ISSN: 1907-9931 (print), 2476-9991 (online)

## ANALISIS SEBARAN SUHU PERMUKAAN LAUT DI LAUT BANDA TAHUN 2017 – 2019 MENGGUNAKAN DATA DARI SENSOR AMSR-2
ANALYSIS OF SEA SURFACE TEMPERATURE DISTRIBUTION IN BANDA SEA IN 2017 - 2019

## USING DATA FROM AMSR-2 INSTRUMENT
Agil Akbar Fahrezi*, Ervika Putri Wulandari, Muhammad Arrafi, Riki Ridwana, Shafira Himayah
Program Studi Sains Informasi Geografi, Universitas Pendidikan Indonesia Jl. Dr Setiabudhi No. 229, Sukasari, Kota Bandung, Indonesia
*Corresponden author email: agil.fahrezi@upi.edu
Submitted: 04 January 2021 / Revised: 26 April 2022 / Accepted: 28 April 2022 http://doi.org/10.21107/jk.v15i1.9357

## ABSTRACT
Sea Surface Temperature (SST) measurement is one of the ten key variable in ocean climate change variable.  SST  can  be  measure  using  earth  observing  satellite  (EOS)  using  thermal  infrared  or microwave spectrum in instrument such as MODIS or AMSR-2, making way for much complex study regarding  rising  ocean  temperature.  Observations  using  microwave-based  sensor,  has  proven to  be useful  to  measure  SST,  especially  because  the  sensor  capability  to  penetrate  cloud  and  ignore atmospheric biases. The purpose of this study is to analyze the distribution of SST in Banda Sea using AMSR-2 and OISST data which were processed using IDL software. The result of this study has shown that, the average temperature in Banda Sea is 26 o C – 30 o C in period of 2017 – 2019, the year 2019 has lower average temperature compare to the year 2017. The yearly temperature also shown that the month of December has the highest average temperature and the lowest temperature happen in the month of august.

## Keywords: Sea Surface Temperature, IDL, AMSR-2 Instrument, and Remote Sensing

## ABSTRAK
Pengukuran Suhu Permukaan Laut (SST) adalah salah satu dari sepuluh variabel kunci dalam variabel perubahan iklim lautan. SST dapat diukur dengan menggunakan satelit pengamat bumi (EOS) dengan menggunakan spektrum inframerah termal atau gelombang mikro dalam instrumen seperti MODIS atau AMSR-2, sehingga membuka jalan bagi studi yang jauh lebih kompleks terkait dengan kenaikan suhu laut.  Pengamatan  menggunakan  sensor  berbasis  gelombang  mikro,  terbukti  bermanfaat  untuk mengukur  SST,  terutama  karena  kemampuan  sensornya  untuk  menembus  awan  dan  mengabaikan bias  atmosfer.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisis  sebaran  SPL  di  Laut  Banda  dengan menggunakan  data  AMSR-2  dan  OISST  yang  kemudian  diolah  menggunakan  perangkat  lunak  IDL. Hasil pengolahan data menunjukan bahwa dalam rentang 2017 – 2019, Suhu Permukaan Laut di Laut Banda memiliki rata – rata sebesar 26 o C – 30 o C dengan tahun 2019, memiliki suhu rata – rata yang lebih rendah, selain dari itu, pola tahunan suhu permukaan di Laut Banda adalah suhu tertinggi terjadi di bulan desember, dan suhu terendah terjadi di bulan agustus.
Kata Kunci: Suhu Permukaan Laut (SPL), IDL, Sensor AMSR-2, dan Penginderaan Jauh

## PENDAHULUAN
Suhu  Permukaan  Laut  merupakan  salah  satu dari sepuluh variabel iklim esensial permukaan laut  (Boussidi et  al., 2019;  Tarigan  & Wouthuyzen,  2017).  Menurut  (Nontji,  2002) dalam (Alfajri et al., 2017) suhu permukaan laut yang  optimal  untuk  menopang  kehidupan organisme  perairan  adalah  18 –  30 o C.  Suhu
laut  yang  terlalu  tinggi  dapat  mengganggu keseimbangan  ekosistem,  gangguan  ini  dapat disebabkan oleh daur hidrologi yang terganggu (Wibisana et  al., 2018)  dalam  (Azizah  & Wibisana,  2020).  Suhu  permukaan  laut  telah mengalami  variasi  perubahaan  dari  waktu  ke waktu, perubahan tersebut dapat terjadi secara harian,  musiman  ataupun  tahunan  sesuai dengan  kondisi  alam  yang  mempengaruhinya
(Azizah  &  Wibisana,  2020;  Hamuna et  al., 2015).
