https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/ijoce
Analisa Spasial dan Temporal Suhu Permukaan Laut dan Klorofil-a selama 2 Dekade

## di Perairan Indonesia
Tri Wulandari Santoso * , Kunarso dan Jarot Marwoto
Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Sudarto, SH, Tembalang Semarang. 50275 Telp/fax (024)7474698
Email: *santoswulandari@gmail.com

## Abstrak
Pemahaman pola variabilitas secara spasial dan temporal atas perubahan yang terjadi di lautan sangat penting dilakukan  untuk  pengelolaan  laut.  Lautan  Indonesia  merupakan  satu-satunya  jalur  yang  menghubungkan cekungan samudera yang berbeda di daerah tropis, sehingga memainkan peranan penting dalam samudera dan sistem  iklim.  Suhu  permukaan  laut  (SST)  dan  Klorofil-a  (Chl-a)  seringkali  digunakan  untuk  memantau kondisi  Lautan  terlebih  dibawah  pengaruh  perubahan  iklim.  Perubahan  kedua  parameter  yang  signifikan sangat  mempengaruhi  produktivitas  sumber  daya  lautan.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  mengkaji  variabilitas spasio  temporal  SST  dan  Chl-a  di  Laut  Indonesia  selama  2  dekade  (2000-2020)  dengan  menggunakan  data citra  MODIS  TERRA  harian.  Penelitian  dilakukan  dengan  menganalisis  sebaran  spasial  dan  temporal  SST dan Chl-a Laut Indonesia dan analisis temporal tiga daerah bagian, yaitu Laut Cina Selatan, Utara Papua, dan Selatan  Jawa.  Analisa  ini  didasarkan  pada  nilai  anomali  yang  didapat  dari  pengurangan  nilai  parameter dengan nilai historis (rerata nilai seluruh data). Penelitian ini menunjukkan bahwa terjadi kenaikan slope SST 0,024 ⁰ C/tahun dan Chl-a 0,0012 mg -3 /tahun di Indonesia. Slope positif juga ditemui pada ketiga daerah studi. Perairan  Selatan  Jawa  memiliki  slope  yang  paling  tinggi  dari  Laut  China  Selatan  dan  Utara  Papua. Variabilitas SST dan Chl-a Indonesia mengalami perubahan yang sangat variatif sejak 10 tahun terakhir. Kata Kunci : Spatio temporal, Suhu Permukaan Laut, Klorofil-a, Perubahan Iklim, Indonesia

## Abstract
Understanding  the  spatial  and  temporal  variability  patterns  of  changes  that  occur  in  the  ocean  is  very important for ocean management. Indonesian water is the only pathway connecting the different ocean basins in the tropics, thus playing an important role in the ocean and climate system. Sea surface temperature (SST) and  Chlorophyll-a  (Chl-a)  are  often  used  to  monitor  ocean  conditions  moreover  below  impact  of  climate change.  Changes  in  these  two  parameters  significantly  affect  the  productivity  of  ocean  resources.  The purpose of this study was to examine the spatio-temporal variability of SST and Chl-a in the Indonesian Sea for 2 decades (2000-2000) using daily MODIS TERRA image data. The study was conducted by analyzing the spatial  and  temporal  distribution  of  SST  and  Chl-a  in  the  Indonesian  Sea  and  temporal  analysis  of  three parts,  namely  the  South  China  Sea,  North  Papua,  and  South  Java.  This  analysis  is  based  on  the  anomaly value obtained by subtracting the parameter value from the historical value (the average value of all data). The results of this study indicate that there is an increase in the SST slope of 0.024 ⁰ C/year and Chl-a 0,0012 mg -3 /year in Indonesia. Positive slopes were also found in the three study areas. The southern waters of Java have  the  highest  slope  of  the  South  China  Sea  and  North  Papua.  The  variability  of  SST  and  Chl-a  in Indonesia has undergone very varied changes since the last 10 years.
Keywords: Spatio temporal, Sea Surface Temperature, Chlorophyll-a, Perubahan Iklim, Indonesia

## PENDAHULUAN
Sea  Surface Temperature (SST)  atau  suhu permukaan  laut  adalah  salah  satu  parameter  dalam bidang  oseanografi  (Akhbar et  al. ,  2018).  SST  dunia  bervariasi  jika  dilihat  dari  variasi  garis  lintang, daerah  dekat  dengan  khatulistiwa  umumnya  perairannya  terhangat  dan  sebaliknya  untuk daerah kutub utara  dan  antartika  (EPA,  2016).  SST  merupakan  parameter  fundamental  di  bidang  meteorologi  dan klimatologi.  Nilai  SST  pada  titik  tertentu  bergantung  pada  sejumlah  faktor  seperti  radiasi,  transpor vertikal  panas  sensibel  dan  laten  udara,  serta  arus  laut  horizontal  dan  vertikal.  Kecepatan  angin  juga mempengaruhi  SST,  karena  mempengaruhi arus  laut dan  merupakan  faktor  pengendali  transpor panas (Bartzokas et al. , 1993). SST merupakan parameter yang bisa digunakan sebagai data untuk informasi adanya front , upwelling, arus, cuaca atau iklim dan daerah tangkapan ikan / potensi ikan (Yuniarti et al. , 2013; Gaol et al. , 2014). Karena suhu berkaitan dengan proses metabolisme maupun perkembangbiakan dari  organisme  di  laut  (Yuniarti et  al. ,  2013).  Pada  lautan,  klorofil  atau  pigmen  fotositensis  ini ditemukan  di  fitoplankton.  Fotosintesis  ini  menyumbang  sebagian  besar  produksi  primer  di  ekosistem laut  dan  membantu  aliran  energi  dan  bahan  organik  yang  menopang  produksi  di  laut.  Konsentrasinya dapat diukur dengan berbagai teknik, baik in situ maupun penginderaan jauh warna laut melalui satelit (Liu et al. , 2019)
Laut  disebut reservoir atau  tempat  penyimpanan  utama  dari  sistem  iklim  (Hu et  al. ,  2020). Sehingga jika terjadi ketidakseimbangan energi total di atmosfer, paling baik dinilai dengan melakukan menganalisis  perubahan  dalam  penyimpanan  energi  (Abraham et  al. ,  2013).  Lautan  global  telah menyerap 93% dari panas ekstra yang terperangkap oleh Bumi sejak 1970 (Wijffels et al. , 2016). Hal ini yang menjadikan parameter oseanografi, SST dan Chl-a menjadi salah satu proksi terjadinya perubahan iklim  (Feng  and  Zhu,  2012;  Dunstan et  al. ,  2018;  Antoni et  al. ,  2019;  Hu et  al. ,  2020).  Salah  satu caranya yaitu melalui gambaran tren atau pola variasi perubahan dalam jangka waktu satu dekade atau lebih (Foster et al. , 2014; Dunstan et al. , 2018).
