RESPON SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) DAN KLOROFIL-A TERHADAP
MADDEN JULIAN OSCILLATION (MJO) DI LAUT INDONESIA

## RESPONSE OF SEA SURFACE TEMPERATURE (SST) AND CHLOROPHYLL-A ON MADDEN JULIAN OSCILLATION (MJO) IN INDONESIAN SEAS
Nabil Balbeid 1* , Agus Saleh Atmadipoera 1 , dan Alan Frendy Koropitan 1
Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Bogor Email: nabil_prime@hotmail.com

## ABSTRACT
Madden-Julian Oscillation (MJO) is a large-scale phenomenon that occurs in equatorial area, parti- cularly  Indonesia.  This  research  aimed  to  investigate  the  MJO  propagation  process  and  studied  the correlation  between  MJO  and  sea  surface  temperature  (SST)  and  chlorophyll-a.  Sea  variables  (SST and  chlorophyll-a)  and  atmosphere  variables  (outgoing  longwave  radiation/OLR,  1,5  km  wind,  and surface wind) were band-pass filtered for 20-100 days period. Spectral density from OLR and 1,5 km wind (2003-2012) shows that the MJO period was dominantly occurred for 40–50 days. Average pro- pagation of  MJO velocity resulted from the atmospheric variable analysis by Hovmöller diagram was 4,7 m/s. Cross correlation between SST and OLR in South Java and Banda Sea results a strong corre- lation during MJO active phase, where MJO took  place first and was then followed by the decreasing SST  along  the  equatorial  region.  Increasing  chlorophyll-a  concentration  occured  at  some  areas  du- ring MJO active phase with relatively short phase delay. During the MJO active phase, fluctuation of wind velocity generates variation over mixed layer depth and triggers upwelling /entrainment. Nutri- ent was upwelled to the water surface and hence increase phytoplankton production and chlorophyll-a concentration.
Keywords : Madden Julian Oscillation, OLR, sea surface temperature, surface chlorophyll-a

## ABSTRAK
Madden-Julian  Oscillation (MJO)  merupakan  fenomena  skala  besar  yang  terjadi  di  wilayah  ekuator khususnya  di  Indonesia.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengkaji  proses  perambatan  MJO  dan  hubu- ngannya dengan suhu permukaan laut (SPL) dan klorofil-a. Variabel laut (SPL dan klorofil-a) dan va- riabel  atmosfer  ( outgoing  longwave  radiation/ OLR,  angin  1,5  km,  dan  angin  permukaan)  ditapis dengan periode 20-100 hari. Densitas spektral dari OLR dan angin 1,5 km (2003-2012) menunjukkan periode  dominan  MJO  selama  40-50  hari.  Rata-rata  kecepatan  penjalaran  MJO  berdasarkan  analisis diagram Hovmöller adalah 4,7 m/s. Korelasi silang antara variabel SPL dan OLR di Selatan Jawa dan Laut Banda menghasilkan korelasi kuat saat fase aktif MJO, dimana MJO terjadi lebih dulu kemudian diikuti  respon  penurunan  nilai  SPL  di  sepanjang  wilayah  ekuator.  Terdapat  respon  peningkatan klorofil-a di beberapa area saat fase aktif MJO dengan beda fase yang singkat. Pada saat fase aktif M- JO,  fluktuasi  kecepatan  angin  mengakibatkan  perubahan  pada  kedalaman  lapisan  tercampur  dan menyebabkan terjadinya upwelling / entrainment . Upwelling membawa nutrien naik ke permukaan dan memicu pertumbuhan fitoplankton, sehingga konsentrasi klorofil-a meningkat.
Kata kunci : Madden-Julian Oscillation , OLR, suhu permukaan laut, klorofil-a permukaan

