## ANALISA NILAI KLOROFIL DENGAN MENGGUNAKAN DATA MODIS, VIIRS, DAN IN SITU (Studi Kasus: Selat Madura)
ANALYSIS OF CHLOROPHYLL VALUE USING MODIS, VIIRS, AND IN SITU DATA (A case study: Madura Strait)
Dhanu Prihantoro Trijayanto 1 , Bangun Muljo Sukojo 1
1 Jurusan Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111
Email: bangunms@gmail.com

## Abstrak
Indonesia  dikenal  sebagai  negara  maritim  dengan  dua  pertiga  dari  luas  keselurahan  negara  Indonesia  adalah  laut. Maka dari itu diperlukan pemantauan dinamika untuk mengetahui proses lingkungan yang memengaruhi sumberdaya kelautan  dan  perikanan.  Dalam  tiga  dekade  terakhir  telah  dilakukan  pengamatan  kandungan  klorofil-a  dengan memanfaatkan sensor satelit penginderaan jauh yang mengamati warna laut (ocean color).
Data  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  persebaran  potensi  ikan    adalah  data  persebaran  klorofil  dari  hasil pengolahan  citra  satelit  Aqua  MODIS  (Moderate  Resolution  Imaging  Spectroradiometer)  dan  SUOMI  NPP  VIIRS (Visible  Infrared  Imaging  Radiometer  Suite),  serta  data  in-situ  berupa  sampel  air  laut  yang  diuji  di  laboratorium. Proses pengolahan citra menggunakan algoritma OC3.
Hasil dari penelitian ini adalah peta persebaran klorofil-a, peta persebaran potensi ikan di perairan Selat Madura dan analisa  beberapa  data  diantaranya  data  citra  terhadap  ground  truth,  analisa  spasial  antar  citra,  dan  analisa konsentrasi  klorofil-a  lapangan  dengan  parameter  lain.  Berdasarkan  pada  proses  analisa  dapat  disimpulkan  bahwa Aqua  MODIS  dan  Suomi  NPP  VIIRS  memiliki  korelasi  yang    cukup  kuat  terhadap  data  ground  truth  dengan  nilai koefisien korelasi  sebesar 54% untuk  Data  MODIS, dan 59% untuk  data  VIIRS. Nilai konsentrasi klorofil-a  pada  citra MODIS  dapat  mencapai  rentang  konsentrasi  tinggi  2,001  –  3  mg/m3,  sedangkan  VIIRS  hanya  mencapai  rentang konsetrasi sedang 1,001 – 2 mg/m3. Hal ini disebabkan karena perbedaan resolusi spektral antara dua sensor satelit tersebut.
Kata kunci : Aqua MODIS, Klorofil-a, Potensi ikan, Suomi NPP VIIRS

## Abstract
Indonesia  is  known  as  a  maritime  country  with  the  two  thirds  of  the  total  area  consist  of  the  sea.  Therefore  it  is necessary  to  know  the  process  of  monitoring  the  dynamics  of  the  environment  that  affect  marine  resources  and fisheries. In the last three decades chlorophyll-a has been observed by utilizing remote sensing satellite sensors that observe the color of the sea (ocean color).
The  data  that  used  to  obtain  the  potential  spread  of  fish  is  chlorophyll  distribution  from  satellite  Aqua  MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) and SUOMI NPP VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) image processing results, as well as data in-situ. Data in-situ is sea water samples were then tested in the laboratory. And Satellite Image processed using OC3 algorithm.
The results in this study are map of the chlorophyll-a distribution, map of the potential distribution of fish in the Strait of  Madura  and  the  analysis  of  some  data  including    Satellite  image  data  to  groundtruth,  Spatial  analysis  between MODIS  and  VIIRS  image,  and  chlorophyll  correlation  with  other  parameters.  Based  on  the  analysis  process  can  be concluded that  the Aqua MODIS and Suomi NPP VIIRS have a fairly  strong correlation  with ground truth data, they give correlation coefficient of 54% to MODIS data, and 59% for VIIRS data. The concentration of chlorophyll-a in the MODIS imagery can reach high concentrations range from 2.001 to 3 mg/m3, while VIIRS only achieve a concentration range from 1.001 to 2 mg/m3. This is due to differences in spectral resolution between the two satellite sensors.
Keywords: Aqua MODIS, Chlorophyll-a, Fish Potential, Suomi, NPP VIIRS