Pengukuran  SPL  telah  dilakukan  selama  150 tahun,  dan  pada  awalnya  menggunakan pengukuran  manual  dengan  menggunakan kapal laut. (Merchant et al., 2019). Pada awal – awal  dekade  ini  pengukuran  berbasis  satelit pengamat  bumi  (EOS)  telah  membantu menghasilkan  kajian  -  kajian  mengenai pengukuran  suhu  baik  di  permukaan  laut maupun  di  darat  dalam  skala  yang  besar  dan akurasi yang cukup tinggi (Carlson et al., 2018).
Perolehan data tersebut dapat bersumber dari satelit  pengamat  bumi  yang  berguna  untuk dinamika perubahan permukaan laut, fluktuasi udara  panas-dingin  dan  model  asimilasi  laut- udara (Jia & Minnett, 2020). Sebelum masuk ke dalam  era  satelit  pengamatan  SST  jarang dilakukan,  namun  seiring  dengan  munculnya Advanced  Very  High  Resolution  Radiometers (AVHRRs)  yang  telah  beroperasi  sejak  1979, beserta  dengan  sensor – sensor lainnya telah menghasilkan  data  SPL  multi-dekade  dengan cakupan  global  yang  sangat  berguna  untuk kajian  perubahan  iklim,  kajian  metereologi, kajian oseanografi, interaksi laut dan atmosfer dan  kajian  ekologi  kelautan  (Alerskans et  al., 2020; Pearson et al., 2018).
Pengukuran  SPL  dalam  skala  besar  dapat dilakukan dengan memanfaatkan saluran mikro ( microwave )  dan  saluran  inframerah  atau inframerah  termal  (TIR)  yang  ada  pada instrumen  satelit  pengamat  bumi  (EOS). (Tarigan & Wouthuyzen, 2017; Boussidi et al.,
2019).) Dengan memanfaatkan saluran inframerah  pada  sensor  seperti  Moderate Resolution Imaging
Spectroradiometer (MODIS)  atau  Landsat  8  OLI/TIRS.    Satelit pengamat  bumi  generasi  terbaru  mampu menghasilkan pengukuran SPL dengan resolusi  tinggi  (~1  km)  (MODIS)  dan  ~100  m (Landsat 8) (Boussidi et al., 2019; Susilo et al.,
2019).
Sensor inframerah memiliki kekurangan tersendiri,  yang  pertama  adalah  sensor inframerah  tidak  mampu  menembus  awan, sehingga pengukuran tidak dapat dilakukan di wilayah yang tertutup awan, yang kedua adalah aerosol  atmosfer  dari  erupsi  gunung  api  dan kebakaran  yang  besar  dapat  menyebabkan penurunan SST yang palsu, yang ketiga adalah pengukuran  sensor  inframerah  sangatlah sensitif  terhadap  distribusi  vertikal  uap  air (Alerskans et al., 2020; Wentz et al., 2000).
Solusi  dalam  mengatasi  awan  dan  aerosol, dapat dilakukan dengan memanfaatkan
radiometri  saluran  mikro  (microwave)  dengan frekuensi  dibawah  sekitar  12  GHz.  Pada frekuensi  ini,  pancaran  permukaan  sebanding dengan  SPL  dan  menyebabkan  gelombang mikro dapat menembus awan dan memberikan gambar yang jelas dari permukaan laut dalam semua kondisi cuaca kecuali hujan. Selain itu, pada  frekuensi  ini,  aerosol  atmosfer  tidak memiliki  efek,  (Boussidi et  al., 2019; Wentz et al., 2000). Meskipun mampu menembus awan, sensor  gelombang  mikro  masih  memiliki kelebihan  tersendiri,  yaitu  memiliki  resolusi spasial  yang  lebih  rendah  daripada  sensor inframerah  (~50  -  60  km)  dan  tidak  mampu merekam wilayah yang sedang hujan (Alerskans et  al., 2020;  Boussidi et  al., 2019). Penggunaan  gelombang  mikro  ( microwave ) untuk  kajian  SPL  pertama  kali  digunakan dengan sensor Scanning Multichannel Microwave Radiometer (SMMR) pada wahana NIMBUS-7, namun karena kesalahan instrumentasi,  data  dari  SMMR  tidak  dapat digunakan  secara  efektif.  Sensor  gelombang mikro merupakan sensor pertama yang mampu memetakan SPL dengan skala global (Nielsen- Englyst et al., 2018).
