ANALISIS PENERAPAN METODE GAP FILLING UNTUK OPTIMALISASI PEROLEHAN DATA SUHU PERMUKAAN LAUT BEBAS AWAN DI SELAT BALI

## (ANALYSIS OF THE APPLICATION GAP FILLING METHOD FOR OPTIMIZATION CLOUD FREE SEA SURFACE TEMPERATURE DATA IN BALI STRAIT)
Dinarika Jatisworo 1 , Ari Murdimanto 2 , Denny W. Kusuma 1 , Bambang Sukresno 1 , Dessy Berlianty 1
1 Balai Riset dan Observasi Laut-Kementerian Kelautan dan Perikanan
2 Konsultan individual SIG dan Penginderaan Jauh
e-mail: dinajatisworo@gmail.com
Diterima 31 Mei 2018; Direvisi 13 November 2018; Disetujui 27 November 2018

## ABSTRACT
Sea Surface Temperature (SST) sensed from infrared satellite sensors has a limitation caused by  clouds  cover.  This  limitation  affects  SST  data  to  be  not  optimal  because  there  are  many  empty areas without SST information. Gap Filling is a simple method for  combining multitemporal satellite data  to  generate  cloud  free  data.  This  research  will  apply  Gap  Filling  method  from  two  SST  data, namely Himawari-8 and Multiscale Ultrahigh Resolution Sea Surface Temperature (MUR-SST). Cloud free  daily  SST  data  generated  by  this  method  has  ~2  Km  spatial  resolution  and  daily  temporal resolution. Validation  of  cloud-free  SST  data  using  in  situ  measurement  data  shows  Mean  Absolute Deviation  (MAD)  value  0.29  is  smaller  than  MAD  value  from  MUR-SST  and  Himawari-8  data.  High correlation  between  cloud  free  SST  data  and  insitu  data  is  reflected  from  Kendall's  Tau  correlation value of 0.7966 or 79.66% and R 2 with 0.93 value. These results indicate that the cloud free daily SST data can be used as valid estimation of SST condition in Bali Strait.
Keywords: Sea Surface Temperature, Cloud Free, Himawari-8, MUR-SST, Gap Filling

## ABSTRAK
Suhu  Permukaan  Laut  (SPL)  yang  diindera  dari  sensor  satelit  inframerah  mempunyai keterbatasan  yang  disebabkan  oleh tutupan awan.  Adanya keterbatasan  ini menyebabkan  data  SPL tidak  optimal  karena  banyak  area  yang  kosong  informasinya. Gap  Filling merupakan  metode  yang sederhana  untuk  menggabungkan  data  satelit  multitemporal  sehingga  menghasilkan  data  bebas awan.  Penelitian  ini  akan  menerapkan  metode gap  filling dari  dua  data  SPL  yaitu  Himawari-8  dan Multiscale  Ultrahigh  Resolution  Sea  Surface  Temperature (MUR-SST).  Data  SPL  bebas  awan  harian yang  dihasilkan mempunyai  resolusi  spasial  ~2 km dan  resolusi  temporal  1  hari. Validasi  dari data SPL bebas awan menggunakan data pengukuran insitu menunjukkan nilai Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 0.29 lebih kecil dibandingkan nilai MAD dari data MUR-SST dan Himawari-8. Korelasi yang tinggi antara data SPL bebas awan dan data insitu dicerminkan oleh nilai korelasi Kendall’s Tau yaitu  0.7966  atau  79.66%  serta  nilai  R 2 dengan  nilai  0.93.  Hasil  tersebut  mengindikasikan  bahwa data SPL bebas awan harian dapat digunakan sebagai estimasi kondisi SPL yang valid di Selat Bali.
Kata kunci: Suhu Permukaan Laut, Bebas Awan, Himawari-8, MUR-SST, Gap Filling

## 1  PENDAHULUAN
Suhu  Permukaan  Laut  (SPL) adalah  variabel  yang  paling  penting dalam  kajian  oseanografi.  Suhu  juga merupakan  parameter    penting    untuk mengetahui  variabilitas perubahan iklim dan produktivitas laut (Faye et al ., 2015). Perubahan  suhu  di  laut  menyebabkan pergerakan  massa  air  dan  sirkulasi global.  Suhu  juga  merupakan  faktor utama dalam  interaksi udara-laut. Oleh karena  itu,  SPL    merupakan  variabel penting  yang  digunakan  pada  setiap penelitian oseanografi.
Satelit penginderaan jauh berkembang  sangat  pesat  sehingga mampu menyediakan data SPL near real time dengan  cakupan  skala  regional maupun  global.  Estimasi  data  SPL menggunakan  satelit  dengan  radiometer inframerah  dimulai  sejak  tahun  1970. Keunggulan  sensor  inframerah  adalah mampu  menghasilkan  data  SPL  dengan resolusi  spasial  menengah  hingga  ~1 Km,  tetapi  di  sisi  lain  juga  memiliki keterbatasan  informasi  akibat  dari pengaruh  tutupan  awan.  Inframerah tidak  mampu  menembus  awan,  oleh karena itu dibutuhkan gelombang elektromagnetik lain yang dapat mengindera SPL dan mampu menembus awan.  Pada  tahun  1980  dikembangkan Radiometer dengan memanfaatkan panjang    gelombang  mikro  untuk mendeteksi  SPL.  Gelombang  ini  mampu menembus  awan  meskipun  datanya memiliki  resolusi  spasial  yang  lebih rendah yaitu ~25 Km.
