https://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN   : 2620-309X

## SEBARAN SUHU PERMUKAAN LAUT TELUK LAMPUNG BERDASARKAN CITRA LANDSAT-8 DAN KAITANNYA TERHADAP INDIAN OCEAN DIPOLE
(IOD) PERIODE TAHUN 2013 – 2021

## SEA SURFACE TEMPERATURE DISTRIBUTION IN LAMPUNG BAY BASED ON
LANDSAT-8 IMAGES AND ITS RELATION TO THE INDIAN OCEAN DIPOLE (IOD) ON THE PERIOD YEAR 2013-2021
Dema Okgareta 1* , I Wayan Nurjaya 2 , Yuli Naulita 2 , dan Rastina 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Bogor 16820, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University, Bogor 16820, Indonesia *E-mail: demaokgareta@gmail.com

## ABSTRACT
Sea surface temperature is an important oceanographic attribute in ocean waters, that changes of sea water temperature can change aquatic ecosystems. Lampung Bay waters originating from the Indian Ocean and the Java Sea which pass through the Sunda Strait  will be influenced by the Indian Ocean Dipole (IOD). This study aims to analyze spatial and temporal inter-annual Sea Surface Temperature ( SST) distribution patterns in the last 9 years (2013-2021) and analyze the Indian Ocean Dipole (IOD) phenomenon  that  caused  an  anomaly  of  SST  in  Lampung  Bay.  The  method  used  in  this  study  is  a regression validation method, descriptive method and correlative statistics. The results showed that the SST value of Landsat-8 image extraction can represent in situ SST conditions because R 2 =0.6872. The IOD phenomenon influences the Lampung Bay water’s SST distribution pattern. Positive IOD  phase years  (2015,  2018  and  2019)  or  negative  IOD  phases  (2013  and  2016)  shown  SST  of Lampung  Bay waters has a different distribution pattern and anomalous values. But correlation between IOD and SST in  Lampung  Bay  had  two  different  result  which  in  open  water  (TL3,  TL4,  and  TL5)  is  mid-correlate (r>0.7)  and  weak  correlation  (r<0.2)  at  observation  points  TL1  and  TL6  which  are  close  to  the mainland.

## Keywords: IOD, Landsat-8, Lampung Bay, Sea Surface Temperature

## ABSTRAK
Suhu  permukaan  laut  merupakan  parameter  oseanografi  yang  penting  di  perairan  lautan  karena perubahan suhu air laut dapat mengubah ekosistem perairan. Perairan Teluk Lampung yang berasal dari Samudera Hindia dan Laut Jawa yang melewati Selat Sunda akan dipengaruhi oleh Indian Ocean Dipole (IOD).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pola  sebaran  Suhu  Permukaan  Laut  (SPL)  antar- tahun secara spasial dan temporal dalam kurun waktu 9 tahun terakhir (2013-2021) serta menganalisis pengaruh  fenomena  IOD  terhadap  anomali  SPL  di  Teluk  Lampung.  Metode  yang  digunakan  adalah metode uji regresi, metode deskriptif dan statistik korelatif. Hasil menunjukkan bahwa nilai SST dari ekstraksi citra Landsat-8 dapat mewakili kondisi SPL in situ dengan uji regresi R 2 =0,6872. Fenomena IOD memengaruhi pola sebaran SPL perairan Teluk Lampung terlihat pada fase IOD positif (2015, 2018 dan  2019)  atau  fase  IOD  negatif  (2013  dan  2016)  menunjukkan  adanya  anomali Sea  Surface Temperature (SST) perairan Teluk Lampung. Korelasi antara IOD dan SPL di Teluk Lampung memiliki dua hasil yaitu pada perairan terbuka (TL3, TL4, dan TL5) berkorelasi sedang (r>0,7) dan korelasi lemah (r<0,2) pada titik pengamatan TL1 dan TL6 yang merupakan titik dekat dengan daratan.
Kata kunci: IOD, Landsat-8, Suhu Permukaan Laut, Teluk Lampung

