p-ISSN         : 2087-9423
http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN         : 2620-309X

## RESPONS SUHU PERMUKAAN LAUT DAN KLOROFIL-A TERHADAP KEJADIAN ENSO DAN IODM DI WILAYAH INDO-PASIFIK TROPIS

## RESPONSE OF SEA SURFACE TEMPERATURE AND CHLOROPHYLL-A  ON ENSO AND IODM EVENTS IN THE TROPICAL INDO-PACIFIC REGION
Andry Purnama Putra 1 , Agus S. Atmadipoera 2* , & John I. Pariwono 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, FPIK, Sekolah Pascasarjana IPB, 16680, Bogor, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, 16680, Bogor, Indonesia
* E-mail: atmadipoera_itk@ipb.ac.id

## ABSTRACT
The  interannual  ocean-atmosphere  anomaly  of  the  El Nino  Southern  Oscillation  (ENSO) and  Indian Ocean  Dipole  Mode  (IODM)  events  that  prevail  in  the  tropical  Indo-Pacific  region  impacts significantly  on  regional  marine  ecosystem,  hydrology  and  climate  variabilities.  This  study  aims  to investigate  spatial  pattern  and  temporal  variability  of  sea  surface  temperature  (SST)  and  surface chlorophyll-a (Chl-a), related to ENSO and IODM in the region.  The monthly data time-series (1980- 2017) were obtained from global data center, and were analyzed by applying the empirical orthogonal function (EOF) methods. The results show that the first three eigen values of SST (Chl-a) explained for 81.7% (76%) of total variance. Spatial pattern of SST EOF mode-1 (56%) formed an asimetric dipole- like shape between eastern and western tropical Pacific with a distinct pattern in upwelling region off Peru  waters.  This pattern  may  be  associated  with  'normal'  or La Nina  events.  Furthermore,  El Nino and IODM condition may be depicted from SST mode-2 (19%), in which negative phase contours were predominant over equatorial Pacific and disappearing 'upwelling region' off Peru waters.
Keywords : Chl-a, ENSO, EOF-analysis, IODM, SST, Tropical Indo-Pacific

## ABSTRAK
Fenomena anomali laut-atmosfer antar-tahunan dari El Nino Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean  Dipole  Mode (IODM)  di  wilayah  Indo-Pasifik  Tropis  memberikan  dampak  pada  ekosistem laut,  hidrologi  dan  variabilitas  iklim.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pola  spasial  dan variabilitas  temporal  suhu  permukaan  laut  (SPL)  dan  klorofil-a  permukaan  (Chl-a)  terkait  dengan ENSO dan IODM di Indo-Pasifik Tropis. Data deret  waktu bulanan  dari tahun 1980-2017 (37 tahun) diperoleh  dari  pusat  data  global,  dan  dianalisis  menggunakan  metode empirical  orthogonal  function (EOF). Hasil penelitian menunjukkan nilai tiga terbesar pertama dari SPL (Chl-a) menjelaskan 81,7% (76%) dari total explained variance . Struktur spasial SPL mode-1 (56%) membentuk seperti dua kutub asimetris antara timur dan barat Pasifik Tropis dengan pola yang berbeda di lepas Pantai Peru. Pola ini diduga  berhubungan  dengan  tahun  normal  atau  La  Nina.  Selanjutnya,  kondisi  EL  Nino  dan  IODM diduga  tergambarkan  oleh  SPL  mode-2  (19%),  dengan  fase  negatif  dominan  di  atas  ekuator  Pasifik dan menghilangnya area upwelling di lepas Pantai Peru.
Kata kunci : analisis-EOF, klorofil-a, ENSO, Indo-Pacific Tropis, IODM, SPL

## I. PENDAHULUAN
Wilayah  Indo-Pasifik  Tropis  terdiri dari  Samudera  Hindia,  Benua  Maritim Indonesia,    dan  Samudera  Pasifik  pada  pita lintang  20°LS-20°LU.  Proses  interaksi  laut- atmosfer  antara  timur  dan  barat  di  setiap
samudera  dikenal  sebagai  siklus  Walker (Bjerknes,  1969).  Siklus  Walker  memiliki skala  waktu  variasi  antar-tahunan.  Pada Siklus  Walker,  terjadi  beberapa  anomali seperti El Nino Southern Oscillation (ENSO) dan Indian  Ocean  Dipole  Mode (IODM). Variasi  iklim  antar-tahunan  yang  terjadi
akibat anomali dalam Siklus Walker merupakan  respons  langsung  dari  anomali suhu  permukaan  laut  (SPL)  dari  fenomena ENSO  di  Samudera  Pasifik  (McBride et  al., 2003), sedangkan di Samudera Hindia variasi antar-tahunan  diakibatkan  anomali  IODM (Yamagata et al., 2002).
Pemicu  terjadinya  ENSO  karena adanya  interaksi  laut-atmosfer  yang  di- modulasi  dari  proses  dinamika  ENSO itu sendiri  (Eisenman et  al. ,  2005).  Beberapa pemahaman  yang  lebih  lama  menganggap proses  ENSO  merupakan  gangguan  faktor eksternal  berupa  hembusan  kuat  angin baratan ( westerly wind bursts ) yang menekan lautan dan memperkuat rambatan gelombang Kelvin ke arah timur di sepanjang ekuatorial Samudera  Pasifik.  Namun  Eisenman et  al. (2005)  menyimpulkan  bahwa  angin  baratan merupakan  bagian  dari  proses  ENSO  itu sendiri  yang  lama  kelamaan  memperkuat proses  awal  ENSO.  Kejadian  yang  serupa juga  terjadi di  Samudera  Hindia. IODM atau juga  dapat  disebut Dipole  Mode (DM) merupakan  anomali  SPL  di  timur  dan  barat Samudera  Hindia  yang  dicirikan  oleh  pola zonal  (Saji et  al., 1999).  Pemicu  terjadinya DM diakibatkan adanya angin yang bergerak dari  tenggara  menuju  ke  ekuator  barat  Laut Samudera  Hindia.  Sesampainya  di  daerah ekuator  angin  tersebut  kemudian  berbelok dan  ikut  mendorong  massa  air  ke  arah  barat Samudera  Hindia  hingga  ke  perairan  pantai timur  Benua  Afrika.  Berbeloknya  angin  dari tenggara  menuju  ke  barat  mengakibatkan massa  air  hangat  ke  arah  barat  Samudera Hindia dan menyebabkan terjadinya konveksi  hingga  menyebabkan  peningkatan curah  hujan  pada  barat  Samudera  Hindia (Saji et al., 1999).
