ANALISIS STATISTIK GELOMBANG LAUT BERDASARKAN SUARA OMBAK PANTAI SUWUK MENGGUNAKAN PYTHON
Article Sidebar
Python Programming, Signal Processing, FFT, Ocean Wave Analysis, Modular Coding
Main Article Content
Abstract
Gelombang laut merupakan fenomena alam yang memiliki peranan penting dalam berbagai aktivitas kelautan, sehingga diperlukan metode analisis yang efektif untuk memahami karakteristiknya. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan pendekatan alternatif dalam analisis statistik gelombang laut melalui pemrosesan audio digital menggunakan pemrograman Python. Rekaman suara ombak di Pantai Suwuk diperoleh dalam format .wav. Dataset diproses menggunakan skrip Python modular yang meliputi akuisisi sinyal, prapemrosesan, komputasi Fast Fourier Transform (FFT), serta penyaringan noise. Spektrum frekuensi kemudian divisualisasikan menggunakan matplotlib.pyplot. Ekstraksi fitur dilakukan untuk mengidentifikasi frekuensi dominan serta puncak-puncak gelombang laut. Hasil akhir menunjukkan bahwa rata-rata interval antar gelombang terjadi selama 14 detik dengan estimasi panjang gelombang rata-rata sebesar 21 meter, mencerminkan karakteristik nyata gelombang di Pantai Suwuk. Studi ini membuktikan bahwa pemrosesan data suara ombak menggunakan Python dapat menjadi metode alternatif yang efektif untuk analisis statistik gelombang laut, serta mendukung pengembangan teknik pemantauan berbasis akustik.
Ocean waves are natural phenomena that play a vital role in various maritime activities, thus requiring effective analysis methods to better understand their characteristics. This study aims to develop an alternative approach for the statistical analysis of ocean waves through digital audio processing using Python programming. Wave sounds were recorded at Suwuk Beach and stored in .wav format. The dataset was processed using a modular Python script involving signal acquisition, preprocessing, Fast Fourier Transform (FFT) computation, and noise filtering. The frequency spectrum was then visualized using matplotlib.pyplot. Feature extraction was carried out to identify dominant frequencies and wave peaks. The final results indicate that the average interval between waves is approximately 14 seconds, with an estimated average wavelength of 21 meters, reflecting the actual wave characteristics at Suwuk Beach. This study demonstrates that processing wave sound data with Python provides an effective alternative method for statistical analysis of ocean waves and supports the development of acoustic-based monitoring techniques.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
BMKG. (n.d.). Prakiraan cuaca maritim Indonesia. Diakses dari https://maritim.bmkg.go.id/
Hariyadi, T. S., Djunarsjah, E., Andreas, L., & Dwi, A. R. T. (n.d.). Prototipe alat ukur pola arus dengan menggunakan GPS tracker (Studi kasus perairan Teluk Jakarta). Prosiding Seminar Nasional, STTAL.
Hidayat, H., Yusuf, A. M., & Indrayanti, D. (2013). Dinamika wilayah pesisir dan pengelolaannya. Jurnal Ilmu Lingkungan, 11(2), 65–72.
Hidayat, J. J., Yusuf, M., & Indrayanti, E. (2013). Dinamika penjalaran gelombang menggunakan model CMS-Wave di Pulau Parang Kepulauan Karimunjawa. Jurnal Oseanografi, 2(3), 255–264. Retrieved from http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/jose
Ikhsanudin, M., Sugianto, D. N., & Purwanto. (2017). Analisis transformasi dan spektrum gelombang berarah di perairan Sayung Demak Jawa Tengah. Jurnal Oseanografi, 6(1), 89–99. Retrieved from http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/jose
Khairunnisa, N., & Indrasary, H. (2016). Analisis sinyal audio digital untuk klasifikasi suara ombak menggunakan pendekatan frekuensi. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3(1), 23–30.
Khairunnisa, & Indrasary, Y. (2016). Simulasi akuisisi data sinyal audio. Jurnal Ilmiah SimanteC, 5(2), 75–78. Retrieved from https://simantec.poliban.ac.id/index.php/simantec/article/view/105
Kondo, A., Sakka, & Suriamihardja, D. A. (2015). Analisis karakteristik ombak perairan Pantai Delta Muara Sungai Saddang periode 1983–2013. Prosiding Seminar Nasional Fisika Makassar 2015 (SNF-MKS 2015), 165–172. ISBN: 978–602–72198–1–6
Kusuma, A. G. (2021). Penerapan Fast Fourier Transform (FFT) untuk analisis sinyal suara ombak di perairan terbuka. Jurnal Rekayasa Elektronika, 15(2), 45–51.
Kusuma, D. T. (2021). Fast Fourier Transform (FFT) dalam transformasi sinyal frekuensi suara sebagai upaya perolehan average energy (AE) musik. PETIR: Jurnal Pengkajian dan Penerapan Teknik Informatika, 14(1), 28–30. https://doi.org/10.33322/petir.v14i1.1022
Laksmita, N. C., Setyanto, A., & Wibowo, F. W. (2020). Kajian pustaka terstruktur mengenai analisis audio menggunakan filterisasi dengan Python. Jurnal INFORMA, 6(1), 16–18. Retrieved from https://downacademia.com
Laksmita, T. R., Setyanto, A. D., & Wibowo, R. S. (2020). Penerapan filter digital pada pengolahan sinyal suara untuk deteksi frekuensi dominan. Jurnal Sistem dan Informatika, 18(3), 175–182.
Pawana, I. G. N. A., Widyantara, I. M. O., Sudarma, M., Wiharta, D. M., & Jayantari, M. W. (2025). Peningkatan akurasi deteksi garis pantai menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) dan operasi morfologi dilasi. Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, 22(1), 80–89.
Putri, A. A. K., Diansyah, G., & Putri, W. A. E. (2022). Analisis tinggi gelombang signifikan berdasarkan model Wavewatch-III di Pantai Alau-Alau, Kalianda, Lampung Selatan. Buletin Oseanografi Marina, 11(2), 123–130. https://doi.org/10.14710/buloma.v11i2.39567
Sujadi, D., Sopiandi, E., & Mutaqin, A. (2017). Optimasi transformasi sinyal menggunakan Fast Fourier Transform pada sistem pemantauan akustik. Jurnal Fisika dan Aplikasinya, 13(1), 33–39.
Sujadi, H., Sopiandi, I., & Mutaqin, A. (2017). Sistem pengolahan suara menggunakan algoritma FFT (Fast Fourier Transform). Prosiding SINTAK 2017, 101–102. ISBN: 978-602-8557-20-7
Wisha, U. J., Gemilang, W. A., Rahmawan, G. A., & Kusumah, G. (2017). Pola sebaran sedimen dasar berdasarkan karakteristik morfologi dan hidro-oseanografi menggunakan model interpolasi dan simulasi numerik di perairan utara Pulau Simeuluecut. Jurnal Kelautan, 10(1), 29–40. https://doi.org/10.21107/jk.v10i1.1618