## VALIDASI REFLEKTAN PERMUKAAN HASIL DARI KOREKSI ATMOSFER METODE SEN2COR MENGGUNAKAN DATA IN SITU
(STUDI KASUS: DANAU KASUMIGAURA, JEPANG)
Lalu Muhamad Jaelani 1 , Romadina Indah Wardani 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 e- mail : 1 lmjaelani@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Salah satu manfaat penginderaan jauh adalah pemantauan Suspended Solid (SS) sebagai parameter kualitas air. Nilai estimasi SS umumnya tergantung pada keakuratan koreksi atmosfer dan model yang menghubungkan antara reflektan dengan parameter kualitas air  yang akan diekstrak. Organisasi ESA (European Space Agency) mengeluarkan metode koreksi  atmosfer  Sen2Cor  untuk  citra satelit  Sentinel-2.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan validasi  reflektan  permukaan hasil koreksi atmosfer Sen2Cor  dan hasil estimasi SS  menggunakan data  in situ yang diambil di Danau Kasumigaura, Jepang yang digunakan diambil pada tanggal 27 Oktober 2016 dan 29 November 2016. Validasi menggunakan metode uji koefisien determinasi (R 2 ), RMSE dan NMAE. Hasil dari validasi reflektan permukaan terhadap data in situ untuk uji R 2 ,  RMSE  dan  NMAE  masing-masing  sebesar    0,737;  0,004;  dan  114,087%.    Berdasarkan  nilai  tersebut,  reflektan permukaan  dianggap tidak  akurat  untuk  digunakan dalam perhitungan ekstraksi parameter kualitas air, dikarenakan syarat  nilai  NMAE  untuk  melakukan  ektraksi  parameter  kualit as  air  adalah  ≤ 30%.  Sedangkan,  validasi  estimasi  SS terhadap  data  in  situ  untuk  uji  R 2 ,  RMSE  dan  NMAE  masing-masing  menghasilkan  nilai  sebesar  0,153;  5,665;  dan 24,965%. Meskipun nilai NMAE memenuhi syarat, namun untuk  nilai R 2 dan RMSE menghasilkan nilai yang tidak akurat. Maka, hal ini membuktikan bahwa akurasi nilai reflektan permukaan sangat mempengaruhi hasil estimasi SS.
Kata Kunci :  Reflektan, Suspended Solid, Koreksi Atmosfer, Sen2Cor, Danau Kasumigaura.

## Abstract
One of benefits of remote sensing is Suspended Solid (SS) monitoring as a water quality parameter. SS estimation values are generally depend on the accuracy of the atmospheric correction and the model that relate between the reflectance with the water quality parameters to be extracted. The ESA (European Space Agency) organization issued the Sen2Cor atmospheric correction method for Sentinel-2. This research will validate surface reflectance from Sen2Cor atmospheric correction results and SS estimation results using in situ data taken at Lake Kasumigaura, Japan on October 27, 2016 and November 29, 2016. Validation using R 2 , RMSE and NMAE. The results of surface reflectance validation of in situ data  for  R 2 ,  RMSE  and  NMAE  tests  were  0.737;  0.004;  and  114.087%.  Based  on  these  values,  surface  reflectance  is considered inaccurate for water quality parameter extraction, because the NMAE value requirement for extraction of water quality parameters is ≤30%. Meanwhile, The validation result of SS estimation using in situ data for the test of R 2 , RMSE, and NMAE is 0,153; 5,665; and 24.965%. Although the NMAE value is eligible, however for R 2 and RMSE values is inaccurate.  Thus,  this  proves  that  the  accuracy  of  the  surface  reflectance  value  greatly  influences  the  SS  estimation results.
Keywords : Reflectance, Suspended Solid, Atmospheric Correction, Sen2Cor, Lake Kasumigaura

## PENDAHULUAN
Penginderaan jauh merupakan salah satu teknologi yang  sering  digunakan  pada  era  modern  ini. Penginderaan jauh memanfaatkan radiasi gelombang  elektromagnetik  untuk  memperoleh informasi tentang laut, tanah dan atmosfer tanpa melakukan  kontak  fisik  secara  langsung  dengan objek,  permukaan  atau  fenomena  yang  sedang diamati
(Martin, 2004). Pemanfaatan penginderaan jauh, nampaknya sudah
berkembang dalam berbagai bidang. Seperti dalam bidang  kehutanan,  pertanian,  pertambangan, pemantauan daerah terdampak banjir, pengamatan deformasi, dan lain sebagainya.
