## VARIABILITAS SUHU PERMUKAAN LAUT DAN KONSENTRASI KLOROFIL-A DI PERAIRAN TELUK JAKARTA DAN SEKITARNYA

## SEA SURFACE TEMPERATURE DAN CHLOROPHYLL-A CONCENTRATION VARIABILITIES OF JAKARTA BAY AND ITS SURROUNDING WATERS

## Bisman Nababan
Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor Email: bisman@ipb.ac.id; simson_naban@yahoo.com

## ABSTRACT
Variability of sea surface temperature (SST) and the concentration of chlorophyll-a (Chla) in Jakarta Bay and its surrounding waters were analyzed based on the time series data of monthly mean SST and Chla  estimated  by  NOAA  AVHRR,  SeaWiFS,  and  MODIS  satellites  for  17  years  (1997  to  2014). Generally, the monthly mean SST values fluctuated seasonally with the semi-annual pattern  with the maximum value occurred in the second transitional season (Oct-Nov) and relatively high in the  first transitional season (Mar). In contrast, the minimum of monthly mean SST values was found during the east season (Jul) and relatively low during the west season (Des-Jan). SST variabilities were generally associated  with  the  sun  position,  sea  water  circulation,  and  rainfall.  Based  on  MODIS  data,  the minimum-maximum of monthly mean SST ranged of 28.39°C-32.58°C. Seasonal fluctuations with the semi-annual pattern also occurred in the monthly mean Chla values with the maximum value occurred during the west season (Des-Jan) and relatively high values occurred during the east season (Jun). In contrast, the minimum of the monthly mean Chla was found during the second transition season (Sep- Oct)  and  relatively  low  during  the  first  transitional  season  (March-Apr). The  minimum-maximum  of monthly  mean  Chla  ranged  of  0.09  mg/m 3 -2.50  mg/m 3 .  Chla  fluctuations  were  generally  associated with  the  variabilities  of  rainfall,  river  water  discharge,  and  sea  water  circulation  of  the  Java  Sea. Anomalous  climatic  factors  such  as  El  Nino  Southern  Oscillation  (ENSO)  and  La  Nina  produced  a significant impact on the SST and Chla interannual variability. Generally, the ENSO phenomenon lo- wers the value SST and Chla, while La Nina events tended to increase Chla values.
Keywords: sea surface temperature, chlorophyll-a, fluctuation, NOAA AVHRR, SeaWiFS, MODIS

## ABSTRAK
Variabilitas suhu permukaan laut (SPL) dan konsentrasi klorofil-a (Chla) di perairan Teluk Jakarta dan sekitarnya dianalisis berdasarkan data time series rata-rata bulanan SPL dan Chla hasil estimasi satelit NOAA AVHRR, SeaWiFS, dan MODIS selama 17 tahun (1997-2014). Umumnya, nilai rata-rata bu- lanan  SPL  berfluktuasi  berdasarkan  musim  dengan  pola semi-annual dimana  nilai  maksimum  terjadi pada musim peralihan II (Okt-Nov) dan relatif tinggi pada musim peralihan I (Mar). Sebaliknya, nilai rata-rata bulanan SPL minimum ditemui pada musim timur (Jul) dan relatif rendah pada musim barat (Des-Jan).    Fluktuasi  nilai  SPL  umumnya  berkaitan  dengan  posisi  matahari,  pergerakan  massa  air  di Laut  Jawa,  dan  curah  hujan.  Berdasarkan  data  MODIS,  kisaran  nilai  rata-rata  bulanan  SPL  adalah 28,39°C  (Jul,  musim  timur)- 32,58°C  (Okt,  musim  peralihan  II).    Fluktuasi  musiman  dengan  pola semi-annual juga terjadi pada nilai rata-rata bulanan Chla dimana nilai maksimum terjadi pada musim barat (Des-Jan)  dan  nilai relatif tinggi terjadi pada  musim timur (Jun). Sebaliknya, nilai rata-rata bu- lanan  Chla  minimum  terjadi  pada  musim  peralihan  II  (Sep-Okt)  dan  relatif  rendah  pada  musim  per- alihan  I  (Mar-Apr).  Kisaran  nilai  rata-rata  bulanan  Chla  adalah  0,09-2,50  mg/m 3 .  Fluktuasi  Chla  ini berkaitan dengan jumlah curah hujan, debit air sungai yang bermuara ke Teluk Jakarta dan sekitarnya, dan pergerakan massa air laut di Laut Jawa. Faktor iklim anomali seperti El Nino Southern Oscillation (ENSO) dan La Nina memberikan dampak nyata pada fluktuasi interannual SPL dan Chla. Umumnya, fenomena ENSO menurunkan nilai SPL dan Chla sedangkan La Nina meningkatkan nilai Chla.
Kata kunci: suhu permukan laut, klorofil-a, musim, fluktuasi, NOAA AVHRR, SeaWiFS, MODIS

## I.  PENDAHULUAN
Teluk Jakarta yang terletak di sebelah utara kota Jakarta memiliki posisi dan peran- an yang sangat strategis mengingat di daerah ini  terdapat  pelabuhan  internasional,  pela- buhan  perikanan,  daerah  rekreasi  dan  per- hotelan, lokasi budi daya perikanan dan peri- kanan  tangkap,  dan  perusahaan  pembangkit listrik tenaga  uap   (UNESCO, 2000). Perair- an  Teluk  Jakarta  yang  relatif  datar  dengan variasi  kedalaman  1-24  meter  dengan  rata- rata kedalaman 15  m  juga  merupakan  muara sungai  dari  3  (tiga)  sungai  besar  seperti Sungai  Cisadane,  Sungai  Ciliwung,  dan Sungai  Citarum  serta  10  (sepuluh)  sungai kecil  lainnya  seperti  S.  Kamal,  S.  Cengka- reng,  S.  Angke,  S.  Ka-rang,  S.  Ancol,  S. Sunter,  S.  Cakung,  S.  Blencong,  S.  Grogol, dan Sungai Pensanggrahan (Koropitan et al ., 2009).
Sirkulasi  massa  air  di  perairan  Teluk Jakarta dan sekitarnya secara umum dipenga- ruhi oleh pasut dan pergerakan angin Muson di Indonesia seperti angin Muson Barat Laut (angin  yang  berhembus  dari  arah  Barat  Laut yang  umum  disebut  sebagai  Musim  Barat pada  bulan  Desember-Februari)  dan  angin Muson  Tenggara  (angin  yang  berasal  dari arah  Tenggara  yang  umum  disebut  sebagai Musim  Timur pada bulan Juni-Agustus).  Pa- da periode Musim Barat, curah hujan umum- nya  tinggi  sedangkan  pada  periode  Musim Timur curah hujan umumnya rendah di Indo- nesia (Aldrian and Susanto, 2003; Ningsih et al ., 2000; Wyrtki, 1961). Periode diantara ke- dua  musim  ini  arah  angin  berubah-ubah  dan disebut  sebagai  musim  peralihan  I  (Maret- Mei)  dan  Musim  Peralihan  II  (September- November).  Faktor  sirkulasi  massa  air  laut dan  Angin  Muson  mempengaruhi  fluktuasi konsentrasi  klorofil-a  (Chla)  dan  suhu  per- mukaan  laut (SPL) di perairan Teluk Jakarta (Koropitan and Ikeda, 2016; Siregar dan Ko- ropitan, 2013; Damar et al ., 2012; Koropitan et al ., 2009; Damar, 2003).
Tekanan  lingkungan  pada  perairan Teluk  Jakarta  dan  sekitarnya  semakin  me-
ningkat dengan  semakin  meningkatnya pem- bangunan  perumahan,  perkantoran,  dan  in- dustri,  serta  jumah  penduduk  di  Jakarta  dan kota-kota  penyangga  Jakarta  seperti  Bekasi, Tangerang,  Depok,  dan  Bogor.  Berdasarkan data  Badan  Pusat  Statistik,  kepadatan  pen- duduk  dalam  kurun  waktu  10  tahun  (2005- 2014)  di  daerah  provinsi  DKI  Jakarta  ber- tambah  sebesar  26%  (12.012  jiwa/km 2 pada tahun 2005 menjadi 15.173 jiwa/km 2 pada ta- hun  2014),  di  daerah  provinsi  Jawa  Barat bertambah  sebesar  23%  (1.060  jiwa/km 2 pa- da  tahun  2005  menjadi  1.301  jiwa/km 2 pada tahun  2014),  dan  di  daerah  provinsi  Banten bertambah  sebesar  20%  (1.006  jiwa/km 2 pa- da  tahun  2005  menjadi  1.211  jiwa/km 2 pada tahun 2014) (BPS, 2016).  Peningkatan jum- lah  penduduk  yang  cukup  besar  ini  secara langsung atau tidak langsung akan  memberi- kan  tekanan  lingkungan  yang  semakin  berat pada perairan Teluk Jakarta mengingat Teluk Jakarta merupakan tempat bermuaranya seki- tar 13 sungai  besar dan kecil dari daerah da- ratan  provinsi  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  dan Banten.
