## KARAKTERISTIK OSEANOGRAFI PADA DAERAH PENANGKAPAN IKAN TUNA DI SAMUDERA HINDIA BAGIAN TIMUR INDONESIA
Oceanography Characteristics On Tuna Fishing Ground Area In Eastern Indian Ocean Of Indonesia
La Demi 1 , A.Tupamahu 2 , HJD Waas 3 , Deni Sarianto 4* , Rangga Bayu Kusuma Haris 5
Sekolah Usaha Perikanan Kementrian Kelautan 1
Dosen Program Studi Pemanfaatan Sumberdaya Perairan Universitas Pattimura Ambon 2 Dosen Program Studi Ilmu Kelautan Universitas Pattimura Ambon 3 Dosen Program Studi Perikanan Tangkap Politeknik KP Maluku 4 Dosen Program Studi Perikanan Tangkap Politeknik KP Dumai 5
*Corresponding author : Denisarianto45@gmail.com

## ABSTRAK
Ikan  tuna  merupakan  ikan  ekomomis  penting.  Daerah  penangkapan  tersebar  luas  di  lima  Samudera. Penelitian bertujuan  mendeterminasi karakteristik oseanografi perairan Samudera Hindia bagian timur kaitannya dengan daerah penangkapan armada tuna long line dan  fiture oseanografi tertentu yang dapat digunakan sebagai indikator penciri daerah potensial penangkapan tuna menggunakan pencitraan satelit oseanografi.  Daerah  penangkapan  armada  tuna  long  line  Indonesia  dan  Jepang  pada  tahun    2017 terkonsentrasi pada 11° sampai 15° Lintang Selatan  dan 113° sampai 120° Bujur Timur. Terkonsentrasi daerah  penangkapkan  dibuktikan  hasil  pengamatan  menggunakan  global    fishing  watch.  Selain  itu terjadinya upwelling yang dibuktikan dengan tingginya klorofil- a dan rendahnya SPL pada bulan Juli - Agustus  serta  kenaikan  paras  laut  dan  edies  pada  bulan  Agustus  hingga  Oktober.  Faktor  perubahan musim  memberikan  pengaruh  yang  besar  terhadap  sebaran  daerah  penangkapan  di  samudera  bagian timur Indonesia.
Kata kunci: Tuna, Klorofil-a, SPL

## ABSTRACT
Tuna  is  a  fish  improved  economic  important.  the  fishing  ground  is  widespread  in  the  five  Oceans. Research aimed at determining the characteristics of the oceanographic waters of the Indian Ocean in the eastern part of the relation to the fishing ground the fleet of tuna long line and fiture oceanography specific  that  can be  used as  an  indicator of  identifying  areas  of potential  tuna  fishing  using  satellite imaging, oceanographic. fishing ground the fleet of tuna long line Indonesia and Japan in the year 2017 concentrated on the 11° to 15° South Latitude and 113° to 120° East Longitude. Concentrated fishing ground evidenced the results of observations using the global fishing watch. In addition, the occurrence of upwelling as evidenced by the high chlorophyll - a and low SST in July - August as well as the rise paras the sea and the edies in August to October. Factor change of the season gives a great influence on the distribution of fishing ground in the ocean the eastern part of Indonesia.
Keywords: Tuna,Chlorophyll – a, SPL
Jurnal Ilmu-ilmu Perikanan dan Budidaya Perairan Volume 15. Nomor 1. Juni 2020: 48-62 https://jurnal.univpgri-palembang.ac.id/index.php/ikan