Secara umum di wilayah Indo-Pasifik Tropis  dampak  fenomena  ENSO  dan  IODM berupa  berkurangnya  atau  bertambahnya curah  hujan,  naik  turunnya  SPL  maupun udara.  Pengaruh  kedua  fenomena  tersebut  di wilayah Indo-Pasifik Tropis sangat tergantung pada intensitas, waktu dan kondisi perairan  (Tjasyono,  1997).  Telah  banyak
yang  melakukan  penelitian  mengenai  ENSO dan  IODM,  seperti  Ashok,  (2004);  Behera, (2006);  Bracco et  al., (2007);  Kug et  al. , (2005);  dan  Yuan et  al., (2011).    Namun hanya  sedikit  penelitian  mengenai  dampak yang  ditimbulkan  kedua  fenomena  tersebut secara bersamaan dan global. Oleh karena itu diharapkan  melalui  penelitian  ini  dapat diketahui  pengaruh  dari  aktivitas  ENSO  dan IODM terhadap wilayah Indo-Pasifik Tropis. Pengaruh  kedua  fenomena  tersebut  dapat diketahui  dengan  melihat  variabilitas  yang terjadi  pada  SPL  dan  klorofil-a.  Penelitian serupa sebelumnya pernah dilakukan Purwandani (2012), yang mengkaji variabilitas  SPL  dan  interelasinya  dengan Muson,  DM  dan  ENSO  di  perairan  Asia Tenggara dan sekitarnya. Purwandani (2012) menggunakan  data  GFDL  sejak  tahun  1979- 2007  yang  kemudian  divalidasi  meng- gunakan  data  TRITON  dan  data  ARGO. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, Purwandani  (2012)  hanya  menggunakan  5 mode dari 50 mode yang didapat berdasarkan hasil  analisis  EOF.  Kelima  mode  tersebut kemudian  ditapis  hingga  pada  frekuensi  di bawah siklus Monsoon Intraseasonal Oscillation (MISO)  dan Madden-Julian Oscillation (MJO).  Data  yang  telah  ditapis kemudian  dianalisis  menggunakan  FFT  dan CWT  untuk  mengetahui  keberadaan  siklus Muson, DM dan ENSO. Selanjutnya digunakan  analisis  XWT  untuk  mengetahui korelasi  antara  ketiga  fenomena  tersebut. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis variabilitas interannual dari SPL dan klorofil- a;  dan  hubungannya  dengan  ENSO  dan IODM,  serta  menganalisis  interaksi  ENSO dan  IODM  di  wilayah  Indo-Pasifik  Tropis dengan  menggunakan  data  deret  waktu bulanan  SPL  (1980-2017)  dan  klorofil-a (2002-2016).

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Tempat Penelitian
Fokus  lokasi  penelitian  berada  di wilayah  Samudera  Pasifik-Benua  Maritim
Indonesia-Samudera  Hindia  Tropis,  yang selanjutnya  akan  disebut  sebagai  wilayah Indo-Pasifik  Tropis.  Lebih  detailnya,  lokasi penelitian  meliputi  sekitar  wilayah  ekuator dari  pantai  timur  Afrika,  Samudera  Hindia, Indonesia,  Samudera  Pasifik  sampai  pantai barat  Amerika,  dengan  batas  utara  lintang 20°LU  dan  batas  selatan  di  lintang  15°LS ( Figure 1 ).
Data yang digunakan merupakan data deret-waktu  historis  laut  berupa  SPL,  dan klorofil-a,  sedangkan  data  untuk  memantau ENSO  dan  IODM  digunakan  data  indikator antara  laut  dan  atmosfer  dari Southern Oscillation  Index (SOI)  dan Dipole  Mode Index (DMI).  Data  SOI  diperoleh  dari Climate  Prediction  Center (CPC)  dan  dapat diakses di www.cpc.ncep.noaa.gov/data. Data DMI dikeluarkan oleh Ocean Observations Panel for Climate (OOPC) dan dapat diakses di www.jamstec.go.jp/frcgc/research. Data
klorofil-a dari Globcolour , dan SPL
European
Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Setiap variabel data merupakan data rataan bulanan dengan rataan spasial 1°x1° ( Table 1).

## 2.2. Analisis Data
Analisis  data  pada  penelitian  ini menggunakan  beberapa  pendekatan  untuk mencari siklus dominan pada skala ruang dan waktu  dari  variabilitas  parameter  laut  dan atmosfer  hasil  interaksi  antara  Muson,  DM dan  ENSO.  Analisis  data  deret  waktu mendekomposisi  sinyal  tersebut  baik  pada skala  ruang  maupun  waktu  dari  hasil interaksi antara DM dan ENSO. Analisis data deret-waktu  meliputi Empirical  Orthogonal Function (EOF),  penapisan  lolos  rendah ( low-pass  filter) , Power  Spectral  Density (PSD), dan analisis Cross Wavelet Transform (XWT).
2.1.1. Analisis Empirical Orthogonal Function (EOF) Metode EOF ini bertujuan mendekomposisi  sinyal  deret  waktu  dalam bentuk  fungsi  spasial  dan  fungsi  waktu, sehingga  menghasilkan  ragam  ( variance ) yang  diurutkan  dari  mulai  terbesar  sampai terkecil.    Analisis  EOF  dapat  didefinisikan setelah anomali data matriks telah ditentukan,  kovarians  dari  matriks  kemudian ditentukan  dengan  persamaan    (Hannachi,
Figure 1.   Study  area  in  the  tropical  Indo-Pacific  region  along  the  latitude  band  of  20°S- 20°N in the Pacific Ocean, Indonesian Maritime Continent, and the Indian Ocean.
Table  1. Specification of  time-series data  of  chlorophyll-a and sea surface temperature  used in this study.
