VARIABILITAS SUHU PERMUKAAN LAUT DAN KONSENTRASI KLOROFIL-A

## DI PERAIRAN PALABUHANRATU DAN SEKITARNYA

## SEA SURFACE TEMPERATURE AND CHLOROPHYLL-A CONCENTRATION VARIABILITIES IN THE PALABUHANRATU WATERS AND ITS SURROUNDING
Bisman Nababan*, Afriandika D. Nirmawan, James P. Panjaitan Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Jalan Agatis, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia *Korespondensi: bisman@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
The purpose of  this study was to determine the variability of  Sea Surface Temperature (SST) and chlorophyll-a concentration (Chl-a) in the waters of  Palabuhanratu and its surroundings. This study used a combination of  NOAA- AVHRR and MODIS images data for monthly SST, SeaWiFS and MODIS images for monthly Chl-a, and monthly surface wind data from the European Center for Medium Range Weather Forecasts (ECMWF). Monthly data of  El Nino Southern Oscillation (ENSO) index and the Dipole Mode Index (DMI) were also used. The results showed that the range of  SST for 21 years (1997-2018) was 23.14-33.45°C where the maximum SST value occurred at the end of  Transition Season 1 (May), while the minimum low value was found at the beginning of  Transition Season 2 (September). Chl-a for 21 years ranged from 0.063-3.363 mg/m 3 where the maximum Chl-a occurred during the beginning of  Transition Season 2 (September), while the minimum value was found at the end of  Transition Season 1 (May). During ENSO and positive IOD occurred together, it triggered stronger Southeast wind speed and intensified upwelling event along the Palabuhanratu and its surrounding waters and caused lower SST and higher Chl-a than normal. Variabilities of  the SST and Chl-a values were related to the seasonal winds, the intensity of  solar radiation, the phenomenon of  climate anomalies of  ENSO, and Indian Ocean Dipole Mode (IODM). The evidence of  higher concentration of  chlorophyll-a around August-October coincided with the evidence of  lower SST in the same seasons was due to the upwelling phenomenon.
Keyword: chlorophyll-a, sea surface temperature, season, upwelling

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabilitas Suhu Permukaan Laut (SPL) dan konsentrasi klorofil-a (Chl-a) di perairan Palabuhanratu dan sekitarnya. Penelitian ini menggunakan gabungan data citra satelit NOAA-AVHRR dan MODIS untuk SPL, SeaWiFS dan MODIS untuk Chl-a, data angin permukaan bulanan dari European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Data pendukung berupa indeks El Nino Southern Oscillation (ENSO) dan indeks dipole mode (DMI) bulanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SPL di daerah penelitian selama 21 tahun (1997-2018) berada pada kisaran 23,14-33,45°C dimana SPL tertinggi terjadi saat akhir Musim Peralihan-1 (Mei), sementara nilai paling rendah ditemui pada saat awal Musim Peralihan-2 (September). Konsentrasi klorofil-a selama 21 tahun berkisar 0,063-13,363 mg/m 3 dimana nilai Chl-a paling tinggi terjadi saat awal Musim Peralihan-2 (September), sementara nilai yang paing redah ditemui pada saat akhir Musim Peralihan-1 (Mei). Saat ENSO dan IOD positif  terjadi bersamaan menyebabkan kecepatan angin Tengara meningkat sehinga mengakibatkan peningkatan intensitas upwelling di Perairan Palabuhanratu dan sekitarnya yang mengakibatkan nilai SPL yang lebih rendah dan konsentrasi Chl-a yang lebih tinggi dari biasanya. Variabilitas nilai SPL dan Chl-a dipengaruhi oleh pola angin musiman, intensitas radiasi matahari, fenomena anomali iklim ENSO, dan Indian Ocean Dipole Mode (IODM).  Tingginya  konsentrasi  klorofil-a pada sekitar bulan Agustus-Oktober bersamaan dengan rendahnya SPL pada bulan yang sama diduga akibat terjadinya fenomena upwelling .
Kata kunci: klorofil-a, musim, suhu permukaan laut, upwelling

## PENDAHULUAN
Perairan Teluk Palabuhanratu merupakan bagian dari Samudera Hindia
Bagian Timur yang memiliki kondisi oseanografi yang kompleks dan dipengaruhi oleh pola pergerakan angin Muson, sistem arus permukaan, Arus Lintas Indonesia (ARLINDO),  dan  fenomena  oseanografi- atmosfer seperti El Nino Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Dipole (IOD) (Kunarso et al . 2011). Pola pergerakan angin yang berbeda ketika angin muson barat laut dan muson tenggara menyebabkan pola pergerakan massa air yang berbeda pula. Perubahan pergerakan massa air menyebabkan proses pergerakan lapisan permukaan laut sehingga membangkitkan percampuran horizontal dan mendorong terjadinya pergeseran massa air (Damanik 2013). Pola pergerakan massa air seperti ARLINDO yang mengalir dari Samudera Pasifik  dan  Arus  Pantai  Jawa  (APJ)  yang mengalir dari Samudera Hindia melalui pesisir bagian barat Sumatera menuju Pulau Jawa mempengaruhi variabilitas oseanografi seperti Suhu Permukaan Laut (SPL) dan konsentrasi  klorofil-a.  Saat  Musim  Timur sering kali terjadi fenomena upwelling yang disebabkan karena menguatnya intensitas kecepatan angin muson tenggara (Kunarso et al. 2011; Susanto et al. 2006). Upwelling dapat diindikasikan dengan terjadinya penurunan Suhu Permukaan Laut (SPL) dan menigkatnya  konsentrasi  klorofil-a  (Natalia et al . 2015). Variabilitas  SPL  dan  klorofil-a  di perairan  Selatan  Jawa  dipengaruhi  oleh fenomena anomali iklim ENSO dan IOD (Kunarso et al . 2011). Menurut Setyadji dan Amri (2017), El Nino Southern Oscillation (ENSO) merupakan anomali iklim akibat gangguan kesetimbangan interaksi laut-atmosfer  di  Samudera  Pasifik  dan berpengaruh secara global. Saat terjadi El Nino terjadi peningkatan SPL dari suhu normalnya  di  Pasifik  Ekuator  Timur, sedangkan saat terjadi La Nina terjadi penurunan SPL dari suhu normalnya di  wilayah  Ekuator  Samudera  Pasifik (Seprianto et al . 2016). Indian Ocean Dipole (IOD) merupakan anomali iklim yang terjadi karena interaksi laut dan atmosfer yang mirip dengan fenomena ENSO dimana terjadi perpindahan kolam air hangat arah zona di sepanjang ekuatorial Samudera Hindia (Saji et al . 1999, Amri et al . 2013b). Menurut Dipo et al . (2011), fenomena IOD ditunjukkan
dengan adanya anomali SPL yang bernilai negatif atau lebih dingin dari normalnya di pantai barat Sumatera atau Samudera Hindia Bagian Timur dan anomali positif di Samudera Hindia bagian barat. SPL di perairan Samudera Hindia Timur bersuhu lebih  dingin  di  bawah  normalnya  saat  IOD positif dan bersuhu lebih hangat di atas normal saat IOD negatif.