Kondisi  perairan  Indonesia  dipengaruhi  oleh  posisi  geografis  yang  terletak  diantara  dua samudera, yaitu Samudra Pasifk dan Samudra Hindia. Secara spasial dan temporal variasi SST ini terjadi karena  adanya  angin  muson,  ENSO,  dan Indian  Ocean  Dipole (IOD).  Sebagai  perairan  tropis  yang terletak  di daerah  khatulistiwa,  perairan  Indonesia  sangat  berperan  sama  lain  terhadap  dinamika  iklim yang  ada  di  kedua  Samudra  tersebut.  Telah  ada  beberapa  studi  global  dan  regional  yang  menemukan adanya  peningkatan  SST  dan  atau  Chl-a  (Deser et  al. ,  2010;  Habibie  and  Nuraini,  2014;  Syaifullah,
2015; Dunstan et al. , 2018; Antoni et al. , 2019; Legionosuko, 2019; Putra et al. , 2019; Hu et al. , 2020). Studi  ini  melakukan  kajian  kedua  paramater  (SST  dan  Chl-a)  dalam  skala  Indonesia    dengan  waktu terkini.

## MATERI DAN METODE PENELITIAN

## Materi Penelitian
Materi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  karena  penulis tidak  mengambil  data  langsung dari  lapangan  (Hox  and  Boeije,  2005;  Sarwono, 2006).  Data  yang digunakan  pada  penelitian  yaitu  data  suhu  permukaan  laut  dan  klorofil-a  yang  diunduh  dari https://oceancolor.gsfc.nasa.gov NASA dengan resolusi sel 4 km 2 .

## Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  adalah  analisis  spasial  dan  analisis  temporal.  Analisis  spasial digunakan karena metode ini dapat menampilkan data yang berhubungan dengan ruang dengan nilai yang  sebenarnya.  Analisis  spasial  diaplikasikan  pada  data  SST  dan  data  Chl-a.  Nilai  yang digunakan yaitu nilai anomali sehingga secara spasial bisa melihat wilayah mana saja memiliki nilai perubahan  nilai  anomali  positif  atau  negatif.  Sedangkan  analisis  temporal  untuk  melihat  tren parameter pada beberapa wilayah tertentu.
Analisa  spasial  diawali  dengan  pemotongan  daerah  studi  kemudian  data  harian  tersebut digabungkan  dengan  melakukan  rerata  menjadi  data  bulanan.  Data  bulanan  ini  untuk  selanjutnya dilakukan  analisis  spasial  dan  temporal.  Nilai  anomali  didapat  dari  data  bulanan  yang  dikurangi dengan  nilai  historis.  Nilai  historis  adalah  nilai  rerata  selama  21  tahun.  Setelah  diperoleh  nilai anomali  bulanan,  selanjutnya  dihitung  nilai slope /  tren  /  kemiringannya  (Deser et  al., 2010; Syaifullah, 2015). Nilai X merupakan waktu sedangkan nilai Y merupakan nilai anomali.
Nilai Anomali : Data bulanan - Nilai Historis Nilai Historis : rerata Data bulanan Slope : ∑(x−x̅)(y−y ̅) ∑(x−x̅) 2
Analisis  temporal  diproses  berdasarkan  empat  rerata  triwulan  (empat  musim)  yaitu, September-Oktober-November  (SON),  Desember-  Januari-Februari  (DJF),  Maret-April-Mei (MAM), dan Juni-Juli-Agustus (JJA).  Pada analisis temporal dilakukan perhitungan tren/ slope atau regresi linier. Apabila nilai koefisien regresi  tersebut adalah positif maka mengindikasikan adanya tren  kenaikan  nilai  parameter.  Sebaliknya  jika  nilai  koefisien  regresi  tersebut  negatif  maka mengindikasikan  adanya  tren  penurunan  nilai  parameter.  Semakin  besar  nilai  koefisien  regresi semakin kuat peningkatannya (Douglass et al., 2008; Syaifullah, 2015; Hu et al. , 2020).