## I. PENDAHULUAN
Wilayah  Indonesia  yang  termasuk dalam  Benua  Maritim  memiliki  respon  akti- vitas  konvektif  yang  berpengaruh  terhadap
kesetimbangan  iklim  global  dalam  skala ruang  maupun  waktu  (Ramage  1968,  Neale and  Slingo,  2002).  Benua  Maritim  meliputi wilayah  kepulauan  dengan  cakupan  bujur 90 o BT –150 o BT dan lintang 10 o LS – 20 o LU.
Daerah  ekuator,  khususnya  Indonesia,  di- pengaruhi  oleh  berbagai  fenomena  atmosfer dan  oseanografi  yang  sangat  kompleks.  Fe- nomena ini memiliki variasi ruang dan waktu beragam,  salah  satunya  adalah  siklus  intra- musiman ( intraseasonal ). Ditinjau dari posisi geografisnya,  Indonesia  diapit  oleh  dua  be- nua luas (Asia dan Australia) dan dua samud- ra  luas  (Pasifik  dan  Hindia),  serta  menjadi pusat  perpindahan  massa  air  pada  berbagai tingkat kedalaman. Wilayah Indonesia memi- liki  topografi  yang  kompleks  sehingga  me- nambah variabilitas laut-atmosfer di Laut In- donesia (Wu and Hsu, 2009).
Terdapat  hubungan  timbal  balik  yang erat  antara  atmosfer  dan  lautan  sehingga  ke- duanya  saling  dipengaruhi  dan  memengaru- hi.  Beberapa  contoh  fenomena  laut-atmosfer global  yang  memengaruhi  daerah  Indonesia antara  lain,  Muson, Dipole  Mode (DM), Madden-Julian Oscillation (MJO) dan El Ni- no  Southern  Oscillation (ENSO),  dengan beragam  siklus  intra-musiman,  musiman, hingga  antar  tahunan.  Salah  satu  fenomena laut-atmosfer  yang terdapat di wilayah ekua- tor adalah Madden-Julian Oscillation (MJO). MJO  merupakan  fenomena  skala  besar  yang terjadi  akibat  adanya  pola  sirkulasi  atmosfer dan  konveksi  yang  kuat.  MJO  berpropagasi dari bagian barat Indonesia (Samudra Hindia) ke  arah  timur  (Samudra  Pasifik)  dengan  ke- cepatan  rata-rata  5  m/s  (Zhang,  2005).  Sir- kulasi  ini  ditandai  dengan  tumbuhnya  awan skala besar yang dikenal dengan Super Cloud Clusters (SCCs)  di  Samudra  Hindia  bagian timur.  MJO  merupakan  mode  dominan  dari variabilitas  intra-musiman  yang  memenga- ruhi iklim dan cuaca (Madden and Julian, 19 71;  1972;  1994).  Laut  memiliki  respon  ter- sendiri terhadap MJO. Saat MJO aktif, terja- di  kenaikan  kecepatan  angin  secara  signifi- kan  pada  ketinggian  1,5  km.  Hal  ini  ber- pengaruh  terhadap  pola  angin  permukaan (angin  10  meter  di  atas  permukaan  laut), yang nantinya memodulasi beberapa parame- ter  di  laut  (Jones et  al .,  1998;  Jin et  al .,  20- 13). Dinamika yang terjadi di permukaan laut erat  kaitannya  dengan  perubahan  anomali
suhu  permukaan  laut  (SPL),  sebaran  klo- rofil-a,  tinggi  gelombang,  dan  pola  arus  per- mukaan  laut.  Kajian  penelitian  ini  menitik beratkan  pada  dampak  dan  interaksi  laut- atmosfer  yang  ditimbulkan  MJO  terhadap perubahan  beberapa  parameter  di  laut,  khu- susnya SPL dan klorofil-a. Analisis terhadap fenomena  MJO  yang  terjadi  di  Benua  Mari- tim  Indonesia  (BMI)  sangat  bermanfaat  un- tuk  memprediksi  dampak  yang  mengakibat- kan  perubahan  struktur  fisik  dan  biologi  di lautan  (Waliser et  al .,  2005).  Penelitian mengenai fenomena MJO penting dilakukan, khususnya terkait dampak fenomena tersebut bagi  Laut  Indonesia  pada  periode  intra- musiman. Salah satu  alasan pemilihan lokasi penelitian  di  Laut  Indonesia  adalah  karena letaknya  di  wilayah  ekuator.  Pencampuran massa air  yang kompleks dari Samudra Hin- dia, Samudera Pasifik, dan Laut Cina Selatan dengan  beragam  kondisi  batimetri  di  banyak pulau  menjadi  topik  kajian  yang  perlu  di- telaah  lebih  mendalam.  Beberapa  kajian mengenai MJO di wilayah ekuator hanya me- nekankan  pada  karakteristik  atmosfer  dan beberapa  parameter  fisik  yang  berperan  da- lam membangkitkan gelombang MJO. Selain itu, area kajian pada penelitian-penelitian se- belumnya  mencakup  sebagian  besar  keselu- ruan  wilayah  ekuator,  sehingga  variabilitas laut  dan  atmosfer  di  laut  Indonesia  kurang terlihat jelas. Oleh karena itu, fenomena MJO dan  kaitan  terhadap  variabel  laut  di  Laut  In- donesia perlu dipahami lebih mendalam.
Penelitian  mengenai  respon  SPL  dan klorofil-a  terhadap Madden-Julian  Oscilla- tion (MJO)  ini  bertujuan  untuk  memahami dinamika  laut-atmosfer  dan  dampaknya  ter- hadap  kondisi  laut  di  wilayah  ekuator,  khu- susnya  di  Indonesia.  Tujuan  spesifik  dari penelitian  ini  antara  lain  mengkaji  proses perambatan MJO, mengkaji hubungan antara variabel  atmosfer,  khususnya  radiasi  gelom- bang panjang (OLR) dan angin, dengan vari- abel  lautan,  seperti  SPL  dan  klorofil-a  saat fase  aktif  MJO,  serta  mengkaji  pengaruh MJO dalam memodulasi variabilitas SPL dan klorofil-a.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Lokasi Penelitian
Cakupan  area  kajian  meliputi  koor- dinat  lintang  20 o LS  –  20 o LU,  merujuk  pada Zhang  and  Dong  (2004)  yang  menyatakan bahwa MJO umumnya bergerak di sepanjang lintasan  lintang  tropis,  yaitu  20 o LS  -  20 o LU, sementara  koordinat  menggunakan  symbol derajat  (superscript)  dipilih  agar  seluruh  wi- layah  Kepulauan  Indonesia  dapat  tercakup dalam  proses  analisis  dan  agar  evolusi  MJO sejak  awal  terbentuk  di  Samudera  Hindia hingga  melemah  di  Samudra  Pasifik  dapat terlihat  jelas.  Meski  keseluruhan  area  kajian berada di rentang 20 o LS – 20 o LU dan 80oBT –  180oBT,  analisis  Hov-möller  dilakukan pada  rentang  yang  lebih  sempit  yaitu  5 o LU– 5 o LS  sebagaimana  ditunjukkan  pada  petak yang  diarsir  (Gambar  1).  Hal  ini  dilakukan untuk  mendapatkan  sinyal  MJO  yang  tajam, seperti  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian Jones et al. (1998) dan Hendon et al. (2007). Pendalaman  mengenai  perubahan  pa- rameter  laut  –  atmosfer  yang  dibentuk  saat
fase  aktif  MJO  diwakili  oleh  titik  Selatan Jawa (110 o BT – 112 o BT; 9 o LS – 11 o LS) dan Laut  Banda  (128 o BT  –  130 o BT;  5 o LS  – 7 o LS).  Titik  Selatan  Jawa  mewakili  area  di bagian luar Indonesia dan Laut Banda mewa- kili laut dalam Indonesia. Pemilihan kedua ti- tik  tersebut  didasarkan  pada  pola  evolusi MJO dari Samudra Hindia ke Samudra Pasi- fik,  dimana  hasil  penelitian  Wu  dan  Hsu (2009)  menunjukkan  pergerakan  MJO  yang lebih kuat di area laut lepas atau bagian Sela- tan  Indonesia  dibandingkan  dengan  bagian laut interior atau utara Indonesia dikarenakan adanya  efek blocking dari  variasi  topografi daratan sebelum memasuki Laut Indonesia.

## 2.2. Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian ini  diunduh  dari Earth  System  Research Laboratory  National  Oceanic  and  Atmos- pheric  Administration (ESRL  NOAA),  yang meliputi  data  angin  zonal  dan  meridional pada  level  1,5  km  (Kalnay et  al .,  1996), Outgoing  Longwave  Radiation (OLR)  (Lieb ather Forecasts (ECMWF) (Dee et al ., 2011)
Gambar 1. Lokasi penelitian.
mann and Smith, 1996), dan suhu permukaan laut (Reynolds et al .,  2007). Data angin  per- mukaan  diperoleh  dari  reanalisis  interim European  Centre  for  Medium-Range  We- .
Data klorofil-a harian Aqua Modis di-peroleh dari Ocean  Watch (Shettleand  Fenn,  1979, Gordon  and  Wang,  1994,  dan  Fu et  al ., 1998),  sementara  data  pemantauan  badan meteorologi Australia ( Bureau of Meteorolo- gy /BOM) yaitu Real-time Multivariate Madden-Julian  Oscillation (RMM)  diguna- kan  untuk  memantau  aktivitas  MJO  (Whee- ler  and  Hendon,  2004).  Informasi  spesifik variabel di atas disajikan pada Tabel 1.