## PENDAHULUAN
Perairan  Samudera  Hindia  bagian timur  termasuk  Wilayah  Pengelolaan Perikanan  (WPP)  573  merupakan  daerah potensial  penangkapan  tuna  terutama  oleh armada  penangkapan  tuna long  line dan purse  seine nasional  maupun  Asing. Kawasan    perairan  ini  merupakan  bagian dari  wilayah  pengelolaan Indian  Ocean Tuna  Commision (IOTC)  dan Commision for  the  Conservation  of  Southern  Bluefin Tuna (CCSBT) (KEPMEN-KP, 2015). Besarnya  potensi  sumber  daya  tuna yang  diestimasi  dalam  bentuk    produksi maksimum  lestari  ( Maximum  Sustainable
Yield/MSY) mengacu pada Regional Fisheries Mangement Organization
(RFMO) termasuk WPP 571 dan WPP 572 diperkirakan  produksi    tuna  mata  besar ( Thunnus  obesus ),  madidihang  ( Thunnus albacares) ), cakalang ( Katsuwonus pelamis )),  albacora  ( Thunnus  alalunga ) masing-masing sebesar 132 000 ton/tahun, 344  000  ton/tahun,  478  000  ton/tahun  dan 37 082 ton/tahun. Sementara tuna sirip biru selatan  ( Thunnus  maccuyi )  yang  hanya ditemukan  pada  WPP  573  diestimasi sebesar 14 647 ton/tahun.
Kehadiran  tuna  di  perairan  ini didukung  oleh  kondisi  oseanografi    yang sesuai sehingga perairan mampu menopang dan  mempertahankan  keberlangsungan perikanan  komersil.  Penelitian  hubungan antara kondisi oseanografi perairan dengan keberadaan tuna sejauh ini telah dilakukan oleh  (Bahri et  al. ,  2017)  dan  (Sarianto,
2018)  menggunakan  satelit  oseanografi namun hanya menggunakan parameter Sea Surface Hight Anomali .  Di lain sisi, kajian karakteristik  oseanografi  perairan  telah dilakukan  oleh  (Gaol  and  Sadhotomo, 2017)  namun  data  yang  digunakan merupakan  gabungan  data  sekunder  hasil
penelitian  sebelumnya  sehingga  tidak mewakili kondisi perairan di mana aktivitas penangkapan berlangsung.
Pengetahuan  tentang  tentang  kondisi oseanografi  perairan  dan  kualitas  penting diketahui terutama dalam upaya meningkatkan  keberhasilan  penangkapan dan penentuan daerah potensial penangkapan  sehingga  menghemat  waktu dan  biaya  operasional  armada  (Sarianto et al .,  2017).  Seiring  dengan  kemajuan teknologi remote  sensing multi  sensor satelit,  Argo  Drifter  yang  kontinyu menyediakan  data  oseanografi  permukaan dan kolom perairan  dan tersedianya data in situ lokasi  penangkapan  tuna  via Global Fishing  Watch maka  karakteristik oseanografi  daerah  potensial  penangkapan tuna  di  perairan  timur  samudera  Hindia dapat dikaji. Penelitian ini bertujuan (1)
Mendeterminasi  karakteristik  oseanografi perairan  timur  Samudera  Hindia  termasuk WPP  573  dalam  kaitannya  dengan  daerah penangkapan  armada  tuna long  line .  (2) Mendeterminasi fiture oseanografi tertentu yang  dapat  digunakan  sebagai  indikator penciri daerah  potensial penangkapan tuna menggunakan pencitraan
satelit oseanografi.
Penelitian  ini  diharapkan  menjadi bagian  dari  metode  analisis  daerah fishing ground tuna  di  perairan  sehingga  dapat dimanfaatkan  untuk  eksploitasi  sumber daya tersebut secara optimal.