Penggabungan dua data dari hasil perekaman  Inframerah  dan  Gelombang Mikro  dapat  menghasilkan  data  SPL
yang  bebas  awan.  França et  al .  (2014) menghasilkan data SPL bebas awan yang memiliki  resolusi  spasial  0.05 ° ,  dengan memadukan  data  SPL  dari Advanced
Very High Resolution Radiometer
(AVHRR)  dan  TRMM  Microwave  Imager (TMI) ,  menggunakan  metode  Interpolasi
Analisis
Objektif Barnes untuk menghasilkan  data  SPL  baru.  Barton (2007)  mendapatkan  data  SPL  bebas awan  resolusi  spasial  0.01°  dengan menggabungkan  data  SPL  dari  multi satelit  yaitu, Advanced  Very  High Resolution
Radiometer (AVHRR), Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), European Remote Sensing Satellite-2 (ERS-2), Along Track  Scanning  Radiometer-2 (ATSR-2),
Advanced Along Track Scanning Radiometer (AATSR), Global Imager (GLI),
Multispectral Imager (MSI), dan Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS (AMSR-E)
yang divalidasi dengan data hasil pengukuran lapangan.  Produk  penggabungan  multi satelit lain yang saat ini datanya tersedia secara  kontinyu  adalah Multiscale  Ultra Resolution  Sea  Surface  Temperature (MUR-SST). Chin et al . (2017) mengembangkan MUR-SST dengan menggunakan  metode Multi  Resolution Variational Analysis (MRVA) dan menghasilkan  data  SPL  harian  bebas awan  dengan  resolusi  spasial  sangat tinggi  yaitu  ~1  Km.  Data  input  yang digunakan  adalah Group  for  High Resolution  Sea  Surface  Temperature GHRSST  Level  2  atau  yang  lebih  umum disebut  Level  2  Preprocessed  (L2P)  yang terdiri  dari  AVHRR,  MODIS,  AATSR,
AMSR-E,  TMI, Geostationary  Operational Environmental  Satellite (GOES) imager , dan Spinning  Enhanced  Visible  and Infrared  Imager (SEVIRI) .  Yang et  al . (2017)  juga  menggabungkan  Geo-Polar satelit yaitu
MODIS, AVHRR, Meteorological Imager-Communication Ocean  and  Meteorological Satellite (MI-
COMS),
Multifunctional Transport Satellite-2 (MTSAT-2) , AMSR-2, dan  WindSat  dengan  metode Optimum Interpolation (OI).  Data  SPL  yang dihasilkan  adalah  data  SPL  harian  dan SPL setiap 8 jam dengan resolusi spasial ~1 Km.
Kendala  dalam  menggabungkan SST  Inframerah  dan  Gelombang  Mikro adalah perbedaan karakteristik kemampuan  penetrasi  vertikal  atau kedalaman  di  kolom  air.  Kemampuan penetrasi  vertikal  dari  pengukuran sensor dalam kolom air akan menghasilkan  data  SPL  yang  berbeda nilainya tergantung pada struktur temperatur vertikal. Donlon et  al . (2002) membagi  struktur  vertikal  SPL  menjadi beberapa bagian yaitu SPL interface , SPL Skin ,  SPL Subskin ,  dan  SPL Subsurface . Sensor Inframerah hanya dapat mengukur  SPL  pada  lapisan  tipis  dari permukaan  hingga  ~500  µm  sehingga hasil data SPL turunannya mewakili nilai SPL Skin .  Gelombang  Mikro  dapat menembus  lebih  dalam  ke  kolom  air daripada  Inframerah,  sehingga  data  SPL dari  sensor  Gelombang  Mikro  mewakili SPL subskin atau juga disebut SPL bulk . Perbedaan karakteristik penetrasi vertikal  ini  menyebabkan  perlu  adanya penyesuaian  nilai  SPL  jika  akan digabungkan keduanya. Beberapa penelitian juga mencatat bahwa penggabungan  data  SPL  inframerah  dan Gelombang Mikro yang memiliki resolusi spasial berbeda akan cenderung menghasilkan  data  SPL  yang  memiliki resolusi  spasial  yang  kasar.  Secara operasional  dan  penelitian,  data  SPL yang  dibutuhkan  adalah  data  yang bebas  awan  dengan  resolusi  temporal dan spasial yang tinggi.
Selat  Bali  merupakan  perairan yang  unik  karena  di  dalamnya  terdapat kegiatan penangkapan ikan dengan satu alat  tangkap  yang  seragam  ( monogear ) dan  satu  jenis  spesies  ( monospecies ) utama yaitu lemuru. Kegiatan penangkapan  ikan  ini  diharapkan  dapat didukung  oleh  adanya  Peta  Lokasi
Penangkapan  Ikan  (PELIKAN)  Lemuru yang  dioperasionalkan  oleh  Balai  Riset dan  Observasi  Laut  sejak  tahun  2015. PELIKAN  Lemuru  merupakan  peta prediksi lokasi ikan lemuru di Selat Bali berdasarkan  data  SPL,  Klorofil-a,  dan PAR ( Photosynthetically
Available Radiation )  yang  diekstraksi  dari  data satelit  MODIS  (Susilo,  2015).  Data masukan dari PELIKAN memiliki resolusi spasial 1 km dengan resolusi temporal 1 hari.  Kendala  yang  dihadapi  adalah tingginya tutupan awan, sehingga banyak  data  yang  tidak  terdapat informasinya.
