BAB 4 IDENTIFIKASI DAN ANALISIS WAVEFORM TERKONTAMINASI

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 3 PENGOLAHAN DATA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

B 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 3 DATA DAN PENGOLAHAN DATA

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Konsep Dasar Satelit Altimetri

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Prinsip Dasar Pengukuran Satelit Altimetri =( )/2 (2.1)

IDENTIFIKASI DAN ANALISIS KARAKTERISTIK FISIS WAVEFORM SATELIT ALTIMETRI STUDI KASUS: PESISIR PULAU JAWA

WAVEFORM RETRACKING SATELIT JASON 2 DI PERAIRAN JAWA TIMUR KADEK SURYA SUMERTA

ANALISIS RETRACKING WAVEFORM SATELIT JASON-2 DI LAUT JAWA MUHAMMAD ROMDONUL HAKIM

PENINGKATAN AKURASI ESTIMASI TINGGI PARAS LAUT MELALUI ANALISIS RETRACKING WAVEFORM SATELIT JASON-2 DI LAUT JAWA

WAVEFORM RETRACKING SATELIT JASON 2 TAHUN 2012 DI PESISIR PULAU MENTAWAI, SUMATERA BARAT MEILANI PAMUNGKAS

Bab IV. Pengujian dan Analisis

BAB III PENGOLAHAN DATA DAN HASIL

BAB III METODOLOGI. 3.1 Data. Data yang digunakan dalam studi ini meliputi :

Gambar 8. Lokasi penelitian

Analisis Karakteristik Gelombang di Perairan Pulau Enggano, Bengkulu

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB I PENDAHULUAN I.1.

Gambar 1. Pola sirkulasi arus global. (

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS

6.1. TUJUAN PERCOBAAN Mahasiswa/i mengenal, mengerti dan memahami cara kerja register.

Gambar 1. Peta Lintasan Siklon Tropis Dahlia ( Sumber :

BAB I PENDAHULUAN. laut Indonesia, maka ini akan mendorong teknologi untuk dapat membantu dalam

BAB IV GAMBARAN UMUM KABUPATEN MALINAU. Kabupaten Malinau terletak di bagian utara sebelah barat Provinsi

Pemodelan Aliran Permukaan 2 D Pada Suatu Lahan Akibat Rambatan Tsunami. Gambar IV-18. Hasil Pemodelan (Kasus 4) IV-20

Ukuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada.

Gambar 3.1 Peta lintasan akuisisi data seismik Perairan Alor

PENENTUAN MODEL GEOID LOKAL DELTA MAHAKAM BESERTA ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN. Sebelum melakukan analisis dengan penerapan simulasi Monte Carlo dan VaR,

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

WAVEFORM RETRACKING SATELIT JASON-2 PADA PESISIR SELATAN JAWA TENGAH DAN JAWA BARAT DANU ADRIAN

Deteksi Perubahan Garis Pantai Pulau Gili Ketapang Kabupaten Probolinggo

BAB IV HASIL PENGUJIAN DAN ANALISIS

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

METODE PENELITIAN. Tabel 2 Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian. No. Alat dan Bahan Type/Sumber Kegunaan.

HASIL DAN PEMBAHASAN

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

Sumber : PQM Consultant QC Tools Workshop module.

DAFTAR ISI. BAB III. DASAR TEORI 3.1. Seismisitas Gelombang Seismik Gelombang Badan... 16

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

2

MODUL PELATIHAN PEMBANGUNAN INDEKS KERENTANAN PANTAI

OSILOSKOP (CRO : CATHODE-RAY OSCILLOSCOPES)

III HASIL DAN DISKUSI

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB III PEMBAHASAN. 3.1 Data. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa :

POLA DISTRIBUSI SUHU DAN SALINITAS DI PERAIRAN TELUK AMBON DALAM

Statistical Process Control

BAB IV HASIL SIMULASI DAN PEMBAHASAN

LAMPIRAN 1. INSTRUMEN PENELITIAN Test of Gross Motor Development 2 (TGMD-2)

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang. Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi memberikan dampak yang

BAB IV HASIL PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan terhadap guru-guru SMA Negeri di Kabupaten

BAB 1 Pendahuluan 1.1.Latar Belakang

Gambar 3.1. Rencana jalur survei tahap I [Tim Navigasi Survei LKI, 2009]

BAB IV PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS

STK 211 Metode statistika. Materi 2 Statistika Deskriptif

ANALISA PENGINDERAAN JARAK JAUH UNTUK MENGINDENTIFIKASI PERUBAHAN GARIS PANTAI DI PANTAI TIMUR SURABAYA. Di susun Oleh : Oktovianus Y.S.