Salah  satu  sensor  perekam  gelombang  mikro yang  ada  pada  satelit  pengamat  bumi  adalah Advanced  Microwave  Scanning  Radiometer yang  pernah  dibawa  oleh  tiga  wahana  yang berbeda,  ADEOS-II  (AMSR)  yang  gagal beroperasi sejak tahun 2003, AQUA (AMSR-E) yang berhenti beroperas sejak tahun 2011 dan Global Change Observation Mission 1st-Water (GCOM-W1) yang membawa instrumen AMSR-2  milik  lembaga  luar  angkasa  Jepang dan  masih  beroperasi  sampai  saat  tulisan  ini ditulis (NASA, 2020).
Kelebihan dari AMSR-2 yaitu dapat memperoleh  data  dengan  luas  gambar  lebih dari 1.450 km. Hal ini memungkinkan AMSR-2 memperoleh  data  siang  dan  malam  hari dengan  99%  cakupan  bumi  dalam  2  hari (NASA,  2020).  Sensor  AMSR-2  pada  satelit GCOM-W1 mengamati saluran pada frekuensi 6,9, 7,3, 10,65, 18,7, 23,8, 36,5 dan 89,0 GHz di kedua polarisasi H dan V. Saluran 7,3 GHz merupakan  tambahan  dibandingkan  dengan instrumen AMSR-E pada Aqua dan meningkatkan  deteksi  gangguan  frekuensi radio  (RFI)  dari  sumber  buatan  (Alerskans et al., 2020;  Pearson et  al., 2018).  AMSR-2 memiliki  resolusi  spasial  kurang  lebih  sebesar 4  km  pada  frekuensi  89.0  GHz,  dan  kurang lebih  50  km  pada  frekuensi  6.9  GHz  dan  7.3 GHz. (Alerskans et al., 2020).
Laut  Banda  merupakan  bagian  wilayah pengelolaan  perikanan  (WPP)  714  sesuai dengan  Permen  KKP  No.  1  tahun  2009  yang letaknya  cukup  strategis,  diantara  Pulau Sulawesi,  Maluku  dan  pulau  kecil  lainya  dan telah dijadikan lokasi utama bagi nelayan lokal untuk  menangkap  ikan,  salah  satu  ikan  yang menjadi komoditas utama di Laut Banda adalah ikan  cakalang.  (Agusliana  M et  al., 2016). Menurut penelitian yang dilakukan oleh (Putra et  al., 2017)  wilayah  Laut  Banda  memiliki fenomena upwelling yang terjadi dalam rentang waktu  tertentu.  Pemanfaatan  terhadap  data satelit  melalui sensor AMSR-2 mampu memudahkan peneliti dalam melakukan keterbaharuan  riset  di  Laut  Banda  terhadap efisiensi  waktu  dan  area  kajian  yang  terbilang sangat  luas.  Sehingga  data  yang  tertangkap akan  lebih  maksimal  dalam  visualisasi  untuk informasi SPL.

## MATERI DAN METODE Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  berlokasi  di  Laut  Banda  yang memiliki  koordinat  2⁰LS  sampai  8⁰LS  dan 120⁰BT  sampai  133⁰BT.  Laut  Banda  memiliki suhu  permukaan  laut  yang  relatif  konstan diantara  rentang  suhu  25°C  hingga  30°C. Perubahan  pada  suhu  permukaan  laut  dapat berdampak  terhadap  berbagai  aspek,  seperti memicu  turunnya  kadar  oksigen  di  laut, berdampak  pada  pola  curah  hujan,  hingga dapat  membantu  penyebaran  penyakit  yang ditularkan  lewat  air.  Oleh  sebab  itu  perlu pembuktian  dengan  menganalisis  secara temporal dan analisis secara spasial menggunakan  citra  AMSR-2  dan  OISST. Analisis temporal bertujuan untuk melihat pola dari anomali suhu permukaan laut rerata di Laut Banda,  sedangkan  analisis  spasial  bertujuan untuk  melihat  mengetahui  wilayah  yang mengalami  kenaikan  atau  penurunan  suhu permukaan laut (Syaifullah, 2015).
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Akuisisi Data
Pengambilan  data  yang  dilakukan  adalah melalui software FileZilla FTP untuk memudahkan  dalam  proses  akuisisi  data, karena ukuran untuk data yang akan digunakan cukup  besar.  Data  yang  digunakan  memiliki ekstensi  NetCDF  ( Network  Common  Data Form )  yang  merupakan  format  penyimpanan data  saintifik  yang self-describing,  machine independent dan  multidimensional  seperti kelembaban,  suhu,  tekanan,  serta  kecepatan dan  arah  angin  (Scarponi et  al., 2018).
