## STUDI PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN SATELIT AQUA MODIS

## Dwi Ayu R A, Bangun Muljo Sukojo, Lalu M. Jaelani
Program Studi Teknik Geomatika, FTSP, ITS, Surabaya, 60111, Indonesia Email : gm0734@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Suhu  permukaan  laut  (SPL)  merupakan  salah  satu  faktor  penentu  kualitas  suatu  perairan.  Suhu  mempengaruhi aktivitas metabolisme dan perkembangbiakan organisme di lautan.
Pemantauan  gejala  perubahan  suhu  secara  berkala  diperlukan  dalam  melakukan  analisa  pola  sebaran  SPL.  Analisa tersebut menggunakan citra satelit AQUA MODIS. Pengamatan suhu dapat digambarkan dengan baik oleh kanal 20, 31 dan 32 citra AQUA MODIS.
Algoritma yang digunakan adalah algoritma Brown dan Minnet, 1999 (ATBD_25) untuk mendapatkan nilai SPL. Dari hasil  pengolahan  data  dan  analisa  didapatkan  bahwa  SPL  rata  –  rata  tahun  2010  sebesar  22,93:C.  Uji  validasi dilakukan    yang  dilakukan  bernilai  70,9%,  yang  menunjukkan  SPL  pengolahan  citra  mempresentasikan  kondisi sesungguhnya. Data hasil analisis dapat dijadikan sebagai bahan referensi penelitian selanjutnya.
Kata Kunci: Citra AQUA MODIS , SPL

## PENDAHULUAN
Suhu permukaan laut (SPL) merupakan salah satu faktor yang penting bagi kehidupan organisme  di lautan, karena suhu mempengaruhi baik  aktivitas metabolisme  maupun  perkembangbiakan  dari organisme  –  organisme  tersebut.  SPL  juga digunakanan  sebagai  indikasi  penentuan  kualitas suatu  perairan.  Pemetaan  suhu  permukaan  laut dilakukan  dengan  bantuan  satelit.  Dalam penelitian ini digunakan data satelit AQUA MODIS dimana  satelit  ini  memiliki  kemampuan  untuk mengamati  keseluruhan  permukaan  bumi  setiap satu  atau    dua  hari  dan  data  yang  diperoleh diterima dalam 36 kanal spektral dengan panjang gelombang yang berbeda yakni kisaran gelombang  tampak  (kanal  1-19)  dan  infra  merah (kanal  26)  dan  termal  pada  kanal-kanal selebihnya.  Penelitian  ini  memberikan  informasi mengenai  pola  perubahan  SPL  di  Selat  Madura yang  didapat  dari  citra  pengolahan  citra  AQUA MODIS. Hasil analisa penelitian ini dapat dijadikan sebagai  bahan  referensi  penelitian  yang  terkait dengan  bidang  kelautan  seperti  penentuan daerah tangkapan ikan, dan konservasi ekosistem.
Lokasi  penelitian  Penelitian  ini  mengambil  wilyah perairan di sekitar pulau Jawa, pulau Madura dan Pulau Bali. Sedangkan pengambilan data lapangan dan uji validasi dilakukan di Selat Madura.

## METODOLOGI PENELITIAN
Perangkat lunak (software) yang digunakan antara lain  sistem  operasi Windows  Seven , ENVI (Environment  for  Visualizing  Image s)  4.6.1, Minitab  14,  ArcGIS  9.3,  Microsoft  Excel  2007 , Microsoft Word 2007 , Microsoft Visio 2003.
Perangkat  keras  yang  digunakan  antara  lain notebook,  GPS  handheld, Water  Checker  TROLL 9500  Multi  Parameter  Series  S/N  47916 dan perahu motor.
Gambar 1. Lokasi Penelitian P.Jawa P.Madura P.Bali
Tahap Penelitian

## HASIL DAN ANALISA Georeferensi MODIS
Proses ini mencakup beberapa hal, yaitu : Pemilihan  sistem  proyeksi  yang  digunakan dalam proses georeferensi.
Ground  Control  Point (GCP)  yang  digunakan sebagai  acuan  dalam  proses  georeferensi menggunakan parameter sensor citra tersebut. Koreksi Bowtie bertujuan untuk menghilangkan redudancy data akibat peningkatan Intanteneous  Field  of  View (IFOV).