Penelitian  terkait  variabilitas  suhu permukaan  laut  dan  konsentrasi  klorofil-a di sekitar perairan Palabuhanratu dan sekitarnya telah dilakukan beberapa peneliti terdahulu namun dengan menggunakan data satelit dalam jangka waktu yang relatif singkat. Ayu (2015), dalam penelitiannya menyebutkan perairan Palabuhanratu memiliki SPL pada Musim Barat 28,02ºC, Musim Peralihan 1 28,73ºC, Musim Timur 27,02ºC, dan Musim Peralihan 2 26,43ºC. Penelitian Fitriah (2008), menyebutkan konsentrasi  Chl-a  pada  Musim  Timur berkisar 2,00-3,50 mg/m 3 , Musim Peralihan 2  berkisar  1,00-3,00  mg/m 3 , Musim Barat berkisar  1,00-2,00  mg/m 3 , dan Musim Peralihan  1  berkisar  1,00-2,00  mg/m 3 . Penelitian  lain  terkait  variabilitas  SPL  dan Chl-a  dilakukan  Mashita  dan  Gaol  (2019), yang  menyebutkan  variasi  konsentrasi Chl-a dan SPL yang berlokasi di Samudera Hindia Bagian Timur selama periode 2002– 2017  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh fenomena munson dan IOD. Selama muson tenggara SPL menurun dan konsentrasi Chl-a meningkat. Selama IOD positif terjadi anomali negatif pada SPL dan anomali positif pada Chl-a.
Dalam penelitian ini menggunakan data dari berbagai satelit dengan jangka waktu yang lebih lama yaitu tahun 1997-2018 (21 tahun) sehingga dapat diperoleh analisis time series yang lebih panjang dibandingkan dengan penelitian sebelumnnya untuk dapat mengetahui  variabilitas  suhu  permukaan laut dan konsentrasi klorofil-a serta faktor- faktor yang mempengaruhinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabilitas SPL  dan  konsetrasi  klorofil-a  faktor-faktor yang mempengaruhinya.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan lokasi penelitian
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret 2019 hingga bulan Maret 2020 dengan lokasi penelitian di Perairan
Palabuhanratu dan Sekitarnya dengan koordinat 6°47’60”–8° LS dan 105°40’–107° BT  (Gambar  1).  Untuk  mengkuantifikasi variabilitas  SPL  dan  Chl-a,  maka  dibuat  4 kotak  sampling  dengan  ukuran  masing- masing kotak 0,12° x 0,12° dengan koordinat yaitu, 7,01°–7,13° LS dan 105,73°–105,85° BT untuk kotak A, 7,01°–7,13° LS dan 106,32°–106,44° BT untuk kotak B, 7,54°– 7,66° LS dan 106,73°–106,85° BT untuk kotak C, 7,83°–7,95° LS, dan 105,73°– 105,85° BT untuk kotak D. Untuk masing- masing kotak sampling memiliki luas sekitar 178,45 km 2 . Pemilihan kotak sampling ini didasarkan pada kebutuhan untuk mengetahui  variabilitas  SST  dan  Chl-a  di daerah pesisir (Kotak A, B, dan C) dan di daerah offshore (Kotak D). Pengolahan dan analisis dilakukan di laboratorium Penginderaan Jauh Kelautan, Laboratorium Komputer, dan Laboratorium Pemrosesan Data Oseanografi, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor.

## Data
Data rata-rata bulanan SPL diperoleh dari  satelit  NOAA-AVHRR  level  3  diunduh dari situs https://podaac.jpl.nasa.gov, data rata-rata  bulanan  konsentrasi  klorofil-a diperoleh dari citra SeaWIFS dan MODIS level 3  diunduh  dari  situs  https://oceancolor. gsfc.nasa.gov,  dan  data  rata-rata  bulanan angin  diunduh  dari  situs  https://www. ecmwf.int  untuk  perairan  Palabuhanratu dan  sekitarnya  selama  kurung  waktu  21
tahun  (September  1997-Desember  2018). Data bulanan indeks ENSO diperoleh dari ncdc  website  https://www.ncdc.noaa.gov/ teleconnections/enso/indicators/soi/  dan data bulanan SOI index diperoleh dari website jamstec https://www.jamstec.go.jp/ virtualearth/general/en/index.html. Semua data di atas berada pada jangka waktu 21 tahun (September 1997-Desember 2018).

## Software
Software yang digunakan untuk memproses dan analisis data dalam penelitian ini adalah SeaWIFS Data Analysis System (SeaDAS) 7.5.2 versi Windows untuk ekstraksi data citra, ArcMap 10.6 untuk visualisasi dan analisis data, MATLAB 2018 dan Microsoft Excel .
Pengolahan dan analisis data citra satelit
Data  rata-rata  bulanan  Chl-a diekstrak dari data satelit SeaWiFS dan AQUA-MODIS  level  3  dengan  resolusi spasial 9 x 9 km 2 untuk SeaWiFS dan 4 x 4 km 2 untuk MODIS. Data Chl-a diekstrak dengan  koordinat  untuk  masing-masing titik sampling untuk periode September 1997–Desember 2010 untuk SeaWiFS dan  Januari  2011–Desember  2018  untuk MODIS. Kedua data tersebut diekstrak dengan menggunakan software SeaDAS. Data  Chl-a  SeaWiFS  diestimasi  dengan algoritma OC4V4 ( Ocean Chlorophyll 4-band algorithm Version 4 ), sedangkan data Chl-a MODIS diestimasi dengan algoritma OC3M ( Ocean Chlorophyll 3-band algorithm MODIS ).
