## Respon Suhu Permukaan Laut (SPL) terhadap ENSO di Perairan Masalembo Periode 2010-2019
Fressan Patrick Wangdiarta 1 *, Anindya Wirasatriya 1 dan Gentio Harsono 2
1 Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Sudarto, SH, Tembalang, Semaran, Jawa Tengah 50275, Indonesia
2 Universitas Pertahanan Republik Indonesia, Indonesia Email: *fressanp45@students.undip.ac.id

## Abstrak
Perairan  Masalembo  secara  geografis  terletak  di  antara  Pulau  Kalimantan,  Pulau  Jawa,  dan  Pulau  Sulawesi.  Kondisi perairan perairan Masalembo dapat dipengaruhi oleh variabilitas iklim, salah satunya ENSO. Tujuan penelitian ini yaitu untuk  melakukan  analisis  spasial-temporal  pengaruh  ENSO  terhadap  SPL  perairan  Masalembo  menggunakan  metode analisis  EOF,  serta  pengaruhnya  terhadap  angin  dan  arus  permukaan  laut.  Metode  yang  digunakan  yaitu  dengan pendekatan deskriptif-kuantitatif, dengan metode analisis Empirical Orthogonal Function (EOF) pada data deret waktu selama 10 tahun dari tahun 2010-2019. Data yang digunakan yaitu  data observasi SPL harian OSTIA dengan resolusi spasial 0.05°x0.05°, data angin ASCAT, dan data arus permukaan reanalysis . Pola spasial-temporal SPL diperoleh dalam lima mode EOF dengan total persentase varian sebesar 95.07%. Pada mode-1 menunjukkan pengaruh paling besar dengan persentase varian sebesar 87.96%. Dari mode-1 yang dibandingkan dengan indeks ONI, dapat terlihat pengaruh ENSO pada perairan Masalembo. Secara temporal, PC-1 dan ONI memperlihatkan pada tahun 2010-2012 dan 2017-2018 terjadi fase La-Nina, sedangkan pada tahun 2015-2016 terjadi fase El-Nino. Saat El-Nino, kecepatan angin musim timur akan mengalami penguatan. Sedangkan saat La-Nina kecepatan angin musim barat akan mengalami penguatan. Angin yang mengalami  penguatan  (pelemahan)  akan  mempengaruhi  kecepatan  arus  permukaan  laut,  dimana  pada  saat  kecepatan angin menguat (melemah), kecepatan arus permukaan akan menguat (melemah).
Kata kunci: ENSO, EOF, Suhu Permukaan Laut, Angin, Arus Permukaan Laut

## Abstract
Response of Sea Surface Temperature (SST) to Enso in Masalembo Waters for the 2010-2019 Period
Masalembo waters are situated between Kalimantan, Java, and Sulawesi Islands and are affected by climate variability, including ENSO. This study aims to evaluate the impact of ENSO on the SPL of Masalembo waters using the Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis method and its influence on wind and surface ocean currents. The study adopted a descriptive-quantitative  approach  and  conducted  EOF  analysis  on  data  from  2010-2019,  including  daily  OSTIA  SPL observation data with a spatial resolution of 0.05°x0.05, ASCAT wind data, and reanalysis surface current data. The analysis revealed five EOF modes with a total variance of 95.07%, with Mode-1 exhibiting the most significant influence at  87.96%  variance.  By  comparing  Mode-1  with  the  ONI  index,  the  study  identified  ENSO's  influence  on  Masalembo waters.  The  study  showed  that  the  La-Nina  phase  occurred  in  2010-2012  and  2017-2018,  while  the  El-Nino  phase occurred  in  2015-2016,  and during  these  periods,  the  speed  of  monsoon  winds  varied. El-Nino  strengthened  the  east monsoon wind, whereas La-Nina increased the speed of the west monsoon wind. These changes in wind strength can affect surface ocean currents, leading to either strengthening or weakening depending on wind speed changes.

## Keywords: ENSO, EOF, Sea Surface Temperature (SST), Wind, Sea Surface Current

## PENDAHULUAN
Secara  geografi  perairan  Masalembo terletak  pada Laut  Jawa  bagian  timur  yang  bertemu  langsung dengan perairan dari Selat Makassar dan perairan dari Laut Flores. Akibat dari letak geografisnya, perairan Masalembo menjadi titik pertemuan arus dari Selat Makassar dan Laut Flores. Pada perairan Masalembo telah menyebabkan banyak kecelakaan yang terjadi di sekitar wilayah perairannya. Hal tersebut disebabkan karena pada bulan-bulan tertentu daerah tersebut kondisi cuaca sangat buruk dengan ombak tinggi dan pusaran arus sangat kuat sekali sehingga sering terjadi kecelakaan kapal. Arus ini sangat dipengaruhi oleh cuaca dan musim.
Tentunya arus musiman ini sangat dipengaruhi juga oleh suhu air laut akibat pemanasan matahari. Selain itu juga  perairan  Masalembo  dipengaruhi  oleh  faktor  Meteorologis  seperti  pengaruh  angin  monsoon  (Harcici, 2017).
Salah satu variabilitas iklim yang dapat mempengaruhi kondisi oseanografi yaitu fenomena El-Niño Southern Oscillation (ENSO). Fenomena ini terjadi karena adanya penyimpangan kondisi interaksi antara laut dan atmosfer sepanjang Samudera Pasifik sekitar ekuator dari keadaan normalnya sehingga mempengaruhi variabilitas  iklim  di  wilayah  ekuator  samudera  Pasifik  dan  beberapa  bagian  bumi  (Handoko  et  al.,  2019). Variabilitas iklim ENSO terbagi menjadi tiga yaitu variabilitas saat kondisi normal, El-Niño, dan La Nina. Saat fenomena El-Niño terjadi, suhu permukaan laut di bagian timur Samudera Pasifik meningkat, namun suhu di barat Samudera Pasifik dan sekitar Indonesia mengalami penurunan (penyimpangan) sehingga curah hujan menurun.  Hal  sebaliknya  terjadi  pada  saat  kondisi  La  Nina.  Untuk  mengetahui  fenomena  ENSO,  dapat menggunakan indikator anomali dari suhu permukaan laut.
Pada penelitian sebelumnya metode analisis EOF jarang digunakan untuk mengetahui pengaruh ENSO pada perairan Laut Jawa. Pada penelitian yang dilakukan oleh (Wirasatriya et al ., 2017; Mulyana, 2002ab; Gaol dan Sadhotomo 2007), metode yang digunakan merupakan metode kompilasi data deret waktu kejadian ENSO,  yang  kemudian  dilakukan  analisis  temporal.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  Habibie  dan  Nuraini (2014),  metode  yang  digunakan  yaitu  metode  Tren  linear  dan  Mann-Kendall  test  yang  merupakan  metode pengujian non-parametrik untuk mendeteksi trend pada data time series. Metode ini membandingkan besaran relatif dari data sampel. Pada penelitian ini metode analisis yang akan digunakan merupakan metode analisis Empirical Orthogonal Function (EOF) yang merupakan metode analisis untuk menentukan pola-pola dominan pada data dan berevolusi dalam ruang dan waktu. Metode ini bertujuan untuk mereduksi sekumpulan data yang berukuran besar menjadi beberapa mode EOF tanpa menghilangkan informasi dari data asli. Dengan metode analisis EOF, hasil yang akan diperoleh berupa hasil persebaran spasial dan temporal.
Untuk  mengetahui  respon  suhu  permukaan  laut  terhadap  fenomena  ENSO,  maka  parameter  yang digunakan berupa anomali suhu permukaan laut (SPL), angin, dan arus laut. Data parameter SPL kemudian akan dilakukan analisis dengan mengunakan metode Empirical Orthogonal Function (EOF) serta dilakukan pendekatan secara deskriptif hubungannya terhadap angin dan arus permukaan laut.

