Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan Vol. 15 No. 1 Februari 2024: 69-77                                                  ISSN 2087-4871 DOI: https://doi.org/10.24319/jtpk.15.69-77                                                                                                      EISSN 2549-3841

## ESTIMASI RADIUS DEFORMASI UPWELLING DARI DATA SATELIT DAN ARGO FLOAT

## ESTIMATION OF UPWELLING DEFORMATION RADIUS FROM SATELLITE AND ARGO FLOAT
Hariansyah Noor 1* , Jonson Lumban Gaol 2 , I Wayan Nurjaya 2 1 Program Studi Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu kelautan, Institut Pertanian Bogor, Jalan Agatis, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Jalan Agatis, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia *Korespondensi: hariansyahnoor@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
Upwelling is the process of  seawater mass rising from the lower layers to the surface due to surface pressure differences. The upwelling process will increase the fertility of  the waters because the water mass in the deep layer rises to the surface which is rich in nutrients needed by phytoplankton to grow. The extent of  the upwelling area (deformation radius) will determine the impact of  the upwelling process in the waters. This research aims to analyze the upwelling process and deformation radius from thermal sensor satellite data. The data used were daily thermal satellite data and monthly averages during 2014-2018. Data from the Argo buoy was used to validate the satellite data and calculate the upwelling deformation radius. Statistical analyses such as correlation, Root Mean Square Error (RMSE), bias, and standard deviation were applied to test the accuracy of  the satellite estimation of  the Sea Surface Temperature (SST) data. Deformation radius calculation data from Argo showed that in the eastern season of  upwelling, the SST ranged between 24 to 26ºC, otherwise normally it ranged between 27 to 29ºC. The correlation between SPL from satellite data and SPL data from Argo is 0.92, the RMSE value was 0.0236, the bias was 0.017, and the standard deviation was 0.287. The correlation coefficient between the deformation radius from in situ data and satellite data was calculated to be high (r=0.9), indicating that satellite imagery can be used to determine the deformation radius.
Keywords: Argo float, deformation radius, satellite, SST, upwelling

## ABSTRAK
Upwelling adalah proses naiknya massa air laut dari lapisan bawah ke permukaan akibat perbedaan tekanan permukaan. Terjadi proses upwelling akan meningkatkan kesuburan perairan karena massa air di lapisan dalam naik ke permukaan yang kaya nutrisi yang dibutuhkan fitoplankton untuk berkembang. Luas sebaran daerah upwelling (radius deformasi) akan menentukan dampak proses upwelling di perairan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis proses upwelling dan radius deformasi dari data satelit sensor termal. Data yang digunakan adalah data satelit termal harian dan rata-rata bulanan selama tahun 2014-2018. Data dari buoy Argo digunakan untuk memvalidasi data satelit dan menghitung radius deformasi upwelling . Analisis statistik seperti korelasi, Root Mean Square Error (RMSE), bias, dan standar deviasi digunakan untuk menguji keakuratan perkiraan data Suhu Permukaan Laut (SPL) dari satelit. Data perhitungan radius deformasi dari Argo menunjukkan bahwa pada musim timur terjadi upwelling , SPL berkisaran antara 24-26ºC, normalnya berkisaran antara 27-29ºC. Korelasi antara SPL dari data satelit dan data SPL dari Argo adalah 0,92, nilai RMSE 0,0236, bias 0,017, dan standar deviasi 0,287. Koefisien korelasi antara radius deformasi dari data in situ dan data satelit yang dihitung tinggi (r=0,9) menunjukkan bahwa citra satelit dapat digunakan untuk menentukan radius deformasi.
Kata kunci: Argo float , radius deformasi, satelit, SPL, upwelling