Selanjutnya data diolah dengan menggunakan Bahasa  pemrograman  IDL (Interactive  Data Language ).  IDL  merupakan  bahasa  komputer yang  digunakan  untuk mengolah  data  saintifik yang  berupa  data  berbasis  gambar  atau  data array. Data  yang  digunakan  adalah  data  yang telah dilakukan preprocessing

## Pengolahan Data
Proses  pengolahan  data  dimulai  dengan melakukan  ekstraksi  dan  pemotongan  data OISST  ( Optimum  Interpolation  Sea  Surface Temperature ) yang merupakan data yang telah diperoleh  pada  proses  sebelumnya  sesuai dengan  lokasi  penelitian.  Data  OISST  adalah data  hasil  analisis  yang  dilakukan  oleh  NOAA yang  dibangun  berdasarkan  data – data yang diperoleh dari berbagai instrumen pengukuran, baik  dari  satelit,  pelampung,  dan  kapal  dalam skala  global  (NOAA,  2020).  Ekstraksi  data dilakukan  untuk memilih  data  dari  tahun  2017 sampai dengan tahun 2019.
Setelah  dilakukan  pemotongan  dan  ekstraksi citra,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan compile data  bulan.  Pertama,  lakukan  seleksi data  rata –  rata  tahun  2017  –  2019  dengan memasukan script dalam software IDL:
‘for year = year_start, year_end’ ‘year_start = 2017’ ‘year_end = 2019’……...(1)
Selanjutnya dengan memasukan script seleksi data rata – rata perbulan
‘For month = month_start,month_end’‘Month_start = 1’ Month_end = 12’………………………..…...(2)
Selanjutnya dengan memasukan script seleksi data rata – rata harian
‘For day = day_start,day_end’ ‘Day_start = 1’ ‘Day_end = 31’…………..…………………...(3)
Jika file tersedia maka akan muncul file dengan ekstensi Sav, pada file ini, menghasilkan
ƩiData dan ƩiJumlahData, kemudian dilakukan filtering  data.  Data  harus  kurang  dari  880, kemudian  jika  data  mencapai  day  31  maka proses  dapat  dilanjutkan,  namn  jika  tidak, kemungkinan  terdapat  kesalahan  pada  script (3),  perbaiki  kesalahan  tersebut  sehingga dapat  dilanjutkan.  Jika  jumlah  data  mencapai 31  maka  setelah  dilakukan  filtering,  file JumlahData > 0.
Untuk  menghasilkan  data  kompilasi  bulanan maka  dilakukan  perhitungan  ƩiData  dibagi denga n ƩiJumlahData
∑𝑖𝐷𝑎𝑡𝑎 ∑𝑖𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝐷𝑎𝑡𝑎 …………………………………..(4)
Jika  data mencapai month  12  dan  year  2019, maka  kompilasi  bulanan  telah  selesai,  dan dapat  dilanjutkan  pada  tahapan  berikutnya. Namun jika terhadap kesalahan sehingga tidak menghasilkan  data  month  12,  maka  ulangi mulai dari langkah (2), jika tidak menghasilkan data year 2019, maka ulangi dari langkah (1).
Setelah menghasilkan data kompilasi bulanan, maka  dapat  dilanjutkan  dengan  menghasilkan
data  kompilasi  bulanan  klimatologi.  Untuk melakukan  seleksi  data  bulanan  masukan script  pada  langkah (2), kemudian  jika  sudah berhasil,  masukan script  (1). Setelah  itu  buka file  dengan  ekstensi  Sav,  dan  filter  data sehingga menjadi kurang dari 880. Kemudian, data ini menghasilkan ƩiData dan ƩiJumlahData, kemudian lakukan seleksi data sehingga Jumlah data > 0. Untuk menghasilkan data  Kompilasi  Bulanan  Klimatologi,  masukan ƩiData  dan  ƩiJumlahData  kedalam  rumus persamaan (4).
Jika  berhasil,  maka  akan  menghasilkan  data dengan ekstensi Sav, dan jika mencapai month 12  maka  kompilasi  bulanan  klimatologi  telah selesai  dan  dapat  dilanjutkan  untuk  proses selanjutnya.  Jika  tidak,  maka  ulangi  mulai langkah (2).
Setelah menghasilkan  data  kompilasi  bulanan klimatologi,  maka  langkah  selanjutnya  adalah melakukan konversi data tersebut menjadi data time  series  dan  plot  data  tersebut  kedalam grafik

## Fahrezi et al., Analisis Sebaran Suhu Permukaan Laut

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Variasi Suhu Temporal
SPL  di  laut  Banda  memiliki  pola  pergerakan yang mengikuti pola musim angin yang terjadi di  laut  banda.  Analisis  ini  menggunakan  data Advanced  Microwave  Scanning  Radiometer (AMSR) SIPS dan didapatkan sebaran suhu di laut  banda  berkisar  antara  26°C  sampai dengan  30°C.  Kenaikan  suhu  terjadi  pada bulan  Oktober  karena  pada  bulan  tersebut matahari  mendekati  daerah  selatan,  dimana intensitas  penyinaran  matahari  mengalami peningkatan.
