Kajian Perbandingan Analisis Pasang Surut dengan Menggunakan Metode Least Square dan Fourier di Perairan Barat Sumatera
Hanifa Zuhaira 1* , Gentur Handoyo 1 , Purwanto 1 , Agus Anugroho Dwi Suryo P 1 , dan Sri Yulina 1
1 Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Sudarto, SH, Tembalang Telp. / fax (024) 7474698 Semarang 50275 *Email: hanifazuhaira@student.undip.ac.id

## Abstrak
Indonesia memiliki wilayah yang sebagian besar adalah perairan. Posisinya yang strategis, Indonesia menjadi salah satu  yang  memiliki  potensi  untuk  berbagai  aktivitas  kelautan.  Umumnya  dalam  mendukung  aktivitas  kelautan perlu diketahui gerakan naik turunnya permukaan laut yaitu pasang surut (Supriyono et al. , 2015). Ketersediaan data pasang surut yang akurat dan kontinu masih sangat terbatas. Besar usaha dan biaya yang dibutuhkan menjadi permasalahan  dalam  pengambilan  data  pasang  surut.  Ahli  oseanografi  akhirnya  banyak  memanfaatkan  model prediksi  pasang  surut  (Syahputra  dan  Nugraha,  2017).  Model-model  tersebut  memberikan  hasil  analisis  yang berbeda-beda  karena  seiring  berkembangnya  zaman  dan  semakin  meningkatnya  teknologi  komputer,  sehingga model pasang surut tersebut banyak dikembangkan. Banyaknya ahli yang mengembangkan model pasang surut tersebut dapat memberikan hasil analisis dan resolusi yang berbeda-beda dengan hasil yang lebih akurat. Tujuan dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengkaji  perbandingan  analisis  pasang  surut  antara  metode Least  Square dan Fourier di Perairan Barat Sumatera, dan mengetahui karakteristik pasang surutnya. Penelitian ini menggunakan data 3 lokasi stasiun pasang surut, yaitu Meulaboh, Sibolga dan Padang selama 5 tahun dari tahun 2014 hingga 2018. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, analisis kedua model memberikan perbedaan dan persamaan pada beberapa parameter. Perbedaan yang diperoleh berada pada jumlah komponen yang dihasilkan yaitu metode Least Square mengidentifikasi  komponen  yang  lebih  banyak  sebanyak  68  komponen.  Persamaan  dari  kedua  metode yaitu diperoleh tipe pasang surut Campuran Condong Harian Ganda dengan nilai Formzahl rata-rata sebesar 0,36, dan pembentukan pasang surut didominasi komponen M2 dengan nilai amplitude rata-rata sebesar 0,258 meter.
Kata Kunci : Least Square , Fourier , Pasang Surut, Perairan Barat Sumatera

## Abstract
Indonesia has a territory largely is sea. Its strategic position, Indonesia is one that has the potential for various marine activities. Generally in supporting marine activities it is necessary to know the movement of sea-level rise, is tides (Supriyono et al., 2015). The availability of accurate and continuous tidal data is still very limited. The amount of effort and cost required is one of problem in collecting tidal data. Many oceanographers utilize of tidal prediction models (Syahputra and Nugraha, 2017). These models provide different analysis results because the increasing of computer technology so that the tidal models are widely developed. Many experts who developed the tidal model can provide different analysis and resolution results with more accurate results.The purpose of this study to examine the comparison analysis Least Square and Fourier methods in West Sumatra, and determine the tidal characteristics. This study used 3 tidal stations, Meulaboh, Sibolga, and Padang for 5 years from 2014 to 2018. Based on the analysis done, obtained of tidal models with both methods provided differences and similarities in several parameters. The difference obtained in the number of components produced, the Least Square method identified more components. The similarity of the two methods were obtained tidal characteristics in the West Sumatera  that  were  Mixed  Tide  Prevailing  Semi  Diurnal  with  an  average  Formzahl  value  were  0.36,  and dominated by the M2 component with an average amplitude value were 0.258 meters.
Keywords : Least Square, Fourier, Tides, West Sumatra

