## Analisis Pemodelan Arus Geostropik di Perairan Indonesia menggunakan Data Satelit Altimetri

## Geostrophic Current Modelling Analysis in Indonesian Seas using Altimetry Satellite Data
Desi Suci Richasari* 1 , Eko Yuli Handoko* 2 1, 2 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: desi.suci16@mhs.geodesy.its.ac.id 1 , ekoyh@geodesy.its.ac.id 2
Diterima: 14082020; Diperbaiki: 24082020; Disetujui: 02092020; Dipublikasi: 21012021
Abstrak: Studi ini bertujuan  untuk menentukan dan menganalisis arus geostropik terhadap indeks ENSO dan indeks musim. Lokasi studi ini terletak di sekitar lautan Indonesia dengan koordinat 20 ° N - 20 ° S dan 90 ° E - 150 ° E. Altimetri data satelit Jason Series sangat berguna sebagai penyedia data laut global, termasuk informasi tentang arus laut  permukaan  dan  dinamika  permukaan  laut.  Untuk  menentukan  arus  geostropik,  kami  menggunakan  algoritma geostropik dan metode analisis menggunakan koefisien korelasi hasil antara parameter penelitian dengan nilai indeks. Analisis temporal dan spasial menggunakan Matlab dan ArcMap untuk memvisualisasikan parameter yang diperoleh. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa korelasi antara anomali permukaan laut (SLA) dengan Multivariate ENSO Index (MEI)  menunjukkan  nilai  negatif,  menunjukkan  bahwa  SLA  memiliki  kondisi  yang  berlawanan  dengan fenomena ENSO. El Nino yang kuat terjadi pada tahun 2015 dan La Nina terjadi pada tahun 2010. Perbedaan SLA tidak  mempengaruhi  arah  arus  geostropik  tetapi  mempengaruhi  kecepatannya.  Korelasi  arus  geotropik  komponen zonal dengan AUSMI adalah 0,720 dan WNPMI adalah 0,446. Ini berarti bahwa arus geostropik memiliki arah yang sama dengan aliran angin musim.
Copyright © 2020 Geoid. All rights reserved.
Abstract: This research aims  to determine and analyze the geostrophic current towards the monsoon index and the ENSO index . The location of this research is around Indonesian seas with coordinates of 20 ° N - 20 ° S and 90 ° E - 150 ° E. Jason Series altimetry satellite data is very useful as a provider of data on global marine affairs, including information about sea surface and sea level currents. To determine the geostrophic current, we used the geostrophic algorithm and the method of analysis used the coefficient correlation of the results between the research parameters with the index. Temporal and spatial analysis using Matlab and ArcMap to visualize the parameters which is obtained. The results of this study indicate that  the corelation between Sea Level Anomalies (SLA) to the Multivariate ENSO Index (MEI) shows the negative value. It means that  SLA at Indonesian seas have opposite condition. The strong El Nino occurred in 2015 and La Nina occurred in 2010. The SLA difference does not affect the direction of geostrophic current but affect its velocity. The correlation of  zonal component geotrophic current to AUSMI 0,720 and WNPMI is 0,446. That means the geostrophic current have the same direction with the wind flow respectively at the moonson season.
Kata kunci : altimetri; arus geostropik; Indeks Monsun; Multivariate ENSO Index; sea surface height .

