PEMANFAATAN DATA MULTI SATELIT ALTIMETRI UNTUK KAJIAN KENAIKAN MUKA AIR LAUT PERAIRAN PULAU JAWA DARI TAHUN 1995 s.d 2014

Transkripsi

1 PEMANFAATAN DATA MULTI SATELIT ALTIMETRI UNTUK KAJIAN KENAIKAN MUKA AIR LAUT PERAIRAN PULAU JAWA DARI TAHUN 1995 s.d 2014 Isna Uswatun Khasanah 1*, Leni S. Heliani 2 dan Abdul Basith 2 1 Mahasiswa Pascasarjana Teknik Geomatika, Fakultas Teknik UGM, Yogyakarta ikhasanah31@gmail.com, lheliani@gmail.com 2 Dosen Teknik Geodesi dan Geomatika, Fakultas Teknik UGM, Yogyakarta abd_basith@ugm.ac.id *Corresponding author: isna.uswatun.k@mail.ugm.ac.id ABSTRAK Pulau Jawa merupakan pulau di Indonesia dengan penduduk terpadat, dimana sebagian besar penduduknya tinggal di pesisir. Oleh karena itu, informasi kelautan seperti perubahan permukaan laut sangat diperlukan, diantaranya untuk keperluan pengelolaan dan pengembangan wilayah pesisir. Kenaikan muka air laut di perairan Pulau Jawa selama 20 tahun dari tahun 1995 s.d 2014 secara lokal dan global belum diketahui. Oleh karena itu, penelitian dilakukan untuk mengidentifikasi kenaikan muka air laut global dan lokal di perairan Pulau Jawa, serta menganalisis hubungan fenomena ENSO (El-Nino dan La-Nina) terhadap perubahan permukaan lau di perairan Pulau Jawa. Data multi satelit altimetri yang digunakan adalah data Topex/Poseidon, Jason-1 dan Jason-2, karena ketiga satelit tersebut mempunyai visi yang sama. Data multi satelit altimetri dikoreksi dari kesalahan geofisik dan direferensikan terhadap EGM96. Identifikasi perubahan muka air laut dilakukan dengan analisis regresi linier. Pengaruh faktor global (ENSO) dianalisis dengan uji korelasi. Rata-rata kenaikan muka air laut global di perairan Pulau Jawa dari tahun 1995 s.d 2014 adalah 2,4 mm/tahun. Rentang kenaikan muka air laut lokal di perairan Pulau Jawa adalah 0,1 s.d 4,6 mm/tahun, dimana rata-rata nilai kenaikan muka air laut di Laut Utara Jawa adalah 2,6 mm/tahun dan 1,4 mm/tahun di Laut Selatan Jawa. Hubungan fenomena ENSO (El-Nino dan La-Nina) dengan perubahan permukaan laut di Perairan Pulau Jawa memiliki nilai korelasi -0,34. Hal tersebut berarti, ada pengaruh ENSO terhadap perubahan muka air laut di Pulau Jawa, dimana apabila suhu permukaan laut di Samudra Pasifik naik (El-Nino) maka muka laut di perairan Pulau Jawa turun dan sebaliknya. KATA KUNCI: Kenaikan muka air laut, Multi satelit altimetri, ENSO 1. PENDAHULUAN Kenaikan muka air laut atau biasa disebut Sea level rise (SLR) merupakan salah satu permasalahan penting yang dihadapi oleh negara-negara pantai atau negara kepulauan di dunia. Fenomena alam ini perlu diperhitungkan dalam semua kegiatan pengelolaan wilayah pesisir. Salah satunya di Pulau Jawa yang merupakan pulau di Indonesia dengan penduduk terpadat, dimana sebagian besar penduduknya tinggal di pesisir. Selain itu, tingkat pembangunan di Pulau Jawa juga lebih tinggi dibandingkan pulau-pulau lain. Beberapa peneliti juga mengkaji tentang perubahan muka laut di Indonesia. Perairan laut Indonesia sejak tahun 1993 s.d 2011 mengalami kenaikan dengan rata-rata 4 mm/tahun. Nilai kenaikan muka air laut tersebut dihitung berdasarkan data satelit altimetri dan 4 stasiun pasut (Fenoglio-Marc dkk 2012). Pada kenyataannya, kenaikan muka air laut bervariasi seiring waktu dan posisi. Oleh karena itu, Perlu dilakukan kajian kenaikan muka air laut dengan