MODEL PERGERAKAN TUMPAHAN MINYAK DI PERAIRAN SELAT SUNDA
Agus Salim 1) , Taufik Edi Sutanto 2)
1) Mathematic Department, Faculty of Science and Technology  UIN  Jakarta
2) Mathematic Department ,Faculty of Science and Technology  UIN  Jakarta

## ABSTRAK
Selat  Sunda  merupakan  daerah  yang  memiliki  potensi  kekayaan  alam  yang  sangat  besar.  Akan tetapi  potensi  tersebut  terancam  akibat  tumpahan  minyak  yang  terjadi  karena  adanya  aktivitas transportasi  dan  penyimpanan  minyak  mentah  maupun  olahan  di  dan  sekitar  Selat  Sunda.  Sebuah penelitian  pengkajian  resiko  ekologis  tumpahan  minyak  dilakukan  untuk  mengukur  seberapa  besar ancaman  tumpahan  minyak tersebut  dan  menyiapkan  strategi preemptive untuk meminimalisir dampak yang ditimbulkan jika tumpahan minyak berskala besar terjadi di masa depan.
Dari  analisa  trajectory  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  daerah  yang  rawan  terkena dampak  tumpahan  minyak  adalah  daerah-daerah  Pantai  Panimbang,  Pulau  Sumur,  Pantai  Cigeulis, Cimanggu, Selat Panaitan, Cilegon, Anyer, Penengahan, dan Jabung Sragi.
Penggunaaan  data  ahir  trajectory    menjadi  acuan  dalam  penentuan  tingkat  resiko  dari  partikel minyak  yang  mengeksposure  ekosistem  di  sekitar  Selat  Sunda  tersebut  dan  terpenting  adalah  dapat digunakan untuk meminimalisir dampak akibat tumpahan minyak dimasa depan.
Kata Kunci : Tumpahan Minyak, Selat Sunda, Tra-jectory.

## PENDAHULUAN
Pada  saat  terjadi  sebuah  bencana tumpahan  minyak  di  laut,  hal  utama  yang menjadi  perhatian  adalah,  akan  kemanakah minyak  yang  tumpah  tersebut  akan  mengalir atau  dampak  apa  yang  akan  ditimbulkannya. Mengetahui  lintasan  (t rajectory )  dari  tumpahan merupakan  informasi  penting  ( crucial )  untuk menentukan kebijakan lanjutan dalam menangani  bencana  tersebut,  terutama  untuk menyelamatkan  lingkungan  dan  melakukan pembersihan.    Tanpa  penanganan  yang  tepat maka  kerugian  kerusakan  lingkungan  akan berdampak  luas  dan  berdampak  hingga  jangka waktu lama.
Namun demikian untuk dapat memperkirakan  pergerakan  tumpahan  minyak dilaut  secara  tepat,  biasanya  sangatlah  sulit untuk  dilakukan.  Hal  ini  disebabkan  cukup banyak  proses  kimiawi  dan  fisik  yang  terlibat, serta  pada  saat  bencana  terjadi  informasi  yang ada biasanya tidak lengkap. Untuk mengatasi hal tersebut  perlu  adanya  suatu  pemodelan trajectory sedini  mungkin  dengan  data  yang senantiasa  diperbaharui  ( up  to  date )  sehingga jika  terjadi  tumpahan  minyak,  penanggulangan yang efektif dan  efisien  dapat  dilakukan  dengan baik.
Sebuah  pemodelan trajectory tumpahan minyak  akan  menganalisa  berbagai  akibat  dan
kemungkinan  dari  pergerakan  minyak.  Analisa harapan ( likelihood ) dari berbagai kemungkinan tersebut  adalah  suatu  simulasi  yang  biasa disebut sebagai analisa trajectory . Hasil akhirnya berupa  sebuah  peta  prediksi  dari  pergerakan minyak  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk membantu  penanganan  bencana  tumpahan minyak.