## Pendahuluan
Indonesia mempunyai luas perairan sebesar ± 5,9 km². Diapit oleh Samudera Pasifik dan Samudera Hindia (Lasabuda,  2013).  Adanya perbedaan  massa  air  pada kedua samudera tersebut menyebabkan  adanya  aliran massa  air  dari  Samudera  Pasifik  menuju  Samudera  Hindia  yang  dikenal  dengan Indonesian  Trough  Flow (ITF).  ITF  memberikan  dampak  yang  signifikan  pada  suhu  permukaan  laut,  freshwater  budgets  dan  sistem iklim  (Gordon,  2005).  Arus  (aliran  massa  air)  memainkan  peranan  penting  dalam  memodifikasi  cuaca  dan iklim  global  (Keith  A.  Sverdrup,  2002).  Jenis  arus  laut  yang  berdampak  pada  iklim  global  adalah  arus geostropik.
Arus geostropik adalah arus yang terjadi karena adanya keseimbangan geostropik. Rujukan (Flavien Mercier, 2018) menyatakan bahwa keseimbangan geostropik terjadi apabila gradien tekanan horizontal pada massa air yang bergerak diimbangi oleh gaya coriolis yang timbul akibat rotasi bumi. Arus ini terkait dengan kemiringan ( slope ) permukaan laut  lebih tinggi dengan yang lebih rendah yang dibentuk oleh transpor Ekman (Ivonne M. Radjawane, 2013). Transpor Ekman adalah transpor massa air  yang arahnya tegak lurus ke kanan arah angin di belahan bumi utara dan ke arah kiri di belahan bumi selatan dikarenakan adanya perubahan kecepatan arus terhadap  kedalaman  (Leif  N.Thomas,  2017).  Karena  itu,  pergerakan  arus  ini  terkait  dengan  ketinggian permukaan laut.
Ketinggian permukaan laut atau Sea Surface Height (SSH) merupakan tinggi muka laut yang tereferensi pada bidang  ellipsoid.  Dengan  perkembangan  teknologi  satelit  altimetri  menjadi  alternatif  dalam  memenuhi kebutuhan  data-data  oseanografi  berupa  ketinggian  permukaan  laut  dan  dinamika  laut  lainnya  baik  yang bersifat regional maupun global. Data SSH dapat menghasilkan pola arus geostropik permukaan.
Penelitian tentang variabilitas arus geostropik telah banyak dilakukan, namun belum untuk perairan Indonesia. Penelitian  variasi  permukaan  laut  dan  geostropik  permukaan  pernah  dilakukan  di  Laut  Arafura  dan  Selat Sunda, dimana ditemukan bahwa variasi musiman pada ketinggian permukaan laut Selat Sunda menyebabkan musim hujan (Parluhutan Manurung, 2011). Penelitian variasi musiman arus geostropik di perairan Arafura - Timor  menemukan  bahwa  dinamika  arus  geostropik  permukaan  di  perairan  Arafura  -Timor  terjadi  akibat perubahan ketinggian permukaan laut akibat muson setiap musim (Ivonne M. Radjawane, 2013). Hasil dari dua penelitian ini menyatakan bahwa muson sangat mempengaruhi variabilitas arus geostropik. Faktor lain yang berperan dalam sirkulasi arus geostropik adalah ITF (Gordon, 2005).
Karena  lokasi  perairan  Indonesia  strategis,  maka  dipengaruhi  oleh  muson  yang  berhembus  secara  berkala sepanjang  tahun,  perlu  dilakukan  penelitian  tentang  dinamika  permukaan  laut  dan  arus  geostropik    untuk memahami  distribusi  dinamika  anomali  tinggi  permukaan  laut  dan  pola  arus  secara  spasial  dan  temporal. Analisis perubahan muka air laut dilakukan dengan mempertimbangkan komponen zonal (u) dan meridional (v)  yang  diwakilkan  dalam  periode  waktu  bulanan.  Pembagian  ini  menyesuaikan  tipe  angin  muson  yang bertiup di Indonesia. Kemudian dikorelasikan dengan MEI dan Indeks Munson.

## Data dan Metode
Lokasi pada penelitian ini di sekitar Laut Indonesia yang dibatasi dengan koordinat 20 ° N - 20 ° S dan 90 ° E-150 ° E. Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi Studi Penelitian (Google Earth, 2020)
Data yang digunakan meliputi arus geostropik bulanan dan ketinggian permukaan laut sepanjang periode 10 tahun  dari  Januari  2009  hingga  Desember  2018.  Arus  geostropik  dan  ketinggian  permukaan  laut  yang
digunakan  berasal  dari  data  altimetri  Jason-2  dan  Jason-3.  Data  tersebut  telah  dikoreksi,  koreksi  geofisika antara lain dry trophosperic, wet troposperic, ionosfer, tides, sea state bias, dynamic atmospheric correction, dan  reference  frame  offset .  Formulasi  sederhana  untuk  menghitung  SSH  adalah  sebagai  berikut  (Remko Scharroo, 2011):
𝑆𝑆𝐻 = 𝐻 − 𝑅 ̂ - Geophysics Correction (1)
Di mana H adalah ketinggian satelit di atas ellipsoid ( altitude ), ( 𝑅 ̂ ) adalah range .
SSH telah didapatkan dan dilanjutkan dengan menghitung SLA . SLA digunakan sebagai parameter yang akan dikorelasikan  dengan  indeks  ENSO.  Ada  beberapa  indeks  untuk  memantau  fenomena  ENSO. Multivariate ENSO Index (MEI) adalah indeks yang paling umum digunakan untuk mendefinisikan peristiwa El Nino dan La Nina di mana MEI v.2 biasanya menggunakan rata-rata bi-mothly , dan EL Nino atau La Nina didefinisikan ketika MEI v. 2 SLA melebihi +/- 0,5. Ketika lebih besar dari 0,5 maka dinyatakan sebagai periode El Nino, ketika  lebih  rendah  dari  -0,5  kemudian  dinyatakan  sebagai  periode  La  Nina.  Dalam  penelitian  ini,  kami menggunakan data dua bulanan MEI v.2 dari NOAA untuk menentukan episode El Nino dan La Nina, di mana SLA diubah dalam bentuk bi-monthly menyesuaikan dengan MEI v.2 selama periode 2008-2018.
Data arus geostropik di permukaan laut terdiri dari dua komponen seperti u dan v. Kecepatan arus geostropik yang diperoleh dari perhitungan menggunakan rumus di bawah ini (Stewart, 2008):
𝑢 = − 𝑔 𝑓 𝜕𝜁 𝜕𝑦 𝑣 = 𝑔 𝑓 𝜕𝜁 𝜕𝑥 (2)
Di  mana  u  adalah  kecepatan  arus  geostrofik  permukaan  zonal  (m  /  s),  v  adalah  kecepatan  arus  geostrofik permukaan  meridional  (m  /  s),  ζ  topografi  dinamis  absolut  (m),  g  adalah  gravitasi  (m  /  s²),  dan  f  adalah parameter  koriolis  .  Kemudian  hasilnya  divalidasi oleh  komponen  arus  geostropik  dari Copernicus  Marine Service (CMEMS). Selanjutnya, kami menghitung resultan dari kecepatan arus geostropik untuk dibandingkan dengan kecepatan angin yang disediakan oleh ECMWF.
Salah satu analisis yang digunakan pada penelitian ini dengan cara mengitung korelasi antara arus geostrofik permukaan  zonal  dengan  nilai  indeks  monsun  khususnya  Indeks  Monsun  Australia  (AUSMI)  dan  Indeks Monsun Pasifik Utara Barat (WNPMI). Selain itu, analisis korelasi juga dilakukan perbedaan SSH dan SLA antara Samudra Pasifik barat dan Samudra Hindia timur dengan terjadinya ENSO. Persamaan korelasi  yang digunakan adalah korelasi Pearson yang dirumuskan sebagai berikut:
(3)
Di mana 𝜚 𝑥𝑦 adalah korelasi pearson, 𝜎 𝑥𝑦 adalah kovarians xy , 𝜎 𝑥 adalah standar deviasi x , 𝜎 𝑦 adalah standar deviasi y, 𝜇 𝑥 rata-rata x , 𝜇 𝑦 adalah rata-rata y, n adalah jumlah sampel, X adalah variabel independen, Y adalah variabel dependen. Tingkat hubungan antara variabel-variabel dalam analisis korelasi didasarkan pada nilai- nilai pada Tabel 1. di bawah ini.
Tabel 1. Interpretasi Koefisien Korelasi (Evans, 1996)
Interval Tingkat Hubungan
0,80 ≤ 𝝔 𝒙𝒚 ≤ 1,00
Sangat Kuat
0,60 ≤ 𝝔 𝒙𝒚 < 0,80
Kuat 0,40 ≤ 𝝔 𝒙𝒚 < 0,60
Cukup Kuat
0,20 ≤ 𝝔 𝒙𝒚 < 0,40 Lemah 𝝔 𝒙𝒚 < 0,20 Sangat Lemah

