metode repaired)

1

Ilmu dan Teknologi Kelautan IPB 2010

Variabilitas Angin dan Kaitannya Terhadap Tinggi Dan Periode Gelombang di Selat Makasar

Variability of Wind And Relation To High And Period Waves in the Makassar Straits

Ida Bagus Adi Anditayana Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan Institut Pertanian Bogor

Abstract

Research on the variability of a parameter to other parameters is very important in an aquatic. Wind is one of the factors most responsible for surface waters, especially surface waves. Period and wave height is a component that is directly influenced by wind speed or wind direction. Time series methods can help in analyzing the relationship between wind and wave parameters based on time. Through analysis of time series can provide benefits in knowing the phenomena or anomalies that occur in an ocean. The analysis shows that between wind and waves have positive coherence. Wind speed is the most influential factor on the period and wave height. Keywords: wind, wave and time series

Abstrak

Penelitian mengenai variabilitas suatu parameter terhadap parameter lain sangat penting dilakukan di suatu perairan. Angin adalah salah satu faktor yang paling berperan di perairan permukaan khususnya untuk gelombang permukaan. Periode dan tinggi merupakan komponen gelombang yang secara langsung sangat dipengaruhi oleh kecepatan angin atau pun arah angin. Metode time series dapat membantu dalam menganalisis hubungan antara parameter angin dan gelombang berdasarkan waktu. Melalui analisis time series akan memberikan manfaat dalam mengetahui fenomena atau pun anomali yang terjadi di suatu perairan. Hasil analisis menunjukkan bahwa antara angin dan gelombang terdapat koherensi positif. Kecepatan angin merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap periode dan tinggi gelombang. Kata kunci : angin, gelombang dan deret waktu

Pendahuluan Gelombang laut merupakan salah satu parameter yang sangat penting dalam suatu penelitian terkait dinamika pantai. Gelombang yang terdapat di dekat pantai, terutama di daerah pecahan gelombang mempunyai energi besar dan sangat berperan dalam pembentukan morfologi pantai, seperti menyeret sedimen (umumnya pasir dan kerikil) yang ada di dasar laut untuk ditumpuk dalam bentuk gosong pasir (Dahuri et al, 1996). Pada umumnya gelombang tersebut adalah gelombang laut yang disebabkan oleh tiupan angin baik langsung maupun tidak langsung. Pada daerah tiupan angin (dikenal dengan istilah 'fetch'), terjadi peristiwa transfer energi angin ke

energi gelombang dalam spektrum frekuensi yang luas.

Teori paling menonjol mengenai pembentukan gelombang oleh angin adalah Miles (1957) teori yang didasarkan pada interaksi resonansi dengan berbagai frekuensi antara angin dan gelombang (Jansen, 2003). Menurut Arief et.al (1993), gelombang laut yang terbentuk akibat tiupan angin setempat umumnya mempunyai ketinggian yang kecil (kurang dari 0.5 meter) dan mempunyai periode waktu kurang dari 4 detik. Hal ini disebabkan oleh terbatasnya daerah tiupan angin. Sedangkan gelombang yang terbentuk di daerah lepas pantai atau di tengah laut seringkali mempunyai energi yang besar

2


akibat luasnya daerah tiupan angin dan lebih besarnya tiupan angin di laut dibandingkan dengan tiupan angin di pantai.

Selama penjalarannya tersebut, gelombang mengalami proses dispersi akibat perbedaan kecepatan rambat gelombang yang berbeda periodenya. Makin jauh jarak perambatan gelombang, makin homogen periode gelombang tersebut. Periode dan tinggi gelombang merupakan dua parameter gelombang yang sangat berkaitan dengan angin. Hubungan ini dapat ditinjau dengan analisis deret waktu (time series) terutama untuk mengetahui fenomena yang terjadi dalam kurun waktu tertentu.

Metode Lokasi Stasiun Pengambilan Data

Wilayah titik yang diambil berada di kawasan Selat Makassar dengan koordinat 117.5 BT dan 2.5 LS pada tahun 1997 - 2001. Berdasarkan pencatatan stasiun meteorologi Maritim Paotere, secara rata – rata kelembaban udara sekitar 78%, temperatur udara 27,2⁰ - 28,5⁰C dan rata – rata kecepatan angin 10 meter 2 – 4 m/s. Rata – rata kecepatan angin maksimum per tahunnya mencapai 12,18 m/s. Kemudian, tinggi gelombang rata – rata 0,5 – 0,8 meter dengan tinggi gelombang maksimum 0,7 -1,3 meter. Frekuensi gelombang lebih dari 3 meter 0 – 5% per tahunnya.