Sumber  bahan  pencemar  ke  perairan Teluk  Jakarta  umumnya  berasal  dari  limbah rumah tangga (63.327.610 m 3 /tahun), limbah industri  pengolahan  (3.226.427.890  m 3 /ta- hun),  dan  limbah  pertanian  (216.670  m 3 /  ta- hun) (BPLHD dalam Helfinalis, 2004). Jum- lah limbah yang masuk ke perairan Teluk Ja- karta  ini  cenderung  meningkat  dari  tahun  ke tahun mengingat belum adanya penangan pe- ngolahan  limbah  badan  air  yang  masuk  ke Teluk  Jakarta.  Berdasarkan  hasil  penelitian Lembaga  Oseanologi  Nasional,  Lembaga  Il- mu Pengetahuan Indonesia pada tahun 1975- 1979  perairan  Teluk  Jakarta  sudah  mengala- mi  proses  eutrofikasi  dengan  meningkatnya kadar  unsur  nutrient  fosfat  dengan  nilai  ki- saran antara 0,1-2,9 µg A/l, nitrat dengan ki- saran 0,1-6,9 µg A/l, dan kadar silikat antara 0,2-78,0  µg  A/l  dimana  nilai  tertinggi  dari ketiga  unsur  ini  ditemui  pada  musim  barat (Praseno dan  Kastoro,  1979). Ilahude (1995) juga melaporkan kandungan fosfat yang ting-
gi  pada  musim  barat  di  bagian  barat  Teluk Jakarta sebesar 0,60 µg/l.
Berdasarkan  penelitian in  situ terda- hulu,  konsentrasi  klorofil-a  di  Teluk  Jakarta berkisar  antara  0,21-31,60  mg/m 3 dengan rata-rata  per  tahun  sebesar  8,43  mg/m 3 (Da- mar,  2003).  Berdasarkan  hasil  estimasi  sate- lit,  konsentrasi  klorofil-a  di  Teluk  Jakarta bernilai  tinggi  (2,5-3  mg/m 3 )  pada  daerah muara  sungai  dan  >10  mg/m 3 untuk  daerah dekat  pantai  pada  musim  peralihan  (Maret dan  April)  (Hendiarti et  al. ,  2004).    Hasil penelitian  lain dari ekstraksi data satelit MO DIS  menyebutkan  bahwa  konsentrasi  kloro- fil-a  pada  musim  barat  (1,00-7,13  mg/m 3 ) lebih  tinggi  dibandingkan  pada  musim  timur (0,50-6,36 mg/m 3 ) (Meliani, 2006). Hasil pe- nelitian  Prihartato  (2007)  juga  menunjukkan bahwa  konsentrasi  klorofil-a  di  perairan  Te- luk Jakarta cenderung tinggi pada musim ba- rat  dan  cenderung  rendah  pada  musim  per- alihan  I  dan  II  (April-Mei,  September-Okto- ber).  Sedangkan  pada  musim  timur,  juga ditemui  konsentrasi  klorofil-a  yang  relatif tinggi (Prihartato, 2007).
Berdasarkan hasil studi terdahulu ter- kait  variabilitas  suhu  permukaan  laut  (SPL) di  perairan  Teluk  Jakarta  bahwa  nilai  suhu permukaan  laut  terrendah  ditemui  pada  mu- sim  barat  (28,5°C)  dan  tertinggi  terjadi  pada musim  timur  atau  musim  perlaihan  II  (31, 0°C)  (Ilahude,  1995).    Pada  penelitian  lain- nya,  Razak  dan  Muchtar  (2003)  melaporkan bahwa  suhu  permukaan  laut  di  perairan  Te- luk  Jakarta  pada  bulan  Juni  (rata-rata  29, 42°C)  dan  bulan  September  (rata-rata  29, 69°C)  tidak  memperlihatkan perbedaan  yang nyata.  Namun,  suhu  permukaan  laut  yang berbeda  nyata  ditemui  pada  perairan  dekat PLTU Muara Karang (rata-rata 32,0°C) dise- babkan  oleh  thermal  pollution  dari  PLTU Muara Karang (Razak dan Muchtar, 2003).
Perairan Teluk Jakarta belakangan ini menjadi  sangat  sering  diperbincangkan  dan menjadi  isu  politik  mengingat  di  daerah  ini akan  dikembangkan  proyek  reklamasi  besar- besaran.  Proyek  reklamasi  Teluk  Jakarta  ini direncanakan akan menghasilkan areal darat-
an  tambahan  di  atas  perairan  Teluk  Jakarta seluas  51.000  ha  yang  akan  menghasilkan sebannyak 17 pulau dan proyek tanggul rak- sasa  ( giant  sea  wall )  (Pemprov  DKI,  2015). Pembangunan reklamasi  ini  akan  berdampak terhadap  ekosistem  bentik,  proses  oseanog- rafi  fisik  dan  biologi,  serta  kehidupan nelayan di sekitarnya (Nababan, 2016).
Adanya  perbedaan  hasil  temuan  ini terhadap  variabilitas  konsentrasi  klorofil-a dan  suhu  permukaan  laut  di  perairan  Teluk Jakarta  dan  sekitarnya,  masih  terbatasnya referensi  ilmiah  terkait  fluktuasi  Chla  dan SPL di perairan Teluk Jakarta dan sekitarnya, dan perlunya data base untuk pengemba-ngan reklamasi Teluk Jakarta dan sekitarnya maka penelitian  dengan  menggunakan  data  satelit multisensor  dan  jangka  waktu  yang  le-bih lama  (17  tahun)  sangat  penting  dilaku-kan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeta-hui fluktuasi  suhu  permukaan  laut  dan  kon- sentrasi  klorofil-a  di  perairan  Teluk  Jakarta dan  sekitarnya  serta  menentukan  faktor  pe- nyebab yang mempengaruhi fluktuasinya.

## II.  METODE PENELITIAN

## 2.1. Lokasi Studi
Lokasi  penelitian  adalah  perairan Teluk Jakarta dan sekitarnya yang terletak di bagian  utara  kota  Jakarta  pada  posisi  koor- dinat sekitar 6.20°-5.00° LS dan 106.33-107. 60  BT  (Gambar  1).  Untuk  menentukan  nilai variabilitas  suhu  permukaan  laut  (SPL)  dan konsentrasi  klorofil-a  (Chla)  di  perairan  Te- luk  Jakarta  dipilih  4  (empat)  lokasi  (kotak persegi) secara subjektif yang dianggap dapat mewakili  daerah  perairan  Teluk  Jakarta  dan sekitarnya  seperti  Stasiun1  di  sebelah  barat Teluk  Jakarta)  dengan  koordinat  5,96°-5, 79°LS; 106,37°-106,54°BT, Stasiun2 di seki- tar  Teluk  Jakarta  dekat  garis  pantai  dengan koordinat 5,90°-5,73°LS; 106,70°-106,8 7°BT,  Stasiun  3  di  sebelah  timur  Teluk  Ja- karta  dengan  koordinat  5,86°-5,69°LS;  107, 40°-107,57°BT,  dan  Stasiun4  di  daerah  off- shore  Teluk  Jakarta  dengan  koordinat  5,46°- 5,38°LS; 106,79°-106,96°BT (Gambar1).
Gambar 1. Lokasi studi di perairan Teluk Jakarta dan sekitarnya. Empat kotak adalah  lokasi ekstraksi data SPL dan Chla dari satelit NOAA AVHRR, SeaWiFS dan  MODIS. Peta inset menunjukkan lokasi studi pada peta Indonesia bagian barat. Data curah hujan diperoleh dari stasiun BMKG Tanjung Priok.
Nilai  SPL  dan  Chla  dari  satelit NOAA  AVHRR,  SeaWiFS,  dan  MODIS diekstrak  dari  keempat  kotak  tersebut  untuk mempelajari  variabilitas  SPL  dan  Klorofil-a secara  spasial  dan  temporal.  Ukuran  pixel pada setiap kotak pada satelit dengan resolusi 4x4 km 2 seperti AVHRR dan MODIS adalah 5x5  pixel  sedangkan  untuk  satelit  dengan resolusi 9x9 km 2 seperti SeaWiFS adalah 2x2 pixel.

## 2.2. Data dan Analisis
Data Chla rata-rata bulanan diekstrak dari data satelit ocean color SeaWiFS level 3 dengan resolusi spasial 9x9 km 2 dan MODIS Aqua dan Terra  level 3 dengan resolusi spa- sial 4x4 km 2 .  Data Chla dari satelit SeaWiFS diekstrak  dari  2x2  ukuran  pixel  sedangkan dari satelit MODIS diekstrak dari 5x5 ukuran
pixel. Data Chla dari satelit SeaWiFS memi- liki  rentang  waktu  dari  September  1997  – Desember  2010,  sedangkan  data  Chla  dari satelit  MODIS  memiliki  rentang  waktu  Juli 2002 – Desember 2014. Data Chla dari kedua satelit  ini  (SeaWiFS  dan  MODIS)  diekstrak dengan  menggunakan Giovanni  -  Interactive Visualization  and  Analysis (GIOVANNI  v4. 21)  software  yang  disediakan  secara  gratis dan on line oleh Goddard Space Flight Cen- ter, National Aeronatic Space Agency (GSFC -NASA)  (http://giovanni.gsfc.nasa.gov/gio- vanni) (Acker and Leptoukh, 2007).
Konsentrasi  Chla  dari  satelit  Sea- WiFS diestimasi dengan  menggunakan  algo- ritma  4-band  klorofil  laut  ( Ocean  Chloro- phyll )  versi  4  (OC4v4)  (O'Reilly et  al ., 2000).  Sedangkan, konsentrasi Chla dari sa- telit MODIS diestimasi dengan  mengguna-
kan  algoritma Ocean  Chlorophyll  MODIS (OC3M).
