## Thermal Front Persisten di Perairan Selat Malaka
( Surface Thermal Front Persistence in Malacca Strait )
Annisa Aulia Lukman* 1 , Ayi Tarya 2 , dan Widodo Setiyo Pranowo 3,4
1 Program Studi Sains Kebumian, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha No. 10, Bandung, 40132
2 Kelompok Keahlian Oseanografi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha No. 10, Bandung, 40132
3 Pusat Riset Kelautan, Badan Riset & Sumberdaya Manusia, Kementerian Kelautan & Perikanan Republik Indonesia, Jl. Pasir Putih II, Ancol Timur, Jakarta, 14430, Indonesia
4 Sekolah Tinggi Teknologi Angkatan Laut, Jl. Pasir Putih II, Ancol Timur, Jakarta, 14430, Indonesia.
*Corresponding author: 22420012@mahasiswa.itb.ac.id

## Abstract
The Malacca strait is an essential seaway for international sea traffic and a provider of biological and  non-biological  resources.  This  strait  has  dynamic  conditions  resulting  from  the  interaction between the Indian Ocean in the north and the Pacific Ocean in the south. The characteristic of the thermal front is the strait dynamics that have not been studied comprehensively. This research aims to map and identify the spatial and temporal pattern of the thermal front in Malacca Strait. The  data  used  are  sea  surface  temperature  of  AquaMODIS  level  3  satellite  images  and bathymetry data of Malacca Strait, Ocean Nino Index (ONI), and Dipole Mode Index (DMI). The sea surface temperature data were processed from 2010 to 2020 using the Single Edge Image Detection (SIED) method. This research denotes the thermal front phenomenon found with several variations in each season. The highest (lowest) number of thermal fronts was discovered in the east season (first transitional season). The total number of thermal fronts each year happened to be  maximum  in  2015  and  minimum  in  2019.  Annual  variability  (ENSO  and  IOD)  impacts  the number  of  thermal  front  events,  but  the  observation  period  has  to  be  explicitly  adjusted  in  the analysis needed. Persistent thermal fronts in the Malacca Strait occurred in 1-5 repetitions at the exact location. Thermal fronts are commonly found in the northern region of the strait and areas with significant depth changes.
Keywords: Malacca Strait, sea surface temperature, thermal front.

## Abstrak
Selat Malaka terkenal sebagai perairan penting dalam lalu lintas laut internasional serta penyedia sumber daya hayati dan non hayati. Perairan ini juga memiliki kondisi yang dinamis sebagai hasil interaksi antara Samudera Hindia di bagian utara serta Samudera Pasifik di bagian selatan selat. Dinamika  perairan  yang  belum  dikaji  secara  komprehensif  di  perairan  ini  adalah  karakteristik thermal front. Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah memetakan secara spasial dan temporal kejadian thermal front di perairan Selat Malaka serta menganalisis karakteristik dari thermal front yang dipetakan tersebut. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data suhu permukaan laut citra satelit AquaMODIS level 3, data batimetri Selat Malaka, serta data Ocean Nino Index (ONI)  dan  Dipole  Mode  Index  (DMI).  Metode  Single  Edge  Image  Detection  (SIED)  digunakan untuk mengolah data suhu permukaan laut pada periode pengamatan tahun 2010 hingga 2020. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa di perairan Selat Malaka dapat ditemukan thermal front dengan jumlah variatif setiap musim. Jumlah thermal front tertinggi ditemukan pada musim timur dan  terendah  pada  musim  peralihan  1.  Jumlah  total thermal  front setiap  tahun  ditemukan maksimum pada tahun 2015 dan minimum pada tahun 2019. Variabilitas annual (ENSO dan IOD) memberikan  dampak  terhadap  jumlah  kejadian thermal  front, namun  untuk  kebutuhan  analisis perlu disesuaikan terhadap periode pengamatan dari variabilitas tersebut. Thermal front persisten di Selat Malaka dapat terjadi pada rentang 1-5 kali pengulangan pada lokasi yang sama. Lokasi t hermal front persisten lebih sering terjadi di wilayah utara selat dan/atau pada wilayah dengan perubahan kedalaman yang signifikan.
Kata kunci: Selat Malaka, suhu permukaan laut, thermal front .

## PENDAHULUAN
Suhu  air  laut  menjadi  salah  satu parameter
penting dalam bidang oseanografi yang digunakan dalam mempelajari  dinamika  di  lautan.  Beberapa pemanfaatan  pengkajian  suhu  air  laut adalah  investigasi  konsentrasi  pigmen klorofil-a,  fenomena  eddy,  pergerakan massa  air,  perubahan  iklim  di  laut,  dan fenomena front (Sulistya et al. , 2007; Akbari et  al. ,  2017). Front merupakan  wilayah sempit  yang  memisahkan  wilayah  luas dengan  tipe  stratifikasi  dan/atau  massa  air yang  berbeda.  Kejadian front berasosiasi dengan beberapa fenomena seperti transpor garam dan transpor panas di laut, interaksi  atmosfer-laut,  fungsi  ekosistem, pembentukan eddy, upwelling , intrusi massa  air  laut  dalam  ke  permukaan,  serta intrusi  debit  sungai  ke  lautan  (Belkin  dan Cornillon,  2003;  Ginzburg  dan  Kostianoy, 2009). Menurut Puthezath (2014), berdasarkan  karakteristik  properti  massa airnya front dapat  dibedakan  menjadi thermal  front ( front akibat  perbedaan  suhu lautan), salinity front ( front akibat perbedaan salinitas  lautan), density  front ( front akibat perbedaan  densitas  lautan).  Sedangkan menurut Yanagi (1987) berdasarkan tempat pembentukannya  terdapat  beberapa  tipe dari front yaitu front di  daerah  pantai ( Coastal Sea Front ), front di paparan benua ( Continental Shelf Front ), dan front di lautan luas  ( Open  Sea  Front ). Front dapat  terjadi untuk  skala  waktu  harian,  musiman, ataupun  tahunan  dalam  lingkup  wilayah meter hingga ribuan kilometer (Belkin et al. , 2009).
