Analisis Spasio-Temporal Variabilitas Suhu Permukaan Laut di Wilayah Pengelolaan Perikanan ....................................... (Jatisworo et al)

## ANALISIS SPASIO-TEMPORAL VARIABILITAS SUHU PERMUKAAN LAUT DI WILAYAH PENGELOLAAN PERIKANAN BERDASARKAN DATA SATELIT MODIS AQUA: STUDI KASUS DI WPP 573 DAN WPP 715
( Spatio-Temporal Analysis of Sea Surface Temperature Variability in Fisheries Management Area Based on Aqua MODIS Satellite Data: Case study in FMA 573 and FMA 715 )
Dinarika Jatisworo, Denny Wijaya Kusuma, Bambang Sukresno, dan Rizki Hanintyo Balai Riset dan Observasi Laut Jalan Baru Perancak, Negara, Jembrana, Bali E-mail: dinajatisworo@gmail.com
Diterima: 3 Februari 2020; Direvisi:27 September 2020; Disetujui untuk Dipublikasikan: 23 Oktober 2020

## ABSTRAK
Wilayah  Pengelolaan  Perairan  (WPP)  573  akan  lebih  dipengaruhi  oleh  fenomena  yang  terjadi  pada Samudra Hindia, sedangkan Samudra Pasifik akan lebih dominan berpengaruh terhadap karakteristik di WPP 715. Penelitian ini bertujuan untuk melihat variabilitas dan tren suhu permukaan laut (SPL) selama16 tahun (2003-2018) dengan menggunakan data satelit Aqua MODIS. Hasil penelitian menunjukkan variabilitas SPL tahunan  di  WPP  715  cenderung  lebih  hangat  0,3ºC  dibandingkan  dengan  SPL  tahunan  WPP  573.  Tren kenaikan suhu teridentifikasi signifikan hanya pada WPP 715 dengan besaran kemiringan 0,038 per tahun, sedangkan di WPP 573 juga terjadi kenaikan suhu dengan kemiringan sebesar 0,029 per tahun namun tidak signifikan  berdasarkan  perhitungan  statistik.  Sebaran  suhu  hangat  tahunan  secara  spasial  pada  WPP  573 adalah selatan perairan Selat Sunda, Laut Sawu, Selat Lombok, Selat Alas, dan Laut Arafura bagian selatan, sedangkan di WPP 715 adalah Teluk Tomini, pesisir Laut Halmahera, Teluk Berau, dan Teluk Bintuni.
Kata kunci : Suhu Permukaan Laut, WPP 573, WPP 715, Aqua MODIS, Spasio-temporal

## ABSTRACT
Fisheries  Management  Area  (FMA)  573  will  be  more  influenced  by  the  phenomenon  occurring  in  the Indian Ocean, while the Pacific Ocean will be more dominant affect in FMA 715. The aims of this study is to determine variability and trends of sea surface temperature (SST) during 16 years period (2003-2018) using Aqua MODIS satellite data. The results of the study show annual SST variability in FMA 715 is warmer 0.3ºC compared to annual SST in FMA 573. The tren of temperature increase is identified only significantly in FMA 715 with a slope magnitude of 0.038 per year, while in FMA 573 there is also an increase in temperature with a slope of 0.029 per year not significant based on statistical calculations. Spatial distribution of warmer SST in FMA 573 are in southern part of the Sunda Strait, Sawu Sea, Lombok Strait, Alas Strait, and the Southern Arafura Sea, while in FMA 715 is Tomini Bay, Halmahera Sea, Berau Bay, and Bintuni Bay.
Keywords: Sea Surface Temperature, WPP 573, WPP 716, Aqua MODIS, Spasio-temporal

