## ANALISA FENOMENA ENSO DI PERAIRAN INDONESIA MENGGUNAKAN DATA ALTIMETRI
TOPEX/POSEIDON DAN JASON SERIES TAHUN 1993 – 2018
Eko Yuli Handoko 1 , Ragfinsa Budiaski Filaili 2 , Yuwono 3
1,2,3 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 ekoyh@geodesy.its.ac.id, 2 ragfinsa.filaili14@mhs.geodesy.its.ac.id, 3 yuwono@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
ENSO ( El Nino Oscillation Southern Oscilation ) adalah fenomena yang terjadi karena penyimpangan hubungan El Nino Oscillation Southern Oscilation antara laut dan atmosfer sepanjang Samudera Pasifik dari kondisi normalnya.Dampak dari fenomena  adalah kekeringan, banjir, pemutihan karang, dan perubahan tinggi muka air laut. Salah satu wilayah yang  terdampak El  Nino  Oscillation  Southern  Oscilation adalah  perairan  Indonesia.  Untuk  menentukan  wilayah  laut Indonesia yang terpengaruh fenomena El Nino Oscillation Southern Oscilation dilakukan dengan menghitung korelasi antara sea level anomaly dari daa satelit altimetri dengan indeks El Nino Oscillation Southern Oscilation ( Multvariate ENSO  Index,  Southern  Oscillation  Index,  Nino  Oscillation  Index ).  Nilai  korelasi  mean  sea  level  anomaly  dengan Multivariate  ENSO  Index dan Oscillation  Nino  Index adalah  kuat  dan  negatif.  Hasil  korelasi  mean  sea  level  anomaly dengan Southern Oscilation Index adalah kuat dan positif. Wilayah yang memiliki korelasi kuat antara sea level anomaly dengan indeks ENSO adalah Laut Halmahera, Laut di Utara Papua, Laut Maluku, Laut Sulawesi, dan perairan sekitar Nusa Tenggara Timur. Sedangkan wilayah yang memiliki koreasi lemah ada di perairan sekitar Sumatera, Laut Natuna dan perairan sekitar Jawa bagian barat.
Kata kunci : Altimetri, El Nino Southern Oscillation, Sea Level Anomaly, Perairan Indonesia

## Abstract
ENSO (El Nino Southern Oscillation) is a phenomenon that occurs due to the deviation of the condition of the interaction between oceans and the atmosphere along the Pacific Ocean around the equator from normal state. One of the areas affected by  the El Nino Oscillation Southern Oscilation phenomenon is the Indonesia sea. El Nino Southern Oscillation phenomenon was affected weather and other affected was to the sea level. To find out the territorial Indonesia waters which affected with El Nino Oscillation Southern Oscilation then performed the calculation of correlation between the value of Sea Level Anomaly from satellite altimetri data with the index ENSO (Multvariate ENSO Index, Southern Oscillation Index, Nino Oscillation Index). The value of the correlation mean sea level anomaly with Multvariate ENSO index and Oscillation Nino Index is strong relation and negative. While correlation mean sea level anomaly with the Southern Oscillation Index is strong relation and positive. The region that have strong relationships of sea level anomaly correlation with ENSO indices are Halmahera sea, sea north of Papua, Maluku sea, Sulawesi sea and sea around East Nusa Tenggara. The area that the correlation low is around of Sumatra, Natuna sea, and sea around West Java.
Keywords : Altimetry, El Nino Southern Oscillation, Sea Level Anomaly, Indonesia Sea