Thermal  front merupakan  zona  yang menggambarkan  wilayah  dengan  gradien temperatur  baik  secara  horizontal  (Sholva et  al. ,  2013)  ataupun  vertikal  (Belkin  dan Cornillon,  2003). Thermal  front terdapat pada  suatu  wilayah  perairan  dengan gradien  temperatur  yang  rapat  dengan wilayah  lain  disekitarnya,  yaitu  kisaran perbedaan 0,5 o C dalam 3 km (Simbolon et al. , 2013). Thermal front tergolong sebagai zona  konvergensi  massa  air  yang  kaya dengan  nutrien,  konsentrasi  klorofil-a, fitoplankton,  serta  zooplankton  sehingga berperan  dalam  produktivitas  perairan
(Valvanis et al. , 2005; Sholva et al. , 2013). Berdasarkan  karakteristik  ini,  salah  satu implementasi  dari  identifikasi thermal  front di  bidang  oseanografi  adalah  penentuan zona potensial penangkapan ikan (Jatiandana dan Nurdjaman, 2020). Priede dan Miller (2009) juga memanfaatkan teknik deteksi front untuk melihat hubungan antara zona  hidup  hiu  penjemur  ( Cetorhinus maximus )  dan thermal  front .  Selain  itu, intensitas thermal  front dipetakan  selama 10  tahun  untuk  dimanfaatkan  sebagai proksi  yang  menggambarkan  biodiversitas hewan  pelagis.  Dengan  demikian  peta  ini menjadi salah satu petunjuk dalam merancang  wilayah  laut  yang  dilindungi (Miller, 2011).
Thermal front berperan sebagai salah satu  pembentuk  ekosistem  laut,  maka pemetaan thermal front menjadi salah satu aspek  penting  dalam  fisika  oseanografi (Belkin et  al. ,  2009).  Dalam  mempelajari karakteristik thermal front digunakan pendekatan  penginderaan  jauh  untuk menganalisis  suhu  air  laut  dan  fenomena thermal  front tersebut  (Valavanis et  al. , 2005).  Di  perairan  Indonesia,  penelitian dengan topik sebaran spasial serta temporal  dari thermal  front telah  banyak dikaji. Beberapa diantaranya adalah penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jatisworo dan  Murdimanto  (2013),  Hamzah et  al. (2014), Hanintyo et al. (2015), Ahmad et al.
(2019), Daulay et al. (2019), Jatiandana dan Nurdjaman (2019), serta Trinugroho (2019). Namun,  pengkajian  secara  spesifik  dari topik thermal  front khususnya  di  perairan Selat Malaka belum pernah dilakukan.
Selat Malaka merupakan selat penting yang  menghubungkan  perairan  Indonesia dengan Laut Andaman dan Samudra Hindia di  bagian  utara  selat  dan  Laut  Laut  China Selatan di bagian selatan selat (Haditiar et al. , 2020). Perairan ini dikenal sebagai lintas laut  yang  padat  dan  penting  di  dunia  yang menghubungkan  antara  Asia  Timur  serta Eropa  (Amiruddin et  al. ,  2011;  Sakmani et al .,  2013).  Selain  sebagai  alur  laut  yang penting, Selat Malaka juga merupakan aset bagi  sumber  daya  hayati  dan  non  hayati seperti gas alam, perikanan, hutan mangrove, dan terumbu karang (Sakmani et al .,  2013).  Wilayah  bagian  utara  Selat
Malaka  tergolong  sebagai  perairan  yang dalam  serta  lebar  dan  sangat  dipengaruhi oleh dinamika dari Laut Andaman, sedangkan  di  wilayah  bagian  selatan  selat ini tergolong sebagai perairan yang dangkal dengan topografi yang sempit dan dipengaruhi  oleh  dinamika  dari  Laut  Cina Selatan  (Siswanto  dan  Tanaka,  2014). Penelitian Isa et al. (2020) menemukan fitur thermal  front pada  wilayah  antara  Selat Malaka  dan  Laut  Andaman  berdasarkan perhitungan  terhadap  gradien  horizontal suhu permukaan laut. Namun hasil penelitian ini hanya memberikan konfirmasi studi  awal  bahwa  kemungkinan  terdapat thermal  front di  perairan  Selat  Malaka  dan tidak membahas secara spesifik fenomena tersebut.  Sehingga  pengkajian  terkait fenomena thermal  front khususnya  terkait karakteristik  serta thermal  front di  wilayah Selat Malaka menarik untuk dilakukan.
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah dijabarkan  di  atas,  maka  hipotesis  dari penelitian  ini  adalah  diduga  terdapat fenomena thermal  front di  Selat  Malaka dengan  karakteristik  tertentu.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  memetakan  secara spasial dan temporal kejadian thermal front di perairan Selat Malaka serta menganalisis karakteristik  dari thermal  front yang dipetakan  tersebut.  Untuk  mendukung analisis  penelitian  ini  maka  digunakan beberapa  data  diantaranya  data  suhu permukaan  laut  bulanan  tahun  2010-2020 dari  citra  satelit  AquaMODIS  level  3,  data batimetri Selat Malaka dari Badan Informasi Geospasial  (BIG),  data  DMI  ( Dipole  Mode Indeks) dari  Japan  Meteorological  Agency (JMA), serta data ONI ( Ocean Nino Index) dari NOAA ( National Oceanic and Atmospheric Administration) .