cakupan lokal menggunakan data periode panjang. Sehingga dapat dianalisis pengaruh-pengaruh global terhadap perubahan muka air laut. Perkembangan teknologi akuisisi data semakin meningkat dan maju. Saat ini, data permukaan laut dapat diperoleh dalam periode panjang. Salah satu teknologi yang dapat menyajikan data permukaan laut periode panjang adalah satelit altimetri. Satelit altimetri didesain dengan tiga misi utama yaitu mengamati sirkulasi lautan global, mengamati volume es di kutub dan mengamati perubahan tinggi muka laut global (Abidin 2007). Mengingat kegunaan dan kontribusi yang sangat signifikan dari data satelit altimetri dalam studi kelautan, maka satelit altimetri dirancang untuk memiliki misi yang berkelanjutan. Salah satu misi satelit altimetri yang berkelanjutan adalah satelit Topex/Poseidon yang diluncurkan pada tahun 1992 kemudian dilanjutkan dengan satelit Jason-1 yang diluncurkan tahun 2002 dan satelit Jason-2 yang diluncurkan tahun 2008 sampai sekarang. Ketiga satelit altimetri tersebut memiliki misi yang sama yaitu pemantauan dinamika air laut. Oleh karena itu, pada penelitian ini menggunakan ketiga satelit tersebut.

2 Permasalahan muncul ketika berhadapan dengan data periode panjang, termasuk data satelit altimetri. Kesalahan pada data multi satelit altimetri antara lain data yang masuk daratan, data kosong, data outlier, referensi data multi satelit yang berbeda, dan kesalahan karena faktor geofisik. Oleh karena itu, perlu dilakukan penanganan khusus terhadap satelit altimetri seperti post-processing. Mengingat pentingnya informasi kenaikan muka air laut untuk pengelolaan wilayah pesisir dan tersedianya data permukaan laut dalam periode panjang, maka pada penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kenaikan muka air laut secara global dan lokal di perairan Pulau Jawa. Kenaikan muka air laut global perairan Pulau Jawa merupakan kenaikan muka air laut secara umum dari hasil rata-rata data permukaan laut di seluruh perairan Pulau Jawa. Kenaikan muka air laut lokal adalah kenaikan muka air laut pada posisi-posisi tertentu di sekitar perairan Pulau Jawa. Pada penelitian ini juga diidentifikasi pengaruh faktor global seperti fenomena El-Nino dan La-nina terhadap perubahan muka laut di Pulau Jawa. 2. METODE PENELITIAN 2.1. Lokasi Penelitian Lokasi penelitian adalah perairan laut Pulau Jawa dengan cakupan area 11 0 s.d 4 0 Lintang Selatan (LS) dan s.d Bujur Timur (BT). Area penelitian ditunjukkan pada Gambar 1. Gambar 1. Lokasi Penelitian (Google Earth) Keterangan: : lintasan track/pass satelit altimetri 2.2. Pengolahan Data Secara umum, tahapan pelaksanaan penelitian dapat dilihat pada Gambar 2. Berdasarkan Gambar 2, dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Pengumpulan data Proses pengumpulan data penelitian dilakukan dengan mengunduh data pada website penyedia data yang dapat dilihat ada Bab 3. b. Pengolahan data MGG EGM96 Data EGM96 digunakan untuk mengetahui nilai undulasi di perairan Pulau Jawa. Nilai undulasi digunakan sebagai referensi dari ketiga satelit altimetri, tujuannya supaya ketiga satelit tersebut berada pada referensi yang sama. Nilai SSH satelit altimetri yang telah direferensikan terhadap EGM96 selanjutnya disebut dengan Sea Level Anomaly (SLA). Nilai undulasi diperoleh dengan mengekstrak data EGM96 (data format