## PENDAHULUAN
Pengelolaan  perikanan  merupakan  sebuah kewajiban  bagi  sebuah  negara  seperti  yang  telah diamanatkan  oleh  Undang-Undang  Nomor  45 Tahun  2009.  Wilayah  Pengelolaan  Perikanan Negara  Republik  Indonesia  (WPP-NRI)  terbagi menjadi  11  wilayah  sesuai  dengan  PERMEN-KP Nomor 18 Tahun 2014 (Republik Indonesia , 2014). Dalam peraturan menteri tersebut, wilayah perairan Indonesia secara global termasuk dalam 2 wilayah samudra  yang  berbeda,  yaitu  disimbolkan  oleh angka 57 dan 71 pada kode awal penamaan WPP. Pembagian  area  perikanan  utama  berdasarkan FAO,  wilayah  perairan  dengan  simbol  penamaan angka 57 merupakan wilayah perairan yang berada pada Samudra Hindia bagian timur, sedangkan 71 adalah  wilayah  perairan  yang  berada  pada
Samudra  Pasifik  ekuatorial  barat  (Fisheries  & Aquaculture Division, 2005).
Karakteristik perairan yang masuk dalam WPP 573  adalah  perairan  dengan  basin  samudra  relatif sempit  dan  curam  terutama  di  perairan  sekitar Sumatera dan Jawa, sebagian besar dengan dasar karang dan berpasir. Pantai selatan Indonesia dan pantai  utara  Australia  berada  pada  jalur  arus  air hangat  dengan  salinitas  rendah  yang  mengalir  ke barat  dari  Samudra  Pasifik  ke  Samudra  Hindia melalui  Arus  lintas  Indonesia  (Arlindo)  (Gordon, 2005).  Wilayah  perairan  di  selatan  Indonesia  dan utara  Australia  sangat  terpengaruh  oleh  siklus monsun serta badai tropis. Perairan yang termasuk dalam  WPP  715  berbatasan  dengan  Laut  Sulu- Celebes  yang  memiliki  beragam  spesies  ikan karena wilayah ini merupakan terumbu karang yang sangat  luas.  WPP  ini  merupakan  pintu  masuk
pertukaran  air  utama  dari  Samudra  Pasifik  ke Samudra  Hindia.  Wilayah  ini  memiliki  kesuburan perairan yang tinggi karena adanya upwelling akibat angin muson.
Posisi geografis perairan Indonesia terpengaruh  oleh  adanya  angin  monsun,  yang bertiup  berlawanan  arah  yaitu  ke  arah  tenggara pada  musim  barat  dan  ke  arah  barat  laut  pada musim timur (Tjasyono, 2008). Kondisi oseanografi ternyata tidak hanya dipengaruhi oleh angin muson, pengaruh  fenomena El  Nino  Southern  Oscillation (ENSO)  dan Indian  Ocean  Dipole (IOD)  juga menyebabkan  terjadinya  dinamika  pada  perairan Indonesia.  ENSO  merupakan  pola  dari  variabilitas iklim di bagian timur Samudera Pasifik. Kejadian ini dapat  ditandai  dengan  adanya  anomali  suhu permukaan  laut  yang  menghangat  (El-Nino)  atau mendingin (La Nina) dari kondisi normal (Naylor et al.,  2001 ; Nur’utami & Hidayat, 2016).  IOD merupakan fenomena yang serupa namun terjadi di daerah  ekuator  Samudra  Hindia.  Fenomena  ini yang mempengaruhi iklim di Indonesia dan negara- negarlain  yang  berada  di  sekitar  basin  Samudra Hindia (Saji et al., 1999). IOD juga ditandai dengan menghangatnya perairan di Samudra Hindia bagian barat di band ingkan dengan Samudra Hindia bagian timur yang disebut sebagai IOD Positif, sedangkan kejadian sebaliknya disebut IOD Negatif.
Menilik  dari  proses  dan  dampak  ENSO  dan IOD  terhadap  perairan  Indonesia,  maka  dapat dikatakan  bahwa  fenomena  oseanografi  secara regional  di  perairan  di  WPP  573  dan  WPP  715 sangatlah  berbeda.  WPP  573  berada  pada Samudra  Hindia  sehingga  akan  lebih  terpengaruh oleh  IOD  daripada  ENSO,  demikian  sebaliknya pada WPP 715 yang berbatasan langsung dengan Samudra  Pasifik.  Tanda  utama  yang  dapat  kita analisis  dari  pengaruh  muson,  ENSO,  dan  IOD adalah Suhu Permukaan Laut (SPL).
SPL dapat diobservasi dengan menggunakan data  satelit  yang  memiliki band inframerah  atau gelombang  mikro.  Salah  satu  satelit  yang memberikan  data  SPL  dengan timeseries yang panjang  dan  mudah  diakses  adalah  data  Aqua MODIS. Data SPL dari satelit ini tersedia dari bulan Juli  tahun  2002  hingga  saat  ini.  Oleh  karena  itu, data  utama  dalam  penelitian  ini  adalah  Suhu Permukaan Laut (SPL) perekaman dari data satelit Aqua  MODIS  selama  16  tahun  (Januari  2003 hingga Desember 2018).
Suhu  adalah  faktor  utama  pada  sistem perairan,  anomali  yang  terjadi  pada  SPL  akan memberikan  dampak  bagi  ekosistem  perairan (Pratchett  et  al.,  2008).  SPL  merupakan  faktor utama  dalam  skenario  iklim  masa  depan,  dimana banyak  penelitian  yang  menunjukkan  SPL  dapat sangat  signifikan  mempengaruhi  cuaca  (Martono, 2017; Miglietta et al., 2017; Syaifullah, 2018). SPL menjadi  salah  satu  variabel  penting  dan  paling terukur  di  lautan  sehingga  menjadi  perhatian  dari peneliti,  karena  SPL  merupakan  indikator  utama dari produktivitas perairan,  tingkat  polusi,  bahkan hingga  perubahan  iklim  global  (Fingas,  2018).
Distribusi  dan  kelimpahan  sumber  daya  hayati  di suatu  perairan,  tidak  terlepas  dari  kondisi  dan variasi parameter oseanografi (Gaol & Sadhotomo, 2017).
Telah banyak penelitian terdahulu yang sudah melihat variasi SPL terutama di perairan Indonesia, contohnya  Habibie  &  Nuraini  (2014)  melihat  tren perubahan SPL di perairan Indonesia pada periode tahun  1982-2009  dengan  data  IGOSS  ( The Integrated  Global  Ocean  Services  System), hasil penelitian  menunjukkan bahwa karakteristik  siklus SPL  sangat  terkait  dengan  siklus  monsun,  secara umum internal sea di perairan Indonesia mengalami peningkatan  SPL  pada  musim  barat  sekitar  0,5- 1,1ºC  sedangkan  pada  musim  timur  wilayah perairan  di  Pasifik  Barat  yang  mengalami peningkatan.  Penelitian  tersebut  juga  melihat  tren linear  peningkatan  SPL  musiman  di  perairan Indonesia  secara  global  dengan  menggunakan metode Uji Mann Kendall, dan tidak membandingkan pola tren per wilayah pengelolaan perikanan.  Kusuma  et  al.  (2017)  juga  menyajikan variabilitas SPL di seluruh perairan Indonesia dalam kurun waktu 2007-2016 dengan menggunakan data satelit  MODIS  dan  Himawari-8.  Penelitian  yang dilakukan  tidak  melihat  besaran  nilai  tren peningkatan SPL dari tahun ke tahun pada masing- masing WPP, namun hanya didapatkan kesimpulan secara  umum  wilayah  perairan  Indonesia  telah meningkat  0,8°C  selama  sepuluh  tahun  (2007- 2016).  Hasil  penelitiannya  menyebutkan  bahwa rerata  SPL  berkisar  antara  27,91  hingga  30,46°C, SPL  terdingin  terjadi  pada  bulan  Agustus  tahun 2007,  2012,  dan  2015,  sedangkan  SPL  terhangat terjadi pada bulan April tahun 2010 dan 2016.
Kunarso  et  al.  (2012)  lebih  spesifik  melihat karakteristik  SPL  di  perairan  Samudra  Hindia selatan  Jawa  sampai  Timor.  Wilayah  penelitian merupakan  perairan  yang  termasuk  dalam  WPP 573. Pola SPL menunjukkan penurunan SPL pada bulan  Juni-Agustus  yang  merupakan  periode upwelling ,  Secara  umum  kisaran  SPL  di  daerah upwelling pada  variasi  ENSO  dan  IOD  berkisar 26,18-28,35°C dengan rerata 27,04°C dan standar deviasi  0,93.  Nilai  SPL  terendah  ditemukan berkembang  dari  timur  (Bali)  pada  bulan  Juni bergerak  ke  barat  hingga  Jawa  Barat  di  bulan Oktober.
Batas  pengelolaan  dan  optimalisasi  sumber daya  perikanan  yang  ada  di  perairan  Indonesia ditetapkan  berdasarkan  WPP.  Oleh  karena  itu penelitian  ini  dirasa  penting  untuk  melihat karakteristik  oseanografi  secara  lebih  detail  pada masing-masing WPP. Tujuan utama dari penelitian ini yaitu menganalisis tren data SPL dengan periode waktu  yang  panjang  menggunakan  data  satelit Aqua MODIS, serta melihat variasi musiman secara regional  dalam  cakupan  WPP  sehingga  dapat dibandingkan  pola  variabilitas  SPL  dari  dua  WPP yaitu 573 dan 715. Selain itu, objektif dari penelitian ini  juga  melihat  karakteristik  dari  pola  siklus  SPL tahunan  dan  variasi  antar  tahun.  Informasi mengenai  pola  dan  variasi  SPL  ini  akan
Analisis Spasio-Temporal Variabilitas Suhu Permukaan Laut di Wilayah Pengelolaan Perikanan ....................................... (Jatisworo et al)
memberikan gambaran serta meningkatkan pemahaman  mengenai  karakteristik  perairan  dan tren  iklim  dari  kedua  WPP  apakah  serupa  atau tidak. Analisis tren jangka panjang dalam perikanan dan  atau  variabel  lingkungan  dapat  memberikan informasi tentang faktor-faktor yang mempengaruhi spesies  ikan  tertentu,  sehingga  selanjutnya  dapat dijadikan  dasar  untuk  peningkatan  penilaian  dan manajemen dari suatu perairan (Leitão et al., 2018). Kajian kewilayahan dan variasi kondisi oseanografi secara  regional  sangat  relevan  digunakan  untuk mengevaluasi dan mengelola resiko akibat perubahan  iklim,  mengetahui  potensi  dari  wilayah pengelolaan,  serta  dapat  membantu  pembuat  dan pengelola  kebijakan  perikanan  untuk  membuat keputusan  sosial  ekonomi  yang  telah  beradaptasi dengan  dampak  iklim  terhadap  biota  laut  dan sumber  daya  terkait.  Untuk  mengoptimalkan pemanfaatan  potensi  dan  sumber  daya  ini  perlu dipahami  kaitannya  dengan  faktor  lingkungan (Ratnawati, Bramawanto, & Jayawiguna, 2019).

