Volume 11 Nomor 1. Juni 2021
Halaman : 16 -  28
Perbandingan Metode Normalized Difference Water Index (NDWI) dan Filter Sobel pada Citra Landsat 8 untuk Ekstraksi Garis Pantai
Comparison of Normalized Difference Water Index (NDWI) and Sobel Filter Methods in Landsat 8 Imagery  for Coastline Extraction
Luhur Moekti Prayogo 1
1 Magister Teknik Geomatika, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Indonesia Jl. Grafika No. 2 Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, 55281
Corresponding author, e-mail: luhur.moekti.prayogo@mail.ugm.ac.id
Diterima : 11 April 2021 / Disetujui : 6 Mei 2021

## ABSTRAK
Bagi  suatu  negara,  keberadaan  garis  pantai  memiliki  nilai  yang  penting  karena sebagai  perlindungan  sumber  daya  kelautan  dan  penentu  batas  laut  antar  negara. Terdapat  berbagai  metode  yang  digunakan  untuk  analisis  garis  pantai  baik  manual dengan  digitasi  maupun  otomatis  dengan  deteksi  tepi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan  metode Normalized  Difference  Water  Index (NDWI)  dengan  filter Sobel  untuk  ekstraksi  garis  pantai  di  Pesisir  Selatan  Sampang,  Madura  menggunakan citra  Landsat  8.  Metode  terbaik  kemudian  diterapkan  pada  citra  untuk  mengetahui perubahan  garis  pantai  dari  tahun  2015  hingga  2020.  Dari  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa  secara  visual  metode  NDWI  menghasilkan  tepi  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  filter  Sobel  karena  garis  yang  dihasilkan  mendekati  kondisi  asli pada  citra  Landsat  8  ataupun Basemap  World  Imagery .  Filter  Sobel,  akurasi  yang dihasilkan  tidak  terlalu  baik  dan  tidak  mendekati  kondisi  lapangan,  namun  filter  ini memiliki  keunggulan  yaitu  waktu  pemrosesan  yang  relatif  cepat  karena  dapat menggunakan single band. Kemudian nilai NDWI yang dihasilkan dalam penelitian ini memiliki  rentang  -0.497121  hingga  0.377046.  Kelas  pertama  yang  merupakan  objek non  badan  air  memiliki  nilai  -0.497121  hingga  0.  Kemudian  kelas  kedua  yang merupakan  objek  badan  air  memiliki  nilai  0  hingga  0.377046.  Hasil  perhitungan perubahan garis pantai selama lima tahun menunjukkan bahwa terjadi pergeseran garis pantai dengan rentang 0.62 hingga 2.75 meter. Ukuran piksel Landsat 8 adalah 30 meter sedangkan  pergeseran  hanya  mencapai  <3  meter.  Sehingga  dari  percobaan  ini  tidak menunjukkan  adanya  perubahan  garis  pantai  yang  signifikan.  Saran  penelitian selanjutnya,  perlu  dilakukan  kajian  menggunakan  citra  resolusi  tinggi  agar  perubahan garis pantai dapat terkonfirmasi dengan akurat.
