## STUDI PASANG SURUT DI PERAIRAN INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN DATA SATELIT ALTIMETRI JASON-1

## Lukman Raharjanto, Bangun Muljo Sukojo
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 Email : lukmanraharjanto@gmail.com

## Abstrak
Hampir  70%  wilayah  Indonesia  adalah  wilayah  perairan.  Indonesia  menyimpan  potensi  kekayaan  sumber  daya kelautan yang  masih  belum dieksplorasi dan dieksploitasi  secara optimal,  bahkan sebagian belum diketahui potensi yang sebenarnya. Hal ini mendasari akan pentingnya informasi spasial di wilayah perairan  Indonesia. Fenomena naik atau  turunnya  permukaan  laut  atau  SLA  ( Sea  Level  Anomaly )  merupakan  hal  yang  sering  mengemuka  dengan perubahan  gerak  relatif  dari  materi  suatu  planet,  bintang,  dan  benda-benda  angkasa  lainnya  yang  diakibatkan  aksi tarik  menarik  atau  yang  sering  disebut  dengan  pasang  surut.  Saat  ini  telah  dikembangkan  sistem  satelit  altimetri Jason-1 yang mempunyai obyek penelitian mengamati pasang surut.
Pengolahan  data  biner  dari  satelit  altimetri  Jason-1  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  tahapan,  yaitu  : konversi  data,  pembentukan grid ,  dan  pemodelan  serta  analisa trend pasang  surut.  Pemantauan  SLA  beserta trend dan analisa pasang surut dilakukan setiap cycle dalam kurun waktu empat tahun (2008-2011).
Hasil pemantauan SLA ( Sea Level Anomaly ) dengan menggunakan data satelit altimetri Jason-1 mulai dari tahun 2008 sampai  2011  diperoleh  terjadinya  trend  pasang  tertinggi  dan  surut  terendah  di  wilayah  perairan  Indonesia.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai pasang tertinggi pada tahun 2008 terjadi pada cycle 236 yaitu sebesar 1,9982 m di Laut Arafuru dan nilai surut terendah terjadi pada cycle 236 yaitu sebesar -3,6954 m di Laut Arafuru. Nilai pasang tertinggi pada  tahun 2009 terjadi pada cycle 290  sebesar  1,9325  m di Laut  Arafuru dan nilai surut  terendah terjadi pada cycle 258  sebesar  -3,309  m  di  Laut  Arafuru.  Nilai  pasang  tertinggi  pada  tahun  2010  terjadi  pada cycle 308 sebesar  2,1511  m  di  Laut  Arafuru  dan  nilai  surut  terendah  terjadi  pada  cycle  297  sebesar  -2,8303  m.    Nilai  pasang tertinggi pada  tahun 2011 terjadi pada cycle 345  sebesar  1,8402  m di Laut Arafuru dan nilai surut  terendah terjadi pada cycle 348 sebesar -3,57 m. Dalam waktu empat tahun, wilayah perairan Indonesia yang mengalami nilai pasang tertinggi dan surut terendah yaitu di Laut Arafuru.
Kata Kunci : Sea Level Anomaly , Jason-1, BRAT, Trend Pasang Surut

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  yang sebagian  besar  wilayahnya  terdiri  dari  daerah perairan. Perairan Indonesia menyimpan kekayaan  sumber  daya  kelautan  yang  belum dieksplorasi  dan  dieksploitasi  secara  optimal. Kebutuhan  akan  data  tentang  kondisi  wilayah perairan  Indonesia  seperti  tinggi  permukaan  air laut  sangat  dibutuhkan,  namun  teknik  untuk mendapatkan  data-data  tersebut  masih  sangat terbatas, sehingga sulit untuk mengetahui kondisi wilayah perairan di Indonesia.
Fenomena  naik  atau  turunnya  permukaan  laut atau SLA (Sea Level Anomaly) merupakan hal yang sering  mengemuka  dengan  perubahan  gerak
relatif  dari  materi  suatu  planet,  bintang,  dan benda-benda  angkasa  lainnya  yang  diakibatkan aksi  tarik  menarik  atau  yang  sering  disebut dengan pasang surut . Seiring dengan perkembangan teknologi, saat ini telah dikembangkan  sistem  satelit  altimetri Jason-1 yang  mempunyai  obyek  penelitian  mengamati pasang  surut  laut.  Sejalan  dengan  itu,  muncul software yang khusus digunakan untuk mengolah data  satelit  altimetri yaitu  Basic  Radar  Altimetry Toolbox (BRAT).
Berdasarkan alasan-alasan tersebut, penelitian ini dimaksudkan  untuk  melakukan  analisa trend pasang  surut  dari  data  satelit Jason-1 dengan menggunakan software BRAT  di  perairan Indonesia.  Dari  hasil  penelitian  ini  diharapkan
dapat  memberikan  informasi  tentang  kondisi spasial perairan Indonesia.

