Abstrak —Salah  satu  dampak  perubahan  iklim  adalah perubahan  permukaan  air  laut  yang  diakibatkan  oleh mencairnya  lapisan  es  utama  dunia  yaitu  Kutub  Utara  dan Kutub  Selatan.  Fenomena  perubahan  muka  air  laut  ini direpresentasikan  dengan  perubahan  MSL  ( mean  sea  level ). Efek  dari  kenaikan  muka  air  laut  secara  signifikan  juga dirasakan oleh penduduk Indonesia yang mayoritas penduduknya berada di pesisir. Perubahan  muka air  laut dapat diamati  menggunakan  sistem  satelit  Altimetri.  Salah  satunya adalah  misi satelit  Altimetri Jason-2. Perubahan volume es juga dapat  diamati  dengan  sistem  satelit  Altimetri  yaitu  melalui  misi satelit  Altimetri  Cryosat.  Dalam  Penelitian  ini,  pemantauan perubahan  muka air laut dilakukan pada perairan selatan Jawa dalam  kurun  waktu  4  tahun  (2011-2014)  dengan  mengambil  3 titik  pengamatan  yaitu  Perairan  Cilacap,  Sadeng  dan  Prigi. Sedangkan  untuk  wilayah  pengamatan  volume  es  dilakukan pada daerah Kutub Selatan (Antartika) pada waktu yang sama. Hasil pengolahan data  menunjukkan tren perubahan  muka laut di  selatan  pulau  Jawa sebesar  -3.2  mm/tahun.  Sedangkan  untuk tren  perubahan  volume  es  di  Kutub  Selatan  adalah  sebesar 206.069 km 3 /tahun.   Hubungan antara nilai perubahan muka air laut  dan  perubahan  volume  es  di  Kutub  Selatan  memberikan nilai    korelasi  sebesar  0.04444.  Nilai  korelasi  tersebut menunjukkan  bahwa  antara  tren  perubahan  muka  laut  di Selatan  Jawa  dan  perubahan  volume  es  di  Kutub  Selatan mempunyai hubungan yang lemah.
Kata  Kunci — Altimetri , Cryosat , Jason-2 , Sea  Level  Change, Volume Es

## I. PENDAHULUAN
ALAH  satu  dampak  perubahan  iklim  adalah  perubahan permukaan  air  laut  yang  diakibatkan  oleh  perubahan lapisan  es  utama  dunia  yaitu  Kutub  Utara  dan  Kutub Selatan. Fenomena perubahan muka air laut ini direpresentasikan dengan perubahan nilai MSL . Dalam sebuah publikasi  dari Intergovermental  Panel  on  Climate  Change (IPCC) diberikan estimasi kenaikan muka air laut sebesar 26 – 59 cm dalam masa 100 tahun ke depan [1].
Perubahan  permukaan  air  laut  dalam  waktu  yang  cukup lama  dengan  nilai  perubahan  yang  tinggi  memiliki  potensi yang bersifat destruktif pada populasi manusia yang bermukim di  dekat  pantai.  Hal  ini  diakibatkan  oleh  pemuaian  air  laut
yang  akan  meningkatkan  intensitas  dan  frekuensi  banjir  serta menggenangi  wilayah  daratan.  Efek  dari  perubahan  muka  air laut  ini  secara  signifikan  juga  dirasakan  oleh  penduduk Indonesia yang mayoritas penduduknya berada di pesisir [2].
Seiring dengan kemajuan teknologi perubahan muka air laut dapat  diamati  menggunakan  satelit  altimetri  salah  satunya adalah  Satelit  Altimetri Jason-2.  Selain  itu untuk perhitungan volume es juga dapat digunakan misi satelit Altimetri Cryosat. Untuk  pengolahan  data,  berkembang  pula software yang khusus  digunakan  untuk  mengolah  data  satelit  altimetri  yaitu Basic Radar Altimetry Toolbox (BRAT).
Untuk melihat kecenderungan perubahan muka air laut dan hubungannya  dengan  mencairnya  es  di  Kutub  Selatan digunakan  analisa korelasi. Tren perubahan  muka air laut dan pencairan es dianalisa menggunakan metode regresi linear.
Dari penelitian ini didapatkan hasil berupa besar perubahan muka air laut di wilayah perairan Selatan Jawa dan perubahan volume es di Kutub Selatan. Hasil tersebut kemudian dianalisa sehingga  didapatkan  tren  perubahannya  dan  hubungannya sehingga  dapat  dilakukan  pemodelan  dan  analisa  hubungan antara  kedua  data  tersebut  guna  perkembangan  wilayah  di Pesisir Laut Selatan Jawa.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  adalah  perairan  selatan  Pulau  Jawa. Wilayah  perairan  selatan  Pulau  Jawa  meliputi  perairan Cilacap,  Prigi  dan  Sadeng  (Yogyakarta).Wilayah  penelitian berada  pada  koordinat    6°53'42.55"LS  -  9°59'7.14"LS  dan 104°53'14.43"BT - 114°29'39.33" BT. Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi Penelitian.