## METODE
Selat Malaka terletak diantara semenanjung  Malaysia  bagian  barat  dan pantai  timur  Pulau  Sumatera  (Sakmani et al. ,  2013).  Letak  Selat  Malaka  yang berbatasan  dengan  dua  negara  tersebut maka  dibuat  pembatasan  lokasi  penelitian yaitu  Selat  Malaka  yang  terletak  pada Wilayah  Pengelolaan  Perikanan  Negara Republik  Indonesia  571  (WPPNRI  571).
Berdasarkan  Peraturan  Menteri  Kelautan dan  Perikanan  Republik  Indonesia  Nomor 18  Tahun  2014,  WPPNRI  571  meliputi perairan  Selat  Malaka  dan  Laut  Andaman dengan batas koordinat 0 o 41’ 28” LU- 8 o 13’ 17” LU dan 94 o 29’ 24” BT - 103 o 25’ 19” BT. Batas koordinat dari WPPNRI 571 ini yang kemudian digunakan sebagai batas geografis dari penelitian.
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian  ini  adalah  pengolahan  data citra satelit  suhu  permukaan  laut  (SPL),  proses deteksi thermal front dengan metode SIED ( Single Image Edge Detection ), pengolahan data  ONI  ( Ocean  Nino  Indeks )  serta  data DMI ( Dipole Mode Indeks ), dan pengolahan data  batimetri.  Data  citra  suhu  permukaan laut  AquaMODIS  ( Moderate  Resolution Imaging Spectroradiometer ) level 3 diperoleh dari NASA ( National Aeronautics and Space Administration ). Pengolahan data SPL ini menggunakan metode yang telah digunakan  oleh  Trinugroho et  al. (2019). Data  SPL  yang telah  diperoleh  lalu  dibuka pada perangkat lunak Seadass versi 7.3.1. untuk dilakukan pemotongan atau cropping serta  reproyeksi  citra  sesuai  dengan wilayah penelitian. Setelah direproyeksi dan dipotong,  citra  SPL  hasil  pengolahan kemudian disimpan dalam format . GeoTIFF agar  dapat  diolah  menggunakan  metode SIED.
Citra  SPL  hasil  pengolahan  dari perangkat  lunak  Seadass  kemudian  diolah menggunakan metode SIED ( Single Image Edge  Detection ). Tools yang  digunakan untuk  metode  SIED  adalah  MGET Tools atau Marine  Geospatial  Ecology  Tools . Tahap  pertama  untuk  mendeteksi thermal front adalah  mengkonversi  nilai  SPL bulanan  menjadi  bilangan  bulat  ( integer ). Selanjutnya  pada  modul Find  Cayula- Cornillon  Fronts di Tool MGET  dilakukan proses  deteksi front dengan  memasukkan nilai  batas  ambang  suhu  atau threshold . Nilai  batas  ambang  suhu  yang  digunakan pada  penelitian  ini  sebesar  0,5 o C  yang artinya front dapat dideteksi dengan melihat perbedaan  suhu  sebesar  0,5 o C  pada  nilai piksel yang bersebelahan (Trinugroho et al. , 2019).
Menurut  Siswanto  dan  Tanaka  (2014), perairan  Selat  Malaka  dipengaruhi  oleh fenomena  anomali  iklim  skala  besar  yaitu Indian  Ocean  Dipole (IOD)  dan El  Nino Southern  Oscillation (ENSO).  Adanya pengaruh variabilitas antartahunan di Selat Malaka  ini  tidak  terlepas  dari  posisi  selat yang dipengaruhi oleh Samudra Hindia dan Samudra  Pasifik.  Pengaruh  dari  kedua fenomena  tersebut  dapat  diidentifikasi berdasarkan nilai anomali suhu permukaan laut melalui nilai ONI yang menggambarkan fenomena  ENSO  serta  nilai  DMI  yang menggambarkan fenomena IOD. Data ONI dan  DMI  terlebih  dahulu  diklasifikasikan untuk mengetahu fase dari ENSO dan IOD.
Untuk  data  ONI threshold yang digunakan  +/-  0,5 o C  selama  5  bulan berturut-turut (https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/ analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5). Hal ini  berarti  kejadian  diklasifikasikan  sebagai fase  panas  ENSO  ( El-Niño )  jika  anomali suhu  permukaan  laut  (nilai  ONI)  >  +0,5 o C selama 5 bulan berturut-turut dan jika data ONI sebaliknya  maka diklasifikasikan sebagai  fase  dingin  ENSO  ( La-Niña ).
Sedangkan  jika  nilai  ONI  berada  pada rentang threshold maka  diklasifikasikan
sebagai  kondisi  normal.  Untuk  data  DMI threshold yang digunakan +/- 0,4 o C selama 3 bulan berturut-turut (https://ds.data.jma.go.jp/tcc/tcc/products/e lnino/iodevents.html). Dengan maksud bahwa  kejadian  diklasifikasikan  sebagai IOD  positif  jika  anomali  suhu  permukaan laut  (nilai  DMI)  >  +0,4 o C  selama  3  bulan berturut-turut,  jika  data  DMI  sebaliknya maka  diklasifikasikan  sebagai  IOD  negatif, dan  jika  nilai  DMI  berada  pada  rentang threshold maka  diklasifikasikan  sebagai kondisi netral. Klasifikasi data DMI dan ONI digunakan  dalam  menganalisis  pengaruh ENSO dan IOD terhadap intensitas thermal front di perairan Selat Malaka.
