EISSN: 2407-7690 https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jmr

## Pemodelan Hidrodinamika Perairan Subang: Analisis Awal Sebelum Pembangunan Pelabuhan Patimban
Kholillah Yudicia Isnaeni 1 *, Mutiara Rachmat Putri 2 , Wiwin Windupranata 3
1 Program Studi Sains Kebumiam, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung
2 Kelompok Keahlian Oseanografi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung
3 Kelompok Keahlian Hidrografi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesa No. 10, Coblong, Bandung, Jawa Barat 40132 Indonesia *Corresponding author, e-mail: kholillahyudiciaisnaeni@gmail.com
ABSTRAK: Studi ini bertujuan untuk menggambarkan kondisi hidrodinamika baik secara horizontal maupun  vertikal  di  perairan  Subang  sebelum  dilakukannya  pembangunan  Pelabuhan  Patimban (2018). Simulasi dilakukan dengan menggunakan model numerik yang dikembangkan oleh Deltares (DELFT3D) untuk menghasilkan output berupa salinitas, suhu, dan arus secara 3D dengan 5 lapisan kedalaman serta tinggi muka air secara 2D. Simulasi menggunakan grid kotak yang seragam dan grid bersarang (domain 1 dan 2). Verifikasi dari model menunjukkan hasil yang baik yaitu 0,07-0,09 untuk RMSE dan 0,9 untuk CC. Hasil model menunjukkan bahwa kondisi hidrodinamika di perairan Subang didominasi oleh pasut secara umum, dan debit sungai saat kondisi high discharge. Adanya input debit sungai memungkinkan terjadinya stratifikasi secara vertikal pada perairan yang dangkal yang seharusnya merupakan mixed layer (seragam). Pengaruh debit sungai mengakibatkan nilai salinitas di Perairan Subang turun dari 33 ppt menjadi kurang dari 31 ppt dan nilai suhu dari 33ºC menjadi kurang dari 31ºC. Debit sungai juga mempengaruhi kondisi arus, ketika debit tinggi maka arus akan searah dengan debit dan magnitudo arus naik hingga 0,1 m/s secara vertikal dan >0,5 m/s  secara  horizontal  di  permukaan  pada  daerah  dekat  muara.  Pengaruh  debit  sungai  terhadap kondisi  hidrodinamika  di  Perairan  Patimban  yang  cukup  signifikan  menunjukkan  bahwa  dalam rencana pembangunan Pelabuhan Patimban perlu mempertimbangkan kondisi hidrodinamika dan debit sungai, sehingga kondisi alami Perairan Patimban tidak terganggu oleh aktivitas pelabuhan.
Kata kunci: perairan Subang; debit sungai; kondisi hidrodinamika; DELFT 3D

## Hydrodynamic Modelling of Subang Waters: Preliminary Analysis Prior to Construction of
Patimban Port
ABSTRACT: This study describes horizontal and vertical hydrodynamic conditions in Subang waters before the construction of Patimban Port (2018). The simulation was carried out using a numerical model  developed  by  Deltares  (DELFT3D)  to  produce  3D  outputs  of  salinity,  temperature,  and currents with five layers of depth and 2D tinggi muka air. The simulation uses a structured and nested grid (domains 1 and 2). Verification of the model shows good results, namely 0.07-0.09 for RMSE and 0.9 for CC. The model results show that tides dominated the hydrodynamic conditions in general. However, the river discharge generally dominates the hydrodynamic conditions in Subang waters during high discharge. River discharge inputs allow vertical stratification in shallow waters, which should be a mixed layer (uniform). The influence of river discharge resulted in a decrease in the salinity value in Subang waters from 33 ppt to <31 ppt and a temperature value from 33ºC to <31ºC. River discharge also affects the current condition. When the discharge is high, the current will be in the direction of the discharge. The high discharge condition makes the current magnitude rises to 0.1 m/s vertically and> 0.5 m/s horizontally on the surface near the estuary. The significant influence of river discharge on hydrodynamic conditions in Patimban Waters shows that the Patimban Port development plan needs to consider hydrodynamic conditions and river discharge, so that the natural conditions of Patimban Waters are not disturbed by port activities.
Keywords: Subang waters; river discharge; hydrodynamic conditions; DELFT 3D.

## PENDAHULUAN
Pelabuhan  Internasional  Patimban  termasuk  dalam  proyek  strategis  nasional  yang  diatur dalam Peraturan Presiden Nomor 3 Tahun 2016 tentang Percepatan Pelaksanaan Proyek Strategis Nasional  (Nuraeni et  al., 2020)  yang  dibangun  di  Desa  Patimban,  Kecamatan  Pusakanegara, Kabupaten  Subang,  Provinsi  Jawa  Barat.  Pelabuhan  Patimban  berperan  sebagai  penyokong Pelabuhan  Tanjung  Priok  yang  telah  mengalami  kelebihan  kapasitas.  Proses  pembangunan pelabuhan Patimban akan dibagi dalam tiga tahap selama tahun 2018 – 2027 (JICA 2017; Yuana et al., 2021) yang direncanakan menggunakan lahan seluas 542 ha dengan rincian 300 ha lahan darat dan 242 ha reklamasi laut (Safira et al., 2022).
Studi ini mengkaji daerah Perairan Patimban, Kabupaten Subang yang merupakan kawasan Teluk  Eretan.  Lokasi  Perairan  Patimban  berada  di  Laut  Jawa  yang  merupakan  daerah  perairan dangkal  dan  muara  dari  Sungai  Cipunagara.  Sungai  Cipunagara  merupakan  sungai  terbesar  di Subang  dengan  kecenderungan  akresi  karena  lebih  didominasi  oleh  debit  sungai  dari  pada gelombang  laut.  Selama  kurun  waktu  24  tahun  (1989-2013)  terjadi  akresi  sepanjang  1,7  km  di estuari  Sungai  Cipunagara  (Salim et  al., 2016).  Akresi  yang  intensif  terjadi  setelah  tahun  2000 dengan arah akresi menuju timur laut, dan pada tahun 2020 terjadi penambahan luas area delta akibat akresi sebesar 205,95 Ha dibandingkan data pada tahun 1978 (Nur et al., 2020). Debit rata- rata tahunan Sungai Cipunagara mencapai 184 m 3 /s (Achiari dan Dinan 2019). Tingginya input debit sungai di perairan Subang tersebut sangat berpengaruh terhadap kondisi hidrodinamika di Perairan Subang karena terkait pula dengan intrusi air tawar ke laut.
Keterkaitan  yang  erat  antara  aktivitas  manusia  dan  lingkungan,  dalam  hal  ini  berupa pembangunan  pelabuhan,  yang  berupa  bangunan  struktur  keras  mengakibatkan  diperlukannya pengkajian  mengenai  kondisi  hidrodinamika  sebelum  dan  saat  dilakukannya  pembangunan. Umumnya, pembangunan struktur tersebut memiliki efek buruk terhadap pantai yang berdekatan dan  bahkan  mempengaruhi  pantai  yang  cukup  jauh  dari  bangunan  (Kudale  2010).  Arus  laut berpengaruh  terhadap  kegiatan  pelayaran  terutama  pada  navigasi  di  daerah  dangkal,  termasuk pelabuhan  dan  sungai  selama dock  operations (Akbar et  al., 2022).  Tinggi  permukaan  laut  atau pasang surut juga sangat mempengaruhi dock operation karena mempengaruhi elevasi dari kapal terhadap  pelabuhan.  Selain  itu,  terdapat  sungai  besar  di  daerah  Patimban  yang  debitnya mempengaruhi kondisi hidrodinamika, transportasi sedimen, dan perubahan ekosistem perairan.
