## Analisis Dinamika Permukaan Laut di Laut Jawa dengan Recurrent Neural Network Periode 1993 sampai 2019
Zamna Mujadida 1 *, Heryoso Setiyono 1 , Gentur Handoyo 1 , Hariyadi 1 dan Jarot Marwoto 1
1 Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl.Prof.H.Soedarto,SH., Tembalang, Semarang, 50275 Telp/Fax (024)7474698
Email* : zamnamujadida@students.undip.ac.id

## Abstrak
Kenaikan  muka  air  laut  yang  terjadi  setiap  tahun  dapat  disebabkan  oleh  perubahan  iklim  yang  tidak  stabil. Perubahan iklim tersebut disebabkan oleh meningkatnya suhu bumi yang merupakan dampak dari peningkatan gas rumah  kaca.  Kenaikan  muka  air  laut  dapat  menyebabkan  terganggunya  aktivitas  manusia  terutama  di  daerah pesisir. Penelitian ini bertujuan menganalisis dinamika perubahan permukaan laut di Laut Jawa dan memprediksi data  masa  depan  menggunakan  pendekatan machine  learning dengan  arsitektur  jaringan Recurrent  Neural Network (RNN). Data utama yang digunakan adalah data sea level anomaly di Laut Jawa dari tahun 1993 sampai 2019  yang  diterbitkan  Copernicus  Marine  Environment  Monitoring  Service  (CMEMS)  didukung  peta  RBI Indonesia dan peta arus permukaan di Laut Jawa. Hasil analisis menunjukkan terjadinya peningkatan nilai muka air laut sejak tahun 1993 sekitar 37,545 mm/tahun. Tren kenaikan tercepat muka air laut di Laut Jawa mencapai nilai 72,313 mm pada tahun 2015-2016 sedangkan tren paling lambat terjadi pada tahun 2002-2005 sekitar 16,7 mm.  Perubahan  tren  muka  air  laut  yang  ekstrim  terjadi  pada  tahun  1996-1998  dan  pada  tahun  2010-2016 dikarenakan terjadinya fenomena El Nino dan La Nina. Evaluasi model dari RNN didapatkan nilai MSE sebesar 0,0000343, nilai RMSE 0,0058564, nilai R 2 0,993, dan nilai MAE 0,0045024. Hasil evaluasi tersebut menunjukkan nilai  error yang sangat  kecil sehingga dapat  disimpulkan bahwa model RNN sangat  akurat  untuk  memprediksi dinamika permukaan laut.
Kata kunci : Dinamika permukaan laut, Laut Jawa, Recurrent Neural Network

## Abstract
The sea-level rise occurring every year is caused by unstable climate change. Whereas, climate change is caused by increasing earth temperature, which is the impact of increasing greenhouse gases. Sea level rise can disrupt human activities, especially in coastal areas. This study aims to analyze the dynamics of sea-level changes in the Java Sea and predict future data  using  a machine learning  approach with a Recurrent  Neural  Network (RNN) architecture. The main data used is sea level anomaly data in the Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS) supported by RBI maps of Indonesia and maps of surface currents in the Java Sea. The results of the analysis show that there has been an increase in sea level values since 1993 around 37,545 mm/year. The fastest rising trend in sea level in the Java Sea reached 72,313 mm in 2015-2016, while the slowest trend occurred in 2002-2005 around 16,7 mm. Changes in extreme sea level trends occurred in 1996-1998 and 2016 due to the occurrence of El Nino and La Nina phenomena. Evaluation of the model from the RNN obtained an MSE value of 0,0000343, an RMSE value of 0,0058564, an R 2 value of 0,993, and an MAE value of 0,0045024. The evaluation shows a very small error value, so it can be concluded that the RNN model is very accurate for predicting sea- level dynamics.
. Keywords : Sea Surface Dynamics, Java Sea, Recurrent Neural Network

## PENDAHULUAN
Salah  satu  dampak  dari  pemanasan  global  adalah  adanya  perubahan  iklim  yang  diakibatkan adanya peningkatan suhu bumi secara global dari tahun ke tahun yang disebabkan oleh efek rumah kaca atau greenhouse  effect .  Perubahan  iklim  dapat  terjadi  karena  proses  alam  internal  maupun  faktor
eksternal  dari  manusia  yang  menyebabkan  perubahan  pada  komposisi  atmosfer  dan  tata  guna  lahan. Dampak yang paling luas dari perubahan kondisi fisik atmosfer bumi dari suhu dan distribusi hujan serta mencairnya  es  di  kutub  adalah  kenaikan  muka  air  laut  ( sea  level  rise )  (Khasanah  dan  Marza,  2017). Kenaikan muka air laut wilayah Indonesia berada pada kisaran 2,5 mm hingga 6 mm per tahun, pada tahun 2012 mencapai nilai 5,84 mm per tahun (Nababan, 2015). Menurut Kismawardhani et al . (2018), nilai ini hampir dua kali lipat lebih tinggi dari rata-rata kenaikan permukaan laut global. Hal ini tentunya berpengaruh besar pada pulau-pulau kecil di Indonesia. Dampaknya antara lain adalah mundurnya garis pantai  ke  arah  darat,  banjir  di  wilayah  pesisir,  mempercepat  terjadinya  erosi  pantai  berpasir,  dan kerusakan  infrastruktur  yang  berada  di  pantai  seperti  dermaga.  Kehidupan  masyarakat  pesisir  akan terganggu karena wilayahnya paling rentan terkena dampak kenaikan muka air laut. Salah satu perairan di  Indonesia  yang  membawa  efek  besar  ke  banyak  daratan  adalah  Laut  Jawa,  Laut  Jawa  merupakan perairan yang banyak berbatasan dengan pulau-pulau dan gugusan kepulauan di Indonesia. Fenomena oseanografi  yang  terjadi  di  Laut  Jawa  bervariasi  karena  mendapatkan  pengaruh besar  dari  Samudera Hindia dan Samudera Pasifik.
Pemodelan dan prediksi dari perubahan kenaikan muka air laut membutuhkan data yang berkala dalam  kurun  waktu  yang  tidak  singkat  agar  bisa  memprediksikan  hasilnya  dengan  akurat  dan menganalisis tren yang terjadi dengan optimal. Penelitian ini mengaplikasi salah satu arsitektur machine learning tentang peramalan kenaikan muka air laut yang sudah banyak digunakan di berbagai bidang dan  menghasilkan  hasil  yang  baik,  akan  tetapi  di  bidang  oseanografi  cukup  jarang  digunakan  yaitu menggunakan Recurrent  Neural  Network (RNN).  Analisis  menggunakan  RNN  berguna  untuk menganalisis  evolusi  temporal  dari  ketinggian  muka  air  laut.  Di  beberapa  sumber,  metode machine learning merupakan  pendekatan  terbaik  untuk  melakukan  peramalan  terhadap interannual  sea  level anomalies (SLA). Metode machine learning sangat bermanfaat untuk menganalisis data temporal yang jumlahnya sangat besar dan tergolong big data . Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis penyebab perubahan dinamika  permukaan  laut  di  Laut Jawa  dari  tahun  1993  sampai  dengan  tahun 2019  untuk dijadikan pembelajaran sehingga memungkinkan adanya penanganan dari dampak kenaikan muka air laut  terutama  pada  daerah  pesisir  serta  melihat  efektivitas  penggunaan machine  learning untuk pemodelan dan prediksi muka air laut.