## MATERI DAN METODE

## Materi Penelitian
Penelitian  dibatasi  pada  wilayah  perairan  Masalembo  yang  terletak  di  antara  2.5°LU–7.2°LS, 113°BT– 118°BT dengan meninjau pengaruh ENSO terhadap perubahan SPL secara spasial-temporal serta pengaruhnya terhadap angin dan suhu permukaan laut. Data-data yang digunakan pada penelitian ini meliputi data utama dan data pendukung sepanjang periode waktu 2010 – 2019. Data utama yang digunakan yaitu data suhu  permukaan  laut  yang  merupakan  data The  Operational  Sea  Surface  Temperature  and  Ice  Analysis (OSTIA)  yang  menggunakan  data  satelit  bersama  dengan  pengamatan  in-situ  untuk  menentukan  suhu permukaan laut (Good et al ., 2020). Data suhu permukaan laut memiliki resolusi spasial 0.05° x 0.05° dengan processing level L4. Data CMEMS OSTIA menyediakan 16534 titik grid secara teratur dari yang mencakup 13879 hari dari 1 Januari 1982 hingga 31 Desember 2019 (Mohamed et al., 2021). Data OSTIA merupakan data harian global yang menggabungkan pengamatan in-situ yang diambil dari pelampung dan kapal, output model, dan beberapa dataset SPL penginderaan jauh (Redfern et al., 2023; Stark et al ., 2007; Donlon et al ., 2012). Pada penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya yang dilakukan oleh Redfern et al., (2023) dengan mengukur perbandingan antara data SPL lapangan yang diambil menggunakan Argo Float dengan data satelit seperti  MUR25,  OSTIA,  dan  GOES-16, menjelaskan  data  SPL  OSTIA  merupakan  data  SPL  yang  paling mendekati  data  lapangan  dengan  kuadrat  kosefisien  korelasi  ( r 2 )  sebesar  0.88  dan root  mean  square  error (RMSE) paling rendah dibanding data satelit lainnya yaitu sebesar 0.59. Kemudian digunakan juga data angin yang (Naeimi dan Wagner, 2010). Data angin yang digunakan memiliki resolusi spasial diakses dari Marine Copernicus yang  berupa  data  angin Advanced  Scatterometer (ASCAT).  ASCAT  dapat  mengukur  angin permukaan laut 28 kali lebih akurat daripada pengukuran in-situ, dengan nilai RMSE sebesar 0.78 (Farjami dan Hesari, 2020). dapat menentukan kecepatan dan arah angin permukaan laut dengan menerapkan fungsi model  geofisika  empiris  CMOD5  yang  diperoleh  dari Jet  Propulsion  Laboratory 0.125°  x  0.125°  dengan processing level L3. ASCAT dapat mengukur angin permukaan laut 28 kali lebih dekat dengan yang diukur di
tempat.  Lalu  data  arus  permukaan  laut  yang  digunakan  merupakan  data  arus  yang  diakses  dari Marine Copernicus yang berupa hasil data model platform NEMO pada permukaan laut oleh ECMWF ERA-Interim yang  kemudian  dianalisis  ulang  oleh  ERA5.  Data  arus  permukaan  laut  yang  digunakan  memiliki  resolusi spasial 0.083° x 0.083° dengan processing level L4.
Selain itu data pendukung digunakan untuk memperkuat hasil penetilian yang menggunakan data utama. Data yang digunakan meliputi data indeks Oceanic Niño Index (ONI) dari tahun 2010 – 2019 yang diperoleh dari National  Oceanic  and  Atmospheric  Administration’s (NOAA) Climate  Prediction  Centre (CPC).  Periode hangat  (El-Niño)  dan  dingin  (La-Niña)  berdasarkan  batas  ±  0,5C  untuk Oceanic  Niño  Index (ONI)  yang diperoleh pada periode dasar 30 tahun yang diperbarui setiap 5 tahun. ONI digunakan untuk mengidentifikasi batas anomali SPL yang di atas rata-rata yang bertahan selama beberapa bulan, meliputi indikasi pertama dari awal dan akhir fase El-Niño (Glantz dan Ramirez, 2020).

## Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  dan  deskriptif. Penggunaan metode kuantitatif-deskriptif karena penelitian ini lebih difokuskan pada data-data dalam bentuk angka-angka yang diperoleh dari wilayah penelitian. Pengumpulan data secara kuantitatif meliputi data SPL, data angin, data arus permukaan laut, dan indeks variabilitas iklim ONI. Kemudian data yang dihasilkan berupa angka-angka kemudian diolah sehingga diperoleh gambaran persebaran SPL secara spasial dan temporal yang akan dikaitkan dengan pengaruh dari variabilitas iklim ENSO yang selanjutnya dikaitkan dengan pola arah dan kecepatan angin serta arus permukaan laut.
Dalam menentukan adanya pengaruh variabilitas iklim ENSO, data SPL digunakan untuk analisis EOF dengan tujuan untuk mencari frekuensi dominan pada wilayah perairan tersebut. SPL digunakan untuk dianalisis EOF dikarenakan SPL merupakan parameter utama dipengaruhi langsung oleh varibilitas iklim ENSO. Pada saat memasuki fase ENSO, akan muncul anomali SPL dimana pada saat fase El-Nino (La-Nina) suhu pada Samudra Pasifik Timur akan lebih panas (dingin), sedangkan suhu pada Samudra Pasifik Barat akan lebih dingin (panas) (Dewanti et al ., 2018). Oleh karena itu, SPL akan berperan penting dalam mempengaruhi parameter lain seperti angin  dan  arus  permukaan laut.  Berdasarkan  hasil  EOF  yang  diperoleh akan  dikorelasikan  secara temporal dengan indeks ONI. Kemudian data model reanalysis arus permukaan laut dan data angin ditampilkan secara spasial  dan  diinterpretasikan  secara  deskriptif  berdasarkan  hasil  analisis  EOF  pada  parameter  SPL  untuk mendapatkan  hubungan  sebab  akibat  dari  adanya  fenomena  ENSO  terhadap  setiap  parameter  yang  akan ditinjau.

## Pengolahan dan Analisis Data Pengolahan Data
Metode pengolahan data SPL memiliki beberapa tahapan di dalamnya. Data SPL yang telah diperoleh kemudian akan dikomposit harian menjadi data bulanan menggunakan Climate Data Operation (CDO) yang menghasilkan output data dengan format NetCDF (.nc). Data SPL dikomposit harian dari bulan Januari 2010 hingga  bulan  Desember  2019  menjadi  data  bulanan.  Persamaan  matematis  yang  digunakan  dalam  proses komposit adalah proses rata-rata pada nilai-nilai selama rentang waktu dari data yang tersedia. Persamaan yang digunakan untuk mengkonversi data harian menjadi rata-rata bulanan yaitu (Putri et al ., 2021a; Baffoe et al ., 2021):
𝑿 𝒊 (𝒙, 𝒚) = 𝟏 𝒏 𝒊 ∗ ∑ 𝑿(𝒕, 𝒙, 𝒚) 𝒏 𝒊 𝒕=𝟏
Dengan 𝑋 𝑖 (𝑥, 𝑦) yang merupakan rata-rata bulanan/klimatologi, 𝑛 𝑖 merupakan banyaknya komposit data pada periode  bulanan  atau  klimatologi, 𝑡 = 1 merupakan  1  hari/bulan  ke-1, 𝑋(𝑡, 𝑥, 𝑦) merupakan  data  hari/bulan ke-i pada posisi bujur x, lintang y dan jam ke-t.
Data SPL yang telah dilakukan komposit akan diolah untuk mencari anomali data SPL bulanan. Hal ini  dilakukan  karena  pada  saat  terjadi  fenomena  ENSO,  pengaruh  yang  langsung  terdampak  pada  suatu perairan yaitu adanya anomali yang terjadi pada SPL di wilayah perairan tersebut. Persamaan yang digunakan untuk mencari anomali data yaitu (Thomson dan Emery, 2014):
𝑿 𝒂 =    𝑿 𝒊 (𝒙, 𝒚) −   𝑿 𝒊 (𝒕)
Dimana 𝑋 𝑎 yang  merupakan  data  anomali  bulanan, 𝑋 𝑖 (𝑥, 𝑦) merupakan  data  rata-rata  bulanan/klimatologi, dan 𝑋 merupakan data rata-rata SPL selama 10 tahun.