Kata Kunci: Deteksi Tepi, Pemrosesan Citra, Penginderaan Jauh, Sampang

## ABSTRACT
For a country, the existence of a coastline has an important value because it acts as  a  protection  for  marine  resources  and  determines  maritime  boundaries  between
countries.  There  are  various  methods  used  for  coastline  analysis,  both  manual  by digitizing  and  automatic  by  edge  detection.  This  study  compares  the  Normalized Difference Water Index (NDWI) method with the Sobel filter for coastline extraction in the  South  Coast  of  Sampang,  Madura  using  Landsat  8  imagery.  The  best  approach  is then applied to  the image to  determine changes in coastlines from 2015 to 2020. This research  shows  that  visually,  the  NDWI  method  produces  better  edges  than  the  Sobel filter  because  the  resulting  lines  are  close  to  the  original  conditions  in  Landsat  8  or Basemap  World  Imagery. Sobel  filter, the resulting  accuracy is  not  very  good. It does not  approach  field  conditions,  but  this  filter  has  the  advantage  of  a  relatively  fast processing  time  because  it  can  use  a  single  band.  Then  the  NDWI  value  generated  in this study has a range of -0.497121 to 0.377046. The first class, which is a non-water body object,  has a value of  -0.497121 to  0. Then the second class, which is  a body of water object, has a value of 0 to 0.377046. The coastline change for five years shows a shift in the coastline with a range of 0.62 to 2.75 meters. The Landsat 8 pixel size is 30 meters,  while  the  shift  is  only  <3  meters.  So  that  this  experiment  does  not  show  any significant  coastline  changes.  Suggestions  for  further  research:  It  is  necessary  to conduct  a  study  using  high-resolution  imagery  to  confirm  changes  in  the  coastline accurately.
Keywords: Edge Detection, Image Processing, Remote Sensing, Sampang

## PENDAHULUAN
Wilayah  pesisir  dan  pantai  merupakan  salah  satu  tempat  dengan  kondisi  yang dinamis  dan  selalu  mengalami  perubahan  baik  secara  cepat  atau  lambat  tergantung faktor-faktor yang mempengaruhi (Halim & Halili 2016). Faktor tersebut dapat berasal dari  alam  seperti  arus  dan  gelombang  maupun  karena  kegiatan  manusia  seperti  alih fungsi  lahan.  Selain  kondisi  wilayah  yang  dinamis,  pesisir  dan  pantai  merupakan wilayah yang penting karena tidak sedikit industri dibangun di wilayah tersebut. Karena letak  wilayah  pesisir  yang  berbatasan  dengan  lautan,  tidak  heran  wilayah  ini menyediakan berbagai sumber daya yang dapat dimanfaatkan oleh masyarakat sekitar.
Garis  pantai  ( Coastline )  pada  wilayah  pesisir  merupakan  batas  pertemuan  antara wilayah  daratan  dan  lautan  saat  pasang  tertinggi  (Tarigan  2010).  Bagi  suatu  negara, keberadaan  garis  pantai  memiliki  nilai  yang  penting  karena  sebagai  perlindungan sumber  daya  kelautan  dan  penentu  batas  laut  antar  negara.  Mengingat  pentingnya keberadaan  garis  pantai,  diperlukan  suatu  teknologi  dan  metode  dalam  penyedia informasi di setiap wilayah Indonesia.
Perkembangan  teknologi  informasi  terjadi  cukup  pesat  dalam  berbagai  bidang. Salah  satu  teknologi  yang  mengalami  perkembangan  adalah  teknik  deteksi  tepi  ( Edge Detection) pada  citra. Munir  (2019)  menyatakan  bahwa  deteksi  tepi  merupakan  tahap
pemrosesan  citra  untuk  menghasilkan  tepi  dari  setiap  objek  pada  citra.  Dalam  bidang penginderaan  jauh,  membedakan  tepi  suatu  objek  sangat  diperlukan  karena  jika  hanya menggunakan  karakteristik  warna  maka  proses  klasifikasi  objek  pada  citra  tidak  akan maksimal.  Manfaat  lain  dari  deteksi  tepi  juga  dapat  mengurangi  jumlah  data  ketika dilakukan pemrosesan (Munir 2019).
