ISSN: 1907-9931 (print), 2476-9991 (online)

## ANALISA TEMPORAL SEBARAN SUHU PERMUKAAN LAUT TAHUN 2018 HINGGA 2020 DENGAN DATA CITRA TERRA MODIS
TEMPORAL ANALYSIS DISTRIBUTION OF SEA SURFACE TEMPERATURE IN 2018 – 2020 WITH TERRA MODIS DATA IMAGE
Aulia Azizah 1 , Hendrata Wibisana 2*
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur 2 Dosen Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
*Corresponden author email: auliazch@gmail.com
Submitted: 15 June 2020 / Revised: 29 September 2020 / Accepted: 10 December 2020 http://doi.org/10.21107/jk.v13i3.7550

## ABSTRACT
Sea  surface  temperature  (SPL)  information  is  the  most  important  water  quality  parameter  in  the ocean, especially in coastal areas. Remote sensing technology with Terra Modis satellite data is used for  periodic  monitoring  of  SPL  changes.  The  purpose  of  this  study  was  to  analyze  the  temporal distribution of SPL on the coast of Malang, East Java. The data used are SPL data from Terra-MODIS satellite sensors in May 2018, 2019 and 2020. Analysis of the data used is descriptive analysis which includes  temporal  analysis  of  SPL  based  on  SPL fluctuations  in  graphical  form. The  results  showed that the temporal variation of the 2018-2020 SPL on the coast of Malang tends to increase. The SPL value in 2018 varies between 25 ° C - 26 ° C while in 2019 it varies between 26 ° C  - 27 ° C and in 2020 it ranges between 30 ° C - 31 ° C. The highest average SPL value from 2018 - 2020 is in 2020 with  a  temperature  of  30.58  °  C.  In  an  effort  to  model  sea  surface  temperatures  used  calculations using  mathematical  models.  From  the  results  obtained  it  can  be  concluded  that  the  most  optimal mathematical  model  is  derived  from  the  wavelength  of  667  nm  on  May  23,  2020  with  the  equation model y = -0,498ln (x) + 27,936 which results in a correlation value of R = 0.6561.
Keywords: sea surface temperature, terra modis, satellite, mathematical models.

## ABSTRAK
Informasi suhu permukaan laut (SPL) merupakan parameter kualitas perairan yang paling penting di lautan  terutama  kawasan  pesisir.  Teknologi  penginderaan  jauh  dengan  data  satelit  Terra-MODIS digunakan  untuk  pemantauan  perubahan  SPL  secara  berkala.  Tujuan  penelitian  ini  adalah menganalisis  sebaran  temporal  SPL  di  pesisir  pantai  Malang,  Jawa  Timur.  Data  yang  digunakan adalah data SPL dari sensor satelit Terra Modis bulan Mei 2018, 2019 dan 2020. Analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif yang meliputi analisis SPL secara temporal berdasarkan fluktuasi SPL dalam bentuk grafik. Hasil penelitian menunjukan bahwa variasi temporal SPL tahun 2018-2020 di pesisir Malang cenderung mengalami peningkatan. Nilai SPL tahun 2018 bervariasi antara 25°C – 26°C  sedangkan  tahun  2019  bervariasi  antara  26°C – 27°C dan tahun 2020 berkisar antara 30°C  – 31°C.  Nilai  SPL  rata-rata  tertinggi  dari  tahun  2018 –  2020  berada  pada  tahun  2020  dengan  suhu 30,58°C.  Dalam  upaya  memodelkan  suhu  permukaan  laut  digunakan  perhitungan  dengan menggunakan  model  matematika.  Dari  hasil  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa  model matematis  yang  paling  optimal  berasal  dari  panjang  gelombang  667  nm  pada  tanggal  23  Mei  2020 dengan model persamaan y = -0,498ln(x) + 27,936 yang menghasilkan nilai korelasi R = 0,6561.
Kata Kunci: suhu permukaan laut, terra modis, satelit, model matematis.

## PENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  negara  maritim  memiliki luas  perairan  lebih  besar  dari  luas  daratan. Wilayah  Indonesia  yang  berada  di  antara  dua perairan  besar  yaitu  Samudera  Pasifik  (di
bagian  utara  dan  timur)  serta  Samudera Hindia  (di  bagian  selatan  dan  barat  daya) menjadikan  perairan  Indonesia  memiliki  Arus Lintas  Indonesia  (Arlindo)  yang  merupakan kegiatan  sirkulasi  laut  global.  Ketika  melewati perairan  Indonesia,  maka  sistem  lintasan
Arlindo  akan  bercampur  dengan  massa  air hangat  dari  Samudera  Pasifik  di  mana  terjadi percampuran massa air yang berbeda sehingga  perairan  Indonesia  berpengaruh terhadap  iklim  global  (Putra et  al., 2019). Parameter  yang  sering  digunakan  untuk mengetahui  adanya  dinamika  iklim  global  dan ekosistem  disebut  Suhu  Permukaan  Laut (SPL) (Wibisana et al., 2018).
