Abstrak—Klorofil-a dan Padatan Tersuspensi (TSS) merupakan  parameter  fisik  kualitas  perairan.  Pigmen  klorofil-a memiliki daya serap yang tinggi pada gelombang tampak biru dan merah.  TSS  merupakan  zat  padatan  sedimentasi  dari  aliran sungai  yang  membawa  material-material  organik  maupun anorganik.  Kandungan  TSS  yang  tinggi  sangat  mengganggu proses  fotosintesis  pada  fitoplankton  yang  merupakan  produsen penghasil  zat  klorofil-a.  Sehingga  TSS  juga  mampu  menyerap gelombang  tampak.  Kemampuan  klorofil-a  dan  TSS  dalam menyerap gelombang tampak dapat di amati dengan menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh.  Pemanfaatan teknologi  ini  membutuhkan  algoritma  dalam  menentukan  nilai estimasi  konsentrasi  klorofil-a  dan  TSS.  Penelitian  ini menggunakan  citra  Terra  dan  Aqua  MODIS.  Penelitian  ini bertujuan untuk  memvalidasi hasil algoritma klorofil-a dan TSS yang  telah  ada  dalam  perangkat  lunak  SeaDAS  7.3.1.  Dari  hasil penelitian  ini  didapatkan  koreksi  atmosfer  terbaik  dalam pendugaan  klorofil-a  dan  TSS  yaitu  koreksi  atmosfer  MUMM. Dari hasil pemetaan klorofil-a dan TSS menghasilkan nilai NMAE sebesar  158,34%  dan  65,28%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa algoritma  empiris  ini  tidak  dapat  diterapkan  pada  Selat Makassar.  Sebaran  klorofil-a  terendah  sebesar  0,105  µg/l  dan tertinggi sebesar 0,783 µg/l pada citra Terra MODIS. Sedangkan sebaran TSS terendah 0,02 mg/l dan tertinggi 6,88 mg/l pada citra Terra MODIS. Citra Terra MODIS lebih baik dalam pendugaan klorofil-a  dan  TSS  dengan  menggunakan  algoritma  empiris  di SeaDAS 7.3.1 daripada menggunakan citra Aqua MODIS.
Kata Kunci—Algoritma, Klorofil-a, TSS, Validasi.

## I. PENDAHULUAN
ELAT Makassar merupakan salah satu bagian dari samudra dalam, dimana massa air laut bergerak dari Samudra Pasifik Utara ke Samudra Hindia. Pertukaran massa air dari Samudra Pasifik  menuju  Samudra  Hindia  melalui  Laut  Sulawesi,  Laut Flores dan Laut Jawa yang mempengaruhi tingkat produktivitas primer  di  perairan  Selat  Makassar  [1].  Produktivitas  primer ditunjukkan  dengan  adanya fitoplankton yang  dapat menghasilkan klorofil-a [2]. Konsentrasi klorofil-a merupakan parameter  kunci  dalam  pengujian  kualitas  air  [3].  Parameter fisik  lainnya  yaitu  padatan  tersuspensi  yang  biasa  dikenal
dengan  istilah Total  Suspended  Solid (TSS).  Nilai  sebaran klorofil-a  dan  TSS  di  perairan  dapat  diketahui  melalui pengukuran in situ dan ex situ . Pengukuran in situ yaitu dengan pengambilan  sampel  langsung  ke  lapangan.  Sedangkan pengukuran ex  situ yaitu  dengan  analisis  citra  menggunakan teknologi penginderaan jauh. Analisis citra untuk klorofil-a dan TSS  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak pengolah citra.
Dalam  melakukan  analisis  citra  untuk  estimasi  konsentrasi klorofil-a  dan  TSS  diperlukan  suatu  algoritma  yang  sesuai untuk perairan Selat Makassar. Estimasi parameter kualitas air (klorofil-a  dan  TSS)    dari  data  penginderaan  jauh  umumnya tergantung pada keakuratan koreksi atmosfer dan  model  yang menghubungkan  antara  data  reflektan  penginderaan  jauh dengan parameter kualitas air yang akan diekstrak [4]. Hal ini dikarenakan  perairan  Indonesia  memiliki  karakteristik  yang berbeda–beda  sehingga  tidak  semua  algoritma  dapat  sesuai untuk  analisis  konsentrasi  klorofil-a  dan  TSS.  Perumusan masalah  utama  dalam  penelitian  ini  yaitu  untuk  memvalidasi hasil algoritma  klorofil-a dan TSS dengan 3 koreksi atmosfer yang berbeda di perairan Selat Makassar serta pengaruh koreksi atmosfer yang sesuai terhadap algoritma klorofil-a dan TSS.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian di perairan Selat Makassar dengan dibatasi oleh koordinat 2 o 53’ 3,14” LU - 1 o 23’ 3,14” LS dan 116 o 53’ 39,15” BT - 122 o 13’ 20,95” BT. Selat ini berada diantara pulau Kalimantan  dan  Sulawesi  yang  menghubungkan  Samudra Pasifik  dengan  Samudra  Hindia.  Berikut  gambaran  lokasi penelitian ini.