Pada  saat  awal-awal  tumpahan  minyak terjadi prediksi jalur tumpahan minyak biasanya terhambat  oleh  input  data  yang  tidak  lengkap. Detail  tumpahan  minyak  (lokasi,  volume,  tipe minyak)  seringnya  masih  berupa  perkiraan. Lebih  jauh  lagi  data  lingkungan  sekitar  (angin, arus  laut,  dan  kedalaman)  terkadang  tidak terhimpun atau bahkan tidak tersedia. Meskipun demikian  pemodelan  harus  dilakukan  dengan mengamati  data  dan  mencoba  untuk  mengerti sifat fisik dan kimiawi yang akan mempengaruhi pergerakan minyak  dan kelanjutan dari tumpahan tersebut.
Dengan  pemahaman  proses-proses  fisik, ilmuwan dapat menganalisa situasi yang ada dan melakukan  sebuah  prediksi  (forecast).  Bila prediksi awal tidak akurat, tim model tumpahan minyak  mengkaji  ulang  informasi  yang  ada (termasuk  memperbaharui)  dan  memperbaiki prediksi.  Sebuah  prediksi  yang  tidak  akurat biasanya  disebabkan  oleh  kesalahan  informasi tentang  tumpahan  (misal  lokasi  dan  volume) atau  ketidak  tepatan  informasi  ingkungan
(cuaca,  angin,  dan  arus).  Seiring  berjalannya waktu  prediksi  akan  menjadi  semakin  akurat, karena  kondisi  awal  menjadi  semakin  tidak signifikan  untuk  prediksi.  Sebagai  ilustrasi, bagan alur analisis trajectory . Untuk mendapatkan  sebuah  analisa  trajectory  yang baik  suatu  faktor  ketidakpastian  (uncertainty) perlu untuk diikutsertakan dalam pemodelannya. Ketidak pastian tersebut dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  diantaranya detail  tumpahan,  kondisi  minyak,  angin,  dan arus.  Lebih  jelasnya  Tabel  1  merupakan informasi  yang  diambil  dari  [1]  yang  dapat menjelaskan lebih rinci akan besarnya pengaruh ketidakpastian.
Salah  satu  proses  oil  weathering  adalah Evaporasi,  yaitu  perubahan  dari  suatu  cairan menjadi  bentuk  gas.  Pada  evaporasi  minyak, bagian  dari  minyak  yang  lebih  ringan  akan terevaporasi  terlebih dahulu. Pada minyak jenis tertentu, terutama minyak jenis ringan, sebagian besar akan terevaporasi. Pada suhu 15°C bensin akan  terevaporasi  sempurna  setelah  dua  hari, 80% solar akan  terevaporasi, 40% minyak light crude,  20%  minyak  heavy  crude,  dan  hanya sekitar  5%  untuk  tipe  minyak  Bunker  C.  Secara umum  seluruh  proses  evaporasi  yang  dapat terjadi  akan  memakan  waku  kurang  dari  lima hari.
Proses  oil  weathering  lainnya  adalah Dispersi  atau  dalam  hal  ini  pemecahan  partikel minyak kecil (droplet) oleh ombak (gelombang/waves)  dapat  terjadi  bila  diameter droplet  minyak  relative  kecil  (50-70  micron). Partikel minyak yang terpecah  menjadi  penting, karena hal tersebut merupakan salah satu faktor yang  dapat  digunakan  untuk  meghilangkan pratikel minyak dari permukaan laut. Banyaknya partikel  minyak  yang  terpecah  berantung  pada sifat minyak yang tertumpah. Diantara sifat yang mempengaruhi  tersebut  adalah  kekentalan (viscosity) minyak dan keadaan air laut.