Pengolahan  data  batimetri  Selat Malaka  yang  diperoleh  dari  BIG  diawali dengan  mengunduh  data  terlebih  dahulu. Pengolahan  data  batimetri  dilanjutkan dengan mengklasifikasikan kedalaman perairan  berdasarkan  data  yang  tersedia. Hasil pengolahan dan klasifikasi kedalaman data  batimetri  ini  lalu  ditampalkan  dengan data thermal  front untuk  mempertajam analisis  pengaruh  kedalaman  perairan terhadap kejadian thermal front di perairan Selat Malaka.
Gambar 1. Peta Lokasi penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Suhu Permukaan Laut (SPL)
Berdarkan perhitungan terhadap rata- rata  SPL  bulanan  di  Selat  Malaka,  maka diperoleh hasil bahwa musim barat memiliki rentang  suhu  29,58 o C –  31,75 o C  dengan rata-rata SPL selama 11 tahun pengamatan adalah 30,48 o C, musim peralihan 1 berada pada rentang 30,80 o C – 34,30 o C  dengan  rata-rata  32,18 o C,  musim timur  memiliki  rentang  suhu  30,50 o C – 32,84 o C  dengan  rata-rata  31,83 o C,  serta musim  peralihan  2  memiliki  rentang  suhu 30 o C – 31,70 o C dengan rata-rata 31,02 o C. Rata-rata  SPL  terendah  ditemukan  pada musim  barat  tahun  2014  sebesar  29,58 o C dan  tertinggi  pada  musim  peralihan  1 ditahun  2016  sebesar  34,3 o C.  Sedangkan jika  melihat  rata-rata  SPL  tahunan,  maka pada  tahun  2011  Selat  Malaka  memiliki SPL  paling  rendah  dalam  11  tahun pengamatan  yaitu  sebesar  30,98 o C  dan SPL  paling  tinggi  terjadi  pada  tahun  2016 dengan rata-rata 32,32 o C.
Jika  meninjau  perbandingan  antar musim,  maka  musim  barat  selalu  memiliki rata-rata  SPL  yang  lebih  rendah  jika dibandingkan dengan musim lainnya disetiap tahun pengamatan. Dengan karakteristik SPL di Selat Malaka dalam 11 tahun pengamatan yaitu memiliki SPL yang rendah di musim barat (30,48 o C) kemudian SPL mulai memanas di musim peralihan 1
(32,18 o C) dan musim timur (31,83 o C) serta mulai  mendingin  di  musim  peralihan  2 (31,02 o C).  Hal  ini  diduga  disebabkan  oleh besarnya  pengaruh  monsun  di  Selat Malaka  utamanya  monsun  timur  laut  atau musim barat dan monsun barat daya atau musim  timur.  Menurut  Isa et  al. (2020), pada  monsun  timur  laut  yang  terjadi  pada bulan Desember, bulan Januari, dan bulan Februari terdapat aliran massa udara yang dingin serta kering dari timur laut menuju ke barat  daya  dan  menyebabkan  besarnya evaporasi  di  Selat  Malaka.  Kondisi  ini menghasilkan  tutupan  awan  mendung yang tebal serta tingginya curah hujan yang kemudian menghasilkan SPL yang rendah. Sedangkan  pada  monsun  barat  daya  hal sebaliknya terjadi. Monsun yang ditemukan pada bulan Juni, bulan Juli, bulan Agustus ini  cenderung  lebih  hangat  dan  kering akibat  melemahnya  aliran  massa  udara dari  barat  daya menuju timur  laut.  Kondisi yang  demikian  menyebabkan  SPL  pada monsun ini lebih hangat jika dibandingkan dengan  monsun  timur  laut.  Pada  monsun barat  daya  terdapat  transpor  massa  air  di laut  dalam  yang  dingin  serta  bersalinitas tinggi dari Laut Andaman menuju Laut Cina Selatan. Transpor ini juga diduga menyebkan pada musim peralihan 2 SPL di Selat  Malaka  mulai  mendingin  setelah teridentifikasi  lebih  panas  di  dua  musim sebelumnya  yaitu  musim  peralihan  1  dan musim timur.
Tabel 1. Sebaran SPL rata-rata Selat Malaka tahun 2010-2020
Gambar 2. Grafik Rata-rata SPL Tahunan Selat Malaka Periode 2010-2020

## Thermal Front di Selat Malaka
Hasil  pengolahan  data  SPL  dengan metode  SIED  adalah  sebaran  spasial  dan temporal serta stastistik dari thermal front di Selat Malaka. Data stastistik pada perairan ini  menunjukkan  sebaran  jumlah  total kejadian thermal  front yang  terjadi  pada musim  peralihan  lebih  kecil  dibandingkan dengan musim utama pada periode 2010- 2020. Musim timur memiliki jumlah kejadian total tertinggi yaitu ditemukan 1480 thermal front dalam  rentang  waktu  11  tahun pengamatan.  Pada  musim  barat  jumlah total dari kejadian thermal front adalah 930, musim peralihan 1 dan musim peralihan 2 ditemukan  masing-masing  431  dan  839 thermal front . Jumlah thermal front terbanyak adalah 265 kejadian yang terjadi pada  musim  timur  tahun  2013  dengan jumlah  minimum  adalah  0  kejadian  atau pada  musim  tersebut  tidak  terjadi thermal front sama  sekali.  Kondisi  ini  terjadi  pada beberapa  musim  dan  tahun  yaitu  pada musim timur tahun 2010, musim peralihan 1  tahun  2011  dan  2012,  serta  musim peralihan 2 tahun 2019.