## MATERI DAN METODE PENELITIAN Materi Penelitian
Materi yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sea level anomaly Laut Jawa dari tahun 1993  sampai  2019.  Data  utama  yang  digunakan  adalah  data  satelit  altimetri  yang  disediakan  oleh Copernicus Marine Environment Monitoring Service (http://marine.copernicus.eu/) yaitu re-processing daily  sea  level  anomalies (SLA).  Data  ini  mengandung  hasil  dari  data multi-mission satelit  altimetri sejak  Januari  1993  hingga  Oktober  2019.  Data  sekunder  yang  digunakan  adalah  peta  Rupa  Bumi Indonesia  yang  disediakan  oleh  Badan  Informasi  Geospasial  dan  arus  permukaan  dari  data  satelit altimetri Jason-2.

## Metode Pengumpulan Data
Data sea level anomaly dalam penelitian ini didapatkan dari data satelit altimetri yang disediakan oleh  Copernicus  Marine  Environment  Monitoring  Service  (CMEMS)  yang  dapat  diunduh  di  laman http://marine.copernicus.eu/  yaitu re-processing  daily  sea  level  anomalies (SLA) level 4 maps yang disusun  setiap  tahun  dengan  resolusi  spasial  0,25°  x  0,25°  grid  dengan  format  NetCDF  ( Network Common  Data  Form ).  Data  dikumpulkan  oleh  satelit  altimetri  yang  sudah  direkam  sejak  01  Januari 1993  sampai  dengan  15  Oktober  2019  pada  rentang  wilayah  3°31'48''LS  -  6°45'0''LS  dan  108°37' 37,92''BT - 110°25'22,8''BT dengan 91 titik stasiun pengamatan. Lokasi stasiun pengamatan berada di tengah  Laut  Jawa  untuk  menghindari  interaksi  langsung  dengan  selat-selat  yang  berada  di  sekeliling Laut Jawa dan dipertimbangkan mampu menjadi gambaran dinamika permukaan laut di Laut Jawa.
Gambar 1. Peta penelitian.

## Analisis dan Pengolahan Data Uji Kestasioneran Data
Uji kestasioneran menggunakan data rata-rata bulanan karena tidak dimungkinkan menggunakan data  harian  dengan  beban  komputasi  yang  relatif  besar,  Pengujian  dilakukan  dengan  metode  uji Augmented  Dickey-Fuller Test (ADF).  Data time  series dikatakan  stasioner  jika  mean,  variansi,  dan kovariansinya konstan terhadap waktu. Jika tidak sesuai, maka data tersebut dikatakan tidak stasioner (Thomas, 1997).

## Prerepocessing
Penelitian ini terdapat dua tahapan untuk preprocessing data yaitu splitting data dan normalisasi data.  Pada  tahapan splitting  data, data dibagi  menjadi  data training dan testing .  Rasio  antara  data training dan testing pada penelitian ini diambil 70%. Dengan kata lain, data training diambil dari data SLA tahun 1993 sampai tahun 2011 digunakan untuk pemodelan. Setelah didapatkan model terbaik dari data training , model tersebut akan diuji pada data testing yaitu data SLA dari tahun 2012 sampai 2019 untuk melihat apakah model yang dihasilkan akan memiliki akurasi yang tinggi atau tidak. Pada tahap selanjutnya, data diubah menjadi bentuk supervised learning berdasarkan nilai dari look-back period . Look-back period adalah jumlah lag yang dilihat untuk memprediksi nilai pada waktu “t”. Data time series dengan shape 1xn kemudian diubah menyesuaikan dengan kebutuhan tiap model.

## Inisialisasi hyperparameter model
Hyperparameter merupakan  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  kinerja  dari  model,  untuk mendapatkan  performa  yang  lebih  tinggi  saat  melatih  model  tersebut.  Ketika  nilai hyperparameter diubah, kinerja model juga akan berubah. Inisialisasi hyperparameter pembelajaran meliputi learning rate yaitu  lr=0,001 , algoritma  optimasi  menggunakan  ADAM,  jumlah  iterasi/ epoch sebesar  300 , dan batch size sebesar 100.