Kajian kondisi hidrodinamika dilakukan dengan simulasi numerik bertujuan untuk mengetahui gambaran  kondisi  hidrodinamika  perairan  Patimban  dengan  mempertimbangkan  debit  sungai. Kondisi  hidrodinamika  yang  dimaksud  merupakan  arus,  level  air,  suhu,  dan  salinitas.  Penelitian mengenai  kondisi  hidrodinamika  di  Perairan  Patimban  dengan  mempertimbangkan  debit  sungai sebagai input dalam model masih sedikit dilakukan. Penelitian yang telah dilakukan oleh  Bayhaqi et al., (2018) dan Maryan et al., (2021) menyatakan bahwa perairan Laut Jawa sangat dipengaruhi oleh monsun yang mengakibatkan adanya fluktuasi kondisi arus mengikuti kondisi angin baik arah maupun  magnitudonya.  Penelitian  berupa  simulasi  pasang  surut  di  daerah  Laut  Jawa  telah dilakukan oleh (Koropitan dan Ikeda 2016) serta (Yusuf dan Yanagi 2013). Hasil penelitian tersebut menyatakan  bahwa  Laut  Jawa  didominasi  oleh  konstanta  pasut  K1 yang  berasal  dari  Samudera Pasifik dan M2 yang berasal dari Samudera Hindia. Studi lebih lanjut mengenai kondisi pasang surut pada  daerah  Patimban  telah  dilakukan  oleh  Nuraghnia et  al. (2021)  yang  mengaplikasikan penggunaan bottom roughness yang  berbeda.  Studi mengenai  kondisi  hidrodinamika di  Perairan Patimban telah dilakukan oleh Isnaeni et al. (2022) menyatakan bahwa kondisi arus dan tinggi muka air dipengaruhi oleh angin musiman (monsoon) dan pasang surut. Namun, analisis secara musiman memperlihatkan bahwa angin lebih mendominasi pola musiman dari arus dan tinggi muka air.
Pada  studi  kali  ini  dilakukan  simulasi  hidrodinamika  dengan  menggunakan  dua  domain ( nested grid ), yaitu mencakup perairan Laut Jawa yang membentang dari Jakarta hingga Pemalang (Jawa Tengah) dan terfokus pada daerah Perairan Patimban, Kabupaten Subang.  Pemodelan akan dilakukan menggunakan DELFT-3D FLOW dengan structured grid resolusi 1000 m pada domain pertama  dan  resolusi  44-22  m  pada  domain  kedua.  Data  inputan  yang  digunakan  berupa  data batimetri dari BATNAS (Batimetri Nasional, BIG) dan garis pantai untuk pembangunan domain; data
Journal of Marine Research Vol 13, No. 2 Mei 2024, pp. 265-282
angin dan tekanan dari ERA5 ECMWF; data salinitas, suhu dan debit sungai dari Copernicus; serta data  pasang  surut  dari  TPXO-9.  Input  debit  sungai  dimasukkan  pada  domain  2  karena membutuhkan  resolusi  grid  yang  tinggi.  Verifikasi  model  dilakukan  dengan  metode  statistik root mean square error (RMSE) dan coefficient correlation (CC) menggunakan data dari 3 tide gauge station .  Studi  ini  diperlukan  karena  dari  studi-studi  yang  telah  disebutkan  belum  terdapat pembahasan secara jelas mengenai kondisi hidrodinamika yang dipengaruhi oleh debit sungai di daerah perairan Subang (Pelabuhan Patimban). Dengan dilakukannya studi ini maka pembangunan Pelabuhan Patimban yang sedang dalam tahap konstruksi diharapkan dapat memperhatikan faktor- faktor hidrodinamika yang ada di daerah studi.

## MATERI DAN METODE
Data  yang  digunakan  dalam  studi  kali  ini  adalah  data  inputan  (batimetri,  angin,  tekanan, salinitas, suhu, debit sungai, dan pasang surut), serta data untuk verifikasi (tinggi muka air) (Tabel 1). Data batimetri dan garis pantai digunakan dalam membangun domain model. Data batimetri dari BATNAS diolah sehingga menghasilkan data batimetri dengan resolusi 100 m (domain 1) dan 8 m (domain  2).  Data  garis  pantai  yang  digunakan  merupakan  hasil  asimilasi  data  Peta  Rupa  Bumi Indonesia skala 1:25.000 dengan data garis pantai hasil ekstraksi citra LANDSAT 8. Data angin dan tekanan digunakan sebagai nilai input yang berubah terhadap waktu dan berperan sebagai gaya pembangkit diseluruh domain. Data konstanta pasut, salinitas, dan suhu merupakan data pada batas terbuka  yang  memungkinkan  adanya  gaya  dari  batas  ke  dalam  domain.  Konstanta  pasut  yang digunakan untuk domain 1 hanya 5 konstanta yang dominan dan merepresentasikan kondisi level air di daerah kajian (Laut Jawa), yaitu K1, O1, P1, M2, S2. Domain 2 digunakan 15 konstanta pasut sesuai jumlah konstanta pasut yang dihasilkan oleh TPXO-9 (M2, S2, N2, K2, K1, O1, P1, Q1, MM, MF, M4, MN4, MS4, 2N2, dan S1). Data debit sungai diambil dari Copernicus dengan 1 titik berada di  Sungai  Cipunagara,  dan  1  titik  berada  di  Sungai  Sewo  (Gambar  1b).  Selanjutnya  data pengamatan level air dari tiga stasiun tide gauge yang berada di Jakarta (Pondok Dayung, Sunda Kelapa, dan Kolinamil) digunakan untuk verifikasi model.
Gambar  1a  memperlihatkan  domain  1  dari  model  yang  membentang  dari  Jakarta  hingga Pemalang (Jawa Tengah). Terlihat di peta terdapat 3 titik tide gauge di Jakarta. Pemilihan domain seperti  Gambar  1  dimaksudkan  untuk  menjauhkan  daerah  interes  dari  batas  sehingga  daerah interes  akan  terhindar  dari  eror  yang  mungkin terjadi  karena  kesalahan  yang  terjadi  pada  batas. Selain  itu,  pemilihan  domain  juga  dikarenakan  ketersedian  data  untuk  verifikasi  berupa  data pengamatan  level  air  dari tide  gauge yang  lokasinya  terbatas  (Jakarta)  dan  tidak  terdapat  pada daerah interes. Kotak merah pada Gambar 1a menandakan luasan daerah interes (domain 2).
Gambar 1b memperlihatkan domain 2 dari model yang mencakup wilayah Perairan Patimban. Domain  ini  merupakan  domain  dengan  resolusi  yang  tinggi  sehingga  input  debit  sungai  dapat dimasukkan ke dalam domain sebagai input model. Pada Domain 2 terlihat terdapat beberapa titik pengamatan  yang  tersebar  di  mulut  sungai  dan  terpusat  pada  daerah  pembangunan  Pelabuhan Patimban. Input debit sungai yang digunakan berjumlah dua input, satu input di Sungai Cipunagara dan satu input di Sungai Sewo. Data salinitas dan suhu yang digunakan dalam input debit sungai diambil dari JICA (2017) yaitu bernilai 0 ppt dan 25 ºC.
Penelitian  saat  ini  menggunakan  model  DELFT-3D  FLOW  untuk  melakukan  simulasi hidrodinamika  3D.  DELFT-3D  FLOW  merupakan  model  yang  mampu  menyimulasikan hidrodinamika multi-dimensi yang dapat menghitung fenomena aliran tak tunak dan transpor yang merupakan hasil dari gaya pembangkit berupa pasang surut dan parameter meteorologis, termasuk pengaruh perbedaan densitas karena ketidakseragaman distribusi suhu dan salinitas (aliran yang digerakkan oleh kepadatan) (Deltares 2014). Model ini dapat digunakan untuk memprediksi aliran di laut dangkal, daerah pantai, muara, laguna, sungai dan danau.