Untuk  mengurangi  ketidak  akuratan (kesalahan estimasi) dalam estimasi Chla aki- bat  pengaruh  materi  partikulat  tersuspensi, reflektansi permukaan dasar, dan kondisi per- airan kasus-2, maka nilai-nilai yang dianggap tidak valid dihilangkan  seperti  data  yang memiliki nilai konsentrasi Chla 3-5 kali lebih besar  dari  nilai  Chla  sebelum  atau  sesudah bulan  tersebut.  Untuk  mengatasi  nilai-nilai yang dianggap tidak valid tersebut, dilakukan proses  perhitungan 5  month  moving  average untuk  mengganti  nilai-nilai  ekstrim  (tidak valid ).    Hal  ini  dilakukan  berdasarkan  pra analisis data dimana sangat jarang ditemukan nilai rata-rata bulanan dari bulan ke satu dan ke bulan kedua dan seterusnya yang melebihi nilai  rata-rata  diatas  3-5  kali  nilai  rata-rata buan sebelum atau sesudahnya.
Ketersediaan data Chla rata-rata bula- nan  hasil  estimasi  satelit  SeaWiFS  dan MODIS  ditemui  rentang  waktu  yang  tum- pang  tindih  yaitu  antara  Juli  2002  –  De- sember 2010. Berdasarkan perbandingan data dari  kedua  satelit  ini,  ditemui  bahwa  nilai Chla  hasil  estimasi  satelit  MODIS  secara umum sedikit lebih rendah dibandingkan de- ngan  data  Chla  hasil  estimasi  satelit  Sea- WiFS, sehinga untuk analisis deret waktu ( ti- me  series )  data  Chla  dari  SeaWiFS  dan MODIS  digabung  dengan  melakukan  proses perhitungan  rata-rata  dari  kedua  data  satelit tersebut.
Data  SPL  mingguan  untuk  malam dan  siang  hari  diekstrak  dari  citra  satelit NOAA  AVHRR  Pathfinder  v5  dengan  reso- lusi  spasial  4x4  km 2 atau  5x5  ukuran  pixel untuk  empat  stasiun  yang  telah  ditentukan pada  periode  September  1997  -  December 2009  dengan  menggunakan  software PO. DAAC  Live  Access  Server  (LASv8.4.3) yang tersedia  secara  gratis  dan on  line (http:// podaac.jpl.nasa.gov/las).  Nilai SPL dari sate- lit  NOAA  AVHRR  ini  diestimasi  dengan menggunakan  algoritma  Pathfinder  v5  (Kil- patrick et al ., 2001) yang didasarkan pada al- goritma  NOAA  operasional  yaitu nonlinear
sea  surface  temperature (NLSST)  yang  di- kembangkan  oleh  Walton et  al .  (1998)  se- perti berikut:
SST sat = a + b  T 4 + c ( T 4 –  T 5 )  SST guess + d ( T 4 – T 5 ) [sec ( θ ) – 1] ………………        (1)
dimana  SST sat adalah  suhu  permukaan  laut (SPL)  hasil  estimasi  dari  satelit, T 4 dan T 5 suhu kecerahan pada kanal 10.8 dan 11.4 μm dari  AVHRR  kanal  4  dan  kanal  5,  SST guess adalah nilai SPL “ first-guess ”, θ adalah sudut zenith  satelit,  a,  b,  c,  dan  d  adalah  koefisien yang  diestimasi  dari  analisis  regresi data matching SPL in situ dan estimasi satelit.
Algoritma  Pathfinder  dikembangkan dengan  menggunakan  dasar  algoritma  NLS ST  dengan  membedakan regime ( T 4 –  T 5 ) yang  disingkat  dengan  T 45 dengan  for-mula sebagai berikut:
PFSST= w PFSST1 + (1- w ) PFSST2 …..   (2)
dimana  PFSST  adalah  SST  Pathfinder, PFSST1  dan  PFSST2  adalah  SST  yang  di- hitung berdasarkan algoritma koefisien untuk regime T 45 rendah dan tinggi, w adalah faktor pemberat yang berbeda sesuai dengan dengan fungsi T 45 sebagai berikut:
T 45 < 0,58°C,  w = 1.0; 0.58°C<T45<0.98°C, w=1-[(T45-0.5°)/(0.9°-0.5°)];
T 45 > 0.98°C, w = 0.0   ………………      (3)
Algoritma  Pathfinder  ini  selanjutnya diuji dengan data  in situ  berdasarkan tempo- ral  weighting , region  of  latitude, dan  dieva- luasi  berdasarkan test  pixel  by  pixel dengan quality  flags seperti cloud  test,  uniformmity test1, uniformity test2, zenith angle test1, ze- nith angle test2, reference test, stray sunlight test,  edge  test ,  dan glint  test .  Berdasarkan serangkaian uji ini, hasil estimasi SPL meng- gunakan  algoritma  Pathfinder  diharapkan menjadi  lebih  akurat  dibandingkan  dengan agoritma lainnya (Kilpatrick et al., 2001). Data SPL mingguan untuk malam dan siang hari yang diekstrak untuk empat stasiun
di  perairan  Teluk  Jakarta  dilakukan  proses “validasi  data”  dengan  melihat  tingkat  kese- ragaman data. Data SPL yang ekstrim seperti data  SPL  yang  jauh  dari  nilai  “wajar”  dihi- langkan.  Secara umum, data SPL yang wajar dari satelit NOAA AVHRR di perairan Teluk Jakarta  adalah  pada  kisaran  25<SPL<35°C, dengan  demikian  data  SPL  di  luar  rentang nilai  ini  menjadi  data  SPL  yang  tidak  valid. Rentang  data  “valid”  ini  dipilih  berdasarkan data  SPL  hasil  pengukuran  di  lapangan sebelumnya  yang  berada  pada  rentang  nilai ini.  Setelah  “proses  validasi”  (25<SPL< 35°C) selesai dilakukan, kemudian dilakukan lagi uji validasi data lanjutan dengan melihat keseragaman  data  pada  ukuran  5x5  pixel yang  diekstrak  dengan  catatan  bilamana  ada data SPL yang “ekstrim” dari nilai kebanya- kan  dan  nilai  kewajaran  maka  nilai  tersebut juga dihilangkan.
Akibat  keterbatasan  data  SPL  Path- finder  v5  dari  satelit  NOAA  AVHRR,  data SPL dari MODIS 11 micron dengan resolusi 4x4  km 2 juga  digunakan  untuk  periode  Juli 2002-Desember  2014.  Data  SPL  dari  satelit MODIS  ini  diekstrak  dengan  menggunakan Giovanni  -  Interactive  Visualization  and Analysis (GIOVANNI  v4.21)  software  yang disediakan  secara  gratis  dan  on  line  oleh Goddard  Space  Flight  Center,  National  Ae- ronatic Space Agency (GSFC-NASA) (http:// giovanni.gsfc.nasa. gov/giovanni) (Acker and Leptoukh,  2007).    Data  mingguan  siang  dan malam  hari  kemudian  dijumlahkan  dan dilakukan  perataan  untuk  memperoleh  data rata-rata bulanan.
Ketersediaan data SPL rata-rata bula- nan  hasil  estimasi  satelit  NOAA  AVHRR dan  MODIS  ditemui  rentang  waktu  yang tumpang  tindih  yaitu  antara  Juli  2002  – Desember  2010.  Berdasarkan  perbandingan data  dari  kedua  satelit  ini,  ditemui  bahwa nilai SPL hasil estimasi satelit MODIS secara umum lebih rendah dibandingkan dengan da- ta SPL hasil estimasi satelit NOAA AVHRR Pathfinder  v5.  Dengan  demikian,  untuk  ana- lisis  deret  waktu  ( time  series )  khususnya
dengan  faktor  penyebab  fluktuasi  nilai  SPL, maka  data  SPL  yang  digunakan  berasal  dari data MODIS.
Beberapa  data  SPL  dan  Chla  tidak ditemui mengingat tutupan awan yang sangat tinggi.  Nababan et  al .  (2011)  melaporkan bahwa tutupan awan bulanan di atas perairan Indonesia bisa mencapai hinga 90-96%.  Un- tuk mengatasi data yang kosong ini, linear in- terpolasi  dilakukan  terhadap  data  sebelum dan setelah data kosong.
Data  tambahan  seperti  curah  hujan rata-rata  bulanan  untuk  periode  September 1997-Desember  2014  diperoleh  dari  stasiun Badan  Meteorologi  dan  Klimatologi  Geofi- sika  (BMKG)  stasiun  Tanjung  Priok  dengan koordinat 6,11°LS dan 106,88°BT.

