Electronic Theses and Dissertation

Ketersediaan data Suhu Permukaan Laut (SPL) harian secara berkelanjutan sangat penting untuk memantau daerah penangkapan ikan potensial. Namun, tingginya tutupan awan di Perairan Utara Aceh sering kali menyebabkan kekosongan data satelit karena instrumen optik tidak dapat menembusnya, sehingga menghambat pemantauan dinamika oseanografi. Penelitian ini bertujuan untuk merekonstruksi dan menganalisis data SPL harian di Perairan Utara Aceh yang berguna dalam memetakan lokasi fishing ground berdasarkan metode DINEOF. Metode komputasi yang digunakan mencakup pengolahan citra satelit Aqua MODIS level 3 dengan resolusi 4 kilometer periode Januari 2020 hingga November 2025. Evaluasi akurasi dan presisi model dilakukan melalui simulasi kekosongan data buatan sebesar 10%, 30%, dan 50% dengan menguji variasi mode EOF-2, EOF-4, dan EOF-10 menggunakan metrik MAE dan RMSE. Hasil penelitian menunjukkan algoritma DINEOF terbukti andal dalam memulihkan pola spasial SPL harian. Mode EOF-4 ditetapkan sebagai parameter paling optimal dengan rata-rata RMSE sebesar 0,459°C, serta mampu mempertahankan kestabilan rekonstruksi pada kondisi tutupan awan ekstrem mencapai 50% RMSE 0,834°C. Identifikasi area potensial pada rentang suhu 28,0°C hingga 28,5°C memperlihatkan variabilitas spasial yang sangat fluktuatif. Luasan area potensial terluas ditemukan pada monsun timur laut Januari hingga Februari dengan puncaknya mencapai 24,54% pada Februari 2020. Area ini menyusut drastis menjadi 1,79% pada masa peralihan akibat pemanasan perairan. Namun, area potensial kembali terbentuk hingga 15,50% pada monsun barat daya Juni hingga Agustus yang terpusat di perairan antara daratan Aceh dan Pulau Weh. Implikasinya, rekonstruksi suhu permukaan laut berbasis DINEOF terbukti efektif untuk mendukung presisi pengelolaan perikanan dan penentuan lokasi operasi penangkapan bagi nelayan.

The continuous availability of daily Sea Surface Temperature (SST) data is essential for monitoring potential fishing areas. However, the high cloud cover in the North Aceh Waters frequently causes satellite data gaps because optical instruments cannot penetrate them, thus hindering the monitoring of oceanographic dynamics. This research aims to reconstruct and analyze daily SST data in the North Aceh Waters, which is useful for mapping fishing ground locations based on the DINEOF method. The computational method used involves processing Aqua MODIS level 3 satellite imagery with a 4-kilometer resolution from January 2020 to November 2025. Model accuracy and precision evaluations were conducted through artificial data gap simulations of 10%, 30%, and 50% by testing mode variations EOF-2, EOF-4, and EOF-10 using statistical metrics MAE and RMSE. The results showed that the DINEOF algorithm is highly reliable in recovering daily spatial SST patterns. Mode EOF-4 was determined as the most optimal computational parameter with an average RMSE of 0.459 °C, capable of maintaining reconstruction stability under extreme cloud cover conditions up to 50% RMSE 0.834°C. Identification of potential areas within the 28.0°C to 28.5°C temperature range revealed highly fluctuating spatial variability. The most extensive potential area was found during the northeast monsoon January to February, peaking at 24.54% in February 2020. This area shrank drastically to 1.79% during the transition period due to water heating. However, potential areas reformed up to 15.50% during the southwest monsoon June to August, concentrated in the waters between the Aceh mainland and Weh Island. The implication is that DINEOF-based sea surface temperature reconstruction is proven effective in supporting precision fisheries management and determining fishing operation locations for fishermen.