JGISE  Vol. 3 No. 2 (2020), pp. 161 - 167     |     https://doi.org/10.22146/jgise.59572

## JGISE
Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Uji Performa Citra Worldview 3 dan Sentinel 2A untuk Pemetaan Kedalaman Laut Dangkal

## (Studi Kasus di Kepulauan Karimunjawa, Jawa Tengah)
Image Performance Test on Worldview 3 and Sentinel 2A for Mapping Shallow Water Depth (Case Study in Karimunjawa Islands, Central Java)
Luhur Moekti Prayogo 1 , Abdul Basith 2
1 Magister Teknik Geomatika Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia 2 Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Penulis Korespondensi: Abdul Basith | Email: abd_basith@ugm.ac.id
Diterima (Received): 07/09/2020     Direvisi (Revised): 13/11/2020    Diterima untuk Publikasi (Accepted): 14/11/2020

## ABSTRAK
Satellite-Derived Bathymetry  (SDB)  merupakan  salah  satu  teknik  dalam  penginderaan  jauh  untuk  penyediaan  data  kedalaman perairan  dangkal  menggunakan  citra  satelit.  Pada  citra,  kisaran  panjang  gelombang  450  hingga  580  nm  memiliki  kemampuan menembus  perairan  dengan  cukup  baik  dibandingkan  dengan  panjang  gelombang  yang  lain.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  pengaruh  resolusi  spasial  dalam  estimasi  kedalaman  khususnya  dengan  algoritma  Stumpf  menggunakan  panjang gelombang tampak. Studi ini dilakukan menggunakan citra Worldview 3 dan Sentinel 2A di Kepulauan Karimunjawa, Jawa Tengah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model kedalaman terbaik pada citra Worldview 3 dan Sentinel 2A yaitu  dengan nilai y=0,8847x + 0,2204 dan R 2 sebesar 0,7135 dan y=0,858x + 0,3123 dan R 2 sebesar 0,6974. Panjang gelombang tampak dengan band ratio  Hijau-Biru  pada  citra  Worldview  3  dan  Sentinel  2A  menghasilkan  kedalaman  terbaik  pada  rentang  kedalaman  0-5  m  yang ditunjukkan dengan nilai RMSE sebesar 1,526 dan 1,558 m. Dari penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa citra satelit resolusi tinggi menghasilkan nilai RMSE yang cenderung lebih kecil dibandingkan dengan citra resolusi sedang.
Kata Kunci: SDB, Stumpf,  Band Ratio, Pemetaan, Karimunjawa

## ABSTRACT
Satellite-Derived Bathymetry (SDB) is a remote sensing technique for providing shallow water depth using satellite imagery. The wavelength  range  of 450  to 580  nm  has  a  reasonably  good water  capability  than  other  wavelengths  in  the  image.  This  study  aims  to determine the effect of spatial resolution in-depth estimation, especially with the Stumpf algorithm using visible wavelengths. This study was conducted using Worldview 3 and Sentinel 2A imagery in the Karimunjawa Islands, Central Java. The results of this study indicate that the best depth model is the Worldview 3 and Sentinel 2A imagery with a value y = 0,8847x + 0,2204 and R2=0,7135 and y = 0,858x + 0,3123 and R2=0,6974. The visible wavelength with the Green-Blue band ratio on the Worldview 3 and Sentinel 2A imagery produces the best depth in the 0-5 m depth range as indicated by the RMSE values of 1,526 1,558 m. From this research, it can be concluded that high- resolution satellite images produce RMSE values, which tend to be smaller than medium resolution images.
Keywords: SDB, Stumpf, Band Ratio, Mapping, Karimunjawa
© Author(s) 2020.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## Pendahuluan
Keberadaan  data  batimetri  merupakan  salah  satu aspek yang sangat penting dalam pengelolaan lingkungan laut  (Nuha  dkk,  2019).  Pusat  Hidrografi  dan  Oseanografi
TNI  Angkatan  Laut  (Pushidrosal)  merupakan  lembaga yang  mempunyai  kewenangan  dalam  pengadaan  data hidrografi  termasuk  didalamnya  Batimetri.  Lembaga  ini bertanggungjawab  dalam  penyediaan  data  dan  informasi hidro-oseanografi  untuk  berbagai  kepentingan  (Pusat
Hidrografi  dan  Oseanografi  Angkatan  Laut,  2016).  Pada umumnya,  perolehan  data  batimetri  dilakukan  dengan menggunakan metode konvensional dan terestris. Namun kedua  metode  tersebut  membutuhkan  waktu  yang  relatif lama,  biaya  yang  cukup  mahal,  terbatas  pada  beberapa area yang tidak dapat  dijangkau  kapal survei dan khusus pada metode konvensional terbatas pada kedalaman < 25 m (Arya dkk, 2016; Nuha dkk, 2019). Oleh karena itu perlu adanya  alternatif  baru  dalam  pengadaan  data  kedalaman perairan.