## PENDAHULUAN
Upwelling merupakan fenomena naiknya massa air dari kedalaman menuju ke permukaan yang disebabkan oleh pergerakan angin sejajar garis pantai yang dipengaruhi gaya Coriolis yang akhirnya menghasilkan arus Ekman sehingga terjadi kekosongan massa air di permukaan (Kämpf dan Chapman 2016). Naiknya massa air laut dari dasar perairan ke permukaan untuk mengisi kekosongan agar terjadi keseimbangan permukaan laut (Hasyim 2014). Fenomena upwelling sangat menarik untuk para peneliti, karena upwelling dapat menyuburkan perairan (Ward et al . 2006) dan meningkatkan produktivitas primer (Kemili dan Putri 2012). Produktivitas primer sangat berpengaruh terhadap produktivitas penangkapan perikanan tangkap (Kemili dan Putri 2012). Walaupun area terjadi upwelling di perairan dunia hanya sekitar 1% dari seluruh perairan dunia, namun dapat mendukung 20% lebih terhadap produktivitas penangkapan perikanan dunia (Silubun et al . 2015). Di Indonesia terdapat beberapa lokasi terjadinya upwelling , di Selatan Jawa, Laut Banda, Arafura, dan beberapa wilayah lainnya. Proses upwelling yang cukup terkenal di Perairan Indonesia adalah upwelling musiman di Perairan Laut Jawa. Upwelling Barat Sumatra dan Selatan Jawa terjadi akibat angin munson timur pada priode Juni-Nopember (Kuswardani dan Qiao 2014; Gaol et al . 2015). Beberapa penelitian di Perairan Selatan Jawa sebelumnya telah dilakukan untuk mengkaji daerah upwelling . Identifikasi  proses upwelling di Perairan Selatan Jawa pada awalnya dilakukan menggunakan metode pengambilan data secara langsung (Wyrtki 1962; Susanto et al . 2001). Ratnawati (2016) menganalisis upwelling dari kedalaman transport Ekman. Sejalan dengan perkembangan teknologi pengideraan  jauh,  identifikasi upwelling telah dilakukan di Selatan Jawa (Alawiyah et al . 2018). Terjadinya upwelling ditandai dengan penurunan Suhu Permukaan Laut (SPL) (Kuswardani dan Qiao 2014; Silubun et al . 2015; Rachman et al . 2019). SPL dapat diukur secara tidak langsung menggunakan teknologi penginderaan jarak jauh yang menggunakan teknologi satelit sensor termal. Satelit sensor termal yang digunakan merupakan data multisensor yang dimana gabungan dari beberapa satelit termal. Argo float merupakan alat istrumentasi yang bergerak mengikuti arus dan muncul pada
setiap 10 hari dan akan dikirim ke satelit. Data Argo  float digunakan sebagai data in situ .
Selain penelitian terjadinya proses
upwelling , informasi mengenai intesistas upwelling juga diperlukan. Beberapa metode yang dikembangkan untuk menghitung intensitas upwelling diantaranya adalah indeks upwelling dan radius deformasi upwelling . Penentuan radius deformasi menggunakan data pengukuran langsung distribusi suhu di perairan. Oleh karena itu relatif sulit dilakukan, berhubungan dengan peralatan, kapal, dan waktu pengukuran. Perkembangan teknologi penginderaan jarak jauh satelit untuk mengukur Suhu Permukaan Laut (SPL) secara akurat dimungkinkan untuk pemetaan distribusi spasial dan temporal SPL untuk menganalisis radius deformasi upwelling tanpa harus melakukan pengukuran langsung. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk memanfaatkan data citra satelit termal untuk menganalisis terjadinya proses upwelling dan radius deformasinya.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini difokuskan pada Perairan Selatan Jawa dengan cakupan wilayah 50ºLS-10ºLS dan 105ºBT-115ºBT (Gambar 1). Penelitian dilakukan pada bulan Februari-Mei 2023 menggunakan data dari tahun 2014-2018. Perairan Selatan Jawa merupakan perairan yang berhubungan langsung dengan Samudra Hindia, hal terebut membuat terdapat perbedaan faktor berpengaruh terhadap dinamika perairan ini angin monsoon dan perubahan iklim yaitu Indian Ocean Dipole (IOD), El Nino Southern Oscillation (ENSO), dan Arlindo (Martono dan Wardoyo 2017).

