3 2017
7
03 Desember
3
02
02
ISSN 2460 – 4623
Jurnal Chart Datum
VOLUME 02 NO. 03 Desember 2017
Jurnal ilmiah CHART DATUM adalah jurnal yang diasuh oleh Prodi S1 Hidrografi STTAL yang bertujuan untuk menyebarluaskan informasi dibidang hidrografi kelautan yang mengikuti perkembangan ilmu dan teknologi dibidang hidrografi. Naskah yang dimuat pada jurnal ini sebagian berasal dari hasil penelitian maupun kajian konseptual yang berkaitan dengan kelautan pada aspek hidro-oseanografi yang dilakukan oleh mahasiswa, dosen, akademisi, peneliti maupun pemerhati permasalahan kelautan. Edisi volume 02 No. 03 ini adalah terbitan keenam setelah terbit pertama kali tahun 2015 dengan frekuensi terbit dua kali dalam satu tahun.
DEWAN REDAKSI
Pelindung : Laksamana Pertama TNI Ir. Avando Bastari, M.Phil.
Penasehat : Kolonel Laut (E) I Nengah Putra, ST., M.Si. (Han)
Penanggung Jawab : Kolonel Laut (KH) Ir. Sutrisno, MT.
Pimpinan Redaksi : Letkol Laut (KH) Nawanto Budi Sukoco, S.T., M.Si.
Wk. Pimpinan Redaksi : Mayor Laut (KH) Iska Putra S.Pd., M.Si.
Dewan Editor : Kolonel Laut (P) Dwi Jantarto, ST., MT. (Pushidrosal)
Letkol Laut (KH) Dr. Gentio Harsono, ST., M.Si. (Pushidrosal)
Letkol Laut (KH) Drs. Kamija, S.T., M.Si. (Pushidrosal)
Mayor Laut (KH) Agus Iwan S, S.T., M.Sc. (Pushidrosal)
Dr-Ing. Widodo S. Pranowo, ST., M.Si. (Pusriskel KKP RI)
Dr.Ir. Wahyu W Pandoe, M.Sc. (BPPT)
Dr. Ir. Eka Djunarsjah, MT. (ITB)
Dra. Maryani Hartuti, M.Sc. (Lapan)
Anggota Dewan Redaksi : Mayor Laut (P) Eri J Lesmana, ST.
Pelda Bah Endang Sumirat, SH.
Serma Nav Sasmito Ningtyas
Sertu Pdk Arifin
Serma Eko Isnu Sutopo
Dessy Gandiarty Holle
Redaksi Jurnal Chart Datum Bertempat di Prodi S1 Hidrografi STTAL :
Alamat : JL. Pantai Kuta V No.1 Ancol Timur Jakarta Utara 14430
Telepon : (021) 6413176
Faksimili : (021) 6413176
E-mail : [email protected]
Jurnal Ilmiah Chart Datum Volume 02 No.03 Bulan Desember Tahun 2017 diterbitkan oleh :
Program Studi S1 Hidrografi
Sekolah Tinggi Teknologi Angkatan Laut (STTAL) Tahun Anggaran 2017
Jurnal Chart Datum
Program Studi S-1 Hidrografi
Direktorat Pembinaan Sarjana
Sekolah Tinggi Teknologi Angkatan Laut Volume 02 Nomor 03 Desember Tahun 2017
Hal.1 - 84
ISSN 2460 – 4623
EKSTRAKSI KEDALAMAN LAUT UNTUK MENDUKUNG DAERAH LATIHAN PENDARATAN PASUKAN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (STUDI KASUS PULAU DAMAR PROVINSI DKI. JAKARTA) Ricardo Sirait, Kuncoro Teguh Setiawan, Agus Iwan Santoso, Dwi Jantarto
PEMETAAN BATIMETRI DI PERAIRAN DANGKAL MENGGUNAKAN DATA PENGINDERAAN JAUH SPOT-7 (STUDI KASUS LEMBAR-LOMBOK) Adi Yudha Nugraha, Bayu Prayudha, Ahmad Lufti Ibrahim, Nur Riyadi
SISTEM INFORMASI PASANG SURUT BERBASIS ANDROID DI WILAYAH KERJA PANGKALAN TNI ANGKATAN LAUT (STUDI KASUS BELAWAN, TAREMPA, SIBOLGA, NATUNA DAN CILACAP) Feri Gultom, Gentio Harsono, Widodo S. Pranowo, Dian Adrianto
ANALISIS PEMBUATAN PETA LAUT KERTAS
MENGGUNAKAN SOFTWARE ARCGIS 10.4.1
BERDASARKAN STANDARISASI PETA NO. 1, S-4
DAN S-57 IHO STUDI KASUS PETA LAUT KERTAS
NOMOR 86 (PERAIRAN TELUK JAKARTA) D Aris Susanto, Ahmad Lufti Ibrahim, Andry Novianto, Dian Adrianto
ANALISIS KARAKTERISTIK GELOMBANG LAUT
GUNA MENDUKUNG DATA INFORMASI OPERASI
KEAMANAN LAUT DI WILAYAH LAUT NATUNA DAN
LAUT NATUNA UTARA Purry Djati Anggara, Dian Adrianto, Widodo Setiyo pranowo, Tasdik Mustika Alam
i
PENGANTAR REDAKSI
Jurnal Chart Datum adalah jurnal yang diterbitkan dan didanai oleh Program Studi S1 Hidrografi
Sekolah Tinggi Teknologi Angkatan Laut (STTAL).