Variable Time span Spatial resolution Temporal resolution Data source Chloropyill-a 7/2002 - 7/2016 1° Monthly Globcolor Sea surface temperature 1/1980 - 5/2017 1° Monthly ECMWF
2004) berikut:
…………….. (1) Keterangan: fungsi  waktu  (t)  dan ruang (s) ; banyaknya Mode ;
fungsi  ruang ;  dan
fungsi
waktu ( principal component ).
Data  fungsi  ruang  dan  waktu  dalam bentuk matriks dijabarkan sebagai berikut:
............................... (2)
merupakan  fungsi  dari matriks  , sedangkan fungsi ruang 1, ..., n dan  fungsi  waktu
.  Sehingga  rata- rata  waktu  pada  ruang  dihitung  dengan persamaan berikut:
……………..… (3)
adalah  matriks  identitas bernilai satu. Anomali data rata-rata klimatologi  pada dengan dan dihitung  dengan  persamaan
sebagai berikut:
……...…..… (4) merupakan matriks identitas  dari dan adalah  pusat
matriks  pada  ordo  ke  .  Setelah  mengetahui anomali  data  matriks  telah  ditentukan, kovarians  dari  matriks  kemudian  ditentukan dengan persamaan,
........................................... (5)
Selanjutnya  digunakan Eigen Value Problem (EPV)  untuk  menentukan eigen
value dan eigen vector dengan  persamaan berikut:
................................................... (6) Keterangan : eigen vector dari  matriks dan sedangkan eigen value umumnya digunakan  untuk  membedakan  dalam  per- samaan persen dimana k adalah  mode dalam EOF.
................................................. (7)

## 2.1.2. Penapisan Data Deret-waktu
Data  hasil  analisis  EOF  kemudian diekspansi  ditapis  untuk  menghilangkan sinyal frekuensi rendah yang masih memiliki kemungkinan  mengganggu  sinyal  dari  siklus antar-tahunan  IODM  dan  ENSO  (Meehl  & Arblaster,  2011)  dan  PDO  (Yoon  &  Yeh, 2010).  Penapisan  ini  digunakan  untuk menghilangkan  sinyal  data  deret  waktu dengan  frekuensi  rendah  di  bawah  12  bulan yaitu dengan pemotongan  frekuensi (fc) data koefisien  ekspansi  EOF,  sehingga  dapat mempertegas  sinyal  data  yang  berasal  dari pengaruh  ENSO  dan  IODM.  Data  koefisien ekspansi ditapis  dengan  data  deret  waktu koefisien  ekspansi  yang  baru
,  dengan menggunakan persamaan sebagai berikut: .............................. (8) Persamaan fungsi pembobotan yang digunakan, yaitu:
........................... (9)
Keterangan:
jumlah  cakupan  data  sebelum  dan sesudah , pemotongan  frekuensi penapisan, dan
frekuensi Nyquist.
2.1.3. Analisis Spektral ( Power Spectral Density , PSD)
Data  deret  waktu  koefisien  ekspansi EOF  ini  dihitung  densitas  spektral  energinya dengan  menggunakan  metode Power Spectral  Density (PSD)  untuk  mengetahui siklus  dominan  dari  data  deret  waktu koefisien  ekspansi  EOF  yang  mencerminkan pola  osilasi  spasial  pada  lokasi  penelitian. PSD  dapat  dijabarkan  melalui  penjabaran spektrum daya sinyal random dan noise . PSD secara  definitif  merupakan  variasi  data (energi)  sebagai  fungsi  frekuensi  dalam bentuk  kerapatan  spektrum  yang  destinasi menggunakan  FFT.  Proses  perubahan  dari domain  waktu  ke  domain  frekuensi  dengan menggunakan FFT tidak memberikan frekuensi  yang  baik.  Untuk  mengatasi batasan  dari  performasi  terhadap  resolusi frekuensi yang dilakukan melalui pendekatan FFT, satu tekniknya yaitu kerapatan spektrum  daya.  Analisis  densitas  spektral akan  memperlihatkan  osilasi  pola  spasial parameter  pada  lokasi  penelitian  dari  mode dominan  EOF  tertentu,  memiliki  variabilitas yang  dominan  dipengaruhi  oleh  IODM  atau ENSO.  Data  bulanan  tidak  ditapis  sebelum melakukan  analisis  EOF  karena  diharapkan sinyal,  IODM  dan  ENSO  serta  sinyal  siklus fenomena  lainnya  ikut  terbawa  dalam koefisien  ekspansi  EOF,  sehingga  tidak mengubah  pola  spasial  SPL  hasil  de- komposisi  spasial  EOF.  Energi  densitas spektral  melalui  FFT  (Bendat  &  Piersol, 1971).  Secara  umum  deret  Fourier  dapat dinyatakan dalam bentuk berikut ini:
............... (10)
Nilai  energi  densitas  spektral  (Sx)  dari  data deret-waktu  koefisien  ekspansi  EOF  hasil analisis  FFT,  dihitung  dengan  persamaan sebagai berikut:
.................................. (11)
Keterangan :
= data deret waktu koefisien ekspansi,   = interval data bulanan = panjang data, dan   = frekuensi ke- k .

## 2.1.4. Analisis Cross Wavelet Transform (XWT)
Data  deret  waktu  koefisien  ekspansi hasil analisis EOF data SPL dikorelasikan  dengan  DMI  dan  SOI dengan  metode  korelasi  silang  transformasi wavelet ( cross wavelet transform atau XWT)
yang didefinisikan sebagai dimana  tanda  *  adalah  konjugasi  kompleks ( complex conjugation ) dengan energi korelasi silang  transformasi  wavelet  sebesar pada  selang  kepercayaan  95%.  Kompleks argument  dari  arg dapat  meng- interpretasikan  fase  relatif  lokal  antara dan didalam  domain  frekuensi  waktu.