Biner) menggunakan software intptdac.exe. Software intptdac.exe memerlukan input berupa koordinat lintang dan bujur lokasi penelitian. File input ini berasal dari data SSH satelit altimetri yang telah dikoreksi. Output dari program ini adalah data undulasi sesuai koordinat file input. c. Pengolahan data multi satelit altimetri Data multi satelit altimetri yang didownload adalah data format Biner. Oleh karena itu, perlu diekstrak dan dikonversi menjadi format ASCII. Data yang diekstrak adalah data Sea Surface Height (SSH) atau data ketinggian muka air laut. Software yang digunakan untuk ekstrak data SSH adalah BRAT v3.1. Proses ekstraksi SSH dilakukan dengan post-processing untuk menghilangkan kesalahan geofisik. Proses

3 ekstraksi data SSH dilakukan setiap track/pass satelit. Persamaan yang digunakan untuk mengekstrak SSH yang terkoreksi ditunjukkan pada Persamaan (1) (Seeber, 2003). Dimana, (1) (2) Mulai Persiapan dan Pengumpulan data Data Multisatelit Altimetri (Topex/Poseidon, Jason-1, Jason-2) Post-processing data satelit altimetry Ekstraksi nilai SSH terkoreksi geofisik per pass/track di semua cycle satelit Data EGM96 Ekstraksi nilai undulasi geoid sepanjang pass/track satelit altimetry 1. penghapusan data kosong 2. penghapusan data yang berada di daratan Nilai SSH terkoreksi Koordinat Nilai SSH terkoreksi Nilai Undulasi Geoid sepanjang pass/track satelit altimetri Perhitungan SLA setiap pass/ track satelit altimetri SLA satelit altimetri setiap pass/track satelit altimetri Koreksi outlier data satelit altimetry Pengelompokan data SLA berdasarkan cycle acuan (cycle dengan jumlah titik terbanyak) Pembuangan data outlier di setiap data kelompok Identifikasi kenaikan muka air laut Data SLA altimetri perkelompok yang terkoreksi Perhitungan nilai regresi dan kenaikan muka air laut setiap kelompok data Pengabungan data SLA perkelompok menjadi data per cycle setiap satelit altimetri Pengabungan data SLA perkelompok menjadi data SLA perbulan Plot nilai kenaikan muka air laut perairan Pulau Jawa setiap kelompok Ploting nilai rata-rata SLA multi satelit altimetri per cycle Data SLA perbulan Data Indeks Nino3 Perhitungan SLR global perairan Pulau Jawa Analisis pengaruh faktor global terhadap perubahan muka laut SlR lokal perairan Pulau Jawa SlR Global perairan Pulau Jawa Selesai Analisis hasil dan pengambilan kesimpulan Gambar 2. Diagram alir pelaksanaan penelitian

4 Dalam hal ini: ρ cor Δh dry Δh wet Δh iono Δh ssb Δh inv_bar Δh ocean_tide Δh earth_tide Δh pole_tide : jarak satelit terhadap muka air lat terkoreksi : koreksi troposfer kering : koreksi troposfer basah : koreksi ionosfer : koreksi sea-state- bias : koreksi inverse barometer : koreksi pasang surut laut : koreksi pasang surut Bumi : koreksi pasang surut kutub Data SSH terkoreksi geofisik kemudian dicek dan dikoreksi dari data yang masuk daratan, data kosong. Selanjutnya data SSH terkoreksi dikurangkan dengan nilai undulasi EGM96 untuk menghasilkan nilai SLA. Data yang telah terkoreksi kemudian diplot untuk mengetahui kondisi data. Apabila masih mengandung data outlier (data yang menyimpang dari kebanyakan data) maka harus dibuang. Proses koreksi outlier dapat dilakukan dengan mengelompokkan data SLA setiap track terhadap titik cycle acuan. Cycle acuan adalah cycle yang memiliki jumlah perekaman titik terbanyak (Basith, 