## METODOLOGI

## Data dan Lokasi Penelitan
Penelitian  dilakukan  di  Selat  Sunda, Lokasi studi trajectory berada diantara koordinat  7 o 24’  –  7 o 45’  lintang  selatan  dan 108 o 25’  –  108 o 45’  bujur  timur  (Gambar  1). Waktu  yang  digunakan  dalam  studi  kasus analisa  trajectory  dalam  penelitian  ini  terbagi menjadi dua kasus. Kasus pertama adalah kasus ketika  tumpahan  terjadi  pada  awal  tahun (Maret) dan akhir tahun (oktober).
Gambar 1 . Lokasi studi kasus trajectory.
Kedua  kasus  ini  dipilih  dikarenakan karakteristik arus laut sepanjang tahun menurut data  satelit  Ocean  Surface  Currents  (OSCAR) berbeda  pada  bulan-bulan  tersebut.  Pada  bulan Maret, arus cenderung bergerak dari  arah utara ke  selatan,  dimana  pada  bulan  Oktober  (akhir
tahun)  terdapat  kecenderungan  dari  tahun  ke tahun  arus akan  bergerak dari  samudera hindia masuk ke samudera pasifik bagian barat.
Data  kecepatan  arus  mingguan  di  Selat Sunda  dari  tahun  1992  hingga  2011  awal (Gambar 2)
Gambar 2 . Graph rangkuman data kecepatan arus di Selat Sunda (mingguan) dari tahun 1992- 2011.
Dalam  bentuk  tabel,  sebagian  data tersebut  dapat  dilihat  pada  Lampiran  1.    Dari kedua  data  tersebut  dapat  terlihat  bahwa terdapat  kecenderungan  data  kecepatan  arus  di Selat  Sunda  cenderung  stasioner  dengan beberapa  lompatan  yang  biasa  terjadi  di  awal tahun.  Fakta  ini  dapat  membantu  analisa Trajectory  menjadi  lebih  akurat,  mengingat kecepatan  arus  yang  cenderung  tidak  terlalu variatif  (variable).  Rata-rata  kecepatan  angin  di selat  sunda  dari  tahun  1992-2011  adalah 0.386 m/s  dengan  variansi  rata-rata  sebesar  0.046. Dari  data  tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa dengan kepercayaan 95% rata-rata angin pada  suatu  hari  di  Selat  sunda  akan  terletak pada  interval  0.818  m/s  sampai  dengan  0.04 m/s.
Data penting lain yang diperlukan untuk analisa  Trajectory  adalah  data  angin  di  sekitar
Selat  Sunda.  Menggunakan  data  pada  periode waktu  yang  sama,  terlihat  data  dari  satelit QuikSCAT memperlihatkan bahwa angin bergerak  cenderung  berlawanan  arah  dengan arus,  yang  mengakibatkan  pergerakan  minyak cenderung tidak terlalu jauh.
Rangkuman  graph  data  kecepatan  angin mingguan  selama  beberapa  tahun  (Gambar  12) menunjukkan sifat yang sama dengan arus, yaitu stasioner dengan beberapa pengecualian lompatan  dibeberapa  kasus  waktu  (Dalam bentuk  tabel,  sebagian  data  tersebut  dapat dilihat  pada  Lampiran  1).  Rata-rata  kecepatan angin total dari  seluruh 3750 data adalah 6.191 m/s  dan  variansi  sebesar  0.767.  Selang kepercayaan  untuk  rata-rata  kecepatan  angin adalah antara 7.94 hingga 4.43 m/s.
Gambar 3 . Data kecepatan angin di Selat Sunda berdasarkan satelit QuickSCAT.
Data  penting  lain  dari  analisa  trajectory, tentu saja data tumpahan  minyak itu  sendiri. Di Selat  Sunda  terdapat  beberapa  tangki  kilang minyak  dan  distribusi  minyak  produk  level tinggi  (bensin,  solar,  minyak  tanah,  dll),  namun tidak menutup kemungkinan terjadinya tumpahan  produk  minyak  dengan  kekentalan tinggi  seperti  oli  mesin.  Berikut  adalah karakteristik  dari  ketiga  tipe  minyak  tersebut yang akan  digunakan  sebagai  input  data analisa Trajectory.
