Institusion
Universitas Maritim Raja Ali Haji
Author
SINTA JUNIA, WULANDARI
DONY, APDILLAH
TRY, FEBRIANTO
Subject
623.89 Navigation/Navigasi Kelautan, Navigasi Laut
Datestamp
2021-11-16 03:04:23
Abstract :
Pulau Pengujan yang berada pada Selat Bintan adalah daerah dimana sebagian
aktivitas masyarakatnya dipengaruhi fenomena pasang surut, seperti; transportasi
laut untuk keperluan pelayaran, penyeberangan, maupun penangkapan ikan
tradisional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik pasut meliputi;
elevasi muka air laut, nilai konstanta harmonik, tipe pasut dan prediksi pasang surut
kedepan menggunakan metode Admiralty dan Least Square di Perairan Pengujan.
Penelitian ini dilakasanakan pada bulan Maret sampai dengan Juli 2021.
Pengumpulan data primer tinggi level muka air dilakukan dengan istrumen Tide
Master selama 7 hari. Sedangkan data sekunder tinggi level muka air selama 22
hari berasal dari BIG (Badan Informasi Geospasial). Metode analisis data dilakukan
dengan metode Admitralty dan Least Square menggunakan perangkat lunak
Microsoft Excel, sedangkan untuk analisis prediksi menggunakan perangkat lunak
MIKE21 dan World Tides pada aplikasi Matlab R2012B. Hasil penelitian
menunjukkan bilangan Formzahl Admiralty dan Least Square sebesar 0.35 dan 0.97
dengan tipe pasang surut keduanya adalah campuran condong keharian ganda
(mixed tide prevailing semidiurnal) dengan dipengaruh posisi bulan (M2).
Diperoleh tinggi level muka air laut selama 7 hari mencapai nilai maksimum 263
cm dan minimum 11 cm, dengan tinggi level muka air rata-rata 118 cm. Nilai
elevasi muka air (MSL) Admiralty dan Least Square diperoleh nilai sebesar 154.11
cm dan 118,37 cm, MHWL= 233,47 dan 268,31, LLWL= 43,11 dan 254,56,
MHWS= 230,22 dan 215,52, MLWS= 78,01 dan 21,22, MLWL= 74,75 dan -31,57,
CDL= 51,73 dan -72,89, LAT= 0 dan -139,36. Uji peramalan pada waktu 3, 6 dan
12 bulan kedepan pada metode Admiralty menghasilkan RMSE terkecil yakni
0,664. Berdasarkan hasil akurasi prediksi tersebut menunjukkan bahwa metode
Admiralty sedikit lebih baik dibandingkan dengan metode Least Square.