## HASIL

## Variabilitas spasial anomali SST dan Chl-a Indonesia
Sebaran  nilai  anomali  SST  klimatologi  bulanan  perairan  Indonesia  digambarkan  pada Gambar 1. Hasil nilai historis perairan Indonesia didapatkan sebesar 28,7755 ⁰ C. Nilai anomali SST positif  (semakin  merah)  menunjukkan  bahwa  suhu  permukaan  laut  saat  itu  lebih  tinggi  (panas) dibandingkan dengan suhu reratanya (historis), sedangkan jika semakin berwarna biru menunjukkan keadaan yang sebaliknya (anomali negatif). Berdasarkan gambar sajian tersebut, perairan Indonesia memiliki sebaran nilai SST anomali yang tinggi secara merata pada bulan MAM (0  - 2 ⁰ C). Namun saat  memasuki  bulan  JJA  nilai  SST  terbagi  atas  Belahan  Bumi  Utara  (BBU)  dan  Belahan  Bumi Selatan  (BBS).  Perairan  Selatan  Jawa  pada  BBS  memiliki  sebaran  anomali  rendah  (-4  -  2 ⁰ C), sebaliknya  di  perairan  LCS  dan  Utara  Papua  pada  BBU  dengan  kisaran  nilai  anomali  yang  lebih tinggi,  sebesar  0  -  1,5 ⁰ C.  Sebaliknya  pada  bulan  DJF,  nilai  anomali  SST  perairan  Selatan  Jawa meningkat  sedangkan  LCS  dan  perairan  Utara  Papua  menurun.  Secara  spasial  keseluruhan  nilai anomali SST Indonesia memiliki rentang -4 - 2 ⁰ C.
https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/ijoce
Gambar 1 . Variabilitas anomali SST klimatologi Indonesia (2000-2020).
Gambar 2 . Variabilitas anomali Chl-a klimatologi Indonesia (2000-2020) dan Nilai anomali Chl-a perairan pesisir Indonesia bulan September yang memiliki nilai lebih tinggi dibandingkan laut lepas. 1) Selatan Papua, 2) Selat Karimata, 3) Selatan Jawa.
Sebaran  nilai  anomali  Chl-a  klimatologis  bulanan  perairan  Indonesia  disajikan  pada  Gambar 2a.  Nilai  historis  yang  didapatkan  sebesar  0,23698  mg/m 3 .  Sebaran  ini  memiliki  nilai  yang  tinggi pada  bulan  JJA  dan  berpuncak  pada  bulan  September.  Sebaliknya,  pada  bulan  DJF  nilai  anomali Chl-a rendah. Nilai anomali perairan pesisir terlihat lebih tinggi dibandingkan Laut lepas. Perairan laut  lepas  Utara  Papua  (Samudera  Pasifik  Barat)  dan  perairan  Barat  Daya  Sumatera  (Samudra Hindia  Timur)  memiliki  nilai  anomali  Chl-a  yang  hampir  stabil  atau  terjadi  sedikit  perubahan. Kisaran nilai anomali Pesisir dan Laut lepas berturut-turut (0,1 - >5 mg/m 3 ) dan (-0,2 - 0,1 mg/m 3 ). Gambar  2b  merupakan  representasi  nilai  anomali  Chl-a  di  perairan  pesisir  pada  bulan  September. Pesisir Utara Sumatera dan Pesisir Barat Kalimantan  / laut Natuna (Gambar 2b2) memiliki rentang nilai anomali -0,1 - 18 mg/m 3 , yaitu paling tinggi dibandingkan dua wilayah yang lain. Pada pesisir Selatan  Papua  hingga  Laut  Arafura  (Gambar  2b1)  terlihat  persebaran  nilai  anomali  rata-rata  yang
a)
b)
1 2 3
https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/ijoce
terlihat  berkisar  4  -  >10  mg/m 3 .  Sedangkan  pada  pesisir  Selatan  Jawa  (Gambar  2b)  nilai  rata-rata yang terlihat berkisar 5 - >12 mg/m 3 .

## Variabilitas temporal anomali SST dan Chl-a Indonesia
Peningkatan slope SST  yang  terjadi  di  laut  Indonesia  (Gambar  3a)  yaitu  sebesar  +0,002 atau 0,024 ⁰ C/tahun. Nilai anomali SST maksimum sebesar 1,43 yang terjadi pada bulan Juni 2010, minimum  sebesar  -1,58  terjadi  pada  bulan Februari  2002.  Terjadi  perubahan yang  signifikan  pada tahun  2009-2012.  Nilai  anomali  pada  tahun  2010  paling  tinggi  diibanding  tahun  lainnya,  diikuti 2017  dan  2020.  Setelah  tahun  2011 slope terlihat  terus  naik.  Nilai  anomali  Chl-a  (Gambar  3b) ditemukan kenaikan slope positif sebesar +0,0001 atau (0,0012 mg/m 3 )/tahun. Terjadi puncak yang mengalami  kenaikan  yang  signifikan  yaitu pada  tahun 2004,  2006,  2016, 2017.  Dan  setelah  tahun 2019 grafik terlihat dominan mengalami kenaikan hingga 2020.
Gambar 3 .  Time Series nilai anomali a) SST,b) Chl-a Indonesia tahun 2000- 2020
Siklus  tahunan  dari  tahun  2000  hingga  2020  dapat  diamati  pada  Gambar  4.  Pada  siklus SST,  tahun-tahun  yang  berada  diatas  garis  rata-rata  klimatologis  (garis  hitam  dalam  Gambar  4a) tercatat setelah tahun 2010 (warna biru ke pink). Selain itu pada tahun 2007, 2008, dan 2010 juga yang  memiliki  nilai  diatas  rata-rata.  Siklus  Chl-a  laut  Indonesia  bervariasi  terhadap  nilai  rata- ratanya  (garis  hitam  pada  Gambar  4b).  Lima  tahun  terakhir  (garis  berwarna  pink  Gambar  4b) mengalami perubahan yang variatif dan signifikan.
