Vol. 11, No. 2,  159-168,  Januari  2015
PEMODELAN NUMERIK PRINCETON OCEAN MODEL (POM) TRANSPORT VOLUME ARUS LINTAS INDONESIA (ARLINDO) HUBUNGANNYA DENGAN ENSO DAN MONSUN
*Andi Galsan Mahie, **Megawati
*Staf Pengajar Jurusan Matematika, FMIPA, University of Hasanuddin, Makassar ** Staf Pengajar Politeknik Pertanian Negeri Pangkajene Kepulauan, Mandalle

## Abstrak :
Variabilatas transpor volume  Arus  Lintas Indonesia (Arlindo) di Selat Makassar telah disumulasi dengan model numerik POM (Princeton Ocean Model) dengan gaya pembangkit angin enam jama- an dari National Center Environmental Prediction (NCEP  )tahun  El Nino 1982-1983 dan tahun la Nina  1998.  Transpor  volume  dari  Samudera  Pasifik  ke  Samudera  Hindia  maksimum  pada  saat tahun  La  nina  dan  minimum  pada  tahun  El  Nino.Di  Selat  Makassar  pengaruh  angin  juga diperlihatkan dimana signifikan pada kedalaman 10 meteran akan tetapi pada laut dalam pengaruh Enso sangat dominan.
Kata Kunci: Transport Volume, ENSO, El Nino, La Nina

## 1. Pendahuluan
Arus  lintas  Indonesia  (Arlindo)  adalah  arus  utama  yang  menghubungkan  antara  Samudera Pasifik  dan  Samudera  Hindia  dan  mengalir  di  bagian  laut  dalam  kawasan  timur  kepulauan Indonesia.
Pada umumnya Arlindo bergerak dari Mindanao dan Halmahera menuju ke Selat Makassar, Selat  Lombok,  Laut  Timor  dan  berakhir  di  Samudera  Hindia.  Net  transpor  total  Arlindo  ke  arah barat/barat  daya  sepanjang  waktu  merupakan  aliran  arus  dari  Samudera  Pasifik  ke  Samudera Hindia  dengan  kisaran  harga  volume  transpor  Arlindo  sebesar  10  -  20  Sv  (1  Sv  =  10 6 m 3 /dtk) (Miyama dkk ,  1995;  Lukas,  1996  dalam  Mardiansyah,  2003).  Di  perairan  Indonesia,  Selat Makassar  memegang  peranan  penting  karena  merupakan  pintu  gerbang  utama  lewatnya  Arlindo. Secara  umum    Selat  Makassar  merupakan  jalur  lintasan  di  kawasan  lintang  rendah  yang mentransfer  panas, salinitas  rendah  dari  Samudera  Pasifik  ke  Samudera  Hindia. Arlindo  berperan penting  dalam  rantai  sirkulasi  termohalin  dan  fenomena  iklim  global  (Sprintal dkk .,  2000  dan Gordon, 2000). Fenomena El Niño ini terkait dengan meningkatnya suhu permukaan laut (SPL) di Pantai  Timur  Pasifik  dan  kolam  air  hangat  (sel  panas)  bergerak  ke  timur  menjauhi  perairan Indonesia.  Fenomena  atmosfer  dan  iklim  serta  proses  interaksi  laut-atmosfer  (laut-udara)  turut mempengaruhi El Niño. Sedangkan fenomena La Niña adalah sebaliknya dimana penurunan SPL di Pasifik Timur dan kolam air hangat (sel panas) bergerak ke barat mendekati Perairan Indonesia. 1 Berdasarkan  hasil  penelitian  periode  ulang  terjadinya  El  Niño  berkisar  antara  2  sampai  3  tahun dengan intensitas lemah (El Niño minor) dan 8 sampai 11 tahun dengan intensitas besar (El Niño
1,2,3 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Hasanuddin Makassar , Jl. Perintis Kemerdekaan Km.10 Makassar