Heriati  &  Husrin  (2017)  menyatakan  perubahan  dan  deteksi  garis  pantai  dapat dikaji melalui citra satelit penginderaan jauh. Terdapat berbagai metode yang digunakan untuk deteksi garis pantai baik manual dengan digitasi maupun otomatis dengan deteksi tepi.  Penelitian  Ginting et  al. (2020)  yang  dilakukan  Pesisir  Pulau  Flores  Timur  dan Pulau  Adonara  Barat  yang  memiliki  bentuk  pantai  yang  berbeda  yaitu  tebing  berbatu, berpasir,  dan  berbakau  menyimpulkan  dimana  penggunakan  saluran  inframerah  dekat ( Near-Infrared ) dan saluran hijau ( Green ) pada citra Landsat dan Sentinel menghasilkan batas tepi terbaik dari ketiga tipe pantai yang diuji. Yadnya et al. (2014) juga melakukan penelitian  dengan  menggunakan  algoritma Canny  Edge  Detector di  Pantai  Senggigi tahun  2006  menggunakan  citra  Google  Earth.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  bahwa Algoritma  Canny  menghasilkan  deteksi  tepi  yang  cukup  baik  sehingga  dapat disimpulkan  pantai  Senggigi  mengalami  pengurangan  sebesar  1,5  meter  pada  tahun 2009.   Tidak ada metode standar karena dari beberapa referensi  memiliki hasil terbaik dari  metode  yang  berbeda.  Oleh  sebab  itu  penelitian  ini  menerapkan  metode  lainnya untuk  mengetahui  seberapa  akurat  kemampuannya  dalam  membedakan  garis  pantai serta analisis time-series .
Dari  penjelasan  diatas,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membandingkan  dua metode  yaitu Normalized  Difference  Water  Index (NDWI)  dengan  filter  Sobel  untuk ekstraksi  garis  pantai  di  Pesisir  Selatan  Sampang,  Madura  menggunakan  citra  Landsat 8.  Pemilihan  metode  bertujuan  untuk  membandingkan  performa  dalam  pendeteksian tepi  objek  agar  diketahui  metode  mana  yang  memiliki  kemampuan  baik  dalam membedakan  tepi.  Metode  terbaik  kemudian  diterapkan  pada  citra  untuk  mengetahui perubahan  garis  pantai  pada  tahun  2015  hingga  2020.  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi  masyarakat  khususnya  yang  melakukan  kajian perubahan garis pantai di lingkungan pesisir menggunakan teknik deteksi tepi.

## METODE PENELITIAN

## Bahan dan Waktu Penelitian
Lokasi  penelitian  terletak  pada  7°13'33,223"S  hingga  7°13'32,658"S  dan 113°10'6,12"E  hingga  113°10'47,879"E  tepatnya  di  pesisir  selatan  Sampang,  Madura. Lokasi ini dipilih atas pertimbangan kondisi garis pantai yang jelas pada citra. Gambar 1 merupakan lokasi penelitian yang ditampilkan pada ESRI World Imagery.
Gambar 1. Lokasi penelitian di Pesisir Selatan Kabupaten Sampang, Madura yang ditampilkan dengan Basemap ESRI World Imagery
Citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra Landsat 8 yang membawa sensor Operational  Land  Imager  (OLI) dan Thermal  Infrared  Sensor  (TIRS) yang diperoleh secara  gratis  pada laman https://earthexplorer.usgs.gov/ dengan level  C2  L1. Landsat 8 pertama kali diluncurkan pada 11 Februari 2013 yang memiliki 1 band Near Infrared (NIR)  dan  7  band  reflektif  (USGS  2020).  Analisis  perubahan  garis  pantai dalam penelitian ini menggunakan dua citra Landsat 8 dengan perekaman yang berbeda
yaitu  tahun  2015  dan  2020  dengan  menggunakan  metode  terbaik  hasil  perbandingan NDWI dengan Filter Sobel. Pemrosesan citra menggunakan software The Environment for Visualizing Images (ENVI). Software ini merupakan salah satu software pengolahan data  citra  yang  paling  populer  yang  diproduksi  oleh Research  System,  Inc (RSI) (Prayogo 2020). Gambar 2 merupakan informasi Scene, Path/ Row citra Landsat 8 yang digunakan dalam penelitian ini.