Gambar 4 . Siklus tahunan rata-rata a) SST b) Chl-a Indonesia dari tahun 2000 hingga 2020. Setiap garis mewakili setiap tahun, dan garis tebal hitam merupakan rata-rata
klimatologis. y = 0,002x - 0,2601 -2 -1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 SS T an o m ali ( ⁰ C) 2000 2005 2010 2015 2020 y = 0,0001x - 0,0132 -0,12 -0,08 -0,04 0,00 0,04 0,08 0,12 0,16 0,20 0,24 0,28 0,32 CHL -A anoma li (mg/m ^ 3) 2000 2005 2010 2015 2020 -2 -1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 S S T A NO M ( ⁰C ) month -0,18 -0,15 -0,12 -0,09 -0,06 -0,03 0,00 0,03 0,06 0,09 0,12 0,15 0,18 0,21 0,24 0,27 CHL -A A NO M (mg /m^ 3) month a) b) a) b)
https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/ijoce
Untuk  menambah  data  analisa,  didapat  nilai slope minimum,  maksimum,  dan  rata-rata  dari kedua parameter. Berdasarkan grafik (Gambar 5) dibawah ini, terjadi kenaikan slope terhadap nilai ketiganya sejak dua dekade terakhir. Nilai slope SST maksimum setiap tahunnya sebesar +0,0331, slope SST  minimum  sebesar  +0,0025,  dan  nilai slope rata-rata  sebesar  +0,022.  Sedangkan  pada Chl-a Slope nilai  maksimum  yaitu  +0,002,  minimum  sebesar  +0,0008,  dan  rata-ratanya  sebesar +0,0012.
Gambar 5 . Nilai maksimum dan minimum a) SST b) Chl-a laut Indonesia.
Perairan  Laut  China  Selatan  memiliki  nilai slope anomali  SST  positif  sejak  dua  dekade terakhir sebesar 0,0009 ⁰ C/tahun (Gambar 6), dengan JJA  (+0,001), SON (+0,0008), DJF (+0,001), MAM  (+0,0006)  dengan  rentang  nilai  anomali  0,97  -  1,055.  Puncak slope peningkatan  SST terutama  terjadi  pada  musim  kering  dan  musim  basah,  sedangkan  pada  musim  peralihan slope perubahan  SST  cenderung  lebih  rendah.  Nilai  anomali  Chl-a  Laut  China  Selatan  memiliki  slope negatif  sebesar  (-0,0132  mgm -3 /tahun)  dengan  nilai  MAM  (+0,0008)  diatas  JJA  (+0,0003). Perubahan  pada  bulan  DJF  tampak  signifikan  dan  terjadi  penurunan slope di  bulan  sebesar  (- 0,0075). Penurunan slope ini terlihat mulai  menurun signifikan sejak tahun 2010. Sedangkan pada bulan-bulan SON slope nya yaitu sebesar +0,0019. Pada SON terjadi kenaikan yang signifikan pada tahun 2020
Gambar 6 .  Grafik slope SST dan Chl-a pada bulan-bulan MAM, JJA, SON, DJF di Laut China Selatan.
Daerah  studi  perairan  Utara  Papua  terletak  di  wilayah  Samudera  Pasifik  Barat  dengan koordinat  1 ⁰ LU-9 ⁰ LS  dan  104 ⁰ -114 ⁰ BT.  Perairan  ini  memiliki  nilai slope positif  sebesar 0,0006 ⁰ C/tahun dengan nilai slope bulan JJA = +0,001, SON =+0,0007, DJF =+0,0004, dan MAM
y = 0,022x - 15,516 y = 0,0331x - 36,839 y = 0,0025x + 22,581 27 27,5 28 28,5 29 29,5 30 30,5 SS T d e rajat ce lc iu s TAHUN mean max min y = 0,0008x - 1,3414 y = 0,002x - 3,6646 y = 0,0012x - 2,1113 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 Ch l- a m g/ m ^3 YEAR min max mean 0,90 0,92 0,94 0,96 0,98 1,00 1,02 1,04 1,06 1,08 SST ano mali ( ⁰C) SST Anomali LCS MAM JJA SON DJF 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 1,60 1,80 2,00 CHL - A ano mali (mg /m^ 3) Chl-a Anomali LCS MAM JJA SON DJF a) b)
https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/ijoce
=+0,0002 (Gambar 7). Pada musim Timur (JJA) pola perubahan pada perairan Utara Papua sangat signifikan.  Kenaikan  yang  signifikan  terjadi  pada  tahun  2010  dan  2020  di  musim  JJA  dan  SON. Namun  pada  JJA  tahun  2011  terjadi  penurunan  yang  cukup  signifikan  dan  pada  DJF  terjadi kenaikan.  Sedangkan  nilai slope anomali  Chl-a  Perairan  Utara  Papua  mengalami  penurunan  sejak dua  dekade  terakhir  sebesar  (-0,0132  mgm -3 /tahun).  Bulan  SON  memiliki slope positif  namun sangat  kecil  sekali  nilainya  yaitu  sebesar  +0,0002.  Nilai slope MAM  =  -0,0009,  SON  =  -0,0006, JJA = -0,0023.
Gambar 7 .  Grafik slope SST dan Chl-a pada bulan-bulan MAM, JJA, SON, DJF di Utara Papua.
Perairan  selatan  Jawa  dengan  koordinat  -10 ⁰ LS  -  -6 ⁰ LU  dan  108 ⁰ -114 ⁰ BT.  Didapat  nilai slope SST  positif  sebesar  0,0011 ⁰ C/tahun,  dengan  bulan  JJA=+0,0008,    MAM  =+0,0013,  SON =+0,001, DJF =+0,00152. Slope terbesar di perairan Selatan Jawa terjadi pada musim Barat (DJF) dan  terkecil  pada  musim  Timur  (JJA).  Sedangkan  pada  Chl-a,  kenaikan  nilai slope diperairan Selatan Jawa memiliki nilai slope yang paling tinggi dibanding kedua Perairan lainnya, dan terjadi penurunan pada musim peralihan 1 (SON). Nilai slope selama dua dekade terakhir yaitu, MAM = +0,0063, JJA = +0,0018, SON = -1E-04, DJF =+0,0009. Nilai anomali Chl-a maksimum yaitu 4,03 dan minimum sebesar 0,49.