## METODE

## Data dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  SPL  level  3 Aqua  MODIS  dalam  kurun  waktu  16  tahun  (2003- 2016).  Data  ini  merupakan  produk  dari Ocean Biology  Processing  Group  NASA dan  data  ini tersedia melalui laman
situs www.oceancolor.gsfc.nasa.gov.  Data  SPL  yang digunakan  meliputi  SPL  klimatologi,  tahunan,  dan
bulanan  dengan  resolusi  spasial  4  km.  Data  citra level 3 merupakan data yang telah berisi informasi mengenai  SPL  dan  cakupannya  meliputi  wilayah dunia secara global, sehingga data citra kemudian dicuplik hanya pada wilayah penelitian dan dihitung nilai rerata SPL bulanan dan tahunan dari masing- masing
WPP sesuai area kajian.
Gambar 1 merupakan contoh data SPL level 3 yang diunduh dari laman situs NASA.
Gambar 1 .   Data SPL level 3 cakupan global.
Lokasi  penelitian  mengambil  1  WPP  yang termasuk  dalam  area  perikanan  utama  Samudra Hindia  bagian  timur  yaitu  WPP  573  yang  meliputi wilayah  perairan  Samudra  Hindia  sebelah  selatan Jawa hingga sebelah selatan Nusa Tenggara, Laut Sawu,  dan  Laut  Timor  bagian  barat,  dan  1  WPP yang termasuk dalam area Samudra Pasifik bagian barat  yaitu  WPP  715  yang  meliputi  perairan  Laut Sulawesi  dan  sebelah  utara  Pulau  Halmahera. Cakupan  WPP  573  dan  715  terlihat  pada Gambar  2 yang  diberi  warna  biru  sesuai  dengan pembagian WPP.

## Klasifikasi Tahun ENSO dan IOD
Seluruh  tahun  selama  kurun  waktu  16  tahun kajian diklasifikasi berdasarkan kejadian ENSO dan IOD  sesuai  dengan Tabel  1 .  Kejadian  ENSO  dan IOD ini akan menjadi rujukan untuk melihat apakah siklus  variabilitas  SPL  terpengaruh  oleh  adanya kejadian tersebut.
Tabel 1. Kombinasi  kejadian  ENSO  dan  IOD  periode 2003-2018.
ENSO (Tahun) IOD (Tahun) Positif Netral Negatif El Nino 2005, 2006, 2015, 2016, 2019 2004, 2009, 2010 - Netral 2008, 2017 2003, 2012, 2014 2013, 2018 La Nina 2007 2011 2016 Sumber:  www.cpc.ncep.noaa.gov dan www.bom.gov.au

## Temporal Tren Analisis

## Uji Mann-Kendall
Uji  Mann-Kendall  adalah  statistik  uji  non- parametrik yang dapat digunakan untuk mendeteksi tren pada data multiwaktu (Habibie & Nuraini, 2014; McBean  &  Motiee,  2008;  Önöz  &  Bayazit,  2003; Pohlert, 2020; Yue & Pilon, 2004). Uji ini dilakukan dengan  cara  membandingkan  besaran  relatif  dari data  sampel  (Mondal,  Kundu,  &  Mukhopadhyay, 2012).  Rumus  Uji  Mann-Kendall  adalah  sebagai berikut:
𝑆 =   ∑ ∑ 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑥𝑗 − 𝑥𝑘) 𝑛−1 𝑗=𝑘+1 𝑛−1 𝑘=1 ............................(1) dimana:
𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑥𝑗 − 𝑥𝑘) = 1 jika 𝑥𝑗 − 𝑥𝑘 > 0 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑥𝑗 − 𝑥𝑘) = 0 jika 𝑥𝑗 − 𝑥𝑘 = 0 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑥𝑗 − 𝑥𝑘) =-1 jika 𝑥𝑗 − 𝑥𝑘 < 0
Nilai 𝑆 yang  positif  yang  tinggi  akan menunjukkan  tren  meningkat  sedangkan  nilai 𝑆 negatif  akan  menunjukkan  tren  turun.  Namun diperlukan  perhitungan  nilai  probabilitas,  nilai 𝑆 dan ukuran sampel n untuk mengukur signifikansi statistik  dari  tren.  Adapun  langkah  untuk menghitung  signifikansi  statistik  adalah  sebagai berikut:
Menghitung Varian 𝑆 ( 𝑉𝐴𝑅(𝑆))
𝑉𝐴𝑅(𝑆) = 1 8 [𝑛(𝑛 − 1)(2𝑛 + 5) − ∑ 𝑡 𝑝 (𝑡 𝑝 − 𝑔 𝑝=1 1)(2𝑡 𝑝 + 5)] .......................................................(2)
Dimana  n  adalah  data  ke-n,  g  adalah  urutan kelompok  tertentu  (di  mana  masing-masing anggotanya  memiliki  nilai  yang  sama)  dan 𝑡 𝑝 adalah urutan data pada p.

## Menghitung Uji Normalitas Data (Z)
𝑍 = 𝑆−1 [𝑉𝐴𝑅(𝑆)] 1 2 ⁄ jika 𝑆 > 0 𝑍 =  0 jika 𝑆 = 0
𝑍 = 𝑆+1 [𝑉𝐴𝑅(𝑆)] 1 2 ⁄ jika 𝑆 < 0 ………………………….(3)
Derajat  tingkat  kepercayaan  ( significance level )  yang  dipakai  adalah  95%.  Tren  dikatakan menurun  jika  Z  adalah  negatif  dan  probabilitas lebih besar dari significance level . Tren dikatakan meningkat  jika  Z  adalah  positif  dan  nilai probabilitas  lebih  besar  dari significance  level . Jika probabilitasnya kurang dari significance level , maka tidak ada tren ( no trend ).