## Analisa Hubungan Perubahan Muka Air Laut dan Perubahan Volume Es di Kutub Selatan dengan Menggunakan Satelit Altimetri
(Studi Kasus: Laut Selatan Pulau Jawa Tahun 2011 - 2014)
Luqman Hakim dan Ira Mutiara Anjasmara
Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : ira@geodesy.its.ac.id
S

## B. Data yang Digunakan
Data  yang  digunakan  dalam  tugas  akhir  ini  adalah  sebagai berikut.
1) Data  dari  satelit  Altimetri  Jason-2  format  biner  GDR ( Geophysical  Data  Record )  yang  diproduksi  oleh PODAAC dengan lama pengamatan 4 tahun 2011-2014.
2) Data  dari  satelit  Altimetri  Cryosat Low  Rate  Mode (LRM) dengan  format GDR ( Geophysical Data Record ) yang diproduksi oleh PODAAC dengan lama pengamatan 4 tahun 2011 – 2014.
3) Data  pasang  surut  dari  Badan  Informasi  Geospasial (BIG) stasiun pengamatan Sadeng (Yogyakarta) dan dari stasiun  pengamatan  pasang  surut  global  dari  PSMSL (Permanent  Service  for  Mean  Sea  Level) yaitu  stasiun Cilacap, dan Prigi dalam periode tahun 2011 – 2014.

## C. Diagram Alir Pengolahan Data
Gambar 2. Diagram Pengoahan Data
Tahapan  pengolahan  data  berdasarkan  gambar  2  adalah sebagai berikut :
1) Perhitungan SLA (Sea Level Anomaly)
Perhitungan  nilai  SLA,  merupakan  proses  perhitungan tinggi  permukaan  laut  dengan  referensi geoid atau mean  sea surface (MSS). Nilai SLA ini didapatkan dari nilai sea surface height (SSH)  yang  telah  direferensikan  terhadap geoid atau MSS  dengan  dihilangkan  efek  pasang  surut  dan  pengaruh atmosfer.  Dimana  nilai  SSH  di  dapat  dari  perhitungan  tinggi permukaan laut dengan referensi dari elipsoid . SSH ditentukan dengan  cara  mengurangkan  tinggi  satelit  dengan  pengukuran altimeter  yang  telah  dikoreksi.  Pengukuran  yang  telah dikoreksi ini biasa disebut corrected range (p) [3]. Pengolahan pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  data  perbulan  dari  satelit Jason -2.
Dalam  proses  perhitungan  nilai  rata–rata  SLA,  nilai  SLA dari titik pengamatan, di perairan selatan Pulau Jawa dihitung, dimodelkan dan dianalisa dengan menggunakan regresi linear. 2) Perhitungan Pasang Surut
Dalam tahapan ini dilakukan pengolahan data dari data–data pasang surut dari 3 stasiun.  Perhitungan
pasang surut
menggunakan  metode least  square yang  merupakan  metode perhitungan  pasang  surut  dimana  metode  ini  berusaha membuat garis yang mempunya jumlah selisih (jarak vertikal) antara  data  dengan  regresi  yang  terkecil.  Perhitungan  pasang surut  dengan  metode least  square merupakan  proses perhitungan nilai pasang surut untuk mendapatkan komponen– komponen  pasang  surut  sehingga  didapatkan  nilai  pasang surut.