Gambar 8 .  Grafik slope SST dan Chl-a pada bulan-bulan MAM, JJA, SON, DJF di Selatan Jawa.

## PEMBAHASAN
Variabilitas SST dan Chl-a dipengaruhi oleh musim. (Putra et al. , 2019). Angin muson yang berhembus  secara  periodik  menyebabkan  variabilitas  SST  di  Indonesia  (Daruwedho et  al. ,  2016). Hal  ini  tampak  pada  sebaran  suhu  secara  klimatologi  bulanan  yang  disajikan  pada  Gambar  1  dan Gambar  2.  Sebaran  anomali  SST  yang  tinggi  pada  bulan  MAM  diduga  disebabkan  angin  muson
0,96 0,97 0,98 0,99 1,00 1,01 1,02 1,03 1,04 S S T ano mali ( ⁰ C) SST Anomali UTARA PAPUA MAM JJA SON DJF 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 1,60 CHL -A ano mali (mg /m^ 3) Chl-a Anomali UTARA PAPUA MAM JJA SON DJF 0,90 0,92 0,94 0,96 0,98 1,00 1,02 1,04 1,06 1,08 S S T ano mali ( ⁰C ) SST Anomali SELATAN JAWA MAM JJA SON DJF 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 CHL -A ano mali (mg /m^ 3) Chl-a Anomali SELATAN JAWA MAM JJA SON DJF
pada  musim  Peralihan  I di bulan  ini.  Arah  angin  muson  pada  musim  Peralihan  tidak  menentu dan kecepatannya  melemah,  sehingga  menyebabkan  turunnya  proses  konveksi  dan  proses  pengadukan yang mengakibatkan meningkatnya SST (Harliyanti et al. , 2010; Alfajri et al. , 2017). Meningkatnya SST di bulan MAM seiring dengan menurunnya nilai anomali Chl-a, sedangkan pada bulan JJA di Perairan  Selatan  Jawa  (BBS)  memiliki  SST  yang  lebih  rendah dibanding LCS dan  Perairan  Utara Papua (BBU) diduga disebabkan karena angin muson Timur yang bergerak dari Australia ke Asia sejajar  dengan  pantai  Selatan  Jawa,  sehingga  meningkatkan  proses upwelling di  perairan  Selatan Jawa  dan  meningkatkan konsentrasi  Chl-a.  Hal  ini  sesuai  dengan  yang dijelaskan  (Kunarso et  al. , 2011; Ratnawati et al. , 2016; Mashita and Lumban-Gaol, 2019). Proses ini berkebalikan pada bulan DJF  karena  arah  angin  muson  Barat  bergerak  berlawanan  dengan  angin  muson  Timur,  yaitu  dari Asia ke Australia sehingga menyebabkan perairan LCS dan Utara Papua di BBU lebih dingin dari pada BBS.
Selama  dua  dekade  terakhir  Indonesia  mengalami slope SST  dan  Chl-a  positif. Slope SST sebesar  +0,002  atau  0,024 ⁰ C/tahun  dan  Chl-a  sebesar  +0,0001  atau  (0,0012  mg/m 3 )/tahun.  Tahun 2010, 2017, 2020 terjadi kenaikan nilai SST yang signifikan dan sebaliknya terjadi penurunan pada tahun 2011, 2015/2016, dan 2019. Hal ini diduga karena kondisi inter-atmosfer yang terjadi di area tropis Indo-Pasifik yaitu fenomena ENSO (El Niño / La Niña) dan area Samudera Hindia yaitu IOD positif/negatif (Wijaya et al., 2020; Suhermat et al., 2021).
Tabel 1 . Klasifikasi El Niño/La Niña dan IOD tahun 2000-2019 berdasarkan data NINO 3.4 Index and Dipole Mode Index (Wijaya et al., 2020)
Peningkatan  nilai  anomali  SST  pada  tahun  2010  (Gambar  3)  bersamaan  dengan  terjadinya La  Nina  dan  IOD(-)  secara  bersamaan  (Tabel  1).  Tahun  2010  merupakan  tahun  transisi  masa transisi  dari  El  Niño ke  fase  of  La  Niña  (Garcia-Soto et  al. ,  2012).  El  Niño  bermula di  Samudera Pasifik  pada  bulan  Mei  2009  dan  berakhir  pada  bulan  Desember,  dan  memasuki  fase  netral  pada akhir  April  2010  dan  selanjutnya  diikuti  oleh  La  Niña  hingga  Mei  2012  bulan  MAM  (Australian Goverment  Bureau  of  Meteorology,  2011;  United  States  Climate  Prediction  Center,  2020). Tingginya nilai 2010 ini berhubungan dengan pernyataan NASA bahwa El Niño 1998 berkontribusi atas peningkatan suhu 0,2 ⁰ C secara global (NASA, 2010). Selama masa El Niño dan atau IOD(+) perairan  Indonesia  menjadi  lebih  dingin,  sebaliknya  pada  La Niña  dan  atau  IOD(-).  Hal  ini  sesuai yang  ditemukan  pada  studi  (Wijaya et  al. ,  2020).  Meningkatnya  SST  ini  diiringi  dengan menurunnya nilai anomali Chl-a. Peningkatan anomali SST lain yaitu terjadi pada tahun 2016/2017 serta  menurunnya nilai  anomali  Chl-a.  Tahun  ini  diketahui  terjadi  La  Niña dan  IOD(+).  Kenaikan ini juga terlihat pada ketiga sub daerah studi  (Gambar 6, Gambar 7, Gambar 8). Fenomena ENSO dan  IOD  berstatus  netral  pada  tahun  2020,  seperti  yang  dinyatakan  oleh  BMKG  (2020),  namun terjadi kenaikan anomali SST di Indonesia pada tahun ini. Berbagai faktor dapat mempengaruhi atas kenaikan  ini  baik  alam  ataupun  manusia.  Belum  diketahui  secara  pasti  atas  peningkatan  suhu  ini.