## Fungsi Aktivasi dan Optimasi
Fungsi  aktivasi  menggunakan  ReLU  yang  merupakan  fungsi  aktivasi  pada Artificial  Neural Network yang saat ini banyak digunakan, berikut rumus pada ReLu.
F ( 𝑥 ) = 𝑚𝑎𝑥 ( 𝑥 , 0) Dimana 𝑥 merupakan input neuron yang dikenal sebagai fungsi ramp dan analog dengan rektifikasi half- wave pada teknik elektro. Jika input lebih besar 0, outputnya sama dengan input. Optimasi menggunakan Adaptive Moment Estimation (ADAM). Metode ini menghitung tingkat pembelajaran adaptif individu
untuk  parameter  yang  berbeda  dari  perkiraan  momen  pertama  dan  kedua  dari  gradien.  Pada  Adam, learning  rate beradaptasi  berdasarkan  parameter  θ.  Perubahan learning  rate dihitung  dari  estimasi momentum.

## Training Model
Proses training digunakan untuk memperoleh bobot ( weight ) yang nantinya akan dijadikan model pada proses testing . Model akan mencoba mempelajari pola yang ada pada data latih dan melakukan pada setiap akhir epoch . Proses training akan dihentikan ketika nilai mean square error memenuhi target atau iterasi maksimal yang telah ditetapkan (Maharani, 2009). Dalam proses training , epoch dan batch size harus didefinisikan. Semakin banyak epoch maka semakin lama juga waktu yang dibutuhkan untuk training  model .  Dalam  pelatihan  model  pembelajaran  mesin  di  penelitian  ini  digunakan  nilai mean absolute error (MAE).

## Verifikasi Model
Verifikasi model pada penelitian ini adalah menggunakan tiga metode verifikasi data, yaitu Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE).
MSE = 1 n ∑(y i − ỹ i ) 2 n i=1
Keterangan : n  = Jumlah data yi = Nilai observasi ỹi = Nilai prediksi
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ (𝑥 𝑜𝑏𝑥,𝑖 − 𝑥 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙,𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 Keterangan: Xobs,i = nilai observasi Xmodel,i = nilai model
n = banyaknya populasi
MAE = 1 𝑛 ∑|𝑥 𝑖 − 𝑥| 𝑛
𝑖=1 Keterangan n   = Jumlah data xi  = Nilai hasil peramalan x   = Nilai sebenarnya

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Uji Kestasioneran Data
Hasil  uji  kestasioneran  data  menggunakan  metode  uji Augmented  Dickey-Fuller Test (ADF) didapatkan hasil skor |ADF| statistiknya sebesar -2,509188 dengan nilai p adalah 0,113255. Berdasarkan nilai  p-value  maka  dapat  disimpulkan  data sea  level  anomaly di  Laut  Jawa  selama  tahun  1993-2019 adalah  tidak  stasioner  karena  nilai  p  lebih dari  0,05  sehingga hipotesis  H o tidak  tertolak, karena  data yang digunakan tidak stasioner maka prediksi sea level anomaly tidak dapat menggunakan metode linear sederhana.

## Transformasi Data
Transformasi data tabel menggunakan pustaka kode pandas dan komputasi menggunakan bahasa pemrograman Python 3.8. Nilai rata-rata sea level anomaly di Laut Jawa selama 1993-2019 diketahui adalah sebesar 0,037545 m,  dengan nilai minimum di angka -0,217 m dan nilai maksimum di angka 0,343 m. Data ini memiliki standar deviasi 0,07001.

## Variasi Spasial Kenaikan Muka Air Laut Laut Jawa Tahun 1993-2019
Gambar 2. Variasi spasial SLA Laut Jawa tahun 1993-2019 pada 91 titik stasiun pengamatan
Pada  wilayah  108°47'60''BT  -  110°24'0''BT  pada  lintang  6°30'0''LS  menunjukkan  perubahan indeks warna dari warna ungu ke warna biru, rentang wilayah tersebut merupakan daerah yang lebih dekat dengan pesisir yaitu bagian Utara Pulau Jawa yang menunjukkan nilai anomali paras laut yang rendah selama tahun 1993 - 2019 nilainya berada di rentang -0,25 sampai -0,34 m/tahun. Pada wilayah di rentang 110°12'0''BT  - 110°24'0''BT pada lokasi lintang yang masih sama yaitu 6°30'0''LS terlihat warna  ungu  lebih  pekat  daripada  pada  rentang  wilayah  108°47'60''BT  -    110°12'0''BT,  hal  ini menandakan variasi nilai SLA yang paling rendah yaitu -0,34 m/tahun. Sementara pada rentang wilayah 5°0'0''LS - 5°30'0''LS dan 108°47'60''BT - 110°24'0''BT variasi SLA dominan warna biru sampai warna hijau  dengan  rentang nilai  SLA  0  sampai  -0,20  m/tahun,  sedangkan  di  rentang  wilayah  lintang  yang sama  dengan  rentang  bujur  109°0'0''BT sampai  109°12'0''BT  terlihat  sedikit  warna  kuning  yang menandakan nilai anomali mulai meningkat dengan nilai sebesar 0,2 mm/tahun. Pada rentang wilayah di  3°42'0''LS  sampai 4°30'0''LS  dan  108°47'60''BT  sampai  110°24'0''BT  indeks  warna yang dominan adalah warna hijau kekuningan dan kuning yang menandakan nilai anomali semakin tinggi dengan nilai 0,1  sampai  0,20  m/tahun.  Wilayah  dengan  rentang  3°42'0''LS  -  4°30'0''LS  dan    109°24'0''BT  - 110°12'0''BT  memperlihatkan  warna  kuning  yang  mendominasi  menunjukkan  wilayah  tersebut memiliki nilai anomali yang paling tinggi yaitu 0,20 - 0,3 m/tahun.