.

Gambar 1. Lokasi titik pengambilan data di Selat Makasar pada koordinat 177.5 BT dan 2.5 LS selama lima tahun (1997 – 2001). Metode Perolehan Data

Data angin (komponen u dan v) dan gelombang (tinggi dan periode) diperoleh dari badan riset cuaca European Center for Medium Range Weather Forecast (ECMWF) yang dapat diunduh melalui situs www.ecmwf.int. Data angin ECMWF Level III-B merupakan data kecepatan angin 10 meter di atas permukaan. angin Level III-B ini berarti data tersebut telah melalui proses re-analisis sehingga menghasilkan data dengan

resolusi temporal harian dan resolusi spasial adalah nilai grid dengan ukuran 2,5 ° lintang dan 2,5 ° bujur. Sedangkan data gelombang dihitung pada setiap titik grid dengan energi spektrum dan tegangan permukaan total yang dihubungkan dengan permukaan (10 meter). Data yang diambil untuk angin dan gelombang adalah selama periode lima tahun (1997 – 2001).

3


Metode Pengolahan Data Data angin terdiri dari komponen u

dan v dengan periode waktu per 6 jam. Data angin ini diekstrak melalui perangkat lunak ODV 4 sehinga menghasilkan output berkestensi *txt. Kemudian, hasil ekstraksi ini diolah di MS Excell sehingga dapat dilakukan pengaturan parameter data (u dan v). Sementara, data gelombang dengan periode yang sama (per 6 jam) juga diekstrak menggunakan ODV di titik stasiun yang sama (Gambar 1). Data gelombang ini (angin dan Periode) diatur dalam MS Excell untuk selanjutnya dilakukan proses penapisan dengan beberapa frekuensi. Hasil penapisan ini divisualisasikan menggunakan Matlab. Metode Visualisasi Data Visualisasi data angin dan gelombang berupa stick plot dan grafik komponen periode dan tinggi gelombang terhadap waktu dilakukan dengan menggunakan Matlab versi 2008b dan baris program dalam bahasa Matlab. Stick plot merupakan metode visualisasi data vektor yang dapat dilakukan pada domain ruang maupun waktu. Panjang vektor garis menggambarkan besarnya kecepatan (magnitude) sedangkan arah vektor garis menyatakan arah (angin atau arus) pada kisaran skala kompas (0 - 360°). Visualisasi dengan stick plot dan grafik juga memudahkan dalam melihat pola suatu deret data sehingga mempermudah dalam menginterpretasikannya. Metode Analisis Data Penapisan Data Sinyal angin dan gelombang merupakan kombinasi dari berbagai sinyal yang mempunyai frekuensi tertentu dan dibangkitkan oleh gaya yang berbeda-beda. Oleh sebab itu, data memerlukan proses penapisan untuk memisahkan frekuensi (frekuensi rendah dan frekuensi tinggi) dalam data sehingga diperoleh data sesuai dengan frekuensi yang diinginkan. Pada kajian ini digunakan filter frekuensi rendah dengan cut

off 7 hari, 30 hari dan 180 hari yang dimaksudkan untuk menghilangkan pengaruh fluktuasi harian untuk komponen angin dan gelombang yang memiliki fluktuasi tinggi. Suatu fenomena dapat dianalisis dengan melihat frekuensi yang rendah tetapi dengan priode yang panjang dan periode ulang tertentu. Persamaan umum untuk penapisan data pada saat xt-n sampai xt+m adalah (Bendat dan Piersol, 1971) :

𝑌𝑌𝑡𝑡 = �𝑊𝑊𝑘𝑘

𝑘𝑘+𝑚𝑚

𝐾𝐾−𝑛𝑛

𝑋𝑋𝑡𝑡+𝑘𝑘 = 𝑊𝑊−𝑛𝑛𝑋𝑋𝑡𝑡−𝑛𝑛+. . +𝑊𝑊−1𝑋𝑋𝑡𝑡−1+. . +𝑊𝑊𝑚𝑚𝑋𝑋𝑡𝑡+𝑚𝑚

...(1)Keterangan : Yt = nilai data baru setelah penapisan k = -n, n+1,…, -1, 0, 1, …, m-1, m m dan n = jumlah cakupan masing- masing ke sebelah kiri dan kanan (xt) wk = fungsi pembobotan Lanczos (Emery dan Thomson, 1998).

