Identifikasi Kontribusi Pemanasan Global Terhadap Fenomena El Niño Menggunakan Analisis Empirical Orthogonal Function.
Abstract
Empirical Orthogonal Function (EOF) merupakan metode yang digunakan
untuk menganalisis variabilitas pada bidang yang hanya memiliki satu variabel
skalar seperti suhu permukaan laut, tekanan permukaan laut dan yang sejenisnya.
Metode ini di dalam beberapa literatur dikatakan memiliki kesamaan dengan
metode Principal Component Analysis (PCA). Perbedaannya terletak pada
kemampuan metode EOF dalam melakukan dekomposisi terhadap data sehingga
diperoleh pola spasial dan pola time series-nya. Pada penelitian ini metode EOF
digunakan untuk menganalisis data anomali suhu permukaan laut Samudra Pasifik.
Tujuan utamanya adalah menghitung kontribusi mode EOF yang mengindikasikan
terjadinya pemanasan global terhadap fenomena El Niño. Hasil dari metode ini
adalah mode EOF yang paling dominan akan mengungkap pola time series
pemanasan global, sedangkan mode EOF kedua dominan akan mengungkap pola
fenomena El Niño. Mode-mode yang diperoleh dari metode EOF ini memiliki
keakuratan yang baik. Hanya dengan menggunakan dua mode EOF yang diperoleh
mampu menghampiri data amatan dengan tingkat keakuratan mencapai 95,8%.
Kata kunci: El Niño, empirical orthogonal function, pemanasan global, samudra
pasifik, suhu permukaan laut. Empirical Orthogonal Function (EOF) merupakan metode yang digunakan
untuk menganalisis variabilitas pada bidang yang hanya memiliki satu variabel
skalar seperti suhu permukaan laut, tekanan permukaan laut dan yang sejenisnya.
Metode ini di dalam beberapa literatur dikatakan memiliki kesamaan dengan
metode Principal Component Analysis (PCA). Perbedaannya terletak pada
kemampuan metode EOF dalam melakukan dekomposisi terhadap data sehingga
diperoleh pola spasial dan pola time series-nya. Pada penelitian ini metode EOF
digunakan untuk menganalisis data anomali suhu permukaan laut Samudra Pasifik.
Tujuan utamanya adalah menghitung kontribusi mode EOF yang mengindikasikan
terjadinya pemanasan global terhadap fenomena El Niño. Hasil dari metode ini
adalah mode EOF yang paling dominan akan mengungkap pola time series
pemanasan global, sedangkan mode EOF kedua dominan akan mengungkap pola
fenomena El Niño. Mode-mode yang diperoleh dari metode EOF ini memiliki
keakuratan yang baik. Hanya dengan menggunakan dua mode EOF yang diperoleh
mampu menghampiri data amatan dengan tingkat keakuratan mencapai 95,8%.
Collections
- UT - Mathematics [1435]