Sepanjang tahun pengamatan musim timur  selalu  memiliki  jumlah thermal  front terbanyak  sejak  tahun  2013,  sedangkan jumlah thermal  front terbanyak  di  musim barat terjadi pada tahun 2011-2012, jumlah thermal  front terbanyak  di  tahun  2010 terjadi pada musim peralihan 1, dan musim peralihan  2  tidak  pernah  memiliki  jumlah thermal front terbanyak dalam setiap tahun sepanjang  periode  pengamatan  penelitian ini.  Untuk  jumlah  kejadian thermal  front minimum didominasi pada musim peralihan
1 yaitu sepanjang periode 2011-2015 serta tahun  2020.  Sedangkan  jumlah  minimum thermal  front pada  musim  barat,  musim timur,  dan  musim  peralihan  2  masing- masing  ditemukan  pada  tahun  2016  dan 2018, 2010, serta 2017 dan 2019.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  dari setiap  musim  ditemukan  bahwa  kondisi perairan dengan rata-rata SPL terlalu tinggi justru  tidak  mendukung  terjadinya thermal front . Hal ini terlihat dari komparasi antara jumlah  total thermal  front saat  musim peralihan  1  sebesar  431  kejadian  dengan rata-rata  SPL  selama  11  tahun  32,18 o C.
Jumlah thermal front saat musim peralihan 1  ini  merupakan  jumlah  terkecil  jika dibandingkan  musim  lainnya,  sedangkan rata-rata SPL tersebut merupakan rata-rata terbesar  dibandingkan  dengan  musim lainnya.  Selisih  jumlah thermal  front saat musim  peralihan  1  ini  dengan  musim lainnya juga besar (1049 kejadian dengan musim timur,  499  kejadian  dengan  musim barat,  dan  408  kejadian  dengan  musim peralihan 2). Adanya penurunan SPL rata- rata  di  musim  timur  menjadi  31,83 o C mendukung  terbentuknya thermal  front maksimum sebesar 1480 kejadian.
Pengaruh  perubahan  SPL  menjadi lebih dingin terhadap terbentuknya thermal front yang  lebih  banyak  ini  juga  berlaku untuk musim peralihan 2 dan musim barat dimana masing-masing terdapat 839 kejadian  dengan  SPL  rata-rata  31,02 o C serta  930  kejadian  dengan  SPL  rata-rata 30,48 o C.  Menurut  Siswanto  dan  Tanaka
(2014),  pada  monsun  barat  daya  yang terjadi  pada  bulan  Mei  hingga  bulan
Agustus  massa  air  di  Selat  Malaka dipengaruhi oleh Laut
Andaman sedangkan  pada  monsun  timur  laut  yang terjadi pada bulan November hingga bulan Februari massa air di selat ini dipengaruhi oleh  intrusi  massa  air  dari  Laut  China Selatan.  Melemahnya  sirkulasi  massa udara  saat  musim  timur  yang  kemudian mampu  mendorong  massa  air  yang  lebih
dingin  dari  utara  Selat  Malaka  diduga menjadi penyebab besarnya pembentukan thermal  front pada  musim  ini.  Pertemuan antara  SPL  yang  dingin  dari  utara  selat atau  dari  Laut  Andaman  dengan  SPL  dari selatan selat yang lebih hangat saat musim peralihan  1  diduga  menjadi  kondisi  yang ideal  dalam  proses  pembentukan thermal front di Selat Malaka.
Tabel 2. Data Statistik Thermal Front di Selat Malaka TAHUN PENGA MATAN M. BARAT M. PERALIHAN 1 M. TIMUR M. PERALIHAN 2 JUMLA H/TAHU N VARIABILITAS ANNUAL IOD ENSO 2010 45 67 0 47 159 IOD Negatif La Nina 2011 106 0 91 83 280 IOD Positif La Nina 2012 204 0 38 102 344 IOD Positif Normal 2013 58 5 265 121 449 IOD Negatif Normal 2014 76 48 145 91 360 Netral Normal 2015 182 62 197 128 569 IOD Positif El Nino 2016 35 155 223 94 507 IOD Negatif La Nina 2017 103 62 174 48 387 Netral Normal 2018 5 23 140 38 206 Netral Normal 2019 64 4 66 0 134 IOD Positif El Nino 2020 52 5 141 87 285 IOD Negatif La Nina
Gambar 3. Jumlah Kejadian Thermal Front Terhadap Variabilitas Anual
Gambar  3  menampilkan  korelasi antara jumlah thermal front tahunan di Selat Malaka  dengan  variabilitas  anual  yaitu ENSO dan IOD. Berdasarkan hasil perhitungan  yang  dilakukan  teridentifikasi bahwa  ENSO  dan  IOD  berpengaruh terhadap  jumlah thermal  front yang  terjadi
setiap  tahun.  Terjadinya  fenomena  ENSO dan IOD cendrerung meningkatkan kemungkinan  terbentuknya thermal  front jika  dibandingkan  dengan  tanpa  adanya pengaruh  dari  fenomena  ini  atau  saat kondisi  normal  serta  netral.  Hal  ini  sesuai dengan  pernyataan  oleh  Jatiandana  dan
Nurdjaman  (2020)  bahwa  adanya El-Niño - IOD  Positif  menghasilkan  kejadian thermal front terbanyak  di  perairan  Indonesia dibanding  kondisi  lainnya.  Ahmad et  al. (2019)  juga  menyatakan  bahwa  adanya fenomena El-Niño menyebabkan  jumlah thermal  front yang  terbentuk  lebih  banyak jika  dibandingkan  dengan  kondisi  normal. Meskipun hasil penelitian ini didukung oleh kedua penelitian sebelumnya, penelitian ini juga  hendak  menunjukkan  bahwa  respon kejadian thermal front terhadap ENSO dan IOD bervariasi terhadap tahun-tahun terjadinya  fenomena  annual  tersebut. Seperti kejadian thermal front pada kondisi netral-normal,  IOD  positif- El-Niño ,  serta IOD negatif- La-Niña , masing-masing tahun 2014-2015-2016  memiliki  respon  kejadian thermal  front yang  relatif  berbeda  jika dibandingkan  dengan  tahun  2018-2019- 2020.  Bahkan  di  tahun  2019  kondisi  IOD positif- El-Niño terbentuk thermal front yang lebih  sedikit  jika  dibandingkan  kondisi netral-normal  di  tahun  2018,  hal  yang berbeda  jika  dibandingkan  tahun  2014- 2015.  Terbentuknya thermal  front yang signifikan di tahun 2015 (jika dibandingkan dengan  kondisi  yang  sama  tahun  2019) diduga  akibat  respon  SPL  terhadap kejadian  super El-Niño atau  kejadian El- Niño yang lebih ekstrem dibanding El-Niño biasa.  Super El-Niño ini  ditemukan  hanya pada tahun-tahun tertentu, yaitu pada tahun 1982/1983, 1997/1998, serta tahun
2015/2016  (Chen et  al. ,  2017).  Sehingga meskipun  dapat  ditarik  asumsi  bahwa adanya  variabilitas  annual  mempengaruhi jumlah kejadian thermal front yang terbentuk,  namun  perlu  difokuskan  lagi tahun-tahun  pengamatan  dari  fenomena thermal front ini.