Jurnal Chart Datum Desember 2017 merupakan terbitan kedua di Tahun Anggaran 2017 dan terbitan
keenam sejak pertama kali terbit di bulan Juli 2015. Naskah yang dimuat dalam Jurnal STTAL berasal dari
hasil penelitian maupun kajian konseptual yang berkaitan dengan kelautan Indonesia, yang dilakukan oleh
para dosen, peneliti, akademisi, mahasiswa, maupun pemerhati permasalahan kelautan baik dari internal
maupun eksternal TNI AL.
Pada edisi Pertama Desember 2017, jurnal ini menampilkan 5 artikel ilmiah hasil penelitian tentang :
Ekstraksi Kedalaman Laut Untuk Mendukung Daerah Latihan Pendaratan Pasukan Menggunakan
Teknologi Penginderaan Jauh Dan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus Pulau Damar Provinsi
Dki. Jakarta); Pemetaan Batimetri Di Perairan Dangkal menggunakan Data Penginderaan Jauh Spot-7
(Studi Kasus Lembar-Lombok); Sistem Informasi Pasang Surut Berbasis Android Di Wilayah Kerja
Pangkalan Tni Angkatan Laut (Studi Kasus Belawan, Tarempa, Sibolga, Natuna Dan Cilacap); Analisis
Pembuatan Peta Laut Kertas Menggunakan Software Arcgis 10.4.1 Berdasarkan Standarisasi Peta No.
1, S-4 Dan S-57 IHO Studi Kasus Peta Laut Kertas Nomor 86 (Perairan Teluk Jakarta); Analisis
Karakteristik Gelombang Laut Guna Mendukung Data Informasi Operasi Keamanan Laut Di Wilayah
Laut Natuna Dan Laut Natuna Utara;
Diharapkan artikel tersebut dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan ilmu pengetahuan dan
teknologi dibidang kelautan Indonesia khususnya bidang Hidro-Oseanografi. Akhir kata, Redaksi
mengucapkan terimakasih yang sedalam-dalamnya atas partisipasi aktif semua pihak yang membantu dalam
mengisi jurnal ini.
REDAKSI
ISSN 2460 - 4623
ii
JURNAL CHART DATUM DESEMBER 2017
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR
............................................................................................................... DAFTAR ISI
........................................................................................................... LEMBAR ABSTRAK
Ekstraksi Kedalaman Laut Untuk Mendukung Daerah Latihan
Pendaratan Pasukan Menggunakan Teknologi Penginderaan Jauh
Dan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus Pulau Damar Provinsi
Dki. Jakarta) Ricardo Sirait, Kuncoro Teguh Setiawan, Agus Iwan Santoso, Dwi Jantarto................…………........
Pemetaan Batimetri Di Perairan Dangkalmenggunakan Data
Penginderaan Jauh Spot-7 (Studi Kasus Lembar-Lombok) Adi Yudha Nugraha, Bayu Prayudha, Ahmad Lufti Ibrahim, Nur Riyadi..................……................…..
Sistem Informasi Pasang Surut Berbasis Android Di Wilayah Kerja
Pangkalan Tni Angkatan Laut (Studi Kasus Belawan, Tarempa,
Sibolga, Natuna Dan Cilacap) Feri Gultom, Gentio Harsono, Widodo S. Pranowo, Dian Adrianto
…………………………………………..................
Analisis Pembuatan Peta Laut Kertas Menggunakan Software Arcgis 10.4.1
Berdasarkan Standarisasi Peta No. 1, S-4 Dan S-57 IHO Studi Kasus Peta
Laut Kertas Nomor 86 (Perairan Teluk Jakarta) D Aris Susanto, Ahmad Lufti Ibrahim, Andry Novianto, Dian Adrianto.................................................
Analisis Karakteristik Gelombang Laut Guna Mendukung Data Informasi
Operasi Keamanan Laut Di Wilayah Laut Natuna Dan Laut Natuna Utara
Purry Djati Anggara, Dian Adrianto, Widodo Setiyo pranowo, Tasdik Mustika Alam…………………..
Halaman
i
ii
iii-vii
1 – 15
16 – 35
36 – 46
47 – 59
60 – 84
36
Sistem Informasi Pasang Surut Berbasis Android Di Wilayah Kerja Pangkalan Tni Angkatan Laut (Studi Kasus Belawan, Tarempa, Sibolga, Natuna Dan Cilacap) (Feri Gultom, et., al)
SISTEM INFORMASI PASANG SURUT BERBASIS ANDROID DI WILAYAH KERJA PANGKALAN TNI ANGKATAN LAUT
(STUDI KASUS BELAWAN, TAREMPA, SIBOLGA, NATUNA DAN CILACAP)
Feri Gultom1, Gentio Harsono
2, Widodo S. Pranowo
3, Dian Adrianto
4
1Mahasiswa Program Studi S1 Hidros, STTAL
2Peneliti dari Pusat Hidro-Oseanografi TNI AL
3Peneliti dari Sumber daya laut dan Pesisir, Pusriskel KKP RI
4Dosen Pengajar Prodi S1 Hidrografi, STTAL
Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mempermudah pengguna (masyarakat
umum) dan TNI AL dalam mengakses serta menggunakan data Pasut. Kemajuan perkembangan
teknologi di bidang digital terutama pemprograman aplikasi berbasis Android saat ini sangat tinggi.