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Validasi Data Arus
Validasi data arus hitungan dengan arus model yang telah di unduh sebelumnya. Antara data model dengan data  hitung  dimana  terdapat  perenggangan  data  di  tahun  2015-pertengahan  2016,  selebihnya  pola menunjukkan  kemiripan.  Dengan  RMSE  komponen u sebesar  0,217  dan  komponen v sebesar  0,180.  Nilai korelasi pada titik ini masing-masing untuk komponen u sebesar 0,715 dan untuk komponen v sebesar 0,331. Nilai  korelasi yang  mendekati  satu  dan  RMS-Error  yang  kecil menunjukkan  data  model  dan  data  hitungan memiliki korelasi yang tinggi dan perbedaan nilai data yang rendah.
Gambar 2. a) Scatter plot u model dengan u hitungan b) Scatter plot v model dengan v hitungan

## 2. Pemodelan Pola Arus Geostropik
Pemodelan arus geostropik dilakukan dengan kurun waktu pengamatan 2009-2018 yang telah dikelompokkan perbulan berdasarkan pola musiman. Pola musiman di daerah tropis terbagi menjadi dua yaitu Musim Barat (Desember, Januari, Februari) dan Musim Timur (Juni, Juli, Agustus). Diantaranya terdapat Musim Peralihan I (Maret, April, Mei) dan Musim Pelahian II (September, Oktober, November).

## a. Musim Barat
Gambar 7. menampilkan pola angin dan pola arus secara spasial di perairan Indonesia pada periode musim barat.  Secara  umum  pada  periode  ini,  angin  dari  barat  laut    menuju  ke  timur  untuk  lintang  5°LU-5°LS mempunyai kecepatan rata- rata sebesar 4,50 m/s. Dengan kecepatan angin dominan pada bulan Januari. Pola
a)
b) Nilai Korelasi= 0,715
Nilai Korelasi= 0,331
yang  hampir  sama  di  tunjukkan  oleh  arus,  dimana  pada  daerah  Samudera  Pasifik  angin  berasal  dari  timur menuju  ke  barat,  masuk  ke  Perairan  Indonesia  melalui  Selat  Makasar  dan  Laut  Maluku  kemudian  kearah selatan dan berbelok ke barat menuju Samudera Hindia. Alur arus ini dikenal dengan Arus Lintas Indonesia (ARLINDO).  Kecepatan  rata-rata  arus  pada  musim  barat  sebesar  0,217  m/s  dan  kecepatan  rata-rata  arus terbesar pada bulan Januari. Hal ini menjadikan angin dan arus di bulan Januari menjadi puncak pada Musim Barat dengan besaran yang paling kuat.
Desember Januari Februari
Gambar 3. Distribusi spasial angin (kiri) dan overlapping arus gestropik permukaan dengan SSH selama Musim Barat.
Arus laut mengalir dari SSH yang tinggi menuju SSH yang rendah ( Yin S. Soon, 2000). SSH tinggi ditandai dengan  warna  oranye  dan  SSH  rendah  ditandai  dengan  warna  hijau  dengan  range  nilai  85m  s/d  -65m. Berdasarkan Gambar 7 Laut Andaman dan Samudera Hindia mempunyai SSH yang tergolong rendah. Arus dari Laut Cina Selatan dengan SSH yang lebih tinggi menuju Indonesia melalui Selat Karimata menuju utara Laut Jawa yang SSH nya lebih rendah. Begitu pula yang terjadi pada Samudera Pasifik dengan SSH tinggi mengalir melalui Selat Makasar dan Laut Maluku menuju Samudera Hindia dengan SSH yang rendah. Namun arus  pada lintang  0°-  5°LS  mengarah  ke  SSH  yang lebih tinggi,  dari  Laut  Andaman  dan  Samudera  Hindia menuju Selat Sunda dan Laut Jawa . Fenomena itu dapat terjadi karena musim ini angin bertiup dari barat ke timur  dengan  kecepatan  yang  kuat  dan  membawa  massa  air  yang  relatif  terhadap  arah  arus  (Sri  Suryo Sukoraharjo, 2016).

