Metode Penga mbilan Contoh

6. Identifikasi dan relasi ke dalam sel pada spatial database. 2 Pasang Surut Data prediksi pasang surut diperoleh dengan menggunakan data konstituen komponen pasang surut dari data satelit Tope x Poseidon dan Jason yang tersedia pada perangkat lunak MIKE 21 dengan menggunakan modul Analisis dan Prediksi pasang sur ut. Data ko nstituen pasang surut tersebut dibangun dengan metode IOS yang menggunakan kriteria Rayleight yang dikemba ngka n oleh G. Foreman dimana nilai-nilai konstituen diperoleh dari hasil analisis dengan menggunakan data reanalisis dari merged dataset citra satelit Tope x Poseidon. Jason da n ERS-1ERS-2. Jumlah konstituen pasang surut yang digunakan yaitu dari hasil perhitungan Doodson’s tidal potential yaitu dengan menghitung amplitudo dan fase dengan metode least squares dan frekuensi. Faktor nodal dan argumen astronomik diperoleh dengan metode Doodson’s Saputra and Hartanto 2010. Untuk menyeleksi konstanta dari paket data standar yang disusun oleh 69 konstanta. Konstanta standar terdiri atas 45 konstanta astronomi utama dan 24 konstanta perairan dangkal. Konstanta tersebut hanya terdiri dari ko nstanta utama M 2 , S 2 , N 2 , K 2 , K 1 dan O 1 Amplitudo dan fase dihitung melalui metode least square. Untuk perhitungan frekuensi, nodal faktor dan argumen astronomi. Program referensi asal waktu pada 1 januari 1976 untuk perhitungan dari variabel astronomi. Representasi umum dari deret waktu pasang surut dibuat sesuai dengan pengembangan harmonik. yang menggunakan tipe terendah dari interaksi yang memungkinkan. Tambahan 77 untuk konstanta perairan dangkal yang dimasukkan pada modulasi deret waktu pasang surut yang berasal dari sisa konstanta utama dengan mempertimbangkan tipe tertinggi pada interaksi. 73 Dimana : a j . g j adalah amplitudo dan lag fase Greenwich, f j t, u j t adalah nodal modulasi amplitudo dan faktor koreksi fase dan V j t ada lah argum en astronomi untuk konstanta j. Argum ent astronomi V j t dihitung dengan persamaan dibawah ini, dimana t ……………………………………...……5 adalah referensi asal waktu. Langkah pertama pada analisis pasang surut telah dilakuka n de ngan metod e least square untuk perhitungan dari amplitudo A j dan fase f j Untuk menganalisis deret waktu harus direka m de ngan interval 1 jam dan secara otomatis dihitung berdasarkan program yang sudah tersedia. Untuk mengurangi waktu perhitungan, asal waktu diambil pada pusat jam rekaman itu. Untuk tujuan peramalan, nilai amplitudo da n fase lag Greenwich pada konstanta utama serta sesuai dengan faktor koreksi waktu untuk interaksi satelit dihitung melalui nodal modulation dan t mewakili da ri efek gabungan pada konstanta utama dan masing- masing satelit. o …………………………………….....… 7 merupakan pusat waktu dari perekaman pasut. ………………………………………..… 8 Program ini menghitung faktor koreksi untuk semua satelit yang memiliki tiga angka Doodson pertama, yang berarti modulasi hanya sepenuhnya efektif untuk perekaman selama satu tahun. Pengolahan data pasang surut dilakukan dengan meramal tinggi pasang surut tiap jam pada perairan di depan laut sel-sel setiap lokasi. Selanjutnya data pasang surut per jam tersebut dicari selisih minimum dan maksimum pasang surutnya tunggang tiap tahun dan hasilnya berupa tunggang pasang surut tahunan selama 10 tahun 2001-2010 untuk masing- masing sel. Interval data luaran model yang digunakan adalah data setiap satu jam pada domain lokasi dari tahun 2001 sampai dengan tahun 2010. Tahapan proses pengolahan data untuk menghitung rata-rata kisaran pasang surut dari hasil mode l pasang surut ada lah seba gai berikut : 1. Penentuan titik lokasi model pasang surut 2. Indentifikasi titik lokasi model pasang surut dengan sel-sel yang digunakan di setiap lokasi 3. Proses pemodelan pasang surut dengan data luaran setiap jam 4. Verifikasi dan validasi model pasang surut 5. Perubahan waktu pasang surut ke waktu lokal di lokasi masing-masing 6. Perhitungan nilai maksimum tinggi muka laut 7. Perhitungan nilai minimum tinggi muka laut 8. Perhitungan kisaran pasang surut dengan persamaan sebagai berikut: …….