Sistem operasi android yang saat ini banyak dipilih oleh masyarakat karena selain murah media
komputer tablet dan telephone seluler berbasis android juga sangat mudah dalam pengoperasian
aplikasi. Dibangunnya aplikasi Android informasi pasang surut ini agar memberikan kemudahan dalam
mengakses informasi secara cepat dan mudah. Data pasang surut yang akan digunakan adalah dengan
pemodelan Tidal Model Driver (TMD) 7.1 dengan validasi data in situ. Dipilih 5 (lima) Pangkalan TNI-AL
(Lanal) yang mewakili 4 (empat) tipe pasang surut yang ada di Indonesia Barat, yakni Stasiun Lantamal I
Belawan, Lanal Tarempa, Lanal Sibolga, Lanal Ranai (Natuna) dan Lanal Cilacap. Analisis (konstanta)
harmonik dilakukan pada penelitian ini, nilai RMSE (35,85 cm - 5,15 cm) serta analisis korelasi Pearson
(0.82 – 0,97). Penyusunan basis data dan aplikasi android menggunakan pemprograman berbasiskan
Java script.
Kata Kunci: Aplikasi Android, Lanal, Pasang Surut.
Abstrack
This study aims to develop and simplify the users of tidal data, in especially for Navy purpose. Advances
in technological developments in the field of digital, especially programming Android-based applications
today are very demanding. Android operating system that is currently much chosen by the community
because in addition to cheap media and tablet computer-based mobile phone android is also very easy in
the operation of the application. This android prototype of Tidal prediction for Naval base is meant to be
accessed everywhere, whenever users can using information quickly and easily. The tidal input data to be
used is modeling production of the Tidal Model Driver (TMD) 7.1 with in situ data validation. Those data
has been validated and characteristics analised. This prototype is providing 5 (five) TNI-AL (Lanal) Base
representing 4 (four) tidal types in West Indonesia, namely Lantamal I Belawan Station, Lanal Tarempa,
Lanal Sibolga, Lanal Ranai (Natuna) and Lanal Cilacap. Harmonic (harmonic) constants were analyzed in
this study, RMSE values (35,85 cm - 5,15 cm) and Pearson correlation analysis (0.82 – 0,97).
Preparation of databases and applications android will use Java script based programming.
Keywords: Android Apps, Tide, Lanal.
37
Pendahuluan
Inovasi teknologi di ciptakan untuk
memudahkan manusia dalam memperoleh
informasi, sehingga dapat menyelesaikan
pekerjaan dengan cepat.Teknologi yang saat ini
berkembang pesat di dunia yaitu teknologi yang
berbasis mobile seperti android.Android
merupakan sistem operasi untuk telepon seluler
berbasis Linux, android menyediakan platform
terbuka bagi para pengembang untuk
menciptakan aplikasi mereka sendiri untuk
digunakan oleh bermacam peranti bergerak
(Nazaruddin, 2012).
Pada bidang geodesi pasut dijadikan
acuan dalam penentuan referensi tinggi, definisi
datum vertikal, penentuan jenis pasut,
keselamatan pelayaran, pembangunan di
daerah pesisir pantai, kegiatan di pelabuhan dan
operasi militer sebagai pantai pendaratan,
penyelaman, demolisi, pemasangan ranjau dan
sebagainya (Rawi, 2003).
Pasut di Indonesia dibagi menjadi 4 (Wyrtki,
1961), yaitu
1) Pasut harian tunggal (diurnal tide)
Dalam satu hari terjadi satu kali air pasang dan
satu kali air surut.periode pasut adalah 24 jam
50 menit.
2) Pasut harian ganda (semi diurnal tide)
Dalam satu hari terjadi dua kali pasang dan dua
kali air surut dengan tinggi yang hampir sama
dan pasut terjadi secara berurutan secara
teratur. Periode pasut rata-rata adalah 12 jam
24 menit.
3) Pasut campuran condong ke harian
ganda (mixed tide prevailing semi diurnal)
Dalam satu hari terjadi dua kali air pasang dan
dua kali air surut, tetapi tinggi dan periodenya
berbeda.
4) Pasut campuran condong ke harian
tunggal (mixed tide prevailing diurnal)
Pada tipe ini dalam satu hari terjadi satu kali air
pasang dan satu kali air surut, tetapi kadang-
kadang untuk sementara waktu terjadi dua kali
pasang dan dua kali surut dengan tinggi dan
periode yang sangat berbeda.
Gambar 1. Pola tipe pasut di Indonesia
( Anugerah, 1987 danTriatmodjo, 1996)
Pemodelan pasut menggunakan TMD untuk
memperoleh data prediksi pasut yang
selanjutnya divalidasi menggunakna data pasut
observasi BIG, data prediksi pasut yang
diperoleh nilai RMSE (Root Mean Square Error)
dan nilai Pearson korelasi grafik pasut prediksi
dan pasut observasi.