## b. Musim Perlaihan I
Pola arus dan angin saat Musim Peralihan I ditampilkan pada Gambar 8. peralihan dari Musim Barat ke Musim Timur menyebabkan terjadinya pelemahan baik pada arus maupun angin. Kecepatan angin rata-rata periode ini sebesar 3,952 m/s dan 0,17 m/s untuk kecepatan arusnya. Arus bulan Maret dan April  pada lintang  5°LU- 10°LS arah arus dominan menuju timur. Berbeda dengan arah angin yang dominan menuju ke barat.
Maret April Mei
Gambar 4. Distribusi spasial angin (kiri) dan overlapping arus gestropik permukaan dengan SSH selama Musim Peralihan I
Pada bulan Mei mulai terjadi perubahan arah pada angin dan arus. Angin dari tenggara menuju barat laut, pada equator di belokkan ke kiri. Arus dari tenggara melalui Laut Timor terbelah dua ke perairan Indonesia dan Samudera  Hindia.  Arus  mengalir  ke  perairan  Indonesia  melalui  Laut  Flores,  Laut  Jawa  dan  kearah  utara menuju Selat Karimata.

## c. Musim Timur
Pola angin dan arus Musim Timur ditampilkan pada Gambar 9. Menunjukkan bahwa pola angin yang berasal dari timur dan tenggara serta arus yang secara umum menuju kearah barat dan barat laut. Angin pada musim ini mempunyai nilai yang tinggi dalam siklus tahunannya. Kecepatan angin rata-rata sebesar 4,913 m/s. Sama
halnya dengan angin, arus pada musim ini mempunyai arah dan besaran yang hampir sama setiap bulan pada musim ini. Kecepatan arus rata-rata sebesar 0,189 m/s. Arus yang mempunyai besaran dominan berada di utara perairan Papua, Laut Banda, Laut Flores dan Laut Timor. Arus ini dikenal dengan Arus PantaiPapua yaitu arus yang menyusuri pantai utara Papua dan berasal dari selatan Samudera Pasifik. Arus geostropik dari Laut Banda mengalir ke  Laut  Flores,  tetapi  ada  persimpangan  ITF.  Aliran  arus ini  mengarah    ke  Laut  Flores  dan  yang lainnya mengarah ke Laut Timor. Hal itu terjadi karena perbedaan SSH yang signifikan antara Laut Timor dan laut  sekitarnya  tahu  bahwa  ada  Dangkalan  Sahul  dengan  kedalaman  dangkal  dan  laut  lainnya  memiliki kedalaman yang dalam, sehingga arah arus dapat berubah (Ivonne M. Radjawane, 2013).
Juni Juli Agustus
Gambar 5. Distribusi spasial angin (kiri) dan overlapping arus geostropik permukaan dengan SSH selama Musim Timur.

## d. Musim Peralihan II
Gambar 10 menunjukkan pola arus dan angin pada Musim Peralihan II, musim ini merupakan peralihan dari Musim Timur menuju Musim Barat yang diwakili oleh bulan September, Oktober dan November. Arah arus yang terjadi pada musim ini masih dominan ke arah barat dan barat laut seperti pada musim timur yang terjadi
pada lintang 10°LU-20°LU dan 10°LS-20°LS. Secara perlahan besaran kecepatan arus melemah untuk bulan September ke Oktober dan mulai naik pada bulan November.
September
Oktober November
Gambar 6.Distribusi spasial angin (kiri) dan overlapping arus gestropik permukaan dengan SSH selama Musim Peralihan II.
3. Korelasi dengan Indeks

## a. SLA dengan MEI
Korelasi SLA dengan MEI adalah -0,66 maka tingkat hubungan 2 variabel tersebut kuat, namun berbanding terbalik. El Nino  terjadi ketika nilai MEI positif dan La Nina terjadi ketika nilai MEI negatif. Berdasarkan Gambar 11. terjadi peristiwa El Nino paling kuat pada tahun 2015 dan La Nina paling kuat terjadi tahun 2010. Ketika terjadi El Nino kuat kondisi SLA di Samudera Pasifik lebih rendah dari pada Samudera Hindia hal ini dikarenakan  curah  hujan  terjadi  dengan  intensitas  kecil  pada  waktu  El  Nino  sehingga  dimungkinkan mempengaruhi kenaikan permukaan air laut di Samudera Pasifik khususnya. Saat La Nina SLA di Samudera Pasifik menunjukkan warna yang cenderung orange yang menunjukkan bahwa SLA mempunyai nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan Samudera Hindia . (Eko Yuli Handoko, 2018).