Distribusi energi korelasi  silang transformasi wavelet dengan background power spektral
dan selang kepercayaan
pada probabilitas p , dihitung dengan persamaan  sebagai  berikut  (Torrence  & Compo, 1998):
.................... (12) dengan  rata-rata  sudut  beda dari dengan  persamaan  sebagai berikut:
.................................(13a) ................................ (13b)
Beda  fase  antara  siklus  koefisien  ekspansi EOF  data  SPL  dan  klorofil-a  dengan,  DMI dan  SOI  menunjukkan  siklus  sinyal  mana yang mendahului, bersamaan atau tertinggal.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Kejadian  ENSO  dan  IODM  (1980- 2017)
Deret  waktu  SOI  sepanjang  periode Januari  1980-Mei  2017  telah  terjadi  fase  El Nino (biru) dan La Nina (merah) secara silih berganti  seperti  yang  terlihat  pada  ( Figure 2a ).  Fase  El  Nino  terjadi  pada  tahun  1982, 1987,  1991,  1992,  1994,  1997,  2002,  2004, 2006,  2009,  dan  2014.  Fase  terkuat  El  Nino yang terdeteksi di tahun 1982 dengan  indeks anomali  mencapai  -7.5.  Fase  La  Nina  terjadi di tahun 1988, 1996, 1999, 2000, 2006, 2008, 2010  dan  2016.  Kejadian  El  Nino/La  Nina terkadang  langsung  diikuti  dengan  kejadian El Nino/La Nina selanjutnya, seperti La Nina pada  periode  1987-1988,  1998-2001,  2006- 2016.  Hal  ini  selaras  seperti  pernyataan Eisenman et  al. (2005)  bahwa  awal  kejadian El  Nino/La  Nina  dapat  dipicu  oleh  dinamika El Nino/La Nina itu sendiri.
Pola  anomali  dari  DMI  sepanjang periode Januari 1980-Mei 2017 terjadi 8 fase DM(+)  di  tahun  1982,  1983,  1994,  1997, 2006,  2012,  2015,  dan  2017,  dengan  nilai anomali  terkuat  di  tahun  1997  mencapai
anomali  sebesar  1.5,  sedangkan  fase  DM(-) hanya 3 kejadian di tahun 1989, 1992, 1996. Anomali  tertinggi  fase  DM(-)  di  tahun  1996 dengan nilai -0,72 (Figure 2b).
Beberapa  kejadian  El  Nino  dan DM(+)  terjadi  di  tahun  yang  sama  seperti  di tahun  1982,  1987,  1994,  1997,  2002,  2006, 2012,  dan  2015.  Begitu  pula  beberapa kejadian  La  Nina  terjadi  bersamaan  dengan DM(-)  di  tahun  1989  dan  1996.    Namun banyak  juga  kejadian  El  Nino/La  Nina  yang tidak bersamaan dengan DM(+)/DM(-).
Hal  ini sesuai dengan pernyataan Saji et al . (1999) dan Webster et al. (1999) bahwa DM  merupakan  fenomena  yang  berdiri sendiri tanpa  melibatkan ENSO di  Samudera Pasifik.  Hasil  dari  korelasi  antara  DMI dengan  Nino3  sangat  lemah,  sebesar  0,35 menunjukkan  bahwa  DM  dengan  ENSO merupakan  fenomena  yang  berbeda.  DMI juga  berkorelasi  kuat  dengan  angin  zonal  di tengah dan sebelah timur ekuatorial Samudera  Hindia,  sehingga  DM  merupakan fenomena  yang  berkaitan  dengan  interaksi laut-atmosfer dengan dinamika proses tersendiri.
Figure 2.  (a) time-series of El Nino index (blue) and La Nina (red) based on SOI anomaly; Time-series of positive Dipole Mode (DM+) index (blue) and negative Dipole Mode (DM-) based on DMI anomaly from 1980 to 2017.

## 3.2. Keragaman Suhu Permukaan Laut dan Klorofil-a
Persentase  yang  didapatkan  dari analisis EOF atau disebut sebagai nilai eigen yang menunjukkan ukuran nilai ragam di tiap mode dari masing-masing parameter. Semakin  besar  nilai eigen dari  mode  EOF, semakin besar pula kontribusi dari komponen tersebut data sepanjang waktu pengamatan.
Banyaknya  mode  yang  didapatkan setiap  parameter  hanya  diambil  beberapa yang  dianggap  dapat  mewakili  persentase ragam  kumulatif.  Nilai  ragam  yang  diamati dari  keseluruhan  mode  adalah  10  mode terbesar.  Nilai  keragaman  yang  besar menunjukkan  fenomena  pada  mode  tertentu memberikan  kontribusi  variabilitas  besar  di area  pengamatan.  Begitupun  sebaliknya, semakin  kecil  nilai eigen pada  suatu  mode maka  semakin  kecil  pula  fenomena  yang mempengaruhi variabilitas yang terjadi. Pada mode-1  dan  kedua  nilai  ragam  tertinggi berturut-turut adalah SPL, sedangkan klorofil-a  lebih  dominan  di  mode-3  sampai ke-10.  Nilai  keragaman  kumulatif  dari masing-masing  parameter,  diputuskan  hanya digunakan  tiga  mode-1  dengan  total  nilai keragaman  kumulatif  81%  untuk  SPL, sedangkan  pada  tiga  mode-1  klorofil-a  nilai keragaman  kumulatif  telah  mencapai  76%. Mode  selanjutnya  memiliki  nilai  keragaman yang  cukup  kecil  jika  dibandingkan  ketiga mode.  Sehingga  dianggap  tiga  mode-1
dianggap  dapat  mewakili  variabilitas  yang terjadi sepanjang waktu pengamatan.

## 3.2.1. Pola Spasial Suhu Permukaan Laut dan Klorofil-a dari EOF mode-1
Nilai  ragam  EOF  mode-1  SPL sebesar 55,9%. Pola spasial hasil EOF mode- 1 pada SPL terjadi osilasi dengan nilai positif di timur Samudera Pasifik, Utara Papua, Laut Maluku,  Laut  Sulawesi  dan  Laut  Natuna. Nilai  negatif  di  Samudera  Hindia,  Selatan Jawa, Laut Aru, Laut Flores dan Laut Banda, dan Samudera Pasifik bagian Selatan ( Figure 5a).
