Tersedia online di: http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/bawal e-mail:bawal.puslitbangkan@gmail.com BAWAL WIDYA RISET PERIKANAN TANGKAP Volume 16 Nomor 2 Agustus 2024 p-ISSN: 1907-8226 e-ISSN: 2502-6410
Nomor  Akreditasi:  Kementerian  RISTEK-BRIN:  148/M/KPT/2020
Korespondensi  penulis: e-mail: mega.syamsuddin@unpad.ac.id DOI:  http://dx.doi.org/10.15578/bawal.16.2.2024.64-76
VARIABILITAS KONSENTRASI KLOROFIL-A DARI SATELIT AQUA MODIS SELAMA FASE EL NINO SOUTHERN OSCILLATION 2015-2020 DI SELAT MAKASSAR

## VARIABILITY IN AQUA MODIS SATELLITE-DERIVED CHLOROPHYLL-A CONCENTRATIONS DURING THE EL NINO SOUTHERN OSCILLATION 2015-2020 IN THE MAKASSAR STRAIT
Mega  Laksmini  Syamsuddin 1,* , Ajeng  Riska  Puspita 2 ,  Fadli  Syamsudin 1,3 ,  Sheila  Zallesa 1 ,  Qurnia Wulan  Sari 1 ,  dan Fittrie Meyllianawaty Pratiwy 4
1 Departemen  Kelautan,  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan,  Universitas  Padjadjaran, Jalan  Ir.  Soekarno  KM.  21  Jatinangor,  Jawa  Barat,  45363  Indonesia
2 Program  Studi  Magister  Konservasi  Laut,  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan,  Universitas  Padjadjaran, Jalan  Ir.  Soekarno  KM.  21  Jatinangor,  Jawa  Barat,  45363  Indonesia
3 Badan  Riset  dan  Inovasi  Nasional  (BRIN)  Jalan  MH.  Thamrin  No  8,  Jakarta  Pusat,  10340,  Indonesia
4 Departemen  Perikanan,  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan,  Universitas  Padjadjaran, Jalan  Ir.  Soekarno  KM.  21  Jatinangor,  Jawa  Barat,  45363  Indonesia
Teregistrasi  I  tanggal:  26  Desember  2022;  Diterima  setelah  perbaikan  tanggal:  17  Agustus  2024;
Disetujui  terbit  tanggal:  18  Agustus  2024

## ABSTRAK
Selat Makassar adalah jalur utama yang dilewati oleh Arus Lintas Indonesia (Arlindo) sehingga kondisi oseanografinya sangat dipengaruhi oleh karakteristik massa air Samudera Pasifik. Konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar dipengaruhi oleh massa air yang terbawa oleh Arlindo dan masuknya nutrien dari daratan karena letaknya yang diapit oleh Pulau Kalimantan dan Pulau Sulawesi. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis variabilitas konsentrasi klorofil-a dalam skala antar musiman maupun antar tahunan ( inter-annual ) yaitu fenomena El Niño Southern Oscillation (ENSO) di Selat Makassar. Penelitian ini menggunakan data bulanan konsentrasi klorofil-a dari satelit Aqua-Modis dan indeks Niño 3.4 selama enam tahun (2015 – 2020). Penelitian ini menerapkan analisis spektrum wavelet untuk mendapatkan struktur variabilitas yang rinci dalam domain waktu dan frekuensi. Konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar memiliki nilai lebih tinggi pada musim barat (0.61-0.65 mg/m 3 ) dan lebih rendah pada saat musim timur (0.5-0.59 mg/m 3 ). Pada saat kejadian ENSO, konsentrasi klorofil-a tertinggi 0.75 mg/m 3 terjadi pada fase La Niña pada Januari 2017, sedangkan konsentrasi klorofil-a terendah 0.3 mg/m 3 terjadi pada fase El Niño kuat pada Oktober 2016. Hasil analisis wavelet spectrum menunjukkan variabilitas konsentrasi klorofil-a menunjukkan pola antar musiman dan antar tahunan di Selat Makassar.
Kata  kunci:  ENSO;  Selat  Makassar;  variabilitas  klorofil-a;  wavelet  spektrum

## ABSTRACT
The Makassar Strait is the primary path of the Indonesian throughflow (ITF); thus, the oceanographic condition is strongly influenced by the water mass of the Pacific Ocean. The chlorophyll-a concentration in the Makassar Strait is affected by the water mass transported  by the ITF and the influx of nutrients from the mainland, as a result of its positioning between the islands of Kalimantan and Sulawesi. This study aims to determine the variability of chlorophyll-a concentration in both inter-seasonal and inter-annual patterns, as well as the effect of El Nino Southern Oscillation (ENSO) on chlorophyll-a concentration in the Makassar Strait. Data on chlorophyll-a concentration and the Niño 3.4 index from 2015 to 2020 were analyzed using wavelet spectrum analysis for detailed variability in time and frequency domains. Chlorophyll-a concentrations in the Makassar Strait were elevated during the northwest season (0.61-0.65 mg/m³) and diminished in the southeast season (0.50-0.59 mg/m³). During the ENSO event, the highest concentration of Chlorophyll-a occurred in the La Niña phase in January 2017, whereas the lowest concentrations corresponded with the strong El Niño phase in October 2016. Wavelet spectrum analysis indicated that chlorophyll-a concentration variability follows inter- seasonal and inter-annual patterns in the Makassar Strait.
Keywords: ENSO; Makassar Strait; chlorophyll-a variability; wavelet spectrum

## PENDAHULUAN
Perairan Selat Makassar berbatasan dan berhubungan dengan Samudera Pasifik di bagian utara serta Laut Jawa dan Laut Flores di bagian Selatan (Inaku, 2015; Syahdan, 2014).  Hal  itu  menyebabkan  perairan  Selat  Makassar dipengaruhi oleh karakteristik Samudera Pasifik dan juga merupakan bagian dari Sistem Pasifik Ekuator bagian barat. Beberapa proses fisik dan variabilitas iklim seperti curah hujan dan fenomena El Nino Southern Oscillation (ENSO) merupakan faktor yang terkait erat  dengan pola  spasial dan temporal kondisi perairan Selat Makassar (Syahdan et  al.,  2021).  Variabilitas  iklim  yang  mengakibatkan pergeseran  massa  udara  mempengaruhi  interaksi  dan dinamika antara atmosfer dan lautan (Dewi et al., 2020), seperti angin dan gelombang (Joseph & Kumar, 2021) serta suhu permukaan laut yang secara langsung mempengaruhi parameter oseanografi lainnya seperti konsentrasi klorofil- a (Gaol & Sadhotomo, 2017).