38
Metode Penelitian
Lokasi penelitian dilaksnakan di 5 (lima)
lokasi yaitu, Belawan, Tarempa, Sibolga, Natuna
dan Cilacap, lokasi-lokasi tersebut mewakili 4
(empat) tipe pasut yang ada di
Indonesia.Analisis perbandingan (konstanta)
harmonik terhadap data pasut prediksi yang
divalidasi dengan data pasut observasi sehingga
diketahui besarnya ketelitian output Software
TMD 7.1.Data observasi merupakan data yang
berasal dari stasiun pasut telemetri BIG dan
IOC, data observasi di gunakan sabagai validasi
data pasut hasil prediksi dengan waktu dan
posisi stasiun pasut yang sama.
Data pengamatan pasut digunakan
untuk validasi data output TMD. Data observasi
menggunakan data pasut telemetri BIG periode
1 bulan pada tanggal 1 Juli 2016 sampai dengan
31 Juli 2016 dan data pasut IOC tanggal 1 Juli
2014 sampai dengan 31 Juli 2014, periode 3
bulan pada tanggal 1 Juli 2016 sampai dengan
30 September 2016 pada stasiun pasut wilayah
Belawan, Tarempa, Sibolga, Natuna dan 1 Juli
2014 sampai dengan 30 September 2014 pada
stasiun pasut wilayah Cilacap.Data yang telah
terkumpul tersebut akan di analisis, teknik
analisis yang akan dipergunakan dalam
penelitian.
Gambar 2. Kerangka Analisa
Gambar 3. Lokasi Penelitian
(Sumber : Pushidrosal Peta 02, 2014)
Stasiun Pasut Natuna
3°53'31.00"N, 108°23'30.00"E
Stasiun Tarempa
3°13'01.60"N, 106°13'03.90"E Stasiun Pasut Sibolga
1°43'59.88"N, 98°47'60.00"E
Stasiun Pasut Belawan
3°47'15.70"N, 98°41'39.85"E
Stasiun Cilacap
7°45'01.00"S, 109°01'00.00"E
39
Hasil dan Pembahasan
1. Perbandingan data observasi periode
1 bulan dan periode 3 bulan
Daerah Belawan memiliki tipe pasang
surut campuran condong harian ganda hal
ini didukung dari data pasut observasi
dengan nilai Formzahl 3,1028 namun dari
hasil prediksi pasut tipe yang diperoleh
untuk daerah Belawan adalah harian
tunggal dengan nilai Formzahl 0,1949,hal
ini disebabkan adanya perbedaan signifikan
pada komponen harmonik amplitudo M2,
dan komponen MS4 pada perbandingan
fase,grafik perbandingan data observasi
dan prediksi daerah Belawan dapat dilihat
pada gambar 4.Daerah Tarempa memiliki
tipe pasang surut harian tunggal hal ini
didukung dari data pasut observasi dengan
nilai Formzahl 3,1028 sama seperti hasil
prediksi pasut tipe yang diperoleh untuk
daerah Tarempa adalah harian tunggal
dengan nilai Formzahl 4,0428.Daerah
Sibolga memiliki tipe pasang surut
campuran condong harian ganda hal ini
didukung dari data pasut observasi dengan
nilai Formzahl 0,4184, dari hasil prediksi
pasut tipe yang diperoleh untuk daerah
Sibolga adalah campuran condong harian
ganda dengan nilai Formzahl
0,4230.Daerah Natuna memiliki tipe pasang
surut campuran condong harian ganda hal
ini didukung dari data pasut observasi
dengan nilai Formzahl 1,0656 dari hasil
prediksi pasut tipe yang diperoleh untuk
daerah Natuna adalah campuran condong
harian ganda dengan nilai Formzahl
1,0255.Daerah Cilacap memiliki tipe
pasang surut campuran condong harian
ganda hal ini didukung dari data pasut
observasi dengan nilai Formzahl 0,4500,
dari hasil prediksi pasut tipe yang diperoleh
untuk daerah Cilacap adalah campuran
condong harian ganda dengan nilai
Formzahl 0,4780. Terjadi kesamaan tipe
pasut antara observasi dengan prediksi
berdasarkan nilai Formzahl.
Gambar 4.Grafik Perbandingan Data Pasut Observasi Belawan
Dengan Prediksi Periode 1 Bulan.
-200
-150
-100
-50
0
50
100
150
00:0
0:00
17:0
0:00
10:0
0:00
03:0
0:00
20:0
0:00
13:0
0:00
06:0
0:00
23:0
0:00
16:0
0:00
09:0
0:00
02:0
0:00
19:0
0:00
12:0
0:00
05:0
0:00
22:0
0:00
15:0
0:00
08:0
0:00
01:0
0:00
18:0
0:00
11:0
0:00
04:0
0:00
21:0
0:00
14:0
0:00
07:0
0:00
00:0
0:00
17:0
0:00
10:0
0:00
03:0
0:00
20:0
0:00
13:0
0:00
06:0
0:00
23:0
0:00
16:0
0:00
09:0
0:00
02:0
0:00
19:0
0:00
12:0
0:00
05:0
0:00
22:0
0:00
15:0
0:00
08:0
0:00
01:0
0:00
18:0
0:00
11:0
0:00
Tin
gg
i P
asu
t (c
m)
Waktu (UTC)
Selisih Data Pasut Belawan BIG & TMD Periode 1 -31 Juli 2016
Data BIG Data TMD Selisih Data Pasut
40
Gambar 5.Grafik Perbandingan Data Pasut Observasi Tarempa
Dengan Prediksi Periode 1 Bulan.