## METODOLOGI Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  telah  dilaksanakan selama bulan Juni  – September 2019 yang difokuskan  pada  perairan  timur  Samudera Hindia  termasuk  WPP  573.  Daerah penelitian dibatasi pada koordinat geografis 6  –  15ºS  ;  104  -  124ºE  dengan  luas
diperkirakan  sebesar    540  mil 2 .  Perolehan dan  pengolahan  data  dilakukan  pada
Laboratorium  Multi  Media  FPIK  Unpatti (Lihat Gambar 1).
Gambar 1 . Peta lokasi Penelitian Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  metode eksploratif yaitu  penelitian  yang  bertujuan  untuk menggali  secara  luas  tentang  sebab-sebab atau hal-hal yang mempengaruhi terjadinya sesuatu. Mengembangkan teori yang bersifat  tenta-tif,  membuka kemungkinan akan  diadakannya  penelitian  lanjutan terhadap topik yang dibahas, serta menentukan teknik dan  arah  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  berikutnya (Arikunto, 2019).
Pencuplikan  data  fisik  dan  biologi oseanografi lainnya dilakukan melalui hasil penyiaman secara sinoptik satelit
oseanografi  seperti  SPL,  SSHA  dan klorofil-a  diperoleh  melalui ERDDAP (Schweitzer et al. , 2018). Pencuplikan data in  situ kondisi  fisik  oseanografi  perairan seperti  suhu  perairan  dan  derivatifnya seperti  kedalaman  lapisan  nutriklin  dan termoklin  dilakukan  melalui  software Marine Argo Atlas yang terhubung dengan Argo  data  center  melalui  koneksi  internet. Data suhu perairan yang direkam oleh Argo
Drifter  dan  diakses  secara online melalui perangkat  lunak    Argo  Marine  Atlas (altimetry.fr).  Sementara  pencuplikan  data lokasi  penangkapan  tuna  dan  armada  tuna long  line Indonesia  dan  Jepang  diperairan timur  samudera  Hindia  dan  WPP  573 selama  tahun  2017  dilakukan  melalui global fishing watch .
Pencuplikan parameter di atas dimaksudkan  untuk  analisis  variabilitas daerah  penangkapan  tuna  dalam  kaitannya dengan  fenomena  oseanografi  tertentu seperti  front  termal, mesoscale  eddies , upwelling dan gelombang internal. Fenomena menarik dari taikan mengacu  pada  sintesa  hasil  penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa gangguan dalam  skala  yang  luas  diperairan  pada interface  antara  lapisan  homogen  dan lapisan  termoklin  dapat  menyebabkan terangkatnya kedalaman klorofil maksimum  ( Deep  Chlorophyl  Maximum / DCM) terangkat kedalam lapisan homogen sehingga  meningkatkan  kesuburan  lapisan permukaan.  Mekanisme  ini  hanya  dapat terjadi sebagai akibat gangguan gelombang
dalam  ( internal  wave/ IW).  Di  lain  sisi gelombang,  lapisan  homogen  dan  isoterm 20ºC akan ditenggelamkan lebih dalam dan hal  ini  bersesuaian  dengan  lembah gelombang.
Hasil  sintesa  penelitian  sebelumnya menunjukkan bahwa ada relasi antara suatu kejadian  fenomena  oseanografi  dengan fenomena  lainnya  di  perairan.  Eddies, termal front, zona konvergen dan divergen merupakan  fiture  utama  yang  biasanya berperan  sebagai  oase  di  perairan  dan digunakan sebagai indikator daerah fishing ground tuna di perairan  (Acha et al ., 2015; Laurs et  al., 1984)  .  Fiture  ini  dapat dideteksi  melalui  citra  SPL,  SLA  atau SSHA, Arus geostropikdan ocean color . Pencuplikan  parameter  kimia  perairan seperti  nitrat  dan  oksigen  dalam  kolom perairan  dilakukan  menggunakan  data Levitus klimatologi yang diperoleh melalui website https://iridl.ldeo.columbia.edu/.
Penggunaan  parameter  ini  dimaksudkan untuk  menganalisa  keberadaan  tuna  pada kondisi  oksigen  dan  kandungan  nitrat tertentu untuk setiap spesies tuna. Distribusi vertikal  nitrat  dan  suhu  perairan  dapat menerangkan  fenomena  gangguan  dalam kolom  air  yang  mempengaruhi  variabilitas swimming  layer tuna  seperti  IW  di  mana efek rototiler gelombang berasosiasi dengan  kedalaman  penebaran  alat  tangkap longline .

## Analisis Data
Analisa  data  dilakukan  terhadap  beberapa parameter oseanografi meliputi :

## Suhu Permukaan Laut (SPL)
Analisa  terhadap  distribusi  vertikal SPL dilakukan pada range kedalaman 0-500 m  yang  diasumsikan  sebagai  kedalaman maksimum  distribusi  tuna  di  perairan menggunakan  data  yang  dikoleksi  oleh
Argo  drifter  dengan  bantuan  perangkat lunak  Global  Marine  Atlas.  Distribusi vertikal suhu air laut dibuat dengan menarik garis transek vertikal garis pantai melewati batas WPP 573 menuju perairan laut lepas. Analisis  dilakukan  terhadap  variabilitas isoterm  20ºC  dan  suhu  pada swimming layer spesies tuna yang berbeda berdasarkan  data swimming  layer hasil sintesa penelitian sebelumnya.