Selat Makassar juga dikenal sebagai salah satu jalur dari Arus  Lintas  Indonesia  (Arlindo)  yang  membawa massa air hangat dari Samudera Pasifik ke Samudera Hindia (Atmadipoera & Widyastuti, 2014; Horhoruw et al., 2015; Koeshendrajana  et  al.,  2019).  Hal  tersebut  menjadikan perairan ini sebagai wilayah perairan yang dinamis dan subur  sebagai  daerah  penangkapan  ikan.  Kesuburan perairan Selat Makassar terjadi sepanjang tahun baik di Musim Barat maupun Musim Timur (Zainuddin et al., 2023). Wilayah Pengelolaan Perikanan Negara Indonesia (WPPN- RI 713) yang termasuk didalamnya perairan Selat Makassar menyumbang produksi ikan terbesar kedua di Indonesia.
Kelimpahan  fitoplankton  biasanya  diasosiasikan dengan  tingginya  konsentrasi  klorofil-a  yang  menjadi indikasi produktivitas perairan yang tinggi (Yogaswara, 2020).  Kondisi  oseanografi  suatu  perairan  sangat berhubungan dengan tinggi rendahnya konsentrasi serta sebaran klorofil-a (Syetiawan, 2015). Konsentrasi klorofil- a merupakan pigmen fotosintetik dari fitoplankton (Nufus et al., 2017). Penelitian sebelumnya oleh Syamsuddin, et al.,  (2016)  menyebutkan  bahwa  sebagian  besar  jenis fitoplankton yang hidup di dalam laut mengandung klorofil- a. Klorofil-a adalah salah satu pigmen yang terkandung dalam fitoplankton dan merupakan bagian yang terpenting dalam proses fotosintesis. Keberadaan fitoplankton dapat dideteksi  berdasarkan  kemampuan  klorofil-a  dalam menyerap cahaya biru dan hijau (Prianto et al., 2013).
Dalam  rantai  makanan  di  perairan,  fitoplankton berperan  sebagai  produsen  primer  yang  dapat mempengaruhi kesuburan perairan dan keberadaan ikan (Syafriani  & Apriadi,  2017). Dengan demikian, adanya sebaran konsentrasi klorofil-a menjadi indikasi banyaknya ikan  pada  perairan  tersebut  (Uneputty  et  al.,  2022). Penelitian lain menyatakan bahwa pada wilayah perairan laut, produksi ikan atau produktivitas daerah penangkapan ikan dapat diidentifikasi dengan indeks klorofil-a (EY et al., 2018),
Letak  geografis  dan  kedalaman  suatu  perairan menjadikan sebaran konsentrasi klorofil-a di laut bervariasi. Hal tersebut disebabkan oleh adanya perbedaan intensitas cahaya matahari dan konsentrasi nutrien yang terkandung di dalam perairan. Pada perairan pantai dan pesisir, sebaran konsentrasi klorofil-a lebih tinggi dibandingkan dengan perairan lepas pantai yang konsentrasi klorofil-a nya lebih rendah (Kurniawati, 2015). Di laut, konsentasi klorofil- a bervariasi secara vertikal karena dipengaruhi oleh faktor- faktor  oseanografi  seperti  suhu  permukaan  laut,  angin, arus dan lain lain (Parsons et al., 2013). Distribusi klorofil- a pada kolom perairan sangat tergantung pada konsentrasi nutrien. Pada permukaan laut, nutrien memiliki konsentrasi rendah dan berubah – ubah. Konsentrasi nutrien tersebut akan meningkat berbanding lurus dengan bertambahnya kedalaman serta mencapai nilai maksimum di sekitar dasar perairan  (Iskandar  et  al.,  2022;  Lavigne  et  al.,  2015; Safruddin et al., 2014).
Suatu  wilayah  perairan  dapat  diindikasikan  sebagai perairan  kaya  akan  keberadaan  ikan  jika  kandungan klorofil-a  perairan tersebut  tinggi.  Hal itu dapat terjadi karena perairan tersebut kaya akan makanan (Linus et al., 2016; Agung  et  al.,  2018;  Garini  et  al.,  2021).  Tinggi rendahnya  konsentrasi  klorofil-a  di  suatu  perairan diklasifikasikan dalam tiga kategori, yaitu rendah, dimana konsentrasi  klorofil-a  d”  0,2  mg/m³)  cukup,  dengan konsentrasi klorofil-a berkisar antara 0,2-0,4 mg/m³,  3) subur, ketika konsentrasi klorofil-a berkisar antara 0,4-2 mg/m³ (Kurniawati, 2015). Penelitian mengenai variabilitas klorofil-a dilakukan (Xu et al., 2021) di wilayah Selatan Pulau Jawa-Sumatra dan (Setiawan et al., 2019) di bagian barat Kepulauan Sunda Kecil.
Dengan karakteristik dan dinamika oseanografi yang dimiliki, menjadikan Selat Makassar sebagai salah  satu perairan yang cenderung lebih subur dibanding perairan Indonesia lainnya (Zainuddin et al., 2023). Adanya run off dalam jumlah besar dari daratan Kalimantan dan Sulawesi akibat  tingginya  curah  hujan  membuat  perairan  Selat Makassar  subur  pada  MB.    Sedangkan  pada  MT pertemuan massa air dari Samudera Pasifik dengan massa air Laut  Jawa dan Laut Flores  menyebabkan terjadinya upwelling di  beberapa  lokasi  di  bagian  selatan  Selat Makassar, hal tersebut membuat perairan Selat Makassar menjadi  subur  (Inaku,  2015).  Penelitian  ini  akan menganalisis pola variabilitas konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar selama periode 2015-2020.

## BAHAN DAN METODE
Daerah  penelitian  berada di  Selat Makassar  dengan batas koordinat 5 o LS- 1 o LU dan 115 o BT - 121 o BT (Gambar 1). Selat Makassar pada sebelah barat berbatasan dengan Pulau Kalimantan dan sebelah timur berbatasan dengan Pulau Sulawesi. Selain itu, Selat Makasar juga menjadi penghubung antara perairan Laut Sulawesi dan Laut Jawa di bagian utara dan selatan.

## Gambar 1 Peta wilayah riset di Selat Makassar
Figure 1 Map of study area in the Makassar Strait
Parameter Sensor
Satuan
Resolusi
Sumber Temporal Spasial Klorofil - a Aqua MODIS mg/m³ Bulanan 4 km https:// podaac.jpl.nasa.gov Indeks Niño 3.4 - °C Bulanan https://www.cpc.ncep.no aa.gov/
Tabel 1 Data yang digunakan dalam penelitian Table 1 Data used in the research

## Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data bulanan konsentrasi klorofil-a dari satelit Aqua/Modis dan indeks anomali suhu permukaan laut berupa index Niño 3.4 selama kurun waktu Januari 2015 – Desember 2020 (periode  6  tahun).  Keterangan  mengenai  data  yang digunakan terdapat pada Tabel 1 berikut.