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Berdasarkan deklarasi Djuanda Indonesia memiliki luas  perairan  mencapai  3.257.483  km2,  atau  dua pertiga  dari  luas  keselurahan  negara  Indonesia adalah  laut.  Terlebih  lagi  perairan  Indonesia memiliki  karakteristik  khusus  yang  dipengaruhi oleh  letak  geografis  Indonesia  yang  berada  di antara  dua  samudera  dan  dua  benua.  Maka  dari itu  diperlukan  pemantauan  dinamika  untuk mengetahui proses lingkungan yang memengaruhi sumberdaya kelautan dan perikanan.  Menurut  Lalli  dan  Parson  dalam Kunarso,  et  al.  2011,  Klorofil-a  merupakan  salah satu parameter oseanografi yang dapat digunakan untuk menjadi indikator kesuburan dan produktivitas  perikanan.  Kesuburan  perairan dapat  dilihat  dari  tinggi  rendahnya  produktivitas primer  yang  dihasilkan.  Hal  ini  erat  kaitannya dengan kelimpahan fitoplankton, dimana fitoplankton  yang  merupakan  produsen  primer akan dimakan oleh zooplankton, dan zooplankton juga akan dimakan oleh hewan yang berada pada tingkat  rantai  makanan  yang  lebih  tinggi. Sehingga,  apabila  kelimpahan  fitoplankton  pada suatu  perairan  tinggi,  maka  dapat  dikatakan bahwa  perairan  tersebut  cenderung  memiliki produktivitas primer yang tinggi pula.
Penginderaan klorofil-a didasarkan pada kenyataan bahwa semua fitoplankton mengandung klorofil, pigmen berwarna hijau yang ada  pada  setiap  tumbuhan.  Klorofil-a  cenderung menyerap warna biru dan merah, dan memantulkan warna hijau. Spektrum cahaya yang dipantulkan oleh klorofil-a ini dapat diindera oleh sensor satelit. Hasil penginderaan dapat menunjukkan sebaran biomassa fitoplankton yang dijabarkan  dalam  satuan  klorofil  (mg/m3). Konsentrasi klorofil-a dalam suatu perairan dapat dijadikan  suatu  indikator  dalam  menentukan tingkat kesuburan perairan. Keuntungan penggunaan  satelit  untuk  penginderaan  klorofil-a adalah pengamatan satelit dapat dilakukan dalam cakupan  wilayah  yang  sangat  luas  dalam  waktu yang bersamaan (Riandy, 2013).
Penginderaan  jauh  dengan  wahana  satelit  telah menjadi  metode  yang  sering  digunakan  dalam penelitian suatu wilayah. Pada penelitian wilayah laut misalnya, tiga dekade terakhir telah dilakukan
pengamatan kandungan klorofil-a dengan memanfaatkan  sensor  satelit  penginderaan  jauh yang mengamati warna laut (ocean color), seperti sensor  Coastal  Zone  Color  Scanner  (CZCS)  pada satelit  Nimbus  yang  diluncurkan  tahun  1978, sensor  Sea  Wide  Field-of  view  Sensor  (SeaWiFS) pada satelit OrbView yang diluncurkan tahun, dan sensor
Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) pada satelit Terra/Aqua-MODIS  yang  diluncurkan  tahun  1999 (Terra) dan 2002 (Aqua).
Saat ini NASA melanjutkan misi satelit ocean color tersebut dengan peluncuran satelit Suomi NPOESS Preparatory  Project  (NPP).  Satelit  ini  dirancang untuk  misi  tiga  satelit  lingkungan  yang  ada  saat ini, yaitu Polar-orbiting Operational Environmental Satellite (POES), Defence
Meteorological  Satellite  Program  (DMSP)  dan Earth Observing System (EOS), yang nantinya akan menjadi  satelit  terpadu  National  Polar-orbiting Operational  Environmental  Satellite  System (NPOESS). Satelit ini memiliki sensor ocean color, yaitu  Visible/Infrared  Imager  Radiometer  Suite (VIIRS). Sensor VIIRS memiliki resolusi spasial lebih baik dibandingkan sensor ocean color sebelumnya(Terra/Aqua-MODIS), yaitu 375 meter dan 750 meter (Raytheon, 2011).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisa spasial  antara  data  citra  Aqua  MODIS  dan  NPP VIIRS.  Dan  diharapkan  penelitian  selanjutnya terkait kelautan dan perikanan di Indonesia dapat mengembangkan fungsi dari satelit NPP VIIRS.