## PENDAHULUAN
ENSO  ( El  Nino  Southern  Oscillation )  adalah fenomena  periodik  yang  terjadi  akibat  adanya penyimpangan kondisi interaksi antara lautan dan atmosfer  sepanjang  Samudera  Pasifik  sekitar ekuator  dari  keadaan  normalnya  sehingga mempengaruhi  variabilitas  iklim  di  wilayah ekuator  samudera  Pasifik  dan  beberapa  bagian bumi. El Nino terjadi ketika suhu permukaan laut di  bagian  timur  Samudera  Pasifik  meningkat, namun suhu di barat Samudera Pasifik dan sekitar Indonesia mengalami penurunan (penyimpangan) sehingga  curah  hujan  menurun.  Hal  sebaliknya akan  terjadi  ketika  fenomena La  Nina. Untuk mengetahui  fenomena  ENSO  ( El  Nino  Southern Oscillation )  dapat  dilihat  dari  indikator  anomali suhu permukaan laut, tekanan udara di atmosfer / Southern Oscillation , dan elevasi permukaan laut (Rejeki, Munasik, & Kunarso, 2017).
Informasi  kelautan  tentang  perubahan permukaan  laut  sangat  diperlukan  diantaranya untuk keperluan pengelolaan dan pengembangan wilayah  pesisir,  termasuk  Indonesia  yang merupakan  negara  kepulauan  dimana  sebagian besar  penduduknya  tinggal  di  pesisir.  Posisi Indonesia yang berada di Inter-Tropical Convergence  Zone (ITCZ)  menyebabkan  cuaca  / iklim  di  Indonesia  dipengaruhi  fenomena  ENSO. Pengaruh  ENSO  berbeda-beda  antar  wilayah bergantung  pada  lokasi  dan  topografi  (Qian, Robertson,  &  Moron,  2010).  ENSO  akan mempengaruhi keadaan meteo-oseanografi yaitu kondisi  curah  hujan  di  darat  maupun  laut,  suhu permukaan  laut,  dan  tinggi  permukaan  laut. Perubahan permukaan laut yang positif atau naik akan  menyebabkan  intrusi  air  laut  ke  air permukaan serta tenggelamnya sejumlah kawasan  pantai  sehingga dapat  merusak  fasilitas pantai  seperti  kawasan  pelabuhan,  pemukiman, dan kawasan perniagaan .
Salah  satu  dampak  dari  fenomena  ENSO adalah  perubahan  permukaan  laut  ( sea  level anomaly ). Pengukuran terhadap perubahan muka air  laut  awalnya  memanfaatkan  rambu  pasang surut air laut. Seiring dengan kemajuan teknologi akuisisi data saat ini, data elevasi permukaan laut dapat  diamati  dengan  satelit  altimetri.  Konsep dasar altimetri adalah untuk mengukur jarak dari satelit  ke  permukaan  laut.  Satelit  altimetri  lebih efektif  dan  efisien  digunakan  untuk  menangani
studi  dinamika  laut  secara  global  dan  memiliki kelebihan tidak terbatas oleh kendala cuaca.
Dengan  melakukan  penghitungan  dan analisa sea level anomaly dari data satelit altimetri Topex/Poseidon dan Jason Series didukung dengan data  indeks  ENSO,  diharapkan  penelitian  ini  dapat memberikan  gambaran  tentang  dinamika  lautan ketika terjadi ENSO di perairan Indonesia sehingga dapat  digunakan  untuk  monitoring  dan  studi selanjutya  tentang  ENSO  ( El  Nino  Southern Oscillation ).