## Rumusan Permasalahan
Dari  latar  belakang  diatas,  maka  perumusan masalah yang akan dilaksanakan dalam penelitian ini adalah studi pasang surut di Perairan Indonesia dari  data  satelit  altimetri  Jason-1  pada  tahun 2008-2011  dengan  menggunakan software BRAT dan MATLAB.

## Batasan Masalah/Ruang Lingkup
Batasan  permasalahan  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Pengamatan  pasang  surut  di  Perairan
Indonesia  berdasarkan  data  satelit  altimetri Jason-1 dengan  koordinat  geografis  6˚LU  – 11˚LS dan 95˚BT – 141˚BT.
2. Data  yang  digunakan  adalah  data  satelit Altimetri Jason-1 selama 4 tahun yaitu antara tahun 2008 – 2011.
3. Hasil konversi dari software BRAT
dibandingkan  dengan  hasil  dari  konversi software MATLAB.
4. Proses  pemodelan  dan  analisa trend pasang surut dilakukan dengan menggunakan software BRAT.

## Tujuan
Adapun tujuan dari tugas akhir ini adalah : 1. Memahami  perbedaan  proses  pengolahan data  dari  satelit  altimetri  Jason-1  dengan menggunakan software yaitu BRAT dan MATLAB.
2. Mengamati trend pasang  surut  di  Perairan Indonesia  dalam  selang  waktu  4  tahun  yaitu antara tahun 2008 -2011.

## Manfaat
Adapun manfaat dari tugas akhir ini adalah untuk mendapatkan  hasil  analisa  dari  pemrosesan pasang  surut  yang  nantinya  dapat  memberikan informasi  mengenai trend pasang  tertinggi  dan surut  terendah  yang  ada  di  wilayah  perairan Indonesia kepada pihak - pihak yang berkepentingan  guna  mendukung  kesalamatan pelayaran.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  pada  tugas  akhir  ini  adalah  di perairan  Indonesia  yang  terletak  pada  koordinat geografis  antara  6 o LU  -  11 o LS  dan  95 o BT  -  141 o BT.
179 103 001 077 153 229 051 127 025101177 253 075 151 227 049 203 014 090 166 242 064 140 216 038 114 190 012 088 164 240 062 125 138 214 192 Gambar 1. Lokasi Penelitian

## DATA DAN PERALATAN
- Data
1. Data hasil ukuran satelit altimetri Jason-1 dalam  format  biner  GDR (Geophyisical Data  Record) yang  diproduksi  oleh PODAAC  dan  AVISO  dengan  lama pengamatan  empat  tahun  yaitu  tahun 2008-2011 dari cycle 220 – 362.
2. Data hasil ukuran satelit altimetri Jason-1 dalam  format  ASCII (American  Standard Code  for  Information  Interchange) yang diproduksi  oleh  RADS (Radar  Altimetry Database System) .
- Peralatan
1. Perangkat Keras ( Hardware )
a. Notebook Toshiba seri L745.
b. Printer Canon IP 2770.
2. Perangkat Lunak ( Software )
a. BRAT untuk pengolahan dan pemodelan data satelit Jason-1 .
b. MATLAB untuk  membandingkan  hasil pengolahan data.
c. Google Earth untuk menentukan pass dari  satelit  Jason-1  yang  melewati Perairan Indonesia
d. Microsoft Office Word dan Excel 2010 untuk penulisan laporan.

## Diagram Alir
Secara  umum  tahap  penelitian  ini  dapat digambarkan sebagai berikut:

## Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Adapun  penjelasan  Gambar  2.  adalah  sebagai berikut :
1. Tahap Identifikasi Awal Tahap  ini  terdiri  dari  perumusan  masalah, tujuan,  dan  studi  literatur  yang  terkait penelitian ini.
2. Tahap Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data yang berupa data mentah dari satelit  Jason-1 dalam format biner dan data pendukung yang diperoleh dari RADS.
3. Tahap Pengolahan Data Tahap  pengolahan  data  merupakan  tahapan utama  yang  dilakukan  dalam  penyelesaian tugas  akhir  ini.  Adapun  langkah-langkah pengolahan  data  pada  penelitian  ini  dibagi menjadi dua tahap pengolahan, yaitu :
a. Pengolahan data dengan MATLAB.
b. Pengolahan data dengan BRAT.
4. Tahap Akhir
Hasil  dari  pengolahan  data  satelit  Jason-1, pada  tahap  ini  diberikan  analisa.  Analisa berupa pasang surut
tertinggi
dan terendah  pada  setiap  tahun  dari  hasil pengolahan BRAT.

