## ESTIMASI BATIMETRI DARI DATA SPOT 7
STUDI KASUS PERAIRAN GILI MATRA NUSA TENGGARA BARAT

## (BATHYMETRY ESTIMATION OF SPOT 7 CASE STUDY OF GILI MATRA WEST NUSA TENGGARA WATERS)
Kuncoro Teguh Setiawan 1,*) , Masita Dwi Mandini Manessa 2) , Gathot Winarso 1) , Nanin Anggraini 1) , Gigih Giarrastowo 1) , Wikanti Asriningrum 1) , Herianto 3) , Syamsu Rosid 4) dan A. Harsono Supardjo 4)
1) Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN
2) Departemen Geografi, Universitas Indonesia
3) Badan Informasi Geospasial
4) Departemen Fisika, Universitas Indonesia
*) E-mail: kunteguhs@gmail.com
Diterima 31 Agustus 2018; Direvisi 26 Desember 2018; Disetujui 3 Januari 2019

## ABSTRACT
Indonesia  is  an  archipelagic  state  consists  of  five  large  islands  and  thousands  of  small  islands surrounded  by  shallow  marine  waters.  For  this  reason,  complete  and  accurate  bathymetric information is needed. Large scale bathymetry data in Indonesian waters is still limited, including in the  shallow  sea  waters  of  Gili  Matra,  NTB  Province.  To  overcome  these  problems,  remote  sensing technology  is  used.  The  aim  of  the  study  was  to  analyze  the  effect  of  shallow  marine  habitat  base objects on estimating bathymetry from SPOT 7 satellite images. Many methods can be used to produce estimated  bathymetry  with  this  technology.  The  analysis  used  in  this  study  is  multiple  linear regression (MLR). The data used is SPOT 7 satellite imagery in the shallow sea waters of Gili Matra, West Nusa Tenggara Province. The estimation of bathymetry was carried out using  insitu depth data with two modifications.  The  first modification  did not  pay  attention  to the  basic  habitat  object  types and  the  second modification  paid  attention  to the  coral habitat,  seagrass,  macroalgae and  substrate objects. The results of this study provide the value of determination R 2 which increased from 72.1% to 78.6% and decreased the RMSE value from 3.3 meters to 2.9 meters.
Keywords: Bathymetry, Multiple Linier Regression, SPOT 7

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  yang  terdiri  dari  lima  pulau  besar  dan  ribuan  pulau  kecil yang  dikelilingi  perairan  laut  dangkal.  Untuk  itu  diperlukan  informasi  batimetri  yang  lengkap  dan akurat. Data batimetri skala besar  diperairan Indonesia keberadaannya masih terbatas termasuk di wilayah  perairan  laut  dangkal  Gili  Matra  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  (NTB),  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  digunakan  teknologi  penginderaan  jauh.  Tujuan  penelitian  adalah menganalisis  pengaruh  objek  habitat  dasar  perairan  laut  dangkal  terhadap  estimasi  batimetri  dari citra  satelit  SPOT  7.  Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  estimasi  batimetri dengan  teknologi  tersebut.  Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  regresi  linier berganda (MLR). Data yang di gunakan adalah citra satelit SPOT 7 di perairan laut dangkal Gili Matra Provinsi NTB. Estimasi batimetri dilakukan dengan menggunakan data kedalaman insitu dengan dua modifikasi.  Modifikasi  yang  pertama  tidak  memperhatikan  jenis  objek  habitat  dasar  dan  modifikasi kedua  memperhatikan  objek  habitat  dasar  karang,  lamun,  makroalga  dan  substrat.  Hasil  dari penelitian  ini  memberikan  nilai  determinasi  R 2 yang  meningkat  dari  72,1%  menjadi  78,6%  serta penurunan nilai RMSE dari 3,3 meter menjadi 2,9 meter.
Kata Kunci: Batimetri, Regresi Linier Berganda, SPOT 7

