## Analisis Kenaikan Muka Air Laut Terhadap El-Niño Southern Oscillation (ENSO) di Laut Jawa Menggunakan Data Satelit Altimetri Cryosat-2
Analysis  os  Sea  Level  Rise  Against  El-Niño  Southern  Oscillation  (ENSO)  In Java  Sea  Using  Cryosat-2 Altimetri Satellite Data
Loly Kurnia Naibaho, Eko Yuli Handoko *
Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: ekoyh@geodesy.its.ac.id
Diterima: 14082020; Diperbaiki: 04052022; Disetujui: 30082022; Dipublikasi: 01102022
Abstrak: Kenaikan permukaan air laut atau sea level rise akibat perubahan iklim adalah salah satu masalah serius pada saat ini. Air laut yang bersentuhan langsung dengan wilayah pesisir membuat wilayah tersebut menjadi rentan terhadap lingkungan. Salah satunya Laut Jawa di Indonesia dengan cakupan yang cukup luas akan memberi banyak dampak di wilayah pesisir Pulau Jawa bila adanya kenaikan permukaan laut. Untuk  pengamatan  tersebut  dilakukan  perhitungan  sea  level  anomaly  (SLA)  agar  membantu  dalam memberi  pemahaman  permukaan  laut  serta  perubahannya  dari  waktu  ke  waktu.  Perhitungan  SLA menggunakan  data  dari  Satelit  Cryosat-2.  Cryosat-2  adalah  satelit  altimetri  yang  dirancang  untuk  misi pengamatan lapisan es dan oseanografi yang baik di laut. Serta satelit yang memiliki muatan utama SIRAL (SAR  Interferometer  Radar  Altimetri)  dan  tingkat  akurasi  yang  sangat  baik  walaupun  tidak  memiliki micorwave  radiometer.  Dari  penilitian  ini  diharapkan  mengetahui sea  level  variability permukaan  Laut Jawa dari tahun 2011 sampai dengan 2019. Didapatkan berdasarkan  perhitungan regresi linier tren SLA Cryosat-2,  Laut  Jawa  mengalami  penurunan  sebesar  27,9746  mm  dengan  laju  -3,55  mm/tahun.  Hal  ini disebabkan oleh fenomena El-Niño Southern Oscillation (ENSO). Hasil perhitungan koefisien korelasi dari detrended sea level anomaly (SLA) dan Multivariate ENSO Index (MEI) adalah -0,6451 yang menandakan korelasi antara keduanya memiliki hubungan cukup namun tidak searah. Semakin tinggi index MEI maka nilai SLA akan semakin rendah di Laut Jawa, begitupun sebaliknya.
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Sea level rise due to climate change is one of the serious problems at this time. Sea water that is in direct contact with the coastal area makes the region vulnerable to the environment. One of them is the Java Sea in Indonesia with a fairly broad scope that will have a lot of impact on the coast of Java if there is  an  increase  in  sea  level.  For  these  observations  a  sea  level  anomaly  (SLA)  is  calculated  to  help  in understanding  sea  level  and  its  changes  over  time.  SLA  calculations  use  data  from  Cryosat-2  Satellite. Cryosat-2 is an altimetry satellite that is designed for good sea ice and oceanography observation missions. As well as satellites that have the main payload SIRAL (SAR Interferometer Radar Altimetry) and the level of accuracy is very good even though it does not have a micorwave radiometer. From this research, it is expected to know the sea level variability of the Java Sea surface from 2011 to 2019. Obtained based on linear regression calculation of the Cryosat-2 SLA trend, the Java Sea has decreased by 27.9746 mm at a rate of -3.55 mm / year. This is caused by the phenomenon of El-Niño Southern Oscillation (ENSO). The results of the calculation of the correlation coefficient of the detrended sea level anomaly (SLA) and the Multivariate  ENSO  Index  (MEI)  are  -0.6451,  which  indicates  the  correlation  between  the  two  has  a sufficient but not unidirectional relationship. The higher the MEI index, the lower the SLA value will be in the Java Sea, and vice versa.
Kata kunci : Kenaikan Muka Laut, Cryosat-2, ENSO, MEI.
Cara untuk sitasi: Naibaho, L., Handoko, E.Y. (2022). Analisis Kenaikan Muka Air Laut Terhadap El-Niño Southern Oscillation (ENSO) di Laut Jawa Menggunakan Data Satelit Altimetri Cryosat-2 . Geoid, 18 (1), 34-45.