## Variasi Temporal Muka Air Laut Laut Jawa Tahun 1993-2019
Gambar 3. Variasi temporal SLA rata-rata harian Laut Jawa tahun 1993-2019 pada 91 titik stasiun pengamatan.
Gambar 4. Variasi temporal SLA rata-rata tahunan Laut Jawa tahun 1993-2019 pada 91 titik stasiun pengamatan.
Tren kenaikan tercepat muka air laut di Laut Jawa mencapai nilai 0,072313 m pada tahun 2015- 2016 sedangkan tren paling lambat terjadi pada tahun 2002 -2005 sekitar 16,7 mm.
Gambar 5. Variasi temporal SLA rata-rata harian Laut Jawa tahun 1996-1998 pada 91 titik stasiun pengamatan.
Nilai tren pada tahun 1997 turun dari 25,875 mm menjadi -36,849 mm. Artinya terjadi penurunan nilai  trend  sekitar  0,062724  m  atau 63  mm pada  periode 1996  hingga  1997  dan  naik  nilainya  sekitar 0,07054 m atau 71 mm pada periode 1997 hingga 1998 dimana pada tahun 1998 nilai kenaikan muka air laut naik kembali menjadi 33,691 mm. Keduanya menunjukkan tren perubahan permukaan laut yang ekstrim yang terjadi pada periode 1996 hingga 1998.
Gambar 6. Variasi temporal SLA rata-rata harian Laut Jawa tahun 2010-2016 pada 91 titik stasiun pengamatan.
Kenaikan muka air laut yang ekstrim selanjutnya terjadi pada rentang tahun 2010 sampai tahun 2016, dimana terjadi tren penurunan muka air laut pada tahun 2010 sampai 2015 yaitu sebesar 75,12 mm kemudian naik pada tahun 2016 sehingga tren muka air laut mengalami kenaikan sebesar 72,313 mm.

## Prediksi Kenaikan Muka Air Laut Laut Jawa sampai tahun 2036
Hasil  prediksi  SLA  tahun  2019  hingga  2036  menunjukkan  nilai  SLA  hampir  stasioner  karena perubahan yang terjadi terlihat konstan, perbedaan tren kenaikan dan penurunannya sangat kecil. Pada tahun 2019 - 2026 mengalami tren kenaikan, kemudian turun hingga tahun 2030. Nilai tertinggi yang didapatkan dari hasil prediksi selama periode tersebut terjadi pada tahun 2032 dengan nilai SLA 0,152 m dan nilai SLA terendah adalah -0,0394 m yang terjadi pada tahun 2035. Pada dekade pertama (periode
2019 - 2029) jarang terjadi penurunan nilai SLA secara signifikan, nilai minus terjadi hanya pada tahun 2028 dan 2029. Berbeda dengan periode selanjutnya (tahun 2030  - 2036) dimana terjadi cukup besar perubahan muka air laut yaitu dari nilai 0,093 m menjadi 0,1517 m turun lagi menjadi 0,05 m.
Gambar 7. Prediksi SLA di Laut Jawa tahun sampai tahun 2036 pada koordinat 3°31'48''LS - 6°45'0''LS dan 108°37' 37.92''BT - 110°25'22.8''BT

## Evaluasi Metode Recurrent Neural Network (RNN)
Berdasarkan pelatihan didapatkan nilai waktu yang digunakan untuk model RNN belajar pada data training adalah 12,142 menit dengan nilai loss model secara umum sebesar 0,0045 atau 0,45%. Nilai loss model di akhir pelatihan adalah sebesar 0,0044 training loss dan 0,0047 validation loss .
Gambar 8. Hasil prediksi model RNN pada 500 data pertama data testing.
Dari grafik cukup bisa diinterpretasikan bahwa prediksi sudah cukup akurat dengan pola grafik prediksi  yang  selalu  mendekati  pola  data  sebenarnya.  Dari  evaluasi  didapatkan  nilai  MSE  sebesar 0,0000343, nilai RMSE 0,0058564, nilai R 2 0,993, dan nilai MAE 0,0045024.