Gambar 6.Grafik Perbandingan Data Pasut Observasi Sibolga
Dengan Prediksi Periode 1 Bulan.
Gambar 7.Grafik Perbandingan Data Pasut Observasi Natuna
Dengan Prediksi Periode 1 Bulan.
-100
-50
0
50
100
150
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
Tin
gg
i P
asu
t (c
m)
Waktu (UTC)
Selisih Data Pasut Tarempa BIG & TMD Periode 1 -31 Juli 2016
Data BIG Data TMD Selisih Data Pasut
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
Tin
gg
i P
asu
t (c
m)
Waktu (UTC)
Selisih Data Pasut Sibolga BIG & TMD Periode 1 -31 Juli 2016
Data BIG Data TMD Selisih Data Pasut
-150
-100
-50
0
50
100
00:0
0:00
15:0
0:00
06:0
0:00
21:0
0:00
12:0
0:00
03:0
0:00
18:0
0:00
09:0
0:00
00:0
0:00
15:0
0:00
06:0
0:00
21:0
0:00
12:0
0:00
03:0
0:00
18:0
0:00
09:0
0:00
00:0
0:00
15:0
0:00
06:0
0:00
21:0
0:00
12:0
0:00
03:0
0:00
18:0
0:00
09:0
0:00
00:0
0:00
15:0
0:00
06:0
0:00
21:0
0:00
12:0
0:00
03:0
0:00
18:0
0:00
09:0
0:00
00:0
0:00
15:0
0:00
06:0
0:00
21:0
0:00
12:0
0:00
03:0
0:00
18:0
0:00
09:0
0:00
00:0
0:00
15:0
0:00
06:0
0:00
21:0
0:00
12:0
0:00
03:0
0:00
Tin
gg
i P
asu
t (c
m)
Waktu (UTC)
Selisih Data Pasut Natuna BIG & TMD Periode 1 -31 Juli 2016
Data BIG Data TMD Selisih Data Pasut
41
Gambar 8.Grafik Perbandingan Data Pasut Observasi Cilacap
Dengan Prediksi Periode 1 Bulan.
Gambar 9.Grafik Perbandingan Data Pasut Observasi Belawan
Dengan Prediksi Periode 3 Bulan.
Gambar 10.Grafik Perbandingan Data Pasut Observasi Tarempa
Dengan Prediksi Periode 3 Bulan.
-150
-100
-50
0
50
100
150
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
08:0
0:00
00:0
0:00
16:0
0:00
TIn
gg
i P
asu
t (c
m)
Waktu (UTC)
Selisih Data Pasut Cilacap IOC & TMD Periode 1- 31 Juli 2014
Data IOC Data TMD Selisih Data Pasut
-200-150-100
-500
50100150200
00:0
0:00
23:0
0:00
22:0
0:00
21:0
0:00
20:0
0:00
19:0
0:00
18:0
0:00
17:0
0:00
16:0
0:00
15:0
0:00
14:0
0:00
13:0
0:00
12:0
0:00
11:0
0:00
10:0
0:00
09:0
0:00
08:0
0:00
07:0
0:00
06:0
0:00
05:0
0:00
04:0
0:00
03:0
0:00
02:0
0:00
01:0
0:00
00:0
0:00
23:0
0:00
22:0
0:00
21:0
0:00
20:0
0:00
19:0
0:00
18:0
0:00
17:0
0:00
16:0
0:00
15:0
0:00
14:0
0:00
13:0
0:00
12:0
0:00
11:0
0:00
10:0
0:00
09:0
0:00
08:0
0:00
07:0
0:00
06:0
0:00
05:0
0:00
04:0
0:00
03:0
0:00
02:0
0:00
Tin
gg
i P
asu
t (c
m)
Waktu (UTC)
Selisih Data Pasut Belawan BIG & TMD Periode 1 Juli 2016 - 30 September 2016
Data BIG Data TMD Selisih Data Pasut
-100
-50
0
50
100
150
00:0
0:00
23:0
0:00
22:0
0:00
21:0
0:00
20:0
0:00
19:0
0:00
18:0
0:00
17:0
0:00
16:0
0:00
15:0
0:00
14:0
0:00
13:0
0:00
12:0
0:00
11:0
0:00
10:0
0:00
09:0
0:00
08:0
0:00
07:0
0:00
06:0
0:00
05:0
0:00
04:0
0:00
03:0
0:00
02:0
0:00
01:0
0:00
00:0
0:00
23:0
0:00
22:0
0:00
21:0
0:00
20:0
0:00
19:0
0:00
18:0
0:00
17:0
0:00
16:0
0:00
15:0
0:00
14:0
0:00
13:0
0:00
12:0
0:00
11:0
0:00
10:0
0:00
09:0
0:00
08:0
0:00
07:0
0:00
06:0
0:00
05:0
0:00
04:0
0:00
03:0
0:00
02:0
0:00
Tin
gg
i P
asu
t (c
m)
Waktu (UTC)
Selisih Data Pasut Tarempa BIG & TMD Periode 1 Juli 2016 - 30 September 2016
Data BIG Data TMD Selisih Data Pasut
42
Gambar 11.Grafik Perbandingan Data Pasut Observasi Sibolga
Dengan Prediksi Periode 3 Bulan.
Gambar 12.Grafik Perbandingan Data Pasut Observasi Natuna
Dengan Prediksi Periode 3 Bulan.