## Pendahuluan
Wilayah  pesisir  merupakan  wilayah  yang  sangat  rentan  terhadap  lingkungan,  baik  yang  berasal  dari  darat maupun dari laut. Salah satu tekanan yang saat ini sedang mengancam keberlanjutan wilayah pesisir adalah adanya kenaikan muka air laut  (Wirasatriya, Hartoko, & Suripin, 2006). Kenaikan permukaan laut merupakan juga  masalah  yang  berdampak  pada  terjadinya  masalah  alam  dan  berdampak  pada  kehidupan  ekonomi penduduk di sekitar pantai  (Karondia, Handoko, & Hapsari, 2019). ENSO atau El-Niño Southern Oscillation dapat menjadi representasi dari bagian penting perubahan iklim global karena mempengaruhi cuaca dan iklim pada  skala  global.  Fenomena  ini  ditunjukkan  oleh  adanya  air  permukaan  yang  lebih  hangat  di  sepanjang khatulistiwa Samudra Pasifik dalam periode interval 2 hingga 7 tahun  (Handoko, Hariyadi, & Wirasatriya, 2018).  Pengaruhnya  terhadap  laut  Indonesia  sangat  signifikan.  Lautan  Indonesia  dianggap  sebagai  jalur samudera  untuk  Samudera  Pasifik  dan  Samudera  Hindia  di  mana  air  dari  Samudera  Pasifik  mengalir  ke Samudera Hindia melalui lautan Indonesia, yang disebut Indonesian Throughflow (ITF) (Gordon, 2005). Pada tahun 1997 sampai dengan 1998 terjadi fenomena El-Niño dimana Indonesia pada mengalami kenaikan musim kering yang panjang. Sedangkan pada tahun 1999 mengalami La-Niña, Indonesia mengalami kenaikan curah hujan yang tinggi dan kenaikan tinggi muka air laut, sehingga menyebabkan banjir disebagian besar wilayah Indonesia, terutama wilayah pesisir  (BAPPENAS, 2009).
Indonesia mempunyai bentuk negara kepulauan dengan jumlah 17.504 pulau dan luas perairan 6.315.222 km2 (Badan Informasi Geospasial, 2015)  Laut Jawa merupakan salah satu laut di Indonesia dengan luas yang cukup besar.  Wilayah  ini  berbatasan langsung  dengan  sisi  utara  Pulau Jawa  dan memiliki luas  permukaan  sekitar 467.000 km2. Wilayah yang luas tersebut tidak memungkinkan melakukan pengamatan secara konvensional, sehingga memanfaatkan teknologi yaitu satelit altimetri. Hal tersebut menjadi alternatif yang tepat karena misi satelit altimetri yang berkualitas tinggi menyediakan pengamatan secara langsung dan global mengenai laut dan variabilitas temporal dan spasialnya.
Cryosat-2 adalah jenis satelit altimetri yang digunakan. Diluncurkan pada tahun 2010 dengan ketinggian rata- rata 710 km, inklinasi 92º, dan peiode orbit 369 hari dengan sub-cycle 30 hari. Muatan utama adalah SIRAL (SAR  Interferometer  Radar  Altimeter)  yang  memiliki  kemampuan  tambahan  untuk  memenuhi  peryaratan pengukuran elevasi lapisan es  (Mayer , 2013). SIRAL dirancang dengan tiga mode pengukuran berdasarkan zona penampang geografis yaitu LRM, SAR, dan SARin, yang dapat digunakan untuk pengamatan di laut dan lapisan  es  (Mertz,  Dumont,  &  Urien,  2017).  Sebagian  besar  wilayah  Indonesia  berada  di  zona  penampang untuk Mode SAR. Cryosat-2 memiliki tingkat akurasi yang sangat baik di atas lautan walaupun tidak memiliki microwave radiometer sehingga nilai koreksi didapatkan dari model-model.  Untuk data yang dihasilkan terdiri dari dua tipe yaitu Level 1b dan Level 2, dimana Level 2 merupakan data dengan koreksi yang lengkap.
Sebagai negara kepulauan dengan laut yang sangat luas dan salah satunya adalah Laut Jawa, maka akan ada banyak dampak kenaikan muka air laut di wilayah pesisir. Karena itu perlu diketahui nilai kenaikan permukaan laut  dan  faktornya.  Sehingga  pada  penelitian  ini,  dilakukan  perhitungan  sea  level  anomaly  (SLA)  untuk mendapatkan  nilai  kenaikan  permukaan  laut  dan  perhitungan  korelasi  untuk  mengetahui  hubungan  faktor ENSO di wilayah Laut Jawa. Nilai MEI (Multivariate ENSO Index) sebagai representasi untuk ENSO dalam perhitungan korelasi. MEI adalah  indeks yang ditentukan dari komponen prinsip yang bervariasi dari enam atmosfer-lautan  dari  parameter  Comprehensive  Ocean-Atmosphere  Data  Set  (COADS)  yang  diukur  di  atas Pasifik tropis dan dapat mencerminkan beberapa karakteristik dari fenomena ENSO (Wolter & Timlin, 2011). Penelitian ini juga menggunakan data satelit Cryosat-2 Mode SAR Level 2 pada tahun 2011 sampai dengan 2019.