## Alat dan bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian adalah perangkat keras berupa laptop dan perangkat lunak Microsoft Excel, Microsoft Word, ArcGIS, Ocean Data View (ODV), dan program Ferret . Bahan penelitian yang digunakan terdiri atas data harian dan rata-rata bulanan satelit Suhu Permukaan Laut (SPL) multisensor yang didapat dari https://coastwatch.pfeg.noaa.gov/erddap/ index.html dengan resolusi spasial 0,01 derajat dari tahun 2014-2018, data harian dan rata-rata bulanan SPL yang didapat dari Marine Copernicus https://resources.
marine.copernicus.eu dengan resolusi spasial 0,082 derajat dari tahun 2014-2018 dan data Argo  float dari tahun 2014-2018 diperoleh dari http://www.usgodae.org/.

## Prosedur penelitian
Pengolahan data Suhu Permukaan Laut (SPL) bulanan menggunakan program lunak Ferret untuk menampilkan dan menganalisis perubahan suhu permukaan laut untuk melihat terjadinya upwelling atau tidak. Data Argo digunakan untuk memverifikasi data citra satelit dan melihat perubahan suhu terhadap kedalaman menggunakan perangkat lunak Ocean Data View (ODV). Untuk menguji akurasi data SPL estimasi dari satelit digunakan analisis statistik korelasi dan menghitung nilai Root Mean Squared Error (RMSE), bias dan standar deviasi menggunakan perangkat lunak Excel.

## Suhu Permukaan Laut (SPL)
Data SPL dari satelit yang digunakan merupakan data gabungan dari beberapa multisensor yang memiliki perbedaan ukuran grid. Untuk menyamakan resolusinya maka dilakukan metode interpolasi sehingga menghasilkan grid yang sama. Untuk melihat profil suhu terhadap kedalaman dilakukan mengunakan pendekatan transek data dari Marine Copernicus yang dapat diunduh (https://resources.marine.copernicus.eu), data tersebut merupakan data gabungan dari beberapa satelit dan model oseanografi yang digunakan dari Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS).

## Analisis spasial
Data SPL ditampilkan secara spasial mengindentifikasi daerah upwelling . Indikator upwelling dari citra satelit dapat ditinjau berdasarkan sebaran SPL, dengan nilai SPL ≤26°C (Oktaviani et al . 2021).

## Verifikasi data
Verifikasi  data  dilakukan  untuk menilai keakuratan antara SPL estimasi dari satelit dengan data Argo, maka dihitung deviasi rata-rata (bias), standar deviasi (STD), rata-rata akar square error (RMSE),  dan  koefisien  korelasi  (r).    Rumus perhitungan untuk setiap matrik adalah sebagai berikut (Sugiyono 2018):
Dimana: r = Nilai koefisien korelasi X = Nilai variabel data satelit Y = NIlai variabel data Argo N = Jumlah data x = Rata-rata satelit y   = Rata-rata Argo

## Analisis radius deformasi
Analisis radius deformasi dilakukan mengunakan persamaan Gill dan Clarke (1974). pendekatan transek profil temperatur dan estimasi SPL dari satelit. Analisis radius deformasi dengan pendekatan data satelit berdasarkan distibusi nilai SPL dari data satelit pada isotherm 26ºC. Analisisi radius deformasi pada transek dengan menganalisis  profil  suhu  secara  vertikal. Analisis radius deformasi upwelling berdasarkan data Argo menggunakan persamaan yang telah diturunkan oleh Gill dan Clarke (1974). Persamaan ini berdasarkan penurunan persamaan gerak fluida  dengan  mengasumsikan  bahwa kedalaman dianggap sama dan seragam, garis pantai dianggap sejajar dengan sumbu x dan angin bertiup sejajar dengan pantai sebagai berikut:
Dimana:  Ω  =  7,29x10 -5 rad/detik,  dan  θ adalah nilai lintang dari lokasi pengamatan yang dilakukan.
𝑟 =