Sistem  persamaan  yang  digunakan  dalam  model  numerik  adalah  dengan  menyelesaikan persamaan perairan dangkal ( shallow water equation ) yang tidak stabil dalam dua (kedalaman rata- rata)  atau  dalam  tiga  dimensi.  Sistem  persamaan  terdiri  dari  persamaan  gerak  horizontal, persamaan kontinuitas, dan persamaan transport untuk konstituen konservatif (suhu dan salinitas).

## Tabel 1. Data dan Sumber Data
No. Jenis Data Resolusi Sumber 1.   Batimetri Nasional (BATNAS)  6 arc-second (185 m) Badan Informasi Geospasial (BIG) 2.   Garis Pantai 1:25.000 Peta Rupa Bumi Indonesia (BIG) 3.   Konstanta harmonik pasut 1/6° (18,5 km) Tide Model Driver (Model TPXO-9) 4.   Angin (u10 and v10) dan tekanan Spasial: 1/4° (27,75 km) Temporal: jam ERA 5 ECMWF 5.   Suhu dan arus Spasial: 1/12° (9,25 km) Temporal: harian Global Ocean Physics Analysis Copernicus 6.   Debit sungai Spasial: 1/10° (11 km) Temporal: harian ERA 5 ECMWF 7.   Data tide gauge Menit BIG
Gambar 1 . (a) Domain 1 dan (b) Domain 2 Model
Persamaan  dirumuskan  dalam  koordinat orthogonal  curvilinear atau  dalam  koordinat  bola ( spherical ).  Jenis  grid  yang  dipakai  dalam  DELFT-3D  FLOW  dapat  berupa flexible  mesh atau unstructured grid pada versi berbayarnya dan structured grid jenis rectangular maupun curvilinear pada versi open source .
Gaya pembangkit berupa pasang surut berada di batas terbuka, tekanan angin di permukaan bebas, dan gradien tekanan karena gradien permukaan bebas (barotropik) atau gradien densitas (baroklinik)  pada  kolom  air.  Istilah source dan sink dimasukkan  dalam  persamaan  untuk memodelkan  debit  dan withdrawal air.  Dalam  model  3D  digunakan  koordinat  sigma  untuk  arah vertikal  yang memiliki  variasi  mengikuti kondisi topografi  dasar  perairan.  Sigma  koordinat  sangat cocok digunakan pada daerah dengan variasi topografi yang signifikan seperti pada estuari (Mellor et  al., 2002).    Adapun  persamaan  perairan  dangkal  3D  yang  digunakan  dalam  perumusan diterangkan di bawah ini dengan arah horizontal menggunakan koordinat kartesian dan arah vertikal menggunakan koordinat sigma ( 𝜎 ) (de Goede 2020).
𝜕𝑢 𝜕𝑡 + 𝑢 𝜕𝑢 𝜕𝑥 + 𝑣 𝜕𝑢 𝜕𝑦 + 𝜔 𝐻 𝜕𝑢 𝜕𝜎 − 𝑓𝑣 = − 1 𝜌 𝑃 𝑢 + 𝐹 𝑢 + 1 𝐻 2 𝜕 𝜕𝜎 (𝜈 v 𝜕𝑢 𝜕𝜎 ) (1)
𝜕𝑣 𝜕𝑡 + 𝑢 𝜕𝑣 𝜕𝑥 + 𝑣 𝜕𝑣 𝜕𝑦 + 𝜔 𝐻 𝜕𝑣 𝜕𝑧 − 𝑓𝑢 = − 1 𝜌 𝑃 𝑣 + 𝐹 𝑣 + 1 𝐻 2 𝜕 𝜕𝜎 (𝜈 v 𝜕𝑣 𝜕𝜎 ) (2)
𝜕𝜔 𝜕𝜎 = − 𝜕𝜁 𝜕𝑡 − 𝜕𝐻𝑢 𝜕𝑥 − 𝜕𝐻𝑣 𝜕𝑦 + 𝐻(𝑞 𝑖𝑛 + 𝑞 𝑜𝑢𝑡 ) + 𝑆 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑝 − 𝑆 𝐸𝑣𝑎𝑝 (3)
Kecepatan  vertikal 𝜔 dalam  koordinat  sigma  dihitung  dari  persamaan  kontinuitas  di  bawah  ini (Persamaan 4) dengan mengintegrasikan secara vertikal dari lapisan dasar hingga lapisan 𝜎 ( −1 ≤ 𝜎 ≤ 0 ) (de Goede 2020).
𝜕𝜁 𝜕𝑡 = 𝜕𝐻𝑈 𝜕𝑥 + 𝜕𝐻𝑉 𝜕𝑦 = 𝐻𝑄 (4)
Pada Persamaan 4, 𝑄 merepresentasikan kontribusi per unit area akibat discharge atau withdrawal dari air, presipitasi, dan evaporasi (de Goede 2020).
𝑄 = 𝐻 ∫ (𝑞 𝑖𝑛 + 𝑞 𝑜𝑢𝑡 ) 0 −1 𝑑𝜎 + 𝑆 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑝 − 𝑆 𝐸𝑣𝑎𝑝 (5)
Di dasar, kondisi batas untuk persamaan momentum memenuhi (de Goede 2020)
𝑢 v 𝐻 𝜕𝑢 𝜕𝜎 | 𝜎=−1 = 1 𝜌 0 𝜏 𝑏𝑥 , 𝑢 v 𝐻 𝜕𝑣 𝜕𝜎 | 𝜎=−1 = 1 𝜌 0 𝜏 𝑏𝑦 (6)
dengan 𝜏 𝑏𝑥 dan 𝜏 𝑏𝑦 adalah  komponen gesekan  dasar pada  arah 𝑥 dan 𝑦 .  Pada Persamaan 1-6 𝑢(𝑥, 𝑦, 𝜎, 𝑡) , 𝑣(𝑥, 𝑦, 𝜎, 𝑡) , dan 𝜔(𝑥, 𝑦, 𝜎, 𝑡) adalah komponen kecepatan pada arah horizontal ( 𝑥 dan 𝑦 ) dan arah vertikal ( 𝜎 ); 𝜁(𝑥, 𝑦) adalah level air di atas bidang referensi; 𝑑(𝑥, 𝑦) adalah kedalaman di atas bidang tersebut; 𝐻(𝑥, 𝑦) = 𝑑(𝑥, 𝑦) + 𝜁(𝑥, 𝑦) adalah kedalaman total, 𝑡 adalah waktu; 𝑓 adalah parameter Coriolis; 𝜈 v adalah koefisien edi vertikal. Variasi densitas diabaikan kecuali pada suku tekanan  baroklinik; 𝑃 𝑥 dan 𝑃 𝑦 merepresentasikan  gradien  tekanan. 𝐹 𝑥 dan 𝐹 𝑦 pada  persamaan momentum merupakan ketidakseimbangan dari stress Reynold horizontal. 𝑞 𝑖𝑛 dan 𝑞 𝑜𝑢𝑡 merupakan source dan sink lokal  dari  air  per  unit  volume; 𝑆 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑝 merupakan  suku source non-lokal  dari presipitasi  dan 𝑆 𝐸𝑣𝑎𝑝 suku sink non-lokal  karena  evaporasi.  Adapun  persamaan  transpor  untuk konstanta 𝑐 adalah sebagai berikut (de Goede 2020).
𝜕𝐻𝑐 𝜕𝑡 + 𝜕𝐻𝑢𝑐 𝜕𝑥 + 𝜕𝐻𝑣𝑐 𝜕𝑦 + 𝜕𝜔𝑐 𝜕𝜎 = 𝜕 𝜕𝑥 (𝐷 𝐻 𝐻 𝜕𝑐 𝜕𝑥 ) + 𝜕 𝜕𝑦 (𝐷 𝐻 𝐻 𝜕𝑐 𝜕𝑦 ) + 1 𝐻 𝜕 𝜕𝜎 (𝐷 v 𝜕𝑐 𝜕𝜎 ) − 𝜆 𝑑 𝐻𝑐 + 𝑆 (7)
dengan 𝐷 𝐻 dan 𝐷 v merupakan difusivitas vertikal  edi horizontal  dan vertikal, 𝜆 𝑑 merupakan  orde pertama proses peluruhan. 𝑆 merupakan suku source dan sink per unit area karena discharge 𝑞 𝑖𝑛 atau withdrawal 𝑞 𝑜𝑢𝑡 dari  air  dan  perubahan  dari  panas  melewati  permukaan  bebas 𝑄 𝑡𝑜𝑡 yang dituliskan seperti di bawah ini (de Goede 2020).