Setelah memperoleh data anomali bulanan SPL, data yang telah diperoleh akan dilakukan detrend pada deret waktu data anomali. Detrend dilakukan dengan tujuan untuk menghilangkan pengaruh tren dalam data, sehingga memudahkan analisis terhadap sinyal periodik atau fluktuasi yang lebih kecil (Kumara et al., 2023). Detrending dilakukan  untuk  membuat  data  lebih  stabil  dan  memudahkan  interpretasi  hasil  analisis  terlebih pada analisis EOF. Persamaan yang digunakan untuk melakukan detrend dapat ditulis (Thomson dan Emery, 2014):
𝒚 𝒎 ′ = 𝒚 𝒎 (𝒕) −  [𝒚 𝒎 (𝒕) + 𝒃 𝒎 (𝒕 − 𝒕)]
Dimana 𝑦 𝑚 ′ merupakan anomali data detrend, 𝑦 𝑚 (𝑡) merupakan data anomali mentah pada waktu 10 tahun, 𝑦 𝑚 (𝑡) merupakan rata-rata data anomali bulanan, 𝑏 𝑚 merupakan koefisien regresi yang diperoleh dari analisis regresi linier pada data, dan (𝑡 − 𝑡) merupakan tren waktu yang terjadi secara linear. Data yang sudah dilakukan detrend kemudian akan difilter untuk melihat periode dominan fenomena ENSO, sehingga fenomena musiman yang terjadi akan dihilangkan yang dimana ENSO memiliki periode 2-7 tahun. Filter yang digunakan untuk melihat periode dominan ENSO yaitu Low-Pass Filter . Low-pass Filter merupakan  filter  yang  paling  umum  digunakan  dalam  analisis  data  oseanografi.  Dengan  filter  ini  sinyal variabilitas iklim jangka panjang seperti fenomena antar dekade atau antar tahunan dapat ditemukan (Thomson dan Emery, 2014; Kersalé et al ., 2022; Tung et al ., 2019; Putri et al ., 2021b). Low-pass filter memungkinkan sinyal  frekuensi  rendah  mengalir,  tetapi  secara  signifikan  akan  memblokir  sinyal  frekuensi  tinggi.  Pada penelitian ini data pada frekuensi 2 tahun dihilangkan dengan tujuan untuk melihat variabilitas antar tahunan yang lebih spesifik. Persamaan yang digunakan dalam Low-pass filter yaitu (Thomson dan Emery, 2014):
𝑾(𝝎) = ∑ 𝝎 𝒌 𝒆 −𝒊𝝎𝒌𝚫𝒕
𝑴
𝒌=−𝑴 𝝎 = 𝝎 𝒏 = 𝟐𝝅𝒏 (𝑵𝚫𝒕)
Low-pass: |𝑾(𝝎)| = 𝟏 untuk |𝝎| ≤ 𝝎 𝒄 = 𝟎 untuk 𝝎 𝒄 ≤ |𝝎|
Dimana 𝑊(𝜔) merupakan frekuensi sinyal, 𝜔 𝑐 = 2𝜋𝑓 𝑐 merupakan frekuensi cut-off (2 tahun), 𝑛 = 0, … , 𝑁/2 dapat disebut juga sebagaii respon frekuensi.
Data angin dan arus permukaan laut dari 2010-2019 pertama-tama akan diekstrak harian. Kemudian data angin dan arus permukaan laut akan dikomposit menjadi data bulanan menggunakan bahasa pemrograman Interactive  Data  Language (IDL)  dengan  menggunakan  persamaan  untuk  mencari  arah  vektor  yang menghasilkan output data dengan format .sav. Data angin dan arus permukaan laut yang sudah dikomposit selanjutnya akan ditampilkan secara vektor untuk memperoleh kecepatan angin serta arah angin dalam U dan V. Dimana U merupakan angin yang bergerak dari barat ke timur dan V merupakan angin yang bergerak dari selatan ke utara. Untuk menghitung kecepatan angin persamaan yang digunakan yaitu:
Speed = √𝑢 2 + 𝑣 2

## Analisis Data
Analisis  data  SPL  digunakan  metode  analisis  EOF  yang  bertujuan  untuk  menentukan  pola-pola dominan yang pada suatu data dan berevolusi dalam ruang dan waktu. Cara kerja EOF yaitu dengan mereduksi sekumpulan data yang berukuran besar menjadi beberapa mode EOF tanpa menghilangkan informasi dari data asli (Robial et al ., 2016). Analisis EOF diolah menggunakan software PyFerret yang memiliki output spasial dan  temporal.  Hasil analisis  EOF  nantinya akan  korelasikan  dengan indeks  ONI  secara  temporal.  Sebelum dianalisis,  data  SPL  akan  diinterpretasikan  dalam  bentuk  persamaan  matriks  terlebih  dahulu  dalam  bentuk spasial-temporal 𝑋(𝑡, 𝑠) yang merepresentasikan nilai pada data 𝑋 yang memiliki waktu 𝑡 dan posisi spasial 𝑠 . Dimana x t = (𝑥 𝑡1 , 𝑥 𝑡2 , … , 𝑥 𝑡𝑝 ) 𝑇 , 𝑡 = 1 , …. 𝑛 , merupakan nilai data pada suatu daerah pada waktu 𝑡 . Data yang akan diteliti akan diinterpretasikan dalam bentuk data matriks (Hannachi, 2007):
𝑿 =   (𝒙 𝟏 , 𝒙 𝟐 , … , 𝒙 𝒏 ) 𝑻 =   ( 𝒙 𝟏𝟏 𝒙 𝟐𝟏 ⋮ 𝒙 𝟏𝟐 𝒙 𝟐𝟐 ⋮ … … ⋮ 𝒙 𝟏𝒑 𝒙 𝟐𝒑 ⋮ 𝒙 𝒏𝟏 𝒙 𝒏𝟐 … 𝒙 𝒏𝒑 )
Persamaan  EOF  dasar  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  meendapatkan dekomposisi data pada bidang ruang dan waktu 𝑿(𝒕, 𝒔) . Persamaan dasar ini menggunakan persamaan yang ditemukan pada penelitian sebelumnya oleh (Obukhov, 1947; Fukuoka, 1951; Lorenz, 1956):
𝑿(𝒕, 𝒔) =   ∑ 𝒄 𝒌 (𝒕)𝒖 𝒌 (𝒔) 𝑴 𝒌=𝟏
Dimana 𝑴 merupakan  banyaknya  mode  di  dalam  suatu  daerah, 𝒖 𝒌 (𝒔) merupakan  fungsi  dasar  spasial,  dan 𝒄 𝒌 (𝒕) merupakan fungsi perluasan waktu.
Analisis  EOF  yang  digunakan  merupakan  analisis  EOF  yang  berdasarkan Singular  Value Decomposition (SVD). Metode SVD yang digunakan berdasarkan konsep aljabar linear (Thomson dan Emery, 2014; Press et al .,1992). SVD memungkinkan dekomposisi sinyal dalam dasar ortogonal sehingga menjadi lebih efektif. Oleh karena itu SVD memungkinkan model empiris yang dihasilkan lebih alami (Bodnar et al ., 2022).  Misalkan 𝐷 adalah  matriks  sembarang  yang  berukuran 𝑀 × 𝑁 dengan  pangkat  (D)  = 𝑟 .  Persamaan dasar EOFSVD dalam bentuk matriks yang digunakan yaitu (Septiawan dan Sopaheluwakan, 2019; Thomson dan Emery, 2014):
𝑫 = 𝑼 [ 𝑺 𝟏 𝑺 𝟐 … 𝑺 𝒏 ] 𝑽 𝑻 𝑫 = 𝑼𝑩𝑽 𝑻
Dimana 𝐷 merupakan matriks data yang berisikan 𝑀 baris (titik spasial) dan 𝑁 kolom (sampel temporal), 𝐵 merupakan matriks diagonal 𝑀 × 𝑁 dengan 𝜎 = diag( 𝜎 1 , 𝜎 2 , …, 𝜎 n ) dan 𝜎 1 ≥ 𝜎 2 ≥ … ≥ 𝜎 n ≥ 0. Selain itu juga 𝑈 merupakan matriks M  M yang berada di bagian kiri vektor singular dan 𝑉 merupakan matriks N  N yang berada di bagian kanan vektor singular.
