## ANALISIS KUALITAS AIR LAUT UNTUK PENENTUAN LOKASI BUDIDAYA KERAPU BEBEK MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT-8
(Studi Kasus : Teluk Lampung, Lampung)
Lalu Muhamad Jaelani 1 ,Fitriana Kartikasari 1 ,  Gathot Winarso 2
1 Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Kampus ITS, Keputih, Sukolilo, Surabaya 60111
2 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari No. 8 Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710
Email : lmjaelani@geodesy.its.ac.id

## Abstract
Cromileptes Altivelis is one kind of exported fish commodities which are common in  some areas of Indonesia. It cultured using  Keramba  Jaring  Apung  (KJA).  Lampung  Bay  is  one  of  the  waters  area  that  have  potential  as  a  location  for  the cultivation of those fishs. Determination of location for Cromileptes Altivelis aquaculture activities has strongly influenced by the quality of water because it affects the metabolism of fish growth. Described in the Standar Nasional Indonesia (SNI) 6487.4:2011  on  Enlargement  Production  Cromileptes  Altivelis  in  Keramba  Jaring  Apung  (KJA)  where  the  salinity,  sea surface temperature, and pH are the important parameters that can affect the quality of sea water.  In this research, the method  that  used  to  determine  the  location  of  CromileptesAltivelis  aquaculture  was  remote  sensing  using  Landsat-8 satellite imagery. This was because the Landsat-8 could work at visible wave (visible spectrum) where there are channels that  can  be  used  to  extract  quality  parameters  of  ocean  water.  In  determining  the  concentration  of  sea  water  quality parameters, this research used Son, et al algorithm and Syariz, et al algorithm to determine the value of salinity and sea surface temperature.Condition of water quality parameters in the Bay of Lampung was quite in accordance with the limit values  listed  in  SNI  6487.4:2011  to  be  location  of  CromileptesAltivelis.  Dominance  value  of  sea  surface  temperature distribution was 26.05-30.05˚C, dominance value of salinity distribution was 31.40-39.25 psu, and dominance value of pH distribution  was  7.00–13.99.  Based  on  the  analysis  of  sea  water  quality  parameters  in  Lampung  Bay,  territorial  waters obtained 85.171,76 ha area corresponding to the location of Cromileptes Altivelis aquaculture.
Keywords : Cromileptes Altivelis, KJA, Lampung Bay, Landsat-8, Sea Water Quality