Naiknya  suhu  global  diduga  mempengaruhi  pemanasan  ini,  serta  adanya  adveksi  horisontal. Namun,  sejauh  mana  adveksi  panas  ini  dapat  perubahan  pemanasan  SST  masih  belum  diketahui secara pasti. Hal ini sesuai yang dijelaskan oleh (Iskandar et al., 2020). Turunnya nilai anomali SST pada  tahun  2011  bersamaan  dengan  terjadinya  La  Nina  dan  IOD(+)  hingga  tahun  2012,  sehingga tampak  bahwa  nilai  pada  tahun  ini  menurun  signifikan  setelah  mengalami  puncak  kenaikan  pada tahun  2010.  Penurunan  SST  signifikan  yang  lain  terjadi  pada  tahun  2015/2016  dan  2019,  dimana tahun  ini  bersamaan  dengan  terjadinya  fenomena  El  Nino  dan  IOD(+),  sedangkan  kenaikan  nilai anomali  Chl-a  saat  El  Nino dan  IOD(+)  terjadi  pada  tahun 2003/2004,  2006/2007 dan 2015/2016. Nilai anomali SST pada tahun ini cenderung menurun.
Peningkatan  nilai  anomali  SST  sepuluh  tahun  terakhir  menunjukkan  nilai  semua  bulannya diatas rata-rata perbulan (Gambar 4) dan lima tahun terakhir terjadi perubahan yang signifikan atau tidak  stabil,  khususnya  di  musim  kering.  Selain  itu  adanya  slope  positif  pada  nilai  maksimum, minimum,  serta  nilai  rata-rata  pertahunnya  di  Laut  Indonesia,  memperkuat  bukti  akan  adanya peningkatan nilai SST di Indonesia. Perubahan SST ini mungkin sebagai bagian dari variasi natural, ataupun  merupakan  akibat  pemanasan  global  yang  disebabkan  oleh  gas  rumah  kaca  dan  aerosol akibat aktivitas manusia (Habibie and Nuraini, 2014), begitu pula dengan Chl-a. Jika dalam konteks gas-gas  rumah  kaca  yang  menyebabkan  pemanasan  global,  hal  ini  bisa  memicu  terjadinya  evolusi dan  intensitas  ENSO  yang  bertambah  kuat  atau  “super”  dan  akan  lebih  sering  terjadi,  dikatakan bahwa telah terjadi sebanyak 33 fenomena El Niño dari tahun 1901  - 2017, dan ditemukan bahwa sejak  1970-an  telah  terjadi  perubahan/  pergeseran  ke  arah  barat  hingga  ribuan  mil  dimana  di Samudera Pasifik El Niño berasal dan memuncak dalam intensitasnya, serta meningkatkan peluang terjadinya  El  Niño  yang  sangat  kuat  dan  ketidakpastian  atas  fenomena  tersebut  (Trenberth  and Hoar, 1997; Collins et al., 2010; Cai et al., 2014; Wang et al., 2019; Cai et al., 2021). Kenaikan nilai slope  Chl-a dan SST sejak 2 dekade terakhir berkebalikan dengan fakta pada umumnya. Naiknya nilai Chl-a bersamaan dengan naiknya slope SST juga ditemukan oleh (Gregg et al., 2005). Hal ini diduga  karena  SST  yang  lebih  hangat  dapat  menghasilkan  lapisan  campuran  (mixed  layer)  yang lebih dangkal, sehingga memungkinkan ketersediaan lebih banyak cahaya di lapisan campuran dan merangsang  pertumbuhan  fitoplankton  (Gregg et  al. ,  2005).  Faktor  lain  yang  mempengaruhi kenaikan  Chl-a  ini  sangat  kompleks,  seperti  biogeokimia  di  suatu  Perairan  yang  juga  dapat mempengaruhi nilai Chl-a di Perairan tersebut.

## KESIMPULAN
Dari hasil studi mengenai variabilitas spatiotemporal Indonesia dihasilkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Nilai  SST  dan  Chl-a  di  Indonesia  selama  dua  dekade  terakhir  mengalami  peningkatan slope sebesar +0,024 ⁰ C/tahun dan +0,0012 mgm -3 /tahun.
2. Peningkatan  anomali  SST  musim  kering  lebih  tinggi  dibandingkan  musim  basah. Sebaliknya pada Chl-a.
3. Selatan Jawa memiliki nilai slope SST dan Chl-a lebih tinggi dari LCS dan Utara Papua.
4. Perubahan SST dan Chl-a Laut Indonesia mengalami perubahan yang sangat variatif pada 10 tahun terakhir.

## DAFTAR PUSTAKA
Abraham, J. P., M. Baringer, N. L. Bindoff, T. Boyer, L. J. Cheng, J. A. Church, J. L. Conroy, C. M. Domingues, J. T. Fasullo, J. Gilson, G. Goni, S. A. Good, J. M. Gorman, V. Gouretski, M. Ishii,  G.  C.  Johnson,  S.  Kizu,  J.  M.  Lyman,  A.  M.  Macdonald,  W.  J.  Minkowycz,  S.  E. Moffitt,  M.  D.  Palmer,  A.  R.  Piola,  F.  Reseghetti,  K.  Schuckmann,  K.  E.  Trenberth,  I. Velicogna,  and  J.  K.  Willis.  2013.  A  Review  of  Global  Ocean  Temperature  Observations: Implications  for  Ocean  Heat  Content  Estimates  and  Climate  Change.  Rev.  Geophys., 51(3):450–483.
