## DAFTAR ISI
PENERAPAN  ALGORITMA  SPECTRAL  ANGLE  MAPPER  (SAM)  UNTUK KLASIFIKASI LAMUN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT WORLDVIEW-2 (SPECTRAL  ANGLE  MAPPER  (SAM)  ALGORITHM  APPLICATION  FOR SEAGRASS  CLASSIFICATION  USING  WORLDVIEW-2  SATTELITE
IMAGERY)
Nunung Noer Aziizah, Vincentius Paulus Siregar, dan Syamsul Bahri Agus
Halaman
61 – 72

## MODEL PELAKSANAAN DISEMINASI INFORMASI PENGINDERAAN JAUH BERBASIS TEKNOLOGI TERBUKA
(REFERENCE  IMPLEMENTATION  OF  REMOTE  SENSING  INFORMATION DISSEMINATION BASED ON OPEN TECHNOLOGY)
Sarno 73 – 84
KLASIFIKASI  PENUTUP/PENGGUNAAN  LAHAN  DENGAN  DATA SATELIT  PENGINDERAAN  JAUH  HIPERSPEKTRAL  (HYPERION) MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK TIRUAN (LAND-USE/LAND-COVER  CLASSIFICATION  WITH  HYPERSPECTRAL REMOTE  SENSING  SATELLITE  DATA  USING   ARTIFICIAL  NEURAL
NETWORKS METHOD) Dony Kushardono 85 – 96 METODE PENENTUAN TITIK KOORDINAT ZONA POTENSI
PENANGKAPAN  IKAN  PELAGIS  BERDASARKAN  HASIL  DETEKSI TERMAL FRONT SUHU PERMUKAAN LAUT (METHOD OF DETERMINATION POINTS COORDINATE FOR POTENTIAL FISHING  ZONE  BASED  ON  DETECTION  OF  THERMAL  FRONT  SEA SURFACE TEMPERATURE)
Rossi Hamzah, Teguh Prayogo, dan Sartono Marpaung
97 – 108
ALGORITMA  DUA  DIMENSI  UNTUK  ESTIMASI  MUATAN  PADATAN TERSUSPENSI  MENGGUNAKAN  DATA  SATELIT  LANDSAT-8,  STUDI KASUS: TELUK LAMPUNG (TWO  DIMENSIONAL  ALGORITHM  FOR  ESTIMATING  TOTAL SUSPENDED SOLIDS USING LANDSAT-8 SATELLITE DATA CASE STUDY: LAMPUNG BAY)
Muchlisin Arief, Syifa  W. Adhawiyah, Maryani Hartuti, dan Ety Parwati
109 -  120
Vol.13 No. 2  Desember 2016 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015

## 
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital berisi hasil penelitian dan pengembangan, dan/atau pemikiran di bidang teknologi dan aplikasi penginderaan jauh. Jurnal ini terbit sejak tahun 2004 dan dipublikasikan dua kali dalam setahun (Juni dan Desember)

## SUSUNAN DEWAN PENYUNTING JURNAL PENGINDERAAN JAUH DAN PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL

## Penyunting
 Ketua
Dr. Wikanti Asriningrum, M.Si (Aplikasi Penginderaan Jauh)/LAPAN
 Anggota
Dr. Indah Prasasti, M.Si (Aplikasi Penginderaan Jauh)/LAPAN Dr. Dede Dirgahayu, M.Si (Aplikasi Penginderaan Jauh)/LAPAN Ir. Wawan K. Harsanugraha, M.Si (Aplikasi Penginderaan Jauh)/LAPAN
Mitra Bestari
Dr. Nurul Khakim, M.Si (Kartografi-Penginderaan Jauh-SIG (tematik lingkungan pesisir dan kelautan ) )/UGM Prof. Dr. I. Nengah Surati Jaya, M.Agr (Penginderaan Jauh Kehutanan)/IPB Ir. Mahdi Kartasasmita, MS, Ph.D. (Teknologi Penginderaan Jauh)/LAPAN Dr. Ir. Irawan Muripto, M.Sc. (Oseanografi Perikanan dan Teknik Penangkapan Ikan)/STP Dr. Vincentius P. Siregar, M.Sc. (Penginderaan Jauh dan SIG Kelautan)/IPB Dr. Agustan (Aplikasi Penginderaan Jauh)/BPPT Dr. Ir. Sidik Mulyono, M.Eng (Komputer Sains dan Penginderaan Jauh)/BPPT

## SUSUNAN SEKRETARIAT REDAKSI JURNAL PENGINDERAAN JAUH DAN PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL

## Pemimpin Umum
Ir. Christianus Ratrias Dewanto, M.Eng
Pemimpin Redaksi Pelaksana Ir. Jasyanto, MM

## Redaksi Pelaksana
Mega Mardita, S.Sos.,M.Si Yudho Dewanto, ST Dwi Haryanto, S.kom Aulia Pradipta, SS

## Tata Letak
M. Luthfi
Gambar cover, [atas] Sebagian citra satelit resolusi tinggi sebagai referensi (Sumber: Google Earth); [bawah] [a] Citra batas administrasi Provinsi Lampung, [b] Citra RGB LDCM Landsat-8 tanggal 3 Juni 2015
Alamat Penerbit:
LAPAN, Jl. Pemuda Persil No. 1, Rawamangun, Jakarta 13220
Telepon  :  (021) – 4892802 ext. 144 – 145 (Hunting) Fax :  (021) – 47882726 Email :  publikasi@lapan.go.id Situs :  http://www.lapan.go.id http://jurnal.lapan.go.id Vol.13 No. 2  Desember 2016 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015

## Dari Redaksi
Sidang Pembaca yang kami hormati,
Puji  syukur,  kita  panjatkan  ke  hadirat  Allah  SWT,  karena  atas  rahmat  dan  karuniaNya,  Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan  Data Citra  Digital Vol.  13, No. 2,  Desember 2016 hadir ke hadapan sidang pembaca.
Terbitan  kali  ini  mengetengahkan  5  (lima)  artikel  yang  ditulis  oleh  para  peneliti  bidang  penginderaan jauh,  yaitu:  Nunung  Noer  Aziizah,  Vincentius  Paulus  Siregar,  dan  Syamsul  Bahri  Agus  menulis ”Penerapan Algoritma Spectral Angle Mapper (SAM) untuk Klasifikasi Lamun Menggunakan Citra Satelit Worldview-2  (Spectral  Angle  Mapper  (SAM)  Algorithm  Application  for  Seagrass  Classification  using Worldview-2  Sattelite  Imagery)”.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  besaran  spektral  lamun berdasarkan  pengukuran in  situ dan  analisis  citra  satelit,  memetakan  lamun  hingga  tingkat  spesies berdasarkan pustaka spektral pengukuran in situ dengan penerapan algoritma SAM dan menguji tingkat akurasinya.
“Model  Pelaksanaan  Diseminasi  Informasi  Penginderaan  Jauh  Berbasis  Teknologi  Terbuka (Reference Implementation of Remote Sensing Information Dissemination Based  on Open Technology)”. Merupakan  artikel  kedua  ditulis  oleh  Sarno.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  model pelaksanaan  diseminasi  informasi  penginderaan  jauh.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah purwarupa dengan teknologi terbuka .
Artikel ketiga adalah ”Klasifikasi Penutup/Penggunaan Lahan Dengan Data Satelit Penginderaan Jauh  Hiperspektral  (Hyperion)  Menggunakan  Metode  Neural  Network  Tiruan  (Land-Use/Land-Cover Classification  with  Hyperspectral  Remote  Sensing  Satellite  Data  using   Artificial  Neural  Networks Method)”,  ditulis  oleh  Dony  Kushardono. Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan back propagation  neural  network untuk  klasifikasi  LULC  dengan  data  penginderaan  jauh hiperspektral. Neural  network yang  dipergunakan  3  lapis,  dimana  untuk  uji  coba  lapis masukan  memiliki  jumlah neuron sebanyak  242  untuk  mengolah  seluruh band ,  163 neuron , dan  50 neuron untuk mengolah data band yang memiliki nilai  digital rataan yang tinggi, dan data band pada panjang gelombang cahaya tampak hingga infra merah dekat .
Rossi  Hamzah,  Teguh  Prayogo,  dan  Sartono  Marpaung  menulis  “Metode  Penentuan  Titik Koordinat  Zona  Potensi  Penangkapan  Ikan  Pelagis  Berdasarkan  Hasil  Deteksi  Termal  Front  Suhu Permukaan  Laut ( Method  of  Determination  Points  Coordinate  for  Potential  Fishing  Zone  Based  on Detection  of  Thermal  front  Sea  Surface  Temperature ) .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  titik koordinat  ZPPI  berdasarkan  hasil  deteksi  termal front suhu  permukaan  laut.  Untuk  menentukan  titik koordinat dilakukan segmentasi hasil deteksi sesuai ukuran fishnet grid.
Artikel  terakhir  ”Algoritma  Dua  Dimensi  untuk  Estimasi  Muatan  Padatan  Tersuspensi  Menggunakan Data  Satelit Landsat-8,  Studi  Kasus:  Teluk  Lampung  (Two  Dimensional  Algorithm  for  Estimating  Total Suspended Solids using Landsat-8 Satellite Data Case Study: Lampung Bay)”, ditulis oleh Muchlisin Arief, Syifa  W.  Adhawiyah,  Maryani  Hartuti,  dan  Ety  Parwati.  Agar  supaya  dapat  mengekstraksi  informasi MPT,  maka  data  satelit  perlu  divalidasi  dengan  pengukuran in  situ yaitu  membuat  hubungan  antara reflektansisi band dengan konsentrasi MPT hasil pengukuran.
Sidang pembaca yang budiman,
Demikianlah  kelima  artikel  yang  kami  sajikan  dalam  Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan  Data CitraDigital Vol. 13, No. 2, Desember 2016. Kami tunggu partisipasi aktif pembaca dengan mengirimkan kepada  kami  karya  tulis  ilmiah,  tentang  hasil  penelitian,  pengembangan  dan  atas  pemikiran  di  bidang teknologi, pengembangan metode pengolahan data, dan/atau pengembangan pemanfaatan penginderaan jauh.
Semoga sidang pembaca dapat mengambil manfaatnya.
Jakarta,   Desember  2016 Redaksi
Vol.13 No. 2  Desember 2016 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015
Vol. 13  No. 1,  Juni 2016
Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya
ABSTRAK IDENTIFIKASI  STRUKTUR  GEOLOGI  DAN PENGARUHNYA TERHADAP SUHU PERMUKAAN TANAH BERDASARKAN DATA LANDSAT 8 DI LAPANGAN PANASBUMI  BLAWAN  =  IDENTIFICATION OF  GEOLOGICAL  STRUCTURE  AND  ITS IMPACT TO LAND SURFACE TEMPERATURE  BASED  ON  LANDSAT  8 DATA ON BLAWAN

## GEOTHERMAL
FIELD)/Anjar  Pranggawan  Azhari;  Sukir Maryanto; Arief Rachmansyah
J. INDERAJA, 13 (1) 2016: 1 - 12
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi struktur geologi dan gambaran sistem  panasbumi  Blawan-Ijen  dengan  aplikasi penginderaan  jauh.  Data  penginderaan  jauh khususnya  citra  multispektral  komposit  753 Landsat  8  dan  DEM  SRTM  digunakan  sebagai data  untuk  mendelineasi  struktur  patahan  di permukaan.  Suhu  permukaan  tanah  diperoleh dari  pengolahan  citra  thermal  inframerah Landsat 8 dengan bantuan metode semi empiris. Emisivitas  permukaan  diperoleh  berdasarkan klasifikasi  indeks  vegetasi  NDVI  daerah penelitian.  Analisis  data  penginderaan  jauh merupakan  pendekatan  yang  cukup  baik  dalam mengidentifikasi struktur geologi yang mengontrol  manifestasi  panasbumi  Blawan. Hasil interpretasi menunjukkan patahan Blawan adalah  struktur  utama  di  daerah  geothermal Blawan yang berasosiasi dengan suhu permukaan  tanah  yang  tinggi  dan  deretan  mata air panas. Interpretasi mengindikasikan reservoir sistem  panasbumi  Blawan  berada  di  bawah permukaan  Plalangan  dan  menerus  dari Plalangan  menuju  arah  barat  daya  daerah penelitian.
Kata kunci: Patahan, Blawan-Ijen, Panasbumi,
Landsat, Suhu permukaan tanah
ANALISIS  KARAKTERISTIK  TEMPERATUR AREA
TERBAKAR (BURNED
AREA) MENGGUNAKAN  DATA  LANDSAT-8  TIRS
DI  KALIMANTAN  =  ANALYZING  THE TEMPERATURE CHARACTERISTICS OF BURNED  AREA  USING  LANDSAT-8  TIRS  IN KALIMANTAN/Suwarsono ; Any  Zubaidah; Parwati; dan M. Rokhis Khomarudin J. INDERAJA, 13 (1) 2016: 13 - 22
Peristiwa  kebakaran  biomassa  pada  suatu daerah  akan  menyisakan  bekas-bekas  kebakaran seperti  arang,  abu,  serta  singkapan  tanah  pada daerah  tersebut  yang  dikenal  dengan burned  area . Daerah  bekas  kebakaran  tersebut  diduga  memiliki temperatur  yang  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  daerah  sekitarnya  yang  tidak  terbakar. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui karakteristik  temperatur burned  area menggunakan data penginderaan jauh Landsat-8 Thermal Infra Red Sensor (TIRS). Lokasi penelitian yang dipilih adalah sebagian  wilayah  Kalimantan  Tengah  dan Kalimantan  Selatan  yang  masuk scene Landsat-8 path/row  118/062.  Metode  penelitian  yang dilakukan  adalah  pengolahan  data  Landsat-8  TIRS (kanal  10  dan  11)  untuk  menghasilkan  citra  suhu kecerahan serta analisis data yang meliputi analisis statistik  tendensi  sentral  dari  nilai-nilai  suhu kecerahan  dari  sampel  (perhitungan  rerata  dan standar deviasi) serta perhitungan jarak ( D-value ). Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  data  suhu kecerahan baik kanal 10 maupun kanal 11 Landsat-8 TIRS  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam memisahkan burned area dan lahan terbuka, namun memiliki  kemampuan  yang  rendah  untuk memisahkan burned area dan permukiman.  Dengan demikian,  parameter  suhu  kecerahan  belum  bisa dipergunakan  sebagai  variabel  tunggal  untuk ekstraksi burned  area pada  suatu scene citra perekaman tunggal.
Kata kunci: Burned area, Temperatur, Landsat-8 TIRS

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015
Vol. 13  No. 1,  Juni 2016
Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya

## ABSTRAK
ANALISIS  TEMPERATUR  DAN  UAP  AIR BERBASIS  SATELIT  TERRA/AQUA  (MODIS, LEVEL-2)  =  ANALYSIS  OF  TEMPERATURE AND  WATER  VAPOR  BASED  ON  THE TERRA/AQUA  SATELLITE  (MODIS,  LEVEL- 2))/Sinta  Berliana  Sipayung;  Krismianto;  dan Risyanto J. INDERAJA, 13 (1) 2016: 23 - 34
Satelit  Terra  dan  Aqua  yang  terdiri  dari beberapa  sensor  diantaranya  instrumen  MODIS, yang  dioperasikan  untuk  mendeteksi  fenomena yang  ada  di  darat,  laut  dan  atmosfer.  Belum banyak  data  yang  diekstrak  khususnya  untuk wilayah  Indonesia  yang  terkait  dengan  data atmosfer,  karena  produk  MODIS  masih  berupa data  mentah  (level-0).  Untuk  ekstraksi  data  dari level-0  menjadi  level-2  dibutuhkan  software International  MODIS/AIRS  Processing  Package (IMAPP)  sehingga  menampilkan  beberapa  data parameter  atmosfer  diantaranya  MOD  04  - Aerosol , MOD 05 - Total Precipitable Water (Water Vapor),  MOD  06 -  Cloud, MOD  07  - Atmospheric Profiles , MOD 08 - Gridded Atmospheric dan MOD 35 swath dalam format Hierarchical Data Format-4 (HDF4).  Pada  makalah  ini  yang  dibahas  hanya MOD07/MYD07 atmospheric  profiles level-2  yang berkaitan  dengan  parameter  atmosfer  seperti temperatur pada ketinggian 780 hPa dan uap air pada ketinggian 700 hPa. Penelitian ini bertujuan untuk  menganalisis  hasil  ekstraksi  data Atmospheric  Profiles dari  format HDF4 swath harian menjadi data grided harian, bulanan dalam format .dat serta aplikasinya pada periode bulan Desember  2014,  Januari,  Juli,  dan  Agustus  2015, khususnya  wilayah  Indonesia  dalam  resolusi 1km  yang  terdiri  dari  temperatur  dan  uap  air level-2.  Perbandingan  antara  hasil  ekstraksi  data MODIS swath dan  data  MODIS grided Terra/Aqua untuk parameter temperatur atmosfer  mempunyai  R-sqare  rata-rata  0.72  dan uap air 0.74, sedangkan RMSE untuk temperatur dan uap air sebesar 0.88 dan 0.29. Kata kunci Temperatur, Uap  air, MODIS dan MOD07/MYD07
PERBANDINGAN HASIL KLASIFIKASI LIMBAH LUMPUR ASAM DENGAN METODE  SPECTRAL  ANGLE  MAPPER  DAN SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS BERDASARKAN CITRA LANDSAT  - 8 = THE COMPARISON  OF  CLASSIFICATION  OF
ACID  SLUDGE  WITH  SPECTRAL  ANGLE MAPPER AND SPECTRAL MIXTURE
ANALYSIS  METHOD  BASED  ON  LANDSAT- 8/Sayidah Sulma; Junita Monika Pasaribu; Hana Listi Fitriana; Nanik Suryo Haryani² J. INDERAJA, 13 (1) 2016: 35 - 48
Pemanfaatan  data  penginderaan  jauh merupakan  salah  satu  alternatif  yang  dapat digunakan untuk deteksi daerah tercemar limbah B3  secara  cepat  dengan  wilayah  yang  luas. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi daerah  tercemar  lumpur  asam  menggunakan data  Landsat  8  dengan  metode Spectral  Angle Mapper (SAM),  kemudian  membandingkan  hasil klasifikasi  SAM  menggunakan  spektral  referensi berdasarkan  pengukuran  spektrometer  dengan spektral  yang  diperoleh  dari endmember citra. Tingkat  akurasi  klasifikasi  SAM  dengan  spektral referensi  berdasarkan endmember citra  adalah sebesar 66,7 %, sedangkan dengan menggunakan referensi  spektrometer  hanya  mencapai  33,3  %. Tingkat  akurasi  klasifikasi Spectral  Mixture Analysis (SMA)  dengan  spektral  referensi berdasarkan endmember citra  adalah  sebesar  62,5 %.  Faktor  yang  mempengaruhi  rendahnya akurasi adalah perbedaan  yang  signifikan antara profil  spektral  yang  diperoleh  dari  spektrometer dengan  spektral  Landsat-8  akibat  perbedaan spasial dan ketinggian.
Kata Kunci: Limbah  lumpur asam,  Spectral Angle Mapper, Spectral Mixture Analysis, Landsat-8

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015
Vol. 13  No. 1,  Juni 2016
Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya

## ABSTRAK
PERBANDINGAN  METODE  KLASIFIKASI PENUTUP  LAHAN  BERBASIS  PIKSEL  DAN BERBASIS  OBYEK  MENGGUNAKAN  DATA PiSAR-L2  =  COMPARISON  BETWEEN  PIXEL- BASED AND OBJECT-BASED METHODS FOR LAND  COVER  CLASSIFICATION USING PiSAR-L2  DATA/R.  Johannes  Manalu ; Ahmad Sutanto; dan Bambang Trisakti J. INDERAJA, 13 (1) 2016: 49 - 60
Program Polarimetric Interferometric Airborne Synthetic Aperture Radar of L-band version 2
(PiSAR-L2)  adalah  program  eksperimen  sensor
Phased-Array Synthetic
Aperture
RADAR-2 ( PALSAR-2) yang dipasang pada satelit Advanced Land  Observing  Satellite-2 (ALOS-2).  Kerjasama riset  telah  dilakukan  antara  JAXA  dan Kementerian  Riset  dan  Teknologi  pada  2012 untuk mengkaji kemampuan data PiSAR L-2 yang direkam  menggunakan  pesawat  untuk  beberapa aplikasi.  Kegiatan  ini  menggunakan  data  PiSAR L-2  untuk  klasifikasi  penutup  lahan  di  wilayah hutan  dengan  metode  klasifikasi  berbasis  piksel dan  berbasis  obyek,  kemudian  membandingkan kedua  metode  tersebut.  Data  yang  digunakan adalah  data  PiSAR  L-2  polarisasi  penuh  dengan level  2.1  untuk  wilayah  Provinsi  Riau.  Data lapangan  diperoleh  dari  survei  lapangan  tim JAXA dan peta penutup lahan dari World Wildlife Fund dijadikan  sebagai  referensi  untuk  sampel masukan  dan  pengujian.  Pengolahan  awal melakukan  konversi backscatter dan filtering , kemudian  melakukan  klasifikasi  dan  uji  akurasi. Dua  metode  klasifikasi  yang  digunakan,  1) Metode Maximum  Likelihood  Enhance  Neighbor classifier untuk  klasifikasi  berbasis  piksel  dan  2) Metode Support  Vector  Machine untuk  klasifikasi berbasis  obyek.  Pada  kegiatan  ini  dilakukan analisis  pengaruh  resolusi  spasial  terhadap  hasil klasifikasi.  Hasil  memperlihatkan  bahwa  metode berbasis piksel mempunyai piksel bercampur “ salt and  pepper ”,  akurasi  klasifikasi  adalah  62%  untuk spasial  resolusi  2.5  m  dan  83%  untuk  spasial resolusi  10  m.  Sedangkan  klasifikasi  berbasis obyek mempunyai kelebihan dengan homogenitas  obyek  yang  tinggi  (tidak  adanya piksel  bercampur),  batas  antara  kelas  yang  jelas dan  tegas,  serta  akurasi  yang  tinggi  (97%  untuk resolusi spasial 10 m), walau masih ada kesalahan pada beberapa kelas penutup lahan. Kata kunci: PiSAR-L2,   Berbasis piksel,  Berbasis obyek, Band tekstur