Gambar 1.  Peta lokasi penelitian. Kotak A, B, C, dan D merupakan tempat ektraksi data SPL dan Klorofil-a dari data satelit terkait
Untuk mengurangi kesalahan ( error ) akibat kemungkinan adanya overestimate atau underestimate Chl-a  dari  data  satelit SeaWiFS dan MODIS akibat tingginya kandungan total suspended matter dan Color Dissolved Organic Matter (CDOM) pada kolom air, bottom  reflectance , dan sun glint maka ditetapkan batas nilai Chl-a dengan  selang  0<Chl-a≤25  mg/m 3 adalah merupakan  nilai  Chl-a  valid.  Kisaran  nilai valid  ini  didasarkan  pada  hasil  penelitian sebelumnya  di  perairan  Teluk  Jakarta bahwa  kisaran  nilai  konsentrasi  klorofil-a dari hasil pengukuran in situ memiliki kisaran  nilai  0,78-15,74  mg/l  (Siregar  dan Koropitan  2013)  dan  0,21-31,60  mg/m 3 (Damar 2003). Berdasarkan kedua hasil penelitian ini maka diasumsikan nilai Chl-a di  perairan  ini  berada  pada  kisaran  0-25 mg/m 3 . Nilai Chl-a di luar kisaran tersebut dianggap tidak valid dan tidak dimasukkan dalam perhitungan dan analisis data. Selama  periode  Juli  2002–Desember  2010 terdapat data yang tumpang tindih ( overlap ) antara  data  Chl-a  SeaWiFS  dan  MODIS, maka dipilih data SeaWiFS untuk periode September  1997  -  Desember  2010  dan data  MODIS  untuk  periode  Januari  2011 -  Desember  2018.  Untuk  menganalisis variabilitas  maka  perlu  dihitung  anomali konsentrasi Chl-a dengan formula:
Anomali Chl-a (Sep 1997 – Des 2010) = SeaWiFS ( Xi – X1 ) Anomali Chl-a (Jan 2011 – Des 2018) = MODIS ( Xi – X2 ) dimana Xi adalah  rata-rata  bulanan  Chl-a dari  SeaWiFS  atau  MODIS  pada  bulan- i , X1 adalah  rata-rata  bulanan  Chl-a  dari data SeaWiFS untuk periode September 1997–Desember 2010, dan X2 adalah rata- rata bulanan Chl-a dari data MODIS untuk periode Juli 2002–Desember 2018. Data rata-rata bulanan SPL diekstrak dari data satelit NOAA-AVHRR Pathfinder v5 dan  AQUA-MODIS  level  3  dengan  resolusi spasial 4 x 4 km 2 . Data SPL diekstrak dengan  koordinat  untuk  masing-masing titik sampling untuk periode September 1997–Desember 2009 untuk NOAA-AVHRR dan  Januari  2010–Desember  2018  untuk MODIS. Kedua data tersebut diekstrak dengan menggunakan software SeaDAS. Selanjutnya data SPL siang dan malam hari dari  kedua  satelit  tersebut  dirata-ratakan untuk menghasilkan data rata-rata bulanan SPL.  Data  SPL  NOAA-AVHRR  diestimasi
dengan algoritma Pathfinder v5, sedangkan data SPL dari MODIS diestimasi dengan algoritma Infra Merah Thermal. Untuk mengurangi kesalahan
( error ) dalam mengestimasi data SPL akibat kemungkinan adanya overestimate atau underestimate SPL  dari  data  satelit  NOAA- AVHRR dan MODIS akibat kemungkinan adanya  tutupan  awan  tipis  di  atmosfer, tingginya kandungan Color Dissolved Organic Matter (CDOM) pada kolom air, bottom reflectance , dan sun glint maka ditetapkan maka ditetapkan batas nilai SPL pada selang 20<SPL≤35°C  adalah  merupakan  nilai  SPL valid.  Nilai  SPL  diluar  selang  ini  dianggap nilai tidak valid dan tidak digunakan dalam perhitungan dan analisis data SPL. Selama periode Juli 2002–Desember 2009 terdapat data yang tumpang tindih (overlap) antara data SPL NOAA-AVHRR dan MODIS,  maka  dipilih  data  NOAA-AVHRR untuk periode September 1997–Desember 2009 dan data MODIS untuk periode Januari 2010–Desember  2018.  Untuk  menganalisis variabilitas  maka  perlu  dihitung  anomali konsentrasi Chl-a dengan formula berikut:
Anomali  SPL  (Sep  1997  –  Des  2009)  = NOAA-AVHRR ( Yi – Y1 ) Anomali  SPL  (Jan  2010  –  Des  2018)  = MODIS ( Yi – Y2 ) dimana Yi adalah  rata-rata  bulanan  SPL dari  NOAA-AVHRR  ataupun  MODIS  pada bulan- i , Y1 adalah  rata-rata  bulanan  SPL dari  data  NOAA-AVHRR  untuk  periode September 1997–Desember 2009, dan Y2 adalah  rata-rata  bulanan  SPL  dari  data MODIS untuk periode Juli 2002–Desember 2018. Pengolahan dan analisis data satelit ini diawali dengan tahap pengumpulan data dengan  mengunduh  data  SPL  dan  Chl-a dari  Satelit  NOAA-AVHRR,  MODIS,  dan SeaWiFS. Kemudian dilanjutkan dengan ekstraksi nilai SPL dan Chl-a untuk 4 kotak lokasi penelitian. Data dari hasil ekstraksi ini  dilakukan  validasi  data  atau quality control data (menghilangkan data-data yang danggap tidak masuk akal seperti nilai SST lebih  kecil  dari  16ºC  dan  nilai  Chl-a  yang lebih besar dari 25 atau lebih kecil dari 0 mg/m 3 ).  Selanjutnya  dilakukan  visualisasi spasial dan temporal serta analisis time series untuk  data  SPL  dan  Chl-a  seperti terlihat pada diagram alir penelitian pada Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram alir pengolahan dan analisis data SPL dan Chl-a
Pengolahan dan analisis data angin permukaan laut
Data  rata-rata  bulanan  angin permukaan laut (10 m di atas permukaan laut pada seluruh wilayah penelitian) yang didapat dari ECMWF merupakan data angin  bulanan  selama  kurun  waktu  21 tahun  (September  1997-Desember  2018). Data yang diunduh dalam format *nc kemudian dikelompokkan berdasarkan bulan El Nino , La Nina , dan bulan normal untuk selanjutnya diolah dengan perangkat lunak MATLAB untuk analisis temporal dan perangkat lunak ArcGIS untuk analisis spasial.