## 1 PENDAHULUAN
Teknologi  penginderaan  jauh sangat efektif  dan  efisien  dimanfaatkan  untuk menyusun  dan  merevisi  informasi sumber  daya  alam  sehingga  teknologi tersebut  berguna  untuk  mendukung perencanaan  dan  manajemen  sumber daya (Manessa et al ., 2016). Salah satu informasi sumber daya alam yang dapat dihasilkan  dari  teknologi  penginderaan jauh adalah batimetri. Batimetri merupakan  informasi  penting  yang berisi kedalaman perairan dan topografi bawah  laut.  Banyak  aspek  laut  baik perencanaan  spasial,  lingkungan  laut, budidaya  perairan  memerlukan  data batimetri  (Hell et  al ., 2012). Saat  ini, teknologi penginderaan jauh memberikan  peluang  bagi  pemetaan batimetri.  Pemetaan  batimetri  penting untuk  zona  pesisir  dan  peta  navigasi keselamatan  pelayaran.  Pengukuran batimetri secara konvensional di daerah dangkal  dan  bergelombang  seperti  di daerah terumbu sangat sulit dan mahal bahkan  terkadang  sangat  berbahaya (Kanno et  al .,  2011).  Oleh  karena  itu teknologi  penginderaan  jauh  sangat diharapkan dalam mendukung pemetaan  batimetri  khususnya  pada perairan dangkal.
Kedalaman  maksimum  yang  dapat dideteksi oleh citra satelit adalah fungsi dari  panjang  gelombang  dan  kecerahan perairan.  Pada  kondisi  air  jernih,  490 nm  saluran  spektral  dapat  mendeteksi hingga  kedalaman  30  meter.  Pada kondisi  air  yang  sama,  saluran  dengan spektrum  430-580  nm  dan  400  hingga 610  nm  mampu  mendeteksi  hingga  20 meter dan kedalaman 10 meter masing- masing.  Variasi  spektral  ini  per
kedalaman  adalah  dasar  dari  sistem penginderaan  jauh  untuk  mendeteksi objek  perairan  bawah  dan  batimetri (Manessa et  al .,  2016).  Informasi kedalaman  merupakan  salah  satu aspek  yang  sangat  penting  untuk kegiatan  manajemen  sumber  daya kelautan,  estimasi  batimetri  perairan laut dangkal.
Perkembangan pemanfaatan teknologi  penginderaan  jauh  untuk ekstraksi  batimetri  sudah  banyak dilakukan    baik  dari  data  citra  satelit yang berbeda maupun metode ekstraksi yang  berbeda.  Dengan  menggunakan data  Landsat  -    OLI  sudah  dilakukan beberapa  metode  ekstraksi  batimetri oleh Pacheco et al . (2015); Jagalingan et al . ( 2015) ; Vinayaraj et  al .  (2016);
Pushparaj  dan  Hegde  (2017)  menurut Manessa et  al .  (2016).  Metode  estimasi batimetri  dengan  menggunakan  data SPOT  6/7  juga  telah  dilakukan  oleh Arya et  al .  (2016),  dan  Manessa et  al .
(2016).  Metode  estimasi  batimetri dengan  menggunakan  data  Worldview telah  dilakukan pula oleh Kanno et  al . (2013);  Yuzugullu  dan  Aksoy  (2014); Eugenio et  al .  (2015);  Manessa et  al . (2016); Guzinski et al . (2016); Hernandez & Armstrong (2016).
Manessa et  al .  (2017)  melakukan pemetaan  batimetri  analisis  regresi linier berganda (MLR) dengan menggunakan  data  SPOT  6.  Peneltian ini  merupakan  pengembangan  yang telah  dilakukan  Manessa et  al .  (2017) dengan  memperhatikan  tutupan  dasar perairan  laut  dangkalnya  dalam  kelas karang, lamun, makroalga dan substrat.  Menurut  Budhiman et  al . (2013),  pengambilan training  sample
pada substrat dasar perairan yang tidak sama  dan  memiliki  nilai  radiansi  yang sangat berbeda.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  analisis  linier  regresi berganda  (MLR)  yang  dikembangkan Kanno et  al .  (2011)  dengan  melakukan modifikasi  penggunaan  data  insitu. Penggunaan  data  insitu  dilakukan dengan  memperhatikan  obyek  habitat dasar perairan dangkal yang dikelaskan dalam  karang,  lamun,  makroalga  dan substart  dasar.  Data  citra  satelit  yang digunakan  adalah  data  citra  SPOT  7 yang  dilengkapi  dengan  band  Biru, band  Hijau,  band  Merah  dan  band Inframerah dekat.
Pada  penelitian  ini  mengkaji  dan menganalisis pengaruh dari setiap objek habitat  dasar  perairan  laut  dangkal tersebut terhadap hasil ekstraksi informasi batimetri. Keempat objek yang digunakan  dalam  proses  pemodelan adalah  karang,  lamun,  makroalga,  dan substrat  dasar.  Tujuan  penelitian  ini adalah  menganalisis  pengaruh  objek habitat  dasar  perairan  laut  dangkal terhadap  model  estimasi  batimetri  dari citra  satelit  SPOT  7  serta  menentukan akurasi  yang  dihasilkan  dari  model tersebut.

## 2 METODOLOGI
2.1 Lokasi dan Data
Lokasi  penelitian  berada  pada daerah perairan laut dangkal Gili Matra meliputi  perairan  Gili  Trawangan,  Gili Meno  dan  Gili  Air  NTB  (Gambar  2-1). Penelitian  ini  dilakukan  di  lokasi tersebut karena  memiliki perairan yang
jernih  serta  memiliki  empat  objek habitat  dasar  perairan  laut  dangkal yang terdiri karang, lamun, makro alga, dan substrat. Kondisi tersebut merupakan dukungan terkait persyaratan  yang  harus  dipenuhi  bila akan
menggunakan teknologi penginderaan  jauh  serta  model  yang digunakan.  Selain  itu  lokasi  tersebut merupakan  daerah  konservasi  perairan nasional,  sehingga  berharap  penelitian dapat  dimanfaatkan  untuk  mendukung dalam  pengelolaan  kawasan  konservasi terutama  terkait  peta  batimetri  yang dihasilkan.
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  citra  satelit SPOT 7 dengan resolusi spasial 6 meter multispektral.  Waktu  perekaman  citra adalah  28  Juni  2018  pukul  10:12:49 Waktu  Indonesia  Bagian  Tengah.  SPOT 7  merupakan  satelit  yang  diluncurkan oleh SPOT Image. Citra SPOT 7 memiliki empat  band  spektral  yang  meliputi Biru,  Hijau,  Merah,  dan  Inframerah- dekat.
Selain  itu  digunakan  data  survei hidrografi  di  Perairan  Gili  Matra Provinsi NTB. Data tersebut dikumpulkan  pada  saat    survei lapangan  yang  dilaksanakan  pada tanggal   22 – 28 Juni 2018 dengan cara mengukur  menggunakan single  beam echosounder dan  sistem  penentu  posisi global Differential  Global  Positioning System (DGPS).  Studi  ini  mengkaji pengaruh objek dasar perairan terhadap ekstraksi batimetri dengan menggunakan    metode  regresi  linier berganda  di  Kepulauan  Gili  Matra, Lombok Nusa Tenggara Barat.
2.2

## Metode
Penelitian ini
dilaksanakan melalui  beberapa  tahapan  pemrosesan data  yaitu  koreksi  pasang  surut, prapengolahan  citra  dan  ekstraksi batimetri.