## 2.3. Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan untuk  mendefinisikan  fenomena  MJO  dan kaitannya dengan variabel di laut meliputi pe napisan  data  ( filtering ),  korelasi  silang  ( fast Fourier  transform /FFT),  dan  korelasi  silang transformasi Wavelet (Gambar  2).  MJO  da- pat diidentifikasi dari fluktuasi angin permu- kaan,  presipitasi,  radiasi  gelombang  pendek, dan  lain  sebagainya.  Data  parameter  laut- atmosfer selama 10 tahun akan ditapis meng- gunakan  metode bandpass  filter dengan  pe- riode 20 hingga 100 hari (Duchon, 1979). Real - Time Multivariate MJO (RMM) Index merupakan indeks prediksi MJO hasil reana- lisis BOM, yang didalamnya berisi informasi awal terjadinya fase aktif MJO (Wheeler and
Hendon,  2004) . Analisis  diagram  Hovmöller digunakan sebagai pendekatan untuk menge- tahui  propagasi  MJO  ke  arah  timur  Indo- nesia  (Hovmöller,  1949).  Analisis wavelet coherence (WTC)  dan cross  wavelet  trans- form (XWT)  digunakan  untuk  mengetahui hubungan  antar  variabel  laut-atmosfer  serta mengetahui  perubahan  frekuensi  terhadap dimensi  waktu  (Grinsted et  al. ,  2004;  Tor- rence  and  Compo,  1998).  Indeks  RMM  di- bangun  pertama  kali  oleh  Wheleer  and  Hen- don  (2004)  menggunakan  teknik Emphirical Ortogonal  Function (EOF)  untuk  memisah- kan periode data OLR, angin zonal 11,8 km, dan  angin  zonal  1,5  km.  Uji  EOF  dilakukan pada lintang  yang bervariasi di  wilayah eku- ator.  Hasil  dari  uji  EOF  ini  nantinya  di- gunakan untuk membangun nilai RMM1 dan RMM2  yang  dapat  mendeskripsikan  dengan baik  propagasi  MJO  di  sepanjang  ekuator. Sebelum  masuk  ke  analisis  EOF,  teknik penapisan  data  konvensional  tidak  dilaku- kan,  sehingga  indeks  RMM  cukup  baik  di- gunakan  dalam  memantau  MJO  secara real time .  Indeks tersebut  dibagi  menjadi  delapan kuadran  berbeda.  Area  yang  dilewati  MJO meliputi  kuadran  1  dan  8  di  bagian  barat BMI  dan  Afrika,  kuadran  2  dan  3  di    samu-
Tabel 1. Spesifikasi data yang digunakan.
Variabel Data Resolusi Spasial Resolusi Temporal Rentang Data Sumber Outgoing Longwave Radiation (OLR) 2,5 o x2,5 o Harian 01/01/2003 - 31/12/2012 ESRL NOAA Angin level  1,5 km 2,5 o x2,5 o Harian 01/01/2003 - 31/12/2012 ESRL NOAA Indeks RMM - Harian 01/01/2003 - 31/12/2012 BOM Angin Permukaan 1,5 o x1,5 o Harian 01/01/2003 - 31/12/2012 ECMWF Klorofil-a 0,125 o x0,125 o Harian 01/01/2011 - 31/12/2012 Ocean Watch Suhu Permukaan Laut (SPL) 0,25 o x0,25 o Harian 01/01/2011 - 31/12/2012 ESRL NOAA
Gambar 2. Sistematika dan diagram alir penelitian.
dra  Hindia,  kuadran  4  dan  5  di  Benua  serta kuadran  6  dan  7  di  Pasifik  Barat  (Wheleer and  Hendon  2004).  Salah  satu  gambar  in- deks  RMM  disajikan  pada  Gambar  3,  dima- na warna garis merah, biru, dan hijau menun- jukkan  bulan  berbeda.Titik  yang  berpotensi terjadi  MJO  ditunjukkan  oleh  titik  yang  be- rada  di  luar  lingkaran.  Sedangkan  MJO  me- lemah  apabila  titik  berada  di  dalam  ling- karan.
2.3.1. Penapisan Data ( Lanczos Filter ) Fenomena  MJO  memiliki  periode dominan  berkisar  antara  40  hingga  60  hari atau  masuk  dalam  periode  intra-musiman, sehingga  untuk  mempertegas  osilasi  data pada  periode  tersebut  diperlukan  penapisan dengan  kisaran  frekuensi  intra-musiman (Zhang and Dong, 2004; Wu and Hsu, 2009; Arguez et al. , 2005). Penapisan data diharap-
kan dapat membatasi dampak dari fenomena osilasi  musiman,  tahunan,  ataupun  antar  ta- hunan.  Penapisan  data  yang  diterapkan  un- tuk  penelitian  ini  adalah bandpass  filter dengan periode 20-100 hari. Nilai cut off fre- kuensi  yang  digunakan  sebagai  input  fungsi bandpass  filter adalah  0,01  dan  0,05.  Nilai frekuensi  rendah  (100  hari)  diwakili  oleh 0,01  dan  nilai  frekuensi  tinggi  diwakili  oleh 0.05 (20 hari). Bandpass filter tersebut mem- buang osilasi sinyal dengan periode dibawah 20 hari dan diatas 100 hari. Data input vari- abel ditapis  dengan  persamaan  Lanczos dan  menghasilkan  data  deret  waktu .  Per- samaan deret waktu  yang digunakan sebagai berikut (Duchon, 1979):
Gambar 3. Indeks RMM bulan Januari  –  Maret 2012.
keterangan: : Bobot sinyal pada selang kepercayaan  95%,
: cut  off frekuensi pertama, : cut off frekuensi kedua yang memberikan  respon “0” terhadap frekuensi Nyquist,  : faktor sigma.

## 2.3.2. Diagram Hovmöller
Propagasi MJO dapat dideteksi mela- lui  beberapa  variabel  atmosfer  seperti  OLR dan angin, dimana variabel tersebut memiliki osilasi  yang  kuat  saat  fase  aktif    MJO  (Ar- guez et al. , 2005; Zhang, 2005). Perhitungan kecepatan  fase  pergerakan  MJO  dapat  dike- tahui  dengan  cara  merata-ratakan  nilai  bujur atau  lintang,  sehingga  diperoleh  pola  pen-
jalaran  berdasarkan  perubahan  jarak  ( dx ) terhadap perubahan waktu ( dt ) (Gambar 4).
Selain  kecepatan  fase,  pola  yang dibentuk  dari  hasil  analisis  diagram  Hov- möller  digunakan  untuk  mengidentifikasi penguatan  dan  pelemahan  variabel  di  titik dan  waktu    tertentu    pada  saat  penjalaran MJO berlangsung.
Nilai  kecepatan  ( phase  speed )  dari variabel  OLR  dan  angin  dapat  dihitung dengan  persamaan  berikut  (Hovmöller, 1949):

## 2.3.3. Densitas Spektral
Data  hasil  penapisan bandpass Lanc- zos memiliki variasi sinyal dengan periode 20
Gambar 4. Ilustrasi diagram Hovmöller ber- dasarkan anomali OLR (Hov- möller, 1949).
hingga  100  hari.  Oleh  karena  itu,  untuk mengetahui  periode  dominan  dari  masing- masing  variabel  laut  atmosfer  diperlukan analisis  densitas  spektral  menggunakan  per- hitungan  FFT.  Persamaan  yang  digunakan untuk  perhitungan  densitas  spektral  adalah sebagai berikut (Bendat and Piersol, 1971):
        1 0 2 1 exp ) ( N t k N kt h f X 
keterangan:
X( )  : data deret waktu variabel pertama hasil penapisan bandpass