## Metode Regresi Linier
Metode ini diterapkan untuk menganalisis tren SPL  tahunan  dan  musiman.  Kemiringan  ( slope )
yang
diperkirakan oleh Regresi
Linier mengindikasikan  perubahan  temporer  rata-rata SPL dengan menerapkan rumus dalam Persamaan 1 .  Nilai  kemiringan  positif  menunjukkan  tren  yang meningkat  sedangkan  nilai  kemiringan  negatif menunjukkan tren menurun.
𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒 = 𝑛 × ∑ 𝑖 𝑛 𝑖=1  × 𝑆𝑃𝐿𝑖−∑ 𝑖 ∑ 𝑆𝑃𝐿𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 𝑛×∑ 𝑖2 𝑛 𝑖=1 −(∑ 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 …………………… (4)
𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒 adalah  tren  dinamika  SPL, 𝑛 adalah  jumlah tahun dalam periode studi, 𝑖 adalah tahun dan 𝑆𝑃𝐿 𝑖 adalah rata-rata SPL di tahun 𝑖 .

## Metode Sen’s Slope Estimator
Metode kemiringan linier adalah metode yang paling  banyak  digunakan  untuk  melihat  tren perubahan. Namun metode linier sangat membutuhkan  asumsi  normalitas  data  (McBean  & Motiee,  2008).  Data  yang  berhubungan  dengan lingkungan  ataupun  iklim  yang  dipengaruhi  oleh fenomena  alam  lebih  banyak  tidak  terdistribusi normal. Sen’s  Slope  merupakan  perhitungan  tren dengan  menggunakan  statistik  non-parametrik yang dikembangkan oleh (Sen, 1968) berdasarkan pada asumsi tren linier. Perhitungan Sen’s Slope ini telah banyak digunakan untuk melihat tren di bidang perubahan iklim. Kemiringan Sen memiliki keunggulan  dibandingkan  kemiringan  regresi  yaitu kemiringan  Sen  tidak  banyak  dipengaruhi  oleh kesalahan  dan outlier data  kotor.  Kemiringan  Sen diperkirakan dengan persamaan berikut:
𝑆𝑒𝑛 ′ 𝑠 𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒 = 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 { (𝑥𝑖−𝑥𝑗) (𝑖−𝑗) } , 𝑖 > 𝑗 ……………..(5)
𝑥 𝑖 dan 𝑥 𝑗 adalah  nilai  SPL  pada  waktu 𝑖 dan 𝑗 . Median  adalah  median  fungsi.  Nilai  negatif  dari Sen’s  Slope  menunjukkan  tren  menurun  dan  nilai positif  menunjukkan  tren  meningkat.  Signifikansi perubahan  tren  dievaluasi  dengan  menggunakan Uji  Mann-Kendall.  Uji  Mann-Kendall  dan Sen’s
Analisis Spasio-Temporal Variabilitas Suhu Permukaan Laut di Wilayah Pengelolaan Perikanan ....................................... (Jatisworo et al)
Slope  Estimator  dilakukan  dengan  menggunakan perangkat  lunak  MAKESENS  (Salmi  et  al ., 2002). Uji  tren  tidak  dilakukan  pada  setiap  nilai  piksel, namun  hanya  menggunakan  nilai  rerata  SPL tahunan dan musiman pada wilayah penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pola Variasi Suhu Permukaan Laut
Variasi  SPL  bulanan  selama  kurun  waktu  16 tahun  dari  kedua  WPP  memiliki  pola  yang  hampir mirip  yaitu  menghangat  pada  musim  barat  dan mendingin  pada  musim  timur.  Jika  dilihat  secara umum,  maka  WPP  715  memiliki  nilai  rerata  SPL yang lebih hangat dibandingkan dengan WPP 573. Hal ini ditunjukkan oleh nilai rerata SPL tahunan (16 tahun)  WPP  715  0,3ºC  lebih  tinggi  dari  WPP  573. Hal  ini  seperti  yang  dikemukakan  oleh  Martono (2016) yaitu pada musim timur, SPL menghangat di perairan  Indonesia  bagian  utara  termasuk  Laut Sulawesi dan Laut Halmahera berkebalikan dengan perairan selatan Jawa-Sumba, Timor, Laut Banda, dan  Laut  Arafura  yang  kondisinya  lebih  dingin hingga mencapai rerata SPL 26°C.
Namun  yang  menarik  adalah  kondisi  ini berubah  pada  bulan  Oktober-Desember  dimana nilai SPL WPP 715 lebih rendah dibandingkan WPP 573  seperti  yang  ditunjukkan  grafik  pada Gambar 3 .  Grafik  tersebut  juga  menunjukkan  dalam  siklus tahunan terdapat 1 puncak dan 1 lembah. Puncak tertinggi rerata SPL di WPP 573 adalah pada nilai SPL  30,06ºC  yang  terjadi  pada  bulan  Maret, sedangkan  pada  WPP  715  adalah  30,48ºC  yang terjadi pada bulan April. Rerata SPL terendah dari kedua  WPP  terjadi  pada  bulan  Agustus  yaitu 26,45ºC untuk WPP 573 dan 26,73ºC di WPP 715. Pola  rerata  SPL  WPP  573  musim  barat  bulan November hingga Maret SPL cenderung mencapai puncak  hangat  kemudian  mulai  menurun  pada bulan April hingga musim timur berakhir yaitu bulan Mei hingga Oktober. Jika WPP 573 pada bulan April SPL  mulai  menurun,  WPP  715  menunjukkan  pola berbeda yaitu mulai menurun pada bulan Mei serta
SPL  mendingin  pada  periode  musim  timur  bulan Juni  hingga  Oktober.  Hasil  analisis  mengenai variabilitas musiman sesuai dengan hasil penelitian sebelumnya yaitu suhu terdingin perairan Indonesia terjadi  pada  musim  timur  (Kunarso  et  al.,  2012); (Kusuma  et  al.,  2017);  (Ningsih,  Rakhmaputeri,  & Harto,  2013);  (Sukresno,  Jatisworo,  &  Kusuma, 2018).