## Data dan Metode
Lokasi  yang  dijadikan  penelitian  adalah  Laut  Jawa  yang  terletak  di  bagian  utara  Pulau  Jawa.  Laut  Jawa memiliki koordinat 2⁰ 55’ LS sampai dengan 7⁰ 46’ LS dan 105⁰ 46’ BT sampai dengan 119⁰ 28’ BT.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
Data yang digunakan adalah  data satelit altimeter 20Hz Level 2 Cryosat-2 Mode SAR tahun 2011  – 2019. Parameter  –  paramater  yang  digunakan  dalam  perhitungan  data  adalah  tinggi  orbit  satelit  ( altitude ),  tinggi altimeter ( range ), waktu pengamatan, dry trophospheric correction , wet trophospheric correction , ionospheric correction , Sea State Bias (SSB ) , tides correction , Dynamic Atmospheric Correction (DAC), dan, Mean Sea Surface (MSS).  Data  lain  yang  digunakan  untuk  mengkorelasikan  hasil  perhitungan  data  satelit  adalah Multivariate ENSO Index (MEI)  sebagai  index  yang  merepresentasikan  fenomena  ENSO.  Peralatan  yang digunakan  untuk  menunjang  penilitian  ini  adalah  perangkat  lunak  MATLAB  R2017b,  Surfer  10,  Scripter, Grapher 14, dan Rstudio.
Secara garis besar metode yang digunakan untuk penelitian ini dapat dilihat dari Gambar 2. Gambar tersebut menjelaskan diagram alir metode penelitian ini dengan pengolahan tahap awal adalah data Satelit Cryosat-2 yang digunakan berekstensi *.dbl. Model untuk setiap parameter yang digunakan juga ditentukan berdasarkan Tabel 1.
Tabel 1. Model Parameter Cryosat-2 (Webb & Hall, 2016)
Parameter Model Altitude CNES GDR-E Range Ku-band Dry Trophospheric ECMWF Wet Trophospheric ECMWF Ionospheric GIM Sea State Bias Hybird Dynamic Atmospheric Correction MOG2D Solid tide FES2004 Pole tide FES2004 Ocean tide FES2004 Load tide FES2004 Mean Sea Surface UCL04
Data yang telah ditentukan modelnya akan diterapkan batas pada setiap parameter berdasarkan Tabel 2. Hal ini dilakukan agar parameter tidak mengandung data outlier.
Tabel 2. Kontrol Kualitas Data (Scharroo, 2018) Parameter Batas (m) Dry Trophospheric -2,40 sampai -2,10 Wet Trophospheric -0,60 sampai 0,00 Ionospheric -0,40 sampai 0,04 Sea State Bias -1,00 sampai 1,00 Dynamic Atmospheric Correction -1,00 sampai 1,00 Solid tide -1,00 sampai 1,00 Pole tide -0,10 sampai 0,10 Ocean tide -5,00 sampai 5,00 Load tide -0,50 sampai 0,50 Mean Sea Surface -200 sampai 200 Sea Level Anomaly -2,00 sampai 2,00
Data yang bernilai NaN diganti dengan nilai yang melampui batas (contoh=999,9) sehingga terseleksi pada proses  koreksi  dan  kontrol  kualitas  data.  Parameter-parameter  yang  telah  diberi  batas  tersebut  selanjutnya dapat  digunakan  untuk  perhitungan Sea  Level  Anomaly .  Perhitungan  ini  menggunakan  perangkat  lunak MATLAB R2017b. SLA didapatkan melalui persamaan berikut (Handoko, Fernandes, & Lazaro, 2017) :
𝑆𝐿𝐴 = 𝐻 −   𝑅 𝑜𝑏𝑠 − ∆𝑅𝐺𝐸𝑂 𝐶𝑜𝑟𝑠𝑠 − 𝑀𝑆𝑆 (1)
R obs atau range didapatkan melalui  (Webb & Hall, 2016) adalah sebagai berikut
𝑅 𝑜𝑏𝑠 =   𝑅 𝑤𝑑 +   𝑅 𝑟𝑒𝑡𝑟𝑎𝑐𝑘
(2)
∆𝑅𝐺𝐸𝑂 𝐶𝑜𝑟𝑠𝑠 mengacu terhadap koreksi jarak dan koreksi geofisika : dry dan wet tropospheric corrections, ionospheric correction, sea state bias, dynamic atmospheric correction, tides ( solid earth, ocean, load and pole ) dan reference frame offset , seperti Persamaan (3)
∆𝑅𝐺𝐸𝑂 𝐶𝑜𝑟𝑠𝑠 =   ∆𝑅 𝑑𝑟𝑦 +    ∆𝑅 𝑤𝑒𝑡 +   ∆𝑅 𝑖𝑜𝑛𝑜 +   ∆𝑅 𝑆𝑆𝐵 +   ∆𝑅 𝐷𝐴𝐶 + ∆𝑅 𝑡𝑖𝑑𝑒𝑠 + 𝑅 𝑅𝐹𝑂 (3) ∆𝑅 𝑑𝑟𝑦 , ∆𝑅 𝑤𝑒𝑡 ,  ∆𝑅 𝑖𝑜𝑛𝑜 , 𝑑𝑎𝑛 ∆𝑅 𝑆𝑆𝐵 adalah  koreksi  karena  interaksi  antara  sinyal  radar  dengan  atmosfer  dan dengan  permukaan  laut. ∆𝑅 𝐷𝐴𝐶 𝑑𝑎𝑛 ∆𝑅 𝑡𝑖𝑑𝑒𝑠 adalah  koreksi  terkait  dengan  fenomena  geofisika  yang  harus diperhitungkan. 𝑅 𝑅𝐹𝑂 hanya diperlukan saat data muli – misi digunakan. Sehingga rumus perhitungan sea level anomaly adalah sebagai berikut.