Struktur  spasial  hasil  EOF  mode-1 SPL  terdapat  dua  kolam  yang  ada  di Samudera Pasifik. Kolam nilai positif (warna merah)  berada  di  barat  Samudera  Pasifik, sedangkan  kolam  nilai  negatif  (warna  ungu) berada  di  depan  Pantai  Peru.  Kedua  kolam ini  menunjukkan  fase  yang  berbeda  satu sama  lainnya.  Struktur  spasial  tersebut menyerupai  fase  normal  atau  awal  fase  La Nina,  berupa  menguatnya  angin  pasat, hingga  menyebabkan  terjadinya  perpindahan massa  air  hangat  ke  arah  barat,  sehingga terjadi upwelling dan  mendinginnya perairan di  depan  Pantai  Peru.  Kondisi  tersebut diperkuat dengan hasil XWT antara SPL dan SOI,  memperlihatkan  kuatnya  energi  pada periode antar-tahunan dengan rentang kejadian  1983-1999  (a),  yang  mana  pada rentang  tahun  tersebut  kejadian  La  Nina terjadi secara beruntun.
Figure 3. Percentage of explained variance from SST and Chl-a of the highest 10-mode eigen values.
Figure 4.  Spatial pattern of SST (a) and Chl-a (b) from EOF analysis of Mode-1.
Nilai  ragam  EOF  mode-1  klorofil-a sebesar 52.5% ( Figure 5b) . Pola EOF mode- 1 klorofil-a  menunjukkan  nilai positif berada di  tengah  Samudera  Pasifik  dari  utara  ke selatan,  Laut  Sawu,  Arafuru,  Aru,  Banda, dan  hampir  di  semua  Samudera  Hindia, sedangkan  nilai  negatif  berada  di  tenggara, timur  laut,  barat  laut,  dan  barat  daya Samudera  Pasifik,  serta  ditemukan  di  pantai barat  Sumatra  dan  tengah  Samudera  Hindia. Pola  positif  di  ekuator  Pasifik  memiliki  pola yang  sama  seperti  ENSO  fase  La  Nina, sedangkan  di  Samudera  Hindia  ditemukan dua  kolam yang berbeda fase yang menunjukkan  fase  berlawanan.  Anomali positif pada timur Afrika dan anomali negatif pada barat Sumatra, kondisi tersebut menyerupai pola DM.
Pola  temporal  EOF  pertama  SPL  dan klorofil-a,  menunjukkan  pola  osilasi  tahunan (tidak disajikan), namun karena penelitian ini fokus  kepada  variabilitas  antar-tahunan, maka hasil temporal EOF pertama ditapis 12 bulan.  Hasil filter temporal  EOF  pertama SPL  menunjukkan  pola  yang  selaras  dengan hasil filter EOF  pertama  klorofil-a.  Jika dibandingkan  dengan  deret  waktu  SOI  dan DMI,  hasil  filter  EOF  pertama  kedua parameter terlihat sangat selaras dengan SOI dan DMI ( Figure 5a ).
Hasil  analisis  PSD  menunjukkan puncak  energi  SPL  terbesar  dan  terbesar kedua  masing-masing  memiliki  periode antar-tahunan. Secara seksama puncak energi pada  SPL  termasuk  dalam  variabilitas  antar- tahunan, diduga berinteraksi dengan kejadian ENSO  dan  DM.  Pada  klorofil-a  memiliki energi  PSD  kecil,  energi  terbesar  pertama sampai  ketiga  berkisar  di  periode  antar- tahunan,  menunjukkan  bahwa  variabilitas klorofil-a  berinteraksi  dengan  ENSO  dan DM.  Pola  temporal  EOF  mode-1  SPL  dan klorofil-a memiliki fase selaras.
Hasil analisis XWT EOF mode-1 SPL dan  SOI  pada Figure  6a memperlihatkan korelasi yang kuat searah dengan variabilitas antar-tahunan  sesuai  yang  didapatkan  dari hasil  PSD,  dengan  interaksi  yang  terjadi antara  awal  1980  hingga  akhir  2002.  Hasil koherensi  EOF  mode-1  SPL  dan  SOI menunjukkan  korelasi  kuat  dengan  indeks 0,97.  Diketahui  kejadian  ENSO  pada  tahun- tahun  tersebut  sangat  rutin  terjadi  dengan tingkat anomali yang cukup tinggi.
Hasil  XWT  EOF  mode-1  SPL  dan DMI  memperlihatkan  anti  fase  pada  periode antar-tahunan,  terlihat  di  akhir  1994  hingga awal  1998  ( Figure  6b). Seperti  yang diketahui  kejadian  DM  fase  positif  pada tahun  1994  dan  tahun  1998  hingga  awal
Figure 5.  Temporal variation of SST (a) and Chl-a (b) from principal component of EOF mode-1, and their corrsponding power spectral density (PSD) (b,d).
Figure 6.  Cross  wavelet  transformasi  (XWT)  between  principal  component  of  SST  mode-1 and SOI (a); SST mode-1 and DMI (b); Chl-a mode-1 and SOI (c); and Chl-a and DMI (d).
1999.  Hasil  koherensi  EOF  mode-1  SPL menunjukkan  korelasi  kuat  0,95  dengan DMI.  Berdasarkan  hasil  tersebut  berarti variabilitas  yang  terjadi  pada  SPL  EOF mode-1  menunjukkan  anti  fase  dengan
ENSO  dan  anti  fase  dengan  DM.  Hasil analisis XWT EOF mode-1 klorofil-a dengan SOI menunjukkan fase klorofil-a mendahului SOI sekitar 3.5 bulan dengan energi sekitar 7 pada periode 32 bulan dengan rentang waktu
antara  akhir  2005  dan  pertengahan  2010 ( Figure  6c) .  Hasil  koherensi  EOF  mode-1 klorofil-a  dengan  SOI  menunjukkan  korelasi yang lemah dengan indeks 0.5. Hasil analisis XWT  EOF  mode-1  menunjukkan  fase  DMI mendahului  klorofil-a  pada periode 32 bulan dengan  beda  fase  berkisar  4  bulan  ( Figure 6d) .  Hasil  koherensi  EOF  mode-1  klorofil-a dengan  DMI  menunjukkan  korelasi  cukup kuat dengan nilai indeks 0.8.