## 𝑁 ∑ 𝑋𝑌 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑌
𝑁 ∑𝑋 2 − ∑ 𝑋 2 𝑁 ∑ 𝑌 2 − ∑ 𝑌 2 𝐵𝑖𝑎𝑠 = ∑ 𝑋 − 𝑌 𝑁 𝑖=1 𝑁
𝑆𝑇𝐷 = ∑ 𝑋 − 𝑌 − 𝑥 − 𝑦 2 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝑅𝑀𝑆𝐸 = ∑ 𝑋 − 𝑌 2 𝑁 𝑖=1 𝑁 𝑅𝑎𝑑𝑖𝑢𝑠 𝑑𝑒𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑠𝑖 = 𝑀𝑜𝑑𝑒 𝑏𝑎𝑟𝑜𝑘𝑙𝑖𝑛𝑖𝑘 𝐺𝑎𝑦𝑎 𝑐𝑜𝑟𝑖𝑜𝑙𝑖𝑠 𝑀𝑜𝑑𝑒 𝑏𝑎𝑟𝑜𝑘𝑙𝑖𝑛𝑖𝑘 =
𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑔𝑟𝑎𝑓𝑖𝑡𝑦 𝑚 𝑑𝑡 ∗ 𝐿𝑎𝑝𝑖𝑠𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑐𝑎𝑚𝑝𝑢𝑟 𝑚
1 2 � 𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑔𝑟𝑎𝑓𝑖𝑡𝑦 =
𝐺𝑎𝑦𝑎 𝑐𝑜𝑟𝑖𝑜𝑙𝑖𝑠 = 2 𝛺 sin 𝜃
Gambar 1. Daerah lokasi penelitian Perairan Selatan Jawa

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Distribusi suhu permukaan laut (SPL) dan upwelling
Suhu permukaan laut yang terjadi di Perairan Selatan Jawa dibagi menjadi beberapa musim yaitu musim muson timur, muson barat, muson peralihan satu, dan muson peralihan dua. Pada penelitian ini difokuskan pada peralihan satu dan peralihan dua. Hal tersebut dikarenakan untuk melihat perbedaan perairan Selatan Jawa pada saat terjadinya upwelling dan tidak terjadi upwelling . Tahun yang dipilih yaitu 2014, 2017, dan 2018 hal tersebut dikarenakan daerah tersebut merupakan perairan yang dalam keadaan normal, maksudnya daerah tersebut tidak terpengaruh oleh fenomena alam.
Upwelling di Perairan Selatan Jawa terjadi dua pendekatan, pertama upwelling dikarenakan pengaruh angin munson timur yang biasanya terjadi pada pesisi pantai hingga lepas pantai dan kedua pengaruh pertemuan dua arus yang bertumbukan, biasanya terjadi di lepas pantai. Pada Gambar 2 tertera distribusi SPL rata-rata bulanan pada bulan Mei dan September tahun 2014, 2017, dan 2018. Distribusi SPL pada saat tidak terjadi upwelling (Gambar 2 (A), (B), dan (C)) menunjukkan bahwa SPL di Perairan Selatan Jawa lebih tinggi dibandingkan dengan SPL pada saat terjadi upwelling (Gambar 2 (D), (E), dan (F)). Nilai kisaran SPL pada saat terjadi upwelling adalah 24-
26ºC dan pada saat tidak terjadi upwelling adalah 27-29ºC. Distibusi SPL pada bulan Mei cukup tinggi yaitu sebesar 27-29ºC saat peralihan musim barat menuju musim timur. Penelitian Fadika et al . (2014), musim peralihan 1 (Maret, April, dan Mei) angin didomisili oleh angin bertiup dari arah utara dan tenggara, terdapat pula angin dari arah barat daya. Secara spasial rata-rata bulanan SPL di wilayah bagian timur selatan Jawa lebih kecil dibandingkan dengan SPL di sebelah barat. Angin yang bergerak sehingga menghasilkan arus permukaan laut bergerak rata-rata menuju arah timur.
Distribusi SPL rata-rata bulanan SPL pada bulanan September (Gambar 3 (E), (F), dan (G)) tidak homogen. Distribusi SPL berdekatan dengan pantai selatan Jawa lebih rendah dari sekitarnya menunjukkan terjadinya proses upwelling dengan nilai SPL 24-26ºC. Penelitian Hasyim et al .
(2010) menghasilkan SPL 23-26ºC. Pada bulan September angin masih didominasi oleh yang datang dari arah timur, Selatan, dan tenggara, namun kecepatan sudah berkurang dibandingkan dengan bulan sebelumnya (Agustus). Hal tersebut diperkuat oleh penelitian Fadika et al . (2014) menyebutkan pada musim perlaihan dua masih pengaruh musim timur, dan dibutuhkan waktu untuk melepaskan SPL. Pergerakan angin pada selatan jawa yang membuat massa air bergeser sehingga terjadi kekosongan masa air sehingga naiknya massa air ke permukaan yang membawa suhu rendah yang dapat dilihat pada Gambar 2 (D), (E), dan (F).
Profil suhu vertikal juga menunjukkan bahwa pada musim timur terjadi upwelling seperti ditunjukkan pada Gambar 3.  Suhu permukaan pada saat upwelling adalah 24,6ºC dan pada saat tidak terjadi upwelling adalah 29,5ºC. Pada saat upwelling massa air dari lapisan dalam naik sekitar 65 m yang ditandai dengan tanda panah.