## Koreksi Pasang Surut
Data  kedalaman  yang  diukur  dari survei  hidrografi  dipengaruhi  oleh kondisi pasang surut.
Koreksi kedalaman diukur dari rata-rata permukaan  laut  (MSL).  Data  pasang surut  di  peroleh  dari  pengukuran lapangan serta data dari stasiun pasang surut.

## Prapengolahan Citra
Pengolahan awal citra satelit meliputi koreksi radiometrik dan atmosferik.  Proses  pengolahan  awal dilakukan dalam rangka untuk mendapatkan data citra standar sebelum proses pengolahan lanjutan.

## Estimasi Batimetri
Metode
estimasi batimetri dilakukan  menggunakan  citra  satelit SPOT  7.  Estimasi  batimetri  merupakan tahapan  proses  penurunan  informasi kedalaman laut dari citra penginderaan jauh dengan memanfaatkan setiap nilai piksel  citra  yang  merupakan  pantulan dari masing-masing panjang gelombang visible  dari  citra  SPOT  7.  Estimasi batimetri  menggunakan  model Satellite
Derived Bathimetry (SDB) dengan analisis regesi linier berganda
dikembangkan dari Kanno et al . (2011). Proses
pengolahan
dilakukan menggunakan perangkat lunak
pengolahan  yang  dijalankan  dengan script  yang  ditulis  pada  perangkat lunak  pemrograman  R32  yang  di kembangkan oleh Manessa et al .(2016). Proses perhitungan batimetri dengan  analisis  regresi  linier  berganda (MLR)  menggunakan  data  SPOT  7 dengan  modifikasi  penggunaan  data lapangan.  Modifikasi  pertama  adalah dengan  menggunakan  semua  data kedalaman insitu tanpa memperhatikan objek  habitat  dasarnya.  Modifikasi
kedua  menggunakan  data  kedalaman insitu  yang  dipisahkan  menurut  jenis ojek  habitat  dasarnya  yang  terdiri  dari karang, lamun, makroalga dan substrat. Kedua modifikasi tersebut
dilakukan  dalam  rangka  mencari  nilai akurasi  terbaik  dari  metode  yang digunakan.  Berdasarkan  pemantauan saat  survei  lapangan  kondisi  perairan laut  dangkal  di  Gili  Terawangan,  Gili Meno,  Gili  Air,  selain memiliki  perairan jernih  juga  memiliki  habitat  dasar  dari keempat objek yang diinginkan.
Dalam  konsep  estimasi  batimetri laut  dangkal  dengan  citra  satelit, terdapat  tiga  komponen  pokok  yaitu: kondisi  atmosfir,  reflektansi  tutupan dasar dan  skater kolom  air  (Gambar  2- 2).  Konsep  inilah  yang  menjadi  dasar untuk  mengkaji  pengaruh  reflektansi tutupan  dasar  yang  merupakan  salah satu faktor yang mempengaruhi estimasi batimetri.
Komponen  reflektansi  permukaan dasar laut merupakan komponen utama yang  digunakan  sebagai  nilai  dalam menghasilkan kedalaman laut, sedangkan  tiga  komponen  lainnya sebagai  komponen  residu  atau noise yang  perlu  dihilangkan  atau  dicari nilainya untuk mengkoreksi nilai spektral  dari  citra  yang  diterima  oleh sensor  satelit.  Refleksi  dari  semua komponen  tersebut  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
L(λ) = {V+(B -V) exp(-kh)} TE+S+A  ............. (1)
L(λ) : Spectral  radiance dari  panjang gelombang sinar tampak V : Nilai scattering air  ( in  water scattering ) B : Nilai  reflektan  dasar  laut  ( Bottom reflectan ) k : Nilai koefisien atenuasi h : Nilai  kedalaman  insitu  ( Insitu depth ) T : Nilai  transmisi  pada  atmosfer  dan permukaan air E : Nilai transmisi kebawah ( downwelling irradiance atmosphere )
S : Nilai  Pantulan  permukaan  air ( Surface reflection ) A : Nilai hamburan Atmosferik ( Atmosphere Scatering )
Gambar 2-2: Konsep Estimasi Batimetri (Kanno et al ., 2011)
Kanno et  al .  (2011)  memasukkan nilai saluran NIR ( Near Infra Red ) dalam modelnya.  Hal  ini  dipertimbangkan sebagai  nilai  untuk  mengkoreksi  nilai piksel  pada  saluran  Biru,  Hijau  dan Merah  karena  pada  saluran  NIR dianggap  seluruhnya  terabsorbsi  oleh air sehingga nilai saluran NIR digunakan  sebagai  pengganti  nilai piksel  pada  perairan  laut  dalam  yang dianggap  seluruhnya  sebagai noise . Kemudian dirumuskan sebagai berikut:
L∞(λ) =VTE+S+A= α0 + α1L(λNR) …….. (2)
L(λ)= (B -V)exp(- kh) TE+ α0+α1L(λNR) ..  (3)
L∞(λ) : Spectral radiance dari panjang  gelombang NIR α0 : Nilai konstanta pada saluran tampak α1L(λNR) : Nilai konstanta pada saluran NIR Ketika rumus persamaan 2
disubstitusikan ke dalam rumus persamaan  1  dan  dimasukan  ke  dalam nilai  kuantitas  X  maka  dirumuskan sebagai berikut:
X(λ) = log{L(λ) − α0 − α1L(λNR)} = −kh + log{(B− V )TE} …………………………………………. ... (4)
X = (1X 1 ...X M )
K=(0k 1 ...k M )
C=(1log{(B 1 – V 1 )T 1 E 1 }...log{(B M − V M )T M E M )
X = -hk + C ................................................ (5)
Pada  metode  Lyzenga  nilai  estimasi kedalaman dirumuskan sebagai berikut:
h =X β ………………………………….. .. (6) dengan β  memiliki  dimensi  M+1  dan  M adalah  jumlah  band  yang  digunakan dan memenuhi kondisi sebagai berikut:
k β = -1 C β = 0
Hasil  batimetri  dari  setiap  piksel reflektansi citra SPOT 7 di perairan laut dangkal  dengan  menggunakan  model regresi  linier  berganda  adalah  sebagai berikut:
h = β0 + β blue .X blue + β green .X green + β red .X red ……………………………………….….. (7)
h :  hasil nilai kedalaman perhitungan model β0 :  Offset β blue :  koefiesen untuk band Biru β green :  koefiesen untuk band Hijau β red :  koefiesen untuk band Merah X blue :  nilai  spektral  refelektansi dari band Biru citra SPOT 7 X green :  nilai  spektral  refelektansi dari  band  Hijau  citra SPOT 7 X red :  nilai  spektral  refelektansi dari  band  merah  citra SPOT 7 Proses perhitungan nilai
kedalaman h dilakukan dengan menggunakan  30%  data  kedalaman insitu  yang  dipilih  secara  acak  dengan model  dinamis  sebanyak  100  kali pengulangan  yang  dilakukan  dengan menggunakan script  software R32  yang dikembangkan  oleh  Manessa et  al . (2016).