## Pengolahan Data
Adapun  langkah  pengolahan  data  adalah  sebagai berikut :

## Gambar 3. Diagram Alir Pengolahan Data
Proses pengolahan data pada penelitian ini terdiri dari  dua  tahap,  yaitu  pengolahan  data  dengan menggunakan  MATLAB  dan  BRAT.  Adapun langkah pengolahan data dengan MATLAB adalah sebagai berikut :
1. Konversi  data  dilakukan  untuk  mengubah format  biner  pada  data  ukuran  GDR  menjadi format  ASCII  agar  didapatkan  parameter- parameter yang dibutuhkan dalam perhitungan SLA (Sea Level Anomaly).
2. Untuk  mendapatkan  data  yang  valid,  maka perlu  dilakukan  kontrol  kualitas  data. Menurut  AVISO  dan  PODAAC  (2008)  kualitas data yang bagus harus sesuai dengan kriteria- kriteria pada Tabel 1.
Tahap Identifikasi Awal Tahap Pengumpulan Data Satelit Jason-1 Tahap Pengolahan Data Satelit Jason-1 Tahap Akhir Pemilihan Lokasi Pemilihan Data Jason-1 Konversi Data Jason-1 dari Format Biner ke ASCII (Software Matlab) Running Program Kontrol Kualitas Data Memenuhi Kriteria Cek Hasil Konversi Data Validasi dengan Data ASCII dari RADS Benar Data format ASCII hasil konversi gagal sukses tidak ya tidak ya Pemilihan Lokasi Pemilihan Data Jason-1 Cek Format File (Software BRAT) Perhitungan SLA perbulan Cek Syntax Exsport Data Ke format ASCII Log Eror Cek Hasil Eksport Data salah benar salah benar tidak ya Kontrol Kualitas Data validasi Gridding Perhitungan SLA Tiap cycle (software BRAT) Analisa Trend Pasang Surut ( Tide Gauge ) Perairan Indonesia
Tabel 1. Kriteria data Jason-1 No Macam Data Kriteria Data 1 Jumlah pengamatan valid dalam band Ku range_numval_ku > 10