Gambar 13.Grafik Perbandingan Data Pasut Observasi Cilacap
Dengan Prediksi Periode 3 Bulan.
-100
-50
0
50
100
00:0
0:00
23:0
0:00
22:0
0:00
21:0
0:00
20:0
0:00
19:0
0:00
18:0
0:00
17:0
0:00
16:0
0:00
15:0
0:00
14:0
0:00
13:0
0:00
12:0
0:00
11:0
0:00
10:0
0:00
09:0
0:00
08:0
0:00
07:0
0:00
06:0
0:00
05:0
0:00
04:0
0:00
03:0
0:00
02:0
0:00
01:0
0:00
00:0
0:00
23:0
0:00
22:0
0:00
21:0
0:00
20:0
0:00
19:0
0:00
18:0
0:00
17:0
0:00
16:0
0:00
15:0
0:00
14:0
0:00
13:0
0:00
12:0
0:00
11:0
0:00
10:0
0:00
09:0
0:00
08:0
0:00
07:0
0:00
06:0
0:00
05:0
0:00
04:0
0:00
03:0
0:00
02:0
0:00
Tin
gg
i P
asu
t (c
m)
Waktu (UTC)
Selisih Data Pasut Sibolga BIG & TMD Periode 1 Juli 2016 - 30 September 2016
Data BIG Data TMD Selisih Data Pasut
-150
-100
-50
0
50
100
00:0
0:00
19:0
0:00
14:0
0:00
09:0
0:00
04:0
0:00
23:0
0:00
18:0
0:00
13:0
0:00
08:0
0:00
03:0
0:00
22:0
0:00
17:0
0:00
12:0
0:00
07:0
0:00
02:0
0:00
21:0
0:00
03:0
0:00
18:0
0:00
13:0
0:00
08:0
0:00
03:0
0:00
07:0
0:00
02:0
0:00
21:0
0:00
16:0
0:00
11:0
0:00
06:0
0:00
01:0
0:00
20:0
0:00
15:0
0:00
10:0
0:00
05:0
0:00
00:0
0:00
19:0
0:00
14:0
0:00
09:0
0:00
04:0
0:00
23:0
0:00
18:0
0:00
13:0
0:00
08:0
0:00
03:0
0:00
22:0
0:00
17:0
0:00
12:0
0:00
07:0
0:00
02:0
0:00
Tin
gg
i P
asu
t (c
m)
Waktu (UTC)
Selisih Data Pasut Natuna BIG & TMD Periode 1 Juli 2016 - 30 September 2016
Data BIG Data TMD Selisih Data Pasut
-150
-100
-50
0
50
100
150
00:0
0:00
23:0
0:00
22:0
0:00
21:0
0:00
20:0
0:00
19:0
0:00
18:0
0:00
17:0
0:00
16:0
0:00
15:0
0:00
14:0
0:00
13:0
0:00
12:0
0:00
11:0
0:00
10:0
0:00
09:0
0:00
08:0
0:00
07:0
0:00
06:0
0:00
05:0
0:00
04:0
0:00
03:0
0:00
02:0
0:00
01:0
0:00
00:0
0:00
23:0
0:00
22:0
0:00
21:0
0:00
20:0
0:00
19:0
0:00
18:0
0:00
17:0
0:00
16:0
0:00
15:0
0:00
14:0
0:00
13:0
0:00
12:0
0:00
11:0
0:00
10:0
0:00
09:0
0:00
08:0
0:00
07:0
0:00
06:0
0:00
05:0
0:00
04:0
0:00
03:0
0:00
02:0
0:00T
ing
gi P
Asu
t (c
m)
Waktu (UTC)
Selisih Data Pasut Cilacap IOC & TMD Periode 1 Juli 2014 - 30 September 2014
Data IOC Data TMD Selisih Data Pasut
43
2. Perbandingan nilai Formzahl periode 1 dan 3 bulan
Penentuan tipe pasut di perairan menggunakan rumus Formzahl, yaitu :
F=𝐴 𝐾₁ +𝐴(𝑂₁)
𝐴 𝑀₂ +𝐴(𝑆₂)
Keterangan :
F : Nilai Form (Formzahl)
A(K1) dan A(O1) : Amplitudo konstanta harmonik utama pasut tunggal
A(M2) dan A(S2) : Amplitudo konstanta harmonik utama pasut ganda
Tabel 1. Tipe Pasut Berdasarkan Formzahl
Nilai Formzahl Jenis Pasut Fenomena
0 < F ≤ 0,25 Harian ganda
2 kali pasang sehari
semalam dengan tinggi
relative sama
0,25 < F ≤ 1,5 Campuran condong ke
Harian ganda
2 kali pasang sehari
semalam dengan perbedaan
tinggi dan interval berbeda
1,5 < F ≤ 3 Campuran condong ke
Harian tunggal
1 kali atau 2 kali pasang
Sehari semalam dengan
Interval yang berbeda
F > 3 Harian tunggal 1 kali pasut sehari semalam
Sumber : Rawi, 1985
Tabel 2. Perbandingan hasil nilai Formzahl dan tipe pasut periode 1 dan 3 bulan
Observasi Nilai Tipe pasut Prediksi Nilai Tipe pasut
Belawan
0.338539
Campuran
condong
ke Harian ganda
Belawan
0.194963
Harian ganda
Tarempa 3.102819 Harian tunggal Tarempa 4.042867 Harian tunggal
Sibolga
0.418466
Campuran
condong
ke Harian ganda
Sibolga
0.423020
Campuran
condong
ke Harian ganda
Natuna
1.065669
Campuran
condong
ke Harian ganda
Natuna
1.025575
Campuran
condong
ke Harian ganda
Cilacap
0.450085
Campuran
condong
ke Harian ganda
Cilacap
0.478085
Campuran
condong
ke Harian ganda
3. Perbandingan nilai RMSE dan
Pearson korelasi periode 1 dan 3
bulan
Dari perbandingan nilai RMSE dan
korelasi periode 1 bulan nilai RMSE
35,8501 cm, nilai korelasi positif tinggi
0,8279 dan periode 3 bulan nilai RMSE
37,0553 cm, nilai korelasi positif tinggi