𝑆 = 𝐻(𝑞 𝑖𝑛 𝐶 𝑖𝑛 + 𝑞 𝑜𝑢𝑡 𝐶) + 𝑄 𝑡𝑜𝑡
(8)
Seperti yang telah disebutkan sebelumnya model menggunakan structured grid yang sama besar dx dan dy-nya kecuali pada daerah dekat garis pantai. Daerah dekat garis pantai memiliki dx dy yang  berbeda  karena  kondisi  grid  yang  harus  mengikuti  garis  pantai. Adapun  konfigurasi  dari model ditunjukkan oleh Tabel 2. Simulasi dilakukan selama 1 tahun (Juli 2018 – 2019) pada domain 1 dan selama 6 bulan pada domain 2. Langkah waktu atau dt yang digunakan adalah 1 menit, namun output  model  diberikan  tiap  interval  120  menit.  Gaya  pembangkit  yang  digunakan  adalah  angin, tekanan,  pasang  surut,  gradien  suhu,  dan  gradien  salinitas.  Pada  dasarnya  hasil  simulasi  pada domain  1  akan  digunakan  sebagai  input  dan  konfiguarsai  pada  domain  2,  hanya  saja  yang
membedakan  adalah  ukuran  grid  serta  pada  domain  2  ditambahkan  input  debit  sungai  sebagai analisis utama dari kajian ini.
Pada Gambar 2 diperlihatkan visualisasi dari konfigurasi domain, yang mana terdiri dari data kedalaman yang telah disesuaikan berdasarkan grid yang dibuat. Dalam simulasi kali ini domain 1 memiliki rentang kedalaman dari 91,1-0,5 m dan domain 2 memiliki rentang kedalaman 20,8-0,2 m. Pada domain 1 ditentukan tiga titik tinjau sebagai output timeseries yang akan digunakan sebagai data  verifikasi  ( tide  gauge  station pada  Gambar  1a).  Output  yang  dihasilkan  dari  model hidrodinamika ini berupa tinggi muka air (level permukaan), suhu, salinitas dan arus (tiap level/layer) baik secara spasial di seluruh domain maupun secara timeseries untuk tiap titik tinjau. Pada domain 1 nilai dx dan dy sebesar 1000 m dengan jumlah grid pada arah x adalah 288 sedangkan pada arah y adalah 357. Pada domain 2 nilai dx dan dy hanya sebesar 44-22 m sehingga jumlah grid arah x berjumlah  568  dan  arah  y  berjumlah  558.  Resolusi  pada  domain  2  memungkinkan  adanya  gaya yang bekerja dari sungai (input debit sungai).

## Tabel 2. Konfigurasi Model
Jenis Konfigurasi Domain 1 Domain 2 Langkah waktu 1 menit 1 menit Ukuran grid 1000 m 22 m Durasi 1 tahun (Juli 2018 - 2019) 4 bulan (September-Desember 2018) Input Angin, tekanan, pasut, suhu dan salinitas Angin, tekanan, pasut, gradien suhu dan salinitas, dan debit sungai Kondisi awal Steady state Kondisi domain 1 Kondisi batas - Di permukaan: Astronomik (menggunakan 5 komponen) - Di kolom air : timeseries (harian) - Di permukaan: Astronomik (menggunakan 15 komponen)
- Di kolom air : timeseries (kondisi domain 1) Output parameter  Tinggi muka air, suhu, salinitas, dan arus Tinggi muka air, suhu, salinitas, dan arus Output time interval 120 menit 120 menit
Journal of Marine Research Vol 13, No. 2 Mei 2024, pp. 265-282
Pada studi kali ini digunakan data tinggi muka air hasil pengamatan (pasut) dari stasiun pengamatan pasang surut BIG untuk verifikasi model.  Metode verifikasi yang digunakan adalah metode statistik berupa RMSE dan CC. RMSE dipilih untuk melihat berapa eror atau galat yang menunjukkan selisih antara  hasil  model  dan  data  lapangan.  RMSE  dipilih  sebagai  metrik  statistik  yang  baik  untuk menggambarkan distribusi eror ketika distribusi mendekati distribusi normal dan jumlah sampel yang banyak (Chai et al., 2014). Variabel yang terdistribusi normal cenderung menghasilkan eror yang terdistribusi  normal  (Hodson  2022).  Data  pasut  yang  berupa  data  siklik  memiliki  distribusi  yang mendekati  distribusi  gaussian/normal,  sehingga  penggunaan  RMSE  dalam  studi  ini  dapat merepresentasikan  distribusi  eror  hasil  model  terhadap data lapangan.  Korelasi  diantara  dua set data adalah ukuran normalisasi ketergantungan statistik antara dua variabel. Metrik korelasi yang paling  umum  digunakan  adalah  koefisien  korelasi  (CC)  product-moment  linier  (Pearson),  yang menggambarkan ketergantungan statistik linier orde satu sebagai covariance antara kumpulan data yang dinormalisasi dengan deviasi standar masing-masing (Loew et al., 2017). Adapun perumusan dari RMSE (5) dan CC (6) adalah sebagai berikut.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑(𝑦 𝑖 − 𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝐶𝐶 = ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅)(𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 2 𝑛 𝑖=1
dengan 𝑦 𝑖 data observasi, 𝑥 𝑖 hasil model, 𝑦̅ rata-rata data lapangan, and 𝑥̅ rata-rata data model.
Gambar  3  menjelaskan  mengenai flowchart atau  algoritma  untuk  membangun  model  yang dimulai  dari  pengumpulan  data, pre-processing , running ,  dan post-processing . Pre-processing sendiri  merupakan  tahapan  dari  pemrosesan  data  hingga  pembuatan mesh (grid).  Dalam data processing dilakukan  pengolahan  data  angin,  tekanan,  salinitas,  suhu,  pasang  surut,  dan  debit sungai menjadi suatu file yang dapat menjadi inputan model. Selain itu, dilakukan juga pengolahan data batimetri dan garis pantai yang akan digunakan dalam proses pembuatan mesh.
(10) (11)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  verifikasi  menunjukkan  kesesuaian  yang  sangat  memuaskan  antara  model  dan  data lapangan. Nilai RMSE terbaik berada pada tide gauge (TG) Kolinamil yang mencapai nilai 0,078, sedangkan pada TG Pondok Dayung 0,096 dan TG Sunda Kelapa 0,094. Nilai RMSE yang kecil mengindikasikan  bahwa  error  sangat  kecil.  Gambar  5  menunjukkan  bahwa  pola tinggi  muka  air model mengikuti pola pasang surut dari data lapangan dengan amplitudo data lapangan cenderung lebih tinggi dari pada data model. CC untuk ketiga TG juga termasuk tinggi, yaitu dengan nilai yang mendekati 1 (0,9) yang mengindikasikan bahwa hubungan antara model dan data lapangan searah (jika nilai data lapangan naik maka nilai model juga naik, jika menurun maka nilai model juga akan menurun). Hasil ini mengartikan bahwa hasil model dan data lapangan sefase.