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015
Vol. 13  No. 2,  Desember 2016
Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya
ABSTRAK PENERAPAN ALGORITMA SPECTRAL ANGLE MAPPER (SAM) UNTUK KLASIFIKASI LAMUN  MENGGUNAKAN  CITRA  SATELIT WORLDVIEW-2
=
SPECTRAL ANGLE MAPPER  (SAM)  ALGORITHM  APPLICATION FOR  SEAGRASS  CLASSIFICATION  USING WORLDVIEW-2 SATTELITE
IMAGERY / Nunung  Noer  Aziizah;  Vincentius  Paulus Siregar; Syamsul Bahri Agus J. INDERAJA, 13 (2) 2016: 61 - 72
Pemanfaatan teknologi satelit penginderaan jauh  ( remote  sensing )  sangat  berkembang  untuk identifikasi  dan  memantau  sumberdaya  alam wilayah  pesisir,  seperti  lamun.  Di  Indonesia khususnya  pemetaan  lamun  memanfaatkan pustaka spektral dari spektrometer belum banyak dilakukan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  besaran  spektral  lamun  berdasarkan pengukuran in  situ dan  analisis  citra  satelit, memetakan  lamun  hingga  tingkat  spesies berdasarkan  pustaka  spektral  pengukuran in  situ dengan  penerapan  algoritma  SAM  dan  menguji tingkat  akurasinya.  Penelitian  dilaksanakan  di ekosistem  lamun  Pulau  Tunda,  Banten.  Citra satelit  yang  digunakan  adalah  WorldView-2  dan reflektansi  spektral  lamun  diukur  menggunakan spektrometer USB4000. Algoritma klasifikasi SAM memanfaatkan pustaka spektral dan mengkelaskan  obyek  dalam  satu  piksel  secara homogen.  Hasil  klasifikasi  berupa  kelas  lamun Enhalus  acoroides,  Cymodocea  rotundata,  Thalassia Hemprichi, dan Halophila  ovalis .  Akurasi  yang dihasilkan  sebesar  35.6  %.  Luas  area  masing- masing  kelas adalah 0.8  Ha untuk  kelas Cymodocea rotundata , 2.79  Ha untuk  kelas Enhalus acoroides , 3,7 Ha  kelas Thalassia  hemprichii ,  dan  3.5  Ha  untuk Halophila ovalis. Klasifikasi lamun hingga tingkat spesies  belum  menghasilkan  akurasi  yang  baik. Area  lamun  dengan  jenis  yang  beragam  dan jumlah  saluran  pada  citra  satelit  multispektral diasumsikan  menjadi  penyebab  rendahnya  nilai akurasi. Kata kunci: Pustaka Spektral, SAM, Lamun, Pulau Tunda
MODEL

## PELAKSANAAN
DISEMINASI INFORMASI PENGINDERAAN JAUH BERBASIS TEKNOLOGI TERBUKA = REFERENCE IMPLEMENTATION OF REMOTE SENSING INFORMATION DISSEMINATION BASED ON OPEN TECHNOLOGY/Sarno J. INDERAJA, 13 (2) 2016: 73 – 84 Sistem Pemantauan Bumi Nasional di Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh
menyelenggarakan  fungsi  diseminasi  informasi penginderaan  jauh  untuk  pengguna.  Undang- undang  Keantariksaan  Nomor  21  Tahun  2013 Pasal  22  Ayat  1,  mengamanatkan  bahwa pemanfaatan  data  dan  diseminasi  informasi penginderaan jauh wajib dilakukan berdasarkan pedoman  yang  ditetapkan  oleh  Lembaga. Penelitian  ini  bertujuan  untuk    menganalisis model pelaksanaan diseminasi informasi penginderaan  jauh.  Metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  purwarupa  dengan teknologi  terbuka.  Tahapan  penelitian  meliputi identifikasi  komponen  teknologi  dan  evaluasi arsitektur  umum  untuk  mempermudah  dalam pengembangan, perancangan model dan implementasi sistem dengan melakukan pembaruan,  pengujian  secara  berulang  dan pengintegrasian perangkat lunak sumber terbuka.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa model  telah  berhasil  diimplementasikan  dan dilakukan pengujian melalui purwarupa. Penerapan  purwarupa  menjadi  sistem  yang beroperasi  secara  penuh  dapat  dikembangkan dengan  biaya  murah  dan  antarmuka  yang ramah.
Kata kunci: Diseminasi,    Informasi,   Model, Pelaksanaan, Teknologi, Terbuka

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015 Vol. 13  No. 2,  Desember 2016 Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya ABSTRAK KLASIFIKASI PENUTUP/PENGGUNAAN LAHAN DENGAN DATA SATELIT
PENGINDERAAN  JAUH  HIPERSPEKTRAL (HYPERION)  MENGGUNAKAN  METODE
NEURAL  NETWORK  TIRUAN  =  (LAND- USE/LAND-COVER  CLASSIFICATION  WITH HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING SATELLITE DATA USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS METHOD/Dony Kushardono J. INDERAJA, 13 (2) 2016: 85 – 96
Data  penginderaan  jauh  hiperspektral memiliki  informasi  spektral  yang  sangat  banyak untuk  klasifikasi  penutup/penggunaan  lahan (LULC),  akan  tetapi  banyaknya  jumlah band data hiperspektral  menjadi  masalah  dalam  klasifikasi LULC.  Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan back  propagation  neural  network untuk  klasifikasi LULC dengan data penginderaan jauh hiperspektral. Neural  network yang  dipergunakan 3  lapis,  dimana  untuk  uji  coba  lapis  masukan memiliki  jumlah neuron sebanyak  242  untuk mengolah seluruh band , 163 neuron , dan 50 neuron untuk  mengolah  data band yang  memiliki  nilai digital  rataan  yang  tinggi,  dan  data band pada panjang  gelombang  cahaya  tampak  hingga  infra merah  dekat.  Hasil  penelitian  menunjukkan penggunaan seluruh band data hiperspektral pada klasifikasi dengan neural network memiliki akurasi hasil  klasifikasi  tertinggi  hingga  98%  untuk  18 kelas  LULC,  akan  tetapi  waktu  yang  diperlukan sangat  lama.  Pemilihan  sejumlah band data  yang tepat  untuk  klasifikasi  dengan neural  network , selain mempercepat waktu pengolahan data, juga bisa  memberikan  akurasi  hasil  klasifikasi  yang mencukupi.
Kata Kunci : Hiperspektral, LULC, Klasifikasi, Neural network
METODE  PENENTUAN  TITIK  KOORDINAT ZONA  POTENSI  PENANGKAPAN  IKAN PELAGIS  BERDASARKAN  HASIL  DETEKSI TERMAL FRONT SUHU PERMUKAAN LAUT =  METHOD  OF  DETERMINATION  POINTS COORDINATE  FOR  POTENTIAL  FISHING ZONE BASED ON DETECTION OF THERMAL FRONT SEA SURFACE TEMPERATURE/Rossi Hamzah; Teguh Prayogo; dan Sartono Marpaung J. INDERAJA, 13 (2) 2016: 97 – 108
Informasi  titik  koordinat  zona  potensi penangkapan ikan (ZPPI) sangat diperlukan oleh pengguna  agar  lebih  efektif  dalam  melakukan operasi  penangkapan  ikan.  Hasil  deteksi  termal front menggunakan  metode Single  Image  Edge Detection (SIED)  dalam  bentuk  garis  kontur. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  titik koordinat ZPPI berdasarkan hasil deteksi termal front suhu  permukaan  laut.  Untuk  menentukan titik  koordinat  dilakukan  segmentasi  hasil deteksi  sesuai  ukuran fishnet  grid .  Garis  kontur yang  terdapat  dalam  setiap grid merupakan bentuk  poligon.  Pusat  geometri  dari  setiap poligon  merupakan  titik  koordinat  ZPPI.  Hasil pengolahan  data  suhu  permukaan  laut  dari satelit  Terra/Aqua  MODIS  dan  Suomi  NPP VIIRS  menunjukkan  bahwa  metode  penentuan pusat  geometri  poligon  sangat  efektif  dalam menentukan  titik  koordinat  ZPPI.  Dengan menggunakan metode tersebut tahap pengolahan  data  satelit  menjadi  lebih  cepat, efisien  dan  lebih  praktis  karena  informasi  ZPPI sudah dalam bentuk titik koordinat.
Kata kunci: SPL,  Deteksi  front,  Poligon,  Pusat geometri, Informasi

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015 Vol. 13  No. 2,  Desember 2016 Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya ABSTRAK ALGORITMA DUA DIMENSI UNTUK ESTIMASI MUATAN PADATAN TERSUSPENSI MENGGUNAKAN DATA SATELIT LANDSAT-8, STUDI KASUS: TELUK LAMPUNG = TWO
DIMENSIONAL ALGORITHM  FOR  ESTIMATING  TOTAL SUSPENDED  SOLIDS  USING  LANDSAT-8 SATELLITE DATA CASE STUDY:  LAMPUNG BAY)/Muchlisin  Arief;  Syifa  W.  Adawiah; Maryani Hartuti; dan Ety Parwati J. INDERAJA, 13 (2) 2016: 109 – 120
Penginderaan jauh adalah alat yang ampuh untuk memantau zona pesisir. Sensor optik dapat digunakan  untuk  mengukur  parameter  kualitas air Total  Suspended  Solid/Muatan  Padatan Tersuspensi
(MPT). Agar supaya dapat mengekstraksi  informasi  MPT,  maka,  data  satelit perlu divalidasi dengan pengukuran in situ yaitu membuat  hubungan  antara  reflektansi band dengan konsentrasi MPT hasil pengukuran. Pada model  ini,  dilakukan  korelasi  antara  hasil pengukuran  dengan  nilai  reflektansi band 3  dan band 4,  maka  diperoleh  persamaan  linier, kemudian  dihitung  dengan  menggunakan  dalil perbandingan  60  :  75,  untuk  masing-masing koefisien korelasinya, maka diperoleh persamaan linier dua dimensi T (X3,X4) = 2313.77 X 3 + 4741,11 X 4 +  314.95.  Berdasarkan  konsentrasi  MPT  pada  3 Juni  2015  di  sebelah  barat lebih  rendah dibandingkan sebelah timur. Hal ini dikarenakan sebelah  timur  sudah  terkontaminasi  dengan pabrik,  buangan  benda  padat  oleh  manusia, sedangkan  sebelah  barat  karena  masih  banyak keramba  jaring  apung  ikan  dan mangrove . Berdasarkan  hasilnya  antara  pengukuran  dan hasil  perhitungan,  masih  jauh  dari  sempuna (ketelitiannya  60  %),  salah  satu  faktornya  adalah dalam  menentukan  nilai thresholding ,  pada  saat menentukan  batas  antara:  awan,  laut  dan  darat. Secara  umum  menunjukkan  bahwa  model  yang masih membutuhkan perbaikan.
Kata kunci: Landsat-8, Ekstraksi, Reflektansi, Padatan tersuspensi total, Dua dimensi, Teluk Lampung

## PENERAPAN ALGORITMA SPECTRAL ANGLE MAPPER (SAM) UNTUK KLASIFIKASI LAMUN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT WORLDVIEW-2
(SPECTRAL ANGLE MAPPER (SAM) ALGORITHM APPLICATION

## FOR SEAGRASS CLASSIFICATION USING WORLDVIEW-2 SATTELITE IMAGERY)
Nunung Noer Aziizah*) 1 , Vincentius Paulus Siregar **) , Syamsul Bahri Agus **) *) Mahasiswa Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana IPB **) Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Bogor
Jl. Lingkar Akedemik, Kampus IPB Dermaga, Bogor Indonesia
1 e-mail: nunungnoeraziizah@yahoo.com
Diterima 28 Oktober 2016; Direvisi 2 Desember 2016; Disetujui 9 Desember 2016

## ABSTRACT
Remote  sensing  technology  has  been  developed  for  monitoring  and  identification  of  coastal environment  and  resources,  such  as  seagrasses.  In  Indonesia,  particularly  seagrass  mapping spectrometer utilizing spectral library has not been done. This study aimed to determine the spectral signature based in situ measurement and image analysis, analyze the implementation of the algorithm Spectral Angle Mapper (SAM) and test accuracy in mapping seagrass to species level based on spectral libraries. Research conducted in seagrass Tunda Island, Banten. Satellite imagery used is WorldView- 2  and  the  seagrass  spectral  reflectance  was  measured  using  a  spectrometer  USB4000.  SAM classification  algorithm  utilizing  spectral  libraries  and  classify  objects  in  a  single  pixel  can  be homogeneous.  Classification  results  in  the  form  of  class  Enhalus  acoroides,  Cymodocea  rotundata, Thalassia hemprichii, and Halophila ovalis. The resulting accuracy of 35.6%. The area of each class is 0.8 hectares for the class Cymodocea rotundata, 2.79 hectares for Enhalus acoroides, class Thalassia hemprichii  3.7  hectares,  and  3.5  hectares  for  Halophila  ovalis.  Classification  of  seagrass  to  species level yet produce good accuracy. Seagrass area with a variety of species and number of channels on a multispectral satellite image is assumed to be the cause of the low value of accuracy.
Keywords: Spectral Signature, SAM, Seagrass, Tunda Island

## ABSTRAK
Pemanfaatan teknologi satelit penginderaan jauh ( remote sensing ) sangat berkembang untuk identifikasi dan memantau sumberdaya alam wilayah pesisir, seperti lamun. Di Indonesia khususnya pemetaan  lamun  memanfaatkan  pustaka  spektral  dari  spektrometer  belum  banyak  dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui besaran spektral lamun berdasarkan pengukuran in situ dan  analisis  citra  satelit,  memetakan  lamun  hingga  tingkat  spesies  berdasarkan  pustaka  spektral pengukuran in  situ dengan  penerapan  algoritma  SAM  dan  menguji  tingkat  akurasinya.  Penelitian dilaksanakan  di  ekosistem  lamun  Pulau  Tunda,  Banten.  Citra  satelit  yang  digunakan  adalah WorldView-2 dan reflektansi spektral lamun diukur menggunakan spektrometer USB4000. Algoritma klasifikasi  SAM  memanfaatkan pustaka  spektral  dan  mengkelaskan  obyek  dalam  satu  piksel  secara homogen.  Hasil  klasifikasi  berupa  kelas  lamun Enhalus  acoroides,  Cymodocea  rotundata,  Thalassia Hemprichi, dan Halophila ovalis .  Akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  35.6  %.  Luas area masing-masing kelas adalah 0.8 Ha untuk  kelas Cymodocea rotundata , 2.79 Ha untuk kelas Enhalus acoroides , 3,7 Ha kelas Thalassia  hemprichii ,  dan  3.5  Ha  untuk  Halophila  ovalis.  Klasifikasi  lamun  hingga  tingkat spesies belum menghasilkan akurasi yang baik. Area lamun dengan jenis yang beragam dan jumlah saluran pada citra satelit multispektral diasumsikan menjadi penyebab rendahnya nilai akurasi.
Kata kunci: Pustaka Spektral, SAM, Lamun, Pulau Tunda

## 1  PENDAHULUAN
Lamun  ( seagrass )  merupakan tumbuhan  berbunga  ( Angiospermae ) yang  memiliki  rhizoma,  daun,  dan  akar sejati.  Hidup  terendam  di  dalam  laut dengan  adaptasi  secara  penuh  di perairan  yang  salinitasnya  cukup  tinggi (Azkab, 2000). Ekosistem lamun memiliki peran  penting  dalam  ekologi  kawasan pesisir, karena menjadi habitat berbagai biota  laut  termasuk  menjadi  tempat mencari makan ( feeding ground ) (Bortone, 2000).  Peran  lain  dari  padang  lamun adalah  sebagai  pendaur  zat  hara, menstabilkan  dan  menahan  sedimen yang  dibawa  oleh  arus  dan  gelombang. Selain  manfaat  tersebut,  dalam  beberapa tahun  terakhir  ini  dilakukan  penelitian mengenai  peran  padang  lamun  sebagai salah  satu  penyerap  emisi  karbon  di perairan laut (Kiswara, 2010).
Penginderaan  jauh  merupakan teknologi  penting  dalam  inventarisasi dan monitoring sumberdaya alam secara spasial,  dan  penggunaannya  terus meningkat  untuk  pemanfaatan  sumber informasi dalam berbagai bidang luasan dari  berbagai  bentik  habitat  dan  tipe substrat  dasar  perairan  (Green et  al. , 2000; Tamondong et al. , 2013). Interaksi fisis  gelombang  elektromagnetik  yang
mengenai  suatu  obyek  dapat  berupa pemantulan (refleksi), penyerapan (absorpsi),  dan  penerusan  (transmisi). Sistem  penginderaan  jauh  satelit  mem- punyai  kepekaan  terhadap  respon spektral  obyek  sehingga  dapat  dimanfaat- kan  untuk  mendeteksi  spektral  obyek sebagai dasar terbentuknya data penginderaan  jauh.  Di  Indonesia  khusus- nya  pemetaan  lamun  memanfaatkan pustaka  spektral  dari  spektrometer belum  banyak  dilakukan.  Pustaka spektral merupakan informasi mengenai karakteristik  pantulan  atau  pancaran elektromagnetik dari reflektansi spektral masing-masing obyek yang diukur secara in situ (Martínez et al. , 2006).
Kajian  mengenai  spektral  lamun banyak berkembang secara in situ yaitu dilakukan  dekat  dengan  obyek  pada jarak  2-10  cm  sehingga  tidak  terdapat gangguan  atmosferik  maupun  kolom perairan  (Fyfe,  2003,  Fyfe,  2004;  Pu et al. ,  2012;  Tamondong et  al. ,  2013). Berbeda  dengan in  situ ,  analisis  citra dilakukan  untuk  memperoleh  nilai reflektansi  dari  piksel  (Lyons et  al. , 2011).  Pengukuran  spektral  secara in situ dilakukan dengan bantuan spektrometer  dapat  merekam  pantulan gelombang  elektromagnetik  dari  obyek.
Reflektansi
citra menggambarkan berbagai obyek didalamnya tanpa melakukan  pengukuran  langsung  (Helmi et al. , 2012).
Pengukuran spektral lamun secara in situ dilakukan untuk membuat pustaka spektral sebagai kunci dalam klasifikasi. Seperti yang diketahui bahwa reflektansi spesies  lamun  memiliki  perbedaan disebabkan  adanya  variasi  pigmen  dan fungsi  anatomi  daun  (struktur  internal, serat,  dan  lain-lain)  (Durako,  2007), maka  penelitian  ini  dilakukan  untuk memberikan  informasi kurva reflektansi spektral  jenis  lamun  hasil  pengukuran in situ dan menghasilkan klasifikasi lamun hingga tingkat spesies.
Klasifikasi citra merupakan proses mengelompokkan  piksel  kedalam  kelas- kelas tertentu berdasarkan nilai kecerahan piksel  ( brightness  value /  BV/ digital number )  pada  citra  (Danoedoro,  2012). Penerapan  metode  klasifikasi  berbasis piksel diharapkan menghasilkan akurasi pemetaan  yang  baik.  Dalam  penelitian ini,  metode  yang  menjadi  pilihan  untuk klasifikasi  citra  berbasis  piksel  adalah algoritma Spectral  Angle  Mapper (SAM) dengan  penerapan  pustaka  spektral pengukuran in situ .
Algoritma     SAM      menentukan
kesamaan spektral antara dua spektrum dengan menghitung sudut antara kedua spektrum,  dengan  asumsi  keduanya sebagai  vektor  dalam  ruang  dengan dimensi yang sama dengan jumlah saluran (Rashmi et  al. ,  2014).  Klasifikasi  lamun secara umum dilakukan untuk menghasil- kan  kelas  lamun  dan  non  lamun. Penerapan  algoritma  klasifikasi  SAM dilakukan untuk klasifikasi lamun hingga tingkat  spesies  menggunakan  pustaka spektral  pengukuran in  situ .  Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  besaran spektral  lamun  berdasarkan  pengukuran in  situ dan  analisis  citra  satelit, memetakan  lamun  hingga  tingkat spesies  berdasarkan  pustaka  spektral pengukuran in  situ dengan  penerapan algoritma  SAM  dan  menguji  tingkat akurasinya.

## 2  METODOLOGI 2.1 Lokasi dan Data
Pengamatan  dan  pengukuran reflektansi  dilaksanakan  di  ekosistem lamun  Pulau  Tunda  Kabupaten  Serang pada  Agustus  2014  dan  dilanjutkan Maret  2015.  Secara  geografis  lokasi penelitian terletak antara 5 ⁰ 48’ 15” – 50 49’  30’’  LS  dan  106°  15’  00”  -  1060  - 1060 17’ 30’’BT (Gambar 2-1).
Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  citra worldview -2 akuisisi  25  Agustus  2013  dengan  sistem proyeksi koordinat UTM zona 48S-WGS84. Karakteristik citra worldview -2 terdiri dari delapan  saluran  multispektral  ( coastal, blue,  green,  yellow,  red,  red-edge ,  NIR1 dan NIR2) dengan resolusi spasial 1.85 m 2 dan pankromatik dengan resolusi spasial 0.46  m 2 (Globe,  2009).  Citra  satelit  yang digunakan  adalah  hasil  akuisisi  25 Agustus  2013  dan  pengukuran  spektral lamun dilakukan 25 Agustus 2014.
Terdapat perbedaan  waktu  antara perekaman  spektral  citra  satelit  dan pengukuran spektral spektrometer.
Berdasarkan pertumbuhan  lamun,  tidak terdapat  perbedaan  signifikan  luasan lamun  dalam  jangka  waktu  satu  tahun (Christon et  al. ,  2012),  sehingga  luasan lamun yang terklasifikasi dapat menggambarkan  kondisi  di  lapangan. Pengukuran spektral reflektansi dilakukan dengan  bantuan  spektrometer  USB4000 yang memiliki rentang panjang gelombang  antara  380-1100  nm  dengan resolusi  optik  ~0,3  (FWHM)  dan  lensa optik 22 ⁰ (Optic, 2009).