BAB IV ANALISIS DAN PENGUJIAN PROGRAM

Bab 1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

UJI KETELITIAN DATA KEDALAMAN PERAIRAN MENGGUNAKAN STANDAR IHO SP-44 DAN UJI STATISTIK (Studi Kasus : Daerah Pantai Barat Aceh)

PDF Compressor Pro BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

Gambar 10. Peta Jakarta dan Teluk Jakarta

BAB III BAHAN DAN METODE

4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TAHUN 2016

IV. GAMBARAN UMUM KOTA BONTANG. 4.1 Gambaran Umum Wilayah Kota Bontang. Gambar 4.1 Peta Wilayah Kota Bontang

Contoh: Pada data Tabel satu diperoleh range pada masing masing mata kuliah. adalah: Matakuliah Max min range A B C

BAB IV PENGOLAHAN DATA DAN ANALISA

ESTIMASI PARAMETER MODEL HYBRIDIZING EXPONENTIAL SMOOTHING DAN NEURAL NETWORK PADA HASIL PENGUKURAN MEAN SEA LEVEL SATELIT ALTIMETRI JASON 2

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. pengumpulan data. Soal yang digunakan adalah soal yang telah teruji validitasnya

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

Deteksi dan Klasifikasi Citra Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan HSV

BAB 4 Hasil Penelitian dan Interpretasi

BAB V ANALISIS 5.1 Umum 5.2 Analisis Statistik untuk Uji Kecukupan Data

IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB I PENDAHULUAN. Secara geografis wilayah Indonesia terletak di daerah tropis yang terbentang

PENILAIAN ACUAN NORMA

GAMBARAN UMUM WILAYAH PENELITIAN

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

5. Aplikasi Turunan MA1114 KALKULUS I 1

STUDI SEA LEVEL RISE (SLR) MENGGUNAKAN DATA MULTI SATELIT ALTIMETRI K. SAHA ASWINA D., EKO YULI HANDOKO, M. TAUFIK

ANALISIS DEFORMASI JEMBATAN SURAMADU AKIBAT PENGARUH ANGIN MENGGUNAKAN METODE PENGUKURAN GPS KINEMATIK

Bab IV Pengolahan Data dan Analisis

5.1 Menggambar grafik fungsi

BAB I PENDAHULUAN. Jalan raya merupakan salah satu sarana transportasi darat yang mempunyai

5. ANALISIS HASIL PENELITIAN

STATISTIKA DESKRIPTIF. Wenny Maulina, S.Si., M.Si

BILANGAN PECAHAN. A. Pengertian Bilangan Pecahan dan Pecahan Senilai Bilangan pecahan adalah bilangan yang dapat dinyatakan sebagai

Radio dan Medan Elektromagnetik

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

Ukuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada.

BAB IV ANALISIS. = = = = tan θ

Transkripsi:

BAB 4 IDETIFIKASI DA AALISIS WAVEFORM TERKOTAMIASI 4.1 Hasil Identifikasi Pada bab ini akan disajikan hasil-hasil pengolahan data yang telah dilakukan dalam bentuk tabel. Data-data tersebut dibagi ke dalam 2 kategori berdasarkan arah pemindaian satelit altimetri, yaitu dari darat ke laut dan dari laut ke darat. Tabel-tabel hasil pengolahan data berikut ini memiliki beberapa kolom/atribut yang dapat menggambarkan karakteristik data Jason-2 di wilayah yang diteliti. Berikut ini penjelasan untuk masing-masing kolom di setiap tabel : 1. berisi nilai-nilai rentang jarak footprint satelit dari bibir pantai, dinyatakan dalam satuan kilometer. 2. adalah banyaknya data satelit yang terdapat pada suatu rentang jarak. 3. Jarak max berisi nilai-nilai jarak terjauh di mana terdapat yang tidak sesuai dengan kondisi ideal, dinyatakan dalam satuan kilometer. 4. min berisi nilai-nilai minimum kedalaman dasar laut di bawah area footprint satelit altimetri, dinyatakan dalam meter. 5. rata-rata berisi nilai-nilai rata-rata kedalaman dasar laut di bawah area footprint satelit altimetri, dinyatakan dalam meter. 6. % berisi persentase jumlah yang dalam suatu nilai rentang. 7. Tracking gate rata-rata adalah nilai tracking gate dari ratarata kekuatan di suatu rentang yang dihitung menggunakan metode 50 % threshold retracker. Tracking gate adalah gate yang digunakan untuk menentukan tinggi muka air laut, secara teori tracking gate berada pada posisi leading edge. 26