## Tren Temporal Suhu Permukaan Laut
Estimasi  tren  SPL  antara  metode  Linier  dan Sen’s Slope menunjukkan nilai positif. Kenaikan per tahun  dari  linier  dan Sen’s  Slope  menyajikan  nilai yang berbeda seperti yang tercantum dalam Tabel 2. Berdasarkan garis tren linier pada grafik Gambar 4 terlihat  bahwa  dari  kedua  WPP  mengalami  tren peningkatan SPL dengan nilai kemiringan per tahun yaitu 0,040 di WPP 573 dan 0,030 di WPP 715. Jika berdasarkan  metode  Sen’s  Slope  pada Tabel  2 , nilai kemiringan per tahun adalah 0,029 di WPP 573 dan  0,038  di  WPP  715.  Nilai  peningkatan  SPL tahunan  di  WPP  715  menunjukan  kenaikan  yang signifikan  dengan  nilai  mean  dan  standar  deviasi sebesar 29,71ºC dan ±0,3, nilai kenaikan signifikan juga terjadi pada musim barat, sedangkan di musim timur  menunjukkan  kenaikan  positif  tetapi  tidak signifikan. Di WPP 573 menunjukkan kenaikan SPL positif  namun  tidak  signifikan  baik  secara  tahunan ataupun  musiman.  Jika  dilihat  nilai  mean  dan standar  deviasi  tahunan  dan  musiman  SPL  dari kedua  WPP  terlihat  bahwa  WPP  715  lebih  hangat daripada WPP 573. Nilai Kendal Tau yang bernilai positif juga menunjukkan tren SPL positif (Sarwono, 2017).  Kondisi  SPL  pada  musim  timur  pada  WPP 573  yaitu  27,04ºC  dengan  standar  deviasi  ±0,6, artinya  kondisi  ini  lebih  dingin  dari  rerata  tahunan. Namun kondisi ini tidak terjadi pada WPP 715, nilai SPL  musim  timur  adalah  28,88ºC  dan  standar deviasi  ±0,7,dimana  kondisi  ini  tidak  lebih  dingin dari rerata tahunannya. Adapun grafik tren tahunan dan  berdasarkan  Sen’s  Slope  dapat  dilihat  pada Gambar 5 .
Gambar 3 . Grafik siklus SPL rerata bulanan periode 2003-2018 WPP 573 (garis merah) dan WPP 715 (garis biru).
24 25 26 27 28 29 30 31 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Su h u P e rm u ka an La u t (° C e lc iu s)
Bulan (2003-2018)
WPP 715 WPP 573
Gambar 4 .   Grafik tren linier SPL tahunan (a), musim barat (b) dan musim timur (c). WPP 573 (garis putus-putus warna merah) dan WPP 715 (garis putus-putus warna biru) .
27,5 28,0 28,5 29,0 29,5 30,0 30,5 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 S u h u P e rm u ka a n L a u t (° C e lci u s) Tahun (a) WPP 715 WPP 573 Linear (WPP 715) Linear (WPP 573) 28 28,5 29 29,5 30 30,5 31 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 S u h u P e rm u ka a n L a u t (° C e lci u s) Tahun (b) WPP 715 WPP 573 Linear (WPP 715) Linear (WPP 573) 25 25,5 26 26,5 27 27,5 28 28,5 29 29,5 30 30,5 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Suhu P er m uk aa n La ut ( ° C el ci us ) Tahun (c) WPP 715
WPP 573 Linear (WPP 715) Linear (WPP 573)
Analisis Spasio-Temporal Variabilitas Suhu Permukaan Laut di Wilayah Pengelolaan Perikanan ....................................... (Jatisworo et al)
Tabel 2. Kemiringan ( slope ) tahunan dan musiman serta statistik uji mann-kendals di WPP 573 dan WPP 715, 2003- 2018.
Wilayah Skala Waktu Linier Slope Sen’s Slope Kendall Tau p-value Tes Statistik Mean ± St.Dev WPP 573 Tahunan 0,040 tahun -1 0,029 tahun -1 1,31 0,49 Insignifikan 28,57±0,5 Musim Barat 0,020 tahun -1 0,005 tahun -1 0,41 0,49 Insignifikan 29,63±0,7 Musim Timur 0,046 tahun -1 0,038 tahun -1 1,04 0,50 Insignifikan 27,04±0,6 WPP 715 Tahunan 0,030 tahun -1 0,038 tahun -1 1,85 0,00 Signifikan 29,71±0,3 Musim Barat 0,034 tahun -1 0,033 tahun -1 2,12 0,00 Signifikan 29,98±0,5 Musim Timur 0,044 tahun -1 0,050 tahun -1 1,94 0,48 Insignifikan 28,88 ±0,7
Gambar 5 .   Grafik sen’s slope SPL tahunan di WPP 573 (a) dan WPP 715 (b ).