## METODE
RADS (Radar Altimetry Database System), dihasilkan oleh  Delft  Institute  for  Earth-Oriented  Space Research  dan  NOAA  Laboratory  for  Satelite Altimetry,  digunakan  pada  penelitian  ini.  Data tersebut berisi hasil pengukuran satelit altimetri dan model  koreksi  yang  harus  digunakan  pada  data altimetri.  Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan adalah dari misi Topex/Poseidon, Jason-1, Jason-2, dan  Jason-3  tahun  1993-2018.  Data  lain  yang digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  menentukan kondisi El Nino dan La Nina adalah nilai setiap bulan Multivariate  ENSO  Index  diambil  dari  website https://www.esrl.noaa.gov/psd/enso/mei/table.html , nilai setiap bulan Oscillation Nino Index dari website http://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_ monitoring/ensostuff/ONI_v5.php,  dan  Southern Oscillation Index dari web site http://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices/soi. Penelitian ini fokus pada wilayah perairan Indonesia yang berada pada rentang 13 o LU  - 20  LS dan 90  BT  -  144  BT Pass (lintasan)  dari  satelit Topex/Poseidon  dan  Jason  Series  yang  melewati lokasi penelitian ini sebanyak 44 pass .
Gambar 1. Lokasi Pengamatan (Google Earth)
Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa tahapan yang perlu dilakukan untuk menganalisa SLA di Indonesia terkait fenomena ENSO. Tahapan awal  dalam  penelitian  ini  adalah  membaca  data (.nc) RADS menggunakan perangkat lunak Panoply untuk  menentukan  parameter  yang  akan digunakan  pada  pengolahan  data.  SLA (Sea  level Anomaly) merupakan  elevasi  permukaan  laut  di atas geoid / MSS (Mean Sea Surface) oleh karena itu  diperlukan  parameter altitude ,  MSS  serta model  koreksi  yang  sesuai  dan  akurat  untuk pengolahan  data    altimetri  di  wilayah  Indonesia. Dalam perhitungan SSH (Sea Surface Height) dan SLA (Sea Level Anomaly) penting dilakukan koreksi karena  saat  pengambilan  data  banyak  terjadi gangguan.    Koreksi  yang  diperlukan  untuk perhitungan  SLA  adalah dry  tropospheric,  wet tropospheric,  ionospher,  sea  state  bias,  dynamic atmospheric, dan tides. Karena  penelitian  ini menggunakan data multi satelit maka ditambahkan  koreksi refrence  frame  offset (Handoko, Fernandes, & Lázaro, 2017). Perhitungan  SLA  diolah  menggunakan  perangkat lunak  MATLAB  dengan  persamaan  (1)  dan  (2) berikut.
ℎ 𝑆𝐿𝐴 =  H – 𝑅̂ −   ∆𝑅𝐺𝑒𝑜 𝐶𝑜𝑟𝑟 − 𝑀𝑆𝑆 (1)
∆𝑅𝐺𝑒𝑜 𝐶𝑜𝑟𝑟 = ( ∆ℎ 𝑑𝑟𝑦 +   ∆ℎ 𝑤𝑒𝑡 +   ∆ℎ 𝑖𝑜𝑛𝑜 + ∆ℎ 𝑠𝑠𝑏 +   ℎ 𝑡𝑖𝑑𝑒𝑠 +   ℎ 𝑎𝑡𝑚 +   ℎ 𝑅𝐹𝑂 ) (2)
Dimana H merupakan altitude (m), 𝑅̂ adalah  jarak observasi (m), 𝑀𝑆𝑆 adalah mean sea surface (m) , ∆𝑅𝐺𝑒𝑜 𝐶𝑜𝑟𝑟 adalah koreksi jarak dan geofisis (m).
Tahap kedua adalah melakukan intercallibrated atau  menghilangkan  bias  antar satelit.  Data  antar  satelit  akan  memiliki tandem mission (bertampalan  pada  waktu  yang  sama) yaitu cycle awal dan akhir misi. Pada pertampalan tersebut  akan  terdapat  bias  karena  masing – masing  satelit  memiliki  koreksi  instrumen  dan model sendiri. Hal pertama yang diakukan adalah menghitung  rata – rata  SLA  per cycle masing- masing satelit dengan membobotkannya berdasar latitude . Selanjutnya yang harus dilakukan adalah menghitung  bias  antar  data tandem atau  yang bertampalan dengan hitung perataaan kemudian dikoreksikan  ke  data  SLA  setiap cycle dengan persamaan  (3) – (5).    Misi  yang  dijadikan  acuan atau  tidak  berubah  adalah  misi  Topex/Poseidon