## 2.3. Analisis Interannual
Untuk analisis interannual dari varia- bilitas  SPL  dan  Chla, Southern  Oscillation Index (SOI) digunakan sebagai indikator  un- tuk  menentukan  dampak  variabilitas  interan- nual terhadapa nilai SPL dan Chla khususnya pada  periode  El  Nino  Southern  Oscillatiom (ENSO)  dan  La  Nina. Southern  Oscillation Index (SOI) adalah index yang diukur berda- sarkan perbedaan tekanan udara di Tahiti dan Darwin,  dan  umumnya  digunakan  sebagai petunjuk  untuk  menentukan  periode El  Nino dan La  Nina .  Nilai  SOI  negatif  terjadi  bila rata-rata tekanan udara di Tahiti lebih rendah dari  rata-rata tekanan  udara  di  Darwin.  Pada saat  nilai  SOI  negatif,  nilai  SPL  di  daerah tropis bagian timur Lautan Pasifik umumnya lebih  tinggi  dari  nilai  SPL  pada  kondisi normal.  Sementara  kalau  nilai  SOI  positif, nilai SPL di daerah tropis bagian timur Laut- an  Pasifik  umumnya  lebih  rendah  dari  kon- disi  normal.    Periode  yang  termasuk  dalam kategori ENSO adalah kondisi pada saat nilai SOI  index  ≤  -10,  sementara  periode  pada kategori  La  Nina  terjadi  pada  saat  nilai  SOI index  ≥  10  (Tritel,  2010).    Berdasarkan  data SOI  index  bulanan  (Gambar  2)  dan  kategori ini,  periode  yang  masuk  kedalam  kategori ENSO  dan  La  Nina  disajikan  pada  Table  1.
Gambar  2.  Data  SOI  index  bulanan  dan five  month  running  mean  of  SOI  index yang menggambarkan periode ENSO (SOI index<-10) dan non-ENSO (La Nina) (SOI index>10). Note: pada x-axis, O=Oktober, F=Februari, dan J=Juni.
Table 1.  Daftar periode ENSO dan La Nina berdasarkan data SOI index.
Tahun   Bulan ENSO Bulan La Nina 1997 1998 1999 2000 2001 Sep., Okt., Nop. Jan., Feb., Mar., Apr. - - - -
Jul., Sep., Okt., Nov., Des. Jan., Apr., Nov., Des. Feb., Apr., Nov. Feb. 2002 2003 Mei, Agu., Des. - - - 2004 Jan., Apr., Jun. - 2005 Feb., Apr., Mei Okt. 2006 2007 2008 Agu., Okt. - - Jan., Mar., Apr.
Des.
Jan., Feb., Mar., Sep., Okt., Nop., Des. 2009 Okt. Feb. 2010 2011 Jan., Feb., Mar. - Jul., Agu., Okt., Nov., Des. Jan., Feb., Mar., Apr., Jul., Sep., Nov. 2012 2013 Jun. - - Mar., Jun. 2014 Mar., Agu., Nop. Jan.
Periode yang bukan termasuk periode ENSO dan  La  Nina  dikategorikan  kepada  periode normal.  Data  SOI  index  bulanan  diperoleh dari the  Australian  Bureau  of  Meteorology (http://www.bom.gov.au/ climate/current/soi).

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Suhu Permukaan Laut
Berdasarkan  hasil  analisis  suhu  per- mukaan  laut (SPL) di perairan Teluk Jakarta dan  sekitarnya  dari  data  satelit  NOAA
AVHRR Pathfinder v5 dan satelit MODIS 11 micron  diperoleh  hasil  bahwa  secara  umum hasil  estimasi  SPL  dari  satelit  NOAA AVHRR  Pathfinder  v5  lebih  tinggi  diban- dingkan dengan hasil estimasi SPL dari sate- lit  MODIS  11  micron  dengan  rata-rata  per- bedaan  SPL  sebesar  2,65+0,72°C  (Gambar 3). Perbedaan hasil estimasi SPL dari dua sa- telit  yang  sangat  nyata  ini  membuat  penulis menampilkan  hasil  estimasi  SPL  dari  kedua satelit tersebut secara terpisah dalam analisis variabilitas SPL.
Gambar  3.  Fluktuasi  musiman  suhu  permukaan  laut  (SPL)  di  perairan  Teluk  Jakarta  dan sekitarnya  berdasarkan  estimasi  satelit  NOAA  AVHRR  Pathfinder  dan  MODIS. Garis terputus menandakan bahwa data SPL NOAA AVHRR Pathfinder tidak ada ( missing ). Grafik  menunjukkan  bahwa secara umum SPL estimasi  satelit NOAA AVHRR lebih tinggi dari estimasi satelit MODIS. Note: pada x-axis, O=Oktober, F=Februari, dan J=Juni.
Adanya  perbedaan  nyata  antara  hasil estimasi  SPL  dari  satelit  NOAA  AVHRR Pathfinder  dengan  satelit  MODIS  mungkin disebabkan  oleh  karena  kedua  satelit  meng- gunakan  algoritma  yang  berbeda dan  adanya perbedaan  kisaran  panjang  gelombang  pada kanal  4  dan  5  satelit  AVHRR vs. kisaran panjang gelombang pada kanal 31 dan kanal 32  satelit  MODIS.  Secara  umum,  kisaran panjang gelombang pada kanal 4 dan 5 satelit AVHRR    (kanal  4=10,3-11,3  μm;  kanal  5= 11,5-12,4  μm)  lebih  panjang  dibandingkan dengan  kisaran  panjang  gelombang  kanal  31 dan  32  pada  satelit  MODIS  (kanal  31= 10,780-11,260 μm, kanal 32=  11,770-12,270 μm).  Dengan  semakin  besarnya  kisaran panjang gelombang pada kanal 4 dan 5  pada satelit AVHRR vs. kanal 31 dan 32 pada sa- telit  MODIS,  maka  radiasi  emisi  infra  red yang diterima sensor satelit AVHRR menjadi lebih besar dibandingkan dengan radisi emisi infra  red  pada  kondisi  alam  dan  atmosfer yang  sama  yang  pada  akhirnya  akan  meng- hasilkan  estimasi  suhu  permukaan  laut  yang lebih  besar  pada  satelit  NOAA  AVHRR. Faktor lain yang mungkin mempengaruhi le- bih  tingginya  nilai  SPL  estimasi  NOAA AVHRR  Pathfinder  dibandingkan  SPL  esti- masi  satelit  MODIS  adalah  bahwa  didalam
algoritma NOAA  AVHRR  Pathfinder proses koreksi  atmosfer  dilakukan  lebih  ekstensif dibandingkan  dengan  algoritma  MODIS  se- hingga pengaruh awan tipis atau uap air lebih tereliminasi pada algoritma Pathfinder diban- dingkan dengan algoritma MODIS.
Suhu  permukaan  laut  (SPL)  di perairan Teluk Jakarta dan sekitarnya umum- nya  berfluktuasi  berdasarkan  musim  dengan pola semi-annual dimana  umumnya  nilai SPL maksimum terjadi pada musim peralihan II (Oktober-Nopember) dan relatif tinggi pa- da  musim  perlaihan  I  (Maret-Mei),  sedang- kan nilai SPL minimum   terjadi pada musim Timur  (Juli)  dan  relatif  rendah  pada  musim Barat  (Desember-Februari)  (Gambar  3).  Ki- saran  nilai  SPL  yang  relatif  tinggi  (puncak bawah)  dan  maksimum  (puncak  atas)  hasil estimasi  satelit  NOAA  AVHRR  Pathfinder adalah  32,46°C  (April  1999,  musim  per- alihan I) – 34,70°C (Nopember 2008, musim peralihan  II),  sedangkan  kisaran  nilai  SPL yang  relatif  rendah  dan  minimum  berkisar dari  30,07°C (Desember 1999,  musim  barat) sampai  32,04°C  (Juli  2009,  musim  timur). Kisaran  nilai  SPL  dari  MODIS  yang  relatif tinggi  (puncak  bawah)  dan  nilai  maksimum (puncak  atas)  berkisar  dari  30,58°C  (April 2011,  musim  peralihan  I)  sampai  32,58°C
(Oktober  2008,  musim  peralihan  II),  se- dangkan  kisaran  SPL  dari  nilai  minimum sampai nilai  yang relatif rendah  berkisar dari 28,21°C (Agustus 206, musim timur) sampai 30,01°C  (Januari  2013,  musim  barat)  (Gam- bar 3).
Nilai  SPL  yang  relatif  tinggi  pada musim  peralihan  I  (Maret-Mei)  dan  II (Oktober-November)  mungkin  disebabkan karena  pada  periode  ini  posisi  matahari terhadap  perairan  Teluk  Jakarta  dan  sekitar- nya  relatif  lebih  dekat  dibandingkan  dengan posisi  matahari pada  musim  barat dan timur. Musim  hujan  dan  kandungan  uap  air  yang relatif lebih tinggi pada musim barat (Desem- ber-Februari)  menjadi  salah  satu  faktor  pe- nyebab turunnya nilai SPL pada musim ini.
Berdasarkan data satelit MODIS sela- ma 12 tahun (2003-2014), hasil analisis data rata-rata  SPL  bulanan  menunjukkan  adanya trend  positif  terhadap  peningkatan  SPL  di perairan Teluk Jakarta dan sekitarnya dengan laju  0,05°C/tahun  (Gambar  3).  Hasil  ini sesuai dengan trend peningkatan suhu global yang  terus  meningkat  semenjak  tahun  1884 (NASA, 2016) serta trend positif peningkatan SPL  di  perairan  Indonesia  (Nababan  dan Gaol,  2010)  sebagai  akibat  dari  peningkatan gas-gas  rumah  kaca  di  atmosfer  (NOAA- ESRL, 2016;  Fekete et  al ., 2013; Ballantyne et al ., 2012).

## 3.2.  Konsentrasi Klorofil-a
Berdasarkan  hasil  analisis  nilai  kon- sentrasi klorofil-a (Chla) dari estimasi satelit SeaWiFS  dan  satelit  MODIS  diperoleh  bah- wa nilai Chla dari kedua  satelit terebut tidak memperlihatkan  perbedaan  nilai  yang  nyata sehingga  dalam  penelitian  ini  nilai  estimasi Chla  dari  satelit  SeaWiFS  dan  MODIS dirata-ratakan untuk kurun waktu Juli 2002 – Desember 2010 mengingat pada kurun waktu tersebut tersedia data estimasi Chla dari sate- lit SeaWiFS maupun satelit MODIS.
Untuk  mempelajari  pola  fluktuasi Chla  di  perairan  Teluk  Jakarta  dan  sekitar- nya,  data  Chla  untuk  stasiun1  (paling  dekat garis  pantai)  di  sebelah  barat  perairan  Teluk
Jakarta  dipisahkan  dengan  data  Chla  dari stasiun2, 3, dan 4.  Hal  ini dilakukan karena berdasarkan  hasil  analisis,  pada  lokasi  sta- siun1,  pola  fluktuasi  Chla  kurang  beraturan dibandingkan  dengan  pola  fluktuasi  Chla  di stasiun 2, 3, dan 4.
Pola fluktuasi Chla di stasiun1 (lokasi paling  dekat  dengan  garis  pantai  di  sebelah barat  Teluk  Jakarta)  secara  umum  tidak  me- nunjukkan pola musiman teratur dimana nilai Chla  yang  realtif  rendah  dapat  ditemui  pada bulan Januari, Februari, Maret, Mei, Agustus, September, Oktober, Nopember, dan Desem- ber untuk setiap tahunnya (Gambar 4).  Kisa- ran  nilai  Chla  yang  relatif  rendah  bernilai 0,33  mg/m 3 (Nopember 2001)  – 0,96  mg/m 3 (Nopember 2014). Sementara nilai Chla yang relatif  tinggi  ditemui  pada  bulan  Januari, Februari,  April, Mei, Juni, September, Okto- ber,  dan  Desember  tiap  tahunnya  dengan  ki- saran  nilai  1,15  mg/m 3 (Nopember  1998)  – 3,56mg/m 3 (September  2001)  (Gambar  4). Pola  musiman  yang  tidak  teratur  pada  sta- siun1  mungkin  disebabkan  karena  lokasinya yang paling dekat ke arah garis pantai di Te-- luk  Jakarta  dan  lokasi  industri  pembangkit listrik  tenaga  uap  yang  berdekatan  dengan lokasi  ini  yang  mungkin  menyebabkan  load bahan  organik  menjadi  tidak  hanya  berasal dari aliran sungai dan deposisi atmosfer.
Pola fluktuasi Chla di lokasi stasiun2, 3, dan 4,  memperlihatkan  fluktuasi  musiman yang  jelas  dengan  pola semi-annual dimana nilai  Chla  yang  relatif  tinggi  (puncak  bawah dan  puncak  atas)  ditemui  pada  musim  timur (Juni) dan musim barat (Desember-Februari). Kisaran nilai yang relatif tinggi  berkisar dari 0,55 mg/m 3 (stasiun4, Juni 2008) – 2,50 mg/ m 3 (stasiun2, Januari 2002). Sedangkan  nilai yang relatif rendah berkisar 0,09 mg/m 3 (sta- siun3,  September  2001)  –  0,27  mg/m 3 (sta- siun2,  April  2012)  (Gambar  5).  Nilai  Chla maksimum  yang  ditemui  pada  musim  barat diakibatkan  oleh  tingginya  curah  hujan  pada musim  barat  yang  membawa  banyak  unsur nutrient dari daratan  melalui aliran sungai ke Teluk  Jakarta  dan  nutrient  dari atmospheric wet deposition (Damar et al., 2012;  Koropi-
Gambar 4.  Fluktuasi dan trend nilai Chla bulanan di lokasi stasiun1 (paling dekat garis pantai di  sebelah  barat  Teluk  Jakarta)  yang  memperlihatkan  pola  fluktuasi  musiman yang  kurang  teratur  dengan  trend  nilai  Chla  positif.  Note:  pada  x-axis,  O= Oktober, F=Februari, dan J=Juni.
Gambar  5.  Fluktuasi  dan  trend  nilai  Chla  bulanan  di  lokasi  stasiun2,  3,  dan  4  yang  mem- perlihatkan  pola  fluktuasi  musiman  yang  jelas  dengan  trend  nilai  Chla  postif. Note: pada x-axis, O=Oktober, F=Februari, dan J=Juni.
tan et  al .,  2009).  Sedangan  nilai  Chla  yang relatif  tinggi  pada  musim  timur,  disebabkan oleh faktor massa air yang bergerak dari Laut Jawa  bagian  timur  yang  melewati  perairan Teluk  Jakarta  dan  sekitarnya  dimana  massa air ini memiliki kandungan nutrient dan Chla yang  relatif  lebih  tinggi  mengingat  pada musim timur umumnya proses upwelling ter- jadi  di  sekitar  perairan  bagian  selatan  Selat Makassar (Nababan et al ., 206; Atmadipoera et  al .,  2016;  Atmadipoera  and  Widyastuti, 2014; Habibi et al ., 2010).  Hal ini juga terli- hat  dari  nilai  SPL  yang  relatif  lebih  rendah pada  musim  timur  di  perairan  Teluk  Jakarta dan sekitarnya.
Berdasarkan  analisis  data  Chla  pada stasiun2,  3,  dan  4,  diperoleh  bahwa  trend Chla juga mengikuti trend SPL yang bernilai positif  dengan  laju  0,0036  mg/m 3 /thn  (Gam- bar  5).    Hal  ini  membuktikan  penelitian  ter- dahulu  bahwa  di  Teluk  Jakarta  terjadi  pe- ningkatan  unsur  hara  (eutropikasi)  (Damar, 2003; Wouthuyzen, 2007).

## 3.3. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Fluktuasi SST dan Chla
Fluktuasi  nilai SPL di perairan Teluk Jakarta dan sekitarnya secara umum dipenga- ruhi  oleh  perbedaan  musim  akibat  pengaruh pergerakan  posisi  matahari  terhadap  bumi. Perbedaan  musim  ini  ditandai  dengan  peru-
bahan  pergerakan  angin  yang  melintasi  per- airan  Teluk  Jakarta  dan  sekitarnya.  Secara umum, perbedaan musim di Indonesia seperti halnya di Teluk Jakarta dan sekitarnya dipe- ngaruhi  oleh  angin  Muson  Timur  yang  ber- tiup  dari  arah  Timur  atau  Timur  Laut  pada bulan Juni-Juli-Agustus. Pada bulan-bulan ini juga  sering  disebut  sebagai  Musim  Timur. Angin ini berasal dari daratan Australia yang mengandung sedikit uap air melewati perair- an  Indonesia  dan  mengakibatkan  musim  ke- marau di Indonesia.  Sebaliknya, pada  bulan Desember,  Januari,  Februari,  angin  Muson berhembus  dari  arah  Barat  atau  Barat  Laut yang  berasal  dari  daratan  Asian  melewati Lautan  China  Selatan  dan  mengandung  ba- nyak  uap  air  mengakibatkan  curah  hujan yang  tinggi  (musim  hujan)  terjadi  di  Indo- nesia.  Pada  bulan  Maret,  April,  Mei  terjadi arah  angin  yang  tidak  menentu  yang  disebut sebagai  Musim  Peralihan  I,  sedangkan  pada bulan  September,  Oktober,  Nopember  juga ditemui arah angin yang tidak menentu  yang disebut  musim  Peralihan  II  (Gordon,  2005; Ningsih et al . 2000; Wyrtky, 1961).
Berdarkan  rata-rata  nilai  SPL  dari empat  stasiun  pengamatan  di  perairan  Teluk Jakarta dan sekitarnya, diperoleh bahwa nilai SPL  berfluktuasi  secara  musiman  dengan pola semi-annual dimana  ditemui  nilai  yang relatif tinggi pada musim peralihan I (Maret- Mei)  dan  maksimum  pada  musim  peralihan II (Oktober-Nopember) serta nilai  yang rela- tif  rendah  terjadi  pada  musim  barat (Desember-Februari) dan minimum pada mu- sim timur (Juli) (Gambar 7A).
Tingginya  curah  hujan  atau  kand- ungan  uap  air  di  atmosfer  pada  musim  barat (Desember-Februari)  dapat  mengakibatkan menurunnya suhu permukaan laut di perairan Teluk  Jakarta  dan  sekitarnya  akibat  tutupan awan  dan  banyaknya  kandungan  uap  air  di atmosfer  yang  dapat  mempengaruhi  penuru- nan  estimasi  SPL  dari  satelit.  Curah  hujan maksimum  di  daerah  perairan  Teluk  Jakarta dan  sekitarnya  terjadi  pada  musim  barat (Februari=918,3  mm)  dan  minimum  (0  mm) terjadi pada musim timur (Juni-Agustus) dan
musim  peralihan  II  (September-Oktober) (Gambar  7B).  Faktor  kecepatan  angin  yang lebih  tinggi  pada  musim  barat  dibandingkan pada musim lainnya di daerah ini (Prihartato, 2009)  juga  dapat  mendorong  terjadinya  pro- ses vertical  mixing air  laut  yang  dapat  me- ngakibatkan penurunan suhu permukaan laut.