𝑆𝐿𝐴 = 𝐻 −   𝑅 𝑜𝑏𝑠 − ∆𝑅 𝑑𝑟𝑦 −   ∆𝑅 𝑤𝑒𝑡 −   ∆𝑅 𝑖𝑜𝑛𝑜 −   ∆𝑅 𝑆𝑆𝐵 −   ∆𝑅 𝐷𝐴𝐶 − ∆𝑅 𝑡𝑖𝑑𝑒𝑠 – 𝑀𝑆𝑆 (4) Keterangan: SLA = Sea Level Anomaly 𝐻 = altitude (tinggit orbit satelit dengan referensi dari ellipsoid) 𝑅 𝑜𝑏𝑠
= range RGEO Corrs = geophysical correction
𝑅 𝑤𝑑 = window delay 𝑅 𝑟𝑒𝑡𝑟𝑎𝑐𝑘 = koreksi track yang diperoleh ∆𝑅 𝑑𝑟𝑦 = dry trophospheric correction ∆𝑅 𝑤𝑒𝑡
= wet trophospheric correction ∆𝑅 𝑖𝑜𝑛𝑜
= ionospheric correction ∆𝑅 𝑆𝑆𝐵 = sea state bias ∆𝑅 𝐷𝐴𝐶 = dynamic atmospheric correction ∆𝑅 𝑡𝑖𝑑𝑒𝑠 = tides ( solid earth, ocean, load and pole ) correction MSS = Mean Sea Surface.
Semua variabel memiliki satuan meter, namun untuk kebutuhan analisis satuan SLA dapat dikonversi menjadi satuan milimeter. Setiap data SLA akan diratakan dengan pembobotan berdasarkan lintang. Perhitungan rata- rata  SLA  dilakukan  untuk  per-cycle  dan  per-bulan(sub-cycle).  Bobot  diterapkan  pada  masing-masing  nilai pengamatan  yang  dipertimbangkan  berdasarkan  kosinus  dari  posisi  lintangnya  (Gleisner,  2011).  Data  SLA juga diratakan antara bulan sebelum dan berikutnya (bi-monthly) untuk menyesuaikan dengan data MEI. Hasil rata-rata SLA akan disimpan dalam ekstansi *.txt.
Selanjutnya melakukan Gridding dari hasil data SLA yang telah diratakan per-bulan. Ukuran grid adalah 1º x 1º . Hasil akhirnya adalah peta kontur yang memvisualisasikan SLA pada seluruh wilayah penilitian yang telah ditampalkan  dengan base  map .  Hasil  data  SLA  yang  telah  diratakan  per-bulan  (sub- cycle )  juga  diolah  di perangkat lunak RStudio untuk Time Series Decomposition. Proses ini untuk mengekstrak data SLA menjadi seasonal,  trend, dan remainder. Metode  yang  digunakan  adalah  STL  ( Seasonal-Trend  Decomposition Procedure Based on Regression ) yang menggunakan iterative loess smoothing untuk mendapatkan pola tren (Cleveland,  Cleeland,  McRae,  &  Terpenning,  1990).  Hasil  tren  SLA  adalah  tren  yang  telah  dihapus  pola musimannya.