Wilayah Indonesia dipengaruhi oleh sirkulasi ekuatorial dan monsunal dengan karakter yang berbeda  (Tjasyono et  al., 2008).  Namun,  dalam  studi  ini  hanya  akan  melihat  pengaruh  sirkulasi monsunal dari input angin. Sedangkan pengaruh sirkulasi ekuatorial seperti ENSO dan IOD tidak dipertimbangkan  karena  durasi  penelitian  hanya  satu  tahun  sehingga  tidak  dapat merepresentasikan periode sirkulasi ekuatorial. Arus pada daerah Laut Jawa dipengaruhi oleh angin monsun yang berubah arah secara musiman sehingga dalam melakukan studi dipilih skenario pada domain 1 yang menyimulasikan kondisi perairan selama 1 tahun (Juli 2018 – Juni 2019). Dengan rentang waktu tersebut dapat dibandingkan mengenai dominasi angin dan pasut pada daerah kajian.
Dalam  studi  ini,  pembahasan  pertama  adalah  kondisi  angin  pada  4  waktu  yang  berbeda bertepatan saat kondisi pasang dari pasang purnama ( spring tide ). Kondisi arus secara horizontal digambarkan pada 8 waktu (2 waktu seperti pada angin, dan 6 waktu sesuai kondisi pasut, yaitu pada saat pasang perbani (kondisi pasang dan surut) serta saat pasang purnama (kondisi surut). Setelah mengetahui dominasi dari angin dan pasut selanjutnya dilakukan analisis pada kondisi arus, water level, suhu, dan salinitas yang didasarkan pada kondisi ekstrim yaitu ketika high discharge (HD) dan low discharge (LD) baik untuk domain 1 maupun domain 2 untuk melihat pengaruh debit sungai  terhadap  kondisi  hidrodinamika  pada  daerah  kajian.  Gambar  5  memperlihatkan  luasan daerah  visualisasi  serta  transek  membujur  pada  domain  1  dan  2  yang  diambil  untuk  visualisasi penampang vertikal yang akan dibahas pada bagian berikutnya. Transek pada domain 1 diwakili oleh garis dari titik A ke B (Gambar 5b) untuk menjelaskan kondisi penampang vertikal disepanjang Teluk Eretan. Sedangkan transek dari titik C ke D baik pada domain 1 maupun 2 (Gambar 5b-5c) digunakan untuk menggambarkan kondisi penampang vertikal ketika HD dan LD.
Angin pada tanggal 23 Juli 2018 pukul 13:00 WIB berhembus dari tenggara (Australia) menuju barat laut (Asia) yang disebut sebagai angin musim timur. Kisaran kecepatan angin pada daerah kajian cukup variatif, yaitu sebesar 1-3,8 m/s (Gambar 6a). Selanjutnya, pada tanggal 2 Oktober 2018 11:00 WIB kecepatan angin merupakan yang terkecil dari 4 waktu yang dicuplik, yaitu berkisar pada 0-2 m/s, dengan nilai di daerah pantai hanya mencapai 1 m/s (Gambar 7b). Terjadi perubahan arah angin dengan mulai tidak teraturnya arah vektor angin jika dibandingkan pada tanggal 23 Juli 2018,
Gambar 4. Hasil  Verifikasi  Data  Level  Air  Model  Terhadap  Data  Lapangan  ( Tide  Gauge )  (a) Pondok Dayung, (b) Sunda Kelapa, dan (c) Kolinamil
a. b. c.
Journal of Marine Research Vol 13, No. 2 Mei 2024, pp. 265-282
yaitu terdapat arah angin dari selatan menuju utara. Angin pada tanggal 17 Januari 2019 pukul 08:00 WIB memiliki pergerakan ke arah timur dari barat yang menandakan sedang bertiup angin muson barat  (Gambar  6c).  Kecepatan  angin  pada  tanggal  17  Januari  2019  merupakan  kecepatan  yang paling besar (dari 4 waktu yang dicuplik), yaitu 3-4 m/s di pantai dan >5 m/s di lepas pantai. Pada tanggal 13 Maret 2019 pukul 22:00 WIB angin bergerak lebih condong ke arah tenggara dari barat laut, hal ini mengindikasikan sudah terjadi pembelokan arah angin karena transisi perubahan arah angin  (perubahan  musim).  Besaran  kecepatan  angin  saat  itu  hampir  seragam  secara  spasial  di daerah kajian, yaitu bernilai 1,6 m/s (Gambar 6d). Pergerakan ke utara tersebut dikarenakan mulai terjadinya perubahan arah angin monsun yang perlahan akan berubah menuju ke barat laut dari tenggara.  Perbandingan  magnitudo  angin  pada  4  waktu  pencuplikan  tersebut  memperlihatkan bahwa magnitudo pada tanggal 2 Oktober dan 13 Maret (musim peralihan) nilainya lebih kecil dari pada tanggal 23 Juli (musim timur) dan 17 Januari (musim barat). Hal ini dikarenakan pada musim peralihan  seakan-akan  angin  melemah  karena  mulai  terjadinya  perubahan  arah  angin,  yaitu perubahan sumber angin bertiup (awalnya dari Asia berubah menjadi dari Australia, dan sebaliknya) (Elake et al., 2018) .
Hasil model arus (Gambar 7) menunjukkan bahwa pola arus berbeda dengan pola angin baik magnitudo maupun arahnya. Hal tersebut dapat diartikan bahwa dominasi angin musiman di daerah kajian dengan rentang spasial yang sempit lebih rendah dibandingkan dengan faktor yang bersifat lebih lokal di daerah tersebut seperti pasang surut (pasut). Saat pasang purnama nilai magnitudo arus lebih besar ketik kondisi surut dari pada kondisi pasang. Saat pasang, magnitudo terbesar dari arus terlihat ketika tanggal 23 Juli 2018 pukul 13:00 WIB (0,2 m/s), sedangkan saat surut magnitudo terbesar ketika tanggal 17 Januari 2019 pukul 8:00 (0,3 m/s) . Saat kondisi pasang purnama, ketika
Gambar  5. (a)  Domain  1  Model  untuk  Simulasi  Skenario  1,  (b)  Pencuplikan  Domain  1  untuk Visualisasi ( Zoom pada Daerah Teluk Eretan), dan (c) Domain 2 Model untuk Simulasi Maupun Visualisasi. Transek AB untuk Visualisasi Vertikal di Sepanjang Teluk Eretan (Skenario  1)  dan  Transek  CD  untuk  Visualisasi  Vertikal  Sesuai  Panjang  Domain  2 (Daerah Teluk Eretan)
Gambar 6. Pola Spasial Angin pada (a) 23 Juli 2018 pukul 13:00 WIB, (b) 2 Oktober 2018 pukul 11:00 WIB, (c) 17 Januari 2019 pukul 00:00 WIB, dan (d) 13 Maret 2019 pukul 22:00 WIB
a. b. c
. d. b. c. A B C D C  D Domain 1 Domain 1 (Teluk Eretan) Domain 2 a.
Gambar  7. Sebaran  Spasial  Hasil  Model  Berupa  Arus  (Arah  dan  Magnitudo)  pada  Layer  1 (Permukaan) Kondisi Pasang Purnama pada 23 Juli 2018 (a) Pukul 13:00 WIB dan (b) Pukul 19:00 WIB; Kondisi Pasang Perbani pada 30 Juli 2018 (c) Pukul 19:00 WIB dan (d) Pukul 13:00 WIB; Kondisi Pasang Purnama pada 17 Januari 2019 (e) Pukul 00:00 WIB dan (f) Pukul 08:00 WIB; Kondisi Pasang Perbani pada 25 Januari 2019 (g) Pukul 08:00 WIB dan (h) Pukul 11:00 WIB. Grafik di Tengah merupakan Overlay antara Data tinggi muka air (Warna Biru) dan Angin (Warna Merah) Hasil Model
a. b. c. d. e. f. g. h.