## Lanczos
Y( )  : data deret waktu variabel kedua hasil penapisan bandpass Lanczos
: nilai densitas spektral variabel pertama
: nilai densitas spektral kedua variabel h : interval data selama satu hari N : data harian selama 3.653 hari : frekuensi ke-k
: bilangan imajiner
Nilai energi densitas spektral ( x S ) hasil analisis FFT, dihitung dengan persamaan berikut:
2 ) ( 2 k x f X N h S 
Melalui  metode  yang  sama,  korelasi  silang antar  variabel  dapat  ditentukan  dengan persamaan berikut:
) ( * ) ( 2 k k xy f Y f X N h S 

## 2.3.3.1. Korelasi Silang dan Koherensi Transformasi Wavelet
Korelasi  silang  transformasi  wavelet dari  dua  sinyal  deret  waktu dan dinyatakan  dengan    W xy =W x* W y ,  dimana  * merupakan  kompleks  konjugasi  ( complex conjugation ).  Kekuatan  korelasi  silang  wa- velet  didefinisikan  dengan | W xy | pada  selang kepercayaan  95%.  Kompleks  argumen  arg (W xy )  mengintrepetasikan  fase  relatif  wave- let  antara dan di  keseluruhan  domain frekuensi. Selang kepercayaan dinyatakan se- bagai dengan  probabilitas  .  Secara teori,  distribusi  kekuatan  korelasi  silang  wa- velet  dari  dua  data  deret  waktu  dengan po- wer  spectral dan dinyatakan    sebagai berikut (Torrence and Compo, 1998):
: transformasi  wavelet  variabel
X
:  kompleks konjugasi dari transformasi  wavelet  variabel
Y
: simpangan baku variabel X
: simpangan baku variabel Y
: nilai probabilitas
: selang kepercayaan : derajat bebas : power spectral variabel X
: power spectral variabel Y
Rata-rata  sudut  beda  fase  antar  dua  variabel data dimana
, dinyatakan dengan
persamaan sebagai berikut:
dengan X dan Y adalah variabel pertama dan kedua,
Sudut  beda  fase  ini  menunjukkan  sinyal mana  yang  mendahului,  berlawanan,  atau bersamaan antara variabel  OLR, angin,  SPL, dan klorofil-a.
Koherensi  antar  kedua  data  diper- lukan  untuk  melihat  tingkat  keeratan  antara variabel  laut  dan  atmosfer  saat  fase  aktif MJO. merupakan  hasil  perhitungan koherensi  antar  kedua  data  (tanpa  satuan) dengan  skala  0  sampai  1  dan S adalah operator filter .
Jika  hasil  perhitungan  koherensi  mendekati 1,  artinya  kedua  data  memiliki  koherensi yang  kuat.  Apabila  mendekati  0,  artinya kedua  data  memiliki  koherensi  yang  lemah (Torrence and Webster, 1998).
) ( * ) ( 2 k k xy f Y f X N h S 

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Propagasi MJO di Atas Laut Indonesia
Perambatan  atau  propagasi  MJO  di Laut  Indonesia  diindikasikan    oleh  adanya penurunan  drastis  nilai  radiasi  gelombang panjang  (OLR)  yang  dilepaskan  oleh  per-
mukaan  bumi  dan  peningkatan  kecepatan angin  zonal  pada  berbagai  ketinggian  dari permukaan  laut  hingga  batas tropopause di sepanjang  wilayah  ekuator.  Berdasarkan penelitian  Lau  and  Chan  (1986)  mengenai MJO  menggunakan  data  OLR,  penurunan nilai  OLR  di  daerah  tropis  diduga  kuat karena  adanya  fluktuasi  di  dalam  konveksi awan  kumulus  yang  berasosiasi  dengan pergerakan  sirkulasi  divergen.  Cakupan global  area  MJO  saat  berpropagasi  ke  arah timur  BMI  mencapai  panjang  12.000  hingga 20.000  km  (Rui  and  Wang,  1990).  Evolusi MJO secara spasial disajikan pada Gambar 5, dimana  proses  pembentukan,  penjalaran, hingga melemahnya MJO di Samudra Pasifik dibagi menjadi enam fase berbeda.
Pada  fase  pertama,  MJO  mulai  me- masuki  wilayah  BMI  dengan  pusat  anomali negatif  OLR  berada  di  Barat  Sumatra  dan diikuti  peningkatan  angin  zonal  1,5  km sekitar  810  m/s.  Selanjutnya  pada  Fase  2, evolusi  MJO  bergerak  ke  bagian  tengah  wi- layah  BMI  dengan  dominasi  area  anomali negatif  OLR  berada  di  sisi  selatan  ekuator. Penjalaran  MJO  selaras  dengan  anomali  ne- gatif  OLR  dan  anomali  positif  angin  zonal 1,5  km  yang  selalu  bergerak  beriringan  dari bagian barat  menuju bagian timur Indonesia. Pada  fase  berikutnya,  penguatan  MJO  bera- da  di  bagian  timur  Indonesia  dan  terus  ber- gerak ke Samudra Pasifik.
Pada  fase  terakhir,  terlihat  berku- rangnya  area  dengan  anomali  negatif  OLR dan  sekaligus  diikuti  dengan  pelemahan  ke- cepatan  angin  zonal  1,5  km.  MJO  kemudian semakin  melemah  dan  nantinya  akan  hilang di  Samudra  Pasifik  dan  akan  tumbuh  kem- bali  di  Samudra  Hindia.  Berdasarkan  hasil penelitian  Madden  dan  Julian  di  wilayah ekuator  (Madden  and  Julian,1994),  faktor utama pergerakan MJO dari barat ke arah ti- mur  bagian  Indonesia  adalah  adanya  perbe- daan    tekanan  udara  antara  bagian  barat  dan timur Indonesia. Hal tersebut mengakibatkan pergerakan  awan  kumulus  dari  wilayah  ber- tekanan  tinggi  (Samudra  Hindia)  ke  wilayah bertekanan  rendah (samudra pasifik) dengan
Gambar 5.  PergerakanMJO ditunjukkan oleh warna biru (data OLR) dan garis kontur putus- putus (angin zonal level 1,5 km).
periode  dominan  penjalaran  MJO  selama  46 haridengan energi sebesar 1.650 (Gambar 6). Hasil  analisis  propagasi  OLR,  angin  zonal 1,5  km,  dan  angin  zonal  permukaan  pada diagram  Hovmöller  (Gambar  7)  menunjuk- kan  kecepatan  rata-rata  pergerakan  MJO sekitar  4,6  m/s.  Kecepatan  tersebut  mende- kati  teori  MJO,  yaitu  sekitar  5  m/s.  Hasil diatas  menunjukkan  propagasi  MJO  dari  Sa- mudra Hindia menuju Samudra Pasifik mem- butuhkan waktu sekitar 30 hari dan melewati Indonesia  sekitar  20  hari,  dengan  kecepatan penjalaran  MJO  sebesar  4,5  m/s.  Pada  bujur 100 o ,  terlihat  pelemahan  kecepatan  angin level  1,5  km  dan  permukaan.  Hal  tersebut sesuai  dengan  kajian  Wu  and  Hsu  (2009) mengenai  pengaruh  topografi  terhadap  pro- pagasi  MJO,  dimana  bukit  dan  pegunungan di  BMI  memiliki  fungsi  sebagai  penghalang ( blocking )  serta  memengaruhi  proses  kon- vektif penjalaran MJO di area yang dilewati- nya.  Hasil  tabulasi  MJO  selama  10  tahun (Gambar  8)  menunjukkan  fluktuasi  yang tidak  jauh  berbeda  antar  tahunnya,  dimana
rata-rata  kejadian  tiap  tahun  sekitar  54 hari.Jumlah  hari  MJO  terendah  pada  tahun 2004  (40  kejadian),  sedangkan  jumlah  hari MJO tertinggi pada tahun 2008 (68 kejadian). Perhitungan  hari  MJO  didasarkan  atas  titik diluar lingkaran pada kuadran Benua Maritim (Kuadran 4 dan 5).