## Thermal Front Persisten di Selat Malaka
Kalkulasi  terhadap  setiap  piksel kejadian thermal  front di  Selat  Malaka menghasilkan  jumlah  kemungkinan  piksel yang sama mengalami thermal front secara berulang selama tahun 2010-2020.
Berdasarkan  perhitungan  yang  dilakukan untuk  setiap  musim,  kemungkinan  piksel mengalami 1-5 kali kejadian dalam rentang waktu pengamatan. Dengan maksud bahwa  jika  hasil  perhitungan  menunjukkan
angka  1  maka  piksel  tersebut  hanya mengalami  1  kali  kejadian thermal  front selama tahun 2010-2020, demikian seterusnya.  Terdapat  4  piksel  yang mengalami kejadian thermal front terbanyak yaitu  5  kali  kejadian  atau  pada  4  piksel  ini selama tahun 2010-2020 merupakan tempat terjadinya thermal front sebanyak 5 kali.  Keempat  piksel  ini  ditemukan  pada musim  timur  atau  musim  dengan  jumlah ditemukannya thermal  front terbanyak  di Selat Malaka. Pada musim barat dan musim peralihan  2  masing-masing  ditemukan hingga  4  kali  kejadian thermal  front , sedangkan  pada  musim  peralihan  1 maksimum ditemukan hanya 2 kali kejadian thermal front yang berulang.
Sebaran  spasial  dari  penjumlahan setiap piksel tempat terjadinya thermal front disajikan  dalam  gambar  5.  Berdasarkan gambar  ini  diketahui  bahwa  wilayah  utara Selat Malaka lebih dominan menjadi tempat terbentuknya thermal  front dibandingkan wilayah  selatan  selat.  Kondisi  ini  terjadi pada piksel yang menggambarkan 1 hingga 5  kali  kejadian.  Meskipun  demikian,  pada musim  barat  dan  musim  timur  terjadi ekspansi pembentukan thermal front hingga ke  bagian  tengah  dan  selatan  selat. Berbeda  pada  musim  peralihan  1  dengan sebaran thermal front yang terbentuk hanya sampai  bagian  tengah  selat  dan  musim peralihan 2 hanya pada bagian utara selat.
Kondisi sebaran spasial tempat terjadinya thermal  front kemudian  di komparasikan dengan kedalaman perairan atau  batimetri  Selat  Malaka.  Berdasarkan hasil  pengolahan  data  batimetri  yang dilakukan teridentifikasi bahwa Selat Malaka  merupakan  selat  dengan  batimetri yang  beragam.  Pada  bagian  selatan,  selat ini cenderung dangkal (87 m – 0 m), bagian tengah  selat  memiliki  kedalaman  yang berkisar antara 169 m – 939 m, sedangkan pada bagian utara selat ini lebih dalam yaitu 1000 m – 2000 m bahkan lebih. Hal ini juga sesuai dengan pendapat Rizal et al. (2012) yang menyatakan  bahwa  kedalaman  Selat Malaka berada pada kisaran 30 m di bagian selatan  hingga  lebih  dari  1000  m  dibagian utara selat yang merupakan batas paparan ( shelf  edge ).  Perubahan  kedalaman  yang signifikan  antara  bagian  selatan,  tengah,
dan utara selat ini ternyata juga membentuk korelasi dengan lokasi ditemukannya thermal front . Seperti yang telah dipaparkan bahwa thermal front lebih banyak terbentuk di  bagian  utara  selat,  meskipun  pada beberapa kejadian juga terbentuk juga pada bagian  tengah  dan  selatan  selat  namun sebarannya tidak sebanyak yang terbentuk pada bagian utara.
Untuk mempertajam analisis kemudian dilakukan tampalan antara thermal  front yang  terjadi  secara  berulang (1-5 kali kejadian) selama periode pengamatan dengan data batimetri perairan Selat  Malaka.  Lokasi thermal  front yang berulang  ini  kemudian  disebut  sebagai thermal  front persisten. Thermal  front persisten  yang  ditampilkan  adalah  yang terjadi selama 2-4 kali kejadian. Hasil yang
diperoleh bahwa pada 2 kali kejadian untuk musim peralihan 1, musim timur, dan musim peralihan 2 sebaran thermal front persisten terkonsentrasi  pada  wilayah  utara  selat. Sedangkan  pada  musim  barat  masih terdapat  ekspansi  kejadian thermal  front persisten  hingga  ke  tengah  selat.  Apabila thermal  front persisten  yang  ditampilkan direduksi  hanya  pada  3-4  kejadian  maka thermal front ini didominasi ditemukan pada wilayah  utara  selat  atau  lokasi  dengan perubahan  kedalaman  yang  signifikan. Thermal front persisten pada Selat Malaka khususnya pada 2-4 kali kejadian mendukung penelitian yang dilakukan oleh Mohanty et al. (2017), bahwa thermal front lebih  cenderung  terlihat  atau  terbentuk berulang  pada  wilayah  dengan  perubahan kedalaman ( shelf break ).
Gambar 4. Statistik Data Thermal Front Persisten di Selat Malaka
Gambar 5. Sebaran Spasial Thermal Front Persisten di Selat Malaka Tahun 2010-2020 pada (a) Musim Barat, (b) Musim Peralihan 1, (c) Musim Timur, (d) Musim Peralihan 2.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah dilakukan diketahui bahwa sepanjang  tahun  2010-2020  di  perairan Selat  Malaka  dapat  ditemukan thermal front dengan jumlah variatif setiap musim. Jumlah thermal  front tertinggi  ditemukan pada musim timur dan terendah dimusim peralihan  1.  Jumlah  total thermal  front setiap  tahun  ditemukan  maksimum  pada tahun  2015  dan  minimum  pada  tahun 2019.  Variabilitas  annual  (ENSO  dan IOD)  memberikan  dampak  terhadap jumlah  kejadian thermal  front, namun untuk analisis perlu disesuaikan terhadap periode  pengamatan  dari  variabilitas tersebut. Thermal front persisten di Selat Malaka dapat terjadi 1-5 kali pengulangan pada  lokasi  yang  sama.  Lokasi  t hermal front persisten  lebih  sering  terjadi  di wilayah utara selat dan/atau pada wilayah dengan  perubahan  kedalaman  yang signifikan ( shelf break ).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih ditujukan kepada Korea-Indonesia MTCRC
Scholarship atas pendanaan selama penelitian  dilakukan.  Serta  ucapan  terima kasih  juga  disampaikan  kepada  BIG (Badan  Informasi  Geospasial)  Republik Indonesia,
NASA (The National Aeronautics  and  Space  Administration) OCEAN COLOR, JMA (Japan Meteorological Agency), NOAA (The National Oceanic and Atmospheric
Administration) atas penyediaan dan akses data yang digunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, A. L., Syamsuddin, M. L., Purba, N.
P., dan Sunarto. (2019). Thermal front condition  through  El  Nino  and Indonesian  throughflow  phase  in southern sea of East Java and Bali on the east monsoon. IOP Conf. Series: Earth  and  Environmental  Science , 303, 1-8.
Akbari,  E.,  Alavipanah,  S.K., Jeihouni,  M., Hajeb. M., Haase, D., dan
Alavipanah,  S.  (2017).  A  review  of ocean/sea subsurface water
temperature  studies  from  remote sensing  and  non-remote  sensing methods. Water , 9, 1-25.
Amiruddin, A. M., Ibrahim, Z. Z., dan Ismail,
S. A. (2011). Water mass characteristic in the Strait of Malacca using  ocean  data  view. Research Journal  of  Environmental  Science ,
5(1), 49-58. BIG (Badan Informasi Geospasial) Republik Indonesia. https://tanahair.indonesia.go.id/demn as/#/batnas.  Diakses  pada:  26-27 Maret 2022.
Belkin,  I.  M.  dan  Cornillon,  P.C.  (2003).
SST fronts of the Pacific Coastal and marginal sead. Physical Oceanography , 1(2), 90-114.
Belkin,  I.  M.,  Cornillon,  P.C.,  Sherman,  K.
(2009). Front in large marine ecosystem. Progress in
Oceanography , 81, 223-236.
Cayula,  J.  dan  Cornillon,  P.  (1992).  Edge detection  algorithm  for  SST  images. Journal  of  Atmospheric  and  Oceanic Technology , 9, 67-80.
Chen, L., Li, T., Wang, B., Wang, L. (2017).
Formation  mechanism  for  2015/16 super  El  Nino .  Nature  Scientific Reports, 7, 1-10.
Daulay,  S.R.,  Sari,  T.E.Y.,  Usman,  U., Jhonneri,  R.  (2019).  Karakteristik thermal  front  di  Perairan  Tropis Samudra Hindia bagian timur. Jurnal Perikanan , 21(1), 25-29.
Ginzburg, A.I. dan Kostianoy, A.G. (2009).
Fronts and mixing processes . Encyclopedia of Life Support System, 237-267.
Haditiar,  Y.,  Putri,  M.,  Ismail,  N.,  dan Muchlisin,  Z.  A.  (2020).  Numerical study of tides in Malacca Strait with a 3-D model. Research Article Heliyon- Elsevier , 6, 1-16.
Hamzah, R., Prayolo, T., Harsanugraha, W.
K.  (2014).  Identifikasi  thermal  front dari  data  satelit  Terra/Aqua  Modis menggunakan  Single  Image  Edge Detection (SIED) Studi Kasus: Perairan  Utara  dan  Selatan  Pulau
Jawa. Seminar Nasional Penginderaan Jauh, 552-559.