## 3) Perhitungan Volume Es
Perhitungan  lapisan  es  (topografi  es  dan  koefisien backscatter ),  merupakan  proses  perhitungan  lapisan  es  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  topografi  dari  permukaan es. Nilai parameter yang digunakan dalam perhitungan lapisan es  adalah topo_dtu10 yang  merupakan  data  yang  memiliki resolusi  tinggi  (20  HZ)  dan sig0_ku yang  merupakan  data dengan  resolusi  tinggi  (20  Hz).  Untuk  pembatasan  area digunakan perintah “ (surf_type_flags>0)  &&  (is_bounded  (0, sig0_ku, 45)) ”.
Kemudian dilakukan proses gridding dan interpolasi dengan metode Inverse Weight Distance dengan software GMT. Hasil akhir dari proses ini adalah pemodelan permukaan es perbulan untuk mengetahui nilai perubahan volume es.
Perhitungan  volume  di software GMT,  dimana  dalam proses ini dilakukan perhitungan volume dengan menggunakan  permukaan  hasil gridding setiap  waktu  untuk mengetahui  nilai  volume  tersebut.  Nilai  volume,  merupakan hasil dari perhitungan volume dari lapisan es.
4) Analisa Nilai SLA dan Pasang Surut
Kegiatan  ini  merupakan  proses  validasi  nilai  SLA  dengan data  pasang  surut insitu di  daerah  pengamatan.  Dimana  pada proses  ini  dicari  hubungan  antar  ke  dua  data  dengan menggunakan proses korelasi.
5) Analisa Nilai SLA dengan Volume Pencairan Es
Pada  tahap  ini  dihubungkan  nilai  pencairan  es  di  Kutub Selatan  dengan  nilai  SLA  yang  ada.  Dari  analisa  ini  akan dicari hubungan dengan memodelkannya dalam regresi linear. 6) Analisa Akhir
Untuk  menyatakan  hubungan  antara  data  volume  es  dan kenaikan  muka  air  laut  menggunakan  korelasi  dan  untuk
menyajikan hasil perubahan nilai Sea Level Anomaly (anomali muka  air  laut)  dan  perubahan  volume  es  di  kutub  dalam bentuk grafik.

## III. HASIL DAN ANALISA

## A. Hasil Pengolahan SLA
Langkah  awal  sebelum  dilakukan  pengolahan  SLA  adalah pengecekan  data  dengan  menggunakan  kontrol  kualitas  data yang  mengacu  pada  parameter  yang  tercantum  pada OSTM/Jason-2 Products  Handbook [4].  Setelah  dilakukan pengecekan  data  lalu  dilanjutkan  pengolahan  SLA  dengan menggunakan  perangkat  lunak  BRAT  dengan  menggunakan parameter–parameter  untuk  pengolahan  SLA.  Kemudian dilakukan  pengeplotan  pada  ruang views untuk  mengetahui SLA dalam bentuk gambar.
Gambar  3.  SLA  Bulan  September  2011  Hasil  Pengolahan  Menggunakan BRAT
Gambar  4.  SLA  Bulan  September  2012  Hasil  Pengolahan  Menggunakan BRAT
Setelah  proses  penghitungan  SLA  selesai.  Kemudian dilakukan  proses export data  SLA  pada  perangkat  lunak BRAT. Proses ini dilakukan untuk mengubah data dari format grid (.nc) menjadi format text (.txt).
Hasil  dari  format  .txt  dilakukan  pengeplotan  menggunakan software GMT  untuk  selanjutnya  dilakukan  proses gridding dan  interpolasi.  Sehingga  menghasilkan  model  yang  lebih baik.
Gambar 5. Hasil Pemodelan SLA di Software GMT Bulan September 2011
Hasil  nilai  SLA  dengan  format text kemudian  dicari koordinat  titik  sampel  dan  kemudian  dimasukkan  ke  dalam Microsoft  Excel  untuk  melakukan  analisa  nilai  SLA  pada setiap  titik  sampel  pengamatan  pada  tahun  2011  –  2014. Kemudian  dilakukan plotting nilai  SLA  dari  koordinat  titik sampel pada grafik untuk mengetahui tren perubahannya.
Tabel 1. Lokasi Koordinat Titik Sampel Pengamatan dari Satelit Jason-2 Nama Stasiun Lintang Bujur Jarak dengan Stasiun Pasut Cilacap -7.8125 109.0000 6.965 Km Sadeng -8.2500 110.8125 6.812 Km Prigi -8,3125 111.7500 3.799 Km
Gambar 6. Grafik SLA Perairan Cilacap Tahun 2011 - 2014
Gambar 7. Grafik SLA Perairan Sadeng Tahun 2011 - 2014
Gambar 8. Grafik SLA Perairan Prigi Tahun 2011 - 2014
Setelah  itu  dilakukan  penghitungan  SLA  rata-rata  pada setiap  bulan  untuk  mengetahui  nilai  tertinggi  dan  terendah serta tren linear dari perairan selatan Jawa yang terjadi selama 4 tahun pengamatan.
Gambar 9. Grafik SLA Perairan Selatan Jawa Tahun 2011 - 2014
Tabel 2. SLA Tertinggi dan Terendah Setiap Tahun di Perairan Selatan Jawa. Tahun SLA (meter) Tertinggi Bulan Terendah Bulan 2011 0,27611 Januari -0,13596 September 2012 0,22191 Januari -0,06877 September 2013 0,19443 Januari 0,00854 September 2014 0,15882 Mei 0,00655 September