Analisis interannual
Selain analisis time series dilakukan juga analisis interannual . Indikator yang digunakan untuk analisis interannual adalah Southern Oscillation Index (SOI) dan Dipole Mode Index (DMI). SOI adalah indeks
yang didasarkan pada perbedaan tekanan udara pada permukaan laut di Tahiti dan Darwin,  Australia.  Tekanan  udara  yang lebih tinggi di Tahiti dibandingkan dengan tekanan  udara  di  Darwin  menunjukkan nilai SOI positif dengan nilai SOI index ≥  10  maka  kondisi  tersebut  berkaitan dengan kondisi La Nina , sedangkan jika tekanan udara yang lebih rendah di Tahiti dibandingkan dengan tekanan udara di Darwin  menunjukkan  nilai  SOI  negatif dengan nilai SOI index ≤ -10 maka kondisi itu menunjukkan kondisi El Nino Southern Oscillation (ENSO)  (http://www.bom.gov. au). Sementara DMI adalah indeks yang menggambarkan perbedaan anomali SPL antara perairan Barat Samudera Hindia (50º BT – 70º BT, 10º LS – 10º LU) dan perairan Timur Samudera Hindia (90º BT – 110º BT, 10º  LS  –  0º  LU).  IOD  positif  ditunjukkan dengan nilai DMI > 0,4, sedangkan IOD negatif ditunjukkan dengan nilai DMI < -0,4 (http://www.bom.gov.au).  Kriteria  ENSO/ La Nina dan DMI positif/negatif digunakan
untuk analisis interannual SPL  dan  Chl-a. Kriteria bulan normal adalah kondisi dimana tidak termasuk pada bulan-bulan ENSO/ La
Tabel 1. Daftar bulan ENSO berdasarkan data SOI Tahun Bulan El Nino Bulan Normal Bulan La Nina 1997 Sep, Okt, Nov Des - 1998 Jan, Feb, Mar, Apr Mei, Jun, Agu Jul, Sep, Okt, Nov, Des 1999 - Feb, Mar, Mei, Jun, Jul, Agu, Sep, Okt Jan, Apr, Nov, Des 2000 - Jan, Mar, Mei, Jun, Jul, Agu, Sep, Okt, Des Feb, Apr, Nov 2001 - Jan, Mar, Apr, Mei, Jun, Jul, Agu, Sep, Okt, Nov, Des Feb 2002 Mei, Agu, Des Jan, Feb, Mar, Apr, Jun, Jul, Sep, Okt, Nov - 2003 Jun Jan, Feb, Mar, Apr, Mei, Jul, Agu, Sep, Okt, Nov, Des - 2004 Jan, Apr, Jun Feb, Mar, Jul, Agu, Sep, Okt, Nov, Des Mei 2005 Feb, Apr, Mei Jan, Mar, Jun, Jul, Agu, Sep, Nov, Des Okt 2006 Agu, Okt Feb, Mei, Jun, Jul, Sep, Nov, Des Jan, Mar, Apr 2007 - Jan, Feb, Mar, Apr, Mei, Jun, Jul, Agu, Sep, Okt, Nov Des 2008 - Apr, Mei, Jun, Jul, Agu Jan, Feb, Mar, Sep, Okt, Nov, Des 2009 Okt Jan, Mar, Apr, Mei, Jun, Jul, Agu, Sep, Nov, Des Feb 2010 Jan, Feb, Mar Jun Apr,  Mei,  Jul,  Agu,  Sep, Okt, Nov, Des 2011 - Mei, Jun, Agu, Okt Jan, Feb, Mar, Apr, Jul, Sep, Nov, Des 2012 Jun Jan, Feb, Mar, Apr, Mei, Jul, Agu, Sep, Okt, Nov, Des - 2013 - Jan, Feb, Apr, Mei, Jul, Agu, Sep, Okt, Nov, Des Mar, Jun 2014 Mar, Agu, Nov Feb, Apr, Mei, Jun, Jul, Sep, Okt, Des Jan 2015 Mar, Mei, Jun, Jul, Agu, Sep, Okt Jan, Feb, Apr, Nov, Des - 2016 Jan, Feb, Apr Mar, Mei, Jun, Jul, Agu, Okt, Nov, Des Sep 2017 Jun Jan, Feb, Mar, Apr, Mei, Jul, Agu, Sep, Okt, Des Nov 2018 Sep Jan, Feb, Apr, Mei, Jun, Jul, Agu, Okt, Nov, Des Mar
Nina . Daftar periode bulan ENSO, La Nina , dan normal berdasarkan nilai SOI disajikan pada Tabel 1.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Variabilitas SPL temporal dan spasial

## Berdasarkan data rata-rata bulanan
SPL satelit AVHRR dan MODIS di Perairan Palabuhanratu dan sekitarnya selama kurun waktu 21 tahun (September 1997-Desember 2018),  nilai  rata-rata  bulanan  minimum secara umum terjadi pada Musim Peralihan 2  (September)  dan  nilai  rata-rata  bulanan maksimum terjadi pada Musim Peralihan
1 (Mei) (Gambar 3). Rata-rata bulanan SPL secara keseluruhan berkisar antara 23,14°C (SPL kotak C bulan September 2011) sampai 33,45°C (SPL kotak D bulan Februari 2007). Secara umum, penurunan nilai SPL  rata-rata  bulanan  (anomali  negatif) ditemukan  selama  Musim  Timur  (Juni- Agustus) dan Musim Peralihan 2 (September- November). Peningkatan nilai SPL rata-rata bulanan (anomali positif) ditemukan selama Musim Barat (Januari-Februari) dan Musim Peralihan 1 (Maret-Mei) (Gambar 4).
Gambar 3. Siklus rata-rata bulanan SPL dan rata-rata bulanan kecepatan angin
Gambar 4. Anomali rata-rata bulanan SPL dan Chl-a, kecepatan angin, SOI, dan DMI
Keterangan:  J98 pada sumbu-X menandakan bulan Januari tahun 1998. Data SOI Index 5 month moving average ditampilkan dengan tujuan untuk mempermudah kenaikan dan penuruan SOI index namun tidak digunakan dalam analisis data
Anomali  SPL  rata-rata  bulanan berkorelasi negatif dengan kecepatan angin rata-rata  bulanan  (Gambar  4),  dimana saat  Musim  Barat  (Januari-Februari)  dan Musim Peralihan 1 (Maret) umumnya angin berhembus dari arah barat laut ke arah tenggara dan menyebabkan terjadinya peningkatan  nilai  SPL  rata-rata  bulanan (anomali positif). Saat Musim Timur (Juni-Agustus)  dan  Musim  Peralihan  2 (September-November) secara umum terjadi angin Tenggara yang berhembus dari arah tenggara kearah barat laut dan menyebabkan terjadinya penurunan nilai SPL  rata-rata  bulanan  (anomali  negatif). Angin yang berhembus ke arah barat laut mencapai  puncaknya  saat  bulan  Agustus- September yang merupakan faktor penyebab nilai SPL paling rendah sepanjang tahun (maksimum anomali negatif) (Gambar 3 dan 4). Saat fenomena IOD positif dan El Nino terjadi bersamaan umumnya menyebabkan anomali  positif  Chl-a  dan  anomali  negatif SPL yang cukup drastis seperti yang telah ditandai  dengan  bentuk  oval  pada  tahun 1997, 2002, 2003, 2006, 2012, dan 2015 (Gambar 4). Semua kejadian ini umumnya terjadi pada saat Musim Timur dan Musim Peralihan 2. Hal ini dapat terjadi karena pada saat IOD positif selama Musim Timur angin Muson Tenggara dari Australia berhembus sejajar dengan garis pantai Palabuhanratu dan sekitarnya yang menghadap ke arah laut lepas dan memicu terjadinya upwelling serta membawa massa air lebih dingin dari kedalaman dan meningkatkan nutrien ke lapisan permukaan sepanjang pantai Selatan  Jawa  dan  Sumatera  (Amri et al . 