## METODOLOGI PENELITIAN
Data Dan Peralatan
- Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Citra MODIS Tabel 1. Data Citra MODIS No. Bulan Tanggal 1 Januari 17 2 Februari 03 3 28 4 Maret 16 5 21 6 22 7 23

## 2. Citra VIIRS
Tabel 2. Data Citra VIIRS No. Bulan Tanggal 1 Januari 16 2 Februari 17 3 28 4 Maret 26 5 23

## 3. Data In Situ
Tabel 3. Data Groundtruth Hasil Uji Laboratorium No. Lintang Bujur pH Salinitas
‰ TSS mg/L Klorofil mg/m³ 1 -7° 11' 0.8" 112° 46' 45.4" 7.9 23.7 16.0 0.332 2 -7° 11' 28.1" 112° 47' 4.8" 8.0 23.8 16.0 0.324
3 -7° 11' 11.6" 112° 48' 17.8" 8.2 24.3 20.0 0.204 4 -7° 11' 55.0" 112° 47' 48.7" 8.2 19.6 22.0 0.682 5 -7° 12' 31.7" 112° 48' 25.7" 8.2 22.7 18.0 0.240 6 -7° 13' 6.0" 112° 49' 5.3" 8.2 21.1 20.0 0.362 7 -7° 12' 9.7" 112° 50' 7.5" 7.7 23.1 18.0 0.216 8 -7° 11' 41.5" 112° 49' 3.9" 8.1 24.3 14.0 0.198 9 -7° 10' 50.0" 112° 47' 28.0" 7.8 22.4 14.0 0.282 10 -7° 10' 19.3" 112° 46' 58.8" 8.0 22.2 16.0 0.274 11 -7° 10' 20.6" 112° 47' 58.7" 8.0 21.1 16.0 0.358 12 -7° 10' 21.8" 112° 48' 44.1" 8.1 20.7 14.0 0.571 13 -7° 10' 35.6" 112° 49' 32.8" 8.2 21.7 16.0 0.322 14 -7° 11' 19.8" 112° 49' 46.4" 8.2 23.1 16.0 0.296 - Peralatan Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perangkat Keras
- Laptop
- GPS Handheld
2. Perangkat Lunak
- Sistem Operasi Windows 7
- Software pembuatan flowchart
- Software pengolahan dokumen
- Software pengolahan data citra satelit
- Software pembuatan peta
- Software Gridding
- Software Query

## Metode Penelitian
Pada Gambar 1. Menunjukkan metode  penelitian dalam  bentuk  diagram  alir,  berikut  penjelasan gambar tersebut:
1. Data
Data  yang  akan  diolah  adalah  citra  Aqua MODIS,  citra  NPP  VIIRS,  dan  data In  Situ (Hasil uji laboratorium dari sampel air laut di lapangan).
Citra Aqua Modis Konversi menjadi .csv Data Aqua_modis.csv Gridding Citra NPP VIIRS Koreksi Geometrik Pemisahan Awan RMSE <= 1 piksel? Ya Tidak Data NPP_VIIRS.csv Sampel Air Laut Uji Laboratorium Data Konsentrasi Klorofil-a Analisa Spasial Data persebaran Klorofil (Aqua MODIS Data persebaran Klorofil (SUOMI NPP VIIRS) Analisa Korelasi Algoritma Cropping
Gambar 1. Diagram Alir Pengolahan Data