## B. Hasil Pengolahan Volume Es
Untuk  melakukan  pengolahan  volume  es,  lebih  dauhulu dicari  nilai  topografi  dari  daerah  kutub  selatan.  Dimana  nilai topografi  es  didapatkan  dari  nilai  koefisien  topo_dtu10  pada dataset  satelit  Cryosat.  Koefisien topo_dtu10 merupakan, koefisien ketinggian bereferensi pada elipsoid .  Nilai topografi didapatkan  dengan  pengolahan  data  satelit  Cryosat  setiap cycle .  Kemudian  memasukkan  parameter sig0_ku untuk  nilai sinyal  untuk  memisahkan  karakteristik  dari  permukaan. Kemudian  dilakukan  pengeplotan  pada  ruang views untuk mengetahui topografi es dalam bentuk gambar.
Gambar 10. Hasil Pengolahan Topografi Es Kutub Selatan Januari 2011
Setelah  proses  pengolahan  topografi  es  selesai.  Kemudian dilakukan  proses export data  pada  perangkat  lunak  BRAT. Proses  ini  dilakukan  untuk  mengubah  data  dari  format  grid (.nc) menjadi format text (.txt).
Hasil  dari  format  .txt  dilakukan  pemodelan  di software GMT  untuk  selanjutnya  dilakukan  proses gridding dan interpolasi.  Sehingga  menghasilkan  model  yang  lebih  baik. Kemudian dilakukan perhitungan volume es di software surfer untuk mendapatkan hasil volume es setiap bulannya.
Tabel 3. Volume Es Tertinggi dan Terendah Setiap Tahun Dari Kutub Selatan.
Tahun Volume  (m 3 ) Tertinggi Bulan Terendah Bulan 2011 17747654 Juli 15432809 Februari 2012 17835774 April 15226999 Agustus 2013 18219640 Desember 14859009 April 2014 18252379 Oktober 15774308 Agustus

## C. Hasil Pengolahan Nilai Pasang Surut
Lokasi  koordinat  stasiun  pasang  surut  ditunjukkan  dalam tabel di bawah ini.
Tabel 4. Lokasi Koordinat Stasiun Pasang Surut Nama Stasiun Lintang Bujur Cilacap 7 0 45’ 7,8” 109 0 0’ 57,6” Sadeng 8 0 11’ 25,6” 110 0 47’ 57,9” Prigi 8 0 17’ 12,7” 111 0 43’ 39,3”
Data yang didapat dari BIG maupun PSMSL [5] merupakan data  pengamatan  muka  laut  per  jam.  Sehingga  untuk mendapatkan  nilai  muka  air  laut  rata–rata  (MSL)  dilakukan dengan pengolahan  metode least  square . Berikut adalah  hasil perhitungan  nilai  tertinggi  dari  tinggi  muka  air  laut  rata–rata dari 3 stasiun pengamatan tahun 2011 – 2014.
Tabel 5. Nilai Muka Air Laut Rata – Rata Tahun 2011 – 2014 (m) Nama Stasiun 2011 2012 2013 2014 Cilacap 1,3461 1,3546 1,4420 1,3862 Sadeng 2,4867 3,1651 3,3456 3,2886 Prigi 1,3934 1,4167 1,4922 1,4353