Setelah memperoleh hasil eigen pada analisis EOF, presentase varian dapat  dihitung menggunakan persamaan yang digunakan oleh (Hannachi, 2007):
Presentase Varian = 𝟏𝟎𝟎𝝀 𝒌 𝟐
∑ 𝝀 𝒌 𝟐 𝑷 𝒋=𝟏 %
Dimana 𝝀 𝒌 𝟐 merupakan nilai eigen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis EOF Pada Suhu Permukaan Laut (SPL)
Analisis EOF dilakukan pada data SPL yang tidak difilter dan data SPL Low-pass filter (2 tahun). Hal tersebut bertujuan untuk melihat besar pengaruh ENSO terhadap perairan Masalembo. Pengolahan data SPL yang  telah  dianalisis  EOF  dilakukan  pada  wilayah  perairan  Masalembo  menghasilkan  5  mode  EOF  secara spasial dan temporal. Mode pada EOF menunjukkan struktur spasial dari suatu variabel atau urutan PC yang dihasilkan dari dekomposisi data. Berdasarkan tabel 1, hasil analisis EOF yang telah diperoleh, menunjukkan hasil presentase varian variabilitas dan nilai eigen pada setiap mode. Nilai eigen berfungsi sebagai penyusun hasil  EOF,  yang  dimana  apabila  nilai  eigen  semakin  tinggi,  maka  variabilitas  dalam  data  yang  dihasilkan semakin  signifikan  (Lorenz,  1956).  Oleh  karena  itu,  nilai  eigen  perlu  diketahui  untuk  menganalisis  suatu variasi musiman. Pada mode 1 EOF SPL diperoleh persentase varian yang paling tinggi yaitu sebesar 87.96% dengan nilai eigen sebesar 1585, sedangkan pada EOF SPL Low-pass (2 tahun) diperoleh persentase varian sebesar  85.04%  dengan  nilai  eigen  sebesar  939,  pada  mode  2  terlihat  perbedaan  yang  sangat  signifikan terhadap mode 1 yaitu diperoleh persentase varian mode 2 EOF SPL sebesar 3.10% dengan nilai eigen 56, sedangkan pada mode 2 EOF SPL Low-pass (2 tahun) diperoleh persentase varian sebesar 3.41%. Mode 3 EOF SPL diperoleh persentase varian sebesar 1.99% dengan nilai eigen 36, sedangkan pada mode 3 EOF SPL Low-pass (2 tahun) diperoleh persentase varian sebesar 2.71% dengan nilai eigen 30. Pada mode 4 dan mode 5 nilai persentase varian dan nilai eigen memiliki perbedaan yang kecil dimana mode 4 EOF SPL diperoleh persentase  varian  sebesar  1.06%  dengan  nilai  eigen  19,  sedangkan  mode  4  EOF  SPL Low-pass (2  tahun) diperoleh  persentase  varian  sebesar  1.24%  dengan  nilai  eigen  14,  dan  pada  mode  5  EOF  SPL  diperoleh persentase varian sebesar 0.96% dengan niilai eigen sebesar 17, serta mode 5 EOF SPL Low-pass (2 tahun) diperoleh persentase varian sebesar 1.00% dengan nilai eigen sebesar 11. Berdasarkan hasil tersebut mode 1 merupakan  mode  yang  paling  berpengaruh  pada  perairan  Masalembo.  Pada  tabel  1  hasil  mode  2  hingga  5 memiliki persentase varian dengan nilai eigen yang jauh lebih kecil dibandingkan dengan mode 1 sehingga pengaruhnya terhadap perairan Masalembo sangat kecil.
Persebaran hasil EOF SPL secara spasial ditampilkan pada mode 1 gambar 2(a), perairan Masalembo memiliki nilai anomali SPL negatif yang dominan pada bagian tenggara perairan dengan anomali berkisar pada nilai -0.48 hingga -0.40. Hasil mode 2 EOF gambar 2(b) perairan Masalembo memiliki anomali SPL positif yang  dominan  berada  bagian  selatan  perairan.  Mode  3  EOF  gambar  2(c)  anomali  positif  juga  terjadi  pada bagian barat laut perairan Masalembo. Mode 4 EOF gambar 2(d) anomali positif terjadi pada bagian timur perairan  Masalembo  yang  berbatasan  dengan  laut  Flores.  Dan  pada  mode  5  gambar  2(e)  anomali  positif dominan terjadi pada daerah dekat daratan. Anomali positif pada mode 2-5 memiliki nilai pada rentang 0.04 hingga 0.12. Selain itu persebaran hasil EOF secara temporal menunjukkan pada mode 1 gambar 2(a) ENSO mengambil  peran  mempengaruhi  perairan  Masalembo,  yang  dimana  pada  PC-1  terjadi  La-Nina  kuat  pada tahun  2010-2011,  2013-2014,  dan  2016-2017,  dimana  periode  tahun  tersebut  nilai  PCS  mencapai  -1. Sedangkan pada mode 2-5 nilai PCS cenderung positif, dimana pada grafik banyak terjadi fluktuasi kenaikan nilai PCS sehingga dapat diindikasikan adanya fenomena lainnya yang terjadi pada perairan Masalembo selain fenomena ENSO seperti pengaruh musiman.
Tabel 1. Hasil analisis EOF SPL secara statistik
No Statistik EOF SPL Statistik EOF SPL Low Pass (2 tahun) Persentase Varian (%) Nilai Eigen Persentase Varian (%) Nilai Eigen 87,96 1585 85.04 939 3,10 56 3.41 38 1,99 36 2.71 30 1,06 19 1.24 14 0,96 17 1.00 11
Gambar 2. Persebaran spasial dan temporal PC pada (a) mode 1, (b) mode 2, (c) mode 3, (d) mode 4, dan (e) mode 5 EOF SPL periode tahun 2010-2019
Persebaran hasil EOF SPL Low-pass (2 tahun) secara spasial diperoleh hasil yang tidak jauh berbeda dengan hasil EOF SPL tanpa filter. Pada mode 1 gambar 3(a) diperoleh nilai anomali PCS negatif yang berkisar -0.36 hingga -0.28. Berbeda dengan mode 1 yang memiliki nilai anomali PCS negatif, mode 2 gambar 3(b) memiliki nilai anomali PCS positif yang dominan berada pada bagian utara perairan Masalembo. Selain itu mode 3 gambar 3(c) memiliki nilai anomali PCS positif yang dominan pada bagian barat perairan Masalembo. Pada mode 4 gambar 3(d) anomali PCS positif dominan terjadi pada daerah dekat daratan. Mode 5 gambar 3(e)  memiliki  nilai  anomali  PCS  positif  yang  dominan  pada bagian timur  perairan  Masalembo.  Persebaran hasil  EOF  SPL Low-pass (2  tahun)  secara  temporal  jika  dikaitkan  dengan  hasil  spasial  menunjukkan  jika pengaruh ENSO mulai terlihat yaitu saat SPL memiliki anomali negatif dan berdasarkan PC-1 gambar 3(a) terdapat fenomena La-Nina yang terjadi sehingga perairan Masalembo menjadi dingin. Sebaliknya pada mode 2-5 perairan Masalembo cenderung lebih hangat, sehingga hal ini mengindikasikan adanya variabilitas iklim lainnya yang terjadi pada perairan Masalembo.
Gambar 3. Persebaran spasial dan temporal PC pada (a) mode 1, (b) mode 2, (c) mode 3, (d) mode 4, dan (e) mode 5 EOF SPL Low-pass (2 tahun) periode tahun 2010-2019
Analisis  EOF  dilakukan  dalam  dua  kondisi  tipe  data  yaitu  data  yang  tidak  difilter  dan  data  yang dilakukan Low-pass  filter. Data  yang  tidak  difilter  diharapkan  dapat  diperoleh  sinyal  ENSO  serta  sinyal variabilitas iklim lainnya ikut terhitung dalam nilai eigen yang didapatkan. Dan data yang dilakukan Low-pass filter selama  periode  waktu  2  tahun  bertujuan  untuk  memfokuskan  variabilitas  antar  tahunan,  sehingga variabilitas  tahunan  atau musiman  dihilangkan.  Dalam  penelitian  ini  diperoleh  5  mode  EOF  untuk  melihat besar pengaruh variabilitas iklim yang terjadi dengan total persentase varian sebesar 95.07%. Sedangkan total presentase varian  yang  telah  difilter  diperoleh total varian  sebesar  93.4%.  Dari  hasil mode yang  diperoleh, mode  dengan  persentase  paling  besar  menunjukkan  jika  mode  tersebut merupakan  sinyal  suatu  variabilitas iklim paling berpengaruh (Putra et al., 2020). Mode yang paling besar dari penelitian ini yaitu mode-1 dengan persentase sebesar 87.96%, dan 85.04% untuk EOF yang difilter. Oleh karena itu diputuskan hanya digunakan satu mode yang menggambarkan variabilitas yang paling berpengaruh. Pola spasial pada mode-1 (gambar 2a) menunjukkan nilai negatif yang didominasi pada bagian tengah perairan Masalembo yang kemudian bergerak ke  arah  tenggara  menuju  Laut  Flores.  Pola  negatif  pada  perairan  Masalembo  ini  memiliki  pola  yang  sama seperti ENSO pada fase El-Nino. Dimana pada saat fase El-Nino kolam air hangat akan berada pada bagian timur samudra Pasifik sehingga menyebabkan perairan samudra Pasifik bagian barat menjadi dingin. Hal ini juga selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh (Putri et al ., 2021b ; Putra et al ., 2020; Seprianto et al ., 2016)  dimana  menyatakan  bahwa  SPL  perairan  Laut  Jawa  dan  perairan  teluk  Balikpapan  yang  dimana posisinya berdekatan dengan perairan Masalembo, dipengaruhi oleh variabilitas antar tahunan yaitu ENSO. Melalui analisa EOF pada wilayah perairan Indo-Pasifik tropis, Putra et al., (2020) menyatakan jika sinyal ENSO terkuat diperoleh pada mode-2 yang dimana keadaan perairan Indonesia pada saat itu memiliki anomali suhu  negatif  yang  menandakan  fase  El-Nino.  Hasil  spasial  EOF  mode-1  yang  diperoleh  ini  juga  memiliki kesamaan dengan hasil spasial yang telah difilter. Dimana pada saat mode-1 (gambar 3a) anomali pada perairan Masalembo menunjukkan nilai negatif yang berkaitan erat dengan El-Nino. Dari hasil ini menandakan bahwa sinyal  ENSO  sudah  tertangkap  walaupun  data  anomali  bulanan  SPL  tidak  dilakukan Low-pass  filter untuk menghapus pengaruh musiman.