3.2.2. Pola Spasial Suhu Permukaan Laut dan Klorofil-a dari EOF mode-2 Nilai  keragaman  EOF  mode-2  SPL sebesar  19,12%.  Pola  spasial  mode-2  SPL menunjukkan  fase  positif  berada  di  perairan baratdaya Samudera Pasifik, selatan Samudera Hindia, hingga masuk ke Indonesia,  yaitu  Laut  Aru,  Laut  Maluku, Laut  Banda,  Selat  Makassar  dan  Laut  Jawa. Fase  negatif  mendominasi  utara  dan  sekitar ekuator  Samudera  Pasifik,  fase  yang  sama ditemukan  di  Laut  Natuna,  Laut  Cina Selatan,  Samudera  Hindia  dekat  mulut  Laut Arab  ( Figure  7a). Pola  tersebut  terlihat berkebalikan  dari  pola  osilasi  pada  mode-1, sehingga  mode-2  ini  diduga  merupakan  efek dari  pelepasan  bahang  yang  sebelumnya berkumpul  di  utara  Pasifik,  dan  setelah dilepaskan,  mengalami  penurunan  SPL.
Sehingga  diperkirakan  pola  osilasi  mode-2 masih rangkaian dari ENSO fase La Nina.
Nilai keragaman EOF mode-2 klorofil-a  sebesar  14,7%.  Pola  spasial  EOF mode-2  klorofil-a  menunjukkan  pola  osilasi nilai  positif  berada  di  utara  perairan  Pasifik hingga  ke  Laut  Sulawesi  dan  Laut  Cina Selatan,  serta  di  sekitar  mulut  Laut  Arab, sedangkan pola osilasi nilai negatif ditemukan  pada  selatan  India  dan  selatan Samudera  Hindia,  dengan  konsentrasi  di selatan Jawa, utara Madagaskar, dan di depan Pantai  Peru  ke  tengah  Pasifik.  Pola  ini menunjukkan  terjadi  peningkatan  klorofil-a di tengah Samudera Hindia, diduga disebabkan upwelling di  lokasi  tersebut. Fenomena upwelling di  tengah  Samudera Pasifik  ini  merupakan  kejadian  yang  cukup jarang  ditemukan,  diperkirakan  fase  ini merupakan  fase  sesaat  atau  fase  peralihan dari  siklus  tahunan  ke  siklus  antar-tahunan DM ( Figure 7b ) . Hasil  analisis  PSD  terlihat  tiga puncak  tertinggi  energi  dari  EOF  temporal mode-2  SPL  memiliki  periode  antar-tahunan ( Figure  8b ).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa variabilitas  SPL  diduga  berinteraksi  dengan kejadian ENSO dan DM. Puncak energi EOF temporal  mode-2  pada  klorofil-a  dengan energi terbesar
187,66
memiliki
Figure 7.  Spatial pattern of SST (a) and Chl-a (b) from EOF analysis mode-2.
periode  tahunan,  namun  pada  puncak  kedua hingga  ke  empat  memiliki  periode  antar- tahunan.  Kemungkinan  menunjukkan  bahwa variabilitas klorofil-a masih dipengaruhi oleh variabilitas tahunan yang terjadi ( Figure 8d ). Hasil  analisis  XWT  EOF  mode-2 SPL dengan SOI memiliki korelasi kuat dari
koherensi  0,99  dan  sefase,  dengan  energi terbesar di periode 126 bulan, kejadian awal 1994  hingga  akhir  2002  ( Figure  9a ). Sedangkan  hasil  XWT  EOF  mode-2  SPL memperlihatkan nilai koherensi 0,83 berkorelasi  anti-fase  pada  periode  antar- tahunan  dengan  DMI,  dapat  dilihat  pada
Figure 8.  Temporal variation of SST (a) and Chl-a (b) from principal component of EOF mode-2, and their corrsponding power spectral density (PSD) (b,d).
Figure 9.  Cross-continoues  wavelet transformasi  (cross-CWT) between principal  component of SST mode-2 and SOI (a); SST mode-2 and DMI (b); Chl-a mode-2 and SOI (c); and Chl-a and DMI (d).
akhir  1985  hingga  awal  1998  ( Figure  9b ). Berdasarkan hasil tersebut berarti variabilitas yang  terjadi  pada  SPL  hasil  EOF  mode-2 sefase dengan ENSO dan anti-fase yang kuat dengan DM.
Hasil  analisis  XWT  EOF  mode-2 klorofil-a  mendahului  SOI  sekitar  12  bulan dengan  energi  sekitar  7  pada  periode  40 bulan  dengan  rentang  waktu  antara  awal 2008  dan  pertengahan  2014  ( Figure  9c ). Hasil  koherensi  EOF  mode-2  klorofil-a dengan  SOI  menunjukkan  korelasi  lemah dengan  nilai  indeks  0.3.  Diduga  di  mode  ini terjadi  pergeseran  dari  antar-tahunan  ke siklus tahunan, hal tersebut didukung dengan ditemukannya  sinyal  tahunan  yang  cukup kuat.  Sedangkan  hasil  analisis  XWT  EOF mode-2 klorofil-a dengan DMI juga menunjukkan  energi  yang  kecil  hanya berkisar 7, dengan periode 12 bulan dan arah panah  yang  tidak  beraturan  ( Figure  9d ). Kondisi  tersebut  menunjukkan  hubungan  di antara  keduanya  hanya  berupa  pergeseran fase  sesaat  dari  siklus  DMI  ke  variasi tahunan.

## 3.2.3. Struktur spasial Suhu Permukaan Laut dan Klorofil-a dari EOF
mode-3
Nilai  ragam  EOF  mode-3  SPL sebesar  6,6%.  Pola  EOF  mode-3  SPL
menunjukkan terjadi pola osilasi dengan nilai positif pada hampir semua wilayah penelitian dengan  konsentrasi  anomali  terbesar  di- temukan  pada  barat  Pasifik  dari  sekitar ekuator ke Laut Arab, dan di perairan selatan Indonesia  yaitu  Laut  Aru,  Laut  Arafuru hingga  ke  Laut  Banda,  sedangkan  nilai negatif terpusat di Pasifik timur ( Figure 10a ) . Pola  tersebut  menyerupai  pembangkitan ENSO fase La Nina. Nilai ragam EOF mode- 3  klorofil-a  sebesar  8,8%.  Pola  spasial  EOF mode-3  klorofil-a  menunjukkan  osilasi  nilai negatif  di  sepanjang  pantai  Afrika  timur, perairan  selatan  Jawa,  Laut  Arafuru,  Laut Aru,  Laut  Banda  dan  Maluku  memiliki  nilai yang  anomali  yang  cukup  tinggi.  Sedangkan di Samudera Pasifik konsentrasi nilai  negatif berada  di  sepanjang  pantai  barat  Amerika dan  tersebar  menuju  ke  arah  tengah Samudera  Pasifik  ( Figure  10b ).  Kondisi  ini kemungkinan  besar  merupakan  akibat  dari variabilitas  SPL  mode  ketiga  yang  dipicu oleh variabilitas ENSO.