## PENDAHULUAN
Negara kepulauan Indonesia memiliki wilayah dengan sebagian besar yaitu perairan. Posisinya yang strategis Indonesia menjadi salah satu yang memiliki potensi untuk berbagai aktivitas kelautan. Umumnya  dalam  mendukung  kegiatan  kelautan  seperti  aktivitas  transportasi  dalam  perairan,  perlu
diketahui gerakan naik turunnya permukaan laut yaitu pasang surut (Supriyono et al , 2015). Menurut Pariwono (1989), pasang surut dapat dikaitkan dengan gerakan naik turunnya permukaan laut atau paras laut, yang diakibatkan oleh gerakan gaya tarik benda-benda astronomi secara berkala. Khususnya oleh matahari dan bulan terhadap massa air di bumi.
Ketersediaan  data  pasang  surut  yang  akurat  dan  kontinu  masih  sangat  terbatas.  Sulitnya melakukan pengambilan data pasang surut serta besar usaha dan biaya yang dibutuhkan masih menjadi permasalahan. Para ahli oseanografi akhirnya memanfaatkan model-model prediksi pasang surut, yang mana  masih  memiliki  tingkat  akurasinya  yang  berbeda.  Model-model  tersebut  sangat  penting  guna mempresentasikan  kondisi  perairan  apakah  sudah  mendekati  sebenarnya  atau  tidak  (Syahputra  dan Nugraha,  2017).  Model  prediksi  pasang  surut  dengan  menggunakan  program  aplikasi,  salah  satunya bertujuan  untuk  menguraikan  komponen  harmonik  pasang  surut.  Komponen  harmonik  pasang  surut dapat  diperoleh  setelah  melakukan  analisis  harmonik,  dimana  komponen  tersebut  berguna  dalam mengetahui  informasi  mengenai  karakteristik  dan  tipe  pasang  surut  (Richasari et  al. ,  2019).  Model- model tersebut memberikan hasil analisis yang berbeda-beda karena seiring berkembangnya zaman dan semakin meningkatnya teknologi komputer, maka model pasang surut tersebut banyak dikembangkan. Banyaknya ahli yang mengembangkan model pasang surut tersebut dapat memberikan hasil analisis dan resolusi yang berbeda-beda dengan hasil yang lebih akurat.
Meninjau pentingnya model pasang surut untuk digunakan sebagai perencanaan, pembangunan serta pengembangan wilayah, maka penelitian ini penting dilakukan. Perlu untuk melihat hasil model pasang surut dengan menggunakan metode Least Square dan Fourier dengan menggunakan data yang panjang guna diharapkan memperoleh model prediksi yang mendekati sebenarnya.

## MATERI DAN METODE

## Materi Penelitian
Materi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan data primer. Data primer yang digunakan merupakan data observasi pasang surut real-time yang digunakan untuk pengolahan data. Data tersebut diperoleh dari Badan Informasi Geospasial (BIG), berupa data pasang surut pada Perairan Barat  Sumatera  di  3  titik  pengamatan,  yaitu  stasiun  Meulaboh,  Sibolga  dan  Padang.  Data  observasi tersebut selama 5 tahun (2014-2018) dengan interval waktu 1 jam.

## Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode  kuantitatif.  Menurut  Sugiyono (2009), metode kuantitatif dapat diartikan sebagai metode yang menggunakan data berupa angka-angka dari  pengumpulan  data.  Penampilan  dari  hasilnya  dapat  berupa  gambar,  tabel,  grafik  atau  tampilan lainnya.  Metode  penelitian  kuantitatif  diartikan  juga  sebagai  metode  penelitian  untuk  menguji  teori, membangun  fakta,  kemudian  ditunjukkan  hubungan  antar  variabelnya  dan  memberikan  deskripsi statistik  serta  meramalkan  hasil.  Data  di  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  yang  diproses  dengan menggunakan 2 metode yaitu metode Least Square dan Fourier yang memberikan hasil model yang bersifat sistematis.