Gambar 4. Grafik perbandingan antara indeks ONI dan PC-1

## Hubungan Indeks ONI dengan Hasil EOF SPL Secara Temporal
Hasil  EOF  dihubungkan  dengan  indeks  ONI  secara  temporal  untuk  mengidentifikasi  terjadinya fenomena  ENSO  pada  mode  1,  yang  dimana  secara  spasial  dihasilkan  nilai  anomali  negatif  yang  berbeda dengan  mode-mode  lainnya  pada  perairan  Masalembo  dan memiliki persentase varian  paling  besar  dengan nilai 87.96% dan 85.04%. Pembeda yang terlihat antara data yang tidak difilter dengan data yang telah difilter yaitu pada hasil analisis EOF secara temporal. Dalam hasil grafik perbandingan antara PC mode-1 dengan ONI gambar 4 dapat terlihat antara hasil mode-1 yang telah difilter memiliki nilai anomali yang mendekati dengan indeks  ONI,  hal  tersebut  disebabkan  karena  sinyal  variabilitas  tahunan  atau  musiman  telah  dihilangkan. Sehingga  nilai  anomali  yang  ditampilkan  merupakan  nilai  anomali  variabilitas  antar  tahunan  yang  terjadi. Berbeda dengan hasil mode-1 yang tidak difilter memiliki hasil yang melebihi jauh daripada hasil indeks ONI. Hal tersebut selaras dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Adam dan Harnik, 2014; Palacios- Hernández et  al .,  2010),  dimana  melakukan  perbandingan  antara  hasil  temporal  PC-1  dengan  indeks  ONI, dengan  grafik  PC-1  memiliki  pola  yang  sama  dengan  indeks  ONI.  Sehingga  memiliki  kesimpulan  kalau perairan  tersebut  dipengaruhi  oleh  ENSO  sehingga  nilai  anomali  yang  diperoleh  memiliki  pola  yang  sama dengan indeks ONI. Berdasarkan indeks ONI dari hasil yang diperoleh pada gambar 4 , periode La-Nina terjadi pada tahun 2010-2012 dan 2017-2018 yang dimana nilai anomali memiliki nilai lebih dari -0.5. Pada tahun 2010-2012 terjadi persitiwa La-Nina secara bertahap, pada tahun 2010 merupakan tahun transisi dari fase El- Nino menuju fase La-Nina. El-Nino terjadi sebelumnya pada tahun 2009, yang kemudian mulai berganti fase menjadi La-Nina. Menurut penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Wang et al ., 2020; McPhaden et al ., 2020; Dalton et al ., 2020), menemukan jika pada bulan Desember 2009 hingga awal 2010 terjadi El-Nino kuat pada  wilayah  Pasifik  tengah,  sehingga  dampak  yang  diberikan  terhadap  wilayah  Indonesia  tidak  terlalu signifikan. Hal tersebut dapat terlihat pada hasil gambar 4 dimana PC-1 pada awal tahun 2010  memiliki nilai anomali yang diperoleh tidak mencapai angka 1. Hal ini dikarenakan di saat El-Nino terjadi di Pasifik tengah, posisi kolam air hangat sedang berada di tengah pasifik ekuator membuat perairan wilayah Pasifik barat baru mulai  mengalami  penurunan  suhu  permukaan laut.  Kemudian  pada tahun  2010  kolam air  hangat mencapai wilayah  Pasifik  Barat  sehingga  menyebabkan  La-Nina.  Hal  ini  membuat  perairan  Indonesia,  khususnya Indonesia bagian timur mengalami peningkatan SPL. Pada saat memasuki tahun 2011 nilai PC-1 mengalami peningkatan  seiring  dengan  indeks  ONI  yang  juga mengalami  peningkatan  hingga  pada  pertengahan  tahun 2011 yang kembali menurun hingga memasuki tahun 2012. Pada saat periode tahun 2013-2014 dan 2018-2019 terjadi peristiwa unik pada hasil PC-1. Dimana pada saat indeks ONI mengalami sedikit penurunan (kenaikan) nilai anomali, di saat yang bersamaan nilai PC-1 mengalami penurunan (kenaikan) yang drastis. Hal ini diduga disebabkan oleh adanya upwelling kuat yang terjadi sehingga massa air dalam naik ke permukaan mengisi massa air yang kosong sehingga terjadi penurunan SPL (Kunarso et al ., 2022). Pada penelitian yang dilakukan Kunarso et al., (2022) pada wilayah perairan Selat Makassar hingga perairan Kalimantan Selantan, menjelaskan pada bulan Juli, Agustus, dan September memiliki intensitas yang kuat. Peristiwa ENSO dapat mempengaruhi massa air suatu perairan sehingga memicu terjadinya upwelling pada  suatu  wilayah  perairan.  Kejadian  sama  juga  ditemukan  oleh  Palacios-Hernández et  al .,  (2010),  yang dimana terjadi anomali pada hasil PC terhadap indeks ONI. Palacios-Hernández et al ., (2010) mengungkapkan bahwa anomali yang terjadi pada nilai PC memiliki hubungan dengan kolam air panas di perairan ekuator.
Kolam air panas yang bergerak akan meninggalkan kekosongan massa air di suatu perairan yang membuat terjadi  peristiwa  upwelling.  Pada  tahun  2015  terjadi  fase  El-Nino  kuat,  dimana  nilai  PC-1  mengalami peningkatan  yang  signifikan  bersamaan  dengan  peningkatan  nilai  indeks  ONI  dan  begitu  pula  saat  terjadi penurunan nilai anomali yang drastis pada indeks ONI, nilai PC-1 juga ikut menurun. Saat mulai memasuki tahun 2016 yang pada saat itu memasuki fase La-Nina, nilai PC-1 menurun drastis karena adanya pengaruh dari La-Nina. Pada nilai PC-1 Low-pass filter menunjukkan jika nilai yang diperoleh tidak berbeda jauh dengan hasil indeks ONI, sedangkan pada PC-1 yang tidak difilter memiliki nilai anomali yang jauh lebih kecil dari indeks  ONI.  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena  pada  PC-1  yang  tidak  difilter,  nilai  anomali  tidak  hanya dipengaruhi  oleh  variabilitas  antar  tahunan,  namun  dapat  juga  disebabkan  oleh  variabilitas  antar  musiman sehingga  dapat  terlihat  penurunan  nilai  anomali  yang  sangat  drastis.  Akan  tetapi,  pada  saat  indeks  ONI mengalami kenaikan nilai anomali nilai PC-1 juga ikut terpengaruhi untuk meningkat. Sehingga akan selalu terdapat pengaruh fenomena ENSO pada hasil nilai PC-1.

## Model Arah dan Kecepatan Angin Serta Arus Permukaan Laut
Pola arah dan kecepatan angin di perairan Indonesia dipengaruhi oleh pola angin musiman yaitu angin musim barat dan angin musim timur. Berdasarkan gambar 5 arah dan kecepatan angin dimodelkan pada kondisi normal, El-Nino, dan La-Nina. Angin yang dimodelkan merupakan angin musim barat (Desember, Januari, Februari)  dan  musim  timur  (Juni,  Juli,  Agustus).  Periode  El-Nino  dan  La-Nina  yang  digunakan  untuk memodelkan angin berdasarkan hasil yang diperoleh pada gambar 4, yang dimana pada saat El-Nino kuat di tahun  2015  dan  pada  saat  La-Nina  kuat  di  tahun  2010.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  kecepatan  angin musim  barat  yang  bergerak  akan  diperkuat  oleh  La-Nina  dan melemah  saat  periode  El-Nino.  Pada  kondisi normal gambar 5b kecepatan dan arah angin musim barat akan bertiup ke arah timur dengan kecepatan angin berada di rentang nilai 3.0-4.0 m/s. Akan tetapi pada saat kondisi La-Nina kecepatan angin musim barat gambar 5a meningkat dari kondisi normal menjadi 5.0-6.0 m/s. Selain itu saat kondisi El-Nino gambar 5c kecepatan angin musim barat akan menurun dari kondisi normal dengan nilai 2.0-3.0 m/s.