## D. Analisa Nilai SLA dengan Nilai Pasang Surut
Analisa hubungan data nilai SLA dengan nilai muka air laut rata–rata  (pasang  surut)  menggunakan  analisa  korelasi. Dimana fungsi dari korelasi adalah untuk menentukan kuatnya atau dejarat hubungan linear antara dua variabel atau lebih [6]. Jika telah didapat nilai korelasi maka akan diketahui hubungan dari  ke  dua  data  tersebut.  Berikut  nilai  korelasi  SLA  dengan muka air laut rata–rata selama tahun 2011 – 2014.
Tabel 6.
Nilai Korelasi Antara SLA dengan Mean Sea Level 2011 - 2014 Lokasi Koordinat Pasut Koordinat SLA Jarak (Km) Korelasi Long Lat Long Lat Cilacap -7,752 109,016 -7,812 109,000 6,965 0,973 Sadeng -8,190 110,799 -8,250 110,812 6,812 0,517 Prigi -8,287 111,728 -8,312 111,750 3,799 0,983
Dari nilai korelasi antara nilai SLA dan mean sea level dari pengamatan  pasang  surut,  didapatkan  nilai  korelasi  antara kedua  data  tertinggi  terletak  di  perairan  Prigi  sebesar  0,983. Dimana nilai korelasi tersebut termasuk dalam kategori sangat kuat  untuk  hubungan  antar  datanya.  Sedangkan  untuk  nilai korelasi terendah terletak pada hubungan antar data di perairan Sadeng  yaitu  sebesar  0,517.  Hal  ini  diakibatkan  untuk  data pasang surut perairan Sadeng menggunakan data pasang surut dari BIG. Sedangkan untuk data pasang surut wilayah perairan Cilacap dan Prigi menggunakan data pasang surut global.

## E. Analisa Nilai SLA dengan Volume Es di Kutub Selatan
Dari pengamatan topografi es di kutub selatan menggunakan  satelit  Cryosat  dilakukan  pemodelan  wilayah. Kemudian  setelah  itu  dilakukan  perhitungan  volume  es  dari model  yang  didapatkan.  Dimana  hasil  perubahan  volume  es tersebut  akan  dikaitkan  dengan  perubahan  nilai  SLA  dengan menggunakan  metode  korelasi.  Sehingga  diharapkan  dari analisa  korelasi  tersebut,  ke  dua  data  tersebut  memiliki hubungan atau tidak. Berikut merupakan hasil analisa korelasi dari perubahan volume es dengan nilai SLA di perairan selatan Jawa.
Dari  nilai  korelasi  antara  nilai  SLA  dengan  volume  es  di Kutub  Selatan  untuk  wilayah  perairan  Cilacap  sebesar  0,119, untuk  wilayah  perairan  Sadeng  sebesar  0,073,  dan  untuk wilayah  perairan  Prigi  sebesar  0,067.  Dari  ketiga  wilayah sampel perairan menunjukkan bahwa perubahan nilai sea level anomaly sangat  kecil  pengaruhnya  dengan  perubahan  nilai volume es di kutub selatan. Secara keseluruhan untuk wilayah perairan selatan Jawa nilai korelasi yang didapat adalah 0,044. Sehingga  dari  hasil  nilai  korelasi  menunjukkan  sangat kecilnya  pengaruh  perubahan  volume  es  terhadap  perubahan muka  air  laut  di  perairan  selatan  Jawa.  Hal  ini  dipengaruhi dengan  posisi  periaran  Selatan  pulau  Jawa  yang  terletak  jauh dari wilayah kutub selatan.