Akhbar, A. I., Y. V. Jaya, and T. Febrianto. 2018. Dinamika Maritim Kajian Suhu Permukaan Laut Berdasarkan  Data  Citra  Satelit  NOAA-AVHRR  Dan  Data  Argo  Float  Di  Perairan  Selatan Jawa, 7(1):27–32.
Alfajri,  A.,  M.  Mubarak,  and  A.  Mulyadi.  2017.  Analisis  Spasial  Dan  Temporal  Sebaran  Suhu Permukaan Laut Di Perairan Sumatera Barat. Din. Lingkung. Indones., 4(1):65.
Antoni,  S.,  R.  A.  Bantan,  T.  A.  Al-Dubai,  M.  Z.  Lubis,  W.  Anurogo,  and  R.  D.  Silaban.  2019.
Chlorophyll-a,  and  Sea  Surface  Temperature  (SST)  as  Proxies  for  Climate  Changes:  Case Study in Batu Ampar Waters, Riau Islands. IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci., 273(1).
Australian Goverment Bureau of Meteorology. 2011. Record-Breaking La Niña Events. Bartzokas,  A.,  D.  A.  Metaxas,  and  I.  S.  Ganas.  1993.  SPATIAL  AND  TEMPORAL  SEA- SURFACE  TEMPERATURE  COVARIANCES  IN  THE  MEDITERRANEAN.  Int.  J. Climatol., 41:201–213.
BMKG. 2020. Prakiraan Musim Kemarau 2020 Di IIndonesia, 145 p. Cai,  W.,  S.  Borlace,  M.  Lengaigne,  P.  van  Rensch,  M.  Collins,  G.  Vecchi,  A.  Timmermann,  A. Santoso, M. J. McPhaden, L. Wu, M. H. England, G. Wang, E. Guilyardi, and F.-F. Jin. 2014. Increasing  Frequency  of  Extreme  El  Niño  Events  Due  to  Greenhouse  Warming.  Nat.  Clim Chang., 4(0):111–116.
Cai,  W.,  A.  Santoso,  M.  Collins,  B.  Dewitte,  C.  Karamperidou,  J.-S.  Kug,  M.  Lengaigne,  M.  J. McPhaden, M. F. Stuecker, A. S. Taschetto, A. Timmermann, L. Wu, S.-W. Yeh, G. Wang, B. Ng, F. Jia, Y. Yang, J. Ying, X.-T. Zheng, T. Bayr, J. R. Brown, A. Capotondi, K. M. Cobb, B. Gan, T. Geng, Y.-G. Ham, F.-F. Jin, H.-S. Jo, X. Li, X. Lin, S. McGregor, J.-H. Park, K. Stein, K. Yang, L. Zhang, and W. Zhong. 2021. Changing El Niño–Southern Oscillation in a Warming Climate. Nat. Rev. Earth Environ., 0123456789.
Collins, M., S. Il An, W. Cai, A. Ganachaud, E. Guilyardi, F. F. Jin, M. Jochum, M. Lengaigne, S.
Power, A. Timmermann, G. Vecchi, and A. Wittenberg. 2010. The Impact of Global Warming on the Tropical Pacific Ocean and El Nĩo. Nat. Geosci., 3(6):391–397.
Daruwedho,  H.,  B.  Sasmito,  and  F.  Amarrohman.  2016.  Analisis  Pola  Arus  Laut  Permukaan Perairan  Indonesia  Dengan  Menggunakan  Satelit  Altimetri  Jason-2  Tahun  2010-2014.  J. Geod. Undip, 5(2):147–158.
Deser,  C.,  A.  S.  Phillips,  and  M.  A.  Alexander.  2010.  Twentieth  Century  Tropical  Sea  Surface Temperature Trends Revisited. Geophys. Res. Lett., 37:1–6.
Douglass, D. H., J. R. Christy, B. D. Pearsona, and S. FredSinger. 2008. A Comparison of Tropical Temperature Trends with Model Predictions. Int. J. Climatol., 28:1693–1701.
Dunstan, P. K., S. D. Foster, E. King, J. Risbey, T. J. O’Kane, D. Monselesan, A. J. Hobday, J. R. Hartog, and P. A. Thompson. 2018. Global  Patterns of Change and Variation in Sea Surface Temperature and Chlorophyll A. Sci. Rep., 8(1):14624.
EPA.  2016.  Sea  Surface  Temperature :  This  Indicator  Describes  Global  Trends  in  Sea  Surface Temperature. Clim. Chang. Indic. United States Sea Surf. Temp., 13(2):199–220.
Feng,  J.  F.  and  L.  Zhu.  2012.  Changing  Trends  and  Relationship  between  Global  Ocean Chlorophyll and Sea Surface Temperature. Procedia Environ. Sci., 13(2011):626–631.
Foster,  S.  D.,  D.  A.  Griffin,  and  P.  K.  Dunstan.  2014.  Twenty  Years  of  High-Resolution  Sea Surface  Temperature  Imagery  around  Australia:  Inter-Annual  and  Annual  Variability.  PLoS One, 9(7).
Gaol, J. L., R. E. Arhatin, and M. M. Ling. 2014. Pemetaan Suhu Permukaan Laut Dari Satelit Di Perairan  Indonesia  Untuk  Mendukung  “  One  Map  Policy  .”  Proceeding  Semin.  Nas. Penginderaan Jauh 2014:433–442.
Garcia-Soto,  C.,  J.  Vazquez-Cuervo,  P.  Clemente-Colón,  and  F.  Hernandez.  2012.  Satellite Oceanography and Climate Change. Deep. Res. Part II Top. Stud. Oceanogr., 77–80:1–9.