## 2
RMS jarak altimeter dalam band Ku 0 mm < range_rms_ku < 200 mm 3 Altitude – Range_ku -130000 mm < altitude – range_ku < 10 000 mm 4 Koreksi troposfer kering -2500 mm < model_dry_tropo_corr < -1900 mm 5 Koreksi troposfer
basah -500 mm < wet rad_wet_tropo_corr < -1 mm 6 Koreksi ionosfer -400 mm < iono_corr_alt_k < 40 mm 7 Bias Elektromagnetik (EMB) -500 mm < sea_state_bias_ku < 0 mm 8 Koreksi pasang surut laut -5000 mm < ocean_tide_sol1 <
+5000 mm 9 Koreksi pasang surut pembebanan -1000 mm < solid_earth_tide < +1000 mm 10 Koreksi pasang surut kutub -150 mm < pole_tide < +150 mm 11 Significant Wave Height 0 mm < swh_ku < 11 000 mm 12 Sigma Naught 7 dB < sig0_ku < 30 dB 13 Kecepatan angin 0 m/s < altimeter wind speed < 30 m/s 14
Square of off Nadir
Angle from Waveforms -0.2 deg2 < off_nadir_angle_ku_wvf < 0.16 deg2
3. Menghitung Sea Level Anomaly (SLA)
Sea  Level  Anomaly (SLA)  adalah  fenomena naik atau turunnya permukaan laut . Perubahan  permukaan  laut  ini  Dihitung  dari permukaan  ellipsoid,  dan  telah  dikurangi dengan  nilai Mean  Sea  Surface .  Perhitungan SLA :
SLA = H -  -  ( 1 )
           L iB pt et ot SSB dry tro wet tro io           ) ( ) ( MSS GH /  (2 )
dimana :
H
= tinggi satelit di atas elipsoid (m)  =  tinggi  satelit  altimeter  di  atas  muka laut (m)  = total koreksi (mm) io  = koreksi ionosfer (mm) ) ( wet tro  = koreksi troposfer basah (mm)
) ( dry tro  = koreksi troposfer kering (mm)
ot ε = koreksi efek pasang surut laut (mm)
et ε = koreksi efek pasang surut bumi (mm)
et ε = koreksi efek pasang surut kutub (mm)
iB ε =  koreksi  efek  inverse  tekanan  udara
(mm)
L ε
= koreksi efek ocean loading (mm)
SSB  = koreksi gelombang permukaan (mm)
MSS GH /  =  reduksi  tinggi  geoid  atau mean  sea surface (mm)
Setelah  diperoleh  hasil  pengolahan  dari MATLAB,  selanjutnya,  melakukan  pengolahan data  dengan  BRAT.  Adapun  langkah-langkah pengolahannya adalah sebagai berikut.
1. Penentuan lokasi penelitian Lokasi  penelitian  dalam  penelitian  ini  adalah wilayah perairan Indonesia.
2. Pemilihan data Pemilihan  data  yang  sesuai  dengan  lokasi penelitian ini pada BRAT dilakukan pada ruang Datasets .
3. Check format file
Pengecekan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui apakah  data-data  yang  terdapat  dalam sebuah datasets memiliki  format  yang  sama atau tidak.
4. Perhitungan  nilai  SLA  perbulan  dilakukan dengan  persamaan  (1)  dan  (2).  Perhitungan ini bertujuan untuk mengurangi noise.
5. Kontrol kualitas data
Untuk  mendapatkan  data  yang  valid,  maka perlu  dilakukan  kontrol  kualitas  data. Menurut  AVISO  dan  PODAAC  (2008)  kualitas data yang bagus harus sesuai dengan kriteria- kriteria pada Tabel 1.
6. Check Syntax
Untuk  mengetahui  apakah  proses  penulisan rumus  yang  dilakukan  terdapat  kesalahan atau tidak, maka perlu dilakukan pengecekan syntax . 7. Simpan hasil dalam format ASCII
8. Selanjutnya  pada  ruang log dilihat  apakah dalam  peng eksport an  data  terjadi  kesalahan ( error )  atau  tidak.  Apabila log  error maka perlu  dilakukan  pengecekan  kembali  kontrol kualitas  datanya.  Pada  BRAT  dilakukan  pada ruang log . 9. Gridding
Sebelum  diadakan  analisa  dilakukan  proses gridding. Dimana proses ini mampu menghasilkan  nilai  interpolasi grid yang  baik pada  titik  estimasi  yang  ada  pada  lingkup daerah pemodelan.
10. Perhitungan SLA tiap Cycle
Dilakukan  perhitungan  SLA  tiap  cycle  pada software BRAT  dengan  menggunakan  hasil perhitungan  SLA (Sea  Level  Anomaly) perbulan. Hasil dari SLA perbulan dimasukkan pada kriteria data software BRAT.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data dengan MATLAB Konversi Data
Tahap pertama yang dilakukan dalam pemrosesan menggunakan  MATLAB  adalah  konversi  data  dari format  biner  (GDR  Jason-1)  menjadi  data  format ASCII.  Konversi  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan parameter-parameter  yang  dibutuhkan  dalam menghitung SLA (Sea Level Anomaly).
Setelah  melakukan  konversi  data,  selanjutnya melakukan  kontrol  kualitas  data  sesuai  dengan Tabel  1.  Data  yang  sesuai  dengan  kriteria  akan dibaca  sebagai  data  ASCII,  sedangkan  data  yang
tidak  sesuai  dengan  kriteria  akan  dibaca  sebagai NaN (Not as Number) .

## Gambar 4. Hasil Kontrol Kualitas Data

## Validasi Hasil Konversi MATLAB
Proses  validasi  ini  dilakukan  dengan  meng- overlay -kan  gambar  lintasan  satelit  Jason-1  yang ada  pada  data  RADS  dengan  lintasan  yang  ada pada data ASCII hasil konversi MATLAB.

## Gambar 5. Validasi Hasil Konversi MATLAB dan RADS
Cycle 220 Pass 001
Berdasarkan Gambar  5.  diketahui  bahwa  lintasan hasil  konversi  MATLAB  dan  data  RADS  saling bertampalan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa hasil  konversi  data  dari  MATLAB  memiliki  hasil yang valid.