## Abstrak
Kerapu  Bebek  merupakan  salah  satu  jenis  ikan  komoditas  ekspor  yang  banyak  terdapat  di  beberapa  wilayah  perairan Indonesia  dan  dibudidayakan  menggunakan  sistem  Keramba  Jaring  Apung  (KJA).  Teluk  Lampung  merupakan  salah  satu perairan yang memiliki potensi sebagai lokasi budidaya Kerapu Bebek. Penentuan lokasi untuk kegiatan budidaya Kerapu Bebek  sangat  dipengaruhi  oleh  kualitas  perairan  yang  digunakan  karena  berpengaruh  terhadap  metabolisme pertumbuhan  ikan.  Sebagaimana  dijelaskan  dalam  Standar  Nasional  Indonesia  (SNI)6487.4:2011  tentang  Produksi Pembesaran  Ikan  Kerapu  Bebek  di  Keramba  Jaring  Apung  (KJA)  dimana  salinitas,  suhu  permukaan  laut,  dan  derajad keasaman  (pH) merupakan  parameter  penting  yang  dapat mempengaruhi  kualitas  air laut.Dalam  penelitian  ini, metode yang  digunakan  untuk  menentukan  lokasi  budidaya  Kerapu  Bebek  adalah  penginderaan  jauh  menggunakan  citra  satelit Landsat-8.  Hal  ini  dikarenakan  citra  Landsat-8    dapat  bekerja  pada  gelombang  tampak (visible  spectrum) dan  terdapat kanal  –  kanal  yang  dapat  digunakan  untuk  mengekstrak  parameter  kualitas  air  laut.  Dalam  menentukan  konsentrasi parameter  kualitas  air  laut  digunakan  algoritma  Son,  dkk  dan  algoritma  Syariz,  dkk  untuk  menentukan  besarnya  nilai salinitas  dan  suhu  permukaan  laut.  Kondisi  parameter  kualitas  air  laut  di  perairan  Teluk  Lampung  sudah  cukup  sesuai dengan batas nilai yang tercantum dalam SNI 6487.4:2011 untuk dijadikan sebagai lokasi budidaya Kerapu Bebek. Sebaran
suhu  permukaan  laut  menunjukkan  dominasi  nilai  26,05-30,05˚C,  sebaran  salinitas  menunjukkan  dominasi  nilai  31,40- 39,25  psu,  dan  sebaran  pH  menunjukkan  dominasi  nilai  7,00–13,99.  Berdasarkan  hasil  analisis  terhadap  parameter kualitas air laut di perairan Teluk Lampung, didapatkanwilayah perairan seluas 85.171,76 ha yang sesuai untuk digunakan sebagai lokasi budidaya Kerapu Bebek.
Kata Kunci : Kerapu Bebek, KJA, Kualitas Air Laut, Landsat-8, Teluk Lampung.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara kepulauan  terbesar  di  dunia.  Posisi  Indonesia terletak di garis khatulistiwa dan merupakan negara yang  memiliki  17.508  pulau  dengan  panjang  garis pantai  sekitar  81.407  km  (Prasetya,  2013).  Negara yang dua pertiga wilayahnya didominasi oleh lautan ini  memiliki  potensi  sumber  daya  laut  yang  sangat melimpah.  Potensi  sumber  daya  laut  tersebut menyebar  di  seluruh  wilayah  perairan  Indonesia salah satunya adalah Teluk Lampung.
Teluk Lampung merupakan teluk yang terletak di Provinsi  Lampung,  menghadap  Selat  Sunda  dan sebagian  Samudera  Hindia  (Mumin,  1997  dalam Risanti,  2006).  Secara  geografis  Teluk  Lampung terletak  antara  104 o 14’00’-105 o 29’00’  BT  dan 5 o 29’00’-5 o 50’00’ LS dan memiliki kedalaman rata  - rata  sekitar  25  m  (Birowo  dan  Uktolseja,  1981 dalam  Risanti,  2006).  Berdasarkan  hasil  Kajian Ekonomi  dan  Keuangan  Regional  Provinsi  Lampung Triwulan  II  Tahun  2015  disebutkan  bahwa  provinsi Lampung  mempunyai  potensi  budidaya  perikanan laut  dengan  luas  lahan  mencapai  lebih  dari  10.600 ha.  Salah  satu  lokasi  yang  berpotensi  untuk budidaya perikanan laut di Provinsi Lampung adalah Teluk  Lampung  dengan  luas  700  ha  (Supriyadi, 2015).
Potensi  perikanan  budidaya  unggulan  Lampung sangat beragam salah satunya adalah budidaya ikan Kerapu dimana berdasarkan data BPMPPTD Provinsi Lampung  total  produksi  budidaya  ikan  Kerapu hingga  tahun  2015  mencapai  413,63  ton  Kerapu Bebek dan 196,26 ton Kerapu Macan (Anita, 2015).
Kerapu  Bebek  merupakan  salah  satu  jenis  ikan Kerapu  yang  banyak  dibudidayakan  menggunakan sistem Keramba Jaring Apung (KJA) karena memiliki pola pertumbuhan yang paling bagus (Aslianti, dkk, 2003.). Selain itu, harga ikan Kerapu di pasar ekspor
mencapai  delapan  kali  lipat  lebih  mahal  dari  harga di  dalam  negeri  yang  hanya  mencapai  500  ribu rupiah per kilogram (Ariyanti, 2015).
Kegiatan  budidaya  ikan  Kerapu  Bebek  dengan sistem  KJA  sering  mengalamai  kegagalan  yang disebabkan oleh ketidakpedulian para pembudidaya terhadap  kondisi  kualitas  perairan  yang  digunakan. Padahal  kualitas  perairan  memiliki  peranan  yang sangat  penting  karena  berpengaruh  terhadap metabolisme  pertumbuhan  ikan  (Putra,  2015). Berdasarkan  permasalahan  tersebut  diperlukan sebuah  pemantauan  rutin  melalui  analisis  kualitas air untuk  penentuan lokasi budidaya  Kerapu Bebek di  Teluk  Lampung  karena  Teluk  Lampung merupakan  salah  satu  perairan  yang  berpotensi untuk  kegiatan  budidaya  ikan  Kerapu  Bebek. Kualitas  air  dapat  ditentukan  menggunakan beberapa  parameter  yang  mempengaruhinya seperti  salinitas,  suhu  permukaan  laut,  dan  pH. Standar nilai parameter kualitas air yang digunakan mengacu  pada  pada  SNI  6487.4:2011  tentang “Produksi  Pembesaran  Ikan  Kerapu  Bebek  di Keramba Jaring Apung (KJA)”.
Penentuan konsentrasi salinitas, suhu permukaan laut, dan pH sebagai parameter kualitas air untuk budidaya ikan Kerapu Bebek akan menyita banyak waktu, biaya, serta tenaga apabila dilakukan secara  langsung  turun  ke  lapangan.  Salah  satu alternatif yang dapat digunakan adalah menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh  karena metode ini memiliki beberapa kelebihan diantaranya  adalah  tidak  perlu  mendatangi  obyek yang akan dikaji secara langsung, dapat melakukan pengukuran  dengan  cakupan  wilayah  yang  luas, waktu  singkat,  serta  kemudahan  pembaharuan data.
Penentuan konsentrasi salinitas, suhu permukaan  laut,  dan  pH  menggunakan  teknologi penginderaan  jauh  dapat  dilakukan  menggunakan citra  Landsat-8.  Hal  ini  dikarenakan  citra  tersebut

## PERANCANGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS ZONA NILAI TANAH  BERBASIS WEB MENGGUNAKAN LEAFLET JAVASCRIPT LIBRARY
(STUDI KASUS : KECAMATAN KENJERAN, KECAMATAN GUBENG, KECAMATAN TAMBAK SARI DAN KECAMATAN BULAK, KOTA SURABAYA, JAWA TIMUR)
dapat  bekerja  pada  gelombang  tampak  ( visible spectrum )dimana  terdapat  kanal–kanal  yang  dapat digunakan  untuk  mengekstrak  parameter  kualitas air  laut.  Dalam  pendugaan  konsentrasi  parameter kualitas  air  laut  digunakan  algoritma  Son,  dkk, (2012)  dan  algoritma  Syariz,  dkk,  (2015)  untuk menentukan  besarnya  konsentrasi  salinitas  dan suhu  permukaan  laut.  Sebaran  konsentrasi  pH  di perairan  Teluk  Lampung  ditentukan  menggunakan metode Inverse Distance Weighted (IDW). Selanjutnya  dilakukan  validasi  antara  konsentrasi parameter  kualitas  air  laut  hasil  pengolahan menggunakan  citra  Landsat-8  dengan  data in  situ untuk  menentukan  tingkat  akurasi  data  yang kemudian akan digunakan untuk menentukan lokasi budidaya Kerapu Bebek.
Dalam penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan output berupa  Peta  Lokasi  Budidaya Kerapu  Bebek  di  Teluk  Lampung.  Peta  tersebut diharapkan dapat bermanfaat bagi masyarakat dan pemerintah  setempat  sebagai  acuan  dan  bahan pertimbangan  dalam  upaya  mengembangkan kegiatan  budidaya  Kerapu  Bebek  di  perairan  Teluk Lampung.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  adalah  perairan  Teluk Lampung  yang  terletak  pada  koordinat  105˚9ʹ0"- 105˚31ʹ30"  BT  dan  05˚24ʹ0"-05˚46ʹ30"  LS.  Secara administratif  perairan  Teluk  Lampung  termasuk dalam wilayah Provinsi Lampung.
Gambar 1. Lokasi Penelitian (Sumber : http://tanahair.indonesia.go.id/ )

## Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah: Citra  Landsat-8  level  1T  ( Path/Row ,  123/64) perekaman  3  Juni  2015;  dan  data in  situ salinitas,
suhu  permukaan  laut,  dan  pH  di  perairan  Teluk Lampung  hasil  survei  lapangan  oleh  Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional  (LAPAN). Pemrosesan  data  dilakukan  dengan  menggunakan perangkat lunakSNAP Toolbox 3.0 dan ArcGIS 10.0.

## METODE PENELITIAN
Data  Landsat-8  level  1T  yang  digunakan  berupa data  mentah  dalam  format Digital  Number  (DN) yang selanjutnya dikalibrasi radiometrik
menggunakan
metode gain - offset untuk menghasilkan data dalam format radian (L(λ)) .
𝐿 (𝜆) =   𝑀 𝐿 ×  𝑄𝑐𝑎𝑙  +  𝐴 𝐿 (1)
L(λ) merupakan radian sensor (ToA) ((W/(m 2 .sr.μm)), M L adalah radiance_mult_band_n , Q cal adalah  nilai digital  number, dan A L adalah radiance_add_band_n ,  dimana  n  adalah    nomor kanal.  Kemudian  nilai  radian ToA diterapkan  pada algoritma Syariz, dkk, (2012) yang akan diaplikasikan pada  citra  Landsat-8  untuk  menentukan  estimasi suhu permukaan laut di perairan Teluk Lampung.
Setelah  itu  dilakukan  koreksi  atmosfer  untuk mengkoreksi  bias  informasi  yang  ada  pada  citra akibat kondisi atmosfer (aerosol, reyleigh scattering) ,  sudut  pengambilan  data  dari  sensor, dan  waktu  pengambilan  data.  Koreksi  atmosfer dilakukan  dengan  cara  mengkonversi  nilai  radian- sensor  ke  nilai  reflektan-permukaanmenggunakan perangkat  lunak  6SV (Second  Simulation  of  the Sensor Signal in the Sensor Spectrum-vector). Koreksi citra dengan 6SV dilakukan melalui situs resmi 6SV yaitu www.6s.ltdri.org . dengan mengisikan beberapa  parameter  seperti  tanggal  perekaman citra,  sudut  zenith,  sudut  azimuth,  karakter  umum wilayah, aerosol dan  jarak  pandang.  Berikut  ini merupakan  persamaan  yang  digunakan  dalam melakukan koreksi atmosfer :
𝑦  = (𝑥 𝑎 × 𝐿 (λ) ) −   𝑥 𝑏 (2)
𝑎𝑐𝑟  = 𝑦 1+( 𝑥 𝑐 × 𝑦) (3)
𝑅rs (λ) = 𝑎𝑐𝑟 𝜋 (4)
Acr adalah  reflektan  yang  terkoreksi  atmosfer , R rs(λ)  adalah  reflektan remote  sensing pada  kanal tertentu  (sr -1 ) ,  L(λ) adalah  nilai  radian-sensor  pada kanal tertentu, serta Xa, Xb, dan Xc adalah koefisien parameter koreksi atmosfer.
Setelah  dilakukan  koreksi  atmosfer,  kemudian dilakukan  estimasikualitas  perairan  menggunakan algoritma  yang  telah  ada.  Penentuan  nilai  suhu permukaan laut menggunakan algoritma Syariz, dkk. (2015) sebagai berikut :
𝑆𝑢ℎ𝑢 =   −0,0197  ×  (𝑋) 2 + (0,2881  ×  𝑋) + 29,004 (5)
Dimana  X  merupakan  nilai brightness  temperature pada  kanal  11  citra  Landsat-8.  Menurut  USGS, (2013)  dalam  Syariz  dkk,  (2015),  dalam  melakukan pengolahan  nilai  suhu  permukaan  laut  terlebih dahulu  nilai DN pada  kanal  11  diolah  menjadi  nilai radian ToA .  Kemudian  nilai  radian ToA tersebut dikonversi  menjadi  nilai brightness  temperature menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑇 = 𝐾2 𝑙𝑛( 𝐾1 𝐿(λ) +1) (6)
Dimana T merupakan Brightness Temperature ( ̊K) di sensor, L(λ) merupakan    radian-sensor(W/(m 2 .sr.μm)), K1 dan  K2  merupakan  konstanta  konversi kanal  termal.  Nilai  K1  dan  K2  diperoleh  dari metadata  citra  Landsat-8.  Untuk  menjadikan  nilai brightness  temperature menjadi ̊C  maka  nilai  T dikurangi dengan 273,15.
Penentuan  konsentrasi  salinitas  dilakukan menggunakan  algoritma  Son  dkk,  (2012)  sebagai berikut :
Salinitas =   10 (−0,141×c P )+1,45 (7)
Nilai C p ( surface water beam attenuation coefficient ) diperoleh menggunakan persamaan berikut:
c P = (0,70 × MNDCI 3 ) + (0,96 × MNDCI 2 ) +(1,14 × MNDCI) − 0,25 (8)
MNDCI  ( Maximum  Normalized  Difference  Carbon Index ) diperoleh menggunakan persamaan berikut:
MNDCI = L 𝐵𝑜𝐴 kanal hijau − L 𝐵𝑜𝐴 kanal biru L 𝐵𝑜𝐴 kanal hijau + L 𝐵𝑜𝐴 kanal biru (9) L BoA merupakan nilai radian- permukaan(W/(m 2 .sr.μm)) pada citra Landsat-8.
Sebaran konsentrasi pH ditentukan menggunakan  metode  interpolasi Inverse  Distance Weighted  (IDW) dikarenakan  belum  terdapat algoritma  pH  yang  sesuai  untuk  mengetahui estimasi  konsentrasi  pH  menggunakan  metode penginderaan jauh.
Setelah  melakukan  pengolahan  menggunakan algoritma  Son,  dkk  (2012)  dan  Syariz,  dkk,  (2012) didapatkan  hasil  berupa  nilai  estimasi  konsentrasi salinitas  dan  suhu  permukaan  laut.  Kemudian dilakukan  pengujian  akurasi  nilai  estimasi  tersebut terhadap  data in  situ menggunakan  indeks Normalized Mean Absolute Error (NMAE). Menurut Jaelani, dkk (2015) syarat minimum NMAE agar bisa digunakan untuk mengekstrak data kualitas air dari data penginderaan jauh adalah ≤ 30%.
𝑁𝑀𝐴𝐸 (%) = 1 𝑁 ∑ ǀ 𝑋𝑒𝑠𝑡,𝑖 − 𝑋𝑚𝑒𝑎𝑠,𝑖 𝑋𝑚𝑒𝑎𝑠 𝑁 𝑖=1 ǀ  × 100 (10)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kalibrasi Radiometrik
Dalam penelitian ini proses kalibrasi radiometrik yang  dilakukan  hanya  sampai  dalam  tahap mengkonversi  nilai DN menjadi  radian-sensor karena  hasil  nilai  ini  digunakan  untuk  menentukan nilai brightness  temperature yang  kemudian digunakan  untuk  menentukan  nilai  sebaran  suhu permukaan laut :

## PERANCANGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS ZONA NILAI TANAH  BERBASIS WEB MENGGUNAKAN LEAFLET JAVASCRIPT LIBRARY
(STUDI KASUS : KECAMATAN KENJERAN, KECAMATAN GUBENG, KECAMATAN TAMBAK SARI DAN KECAMATAN BULAK, KOTA SURABAYA, JAWA TIMUR)

## Gambar 2. Kurva Nilai Radian –sensorPada 31 Stasiun Pengamatan
Dari  hasil  proses  kalibrasi  radiometrik  yang dilakukan,  nilai  radian-sensor  pada  31  titik  stasiun pengamatan  pada  keseluruhan  stasiun  dan  kanal citra  Landsat-8  memiliki  pola  yang  beraturan  dan hampir sama. Hal ini menunjukkan bahwa data citra yang digunakan mempunyai nilai radian yang cukup bagus di area sekitar stasiun pengamatan.

## Koreksi Atmosfer
Hasil  akhir  yang  didapatkan  dari  proses  ini adalah  nilai  koefisien  parameter  koreksi  atmosfer (Xa, Xb, dan Xc). Nilai tersebut kemudian digunakan untuk  mendapatkan  nilai  reflektan - permukaan , dimana  nilai  reflektan  ini  digunakan  untuk menghitung nilai radian-permukaan. Berikut adalah nilai koefisien parameter koreksi atmosfer (Xa,Xb,Xc) yang diperoleh dari  6SV :

## Tabel 1. Koefisien Parameter Koreksi Atmosfer
Kanal Xa Xb Xc (1) Coastal 0,00311 0,16096 0,22061 (2) Biru 0,00277 0,11454 0,18522 (3) Hijau 0,00286 0,06662 0,13829 (4) Merah 0,00317 0,04313 0,10929 (5) NIR 0,00466 0,02469 0,08156
Setelah  nilai  koefisien  parameter  koreksi atmosferdiketahui, parameter tersebut dimasukkan ke  dalam  persamaan  (2  dan  3)  melalui  perangkat lunak SNAP  Toolbox  3.0 sehingga  didapatkan  nilai reflektan - permukaan . Selanjutnya  nilai  tersebut dibagi  dengan  phi (π) untuk  menghasilkan  nilai ( R rs (λ) )  (dalam  satuan  sr -1 ).  Perhitungan  dilakukan pada  setiap  kanal  satu  per  satu.  Berikut  ini  adalah
kurva  hasil  perhitungan  nilai  reflektan  permukaan ( R rs (λ) ) citra pada  31 stasiun pengamatan.
Gambar 3. Kurva Nilai Reflektan-Permukaan (Rrs (λ) ) Citra Pada 31 Stasiun Pengamatan
Berdasarkan gambar di atas dapat dilihat bahwa nilai R rs (λ) citra  pada  kanal  1–5  memiliki  pola  yang beraturan  dan  hampir  sama  dimana  semua  nilai ( R rs (λ) )  pada  setiap  stasiun  pengamatan  adalah kurang  dari  1.  Pada  kurva  diatas  dapat  diketahui bahwa  secara  berturut-turut  kanal  yang  dominan menghamburkan  gelombang  kembali  ke  sensor ( backscattering ) adalah kanal   1 ( Aerosol )  , kanal 2 (Biru),  kanal  3  (Hijau),  kanal  4  (Merah),  kanal  5 ( NIR ).    Kanal  yang  paling  diserap  oleh  air ( absorbtion ) adalah kanal 5 ( NIR ).