## Pembahasan
Laut Jawa secara spasial mengalami kenaikan muka air laut. Pola tren kenaikan muka air laut di Laut Jawa secara spasial dapat dilihat pada Gambar 2 dimana indeks warnanya menunjukkan semakin ke Utara nilainya di Laut Jawa semakin besar. Pada wilayah Selatan lebih dekat dengan pesisir Utara Pulau Jawa yang menunjukkan nilai kenaikan muka air laut berada di antara rentang -0,1 m/tahun sampai -0,37 m/tahun, semakin menuju ke arah utara atau arah laut lepas nilainya semakin besar berada di antara rentang  0  m/tahun  sampai  0,2  m/tahun.  Apabila  dilihat  secara  melintang  dari  Timur  ke  Barat  pada wilayah bagian Selatan nilai muka air laut mengalami kenaikan dilihat dari gradasi warna dari ungu ke biru,  sedangkan pada  wilayah  Utara  dominan  berwarna  hijau  kekuning-kuningan  yang  menunjukkan tingginya nilai kenaikan muka air laut di wilayah tersebut. Hal ini dapat diakibatkan oleh pergerakan arus di Indonesia dimana setiap Bulan Oktober sampai Bulan April arus bergerak dari arah  Benua  Asia menuju    ke    Benua    Australia  dikarenakan  adanya  angin  Muson  Barat  saat  angin  bertiup  dari  Barat menuju  Timur  (Daruwedho et  al., 2016).  Wyrtki  (1961)  menjelaskan,  Di  Perairan  Laut  Jawa,  pada Musim Barat angin bergerak dari arah Barat ke arah Timur, sedang pada Musim Timur bergerak dari arah Timur ke arah Barat. Hal ini menyebabkan adanya pengumpulan massa air di bagian Barat Laut Laut Jawa karena arus yang masuk ke Laut Jawa menyebabkan tren kenaikan muka air laut di daerah
tersebut selalu tinggi. Arus yang menuju arah Tenggara akan menyebar yang menyebabkan penurunan massa air di daerah tersebut. Pada saat Muson Timur arus akan bergerak dari Benua Australia menuju Benua Asia,  dikarenakan adanya angin Muson Timur saat angin bertiup dari arah Timur ke arah Barat (Daruwedho et al., 2016). Hal ini menyebabkan pengumpulan massa air juga di daerah Barat Laut Laut Jawa  karena  arus  laut  dari  Timur  Indonesia  sebagian  besar  menuju  bagian  Barat  Laut  Laut  Jawa. Penelitian Kismawardhani et al. (2018) juga menunjukkan adanya kenaikan anomali muka air laut dari bagian  Timur  ke  bagian  Barat  Laut  Jawa.  Saat  tahun  kejadian  El  Niño  (1997)  pada  Musim  Barat (Februari) dan Musim Peralihan (Mei dan November) arus mengalir dari Samudera Hindia ke Laut Jawa, sedangkan pada Musim Timur (Agustus) arus bergerak sebaliknya. Pada bulan Agustus terjadi aliran maksimum ke Samudera Hindia dan pada bulan Juni terjadi aliran maksimum ke Laut Jawa. Pada tahun La Niña, pergerakan arus umumnya akan menuju Laut Jawa, kecuali pada bulan Agustus (Musim Timur) dan bulan Oktober (Musim Peralihan) arus akan bergerak menuju Samudera Hindia (Jumarang et al ., 2019).
Tren kenaikan muka air laut di Laut Jawa dapat dilihat pada Gambar 3 dan 4 menunjukkan adanya peningkatan  nilai  sejak  tahun  1993  sekitar  37,545  mm  per  tahun.  Naik  dan  turunnya  permukaan  laut yang terjadi di Laut Jawa dapat terjadi karena adanya transpor massa, salah satunya saat terjadi angin muson.  Setiap  Bulan Oktober  sampai  Bulan April  arus  bergerak  dari  arah    Benua   Asia   menuju   ke Benua  Australia dikarenakan adanya angin Muson Barat saat angin bertiup dari Barat menuju Timur (Daruwedho et al., 2016). Wyrtki (1961) menjelaskan, Di Perairan Laut Jawa, pada Musim Barat angin bergerak  dari  arah  Barat  ke  arah  Timur,  sedang  pada  Musim  Timur  bulan  Juni  sampai  Agustus  arus bergerak dari arah Timur ke arah Barat. Pada saat ini akan terjadi transpor massa masuk ke Laut Jawa atau ke luar Laut Jawa. Saat massa air masuk ke Laut Jawa akan menaikkan volume air laut sehingga permukaan laut akan naik, sedangkan saat massa air keluar Laut Jawa akan terjadi penurunan permukaan laut. Faktor lain yang dapat mempengaruhi dinamika permukaan laut adalah iklim, jumlah masukan air ke  laut  saat  musim  kemarau  dan  hujan  pasti  akan  berbeda  dimana  curah  hujan  berpengaruh  pada kenaikan  permukaan  laut. Faktor yang  mempengaruhi  curah hujan  adalah  suhu  permukaan  laut  yang kenaikannya  dapat  diakibatkan  oleh  pemanasan  global.  Menurut  Wyrtki  (1961),  limpasan  air  yang datang dari sungai akibat dari besarnya curah hujan akan mempengaruhi kenaikan muka air laut akibat adanya masukan air dari daratan. Rata-rata curah hujan tahunan pada Kota Semarang berdasarkan data Bappeda  pada  stasiun  Tanjung  Mas  pada  tahun  2014  adalah  207  mm  sedangkan  di  stasiun  Karang Tengah memiliki rata-rata curah hujan tahunan 166 mm. Berbanding terbalik dengan suhu udara yang mengalami  kenaikan  setiap  tahunnya,  curah  hujan  di  stasiun  Semarang  menurut  data  Bappeda  pada tahun 2018  mengalami  penurunan  rata-rata  tahunannya  menjadi 164  mm.  Walaupun  begitu  efek dari perubahan  iklim  yang  ekstrem  mengakibatkan  terjadinya  fenomena  El  Niño  dan  La  Niña  yang  akan berpengaruh pada curah hujan dan kenaikan muka air laut.