2012). Berdasarkan data sebaran spasial SPL  dari  satelit  MODIS,  rata-rata  SPL bulanan di Perairan Palabuhanratu dan sekitarnya cenderung hangat dengan rentang nilai 28,7-29,3°C pada Musim Barat (Desember-Februari)  dan  Musim  Peralihan 1 (Maret-Mei) dengan nilai rata-rata 29,03°C (Gambar  5).  SPL  paling  tinggi  terjadi pada bulan Maret yaitu sebesar 29,32°C, sedangkan SPL terendah terjadi pada bulan Desember yaitu sebesar 28,77°C. Hangatnya SPL ini mengindikasikan bahwa tidak ada indikasi terjadinya upwelling pada kedua musim tersebut. Pada kedua musim ini juga terlihat sebaran konsentrasi Chl-a  yang  relatif  rendah  di  perairan palabuhanratu dan sekitarnya. SPL yang yang realtif hangat mungkin dipengaruhi oleh posisi matahari yang berada pada bumi
bagian selatan sehingga daerah yang berada di selatan mendapatkan pancaran sinar matahari yang lebih banyak dan secara terus menerus (Setiawan et al. 2013). Selian itu, SPL yang relatif hangat ini juga diduga berasal dari massa air hangat yang terbawa dari perairan Barat Sumatera ke perairan Selatan  Jawa  oleh  Arus  Pantai  Jawa  (APJ) (Fitriah 2008). Pola angin permukaan pada Musim Barat dan Musim Peralihan 1 di perairan Palabuhanratu dan sekitarnya cenderung berubah-ubah dimana pada bulan Desember angin bergerak dari arah Selatan dengan kcepatan  rata-rata  1,6  m/det,  sedangkan pada  bulan  Januari  dan  Februari  angin bergerak dari Barat dengan kecepatan rata- rata 1,9 m/det, dan 3,1 m/det. Pada Musim Peralihan 1, angin masih bergerak dari Barat pada bulan Maret dengan kecepatan rata-rata 1,6 m/det, sedangkan pada bulan April dan Mei arah angin sudah berbalik dari arah Tenggara dengan kecepatan rata- rata  1,8  m/det  dan  3,6  m/det  (Gambar 6).  Secara  berturut-turut,  saat  Musim Barat  (Desember-Februari)  menuju  Musim Peralihan  1  (Maret-Mei)  terjadi  penurunan suhu udara atau peningkatan tekanan udara pada daratan Asia (belahan bumi utara) dan sebaliknya terjadi peningkatan suhu atau penurunan tekanan udara pada daratan Australia (belahan bumi selatan). Pada musim Barat ini, angin akan berhembus dari tekanan tinggi di daratan Asia ke tekanan rendah di daratan Australia atau dari arah barat laut ke arah tenggara karena daratan Australia lebih banyak menerima panas matahari dibandingkan daratan Asia (Wyrtki 1961).
Sebaran spasial SPL selama musim Timur (Juni-Agustus) dan Musim Peralihan 2  (September-November)  menunjukkan rata-rata  SPL  bulanan  cenderung  lebih dingin dibandingkan dengan Musim Barat dan Musim Peralihan 2 dengan rentang SPL yaitu 26,1-28,1°C dengan rata-rata sebesar 27,08°C. SPL paling tinggi terjadi pada bulan November yaitu sebesar 28,16°C, sedangkan SPL terendah terjadi pada bulan Agustus yaitu sebesar 26,16°C (Gambar 7). Dinginnya SPL yang diikuti dengan meningkatnya konsentrasi  klorofil-a  pada  bulan  Agustus dan September ini mengindikasikan terjadinya upwelling khususnya di daerah pesisir Palabuhanratu dan sekitarnya. Terjadinya upwelling dapat dilihat dari beberapa faktor seperti menurunnya SPL dan meningkatnya konsentrasi Chl-a (Amri et al . 2013a). SPL yang terus menurun

## selama  Musim  Timur  sampai  awal  Musim
Peralihan 2 karena dipengaruhi angin muson tenggara yang menguat intensitasnya pada saat  akhir  musim  Timur  dan  awal  musim peralihan 2. Angin Muson Tenggara ini akan mengakibatkan arus Ekman mengarah ke Barat Daya menjauhi arah pantai sehingga mengakibatkan air dari kedalaman yang lebih dingin naik ke permukaan dan menyebabkan turunnya SPL atau terjadinya upwelling di perairan pesisir Palabuhanratu dan sekitarnya. Hasil ini juga sesuai dengan hasil penelitian Kunarso et al . (2005). Natalia et al . (2015) juga melaporkan bahwa upwelling terjadi  di  perairan  selatan  Jawa Barat mulai pada bulan Juni dan mencapai puncaknya pada bulan September.
Sebaran spasial angin rata-rata saat Musim Timur menunjukkan pola sirkulasi angin permukaan berhembus dari arah tenggara  ke  arah  barat  laut  dengan  rata- rata  kecepatan  4,1  m/s  pada  bulan  Juni, 4,9 m/s pada bulan Juli, dan 5,7 m/s pada bulan  Agustus  (Gambar  8).  Saat  Musim
Peralihan 2 arah angin cenderung sama seperti saat Musim Timur yaitu berhembus
Gambar 5.  Sebaran spasial SPL Musim Barat (Desember-Februari) dan Musim Peralihan 1 (Maret-Mei)
dari arah tenggara menuju ke arah barat laut  dengan  rata-rata  kecepatan  6,1  m/s pada bulan September, 5,2 m/s pada bulan Oktober dan 3,8 m/s pada bulan November. Saat  Musim  Timur  (Juni-Agustus)  terjadi peningkatan suhu pada belahan bumi utara (penurunan tekanan udara di daratan Asia) dan terjadi penurunan suhu pada belahan bumi selatan (peningkatan tekanan udara di Australia) sehingga angin akan berhembus dari tekanan udara tinggi di Australia ke arah tekanan udara rendah di Asia atau dari arah tenggara ke arah barat laut karena daratan Asia menerima lebih banyak panas matahari dibandingkan daratan Australia (Wyrtki 1961). Tiupan angin dari arah tenggara membangkitkan pergerakaan arus laut dominan ke arah barat dan barat daya sehingga memicu terbentuknya transport Ekman.  Gaya  Coriolis  membelokkan transport massa air menjauhi pantai sehingga memindahkan massa air dari pantai ke lepas pantai. Penurunan massa air yang terjadi di pantai diisi oleh massa air dari lapisan bawah dengan suhu yang lebih dingin (Natalia et al . 2015).