## Validasi Algoritma Estimasi konsentrasi Klorofil-a dan Padatan Tersuspensi Menggunakan Citra Terra dan Aqua Modis dengan Data In situ

## (Studi Kasus: Perairan Selat Makassar)
Endang Prinina 1 , Lalu Muhamad Jaelani 1 , Salam Tarigan 2
1 Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : lmjaelani@geodesy.its.ac.id 2 Laboratorium Penginderaan Jauh, Pusat Penelitian Oceanografi, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia Jl. Pasir Putih No.1, Ancol Timur, Jakarta Utara 14430
S

## B. Data dan Peralatan
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu  citra satelit Terra  dan  Aqua  MODIS  level  1B  lokasi  perairan  Selat Makassar  serta  data  survei  lapangan  dari  Ekspedisi  Widya Nusantara (EWIN) 2013 yang dilakukan oleh Pusat Penelitian Oceanografi-LIPI.  Survei  lapangan  menggunakan  kapal  riset KR.  Baruna  Jaya  VIII.  Sedangkan  pengolahan  data  citra menggunakan perangkat lunak SeaDAS 7.3.1.

## C. Metode Penelitian
Citra  Terra  dan  Aqua  MODIS  yang  telah  diunduh  melalui website  [5]  tahap  pertama  dilakukan  proses  georeferensi.  Hal ini bertujuan menyesuaikan citra dengan keadaan sebenarnya di Bumi.  Citra  yang  telah  memiliki  koordinat  dipotong  sesuai dengan area yang akan diteliti.
Selanjutnya dilakukan koreksi atmosfer dengan menerapkan tiga  algoritma  koreksi  atmosfer  yaitu  GW  94,  GWI,  dan MUMM  yang  telah  tersedia  pada  perangkat  lunak  SeaDAS 7.3.1  dengan  tujuan  untuk  diaplikasikan  pada  pengamatan akurasi  warna  lautan  dalam  mendapatkan  kembali water leaving  radiance pada  tingkat  lautan  dari  total  radian  yang terekam pada atmosfer [6].
Citra  yang  telah  terkoreksi  atmosfer  diterapkan  algoritma klorofil-a dan TSS pada citra Terra dan Aqua MODIS. Dengan menggunakan persamaan di bawah ini.
𝑋 =   log 10 ( 𝑅𝑟𝑠(𝜆1) 𝑅𝑟𝑠(𝜆2) ) (1)
𝐶ℎ𝑙 − 𝑎 = 10 (𝑎0+𝑎1+(𝑎2.𝑋2)+(𝑎3.𝑋3)+(𝑎4.𝑋4)) (2)
Koefisien :
𝑅𝑟𝑠(𝜆 1 ) = Rrs pada kanal biru (488 nm)
𝑅𝑟𝑠(𝜆 2 ) = Rrs pada kanal hijau (531 nm) 𝑎 0 = 0,3272 𝑎 1 = -2,9940 𝑎 2 = 2,7218
𝑎 3 = -1,2259 𝑎 4 = -0,5683
Dalam  estimasi  konsentrasi  klorofil-a  menggunakan algoritma  OC4.  Sedangkan  dalam  mengestimasi  konsentrasi TSS  menggunakan  algoritma  TSM  Swim.  Adapun  algoritma TSS adalah sebagai berikut:
𝑇𝑆𝑀  ( 𝑚𝑔 𝐿 ) = 10 (𝑎0+𝑋∗(𝑎1+𝑋∗(𝑎2+𝑋∗𝑎3+𝑋∗(𝑎4+𝑋∗𝑎5))) (3) 𝑋 = log 10 ( 𝑛𝐿𝑤[1]+𝑛𝐿𝑤[2] 𝑛𝐿𝑤[4] ) (4) Keterangan :
nLw = Normal Water Leaving Radiance nLw [1] = nLw 412 nm nLw [2] = nLw 443 nm nLw [4] = nLw 488 nm 𝑎 0 = 0,490330 𝑎 1 = -2,712882 𝑎 2 = 3,412666
𝑎 3 = 8,336478 𝑎 4 = 12,111023 𝑎 5 = -5,961926
Dalam memvalidasi data hasil pengolahan citra dengan data in  situ menggunakan  uji  statistika  NMAE  dan  RMSE.  Data yang divalidasi dengan NMAE minimal bernilai ≤ 30%. Berikut ini persamaan NMAE dan RMSE.
𝑁𝑀𝐴𝐸 (%) = 1 𝑁 ∑ | 𝑥𝑒𝑠𝑡𝑖,𝑖−𝑥𝑚𝑒𝑎𝑠,𝑖 𝑥𝑚𝑒𝑎𝑠,𝑖 |100 𝑁 𝑖=1 (5)
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝑥𝑒𝑠𝑡𝑖,𝑖−𝑥𝑚𝑒𝑎𝑠,𝑖) 2 𝑁 𝑖=1 𝑁 (6)
Dimana 𝑥 𝑒𝑠𝑡𝑖,𝑖 dan 𝑥 𝑚𝑒𝑎𝑠,𝑖 adalah  nilai  estimasi  dan  nilai pengukuran. Sedangkan N adalah jumah data yang digunakan. Data  hasil  pengolahan  citra  didapatkan  dengan  mengekstrak nilai–nilai klorofil-a dan TSS pada masing–masing citra. Pada penelitian ini digunakan 15 stasiun pada citra Terra MODIS dan 4 stasiun pada citra Aqua MODIS untuk divalidasi dengan data in  situ .  Perbedaan  jumlah  stasiun  dalam  memvalidasi  dengan data in  situ dikarenakan  perbedaan  kondisi  citra  satelit  yang memiliki  awan  pekat  pada  citra  Aqua  MODIS  dibandingkan dengan citra Terra MODIS.
Koreksi  geometrik  dilakukan  dengan  meletakkan  10  titik GCP  sebagai  acuan  berdasarkan  peta  vektor  dengan  skala 1:1.000.000.  Koreksi  geometrik  memenuhi  toleransi  apabila didapatkan RMS Error yang nilainya ≤ 1 piksel.
Hasil dari penelitian ini yaitu peta sebaran klorofil-a dan TSS dengan 3 koreksi atmosfer yang berbeda, baik pada citra Terra maupun Aqua MODIS di perairan Selat Makassar. Pada tahap akhir penelitian ini yaitu peta sebaran konsentrasi klorofil-a dan TSS di Perairan Selat Makassar dengan koreksi atmosfer GW 94, GWI dan MUMM.
Gambar. 1.  Lokasi Penelitian [5]