## 2.2   Metode Penelitian

## 2.2.1  Standarisasi data
Citra satelit yang digunakan telah terkoreksi geometrik dan memiliki acuan sistem koordinat. Proses pra pengolahan citra  bertujuan  untuk  meningkatkan kualitas citra melalui koreksi atmosferik. Koreksi  atmosferik  dengan  perangkat lunak  pengolahan  citra  menggunakan modul Fast  Line-of-sight  Atmospheric Analysis of Spectral Hypercube (FLAASH) (Felde et al. 2003). FLAASH yang bekerja dengan kode Moderate Resolution Atmospheric  Transmission (MODTRAN4) dapat  menganalisis  pengaruh  atmosfer dari  saluran  tampak  hingga  inframerah pada  citra  multispektral  (Felde et  al. , 2003). Parameter
FLAASH yang
digunakan  terdiri  dari  file input dan output FLAASH,  karakteristik  sensor yang digunakan dan model atmosfer.
Pengolahan  awal  klasifikasi  yaitu proses segmentasi terhadap Input Image Layer (IIL)  yang  merupakan  saluran multispektral citra WorldView -2 ( coastal, blue,  green,  yellow,  red,  red-edge ,  NIR-1 dan  NIR-2).  Metode  klasifikasi  berbasis piksel  sebelumnya  memiliki  kelemahan yaitu  banyak  mengabaikan  hubungan spasial. Untuk mengatasi kelemahan ini, segmentasi  digunakan  dengan  tujuan mengelompokkan  informasi  dalam  piksel yang  bersifat  homogen.  Segmentasi merupakan  proses  yang  sama  dengan deliniasi poligon untuk sampel klasifikasi.
Parameter segmentasi terdiri dari tiga parameter, yaitu: shape, compactness , dan scale .  Nilai  yang  digunakan  oleh parameter  shape  dan  compactness berkisar  0-1.  Faktor shape mengatur homogenitas spektral dan bentuk objek. Faktor compactness menyeimbangkan kekompakan dan kehalusan, menentukan bentuk  obyek  antara  batas  yang  halus dan  tepi  yang  kompak.  Parameter scale mengatur  ukuran  obyek  yang  sesuai dengan kebutuhan pengguna berdasarkan tingkat  kedetailan  dan  merupakan parameter  kunci  dalam  segmentasi  citra. Keputusan  nilai  skala  tergantung  pada ukuran  obyek  yang  dibutuhkan  (Myint et al. , 2011).
2.2.2  Analisis reflektansi spektral lamun
Reflektansi  lamun  diukur  dengan cara  mengarahkan  probe  dari  spektro- meter  pada  bagian  permukaan  daun dengan sudut pengukuran reflektansi 45 ⁰ dengan  jarak  kurang  lebih  2-5  cm  dari obyek,  pengukuran  spektral  dilakukan pada pukul 10.00 – 14.00 WIB, selanjut- nya menyimpan hasil pengukuran reflektansi  yang  telah  terekam  oleh spektrometer  dalam  bentuk  *.txt  atau *.Prospec  (Optic,  2009).  Pengukuran spektral dilakukan tiga kali pengulangan pada  saat  kondisi  perairan  tenang  dan cuaca  cerah  agar  hasil  yang  didapat sedikit gangguan dan maksimal.
Pengukuran  spektral in  situ menghasilkan  nilai  intensitas  yang  di
potong  pada  panjang  gelombang  400  - 900  nm  dengan  interval  antar  panjang gelombang  yaitu  satu  nm.  Filterisasi terhadap raw data  dengan  melakukan smoothing data  dengan  metode moving average (rataan  bergerak).  Pustaka spektral  diperoleh  dari  proses  analisis yang  mengacu  pada  Optic  (2009), dihitung menggunakan
persamaan sebagai berikut:
R = (2-1)
Keterangan:
R  = Reflektansi (%) S λ = Intensitas sampel ( counts ) D λ = Intensitas dark ( counts ) R λ = Intensitas reference ( counts )

## 2.2.3 Klasifikasi
Penerapan  algoritma  klasifikasi SAM  dilakukan  untuk  klasifikasi  lamun hingga  tingkat  spesies  menggunakan pustaka  spektral  pengukuran in  situ . Persamaan yang digunakan pada algoritma SAM adalah:
(2-2)
Dimana  nb  merupakan  jumlah saluran  pada  citra,  t  adalah  spektral piksel, r adalah spektral referensi (pustaka spektral  pengukuran in  situ ),  dan  α merupakan sudut spektral. Proses klasifikasi  citra  dengan  algoritma  SAM adalah sebagai berikut:
 Mendeliniasi poligon lamun berdasarkan data  pengukuran  lapangan  pada  hasil segmentasi.
 Membuat  pustaka  spektral  berupa kurva reflektansi jenis lamun.
 Poligon  lamun  pada  citra  dengan  8 saluran  diklasifikasi  menggunakan algoritma  SAM  yang  memanfaatkan pustaka spektral untuk mengklasifikasi lamun.
Hasil  klasifikasi  dengan  SAM memberikan  keterangan  bahwa  setiap kelas  yang  terbentuk  mewakili  obyek yang  dominan  dalam  satu  piksel  dan dikatakan unclassified (tidak terkelaskan) jika  tidak  tergabung  dalam  satu  kelas (Kutser et  al. ,  2006,  Kamal  dan Arjasakusuma,
2010).
Parameter klasifikasi  SAM  adalah  menentukan sudut ( radian angle ) dan pustaka spektral in situ . Sudut spektral yang memiliki nilai akurasi  optimal  ditentukan  berdasarkan perhitungan sudut pada persamaan 2-2.
Penelitian  meliputi  dua  aspek disajikan pada Gambar 2-2, yakni analisis spektral  berdasarkan  hasil  pengukuran reflektansi  lamun  dengan  spektrometer dan  analisis  spektral  berdasarkan  citra satelit WorldView -2.  Dilakukan  pra pengolahan  pada  citra  satelit  berupa koreksi  atmosferik.  Hasil  pengukuran spektrometer memberikan informasi tentang karakterisasi spektral yang dapat dijadikan pustaka spektral digital. Proses selanjutnya adalah klasifikasi lamun dari citra  satelit  berdasarkan  data in  situ berupa  sebaran  jenis  lamun  dan reflektansi spektral. Penelitian menerap- kan  teknik  klasifikasi  citra  berbasis piksel  menggunakan  algoritma  SAM dengan  penerapan  pustaka  spektral in situ .  Akurasi  keseluruhan  dari  hasil klasifikasi  selanjutnya  di  uji  akurasi untuk  mengetahui  berapa  besar  akurasi hasil  klasifikasi  untuk  pemetaan  lamun di Pulau Tunda.

## 2.2.4 Uji Akurasi
Uji akurasi yang umum dilakukan pada  data  hasil  klasifikasi  penginderaan jauh  adalah  matrik  kesalahan  ( error matrix/confusion  matrix dengan  per- hitungan  akurasi  keseluruhan  (OA), producer  accuracy (PA), user  accuracy (UA).  Hal  ini  dilakukan  terhadap  peta hasil  klasifikasi  untuk  mengetahui akurasi  dari  teknik  klasifikasi  yang diterapkan  (Congalton  dan  Green,  2008)

## Gambar 2-2: Skema pelaksanaan penelitian
Gambar 3-1: Pola reflektansi spektral lima jenis lamun pengukuran in situ

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Reflektansi Spektral Lamun
Terdapat lima jenis lamun di lokasi penelitian  yakni
Enhalus  acoroides,
Cymodocea rotundata, Cymodocea Serrulata,  Thalassia  hemprichii, dan Halophila  ovalis .  Lima  jenis  lamun  di Pulau  Tunda  memiliki  kemiripan  pola reflektansi  spektral  (Gambar  3-1). Reflektansi spektral lamun memiliki dua peak (puncak) yang berbeda pada panjang gelombang  500-650  nm  (saluran  hijau) dan di 700-750 nm (saluran merah tepi)
dengan  nilai  tertinggi  22%  di  puncak pertama  dan  14%  di  puncak  kedua. Hasil  tersebut  sesuai  dengan  penelitian Pu et  al. (2012)  dan  Fyfe  (2003)  yang mengukur pola reflektansi spektral lamun dan  menunjukkan  adanya  puncak  di panjang  gelombang  500  –  650  nm  dan 700 – 800 nm.
Kesamaan  pola  spektral  tidak menunjukkan lima jenis lamun memiliki nilai  yang  sama  karena  pada  dasarnya menurut  Indarto  (2014)  reflektansi spektral  setiap  obyek  di  permukaan
bumi  umumnya  unik  (bersifat  khusus atau  khas  yang  mencirikan  obyek) sehingga  lima  jenis  lamun  tersebut memiliki  nilai  yang  berbeda  dengan cirinya  masing-masing.  Berdasarkan besaran puncak reflektansi, jenis Enhalus acoroides dan Thalassia  hemprichii memiliki  nilai  tertinggi  dibandingkan jenis lainnya karena sebarannya dominan dan  memiliki  ukuran  ketebalan  daun yang  lebih  tebal.  Jenis Halophila  ovalis memiliki  nilai  reflektansi  terendah karena  ukuran  daun  maupun  batangnya lebih kecil dibanding jenis lain (Durako, 2007). Terdapat penurunan nilai spektral lima  jenis  lamun  pada  saluran  merah karena  terjadi  penyerapan  gelombang elektromagnetik dan meningkat kembali pada  saluran  merah  tepi.  Reflektansi lamun  meningkat  pada  saluran  merah tepi  dan  NIR  karena  saluran  tersebut memiliki  sensitivitas  terhadap  vegetasi (Lillesand et al. , 2004).
Citra  satelit WorldView -2  merupa- kan  citra  multispektral  yang  memiliki delapan saluran sehingga dapat digunakan  dengan  baik  untuk  studi perairan  dangkal.  Analisa  reflektansi dilakukan untuk mengkaji respon spektral citra sebagai dasar identifikasi
karakteristik  lamun  (Helmi et  al. 2011). Spektral  reflektansi  lamun  dari  citra satelit WorldView -2 (Gambar 3-2) memberikan  pola  yang  hampir  sama dengan  hasil  pengukuran in  situ (Gambar 3-1), bedanya untuk reflektansi lamun  dari  citra  hanya  memiliki  satu puncak yaitu pada saluran hijau (510  – 580 nm).
Berbeda dengan reflektansi meng- gunakan  spektrometer  yang  terdapat puncak  di  saluran  merah  tepi,  pada citra  tidak  terdapat  puncak  di  saluran tersebut. Menurut Lillesand et al . (2004) saluran merah tepi mendekati inframerah yang radiasi elektromagnetiknya diserap hampir  seluruhnya  oleh  kolom  air, sehingga  meskipun  saluran  tersebut sensitif terhadap vegetasi tetapi pengaruh adanya  kolom  air  akan  membuat radiasinya habis terserap. Saluran hijau dalam  citra  satelit WorldView -2  berada di  spektrum  510  –  580  nm  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  vegetasi yang difokuskan kepada puncak reflektansi.  Kombinasi  saluran  hijau dengan  kuning  dapat  digunakan  untuk membedakan  berbagai  jenis  material penyusun  dari  tanaman  dalam  vegetasi (Digital Globe, 2009).
Holden,  LeDrew  (2001)  dalam penelitiannya menyebutkan bahwa pantulan  spektral  semakin  tinggi  pada obyek  yang  memiliki  ukuran  besar, keras,  kasar,  dan  berwarna  terang. Reflektansi  spektral Halophila  ovalis pada  citra  satelit  banyak  dipengaruhi oleh  substrat  disekitarnya  yaitu  pasir, karena  berdasarkan  lokasi  pengamatan luas penutupannya sedikit dan substrat didominasi oleh pasir.

## 3.2 Klasifikasi  Lamun  dengan  Citra
Satelit WorldView -2
Panjang gelombang pada spektro- meter  disesuaikan  pengelompokkannya
berdasarkan  saluran  ( band )  pada  citra satelit WorldView -2  (Tabel 3-2). Panjang gelombang  dibagi  menjadi  delapan kelompok  saluran  dan  nilai  reflektansi spektral  di  rata-ratakan  berdasarkan kelompok salurannya.
Citra  WorldView-2  dengan  8 saluran  diklasifikasi  untuk  menghasilkan kelas  lamun  hingga  tingkat  spesies. Hasil  klasifikasi  SAM  menunjukkan sebaran lamun secara spasial, ditampilkan pada  Gambar  3-2.  Kelas  yang  dihasilkan adalah Cymodocea  rotundata,  Enhalus acoroides,  Thalassia  hemprichii ,  dan Halophila ovalis .

## Tabel 3-2: PERBANDINGAN REFLEKTANSI LAMUN IN SITU DAN ANALISIS CITRA
Panjang gelombang (nm) Cymodocea rotundata Cymodocea serrulata Enhalus acoroides Thalassia hemprichii Halophilla ovalis Spektral lamun pengukuran in situ Coastal (400- 450) 1.910 2.506 2.674 1.819 2.326 Blue (450-510)  6.158 6.003 6.919 7.827 5.282 Green (510- 580) 16.563 15.8022 18.881 18.855 13.642 Yellow (585- 625) 15.487 14.757 16.614 15.525 12.629 Red (630-690) 9.187 9.088 9.524 8.512 7.843 Red Edge (705-745) 9.940 10.466 10.612 6.046 9.719 Near -IR1 (770- 895) 3.955 4.653 4.434 1.741 4.716 Near -IR2 (860- 1040) 1.513 1.946 1.949 0.451 2.030 Spektral lamun analisis citra satelit Coastal (400- 450) 9.353 7.914 8.040 7.767 10.186 Blue (450-510)  13.127 11.216 10.794 10.516 14.318 Green (510- 580) 15.160 13.048 12.485 11.710 17.103 Yellow (585- 625) 13.298 11.351 11.166 10.381 14.511 Red (630-690) 11.208 10.105 9.315 8.839 11.625 Red Edge (705-745) 6.265 9.080 6.976 5.778 6.053 Near -IR1 (770- 895) 3.990 8.015 4.396 3.929 3.306 Near -IR2 (860- 1040) 3.377 7.043 3.662 3.654 3.351
Gambar 3-3: Klasifikasi lamun dengan SAM

## Tabel 3-3: UJI AKURASI METODE SAM PADA 0.6 RADIAN
Data Citra Data Lapangan C. rotundata C. serrulata E. acoroides T. hemprichii H. ovalis Tot al UA C. rotundata 5 4 5 0 2 16 31.2% C. serrulata 0 0 0 0 0 0 0% E. acoroides 4 5 18 0 6 33 54.5% T. hemprichii 15 4 13 1 3 36 2.7% H. ovalis 4 6 11 1 22 44 50% Total 28 19 47 2 33 129 PA 17.8% 0% 38.2% 50% 66.6% Overall Accuracy = (46/129) 35.6%
Diketahui  bahwa  jenis Thalassia hemprichii mendominasi  kelas  lamun dengan  luas  terbesar,  sedangkan  tidak ditemukan  jenis Cymodocea  serrulata. Berdasarkan hasil pengukuran di lapangan  dan  karakteristik  morfologi, jenis Thalassia  hemprichii merupakan salah  satu  jenis  yang  dominan  dan memiliki  ukuran  daun  yang  cukup tinggi sehingga mudah terdeteksi (Poedjirahajoe et  al. ,  2013).  Jenis Cymodocea  serrulata merupakan  lamun yang  berada  satu  genus  dengan Cymodocea rotundata sehingga dianggap homogen  karena  besaran  reflektansi
yang di analisis tidak berbeda signifikan antar keduanya.

## 3.3 Uji Akurasi
Sudut  spektral  yang  digunakan pada  parameter multiple radian  adalah 0.6  radian  terhadap  keseluruhan  jenis. Parameter  sudut  pada  klasifikasi  SAM dapat  dihitung  menggunakan  persamaan 2-4  maupun  percobaan  menggunakan berbagai  sudut  untuk  mendapatkan hasil  akurasi  yang  baik.  Hasil  uji akurasi  keseluruhan  disajikan  pada Tabel 3-3.
Hasil  uji  akurasi  menunjukkan akurasi keseluruhan/OA sebesar 35.6%. Luas  area  masing-masing  kelas  adalah 0.8 Ha untuk kelas Cymodocea rotundata,
2.79 Ha untuk kelas Enhalus  acoroides , 3,7  Ha  kelas Thalassia  hemprichii, dan 3.5 Ha untuk Halophila ovalis . Klasifikasi lamun  hingga  tingkat  spesies  belum menghasilkan akurasi yang baik. Beberapa  hal  yang  menjadi  catatan terkait rendahnya akurasi yang dihasilkan adalah:  (1)  idealnya  waktu  pengukuran spektral  di  lapangan  dan  waktu perekaman  citra  berlangsung  pada  saat yang  hampir  bersamaan,  sehingga kondisi  lamun  dan  kondisi  cuaca  tidak jauh  berbeda;  (2) WorldView -2  memiliki resolusi  spasial  1.8  m 2 ,  sehingga  satu piksel seringkali tersusun atas beberapa obyek  atau  sering  disebut  dengan mixel ( mixedpixel ),  adanya mixel dapat  mem- pengaruhi reflektansi pada citra sehingga terjadi perbedaan pola spektral lamun di lapangan  dan  citra;  (3)  perekaman koordinat  menggunakan  GPS  memiliki presisi  3–5  meter  sehingga  terjadi pergeseran  2–3  piksel;  (4)  jumlah  saluran pada citra berpengaruh terhadap keterpisahan  reflektansi  spektral  dari lamun.
Penelitian  lain  melakukan  klasi- fikasi  dengan  metode  SAM  pada  citra hiperspektral  yang  memiliki  jumlah saluran  lebih  banyak  dibandingkan dengan  citra  multispektral,  karakeristik ini  dapat  memberikan  pola  reflektansi spektral obyek yang lebih detail, sebagai informasi  dasar  dalam  analisis  obyek menggunakan data hiperspektral sehingga  akurasi  yang  dihasilkan  lebih dari 50% (Kutser et al. , 2006, Kamal dan Phinn,  2011,  Rashmi et  al. ,  2014). Pustaka  spektral  yang  beragam  dengan citra yang memiliki jumlah saluran lebih banyak  diasumsikan  mampu  menghasil- kan  peta  klasifikasi  dengan  akurasi lebih tinggi.

## 4  KESIMPULAN DAN SARAN
Pemetaan spesies lamun di Pulau Tunda dengan algoritma klasifikasi SAM
telah menghasilkan akurasi keseluruhan  yang  tertinggi  sebesar 35.6%. Hasil tersebut belum menunjuk- kan  akurasi  yang  baik.  Penelitian  lain melakukan  klasifikasi  dengan  metode SAM  pada  citra  hiperspektral  yang memiliki  jumlah  saluran  lebih  banyak dibandingkan dengan citra multispektral,  sehingga  diasumsikan dapat  memberikan  pola  reflektansi spektral  obyek  yang  lebih  detail.  Objek yang  homogen  dan  citra  yang  memiliki jumlah  saluran  lebih  banyak  diharapkan mampu  menghasilkan  peta  klasifikasi dengan akurasi lebih tinggi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dapat  terselesaikan dengan  baik  karena  adanya  bantuan dan  dukungan  dari  semua  pihak.  Oleh karena  itu,  terima  kasih  penulis sampaikan  kepada  Dr.  Ir.  Vincentius  P. Siregar,  DEA  dan  Dr.  Syamsul  Bahri Agus, M.Si, selaku pembimbing.
Disamping  itu,  ucapan  terima  kasih juga penulis sampaikan kepada Laboratorium Remote Sensing dan Ekologi SEAMEO BIOTROP atas bantuan peminjaman  alat  selama  penelitian. Penulis  berterima  kasih  kepada  rekan- rekan  tim  Pulau  Tunda  yang  juga banyak  membantu  selama  pelaksanaan penelitian.

## DAFTAR RUJUKAN
Azkab  M.  H.,  2000. Struktur  dan  Fungsi  pada Komunitas Lamun , Oseana, 3(25): 9-17. Bortone  S.  A.,  2000. Seagrasses:  Monitoring,
Ecology,  Physiology,  and  Management.
CRC Press.
Christon,  Djunaedi  O  S,  P  P.  N.,  2012.
Pengaruh  Tinggi  Pasang  Surut  Terhadap Pertumbuhan  dan  Biomassa  Daun Lamun Enhalus Acoroides di Pulau Pari Kepulauan  Seribu  Jakarta, Jurnal Perikanan dan Kelautan , 3(3): 287-294. Congalton R. G., Green K., 2008. Assessing the accuracy  of  remotely  sensed  data:
Principles and practices. CRC press.
Danoedoro  P.,  2012. Pengantar  Penginderaan Jauh Digital , Yogyakarta Andi Offset.
Durako M. J., 2007. Leaf Optical Properties and Photosynthetic  Leaf  Absorptances  in Several  Australian  Seagrasses ,  Aquatic Botany , 87(1): 83-89.
Felde  G.  W.,  Anderson  G.  P.,  Cooley  T.  W.,
Matthew  M.  W.,  Adler-Golden  S.  M.,
Berk  A.,  Lee  J.,  2003. Analysis  of
Hyperion  Data with the  Flaash
Atmospheric Correction Algorithm , Pages 90-92. Geoscience and Remote Sensing Symposium, Proceedings : IEEE
International.
Fyfe S. K., 2003. Spatial and Temporal Variation in  Spectral  Reflectance:  are  Seagrass Species  Spectrally  Distinct ?  Limnology and Oceanography , 48(1): 464-479. Fyfe  S.  K.,  2004. Hyperspectral  Studies  of  new South Wales Seagrasses with Particular
Emphasis  on  the  Detection  of  Light Stress  in  Eelgrass  Zostera  Capricorni , University of Wollongong, Australia.
Globe  D.,  2009. The  Benefits  of  the  8  Spectral Bands of Worldview-2 , 12: White Paper. Green E. P., Mumby P. J., Edwards A. J., Clark C. D., 2000. Remote Sensing Handbook for  Tropical  Coastal  Management, France. UNESCO.
Helmi  M.,  Hartoko  A.,  Herkiki  S.,  Munasik  M.,
Wouthuyzen  S.,  2012. Analisis  Respon
Spektral  dan  Ekstraksi  Nilai  Spektral Terumbu  Karang  pada  Citra  Digital Multispektral  Satelit  Alos-Avnir  di Perairan  Gugus  Pulau  Pari ,  kepulauan seribu,  jakarta, Buletin  Oseanografi Marina. 1(120-136.
Indarto,  2014. Teori  dan  Praktek  Penginderaan Jauh , Yogyakarta Andi Offset
Kamal  M.,  Arjasakusuma  S.,  2010. Ekstraksi Informasi Penutup Lahan Menggunakan Spektrometer Lapangan Sebagai Masukan  Endmember pada Data
Hiperspektral  Resolusi  Sedang ,  Jurnal Ilmiah Geomatika Vol. 16(2).
Kamal  M.,  Phinn  S.,  2011. Hyperspectral  Data for  Mangrove  Species  Mapping:  a Comparison  of  Pixel-Based  and  Object- Based  Approach , Remote  Sensing. 3(10): 2222-2242.
Kiswara  W.,  2010. Studi  Pendahuluan:  Potensi Padang  Lamun  Sebagai  Karbon  Rosot dan  Penyerap  Karbon  di  Pulau  Pari , teluk Jakarta, LIPI, 36(3): 361-376. Kutser T., Miller I., Jupp D. L., 2006. Mapping Coral  Reef  Benthic  Substrates  using Hyperspectral  Space-Borne  Images  and Spectral  Libraries, Estuarine,  Coastal and Shelf Science, 70(3): 449-460.
Lillesand  T.,  Kiefer  R.  W.,  Chipman  J.,  2004.
Remote Sensing and Image Interpretation , United States of America John Wiley & Sons.
Lyons  M.,  Phinn  S.,  Roelfsema  C.,  2011.
Integrating Quickbird Multi-Spectral
Satellite  and  Field  Data:  Mapping Bathymetry,  Seagrass  Cover,  Seagrass Species  and  Change  in  Moreton  Bay , Australia  in  2004  and  2007, Remote Sensing. 3(1): 42-64.
Martínez P. J., Pérez R. M., Plaza A., Aguilar P. L.,  Cantero  M.  C.,  Plaza  J.,  2006. Endmember  Extraction  Algorithms  from Hyperspectral Images .
Myint  S.  W.,  Gober  P.,  Brazel  A.,  Grossman- Clarke S., Weng Q., 2011. Per-Pixel Vs. Object-Based  Classification  of  Urban Land  Cover  Extraction  using  High Spatial  Resolution  Imagery ,  Remote Sensing  of  Environment , 115(5):  1145- 1161.
Optic  O.,  2009. Spectra  Suite  Spectrometer Operating  Software ,  Uniited  State  of America Inc. World Headquarters.
Poedjirahajoe  E.,  Mahayani  N.  P.  D.,  Sidharta B.  R.,  Salamuddin  M.,  2013. Tutupan Lamun  dan  Kondisi  Ekosistemnya  di Kawasan  Pesisir  Madasanger,  Jelenga, dan Maluk Kabupaten Sumbawa Barat, Seagress  Coverage  and  Ecosystem Condition  at  the  Coastal  Area  of Madasanger,  Jelenga  and  Maluk,  West Sumbawa,  Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis , 5(1): 37.
Pu  R.,  Bell  S.,  Baggett  L.,  Meyer  C.,  Zhao  Y.,
2012. Discrimination of  Seagrass Species  and  Cover  Classes  with  in  Situ Hyperspectral Data ,  Journal  of  Coastal Research , 28(6): 1330-1344.
Rashmi  S.,  Addamani  S.,  Venkat  S.,  2014. Spectral  Angle  Mapper  Algorithm  for
Remote  Sensing  Image  Classification , IJISET–International Journal of Innovative  Science,  Engineering  & Technology , 50(4): 201-205.
Tamondong  A.  M.,  Blanco  A.  C.,  Fortes  M.  D.,
Nadaoka K., 2013. Mapping of
Seagrass and Other Benthic Habitats in Bolinao, Pangasinan  using Worldview-2
Satellite Image , 1579-1582, Geoscience and  Remote  Sensing  Symposium (IGARSS): IEEE International.