Salah satu manfaat lain penginderaan jauh yang  tak  kalah  penting  adalah  pemantauan Suspended Solid (SS) sebagai salah satu parameter kualitas  air.  Nilai  estimasi  SS  diperoleh  dari reflektan  yang  terdapat  pada  citra  satelit.  Pada umumnya,  produk  reflektan  yang  diperoleh  saat mengunduh  citra  satelit,  masih  berupa  reflektan sensor  atau Top-of-Atmospher  reflectance (TOA reflectance ). Untuk  bisa diolah menjadi estimasi SS pada  suatu  area,  reflektan  sensor  perlu  diubah menjadi  reflektan  permukaan  atau Bottom-of- Atmospher (BOA reflectance ) biasa disebut surface reflectance .  Hal  ini  dilakukan  dengan  cara melakukan  koreksi  atmosfer  terhadap  reflektan sensor.
Tujuan dari koreksi atmosfer adalah untuk menghilangkan  efek  atmosfer  dari  data  yang direkam, sehingga akan menghasilkan peningkatan akurasi  dari  reflektan  (Ruddick,  Ovidio,  & Rijkeboer,  2000).  Terdapat  berbagai  metode koreksi  atmosfer  yang  dapat  digunakan,  salah satunya adalah metode Sen2Cor. Koreksi atmosfer Sen2Cor  ini  diluncurkan  ESA  ( European  Space Agency ) sebagai metode khusus untuk citra satelit Sentinel-2.  Dengan  metode  Sen2Cor,  koreksi atmosfer  dapat  dilakukan  dengan  mudah  dan cepat.  Namun  masalah  yang  harus  dihadapi  para peniliti  saat  melakukan  koreksi  atmosfer  dengan metode  ini  adalah  nilai  akurasi  dari  data  yang diperoleh.
Untuk  menjawab  masalah  tersebut,  pada penelitian  ini  akan  dilakukan  uji  akurasi  produk reflektan  permukaan  hasil  dari  koreksi  atmosfer pada citra  dengan metode Sen2Cor terhadap data insitu  reflektan  permukaan.  Data  in  situ  diambil dari 5 stasiun pengamatan di Danau Kasumigaura. Selain  uji  akurasi  terhadap  reflektan  permukaan,
dalam  penelitian  ini  juga  dilakukan  uji  akurasi terhadap  nilai  SS  yang  dihasilkan  dari  citra  satelit Sentinel-2, terhadap data SS in situ sehingga akan diketahui  bagaimana  pengaruh  dari  koreksi atmosfer  Sen2Cor  terhadap  nilai  SS  yang dihasilkan.. Dengan penelitian ini diharapkan dapat digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam pengambilan keputusan atau sebagai acuan dalam penelitian  selanjutnya  yang  berhubungan  dengan koreksi atmosfer metode Sen2Cor.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Danau  Kasumigaura,  Jepang,  dengan  koordinat 35°57'3,30" - 36° 9'40,67" LU dan 140°11'52,06" - 140°12'10,00"  BT.  Danau  Kasumigaura  terletak sekitar  60-90  km  timur  laut  dari  Tokyo,  di  bagian tenggara  dari  Prefektur  Ibaraki,  dan  danau  ini merupakan  danau  terbesar  kedua  di  Jepang setelah  Danau  Biwa.  Luas  Danau  Kasumigaura adalah  220  km 2 ,  dengan  rata-rata  kedalaman adalah  4  m,  dan  maksimum  kedalaman  adalah  7 meter.  Berikut  merupakan gambar  lokasi penelitian.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah citra  satelit  serta  data  in  situ.  Data  in  situ  yang
digunakan  terdiri  dari  2  jenis  yaitu  data  in  situ Remote Sesing Reflectance ( Rrs (λ) ) dan data in situ Suspended  Solid (SS)  dengan  satuan  mg/L.  Kedua data ini diambil pada tanggal 27 Oktober 2016 dan 29 November 2016. Sedangkan untuk citra satelit yang  digunakan  adalah  Sentinel-2  L1C  dengan tanggal  akuisisi  yang  disesuaikan  dengan  data  in situ,  yaitu  tanggal  27  Oktober  2016  dan  29 November 2016.