𝑊𝑊𝑘𝑘 = 𝑓𝑓𝑐𝑐𝑓𝑓𝑛𝑛

sin (𝛱𝛱𝑘𝑘 𝑓𝑓𝑐𝑐𝑓𝑓𝑛𝑛)

𝛱𝛱.......(2)

fc atau cut off adalah pemotongan frekuensi penapisan yaitu 30 jam sedangkan fN adalah frekuensi Nyquist. Distribusi Frekuensi dan Time series Distribusi frekuensi digunakan untuk mempermudah pembahasan data secara kuantitatif. Data angin dapat dikelompokkan berdasarkan arah dan kecepatan dan juga frekuensi kumulatif setiap bulannya. Selanjutnya dibuat wind rose dari data angin selama periode 5 tahun. Distribusi data gelombang yaitu tinggi dan periode dapat diolah menggunakan perangkat lunak statistika 6.0. Perangkat ini dapat dengan cepat mengelompokkan data dan membuat distribusi frekuensi tertinggi dan terendah. Selain itu, dengan perangkat ini dapat diketahui data kumulatif dan persentase kemunculan. Data yang digunakan tentunya selama periode waktu 5 tahun (1997 – 2001). Sebaran frekuensi secara kuantitatif mempermudah interpretasi data ketika

4


mengamati suatu fenomena yang terjadi dalam suatu wilayah. Data distribusi selanjutnya dapat mendukung analisis secara deret waktu (time series). Melalui perangkat lunak statistika 6.0 dapat dianalisis koherensi, beda phase, korelasi silang dan kospektrum densitas energi. Itu semua dapat digunakan untuk mengetahui siklus fenomena yang terjadi dan variabilitas parameter di suatu perairan. Persamaan yang digunakan dalam analisis time series adalah sebagai berikut (Emery dan Thomson, 1998)

........(3) Keterangan : = fungsi spektral density energi

........(4)

........(5) Keterangan : = fungsi korelasi silang = fungsi koherensi = contoh rekaman data = besaran dan selang waktu rekaman data

Keterangan :

Qxy(fk) : bagian imaginer dari Sxy(fk)

Cxy(fk) : bagian nyata dari Sxy(fk)

Hasil dan Pembahasan Perbandingan Angin dan Gelombang Pola angin di Selat Makassar menunjukkan variasi tahunan yang cukup signifikan (Gambar 3). Ketika periode Januari – Desember (1997) dominan bertiup ke arah selatan. Sedangkan, ketika memasuki periode November 1998 – Oktober 1999 pola angin justru cenderung dominan ke arah utara. Kemudian, ketika memasuki periode September - Desember 2001 sangat dominan bertiup ke barat daya.

Pergantian arah angin tersebut umumnya disebabkan oleh perbedaan atau perpindahan palung tekanan (pressure through), yang mengikuti pergerakan semu matahari secara teratur sebesar 23.50 ke utara dan selatan setiap tahunnya, terhadap Benua Asia dan Australia dan mempengaruhi musim di wilayah ekuator (Wyrkti, 1961). Selain itu, dominansi arah angin utara dan selatan akibat letak stasiun pengamatan di antara dua pulau (selat) sehingga sumber angin banyak datang dari arah utara dan selatan. Arah timur terhalang oleh Pulau Sulawesi dan sebelah barat terhalang oleh Pulau Kalimantan yang menyebabkan arah angin dari timur dan barat cenderung lebih lemah. Kecepatan angin berdasarkan tabel 1 menunjukkan bahwa persentase kecepatan angin tertinggi adalah ke arah selatan. Persentase kecepatan angin ke arah selatan mencapai 17,07% dan persentase tertinggi kedua adalah angin ke barat daya dengan 14,85% dan ke arah utara sebesar 13,82%. Rata – rata kecepatan angin dari data selama periode waktu lima tahun adalah 0,5 – 2,1 m/s dengan persentase mencapai 36,52%. Kecepatan angin tertinggi 8,8 m/s dengan persentase hanya 0,26% pada periode waktu lima tahun. Sedangkan kecepatan angin dominan adalah antara 0,5 – 2,1 m/s dengan persentase 36,52%. Kecepatan angin dan arah angin terlihat dalam gambar 2 melalui visualisasi wind rose. Kelebihan menggunakan wind rose adalah dapat melihat angin yang tenang (calms) dan dalam data berkisar 2,53% selama periode lima tahun. Angin tenang ini didefinisikan sebagai angin yang memiliki kecepatan stabil dan cenderung membuat perairan dan gelombang tenang. Berdasarkan hasil tampilan wind rose (Gambar 2) tidak terlihat perbedaan yang signifikan dengan gambar 3 (hasil visualisasi stick plot Matlab. Arah angin ke barat daya dan selatan merupakan salah satu arah angin yang paling dominan.