Gambar 3 dan 4 menunjukkan bahwa setiap tahun sejak tahun 1993 Laut Jawa selalu mengalami kenaikan  permukaan  laut.  Faktor-faktor  yang  dapat  menyebabkan  terjadinya  kenaikan  muka  air  laut setiap  tahun  ini  adalah  adanya  peningkatan  suhu  global  yang  meningkatkan  pemuaian  air  laut  dan adanya pencairan gletser di Greenland dan Antartika yang meningkatkan volume air laut (Strassburg et al ., 2015). Berdasarkan laporan IPCC (2007), suhu udara di bumi selalu mengalami kenaikan sebesar 0.3 o C - 1 o C per tahunnya dikarenakan adanya kenaikan gas CO 2 yang akan memberikan dampak besar pada efek rumah kaca. Salah satu kota yang dekat dengan stasiun pengamatan adalah Kota Semarang, kenaikan suhu udara di Kota Semarang sebesar 0.0257°C/tahun yang artinya kenaikan suhunya lebih besar  daripada  kenaikan  rata-rata  suhu  permukaan  wilayah  daratan  Indonesia  yaitu  sebesar 0,016°C/tahun (Bappenas, 2014). Kenaikan suhu udara secara global membuat muka air laut ikut naik, dimana setiap 1 o C kenaikan suhu udara menyebabkan muka air laut naik 2,3 meter dalam kurun waktu dua ribu tahun mendatang (Levermann et al ., 2013). Penelitian tersebut mendukung pendapat Rahmstoff et al . (2012) yang mengatakan adanya kenaikan muka air laut sebesar  3,2 mm/tahun dari 2 mm/tahun yang pernah dikemukakan IPCC (2007), kenaikan ini diakibatkan adanya perubahan iklim yang terjadi setelah tahun 2010. Bumi ini perlu waktu untuk mengalami penghangatan dan menahan kenaikan suhu tersebut dalam kurun waktu yang cukup lama (Levermann et al., 2013). Sehingga dapat diketahui bahwa kenaikan suhu udara memberikan dampak jangka panjang terhadap kenaikan muka air laut. Kenaikan
suhu udara sejalan dengan kenaikan suhu permukaan laut, kenaikan suhu akan menyebabkan terjadinya fenomena  lain  secara  jangka  pendek  yang  akan  mempengaruhi  kenaikan  muka  air  laut,  fenomena tersebut  antara  lain  curah  hujan,  IOD,  serta  peristiwa  El  Niño  dan  La  Niña  yang  juga  akan mempengaruhi besarnya curah hujan.
Tren muka air laut yang ekstrim pada rentang waktu 1996-1998 ditunjukkan gambar 5 dan 2010- 2016 pada gambar 6 dapat terjadi karena adanya peristiwa El Niño di tahun 1997 dan 2015 dan La Niña pada tahun 2010/2011. Khasanah et al. (2017) mengatakan kenaikan permukaan laut juga dipengaruhi oleh La Niña dan El Niño, El Niño menyebabkan permukaan laut turun. Pada saat yang sama, La Niña menyebabkan permukaan laut naik. Pada penelitian Nabilah et al . (2017) untuk melihat pengaruh dari perubahan suhu permukaan laut di Laut Jawa terhadap intensitas curah hujan menunjukkan pada tahun terjadi  La  Niña  saat  Bulan  Januari  sampai Juni curah hujan berada di bawah curah hujan klimatologi sedangkan Bulan  Juli sampai November nilainya di atas curah hujan klimatologi. Hal ini berlawanan pada  tahun  terjadi  El  Niño  dimana pada  Bulan  Januari  sampai  Juni  curah  hujan  berada  di  atas  curah hujan klimatologi sedangkan Bulan Juli sampai November nilainya di bawah curah hujan klimatologi.
Pengaruh ENSO yang mengakibatkan terjadinya El Niño menurunkan muka air di Laut Jawa pada tahun 1997 (Idris, 2002), dimana pada saat El Niño pergerakan arus dari Samudera Pasifik bagian Barat ke Timur mengakibatkan elevasi muka laut di Samudera Pasifik bagian Barat dan Perairan Indonesia akan menurun. Hal tersebut menyebabkan adanya peningkatan transpor volume ke arah Laut Jawa pada tahun 1997 akibat adanya anomali SPL yang terjadi karena El Niño yang juga menyebababkan transpor volume ke  Samudera  Hindia  berkurang  (Jumarang et  al .,  2013). Sedangkan pada  tahun  2015,  terjadi gejala  alam  Super  El  Niño  atau  NASA  menyebutnya  “Godzilla  El  Niño”  yang  berdampak  pada penurunan drastis nilai kenaikan muka air laut rata-rata pada bulan Juli 2015, fenomena yang terjadi di Samudera  Pasifik  ini  membawa  dampak  pada  permukaan  laut  Laut  Jawa  (Ginanjar et  al., 2019). Wuriatmo  (2012)  menunjukkan  bahwa  selama  periode  2010/2011  telah  terjadi  peningkatan  kenaikan muka  laut  di  Laut  Jawa  karena  adanya  fenomena  La  Niña  yang  meningkatkan  suhu  muka  laut  di Samudera Pasifik yang memicu terjadinya peningkatan laju anomali muka laut di Laut Indonesia (dalam hal  ini  Laut  Jawa)  sebagai  akibat  dari  distribusi  massa  air  dingin  dari  Samudera  pasifik  menuju Samudera  Hindia.  Hal  ini  sejalan  dengan  Kismawardhani et  al. (2018)  yang  menunjukkan  adanya keterkaitan  antara  SST  ( sea  surface  temperature )  terhadap  SLA  di  Laut  Jawa  dimana  dengan meningkatnya SST selama periode 1993-2015 terjadi pula peningkatan SLA di Laut Jawa. Penelitian Oktaviani et al . (2014) juga menunjukkan pada bulan Juli 2010 terjadi elevasi rata-rata muka air laut tertinggi sepanjang tahun di Laut Jawa yang mencapai nilai 0,002572 meter akibat fenomena La Niña yang terjadi di tahun tersebut.