2001). Selanjutnya, melakukan uji global data pada setiap data SLA yang telah dikelompokkan sesuai cycle acuan. Tingkat kepercayaan data yang digunakan adalah 99%. Data SLA yang terkoreksi dari semua kesalahan kemudian digunakan untuk identifikasi kenaikan muka air laut. d. Identifikasi kenaikan muka air laut Kenaikan muka air laut diidentifikasi menggunakan metode regresi linier untuk mengetahui kecenderungan serta tingkat kenaikan tinggi muka air laut berdasarkan data satelit altimeti. Persamaan matematis regresi linier ditunjukkan pada Persamaan (3) ( Nawari 2010 dan Ebdon 1985 dalam Putra 2013 dan Bapennas 2010). Dimana, y : tinggi muka air laut x : waktu dalam bulan a : nilai offset b : tingkat kenaikan (slope, trend) (3) Nilai a dan b merupakan konstanta regresi linier. Konstanta a biasanya disebut dengan intersep. Intersep yaitu jarak titik asal atau titik acuan dengan titik potong garis regresi dengan sumbu Y. konstanta b dinamakan juga slope, yang menunjukkan kemiringan atau kecondongan garis regresi terhadap sumbu X. Nilai kontanta regresi dapat dihitung menggunakan Persamaan (4) dan (5) (Nawari 2010 dan Ebdon 1985 dalam Putra 2013). (4) Dalam hal ini: X : rata-rata variabel x Y : rata-rata variabel y Nilai konstanta regresi linier kemudian digunakan untuk menghitung kenaikan muka air laut pertahun, yaitu dengan mencari bedatinggi (dh) dari kemiringan trend, kemudian dibagi dengam periode pengamatan data. Apabila ditulis dalam persamaan, dapat dilihat pada Persamaan (6). (5) (6) Nilai dh dapat dihitung dari Persamaan (7). dh = y n y 1 (7)

5 Dalam hal ini: slr : Sea Level Rise (SLR) (mm/tahun) dh : kemiringan trend (satuan m) n : jumlah tahun : nilai y pada x sama dengan data ke satu : nilai y pada x sama dengan data ke-n Nilai kenaikan muka air laut baik lokal maupun global di perairan Pulau Jawa dihitung menggunakan Matlab R2008a, dimana rumus regresi linier dibuat menjadi suatu function. e. Analisis pengaruh faktor global terhadap perubahan muka laut perairan Pulau Jawa Analisis pengaruh faktor global terhadap perubahan muka laut di peraira Pulau Jawa dilakukan dengan uji korelasi. Berdasarkan uji korelasi diharapkan dapat diketahui besarnya pengaruh peristiwa ENSO terhadap variasi permukaan laut di wilayah penelitian. Korelasi menyatakan derajat hubungan antara dua variabel tanpa meperhatikan variabel mana yang menjadi peubah. Rumus korelasi ditunjukkan pada Persamaan (8) (Nurgiyantoro dkk 2009 dan Sudijono 2012 dalam Putra 2013). (8) Dalam hal ini: : hubungan variabel x dengan variabel y x : nilai variabel x (nilai SLA altimetri) y : nilai variabel y (nilai Anomalai SST dari Indeks Nino3) n : jumlah data Nilai korelasi berkisar antara -1 < r xy < +1. Jika r = 0, artinya tidak ada hubungan antara kedua variabel. Jika r xy = -1, maka hubungan antar data sangat kuat dan bersifat tidak searah, yaitu apabila variabel 1 naik, maka variable 2 turun, dan sebaliknya. Jika r xy = +1 maka hubungan antar data sangat kuat dan bersifat searah. 