dari setiap variasi lama pengamatan
Kemudian  dilakukan  uji  koefisien  korelasi  menggunakan  rumus  korelasi Product  Moment  Pearson .  Uji korelasi  dilakukan  antara  lama  pengamatan  dengan  nilai MSL ,  lalu  antara  lama  pengamatan  dengan  nilai HHWL , dan antara lama pengamatan dengan nilai LLWL , dimana akan didapat nilai koefisien korelasi (r) dan tingkat hubungannya. Hasil perhitungan uji korelasi antara lama pengamatan dengan nilai MSL menghasilkan nilai r sebesar 0,003, lalu antara lama pengamatan dengan nilai HHWL menghasilkan nilai r sebesar -0,162, dan antara lama pengamatan dengan nilai LLWL menghasilkan nilai r sebesar 0,191. Hal tersebut menunjukkan bahwa lama pengamatan berkorelasi positif sangat lemah dengan nilai MSL , berkorelasi negatif sangat lemah dengan nilai HHWL , dan berkorelasi positif sangat lemah dengan nilai LLWL yang dihasilkan.
Selanjutnya dilakukan uji signifikansi dengan derajat kepercayaan 95% terhadap data lama pengamatan dan nilai chart datum ( MSL , HHWL , dan LLWL ) dengan hipotesa sebagai berikut. H 0 =  Lama pengamatan tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai chart datum ( MSL , HHWL , dan LLWL ) yang dihasilkan.
H 1 =   Lama pengamatan berpengaruh signifikan terhadap nilai chart datum ( MSL , HHWL , dan LLWL ) yang dihasilkan.
Data Stasiun Prigi menghasilkan nilai t hitung untuk MSL sebesar 0,023, untuk HHWL sebesar -1,782, dan untuk LLWL sebesar  1,817.  Nilai  t tabel untuk  tingkat  kepercayaan  95%  dan  63  data  adalah  sebesar  ±1,67.  Hasil tersebut menunjukkan bahwa H 0 dapat diterima untuk MSL dan H 1 dapat diterima untuk HHWL dan LLWL , sehingga  dapat  dikatakan  lama  pengamatan  pasut  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  nilai MSL ,  namun berpengaruh  signifikan  terhadap  nilai HHWL dan LLWL yang  dihasilkan.  Dapat  disimpulkan  bahwa  nilai prediksi MSL jangka panjang yang baik dapat diperoleh dari Pengamatan selama 15 hari atau satu bulan saja, tanpa perlu pengamatan panjang hingga dua tahun. Sedangkan nilai prediksi HHWL dan LLWL semakin baik ketika pengamatan dilakukan semakin lama.

## Kesimpulan
Perbedaan nilai MSL terbesar di Stasiun Prigi yaitu 0,63 meter (selisih dari data 1 bulan ke-1 dan 1 bulan ke- 21). Lalu perbedaan nilai HHWL terbesar yaitu 1,176 meter (selisih dari data 15 hari ke-6 dan 6 bulan ke-4). Kemudian perbedaan nilai LLWL terbesar yaitu 1,106 meter (selisih dari data 3 bulan ke-1 dan 15 hari ke-20). Pada  uji  korelasi  dan  uji signifikansi  antara lama  pengamatan  dengan nilai chart  datum ,  data  Stasiun  Prigi menghasilkan  nilai  t hitung untuk MSL sebesar  0,023,  untuk HHWL sebesar  -1,782,  dan  untuk LLWL sebesar 1,817. Nilai t tabel untuk tingkat kepercayaan 95% dan 63 data adalah sebesar ±1,67. Dari hasil tersebut, data Stasiun Prigi menunjukkan bahwa variasi lama pengamatan tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai MSL yang dihasilkan. Namun berpengaruh signifikan terhadap nilai HHWL dan LLWL yang dihasilkan. Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  prediksi MSL jangka  panjang  yang  baik  dapat  diperoleh  dari  pengamatan
selama  15  hari  atau  satu  bulan  saja,  tanpa  perlu  pengamatan  panjang  hingga  dua  tahun.  Sedangkan  nilai prediksi HHWL dan LLWL semakin baik ketika pengamatan dilakukan semakin lama.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih diucapkan kepada Badan Informasi Geospasial (BIG) selaku instansi penyedia data.

## Daftar Pustaka
Ali, M., Mihardja, D. K., dan Hadi, S. (1994). Pasang Surut Laut. Kursus Intensif Oseanografi bagi Perwira TNI AL. Bandung: Institut Teknologi Bandung.
Dalpan, E. (2015). Analisis Pasang Surut Di Dermaga Sungai Enam Kijang. Tanjung Pinang: Universitas Maritim Raja Ali Haji.
Foreman, M. G. G., Cherniawsky, J. Y., dan Ballantyne, V. A. (2009). Versatile Harmonic Tidal Analysis: Improvements and Applications . Sidney: Institute of Ocean Sciences, Fisheries and Oceans Canada. Ghilani, C. D., dan Wolf, P. R. (2006). Adjustment computations Spatial Data Analysis 4 th Edition . New Jersey: John Wiley & Sons Inc. Hastuti, R. K. (2020). Tsunami Jawa 20 Meter, BMKG: Waktu Evakuasi Cuma 15 Menit, <https://www.cnbcindonesia.com/news/20200926144407-4-189692/tsunami-jawa-20-meter-bmkg-waktu- evakuasi-cuma-15-menit>. Dikunjungi pada tanggal 20 Februari 2021, jam 20.45.
Mikhail,  E.  M.,  dan  Gracie,  G.  (1981). Analysis  and  Adjusment  of  Survey  Measurements .  New  York:  Van  Nostrand Reinhold Company.
Munk, W. H., dan Cartwright, D. E. (1966). Tidal Spectroscopy and Prediction . London: Royal Society Burlington House Piccadilly.
Ongkosongo, O. S. (1989). Pasang-Surut. Jakarta: LIPI. Pariwono, J. I. (1989). Gaya Penggerak Pasang Surut, dalam Pasang Surut. Jakarta: P3O-LIPI. Poerbandono, dan Djunarsah, E. (2005). Survei Hidrografi. Bandung: Rafika Aditama. Republik  Indonesia.  (2011).  Undang-Undang  No.  4  Tahun  2011  tentang  Informasi  Geospasial.  Lembaran  Negara  RI
Tahun 2011, No. 49. Jakarta: Sekretariat Negara.
Republik Indonesia. (2014). Undang-Undang Nomor 23 Tahun 2014 tentang Pemerintahan Daerah. Jakarta: Sekretariat Negara.
Riduwan. (2003). Dasar-Dasar Statistika. Bandung: Alfa Beta. Triatmodjo, B. (1999). Teknik Pantai. Yogyakarta: Beta Offset.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .