## PENINGKATAN AKURASI ESTIMASI TINGGI PARAS LAUT MELALUI ANALISIS RETRACKING WAVEFORM SATELIT JASON-2 DI LAUT JAWA

## ACCURACY IMPROVEMENT ON SEA SURFACE HEIGHT ESTIMATION BASED ON WAVEFORM RETRACKING ANALYSES OF JASON-2 SATELLITE IN JAVA SEA
Muhammad R. Hakim 1* , Bisman Nababan 2 , dan James P. Panjaitan 2 1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB, Bogor
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor *E-mail: anugerah.hakim@gmail.com

## ABSTRACT
A  waveform  created  by  the  reflected  signal  from  altimeter  satellite  in  offshore  is  generally  in  ideal shape  (Brown-waveform)  and  produces  an  accurate  sea  surface  height  (SSH)  estimation.  However, over coastal waters, the waveform shape becomes complex due to a disruption by reflected signal from land, resulting inaccurate SSH estimation. The objective of this research was to improve the accuracy of SSH estimation  employing waveform retracking analyses of Jason-2 altimeter satellite data in the Java  Sea  during  the  years  of  2012-2014.  This  study  used  data  from  the  Sensor  Geophysical  Data Record type D (SGDR-D) from Jason-2 satellite (cycle 129 - 239) and global geoid undulation data of Earth  Gravitational  Model  2008  (EGM08).  Waveform  retracking  analyses  were  conducted  using several  retracker  methods . The  performance  of  the  all  retrackers  were  examined  using  a  world reference undulation geoid of EGM08. The results showed that the waveform retracking analyses were able to improve the accuracy of SSH estimation approximately 29.7% in the north coast and 56.4% in the south coast of total non-Brown-waveform in each region. Higher improvement percentage (IMP) of  SSH  estimation  found  in  the  southern  coastal  areas  was  due  to  a  relatively  smooth  coastline formation in this region than in northern coastal region. There was no specific retracker that produce dominant  IMP  of  SSH  estimation.  However,  the    threshold  10%  retracker  produced  better  SSH estimation  than  the  other  retrackers  with  dominant  IMP  values  of  57.1%  (pass  051),  48.1%  (pass 064), and 25.7% (pass 127). OCOG retracker the worst retracker to estimate SSH in the Java Sea.
Keywords: EGM08, waveform retracking, SSH, Jason-2, ocean retracker, threshold retracker

## ABSTRAK
Waveform yang  terbentuk  dari  pantulan  sinyal  satelit  altimeter  umumnya  berbentuk  ideal  ( Brown - waveform )  di  laut  lepas  dan  menghasilkan  estimasi  SSH  yang  akurat.  Akan  tetapi,  pada  perairan pesisir  dimana  adanya  gangguan  pantulan  sinyal  dari  daratan  akan  menghasilkan waveform yang kompleks  dan  estimasi  SSH  menjadi  kurang  akurat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan akurasi estimasi SSH melalui analisis retracking waveform data satelit altimeter Jason-2 tahun 2012- 2014 di Laut Jawa. Penelitian ini menggunakan data Sensor Geophysical Data Record type D (SGDR- D) dari satelit Jason-2 ( cycle 129-239) dan data undulasi geoid global Earth Gravitational Model 2008 (EGM08). Analisis retracking waveform dilakukan dengan menggunakan beberapa metode retracker yang  performanya  diuji  dengan  menggunakan  referensi  undulasi  geoid  EGM08.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa analisis retracking waveform berhasil meningkatkan akurasi estimasi SSH sekitar 29,7%  di  pesisir  utara  dan  56,4%  di  pesisir  selatan  dari  jumlah non-Brown-waveform pada  masing- masing  daerah.  Peningkatan  perbaikan  estimasi  SSH  lebih  baik  di  daerah  pesisir  selatan  disebabkan garis  pantai  di  daerah  ini  relatif  lebih  lurus  dibandingkan  di  daerah  pesisir  utara  yang  lebih bergelombang.  Tidak  ada  satu  metode retracker yang  dominan  untuk  peningkatan  akurasi  estimasi SSH.  Namun, retracker  threshold 10%  menghasilkan  estimasi  SSH  yang  lebih  baik  dibandingkan retracker lainnya dengan nilai IMP dominan pada tiga lintasan sebesar 57,1% (051), 48,1% (064), dan 25,7% (127). OCOG retracker merupakan retracker terburuk untuk estimasi SSH di Laut Jawa.
Kata kunci: EGM08, retracking waveform, SSH , Jason-2, ocean retracker, threshold retracker

## I.  PENDAHULUAN
Pemanasan global yang terjadi dewasa  ini  sangat  berpengaruh  terhadap kenaikan  paras laut. Williams (2013) menya- takan  bahwa  kenaikan  rata-rata  paras  laut global  saat  ini  mencapai  3,1  mm/tahun, meningkat  50%  selama  dua  dekade  terakhir. Sedangkan,  rata-rata  kenaikan  paras  laut  di seluruh  perairan  Indonesia  hampir  dua  kali lebih tinggi dari laju rata-rata kenaikan paras laut  global  yaitu  mencapai  5,84  mm/tahun (Nababan et  al .,  2015).    Bilamana  laju kenaikan  paras  laut  ini  terus  berlanjut,  maka daerah-daerah  pesisir  dan  pulau-pulau  kecil di  Kepulauan  Indonesia  dapat  terancam tergenang.
Laut  Jawa  merupakan  salah  satu perairan  di  Indonesia  yang  memiliki  bebe- rapa  gugusan  kepulauan  pulau-pulau  kecil seperti Kepulauan Seribu, Kepulauan Karimun  Jawa,  Kepulauan  Masalembo,  dan Kepulauan  Kangean.  Gugusan  kepulauan tersebut tidak hanya berpenduduk, tetapi juga merupakan  tujuan  wisata  yang  penting  bagi Indonesia.  Oleh  karena  itu,  pengamatan  dan monitoring  SSH  yang  berkelanjutan  di  Laut Jawa  sangat  penting  dilakukan  sehingga  laju kenaikan  paras  laut  dapat  terus  dimonitor. Pemantauan  kenaikan  SSH  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  data  satelit  altimeter. Keuntungan utama menggunakan data satelit altimeter adalah deteksi SSH dapat dilakukan pada  saat  siang/malam  hari  pada  semua kondisi  cuaca  tanpa  adanya  kehilangan  data akibat  penutupan  awan  serta  memiliki cakupan  deteksi  yang  besar  (Birkett et  al ., 2011;  Benveniste,  2011;  Chelton et  al ., 2001).
Deng and Featherstone (2006) menyatakan  bahwa  di  laut  lepas waveform yang  terbentuk  dari  pantulan  sinyal  satelit altimeter  umumnya  memiliki  bentuk  ideal yang  mengikuti  model ocean yang  pertama dihasilkan  oleh  Brown  (1977)  sehingga disebut  juga Ocean-waveform atau Brown- waveform (Gambar 1). Namun, pada perairan dangkal  dengan  kedalaman  <200  m  yang
dekat  dengan  wilayah  pesisir  (seperti  Laut Jawa)  umumnya  memiliki  bentuk waveform yang  kompleks  akibat  kontaminasi  pantulan sinyal  dari  daratan  (Nababan et  al .,  2015; Bao et  al .,  2008;  Andersen  and  Knudsen, 2000). Gommenginger et al . (2011) melaporkan bahwa rata-rata sekitar 94% dari keseluruhan waveform Satelit  Jason-2  yang dianalisis di seluruh pantai Australia memiliki  bentuk Brown-waveform hingga jarak  15  km  dari  garis  pantai  dimana persentase  ini  akan  menurun  secara  signi- fikan  semakin  menuju  pantai.  Sedangkan, Nababan et al . (2014) melaporkan di wilayah perairan selatan Jawa  pola Brown-waveform umumnya  sudah  dapat  ditemui  mulai  pada jarak 7,58 km dari garis pantai.
Gambar  1.  Skema  bentuk Brown-waveform pada  laut  lepas  (Deng  and Featherstone, 2006).
Waveform adalah  bentuk  dari  kekua- tan resultan pantulan  gelombang mikro  yang terekam  oleh  satelit  pada  saat  pulsa gelombang  mikro  yang  dipancarkan  tersebut mengenai  permukaan  bumi  (Quartly et  al ., 2001). Waveform umumnya  memiliki  tiga bagian  utama,  yaitu: thermal  noise , leading edge , dan trailing edge . Bagian thermal noise merupakan  waktu  pada  saat  sinyal  satelit altimeter  belum  menyentuh  permukaan  laut sehingga  belum  terjadi  peningkatan power akibat  pantulan  sinyal.  Bagian leading  edge merupakan  waktu  ketika  sinyal  satelit
pertama kali menyentuh permukaan laut (titik nadir),  sedangkan  bagian trailing  edge merupakan  pantulan  dari  sinyal  satelit  di sekeliling  titik  nadir  (Gommenginger et  al ., 2011;  Deng  and  Featherstone,  2006).  Pada bentuk Brown-waveform ,  secara  umum, lokasi leading  edge umumnya  tepat  berada pada  nomor gate 32  (Satelit  Jason-2) sehingga  estimasi  SSH  dapat  ditentukan dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  sampai pada  2,5  cm  (Rosmorduc et  al .,  2011; Dumont et  al .,  2011;  Lee et  al .,  2010). Sedangkan  pada waveform yang  berbentuk non-Brown atau  kompleks  (Gambar  2), tingkat akurasi estimasi SSH menjadi rendah karena  umumnya  titik  tengah leading  edge tidak  tepat  berada  pada  nomor gate 32  dan umumnya polanya tidak beraturan. Pola non- Brown-waveform ini  umumnya  banyak ditemukan  di  perairan  laut  dangkal  dekat wilayah  pesisir  (Nababan et  al .,  2014).  Hal ini  menyebabkan  nilai  pendugaan  SSH  oleh satelit  altimeter  khususnya  pada  daerah  laut dangkal  dekat  wilayah  pesisir  menjadi  tidak akurat dengan menggunakan algoritma standar ( Ocean Retracker ).
Untuk  meningkatkan  estimasi  SSH khususnya  di  perairan  laut  dangkal  dekat wilayah  pesisir,  maka  perlu  dilakukan pemprosesan  ulang  data  satelit  altimeter melalui  proses retracking waveform (Lee et al .,  2010;  Guo et  al .,  2010;  Deng  and Featherstone,  2006;  Hwang et  al .,  2006).
Rectracking  waveform didefinisikan  sebagai suatu  proses  perhitungan  ulang  nilai  SSH dengan  algoritma  lain  dari  algoritma  standar ( Ocean Retracker ) untuk menentukan koreksi  akibat  adanya  bias  dari gate (gerbang)  pengamatan.  SSH  hasil  dari analisis retracking waveform (SSH retracking )  yang  didefinisikan  sebagai  SSH yang  selain  mendapat  koreksi  instrumen  dan geofisika  standar,  juga  mendapatkan  koreksi dari bias gate pengamatan (Bao et al ., 2008). Penelitian sebelumnya telah membuk- tikan  bahwa  penggunaan  analisis retracking waveform telah mampu meningkatkan akurasi  pendugaan  SSH  khususnya  di perairan pesisir dan laut dangkal (Nababan et al .,  2014;  Adrian,  2013;  Yang et  al ., 2008; Hwang et  al .,  2006).  Estimasi  SSH  untuk perairan  Indonesia  yang  banyak  memiliki perairan dangkal dan wilayah pesisir memiliki tingkat akurasi  yang cukup rendah. Sementara  penelitian retracking  waveform pada  perairan  Indonesia  khususnya  pada perairan  dangkal  dan  pesisir  masih  sangat minim.  Penelitian retracking  waveform di Laut  Jawa  dilakukan  oleh  Wijaya  (2015) terbatas pada wilayah pesisir utara Jawa dari garis pantai hingga jarak 50 km  ke arah laut lepas.  Untuk  itu,  dalam  penelitian  ini  kami memperluas  wilayah  cakupan  data  satelit (seluruh  Laut  Jawa)  dan  waktu  pengambilan data satelit (2012-2014).
Gambar 2. Contoh pantulan waveform . (a) Ice waveform yang umum ditemui di daerah kutub;
(b) Multi-peak  waveform yang  umum  ditemui  di  dekat  garis  pantai;  dan  (c) Complex waveform yang umum ditemui di daerah pesisir dan laut dangkal (Bao et al. , 2008).
Satelit  altimeter  Jason-2  merupakan satelit altimeter penerus dari Satelit TOPEX/ POSEIDON  dan  Jason-1  dengan  tujuan utama  adalah  untuk  melengkapi  rekaman iklim  global  puluhan  tahun  dari  hasil pengukuran topografi permukaan laut dengan ketelitian  tinggi  (Nababan et  al .,  2014; Lambin et al ., 2010). Penelitian ini bertujuan untuk  meningkatkan  akurasi  estimasi  SSH melalui  analisis retracking  waveform data satelit  altimeter  Jason-2  tahun  2012-2014 dengan  menggunakan  algoritma  ( retracker ) Offset  Centre  of  Gravity (OCOG), Ice , Threshold ,  dan Improved  Threshold di  Laut Jawa.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat meningkatkan  akurasi  estimasi  SSH  di  Laut Jawa  sehingga  monitoring  kenaikan  paras laut dapat dilakukan dengan baik.

## II.   METODE PENELITIAN

## 2.1. Lokasi  dan Waktu Penelitian
Lokasi  penelitian  adalah  Laut  Jawa pada  koordinat  2,5°-7,5°LS  dan  107°-116° BT dengan lintasan 064, 051, 140, 127, 216,
dan  203  dari  satelit  altimeter  Jason-2 (Gambar  3).  Lintasan  atau pass adalah  jalur orbit  satelit  dimana  satu  lintasan  satelit altimeter Jason-2 merupakan setengah revolusi  dari  satelit  tersebut  terhadap  bumi. Satelit  altimeter  Jason-2  memiliki  total  254 lintasan untuk mengamati seluruh permukaan bumi  sehingga  satelit  tersebut  mengelilingi bumi  sebanyak  127  kali  (berevolusi).    Satu kali  revolusi  (siklus)  terbagi  ke  dalam  satu lintasan ascending (menaik) dan satu lintasan descending (menurun).
Lintasan ascending merupakan lintas- an  satelit  yang  bergerak  dari  bumi  bagian selatan  menuju  bumi  bagian  utara  (lintang -66,15 o hingga +66,15 o ) dan diberi penomer- an  ganjil,  sedangkan  lintasan descending adalah  sebaliknya.  Siklus  atau cycle adalah waktu  yang  dibutuhkan  oleh  satelit  untuk melintasi  lintasan  yang  sama.  Satu cycle satelit altimeter Jason-2 membutuhkan waktu 9,9156 hari (~10 hari) dengan ketelitian orbit ±  1  km  (Dumont et  al .,  2011).  Dalam penelitian  ini,  analisis retracking  waveform dilakukan pada enam  lintasan  satelit Jason-2
Gambar 3.  Peta lokasi penelitian.  Angka pada garis merah menunjukkan nomor lintasan ( pass ) satelit altimeter Jason-2.
yang melintasi Laut Jawa dimana pada ujung utara  dan  selatan  dari  setiap  lintasan pengamatan  tersebut  merupakan  daerah pesisir,  selanjutnya  akan  disebut  sebagai pesisir  utara  dan  pesisir  selatan  dari  lintasan tersebut  (Gambar  3).  Enam  lintasan  Jason-2 yang  digunakan,  yaitu:  051,  127,  dan  203 ( ascending )  serta  064,  140,  dan  216 ( descending ).  Untuk mempermudah analisis, pengukuran  titik  0  km  dilakukan  dari  arah pesisir  utara  menuju  selatan.  Koordinat  titik awal  dan  titik  akhir  pengamatan retracking waveform pada  setiap  lintasan ( pass ) selengkapnya disajikan pada Tabel 1.

## 2.2.  Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  peneli- tian  ini  adalah  data  dari  satelit  altimeter Jason-2  dalam  bentuk Sensor  Geophysical Data Record versi “D” (SGDR-D) dari cycle 129  –  239  (Januari  2012  –  Desember  2014). Data diperoleh dari situs ftp://avisoftp.cnes.fr /AVISO/pub/  jason-2/sgdr_d/.  Penelitian  ini juga  menggunakan  data  model  undulasi geoid global yaitu Earth Gravitational Model 2008 (EGM08) yang mengacu kepada World Geodetic  System 1984  (WGS84).  Data EGM08  diperoleh  dari  hasil  pemodelan menggunakan pemrograman FORTRAN (hsynth_WGS84.exe) yang berjalan di sistem operasi Windows .  Program  tersebut  dikem- bangkan  oleh National  Geospatial-Intelli- gence  Agency (NGA)  dan  dapat  diperoleh dari  http://earth-info.nga.mil/GandG/wgs84/ gravitymod/egm2008/egm08_wgs84.html.

## 2.3. Analisis Data
Satelit  altimeter  Jason-2  melakukan pengukuran  ketinggian  terhadap  permukaan laut  ( range )  dengan  cara  memancarkan gelombang  mikro  ke  permukaan  laut  kemu- dian  mengukur  selisih  waktu  saat  peman- caran  dan  penerimaan  pantulan  gelombang tersebut.  Berikut  perhitungan  SSH  menurut Chelton et  al .  (2001)  yang  ditunjukkan  pada persamaan 1 berikut:
SSH = Altitude - Range  ……… (1) (1)
dimana:  SSH=tinggi  permukaan  laut  (m), Altitude= ketinggian  satelit  dari  referensi elipsoid  (m), Range= ketinggian  satelit  dari permukaan  laut  (m).  Persamaan  yang digunakan  untuk  mendapatkan  nilai Range ditunjukkan  pada  persaman  2  berikut (Anzenhofer et al ., 1999):
Range = c ( t r – te ) / 2 ………… (2)
dimana: Range= ketinggian  satelit  dari  per- mukaan  laut  (m),  c=kecepatan  cahaya (299792458  m/s),  t e =waktu  saat  satelit memancarkan  gelombang  mikro  ke  permu- kaan  laut  (s),  t r =waktu  saat  satelit  menerima gelombang pantul dari permukaan laut (s).
Titik  tengah  pada leading  edge waveform berhubungan  dengan range pada titik  nadir  permukaan  laut  (Lee et  al .,  2010; Guo et  al .,  2010;  Deng  and  Featherstone, 2006;  Hwang et  al .,  2006).  Pada  laut  lepas dimana  umumnya waveform berbentuk Tabel 1. Koordinat lintasan pengamatan retracking waveform.
Lintasan ( Pass) Koordinat awal Koordinat akhir Lintang Bujur Lintang Bujur 051 2°53'31,72"LS  110°13'31,03"BT  6°43'52,80"LS  108°50'34,66"BT 064 3°10'29,96"LS  108°08'25,52"BT  6°49'43,54"LS  109°27'25,35"BT 127 3°15'05,35"LS  112°55'52,57"BT  6°43'39,55"LS  111°40'45,53"BT 140 3°03'06,48"LS  110°55'53,31"BT  6°52'12,34"LS  112°18'25,48"BT 203 3°46'40,01"LS  115°34'39,33"BT  6°57'08,38"LS  114°25'55,50"BT 216 3°24'33,13"LS  113°53'39,27"BT  6°55'47,70"LS  115°09'49,47"BT
Brown-waveform titik  tengah  dari leading edge berada  pada gate ke-32  sehingga  titik tengah leading  edge  on-board pada  Satelit Jason-2  ditetapkan  pada gate ke-32 (Lee et al ., 2010). Namun, pada perairan pesisir atau laut  dangkal  dikarenakan  bentuk waveform - nya yang  tidak  mengikuti  model Brown- waveform maka  menyebabkan  posisi  titik tengah leading  edge berubah-ubah  tergan- tung  kondisi  fisik  permukaan  laut  sehingga tidak sesuai dengan nilai posisi leading edge yang  telah  ditetapkan  pada  satelit.  Hal  ini menyebabkan  perhitungan range menghasil- kan  nilai  yang  kurang  akurat  (Lee et  al ., 2010;  Guo et  al .,  2010;  Deng  and  Feather- stone, 2006; Hwang et al ., 2006;). Gate atau gerbang  merupakan  waktu  pengamatan  saat terjadinya pantulan gelombang. Satelit Jason- 2 memiliki 104 gate dimana jarak antar gate sebesar  3,125  ns  (nano second )  sehingga rentang  waktu  yang  diperlukan  untuk merekam  satu  data waveform adalah  sebesar 325 ns (Gommenginger et al ., 2011).
2.3.1. Retracking Waveform
Retracking waveform merupakan
suatu  metode  untuk  mencari tracking  gate yang  tepat  memotong  titik  tengah  dari leading edge untuk  mendapatkan nilai range yang  sebenarnya  (Deng  and  Featherstone, 2006).  Terdapat  beberapa  metode retracking waveform ( retracker )  yang  digunakan  pada penelitian  ini,  diantaranya retracker ocean , ice , OCOG , threshold (10%, 20%, dan 50%), serta improved  threshold (10%,  20%,  dan 50%).  Metode retracker  ocean merupakan retracker  on-board yang  sudah  berada  di dalam  data  SGDR-D  Jason-2  sehingga  nilai range dari retracker tersebut  tidak  perlu dihitung  lagi  (Lee et  al. ,  2010). Retracker ocean dikembangkan  dengan  menggunakan model Brown-waveform dimana  penejelasan lebih  lanjut  dapat  ditemukan  pada  Brown (1977). Retracker ice awalnya dikembangkan untuk  mengamati  ketinggian  es  di  kutub dimana retracker ini  dikembangkan  dari retracker  threshold 30%  menggunakan  rata- rata  besaran power dari waveform yang
sebelumnya dihitung dengan metode OCOG, penjelasan  metode retracker  ice dapat ditemukan  pada  Bamber  (1994). Retracker OCOG  dikembangkan  oleh  Wingham et  al . (1986) dimana  tujuan dari metode ini  adalah untuk  mendapatkan  titik  pusat  dari wave- form .  Rumus  dan  penjelasan  lebih  detail mengenai retracker OCOG  dapat  ditemukan pada  Wingham et  al .,  (1986).  Rumus  dan penjelasan dalam analisis perhitungan metode retracker  threshold  (10%,  20%,  dan 50%),  serta  improved  threshold  (10%,  20%, dan  50%) secara  lengkap  disajikan  masing- masing  pada  Davis  (1995)  dan  Hwang et  al . (2006).
Menurut Anzenhofer et al . (1999) dan Yang et  al .  (2012)  hasil  dari  analisis retracking waveform merupakan nilai koreksi range yang  dihitung  dengan  menselisihkan nilai gate dari posisi titik tengah leading edge hasil retracking waveform dengan posisi titik tengah leading edge on - board (persamaan 3). Range hasil retracking didapatkan  dari penambahan range  on-board Satelit  Jason-2 dengan nilai koreksi range (persamaan 4).
dr = c × Δ Ga × ( Gr - G0 ) / 2 …… (3) (3) Rr = R + dr ………………………… (4) (4)
dimana: dr=koreksi ketinggian satelit dengan permukaan  laut  hasil retracking (m), c=kecepatan cahaya (299792458 m/s), ΔGa= interval waktu untuk satu gate Satelit Jason-2 (3,125  ns),  G r = gate pengamatan pada titik tengah leading  edge dari  hasil retracking , G o = gate pengamatan on-board Satelit Jason- 2 (32), R= range hasil pengukuran satelit (m), R r = range hasil retracking (m).
Perhitungan selanjutnya adalah menambahkan koreksi dari gangguan geofisik dan atmosferik  terhadap range hasil retracking (R r )  untuk  mendapatkan range terkoreksi  ( R corr ),  seperti  ditunjukkan  pada persamaan 5 (Andersen and Scharroo, 2011).
R corr = R r - Δh dry - Δh wet - Δh iono - Δh ssb - h tides - h atm ………… (5)
dimana: R cor r = range terkoreksi  (m),  R r = range hasil retracking (m),  Δh dry = koreksi troposfer kering (m), Δh wet = koreksi troposfer basah  (m),  Δh iono =koreksi ionosfer  (m), Δh ssb =koreksi bentuk  permukaan  laut  (m), h tides =koreksi pasang  surut  (m),  h atm =koreksi atmosferik dinamis (m).
Langkah  terakhir  untuk  mendapatkan nilai  SSH  hasil retracking  waveform atau SSH retracking adalah dengan menggunakan persamaan  dari  Yang et  al .  (2008)  seperti pada  persamaan  6.  Satelit  Jason-2  memiliki nilai altitude atau  ketinggian  satelit  dari referensi  elipsoid  sebesar  1336  km  di wilayah ekuator (Dumont et al ., 2011).
SSH retracking = Altitude - R corr …… (6)
dimana: SSH retracking =tinggi  permukaan  laut hasil retracking (m), Altitude= ketinggian satelit dari referensi elipsoid (m), R corr = range terkoreksi (m).
2.3.2.  Perhitungan Perbaikan Kemam- puan Retracker dan Validasi SSH Retracking Kemampuan  atau  performa  dari beberapa retracker dapat  dihitung  dengan menggunakan  rumus Improvement  Percen- tage (IMP)  berdasarkan  perhitungan  Hwang et  al . (2006)  yang  telah  dikembangkan  oleh Lee et  al .  (2010)   sehingga  kemampuan dari masing-masing retracker yang  lain dapat diketahui  dengan  menjadikan retracker ocean ( retracker  on-board ) sebagai  acuan perbaikan  kemampuan. Perbaikan  kemam- puan SSH retracking terhadap SSH on-board ditunjukkan pada persamaan 7.
IMP= ( σ ocean -σ retracking )/ σ ocean ×100%  (7)
dimana:  IMP=persentase perbaikan  kemam- puan  (%),  σ ocean =standar  deviasi  dari  selisih SSH on-board dengan  undulasi  geoid  (m), σ retracker =standar  deviasi  dari  selisih  SSH retracking dengan undulasi geoid (m). Nilai  persentase  IMP  dari  setiap retracker menunjukkan seberapa besar
perbaikan kemampuan dari retracker tersebut terhadap retracker on-board sehingga semakin  besar  nilai  IMP-nya  akan  semakin baik  kemampuan  dari retracker tersebut demikian  pula  sebaliknya.  Validasi  terhadap SSH retracking diuji  dengan  melihat profilnya  terhadap  profil  undulasi  geoid (EGM08). Apabila profil dari SSH retracking tidak  menyerupai  profil  undulasi geoidnya (berfluktuasi) maka SSH retracking tersebut dianggap masih memiliki noise yang tinggi  dan  tidak  valid  untuk  digunakan sekalipun  telah  mampu  memperbaiki  ke- salahan dari SSH on-board (Lee et al ., 2010; Guo et al ., 2010; Fenoglio-Marc et al ., 2010; Bao et al ., 2008; Hwang et al ., 2006).
2.3.3.  Perhitungan Sea Level Anomaly
(SLA)
Sea  level  anomaly (SLA)  didefinisi- kan sebagai pengurangan antara SSH dengan paras  laut  rata-rata  atau mean  sea  surface (MSS)  dan  koreksi  geofisik  Dumont et  al . (2011) dengan rumus sebagai berikut:
SLA = SSH-MSS-koreksi geofisik  …. (8)
dimana:  SLA=anomali  paras laut  (m), SSH= tinggi  paras  laut  (m),  MSS=tinggi  paras  laut rata-rata (m).
Perhitungan  SLA  penting  untuk dilakukan  karena  SLA  dapat  memberikan informasi, diantaranya: kondisi topografi laut yang  sebenarnya,  respon  dinamis  terhadap tekanan  atmosfer,  kesalahan  model  pengu- kuran  (ketidakberaturan,  bias  bentuk  paras laut, error altimeter, dan koreksi atmosferik), dan perbedaan antara pasang surut (pasut) in situ dan model pasut (Dumont et al ., 2011).

## III.  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.  Bentuk Waveform
Berdasarkan analisis pola atau bentuk waveform untuk  seluruh  lintasan  satelit altimeter  Jason-2  di  Laut  Jawa  selama  3 tahun  (Januari  2012-Desember  2014),  secara umum atau sekitar 97%  dari waveform  yang
ada berbentuk Brown-waveform .   Namun, di daerah  pesisir  baik  yang  berada  di  ujung utara  maupun  selatan  dari  setiap  lintasan satelit  umumnya  didominasi  oleh  bentuk non-Brown - waveform. Secara  umum,  rata- rata  persentase non-Brown-waveform dari seluruh lintasan selama 3 tahun di Laut Jawa adalah  5,6%  dimana  persentase non-Brown- waveform tertinggi  ditemui  pada  nomor lintasan  ( pass  number )  203  dengan  nilai sebesar  6,9%  dari  seluruh  data waveform dalam satu lintasan tersebut, sedangkan yang memiliki  persentase non-Brown-waveform terendah  terdapat  pada  nomor  lintasan  140 sebesar  4,9%  (Tabel  2).  Keberadaan non- Brown-waveform tersebut  ditemukan  pada setiap  lintasan  dan  setiap cycle khususnya yang  paling  dekat  dengan  garis  pantai. Namun,  semakin  jauh  dari  garis  pantai, umumnya  pola waveform menjadi  lebih teratur  dan  semakin  mendekati  pola Brown- waveform. Pola yang sama juga ditemui pada perairan  selatan  pulau  Jawa (Nababan et  al ., 2014) . Contoh bentuk waveform dari seluruh data waveform yang  terbentuk  pada  lintasan 064 cycle 229  menunjukkan  dominasi non- Brown-waveform pada  daerah  pesisir  utara dan selatan dari lintasan tersebut (Gambar 4). Satelit  Jason-2  dilengkapi  dengan gate pengamatan yang telah ditetapkan oleh satelit tersebut  ( pre-given gate )  yaitu pada gate ke- 32. Hal ini disesuaikan dengan model Brown- waveform yang  umumnya  memiliki  titik tengah leading  edge pada gate ke-32. Bilamana  titik tengah leading  edge  Brown-
waveform tepat  berada  pada gate ke-32, maka ocean  retracker akan  menghasilkan estimasi  SSH  yang  sangat  akurat.  Apabila titik  tengah leading  edge sebuah waveform tidak  tepat  berada  pada  gate  ke-32,  maka hasil  estimasi  SSH  oleh ocean  retracker menjadi kurang akurat (Gambar 5a). Algoritma ocean  retracker secara  otomatis dapat mengidentifikasi non-Brown-waveform bilamana pre-given  gate ( gate ke-32)  berada di sebelah kiri dan tidak bersentuhan dengan leading  edge sebuah waveform dengan memberi  signal  “ alt  echo  type ”  secara  aktif ( on )  serta  memberi  nilai  estimasi  SSH sebagai NaN (Gambar 5b) (Gommenginger et al .,  2011;  Dumont et  al .,  2011;  Lee et  al .,
2010).  Nilai  SSH  hasil  estimasi ocean retracker berupa  nilai NaN atau  nilai  SSH yang  kurang  akurat  ( error )  inilah  yang  akan dianalisa  kembali  oleh retracker lain  untuk mendapatkan nilai SSH yang lebih akurat.
Perairan pesisir  yang berada di  ujung utara dan selatan pada lintasan 064 cycle 229 terlihat memiliki bentuk non-Brown- waveform ,  sedangkan  pada  bagian  tengah Laut  Jawa  bentuk waveform nya  sudah berbentuk Brown-waveform .  Pada  gambar 4(a)  pada  bagian  pesisir  selatan  dari  lintasan tersebut  terlihat  memiliki power pantulan yang  sangat  tinggi  hingga  mencapai  >  1000 counts terutama  pada  jarak  405-405,5  km. Menurut  Gommenginger et  al .  (2011) pantulan  yang  sangat  tinggi  tersebut  karena adanya  kontaminsi  dari  pantulan  sinyal  dari daratan  yang  terekam   oleh  satelit  dimana
Tabel  2.  Persentase  rata-rata non-Brown-waveform dari  seluruh  data waveform satelit altimeter Jason-2 tahun 2012-2014 pada setiap lintasan.
Nomor Panjang Jumlah Non-Brown-waveform lintasan lintasan (km) waveform (%) 051 426,3 1537 5,7 064 405,7 1463 4,9 127 386,0 1392 5,5 140 423,7 1528 5,0 203 352,4 1271 6,9 216 391,0 1410 5,4 Rata-rata 397,52 1433,5 5,6
power pantulan  sinyal  dari  daratan  lebih tinggi daripada pantulan sinyal dari perairan. Pada  gambar  tiga  dimensi waveform tampak atas  (Gambar  4(b)),  terlihat  pergeseran  titik tengah leading  edge dari  gate  ke-32  pada jarak  0-11,3  km  di  daerah  pesisir  utara    dan pada  jarak  342,7-405,5  km  di  daerah  pesisir selatan  sehingga    penanda  “ alt  echo  type ” terlihat  aktif  ( on ).  Dalam  estimasi  SSH dengan ocean  retracker ,  maka  hasil  estimasi
SSH  pada  kedua  lokasi  ini  menjadi NaN (tidak ada).  Pada daerah yang tidak ditandai “ alt echo type ” berarti ocean retracker dapat menghasilkan nilai estimasi SSH yang akurat dan  diidentifikasi  sebagai Brown-waveform bilamana  titik tengah leading edge -nya tepat berada  pada gate  ke- 32,  dan  menghasilkan estimasi  SSH  yang  kurang  akurat  ( error ) bilamana  titik tengah leading  edge -nya tidak persis berada pada gate number 32.
Gambar 4.  Bentuk tiga dimensi w aveform pada lintasan 064 cycle 229. (a) tampak samping dan (b) tampak atas. Pada gambar (b) terlihat tanda alt echo type aktif ( on ) pada jarak sekitar 10 km di kiri dan pada jarak sekitar 70 km di kanan.
Gambar  5.  Contoh  bentuk non-Brown-waveforrm .  (a)  bagian  bawah  dari leading  edge yang bersinggungan dengan pre-given gate (garis warna merah) dimana dengan ocean retracker akan  menghasilkan  nilai  estimasi  SSH  yang  kurang  akurat,  dan  (b) sinyal  pantulan  tidak  ada  yang  bersinggungan  dengan pre-given  gate dimana dengan ocean retracker akan menghasilkan nilai estimasi SSH sebagai NaN .
Dari  bentuk  dua  dimensi waveform , akan  terlihat  dengan  jelas  pola waveform yang Brownish, menyerupai Brownish, dan non-Brownish . Sebagai contoh, pada Gambar 6  ditampilkan  bentuk  dua  dimensi  dari  lima waveform pertama sepanjang jarak 1,2 km di bagian ujung utara, mendekati bagian tengah, tengah,  menjauhi  bagian  tengah,  dan  ujung selatan  pada  lintasan  064 cycle 229.  Garis merah  vertikal  yang  terlihat  pada  semua grafik ini menunjukkan  “ pre-given gate ” ke- 32,  sedangkan  kurva  berwarna  biru  menun- jukkan  profil  pantulan power dari waveform yang terbentuk dari gate 1 – 104 atau selama 325 ns pengamatan. Pre-given gate atau gate pengamatan on-board adalah gate pengamat- an  yang  telah  ditentukan  oleh  satelit  altime- ter.  Pada  Satelit  Jason-2 pre-given  gate berada  pada gate ke-32  (Lee et  al .,  2010). Waveform 1-5  merupakan waveform yang berada  di  ujung  utara  lintasan  064  (0  –  1,2 km),    dimana  kelima waveform tersebut termasuk  kedalam  kategori non-Brown- waveform karena pre-given  gate ( gate number 32) sama sekali tidak bersinggungan dengan leading edge -nya  dan profil pantulan power nya  tidak  mengikuti  pola Brownish waveform .  Dengan  menggunakan ocean retracker ,  kelima waveform tersebut  akan menghasilkan  nilai  SSH  sebagai NaN (tidak ada  nilai). Waveform nomor  6-10  yang ditemui  pada  lintasan  064 cycle 229  bagian dalam  pesisir  utara  merupakan  contoh waveform yang  termasuk  kategori non- Brown-waveform karena  pola  dan  bentuk trailing  edge tidak  sesuai  dengan  pola trailing  edge Brown-waveform .  Akan  tetapi, leading edge waveform ini sudah bersentuhan dengan pre-given  gate sehinga ocean retracker akan  menghasilkan  nilai  estimasi SSH yang kurang akurat.
Waveform nomor  11-15  merupakan waveform yang berada ditengah lintasan 064
(202,8  –  204  km)  dimana  kelima waveform tersebut  sudah  berbentuk Brown-waveform . Hal  ini  terlihat  jelas  dari  bentuk trailing edge nya  sudah  menyerupai  pola Brown- waveform dan  titik  tengah leading  edge -nya
sudah  tepat  berada  pada gate ke-32 (berhimpit  dengan  garis pre-given  gate ) (Deng  and  Featherstone,  2006).  Walaupun sudah  berbentuk Brown-waveform namun bentuk trailing  edge- nya  belum  sepenuhnya mengikuti  pola Brown-waveform (banding- kan  dengan  pola  umum Brown-waveform pada  Gambar  1)  maka  hasil  estimasi  SSH dari waveform ini masih kurang akurat.  Pola waveform  seperti  ini  sering  ditemui  di perairan  dangkal  seperti  Laut  Jawa  yang masih dekat  dengan daerah pesisir (Nababan et  al .,  2014).  Untuk  meningkatkan  akurasi hasil  estimasi  SSH  dari  bentuk waveform seperti ini perlu dilakukan analisis retracking waveform (Hwang et al ., 2006).
Bentuk dua dimensi waveform nomor 16-20 yang terletak pada jarak 404,3 – 405,5 km (mendekati garis pantai utara Jawa) pada lintasan  064  berbentuk non-Brown-wave- form . Pada waveform ini ditemui satu puncak yang dominan, pre-given gate sudah bersing- gungan  dengan leading  edge ,  dan traling edge sama  sekali  tidak  menyerupai trailing edge  Brown-waveform .  Dengan  demikian, kelima waveform ini juga akan menghasilkan nilai  estimasi  SSH  yang  kurang  akurat ( error ).  Lima waveform kelima  (21-25) merupakan  contoh waveform yang  termasuk kategori non-Brown-waveform yang  terdapat di  pesisir selatan lintasan dan pre-given gate tidak  bersinggungan  dengan leading  edge sehingga ocean retracker akan menghasilkan nilai  estimasi  SSH  sebagai NaN . Power pantulan yang lebih besar pada pesisir selatan lintasan  064  dibandingkan  dengan  pesisir utaranya menunjukkan pesisir selatan memiliki  pengaruh noise dari  daratan  yang lebih tinggi (Gommenginger et al ., 2011).
3.2.  Peningkatan Perbaikan Estimasi SSH Nilai improvement  percentage (IMP) dihitung  dari  persentase  antara  standar deviasi  dari  selisih  SSH on-board ( ocean retracker ) dengan  geoid  dan  standar  deviasi dari  selisih  SSH retracking dengan  geoid dibagi  dengan  standar  deviasi  dari  selisih SSH on-board dengan geoid. Hasil penelitian
Gambar  6.  Bentuk  dua  dimensi waveform pada  lintasan  pengamatan  064 cycle 229.  Lima waveform pertama (1-5) di pesisir utara lintasan menghasilkan estimasi nilai SSH sebagai NaN ;  lima waveform kedua  (6-10)  di  daerah  pesisir  utara  mengarah  ke laut  lepas  akan  menghasilkan  nilai  SSH  yang  kurang  akurat  ( error), lima waveform ketiga  (11-15)  yang  ditemui  di  tengah  perairan  Laut  Jawa  yang merupakan Brown-waveform ;  lima waveform keempat  (16-20)  yang  ditemui  di pesisir selatan bagian tengah akan  menghasilkan nilai estimasi SSH yang kurang kurang  akurat  ( error),  dan lima waveform kelima  (21-25)  yang  ditemui  pada pesisir selatan akan menghasilkan nilai estimasi SSH sebagai NaN .
ini  menunjukkan  bahwa  dalam  satu  lintasan saja  selama  tahun  2012  –  2013  ( cycle 129  – 239)  tidak  ada retracker yang  dominasinya lebih dari 65% (Tabel 3). Hal ini disebabkan Laut  Jawa  merupakan  perairan  dangkal (<200  m)  sehingga  lebih  dinamis  jika dibandingkan  dengan  laut  lepas  yang merupakan  perairan  dalam.  Adanya  angin yang  sangat  kencang  akan  mudah  membuat perairannya  menjadi  beriak  dan  teraduk hingga  hampir  ke  dasar  berbeda  dengan  laut lepas  yang  memiliki  kedalaman  perairan hingga  ribuan  meter.  Menurut  Deng  and Featherstone (2006) kekasaran bentuk permukaan  laut  turut  memberikan noise terhadap waveform yang  terbentuk  menye- babkan waveform tersebut menjadi lebih sulit untuk  dianalisis.  Setiap retracker masing- masing  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan
yang bersifat spesifik dengan daerah kajiannya sehingga setiap retracker memiliki performa  yang  berbeda-beda  tergantung karakteristik  perairannya  (Guo et  al ., 2010; Yang et  al .,  2008).  Hal  inilah  yang menyebabkan  di  Laut  Jawa  tidak  bisa  hanya diwakili  oleh  satu retracker terbaik saja untuk  mengestimasi  nilai  SSH  dalam  satu lintasannya,  tetapi  harus  digabungkan  dari setiap retracker terbaik dari setiap cycle nya. Setiap cycle dari  semua  lintasan satelit  altimeter  Jason-2  dapat  memiliki  data yang  berbeda.  Pada  beberapa  cycle  terdapat beberapa  kekosongan  data  yang  diduga disebabkan oleh kesalahan sensor satelit yang gagal  dalam  merekam  pantulan  sinyal  satelit dari  permukaan.  Hal  ini  menyebabkan jumlah  data  setiap cycle menjadi  berbeda- beda pada setiap lintasan.  Total jumlah cycle
Tabel 3.  Statistik retracking waveform di sepanjang lintasan pengamatan selama tahun 2012
–  2014. Retracker yang  paling  baik  ditunjukkan  dengan  cetak  tebal  (dominasi tertinggi).
Lintasan Retracker Jumlah Dominasi Rataan Lintasan Retracker Jumlah Dominasi Rataan cycle (%) IMP cycle (%) IMP 051 Threshold 10% 56 57,1 61,0 140 Threshold 10% 19 25,7 57,5 Threshold 20% 16 16,3 49,6 Threshold 20% 14 18,9 40,6 Threshold 50% 4 4,1 43,6 Threshold 50% 13 17,6 32,8 Improved Threshold 10% 6 6,1 63,1 Improved Threshold 10% 7 9,5 52,9 Improved Threshold 20% 6 6,1 68,5 Improved Threshold 20% 4 5,4 52,4 Improved Threshold 50% 1 1,0 14,6 Improved Threshold 50% 0 0,0 0,0 Ice 9 9,2 47,3 Ice 17 23,0 40,5 OCOG 0 0,0 0,0 OCOG 0 0,0 0,0 Jumlah 98 100,0 Jumlah 74 100,0 064 Threshold 10% 50 48,1 61,5 203 Threshold 10% 8 12,7 53,7 Threshold 20% 12 11,5 53,1 Threshold 20% 6 9,5 65,7 Threshold 50% 2 1,9 35,2 Threshold 50% 23 36,5 31,9 Improved Threshold 10% 21 20,2 60,2 Improved Threshold 10% 3 4,8 58,2 Improved Threshold 20% 2 1,9 51,7 Improved Threshold 20% 5 7,9 63,1 Improved Threshold 50% 0 0,0 0,0 Improved Threshold 50% 5 7,9 41,9 Ice 17 16,3 48,1 Ice 13 20,6 46,5 OCOG 0 0,0 0,0 OCOG 0 0,0 0,0 Jumlah 104 100,0 Jumlah 63 100,0 127 Threshold 10% 11 11,5 47,0 216 Threshold 10% 26 27,4 69,4 Threshold 20% 11 11,5 40,6 Threshold 20% 8 8,4 66,2 Threshold 50% 21 21,9 54,3 Threshold 50% 2 2,1 44,1 Improved Threshold 10% 6 6,3 55,3 Improved Threshold 10% 22 23,2 66,9 Improved Threshold 20% 14 14,6 61,3 Improved Threshold 20% 7 7,4 62,5 Improved Threshold 50% 3 3,1 58,9 Improved Threshold 50% 1 1,1 59,3 Ice 30 31,3 56,7 Ice 29 30,5 62,8 OCOG 0 0,0 0,0 OCOG 0 0,0 0,0 Jumlah 96 100,0 Jumlah 95 100,0
yang  dapat  diamati  selama  tahun  2012-2014 dari  setiap  lintasan  yang  paling  lengkap terdapat  pada  lintasan  064  yang  berjumlah 104 cycle , sedangkan, yang terendah terdapat pada  lintasan  203  yang  berjumlah  63 cycle . Pada  lintasan  051 retracker  Threshold 10% menjadi  yang  paling  dominan  karena sebanyak  56 cycle dari  total  98 cycle yang dapat  diamati  (57,1%),  menghasilkan  nilai IMP yang paling tinggi pada setiap cycle -nya dengan  rataan  IMP  sebesar  61,0%.  Pada lintasan 064, 127, 140, 203, dan 216 masing- masing retracker yang paling dominan secara
berturut-turut  adalah: Threshold 10%
(48,1%)  dengan  rataan  IMP  61,5  %; Ice (31,3%)  dengan  rataan  IMP  56,7  %; Threshold 10%  (25,7%)  dengan  rataan  IMP 57,5  %; Threshold 50%  (36,5%)  dengan rataan  IMP  31,9%;  dan Ice (30,5%)  dengan rataan  IMP  62,8%  (Tabel  3).  Dengan demikian  dari  seluruh  data  setiap cycle dari semua  lintasan  pengamatan selama  tahun 2012  –  2014  di  Laut  Jawa  maka retracker Threshold 10% adalah yang paling konsisten memiliki  performa retracker yang  paling baik. Sedangkan, retracker OCOG dari setiap
cycle -nya pada semua lintasan tidak ada satu pun  yang  memiliki  nilai  IMP  terbaik sehingga retracker ini  kosnsisten  menjadi retracker yang paling buruk untuk diterapkan dalam mengestimasi SSH di Laut Jawa.
Brown-waveform ditemui paling dekat  dengan  garis  pantai  di  pesisir  utara pada jarak 8,5 km dari garis pantai di lintasan 140,  sedangkan  di  pesisir  selatan Brown- waveform ditemui  paling  dekat  dengan  garis pantai pada jarak 6,0 km dari  garis pantai di lintasan  216.  Peningkatan  tertinggi  jarak estimasi  SSH  setelah  dilakukan  analisis retracking  waveform pada  pesisir  utara terdapat  pada  lintasan  140  dimana  jarak estimasi  SSH  semula  dimulai  pada  jarak sekitar  8,5  km  kemudian  dapat  ditingkatkan sampai  jarak  4,8  km  dari  garis  pantai (43,5%),  sedangkan  peningkatan  tertinggi jarak  estimasi  SSH  pada  pesisir  selatan terdapat  pada  lintasan  127  dimana  jarak estimasi  SSH  semula  dimulai  pada  jarak sekitar  9,6  km  kemudian  dapat  ditingkatkan sampai jarak 2,2 km dari garis pantai (77,1%) (Tabel  4).   Pada Tabel  4  juga terlihat bahwa di  pesisir  utara  bentuk Brown-waveform secara  umum  ditemui  lebih  jauh  dari  garis pantai  (rata-rata  12,6  km)  dibandingkan dengan di  daerah peisir  selatan (rata-rata 8,7 km).    Setelah  dilakukan  analisis retracker terhadap non-Brown-waveform pada  setiap
lintasan  di  daerah  pesisir,  diperoleh  pening- katan akurasi estimasi SSH berdasarkan jarak dan persentase dari garis pantai untuk daerah pesisir utara dengan jarak perbaikan rata-rata 3,7 km (29,7%) dan di daerah pesisir selatan dengan jarak rata-rata 4,9 km (56,4%) (Tabel 4;  Gambar  7).    Peningkatan  akurasi  estimasi SSH  ditemui  lebih  tinggi  di  pesisir  selatan dibandingkan  di  pesisir  utara  dimana  garis pantai  di  pesisir  selatan  cenderung  relatif lebih  lurus  dibandingkan  garis  pantai  di pesisir  utara  yang  relatif  lebih  kompleks. Hasil  ini  sesuai  dengan  temuan  Deng  and Featherstone (2006) dimana pada pantai yang bentuknya  kompleks  memiliki noise yang lebih  besar  dibandingkan  pada  pantai  yang garis pantainya cenderung sejajar.
Berdasarkan  analisis  bentuk wave- form dari  seluruh  lintasan  satelit  altimeter Jason-2  di  Laut  Jawa  selama  3  tahun  (2012- 2014), umumnya ditemui non-Brown- waveform pada  jarak  rata-rata  12,6  km  dari garis  pantai  di  daerah  pesisir  utara  dan  pada jarak  rata-rata  8,7  km  dari  garis  pantai  di daerah  pesisir  selatan  (lihat  Tabel  4).  Pada saat pre-given  gate tidak  tepat  memotong pada  titik  tengah leading  edge (peningkatan power pantulan), tetapi hanya bersinggungan pada  bagian  bawah  atau  bagian  atas  dari leading  edge, maka  umumnya ocean retracker akan  menghasilkan  estimasi  SSH
Tabel 4. Peningkatan akurasi estimasi SSH berdasarkan jarak dan persentase dari garis pantai satelit altimeter Jason-2 setelah analisis retracking waveform untuk semua lintasan selama 3 tahun (2012 – 2014).
Lintasan Pesisir utara Pesisir selatan Awal (km) Akhir (km) Perbaikan (km) Perbaikan (%) Awal (km) Akhir (km) Perbaikan (km) Perbaikan (%) 051 12,8 8,4 4,4 34,4 10,5 4,8 5,7 54,3 064 12,0 8,2 3,8 31,7 7,1 4,1 3,0 42,3 127 10.9 9,1 1,8 16,5 9,6 2,2 7,4 77,1 140 8,5 4,8 3,7 43,5 12,1 6,2 5,9 48,8 203 17,1 12,6 4,6 26,3 6,7 2,6 4,1 61,2 216 14,1 10,5 3,6 25,5 6,0 2,7 3,3 55,0 Rata-rata 12,6 8,9        3,7 29,7 8,7 3,8 4,9 56,4
Gambar 7.  Perbandingan panjang lintasan SSH sebelum (merah) dan sesudah analisis retracking waveform (merah + biru).
yang  kurang  akurat  seperti  terlihat  pada grafik  bagian  kiri  dan  kanan  yang  diberi tanda  garis  putus-putus  warna  merah  pada Gambar 8.  Estimasi SSH yang kurang akurat menurut  Hwang et  al .  (2006)  dan  Lee et  al . (2010) akan besifat  fluktuatif terhadap profil geoidnya  dan  apabila  diamati  bentuk wave- formnya maka  masih  terdapat  bentuk-bentuk yang non-Brown-waveform namun ada bagian  dari leading  edge- nya  yang  bersing- gungan dengan garis pre-given gate.
Berdasarkan  hasil  analisis retrac- king  waveform ,  estimasi  SSH  terbaik  disaji- kan  pada  Gambar  8  (warna  biru).  Dari  hasil ini  terlihat  ada  perbaikan  hasil  estimasi  SSH dari ocean  retracker khususnya  pada  daerah pesisir  (garis  putus-putus  warna  biru  pada Gambar  8).  Perbaikan  estimasi  SSH  berda- sarkan retracking  waveform pada  dasarnya menyerupai  pola  geoidnya.  Oleh  karena  itu, profil  SSH  yang  dihasilkan  perlu  difilter khususnya pada bagian  pesisirnya  (utara dan selatan) agar nilai estimasi SSH pada wilayah pesisir tersebut dapat lebih valid. Pemfilteran pada  bagian  pesisir  utara  dan  selatan  inilah yang  menjadi  acuan  dalam  penentuan panjang lintasan estimasi SSH baik pada on- board maupun retracking (lihat Gambar 7).
Gambar  8  menunjukkan  profil  rata- rata  SSH on-board dan  rata-rata  SSH retracking pada  semua  lintasan  pengamatan mengalami fluktuasi pada daerah pesisir pada jarak awal dan akhir dari setiap grafik (ujung utara  dan  selatan  lintasan  pengamatan). Terjadinya  fluktuasi  tersebut  menandakan bahwa  pengukuran  SSH  terpengaruh  oleh noise dari  pantulan  sinyal  daratan.  SSH retracking memiliki  profil  grafik  yang  lebih halus  jika  dibandingkan  dengan  SSH on- board dimana  kehalusan  tampilan  profil tersebut dapat dihitung dengan IMP sehingga semakin  tinggi  nilai  IMP-nya  maka  akan semakin  halus  profilnya.  Profil  yang  halus menandakan  bahwa noise dari  daratan maupun dari kekasaran permukaan laut dapat dihilangkan  seminimal  mungkin  sehingga estimasi  SSH  oleh  satelit  altimeter  Jason-2 dapat ditingkatkan akurasinya. Hasil Perbandingan  profil  SSH retracking dengan SSH on-board menunjukkan  bahwa  analisis retracking  waveform telah  mampu  mengu- rangi  pengaruh noise dari  daratan  maupun dari  kekasaran  bentuk  permukaan  laut sehingga  tampilan  profilnya  menjadi  lebih halus  daripada  tampilan  profil  SSH on- board .  Fluktuasi  grafik  yang  meningkat
Gambar  8.  Perbandingan  profil  estimasi  SSH  hasil retrakcing  vs. on-board terhadap  profil undulasi  geoid  EGM08  selama  tahun  2012  –  2014  di  Laut  Jawa  pada  setiap lintasan pengamatan. (a) 051; (b) 064; (c) 127; (d) 140; (e) 203; dan (f) 216.
dan menurun secara tajam juga dapat dimini- malkan  sehingga  lebih  menyerupai  profil undulasi  geoidnya.  Dengan  demikian,  dapat dikatakan  bahwa  analisis retracking  wave- form telah  berhasil  meningkatkan  akurasi SSH on-board pada daerah pesisir Laut Jawa. Profil  SSH on-board untuk  semua lintasan terlihat selalu berada di bawah profil retracking hal  ini  disebabkan  karena on- board menggunakan gate pengamatan  yang telah  ditetapkan  ( gate ke-32)  berdasarkan model Brown-waveform yang biasa terbentuk di  laut  lepas  (Lee et  al .,  2010).  Sedangkan, pada  analisis retracking nilai gate penga- matan  ditentukan  dengan  melakukan  pende- katan statistik berdasakan perhitungan antara lebar gate dengan  lebar  amplitudonya sehingga  nilai gate pengamatan menjadi berubah-ubah  sesuai  dengan  bentuk leading
edge pada  setiap waveform yang  diamati (Guo et  al ., 2010).  Pada  kasus  Laut  Jawa menunjukkan  bahwa  nilai gate pengamatan yang digunakan oleh analisis retracking rata- rata  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  yang digunakan  oleh on-board (<  32).  Hal  inilah yang  menyebabkan  estimasi  SSH  oleh retracking menjadi lebih tinggi jika dibandingkan  dengan  hasil  SSH on-board . Oleh karena itu, di laut dangkal (seperti Laut Jawa)  walaupun  sudah Brown-waveform disarankan tetap melakukan analisis retracking  waveform untuk  mendapatkan hasil  pengamatan  SSH  yang  lebih  akurat (Hwang et al ., 2006).