## Suhu permukaan laut dari satelit dan Argo
Diagram pencar antara SPL estimasi dari sensor satelit dan Argo tertera pada Gambar 4. Nilai RMSE antara SPL estimasi dari satelit dengan data in situ dari buoy Argo adalah sebesar 0,288. Hasil analisis statistik lebih lanjut dapat dilihat pada Tabel 1. Nilai RMSE yang cukup kecil menunjukkan bahwa data SPL dari citra satelit dapat digunakan untuk pengamatan SPL secara berkelanjutan. Penelitian sebelumnya juga menunjukkan bahwa nilai RMSE SPL dari citra MODIS cukup kecil yaitu yaitu 0,2461 (untuk sensor Aqua MODIS), 0,4854
(Terra MODIS), dan 0,2228 NOAA-AVRHRR (Sunarernanda et al . 2017). Koefisien  korelasi  data  satelit  dan data in situ (r=0,94193) menunjukkan hubungan yang kuat. Penelitian Feng et al . (2023)  juga  menunjukkan  nilai  koefisien yang tinggi dengan nilai r=0,9975 (Modis- T-iQuam2) dan r=0,9944 (Himawari-8- iQuam2). Bias antara SPL estimasi dari satelit dan Argo adalah 0,01682 (Tebel 1). Penelitian sebelumnya menunjukkan nilai bias 0,0879 (Modis-T-iQuam2) dan 0,0429 (Modis-A-iQuam2) (Feng et al . 2023). Nilai standar sebesar deviasi 0,28736. Penelitian
Feng et al . (2023) menunjukkan STD 0,4485 (Modis-T-iQuam2) dan 0,4431 (Modis-A- iQuam2). Nilai Bias dan standar deviasi yang kecil menunjukkan bahwa data satelit dan data Argo float memiliki perbedaan nilai yang kecil .
Radius deformasi upwelling
Radius deformasi upwelling adalah salah satu pendekatan untuk menghitung jarak upwelling dari pinggir pantai sampai dengan lepas pantai, serta untuk melihat apakah terjadi pola jarak yang terjadi pada saat kondisi perairan normal.
Pada Gambar 5 menunjukkan pendekataan radius deformasi upwelling mengunakan data citra satelit dan data transek terhadap kedalaman yang diwakilkan pada bulan September pada tahun 2014, 2017, dan 2018. Pendekatan tersebut diukur dari tempat terjadinya upwelling nilai SPL <26ºC sampai nilai SPL 26ºC. Perbandingan radius deformasi pada saat upwelling hasil perhitungan, transek, dan estimasi dari citra satelit pada bulan Agustus-Oktober pada tahun 2014, 2017, dan 2018 tertera pada Gambar 6. Pada bulan Oktober 2017 tidak terlihat proses upwelling dari data satelit dan data transek.  Koefisien  korelasi  antara  radius deformasi hasil perhitungan, transek, dan estimasi dari sensor satelit menunjukkan bahwa hubungan antara radius deformasi hasil perhitungan, transek, dan estimasi dari sensor satelit menunjukkan bahwa hubungan antara radius deformasi hasil perhitungan sangat tinggi (r=0,92) (Tabel 2).
Gambar 2. Suhu Permukaan Laut (SPL) pada saat tidak terjadi upwelling dan upwelling di Perairan Selatan Jawa. (A) Mei 2014, (B) Mei 2017, (C) Mei 2018, (D) September
2014, (E) September 2017, dan (F) September 2018
Gambar 4. Plot data satelit dan data Argo pada musim peralihan
Tabel 1. Analisis Statistik data satelit dan data Argo STT N Persamaan Bias RMSE STD R Satelit dan Argo 294 y = 0,9852x + 0,4193 0,01682 0,28834 0,28736 0,94193
Gambar 5.  Estimasi radius deformasi dari citra satelit, (A) Bulan September 2014, (B) Bulan September 2017, (C) Bulan September 2018. Deformasi berdasarkan transek (D) Bulan September 2014, (E) Bulan September 2017, dan (F) Bulan September 2018