Data  terakhir  yang  dibutuhkan  untuk melakukan  analisa  trajectory  adalah  data  peta polygon  Selat  Sunda.  Gambar  13  menunjukkan polygon  dari  wilayah  perairan  Selat  Sunda, Sebagian  Koordinat  bujur  dan  lintang  verteks- verteks dari Polygon tersebut dapat dilihat pada Lampiran  2  yang  terdiri  dari  287  verteks  yang membangun  2  kepulauan  besar  Jawa  dan Sumatera, serta beberapa pulau kecil diantaranya.

## Model Matematis
Model tumpahan  minyak biasanya terdiri dalam tiga tahapan model [2]. Prediksi trajectory tumpahan  minyak  menggunakan  data  actual atau  percobaan.  Model  ini  disebut  juga  sebagai model  deterministik  dan  menghasilkan  sebuah ekspektasi  prediksi  dari  tumpahan  minyak. Model  kedua, Backtrack ,  menjalankan  model deterministik  secara  runtun  waktu  terbalik  dan biasanya  digunakan  untuk  menentukan  sumber minyak  yang  didapatkan  di  laut  atau  pantai. Model ini terkadang disebut juga sebagai “model misteri”  dan  digunakan  sebagai  alat  untuk mengidentifikasi adanya tumpahan minyak yang dilakukan secara sengaja.
Membangun  sebuah  model  matematika yang akan mencerminkan mdel yang sesungguhnya  di  dunia  nyata  bukanlah  suatu proses yang mudah. Model yang dibuat haruslah dapat  diterima  karena  kemiripan  sifat  dengan model aslinya. Oleh karena itu beberapa asumsi harus dibuat terlebih dahulu sebelum pemodelan dapat dilakukan.
Asumsi yang digunakan dalam pemodelan penyebaran  tumpahan  minyak  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah:
1) Penyebaran searah dengan arah arus air.
2) Ukuran  maksimum  tumpahan  (droplet) adalah  ukuran  partikel  minyak  sedemikian sehingga ia tidak akan mengambang.
3) Arus  diasumsikan  konstan  dan  tenang (placid).
4) Efek suhu, angin, dan tekanan diabaikan.
Menggunakan  asumsi-asumsi  tersebut diharapkan  model  yang  terbentuk  dapat mewakili penyebaran minyak yang sesungguhnya.
Model  tersebut  akan  dikombinasikan dengan  model  system  persamaan  differensial hidrodinamika fluida seperti yang dikemukakan di [3], yaitu:
𝛿𝑢 𝛿𝑡 + 𝑢 𝛿𝑢 𝛿𝑥 + 𝑣 𝛿𝑢 𝛿𝑦 + 𝑔 𝛿𝑤 𝛿𝑥 = −𝑔 𝑢√𝑢 2 + 𝑣 2 (𝑤 + ℎ)𝑐 2 + 𝑓𝑣 𝛿𝑣 𝛿𝑡 + 𝑢 𝛿𝑣 𝛿𝑥 + 𝑣 𝛿𝑣 𝛿𝑦 + 𝑔 𝛿𝑤 𝛿𝑦 = −𝑔 𝑣√𝑢 2 + 𝑣 2 (𝑤 + ℎ)𝑐 2 + 𝑓𝑢 𝛿𝑤 𝛿𝑡 + 𝛿[(𝑤 + ℎ)𝑢] 𝛿𝑥 + 𝛿[(𝑤 + ℎ)𝑣]
𝛿𝑦 = 0 (1)
𝑢, 𝑣 adalah  kecepatan  arus  terhadap komponen  timur  dan  utara  (bujur  dan  lintang), w adalah  kedalaman laut, t waktu, h kedalaman dimana  air  diasumsikan  tidak  dipengaruhi  arus atas,  dan c adalah  suatu  ketetapan  koefisien tertentu.