Puncak  energi  EOF  temporal  mode-3 SPL secara seksama termasuk dalam variabilitas antar-tahunan, diduga ber- interaksi  dengan  kejadian  ENSO  dan  DM. Periode energi puncak EOF temporal mode-3 klorofil-a  memiliki  periode  tahunan,  kecuali pada  puncak  energi  ketiga  dan  kelima menunjukkan periode antar-tahunan.
Figure 10. Spatial pattern of SST (a) and Chl-a (b) from EOF analysis mode-3.
Diduga  variabilitas  klorofil-a  tidak  secara signifikan dipengaruhi oleh variabilitas DM.
Hasil  analisis  XWT  EOF  mode-3 SPL dengan
SOI ( Figure 12a ) memperlihatkan  energi  berkisar  48,  dengan sifat  anti-fase  dengan  variabilitas  SOI,  pada periode  126  bulan,  yang  terjadi  antara  awal 1994  hingga  akhir  2002.  Hasil  koherensi
EOF mode-3 SPL dengan SOI menunjukkan korelasi  sangat  kuat  0,99.  XWT  antara  EOF mode-3  SPL  memperlihatkan  pada  periode 48  bulan  beda  fase  yang  mana  variabilitas klorofil-a  mendahului  DMI  sekitar  6  bulan ( Figure 12b ).
Hasil  XWT  EOF  mode-3  klorofil-a menunjukkan  mendahului  sekitar  10  bulan
Figure 11. Temporal variation of SST (a) and Chl-a (b) from principal component of EOF mode-3, and their corrsponding power spectral density (PSD) (b,d).
Figure 12. Cross  -  continoues  wavelet  transformasi  (cross-CWT)  between  principal component of SST mode-3 and SOI (a); SST mode-3 and DMI (b); Chl-a mode-3 and SOI (c); and Chl-a and DMI (d).
fase  SOI  dengan  energi  sekitar  15  pada periode  32  bulan  dengan  rentang  waktu antara awal 2008 dan pertengahan 2013 lebih jelasnya  dapat  dilihat  pada  ( Figure  12c ). Hasil  koherensi  EOF  mode-1  klorofil-a dengan  SOI  menunjukkan  korelasi  yang lemah dengan nilai  indeks 0,6. Hasil analisis XWT  EOF  mode-3  klorofil-a  menunjukkan anti  fase  dengan  DMI  di  periode  50  bulan seperti  yang  terlihat  pada  ( Figure  12d ), dengan hasil koherensi kuat bernilai 0,9.

## IV. KESIMPULAN
Rentang waktu dari Januari 1980-Mei 2017  (37  tahun)  indeks  kejadian  ENSO  dan DM  tercatat  19  kejadian  ENSO  dan  11 kejadian  DM.  Kejadian  variabilitas  anomali iklim-laut antar-tahunan tersebut dapat direpresentasikan  secara  tegas  dari  hasil analisis  EOF,  yang  mana  tiga  nilai eigen terbesar pertama dari SPL dapat menerangkan  ragam  data  sebesar  82%  dari ragam  total.  Pola  spasial  SPL  dari  EOF mode-1  berkaitan erat dengan pola distribusi SPL  dalam  kondisi  tahun  'Normal'  atau  La Nina,  yang  mana  fase  negatif  yang  kuat  di wilayah upwelling Peru berkebalikan dengan fase  positif  di  tepi  barat  Pasifik.  Dugaan tersebut  diperkuat  dengan  hasil  energi  PSD tertinggi pada EOF mode-1 SPL berada pada periode antar-tahunan, dan hasil XWT mode- 1  SPL  dengan  ENSO  memperlihatkan korelasi yang kuat searah dengan variabilitas antar-tahunan, sedangkan dengan hasil XWT EOF  mode-1  SPL  dan  IODM  memperlihat- kan anti-fase pada periode antar-tahunan.
Pola  spasial  mode-2  dari  SST  dapat diinterpretasikan  sebagai  pola  SST  dalam tahun El Nino dengan fase negatif yang kuat mendominasi  wilayah  Pasifik  ekuator  dan hilangnya  pola upwelling Peru.    Pola  SST mode-2  di  wilayah  Samudera  Hindia  Tropis dicirikan  dengan  fase  positif  kuat  di  tepi barat  dan  fase  negatif  di  tepi  timur  Hindia. Kejadian ENSO dan IODM terlihat jelas dari amplitudo  komponen  utama  untuk  mode-2 ini.  Kondisi  tersebut  diperkuat  dengan
ditemukannya  energi  terkuat  pada  periode antar-tahunan  dari  hasil  PSD  EOF  mode-2 SST,  dan  hasil  XWT  mode-2  dan  ENSO sefase  dengan  korelasi  yang  kuat,  dan  anti fase  dengan  IODM.  Pola  spasial  SST  EOF mode-3  (7%)  menunjukkan  dua  kutub  yang lemah antara timur dan tengah Pasifik, begitu pun  antara  timur  dan  barat  Hindia,  sesuai dengan  energi  terkuat  hasil  PSD  ditemukan ditemukan pada periode dekadal.