## 3.2. Hubungan Angin Level 1,5 km dan Angin Permukaan
Saat  fase  aktif  MJO,  terjadi  pening- katan  kecepatan  angin  zonal  pada  berbagai level  ketinggian  khususnya  pada  lapisan  tro- posfer. Hasil korelasi silang transformasi wa- velet antara angin zonal 1,5 km dengan angin zonal  permukaan  memperlihatkan  penguatan sinyal  yang terjadi  bersamaan pada  awal  bu- lan  Maret  hingga  awal  April  2012  (Gambar 9). Panah ke  arah kanan menunjukkan  angin zonal 1,5 km dan angin zonal permukaan me- miliki  fase  yang sama dengan periode domi- nan  antara  40  hingga50  hari.  Perbandingan vektor antara angin 1,5 km (Gambar 10) dan angin  permukaan  (gambar  11)  Di  BMI  saat
Gambar 6. Densitas spektral silang antara anomali OLR dan anomali angin zonal level 1,5 km.
Gambar 7. Diagram Hovmöller rataan OLR, angin zonal 1,5 km, dan anginpermukaan (dari kiri ke kanan) pada Februari hingga April 2012 pada lintang 5 o LS – 5 o LU.
Gambar 8. Frekuensi kejadian MJO tiap tahun berdasarkan indeks RMM.
(a)
(b)
Gambar 9. (a) Korelasi silang transformasi wavelet (garis kontur hitam menunjukkan selang kepercayaan  95%,  daerah  yang  dihilangkan  adalah  batas cone  of  influence (COI), tanda panah menunjukkan beda fase dengan arah panah ke kanan menun- jukkan  fase  searah,  arah  ke  kiri  menunjukkan  fase  berlawanan  dan(b)  plot  data deret waktu angin zonal permukaan dan angin zonal 1,5 km.
Gambar 10. Evolusi vektor angin 1,5 km saat fase aktif MJO.
Gambar 11. Evolusi vektor angin permukaan saat fase aktif MJO.
fase  aktif  MJO  memiliki  pola  evolusi  yang hampir sama, dimana terjadi peningkatan ke- cepatan angin  pada area  yang dilewati MJO. Pelemahan sinyal  angin  pada lapisan permu- kaan dikarenakan gesekan ( shear ) yang lebih besar  dibandingkan  dengan  lapisan  atas. Kondisi angin permukaan saat MJO berlang- sung  sangat  berkaitan  erat  dengan  dinamika perubahan kondisi di lapisan permukaan laut.

## 3.3. Respon SPL Terhadap MJO
Dinamika  dan  variabilitas  SPL  di  se- kitar  ekuator,  khususnya  di  BMI  saat  fase aktif  MJO  salah  satunya  dipengaruhi  oleh sistem  masuk  dan  lepasnya  bahang  darat- laut-atmosfer. Hasil analisis evolusi SPL saat fase  aktif  MJO  dengan  nilai  batas  anomali -1,5°C s/d 1,5°C dan interval 0,3°C (Gambar
12)  Indikasi  perambatan  MJO  di  atas  BMI adalah adanya penurunan nilai SPL saat fase aktif  MJO.  Pada  fase  pertama  (5-10  Maret), penurunan  nilai  SPL  belum  terlihat  jelas  di Samudra  Hindia,  namun  pada  fase  berikut- nya,  penguatan  anomali  negatif  nilai  SPL  di sekitar  Samudra  Hindia  mulai  terlihat,  yaitu pada  bujur  80°BT-90°BT.  Nilai  anomali  ne- gatif  SPL  pada  fase  ketiga  (16-20  Maret) semakin  mencolok  dan  meluas  hingga  barat Sumatra dan mulai memasuki Laut Jawa dan Selatan  Jawa.  Penyebaran  anomali  negatif SPL  pada  fase  keempat  terlihat  tidak  merata dan  semakin  meluas  hingga  ke  sekitar  Laut Flores dengan fluktuasi  nilai anomali negatif yang berbeda-beda. Pada fase kelima, terlihat penurunan  nilai  SPL  semakin  ke  bagian Timur BMI, tetapi penurunan nilai SPL di ba gian  barat  maupun  tengah  masih  terlihat
dengan  intensitas  yang  semakin  melemah. Perbedaan  mencolok  terlihat  pada  fase  ter- akhir  31  Maret-4  April,  dimana  hampir  ke- seluruhan  nilai  anomali  negatif  SPL  berada di  bagian  timur  BMI  sedangkan  anomaly positif terlihat di bagian barat hingga ke Laut Banda.    Hasil  analisis  mengenai  perambatan anomali  SPL  di  BMI  sesuai  dengan  hasil penelitian  MJO  terhadap  perubahan  fluks bahang  dan  SPL  oleh  Jones et  al .,  1998. Hasil  penelitian  Jones  yang  dilakukan  di Samudra  Hindia  dan  Pasifik  menunjukkan adanya  respon  SPL,  melalui  rambatan  ano- mali negatif SPL dari barat menuju timur.
Korelasi  silang  transformasi  wavelet antara SPL dan OLR memperlihatkan bahwa penurunan  nilai OLR diikuti dengan  penu-
runan  SPL  baik  di  Selatan  Jawa  maupun  di Laut Banda (Gambar 13). Hal tersebut ditun- jukkan  dengan  penguatan  spektrum  wavelet dari  awal  Maret  hingga  pertengahan  April 2012  pada  periode  50  harian.  Terjadi  beda fase  OLR  dan  SPL  di  Selatan  Jawa  selama 9,5 hari, dimana penjalaran MJO terjadi lebih dulu  kemudian  diikuti  dengan  penurunan nilai  SPL  dengan  keterlambatan  selama  9,5 hari.  Hal  berbeda  terjadi  di  Laut  Banda, dimana  beda  fase  OLR  dan  SPL  sekitar  6,7 hari.  Beda  fase  yang  lebih  cepat  ini  di- sebabkan  oleh  awal  penurunan  nilai  SPL  di Laut  Banda  telah  dimulai  saat  MJO  mulai terbentuk  di  Samudra  Hindia.  Perhitungan koherensi  antara  variabel  OLR  dan  SPL menunjukkan  nilai  0,9  yang  berarti  hubung- an antar kedua variabel tersebut sangat erat.
(a)      (b)                                                                                                                      (b)
(c)
Gambar  13.  Transformasi  silang  wavelet  OLR  dan  SPL  di  (a)  Selatan  Jawa  (arah  panah  ke bawah  menunjukkan  varibel  OLR  mendahului  SPL  sebesar  90 o )  dan  (b)  Laut Banda; (c) Plot variabel OLR dan SPL tahun 2011 – 2012.

## 3.4. Respon Klorofil-a Terhadap MJO
Secara  umum,  terjadi  peningkatan konsentrasi klorofil-a saat MJO aktif. Pengu- atan  klorofil-a  tidak  terjadi  secara  langsung, tetapi  melewati  beberapa  tahapan  dan  meka- nisme tertentu sesuai dengan penelitian Jin et al. (2012).  Salah  satu  penyebab  utama  ke- naikan  klorofil-a  permukaan  adalah  adanya kenaikan  unsur  hara  melalui  proses upwel- ling/entrainment dari lapisan dalam ke lapis- an permukaan (Siegel et al. , 1995; Waliser et al. , 2005). Kajian yang telah dilakukan Jin et al. (2012)  mengenai  respon  klorofil-a  terha- dap MJO menggunakan model OGCM ( Oce- an  General  Circulation  Model )  pada  lapisan tercampur  menyimpulkan  bahwa  proses up- welling dipicu oleh adanya fluktuasi kecepat- an angin  yang mengakibatkan perubahan ke- dalaman  lapisan  tercampur.  Ketika  terjadi variasi kedalaman lapisan tercampur terdapat respon dari distribusi vertikal NO 3 . Misalnya, saat  kedalaman  lapisan  tercampur  mendang- kal,  massa  air  yang  kaya  nutrien  cenderung bergerak ke atas. Oleh sebab itu, semakin da- lam  lapisan  tercampur  yang  terbentuk,  maka massa  air  kaya  nutrien  akan  terangkat  ke lapisan  tercampur  semakin  besar  yang  nan- tinya  meningkatkan  kosentrasi  klorofil-a  di lapisan tercampur.
Hasil analisis spasial evolusi klorofil- a dengan batas nilai anomali  -0,1 s/d 0,1 mg /m 3 dan  interval  0,025  mg/m 3 menunjukkan peningkatan  konsentrasi  klorofil-a  saat  fase aktif  MJO  di  beberapa  wilayah  BMI  (Gam- bar  14).  Pada  tanggal  5-10  Maret,  yaitu  saat awal  kedatangan  MJO  di  Samudra  Hindia, konsentrasi  klorofil-a  di  sebagian  besar  wi- layah Indonesia memiliki nilai dibawah rata- rata  (anomali  negatif).  Pada  fase  kedua,  pe- ningkatan  konsentrasi  klorofil-a  mulai  ter- lihat,  khususnya  di  area  laut  lepas  Selatan Jawa, Laut Jawa, dan menyebar hingga di se- kitar  perairan  Laut  Flores.  Seiring  dengan penjalaran  MJO  di  atas  BMI  ke  arah  timur, terjadi peningkatan konsentrasi sekitar 0,01 – 0,1  mg/m 3 dan  menyebar  pada  fase  ketiga. Pada fase keempat, penyebaran klorofil-a se- makin  terlihat  di  wilayah  timur  dimana  ter-
lihat  peningkatan  konsentrasi  klorofil-a  se- besar 0,02 mg/m 3 di sekitar Laut Banda. Setelah MJO menuju ke Samudra Pa- sifik, terlihat pelemahan konsentrasi klorofil- a  yang  cukup  signifikan  pada  fase  kelima. Pelemahan  ini  diduga  kuat  karena  area  yang telah  dilewati  MJO  diindikasikan  dengan adanya  pelemahan  kecepatan  angin  pada level  1,5  km  dan  angin  permukaansehingga gesekan  yang  terjadi  antara  udara  dan  per- mukaan  laut  semakin  melemah.  Pelemahan kecepatan  angin  mengakibatkan  lemahnya pengadukan pada lapisan permukaan, sehing- ga  konsentrasi  klorofil-a  sangat  lemah.  Pada fase terakhir (31 Maret-4 April), terlihat per- bedaan  yang  sangat  mencolok  dengan  area saat  fase  aktif  MJO  dimana  fase  terakhir hampir  keseluruhan  wilayah  BMI  memiliki nilai konsentrasi klorofil-a dibawah rata-rata. Penguatan terbesar terjadi di Laut Jawa hing- ga bagian selatan Sulawesi, sedangkan di Se- latan Jawa memiliki respon sangat lemah ter- hadap  peningkatan  konsentrasi  klorofil-a. Peningkatan  klorofil-a  di  Laut  Banda  hanya sekitar 0,05 mg/m 3 .
Penguatan  terbesar  terjadi  di  Laut Jawa  hingga  bagian  selatan  Sulawesi,  se- dangkan  di  Selatan  Jawa  memiliki  respon sangat  lemah  terhadap  peningkatan  konsen- trasi  klorofil-a.  Peningkatan  klorofil-a  di Laut  Banda  hanya  sekitar  0,05  mg/m 3 .  Hasil korelasi  silang  transformasi  wavelet  antara angin  permukaan  dan  klorofil-a  di  Selatan Jawa  (Gambar  15a)  memperlihatkan  respon yang kuat terhadap kedatangan MJO. Respon ini ditunjukkan oleh penguatan spektrum wa- velet  pada  awal  Maret  hingga  awal  April 2012  dengan  periode  40-50  hari.  Beda  fase antara  peningkatan  kecepatan  angin  permu- kaan  dan  peningkatan  konsentrasi  klorofil-a sekitar 4,5 hari. Nilai koherensi saat fase ak- tif  MJO  sebesar  0,85  yang  menunjukkan hubungan yang erat antar kedua variabel. Si- fat  sefase  antar  variabel  pada  korelasi  wave- let  ditunjukkan  dari  arah  panah  ke  kanan. Hasil korelasi wavelet di Laut Banda menun- jukkan  pola  yang  hampir  sama,  dimana  ter- dapat  respon  kedatangan  MJO  pada  bu-
Gambar 14 . Evolusi klorofil-a saat fase aktif MJO.
lan  Maret  hingga  April  2012  (Gambar  15b). Akan  tetapi,  respon  di  Laut  Banda  menun- jukkan  penguatan  di  waktu  lainnya,  seperti pada  bulan  Juni  hingga  September  2011. Penguatan  ini  dimungkinkan  karena  masih terdapat  efek  musiman  pada  periode  intra- musiman.  Beda  fase  kedatangan  MJO  dan peningkatan  klorofil-a  di  Laut  Banda  sekitar 7,4  hari  dengan  periode  dominan  selama  45 hari.  Koherensi  angin  permukaan  dan  klo- rofil-a  di  Laut  Banda  sekitar  0,85.  Anomali angin  permukaan  dan  klorofil-a  baik  di Selatan  Jawa  ataupun  di  Laut  Banda  mem- iliki  pola  yang  sama  (Gambar  15c),  dimana keduanya  sama-sama  menguat  saat  periode musim timur dan melemah saat musim barat.