(Masters, 2012).
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑𝑆𝐿𝐴(𝐽1) = 𝑆𝐿𝐴(𝐽1) − 𝑏𝑖𝑎𝑠(𝐽1, 𝑇/𝑃) (3)
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑𝑆𝐿𝐴(𝐽2) = 𝑆𝐿𝐴(𝐽2) − 𝑏𝑖𝑎𝑠(𝐽1, 𝐽2) − 𝑏𝑖𝑎𝑠(𝐽1, 𝑇/𝑃) (4)
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑𝑆𝐿𝐴(𝐽3) = 𝑆𝐿𝐴(𝐽3) − 𝑏𝑖𝑎𝑠(𝐽2, 𝐽3) − 𝑏𝑖𝑎𝑠(𝐽1, 𝐽2) − 𝑏𝑖𝑎𝑠(𝐽1, 𝑇/𝑃) (5)
Selanjutnya tahap ketiga dari penelitian ini adalah  dekomposisi  data  menggunakan  perangkat lunak  R.  Data  SLA  penelitian  ini  merupakan  data time  series yang  memiliki  3  komponen  yaitu seasonal,  trend, dan error (Dokumentov  & Hyndman,  2015).  Metode  yang  digunakan  untuk dekomposisi  adalah  LOESS  /STL  ( A  Seasonal-Trend Decomposition  Procedure  Based  on  Regression ). Hasil  yang  akan  digunakan  untuk  pengolahan selanjutnya adalah data trend. Setelah dekomposisi data proses selanjutnya adalah melakukan detrend data yaitu menghilangkan trend dari RAW data time series. Detren sendiri bertujuan untuk menghilangkan  komponen  yang  menimbulkan distorisi  pada  proses  anlisis  time  series  dan membuat data time series menjadi stasioner.
Tahap keempat dari pengolahan data yaitu melakukan korelasi data detrend SLA dengan indeks ENSO.  Indeks  ENSO  digunakan  ada  3  yaitu  MEI (Multivariate ENSO Index) , SOI (Southern Oscillation Index) , dan ONI (Oscillation Nino Index) . MEI adalah indeks  yang  ditentukan  dengan  6  variabel meteorologi utama yaitu tekanan permukaan laut, komponen  zonal,  meridional  angin  permukaan, suhu permukaan laut, suhu permukaan udara, dan total cloudiness fraction of the sky (Dahlman, 2016). Pada  indeks  SOI  variabel  yang  digunakan  adalah perbedaan  tekanan udara di Darwin, Australia dan Tahiti  (Sarachik  &  Cane,  2010).Sedangkan  untuk indeks  ONI  ditentukan  dari  rata-rata  suhu permukaan  laut  khatulistiwa  Pasifik  atau  Nino  3.4 region yang berada pada 5°LU – 5°LS and 120°BB – 170°BB  (Mazzarella,  Giuliacci,  &  Liritzis,  2010). Korelasi  ini  nantinya  akan  digunakan  untuk melakukan  analisa  hubungan  antara  masing – masing indeks ENSO MEI, SOI, dan ONI dengan SLA (Sea Level Anomaly) yang ada di perairan Indonesia selain  itu  juga  dianalisa  pengaruhnya  fenomena ENSO terhadap iklim yang ada di Indonesia.
Tahap  terakhir  adalah  gridding  data  sea level  anomaly  setiap  cycle.  Gridding  dilakukan dengan  ukuran  3  x3  dikarenakan  satelit  altimetri
memiliki  jarak  lintasan  pada  ekuator  sekitar  315 km  (Dumont,  Rosmorduc,  Carrere,  Bronner,  & Picot,  2016).  Langkah  ini  dilakukan  untuk mengetahui  persebaran  secara  spasial  pengaruh ENSO di perairan Indonesia. Setelah gridding, data dikonversikan  menjadi  (.txt).  Data    kemudian dikoreksi  dengan  bias,  juga  dekomposisi,  detren dan dihitung korelasi sea level anomaly setiap titik dengan  indeks  ENSO.  Untuk  menampilkan  hasil korelasi  secara  spasial  maka  dilakukan  plotting dalam perangkat lunak ArcMap.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perhitungan Sea Level Anomaly
Pada  tahap  awal  bagian  yang  penting  adalah menentukan  koreksi  yang  digunakan  untuk pengolahan  SLA.  Dalam  data  RADS  terdapat banyak  model  koreksi  yang  dapat  digunakan menyesuikan  tujuan  pengolahan.  Koreksi  yang digunakan pada penelitian ini sebagai berikut.