## Andi Galsan Mahie, Megawati
major). Beberapa ahli lainnya berpendapat bahwa periode ulang El Niño berkisar 2 sampai 7 tahun (Torrence and Webster, 1999 dalam Mardiansyah, 2002 ).
Secara singkat kejadian El Niño dapat diuraikan sebagai berikut: Pada tahun normal (tahun bukan  kejadian  El  Niño)  arus permukaan  di  ekuator Pasifik  Selatan  mengalir  dari  timur  ke  barat. Hal ini mengakibatkan elevasi muka air laut di bagian barat Pasifik Selatan lebih tinggi dan SPL di bagian  ini  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  bagian  timurnya.  Adanya  perubahan  SPL  di bagian  timur  dan/atau  melemahnya  angin  pasat  menyebabkan  perubahan  arah  arus  ekuator  di Pasifik  Selatan  yang  semula  ke  arah  barat  menjadi  mengalir  ke  timur.  Perubahan  arah  arus  ini menyebabkan  makin  tingginya  SPL  di  bagian  timur  Pasifik  Selatan.  Makin  kontrasnya  gradien suhu antara timur-barat ini membangkitkan angin baratan yang bertiup dari barat Pasifik ke bagian timurnya. Bertiupnya angin baratan ini menambah kuatnya kontras suhu atau makin bertambahnya suhu di bagian timur Pasifik Selatan. Sirkulasi angin, dan arus lautan seperti tersebut terjadi pada tahun El Niño.
Perbandingan kondisi SPL dari citra satelit antara pada kondisi tahun normal dan tahun El- Niño, dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 2. Perbandingan SPL di Equatorial Samudra Pasifik untuk kondisi Normal dan El-
Nino (sumber:
http://www.seawisfs.gsfc.nasa.gov:80/OCEAN_PLANET/HTML/oceanography_el_nino.html )

## 2.  Metode dan Bahan
Model  laut  yang  digunakan  dalam  studi  ini  adalah  model  laut  Princenton (Princenton Ocean Model, POM) .  Model ini pada awalnya dibangun oleh Blumberg dan Mellor (pada akhir tahun 1970-an) dan sekarang telah banyak mengalami modifikasi yang diberikan oleh peneliti- peneliti lainnya.
Daerah  penelitian  yang  dimodelkan  adalah  perairan  Selat  Makassar  dan  sekitarnya,  yaitu: pada  4 0 LS  -  1 0 LU  dan  116,17 0 BT  -  120,27 0 BT.  Data  batimetri  daerah  model  adalah  data batimetri  sekunder  yang  diterbitkan  oleh  Dinas  Hidro-Oseanografi TNI-AL(1992)  (Gambar  3) dengan nomor peta sebagai berikut:
1. Peta batimetri Selat Makassar No. 126
2. Peta batimetri Selat Makassar No. 127
3. Peta batimetri Selat Makassar. 128

## Andi Galsan Mahie, Megawati
Gambar 4. Batimetri daerah model ( Sumber :1. Peta Batimetri No.126 (Dishidros), 2. Peta Batimetri No.127 (Dishidros), dan 3. Peta Batimetri No 128 (Dishidros))
Untuk  membangun  model  hidrodinamika  arus  yang  dibangkitkan  oleh  angin,  peta  kedalaman perairan tersebut dideskritisasi dengan ukuran grid ukuran grid  x =  y = 2500 m dengan banyak grid arah  x  ada  182  dan  untuk  arah  y  ada  222  grid,  sedangkan  secara  vertikal  dibagi  menjadi  7  lapisan. Untuk kestabilan model, maka ditambahkan grid bayangan di batas utara,dan  selatan masing-masing 10 grid jadi jumlah grid keseluruhan untuk arah y ada 242. Teknik ini diperkenalkan oleh Zhang dan Li (1996).
Model  ini  disimulasikan  selama  kejadian  El  Niño  tahun  1982-1983  dan  kejadian  La  Niña  tahun 1998  dengan  gaya  pembangkit  arus  adalah  angin.  Di  dalam  model  POM  dilakukan  transformasi persamaan pengatur dalam arah vertikal dari sistem koordinat kartesian ke koordinat-  .
Transformasi ini  dibuat  untuk  mendapatkan  hasil  simulasi  yang  lebih  baik  di lapisan  permukaan dan dasar. Sistem koordinat ini akan mengikuti bentuk topografi dasar perairan (Gambar 5).
Transformasi yang digunakan adalah:
t t H z y y x x       * , ; * ; *
   (1)
dimana x,  y,  z adalah  koordinat  kartesian;    H D adalah  kedalaman  total  dengan H ( x,y )  adalah topografi  dasar  dan  ( x,y,t )adalah  elevasi  permukaan  air.  Koordinat-  merubah  interval  kolom  air dari permukaan ( z =  ) ke dasar ( z = - H ) menjadi kedalaman yang seragam dari 0 sampai -1.
Gambar 5. Sistem Koordinat Sigma-  (Sumber: Mellor, 1996)