Tabel 1. Koordinat Stasiun pengambilan Data in situ
Tanggal Stasiun Bujur Lintang 27 Oktober 2016 1A 140°28'42.7" 35°58'12.4" 2A 140°24'19.2" 36°02'09.7" 3A 140°21'41.7" 36°07'45.0" 4A 140°15'13.2" 36°03'14.9" 5A 140°13'33.1" 36°04'44.8" 29 November 2016 1B 140°28'45.5" 35°58'16.7" 2B 140°24'24.8" 36°02'07.8" 3B 140°21'13.6" 36°07'53.8" 4B 140°15'16.0" 36°03'14.1" 5B 140°13'52.8" 36°04'33.3" Tabel 2.  Scene Citra Satelit Sentinel-2 L1C yang digunakan Tanggal ID Scene 27 Oktober 2016 S2A_OPER_MSI_L1C_TL_SGS_2016102 7T012817_20161027T044719_A00703 5_T54SVE_N02_04_01 S2A_OPER_MSI_L1C_TL_SGS_2016102 7T012817_20161027T044719_A00703 5_T54SVF_N02_04_01 29 November 2016 S2A_OPER_MSI_L1C_TL_SGS__201611 29T013814_20161129T064027_A0075 07_T54SVF_N02_04_01 S2A_OPER_MSI_L1C_TL_SGS__201611 29T013814_20161129T064027_A0075 07_T54SVE_N02_04_01
Adapun  peralatan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  perangkat  keras ( Hardware )  berupa  laptop, fieldspectoradiometer dan  GPS  Handheld  serta  perangkat    lunak ( software ) pengolah  penginderaan  jauh,  seperti SNAP,  ArcGIS  dan  perangkat  lunak  pengolah penginderaan jauh lainnya.

## Tahap Pengolahan Data
Adapun  tahapan  pengolahan  data  yang  dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Klasifikasi Rrs (λ) in  situ  berdasarkan  panjang gelombang pada band Sentinel-2.
b. Melakukan  koreksi  atmosfer  pada  citra  satelit Sentinel-2  Level-1C  menggunakan  metode Sen2Cor yang dilakukan pada  SNAP. Proses  ini dilakukan  untuk  mengubah  produk  reflektan, dari  reflektan  sensor  ( Top-Of-Atmosphere (TOA)), yang kemudian menghasilkan Sentinel-2 Level-2A  yang  dalam  bentuk  reflektan permukaan  ( surface  reflectance,  Bottom-Of- Atmosphere (BOA)).
c. Data surface reflektance harus di ubah menjadi Remote  Sensing  Reflektance Rrs(λ) (dalam satuan  sr -1 )  agar  memiliki  satuan  yang  sama dengan  reflektan  in  situ,  sehingga  bisa dibandingkan.  Hal  ini  dilakukan  dengan  cara masing- masing band sr dibagi dengan π.
d. Perhitungan SS ini bertujuan untuk menghasilkan  nilai  SS  sesuai  koordinat  stasiun pengambilan  data  in  situ  SS.  Perhitungan  SS menggunakan  algoritma  Jaelani  (2016),  yang dilakukan pengembangan, karena menyesuaikan lokasi studi kasus pada penelitian ini. Dengan menggunakan algoritma regresi  linier  sederhana.  Analisis  regresi (regression  analysis)  merupakan  suatu  teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan  persamaan  tersebut  untuk membuat  perkiraan  (prediction).  Dengan persamaan umumnya adalah sebagai berikut:
Y = aX + b (1)
Dimana  pada  penelitian  ini  yang berperan  sebagai  variabel  terikat  (Y)  adalah data  SS  in  situ,  sedangkan  variabel  bebas  (X) adalah  data  Rrs(λ)  in  situ.    Koefisien  a  adalah konstanta  (intercept)  yang  merupakan  tiitk potong  antara  garis  regresi  dengan  sumbu  Y pada koordinat kartesius.
e. Ekstraksi nilai Rrs(λ) dan SS pada setiap stasiun.