Pola  spasial  klorofil-a  EOF  mode-1 menyerupai fase La Nina dan DM(+), mode- 2  fase  positif  mengalami  pergeseran  ke tengah  Hindia  disertai  menyebarnya  fase negatif  di  Pasifik,  sedangkan  mode-3 merupakan  penguatan  dari  mode-2  yang merupakan  fase peralihan. Sinyal ENSO dan DM  terkuat  berada  di  mode-1,  ke-2, sedangkan  mode-3  sinyal  ENSO  dan  DM lemah.  Fase  klorofil-a  mode-1  mendahului ENSO 3,5 bulan, sedangkan DMI mendahului  fase  mode-1  klorofil-a  4  bulan, mode-2 klorofil-a mendahului SOI sekitar 12 bulan,  dan  mode-3  klorofil-a  mendahului ENSO 10 bulan dan anti-fase dengan DM.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menghaturkan  terima  kasih kepada  berbagai  pihak  yang  telah  membantu dalam penyelesaian makalah ilmiah ini.  Data deret-waktu SPL dan klorofil-a diperoleh dari the  European  Centre  for  Medium-Range Weather Forecasts (www.ecmwf.eu). Ucapan  terima  kasih  disampaikan  juga kepada para Penelaah (Reviewers) yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan makalah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ashok,  K.,  Z.  Guan,  N.H.  Saji,  &  T. Yamagata.  2004.  Individual  and combined  influences  of  ENSO  and the Indian Ocean Dipole on the Indian Summer  Monsoon. J.  Clim., 17: 3141-3155. https://doi.org/10.1175/1520-
0442(2004)017<3141:IACIOE>2.0.C O;2
Behera, S.K., J.J.  Luo, S.  Masson, S.A.  Rao, &  H.  Sakuma.  2006.  A  CGCM  study on  the  interaction  between  IOD  and ENSO. J. of Climate , 19: 1688–1705. https://doi.org/10.1175/JCLI3797.1 Bendat,  J.S.  &  A.G.  Piersol.  1971.  Random
data analysis and measurement
procedure.  John  Wiley  and  Sons  Inc. New York. 366 p. Bjerknes, J., 1969. Atmospheric teleconnections  from  the  equatorial Pacific, Mon. Weather Rev., 97, 163– 172 pp.
Bracco,  A.,  F.  Kucharski,  F.  Molteni  W. Hazeleger,  &  C.  Severijns.  2007. Atmospheric for simulating the interannual  variability  of  the  Asian summer  monsoon  and  its  relation with  ENSO. Clim.  Dyn., 28(5):  441– 460.  https://doi.org/10.1007/s00382- 006-0190-0
Eisenman,  I.,  L.  Yu,  &  E.  Tziperman.  2005. Westerly  Wind  Burst:  ENSO’s  Tail Rather than the Dog?. J. Climate, 10: 5224-5238. http://doi.org/10.1175/JCLI3588.1
Hannachi, A. 2004. A primer for eof analysis of  climate  data.  Department  of Meteorology,  University  of  Reading Reading  RG6  6BB,  U.K.  33  p. https://pdfs.semanticscholar.org/f492/ b48483c83f70b8e6774d3cc88bec918 ab630.pdf
Kug,  J.S.,  S.I.  An,  F.F.  Jin,  &  I.S.  Kang. 2005.  Preconditions  for  El  Niño  and La  Niña  onsets  and  their  relation  to the  Indian  Ocean. Geophys.  Res.
Lett ., 32(L05706): 1-5. https://doi.org/10.1029/2004GL02167 4
McBride, J.L., M.R. Haylock, & N. Nicholls. 2003. Relationship between the Maritime  Continent  Heat  Source  and the  El  Nino-Southern  Oscillation Phenomenon. J. of Climate , 16: 2905- 2914.
https://doi.org/10.1175/1520- 0442(2003)016<2905:RBTMCH>2.0.
CO;2
Meehl, G.A. & J.M. Arblaster. 2011. Decadal
variability of Asian-Australian
Monsoon-ENSO-TBO  Relationships. J. Climate, 24: 4925-4940. http://doi.org/10.1175/2011JCLI4015. 1
Purwandani,  A.  2012.  Variability  of  sea surface  temperature  and  its  inter- relationships  with  the  monsoon, Dipole  Mode  (DM)  and  El  Nino Southern  Oscillation  (ENSO)  in  the Southeast  Asia  and  its  surrounding water. Bogor Agricultural University.
Indonesia. 425 p.
Saji,
N.H., B.N. Goswani, P.N.
Vinayachandran,  &  T.  Yamagata. 1999.  A  Dipole  mode  in  the  tropical Indian  Ocean. Nature ,  401:  360-363. https://doi.org/10.1038/43854
Tjasyono,  B.  1997.  Mekanisme  fisis  pra, selama,  dan  pasca  El  Niño.  Paper disajikan  pada  Workshop  kelompok peneliti  dinamika  atmosfer,  13-14 Maret 1997. 15 p.
Torrence,  C.  &  G.P.  Compo.  1998.  A practical  guide  to  wavelet  analysis. User  guide.  Colorado  University.  18 p.
Walker,  G.T.  1923.  Correlation  in  seasonal variations  of  weather,  VIII:  A preliminary  study  of  world  weather. memoirs  of  Indian  Meteorological Department, 24: 75-131 pp.
Webster,  P.J.,  A.M.  Moore,  J.P.  Loschnigg,
& R.R. Leben. 1999. Coupled ocean– atmosphere  dynamics  in  the  Indian Ocean  during  1997–98. Nature ,  401:
356–360.
https://doi.org/10.1038/43848
Yamagata,  T.,  S.K.  Behera,  S.A.  Rao,  Z. Guan,  K.  Ashok,  &  H.N.  Saji.  2002. The Indian Ocean Dipole:  A physical entity. CLIVAR Exch ., 24: 15–18. Yoon, J. & S.W. Yeh. 2010. Influence of the Pacific  Decadal  Oscillation  on  the
Relationship between El Nino and the Northeast  Asian  Summer  Monsoon. J. Climate , 23: 4525-4537. https://doi.org/10.1175/2010JCLI335 2.1 Yuan, D.L., J. Wang, T.F. Xu, P. Xu, Z. Hui, X.  Zhao,  Y.H.  Luan,  W.P.  Zheng,  &
Y.Q. Yu. 2011. Forcing of the Indian Ocean  dipole  on  the  interannual variations  of  the  tropical  Pacific Ocean:  roles  of  the  Indonesian Throughflow. J. Climate , 24(14):
3593–3608. https://doi.org/10.1175/2011JCLI364 9.1 Received : 14 May 2019 Reviewed : 30 November 2019 Accepted : 24 March 2020