3. DATA YANG DIGUNAKAN Data yang digunakan untuk analisis perubahan kenaikan muka air laut meliputi beberapa data yaitu: 3.1. Data Multi Satelit Altimetri Jenis data satelit altimetri yang digunakan adalah data tinggi muka laut atau biasa disebut Sea Surface Height (SSH) yaitu ketinggian muka air laut diatas elipsoid. Satelit altimetri yang digunakan meliputi satelit Topex/Poseidon, Jason-1, Jason-2. Data SSH diperoleh dari data Geophisical Data Record (GDR) setiap cycle masing-masing satelit altimetri yang melewati Pulau Jawa dengan nomor track/pass 051, 064, 127, 140, 203, 229 dan 242. Data masing-masing satelit altimetri yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1. Data masing-masing satelit dapat diunduh secara gratis melalui situs resmi sebagai berikut: 1) Topex/Poseidon : ftp://podaac-ftp.jpl.nasa.gov/alldata/topex/l2/mgdrb 2) Jason-1 : ftp://podaac-ftp.jpl.nasa.gov/alldata/jason1/l2/gdr_netcdf_c/ 3) Jason-2 : ftp://data.nodc.noaa.gov/pub/data.nodc/jason2/gdr/gdr/ Tabel 1. Daftar data satelit altimetri yang digunakan dalam penelitian Satelit Cycle No.Pass/Track Jumlah Cycle Waktu 06/01/1995 s.d Topex/Poseidon C085 - C /08/ , 064, 127, 17/01/2002 s.d 140, 203, 229, Jason-1 C001 - C /01/ /01/2009 s.d Jason-2 C019 - C /01/2015 Tampilan data SSH yang direferensikan terhadap EGM96 atau data SLA dari masing-masing satelit altimetri dan sebaran nilai simpangan bakunya dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut:

6 Tabel 2. Data SLA satelit altimetri terkoreksi Data SLA Satelit Altimetri Nilai Stadar Deviasi SLA terkoreksi Berdasarkan legenda dari setiap gambar yang disajikan pada Tabel 2, dapat dilihat bahwa nilai SLA satelit Topex/Poseidon berkisar antara -2 s.d 4 m, nilai SLA Jason-1 berkisar antara 0.9 s.d 3.9 m dan nilai SLA Jason-2 berkisar antara -0.8 s.d 4.4 m. Nilai SLA yang digunakan untuk analisis adalah SLA yang mempunyai nilai simpangan baku kurang dari 0,5 m. Berdasarkan gambar standar deviasi yang disajikan pada Tabel 2 kolom kedua, nilai standard deviasi semakin besar apabila mendekati daratan. Sebaliknya nilai standar deviasi pada SLA yang berada di laut dalam menunjukkan nilai yang semakin kecil. Semakin kecil standar deviasi menunjukkan bahwa nilai SLA semakin baik. Hal tersebut menunjukkan bahwa nilai ketinggian permukaan laut yang berada di laut dalam memiliki kualitas yang lebih baik. Hal ini dapat terjadi karena gelombang elektromagnetik dari satelit

7 altimetri yang mengenai perairan dalam dapat dipantulkan kembali secara sempurna, sedangkan gelombang elektromagnetik dari satelit yang mendekati pantai akan mengalami gangguan Data Model Geopotensial Global (MGG) EGM96 Data EGM96 digunakan untuk menghitung nilai undulasi geoid di wilayah penelitian. Data dapat diunduh melalui situs Nilai undulasi EGM96 digunakan sebagai referensi SSH dari ketiga satelit altimetri Data Index Nino3 Data Indeks Nino3 adalah nilai rata-rata sea surface temperature (SST) atau suhu permukaan laut (SPL) di daerah pasifik timur yang didefinisikan antara BB (Bujur Barat) sampai 50 0 BB dan dari 5 0 LU (Lintang Utara) sampai 5 0 LS (Lintang Selatan) (Peng dkk 2013; Becker dkk 2012). Data Indeks Nino3 digunakan untuk menganalisis pengaruh faktor global terhadap perubahan muka laut di perairan Pulau Jawa. Data Indeks Nino 3 dapat diunduh melalui situs 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Kenaikan Muka Air Laut (SLR) Global Perairan Pulau Jawa Nilai SLR perairan Pulau Jawa selama periode 20 tahun, yaitu tahun 1995 s.d Januari 2015 dihitung dari pengeplotan data SLA multi satelit altimetri sehingga membentuk suatu grafik yang kemudian dicari nilai konstanta regresi liniernya. Grafik