Proses  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengetahui  nilai Rrs(λ) pada  setiap  stasiun. Proses  ekstraksi  dilakukan  dengan  ukuran jendela  3x3  piksel.  Hal  ini  penting    dilakukan karena  :  (1)  untuk  menghindari  kemungkinan adanya kesalahan dalam koreksi geometrik dan dinamika badan air, penggunaan jendela piksel untuk menghindari kesalahan karena perbedaan koordinat yang mungkin terjadi jika hanya menggunakan satu piksel; dan (2) jendela piksel  memberi  perkiraan  variabilitas  spasial (Han & Jordan, 2005) .
f. Uji  akurasi  menggunakan Determination Coefficient (R 2 ), Root Mean Square Error (RMSE) dan Normalized  Mean  Absolute  Error (NMAE), dengan rumus seperti berikut :
RMSE= √ ∑ (x esti,i - x meas,i ) 2 N i=1 N (2)
NMAE ( % ) = 1 N ∑ | x esti,i - x meas,i x meas | N i=1 x 100 (3)
Dimana x meas merupakan nilai dari data in situ, sedangkan x esti merupakan nilai dari data yang  diperoleh  dari  estimasi  oleh  citra  satelit Sentinel-2.
Uji akurasi menggunakan Determination Coefficient (R 2 ) untuk
mengetahui  tingkat  kedekatan  antara  data  in situ  dengan  data  Sentinel  2  baik  nilai Rrs (λ) maupun  nilai  SS.Selanjutnya  adalah  ujiakurasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE) dan Normalized  Mean  Absolute  Error (NMAE). Semakin besar nilai RMSE maka data yng dimiliki semakin  tidak  akurat,  dan  berlaku  sebaliknya. Sedangkan  untuk  nilai  NMAE,  minimum  nilai NMAE agar bisa digunakan untuk mengekstrak data  kualitas  air  dari  data  penginderaan  jauh harus memiliki nilai dibawah 30%  (Jaelani dkk. 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Validasi Remote Sensing Reflectance ( Rrs(λ) ) dari Sentinel-2 dengan Data In Situ Nilai Rrs(λ) yang  diperoleh  dari  citra  satelit Sentinel-2 hasil koreksi atmosfer Sen2Cor divalidasi dengan Rrs( λ) in  situ.  Data  in  situ  diambil  pada  5 titik  stasiun  di  Danau  Kasumigaura  menggunakan alat Field  Spectroradiometer dengan  panjang gelombang dari 350 sampai 1075 nm dan interval data 1 nm. Dengan  panjang gelombang tersebut, data  in  situ Rrs( λ) masuk  sesuai  dengan  kanal Sentinel-2, yaitu kanal 1 sampai 9.
Namun,  data  dengan  panjang  gelombang lebih dari 800 nm, tidak  digunakan karena  terjadi penyerapan maksimum oleh air, sehingga tidak ada informasi  yang  dapat  diperoleh.  Oleh  karena  itu, kanal  yang  digunakan  adalah  kanal  1  sampai  7. Untuk  data  citra  satelit  pada  tanggal  akuisisi  27 Oktober 2016, dari 5 stasiun pengamatan, terdapat 2  stasiun  yang  tidak  terekam  pada  citra  satelit,
yaitu  stasiun  4  dan  5.  Sehingga  untuk  data  citra satelit  pada  tanggal  27  Oktober  2016,  yang  bisa diperoleh hanya data pada stasiun 1, 2 dan 3.
(a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h)
Gambar 2. Grafik Perbandingan Nilai Rrs (λ ) Sen2Cor dengan Rrs( λ ) in situ
Grafik pada Gambar 2 diatas menunjukkan nilai dari Rrs( λ) in situ dan nilai Rrs( λ) hasil dari citra satelit  Sentinel-2  yang  telah  dikoreksi  dengan koreksi  atmosfer  Sen2Cor.  Stasiun  1A  sampai dengan  stasiun  3B,  merupakan  data Rrs( λ) untuk tanggal  27  Oktober  2016,  sedangkan  stasiun  1B sampai  stasiun  5B  merupakan  data Rrs( λ) untuk tanggal  29  November  2016.  Berdasarkan  grafik tersebut,  nilai Rrs( λ) dari  Sentinel-2,  rata-rata memiliki  nilai  lebih  besar  dari  nilai  dari Rrs( λ) in situ,  dengan  dinamika  perubahan  yang  serupa, kecuali  pada  stasiun  1B,  dimana  nilai Rrs( λ) dari Sentinel-2  memiliki  perbedaan  yang  cukup  jauh dari nilai Rrs( λ) in situ. Hal tersebut terjadi karena pada stasiun 1B di citra satelit Sentinel-2 tertutup oleh  awan  yang  cukup  tebal,  sehingga  informasi yang  didapatkan  bukanlah  nilai Rrs( λ) pada permukaan danau, melainkan nilai pada
permukaan awan yang ada diatasnya. Oleh karena itu, data pada stasiun 1B ini, tidak digunakan pada perhitungan.