## Sea Level Anomaly (SLA)
Pengaruh  gelombang  internal  (IW) terhadap  distribusi  daerah  penangkapan tuna  dianalisis  menggunakan  pola  sebaran vertikal suhu air dan konsentrasi nitrat pada range  kedalaman  0  –  500  m  (Krauss  and Bricker  1967).    Keberadaan  IW  juga dideteksi melalui distribusi vertikal ketinggian  dinamik  permukaan  perairan pada  transek  horisontal  yang  sama. Kehadirannya  juga  divalidasi  dengan  data citra satelit SSHA/SLA dan ocean color .

## Klorofil-a
Identifikasi  kedalaman  nitracline  yaitu lapisan kaya nitrat dan  proses biologi aktif dan  mewakili  batas  terendah  lapisan  di mana nitrat diasumsikan sangat terbatas (Le Bouteiller et  al., 1992)  menggunakan isoplet  1,0  M/l.  Kedalaman  isoplet tersebut juga berasosiasi dengan kedalaman klorofil-a  maksimum  ( Deep  Chlorophyl Maximum /DCM)  (Mackey 1995) yang juga berasosiasi dengan range suhu 26 - 27 º C.
Kontribusi  GI  melalui  pengangkatan DCM dihitung melalui nilai persen variance flourisensi  fitoplankton  pada  kedalaman integrasi  zona  kedalaman  optikal  satelit MODIS  Sugiyono  2017  dalam  (Sarianto 2018) dengan formula :
𝑆 2 (%) = 𝑆 2 Σ𝑆 2 𝑥100 dan 𝑆 2 = Σ𝑦 2 − (Σy)2 𝑛 𝑛−1
Keterangan : S 2 :  nilai variance flourisensi fitoplankton pada transek n   :   jumlah data y   :  flourisensi fitoplankton (mg/m 3 )

## Daerah Penagkapan Ikan
Analisis
keberadaan daerah penangkapan tuna dengan fitur oseanografi tertentu seperti termal front, front klorofil-
a,  area  upwelling  (umbalan),  divergen  dan konvergen arus dilakukan dengan melakukan  overlay  lokasi  penangkapan tuna  dengan  citra  SPL,  SLA/  SSHA, geostropik  current ,  dan ocean  color pada perangkat lunak ArcGis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik Oseonografi Perairan Samudera Hindia Bagian Timur.

## Klorofil-a
Hasil  analisa    sepanjang  tahun  2017 distribusi  konsentrasi  klorofil-a  pada
perairan  Samudera  Hindia  bagian  Timur dan sekitarnya rata-rata bulanan
menunjukan bahwa secara umum
konsentrasi klorofil-a berkisar antara 0.04 – 0.9  mg/m 3 .  Secara  temporal  puncak konsentrasi  klorofil-a  tinggi  dimulai  dari bulan  Maret  sampai  dengan  November dengan  puncak  tertinggi  pada  bulan Agustus. Data distibusi klrofil – a di sajikan pada Gambar 1.
Tingginya konsentrasi klorofil – a pada bulan  Agustus  diakibatkan  bertiupnya angin  timur  pada  bulan  Juni  dan  Juli sehingga  terjadinya  naiknya  masa  air  dari dasar  ke  permukaan  terutama  pada  pesisir pulau  dan terbawa  oleh  arus  ke laut  lepas.
Sedangkan (Kunarso et al., 2011)
menyatakan  klorofil  tertinggi  di  samudera bagian  Jawa  dikarenakan  makin  turunnya suhu  permukaan  laut.  (Ridha et  al., 2013) musim  timur  memiliki  kandungan  klorofil lebih tinggi dikarenakan terjadinya upwelling di samudera Hindia.
Gambar  2 .  Klorofila-a    periode  Bulan  Januari  –  Desember  Tahun  2017  di  Perairan  Samudera  Hindia  Bagian Timur