## Pemrosesan Data dengan BRAT Konversi Data
Data  format  biner  dari  satelit  Jason-1  terlebih dahulu  dikonversi  menjadi  format  ASCII  dengan menggunakan software BRAT.  Adapun  contoh hasil konversinya adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Hasil Konversi data biner dengan BRAT Lintang (˚) Bujur (˚) SLA (m) -10.961281 95.956468 0.3078 -10.911488 95.975104 0.331 -10.861692 95.993733 0.3042 -10.811895 96.012354 0.2975 -10.762096 96.030968 0.3718 -10.712295 96.049574 0.3503 -10.662492 96.068173 0.3736 -10.612687 96.086765 0.3226 -10.562881 96.105349 0.3744 -10.513072 96.123926 0.3521

## Validasi Hasil Konversi BRAT
Uji  validasi  data  hasil  konversi  ini  dilakukan dengan melakukan overlay hasil konversi nilai SLA dari BRAT dan MATLAB.
Gambar 6. Validasi Nilai SLA Hasil Konversi MATLAB dan BRAT Cycle 321 Pass 227
Berdasarkan Gambar 6. diketahui bahwa nilai SLA hasil  konversi  BRAT  dan  MATLAB  saling bertampalan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa hasil  konversi  data  dari  BRAT  memiliki  hasil  yang valid.
Pengeplotan  Grafik  Dan  Visualisasi  SLA  dengan

## BRAT
Pada software BRAT  data  yang  sudah  di export /dikonversi dilakukan pengeplotan yakni pengeplotan grafik hasil konversi / export data dan
pengeplotan visualisasi hasil SLA tiap bulan.  Hasil nilai  SLA  tiap  bulan  perlu  dilakukan  untuk  dapat melakukan analisa tide gauge (pasang surut)  dari nilai  SLA  untuk  tiap  musim  serta  untuk mengurangi noise .  Proses  pengeplotan  pada software BRAT ini sebelumnya dilakukan perhitungan ( execute ) nilai SLA tiap bulan terlebih dahulu  pada  ruang operations .  Kemudian  untuk menampilkan  hasil  SLA  dalam  bentuk  grafik  dan gambar visualisasinya dapat dilihat diruang views. Maka diperoleh hasil seperti berikut
Gambar 7.  Hasil Pengeplotan Grafik SLA pada Software BRAT Januari 2008
Gambar 8. Hasil Pengeplotan Visualisasi SLA pada Software BRAT Januari 2008

## Gambar 10. Hasil Pengeplotan Visualisasi SLA pada

## Software BRAT Februari 2008
Gridding SLA dengan MATLAB Proses gridding nilai  SLA  dilakukan  untuk memperoleh gambaran visual nilai SLA di perairan Indonesia,  sehingga  dengan  jelas  dapat  melihat fenomena - fenomena tertentu salah satunya tide gauge (pasang  surut). Griding dilakukan  dengan menggunakan inverse  distance  weighted (IDW) yaitu  suatu  metode  interpolasi  yang  dapat digunakan  untuk  menginterpolasi  suatu  nilai secara spasial  dari  nilai  sekitarnya  dengan melakukan pembebanan (Kosasih Prijatna,2006).
Dari perhitungan interpolasi maka diperoleh hasil dari  gridding  nilai  SLA  di  wilayah  perairan Indonesia  selama  perbulan  dalam  kurun  waktu  4 tahun. Data nilai SLA (Sea Level Anomaly) tersebut kemudian  diplot  dengan  menggunakan software MATLAB seperti pada gambar berikut :
Gambar 11. Sea Level Anomaly Perairan Indonesia Hasil Gridding bulan Januari 2008
Gambar 12. Sea Level Anomaly Perairan Indonesia Hasil Gridding bulan Februari 2008