## I. PENDAHULUAN
Teluk Lampung telah menjadi perairan  yang  menyokong  sebagian  besar kegiatan  dari  Pulau  Sumatera  (Witasari, 2000).  Aktivitas  padat  di  teluk  ini  akan berdampak  pada  keseimbangan  oseanografi di  perairan  Teluk  Lampung  (Tugiyono, 2015). Suhu permukaan laut (SPL) merupakan atribut oseanografi  yang penting di perairan lautan. Saat lautan menyerap lebih banyak  panas,  suhu  air  laut  meningkat  dan pola  sirkulasi  laut  yang  mengangkut  air hangat dan dingin ke seluruh dunia juga akan berubah (EPA, 2016).
Perubahan  suhu  air  laut  dapat mengubah  ekosistem  perairan,  variasi  suhu lautan dapat memengaruhi spesies tumbuhan, hewan,  dan  mikroba  yang  ada  di  suatu perairan,  mengubah  pola  migrasi  dan perkembangbiakan,  mengancam  kehidupan laut  yang  sensitif  seperti  karang,  dan mengubah  frekuensi  dan  intensitas  ledakan alga  berbahaya  (Ostrander et  al .,  2020). Proses aktivitas organisme termasuk metabolisme  ikan  di  laut  dipengaruhi  oleh suhu air laut (Arief et al., 2015). Kajian SPL penting  dilakukan  secara  kontinu  karena dinamika  perairan  yang  dapat  berubah, sehingga diperlukan sebuah analisis suhu air laut  di  Teluk  Lampung  dan  hipotesis fenomena apa yang memengaruhinya.
Teknologi  penginderaan  jauh  ( eks situ )  lebih  efisien  digunakan  di  Indonesia dengan perairan yang luas, karena metode in situ akan membutuhkan banyak biaya, waktu, dan  peralatan  yang  mumpuni.  Teknologi penginderaan  jauh  citra  Landsat-8  memiliki kanal-kanal yang mampu mencuplik gelombang tampak ( visible spectrum ) kemudian data dapat diekstrak menjadi suhu permukaan laut.
Data citra Landsat-8 telah digunakan pada beberapa penelitian di Teluk Lampung, seperti  oleh  Arief et  al. (2015),  Jaelani (2016),  Kartikasari  (2016),  dan  Dimijultyo (2021), namun belum membahas lebih lanjut
bagaimana  sebaran  SPL  di  Teluk  lampung apakah  juga  berpotensi  dipengaruhi  oleh faktor  lain.  Mengingat  pola  masukan  massa air  di  Teluk  Lampung  pada  musim  barat berasal dari barat daya dan selatan Samudera Hindia  (Hasanah,  2023),  dan  pada  musim timur berasal dari dari Samudera Hindia dan Laut Jawa (Widhi, 2012).
Penelitian ini bertujuan untuk menguji  akurasi  data  SPL  citra  Landsat-8 dalam  menginterpretasikan  SPL  Teluk Lampung yang sesungguhnya dan menganalisis  seberapa  kuat  pengaruh  IOD terhadap  distribusi  SPL  selama  fase  IOD positif  dan  IOD  negatif.  Diharapkan penelitian  ini  dapat  menghasilkan output berupa  data  pola  spasial  SPL  sehingga  data tersebut dapat menjadi acuan wilayah potensi penangkapan  ikan  dan  wilayah  penempatan budidaya  di  Teluk  Lampung.  Tingkat korelasinya terhadap IOD dapat dimaksimalkan  untuk  mitigasi  bencana perubahan iklim yang disebabkan oleh iklim global  IOD  dalam  kegiatan  budidaya  ikan laut di Teluk Lampung.

## II. METODE PENELITIAN
2.1. Waktu dan Tempat Penelitian
Pengambilan sampel dilakukan dengan  metode  Insitu  yaitu  penggunaan Conductivity Temperature Depth (CTD) tipe AML  Minos-x  yang  diturunkan  pada  6  titik sampel (Gambar 1) di Teluk Lampung.
Data  CTD  penelitian  ini  merupakan hasil  survei  hidrografi  Teknologi  Kelautan IPB  pada  12-13  November  2021  di  Teluk Lampung yang merupakan program Matching Fund Kedaireka Tahun 2021. Data tambahan  diambil  dari  Dimijultyo  (2021) merupakan  data  in  situ  pengukuran  SPL Teluk  Lampung  pada  28  Januari  dan  31 Januari  2021  pada  9  titik  pengamatan.  Data Indian  Ocean  Dipole di  ambil  dari  laman resmi NOAA https://psl.noaa.gov /gcos_wgsp/Timeseries/ DMI/.
Gambar 1. Peta lokasi pengambilan sampel di Teluk Lampung.

## 2.2. Pengolahan Data Landsat-8
Data  citra  Landsat-8  perekaman 2013-2021  (Path/Row,  123/64).  Algoritma Syariz et  al .  (2015)  dan  Cahyono  (2017) digunakan untuk penentuan konsentrasi suhu permukaan laut di perairan Teluk  Lampung. Proses  akan  melalui  3  tahapan  yaitu pengumpulan data, koreksi radiometric , dan resamping band  10  dan  band  11  (resolusi spasial 100 m). Selanjutnya menghitung nilai radians citra dengan formula dari USGS:
L(λ) = ML × Qcal + AL ........................... (1)
ML adalah radiance  multi  band n, Qcal adalah  nilai  digital number , AL adalah radiance band dan n adalah nomor kanal data AL yang  diperoleh  dari  meta  datanya  yang besarnya 0,1. Kemudian mengkonversi  nilai radian T ke nilai Suhu Radian dengan rumus:
T = K2 ln( K1 L(λ) +1) ........................... (2)
T adalah Top  of  Atmosphere  Brightness Temperature ( ̊K), K1  dan  K2 adalah Band- specific  thermal  conversion  constant (Nilai K1  dan  K2  diperoleh  dari  metadata  citra Landsat-8).  Data  yang  dihasilkan  masih dalam bentuk ̊K sehingga harus dikonversikan ̊C. Kemudian dalam penentuan  suhu  permukaan  Teluk  Lampung digunakan  algoritma  Cahyono et  al. (2017), yaitu:
SPL = BT10+( 2,946 (BT10-BT11)) – 0,038 ................................................................ (3)
BT10 adalah Nilai Suhu Radian pada band 10 citra Landsat-8 dan BT11 adalah Nilai Suhu Radian pada band 11 citra Landsat-8.

## 2.3. Validasi Data Uji Regresi
Validasi  data  ini  digunakan  sebagai tingkat ukur akurasi antara nilai SPL dari data satelit Landsat-8 dengan nilai SPL dari data
Gambar 2.  Grafik  Uji  Linieritas  data  suhu  permukaan  laut  in  situ  dan  Landsat-8  di  Teluk Lampung.
Tabel 1. ANOVA Table Uji Linieritas dalam statistik uji variabel independen (Suhu In situ ) dan dependen (Landsat-8).
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Landsat-8 * Suhu Between Groups (Combined) 1.271 8 0.159 9.633 0.006 Linearity 0.169 1 0.169 10.269 0.018 Deviation from Linearity 1.102 7 0.157 9.542 0.07 Within Groups 0.099 6 0.016 Total 1.370 14
Tabel 2. Uji Normalitas menggunakan uji Shapiro-Wilk.
Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. Unstandardized Residual 0.142 15 0.200 * 0.958 15 .662
*. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction
in  situ.  Tahapan  uji:  Uji  Linieritas,  Uji Normalitas, Uji  Heteroskedastisitas, dan Uji Autokorelasi.  Grafik  ZRESID  by  ZPRED Scatterplot pada Gambar 2, terlihat plot-plot data  tersebar  secara  acak  dan  tidak membentuk  pola  tertentu  sehingga  dapat disimpulkan bahwa asumsi linieritas terpenuhi secara visual.
Hipotesis 𝐻 0 terdapat hubungan linier antara variabel independen dan dependen dan 𝐻 1 tidak  terdapat  hubungan  linier  antara variabel  independen  dan  dependen  dengan
kriteria  uji 𝐻 0 ditolak  jika  nilai  signifikansi Deviation from Linearity < 𝛼 . Terlihat pada Tabel 1, taraf signifikansi α=5%, H 0 diterima karena  nilai  signifikansi Deviation  from Linearity 0,07>α  0,05  sehingga  dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan linier antara variabel independen (Suhu In situ ) dan dependen (Landsat-8).
Tahap selanjutnya adalah Uji Normalitas, dikarenakan jumlah data <50, uji normalitas  yang  digunakan  adalah  uji Shapiro-Wilk.  Tabel  2 Tests  of  Normality ,
diperoleh  nilai  Shapiro-Wilk  sebesar  0,958 dengan signifikansi sebesar 0,662. Pada taraf signifikansi  α=5%,  H 0 diterima  karena  nilai signifikansi  Shapiro-Wilk  0,662>α  (0.05) sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  residual berdistribusi normal.
Uji  Heteroskedastisitas  data  suhu permukaan  laut  in  situ  dan  Landsat-8, berdasarkan  grafik  SRESID  by  ZPRED Scatterplot,  data  tersebar  secara  acak  dan tidak  membentuk  pola  tertentu  sehingga dapat disimpulkan bahwa asumsi homoskedastisitas  terpenuhi  secara  visual. Pada  taraf  signifikansi  α=5%,  H 0 diterima karena  nilai  Asymp.  Sig.  0,603  >  α  0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi.  Dari  Data  diatas  menunjukan semua uji asumsi klasik telah terpenuhi yang artinya  uji  regresi  linier  sederhana  dapat digunakan pada data ini.

## 2.4. Analisis Data
Analisis Uji  regresi digunakan untuk uji  data  suhu  in  situ  dengan  data  Landsat-8 kemudian  dilakukan  perhitungan  variasi musiman  ( seasonal )  dan  variasi  antar- tahunan  ( interannual )  untuk  mengetahui anomalinya dan dianalisis korelasi berdasarkan nilai koefisien korelasi (r).

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Validasi Data Landsat-8
Hasil  Uji  Regresi  data  landsat-8  dan in  situ  terlihat  pada  Gambar  3,  dapat disimpulkan  bahwa  nilai  SPL  dari  data reanalisis  SPL  Ekstraksi  citra  Landsat-8 dapat digunakan dalam penelitian ini karena tingkat  akurasi  data  hasil  pengolahan R 2 =0,6872.  Nilai  R-Square  dikategorikan kuat  jika lebih dari 0,67  (Chin, 1998). Hasil ini sejalan dengan pada penelitian Arief et al . (2015) yang menyatakan model estimasi SPL di Teluk Lampung mempunyai ketelitian atau akurasi  sebesar  78,85%.  Dari  hasil  Uji Regresi  dapat  disimpulkan  data  Landsat-8 dapat  digunakan  dalam  menjelaskan  situasi SPL Teluk Lampung yang sesungguhnya.

## 3.2. SPL Rata-Rata antar Tahunan Teluk Lampung
Data rata-rata SPL  di Teluk Lampung dapat diketahui  dengan  mengolah  data  estimasi SPL Landsat-8 selama sembilan tahun. Pada Gambar 4 dapat dilihat hasil pengolahan rata- rata  suhu  permukaan  laut  tahunan  antar tahunan  per  musim  selama  sembilan  tahun yaitu pada periode tahun 2013 hingga 2021 di Teluk Lampung. Sebaran SPL antar tahunan menunjukkan  rata-rata  suhu  permukaan  laut Teluk Lampung cenderung lebih hangat pada musim peralihan I dan musim timur  dengan maksimal  suhu  permukaan  laut  30,53 o C, kemudian rata-rata lebih dingin pada musim barat  dan  peralihan  II  dengan  suhu permukaan laut terendah pada 25,18 o C. Rata-rata  SPL  TL1  lebih  tinggi dibandingkan  titik  pengamatan  lain  dengan rata-rata  SPL  27,58 o C,  diteruskan  dengan TL2 dan TL6 dengan rata-rata SPL 27,49 o C dan  27,34 o C.  Trend  peningkatan  SPL tahunan dari 2013-2021 (Gambar 5).
Gambar  5  menunjukkan  kenaikan signifikat  pada  TL1,  TL2,  dan  TL6. Persamaan Intercept y=0,3317x  pada  TL1 yang menunjukkan ada kenaikan suhu muka laut 0,32 o C dalam sembilan tahun terakhir di Teluk Lampung. Trend kenaikan suhu muka laut  Indonesia  adalah  0,34 o C  (Putra et  al ., 2019).  Trend  kenaikan  SPL  di  Teluk Lampung  secara  spasial  menunjukan  nilai yang  tidak  berbeda  jauh  per  stasiun pengamatan yang menunjukkan trend kenaikan  SPL  yang  merata  di  Teluk Lampung  namun  tidak  signifikat  dalam  9 tahun teakhir.

## 3.3. Tahun Fenomena IOD
Samudera  Hindia  lebih  hangat  di bagian timur, memiliki lapisan termoklin dan mixing  layer yang  lebih  dalam,  kemudian ditambah  dengan  lebih  banyak  awan konvektif  daripada  di  bagian  barat.  Namun pada tahun-tahun tertentu, Samudera Hindia bagian  timur  menjadi  jauh  lebih  dingin,  ada anomali angin bertiup dari timur ke barat
Gambar 3.  Grafik Hasil Uji Regresi Data Ekstraksi SPL Landsat-8 dengan Data in situ pada Nov 2021 Teluk Lampung.
Gambar 4. Rata-rata SPL antar tahun musiman Teluk Lampung periode tahun 2013-2021.
Gambar 5.  Grafik intercept kenaikan muka air laut pada setiap stasiun pengamatan tahun 2013- 2021 Teluk Lampung.
Gambar 6.  Grafik Kejadian Indian Ocean Dipole di Samudera Hindia berdasarkan Dipole Mode Index (DMI) tahun 2013-2021.
mixing  layer naik  dan  tekanan  atmosfer meningkat,  pada  saat  yang  sama,  Samudera Hindia bagian barat menjadi lebih hangat dan meningkatkan konveksi atmosfer. Fenomena atmosfer laut di mana konveksi, angin, suhu permukaan laut dan termoklin berperan aktif dikenal  sebagai Indian  Ocean  Dipole (Vinayachandran et al ., 2010).
Dipole  Mode  Index (DMI)  adalah indeks yang menggambarkan suatu fenomena Indian  Ocean  Dipole .  Fenomena IOD  meliputi  osilasi  suhu  permukaan  laut yang  aperiodik  atau  tidak  tentu  periode kemunculannya  (Saji et  al .  1999;  Webster, 1997), hal tersebut ditampilkan pada Gambar 6  yang  merupakan  grafik  DMI  selama  9 tahun  (2013-2021).  Fenomena  IOD  positif terjadi pada bulan Agustus tahun 2015 (nilai indeks  0,68),  Oktober  tahun  2018  (nilai indeks  0,84)  dan  Oktober  tahun  2019  (nilai indeks  1.123)  yang  dapat  dilihat  pada  kotak merah  pada  grafik  DMI.  Kotak  hitam menunjukkan  fase  normal,  kemudian  kotak biru  pada  grafik  menunjukkan  IOD  fase negatif yaitu pada dan bulan Mei tahun 2013 (nilai indeks -0,43), dan Juli tahun 2016 (nilai indeks -0,66).

## 3.4. Variasi SPL saat Fenomena IOD
(Positif, Negatif, dan Netral) Sebaran  suhu  permukaan  laut  pada tahun  terjadinya  IOD  ditampilkan  pada Gambar 7, fenomena IOD fase positif (tahun 2015,  2018,  dan  2019),  fase  IOD  negatif (tahun 2013 dan 2016) dan pada tahun 2021 adalah  tahun  normal  yang  tidak  terjadi IOD Positif  atau  IOD  negatif,  terlihat  secara normal  SPL  28°C-30°C.  Gambar  8  dan Gambar  9  menunjukkan  bahwa  fenomena Indian  Ocean  Dipole memengaruhi  pola sebaran  SPL  di  perairan  Teluk  Lampung yang ditandai dengan adanya perubahan pola distribusi dan anomali pada suhu permukaan laut di perairan Teluk Lampung selama fase IOD Positif atau IOD negatif.
Perairan  Teluk  Lampung  rata-rata anomali SPL pada IOD negatif berkisar 0,2 o C sampai 2 o C. Fase IOD negatif meningkatkan SPL  Teluk  Lampung  dan  menurut  Balai Besar Pengembangan Budidaya Laut BBPBL (2013) telah terjadi red tide yang dipicu oleh peningkatan  nutrien,  arus  tenang,  salinitas, dan anomali suhu air laut di Teluk Lampung. Downwelling akan terjadi di daerah Samudera Hindia bagian Timur (barat
IOD - (Mei 2013)
Normal (Jan 2014)
IOD - (Jul 2016)
Gambar 7.  Sebaran SPL Teluk Lampung pada saat kejadian IOD Negatif dan saat normal.
IOD + (Agt 2015) IOD + (Okt 2018) IOD + (Okt 2019)
Normal (2017)
Normal (2021)
Gambar 8. Sebaran SPL Teluk Lampung pada saat kejadian IOD Positif dan saat normal.
Indonesia)  yang  menyebabkan  sumber nutrien  terdorong  ke  dasar  lautan,  hal  ini mengakibatkan penurunan penangkapan ikan (Inthespread,  2020).  Data  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Kota  Bandar  Lampung memberikan  informasi  adanya  penurunan jumlah  ikan  tangkap  pada  tahun  2013  dan 2016 dibandingkan 2014. Penurunan signifikat  terjadi  pada  2016  dengan  jumlah ikan tangkap hanya 609,18 ton, dibandingkan pada  2014  sejumlah  30.794  ton.  Hal  ini mengindikasikan benar adanya downwelling pada perairan Teluk Lampung.
Sebaran  SPL  Teluk  Lampung  pada IOD positif dan tahun-tahun normal diantaranya  ditunjukkan  pada  Gambar  8. IOD  positif  anomali  SPL  berkisar  -1 o C sampai  2,5 o C  dengan  Titik  pengamatan paling  berpengaruh  di  TL2,  TL3,  TL4  dan TL5.  Titik  pengamatan  tersebut  adalah  titik pengambilan  perairan  terbuka  di  Teluk Lampung.  Gambar  8  menunjukkan  adanya penurunan  SPL  Teluk  Lampung  pada kejadian IOD positif, kemudian daerah barat Sumatera termasuk Teluk Lampung mengalami upwelling . Daerah upwelling
Gambar 9. Kolerasi anomali SPL Teluk Lampung pada saat kejadian IOD.
sering  diukur  dengan  produktivitasnya karena masuknya nutrisi ke lapisan campuran permukaan  dan  zona  eufotik  (lapisan  yang diterangi matahari) oleh arus upwelling . Proses  ini  mendorong  fotosintesis fitoplankton  (alga  kecil),  yang  membentuk dasar jaring makanan laut. Wilayah upwelling kurang dari  1 persen lautan dunia berdasarkan  wilayah,  tetapi  menyumbang lebih  dari  20%  tangkapan  ikan  global (Nieblas et al., 2009). Data BPS Kota Bandar Lampung  menunjukkan  peningkatan  jumlah tangkapan  ikan  pada  2018  dan  2019  yaitu sebesar 3.349 ton dan 3.403 ton per tahunnya, lebih  tinggi  dibanding  tahun  2017  sebesar 447 ton dan 2021 sebesar 3.232 ton per tahun.

## 3.5. Kolerasi SST terhadap Fenomena IOD
Nilai  koefisien  korelasi  antara  IOD positif  dengan  SPL  tahun  2015  (r=0,76), 2018  (r=0,39),  dan  2019  (r=0,3)  di  TL4 menunjukkan  hubungan  yang  lemah  hingga cukup  berarti  (Gambar  9).  Korelasi  sangat lemah pada TL1 dan TL6 dengan r<0.2 yang titik  pengamatan  tersebut  berada  di  dekat daratan.  Kemudian  untuk  IOD  negatif dengan SPL tahun 2016 dengan r=0,3 di TL2, r=0,65  di  TL3,  dan  r=0,6  di  TL4  yang mengartikan ada korelasi yang cukup berarti
di titik pengamatan tersebut. Namun Kembali menunjukkan  korelasi  lemah  r=0,2  untuk TL1  dan  TL6.  Pada  TL1  yang  merupakan titik  dekat  Pelabuhan  Teluk  Lampung  dan TL6  juga  titik  yang  diambil  di  dekat  Pulau Legundi yang merupakan titik pengamatan di dekat daratan.
Hasil  menunjukan  adanya  pengaruh IOD  terhadap  anomali  SPL  di  Teluk Lampung,  menurut  Kunarso et  al. (2011) Samudera  Hindia  bagian  timur  (termasuk Teluk Lampung) yang dipengaruhi fenomena IOD dapat terlihat pada variabilitas SPL dan klorofilnya yang spesifik. Daerah pengamatan  yang  berada  di  dekat  daratan menunjukkan tidak ada korelasi yang berarti dengan fenomena IOD, ada pengaruh daratan yang  lebih  dominan  terhadap  anomali  SPL daerah  tersebut.  Korelasi  yang  tidak  terlalu besar  juga  mengindikasikan  SPL  di  Teluk Lampung  dipengaruhi  faktor  lain  yaitu topografi  teluk  yang  tertutup  sehingga  arah arus  dan  pergerakan  massa  air  cenderung bolak balik dan menerima masukan massa air dari  Selat  Sunda  (massa  air  dari  Samudera Hindia  dan  Laut  Jawa)  hanya  saat  pasang (Milasari et al., 2021). Teluk Lampung juga dipengaruhi  perubahan  medan  angin  dari Samudera  Hindia  menuju  ekuator  barat Indonesia (Martono et al., 2008).

## IV. KESIMPULAN
SPL  citra  Landsat-8  berdasarkan  uji regresi klasik dapat menginterpretasikan SPL Teluk  Lampung  yang sesungguhnya dengan R 2 =0,68. Fenomena IOD memengaruhi pola sebaran SPL perairan Teluk Lampung terlihat pada fase IOD positif (2015, 2018 dan 2019) atau  fase  IOD  negatif  (2013  dan  2016) menunjukkan  adanya  anomali  SST  perairan Teluk  Lampung.  Korelasi  antara  IOD  dan SPL  di  Teluk  Lampung  memiliki  dua  hasil yaitu  pada  perairan  terbuka  (TL3,  TL4,  dan TL5) berkorelasi sedang (r>0,7) dan korelasi lemah (r<0,2) pada titik pengamatan TL1 dan TL6  yang  merupakan  titik  dekat  dengan daratan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Tim  Peneliti  Teluk  Lampung program  Matching  Fund  Kedaireka  Tahun 2021  yang  didanai  oleh  Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi.

## DAFTAR PUSTAKA
Arief,  M.,  S.W.  Adawiah,  E.  Parwati,  R. Hamzah,  &  T.  Prayogo.  2015. Pengembangan  model ekstraksi  suhu permukaan  laut  menggunakan  data satelit  landsat  8  (Studi  Kasus  Teluk Lampung). Jurnal Penginderaan Jauh , 12(2): 107–122. https://jurnal.lapan.go.id/index.php/j urnal_inderaja/article/view/2391
Cahyono,  A.B.,  H.D.  Armono  &  D.
Saptarini.  2017.  Estimation  of  Sea Surface  Temperature  (SST)  Using
Split Window Methods for
Monitoring  Industrial  Activity  in
Coastal  Area,  (January). Applied Mechanics  and  Materials ,  862:  90-
95.
http://dx.doi.org/10.4028/www.scient ific.net/AMM.862.90
Dimijultyo,  G.  2021.  Pemetaan  suhu
permukaan laut perairan Teluk Lampung, Provinsi Lampung Menggunakan Citra Satelit Landsat 8
[Skripsi].  Palembang:  Universitas Sriwijaya.
Environment  Protection  Agency  (EPA). 2016.  Climate  Change  Indicators  in the  United  States:  Sea  Surface Temperature  [Online]  Diakses  Pada: 19  Juni  2023,  Pukul  19:20  WIB. Tersedia: https://www.epa.gov/sites/default/file s/2016.
Hasan,  I.  2003.  Analisis  Data  Penelitian Dengan  Statistik.  Jakarta  (Id):  Bumi Aksara.
Hasanah,  M.  2023. Pemodelan  Gelombang Di Perairan Teluk Lampung [Skripsi]. Bandar Lampung: Universitas
Lampung.
Jaelani,  L.M.,  R.  Limhuwey,  N.  Kurniadin,
A. Pamungkas, E.S. Koenhardono, & A.  Sulisetyono.  2016.  Estimation  of Total  Suspended  Sediment  and Chlorophyll-A  Concentration  from
Landsat 9-Oli: The effect of atmosphere  and  retrieval  algorithm. The  Journal  for  Technology  and Science, 27(1): 16-23. http://dx.doi.org/10.12962/j2088203 3.v27i1.1217
Kartikasari  F, et  al .  2016.  Analisis  Sebaran Konsentrasi  Suhu  Permukaan  Laut dan Ph Untuk Pembuatan Peta Lokasi Budidaya Kerapu Bebek
Menggunakan Citra Satelit Landsat  - 8  (Studi  Kasus:  Teluk  Lampung, Lampung). Jurnal  Teknik  ITS ,  5(2): 2301-9271.
Kunarso,  S.  Hadi,  N.S.  Ningsih,  &  M.S. Baskoro. 2011. Variabilitas Suhu dan Klorofil-a di Daerah Upwelling pada Variasi  Kejadian  ENSO  dan  IOD  di Perairan Selatan Jawa sampai Timor. Ilmu  Kelautan .  16(3):  171-180. https://doi.org/10.14710/ik.ijms.16.3. 171-180
Martono,  Halimurrahman,  R.  Komarudin,
Syarif,  S.  Priyanto,  &  D.  Nugraha. 2008. Studi Variabilitas Lapisan Atas Perairan  Samudera  Hindia  Berbasis Model Laut. LAPAN. Jakarta. Milasari, A., D.H. Ismunarti, E. Indrayanti, F. Muldiyanto,  A.  Ismanto, &  A.  Rifai. 2021.  Model  Arus  Permukaan  Teluk Lampung  pada  Musim  Peralihan  II dengan  Pendekatan  Hidrodinamika.
Buletin  Oseanografi  Marina ,  3(10),
259–268. https://doi.org/10.14710/buloma.v10i 3.38293
Nieblas, A.E., B.M. Sloyan, A.J. Hobday, R. Coleman  &  A.J.  Richardson.  2009. Variability of biological production in low  wind-forced  regional  upwelling systems: a case study off southeastern Australia. Limnology and Oceanography , 54: 1548-1558.
https://doi.org/10.4319/lo.2009.54.5.
1548
Ostrander GK, KM Armstrong, ET Knobbe, D Gerace, and EP Scully. 2000. Rapid transition  in  the  structure  of  a  coral reef community: The effects of coral bleaching  and  physical  disturbance. P.Natl.  Acad.  Sci.  USA, 97(10): 5297–5302.