Suhu  Permukaan  Laut  (SPL)  memiliki  peran penting  bagi  organisme  laut  karena  suhu dapat mempengaruhi dinamika atau pergerakan  air  laut  baik  secara  horizontal maupun  vertikal.  Menurut  Yuniarti, et  al.,
(2013)  suhu  dapat  mempengaruhi  sistem metabolisme, perkembangbiakan maupun habitat  dari  organisme  di  laut.  Menurut  Alfajri et al., (2017); Nontji (2002) kisaran suhu yang baik  bagi  kehidupan  organisme  perairan adalah  antara  18-30°C.  Suhu  permukaan  laut yang  tinggi  diperairan  dapat  mengganggu keseimbangan ekosistem diperairan laut karena setiap organisme laut mampu menyesuaikan  diri  dengan  suhu  pada  batas- batas  tertentu.  Begitu  pula  pengaruhnya terhadap  iklim,  dengan  adanya  perubahan suhu  permukaan  laut  maka  terdapat  aspek- aspek  yang  mengalami  perubahan  yaitu  daur hidrologi, intensitas curah hujan dan akibatnya memberikan dampak yang kurang menguntungkan untuk ekosistem dalam lingkungan tersebut (Wibisana et al., 2018).
Menurut  Zulfikar  dkk.  (2018);  Hamuna et  al.,
(2015),  suhu  perairan  mengalami  variasi  dari waktu  ke  waktu  sesuai  dengan  kondisi  alam yang  mempengaruhi  perairan  tersebut.  Salah satu faktor yang mempengaruhi sebaran   SPL pada  suatu  perairan  Indonesia  adalah  Angin Muson  (Putra et  al., 2019;  Kasim,  2010). Selain Angin  Muson,  penyebab  lain  terjadinya variasi  suhu  di  perairan  Indonesia  yaitu  El Niño-Southern  Oscillation  (ENSO)  dan  Indian Ocean  Dipole  Mode  (IOD)  (Putra  dkk.,  2019; Putra  and  Tanaka,  2013a;  Sprintall et  al., 2014; Sukresno, 2010; Susanto et al., 2002).
Suhu  permukaan  laut  merupakan  salah  satu parameter  oseanografi  yang  dapat  berubah
setiap  waktu,  suhu  permukaan  laut  dapat diukur secara langsung dengan cara pengukuran  insitu  maupun  oleh  sensor  satelit yang  bekerja  pada  spektrum  infra  merah termal  (Wicaksono et  al., 2010).  Pengamatan sebaran  SPL  kali  ini  dilakukan  dengan menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh yaitu  citra  satelit.  Karakter  utama  citra  dalam penginderaan  jauh  adalah  adanya  rentang kanal (band) panjang gelombang elektromagnetik  (electromagnet  wavelength) yang  dimilikinya.  (Suwargana,  2013).  Teknik penginderaan  jauh  memiliki  kemampuan  yang tinggi dalam menganalisis area yang luas dan sulit  ditempuh  dengan  cara  konvensional dalam  waktu  yang  singkat.  (Hamuna et  al.,
2015). Dengan adanya satelit, proses pemantauan seluruh lautan di Indonesia dapat mencakup  luasan  wilayah  tidak  terbatas  dan waktu  serta  biaya  karena  teknologi  ini  dapat memantau  lingkup  wilayah  yang  luas  dalam waktu  singkat  (Kumaat,  2018).  Salah  satu temperatur  yang  diukur  oleh  citra  satelit  yaitu suhu permukaan laut.