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  diketahui bahwa  nilai  koefisien  determinasi  terbesar ditunjukkan  oleh  stasiun  2B  yaitu  sebesar  0,922. Sedangkan  untuk  data Rrs(λ) dengan  nilai  R 2 terendah ditunjukkan oleh stasiun 3B, yang bernilai sebesar  0,285.  Dimana  rata-rata  nilai  koefisien determinasi (R 2 ) adalah sebesar 0,737. Dengan nilai R 2 tersubut,  menunjukkan  bahwa Rrs(λ) -Sen2Cor mampu menggambarkan nilai Rrs(λ) in situ dengan baik, karena setiap perubahan nilai Rrs(λ) -Sen2Cor, diikuti dengan perubahan Rrs(λ) in situ.
Tabel 4. Hasil Uji Koefisien Determinasi Rrs(λ) Hasil Koreksi Atmosfer Sen2Cor terhadap Rrs(λ) in situ Tanggal Stasiun R 2 27 Oktober 2016 1A 0,899 2A 0,890 3A 0,787 29 November 2016 2B 0,922 3B 0,285 4B 0,702 5B 0,671 Rata-rata 0,737
Seperti  halnya  dengan  uji  koefisien determinasi,  hasil  uji  RMSE  pada Rrs( λ) -Sen2Cor dengan Rrs( λ) in situ menunjukkan nilai yang baik dengan  rata-rata  0,004  seperti  ditunjukkan  pada Tabel  5.  Nilai  RMSE  yang  kecil  menunjukkan  nilai error atau  kesalahan  perhitungan  yang  terjadi sedikit.
Tabel 5. Hasil Uji Akurasi Rrs(λ) Hasil Koreksi Atmosfer
Sen2Cor terhadap Rrs(λ) In Situ Tanggal Stasiun RMSE (sr -1 ) NMAE (%) 27 Oktober 2016 1A 0,004 118,641 2A 0,004 129,523 3A 0,004 157,667 29 November 2016 2B 0,005 144,190 3B 0,004 131,709 4B 0,002 27,207 5B 0,006 89,668 Rata-rata 0,004 114,087 Sedangkan untuk nilai NMAE,
menghasilkan nilai terendah pada stasiun 4B, yakni sebesar  27,207%,  sedangkan  nilai  NMAE  terbesar terdapat pada stasiun 3A, yakni sebesar 157,667%. Rata-rata nilai NMAE menunjukkan angka sebesar adalah  114,087%.  Sementara  syarat  nilai  NMAE untuk bisa melakukan ektraksi parameter kualitas air  adalah ≤30%. Sehingga  secara  kesuluruhan, berdasarkan uji akurasi yang dilakukan, nilai Rrs( λ) - Sen2Cor pada penelitian ini dianggap tidak akurat untuk digunakan perhitungan ekstraksi parameter kualitas air.
Validasi Suspended Solid dari Sentinel-2 dengan Data In Situ
Perhitungan  estimasi  SS  dilakukan  menggunakan perangkat  lunak  SNAP  5.0  dengan  menggunakan algoritma  Jaelani  (2016)  (  (Jaelani  dkk.  2016). Berdasarkan  algoritma  ini,  akan  dibuat  algortima model baru untuk perhitungan sebaran estimasi SS di  Danau  Kasumigaura,  Jepang.    Pembuatan algoritma  baru  dibuat  berdasarkan  regresi  linier sederhana  (Y  =ax  +  b)  dengan  membandingkan data SS dengan data Rrs(λ) in situ. Pada Gambar 3 berikut  merupakan  model  dari  regresi  linier  yang dihasilkan.