Gregg,  W.  W.,  N.  W.  Casey,  and  C.  R.  McClain.  2005.  Recent  Trends  in  Global  Ocean Chlorophyll. Geophys. Res. Lett., 32(3):1–5.
Habibie, M. N. and T. A. Nuraini. 2014. Karakteristik Dan Tren Perubahan Suhu Permukaan Laut Di Indonesia Periode 1982-2009. J. Meteorol. dan Geofis., 15(1):37–49.
Harliyanti,  N.  I.,  B.  M.  Sukojo,  and  L.  M.  Jaelani.  2010.  STUDI  PERUBAHAN  SUHU PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA MODIS(1999).
Hox, J. J. and H. R. Boeije. 2005. Data Collection, Primary vs. Secondary. In : Encycl. Soc. Meas., p. 539–599.
Hu, S., J. Sprintall, C. Guan, M. J. McPhaden, F. Wang, D. Hu, and W. Cai. 2020. Deep-Reaching Acceleration  of  Global  Mean  Ocean  Circulation  over  the  Past  Two  Decades.  Sci.  Adv., 6(6):1–9.
Iskandar,  I.,  W.  Mardiansyah,  D.  O.  Lestari,  and  Y.  Masumoto.  2020.  What  Did  Determine  the Warming Trend in the Indonesian Sea? Prog. Earth Planet. Sci., 7(1).
Kunarso, K., S. Hadi, N. S. Ningsih, and M. S. Baskoro. 2011. Variabilitas Suhu Dan Klorofil-a Di Daerah  Upwelling  Pada  Variasi  Kejadian  ENSO  Dan  IOD  Di  Perairan  Selatan  Jawa  Sampai Timor. ILMU Kelaut. Indones. J. Mar. Sci., 16(3):171–180.
Legionosuko,  T.  2019.  Posisi  Dan  Strategi  Indonesia  Dalam  Menghadapi  Perubahan  Iklim  Guna Mendukung Ketahanan Nasional. J. Ketahanan Nas., 25(3):295–312.
Liu,  X.,  E.  A.  Laws,  Y.  Xie,  L.  Wang,  L.  Lin,  and  B.  Huang.  2019.  Uncoupling  of  Seasonal Variations  between  Phytoplankton  Chlorophyll  a  and  Production  in  the  East  China  Sea. Biogeosciences, 124(2400–2415):0–2.
Mashita,  M.  and  J.  Lumban-Gaol.  2019.  Variability  of  Sea  Surface  Temperature  (Sst)  and Chlorophyll-a  (Chl-a)  Concentrations  in  the  Eastern  Indian  Ocean  During  the  Period  2002– 2017. Int. J. Remote Sens. Earth Sci., 16(1):55.
NASA.  2010.  NASA  News  &  Feature  Releases.  2009:  Second  Warmest  Year  on  Record;  End  of Warmest Decade. https://data.giss.nasa.gov/gistemp/graphs_v4/(August 20, 2020).
Putra,  I.  N.  J.  T.,  I.  W.  G.  A.  Karang,  and  I.  D.  N.  N.  Putra.  2019.  Analisis  Temporal  Suhu Permukaan Laut Di Perairan Indonesia Selama 32 Tahun (Era AVHRR). J. Mar. Aquat. Sci., 5:234–236.
Ratnawati,  H.  I.,  R.  Hidayat,  A.  Bey,  and  T.  June.  2016.  Upwelling  Di  Laut  Banda  Dan  Pesisir Selatan Jawa Serta Hubungannya Dengan ENSO Dan IOD. Omni-Akuatika, 12(3):119–130.
Sarwono, J. 2006. Metode Penelitian Kuntitatif Dan Kualitatif. Ed. 1. Graha Ilmu, Yogyakarta, 308 p.
Suhermat, M., M. Dimyati, S. Supriatna, and M. Martono. 2021. Impact of Climate Change on Sea Surface  Temperature  and  Chlorophyll-a  Concentration  in  South  Sukabumi  Waters.  J.  Ilmu
Lingkung., 19(2):393–398.
Syaifullah,  M.  D.  2015.  Suhu  Permukaan  Laut  Perairan  Indonesia  Dan  Hubungannya  Dengan Pemanasan Global. J. Segara, 11(1):37–47.
Trenberth,  K.  E.  and  T.  J.  Hoar.  1997.  El  Nino  and  Climate  Change.  Geophys.  Res.  Lett., 24(23):3057–3060.
United  States  Climate  Prediction  Center.  2020.  Historical  El  Niño/La  Niña  Episodes  (1950– Present).
https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php.
Wang,  B.,  X.  Luo,  Y.  M.  Yang,  W.  Sun,  M.  A.  Cane,  W.  Cai,  S.  W.  Yeh,  and  J.  Liu.  2019.
Historical Change of El Niño Properties Sheds Light on Future Changes of Extreme El Niño. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A., 116(45):22512–22517.
Wijaya,  A.,  U.  Zakiyah,  A.  B.  Sambah,  and  D.  Setyohadi.  2020.  Spatio-Temporal  Variability  of Temperature  and  Chlorophyll-a  Concentration  of  Sea  Surface  in  Bali  Strait,  Indonesia. Biodiversitas, 21(11):5283–5290.
Wijffels,  S.,  D.  Roemmich,  D.  Monselesan,  J.  Church,  and  J.  Gilson.  2016.  Ocean  Temperatures Chronicle the Ongoing Warming of Earth. Nat. Clim. Chang., 6(2):116–118.
Yuniarti,  A.,  L.  Maslukah,  and  M.  Helmi.  2013.  Studi  Variabilitas  Suhu  Permukaan  Laut Berdasarkan  Citra  Satelit  Aqua  MODIS  Tahun  2007-2011  Di  Perairan  Selat  Bali.  J. Oceanogr., 2(4):416–421.