= −

)()(

tan)( 1

kxy

kxykxy fC

fQfθ

5


Tabel 1. Distribusi frekuensi rata – rata arah dan kecepatan angin selama lima tahun (1997 – 2001)

Gambar 2. Wind rose angin periode lima tahun (1997 – 2001) di Selat Makasar.

Angin yang berhembus di permukaan perairan tentunya akan menimbulkan wind wave, yaitu gelombang yang ditimbulkan oleh angin. Peristiwa ini merupakan pemindahan tenaga angin menjadi tenaga gelombang di permukaan air dan gelombang itu sendiri meneruskan tenaganya kepada peristiwa lainnya diantaranya gerakan molekul air. (Supangat dan Susanna, 2001). Berdasarkan visualisasi angin memang terlihat bahwa terdapat pengaruh angin terhadap periode dan tinggi gelombang (Gambar 3). Ketika angin bertiup dengan kecepatan 5 m/s fluktuasi gelombang meningkat mencapai 1 meter (Garis hijau) pada periode November 1998 – Oktober 1999. Begitu juga dengan periode gelombang (Garis coklat) pada rentang waktu November 1998 –

Oktober 1999 dengan kecepatan angin yang rata – rata mempunyai bernilai 4 m/s, nilai periode gelombang rata – rata adalah 5 detik dengan sedikit fluktuasi. Hutabarat dan Evans (2006) menyebutkan bahwa kecepatan angin sangat mempengaruhi tinggi dan periode gelombang. Semakin tinggi kecepatan angin yang bertiup makin besar gelombang yang terbentuk dan gelombang tersebut mempunyai kecepatan dan panjang gelombang yang besar. Tetapi, gelombang yang terbentuk oleh angin puncaknya kurang tajam jika dibandingkan dengan yang dibangkitkan oleh angin yang berkecepatan rendah. Sebaran distribusi gelombang (Tabel 2) sebagian besar mempunyai ketinggian 0,21 – 0,39 meter dengan persentase 41,03 %.

6


Kemudian, persentase tertinggi kedua dengan tinggi 0,39 – 0,56 meter mempunyai persentase sebesar 32,32%. Sedangkan untuk periode gelombang (Tabel 2) terlihat bahwa

persentase tertinggi berada pada kisaran 4,72 – 6,73 detik yang mencapai 49,47%. Kemudian, persentase kedua 30,64% adalah periode gelombang dengan waktu 6,72 – 8,74 detik.

Tabel 2. Distribusi tinggi gelombang dan periode gelombang selama lima tahun (1997 – 2001)

Gambar 3. Pola angin rata – rata selama periode waktu lima tahun dan hubungannya dengan periode serta tinggi gelombang. Penapisan Data Penapisan Data Angin Jenis filter (penapisan) yang digunakan dalam pengolahan data ini adalah filter frekuensi rendah (Low Pass Filter) dengan Lanczos Window. Data angin dan gelombang difilter dengan frekuensi cut off 7 hari, 30 hari

dan 180 hari untuk menghilangkan pengaruh harian atau fluktuasi yang frekuensinya tinggi. Hasil filter komponen angin zonal (u), komponen angin meridional (v), tinggi gelombang dan periode gelombang tidak berbeda signifikan terhadap hasil sebelum difilter, hal ini disebabkan karena data pada

7


ECMWF merupakan data hasil reanalisis sehingga polanya lebih teratur. Komponen U angin (Gambar 4) dan komponen V angin (Gambar 5) menunjukkan bahwa terdapat perbedaan pada amplitudo dari

kedua komponen tersebut. Amlitudo komponen V angin lebih besar daripada komponen U angin. Artinya, komponen V (kecepatan) mempunyai pengaruh yang lebih besar daripada komponen U angin.

