Ulfa Irmawati Primary Author Rudi Siap Bintoro Contributor Andri Purwandani Contributor mixed material bibliography Surabaya Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Universitas Hang Tuah 2002 monographic id Indonesia

Text

viii, 71 p. : ill. ; 29 cm. El Nino merupakan fenomena alam yang sangat menarik bagi para penelliti karena sulitnya memprediksi danakibat yang ditimbulkan secara global. Indeks-indeks El Nino yang sering diteliti adalah Southern Oscillation Index (SOI), Multivariate ENSO Index (MEI), indeks NINO 1.2, indeks NINO 3, indeks NINO 4 dan indeks NINO 3.4. Wilayah yang sering dijadikan tempat penelitian adalahdaerah Samudera Pasifik Tropis. Gejala global El Nino dapat diperkirakan kemunculannya dengan memperhatikan ulanngan anomali suhu permukaan laut di daerah Pasifik Tropis. Lokasi penelitian adalah perairan Indonesia Timur yang terletal antara 10° LU - 10° LS dan 115° BT - 140° BT khususnya laut Sulawesi, laut Banda dan laut Halmahera. Data primer yang digunakan adalah data suhu permukaan laut dari tahun 1950 sampai tahun 1993, sedangkan untuk data sekunder adalah data indeks-indeks EL Nino dari tahun 1950 sampai tahun 1993. Metode analisis yang digunakan adalah analisis korelasi sederhana antara indeks-indeks El Nino dengan suhu permukaan laut, untuk perhitungan koefisien korelasi menggunakan rummus sesuai dengan Chatfield (1984). Dari hasil penelitian didapatkan kesimpulan bahwa indeks-indeks El Nino terbaik yang digunakan untuk memprediksi suhu permukaan laut di laut Sulawesi dan laut Banda adalah Tekanan Darwin, untuk laut Halmahera adalah indeks NINO 4. Untuk penyimpangan waktu terbaik di laut Sulawesi dan Halmahera adalah 12 bulan kedepan, sedangkan untuk laut Banda penyimpangan waktu terbaik adalah 6 bulan kedepan. NONE Perpustakaan Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan Lantai 2 - Gedung Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Jalan Arief Rachman Hakim No. 150, Sukolilo, Surabaya 625.02.97 Ulf a S0203292010 Perpustakaan Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan-UHT 625.02.97 Ulf a 393 2014-12-22 09:10:07 2014-12-22 09:10:44 machine generated