Journal of Marine Research Vol 13, No. 2 Mei 2024, pp. 265-282
pasang arah arus terbagi dua yaitu menuju barat pada tanggal 23 Juli 2018 dan 17 Januari 2019. Kondisi arus saat pasang perbani berkebalikan dengan saat pasang purnama, yaitu ketika pasang perbani magnitudo arus lebih tinggi ketika pasang dari pada ketika surut. Hal ini mengindikasikan bahwa kondisi arus di daerah kajian lebih didominasi oleh arus pasut dari pada angin permukaan.
Secara vertikal saat kondisi pasang purnama tidak terjadi stratifikasi pada arus, terutama saat kondisi pasang. Saat kondisi surut masih terlihat adanya stratifikasi pada magnitudo kecepatan, dan nilai  kecepatan  menurun  dengan  bertambahnya  kedalaman  yang  mengartikan  bahwa  gaya-gaya pembangkit  yang  mempengaruhi  sirkulasi  lebih  dominan  terjadi  di  permukaan  seperti  angin walaupun pada dasarnya terdapat gaya badan seperti pasang surut yang bekerja namun akumulasi gaya di  permukaan  lebih tinggi  dari  pada  di  dasar.  Hal  ini  juga  dapat  dikarenakan  faktor  adanya gesekan  antar  lapisan  ataupun  gesekan  dasar  yang  mengakibatkan  nilai  kecepatan  berkurang secara vertikal.
Berkaitan dengan tujuan studi maka diperlukan perbandingan kondisi sebelum dan sesudah diberikan  input  debit  sungai.  Penggambaran  tersebut  diambil  pada  empat  waktu  yang  mewakili kondisi HD dan LD serta saat pasang dan surut. Penggambaran terhadap kondisi pasang dan surut diperlukan karena gaya dominan yang bekerja di perairan Subang merupakan gaya pasang surut. Penentuan  debit  tinggi  dan  rendah  didasarkan  dari  debit  harian  Sungai  Cipunagara  dan  Sewo selama Juli-Desember 2018 yang diperoleh dari ERA 5 ECMWF yang menunjukkan bahwa pada Sungai Cipunagara kondisi HD terjadi pada tanggal 29 Desember 2018 dan LD terjadi pada tanggal 6 November 2018. Kondisi HD di Sungai Sewo terjadi pada tanggal 11 Desember 2018 dan LD pada tanggal 21 November 2018. Sungai Cipunagara memiliki debit yang tinggi mencapai 78 m 3 /s, dan Sungai Sewo hanya bernilai 3 m 3 /s maka dalam penggambaran hasil akan digunakan waktu saat Sungai Cipunagara mengalami kondisi HD dan LD.
Saat kondisi debit rendah (0,016 m 3 /s), kondisi arus hampir sama antara hasil simulasi pada domain 1 tanpa input debit dengan hasil simulasi domain 2 dengan input debit baik arah maupun magnitudonya (Gambar 8). Perbedaan arah arus antara domain 1 dan 2 terjadi saat kondisi HD, yaitu  pada  domain  1  arah  arus  mengikuti  arah  dari  arus  pasang  surut,  ketika  pasang  arah  arus menuju  barat  sedangkan  ketika  surut  arah  arus  menuju  timur.  Pada  domain  2  arah  arus  terlihat mengikuti debit yang keluar dari Sungai Cipunagara dalam hal ini terdapat empat muara dari Sungai Cipunagara yang mengeluarkan arus > 0,7 m/s ketika kondisi HD. Pada domain 2 terdapat daerah yang tergenang ketika pasang namun saat kondisi surut daerah tersebut kering, hal ini dapat terjadi karena secara alami daerah tersebut merupakan hasil akresi dari Sungai Cipunagara. Akresi yang terjadi  dikarenakan  oleh  tingginya  debit  yang  membawa  sedimen  sehingga  banyak  terjadi pengendapan  ke  arah  laut  yang  dapat  dilihat  dari deposit  di  mulut  estuari  (Franklin et  al., 2021). Kondisi  tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  daerah  hasil  akresi  merupakan  daerah  yang  landai karena ketika pasang daerah tersebut tergenang walaupun kondisi tunggang pasut kecil. Kondisi seperti ini mengartikan bahwa debit yang masuk ke perairan Subang sangat mempengaruhi kondisi arus di Perairan Subang baik dalam arah maupun magnitudonya.
Profil vertikal membujur di sepanjang salah satu muara Sungai Cipunagara (Gambar 5b-5c, transek  C-D)  yang  diperlihatkan  oleh  Gambar  9  menunjukkan  bahwa  adanya  input  debit  sungai terjadi  stratifikasi  secara  vertikal  dari  kecepatan  arus.  Pencuplikan  hanya  dilakukan  ketika  HD, karena  ketika  kondisi  LD  tidak  terjadi  perubahan  di  daerah  kajian  (pasut  yang  menjadi  gaya penggerak  dominan  di  perairan).  Hasil  simulasi  memperlihatkan  adanya  stratifikasi  di  domain  2 karena  memasukkan  input  debit,  saat  pasang  (Gambar  6a)  nilai  kecepatan  arus  lebih  tinggi  dari pada saat surut (Gambar 6b). Hal ini menjelaskan bahwa saat pasang nilai arus pasut yang tinggi mengakibatkan nilai arus total yang tinggi dan terjadi pencampuran vertikal secara sempurna, dan saat adanya input debit terjadi penambahan nilai kecepatan arus pada daerah dekat dengan muara sungai. Ketika surut, kondisi perairan terstratifikasi secara spasial dan vertikal karena arus pasut yang melemah. Dari penjabaran ini dapat disimpulkan bahwa dengan kondisi perairan Subang yang berupa  perairan  dangkal  serta  fokus  kajian  berada  di  daerah  pantai  maka  variasi  kondisi  arus (maupun  parameter  lainnya) secara  vertikal tidak  ada,  namun  dengan  adanya  input  debit  sungai yang tinggi dari Sungai Cipunagara memungkinkan terjadinya stratifikasi secara vertikal. Penjabaran mengenai kondisi arus menunjukkan bahwa kondisi perairan lebih bervariasi baik secara vertikal
Gambar  8. Sebaran  Spasial  Hasil  Model  Berupa  Arus  (Arah  dan  Magnitudo)  pada  Layer  1 (Permukaan)  Kondisi  Debit  Rendah  di  Domain 1  (a,  b)  dan Domain 2 (c,  d)  pada  6 November 2018 Pukul 02:00 WIB (a, c), dan Pukul 09:00 WIB (b, d) serta Kondisi Debit Tinggi di Domain 1 (e, f) dan Domain 2 (g, h) pada 29 Desember 2018 Pukul 22:00 WIB (e, g), dan Pukul 16:00 WIB (f, h). Grafik di Tengah merupakan Overlay antara Data tinggi muka air dan Angin Hasil Model (Atas) serta Data Debit (Bawah)
a. b. c. d. e f. g. h.
Gambar 9. Profil Vertikal Hasil Model Berupa Arus (Magnitudo) Kondisi Debit Tinggi Tanggal 29 Desember 2018 pada Domain 2 (a) Pukul 22:00 WIB dan (b) Pukul 16:00 WIB, Profil Vertikal merupakan Transek CD pada Gambar 5b-c
Gambar 10. Sebaran Spasial Hasil Model Berupa Level Air Kondisi Debit Rendah di Domain 1 (a, b) dan Domain 2 (c, d) pada 6 November 2018 Pukul 02:00 WIB (a, c), dan Pukul 09:00 WIB (b, d) serta Kondisi Debit Tinggi di Domain 2 pada 29 Desember 2018 (e) Pukul 22:00 WIB dan (f) Pukul 16:00 WIB
a. b. a. b. c. e. f. d.
Journal of Marine Research Vol 13, No. 2 Mei 2024, pp. 265-282
maupun horizontal ketika dalam simulasi disertakan input debit sungai sehingga pada pembahasan mengenai kondisi tinggi muka air hanya akan dibahas mengenai kondisi saat debit tinggi dan rendah saja  untuk  penggambaran  secara  horizontal.  Gambar  10  memperlihatkan  tinggi  muka  air  yang merupakan  salah  satu  parameter  yang  lebih dipengaruhi  oleh  pasut  dari  pada  oleh  debit.  Hal  ini dapat  dilihat  dari  sebaran  spasial  nilai  tinggi  muka  air.  Terlihat  bahwa  nilai  tinggi  muka  air pada domain 2 mengikuti pola pada domain 1 ketika surut.
Saat kondisi pasang, ketika debit tinggi, nilai tinggi muka air lebih rendah dari pada saat debit rendah (Gambar 9c dan 9g), namun pada saat debit tinggi, terlihat adanya variasi secara spasial pada daerah muara sungai yang mempengaruhi nilai tinggi muka air lebih tinggi dibandingkan pada daerah lainnya (Gambar 9g-9h). Penjelasan ini dapat disimpulkan bahwa pengaruh debit lebih kecil terhadap kondisi tinggi muka air jika dibandingkan dengan pengaruh arus terhadap tinggi muka air. Kondisi suhu dan salinitas ketika LD memiliki pola dan nilai yang hampir sama antara domain 1 dan domain 2 sehingga saat penggambaran secara vertikal hanya digambarkan saat kondisi HD saja. Kondisi debit tinggi yang dibawa Sungai Cipunagara mengakibatkan nilai salinitas menurun dengan cukup signifikan hingga nilai salinitas kurang dari 31 ppt. Sedangkan pada kondisi LD nilai salinitas mencapai  32-33  ppt  yang  mengartikan  bahwa  debit  sungai  tidak  mempengaruhi  kondisi  salintas perairan  Subang.  Secara  vertikal  (Gambar  12)  terlihat  pula  bahwa  dengan  adanya  debit  terjadi stratifikasi  yang jelas  dengan  nilai  salinitas yang  lebih tinggi  di  dasar.  Jika  dibandingkan  dengan kondisi tanpa input debit hanya terdapat variasi secara horizontal dan tidak terjadi stratifikasi pada profil vertikal. Saat debit tinggi kondisi pasang (Gambar 12a) terlihat bahwa intrusi dari debit sungai tidak sedalam ketika surut (Gambar 12b). Hal ini terlihat jelas dari tebal kolom air yang memiliki nilai salinitas kurang dari 31 ppt, yaitu saat surut ketebalan mencapai kedalaman 5 m dan saat pasang hanya  mencapai  3  m.  Hal  tersebut  terjadi  karena  pada  saat  surut  input  debit  sungai  akan  lebih banyak ke daerah laut dari pada saat pasang.
Gambar 11. Sebaran Spasial Hasil Model Berupa Salinitas pada Layer 1 (Permukaan) Kondisi LD di Domain 2 pada 6 November 2018 (a) Pukul 02:00 WIB dan (b) Pukul 09:00 WIB serta Kondisi HD di Domain 2 pada 29 Desember 2018 (c) Pukul 22:00 WIB dan (d) Pukul 16:00 WIB
a.
b. c. d.
Gambar 12. Profil Vertikal Hasil Model Berupa Salinitas (a,b) dan Suhu (c,d) Kondisi HD Tanggal 29 Desember 2018 pada Domain 2 Pukul 22:00 WIB (a,c) dan Pukul 16:00 WIB (b,d). Profil Vertikal merupakan Transek CD pada Gambar 5b-c.
Gambar 13. Sebaran Spasial Hasil Model Berupa Suhu pada Layer 1 (Permukaan) Kondisi LD di Domain 2 pada 6 November 2018 (a) Pukul 02:00 WIB dan (b) Pukul 09:00 WIB serta Kondisi HD di Domain 2 pada 29 Desember 2018 (c) Pukul 22:00 WIB dan (d) Pukul 16:00 WIB
a. b.
a. b. c. d. c. d.
Journal of Marine Research Vol 13, No. 2 Mei 2024, pp. 265-282
Kondisi suhu permukaan perairan Subang ditunjukkan oleh Gambar 13, yang mana terlihat bahwa variasi secara horizontal terlihat lebih besar saat kondisi HD dengan nilai suhu mencapai 28 ºC pada domain, sedangkan saat LD nilai suhu hanya mencapai 26 ºC di daerah pantai baik kondisi pasang maupun surut. Dari sebaran horizontal tersebut juga dapat dilihat bahwa nilai suhu dari debit sungai lebih  rendah  dari  pada  pesisir  namun  intrusi  dari  suhu  oleh  debit  sungai  tidak  sejauh  salinitas jangkauannya baik secara horizontal maupun secara vertikal (Gambar 13 dan 12c-d).
Pada Gambar 12c-12d terlihat bahwa secara vertikal stratifikasi terjadi saat kondisi debit tinggi namun intrusi dari debit sungai hanya mencapai kedalaman 1 m saat surut dan lebih tipis lagi saat pasang.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  kondisi  hidrodinamika  di  perairan  Subang dipengaruhi oleh banyak faktor, baik secara lokal maupun remote . Namun untuk daerah yang sempit seperti daerah Patimban terlihat jelas bahwa pengaruh lokal lebih dominan. Adapun pengaruh lokal tersebut seperti debit sungai dan pasang surut yang merupakan gelombang panjang namun memiliki kekhasan tersendiri di setiap tempat karena faktor geomorfologi. Dengan faktor geomorfologi yang cukup kompleks walaupun merupakan perairan dangkal mengakibatkan pola pasang surut di daerah perairan Subang tidak persis sama seperti di daerah lain. Pengaruh debit mendominasi distribusi permukaan  dari  tiap  karakteristik  air  (Beardsley et  al., 1985;  Chen et  al., 1994),  seperti  suhu, salinitas, dan arus dalam kajian ini.

## KESIMPULAN
Simulasi  hidrodinamika  yang  dilakukan  pada  studi  ini  dapat  merepresentasikan  kondisi hidrodinamika di daerah kajian karena memiliki nilai CC yang tinggi pada kisaran 0,9 dan RMSE yang baik, kisaran 0,09. Kondisi hidrodinamika (tanpa input debit) dipengaruhi oleh angin musiman dan pasut, namun hasil analisis memperlihatkan bahwa pasut lebih mendominasi. Pengaruh debit sungai lebih mendominasi dari pasut saat kondisi debit tinggi, terutama pada parameter salinitas (< 31 ppt dengan kondisi normal 32-33 ppt). Parameter suhu mengalami penurunan nilai hingga 2-1 ºC.  Debit  sungai  yang  tinggi  mempengaruhi  kondisi  arus  baik  pada  arah  maupun  magnitudonya serta menjadi gaya dominan yang bekerja pada daerah dekat muara sungai (kenaikan arus 0,1 m/s secara  vertikal  dan  >0,5  m/s  secara  horizontal  di  permukaan).  Fluktuasi  tinggi  muka  air  lebih dipengaruhi oleh kondisi pasut dibandingkan debit. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk melihat perubahan kondisi hidrodinamika setelah dilakukan pembangunan Pelabuhan Patimban agar dalam perancangan  pelabuhan  baik  dari  sistem  operasionalnya  maupun  pembangunannya memperhatikan kondisi hidrodinamika yang bergantung oleh musim (debit sungai) maupun kondisi secara hariannya (pasut).

## UCAPAN TERIMAKASIH
Publikasi ini didanai oleh Marine Technology Cooperation Research Center (MTCRC) Korea- Indonesia sebagai bagian dari program MTCRC Joint Supervision Masteral Expert Course 2020.

## DAFTAR PUSTAKA
Achiari, H. & Dinan, M.I. 2019. Sedimentation Analysis Based on River Hydrological Discharge at Cipunagara  Estuary,  Subang,  Indonesia. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science , 258(1): p. 012021. DOI: 10.1088/1755-1315/258/1/012021.
Akbar, Z.A., Guruh Pratomo, D., Negara, A.K. & Riyadi, N. 2022. Identifikasi Objek Berdimensi Kecil Menggunakan Sapuan Multibeam Echosounder. Jurnal Chart Datum 4(2): 127 – 136.
Bayhaqi,  A.,  Wisha,  U.J.  &  Surinati,  D.  2018.  Modeling  Tidal  Current  on  Banten  Bay  During Transitional Monsoons. Jurnal Segara 14(2):95-105. DOI: 10.15578/segara.v14i2.6452.
Beardsley, R.C., Limeburner, R., Yu, H. & Cannon, G.A. 1985. Discharge of the Changjiang (Yangtze River) into the East China Sea. Continental Shelf Research, 4(1):57 – 76.
Chai, T., Chai, T. & Draxler, R.R. 2014. Root Mean Square Error (RMSE) or Mean Absolute Error (MAE)? Ozone Health and Ecosystem Impacts View Project Root Mean Square Error (RMSE)
or  Mean  Absolute  Error  (MAE)?  Arguments  Against  Avoiding  RMSE  in  the  Literature. Geoscientific Model Development, 7: 1247 – 1250.
Chen,  C.,  Beardsley,  R.C.,  Limeburner,  R.  &  Kim,  K.  1994.  Comparison  of  Winter  and  Summer Hydrographic Observations in the Yellow and East China Seas and Adjacent Kuroshio during 1986. Continental Shelf Research, 14(7): 909 – 929. Deltares. 2014. Delft3D-FLOW User Manual. 3.15. Deltares. Elake, A.Y., Talahatu, M. & Nanlohy, P. 2018. Korelasi Multivariabel Enso, Monsun dan Dipolemode Terhadap Variabilitas Curah Hujan di Maluku. Barekeng: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan 12(1): 7-16. DOI: 10.30598/vol12iss1pp7-16ar359.
Franklin, G.L., Medellín, G., Appendini, C.M., Gómez, J.A., Torres-Freyermuth, A., López González, J. & Ruiz-Salcines, P. 2021. Impact of Port Development on the Northern Yucatan Peninsula Coastline. Regional Studies in Marine Science, 45: p. 101835. DOI: 10.1016/j.rsma.2021.101835. de Goede, E.D. 2020. Historical Overview of 2D and 3D Hydrodynamic Modelling of Shallow Water Flows in the Netherlands. Ocean Dynamics, 70(4): 521 – 539. DOI: 10.1007/s10236-019-01336-5. Hodson, T.O. 2022. Root-Mean-Square Error (RMSE) or Mean Absolute Error (MAE): When to Use Them  or  Not. Geoscientific  Model  Development, 15(14):  5481 – 5487.  DOI:  10.5194/gmd-15- 5481-2022.
Isnaeni,  K.Y.,  Diastomo,  H.,  Nusantara,  C.A.D.S.  &  Windupranata,  W.  2022.  Understanding  the Oceanography  Condition  in  Java  Sea  using  Hydrodynamic  Simulation  for  Patimban  Port Development. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 1047(1): p. 012011. DOI: 10.1088/1755-1315/1047/1/012011.
JICA. 2017. Environmental Impact Assessment Report of New Port Development Project in Eastern Metropolitan Area (Patimban).
Koropitan,  A.F.  &  Ikeda,  M.  2016.  Influences  of Physical  Processes  and  Anthropogenic Influx  on Biogeochemical Cycle in the Java Sea: Numerical Model Experiment. Procedia Environmental Sciences, 33:532 – 552. doi: 10.1016/j.proenv.2016.03.106.
Kudale, M.D. 2010. Impact of Port Development on the Coastline and the Need for Protection. Indian Journal of Geo-Marine Sciences 39(4): 597 – 604. Loew, A., Bell, W., Brocca, L., Bulgin, C.E., Burdanowitz, J., Calbet, X., Donner, R.V., Ghent, D., Gruber,  A.,  Kaminski,  T.  &  Kinzel,  J.,  2017.  Validation  Practices  for  Satellite-Based  Earth Observation  Data  Across  Communities. Reviews  of  Geophysics 55(3):  779 – 817.  DOI: 10.1002/2017RG000562.
Maryan,  Y.S.,  Pranowo,  W.S.,  Adrianto,  D.,  Kurniawan,  A.,  Sukoco,  N.B.  &  Astika,  I.M.J.  2021. Modeling the Hydrodynamic Characteristics of Tidal and Monsoonal Currents in Pondok Dayung Port  of  Tanjung  Priok  Harbor,  Jakarta. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science . 925(1): p.012059. DOI: 10.1088/1755-1315/925/1/012059.
Mellor, G.L., Häkkinen, S.M., Ezer, T. & Patchen, R.C. 2002. A Generalization of a Sigma Coordinate Ocean  Model  and  an  Intercomparison  of  Model  Vertical  Grids.  Dalam: Ocean  Forecasting . Springer Berlin Heidelberg, p.55 – 72. DOI: 10.1007/978-3-662-22648-3_4.
Nur,  W.H.,  Hendrizan,  M.,  Nurhidayati,  A.U.  &  Fauzi  Ismayanto,  A.  2020.  Estuary  Changes  of Cipunagara and Cimanuk River Using Landsat Imagery Spatial Analysis. Bulletin of the Marine Geology, 35(2): 65 – 78.
Nuraeni, Darmawan, A. & Nugraha, D.A. 2020. Studi Efektivitas Sosialisasi Proyek Pembangunan Pelabuhan  Patimban  dan  Penerimaannya  oleh  Masyarakat. Jurnal  Komunikasi  Universitas Garut: Hasil Pemikiran dan Penelitian, 6(1):  390 – 398.
Nuraghnia,  A.,  Windupranata,  W.,  Hakim,  A.R.,  Nusantara,  C.A.D.S.  &  Poerbandono.  2021. Modeling  of  Tide  in  the  Java  Sea  Coastal  Area  between  Jakarta  and  Cirebon,  Indonesia: Bathymetric  data  source  and  Sensitivity  Tests  due  to  Bottom  Roughness  and  Boundary Condition. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 777(1): p. 012034. DOI: 10.1088/1755-1315/777/1/012034.
Safira,  R.L.,  Prasiwi,  R.R.I.,  Julia,  A.  &  Putra,  N.R.  2022.  Kesiapan  Masyarakat  dan  Pemerintah Desa  dalam  Pembangunan  Pelabuhan  di  Desa  Patimban,  Kecamatan  Pusakanagara,
Journal of Marine Research Vol 13, No. 2 Mei 2024, pp. 265-282
Kabupaten Subang. Region: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif, 17(2): 296-316. DOI: 10.20961/region.v17i2.59327.
Salim, A.G., Siringoringo, H.H., Budi, D., Narendra, H., Penelitian, P. & Hutan, P. 2016. Pengaruh Penutupan  Mangrove  Terhadap  Perubahan  Garis  Pantai  dan  Intrusi  Air  Laut  di  Hilir  DAS Ciasem dan DAS Cipunegara, Kabupaten Subang. Jurnal Manusia dan Lingkungan 23(3): 319 – 326.
Tjasyono, B.H., Lubis, A., Juaeni, I. & Woro, H.S.B. 2008. Dampak Variasi Temperatur Samudera Pasifik dan Hindia Ekuatorial Terhadap Curah Hujan di Indonesia. Jurnal Sains Dirgantara, 5(2): 83 – 95.
Yuana,  S.T.,  Wahyudi,  B.  &  Santoso,  P.  2021.  Resolusi  Konflik  Pembangunan  Pelabuhan Internasional Di Kabupaten Subang Provinsi Jawa Barat Tahun 2017 – 2019. Jurnal Damai dan Resolusi Konflik 7(1): 206-232 Yusuf, M. & Yanagi, T. 2013. Numerical Modeling of Tidal Dynamics in the Java Sea. Coastal Marine Science, 36(1): 1 – 12.