Gambar 3. Regresi Linier dari Rasio Rrs(λ) Kanal 2 dan 3 terhadap Konsentrasi SS (mg/L)
Berdasarkan  persamaan  regresi  tersebut, diperoleh  algoritma  baru  untuk  menghitung  dan mengetahui persebaran SS di Danau Kasumigaura, Jepang. Berikut merupakan algoritma model baru yang dihasilkan yaitu:
Log ( SS ) =1,2309 x ( log Rrs ( λ 2 ) log Rrs ( λ 3 ) ) - 0,245 (4)
Dari algoritma model diatas, akan dihitung estimasi Suspended  Solid (SS) pada  danau Kasumigaura  untuk  tanggal  27  Oktober  2016  dan 29 November 2016. Hasil dari estimasi SS ini akan
di  validasi  dengan  data  in  situ  SS,  yang  diambil sesuai dengan tanggal data citra satelit.
Tabel 4. Nilai Konsentrasi SS antara SS hasil perhitungan dengan SS In Situ. Tanggal Konsentrasi SS (mg/L) In Situ Estimasi 27 November 2016 13,844 12,053 14,467 12,149 16,267 12,245 29 November 2016 15,444 10,353 11,867 11,298 14,289 11,614 22,867 10,320 18,500 12,082 Gambar 4. Grafik Perbandingan Nilai Rrs( λ) in situ dengan Rrs( λ) koreksi Sen2Cor
Gambar 5. Grafik Perbandingan Nilai Rrs( λ ) in situ dengan Rrs( λ ) koreksi Sen2Cor
Perbandingan  nilai  konsentrasi  SS  antara hasil  estimasi  dengan  data  in  situ  memiliki  nilai RMSE yang sangat besar, yaitu sebesar 5,665 dan uji koefisien determinasi yang rendah pula, dengan nilai  0,153.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  akurasi nilai Rrs( λ) sangat  mempengaruhi  hasil  ekstraksi parameter  kualitas  perairan.  Sehingga  hal  yang
perlu  diperhatikan  dalam  melakukan    ekstraksi parameter  kualitas  perairan  adalah  syarat  nilai NMAE  kurang  dari  30%  yang  harus  terpenuhi sehingga  bisa  memperoleh  nilai  ekstraksi  yang mendekati dengan nilai yang dianggap benar.

## Estimasi Sebaran SS dengan Sentinel-2
Berikut merupakan peta hasil estimasi persebaran SS  pada  Danau  Kasumigaura  untuk  tanggal  27 Oktober 2016 (Gambar 6) dan 29 November 2016 (Gambar 7).

## Gambar 6. Peta Estimasi Persebaran SS Danau Kasumigaura tanggal 27 Oktober 2016
Pada peta hasil estimasi ini, nilai SS dibagi menjadi  6  kelas,  dari  warna  hijau  sampai  warna merah  tua.  Semakin  merah,  maka  menunjukkan konsentrasi SS yang semakin besar. Dari peta yang dihasilkan, dapat dilihat bahwa konsentrasi SS pada tanggal  27  Oktober  2016,  rata-rata  memiliki  nilai yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  data  SS pada  tanggal  29  November  2016.  Hal  ini  sesuai dengan  data  in  situ  SS  yang  digunakan  sebagai acuan,  pada  data  in  situ  tersebut,  data  SS  pada tanggal  27  Oktober  2016  lebih  besar  nilainya daripada  tanggal  29  November  2016.    Dari  data sebaran  estimasi  pada  tanggal  27  Oktober,  dapat diketahui  bahwa  nilai  konsentrasi  SS  tinggi
1A 2A 3A 1B 2B 3B 4B 5B In Situ 13,844 14,467 16,267 15,444 11,867 14,289 22,867 18,500 Estimasi 12,053 12,149 12,245 10,353 11,298 11,614 10,320 12,082 0,000 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 K o n se n tr a si SS (m g/L ) Stasiun Pengamatan Grafik Perbandingan SS Sentinel-2 dengan SS In Situ In Situ Estimasi
terdapat  pada  daerah tepi  danau  dan  muara  dari sungai  Koiso.  Hal  ini  terjadi  karena  besarnya distribusi  partikel  yang  mengalir  dari  daratan menuju  ke  danau  melalui  sungai.  Daerah  tepi danau  memiliki konsentrasi  SS  yang  tinggi  karena adanya proses erosi di tepi danau yang cenderung dangkal sehingga mengakibatkan konsentrasi SS di tepi danau lebih besar (Effendi, 2003).