## Analisa Analisa Pengolahan Data
Setelah  melakukan  beberapa  tahap  pengolahan data  dengan  menggunakan  BRAT  dan  MATLAB, dapat diketahui beberapa perbedaan antara BRAT dan  MATLAB.  Adapun  perbedaan  tersebut  dapat dijelaskan pada Tabel 3. berikut.
Tabel 3. Perbedaan Pengolahan Data dengan menggunakan Software BRAT dan MATLAB
Proses  pengolahan  data  dengan  BRAT  dan MATLAB  juga  memiliki  beberapa  persamaan. Adapun persamaanya adalah sebagai berikut:
1. Nilai  SLA  dan  parameter-parameter  yang dihasilkan  oleh  BRAT  dan  MATLAB  memiliki nilai yang sama.
2. Hasil  pemodelan  antara  BRAT  dan  MATLAB memiliki pola yang hampir sama. Parameter Pengolahan dengan BRAT Pengolahan dengan MATLAB Proses Konversi Data Lebih Mudah Tidak Mudah Hasil Konversi Data Lebih Sedikit Lebih Banyak Visualisasi Kurang Menarik Lebih Menarik Hasil Pengeplotan Ditampalkan Diatas Peta Ditampalkan Diatas Hasil Pengolahan Data Griddding Tidak Dilakukan Dilakukan Lintang dan Bujur Tidak Dapat Ditampilkan Dapat Menampilkan
3. Hasil konversi jumlahnya tidak ada
perbedaan.
Trend Pasang Surut dan Pengeplotan pada BRAT
Setelah  data  SLA (Sea  Level  Anomaly) yang  telah digriding di  plot  pada software MATLAB, dilakukan  perhitungan  pasang  surut (tide  gauge) pada software BRAT  di  ruang Operations dengan menggunakan  rumus Tide  Effects (AVISO,  2006).
Selanjutnya  nilai  SLA  yang  telah  dihitung  secara perbulan (monthly) dimasukkan  dalam  kriteria data pada ruang Operations.
Perhitungan pasang surut ini dilakukan setiap per cycle (satu  kali  satelit  Jason-1  mengukur  seluruh bumi) selama empat tahun , yang bertujuan untuk dapat  menganalisis  setiap  10  hari  laut  yang mengalami  pasang  surut  dengan  menggunakan data  satelit  altimetri Jason-1 .  Data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  tidak  semuanya diproses,  karena  ada  beberapa pass pada beberapa cycle yang  hilang.  Kemudian  hasil pengolahan  pasang  surut  dilakukan  pengeplotan grafik hasil  perhitungan  dan  pengeplotan visualisasi  hasil  pasang  surut  tiap cycle di  ruang Views. Adapun  beberapa  contoh  visualisasi  dan grafik pengeplotan pasang surut per cycle sebagai berikut :
Gambar 13.  Hasil Pengeplotan Grafik Pasang Surut dengan Software BRAT pada cycle 232
Gambar 14. Hasil Pengeplotan Visualisasi Pasang Surut dengan Software BRAT pada cycle 232
Gambar 15. Hasil Pengeplotan Grafik Pasang Surut dengan Software BRAT pada cycle 258
Gambar 16.  Hasil Pengeplotan Visualisasi Pasang Surut dengan Software BRAT pada cycle 258
Analisa Trend Pasang Surut
Setelah  didapatkan  nilai  pasang  surut  dari  BRAT, selanjutnya  dilakukan  analisa  dari  pasang  surut perairan  Indonesia.  Adapun  hasil  nilai  pasang surut  terendah  dan  tertinggi  pada  setiap tahunnya dapat dilihat pada Gambar 16.

## Gambar 17. Nilai Pasang Surut Terendah dan Tertinggi
Berdasarkan Gambar 17. dapat diambil kesimpulan bahwa pada tahun 2008, nilai pasang surut  terendah  terjadi  pada Cycle 236  sebesar  - 3,6954  m  pada  tanggal  24  Juni  –  3  Juli  2008  di Laut  Arafura  dan  nilai  pasang  surut  tertinggi terjadi  pada Cycle 236  sebesar  1,9982  m  pada tanggal 24 Juni – 3 Juli 2008 di Laut Arafura. Pada tahun  2009,  nilai  pasang  surut  terendah  terjadi pada Cycle 258 sebesar -3,309 m pada tanggal 20 Januari – 29 Januari 2009 di Laut Arafura dan nilai pasang  surut  tertinggi  terjadi  pada Cycle 290 sebesar  1,9325 m  pada tanggal 6 Desember  –  15 Desember 2009 di Laut Arafura. Pada tahun 2010, nilai pasang surut terendah terjadi pada Cycle 297 sebesar -2,8303 m pada tanggal 14 Februari  – 23 Februari  2010  di  Laut  Arafura  dan  nilai  pasang surut  tertinggi  terjadi  pada Cycle 308  sebesar 2,1511  m  pada  tanggal  4  Juni  –  13  Juni  2010  di Laut Arafura. Pada tahun 2011, nilai pasang surut terendah  terjadi  pada Cycle 348  sebesar  -3,57  m pada  tanggal  29  Juli    –  7  Agustus  2011  di  Laut Arafura  dan  nilai  pasang  surut  tertinggi  terjadi pada Cycle 345 sebesar 1,8402 m pada tanggal 29 Juni – 8 Juli 2011 di Laut Arafura.
Dari  hasil  analisa trend pasang  surut  dengan menggunakan  data  satelit  altimetri Jason-1 di Perairan Indonesia terdapat beberapa persamaan lokasi pasang tertinggi dan surut terendah antara tahun  2008  –  2011  dan cycle yang  sama    pada tahun  2008  yang  terjadi  pasang  tertinggi  dan surut  terendah.  Persamaan  lokasi  yang  terjadi pasang  tertinggi  dan  surut  terendah  pada  tahun 2008  –  2011  yaitu  terjadi  di  Laut  Arafura.  Hal  ini disebabkan  terjadi  proses upwelling terutama pada  musim  timur,  dimana  massa  air  dari kedalaman  tertentu  dengan  temperatur  rendah, salinitas  tinggi  dan  kaya  akan  zat  hara  naik  ke permukaan, juga pengaruh desakan massa air dari Laut  Banda  yang  mendorong  pembentukan lapisan  massa  air  bersalinitas  relatif  tinggi
sehingga  memungkinkan  terjadinya  percampuran antara  massa  air  dengan  Laut  Banda  dan Samudera  Pasifik  bagian  selatan . Sedangkan, untuk cycle yang  sama  pada  tahun  2008  yang terjadi  pasang  tertinggi  dan  surut  terendah  yaitu cycle 236 pada tanggal 24 Juni – 3 Juli 2008.