Sebagai catatan nilai tracking gate yang digunakan sebagai acuan penentuan kontaminasi adalah gate ke-27 hingga ke-31 (nilai gate Jason-2 adalah 0-103). Angka-angka tersebut dijadikan acuan karena dalam penelitian ini 74-100 % di laut lepas memiliki nilai tracking gate pada rentang 27-31. Dalam penelitian ini suatu dinyatakan bila memiliki nilai tracking gate di luar rentang nilai acuan yang ditetapkan tersebut. Dalam bab ini juga akan ditampilkan hasil plotting mean power dan standar deviasi masing-masing rentang untuk setiap set data pada cycle 120. Hasil-hasil plotting serupa untuk cycle 121 disajikan dalam Lampiran 2. 4.1.1 Darat ke laut 1. Set data ke-1 Tabel 4.1 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 120 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,8817 1345,818 1345,818 100 30 1-2 3 1,7634 1980,946 1939,541 100 23 2-3 4 2,939 1856,732 1856,732 100 20 3-4 3 3,8207 1856,732 1856,732 100 19 4-5 4 4,9963 2328,513 2210,568 100 19 5-200 662 199,558 3644,419 2832,007 23,867 28 Tabel 4.2 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 121 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,882 1345,818 1345,818 50 27 1-2 3 1,763 1980,946 1939,541 100 23 2-3 4 2,939 1856,732 1856,732 100 21 3-4 3 3,820 1856,732 1856,732 100 20 4-5 4 4,995 2328,513 2328,513 100 20 5-200 662 151,065 3644,419 2832,007 20,091 28 27

Untuk rentang 0-1 km pada cycle 121 tampak bahwa 50 persen. Hal ini terjadi karena kondisi perairan ataupun geofisis di lokasi tersebut pada saat perekaman kondusif bagi pantulan altimeter sehingga tidak semua. Selain itu, tampak juga kecenderungan di kedua cycle bahwa semakin dalam suatu perairan maka semakin kecil tingkat kontaminasi di lokasi tersebut. Gambar 4.1 Hasil plotting kedalaman rata-rata terhadap persentase untuk set data ke-1 pada cycle 120 (atas) dan cycle 121 (bawah) 28

Mean Power Standar Deviasi 0-1 km 1-2 km 2-3 km 3-4 km 4-5 km 5-200 km Gambar 4.2 Hasil plotting mean power dan standar deviasi masing-masing rentang untuk set data ke-1 pada cycle 120 29

2. Set data ke-3 Tabel 4.3 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 120 Jarak max min (m) Ratarata (m) % Tracking gate ratarata 0-1 4 0,882 36,264 36,264 100 46 1-2 3 1,763 36,264 36,264 100 47 2-3 4 2,939 36,264 36,264 100 47 3-4 3 3,820 51,440 51,440 100 47 4-5 4 4,995 51,103 51,103 100 46 5-200 662 178,665 3147,710 1908,058 44,260 28 Tabel 4.4 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 121 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,000 36,264 36,264 0 30 1-2 3 1,763 36,264 36,264 100 25 2-3 4 2,939 36,264 36,264 100 22 3-4 3 3,820 51,440 51,440 100 17 4-5 4 4,995 51,103 51,103 100 21 5-200 662 143,107 3147,710 1908,058 16,616 29 Pada cycle 121 rentang 0-1 km tampak bahwa tidak ada yang. Hal ini dapat terjadi akibat dua hal. Pertama adalah kondisi perairan dan geofisis di lokasi tersebut yang kondusif bagi pantulan sinyal altimeter satelit. Kedua adalah adanya kesalahan pada altimeter sehingga data yang direkam tidak sesuai dengan kondisi sesungguhnya. Selain itu tampak juga kecenderungan di kedua cycle bahwa semakin dalam suatu perairan semakin kecil tingkat kontaminasi di lokasi tersebut (Gambar 4.3). 30

Gambar 4.3 Hasil plotting kedalaman rata-rata terhadap persentase untuk set data ke-3 pada cycle 120 (atas) dan cycle 121 (bawah) 31