Gambar 4. Komponen U angin dan hasil filter pada beberapa frekuensi cut off.

Gambar 5. Komponen V angin dan hasil filter pada beberapa frekuensi cut off.

Gambar 6. Data tinggi gelombang dan hasil filter pada beberapa frekuensi cut off.

8


Gambar 7. Data periode gelombang dan hasil filter pada beberapa frekuensi cut off.

Penapisan Data Gelombang Filter pada beberapa frekuensi cut off dilakukan juga terhadap parameter gelombang. Hasil filter data tinggi gelombang (Gambar 6) dan periode gelombang (Gambar 7) menunjukkan perbedaan amplitudo yang cukup signifikan. Fluktuasi amplitudo yang lebih tinggi terlihat pada tinggi gelombang daripada periode gelombang. Kemudian, melalui penapisan data frekuensi rendah terhadap periode dan tinggi gelombang dapat dapat dianalisis atau diduga suatu fenomena yang terjadi di suatu wilayah. Hal ini dapat dilakukan karena dengan filter frekuensi rendah akan melewatkan segala data dengan frekuensi tinggi sehingga hanya tersisa data dengan frekuensi rendah. Analisis selanjutnya adalah melihat periode data tersebut sehingga terlihat suatu fenomena dengan frekuensi kemunculan rendah namun dengan periode waktu panjang.

Analisis Deret Waktu (Time Series) Spektrum Densitas Energi Densitas energi menggambarkan besarnya fluktuasi amplitudo dari suatu rekaman data (Emery dan Thomson, 1998). Melalui densitas energi ini sangat terlihat jumlah terjadinya fluktuasi dalam suatu wilayah pada kurun waktu tertentu. Fluktuasi disini berarti perubahan signifikan dalam periode yang panjang dengan frekuensi yang rendah. Data komponen arah angin menunjukkan empat kali fluktuasi dalam periode lima tahun (Gambar 8a.) Fluktuasi yang dilihat berada di atas garis regresi (garis merah). Data komponen kecepatan angin menunjukkan dua fluktuasi yang signifikan Gambar 8b). Fluktuasi densitas energi dari kecepatan angin tidak jauh berbeda dengan densitas energi tinggi gelombang (Gambar 9a) dan periode gelombang (Gambar 9b). Densitas energi yang dinyatakan dalam densitas spektral merupakan komposisi frekuensi dari mean square value rekaman data.

Gambar 8. Spektrum densitas energi arah angin (a) dan kecepatan angin (b).

(a) (b)

9


Gambar 9. Spektrum densitas energi tinggi gelombang (a) dan periode gelombang (b). Spektrum densitas energi juga dapat menggambarkan frekuensi suatu fenomena yang terjadi di Selat Makasar dalam periode waktu lima tahun (Tabel 3). Fenomena ini dapat diketahui berdasarkan periode signifikan data per 6 jam sehingga siklus fluktuasi periode tersebut dapat digunakan untuk

menentukan fenomena yang terjadi untuk setiap parameter (angin dan gelombang). Berdasarkan tabel 3, fenomena parameter angin cenderung merupakan siklus tahunan dan 6 bulanan (seasonal). Fenomena ini baik dari komponen arah atau pun kecepatan. Sedangkan pada parameter gelombang didominasi oleh siklus tahunan.

Tabel 3. Tabulasi spektrum densitas energi data angin dan gelombang selama lima tahun (1997-2001)

Angin Komponen u Komponen v

Periode signifikan

(per 6 jam)

Keterangan

Densitas energi

(m/dtk)2

/siklus /6jam

Fenomena

Periode signifikan

(per 6 jam)

Keterangan

Densitas energi

(m/dtk)2

/siklus /6jam

Fenomena

1365.333 341 Hari 2079574 1 Tahunan 744.727 186 Hari 452.6149 6 Bulanan

1638.400 410 Hari 1613768 1 Tahunan 819.200 204 Hari 356.20 6 Bulanan

2048.000 512 Hari 1129211 1.5 Tahunan 1365.333 341 Hari 327.6949 1 Tahunan

2730.667 683 Hari 1582457 2 Tahunan 2048.000 512 Hari 298.0896 1.5 Tahunan

4096.000 1024 Hari 1681295 3 Tahunan 2730.667 683 Hari 285.0338 2 Tahunan

Gelombang Tinggi Periode

Periode signifikan

(per 6 jam)