## KESIMPULAN dan SARAN

## Kesimpulan
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa:
1. Proses  konversi  data  dengan  menggunakan software BRAT  lebih  mudah  daripada menggunakan software MATLAB, namun data yang dihasilkan dengan menggunakan software MATLAB  lebih  banyak  daripada menggunakan software BRAT.
2. Pada  proses  gridding  (pengisian  kekosongan data)  hanya  bisa  dilakukan  dengan software MATLAB  dan  untuk software BRAT  tidak  bisa dilakukan proses gridding.
3. Pola pemodelan pada pengeplotan menggunakan software BRAT  dan  MATLAB memiliki  pola  SLA (Sea  Level  Anomaly) yang hampir  sama,  namun  hasil  pengeplotan menggunakan software BRAT kurang maksimal dibandingkan software MATLAB.
4. Nilai  pasang  surut  tertinggi  pada  tahun  2008 terjadi  pada Cycle 236  dengan  koordinat geografis  lintang  -5°34’41,3”  dan  bujur 137°37’5,31”  sebesar  1,998  m  yaitu  di  Laut Arafura  dan  pasang  surut  terendah  terjadi pada Cycle 236  dengan  koordinat  geografis lintang  -7°20’43,56”  dan  bujur  138°0’6,34” sebesar  -3,695  m  yaitu  di  Laut  Arafura.  Nilai pasang  surut  tertinggi  pada  tahun  2009 terjadi  pada Cycle 290  dengan  koordinat geografis  lintang  -7°6’25,89”  dan  bujur 138°28’43,21”sebesar  1,932  m  yaitu  di  Laut Arafura  dan  pasang  surut  terendah  terjadi pada Cycle 258  dengan  koordinat  geografis lintang  -8°16’39,78”  dan  bujur  139°28’9,59” sebesar  -3,309  m  yaitu  di  Laut  Arafura.  Nilai pasang  surut  tertinggi  pada  tahun  2010 terjadi  pada Cycle 308  dengan  koordinat geografis  lintang  -7°2’7,32”  dan  bujur 138°30’7,66”  sebesar  2,151  m  yaitu  di  Laut Arafura  dan  pasang  surut  terendah  terjadi pada Cycle 297  dengan  koordinat  geografis lintang  -7°4’32,1”  dan  bujur  138°29’22”
Cycle  Lintang(°) Bujur(°) PS(m) Cycle  Lintang(°) Bujur(°) PS(m) 2008 236 -7.345017 138.001622 -3.6954 236 -5.577877 137.617822 1.9982 2009 258 -8.277743 139.469045 -3.309 290 -7.106693 138.481049 1.9325 2010 297 -7.075582 138.489362 -2.8303 308 -7.035243 138.501992 2.1511 2011 348 -7.025788 138.505559 -3.57 345 -8.563419 137.024414 1.2596 Tahun Pasang Surut Terendah
Pasang Surut Tertinggi
sebesar  -2,830  m  yaitu  di  Laut  Arafura.  Nilai pasang  surut  tertinggi  pada  tahun  2011 terjadi  pada Cycle 345  dengan  koordinat geografis  lintang  -8°11’28,26”  dan  bujur 139°43’2,93”sebesar  adalah  1,840  m  yaitu  di Laut  Arafura  dan  pasang  surut  terendah terjadi  pada Cycle 348  dengan  koordinat geografis  lintang  -7°1’32,8”  dan  bujur 138°30’20”sebesar  adalah  -3,57  m  yaitu  di Laut Arafura.
5. Selama  empat  tahun,  wilayah  Perairan Indonesia  yang  memiliki  nilai  pasang  surut tertinggi dan terendah yaitu di Laut Arafura.