## MODEL PELAKSANAAN DISEMINASI INFORMASI PENGINDERAAN JAUH BERBASIS TEKNOLOGI TERBUKA (REFERENCE IMPLEMENTATION OF REMOTE SENSING INFORMATION DISSEMINATION BASED ON OPEN TECHNOLOGY)
Sarno Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia onitsar@gmail.com atau onitsar@yahoo.com
Diterima 13 Juni 2016; Direvisi 18 Oktober 2016; Disetujui 11 November 2016

## ABSTRACT
National  Earth  Observation  System  at  the  Remote  Sensing  Application  Center  organize  the functions  of  remote  sensing  information  dissemination  to  the  user.  Space  Law  Number  21  of  2013 Article  22,  Paragraph  1,  mandates  that  the  use  of  data  and  dissemination  of  remote  sensing information  shall  be  based  on  the  guidelines  set  by  the  Institution.  This  research  aims  to  analyze reference implementation of remote sensing information dissemination. The method used in this study is  prototyping  with  an  open  technology.  Stages  of  research  include  the  identification  of  technology components and evaluation of the general architecture to simplify the development, design models and implementation of the system by reforming, repeatedly testing and integration of open source software. The  results  showed  that  the  model  or  reference  implementation  has  been  successfully  implemented and  tested  through  prototypes.  Application  of  the  prototype  into  a  fully  operational  system  can  be developed at low cost and user friendly interface.
Keyword: Dissemination, Implementation, Model, Open, Technology

## ABSTRAK
Sistem  Pemantauan  Bumi  Nasional  di  Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh menyelenggarakan fungsi diseminasi informasi penginderaan jauh untuk pengguna. Undang-undang Keantariksaan Nomor 21 Tahun 2013 Pasal 22 Ayat 1, mengamanatkan bahwa pemanfaatan data dan diseminasi informasi penginderaan jauh wajib dilakukan berdasarkan pedoman yang ditetapkan oleh Lembaga.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  model  pelaksanaan  diseminasi  informasi penginderaan jauh. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah purwarupa dengan teknologi terbuka. Tahapan penelitian meliputi identifikasi komponen teknologi dan evaluasi arsitektur umum untuk  mempermudah  dalam  pengembangan,  perancangan  model  dan  implementasi  sistem  dengan melakukan  pembaruan,  pengujian  secara  berulang  dan  pengintegrasian  perangkat  lunak  sumber terbuka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model telah berhasil diimplementasikan dan dilakukan pengujian  melalui  purwarupa.  Penerapan  purwarupa  menjadi  sistem  yang  beroperasi  secara  penuh dapat dikembangkan dengan biaya murah dan antarmuka yang ramah.
Kata kunci: Diseminasi, Informasi, Model, Pelaksanaan, Teknologi, Terbuka

## 1  PENDAHULUAN
Program  Pengembangan  Sistem Pemantauan  Bumi  Nasional  (SPBN)  di Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh (Pusfatja),  Lembaga  Penerbangan  dan Antariksa  Nasional  (LAPAN)  menyeleng- garakan  fungsi  pelaksanaan  diseminasi informasi  (DI)  hasil  penelitian,  pengem- bangan dan perekayasaan  (Litbangyasa) penginderaan jauh (PJ) agar dapat diakses dengan  mudah  untuk  ditemukan, digabungkan,  dievaluasi  dan  digunakan ulang oleh pengguna.
Program Kegiatan tersebut mengacu  bahwa  berdasarkan  Peraturan Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  49 Tahun  2015  tentang  LAPAN,  Pasal  2, LAPAN mempunyai tugas melaksanakan tugas  pemerintahan  di  bidang  penelitian dan  pengembangan  (Litbang)  kedirgan- taraan  dan  pemanfaatannya  serta penyelenggaraan  keantariksaan  sesuai dengan  ketentuan  peraturan  perundang- undangan [Perpres No. 49, 2015].
Berdasarkan Undang-undang
Republik  Indonesia  Nomor  21  Tahun 2013  tentang  Keantariksaan,  yang dimaksud dengan Penyelenggaraan Keantariksaan  adalah  setiap  kegiatan eksplorasi  dan  pemanfaatan  Antariksa
yang  dilakukan,  baik  di  dan  dari  bumi, Ruang  Udara, maupun  Antariksa  (Pasal 1  ayat  4).  Kegiatan  Keantariksaan meliputi PJ (Pasal 7 ayat 1 huruf b). PJ meliputi kegiatan pemanfaatan data dan DI (Pasal 15 ayat 1 huruf d) [UU No. 21, 2013].
Berdasarkan  Peraturan  Kepala LAPAN  Nomor  8  Tahun  2015  Tentang Organisasi dan Tata Kerja LAPAN, Pasal 114,  Deputi  Bidang  PJ  mempunyai tugas  melaksanakan  perumusan  dan pelaksanaan  kebijakan  teknis  di  bidang Litbang dan pemanfaatan serta penyelenggaraan keantariksaan di bidang PJ [Perka LAPAN No. 8, 2015].
Lebih  lanjut,  Undang-undang Nomor 21 Tahun 2013 mengamanatkan bahwa  Deputi  Bidang  PJ  menyelenggara- kan  fungsi  pelaksanaan  pemanfaatan dan  diseminasi  informasi  PJ  (DIPJ) melalui  pengelolaan  SPBN  (Pasal  115 huruf  e).  Pemanfaatan  data  dan  DIPJ wajib  dilakukan  berdasarkan  pedoman yang ditetapkan oleh Lembaga (Pasal 22 ayat 1) [UU No. 21, 2013].
Teknologi Informasi dan Komuni- kasi  Spasial  (TIK-Spasial)  memungkinkan pengguna dapat memperoleh IPJ dengan mudah,  cepat  dan  akurat.  Hal  tersebut
menjadi  tantangan  bagi  Pusfatja  untuk terus  mengembangkan  metode  dan model  pemanfaatan  PJ  yang  lebih  baik sehingga lebih dapat dipercaya. Demikian juga dengan metode dan model pelaksanaan  DIPJ  (model  PDIPJ)  hasil Litbangyasa  agar  dengan  cepat  dan akurat  dapat  diterima  dan  sampai kepada  masyarakat  pengguna  secara luas.
Makalah ini mendiskusikan upaya  tindak  lanjut  dari  ketentuan peraturan  dan  perundang-undangan tersebut  untuk  mencoba  memberikan alternatif  solusi  berupa  rekomendasi pedoman dalam bentuk reference implementation (model pelaksanaan) dan penerapannya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  dan  menerapkan  model PDIPJ berbasis teknologi terbuka.
Sasaran  penelitian  yang  ingin dicapai adalah tersedianya:
 Arsitektur  umum  model  PDIPJ  dan komponen teknologi terbuka,
 Purwarupa model
PDIPJ hasil pengintegrasian
perangkat lunak
bebas dan sumber terbuka (PLBST) ke dalam Web  Geographic  Information System (Web  GIS)  atau  Infrastruktur Informasi Spasial SPBN,
 Acuan penerapan model PDIPJ menjadi sistem  yang  operasional  secara  penuh melalui pengelolaan SPBN.
Dengan  terlaksananya  tujuan dan sasaran tersebut diharapkan:
 Sistem  untuk  pelaksanaan  DIPJ (Sistem  PDIPJ)  dapat  secara  mudah dikembangkan  dengan  biaya  murah, beroperasi secara penuh, dan antarmuka ramah pengguna,
 IPJ  dapat  lebih  berdaya  guna  untuk pengelolaan sumber daya alam, pemantauan  lingkungan  dan  mitigasi bencana  dalam  rangka  mendukung berbagai  sektor pembangunan Bangsa
dan  Negara  Keasatuan  Republik Indonesia.

## 2  METODOLOGI
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah purwarupa dengan teknologi terbuka berupa PLBST ( prototyping  development  methodology with  free  and  open  source  software ) [Brian, 2014].
Purwarupa  adalah  salah  satu pendekatan  dalam  rekayasa  perangkat lunak  yang  mendemonstrasikan  secara langsung bagaimana perancangan cepat komponen-komponen  perangkat  lunak akan  bekerja  dalam  lingkungannya sebelum tahapan konstruksi sistem nyata atau  aktual  dilaksanakan  [Howard, 1997] melalui [Aunur, 2008].
Tahap-tahap  dalam  purwarupa boleh  dikata  merupakan  tahap-tahap yang  dipercepat.  Strategi  utama  dalam purwarupa adalah kerjakan yang mudah  terlebih  dahulu  dan  sampaikan hasil sesegera mungkin.
Tahapan-tahapan  dalam  metode purwarupa  ditunjukkan  seperti  pada Gambar  2-1  [Sanjay,  2014]  dan  secara ringkas  dijelaskan  sebagai  berikut: dalam  model  purwarupa  dilakukan pengumpulan persyaratan atau kebutuhan  awal  dari  sistem  atau produk akhir yang akan dikembangkan. Kemudian  menyiapkan  sebuah  peran- cangan  cepat,  mengevaluasi  dan  menguji untuk  memperbaiki  persyaratan  serta merancang  ulang  seperlunya  sampai model  purwarupa  dapat  diterima  dan akhirnya  sistem  atau  produk  lengkap dapat dikembangkan.
Tahap  pengumpulan  persyaratan atau  kebutuhan  awal  dalam  purwarupa dengan  PLBST,  dilaksanakan  dengan melakukan pencarian komponen- komponen  yang  dapat  diintegrasikan atau  survey  teknologi  terbuka  [Brian, 2014].
Dalam  penelitian  ini  tahapan yang dilakukan adalah:
 Identifikasi  komponen  teknologi  dan evaluasi  arsitektur  umum  untuk mempermudah dalam pengembangan,
 Perancangan  cepat  dan  implementasi sistem dengan melakukan pembaruan, pengujian secara berulang dan pengintegrasian PLBST,
 P enerapan purwarupa menjadi sistem lengkap yang beroperasi secara penuh.
Pengorganisasian  hasil  penelitian disusun  atas  7  (tujuh)  bagian  yaitu Pendahuluan, Metodologi, Analisis,
Perancangan,  Implementasi,  Hasil  dan Pembahasan, Kesimpulan dan Saran.
Gambar 2-1:  Metode purwarupa [sumber:
Sanjay, 2014]

## 3  ANALISIS SISTEM
Analisis  sistem  mendiskusikan muatan  informasi,  evaluasi  arsitektur umum  dan  identifikasi  komponen teknologi untuk pengembangan.

## 3.1 Muatan Informasi
Litbangyasa  untuk  mendukung pengelolaan sumber daya alam, pemantauan  lingkungan  dan  mitigasi kebencanaan  menghasilkan  IPJ  dapat dalam bentuk vektor atau r aster .
Model  PDIPJ  mengakomodasi layer  informasi  vektor  dalam shapefiles dan r aster dalam format geotiff .

## 3.2 Arsitektur Umum
Model PDIPJ mengadopsi arsitektur umum  Infrastruktur  Informasi  Sapsial ( Spatial Information Infrastruture ) dengan mengikuti  konseptual Software Three– Tiers    Architecture ,  kompatibel  dengan usulan Geospatial Free and Open Source
Software (GeoFOSS) Spatial Data
Infrastructure (SDI)  ditunjukkan  seperti pada Gambar 3-1 [Ticheler, 2007].
Arsitektur  tersebut  merupakan pola  desain  dan  arsitektur  perangkat lunak  yang  sudah  mapan,  dimana proses  logik  fungsional  penyimpanan, akses  data  dan  antarmuka  pengguna dikembangkan  dan  dipelihara  sebagai modul  bebas  pada platform terpisah. Tier atau  layer  pada  arsitektur  tersebut memungkinkan untuk ditingkatkan atau diganti secara mandiri.
Gambar 3-1:  Arsitektur  Perangkat  Lunak  SDI
[Sumber: Ticheler, 2007]
Operasi  baca  menggambarkan aliran akses informasi dalam arsitektur, mulai dari layer basis data melalui layer server dan  antarmuka  sampai  ke  layer aplikasi Desktop  GIS atau Web Browser (Peramban  Web).  Operasi  tulis  meng-
gambarkan  aliran  akses  informasi kebalikan dari operasi baca.
Sub  bab  berikut  mendiskusikan komponen  dan  fungsi  masing-masing tier atau layer dan struktur logik proses operasi baca dan tulis informasi.

## 3.2.1  Layer basis data
Pada tier atau layer paling bawah, diintegrasikan, disusun dan disesuaikan tempat  penyimpanan  ( storage )  berupa server basis  data  dan  sistem  file  IPJ dalam  rangka  mencapai  manajemen data yang lebih efisien.
Perangkat lunak PostgreSql/
PostGIS (Obe, Regina O., 2011; PostGIS, 2013) digunakan sebagai Spatial Database Management  System (DBMS) Server disusun
dan disesuaikan untuk
manajemen  basis  data  IPJ  dan  Sistem tata  kelola  file  atau  berkas raster citra satelit dalam format GeoTiff.
3.2.2 Layer server dan antarmuka
Pada  lapisan  tengah  disusun, disesuaikan  dan  diintegrasikan  semua layanan  yang  membantu    aksesibilitas ke  repositori  informasi  spasial  peman- faatan PJ. Lapisan tengah juga menyedia- kan  layanan  akses  langsung  ke  basis data IPJ dengan query tingkat lanjut dan analisis  muatan  informasi.  Infrasruktur Informasi  Spasial  memiliki  3  (Tiga) server utama,  yaitu :  Map  Server ; Web Service Serve r; dan Catalog Server .
Server menyebarluaskan dan melayani muatan IPJ ke web, berdasarkan pada antarmuka standar (misalnya, Web Map Service (WMS), Web Feature Service (WFS), Web Coverage Service (WCS), ISO 19115/139)  untuk  memfasilitasi  akses dan penggunaan informasi PJ online .

## 3.2.3 Layer aplikasi
Pada lapisan atas berada pengguna dan aplikasi. Akses ke muatan informasi pemanfaatan  PJ  dimungkinkan  baik
melalui Desktop maupun Web  client . Desktop  client dapat  berupa  paket perangkat  lunak  dengan  kemampuan geovisualisasi  dan  fungsi Desktop  GIS , seperti  paket  perangkat  lunak  GIS (ArcGIS  dan  Quantum  GIS)  atau Map Viewer (Google Earth).

## 3.2.4  Operasi baca/tulis informasi
Suatu  aplikasi  Web  GIS  terdiri dari  tumpukan  perangkat  lunak  ( stack of  software )  yang  mampu  melayani  IPJ melalui web .  Struktur  arsitekur  akan mempertimbangkan  dan  mengacu  pada komponen-komponen  perangkat  lunak lengkap  untuk  memenuhi  kebutuhan atau  persyaratan  yang  ditentukan  oleh Model  Pelaksanaan FreeGIS [Francesco, 2011].
Struktur  Operasi  baca  ( GET )  IPJ seperti  yang  ditunjukkan  pada  diagram Gambar 3-2. Layer Basis Data Penyimpan Informas: operasi ini dapat ditangani  dengan  DBMS  Spasial  seperti PostgreSQL  atau  MySQL,  dengan  file seperti ESRI Shape files , Extensible Markup Language (XML),  file JavaScript  Object Notation (JSON)  atau  menggunakan Geospatial  Web  Service (WMS,  WFS, atau WCS).
Gambar 3-2:  Operasi  baca  informasi  [sumber:
Francesco, 2011]
Layer  Server dan  antarmuka mendapatkan informasi dari Layer Basis Data, melakukan operasi pada informasi dan  mempublikasikannya  dalam  layanan utama Open  Geosptial  Consortium (OGC):
Catalog Service for the Web (CSW) untuk informasi  katalog,  WMS  untuk  gambar peta,  WFS  untuk  informasi  vektor  dan WCS  untuk  informasi raster .  Layanan tersebut  dapat  digunakan  baik  oleh aplikasi Desktop GIS (seperti gvSIG atau GRASS) atau aplikasi web .
Akhirnya, pengguna dapat meng- gunakan  IPJ  menggunakan  peramban web seperti  Chrome  atau  Firefox, dengan  aplikasi Desktop atau Mobile GIS .
Tumpukan perangkat
lunak tersebut merupakan aplikasi web berstandar OGC.
Operasi tulis ( EDIT ) untuk menyunting IPJ terstruktur seperti yang ditunjukkan pada  diagram  Gambar  3.3. Pengguna dapat menyunting IPJ dengan aplikasi Desktop  GIS atau  dengan peramban internet melalui aplikasi web .
Informasi tersebut kemudian dikirimkan melalui layanan WFS Transacsional (WFS-T) dan
penyuntingan dalam Layer Basis Data.
Gambar 3-3:  Operasi  tulis  informasi  [sumber: Francesco, 2011]
Selain melalui standar OGC, data dapat  disunting  dari  suatu  aplikasi GIS Desktop yang langsung menyimpan hasil dalam Server DBMS.  Aplikasi web juga dapat  menyediakan  penyuntingan  data menggunakan kustomisasi sistem.

## 4  PERANCANGAN MODEL PDIPJ
Setelah mengevaluasi   dan mem- pertimbangkan  sejumlah  pilihan  adopsi komponen-komponen  teknologi  utama sebagai  paket  PLBST  yang  dapat diintegrasikan  ke  dalam  pengembangan Model  PDIPJ,  maka  ditetapkan  untuk mengadopsi dan mengadaptasi pendekatan Model Pelaksanaan FreeGIS , seperti  dijelaskan  pada  Gambar  4-1 [Francesco, 2011].
Elemen hijau adalah standar OGC dan/atau Infrastructure  for  Spatial Information  in  the  Europe (INSPIRE), digunakan untuk pengintegrasian komponen-komponen perangkat lunak.
Model  Pelaksanaan FreeGIS di- kembangkan untuk memenuhi kebutuhan berikut:
 Publikasi  data  melalui  layanan web standar, seperti WMS, WFS dan CSW,
 Publikasi  data  mengikuti  arahan  dan aturan implementasi INSPIRE,
 Menyunting data menggunakan
standar WFS-T,
 Menyimpan data dalam DBMS spasial,
 Mentransformasi  data  dari  sumber yang  berbeda  ke  format  standar  dan spesifikasi  INSPIRE  baik  dengan transformasi  satu  waktu  maupun
otomatis, on-the-fly . Menyediakan fungsionalitas geo- processing pada data yang
dipublikasikan.
Gambar 4-1:  Model  Pelaksanaan  Diseminasi [Sumber: Francesco, 2011]

## 4.1 Teknologi Terbuka
Survei  teknologi  sumber  terbuka difokuskan  pada  paket  PLBST  yang dirilis  di  bawah  lisensi General  Public License (GPL) -like , diadopsi oleh komunitas yang  aktif,  mendukung  format  standar, stabil dan handal [McArdle, 2015].
Teknologi  utama  dan  Model Pelaksanaan dipilih agar dapat mengelola, menemukan,  menganalisa  dan  menyebar- kan  informasi,  sehingga  Sistem  PDIPJ melalui pengelolaan SPBN dapat dibangun dan dioperasikan dengan mudah.
Perangkat  lunak  berikut  menjadi pertimbangan  dan  dilibatkan  dalam perancangan  model  PDIPJ  [Francesco, 2011]:
 Perangkat Lunak HUMBOLDT (http:// community.esdihumboldt.eu/) Frame- work HUMBOLDT  merupakan  proyek Eropa  yang  bertujuan  untuk  ber- kontribusi  pada  implementasi  Infra- struktur  Informasi  Spasial  Eropa, peduli  dengan  proses  harmonisasi data. Framework mencakup  paket perangkat  lunak  yang  berbeda,  meliputi hampir  semua  transformasi  geodata dan kebutuhan harmonisasi,
 Perangkat  Lunak  PostgreSQL  (http:// www.postgresql.org/). PostgreSQL merupakan  DBMS  sumber  terbuka yang sangat canggih,
 Perangkat  Lunak  PostGIS  (http://
postgis.refractions.net/). PostGIS  menambahkan  dukungan untuk  obyek  geografis  ke  DBMS PostgreSQL, mengikuti OpenGIS Simple  Features  Specification untuk
SQL,
 Perangkat  Lunak  MapServer  (http:// mapserver.org/) merupakan perangkat lunak  pemetaan web yang  paling banyak digunakan,
 Perangkat  Lunak GisClient (http:// www.gisclient.net/).
GisClient menyediakan Graphical  User Interface (GUI) untuk mengkonfirgurasi MapServer dan  aplikasi  WebGIS  kaya- fitur ( feature-rich ),
 Perangkat  Lunak  PyWPS  (http:// pywps.wald.intevation.org/).
PyWPS  menerapkan  standar Web Processing Service (WPS), menyediakan fungsi geoprocessing ,
 Perangkat  Lunak GeoNetwork (http:// geonetwork-opensource.org/),
GeoNetwork
merupkan aplikasi katalog untuk mengelola sumber daya berreferensi spasial ( spatially referenced resources ),
 Perangkat  Lunak OpenLayers (http:// openlayers.org/).
OpenLayers menyediakan Javascript Application Program Interface (API) untuk
mengintegrasikan  peta  dinamis  ke dalam halaman web dengan mudah.

## 4.2 Prosedure Operasi
Berawal  dari  sumber  data  yang berbeda, pengguna akan dapat mengubah data  menggunakan  perangkat  lunak yang disediakan Framework HUMBOLDT atau kustomisasi proses Extract, Transform and Load (ETL) [Francesco, 2011].
Perangkat lunak HUMBOLDT dapat mengubah data dan memberikan aturan transformasi  untuk  digunakan  dalam layanan  WPS.  Keluaran  dari  proses  ini adalah file Geography  Markup Language (GML),  yang  dapat  diimpor  ke  dalam DBMS  berkemampuan  spasial,  seperti PostgreSQL atau langsung dalam perangkat  lunak  pemetaan web ,  seperti MapServer .
Pengguna  kemudian  akan  dapat mengkonfigurasi  aplikasi Web GIS, akhirnya  sesuai  dengan  spesifikasi INSPIRE ,  menggunakan GisClient untuk WMS  dan  WFS  dan GeoNetwork untuk CSW. Fungsi penyuntingan akan
disediakan oleh TinyOWS , menggunakan protokol WFS-T.
Fungsi geoprocessing akan disediakan  menggunakan pyWPS .  Hal ini  memberikan  kemungkinan  untuk menggunakan fungsi dari GRASS , R dan, jika  diperlukan,  dapat  mendefinisikan kustomisasi fungsi baru.
Dari perspektif klien, layanan yang disediakan  akan  tersedia  menggunakan aplikasi  yang  memenuhi  persyaratan standar Desktop  GIS (seperti gvSIG , GRASS atau QGIS )  atau  Peramban Web (seperti Firefox atau Chrome ).  Dalam peramban web , fungsionalitas peta akan disediakan oleh ( library ) pustaka
Javascript OpenLayers .

## 5  IMPLEMENTASI
Model  Diseminasi  telah  diterapkan dalam sejumlah studi kasus pengelolaan
(pengembangan dan pengoperasian)
SPBN,  seperti  diuraikan  dalam  sub  bab berikut.