## Metode Pengolahan Data Pasang Surut Metode Least Square
Pengolahan  data  pasang  surut  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Least  Square dan Fourier. Metode Least Square yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan perangkat t_tide yang dijalankan dengan Matlab 2015a untuk mendapatkan prediksi dan nilai komponen pasang surut.  Hasil  pada Least  Square menampilkan  grafik  perbandingan  prediksi  dan  data  lapangan  serta komponen dengan besar nilai amplitudo dan fase.
Metode Fourier Pada Fourier dengan metode Fast Fourier Transform diolah dengan Matlab 2015a juga untuk mendapatkan  hasil  transformasi  pasang  surut  menjadi  domain  frekuensi  yang  mempunyai  amplitudo
tertentu.  Hasil Fourier menampilkan  grafik  sinyal  frekuensi  dan  nilai  amplitudo  komponen  pasang surut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Metode Least Square
Pengamatan  pasang  surut  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  berada  di  3  titik  bagian Perairan Barat Sumatra. Rentan waktu penelitian ini yaitu selama 5 tahun. Selama pengamatan pasang surut diperoleh datum pasang surut yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Datum Pasang Surut di 3 lokasi Perairan Barat Sumatera
Stasiun HWL (m) MSL (m) LWL (m) Meulaboh 2,19 1,56 0,95 Sibolga 2,99 2,01 1,31 Padang 4,23 3,16 2,31
Proses  pengolahan  data  pasang  surut  dilakukan  pada  metode Least  Square ini  yaitu  dengan menggunakan  perangkat t_tide .  Pengolahan  data  tersebut  menghasilkan  hasil  model  prediksi  pasang surut.  Prediksi  tersebut  selanjtunya  dapat  dibandingan  dengan  data  observasi  pasang  surut. Perbandingan disajikan dalam bentuk grafik pada Gambar 1 .
Disamping memperoleh grafik perbandingan pasang surut observasi dan prediksi, t_tide juga mengidentifikasi  konstituen  pasang  surut.  Masing-masing  stasiun  mengidentifikasi  68  konstituen pasang  surut  yang  terdiri  dari  komponen  astronomis  dan  komponen  perairan  dangkal.  Pembagian komponen  tersebut  berdasar  dari  pengaruh  pasang  surutnya.  Hasil  keseluruhan  komponen  yang diperoleh juga mengidentifikasi komponen yang mendominasi di Perairan Barat Sumatera. Komponen dominan tersebut yaitu komponen M2, yang memiliki nilai amplitude terbesar dibandingkan dengan nilai  amplitude  komponen  lainnya  yaitu  rata-rata  sebesar  0,258  meter.  Komponen  tersebut  memiliki pengaruh yang besar dalam pembentukan pasang surut.
Hasil  selanjutnya  untuk  perhitungan  nilai  Formzahl  memperoleh  nilai  sebesar  0,47  stasiun Meulaboh; 0,35 untuk stasiun Sibolga dan Padang. Hasil tersebut dikategorikan sebagai tipe Campuran Condong Harian Ganda. Proses pengolahan data Least Square ini juga dilakukan verifikasi data dengan data observasi pasang surut, yaitu dengan menggunakan Root Mean Square Error (RMSE). Nilai RMSE yang  diperoleh  pada  stasiun  Meulaboh  yaitu  sebesar  0,085  m;  Sibolga  sebesar  0,12  m;  dan  Padang sebesar 0,079 m.
(b)
(c)
Gambar 1 . (a) Perbandingan stasiun Meulaboh; (b) Perbandingan stasiun Sibolga; dan (c) Perbandingan stasiun Padang
Metode Fourier