## F. Analisa Perubahan Muka Air Laut
Analisis perubahan muka air laut menggunakan nilai regresi linear.  Regresi  linear  adalah  metode  yang  digunakan  untuk membentuk  model  hubungan  antara  variabel  terikat  dengan satu  atau  lebih  variabel  bebas.  Sehingga  regresi  mampu mendeskripsikan  fenomena  data  melalui  terbentuknya  suatu model hubungan yang bersifat numerik.
Gambar 11. Tren SLA Perairan Cilacap
Gambar 12. Tren SLA Perairan Sadeng
Gambar 13. Tren SLA Perairan Prigi
Gambar 14. Tren SLA Perairan Selatan Jawa
Dari grafik tersebut kemudian dicari tren kenaikan muka air laut  setiap  tahunnya  dengan  menggunakan  persamaan  garis linear yang diberikan sebagai berikut [7] :
𝑦 = 𝑚𝑥 + 𝑐 (1)
dimana nilai m dan c didapat dari :
m = 𝑁 ∑ 𝑥 𝑛 𝑁 𝑛=1 𝑦 𝑛 −(∑ 𝑥 𝑛 )(∑ 𝑦 𝑛 ) 𝑁 𝑛=1 𝑁 𝑛=1 𝑁 ∑ 𝑥 𝑛 2 − 𝑁 𝑛=1 (∑ 𝑥 𝑛 ) 𝑁 𝑛=1 (2)
c = ∑ 𝑦 𝑛 𝑁 𝑛=1 𝑁 − 𝑚 ∑ 𝑥 𝑛 𝑁 𝑛=1 𝑁 (3)
Dimana y merupakan  variabel  dependen  atau  tak  bebas yang dicari, dalam hal ini yaitu tren kenaikan muka air laut. x merupakan  variabel  independen  atau  bebas  yang  menyatakan waktu,  dalam  hal  ini  yaitu  jumlah  bulan.  m  merupakan koefisien  regresi  yang  menyatakan  ukuran  kemiringan  garis ( slope ).  Dan c merupakan  titik  perpotongan  garis  dengan sumbu Y .
Dari perhitungan persamaan linear tersebut didapatkan hasil regresi dari masing masing perairan sebagai berikut :  Perairan Cilacap : y = 0,00068 x + 0,091043
 Perairan Sadeng : y = -0,00027 x + 0,105579  Perairan Prigi : y = -0,00027 x + 0,105579
 Perairan Perairan Selatan Jawa : y = -0,00027 x + 0,0991 Selanjutnya  mencari  tren  perubahan  muka  air  laut  dengan mencari nilai maksimal dan minimal dari masing masing hasil regresi.  Dimana  nilai  maksimal  dan  minimal  ini  merupakan parameter waktu dari bulan ke-1 dan bulan ke-48.
Kemudian  mencari  tren  kenaikan  per  tahun  untuk  setiap daerah pengamatan, nilai y maksimal dikurangi dengan nilai y minimal  dibagi  dengan  lamanya  tahun  pengamatan  [8]. Berikut  hasil  tren  perubahan  muka  air  laut  setiap  wilayah perairan.
Tabel 7. Nilai Tren Perubahan Setiap Perairan Nama Stasiun Tren (m/th) Cilacap 0,0079 Sadeng -0,0032
Prigi -0,0082 Selatan Pulau Jawa -0,0032
*tanda negatif (-)  menunjukkan bahwa tren perubahan muka laut mengalami penurunan setiap tahunnya.
Dari  analisis  tren  perubahan  muka  air  laut  tersebut  hanya terdapat  satu  perairan  yang  memiliki  tren  kenaikan  yaitu perairan  Cilacap.  Sedangkan  untuk  keseluruhan  wilayah perairan  selatan  pulau  Jawa  mengalami  penurunan.  Hal  ini sejalan dengan tren dari nilai mean sea level dari pasang surut 3  stasiun  pengamatan  yang  dijadikan  sebagai  validasi  dari nilai SLA yang berasal dari data satelit Altimetri.