## 2. Cropping
Cropping  data  /  pemotongan  data  dilakukan untuk mencegah pengolahan dari titik di luar daerah penelitian.
3. Koreksi Geometrik Koreksi  geometrik  dengan  menentukan  titik GCP  yang  mudah  diidentifikasi.  Koreksi geometrik  menggunakan  image  to  image dengan  peta  vektor  administrasi  Indonesia dengan ketentuan toleransi RMS error harus ≤1  piksel.  Apabila  melebihi  maka  proses penentuan GCP diulangi kembali.
4. Pemisahan Awan Pemisahan  awan  dilakukan  dengan  cara mengeliminasi  area  berdasarkan  nilai  dari kanal  yang  mengidentifikasi  awan,  pada MODIS  digunakan  kanal  3,  dan  VIIRS menggunakan kanal M11
5. Algoritma Konsentrasi klorofil dapat dihitung menggunakan  algoritma  pada  software pengolah  citra.  Pada  sensor  MODIS,  saluran yang  digunakan  adalah  9,  10,  dan  12.  Dan VIIRS menggunakan saluran M2,M3, dan M4. Algoritma  yang  digunakan  untuk  mengolah mendapatkan nilai tersebut adalah ATBD 19
(Algorithm  Theoretical  Basic  Document Modis  19)  yang  dijelaskan  pada  Pers(1) berikut:
(1) Ca  = konsentrasi klorofil-a (mg/m 3 ) R     = rasio reflektansi
Rrs = remote sensing reflectance
Tabel 4. Konstanta a (Sumber : oceancolor.gsfc.nasa.gov) Citra a0 a1 a2 a3 a4 VIIRS 0.2228 -2.4683 1.5867 -0.4275 -0.7768 MODIS 0.2424 -2.7423 1.8017 0.0015 -1.2280 6. Konversi menjadi .csv Data  citra  diubah  formatnya  menjadi  .csv, sehingga  didapatkan  daftar  nilai  klorofil, lintang,  dan  bujur  setiap  piksel  yang  ada  di citra.
7. Gridding Gridding merupakan proses penggunaan titik data  asli  (data  pengamatan)  yang  ada  pada file data XYZ untuk membentuk titik-titik data tambahan  pada  sebuah  grid  yang  tersebar secara teratur.
8. Validasi
Melakukan validasi terhadap hasil pengolahan  citra  satelit  (Aqua  MODIS  dan
Landsat  8)  dengan  data  ground  truth.  Selain itu,  proses  ini  juga  dilakukan  dengan melakukan perbandingan antar citra satelit.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  melakukan  analisa  nilai  klorofil,  perlu dilakukan  pengujian  kesesuaian  antara  nilai klorofil  dari  citra  satelit  dengan  nilai  klorofil  di lapangan.  Adapun perbandingan nilai konsentrasi klorofil-a  hasil  ground  truth  dengan  citra  Aqua MODIS dan VIIRS yaitu:
Tabel 5. Konsentrasi Klorofil-a groundtruth , MODIS, dan VIIRS
No Klorofil Groundtruth mg/m³ Klorofil MODIS mg/m³ Klorofil VIIRS mg/m³ 1 0.332 3.017 1.409 2 0.324 3.226 1.441 3 0.204 1.359 1.445 5 0.240 0.964 1.451 6 0.362 1.821 1.436 7 0.216 1.171 1.440 8 0.198 2.445 1.428 9 0.282 3.320 1.421 10 0.274 2.231 1.407 11 0.358 3.444 1.400 12 0.571 3.178 1.401 13 0.322 2.583 1.410 14 0.296 1.419 1.421
(a)

## (b)
Gambar 2. Grafik Korelasi Klorofil Groundtruth dan (a)

## MODIS, (b) VIIRS
Berdasarkan Gambar 2.  didapatkan hasil Multiple R yaitu  koefisien  dengan  simbol  r  yang menunjukkan  besar  hubungan  antara  data groundtruth dengan data citra yaitu sebesar 0,54
untuk  citra  MODIS,  dan  0,59  untuk  citra  VIIRS. Parameter  hubungan  keeratan  antara  variable  x dan y yang disimbolkan dengan r. Apabila   nilai r dibawah  0,20  maka  hubungan  antara  variable  x dan  y  sangat  lemah  dan  apabila  nilai  r  lebih  dari 0,9  maka  hubungan  antara  x  dan  y  sangat  erat.. (Syarifuddin 2014).
Sehingga berdasarkan hubungan tersebut menunjukkan  pula  bahwa  data  citra  MODIS  dan VIIRS dapat menjelaskan sebagian besar konsentrasi klorofil-a  di suatu perairan.
(a)

