View/Open

Author
BETTARI, AMALINDA

Date Published
16 Apr 2026

Advisor
Agung Pandi Nugroho, S.T., M.T.,
Akbar Wahyu Nugraha, S.T., M.T.,

Subject
Teknik Geomatika

Publisher

Pasang surut merupakan fenomena naik turunnya muka air laut secara berkala yang memiliki peran penting dalam berbagai kegiatan kelautan, meliputi navigasi pelayaran, survei hidrografi, dan perencanaan wilayah pesisir. Keakuratan prediksi pasang surut sangat bergantung pada metode analisis yang digunakan, sehingga pemilihan metode yang tepat menjadi hal krusial dalam pengolahan data pasang surut. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja tiga metode pengolahan pasang surut, yaitu Admiralty, Least Square, dan Support Vector Regression (SVR), yang diterapkan pada tiga stasiun pengamatan dengan karakteristik tidal range berbeda, yaitu Stasiun Pemenang (NTB), Sorong (Papua Barat), dan Tuapejat (Sumatera Barat). Data diperoleh dari Sistem Referensi Geospasial Indonesia (SRGI) milik Badan Informasi Geospasial (BIG), dengan Admiralty menggunakan data 29 hari (Januari 2023), sedangkan Least Square dan SVR menggunakan data tiga tahun (2021-2023). Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVR menghasilkan akurasi tertinggi pada seluruh lokasi, dengan RMSE di bawah 0,005 m dan MAPE kurang dari 0,33%, diikuti Least Square dengan RMSE 0,0693-0,1390 m dan MAPE 3,65-11,97%, serta Admiralty dengan kesalahan terbesar (RMSE hingga 0,683 m, MAPE hingga 52,7%). Penelitian ini menunjukkan bahwa pemilihan metode pengolahan pasang surut perlu mempertimbangkan ketersediaan data serta karakteristik dinamika laut di lokasi pengamatan.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2606110048

Keyword
Pasang surut Admiralty Least Square Support Vector Regression RMSE MAPE