## Suhu Permukaan Laut (SPL)
Hasil  analisis  menunjukan  sepanjang tahun 2017 SPL tertinggi terjadi pada bulan November  yaitu 31.12° C dengan rata-rata SPL 29.84° C dan terendah pada bulan Juli 25.22°  C  dengan  rata-rata  SPL  27.53°
C,minimnya  suhu  pada  bulan  Juli  dan Agustus di karenakan terjadinya upwelling pada  bulan  tersebut.  Menariknya  pada bulan  Maret  rata  –  rata  suhunya  tertinggi yaitu 30.12° C suhu terendahnya 29.33°  C
dan  tertingginya  30.17°  C  Data  distribusi SPL disajikan pada Gambar 3.
Dari  hasil  analisa  yang  ada  hal  ini disebabkan  oleh  pergerakan  tahunan  bumi yang  mana  pada  bulan  November  dan Desember daerah penelitian ini merupakan titik  puncak    pergerakan  bumi  ke  utara sehingga  mendekati  titik  fokus  sinar
matahari  dan  mengakibatkan  tingginya suhu permukaan laut pada bulan November dan Desember. SPL merupakan komponen penting  yang  dapat  mengendalikan  cuaca sedangkan  (Habibie  and  Nuraini,  2014) menyatakan  karakteristik  SPL  sangan berpengaruh pada monsun.
Gambar 3 . SPL periode Bulan Januari – Desember Tahun 2017 di Perairan Samudera Hindia Bagian Timur

## Sea Level Anomali (SLA)
Hasil  analisa  pada  perairan  Samudera Hindia bagian timur dan sekitarnya anomali tinggi paras laut tertinggi terjadi pada bulan Oktober  2017  yaitu  –  0.47  cm  sampai dengan  0.35 cm dan rata – ratanya adalah 0.04  cm  sedangkan  terendah  yaitu  –  0.13 cm  sampai dengan 0.19 cm dengan rata – rata  paras  lautnya  adalah  0.02  cm    dapat dilihat pada Gambar 4. Curah hujan sangat
berpengaruh  pada  anomaly  dimana  ketika terjadinya  peningkatan  suhu  permukaan laut (anomali posistif), curah hujan di Jawa meningkat  sedangkan  jika  terjadi  anomali negative  curah  hujan  di  laut  Jawa  akan menurun.    Anomali  dilaut  Jawa  sangat  di pengaruhi  oleh  Samudera  Pasifik  dan Samudera  Hindia  terjadi  pada  bulan  pada bulan  September  -  November  (Mulyana, 2000).
Gambar 4 . SLA periode Bulan Januari – Desember Tahun 2017 di Perairan Samudera Hindia Bagian Timur.