## Tabel 1. Koreksi Pengolahan SLA
Parameter T/P Jason-1 Jason-2 Jason-3 DTC ERA-Interim  ERA-Interim  ERA-Interim  ERA-Interim WTC
ERA-Interim  ERA-Interim  ERA-Interim  ERA-Interim
Ionosfer smoothed dual frequency smoothed dual frequency smoothed dual frequency smoothed dual frequency SSB TOPEX_A : BM4 TOPEX_B : NP-CLS Poseidon : BM4 Tran2012 Tran2012 Tran2012 DAC local mean of MOG2D local mean of MOG2D local mean
of MOG2D local mean of MOG2D Ocean Tides GOT4.10 GOT4.10 GOT4.10 GOT4.10 Load Tides GOT4.10 GOT4.10 GOT4.10 GOT4.10 MSS CNES-CLS11  CNES-CLS11  CNES-CLS11 CNES- CLS11
Data  RADS  berformat  .nc  dibaca  di MATLAB kemudian diolah dengan hasil akhir nilai SLA per pass . Output dari proses ini adalah file .txt yang berisi cycle, pass, waktu, SSH, dan SLA yang sudah  bereferensi  MSS  serta  terkoreksi  dari kesalahan jarak dan geofisis.

## Hasil Intercalibrated
Hasil  perhitungan  rata – rata  per cycle masing- masing  satelit  digabungkan  kemudian  ditampilkan dalam grafik time series sebagai berikut.
Gambar 2. Tandem Misi antar Satelit Altimetri
Garis  warna  biru  muda  menunjukkan  SLA dari  misi  Topex/Poseidon,  garis  biru  tua menunjukkan SLA Jason-1, garis merah menunjukkan  SLA  Jason-2,  dan  garis  hijau menunjukkan SLA Jason-3. Pada Gambar 2 terlihat bahwa terdapat nilai SLA pada awal dan akhir cycle yang  mengalami tandem atau  bertampalan. Tandem misi terjadi karena  dua  satelit mengambil data  secara  berdampingan  (depan-belakang) melewati  jalur  yang  sama.  Namun  di  bagian  yang bertampalan tersebut terdapat jarak / selisih antar SLA  yang  seharusnya  nilainya  sama.  Selisih  atau perbedaan nilai ini disebabkan karena antara satelit Topex/Poseidon dengan Jason series sudah berbeda alat/  sensor  dan  perbedaan  antar  satelit  Jason series  terjadi  karena  terdapat sistematic  error . Karena  terdapat cycle yang  mengalami  tandem maka  dihitung  biasnya.  Sebelum  dihitung  biasnya perlu didata terlebih dahulu cycle yang bertampalan dilihat dari waktu hasil pegolahan SLA.
Cycle yang  bertampalan  antara  misi  T/P dengan Jason-1 adalah cycle 344-364 dan cycle 1-21. Pada Jason-1 dan  Jason-2 yang bertampalan adalah cycle 240-260 dan cycle 1-21. Tandem pada Jason-2 dan  Jason-3  adalah cycle 281-303  dan cycle 1-23. Setelah  diketahui  rentang cycle yang  bertampalan kemudian dihitung biasnya dengan hitung perataan. Hasil  perhitungan  mendapatkan  nilai  bias  T/P dengan Jason-1 sebesar 0,619 mm, nilai bias Jason- 1 dengan Jason-2 sebesar -18,160 mm , sedangkan nilai bias Jason-2 dengan Jason-3 sebesar 50,9 mm. Setelah  mendapatkan  bias  data  RAW  SLA dikoreksikan dengan bias merujuk pada persamaan (3) - (5). Hasil filtering cycle yang bertampalan dan tekoreksi dari bias dilihat pada Gambar 3,4,dan 5.

## Gambar 3. Tandem T/P dan Jason-1
Gambar  3  menunujukkan  grafik  antara misi  Topex/Poseidon  dengan  Jason-1.  Data  T/P ditunjukkan dengan garis biru, data Jason-1 warna hitam,  dan  garis  putus-putus  menunjukkan  nilai cycle Jason-1 yang sudah terkoreksi.
Gambar 4. Tandem Jason-1 dan Jason-2
Gambar 4 menunjukkan grafik antara misi Jason-1  dan  Jason-2  yang  bertampalan.  Garis warna  biru  menunjukkan  data  Jason-1,    warna hijau menunjukkan data Jason-2 sedangkan garis putus-putus  menunjukkan  hasil  koreksi  data Jason-2.  Gambar  5  juga  menunjukkan  grafik tandem  antara  misi  Jason-2  dengan  Jason-3. Warna  ungu  menunjukkan  data  Jason-3,  warna biru  data  Jason-2,  dan  gari  putus-putus merupakan nilai jason-3 terkoreksi.
Dari hasil perhitungan SLA setela dikoreksi nilai rata-rata SLA per cycle yang tertinggi terdapat pada cycle 86  Jason-2  sebesar  204,202  mm  dan nilai  rata-rata  SLA  terendah  terdapat  pada cycle 191 Topex/Poseidon sebesar -121,600 mm.
Gambar 5. Tandem Jason-2 dan Jason-3