## Variabilitas temporal dan spasial chl-a
Berdasarkan nilai rata-rata bulanan Chl-a  satelit  SeaWiFS  dan  MODIS  di Perairan Palabuhanratu dan sekitarnya selama  kurun  waktu  21  tahun  (September 1997-Desember 2018), Chl-a berkisar antara 0,0627  mg/m 3 (Desember 2018, Kotak D) sampai  13,3633  mg/m 3 (September 2006, Kotak  B)  dengan  kisaran  rata-rata  0,2375 mg/m 3 – 0,203 mg/m 3 (Tabel 2). Nilai Chl-a minimum secara umum terjadi pada saat akhir  Musim  Peralihan  2  (November)  dan Musim Barat (Desember dan Januari). Rata- rata maksimum Chl-a terjadi pada saat akhir Musim  Timur  (Agustus)  dan  awal  Musim Peralihan  2  (September).  Chl-a  maksimum pada bulan September 2006 diduga terkait dengan fenomena upwelling yang terjadi bersamaan dengan IOD positif dan El Nino . Silubun et al . (2015), menyebutkan dalam penelitiannya saat terjadinya anomali pada tahun 2006 menyebabkan intensitas
upwelling pantai menjadi sangat tinggi. Hal ini karena saat terjadi IOD positif menyebabkan anomali tiupan angin muson tenggara yang intensitasnya jauh lebih tinggi dan berlangsung dalam periode yang lebih panjang dari normalnya (Amri 2012). Berdasarkan nilai rata-rata bulanan, siklus musiman keempat area memiliki pola  yang  sama  yaitu  konsentrasi  Chl-a relatif rendah saat Musim Barat dan Musim peralihan 1 lalu meningkat saat memasuki  Musim  Timur  sampai  awal Musim Peralihan 2. Pola yang sebaliknya dimiliki oleh SPL yang memiliki nilai yang relatif tinggi di Musim Barat dan Musim Peralihan 1 dan menurun saat memasuki Musim Timur sampai awal Musim Peralihan 2  (Gambar  9).  Meningkatnya  konsentrasi Chl-a  dan  menurunnya  SPL  saat  Musim Timur sampai awal Musim Peralihan 2 dan mencapai puncaknya pada bulan September mengindikasikan terjadinya fenomena upwelling .
Gambar 6.  Sebaran spasial angin Musim Barat (Desember-Februari) dan Musim Peralihan 1 (Maret-Mei)
Kotak B (yang berada di dalam Teluk Palabuhanratu  memiliki  nilai  Chl-a  yang lebih tinggi dibandingkan dengan ketiga lokasi lainnya. Kotak C yang tidak terlalu jauh dari pantai juga memiliki konsentrasi yang cukup tinggi karena letaknya yang masih dekat dengan pantai sehingga mendapat pengaruh dari muara sungai Cibolok, Cikaren, Cikase, dan Ceureuh. Posisi Kotak A cukup jauh dari pantai namun masih mendapat sedikit pengaruh dari muara sungai  sehingga  konsentrasi  Chl-a  lebih rendah. Kotak D yang paling jauh di lepas pantai memiliki konsentrasi yang paling rendah di antara lokasi lain. Konsentrasi Chl-a  umumnya  lebih  besar  di  daerah dekat pantai dan semakin menurun ke arah lepas pantai. Hal ini disebabkan karena daerah pantai memberi banyak masukan nutrien lewat aliran sungai yang bermuara ke perairan. Fenomena long shore current di daerah teluk atau arus yang menyusuri pantai  dengan  membawa  nutrien  yang berasal dari pantai menyusuri sepanjang
garis pantai sampai ke lepas pantai juga salah satu penyebab tingginya konsentrasi Chl-a di perairan yang dilewatinya (Girsang 2008). Sebaran  spasial  Chl-a  pada  Musim Barat  (Desember-Februari)  dan  Musim Peralihan  1  (Maret  -  Mei)  menunjukkan rata-rata  konsentrasi  Chl-a  bulanan  di Perairan Palabuhanratu dan Sekitarnya berkisar  antara  0,27-0,33  mg/m 3 dengan rata-rata sebesar 0,30 mg/m 3 (Gambar 10). Konsentrasi  Chl-a  terendah  terjadi  pada bulan  Februari  yaitu  sebesar  0,27  mg/ m 3 ,  sedangkan  konsentrasi  Chl-a  tertinggi terjadi pada bulan Mei yaitu sebesar 0,33 mg/m 3 .  Konsentrasi  Chl-a  pada  Musim Barat hingga Musim Peralihan 1 cenderung lebih rendah dibandingkan Musim Timur dan Musim Peralihan 2. Hal ini disebabkan karena pada Musim Barat umumnya angin bertiup dari arah selatan, barat, dan barat laut yang cenderung menyebabkan arus Ekman menuju pantai atau sejajar dengan garis pantai sehingga cenderung
Gambar 7.  Sebaran  spasial  SPL  Musim  Timur  (Juni-Agustus)  dan  Musim  Peralihan  2 (September-November)
mengakibatkan proses downwelling yang mengakibatkan SPL relatif tinggi dan konsentrasi klorofil-a relatif rendah. Curah hujan  (tutupan  awan)  yang  tinggi  pada musim Barat ini diduga dapat mengurangi potensi maksimal fotosintensis fitoplankton yang  mengakibatkan  konsentrasi  klorofil-a menjadi relatif rendah (Wyrtki 1961; Fitriah 2008). Wilayah pesisir memiliki konsentrasi Chl-a yang relatif lebih tinggi dibandingkan di lepas pantai sekitar Palabuhanratu dan sekitarnya disebabkan karena relatif
tingginya  unsur  hara  yang  terbawa  dari aliran sungai ke perairan pesisir mengingat rata-rata  curah  hujan  relatif  lebih  tinggi pada musim Barat dibandingkan dengan musim lainnya (Putra et al . 2012). Hal yang sama juga terdapat pada penelitian Hariati et al . (2010), yang menyebutkan tingginya konsentrasi  Chl-a  di  daerah  pesisir  dan teluk pada Musim Barat diduga terkait dengan asupan unsur hara dari daratan lewat limpasan massa air yang terjadi pada musim hujan.

## Gambar 8.  Sebaran spasial angin Musim Timur (Juni-Agustus) dan Musim Peralihan 2 (September-November)
Tabel 2. Nilai minimum, maksimum, dan rata-rata bulanan Chl-a (mg/m 3 ) Kotak A Kotak B Kotak C Kotak D Minimum 0,11 (Jan-13) 0,15 (Nov-07) 0,09 (Nov-98) 0,06 (Des-18) Maksimum 2,58 (Sep-07) 13,36 (Sep-06) 9,65 (Agu-11) 3,35 (Sep-18) Rata-rata 0,38 1,02 0,57 0,23
Gambar 9. Siklus rata-rata bulanan Chl-a dan rata-rata bulanan SPL
Gambar 10.  Sebaran  spasial  Chl-a  Musim  Barat  (Desember-Februari)  dan  Musim Peralihan 1 (Maret-Mei)
Sebaran  spasial  Chl-a  pada  Musim Timur (Juni-Agustus) dan Musim Peralihan 2  (September-November)  menunjukkan rata-rata  konsentrasi  Chl-a  bulanan  di Perairan Palabuhanratu dan Sekitarnya berkisar  antara  0,43-1,77  mg/m 3 dengan rata-rata  sebesar  1,03  mg/m 3 (Gambar 11).  Konsentrasi  Chl-a  terendah  terjadi pada  bulan  Juni  yaitu  sebesar  0,43  mg/
m 3 ,  sedangkan  konsentrasi  Chl-a  tertinggi terjadi pada bulan September yaitu sebesar 1,77 mg/m 3 . Konsentrasi Chl-a pada Musim Timur dan Musim Peralihan 2 lebih tinggi dibandingkan pada Musim Barat dan
Musim Peralihan 1. Hal ini diduga karena pada  saat  muson  tenggara  (Juni-Oktober) telah terjadi upwelling . Angin musim timur akan menyebabkan kekosongan massa air di sepanjang perairan yang kemudian digantikan oleh massa air laut dalam yang membawa  kandungan  nutrien  yang  lebih tinggi. Yoga et al . (2014), menyebutkan pada bulan  Juni-Oktober  bertiup  angin  muson tenggara yang menyebabkan perairan Selatan Jawa mengalami upwelling .