## Energi Kinetik (Eddies)
Arus  yang  yang  di  konversikan menjadi Energi Kinetik (Eddies) puncaknya
terjadi  pada  bulan  maret  yaitu  1.35    dan terendah  pada  bulan    November  yaitu  –
0.97.dapat dilihat pada Gambar 5
Gambar 5 . Energi Kinetik periode Bulan Januari - Desember Tahun 2017 di Perairan Samudera Hindia Bagian Timur
Daerah penangkapan Tuna Long Line sepanjang tahun 2017.
Umumnya  kapal  Tuna Long  Line yang  beroperasi  di  timur  samudera  Hindia adalah kapal - kapal berbendera Jepang dan Indonesia.  Pergerakan  kapal  tersebut  di unduh melalui
website
https://globalfishingwatch.org/map/?locale =en Global Fishing Watch . Pada umumnya
mulai  dari  bulan  Januari  sampai  dengan Desember  2017  konsentrasi  pergerakan kapal dalam melakukan operasi penangkapan  terkonsentrasi pada 11 – 15° LS    dan  113  –  120°  BT  dan  separuh  dari kapal–kapal tersebut berada dalam wilayah pengelolaan  perikanan  Negara  Repubik Indonesia (WPP – NRI ) 573 Gambar 6.
Gambar 6 . Lokasi penangkapan tuna long line ( Indonesia dan Jepang) tahun 2017 di Samudera Hindia bagian Timur
Daerah Penangkapan Ikan Dilihat dari data Global Fishing World
operasi penangkapan pada daerah penelitian menyebar, namun  terkonsentrasi pada 11–15° LS  dan 113–120° BT hal ini
dapat  dilihat  pada  gambar  2  titik penangkapan    dan  data Global  Fishing World .  Overlay fishing  ground tuna long line dengan  parameter  oseanografi  dapat dilihat pada Gambar 7, 8, 9 dan 10.
Gambar 7 . Overlay fishing ground tuna long line dengan parameter oseanografi musim barat
Gambar 8 . Overlay fishing ground tuna long line dengan parameter oseanografi musim peralihan barat timur
Gambar 9. Overlay fishing ground tuna long line dengan parameter oseanografi musim timur
Gambar 10 . Overlay fishing ground tuna long line dengan parameter oseanografi musim peralihan timur barat Oseanografi Penangkapan dan Kehadiran Tuna Konsentrasi penangkapan tuna sepanjang tahun 2017 pada 11 – 15° LS  dan 113–120°  BT    yang  mana  hasil  distribusi vertikal  Global  Marine  Atlas  Argo
Temperatur pada 112 o BT antara 8.6–14.5 o LS menunjukan terjadinya tekanan masa air ke  permukaan  ( upwelling )  pada  bulan  Juli sampai  dengan  Agustus  2017,  sampai  ke
permukaan  hingga  suhu  26 o C    yang puncaknya pada bulan Agustus dan terlihat tingginya  kolofil–a  pada  bulan  Agustus. Menurut  Bahtiar et  al., (2011)  pada Samudera  Hindia  swimming  layer  tuna
albakora (thunus alalunga) 85.73–24.74 M dengan suhu 21.41–26.40 o C demikian juga Pranata et al., (2013) swimming layer tuna albakora (thunus alalunga)  64–232 M.
Gambar 11 . Distribusi Vertikal Suhu Kolom Air
Dari hasil analisa terkonsentrasinya penangkapan  pada  11–15°  LS    dan  113– 120°  BT  akibat  terjadinya  upwelling  pada daerah  ini,di  mana  pada  suhu  kolom  air
pada kedalaman 40–300 M adalah 12–22°C dapat dilihat pada data–data suhu kolom air pada tabel (1). Tabel 1 . Suhu Kolom Air dari Januari - Desember 2017 Kedalaman (m) Suhu (°C) Bulan Sampai Permukaan 30< 50 30-80 40-90 50-100 60-110 70-110 40-140 45-150 130-250 200-300
29 28 27
26 25 24 23 22
21 15-20 12-14 Sepanjang tahun Novemver, Desember, Januari dan Februari Juni
Juli, Agustus, dan September - -
- - - - -

## KESIMPULAN
Terkonsentrasinya Penangkapan armada  tuna Long  line Indonesia  dan Jepang     sepanjang    tahun  2017 pada 11– 15°  LS    dan  113–120°  BT  diakibatkan adanya  upwelling  yang  dibuktikan  dengan tingginya  klorofil-a  dan  rendahnya  SPL pada  bulan  Juli  -  Agustus  serta  kenaikan paras  laut  dan  eddies  pada  bulan  Agustus hingga Oktober dengan kedalaman 40–300 M,  dengan  Suhu  12-22°  C  sebagai  penciri kehadiran tuna pada samudera Hindia.