## Hasil Dekomposisi dan  Detrend
Hasil  dari  proses  dekomposisi  nilai  SLA  terdapat  3 komponen  yaitu seasonal,  trend, dan Error serta RAW data. Grafik seasonal memiliki pola yang sama dan  teratur.  Sedangkan  pada  grafik  trend menunjukkan  nilai  /  pola  yang  meningkat.  Untuk grafik  remainder/error  menunjukkan  pola  yang tidak  teratur.  Dalam  grafik  dibawah  ini  semua satuannya adalah mm.
Untuk  proses  selanjutnya  data  yang digunakan adalah nilai trend. Selanjutnya dilakukan proses detren. Detren dilakukan dengan menghilangkan nilai trend linier pada RAW data dan hasilnya tampak pada Gambar 6.

## Gambar 6. Grafik SLA dan Detrend SLA
Trend  dihilangkan  karena  dianggap  akan menjadi menjadi nilai distorsi jika dilakukan proses korelasi.  Garis  biru  menunjukkan  data  RAW  SLA sedangkan grafik detrend ditunjukkan dengan garis ungu. Hasil grafik detren menunjukkan tidak adanya pola yang meningkat pada data time series .

## Korelasi SLA dengan indeks ENSO
Sebelum dikorelasikan, nilai detrend SLA dikelompokkan terlebih dahulu sesuai dengan data indek  ENSO  yang  tersedia.  Untuk  SOI  nilai  indeks berupa data setiap 1 bulan maka SLA harus dijadikan setiap  bulan  agar  diketahui  nilai  korelasinya. Berbeda  dengan  SOI,  MEI  datanya  adalah  data
“ sliding bi- monhtly season” atau indeks rata-rata 2 bulan  berturut-turut.  Begitu  juga  dengan  ONI datanya adalah rata-rata setiap 3 bulan, maka nilai detren  perlu  dikelompokkan  tiap  2  bulan  dan  3 bulan.
Hasil  korelasi  yang  didapatkan  dari perhitungan adalah sebagai berikut. Korelasi SLA dengan SOI menunjukkan nilai 0,6985 maka dapat dianalisa  bahwa  indeks  SOI  kuat  pengaruhnya terhadap nilai SLA. Jika nilai SOI tinggi maka nilai SLA akan berbanding lurus atau tinggi juga. Untuk korelasi  MEI  dengan  SLA  adalah  -0,7984  maka tingkat hubungan 2 variabel tersebut adalah kuat, namun  berbanding  terbalik.  Jika  nilai  MEI  naik maka  nilai  SLA  akan  turun.  Nilai  korelasi  SLA dengan  ONI  adalah  -0,8583  maka  tingkat hubungannya  sangat  kuat  dan  berbanding terbalik. Pada Gambar 7, 9, dan 10 menunjukkan hubungan  antara  nilai  indeks  ENSO  dengan  nilai SLA  di  perairan  Indonesia.  Klasifikasi  hubungan korelasi ada 5 yaitu sangat kuat (  >0,8), kuat (0,6<  <  0,799),  sedang  (0,4<  <0,599),  rendah(0,2<  <0,399),  dan  sangat  rendah  (  <0,2)  (Evans, 1996).
Garis  merah  menunjukkan  nilai  SLA sedangkan  area  yang  diwarna  menunjukkan indeks ENSO.
Gambar 7. Detrend SLA dan MEI
Hasil  korelasi  antara  detren  SLA  dengan MEI  adalah  negatif  dan  berintensitas  tinggi.  Jika nilai  MEI  kecil  maka  nilai  SLA  akan  tinggi. Parameter penentu MEI adalah tekanan atmosfer dan suhu permukaan laut.  Ketika El Nino nilai MEI adalah  positif,  di  Pasifik  bagian  timur  tekanan atmosfer  turun  dan  suhu  permukaan  laut meningkat sedangkan di Pasifik barat (Indonesia) suhu permukaan laut turun dan tekanan atmosfer meningkat jadi hal itu yang menyebabkan korelasi di Indonesia negatif. Dari perhitungan korelasi SLA setiap titik dengan MEI ditampilkan secara spasial pada gambar