Mean Power Standar Deviasi 0-1 km 1-2 km 2-3 km 3-4 km 4-5 km 5-200 km Gambar 4.4 Hasil plotting mean power dan standar deviasi masing-masing rentang untuk set data ke-3 pada cycle 120 32

3. Set data ke-5 Tabel 4.5 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 120 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,8816 1,858 1,858 100 66 1-2 3 1,7630 1,858 1,858 100 55 2-3 4 2,9385 1,858 1,858 100 50 3-4 3 3,8201 1,858 1,858 100 46 4-5 4 4,9955 1,858 1,858 100 43 5-200 662 120,775 5502,367 3573,253 23,112 28 Tabel 4.6 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 121 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,882 1,858 1,858 100 65 1-2 3 1,763 1,858 1,858 100 52 2-3 4 2,939 1,858 1,858 100 49 3-4 3 3,820 1,858 1,858 100 47 4-5 4 4,995 1,858 1,858 100 53 5-200 662 74,639 5502,367 3573,253 21,148 29 Jumlah untuk rentang 5-200 km pada cycle 121 lebih sedikit dibanding pada cycle 120. Hal ini menunjukkan kondisi perairan maupun geofisis di lokasi tersebut pada cycle 121 lebih baik bagi sinyal altimeter. Tampak juga kecenderungan di kedua cycle bahwa semakin dalam suatu perairan maka semakin kecil tingkat kontaminasi di lokasi tersebut. 33

Gambar 4.5 Hasil plotting kedalaman rata-rata terhadap persentase untuk set data ke-5 pada cycle 120 (atas) dan cycle 121 (bawah) 34

Mean Power Standar Deviasi 0-1 km 1-2 km 2-3 km 3-4 km 4-5 km 5-200 km Gambar 4.6 Hasil plotting mean power dan standar deviasi masing-masing rentang untuk set data ke-5 pada cycle 120 35

4. Set data ke-7 Tabel 4.7 Hasil Identifikasi pada cycle 120 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,8816 1165,702 1165,702 100 56 1-2 3 1,7630 1165,702 1165,702 100 57 2-3 4 2,9385 1417,533 1165,702 100 49 3-4 3 3,8201 1417,533 1417,533 100 36 4-5 4 4,9955 1417,533 1417,533 100 31 5-200 662 184,8479 4009,807 3430,328 4,532 28 Tabel 4.8 Hasil Identifikasi pada cycle 121 Jarak max min (m) % Tracking gate ratarata 0-1 4 0,882 1165,702 1165,702 100 43 1-2 3 1,763 1165,702 1165,702 100 39 2-3 4 2,939 1165,702 1165,702 100 34 3-4 3 3,233 1417,533 1417,533 33,333 31 4-5 4-1417,533 1417,533 0 29 5-200 662-4009,807 3430,328 0 29 Jumlah untuk rentang 3-4, 4-5 dan 5-200 km pada cycle 121 lebih sedikit dibanding pada cycle 120. Hal ini menunjukkan kondisi perairan maupun geofisis di lokasi tersebut pada cycle 121 lebih baik bagi sinyal altimeter. Tampak juga kecenderungan di kedua cycle bahwa semakin dalam suatu perairan maka semakin kecil tingkat kontaminasi di lokasi tersebut. Pada Gambar 4.8 dapat dilihat bahwa semakin menjauhi daratan, kekuatan bagian akhir (trailing edge) semakin membesar hingga pada akhirnya yang terbentuk semakin mendekati betuk ideal. 36

Gambar 4.7 Hasil plotting kedalaman rata-rata terhadap persentase untuk set data ke-7 pada cycle 120 (atas) dan cycle 121 (bawah) 37

Mean Power Standar Deviasi 0-1 km 1-2 km 2-3 km 3-4 km 4-5 km 5-200 km Gambar 4.8 Hasil plotting mean power dan standar deviasi masing-masing rentang untuk set data ke-7 pada cycle 120 38