Fenomena ENSO mempengaruhi pola pergerakan angin dengan mempengaruhi tekanan udara. Ketika SPL mengalami kenaikan, suhu udara di atasnya akan ikut naik yang menyebabkan peningkatan tekanan udara pada ketinggian yang lebih tinggi. Di sisi lain, apabila SPL mengalami penurunan, suhu udara di atasnya akan ikut  turun,  sehingga  tekanan  udara  akan  meningkat  seiring  berkurangnya  ketinggian.  Ketika  fase  El-Nino kolam air hangat yang berada pada wilayah Pasifik timur akan menyebabkan kondisi SPL pada Pasifik barat menjadi  lebih  dingin  karena  terjadi  upwelling  gelombang  Rossby  terutama  di  wilayah  Indonesia.  Hal  itu berakibat  pada  tekanan  udara  pada  Indonesia  Timur,  sehingga  angin  yang  berada  pada  wilayah  Indonesia Timur akan bertiup ke arah yang memiliki tekanan udara rendah. Selain itu, ENSO juga dapat terjadi karena adanya anomali SPL yang pada siklus Walker (Bayr et al. 2024; Wang et al. 2021). Siklus Walker merupakan interaksi antara angin pasat dan suhu permukaan laut. Siklus Walker pada keadaan normal siklus Walker terjadi karena adanya perbedaan tekanan atmosfer pada Pasifik Barat dan Timur. Hal tersebut menyebabkan angin pasat bertiup dari arah timur ke barat dan membawa air hangat ke Samudra Pasifik Barat. Akan tetapi pada saat  fase  El-Nino  angin  pasat  yang  bertiup  dari  timur  ke  barat  mengalami  pelemahan  sehingga  air  hangat Samudera  Pasifik  Barat  akan  bergerak  ke  arah  timur  dan  menyebabkan  suhu  permukaan  air  laut  di  bagian timur menjadi lebih tinggi. Namun pada fase La-Nina angin pasat yang bertiup dari timur ke barat mengalami penguatan sehingga air hangat pada Samudra Pasifik Timur bergerak menuju ke Pasifik Barat yang membuat suhu permukaan laut di bagian barat menjadi lebih tinggi
Dari hasil yang diperoleh pada gambar 5, angin dari wilayah Indonesia Timur akan bertiup kuat ke arah Indonesia Barat, sehingga menyebabkan penguatan angin musim timur dari kondisi normalnya gambar 5e.  Pada  saat  musim  barat  angin  yang  bergerak  dari  arah  barat  ke  timur  mengalami  pelemahan  kecepatan karena terjadi benturan antara angin yang bergerak dari arah timur dengan angin yang bergerak dari arah barat. Demikian  pula  pada saat musim  timur  gambar  5f  angin yang  bergerak  dari  arah  timur  ke  barat mengalami penguatan kecepatan karena angin musim timur ikut bercampur dengan angin yang bergerak dari arah timur yang membawa massa udara kering dari Benua Australia ke wilayah Indonesia (Yananto dan Sibarani, 2016), sehingga menyebabkan Indonesia mengalami musim kemarau yang panjang.
Gambar 5. Persebaran arah dan kecepatan angin pada musim barat dan musim timur saat kondisi La-Nina (a, d), normal (b, e), dan El-Nino (c, f).
Kemudian angin musim timur yang dimodelkan saat kondisi normal gambar 5e memiliki kecepatan angin berkisar 6.0-7.0 m/s dengan arah angin yang bertiup ke barat laut. Pada saat kondisi La-Nina gambar 75, kecepatan  angin  musim  timur  mengalami  pelemahan  kecepatan  dari  kondisi  normalnya,  yang  dimana kecepatan  angin  berkisar  5.0-6.0  m/s.  Namun  pada  saat  kondisi  El-Nino  gambar  5f,  kecepatan  angin mengalami penguatan dari kondisi normalnya, yang dimana meningkat menjadi 7.0-9.0 m/s. Ketika fase La- Nina kolam air hangat yang berada pada wilayah Pasifik Barat telah bergerak ke bagian timur Pasifik sehingga menyebabkan SPL pada wilayah Pasifik Timur menjadi lebih hangat dari biasanya. Karena terjadi peningkatan SPL, tekanan udara pada perairan Pasifik Timur mengalami penurunan. Hal tersebut menyebabkan tekanan udara pada wilayah Indonesia timur menjadi lemah akibat adanya penguatan angin yang bergerak dari Benua Asia  menuju  ke  Australia  yang  membawa  massa  udara  lembab  atau  basah  (Yananto  dan  Sibarani,  2016), sehingga Indonesia mengalami musim hujan yang panjang. Karena adanya penguatan angin dari Benua Asia melewati  wilayah  Indonesia,  angin  musim  Barat  juga  ikut  mengalami  penguatan  dari  kondisi  normalnya gambar 5b. Angin musim barat yang bertiup ke arah timur ikut mengalami peningkatan kecepatan yang bisa dilihat pada gambar 5a. Demikian pula saat musim timur gambar 5d angin yang bergerak dari arah timur ke barat mengalami pelemahan kecepatan dari kondisi normalnya gambar 5e, karena terjadi benturan antara angin yang bergerak dari arah barat dengan angin yang bergerak dari arah timur. Dari hasil tersebut dapat dikatakan jika pola angin yang bergerak pada perairan Masalembo dapat dipengaruhi oleh fenomena ENSO. Hal tersebut selaras  dengan  hasil  analisa  EOF  pada  SPL  perairan  Masalembo  dimana  hasil  PC-1  menghasilkan  sinyal ENSO.
Arah dan kecepatan arus yang dimodelkan pada penelitian ini merupakan arus permukaan laut yang memiliki kedalaman 0.493 meter. Berdasarkan gambar  6 arah dan kecepatan arus dimodelkan pada kondisi normal, El-Nino, dan La-Nina. Kecepatan dan arah arus yang dimodelkan juga mengikuti waktu angin musim timur  dan  angin musim  barat.  arus  permukaan laut  yang  bergerak memiliki  keterkaitan  dengan  angin  yang bergerak  dan  menunjukkan  adanya  perubahan  kecepatan  yang  disebabkan  oleh  fenomena  ENSO.  Pada dasarnya arus permukaan laut merupakan arus yang berada pada perairan dangkal, sehingga dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti gelombang laut, pasang surut, dan angin (Ren et al., 2015; Rochaddi et al ., 2021). Arah pergerakan arus permukaan laut juga dapat dipengaruhi oleh angin karena adanya gaya gesek dan tekanan yang diberikan pada angin, namun selain itu juga penyebab arah pergerakan arus disebabkan dapat dipengaruhi oleh faktor lainnya seperti adanya letak topografi pulau dapat merubah arah gerak arus permukaan laut.
Dari  hasil  yang  diperoleh,  kecepatan  arus  yang  bergerak  pada  periode  waktu  musim  barat  dengan kondisi  normal  gambar  6b  memiliki  kecepatan  yang  berkisar  0.2-0.4  m/s  dan  bergerak  ke  arah  timur  serta timur laut. Pola arah pergerakan arus yang bergerak dapat disebabkan karena adanya letak topografi pulau di sekitar perairan Masalembo. Saat kondisi La-Nina gambar 6a kecepatan arus mengalami kenaikan kecepatan menjadi  0.3-0.6  m/s.  Pada  saat  fase  La-Nina,  arus  musim  barat  gambar  6a  yang  bergerak  mengalami peningkatan kecepatan  yang  cukup  besar.  Hal ini  dapat disebabkan karena  pengaruh  kecepatan  angin  yang juga  mengalami  penguatan,  sehingga  gaya  untuk  membangkitkan  arus  semakin  tinggi  yang  menyebabkan kecepatan arus semakin bertambah. Selain itu pada kondisi El-Nino menunjukkan pengaruh yang sama seperti
pada saat La-Nina terhadap kecepatan arus. Kecepatan dan arah arus yang dimodelkan pada periode musim barat gambar 6c mengalami sedikit peningkatan dari kondisi normal dengan kecepatan sebesar 0.2-0.5 m/s. Hal tersebut dapat diakibatkan oleh adanya pengaruh dari pasang surut yang terjadi di pesisir. Pasang surut merupakan salah satu faktor besar yang membangkitkan arus permukaan, terutama di wilayah pesisir. Ketika terjadi  pasang  surut  di  pesisir,  air  laut  akan  mengalir  menuju  ke  pantai  dan  meningkatkan  volume  air  laut (Rochaddi et al ., 2021). Hal tersebut dapat menghasilkan arus permukaan laut yang lebih kuat di sekitar pesisir. Kemudian  arus  musim  timur  yang  dimodelkan  pada  saat  kondisi  normal  gambar  6e  memiliki kecepatan arus berkisar 0.1-0.4 m/s dengan arah arus yang bergerak ke barat dan barat laut. Pada saat kondisi La-Nina gambar 6d kecepatan arus musim timur mengalami sedikit pelemahan dari kondisi normalnya dengan kecepatan  0.05-0.3  m/s.  Hal  tersebut  terjadi  dapat  dikarenakan  oleh  kecepatan  angin  yang  mengalami pelemahan  pada  saat  La-Nina.  Sedangkan  pada  saat kondisi  El-Nino  gambar  6f  kecepatan  arus mengalami peningkatan dari kondisi normal dengan kecepatan sebesar 0.2-0.7 m/s. Arus yang bergerak dari Laut Flores mengalami sedikit penguatan dari kondisi normalnya. Hal ini disebabkan karena adanya penguatan kecepatan angin sehingga kecepatan arus ikut mengalami penguatan. Angin yang bergerak di atas permukaan laut akan membentuk gelombang sehingga dapat menggerakan air laut sehingga dapat terbentuk arus permukaan laut. Oleh  karena  itu,  apabila  angin  semakin  kuat  maka  gaya  yang  diberikan  untuk  menggerakkan  air  laut  akan semakin tinggi, sehingga arus laut akan semakin terbentuk dan bergerak lebih cepat. Dari hasil yang diperoleh ini fenomena ENSO juga dapat berpengaruh terhadap arus permukaan melalui angin pada perairan Masalembo. Namun selain itu arah pergerakan arus permukaan laut juga dapat dipengaruhi oleh peristiwa yang terjadi di pesisir perairan Masalembo.