Hanintyo,  R.,  Hadianti,  S.,  Mahardhika, R.M.P.,  Aldino,  J.S.,  Islamy,  F. (2015).  Sebaran  musiman  kejadian thermal front berdasarkan citra Aqua- MODIS di WPP-RI 714, 715, dan 716.
Seminar Nasional Penginderaan Jauh, 523-531.
Isa, N. S., Akhir, M. F., Khalil, I., Kok, P. H., dan  Roseli,  N.  H.  (2020).  Seasonal characteristics  of  the  sea  surface temperature  and  sea  surface  current of the Strait of Malacca and Andaman
Sea. Journal of Sustainability Science and Management, 15(4), 66-77.
Jatiandana,  A.  P.  dan  Nurdjaman,  S.
(2020).  Identification  of  thermal  front in  Indonesian  Waters  during  2007- 2017. IOP  Conf.  Series:  Earth  and Environmental Science , 618, 1-7.
Jatisworo,  D.  dan  A.  Murdimanto.  (2013). Identifikasi  thermal  front  di  Selat Makassar  dan  Laut  Banda.  Balai Penelitian dan Observasi Laut.
Japan Meterological Agency (JMA). https://ds.data.jma.go.jp/tcc/
/tcc/products/elnino/index/sstindex/sli ding_30year_period/DMI/3rmean. Diakses pada: April 2022. Miller, P.I. 2011. Detection and
visualization  of  oceanic  fronts  from satellite  data,  with  application  for fisheries,  marine  megafauna,  and marine protected areas. Handbook of Satellite  Remote  Sensing  Image Interpretation: Applications for Marine Living  Resources  Conservation  and Management, Plymouth, 229-239.
Mohanty,  P.C.,  Mahendra,  R.S.,  Nayak,
R.K.,  Kumar,  N.,  Kumar,  S.T., Dwivedi, R.M. (2017). Persistence of productive  surface  thermal  fronts  in the Northeast Arabian Sea. Regional Studies in Marine Science , 1-28.
NASA  Goddard  Space  Flight  Center, Ocean  Ecology  Laboratory,  Ocean
Biology Processing Group. Moderate- resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua Sea Surface
Temperature Data; NASA OB.DAAC,
Greenbelt,  MD,  USA.  Diakses  pada:
Maret 2022. NOAA (The National Oceanic and Atmospheric Administration), https://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/i ndices/oni.ascii.txt.  Diakses  pada: April 2022.
Priede,  I.G.  dan  Miller,  P.I.  (2009).  A basking  shark  ( Cetorhinus  maximus ) tracked  by  satellite  together  with simultaneous remote sensing II: new analysis  reveals  orientation  to  a thermal front. Fisheries Research, 95,
253-277.
Peraturan Menteri Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia Nomor 18 Tahun 2014
Puthezath,  A.  S.  (2014). Identification  of thermal  fronts  in  the  Arabian  Sea using  MODIS-SST  data. Thesis Master  of  Science,  Kerala  University of  Fisheries  and  Ocean  Studies Panangad, 1-70.
Rizal,  S.,  Damm,  P.,  Wahid,  M.  A.,
Sundermann,  J.,  Ilhamsyah,  Y., Iskandar, T., dan Muhammad. (2012). General  circulation  in  the  Malacca Strait and Andaman Sea: A numerical model  study. American  Journal  of Environmental Science,  8(5),  479- 488.
Sakmani,  A.  A.,  Lam,  W.H.,  Hashim,  R., Chong, H.Y. (2013). Site selection for tidal turbine installation in the Strait of Malacca. Renewable and Sustainable Energy Reviews , 21, 590-602.
Sholva,  Y.,  Sitohang,  B.,  Wikantika,  K.
(2013).  New  approach  to  locate upwelling  and  thermal  front  from satellite  imagery  data. Procedia Technology , 11, 317-326.
Simbolon,  D.,  Silvia,  Wahyuningrum,  P.I.
(2013). The prediction of thermal front and upwelling as indicator of potential fishing  ground  in  Mentawai  water. Journal of Marine Fisheries , 4(1), 85- 95.
Siswanto,  E.  dan  Tanaka,  K.  (2014). Phytoplankton  biomass  dynamics  in the  Straits  of  Malacca  within  the
period  of  the  SeaWiFS  full  mission: seasonal cycles, interannual variation and  decadal-scale  trend. Remote Sensing , 6, 2718-2742.
Sulistya,  W.,  Hartoko,  A.,  dan  Prayitno, S.B.  (2007).  The  characteristic  and variability of sea surface temperature in  Java  Sea. Remote  Sensing  and Earth Science, 4, 85-94.
Trinugroho,  T.,  Satriadi,  A.,  dan  Muslim.
(2019). Sebaran thermal front musiman  di  wilayah  perairan  Selat Madura  menggunakan  single  image edge  detection. Journal  of  Marine Research , 8(4), 416-423.
Valavanis, V. D., Katara, I., dan Palialexis, A.  (2005).  Marine  GIS:  identification
of  mesoscale  oceanic  thermal  front. International Journal of Geographical Information  Science ,  19(10),  1311- 1147.
Yanagi, T. (1987). Classification of “siome”, streaks,  and  fronts. Journal  of Oceanography  Society  of  Japan ,  45,
149-158.
Yokobori, S. I., Watanabe, Y., and Oshima,
T.  (2003).  Mitochondrial  Genome Of Ciona Savignyi (Urochordata, Ascidiacea, Enterogona): Comparison  Of  Gene  Arrangement And  Trna  Genes  With  Halocynthia Roretzi Mitochondrial Genome. Journal Of Molecular Evolution , 57 (5). 574-587.