## Andi Galsan Mahie, Megawati
Persamaan-persamaan  pembangun  model  sirkulasi  arus  3D  yang  sudah  ditransformasikan  ke dalam sistem koordinat -  adalah:
- Persamaan kontinuitas:
0             t y DV x DU   
(2)
- Persamaan gerak dalam arah x dan y :
x F U D M K d x D D x gD x gD fVD U y UVD x D U t UD                                                        0 0 2 2 (3) y F V D M K d y D D y gD y gD fUD V y D V x UVD t VD                                                          0 0 2 2 (4)
dimana:
U dan V : masing-masing komponen kecepatan arus untuk arah timur-barat dan utara- selatan;
 : kecepatan vertikal dalam koordinat-  ;
t
: waktu; f : parameter Coriolis;
g
: percepatan gravitasi;  : elevasi permukaan air;  o : densitas referensi air;

: nilai fluktuasi dari densitas air; K M : viskositas eddy vertikal; F x dan F : suku difusi horisontal dalam arah x dan y .
Simbol  pada  persamaan  di  atas  merupakan  kecepatan  vertikal  dalam  koordinat-  .  Secara fisis  adalah komponen kecepatan normal ke permukaan sigma (  ). Kecepatan arus dalam arah vertikal di dalam koordinat Cartesian adalah:
t t D y y D V x x D U W                                       (5)
Model POM menggunakan teknik penyelesaian mode pemisah (mode-splitting technique) untuk mereduksi  sejumlah  besar  pekerjaan  komputasi  dalam  model  3D.  Langkah  waktu  („time  step‟) perhitungan  dalam  teknik  ini  ada  dua  macam,  yaitu:  langkah  waktu  pendek  dipakai  untuk menyelesaikan persamaan dua dimensi (2D) yang dintegrasikan secara vertikal (mode eksternal) dan langkah waktu yang lebih panjang dipakai untuk persamaan tiga dimensi (mode internal). Mode eksternal diselesaikan dengan menggunakan persamaan yang diintegrasikan secara vertikal (2D), yaitu:
- Persamaan kontinuitas:
0          t y V D x U D  (6)
- Persamaan gerak dalam arah x dan y :
U H A D bx sx x g V f y V U x U t U                  0 2     (7)
V H A D by sy y g U f y V x V U t V                  0 2     (8)
dimana: U dan V :komponen kecepatan arus yang dirata-ratakan terhadap
kedalaman masing-masing untuk arah timur-barat dan utara-selatan;
sx  dan sy  : stress permukaan masing-masing untuk arah x dan y ;
bx  dan by  : stress dasar masing-masing untuk arah x dan y ;
A H : viskositas eddy horisontal;
2 2 2 2 y x        : operator Laplace 2-dimensi.
Untuk menghitung korelasi antara variable digunakan Persamaan yang  diperoleh dari Draper dan Smith (1992)sebagai berikut:
1 1 2 2 1 2 2 1 1 ( )( )
,
( ) ( ) n i i i xy n n i i i i x x y y
r x x y y                        (9) dimana: xy r = koefisien korelasi antara variabel x dan variabel y ;  1 1 xy r    i x = variabel x ; ( i =1,2,3,…, n ) i y = variabel y ; ( i =1,2,3,…, n ) x = rata-rata variabel x y = rata-rata variabel y
Koefisien korelasi adalah nilai yang mewakili hubungan antara variabel x dan variabel y . 3. Variabilitas Transpor Musiman di Selat Makassar

## 3.1 Transpor Volume pada tahun El Niño 1982 – 1983
Berdasarkan hasil model diperoleh transpor volume pada tahun kejadian El Niño 1982 – 1983 (Mei  1982  –  Juni  1983)  di  3  penampang  menunjukkan  arah  transporvolume  di  Selat Makassarsemuanya menuju Laut Jawa (ke Selatan).
Setelah dianalisis mengunakan Analisis korelasi silang anatar Anomali SPL Niño3.4 dengan transpor  volume  di  Selat  Makassar  (Gambar  6),  diperoleh  bahwa  untuk  data  yang  belum difilter nilai koefisien korelasi anatara Anomali SPL Niño3.4 dengan transpor volume di Selat Makassar  r=0,3811  lihat  Gambar  6.a,  sedangkan  untuk  data  yang  telah  difilter  6  bulan (Gambar  6.b),  memperlihatkan  adanya  korelasi  positif  dengan  nilai  koefisien  korelasi  r  = 0,308, kemudian untuk data yang telah difilter 12 bulan juga diperoleh korelasi positif dengan

## Andi Galsan Mahie, Megawati
nilai  koefisien  korelasi  r  =  0,309  Gambar  6.c.  Hasil  ini  memberikan  indikasi  bahwa  jika terjadi penguatan anomali SPL positif (fasa El Niño) maka akan terjadi pengurangan transpor volume ke selatan (Laut Jawa).
Transpor  volume  hubungannya  dengan  Monsun  menghasilkan  nilai  koefisien  korelasi r=0,179  lihat  Gambar  6.a,  pada  data  yang  telah  difilter  6  bulan  lihat  Gambar 6.bmemperlihatkan  adanya  korelasi  positif  dengan  nilai  koefisien  korelasi  r  =  0,339, sedangakan untuk data yang telah difilter 12 bulan juga diperoleh korelasi positif dengan nilai koefisien  korelasi  r  =  0,359  (lihat  Gambar  6.c).  Hasil  ini  memberikan  indikasi  bahwa  jika terjadi  penguatan  monsun  ke-arah  selatan  (Laut  Jawa)  maka  akan  terjadi  pengurangan transpor volume ke-arah selatan (Laut Jawa), artinya bahwa monsun cuma berpengaruh pada permukaan perairan.
Di  dalam  model  juga  dihitung  berapa  besar  transpor  volume  maksimum,  transpor  volume minimum  dan  transpor  volume  rata-rata  selama  tahun  El  Niño  1982  –  1983  di  Selat Makassar, untuk data yang belum difilter transpor volume maksimum terjadi pada bulan Juni 1983  dengan  besar  transpor  volume  10,73  Sv  (rata-rata  3  penampang),  sedangkan  transpor volume  mencapai minimum terjadi pada bulan Oktober 1982 dengan besar transpor volume 3,78 Sv, dengan transpor volume rata-rata selama kejadian El Niño 1982 – 1983 sebesar 6,74 Sv,  sedangkan  untuk  data  yang  telah  difilter  selama  6  bulan  transpor  volume  maksimum terjadi  pada  bulan  Mei  1983  dengan  besar  8,65  Sv,  transpor  volume  minimum  terjadi  pada bulan Oktober 1982 dengan besar 3,84 Sv dan transpor volume rata-rata selama fasa El Niño 1982  –  1983  sebesar  6,12  Sv,  kemudian  untuk  data  yang  telah  difilter  selama  12  bulan diperoleh  nilai  transpor  maksimum  8,78  Sv  pada  bulan  Mei  1983,  minimum  pada  bulan Oktober 1982 sebesar 5,45 Sv dengan transpor rata-rata selama tahun El Niño 1982  – 1983 sebesar 7,02 Sv.
a. b. . Transpor Volume dengan Monsun  berkorelasi positif ; dengan r =  0,179 . Transpor Volume dengan Anomali SPLberkorelasi positif; dengan r = 0,3811

## Andi Galsan Mahie, Megawati
Gambar 6 Hubungan Transpor Volume, Komponen Kecepatan Angin Meridional, dan Anomali SPL Niño3.4 pada Tahun El Niño 1982-1983
(a) tanpa filter (b) filter 6 bulan (c) filter 12 bulan
Keterangan:
-  Nilai  negatif artinya Transpor Volume  dan  Kecepatan  Angin  bergerak  ke  arah    Selatan ( Laut Jawa ), bernilai positif jika ke arah Utara ( Samudera Pasifik ).

## 3.2 Transpor Volume pada tahun La Nina 1998 (Juni 1998 – Desember 1998)
Sesuai dengan penelitian dari Wyrtki (1961) yang mengatakan bahwa sepanjang tahun arus mengalir  dari  Utara  –  Selatan  di  Selat  Makassar,  pada  perhitungan  transpor  volume  di tahun  La  Niña  1998  (Juni  1998  –  Desember  1998)  menunjukkan  bahwa  transpor  volume menuju Laut Jawa (ke Selatan)di sepanjang tahun.
Pengaruh  ENSO  terhadap  transpor  volume  di  Selat  Makassar  dapat  dianalisis  dengan melihat  besarnya  nilai  koefisien  korelasi  (r)  diantara  keduanya.  Untuk  data  yang  belum difilter  (Gambar  7.a)  diperoleh  nilai  r=0,62,  sedangkan  untuk  data  yang  telah  difilter  6 bulan (Gambar 7.b) memperlihatkan adanya korelasi positif dengan nilai koefisien korelasi menjadi  r  =  0,813,  kemudian  untuk  data  yang  telah  difilter  12  bulan  (Gambar  7.c)  juga diperoleh  korelasi positif dengan  nilai  koefisien  korelasi  r =  0,855.  Hasil ini  memberikan
c.
. Transpor Volume dengan Monsun  berkorelasi positif ; dengan r =  0,339
. Transpor Volume dengan Anomali SPLberkorelasi positif; dengan r = 0,308
. Transpor Volume dengan Monsun  berkorelasi positif ; dengan r =  0,359
. Transpor Volume dengan Anomali SPLberkorelasi positif; dengan r = 0,309

## Andi Galsan Mahie, Megawati
indikasi  bahwa  jika  terjadi  penguatan  anomali  SPL  negatif  (fasa  La  Niña)  maka  akan terjadi penguatan transpor volume ke selatan (Laut Jawa).
Variabilitas  transpor  volume  di  Selat  makassar  pada  fasa  La  Niña  1998  (Juni  1998  – Desember  1998)  juga  dipengaruhi  oleh  Monsun,  sejauh  mana  Monsun  berpengaruh  pada transpor  volume  dapat  dilihat  pada  nilai  koefisien  korelasi  antara  keduanya.  Setelah dianalisisi  diperoleh  nilai  koefisien  korelasi  r  =  0,48    ini  untuk  data  yang  belum  difilter (Gambar 7.a).
Pada  data  yang  difilter  6  bulan  (Gambar  7.b)  memperlihatkan  adanya  korelasi  positif dengan nilai koefisien korelasi r =0,195, sementara untuk data yang telah difilter 12 bulan (Gambar 7.c) juga diperoleh korelasi negatif dengan nilai koefisien korelasi r = -0,334
Selain mencari hubungan antara variabel tranpor volume dengan monsun dan ENSO juga dihitung berapa besar transpor volume maksimum, transpor minimum dan transpor volume rata-rata  selama  tahun  La  Niña  1998di  Selat  Makassar.  Untuk  data  yang  belum  difilter (Gambar 6.a), transpor volume  maksimum terjadi pada bulan Oktober 1998 dengan besar transpor volume 21,42 Sv  (rata-rata 3 penampang), sedangkan transpor volume  mencapai minimum  terjadi  pada  bulan  Juni  1998  dengan  besar  transpor  volume  13,65  Sv,  dengan transpor volume rata-rata selama kejadian La Niña 1998 sebesar 17,1 Sv, sedangkan untuk data  yang  telah  difilter  selama  6  bulan  (Gambar  6.b)  transpor  volume  maksimum  terjadi pada  bulan  Oktober  1998 dengan  besar 17,63  Sv,  transpor  volume  minimum  terjadi  pada bulan Juni 1998 dengan besar 11,1 Sv dan transpor volume rata-rata selama fasa La Niña 1998 sebesar 14,75 Sv.
Data  selain  difilter  6  bulan,  juga  difilter  12  bulann  (Gambar  6.c)  dengan  nilai  transpor maksimum  17,76  Sv  pada  bulan  Oktober  1998,  minimum  pada  bulan  Juni  1998  sebesar 14,88 Sv dengan transpor rata-rata selama tahun La Niña 1998 sebesar 16,79 Sv.
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  deskripsi  diatas  adalah  bahwa  variabilitas  transpor volume  di  Selat  Makassar  akibat  interaksi  ENSO  danMonsun  tahun  kejadian  La Niñaadalahpengaruh  ENSO  sangat  dominan  dibanding  monsun  terhadap  transporvolume pada  tahun  La  Niña.  Hal  ini  ditunjukkan  dari  korelasi  positif  anomali  SPL  di  Nino3.4 dibanding kecepatan angin meridional dengan transpor volume di Selat Makassar.
. Transpor Volume dengan Monsun  berkorelasi positif; dengan r  =  0,48 . Transpor Volume dengan Anomali SPL berkorelasi positif; dengan r =  0,62
a.
b.
Gambar 7 Hubungan Transpor Volume, Komponen Kecepatan Angin Meridional, dan Anomali SPL Niño3.4 pada Tahun La Niña1998 (a) tanpa filter (b) filter 6 bulan (c) filter 12 bulan Keterangan:
- Nilai  negatif  artinya Transpor Volume  dan  Kecepatan  Angin  bergerak  ke  arah   Selatan ( Laut Jawa ), bernilai positif jika ke arah Utara ( Samudera Pasifik ).

## 5. Kesimpulan
1.   Pada tahun El Niño 1982-1983 variasi transport volume rata-rata di Selat Makassar 6,74 Sv, sedangkan  pada  tahun  La  Niña  1998  transport  volume  rata-rata  yang  mengalir  di  Selat Makassar sebesar 17,1 Sv.
2.   Transpor volume sepanjang tahun El Niño dan La Niña mengarah ke selatan
3.   Nilai maksimum transport volume Arlindo pada Tahun La Niña 1998 terjadi pada bulan Oktober 1998 (17,76 Sv) dan minimum pada bulan Juni1998 (14,88 Sv), sedangkan pada tahun El Niño 1982-1983, nilai maksimum terjadi pada bulan Mei 1983 (8,78  Sv) dan minimumnya pada bulan Oktober 1982 (5,45 Sv).
4.  Pengaruh Monsun sangat signifikan pada daerah permukaan sampai  kedalaman 10 meter, di kedalaman lebih dari 10 meter pengaruh ENSO sangat dominan.
. Transpor Volume dengan Monsun  berkorelasi positif; dengan r  =  0,195
. Transpor Volume dengan Anomali SPL  berkorelasi positif; dengan r =  0,813
. Transpor Volume dengan Monsun  berkorelasi  negatif; dengan r  = -0,334 . Transpor Volume dengan Anomali SPL berkorelasi positif; dengan r =  0,855
c.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Godfrey,  J.S.,  (1996),  “The  effect  of  Indonesian  throughflow  on  ocean  Circulation  and heatexchange  with  the  atmosphere ”, A  Review, Journal  of  Geophysical  Research , ol.101,No.C5,hal. 12271-12238
[2] Gordon, A. L., Susanto,
(1999), Arlindo Current Meter Mooring , http://cmdac.oce.orst.edu/
[3] Gordon, A. L., Susanto, R.D., Ffield, A., Pillsbury, D., (1998), “Makassar Strait Transport :prelimininary result from Mak-1 and Mak-2”, International WOCE Newsletter 33, hal.30- 32.
[4] Mahie,  A.G.,    (2005), Analisis  Variabilitas  Arus  Lintas  Indonesia  (ARLINDO)  di  Selat Makassar ,  Tesis  Magister,  Departemen  Geofisika  dan  Meteorologi,  Fakultas  Ilmu Kebumian dan teknologi Mineral, ITB.
[5] Mardiansyah,  W.,  (2003), Analisis  Dinamika  Massa  Air  Arus  Lintas  Indonesia  di Perairan Indonesia Bagian Timur, Tesis Magister, Departemen GM, ITB.
[6] Mandang,  I.,  (2002), Model  numerik  tiga  dimensi  barotropik  arlindo  di  perairan Indonesia dan sekitarnya , Tesis Magister, Departemen GM, ITB
[7] Mellor, G. L., (1998), Users Guide for a three-dimensional, primitive equation, numerical ocean model , Revision July 1998, Princeton University, Princeton.
[8] Meyers,  G.,  (1996),  “Variation  of  Indonesian  throughflow  and  the  El  Niño-Southern Oscillation”, Journal of Geophysical Research, Vol.101, No.C5,hal. 12255-12263.
[9] Ningsih, N., S., (2000), Three-dimensional Model for Coastal Ocean Circulation and Sea Floor  Topography  Change;  aplication  to  the  Java  Sea ,  Doctoral  Thesis  in  Engineering, Civil Engineering, Kyoto University, Japan
[10]   Sprintall, J., Gordon, A., Molcard, R., Ilahude, G., Bray, N., Teresa Chereskin, Cresswell, G., Feng, M., Ffield, A, Fieux, M., Hautala, S., Luick, J., Meyers, G, Potemra, J., Dwi Susanto, D.,  Wijffels, S., (2000), “The Indonesian Throughflow: Past, Present and Future Monitoring”, J. Geophys. Res. , 105 , 17217-17230
[11] Sudjono, E.H, (2004 ), Studi Variabilitas Arus Lintas Indonesia (ARLINDO) di Indonesia , Tesis Magister, Departemen GM, ITB.
[12] Wyrtki, K. A., (1961), Naga report Vol. 2, Scientific Results of Marine Investigations of the South China Sea and the Gulf of Thailand 1959 – 1961 , The University of California, Scripps Institution of Oceanography, La Jolla, California.