## Variasi Spasial Suhu Permukaan Laut
Variabilitas SPL di WPP 573 ataupun WPP 715 dipengaruhi oleh siklus musiman yang fluktuatif. Hal ini  dapat  dilihat  pada  puncak  lembah  grafik  rerata SPL per bulan yang disajikan pada Gambar 6 . Pola grafik  menunjukkan  SPL  mengalami  puncak  pada musim barat dan menurun pada musim timur, pola pada  kedua  WPP  sama.  Pada Gambar  7 juga tersaji  sebaran  rerata  SPL  tahunan  pada  kedua WPP secara spasial. Berdasarkan Gambar 7 , SPL di  WPP  573  terutama  di  bagian  tengah  atau
perairan selatan Jawa hingga Selat Bali selama 16 tahun  memiliki  rerata  nilai  suhu  yang  dingin  yaitu berkisar  26ºC,  namun  di  bagian  timur  dan  barat WPP justru memiliki suhu yang hangat. Laut Sawu dan  sebagian  Laut  Arafura  merupakan  bagian perairan  yang  hangat  dengan  nilai  SPL  berkisar 32ºC.  Kondisi  SPL  pada  WPP  ini  jika  dilihat berdasarkan musim seperti pada Gambar 8 , pada saat  musim  barat  WPP  573  seolah-olah  terbagi menjadi  dua  perairan  yang  berbeda  suhunya.  Di bagian  barat  hingga  perairan  selatan  Nusa Tenggara  Barat  memiliki  suhu  yang  lebih  dingin
dibandingkan dengan bagian timur yaitu Laut Sawu dan  Laut  Timor.  Bahkan  perairan  Laut  Timor suhunya lebih tinggi dibandingkan Laut Sawu. Pada saat  musim  timur  perairan  selatan  Jawa  seperti membentuk  kolam  air  dingin,  karena  wilayah tersebut  dikelilingi  perairan  yang  memiliki  suhu hangat. Hal ini dapat menjadi salah satu identifikasi bahwa  wilayah  perairan  yang  seperti  kolam  air dingin  tersebut  merupakan  wilayah  perairan  yang mengalami upwelling pada musim timur (Kunarso et al., 2012b; Ningsih et al., 2013; Purwanti, Prasetyo, &  Wijaya,  2017;  Sukresno  et  al.,  2018;  Yoga, Setyono,  &  Harsono,  2014).  Perairan  Laut  Sawu dan  Laut  Timor  pada  musim  timur  tetap  bersuhu hangat, namun wilayah terhangat justru di perairan bagian  barat  WPP,  Selat  Lombok,  Selat  Alas,  dan Laut  Sawu  bagian  timur.  Jika  dilihat  pada Gambar  7 dan Gambar  8 ,  sebaran  spasial  SPL rerata  tahunan  WPP  573  terlihat  mirip  dengan sebaran  spasial  rerata  SPL  pada  musim  timur. Kisaran  rerata  nilai  SPL  WPP  573  musim  barat adalah 27,88-36,28ºC dan pada musim timur 25,39- 37,82ºC.
Kondisi  sebaran  rerata  SPL  di WPP  715 juga terlihat  sangat  kontras  di  wilayah  perairan  Teluk Tomini  yang  bersuhu  hangat,  sedangkan  perairan di  bagian  tenggara  WPP  yaitu  sebagian  Laut Arafura  justru  bersuhu  dingin  dengan  warna  biru pada Gambar 7 . Terdapat area perairan lain yang juga  bersuhu  hangat  yaitu  Laut  Halmahera  dan  di pesisir Teluk Bintuni dan Teluk Berau. Pada musim barat  ataupun  musim  timur,  Teluk  Tomini  dan pesisir  Laut  Halmahera  merupakan  perairan  yang hangat dibandingkan perairan lain pada WPP 715. Perairan yang dingin pada musim barat adalah Laut Maluku bagian utara, sedangkan pada musim timur perairan  bersuhu  dingin  berada  sebagian  perairan Laut  Seram  bagian  selatan  dekat  Kepulauan  Kai. Seperti  pada  WPP  573,  sebaran  SPL  rerata tahunan  WPP  715  juga  terlihat  mirip  dengan sebaran  spasial  rerata  SPL  pada  musim  timur ( Gambar 7 dan Gambar 8 ). Kisaran rerata nilai SPL WPP  715  musim  barat  adalah  28,79-32,72ºC  dan pada musim timur 26,19-31,50ºC.
Gambar 6 .   Grafik rerata SPL bulanan di WPP 573 (garis merah) dan WPP 715 (garis biru ) .
25 26 27 28 29 30 31 32 Ja n- 03 Sep -0 3 M ay -0 4 Ja n- 05 Sep- 05 M ay -0 6 Ja n- 07 Sep -0 7 M ay -0 8 Ja n- 09 Sep -0 9 M ay -1 0 Ja n- 11 Sep -1 1 M ay -1 2 Ja n- 13 Sep -1 3 M ay -1 4 Ja n- 15 Sep -1 5 M ay -1 6 Ja n- 17 Sep -1 7 M ay -1 8 Suhu P er m uk aa n La ut (° C el ci us ) Bulan (2003-2018) WPP 573 WPP 715
Analisis Spasio-Temporal Variabilitas Suhu Permukaan Laut di Wilayah Pengelolaan Perikanan ....................................... (Jatisworo et al)
Gambar 8 .  Variasi spasial rerata SPL musim barat dan musim timur selama 16 tahun (2003-2018) di WPP 573 (kiri) dan WPP 715 (kanan).
Gambar 9 . Sebaran spasial nilai amplitudo SPL selama 16 tahun (2003-2018).
Untuk dapat lebih mengetahui perbedaan SPL dari  musim  barat  dan  musim  timur  pada  kedua WPP,  maka  peneliti  juga  memetakan  amplitudo SPL tahunan. Amplitudo ini didapatkan dengan cara mencari selisih nilai SPL maksimum dan minimum dalam kurun waktu 16 tahun. Hasil sebaran spasial nilai  amplitudo  SPL  disajikan  dalam Gambar  9 . Terlihat  bahwa  area  dengan  warna  merah  yang artinya  mempunyai  nilai  amplitudo  yang  tinggi sedangkan  warna  biru  merupakan  area  perairan yang mempunyai amplitudo rendah. Nilai amplitudo di  WPP  573  adalah  0,85-7,77ºC,  sedangkan  di WPP  715  adalah  0,49  hingga  5,02ºC.  Wilayah
perairan  Teluk  Tomini  dan  Laut  Halmahera  pada Gambar  9 berwarna  biru,  artinya  amplitudo  SPL pada wilayah tersebut selama 16 tahun tidak terlalu fluktuatif.  Wilayah  perairan  dengan  amplitudo  SPL berwarna  merah  berada  di  Laut  Maluku  dan sepanjang  Laut  Seram.  Sepanjang  pesisir  selatan Jawa  dan  Selat  Bali  juga  memiliki  amplitudo  yang tinggi,  sedangkan  Laut  Sawu  lebih  rendah amplitudonya. Fluktuasi amplitudo yang tinggi pada kedua  WPP  ini  dapat  menjadi  petunjuk  perairan tersebut  memiliki  dinamika  perubahan  SPL  yang tinggi dalam kurun waktu 16 tahun.