4.1.2 Laut ke darat 1. Set data ke-2 Tabel 4.9 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 120 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,8817 24,875 24,875 100 36 1-2 3 1,7634 24,875 24,875 100 35 2-3 4 2,9390 168,313 96,594 100 34 3-4 3 3,8207 168,313 168,313 100 33 4-5 4 4,9963 168,313 168,313 100 31 5-200 662 173,402 5598,993 3819,434 12,538 28 Tabel 4.10 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 121 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,882 24,875 24,875 100 32 1-2 3-24,875 24,875 0 31 2-3 4-168,313 96,594 0 30 3-4 3-168,313 168,313 0 30 4-5 4-168,313 168,313 0 30 5-200 662 28,509 5598,993 3819,400 0,453 28 Jumlah untuk semua rentang kecuali rentang 0-1 km pada cycle 121 lebih sedikit dibanding pada cycle 120. Hal ini menunjukkan kondisi perairan maupun geofisis di lokasi tersebut pada cycle 121 lebih baik bagi sinyal altimeter. Tampak juga kecenderungan di kedua cycle bahwa semakin dalam suatu perairan maka semakin kecil tingkat kontaminasi di lokasi tersebut. 39

Gambar 4.9 Hasil plotting kedalaman rata-rata terhadap persentase untuk set data ke-2 pada cycle 120 (atas) dan cycle 121 (bawah) 40

Mean Power Standar Deviasi 0-1 km 1-2 km 2-3 km 3-4 km 4-5 km 5-200 km Gambar 4.10 Hasil plotting mean power dan standar deviasi masing-masing rentang untuk set data ke- 2 pada cycle 120 41

2. Set data ke-4 Tabel 4.11 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 120 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,8817 87,026 87,026 100 38 1-2 3 1,7634 87,026 87,026 100 46 2-3 4 2,9390 87,026 87,026 100 39 3-4 3 3,8207 87,026 83,075 100 39 4-5 4 4,9963 81,099 81,099 100 40 5-200 662 11,754 2112,446 1845,428 4,985 29 Tabel 4.12 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 121 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,882 87,026 87,026 100 36 1-2 3 1,763 87,026 87,026 100 36 2-3 4 2,939 87,026 87,026 100 38 3-4 3 3,820 87,026 83,075 100 39 4-5 4 4,995 81,099 81,099 100 39 5-200 662 114,599 2112,446 1845,428 3,927 28 Jumlah untuk rentang 5-200 km pada cycle 121 lebih sedikit dibanding pada cycle 120. Hal ini menunjukkan kondisi perairan maupun geofisis di lokasi tersebut pada cycle 121 lebih baik bagi sinyal altimeter. Tampak juga kecenderungan di kedua cycle bahwa semakin dalam suatu perairan maka semakin kecil tingkat kontaminasi di lokasi tersebut. 42

Gambar 4.11 Hasil plotting kedalaman rata-rata terhadap persentase untuk set data ke-4 pada cycle 120 (atas) dan cycle 121 (bawah) 43

Mean Power Standar Deviasi 0-1 km 1-2 km 2-3 km 3-4 km 4-5 km 5-200 km Gambar 4.12 Hasil plotting mean power dan standar deviasi masing-masing rentang untuk set data ke- 4 pada cycle 120 44

3. Set data ke-6 Tabel 4.13 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 120 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,8817 2,555 0,700 100 47 1-2 3 1,7634 2,555 2,555 100 48 2-3 4 2,9390 2,555 2,555 100 49 3-4 3 3,8207 2,555 2,378 100 47 4-5 4 4,9963 2,024 2,024 100 46 5-200 662 122,849 2388,483 1745,036 7,100 29 Tabel 4.14 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 121 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,882 2,555 0,700 100 48 1-2 3 1,763 2,555 2,555 100 40 2-3 4 2,939 2,555 2,555 100 50 3-4 3 3,820 2,555 2,378 100 48 4-5 4 4,995 2,024 2,024 100 46 5-200 662 8,817 2388,483 1745,036 1,964 29 Jumlah untuk rentang 5-200 km pada cycle 121 lebih sedikit dibanding pada cycle 120. Hal ini menunjukkan kondisi perairan maupun geofisis di lokasi tersebut pada cycle 121 lebih baik bagi sinyal altimeter. Tampak juga kecenderungan di kedua cycle bahwa semakin dalam suatu perairan maka semakin kecil tingkat kontaminasi di lokasi tersebut (Gambar 4.13). 45

Gambar 4.13 Hasil plotting kedalaman rata-rata terhadap persentase untuk set data ke-6 pada cycle 120 (atas) dan cycle 121 (bawah) Pada Gambar 4.14 sebelah kiri, tampak bahwa leading edge semakin bergeser ke kanan (nilai gate membesar) seiring mengecilnya jarak dari garis pantai. Selain itu, di kolom sebelah kanan tampak juga kecenderungan yang serupa. Hal yang menjadi perhatian di sini adalah nilai standar deviasi pada rentang 5-200 km, memiliki 2 puncak, di mana puncak sebelah kiri merupakan nilai standar deviasi untuk gate yang menjadi tracking gate. 46