## 5.1  Sistem Perangkat Lunak
Penerapan  model  PDIPJ  telah mempertimbangkan  sejumlah  pilihan
adopsi  teknologi  terbuka  sebagai  paket PLBST.
Layer Basis Data – DBMS Spasial menggunakan  pilihan  perangkat  lunak PostgreSQL dan PostGIS . Layer  Server Antarmuka – Web Map  Server mengguna- kan  pilihan  perangkat  lunak University Minnesota (UMN) MapServer [Kropla, 2005],  [Mapserver,  2014]. Layer Aplikasi- Web  Map  Client menggunakan  pilihan perangkat  lunak pMapper [pMapper, 2014]  dan  perangkat  lunak  Geomoose [GeoMoose, 2014] sebagai Web GIS Portal pengganti perangkat lunak GisClient . Web  GIS  Portal – GeoMoose merupakan kerangka pemetaan berbasis peramban web untuk  menampilkan  data kartografi  terdistribusi.  Hal  ini  sangat berguna  untuk  mengelola  data  spasial dan  non-spasial  dalam  kabupaten,  kota dan  kantor  kotamadya  (dari  mana GeoMoose berasal).
GeoMoose  memperluas  fungsi dari MapServer dan OpenLayers untuk menyediakan  layanan  terpasang  tetap ( built  in  services ),  seperti  operasi identifikasi drill-down untuk  melihat dan  mengatur  banyak layer ,  operasi seleksi dan pencarian kumpulan data.
GeoMOOSE  berkinerja  cepat  dan baik dengan ratusan layanan pada layer suatu  waktu.  Data  dari  sejumlah kustodian  dapat  dipertahankan  dengan tool dan pada jadwal yang berbeda.
Setiap layer mempunyai  file konfigurasi  tersendiri  untuk  publikasi, simbol, template serta  sumber  data. Antarmuka  mudah  dikonfigurasi  dan layanan  dapat  ditambahkan  melalui arsitektur yang modular.

## 5.2  Sistem  PDIPJ  Perubahan  Tutupan Hutan
Salah  satu  produk  standar  yang dihasilkan  dari  program  PJ Indonesia National  Carbon  Accounting  System (INCAS)  mosaik  tahunan  citra  Landsat
( scene  selection ,  ortho rectification , terrain correction , sun  correction , cloud  masking dan mosaik) multiwaktu seluruh Indonesia. Citra  Landsat  tersebut  dimanfaatkan untuk  memetakan  penutup  lahan khususnya lahan hutan seluruh Indonesia sebagai input untuk  penghitungan [Parsa, 2013].
Pengintegrasian  dan  Penyajian Spasial  Dinamis  Informasi  Perubahan Tutupan  Hutan  Dalam  SPBN,  dengan hasil  penerapan  model  PDIPJ  seperti ditunjukkan  pada  Gambar  5-1  [Sarno, 2015].
Gambar  tersebut  menunjukkan hasil  operasi  mengaktifkan  semua layer dari Group  layers Perubahan  Tutupan Hutan.
Visualisasi Spasial Dinamis – Operasi visualisasi menggunakan
antarmuka  berupa  tombol  navigasi. Antarmuka  tersebut  memungkinkan pengguna
dapat
secara mudah
berinteraksi menjalankan operasi fungsi sistem pemetaan web informasi perubahan tutupan hutan.
Untuk  memperbesar    atau  mem- perkecil  tampilan  informasi  digunakan tombol Zoom-in atau Zoom-out atau dapat menggunakan ” Zoom Control Slider ” yang  terletak  di  bagian  kiri  tengah halaman  utama,  dengan  menggeser Control Slider , ke atas atau ke bawah.

## 5.3  Sistem PDIPJ Sebaran Titik Panas
Sistem  pemantauan  kebakaran telah  dibuat  untuk  pemantauan  yang meliputi  seluruh  wilayah  Indonesia  yang memungkinkan  untuk  menghasilkan informasi yang penting dalam memerangi  kebakaran  secara  efektif. Informasi tersebut akan memungkinkan deteksi  awal  kebakaran  dan  penyebaran- nya  sehingga  dapat  meminimalkan penyebaran  pada  daerah  di  sekitarnya [Gustiandi, 2011].
Gambar 5-1: Sistem PDIPJ perubahan tutupan hutan

## Pengembangan  Kapasitas  SPBN,
Rancang Bangun  Sistem Pemetaan  Web Informasi  Sebaran  Titik  Panas  Dalam Mendukung  Tanggap  Darurat  Bencana Kebakaran  Hutan  dan  Lahan,  dengan hasil  penerapan  model  PDIPJ  seperti ditunjukkan  pada  Gambar  5-2  [Sarno, 2015].
Dalam  Sistem  PDIPJ  tersebut telah  diintegrasikan:  Peta  Dasar  berupa Peta  Batas  Administrasi  dan  sebaran Gambut  di  Indonesia; Grid Peta;  dan Informasi backgrounds .  Informasi  utama berupa  informasi  pemantauan  sebaran titik  panas  harian  berbasis  pada  data MODIS satelit Terra/Aqua.
Melalui  tombol  navigasi  pengguna dapat secara dinamis berinteraksi dengan menampilkan  peta  dan  menemukan hubungan  informasi  yang  diinginkan dalam peta Pengguna juga dapat memilih dan menjalankan operasi seperti zoom-in dan zoom-out ,  memperoleh  informasi
rinci  tertentu  seperti  identifikasi  titik panas  atau  melakukan  pencetakan  pdf dengan backgrounds dari  layanan web data  terbuka,  utamanya  dari  ESRI Imagery .

## 6  HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  merupakan  upaya tindak  lanjut  dari  ketentuan  peraturan dan  perUndang-undangan,  khususnya Undang-undang  Nomor  21  Tahun  2013 tentang  Keantariksaan  Pasal  22  Ayat  1 yang  mengamanatkan  bahwa  pemanfaat- an  data  dan  DIPJ  wajib  dilakukan berdasarkan  pedoman  yang  ditetapkan oleh Lembaga.
Penelitian telah menganalisis dan menerapkan  model  PDIPJ  berbasis teknologi  terbuka.  Secara  tidak  langsung penelitian ini telah menawarkan alternatif  solusi  berupa  rekomendasi pedoman  dalam  bentuk  Model  PDIPJ.
Gambar 5-2: Sistem PDIPJ sebaran titik panas
Analisis  dititik-beratkan  pada teknologi terbuka yang sudah ada untuk mengidentifikasi  komponen-komponen dan hubungannya dalam suatu arsitektur dan mengembangkan representasi sistem pada tingkat abstraksi yang lebih tinggi dalam bentuk Model PDIPJ.
Setelah  mengevaluasi    sejumlah pilihan  teknologi  utama  sebagai  PLBST yang  dapat  diimplementasikan  untuk mengelola,  menemukan,  menganalisa dan  menyebarkan  informasi,  sehingga sistem PDIPJ melalui pengelolaan  SPBN dapat  dibangun  dan dioperasikan dengan mudah, maka ditentukan perancangan  cepat  dengan  mengadopsi arsitektur  umum  infrastruktur  informasi spasial  dan  perancangan  rinci  meng- adaptasi Model Pelaksanaan FreeGIS .
Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  telah  berhasil  dilaksanakan analisis, perancangan dan implementasi model  PDIPJ  serta  pengujian  melalui purwarupa pengelolaan  SPBN,  antara lain dalam:
 Pengintegrasian dan penyajian spasial dinamis informasi perubahan tutupan hutan ; dan
 Rancang  bangun  sistem  pemetaan web informasi  sebaran  titik  panas dalam  mendukung  tanggap  darurat bencana kebakaran hutan dan lahan.

## 7  KESIMPULAN DAN SARAN
Makalah ini telah mendiskusikan ketentuan  peraturan  dan  perundang- undangan  untuk  mencoba  menawarkan alternatif  solusi  berupa  rekomendasi pedoman  dalam  bentuk  model  PDIPJ berbasis teknologi terbuka.
Diskusi  diawali  dengan  memper- kenalkan  perumusan  masalah,  tujuan dan  metodologi;  dilanjutkan  analisis muatan informasi dan arsitektur umum; perancangan  cepat  dan  implementasi serta p enerapan purwarupa menjadi sistem yang beroperasi secara penuh.

## 7.1 Kesimpulan
Model  PDIPJ  telah  berhasil diimplementasikan  berbasis  teknologi terbuka  dan  dilakukan  pengujian melalui purwarupa.
P enerapan purwarupa menjadi sistem PDIPJ  yang  beroperasi  secara penuh  dapat  dikembangkan  dengan biaya murah dan antarmuka yang ramah pengguna ( user friendly interface ).

## 7.2 Saran
Model  PDIPJ  masih  perlu  dikem- bangkan  lebih  lanjut.  Pengembangan tersebut  meliputi  adopsi  dan  adaptasi teknologi  utama  sebagai  PLBST,  serta penerapannya  agar  lebih  sesuai  dengan kebutuhan lembaga dan cakupan muatan DIPJ yang lebih luas.
Pengembangan  lebih  lanjut  perlu pada Layer Aplikasi –  Web  map  client , sehingga  usabilitas  antarmuka web dapat  secara  lebih  baik  mendukung query dan  menyajikan  tampilan  ringkas statistik  dari  sejumlah  informasi  yang tersedia  untuk  disajikan  dalam  bentuk grafik  atau chat ,  selain  dalam  bentuk peta dan tabel.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  sebesar-besarnya disampaikan  kepada  teman-teman  di Pusfatja – LAPAN dan Kelompok Jabatan Fungsional,  atas  kebersamaan  dalam pelaksanaan kegiatan.

## DAFTAR RUJUKAN
Aunur,  R.  Mulyanto,  2008. Rekayasa  Perangkat Lunak  Jilid  1  untuk  SMK ,  Departemen
Pendidikan Nasional, 2008.
Brian,  N.  Hilton,  2014. Open  Source  Software,
Web  Services,  and Internet-Based Geographic Information System Development , http://www.cartogis. org/
docs/proceedings/2005/hilton.pdf.,
Diakses Agustus 2014.
Francesco, D., et. al. , 2011. Analysis of the Free
GIS  Software  Applications  in  respect  to INSPIRE services and OGC standards . Gustiandi, Budi, 2011. Rancang Bangun Sistem
Penampilan  Dinamika  Titik  Panas  di Indonesia  Berbasis  Keyhole  Markup Language (KML) Dinamis , Jurnal Penginderaan Jauh Vol. 8, 2011.
Geomoose,  2014, Documentation .,  http://www. geomoose.org/, Diakses September 2014.
Kropla,  B.,  Beginning  mapserver:  open  source gis development, Appres, USA., 2005.
McArdle,  Gavin,  2015. An  Open-Source  Web
Architecture for Adaptive Location-Based
Services , http://www. isprs.org/ proceedings/XXXVIII/part2/Papers/28 _Paper.pdf., Diakses Maret 2015.
MapServer,  2014. Documentation .,  http:// mapserver.org/,  Diakses  pada  bulan Maret 2014.
Obe, Regina O., et. al ., 2011. Postgis in action ,
Manning, USA.
Parsa,  I.  Made,  2013. Kajian  Pendekatan  Teori Probabilitas  untuk  Pemetaan  Lahan
Sawah  Berbasis  Perubahan  Penutup
Lahan Citra Landsat Multiwaktu , Jurnal Penginderaan  Jauh  Vol.  10  No.  2 Desember 2013: 113-121. Perka  LAPAN  No.  8,  2015. Peraturan  Kepala
Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional  Nomor  8  Tahun  2015  Tentang Organisasi  dan  Tata  Kerja  Lembaga
Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional , Jakarta, Indonesia.
Perpres  No.  49,  2015. Peraturan  Presiden Republik  Indonesia  Nomor    49    Tahun 2015  Tentang  Lembaga  Penerbangan dan Antariksa Nasional, Jakarta,
Indonesia.
pMapper,  2014. Documentation ,  http://www. pmapper.net/., Diakses Maret 2014.
PostGIS,  2013. PostGIS  1.5  Manual .,  http://
postgis.net/, Diakses Oktober 2013.
Sanjay, Singh, 2014. Software Development Life Cycle ., http://www.c-sharpcorner.com/ UploadFile/ 2cb323/software-development- life-cycle/, Diakses Juni 2016.
Sarno,  2015. Pengintegrasian  dan  Penyajian Spasial  Dinamis  Informasi  Tutupan Hutan dan Perubahannya Dalam Sistem Pemantauan  Bumi  Nasional ,  Majalah Berita Dirgantara, Vol. 16. No. 2, 2015 Sarno,  2015. Rancang  Bangun  Sistem  Pemetaan Web  Informasi  Sebaran  Titik  Panas Dalam  Mendukung  Tanggap  Darurat Bencana  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan di Indonesia , Prosiding Seminar
Nasional Penginderaan Jauh, 2015.
Ticheler J., 2007. SDI Software Architecture , http:// geonetwork-opensource.org/download/ SDI-Architecture.ppt.
UU  No.  21,  2013. Undang-Undang  Republik Indonesia Nomor 21 Tahun 2013 Tentang Keantariksaan , Jakarta, Indonesia.

## KLASIFIKASI PENUTUP/PENGGUNAAN LAHAN DENGAN DATA SATELIT PENGINDERAAN JAUH HIPERSPEKTRAL (HYPERION) MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK TIRUAN
(LAND-USE/LAND-COVER CLASSIFICATION WITH HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING SATELLITE DATA USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS METHOD)
Dony Kushardono Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia e-mail : dony_kushardono@lapan.go.id
Diterima 19 Agustus 2016; Direvisi 2 Desember 2016; Disetujui 13 Desember 2016

## ABSTRACT
Hyperspectral remote sensing data has numerous spectral information for the land-use/land- cover (LULC) classification, but a large number of hyperspectral band data is becoming a problem in the  LULC  classification.  This  research  proposes  the  use  of  the  back  propagation  neural  network  for LULC classification with hyperspectral remote sensing data. Neural network used in this study is three layers, in which to test input layer has a number of neurons as many as 242 to process all band data, 163 neurons, and 50 neurons to process the data band has a high average digital number, and data bands  at  wavelengths  of  visible  to  near  infrared.  The  results  showed  the  use  of  all  the  data  band hyperspectral on classification with the neural network has the highest classification accuracy of up to 98% for 18 LULC class, but it takes a very long time. Selecting a number of bands of precise data for classification with a neural network, in addition to speeding up data processing time, can also provide sufficient accuracy classification results.
Keywords: Hyperspectral, LULC, Classification, Neural network

## ABSTRAK
Data penginderaan jauh hiperspektral memiliki informasi spektral yang sangat banyak untuk klasifikasi  penutup/penggunaan  lahan  (LULC),  akan  tetapi  banyaknya  jumlah band data  hiperspektral menjadi  masalah  dalam  klasifikasi  LULC.  Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan back  propagation neural network untuk klasifikasi LULC dengan data penginderaan jauh hiperspektral. Neural network yang dipergunakan 3 lapis, dimana untuk uji coba lapis masukan memiliki jumlah neuron sebanyak 242  untuk  mengolah  seluruh band ,  163 neuron ,  dan  50 neuron untuk  mengolah  data band yang memiliki  nilai  digital  rataan  yang  tinggi,  dan  data band pada  panjang  gelombang  cahaya  tampak hingga  infra  merah  dekat.  Hasil  penelitian  menunjukkan  penggunaan  seluruh band data hiperspektral  pada  klasifikasi  dengan neural  network memiliki  akurasi  hasil  klasifikasi  tertinggi hingga  98%  untuk  18  kelas  LULC,  akan  tetapi  waktu  yang  diperlukan  sangat  lama.  Pemilihan sejumlah band data yang tepat untuk klasifikasi dengan neural network , selain mempercepat waktu pengolahan data, juga bisa memberikan akurasi hasil klasifikasi yang mencukupi.
Kata Kunci : Hiperspektral, LULC, Klasifikasi, Neural network

## 1  PENDAHULUAN
Rendahnya keakuratan hasil klasifikasi  penutup/penggunaan  lahan dengan data penginderaan jauh (inderaja) secara  digital  adalah  karena  kurangnya informasi  yang  diperlukan  untuk  mem- bedakan  obyek  lahan.  Pada  klasifikasi penutup/penggunaan  lahan  dengan hanya mempergunakan informasi spektral  dari  data  penginderaan  jauh, dipandang  tidak  bisa  meningkatkan akurasi hasil klasifikasinya [Kushardono et.al. ,  1995a,  Whiteside  dan  Ahmad, 2005].  Untuk  itu  guna  meningkatkan akurasi  hasil  klasifikasi  tersebut,  saat ini  banyak  diusulkan  penggunaan informasi  spasial  [Kushardono et.al. , 1995a,  Sun et  al. ,  2005,  Whiteside  dan Ahmad,  2005,  Sari  dan  Kushardono, 2014],  penggunaan  informasi  spektral beda  waktu  dari  data  inderaja  multi- temporal  [Kushardono et  al. ,  1995b, Muller et al. , 2004, Deilmai et al. , 2014 ], penggunaan informasi gabungan spasial dan temporal [Kushardono et  al. , 1995b], pengunaan  informasi  multisensor  dari data inderaja optic dan radar [Kushardono, 1997a].  Dengan  kata  lain  penelitian sebelumnya  mengakatakan  semakin banyak  informasi  penginderaan  jauh yang  dipergunakan  untuk  klasifikasi obyek penutup/penggunaan lahan, akurasinya makin meningkat.
Dengan  telah  diluncurkannya satelit EO-1 yang dilengkapi pengindera
hiperspektral  Hyperion  242 band pada panjang gelombang 400 nm hingga 2500 nm  (Beck,  2003),  maka  penggunaan informasi  inderaja  untuk  klasifikasi penutup/penggunaan lahan secara digital  menjadi  tidak  hanya  terbatas pada  data  multispektral  tiga  hingga delapan band . Dengan demikian meningkatkan  akurasi  hasil  klasifikasi penutup/penggunaan lahan diharapkan dapat  dilakukan  dengan  masukan informasi data hiperspektral.
Muhammad  dan  Arjasakusuma (2010)  melakukan  klasifikasi  dengan data  hiperspektral  berbasis  metode spectral angle mapper dari data spektral lapangan,  tetapi  hasil  klasifikasinya masih  rendah. Craig  dan  Shan  ( 2002 ) mengusulkan metode pengolahan klasifikasi  dengan  data  hiperspektral penggunaan  metode  PCA  pada  data AVIRIS  60 band ,  tetapi  hasilnya  juga masih belum tinggi dibanding penggunaan data asli seluruh band (Du et al ., 2006). Untuk  meningkatkan  pengelompokan dalam  klasifikasi,  Kitti et  al .  (2012) mengusulkan  metode  penggabungan informasi  PCA  dan informations  gain dari  data  hiperspektral.  Sedang  Ablin dan  Sulochana  (2013)  mengusulkan penggunaan  informasi  spektral  dan spasial  untuk  meningkatkan  akurasi hasil klasifikasi dengan data hiperspektral.
Permasalahan  klasifikasi  penutup/ penggunaan  lahan  secara  digital  meng-
gunakan  data  inderaja  hiperspektral adalah  bagaimana  caranya  memperoleh informasi  dari  ratusan band data tersebut  untuk  pengklasifikasi.  Untuk mendapatkan  informasi  maksimal  dari seluruh band data  hiperspektral  dalam klasifikasi  penutup/penggunaan  lahan, penelitian  ini  mengusulkan  metode pengklasifikasi neural networks , dimana berdasarkan penelitian sebelumnya pengklasifikasi neural networks memiliki kemampuan  mengolah  data volume besar (Kushardono, 1997b).

## 2  BAHAN DAN METODE 2.1 Lokasi dan Bahan
Bahan  utama  dalam  penelitian ini  adalah  Data  Satelit  EO-1  Hyperion 242 band ,  16  bit  data,  resolusi  spasial 30m dan luas cakupan 7,5 km kali 100
km,  level  data  koreksi  terain  (Level 1Gst),  format  GeoTIFF,  serta  tanggal akuisisi  data  5  Agustus  2014.  Adapun daerah cakupan datanya pada  sebagian Kabupaten  Pemalang,  Gunung  Slamet, Kabupaten Purwokerto hingga Kabupaten Cilacap  seperti  pada  Gambar  2-1. Dimana  dipilihnya  daerah  ini  karena adanya keberagaman penutup/ penggunaan  lahan  mulai  dari  laut hingga pegunungan.
Sebagai  data  referensi  juga dipergunakan  data  satelit  resolusi spasial  tinggi  pada  29  Juli  2014 sebagaimana  contoh  pada  Gambar  2-2, untuk  mendukung  pembuatan  data referensi  yakni training  data untuk pembelajaran  dalam  klasifikasi  dan test site  data untuk  menguji  akurasi  hasil klasifikasi.
Gambar 2-1: Lokasi dan data hiperspektral yang dipergunakan

## 2.2 Metode
Pengklasifikasi  yang  dipergunakan dalam  penelitian  ini  adalah Back propagation  neural  networks atau  BPNN (Kushardono, 1997b), yakni seperti yang diperlihatkan  pada  Gambar  2-3,  jenis neural  network yang  berlapis-lapis, terdiri dari lapis masukan yang memiliki jumlah neuron untuk memasukan band data  hiperspektral,  satu  lapis  tengah dengan  sejumlah neuron dan neuron pada  lapis  keluaran  untuk  mendapatkan hasil  klasifikasi.  Dimana  BPNN  yang pada penelitian sebelumnya menggunakan lapis  masukan  dengan  jumlah neuron sedikit  sejumlah band spektral  data Landsat TM atau SPOT, pada penelitian ini untuk dapat mengolah data hiperspektral  jumlah neuron pada  lapis masukan  didisain  hingga  ratusan. Selain  itu  untuk  mengetahui  jumlah yang  optimal band hiperspektral  untuk klasifikasi  penutup/penggunaan  lahan, diujicoba  berbagai band spektral  yang dimasukan  berdasarkan  hasil  kajian statistik datanya.
Tahapan  pengolahan  klasifikasi dengan BPNN dilakukan sebagai berikut,
a. Penentuan  kelas  penutup/penggunaan lahan  dilakukan  dengan  interpretasi visual pada citra hiperspektral 3 band yang  dipilih  mewakili band merah, hijau  dan  inframerah  dekat,  dengan referensi  citra  satelit  resolusi  tinggi Gambar 2-2,
b. Berdasarkan  interpretasi  visual  pola yang nampak pada citra diidentifikasi 18  kelas  penutup/penggunaan  lahan
untuk  pemetaan  skala  1:50.000 berdasarkan SNI  7645:2010 seperti pada  Tabel  2-1  yang  dipergunakan sebagai  data  pembimbing  ( training data ) dalam klasifikasi,
c. Arsitektur  BPNN  yang  dipergunakan adalah  lapis  masukan  terdiri  dari neuron-neuron yang  jumlahnya  sama dengan  jumlah band data  yang dimasukan,  sedang  lapis  tengah jumlah neuron -nya  adalah  2  kali jumlah neuron pada  lapis  keluaran yang  merupakan  jumlah  optimum sebagimana hasil penelitian sebelumnya (Kushardono, 1995a), dan lapis keluaran  jumlah neuron -nya  18  sama dengan jumlah kelas penutup/ penggunaan lahan,
d. Klasifikasi penutup/penggunaan lahan  menggunakan  BPNN  dilakukan dengan  memasukan  seluruh band (242 band )  atau  sebagian band data hipersepktral,  dimana  hasilnya  akan dibandingkan  untuk  mendapatkan jumlah band yang  optimum  dalam klasifikasi.  Pembelajaran  BPNN  mem- pergunakan training  data dilakukan hingga  maksimum  10.000  iterasi pembelajaran  atau  hingga  RMS error- nya kurang dari 0,01,
e. Evaluasi  hasil  klasifikasi  dilakukan dengan  menggunakan  data  uji  ( test site Data )  dari  18  kelas  penutup/ penggunaan lahan sebagaimana Tabel 2-1,  dimana test  site  data diperoleh berdasarkan  interpretasi  visual  dan bantuan  citra  referensi  pada  daerah diluar daerah training data .
Gambar 2-2: Sebagian citra satelit resolusi tinggi sebagai referensi (Sumber: Google Earth)
Gambar 2-3: Model klasifikasi berbasis Neural Networks
Laut, Pemukiman, Jalan, Tambak Sawah, Pemukiman Kebun, Hutan Waduk, Kebun, Hutan