data SLA dari multi satelit altimetri ditampilkan pada Gambar 3. A C B Gambar 3. Grafik dan trend linear dari data SLA multi satelit altimetri Berdasarkan Gambar 3, kelompok A merupakan data satelit Topex/Poseidon, kelompok B adalah data Jason-1 dan kelompok C merupakan data Jason-2. Berdasarkan grafik tersebut dapat dilihat bahwa pola yang dihasilkan dari rata-rata percycle untuk satelit Jason-1 dan Jason-2 lebih teratur, sedangkan data SLA dari satelit Topex/Poseidon kurang teratur. Hal tersebut dapat disebabkan karena kualitas data yang dihasilkan dari satelit Jason-1 dan Jason-2 lebih baik, selain itu satelit Jason-1 dan Jason-2 merupakan pengembangan dari satelit Topex/Poseidon. Nilai Koefisien regresi linier berupa intersep (a) dan slope (b) berturut-turut adalah 1,929 m dan 0,00007 m, sehingga persamaan matematis yang dibentuk adalah y = 1, ,00007x. Keterangan dalam persamaan tersebut adalah nilai y merupakan nilai SLR, kemudian nilai x merupakan tahun yang ingin diketahui nilai SLRnya. Rata-rata nilai SLR perairan Pulau Jawa berdasarkan data SLA multi satelit altimetri selama 20 tahun adalah 2,4 mm/tahun. Persamaan matematis y = 1, ,00007x dari hitungan regresi linier data SLA multi satelit altimetri dapat digunakan untuk meramalkan kenaikan muka air laut pada tahun mendatang. Nilai ramalan tersebut dapat digunakan untuk memperkirakan kawasan pantai yang terkena dampak dari kenaikan muka air laut. Informasi tentang kawasan yang terkena dampak dapat digunakan sebagai bahan untuk manajemen bencana dan pengelolaan wilayah pesisir. Putra (2013) melakukan kajian tentang pemetaan genangan kawasan pesisir dari prediksi kenaikan muka air laut sampai 20 tahun yang akan datang Kenaikan Muka Air Laut Lokal Perairan Pulau Jawa Kenaikan muka air laut atau Sea Level Rise (SLR) lokal merupakan kenaikan muka air laut yang terjadi pada posisi tertentu di perairan Pulau Jawa. Posisi lokal pada penelitian ini merupakan posisi yang

8 dihasilkan dari pengelompokan data satelit altimetri pertrack sesuai titik pada cycle acuan. Setiap pass/track dengan nomor 051, 064, 127, 140, 203, 229 dan 242 terdiri dari 738 cycle. Jumlah 738 cycle merupakan penggabungan dari satelit Topex/Poseidon, Jason-1 dan Jason-2 dengan periode kurang lebih 20 tahun. Nilai kenaikan muka air laut (SLR) lokal perairan Pulau Jawa dari multi satelit altimetri dapat dilihat pada Gambar 4. Gambar 4. Peta SLR lokal perairan Pulau Jawa dari data multi satelit altimetri tahun 1995 s.d 2014 Nilai kenaikan muka air laut lokal tahun 1995 s.d 2014 berdasarkan data multi satelit altimetri yang disajikan pada skala warna Gambar 4 berkisar antara 0,1 s.d 4,6 mm/tahun. Rata-rata nilai SLR di Laut Utara Pulau Jawa yaitu 2,6 mm/tahun dan rata-rata SLR Laut Selatan Jawa adalah 1,4 mm/tahun. Rata-rata nilai SLR di Laut Utara Jawa lebih besar dibandingkan dengan nilai SLR di Laut Selatan Pulau Jawa. Hal ini dapat disebabkan karena adanya Arlindo. Perairan Indonesia memiliki lintasan arus yang membawa masa air dari Samudra Pasifik ke Samudra Hindia yang dikenal dengan Arus Lintas Indonesia (Arlindo). Lintasan Arlindo dapat dilihat pada Gambar 5. Gambar 5. Arus lintas Indonesia (Susanto 1998 dalam Basith dkk n.d) Berdasarkan Gambar 5, dapat dilihat bahwa Arlindo mengalir dari selat Makasar, kemudian aliran tersebut masuk ke perairan