ID: LC08_L1TP_118065_20150904_20200908_02_T1
Tanggal Perekaman: 2015/09/04
Path: 118 Row: 065 ID: LC08_L1TP_118065_20200731_20200908_02_T1 Tanggal Perekaman: 2020/07/31
Path: 118
Row: 065
Gambar 2. Informasi Scene, Path/ Row citra Landsat 8 OLI yang digunakan dalam penelitian
Citra  Landsat  8  OLI  merupakan  citra  resolusi  sedang  dari United  States Geological Survey . Resolusi yang dimiliki citra ini adalah 30 meter yang berarti bahwa setiap  satu  piksel  pada  citra  mewakili  30  meter  kondisi  aslinya  di  lapangan.  Citra Landsat  8  OLI  memiliki  berbagai  jenis  band  diantaranya  Multispektral,  Pankromatik, Cirrus dan Thermal dengan panjang gelombang yang berbeda-beda. Tabel 1 merupakan spesifikasi band citra Landsat 8 OLI.
Tabel 1. Spesifikasi Landsat 8 OLI
Bands Panjang Gelombang Resolusi Spasial (meter) Radiance (W/m2srm), typical Signal-to-Noise Ratio/ SNR (typical) (mikrometer) Band 1 - Ultra Blue (coastal/ aerosol) 0.435 - 0.451 30 40 130 Band 2 - Blue 0.452 - 0.512 30 40 130 Band 3 - Green 0.533 - 0.590 30 30 100
Band 4 - Red 0.636 - 0.673 30 22 90 Band 5 - NIR 0.851 - 0.879 30 14 90 Band 6 - SWIR 1 1.566 - 1.651 30 4 100 Band 7 - SWIR 2 2.107 - 2.294 30 1.7 100 Band 8 - Panchromatic 0.503 - 0.676 15 23 80 Band 9 - Cirrus 1.363 - 1.384 30 6 130 Band 10 - Thermal 1 10.60 - 11.19 100* (30) - - Band 11 - Thermal 2 11.50 - 12.51 100* (30) - -
Sumber: (USGS 2020)

## Filter Sobel
Operator  Sobel  atau  dapat  disebut  sebagai  operator  Sobel-Feldman  atau  Filter Sobel digunakan dalam pemrosesan citra dan computer vision (Sobel & Feldman 1973). Operator  ini menggunakan  kernel  3x3, 5x5  yang dibulatkan dengan  gambar asli untuk menghitung  perkiraan  turunan  yaitu  satu  untuk  perubahan  horizontal,  dan  satu  untuk vertikal.  Persamaan  1  menunjukkan  bagaimana  filter  Sobel  bekerja  (Sobel  &  Feldman 1973).

## [ ]               [ ]
Menggunakan  prinsip  kernel,  dimana  *  menunjukkan  operasi  jendela  konvolusi pemrosesan 2 dimensi (2D).
Normalized Difference Water Index (NDWI)
Normalized  Difference  Water  Index (NDWI)  merupakan  suatu  algortima  yang digunakan  untuk  mendeteksi  objek  perairan  (Anggraini et  al. 2017).    Algoritma  ini sering digunakan untuk memisahkan badan air dengan daratan. Anggraini et al. (2017); McFeeters  (2013) menyatakan  penggunaan  band green (kanal  tampak)  dan  NIR merupakan input pada algoritma NDWI (Persamaan 2).
dimana:
Green : Kanal 3 pada citra Landsat 8 NIR : Kanal 5 pada citra Landsat 8

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian

## Filter Sobel
Penelitian ini menggunakan citra Landsat 8 OLI dengan ukuran 12 bit dengan nilai maksimum  4096.  Nilai bit  pada  citra  akan  mempengaruhi  dalam  pemrosesan  terutama pada tampilan tepi objek. Semakin besar bit pada citra, maka ukuran citra semakin lebih besar  sehingga  tampilan  citra  pun  menjadi  lebih  halus,  baik  pada  band  multispektral maupun pankromatik. Pemrosesan diawali dengan pemilihan kernel. Kernel 3x3 dipilih karena menghasilkan tepi yang lebih tajam dibandingkan ukuran kernel yang lain ketika pemrosesan.