## Uji Akurasi
Akurasi model diperhitungkan
berdasarkan  koefisien  determinasi  (R 2 ) dan  RMSE  ( Root  Mean  Square  Error ). Proses  perhitungan  dilakukan  melalui validasi  silang  secara  acak  dengan menggunakan  70%  data  kedalaman insitu  dengan  100  kali  pengulangan. Semua  proses  perhitungan  dilakukan dengan
software R32
yang dikembangkan  oleh  Manessa et  al . (2016).  Persamaan  yang  digunakan untuk  menghitung  determinasi  R 2 dan RMSE adalah sebagai berikut:
R 2 = 1 − ∑ (ℎ 𝑖 − ℎ̂ 𝑖 ) 2 𝑖 ∑ (ℎ 𝑖 − ℎ̅) 2 𝑖 ⁄ … . (8)
RMSE = (∑ (ℎ 𝑖 − ℎ̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 ⁄ ) 0.5 ……… (9)
h  :  adalah kedalaman insitu ℎ̂ : adalah kedalaman hasil ekstraksi citra SPOT 7
ℎ̅ : adalah mean dari
kedalaman insitu
n  : adalah jumlah data input
Proses  validasi  selanjutnya  adalah menentukan pemenuhan
standar ketelitian  berdasarkan  IHO  S44  (IHO, 2008). Data batimetri hasil model linier berganda dianalisis dengan menggunakan  data  lapangan  dan dihitung  orde  ketelitian  berdasarkan standar  IHO-S44  yang  terdiri  dari  orde spesial,  orde  1A/1B,  dan  orde  2. Kriteria  yang  digunakan  adalah  nilai total  ketidakpastian  vertikal  (TVU).  Ada dua  macam  kesalahan  yang  dapat mempengaruhi ketidakpastian kedalaman,  yaitu  kesalahan  yang bergantung  pada  kedalaman  dan  yang tidak  bergantung  pada  kedalaman. Persamaan  10  berikut,  digunakan untuk  menghitung  TVU  maksimum. Adapun  p arameter  “a”  dan  “b”  pada masing-masing  ordo  diberikan  dalam Tabel 2-1.
TVU = ± √𝑎 2 + (𝑏 𝑥 𝑑) 2 ....................  (10)
a  :  koefisien ketidakpastian yang tidak bergantung dengan kedalaman b :  koefisien ketidakpastian yang bergantung pada kedalaman d  :  kedalaman
Pembagian  orde  merupakan  bagian dari  pengelompokan  tingkat  akurasi yang dibangun dalam rangka pemanfaatan  untuk  peta  hidrografi. Orde spesial dikhususkan untuk penentuan  arah  pelayaran  hingga penentuan dermaga. Untuk orde 1A/1B dan  orde  2  mempunyai  akurasi  yang lebih rendah dari orde spesial.

