## Spatial And Temporal Analysis Of Sea Surface Temperature Variability And Chlorophyll-A Over Two Decades In North Sulawesi Waters
(Analisis Spasial Dan Temporal Dari Variabilitas Suhu Permukaan Laut Dan Klorofil – A Selama Dua Dekade di Perairan Sulawesi Utara)
Muhammad Candra Buana 1 *, Wilhelmina Patty 2 , Rose O.S.E. Mantiri 2 , Johnny Budiman 2 Joice R.T.S.L. Rimper 2 , Jety K. Rangan 2 , Deiske A. Sumilat 2
1 Master of Aquatic Science Program, Faculty of Fisheries and Marine Sciences, Sam Ratulangi University, Jl. Unsrat Bahu Campus, Manado 95115 North Sulawesi, Indonesia
2 Lecturer of the Faculty of Fisheries and Marine Sciences, Sam Ratulangi University, Jl. Unsrat Bahu Campus, Manado 95370 North Sulawesi, Indonesia
*Corresponding author: mc.buana88@gmail.com
Manuscript received: 18 May 2024. Revision accepted: 25 July 2024

## Abstract
Sulawesi waters are directly affected by the dynamics that occur in the Pacific Ocean. The ENSO phenomenon that occurs in the Pacific Ocean can also be felt in the waters of the Sulawesi Sea. The dynamics of oceanographic parameters can cause climate change. The extreme impact of climate change is mainly the occurrence of rising temperatures and seasonal shifts. The purpose of  this  study  is  to  analyze  the  variability  of  spatial  and  temporal  anomalous  distribution  of  sea surface  temperature  and  chlorophyll-a.  This  study  used  monthly  AQUA  Modis  image  data, conducted by analyzing the spatial and temporal distribution of sea surface temperatures during the two decades of the period 2003 - 2022. This analysis is based on anomalous values obtained from  subtracting  parameter  values  from  historical  values  (the  average  value  of  all  data).  The results of spatial variability analysis of sea surface temperature and chlorophyll –show anomalous variations occur in the western and transitional season periods I, while in the eastern season and transition II positive abnormal values dominate the eastern waters negative anomalies dominate the western waters opposite to chlorophyll – a. This study showed that there was an increase in sea surface temperature slope by 0.000840C / year while in chlorophyll - a there was a decrease in slope by 0.00072mg / m3 / year.
Keywords: Spatial, Temporal, SPL, Chlorophyll – a, Climate Change .

## Abstrak
Perairan  Sulawesi  mendapatkan  pengaruh  secara  langsung  dari  dinamika  yang  terjadi  di Samudera  Pasifik.  Fenomena  ENSO  yang  terjadi  di  Samudera  Pasifik  juga  dapat  dirasakan dampaknya  di  perairan  Laut  Sulawesi.  Dinamika  parameter  oseanografi  dapat  menyebabkan terjadinya  perubahan  iklim.  Dampak  ekstrem  dari  perubahan  iklim  terutama  adalah  terjadinya kenaikan  temperatur  serta  pergeseran  musim.  Tujuan  penelitian  ini  Menganalisis  Variabilitas distribusi anomali spasial dan temporal dari suhu permukaan laut dan klorofil – a, Penelitian ini menggunakan data citra AQUA Modis bulanan, dilakukan dengan menganalisis sebaran spasial dan  temporal  suhu  permukaan  laut  selama  dua  dekade  periode  2003  -  2022.  Analisa  ini didasarkan  pada  nilai  anomali  yang  didapat  dari  pengurangan  nilai  parameter  dengan  nilai historis  (rerata  nilai  seluruh  data).  Hasil  analisis  variabilitas  spasial  suhu  permukaan  laut  dan klorofil –  a  menunjukan  variasi  anomali  terjadi  pada  periode  musim  barat  dan  peralihan  I  , sedangkan pada musim timur dan peralihan II nilai anomali positif mendominasi perairan sebelah timur  anomali  negatif  mendominasi  perairan  sebelah  barat  sebaliknya  dengan  klorofil –  a. Penelitian  ini  menunjukan  bahwa  terjadi  peningkatan  slope  suhu  permukaan  laut  sebesar 0,000840C/  tahun  sedangkan  pada  klorofil  -  a  terjadi  penurunan  slope  sebesar 0,00072mg/m3/tahun.
Kata kunci: Spasial, Temporal, SPL, Klorofil – a, Perubahan Iklim.

## PENDAHULUAN
Perairan Sulawesi mendapatkan pengaruh  secara  langsung  dari  dinamika yang  terjadi  di  Samudera  Pasifik,  salah satunya  melalui  mekanisme  arus  lintas Indonesia  (arlindo)  yang  membawa  masa air  dari  Samudera  Pasifik  ke  Samudera Hindia.  Fenomena  ENSO  yang  terjadi  di Samudera  Pasifik  juga  dapat  dirasakan dampaknya  di  perairan  Laut  Sulawesi (Seprianto et al., 2016). ENSO merupakan fenomena  yang  terbentuk  akibat  adanya anomali  suhu  permukaan  laut  di  wilayah samudera  pasifik  ekuator  (Fadlan  et  al., 2017).
Suhu  Permukaan  Laut  (SPL)  adalah salah  satu  parameter  dalam  bidang oceanografi (Akhbar et al., 2018). Kecepatan angin juga mempengaruhi SPL, karena  mempengaruhi  arus  laut  dan merupakan  faktor  pengendali  transpor panas  (Bratzokat  et  al.,1993  dalam Santoso et al., 2021). Pada lautan, klorofil atau  pigmen  fotosintesis  ini  ditemukan pada fitoplankton, fotosintesis menyumbang  sebagian  besar  produksi primer  di  ekosistem  laut  dan  membantu aliran  energi  dan  bahan  organik  yang
menopang produksi di laut (Santoso et al., 2021).
Dinamika parameter oseanografi dapat  menyebabkan terjadinya  perubahan iklim.  Dampak  ekstrem  dari  perubahan iklim  terutama  adalah  terjadinya  kenaikan temperatur serta pergeseran musim. Kenaikan temperatur atau suhu menyebabkan  es  dan  gletser  di  Kutub Utara  dan  Selatan  mencair.  Peristiwa  ini menyebabkan terjadinya pemuaian massa air  laut  dan  kenaikan  permukaan  air  laut. Hal  ini  akan  mempengaruhi  pola  dan distribusi ikan di laut (Asia, 2017).
Anomali merupakan suatu penyimpangan atau keanehan yang sering terjadi  pada  suatu  proses  analisis  data. Anomali juga sering disebut sebagai suatu kejadian  yang  tidak  bisa  diperkirakan sehingga  sesuatu  yang  terjadi  akan berubah dari kejadian biasanya (Rahmawati.,2017).

## METODE
Waktu dan Lokasi Penelitian
Untuk tempat penelitian yaitu Perairan  Sulawesi  Utara  hingga  perairan Kabupaten  Kepulauan  Sangihe  yang dibatasi  wilayah  pada  posisi  koodinat  0°  - 3°LU dan 123 ° -126 ° BT (Gambar1).
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian
Alat dan Data Penelitian
Alat yang digunakan yaitu perangkat keras  Laptop Hp Core i5 10 TH GEN untuk
membantu dalam pengolahan data sekunder.  Perangkat  lunak  ( software ) GrADs 2.2.1 untuk membantu mengekstrak
data  komposit  menggunakan  bahasa pemograman  dan Microsoft  Office untuk membantu dalam validasi data dan ArcGIS untuk  memetakan  data  komposit  yang digunakan. Data penelitian yang digunakan adalah    Data  Citra  AQUA-MODIS  level  3 km  dengan  resolusi  4km.  Dengan  jenis data  komposit  bulanan  untuk  parameter suhu  permukaan  laut  dan  klorofil-a  yang diunduh dari https://oceancolor.gsfc.nasa.gov dengan periode tahun 2003-2022.

## Metode Pengolahan dan Analisis Data
Metode  yang  di  gunakan  adalah analisis  spasial  dan  temporal.  Analisis spasial  diawali  dengan  mengambil  data yang  telah  di  unduh  dalam  Format Netcdf(.nc) kemudian diekstrak menggunakan software Panoply digunakan untuk  mengubah  data  dengan  format  .nc diubah  menjadi format .text yang  nantinya akan diolah menggunakan Microsoft Excel. Data  yang  telah  diekstrak  berupa  data bulanan  disusun  berdasarkan  periode waktu pengambilan data dari tahun 2003 – 2022, setelah data disusun kemudian dicari nilai anomali.
Nilai  anomali  yang  didapat  dari  data bulanan  yang  dikurangi  dengan  nilai historis.  Nilai  historis  adalah  nilai  rerata selama  20  tahun.  Setelah  diperoleh  nilai anomali bulanan, selanjutnya dihitung nilai slope / tren / kemiringannya (Deser  et al., 2010). Nilai X merupakan waktu sedangkan nilai Y merupakan nilai anomali.
Nilai Anomali  :  Data  bulanan  -  Nilai Historis Nilai Historis  : Rerata Data bulanan
Setelah didapatkan nilai anomali dari lokasi  penelitian,  kemudian  dilakukan pemetaan dengan software Arc-Gis.
Pada  analisis  temporal  dilakukan perhitungan  tren/slope  atau  regresi  linier., menurut (Harsiti et al.,2022) Regresi linear sederhana  atau  sering  disingkat  dengan SLR  (Simple  Linier  Regression)  juga merupakan  salah  satu  metode  statistik yang  dipergunakan  dalam  produksi  untuk melakukan  peramalan  atau  pun  prediksi tentang  karakteristik  kualitas  maupun kuntitas.    Persamaan  umum  metode
regresi linier sederhana dalam penelitian ini adalah:
y = a +bx dimana: a = Konstanta b = Koefisien regresi Y= Variabel dependen (variabel tak bebas)
X  = Variabel independen (variabel bebas)
Apabila nilai koefisien regresi tersebut adalah  positif  maka  mengindikasikan adanya  tren  kenaikan  nilai  parameter. Sebaliknya  jika  nilai  koefisien  regresi tersebut  negatif  maka  mengindikasikan adanya  trend  penurunan  nilai  parameter. Semakin  besar  nilai  koefisien  regresi semakin kuat peningkatannya (Douglass et al ., 2008 dalam Syaifullah, 2015)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabilitas  Spasial  Anomali  SPL  dan Klorofil – a di Perairan Sulawesi Utara Visualisasi  anomali  SPL  bulanan  di Perairan  Sulawesi  Utara  pada  periode tahun  2003 –  2022.  Anomali  positif ditunjukan  dengan  rentang  warna  kuning hingga  kemerahan  sedangkan  anomali negatif ditunjukan dengan warna biru. Pola sebaran spasial anomali  SPL di Perairan Sulawesi  Utara  (Gambar  2)  pada  musim barat Desember –  Februari  (DJF) menunjukan adanya anomali positif hampir di seluruh Perairan Sulawesi Utara dengan nilai anomali berada  pada kisaran  -0,1620 –  0,9858  dengan  nilai  anomali  rata  –  rata 0,0477.  Musim  peralihan  I  Maret –  Mei (MAM) anomali positif terjadi di bulan Maret kemudian  pada  bulan  April  dan  Mei menunjukan  anomali  negatif  di  seluruh wilayah  Perairan  Sulawesi  Utara.  Nilai anomali  pada  musim  peralihan  I  berada pada kisaran -0,3427 – 0,7600 dengan nilai anomali rata – rata 0,0273. Selama musim timur Juni – Agustus  (JJA) dan  musim  peralihan  II  September – November  (SON)  rata –  rata  SPL  di perairan  Sulawei  Utara.  Pola  sebaran anomali  menunjukan  nilai  positif  pada wilayah  Perairan  Sulawesi  Utara  sebelah timur sedangkan sebelah barat  cenderung memiliki nilai anomali negatif. Nilai anomali pada  musim  timur  (JJA)  berada  pada
kisaran –  0,3900  –  1,0675  dengan  nilai anomali  rata –  rata  0,0719,  anomali  pada musim peralihan II  berada pada kisaran – 0,2683 – 0,8799 dengan nilai anomali rata
–  rata  0,5329.  Hal  ini  sesuai  yang ditemukan  dalam  studi  (Santoso  et  al.,
2021) penelitian dilakukan dengan cakupan wilayah perairan indonesia yang menyebutkan  anomali  SPL  untuk  wilayah perairan  Indonesia  secara  spasial  pada kisaran ( – 4) - 2⁰C
Gambar 2. Sebaran umum distribusi spasial anomali suhu permukaan laut (SPL) bulanan  periode 2003 – 2022 di Perairan  Sulawesi Utara.
Sebaran  nilai  anomali  klorofil  -  a bulanan  di  Perairan  Sulawesi  Utara  pada periode tahun 2003 – 2022. Anomali positif di  tunjukan  dengan  rentang  warna  hijau sedangkan  anomali  negatif  di  tunjukan dengan warna ungu. Pola sebaran spasial anomali    klorofil  -  a  diPerairan  Sulawesi Utara (Gambar 3) pada musim barat (DJF) dan musim peralihan I (MAM) menunjukan sebaran  anomali  positif  berada  pada perairan sebelah barat dan wilayah pesisir pantai  utara.  Nilai    anomali  pada  musim barat  menunjukan  kisaran    (-0,0754) – 0,3222 mg/m3 dengan nilai anomali rata – rata 0,0006 mg/m3. Pada musim peralihan I  nilai  anomali  berada  pada  kisaran  ( – 0,0880) –  0,1041  mg/m3  dengan  nilai anomali  rata –  rata  0,0005  mg/m3.  Pola sebaran anomali bulanan klorofil – a pada musim timur (JJA) dan musim peralihan II (SON)  di  perairan  Sulawei  Utara  secara umum menunjukan anomali negatif hampir di  seluruh  wilayah  perairan  kecuali  pada bulan November anomali positif mendominasi perairan bagian barat.
Sebaran  nilai  anomali  klorofil –  a  bulanan pada  musim  timur  menunjukan  kisaran –
0,2781 –  0,9858  mg/m3  dengan  nilai anomali  rata –  rata  0,0135  mg/m3.  Nilai anomali  pada  musim  peralihan  II  berada pada  kisaran –  0,0742  –  0,2302  mg/m3 dengan  nilai  anomali  rata –  rata  –  0,0034 mg/m3.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian, Santoso (2021) yang menyebutkan bahwa konsentrasi klorofil -a di perairan insonesia berada pada kisaran (-0,2) – 18 mg/m3.
Variabilitas Temporal Anomali SPL  dan Klorofil – a di Perairan Sulawesi Utara Peningkatan slope SPL yang terjadi di Perairan  Sulawesi  Utara  (Gambar  4a) selama Dua Dekade yaitu sebesar +0.00007  atau  0.0008  ⁰C/tahun.  Nilai anomali  maksimum  sebesar  1.41  yang terjadi  pada  bulan  Januari  2017,  dan Anomali  minimum  sebesar –  1.25  yang terjadi pada bulan Oktober 2015. pergerakan  grafik  anomali  secara  umum bergerak fluktuatif tetapi mengalami kecenderungan peningkatan anomali setiap tahunnya. Grafik slope klorofil - a di
Perairan  Sulawesi  Utara  (Gambar  4b) selama  dua  dekade  periode  2003 –  2022 terjadi penurunan sebesar – 0.00006 atau –  0.0007  mg/m3/tahun.  Nilai  anomali maksimum  sebesar  0.1871  yang  terjadi pada  bulan  Agustus  2015,  dan  anomali minimum  sebesar –  0.0670  yang  terjadi pada  bulan  Oktober  2020.  pergerakan grafik  anomali  secara  umum  bergerak fluktuatif tetapi mengalami kecenderungan penurunan anomali setiap tahunnya. Hasil yang  sama  ditemukan  pada  penelitian yang  dilakukan  Santoso  (2021)  dimana penelitian dengan metode menghitung nilai slope selama dua dekade, adapun wilayah yang diamati terbagi menjadi 3 lokasi yaitu laut  Cina  Selatan,  Perairan  Utara  papua,
dan  Laut  Jawa  Bagian  Selatan.  Hasil pengukuran menunjukan adanya peningkatan slope anomali SPL untuk Laut Cina  Selatan  sebesar  0,0009  ⁰C/tahun, Perairan Utara Papua dengan nilai 0,0006 ⁰C/tahun,  dan  Perairan  Jawa  Bagian Selatan  menunjukan  nilai  0,0011⁰C/tahun. Peningkatan  Slope  Anomali  klorofil  -a tertinggi  terjadi  di  Perairan  Selatan  Jawa dengan  nilai  0,0267  mg/m3,  Sedangkan terjadi  penurunan  slope  di  Laut  Cina Selatan dan perairan Sebelah Utara Papua sebesar (-0,0132 mg/m3). Hal ini menunjukan bahwa telah terjadi
peningkatan  nilai  slope  tehadap  SPL  dan penurunan nilai slope pada klorofil – a.
Gambar 3. Sebaran umum distribusi spasial anomali klorofil - a   bulanan periode 2003 – 2022 di Perairan Sulawesi Utara
Gambar 4. Distribusi time series anomali a) SPL b) Klorofil-a selama tahun 2003 –2022
Siklus  tahunan  anomali  SPL  dari tahun  2003 –  2022  dapat  diamati  pada (Gambar  5a)  Pada  siklus  SPL  secara umum  anomali  tahunan  berada  diantara garis  rata –  rata  klimatologisnya  (garis hitam). Selama lima tahun terakhir kecenderungan nilai anomali berada diatas klimatologinya,  hal  ini  menunjukan  ada perubahan yang signifikan atau tidak stabil khususnya  di  musim  kering.  Variabilitas suhu  permukaan  laut  dapat  dipengaruhi oleh  berbagai  faktor,  termasuk  perubahan iklim, pola arus laut, aktivitas manusia, dan banyak lagi. Menurut Habibie et al., (2014) yang  menyatakan  bahwa  perubahan  nilai SPL ini mungkin sebagai bagian dari variasi natural, ataupun merupakan akibat pemanasan global yang di sebabkan oleh gas  rumah  kaca  dan  aerosol  akibat aktivitas  manusia.Siklus  tahunan  anomali klorofil  -  a  dari  tahun  2003 –  2022  dapat diamati  pada  (Gambar  5b)  Pada  siklus klorofil – a secara umum berada tidak jauh
dari garis rata – rata klimatologisnya, dilihat dari pola tahunannya peningkatan signifikan  terjadi  pada  musim  kering  di bulan JJA. Kondisi serupa juga disampaikan dalam penelitian Ratnawati et al.  (2016)  bahwasannya  puncak  klorofil-a tertinggi terjadi pada periode Juni, Juli, dan Agustus  yang  mencapai  0,45  mg/m3.  Hal ini didukung dengan pernyataan Sukresno et al., (2020) yang menyatakan konsentrasi klorofil pada  musim  timur cenderung lebih tinggi  jika  dibandingkan  dengan  musim barat.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  pada bulan agustus musim panas terjadi di BBU termasuk wilayah Perairan Sulawesi Utara yang  menyebabkan  intensitas  dan  durasi cahaya matahari semakin panjang, dengan adanya pencahayaan yang tinggi membuat proses fotosintesis
semakin maksimal dan meningkatkan konsentrasi klorofil – a di wilayah Perairan Sulawesi Utara.
Gambar 5. Distribusi nilai anomali a) SPL b) Klorofil-a setiap bulan menurut tahun pengolahan dari tahun 2003 - 2022

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil  analisis  variabilitas  spasial  di Perairan Sulawesi Utara SPL dan klorofil – a menunjukan variasi anomali terjadi pada periode musim barat dan peralihan I hampir diseluruh  wilayah  perairan,  sedangkan pada  musim  timur  dan  peralihan  II  nilai anomali  positif  mendominasi  perairan sebelah  timur  Sulawesi  Utara  sedangkan anomali  negatif  mendominsi  perairan sebelah barat sebaliknya dengan klorofil -a. Nilai anomali SPL mengalami peningkatan slope  sebesar  +0,00007  atau  0,000840C/
tahun,  sedangkan  untuk  klorofil –  a mengalami penurunan nilai slope sebesar - 0,00006 atau -0,00072mg/m3/tahun. Hal ini menunjukan  bahwa  selama  dua  dekade terakhir telah terjadi peningkatan nilai slope untuk parameter SPL dan penurunan  nilai slope untuk klorofil – a.

## Saran
Penelitian  ini  hanya  menggunakan area  di  Perairan  Sulawesi  Utara,  untuk penelitian  selanjutnya  dibutuhkan  2  area yang  berbeda  seperti  wilayah  di  belahan bumi utara dan selatan indonesia sehingga dapat  terlihat  jelas  perbedaan  variasi  nilai
anoamli.  Perlu  ditambahkan  parameter oceanografi  lainya  untuk  mendukung kenaikan  Slope  yang  terjadi  selama  dua dekade terakhir.

## DAFTAR PUSTAKA
Akhbar,  A.  I.,  Jaya.Y.  V,  &  T.  Febrianto.
(2018). Dinamika Maritim Kajian Suhu Permukaan  Laut  Berdasarkan  Data
Citra Satelit NOAA-AVHRR Dan Data Argo Float di Perairan Selatan Jawa, Coastal & Marine Resources Research  Center,  Raja  Ali  Haji Maritime  University  Tanjungpinang-
Indonesia p-ISSN: 2086-809 7(1):27 – 32.
Asia,  M.  J,  Simanjuntak,  R.  Santoso.  H. (2017)  Analisis  Hubungan  Hasil Tangkapan Ikan Cakalang (Katsuwonus Pelamis) Dengan Kondisi Suhu Permukaan Laut Pada Tiga  Wpp  (Wpp714,  715,  Dan  716) Sebagai  Fishing  Ground  Nelayan  Di
Bitung.  Buletin  Matric  Vol.  14  No.  1 Juni 2017.
Bartzokas, A., D. Metaxas A, & Ganas. I. S.
(1993). Spatial And Temporal
Seasurface Temperature Covariances  in  The  Mediterranean . Int. J. Climatol., 41:201 –213.
Deser, C., A. Phillips.S, & Alexander. M. A.
(2010).  Twentieth  Century  Tropical Sea  Surface  Temperature  Trends Revisited. Geophys. Res. Lett., 37:1 – 6.
L10701, doi:10.1029/2010GL043321, 2010.
Douglass, D. H., Christy J. R, Pearson. B. D,  &  S.  (2008).  A  Comparison  of Tropical  Temperature  Trends  with Model  Predictions.  Int.  J.  Climatol., 28:1693 –1701.
Fadlan A., Sugianto D., N., K, & Zainuri M.,
(2017). Pengaruh Fenomena
Monsun, El Nino Soithern Oscillation (ENSO)  dan  Indian  Ocean  Dipole (IOD) Terhadap Anomali Tinggi Muka Laut  di  Utara  dan  Selatan  Pulau Jawa.  Prosiding  Seminar  Nasional Hasil-Hasil  Penelitian  Perikanan  dan Kelautan Ke-VI, Hal. 205-217.
Habibie,  M.N & Nuraini  T.  A.  (2014), Karakteristik  Dan  Trend  Perubahan Suhu  Permukaan  Laut  di  Indonesia Periode 1982-2009.  J  Meteoro,
geofis, 15(1):37-49.
Harsiti,  Muttaqin,  Z,  Srihartini  E.  (2022),
Penerapan  Metode  Regresi  Linier Sederhana Untuk Prediksi Persediaan Obat Jenis Tablet. Jurnal Sistem  Informasi  |  Vol.  9  |  No.  1  |
Maret 2022 | 12-16
Rahmawati.  D  (2017).  Deteksi  Anomali menggunakan Control Flow Patterns dan  Fuzzy  Regression  di  Terminal Petikemas.  Tesis  Program  Magister
Bidang Keahlian Manajemen Informasi Jurusan Teknik Informatika Fakultas  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2017. Ratnawati, H., Hidayat R, Bey A, & June.T. (2016). Upwelling di Laut Banda dan Pesisir Selatan Jawa serta Hubungannya  dengan  ENSO  dan IOD. Omni-Akuatika, 12(3), 119 –130. https://doi.org/10.20884/1.oa.2016.1 2.3.134
Santoso  T  W,  Kunarso & Marwoto.  J, (2021). Analisa Spasial dan Temporal suhu  permukaan  laut  dan  klorofil-a selama  dua  dekade  di  Perairan Indonesia,  Indonesian  Journal  of Oceanography  (IJOCE)  [November] [2021]  Vol  03  No  04  :  39  -  50 ISSN:2714-8726.
Seprianto,  A.,  Kunarso,  K.,  &  Wirasatriya,
A.  (2016).  Studi  Pengaruh El  Nino Southern  Oscillation  (Enso)  Dan Indian  Ocean  Dipole  (Iod)  Terhadap Variabilitas suhu permukaan laut dan klorofil-A  di  Perairan  Karimunjawa. Jurnal Oseanografi, 5(4), 452-461.
Sukresno. B., D. Jatisworo., dan F. Islamy.
(2020). Kondisi Oseanografi Perairan Selat  Bali.  Sumber  Daya  Laut  dan PesisirPerairan Selat Bali. Balai Riset dan Observasi Laut Hal. 27-37
Syaifullah, M. D. (2015), Suhu Permukaan
Laut Perairan Indonesia Dan Hubungannya  Dengan  Pemanasan Global. J. Segara, 11(1):37 –47.