## 3.3.   Sebaran Spasial Permukaan SLA
Nilai  SLA  didapatkan  dari  selisih antara  nilai  SSH  dengan  MSS  kemudian
dikurangi  dengan  koreksi  geofisik  untuk menghilangkan noise. Nilai  SLA  menun- jukkan kondisi topografi dari permukaan laut yang  sebenarnya  (Dumont et  al .,  2011). Dikarenakan  SSH  pada retracking menun- jukkan  nilai  estimasi  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  SSH on-board maka hasil  perhitungan  SLA retracking dianggap
lebih mendekati kondisi permukaan laut yang sebenarnya  dibandingkan  SLA on-board . Sebaran  spasial  permukaan  SLA  hasil retracking menunjukkan  nilai  sebaran  yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  nilai sebaran  spasial  SLA on-board pada  setiap musimnya selama tahun 2012-2014 (Gambar 9).  Nilai  rata-rata  SLA retracking pada
Gambar  9.    Sebaran  spasial  permukaan  SLA on-board (kolom  kiri)  dan  SLA retracking terbaik  (kolom  kanan)  selama  tahun  2012-2014  pada  musim  barat  (a,  b),  musim peralihan I (c, d), musim timur (e, f), serta musim peralihan II (g, h).
Musim  Barat  (Desember-Februari);  Musim Peralihan I (Maret-Mei); Musim Timur (Juni- Agustus); dan Musim Peralihan II (September-Nopember) masing-masing sebe- sar  1,24  m;  1,19  m;  1,18  m;  dan  1,15  m. Sedangkan,  nilai  rata-rata  SLA on-board masing-masing sebesar 0,71 m; 0,71 m; 0,67 m;  dan  0,62  m.  Dengan  demikian,  SLA on- board hasil  estimasi  satelit  altimeter  Jason-2 bersifat under estimate terhadap nilai dugaan SLA yang sebenarnya.
Pada  Gambar  9  baik  pada  sebaran spasial  permukaan  SLA on-board maupun SLA retracking menunjukkan  perubahan pola  SLA  pada  setiap  musimnya.  Pada musim  barat  terlihat  pada  Laut  Jawa  bagian timur memiliki sebaran SLA yang cenderung lebih  tinggi  dibandingkan  pada  Laut  Jawa bagian  barat  (Gambar  9a,  9b).  Pada  musim peralihan  I,  pola  sebaran  SLA  masih mengikuti  pola  sebaran  seperti  musim  barat namun  nilainya  terlihat  semakin  berkurang (Gambar 9c, 9d).  Hal ini menunjukkan telah terjadi  pergerakan  massa  air  dari  barat menuju  timur  (Laut  Cina  Selatan  menuju Laut Jawa) selama periode Musim Barat dan Peralihan I ini berlangsung.
Pada  Musim  Timur  terlihat  hal  yang sebaliknya  dimana  pola  sebaran  SLA  pada Laut  Jawa  bagian  barat  lebih  tinggi  diban- dingkan  pada  Laut  Jawa  bagian  timur (Gambar  9e,  9f).  Sedangkan,  pada  musim peralihan  II,  pola  sebaran  SLA  masih mengikuti  pola  sebaran  SLA  pada  musim timur  dengan  nilai  yang  relatif  lebih  rendah (Gambar 9g, 9h).  Hal  ini menunjukkan telah terjadi  pergerakan  massa  air  dari  timur menuju  barat  selama  periode  musim  timur dan  musim  peralihan  II.  Fenomena  pada musim  barat  dan  peralihan  I  berbanding terbalik dengan apa yang terjadi pada musim timur  dan  peralihan  II.  Hal  ini  dikarenakan adanya  pergerakan  Angin  Muson  Barat  dan Angin  Muson  Timur  di  perairan  Indonesia (Nababan et  al .,  2016;  Atmadipoera  and Widyastuti,  2014;  Habibi et  al .,  2010). Wilopo  (2005)  telah  membuktikan  dengan menggunakan analisis spektrum silang
bahwa  angin  memiliki  hubungan  yang  kuat terhadap perubahan SLA sehingga pergantian antara  Musim  Barat  dan  Musim  Timur dengan  Musim  Peralihannya  (musiman) sangat mempengaruhi perubahan SLA.

## IV.  KESIMPULAN
Berdasarkan analisis pola atau bentuk waveform , umumnya pola non-Brown- waveform ditemui  di  daerah  pesisir  sedang- kan pola Brown-waveform ditemui diperairan lepas  pantai  ( offshore ).  Jumlah  rata-rata waveform setiap  lintasan  satelit  altimeter Jason-2  di  Laut  Jawa  dengan  jarak  rata-rata sekitar  397,5  km  adalah  1433,5  buah wave- form dan  dari  jumlah  ini  ditemui  pola non- Brown-waveform sebanyak  rata-rata    5,6% (79,5  buah waveform )  setiap  lintasan.  Pada setiap non-Brown-waveform dimana pre- given  gate tidak  bersinggungan  dengan leading  edge  waveform, maka ocean  retrac- ker akan  menghasilkan  nilai  estimasi  SSH sebagai NaN (tidak  ada  nilai).  Sedangkan, setiap non-Brown-waveform dimana pre- given  gate bersinggungan  dengan leading edge  waveform namun  tidak  tepat  berada pada  gate ke-32 , maka ocean retracker akan menghasilkan  nilai  estimasi  SSH  yang kurang akurat ( error ).
Hasil  pengamatan  satelit  altimeter Jason-2  (lintasan  051,  064,  127,  140,  203, dan  216; cycle 129-239)  selama  3  tahun (2012-2014)  di  Laut  Jawa,  hasil  analisis retracking  waveform berhasil  meningkatkan kemampuan  tingkat  akurasi  estimasi  SSH rata-rata  29,7%  (rata-rata  sepanjang  3,7  km dari  12,6  km  rata-rata  panjang  lintasan)  di pesisir  utara  dan  rata-rata  56,4%  (rata-rata sepanjang  4,9  km  dari  8,7  km  rata-rata panjang  lintasan)  di  pesisir  selatan.  Pening- katan  perbaikan  estimasi  SSH  lebih  baik  di daerah pesisir selatan dibandingkan di daerah pesisir  utara  disebabkan  garis  pantai  di daerah  pesisir  selatan  relatif  lebih  lurus dibandingkan  di  daerah  pesisir  utara  yang lebih bergelombang.
Berdasarkan  perhitungan  IMP  dari semua cycle pada semua lintasan pengamatan maka  didapatkan retracker  Threshold 10% sebagai retracker yang  paling  baik  perfor- manya untuk diterapkan di Laut Jawa karena merupakan retracker yang  paling  konsisten dengan  mendominasi  pada  tiga  lintasan pengamatan,    dengan  persentase  dominasi pada  masing-masing  lintasan  sebesar  57,1% (051);  48,1%  (064);  dan  25,7%  (127). Sedangkan, retracker OCOG menjadi retrac- ker yang  paling  buruk  untuk  diterapkan dalam  mengestimasi  SSH  di  Laut  Jawa karena  dari  setiap cycle -nya  pada  semua lintasan  tidak  ada  satu  pun  yang  memiliki nilai  IMP  tertinggi.  Hasil  perbandingan antara  profil  SSH on-board dengan  SSH retracking menunjukkan  bahwa  analisis retracking  waveform telah  berhasil  mening- katkan  akurasi  dari  estimasi  SSH on-board satelit  altimeter  Jason-2  dimana  profil  SSH retracking lebih  halus  dan  lebih  menyerupai profil  geoid  jika  dibandingkan  dengan  profil SSH on-board .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian ini dibiayai oleh Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi melalui Beasiswa Pendidikan  Pascasarjana  Dalam  Negeri (BPPDN). Penulis mengucapkan terima kasih kepada  anonimus reviewer atas  masukannya yang  sangat  berharga  dalam  meningkatkan kualitas paper ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Adrian,  D.  2013.  Waveform  retracking Satelit  Jason-2  pada  pesisir  selatan Jawa Tengah dan Jawa Barat. Skripsi. Departemen  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan.  Institut  Pertanian  Bogor.
Bogor. 37hlm.
Andersen,  O.B.  and  R.  Scharroo.  2011. Range  and  geophysical  corrections in coastal  regions:  and  implications  for mean  sea  surface  determination. In: Vignudelli,  S.,  A.G.  Kostianoy,  P.