## Tabel 2-1: KELAS PENUTUP/PENGGUNAAN LAHAN YANG DIPERGUNAKAN
No Kelas Kelas SNI 7645:2010 Warna Keterangan Lokasi Luasan ( M²) Training Test Site 1  Laut dalam Laut Laut Jawa 8.089,4 88.983,8 2  Laut dangkal Laut Pesisir Laut Jawa 8.089,4 73.703,8 3  Waduk Waduk Waduk Cacaban-Tegal 8.089,4 133.026,4 4  Jalan Jaringan Jalan Jalan Pantura di Suradadi 8.988,3 40.447,2 5  Pemukiman Pemukiman Pemukiman di Suradadi 9.887,1 48.536,6 6  Tambak Tambak Ikan Tambak dan kolam ikan di Suradadi 8.089,4 62.019,0 7  Sawah air Sawah Irigasi Sawah fase air di Suradadi 9.887,1 89.882,7 8  Sawah v1 Sawah Irigasi Sawah fase vegetatif awal di Suradadi 9.887,1 86.287,4 9  Sawah v2 Sawah Irigasi Sawah fase vegetatif di Suradadi 8.089,4 75.501,4 10  Sawah b1 Sawah Irigasi Sawah fase panen di Suradadi 8.089,4 44.941,3 11  Sawah b2 Sawah Irigasi Sawah fase bera di Suradadi 8.089,4 52.131,9 12  Tegalan ladang Kebun campuran di Kedung Banteng 8.089,4 38.649,5 13  Hutan 1 Hutan Jati Hutan Jati di Kedung Banteng 8.089,4 85.388,5 14  Hutan 2 Hutan lahan kering Hutan di Lereng Gunung Slamet 8.089,4 139.318,1 15  Hutan 3 Hutan lahan kering Hutan semak di lereng Gunung Slamet 9.887,1 51.233,1 16  Kawah 1 Kaldera Lereng kawah Gunung Slamet 8.089,4 99.769,7 17  Kawah 2 Lahar Magma Gunung Slamet 8.089,4 27.863,6 18 Tidak ada info - Daerah tertutup awan 8.089,4 94.376,8 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari Training Data yang diperoleh dilakukan  analisis  statistis  diperoleh histogram nilai rataan 18 kelas penutup/penggunaan lahan seperti pada  Gambar  3-1  di  bawah,  dimana nampak keterpisahan antar kelas cukup baik  hampir  pada  seluruh  panjang gelombang  yang  tercakup  pada  sensor Hyperion antara 400nm hingga 2500nm
yang  terbagi  dalam  242 band .  Maka dilakukan  klasifikasi  BPNN  dengan masukan  242 band data  Hyperion dan diperoleh  hasil  klasifikasi  seperti  pada Gambar 3-3(a), dimana setelah dilakukan evaluasi  akurasi  hasil  klasifikasinya mempergunakan Test  Site Data  diperoleh pengukuran hasilnya seperti Pada Tabel 3-1.
Gambar 3-1: Statistik data hiperspektral pada 18 kelas penutup/penggunaan lahan
Tabel 3-1: AKURASI HASIL KLASIFIKASI BPNN UNTUK 242 BAND SEBAGAI DATA MASUKAN
1200 800 400 0 Panjang Gelombang (nm) Ra ta an N ila iD ig it al
Sebagai perbandingan
pada penelitian  ini  juga  dilakukan  klasifikasi BPNN mempergunakan data hiperspektral dan training  data yang  sama,  dengan masukan  163 band dan  50 band data. Dimana  163 band diambil  pada band - band data yang secara statistik memiliki nilai  rataan  tinggi  sebagaimana  yang diperlihatkan  pada  Gambar  3-2, sedang 50 band diambil  dari band-band data dengan  rataan  yang  tinggi  pada  daerah panjang  gelombang  cahaya  tampak hingga inframerah dekat (400nm~880nm). Selain  itu  sebagai  pembanding  juga dilakukan klasifikasi terbimbing Maximum Likelihood dengan masukan data informasi utama PCA (MLL PCA) sebagaimana yang diusulkan  Mader et  al. (2006)  dari  data Hyperion  dan training  data yang  sama. Adapun  hasilnya  adalah  seperti  pada Gambar  3-3(b),  (c),  (d)  dengan  akurasi hasil klasifikasi seperti pada Tabel 3-2.
Pada perbandingan hasil klasifikasi Gambar  3-3,  sekilas  nampak  bahwa hasil  BPNN  dengan  242 band data sebagai  masukan,    sama  dengan  163 band data  dan  50 band data  untuk klasifikasi  terhadap  18  kelas  penutup/ penggunaan  lahan.  Akan  tetapi  hasil
sangat  berbeda  dan  nampak  kurang baik pada hasil klasifikasi menggunakan MLL  PCA.  Hal  ini  disebabkan  karena pada  klasifikasi  MLL  PCA  yang  mem- pergunakan  data  5  komponen  utama PCA  sebagai  masukan  tersebut  tidak mampu  mewakili  seluruh  informasi spektral pada 242 band data hiperspektral. Dari  pengukuran  akurasi  hasil klasifikasi dan waktu pengolahan datanya  Tabel  3-2,  terlihat  bahwa walaupun  pada  MLL  PCA  waktu pengolahan  datanya  sangat  cepat  yakni tidak  sampai  satu  menit,  tetapi  akurasi hasil  klasifikasinya  tidak  lebih  baik dibanding  BPNN.  Sedang  pada klasifikasi BPNN  penggunaan  seluruh band data atau 242 band data akurasinya tertinggi dan  2%  lebih  tinggi  dari  BPNN  dengan 163 band maupun 50 band , tetapi waktu pengolahannya  menggunakan  masukan seluruh band untuk  pembelajaran neural  network satu  menit  lebih  lama dan  untuk  klasifikasi  18  menit  lebih lama  dibanding  menggunakan  masukan 163 band ,  bahkan  jauh  lebih  lama  45 menit  untuk  pembelajaran  dan  1  jam lebih  dibanding  dengan  masukan  50 band data.
Gambar 3-2: Statistik  data  hiperspektral  yang  dipergunakan  dan  jumlah band data  sebagai input dalam klasifikasi 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 356 417 478 539 600 661 722 783 844 875 905 936 966 997 1027 1058 1114 1175 1235 1296 1356 1417 1477 1538 1599 1659 1720 1780 1841 1901 1962 2022 2083 2143 2204 2264 2325 2385 2446 2506 2567 50 band 163 band 242 band Panjang Gelombang (nm) Ra ta a n N il a iD ig it a l
Diperolehnya
akurasi hasil klasifikasi  BPNN  dengan  masukan  50 band pada  panjang  gelombang  cahaya tampak  hingga  inframerah  dekat  yang sudah  cukup  tinggi,  disebabkan  karena untuk  18  kelas  LULC  yang  dijadikan target  klasifikasi  sebagaimana  terlihat pada statistik Gambar 3-1, pada panjang gelombang  tersebut  keterpisahan  antar kelasnya sudah nyata.
Demikian  pula  jumlah  iterasi dalam pembelajaran BPNN untuk mencapai  RMS error klasifikasi  yang ditetapkan kurang dari 0.01, sebagaimana terlihat  pada  Gambar  3-4,  makin banyak  jumlah band data  hiperspektral sebagai  masukan,  semakin  banyak jumlah  iterasi  untuk  mencapai  RMS error yang  diinginkan,  yakni  pada masukan  242 band dibutuhkan  9233 iterasi,  163 band 8717  iterasi,  dan  50 band
7356 iterasi. Hal tersebut disebabkan  semakin  banyak band data masukan  semakin  banyak  interaksi antar neuron lapis  tengah  dan  lapis masukan  pada neural  network ,  yang berarti semakin banyak update parameter gain  offset antar neuron (Kushardono, 1997)  tiap  kali  iterasi  untuk  upaya menurunkan RMS error , dimana nampak pula pada Gambar 3-4 gain offset antar neuron tersebut yang awalnya ditentukan acak, semakin banyak neuron , penurunan RMS error -nya  semakin  sulit  terutama pada  awal-awal  iterasi.  Dengan  demikian jumlah  penggunaan band data  pilihan sesuai  obyek  lahan  yang  diklasifikasi sebagai masukan dalam BPNN, semakin sedikit semakin cepat waktu pembelajaran dan klasifikasinya.
Tingginya  akurasi  hasil  klasifikasi pada  penggunaan  model  242  kanal, selain  jumlah neuron lapis  masukan yang  berhubungan  dengan neuron lapis tengah menjadi semakin banyak, dimana  pada  penelitian  Kushardono et al. (1995a)  jumlah neuron pada  lapisan ini semakin banyak semakin memudahkan  pengklasifikasi neural network dalam  membedakan  kelas, terutama pada klasifikasi dengan jumlah  kelas  penutup  lahannya  yang banyak.  Selain  itu  dengan  model  163 kanal  yang  tidak  mempergunakan informasi  pada  panjang  1235nm  hingga 1356nm  dan  1721nm  hingga  1900nm, sebagaimana nampak pada Gambar 3-1 pada daerah panjang gelombang tersebut masih terdapat sebagian informasi kelas lahan  utamanya  kawah  dan  magma, yang kemungkinan informasi ini dijadikan pembeda  utama  dalam  klasifikasi  non parametrik ini pada neuron yang terkait, sehingga menyebabkan turunnya akurasi  hasil  kelas  lahan  ini  menjadi 88%  dan  44%  dibanding  dengan  model 242  kanal  yang  akurasinya  dapat mencapai  100%  dan  46%.  Sedang  pada model  penggunaan  163  kanal  dan  50 kanal  sebagai  masukan  dalam  klasifikasi dengan  BPNN  memiliki  akurasi  hasil hampir  tidak  berbeda,  itu  disebabkan untuk klasifikasi kelas lahan pemukiman, sawah,  tegalan,  hutan  dan  perairan dengan  data  pada  panjang  gelombang 406nm hingga 902 nm yang dipergunakan model  50  kanal  sebagaimana  nampak pada  Gambar  3-1  untuk  kelas-kelas lahan  tersebut  sudah  dapat  mudah dapat  dibedakan  dalam  klasifikasinya.

## Tabel 3-2: PERBANDINGAN AKURASI HASIL KLASIFIKASI DAN WAKTU PENGOLAHANNYA
Metode Overall Akurasi (%) Kappa Waktu Pengolahan *) Pembelajaran Klasifikasi BPNN 242 band 98.44 0.98 49menit 24detik 69menit 32detik BPNN 163 band 96.75 0.97 48menit 50detik 41menit 57detik BPNN 50 band 96.22 0.96 4menit 2menit 19detik MLL PCA 81.24 0.80 52 detik
*) pada Komputer Core I3, 2.7GHz processor , RAM 4GB
Gambar 3-3: Perbandingan hasil klasifikasi, (a) 242 band , (b) 163 band , (c) 50 band , (d) MLL PCA
Gambar 3-4: Perbandingan  proses  pembelajaran  klasifikasi  BPNN  dengan  masukan  242 band ,  163 band dan 50 band 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1 194 387 580 773 966 1159 1352 1545 1738 1931 2124 2317 2510 2703 2896 3089 3282 3475 3668 3861 4054 4247 4440 4633 4826 5019 5212 5405 5598 5791 5984 6177 6370 6563 6756 6949 7142 7335 7528 7721 7914 8107 8300 8493 8686 8879 9072 242 band 163 band 50 band RMS Error Iterasi

## 4 KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  menguji penggunaan back  propagation  neural network untuk  klasifikasi  penutup/ penggunaan lahan dengan data penginderaan jauh hiperspektral. Hasil  penelitian  menunjukkan penggunaan seluruh
band data hiperspektral  pada  klasifikasi  dengan neural  network memiliki  akurasi  hasil klasifikasi  sangat  tinggi,  akan  tetapi waktu yang diperlukan sangat lama.
Dari  penelitian  ini  juga  telah dibuktikan  bahwa  pemilihan  sejumlah band data yang tepat sesuai karakteristik spektral obyek lahannya untuk klasifikasi, selain  mempercepat  waktu  pengolahan data  dalam  klasifikasi  menggunakan neural  network juga  bisa  memberikan akurasi hasil klasifikasi yang mencukupi.
Pada  penelitian  ini, band data Hyperion yang optium untuk klasifikasi 18  kelas  penutup/penggunaan  lahan adalah  50 band data  pada  panjang gelombang  cahaya  tampak  hingga inframerah  dekat  yang  dipilih  secara statistik  memiliki  nilai  digital  tinggi, dengan akurasi hasil klasifikasi mencapai 96% atau hanya 2% lebih rendah tetapi waktu  pengolahannya  20  kali  lebih cepat  dibanding  menggunakan  seluruh band hiperspektral.

## UCAPAN TERIMA KASIH

## Diucapkan  terima  kasih  kepada
NASA's  Land  Processes  Distributed Active  Archive  Center (LP  DAAC)  untuk Data EO-1 Hyperion yang dipergunakan pada  penelitian  ini.  Ucapan  terima kasih  juga  disampaikan  kepada  Ir. Mahdi  Kartasasmita  MS.  PhD.  yang telah  memberikan  masukan  untuk penyempurnaan penulisan makalah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Ablin  R.  And  C.H.  Sulochana,  2013. A  Survey of Hyperspectral Image Classification in
Remote Sensing ,  Inter. J. of Advanced
Research in Computer and Communication  Engineering, Vol.  2, Issue 8, pp.2986-3000.
Beck  R.  (ed),  2003. EO-1  users  Guide  v.2.3 , Cincinnati  Univ.,  Ohio,  Amerika,  http:// eo1.usgs.gov/ (diunduh Januari 2016).
Craig  R.,  and  J.  Shan,  2002. Principal Component  Analysis  for  Hyperspectral Image  Classification ,  Surveying  and Land Information Systems, Vol. 62, No. 2, pp.115-123 .
Deilmai B.R., K.D. Kanniah, A.W. Rasib and A.
Ariffin,  2014. Comparison  of  Pixel  - Based  and  Artificial  Neural  Networks Classification  Methods  for  Detecting Forest Cover Changes in Malaysia , IOP Conf.  Ser.:  Earth  Environ,  Sci. 18 012069 .
Du  Q.,  I.  Kopriva,  and  H.  Szu,  2006.
Independent-Component  Analysis  for Hyperspectral  Remote  Sensing  Imagery Classiﬁcation , Optical  Engineering ,
Vol. 45, No. 1, 1-13.
Kitti  K.,  C.  Jaruskulchai,  and  A.  Eiumnoh,
2012. Band  Selection  for  Dimension Reduction  in  Hyper  Spectral  Image Using  Integrated  Information  Gain  and Principal Components Analysis Technique, Inter.  J.  of  Machine  Learning  and Computing, Vol. 2, No. 3, 248-251. Kushardono  D.,  1997a. Model  Klasifikasi Penutup Lahan Data Multisensor Radar Optik , Majalah LAPAN, No.83, 31-41. Kushardono  D.,  1997b. Metode  Fuzzy    Neural Network  untuk  Klasifikasi  Penutup Lahan  dari  Data  Penginderaan  Jauh serta  Perbandingannya  dengan  Back
Propagation Neural Network dan Maximum  Likelihood ,  Majalah  LAPAN, No.80, 31-45.
Kushardono  D.,  K.  Fukue,  H.  Shimoda and  T.
Sakata,  1995a. Optimized  Neural Network for Spatial Landcover
Classification  with  the  Aid  of  Co- occurence  Matrix ,  J.of  the  Japan  Soc.
Of Photogrammetry and Remote Sensing, vol.34, no.4, 22-35.
Kushardono  D.,  K.  Fukue,  H.  Shimoda and  T.
Sakata, 1995b. Comparison of Multitemporal Image Classification
Methods , IEEE  Proc.  of IGARSS,  vol.II, 1282-1284.
Mader  S,  M.  Vohland,  T.  Jarmer,    and  M. Casper,  2006. Crop  Classification  with
Hyperspectral  Data  of  the  Hymap Sensor using Different Feature Extraction  Techniques ,  Proc.  of  the  2 nd
Workshop of the EARSeL SIG on Land Use  and  Land  Cover,  Center  for Remote  Sensing  of  Land  Surfaces, Bonn, 28-30 September 2006, 96-101. Muhammad  K.,  dan  S.  Arjasakusuma,  2010.
Ekstraksi  Informasi  Penutup  Lahan Menggunakan  Spektrometer  Lapangan Sebagai  Masukan  Endmember  pada Data Hiperspektral Resolusi Sedang , J. Ilmiah Geomatika, Vol. 16, No. 2, 10-22.
Muller    S.,  G.L.A.  Mota,  and  C.E.  Liedtke, 2004. Multitemporal  Interpretation  of
Remote  Sensing  Data , P roc.  of  XXth ISPRS Congress Technical Commission IV , July 12-23, 2004, Istanbul, Turkey, 1244-1248.
Sari,  N.N.  dan  D.  Kushardono,  2014.
Klasifikasi  Penutup  Lahan  Berbasis
Obyek  pada  Data  Foto  Udara  untuk Mendukung Penyediaan Informasi
Penginderaan  Jauh  Skala  Rinci ,  J.
Penginderaan  Jauh,  Vol.  11,  No.2, 114-127.
Sun  X.,  J.  Zhang,  and  Z.  Liu,  2005. A Comparison  of  Object-Oriented  and Pixel-Based  Classification  Approachs using Quickbird , Proc. of Int. Symposium on  Spatio-temporal  Modeling,  Spatial Reasoning,  Analysis,  Data  Mining  and Data  Fusion,  27-29  Aug,  Beijing,
China.
Whiteside  T.  and  W.  Ahmad,  2005. A Comparison  of  Object-Oriented  and Pixel-Based  Classification  Methods  for Mapping Land Cover  in Northern ,  Proc. of  Spatial  Intelligence,  Innovation  and Praxis:  The  national  biennial  Conf.  of the Spatial Sciences Institute,
September  2005.  Melbourne,  Australia.

## METODE PENENTUAN TITIK KOORDINAT ZONA POTENSI PENANGKAPAN IKAN PELAGIS BERDASARKAN HASIL DETEKSI TERMAL FRONT SUHU PERMUKAAN LAUT
(METHOD OF DETERMINATION POINTS COORDINATE FOR POTENTIAL FISHING ZONE BASED ON DETECTION OF THERMAL FRONT SEA SURFACE TEMPERATURE)
Rossi Hamzah 1 , Teguh Prayogo, dan Sartono Marpaung Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail: rossi.hamzah@lapan.go.id; rossi.hamzah@gmail.com
Diterima 23 Mei 2016; Direvisi 20 Oktober 2016; Disetujui 7 November 2016

## ABSTRACT
Information  points  coordinate  of  potential  fishing  zones  (PFZ)  is  required  by  user  that  to  be more  effective  in  conducting  fishing  operation.  The  results  of  thermal  front  detection  using  single image edge detection (SIED) asshape contour lines. This research aims to determine points coordinate for potential fishing zone based on detection of thermal fronts sea surface temperatures. To determine point  coordinate  performed  segmentation  on  detection  result  according  to  size  fishnet  grid.  Contour line  contained  in  each  grid  is  a  polygon  shape.  Centroid  of  each  polygon  is  point  coordinate  of  PFZ. The result of sea surface temperature data processing from Terra/Aqua MODIS and Suomi NPP VIIRS satellite  sindicates  that  method  of  determination  the  centroid  of  polygon  is  very  effective  in determining the point coordinate of PFZ. Using that method  the processing stages of satellite data to be faster, more efficient and practical due to the information of PFZ is already as points coordinate.
Keywords: SST, Front detection, Polygon, Center of grafity, PFZ

## ABSTRAK
Informasi  titik  koordinat  zona  potensi  penangkapan  ikan  (ZPPI)  sangat  diperlukan  oleh pengguna  agar  lebih  efektif  dalam  melakukan  operasi  penangkapan  ikan.  Hasil  deteksi  termal front menggunakan  metode Single  Image  Edge  Detection (SIED)  dalam  bentuk  garis  kontur.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menentukan  titik  koordinat  ZPPI  berdasarkan  hasil  deteksi  termal front suhu permukaan  laut.  Untuk  menentukan  titik  koordinat  dilakukan  segmentasi  hasil  deteksi  sesuai ukuran fishnet grid . Garis kontur yang terdapat dalam setiap grid merupakan bentuk poligon. Pusat geometri dari setiap poligon merupakan titik koordinat ZPPI. Hasil pengolahan data suhu permukaan laut  dari  satelit  Terra/Aqua  MODIS  dan  Suomi  NPP  VIIRS  menunjukkan  bahwa  metode  penentuan pusat geometri poligon sangat efektif dalam menentukan titik koordinat ZPPI. Dengan menggunakan metode  tersebut  tahap  pengolahan data  satelit  menjadi  lebih  cepat,  efisien  dan lebih  praktis  karena informasi ZPPI sudah dalam bentuk titik koordinat.
Kata kunci: SPL, Deteksi front, Poligon, Pusat geometri, Informasi