Gambar 6. Persebaran arah dan kecepatan arus pada musim barat dan musim timur saat kondisi La- Nina (a, d), normal (b, e), dan El-Nino (c, f).
Gambar 7. Model persebaran Suhu Permukaan Laut pada saat kondisi La-Nina (a, d), normal (b, e), dan El- Nino (c, f).

## Model Persebaran Suhu Permukaan Laut (SPL)
Model persebaran SPL yang diperoleh, merupakan hasil yang diperoleh pada saat kondisi normal, La- Nina,  dan  El-Nino.  Hasil  tersebut  digunakan  untuk  memperkuat  hasil  EOF  yang  telah  diperoleh  serta pengaruhnya terhadap angin dan arus permukaan laut. Persebaran SPL yang dimodelkan merupakan kondisi SPL pada musim barat dan musim timur. Kondisi suhu permukaan laut dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor yang  salah  satunya  yaitu  angin  (Syafik et  al .,  2013).  Adanya  angin  munson  pada  perairan  Indonesia  dapat mempengaruhi SPL melalui peningkatan Transpor Ekman, terjadi percampuran secara vertikal, dan adanya proses evaporasi sepanjang musim panas, sehingga dapat menyebabkan pendinginan SPL, begitu pula terjadi sebaliknya (Clark et al ., 1999; Syafik et al ., 2013).
Ketika  musim  barat  saat  kondisi  normal Gambar  7b SPL  memiliki  suhu  berkisar  29-30°C  yang termasuk  dalam  kategori  hangat.  Namun  pada  saat  memasuki  fase  La-Nina Gambar  7a ,  SPL  mengalami penurunan  suhu  permukaan  dengan  suhu  yang  berkisar  28-29°C.  Hal  tersebut  dapat  dikarenakan  pada  saat bersamaan  angin  yang  bertiup  di  atas  permukaan  angin  memiliki  kecepatan  yang  tinggi  sehingga  terjadi gesekan antara angin dah SPL yang menyebabkan penurunan SPL. Saat fase La-Nina, kecepatan angin yang bergerak  mengalami  penguatan  membuat  gaya  gesek  pada  laut  juga  semakin  tinggi.  Hal  ini  menyebabkan terjadinya  pergerakan  massa  air  permukaan  yang  mengakibatkan  naiknya  massa  air  yang  lebih  dingin  dari lapisan dalam, yang kemudian menggantikan massa air permukaan yang berpindah, sehingga membuat SPL menjadi dingin. Sedangkan saat fase El-Nino SPL Gambar 7c mengalami penguatan yang dimana nilai SPL mencapai  30-31°C.  Hal  tersebut  dikarenakan  saat  fase  El-Nino  angin  yang  bertiup  mengalami  pelemahan kecepatan sehingga gesekan yang terjadi antara SPL dan angin menjadi berkurang. Sehingga membuat proses adveksi dan evaporasi yang terjadi menjadi rendah, hal ini membuat pelepasan panas dari laut menjadi kecil sehingga SPL Musim Barat menjadi lebih tinggi (Syafik et al ., 2013).
Saat memasuki musim timur SPL memiliki suhu yang cenderung lebih dingin berkisar 28-29°C pada kondisi normal gambar 9e. Ketika fase La-Nina SPL mengalami kenaikan suhu yang dimana berkisar 29°C, yang  dimana  pada  saat  bersamaan  angin  pada  saat  fase  La-Nina  mengalami  pelemahan  kecepatan.  Namun pada  saat  memasuki  fase  El-Nino,  SPL  mengalami  penurunan  hingga  mecapai  27-28°C.  Hal  ini  dapat disebabkan  karena  kecepatan  angin  yang  menguat  pada  saat  fase  El-Nino. Hal  tersebut  menyebabkan terjadinya  pergantian  massa  air  pada  permukaan  laut,  yang  membuat  naiknya  massa  air  dingin  menuju  ke permukaan, sehingga SPL mengalami penurunan. Dari hasil yang diperoleh, dapat terlihat apabila fenomena ENSO sangat berpengaruh terhadap SPL melalui angin yang berhembus.

## KESIMPULAN
Persebaran  SPL  secara  spasial  dan  temporal  dapat  diperoleh  dari  hasil  analisis  EOF  dalam  bentuk mode Principal  Component (PC).  Analisis  EOF  dilakukan  dengan  menggunakan Low-pass  filter untuk membandingkan besar pengaruh ENSO terhadap wilayah perairan Masalembo. Pada 5 mode EOF SPL yang diperoleh menjelaskan total varian 95.07%. Sedangkan total varian dengan data yang telah difilter diperoleh total varian sebesar 93.4%. Mode-1 merupakan mode yang paling dominan dengan persentase sebesar 87.96% dan 85.06%. Dari mode-1 yang dibandingkan dengan indeks ONI, dapat terlihat pengaruh ENSO pada perairan Masalembo. Secara temporal PC-1 dengan indeks ONI memperlihatkan pada tahun 2010-2012 dan 2017-2018 terjadi fase La-Nina, selain itu pada tahun 2015-2016 terjadi fase El-Nino. Pada musim timur, El Nino (La Nina)  memperkuat  (memperlemah)  kecepatan  angin  muson  sehingga  suhu  permukaan  laut  lebih  rendah (tinggi)  dan  kecepatan  arus  laut  lebih  tinggi  (rendah)  dibanding  rata-rata  klimatologinya.  Sedangkan  pada musim barat berlaku sebaliknya.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam,  O.,  Schneider,  T.,  dan  Harnik,  N.  2014.  Role  of  changes  in  mean  temperatures  versus  temperature gradients in the recent widening of the Hadley circulation. Journal of Climate , 27(19): 7450-7461.
Baffoe, G. K., Denkyirah, E. K., Agyeman, K. O., Adjei, E. Y., Osei-Owusu, Y., Asuming-Brempong, S., dan Owusu,  K.  2021.  Climate  change  impacts  on  maize  productivity  in  the  Savannah  zone  of  Ghana: Implications  for  adaptation  and  mitigation. Agricultural  and  Forest  Meteorology ,  307,  108463.  doi: 10.1016/j.agrformet.2021.108463
Bayr, T., Dommenget, D., Martin, T., dan Power, S. B. 2014. The eastward shift of the Walker Circulation in response to global warming and its relationship to ENSO variability. Climate dynamics , 43: 2747-2763. Bodnar, J. L., Mouhoubi, K., dan Vallet, J. M. 2022. Examples of SVD decomposition contributions to the non-destructive  testing  of  cultural  heritage  mural  paintings  using  stimulated  infrared  thermography. European Physical Journal: Applied Physics , 97, 75.
Dalton, S. J., Carroll, A. G., Sampayo, E., Roff, G., Harrison, P. L., Entwistle, K., ... dan Diamond, S. L. 2020.
Successive marine heatwaves cause disproportionate coral bleaching during a fast phase transition from El-Niño to La-Niña. Science of the Total Environment , 715, 136951.
Dewanti, Y. P., Muliadi, M., dan Adriat, R. 2018. Pengaruh El-Niño Southern Oscillation (ENSO) Terhadap Curah Hujan di Kalimantan Barat. PRISMA FISIKA , 6(3).