Perhitungan tren linier untuk mengetahui fenomena kenaikan atau penurunan muka air laut terhadap data tren sub- cycle SLA  Cryosat-2.  Perhitungan  menggunakan  pendekatan  regresi  linear  dengan  persamaan  sebagai berikut  (Montgomery, Peck, & Vining, 2012) :
𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏
(5)
dimana y adalah variabel independen (terikat), x adalah variabel independen (bebas) yang menyatakan waktu, a  adalah  slope  atau  kemiringan  fungsi  dari  garis,  dan  b  adalah  intersep  garis  lurus  (nilai  y  ketika  melintas sumbu Y). Nilai y adalah nilai yang dicari yaitu tren kenaikan muka laut. Nilai variabel x dapat dilakukan dengan menyubtitusi nilai variabel terikat dengan data tahunan.
Selanjutnya  untuk  mengetahui  korelasi  antara  SLA  dan  ENSO  di  wilayah  Laut  Jawa,  maka  melakukan perhitungan  nilai  koefisien  korelasi  menggunakan Multivariate ENSO Index (MEI)  dari  NOAA  dan  data
detren bimonthly SLA Cryosat-2 selama periode penilitian. Salah satu teknik penentuan nilai koefisien korelasi adalah Pearson’s correlation coefficient , dengan rumus sebagai berikut  (Mikhail & Gracie, 1981):
𝑄 𝑥𝑦 = 𝜎 𝑥𝑦 𝜎 𝑥 .𝜎 𝑦 (6)
Keterengan : 𝑄 𝑥𝑦 = koefisien korelasi 𝜎 𝑥𝑦 = kovarians xy 𝜎 𝑥 =standar deviasi x 𝜎 𝑦 =standar deviasi y .
Nilai koefisien korelasi berkisar antara -1 hingga 1, yang artinya nilai positif menunjukkan hubungan searah dan  nilai  negatif menunjukkan  hubungan tidak  searah.  Interpretasi  kekuatan  dari  nilai  koefisien  diperlukan untuk mempermudah menganalisis.
Tabel 3. Interpretasi Kekuatan Korelasi (Hinkle, Wiersma, & Jurs, 2003)
Nilai korelasi Interpretasi 0 sampai 0,3 (0 sampai -0,3) Korelasi sangat rendah 0,3 sampai 0,5 (-0,3 sampai -0,5) Korelasi rendah 0,5 sampai 0,7 (-0,5 sampai -0,7) Korelasi cukup 0,7 sampai 0,9 (-0,7 sampai -0,9) Korelasi tinggi 0,9 sampai 1 (-0,9 sampai -1) Korelasi sangat tinggi
Koefisien +1 menunjukkan adanya korelasi positif sempurna dan koefisien -1 menunjukkan adanya korelasi negatif sempurna  (Anjasmara, 2016). Nilai koefisien korelasi 0 menandakan bahwa tidak adanya korelasi pada kedua variabel.

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Perhitungan SLA dan Rata-Rata SLA
Hasil perhitungan SLA adalah ketinggian permukaan laut yang bereferensi pada mean sea surface atau bidang geoid. Hasil SLA telah dihilangkan dari pengaruh atmosfer dan pengolahan menggunakan perangkat lunak MATLAB.Berikut adalah hasil perhitungan pada sepulu data awal.
Tabel 4. Hasil Perhitungan SLA Cycle MJD Lat Long SSH (m) SLA(m) YYF 12 58498.320972 -7.120396 112.209021 29.074 -0.764 2019.0392355 12 58498.320995 -6.978390 112.194179 30.989 0.661 2019.0392356 12 58498.321007 -6.918311 112.187900 31.174 0.661 2019.0392356 12 58498.321007 -6.912850 112.187330 31.165 0.638 2019.0392356 12 58498.321019 -6.901926 112.186188 31.242 0.685 2019.0392357 12 58498.321019 -6.896465 112.185618 31.165 0.594 2019.0392357 12 58498.321019 -6.891003 112.185047 31.115 0.529 2019.0392357 12 58498.321019 -6.885542 112.184476 31.345 0.744 2019.0392357 12 58498.321019 -6.882811 112.184191 30.638 0.03 2019.0392357 12 58498.321019 -6.880080 112.183905 30.689 0.074 2019.0392357
Perhitungan SLA dilakukan untuk data per- cycle dan sub- cycle dengan jumlah 11 cycle dan 100 bulan selama periode penelitian yaitu Januari 2011 sampai dengan April 2019. Selanjutnya hasil perhitungan rata-rata SLA dengan pembobotan berdasarkan lintangnya. Berikut adalah hasil perhitungan SLA rata-rata pada data cycle .