## DAFTAR PUSTAKA
Acha,  Eduardo  Marcelo,  Alberto  Piola,
Oscar Iribarne, and Hermes Mianzan. 2015. Ecological Processes at Marine Fronts: Oases in the Ocean . Springer.
Arikunto,  Suharsimi.  2019. Prosedur Penelitian . Jakarta: Rineka Cipta.
Bahri,  Samsul,  Domu  Simbolon,  and
Mustaruddin  Mustaruddin.  2017. “Analisis Daerah Penangkapan Ikan Madidihang  (Thunnus  Albacares) Berdasarkan Suhu Permukaan  Laut Dan Sebaran Klorofil-a Di Perairan Provinsi  Aceh.” Jurnal  Teknologi Perikanan  Dan  Kelautan 8(1):95–
104. Gaol,  Jonson  Lumban,  and  Bambang Sadhotomo.  2017.  “Karakteristik Dan Variabilitas Parameter- Parameter  Oseanografi  Laut  Jawa Hubungannya  Dengan  Distribusi
Hasil  Tangkapan  Ikan.” Jurnal Penelitian  Perikanan  Indonesia 13(3):201–211.
Habibie, Muhammad Najib, and Tri Astuti
Nuraini.  2014.  “Karakteristik  Dan
Tren  Perubahan  Suhu  Permukaan Laut  Di  Indonesia  Periode  1982-
2009.” Jurnal  Meteorologi  Dan Geofisika 15(1). IRI/LDEO Climate Data Library https://iridl.ldeo.columbia.edu/ [dwonload: Januari 2017]
KEPMEN-KP  No.107.  2015.  Tentang rencana  pengelolaan  perikanan  Tuna cakalang dan tongkol. [diuduh; Januari 2020]
Krauss,  Robert  M.,  and  Peter  D.  Bricker.
1967.  “Effects  of  Transmission Delay  and  Access  Delay  on  the Efficiency of Verbal
Communication.” The  Journal  of the  Acoustical  Society  of  America 41(2):286–292.
Kunarso,  Kunarso,  Safwan  Hadi,  Nining Sari  Ningsih,  and  Mulyono  S. Baskoro.  2011.  “Variabilitas  Suhu
Dan Klorofil-a Di Daerah
Upwelling  Pada  Variasi  Kejadian ENSO Dan IOD Di Perairan Selatan Jawa  Sampai  Timor.” ILMU KELAUTAN: Indonesian Journal of Marine Sciences 16(3):171–180. Laurs,  R.  Michael,  Paul  C.  Fiedler,  and Donald  R.  Montgomery.  1984. “Albacore Tuna Catch Distributions Relative to Environmental Features Observed  from  Satellites.” Deep Sea Research Part A. Oceanographic  Research  Papers 31(9):1085–1099. Le  Bouteiller,  Aubert,  Jean  Blanchot,  and Martine  Rodier.  1992.  “Size Distribution Patterns of
Phytoplankton  in  the  Western Pacific:  Towards  a  Generalization for the Tropical Open Ocean.” Deep Sea Research Part A. Oceanographic  Research  Papers 39(5):805–823.
Mackey,  David  C.  1995.  “Method  and Device for Acute Pain Management by  Simultaneous  Spinal  Cord Electrical  Stimulation  and  Drug Infusion.”
Mulyana, Erwin. 2000. “Hubungan  Antara Anomali  Suhu  Permukaan  Laut Dengan  Curah  Hujan  Di  Jawa.”
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca 1(2):125–132. Ridha,  Urfan,  Agus  Hartoko,  and  Max Rudolf Muskanonfola. 2013. “Analisa  Sebaran  Tangkapan  Ikan Lemuru (Sardinella Lemuru)
Berdasarkan  Data  Satelit  Suhu Permukaan  Laut  Dan  Klorofil-a  Di
Perairan  Selat  Bali.” Management of  Aquatic  Resources  Journal 2(4):53–60.
Sarianto,  Deni.  2018.  “Analisis  Daerah Penangkapan Ikan Cakalang (Katsuwonus  Pelamis)  Di  Sekitar Bacan Dan Obi, Halmahera Selatan.” SEMAH Jurnal Pengelolaan  Sumberdaya  Perairan 2(3). Sarianto, Deni, Domu Simbolon, and Budi Wiryawan. 2017. “Dampak Pertambangan Nikel Terhadap Daerah  Penangkapan  Ikan  Di Perairan Kabupaten Halmahera
Timur.” Jurnal  Ilmu  Pertanian Indonesia 21(2):104–113.
Schweitzer, Roland, Robert Simons, Kevin O’Brien, and Eugene Burger. 2018. “Google  Charts  JSON  Data Tables Directly from ERDDAP.”