## 3.4.1.  Skematika Laut-Atmosfer Saat Fase Aktif MJO
Skema  hubungan  antara  laut  dan atmosfer  saat  fase  aktif  MJO  disajikan  pada Gambar 16 yang merujuk pada hasil peneliti- an  dan  beberapa  literatur  mengenai  evolusi MJO  dan  interaksi  laut-atmosfer  (Hendon and Salby, 1993; Jin et a l., 2012, Jones et al ., 1998,  Madden  and  Julian,  1994,  Rui  and Wang,  1990,  and  Zhang,  2005).  Fase  aktif MJO  ditandai  dengan  kenaikan  kecepatan angin  pada  ketinggian  1,5  km  hingga  11,7 km dan perambatan awan kumulus atau super cloud  clusters  (SCCs).  Perambatan  ini  juga dipicu oleh adanya perbedaan tekanan antara Samudra Hindia dan Samudra Pasifik.  Teka-
(a) (b)

## (c)
Gambar 15. Transformasi silang wavelet angin permukaan dan klorofil-a di (a) Selatan Jawa dan(b)Laut Banda; (c)Plot variabel angin permukaan dan klorofil-a tahun 2011 – 2012.
nan  yang  lebih  tinggi  di  bagian  barat  BMI dibandingkan  dengan  bagian  timur  menga- kibatkan  angin  berhembus  ke  tekanan  lebih rendah  untuk  memperoleh  kesetimbangan. Siklus  pergerakan  partikel  udara  ditunjuk- kan oleh panah hitam, dimana partikel udara terangkat  ke  atas  pada  area  di  sekitar  awan kumulus.  Awan  kumulus  yang  dibentuk  saat proses  konveksi  pada  umumnya  akan  me- ningkatkan curah hujan di area yang dilewati MJO  (Benedict  and  Randal,  2007).  Hubung- an yang erat ditunjukkan dari respon variabel atmosfer  dan  lautan  saat  fase  aktif  MJO. Penurunan  nilai  variabel  OLR  dan  kenaikan
angin  zonal  di  berbagai  level  merupakan indikasi utama dari perambatan MJO. Menu- rut Jones et al . (1998), perairan yang dilewati oleh  MJO  memiliki  respon  tersendiri,  dima- na terjadi penurunan  radiasi gelombang pen- dek  (Qsw)  dan  kenaikan  fluks  laten  (QL) yang  mengakibatkan  laut  kehilangan  bahang ( heat  loss ).  Sinyal  MJO  yang  melewati  dae- rah tropis merupakan peristiwa laut-atmosfer yang  merubah  properti  fisik  laut  dan  at- mosfer, salah satu  contohnya adalah naiknya tekanan  udara  di  Samudra  Hindia  akibat perubahan  fluks  bahang  dan  SPL,  dimana bahang  yang  lepas  lebih  banyak  dibanding
Gambar 16. Skematika interaksi laut-atmosfer di BMI.
bahang  yang  masuk,  sehingga  menyebabkan nilai  anomali  negatif  pada  SPL.  Perbedaan tekanan  antara  Samudera  Hindia  dan  Sa- mudra Pasifik  kemudian memicu pergerakan angin  di  lapisan  troposfer  dari  Barat  ke Timur  dan  menyebabkan  perubahan  kedala- man  lapisan  tercampur  di  perairan.  Peruba- han kedalaman lapisan tercampur menyebab- kan terjadinya proses upwelling atau entrain- ment sehingga membuat  nutrien naik ke per- mukaan dan memicu pertumbuhan fitoplank- ton serta meningkatkan konsentrasi klorofil-a (Jin et al ., 2012).

## IV. KESIMPULAN
Salah  satu  faktor  penting  awal  ke- datangan MJO adalah penurunan nilai radiasi gelombang  panjang  yang  dilepaskan  oleh bumi  ke  angkasa,  yang  kemudian  diikuti dengan  peningkatan  bahang  laten  yang  dil- paskan  melalui  proses  evaporasi  dan  penu- runan  radiasi  gelombang  pendek  yang  dite- rima  permukaan  bumi.  Lepasnya  bahang  di- atas rata-rata mengakibatkan penurunan suhu di  hampir  seluruh  wilayah  Indonesia.  Berda- sarkan hasil analisis terhadap respon SPL dan
klorofil-a  saat  periode  aktif  MJO  di  Laut Indonesia,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa terdapat  respon  SPL  dan  klorofil-a  saat  fase aktif  MJO.  Respon  SPL  ditunjukkan  oleh penurunan  nilai  suhu  mengikuti  pergerakan MJO ke arah timur.Sistem  masuk dan lepas- nya  bahang  antara  darat-laut-atmosfer  yang mengakibatkan  turunnya  nilai  suhu  di  seba- gian besar wilayah BMI. Peningkatan kosen- trasi  klorofil-a  dibeberapa  area  sebagai  res- pon  MJO  dipicu  oleh  pergerakan  unsur  hara dari  lapisan  dalam  ke  permukaan  melalui mekanisme upwelling/entrainment.