Pada  permasalahan  nyata  tentu  saja terdapat sebuah batasan [pantai] yang merupakan  sebuah Boundary  Condition (BC) bagi  gelombang.  BC  yang  dipergunakan  dalam pemodelan  penelitian  ini menggunakan  formula
𝜁 (𝑖,𝑗) (𝑘) = 𝐻 (𝑖,𝑗) cos(𝜎𝑘 − 𝑔 (𝑖,𝑗) ) ,   𝑘 = 0,1, … , 𝑁 − 1 (2)
dimana 𝐻 adalah  amplitudo, 𝑔 jeda  fase ( phase  lag ), 𝑁 banyaknya  langkah  dalam  satu periode  gelombang,  dan  adalah  frekuensi angular dari komponen gelombang.
Dari  model  hidrodinamik  yang  telah ditetapkan  diatas,  kemudian  model  gelombang laut  dikembangkan  dengan  memperhatikan
gravitasi  permukaan  gelombang  akibat  angin, atau  yang  biasa  disebut  sebagai irregular  long crested (ILC).  ILC  ditambahkan  dengan  cara menambahkan sejumlah gelombang regular long crested (RLC)  dengan  amplitudo  dan  panjang gelombang  yang  berbeda-beda,  sehingga  pada saat  tertentu  tinggi  gelombang  dimodelkan sebagai berikut:
𝜁 = 𝐻 𝑡𝑖𝑑𝑒 + ∑ 𝜁 𝑎𝑡 cos(𝑘 𝑡 (𝑥 sin 𝜃 + 𝑦 cos 𝜃) + 𝜔 𝑡 𝑡 + 𝜑 𝑡 ) 𝑛 𝑡=1 (3)
H tide adalah  tinggi  gelombang, g adalah percepatan gravitasi,  arah propagasi gelombang,  ∈ [0,2  ] , t adalah waktu,  t adalah sudut  fase, k t adalah  gelombang  yang  didapat dari persamaan dispersi.
Model  untuk  difusi  minyak  terdiri  dari tiga  bagian:  difusi  gravitasi,  difusi  glutinosity, dan  difusi  tekanan  permukaan.  Ketiga  bagian model  tersebut  diberikan  oleh  persamaan berikut:
𝑟(𝑡) = 𝐾 1 (Δ𝑔𝑉𝑡 2 ) 1 4 𝑟(𝑡) = 𝐾 2 ( Δ𝑔𝑉𝑡 2 3 𝑣 1 2 ) 1 6
𝑟(𝑡) = 𝐾 3 ( 𝜎 2 𝑡 3 𝜌 2 𝑣 ) 1 4
Dimana Δ𝑔 = (𝜌 − 𝜌 0 ) ∗ 𝑔/𝜌 ,  o dan  adalah  adalah  kepadatan  minyak  dan  air. 𝑟(𝑡) adalah skala difusi minyak, 𝜎 = 𝛿 𝑤𝑎 − 𝛿 𝑎𝑜 − 𝛿 𝑜𝑤 , dimana 𝛿 𝑤𝑎 , 𝛿 𝑎𝑜 , dan 𝛿 𝑜𝑤 adalah tekanan permukaan  antara  air  dengan  udara,  minyak dengan  udara,  dan  minyak  dengan  air.  v  adalah koefisien kekentalan kinematik air, t menyatakan  waktu,  V  sebagai  volume  minyak, dan  k1,  k2,  dan  k3  adalah  koefisien  percobaan dengan  nilai  tertentu  (biasanya  antara  1-1,5). Pemodelan  diatas  memperhitungkan setiap satuan tumpahan ( droplet ) dari tumpahan minyak yang terjadi. Hal tersebut mengakibatkan  penyelesaian  model  diatas menjadi  sangat  kompleks  dan  membutuhkan
komputasi  yang  sangat  tinggi.  Selanjutnya  hasil simulasi  tersebut  dilakukan  dengan  bantuan software  aplikasi  Gnome  dan  Spill  Tool  untuk melihat hasil simulasi terbaik.