## Koreksi Geometrik
Koreksi geometrik  dilakukan dengan memberikan GCP  pada  citra  menggunakan  metode image  to image cengan software ENVI 4.6.1.
Menurut  Purwadhi  (2001),  batas  toleransi  untuk nilai  kesalahan  RMS  ≤  1  pixel,  sehingga  apabila nilai  RMS  >  1  pixel  maka  harus  dilakukan perhitungan ulang.
Pemisahan Awan/ Cloud Masking Pemisahan awan dilakukan menggunakan
perhitungan  algoritma  Xiangming  Xiao et  all (2004) dibawah ini :
Dimana: B3   : band 3 dari data reflektan GE   : greater and equal
LT    : Less than a. Pembuatan Acuan Spasial Daratan
i. Digitasi Citra
Proses  ini  dilakukan  untuk  memberikan batasan antara daratan dan lautan.
ii. Pembuatan Subsetter Daratan
Sebelum  dilakukan  pemotongan  daratan,
hasil  digitasi  tersebut  ditampalkan  pada citra  yang  terkoreksi  geometrik.  Hal  ini dilakukan  untuk  dilakukan  pemotongan
ROI. Hasil  pemotongan  ROI  tersebut kemudian dikalikan dengan algoritma:
[(float (B1) Gt 0.0] .............................. (3)
Dimana:
B1 : band sembarang  dari data reflektan

## Gambar 2. Diagram Penelitian

## Tahap Pengolahan Data
Gambar 3. Diagram Alir Pengolahan Citra
[(float(B3) GE 0.2)*0]+[(float(B3) LT 0.2)*1]... (2) Pengolahan Data Penyusunan laporan Penyusunan laporan Analisa Data Analisa Data Pembuatan peta  perubahan dan pola sebaran SPL Identifikasi Masalah Identifikasi Masalah Kajian Literatur Kajian Literatur Pengumpulan Data Pengumpulan Data
b. Perhitungan Suhu Kecerahan Temperatur
Melakukan  konversi  nilai  DN  menjadi  suhu kecerahan temperatur (brightness temperature) dengan menggunakan persamaan  invers  fungsi  Planck  sebagai berikut :
Tb=[C 1 /(Vi*(alog(((C 2 )/(Vi^5*B))+1)))].. (4) Dimana: B = Band 20, band 31 dan band 32 C 1 = 1,1910659*10 -5 m 1 Wsr 1 cm 4
C 2 = 1,438833*10 -4 cm K Vi= Central wavelengh tiap - tiap band c. Perhitungan SPL Untuk menentukan
SPL dengan
menggunakan  citra  AQUA  MODIS  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  Brown  and
Minnet, 1999 (ATBD_25).

