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%.