Setelah diperoleh citra hasil filter Sobel, maka selanjutnya dilakukan klasifikasi dua objek menggunakan Unsupervised . Hasil klasifikasi selanjutnya dilakukan konversi dari raster to vektor yang bertujuan untuk mengekstrak garis. Hal ini dilakukan karena garis pantai yang paling mudah terdeteksi adalah batas antara daratan dengan lautan. Terakhir dilakukan  overlay  untuk  mengetahui  kedekatan  dengan  objek  sebenarnya  pada  citra. Gambar 3 merupakan tahapan pemrosesan citra menggunakan filter Sobel.
(a)
(b)
(c) (d)
Gambar 3. Hasil filter Sobel  pada citra Landsat 8.  (a) Hasil filter Sobel kernel 3x3, (b) Hasil klasifikasi Unsupervised dua objek, (c) Konversi Raster to Line ( shapefile ) dan (d) Overlay vektor pada basemap
Normalized Difference Water Index (NDWI)
Anggraini et  al. (2017);  Danoedoro  (2012)  menyatakan  bahwa  kanal  NIR  pada citra  memiliki  kemampuan  yang  baik  dibandingkan  dengan  kanal  yang  lain  dalam mendeteksi  garis  pantai  dan  biomassa  sehingga  analisis  dapat  menggunakan  teknologi citra  penginderaan  jauh.  Penelitian  ini  menggunakan  kanal  3  dan  5  Landsat  8  sebagai input  algoritma  NDWI.  Anggraini et  al. (2017);  McFeeters  (2013) menyatakan  bahwa jika  nilainya  lebih  kecil  atau  sama  dengan  nol  maka  diasumsikan  bukan  air  dan  jika lebih besar dari nol maka diasumsikan air.
Nilai  NDWI  yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini  memiliki  rentang  -0.497121 hingga  0.377046.  Kemudian  pemrosesan  dilanjutkan  dengan  klasifikasi  untuk membedakan objek badan air dan non badan air. Kelas pertama yang merupakan objek non  badan  air  memiliki  nilai  -0.497121  hingga  0.  Kemudian  kelas  kedua  yang merupakan  objek  badan  air  memiliki  nilai  0  hingga  0.377046.  Gambar  4  merupakan tampilan  untuk  membedakan  kedua  objek  diatas  menggunakan  tools Density  Slice . Objek badan air inilah yang kemudian dihilangkan sehingga hanya menyisakan daratan tepi yang kemudian dapat diproses untuk analisis garis pantai.
(a) (b)
(c)
(d)
Gambar 4. Hasil Metode NDWI  pada citra Landsat 8. (a) Density Slice Tools untuk menampilkan kedua objek agar lebih mudah mengkelaskan, (b) Hasil tampilan citra yang dibagi menjadi dua kelas, (c) Hasil Klasifikasi Unsupervised pada kedua objek (d) Konversi Raster to Line ( shapefile )

## Overlay Hasil Garis Metode NDWI dengan Filter Sobel
Tahapan selanjutnya  yaitu  mengoverlay menjadi  satu  layer hasil ekstraksi garis pantai  menggunakan  metode  NDWI  dengan  Filter  Sobel.  Deteksi  garis  pantai menggunakan  metode  filter  Sobel  dan  NDWI  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang berbeda.  Secara  visual  dapat  kita  lihat  bahwa  NDWI  menghasilkan  batas  badan  air dengan  objek  daratan  lebih  baik  dibandingkan  dengan  filter  Sobel  (Gambar  5).  Secara akurasi  NDWI  menghasilkan  garis  yang  mendekati  kondisi  lapangan  ketika  dilakukan overlay  menggunakan  Basemap.  Namun  metode  ini  juga  memiliki  kekurangan  yaitu pemrosesan hingga mendapatkan garis membutuhkan waktu yang cukup lama.
Sedangkan pada filter Sobel, akurasi yang dihasilkan tidak terlalu baik dan tidak mendekati  kondisi  lapangan.  Namun  filter  ini  memiliki  keunggulan  yaitu  waktu pemrosesan yang relatif cepat karena dapat menggunakan single band. Sehingga analisis perubahan garis pantai di pesisir Selatan Sampang, Madura secara multitemporal dalam penelitian ini menggunakan metode NDWI yang mendekati kondisi lapangan.
Gambar 5. Overlay Hasil Ekstraksi Garis Pantai Metode NDWI dan Filter Sobel

## Pembahasan
Analisis selanjutnya yaitu menggunakan metode NDWI untuk analisis perubahan garis  pantai.  Penggunaan  citra  multitemporal  bertujuan  untuk  mengetahui  perubahan garis  pantai  selama  5  tahun  terakhir.  Penerapan  algoritma  NDWI  dilakukan  pada  citra tahun  2015  dan  2020  sehingga  menghasilkan  dua  garis  pantai.  Selang  5  tahun  dipilih agar meminimalkan kesalahan geometri pada citra. Gambar 5 merupakan hasil analisis perubahan  garis  pantai  menggunakan  algoritma  NDWI  yang  dioverlay  dengan Basemap.
Lokasi 1 Lokasi 2 Lokasi 3
Gambar 5. Garis Pantai Hasil NDWI Tahun 2015 dan 2020 pada Tiga Lokasi Berbeda
Gambar 5 diatas menunjukkan bahwa terdapat tiga lokasi  yang diduga mengalami pergeseran garis pantai selama 5 tahun terakhir. Dari perhitungan yang telah dilakukan lokasi pertama mengalami perubahan garis pantai sebesar 2.75 meter. Selanjutnya pada lokasi  kedua,  dari  tahun  2015  hingga  2020  mengalami  perubahan  garis  pantai  sebesar 2.54 meter. Terakhir pada lokasi tiga, selama lima tahun terakhir mengalami perubahan garis pantai sebesar  0.62 meter. Dua lokasi  (Lokasi  1 dan 2)  merupakan  wilayah  yang langsung  berhadapan  dengan  laut  dan  satu  lokasi  (Lokasi  3)  merupakan  wilayah  yang masih  terdapat  vegetasi  mangrove  sebagai  penghalang.  Sehingga  lokasi  1  dan  2 memiliki perubahan yang lebih besar dibandingkan dengan lokasi 3. Tabel 2 merupakan
hasil perhitungan perubahan garis pantai selama lima tahun di pesisir selatan Sampang, Madura dengan ukuran piksel Landsat 8.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Pergeseran Garis Pantai Lokasi Pergeseran Garis Pantai (meter) Ukuran Piksel Landsat 8 (meter) Analisis Perubahan 1 2.75 30 Tidak ada perubahan yang signifikan (< 30 meter/ piksel) 2 2.54 3 0.62

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  secara  visual  metode  NDWI menghasilkan tepi yang lebih baik  dibandingkan dengan filter Sobel karena garis yang dihasilkan  mendekati  kondisi  asli  pada  citra  Landsat  8  ataupun Basemap  World Imagery .  Filter  Sobel,  akurasi  yang  dihasilkan  tidak  terlalu  baik  dan  tidak  mendekati kondisi  lapangan,  namun  filter  ini  memiliki  keunggulan  yaitu  waktu  pemrosesan  yang relatif  cepat  karena  dapat  menggunakan single band.  Kemudian  nilai  NDWI  yang dihasilkan  dalam  penelitian  ini  memiliki  rentang  -0.497121  hingga  0.377046.  Kelas pertama  yang  merupakan  objek  non  badan  air  memiliki  nilai  -0.497121  hingga  0. Kemudian  kelas  kedua  yang  merupakan  objek  badan  air  memiliki  nilai  0  hingga 0.377046. Hasil perhitungan perubahan garis pantai selama lima tahun dari 2015 hingga 2020  di  pesisir  Selatan  Sampang  menunjukkan  bahwa  terjadi  pergeseran  garis  pantai dengan  rentang  0.62  hingga  2.75  meter.  Ukuran  piksel  Landsat  8  adalah  30  meter sedangkan  pergeseran  hanya  mencapai  <3  meter.  Sehingga  dari  percobaan  ini  tidak menunjukkan  adanya  perubahan  garis  pantai  yang  signifikan.  Saran  penelitian selanjutnya,  perlu  dilakukan  kajian  menggunakan  citra  resolusi  tinggi  agar  perubahan garis pantai dapat terkonfirmasi dengan akurat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada United  States  Geological Survey (USGS) yang telah menyediakan data citra Landsat 8 sehingga dapat digunakan
dalam penelitian ini. Tidak lupa penulis juga mengucapkan banyak terima kasih kepada Lembaga  Pengelola  Dana  Pendidikan  (LPDP)  yang  telah  membiayai  penulis  dalam melakukan studi pada jenjang S2.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraini N, Marpaung S, & Hartuti M. 2017. Analisis Perubahan Garis Pantai Ujung Pangkah  Dengan  Menggunakan  Metode  Edge  Detection  dan  Normalized Difference  Water  Index  (Ujung  Pangkah  Shoreline  Change  Analysis  Using  Edge Detection Method And Normalized Difference Water Index). Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital 14 (2): 65–78. DOI: https://doi.org/10.30536/j.pjpdcd.1017.v14.a2545.
Danoedoro P. 2012. Pengantar Pengindraan Jauh Digital. In Benedicta  Rini W (Ed.),
Yogyakarta: Penerbit ANDI . 397 hlm.
Ginting, Natalia DB, & Faristyawan R. 2020. Deteksi Tipe dan Perubahan Garis Pantai Menggunakan  Analisis  Digital  Citra  Penginderaan  Jauh. GEOMATIKA 6 (1):  17– 24. DOI: https://doi.org/10.24895/jig.2020.26-1.977.
Halim  H,  &  Halili  H.  2016.  Studi  perubahan  garis  pantai  dengan  pendekatan penginderaan  jauh  di  wilayah  Pesisir  Kecamatan  Soropia. Jurnal  Sapa  Laut (Jurnal Ilmu Kelautan) 1 (1): 24–31.
Heriati  A,  &  Husrin  S.  2017.  Perubahan  garis  pantai  di  pesisir  Cirebon  berdasarkan analisis spasial. Reka Geomatika (2): 52–60.
McFeeters  SK.  2013.  Using  the  normalized  difference  water  index  (NDWI)  within  a geographic information system to detect swimming pools for mosquito abatement: a practical approach. Remote Sensing 5 (7): 3544–3561.
Munir  R.  2019. Segmentasi  Citra [Bahan  Ajar].  Program  Studi  Teknik  Informatika Sekolah Teknik Elektronika, Institut Teknologi Bandung. 49 hlm.
Prayogo LM. 2020. Tutorial Praktis ENVI Versi 5.2 [Classic] , Sukabumi: Farha Pustaka. 132 hlm.
Sobel I, & Feldman G. 1973. A 3x3 isotropic gradient operator for image processing. In Hart,  P.  E.  &  Duda  R.  O.  Pattern  Classification  and  Scene  Analysis :  1–5.  DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.1.1912.4965.
Tarigan  MS.  2010.  Perubahan  garis  pantai  di  wilayah  pesisir  perairan  Cisadane, Provinsi Banten. Makara Journal of Science 11 (1): 49–55.
USGS  [Internet].  2020. Landsat  8  Imagery .  Amerika  Serikat:  U.S.  Department  of  the Interior [diakses pada tanggal 7 April 2021]. Tersedia pada: https://www.usgs.gov/. Yadnya MS, Irawan RN. 2014. Analisa Perubahan Garis Pantai Senggigi Menggunakan Pengolahan (GIS) Citra Satelit Pada Matlab. Dielektrika 1 (2): 131–135.