Proses pengolahan metode Fast Fourier Transform merupakan hasil transformasi pasang surut dari  domain  periode  (waktu)  menjadi  domain  frekuensi.  Data  tersebut  dalam  lingkup  frekuensi diungkapkan  sebagai  sejumlah  gelombang  sederhana,  yang  mempunyai  frekuensi  dan  amplitude tertentu.  Berikut  gambar  sinyal  grafik  frekuensi  yang  ditunjukkan  pada Gambar  2. Berdasarkan Gambar 2 yaitu grafik plot sinyal frekuensi, ditunjukkan memiliki beberapa puncak. Puncak pada sinyal frekuensi  tersebut  apabila  semakin  tinggi  puncaknya,  maka  semakin  signifikan  frekuensi  tersebut terhadap sinyal keseluruhan. Puncak tersebut disebut juga dominan yang berpengaruh dalam kontribusi pasang surut. Identifikasi komponen pasang surut berguna untuk melihat dimana saja yang berpengaruh besar.  Hasil  masing-masing  stasiun  memiliki  puncak  tertinggi  yang  sama  yaitu  terdapat  pada  siklus komponen semidiurnal. Identifikasi komponen tersebut lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3 .
(b) (c)
Gambar 2. (a) Grafik Sinyal Frekuensi Meulaboh; (b) Grafik Sinyal Frekuensi Sibolga; dan (c) Grafik Sinyal Frekuensi Padang
(a)
(b)
(c)
Gambar 3. (a) Identifikasi Komponen Semi-diurnal Meulaboh; (b) Identifikasi Komponen Semi- diurnal Sibolga; dan (c) Identifikasi Komponen Semi-diurnal Padang
Terlihat dari ketiga gambar identifikasi komponen pasang surut pada masing-masing stasiun, grafik  tesebut  merupakan  gambar  diperbesar  dalam  melihat  komponen  dominan  dengan  lebih  jelas. Teridentifikasi pada siklus komponen semidiurnal tersebut pucak dominan berada pada komponen M2, yang  dapat  dipastikan  bahwa  komponen  M2  memiliki  pengaruh  besar  terhadap  pembentukan  pasan surut.  Identifikasi  ini  memperoleh  hasil  yang  sama  pada  ketiga  stasiun.  Diketahui  juga  untuk  nilai amplitudenya yaitu stasiun Meulaboh sebesar 0,136 m; Sibolga sebesar 0,253 m; dan Padang sebesar 0,367  m.  Nilai  tersebut  merupakan  nilai  amplitude  terbesar  dibandingkan  dengan  komponen  yang lainnya.
Tipe pasang surut juga dapat ditentukan dengan hasil perhitungan nilai Formzahl. Hasil dari metode fourier ini pada stasiun Meulaboh menghasilkan nilai Formzahl sebesar 0,46; Sibolga sebesar 0,27 dan Padang sebesar 0,28. Nilai Formzahl yang diperoleh tersebut menujukkan kategori tipe pasang surut Campuran Condong Harian Ganda.
Perbandingan Metode Least Square dan Fourier Hasil  yang  diperoleh  dari  metode Least  Square dan Fourier memberikan  perbedaan  dan persamaan antara kedua metode. Perbedaan yang diperoleh yaitu berada pada komponen harmonik yang diperoleh pada masing-masing lokasi. Least Square mengidentifikasi sebanyak 68 komponen harmonik pasang  surut.  Metode Fourier hanya  mengidentifikasi  komponen  harmonik  sebanyak  16  komponen. Pengolahan dengan kedua metode juga memberikan persamaan yang terdapat pada karakteristik pasang surut dan komponen dominan yang diperoleh di masing-masing lokasi. Kedua metode memberikan tipe pasang surut yang sama yaitu tipe pasang surut campuran condong harian ganda dan didominasi oleh komponen M2. Hasil tersebut namun memberikan nilai Formzahl dan nilai amplitude komponen M2 yang bervariasi, seperti yang disajikan pada Gambar 4 dan 5 .
Gambar 4. Perbandingan Nilai Amplitude Komponen M2
0.1362 0.2529 0.3669 0.1637 0.265 0.3665 0.0275 0.0121 0.0004 0 0.1 0.2 0.3 0.4 MEULABOH SIBOLGA PADANG Am pl it ud e (m et er ) Stasiun FFT T_TIDE SELISIH