## G. Analisa Perubahan Volume Es di Kutub Selatan
Analisa  perubahan  es  di  Kutub  Selatan  dilakukan  dengan metode  regresi  linear.  Dari  metode  ini  akan  didapatkan  nilai tren perubahan volume es di Kutub Selatan setiap tahunnya.
Gambar 15. Tren Perubahan Volume Es di Kutub Selatan
Untuk mencari tren perubahan volume es juga sama dengan mencari tren perubahan muka air laut dari nilai SLA. Sehingga dari persamaan (1) didapatkan model regresi linear perubahan volume  es  berikut y =  17537,839 x +  16498132,53.  Dari persamaan regresi tersebut diketahui tren perubahan volume es setiap  waktu  bertambah.  Dari  persamaan  di  atas  dicari  nilai tren  perubahan  setiap  tahun  dengan  cara  pada  mencari  tren pada  perubahan nilai SLA. Dari cara tersebut didapatkan tren perubahan volume sebesar 206.069 m 3 setiap tahunnya.
Dari hasil tren perubahan volume es diketahui volume es di Kutub  Selatan  setiap  tahun  bertambah.  Hal  ini  dikarenakan kawasan Antartika terdapat iklim serta arus laut yang berbeda dari sistem yang mempengaruhi Kutub Utara. Selain itu, suhu di Kutub Selatan lebih dingin dari pada Kutub Utara sehingga hal  ini  mendukung  kondisi  tidak  melelehnya  es  di  Kutub Selatan.  Karena  itulah  dampak  pemanasan  global  di  Kutub Selatan tidak sekuat seperti yang melanda Kutub Utara. Sejauh ini  dapat  diamati,  di  Kutub  Selatan  relatif  tidak  terjadi pencairan lapisan es.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun beberapa hal yang bisa disimpulkan dari penelitian ini adalah:
1. Nilai SLA tertinggi terjadi pada  bulan  Januari 2011, yaitu sebesar  0,27611  m.  Sedangkan  untuk  nilai  SLA  terendah terjadi pada bulan September 2011, yaitu sebesar -0,13596 m.
2. Volume  es  tertinggi pada kutub selatan terjadi pada bulan
Oktober  2014,  yaitu  sebesar  18.252.379  m 3 .  Sedangkan untuk  nilai  volume  es  terendah  terjadi  pada  bulan Desember 2013, yaitu sebesar 14.859.009 m 3 . 3. Nilai  tren  linear  perubahan  muka  air  laut  di  perairan selatan Jawa adalah sebesar -3,2 mm/tahun
4. Nilai  tren  perubahan  volume  es  di  kutub  selatan  adalah sebesar 206.069 m 3 setiap tahunnya. 5. Validasi data SLA dengan menggunakan data pasang surut dapat  dilakukan  karena  korelasi  antara  nilai  SLA  data pasang surut lebih dari 0,5 hal ini menunjukkan  hubungan dari kedua data kuat.
6. Dari  data  perubahan  muka  air  laut  sedikit  sekali dipengaruhi oleh perubahan volume es di kutub selatan hal ini  berdasarkan  dari  nilai  korelasi  antara  data  SLA  di perairan  selatan  Jawa dengan  volume es di  Kutub Selatan 0,0444  yang  termasuk  dalam  kriteria  hubungan  sangat lemah.
Berdasarkan  penelitian  ini,  data  satelit  altimetri  Jason-2 secara  umum  dapat  digunakan  untuk  memantau  fenomena kenaikan  muka  air  laut.  Namun  diperlukan  penelitian  yang lebih  intensif,  terutama  dalam  hal  lama  pengamatan  dan  data pembanding  lainnya  seperti  curah  hujan.  Sedangkan  untuk data  satelit  Cryosat  dapat  digunakan  untuk  memantau perubahan  topografi  es  karena  memiliki  lintang  yang  tinggi. Sehingga  diperlukan  penelitian  yang  lebih  intensif,  terutama dengan  mengkombinasikan  dengan  es  yang  mengapung dilautan  ( sea  ice ),  nilai  gravitasi  dari  suatu  tempat,  dan  data pembanding lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] IPCC.  (2007). Climate  Change  2007. Swedia:  Intergovermental  Panel On Climate Change.
[2] Hastho, W., Sorja,  K., & Yunianto, M. (2012). Analisa Sea Level Rise Data  Satelit  Altimetri  Topex/Poseidon,  Jason-1  dan  Jason-2  di Perairan  Laut  Jawa  Periode  2000  -  2010. Solo:  FMIPA  Universitas Sebelas Maret.
[3] Benada,  J.  R.  (1997). User  Handbook  Physical  Oceanography Ditributed Active Archive Center PO.DAAC Merged GDR (Topex/Poseidon). NOAA.
[4] AVISO.  (2011). OSTM/Jason-2 Products  Handbook. CNES, EUMETSAT, JPL, NOAA/NESDIS.
[5] Holgate,  S.  J.,  Matthews,  A.,  Woodworth,  L.  P.,  Rickards,  L.  J., Tamisiea, M. E., Bradshaw, E., et al. (2016, April 18). Referencing the Tide  Gauge  Data  Set .  Retrieved  3  20,  2016,  from  Permanent  Service for Mean Sea level : http://www.psmsl.org/data/obtaining [6] Sudjana. (2002). Metode Statistika. Bandung: Trasito.
[7] Sarwono,  J.  (2006). Metode  Penelitian  Kuantitatif  dan  Kualitatif. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[8] Dewantara, A. H. (2014). Analisa Luas Daerah Potensi Genangan Air Rob  Akibat  Kenaikan  Muka  Air  Laut  Menggunakan  Data  Satelit Altimetri. Surabaya: Prodi Teknik Geomatika-ITS.