Farjami, H., dan Hesari, A. R. E. 2020. Assessment of sea surface wind field pattern over the Caspian Sea using EOF analysis. Regional Studies in Marine Science , 35, 101254.
Fukuoka A. 1951. A Study of 10-day Forecast (A Synthetic Report), Vol. XXII. The Geophysical Magazine: Tokyo ; 177–218.
Gaol, J. L., dan 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.
Glantz, M. H., dan Ramirez, I. J. 2020. Reviewing the Oceanic Niño Index (ONI) to enhance societal readiness for El-Niño’s impacts. International Journal of Disaster Risk Science , 11: 394-403.
Good, S., Fiedler, E., Mao, C., Martin, M. J., Maycock, A., Reid, R., ... dan Worsfold, M. 2020. The current configuration of the OSTIA system for operational production of foundation sea surface temperature and ice concentration analyses. Remote Sensing , 12(4): 720.
Habibie, M. N., dan Nuraini, T. A. 2014. Karakteristik dan tren perubahan suhu permukaan laut di indonesia periode 1982-2009. Jurnal meteorologi dan geofisika , 15(1).
Handoko, E. Y., dan Filaili, R. B. 2019. Analisa Fenomena Enso Di Perairan Indonesia Menggunakan Data Altimetri Topex/Poseidon dan Jason Series Tahun 1993–2018. Geoid , 14(2): 43-50.
Hannachi, A., Jolliffe, I. T., dan Stephenson, D. B. 2007. Empirical orthogonal functions and related techniques in  atmospheric  science:  A  review. International  Journal  of  Climatology:  A  Journal  of  the  Royal Meteorological Society , 27(9): 1119-1152.
Harcici,  M,  C.  2017.  Misteri  Segitiga  “Masalembo”  Merupakan  Segitiga  Bermuda  Di  Wilayah  Indonesia.
Jurnal Sains dan Teknologi Maritim , (2): 122-131.
Kersalé, M., Volkov, D. L., Pujiana, K., dan Zhang, H. 2022. Interannual variability of sea level in the southern Indian Ocean: local vs. remote forcing mechanisms. Ocean Science , 18(1): 193-212.
Kumara, K. S., Karunakara, N., dan Mayya, Y. S. 2023. Development of a “222Rn incremented method” for the rapid determination of air exchange rate using soil gas. Journal of Environmental Radioactivity , 257, 107076.
Kunarso, K., Graharto, S. R., dan Wulandari, S. Y. 2022. Identifikasi Variabilitas Suhu Permukaan Laut dan Klorofil-A serta Intensitas Upwelling di Selat Makassar. Buletin Oseanografi Marina , 11(2): 206-214.
Lorenz,  E.  N.  1956.  Empirical  Orthogonal  Functions  and  Statistical  Weather  Prediction. Technical  report, Statistical Forecast Project Report 1, Dep of Meteor , MIT: 49.
McPhaden, M. J., Santoso, A., dan Cai, W. 2020. Introduction to El Niño Southern Oscillation in a changing climate. Wiley: El Niño Southern Oscillation in a Changing Climate , 1-19. ISBN: 9781119548126 Mohamed, B., Nagy, H., dan Ibrahim, O. 2021. Spatiotemporal variability and trends of marine heat waves in the red sea over 38 years. Journal of Marine Science and Engineering , 9(8), 842. Mulyana,  E.  2002a.  Analisis  angin  zonal  di  Indonesia  selama  periode  ENSO. Jurnal  Sains  dan  Teknologi Modifikasi Cuaca , 3(2): 115-120.
Mulyana,  E.  2002b.  Hubungan  antara  ENSO  dengan  variasi  curah  hujan  di  Indonesia. Jurnal  Sains  dan Teknologi Modifikasi Cuaca , 3(1): 1-4.
Naeimi,  V.,  dan  Wagner,  W.  2010.  C-band  scatterometers  and  their  applications. Geoscience  and  Remote Sensing New Achievements , 229-246.
Obukhov, A. M. 1947. Statistically homogeneous fields on a sphere. Uspethi Mathematicheskikh Nauk 2 : 196– 198.
Palacios-Hernández,  E.,  Carrillo,  L.  E.,  Filonov,  A.,  Brito-Castillo,  L.,  dan  Cabrera-Ramos,  C.  E.  2010. Seasonality and anomalies of sea surface temperature off the coast of Nayarit, Mexico. Ocean Dynamics , 60, 81-91.
Putra,  A.  P.,  Atmadipoera,  A.  S.,  dan  Pariwono,  J.  I.  2020.  Respons  suhu  permukaan  laut  dan  klorofil-A terhadap kejadian Enso dan Iodm di Wilayah Indo-Pasifik Tropis. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis , 12(1), 167-182.
Putri, I. W., Wirasatriya, A., Ramdani, F., Jalil, A. R., dan Prasetyawan, I. B. 2021a. The El-Niño Southern Oscillation (ENSO) Effect on Upwelling in The North Maluku Sea. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 750, No. 1, p. 012037). IOP Publishing .
Putri, M. R., Sari, T., Anwar, I. P., Mandang, I., Setiawan, A., dan Tatipatta, W. M. 2021b. Analysis of sea level changes in Balikpapan Bay as basic data for strategic planning the new capital city of Republic of Indonesia. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1763, No. 1, p. 012043). IOP Publishing . Redfern, S., Optis, M., Xia, G., dan Draxl, C. 2023. Offshore wind energy forecasting sensitivity to sea surface temperature input in the Mid-Atlantic. Wind Energy Science , 8(1): 1-23.
Robial,  S.  M.,  Nurdiati,  S.,  dan  Sopaheluwakan,  A.  2016.  Analisis  Empirical  Orthogonal  Function  (Eof) Berbasis  Eigen  Value  Problem  (EVP)  Pada  Dataset  Suhu  Permukaan  Laut  Indonesia. Journal  of Mathematics and Its Applications , 15(1): 1-12.
Rochaddi, B., Ismanto, A., dan Suryono, C. A. 2021. Variasi Temporal Karakteristik Arus di Perairan Tanjung Jati Kabupaten Jepara. Jurnal Kelautan Tropis , 24(2): 255-264.
Seprianto, A., Kunarso, K., dan Wirasatriya, A. 2016. Studi pengaruh El Niño Southern Oscillation (ENSO) dan  Indian  Ocean  Dipole  (IOD)  terhadap  variabilitas  suhu  permukaan  laut  dan  klorofil-a  di  perairan Karimunjawa. Journal of Oceanography , 5(4): 452-461.
Septiawan,  P.,  Nurdiati,  S.,  dan  Sopaheluwakan,  A.  2019.  Numerical  analysis  using  empirical  orthogonal function  based  on  multivariate  singular  value  decomposition  on  indonesian  forest  fire  signal.  In  IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 303, No. 1, p. 012053). IOP Publishing . Syafik, A., Kunarso, K., dan Hariadi, H. 2013. Pengaruh  sebaran dan gesekan angin terhadap sebaran suhu permukaan laut Di Samudera Hindia (Wilayah pengelolaan perikanan Republik Indonesia 573). J ournal of Oceanography , 2(3): 318-328.
Tung, K. K., Chen, X., Zhou, J., dan Li, K. F. 2019. Interdecadal variability in pan-Pacific and global SST, revisited. Climate dynamics , 52, 2145-2157.
Wang, C., dan Fiedler, P. C. 2006. ENSO variability and the eastern tropical Pacific: A review. Progress in oceanography , 69(2-4), 239-266.
Wang, M., Guo, J. R., Song, J., Fu, Y. Z., Sui, W. Y., Li, Y. Q., ... dan Zuo, W. T. 2020. The correlation between ENSO events and sea surface temperature anomaly in the Bohai Sea and Yellow Sea. Regional Studies in Marine Science , 35, 101228.
Wang,  X.  Y.,  Zhu,  J.,  Chang,  C.  H.,  Johnson,  N.  C.,  Liu,  H.,  Li,  Y.,  ...  dan  Li,  X.  2021.  Underestimated responses  of  Walker  circulation  to  ENSO-related  SST  anomaly  in  atmospheric  and  coupled  models. Geoscience Letters , 8(1), 1-13.
Wirasatriya, A., Prasetyawan, I. B., Triyono, C. D., dan Maslukah, L. 2018. Effect of ENSO on the variability of SST and Chlorophyll-a in Java Sea. IOP Publishing, 116(1): 012063.
Yananto, A., dan Sibarani, R. M. 2016. Analisis kejadian el nino dan pengaruhnya terhadap intensitas curah hujan di wilayah JABODETABEK (studi kasus: periode puncak musim hujan tahun 2015/2016). Jurnal Sains dan Teknologi Modifikasi Cuaca , 17(2): 65-73.