## Gambar 7. Relasi antara SLA dan MEI

## b. Arus Geostropik dengan MEI
Korelasi antara kecepatan arus geostropik rata-rata dengan MEI adalah 0,24. Hal ini menunjukkan hubungan antara kedua variabel lemah dan berjalan searah. Rata-rata kecepatan arus geostropik di Perairan Indonesia pada saat  El  Nino  lebih  tinggi daripada saat  La  Nina,  hal ini  dikasrenakan  SLA pada saat  La  NiNA  Lebih tinggi, sehingga kecepatan arus geostropik lebih tinggi pula. Perbedaan kecepatan arus ketika El Nino (2015) dan La Nina (2010) terjadi adalah 0,54 m/s.
Gambar 8. Kecepatan arus geostropik selama fenomena ENSO (2009-2018)

## c. Arus Zonal dengan AUSMI
Tabel 2 adalah hasil perbandingan arus zonal tahun 2009 hingga 2015 serta nilai indeks AUSMI.
Tabel 2. Arus Zonal dan Indeks AUSMI (2009-2015) Tahun Bulan Arus Zonal ( u ) (m/s) AUSMI 2009  Desember -0,027 -0,161 2009  Januari -0,006 0,434 2009  Februari -0,035 0,427 2010  Desember -0,003 1,092 2010  Januari -0,007 0,579 2010  Februari -0,053 -0,645 2011  Desember -0,012 0,122 2011  Januari -0,002 1,491 2011  Februari 0,001 0,911 2012  Desember -0,061 -1,200 2012  Januari -0,002 0,127 2012  Februari -0,046 -1,563 2013  Desember -0,037 -0,492 2013  Januari -0,015 0,758 2013  Februari -0,042 -0,424 2014  Desember -0,008 -0,244 2014  Januari -0,007 0,769 2014  Februari -0,001 0,388 2015  Desember -0,005 0,895 2015  Januari -0,046 1,041 2015  Februari -0,049 -1,277
Hasil pengolahan arus zonal terhadap indeks AUSMI menghasilkan koefisien korelasi sebesar 0,720 yang tergolong  dalam klasifikasi  yang  sangat  kuat.  Yang artinya  arus  zonal  menurut AUSMI  dipengaruhi  oleh angin muson . Arus bergerak ke arah yang relatif sama dengan arah angin muson. Kecepatan arus zonal pada musim hujan berkisar antara 0,061- 0,001 m/s dengan kecepatan maksimum terjadi pada bulan Desember tahun 2012 sebesar 0,061 m/s  dan kecepatan minimum terjadi pada bulan Februari 2011 dan 2014 sebesar 0,001 m/s.
La Nina paling kuat terjadi pada tahun 2010 dan berdasarkan Tabel 4.4 AUSMI mempunyai nilai yang tinggi dan  bernilai negatif  pada  bulan  Februari senilai  -0,645  artinya pada  bulan ini  memiliki  curah  hujan  yang tinggi dengan kecepatan arus 0,053 m/s. Pada tahun 2015 El Nino paling kuat terjadi, AUSMI menunjukkan bahwa  pada  bulan  Desember  dan  Januari  yang  seharusnya  terjadi  hujan  dengan  intensitas  tinggi,  tetapi memiliki indeks sebesar 0,895 dan 1.041 yang artinya pada bulan ini curah hujan sangat rendah atau bisa disebut mengalami musim kemarau dengan kecepatan arus zonal yang kecil pula yaitu 0,005 m/s dan 0,046 m/s.