## Gambar 7. Peta Estimasi Persebaran SS Danau Kasumigaura tanggal 29 November 2016

## KESIMPULAN
Reflektan  permukaan  setelah  melalui  proses koreksi atmosfer Sen2Cor menghasilkan nilai yang lebih  rendah  dari  reflektan  sensor.  Hasil  dari reflektan permukaan ini kemudian diubah menjadi Rrs(λ) sehingga memiliki satuan yang sama dengan data  in  situ,  yaitu  sr -1 .  Nilai Rrs(λ) setelah dibandingkan  dengan  data  in  situ  memiliki  nilai yang lebih tinggi.
Hasil  dari  uji  koefisien  determinasi  (R 2 ) terhadap  produk  reflektan  permukaan yang  telah terkoreksi  Sen2Cor,  menghasilkan  nilai  0,737.  Hal ini  menunjukkan  bahwa Rrs(λ) -Sen2Cor  mampu menggambarkan  nilai Rrs( λ) in  situ  dengan  baik.
Namun hasil uji akurasi RMSE dan NMAE masing- masing  adalah  sebesar  0,004  dan  114,087%.
Tingginya  nilai  NMAE  ini  diakibatkan  oleh  jumlah data in situ yang terlalu sedikit dibandingkan luasan area  penelitian.  Sementara  syarat  nilai  NMAE untuk bisa melakukan ektraksi parameter kualitas air  adalah  ≤ 30%.  Sehingga  untuk  data Rrs(λ) - Sen2Cor ini, dianggap tidak akurat untuk digunakan perhitungan ekstraksi parameter kualitas air.
Akurasi  dari  hasil Rrs(λ) mempengaruhi nilai estimasi SS yang dihasilkan, hal ini dibuktikan dengan  hasil  validasi  estimasi  SS  terhadap  SS  in situ. Pada uji koefisien determinasi (R 2 ), RSME dan NMAE  masing-masing  adalah  0,153;  5,665;  dan 24,965%.  Dari  validasi  estimasi  SS  ini,  meskipun nilai  NMAE  menunjukkan  angka  ≤30%,  namun berdasarkan  uji  R 2 dan  RMSE  estimasi  SS menunjukkan hasil yang tidak akurat.
Dari  peta  persebaran  estimasi  SS  yang diperoleh,  nilai  persebaran  SS  pada  tanggal  27 Oktober  2016  lebih  besar  daripada  nilai  SS  pada tanggal  29  November  2016,  dimana  nilai konsentrasi  SS  pada  area  tepi  danau  dan  muara sungai  lebih  tinggi  dibandingkan  area  tengah danau.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  R.I.W.  mengucapkan  terima  kasih  kepada Bapak  Lalu  Muhamad  Jaelani,  S.T.,  M.Sc.,  Ph.D. selaku  dosen  pembimbing  yang  telah  banyak membantu dalam penelitian ini sehingga penelitian ini dapat berjalan dengan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
REFE REN CES
Effendi, H. (2003). Telaah Kualitas Air Bagi Pengelolaan Sumber  Daya  dan  Lingkungan  Perairan. Yogyakarta: Kanisius.
Han, L., & Jordan, K. J. (2005). Estimating and Mapping Chlorophyll-a  Concentration in Pensacola Bay, Florida using Landsat ETM+ data. International Journal of Remote Sensing , 5245-5254.
Jaelani, L. M., Limehuwey, R., Kurniadin, N., Pamungkas, A.,  Koenhardono,  E.  S.,  &  Sulisetyono,  A. (2016).  Estimation  of  TSS  and  Chl-a Concentration  from  Landsat  8-OLI:  The  Effect of Atmosphere and Retrieval Algorithm. IPTEK, 27 (The  Journal  for  Technology  and  Science), 16-23.
Jaelani, L. M., Setiawan, F., & Matsushita, B. (2015). Uji Akurasi  Produk  Reflektan-Permukaan  Landsat Menggunakan  Data  In  Situ  di  Danau Kasumigaura,  Jepang. Prosiding  Pertemuan Ilmiah  Tahunan  XX (pp.  464-470).  Bogor: MAPIN. Martin,  S.  (2004). An  Introduction  to  Ocean  Remote Sensing. UK: Cambridge University Press. Ruddick,  K.,  Ovidio,  F.,  &  Rijkeboer,  M.  (2000).
Atmospheric correction of SeaWiFs imagery for turbid coastal and inland water. Applied Optics , 897-912.