Dewasa  ini,  perkembangan  teknologi  terjadi  dalam berbagai  bidang,  salah  satunya  penginderaan  jauh. Perkembangan  ini  ditandai  dengan  ketersediaan  citra resolusi  tinggi  seperti  citra  Worldview  3  dengan  resolusi 31  cm  pada  band  pankromatik  dan  1,24  m  pada  band multispektral (Digital Globe, 2014). Tidak hanya itu, citra dengan  resolusi  sedang  open source  (gratis)  juga  banyak tersedia  salah  satunya  citra  Sentinel  2A  dengan  resolusi spasial 10 m (Satellite Imaging Corporation, 2017). Kedua tipe  ini  memiliki  kelebihan  diantaranya  revisit time  yang cukup tinggi dan kanal spektral yang cukup lengkap yang dapat  digunakan  dalam  berbagai  keperluan  seperti analisis  biomassa  dan  pemetaan  sumberdaya  (Santosa, 2016; Bakara, 2014).
Selain  memiliki  resolusi  spasial  yang  berbeda,  kedua citra ini memiliki band tampak yaitu Merah, Hijau dan Biru. Setiap  band  memiliki  panjang  gelombang  yang  berbeda dimana  kombinasi  dari  band  tersebut  dapat  digunakan dalam  berbagai  analisis.  Berdasarkan  informasi  dari Satellite  Imaging  Corporation  (2020) citra  Worldview  3 band  tampak  memiliki  panjang  gelombang  diantaranya Merah: 630 - 690 nm, Hijau: 510 - 580 nm dan Biru: 450 - 510  nm.  Sedangkan  pada  citra  Sentinel  2A,  band  tampak multispektral  memiliki  panjang  gelombang  yaitu  Merah 665  nm,  Hijau:  560  nm  dan  Biru:  490  nm  (Satellite Imaging  Corporation,  2017).  Menurut  Wicaksono  (2015) penggunaan  band  tampak  khususnya  dengan  band  ratio Hijau-Biru  memiliki  kemampuan  dalam  menembus perairan  dengan  cukup  baik  dibandingkan  dengan  band yang  lain.  Tidak  hanya  itu,  Wicaksono  (2015) juga mengatakan bahwa salah satu kelebihan penggunaan band ratio  yaitu  dapat  mereduksi  tutupan  dasar  perairan  yang heterogen  pada  analisis  Satellite-Derived  Bathymetry (SDB).
Satellite-Derived  Bathymetry  (SDB)  merupakan  teknik dalam bidang penginderaan jauh yang memanfaatkan data citra  satelit  untuk  perolehan  informasi  kedalaman perairan (Nuha, 2019). Terdapat dua metode dalam teknik SDB,  yaitu  Analitis  dan  Empiris  (Lyzenga,  1978;  Gao, 2009).  Metode  Analitis  merupakan  perolehan  informasi kedalaman  yang  menggunakan  prinsip  penetrasi  cahaya dalam  air  dan  membutuhkan  sifat  optis  air  seperti koefisien absorpsi, koefisien atenuasi, koefisien hamburan dan  reflektansi  dasar  (Nuha  dkk,  2019).  Selanjutnya, metode  Empiris  dengan  prinsip  menghubungkan  nilai spektral  citra  dengan  kedalaman  terukur  (Syaiful  dkk, 2019).  Metode  ini  lebih  mudah  dan  praktis  dalam praktiknya  dikarenakan  tidak  memperhatikan  bagaimana gelombang elektromagnetik yang dipancarkan dari satelit
merambat  dalam  air  (Gao,  2009).  Salah  satu  algoritma derivasi  kedalaman  pada  metode  Empiris  yang  masih cukup  jarang  untuk  dikaji  adalah  Algoritma  Stumpf (Stumpf dkk, 2003).