## Gambar 3. Profil vertikal suhu data Argo terhadap kedalaman
Gambar 6(B) menunjukkan radius deformasi hasil satelit dan perhitungan menunjukkan hasil baik dengan nilai standar deviasi 0,92 (Tabel 2) yang berarti hasil satelit dan perhitungan nilainya tidak terlalu beda jauh. Gambar 6(C) menunjukkan radius deformasi hasil transek dan satelit menunjukkan hasil baik dengan nilai standar deviasi 0,96 (Tabel 2). Gambar 6(D) menunjukkan radius deformasi hasil perhitungan dan transek menunjukkan hasil baik dengan nilai standar deviasi 0,94 (Tabel  2)  dengan  grafik  menunjukkan  nilai hasil transek lebih besar dibangingkan nilai perhitungan.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
• Pada musim timur terjadi proses upwelling dengan nilai SPL dari Argo
maupun dari kisaran 24-26ºC, estimasi SPL dari data satelit mempunyai tingkat akurasi yang tinggi saat dibandingkan dengan data pengukuran langsung dengan buoy Argo.
•  Pendekatan untuk menentukan radius deformasi upwelling dari data distribusi spasial SPL sensor termal dapat digunakan sebagai alternatif untuk melengkapi jika data pengukuran in situ (data Argo).
•  Data satelit termal dapat dimanfaatkan untuk mengamati terjadinya upwelling dan menghitung radius defromasi

## Saran
Pengkajian radius deformasi dari SPL satelit di wilayah upwelling lainnya seperti di Laut Banda, Arafuru, dan Selatan Sulawesi perlu dilakukan untuk melihat konsistensi penggunaan data satelit.
Gambar 6.  (A)  Grafik  radius  deformasi  dan  diagram  pencar,  (B)  Radius  deformasi  satelit dan perhitungan, (C) Radius deformasi satelit dan transek, (D) Radius deformasi perhitungan dan transek
Tabel 2. Hasil statistik radius deformasi dari metode transek, perhitungan, dan estimasi citra satelit Radius deformasi N Persamaan Bias (km) RMSE (km) STD (km) r (km) r 2 (km) Satelit dan transek 8 y = 1,1735x - 15,931 0,007 0,020 0,224 0,992 0,96 Satelit dan Perhitunga 8 y = 1,2127x - 8,6773 1,125 3,183 22,281 0,991 0,92 Perhitungan & transek 8 y = 0,6451x + 23,658 1,133 3,203 22,424 0,981 0,94

