REKA GEOMATIKA
Vol 2017, No 1

Pemodelan pada Proses Cyclostationarity Berdasarkan Data Pasut Cilacap Tahun 2007-2015

Cendani, Larasati S. (Unknown)
Perbani, N.M.R.R. Cahya (Unknown)
Sawitri, Kania (Unknown)



Article Info

Publish Date
14 Mar 2018

Abstract

ABSTRAK Sesuai prosedur dalam penentuan MSL sejati, pengamatan pasut dilakukan secara terus-menerus selama 18,61 tahun dengan selang waktu satu jam tanpa jeda. Pengamatan pasut tersebut bukanlah suatu hal yang mudah dan hampir tidak dapat untuk dilakukan, MSL yang digunakan untuk kepentingan teknis umumnya ditentukan berdasarkan data pengamatan pasut periode pendek selama 15 atau 29 hari. Periode pendek tersebut memiliki keterbatasan dalam mengakomodasi seluruh faktor yang mempengaruhi MSL. Hipotesis pada penelitian ini MSL bulanan juga memiliki sifat cyclostationarity berdasarkan penelitian pasang tinggi di Benoa, Bali yang memiliki sifat yang sama. Penelitian ini bertujuan memodelkan terjadinya proses cyclostationarity untuk dijadikan sebagai model koreksi mean sea level bulanan dan untuk mengetahui variasi yang terjadi. Pemodelan dilakukan menggunakan fungsi gelombang dua konstanta pasut periode panjang Sa dan Ssa menggunakan analisis harmonik kuadrat terkecil melalui Deret Fourier. Dari penelitian yang telah dilakukan diketahui bahwa model gelombang yang dihasilkan sudah 80% mewakili perilaku MSL bulanan dan simpangan maksimum terhadap MSL bulanan rata-rata sebesar 245 mm. Kata kunci: MSL bulanan, cyclostationarity, fungsi gelombang ABSTRACT In procedure to determine the true mean sea level (MSL), hourly tide measurement should be taken for 18,61 years continuously. That such measurement is not simple and barely possible to establish. In most technical cases, MSL is determined from shot period measurement 15 or 29 days. The limitation of that such short period data is in accommodating all factors with action MSL. In this study the monthly MSL is a cyclostationarity process like spring tides in Benoa, Bali is taken as the hypothesis. This study directed to model cyclostationarity process to build the model of monthly MSL and to find it’s variation. The modeling is accomplished using wave function two long period constituents (Sa and Ssa). Least square harmonic analysis by means of Fourier series is applied. It is found that the wave model from this study represent about 80% of monthly MSL behavior and the average of maximum deviation is 245 mm. Keywords: monthly MSL, cyclostationarity, wave function

Copyrights © 2017