## Gambar 5. Perbandingan Nilai Formzahl di 3 lokasi Perairan Barat Sumatera

## PEMBAHASAN Komponen Pasang Surut
Jumlah komponen yang diperoleh dari kedua metode memberikan hasil yang berbeda. Metode Least Square memperoleh hasil yang lebih banyak yaitu sebanyak 68 komponen harmonik pasang surut. Komponen  yang  diperoleh  memberikan  jumlah  sebanyak  demikian  diduga  karena  data  pengamatan yang  digunakan  cukup  panjang  dan  lama,  yaitu  selama  5  tahun.  Pernyataan  tersebut  diperkuat  oleh Supriyono et  al. (2015),  bahwa  semakin  lama  pengamatan  maka  komponen  yang  diperoleh  akan semakin banyak sehingga dalam memprediksi pasang surut diharapkan memberikan hasil yang lebih baik. Identifikasi komponen yang dihasilkan pada metode Fourier menggunakan input berupa periode komponen yang dihasilkan dari Least Square . Pada metode tersebut hanya mengidentifikasi komponen harmonik  sebanyak  16  komponen,  namun  identifikasi  komponen  tersebut  dapat  ditentukan  dengan menambahkan atau mengurangi komponen sesuai dengan yang dibutuhkan.
Hasil dari kedua metode tersebut diperoleh juga komponen dominan yang sama yaitu komponen M2. Komponen dominan yang dihasilkan namun memiliki nilai amplitude berbeda yang terlihat pada Gambar 4 . Nilai amplitude komponen M2 menunjukkan selisih hanya berkisar 0,0004 – 0,0275 meter. Hasil tersebut menujukkan diantara kedua metode menghasilkan prediksi yang baik. Penyataan tersebut diperkuat oleh Yamin (2015), bahwa apabila data semakin panjang, maka kualitas data observasi akan mendapatkan hasil yang semakin baik. Berkaitan dengan nilai periode yang akan semakin tepat begitu juga  pada  nilai  amplitudenya,  sehingga  panjang  data  observasi  akan  sangat  berpengaruh  untuk mendapatkan nilai konstanta pasang surut mendekati keadaan yang sebenarnya.

## Nilai Formzahl
Karakteristik tipe pasang surut dari kedua metode memberikan hasil yang sama yaitu Campuran Condong Harian Ganda. Tipe pasang surut dari kedua metode tersebut namun memiliki nilai Formzahl yang  berbeda.  Seperti  yang  disajikan  pada Gambar  5 ,  bahwa  nilai  formzahl  yang  dihasilkan  hanya memiliki selisih 0,01 - 0,08. Perbedaan nilai Formzahl tersebut diduga karena hasil nilai amplitude yang diperoleh  setiap  komponennya  memberikan  nilai  yang  berbeda.  Pernyataan  tersebut  diperkuat  oleh Poerbandono  dan  Djunarsjah  (2005),  bahwa  berbedanya  range  pasut  disebabkan  karena  adanya perbedaan pada parameter yang dihasilkan. Perbedaan tersebut berada pada nilai konstanta pasang surut dan konstituen pasang surut yang dimiliki pada masing-masing model.