## d. Arus Zonal dengan WNPMI
Tabel 3 menunjukkan hasil perbandingan arus zonal tahun 2009 hingga 2015 serta nilai indeks WNPMI.
Tabel 3. Arus Zonal dan Indeks WNPMI (2009-2015) Tahun Bulan Arus Zonal ( u ) WNPMI 2009  Juni 0,032 0,579 2009  Juli 0,038 1,018 2009  Agustus 0,034 0,068 2009  September 0,012 2,075 2010  Juni -0,090 -1,117 2010  Juli -0,082 -1,805
2010  Agustus -0,053 -0,395 2010  September -0,076 -2,113 2011  Juni 0,041 0,480 2011  Juli 0,046 0,657 2011  Agustus 0,077 -0,188 2011  September 0,059 1,037 2012  Juni 0,020 1,410 2012  Juli 0,066 0,796 2012  Agustus 0,064 0,604 2012  September 0,052 0,467 2013  Juni 0,034 -0,029 2013  Juli 0,065 -0,201 2013  Agustus 0,052 -0,156 2013  September 0,033 1,336 2014  Juni 0,026 0,194 2014  Juli 0,005 1,605 2014  Agustus 0,049 -1,335 2014  September 0,017 -0,546 2015  Juni 0,036 -0,892 2015  Juli 0,061 0,386 2015  Agustus 0,007 -0,642 2015  September 0,023 -0,910
Hasil pengolahan arus zonal terhadap indeks WNPMI  menghasilkan koefisien korelasi sebesar 0,446 yang tergolong dalam klasifikasi yang cukup kuat ( moderate ). Artinya Indeks WNPMI mempunyai pengaruh yang tidak terlalu besar terhadap kecepatan arus zonal. Kecepatan arus zonal pada musim kemarau berkisar antara 0,090- 0,005 m/s dengan kecepatan maksimum terjadi pada bulan Juni tahun 2010 sebesar 0,090 m/s  dan kecepatan minimum terjadi pada bulan Juli 2014 sebesar 0,0005 m/s.
Berdasarkan Tabel 3 pada tahun 2010 WNPMI menunjukkan nilai negatif pada bulan Juni, Juli, Agustus  dan September, ini mengindikasikan bahwa pada bulan-bulan tersebut dipengaruhi oleh angin muson barat yang membawa banyak air atau dapat dikatakan memiliki curah hujan yag tinggi, peristiwa ini terjadi bersamaan dengan La Nina selaras dengan analisis sebelumnya. Begitu pula dengan kecepatan arus zonal pada bulan ini memiliki kecepatan yang relatif besar dengan rentang nilai 0,053 -0,096 m/s.   Tahun 2015 kecepatan arus zonal lebih lemah dari tahun 2010, hal ini dapat terjadi karena dipengaruhi oleh peristiwa El Nino, WNPMI menunjukkan nilai 0,386 pada bulan Juli, yang artinya pada bulan ini dipengaruhi oleh angin muson timur yang membawa sedikit uap air sehingga curah hujan rendah.

## 4. Analisis Temporal Sea Level Anomaly dan Arus Geostropik
Power  spectral  density (PSD)  didefinisikan  sebagai  daya  ( power )  tiap  selang  frekuensi  dengan  amplitude sebagai unit sinyal yang di hitung dengan frekuensi digambarkan sebagai unit yang berulang ( cyclic units ). Fungsi dari analisis densitas spektral ini untuk mengetahui lama siklus dari SLA di perairan Indonesia. Hasil periodogram SLA tahunan menunjukkan pola yang konsisten. Tahun 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017 dan 2018 mempunyai pola yang sama, dengan Strong annual pattern (PSD >1) pada bulan Januari dengan energi spektral tertinggi. Annual pattern artinya pola selang 12 bulanan SLA yang berulang dengan selang  waktu  2008  hingga  2018.      Tahun  2008  mempunyai  pola  yang  berbeda,  pada  tahun  ini SLA  mean memiliki energi yang lebih rendah pada bulan Januari dari tahun-tahun yang lain dengan rentang energi sebesar 0 – 0,5. Berdasarkan Gambar 13. perairan Indonesia mempunyai musim hujan dominan, pada saat SLA  dengan energi spektral maksimal pada Januari.