## Gambar 8. Plotting Hasil Korelasi SLA dengan MEI
Penjelasan  dari  gambar  8  adalah  wilayah dengan  warna  coklat  memiliki  korelasi  kuat sedangkan  yang  berwarna  hijau  memiliki  korelasi yang  lemah.  Korelasi  tertinggi  ada  di  Laut Halmahera,  sedangkan  wilayah  dengan  korelasi rendah ada di Laut Natuna, Laut Jawa bagian barat, dan perairan sekitar Sumatera.

## Gambar 9. Detrend SLA dan ONI
Nilai hubungan antara detren SLA dan ONI adalah  negatif  dan  berintesitas  kuat  hal  tersebut tampak  pada  Gambar  9,  jika  nilai  ONI  meningkat (dapat  dikatan  terjadi El  Nino )  maka  nilai  SLA  di perairan  Indonesia  akan  menurun.  Hal  tersebut terjadi karena nilai SST (Sea Surface Temperature) di Nino  3.4  atau  daerah  khatulistiwa  tengah-timur Samudera  Pasifik  meningkat.  Yang  digunakan adalah  Nino  3.4  karena  indeks  ini  dibuat  dengan tujuan  untuk  mengetahui  perubahan  SST  antara region 3 dan 4, selain itu indeks ONI dari region ini memiliki  respon  yang  paling  baik  terhadap  suhu permukaan  laut  dibandingkan  indeks  ONI  lainnya (Hanley,  Borassa,  O’Bren,  Smith,  &  Elizabeth  R Spade, 2003)  Kenaikan suhu permukaan laut pada perairan  di  bagian  timur  akan  meningkatkan  sea level di wilayah tersebut.

## Gambar 10. Plotting Hasil Korelasi SLA-ONI
Penjelasan ari gambar 10 adalah wilayah dengan  warna  merah  memiliki  korelasi  yang rendah sedangkan wilayah berwarna biru memiliki korelasi kuat.

## Gambar 11. Detrend SLA dan SOI
Berbeda  dari  indeks  ENSO  lainnya,  nilai korelasi antara detren SLA dengan SOI positif dan berintensitas kuat. Hal tersebut menandakan jika nilai  SOI  meningkat  maka  nilai  SLA  di  perairan Indonesia  akan  meningkat  juga  seperti  pada Gambar  11.  SOI  dilihat  dari  variabel  perbedaan tekanan  atmosfer  di  permukaan  laut  wilayah Tahiti  (Pasifik  Timur)  dan  laut  wilayah  Darwin (Pasifik Barat). El Nino ditandai dengan nilai indeks SOI  negstif  sebaliknya  La  Nina  ditandai  ketika indeks SOI positif. Ketika El Nino, tekanan udara di Pasifik  tengah-timur  lebih  rendah  dibandingkan Pasifik  barat  sehingga  tinggi  muka  laut  di  Pasifik barat menurun karena upwelling.

## Gambar 12. Plotting Hasil Korelasi SLA-SOI
Penjelasan  dari  gambar  12  diatas  adalah wilayah dengan korelasi kuat memiliki warna merah sedangkan  wilayah  dengan  korelasi  rendah berwarna  biru.  Dari  ketiga  hasil  plotting  diketahui bahwa  wilayah  Indonesia  bagian  barat  memiliki korelasi yang rendah sedangkan wilayah Indonesia timur memiliki korelasi yang kuat. Wilayah dengan korelasi kuat ada di Laut Halmahera, Laut Sulawesi, Laut  Banda,  perairan  utara  Papua,  dan  periaran sekitar  Nusa  Tenggara.  Sedagkan  wilayah  dengn korelasi sedang ada di Laut Jawa bagian timur, Laut Flores,  dan  Selat  Makasar.  Untuk  wilayah  dengan korelasi  rendah  ada  di  perairan  sekitar  Sumatera dan Laut Natuna.