Keterangan

Densitas energi

(m/dtk)2

/siklus /6jam

Fenomena

Periode signifikan

(per 6 jam)

Keterangan

Densitas energi

(m/dtk)2

/siklus /6jam

Fenomena

744.727 186 Hari 10.37684 6 Bulanan 481.882 120 Hari 426.510 4 Bulanan

1365.333 341 Hari 12.08964 1 Tahunan 744.727 186 Hari 1088.343 6 Bulanan 1638.400 410 Hari 10.28007 1 Tahunan 1365.333 341 Hari 1590.330 1 Tahunan

2048.000 512 Hari 6.07033 1.5 Tahunan 1638.400 410 Hari 1313.290 1 Tahunan

2730.667 683 Hari 3.75382 2 Tahunan 2048.000 512 Hari 635.503 1.5 Tahunan

(a) (b)

10


Korelasi Silang Korelasi silang (cross-correlation) pada intinya merupakan perluasan dari sifat data individu. Korelasi silang dapat menunjukkan ketergantungan umum dari nilai pada satu set data terhadap data set lainnya (Emery dan Thomson, 1998). Ada empat korelasi silang yang dapat diketahui dengan empat parameter angin dan gelombang. Korelasi ini adalah antara arah angin dan periode gelombang (Gambar 10a), arah angin dan tinggi gelombang (Gambar 10b), kecepatan angin dan tinggi gelombang (Gambar 10c) serta kecepatan angin dan periode gelombang (Gambar 10d). Ketergantungan data antara empat parameter tersebut tidak hanya ditentukan oleh grafik korelasi silang densitas melainkan juga koherensi dan beda phase. Melalui analisis

korelasi spektral densitas, koherensi dan beda phase dapat diketahui hubungan antara parameter dan waktu terjadinya fenomena antara parameter tersebut. Kospektrum Densitas Energi Hubungan antara densitas energi tiap parameter merupakan salah satu cara untuk menentukan keterkaitan dan variasi (variability) yang dapat terjadi akibat interaksi parameter tersebut. Variasi ini tentunya dapat menunjukkan fenomena yang terjadi. Densitas energi menjadi salah satu faktor dalam menentukan keterkaitan parameter karena berhubungan dengan energi penyusun suatu parameter. Semakin besar energi suatu komponen dari parameter tentu mempunyai pengaruh terhadap komponen parameter lainnya.

Gambar 10. Korelasi silang dari spektrum energi (a) arah angin dan tinggi gelombang (b) arah angin dan periode gelombang (c) kecepatan angin dan tinggi gelombang dan (d) kecepatan angin dan periode gelombang. Pengolahan data dalam statistika 6.0 menggunakan analisis fourier.

(a) (b)

(c) (d)

11


Koherensi (Coherency Function) Koherensi menunjukkan kedekatan antara fluktuasi data 1 dengan fluktuasi data lainnya. Koherensi sangat bermanfaat terutama untuk menunjukkan suatu fenomena dalam periode waktu yang panjang. Fenomena yang dipengaruhi oleh angin jika dikorelasikan dengan gelombang maka, akan terlihat fluktuasi yang identik. Hubungan koherensi antara fluktuasi yang identik ini dapat

dihubungkan dengan nilai cross spectral dari data angin dan gelombang. Koherensi antara parameter angin dan gelombang (Gambar 11) menunjukkan kedekatan yang cukup tinggi karena nilai nya lebih dari 0 (Tabel 4). Koherensi juga menunjukkan pengaruh nilai data saat tertentu dengan nilai data pada masa depan.

Gambar 11. Grafik koherensi antara (a) arah angin dan tinggi gelombang (b) arah angin dan periode gelombang (c) kecepatan angin dan tinggi gelombang dan (d) kecepatan angin dan periode gelombang. Kedekatan suatu fluktuasi data tidak hanya dilihat dari nilai koherensinya melainkan amplitudo dari data tersebut. Beda Phase Beda phase digunakan untuk mengetahui waktu respon dalam suatu grafik yang dinyatakan dalam derajat (Gambar 12).