………………………………..…… 9 dimana: KP = Kisaran pasut Maks.L = Nilai maksimum tinggi muka laut Min.L = Nilai minimum tinggi muka laut Perhitungan rata-rata tahunan kisaran pasang surut. 9. Identifikasi dan relasi ke dalam sel pada spatial database. 3 Tinggi Gelombang Signifikan Data gelombang dari ECMWF European Centre for Medium-Range Weather Forecasts ini dapat diunduh dari http:data portal.ecmwf.intdatadinterim_da ily Sistem peramalan ECMWF terdiri dari mode l sirkulasi umum, mode l gelombang laut, sistem asimilasi data dan sistem peramalan musiman. Pada tahun 1998 sistem peramalan musiman mulai beroperasi dan pada tahun 2002 diperkenalkan sistem peramalan bulanan Maulana and Hartanto 2010. . Metode pemrosesan data yang digunakan adalah reanalisis, mode l dan asimilasi numerical weather prediction data satelit serta data insitu. Contohnya ocean wave forecast model yang dibangun dari gabungan model atmosfer dan model gelombang yang digerakkan oleh angin pada lapisan atmosfer rendah. ECMWF juga merupakan hasil pengembangan meteorologi secara sinoptik lebih dari 100 tahun dan lebih dari 50 tahun pengembangan prediksi cuaca secara numerik Numerical Weather Prediction. Data berformat netcdf Network Common Data Form ini dibaca dan diolah dengan menggunakan ODV Ocean Data View versi 4. Data yang 75 disediakan pada Demeter Project memiliki resolusi spasial mengguna kan sistem grid berukuran 1,5° x 1,5° atau sekitar 166,8 km x 166,8 km dengan cakupan area glob al. Secara temporal tersedia selama 32 tahun 1979-2011 dalam kajian ini data yang digunakan hanya 10 tahun 2001-2010 dengan interval 6 jam, yaitu : Pukul 00:00, 06:00, 12:00, dan 18:00. Pengolahan data rata-rata tinggi gelombang signifikan diawali dengan mengekstrak data berformat netcdf .nc dengan menggunakan ODV Ocean Data View menjadi data berformat teks .txt pada area yang berkoordinat batas 0,5 o LS – 12,5 o LS dan 101,5 o BT – 118,5 o 1. Pemilihan periode waktu dan pemilahan domain data kedalam domain lokasi di ke lima lokasi. BT. Untuk keperluan informasi yang lebih detail sebagai masukan dalam sel di pantai maka dilakukan interpolasi hingga ukuran spasial grid menjadi 1 km x 1 km. Selanjutnya data dengan interval 6 jam-an tersebut dirata-ratakan tiap tahun dan hasilnya berupa rata-rata tinggi gelombang signifikan per tahun dan dicari yang posisinya terdekat dengan posisi sel yang ada di pantai setiap tahunnya selama 10 tahun 2001-2010. Tahapan proses pengolahan data yang digunakan sebagai berikut: 2. Data spasial dari masing-masing domain lokasi setiap 6 jam dilakukan proses analisis spasial dengan menggunakan metode Optimal Interpolation OI. dengan luaran yang memiliki resolusi spasial sebesar 1 km x 1 km. 3. Pemilihan dan pemilahan data grid dari hasil OI yang terdekat dengan sel-sel dari tiap lokasi 4. Perhitungan data rata-rata tahunan annual mean dari grid-grid yang telah terpilih. 5. Identifikasi dan relasi ke dalam sel pada spatial database. B Sensitivity Kepekaan 1 Geomorfologi Komponen geomorfologi merupakan salah satu variabel yang perlu dikaji dalam penentuan indeks kerentanan pulau. Geomorfologi adalah ilmu yang mempelajari mengenai bentang alam landscape, meliputi sifat dan karakteristik