## KESIMPULAN
Berdasarkan data RADS, pada penlitian ini dihitung korelasi  sea  level  anomaly  dari  data  altimetri dengan  indeks  ENSO  di  Perairan  Indonesia,  maka kesimpulannya adalah sebagai berikut.
1) Hasil  rata-rata  sea  level  anomaly  di  perairan indonesia  adalah  50,259  mm  dengan  nilai maksimum 204,202 mm pada cycle 86 Jason-2 dan nilai minimum -121,600 mm pada cycle 191 Topex/Poseidon.
2) Koefisien  korelasi  sea  level  anomaly  dengan multivariate  enso  index  dan  oscillation  nino index  memiliki  hubungan  kuat  dan  negatif. Sedangkan  korelasi  sea  level  anomaly  dengan southern  enso  index  bernilai  kuat  dan  positif. Halitu  terjadi  karena  SOI  dihitung  dari parameter  perbedaan  tekanan  atmosfer  di Tahiti  dan  Darwin.  Ketika  keadaan  normal tekanan atmosfer di Pasifik  barat lebih rendah dari Pasifik timur. 3) Wilayah  dengan  korelasi  sangat  kat  ada  di Indonesia  bagian  timur  yaitu  laut  Halmahera, Laut  Sulawesi,  Laut  Arafura,  Laut  Banda,  dan
Laut sekitar Nusa Tenggara Timur. Seabiknya pada Indonesia bagian barat memiliki korleasi rendah,  yaitu  laut  Natuna,  perairan  sekitar Sumatera,  dan  perairan  Jawa  bagian  barat. Perairan sekitar Jawa Timur, Bali, Laut Flores, Sealat Makasar memiliki nilai korelasi sedang.

## DAFTAR PUSTAKA
Dahlman,  L.  (2016).  Climate  Variability  Oceanic  NIno Index.  Diambil  21  Maret  2018,  dari https://www.climate.gov/news- features/understan1 ding-climate/climate- variability-oceanic-niño-index
Dokumentov,  A.,  &  Hyndman,  R.  J.  (2015). STR :  A Seasonal-Trend  Decomposition  Procedure Based  on  Regression  STR :  A  Seasonal -Trend Decomposition Procedure Based on
Regression .
Dumont, J. P., Rosmorduc, V., Carrere, L., Bronner, E., & Picot, N. (2016). Jason-3 Products Handbook .
Evans,  J.  D.  (1996). Straightforward  Statistic  for  the
Behavioral Science . Pasific Grove, CA:Brook/Core Publishing.
Handoko, E.  Y.,  Fernandes, M.  J.,  &  Lázaro,  C.  (2017).
Assessment of altimetric range and geophysical corrections and mean sea surface models-Impacts on sea level variability around the  Indonesian  seas. Remote  Sensing , 9 (2). https://doi.org/10.3390/rs9020102
Hanley, D. E. , Borassa, M. A., O’Bren, J. J., Smith, S. R., &  Elizabeth  R  Spade.  (2003).  A  Quantitative Evaluation  of  ENSO  Indices. Journal  Of Climate , 16 , 1249 – 1258.
Masters,  D.  (2012).  Comparison  of  Global  Mean  Sea Level  Time  Series  from  TOPEX/Poseidon  , Jason-1, and Jason-2. Marine Geodesy , 20 – 41.
Mazzarella, A., Giuliacci, A., & Liritzis, I. (2010). On the
60-month  cycle  of  multivariate  ENSO  index. Springer , 23 – 27. https://doi.org/10.1007/s00704-009-0159-0
Qian,  J.  H.,  Robertson,  A.  W.,  &  Moron,  V.  (2010).
Interaction  Among  ENSO,  the  Monsoon,  and Diurnal Cycle in Rainfall Variability Over JAva,
Indonesia. Journal  of  the  Atmospheric Sciences , (67), 3509 – 3524.
Rejeki, H. A., Munasik, & Kunarso. (2017). The Effect of ENSO to the Variability of Sea Surface Height in  Western  Pacific  Ocean  and  Eastern  Indian Ocean  and  its  Connectivity  to  the  Indonesia Throughflow  (ITF) . IOP  Conference  Series : Earth and Enviromental Science 55 .
https://doi.org/10.1088/1742-
6596/755/1/011001
Sarachik,  E.  S.,  &  Cane,  M.  A.  (2010).  The  El  Niño – Southern Oscillation Phenomenon. The Cambridge University Press .