## 1  PENDAHULUAN
Data  citra  satelit  penginderaan jauh  banyak  dimanfaatkan  untuk berbagai  kebutuhan  penelitian  dan aplikasi  di  berbagai  sektor.  Penentuan lokasi daerah potensi penangkapan ikan merupakan  salah  satu  aplikasi  citra satelit penginderaan jauh untuk perikanan tangkap  yang  sangat  bermanfaat  bagi nelayan.  Dalam  konteks  pengelolaan perikanan  dengan  pendekatan  berbasis ekosistem  ( Ecosystem  Approach  to Fisheries  Management /EAFM)  secara global,  harian  dan  sistematis,  citra resolusi  temporal  tinggi  yang  diperoleh dari  satelit  penginderaan  jauh  mampu menyediakan  sumber  data  yang  baik sebagai masukan dalam mempertimbang- kan  habitat  maupun  dinamika  populasi ikan laut (Chassot et al. , 2011).
Salah  satu  citra  satelit  peng- inderaan  jauh  yang  sering  digunakan untuk  pemantauan  laut  global  serta mendukung  pengelolaan  sumberdaya perikanan  tangkap  adalah  citra  Terra/ Aqua dengan sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS).
Citra  Terra/Aqua  MODIS  memiliki kelebihan  resolusi  temporal yang  tinggi, sehingga sering digunakan untuk keperluan  pemantauan  skala  harian. Selain Terra/Aqua MODIS yang memiliki resolusi temporal harian, saat ini  terdapat satelit  penginderaan  jauh  Suomi  NPP dengan  sensor Visible/Infrared  Imager and  Radiometer  Suite (VIIRS)  yang memiliki  resolusi  spasial  lebih  tinggi
(750  meter)  dan  cakupan  liputan  yang lebih  luas  (±  3040  km)  dari  Terra/Aqua MODIS.  Suomi  NPP  VIIRS  merupakan satelit  generasi  penerus  dari  satelit National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)  yang  telah  ber- operasi sejak 2012. Dengan kemampuan yang dimiliki kedua data satelit tersebut sangat memungkinkan untuk melakukan pengamatan  kondisi  lingkungan  laut secara  intensif  dengan  skala  spasial lebih rinci.
Satu  diantara  beberapa  parameter kelautan  penting  terkait  perikanan tangkap  yang  mampu  dihasilkan  dari kedua  satelit  tersebut  adalah  Suhu Permukaan Laut (SPL). Menurut Nammalwar et  al. (2013),  daerah tangkapan  ikan  dapat  diperkirakan dengan  melihat  pergeseran gradient termal/ front yang  terdeteksi  dari  citra SPL 3-4  harian dan menunjukkan  hasil tangkapan 3 sampai dengan 4 kali lebih tinggi  dibandingkan  di  luar  lokasi  ZPPI. Kondisi oseanografi yang sesuai menjadi faktor  utama  bagi  keberadaan  ikan  di suatu  perairan,  massa  air  dingin  yang kaya  akan  unsur  hara  sangat  sesuai dengan  keberadaan  tangkapan  ikan  di laut (Balaguru et.al, , 2014).
Penelitian  mengenai  penentuan daerah  penangkapan  ikan  menggunakan data  satelit  penginderaan  jauh  telah banyak  dilakukan,  diantaranya  oleh Zainuddin et al . (2004) yang mendeteksi daerah  potensial  penangkapan  ikan tuna  albakora  di  perairan  utara
Samudera  Pasifik  bagian  barat  laut menggunakan TRMM/TMI, NOAA AVHRR dan  SeaWiFS.  Siregar  dan  Waas  (2006) menggunakan  multi  data  (NOAA  AVHRR, SeaWiFS  dan  Topex/Poisedon)  untuk mengidentifikasi  SPL  dan  Klorofil-a dalam  penentuan  lokasi  penangkapan ikan tuna di perairan utara Papua pada musim  timur.  Simbolon  dan  Tadjuddah (2008) mengidentifikasi termal front dan upwelling sebagai  indikator  daerah penangkapan  ikan  menggunakan  suhu permukaan laut dari data NOAA AVHRR dan  klorofil-a  dari  data  SeaWiFS  di sekitar  perairan  Kabupaten  Wakatobi Provinsi  Sulawesi  Utara.  Hasyim,  2014, melakukan  identifikasi  sebaran  ZPPI saat  terjadinya  El  Nino  menggunakan data NOAA AVHRR mingguan selama 10 tahun  di  Selat  Madura.  Selain  hasil penelitian  yang  telah  dipublikasikan, Secretariate  of  the  Pacific  Community (SPC)  pada  2011  telah  membuat  buku panduan  bagi  pemula  dalam  meng- gunakan data satelit penginderaan jauh untuk  penangkapan  ikan  tuna  di  laut lepas.
Terkait dengan pemanfaatan penginderaan  jauh  untuk  kelautan  dan perikanan  serta  untuk  memenuhi kebutuhan  para  pengguna,  sejak  2006 Pusfatja LAPAN telah dilakukan pengolahan  data  satelit  untuk  meng- hasilkan  informasi  SPL  dan  beberapa parameter  lainnya  serta  informasi  ZPPI. Pengolahan  informasi  ZPPI  dilakukan secara  manual  menggunakan  metode analisis visual. Seiring dengan meningkat- nya  jumlah  pengguna,  pada  2013  telah dilakukan penelitian dan pengembangan metode yang digunakan terkait penentuan zona  potensi  penangkapan  ikan  secara otomatis.  Metode Single  Image  Edge Detection (SIED)  digunakan  dalam mendeteksi termal front pada data suhu permukaan  laut  dan  klorofil-a.  Awal penelitian  metode  SIED  dilakukan  oleh Cayula dan Cornillon (1992, 1995, 1996) menggunakan  data  Suhu  Permukaan Laut  (SPL)  dari  satelit  NOAA-7  AVHRR. Selain  data  NOAA,  penelitian  lain
menggunakan  data  SPL  hasil  ekstraksi dari  satelit  Terra/Aqua  MODIS  (Kahru, 1995), NOAA POES (Ullman dan Cornillon, 1999),  AVHRR  Pathfinder  SPL  9  km dataset  versi  4.0  dan  4.1  (Belkin  dan Cornillon, 2004), dan konsentrasi klorofil-a  dari  satelit  SeaStar  SeaWiFS (Bontempi  dan  Yoder,  2004).  Selain  itu Ullman dan Cornillon (2000) mengguna- kan data in situ front SPL.
Metode  SIED  yang  digunakan pada  pengolahan  informasi  ZPPI  secara otomatis  merupakan  algoritma  SIED yang  telah  diimplementasikan  pada software ArcGIS  menjadi  sebuah toolbox . Sampai  dengan  2005,  aplikasi  ini  telah mengalami  beberapa  modifikasi  dan perbaikan  kesalahan  ( error ).  Algoritma SIED  merupakan  program  tambahan yang  tergabung  dalam  aplikasi Marine Geospatial Ecology Tools (MGET). Program tambahan  ini  merupakan  aplikasi  tidak berbayar  untuk  ditambahkan  pada aplikasi pengolahan data seperti ArcGIS, Matlab dan R (Roberts et al. , 2010).
Hasil  deteksi front menggunakan metode SIED berbentuk garis menyerupai kontur  (garis  batas  berwarna  merah pada  Gambar  2-1),  garis  ini    mengindi- kasikan lokasi pertemuan dua massa air laut  dengan  suhu  yang  berbeda  yang diduga  sebagai  daerah  potensi  penang- kapan  ikan.  Informasi  garis front beserta sebaran  SPL  dari  citra  Terra/Aqua MODIS  atau  Suomi  NPP  VIIRS  ini selanjutnya  disampaikan  kepada  peng- guna  (dinas  kelautan  dan  perikanan [Diskanla]  daerah,  nelayan,  institusi keamanan laut, dan lain lain).
Secara  operasional  dalam  mem- bantu  kegiatan  operasi  penangkapan ikan,  informasi  ZPPI  dikirim  secara otomatis  oleh  Pusfatja  LAPAN  ke  dinas kelautan dan perikanan setempat melalui email dan selanjutnya diteruskan kepada nelayan melalui beberapa media dalam  bentuk Short  Messages  Service (SMS)  dan  papan  informasi  pesan berjalan  ( running  text  board )  di  kantor Dinas  Perikanan  dan  Kelautan  atau  di Tempat  Pelelangan  Ikan  (TPI).  Cara
tersebut  merupakan  contoh  yang  telah dilakukan  oleh  Dinas  Kelautan  dan Perikanan Kabupaten Indramayu.
Dalam  praktek  penyebarluasan informasi ZPPI ditemukan kendala bahwa informasi garis gradien suhu/ front yang terdapat  pada  informasi  ZPPI  hanya menunjukkan lokasi ZPPI secara umum dan  kurang  dipahami  oleh  nelayan pengguna  khususnya  dalam  penentuan posisi tujuan operasi penangkapan yang mana  nelayan  telah  terbiasa  meng- gunakan posisi koordinat geografis yang dimasukkan ke dalam Global Posisitoning System (GPS). Selain itu, informasi ZPPI berupa  garis  ini  sulit  ditentukan koordinat  geografisnya  secara  visual oleh pengguna terlebih untuk penyebar- luasan  koordinat  geografis  ZPPI  oleh Diskanla  melalui  SMS. Untuk  itu diperlukan kajian lebih mendalam  guna menentukan  posisi  koordinat  daerah potensi  penangkapan  ikan  di  sepanjang garis front tersebut.
Penelitian ini bertujuan mengem- bangkan  metode  ekstraksi  titik  posisi koordinat ZPPI pada garis gradien suhu hasil  deteksi  termal front dari  citra  SPL Terra/Aqua  MODIS  dan  Suomi  NPP VIIRS.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  informasi  ZPPI  yang lebih  informatif,  lengkap  (disertai  posisi koordinat  geografis),  mudah  dibaca  dan dipahami  oleh  para  pengguna  informasi ZPPI khususnya nelayan Indonesia .

## 2  METODOLOGI
Penelitian ini memfokuskan kajian pada  pengembangan  metode  ekstraksi titik atau posisi koordinat ZPPI disepanjang  garis  gradien  suhu  hasil deteksi  termal front dari  citra  SPL Terra/Aqua  MODIS  dan  Suomi  NPP VIIRS.  Untuk  itu  dalam  penelitian  ini hanya digunakan data SPL sebagai data masukan utamanya (Ullman dan Cornillon,  2000;  Belkin et  al .,  2009; Sholva et  al .,  2013)  yang  merupakan hasil  ekstraksi  data  satelit  Terra/Aqua MODIS dan Suomi NPP VIIRS.

## 2.1 Data
Dalam  penelitian  ini  digunakan data SPL satelit Terra/Aqua MODIS dan Suomi  NPP  VIIRS.  Resolusi  spasial data SPL  1000  meter  (Terra/Aqua  MODIS) dan  750  meter  (Suomi  NPP  VIIRS) dengan  resolusi  temporal  harian.  Pada tahap simulasi digunakan data SPL dari Aqua MODIS pada 6 Agustus 2014, dan pada  tahap  implementasi  digunakan data SPL dari: Aqua MODIS 22 Agustus 2014,  Terra  MODIS  31  Agustus  2014 dan  Suomi  NPP  VIIRS  1  April  2015. Dalam mendeteksi termal front digunakan metode SIED dengan nilai ambang batas perbedaan  suhu  sebesar  0,5 ᵒ Celcius. Gambar 2-1 menampilkan SPL dan hasil deteksi  termal front dalam  bentuk  garis kontur (garis warna merah) menggunakan data Aqua MODIS 22 Agustus 2014.
Gambar 2-1: Tumpang  susun  citra  SPL  dan hasil deteksi termal front

## 2.2 Metode Penelitian
Pengolahan  data  awal  seperti koreksi  geometri,  koreksi bowtie dan cloud  masking dilakukan  sebelum proses  deteksi  atau  identifikasi  termal front .  Format  data  SPL  yang  digunakan sebagai input untuk deteksi termal front diubah  kedalam  format  data  bilangan bulat.  Hasil  identifikasi  termal front dikonversi  dari  format raster kedalam format vektor untuk memudahkan proses penentuan  pusat  geometri  atau  titik tengah setiap poligon. Alur   pengolahan data  penelitian  ditampilkan    pada diagram Gambar 2-2.

## Gambar 2-2: Diagram alir penelitian

## 2.3 Pusat Geometri Poligon
Pusat  geometri  ( centroid )  dikenal juga  dengan  sebutan centre  of  gravity atau center of  mass .  Dalam matematika maupun  fisika,  pusat  geometri  dari sebuah  area  dua  dimensi  merupakan posisi  rata-rata  aritmatika  dari  semua titik  pembatas  area  tersebut.  Untuk menghitung  luas  area  bentuk  poligon dalam  bidang  datar  dua  dimensi  (xy) digunakan  persamaan  sebagai  berikut (Bourke, 1988).
(2-1)
Keterangan:
A :  luas area poligon x i :  posisi  titik  ke-i  pada  poligon berdasarkan sumbu x
y i :  posisi  titik  ke-i  pada  poligon berdasarkan sumbu y
n:  banyaknya titik pada poligon
Dalam  persamaan  (2-1)  titik simpul diberikan nomor secara berurutan sepanjang garis poligon dan titik simpul (x n , y n ) sama dengan titik simpul (x 0 , y 0 ) sebagai  poligon  tertutup.  Jika  titik simpul  diberi  nomor  urut  searah  jarum jam  maka  nilai  variabel  A  akan  negatif, tetapi  posisi  koordinat  pusat  geometri akan  tetap  benar.  Titik  tengah  atau pusat  geometri  dari  sebuah  poligon tertutup  yang  terdiri  dari  sejumlah  n
titik  simpul  dapat  ditentukan  meng- gunakan  persamaan  (2-2)  dan  (2-3) (Bourke, 1988).
(2-2)
(2-3)
Keteranan:
Cx: Pusat  geometri  poligon  berdasarkan sumbu x Cy: Pusat  geometri  poligon  berdasarkan sumbu y
Hasil  perhitungan  pusat  geometri  dari setiap  poligon  berdasarkan  koordinat Kartesius  xy  merupakan  titik  koordinat ZPPI  berdasarkan  bujur  dan  lintang geografisnya.
Setelah  diperoleh  hasil  deteksi termal front dalam bentuk garis kontur, dilakukan segmentasi pada garis kontur sesuai  ukuran fishnet  grid untuk  mem- permudah  penentuan  titik  koordinat geografis. Istilah fishnet grid merupakan bentuk poligon simetris yang menyerupai jaring  ikan  yang  berfungsi  membagi garis front (berupa  poligon)  sesuai ukuran segmen tertentu.
Ukuran fishnet grid dapat disesuaikan  dengan  kebutuhan,  dalam penelitian  ini  ukuran fishnet  grid dirancang  dengan  mempertimbangkan panjang  dan  radius  jangkauan  alat tangkap gill  net yang  digunakan  oleh sebagian  besar  nelayan  Indramayu sekitar 10  - 18 km  (± 5,4  - 9,7 mil  laut [nm/ nautical  mile ])  (hasil  wawancara). Berdasarkan  ukuran  tersebut  maka digunakan  ukuran grid terkecil  dalam lembar  peta  informasi  ZPPI  sebesar 10x10  nm,  sehingga dalam  satu derajat koordinat  geografis  terdiri  dari  enam grid atau  18,5x18,5  km  (Gambar  3-1 bagian B).
Penentuan  koordinat  berdasarkan metode  pusat  geometri  dilakukan  pada setiap  bagian  ukuran  segmen  terkecil (10x10  nm),  yang  mana  titik  tengah
segmen  menjadi  pusat  geometrinya sebagai penentu koordinat yang mewakili  dari  termal front tersebut.
Secara  umum  penelitian  ini  dibagi kedalam  dua  tahapan,  yaitu  tahap simulasi dan tahap implementasi. Tahap simulasi merupakan percobaan penerapan persamaan  (2-1),  (2-2)  dan  (2-3)  untuk menentukan pusat geometri dari poligon yang  dikonversi  ke  dalam  koordinat Kartesius.  Dengan  menggunakan  tiga bentuk  poligon  yang  berbeda,  sebagai percobaan dan pembuktian dari formula yang  akan  digunakan  untuk  seluruh poligon pada koordinat sebenarnya. Tahap implementasi  merupakan  penerapan perhitungan  pusat  geometri  setiap poligon kedalam sistem pengolahan data produksi  informasi  ZPPI  LAPAN  secara otomatis. Dalam penerapannya digunakan bahasa  pemrograman  Python  yang diintegrasikan  dengan  piranti  lunak ArcGIS  untuk  pengaturan  tata  letak secara otomatis.

## 3  HASIL PEMBAHASAN
Hasil  penerapan  metode  sesuai tahapan  penelitian  disajikan  sebagai berikut:

## 3.1 Simulasi
Pada  bagian  simulasi  diterapkan beberapa  bentuk  poligon  hasil  deteksi termal front menggunakan metode SIED. Sebagaimana  telah  disebutkan  sebelum- nya,  poligon  merupakan  hasil  irisan dengan fishnet ukuran  10x10  mil  laut (18,5x18,5  km).  Poligon  dikonversi  ke dalam format sistem koordinat kartesius untuk mencoba formula titik berat yang diterapkan menggunakan poligon tersebut.
Simulasi  dilakukan  sebanyak  tiga  kali dengan  menggunakan  tiga  bentuk poligon  yang  berbeda.  Bentuk  poligon dikonversi menjadi bentuk yang menyerupai  bentuk  poligon  asli  dalam sistem koordinat Kartesius. Hasil tahapan simulasi awal ditampilkan pada Gambar 3-1.  Gambar 3-1 bagian A menunjukkan irisan  dari  termal front ,  bagian  B merupakan  irisan  segmen  dengan fishnet  grid yaitu  poligon  termal front yang  terbagi  menjadi  bagian  segmen terkecil (Gambar 3-1 bagian C dan D).
Gambar 3-1: Irisan  citra  termal  front  (A) dengan citra fishnet grid (B) menghasilkan poligon termal front dalam bagian kecil (C dan D)
Simulasi  pertama  ditunjukkan dalam  Gambar  3-2  dengan  bentuk poligon  sederhana  yang  terbagi  menjadi tiga  belas  titik  koordinat  kartesius pasangan  xy.  Tahap  pertama  yaitu menentukan  nilai  variabel  A  yaitu menghitung  luas  poligon  menggunakan persamaan  (2-1).  Penentuan  nilai  dari variabel i berdasarkan urutan titik atau pertemuan  antar  simpul  garis  yang membentuk  poligon  dengan  urutan berlawanan arah jarum jam.
Gambar 3-2: Poligon (kiri) dikonversi menjadi koordinat kartesius XY (kanan)
Tabel 3-1: PERHITUNGAN SIMULASI PERTAMA PADA SISTEM KOORDINAT KARTESIUS
i X i Y i
Luas Poligon
X i Y i Pusat Geometri Sumbu X Pusat Geometri Sumbu Y 0 1  1,5 -2 -6 -5 1 2 1 -0,5 -2,25 -1 2 2,5 1 0,25 1,5 0,625 3 3,5  1,5 1 7,5 3,5 4 4 2 -1 -9,5 -4,5 5 5,5  2,5 -1 -12,5 -5,5 6 7 3 2 29 13 7 7,5  3,5 11,25 168,75 95,625 8 7,5 5 -6,25 -87,5 -53,125 9 6,5  3,5 -1,5 -18,75 -9,75 10 6 3 6 48 30 11 2 3 2 6 8 12 1 3 -0,5 -1 -1,75 A = 4,875 X C =4,213675214 4,213675214 Y C = 2,397435897
Pada  simulasi  pertama  terdapat tiga  belas  titik  simpul  yang  setiap nilainya  ditampilkan  pada  Tabel  3-1 kolom  X i dan  Y i .  Nilai  A  untuk  simulasi pertama  diperoleh  4,875  dan  titik  berat atau titik tengah untuk simulasi pertama terletak pada titik X C =4,21 dan Y C =2,39. Hasil dari  perhitungan simulasi pertama ditampilkan pada Tabel 3-1.
Simulasi kedua ditampilkan dalam Gambar 3-3 dengan bentuk poligon yang sedikit  lebih  kompleks  dibandingkan
dengan  poligon  pada  simulasi  pertama. Meskipun  memiliki  bentuk  yang  lebih kompleks dibandingkan poligon simulasi pertama,  tetapi  titik  simpulnya  lebih sedikit yaitu 8 titik karena tidak banyak sisi  yang  berlekuk.  Pada  Tabel  3-2 menampilkan  nilai  untuk  setiap  titik simpul (X i ,Y i ) dan hasil perhitungan dari rumus  (2-1),  (2-2)  dan  (2-3).  Variabel  A pada  simulasi  ini  diperoleh  nilai  2,875 sedangkan  untuk  titik  berat  diperoleh titik X C =2,33 dan Y C =2,37.
Gambar 3-3: Poligon (kiri) dikonversi menjadi koordinat kartesius XY (kanan)
Tabel 3-2: PERHITUNGAN SIMULASI KEDUA PADA SISTEM KOORDINAT KARTESIUS
i X i Y i
Luas Poligon
X i Y i Pusat Geometri Sumbu X Pusat Geometri Sumbu Y 0  1,5  0,5 -0,25 -0,875 -0,25 1 2  0,5 3,25 11,375 8,125 2  1,5 2 -2,25 -10,125 -10,125 3 3  2,5 -2,25 -16,875 -12,375 4  4,5 3 8,25 57,75 53,625 5  2,5  3,5 0,5 2,25 3,25 6 2 3 0,5 1,75 2,75 7  1,5  2,5 0,5 1,25 2,25 8 1 2 -2,5 -6,25 -6,25 A = 2,875 X C = 2,333333333  Y C = 2,376811594
Gambar 3-4: Poligon(kiri) dikonversi menjadi koordinat kartesius XY (kanan)
Simulasi ketiga yang ditunjukkan dalam Gambar 3-4 menggunakan bentuk poligon yang memiliki percabangan. Hal ini untuk mengetahui hasil perhitungan pusat geometri berada pada area poligon atau  di  luar  poligon.  Variable  A  pada simulasi ketiga ini diperoleh nilai 12,25, nilai X C = 4,38 dan Y C = 3,08.
Hasil  perhitungan  dari  simulasi- simulasi yang telah dilakukan menunjuk- kan  bahwa  pusat  geometri  atau  titik tengah dari setiap poligon terdapat pada area  bagian  dalam  setiap  poligon (simulasi  pertama,  kedua  dan  ketiga). Hal ini menunjukkan bahwa persamaan (2-1), (2-2) dan (2-3) sangat tepat dalam menentukan  pusat  geometri  poligon.

## Tabel 3-3: PERHITUNGAN SIMULASI KETIGA PADA SISTEM KOORDINAT KARTESIUS
i X i Y i Luas Poligon X i Y i Pusat Geometri Sumbu X Pusat Geometri Sumbu Y 0 1 1 -3 -16,5 -7,5 1  4,5  1,5 0,75 7,5 2,635 2  5,5 2 -4 -52 -16 3  7,5 2 3,75 56,25 16,875 4  7,5  2,5 8,75 113,75 48,125 5  5,5 3 -1,25 -13,125 -6,875 6 5  2,5 0 0 0 7 4 2 4 24 16 8 2 2 0 0 0 9 3 3 -6 -48 -36 10 5 3 4,5 49,5 33,75 11 6  4,5 -9,75 -131,625 -82,875 12  7,5 4 11,25 168,75 106,875 13  7,5  5,5 10 125 105 14 5 5 2,5 22,5 23,75 15 4  4,5 0.25 1,875 2,125 16  3,5 4 0.25 1,625 1,875 17 3  3,5 4 16 24 18 1  2,5 -1,5 -3 -5,25 A = 12,250 X C = 4,387755102 Y C = 3,081632653

## 3.2  Implementasi
Gambar  3-5  merupakan  bagian dari  garis  kontur  termal front dari  data Aqua  MODIS  6  Agustus  2014  yang digunakan sebagai data simulasi.
Gambar  3-5  menampilkan  bentuk poligon  yang  digunakan  pada  bagian simulasi  yang  berada  pada  sistem koordinat  sebenarnya.  Lokasi  pusat geometri pada sistem koordinat sebenarnya  sama  dengan  lokasi  pada koordinat kartesius pada tahap simulasi.
Ekstraksi  titik  koordinat  pada setiap  lokasi  hasil  perhitungan  pusat geometri  poligon,  dibuat  menggunakan bahasa  pemrograman  python  untuk mempermudah  dalam  pengaturan  tabel dan  pengaturan  peta  informasi  zona potensi penangkapan ikan.
Gambar 3-5: Hasil  perhitungan pusat  geometri poligon pada :(A) simulasi pertama,  (B)  simulasi  keduadan, (C) simulasi ketiga
Gambar  3-6  menampilkan  peta informasi  dan  titik  koordinat  ZPPI menggunakan  data  suhu  permukaan laut dari satelit Suomi NPP VIIRS 1 April 2015.  Garis  kontur  berwarna  merah merupakan  area  termal front dan  titik warna  hitam  merupakan  titik  koordinat disertai  dengan  nomornya  (terdapat  30 titik koordinat).

## Gambar 3-6: Peta informasi ZPPI (atas) dan titik koordinat ZPPI (bawah)
Penentuan  pusat  geometri  atau titik  tengah  poligon  merupakan  solusi yang  tepat  dalam  menentukan  titik koordinat  dari  setiap  poligon  termal front yang  terdeteksi.  Dengan  demikian informasi  posisi  titik  koordinat  ZPPI dapat diketahui dan mudah diaplikasikan dengan  alat  yang  digunakan  oleh pengguna.  Untuk  mengetahui  akurasi dari  metode  yang  diterapkan  dalam penentuan titik koordinat ZPPI diperlukan data  lapangan  yang  memadai  dan representatif secara spasial dan temporal. Data  lapangan  yang  diharapkan  dari pengguna seperti: jumlah hasil tangkapan dan jenis ikan, posisi titik koordinat dan
waktu  saat  melakukan  penangkapan ikan serta alat tangkap yang digunakan. Selain itu pengembangan metode identifikasi  termal front dengan  meng- korelasikan secara spasial dan temporal dan  perhitungan  statistik  (Wang et  al ., 2007;  Belkin  dan  O'Reilly,  2009;  Kahru et  al .,  2012;  Nieto et  al .,  2012) diharapkan  bisa  memperoleh  informasi yang lebih valid dan akurat.