Waktu respon parameter angin terhadap parameter gelombang sangat bervariasi (Tabel 5). Berdasarkan nilai tan-1 dalam tabel 5 terlihat bahwa semua nilai tan-1 bernilai positif. Artinya, fluktuasi angin (x) mempengaruhi

(a) (b)

(c) (d)

12


fluktuasi yang terjadi pada parameter gelombang (y). Fluktuasi arah angin terhadap periode gelombang terjadi antara 1 – 3 hari. Sedangkan fluktuasi kecepatan angin terhadap periode gelombang berkisar antara 1- 2 hari. Hal ini berarti fluktuasi arah dan kecepatan angin akan mmpengaruhi periode gelombang antara 1-3 hari. Arah angin juga mempunyai pengaruh terhadap tinggi gelombang (Tabel 5). Pengaruh ini ditunjukkan oleh nilai tan-1 yang bernilai positif. Fluktuasi arah angin yang mempengaruhi tinggi gelombang mempunyai waktu sekitar 13 - 49 hari. Sedangkan kecepatan angin yang juga mempengaruhi

tinggi gelombang mempunyai nilai koherensi tertinggi daripada korelasi parameter lainnya. Nilai koherensi kuadrat kecepatan angin dan tinggi gelombang rata – rata 0,7 dan paling tinggi jika dibandingkan korelasi lainnya. hal ini berarti kecepatan angin sangat berhubungan dengan tinggi gelombang. Berdasarkan The Open University (1994) in Supangat dan Susanna (2001) menunjukkan kedekatan kecepatan angin dengan tinggi gelombang dan dihubungkan dengan permukaan laut (Tabel 4).

Tabel 4. Seleksi informasi dari Skala Beaufort (The Open University, 1994 in Supangat dan Susanna, 2001).

Nama Kecepatan angin

Permukaan Laut Tinggi

Gelombang knot m/s Calm <1 0.0 - 0.2 Laut seperti cermin 0

Light Air 1.0 - 3.0 0.3 - 1.5 Riak tidak ada buih di puncak 0.1 - 0.2

Light Breeze 4.0 - 6.0 1.6 - 3.3

Wavelet kecil (puncak terlihat tetapi tidak pecah) 0.3 - 0.5

Gentle Breeze

7.0 - 10.0 3.4 - 5.4 Wavelet besar, puncak mulai pecah 0.6 - 10.0

Moderate Breeze

11.0 - 16.0 5.5 - 7.9 Gelombang kecil, jadi lebih lama 1.5

Fresh Breeze

17.0 - 21.0 8.0 - 10.7

Gelombang pertengahan dengan bentuk yang lebih lama, banyak semburan air 2

Tabel 5. Tabulasi korelasi silang antara parameter angin dan gelombang dan menunjukkan waktu fluktuasi gelombang merespon fluktuasi parameter angin serta variasi yang terjadi dari periode signifikan korelasi parameter angin dan gelombang.

Parameter Periode

signifikan (/6jam)

Variasi Fenomena Densitas energi silang (m/detik)²/siklus/6jam

Koherensi Kuadrat

Beda fase

(tan-1) (waktu)

Angin Zonal (u) & Periode Gelombang

82.747 21 Hari Bulanan 38.873 0.103163 0.23250 1 Hari

73.802 18 Hari Tengah Bulanan 53.807 0.303012 1.46547 3 Hari

46.282 11 Hari Mingguan 9.562 0.350752 1.59712 2 Hari

Angin Meridional (v)

& Periode Gelombang




Angin Zonal (u) & Tinggi Gelombang

546.133 137 Hari 4 Bulanan 0.62392 0.196499 2.59546 26 Hari

2048.000 512 Hari 1.5 Bulanan 6.07033 0.238323 0.61775 49 Hari

744.727 186 Hari 6 Bulanan 10.37684 0.593994 0.45809 13 Hari Angin

Meridional (v) & Tinggi

Gelombang

1170.286 293 Hari 9 Bulanan 6.97037 0.686325 0.23183 11 Hari 910.222 228 Hari 7 Bulanan 1.91672 0.753143 0.18153 57 Hari 1024.000 256 Hari 9 Bulanan 2.24803 0.684811 0.09710 4 Hari