Kenaikan tinggi muka air laut pada saat masa transisi antara El Niño dan La Niña diantara tahun 2011-2015 disebabkan karena trade wind di Samudera Pasifik menguat dan membawa massa air dari Pasifik Timur di sekitar Peru ke daerah Perairan Indonesia, yang ditandai dengan perpindahan kolam air hangat ( warm pool ) dari Pasifik Tengah ke Laut Indonesia. Hal ini, menyebabkan naiknya gradien tinggi muka air laut, sehingga tinggi muka air laut di Laut Indonesia, 1 m lebih tinggi dibandingkan dengan tinggi muka air laut di sekitar Peru. Meskipun, angin lokal cenderung angin baratan karena turunnya tekanan udara di Darwin dan Perairan Indonesia yang berusaha menurunkan tinggi muka laut di Perairan Indonesia (Sofian, 2007).
IOD  juga  mempengaruhi  kenaikan  permukaan  laut.  Pada  dasarnya  jika  permukaan  laut  naik sangat tinggi, IOD- dan La Niña dominan, tetapi jika kenaikan permukaan laut tidak besar, maka IOD+ dan  ENSO  lebih  dominan.  Indonesia  yang  termasuk  dalam  benua  maritim  juga  mengalami  peristiwa Madden  Julian  Oscillation (MJO).  Fenomena  ini  berkaitan  langsung  dengan  terbentuknya  kolom  air hangat di bagian Timur Samudera Hindia dan bagian Barat Samudera Pasifik, sehingga pergerakan MJO ke  arah  Timur  bersama  dengan  angin  Barat  sepanjang  ekuator  selalu  disertai  dengan  konveksi  awan kumulus  yang  tebal  yang  menyebabkan  curah  hujan  intensitas  tinggi  menyebar  di  sepanjang  garis tersebut (Evana et al ., 2008).
Prediksi sea level anomaly di Laut Jawa menggunakan model RNN ( Recurrent Neural Network ) didapatkan  hasil  grafik sea  level  anomaly yang  terlihat  pada  Gambar  4.  Pada  penelitian  ini  waktu prediksi adalah dari November 2019 hingga Juni 2036. Berdasarkan Susanto et al. (2010), sebelum tahun
2050  adalah  kurun  waktu  yang  dianggap  signifikan  terhadap  kenaikan  muka  laut,  sedangkan  kurun setelah  itu  sebagian  besar  ahli  belum  memberikan  penyataan  secara  pasti.  Keakuratan  hasil  prediksi disajikan dalam Gambar 5 dan dihitung nilai evaluasi modelnya menggunakan empat indikator evaluasi yaitu MSE, RMSE, MAE, dan R 2 yang dapat dihitung langsung oleh RNN. Dimana hasil evaluasinya adalah  nilai  MSE  sebesar  0,0000343,  nilai  RMSE  0,0058564,  dan  nilai  MAE  0,0045024.  Hasil evaluasinya dari nilai MSE, RMSE, dan MAE menunjukkan bahwa tingkat error yang dihasilkan oleh model sangat kecil sehingga sangat akurat untuk digunakan memprediksi sea level anomaly . Model yang dihasilkan dengan menggunakan machine learning ini lebih akurat dibandingkan menggunakan metode regresi biasa. Ginanjar et al . (2019) memodelkan prediksi kenaikan muka air laut di kota Saumlaki pada tahun  2023,  2028,  dan  2033  dengan  metode  regresi  linear,  didapatkan  nilai  R 2 sebesar  0,7603. Sedangkan,  nilai  R 2 dengan  menggunakan  RNN  menghasilkan  nilai  sebesar  0,993.  Hasil  R- squared yang didapatkan dari model  RNN memiliki nilai R- squared mendekati satu yang menandakan model tersebut sudah sangat baik untuk menganalisis dan memprediksi kenaikan muka air laut di Laut Jawa.
Data  SLA  merupakan  data  yang  bervariasi  dan  tidak  stasioner  karena  dapat  dipengaruhi  oleh banyak  faktor  yang  terkadang  sulit  didefinisi,  semakin  banyak  data  yang  digunakan  akan  semakin terlihat  tren  SLA yang  terjadi  dan  semakin  akurat  pemodelannya.  RNN berpedoman pada input data secara  sekuensial  atau berurutan dan sel memorinya yang dapat menangkap informasi tentang urutan panjang pada data time series kemungkinan besar mempengaruhi keakuratan dari model ini. Data SLA harus  dianalisa  dalam  kurun  waktu yang  lama  dikarenakan  fenomenanya  terjadi  secara  lambat  tetapi setiap tahunnya masih dipengaruhi oleh fenomena-fenomena yang terjadi di lautan ataupun daratan yang sangat berpengaruh pada anomali muka air laut. Hal ini sesuai dengan sistem pemrosesan dari RNN.
Hasil prediksi menunjukkan tren kenaikan sea level anomaly di Laut Jawa sampai dengan tahun 2036 walaupun terjadi tren penurunan pada rentang tahun 2026-2030 tetapi mengalami kenaikan nilai SLA yang siginifikan lagi hingga tahun 2036. Nilai tertinggi yang didapatkan dari hasil prediksi selama periode tersebut terjadi pada tahun 2032 dengan nilai SLA 0,152 m dan nilai SLA terendah adalah   - 0.0394 m yang terjadi pada tahun 2035. Kenaikan muka air laut pada prediksi dapat terjadinya karena adanya  kenaikan  suhu  global  secara  terus  menerus  yang  dapat  mengakibatkan  semakin  tingginya ekspansi  termal,  selain  itu  dapat  menyebabkan  tingkat  pencairan  gletser  di  kutub  semakin membesar yang akan menambah volume massa air laut. Rahmstorf et al . (2012) mengatakan bahwa permukaan air laut  di  dunia  sejak  tahun  2010  mulai  naik  sekitar  3,2  mm/tahun  dari  2  mm/tahun  yang  diakibatkan adanya perubahan iklim yang menyebabkan gletser dan bongkahan es di berbagai wilayah mencair, serta adanya  peningkatan  suhu  air  yang  dapat  mempengaruhi  induksi  massa  dan  ekspansi  termal  sebagai faktor terbesar terjadinya kenaikan muka air laut.