## Metode Tahap persiapan dan pengolahan data
Tahap  persiapan  meliputi  studi  literatur,  perumusan
masalah serta pengumpulan data. Data citra berupa data konsentrasi  klorofil-a  yang  diunduh  melalui  website Ocean  Color  dan  indeks  Niño  3.4  diperoleh  melalui website  NOAA  Climate  Prediction  Center.  Data  citra klorofil-a yang digunakan adalah level 3. Data klorofil-a diolah  secara  spasial  menghasilkan  profil  horizontal konsentrasi klorofil-a dan secara temporal dalam bentuk grafik time series dan rata-rata bulanan.
Standar  deviasi  merupakan  ukuran  jumlah  variasi variabel acak terhadap nilai rata - rata yang dihasilkan sampel.  Nilai  standar  deviasi  digunakan  dalam
menentukan persebaran data pada suatu sampel data dan menilai  seberapa  dekat  data-data  tersebut  dengan  nilai rata-rata  (Mikhail  &  Gracie,  1981;  Wahyuni,  2020). Perhitungan  standar  deviasi  dilakukan  menggunakan persamaan:
𝑆 2 = 1 𝑛 −1 ∑ 𝑖=1 (𝑥 𝑖− 𝑥 ) 𝑁 (1)
𝑆 =   √𝑠 2 (2) Dimana: 𝑆 2 = Varian 𝑁 = Banyak data 𝑥̅ = Rata – rata nilai x
𝑥𝑖 = Nilai data x ke- i 𝑠 = Standar deviasi
Perhitungan nilai standar deviasi secara temporal dan spasial  untuk  mengetahui  dinamika  klorofil-a  di  Selat Makassar.  Secara  spasial,  perhitungan  standar  deviasi dilakukan dengan tools “point to raster” dan menghitung nilai “standard_deviation” pada kolom cell assignment type . Pada skala waktu musiman maupun antar tahunan, secara  temporal  perhitungan  standar  deviasi  dilakukan dengan  menggunakan function  STDEV di  Ms.  Excel setelah melakukan perhitangan rata - rata.
Analisis  spektrum wavelet  (Continuous  Wavelet Transform/CWT) diterapkan untuk mengetahui lebih detail spektrum densitas energi yang memiliki variabilitas wavelet di mana efek tepi menjadi penting (Torrence & Compo, 1998).

## HASIL DAN PEMBAHASAN HASIL
a. Distribusi temporal dan spasial konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar
Nilai rata-rata bulanan konsentrasi klorofil-a di Perairan Selat Makassar pada periode tahun 2015 - 2020 berkisar antara 0,44 mg/m3 - 0,65 mg/m3. Untuk selanjutnya rata - rata  bulanan  konsentrasi  klorofil-a  dan  nilai  standar deviasinya dapat dilihat pada Gambar 2.
Selama periode tahun 2015 - 2020, rata - rata distribusi konsentrasi  klorofil-a  di  perairan  Selat  Makassar mengalami nilai tertinggi pada bulan Januari dengan nilai konsentrasi 0,65 mg/m 3 dan  nilai  terendah  pada  bulan Oktober 0,44  mg/m 3 .  Pada  periode  Musim  Barat  (MB/ Desember-Februari),  rata  -  rata  konsentrasi  klorofil-a memiliki nilai yang tinggi yaitu berkisar antara 0,53 mg/m 3 -  0,65  mg/m 3 .  Selanjutnya,  konsentrasi  klorofil-a  pada periode muson peralihan I (Maret-Mei) berada di kisaran angka 0,59 mg/m 3 - 0,61 mg/m 3 . Pada periode Musim Timur (MT/Juni-Agustus) mengalami penurunan yakni dengan kisaran angka 0,50 mg/m 3 - 0,61 mg/m 3 . Selama periode muson peralihan II (SON) merupakan periode dengan nilai rata  -  rata  konsentrasi  klorofil-a  terendah  dengan  nilai berkisar antara 0,44 mg/m 3 - 0,53 mg/m 3 .
Nilai rata - rata konsentrasi klorofil-a yang rendah pada bulan Oktober (Allen, 2015; Damar et al., 2014; Mahlil et al., 2018; Rosdiana et al., 2017; Silva et al., 2015) sebanding dengan  tingginya  nilai  standar  deviasi  pada  bulan tersebut. Standar deviasi yang tinggi merepresentasikan tingginya dinamika klorofil-a di perairan Selat Makassar
Gambar 2. Distribusi temporal rata – rata bulanan konsentrasi klorofil-a (batang) dan standar deviasi (garis) tahun 2015 – 2020
Figure  2.  Temporal  distribution  of  the  monthly  mean  of  chlorophyll-a  concentration  (depicted  by  bars)  and  the standard deviation (indicated by a line) from 2015 to 2020.
pada bulan Oktober. Sementara pada periode MB dengan nilai rata - rata bulanan klorofil-a terbesar, nilai standar deviasi  yang  diperoleh  lebih  rendah.  Variasi  rata-rata tahunan konsentrasi klorofil-a terdapat pada Gambar 3.
Berdasarkan pola antar tahunan selama rentang waktu enam  tahun (2015  -  2020),  nilai rata  -  rata  konsentrasi tahunan  klorofil-a  di  Selat  Makassar  cenderung berfluktuasi setiap tahunnya yakni berkisar antara 0,53 - 0,60 mg/m 3 dengan nilai tertinggi terjadi pada tahun 2020 dan  terendah  pada  tahun  2015.  Standar  deviasi menunjukan  bahwa  dinamika  konsentrasi  klorofil-a tertinggi terjadi pada tahun 2015 dengan nilai 0,11 mg/m 3 dan terendah terjadi pada tahun 2017 dengan nilai 0,05 mg/m 3 . Untuk melihat pengaruh musim terhadap klorofil-a selama  tahun  2015-2020,  maka  Gambar  berikut menunjukkan nilai konsentrasi  klorofil-a selama musim barat dan timur (Gambar 4).
Gambar 3. Rata – rata tahunan konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar tahun 2015 – 2020 Figure 3. The average annual concentration of chlorophyll-A in the Makassar Strait from 2015 to 2020.
Gambar 4. Rata - rata klorofil-a musim barat dan musim timur tahun 2015 - 2020 (batang), standar deviasi direpresentasikan oleh garis vertikal.
Figure 4. The average chlorophyll-a levels for the northwest and southeast seasons from 2015 to 2020 are depicted by the bars, with the standard deviation indicated by the vertical lines.