0,8247 diperoleh nilai RMSE lebih besar
pada periode 3 bulan namun cenderung
44
sama pada nilai korelasi, besarnya nilai
korelasi maka grafik pasut observasi
saling berkorelasi dengan pasut
prediksi. Daerah Tarempa perbandingan
nilai RMSE dan korelasi periode 1 bulan
nilai RMSE 8,6740 cm (0,08 m), nilai
korelasi positif tinggi 0,9808 dan periode
3 bulan nilai RMSE 8,94293 cm (0,08
m), nilai korelasi positif tinggi 0,9711
diperoleh nilai RMSE yang sama dan
tidak jauh berbeda pada nilai korelasi,
besarnya nilai korelasi maka grafik
pasut observasi saling berkorelasi
dengan pasut prediksi. Pada daerah
Sibolga Perbandingan nilai RMSE dan
korelasi periode 1 bulan nilai RMSE
7,7206 cm (0,07 m), nilai korelasi positif
tinggi 0,9610 dan periode 3 bulan nilai
RMSE 8,8151 cm (0,08 m), nilai korelasi
positif tinggi 0,9538 diperoleh nilai
RMSE dan nilai korelasi tidak jauh
berbeda pada periode 1 bulan dan 3
bulan. Besarnya nilai korelasi maka
grafik pasut observasi saling berkorelasi
dengan pasut prediksi. Daerah Natuna
perbandingan nilai RMSE dan korelasi
periode 1 bulan diperoleh nilai RMSE
5,1588 cm (0,05 m), nilai korelasi positif
tinggi 0,9943 periode 3 bulan nilai
RMSE 6,8054 cm (0,06 m), nilai korelasi
positif tinggi 0,9874 diperoleh nilai
RMSE dan nilai korelasi hampir sama
pada periode 1 bulan dan periode 3
bulan, besarnya nilai korelasi maka
grafik pasut observasi saling berkorelasi
dengan pasut prediksi. Daerah Cilacap
Perbandingan nilai RMSE dan korelasi
periode 1 bulan, nilai RMSE 8,9996 cm
(0,08 m), nilai korelasi positif tinggi
0,9762 dan periode 3 bulan nilai RMSE
15,9915 cm (0,15 m), nilai korelasi
positif tinggi 0,9331 diperoleh nilai
RMSE lebih besar pada periode 3 bulan
namun cenderung sama pada nilai
korelasi, besarnya nilai korelasi maka
grafik pasut observasi saling berkorelasi
dengan pasut prediksi.
Tabel 3. Perbandingan hasil nilai RMSE dan Pearson korelasi periode 1 dan 3 bulan
No Stasiun Pasut Periode 1 Bulan Periode 3 Bulan
RMSE (cm) Korelasi RMSE Korelasi
1 Belawan 35.8501 0.8279 37.0553 0.8247
2 Tarempa 8.6740 0.9808 8.9429 0.9711
3 Sibolga 7.7206 0.9610 8.8151 0.9538
4 Natuna 5.1588 0.9943 6.8054 0.9874
5 Cilacap 8.9996 0.9762 15.9915 0.9331
Gambar 14. Korelasi antara dua variabel (Pranowo, 2016)
0,0 0,5 1,0
Skala rKorelasi negatif Korelasi positif
Korelasi negatif
sempurnaKorelasi negatif
sedang
Korelasi negatifkuat
Korelasi negatiflemah
Korelasi positiflemah
Korelasi positifkuat
Korelasi positif
sedang
Korelasi positif
sempurnaTidak adaKorelasi
-0,5-1,0
45
Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan
1. Karakteristik Pasut Di Stasiun
Belawan
Berdasarkan data observasi dan
prediksi periode 1 bulan data observasi
memiliki tipe pasut campuran condong
harian ganda, data prediksi memiliki tipe
pasut harian ganda, periode 3 bulan
data observasi dan prediksi Belawan
memiliki tipe pasang surut harian ganda.
grafik pasut observasi saling berkorelasi
dengan pasut prediksi. nilai RMSE
35.8501 cm-37,0553 cm, pearson
korelasi 0,8247.
2. Karakteristik Pasut Di Stasiun
Tarempa
Berdasarkan data observasi
periode 1 bulan Tarempa data observasi
dan prediksi memiliki tipe pasut harian
tunggal, periode3 bulan Tarempa
memiliki tipe pasang surut campuran
condong harian tunggal, hasil prediksi
periode3 bulan tipe pasut yang
diperoleh untuk daerah Tarempa adalah
harian tunggal. Nilai amplitudo
konstanta harian tunggal (K1 dan O1)
lebih besar dibandingkan konstanta
harian ganda (M2 dan S2).Oleh sebab
itu jenis pasutnya di dominasi oleh pasut
harian tunggal dan campuran condong
harian tunggal. Nilai RMSE8.6740 cm-
8,9429 cm, pearson korelasi 0,9711-
0.9808.