## Anomali Siklus Musiman Suhu Permukaan Laut
Berdasarkan  pada  grafik Gambar  6 ,  peneliti menemukan  pola  grafik  yang  tidak  biasa  atau anomali  siklus  musiman  dari  kedua  WPP.  Seperti yang telah dijelaskan dalam pembahasan sebelumnya  bahwa  nilai  rerata  SPL  bulanan  WPP 573  selalu  berada  di  bawah  atau  lebih  dingin dibandingkan dari nilai SPL rerata WPP 715, maka terdapat  pola  grafik  pada  saat-saat  tertentu  yang tidak  mengikuti  kondisi  tersebut.  Hal  ini  terkait dengan  fenomena ENSO  dan  IOD  sebagaimana yang  dijelaskan  oleh  Seprianto,  Kunarso,  & Wirasatriya  (2016)  yaitu,  kombinasi  fenomena  El Nino  dan  IOD(+)  akan  menyebabkan  penurunan nilai  SPL,  karena  adanya  penumpukan  massa  air hangat  di  Samudra  Pasifik  bagian  timur  dan Samudra  Hindia  bagian  barat.  Fenomena  El  Nino dan  IOD  (-)  akan  menyebabkan  terjadinya peningkatan  nilai  anomali  SPL  di  perairan  sekitar Pulau Jawa. Kombinasi fenomena La Nina dan IOD (+)  akan  terjadi  pada  saat  adanya  penurunan  nilai SPL  di  Samudra  Pasifik  bagian  timur  dan peningkatan SPL di Samudra Hindia bagian barat. Hal ini juga dikemukakan oleh Maulidiya, Ihwan, & Jumarang  (2012)  bahwa  pada  saat  fenomena  La Nina  angin  pasat  timur  di  sepanjang  Samudra Pasifik menguat sehingga menyebabkan pergerakan masa air hangat ke arah Pasifik barat. Fenomena La Nina dan IOD (-) akan terjadi jika ada penurunan  nilai  SPL  di  Samudra  Pasifik  bagian timur dan Samudra Hindia bagian barat. Fenomena tersebut  menimbulkan  tekanan  udara  yang  tinggi diiringi  dengan  pergerakan  angin  dari  Samudra Pasifik  bagian  timur  menuju  Samudra  Pasifik bagian  barat  serta  dari  Samudra  Hindia  bagian barat  yang  menyebabkan  meningkatnya  SPL  di perairan  sekitar  Pulau  Jawa.  Fenomena  IOD  (+) dengan  kondisi  SPL  hangat  di  Samudra  Hindia bagian  barat  sehingga  menyebabkan  angin  dari Australia  bertiup  dengan  intensitas  kuat  menuju Samudra  Hindia  bagian  barat.  Fenomena  IOD  (-) dengan SPL dingin di Samudra Hindia bagian barat menyebabkan  angin  dari  Australia  yang  bertiup dengan  intensitas  kuat  menuju  Samudra  Hindia bagian barat dibelokkan ke kanan menuju Samudra Hindia bagian timur sehingga terjadi pengumpulan massa air hangat di perairan sekitar Pulau Jawa.
Pada Gambar  10 berikut  disajikan  ilustrasi hasil  identifikasi  kondisi  nilai  SPL  yang  tidak mengikuti  pola.  Berikut  pada Tabel  3 merupakan bulan  yang  teridentifikasi  terjadinya  anomali  pola SPL  sesuai  dengan  kotak  hitam  pada  grafik Gambar 10 . Pada Tabel 3 juga tersaji selisih nilai SPL dari kedua WPP, dimana SPL WPP 573 selalu lebih  tinggi  dibandingkan  WPP  715.  Nilai  selisih SPL yang lebih dari 0,5ºC ditulis dengan tinta tebal ( bold ) untuk memperjelas.
Tabel 3. Periode anomali pola SPL 2003-2018 Bulan Tahun Nilai SPL (ºC) Selisih SPL WPP 573 WPP 715 Januari 2003 29,72 29,66 0,06 Februari 2003 29,87 29,54 0,33 Desember 2003 29,79 29,52 0,27 Februari 2004 29,75 29,42 0,33 Februari 2005 30,31 29,47 0,84 Maret 2005 30,48 30,02 0,46 April 2005 29,79 29,64 0,15 Februari 2007 30,23 29,75 0,48 Februari 2010 30,44 29,46 0,98 Maret 2010 30,76 29,98 0,78 Februari 2013 30,58 30,32 0,26 Februari 2015 30,19 29,72 0,47 Maret 2015 30,15 29,76 0,39 Januari 2016 30,67 29,86 0,81 Februari 2016 31,01 29.86 1,15 Maret 2016 31,54 30,15 1,39
Sumber: Pengolahan data, 2019.
Nilai SPL WPP 573 yang mempunyai selisih 0,5ºC dari  SPL  WPP  715  terjadi  pada  bulan  yang  masuk pada musim barat yaitu Januari-Maret dan hanya pada tahun  2005,  2010,  dan  2016.  Jika  dilihat  dari  histori kejadian ENSO dan IOD di perairan Indonesia seperti pada Tabel  1 ,  pada  tahun  2005,  2010,  dan  2016 termasuk  tahun  El  Nino  dengan  kombinasi  IOD negatif/netral. Pada Juli 2004 hingga April 2005 terjadi El Nino. Tahun 2010 terjadi 2 fenomena yaitu El Nino di  awal  tahun,  kemudian  La  Nina  kuat  pada  Oktober 2010 hingga Januari 2011. Tercatat juga El Nino kuat melanda Indonesia sejak akhir 2015 hingga pertengahan 2016.
Analisis Spasio-Temporal Variabilitas Suhu Permukaan Laut di Wilayah Pengelolaan Perikanan ....................................... (Jatisworo et al)
Pada  bulan  Februari  2005  nilai Southern Oscillation  Index (SOI)  tercatat  -28,6,  Februari  dan Maret  2010  dengan  indeks  SOI  -14,5  dan  -10,6, Januari-Maret 2016 indeks SOI berturut-turut adalah - 19,7; -19,7, dan -4,7 data ini didapat dari halaman situs Bureau  of  Meteorology  Australia  (www.bom.gov.au). Nilai  minus  lebih  dari  -7  mengindikasikan  kejadian  El Nino.  Jika  El  Nino  terjadi  yang  disertai  dengan  IOD negatif  maka  perairan  di  sekitar  Papua  dan  Laut Halmahera  akan  mendingin,  sedangkan  perairan  di sekitar Samudra Hindia akan menghangat. Kondisi ini menjelaskan  bahwa  pada  waktu-waktu  tertentu  grafik SPL WPP 573 lebih tinggi dibandingkan dengan WPP 715. Bahkan selisih SPL pada anomali siklus musiman tersebut  mencapai  1,39ºC  pada  tahun  2016. Kombinasi  fenomena  El  Nino  dan  IOD(-)  akan menyebabkan peningkatan SPL di perairan WPP 573 dan  fenomena  ini  tidak  signifikan  berpengaruh  pada WPP 715.

## KESIMPULAN
Variabilitas  SPL  tahunan  di  WPP  715 cenderung  lebih  hangat  0,3ºC  dibandingkan dengan  SPL  tahunan  WPP  573.  Tren  kenaikan suhu teridentifikasi signifikan hanya pada WPP 715 dengan  besaran  kemiringan  0,038  per  tahun, sedangkan di WPP 573 juga terjadi kenaikan suhu degan kemiringan sebesar 0,029 per tahun namun tidak  signifikan  berdasarkan  perhitungan  statistik. Sebaran suhu hangat tahunan secara spasial pada WPP  573  adalah  wilayah  perairan  Selat  Sunda, Laut  Sawu,  Selat  Lombok,  Selat  Alas,  dan  Laut Arafura  bagian  selatan.  Di  WPP  715  wilayah perairan yang hangat adalah Teluk Tomini, pesisir Laut  Halmahera,  Teluk  Berau,  dan  Teluk  Bintuni. Dari  hasil  rerata  SPL  per  bulan  dari  kedua  WPP terdapat  siklus  variasi  SPL  yang  tidak  seperti mengikuti pola, yaitu tingginya nilai SPL di WPP 573 dibandingkan  dengan  WPP  715  pada  bulan-bulan tertentu.  Hal  ini  diindikasikan  adanya  pengaruh ENSO dan IOD.
Analisis tren dalam penelitian ini menunjukkan tren  kewilayahan  tidak  berdasarkan  pada  nilai masing-masing  piksel.  Oleh  karena  itu  tidak  dapat diketahui  sebaran  nilai  tren  per  piksel.  Kajian perbandingan juga hanya dilakukan pada dua WPP. Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  kajian  dapat dilakukan  di  seluruh  WPP  yang  ada  di  Indonesia sehingga  penelitian  dapat  lebih  komprehensif  dan menggambarkan  kondisi  perairan  di  seluruh wilayah Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada NASA  Goddard Space Flight Center yang telah menyediakan data satelit Aqua MODIS.