Variabilitas interannual SPL dan Chl-a
Secara  umum  variabilitas  SPL dipengaruhi oleh kondisi meteorologi
seperti  presipitasi,  evaporasi,  kelembaban udara, suhu udara, kecepatan angin dan intensitas radiasi matahari. Selain kondisi meteorologi, SPL juga dapat dipengaruhi oleh proses-proses oseanografi seperti arus, front , dan upwelling . Variabilitas SPL dapat mempengaruhi  variabilitas  konsentrasi Chl-a.  Selain  itu  variabilitas  Chl-a  dapat dipengaruhi oleh curah hujan, nutrien, arus dan intensitas radiasi matahari (Nababan et al . 2016). Faktor lain yang dapat mempengaruhi variasi interannual SPL dan konsentrasi Chl-a adalah fenomena anomali iklim seperti El Nino dan Dipole Mode (Ratnawati et al . 2016).
Gambar 11.  Sebaran spasial Chl-a Musim Timur (Juni-Agustus) dan Musim Peralihan 2 (September-November)
Variabilitas SPL dan Chl-a interannual dianalisis dengan membandingkan data rata-rata  bulanan  SPL  dan  Chl-a  pada bulan normal, bulan El Nino , dan bulan La Nina . Berdasarkan analisis ini terdapat perbedaan  variabilitas interannual SPL dan  Chl-a  bulanan  antara  bulan  normal, bulan El Nino , dan bulan La Nina . Dari keempat sampling area secara umum rata- rata bulanan SPL relatif lebih rendah pada bulan El Nino dibandingkan bulan normal dan bulan La Nina pada Musim Timur dan awal  Musim  Peralihan  2  (Gambar  12).  Hal ini mengindikasikan terjadinya fenomena upwelling yang secara intensif terjadi selama  tahun-tahun  terjadinya El Nino di bulan Agustus sampai bulan Oktober pada tahun 1997, 2002, 2006, 2009, 2014, 2015, dan 2018 (lihat Tabel 1), serta pengaruh IOD positif yang terjadi bersamaan sehingga menguatkan intensitas kecepatan angin dan intensitas upwelling . Berdasarkan rata-rata bulanan Chl-a dapat terlihat konsentrasi Chl-a pada bulan El Nino umumnya lebih tinggi pada Agustus, September, dan Oktober dibandingkan bulan normal dan bulan La Nina (Gambar  13). Kejadian ini merupakan efek dari fenomena El Nino yang menyebabkan menguatnya kecepatan angin muson timur yang mencapai puncaknya pada bulan September (Gambar 14). Menguatnya kecepatan angin tersebut yang memicu terjadinya upwelling sehingga terjadi peningkatan konsentrasi Chl-a pada bulan Agustus-Oktober tersebut di bulan El Nino .
Gambar 12.  Rata-rata bulanan SPL pada bulan El Nino (biru), bulan normal (merah), dan bulan La Nina (hijau) pada seluruh wilayah studi
Gambar 13.  Rata-rata bulanan Chl-a pada bulan El Nino (biru), bulan normal (merah), dan bulan La Nina (hijau) pada seluruh wilayah studi
Gambar 14.  Rata-rata bulanan kecepatan angin pada bulan El Nino (biru), bulan normal (merah), dan bulan La Nina (hijau) pada seluruh wilayah studi

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Suhu  permukaan  laut  rata-rata bulanan di perairan Palabuhanratu dan sekitarnya  dari  data  citra  NOAA-AVHRR dan MODIS selama periode 21 tahun (tahun  1997-2018)  berkisar  antara  23,14- 33,45°C. SPL pada Musim Barat dan Musim Peralihan 1 memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan Musim Timur dan Musim Peralihan 2. Nilai SPL maksimum terjadi pada saat akhir Musim Perlaihan I (Mei) sedangkan nilai SPL minimum terjadi pada saat awal Musim Peralihan II (September).
Secara umum ketika IOD negatif terjadi maka nilai SPL cenderung lebih hangat, sedangkan saat IOD positif cenderung lebih dingin. Ketika El Nino terjadi maka nilai SPL akan lebih rendah, sedangkan saat La Nina SPL akan lebih tinggi dari biasanya.
Konsentrasi Chl-a rata-rata bulanan di perairan Palabuhanratu dan sekitarnya dari data citra SeaWiFS dan MODIS selama periode waktu 21 tahun (tahun 1997-2018) berkisar  antara  0,0627  -  13,3633  mg/m 3 . Konsentrasi  Chl-a  pada  Musim  Timur  dan Musim Peralihan 2 lebih tinggi dibandingkan Musim Barat dan Musim Peralihan 1. Nilai Chl-a  maksimum  terjadi  pada  saat  awal Musim Perlaihan II (September) dan nilai Chl-a  minimum  terjadi  pada  saat  akhir Musim Peralihan I (Mei). Secara umum ketika IOD negatif terjadi maka nilai Chl-a cenderung lebih rendah, sedangkan saat IOD positif cenderung lebih tinggi. Ketika El Nino terjadi maka nilai Chl-a akan lebih tinggi, sedangkan saat La Nina Chl-a akan lebih rendah dari biasanya. Pada saat IOD positif dan El Nino negatif terjadi secara bersamaan seperti pada tahun 1997, 2002, 2003, 2006, 2012, 2015, dan 2018 terjadi penguatan kecepatan angin Tenggara yang mengakibatkan peningkatan intensitas
upwelling di Perairan Palabuhanratu dan sekitarnya dan mengakibatkan penurunan SPL dan peningkatan Chl-a yang lebih besar dibandingkan pada tahun-tahun lainnya. Variabilitas SPL dan Chl-a dipengaruhi oleh pola angin musiman dan fenomena anomali iklim ENSO dan IOD.
Secara spasial konsentrasi Chl-a lebih tinggi didaerah teluk dan pesisir dibandingkan di lepas pantai.