## Perhitungan Estimasi Konsentrasi Salinitas
Berikut  ini  merupakan  sebaran  konsentrasi salinitas  di  perairan  Teluk  Lampung  menggunakan algoritma Son, dkk, (2012).
Gambar 4.Sebaran Konsentrasi Salinitas Di Perairan Teluk Lampung Menggunakan Algoritma Son, dkk (2012)
Berdasarkan  gambar  di  atas  dapat  diketahui bahwa  konsentrasi  salinitas  di  perairan  Teluk Lampung  memiliki  nilai  yang  cukup  bervariasi. Perairan  di  dekat  daratan  memiliki  konsentrasi salinitas lebih rendah daripada di perairan yang jauh dari daratan.
Perbedaan  distribusi  konsentrasi  salinitas  di Teluk Lampung disebabkan karena cuaca yang tidak mendukung  pada  saat  dilakukan  pengambilan sampel data in situ . Rendahnya konsentrasi salinitas di  perairan  dekat  daratan  disebabkan  karena terdapat  beberapa  sungai  besar  seperti  sungai Mesuji,  Tulangbawang,  Way  Seputih,  dan  Way Sekampung  yang  bermuara  di  Teluk  Lampung.  Hal tersebut  mengakibatkan  pencampuran  antara  air sungai  yang  tawar  dengan  air  laut  sehingga mengakibatkan konsentrasi salinitas menjadi rendah.Hasil sebaran konsentrasi salinitas menggunakan  algoritma  Son,  dkk  (2012)  kemudian diekstrak  sesuai  pengambilan  sampel    pada  31 stasiun  pengamatan,  yang  telah  dibuat  dalam ukuran  3x3  piksel  dalam  perangkat  lunak SNAP Toolbox  3.0 untuk  menghindari  kemungkinan kesalahan  akibat  koreksi  geometrik  dan  dinamika dari  badan  air,  serta  kesalahan  akibat  variabilitas spasial  (Han  dan  Jordan,  2005  dalam  Jaelani,  dkk, 2015).
Selanjutnya  dilakukan  uji  akurasi  antara konsentrasi  salinitas in  situ dengan  konsentrasi salinitas  hasil  estimasi  citra  menggunakan  indeks Normalized  Mean  Absolute  Error ( NMAE )  sesuai dengan persamaan 10. Berikut ini merupakan tabel hasil  perhitungan  uji  akurasi  antara  konsentrasi
salinitas in  situ dengan  konsentrasi  salinitas  hasil estimasi citra menggunakan indeks NMAE .
Tabel 2. Hasil Perhitungan Uji Akurasi Antara
Konsentrasi Salinitas In Situ dengan Hasil Estimasi Citra Stasiun KonsentrasiSalinitas (psu) NMAE (%) Estimasi In Situ St. 1 32,67 30,62 0,07 St. 2 32,74 30,70 0,07 St. 3 32,46 30,70 0,06 St. 4 32,55 30,76 0,06 St. 5 32,66 30,77 0,06 St. 6 32,54 30,81 0,06 St. 7 32,55 30,.85 0,06 St. 8 32,30 30,86 0,05 St. 9 32,21 30,83 0,04 St. 10 32,50 30,65 0,06 St. 11 32,40 30,45 0,06 St. 12 32,32 30,65 0,05 St. 13 32,22 30,56 0,05 St. 14 32,22 30,58 0,05 St. 15 32,32 30,92 0,05 St. 16 32,47 30,19 0,08 St. 17 32,44 30,79 0,05 St. 18 32,44 30,86 0,05 St. 19 32,54 30,86 0,05 St. 20 32,43 30,93 0,05 St. 21 32,55 30,94 0,05 St. 22 31,95 30,94 0,03 St. 23 32,21 30,66 0,05 St. 24 32,31 30,88 0,05 St. 25 32,33 30,96 0,04 St. 26 32,21 30,86 0,04 St. 27 31,97 30,94 0,03 St. 28 32,16 30,89 0,04 St. 29 32,52 30,76 0,06 St. 30 32,66 30,47 0,07 St. 31 32,77 30,77 0,06 NMAE (%) 5,39
Berdasarkan  hasil  uji  akurasi,  total  nilai NMAE yang  dihasilkan  adalahsebesar  5,39%.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  algoritma  Son,  dkk  (2012) masih  sesuai  untuk  diterapkan  di  perairan  Teluk Lampung  karena  besar  kesalahan  hasil  pengolahan

## PERANCANGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS ZONA NILAI TANAH  BERBASIS WEB MENGGUNAKAN LEAFLET JAVASCRIPT LIBRARY
(STUDI KASUS : KECAMATAN KENJERAN, KECAMATAN GUBENG, KECAMATAN TAMBAK SARI DAN KECAMATAN BULAK, KOTA SURABAYA, JAWA TIMUR)
citra  satelit  dan  data in  situ adalah  <30%  dimana menurut Jaelani, dkk (2015) syarat minimum NMAE agar  bisa  digunakan  untuk  mengekstrak  data kualitas  air  dari  data  penginderaan  jauh  adalah sebesar ≤30%.
Gambar 5. Grafik Perbandingan Konsentrasi Salinitas In Situ dan Estimasi Citra Terhadap Stasiun Pengamatan
Gambar  diatas menunjukkan bahwa  konsentrasi salinitas in  situ dan  konsentrasi  salinitas  hasil estimasi  citra  memiliki  nilai  yang  berbeda. Perbedaan  konsentrasi  tersebut  diakibatkan  oleh perbedaan  waktu  pengambilan sample konsentasi salinitas in situ dengan citra satelit yang digunakan untuk  pengolahan.  Dalam  hal  ini  citra  satelit  yang digunakan  adalah  perekaman  3  Juni  2015, sedangkan pengambilan sample konsentrasi salinitas in situ dilaksanakan pada tanggal 4 sampai 9  Juni  2015.  Selain  itu  kondisi  cuaca  di  perairan Teluk  Lampung  pada  saat  pengambilan  data  tidak begitu  cerah  sehingga  berpengaruh  terhadap  hasil konsentrasi  salinitas in  situ saat  dilakukan pengambilan  titik  sample.  Hal  tersebut  disebabkan oleh  gangguan  atmosfer  di  sekitar  area  penelitian sehingga  area  penelitian  tidak  dapat  menyerap gelombang elektromagnetik secara sempurna.

## Perhitungan Estimasi Suhu Permukaan Laut
Berikut ini merupakan sebaran suhu permukaan laut  di  perairan  Teluk  Lampung  menggunakan algoritma Syariz, dkk (2015).

## Gambar 6. Sebaran Suhu Permukaan Laut Di Perairan Teluk Lampung
Berdasarkan  gambar  di  atas  dapat  diketahui bahwa  nilai suhu permukaan laut di perairan Teluk Lampung didominasi oleh nilai 26,05˚C-30,05˚C. Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  perairan  Teluk Lampung  memiliki  potensi  sebagai  lokasi  budidaya Kerapu Bebek  karena syarat nilai suhu untuk  lokasi budidaya  Kerapu  Bebek  sesuai  dengan  SNI 6487.4:2011 adalah 26˚C-32˚C.
Tabel 3.Hasil Perhitungan Indeks NMAE Terhadap Suhu
Permukaan Laut Dari Citra Dengan In Situ Stasiun Konsentrasi Suhu permukaan laut (˚C) NMAE (%) In Situ Estimasi St. 1 30,51 27,31 0,11 St. 2 30,52 27,32 0,10 St. 3 30,59 27,31 0,11 St. 4 30,61 27,35 0,11 St. 5 30,67 27,35 0,11 St. 6 30,85 27,40 0,11 St. 7 30,89 27,36 0,11 St. 8 30,98 27,37 0,12 St. 9 30,82 27,41 0,11 Stasiun Konsentrasi Suhu permukaan laut (˚C) NMAE (%) In Situ Estimasi St. 10 30,72 27,32 0,11 St. 11 31,12 27,27 0,12 St. 12 30,81 27,24 0,12 St. 13 31,02 27,27 0,12 St. 14 30,83 27,25 0,12 St. 15 30,71 27,32 0,11
St. 16 30,64 27,41 0,11 St. 17 30,69 27,42 0,11 St. 18 30,65 27,50 0,10 St. 19 30,67 27,49 0,10 St. 20 31,06 27,43 0,12 St. 21 30,94 27,33 0,12 St. 22 31,02 27,27 0,12 St. 23 30,96 27,18 0,12 St. 24 30,88 27,14 0,12 St. 25 30,90 27,11 0,12 St. 26 30,64 27,26 0,11 St. 27 30,40 27,11 0,11 St. 28 30,28 27,24 0,10 St. 29 30,23 27,35 0,10 St. 30 30,16 27,25 0,10 St. 31 30,22 27,34 0,10 NMAE (%) 11,05
Di  beberapa  wilayah,  perairan  yang  dekat dengan daratan memiliki nilai suhu permukaan laut yang relatif lebih tinggi daripada perairan yang jauh dari  daratan.  Hal  tersebut  disebabkan  karena pergerakan  massa  air  tawar  dari  aliran  beberapa sungai  besar  seperti  sungai  Mesuji,  Tulangbawang, Way Seputih, dan Way Sekampung (Nursusty, 2013) yang  dengan  mudah  masuk  ke  perairan  dekat pantai.  Gerakan  massa  air  tersebut  dapat menimbulkan  panas  akibat  terjadinya  gesekan antara  molekur  air  sehingga  suhu  perairan  dekat daratan  menjadi  lebih  tinggi  (Tarigan  dan  Edward, 2000 dalam Patty, 2013).
Berdasarkan  hasil  uji  akurasi  antara  suhu permukaan  laut in  situ dengan  hasil  estimasi  citra didapatkan jumlah nilai NMAE sebesar 11,05%. Hal tersebut menunjukkan bahwa  algoritma Syariz, dkk (2015)  masih  sesuai  untuk  diterapkan  di  perairan Teluk  Lampung  karena  besar  kesalahan  hasil pengolahan  citra  satelit  dan  data in  situ adalah <30%  dimana  menurut  Jaelani,  dkk  (2015)  syarat minimum NMAE agar  bisa  digunakan  untuk mengekstrak data kualitas air dari data penginderaan jauh adalah sebesar ≤30%.
Gambar 7. Grafik Perbandingan Suhu Permukaan Laut In Situ dan Estimasi Citra Terhadap Stasiun Pengamatan
Gambar  7 menunjukkan bahwa suhu permukaan laut in  situ dan  hasil  estimasi  citra  memiliki  nilai yang  berbeda.  Perbedaan  konsentrasi  tersebut diakibatkan  oleh  perbedaan  waktu  pengambilan sample konsentasi  suhu  permukaan  laut in  situ dengan  citra  satelit  yang  digunakan  untuk pengolahan  hasil  estimasi  suhu  permukaan  laut. Dalam  hal  ini  citra  satelit  yang  digunakan  adalah perekaman  3  Juni  2015,  sedangkan  pengambilan sample suhu  permukaan  laut in  situ dilaksanakan pada tanggal 4 sampai 9 Juni 2015.

## Sebaran Konsentrasi Ph
Sebaran  konsentrasi  pH  di  perairan  Teluk Lampung diperoleh menggunakan metode interpolasi Inverse Distance Weighted (IDW) dengan mempertimbangkan titik disekitar sampel pengamatan . Penggunaan  metode  interpolasi IDW untuk  menentukan  sebaran  konsentrasi  pH  di perairan  Teluk  Lampung  dikarenakan  belum terdapat  algoritma  pH  yang  sesuai  untuk mengetahui  estimasi  konsentrasi  pH  menggunakan metode penginderaan jauh. Metode interpolasi IDW dilakukan  dengan  cara  melakukan plotting data in situ konsentrasi  pH  menggunakan  perangkat  lunak ArcGIS 10.0.  Berikut  ini  merupakan  sebaran konsentrasi  pH  di  perairan  Teluk  Lampung menggunakan metode IDW :

## PERANCANGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS ZONA NILAI TANAH  BERBASIS WEB MENGGUNAKAN LEAFLET JAVASCRIPT LIBRARY
(STUDI KASUS : KECAMATAN KENJERAN, KECAMATAN GUBENG, KECAMATAN TAMBAK SARI DAN KECAMATAN BULAK, KOTA SURABAYA, JAWA TIMUR)
Gambar 8. Sebaran Konsentrasi pH Di Perairan Teluk Lampung Menggunakan Metode Interpolasi IDW
Berdasarkan  gambar  di  atas  konsentrasi  pH  di perairan Teluk Lampung didominasi oleh nilai 7,00– 13,99.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  berdasarkan parameter  pH,  perairan  Teluk  Lampung  masih memiliki  potensi  untuk  dijadikan  sebagai  lokasi budidaya  Kerapu  Bebek  dimana  konsentrasi  pH yang sesuai untuk dijadikan lokasi budidaya Kerapu Bebek berdasarkan SNI 6487.4:2011 adalah 7 - 8,5.

## Lokasi  Budidaya  Kerapu  Bebek  Di  Perairan  Teluk Lampung
Lokasi budidaya  Kerapu Bebek  di perairan Teluk Lampung ditentukan berdasarkan parameter kualitas  air  berupa  suhu,  salinitas,  dan  pH  sesuai dengan SNI 6487:2011 tentang “Produksi
Pembesaran  Ikan  Kerapu  Bebek  di  Keramba  Jaring Apung  (KJA)”  dimana  batas  nilai  tiap  parameter kualitas  air  laut  dapat  dilihat  pada  tabel  di  bawah ini.
Tabel 4. Parameter Kualitas Air Untuk Pembesaran
Ikan Kerapu Bebek dengan KJA(Sumber: SNI
6487.4:2011) No Parameter Keterangan 1 Salinitas 30 g/l – 34 g/l 2 Suhu permukaan laut 26 ̊ C - 32 ̊ C 3 PH 7 – 8,5 4 Kecerahan 3 m 5 DO >5 mg/l 6 Bahan Organik <50 mg/l
Dalam  penelitian  ini  hanya  ditentukan  lokasi  yang sesuai  untuk  budidaya  Kerapu  Bebek.  Lokasi tersebut didapat dari hasil overlay masing – masing parameter kualitas air laut yang kemudian dilakukan intersect untuk  mendapatkan  nilai  yang  memenuhi ketiga  parameter  tersebut.  Dari  hasil  estimasi konsentrasi  parameter  kualitas  air  laut,  wilayah Teluk Lampung memiliki nilai salinitas yang dominan pada  nilai  31,40-39,25  psu,  suhu  permukaan  laut dominan  pada  nilai  26,05-30,05˚C,  dan  nilai  pH dominan  pada  nilai  7,00–13,99.  Berdasarkan  nilai tersebut  dapat  dilihat  bahwa  perairan  Teluk Lampung  masih  sangat  berpotensi  sebagai  lokasi budidaya  Kerapu  Bebek  karena  batas  nilai  yang tercantum  dalam  SNI  6487.4:2011  memiliki  nilai yang tidak jauh dari masing-masing nilai parameter kualitas  air  laut  hasil  estimasi  menggunakan  citra satelit.  Setelah  dilakukan  perhitungan  luas  di perangkat  lunak ArcGIS  10.0 didapatkan  lokasi seluas  85.171,76  ha  yang  dapat  digunakan  sebagai lokasi  budidaya  Kerapu  Bebek  di  perairan  Teluk Lampung.
Berikut  ini  merupakan  sebaran  lokasi  budidaya Kerapu Bebek di perairan Teluk Lampung.
Gambar 1. Sebaran Lokasi Budidaya Kerapu Bebek Di Perairan Teluk Lampung

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  analisa  terhadap  sebaran konsentrasi  salinitas  dan  suhu  permukaan  laut  di perairan  Teluk  Lampung  menggunakan  algoritma Son,  dkk  (2012)  dan  algoritma  Syariz,  dkk  (2015) didapatkan NMAE sebesar  5,39%  dan  11,05%.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  algoritma  Son,  dkk (2012) dan algoritma Syariz, dkk, (2015) sesuai untuk diterapkan di perairan Teluk Lampung karena besar kesalahan hasil pengolahan citra satelit dan data in situ adalah <30%.
Mengacu  pada  SNI  6487.4:2011,  hasil  penelitian menunjukkan  sebaran  suhu  permukaan  laut, konsentrasi  salinitas  dan  pH  di  perairan  Teluk Lampung  memiliki  kisaran  nilai  dominan  berturut turut  adalah  26,05˚C-30,05˚C,  31,40-39,25  psu  dan 7,00–13,99.  Setelah  dilakukan intersect terhadap nilai  suhu  permukaan  laut,  salinitas,  dan  pH  sesuai kriteria dalam SNI, dihasilkan area seluas 85.171,76 ha  yang  dapat  dijadikan  sebagai  lokasi  budidaya Kerapu Bebek di perairan Teluk Lampung.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada Direktorat
Pendidikan
Tinggi,
Departemen Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia yang  telah  memberikan  dukungan  finansial  melalui Beasiswa Bidik Misi tahun 2012-2016 dan Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional  (LAPAN)  yang telah  memberikan  dukungan  berupa  bantuan  data in situ.

## DAFTAR PUSTAKA
Anita,  Dewi.  2015.  “Produksi  Rumput  Laut  Lampung Capai  3.173  Ton”.  http.//lampung.tribunnews.com. Dikunjungi pada 20 Desember 2015.
Ariyanti  Fiki.  2015.  “Kerapu  Bebek,  Ikan  Mewah  Dengan
Harga Rp 4 Juta Per Ekor”. http.//bisnis.liputan6.com.  Dikunjungi  pada  20
Desember 2015.
Du,  Zhiqiang,  Wenbo  Li,  Dongbo  Zhou, Liqiao  Tian,  Feng Ling, and Hailei Wang. 2014. “Analysis of Landsat-8 OLI  Imagery  for  Land  Surface  Water  Mapping”  5 (7): 672–81. doi:10.1080/2150704X.2014.960606.
http://tanahair.indonesia.go.id/. Dikunjungi pada 13 Desember 2015.
Jaelani,  Lalu  Muhamad,  Fajar  Setiawan,  and  Hendro Wibowo.  2015.  “Pemetaan  Distribusi  Spasial Konsentrasi  Klorofil-A  Dengan  Landsat  8  Di  Danau Matano  Dan  Danau  Towuti  ,  Sulawesi  Selatan.” Prosiding  Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  Masyarakat Ahli  Penginderaan  Jauh  Indonesia  (MAPIN)  XX, Bogor, Indonesia , 1–8.
NASA. 2005. 6SV. http://6s.ltdri.org/. Dikunjungi pada 23 Januari 2016
Prasetya,  Astrolabe  Sian.  2013.  “Penentuan  Lokasi Budidaya  Rumput  Laut  Menggunakan  Satelit  Terra Modis  Di  Daerah  Pesisir  Jawa  Timur.”  Institut Teknologi Sepuluh Nopember : Surabaya.
Putra,  S.A.  Mandala.  2015. “Analisis Kesesuaian Perairan Teluk  Pidada  Sebagai  Lokasi  Budidaya  Ikan  Kerapu Bebek  (Cromileptes  Altivelis)  Dengan  Sistem Keramba  Jaring  Apung.”  Bandar  Lampung: Universitas Lampung.
Risanti,  Fini  Deselia  Oktatriana.  2006.  “Tingkat Pencemaran Teluk Lampung Berdasarkan Kandungan Logam Berat Hg Dan Pb Terlarut Dalam Badan  Air  Dan  Sedimen.pdf.”  Bogor:  Institut Pertanian Bogor.
Supriyadi,  Edi.  2015.  "Potensi  Budidaya  Perikanan  Laut
Lampung Sangat Besar".
http.//lampung.antara.news.com.  Dikunjungi  pada 20 Desember 2015.
Son, Young Baek, Wilford D Gardner, Mary Jo Richardson,
Joji Ishizaka, Hyung Ryu, Sang-hyun Kim, and H Lee. 2012. “Tracing Offshore Low-Salinity Plumes In The Northeastern  Gulf  Of  Mexico  During  The  Summer Season  by  Use  Of  Multispectral  Remote-Sensing Data.” Jurnal  Of  Oceanography 68  (5):  743–60. doi:10.1007/s10872-012-0131-y.
Syariz,  M  A,  L  M  Jaelani,  L  Subehi,  A  Pamungkas,  E  S Koenhardono, and Sulisetyono. 2015. “Retrieval Of Sea  Surface  Temperature  Over  Poteran  Island Water Of Indonesia  With  Landsat  8  TIRS Image :  A Preliminary  Algorithm.” The  International  Archives of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and Spatial  Information  Sciences XL-2/W4  (October). doi:10.5194/isprsarchives-XL-2-W4-87-2015.

## PERANCANGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS ZONA NILAI TANAH  BERBASIS WEB MENGGUNAKAN LEAFLET JAVASCRIPT LIBRARY
(STUDI KASUS : KECAMATAN KENJERAN, KECAMATAN GUBENG, KECAMATAN TAMBAK SARI DAN KECAMATAN BULAK, KOTA SURABAYA, JAWA TIMUR)
Titiek Aslianti, Bedjo Slamet, Gegar Sapta Prasetya. 2003. “Aplikasi  Budidaya  Kerapu  Bebek  (Cromileptes Altivelis) Di  Teluk Ekas  Kabupaten Lombok  Timur,” no.  Balai  Besar  Riset  Kelautan  dan  Perikanan, Jakarta: 1–6.