## DAFTAR PUSTAKA
Fingas,  Merv.  (2018).  Remote  Sensing  for  Marine Management.  in World  Seas:  An  Environmental Evaluation,  3, 103-119: Ecological  Issues  and
Environmental Impacts . Fisheries and Aquaculture Division. (2005). Review of the State of World Marine Fishery Resources . FAO. Gaol,  J.  L.,  &  Sadhotomo,  B.  (2017).  Karakteristik  Dan Variabilitas Parameter-Parameter Oseanografi Laut  Jawa  Hubungannya  Dengan  Distribusi  Hasil Tangkapan  Ikan. Jurnal  Penelitian  Perikanan Indonesia 13 (3), 201-211.
Gordon,  A.  L.  (2005).  Oceanography  of  the  Indonesian Seas and Their Throughflow. Oceanography, 18 (4), 14-27.
Habibie, M., & Nuraini, T. (2014). Karakteristik Dan Tren Perubahan  Suhu  Permukaan  Laut  di  Indonesia Periode  1982-2009. Jurnal  Meteorologi  Dan Geofisika 15 (1).
Kunarso., Hadi, S., Nining, S.N., & Baskoro, M. S. (2012). Variability  of  Temperature  and  Chlorophyll-a  in Upwelling  Areas  at  Various  ENSO  and  IOD Occurrence in the Waters of South Java to Timor. Ilmu  Kelautan  -  Indonesian  Journal  of  Marine Sciences .
Kusuma, D. W., Murdimanto, A., Aden, L. Y., Sukresno, B.,  Jatisworo,  D.,  &  Hanintyo,  R.  (2017).  Sea Surface Temperature Dynamics in Indonesia. IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science, 98 (1):012038.
Leitão,  F.,  Maharaj  R.  R.,  Vieira,  V.,  Teodósio,A.,  & Cheung,  W.  (2018).  The  Effect  of  Regional  Sea Surface  Temperature  Rise on  Fisheries along the Portuguese Iberian Atlantic Coast. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems, 28 (6), 1351-1359.
Martono. (2016). Seasonal and Inter Annual Variation of Sea  Surface  Temperature  in  the  Indonesian Waters. Forum Geografi, 30 (2), 120-129.
Martono.  (2017).  Impacts  of  Extreme  Weather  on  Sea Surface  Temperature  in  the  Western  Waters  of Sumatera and the Southern Waters of Java in June 2016. Forum Geografi . Maulidiya,  H.,  Ihwan,  A.,  &  Jumarang,  M.  I.  (2012).
Penentuan Kejadian El-Nino Dan La-Nina Berdasarkan  Nilai  Southern  Oscilation  Indeks. Positron, 2 (2).
McBean, E., & H. Motiee. (2008). Assessment of Impact of  Climate  Change  on  Water  Resources:  A  Long Term Analysis of the Great Lakes of North America. Hydrology and Earth System Sciences . Miglietta, Marcello, M., Mazon, J., Motola, V., & Pasini, A. (2017).  Effect  of  a  Positive  Sea  Surface Temperature  Anomaly  on  a  Mediterranean Tornadic Supercell. Scientific Reports, 7 (1), 1-8. Mondal,  A.,  Kundu,  S.,  &  Mukhopadhyay,  A.  (2012). Rainfall  Trend  Analysis  By  Mann-Kendall  Test:  A Case  Study  Of  North-Eastern  Part  Of  Cuttack District,  Orissa. International  Journal  of  Geology, Earth and Environmental Sciences, 2 (1), 70-78 Naylor,  R.  L.,  Falcon, W.  P.,  Rochberg,  D.,  &  Wada,  N. (2001). Using El Niño/Southern Oscillation Climate Data  to  Predict  Rice  Production  in  Indonesia. Climatic Change 50 (3). 255-265. Ningsih, N. S., Rakhmaputeri, N., & Harto, A. B. (2013). Upwelling  Variability  along  the  Southern  Coast  of Bali and in Nusa Tenggara Waters. Ocean Science Journal, 48 (1), 49-57. Nur’utami, M. N., & Hidayat R. (2016). Influences of IOD and  ENSO  to Indonesian  Rainfall  Variability:  Role of  Atmosphere-Ocean  Interaction  in  the  Indo- Pacific  Sector. Procedia  Environmental  Sciences, 33 (1), 196-203.
Önöz, B., & Bayazit, M. (2003). The Power of Statistical
Tests  for  Trend  Detection. Turkish  Journal  of Engineering  and  Environmental  Sciences,  27 (4),
247-251.
Pohlert. (2020). Package ‘Trend. Package Trend.
Pratchett, M.  S., Munday, P. L., Wilson, S. K., Graham, N. A., Cinner, J. E., Bellwood, D. R., Jones, G. P., Polunin, N. V., & McClanahan, T. R. (2008). Effects of Climate-Induced Coral Bleaching on Coral-Reef Fishes Ecological and Economic Consequences. in Oceanography  and  Marine  Biology:  An  Annual Review, 46, 251-296.
Purwanti, I., Prasetyo, Y., &  Wijaya, A. (2017). Analisis Pola Persebaran Klorofil-A, Suhu Permukaan Laut, Dan  Arah  Angin  Untuk  Identifikasi  Kawasan Upwelling  Secara  Temporal  Tahun  2003-2016 (Studi  Kasus :  Laut  Halmahera). Jurnal  Geodesi Undip, 6 (4), 506-516.
Ratnawati,  H. I.,  Bramawanto,  R.,  &  Jayawiguna,  M.  H.
(2019).  Potensi  Sumberdaya  Kelautan  Dan Perikanan WPPNRI 573. P. 381.
Republik Indonesia (2014). PERMEN KKP No. 18 Tahun. 2014 . Jakarta.
Saji,  N.  H.,  Goswami,  B.,  Vinayachandran,  P.,  & Yamagata, T. (1999). A Dipole Mode in the Tropical Indian Ocean. Nature, 401 (6571), 360-363.
Salmi,  T.,  Maatta,  A.,  Anttila,  P.,  Ruoho-Airola,  T.,  & Amnell,  T.  (2002).  Detecting  Trends  of  Annual Values  of  Atmospheric  Pollutants  by  the  Mann- Kendall Test and Sen’s Solpe Estimates the Excel Template Application MAKESENS. Finnish
Meteorological Institute,Helsinki . Sarwono,  Jonathan.  (2006). “Korelasi”.  Diakses  pada  3 Januari 2020, dari
http://www.jonathansarwono.info/korelasi/korelasi. htm.
Sen,  P.  K.  (1968).  Estimates  of  the  Regression Coefficient Based on Kendall’s Tau. Journal of the American  Statistical  Association,  63 (324).  1379- 1389.
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.,  Jatisworo,  D.,  &  Kusuma,  D.  W.  (2018). Analisis  Multilayer  Variabilitas  Upwelling  Di Perairan  Selatan  Jawa. Jurnal  Kelautan  Nasional 13 (1), 15.
Syaifullah, M. D. (2018). Suhu Permukaan Laut Perairan Indonesia Dan Hubungannya Dengan Pemanasan Global. Jurnal Segara, 11 (2), 103-113.
Tjasyono,  B.  (2008).  The  Character  of  Rainfall  in  the Indonesian Monsoon. International Symposium on Equatorial Monsoon System .
www.cpc.ncep.noaa.gov. Diakses pada 27 Januari 2020. www.bom.gov.au. Diakses pada 27 Januari 2020. Yoga, R. B., Setyono, H., & Harsono, G. (2014). Dinamika
Upwelling dan Downwelling Berdasarkan Variabilitas Suhu Permukaan Laut Dan Klorofil-A di Perairan Selatan Jawa. Journal of Oceanography,
3 (1), 57-66.
Yue, S., & Pilon, P. (2004). A Comparison of the Power of the  t  Test,  Mann-Kendall  and  Bootstrap  Tests  for Trend  Detection. Hydrological  Sciences  Journal, 49 (1), 21-37.