Stumpf  merupakan  algoritma  SDB  yang  menggunakan band ratio dalam operasinya (Stumpf dkk, 2003). Menurut Irwanto  (2018),  penggunaan  band  ratio  dapat  melihat hubungan  antara  kedalaman  dengan  tingkat  penyerapan setiap band. Hal ini dapat diartikan bahwa jika kedalaman perairan  terus  bertambah,  band  dengan  tingkat penyerapan  tinggi  akan  terus  berkurang.  Hal  ini dibuktikan  dengan  penelitian  Wicaksono  (2015) yang dilakukan  di  perairan  Kemujan,  Jawa  Tengah  untuk menguji  band  ratio  dan  band  tunggal  menggunakan  citra resolusi  tinggi  Worldview  2  dengan  metode  Log- Transformed (Empiris). Penelitian tersebut  menghasilkan bahwa  band  ratio  mampu  mereduksi  tutupan  dasar  yang heterogen dibandingkan dengan band tunggal.  Kemudian penelitian  Pajrin  (2018)  menggunakan  algoritma  Jupp (Empiris)  pada  citra  Sentinel  2A  yang  menghasilkan overall  accuracy  sebesar  81.11%  dengan  total  nilai kedalaman  overestimate  sebesar  84%  dan  underestimate sebesar  16%.  Selanjutnya  penelitian  Bobsaid  dan  Jaelani (2017)  menggunakan  dua  citra  yaitu  citra  Landsat  8  dan Sentinel 2A menggunakan metode Empiris. Pada Landsat 8 menghasilkan  Normalized  Mean  Absolute  Error  (NMAE) sebesar  25,777%,  sedangkan  pada  citra  Sentinel  2A menghasilkan NMAE 26,887%.
Dari  penelitian  diatas  dapat  diketahui  bahwa keberadaan citra resolusi tinggi dan sedang menjadi kajian cukup menarik untuk pengadaan data kedalaman perairan dangkal.  Band  tampak  yang  dimiliki  setiap  citra  akan menggambarkan  performa  dalam  estimasi  kedalaman yang  kemungkinan  resolusi  spasial  citra  akan mempengaruhi hasil estimasi.  Oleh karena itu, tujuan dari penelitian  ini  adalah  membandingkan  citra  Worldview  3 dan  Sentinel  2A  dalam  estimasi  kedalaman  perairan dangkal  di  Kepulauan  Karimunjawa,  Jawa  Tengah.  Lokasi ini  dipilih  karena  memiliki  kondisi  perairan  dangkal dengan pertimbangan keterbatasan gelombang elektromagnetik dalam menembus perairan.

## Bahan dan Lokasi Penelitian
Bab  ini  menjelaskan  mengenai  bahan  dan  lokasi penelitian.
a. Bahan Penelitian
Citra  pertama  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  citra  resolusi  tinggi  (Worldview  3)  dengan  band Merah,  Hijau,  Biru  dan  Near  Infrared  (NIR)  yang  sudah terkoreksi  radiometrik.  Koreksi  ini  dilakukan  oleh  pihak Digital Globe  dengan  algoritma  DigitalGlobe's Atmospheric Compensation (ACOMP) (Digital Globe, 2016). Citra kedua yaitu  Sentinel  2A  yang  merupakan  citra  resolusi  sedang (United  States  Geological  Survey,  2015).  Citra  ini  belum terkoreksi  radiometrik  sehingga  perlu  dilakukan  koreksi radiometrik terlebih dahulu sebelum dilakukan pemrosesan.
Perbandingan  kedua  citra  dalam  penelitian  ini  juga mempertimbangkan  waktu  akuisisi  citra  yang  bertujuan agar kondisi obyek yang diamati tidak berbeda jauh antara citra satu dengan yang lain. Kedua citra ini memiliki waktu akuisisi  yang  sama  yaitu  pada  bulan  Februari  2018. Kemudian pengukuran data kedalaman in-situ menggunakan  Single  Beam  Echosounder  (SBES)  Bathy- 2010  SyQwest  yang  dilakukan  pada  20-23  Maret  2019. Kemudian  untuk  penentuan  posisi  menggunakan  Global Positioning  System  (GPS)  Geodetik  yang  dipasang  pada kapal  survei.  Sedangkan  perolehan  data  pasang  surut dilakukan dengan alat Tide Master pada waktu yang sama dengan pengambilan data kedalaman.
b. Lokasi Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Kepulauan Karimunjawa  tepatnya  di  sekitar  pelabuhan  pada  bulan Maret  2019.  Pemilihan  lokasi  berdasarkan  pertimbangan kondisi perairan yang dangkal karena keterbatasan sensor citra  satelit  dalam  menembus  objek  perairan  (Nuha  dkk, 2019).  Berikut  adalah  lokasi  penelitian  yang  bersumber dari  citra  basemap  ( https://earthexplorer.usgs.gov/ )  di wilayah sekitar Pelabuhan Karimunjawa:
Gambar 2.1. Lokasi penelitian di sekitar pelabuhan Karimunjawa dengan citra Google Earth. Kotak kuning merupakan area penelitian

## Metodologi
Bab  ini  menjelaskan  mengenai  metodologi  penelitian dalam penelitian ini.
a. Koreksi Sunglint (Kilatan Matahari)
Koreksi  Sunglint bertujuan  untuk  menghilangkan  efek kilap matahari yang timbul akibat sudut datang sinar yang sama  dengan  sudut  pantulannya  sehingga  menimbulkan bercak  putih  pada  obyek  perairan  (Hochberg  dkk,  2003; Hedley dkk, 2005). Syaiful dkk (2019) menyatakan bahwa koreksi  ini  bertujuan  untuk  menghilangkan  efek gelombang  perairan.  Hochberg  dkk  (2003);  Hedley  dkk
(2005) telah menyempurnakan algoritma koreksi Sunglint sebagai berikut:
𝑅 ′ 𝑖 = 𝑅𝑖 − 𝑏𝑖 (𝑅𝑁𝐼𝑅 − 𝑀𝑖𝑛 𝑁𝐼𝑅) … … … . (1)
Dimana  R’i  adalah  nilai  kanal  i  setelah  direduksi,  Ri merupakan  nilai  kanal  i  awal,  bi  besarnya  kemiringan regresi dan RNIR adalah nilai kanal serta Min NIR adalah nilai minimal kanal NIR.
b. Metode Stumpf
Estimasi kedalaman dalan penelitian ini menggunakan metode  Stumpf  (Stumpf  dkk,    2003).  Prinsip  dari  metode ini  yaitu  menggunakan  ratio  dua  band  dimana  jika  rasio meningkat  maka  hasil  estimasi  kedalaman  juga  akan meningkat. Jika kedalaman terus bertambah, band dengan tingkat penyerapan tinggi akan terus berkurang (Irwanto, 2018).  Persamaan  dari  metode  Stumpf  adalah  sebagai berikut:
𝑍 = 𝑚 1 ( ln(𝑛𝑅 𝑤 (𝜆 𝑖 )) ln (𝑛𝑅 𝑤 (𝜆 𝑗 )) ) − 𝑚 0 … … … … … (2)
Dimana  Z  merupakan  kedalaman  yang  dicari,  m 1 adalah  Koefisien  kalibrasi,  R w (λ ij )  adalah  Reflektansi perpanjangan  gelombang,  ln  adalah  Konstanta,  dan  m 0 adalah Koreksi kedalaman (0).
c. Analisis Regresi Teknik SDB dengan metode Empiris yaitu menghubungkan  nilai  spektral  citra  dengan  kedalaman terukur  (Syaiful  dkk,  2019).  Untuk  memperoleh  nilai kedalaman  dari  setiap  nilai  reflektansi,  maka  digunakan persamaan  Regresi  Linear  Sederhana.  Hal  tersebut bertujuan  untuk  melihat  tingkat  korelasi  antara  nilai spektral  dengan  kedalaman  yang  diketahui.  Berikut Persamaan Regresi Linear Sederhana (3):

## 𝑌 = 𝑎𝑋 + 𝑏 … … … … (3)
Dimana  a  adalah  nilai  slope,  b  adalah  nilai  intercept, dan X merupakan ratio reflektan band (Syaiful dkk, 2019).
d. Uji Akurasi
Persamaan  yang  digunakan  dalam  uji  akurasi  Root Mean  Square  Error  (RMSE)  adalah  sebagai  berikut (Walpole, 1968; Manessa dkk, 2017):
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝐴𝑡 − 𝐹𝑡) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 … … … . . (4)
Dimana  Ft  adalah  kedalaman  terukur  hasil  survei dengan SBES, At adalah nilai estimasi kedalaman dari nilai piksel citra, dan n adalah jumlah titik kedalaman terukur.

## Hasil dan Pembahasan
Bab  ini  menjelaskan  mengenai  hasil  dan  pembahasan yang dibagi menjadi  tiga  bagian  yaitu  preprocessing  citra, pemrosesan  data  kedalaman  dan  pasang  surut,  serta pemrosesan  citra  yang  meliputi  analisis  regresi  dan  uji akurasi.
a. Preprocessing Citra
Pertama  yang  perlu  dilakukan  adalah  persiapan  data yang digunakan. Citra Sentinel 2A diunduh melalui laman resmi https://earthexplorer.usgs.gov/ . Kemudian dilakukan  proses  penggabungan  band  dalam  satu  data. Selanjutnya  melakukan  pemotongan  citra  (cropping) sesuai  area  penelitian  yaitu  sekitar  pelabuhan Karimunjawa. Tahap selanjutnya yaitu koreksi
radiometrik  pada  citra  Sentinel  2A  yang  bertujuan  untuk memperbaiki nilai piksel dan meminimalkan distorsi dari efek atmosfer. Efek ini menyebabkan nilai pantulan sensor tidak  mencerminkan  obyek  di  lapangan  kerena  faktor hamburan maupun serapan (Danoedoro, 2012). Citra hasil unduhan  memiliki  nilai  Digital  Number  (DN)  yang  besar sehingga tidak mencerminkan kondisi aslinya.  Koreksi ini menggunakan  persamaan  L λ =M L Q cal +A L dengan menggunakan  nilai  reflektan  minimum  dan  maksimum (Akbari,  2016).  Selanjutnya  pada  citra  Worldview  3 dilakukan  koreksi  Sunglint.  Koreksi  ini  dilakukan  untuk meminimalkan  efek  kilap  matahari  yang  terjadi  di perairan  (Syaiful  dkk,  2019).  Koreksi  ini  menggunakan band  ratio  Merah,  Hijau,  Biru  dengan  band  NIR  dimana nilai hasil regresi diaplikasikan pada setiap band. Berikut merupakan grafik linear koreksi Sunglint pada band Merah, Hijau, Biru dengan band NIR:
Gambar 4.1 Koreksi Sunglint citra Worldview 3 pada band Merah, Hijau dan Biru
b. Pemrosesan Data Kedalaman dan Pasang Surut
Data  kedalaman  diukur  dengan  menggunakan  SBES Bathy-2010  SyQwest  pada  pada  20-23  Maret  2019. Sedangkan  data  pasang  surut  diukur  dengan  alat  Tide Master yang bertujuan untuk koreksi agar data kedalaman terbebas  dari  pengaruh  pasang  surut.  Posisi  pemeruman
menggunakan  Global  Navigation  Satellite  System  (GNSS) metode  absolut  dengan  tipe  geodetik  Trimble  NET  R9. Berikut  merupakan  hasil  pemeruman  yang  ditampilkan pada citra Worldview 3 di sekitar Pelabuhan Karimunjawa, Jawa Tengah:
Gambar 4.2 Data pemeruman di sekitar Pelabuhan Karimunjawa
Penelitian  ini  menggunakan  data  kedalaman  dengan rentang  0  sampai  25  m  yang  sudah  terkoreksi  pasang surut.  Kedalaman  tersebut  dikelompokkan  menjadi  5
kelompok yaitu 0-5 m, 5-10 m, 10-15 m, 15-20 m, dan 20- 25  m.  Jumlah  setiap  sampel  kedalaman  pada  lokasi penelitian disajikan dalam berikut (Tabel 4.1):
Tabel 4.1. Jumlah sampel kedalaman
Kedalaman (m)  Jumlah Sampel 0 – 5 31 5 – 10 25 10 – 15 47 15 – 20 36 20 - 25 17 c. Pemrosesan Citra
1. Analisis Regresi
Pertama  yang  dilakukan  dalam  estimasi  kedalaman yaitu  membuat  sampling  kedalaman  dalam  berbagai kelompok.  Kemudian  hasil  sampling  kedalaman  diinput dan  diproses  sebagai  vektor  untuk  data  training. Kemudian  data training  yang  sudah  terbentuk  dilakukan analisis  regresi  untuk  melihat  hubungan  antara  nilai kedalaman  hasil  estimasi  dengan  kedalaman  terukur. Proses  tersebut  dilakukan  pada  kedua  citra  yang digunakan  yaitu  Worldview  3  dan  Sentinel  2A.  Dari  hasil ektraksi  kedalaman  dengan  metode  Stumpf  pada  citra Worldview  3  dan  Sentinel  2A  digunakan  untuk menentukan  model  kedalaman  terbaik.  Dari  analisis regresi  linear  sederhana  diperoleh  bahwa  model  terbaik pada citra Worldview 3 yaitu dengan band ratio Hijau-Biru dengan  nilai  y=0,8847x  +  0,2204  dan  R 2 sebesar  0,713. Kemudian pada citra Sentinel 2A diperoleh model terbaik
yaitu dengan band ratio Hijau-Biru dengan nilai y=0,858x + 0,3123 dan R 2 sebesar 0,697.
2. Uji Akurasi
Estimasi kedalaman menggunakan model Stumpf yaitu dengan melihat nilai R 2 paling tinggi pada band ratio yang digunakan.  Penggunaan  band  ratio  Hijau-Biru  pada  citra Worldview  3  dan  Sentinel  2A  didapatkan  model  terbaik pada citra Worldview 3 dengan nilai y = 0,8847x + 0,2204 dan  citra  Sentinel  2A  dengan  nilai  y=  0,858x  +  0,3123. Kedua  persamaan  tersebut  diproses  untuk  mengetahui kedalaman dari estimasi nilai piksel setiap citra. Dari hasil uji  RMSE,  estimasi  kedalaman  terbaik  dengan menggunakan metode Stumpf pada kedalaman 0-5 m pada citra  Worldview  3  dan  Sentinel  2A  dengan  nilai  RMSE sebesar  1,5259  m  dan  1,5576  m.  Berikut  merupakan informasi lengkap hasil RMSE pada citra Worldview 3 dan Sentinel 2A berbagai rentang kedalaman (Tabel 4.2):
Tabel 4.2. RMSE pada Citra Worldview 3 dan Sentinel 2A
Kedalaman (m)  Worldview 3 - RMSE (m) 0 – 5 1,526 5 – 10 3,249 10 – 15 3,516 15 – 20 3,850 20 - 25 4,981 Kedalaman (m) Sentinel 2A - RMSE (m) 0 – 5 1,558 5 – 10 3,314 10 – 15 3,479 15 – 20 4,708 20 - 25 5,850
Penggunaan satelit resolusi tinggi seperti Worldview 3 cenderung  menghasilkan  nilai  RMSE  yang  lebih  kecil dibandingkan  dengan  citra  resolusi  sedang.  Hal  ini dibuktikan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  pernah dilakukan oleh Parente dkk (2018) menggunakan metode Stumpf.  Penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  korelasi antara  nilai  estimasi  kedalaman  dengan  kedalaman terukur  menunjukkan  nilai  Z  =  56.63x  −  77.87  dan  R 2 sebesar 0.602. Sedangkan penggunaan citra resolusi untuk estimasi kedalaman juga pernah dilakukan oleh Casal dkk (2020)  dengan  menggunakan  citra  Sentinel  2A  dan metode Empiris. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa prediksi  kedalaman  menghasilkan  korelasi  sebesar  27% dan  14%  pada  metode  Stumpf  dan  Lyzenga  dengan prediksi  spasial  Kriging  with  an  External  Drift  (KED). Kemudian  penelitian  Jaelani  dkk  (2019)  menggunakan citra Pleiades-1B resolusi sedang menggunakan algoritma Van  Hengel  &  Spitzer  dengan  Geographically  Weighted
Regression  (GWR)  metode  Empiris.  Penelitian  tersebut menunjukkan  nilai  NMAE  sebesar  27,49%  dengan  RMSE sebesar 2,46 m.
Penelitian serupa menggunakan  Van Hengel  &  Spitzer juga  dilakukan  oleh  Setiawan  dkk  (2014)  di  Pulau Menjangan,
Bali
menggunakan citra Landsat Multitemporal.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  RMSE sebesar  29%  dengan  akurasi  80%  dan  R 2 sebesar  0,439 tahun  1997.  Kemudian  pada  tahun  2000  kesalahan  rata- rata  sebesar  24%  dengan  akurasi  70%  dan  R 2 sebesar 0,883.  Kemudian  pada  tahun  2003  estimasi  kedalaman yang  dihasilkan  dengan  RMSE  sebesar  21%,  R 2 sebesar 0,998  dan  akurasi  80%.  Dari  penjelasan  beberapa penelitian diatas menunjukkan bahwa citra satelit resolusi tinggi menghasilkan nilai RMSE yang cenderung lebih kecil dibandingkan dengan citra resolusi sedang.

## Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  dilakukan  di  Kepulauan Karimunjawa,  Jawa  Tengah  dapat  disimpulkan  bahwa model  kedalaman  terbaik  pada  citra  Worldview  3  dan Sentinel 2A yaitu dengan nilai y=0,8847x + 0,2204 dan R 2 sebesar  0,7135  dan  y=0,858x  +  0,3123  dan  R 2 sebesar 0,6974.  Penggunaan  band  ratio  Hijau-Biru  pada  citra Worldview  3  dan  Sentinel  2A  menghasilkan  kedalaman terbaik  pada rentang kedalaman 0-5 m  yang ditunjukkan dengan nilai RMSE sebesar 1,526 m dan 1,558 m.

## Pernyataan Konflik Kepentingan
Tulisan ini tidak ada konflik kepentingan apapun.

## Referensi
Akbari, F. R. (2016). Evaluasi Pengaruh Koreksi Atmosferik Dalam Algoritma Untuk Perhitungan Total Suspended Solid  Menggunakan  Citra  Satelit  Landsat  8.  Thesis. Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Arya, Winarso, G., Sigit Kurniawan, E., & Iwan Santoso, A.
(2016).  Evaluasi  Akurasi  Ekstraksi  Kedalaman  Laut Dengan  Metode  Lyzenga  dan  Modifikasinya Menggunakan  Data  Spot-7  Di  Teluk  Belangbelang Mamuju.  Jurnal  Ilmiah  Geomatika,  2(1),  9–19. https://doi.org/10.37875/hidropilar.v2i1.39.
Bakara,  J.  (2014).  Sistem  Menejemen  Data  Citra  Satelit Penginderaan Jauh Resolusi Tinggi Untuk Kebutuhan Nasional.  Seminar Nasional Penginderaan Jauh,  751– 761.
Bobsaid,  M.  W.,  &  Jaelani,  L.  M.  (2017).  Studi  Pemetaan Batimetri  Perairan  Dangkal  Menggunakan  Citra Satelit  Landsat  8  dan  Sentinel-2A  (Studi  Kasus : Perairan  Pulau  Poteran  dan  Gili  Iyang,  Madura).
Jurnal Teknik ITS, 6, 564–569.
https://doi.org/10.12962/j23373539.v6i2.24182. Casal, G., Harris, P., Monteys, X., Hedley, J., Cahalane, C., & McCarthy, T. (2020). Understanding satellite-derived bathymetry  using  Sentinel  2  imagery  and  spatial prediction  models.  GIScience  and  Remote  Sensing,
57(3),
271–286.
https://doi.org/10.1080/15481603.2019.1685198. Danoedoro, P. (2012). Pengantar Pengindraan Jauh Digital.
In  Benedicta  Rini  W  (Ed.),  Penerbit  ANDI  (1st  ed.). Penerbit ANDI.
Dhani  Irwanto.  (2018).  Perkiraan  Batimetri  Perairan Dangkal  Menggunakan  Citra  Landsat  8.  Prosiding Seminar Nasional Kelautan Dan Perikanan, IV, 1–12.
Digital Globe. (2014). Worldview 3.
http://worldview3.digitalglobe.com/.  (Diakses  8 November 2020).
Digital Globe. (2016). Atmospheric Compensation. (Diakses 9 November 2020).
Gao, J. (2009).  Bathymetric  mapping  by means of remote sensing: Methods, accuracy and limitations. Progress in Physical Geography, 33(1), 103–116. https://doi.org/10.1177/0309133309105657. Hedley, J. D., Harborne, A. R., & Mumby, P. J. (2005). Simple and robust removal of sun glint for mapping shallow- water  benthos.  International  Journal  of  Remote Sensing.
https://doi.org/10.1080/01431160500034086. Hochberg,  E.  J.,  Andréfouët,  S.,  &  Tyler,  M.  R.  (2003).  Sea surface  correction  of  high  spatial  resolution  ikonos images  to  improve  bottom  mapping  in  near-shore environments.  IEEE  Transactions  on  Geoscience  and Remote
Sensing, 41, 1724–1729. https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.815408.
Jaelani, L. M., & Putri, K. (2019). Analisis Kemampuan Citra Satelit  Pleiades-1B  Dalam  Mengestimasi  Kedalaman Perairan Gili Iyang Dengan Menerapkan Geographically  Weighted  Regression  (Gwr).  Geoid,
14(2),
28–34.
https://doi.org/10.12962/j24423998.v14i2.3877. Kuncoro Teguh Setiawan, Takahiro Osawa, I. W. N. (2014).
Aplikasi  Algoritma  Van  Hengel  Dan  Spitzer  Untuk Ekstraksi  Informasi  Batimetri  Menggunakan  Data Landsat.  Seminar  Nasional  Penginderaan Jauh,  222– 230.
Lyzenga, D. R. (1978). Passive remote sensing techniques for  mapping  water  depth  and  bottom  features.
Applied
Optics.
https://doi.org/10.1364/ao.17.000379.
Manessa, M. D. M., Haidar, M., Hartuti, M., & Kresnawati, D. K.  (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 (IJReSES), 4(2),
127–136. https://doi.org/10.30536/j.ijreses.2017.v14.a2827.
Muhammad  Ulin  Nuha,  Abdul  Basith,  W.  A.  (2019).
Optimalisasi Parameter Analitis Ekstraksi Kedalaman Laut  dengan  Citra  Satelit  Resolusi  Tinggi  Pada  Zona Laut  Dangkal  (Studi  Kasus :  Perairan  Pelabuhan Karimunjawa). Thesis. Universitas Gadjah Mada.
Pajar  Pajrin.  (2018).  Algoritma Zona Penetrasi Kedalaman untuk  Pemetaan  Batimetri  Perairan  Dangkal Menggunakan  Citra  Satelit  Sentinel-2A.  Skripsi. Universitas Hassanudin.
Parente,  C.,  &  Pepe,  M.  (2018).  Bathymetry  from worldview-3  satellite  data  using  radiometric  band ratio. Acta Polytechnica, 58(2), 109–117.
https://doi.org/10.14311/AP.2018.58.0109. Pusat  Hidrografi  dan  Oseanografi  Angkatan  Laut.  (2016). Sejarah Pushidrosal. TNI AL. https://www.pushidrosal.id/assets/filemanager/pdf
/SEJARAH_PUSAT_HIDROGRAFI_DAN_OSE.pdf. (Diakses 12 November 2020).
Santosa,  P.  B.  (2016).  Evaluation  of  satellite  image correction  methods  caused  by  differential  terrain
illumination. Jurnal  Forum  Geografi.  Vol.  30,  No.  1 (2016). doi: 10.23917/forgeo.v30i1.1768 Satellite  Imaging  Corporation.  (2017).  Sentinel-2A  (10m)
Satellite Sensor. https://www.satimagingcorp.com/satellite- sensors/other-satellite-sensors/sentinel- 2a/#:~:text=Sentinel-2A Satellite Sensor Specifications&text=MSI  covering  13  spectral bands,(three atmospheric correction bands). (Diakses 1 November 2020).
Satellite  Imaging  Corporation.  (2020).  Worldview-3  Band Spesifications. https://www.satimagingcorp.com/. (Diakses 11 November 2020).
Stumpf, R.  P., Holderied,  K., Robinson, J. a, Feldman, G., & Kuring,  N.  (2003).  Mapping  water  depths  in  clear water  from  space.  Proceedings  of  the  13th  Biennial Coastal  Zone  Conference  Baltimore,  MD  July  13-17, 2003.
Surya  N.  Syaiful,  Muhammad  Helmi  dan  Sugeng  Widada, Rikha Widiaratih, P. S., & Suryoputro, A. A. D. (2019). Analisis  Digital  Citra  Satelit  Worldview-2  untuk Ekstraksi  Kedalaman  Perairan  Laut  di  Sebagian Perairan  Pulau  Parang,  Kepulauan  Karimunjawa, Provinsi  Jawa  Tengah.  Indonesian  Journal  of Oceanography, Vol 01 No:, 1–8.
United  States  Geological  Survey.  (2015).  USGS  EROS
Archive  -  Sentinel-2.  Earth  Resources  Observation and Science (EROS) Center. https://www.usgs.gov/centers/eros/science/usgs- eros-archive-sentinel-2?qt-
science_center_objects=0#qt-science_center_objects. (Diakses 3 November 2020).
Walpole, R. E. (1968). Introduction to Statistics. Macmillan. Wicaksono,  P.  (2015).  Perbandingan Akurasi Metode Band Tunggal  dan  Band  Rasio  dalam  Pemetaan  Batimetri Pada Laut Dangkal Optis.  Simposium  Nasional  Sains Geoinformasi IV, 802–810.