## Analisis Trajectory Gnome
Setelah  data  kelautan,  geografis,  dan karakteristik minyak telah didapatkan selanjutnya analisa tajectory dilakukan menurut standar  internasional  NOAA  (National  Oceanic and Atmospheric Administration). Badan khusus internasional  penanganan  bencana  di  laut Emergency  Response  Division  (ERD)  ,  dibawah NOAA  mendesain  suatu  software  khusus  untuk melakukan  analisa  trajectori  tumpahan  minyak yang  diberi  nama  GNOME  (General  NOAA Operational  Modeling  Environment).  Perangkat lunak Gnome akan digunakan untuk menganalisa  simulasi  trajectory  dari  tumpahan minyak di Selat Sunda.
Gnome  (Gambar  4)  memiliki  dua  fungsi utama, standar dan diagnostic mode. Pada mode standar  digunakan  loc  file,  yang  berupa informasi peta polygon, arus, angin, karakteristik  minyak,  kedalaman  laut,  dan  data lainnya.  Pada  mode  tersebut  pengguna  hanya memvariasikan  berbagai  parameter  tambahan seperti  jumlah  tumpahan  dan  pengaruh tambahan  untuk  melihat  dampaknya  terhadap perubahan trajectory minyak. Walaupun menggunakan  mode  standar  sangatlah  mudah, namun  loc  file  yang  tersedia  sangat  terbatas, yang sebagian besar adalah loc file laut disekitar Amerika.
Gambar 4. Perangkat lunak Analisa Trajectory ERD-NOAA Gnome.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  mode diagnostic,  dikarenakan  loc  file  untuk  Selat Sunda tidak tersedia. Untuk mengawali penggunaan  mode  diagnostic,  pertama-tama diperlukan  peta  polygon  dari  daerah  yang  akan diteliti.  Peta  Polygon  tersebut  menggunakan format  BNA  (Atlas  Boundary  File).  BNA  diawali dengan  tiga  parameter  awal,  sebagai  contoh “234”,”1”,33  yang  berarti  feature  234,  polygon daratan,  lalu  terdiri  dari  33  verteks.  Setelah baris  ini  diikuti  dengan  33  vertex  lokasi  pulau yang akan diteliti.
Parameter berikutnya dalam peta polygon  adalah  Batas  Peta,  format  batas  peta adalah "Map Bounds","1",7 yang berarti terdapat 7  verteks  yang  akan  membatasi  perhitungan pergerakan  droplet  minyak.  Daerah  yang  dapat atau  mungkin  terjadi  tumpahan  minyak
dinyatakan dengan "SpillableArea", "1", 15. Sama seperti  sebelumnya  15  menyatakan  daerah tersebut  dikarakterisasi  oleh  15  verteks pembatas daerah tumpahan.
Data  arus  laut  di  Gnome  menggunakan format  CATS  -  Finite  Element  –  Velocities  on Triangles,
Steady
State. Gambar 15 memperlihatkan  salah  satu  contoh  penggunaan segitiga  pada  finite  element  dalam  data  arus Gnome. Arus yang  dapat  digunakan  tidak hanya arus  permukaan,  namun  juga  kecepatan  arus pada berbagai kedalaman .
Data angin dalam diagnostic mode Gnome menggunakan  format  WND.  Dalam  format  ini arah,  besaran,  dan  waktu  akan  kecepatan  angin diberikan  dalam  bentuk  seperti  yang  nampak pada Gambar 5 .
Gambar 5 . Format WND untuk data angin laut pada Gnome.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Simulasi & Analisa Ketidakpastian
Simulasi  tumpahan  minyak jenis medium crude oil sebesar 3000 barrel dilakukan  dengan tumpahan  berawal  dari  jalur  distribusi  minyak.