## Karakteristik Pasang Surut di Perairan Barat Sumatera
Perairan  Barat  Sumatera  memiliki  kondisi  pasang  surut  yang  bervariasi  di  masing-masing stasiun lokasi. Terlihat pada datum pasang surutnya yang terlihat pada Tabel 1 . Meulaboh memiliki elevasi pasang surut yang paling rendah, sedangkan untuk elevasi pasang surut yang paling tinggi berada di stasiun Padang. Kondisi geografis dan faktor lokal maupun astronomis pada masing-masing lokasi sangat berpengaruh pada hasil tersebut. Pengaruh faktor lokal maupun astronomis menurut pendapat Nontji (1993), faktor tersebut dapat mempengaruhi variasi nilai datum pasang surut. Seperti tekanan
0.47 0.35 0.35 0.46 0.27 0.28 0.01 0.08 0.07 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 MEULABOH SIBOLGA PADANG Ni la i F or m za hl Stasiun T_TIDE FFT SELISIH
atmosfir,  densitas  air  laut,  penguapan,  arus  laut,  curah  hujan  ataupun  adanya human  error dalam pengambilan data pasang surut.
Hasil keseluruhan komponen yang diperoleh dari metode Least Square maupun Fourier dapat mengidentifikasi komponen yang mendominasi di Perairan Barat Sumatera yaitu komponen M2 dengan nilai amplitude komponen rata-rata sebesar 0,258 meter. Komponen tersebut memiliki pengaruh yang besar dalam pembentukan pasang surut. Sesuai dengan yang dinyatakan Pinet (1992) dalam Rampengan (2013), bahwa konstanta pasang surut M2 memperlihatkan kekuatan pasang surut yang dibangkitkan oleh bulan. Nilai konstanta M2 terbesar karena faktor bulan lebih dominan dibandingkan dengan faktor pengaruh matahari.
Tipe pasang surut yang diperoleh pada Perairan Barat Sumatera dengan menggunakan Least Square maupun Fourier memberikan tipe pasang surut yang sama. Nilai Formzahl untuk Perairan Barat Sumatera diperoleh rata-rata sebesar 0,36 dengan tipe pasang surut yaitu Campuran Condong Harian Ganda. Sesuai dengan Wyrtki (1961), dihasilkan pasang surut perairan Barat Sumatera termasuk dalam kategori  tipe  pasang  surut  Campuran  Condong  Harian  Ganda.  Hasil  pada  penelitian  ini  juga  sesuai dengan  penelitian  Sidabutar et  al. (2016)  yang  melakukan  analisis  pasang  surut  di  Perairan  Barat Sumatra dan mendapatkan kriteria tipe pasang surut yang sama. Kriteria tipe yang diperoleh tersebut sesuai  dengan  Samudra  Hindia,  sehingga  menandakan  bahwa  hasil  komponen  pasang  surut  dari penelitian ini sesuai dengan kondisi pasang surut lokasi penelitian.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  Analisis  pemodelan yang  dilakukan  dengan  metode Least  Square dan Fourier di  Perairan  Barat  Sumatera  memberikan perbedaan  dan  persamaan  pada  beberapa  parameter.  Perbedaan  yang  diperoleh  berada  pada  jumlah komponen yang dihasilkan, metode Least Square mengidentifikasi komponen yang lebih banyak yaitu sebanyak  68  komponen.  Diperoleh  juga  persamaan  pada  karakteristik  pasang  surutnya,  yaitu  kedua metode memberikan tipe pasang surut Campuran Condong Harian Ganda dengan nilai Formzahl rata- rata sebesar 0,36, dan pembentukan pasang surut didominasi komponen M2 dengan nilai amplitude rata- rata sebesar 0,258 meter.

## DAFTAR PUSTAKA
Pariwono,  J.I.  1989.  Gaya  Penggerak  Pasang  Surut.Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan  Oseanologi (P3O) LIPI, Jakarta.Pinet, P.R., 1992. Oceanography, An Introduction to The Planet Oceanus. West Publishing Comp . United States of America.
Rampengan, R.M. 2013. Amplitudo konstanta Pasang Surut M2, S2, K1 dan O1 di Perairan Sekitar Kota Bitung Sulawesi Utara. Jurnal Ilmiah Platax ., 9(1): 27-30.
Richasari, D D., Rochmawati, C N., dan Fitriana, D. 2019. Analisis Perbandingan Konstanta Pasang Surut Air Laut Menggunakan Software GeoTide dan Toga (Studi Kasus : Stasiun Pasang Surut Surabaya,  Jawa  Timur,  Indonesia).  Dalam  :  Seminar  Nasional  SPI-4  di  Padang  tanggal  10 Oktober 2019.
Sidabutar, Y L., Sasmito, B., dan Amarrohman,  F  J.  2016.  Analisis  Sea  Level  Rise  Dan  Komponen Pasang Surut Dengan Menggunakan Data Satelit Altimetri Jason-2. Jurnal Geodesi Undip ., 5 (1) : 243 -252
Sugiyono. 2011. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Alfabeta, Bandung. Supriyono et al . 2015. Analisa dan Perhitungan Prediksi Pasang Surut Menggunakan Metode Admiralty dan Metode Least Square (Studi Kasus Perairan Tarakan Dan Balikpapan). Jurnal Chart Datum ., 1 (1) : 1-68
Syahputra H., dan Nugraha BA. 2016. Analisis Perbandingan Akurasi Model Prediksi Pasang Surut : Studi Kasus di Selat Larantuka, Flores Timur, Nusa Tenggara Timur. Maspari Journal ., 8 (2) : 119-126
Wyrtki, K. 1961. Physical Oceanography of the Southeast Asian Waters. Naga Report 2. La Jolla.