Studi Penentuan Komponen Pasang Surut Menggunakan Satelit Altimetri Jason-3 dan Sentinel-3 pada Laut Indonesia Timur

Arus Lintas Indonesia merupakan aliran massa air dari Samudera Pasifik menuju Samudera Hindia yang terjadi sebagai akibat dari adanya perbedaan tekanan antara kedua Samudera yang mengapit Indonesia tersebut. Keberadaan Arus Lintas Indonesia membuat kondisi Laut Indonesia Timur menjadi sangat kompleks, dikarenakan proses fisis yang terjadi, seperti proses percampuran dua massa air yang berbeda, upwelling, downwelling, intensifnya lapisan termoklin dan sebagainya. Kondisi tersebut membuat Laut Indonesia Timur berpotensi terjadi bencana alam seperti gelombang ekstrim. Karena potensinya tersebut maka perlu diadakan kajian-kajian lebih mendalam untuk mengetahui kondisi perairan tersebut yaitu dengan mengamati pasang surut. Pasang surut adalah fluktuasi muka air laut sebagai fungsi waktu karena adanya gaya tarik benda-benda di langit, terutama matahari dan bulan terhadap massa air laut di bumi. Perkembangan teknologi saat ini, pasang surut dapat ditentukan menggunakan Satelit Altimetri. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan komponen pasang surut yang diperoleh melalui pengamatan stasiun pasang surut dengan satelit altimetri. Penelitian ini akan menggunakan data satelit altimetri Jason-3 dan Sentinel-3. Data yang didapatkan dari satelit altimetri perlu diolah agar mendapatkan nilai Sea Surface Height yang selanjutnya digunakan untuk penentuan komponen penyusun pasang surut dengan analisis harmonik metode kuadrat terkecil dengan menerapkan frekuensi aliasing karena adanya perbedaan interval waktu pengamatan. Didapatkan hasil dari penelitian ini adalah nilai amplitudo dan fase komponen pasang surut yang bervariasi tergantung data dan lokasi pengamatannya. Kemudian dilakukan perbandingan dengan hasil komponen dari data pengamatan stasiun pasang surut, didapatkan hasil bahwa gabungan data Jason-3 dan Sentinel-3 melalui proses Crossover adjustment memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dengan nilai rata-rata Root Mean Square Error sebesar 0,229 meter dibanding hanya menggunakan data Jason-3 dengan nilai rata-rata Root Mean Square Error sebesar 0,234 meter. ============================================================================================================================== The Indonesian Throughflow is a mass water flow from the Pacific Ocean to the Indian Ocean that occurs due to the pressure difference between the two oceans surrounding Indonesia. The presence of the Indonesian Throughflow makes the conditions in the eastern Indonesian Sea very complex due to various physical processes such as the mixing of two different water masses, upwelling, downwelling, intense thermocline layers, and so on. These conditions make the eastern Indonesian Sea prone to natural disasters such as extreme waves. Due to this potential, in-depth studies are needed to understand the conditions of the waters, particularly by observing tidal patterns. Tides are the fluctuation of sea water level over time due to the gravitational forces of celestial bodies, especially the Sun and the Moon, on the Earth's water masses. With the advancements in technology, tides can be determined using satellite altimetry. This research will utilize data from the Jason-3 and Sentinel-3 altimetry satellites. The data obtained from the altimetry satellites need to be processed to obtain Sea Surface Height values, which are then used to determine the tidal components by analyzing the harmonic method of least squares with the application of frequency aliasing due to the difference in observation time intervals. The results of this study showed that the amplitude and phase values of the tidal constituents varied depending on the data and observation locations. Then a comparison was made with the tidal component results from gauge observation data. It was found that the combination of Jason-3 and Sentinel-3 data through the Crossover adjustment process had better accuracy, with an average Root Mean Square Error value of 0.229 meters, compared to using only Jason-3 data with an average Root Mean Square Error value of 0.234 meters