## 3     HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan batimetri dari modifikasi pertama dengan menggunakan  semua  data  kedalaman lapangan secara langsung tanpa melakukan  pemisahan  objek  habitat dasarnya.  Hasil  perhitungan  algoritma MLR yang diproses
dengan menggunakan software R32  dengan script yang dikembangkan oleh Manessa et al . (2016) mendapatkan nilai koefisen untuk nilai band 1, band 2 dan band 3 serta  konstanta  masing-masing  adalah 23.65245,  -25.4205,  1.166488,  dan  - 1.81045,  sehingga  persamaan  MLR yang  digunakan  untuk  menentukan batimetri dari citra SPOT 7 adalah
h  =  23,65245  X1 – 25,4205  X2  + 1,166488 X3 – 1,81045
h :  nilai batimetri dari metode MLR
X1 :  nilai refelektansi band Biru citra
SPOT 7
X2 :  nilai  refelektansi  band  Hijau citra SPOT 7 X3 :  nilai  refelektansi  band  Merah citra SPOT 7 TABEL 2-1: NILAI MAKSIMUM TVU
DENGAN TINGKAT KEPERCAYAAN 95% (Sumber: IHO, 2008)
Ordo a b Ordo Spesial 0,250 0,0075 Ordo 1A 0,500 0,0130 Ordo 1B 0,500 0,0130 Ordo 2 1,000 0,0230
Hasil pengolahan  penentuan batimetri  dengan  modifikasi  pertama yang  dilakukan  secara  menyeluruh dengan  penggunaan  data  kedalaman insitu sebanyak 3254 data
menghasilkan      R 2 dan  nilai  RMSE sebesar  72,1%  dan  3,3  meter  (Gambar 3-1). Nilai R 2 72,1% menjelaskan bahwa nilai  batimetri  yang  dihasilkan  dari pemodelan  mempunyai  keterwakilan pada  model  tersebut  sebesar  72,1%. RMSE  menjelaskan  masih  adanya kesalahan vertikal dari hasil pemodelan batimetri    sebesar 3,3 meter.
Hasil ketelitian berdasarkan standar IHO S44
yang dibuat berdasarkan interval kedalaman terlihat bahwa  yang  masuk  dalam  orde  spesial terbesar terdapat pada interval kedalaman  kurang  dari  10,1  sampai dengan  15    meter  dengan  memiliki
akurasi  1,6  meter.  Pada  model  ini akurasi  batimetri  yang  dihasilkan cukup  baik  terjadi  pada  interval kedalaman  antara  10  meter  hingga  15 meter.
Dari  Tabel  3-1,  hasil  ketelitian berdasarkan  standar  IHO  S44  dapat dijelaskan bahwa, dengan menggunakan  data  lapangan  sebanyak 3254  buah  data  yang  terbagi  dalam  7 interval  kedalaman  menghasilkan  nilai akurasi  yang berbeda-beda.  Pada kedalaman  kurang  dari  1  meter memiliki  ketelitian  1,9  meter  dengan rincian  data  kedalaman  yang  diperoleh sebanyak 395 data dan terdiri dari 10 % masuk  pada  ketelitian  orde  spesial;  10 % masuk pada ketelitian orde 1a/1b; 21 % masuk pada ketelitian orde 2 serta 59
% exclude .
Gambar 3-1: Distribusi hasil batimetri modifikasi pertama

## TABEL 3-1: HASIL KETELITIAN MODIFIKASI PERTAMA (TVU, IHO S44)
DATA KEDALAMA N (meter) Total Jumlah Data (3254) Orde Exclud e (%) Ketelitia n (meter) Spesial (%) 1A/1B (%) 2 (%) < 1 395 10 10 21 59 1.9 1 - 2 565 11 6 20 63 2.2 2.1 - 5 909 9 6 16 69 2.5 5.1 - 10 600 4 6 14 76 2.6 10.1 - 15 402 13 12 20 55 1.6 15.1 - 20 244 4 2 6 88 3.4 > 20 139 0 0 0 100 9.5
Pada kedalaman 1 sampai dengan 2 meter  memiliki  ketelitian  2,2  meter dengan  rincian  data  kedalaman  yang diperoleh sebanyak 565 data dan terdiri dari  11  %  masuk  pada  ketelitian  orde spesial; 6 % masuk pada ketelitian orde 1a/1b; 20 % masuk pada ketelitian orde 2 serta 63 % exclude .
Pada kedalaman 2,1 meter hingga 5 meter  memiliki  ketelitian    2,5  meter dengan  rincian  data  kedalaman  yang diperoleh sebanyak 909 data dan terdiri dari  9  %  masuk  pada  ketelitian  orde spesial; 6 % masuk pada ketelitian orde 1a/1b; 16 % masuk pada ketelitian orde 2 serta 69 % exclude .
Pada  kedalaman  5,1  meter  hingga 10  meter  memiliki  ketelitian  2,6  meter dengan  rincian  data  kedalaman  yang diperoleh sebanyak 600 data dan terdiri dari  4  %  masuk  pada  ketelitian  orde spesial; 6 % masuk pada ketelitian orde 1a/1b; 14 % masuk pada ketelitian orde 2 serta 76 % exclude.
Pada  kedalaman  10,1  meter  hingga 15  meter  memiliki  ketelitian    1,6  meter dengan  rincian  data  kedalaman  yang diperoleh sebanyak 402 data dan terdiri dari  13  %  masuk  pada  ketelitian  orde spesial;  12  %  masuk  pada  ketelitian orde 1a/1b; 20 % masuk pada ketelitian orde 2 serta 55 % exclude .
Pada  kedalaman  15,1  meter  hingga 20  meter  memiliki  ketelitian  3,4  meter dengan  rincian  data  kedalaman  yang diperoleh sebanyak 244 data dan terdiri dari  4  %  masuk  pada  ketelitian  orde spesial; 2 % masuk pada ketelitian orde 1a/1b; 6 % masuk pada ketelitian orde 2 serta 88 % exclude .
Pada kedalaman lebih dari 20 meter memiliki  ketelitian  9,5  meter  dengan rincian  data  kedalaman  yang  diperoleh sebanyak 139 data dan semua ketelitian  100% exclude tidak ada yang masuk  dalam  orde  special,  orde  1A/1B maupun orde 2 (Gambar 3-2).
Perhitungan  penentuan  batimetri modifikasi  kedua  yang  menggunakan data kedalaman
insitu
dengan memperhatikan
pemisahan
objek habitat  dasar,  yaitu  karang,  lamun,
makrolaga  dan  substrat.  Perhitungan pertama dilakukan dengan menggunakan  data  kedalaman  insitu yang  objek  dasarnya  adalah  karang. Pada  objek  karang  tersebut  model regresi  linier  berganda  yang  digunakan berhasil  mendapatkan  nilai  koefisen untuk  masing-masing  nilai  band  1, band  2  dan  band  3  serta  konstanta berturut-turut  adalah 25,98088;  -
27,0049; 0,680573 dan -2,87402
sehingga persamaan
MLR yang digunakan untuk menentukan batimetri dari  citra  SPOT  7  untuk  objek  karang adalah sebagai berikut:
h  =  25,98088  X1 – 27,0049  X2  +
0,680573 X3 – 2,87402
Perhitungan  kedua  dilakukan penggunaan  data  kedalaman  insitu yang  objek  dasarnya  adalah  lamun. Pada objek lamun dengan model regresi linier berganda yang digunakan berhasil mendapatkan  nilai  koefisen  untuk  nilai band  1,  band  2  dan  band  3  serta konstanta masing-masing adalah 0,115803;  2,307965;  -1,86274  dan 0,123422  sehingga  persamaan  MLR yang  digunakan  untuk  menentukan batimetri  dari  citra  SPOT  7  adalah sebagai berikut:
h  =  0,115803  X1  +2,307965  X2  - 1,86274 X3 + 0,123422
Perhitungan selanjutnya dilakukan  penggunaan  data  kedalaman insitu  yang  objek  dasarnya  adalah substrat.  Pada  objek  substrat  dengan model  regresi  linier  berganda  yang digunakan  berhasil  mendapatkan  nilai koefisen untuk nilai band 1, band 2 dan band  3  serta  konstanta  masing-masing adalah  11,86864;  -11,9228;  -0,68281 dan  -2,93844 sehingga persamaan MLR yang  digunakan  untuk  menentukan batimetri  dari  citra  SPOT  7  adalah sebagia berikut:
h  =  11,86864  X1 – 11,9228  X2 –
0,68281 X3 – 2,93844

## Gambar 3-2: Distribusi hasil ketelitian TVU modifikasi pertama
Hasil pengolahan penentuan batimetri dengan modifikasi kedua yang menggunakan  data  kedalaman  insitu sebanyak
3254 yang
dengan memperhatikan pemisahan objek habitat  dasar,  yaitu  karang,  lamun, makrolaga  dan  substrat  menghasilkan determinasi  R 2 dan  nilai  RMSE  yang dihasilkan adalah 78,6% dan 2,9 meter (Gambar  3-3).  Nilai  R 2 dan  RMSE tersebut  merupakan  hasil  gabungan nilai  dari  masing-masing  persamaan kedalaman dari setiap objek dasarnya.
Dari  Tabel  3-2  Hasil  ketelitian berdasarkan  standar  IHO  S44  dapat dijelaskan bahwa dengan menggunakan data lapangan sebanyak 3254 data yang terbagi  dalam  7  interval  kedalaman
menghasilkan nilai akurasi yang berbeda-beda.  Pada  kedalaman  kurang dari  1  meter  memiliki  ketelitian  1,3 meter  dengan  rincian  data  kedalaman yang diperoleh sebanyak  395 data dan terdiri dari 26 % masuk pada ketelitian orde  spesial;  21  %  masuk  pada ketelitian orde 1a/1b; 22 % masuk pada ketelitian orde 2 serta 31% exclude .
Pada kedalaman 1 sampai dengan 2  meter  memiliki  ketelitian  1,7  meter dengan  rincian  data  kedalaman  yang diperoleh sebanyak 565 data dan terdiri dari  24%  masuk  pada  ketelitian  orde spesial; 15% masuk pada ketelitian orde 1a/1b; 23% masuk pada ketelitian orde 2 serta 38% exclude .
Gambar 3-3. Distribusi Hasil Batimetri Modifikasi Kedua

## TABEL 3-2: HASIL KETELITIAN MODIFIKASI KEDUA (TVU, IHO S44)
DATA KEDALAMA N (meter) Total Jumlah Data (3254) Orde Exclude (%) Ketelitian (meter) Spesial (%) 1A/1B (%) 2 (%) < 1 395 26 21 22 31 1.3 1 - 2 565 24 15 23 38 1.7 2.1 - 5 909 20 11 18 51 2.1 5.1 - 10 600 5 6 15 75 2.6 10.1 - 15 402 14 12 20 54 1.8 15.1 - 20 244 4 2 6 88 3.4 > 20 139 0 0 0 100 9.5
Pada kedalaman 2,1 meter hingga 5 meter  memiliki  ketelitian    2,1  meter dengan  rincian  data  kedalaman  yang diperoleh sebanyak 909 data dan terdiri dari  20%  masuk  pada  ketelitian  orde spesial;  11  %  masuk  pada  ketelitian orde 1a/1b; 18% masuk pada ketelitian orde  2  serta  51  % exclude Pada kedalaman  5,1  meter  hingga  10  meter memiliki  ketelitian  2,6  meter  dengan rincian  data  kedalaman  yang  diperoleh sebanyak  600  data  dan  terdiri  dari  5% masuk  pada  ketelitian  orde  spesial;  6% masuk pada ketelitian orde 1a/1b; 15% masuk pada ketelitian orde 2 serta 75% exclude.  Pada  kedalaman  10,1  meter hingga 15 meter memiliki ketelitian  1,8 meter  dengan  rincian  data  kedalaman yang  diperoleh  sebanyak  402  data  dan terdiri  dari  14%  masuk  pada  ketelitian orde spesial; 12% masuk pada ketelitian orde 1a/1b; 20% masuk pada ketelitian orde 2 serta 54% exclude.
Pada  kedalaman  15,1  meter  hingga 20  meter  memiliki  ketelitian  3,4  meter dengan  rincian  data  kedalaman  yang diperoleh sebanyak 244 data dan terdiri dari  4%  masuk  pada  ketelitian  orde spesial;  2%  masuk  pada  ketelitian  orde 1a/1b; 6% masuk pada ketelitian orde 2 serta 88% exclude .
Pada kedalaman lebih dari 20 meter
memiliki  ketelitian  9,5  meter  dengan rincian  data  kedalaman  yang  diperoleh sebanyak 139 data dan semua ketelitian  100% exclude tidak ada yang masuk  dalam  orde  special,  orde  1A/1B maupun orde 2 (Gambar 3-4).
Hasil ketelitian berdasarkan interval kedalaman terlihat bahwa yang masuk  dalam  orde  spesial  terbesar terdapat  pada  interval  kedalaman kurang  dari  1  meter  tetapi  memiliki akurasi 1,3 meter.
Hasil dari kedua modifikasi penggunaan  data  lapangan  tersebut menunjukkan
bahwa melakukan
pemisahan  data  lapangan  dengan memperhatikan
objek dasarnya menghasilkan nilai determinasi R 2 yang meningkat  dari  72,1%  menjadi  78,6% dan  nilai  RMSE  mengalami  penurunan dari 3,3 meter menadi  2,9 meter.
Selain  itu  hasil  ketelitian  TVU  juga mengalami  peningkatan  di  setiap  orde nya khususnya pada orde spesial dari 7 %  menjadi  13  %,  untuk  nilai exclude mengalami  penurunan  sebesar  dari  72 %  menjadi  63  %  (Gambar  3-5).  Untuk ketelitian  disetiap  interval  juga  secara dominan  terjadi  penurunan  tingkat kesalahan  antara  yang  menggunakan semua  data  dan  yang  memperhatikan substrat dasar.
Gambar 3-4. Distribusi Hasil Ketelitian TVU Modifikasi Kedua
Gambar 3-5: Perbandingan hasil TVU antara modifikasi pertama dan modifikasi kedua
Penurunan  nilai  kesalahan  terjadi di  interval  kedalaman  kurang  dari  5 meter. (Gambar 3-6)
Oleh karena itu model MLR dengan penggunaan  data  kedalaman  insitu yang  memperhatikan  objek  dasar perairan laut dangkal
sangat berpengaruh terhadap perhitungan batimetri yang dihasilkan. Bila
dibandingkan
dengan penelitian
sebelumnya  oleh  Manessa et  al .  (2017) dengan model MLR yang juga dilakukan di  perairan  Gili  trawangan  Gili  Meno dan  Gili  Air  menghasilkan  nilai determinasi  R 2 sebesar  0,45.  Hasil penelitian  tersebut  menggunakan  data citra  SPOT  6  tahun  2013  dengan  tidak melakukan modifikasi penggunaan data lapangan  yang memperhatikan  tutupan dasar perairan laut dangkal. Arya et al .
(2016)  dengan  data  SPOT  7  di  Perairan
Teluk Belangbelang Kabupaten Mamuju Sulawesi  Barat  dengan  menggunakan model Kanno STR dan TNP memberikan hasil  yang  terbaik  dengan  akurasi  0,25 m.  Mohamed et  al .  (2017)  dengan  data SPOT  6  menggunakan  model  Lyzenga generalized linear model (GLM)
menghasilkan akurasi hingga 0,35 m.
Penentuan perhitungan nilai
batimetri  dari  analisis  MLR  yang dikembangkan  Kanno et  al .  (2011) menunjukkan bahwa salah satu faktornya dipengaruhi oleh nilai reflektansi  dari    objek  yang  berada didasar  laut  seperti  karang,  lamun, makroalga  dan  substrat.  Namun  dalam merumuskan  penentuan  nilai  batimteri tersebut  dilakukan  penyederhanaan model dengan
mengasumsikan
penyeragaman objek dasarnya.

## Gambar 3-6: Perbandingan hasil kesalahan setiap interval kedalaman modifikasi pertama dan modifikasi kedua
Modifikasi kedua dengan
melakukan  pemisahan  keempat  objek dasar  tersebut  meningkatkan  nilai  R 2 hasil  batimetri  dan  menurunkan  nilai RMSE.
Peningkatan  nilai  determinasi  dan penurunan  nilai  RMSE  yang  terjadi belum  terlihat  signifikan.  Hal  ini  dapat dikarenakan  ada  faktor  lain  yang berpengaruh terhadap estimasi batimetri  perairan  laut  dangkal  yaitu dari skater kolom air.

## 4    KESIMPULAN
Data  SPOT  7  memiliki  potensi  sangat baik  untuk  dimanfaatkan  dalam  etimasi bathimetri di wilayah perairan laut dangkal Gili Matra. Pemanfaatan model MLR yang dimodifikasi  dengan  teknik  pemisahan berdasarkan tutupan objek dasarnya
(lamun, karang, makroalgam, dan substrat) dapat  meningkatkan  koefisien  R 2 dari 72,1%  menjadi  78,6%  dan  menurunkan RMSE dari 3,3 meter menjadi 2,9 meter.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  terimakasih atas  dukungan  yang  diberikan  oleh Kemenristekdikti melalui program Insentif  Riset  Sistem  Inovasi  Nasional (Insinas)  Tahun  2018  serta  Pusat Pemanfaatan
Penginderaan
Jauh LAPAN.  Penulis  juga  mengucapkan terimakasih  kepada  Dr.  Indah  Prasasti
yang telah membimbing dalam penulisan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Arya  A.,  Winarso  G.,  &  Santoso  AI. (2016). Ekstraksi Kedalaman Laut  Menggunakan  Data  SPOT  7 di  Teluk  Belangbelang  Mamuju (Accuracy  Assesment  of  Satellite Derived Bathymetry using Lyzenga Method and it’s
Modification using SPOT 7 Data at the  Belangbelang  Bay  Waters Mamuju) .  J  Ilm  Geomatika  22:9 – 19.
Budhiman.
S., Winarso. G.
Asriningrum.W. (2013). Pengaruh Pengambilan  Training  Sample Substrat  Dasar  Berbeda  pada Koreksi  Kolom  Air  Menggunakan Data  Penginderaan  Jauh .  Jurnal Penginderaan Jauh Vol.10. No. 2
Desember: 83-92. LAPAN. Indonesia.
Eugenio  F.,  Marcello  J.,  &  Martin  J. (2015), High  Resolution  Maps  of
Bathymetry  and Benthic Habitats in  Shallow-Water  Environments Using Multispectral
Remote
Sensing  Imagery. IEEE  Trans Geosci  Remote  Sens  53:3539 – 3549. doi: 10.1109/ TGRS.2014.2377300.
Guzinski  R.,  Spondylis  E.,  &  Michalis
M.  (2016), Exploring the Utility of Bathymetry  Maps  Derived  With Multispectral Satellite
Observations  in  the  Field  of Underwater  Archaeology .  Open Archaeol 2:243 – 263. doi:
10.1515/opar-2016-0018.
Hell.  B.,  Broman.  B.,  Jakobsson.  L., Jakobsson. M., Magnusson. A., & Wiberg.  P.  (2012). The  Use  of Bathymetric  Data  in  Society  and Science:  A  review  from  the  Baltic Sea . AMBIO 41:138 – 150
Hernandez  W.,  Armstrong  R.  (2016).
Deriving Bathymetry from Multispectral Remote Sensing Data .  J  Mar  Sci  Eng  4:8.  doi: 10.3390/jmse4010008. IHO (2008). IHO Standards for Hydrographic Surveys 5th Edition ,  Special  Publication  No. 44, Monaco.
Jagalingam.  P.,  Akshaya.  B.  J.,  & Hedge.  A.  V.  2016. Bathymetry Mapping Using Landsat 8 Satellite Imagery .   Procedia  Engineering 116 (2015) 560 – 566.
Kanno,  A.,  Y.  Koibuchi,  &  M.  Isobe.
(2011). Shallow Water Bathymetry  From  Multispectral
Satellite  Images:  Extensions  Of Lyzenga’s  Method  For  Improving Accuracy .  Coastal  Engineering journal,  Vol.  53,  No.  4  (2011) 431 – 450, Japan.
Kanno  A.,  Tanaka  Y.,  Kurosawa  A., Sekine  M.  (2013), Generalized Lyzenga’s  Predictor  of  Shallow Water  Depth  for  Multispectral Satellite  Imagery .  Mar  Geod 36:365 – 376. doi: 10.1080/01490419.2013.83997
Manessa MDM., Kanno A., & Sekine M.
(2016). Lyzenga  Multispectral Bathymetry Formula for Indonesian  Shallow  Coral  Reef: Evaluation and Proposed Generalized Coefficient. In: Bostater  CH,  Neyt  X,  Nichol  C, Aldred  O  (eds)  Proc .  Remote Sensing  of  the  Ocean,  Sea  Ice,
Coastal Waters, and Large Water Regions  2016.  SPIE,  Edinburgh, UK, 99990O.
Manessa  MDM.,  Haidar.  M.,  &  Hartuti. M.  (2017). Determination  of  The Best Methodology For Bathymetry Mapping Using Spot 6 Imagery: A Study Of 12 Empirical Algorithms . International  Journal  of  Remote Sensing  and  Earth  Sciences Vol.14 No. 2 December 2017: 127 – 136. LAPAN. Indonesia.
Mohamed H., Abdelazim Negm, & Salah
M. (2017). Assessment of Proposed Approaches for
Bathymetry  Calculations  Using Multispectral  Satellite  Images  in Shallow  Coastal/Lake  Areas:  a Comparison  of  Five  Models .  Arab J  Geosci  10:1 – 17.  doi:  10.
1007/s12517-016-28031.
Pacheco  A.,  Horta  J.,  Loureiro  C.,  &
Ferreira  (2015). Retrieval  of Nearshore Bathymetry From Landsat  8  Images:  A  Tool  for
Coastal  Monitoring  in  Shallow Waters. Remote  Sens  Environ 159:102 – 116.  doi:  10.1016/j.rse.
2014.12.004.
Pushparaj  J.  &  Hegde  AV.  (2017). Estimation  of  Bathymetry  Along the  Coast  of  Mangaluru  using Landsat-8  Imagery .  Int  J  Ocean Clim Syst 8:71 – 83. doi: 10.1177/17593 131166.
Vinayaraj P., Raghavan V., & Masumoto
S. (2016). Satellite-Derived Bathymetry using Adaptive Geographically Weighted Regression  Model .  Mar  Geod 39:458 – 478. doi:
10.1080/01490419.2016.12452
Yuzugullu  O.  &  Aksoy  A.  (2014). Generation of the Bathymetry of a Eutrophic  Shallow  Lake  Using
WorldView-2 Imagery . J. Hydroinformatics 16:50. doi: 10.2166/ hydro.2013.133.