## KESIMPULAN
Hasil analisis menunjukkan terjadinya peningkatan nilai muka air laut sejak tahun 1993 sekitar 37,545 mm/tahun. Tren kenaikan tercepat muka air laut di Laut Jawa mencapai nilai 72,313 mm pada tahun  2015-2016  sedangkan  tren  paling  lambat  terjadi  pada  tahun  2002-2005  sekitar  16,7  mm. Perubahan  tren  muka  air  laut  yang  ekstrim  terjadi  pada  tahun  1996-1998 dan  pada  tahun  2010-2016 dikarenakan terjadinya fenomena El Nino dan La Nina. Evaluasi model dari RNN didapatkan nilai MSE sebesar 0,0000343, nilai RMSE 0,0058564, nilai R 2 0,993, dan nilai MAE 0,0045024. Hasil evaluasi tersebut  menunjukkan  nilai  error  yang  sangat  kecil  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  RNN sangat akurat untuk memprediksi dinamika permukaan laut.

## DAFTAR PUSTAKA
Daruwedho, Haryo., B. Sasmito, F. Janu. 2016. Analisis Pola Arus Laut Permukaan Perairan Indonesia dengan Menggunakan Satelit Altimetri Jason-2 Tahun 2010-2014. Jurnal Geodesi Undip. 5(2). Evana,  L.,  S.  Effendy  dan  E.  Hermawan.  2008.  Pengembangan  Model  Prediksi  Madden  Julian Oscillation (MJO) Berbasis pada Hasil Analisis Data Real Time Multivariate MJO (RMM1 dan RMM2).  J. Agromet, 22(2): 144-159.
Fausett,  L.  1994.  Fundamentals  of  Neural  Network  (Archetectures,  Algorithms,  and  Applications).
Prentice-Hall, Upper Saddle River, New-Jersey. 461p.
Folgmann,  A.B.,  S.  Wenzel,  R.  Roscher,  B.  Uebbing.  2017.  Sea  Level  Anomaly  Prediction  Using Recurrent  Neural  Networks.  arXiv:1710.07099v1.  Institute  of  Geodesy  and  Geoinformation, University of Bonn, Bonn.
Ginanjar,  S.,  C.K. Putri,  R. Nurhakim.  2019.  Kajian  Kenaikan  Muka Air  Laut dan Tinggi  Genangan (Rob) Pada Tahun 2023, 2028, dan 2033 di Kota Saumlaki, Kabupaten Maluku Tenggara Barat. Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, 6(2): 39-48.
Idris.  2002.  Model  Numerik  Tiga  Dimensi  Barotropik  Arlindo  di Perairan  Indonesia  dan  Sekitarnya. [Tesis]. Departemen GM, ITB.
IPCC.  2007.  Climate  Ghange  Impact,  Adaptation  and  Vulnerabilty.  Cambridge  University  Press Cambridge, United Kingdom, 1000p.
Jumarang, M.I. dan N.S. Ningsih. 2013. Transpor Volume Massa Air di Selat Sunda Akibat Interaksi Enso,  Monsun  dan  Dipole  Mode. Dalam :  Prosiding  Semirata  FMIPA  Universitas  Lampung, 2013: 409-415.
Khasanah, U.N. dan I.M. Marza. 2017. Analisis Kenaikan Muka Air Laut Menggunakan Data Altimetri untuk Aplikasi Mitigasi Perubahan Iklim di Wilayah Pengelolaan Perikanan (WPP) 573. Dalam : Seminar Penginderaan Jauh Ke-4 Tahun 2017.
Khasanah I.U., S. Wirdinata, Q. Guvil. 2017. Analisis Harmonik Pasang Surut untuk Menghitung Nilai Muka  Surutan Peta  (Chart  Datum)  Stasiun  Pasut  Sibolga. Dalam :  Prosiding  Seminar  Nasional Strategi Pembangunan Infrastruktur ke-3 (SPI-3). ITP, Padang.
Kismawardhani, R., A. Wirastriya dan D. Berlianty. 2018. Sea Level Rise in The Java Sea Based on Altimetry Satellites Data Over 1993-2015. In : IOP Conference Series: Earth And Environmental Science, 165, 012006.
Levermann,  A.,  P.  Clark,  B.  Marzeion,  G.  Milne,  D.  Pollard,  V.  Radic,  A.  Robinson.  2013.  The multimillennial  sea-level  commitment  of  global  warming. In :  Proceedings  of  the  National Academy of Sciences, 110(34): 13745-13750.
Maharani, W. 2009. Klasifikasi Data Menggunakan JST Backpropagation Momentum dengan Adaptive Learning Rate. Dalam : Semin. Nas. Inform., Vol 1 no.semnasIF: 25-31. Marpaung,  S.  dan  W.K.  Harsanugraha.  2014.  Karakteristik  Sebaran  Anomali  Tinggi  Muka  Laut  Di Perairan  Bagian  Selatan  dan  Utara  Pulau  Jawa. Dalam :  Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh 2014.
Nababan,  B.  2015  Dinamika  Anomali  Paras  Laut  Perairan  Indonesia.  Journal  Ilmu  Kelautan  and Teknologi Kelautan Tropis, 7(1): 259-272.
Nabilah,  F.,  Y.  Prasetyo,  A.  Sukmono.  2017.  Analisis  Pengaruh  Fenomena  El  Nino  dan  La  Nina terhadap  Curah  Hujan  Tahun  1998-2016  Menggunakan  Indikator  ONI  (Oceanic  Nino  Index) (Studi Kasus : Provinsi Jawa Barat). Jurnal Geodesi Undip, 6(4): 402-412.
Oktaviani, N.A., M.I. Jumarang, A. Ihwan. 2014. Kajian Elevasi Muka Air Laut di Perairan Indonesia Pada Kondisi El Nino dan La Nina. Prisma Fisika, 2(1): 06-10.
Rahmstorf, S., G. Foster, A. Cazenave. 2012. Comparing climate projections to observations up to 2011. Enviromental Research Letters, 7(4), 5pp.
Sofian, I. 2007. Simulation of The java Sea using an Oceanic Feneral Circulation Model. J. Geomatika, 13(2): 1-14.
Susanto, K.E., M.A. Marfai, D. Mardianto. 2010. Proyeksi Kenaikan Permukaan Laut dan Dampaknya Terhadap Banjir Genangan Kawasan Pesisir. Majalah Geografi Indonesia, 24(2): 101-120.
Strassburg, M.W., B.D. Hamlington, R.R. Leben, P. Manurung, J.L. Gaol, B. Nababan, S. Vignudelli, and K.Y. Kim. 2015. Sea level trends in Southeast Asian seas. Clim. Past, 11: 743-750.
Wenzel, M. And J. Schröter. 2010. Reconstruction of Regional Mean Sea Level Anomalies From Tide Gauges Using Neural Networks. Journal of Geophysical Research, 115(C8): 1-15.
Wuriatmo, Hastho. 2012. Analisa Sea Level  dari Data Satelit Altimetri Topex/Poseidon, Jason-1 dan Jason-2 di Perairan Laut Pulau Jawa Periode 2000-2010. Indonesian Journal of Applied Physics, 2(7): 65-72.
Wyrtki,  K.  1961.  Physical  oceanography  of  the  Southeast  Asian  waters.  Naga  Report  2,  Scripps Institution of Oceanography, La Jolla, CA, 195pp.