Secara umum rata – rata klorofil-a di Selat Makassar pada periode musim barat relatif lebih tinggi dibanding musim timur. Nilai rata – rata klorofil-a pada musim barat cenderung stagnan setiap tahunnya yakni berkisar antara 0.61 – 0.65 mg/m 3 . Sementara nilai rata – rata konsentrasi klorofil-a berfluktuasi di setiap tahunnya. Nilai rata – rata konsentrasi klorofil-a selama musim timur berkisar antara 0,50 – 0,59 mg/m 3 , dengan nilai tertinggi terjadi pada tahun 2020  dan  terendah  pada  tahun  2018.  Standar  deviasi menunjukan bahwa dinamika konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar pada periode musim barat tertinggi terjadi pada tahun 2016 dengan nilai 0,11 mg/m 3 dan terendah terjadi pada tahun 2018 dengan nilai 0,04 mg/m 3 . Selanjutnya nilai standar deviasi tertinggi 0,07 mg/m 3 terjadi pada tahun 2018 dan nilai terendah 0,04 mg/m 3 terjadi pada tahun 2020 untuk dinamika konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar pada periode musim timur.
Gambar 5. Distribusi spasial rata – rata bulanan klimatologi konsentrasi klorofil-a tahun 2015 – 2020 Figure 5. Spatial Distribution of Mean Climatological Chlorophyll-a Concentrations from 2015 to 2020
Berdasarkan peta distribusi spasial rata – rata bulanan (Gambar 5), konsentrasi klorofil-a memiliki nilai yang relatif lebih tinggi (1-3 mg/m 3 ) di bagian barat Selat Makassar, sebelah timur pesisir Kalimantan. Rata – rata konsentrasi dan  distribusi  klorofil-a  tertinggi  terjadi  pada  periode musim barat dengan 1.5 – 3 mg/m 3 di bagian pesisir timur Pulau  Kalimantan dan  0.5  – 1 mg/m 3 di  perairan  lepas pantai. Adanya run off dalam jumlah besar dari daratan Kalimantan  dan  Sulawesi  akibat  tingginya  curah  hujan membuat perairan Selat Makassar lebih subur pada musim barat. Klorofil-a yang cenderung meningkat pada musim barat  disebabkan  oleh  tingginya  curah  hujan  pada  saat itu  yang  diperkirakan  membawa  banyak  nutrien  yang
berasal dari daratan atau pulau yang berada di sekitarnya (Putra et al., 2020). Hal tersebut sesuai dnegan penelitian Effendi et al. (2012) yang mengatakan bahwa konsentrasi klorofil-a yang tinggi di daerah pesisir pada saat musim penghujan  (DJF)  diakibatkan  oleh  banyaknya  padatan yang  tersuspensi  ketika  air  sungai  masuk  ke  dalam perairan.  Tingginya  nilai  konsentrasi  klorofil-a berlangsung hingga musim peralihan I. Kemudian distribusi klorofil-a terlihat berkurang dan sebarannya menyempit pada periode musim timur dan mencapai nilai terendah pada periode musim peralihan II dengan 0.1 – 0.5 mg/m 3 di perairan lepas pantai dan 1 – 2.5 mg/m 3 di wilayah pesisir timur Pulau Kalimantan.
Syamsudin, M.L. et al / BAWAL. 16 (2) Agustus 2024: 64-76
Gambar 6. Peta standar deviasi konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar tahun 2015 – 2020.
Figure 6. Map of the standard deviation of chlorophyll-a concentration in the Makassar Strait in 2015–2020.
Standar  deviasi  menunjukan  bahwa  dinamika konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar selama rentang waktu  enam  tahun  (2015  -  2020)  memiliki  pola  yang cenderung sama,  namun nilai  distribusi standar  deviasi yang berbeda terlihat pada bulan November (Gambar 6). Pada bulan November nilai standar deviasi cenderung lebih tinggi dibanding bulan lainnya yakni dengan nilai 0,6 mg/ m 3 di bagian pesisir Pulau Kalimantan. Standar deviasi yang tinggi cenderung terjadi di sebelah barat perairan Selat Makassar khususnya pesisir timur Pulau Kalimantan.

## b.Variabilitas ENSO dan kaitannya dengan konsentrasi klorofil-a
Selama kurun waktu tahun 2015 – 2020, peristiwa El
Niño sangat kuat pada tahun 2015 – 2016 dan peristiwa La Niña kuat pada tahun 2020. Gambar 7 menunjukkan time series kejadian ENSO berdasarkan Nino 3.4 index.
Fenomena  El  Niño  ditandai  dengan  kenaikan  suhu yang berada di atas 0.5°C sementara fenomena La Niña terjadi jika grafik berada kurang dari -0.5°C yang terjadi minimal  selama 3 bulan  berturut-turut. Selama periode tahun  2015  hingga  tahun  2020,  nilai  indeks  Niño menunjukkan anomali kenaikan suhu tertinggi terjadi pada periode 2015 - 2016. Pada tahun 2015 - 2016 nilai indeks Niño  pada  angka  1  hingga  2.5°C  merepresentasikan terjadinya fenomena El Niño moderat menuju kuat pada bulan Juni 2015 hingga Maret 2016. Fase La Niña lemah terjadi pada periode Juni 2016 - Januari 2017 serta pada
periode Agustus 2017 - Maret 2018. Pada periode bulan Oktober 2018 hingga Januari 2020 grafik anomali kenaikan suhu  berada  pada  angka  0.5°C  hingga  1°C  yang merepresentasikan terjadinya El Niño lemah pada tahun tersebut.  Fase  La  Niña  moderat  terjadi  pada Agustus  - Desember 2020 dengan grafik berada pada angka -0.5°C hingga -1.5°C. Selanjutnya hubungan antara konsentrasi klorofil-a per bulan dengan indeks Niño 3.4 selama 2015 - 2020 dapat dilihat pada Gambar 8.
Pada  grafik  overlay  konsentrasi  klorofil-a  dengan indeks Niño 3.4, tahun 2016 merupakan periode dengan nilai  indeks  Niño  tertinggi  yang  merepresentasikan terjadinya fase El Niño pada periode tersebut. Fase El Niño moderat menuju kuat ditandai dengan grafik pada angka 1 - 2.5°C terjadi pada bulan Juni 2015 hingga Januari 2016 dengan fase terkuat terjadi pada bulan September 2015 - Januari 2016. Pada fase El Niño terkuat tersebut, klorofil-a berada pada konsentrasi 0.3 - 0.4 mg/m 3 . La Niña lemah terjadi  pada  periode  Juni  2016  -  Januari  2017  dengan konsentrasi klorofil-a 0.45 - 0.75 mg/m 3 . Pada Agustus 2017 - Maret 2018 terjadi fase La Niña lemah dengan konsentrasi klorofil-a 0.5 - 0.7 mg/m 3 . Kemudian fase La Niña moderat terjadi pada Agustus - Desember 2020 dengan konsentrasi klorofil-a 0.5 - 0.7 mg/m 3 . Konsentrasi klorofil tertinggi yaitu 0.75 mg/m3 terjadi ketika fase La Niña lemah pada bulan  Januari  2017,  sedangkan  konsentrasi  klorofil-a terendah yaitu 0.3 mg/m 3 terjadi ketika fase El Niño kuat pada bulan Oktober 2016.