## Gambar 9 Periodogram Seasonal SLA (2008-2018)

## Kesimpulan
Pola arus geostropik dapat diturunkan menggunakan data altimetri satelit, memiliki kecepatan dan arah yang berbeda-beda.  Dengan  komponen  RMSE  u  adalah  0,217  dan  komponen  v  adalah  0,180  divalidasi  dengan CMEMS. Arus geostropik memiliki pola di setiap musim di Musim Barat, Musim Transisi I, Musim Timur, dan Musim Transisi II. Pola yang berbeda disebabkan oleh perbedaan SSH dan perubahan angin muson untuk setiap musim.
Koefisien korelasi SLA dengan MEI -0,66, tingkat hubungan antara 2 variabel kuat, tetapi berbanding terbalik. Ini berarti bahwa fenomena ENSO mempengaruhi anomali permukaan laut di perairan Indonesia. Sementara itu, korelasi antara kecepatan arus geostropik rata-rata dan MEI adalah 0,24, yang berarti bahwa fenomena ENSO memiliki pengaruh yang lemah pada kecepatan arus geostrofik. Proses arus zonal ke indeks AUSMI menghasilkan koefisien korelasi sebesar 0,720 yang tergolong sangat korelasi yang kuat. Artinya arah angin zonal terindikasi kuat berhubungan dengan arah angin muson.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  D.S.R.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  NOAA  yang  telah  menyediakan  data  RADS  dan  Indeks ENSO, CMEMS yang telah menyediakan data arus geostropik, ECMWF yang menyediakan data angin dan pihak lain yang terkait yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu.

## Daftar Pustaka
Eko Yuli Handoko, H. H. (2018). The ENSO’s Influence on the Indonesian Sea Level Observed Using Satellite Altimetry, 1993  -  2016 .  IEEE  Asia-Pasific  Conference  on  Geoscience,  Electronics  and  Remote  Sensing  Technology (AGERS).
Evans, J. D. (1996). Straightforward Statistics For The Behavioral Sciences. Pacific Grove : Brooks/Cole Pub.
Flavien  Mercier,  P.  E.-H.  (2018). Satellite  Radar  Altimetry  Principle,  Accuracy  and  Precision .  In  D.  Stammer,  &  A. Cazenave, Satellite Altimetry Over Oceans and Land Surfaces. Boca Raton, FL : CRC Press.
Gordon, A. L. (2005). Oceanography of the Indonesian Seas and Their Through Flow . Oceanography Society, Volume 18, No 4, 14-27.
Ivonne M. Radjawane, F. (2013). Arus Geostropik Permukaan Musiman Di Perairan Arafura-Timor . Jurnal Llmu dan Teknologi Kelautan Tropis, Volume 5, 261-271.
Keith A. Sverdrup, D. A. (2002). Fundamentals of Oceanography . New York: McGraw-Hill.
Strong Annual Pattern
Lasabuda,  R.  (2013). Pembangunan  Wilayah  Pesisir  Dan  Lautan  Dalam  Perspektif  Negara  Kepulauan  Republik Indonesia . Jurnal Ilmiah Paltax, 92-101. Leif  N.Thomas,  J.  (2017,  May). Ekman  Transport  in  Balanced  Currents  with  Curvature. Journal  of  Physichal Oceanography, 47(5), 1189-1203. doi:https://doi.org/10.1175/JPO-D-16-0239.1
Munasik, H. K. (2016). Interannual Variability Of Sea Surface Height Difference Between Western Pacific Ocean and Eastern  Indian  Ocean  and  Its  Effect  To  Geostrophic  Current  In  Lombok  Strait .  IOP  Conf.Ser:  Earth  and Evirontal Science. doi:10.1088/1755-1315/162/1/012016
Parluhutan Manurung, R. J. (2011). Sea Level Variation And Geostrophic Current Of The Sunda Strait Based On Tidal And  Wind  Data  In  Year  2008 .  Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis,  3(2),  127-152. doi:https://doi.org/10.29244/jitkt.v3i2.7827
Remko Scharroo, O. (2011). Range and geophysical corrections in coastal regions: and implications for mean sea surface determination. In S. P. J. Benveniste (Ed.), Coastal Altimetry (pp. 103-146). Springer.
Robert H. Stewart. (2008). Introduction to Physical Oceanography . Sri Suryo Sukoraharjo, H. A. (2016). Pola Sirkulasi Dan Variabilitas Arus Di Perairan Selat Sunda . Jurnal Kelautan Nasional, 11(3), 141-157.
Teguh  Prayogo,  S.  (2014). Analisis  Arus  Geostropik  Permukaan  Laut  Berdasarkan  Data  Satelit  Altimetri .  Seminar Nasional Penginderaan Jauh, 561-567.
Yin S. Soon, C.-R. Q. (2000, June 15). Seasonal Variability Of Sea Surface Height In The South China Sea . Journal Of Geophysical Research,, 105, 13981-13990.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .