ISSN: 1907-9931 (print), 2476-9991 (online)

## DETEKSI SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) MENGGUNAKAN SATELIT
DETECTION OF SEA SURFACE TEMPERATURE (SST) USING THE SATELLITES
Try Al Tanto* 1, 2
1 Loka Riset Sumber Daya dan Kerentanan Pesisir, BRSDMKP, KKP Jl. Raya Padang-Painan Km. 16, Bungus, Padang, Sumatera Barat – 25245
2 Sekolah Pascasarjana, Program Studi Ilmu Kelautan, ITK, FPIK, Institut Pertanian Bogor
* Corresponden author e-mail: try_altanto@apps.ipb.ac.id
Submitted: 15 May 2020 / Revised: 27 May 2020 / Accepted: 24 July 2020
http://doi.org/10.21107/jk.v13i2.7257

## ABSTRACT
Sea surface temperature (SST) can be measured by instrument on the ship or buoys on same spots, however,  it can’t give information on a wide area or on a global  scale. Therefore,  we needs remote sensing system which it can be used for SST measurement. This system be able to estimate SST on an larger region and within a short time. The aims of the study were to explain and understand the SST estimation  using  remote  sensing  system  using  literature  studies.  There  are  several  remote  sensing satellite  system  that  can  be  used  to  estimate  SST  such  as  MODIS , NOAA  AVHRR , and TRMM ( Microwave ). SST  average  in  Indonesian  water  based  on  NOAA  AVHRR  estimation  was  26-31 o C (1993-2003) with >90% accuracy. Highest SST range in July 2015 was 29.1-29.8 o C (MODIS estimation) with corelation coefisien values was 0.72 dan RMSE 0.74 o C. On west Indonesian water (north Papua), SST estimation was in the range of 29.10-29.36°C (Aqua MODIS) and 28.88-29.19°C (Terra MODIS) with RMSE values of 0.2461°C (Aqua) and 0.4854°C (Terra). SST estimation on this water using NOAA AVHRR  (2010-2012)  was  about  29.11-29.65 o C  with  RMSE  0.2228°C . The  accuracy  of  microwave sensor estimated SST was about 0.5 o C within a free cloud case. SST range (TRMM/Microwave, 2008) in Indonesian water was about 21-31ºC. Using NLSST formula, SST estimation produced the highest accuracy with coefficient determination of 0.95 and RMSE 0.24 K. There were different estimated values from using same remote sensing satellite that’s. Generally, SST estimated highest acurracy by NOAA AVHHR that has lowest error, but can be effected by clouds. Different with Microwave sensor (TRMM) that free clouds coverage but has middle acuration for SST estimation.
Keywords: Sea Surface Termperature, NOAA-AVHRR, MODIS, TRMM/Microwave Sensor

## ABSTRAK
Pada mulanya, pengukuran suhu permukaan laut (SPL) dilakukan menggunakan alat langsung di kapal ataupun pelampung (buoy) pada titik tertentu, namun tidak dapat memberikan informasi luas dan skala global.  Diperlukan  sistem  penginderaan  jauh  untuk  pengukuran  SPL  secara  spasial  dan  temporal, sistem tersebut mampu menganalisis area dalam skala luas, sulit ditempuh, dan dalam waktu singkat. Tujuan kajian adalah melakukan pendeteksian SPL dengan sistem penginderaan jauh, melalui ulasan kajian  yang  sudah  dilakukan  oleh  berbagai  ilmuan.  Beberapa  satelit  penginderaan  jauh  yang  dapat melakukan pendeteksian SPL yaitu satelit MODIS, NOAA dan  TRMM (Microwave). Rata-rata SPL di perairan  Indonesia  adalah  26-31 o C  (estimasi  NOAA,  1993 –  2003),  akurasi  >90  %  dan  selisih  SPL pengukuran  lapang  dan  estimasi  sebesar  0.2 o C.  Kondisi  SPL  di  Indonesia  cukup  tinggi  terjadi  pada bulan  Juli  2015  dengan  kisaran  29.1-29.8 o C  (estimasi  MODIS),  nilai  koefisien  korelasi  r=0.72  dan RMSE 0.74 o C. Pada perairan timur Indonesia (utara Papua), hasil SPL estimasi MODIS (Aqua) adalah sebesar  29.10-29.36°C,  MODIS  (Terra)  sebesar  28.88-29.19°C.  Nilai  RMSE  yang  diperoleh  dari interpretasi citra MODIS yaitu 0.2461 o C (Aqua) dan 0.4854 o C (Terra). Pada perairan tersebut, nilai SPL rata-rata sebesar 29.11-29.65 o C (estimasi NOAA, tahun 2010-2012) dengan  bias sebesar -0.43 dan rata-rata RMSE 0.2228 o C. Akurasi sensor microwave dalam estimasi SPL mencapai 0.5°C, bebas dari pengaruh  tutupan  awan.  Sebaran  SPL  (TRMM/Microwave  tahun  2008)  pada  perairan  Indonesia sebesar 21-31ºC. Menggunakan formula/algoritma NLSST, estimasi SST menghasilkan akurasi lebih baik  dengan  nilai  koefisien  korelasi  0.95  dan  RMSE  0.24  K.  Terdapat  perbedaan  nilai  estimasi  dari penggunaan beberapa citra satelit yang digunakan tersebut. Secara umum, nilai SPL lebih baik
terdapat pada pengukuran satelit NOAA-AVHRR dengan bias dan RMSE yang cukup rendah, namun beresiko  karena  terpengaruh  oleh  tutupan  awan.  Untuk  penggunaan  sensor  Microwave  (TRMM) memiliki akurasi sedikit lebih tinggi namun tidak terpengaruh dari tutupan awan tersebut.
Kata kunci: Suhu Permukaan Laut, SPL, NOAA-AVHRR, MODIS, TRMM/Sensor Microwave

## PENDAHULUAN
Sebelum  tahun  1980-an  pengukuran  suhu permukaan laut/SPL ( sea
surface temperature / SST )  dapat  dilakukan  dengan instrumen/alat  pengukur  di  sekitar  pantai, kapal,  dan  melalui  pelampung.  Metode pengumpulan SST secara  otomatis  pertama adalah  dengan  mengukur  air  yang  mengalir melalui port input kapal di laut (NASA [National Aeronautics and Space Administration]). Begitu juga  dari  (NOAA  [National  Centers  for Environmental Information]) menyebutkan bahwa kapal dan pelampung telah melakukan perekaman data suhu permukaan laut diantara banyak  parameter  lainnya  selama  lebih  dari seratus tahun. Sementara metode ini memperoleh  sejumlah  besar  data  SPL  yang berguna,  namun  ada  beberapa  kekurangan. Kedalaman port input dari kapal yang berbeda dapat sangat bervariasi antara kapal yang satu dan  yang  lainnya.  Pada  suatu  perairan  laut yang  berbeda  dan  perbedaan  kedalaman tertentu akan memiliki suhu yang berbeda pula. Metode  ini  juga  menghasilkan  sampling  yang ketat di sepanjang rute pelayaran utama tetapi kurang  informasi  terhadap  sebagian  besar lautan di dunia.
Sistem  penginderaan  jauh  merupakan  salah satu  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk pengukuran SPL, baik secara spasial dan juga temporal  (Hamuna,  Paulangan,  &  Dimara, 2015).  Sistem  tersebut  mampu  menganalisis area  dalam  skala  luas,  sulit  ditempuh  dan dalam waktu yang cukup singkat. Sensor satelit pada  sistem  penginderaan  jauh  bekerja dengan melakukan pendeteksian radiasi elektromagnetik yang dipancarkan oleh permukaan  air  laut.  Penggunaan  sistem penginderaan  jauh  cukup  banyak  digunakan dalam  kajian  SPL,  diantarnya  yang  biasa digunakan  adalah  data  satelit MODIS , NOAA , dan TRMM ( Microwave ).  Sensor  satelit penginderan  jauh  dapat  mendeteksi  radiasi elektromagnetik yang dipancarkan oleh permukaan  laut  untuk  melihat  fenomena sebaran SPL.
Suhu  merupakan  suatu  besaran  fisika  yang menyatakan  banyaknya  bahang  ( heat )  yang terkandung dalam suatu benda. Suhu merupakan  salah  satu  faktor  yang  sangat penting  bagi  kehidupan  organisme  di  lautan, karena dapat mempengaruhi aktivitas
metabolisme  dan  perkembangbiakan  dari organisme-organisme  tersebut  (Hutabarat  & Evans, 2014). Umumnya suhu air laut optimum untuk  pertumbuhan  plankton  di  laut  tropis adalah  antara  25  -  32°C.  Kehidupan  plankton dengan suhu air laut dalam kisaran luas disebut sebagai eurythermal ,  sementara  mereka  yang hidup  dalam  rentang  sempit  disebut  sebagai stenothermal (Hartoko,  2013;  Wyrtki,  1961).
Suhu  air  laut  juga  dapat  mempengaruhi ekosistem  di  wilayah  pesisir,  baik  terhadap kehidupan  ekosistem  terumbu  karang,  lamun, dan  mangrove,  maupun  terhadap  organisme yang hidup di dalam ekositem tersebut. Secara horizontal  sebaran  suhu  perairan  sangat bergantung  pada  letak  lintang,  secara  umum suhu laut pada daerah sekitar khatulistiwa lebih tinggi  dibandingkan  dengan  daerah  sekitar lintang  tinggi.  Daerah-daerah  yang  paling banyak menerima panas dari matahari adalah daerah pada lintang 10 LU – 10 LS, sehingga suhu  air  laut  tertinggi  ditemukan  di  daerah khatulistiwa  (Sverdrup,  Johnson,  &  Fleming, 1942).  Suhu  permukaan  laut  di  perairan Indonesia  secara  umum  berkisar  antara  28 – 31 o C  (Nontji,  2007).  Secara  vertikal,  sebaran suhu  di laut dapat dibedakan  menjadi  3  yaitu, lapisan homogen/tercampur ( mix layer ), lapisan termoklin, dan lapisan dasar.
Peta  suhu  permukaan  laut  sangat  penting dalam ilmu oseanografi, beberapa fenomena di laut  dapat  terlihat  dengan  menggunakan  peta SPL  secara  global.  Beberapa  kegunaan  dari sebaran SPL adalah untuk fenomena upwelling dan downwelling ,  pemetaan  distibusi  hujan salju,  pemetaan  banjir,  analisa  kelembaban tanah regional, pendeteksian kebakaran hutan, pemantauan  badai,  gunung  api  meletus, analisis fenomena El Nino, La Nina, IODM, sea level  heigh , sea  level  rises ,  perubahan  iklim global, pergerakan arus laut ( Gulf Stream ), dan lain-lainnya. Suhu permukaan laut di Indonesia umumnya  sekitar  28 –  31 o C  (Nontji,  2007), dimana  ditemukannya  fenomena upwelling terjadi, seperti Laut Banda. Kejadian upwelling di  lihat  dari  tingkat  penurunan  SPL,  yaitu upwelling dikatakan terjadi jika anomali sekitar 0.5 o C dibawah suhu suhu rata-rata dan terjadi peningkatan net  primary  productivity (NPP) rata-rata (Kemili & Putri, 2012). SPL juga dapat melihat  variasi  arus  laut  secara  spasial  dan temporal.  Salah  satunya  adalah  fenomena Gulf-Stream adalah  arus  laut  kuat  yang merupakan  arus  panas  yang  bergerak  dari
daerah  tropis  menuju  lintang  tinggi.  Selain  itu SPL  juga  dapat  melihat  arus  berputar  yang membentuk gyres berupa eddy  current .  SPL mempengaruhi  kecepatan  pertukaran  panas ( heat ),  uap  air  ( moisture ),  dan  gas  antara laut dan  udara.  Menurut  (Syaifullah,  2015)  bahwa selama kurun waktu 32 tahun terjadi peningkatan  suhu  permukaan  laut  di  wilayah Indonesia. Kenaikan SPL paling besar terjadi di Lautan Pasifik Barat (bagian utara Papua).
Kajian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  ulasan pendeteksian  sebaran  suhu  permukaan  laut melalui sistem penginderaan jauh  yang sudah dikaji oleh berbagai ilmuan kelautan, baik yang berlokasi  di  perairan  Indonesia  maupun perairan lainnya secara umum.

## MATERI DAN METODE
Pendeteksian
SPL dengan sistem penginderaan jauh dilakukan dengan pendekatan studi literatur. Berbagai hasil kajian yang  disebarkan  melalui  jurnal  dan  prosiding ilmiah,  tentunya  yang  berkaitan  dengan penginderaan  jauh  untuk  kajian  ini  sangat diperlukan sebanyak-banyaknya, untuk memperoleh hasil interpretasi yang lebih baik.
Estimasi SST Dari Satelit

## NOAA-AVHRR
Konfigurasi satelit NOAA adalah pada ketinggian  orbit  833-870  km,  inklinasi  sekitar 98.7-98.9°, mempunyai kemampuan mengindra suatu daerah dua kali dalam sehari (Sunarernanda et al., 2017). NOAA memiliki 6 sensor  utama,  sensor  yang  relevan  untuk pemantauan  bumi  adalah  sensor  AVHRR dengan kemampuan memantau 5 saluran yang dimulai  dari  saluran  tampak  ( visible  band ) sampai dengan saluran inframerah jauh. Satelit ini  menggunakan  sensor Advanced  Very  High Resolution  Radiometric (AVHRR),  sehingga mampu mengukur suhu permukaan laut (SPL) (Yusniati, 2006).
1.  Import Data
Data  satelit  yang  masih  berupa  data  mentah ( raw  data )  diolah  menjadi  bentuk  data  yang informatif  dan  dapat  diinterpretasikan  dengan mudah.  Pengolahan  data  satelit  dari  awal hingga  akhir  terdiri  dari  pemasukan  data ( import data)  dalam  bentuk ASCII  Simple Binary  8-bit  BIP  grid ,  yang  kemudian  dapat menghasilkan  keluaran  berupa  data (Yusniati, 2006).
2.  Koreksi Geometrik
Data  yang  ditransmisikan  dari  satelit  ke  bumi dapat  mengalami  distorsi  geometrik  dan
radiometrik.  Agar  citra  dapat  digunakan  lebih baik, sehingga perlu dilakukan koreksi terhadap distorsi tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa  tingkat  energi  objek,  letak  objek  pada peta,  dan  geometrik  kenampakan  objek  citra tersebut,  nilai  digitalnya  dipengaruhi  oleh atmosfer.  Koreksi  data  berfungsi  untuk menanggulangi  dan  mengurangi  distorsi  yang ada  sehingga  diperoleh  data  citra  yang  lebih teliti.  Distorsi  geometrik  terjadi  karena  adanya pergeseran piksel dari letak yang sebenarnya. Distorsi  ini  dapat  dikurangi  dengan  koreksi geometrik  melalui  dua  tahap,  yaitu coordinate transformation (transformasi  geometrik)  dan resampling .  Transformasi  geometrik  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  titik kontrol  ikat  ( ground  control  point /GCP)  pada hasil output citra yang baru. GCP adalah suatu kenampakan geografis yang spesifik dan stabil sifat  geometrik  dan  radimetriknya  serta lokasinya dapat diketahui dengan tepat. Syarat GCP yaitunya harus tersebar merata di seluruh citra  dan  permanen  dalam  kurun  waktu  yang lama. Proses penerapan alih ragam geometrik terhadap data asli disebut resampling . Resampling adalah  penentuan  titik  keabuan piksel  yang  telah  dikoreksi  dengan  harga keabuan piksel tetangganya pada citra semua. Proses  tersebut  untuk  melakukan  eliminasi koordinat GCP sampai menghasilkan nilai RMS ( Root  Meansquare  Error )  lebih  kecil  dari  0.5 sehingga  data  yang  dihasilkan  berada  pada posis yang lebih sesuai dengan keadaan pada peta acuan.
3.  Koreksi Radiometrik
Pengaruh  atmosfer  ( scattering dan absorpsi ), noise pada  waktu  transmisi  data,  radiasi,  dan perubahan cahaya dapat menyebabkan distorsi  radiometrik.  Hal  ini  dapat  diatasi dengan melakukan koreksi radiometrik, biasanya  koreksi  ini  sudah  dilakukan  oleh stasiun penerima.
4.  Koreksi nilai radian
a)  Kalibrasi radiansi Sebelum  menghitung  nilai  SPL  maka dilakukan  pengolahan  untuk  mengkonversi nilai radiansi masing-masing piksel menjadi nilai  suhu  perairan.  Untuk  mendapatkan nilai  radiansi  (Li),  harus  diketahui  nilai  G ( slope )  dan  I  ( intercept ).  Parameter  input yang digunakan untuk perhitungan koefisien slope dan intercept adalah  data  telemetri, data ` count ` internal target dan data ` count ` angkasa yang terdapat dalam header citra. Sebagai acuan radiansi, dan PRT ( Platinum Resistance  Target )  pada  satelit  yang berperan  sebagai  internal  target  adalah radiansi dari objek di bumi yang terukur oleh
sensor.  Koreksi radiansi terdiri dari  koreksi radiansi linier dan non-linier. Untuk mendapatkan nilai radiansi linier (Li), harus diketahui  nilai  G  ( slope )  dan  I  ( intercept ). Rumus  perhitungan  G  ( slope )  dan  I ( intercept )  dalam  proses  koreksi  nilai radiansi adalah sebagai berikut:

## 𝐺 = 𝐿𝑖, 𝑠 − 𝐿𝑖, 𝑡
𝑁𝑖, 𝑠 − 𝑁𝑖, 𝑡 𝐺                                  𝐼𝑖 = 𝐿𝑖, 𝑠 − 𝐺𝑖, 𝑡
Li,s = Radiansi untuk kanal ke-i, Li,t = Radiansi  internal  target  untuk  kanal ke-i, Ni,s = Radiansi digital kanal ke-i, Ni,t =  Bilangan  digital  internal  target kanal ke-i, Gi = Nilai slope untuk kanal ke-i, Ii = Nilai intercept untuk kanal ke-
i.
Proses  kalibrasi  nilai  digital (radiometer count) menjadi  nilai  radiansi  dirumuskan sebagai berikut:
𝐿𝑖 = 𝐺𝑖 ∗ 𝑁𝑖𝐹 + 𝑙𝑖
Li =Radiansi  linier  kanal  ke-i, Gi = Slope  kanal  ke-i, Ni =  Nilai  digital (digital  number) , F =  Konstanta kesetaraan data AVHRR, F = 1 untuk data 10 bit; F = 4 untuk data 8 bit, Ii = Intercept kanal ke-i.
Data masukan yang digunakan adalah data AVHRR 8 bit sehingga digunakan konstanta F  (=  4)  sebagai  koreksi  dalam  persamaan tersebut.  Pada  kanal  4  dan  5,  dilakukan koreksi  radiansi  non-linier  terhadap  nilai radiansi  yang  diperoleh  berdasarkan  nilai slope dan intercept ,  data slope dan intercept .
* Koreksi radiansi non-liner terhadap kanal 4 (i=4)
L4 lin = G4 * N4.F + I4
L4 non-lin = 3.72 – 0.0763 * L4 lin + 0.0003833 * LA lin^2
L4 total = L4 + L4 non-lin
* Koreksi radiansi non-linier terhadap kanal 5 (i=5)
L5 lin = G5 * N5.F + 15 L5 non-lin = 2.00 – 0.381 * L5 lim + 0.0001742 * L5 lin^2 L5 total = L5 lin + L5 non-lin
b)  Komputasi  suhu  kecerahan  ( brihtness temperature )
Suhu  kecerahan  (Tb)  diperoleh  dari proses konversi nilai radiansi (Li), menggunakan  algoritma  multikanal  yaitu kanal  4  dan  kanal  5.  Suhu  kecerahan
( brihtness  temperature )  diperoleh  dengan menggunakan persamaan berikut.
T b (λ) = 𝛽
{𝐿𝑛 (𝑙𝑖)− 𝛼}
Tb = Suhu kecerahan, Li = Radiansi kanal ke- i, α, β = Konstanta
Lalu hasil dari perhitungan suhu kecerahan ini  dikoreksi  terhadap  ketidak  linieran sensor, dengan perhitungan sebagai berikut:
T tb = a2 + b2 T b ë
T tb = Suhu kecerahan yang sudah dikoreksi T b = Suhu kecerahan a, b, ë = Parameter koreksi
c)  Komputasi suhu air Suhu  air  untuk  masing-masing  kanal diperoleh  dengan  memasukan  nilai  koreksi emisivitas  air  (å)  yang  nilainya  0.98. Persamaan yang digunakan untuk menghitung suhu air (Tw n ) adalah (Harsanugraha  &  Parwati,  1992;  Yusniati, 2006):
Tw = 𝐶2∗ 𝜆 𝑛
ln (1− 𝜀+ 𝜀 . exp{ 𝐶2𝛾𝑛 𝑇𝑏 })
Tw = Suhu air, C 2 = Konstanta radiasi surya (1.438833 cm o K), λ n = Bilangan gelombang  radiansi  efektif  untuk kanal tertentu, Tb = Suhu kecerahan, γ n =  emisivitas  air  (0.98  yang digunakan oleh LAPAN)
d)  Analisis hasil liputan awan
Proses selanjutnya, memisahkan antara  daratan,  laut,  dan  awan,  sehingga awan  dan  darat  mempunyai  nilai  yang sama, tetapi berbeda dengan nilai laut. Nilai suhu  awan  yang  berasal  dari  tiga  kelas kisaran  suhu,  yaitu  <0 o C,  0 o C-22 o C,  dan >31 o C. Kedua kelas pertama diberi nilai 0ºC pada  tampilan  citra  dan  kelas  ketiga  diberi nilai  32 o C.  Sedangkan  yang  termasuk dalam  kelas  suhu  laut  adalah  22 o C-31 o C. Untuk menentukan SPL dengan data satelit cuaca  NOAA-AVHRR  diasumsikan  bahwa atmosfer  dalam  keadaan  cerah.  Analisa liputan awan dilakukan dengan menggunakan kanal 2. Penggunaan kanal 2 bertujuan  untuk  memeriksa  wilayah  yang diamati bebas dari awan sehingga nilai suhu yang  diperoleh  dari  estimasi  data  digital mempunyai  nilai  bias  yang  kecil  dari  SPL yang sebenarnya.
5.  Perhitungan SPL
Terdapat  beberapa  algoritma  yang  digunakan untuk perhitungan SPL, yang nantinya berbeda
pada konstanta dan koefisien yang digunakan pada lokasi tertentu. (Yusniati, 2006) menggunakan
metode dari hasil pengembangan  McMillin  dan  Crosby,  untuk wilayah  kajian  perairan  Laut  Jawa.  Pemilihan metode ini adalah dianggap paling sesuai untuk perairan  Indonesia  dengan  tingkat  deviasi  ± 0.8 o C  untuk  estimasi  malam  hari  dan  ±  1.5 o C untuk  estimasi  siang  hari  dari  perairan sebenarnya.
Rumus perhitungan SPL berdasarkan McMillin & Crosby (1984) tersebut yaitu:
SPL  =  {Tw4  +  2.702  (Tw4  -  Tw5) – 0.582} - 273 o C
Tw4 = Suhu emisivitas kanal 4, Tw5 = Suhu emisivitas kanal 5.
Penentuan  SPL  dengan  metode  McMillin  & Crosby (1984) menggunakan citra dari kanal 4 dan 5 yang digabung. Keluaran dari proses ini sudah  merupakan  nilai  dari  SPL.  (Nababan  & Simamora,  2012)  melakukan  kajian  SPL  di Perairan  Natuna  menggunakan  algoritma MCSST ( Multi-Channel Sea Surface
Temperature ). Secara umum dari algoritma ini adalah:
SPL = A + B * (T 1 – T 2 ) + T 1 .
Untuk  pengamatan  citra  saat  siang  hari, menggunakan channel 11 dan 12 μm, dengan algoritma berikut:
SPL = 1.0346 * T 11 + 2.5779 * (T 11 -T 12 ) - 283.21.
Pengamatan  citra  malam  hari,  menggunakan channel 3.7 μm, dengan algoritma berikut:
SPL 1 =  1.5018  *  T 3.7 -  0.4930  *  T 11 - 273.34;
SPL 2 =  3.6139  *  T 11 -  2.5789  *  T 12 - 283.18;
SPL 3 =  1.0170  *  T 11 +  0.9694  *  (T 3.7 - T 12 ) - 276.58;
Selain  itu,  (Gaol,  Arhatin,  &  Ling,  2014) menggunanakan  formula  yang  dikembangkan oleh Walton (1988), sebagai berikut:
SPL = α + bT4 + c (T4 – T5) SPL gues
+ d (T4 – T5) (sec ρ – 1)
T4  -  T5  adalah  temperatur  kecerahan kanal 4 dan kanal 5, SPL guess adalah nilai SPL pertama, a, b, c dan d adalah koefisien  yang  diperoleh  dari  analisis regresi  SPL in  situ dan  estimasi  dari satelit, ρ adalah sudut zenit sensor .
MODIS (Moderate Resolution Imaging
Spectroradiometer)
MODIS ( Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer ) merupakan sebuah instrumen  penting  yang  berada  dalam  satelit Terra (EOS AM) dan Aqua (EOS PM). Satelit ini di luncurkan pada tanggal 18 Desember 1999 (Terra) dan 4 Mei 2002 (Aqua) merupakan misi NASA  yang  dapat  mengobservasi  fenomena- fenomena  di  darat,  laut,  dan  atmosfer (Sipayung,  Krismianto,  &  Risyanto,  2016). Satelit  Aqua/Terra  MODIS  mengamati  seluruh permukaan  bumi  setiap  1  hingga  2  hari, memperoleh data dalam 36 kanal pita spektrum (spectral  band)  atau  grup  dari  panjang gelombang  (Annas,  2009). Citra  satelit Aqua/Terra  MODIS ( Moderate  Resolution Imaging Spectroradiometer ) untuk pemantauan dan  kajian  SPL  karena  mempunyai  band thermal dan  resolusi  temporal  yang  tinggi, sehingga  dinamika  perubahan  SPL  dapat diamati secara kontinu  (Hamuna et al., 2015). Sensor MODIS yang  terdapat  pada  satelit Aqua/Terra mempunyai 36 band spectral yang terdiri  dari  (1-19)  band  tampak,  inframerah pada band 26 dan sisanya adalah band thermal (Ayu,  Bangun,  &  Lalu,  2012;  Yati,  Setiawan, Manopo,  Budhiman,  &  Hasyim,  2014).  Untuk satelit Aqua MODIS mengelilingi bumi setiap 1 –  2  hari  dengan  arah lintasan  orbit  dari  kutub selatan  menuju  kutub  utara  ( ascending  node ) pada ketinggian 705 km dan lebar sapuan 2330 km  (NASA  [National  Aeronautics  and  Space Administration],  n.d.;  Sipayung et  al., 2016; Tampubolon, Gustin, & Chayati, 2016). Satelit ini memiliki orbit polar sun-syncronus , melintasi equator pada siang hari mendekati pukul 13.30 waktu  lokal. Image satelit  ini  memiliki  tiga resolusi spasial yaitunya 250 m (Band 1 - Band 2), 500 m (band 3 - band 7), dan 1000m (Band 8 - Band 36). SPL yang diperoleh dapat berupa level  1B  dan  level  2,  perlu  dilakukan  koreksi terlebih  dahulu.  Selain  itu,  SPL  dari  satelit Aqua –MODIS juga  berupa  level  3  komposit dengan  resolusi  spasial  4  km  x  4  km.  Citra satelit Aqua –MODIS level 3 ini sudah terkoreksi radiometrik dan geometrik (Nurheryanto, 2009). Beberapa level dari data satelit MODIS:
1)  Data level 0; data mentah yang diperoleh langsung dari satelit, masih dalam format data transmisi
2)  Data level 1a; data ini telah diperiksa dan direkontruksi, sudah mempunyai informasi waktu  dan  keterangan  koefisien  kalibrasi serta parameter georeference .
3)  Data  level  1b;  data  ini  sudah  disispkan beberapa sub-file berupa data lokasi
geografis,  data  kalibrasi  sensor  untuk konversi perhitungan digital.
4)  Data level 2; data yang dari level 1 sudah dilakukan pemrosesan, menghasilkan produk  data  geofisik  (suhu brightness , radiance , cloud  mask , NDVI , SST , LST , dan fire ).
5)  Data level 2G; mirip dengan level-2, tetapi memuat pixel ke grid mappings hingga file produk.
6)  Data level 3; data parameter geofisik grid bumi,  yang  sudah  dirata-ratakan,  sudah ada  grid  atau rectified dan  pengabungan berdasarkan waktu dan wilayah.
7)  Data level 4; model output atau hasil dari analisis dari data level-0.
Tahapan pemrosesan data satelit modis:
1)  Memasukan data modis Data modis dalam proses ini adalah level 1b,  kanal  20,  31,  32,  dan  layer  sensor zenith (lsz). Data kanal 20, 31, 32 diambil dari data modis 1000m, dan data lsz dari fiel *geo.hdf.
2)  Koreksi bow-tie Hal  ini  termasuk pre-processing data MODIS,  untuk  memperbaiki  data  yng overlap ,  yang  dapat  terjadi  karena peningkatan field of view (IFOV) dari 1 x 1 km  pada  itik  terendah  (nadir)  menjadi sekitar  2  x  5  km  pada  sudut  scan maksimum  (55°)  (Aini,  2007;  Annas, 2009).
3)  Koreksi geometrik Untuk  mereduksi  distorsi  geometrik  dari objek  permukaan  bumi  yang  ada  pada citra,  karena  kelengkungan  permukaan bumi,  dan  hal  lain  seperti  variasi  tinggi satelit, ketegakan satelit dan kecepatnnya. Akibatnya  posisi  spasial  dari  suatu  area pada citra sesuai dengan posisi lapang.
4)  Menghitung Nilai Radiansi Untuk menghitung SPL, data MODIS yang digunakan  adalah  kanal  20,  31  dan  32. Kanal  20,  31,  32,  masih  dalam  bentuk digital number (unit 16) dikalibrasi menjadi nilai radiansi dengan rumus:
𝐿 𝑖 = 𝑟𝑎𝑑𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒_𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑠(𝑆𝐼 𝑖 − 𝑟𝑎𝑑𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒_𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡𝑠)
L i =  radiansi  kanal  I,  SI i =  skala  integer kanal I (digital number)
Radiance_scales  dan  radiance_offsets diperoleh  dari  atribut  yang  terdapat  pada file  hdf,  disesuaikan  dengan  kanal  yang akan dikalibrasi.
5)  Menghitung nilai suhu brightness Selanjutnya  dihitung  suhu  kecerahan menggunakan  persamaan  invers  fungsi Planck ( black  body  radiation ),  dengan
anggapan  bumi  mempunyai  suhu  kamar berkisar 300 K:
T b (λ) = 𝐶2 λln ( 𝐶1 λ5𝜋𝐿𝜆 +1)
T b =  suhu  kecerahan  kanal  b  (K),  L  = radiansi  spektral  (Wm -2 nm -1 sr -1 ),  λ= panjang gelombang (m), C 1 = 1.1910659 x 10 -5 m -1 Wsr -1 cm 4 , C 2 = 1.438833 cm K.
6)  Menghitung Suhu Permukaan Laut Perhitungan  suhu  permukaan  laut  dapat dihitung  dengan  menggunakan  rumus yang  terdapat  pada  ATBD-MOD-25, Infrared  Sea  Surface  Temperature ,  yaitu Algoritma Infra Merah Thermal:
modis_sst = c1 + c2 * T 31 + c3 * T 31 32 + c 4 *(sec(θ) -1) * T 31 32
T 31 = suhu kecerahan kanal 31, T 31 32 = perbedaan suhu kecerahan (kanal 32 - kanal 31), θ = sudut zenith satelit.
Selain itu, juga digunakan formula Minnet (Suwargana & Arief, 2004; Zahroh & Sukojo, 2016), seperti berikut:
SPL  =  -0.0024  +  3.53TB 31 -  2.52TB 32 - 0.582 - 273
SPL: suhu permukaan laut ( o C), TB 31 dan TB 32 menyatakan nilai brightness temperature dari band 31 dan band 32.

## LANDSAT
Landsat  diluncurkan  pertama  kali  pada  tahun 1972 dengan nama ERTS-1 ( Earth Resources Technology Satellite-1 ). Satelit Landsat berada pada orbit ketinggian 705 Km. Awal peluncuran,  orbit  Landsat  berada  pada ketinggian  920  Km.  Dengan  mengurangi ketinggian orbit dari 920 Km  menjadi 705 Km, resolusi  spasial  meningkat  dari  80  m  menjadi 30  m.  Setelah  lebih  dari  40  tahun,  seri  dari satelit  Landsat  menyediakan  perekaman  data temporal  terpanjang  pada  data  multispektral resolusi sedang untuk permukaan bumi secara global.  Landsat  telah  merekam  dengan  baik sekali tanpa rusak, membuktikan sumber yang unik untuk  membantu  ilmuan  pada  jarak  yang luas/lebar  dalam  mengatur/mengelola  bumi berupa  perairan,  hutan,  dah  lain-lainnya (USGS  [U.S.  Gelogical  Survey],  n.d.).  Satelit Landsat  yang  digunakan  untuk  pendeteksian SPL  adalah  Landsat-8.  Satelit  ini  memiliki sensor operational  land  imager (OLI)  yang serupa  dengan  sensor  ETM+  dari  Landsat-7, mempunyai  band  10  ( thermal  infrared-1 dengan  λ:  10.20  –  11.19  μm)  dan  band  11 ( thermal  Infrared-2 dengan  λ:  11.50  –  12.51 μm), dengan resolusi 100 m yang di resampling
menjadi 30 m  (Arief et al., 2015). Kedua band tersebut, secara spasial memberikan informasi suhu  permukaan  laut  atau  suhu  permukaan tanah  yang  lebih  detil.  Secara  keseluruhan, satelit  landsat-8  terdri  dari  (Irons,  Dwyer,  & Barsi, 2012;  Knight & Kvaran, 2014): band 1 - coastal/aerosol (λ: 0.433 – 0.453 μm), band 2 – blue (λ: 0.450 – 0.515 μm), band 3 – green (λ: 0.525 –  0.600  μm),  band  4  –  red  (λ:  0.630  – 0.680 μm), band 5 – near infrared/NIR (λ: 0.845 –  0.885  μm),  band  6  –  short  wavelength infrared/SWIR1 (λ: 1.560 – 1.660 μm), band 7 –  short  wavelength  infrared/SWIR2  (λ:  2.10  – 2.30  μm),  band  8  -  pancromatic  (λ:  0.500  – 0,680  μm),  band  9  –  cirrus  (λ:  1.360  –  1.390 μm),  band  10  -    long  wavelength infrared/ thermal  infrared-1 (λ:  10.20  –  11.19 μm),  dan  band  11  -  long  wavelength infrared/ thermal  Infrared-2 (λ:  11.50  –  12.51 μm). Untuk band 1 hingga band 7 dan band 9 memiliki resolusi 30 m, sedangkan untuk band 10 dan 11 hanya memiliki resolusi spasial 100 namun  diresampling  menjadi  30  m  (USGS [U.S. Geological Survey], n.d.). Berikut proses dalam analisis citra Landsat 8 untuk SPL:
1)  Pengumpulan  data,  koreksi  radiometrik, dan  resampling  (band  10  dan  band  11, dari resolusi 100 m menjadi 30 m). Untuk resampling,  diperlukan  data  lapang  dan pengkoreksian geometik
untuk penyamaan
koordinat citra dan
pengukuran lapang.
2)  Perhitungan radiansi citra, dengan formula
L λ = M L *digital number + A L  M L : radiance multiplier/band specific multiplicative rescaling  factor=3.3420*10 -4 ;  A L :  band specific radiance  additive rescaling  factor band = 0.1.
3)  Menghitung temperatur kecerahan
(brightness  temperature)  (T b = 𝐾2 Ln ( 𝐾1 Lλ +1) )
(Arief et  al., 2015;  Jaelani  &  Alfatinah,
2017;  Syariz et  al., 2015;  USGS  [U.S. Geological Survey], 2013).
4)  Mengkorelasikan  suhu  pengamatan  (T p ) dengan suhu kecerahan (T b ) dari band 10 dan  band  11,  diperoleh  fungsi  korelasi polinomial dalam 2 dimensi.
5)  Membangun model estimasi SPL berdasarkan  korelasi  Tp  dengan  T b dan T b .
6)  Diperoleh  model  estimasi  SPL,  yaitu model polinomial orde 3 dalam 3 dimensi:
𝑇 (𝑋 10 ,𝑋 11 ) =   ∑ 𝑎 𝑛 𝑋 10 𝑛 + 𝑏 𝑛 𝑋 11 𝑛 3 𝑛=0 ; a n dan b n adalah  konstanta  yang  ditentukan  secara empiris.
Formula  lainnya  yang  digunakan  dalam perhitungan SPL pada satelit Landsat adalah:

## Algoritma Plank:
𝑇 𝑠 = 𝐵𝑇 [1+( 𝜆 𝐵𝑇 ρ ).𝑙𝑛𝜀] T s :  SPL  (K);  BT:  suhu kecerahan  (brightness  temperat ure,  K);  λ: panjang  gelombang, ρ : (h*c/σ)=  1.438*10 -2 mK; ε: spektral emisivitas (Jaelani & Alfatinah, 2017;  Ndossi,  Avdan,  Ndossi,  &  Avdan, 2016).
Algoritma MWA (Mono-Window Algorithm):
𝑇 𝑠 = 𝑎 𝑖 (1 − 𝐶 𝑖 − 𝐷 𝑖 ) + [𝑏 𝑖 (1 − 𝐶 𝑖 − 𝐷 𝑖 ) + 𝐶 𝑖 + 𝐷 𝑖 ]𝑇 𝑖 − 𝐷 𝑖 𝑇 𝑎 𝐶 𝑖
T s :  SPL  (K); T i :  suhu  kecerahan  (brightness temperature, K); T a : rataan suhu atmosfer; a i = -67.355351; b i = 0.458606. C i = ε i * τ i ; Di = (1- τ i )[1+(1+ ε i ) τ i ]; ε i :  emisivitas  permukaan; τ i : transmitansi atmosfer
( atmospheric transmittance )  (Jaelani  &  Alfatinah,  2017; Ndossi et al., 2016).
Algoritma Split Window Algorithm (SWA):
𝑇 𝑠 =   𝐵𝑇 10 + (2.946 ∗ (𝐵𝑇 10 −  𝐵𝑇 11 ))
− 0.038
T s : SPL ( o C); BT 10 dan BT 11 : suhu kecerahan
(brightness temperature, K) (Cahyono,
Armono, & Saptarini, 2017; Jaelani & Alfatinah, 2017; Ritchie & Charles, 2001).
Pada  algoritma  SWA  ini,  oleh  (Bayat  & Hasanlou,  2016)  juga  dilakukan  pengkajian SPL dengan beberapa formula, sperti berikut:
MCSST = a 0 + a 1 T i + a 2 (T i – T j ) NLSST = a 0 + a 1 T i + a 2 (T i – T j )
Ts = a 0 + a 1 T i + a 2 (T i – T j ) + a 3 (T i – T j ) 2
Formula yang dikembangkan oleh (Syariz et al., 2015), dimana band 10 menggunakan persamaan:
y =−0.0835 x + 31.192 y = −0.0273 x 2 + 0.7474 x + 43.461 y = −0.0054 x 3 + 0.2166 x 2 – 2.9425 x + 43.461
Untuk  band  11  menggunakan  persamaan:  y =−0.0996 x + 30.899
y =
−0.0273 x 2 + 0.7474 x + 43.461
y = −0.0054 x 3 + 0.2166 x 2 – 2.9425 x + 43.461
Nilai x adalah suhu kecerahan ( brightness temperature , o C), y adalah estimasi nilai SPL ( o C) (Jaelani & Alfatinah, 2017; Syariz et al., 2015).
TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) /  AMSR-E ( Advanced  Microwave  Scanning Radiometer) / Sensor Microwave
Satelit  TRMM  ( Tropical  Rainfall  Measuring Mission’s ) dengan sensor microwave ( advanced microwave scanning radiometer /AMRS),
dirancang untuk pengukuran radiasi bumi pada daerah spektral 7 - 90 GHz. Polarisasi, frekuensi, dan pemilihan sudut  miring  sensor  AMRS  berbeda  dengan sensor  radiometer  satelit  sebelumnya  seperti SeaSat,  Nimbus-7,  SSM,  dan  TRMM.  Hal  ini memungkinkan sensor AMRS untuk mendapatkan 4 parameter penting seperti suhu permukaan laut dengan ketelitian (rms) 0.5 K, kecepatan angin permukaan ketelitian 1.0 m/s, kandungan  uap  air  vertikal  ketelitian  1,0  mm, dan  kandungan  uap  air  dalam  awan  secara vertikal  ketelitian  0.02  mm  (Hasyim,  Sulma,  & Hartuti,  2010;  Wentz  &  Meissner,  2007). Pengujian yang dilakukan terhadap pengukuran buoy ,  menunjukkan  ketelitian  rms sebesar 0.5 – 0.7 C (Hasyim et al., 2010).
1.  Dasar  Algoritma  SPLWentz  dan  Meissner (2007) mengatakan bahwa diantara frekuensi  4  dan  11  GHz,  suhu  brightness (T B )  pada  permukaan  laut  sangat  besar pengaruhnya terhadap SPL. Selain terhadap  SPL,  T B juga  bergantung  pada kekasaran ( roughness ) permukaan laut dan suhu udara, serta profil uap air. Kekasaran permukaan  laut  sangat  berkaitan  dengan angin lokal,  biasa  diukur  pada lokasi  dekat permukaan  berupa  kecepatan  dan  arah angin. Tanda spektral dan polarimetrik pada kekasaran  permukaan  dan  udara  sangat nyata sebagai penentu SPL, dan pengaruh dari  kondisi  tersebut  dapat  ditentukan dwngan memberikan pengamatan bersamaan  pada  frekuensi  bertingkat  dan membuat  pola  tertentu.  AMRS-E  memiliki 10  channel  terhubung  pada  5 frekuensi  (7, 11, 19, 24 and 37 GHz) dan 2 polarisasi (v- pol  and  h-pol).  Chanel  tersebut  dilakukan pengaturan untuk memisahkan antara data SPL, angin, dan sinyal udara (kelembaban/uap air, awan, dan hujan).
2.  Formula dasar dari algoritma SPL
𝑃 1𝑗 =   𝑎 0𝑗 +   ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑡 𝑖 +  𝑏 𝑖𝑗 𝑡 𝑖 2 10 𝑖=1 𝑡 𝑖 = 𝑇 𝐵𝑖 − 150
semua channel kecuali channel 24 GHz 𝑡 𝑖 =   − ln(290 − 𝑇 𝐵𝑖 ) untuk  kedua channel 24 GHz
J  =  1  menunjukkan  SPL  ( P 11 ),  T Bi menunjukkan  suhu  brightness  untuk channel i , α ij dan b ij koefisien regresi.
Bagaimanapun,  hubungan  antara  T B dengan SPL dan angin tidak linear. Oleh karena itu, kita menambahkan tingkatan ke dua pada keterangan  algoritma,  suatu  pengaturan  lebih luas  dibatasi  pada  keterangan  algoritma  yang digunakan tersebut. Algoritma SPL ini diusahakan  memperoleh  ketelitian  hingga ±1.5 o C.
3.  Algoritma SPL dan Pengolahan
(Hasyim et al., 2010) menjelaskan bahwa tahap awal dengan melakukan perhitungan SPL (Ts), secara khusus diperoleh dengan rumus regresi non-linier dan algoritma iterasi seperti berikut:
𝑇 𝑠 =   Ť 𝑠 + 𝜀 𝑇𝑠
Ts = suhu permukaan laut pada resolusi yang  lebih  tinggi,  Ťs  =  dihitung  untuk resolusi  Ts  yang leih  rendah,  dan 𝜀 𝑇𝑠 = rms error berdasarkan dugaan.
Tahapan  yang  dilakukan  diantara  perolehan data  SPL  dari  sensor Microwave /AMSR-E, dalam  kondisi  tertutup  awan  sekalipun, dilakukan cropping  area (sesuai  wilayah kajian).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Menurut  (Gaol et  al., 2014)  SPL  rata-rata  di perairan Indonesia, secara umum pada musim barat lebih tinggi dari pada musim timur, kecuali pada perairan timur Sumatera yang pada bulan Januari dan Februari SPL lebih rendah sebesar 26.5-27.5 o C.  Secara  rata-rata  SPL  di  perairan Indonesia  adalah  26-31 o C.  Hasil  ini  diperoleh dari  perhitungan  pada  citra  satelit  NOA- AVHRR,  data  rata-rata  bulanan  tahun  1993 –
2003.  Sekitar  pada  bulan  Maret,  SPL  seluruh perairan Indonesia berkisar antara 28.5-29.5 o C relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  pada  bulan- bulan lainnya (Gambar 1 dan 2). Pola distribusi SPL  di  Indonesia  dapat  dipengaruhi  oleh kondisi  perairan  di  Pasifik  dan  Samudera Hindia.  Arus  Katulistiwa  Selatan  (AKS)  di Samudra  Hindia  umumnya  mengalir  ke  arah barat. Pada musim timur angin Muson tenggara membuat  AKS  semakin  melebar  ke  utara bergerak  sepanjang  pantai  selatan  Jawa-Bali- Sumbawa kemudian memaksanya berbelok ke arah  Barat  Daya.  Saat  itu  arus  permukaan menunjukkan  pola  anti-siklonik  membawa massa  air  permukaan  keluar  menjauhi  pantai selatan  Jawa-Bali-Sumbawa  akibatnya  terjadi kekosongan di sepanjang pantai selatan Jawa sehingga terjadi upwelling mulai bulan Mei dan berakhir bulan Oktober. Selain pengaruh angin Muson, SPL di perairan Indonesia dipengaruhi fenomena iklim global seperti El Nino dan IOD. SPL  di  perairan  yang  berhubungan  dengan Samudra  Hindia  secara  signifikan  dipengaruhi oleh fenomena IOD (Gaol et al., 2014). Pada
saat fase IOD positif terjadi anomali negatif SPL di  pantai  barat  Sumatra,  Jawa-Bali-Sumbawa hingga perairan Arafura, SPL menurun secara tajam mencapai 3 o C. Pada saat El Nino SPL di perairan  yang  berhubungan  dengan  Samudra
Pasifik  cenderung  meningkat.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  SPL  estimasi  dari  satelit NOAA-AVHRR  mempunyai  akurasi  >  90  % dengan  rata-rata  selisih  nilai  SPL  in  situ  dan citra satelit sebesar 0.2 o C (Gambar 3.a).
Sumber: Gaol et al. (2014) Gambar 1. Peta distribusi suhu permukaan laut bulanan (Jan-Jun) di Perairan Indonesia
Sumber: Gaol et al. (2014)
Gambar 2. Peta distribusi suhu permukaan laut bulanan (Jul-Des) di Perairan Indonesia
Sumber: Gaol et al. (2014)
Gambar 3. a. sebaran perbedaan data suhu pada citra dan data lapang; b. fluktuasi suhu permukaan laut perekaman siang dan malam.
Sumber: (Sipayung et al., 2016). Gambar  4. Suhu  permukaan  laut  di  Indonesia  dengan  Terra/Aqua  MODIS grided Desember  2014, Januari, Juli, dan Agustus 2015.
Berdasarkan  waktu  perekaman  sensor  satelit, SPL hasil perekaman siang hari lebih tinggi dari pada perekaman malam hari dengan rata-rata perbedaan  sekitar  1 o C  (Gambar  3.b).  Variasi SPL  akibat  pengaruh  musim  dan  iklim  global serta  waktu  perekaman  sensor  satelit  perlu dipertimbangkan  untuk  pembuat  peta  umum SPL yang berlaku di perairan Indonesia  (Gaol et  al., 2014).  Hasil  kajian  SPL  oleh  (Sipayung et  al., 2016)  dengan  menggunakan  satelit MODIS  di  perairan  Indonesia  dapat  terlihat pada  Gambar  4.  Hasil  SPL  yang  diperoleh merupakan  ekstraksi  data  satelit Terra / Aqua MODIS  suhu  dan  uap  air  pada bulan  Juli  dan Agustus  2015  dari  data swath harian  menjadi data grided bulanan.  Terlihat  pada  bulan Desember 2014 dan Januari 2015 (Gambar 4.a dan  4.b),  diperoleh  data  citra  yang  banyak dipengaruhi  awan,  sehingga  data  SPL  hanya sedikit dan tidak dapat menginterpretasi kondisi SPL  perairan  Indonesia.  Data  cukup  baik diperoleh  pada  bulan  Juli-Agustus  2015. Kondisi  SPL  di  Inonesia  terlihat  cukup  tinggi pada  bulan  Juli  2015  dengan  kisaran  29.1- 29.8 o C  (Gambar  4.d),  terutama  pada  perairan bagian utara Indonesia. Pada bulan-bulan Juli dan  Agustus,  merupakan  terjadinya  angin muson tenggara (musim timur), sehingga angin bergerak dari arah tenggara (Australia) menuju daratan  Asia.  Hal  ini  menyebabkan  pada perairan  bagian  selatan  Indonesia  memiliki SPL yang lebih rendah. Hasil pengukuran SPL
dari  satelit  MODIS  ini  diperoleh  nilai  koefisien korelasi  rata-rata  sebesar  r=0.72  dan  RMSE= 0.74 o C.
Dibandingkan  dengan  hasil  Sunarernanda  et al. (2017), hasil yang diperoleh (Sipayung et al., 2016)  tersebut  sedikit  lebih  tinggi.  Namun masih  dapat  menginterpretasikan  SPL  dalam skala yang regiaonal di Indonesia. Pada kajian paling timur perairan Indonesia yang dilakukan oleh  (Sunarernanda et  al., 2017),  diperoleh hasil bahwa pada perairan bagian utara Papua terjadi  penurunan  kondisi  SPL  sejak  tahun 2010 –  2012.  Hal  ini  diperoleh  dari  hasil interpretasi menggunakan satelit NOAA- AVHRR,  juga  satelit  MODIS  sebagai  data pembanding,  serta  data  lapang  dari Buoy . Kisaran SPL rata-rata tahunan di perairan utara Papua  adalah  sekitar  29.11-29.65 o C  (hasil estimasi satelit NOAA), sedangkan pengukuran di  lapang  ( Buoy )  memiliki  kisaran  rata-rata tahunan SPL sebesar 29.53-29.89 o C (Gambar
5). Menurut Sunarernanda et al. (2017) bahwa nilai  rata-rata  RMSE  terkecil  terdapat  pada pengukuran SPL menggunakan NOAA- AVHRR  dengan  rata-rata  bias  sebesar  -0.43 dan rata-rata RMSE 0.2228 o C. Artinya kesalahan  yang  diperoleh  dari  satelit  NOAA- AVHRR  dalam  mengukur  SPL  cukup  kecil, sehingga citra tersebut memiliki data yang baik dan  cukup  sesuai  dengan  SPL  yang  terjadi sebenarnya di lapang.
(a) (b) (c) (d) (e) (f)

## Tanto, Deteksi Suhu Permukaan Permukaan laut (SPL)
Sumber: Sunarernanda et al. (2017) Gambar 5. Hasil suhu permukaan laut data satelit NOAA dan pengukuran lapang
Sumber: Sunarernanda et al. (2017)
Gambar 6. Hasil suhu permukaan laut data satelit MODIS ( Aqua ) dan pengukuran lapang
Sumber: Sunarernanda et al. (2017). Gambar 7. Hasil suhu permukaan laut data satelit MODIS ( Terra ) dan pengukuran lapang
Gambar  6  dan  Gambar  7  menampilkan  hasil pengukuran  dengan  satelit  MODIS  ( Aqua dan Terra ).  Hasil  SPL  data  satelit  MODIS  ( Aqua ) adalah  sebesar  29.10-29.36°C,  data  satelit MODIS  ( Terra )  sebesar  28.88-29.19°C.  dari hasil-hasil  yang  diperoleh  tersebut,  terdapat kesesuaian antara data citra satelit (NOAA dan MODIS)  dengan  data  lapang Buoy ,  meskipun nilainya  sedikit  berbeda  namun  pola  yang dihasilkan  sama  yaitu  sama-sama  mengalami penurunan  dari  tahun  2010  ke  tahun  2011, kemudian  dari  tahun  2011  ke  tahun  2012 (Sunarernanda et  al., 2017).  Namun  nilai RMSE  yang  diperoleh  dari  interpretasi  citra MODIS  yaitu  0.2461°C  ( Aqua )  dan  0.4854°C ( Terra ) sedikit lebih tinggi dari hasil interpretasi satelit  NOAA.  Dari  nilai  RMSE  tersebut  juga
terlihat  perbedaan  dalam  pengukuran  oleh satelit MODIS ( Aqua dan Terra ), dimana terlihat bahwa  satelit Aqua -MODIS  lebih  baik  dan cukup tepat dalam interpretasi SPL dibandingkan  dengan  satelit Terra -MODIS.
(Hamuna et  al., 2015)  juga  melakukan  kajian pada perairan Jayapura dengan estimasi satelit MODIS  data  selama  4  tahun  (2011-2015). Umumnya SPL rata-rata bulanan pada perairan Jayapura  hangat,  berkisar  antara  25-31 o C, dengan  dominan  suhu  antara  27-29 o C.  SPL pada  perairan  Jayapura  mengalami  variasi secara  musiman,  tentunya  hampir  sama dengan kajian SPL yang dilakukan di beberapa lokasi pada perairan Indonesia.
Sumber: Hamuna et al. (2015) Gambar  8. (a)  Variabilitas  temporal  SPL  dan  (b)  Variabilitas  SPL  rata-rata  bulanan  (musim)  pada perairan Jayapura (2011-2015)
Sumber: Qu et al. (2005) Gambar 9. Variabilitas SPL (satelit TRMM, 1997-2004), a) musim, b) tahunan
Sumber: Qu et al. (2005) Gambar 10. SPL rata-rata bulanan (satelit TRMM, 1997-2004), a) Agustus, b) Februari
Berdasarkan  estimasi  citra  satelit  TRRM dengan sensor microwave , sebaran SPL pada perairan  Indonesia  data  bulan  Januari  - Desember  2008  dengan  kisaran  21-31ºC (Hasyim et  al., 2010).  Sebaran  SPL  tertinggi terjadi pada bulan Januari, Februari, Maret, dan April, terutama pada perairan Indonesia bagian utara  dan  timur,  sedangkan  SPL  terendah terjadi  pada  bulan  Juni,  Juli  dan  Agustus terutama  pada  perairan  Indonesia  bagian selatan.  Hal  ini  tentunya  berkaitan  dengan musim  (angin  muson).  Selain  itu,  terjadinya SPL  dengan  nilai  terendah  mencapai  kisaran 23-26ºC, mencirikan terjadinya upwelling pada perairan  Indonesia  bagian  selatan,  terutama selatan  Jawa,  selatan  Flores  (selatan  Selat Makasar). Variabilitas SPL mempunyai pengaruh yang penting terhadap sistem ekologi kelautan  di  Indonesia  (Qu,  Du,  Strachan, Meyers,  &  Slingo,  2005).  Nilai  SPL  (estimasi satelit TRMM 1997-2004) terbesar terjadi pada
perairan Timor, Arafuru, Banda, dan Laut Cina Selatan, dimana puncak SPL dengan variabilitas melebihi 4 o C (Gambar 9). Nilai rata- rata  bulanan  SPL  (data  1997-2005)  adalah kisaran  25-30.5 o C  (Gambar  10).  Terlihat  dari Gambar  10  bahwa  musim  (angin  muson) sangat  berpengaruh  terhadap  kondisi  SPL  di perairan  Indonesia.  Pada  saat  angin  muson barat, angin terutama datang dari daratan Asia menuju  daratan  Australia  sehingga  perairan Indonesia  pada  bagian  selatan  lebih  hangat dibandingkan  bagian  utara  (Gambar  10.b). Sebaliknya pada saat angin muson Timur, arah angin dari tenggara (daratan Australia) menuju daratan  Asia,  terlihat  kondisi  SPL  perairan Indonesia bagian selatan menjadi lebih rendah (Gambar  10.a).  Kondisi  SPL  perairan  selatan Indonesia  yang rendah  sekitar  bulan  Agustus, ditandai  juga  dengan  terjadinya  fenomena upwelling .
(a) (b)

## Tanto, Deteksi Suhu Permukaan Permukaan laut (SPL)
sumber: Chelton & Wentz. (2005) Gambar 11. Perbandingan estimasi SPL dengan sensor AVHRR dan AMSR/Microwave
Sumber: Yusniati (2006). Gambar 12. Sebaran SPL; (a1-a3) tanggal 7, 17, dan 29 Juli 2001, (b1-b3) tanggal 8, 14, dan 27 Agustus 2001, dan (c1-c3) tanggal 7, 14, dan 20 September 2001
Pada  perairan  Indonesia,  penggunaan  sensor microwave untuk  estimasi  SPL  belum  banyak dilakukan.  Akurasi  dari  penggunaan  sensor microwave untuk estimasi SPL dapat mencapai 0.5 o C  (Chelton  &  Wentz,  2005).  Penggunaan sensor microwave juga menghindari gangguan dari atmosfer terutama tutupan awan (Gambar 11).
Hasil  kajian  (Nababan  &  Simamora,  2012) terkait SPL dengan satelit NOAA (1998 – 2009) di  Perairan  Natuna  berkisar  antara  23.46- 31.95 o C. Secara umum SPL tinggi terjadi pada
musim  timur  (Mei-Agustus).  Variabilitas  SPL berkisar  antara  23.46-30.88°C  pada  musim barat  dan  lebih  rendah  dibandingkan  dengan musim timur sebesar 27.91-31.95°C. Selain itu, nilai SPL cenderung lebih rendah pada daerah offshore dan menigkat menuju perairan pantai.
Hasil estimasi MODIS (bulan November 2015) pada  perairan  Kepulauan  Riau  berkisar  20 – 29.1 o C (Tampubolon et al., 2016). Nilai RMSE rata-rata  citra  Aqua  MODIS  adalah  0.1022 o C, cukup  rendah  dan  memenuhi  toleransi  nilai RMSE yang diperbolehkan. Ke dua pengukuran  SPL  pada  perairan  Natuna
(a1)
(a2) (b1) (b2) (c1) (c2) (a3) (b3) (c3)
(NOAA) dan Perairan Kepulauan Riau (MODIS)  memiliki  hasil  yang  cukup  mirip, dimana  terjadi  kondisi  SPL  lebih  rendah  pada musim barat.
Menurut  (Yusniati,  2006),  pada  bulan  Juli, Agustus, dan September di perairan Laut Jawa diperoleh nilai SPL rata-rata bulanan sekitar 22- 31 o C, terutama dengan suhu dominan 24-26 o C (Juli  dan  Agustus)  (Gambar  12.a1-12.a3  dan 13.b1-13.b3).  Pada  bagian  utaranya  berkisar 25-31 o C, sedangkan bagian selatan lebih tinggi (27-31 o C).  Pergerakan  SPL  pada  musim  timur sangat  dipengaruhi  oleh  pola  angin  dan  pola arus  permukaan.  Pada  musim  timur,  SPL  di perairan  Laut  Jawa  cenderung  lebih  rendah, terutama  di  bagian  barat.  Adanya upwelling di Laut Banda, yang membawa masa air dingin ke arah  Laut  Flores  kemudian  masuk  ke  dalam perairan Laut Jawa. Sehingga masa air hangat yang  ada  di  perairan  Laut  Jawa  terdesak  ke
arah  barat.  Pada  saat  musim  timur  masa  air perairan  selatan  Jawa – Sumbawa  mengalami kondisi  SPL  terendah  akibat pergerakan  angin muson tenggara (Tubalawony, 2009).
Sedangkan  saat  musim  barat  bertiup  angin muson  barat  laut,  dapat  meningkatkan  SPL  di sepanjang  perairan  selatan  Jawa – Sumbawa.
Sebaran SPL bulanan rata-rata selama  musim musim  timur  di  perairan  selatan  Jawa- Sumbawa  sebesar  25.76 –  28.92 o C  (estimasi NOAA tahun 1990-2005). Kondisi pada musim barat,  pada  perairan  Bali-Sumbawa  bagian selatan,  terjadi  suplai  air  hangat  dengan  SPL rata-rata  sebesar  28.41 –  29.94 o C.  Secara spasial,  sebaran  SPL  pada  lokasi  perairan  ini menunjukkan  variabilitas  yang  cukup  tinggi yang dapat disebabkan oleh dinamika massa air (pengaruh  musim).  Secara  temporal,  terlihat perubahan pola musimannya dengan pengaruh tiupan angin muson.
Sumber: Jaelani & Alfatinah (2017)
Gambar 13. SPL beberapa perairan di Indonesia (estimasi Landsat)

## Tanto, Deteksi Suhu Permukaan Permukaan laut (SPL)
Sumber: Bayat & Hasanlou (2016)
Gambar 14. Akurasi SPL dengan estimasi citra Landsat
Untuk  penggunaan  satelit  LANDSAT  dalam estimasi  SPL  terutama  pada  LANDSAT-8 Operational Land Imager (OLI), memiliki sensor thermal  infrared (TIRS).  Namun  untuk  kajian SPL  di  perairan  Indonesia  tidak  banyak dilakukan/ditemukan. Landsat 8 dengan sensor thermal brightness temperature memiliki hubangan yang mendekati terhadap pengukuran SPL, dengan nilai r 2 ( determination coefficient ) di atas 0.600 dan Normalized Mean Absolute  Error (RMSE)  sebesar  0.912  dan 0.028 (Syariz et al., 2015). (Jaelani & Alfatinah, 2017) mengkaji SPL pada beberapa perairan di Indonesia  menggunakan  LANDSAT  8,  dengan berbagai  formula  yang  digunakan.  Sekitar perairan  Bali  memiliki  kisaran  SPL  27.353 – 28.243 o C  (formula  Syariz),  16.923  -  19.073 o C (formula  Plank),  20.323  -  22.415 o C  (formula MWA),  27.84 –  30.232 o C  (formula  SWA).  Dari ke 4 formula yang digunakan, diperoleh NMAE terendah pada formula Syariz sebesar 2.408% dan  formula  SWA  sebesar  9.865%.  Perairan Madura  (Bangkalan)  dengan  SPL  sebesar 21.153 –  28.243 o C  (formula  Syariz),  23.695  - 28.75 o C  (formula  Plank),  23.627  -  28.679 o C (formula  MWA),  25.796 –  36.618 o C  (formula SWA). Pada kondisi SPL yang diperoleh NMAE terendah  terdapat  pada  formula  SWA  sebesar 4.204%.  Pada  perairan  Poteran  (Madura) dengan SPL sebesar 28.88 – 31.997 o C (formula Syariz), -0.5 - 10.934 o C (formula Plank), -0.604 - 10.871 o C (formula MWA), 22.175 – 34.081 o C (formula SWA). NMAE terendah masih terdapat pada  formula  SWA  sebesar  3.452%  dan formula Syariz sebesar 0.218%. Pada Perairan Bombana  (Sulawesi  Tenggara)  diperoleh  SPL sebesar  28.549 –  28.611 o C  (formula  Syariz), 23.011  -  23.644 o C  (formula  Plank),  22.999  - 23.632 o C  (formula  MWA),  32.848 –  33.641 o C (formula SWA). NMAE terendah masih terdapat pada  formula  SWA  sebesar  6.225%.  Bahkan (Bayat  &  Hasanlou,  2016)  menghasilkan estimasi  SPL  menggunakan  citra  Landsat dengan  koefisien  korelasi  r 2 sebesar  0.95  dan RMSE=0.24 K menggunakan formula/algoritma NLSST (Gambar 14).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Rata-rata  SPL  di  perairan  Indonesia  (NOAA, 1993 – 2003) adalah 26-31 o C, memiliki akurasi >90  %,  selisih  nilai  SPL  dengan  pengukuran lapang  sebesar  0.2 o C.  Kondisi  SPL  di Indonesia  cukup  tinggi  pada  bulan  Juli  2015 dengan kisaran 29.1-29.8 o C (estimasi MODIS), nilai koefisien korelasi r=0.72 dan RMSE ( Root Mean  Square  Error )  =  0.74.  Akurasi  sensor microwave dalam  estimasi  SPL  mencapai 0.5°C,  bebas  dari  pengaruh  tutupan  awan. Sebaran  SPL  (TRMM  tahun  2008)  pada perairan  Indonesia  sebesar  21-31ºC.  Pada perairan  timur  Indonesia  (utara  Papua),  hasil SPL  estimasi  MODIS  ( Aqua )  adalah  sebesar 29.10-29.36°C, MODIS ( Terra ) sebesar 28.88- 29.19°C.  Nilai  RMSE  yang  diperoleh  dari interpretasi  citra  MODIS  yaitu  0.2461  ( Aqua ) dan 0.4854 ( Terra ). Pada perairan utara Papua ini,  nilai  SPL  rata-rata  (estimasi  NOAA,  tahun 2010-2012)  sebesar  29.11-29.65 o C  dengan bias sebesar -0.43 dan rata-rata RMSE 0.2228 o C.  Akurasi  sensor  microwave  dalam  estimasi SPL  mencapai  0.5°C,  bebas  dari  pengaruh tutupan awan. Sebaran
SPL (TRMM/ Microwave tahun 2008) pada perairan Indonesia  sebesar  21-31ºC.  Menggunakan formula/algoritma NLSST diperoleh hasil estimasi SST lebih baik dengan nilai koefisien korelasi hingga 0.95 dan RMSE 0.24 K.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih penulis sampaikan kepada Bapak Dr.  Ir.  Bisman  Nababan,  M.Sc,  yang  telah  me review isi dari makalah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Aini,  M.  Q.  (2007).  Kajian  Distribusi  Potensi Fitoplankton  Di  Sebagian  Laut  Utara Jawa  Mengunakan  Citra  MODIS.  In Proceeding Geo-Marine Research Forum 2007 .
Annas,  R.  (2009).  Pemanfaatan  Data  Satelit
MODIS Untuk Menentukan Suhu
Permukaan Laut. Fakultas Teknik. Universitas Indonesia , 1 –10. Arief, M., Adawiah, S. W., Parwati, E., Hamzah, R., & Prayogo, T. (2015). Pengembangan Model  Ekstraksi  Suhu  Permukaan  Laut Menggunakan  Data  Satelit  Landsat  8 (Studi  Kasus  Teluk  Lampung). Jurnal Penginderaan Jauh , 12 (2), 107 –122. Ayu,  D.,  Bangun,  M.,  &  Lalu,  M.  (2012). Studi Perubahan Suhu Permukaan Laut . ITS.
Bayat,  F.,  &  Hasanlou,  M.  (2016).  Feasibility
Study of Landsat-8 Imagery For Retrieving  Sea  Surface  Temperature
(Case  Study  Persian  Gulf).  In Remote
Sensing and Spatial Information Science (Vol. XLI, pp. 1107 –1110). https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XLI- B8-1107-2016
Cahyono, A. B., Armono, H. D., & Saptarini, D. (2017).  Estimation  of  Sea  Surface Temperature ( SST ) Using Split Window Methods for Monitoring Industrial Activity in Coastal Area, (Januari).
Chelton,  D.  B.,  &  Wentz,  F.  J.  (2005).  Global
Microwave  Satellite  Observations  of  Sea
Surface  Temperature  for  Numerical
Weather Prediction and Climate Research. Americal Meterological Society Journal , (AUGUST), 1097 –1115. https://doi.org/10.1175/BAMS-86-8-1097 Gaol, J. L., Arhatin, R. E., & Ling, M. M. (2014). Pemetaan  Suhu  Permukaan  Laut  Dari Satelit  Di  Perairan  Indonesia  Untuk Mendukung “One Map Policy.” In Seminar Nasional  Penginderaan  Jauh  2014 (pp. 433 –442).
Hamuna,  B.,  Paulangan,  Y.  P.,  &  Dimara,  L. (2015).  Kajian  Suhu  Permukaan  Laut Mengunakan Data Satelit Aqua-MODIS di Perairan  Jayapura,  Papua. Jurnal  Depik Unsyiah , 4 (3), 160 –167.
Harsanugraha,  W.  K.,  &  Parwati,  E.  (1992).
Aplikasi  Algoritma  Multi  Kanal  Untuk Estimasi SST Menggunakan Data AVHRR/2 NOAA-11 . Jakarta: LAPAN.
Hartoko, A. (2013). Oseanographic Characteristers  and  Plankton  Resources of Indonesia . Yogyakarta: Graha Ilmu. Hasyim,  B.,  Sulma,  S.,  &  Hartuti,  M.  (2010). Kajian  Dinamika  Suhu  Permukaan  Laut Global Menggunakan Data Penginderaan Jauh  Microwave. Majalah  Sains  Dan Teknologi Dirgantara , 5 (4), 130 –143.
Hutabarat,  S.,  &  Evans,  S.  M.  (2014).
Pengantar Oseanografi (2nd ed.). Jakarta: UI Press.
Irons, J. R., Dwyer, J. L., & Barsi, J. A. (2012). The  next  Landsat  satellite :  The  Landsat Data Continuity Mission. Remote Sensing of Environment , xxx (xxx –xxx).
https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.08.026 Jaelani,  L.  M.,  &  Alfatinah,  A.  (2017).  Sea Surface Temperature Mapping at Medium Scale  Using  Landsat  8-TIRS  Satellite Image.  In Regional  Conference  in  Civil Engineereing (pp.  582 –587).  Surabaya, Indonesia. https://doi.org/10.12962/j23546026.y201
7i6.3307
Kemili,  P.,  &  Putri,  M.  R.  (2012).  Pengaruh
Durasi dan Intensitas Upwelling
Berdasarkan  Anomali  Suhu  Permukaan Laut  Terhadap  Variabilitas  Produktivitas Primer di Perairan Indonesia. Jurnal ITKT ,
4 (1), 66 –79.
Knight,  E.  J.,  &  Kvaran,  G.  (2014).  Landsat-8
Operational Land Imager Design, Characterization and Performance.
Semote  Sensing  Journal , 6 ,  10286 – 10305. https://doi.org/10.3390/rs61110286
LAPAN [Lembaga Penerbangan dan Antariksa Negara].  (2000). Pola  Distribusi  Suhu Permukaan Laut (SPL) dan Klorofil untuk Penentuan  Daerah  Potensi  Ikan  Laut  di Perairan Maluku . Jakarta. Nababan, B. (2018). Ocean Color Satellite And Its Applications . Nababan,  B.,  &  Simamora,  K.  (2012).
Variabilitas  Konsentrasi  Klorofil-A  dan Suhu  Permukaan  Laut  di  Perairan Natuna. Jurnal  Ilmu  Dan  Teknologi Kelautan Tropis , 4 (1), 121 –134.
NASA  [National  Aeronautics  and  Space Administration]. (n.d.). Sea Surface Temperature. Retrieved October 4, 2018, from https://podaac.jpl.nasa.gov/SeaSurfaceT emperature.
Ndossi, M. I., Avdan, U., Ndossi, M. I., & Avdan, U.  (2016).  Application  of  Open  Source Coding Technologies in the Production of Land  Surface  Temperature  (LST)  Maps from  Landsat:  A  PyQGIS  Plugin. Jurnal Remote Sensing , 8 (5).
NOAA  [National  Centers  for  Environmental
Information]. (n.d.). Sea Surface Temperature and  Winds. Retrieved October 4, 2018, from https://www.ncdc.noaa.gov/data- access/model-data/model-datasets/sea- surface-temperatures-sst-and-winds.
Nontji,  A.  (2007). Laut  Nusantara (5th  ed.). Jakarta: Djambatan.
Nurheryanto.
(2009). Sebaran Suhu
Permukaan  Laut  di  Perairan  Utara Sumbawa  Menggunakan  Citra  Satelit MODIS . IPB.
Qu, T., Du, Y., Strachan, J., Meyers, G., &
Slingo, J. (2005). Sea Surface Temperature  and  Its  Variability  In  The Indoneisan Region. Journal of Oceanography , 18 (4), 50 –61.
Ritchie, J. C., & Charles, M. C. (2001). Remote Sensing Technique for Determining Water Quality: Applications to TMDLs. In TMDL Science  Issues  Conference (pp.  367 – 374).
Sipayung,  S.  B.,  Krismianto,  &  Risyanto.
(2016).  Analisis Temperatur  dan  Uap  Air Berbasis  Satelit  TERRA/AQUA  (MODIS, LEVEL-2). Jurnal  Penginderaan  Jauh , 13 (1), 23 –34. Sunarernanda, D. P., Sasmito, B., Prasetyo, Y., & Wirasatria, A. (2017). Analisis
Perbandingan  Data  Citra  Satelit  Eos Aqua/Terra  Modis  dan  NOAA  AVHRR
Menggunakan
Parameter Suhu
Permukaan Laut. Jurnal Geodesi UNDIP ,
6 (1), 218 –227.
Suwargana, N., & Arief, M. (2004). Penentuan
Suhu  Permukaan  Laut  dan  Konsentrasi Klorofil  Untuk  Pengembangan  Model Prediksi Fishing Ground Dengan Menggunakan Data Modis. Jurnal
Penginderaan  Jauh  Dan  Pengolahan Data Citra Digital , 1 (1), 1 –13. Sverdrup, H. U., Johnson, M. W., & Fleming, R. H.  (1942). The  Oceans,  Their  Physics, Chemistry, and General Biology . Prentice-Hall, New York.
Syaifullah, M. D. (2015). Suhu Permukaan Laut
Perairan  Indonesia  dan  Hubungannya dengan Pemanasan Global. Jurnal SEGARA , 11 (2), 103 –113. Syariz,  M.  A.,  Jaelani,  L.  M.,  Subehi,  L., Pamungkas,  A.,  Koenhardono,  E.  S.,  & Sulisetyono,  A.  (2015).  Retrieval  of  Sea
Surface Temperature Over Poteran Island Water of Indonesia with LANDSAT 8 TIRS IMAGE :  A  Preliminary  Algorithm.  In Remote  Sensing  and  Spatial  Information Science (Vol. XL-2/W4, pp. 87 –90). Kuala Lumpur, Malaysia. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XL- 2-W4-87-2015 Tampubolon, A. B., Gustin, O., & Chayati, S. N.
(2016). Pemetaan Suhu Permukaan Laut Menggunakan Citra Satelit AQUA MODIS di  Perairan  Provinsi  Kepulauan  Riau,  1 – 11. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.11693.0 8161 Tubalawony,  S.  (2009).  Variabilitas  Suhu Permukaan  Laut  dan  Kaitannya  Dengan Sistem Angin Muson di Perairan  Selatan Jawa - Sumbawa. Jurnal SEGARA , 5 (1), 1 –13.
USGS  [U.S.  Gelogical  Survey].  (n.d.).  About
Landsat.  Retrieved  November  10,  2018, from https://landsat.usgs.gov/about-
landsat. USGS  [U.S.  Geological  Survey].  (n.d.). Advanced Very High Resolution Radiometric (AVHRR) Sensor Characteristics.  Retrieved  October  21, 2018, from https://ita.cr.usgs.gov/1km/avhrr_sensor.
USGS [U.S. Geological Survey]. (2013). Using the USGS Landsat Product .
Wentz, F. J., & Meissner, T. (2007). Algorithm Theoretical Basis Document for AMSR-E Ocean Algorithms. RSS Tech , 1 –6. Wyrtki,  K.  (1961). NAGA  REPORT  (Scientific Results  of  Marine  Investigations  of  the South China Sea and the Gulf of Thailand 1959-1961) (2  ed).  La  Jolla,  California: Scripps Institution of Oceanography - The University of California.
Yati,  E.,  Setiawan,  K.  T.,  Manopo,  A.  K., Budhiman,  S.,  &  Hasyim,  B.  (2014). Analisis  Multitemporal  Sebaran  Suhu Permukaan  Laut  di  Perairan  Lombok Menggunakan  Data  Penginderaan  Jauh MODIS. In Seminar Nasional
Penginderaan Jauh 2014 (pp. 470 –479). Yusniati,  M.  (2006). Analisis  Spasial  Suhu Permukaan  Laut  di  perairan  Laut  Jawa pada Musim Timur dengan Menggunakan Data  Digital  Satelit  NOAA16-AVHRR . IPB.
Zahroh,  L.,  &  Sukojo,  B.  M.  (2016).  Analisis Suhu  Permukaan  Laut  untuk  Penentuan Daerah Potensi Ikan Menggunakan Citra Satelit Modis Level 1B (Studi Kasus: Selat Bali). Jurnal  Teknik  ITS , 5 (2),  A846 – A849.