https://doi.org/10.1073/pnas.0901048 97
Putra,  I.N.J.T.,  I  W.  G.A.  Karang,  I.D.N.N.
Putra.  2019.  Analisis  temporal  suhu permukaan laut di perairan Indonesia selama  32  tahun  (Era  AVHRR). Journal  of  Marine  and  Aquatic Science , 5(2): 234-246. https://doi.org/10.24843/jmas.2019.v 05.i02.p11 Saji, N.H., B.N Goswami, P.N. Vinayachandran  &  T.  Yamagata. 1999.  A  dipole  mode  in  the  tropical Indian Ocean. Nature . 401:  360-363. https://www.nature.com/articles/438
54
Sarawasta,  A.G.,  P.  Subardjo  &  Muslim.
2013.  Pengaruh  Monsun  terhadap
Distribusi  Suhu Permukaan Laut  dan Klorofil-A  di  Perairan  Selatan  Bali. Jurnal  Oseanografi .,  2(1):  79-87. https://ejournal3.undip.ac.id/index.ph p/joce/article/view/4524
Syariz,  M.A.,  L.M.  Jaelani,  L.  Subehi,  A. Pamungkas,  E.S.  Koenhardono  & Sulistyono.  2015.  Retrieval  of  Sea Surface  Temperature  Over  Poteran Island  Water  of  Indonesia  with Landsat 8 Tirs Image: A Preliminary
Algorithm. The International Archives  of  The  Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences Xl-2/W4
(October).
Tugiyono,  Diantari  R,  Efti.  2015.  Kajian Kualitas Air Pesisir Teluk  Lampung. Prosiding Semirata 2015. 292-299.
Vinayachandran,  P.N.,  P.A.  Francis  &  Rao. 2010. Indian Ocean dipole: processes and  impacts.  Current  Trends  in Science,  N.  Mukunda  (ed),  Indian Academy  of  Sciences,  Bangalore, 2009 (in press).
Webster,  P.J.;  A.M.  Moore,  J.P.  Loschnigg, & R.P. Leben. 1999. Coupled ocean– atmosphere  dynamics  in  the  Indian Ocean  during  1997–98. Letters  to Nature , 401(6751): 356–360. http://dx.doi.org/10.1038/43848 Widhi,  B.K.  2012.  Kajian  Pola  Arus  di Perairan Teluk Lampung Menggunakan  Pendekatan  Model
Hidrodinamika  2-Dimensi  Delft3d. Journal  of  Oceanography .  01(2): 169-177.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.ph p/joce/article/view/4157
Witasari,  Yunia  &  Wenno.  2000.  Pola
Sebaran  Pumis  di  Sedimen  Dasar Teluk  Lampung,  Kaitannya  dengan Arah  dan  Kecepatan  Arus  Pasang Surut, Lampung. LIPI. Jakarta.
Submitted  :   3 July 2023 Reviewed  :   10 August 2023 Accepted  :  15 December 2023

## FIGURE AND TABLE TITLES
Figure 1  Map of sampling locations in Lampung Bay. Figure 2  Linearity Test Graph of in situ and Landsat-8 sea surface temperature data in Lampung Bay.
Figure 3  Graph of Landsat-8 SST Extraction Data Regression Test Results with in situ
Data in Nov 2021 Lampung Bay.
Figure 4  Average inter-annual seasonal SST for Lampung Bay for the period 2013-2021.
Figure 5  Graph of the trend of sea level rise at each observation station for 2013-2021 in Lampung Bay.
Figure 6  Graph of the Occurrence of the Indian Ocean Dipole in the Indian Ocean based on the Dipole Mode Index (DMI) in 2013-2021.
Figure 7  Distribution of SST in Lampung Bay during Negative IOD events and during normal times.
Figure 8  Distribution of SST in Lampung Bay during Positive IOD events and during normal times.
Figure 9  Correlation of SST anomalies in Lampung Bay during the IOD event.
Table 1 ANOVA Table Linearity Test in independent (In situ Temperature) and dependent (Landsat-8) variable test statistics.
Table 2 Normality test uses the Shapiro-Wilk test.