## DAFTAR PUSTAKA
Alawiyah EA, Bandi S. Nurhadi B. 2018. Analisis Pola Arus Geostropik Perairan Samudera Hindia untuk Indentifikasi Upwelling Menggunakan Data Satelit Altimetri. Jurnal Geodesi Undip . 7(1): 68-78. Fadika U, Rifai A, Rochaddi B. 2014. Arah dan Kecepatan Angin Musim serta Kaitannya dengan Sebaran Suhu Permukaan Laut di Selatan Pengandaran Jawa Barat. Jurnal
Oseanografi . 3(3): 429-437. Feng C, Yin W, He S, He M, Li X. 2023. Evaluation of SST Data Products from Multi-Source Satellite Infrared Sensors in the Bohai-Yellow-East
China Sea. Remote Sensing . 15(10):
1-20.
Gaol JL, Leben RR, Vignudelli S, Mahapatra
K, Okada Y, Nababan B, Mei-Ling M, Amri K, Arhatin RE, Syahdan M. 2015. Variability of Satellite-Derived Sea Surface Height Anomaly, and its Relationship with Bigeye Tuna ( Thunnus obesus ) Catch in the
Eastern Indian Ocean. European Journal of Remote Sensing . 28(1): 465-477. Gill AE, Clarke AJ. 1974. Wind Induced
Upwelling, Coastral Current, and Sea Level Changes. Deep Sea Research and Oceanographic Abstracts . 21(5):
325-245.
Hasyim  B.  2014.  Identifikasi  Zona  Potensi
Penangkapan Ikan di Selat Madura Waktu Terjadi El Nino berdasakan
Data Penginderaan Jarak Jauh.
Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2014 . 769-783. 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): 130-148. Kämpf J, Chapman P. 2016. Upwelling Systems of the World . Switzerland (CH): Springer International
Publishing.
Kemili P, Putri MR. 2012. Pengaruh Durasi
dan Intensitas Upwelling berdasarkan Anomali Suhu Permukaan Laut terhadap Variabilitas Produktivitasi Primer di Perairan Indonesia. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis . 4(1): 66-79.
Kuswardani  RTD,  Qiao  F.  2014.  Influence
of  the  Indonesian  Throughflow  on the Upwelling off the East Coast of South Java. Chinese Science Bulletin .
59(33): 4516-4523. Martono, Wardoyo T. 2017. Impact of El Nino 2015 and The Indian Ocean Dipole 2016 on Rainfall in the Pameungpeuk and Cilacap Regions. Forum Geografi . 31(2): 184-195.
Oktaviani D, Handoyo G, Helmi M, Kunarso,
Wirasatriya A. 2021. Karakteristik Upwelling pada Periode Indian Ocean
Dipole (IOD) Positif di Perairan Selatan Jawa Barat. Indonesian Journal of Oceanography . 3(4): 23-30.
Rachman AH, Gaol JL, Syamsudin F. 2019.
Variasi Data Suhu Permukaan
Laut,  Tinggi  Paras  Laut,  Klorofil-a,
dan Upwelling di Perairan Selatan Jawa serta Korelasinya dengan Data Lapangan. Journal of Marine and Aquatic Sciences . 5(2): 289-296. Ratnawati HI, Hidayat R, Bey A, June T. 2016. Upwelling di Laut Banda dan Pesisir Selatan Jawa serta Hubungannya dengan ENSO dan
IOD. Omni-Akuatika . 12(3): 119-130. Silubun DT, Gaol JL, Naulita Y. 2015. Estimasi Intensitas Upwelling Pantai dari Satelit AQUA MODIS di Perairan Selatan Jawa dan Barat Sumatera. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan . 6(1): 21-29. Sugiyono. 2018. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan Kombinasi ( Mixed Methods ). Bandung (ID):
Alfabeta. Sunarernanda DP, Sasmito B, Prasetyo Y. 2017. Analisis Perbandingan Data Citra Satelit Eos Aqua/Terra Modis dan NOAA AVHRR Menggunakan Parameter Suhu Pemukaan Laut.
Jurnal Geodesi UNDIP . 6(1): 218-227. Susanto  RD,  Gordon  AL,  Zheng  Q.  2001. Upwelling Along the Coast of Java and Sumatra and its Relation to ENSO. Geophysical Research Letter .
28(8): 1599-1602. Ward TM, McLeay LJ, Dimmlich WF, Rogers PJ, McClatchie S, Matthews R, Kämpf J, Van Ruth PD. 2006. Pelagic Ecology of a Northern Boundary Current System: Effects of Upwelling on the Production and Distribution of Sardine ( Sardinops sagax ), Anchovy ( Engraulis australis ), and Southern Bluefin  Tuna  ( Thunnus maccoyii ) in the Great Australian Bight. Fisheries Oceanography . 15(3): 191-207.
Wyrtki K. 1962. The Upwelling in the Region Between Java and Australia During the South-East Monsoon. Marine and Freshwater Research . 13(3): 217-225.