Simulasi  memanfaatkan  data  angin  dan  arus seperti  yang  sudah  dijabarkan  sebelumnya  dan menggunakan data musim awal tahun, dalam hal ini  bulan  Maret.  Setelah  menjalankan  simulasi selama  beberapa  hari,  didapatkan  hasil  seperti pada Gambar 6 .
Gambar 6. Simulasi pergerakan Minyak di Selat Sunda setelah 10 hari.
Dari  simulasi  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa daerah yang terkena dampak, bila terjadi tumpahan  pada  awal  tahun  adalah  sumatera bagian  selatan  (Penengahan),  Pantai  Cigeulis, Pulau  Sumur,  dan  Selat  Panaitan,  dengan dampak terbesar terjadi di Pulau Sumur 1.
Simulasi  berikutnya  kemudian  dilakukan dengan  menggunakan  data  musiman  untuk akhir tahun. Jumlah tumpahan dan jenis minyak sama  seperti  simulasi  sebelumnya.  Hasil simulasi dalam jangka waktu empat hari setelah tumpahan diberikan dalam Gambar 7.
Gambar 7. Simulasi jika tumpahan minyak terjadi pada akhir tahun.
Hasil  simulasi  selama  empat  hari  untuk data  simulasi  akhir  tahun  (Gambar  18) menunjukkan  bahwa  Selat  Sunda  minimal terkena  dampak  tumpahan  minyak.  Dalam minggu  pertama  daerah  di  sekitar  Bojonegara, Anyer,  dan  Penengahan  terkena  dampak  yang cukup besar. Dalam waktu lebih dari dua minggu jika  jumlah  tumpahan  cukup  banyak,  maka  ada kemungkinan  pencemaran  akan  menjangkau Kalimantan dan negara tetangga
Singapura.Permasalahan berikutnya yang cukup penting  untuk  dianalisa  adalah  seberapa  besar dampak  pencemaran  pada  lokasi-lokasi  yang telah  disebutkan  diatas.  Untuk  menganalisa tingkat  pencemaran  tersebut  digunakan  ROC (Response Options Calculator). Dengan menggunakan  parameter  yang  sama  dengan trajectory  Gnome,  ROC  dapat  menghitung berapa bagian minyak yang telah melalui proses Oil Weathring (evaporasi, dispersi, dan  residue) (Gambar 8).
Gambar 8. Hasil perhitungan presentasi kadar pencemaran di Selat Sunda.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  analisa  trajectory  yang  dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  daerah  yang  rawan terkena  dampak  tumpahan  minyak  adalah daerah-daerah  sebagai  berikut  (Gambar  20)
Pantai Panimbang, Pulau Sumur, Pantai Cigeulis, Cimanggu,  Selat  Panaitan,  Cilegon,  Anyer, Penengahan, Jabung Sragi. Saran  dari  penelitian ini  adalah  penelitian  ini  masih  dalam  skala laboratorium (simulasi). Akan lebih lengkap bila
dilakukan  proses  validasi  terhadap  hasil simulasi  pergerakan  partikel  minyak  di  akhir pengamatan  dengan  waktu,bukan  dan  kondisi sebenarnya  di  lapang.  Sehingga  akan  dapat terlihat  validitas  dan  keakuratan  model  yang dibangun. Penelitian ke depan adalah melakukan  proses  validasi  hasil  akhir  tersebut pada kondisi,iklim sebenarnya.

## Bibliography
[1] A. Jimoh and M. Alhassan, “Modelling and simulation of crude oil dispersion,” Leonardo Electron. J. Pract. Technol. , vol. 5, no. 8, pp. 17–
28, 2006.
[2] M. L. Spaulding, V. S. Kolluru, E.