## Saran
1. Perlunya diadakan studi lebih lanjut mengenai perubahan SLA (Sea Level Anomaly) di wilayah perairan  Indonesia  dari  data  satelit  altimetri yang  terbaru  mengingat  hampir  sebagian populasi  penduduk  Indonesia  tersebar  di wilayah pesisir.
2. Diperlukan  suatu  data  multi  satelit  (3  satelit) untuk mengetahui hasil yang lebih valid.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin,  H.Z.  2001.  Geodesi  Satelit.  Jakarta:  Pradnya Paramita.
Arief,  A.R.  2009.  Pemodelan  Topografi  Muka  Air  Laut (Sea  Surface  Topography)  Dengan  Menggunakan Data Satelit Altimetri Topex/Poseidon; Studi Kasus Samudera  Indonesia.  Surabaya  :  Prodi  Teknik Geomatika-ITS.
¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬¬AVISO,  2006.  Aviso  User Handbook Sea Level Anomalies.<URL:http://podaac.jpl.nasa.gov/cdrom /mgdrb/Document/HTML/uhsec07.htm>. Dikunjungi  pada  tanggal  15  Februari  2012,  jam
21.00.
AVISO  dan  PODAAC.  2003.  User  Handbook  IGDR  and
GDR Products edition 2.0. NASA dan CNES. Away, G.A. 2006. The Shortcut of Matlab Programming. Jakarta: Penerbit Informatika.
Benada,  J.Robert.  2007.  Physical  Oceanography
Distributed  Active  Archive  Center  PO.DAAC Merged GDR (TOPEX/Poseidon).<URL:http://podaac.jpl.nasa.go v/cdrom/mgdrb/Document/HTML/uhsec07.htm>.
Dikunjungi  pada  tanggal  13  Februari  2012,  jam 22.00
Benveniste, J. dkk. 2009. Radar Altimetry Tutorial. CNES  dan  ESA.2006.  Basic  Radar  Altimetry  Toolbox  v
2.0.0 User Manual.Esa:CNES
Destin, L.  2008. Analisa  Sea  Level Variability Dari  Data Satelit  Altimetri  TOPEX/Poseidon.  Surabaya:  Prodi Teknik Geomatika-ITS.
Djunarsjah,E.2005.PasutLaut.<URL:http://pasut/leastsq uare.htm>  Dikunjungi  pada  tanggal  15  Februari 2012, jam 22.00
ESA  dan  CNES.  2009.  Basic  Radar  Altimetry  Toolbox v2.0 User Manual.
Gunadi.  1999.  Pemrosesan  Topografi  Muka  Air  Laut Dari  Data  Satelit  Altimetri  TOPEX/Poseidon. Bandung:  Jurusan  Teknik  Geodesi  Fakultas  Teknik Sipil dan Perencanaan-ITB.
Handoko,  E.Y.  2004.  Satelit  Altimetri  dan  Aplikasinya dalam  Bidang  Kelautan.  Pertemuan  Ilmiah Tahunan (PIT) 1. Surabaya: Teknik Geodesi ITS.
Nadar,SW.  2009.  Pemrosesan  Data  Satelit  Altimetri Dan  Tide  Gauge  untuk  Pengamatan  Sea  Level Change;  Studi  Kasus  Samudera  Indonesia. Surabaya  :  Tugas  Akhir  Prodi  Teknik  Geomatika- ITS.
Mayasari,  O.S.  2009.  Analisa  Sea  Level  Rise  Dari  Data Satelit  Altimetri  Topex/Poseidon  Dan  Data  Sea Surface Temperature. Surabaya : Tugas Akhir Prodi Teknik Geomatika-ITS
Poerbandono  dan  Eka  Djunarsjah.  2005.  Survei Hidrografi. Bandung: Refika Aditama.
Prijatna,  Kosasih.  2007.  Pemantauan  Anomaly  Tinggi Muka  Laut  Perairan  Indonesia.  Bandung:  Jurusan Teknik Geodesi - ITB.
RADS.  2012.  Radar  Altimetry  Data  Aqcuisition.  <URL: http://rads.tudelft.nl/rads/data/ submitradsrequest.cgi>.  Dikunjungi  pada  tanggal 13 Januari 2012, jam 14.00
Rhamo, Arkadia. 2009. Pemodelan Topografi Muka Air Laut  (Sea  Surface Topography) Perairan Indonesia Dari  Data  Satelit  Altimetri  Jason-1.  Surabaya  : Tugas Akhir Prodi Teknik Geomatika-ITS