Peningkatan  informasi  PELIKAN Lemuru ini sangat memerlukan data SPL yang  bebas  awan.  Data  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Himawari-8  dan  MUR-SST.  Himawari-8 memiliki  resolusi  temporal  sangat  tinggi yaitu hingga 10 menitan, oleh karena itu jika  digabungkan  menjadi  data  SPL harian akan ada lebih banyak area yang terdapat informasi suhunya dibandingkan  dengan  menggabungkan beberapa  jenis  satelit  sensor  optis dengan  resolusi  temporal  harian.  Data MUR-SST juga digunakan dalam penelitian  ini  karena  data  ini  mudah diakses  dan  merupakan  data  bebas awan  yang  memiliki  resolusi  spasial tinggi.  Vazquez-Cuervo et  al .(2013) membandingkan  beberapa  data  SPL bebas awan termasuk MUR-SST, dimana hasilnya  berupa  analisis  gangguan ( noise )  piksel  ke  piksel  pada  MUR-SST berada  pada  level  yang  sama  dengan dataset  bebas  awan  lain  yang  lebih rendah resolusi spasialnya. Dengan kata lain, meskipun resolusi spasialnya tinggi namun informasi suhunya sama dengan data  resolusi  spasial  rendah.  Oleh karena  itu  data  ini  akan  lebih  valid  jika digabungkan  dengan  data  Himawari-8 yang resolusi temporalnya sangat tinggi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk menghasilkan  data  SPL  harian  dengan meminimalkan  area  kosong  karena tutupan  awan  dengan  menggunakan metode  Gap  Filling.  Metode  yang  umum digunakan untuk tujuan tersebut meliputi  interpolasi,  ekstrapolasi,  dan peramalan  ( Henn et  al .,  2013) .  Pada umumnya data SPL dari sensor inframerah  seperti  Aqua  MODIS  akan dikomposit  secara  3  harian,  8  harian, atau bahkan bulanan untuk mendapatkan  data  SPL  bebas  tutupan
awan, namun cara ini perlu dipertimbangkan mengingat data SPL ini nantinya  akan  digunakan  sebagai  data masukan  dalam  pembuatan  PELIKAN Lemuru  yang  diterbitkan  setiap  hari. Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini akan  diujicoba  pembuatan  data  SPL bebas  awan  dengan  mengkombinasikan data  SPL  Himawari-8  dan  MUR-SST, yaitu  dengan  mengisi  semua  piksel NoData pada  SPL  Himawari-8  dengan data  MUR-SST.    Pengisian  celah  hanya diterapkan  di  area  " NoData "  pada  data SPL Himawari-8, sehingga informasi SPL dari
Himawari-8 bisa tetap
dipertahankan. Data SPL yang dihasilkan  mempunyai  resolusi  spasial ~2  Km  mengikuti  resolusi  spasial  dari data  Himawari-8  dan  resolusi  temporal harian.

## 2  METODOLOGI 2.1 Lokasi dan Data
Penelitian  dilakukan  pada  Bulan Januari  -  Desember  2017  dengan  lokasi di  Selat  Bali.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  SPL Himawari-8 dan MUR-SST. Karakteristik dari  kedua  data  tersebut  tersaji  dalam Tabel 2-1.
Data  SPL  dari  Himawari-8  AHI yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data yang dikeluarkan oleh JAXA http://www.eorc.jaxa.jp/ptree/index.ht ml.  Level  data  yang  digunakan  adalah level 3 yaitu data 10 menitan yang sudah direrata  menjadi  data  perjam  selama satu  hari  perekaman,  sehingga  terdapat 24  data  level  3  per  hari.  MUR-SST merupakan  data  turunan  level  4 GHRSST  yang  dapat  diunduh  secara gratis  pada  alamat  website  berikut https://coastwatch.pfeg.noaa.gov/erdda p/griddap/jplMURSST.html.
Data SPL yang tersedia merupakan  data  global  dengan  resolusi
spasial  ~1  Km.  Berdasarkan  Tabel  2-1, perbedaan antara Himawari-8 dan MUR- SST  adalah  tipe  dari  data  SPL  yang dihasilkan.  MUR-SST  merupakan  data SPL subskin dan  memiliki  resolusi temporal yang lebih rendah dibandingkan dengan Himawari-8. MUR- SST  merupakan  data  level  4  yaitu  data SPL  harian  dari  berbagai  satelit  sensor inframerah  dan  gelombang  mikro  yang digabungkan  dan  diinterpolasi  sehingga bebas  tutupan  awan  sehingga  memiliki resolusi spasial yang tinggi. Pengukuran insitu  dilakukan pada  tanggal  22-26 Februari,  22-30  Agustus,  dan  11-20, Oktober 2017.
Pemilihan
bulan diasumsikan  dapat  mewakili  kondisi musim barat dan musim timur. Pengukuran  dilakukan  oleh  peneliti Balai
Riset dan Observasi Laut
menggunakan  Kapal  Inka  Mina.  Alat Conductivity  Temperature  Depth (CTD) Sea-Bird SBE37SM-RS232 Serial Number 03707844  digunakan untuk mengukur  SPL  insitu . Sampel  sebanyak 33 titik terdistribusi secara acak di Selat Bali.  Data  pengukuran  SPL  yang digunakan adalah data dengan kedalaman tidak lebih 1 meter di bawah permukaan laut, dengan asumsi mewakili  nilai  SPL skin .  Dari  33  lokasi data  sampel,  terpilih  80  data  SPL  yang difilter berdasarkan kedalaman pengukuran.

## 2.2 Metode Penelitian
Data
SPL dari
Himawari-8
termasuk data dengan temporal tinggi/spasial  rendah,  sedangkan  SPL dari  MUR-SST  termasuk  data  temporal rendah/spasial tinggi. Metode penggabungan  kedua  data  tersebut meliputi beberapa tahap yaitu interpolasi spasial,  interpolasi  temporal,  dan  fusi (Banzon et  al .,  2016;  Addesso et  al ., 2017).

## Tabel 2-1: SPESIFIKASI DATA MASUKAN
Data SPL Resolusi Spasial Resolusi Temporal Tipe SPL Himawari-8 2 Km 1 Jam Skin MUR-SST 1 Km 1 hari Subskin Sumber : Chin et al . (2017) and Kurihara et al . (2016)

## Gambar 2-1: Sebaran pengukuran SPL
Perbedaan karakteristik SPL antara  data  Himawari-8  dengan  MUR- SST seperti pada Tabel 2-1, menyebabkan perlu
dilakukan penyesuaian  nilai  terlebih  dahulu. Penyesuaian  akan  diterapkan  terhadap data  SPL  MUR-SST  yaitu  nilai  suhunya akan  diubah  menjadi  nilai  suhu skin . Menurut Kurihara et al . (2016) perbedaan  SPL skin dan bulk adalah berkisar  antara  0.14-0.16  K  dengan kondisi  SPL bulk akan  lebih  dingin dari SPL skin .  Oleh  karena  itu  penyesuaian nilai  SPL  MUR-SST  dari  suhu bulk ke suhu skin menggunakan kalkulasi beda suhu vertikal ( Δ T) dengan persamaan  yang  berdasarkan  pada Donlon et al .(2002) seperti berikut ini :
Δ T subskin = SPL skin - SPL subskin …………..(1) Δ T subskin
: Beda Suhu Vertikal (°C) SPL skin : Nilai SPL skin (°C) SPL subskin
: Nilai SPL subskin/bulk (°C)
Jika kondisi suhu bulk yang lebih dingin,  maka  nilai  suhu skin akan didapatkan  dengan  cara  mengurangi nilai SPL subskin dengan nilai 0.14-0.16 K.  Dengan  substraksi  nilai  tersebut maka  akan  didapatkan  data  MUR-SST skin .  Data  Himawari-8  tiap  jam  akan digabungkan menjadi data rerata harian agar  sesuai  dengan  resolusi  temporal data  MUR-SST.  Data  MUR-SST skin memiliki resolusi spasial 1 km, sehingga tidak  dapat  langsung  digabungkan dengan  data  SPL  dari  Himawari-8
karena  perbedaan  resolusi.  Resolusi kedua  data  tersebut  akan  disamakan dengan menggunakan metode resampling  citra.  Resampling  adalah proses rescaling  data  raster  yang menghasilkan  grid  sel  raster  baru dengan  ukuran  sel  yang  berbeda  dari raster  asli  atau  disebut  juga  operasi pengubahan  ukuran  sel  (Wade  dan Sommer,  2006).  Proses  ini  akan mengecilkan  resolusi  spasial  MUR-SST dari  ~1  Km  menjadi  ~2  Km  sesuai dengan  resolusi  spasial  data  Himawari- 8.
Metode resample yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah    tetangga terdekat  ( nearest  neighbor ) karena merupakan  satu-satunya  metode  yang tidak  menyisipkan  nilai-nilai  baru  ke dalam  dataset  sehingga  nilai  SPL keluaran  cukup  sama  dengan  data  asli (Studley dan Weber, 2010). Data SPL Himawari-8  harian  dan  MUR-SST skin resampling kemudian digabungkan dengan  cara  mozaik.  Area  kosong  pada data  SPL  Himawari-8  akan  digantikan dengan  MUR-SST skin  resampling , sedangkan  bagian  SPL  Himari-8  yang terdapat data SPL akan tetap dipertahankan. Hasil penggabungan dua data  tersebut  adalah  data  SPL  bebas awan  dengan  resolusi  temporal  harian dan  resolusi  spasial  ~2  Km.  Proses penggabungan  dengan  cara  mozaik  ini akan menghasilkan data SPL yang kasar terutama di tepi piksel yang
bertampalan  antara  data  Himawari-8 dan MUR-SST skin resampling . Kekasaran  piksel  dihilangkan  dengan menerapkan  filter lowpass, filter  ini akan  menghaluskan  data  dengan  cara menghilangkan  data  ekstrim.  Filter lowpass yang digunakan dengan ukuran kernel  3x3.  Filter  ini  akan  memberikan efek halus, sehingga objek akan terlihat buram,  terutama  pada  tepi  objek (Kumar, 2003).
Validasi  data  SPL  bebas  awan dilakukan  pada  data  yang  sesuai dengan tanggal pengukuran insitu. Data SPL  bebas  awan  resolusi  temporalnya harian,  sedangkan  data  insitu  yang digunakan  adalah  data  pengukuran sesaat  yang  diasumsikan  mewakili  data harian. Hal ini terkait dengan keterbatasan  dan  ketersediaan  data insitu  terutama  pada  wilayah  perairan tertutup seperti Selat Bali sehingga data insitu  yang  digunakan  tidak timeseries . Perbedaan  waktu  antara  pengambilan data  insitu  dengan  waktu  perekaman data  satelit  disebut  sebagai  data  yang tidak  sinkron  (Ditri et  al .,  2018).  Oleh karena itu jika terdapat data insitu pada lokasi dan tanggal yang sama tetapi jam
pengukuran berbeda, maka akan direrata.  Data  insitu  dalam  satu  hari akan  diinterpolasi  agar  sesuai  dengan temporal data SPL bebas awan.
Kualitas  data  MUR-SST  dan Himawari-8  ataupun  data  keluaran yaitu  SPL  bebas  awan  terhadap    data insitu dapat direpresentasikan oleh nilai Standar  Deviasi  (STD)  dan Mean Absolute  Deviation (MAD).  Kekuatan hubungan  (korelasi)  antara  data  insitu dengan    SPL  bebas  awan  juga  akan dilihat  dengan  menggunakan  metode Kendall’s  Tau dan  regresi  linier, sehingga  akan  didapatkan    nilai R Square (R 2 )  untuk  menjelaskan  apakah data SPL bebas awan dapat merepresentasikan  data      insitu. Korelasi dan regresi dilakukan menggunakan  perangkat  lunak    NCSS 12.0.6.  R umus  untuk  korelasi  Kendall’s Tau tersaji seperti dalam rumus berikut ini :
𝜏 = Σ𝐴−Σ𝐵 𝑁(𝑁−1) 2
…………..(2)
N : Jumlah Sampel ΣA : Jumlah rangking atas ΣB : Jumlah rangking bawah τ : Koefisien korelasi Kendall’s Tau
(a) (b) (c )
Gambar 3-1 :  Perbandingan visual data SPL (a) SPL Himawari-8 Original (b) SPL Mur-SST Skin Resampling (c) SPL Integrasi Bebas Awan
3  HASIL PEMBAHASAN
3.1 Suhu Permukaan Laut Bebas Awan
Area  “ NoData ”  dalam  data  SPL Himawari-8  akan  digantikan  data  SPL dari  MUR-SST skin  resampling . Wilayah yang  tertutup  awan  terutama  di perairan  Indonesia  mencapai  90-96%, terutama  pada  musim  barat  (Nababan, 2016). Tingkat liputan awan yang tinggi presentasenya  ini  menyebabkan  data- data SPL dari sensor optis akan banyak area yang kosong informasinya. Gambar
3-1 (a) yang merupakan contoh data SPL original
dari Himawari-8
yang dikomposit harian.
Data tersebut diakuisisi  pada  tanggal  31  Mei  2017, dimana  hanya  terdapat  beberapa  piksel saja  yang  ada  informasi  suhunya.  Total piksel  pada  data  Himawari-8  tersebut 1.813  piksel,  dengan  241  piksel  terisi informasi  SPL  dan  1.572  piksel  tanpa data.  Dengan  kata  lain  informasi  SPL yang hilang akibat tutupan awan adalah sekitar  86.71%  dan  hanya  13.29% informasi SPL yang didapatkan .
Banyaknya jumlah informasi SPL yang  hilang  pada  data  tersebut  akan menyebabkan  tidak  optimalnya  data. Miyazawa et  al .  (2017)  melakukan komposit temporal data SPL Himawari-8 untuk  menghilangkan  area  tertutup awan dan  hal ini lebih  efektif menampilkan  informasi  SPL  daripada produk  SPL  inframerah  sebelumnya yang  temporalnya  lebih  rendah  dari Himawari-8.  Jika  dibandingkan  dengan data  SPL  Aqua  MODIS  yang  digunakan sebagai  data  masukan  untuk  PELIKAN Lemuru  dimana  perekamannya  hanya satu  kali  dalam  sehari,  maka  jumlah informasi  SPL  yang  terdapat  pada  citra MODIS akan jauh lebih sedikit
dibandingkan  dari  citra  Himawari-8 yang  di  komposit  menjadi  data  harian. Dampaknya adalah akan  banyak  data lokasi ikan pada PELIKAN Lemuru yang kosong  juga.  Oleh  karena  itu  data  SPL Himawari-8  komposit  harian  dapat menjadi alternatif sebagai data masukan untuk PELIKAN Lemuru.
Meskipun telah dilakukan komposit  temporal,  namun  terkadang perairan Selat Bali masih terdapat area- area kosong yang tertutup awan. Untuk mendapatkan  data  harian  bebas  awan maka  data  harian  SPL  Himawari-8 tersebut kemudian digabungkan dengan MUR-SST.  Data  SPL  gabungan  pada Gambar  3-1(c)  menunjukkan  bahwa
area  tutupan  awan  (warna  putih)  pada Gambar  3.-1(a)  sudah  terisi  nilai  SPL yang diperoleh dari data MUR-SST pada Gambar  3-1(b).  Data  MUR-SST  juga dapat  digunakan  sebagai  alternatif  data masukan  bagi  PELIKAN  Lemuru  karena data  SPL  yang  disajikan  bebas  awan, namun  perlu  menjadi  catatan  sesuai dengan  hasil  nilai  statistik  Tabel  3-1 MUR-SST  memiliki  bias  yang  sangat besar  dibandingkan  dengan  data  SPL dari  Himawari-8.  Hal  ini  sama  seperti yang dijelaskan dalam penelitian Cuervo et al . (2013). Data
SPL hasil penggabungan memiliki perbedaan dengan  data  MUR-SST.  Hal  ini  terlihat antara  Gambar  3-1(b)  dan  (c),  dimana pada  data  MUR-SST  nilai  SPL  yang dihasilkan  cenderung  homogen  karena menggunakan  metode  interpolasi  yang berdasarkan  pada  data global  dengan resolusi yang kecil, tetapi pada data SPL bebas  awan  hasil  gabungan  masih terlihat  fitur-fitur  lokal  oseanografi seperti  bentuk  membulat  dengan  nilai SPL  yang  tidak  homogen  di  beberapa
lokasi  yang  mengindikasikan front atau upwelling . Kelemahan data hasil interpolasi  menurut  Thomson  dan Emery  (2014)  proses  dari  optimum interpolasi  akan  menghasilkan  data yang  sangat  halus  dari  data  aslinya, sehingga  nilainya  akan  cenderung berbeda  jauh  dari  data  aslinya.  Oleh karena  itu  pada  data  MUR-SST  fitur oseanografi lokal tidak terlihat.
Gambar 3-2 adalah contoh beberapa data  SPL  bebas  awan  yang  telah  diolah dalam penelitian ini. Dari hasil tersebut terlihat bahwa perairan Selat Bali dapat seluruhnya terliput data SPL, hanya ada bagian  perairan  terutama  pesisir  yang dekat  dengan  daratan  terlihat  masih kosong  datanya.  Hal  ini  dikarenakan masukan  dari  MUR-SST  menggunakan data gelombang mikro yang mempunyai kelemahan  yaitu  daerah  yang  berada dekat  dengan  daratan,  tidak  ada nilainya  karena  bias  dengan  nilai daratan.  Namun  di  bagian  perairan lepas sepenuhnya terisi data SPL.
(a)

## (b)
Gambar 3-2 :  SPL Integrasi Bebas Awan (a) Tanggal 22 Februari 2017 dan (b) Tanggal 22 Agustus 2017

## 3.2 Validasi Data
Hasil  perbandingan  nilai  SPL  dari 80  sampel  data  pengukuran  lapangan dengan  citra  satelit  tersaji  pada  Tabel  3-
1.  Perbandingan  nilai  SPL  tidak  hanya dilakukan  pada  data  keluaran  yaitu  SPL bebas  awan,  namun  juga  pada  data masukan yaitu MUR-SST dan  Himawari- 8.
Tabel 3-1 : PERBANDINGAN DATA SPL INSITU DAN CITRA SATELIT
No Stasiun Koordinat SPL (°C) Bujur Lintang Insitu Bebas Awan MUR-SST Himawari-8 1 STA01 114.38 -8.34 26.35 26.20 26.38 Nodata 2 STA01 114.38 -8.34 28.76 27.71 27.65 Nodata 3 STA18 114.72 -8.54 30.04 29.90 29.41 29.88 4 STA19 114.64 -8.55 30.06 30.02 29.42 30.02 5 STA20 114.55 -8.55 29.60 29.63 29.84 29.71 6 STA21 114.45 -8.55 30.54 29.95 29.92 30.07 7 STA05 114.58 -8.41 30.25 29.84 29.53 Nodata 8 STA14 114.71 -8.47 30.05 29.68 29.33 29.50 9 STA15 114.80 -8.47 30.10 30.07 29.44 30.44 10 STA17 114.82 -8.53 29.96 29.90 29.40 30.29 11 STA07 114.47 -8.41 30.47 29.73 29.71 30.13 12 STA08 114.42 -8.41 30.81 29.85 29.74 30.19 13 STA11 114.48 -8.48 29.98 29.71 29.57 29.80 14 STA12 114.55 -8.49 29.47 29.68 29.47 29.77 15 STA13 114.64 -8.48 30.17 29.75 29.34 29.72 16 STA01 114.38 -8.34 31.01 29.68 29.43 29.87 17 STA02 114.43 -8.33 30.73 29.91 29.44 29.98 18 STA03 114.46 -8.33 30.22 30.01 29.42 30.02 19 STA04 114.50 -8.33 29.95 29.55 29.37 29.30 20 STA06 114.52 -8.41 30.29 29.80 29.41 30.09 21 STA17 114.82 -8.53 26.06 25.78 26.07 Nodata 22 STA18 114.72 -8.54 26.08 26.23 26.10 26.02 23 STA19 114.64 -8.55 26.37 25.98 26.26 26.05 24 T07 114.94 -8.63 25.04 25.22 25.49 25.17 25 T08 115.02 -8.62 24.97 25.02 25.62 25.07 26 T09 115.07 -8.72 24.62 24.97 25.55 24.91 27 T11 114.86 -8.72 25.84 25.98 26.16 25.94 28 T13 114.66 -8.72 25.75 25.78 26.09 25.81 29 T01 114.46 -8.26 25.27 26.27 26.69 Nodata 30 T05 114.72 -8.62 26.49 26.16 25.70 26.19 31 T06 114.86 -8.62 26.12 25.94 26.11 26.14 32 STA14 114.71 -8.47 26.27 26.07 25.80 26.12 33 STA20 114.55 -8.55 26.23 25.86 25.82 25.90 34 STA21 114.45 -8.55 25.77 25.72 25.50 25.79 35 STA15 114.80 -8.47 25.97 25.75 25.49 25.75 36 STA16 114.91 -8.54 25.46 25.18 25.56 25.09 37 STA11 114.48 -8.48 25.83 25.73 25.80 Nodata 38 STA13 114.64 -8.48 26.13 26.06 26.22 Nodata 39 STA06 114.52 -8.41 25.79 25.89 26.45 25.88
40 STA08 114.42 -8.41 26.19 25.93 26.29 25.80 41 STA10 114.42 -8.48 26.22 25.69 25.34 26.02 42 STA12 114.55 -8.49 25.60 25.61 25.25 Nodata 43 STA03 114.46 -8.33 26.01 26.04 26.45 26.15 44 STA04 114.50 -8.33 24.22 26.05 26.28 26.06 45 STA05 114.58 -8.41 26.80 26.04 25.90 26.17 46 STA07 114.47 -8.41 25.96 25.78 26.04 25.78 47 STA09 114.36 -8.41 26.75 26.40 25.94 Nodata 48 STA02 114.43 -8.33 26.32 25.99 26.61 25.88 49 T02 114.42 -8.26 26.23 26.33 26.64 Nodata 50 T03 114.39 -8.27 26.69 26.56 26.55 Nodata 51 T04 114.62 -8.63 25.92 25.93 25.84 25.90 52 STA17 114.82 -8.53 27.48 27.36 27.92 25.68 53 T08 115.02 -8.62 27.04 27.03 27.17 27.11 54 T10 114.96 -8.72 24.78 25.38 25.42 25.33 55 T05 114.72 -8.62 27.30 27.03 27.40 27.32 56 T07 114.94 -8.63 27.03 26.94 27.06 27.08 57 STA18 114.72 -8.54 27.42 27.11 27.72 26.68 58 T06 114.86 -8.62 27.34 27.22 27.53 27.21 59 STA19 114.64 -8.55 27.44 27.20 27.59 27.09 60 STA20 114.55 -8.55 27.47 27.27 27.89 27.31 61 STA11 114.48 -8.48 27.54 27.95 27.95 25.73 62 STA21 114.45 -8.55 27.73 27.84 27.75 27.78 63 T01 114.46 -8.26 27.33 27.79 28.47 27.48 64 STA12 114.55 -8.49 27.66 28.06 28.08 25.57 65 STA13 114.64 -8.48 27.62 28.27 28.23 26.02 66 STA14 114.71 -8.47 28.55 28.01 28.05 27.96 67 STA15 114.80 -8.47 28.14 27.94 28.32 27.82 68 STA16 114.91 -8.54 28.45 27.04 27.35 26.98 69 STA06 114.52 -8.41 27.66 27.75 27.78 27.75 70 STA07 114.47 -8.41 28.21 27.77 27.67 27.84 71 STA08 114.42 -8.41 27.76 27.79 27.59 27.85 72 STA09 114.36 -8.41 28.43 27.90 27.54 Nodata 73 STA10 114.42 -8.48 28.00 27.84 27.85 27.90 74 STA02 114.43 -8.33 28.50 27.67 27.78 27.74 75 STA03 114.46 -8.33 28.35 27.74 27.83 27.83 76 STA04 114.50 -8.33 27.46 27.71 27.90 27.68 77 STA05 114.58 -8.41 27.94 27.87 27.92 27.97 78 T02 114.42 -8.26 27.85 27.52 28.30 27.55 79 T03 114.46 -8.26 27.36 27.79 28.47 27.48 80 T04 114.62 -8.63 27.43 27.28 27.08 27.40 Rerata 27.54 27.38 27.43 27.40
Sumber : Survey Insitu (2017) dan Pengolahan Data (2017)
Berdasarkan Tabel 3-1 Nilai rerata SPL  harian  dari  hasil  pengukuran  insitu menunjukkan  nilai  27.54°C,  dimana hasil  rerata  SPL  data  satelit  yang  paling mendekati  data  insitu  adalah  MUR-SST yaitu  sebesar  27.43°C.  Untuk  melihat
bias  dari  masing-masing  data  citra terhadap  pengukuran  lapangan,  maka nilai statistik selisih suhu masing-masing data  tersaji  dalam  Tabel  3-2.  Secara berurutan  nilai  bias  dari  masing-masing data  dari  tertinggi  ke  terendah  adalah
SPL bebas awan, Himawari-8,  dan MUR- SST. Nilai bias dari data SPL bebas awan hasil  integrasi  menunjukkan  nilai  yaitu 0.16°C
Nilai  Standar  Deviasi  justru menunjukkan  data  SPL  MUR-SST mempunyai  simpangan  yang  paling besar  diantara  kedua  data  lainnya, sedangkan  SPL  bebas  awan  paling rendah nilai
simpangannya. Perhitungan Mean  Absolute  Deviation (MAD)
juga
diterapkan untuk mengetahui  skala  penduga  yang robust
atau  tidak  sensitif  terhadap  adanya pencilan (Iswari, 2017). Hal ini dilakukan  karena  pada  Gambar  3-3 terlihat Box-Plot dari ketiga dataset yang digunakan dalam penelitian ini memiliki pencilan  yang  cukup  banyak,  sehingga nilai  Standar  Deviasi  biasa  tidak  dapat digunakan  sebagai  penduga.  Dari  hasil perhitungan didapatkan nilai MAD yang rendah yaitu 0.29 untuk data SPL bebas awan,  sedangkan  nilai  MAD  tertinggi 0.68 adalah MUR-SST.
Tabel 3-2: STATISTIK SPL DATA SATELIT – SPL INSITU (°C). Dataset N Mean  Median STD MAD Himawari-8 68 0.13 0.16 0.58 0.38 MUR-SST 80 0.11 0.02 0.64 0.68 SPL Integrasi Bebas Awan 80 0.16 0.16 0.46 0.29
Sumber : Pengolahan Data (2018) *STD = Standar Deviasi, *MAD = Median Absolute Deviation.
Gambar 3-3 : Box-plot dari selisih SPL antara dataset dengan data insitu
Gambar 3-4 :  Scatterplot SPL bebas awan dan insitu
R² = 0,9352 20,00 22,00 24,00 26,00 28,00 30,00 32,00 34,00 22,00 24,00 26,00 28,00
30,00 32,00
SPL B eb as A w an ( °C)
Batas  kotak  bagian  tengah  pada Box-Plot  (Gambar  3-3)  menunjukkan nilai  median,  batas  kotak  bawah  dan atas  mewakili  kuartil  pertama  dan kuartil  ketiga  dari  distribusi  data. Whisker  menunjukkan  nilai  minimum dan  maksimum  data.  Pencilan  untuk data  SPL  bebas  awan  cukup  banyak baik  dibagian  atas  maupun  bawah, demikian juga dengan data Himawari-8. Meskipun  menunjukkan  gambar  kotak dan whisker yang simetris pada dataset SPL  bebas  awan  dan  SPL  Himawari-8, namun tidak dapat dikategorikan dalam data berdistribusi normal karena persentase  pencilan  lebih  dari  1%  dari total  data.  Data  MUR-SST  dari  box-plot terlihat  tidak  simetris,  karena  nilai median  tidak  tepat  ditengah  kotak  dan diikuti  oleh  pencilan  bawah  serta whisker  dibagian  bawah  yang  lebih panjang menunjukkan  bahwa  distribusi data  cenderung  menjulur  ke  arah  kiri ( negative  skewness ).  Dengan  kondisi data  yang  tidak  berdistribusi  normal, maka  untuk  mengetahui  nilai  korelasi digunakan K endall’s Tau, dimana metode  ini  tidak  mensyaratkan  data harus berdistribusi normal.
Nilai korelasi Kendall’s Tau untuk data  SPL  bebas  awan  yang  dihasilkan dalam  penelitian  ini  dengan  data  insitu didapatkan  nilai  0.7966  atau  sebesar 79.66%.  Korelasi  ditunjukkan  Gambar 3-4  menunjukkan  hubungan  antara data  SPL  insitu  dan  bebas  awan memiliki  hubungan  kuat  dan  searah dengan nilai R 2 0.93.

## 4 KESIMPULAN
Metode penggabungan data untuk  mendapatkan  data  bebas  awan seperti  dalam  penelitian  ini  dapat diterapkan di  wilayah Selat  Bali,  hal  ini ditunjukkan  dengan  rendahnya  nilai MAD data
SPL
bebas awan dibandingkan data MUR-SST dan Himawari-8. Data SPL bebas awan yang dihasilkan  layak  untuk  digunakan  dan memiliki performa yang baik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih untuk  dataset  yang  disediakan  oleh NASA  EOSDIS Physical  Oceanography Distributed
Active Archive Center
(PO.DAAC) untuk The  Group  for  High Resolution  Sea  Surface  Temperature
(GHRSST) Multi-scale Ultra-high Resolution  ( MUR)  SST  data di  Jet Propulsion  Laboratory,  Pasadena,  CA ( http://dx.doi.org/10.5067/GHGMR- 4FJ01 ).  Terima  kasih  untuk  Balai  Riset dan  Observasi  Laut,  dimana  kegiatan penelitian  ini  sebagai  bagian  dari pendanaan  DIPA  2017,  serta  Tim Redaksi  Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Addesso,  P.,  Longo,  M.,  Montone,  R., Restaino,  R.,  &  Vivone,  G.  (2017). Interpolation  and  Combination  Rules for  the  Temporal  and  Spatial Enhancement  of  SEVIRI  and  MODIS Thermal
Image Sequences . International  Journal  of  Remote Sensing, 38 (7), 1889 – 1911.
https://doi.org/10.1080/01431161. 2017.1283075.
Banzon,  V.,  Smith,  T.  M.,  Chin,  T.  M., Liu,  C.,  &  Hankins,  W.(2016). A Long-Term Record of Blended Satellite  and  In  Situ  Sea-Surface Temperature For Climate Monitoring, Modeling and Environmental Studies .  Earth  System  Science Data, 8, 165-176.
https://doi.org/10.5194/essd-8- 165-2016.
Barton, I. J.(2007). Comparison of In Situ and  Satellite-Derived  Sea  Surface Temperatures in the  Gulf  of
Carpentaria . Journal of Atmospheric Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 24 (10),  1773 – 1784. https://doi.org/10.1175/JTECH20 84.1.
Chin,  T.  M.,  Vazquez-Cuervo,  J.,  & Armstrong,  E.  M.  (2017). A  Multi- Scale  High-Resolution  Analysis  of Global  Sea  Surface  Temperature . Remote  Sensing  of  Environment,
200,154 – 169. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017
.07.029.
Ditri, A., Minnett, P., Liu, Y., Kilpatrick, K.,  &  Kumar,  A.  (2018). The Accuracies  of  Himawari-8  and
MTSAT-2  Sea-Surface  Temperatures in  the  Tropical  Western  Pacific Ocean . Remote Sensing, 10(2), 212.
https://doi.org/10.3390/rs100202
12.
Donlon, C. J., Minnett, P. J., Gentemann,  C.,  Nightingale,  T.  J., Barton,  I.  J.,  Ward,  B.,  &  Murray, M.  J.  (2002). Toward  Improved Validation  of  Satellite  Sea  Surface Skin  Temperature  Measurements  for Climate
Research . Journal of
Climate,15(4),353 – 369. https://doi.org/10.1175/1520- 0442(2002)015<0353:TIVOSS>2.0.C
O;2.
Faye,  S.,  Lazar,  A.,  Sow,  B.  A.,  &  Gaye,
A.  T.  (2015). A  Model  Study  of  the Seasonality of Sea Surface Temperature  and  Circulation  in  the Atlantic North-eastern Tropical Upwelling  System .  Frontiers  in Physics, 3, 76. https://doi.org/10.3389/fphy.2015.
00076.
França,  G.  B.,  Paes,  R.  C.,  Oliveira,  A. N.,  Ruivo,  B.  C.,  &  Neto,  A.  S. (2014). Daily  Blended  Microwave and Infrared Sea Surface Temperature  Composition .  Revista Brasileira de Geofísica,31(2). https://doi.org/10.22564/rbgf.v31i 2.21.
Henn,  B.,  Raleigh,  M.  S.,  Fisher,  A., Lundquist, J. D., Henn, B., Raleigh, M.  S.,  &  Lundquist,  J.  D.  (2013). A Comparison  of  Methods  for  Filling Gaps  in  Hourly  Near-Surface  Air Temperature Data . Journal of
Hydrometeorology,  14(3),  929 – 945. https://doi.org/10.1175/JHM-D- 12-027.1.
Iswari,  P.Y.  (2017).  Pendugaan  Selang
Kepercayaan Rata-Rata Populasi Dengan  Kondisi  Adanya  Pencilan . Skripsi  Program  Studi  Matematika Universitas Sanata Dharma. Yogyakarta. 140 hlm.
Kumar,  M.  (2003). Digital  Image Processing .  In    and  S.  K.  S.  M.V.K. Sivakumar,  P.S.  Roy,  K.  Harmsen (Ed.),  Satellite  Remote  Sensing  and GIS  Applications  in  Agricultural Meteorology  (pp.  81 – 102).  India:
Agricultural Meteorology
Programme (AgMP). Cited
in http://www.wamis.org/agm/pubs/ agm8/Paper-5.pdf [5 Maret 2018].
Kurihara, Y., Murakami, H., & Kachi, M. (2016).  S ea  surface  temperature from
the new Japanese Geostationary Meteorological Himawari-8  Satellite .  Geophysical Research Letters, 43(3), 1234 – 1240. https://doi.org/10.1002/2015GL06 7159.
Nababan,  B.,  (2016). Variabilitas  Suhu Permukaan  Laut  Dan  Konsentrasi Klorofil-A  di  Perairan  Teluk  Jakarta dan  Sekitarnya. Jurnal  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis,  8(1), 385-402.
Studley, H., & Weber, K. T. (2010). Final Report: Assessing Post-Fire Recovery of  Sagebrush-Steppe  Rangelands  in Southeastern  Idaho  Comparison  of Image  Resampling  Techniques  for Satellite  Imagery .  Idaho.  Cited  in http://giscenter.isu.edu/research/ Techpg/nasa_postfire/pdf/Ch15.pd f [5 Maret 2018].
Susilo,  E.  (2015). Variabilitas  Faktor Lingkungan  Pada  Habitat  Ikan Lemuru  di  Selat  Bali  Menggunakan Data
Satelit Oseanografi dan Pengukuran Insitu . Cited in http://www.omniakuatika.net/10.2 0884/1.OA.2015.01002.pdf  [14  Mei 2018].
Thompson, R.E., & Emery, W.J., (2014).
Data  Analysis  Methods  In  Physical Oceanography . Elsevier.
Vazquez-Cuervo, J., Dewitte, B., Chin, T.
M.,  Armstrong,  E.  M.,  Purca,  S.,  & Alburqueque, E. (2013). An Analysis of  SST  Gradients  off  the  Peruvian Coast: The impact of Going to Higher Resolution .  Remote  Sensing  of
Environment,
131, 76 – 84.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2012. 12.010.
Wade,  T.,  &  Sommer,  S.  (2006). A  to  Z GIS :  An  Illustrated  Dictionary  of Geographic  Information  Systems . ESRI Press. Cited in http://esripress.esri.com/display/in dex.cfm?fuseaction=display&module ID=0&websiteID=102 [5 Maret 2018].
Yang,  C.-S.,  Kim,  S.-H.,  Ouchi,  K.,  & Back,  J.-H.  (2015). Generation  of High Resolution Sea Surface Temperature  Using  Multi-Satellite
Data  for  Operational  Oceanography . Acta Oceanologica Sinica, 34(7), 74 – 88. https://doi.org/10.1007/s13131- 015-0694-8.