Suhu  permukaan  laut  rata-rata  dengan  suhu ekstrim rendah di laut Banda terjadi pada bulan Agustus,  sebaliknya  suhu  ekstrim  tertinggi  di laut Banda terjadi pada bulan Desember. Pada Gambar  3. disajikan  plot  terhadap  suhu time series di Laut Banda dan Laut Natuna. Terjadi perbedaan yang sangat mencolok disaat terjadi musim barat di Indonesia. Laut Banda di musim barat  mengalami  kenaikan  suhu  yang  sangat panas  berkisar  antara  28- 30˚C,  berbeda dengan  laut  natuna  yang  ketika  pada  musim barat mengalami penurunan suhu. Hal tersebut dikarenakan  pada  musim  barat  di  Indonesia belahan  bumi  selatan  dan  benua  Australia mengalami  musim  panas,  sedangkan  untuk benua  asia  akan  mengalami  penurunan  suhu. Lokasi  laut  banda  yang  mengalami  fenomena EL  Nino  mendapati  faktor  ketika  musim  barat akan terjadi peningkatan suhu. Sedangkan laut natuna akan mengalami penurunan suhu. Dari grafik  fluktuasi  variasi  musiman,  laut  natuna mengalami penurunan suhu dari bulan November yaitu berkisar 29,5˚C dan titik suhu terendah berdasarkan rata-rata tahunan selama  3  tahun  mendapati  suhu  sebesar 27,4˚C.
Gambar 3. Fluktuasi Suhu Permukaan Laut Rata-Rata Bulanan Selama Tiga Tahun di Laut Banda
Sebaliknya,  pada  musim  timur  di  bulan  april hingga oktober suhu di laut natuna cenderung mengalami  kenaikan  suhu  dengan  suhu tertinggi  berada  pada  bulan  meni  hingga  juli
yaitu  30- 31˚C  sedangkan  di  Laut  Banda mengalami  penurunan  suhu  yang  begitu mencolok  pada  bulan  juni  hingga  september sebesar 26,8 ˚C - 27 ˚C.
perubahan grafik SPL yang sangat signifikan di Laut  Banda  selama  empat  bulan  dengan rentang  suhu  dari  27  ˚C  -  30  ˚C  juga  diduga karena  adanya  fenomena  EL  Nino  pada wilayah perairan Indonesia.
Gambar 4. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Banda Bulan Januari
Gambar 5. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Banda Bulan Februari
Gambar 6. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Banda Bulan Maret
Gambar 7. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Banda Bulan April
Gambar 8. Rata-rata SPL Bulanan di Laut
Banda Bulan Mei
Gambar 9. Rata-rata SPL Bulanan di Laut
Banda Bulan Juni
Gambar 10. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Banda Bulan Juli
Gambar 11. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Banda Bulan Agustus
Gambar 12. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Banda Bulan September
Gambar 13. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Banda Bulan Oktober
Gambar 14. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Banda Bulan November
Gambar 15. Rata-rata SPL Bulanan di Laut
Banda Bulan Desember Sebaran SPL bulanan biasanya dapat mengidentifikasikan  pergerakan  massa  air  di perairan  Laut  Banda.  Kondisi  SPL  yang terbilang  rendah  di  bulan  juli  hingga  agustus dengan rentang  suhu yaitu 26,4 ˚C -  27,9 ˚C terus bergerak ke arah utara wilayah penelitian. Hal  tersebut  karena  keberadaan  massa  air yang bergerak di perairan (Alfajri et al., 2017).
Pada Gambar  4  -  15. menunjukkan  sebaran suhu  permukaan  laut  di  Laut  banda  tersebar secara merata. Pada musim barat di Indonesia tepatnya  di  Laut  Banda  dimulai  dari  bulan Oktober yang memiliki variasi suhu berkisar 28 ˚C – 28,3 ˚C. Pada bulan oktober memiliki suhu yang  terbilang  rendah  dikarenakan  faktor  dari tingginya  curah  hujan  yang  ada  di  lokasi penelitian (Alfajri et al., 2017).
Pada bulan November dan desember mengalami  kenaikan  suhu  dengan  rentang suhu yang cenderung merata di bulan
Nov ember yaitu 29 ˚C – 29,2 ˚C dan pada bulan desember  merupakan  puncak  dari  kenaikan suhu  yang  tersebar  secara  merata  di  perairan Banda dengan suhu yang berkisar antara 29,9 ˚C – 30,1 ˚C.