Anderson, and E. Howlett, “Application of three-dimensional oil spill model (WOSM/OILMAP) to Hindcast the< i> Braer</i> spill,” Spill Sci. Technol. Bull. , vol. 1, no. 1, pp. 23–35, 1994.
[3] F. Yu and Y. Yin, “Oil spill visualization based on the numeric simulation of tidal current,” in
Proceedings of The 7th ACM SIGGRAPH International Conference on Virtual-Reality Continuum and Its Applications in Industry , 2008, p. 28.

## LAMPIRAN-LAMPIRAN
Lampiran 1: Data Kecepatan Angin & Arus di Selat Sunda Selama Beberapa Tahun Tanggal ReRata Angin  Variansi Date ReRata Arus Variansi 7/29/1999 4.328433 1.7936478 12/11/1992  0.526463 0.369623 7/30/1999 5.2825038 1.8516024 12/16/1992  1.00257 0.984601 7/31/1999 5.8838556 0.95648555 12/21/1992  0.635397 0.669616 8/1/1999 5.5123405 1.6233164 12/26/1992  0.460883 0.482043 8/2/1999 7.4288562 1.0785921 1/1/1993 0.387529 0.33567 8/3/1999 7.3761565 1.8431835 1/6/1993 0.476694 0.454172 8/4/1999 8.485566 1.1580675 1/11/1993 0.359789 0.333094 8/5/1999 7.839028 0.99348769 1/16/1993 0.534405 0.514174 8/6/1999 7.5892326 1.4727978 1/21/1993 0.832444 0.818649 8/7/1999 7.0998994 1.7550339 1/26/1993 0.615157 0.932113 8/8/1999 6.9291045 1.1770411 1/31/1993 0.664582 0.796478 8/9/1999 5.4590789 1.4110885 2/5/1993 0.19502 0.244655 8/10/1999 6.7429213 1.3620754 2/10/1993 0.309104 0.251402 8/11/1999 7.3185649 1.6466063 2/15/1993 0.163413 0.150595 8/12/1999 10.005049 1.3535395 2/20/1993 0.297904 0.307282 8/13/1999 8.0106097 0.47421375 2/25/1993 0.458922 0.360722 … … … … … … 3/6/2003 6.3151514 3.6660507 1/1/2011 0.404298 0.369638 3/7/2003 8.1872091 3.1166491 1/6/2011 0.307276 0.333587 3/8/2003 6.1029508 2.2004977 1/11/2011 0.315274 0.319965 3/9/2003 4.3183583 0.93758907 1/16/2011 0.334781 0.401904 3/10/2003 3.5829664 2.3982565 1/21/2011 0.229897 0.285396 3/11/2003 2.4757332 1.3811929 1/26/2011 0.59927 0.566984 3/12/2003 5.6816771 3.7906258 1/31/2011 0.583347 0.519379 3/13/2003 3.9427958 1.1597723 2/5/2011 0.325766 0.421876 3/14/2003 5.6493751 1.3974251 2/10/2011 0.274698 0.375643 3/15/2003 5.2963544 3.9728989 2/15/2011 0.359002 0.37683 3/16/2003 3.1243345 0.63200567 2/20/2011 0.385987 0.412617 3/17/2003 2.5974114 1.3625091 2/25/2011 0.319986 0.323262 3/18/2003 8.294951 3.0138123 3/2/2011 0.136407 0.163611

## Lampiran 2:
Format Peta Polygon Analisis Trajectory
"2068","1",26
104.529419,-5.826419
104.529419,-5.544913 104.545898,-5.555848 104.559631,-5.599585 104.61731,-5.659719 104.650269,-5.717113 104.636536,-5.741708 104.655762,-5.758105 104.655762,-5.771769 104.677734,-5.793629 104.702454,-5.831884 104.694214,-5.867403 104.724426,-5.911117 104.724426,-5.927508
104.685974,-5.932972
104.669495,-5.924777 104.669495,-5.938436 104.606323,-5.9439
104.60083,-5.93024