## Saran
Disarankan pada penelitian selanjutnya dapat menggabungkan data lapangan ( in situ ) baik untuk SPL maupun untuk Chl-a.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini sebagian didanai oleh Kementerian  Riset  dan  Teknologi/Badan Riset dan Teknologi/Badan Riset dan Inovasi Nasional melalui dana Penelitian Dasar Unggulan Perguruan Tinggi (PDUPT) Tahun
Anggaran 2020 dengan nomor kontrak: 4008/IT3.L1/PN/2020  dan  amendemen kontral dengan Institut Pertanian Bogor Nomor: 1/AMD/E1/KP.PTNBH/2020 tanggal 11 Mei 2020. Ucapan terima kasih kami  haturkan  kepada  Lembaga-lembaga penyedia data seperti NASA, NOAA, ECMWF, dan JAMSTEC yang menyediakan data-data yang diperlukan secara gratis. Kami juga mengucapkan terima kasih kepada para reviewer  yang  telah  memberikan  masukan untuk meningkatkan mutu tulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Amri  K,  Manurung  D,  Lumban  Gaol  J, Baskoro MS. 2012. Variabilitas Klorofil-a di Perairan Barat Sumatera dan Selatan Jawa Barat Fase Indian Ocean Dipole Mode (IODM) Positif. J.
Kelautan Nasional . 7(1).
Amri  K,  Djisman  M,  Jonson  LG,  Mulyono SB. 2013a. Karakteristik Suhu Permukaan Laut dan Kejadian Upwelling Fase Indian Ocean Dipole Mode Positif di Barat Sumatera dan Selatan Jawa Barat. J. Segara . 9(1): 23-35.
Amri K, Suman A, Irianto HE, Wudianto.
2013b. Impact of Dipole Mode and  El-nino  Events  on  Catches  of Yellowfin  Tuna  ( Thunnus albacares ) in the Eastern Indian Ocean off West Java. Journal IOTC-WPTT . 15(10). Ayu W. 2015. Kajian Suhu Permukaan Laut dengan Menggunakan Citra Satelit Aqua MODIS dan Hasil Tangkapan Ikan yang Didaratkan di Pelabuhan Perikanan Nusantara Palabuhanratu [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Damanik FS. 2013. Karakteristik Massa Air
di Perairan Selatan Jawa. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Damar A. 2003. Effects of Enrichment on
Nutrient Dynamics, Phytoplankton Dynamics, and Primary Production in Indonesian Tropical Waters: A Comparison  between  Jakarta  Bay, Lampung Bay, and Semangka Bay [Tesis]. Germany: University of Kiel. Dipo P, Nurjaya IW, Syamsudin S. 2011.
Karakteristik  Oseanografi  Fisik  di Perairan Samudera Hindia Timur pada Saat Fenomena Indian Ocean Dipole (IOD) Fase Positif Tahun 1994/1995, 1997/1998, dan 2006/2007. J. Ilm dan Teknolog Kel Trop . 3(2): 71-84. Fitriah N. 2008. Aplikasi Data Inderaan Multi Spektral untuk Estimasi Kondisi Perairan dan Hubungannya dengan Hasil Tangkapan Ikan Pelagis di
Selatan  Jawa  Barat  [Skripsi].  Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Girsang HS. 2008. Studi Penentuan Daerah Penangkapan Ikan Tongkol melalui Pemetaan Penyebaran Klorofil-a dan Hasil Tangkapan di Palabuhanratu, Jawa  Barat  [Skripsi].  Bogor  (ID): Institut Pertanian Bogor. Hariati  T,  Amri  K,  Chodriyah  U.  2010. Fluktuasi Hasil Tangkapan Ikan Layang ( Decapterus Spp .) di Perairan Kendari dan Sekitarnya serta Kaitannya dengan Sebaran Suhu Permukaan Laut, Salinitas, dan Klorofil-a Permukaan. J. Lit. Perikan. Ind . 16(2): 135-146.
Kunarso, Ningsih NS, Supangat A. 2005. Karakteristik Upwelling di Sepanjang Perairan Selatan NTT hingga Barat
Sumatera. J. Ilmu Kel . 10(1): 17-23. Kunarso S, Hadi NS, Ningsih, Baskoro MS. 2011. Variabilitas Suhu dan Klorofil-a  di  Daerah Upwelling pada Variasi Kejadian ENSO dan IOD di  Perairan  Selatan  Jawa  sampai Timor. J. Kel . 16(3): 171-180.
Mashita M, Lumban-Gaol J. 2019. Variability of Sea Surface Temperature (SST) and Chlorophil-a  (CHL-A)  Concentration in the Eastern Indian Ocean during The Period 2002–2017. International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES) . 16(1): 55-62.
Nababan B, Rosyadi N, Manurung D, Natih
NM, Hakim R. 2016. The Seasonal Variability of Sea Surface Temperature and  Chlorophyll-a  Concentration in the South of Makasar Strait.
Procedia Environmental Sciences . 33: 583-599. Natalia EH, Kunarso, Rifai A. 2015.
Variabilitas Suhu Permukaan Laut dan  Klorofil-a  Kaitannya  dengan El Nino Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean Dipole (IOD) pada Periode Upwelling 2010-2014  di
Lautan Hindia (Perairan Cilacap).
J.oseanografi . 4(4): 661-669. Putra  E,  Lumban  Gaol  J,  Siregar  V.  2012. Hubungan  Konsentrasi  Klorofil-a dan Suhu Permukaan Laut dengan Hasil Tangkapan Ikan Pelagis Utama di  Perairan  Laut  Jawa  dari  Citra Satelit MODIS. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan . 3(2): 1-10. 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.
Saji NH, Goswami BN, Vinayachandran PN,
Yamagata T. 1999. A Dipole Mode in the Tropical Indian Ocean. Nature .
401: 360-363.
Seprianto A, Kunarso, Wirasatriya A. 2016.
Studi Pengaruh El Nino Southern Oscillation (ENSO) dan Indian Ocean Dipole (IOD) terhadap Variabilitas Suhu Permukaan  Laut dan
Klorofil-a di Perairan Karimun Jawa.
J. Oseanografi . 5(4): 452-461. Setiawan AN, Dhahiyat Y, Purba NP. 2013. Variasi Sebaran Suhu dan Klorofil-a
Akibat Pengaruh Arlindo terhadap Distribusi Ikan Cakalang di Selat
Lombok. J. Depik . 2(2): 58-69. Setyadji B, Amri K. 2017. Pengaruh Anomali Iklim (ENSO dan IOD) terhadap Sebaran Ikan Pedang ( Xiphias gladius ) di Samudera Hindia Bagian
Timur. J. Segara . 13(1): 49-63. Silubun DT, Lumban Gaol J, 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. Siregar V, Koropitan A. 2013. Primary Productivity of Jakarta Bay in A Changing Environment: Anthropogenic and Climate Change Impacts. Biotropia . 20(2): 89-103. Susanto  RD,  Moore  TS,  Marra  J.  2006. Ocean Color Variability in Indonesian Seas during the SeaWIFS Era. J. Geochemistry Geophysics Geosytem . 7: 1525-2027.
Wyrtki K. 1961. Physical Oceanography of Southeast Asian Waters. Naga Report. Vol.2. Scripps Institution of  Oceanography.  The  University  of California.
Yoga  RB,  Setyono  H,  Harsono  G. 2014. Dinamika Upwelling dan Downwelling Berdasarkan Variabilitas Suhu Permukaan Laut dan  Klorofil-a  di  Perairan  Selatan Jawa. J. Oseanografi . 3(1): 57-66.