ANALISA PERBANDINGAN DATA PASANG SURUT DENGAN METODE KOEFISIEN KORELASI DAN RMSE ANTARA DATA IOC SEALEVELMONITORING DAN DATA PROGRAM NAOTID

Indonesia is a maritime country because it has a very wide geographical condition of the ocean with more than 17,000 islands. Ocean tides are the result of gravitational attraction and centrifugal effects, namely the push towards the outside of the center of rotation. There are two ways to determine the value of tides, the first is to measure directly in the field using a tide gauge or using a numerical modeling program. Therefore, this study intends to compare field data using the ioc-sealevelmonitoring website with tide prediction data using the Naotide program where the data collection point is at the tide station in Cilacap Regency, West Java, Indonesia. This research will produce tidal constituent data from the data and will calculate the RMSE (Root Mead Square Error) value and the correlation coefficient. Mead Square Error) and correlation coefficient of the data. The results show that the two variables can be said to be suitable as evidenced by the RMSE value which is close to 0 (zero) and the correlation coefficient which is in the range of 0.90 - 1.00 which means the correlation value is very high and reliable.Indonesia termasuk negara maritim karena memiliki kondisi geografis lautan yang sangat luas dengan jumlah pulau lebih dari 17.000 pulau, Pasang-surut laut merupakan hasil dari gaya tarik gravitasi dan efek sentrifugal, yakni dorongan ke arah luar pusat rotasi. Penentuan nilai dari pasang surut (pasang surut) terdapat dua cara yaitu pertama mengukur secara langsung dilapangan menggukaan tide gauge atau menggunakan program pemodelannumerik. Oleh sebab itu penelitian ini bermaksud untuk membandingkan data lapangan menggunakan website ioc-sealevelmonitoring dengan data prediksi pasang surut menggunakan program Naotide dimana titik pengambilan data berada di stasiun pasang surut di Kabupaten Cilacap, Jawa Barat, Indonesia. Penelitian ini akan menghasilkan data konstituen pasang surut dari data tersebut serta akan menghitung nilai RMSE (Root Mead Square Error) dan koefisien korelasi dari data tersebut. Hasil menunjukan bahwa dari kedua variable bisa dikatakan sesuai dimana dibuktikan dari nilai RMSE yang mendekati nilai 0 (nol) serta koefisien korelasi yang berada pada rentang 0,90 - 1,00 yang berarti nilai korelasi sangat tinggi dan dapat dipercaya