3. Karakteristik Pasut Di Stasiun
Sibolga
Berdasarkan data observasi dan
prediksi periode 1 dan 3 bulan Sibolga
memiliki tipe pasang surutcampuran
condong harian ganda.nilai
RMSE7.7206 cm-8,815 cm pearson
korelasi0,9538-0.9610.
4. Karakteristik Pasut Di Stasiun
Natuna
Berdasarkan data observasi dan
prediksi periode 1 dan 3 bulan Natuna
memiliki tipe pasang surut campuran
condong harian ganda. Stasiun pasut
Natuna memiliki nilai koefisien regresi
yang terkecil dari 5 (lima) stasiun pasut
penelitian.nilai RMSE5.1588 cm-6,8054
cm pearson korelasi 0,9874-0.9943.
5. Karakteristik Pasut Di Stasiun
Cilacap
Berdasarkan data observasi dan
prediksi periode 1 dan 3 bulan Cilacap
memiliki tipe pasang surut campuran
condong harian ganda. nilai
RMSE0.9762 cm-8,9996 cm pearson
korelasi 0.9331-0,9762.
6. Prototype basis data prediksi
pasut telah berhasil dibangun dan
disajikan dengan alamat
webhttps://abyss.id/hidroindobarat/ dan
dapat diakses menggunakan aplikasi
android.
Saran
1. Penggunaan aplikasi TMD
dalam memprediksi pasut semakin teliti,
dengan updatenya aplikasi TMD maka
akan mempermudah dalam
memperoleh data pasut dengan
ketelitian yang tinggi terutama di wilayah
laut terbuka.
2. Prediksi pasut TMD masih tetap
memerlukan data insitu/lapangan
sebagai data pembanding.
3. Aplikasi pasut berbasis android
akan semakin optimal dengan adanya
data arus, gelombang, serta meteorologi
dalam aplikasi sehingga pengguna
aplikasi memperoleh informasi semakin
lengkap.
Daftar Pustaka
Adibrata, S. (2007).Analisis Pasang Surut Di
Pulau Karampuang, Provinsi Sulawesi
Barat. J. SumberDaya Perairan 1(1).
ISSN 1978 – 1652
Dinas Hidro-Oseanografi TNI Angkatan
Laut.(2016). Daftar Pasang Surut
Djunarsjah, E. (2007). Modul Hidrografi II.
Institut Teknologi Bandung.
Bandung.GD-3221
46
Egbert, G.D dan S.Y Erofeeva.(2002). Efficient
Inverse Modeling Of Barotropic Ocean
Tides. Am.Met. Soe. (19): 183-204.
Herman, R. (2005). Harmonic analysis and the
prediction of tide.Mathematic and
statistics.UNCW.60 pp.
Pranowo, W.S. 18 Februari (2016).BAB I.
Kesalahan Pengamatan. S1 Teknik
Hidrografi Sekolah Tinggi Teknologi
Angkatan Laut.37 pp.
Pranowo, W.S., A. Hermawan, D.
Saepuloh.,B.Sulistiyo, T.A. Theoyama,
& R.F. Abida.(2015). Sistem Informasi
Nelayan Pintar. Trobos Aqua IV (43):
54-55.
Pranowo,W.S. dan S.Wirasantosa. (2011). Tidal
regins of Arafura and Timor Sea. Mar.
Res. Indonesia. 36 (1): 21-28.
Purba, N.P., dan W.S. Pranowo. (2015).
Dinamika Oseanografi, Deskripsi
Karakteristik Massa Air dan Sirkulasi
Laut. ISBN: 978-602-0810-20-1
Ramdhan, M. (2011).Komparasi Hasil
Pengamatan Pasang Surut Di Perairan
Pulau Pramuka Dan Kabupaten Pati
Dengan Prediksi Pasang Surut Tide
Model Driver. J. Segara. 7(1): 1-10
Rawi, S.(1994). Pengolahan Data Pasang
Surut. Modul Kursus Intensif
Oseanografi Bagi Perwira TNI AL.
Institut Teknologi Bandung. Bandung.
Supardi, Y. Mei (2012).Semua Bisa Menjadi
Programmer Android.Elex Media
Komputindo. Jakarta. ISBN: 978-602-
00-1573-6
Syetiawan, A. (2014). Pengembangan Aplikasi
Pengolah Komponen Harmonik Pasut
Berbasis Web. J. Ilmiah Geomatika 20
(2): 95-102.
Wyrtki, K.(1961). Naga report: scientific results
of marine investigations of the.
South China Sea and the Gulf of
Thailand, 1959-1961. 2.
Zakaria, A. (2015). Model Periodik Dan
Stokastik dan Data Pasang Surut Jam-
jaman dari Pelabuhan Panjang.J
Rekayasa.19 (1).
https://id.wordpress.org di akses pada tanggal
19 Oktober 2017
http://www.duniailkom.com/tutorial-belajar-
wordpress-pengertian-wordpress-dan-
cms/ di akses tanggal 19 Oktober 2017