Nilai  SPL  yang  relatif  rendah  pada musim timur (Juni-Agustus) dapat terjadi ka- rena  umumnya  pada  musim  timur  massa  air laut  dari  perairan  bagian  selatan  Selat Makassar-Laut  Jawa  bagian  timur  bergerak menuju  Laut  Jawa  bagian  barat  sampai  per- airan  Teluk  Jakarta  dan  sekitarnya  (Koro- pitan and Ikeda, 2016; Koropitan et al ., 2009; Syahdan et  al .,  2014).  Pada  musim  timur (Juni-Agustus),  proses  upwelling  umumnya terjadi  di  perairan  bagian  selatan  Selat  Ma- kassar  dimana  nilai  SPL  di  daerah  ini  bisa mencapai  25,7°C  (Nababan et  al. ,  2016; Atmadipoera et  al .,  2016;  Atmadipoera  and Widyastuti, 2014; Habibi et al ., 2010).  Mas- sa  air  laut  yang  relatif  dingin  yang  berasal dari bagian selatan Selat Makassar ini kemu- dian terbawa  arus  yang  bergerak ke arah  ba- rat  menuju  perairan  Teluk  Jakarta  dan  seki- tarnya  menjadikan  nilai  SPL  di  perairan  Te- luk Jakarta dan sekitarnya menjadi relatif le- bih rendah pada musim timur disbanding mu- sim peralihan sebelum dan sesudahnya. Fak- tor lain yang menyebabkan menurunnya SPL pada  musim  timur  ini  adalah  karena  posisi matahari yang paling jauh (paling utara) pada musim  timur  sehingga  jumlah  radiasi  yang diterima  permukaan  laut  di  perairan  Teluk Jakarta  dan  sekitarnya  relatif  lebih  rendah pada musim timur dibandingkan dengan mu- sim  lainnya  yang  secara  langsung  berpenga- ruh  terhadap  SPL  di  daerah  ini.  Faktor  lain yang  menyebabkan  menurunnya  SPL  pada musim  timur  ini  adalah  karena  po-sisi  mata- hari yang paling jauh (paling utara) pada mu- sim timur sehingga jumlah radiasi yang dite- rima  permukaan  laut  di  perairan  Te-luk  Ja- karta dan sekitarnya relatif lebih rendah pada musim  timur  dibandingkan  dengan  musim lainnya  yang  secara  langsung  berpengaruh terhadap SPL di daerah ini.
Gambar 7.  Fluktuasi rata-rata Chla dan SST (A), rata-rata curah hujan dan Chla (B), dan rata- rata  curah  hujan  dan  SOI  index  (C).  Gambar  lingkaran  pada  gambar  (C) menunjukkan periode ENSO  yang  memperlihatkan  nilai  curah  hujan  yang relatif lebih rendah.  Note: pada x-axis, O=Oktober, F=Februari, dan J=Juni.
Suhu  maksimum  yang  terjadi  pada musim peralihan II (Oktober-Nopember) dan SPL yang relatif tinggi pada musim perlaihan I (Maret) disebabkan oleh karena jumlah uap air  yang  relatif  lebih  sedikit  di  atmosfer  dan posisi  matahari  yang  relatif  lebih  dekat  ke parairan  Teluk  Jakarta  dan  sekitarnya  diban- dingkan pada musim barat dan musim timur.
Nilai  Chla  rata-rata  dari  tiga  stasiun pe-\ngamatan (stasiun 2, 3, dan 4) di perairan
Teluk Jakarta dan sekitarnya berfluktuasi se- cara  musiman  dimana  nilai  maksimum  Chla terjadi pada musim barat (Desember-Januari) dan  relatif  tinggi  terjadi  pada  musim  timur (Mei-Juni)  (lihat  Gambar  7A).  Nilai  Chla yang  maksimum  pada  musim  barat  (Desem- ber-Januari) dapat disebabkan oleh tingginya curah  hujan  pada  musim  ini  (Gambar  7B) sehingga  nutrient  yang  terbawa  oleh  air  su- ngai  ke  Teluk  Jakarta  dan  sekitarnya  relatif
B
C A
meningkat akibat  meningkatnya debit air su- ngai  yang  bermuara  ke  Teluk  Jakarta  dan sekitarnya (Damar et al ., 2012).  Peningkatan nutrient  ini  dapat  mengakibatkan  peningkat- an  populasi  fitoplankton  di  perairan  Teluk Jakarta  dan  sekitarnya  yang  ditandai  dengan meningkatnya  konsentrasi  klorofil-a  (Chla) di lokasi ini (Gambar 7B). Namun demikian, pada  kejadian  curah  hujan  maksimum  yang umumnya  terjadi  pada  musim  barat  bulan Februari umumnya tidak diikuti dengan nilai Chla yang maksimum (nilai Chla maksimum umumnya  terjadi  pada  bulan  Desember/ Januari) (Gambar 7B).  Hal ini mungkin dise- babkan  karena  bahan  organik  dari  daratan sudah  tergerus  oleh  curah  hujan  yang  relatif tinggi pada musim barat bulan Desember dan Januari  sebelumnya.  Faktor  kecepatan  angin barat  yang  berhembus  dari  arah  barat  laut atau  barat  dengan  kecepatan  yang  lebih tinggi  dibandingkan  musim  lainnya  (Prihar- tato,  2009)  dapat  mengakibatkan  terjadinya vertical mixing di perairan Teluk Jakarta dan sekitarnya  yang  dapat  mengakibatkan  me- ningkatnya  nutrient  di  permukaan  air  laut  di lokasi ini.
Nilai  Chla  yang  relatif  tinggi  pada musim  timur  (Mei-Juni)  dapat  disebabkan oleh  massa  air  laut  yang  bergerak  dari  arah bagian  Selatan  Selat  Makassar/Laut  Jawa bagian  timur  menuju  perairan  Teluk  Jakarta membawa  massa  air  yang  memiliki  nilai Chla  yang  relatif  lebih  tinggi  akibat  terja- dinya  upwelling  di  perairan  bagian  selatan Selat  Makassar  pada  musim  timur  (Nababan et al. , 2016; Atmadipoera et al ., 2016;    At- madipoera  and  Widyastuti,  2014;  Habibi et al ., 2010).
Secara  umum,  pada  periode  ENSO (tanda  lingkaran  pada  Gambar  7C)  terlihat jumlah  curah  hujan  relatif  lebih  rendah  di- bandingkan  pada  musim  yang  sama  pada periode non-ENSO lainnya. Konsentrasi klo- rofil-a  (Chla)  pada  periode  ENSO  ini  juga terlihat relatif lebih rendah dibandingkan de- ngan Chla pada periode yang sama di tahun- tahun  non-ENSO  lainnya.  Hal  ini  disebab- kan karena menurunnya debit air sungai yang
membawa  nutrient  khususnya  yang  berasal dari sungai-sungai yang bermuara ke perairan Teluk Jakarta dan sekitarnya.  Sedangkan pa- da  periode  La-Nina,  jumlah  curah  hujan cenderung  lebih  tinggi  dibandingkan  pada periode  non-La-Nina  lainnya.  Nilai  Chla pada  periode  La-Nina  ini  juga  cenderung lebih tinggi pada periode La-Nina dibanding- kan  dengan  periode  non-La-Nina  lainnya (Gambar 7C). Hal  ini disebabkan karena de- ngan meningkatnya curah hujan pada periode La-Nina  maka  jumlah  nutrient  yang  terbawa oleh air sungai dari daratan relatif lebih ting- gi dibandingkan dengan periode non-La-Nina lainnya.
3.4.  Fluktuasi  Antar Tahun ( Interannual )

## SPL dan Chla
Analisis  fluktuasi  antar  tahun  ( inte- rannual )  nilai  SPL  dan  Chla  dilakukan dengan membandingkan nilai rata-rata bulan- an SPL dari 4 (empat) stasiun dan nilai rata- rata  bulanan  Chla  dari  3  (tiga)  stasiun  (sta- siun  2,  3,  dan  4)  di  perairan  Teluk  Jakarta dan  sekitarnya  pada  periode  ENSO,  normal, dan  La-Nina.  Periode  ENSO  adalah  periode dimana  nilai  SOI  index  <-10,  periode  La- Nina  pada  saat  index  SOI  >10,  dan  periode normal  pada  saat  nilai  indeks  SOI  diantara periode  ENSO  dan  La-Nina  (-10<index  SOI <10) (lihat Tabel 1). Khusus untuk nilai Chla dilakukan  perataan  untuk  stasiun  2,  3,  dan  4 mengingat pola nilai Chla dari ketiga stasiun ini  memiliki  pola  yang  sama  dan  berbeda dengan  pola  nilai  Chla  stasiun1.  Nilai  rata- rata  bulanan  SPL  yang  digunakan  pada  ana- lisis ini hanya berasal dari nilai SPL estimasi satelit  MODIS.  Nilai  SPL  estimasi  satelit NOAA  AVHRR  Pathfinder  tidak  digunakan untuk analisis ini karena nilainya sangat ber- beda  nyata  dengan  nilai  SPL  estimasi MODIS  dan  data  SPL  dari  NOAA  AVHRR Pathfinder  relatif  lebih  singkat  dibandingkan dengan data yang tersedia dari MODIS.