Periode dominan yang terkait dengan amplitudo dan rangkaian  fase  waktu  dihitung  dengan  analisis  wavelet spectrum. Analisis  wavelet  mengkonfirmasi  indikasi dominan terkait amplitudo dan fase indeks Niño 3.4 serta klorofil-a. Analisis Continous Wavelet Transform (CWT)
Gambar 7. Nilai indeks Niño 3.4 selama tahun 2015 - 2020. Garis horizontal dengan panah di bawah grafik menunjukkan periode El Niño (garis merah) dan La Niña (garis biru)
Figure 7. Niño 3.4 Index value during the years 2015-2020. The horizontal lines with arrows at the bottom of this graph showed the periods of El Niño (red line) and La Niña (blue line).
dapat digunakan untuk mengidentifikasi pengaruh antar musiman atau antar tahunan dengan menginterpretasikan periodisitas data yang dominan (Syamsuddin et al., 2018). Pola  spektrum  densitas  energi  menggunakan  interval kepercayaan 95% untuk parameter oseanografi yang dikaji (Gambar 9). Sumbu x merepresentasikan waktu (tahun) dan sumbu  y  merepresentasikan  frekuensi  periode  (bulan). Skala warna mewakili amplitudo wavelet yang berbeda, garis hitam menunjukkan tingkat kepercayaan 95% dan garis hitam tipis menunjukkan kerucut pengaruh (cone of influence).
Hasil  analisis  wavelet  spektrum  menunjukkan  pola antar  tahunan  yang  kuat  pada  indeks  Niño  3.4  dengan periode  berkisar  dari  12-20  bulan  di  sepanjang  tahun pengamatan. Sedangkan pola musiman dengan periode 4- 7 bulan ditunjukkan oleh klorofil-a pada bulan Juli 2016- Juni 2017 dan Juni 2018-Juni 2019. Konsentrasi klorofil-a juga menunjukkan pola antar tahunan yang kuat dengan periode 10-16 bulan terjadi selama tahun 2015-2020.

## PEMBAHASAN

## a. Distribusi temporal dan spasial konsentrasi
klorofil-a di Selat Makassar
Distribusi temporal rata - rata konsentrasi klorofil-a dalam rentang enam tahun di Selat Makassar memiliki nilai tertinggi pada tahun 2020, bersamaan dengan kejadian La Niña.  Berdasarkan  variabilitas  musiman,  musim  barat memiliki nilai konsentrasi dan standar deviasi lebih tinggi dibanding  musim  timur.  Standar  deviasi  yang  tinggi merepresentasikan tingginya dinamika klorofil-a di Selat Makassar pada periode musim barat. Syahdan et al. (2014) menyatakan bahwa dinamika konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar dipengaruhi oleh sistem muson. Angin muson
Syamsudin, M.L. et al / BAWAL. 16 (2) Agustus 2024: 64-76
tenggara yang berhembus selama musim timur memainkan peran  utama  dalam  pembentukan  upwelling,  yang berdampak pada konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar (Setiawan & Kawamura, 2011). Hal tersebut sesuai dengan penelitian  Atmadipoera  &  Widyastuti  (2014)  yang menyatakan bahwa angin muson merupakan faktor utama yang mempengaruhi variabilitas klorofil-a di Selat Makassar.
Pola spasial variabilitas konsentrasi klorofil-a diketahui dengan  memetakan  rata-rata  bulanan  klorofil-a  selama tahun 2015-2020 (Gambar 5). Secara spasial, distribusi konsentrasi klorofil-a menunjukkan konsistensi tingginya konsentrasi klorofil-a di perairan timur Pulau Kalimantan (sebelah  barat  Selat  Makassar)  yang  terjadi  sepanjang tahun.  Sedangkan  di  Perairan  Selat  Makassar  sebelah timur,  dekat  daratan  Pulau  Sulawesi,  nilai  konsentrasi klorofil-a cenderung berfluktuasi sesuai perubahan musim. Tingginya  konsentrasi  klorofil-a  di  pesisir  Pulau Kalimantan  dibandingkan  dengan  Pulau  Sulawesi dikarenakan lebih banyaknya sungai di pulau Kalimantan tersebut. Limpasan  air  sungai berakibat pada  tingginya suplai nutrien dari daratan ke muara dan terus berkurang hingga lepas pantai (Aryawati & Thoha, 2011; Intansari et  al.,  2018).  Hal  tersebut  sesuai  dengan  penelitian Aryawati  &  Thoha  (2011)  yang  menemukan  bahwa pasokan  nutrient  dari  darat  mempengaruhi  tinggi rendahnya konsentrasi klorofil-a di perairan Kalimantan Timur.
Rata - rata konsentrasi klorofil-a pada periode MB relatif lebih tinggi disetiap bulannya. Pada bulan Desember rata - rata konsentrasi klorofil-a berada pada nilai 2 mg/m 3 - 3 mg/m 3 di dekat perairan Kalimantan Timur. Pada bulan
Gambar 8. Variabilitas konsentrasi klorofil-a (batang) dan anomali SPL dari indeks Niño 3.4 (garis) selama periode 2015 - 2020
Figure  8.  Variability  in  chlorophyll-a  concentration  (represented  by  bars)  and  sea  surface  temperature  (SST) anomalies from the Niño 3.4 index (depicted as a line) during the period 2015–2020.
Januari  dan  Februari,  sebaran  konsentrasi  klorofil-a bergerak  dari  perairan  Kalimantan  menuju  perairan Sulawesi. Pada musim peralihan I, konsentrasi klorofil-a lebih tinggi (2 mg/m 3 - 3 mg/m 3 ) terdapat di sepanjang garis perairan Kalimantan. Hal ini menjadikan terlihatnya perbedaan yang signifikan antara bagian barat dan timur Selat  Makassar.  Nilai  konsentrasi  klorofil-a  yang  lebih tinggi pada musim barat dipengaruhi oleh adanya run off dari  Pulau  Kalimantan  akibat  tingginya  curah  hujan. Klorofil-a yang cenderung lebih tinggi ketika MB karena banyak nutrien yang berasal dari daratan atau pulau yang berada di sekitarnya yang dibawa oleh  tingginya curah hujan pada saat itu yang (Allen, 2015; Damar et al., 2014; Mahlil et al., 2018; Rosdiana et al., 2017; Silva et al., 2015).
Sebaran  klorofil-a  bergerak  ke  bagian  timur  Selat Makassar  yakni  Pulau  Sulawesi  pada  MT  dengan konsentrasi yang lebih rendah dengan nilai 0,2 mg/m 3 - 1.5 mg/m 3 .  Hal  ini sesuai  dengan penelitian  Kunarso et al. (2022) mengenai variabilitas klorofil-a di Selat Makassar. Kemudian pada musim peralihan II, konsentrasi klorofil-a kembali menurun dalam kisaran 0,2 mg/m 3 - 0,8 mg/m 3 dengan sebaran yang lebih merata diseluruh perairan. Hal itu menjadikan musim peralihan II sebagai periode dengan konsentrasi  klorofil-a  terendah.  Sementara  distribusi konsentrasi klorofil-a tertinggi terjadi pada MB khususnya bulan Desember. Dari penjelasan ini terlihat bahwa fluktuasi konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar dipengaruhi oleh faktor musiman. Hal ini sejalan dengan Nababan (2016) yang menganalisis konsentrasi klorofil-a di Laut Jawa.
b. Variabilitas ENSO dan kaitannya dengan konsentrasi klorofil-a
Spektrum energi yang signifikan memiliki variabilitas musiman, antar musim, tahunan dan antar tahunan. Hasil analisis wavelet CWT pada indeks Niño 3.4 menunjukkan indikasi antar tahunan yang kuat dengan periode 12 - 20 bulan yang terjadi hampir sepanjang tahun. Konsentrasi klorofil-a menunjukkan indikasi musiman yang kuat (4 - 7 bulan) terjadi pada Juli 2016 - Juni 2017 dan Juni 2018 - Juni 2019. Indikasi antar tahunan yang kuat dengan periode 10 - 16 bulan terjadi selama 2015 - 2020. Hal ini menunjukkan bahwa  adanya  pengaruh  dari  Samudera  Pasifik  ke Samudera Hindia oleh Arlindo berdampak besar terhadap konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar (Uneputty et al., 2022).
Selama  periode enam tahun (2015  - 2020),  analisis wavelet  menunjukkan  anomali  SPL  (indeks  Niño)  dan klorofil-a memiliki pola antar tahunan yang kuat. McPhaden et  al.  (2006)  mengatakan  bahwa  ENSO  mendominasi variabilitas iklim antar tahunan di wilayah tropis Pasifik. ENSO tidak hanya berpengaruh terhadap variabilitas iklim dan cuaca tetapi juga berpengaruh terhadap variabilitas produktivitas laut (Dewi et al., 2018). Variabilitas klorofil-a di Selat Makassar lebih terpengaruh oleh ENSO dibanding wilayah  lain  di  sekitarnya  (Wirasatriya  et  al.,  2017). Terjadinya  ENSO  mengakibatkan  anomali  pada  suhu permukaan  laut  (SPL)  yang  kemudian  mempengaruhi konsentrasi klorofil-a di perairan. Hal tersebut berdasar
Gambar 9.  Spektrum Continous Wavelet Transform (CWT) untuk indeks Niño 3.4 dan konsentrasi klorofil-a berdasarkan data rata – rata bulanan selama tahun 2015 – 2020.
Figure 9. Wavelet power  spectrum analysis of  the Niño 3.4 index and chlorophyll-a concentration, utilizing raw data (monthly mean) from the period 2015–2020.
pada pola sebaran klorofil-a yang dipengaruhi oleh SPL (Sartimbul et al., 2010). ENSO juga mempengaruhi jumlah curah hujan akibat perubahan SPL.
Diketahui bahwa fenomena ENSO turut mempengaruhi aliran Arlindo  dan  SPL  di  Selat  Makassar.  Menurut Sprintall et al., (2014), fase El Niño berdampak dalam mengurangi kontribusi Arlindo Makassar, sebaliknya pada saat fase  La Niña,  aliran Arlindo  Makassar  mengalami penguatan. SPL dingin selama fase El Niño berdampak kepada  menurunnya  curah  hujan  di  wilayah  pesisir Kalimantan  dan  Sulawesi  sehingga  berkontribusi  pada menurunnya konsentrasi Klorofil-a. Fase El Niño dapat memperlambat datangnya musim hujan serta mengurangi total curah hujan. Sebaliknya, La Niña menyebabkan musim hujan terjadi lebih cepat disertai curah hujan yang lebih tinggi (Anugrah et al., 2020).
Konsentrasi klorofil-a pada periode La Niña cenderung lebih tinggi dibanding periode El Niño, hal ini diakibatkan oleh tingginya curah hujan yang membawa nutrient dari darat ke laut (Nababan, 2016) di pesisir timur Kalimantan. Nababan  (2016)  juga  menyebutkan  bahwa  variabilitas konsentrasi  klorofil-a  di  Selat  Makassar  secara  umum dipengaruhi  oleh  masuknya  air  tawar  dari  sungai  yang berada di Pulau Kalimantan dan Sulawesi Selatan.
Syamsudin, M.L. et al / BAWAL. 16 (2) Agustus 2024: 64-76

## KESIMPULAN
Variabilitas konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar menunjukkan pola musiman dan antar tahunan yang kuat. Selama periode tahun 2015 – 2020, konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar memiliki nilai lebih tinggi pada musim barat (0.61-0.65 mg/m 3 ) dan lebih rendah pada saat musim timur  (0.5-0.59  mg/m 3 ).  Pada  saat  kejadian  ENSO, konsentrasi klorofil-a tertinggi 0.75 mg/m 3 terjadi pada fase La Niña pada Januari 2017, sedangkan konsentrasi klorofil- a terendah 0.3 mg/m 3 terjadi pada fase El Niño kuat pada Oktober 2016. Tingginya konsentrasi klorofil-a pada musim barat  dan  fase La  Niña di  pesisir  timur  Kalimantan menunjukkan bahwa klorofil-a lebih dipengaruhi oleh curah hujan yang meningkatkan run-off sungai yang membawa nutrien ke laut. Analisis spektrum wavelet membuktikan adanya pengaruh musim dan ENSO terhadap konsentrasi klorofil-a di Selat Makassar.

## PERSANTUNAN
Peneliti berterima kasih kepada NASA Ocean Color (https://oceancolor.gsfc.nasa.gov)  untuk  data  klorofil-a dari satelit Aqua Modis serta Climate Prediction Center NOAA untuk data indeks Niño 3.4. Peneliti juga berterima kasih  kepada  Universitas  Padjadjaran,  Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi atas hibah Riset Keilmuan LPDP Indonesia tahun 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
Agung, A.,  Zainuri,  M.,  Wirasatriya, A.,  Maslukah,  L., Subardjo, P., Suryosaputro, A. A. D., & Handoyo, G. (2018). Analisis Sebaran Klorofil-a dan Suhu Permukaan Laut sebagai Fishing Ground Potensial (Ikan Pelagis Kecil)  di  Perairan  Kendal,  Jawa  Tengah.  Buletin Oseanografi Marina, 7(2), 67-74.
Allen, K., Corre M.D., Tjoa A., & Veldkam A. (2015). Soil Nitrogen-Cycling  Responses  to  Conversion  of Lowland Forests to Oil Palm and Rubber Plantations in Sumatra, Indonesia. Plos One, 10(7), 0133325.
Anugrah, N. N., Samad, W., & Berlianty, D. (2020). The Changes in Oceanographic Condition of Makassar Strait Related  with  El  Nino  Southern  Oscillation  (ENSO) Events of 2009 - 2019. IOP Conference Series.: Earth Environmental Science, 618 012017
Aryawati, R., & Thoha, H. (2011). Hubungan Kandungan Klorofil-a dan  Kelimpahan Fitoplankton di Perairan Berau Kalimantan Timur. Maspari Journal, 02, 89 - 94. Atmadipoera, A. S. & Widyastuti, P. (2014). A Numerical Modeling Study on Upwelling Mechanism in Southern Makassar Strait. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis, 6(2), 355-371.
Damar, A., Colijn, F., & Hesse, K. (2014). Effects of different nutrient loadings on planktonic primary production in embayments of Indonesia. Journal of Tropical Biology and Conservation, 11(1), 63-85.
Dewi,  D.  M.  P.  R.,  Fatmasari,  D.,  Kurniawan, A.,  & Munandar,  M. A.  (2018).  The  impact  of  ENSO  on
regional chlorophyll-a anomaly in the Arafura Sea. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 139(1), 1-7.
Dewi, Y. W., Wirasatriya, A., Sugianto, D. N., Helmi, M.,
Marwoto, J., & Maslukah, L. (2020). Effect of ENSO on the Variability Sea Surface Temperature (SST) in Java Sea. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 530(1), p.012007
Effendi,  R.,  Palloan,  P.,  &  Ihsan,  N.  (2012). Analisis konsentrasi klorofil-a di perairan sekitar Kota Makassar menggunakan data Satelit Topex/Poseidon. Jurnal Sains dan Pendidikan Fisika, 8(3).
EY. M. Habib, Nofrizal, & Mubarok. (2018). Pengaruh Sebaran  Klorofil-a Terhadap  Hasil  Tangkapan  Ikan Cakalang (Katsuwonus pelamis) Pada Pengoperasian Purse  Seine  Di  Perairan Aceh.  Berkala  Perikanan Terubuk, 46(1), 56-63.
Gaol, J. L., & Sadhatomo, B. (2017). Karakteristik dan variabilitas parameter - parameter oseanografi Laut Jawa hubungannya dnegan distribusi hasil tangkapan ikan. Jurnal Penelitian Perikanan Indonesia, 13(3), 201 - 211. Garini, B. N., Suprijanto, J., & Pratikto, I. (2021). Kandungan Klorofil-a dan Kelimpahan di Perairan Kendal, Jawa Tengah. Journal of Marine Research, 10(1), 102-108.
Horhoruw,  S.  M., Atmadipoera, A.  S.,  Purba,  M.,  & Purwadana, A. (2015). Struktur Arus dan Variasi Spasial Arlindo di Selat Makassar dari EWIN 2013. Jurnal Ilmu Kelautan, 20(2), 87-100.
Inaku,  D.  F.  (2015).  Analisis  Pola  Sebaran  dan Perkembangan Area Upwelling di Bagian Selatan Selat Makassar. Jurnal Ilmu Kelautan dan Perikanan, 25(2), 67-74.
Intansari,  G.,  Jumarang,  M.  I.,  & Apriyansyah.  (2018). Variabilitas  Klorofil-a dan  Suhu  Permukaan  Laut  di Perairan Selat Karimata. PRISMA, 6(1), 76 - 79.
Iskandar,  I.,  Wulan  Sari,  Q.,  Johan  Wahyudi, A.,  & Mardiansyah,  W.  (2022).  Vertical  Chlorophyll-a Concentration Profiles Observed on The Western Coast of  Northern  Sumatera  During  the  2017  Northeast Monsoon.  Science  and  Technology  Indonesia,  7(1), 36-44.
Joseph, D., & Kumar, V. S. (2021). Response of Ocean Surface Waves to the Co-Occurrence of Boreal Summer Intra-Seasonal  Oscillation  and  El  Nino  Southern Oscillation. Climate Dynamics, 57(3-4), 1155 - 1171.
Koeshendrajana, S., Rusastra, I. W., & Martosubroto, P. (2019). Potensi Sumber Daya Kelautan dan Perikanan (p.172). Jakarta: Amafrad Press
Kunarso,  Graharto,  S.  R.,  &  Wulandari,  S. Y.  (2022). Identifikasi  Variabilitas  Suhu  Permukaan  Laut  dan Klorofil-a serta Intensitas Upwelling di Selat Makassar. Buletin Oseanografi Marina, 11(2), 206-214.
Kurniawati,  F.  (2015).  Pendugaan  Zona  Potensi Penangkapan Ikan Pelagis Kecil Di Perairan Laut Jawa Pada  Musim  Barat  Dan  Musim  Timur  Dengan Menggunakan Citra Aqua Modis. Geo-Image, 4(2), 9-
19.
Lavigne, H., D'Ortenzio, F., Ribera D'Alcalà, M., Claustre, H., Sauzède, R., & Gacic, M. (2015). On the vertical distribution of the chlorophyll a concentration in the Mediterranean  Sea: A  basin-scale  and  seasonal approach. Biogeosciences, 12(16), 5021-5039.
Linus, Y., Salwiyah & Irawati, N. (2016). Status Kesuburan Perairan Berdasarkan Kandungan Klorofil-a di Perairan Bungkutoko Kota Kendari. Jurnal Manajemen Sumber Daya Perairan, 2(1), 101-111.
Mahlil, T., Inoue, T., Matsumoto, Y., Aoki, S., Kato, S., Yokota, K., Rasul, E., & Saga, M. (2018). Effect of nutrient inputs  on  water  quality  change  and  phytoplankton growth  in  atsumi  bay.  Journal  of  Engineering  and Technological Sciences, 50(4), 548-565.
McPhaden, M. J., Zebiak, S. E., & Glantz, M. H. (2006). ENSO  as  an  integrating  concept  in  Earth  Science. Science, 314(5806), 1740 - 1745.
Mikhail  &  Gracie.  (1981). Analysis  and Adjustment  of Survey  Measurement,  Van.  Nostrand  Reinhold Company Inc.
Nababan, B. (2016). Variabilitas Suhu Permukaan Laut dan Konsentrasi Klorofil-a di Perairan Teluk Jakarta dan Sekitarnya. Jurnal Ilmu Dan Teknologi Kelautan Tropis, 8(1), 385-402.
Nufus, H., Karina, S., & Agustina, S. (2017). Analisis Sebaran Klorofil-a dan Kualitas Air Di Krueng Raba Lhoknga, Aceh  Besar. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa Kelautan  dan Perikanan Unsyiah, 2(1), 58-65.
Parson RT, Takeshi M & Hargrave B. (2013). Biological Oceanography Processes (p. 317). Elsevier.
Prianto, Ulqodry, T. M., & Aryawati, R. (2013). Pola Sebaran Konsentrasi  Klorofil-a  di  Selat  Bangka  dengan Menggunakan  Citra Aqua-Modis.  Maspari  Journal, 5(1), 22-33.
Putra, T. W. L., & Kunarso, K. (2020). Distribusi Suhu, Salinitas  dan  Densitas  di  Lapisan  Homogen  dan Termoklin Perairan Selat Makassar. Indonesian Journal of Oceanography, 2(2), 84-94.
Rosdiana, A., Prartono, T., Atmadipoera, A. S., & Zuraida, R. (2017). Nutrient and chlorophyll - A distribution in Makassar  Upwelling  Region:  From  MAJAFLOX CRUISE  2015.  IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science, 54(1), 1755-1315.
Safruddin, Zainuddin, M., & Rani, C. (2014). Predicting potential fishing zones of large pelagic fish in Mamuju Regency Waters. Jurnal IPTEKS PSP, 1(2), 185-195. Sartimbul, A.,  Nakata,  H.,  Rohadi,  E.,  Yusuf,  B.,  & Kadarsima, H. P. (2010). Variation in Chlorophyll-a Concentration and The Impact on Sardinella Lemuru. Progress in Oceanography, 87, 168 - 174.
Setawan,  R. Y.,  &  Kawamura,  H.  (2011).  Summertime Phytoplankton Bloom in the South Sulawesi Sea. IEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observation and Remote Sensing, 4(1), 241 - 244.
Setiawan, R. Y., Setyobudi, E., Wirasatriya, A., Muttaqin,
A. S., & Maslukah, L. (2019). The Influence of Seasonal and Interannual Variability on Surface Chlorophyll-a off the Western Lesser Sunda Islands. IEEE Journal of Selected  Topics  in Applied  Earth  Observations  and Remote Sensing, 12(11), 4191-4197.
Silva, M. A. M., Souza, M. F. L., & Abreu, P. C. (2015). Spatial and temporal variation of dissolved inorganic nutrients,  and  chlorophyll-a  in  a  tropical  estuary  in northeastern  brazil:  Dynamics  of  nutrient  removal. Brazilian Journal of Oceanography, 63(1), 1-15.
Sprintall, J., A.L. Gordon, A. Koch-Larrouy, T. Lee, J.T. Potemra,  K.  Pujiana,  &  S.E.  Wijffels.  (2014).  The Indonesian seas and their role in the coupled ocean- climate  system.  Nature  Geoscience,  7,  487-492, doi:10.1038/NGE O2188.
Syafriani,  R.  & Apriadi,  T.  (2017).  Keanekaragaman Fitoplankton  di  Perairan  Estuari  Sei  Terusan  Kota Tanjungpinang.  Limnotek:  perairan  darat  tropis  di Indonesia, 24(2), 74-82.
Syahdan, M., Atmadipoera, A. S., Susilo, S. B., & Gaol, J. L. (2014).  Variability  of  Surface  Chlorophyll-a  in  The Makassar  Strait-Java  Sea,  Indonesia.  International Journal of Science, 14(2), 103-116.
Syahdan, M., Atmadipoera, A. S., Susilo, S. B., & Gaol, J. L. (2021). Spatial and temporal variability of satellite sea surface temperature in the Makassar Strait and the Java Sea. IOP Conference Series Earth and Environment, 944 012049.
Syamsuddin,  M.,  Sunarto,  S.,  &  Yuliadi,  L.  (2016). Environmental variability associated with Eastern Little Tuna [Eutynnus affinis (Cantor, 1849)] catches: a case for  the  north  Indramayu  waters,  Java  Sea.  Jurnal Teknologi, 78(4-2), 1-5.
Syamsuddin, M., Sunarto, & Yuliadi, L., (2018). Seasonal variations of oceanographic variables and Eastern Little Tuna  (Euthynnus  affinis)  catches  in  The  North Indramayu Waters Java Sea. IOP Conference Series: Earth And Environmental Science, 116(1), 1755-1315.
Syetiawan,  A.  (2015).  Penentuan  Zona  Potensi Penangkapan  Ikan  Berdasarkan  Sebaran  Klorofil-a. Jurnal Ilmiah Geomatika, 21(2), 131-136.
Torrence, C., & Compo, G. P. (1998). A Practical Guide to Wavelet  Analysis.  Bulletin  of  the  American Meteorological Society, 79(1), 61 - 78.
Uneputty, B. A. S., Tubalawony, S., & Noya, Y. A. (2022). Klorofil-a dan kaitannya terhadap Produktifitas Primer Perairan Laut Banda pada Fenomena La Nina. Nekton, 2(1), 57-65.
Wahyuni, M. (2020). Statistik Deskriptif Untuk Penelitian Oleh  Data  Manual  dan  SPSS  Versi  25. Yogyakarta: Bintang Pustaka Madani.
Wirasatriya, A., Setiawan, R. Y., & Subardjo, P. (2017). The Effect of ENSO on the Variability of Chlorophyll-a and Sea  Surface Temperature  in  the  Maluku  Sea.  IEEE Journal  of  Selected  Topics  in  Applied  Earth Observations and Remote Sensing, 10(12), 5513-5518.
Xu, T., Wei, Z., Li, S., Susanto, R. D., Radiarta, N., Yuan, C., Setiawan, A.,  Kuswardani, A.,  Agustiadi,  T.,  & Trenggono, M. (2021). Satellite-Observed Multi-Scale Variability of Sea Surface Clorophyll-a Concentration along  the  South  Coast  of  the  Sumatra-Java  Island.
Remote Sensing, 13, 2817.
Yogaswara, D. (2020). Distribusi dan  Siklus Nutrien di
Perairan Estuari serta Pengendaliannya. Oseana, 45(1), 28-39.
Zainuddin, M., Safruddin, S., Farhum, A., Budimawan, B., Hidayat, R., Selamat, M.B., Wiyono, E.S., Ridwan, M., Syamsuddin, M., & Ihsan, Y.N. (2023). Satellite-Based Ocean Color and Thermal Signatures Defining Habitat Hotspots and the Movement Pattern for Commercial Skipjack  Tuna  in  Indonesia  Fisheries  Management Area 713, Western Tropical Pacific. Remote Sensing, 15, 1268.