Satelit  Aqua  dan  Terra  MODIS  ( Moderate- Resolution
Imaging Spektroradiometer)
merupakan salah satu satelit yang di buat oleh NASA  ( National  Aeronautics  and  Space Administration )  yang  berfungsi  sebagai  satelit observasi  di  bidang  kelautan  yang  cukup akurat.  (Alfajri  dkk.,  2017).  MODIS  pertama terintegrasi pada Terra dan berhasil diluncurkan pada 18 Desember 1999. Sedangkan  Aqua  berhasil  diluncurkan  pada  4 Mei  2002.  Satelit  ini  mempunyai  cakupan wilayah  yang  cukup  luas,  yaitu  2330  Km dengan resolusi spasial 250 Km (kananl 1 dan 2)  dan  resolusi  spektral  yang  tinggi  (36 kanal) serta  resolusi  temporal  yang  kurang  lebih sama  dengan  satelit  NOAA-AVHRR,  yaitu  1-2 hari  serta  menggunakan  data  12  bit  pada semua kanal (Prasasti, 2007).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui sebaran  suhu  permukaan  laut  (SPL)  dan menentukan  model  matematika  yang  paling optimum dari reflektan citra satelit Terra Modis terhadap nilai SPL.
Tabel 1. Spesifikasi Sensor Modis
Orbit: 705  km,  10:30  a.m.  descending  node  (Terra)  or  1:30  p.m.  ascending  node (Aqua), sun-synchronous, near-polar, circular Scan Rate: 20.3 rpm, cross track Swath Dimensions: 2330 km (cross track) by 10 km (along track at nadir) Telescope: 17.78 cm diam. off-axis, afocal (collimated), with intermediate field stop Size: 1.0 x 1.6 x 1.0 m Weight: 228.7 kg Power: 162.5 W (single orbit average)
Data Rate: 10.6 Mbps (peak daytime); 6.1 Mbps (orbital average) Quantization: 12 bits Spatial Resolution: 250 m (bands 1-2), 500 m (bands 3-7), 1000 m (bands 8-36) Design Life: 6 years

## MATERI DAN METODE
Penelitian ini berlokasi di pesisir pantai selatan Kota Malang. Pada koordinat 8° 14’ 6” LU dan 112° 21’ 31” BB hingga 8° 42’ 31” LS dan 113° 4’ 48” BT. Bahan yang digunakan adalah data Citra  satelit  Terra  Modis  Suhu  Permukaan Laut  (SPL)  level  2  diambil  dari  laman  web https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/ dengan
waktu  yang  dipilih  adalah  bulan  Mei  dalam periode tiga tahun yaitu tahun 2018, 2019 dan 2020. Alat yang digunakan dalam analisis data citra  adalah  laptop/PC  (Personal  Computer) dengan  perangkat  lunak  sebagai  pengolah data,  perangkat  lunak  yang  dimaksud  yaitu Microsoft  Excel  2016,  Mozilla  Firefox  browser dan SeaDAS 7.5.3.
Gambar 1. Lokasi Penelitian
Pengukuran  Suhu  Permukaan  Laut  (SPL) dilakukan  dengan  menggunakan  data  SPL dari  Citra  Satelit  Terra  Modis,  mengambil  10 titik  pada  area  penelitian  dengan  letak koordinat  yang  sama  untuk  masing-masing tahun.  Kemudian  diekstrak  nilai  SPL  tersebut dan  dilakukan  analisa  nilai  SPL  dengan bantuan  SeaDAS  7.5.3.  hingga  diperoleh  nilai SPL ekstraksi dari citra satelit. Nilai SPL yang sudah  diperoleh  dirata-ratakan  dan  diubah menjadi grafik.
Dari  hasil  rata-rata  SPL  masing-masing  tahun dapat diketahui suhu yang paling besar. Untuk mencari  algoritma  yang  paling  optimal  yang dapat  menggambarkan  nilai  suhu  permukaan laut  dicari  nilai korelasi R dari  diagram scatter yang  ada,  dengan  bantuan  program  excel dipilih  model  persamaan  yang  sudah  tersedia yaitu  bentuk  linier,  eksponen,  logaritmik  dan power (Wibisana et al., 2018).
Nilai  korelasi  R  dari  diagram scatter dihitung melalui model persamaan sebagai berikut: Model linier: 𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏 ……………………………….……..(1) Model eksponen: 𝑦 = 𝑎 . 𝑒𝑏 . 𝑥 …………………………………...….(2) Model logaritmik: 𝑦 = 𝑎 .ln ( 𝑥 ) + 𝑏 …………………...………...….(3) Model power: 𝑦 = 𝑎 . 𝑥𝑏 …………………………………...…...(4) dimana: y   = dependent variable (terikat); x   = independen t variable (bebas);
a, b, c dan d = koefisien variabel.

## Pengolahan Data
Terdapat  dua  macam  tahap  pengolahan  data dalam  memperoleh  nilai  Suhu  Permukaan Laut (SPL) dan menentukan model matematis yang  paling  optimal.  Tahap  pengolahan  data
citra  untuk  memperoleh  model  matematis selengkapnya sebagai berikut:
a. Import dan Display data dengan menggunakan  software  SeaDAS  7.5.3 yang  bertujuan  untuk  menampilkan  image dari  citra  modis  Level  2  yang  telah didownload.
b. Area  of  Interest atau  penandaan  terhadap lokasi yang akan diekstrak data.
c. Cropping atau  pemotongan  citra  dilakukan untuk  memperkecil  ukuran  data  agar  data yang  dianalisis  berfokus  pada  daerah lokasi penelitian. Area yang akan
dicropping ditentukan dalam Geo
Coordinates. Cropping juga berfungsi untuk menghemat penyimpanan data dan memperkecil  ukuran  pixel  agar  proses pengolahan  yang  dilakukan  komputer  bisa lebih cepat. (Kasim, 2010).
d. Reproject area  penelitian  guna  mengatur koordinat  agar  tegak  lurus.  Terdapat pengaturan data I/O project dan Coordinate Referance System (CRS).
e.  Data  yang  telah  direproject  kemudian ditentukan  titik-titik  pengambilan  data  citra berupa  pin  dengan  lokasi  dan  jumlah yang telah ditentukan.
f. Pin  Manager untuk  menentukan  Bands yang  mewakili  3  warna  RGB  (Red,  Green, Blue).  Dalam  pin manager  dapat  dilakukan proses  save  untuk  pin  yang  telah  dibuat agar  bisa  digunakan  kembali  pada  peta selanjutnya.
g. Copy  selected  data dilakukan  untuk menyalin  nilai  masing-masing  bands  serta koordinatnya agar dapat diolah.
h.  Data  yang  berisi  informasi  nilai  bands  dan koordinatnya dioleh menggunakan Microsoft Excel 2016.
i. Scatter Diagram memunculkan nilai korelasi  R  pada  setiap  model  matematis hingga  dapat  ditentukan  model  paling optimal berdasarkan nilai R.
Tahap  pengolahan  data  citra  satelit  untuk memperoleh  nilai  Suhu  Permukaan  Laut (SPL) sebagai berikut:
a. Import  dan  Display data  menggunakan software SeaDAS 7.5.3.
b. Area  of  Interest atau  penandaan  terhadap lokasi  yang  akan  diekstrak  data,  pilih produk SST.
c. Cropping atau pemotongan citra.
d. Reproject area penelitian.
e. Pin Manager kemudian Import All Pins agar letaknya  sama  dengan  peta  pengolahan data citra RGB.
f. Rectangle  Drawing  Tool dilakukan  untuk mengkaji  luasan  daerah  pada  masing- masing pin.
g. Export Mask Pixel dengan output geometry.
h. Write to File untuk menyimpan nilai SPL.
i.  Data  yang  berisi  informasi  nilai  SPL  diolah menggunakan  Microsoft  Excel  2016  untuk memperoleh rata-rata.

## Analisis Data
Analisis  data  yang  digunakan  adalah  analisis temporal. Analisis suhu permukaan laut secara temporal dilakukan untuk mengetahui fluktuasi SPL  yang  terjadi  pada  lokasi  penelitian. (Zulfikar, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Nilai-nilai  SPL  yang  diperoleh  dari  ekstraksi data  citra  satelit  Level  2  tanggal  22  Mei  2018 diperlihatkan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Koordinat pengambilan data SPL tanggal 22 Mei 2018.
Longitude Latitude SPL (Celcius) 112,5953 112,6064 112,6267 112,6565 112,6783 112,7083 112,7200 112,7195 112,7494 112,7711 -8,4250 -8,4460 -8,4556 -8,4550 -8,4652 -8,4769 -8,4547 -8,4221 -8,4345 -8,4145 25,6 25,4 26,0 26,3 25,5 25,3 25,4 25,8 25,8 25,9
Nilai  SPL  berdasarkan  data  pada Tabel  2 menunjukkan  suhu  pesisir  pantai  Malang tanggal  22  Mei  2018  berkisar  antara  25°C- 26°C.  Secara  temporal,  variasi  nilai  SPL  di pesisir  pantai  Malang  pada  waktu  22  Mei dapat  dilihat  pada Gambar  2 .  Nilai  rata-rata SPL di perairan Kota Malang pada tanggal 22 Mei 2018 dengan suhu rata-rata 25,7°C.
Gambar 2. Grafik variabilitas temporal SPL di pesisir pantai Kota Malang 22 Mei 2018.
25,2 25,4 25,6 25,8 26,0 26,2 26,4 26,6 0 5 10 15 Suhu per m uk aa n Lau t ( °C) Titik Data
Nilai reflektan dalam tabel ini diambil dari citra Modis  bulan  Mei  2018.  Citra  satelit  Terra Modis  pada  Gambar  1  setelah  dilakukan pengolahan berupa pemotongan citra. Pemotongan  ini  diperlukan  untuk  lebih  fokus pada  area  penelitian.  Selanjutnya  dari  area pemotongan yang diperoleh dilakukan reproyeksi. Hasil reproyeksi diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Citra satelit Terra Modis SPL hasil reproyeksi daerah pesisir pantai Malang.
Tabel 3. Ekstrak nilai reflektans dari citra satelit Modis bulan Mei 2018. Titik Data Rrs_412 Rrs_531 Rrs_667 1 0,00088 0,00124 0,00580 2 0,00061 0,00181 0,00015 3 0,00036 0,00178 0,06400 4 0,00017 0,00185 0,00073 5 0,00095 0,00241 0,00160 6 0,00014 0,00168 0,00012 7 0,00634 0,00108 0,00053 8 0,00085 0,00262 0,00090 9 0,04000 0,00165 0,00028 10 0,00117 0,00880 0,00063
Gambar 4. Citra satelit Terra Modis hasil reproyeksi daerah pesisir pantai Malang.
Tabel  3 memperlihatkan  nilai  reflektan  pada panjang gelombang citra Modis untuk 412 nm, 531  nm  dan  667  nm.  Panjang  gelombang tersebut  dipilih  mewakili  pancaran  gelombang elektromagnetik  dari  warna  RGB  (red,  green, blue).  Warna  merah  (667  nm),  warna  hijau (531  nm)  dan  warna  biru  (412  nm).    Nilai reflektan pada Tabel 3 dengan masing-masing panjang  gelombang  dilakukan  pengolahan dengan model matematis yang sudah ditentukan sebelumnya dan hasilnya diperlihatkan  pada Tabel  4,  Tabel  5  dan Tabel 6.
Model  matematis  menggunakan  persamaan Linier,  Logaritmik,  Eksponential  dan  Power dengan  hasil  nilai  R  yang  bervariasi.  Pada panjang  gelombang  412  nm  diketahui  model eksponential memiliki nilai R yang paling tinggi dari  model  lainnya.  Panjang  gelombang  531 nm  diketahui  model  power  memiliki  nilai  R yang  paling  tinggi  dari  model  lainnya.  Begitu pula  dengan  panjang  gelombang  667  nm, model  power  memiliki  nilai  R  yang  paling tinggi.
Tabel 4. Algoritma untuk reflektan Rrs_412 citra modis.
No Algoritma Model Matematis R 2 1 Linier y = 3,6717x + 25,685 0,0176 2 Eksponential y = 25,683e 0,145x 0,0182 3 Logaritmik y = 0,015ln(x) + 25,806 0,006 4 Power y = 25,809x 0,0006 0,0066 Tabel 5. Algoritma untuk reflektan Rrs_531 citra modis. No Algoritma Model Matematis R 2 1 Linier y = 41,522x + 25,603 0,0764 2 Eksponential y = 25,601e 1,6222x 0,0775 3 Logaritmik y = 0,1943ln(x) + 26,91 0,109 4 Power y = 26,941x 0,0076 0,1103
Tabel 6. Algoritma untuk reflektan Rrs_667 citra modis.
No Algoritma Model Matematis R 2 1 Linier y = y = 5,6317x + 25,664 0,1089 2 Eksponential y = 25,662e 0,2192x 0,1097 3 Logaritmik y = 0,0753ln(x) + 26,23 0,1691 4 Power y = 26,235x 0,0029 0,171
Pengolahan  Algoritma  yang  dilakukan  pada Tabel 4, Tabel 5 dan Tabel 6 adalah algoritma satu kanal dengan hasil yang sudah ada untuk 10  titik  pengukuran  yang  dilakukan.  Dari  hasil perhitungan  yang  dilakukan  diketahui  nilai model matematis dan nilai korelasinya masing-
masing  yang  dihasilkan  oleh  kanal  merah (Rrs_667)  menunjukkan  hasil  yang  paling maksimal.  Nilai-nilai  SPL  yang  diperoleh  dari ekstraksi  data  citra  satelit  Level  2  tanggal  14 Mei 2019 diperlihatkan pada Tabel 7 .
Tabel 7. Koordinat pengambilan data SPL tanggal 14 Mei 2019.
Longitude Latitude SPL (Celcius) 112,5771 112,6064 112,6267 112,6569 112,6783 112,7083 112,7234 112,7249 112,7494 112,7788 -8,4221 -8,4460 -8,4556 -8,4626 -8,4652 -8,4769 -8,4622 -8,4274 -8,4345 -8,4194
27,1 27,4 27,6 27,3
27,0 27,2
27,3 26,9
27,0 27,2
Nilai  SPL  berdasarkan  data  pada Tabel  7 menunjukkan  suhu  pesisir  pantai  Malang tanggal  14  Mei  2019  berkisar  antara  26°C- 27°C.  Secara  temporal,  variasi  nilai  SPL  di pesisir  pantai  Malang  pada  waktu  14  Mei dapat  dilihat  pada Gambar  5 .  Nilai  rata-rata SPL di perairan Kota Malang pada tanggal 14 Mei 2019 dengan suhu rata-rata 27,2°C.
Gambar 5. Grafik variabilitas temporal SPL di pesisir pantai Kota Malang 14 Mei 2019.
Nilai reflektan dalam tabel ini diambil dari citra Modis  bulan  Mei  2019.  Citra  Satelit  kemudian dilakukan  pemotongan/ cropping. Pemotongan
ini  diperlukan  untuk  lebih  fokus  pada  area penelitian.  Selanjutnya  dari  area  pemotongan yang  diperoleh  dilakukan  reproyeksi.  Hasil reproyeksi diperlihatkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Citra satelit Terra Modis SPL hasil reproyeksi daerah pesisir pantai Malang.
Tabel 8. Ekstrak nilai reflektans dari citra satelit Modis bulan Mei 2019.
Titik Data Rrs_412 Rrs_531 Rrs_667 1 0,00764 0,00850 0,00114 2 0,00037 0,00095 0,00071 3 0,00500 0,00978 0,00057 4 0,00077 0,00193 0,00650 5 0,00158 0,00212 0,00123 6 0,00192 0,00168 0,00350 7 0,00123 0,00129 0,00113 8 0,05800 0,00232 0,00169 9 0,00041 0,00152 0,00113 10 0,00027 0,00083 0,00088 Nilai  reflektan  pada Tabel  8 dengan  masing-
masing panjang gelombang dilakukan pengolahan  dengan  model  matematis  yang sudah  ditentukan  sebelumnya  dan  hasilnya diperlihatkan  pada Tabel  9,  Tabel  10  dan Tabel 11.
26,8 27,0 27,2 27,4 27,6 27,8 0 5 10 15 Suh u P er m uk aa n La ut ( °C) Titik Data
Model  matematis  menggunakan  persamaan Linier,  Logaritmik,  Eksponential  dan  Power dengan  hasil  nilai  R  yang  bervariasi.  Pada panjang  gelombang  412  nm  diketahui  model eksponential memiliki nilai R yang paling tinggi dari  model  lainnya.  Panjang  gelombang  531 nm  model  linier  memiliki  nilai  R  yang  paling tinggi. Sedangkan panjang gelombang 667 nm model  logaritmikmemiliki  nilai  R  yang  paling tinggi dari model lainnya.
Gambar 7. Citra satelit Terra Modis hasil reproyeksi daerah pesisir pantai Malang.
Tabel 9. Algoritma untuk reflektan Rrs_412 citra modis. No Algoritma Model Matematis R 2 1 Linier y = -5,607x + 27,25 0,2349 2 Eksponential y = 27,25e -0,207x 0,237 3 Logaritmik y = -0,043ln(x) + 26,932 0,1192 4 Power y = 26,931x -0,002 0,1209 Tabel 10. Algoritma untuk reflektan Rrs_531 citra modis. No Algoritma Model Matematis R 2 1 Linier y = 17,139x + 27,154 0,0723 2 Eksponential y = 27,154e 0,6242x 0,0712 3 Logaritmik y = 0,0261ln(x) + 27,368 0,0111 4 Power y = 27,364x 0,0009 0,0106 Tabel 11. Algoritma untuk reflektan Rrs_667 citra modis. No Algoritma Model Matematis R 2 1 Linier y = 5,9152x + 27,196 0,0028 2 Eksponential y = 27,195e 0,2222x 0,0029 3 Logaritmik y = -0,058ln(x) + 26,825 0,0425 4 Power y = 26,83x -0,002 0,0419
Dari hasil perhitungan yang dilakukan diketahui  nilai  model  matematis  dan  nilai korelasinya  masing-masing  yang  dihasilkan oleh  kanal  biru  (Rrs_412)  menunjukkan  hasil yang paling maksimal.
Nilai-nilai  SPL  yang  diperoleh  dari  ekstraksi data  citra  satelit  Level  2  tanggal  23  Mei  2020 diperlihatkan pada Tabel 12 .
Tabel 12. Koordinat pengambilan data SPL tanggal 23 Mei 2020.
Longitude Latitude SPL(Celcius) 112,5771 112,6064 112,6267 112,6569 -8,4221 -8,4460 -8,4556 -8,4626 30,5 31,0 30,8 30,4 112,6783 112,7083 112,7234 112,7249 112,7494 112,7788 -8,4652 -8,4769 -8,4622 -8,4274 -8,4345 -8,4194 30,9 30,7 30,4 31,1 30,9 31,5
Nilai  SPL  berdasarkan  data  pada Tabel  12 menunjukkan  suhu  pesisir  pantai  Malang tanggal  23  Mei  2020  berkisar  antara  30°C- 31°C.  Secara  temporal,  variasi  nilai  SPL  di pesisir  pantai  Malang  pada  waktu  23  Mei dapat  dilihat  pada Gambar  8 .  Nilai  rata-rata SPL di perairan Kota Malang pada tanggal  23 Mei 2020 dengan suhu rata-rata 30,8°C.
Gambar 8. Grafik variabilitas temporal SPL di pesisir pantai Kota Malang 23 Mei 2020.
Nilai reflektan dalam tabel ini diambil dari citra Modis  bulan  Mei  2020.  Citra  Satelit  kemudian dilakukan  pemotongan/ cropping. Pemotongan ini  diperlukan  untuk  lebih  fokus  pada  area penelitian.  Selanjutnya  dari  area  pemotongan yang  diperoleh  dilakukan  reproyeksi.  Hasil reproyeksi diperlihatkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Citra satelit Terra Modis SPL hasil reproyeksi daerah pesisir pantai Malang.
Nilai reflektan pada Tabel 13 dengan masing- masing panjang gelombang dilakukan pengolahan  dengan  model  matematis  yang sudah  ditentukan  sebelumnya  dan  hasilnya diperlihatkan  pada Tabel  14,  Tabel  15  dan Tabel 16.
Model  matematis  menggunakan  persamaan Linier,  Logaritmik,  Eksponential  dan  Power dengan  hasil  nilai  R  yang  bervariasi.  Pada panjang  gelombang  412  nm  diketahui  model logaritmik  memiliki  nilai  R  yang  paling  tinggi dari  model  lainnya.  Panjang  gelombang  531 nm  model  logaritmik  memiliki  nilai  R  yang paling  tinggi.  Sedangkan  panjang  gelombang 667  nm  model  eksponential  memiliki  nilai  R yang paling tinggi dari model lainnya.
Tabel 13. Ekstrak nilai reflektans dari citra satelit Modis bulan Mei 2020. Titik Data Rrs_412 Rrs_531 Rrs_667 1 0,00329 0,00176 0,00846 2 0,00410 0,00149 0,00067 3 0,00445 0,00148 0,00052 4 0,00428 0,00146 0,00572 5 0,00382 0,00153 0,00054 6 0,00433 0,00151 0,00596 7 0,00433 0,00151 0,00596 8 0,00147 0,00189 0,00311 9 0,00213 0,00131 0,00114 10 0,00094 0,07200 0,00231
Gambar 10. Citra satelit Terra Modis hasil reproyeksi daerah pesisir pantai Malang.
Tabel 14. Algoritma untuk reflektan Rrs_412 citra modis. No Algoritma Model Matematis R 2 1 Linier y = -196,85x + 31,488 0,5935 2 Eksponential y = 31,49e -6,356x 0,5909 3 Logaritmik y = -0,498ln(x) + 27,936 0,6561 4 Power y = 28,08x -0,016 0,6524
30,2 30,4 30,6 30,8 31,0 31,2 31,4 31,6 0 5 10 15 Suh u P er m uk aa n La ut ( °C) Titik Data
Tabel 15. Algoritma untuk reflektan Rrs_531 citra modis.
No Algoritma Model Matematis R 2 1 Linier y = 10,415x + 30,746 0,4755 2 Eksponential y = 30,745e 0,335x 0,47 3 Logaritmik y = 0,1918ln(x) + 32,003 0,483 4 Power y = 32,014x 0,0062 0,4774 Tabel 16. Algoritma untuk reflektan Rrs_667 citra modis.
No Algoritma Model Matematis R 2 1 Linier y = -74,188x + 31,091 0,4018 2 Eksponential y = 31,091e -2,411x 0,4054 3 Logaritmik y = -0,143ln(x) + 29,96 0,2154 4 Power y = 29,966x -0,005 0,2187
Pengolahan  Algoritma  yang  dilakukan  pada Tabel  14,  Tabel  15 dan Tabel  16 adalah algoritma satu kanal dengan hasil yang sudah ada untuk 10 titik pengukuran yang dilakukan. Dari hasil perhitungan yang dilakukan diketahui  nilai  model  matematis  dan  nilai korelasinya  masing-masing  yang  dihasilkan oleh  kanal  biru  (Rrs_412)  menunjukkan  hasil yang paling maksimal.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Grafik  fluktuasi  SPL  citra  pada  tahun  2018, 2019  dan  2020  diketahui  bahwa  SPL  tertinggi terjadi pada tanggal 23 Mei 2020 dengan rata- rata  mencapai  30,8°C.  SPL  terendah  terjadi pada  tanggal  22  Mei  2018  dengan  rata-rata mencapai 25,7°C. Sebaran SPL yang dilakukan dengan perhitungan model matematis didapatkan bahwa model matematis  yang  paling  optimum  adalah panjang  gelombang  667  nm  pada  tanggal  23 Mei  2020  dengan  model  persamaan  y  =  - 0,498ln(x)  +  27,936  yang  menghasilkan  nilai korelasi R = 0,6561.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Bapak  Ir.  Hendrata  Wibisana,  MT.  selaku dosen  dan  penulis  koresponden  yang  telah membantu  penulis  dalam  penyusunan  jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfajri,  Mubarak,  Mulyadi,  A.  (2017).  Analisis
Spasial  dan  Temporal  Sebaran  Suhu Permukaan Laut di Perairan Sumatera Barat. Dinamika Lingkungan Indonesia , 4(1), 65-74.
Hamuna,  B.,  Paulangan,  Y.  P.,  Dimara,  L. (2015).  Kajian  suhu  permukaan  laut
mengunakan data satelit Aqua-MODIS di  perairan  Jayapura,  Papua. Depik Jurnal  Ilmu-Ilmu  Perairan,  Pesisir  dan Perikanan , 4(3) , 160-167.
Kasim,  F.  (2010).  Analisis  Distribusi  Suhu Permukaan  Menggunakan  Data  Citra Satelit  Aqua-Modis  dan  Perangkat Lunak  Seadas  di  Perairan  Teluk Tomini. Jurnal Ilmiah Agropolitan , 3(1),
270-276.
Kumaat,  J.  C.,  Rampengan,  M.  M.  F.,  dan Kandoli,  S.  T.  B.  (2018).  Sistem Informasi Geografis Daerah Penangkapan  Ikan  Tuna  di  Perairan
Bitung. Jurnal Ilmiah Platax , 6(2), 147- 157.
Prasasti,  I.,  Sambodo,  K.  A.,  Carolita,  I.
(2007). Pengkajian Pemanfaatan Data
Terra-Modis  untuk  Ekstraksi  Data Suhu Permukaan Laut (SPL) Berdasarkan Beberapa Algoritma. Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital , 4(1), 1- 8.
Putra,  I.  N.  J. T.,  Karang, I. W.  G.  A.,  Puta,  I. D.  N.  N.  (2019).  Analisis  Temporal Suhu  Permukaan  Laut  di  Perairan Indonesia  Selama  32  Tahun  (Era AVHRR). Journal  of  Marine  and Aquatic Sciences , 5(2), 234-246.
Suwargana,  N.  (2013).  Resolusi  Spasial,
Temporal  dan  Spektral  Pada  Citra Satelit  Landsat,  Spot  dan  Ikonos. Jurnal Ilmiah Widya, 1(2), 167-174. Wibisana,  H.,  S.  M.  B.,  Lasminto,  U.  (2018).
Penentuan  Model  Matematis  yang Optimal  Suhu  Permukaan  Laut  di Pantai  Utara  Gresik  Berbasis  Nilai Reflektan  Citra  Satelit  Aqua  Modis.
Jurnal Geomatika , 24(1), 31-38. Wicaksono,  A.,  Muhsoni  F.  F.,  Fahrudin  A.
(2010).  Aplikasi  Data  Citra  Satelit

## NOAA-17  Untuk  Mengukur  Variasi
Suhu  Permukaan  Laut  Jawa. Jurnal Kelautan, 3(1), 70-74. Yuniarti,  A.,  Maslukah,  L.,  Helmi,  M.  (2013). Studi  Variabilitas  Suhu  Permukaan Laut  Berdasarkan  Citra  Satelit  Aqua MODIS  Tahun  2007-2011  di  Perairan Selat  Bali. Jurnal  Oseanografi,  2(4), 416-421.