Tabel 5. Hasil Perhitungan SLA Rata-Rata Cycle mean_MJD mean_SSH(mm) mean_SLA(mm) mean_YYF 2 55583.990905 30928.6612 257.6232 2011.0602491 3 55767.322119 31887.4927 139.0759 2011.5625264 4 56016.903094 31852.4479 249.9652 2012.2456358 5 56197.140215 31879.0026 126.0379 2012.7380880 6 56470.907857 31719.6215 188.313 2013.4874190 7 56841.292072 32147.7850 161.5292 2014.5021701 8 57114.368741 32152.8202 149.7181 2015.2503253 9 57292.463462 31613.8758 64.9922 2015.7382561 10 57725.155847 31857.4270 183.0078 2016.9218958 11 58156.569548 31933.7768 168.8192 2018.1029303 12 58548.819520 31880.4393 107.5537 2019.1775877
Berdasarkan hasil perhitungan penelitian ini,  SLA rata  – rata tertinggi terdapat di cycle 4 pada tahun 2012 dengan nilai 249,9652 mm, sedangkan SLA rata-rata terendah terdapat pada cycle 9 pada tahun 2015 dengan nilai 64,9922 mm. Pada data persub-cycle, SLA rata-rata tertinggi terdapat di bulan Juni 2013 dengan nilai 329,8045mm, sedangkan rata-rata terendah di bulan September 2015 dengan nilai 20,0936 mm. Pada data bi- monthly Cryosat-2, SLA rata – rata tertinggi terdapat pada tahun 2013 dengan nilai 323,7272 mm , sedangkan SLA rata – rata terendah terdapat pada tahun 2015 dengan nilai 27,8184 mm.

## Gambar 3. Grafik SLA Rata-Rata Cryosat-2
Dari Gambar 3, dapat dilihat pola rendah dan tingginya SLA rata – rata persub- cycle yang mana disebutkan sebelumnya adalah terendah pada bulan September tahun 2015 dan tertinggi pada bulan Juni tahun 2013.
2. Time Series Decomposition dan Pengolahan Tren
Pengolahan time series decompostion pada perangkat lunak Rstudio menghasilkan 4 grafik yaitu raw data , seasonal, trend, dan remainder . Semua hasil data pada grafik tersebut mempunyai satuan milimeter (mm).
Gambar  4 menunjukkan grafik seasonal terlihat perulangan pola setiap tahunnya, namun terdapat satu pola menurun  yang  terjadi  dua  kali  selama  periode  pengamatan.  Hal  tersebut  bisa  terjadi  karena  ada  fenomena drastis selama periode waktu penilitian. Berdasarkan grafik tren pada Gambar 4 memiliki tren dengan pola menurun. Hasil dekomposisi juga menunjukkan terdapat penurunan tren yang cukup drastis pada tahun 2014 – 2015 sebesar 59,7019 mm. Tahun 2017 hingga 2019, terjadi penurunan tren sebesar 76,4575 mm.

## 3. Tren Linier
Perhitungan regresi linier dari data tren SLA rata-rata mendapatkan pola grafik seperti pada Gambar 5 dengan persamaan 𝑦  =   −3,5529𝑥 +  179,23613 . Variabel a pada persamaan tersebut memiliki nilai negatif yang menandakan tren linier menurun.

## Gambar 5. Grafik Regresi Linier Tren SLA Rata-Rata Cryosat-2
Berdasarkan  regresi  linier  SLA  tersebut,  permukaan  Laut  Jawa  dari  tahun  2011  sampai  dengan  2019 mengalami penurunan sebesar 28,4235 mm dengan laju  -3,55 mm/tahun. Dari hasil penggambaran tersebut dapat dilihat bahwa terjadi 2 kali penurunan muka laut yang cukup drastis. Penurunan permukaan laut yang pertama berada di periode 2011 hingga 2015. Penurunan kedua berada di periode akhir 2016 hingga akhir data 2019.  Persamaan  regresi  linier  untuk  grafik  pada  Gambar  6(a)  adalah 𝑦  =   −10,3915𝑥 +  191,4554 dan grafik 6(b) adalah 𝑦 =   −31,6737𝑥 +  232.1106 .
(a)
(b)
Gambar 6. (a) Grafik Tren Linier 2011-2015 (b) Grafik Tren Linier 2016-2019

## 4. Nilai Koefisien Korelasi
Gambar 7 menunjukkan garis merah adalah tren linier data detrended SLA Cryosat-2 bi-monthly dengan MEI. Detrended SLA didapatkan dari pengurangan nilai tren linier SLA Cryosat – 2 terhadap nilai SLA itu sendiri. Nilai negatif pada variabel a menunjukkan turunnya tren linier sejalan dengan nilai koefisien korelasi  antara detrended SLA dengan MEI sebesar -0,6451. Nilai korelasi yang negatif menandakan terdapat hubungan yang tidak searah artinya semakin tinggi nilai MEI maka nilai SLA akan semakin rendah.