Pulau Jawa yang kemudian mengalir ke Samudra Hindia. Hal tersebut dapat mempengaruhi jumlah massa air laut di perairan Pulau Jawa. Sebelum mengalir ke Samudra Hindia, masa air yang dibawa dari Arlindo masuk terlebih dahulu ke Laut Utara Pulau Jawa. Arlindo yang melewati Laut Utara Jawa menyebabkan adanya penumpukan massa air di Laut Utara Jawa sebelum akhirnya mengalir ke Samudra Hindia (Wuriatmo 2011). Selain itu, posisi Laut Utara Jawa dikelilingi oleh beberapa pulau seperti Kalimantan, Sulawesi dan Sumatera, sehingga aliran massa air terperangkap disekitar Laut Utara Jawa. Kondisi ini berbeda dengan Laut Selatan Jawa yang berbatasan dengan laut lepas sehingga aliran massa air lebih aktif. Oleh karena itu, nilai SLR lokal di Laut Utara Jawa lebih besar dibandingkan dengan Laut Selatan Jawa Hubungan fenomena ENSO (El-Nino dan La-Nina) dengan perubahan permukaan laut di Perairan Pulau Jawa Analisis pengaruh faktor global dalam penelitian ini yang dimaskud adalah pengaruh El-Nino dan La- Nina (sering disebut ENSO/El Nino Southern Oscilation) terhadap perubahan muka laut. Pengaruh ENSO dapat diketahui dengan melihat hubungan data Indeks Nino3 dengan data permukaan laut. Berdasarkan data tersebut dapat diketahui waktu terjadinya La-Nina dan El-Nino. Fenomena El-Nino merupakan peristiwa meningkatnya suhu air laut di Samudra Pasifik sepanjang katulistiwa secara drastis dari nilai rata-ratanya

9 dalam jangka waktu tertentu. Fenomena La-Nina adalah kebalikan dari El-Nino. Fenomena El-Nino dapat menaikan permukaan air laut pada air laut yang mempunyai suhu lebih tinggi. Apabila terjadi fenomena El- Nino, maka permukaan air laut di Samudra Pasifik naik dan kondisi perairan laut di Indonesia mengalami penurunan. Apabila terjadi fenomena La-Nina, akibat yang ditimbulkan berkebalikan dengan fenomena El- Nino. Hubungan fenomena El-Nino dan La-Nina dapat dilihat dari hasil ploting data SLA dan Indeks Nino 3 yang ditampilkan pada Gambar 6. Nilai SLA dan Indeks Nino 3 merupakan nilai rata-rata per bulan sejak tahun 1995 s.d Gambar 6 menunjukkan adanya kenaikan temperatur secara drastis (ditandai dengan lingkaran Biru) yang terjadi pada tahun 1997 s.d awal Hal tersebut menunjukan adanya fenomena EL-Nino kuat, dimana ketika terjadi peristiwa El-Nino, maka permukaan laut di Pulau Jawa mengalami penurunan. Berdaskan Gambar 6, peristiwa El-Nino terjadi pada tahun 1994, 1997, 2002, 2006, 2009, 2012 selanjutnya peristiwa La-Nina terjadi pada tahun 1995, 1999, 2007, Gambar 6. Grafik nilai SLA dan indek Nino 3 tahun 1995 s.d 2014 Fenomena penurunan dan kenaikan muka laut di perairan Indonesia dapat menjadi indikator adanya fenomena El-Nino dan La-Nina bagi masyarakat yang tinggal di wilayah pesisir. Riyadi (2015) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa awal terjadinya El-Nino ditandai dengan variasi muka laut yang mulai menurun sedangkan awal terjadinya La-Nina ditandai dengan variasi muka laut yang mulai naik. Hubungan antara peristiwa ENSO dengan variasi permukaan laut di perairan Pulau Jawa juga dapat diketahui dari nilai korelasi antara data SLA dan data Indeks Nino3 selama 20 tahun. Nilai korelasi antara data SLA multi satelit altimetri dan data Indeks Nino3 selama 20 tahun adalah -0,34. Nilai korelasi negative menunjukkan hubungan yang dibentuk antar kedua data adalah