## (b)
Gambar 3.  Hasil pengolahan klorofil menggunakan citra, (a) MODIS, (b) VIIRS
Gambar  3.  Menunjukkan  bahwa  hasil  olahan persebaran  klorofil  dari  citra  MODIS  terdapat persebaran  konsentrasi  klorofil-a  yang  mencapai 2-3  mg/m 3 atau  berkonsentrasi  tinggi,  berbeda dengan  hasil  pengolahan  menggunakan  citra VIIRS,  terlihat  tidak  ada  konsentrasi  klorofil  yang bernilai lebih dari 2 mg/m 3 .
Perbedaan nilai hasil estimasi konsentrasi klorofil dapat  diakibatkan  oleh  perbedaan  resolusi
spektral pada kanal ocean color dari sensor VIIRS dan  Aqua-MODIS.  Resolusi  spektral  merupakan salah satu faktor yang menentukan kualitas suatu sensor  dalam  menghasilkan  citra  penginderaan jauh  (Suwargana  N.  2013).  Jenis  resolusi    ini berkaitan    dengan  kemampuan  sensor  untuk dapat  mengidentifikasi    obyek,  semakin  sempit lebar  kanal  sensor  maka  semakin  tinggi sensitivitas  sensor  tersebut  untuk  membedakan energi  spektrum  yang  dipancarkan  oleh  objek. Lebar kanal ocean color pada sensor Aqua-MODIS, hanya sebesar 10-15 nm, sedangkan pada sensor VIIRS  sebesar  15-39  nm.  Sehingga,  resolusi spektral sensor Aqua-MODIS lebih tinggi dibandingkan sensor VIIRS.
Koreksi  atmosferik  juga  menjadi  penyebab rendahnya    nilai  klorofil-a  yang  dihasilkan  satelit NPP.  Berdasarkan  hasil  penelitian  Hlaing  et  al. (2013),    data  VIIRS  dan  MODIS    diproses  dengan prosedur  pengolahan  yang  sama,  namun  bias pada  MODIS  jauh  lebih  kecil  dibandingkan  bias yang dihasilkan VIIRS.

## PENUTUP
Satelit  Aqua  MODIS  dan  Suomi  NPP  VIIRS  dapat digunakan  untuk  mengetahui  nilai  konsentrasi klorofil  pada  suatu  wilayah  dan  memiliki  korelasi sebesar 54% untuk MODIS dan 59% untuk VIIRS. Dari  Hasil  pengolahan  dengan  algoritma  OC3 didapatkan  nilai  klorofil  dengan  rentang  0,3 mg/m 3 s.d.  0,5  mg/m 3 untuk  MODIS,  sedangkan VIIRS  memiliki  nilai  konsentrasi  klorofil  berkisar antara 0,3 mg/m 3 s.d. 2,3 mg/m 3 . Perbedaan nilai hasil estimasi konsentrasi klorofil dapat diakibatkan oleh perbedaan resolusi spektral pada kanal    ocean  color  dari  sensor  VIIRS  dan  Aqua- MODIS.  enis  resolusi    ini    berkaitan    dengan kemampuan sensor untuk  dapat mengidentifikasi obyek,  semakin  sempit  lebar  kanal  sensor  maka semakin  tinggi  sensitivitas  sensor  tersebut  untuk membedakan  energi  spektrum  yang  dipancarkan oleh  objek.  Lebar  kanal  ocean  color  pada  sensor Aqua-MODIS, hanya sebesar 10-15 nm, sedangkan pada  sensor  VIIRS  sebesar  15-39  nm.  Sehingga, resolusi  spektral  sensor  Aqua-MODIS  lebih  tinggi dibandingkan sensor VIIRS.

## DAFTAR PUSTAKA
Hlaing S, Gilerson A, Ahmed S, Wang M, Weidemann A, och Arnone R, 2013. Validation of VIIRS Ocean Color,  Primary  Products  In  Coastal  Regions . City College of City University. Raytheon.  ”The  Instrument:  VIIRS.” Polar  Orbiting Mission. 2011.  http://npp.gsfc.nasa.gov/viirs. html (28 Nov. 2011). Riandy, Muhammad, 2013. Sebaran Spasial Konsentrasi Klorofil-A  Di  Perairan  Lombok  Dari  Data  Citra Aquamodis  Selama  Lima  Tahun  (2008-2012). Institut Pertanian Bogor.
Suwargana,  N,  2013.  Resolusi  Spasial,  Temporal,  dan Spektral  pada  Citra  Satelit  Landsat,  Spot,  dan Ikonos. WIDYA Vol 1 No 2: 167-174. Syarifuddin, 2014. Metode Regresi Linier untuk Prediksi Kebutuhan  Energi  Listrik.  Jurnal  Mechanical Vol. 5.