Berdasarkan  analisis  antar  tahunan ( interannual ),  fluktuasi  nilai  rata-rata  bulan- an  SPL  terlihat  berbeda  nyata  antar  periode ENSO  dan  La-Nina  pada  bulan  Februari-
Agustus.  Nilai  rata-rata  bulanan  SPL  pada bulan  Februari-Maret  lebih  tinggi  pada periode  ENSO  dibandingkan  dengan  pada periode  La-Nina.  Sebaliknya,  pada  bulan April-Agustus,  nilai  rata-rata  bulanan  SPL lebih  rendah pada  periode  ENSO  dibanding- kan  pada  periode  La-Nina  (Gambar  8).  Se- cara umum, nilai rata-rata bulanan SPL pada periode  normal  tidak  berbeda  nyata  dengan nilai  rata-rata  bulanan  SPL  pada  periode ENSO  dan  La-Nina  kecuali  pada  musim  ti- mur (Juni, Juli, Agustus).  Pada musim timur, nilai rata-rata bulanan SPL pada periode nor- mal  lebih  rendah  dibandingkan  pada  periode La-Nina dan lebih tinggi pada periode ENSO (Gambar 8).
Berdasarkan  nilai  rata-rata  bulanan Chla,  perbedaan  nyata  hanya  ditemui  pada
musim timur (Juni-Agustus),  musim  peralih- an  II  (Oktober-November),  dan  awal  musim barat  (Desember)  dimana  secara  umum  dan berbeda nyata nilai Chla pada periode ENSO lebih  rendah  dibandingkan  pada  periode  La- Nina  (Gambar  9).  Sementara  pada  musim lainnya, nilai Chla baik pada periode normal, ENSO,  dan  La-Nina  tidak  berbeda  nyata (Gambar  9).    Meningkatnya  nilai  Chla  pada periode  La-Nina  disebabkan  karena  pada peridoe La-Nina umumnya curah hujan lebih tinggi  dibandingkan  dengan  periode  lainnya sehingga  ketersediaan  nutrien  yang  terbawa dari  daratan  di  perairan  Teluk  Jakarta  men- jadi  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan pada periode lainnya.
Gambar 8.  Rata-rata SPL pada periode normal (hijau), ENSO (biru), dan La-Nina (merah) di daerah  perairanTeluk  Jakarta  dan  sekitarnya.  Note:  garis  terputus  pada  grafik ENSO  dan  La-Nina  menandakan  bahwa  pada  periode  itu  tidak  ditemui  bulan ENSO dan La-Nina.
Gambar 9.  Rata-rata Chla pada periode normal (hijau), ENSO (biru), dan La-Nina (merah) di daerah  perairanTeluk  Jakarta  dan  sekitarnya.  Note:  garis  terputus  pada  grafik ENSO  dan  La-Nina  menandakan  bahwa  pada  periode  itu  tidak  ditemui  bulan ENSO dan La-Nina.

## IV.  KESIMPULAN
Hasil  estimasi  suhu  permukaan  laut (SPL)  di  perairan  Teluk  Jakarta  dan  sekitar- nya  dari  data  satelit  NOAA  AVHRR  Path- finder  v5  umumnya  lebih  tinggi  dari  hasil estimasi  satelit  MODIS  11  micron  dengan nilai  rata-rata  perbedaan  SPL  sebesar  2,65+ 0,72°C.  Hal  ini  disebabkan  oleh  perbedaan algoritma  yang  digunakan  untuk  estimasi SPL,  proses  koreksi  atmosfer  yang  lebih kompleks  pada  algoritma  Pathfinder,  dan perbedaan  kisaran  kanal  ( bandwith )  diantara kedua  satelit  dimana bandwith NOAA AVHRR  lebih  besar  dibandingkan  dengan MODIS.
Umumnya,  nilai  rata-rata  bulanan suhu permukaan laut (SPL) di perairan Teluk Jakarta  dan  sekitarnya  berfluktuasi  berdasar- kan musim dengan pola semi-annual dimana nilai  maksimum  terjadi  pada  musim  per- alihan  II  (Oktober-November)  dan  relatif tinggi  pada  musim  peralihan  I  (Maret).  Hal ini  disebabkan  oleh  posisi  matahari  yang relatif  lebih  dekat  ke  perairan  Teluk  Jakarta dan  sekitarnya  pada  musim  peralihan  diban- ding  musim  lainnya.  Sebaliknya,  nilai  rata- rata  bulanan  SPL  minimum  ditemui  pada musim  timur  (Juli)  dan  relatif  rendah  pada musim  barat  (Desember-Januari).  Nilai  SPL minimum pada musim timur diduga disebab- kan oleh pergerakan massa air dari Laut Jawa bagian timur yang relatif lebih dingin karena melalui  daerah  upwelling  di  bagian  selatan Selat Makassar pada musim timur dan posisi matahari  yang  lebih  jauh  dibandingkan  pada musim  lainnya.  Nilai  SPL  yang  relaltif  ren- dahnya  pada  musim  barat  disebabkan  oleh tingginya  kandungan  uap  air  di  atmosfer sehingga  mempengaruhi  estimasi  SPL  dari satelit.
Berdasarkan  data  MODIS,  nilai  rata- rata  bulanan  SPL  minimum  terjadi  pada musim  timur  (Juli=28,39°C)  dan  maksimum terjadi  pada  musim  peralihan  II  (Oktober= 32,58°C).  Fluktuasi  musiman  dengan  pola semi-annual juga  terjadi  pada  nilai  rata-rata bulanan  Chla  di  perairan  Teluk  Jakarta  dan
sekitarnya  dimana  nilai  maksimum  terjadi pada  musim  barat  (Desember-Januari)  dan nilai  relatif  tinggi  terjadi  pada  musim  timur (Juni). Nilai Chla yang maskimum pada mu- sim  barat  disebabkan  oleh  curah  hujan  yang tinggi  pada  periode  ini  yang  mengakibatkan kandungan  nutrient  yang  relatif  tinggi  dari aliran sungai, nutrient dari deposisi atsmofer, dan  kemungkinan  vertical  mixing  akibat kecepatan angin yang lebih tinggi. Nilai Chla yang  relatif  tinggi  pada  musim  timur  dise- babkan oleh pergerakan massa air dari bagian timur  Laut  Jawa  yang  mengandung  nutrient yang relatif tinggi akibat adanya upwelling di bagian  selatan  Selat  Makassar  pada  musim timur.  Sebaliknya,  nilai  rata-rata  bulanan Chla minimum terjadi pada musim peralihan II  (September-Oktober)  dan  relatif  rendah pada  musim peralihan I (Maret-April).  Kisa- ran  nilai  rata-rata  bulanan  Chla  di  perairan Teluk  Jakarta  dan  sekitarnya  adalah  0,09 mg/m3  (April  2012)  -  2,50  mg/m3  (Januari 2002).
Faktor  iklim  anomali  seperti  El  Nino Southern  Oscillation  (ENSO)  dan  La  Nina memberikan  dampak  nyata  pada  fluktuasi interannual SPL  dan  Chla.  Nilai  rata-rata bulanan  SPL  pada  bulan  Februari-Maret lebih  tinggi  pada  periode  ENSO  dibanding- kan  dengan  pada  periode  La-Nina.  Sebalik- nya, pada bulan April-Agustus, nilai rata-rata bulanan  SPL  lebih  rendah pada  periode ENSO  dibandingkan  pada  periode  La-Nina. Berdasarkan  nilai  rata-rata  bulanan  Chla, umumnya  Chla  pada  periode  ENSO  lebih rendah  dibandingkan  periode  LA  Nina  pada musim timur (Juni-Agustus),  musim  peralih- an  II  (Oktober-November),  dan  awal  musim barat (Desember).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada NASA GES DISC yang menyediakan “ Giovanni  online  data  system  for  analyses and  visualizations  software ”  secara  online untuk  digunakan  mengekstrak  data  SPL  dari MODIS  dan  Chla  dari  SeaWiFS  dan
MODIS. Ucapan terima kasih juga disampai- kan kepada podaac.jpl.nasa.gov yang menye- diakan data SPL dari satelit NOAA AVHRR Pathfinder,  dan  BMKG  untuk  data  klima- tologi  stasiun  Tanjung  Priok.  Penulis  juga menyampaikan  terima  kasih  kepada  Romdo- nul  Hakim  yang  telah  membantu  penulis dalam  penyiapan  peta  lokasi  penelitian.    Ti- dak lupa penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada para  mitra bebestari  yang telah banyak  memberikan  masukan  dan  komentar untuk meningkatkan kualitas tulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Acker, J.G. and G. Leptoukh, Online analysis enhances use of NASA Earth Science Data.  Eos, Trans. AGU., 2007. 88(2): p. 14-17.
Aldrian,  E.  and  R.D.  Susanto.  2003.  Identi- fication  of  three  dominant  rainfall regions  within  Indonesia  and  their relationship  to  sea  surface  tempe- rature. International  J.  of  Climatolo- gy , 23:1435-1452.
Atmadipoera,  A.S.,  S.M.  Horhoruw,  M.
Purba,  dan  D.Y.  Nugroho.  2016.  Va- riasi  Spasial  Dan  Temporal  Arlindo Di  Selat  Makassar. J.  Ilmu  dan  Tek- nologi  Kelautan  Tropis ,  8(1):299- 320.
Atmadipoera,  A.S.  and  P.  Widyastuti.  2014.
A  numerical  modeling  study  on  up- welling  mechanism  in  Southern  Ma- kassar  Strait. J.  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis , 6(2): 355-371. Habibi,  A., R.Y. Setiawan, and  A.Y. Zuhdy. 2010.  Wind-driven  coastal  upwelling along South of Sulawesi Island. Indo- nesian  J.  of  Marine  Science ,  15(2): 115-118.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  2016.  Pendu- duk  menurut  provinsi,  2000-2014. https://www.bps.go.id/linkTableDina mis/view/id/842.    [Diunduh  tanggal 18 April 2016].
Ballantyne,  A.P.,  C.B.  Alden,  J.B.  Miller, P.P.  Tans,  and  J.W.C.  White.  2012.
Increase in observed net carbon dioxi- de  uptake  by  land  and  oceans  during the last 50 years. Nature, 488:70-72. Damar,  A.,  F.  Colijn,  K.J.  Hesse,  and  Y. Wardiatno. 2012.  The eutrophication states  of  Jakarta,  Lampung,  and Semangka  Bays:  nutrient  and  phyto- plankton  dynamics  in  Indonesiean tropical waters. J. of Tropical Biology and Conservation, 9(1):61-81.
Damar,  A.  2003.    Effects  of  enrichment  on nutrient dynamics, phytoplankton  dy- namics, and primary production in In- donesian  tropical  waters:  a  compari- son  between  Jakarta  Bay,  Lampung Bay, and Semangka Bay.  Ph.D. The- sis.  University  of  Kiel.  Germany. 199p.
Fekete, H., M. Vieweg, M. Rocha, N. Braun, M.  Lindberg,  J.  Gütschow,  L.  Jeffe- rey, N. Höhne, B. Hare, M. Schaeffer, K.  Macey,  J.  Larkin.  2013.  Analysis of  current  greenhouse  gas  emission trends.    Ecofys,  Climate  Analytics and  PIK  2013  by  order  of  Climate Works. 112p.
Gordon,  A.L.  2005.  Oceanography  of  the Indonesian  seas  and  their  through- flow. Oceanography ,  18:14-27,  doi:
10.5670/oceanog. 2005.01.
Helfinalis.  2004.  Laporan  akhir  penelitian sumber  daya  laut  perairan  Teluk  Ja- karta  dan  kepulauan  seribu.    Bidang dinamika  laut.  Proyek  Penelitian  IP- TEK Kelautan P2O-LIPI.  Jakarta
Hendiarti, N., H. Siegel, and T. Ohde. 2004.
Investigation  of  different  coastal processses in Indonesian waters using SeaWiFS  data. Deep  Sea  Research II , 51:85-97.
Ilahude, A.G. 1995.  Sebaran suhu, salinitas, sigma-T, dan zat hara di perairan Te- luk  Jakarta. Dalam: Suyarso  ( ed. ). Atlas  Oseanografi  Teluk  Jakarta. P2O-LIPI.  Jakarta. Hlm.:29-100.
Kilpatrick, K.A., G.P. Podesta and R. Evans. 2001. Overview of the NOAA/NASA Advanced  Very  High  Resolution  Ra-
diometer Pathfinder algorithm for sea surface  temperature  and  associated matchup  database,  J.  Geophys.  Res., 106(C5):9179-9197.
Koropitana,  A.F.  and  M.  Ikeda.  2016. Influences  of  physical  processes  and anthropogenic  influx  on  biogeoche- mical cycle in the Java Sea: numerical model experiment. Procedia Environ- mental Sciences , 33:532-552. Koropitan, A.F., M. Ikeda, A. Damar, and Y.
Yamanaka.  2009.  Influences  of  phy- siccal  processes  on  the  ecosystem  of Jakarta  Bay:  a  coupled  physical- ecosystem model experiment. ICES  J. Mar.  Sci. ,  66(2):336-348.  doi:10. 1093/icesjms/fsp011.
Meliani,  F.  2006.    Kajian  konsentrasi  dan sebaran  spasial  klorofil-a  di  perairan Teluk  Jakarta  menggunakan  citra Aqua-MODIS.  Skripsi.  Program  Stu- di  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan.  Fa- kultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan. Institut  Pertanian  Bogor.  Bogor.
72hlm.
Nababan,  B.,  N.  Rosyadi,  D.  Manurung,  N. M.N. Natih, and R. Hakim. 2016. The seasonal  variability  of  sea  surface temperature  and  chlorophyll-a  con- centration  in  the  southern  Makassar Strait. Procedia Environmental Scien- ces, 330(2016):583-599.
Nababan,  B.  2016.  Reklamasi  Teluk  Jakarta untuk  pusat  pemerintahan.  Antara- News.com.  Minggu,  1  Mei  2016. http://www.antaranews.com/berita/55 8333/reklamasi-teluk-jakarta-untuk- pusat-pemerintahan.
Nababan,  B.,  B.  Hasyim,  and  H.L.N.  Bada, 2011.  Variability  dan  validation  of sea  surface  temperature  estimated  by Pathfinder  Algorithm  of  NOAA- AVHRR  satellite  in  the  North  Papua waters. Int. J. of Remote Sensing and Earth Sciences , 8:25-31.
Nababan, B. dan J. L. Gaol. 2010. Trend su- hu  permukaan  laut  dan  konsentrasi klorofil-a  serta  dampaknya  terhadap
penyerapan  CO2  di  perairan  Indo- nesia. Jurnal  Ilmu  Kelautan, 1(edisi khusus):213-227.
Ningsih,  N.S.,  T.  Yamashita,  and  L.  Aouf. 2000.  Three-dimensional  simulation of  water  circulation  in  the  Java  Sea: influence  of  wind  waves  on  surface and bottom stresses. Natural Hazards , 21:145-171.
NASA. 2016. Global land-ocean temperature index. http://climate.nasa.gov/vital- signs/global-temperature/.  [Diunduh 20 Mei 2016].
NOAA-ESRL. 2016.   Trends in atmospheric carbon  dioxide.  http://www.esrl.noaa. gov/gmd/ccgg/trends/.  [Diunduh,  20 Mei 2016].
O'Reilly, et  al., Ocean  color  chlorophyll-a algorithms  for  SeaWiFS,  OC2  and OC4:  Version. In: Hooker,  S.B  &  E. R.  Firestone  (eds.),  SeaWiFS  post- launch tech. report series, volume 11, SeaWiFS  postlaunch  calibration  and validation  analysis,  Part  3.  God-dard
Space   Flight Center, Green-belt,
Maryland,  NASA/TM-2000-206892, 2000. 11:9-23.
Pemprov DKI. 2015.  Reklamasi 17 pulau di Teluk  Jakarta  dimulai  2015.  http:// www.jakarta.go.id/v2/news/2014/09/r eklamasi-17-pulau-di-teluk-jakarta- dimulai-2015-#.WATrASRMYgU. [Diunduh tanggal 18 April 2016].
Praseno,  D.P.  dan  W.  Kastoro.  1979.  Eva- luasi  hasil  pemonitoran  kondisi  Per- airan Teluk Jakarta. 1975-1979. Lem- baga  Oseanologi  Nasional.  Lembaga Ilmu  Pengetahuan  Indonesia.  Jakarta. Hlm.:1-7.
Prihartato, P.K. 2009.  Studi variabilitas kon- sentrasi  klorofil-a  dengan  mengguna- kan  data  satelit  Aqua-MODIS  dan SeaWiFS  serta  data  in  situ  di  Teluk Jakarta.  Skripsi. Program Studi Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Pe- rikanan  dan  Ilmu  Kelautan,  Institut Pertanian Bogor. Bogor. 48hlm.
Razak,  M.,  dan  M.  Muchtar.  2003.    Kondisi lingkungan  perairan  Teluk  Jakarta dan  sekitarnya. Laporan akhir peneli- tian. P2O-LIPI.  Jakarta.
Siregar,  V.  and  A.F.  Koropitan.  2013.  Pri- mary productivity of Jakarta Bay in a changing environment: anthropogenic and  climate  change  impacts. Biot- ropia , 20(2):89-103.
Syahdan, M., A.S. Atmadipoera, S.B. Susilo, J.L. Gaol. 2014. Variability of surface chlorophyll-a in the Makassar Strait – Java  Sea,  Indonesia. International  J. of  Sciences:  Basic  and  Applied  Re- search (IJSBAR) , 14(2):103-116.
Tritel,  H.  2010.  Understanding  and  fore- casting ENSO. http://www.ncdc.noaa. gov/oa/rsad/ElNinoresearchpaper.pdf. [30 April 2016].
UNESCO. 2000. Reducing megacity impacts on the coastal environment  –  alterna- tive  livelihoods  and  waste  manage- ment  in  Jakarta  and  the  Seribu
Islands.    Coastal  region  and  small  is- land papers 6.  UNESCO. Paris. 59p. Walton,  C.C.,  W.G.  Pichel,  and  J.F.  Sapper. 1998.  The development and operatio- nal  application  of  non-linear  algo- rithms  for  the  measurement  of  sea surface  temperatures  with  the  NOAA polar-orbiting  environmental  satelli- tes. J.  Geophys.  Res. ,  103:27,999- 28,012.
Wyrtki,  K.  1961.  Physical  oceanography  of the  Southeast  Asian  Waters.    NAGA Report  Volume  3.  Scripps  Institution of Oceanography, University of  Cali- fornia. La Jolla. California. 195p.
Wouthuyzen, S. 2007.  Pendeteksian dini ke- jadian  marak  alga  (harmful  algal bloom/HAB)  perairan  Teluk  Jakarta dan  sekitarnya.    Laporan  kumulatif 2004-2006 P2O-LIPI.  Jakarta
Diterima : 23 Mei 2016 Direview : 10 Juni 2016 Disetujui : 26 Juni 2016