Periode  Maret  sampai  dengan  mei  dikenal dengan  musim  peralihan  I  atau  biasa  disebut dengan muson pancaroba awal tahun, sehingga  peralihan  dari  musim  barat  menuju musim  timur  berdampak  pada  suhu  di  bulan maret  hingga  mei.  Sehingga  bila  sebelumnya ditemukan suhu tertinggi pada bulan November dan  desember,  di  bulan  selanjutnya  akan mengalami  penurunan  suhu  seiring  dengan kondisi  musim  yang  berlaku.  Pada  musim peralihan  I  di  bulan  maret  mendapati  rentang rata-rata suhu bulanan selama tiga tahun yaitu 28,9 ˚C - 29 ˚C, di bulan selanjutnya mengalami kenaikan  suhu  dengan  rentang  suhu  di  bulan april adalah 29,2 ˚C – 29,8 ˚C. Pada bulan mei mengalami  penurunan  suhu  karena  terjadi musim  peralihan  I  yang  didominasi  suhu sebesar  28,8  ˚C  dan  pada  bagian  selatan terdapat suhu sebesar 29,2 ˚C.
Bulan  September  hingga  bulan  November terjadi  musim  peralihan  II  yang  berarti  muson pancaroba akhir tahun. Menurut Wyrtki (1961) pada  musim  peralihan  biasanya  matahari bergerak melintasi khatulistiwa sehingga angina melemah dan memiliki arah yang tidak menentu.  Suhu  yang  tersebar  di  bulan September b erkisar antara 26,9˚C  - 28,2˚C.

## Analisis Pola Sebaran Suhu
Pola Sebaran Bulanan
Berdasarkan  perhitungan  rata-rata  bulanan dari data yang diambil selama tiga tahun 2017- 2019 memiliki rentang suhu berkisar 26˚C - 30 ˚C.  Pola  sebaran  terhadap  pergerakan  suhu dapat dilihat pada Gambar 16 – 27.
Gambar 16. Rata-rata SPL Bulanan di Laut
Indonesia Bulan Januari
Gambar 17. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Indonesia Bulan Februari
Gambar 18. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Indonesia Bulan Maret
Gambar 19. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Indonesia Bulan April
Gambar 20. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Indonesia Bulan Mei
Gambar 22. Rata-rata SPL Bulanan di Laut
Indonesia Bulan Juli
Gambar 23. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Indonesia Bulan Agustus
Gambar 24. Rata-rata SPL Bulanan di Laut
Indonesia Bulan September
Gambar 25. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Indonesia Bulan Oktober
Gambar 26. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Indonesia Bulan November
Gambar 27. Rata-rata SPL Bulanan di Laut Indonesia Bulan Desember
Gambar  diatas  dapat  diketahui  bahwa  SPL  di Laut Banda memiliki fluktuasi dari bulan januari sampai dengan desember. Pada periode bulan januari –  maret,  suhu  berfluktuasi  mulai  dari turun dari bulan januari (sekitar 29 o C – 29.5 o C) dan pada bulan februari (sekitar 28.5 o C – 29 o C) pendinginan  suhu  ini  diduga  berasal  dari  Laut Cina Selatan, yang terletak di arah Barat Laut Banda, kemudian naik kembali di bulan maret, (29 o C – 30 o C). Di bulan maret – april terdapat kenaikan  suhu  yang  cukup  signifikan  (sekitar 29 o C – 30.5 o C), berasal dari Samudra Hindia.
Namun  periode  april –  oktober,  terdapat penurunan suhu yang signifikan daripada bulan –  bulan  sebelumnya,  (sekitar  29 o C –  27 o C) dengan rata – rata bulanan yang paling rendah terjadi di bulan agustus dan jika dilihat melalui peta  yang  disajikan,  arus  dingin  ini  diduga berasal  dari  arah  selatan, mulai  dari  Samudra Hindia  bagian  selatan  sampai  dengan  Laut Arafura. Periode bulan desember, Laut Banda mengalami  peningkatan  suhu  yang  cukup tinggi (30 o C – 30.5 o C) dibanding dengan bulan –  bulan  sebelumnya,  dan  peningkatan  ini berasal dari arah selatan, dari Laut Arafura dan Perairan Utara Australia

## Pola Sebaran Tahunan
Rata-rata SPL yang berada di Laut Banda dari tahun 2017 – 2019 memiliki variasi suhu yang dominasinya  berbeda.  Pada Gambar  28. Berdasarkan plot  hovmoller suhu  rata-rata yang  terendah  terdapat  pada  tahun  2019 dengan rentang 26˚C - 27 ˚C. Sedangkan untuk variasi suhu hangat dan tinggi tersebar secara merata di setiap tahunnya yang berkisar antara 29˚C – 29,8˚C. Kenaikan suhu tersebut selain dipengaruhi oleh musim di Indonesia juga bisa dipengaruhi  oleh  fenomena  El  Nino  sehingga musim  kemarau  di  Indonesia  pada  wilayah dekat  Laut  Banda  akan  cenderung  memiliki musim kemarau yang panjang.
Gambar 28 . Pola Sebaran Tahunan
Sedangkan  pada  tahun  2017  dan  tahun  2018 suhu terendah hanya berkisar antara 27,5˚C – 27,8  ˚C.  Rentang  suhu  tahunan  tersebut mengindikasikan  bahwa  dari  tahun  2017 hingga tahun 2019 mengalami penurunan suhu yang  sangat  mencolok  saat  tahun  2019.  Hal tersebut  seperti  yang  sudah  diasumsikan sebelumnya  bahwa  kondisi  suhu  dapat diidentifikasikan  bahwa  pada  tahun  2017  dan 2018 musim hujan yang terdapat di Laut Banda tidak setinggi pada tahun 2019.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dapat disimpulkan sebaran nilai suhu permukaan laut di laut Banda pada rentang tahun 2017 – 2019 dengan  kisaran  suhu  antara  26˚C  -  30  ˚C. Tahun 2019 memiliki rata-rata suhu yang lebih rendah dibandingkan dengan tahun 2017. Pola tahunan  suhu  permukaan  laut  di  laut  banda tertinggi terjadi pada bulan Desember sedangkan  suhu  permukaan  laut  terendah terjadi pada bulan Agustus.

## Saran
Rekomendasi  untuk  penelitian  selanjutnya bahwa  sebaran  suhu  permukaan  laut  akan lebih  maksimal  jika  dihubungkan  dengan adanya pergerakan arah dan kecepatan angin, SPL  dapat  dikembangkan  Kembali  untuk mengetahui potensi sebaran ikan dengan data klorofil-a

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Bapak  Riki  Ridwana,  S.Pd.,  M.Sc.  dan  Ibu Shafira  Himaya,  S.Pd.,  M.Sc.,  yang  telah membantu dalam penyusunan jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Agusliana M, S. E., Tadjuddah, M., & Mustafa, A. (2016). Sebaran suhu permukaan laut dan  tracking  daerah  penangkapan  Ikan Cakalang  di  Perairan  Barat  Laut  Banda. Jurnal Manajemen Sumber Daya Perairan , 2 (1), 41 –49.
Alerskans, E., Høyer, J. L., Gentemann, C. L.,
Pedersen,  L.  T.,  Nielsen-Englyst,  P.,  & Donlon,  C.  (2020).  Construction  of  a climate  data  record  of  sea  surface temperature  from  passive  microwave measurements. Remote  Sensing  of Environment , 236 (September 2019), 111485.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111485 Alfajri,  A.,  Mubarak,  M.,  &  Mulyadi,  A.  (2017).
Analisis  Spasial  dan  Temporal  Sebaran Suhu  Permukaan  Laut  di  Perairan Sumatera  Barat. Dinamika  Lingkungan
Indonesia , 4 (1), 65. https://doi.org/10.31258/dli.4.1.p.65-74
Azizah,  A.,  &  Wibisana,  H.  (2020).  Analisa Temporal Sebaran Suhu Permukaan Laut Tahun  2018  Hingga  2020  Dengan  Data Citra Terra  Modis. Indonesian  Journal  of Marine  Science  and  Technology , 13 (3),
196 –205. https://doi.org/http://doi.org/10.21107/jk.v 13i3.7550
Boussidi,  B.,  Cornillon,  P.,  Puggioni,  G.,  & Gentemann,  C.  (2019).  Determining  the AMSR-E  SST  footprint  from  co-located MODIS SSTs. Remote Sensing , 11 (6), 1 – 21. https://doi.org/10.3390/RS11060715 Carlson,  D.  F.,  Yarbro,  L.  A.,  Scolaro,  S., Poniatowski,  M.,  McGee-Absten,  V.,  & Carlson,  P.  R.  (2018).  Sea  surface temperatures  and  seagrass  mortality  in Florida Bay: Spatial and temporal patterns discerned from MODIS and AVHRR data. Remote Sensing of Environment , 208 (February), 171 –188. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.02.04 Hamuna,  B.,  P.  Paulangan,  Y.,  &  Dimara,  L. (2015).  Kajian  suhu  permukaan  laut mengunakan data satelit Aqua-MODIS di perairan  Jayapura,  Papua. Depik , 4 (3), 160 –167. https://doi.org/10.13170/depik.4.3.3055
Jia, C., & Minnett, P. J. (2020). High latitude sea surface temperatures derived from MODIS  infrared  measurements. Remote Sensing  of  Environment , 251 (August),
112094.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112094 Kementrian  Kelautan  dan  Perikanan.  (2009)
Wilayah Pengelolaan Perikanan Republik Indonesia No. Per.01/Men/2009. Jakarta
Merchant,  C.  J.,  Embury,  O.,  Bulgin,  C.  E., Block, T., Corlett, G. K., Fiedler, E., Good, S. A., Mittaz, J., Rayner, N. A., Berry, D., Eastwood,  S.,  Taylor,  M.,  Tsushima,  Y., Waterfall,  A.,  Wilson,  R.,  &  Donlon,  C. (2019). Satellite-based time-series of sea- surface  temperature  since  1981  for climate  applications. Nature  Scientific
Data , 6 (1), 1 –18. https://doi.org/10.1038/s41597-019-
0236-x
NASA. (2020). Advanced Microwave Scanning Radiometer  (AMSR)  SIPS .  Science Investigator-Led Processing Systems (SIPS).
Nielsen-Englyst, P., Høyer, J. L., Pedersen, L. T.,  Gentemann,  C.  L.,  Alerskans,  E., Block,  T.,  &  Donlon,  C.  (2018).  Optimal estimation  of  sea  surface  temperature from  AMSR-E. MDPI  Remote  Sensing , 10 (2). https://doi.org/10.3390/rs10020229
Pearson,  K.,  Merchant,  C.,  Embury,  O.,  & Donlon,  C.  (2018). The  role  of  advanced microwave scanning radiometer 2
channels  within  an  optimal  estimation scheme  for  sea  surface  temperature.
Remote Sensing , 10 (1), 1 –18. https://doi.org/10.3390/rs10010090
Putra, I. I., Sukmono, A., & Wijaya, A. P. (2017). Analisis  Pola  Sebaran  Area  Upwelling
Menggunakan Parameter Suhu Permukaan  Laut,  Klorofil-A,  Angin  Dan
Arus Secara Temporal Tahun 2003-2016
(Studi  Kasus :  Laut  Banda). Jurnal Geodesi Undip , 6 , 517 –525.
Scarponi, P., Coro, G., & Pagano, P. (2018). A collection  of  Aquamaps  native  layers  in NetCDF  format. Data  in  Brief , 17 ,  292 – 296. https://doi.org/10.1016/j.dib.2018.01.06 Susilo,  E.,  Hanintyo,  R.,  &  Wijaya,  A.  (2019).
Retrieving Coastal Sea Surface Temperature  From  Landsat-8  Tirs  for Wangi-Wangi Island, Wakatobi, Southeast Sulawesi, Indonesia. International  Journal  of  Remote  Sensing and Earth Sciences (IJReSES) , 16 (1), 13. https://doi.org/10.30536/j.ijreses.2019.v1 6.a3044 Syaifullah, M. D. (2015). Suhu Permukaan Laut Perairan  Indonesia  dan  Hubungannya dengan
Pemanasan Global. Jurnal
Segara , 11 (2), 103-113. Tarigan, S., & Wouthuyzen, S. (2017). Mapping and Monitoring the Sea Surface
Temperature  in  Weda  Bay  Using  Terra and  Aqua-  Modis  Satellites. Journal  of Remote  Sensing  &  GIS , 06 (04),  1 –6.
https://doi.org/10.4172/2469- 4134.1000217
Wentz,  F.  J.,  Gentemann,  C.,  Smith,  D.,  &
Chelton, D. (2000). Satellite measurements of sea surface temperature  through  clouds.  In Science (Vol. 288, Issue 5467). https://doi.org/10.1126/science.288.5467. 847
Wibisana,  H.,  Sukojo,  B.  M.,  &  Lasminto,  U.
(2018).  Penentuan  Model  Matematis Yang  Optimal  Suhu  Permukaan  Laut  Di Pantai  Utara  Gresik  Berbasis  Nilai Reflektan  Citra  Satelit  Aqua  Modis.
Geomatika , 24 (1), 31. https://doi.org/10.24895/jig.2018.24- 1.771
Wyrtki,  K.  (1961).  Physical  Oceanography  of Saoutheast Asean Water. Naga Rep Vol. 2.  The  University  of  California  L  Jolla. California. 195 p.