Gambar 7. Grafik Korelasi Detrended SLA Cryosat-2 dengan MEI
Gambar 8. Grafik SLA Bi-Monthly Cryosat-2 dengan MEI
Penggambaran  hubungan  antara  SLA bi-monthly Cryosat-2  di  Laut  Jawa  dengan  ENSO  dari  data  MEI  di Samudera  Pasifik  ditujukan  oleh  Gambar  7.  Data  SLA bi-monthly Cryosat  –  2  digambarkan  dengan  garis berwarna  ungu.  Irisan  grafik  berwarna  merah  menggambarkan  nilai  positif  pada  data  MEI  berdasarkan pengaruh  El-Niño (fase  hangat),  sedangkan  irisan  berwarna  biru menggambarkan  nilai  negatif berdasarkan pengaruh La-Niña (fase dingin).
Secara keseluruhan, grafik diatas menunjukkan hubungan yang berbanding terbalik atau tidak searah antara data SLA bi-monthly Cryosat – 2 dengan data MEI dari tahun 2011 sampai dengan April 2019. Interpretasi korelasi berdasarkan Tabel 3 menyatakan koefesien korelasi memiliki cukup hubungan. Hubungan tersebut dapat dilihat dari Gambar 8 , saat mulai terjadi fenomena El-Nino maka variasi permukaan Laut Jawa mulai menurun dan ketika fenomena El-Nino terjadi permukaan Laut Jawa mengalami penurunan. Saat mulai terjadi fenomena  La-Nina  maka  variasi  permukaan  Laut  Jawa  mulai  naik  dan  ketika  fenomena  La-Nina  terjadi permukaan Laut Jawa mengalami kenaikan.
Namun, terdapat bagian yang tidak sesuai untuk menggambarkan hubungan yang tidak searah yaitu pada tahun 2013-2014.  Hal  tersebut  menunjukkan  tidak  tingginya  korelasi  karena  masih  ada  bagian  yang  tidak mendefinisikan hasil perhitungan korelasi. Ini bisa terjadi karena data MEI yang menggambarkan karakteristik dari Samudera Pasifik dimana ENSO teramati.
Fenomena El-Nino yang cukup ekstrim pada tahun 2015 menandakan bahwa suhu permukaan laut Samudera Pasifik  meningkat  dan  meningkatnya  curah  hujan  di  daerah  tersebut.  Sehingga  mengakibatkan  sebagian wilayah  Laut  Indonesia  mengalami  kekeringan  karena  terhambatnya  pembentukan  awan  dan  terjadinya penurunan  nilai  SLA  dipermukaan  Laut  Jawa.  Gambar  9. menampilkan sea level  anomaly tahun  2011 dan 2015 secara spasial di Laut Jawa.
(a)
(b)
Gambar 9. Sea Level Anomaly di Laut Jawa (a) Tahun 2011 (b) Tahun 2015
Penurunan tren yang cukup drastis pada tahun 2014-2015 dan menurunnya permukaan laut dari hasil regresi linier sejalan dengan fenomena  El-Niño yang terjadi pada tahun yang sama. Pada  penelitian L.Q.Avia dan I.Sofiati (2018) menjelaskan pada pertengahan Maret 2015 hingga akhir Juni 2015, fenomena El-Niño dimulai dengan  intensitas  yang  lemah  dan  terus  meningkat  dengan  intensitas  yang  kuat  pada  November  2015. Fenomena ini yang menyebabkan penurunan permukaan Laut Jawa.

## 5. Hasil Gridding SLA
Gridding menggunakan data SLA Cryosat-2 yang telah dikelompokkan pada sub- cycle. Proses ini bertujuan untuk  memvisualisasikan  tren  SLA  Laut  Jawa  dalam  bentuk  peta  setelah  ditampalkan  dengan  base  map. Ukuran grid SLA sebesar 1º x 1º disesuaikan dengan ukuran equatorial track distance satelit Cryosat – 2 yang memiliki jarak 7,5 km. Konversi data SLA ke dalam format grid dilakukan di perangkat lunak Surfer 10 dengan metode data metric – Z order mean.
Gambar 10. Sea Level Variatin di Laut Jawa
Gambar 10 merupakan gambaran variasi kenaikan muka air laut di Laut Jawa. Dengan sebaran SLA berada pada rentan -10mm sampai dengan 10mm yang divisualisasikan dengan warna kuning hingga oren. Semakin berwarna oren maka nilai semakin tinggi, bila semakin kuning maka nilai semakin kecil.

## Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh pengarang, dapat ditarik kesimpulan bahwa selama periode pengamatan yaitu 2011 sampai dengan 2019 di Laut Jawa mengalami penurunan permukaan laut. Penurunan permukaan laut berdasarkan tren sebesar 28,4235 mm dengan laju -3.55 mm/tahun di Laut Jawa. Fenomena ini dipengaruhi oleh ENSO, terutama pada tahun 2014-2015 saat fenomena El-Nino dengan intensitas yang kuat.  Koefisien  korelasi  yang  didapatkan  dari Multivariate ENSO Index (MEI)  dengan sea  level  anomaly (SLA)  Cryosat-2  adalah  -0,6451  yang  menandakan  korelasi  memiliki  hubungan  yang  cukup  namun  tidak searah. Semakin tinggi nilai MEI maka nilai SLA akan semakin rendah di Laut Jawa, bergitupun sebaliknya.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada NOAA sebagai sumber data yang digunakan dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Anjasmara, I. (2016). Kovarians dan Korelasi. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Avia, L. Q., & Sofiati, I. (2018). Analysis of El Nino and IOD Phenomenon 2015/2016 and Their Impact on Rainfall Variability in Indonesia. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 166. Badan  Informasi  Geospasial.  (2015,  January  15). Badan  Informasi  Geospasial .  (BIG)  Retrieved  Juny  12,  2020,  from https://big.go.id/content/berita/pentingnya-informasi-geospasial-untuk-menata-laut-indonesia BAPPENAS. (2009). Indonesia Climate Change Sectoral Roadmap (ICCSR). BAPPENAS.
Cleveland,  R.  B.,  Cleeland,  W.  S.,  McRae,  J.  E.,  &  Terpenning,  I.  (1990).  STL:  A  Seasonal-Trend  Decomposition Procedure Base on Loess. Journal of Official Statistics 6(1) , 3-73. Gleisner, H. (2011). Latitudinal Binning and Area-Weighted Averaging of Irregularly Distributed Radio Occulation Data. _: GRAS SAF Meteorology.
Gordon, A. L. (2005). Oceanography of the Indonesian Seas and Their Throughflow . Oceanography, 18 , 14-27. Handoko, E. Y., Hariyadi, & Wirasatriya, A. (2018). The ENSO's Influence on the Indonesian Sea Level Observed Using Satellite Altimetry,1993-2016. IEEE Asia-Pacific Conference on Geoscience, Electronics and Remote Sensing Technology (AGERS). Jakarta.
Handoko, E., Fernandes, M., & Lazaro, C. (2017). Assessment of Altimetric Range and Geophysical Corrections and Mean Sea Surface Models—Impacts on Sea Level Variability around the Indonesian Seas. Remote Sensing , 9, 102: 1 - 32.
Hinkle, D. E., Wiersma, W., & Jurs, S. G. (2003). Applied Statistics for the Behavioral Sciences, 5th Edition. Houghton Mifflin .
Karondia, L. A., Handoko, E. Y., & Hapsari, H. (2019). 3D Modelling Analysis of Sea-Level Rise Impact in Semarang, Indonesia. IOP Conference Series: Earth and Enviromental Science 389.
Mayer , V. (2013). Cryosat-2 for Hydrogocal Purpose Data Processing, Visualization and Analysis. Stuttgart: University of Stuttgart.
Mertz, F., Dumont, J., & Urien, S. (2017). Baseline-C CryoSat Ocean Processor. Paris: ESA. Mikhail,  E.  M.,  &  Gracie,  G.  (1981). Analysis  and  Adjustment  of  Survey  Measurements. New  York:  Van  Nostrand Reinhold Co.
Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis 5th Edition. New Jersey: Wiley: A John & Sons, Inc.
Scharroo, R. (2018). RADS Data Manual. Radar Altimeter Database System. Taufik, M., & Budisusanto, Y. (2018). Penulisan Jurnal. Surabaya: Geoid Geomatika ITS. Webb, E., & Hall, A. (2016). Geophysical Correction in Level 2 Cryosat Data Products. European Space Agency(ESA). Webb, E., & Hall, A. (2016). Geophysical Correction in Level 2 Cryosat Data Products IDEAS-VEG-IPF-MEM-1288 Ver. 5.1 (Vol. Version 5.1). Italy: European Space Agency(ESA). Wirasatriya, A., Hartoko, A., & Suripin. (2006). Kajian Kenaikan Muka Laut Sebagai Landasan Penanggulangan ROB di Pesisir Kota Semarang. Jurnal Pasir Laut, 1(2) , 31-42.
Wolter,  K.,  &  Timlin,  M.  S. (2011).  El  Niño/Southern  Oscillation  behaviour  since  1871  as  diagnosed  in  an  extended multivariate ENSO index (MEI.ext). International Journal of Climatology, 31 , 1074 - 1087.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .