https://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN   : 2620-309X

## ANALISIS KARAKTERISTIK NET PRIMARY PRODUCTIVITY DAN KLOROFIL-A DI LAUT BANDA DAN SEKITARNYA

## ANALYSIS OF NET PRIMARY PRODUCTIVITY AND CHLOROPHYLL-A CHARACTERISTICS IN THE BANDA SEA AND ITS SURROUNDINGS
Sartono Marpaung*, Teguh Prayogo, Emi Yati, Anang Dwi Purwanto,

## M. Rizki Nandika, Dede Dirgahayu Domiri, & Dony Kushardono
Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN, Jakarta, 13710, Indonesia *E-mail: sartonjam@gmail.com

## ABSTRACT
Net  primary  productivity  (NPP)  and  chlorophyll-a  (Chl-a)  are  indicators  of  water  productivity. This research  aims  to  analyze  the  characteristics  of  NPP  and  Chl-a  and  their  relationship  to  pelagic  fish seasons  in  the  Banda  Sea. The  methods  used  to  analyze  the  data  are  Hovmöller  diagram  and Pearson’s  correlation. The  NPP  data  used  comes  from Vertically  Generalized  Production  Model (VGPM)  and  Chl-a  from  Aqua  MODIS  satellite.  The  results  of  data  analysis  from  January  2003- December  2020,  NPP  and  Chl-a  reached  highest  concentration  in  dry  season  and  lowest  in  wet season. The highest monthly concentration occurred in August and the lowest in April and December. The Banda Sea include mesotrophic waters with monthly average of NPP 429 mg C/m2/day and Chl-a 0.24  mg/m 3 .  Spatially  (longitude  and  latitude)  and  temporally  (seasonal  and  monthly),  the  high concentrations  of  NPP  and  Chl-a  are  found  in  northern  and  eastern  parts  of  study  area.  During  La Niña and El Niño, there was a change (decrease/increase) the concentration of NPP and Chl-a in dry season  and  transition  period  II.  NPP  and  Chl-a  have  a  high  correlation  and  a  strong  linear relationship.  The  change  of  NPP  concentrations  temporally  corresponded  to  change  of  Chl-a concentrations.  Seasonal  factors,  La  Niña  and  El  Niño  have  a  strong  influence  in  influencing  the variability of NPP and Chl-a concentrations. Skipjack and tuna seasons occur in transition period II, wet season and La Niña. High productivity have an effect on the flying fish season which occurs in the dry season and El Niño.
Keywords : Chl-a, Hovmöller diagram, NPP, Pearson’s correlation

## ABSTRAK
Net  primary  productivity (NPP)  dan  klorofil-a  (Chl-a)  merupakan  indikator  kesuburan  perairan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  karakteristik  NPP  dan  Chl-a  serta  hubungannya  dengan musim  ikan  pelagis  di  Laut  Banda.  Metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  adalah  diagram Hovmöller dan  korelasi Pearson .  Data  NPP  yang  digunakan  adalah  dari Vertically  Generalized Production Model (VGPM) dan Chl-a dari satelit Aqua MODIS. Hasil analisis data dari Januari 2003- Desember 2020, NPP dan Chl-a  mencapai konsentrasi tertinggi pada musim  kering  dan terendah saat musim  basah.  Konsentrasi  bulanan  tertinggi  terjadi  bulan  Agustus,  terendah  bulan  April  dan Desember.  Perairan  Laut  Banda  termasuk  perairan  mesotrofik  dengan  rerata  bulanan  NPP  429  mg C/m 2 /hari  dan  Chl-a  0,24  mg/m 3 .  Secara  spasial  (bujur  dan  lintang)  dan  temporal  (musiman  dan bulanan),  konsentrasi  NPP  dan  Chl-a  yang  tinggi  terdapat  di  bagian  utara  dan  timur  wilayah  kajian. Saat La Niña dan El Niño, terjadi penurunan dan peningkatan konsentrasi NPP dan Chl-a pada musim kering  dan  MP  II.  NPP  dan  Chl-a  memiliki  korelasi  yang  tinggi  dan  hubungan  linier  yang  kuat. Peningkatan  dan  penurunan  konsentrasi  NPP  bersesuaian  secara  temporal  dengan  peningkatan  dan penurunan  konsentrasi  Chl-a.  Faktor  musim,  La  Niña  dan  El  Niño  mempunyai  pengaruh  yang  kuat dalam  memengaruhi  variabilitas  konsentrasi  NPP  dan  Chl-a.  Musim  ikan  cakalang  dan  tuna  di  Laut Banda  terjadi  pada  MP  II,  musim  basah  dan  La  Niña.  Kesuburan  yang  tinggi  berpengaruh  terhadap musim ikan layang yang terjadi pada musim kering dan El Niño.
Kata kunci : Chl-a, diagram Hovmöller , korelasi Pearson , NPP

## I. PENDAHULUAN
Net  primary  productivity (NPP)  atau produktivitas primer bersih merupakan parameter oseanografi yang digunakan sebagai  indikator  untuk  menentukan  tingkat kesuburan suatu ekosistem perairan. Produktivitas  primer  bersih  menggambarkan jumlah  pembentukan  bahan  organik  baru persatuan  waktu  melalui  proses  fotosintesis oleh  fitoplankton  dan  tanaman  air.  Satuan ukuran  dari  produktivitas  primer  dinyatakan dalam mg C/m 2 /hari untuk satuan luas kolom air  (Aryanti et  al. ,  2019).  Klasifikasi kesuburan  perairan  berdasarkan  kandungan produktivitas  primer  bersih  terdiri  dari  tiga bagian. Perairan laut dengan kandungan NPP dari  0-200  mg  C/m 2 /hari  diklasifikasikan sebagai  oligotrofik,  200-750  mg  C/m 2 /hari sebagai mesotrofik dan kandungan NPP lebih dari  750  mg  C/m 2 /hari  sebagai  eutrofik. Produktivitas  primer  bersih  dalam  bentuk plankton merupakan unsur penting pada mata rantai  perairan.  Plankton-plankton  tersebut sangat berguna dalam menunjang sumberdaya ikan, terutama golongan konsumen  primer.  Densitas  fitoplankton dalam  perairan  sangat  dipengaruhi  oleh tingkat  kesuburan lingkungan  perairan. Produktivitas  primer  bersih  dapat  diestimasi menggunakan  model  skala  global Vertically Generalized  Production  Model (VGPM) dengan  input  data  citra  satelit  penginderaan jauh (Behrenfeld & Falkowski, 1997).
Chl-a merupakan parameter oseanografi yang digunakan sebagai indikator kelimpahan fitoplankton di perairan dan  mempunyai  peranan  penting  dalam proses  fotosintesis  (Garini et  al. ,  2021). Fitoplankton berkontribusi besar untuk mengetahui  produktivitas  primer  di  perairan. Produksi unsur karbon organik selama proses fotosintesis didefinisikan sebagai produktivitas primer bersih (Lee et al. , 2014). Umumnya sebaran Chl-a memiliki konsentrasi  yang  lebih  tinggi  di  wilayah perairan  pesisir  pantai  dibandingkan  dengan laut  lepas  karena  tingginya  suplai  nutrien
yang  bersumber  dari  daratan  (Winarso  & Marini, 2014; Nuzapril et al. , 2017). Sebaran dan  variabilitas  Chl-a  berkaitan  langsung dengan  kondisi  dinamis  lautan  dalam menentukan  daerah  penangkapan  ikan  pada suatu perairan (Nababan & Simamora, 2012; Harahap et  al. ,  2019).  Prayoga et  al. (2017) dan  Paillin et  al. (2020)  menyatakan  bahwa konsentrasi  Chl-a  pada  suatu  perairan  tidak secara  langsung  memengaruhi  peningkatan gerombolan  ikan  pada  wilayah  perairan tersebut,  akan  tetapi  terdapat  jeda  waktu ( time lag ).
Konsentrasi  Chl-a  di  perairan  Laut Banda  dipengaruhi  oleh  musim  yang  terjadi di Indonesia dan fenomena iklim global yaitu El  Niño  dan  La  Niña  (Marpaung et  al. , 2020).  Hasil  penelitian  dari  Waileruny et  al. (2014)  mengatakan  bahwa  konsentrasi  Chl-a di  Laut  Banda  dan  sekitarnya  tertinggi  pada musim  kering  dan  terendah  pada  musim peralihan  I  yaitu  bulan  Maret-April-Mei. Menurut  Aryanti et  al. (2019),  konsentrasi produktivitas  primer  bersih  tertinggi  di  Laut Banda  terjadi  pada  musim  kering  dan terdapat di bagian timur perairan Laut Banda. Perairan Laut Banda menarik untuk dijadikan sebagai lokasi kajian dalam penelitian karena merupakan  kawasan  konservasi  tuna  di wilayah  Indonesia.  Pemerintah  membuat peraturan  tentang  larangan  penangkapan ikan,  khususnya  tuna  sirip  kuning  ( Tunnus albacores )  di wilayah pengelolaan perikanan Republik Indonesia 714,  dari  bulan Oktober- Desember  (Menteri  Kelautan  dan  Perikanan, 2015).  Laut  Banda  merupakan  salah  satu wilayah  penangkapan  potensial  tuna  sirip kuning  dan  termasuk  dalam  wilayah  c oral triangle  tuna sebagai  habitat utama breeding dan spawning  grounds (Bailey et  al .,  2012; Menteri Kelautan dan Perikanan, 2015).
Net  primary  productivity dan  Chl-a mempunyai peranan penting dalam menentukan tingkat kesuburan suatu ekosistem  perairan  laut  dan  mempunyai kaitan  yang  erat  dengan  sektor  perikanan tangkap yaitu pendugaan zona yang potensial sebagai daerah penangkapan ikan.
Pengukuran NPP dan Chl-a secara konvensional  sangat  terbatas  secara  spasial maupun  temporal  dan  membutuhkan  waktu yang  lama  serta  biaya  besar.  Chl-a  adalah salah satu parameter yang sangat memengaruhi sebaran dan variasi produktivitas  primer  bersih  atau  NPP  di perairan  laut  (Sihombing et  al .,  2013; Gunawan et al ., 2019). Data Chl-a diekstraksi  dari  citra  satelit  Aqua  MODIS menggunakan algoritma O'Reilly (O'Reilly et al ., 1998). Data NPP diestimasi menggunakan  model  VGPM  dengan  input data  Chl-a  (Behrenfeld  &  Falkowski,  1997). Penggunaan  data  citra  satelit  penginderaan jauh dan hasil estimasi berbasis model global diperlukan  sebagai  data  utama  dalam melakukan  penelitian  ini.  Konsentrasi  NPP dan  Chl-a  pada  umumnya  mengalami perubahan  atau  variabilitas  secara  temporal dan  spasial.  Variabilitas  yang  terjadi  akan mengakibatkan pengaruh terhadap biota laut. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis karakteristik  NPP  dan  Chl-a  dan  kaitannya dengan  musim  ikan  pelagis  di  Laut  Banda dan sekitarnya.

## II.   METODE PENELITIAN

## 2.1. Lokasi Penelitian
Wilayah  kajian  pada  penelitian  ini adalah perairan Laut Banda dan sekitarnya di
Provinsi Maluku dengan batas geografis 124 o sampai  132 o BT  dan  7 o LS  sampai  2,5 o LU (Gambar 1).

## 2.2. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  sebagai  bahan  analisis  adalah data  bulanan  NPP  dan  Chl-a,  periode  data dari Januari 2003-Desember 2020. Data NPP diperoleh dari Vertically Generalized Production  Model (VGPM),  resolusi  spasial 9  km  dan  data  level  4.  Sumber  data  NPP adalah http://orca.science.oregonstate.edu/ . Data Chl-a bersumber dari satelit penginderaan  jauh  Aqua  MODIS  ( Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer ), resolusi  spasial  4  km  dan  data  level  3. Sumber data https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/ .

## 2.3. Analisis Data
Konsentrasi  Chl-a  di  permukaan  laut dengan  satuan  mg/m 3 dapat  dihitung  dengan menggunakan  algoritma  hubungan  empiris yang berasal  dari  data  pengukuran in  situ Chl-a dengan  nilai  reflektansi  atau remote  sensing reflectances ( R rs )  pada  panjang  gelombang  440- 670  nm.  Algoritma  ini  dapat  diterapkan  untuk semua  sensor  satelit  yang  mendeteksi  warna  air laut  atau ocean  color .  Implementasi  saat  ini untuk mengekstraksi Chl-a standar menggunakan algoritma berdasarkan perbandingan kanal yaitu
Gambar 1.  Wilayah kajian penelitian di Laut Banda dan sekitarnya.
algoritma OC3 / OC4 disebut  algoritma OCx (O'Reilly et  al. ,  1998)  yang  digabungkan  dengan color  index ( CI )  yang  dikembangkan  oleh  Hu et al. (2012).  Algoritma  ini  telah  diterapkan  pada citra  MODIS  dengan  data  masukan  nilai reflektansi R rs pada  panjang  gelombang  antara 440-670  nm  dan  keluaran  yang  diperoleh  nilai konsentrasi Chl-a dalam satuan mg/m 3 . Algoritma CI didasarkan  pada  perbedaan reflektansi  tiga  kanal yang menggunakan perbedaan  antara R rs di  kanal  hijau  dan  referensi yang  dibentuk  secara  linier  antara R rs di  kanal biru  dan  merah.  Rumus  untuk  perhitungan CI dinyatakan dalam persamaan (1).
))] ( ) ( ( * ) ( / ) ( ) ( [ ) ( blue rs red rs blue red blue green blue rs hijau rs R R R R CI              
................................................................. (1)
λ blue , λ green dan λ red adalah panjang gelombang spesifik  instrumen  yang  masing-masing paling  dekat  dengan  443,  555  dan  670  nm. Algoritma OCx adalah  hubungan  polinomial orde  empat  antara  rasio R rs dan  Chl-a ditampilkan pada persamaan (2).
i green rs blue rs i i R R a a a Chl        
             ) ( ) ( log ) ( log 10 4 1 0 10  
................................................................. (2)
Analisis  data  dilakukan  berdasarkan waktu  musiman  dan  bulanan.  Menurut  hasil penelitian  Eko  (2013),  secara  temporal musim di Indonesia terdiri dari musim basah pada bulan Desember-Januari-Februari (DJF),  masa peralihan I  (MP I)  bulan  Maret- April-Mei (MAM), musim kering bulan Juni- Juli-Agustus  (JJA)  dan  masa  peralihan  II (MP II) bulan September-Oktober-November (SON). Metode analisis data yang digunakan adalah  perata-rataan  data  musiman  dan bulanan  secara  statistik,  metode  diagram Hovmöller dan  analisis  korelasi Pearson . Metode  diagram Hovmöller berfungsi  untuk memplot  data  temporal  (harian,  bulanan, musiman atau tahunan) dalam bentuk bidang
kartesius xy (Persson, 2017). Tujuan penerapan diagram Hovmöller untuk menganalisis  variabilitas  suatu  parameter dalam  rangka  memperoleh  karakteristik  dari parameter tersebut secara temporal. Umumnya  bentuk  susunan  data  dalam diagram Hovmöller ada  dua  bentuk.  Bentuk pertama,  susunan  bujur  ( x )  terhadap  waktu ( y ). Pada susunan  ini dilakukan perata-rataan nilai  parameter  berdasarkan  lintang  untuk menganalisis  variabilitas  yang  terjadi  pada bujur  secara  temporal.  Bentuk  kedua, susunan  waktu ( x ) terhadap  lintang ( y ).  Pada susunan  ini  dilakukan  perata-rataan  nilai parameter berdasarkan bujur untuk menganalisis  variabilitas  yang  terjadi  pada lintang  secara  temporal.  Analisis  korelasi antara NPP dan Chl-a dilakukan menggunakan  metode  korelasi Pearson . Koefisien  korelasi  ( r )  digunakan  untuk menentukan  kuat  tidaknya  hubungan  antara variabel  bebas  dan  variabel  terikat.  Nilai  ( r ) memiliki  interval  dari  -1  sampai  1  (-1  ≤ r ≤ 1).  Variabel-variabel  memiliki  hubungan yang  kuat  jika  nilai  koefisien  korelasinya lebih besar dari 0,5 atau lebih kecil dari -0,5. Koefisien  korelasi  yang  positif  bermakna peningkatan  atau  penurunan  nilai  variabel bebas diikuti oleh peningkatan atau penurunan  nilai  variabel  terikat.  Sedangkan koefisien  korelasi  yang  negative,  berarti peningkatan  nilai  variabel  bebas  diikuti  oleh penurunan nilai variabel terikat dan penurunan  nilai  variabel  bebas  diikuti peningkatan  variabel  terikat.  Rumus  untuk menentukan korelasi ( r ) antara variabel bebas x (Chl-a)  terhadap  variabel  terikat y (NPP) ditampilkan  pada  persamaan  (3)  dengan  n banyaknya data yang digunakan (Budiwati et al. ,  2010).  Rumus  ini  disebut  juga  koefisien korelasi Pearson ( Pearson’s product moment coefficient of correlation ).
                                              n i n i i i n i n i i i n i n i n i i i i i y y n x x n y x y x n r 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1
................................................................. (3)
Diagram  alir  yang  digunakan  dalam melaksanakan penelitian  agar diperoleh  hasil riset  yang  optimal  seperti  terlihat  pada Gambar 2.
Gambar 2.  Diagram  alur  penelitian  untuk menganalisis  karakteristik  NPP dan Chl-a.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis NPP dan Chl-a Musiman
Telah dilakukan pengolahan data NPP dan Chl-a  menggunakan diagram Hovmöller, diperoleh  hasil  seperti  terlihat  pada  Gambar 3. Nilai konsentrasi NPP berkisar antara 250- 700  mg  C/m 2 /hari  dan  konsentrasi  Chl-a berada  dalam  rentang  0,1-0,5  mg/m 3 . Sebaran  NPP  dan  Chl-a  membentuk  pola yang  hampir  sama,  berdasarkan  tampilan bujur  terhadap  waktu  (Gambar  3,  A  &  B). Konsentrasi  yang  rendah  terjadi  pada  saat musim  basah  dan  MP  I.  Konsentrasi  yang tinggi  terjadi  saat  musim  kering  dengan
konsentrasi  tertinggi  terdapat  pada  bagian timur  lokasi  kajian.  Sebaran  NPP  dan  Chl-a berdasarkan lintang terhadap waktu (Gambar 3,  C  &  D),  pola  sebaran  secara  temporal hampir sama dengan pola sebaran pada bujur terhadap  waktu.  Konsentrasi  NPP  dan  Chl-a yang  rendah  terjadi  pada  musim  basah  dan MP  I.  Konsentrasi  yang  tinggi  terjadi  pada musim  kering  dengan  konsentrasi  tertinggi terdapat  di  bagian  utara  lokasi  kajian.  Hasil secara  keseluruhan  menggambarkan  bahwa musim  di  Indonesia  mempunyai  pengaruh yang berbeda terhadap variabilitas konsentrasi  NPP  dan  Chl-a.  Musim  kering menyebabkan  konsentrasi  NPP  dan  Chl-a meningkat  secara  signifikan.  Musim  basah dan MP I menyebabkan penurunan konsentrasi  NPP  dan  Chl-a.  Pada  MP  II terdapat perbedaan karakteristik NPP dibandingkan  Chl-a  berdasarkan  sebaran pada bujur maupun lintang. Konsentrasi NPP masih  tinggi  atau  lebih  lambat  mengalami penurunan  dibandingkan  penurunan  pada Chl-a  yang  sudah  tampak  pada  akhir  MP  II. Kajian  secara  detail  terkait  lambatnya penurunan  konsentrasi  NPP  dibandingkan Chl-a,  selanjutnya  dilakukan  analisis  profil data NPP dan Chl-a berdasarkan variasi bujur dan lintang (Gambar 4).
Profil  konsentrasi  NPP  dan  Chl-a musiman  berdasarkan  lintang  dan  bujur (Gambar 4), hasil yang diperoleh memperlihatkan  bahwa  Chl-a  mempunyai konsentrasi  yang  hampir  sama  saat  MP  II, MP  I  dan  musim  basah  (garis  warna  hijau, biru,  hitam)  (Gambar  4,  B  &  D).  Nilai konsentrasi Chl-a berkisar antara 0,15 sampai 0,3 mg/m 3 ; sedangkan konsentrasi NPP pada MP  II  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  saat musim  basah  dan  MP  I  (garis  warna  hijau) (Gambar  4 , A  &  C).  Konsentrasinya mencapai  400  sampai  700  mg  C/m 2 /hari, sedangkan  pada  musim  basah  dan  MP  I konsentrasi  NPP  berkisar  antara  300  sampai 400 mg C/m 2 /hari. Profil musiman menunjukkan  setelah  konsentrasi  NPP  dan Chl-a  mencapai  puncaknya  pada  musim kering, NPP lebih lambat mengalami
Gambar 3.  Sebaran rerata musiman dari NPP dan Chl-a berdasarkan tampilan  bujur terhadap waktu (A) NPP (B) Chl-a dan tampilan waktu terhadap lintang (C) NPP (D) Chl-a.
penurunan  dibandingkan  dengan  penurunan yang terjadi pada Chl-a. Hal ini menggambarkan bahwa penurunan konsentrasi NPP diduga tidak hanya dipengaruhi oleh penurunan konsentrasi Chl- a, tetapi kemungkinan besar ada faktor-faktor lain  yang  berpengaruh  dalam  memperlambat penurunan konsentrasi NPP.  Secara temporal karakteristik  NPP  dan  Chl-a,  pada  musim basah  dan  MP  I  konsentrasinya  rendah  dan saat  musim  kering  konsentrasinya  tinggi. Saat  MP  II,  NPP  dan  Chl-a  mengalami penurunan  konsentrasi  tetapi  NPP  lebih lambat  penurunan  konsentrasinya.  Musim basah mempunyai pengaruh yang kuat dalam menurunkan  konsentrasi  NPP  dan  Chl-a  dan musim  kering  berpengaruh  kuat  dalam meningkatkan  konsentrasi  kedua  parameter tersebut.  Umumnya saat  musim kering, suhu permukaan  laut  bagian  atas  lebih  rendah dibandingkan  lapisan  di  bawahnya  sehingga
memicu  terjadinya  fenomena upwelling . Fenomena tersebut mengakibatkan meningkatnya  konsentrasi  NPP  dan  Chl-a pada  permukaan  laut.  Sedangkan  pada musim basah, suhu permukaan laut di bagian atas lebih tinggi dibandingkan dengan lapisan di  bawahnya.  Kondisi  ini  mengakibatkan fenomena upwelling intensitasnya  berkurang dan  curah  hujan  yang  terjadi  mengakibatkan konsentrasi  NPP  dan  Chl-a  mengalami penurunan.  Menurut  Tapilatu  (2016),  terjadi kelimpahan  fitoplankton  sebanyak  tiga  kali lipat  di  bagian  timur  Laut  Banda  pada  bulan Agustus (bagian musim kering) dibandingkan  pada  bulan  Februari  (bagian musim basah). Bulan  Agustus  terjadi upwelling secara dominan dan bulan Februari didominasi  oleh  kejadian downwelling . Sebaran  NPP  dan  Chl-a  berdasarkan  bujur, konsentrasi  yang  tinggi  terdapat  pada  posisi 130 o -132 o bujur timur atau bagian timur
Gambar 4.  Profil NPP dan Chl-a musiman berdasarkan tampilan bujur (A) NPP (B) Chl-a dan tampilan lintang (C) NPP (D) Chl-a.
lokasi  kajian.  Sebaran  berdasarkan  lintang, konsentrasi  NPP  dan  Chl-a  yang  tinggi  di bagian  utara  lokasi  kajian.  Sebaran  NPP  dan Chl-a  pada  dasarnya  terkonsentrasi  pada pesisir pulau-pulau Kepulauan Maluku.
Hasil pengolahan data diperoleh deret waktu  konsentrasi  NPP  dan  Chl-a  serta koefisien  korelasi Pearson (Gambar  5).  Dari deret  waktu  tampak  bahwa  pola  atau kecenderungan  NPP  dan  Chl-a  secara temporal hampir sama. Dari musim basah ke MP I, NPP mengalami sedikit penurunan dan
Chl-a  mengalami  peningkatan.  Dari  MP  I menuju  musim  kering,  konsentrasi  NPP  dan Chl-a mengalami peningkatan secara signifikan  dan  mencapai  puncaknya  pada musim  kering.  Peningkatan  konsentrasi  NPP di  Laut  Banda  disebabkan  oleh  proses upwelling yang  dipicu  oleh  kondisi  angin maksimum  pada  musim  kering  tersebut (Kemili  &  Putri,  2012).  Puncak  kejadian upwelling di  Laut  Banda  terjadi  pada  bulan Agustus,  mengakibatkan  konsentrasi  Chl-a meningkat dan suhu permukaan laut menurun
Gambar 5.  Deret waktu NPP and Chl-a musiman dan korelasinya.
(Tristianto et  al .,  2021).  Dari  musim  kering menuju  MP  II,  konsentrasi  NPP  dan  Chl-a menurun  secara  signifikan.  Pola  yang terdapat  pada  deret  waktu  NPP  dan  Chl-a memperlihatkan  bahwa  musim  di  Indonesia mempunyai  pengaruh  yang  kuat  terhadap perubahan  atau  variabilitas  konsentrasi  NPP dan  Chl-a  di  perairan  Laut  Banda  dan sekitarnya.

## 3.2. Analisis NPP dan Chl-a Bulanan
Metode diagram Hovmöller digunakan  untuk  menganalisis  karakteristik NPP  dan  Chl-a  (Nieto  &  Mélin,  2016). Gambar  6  menunjukkan  bahwa  konsentrasi NPP  berkisar  antara  250-700  mg  C/m 2 /hari dengan nilai rata-rata 429 mg C/m 2 /hari. Chl- a mempunyai konsentrasi dari 0,1-0,5 mg/m 3 dengan  rata-rata  0,24  mg/m 3 .  Sebaran  NPP dan  Chl-a  berdasarkan  bujur  terhadap  waktu dan  waktu  terhadap  lintang,  konsentrasi terendah  terjadi  pada  bulan  April  dan Desember  dan  konsentrasi  tertinggi  pada bulan  Agustus.  Gambar  6 (A  &  B) menunjukkan  bahwa  konsentrasi  NPP  dan Chl-a  lebih  tinggi  di  bagian  timur  wilayah
kajian.  Gambar  6 (C  &  D)  memperlihatkan bahwa  konsentrasi  NPP  dan  Chl-a  lebih tinggi  di  bagian  pesisir  dibandingkan  laut lepas  yaitu  posisi  4 o lintang  selatan  (pesisir selatan Pulau Buru dan Pulau Seram). Hal ini disebabkan  oleh  pengaruh  tingginya  suplai nutrien  yang  bersumber  dari  daratan . NPP dan  Chl-a  memiliki  kecenderungan  yang hampir  sama  yaitu  mengalami  peningkatan atau  penurunan  yang  saling  bersesuaian secara  temporal  dan  mencapai  konsentrasi yang  tinggi  pada  bulan  Juni,  Juli  dan Agustus.  Sedangkan  bulan  Januari-April  dan November-Desember,  konsentrasinya  lebih rendah.  Peningkatan  nilai  konsentrasi  NPP dan  Chl-a  yang  terjadi  pada  bulan  Juni- Agustus  kemungkinan  pengaruh  dari  musim kering yang terjadi pada bulan-bulan tersebut.  Musim  kering  mempunyai  potensi yang  kuat  dalam  meningkatkan  kejadian upwelling sehingga unsur-unsur  hara naik ke permukaan laut menyebabkan tingkat kesuburan  perairan  meningkat.  Maret-April yang  merupakan  bagian  dari  MP  I  dengan konsentrasi  masih  relatif  rendah  akibat dampak dari musim basah sebelumnya,
Gambar 6.  Sebaran  rerata  bulanan  dari  NPP  dan  Chl-a  berdasarkan  tampilan  bujur  terhadap waktu (A) NPP (B) Chl-a dan tampilan waktu terhadap lintang (C) NPP (D) Chl-a.
sedangkan  bulan  Mei  sudah  mengalami peningkatan  karena  akan  memasuki  musim kering.  Pada  MP  II,  bulan  September konsentrasi  masih  tinggi  akibat  dampak  dari musim  kering  sebelumnya  dan  Oktober- November  menurun  karena  akan  memasuki musim basah.
Tumpang  susun  deret  waktu  sebaran NPP dan Chl-a dengan musim ikan cakalang, tuna  dan  layang  di  perairan  Laut  Banda  dan sekitarnya  disajikan  pada  (Gambar  7).  Nilai konsentrasi NPP sekitar 300-600 mg C/m 2 /hari  dan  Chl-a  antara  0,1-0,35  mg/m 3 . Berdasarkan  hasil  tersebut  perairan  Laut Banda  merupakan  area  mesotrofik.  Perairan mesotrofik  memiliki  parameter  oseanografi yang dominan dalam memengaruhi keberadaan  gerombolan  ikan  (Suhadha  &
Asriningrum,  2020).  Secara  temporal  dari Januari-Maret  konsentrasi  NPP  dan  Chl-a relatif stabil. Bulan  April-Juli terjadi peningkatan konsentrasi dan mencapai puncaknya  bulan Agustus. Bulan September- Desember  terjadi  penurunan  konsentrasi  secara signifikan.  Konsentrasi  terendah  terjadi  pada bulan  Desember.  Pada  umumnya  konsentrasi yang  rendah  terjadi  pada  waktu  atau  bulan  yang merupakan  bagian  dari  musim  basah  dan konsentrasi yang tinggi terjadi pada bulan bagian dari musim kering. Masa peningkatan konsentrasi terjadi  pada bulan  bagian  dari  MP  I  dan  masa penurunan  bagian  dari  MP  II.  Peningkatan  dan penurunan  konsentrasi  NPP  dan  Chl-a  terjadi secara  periodik  di  perairan  Laut  Banda. Variabilitas  konsentrasi  tersebut  diduga  terjadi akibat  pengaruh  dari  perbedaan  musim.  Analisis korelasi antara NPP dan Chl-a mempunyai
Gambar 7.  Deret  waktu  NPP  dan  Chl-a  bulanan  tumpang  susun  dengan  musim  ikan  pelagis (cakalang, tuna dan layang) di Laut Banda.
koefisien  korelasi  yang  sangat  tinggi  yaitu +0,96.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa NPP  dan  Chl-a  memiliki  hubungan  yang sangat  kuat.  NPP  dan  Chl-a  memiliki  pola atau  kecenderungan  yang  hampir  sama  dari awal  sampai  akhir  tahun.  Peningkatan  atau penurunan  konsentrasi  NPP  bersesuaian dengan  peningkatan  atau  penurunan  Chl-a secara  temporal.  Selanjutnya  dilakukan analisis deret waktu NPP dan Chl-a dikaitkan dengan  musim  ikan  pelagis  di  Laut  Banda yang  bersumber  dari  tiga  hasil  penelitian yang  pernah  dilakukan  (Waileruny et  al. , 2014;  Hamka  &  Rais,  2016;  Haruna et  al. , 2019).  Ikan  pelagis  yang  diteliti  yaitu cakalang  dan  tuna  sebagai  representasi pelagis  besar  dan  ikan  layang  sebagai representasi  pelagis  kecil.  Menurut  hasil penelitian  Waileruny et  al. (2014)  bahwa perairan Laut Banda dan sekitarnya merupakan daerah penangkapan ikan cakalang  di  Provinsi  Maluku.  Musim  ikan
cakalang berlangsung selama tujuh bulan dari bulan  September-Maret.  Berdasarkan  hasil tangkapan nelayan, musim ikan tuna berlangsung  dari  bulan  Oktober-April  dan paceklik  tuna  terjadi  bulan  Juni-September (Haruna et  al. ,  2019).  Musim  ikan  layang  di Laut Banda terjadi  selama enam  bulan  mulai dari  bulan  Mei-Oktober  (Hamka  &  Rais, 2016).  Hasil  yang  diperoleh  memperlihatkan bahwa  musim  ikan cakalang dan tuna terjadi pada musim basah dan MP II. Masa paceklik tuna terjadi  pada  musim  kering.  Musim  ikan layang  dominan  terjadi  pada  musim  kering. Musim  ikan  cakalang  dan  tuna  terjadi  pada saat  konsentrasi  NPP  dan  Chl-a  rendah  atau sedang  mengalami penurunan. Ikan cakalang dan  tuna  sebagai  pelagis  besar  merupakan ikan  karnivora,  sumber  makanannya  adalah ikan  pelagis  kecil  (Restiangsih  &  Amri, 2018).  Musim  ikan  layang  terjadi  saat konsentrasi NPP dan Chl-a tinggi, Kesuburan perairan  yang  tinggi  berdasarkan  parameter
NPP  dan  Chl-a  bersesuaian  secara  temporal dengan musim ikan layang. Setelah kesuburan  perairan  mencapai  puncaknya, selanjutnya berlangsung musim ikan cakalang  dan  tuna  di  perairan  Laut  Banda dan sekitarnya.

## 3.3. Analisis Korelasi NPP dan Chl-a Musiman dan Bulanan
Hasil  analisis  korelasi  diperoleh  nilai koefisien  korelasi  antara  parameter  NPP  dan Chl-a  koefisiennya  sebesar  +0,87  untuk musiman  (Gambar  5),  sedangkan  nilai koefisien  korelasi  bulanan  antara  NPP  dan Chl-a  sebesar  +0,96  (Gambar  7).  Nilai koefisien  korelasi  musiman  dan  bulanan semuanya  bernilai  positif.  Hal  tersebut menggambarkan  bahwa  parameter  NPP  dan Chl-a  memiliki  tren  atau  kecenderungan dengan arah yang sama (positif). Peningkatan konsentrasi  NPP  berbanding  lurus  dengan peningkatan konsentrasi Chl-a dan penurunan konsentrasi NPP berbanding lurus dengan  penurunan  konsentrasi  Chl-a.  Pola perubahan konsentrasi NPP berbanding  lurus dengan  pola  perubahan  konsentrasi  Chl-a. Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa koefisien  korelasi  antara  NPP  dan  Chl-a nilainya  sangat  tinggi,  kedua  parameter memiliki  hubungan  yang  sangat  kuat.  NPP dan Chl-a memiliki pola atau kecenderungan yang  hampir  sama  dari  awal  sampai  akhir tahun. Peningkatan atau penurunan konsentrasi NPP bersesuaian secara temporal dengan peningkatan atau penurunan konsentrasi  Chl-a.  Hasil  yang  diperoleh hampir  sama  dengan  hasil  penelitian  dari Merina  &  Zakaria  (2016),  bahwa  semakin tinggi  konsentrasi  Chl-a  maka  konsentrasi NPP akan semakin meningkat dan sebaliknya .
3.4. Analisis NPP dan Chl-a Saat Terjadi Fenomena La Niña dan El Niño Menurut  Atmadipoera et  al. (2020), 2010  adalah  tahun  kejadian  La  Niña  dan 2015  adalah  tahun  kejadian  El  Niño,
sedangkan  2012  adalah  tahun  normal  tanpa kejadian La Niña dan El Niño. Analisis deret waktu  NPP  dan  Chl-a  saat  terjadi  fenomena iklim global La Niña 2010 dan El Niño 2015 digunakan  sebagai  pembanding  konsentrasi NPP  dan  Chl-a  pada  kondisi  normal  2012 (Gambar  8).  Saat  La  Niña  2010,  konsentrasi NPP  antara  300-400  mg  C/m 2 /hari,  kondisi normal  2012  sekitar  300-530  mg  C/m 2 /hari dan  saat  El  Niño  2015  konsentrasinya  300- 720  mg  C/m 2 /hari.  Konsentrasi  Chl-a  pada La  Niña  2010  berkisar  0,1-0,2  mg/m 3 , kondisi  normal  2012  antara  0,1-0,3  mg/m 3 dan pada kejadian El Niño 2015 dari 0,1-0,45 mg/m 3 .  Hasil  yang  diuraikan  menunjukkan konsentrasi  NPP  dan  Chl-a  mengalami penurunan yang signifikan saat La Niña 2010 terjadi  pada  bulan  Juni-September  atau dominan  terjadi  pada  musim  kering.  Saat  El Niño  2015  terjadi  peningkatan  konsentrasi NPP  dan  Chl-a  pada  bulan  Juni-November atau saat musim kering dan MP II. Fenomena La  Niña  dan  El  Niño  mempunyai  peranan yang  kuat  dalam  memengaruhi  variabilitas konsentrasi  NPP  dan  Chl-a.  Fenomena  El Niño  mengakibatkan  kejadian upwelling meningkat  signifikan  (Yoga et  al. ,  2014). Peningkatan tersebut potensial meningkatkan konsentrasi  NPP  dan  Chl-a  di  permukaan laut.  Saat  fenomena  La  Niña  kejadian upwelling menurun  secara  kuantitas  dan magnitudo  sehingga  konsentrasi  NPP  dan Chl-a  menurun  secara  signifikan.  Hasil analisis  korelasi  menunjukkan  parameter NPP  dan  Chl-a  mempunyai  nilai  korelasi yang  tinggi  saat  La  Niña  ( r =  0,96),  kondisi normal  ( r =  0,97)  dan  El  Niño  ( r =  0,98). Nilai  korelasi  yang  tinggi  adalah  indikator statistik  bahwa  NPP  dan  Chl-a  mempunyai pola  atau  kecenderungan  yang  sama  atau hampir  sama  secara  temporal.  Kedua parameter  memiliki  hubungan  yang  kuat secara  linier.  Penurunan  atau  peningkatan konsentrasi  NPP  bersesuaian  waktunya dengan  perubahan  atau  variabilitas  yang terjadi  dalam  konsentrasi  Chl-a.  Menurut Hamka  &  Rais  (2016)  yang  menggunakan data hasil tangkapan ikan layang dari tahun
Gambar 8.  Deret waktu NPP and Chl-a bulanan saat (A) La Niña 2010 (B) Normal 2012 (C) El Niño 2015.
2008-2015  dalam  penelitiannya  mengatakan bahwa  saat  El  Niño  tahun  2015  hasil tangkapan  ikan  layang  meningkat  signifikan dibandingkan tahun 2010 saat terjadi La Niña dan  tahun  2012  sebagai  tahun  normal. Berdasarkan  data  VMS  ( Vessel  Monitoring System ),  jumlah  kapal  yang  melakukan operasi  penangkapan  ikan  tuna  pada  tahun 2015  (saat  El  Niño)  menurun  signifikan dibandingkan  tahun  normal  2016  (Syah et al ., 2020). Fenomena El Niño umumnya akan meningkatkan intensitas dan kekuatan upwelling yang mengakibatkan melimpahnya ikan  pelagis  kecil  di  perairan  Indonesia, sedangkan La Niña mengakibatkan melimpahnya  ikan  tuna/pelagis  besar  akibat kolam  air  panas  yang  menjadi  habitat  ikan tuna  bergeser  memasuki  wilayah  perairan Indonesia.

## IV.   KESIMPULAN
Konsentrasi  NPP  dan  Chl-a  memiliki variabilitas  secara  temporal  dan  spasial. Faktor  musim  di  Indonesia  memengaruhi variabilitas  NPP  dan  Chl-a.  Saat  musim kering, konsentrasi NPP dan Chl-a meningkat dan mencapai puncaknya. Saat musim basah, konsentrasinya  menurun  dan  mencapai  nilai
terendah.  Umumnya  konsentrasi  NPP  dan Chl-a  yang tinggi terjadi di  bagian utara dan timur  lokasi  kajian.  Selain  faktor  musim, fenomena iklim global, yakni La Niña dan El Niño mempuyai pengaruh terhadap variabilitas  NPP  dan  Chl-a  di  Laut  Banda. NPP  dan  Chl-a  memiliki  hubungan  linier yang kuat (korelasi tinggi) dan kecenderungan yang sama (positif). Peningkatan dan penurunan konsentrasi NPP dan  Chl-a  bersesuaian  secara  temporal. Konsentrasi  NPP  dan  Chl-a  yang  tinggi berkaitan dengan musim ikan layang (pelagis kecil).  Musim  ikan  cakalang  dan  tuna (pelagis  besar)  terjadi  saat  konsentrasi  NPP dan Chl-a rendah atau mengalami penurunan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih yang sebesar-besarnya kepada Dr. M. Rokhis Khomarudin  dan  Parwati  Sofan,  Ph.D.,  atas dukungan  moril,  materil  dan  saran-saran dalam melakukan penelitian ini. Penulis juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  para reviewer dan semua pihak yang berkontribusi memberikan  saran  dan  masukan  dalam perbaikan artikel ilmiah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Aryanti,  N.L.N.,  I.G.  Hendrawan,  &  Y. Suteja. 2019. Studi variabilitas produktivitas  primer  bersih  serta hubungannya dengan El-Niño Southern  Oscillation  (ENSO)  dan Indian  Ocean  Dipole  (IOD)  di  Laut Banda  berdasarkan  data  satelit  Aqua MODIS. J.  of  Marine  and  Aquatic Sciences, 5(1): 64-76. https://doi.org/10.24843/jmas.2019.v0 5.i01.p08
Atmadipoera,  A.S.,  A.S.  Jasmine,  M.  Purba,
& A.R.T.D. Kuswardani. 2020. Upwelling  characteristics in  the southern  Java  Waters  during  strong
La  Niña  2010  and  super  El  Niño 2015. J. Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis , 12(1): 257-276. https://doi.org/10.29244/jitkt.v12i1.28 977
Bailey,  M.J.,  J.  Flores,  S.  Pokajam,  &  U.R.
Sumaila. 2012. Towards better management  of  coral  triangle  tuna. Ocean  &  Coastal  Management ,  63: 30-42.
https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2 012.03.010
Behrenfeld,  M.J.  &  P.G.  Falkowski.  1997.
Photosynthetic  rates  derived  from satellite-based chlorophyll concentration. Limnology and Oceanography, 42(1): 1–20. https://doi.org/10.4319/lo.1997.42.1.0 001
Budiwati,  T., A.  Budiyono,  W.  Setyawati,  &
A.  Indrawati.  2010.  Analisis  korelasi
Pearson  untuk  unsur-unsur  kimia  air hujan di Bandung. J. Sains Dirgantara , 7(2): 100-112. http://jurnal.lapan.go.id/index.php/jur nal_sains/article/view/1118/1006 Eko,  D.N.  2013.  Karakteristik  curah  hujan abad  20  di  Jakarta  berdasarkan kejadian  iklim  global. J.  Meteorologi dan Geofisika , 14(3): 139-147.
https://doi.org/10.31172/jmg.v14i3.16
5
Garini,  B.N.,  J.  Suprijanto,  &  I.  Pratikto. 2021. Kandungan chl-a dan kelimpahan  di  perairan  Kendal,  Jawa Tengah. J. of Marine Research , 10(1): 102-108. https://doi.org/10.14710/jmr.v10i1.28
655
Gunawan,  E.A.,  A.  Agussalim,  &  H. Surbakti.  2019.  Pemetaan  sebaran klorofil-a  menggunakan  citra  satelit Landsat  multi  temporal  di  Teluk Lampung  Provinsi  Lampung. J. Maspari , 11(2): 49-58. https://doi.org/10.36706/maspari.v11i 2.9467
Hamka,  E.  &  M.  Rais.  2016.  Penentuan musim  penangkapan  ikan  layang ( Decapterus  sp .)  di  perairan  timur
Sulawesi Tenggara. J. IPTEKS Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan , 3(6): 510-517. https://journal.unhas.ac.id/index.php/i ptekspsp/article/view/3060
Harahap,  M.A.,  V.P.  Siregar,  &  S.B.  Agus.
2019. Spatial  and  temporal  pattern of pelagic fishing ground used oceanography  data  in  West-Sumatera waters. J. Ilmu dan  Teknologi Kelautan  Tropis ,  11(2):  297-310. http://doi.org/10.29244/jitkt.v11i2.22 590
Haruna,  J.B.  Paillin,  R.H.S.  Tawari,  A.
Tupamahu,  S.R.  Siahainenia,  &  F.D.
Silooy. 2019. Dinamika daerah
penangkapan tuna madidihang
( Thunnus  albacores )  di  perairan  Laut Banda.  Prosiding  Pertemuan  Ilmiah Nasional  Tahunan  XVI  ISOI  2019. Ambon,  7-8  November  2019,  89-100 pp. https://www.researchgate.net/publicat ion/342437612
Hu,  C.,  Z.  Lee,  &  B.  Franz.  2012. Chlorophyll a algorithms for oligotrophic oceans: A novel approach based on three-band
reflectance difference. J. of Geophysical Research, 117(C1): C01011. https://doi.org/10.1029/2011jc007395
Kemili,  P.  &  M.R.  Putri.  2012.  Pengaruh durasi dan intensitas upwelling
berdasarkan anomali suhu permukaan laut terhadap variabilitas produktivitas  primer  di  perairan Indonesia. J.  Ilmu  dan  Teknologi
Kelautan Tropis , 4(1): 66-79.
https://journal.ipb.ac.id/index.php/jur nalikt/article/view/7807
Lee,  Z.,  J.  Marra,  M.J.  Perry,  &  M.  Kahru. 2014.  Estimating  oceanic  primary productivity  from ocean color remote sensing:  A  strategic  assesment. J.  of Marine Systems , 149: 50-59. https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2014 .11.015
Marpaung, S., R. Faristyawan, A.D. Purwanto,  W.  Asriningrum,  A.G. Suhadha,  T.  Prayogo,  &  J.  Sitorus.
2020.  Analysis  of  water  productivity in  the  Banda  Sea  based  on  remote sensing satellite data. International  J. of Remote Sensing and Earth Sciences , 17(1): 25-34. https://doi.org/10.30536/j.ijreses.2020
.v17.a3280
Menteri  Kelautan  dan  Perikanan.  2015.
Larangan penangkapan ikan di wilayah pengelolaan perikanan Republik  Indonesia  714.  Peraturan
Menteri  Kelautan  dan  Perikanan Nomor  4  Tahun  2015.  Kementerian Kelautan  dan  Perikanan  (KKP). Jakarta. 4 p. http://jdih.kkp.go.id/peraturan/4- permen-kp-2015-ttg.pdf
Merina, G. & I.J. Zakaria. 2016. Produktivitas primer  fitoplankton dan analisis  fisika  kimia  di  perairan  laut pesisir barat Sumatera Barat.
Metamorfosa J. of Biological Sciences , 3(2): 112-119. https://doi.org/10.24843/metamorfosa
.2016.v03.i02.p08
Nababan,  B.  &  K.  Simamora.  2012. Variabilitas  konsentrasi  chl-a  dan suhu  permukaan  laut  di  Perairan Natuna. J.  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan  Tropis ,  4(1):  121-134. https://doi.org/10.29244/jitkt.v4i1.781 5
Nieto,  K.  &  F.  Mélin.  2016.  Variability  of chlorophyll-a  concentration  in  the Gulf  of  Guinea  and  its  relation  to physical oceanographic variables. Progress  in  Oceanography ,  151:  97- 115.
https://doi.org/10.1016/j.pocean.2016.
11.009
Nuzapril,  M.,  S.B.  Susilo,  &  J.P.  Panjaitan.
2017. Relationship between
chlorophyll-a concentration with primary productivity rate using Landsat  8  imagery. J.  Teknologi Perikanan  dan  Kelautan ,  8(1):  105-
114.
https://doi.org/10.24319/jtpk.8.105-
114
O'Reilly,  J.E.,  S.  Maritorena,  B.G.  Mitchell,
D.A.  Siegel,  K.L.  Carder,  S.A. Garver,  M.  Kahru,  &  C.R.  McClain. 1998. Ocean color chlorophyll algorithms  for  SeaWiFS, J.  of Geophysical  Research ,  103:  24937-
24953. https://doi.org/10.1029/98JC02160
Paillin, J.B., D.D.P. Matrutty, S.R. Siahainenia,  R.H.S.  Tawari,  Haruna,
& P. Talahatu. 2020. Daerah penangkapan
potensial tuna madidihang Thunnus albacares , Bonnaterre, 1788 (Teleostei: Scombridae)  di  Laut  Seram. J. Kelautan  Tropis ,  23(2):  207-216. https://doi.org/10.14710/jkt.v23i2.707 3
Persson,  A.  2017.  The  story  of  Hovmöller diagram. American  Meteorological Society, 98(5): 949-957. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-15-
00234.1
Prayoga,  I.M.S.,  I.D.N.N.  Putra,  &  I.G.N.P. Dirgayusa.  2017.  Pengaruh  sebaran konsentrasi  chl-a  berdasarkan  citra satelit  terhadap  hasil  tangkapan  ikan tongkol  ( Euthynnus sp . )  di  Perairan Selat Bali. J. of Maritime and Aquatic Science , 3(1): 30-46. https://doi.org/10.24843/jmas.2017.v3 .i01.30-46
Restiangsih,  Y.H.  &  K.  Amri.  2018.  Aspek biologi  dan  kebiasaan  makanan  ikan cakalang  ( Katsuwonus  pelamis )  di Laut  Flores  dan  sekitarnya. Bawal Widya  Riset  Perikanan  Tangkap , 10(3): 187-196. http://ejournal- balitbang.kkp.go.id/index.php/bawal/ article/view/6347
Sihombing,  R.F,  R.  Aryawati,  &  Hartoni.
2013. Kandungan klorofil-a fitoplanton  di  sekitar  perairan  Desa Sungsang Kabupaten Banyuasin Sumatera  Selatan. J.  Maspari ,  5(1): 33–39. https://doi.org/10.36706/maspari.v5i1 .1295
Suhadha,  A.G.  &  W.  Asriningrum.  2020.
Potential  fishing  zones  estimation based  on  approach  of  area  matching between thermal front and
mesotrophic  area. J.  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis ,  12(2): 565-581. https://doi.org/10.29244/jitkt.v12i2.28 305
Syah,  A.F.,  J.L.  Gaol,  M.  Zainuddin,  N.R.
Apriliya, D. Berlianty, & D.
Mahabror. 2020. Detection of potential  fishing zones of bigeye tuna ( Tunnus  obesus )  at  profundity  of  155 m  in  the  eastern  Indian  Ocean. Indonesian  J.  of  Geography ,  52(1):
29–35.
https://doi.org/10.22146/ijg.43708
Tapilatu,  Y.H.  2016.  Profil  oseanografi biologi  Laut  Banda:  Sebuah  tinjauan kritis. J.  Omni  Akuatika ,  12(2):  58– 66. http://ojs.omniakuatika.net/index.php/ joa/article/download/100/51 Tristianto,  G.,  S.Y.  Wulandari,  A.A.D. Suryoputro,  G.  Handoyo,  &  M. Zainuri.  2021.  Studi  variabilitas upwelling di  Laut  Banda. Indonesian J.  of  Oceanography ,  3(1):  25-35. https://doi.org/10.14710/ijoce.v3i1.97 64
Waileruny, W., E.S. Wiyono, S.H. Wisudo, A.
Purbayanto,  &  T.W.  Nurani.  2014.
Musim  dan  daerah  penangkapan  ikan cakalang di Laut Banda dan sekitarnya Provinsi Maluku. J. Teknologi  Perikanan  dan  Kelautan , 5(1): 41-54. https://doi.org/10.24319/jtpk.5.41-54 Winarso,  G.  &  Y.  Marini.  2014.  MODIS standard (OC3) chlorophyll-a
algorithm  evaluation  in  Indonesian Seas. International  J.  of  Remote Sensing  and  Earth  Sciences ,  11(1):
11–20.
https://doi.org/10.30536/j.ijreses.2014 .v11.a2597
Yoga,  R.B.B.,  H.  Setyono,  &  G.  Harsono.
2014. Dinamika upwelling dan downwelling  berdasarkan  variabilitas suhu permukaan laut dan klorofil-a di perairan selatan Jawa. J. of
Oceanography , 3(1): 57-66.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.ph p/joce/article/view/4704
Submitted  :   29 July 2021 Reviewed  :   29 November 2021 Accepted  :  28 March 2022

## FIGURE AND TABLE TITLES
Figure 1.  The study area of research in the Banda Sea and its surroundings. Figure 2.  Flowchart of research to analysis NPP and Chl-a characteristics.
Figure 3.  Distribution  of  seasonally  average  of  NPP  and  Chl-a  based  on  longitude  versus time (A) NPP (B) Chl-a and time versus latitude (C) NPP (D) Chl-a.
Figure 4.  The profile of seasonal NPP and Chl-a based on longitude (A) NPP (B) Chl-a and based on latitude (C) NPP (D) Chl-a.
Figure 5.  Seasonal NPP and Chl-a time series and its correlation.
Figure 6.  Distribution  of  monthly  average  of  NPP  and  Chl-a  based  on  longitude  versus time(A) NPP (B) Chl-a and time versus latitude (C) NPP (D) Chl-a.
Figure 7.  Time series of monthly NPP and Chl-a overlay with pelagic fish seasons (skipjack,
tuna and flying) in the Banda Sea.
Figure 8.  Time series of monthly NPP and Chl-a during (A) La Niña 2010 (B) Normal 2012 (C) El Niño 2015.