## III. HASIL
A. Hasil Reprojection (Reproyeksi)
Proses reprojection dilakukan  dengan  memasukkan  sistem proyeksi, dalam hal ini sistem proyeksi yang digunakan adalah WGS  84  dengan  sistem  koordinat  geografis Lat/Lon .  Berikut adalah hasil reporjection citra MODIS (Gambar 2).

## B. Hasil Koreksi Geometrik
Citra satelit Terra dan Aqua MODIS dengan resolusi spasial 1  kilometer  dikoreksi  menggunakan  peta  vektor  Indonesia sebagai  acuan.  Hasil  koreksi  geometrik  pada  citra  Terra  dan Aqua MODIS adalah sebagai berikut:
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  hasil  RMS Error ≤  1 piksel, sehingga hasil koreksi geometrik yang telah dilakukan memenuhi batas toleransi.

## C. Validasi Nilai Estimasi dengan Data In situ
Proses validasi dalam penelitian ini menggunakan data in situ Selat Makassar. Terdapat 20 titik  data in situ yang digunakan untuk proses validasi. Tetapi hanya 15 stasiun yang digunakan pada citra Terra dan 4 stasiun pada citra Aqua MODIS. Proses validasi  ini  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  nilai klorofil-a  maupun  TSS  terhadap  data in  situ .  Dalam  hal  ini, hasil pengukuran data in situ dijadikan acuan. Adapun validasi dan  korelasi  masing–masing  algoritma  terhadap  data in  situ adalah sebagai berikut.

## D. Validasi Perhitungan Klorofil-a pada Citra Terra MODIS dengan Data In situ.
Nilai  klorofil-a  dengan  koreksi  atmosfer  GW  94  dan  GWI memiliki nilai yang saling berimpit. Sedangkan nilai klorofil-a dengan koreksi atmosfer MUMM yang seragam dengan GW 94 maupun  GWI  tetapi  berbeda  jauh  dengan  nilai  konsentrasi klorofil-a data in situ . Hubungan nilai estimasi dan data in situ klorofil-a dapat ditunjukkan dengan besarnya nilai RMSE dan NMAE.
Gambar. 2. (a) citra sebelum direproyeksi, (b) citra setelah direproyeksi
Tabel 1. Nilai RMS Error pada Citra MODIS Citra Akuisisi Citra RMS Error (Piksel) Terra 10 Juni 2013 0,16636 15 Juni 2013 0,02754 16 Juni 2013 0,03458 Aqua 11 Juni 2013 0,04786 15 Juni 2013 0,00296
Gambar.  3.  Grafik  Hubungan  3  Algoritma  Klorofil-a  terhadap  Data in  situ pada Citra Terra MODIS
Gambar. 4. Grafik Korelasi antara Klorofil-a GW94 dengan Data in situ pada citra Terra MODIS.
Gambar.  5.  Grafik  korelasi  antara  klorofil-a  GWI  dengan  Data in  situ pada citra Terra MODIS.
Berdasarkan  korelasi  tersebut  menunjukkan  bahwa  koreksi atmosfer  MUMM  lebih  baik  dalam  pendugaan  klorofil-a walaupun tidak memenuhi syarat minimum  NMAE.
E. Validasi Perhitungan Klorofil-a pada Citra Aqua MODIS dengan Data In situ.
Seperti  halnya  pada  citra  Terra  MODIS,  nilai  klorofil-a dengan koreksi atmosfer GW 94 dan GWI memiliki nilai yang saling  berimpit.  Sedangkan  nilai  klorofil-a  dengan  koreksi
atmosfer MUMM yang seragam dengan GW 94 maupun GWI tetapi  berbeda  jauh  dengan  nilai  klorofil-a  data in  situ . hubungan  nilai  estimasi  dan  data in  situ dapat  ditunjukkan dengan besarnya nilai RMSE dan NMAE berikut ini.
Berdasarkan  korelasi  tersebut  menunjukkan  bahwa  koreksi atmosfer  MUMM  lebih  baik  dalam  pendugaan  klorofil-a walaupun tidak memenuhi  syarat minimum dari NMAE. Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa koreksi atmosfer MUMM cocok  digunakan  dalam  mengestimasi  konsentrasi  klorofil-a pada perairan Selat Makassar.
Gambar. 6. Grafik Korelasi antara Klorofil-a MUMM dengan Data in situ pada citra Terra MODIS.
Gambar.  7.  Grafik  Hubungan  3  Algoritma  Klorofil-a  terhadap  Data In  situ pada Citra Aqua MODIS.
Gambar. 8. Grafik Korelasi antara Klorofil-a GW94 dengan Data In situ pada Citra Aqua MODIS.
Gambar. 9. Grafik Korelasi antara Klorofil-a GWI dengan Data In situ pada citra Aqua MODIS.
Gambar.  10.  Grafik  Korelasi  antara Klorofil-a  MUMM dengan  Data In  situ pada citra Aqua MODIS.

## F. Validasi Perhitungan TSS pada Citra Terra MODIS
dengan Data In situ.
Berdasarkan  grafik  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  TSS dengan 3 koreksi atmosfer GW94, GWI, dan MUMM memiliki nilai yang hampir sama. Tetapi berbeda jauh dengan nilai TSS data in  situ .  hal  ini  didukung  dengan  nilai  NMAE  antara estimasi TSS dengan data in situ .
Berdasarkan  nilai  NMAE  dan  RMSE  didapatkan  koreksi atmosfer  MUMM  lebih  baik  daripada  yang  lain  untuk mengestimasi TSS, tetapi tidak dapat direkomendasikan karena nilai NMAE tidak memenuhi syarat minimal NMAE.

## G. Validasi Perhitungan TSS pada Citra Aqua MODIS dengan Data In situ.
Berdasarkan  grafik  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  TSS dengan 3 koreksi atmosfer GW94, GWI, dan MUMM memiliki nilai yang hampir sama. Tetapi berbeda jauh dengan nilai TSS data in  situ .  Hal  ini  didukung  dengan  nilai  NMAE  antara estimasi TSS dengan data in situ . Serta validasi ini tidak dapat dijadikan  acuan  karena  hanya  menggunakan  4  stasiun  untuk memvalidasi dengan data in situ .
Gambar.  11.  Grafik  Hubungan 3  Algoritma  TSS  terhadap  Data in  situ pada Citra Terra Modis
Gambar. 12. Grafik Korelasi antara TSS GW 94 dengan Data In situ pada Citra Terra MODIS.
Gambar. 13. Grafik Korelasi antara TSS GWI dengan Data In situ pada Citra Terra MODIS.
Gambar. 14. Grafik korelasi antara TSS MUMM dengan Data in situ pada citra Terra MODIS.
Gambar.  15.  Grafik  Hubungan 3  Algoritma  TSS  terhadap  Data in  situ pada Citra Aqua MODIS.
Gambar. 16. Grafik Korelasi antara TSS GW94 dengan Data In situ pada Citra Aqua MODIS.
Berdasarkan  nilai  NMAE  dari  validasi  ini  menunjukkan bahwa  koreksi  atmosfer  MUMM  merupakan  koreksi  terbaik dalam mengestimasi TSS tetapi tidak dapat direkomendasikan karena nilai NMAE tidak memenuhi syarat minimal NMAE.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  koreksi  atmosfer terbaik  dalam  pendugaan  klorofil-a  dan  TSS  yaitu  koreksi atmosfer  MUMM.  Berdasarkan  hasil  pemetaan  klorofil-a  dan TSS dihasilkan nilai NMAE sebesar 158,34% untuk klorofil-a. Sedangkan  pemetaan  TSS  dihasilkan  nilai  NMAE  sebesar 65,26%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  empiris  pada perangkat lunak SeaDAS 7.3.1 tersebut tidak memenuhi syarat akurasi  minimal  untuk  diterapkan  pada  perairan  Selat Makassar.
Sebaran klorofil-a pada citra Terra MODIS dengan 3 koreksi atmosfer  yang  berbeda  memiliki  nilai  terendah  sebesar  0,105 µg/l dan tertinggi sebesar 0,783 µg/l. Serta klorofil-a pada citra Aqua MODIS memiliki nilai terendah 0,163 µg/l dan tertinggi 0,308  µg/l.  Sedangkan  sebaran  TSS  pada  citra  Terra  MODIS memiliki nilai terendah sebesar 0,02 mg/l dan tertinggi sebesar 6,88 mg/l. Begitu juga pada citra Aqua MODIS, sebaran nilai TSS terendah sebesar 0,05 mg/l dan tertinggi 0,25 mg/l.
UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan terima  kasih  kepada  Pusat Penelitian Oseanografi – LIPI yang telah memberikan bantuan data EWIN 2013 sebagai data in situ di penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Muswerry, "Kumpulan Hasil Penelitian Tahun 2013," Pusat Penelitian Oseanografi - LIPI, Jakarta, 2013.
[2]  R.  Effendi,  P.  Palloan and  N.  Ihsan, "Analisis  Konsentrasi  Klorofil-a  di Perairan Sekitar Kota Makassar Menggunakan Data Satelit
Topex/Poseidon," Jurnal  Sains  dan  Pendidikan  Fisika, pp.  279  -  285, 2012.
[3]  J. Zhu, J. Chen, B. Matsushita and T. fukushima, "Atmospheric Correction of ENVISAT / MERIS Data Over Case II Waters: the use of black pixel assumption in oxygen and water vapour absorption bands," International Journal of Remote Sensing, pp. 3713 - 3732, 2012.
[4]  L. M. Jaelani, B. Matsushita, w. Yang and T. fukushima, "An Improved Atmospheric  Correction  Algorithm  for  Applying  MERIS  Data  to  Very Turbid  Inland  Waters," International  Journal  of  Applied  Earth Observation and Geoinformation 39, pp. 128 -141, 2015.
[5]  L. A. Karondia, Validasi Algoritma Estimasi Total Suspended Solid dan Klorofil-a pada Citra Satelit Aqua Modis dan Terra Modis Dengan Data Insitu, Surabaya: Jurusan Teknik Geomatika, 2015.
[6]  A.  Ocean  Sciences  Divisions,  Processing  of  Oceansat-2  Ocean  Colour Monitor  Data  Using  SeaDAS,  Hyderabad:  Indian  Space  Research Organitation, 2012.
[7]  L.  M.  Jaelani,  F.  Setiawan  and  B.  Matsushita,  "Uji  Akurasi  Produk Reflektan  -  Permukaan  Landsat  Menggunakan  Data  In  Situ  di  Danau Kasumigaura, Jepang," Prosiding
Pertemuan Ilmiah Tahunan Masyarakat Ahli Penginderaan Jauh Indonesia , 2015.
Gambar. 17. Grafik Korelasi antara TSS GWI dengan Data In situ pada Citra Aqua MODIS.
Gambar.  18.  Grafik  Korelasi  antara  TSS  MUMM  dengan  Data in  situ pada citra Aqua MODIS.