Mean Power Standar Deviasi 0-1 km 1-2 km 2-3 km 3-4 km 4-5 km 5-200 km Gambar 4.14 Hasil plotting mean power dan standar deviasi masing-masing rentang untuk set data ke- 6 pada cycle 120 47

4. Set data ke-8 Tabel 4.15 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 120 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,882 25,445 25,445 100 41 1-2 3 1,763 25,445 25,445 100 44 2-3 4 2,939 25,445 25,445 100 41 3-4 3 3,821 25,445 25,445 100 32 4-5 4 4,996 25,445 25,445 100 29 5-200 662 17,634 5285,347 3668,896 3,323 29 Tabel 4.16 Hasil Identifikasi Waveform pada cycle 121 Jarak max min (m) % Tracking gate rata-rata 0-1 4 0,882 25,445 25,445 100 40 1-2 3 1,763 25,445 25,445 100 47 2-3 4 2,939 25,445 25,445 75 37 3-4 3 3,820 25,445 25,445 66,667 32 4-5 4 4,995 25,445 25,445 100 34 5-200 662 165,762 5285,347 3668,896 19,486 28 Jumlah untuk rentang 5-200 km pada cycle 120 lebih sedikit dibanding pada cycle 121. Hal ini menunjukkan kondisi perairan maupun geofisis di lokasi tersebut pada cycle 120 lebih baik bagi sinyal altimeter. Tampak juga kecenderungan di kedua cycle bahwa semakin dalam suatu perairan maka semakin kecil tingkat kontaminasi di lokasi tersebut (Gambar 4.15). Secara keseluruhan berdasarkan proses identifikasi, dapat diperoleh informasi bahwa arah lintasan dari laut ke darat menghasilkan tingkat kontaminasi yang lebih rendah jika dibandingkan arah lintasan dari darat ke laut. Selain itu, - pada cycle 121 juga menunjukkan tingkat kontaminasi yang lebih rendah dibanding - pada cycle 120. Hal ini menunjukkan bahwa variasi temporal kondisi perairan maupun geofisis di suatu lokasi turut berpengaruh terhadap kualitas yang dihasilkan. 48

Gambar 4.15 Hasil plotting kedalaman rata-rata terhadap persentase untuk set data ke-8 pada cycle 120 (atas) dan cycle 121 (bawah) 49

Mean Power Standar Deviasi 0-1 km 1-2 km 2-3 km 3-4 km 4-5 km 5-200 km Gambar 4.16 Hasil plotting mean power dan standar deviasi masing-masing rentang untuk set data ke-8 pada cycle 120 50

4.2 Plot tracking gate terhadap kedalaman dasar laut Berikut adalah hasil-hasil plotting nilai tracking gate terhadap kedalaman dasar perairan untuk setiap set data pada kedua cycle (120 dan 121) : a b c d Gambar 4.17 Plot tracking gate terhadap kedalaman untuk arah lintasan darat ke laut pada cycle 120: a) Set data ke-1. b) Set data ke-3. c) Set data ke-5. d) Set data ke-7. 51

a b c d Gambar 4.18 Plot tracking gate terhadap kedalaman untuk arah lintasan darat ke laut pada cycle 121: a) Set data ke-1. b) Set data ke-3. c) Set data ke-5. d) Set data ke-7. a b c d Gambar 4.2 Plot tracking gate terhadap kedalaman untuk arah lintasan laut ke darat pada cycle 120: a) Set data ke-2. b) Set data ke-4. c) Set data ke-6. d) Set data ke-8. 52

a b c d Gambar 4.20 Plot tracking gate terhadap kedalaman untuk arah lintasan laut ke darat pada cycle 121: a) Set data ke-2. b) Set data ke-4. c) Set data ke-6. d) Set data ke-8. Dari gambar-gambar di atas terlihat masih ada beberapa nilai kedalaman positif, yaitu pada set data ke-4. Hal ini disebabkan oleh adanya kesalahan penentuan garis pantai di set data ke-4 sehingga sebagian wilayah yang sesungguhnya berupa daratan dianggap sebagai perairan. Dapat dilihat juga kecenderungan semakin dalam suatu perairan, nilai tracking gate semakin stabil dan mendekati nilai tracking gate yang diharapkan. 53