berkebalikan. Artinya semakin tinggi nilai Indeks Nino3 (variabel 2), maka semakin rendah nilai SLA (variabel 1). Hal ini sesuai dengan kondisi nyata di lapangan. Ketika nilai anomali Indeks Nino3 tinggi maka nilai permukaan air laut di perairan Pulau Jawa mengalami penurunan, dan sebaliknya. Besarnya tingkat hubungan antara kedua variabel tersebut dapat dilihat berdasarkan nilai determinasi yang dihitung dari kuadrat nilai korelasi. Nilai determinasi antara kedua data adalah 11,25 artinya peristiwa ENSO memberikan pengaruh sebesar 11,25 % terhadap perubahan muka air laut di perairan Pulau Jawa. Faktor lokal yang mempengaruhi variasi permukaan laut antara lain berupa temperatur, salinitas, topografi, curah hujan di lokasi penelitian dan sebagainya. 5. KESIMPULAN Beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut: a. Rata-rata kenaikan muka air laut perairan Pulau Jawa dari data multi satelit altimetri (SLR global) selama 20 tahun adalah 2,4 mm/tahun. b. Rentang nilai kenaikan muka air laut di perairan Pulau Jawa berdasarkan data satelit altimetri selama 20 tahun adalah 0,1 mm/tahun s.d 4,6 mm/tahun. Rata-rata nilai kenaikan muka air laut di Laut Utara Jawa adalah 2,6 mm/tahun. Rata-rata nilai kenaikan muka air laut di Laut Selatan Jawa adalah 1,4 mm/tahun (satelit altimetri). c. Hubungan antara peristiwa ENSO dan perubahan muka air laut di perairan Pulau Jawa dinyatakan dengan nilai korelasi -0,34 artinya ketika terjadi fenomena El-Nino (suhu permukaan laut di pasifik timur naik) maka muka laut di perairan Pulau Jawa turun dan sebaliknya. Besar pengaruh fenomena ENSO terhadap variasi permukaan laut perairan Pulau Jawa adalah 11,25%. Berdasarkan hal tersebut maka dapat disimpulkan bahwa variasi permukaan laut perairan Pulau Jawa dipengaruhi oleh faktor global yaitu peristiwa ENSO (El-Nino Southern Oscilation).

10 UCAPAN TERIMAKASIH Penulis mengucapkan terimakasih kepada pengelola basisdata satelit altimetri yaitu ESA JPL/CNES dan AVISO. Selanjutnya kepada Ari Dwi Hartanto atas waktu yang diberikan untuk mengajarkan tentang konsep pemrograman Matlab. DAFTAR PUSTAKA Abidin, Z Modul-9: Satelit Altimetri. Intitut Teknologi Bandung, Bandung Bapennas, ICCSR Indonesia Climate Change Sectoral Roadmap ICCSR Basis Saintifik: Analisis dan Proyeksi Kenaikan Muka Air Laut dan Cuaca Ekstrim. Basith, A., Analisis Harmonik Pasang Surut dengan Menggunakan Data Satelit Altimetri Topex/Poseidon, Thesis, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia. Fenoglio-Marc, L., T. Schone, J. Illigner, M. Becker, P. Manurung, and Khafid Sea Level Change and Vertical Motion from Satellite Altimetri, Tide Gauge and GPS in the Indonesian Region. Marine Geodesy, December, doi: / Putra, I.W.K.E Evaluasi Hasil Post-Processing Data satelit Altimetri Envisat sebagai Data Prediksi ancaman Peningkatan Muka Air Laut untuk Pemetaan Genangan Wilayah Pesisir. Thesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia Riyadi Pengamatan Pasang Surut Air Laut di Pelabuhan Bitung Sebagai Prediksi Awal Terjadinya El-Nino dan La-Nina. Manado: Stasiun Geofisika Seeber, G Satellite Geodesy, 2nd Edition, Germany: Walter de Gruyter Wuriatmo, H Analisa Sea Level Rise dari Data Satelit Altimetri Topex/Poseidon, Jason-1, Jason-2 di Perairan Laut Pulau Jawa Periode Indonesian Journal of Applied Physics (2012) 2 No 7 (April)