13


Korelasi silang di tabel 5 juga merepresentasikan variasi yang terjadi dan kaitannya terhadap siklus fenomena di perairan Selat Makasar. Variasi ini dapat dilihat berdasarkan periode siginifikan yang terjadi. Arah angin dan periode gelombang mempunyai variasi sekitar 11 - 21 hari sehingga fenomena yang terjadi tergolong fenomena bulanan. Sedangkan, antara kecepatan angin dan periode gelombang mempunyai variasi antara 7 – 13 hari sehingga digolongkan menjadi fenomena mingguan. Kemudian, arah angin terhadap tinggi gelombang mempunyai variasi 137 – 512 hari. Variasi yang cukup panjang ini digolongkan menjadi fenomena musiman (seasonal). Begitu juga hubungan antara kecepatan angin dan tinggi gelombang yang rata – rata mempunyai variasi 8 bulanan sehingga digolongkan dalam fenomena musiman. Angin dan gelombang cenderung dipengaruhi oleh musim moonsun yang mempunyai siklus musiman. Musim moonsun mempengaruhi perbedaan tekanan di atmosfer sehingga berpengaruh langsung terhadap angin. Angin yang bertiup dipermukaan tentunya juga memicu keberadaan gelombang permukaan. Siklus moonsun yang terjadi secara musiman menyebabkan fenomena yang terjadi antara angin dan gelombang berkisar antara 6 – 8 bulanan. Kesimpulan Angin dan gelombang mempunyai koherensi yang dekat terutama untuk kecepatan angin terhadap periode dan tinggi gelombang. Koherensi yang dekat ini ditunjukkan oleh nilai tan-1 yang positif. Nilai ini juga membantu dalam menentukan waktu fluktuasi angin yang dapat mempengaruhi gelombang. Fluktuasi angin yang mempengaruhi gelombang sangat bervariasi mulai dari harian, mingguan dan musiman bahkan tahunan. Variasi parameter di suatu perairan dapat menunjukkan siklus fenomena yang terjadi dan bermanfaat untuk kehidupan sehari – hari. Angin dan gelombang sangat berpengaruh terhadap kegiatan pelayaran dan penangkapan sehingga analisis variasi parameter ini membantu dalam bidang penangkapan ikan dan transportasi laut.

Daftar Pustaka Arief, Dharma , Edy Kusmanto dan Sudarto. 1993. Metoda Pengamatan Dan Analisa Gelombang Laut. Balai Penelitian dan Pengembangan Oseanografi, Pusat Penelitian dan Pengembangan Oseanologi-LIPI. Jakarta Badan meteorologi dan geogisika Maritim Paotere dalam http://www.bmg.go.id Bendat, J. S. and A. G. Piersol. 1971. Random Data Analysis and Measurement Procedures. John Wiley abd Sons Inc. New York. Emery. Dahuri, R. J. Rais, S.P. Ginting dan M.J. Stepu. 1996. Pengelolaan Sumberdaya Wilayah Pesisir dan Lautan Secara Terpadu. Jakarta.PT Paradya Paramita. Hutabarat, S. Dan Evans, S., M. 2006. Pengantar Oseanografi. UI Press. Jakarta Janssen, P.A.E.M., 2003. Nonlinear Four- Wave Interactions and Freak Waves. J. Phys.Oceanography. 33, 863-884 Supangat, Agus dan Susanna. 2001. Pengantar

Oseanografi. Pusat Riset Wilayah Laut dan Sumberdaya Non-Hayati, Badan Riset Kelautan dan Perikanan, Departemen Kelautan dn Perikanan. Jakarta.

Tanudidjaja. 1998. Ilmu Pengetahuan Bumi

dan Luar Angkasa. Jakarta : Depdiknas.

W.J. and R.E. Thomson. 1998. Data Analysis Methods in Physical Oceanography. Pergamon. New York. Wyrtki K. 1961. The Physical Oceanogafi of South East Asian Waters. Naga Report Vol2. University of California Press. La Jolla. California www.ecmwf.int (Data angin dan gelombang 1997 – 2001)

http://www.bmg.go.id/�

http://www.ecmwf.int/�

metode repaired)

Documents

gelombang dan

gelombang yang terdapat

gelombang mengalami

angin level

bt dan

lintang dan

tinggi gelombang rata

data angin ecmwf level