## DAFTAR PUSTAKA
Arguez, A., M.A. Bourassa, and J.J. O’Brien. 2005.  Detection  of  the  MJO  signal from Quik SCAT. J. Atmos. Oceanic Technol., 22:1885-1894.
Bendat, J.S. and A.G. Piersol. 1971. Random data:  analysis  and  measurement procedures. Wiley-Interscience Publi- cation,  John  Wiley  and  Sons.  New York. 640p.
Benedict, J.J. and D.A. Randall. 2007. Obser- ved  characteristics  of  the  MJO  rela-
tive  to  maximum  rainfall .  J.  Atmos. Sci ., 64:2332-2354.
Dee,  D.P.,  S.M.  Uppala,  A.J.  Simmons,  P. Berrisford,  P.  Poli,  S.  Kobayashi,  U. Andrae,  M.A.  Balmaseda,  G.  Balsa- mo,  P.  Bauer, et  al .  2011. The  ERA- Interim  reanalysis:  configuration  and performance  of  the  data  assimilation system. Quart.  J.  R.  Meteorol.  So., 137:553-597.
Duchon,  C.E.  1979.  Lanczos  filtering  in  one and  two  dimensions. J.  Appl.  Me- teor., 18:1016-1022.
Fu, G., K.S. Baith, and C.R. McClain. 1998.
SeaDAS:  The  SeaWiFS  data  analysis system. In :  He,  M.X.  and  G.  Chen, editor.  Proceedings  of  the  fourth  pa- cific  ocean  remote  sensing  confe- rence.  28-31  July  1998.  Qingdao, China.  Hangzhou.  Fortune  Printing Co. Ltd. 73-79p.
Gordon, H.R. and M. Wang. 1994. Retrieval of water-leaving radiance and aerosol optical thickness over the oceans with SeaWiFS:  a  preliminary  algorithm.
Appl. Opt ., 33:443-452.
Grinsted,  A.M.,  J.C.  Moore,  and  S.  Jev- rejeva. 2004. Application of the cross wavelet  transform  and  wavelet  cohe- rence to geophysical time series. Non- lin. Processes Geophys ., 11:561-566.
Hankin,  S.,  J.  Callahan,  A.  Manke,  K.
O'Brien,  and  L.  Jing.  2007.  Ferret user’s guide: an analysis tool for grid- ded data. Washington: NOAA/ PMEL /TMAP. 609p.
Hendon, H.H., C.W. Matthew, and C. Zhang.
2007.  Seasonal  dependence  of  the MJO-ENSO  relationship. J.  Climate, 20:531-543.
Hendon,  H.  H.  and  M.  L.  Salby.  1994.  The life  cycle  of  the  Madden-Julian Oscillation, J.  Atmos.  Sci .,  51:2225- 2237.
Hovmöller,  E.  1949.  The  trough-and-ridge diagram. Tellus, 1:62-66.
Rui,  H.  and  B.  Wang.  1990.  Development characteristics  and  dynamic  structure
of  tropical  intraseasonal  convection anomalies. J. Atmos., Sci . 47:357-379. Jin,  D.,  R.  Murtugudde,  and  D.E.  Waliser. 2012.  Tropical  IndoPacific  ocean chlorophyll  response  to  MJO  for- cing. J. Geophys. Res ., 117: C11008.
Jin, D., D.E. Waliser, C. Jones, and R. Mur- tugudde.  2013.  Modulation  of  tropi- cal  ocean  surface  chlorophyll  by  the Madden-Julian Oscillation. Clim. Dyn ., 40(1):39-58.
Jones,  C.,  D.E.  Waliser,  and  C.  Gautier. 1998.  The  influence  of  the  madden julian  oscillation  on  ocean  surface heat  fluxes  and  sea  surface  tempe- rature. J. Climate , 11:1057-1072.
Kalnay,  E.,  M.  Kanamitsu,  R.  Kistler,  W. Collins,  D.  Deaven,  L.  Gandin,  M. Iredell,  S.  Saha,  G.  White,  J.  Wool- len, et  al .  1996.  The  NCEP/  NCAR 40-year  reanalysis  project. Bull.  Am. Meteorol. Soc., 77:437-470.
Lau,  K.M.  and  P.H.  Chan.  1986.  Aspects  of the  40–50  day  oscillation  during  the northern  summer  as  inferred  from outgoing  longwave  radiation. Mon.
Wea. Rev., 114:1354-1367.
Liebmann,  B.  and  C.A.  Smith.  1996.  Des- cription  of  a  complete  (interpolateed) outgoing  longwave  radiation  dataset. Bull.  Am. Meteorol.  Soc., 77:1275- 1277.
Madden,  R.A.  and  P.R.  Julian.  1971.  Detec- tion of a 40–50 day oscillation in  the zonal  wind  in  the  tropical  pacific. J. Atmos. Sci., 28:702-708.
Madden,  R.A.  and  P.R.  Julian.  1972.  Des- cription  of  global-scale  circulation cells  in  the  tropics  with  a  40–50  day period. J. Atmos. Sci., 29:1109-1123. Madden,  R.A.  and  P.R.  Julian.  1994.  Obser- vations  of  the  40-50-day  tropical  os- cillation-a  review. Mon.  Wea.  Rev., 122:814-837
Neale,  R.  and  J.  Slingo.  2002.  The  maritime continent  and  its  role  in  the  global climate: a GCM study. J. Climate, 16: 834-848.
Ramage, C.S. 1968. Role of a tropical “mari- time  continent”  in  the  atmospheric circulation. Mon.  Wea.  Rev. 96:365- 370.
Reynolds,  R.W.,  T.M.  Smith,  C.  Liu,  D.B. Chelton,  K.S.  Casey,  and  M.G.  Sch- lax.  2007.  Daily  high-resolution- blended analyses for sea surface tem- perature. J. Climate, 20:5473-5496. Siegel, D.A., J.C. Ohlmann, L. Washburn, R. R.  Bidigare,  C.T.  Nosse,  E.  Fields, and  Y.  Zhou.  1995.  Solar  radiation, phytoplankton  pigments  and  the  ra- diant heating of the equatorial Pacific warm pool. J. Geophys. Res ., 100(C3) :4885-4891.
Shettle,  E.P.  and  R.W.  Fenn.  1979.  Models for  the  aerosols  for  the  lower  atmos- phere  and  the  effects  of  humidity variations  on  their  optical  properties.
Environmental Research. 676p.
Torrence,  C.  and  G.P.  Compo.  1998.  A practical  guide  to  wavelet  analysis. Bull. Am. Meteorol. Soc., 79:61-78. Torrence,  C.  and  P.J.  Webster.  1999.  Inter- decadal  changes  in  the  ENSO  mon- soon  system. J.  Climate ,  12:2679  - 2690.
Waliser,  D.E. , R.  Murtugudde , P.  Strutton , and  J.L.  Li.  2005.  Subseasonal  orga- nization  of  ocean  chlorophyll:  pros- pects  for  prediction  based  on  the Madden-Julian  Oscillation .  Geophys. Res. Lett., 32:L23602.
Wheeler,  M.C.  and  H.H.  Hendon.  2004.  An all-season real-time multivariate MJO index:  development  of  an  index  for monitoring and prediction. Mon. Wea.
Rev., 132:1917-1932.
Wu,  C.H.  and  H.H.  Hsu.  2009.  Topographic influence on the MJO in the maritime continent. J. Climate , 22:5433-5448.
Zhang, C. and M. Dong. 2004. Seasonality in the  Madden-Julian  oscillation. J.  Cli- mate , 17:3169-3180.
Zhang,  C.  2005.  Madden-Julian  oscillation. Rev. Geophys ., 43:1-36. Diterima : 5 Februari 2015 Direview : 27 Februari 2015 Disetujui : 24 Desember 2015