Cipollini,  and  J.  Benveniste  ( eds. ). Coastal  Altimetry.  Springer-Verlag Berlin  Heidelberg.  104-142pp.  DOI: 10.1007/978-3-642-12796-0_5.
Andersen,  O.B.  and  P.  Knudsen.  2000.  The role  of  satellite  altimetry  in  gravity field modelling in coastal areas, Phys.
Chem. Earth A. , 25(1):17-24. Anzenhofer, M., C.K. Shum, and M. Rentsh. 1999.  Coastal  altimetry  and  applica- tions.  Tech.  Rep.  No.  464.  Geodetic Science  and  Surveying.  The  Ohio State  University.  Columbus,  USA.
36p.
Atmadipoera,  A.S.  and  P.  Widyastuti.  2014.
A  numerical  modeling  study  on upwelling  mechanism  in  South  of Makassar  Strait. J.  Ilmu  dan  Tekno- logi Kelautan Tropis, 6(2):355-371. Bamber,  J.L.  1994.  Ice  sheet  altimeter processing  scheme. Int . J . Remote Sens ., 15:925-938.
Bao,  L.,  Y.  Lu,  and  Y.  Wang.  2008.  Impro- ved  retracking  algorithm  for  oceanic altimeter  waveforms. Progress  in Natural Science , 19:195-203. Benveniste,  J.  2011.  Radar  altimetry:  past, present and future. In: Vignudelli, S., A.G.  Kostianoy,  P.  Cipollini,  and  J. Benveniste  ( eds. ).  Coastal  Altimetry.
Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 1- 17pp. DOI: 10.1007/978-3-642-12796 -0_5.
Birkett, C., C. Reynolds, B. Beckley,  and B. Doorn.  2011.  From  research  to operations:  the  USDA  global  reser- voir and lake monitor. In: Vignudelli, S.,  A.G.  Kostianoy,  P.  Cipollini,  and J.  Benveniste  ( eds. ).  Coastal  Altime- try.  Springer-Verlag  Berlin  Heidel- berg.  19-50pp.  DOI:  10.1007/978-3- 642-12796-0_2.
Brown,  G.S.  1977.  The  average  impulse response  of  a  rough  surface  and  its applications. IEEE  Trans . Antennas Propag. , 25:67-74.
Chelton, D.B., J.C.  Ries, B.J. Haines,  L.  Fu, and  P.  Callahan.  2001.  Satellite  alti-
metry. In :  Fu,  L.  and  A.  Cazenave ( eds. ).  Satellite  altimetry  and  earth sciences.  A  handbook  of  techniques and  applications.  International  Geo- physics  Series  Volume  69.  Academic Press. San Diego. 1-132pp.
Davis,  C.H.  1995.  Growth  of  the  greenland ice  sheet:  a  performance  assessment of  altimeter  retracking  algorithms.
IEEE  Transactions  on  Geoscience and  Remote  Sensing ,  33(5):1108- 1116.
Deng,  X.  and  W.E.  Featherstone.  2006.  A coastal  retracking  system  for  satellite radar  altimeter  waveforms:  applica- tion  to  ERS-2  around  Australia. J . of Geophys . Res . , 111.  DOI:  10.1029/ 2005JC003039.
Dumont,  J.P.,  V.  Rosmorduc,  N.  Picot,  E.
Bronner,  S.  Desai,  H.  Bonekamp,  J. Figa,  J.  Lillibridge,  and  R.  Scharoo. 2011.  OSTM/Jason-2  products  hand- book.  http://www.aviso.altimetry.fr/ fileadmin/documents/data/tools/hdbk _j2.pdf. [Retrieved on 20 July 2015]. Fenoglio-Marc,  L.,  M.  Fehlau,  L.  Ferri,  M. Becker,  Y.  Gao,  and  S.  Vignudelli. 2010.  Coastal  sea  surface  heights from  improved  altimeter  data  in  the Mediterranean Sea . In : Mertikas, S.P.
( ed. ). Gravity,  Geoid  and  Earth Observation,  International  Associa- tion  of  Geodesy  Symposia  135 .  DOI: 10.1007/978-3-642-10634-7_33. Gommenginger, C., P. Thibaut,  L. Fenoglio- Marc,  G.  Quartly,  X.  Deng,  J. Gomez-Enri,  P.  Challenor,  and  Y.G. Gao.  2011.  Retracking  altimeter waveforms  near  the  coasts. In:
Vignudelli,  S.,  A.G.  Kostianoy,  P. Cipollini,  and  J.  Benveniste  ( eds. ).
Coastal  Altimetry.  Springer-Verlag Berlin  Heidelberg.  61-101pp.  DOI: 10.1007/978-3-642-12796-0_4.
Guo,  J.Y.,  Y.G.  Gao,  C.  Hwang,  and  J.L. Sun.  2010.  A  multi-subwaveform parametric  retracker  of  the  radar satellite  altimetric  waveform  and
recovery  of  gravity  anomalies  over coastal oceans. Science China – Earth Sciences , 53:610-616.  DOI:  10.1007/
s11430-009-0171-3.
Habibi, A., R.Y. Setiawan, and  A.Y.  Zuhdy. 2010.  Wind-driven  coastal  upwelling along  South  of  Sulawesi  Island. Indonesian  J.  of  Marine  Science , 15(2):115-118.
Hwang,  C.,  J.Y.  Guo,  X.  Deng,  H.Y.  Hsu, and  Y.T.  Liu.  2006.  Coastal  gravity anomalies  from  retracking  Geosat/ GM  altimetry:  improvement,  limita- tion  and  the  role  of  airbone  gravity data. J. Geod , 80:204-216.
Lambin, J., R. Morrow, L. Fu, J.K. Willis, H. Bonekamp,  J.  Lillibridge,  J.  Perbos, G.  Zaouche,  P.  Vaze,  W.  Bannoura, F.  Parisot,  E.  Thouvenot,    S.  Coutin- Faye, E. Lindstorm, and M. Minogno. 2010.  The  OSTM/Jason-2  mission.
Marine  Geodesy ,  33(S1):4-25.  DOI: 10.1080/01490419.2010.488982.
Lee, H., C.K. Shum, W. Emery, S. Calmant, X.  Deng,  C.Y.  Kuo,  C.  Roesler,  and Y.  Yi.  2010.  Validation  of  Jason-2 altimeter data by waveform retracking over California coastal ocean. Marine Geodesy ,  33(S1):304-316.  DOI:  10. 1080/01490419.2010.488982.
Nababan, B., S. Hadianti, dan N.M.N. Natih. 2015.  Dinamika  anomali  paras  laut perairan  Indonesia. J . Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis, 7(1):259- 272.
Nababan,  B.,  N.  Rosyadi,  D.  Manurung,
N.M.  Natih,  and  R.  Hakim.  2016  ( in press ). The seasonal variability of sea surface temperature and chlorophyll-a concentration in the south of Makassar  Strait. Procedia  Environ- mental Science .
Nababan,  B.,  M.R.  Hakim,  D.  Adrian,  dan J.L.  Gaol.  2014.  Identifikasi  wave- form data satelit altimeter pada perai- ran pesisir dan laut dalam  di  perairan selatan  Jawa. J . Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis, 6(2):445-459.
Quartly,  G.D.,  M.A.  Srokosz,  and  A.C. McMillan.  2001.  Analyzing  altimeter artifacts:  statistical  properties  of ocean  waveforms. J.  of  Atmospheric and  Ocean  Technology ,  18:2074- 2091.
Rosmorduc, V., J. Benveniste, E. Bronner, S. Dinardo,  O.  Lauret,  C.  Maheu,  M. Milargo,  and  N.  Picot.  2011.  Radar altimetry  tutorial.  http://www.altime- try.info. [Retrieved on 20 July 2015]. Wijaya,  B.J.  2015.  Evaluasi  ketelitian  hasil retracking  data  waveform  satelit altimeter  (studi  kasus:  perairan  Pulau Jawa). Skripsi. Program Studi Teknik geodesi.  Universitas  Gadjah  Mada. Yogyakarta.
Williams,  S.J.  2013.  Sea-level  rise  implica- tions for coastal regions. J. of Coastal Research ,  63(S1):184-196.  DOI:10. 2112/SI63-015.1.
Wingham  D.J.,  C.G.  Rapley,  and  H.
Griffiths.  1986.  New  techniques  in satellite  tracking  system. Prosiding Simposium  IGARSS’ 86.  Zurich.
1339-1344pp.
Yang, Y., C. Hwang, H.J. Hsu, E. Dongchen, and  H.  Wang.  2012.  A  subwaveform threshold  retracker  for  ERS-1  altime- try:  a  case  study  in  the  Antartic Ocean. Computers  &  Geosciences , 41:88-98. DOI: 10.1016/j.cageo. 2011.08.017.
Yang, L., M. Lin, Y. Bai, and D. Pan. 2008.
Retracking  Jason-1  altimeter  wave- form  over  China  coastal  sea. In : Valinia,  A.,  P.H.  Hildebrand,  and  S. Uratsuka  ( eds. ).  Proc.  of  SPIE  vol.
7154,  Microwave  remote sensing  of the  atmosphere  and  environment  VI
71540K,  Noumea,  New  Caledonia,  9 December  2008.  DOI:  10.1117/12. 804835. Diterima : 23 Oktober 2015 Direview : 17 Desember 2015 Disetujui : 30 Desember 2015