## Hasil dan Pembahasan a. Analisa Data Lapangan
Data lapangan tersebut setelah diinputkan pada citra  yang  terkoreksi  geometrik,  diperoleh  5 kelompok data yang sesuai dengan piksel citra.
Untuk  memperoleh  SPL  kelima  piksel  tersebut, dilakukan  perhitungan  statistik  menggunakan median.
b. Analisa Pola Dalam Kurun Waktu 6 Tahun
Pola  pada  tahun  2005,  2007,  2008  dan  2009 kenaikan  suhu  terjadi  pada  bulan  Oktober. Dimana  SPL  mengalami  kenaikan  pada  bulan Oktober.  Dalam  bukunya,  Abidin,H.Z  (2001) menjelaskan,  faktor  yang  menyebabkan  kenaikan SPL  pada  bulan  Oktober  ialah  pergerakan  semu matahari. Pada bulan tersebut matahari mendekati  daerah  selatan,  dimana  intensitas penyinaran matahari mengalami peningkatan.
SPL  rata-rata  dengan  suhu  ekstrim  terendah terjadi  pada  bulan Januari  2010,  sedangkan  suhu ekstrim  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Oktober tahun 2006 dan 2007. Sedangkan suhu yang tidak diketahui  sebagian  besar  terjadi  pada  bulan Januari  tahun  2005  dan  2006.  Pola  umum  SPL
Koefisien ΔT ≤ 0,7 K ΔT > 0,7 K C1 1,228552 1,692521 C2 0,9576555  0,95558419 C3 0,1182196 0,0873754 C4 1,774631 1,199584
Tahun Bulan Nilai SPL (⁰C) Titik 1 Titik 2 Titik 3 Titik 4 Titik 5 2005 Januari 31,51 29,99 27,22 N/A N/A April 30,82 29,05 29,48 30,28 32,78 Juli 28,87 28,69 28,64 28,82 28,87 Oktober 32,18 29,70 29,66 29,76 31,38 2006 Januari N/A N/A N/A 25,57 31,34 April 30,39 29,10 28,90 29,16 32,10 Juli 33,04 29,63 27,78 29,20 33,12 Oktober 42,76 35,83 27,45 26,59 29,04 2007 Januari 29,17 29,13 29,03 29,37 31,36 April 28,62 29,39 28,91 28,82 29,03 Juli 32,26 31,24 29,23 28,95 28,95 Oktober 29,98 28,93 29,97 33,19 32,23 2008 Januari 28,22 28,00 28,32 29,83 32,68 April 30,67 29,39 29.6 29,66 33,20 Juli 30,30 27,47 27,46 27,51 27,37 Oktober 26,32 26,48 26,74 27,34 28,75 2009 Januari 29,89 29,72 29,51 29,88 29,83 April 29,39 27,60 26,15 25,25 25,03 Juli 29,89 29.72 29,51 29,88 29,83 Oktober 24,60 24,75 25,00 25,55 26,84 2010 Januari 16,12 17,19 18,80 17,13 14,62 April N/A N/A 27,21 28,51 28,56 Juli 29,51 27,81 27,77 27,81 27,59 Oktober 30,50 28,77 29,18 29,97 32,43 Tabel 3. Koefisien untuk band 31 dan 32 (Brown Minnet, 1999) Tabel 4. Hasil Pengolahan SPL tahun 2005 - 2010
Bulan Su hu Oktober Juli April Januari 29.6 29.2 28.8 28.4 28.0 SPL Bulanan 2005 - 2010
pada  citra  AQUA  MODIS  mengalami  penurunan pada  bulan  Januari  (±  28,68:C),  kemudian  suhu relatif  normal  pada  bulan  April  dan  Juli  dengan rata-rata  SPL  sebesar  29,18:C  dan  mengalami kenaikan  pada  bulan  Oktober  dengan  rata-rata SPL 30,74:C.
c. Analisa Pola Bulanan

## i. Bulan Januari
Berdasarkan  perhitungan  algoritma  didapatkan SPL rata – rata bulan Januari dalam kurun waktu 6 tahun yaitu berkisar 29:C - 30:C.
ii. Bulan April
Umumnya  SPL  rata  –rata  bulan  April  yang didapatkan  dari  pengolahan  citra  sebesar 29,07  :C.  Anomali  SPL  terjadi  di  tahun  2010, hal  tersebut  dikarenakan  tutupan  awan  yang tebal  sehingga  SPL  yang  dihasilkan  kurang akurat. Bulan Juli
Wilayah  studi  sebagian  besar  berada  pada daerah  tropik  sehingga  mempunyai  nilai kelembaban udara ( humidity ) yang tinggi yang mengakibatkan daerah ini mempunyai lapisan awan yang lebih tebal.
SPL  rata  –  rata  pada  bulan  Juli  dalam  kurun waktu  6 tahun antara 28:C – 29:C.
iii. Bulan Oktober
Pada  beberapa  titik  sampel  nilai  SPL  berkisar 25°C - 27°C yang menunjukkan nilai yang lebih rendah  dari  nilai  SPL  pada  bulan  yang  sama. Hal  ini  dikarenakan  adanya  awan  yang menutupi daerah penelitian. Menurut Hutabarat  dan  Evans  (2006)  dalam  Handani (2008)  awan  yang  menutupi  mengakibatkan insolation (pemanasan sinar matahari yang diterima  oleh  permukaan  bumi)  menjadi berkurang  karena  awan  menyerap  dan menyebarkan sinar-sinar yang datang.
d. Analisa Pola Tahunan
i. Tahun 2005
SPL  tertinggi  (32,18:C)  terjadi  pada  bulan April akibat pengaruh perubahan musim. Abidin  (2001)  menjelaskan,  pergerakan matahari  di  khatulistiwa  mendekati daerah selatan pada tanggal 23
September hingga 22 Desember. Intensitas penyinaran matahari
mengalami  peningkatan  pada  bulan  – bulan tersebut. Akibatnya SPL pada bulan September  –  Desember  menjadi  lebih hangat, sekitar 29:C – 31:C.
ii. Tahun 2006
Berdasarkan  data  BMG,  SPL  rata  –  rata tahun 2006 berkisar 28,61:C, namun hasil pengolahan  SPL  dari  citra  SPL  rata  –  rata tahun 2006 berkisar 26,25 :C.
Pada  tahun  2006  suhu  tertinggi  mecapai 42,76:C, tersebut dipengaruhi oleh kondisi  perairan  Selat  Madura  yang tecemar  lumpur  panas  Lapindo  sejak bulan Sepetember 2006.
iii. Tahun 2007
Pada  bulan  Oktober  2007  SPL  di  Selat Madura lebih hangat dari bulan sebelumnya,  yaitu  berkisar    29:C  -  32:C akibat  pengaruh  angin  muson  barat  yang membawa  banyak  uap  air.  Hal  tersebut mengakibatkan  kelembaban  udara  pada bulan  Oktober  yang  sedikit  lebih  rendah dibandingkan bulan – bulan sebelumnya.
Mengacu  pada  data  BMKG  kelembaban rata – rata pada bulan Januari 71%, bulan April  79  %,  bulan  Juli  71  %  dan  bulan Oktober 66 %.
iv. Tahun 2008
Nilai  SPL  pada  tahun  2008  cenderung normal  yaitu  berkisar  antara  27,39:C  – 33,20:C. Hal ini dipengaruhi oleh rendahnya
Gambar 5. Pola SPL Bulanan
Gambar 4. Pola SPL Tahun 2005-2010
Tahun Su hu 2010 2009 2008 2007 2006 2005 29.6 29.2 28.8 28.4 28.0 Pola SPL Tahunan
curah  hujan  pada  tahun  2008,  dalam pengamatan  BMKG  tercacat,  selama  kurun 1 tahun hujan hanya terjadi 116 hari.
v. Tahun 2009
Terjadinya  kemiripan  pola  pada  bulan Januari  dan  Oktober  2009,  disebakan karena  pengaruh  angin  muson  barat. Menurut  Farita  (2006),  sirkulasi  arus permukaan  di  Indonesia  dipengaruhi  oleh angin  muson  yang  terjadi  kerana  adanya perbedaan  tekanan  udara  antara  daratan asia  dan  daratan  australia.  Pada  bulan Desember – Februari di Belahan Bumi Utara (BBU)  akan terjadi musin dingin sedangkan pada  Belahan  Bumi  Selatan  (BBS)  akan terjadi musim panas.
vi. Tahun 2010 Pada  tahun  2010  Indonesia  mengalami musim hujan yang lebih panjang dibandingkan  5  tahun  sebelumnya  dengan rata  –  rata  curah  hujan  tahunan  sebesar 2190,2  mm  dan  SPL  sebesar  28:C  -  31:C. Hal ini mengakibatkan  sebagian  besar  citra yang  terekam  oleh  sensor  AQUA  MODIS tertutup  awan,  sehingga  mempengaruhi perhitungan algoritma SPL.

## Uji Validasi
Uji  validasi  dilakukan  pada  citra    AQUA  MODIS bulan  Oktober  tahun  2010  dan  data  lapangan. Proses ini didahului dengan menentukan besarnya korelasi  antara  SPL  citra  dengan  SPL  lapangan. Didapatkan  besarnya  korelasi  sebesar  0,842 kemudian  dilanjutkan  dengan  mencari  besarnya nilai  koefisien determinasi. Berikut ini persamaan yang diperoleh setelah dilakukan perhtungan :
Y = -74,2 + 3,51 x ....................... (5)
Dimana :  Y = SPL_Lapangan
X = SPL Citra
Dengan  koefisien  determinasi  sebesar  70,9%,  hal ini  menunjukkan  hubungan  yang  positif  antara kedua  data  yang  digunakan.  Citra  hasil perhitungan  algoritma  masuk  dalam  toleransi yang  ditetapkan.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa dari  keseluruhan  data  SPL  yang  digunakan  telah merepresentasikan kondisi suhu yang sesungguhnya.

## KESIMPULAN
Nilai RMS error rata-rata total 0,834 dengan RMS terendah  pada  bulan  Juli  tahun  2005  sebesar 0,549  dan  RMS  tertinggi  pada  bulan  Oktober tahun  2010  sebesar  0,993.  Hasil  ini  telah memenuhi  toleransi  karena  menurut  Purwadhi (2001) nilai RMS error rata-rata yang diperbolehkan ≤ 1 piksel.
Pada  uji  validasi  dari  perbandingan  data  survei tanggal 18 Oktober dengan data SPL citra tanggal 19  Oktober  2010,  didapat  ketelitian  sebesar 70,9%,  maka  dapat  disimpulkan  data  SPL  yang digunakan  telah  merepresentasikan  kondisi  suhu yang  sesungguhnya.  SPL  rata  –  rata  per  tahun berdasarkan  pengolahan  citra  sebagai  berikut  : tahun 2005 = 26,89:C tahun 2006 = 26,25:C tahun 2007 = 29,89:C tahun 2008 = 28,87:C tahun 2009 =  28,22:C  dan  tahun  2010  =  22,93  :C.  Nilai  SPL cenderung  mengalami  kenaikan  pada  bulan Oktober,  akibat  pergerakan  semu  matahari.
Intensitas penyinaran matahari mengalami peningkatan pada bulan tersebut.
Gambar 6. Pola SPL Tahunan
Gambar 7. Peta SPL Bulan Oktober 2010

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin, H.Z. 2001. Geodesi Satelit . Jakarta : PT. Pradnya Paramita.
Brown,  O.B  dan  P.J,  Minnet.  1999. Modis  Infared  Sea Surface Temperature Algorithm, Algorithm Teoritical  Basis  Document  (ATBD)  25  Version    2.0 .
University of Miami.
Farita,  Y.  2006. Variabilitas  Suhu  di  Perairan  Selatan Jawa  Barat  dan  Hubungannya  dengan  Angin Muson,  Indian  Ocean  Dipole  Mode  dan  El  Nino Southern  Oscilation.Skripsi. Departemen  Ilmu Kelautan.,  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelauta, Institut Pertanian Bogor.

## LAMPIRAN
Handani, L. 2008. Studi Perbandingan Suhu Permukaan Laut dari Data Citra Modis dengan Data Argo Float di  Selatan  Jawa  Bali .  Surabaya:  Teknik  Geomatika FTSP-ITS.
Purwadhi, S.H. 2001. Interpretasi Citra Digital . Jakarta: Grasindo.
Purwadhi,S.H  dan  Sanjoto,B.T.  2008. Pengantar Interpretasi Citra Penginderaan Jauh . LAPAN.
Xiao, X, et all. 2004. Mapping paddy rice agriculture in southern  China  using  multi-temporal  MODIS images Xiangming .
No  Tahun Bulan
Nama File
RMSE 1 2005 Januari MYD021KM.A2005024.0600.005.2009223193008.hdf  0,8031 2 April MYD021KM.A2005109.0615.005.2009228203245.hdf  0,7203 3 Juli MYD021KM.A2005184.0600.005.2009232150922.hdf  0,5489 4 Oktober   MYD021KM.A2005278.0610.005.2009237131152.hdf  0,8828 5 2006 Januari MYD021KM.A2006013.0545.005.2010055185155.hdf  0,8071 6 April MYD021KM.A2006114.0605.005.2009248110116.hdf  0,8281 7 Juli MYD021KM.A2006203.0600.005.2009251050328.hdf  0,6908 8 Oktober   MYD021KM.A2006295.0625.005.2009256201831.hdf 0,802 9 2007 Januari MYD021KM,A2007009,0545,005,2009275133744,hdf  0,7101 10 April MYD021KM,A2007108,0615,005,2009285023038,hdf  0,9741 11 Juli MYD021KM,A2007183,0555,005,2009291134417,hdf  0,8927 12 Oktober   MYD021KM,A2007275,0620,005,2009298063312,hdf  0,8104 13 2008 Januari MYD021KM,A2008008,0605,005,2009307025646,hdf  0,9452 14 April MYD021KM,A2008106,0555,005,2009314060143,hdf  0,7315 15 Juli MYD021KM,A2008202,0555,005,2009319020337,hdf  0,8759 16 Oktober  MYD021KM,A2008277,0540,005,2009325090453,hdf  0,9303 17 2009 Januari MYD021KM,A2009003,0605,005,2009330133945,hdf  0,9587 18 April MYD021KM,A2009120,0625,005,2009336170910,hdf  0,8607 19 Juli MYD021KM,A2009188,0600,005,2009188231714,hdf  0,9389 20 Oktober  MYD021KM,A2009282,0610,005,2009282173040,hdf  0,9927 21 2010 Januari MYD021KM,A2010029,0610,005,2010029185839,hdf 0,935 22 April MYD021KM,A2010118,0605,005,2010118184446,hdf  0,9467 23 Juli MYD021KM,A2010200,0550,005,2010200172409,hdf  0,6876 24 Oktober  MYD021KM,A2010292,0615,005,2010292184633,hdf  0,7332
Tabel 2. Nilai RMS Error Citra AQUA MODIS Tahun 2005 - 2010