## 4  KESIMPULAN
Metode  penentuan  pusat  geometri poligon  sangat  tepat  dan  efektif  dalam menentukan titik koordinat zona potensi penangkapan  ikan  hasil  dari  deteksi
termal front .  Dengan  menggunakan metode ini tahap pengolahan lebih cepat dan  efisien  dari  segi  waktu.  Informasi ZPPI menjadi lebih mudah dipahami dan diaplikasikan dengan alat yang digunakan dalam operasi penangkapan ikan. Untuk mengetahui dan menambah akurasi dari informasi ZPPI yang dihasilkan diperlukan validasi  menggunakan  data  lapangan dari para pengguna.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kami ucapkan kepada Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh (PUSFATJA)  yang  telah  memberikan kesempatan dan fasilitas dalam melaksanakan  penelitian  ini.  Demikian juga  kepada  Pusat  Teknologi  dan  Data (PUSTEKDATA) atas kesediaannya memberikan  data  Terra/Aqua  MODIS dan  Suomi  NPP  VIIRS  yang  digunakan dalam penelitian ini. Terima kasih kami ucapkan juga kepada Bapak Dr. Muchlisin Arief dan Bapak Wawan K. Harsanugraha, M.Si.,  atas  saran  dan  masukan  yang diberikan  dalam  menyusun  karya  tulis ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Balaguru  B.,  S.S.  Ramakrishnan,  R.  Vidhya, P.Thanabalan,  2014. A  Comparative Study  on  Utilization  Of  Multi-Sensor Satellite Data To Detect Potential Fishing Zone  (PFZ) .  The  International  Archives of the Photogrammetry, Remote
Sensing and Spatial Information Sciences,  Volume  XL-8,  2014.  ISPRS Technical Commission VIII Symposium, 09 - 12 December 2014, Hyderabad, India. Belkin,  I.M.  and  Cornillon,  P.C.,  2004. Surface Thermal  Fronts  of  the  Okhotsk  Sea . Pacific Oceanography, 2, 6-19.
Belkin,  I.M.,Cornillon,  P.C.  and  Sherman,  K., 2009. Fronts in Large Marine Ecosystems . Progress  in  Oceanography,  81,  223– 236.
Belkin,  I.M.  and  O'Reilly,  J.E.,  2009. An Algorithm for Oceanic Front Detection in Chlorophyl  and  SST  Satellite  Imagery . Elsevier,  Journal  of  Marine  Systems, 78, 319– 326.
Bontempi,  P.S.  and  Yoder,  J.A.,  2004. Spatial Variability  in  SeaWiFS  Imagery  of  the South  Atlantic  Bight  as  Evidenced  by Gradients  (Fronts)  in  Chlorophyll  a  and
Water-leaving Radiance . Deep-Sea
Research, II(51), 1019-1032.
Bourke,  P.,  1988. Calculating  the  Area  and Centroid  of  a  Poligon .  Cited  in  http:// paulbourke.net/geometry/poligonmesh/,
[11  Maret  2016]  University  of  Western Australia.
Cayula,  J.F.  and  Cornillon,  P.,  1992. Edge DetectionAlgorithm  for  SST  Images , Journal  of  Atmospheric  and  Oceanic Technology, 9(1), 67–80.
Cayula,  J.F.  and  Cornillon,  P.,  1995. Multi- image  EdgeDetection  for  SST  Images , Journal  of  Atmospheric  and  Oceanic Technology, 12(4), 821–829.
Cayula,  J.F.  and  Cornillon,  P.,  1996. Cloud DetectionFrom  a  Sequence  of  SST Images , Remote Sensing of Environment, 55(1), 80–88.
Chassot, E. ,Sylvain, B. ,Reygondeau, G.,Nieto, K.,Polovina, J.J. ,Huret, M.,Dulvy, N.K. and Demarcq, H., 2011. Satellite Remote Sensing For An Ecosystem Approach To Fisheries Management , ICES Journal of Marine  Science,  Vol.  68,  Issue  4:  651- 666.
Hasyim,  B.,  2014. Identifikasi  Zona  Potensi Penangkapan  Ikan  Di  Selat  Madura Waktu  Terjadi  El  Nino  Berdasarkan Data  Penginderaan  Jauh ,  Prosiding Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh 2014, Bogor.
Kahru, M., Hakansson, B. and Rud, O.,  1995. Distributions  of  The  Sea  Surface Temperature Fronts in the Baltic Sea as
Derived From Satellite Imagery . Continental Shelf Research, 15(6), 663- 679.
Kahru,  M.,  Lorenzo,  E.D.,  Sarabia,  M.M.,  and Mitchell,  B.  G.,  2012. Spatial  and Temporal Statistics of Sea
Surface  Temperature  and  Chlorophyll fronts in the California Current , Journal Of Plankton Research, 34(9), 749–760. Nieto,  K.,  Demarcq,  H.  and  McClatchie,  S., 2012. Mesoscale  Frontal  Structures  in the  Canary  Upwelling  System:  New
Front and Filament Detection  Algorithms  Applied  to  Spatial and Temporal Patterns , Elsevier. Remote  Sensing  of  Environment,  123, 339–346.
Nammalwar.  P.,  S.  Satheesh  and  R.  Ramesh, 2013. Application  of  Remote  Sensing  in the  Validations  of  Potential  Fishing Zones  (PFZ)  along  the  Coast  of  North Tamil  Nadu,  India ,  Indian  Journal  of Geo-marine Sciences, Vol. 42 (3), June 2013, 283-292.
Roberts,  J.J.,  Best,  B.D.,Dunn,  D.C.,Treml, E.A.  and  Halpin,  P.N.,  2010. Marine Geospatial  Ecology  Tools:  an  Integrated Framework for Ecological Geoprocessing with  ArcGIS,  Python,  R,  MATLAB,  and C++ , Environmental Modelling & Software. 25, 1197-1207. Secretariat  of  the  Pacific  Community,  2011. A
Beginner’s  Guide  to  using  Remote Sensing  for  Offshore  Tuna  Fishing , Secretariat  of  the  Pacific  Community Nearshore Fisheries Development
Section,  ISBN:  978-982-00-0469-6. Noumea. New Caledonia.
Simbolon,  D.,  dan  Tadjuddah,  M.,  2008. Pendugaan Front and Upwelling Melalui Interpretasi Citra Suhu Permukaan Laut dan  Chlorofil-a  di  Perairan  Wakatobi Sulawesi Tenggara , Buletin PSP, XVII(3).
Sholvaa, Y., Sitohang, B., Wikantika, K., 2013. New  Approach  to  Locate  Upwelling  and Thermal-front  from  Satellite  Imagery Data ,  Procedia  Technology,  11,  317  – 326.
Siregar, V., dan Waas, H. J. D., 2006. Identification of Oceanographic Parameters for Determining  Pelagic  Tuna  Fishing Ground  in  the  North  Papua  Waters Using  Multi-Sensor  Satellite  Data .
BIOTROPIA, 13(1), 37 -48.
Ullman,  D.S.,  and  Cornillon,  P.C.,  1999. Satellite-derived Sea Surface
Temperature  Fronts  on  the  Continental Shelf  of  the  Northeast  U.S.  Coast , Journal  of  Geophysical  Research,  104, 23459-23478.
Ullman,  D.S.,  and  Cornillon,  P.C.,  2000. Evaluation  of  Front  Detection  Methods for  Satellite-derived  SST  Data  Using  In Situ Observations , Journal of Atmospheric and  Oceanic  Technology,  17,  1667- 1675.
Wang,  J.,  Pierce,  G.  J.,  Sacau,  M.,  Portela,  J., Santos,  M.B.,  Cardoso,  X.,  Bellido, J.M.,  2007. Remotely  Sensed  Local Oceanic  Thermal  Features  and  Their Influence  on  the  Distribution  of  Hake (Merlucciushubbsi) at the Patagonian Shelf Edge  in  the  SW  Atlantic ,  Fisheries Research, 83, 133 - 144.
Zainuddin, M., Saitoh, S. and Saitoh, K., 2004.
Detection of Potential Fishing Ground for Albacore Tuna Using Synoptic
Measurements  of  Ocean  Color  and Thermal  Remote  Sensing  in  the Northwestern North Pacific , Geophysical Research Letters, 31, L20311, doi:10.1029/2004GL021000.
ALGORITMA DUA DIMENSI UNTUK ESTIMASI MUATAN PADATAN TERSUSPENSI MENGGUNAKAN DATA SATELIT LANDSAT-8, STUDI KASUS: TELUK LAMPUNG (TWO DIMENSIONAL ALGORITHM FOR ESTIMATING TOTAL SUSPENDED SOLIDS USING LANDSAT-8 SATELLITE DATA CASE STUDY: LAMPUNG BAY)
Muchlisin Arief, Syifa W. Adawiah, Maryani Hartuti, dan Ety Parwati Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia e-mail: muchlisin.arief@yahoo.com, muchlisin.ariefo@gmail.com
Diterima 22 Juni 2016; Direvisi 25 November 2016; Disetujui 13 Desember 2016

## ABSTRACT
Remote sensing technique is a powerful tool for monitoring the coastal zone. Optical sensors can be used to measure water quality parameters Total Suspended Matter (MPT). In order to be able to extract information MPT, the satellite data need to be validated with in situ measurements that make the  relationship  between  the  reflectance  band  with  concentration  MPT  measurement  results.  In  this model,  do  the  correlation  between  the  measurement  results  with  the  reflectance  values  band  3  and band  4.  then  obtained  a  linear  equation,  then  calculated  using  the  argument  of  a  ratio  of  60:75  to each of the correlation coefficient, the obtained linear equation two Dimension T ( X3, X4 ) = 2313.77 X 3 + 4741.11 X 4 + 314.95. Based on the concentration MPT of dated June 3, 2015 was lower than in the west  to  the  east.  this  is  because  the  east  is  already  contaminated  with  the  plant,  effluent  solids  by humans,  while  the  west  for  still  many  floating  net  fish,  and  mangrove.  Based  on  the  results  of measurement and calculation results , is still far from perfect (accuracy 60%), one factor is the value thresholding, when determining the boundary between: clouds, sea, and land. Generally indicates that the model is still in need for repair.
Keywords: Landsat-8,  Extraction,  Reflectances,  Total  suspended  matter,  Two  dimensional,  Lampung Bay

## ABSTRAK
Penginderaan  jauh  adalah  alat  yang  ampuh  untuk  memantau  zona  pesisir.  Sensor  optik dapat  digunakan  untuk  mengukur  parameter  kualitas  air Total  Suspended  Solid/Muatan  Padatan Tersuspensi (MPT).  Agar  supaya  dapat  mengekstraksi  informasi  MPT,  maka,  data  satelit  perlu divalidasi  dengan  pengukuran in  situ yaitu  membuat  hubungan  antara  reflektansi band dengan konsentrasi  MPT  hasil  pengukuran.  Pada  model  ini,  dilakukan  korelasi  antara  hasil  pengukuran dengan  nilai  reflektansi band 3  dan band 4,  maka  diperoleh  persamaan  linier,  kemudian  dihitung dengan menggunakan dalil perbandingan 60 : 75, untuk masing-masing koefisien korelasinya, maka diperoleh  persamaan  linier  dua  dimensi  T (X3,X4) =  2313.77  X 3 +  4741,11  X 4 +  314.95.    Berdasarkan konsentrasi MPT  pada 3 Juni 2015 di sebelah barat lebih rendah dibandingkan sebelah timur. Hal ini dikarenakan  sebelah  timur  sudah  terkontaminasi  dengan  pabrik,  buangan  benda  padat  oleh manusia, sedangkan sebelah barat karena masih banyak keramba jaring apung ikan dan mangrove . Berdasarkan  hasilnya  antara  pengukuran  dan  hasil  perhitungan,  masih  jauh  dari  sempuna (ketelitiannya  60  %),  salah  satu  faktornya  adalah  dalam  menentukan  nilai thresholding ,  pada  saat menentukan  batas  antara:  awan,  laut  dan  darat.  Secara  umum  menunjukkan  bahwa  model  yang masih membutuhkan perbaikan.
Kata kunci: Landsat-8, Ekstraksi, Reflektansi, Padatan tersuspensi total, Dua dimensi, Teluk Lampung

## 1  PENDAHULUAN
Zona  pesisir  merupakan  sistem yang  sangat  produktif  dan  sangat beragam,  dengan  berbagai  ekosistem yang  meliputi  bagian  dari  darat  pantai hingga ke arah laut meliputi bagian laut yang  masih  dipengaruhi  oleh  proses- proses alami yang terjadi di darat seperti sedimentasi dan aliran air tawar.
Teluk  Lampung  adalah  sebuah teluk  di  perairan  Selat  Sunda  yang terletak di selatan Lampung dengan luas sekitar  1.888 km 2 .  Teluk  ini,  bermuara dua  sungai  besar  yang  membelah  Kota Bandar  Lampung,  dan  diapit  oleh  Kota Bandar  Lampung,  Kabupaten  Lampung Selatan , dan  Kabupaten  Pesawaran. Teluk  Lampung  ini  merupakan  wilayah perairan  dangkal  dengan  kedalaman rata-rata  mencapai  20  meter.  Berbagai industri  seperti  industri  perikanan, pariwisata,  sumber  energi  listrik,  dan juga potensi sumber daya alam terumbu karang  tergantung  sepenuhnya  terhadap potensi  air  laut  ini.  Pentingnya  potensi air  yang  mampu  menopang  berbagai kebutuhan  menjadikan  perhatian  sendiri untuk kualitas air. Air merupakan salah satu  sumber  daya  alam  yang  paling berharga  dan  sumber  kehidupan  untuk pembangunan ekonomi yang berkelanjutan.  Oleh  karena  itu,  peman-
tauan/pendeteksian/pengukuran  kualitas air  di  Teluk  Lampung  harus  selalu dilakukan  (Arief,  2012),  karena  hal  ini berkaitan  dengan  kehidupan berbagi jenis  makhluk  hidup  dan  juga  demi terwujudnya  pembangunan  berkelanjutan serta berwawasan lingkungan.
Ada  beberapa  parameter  yang dijadikan  acuan  untuk  menentukan kualitas  air,  di  antara  parameter- parameter  tersebut  adalah  kandungan Muatan  Padatan  Tersuspensi  ( Total Suspended  Solid atau matter biasa disebut TSS  atau MPT)  adalah  salah satu  faktor  kunci  yang  menentukan kualitas  air  permukaan,  baik  dari  laut dan  air  sungai,  dan  menentukan  sifat optik  air  (Aldabash  dan  Şanlı,  2016) . TSM mengangkut nutrisi dan kontaminan, mengurangi transmisi cahaya melalui kolom air, dan berpengaruh terhadap seluruh ekosistem air (Dihkan et al. , 2011). Oleh karena  itu, monitoring dinamika  partikel tersuspensi  yang  diekspor  oleh  sungai ke pesisir laut sangat diperlukan untuk melacak transportasi dan nasib polutan dan menentukan dampak pada ketersediaan  cahaya  dalam  kolom  air, yang  merupakan  salah  satu parameter dalam menentukan pertumbuhan fitoplankton  dan  produksi  primer  (Tang
et  al. ,  1998).  Parameter  TSM  mem- pengaruhi  kepadatan,  komposisi  jenis, produktivitas,  dan  kondisi  fisiologis populasi  organisme  akuatik  (Michael, 1995).  Besarnya  nilai  MPT  selalu bervariasi  dengan  perubahan  sifat partikel seperti ukuran butir, komposisi, dan indeks bias (Wozniak dan Stramski, 2004;  Binding, et  al .,  2005),  Pola distribusi  sedimen  memainkan  peran penting  dalam  memantau  perubahan lingkungan  laut,  terutama  di  daerah pesisir (Min et al. , 2012).
Salah  satu  teknik  dengan  biaya murah dan cakupannya luas dan efisien untuk mengestimasi  MPT  yaitu  adalah teknologi penginderaan jauh satelit ( remote sensing  satellite ).  Teknologi  satelit penginderaan jauh merupakan alat yang efisien  untuk  memantau  angkutan sediment transport , menganalisis distribusi spasial  material  padat  yang  diekspor oleh  sungai  ke  laut  (Doxaran et  al. , 2002;  Zhang et  al. ,  2003;  Wang et  al. , 2007). Penggunaan data satelit penginderaan  jauh  guna  memantau kualitas  air  seperti  air  danau,  misalnya penentuan  MPT  dan  oksigen  terlarut (Dekker,  1997;  Ritchie et  al. 1990; Dekker et al. , 2002).
Telah  banyak  model  untuk mengestimasi MPT digunakan dari yang paling  sederhana  melalui  pendekatan memanfaatkan  satu band spektrum merah,  misalnya,  Landsat  TM band 3 atau  MODIS Band 1  (Shi  dan  Wang, 2009;  Miller  dan  McKee,  2004;  Islam et al. , 2001; Hellweger et al ., 2006). Metode menggunakan relasi antara nilai konsentrasi  MPT  dengan band hijau dan band merah  dari  Landsat  TM (Tassan,1997).  Penentuan  MPT  dengan menggunakan  persamaan  empiris  dari Landsat  (Arief  dan  Lestari,  2006;  Arief, 2012).  Menentukan  MPT  dengan  cara mengkorelasikan  konsentrasi  MPT  dan Chlorophyl-a in situ dengan Nilai reflektansi Landsat  (Song et  al. ,  2012,  Lailia et  al. , 2015), Membangun model untuk mengestimasi antara pengamatan in situ dengan band infra-merah  dekat  (Zheng et  al .,  2015),  membangun  hubungan
non linier antara nilai reflektansi dengan nilai  MPT hasil pengamatan  (Mao et  al. , 2012),  hubungan  empiris  yang  meng- hubungkan  parameter  kualitas  air dengan  radian  sensor  (Deutsch et  al. , 2014),  membangun multivariate regresi model  antara  data remote  sensing dengan  akuisisi  data  lapangan  untuk analisis  hubungan  kualitas  air  di Guangzhou  (Fan et  al. ,  2012).  Estimasi menggunakan  dua  persamaan  empiris polinomial  pangkat  tiga  dan  persamaan linier yang dipisahkan dengan thresholding menggunakan  tiga  panjang  gelombang (Rrs:  412,  620  and  681  nm)  dari  data MERIS  (Ouillon et  al. ,  2008).  Walaupun faktanya  bahwa  tidak  ada  algoritma generik  untuk  mengukur  di  wilayah suatu  pesisir,  belum  pernah  diusulkan merupakan  pokok  permasalahan  untuk pengembangan pemetaan dengan penginderaan jauh (Acker et al. , 2006). Pada paper ini, dibangun mengikuti metode menggunakan relasi antara nilai konsentrasi MPT dengan band hijau dan band merah dari Landsat TM-8 (Tassan, 1997).  Metode  ini  dibangun  dengan mentransformasikan nilai digital number ke nilai reflektansi, lalu mengkorelasikan antara hasil pengukuran in situ sebelum pukul  12. 00 WIB  dengan  masing-masing band 3  dan  4.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengetahui  bentuk  fungsi  korelasinya. Setelah  itu,  dilakukan  korelasi  antara pengukuran dengan nilai reflektansi dari band 3  dan band 4  secara  bersamaan. Fungsi korelasi digunakan untuk menurunkan  MPT  dari band 3  dan band 4.  Dengan  menggabungkan  dari kedua band tersebut  diharapkan  akan memperbaiki  estimasi  MPT  yang  sudah ada.
Daerah  kajian  adalah  Teluk Lampung di provinsi Lampung. Terpilihnya teluk  ini  menjadi  daerah  kajian,  karena Teluk  Lampung  merupakan  salah  satu daerah  yang  tercemar  oleh  pelabuhan, limbah pabrik, masyarakat, dan keramba ikan. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data Landsat 8 yang direkam pada 3 Juni 2015, dan data pengukuran
in  situ di  Teluk  Lampung  yang  dilakukan pada  tanggal  3  sampai  9  Juni  2015 dengan  peralatan  yang  dibawa  adalah GPS Garmin dan water checker .
2 TOTAL  SUSPENDED MATTER / SOLID Wilayah
pesisir merupakan ekosistem  yang  unik  mengingat  di kawasan  ini  terjadi  interaksi  antara ekosistem  daratan  dan  ekosistem  lautan. Secara  sosio-ekonomis,  kawasan  pantai merupakan kawasan yang sangat potensial  ditinjau  dari  segi  kandungan sumber daya alamnya baik yang bersifat biotik  (ikan  dan  hutan mangrove ) maupun  abiotik  (lahan).  Perairan  Teluk Lampung merupakan salah satu contoh daerah yang wilayah pesisirnya digunakan untuk berbagai kegiatan seperti perikanan tangkap,  budidaya  mutiara,  pariwisata, pelayaran,  pelabuhan,  permukiman, maupun  kegiatan  perdagangan  sehingga apabila  tidak  terkendali,  aktivitas  ini secara  ekologis  dapat  menyebabkan berbagai  kerusakan  sumber  daya  alam dan  lingkungan  yang  akan  berakibat terhadap  penurunan  kualitas  lingkungan di kawasan pantai. Bahkan diindikasikan tingkat  pencemaran  akibat  limbah organik dan logam berat sudah melampaui  ambang  batas,  sejak  1972 dan cenderung meningkat (Dahuri, 2006). Muatan  Padatan  Tersuspensi  ( Total Suspended  Matter )  adalah  semua  zat padat  atau  partikel-partikel  yang  ter- suspensi  dalam  air  dan  dapat  berupa komponen hidup (biotik) seperti fitoplankton, zooplankton, bakteri, fungi,  ataupun  komponen  mati  (abiotik) dan partikel-partikel anorganik.
Zat padat tersuspensi merupakan tempat  berlangsungnya  reaksi-reaksi
kimia  yang  heterogen  dan  berfungsi sebagai bahan pembentuk endapan yang paling  awal  dan  dapat  menghalangi kemampuan  produksi  zat  organik  di suatu perairan. Penetrasi cahaya matahari ke  permukaan  dan  bagian  yang  lebih dalam  tidak  berlangsung  efektif  akibat terhalang  oleh  zat  pada  tersuspensi sehingga  fotosintesis  tidak  berlangsung sempurna. Sebaran zat padat tersuspensi di  laut  antara  lain  dipengaruhi  oleh masukan yang berasal dari darat melalui aliran  sungai,  ataupun  dari  udara  dan perpindahan  karena  resuspensi  endapan akibat pengikisan. Analisis zat-zat padat tersuspensi sangat penting bagi penentuan komponen-komponen  air  secara  lengkap. Total  zat  padat  terlarut  mencerminkan jumlah kepekatan padatan dalam suatu sampel  air  lebih  kecil  dibandingkan padatan  tersuspensi.  Padatan  ini  terdiri atas  senyawa-senyawa  organik  dan anorganik yang larut dalam air, mineral, dan garam.

## 3  DATA DAN METODE
Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  Landsat  8 tanggal 3 Juni 2015 sebagaimana dapat dilihat  pada  Gambar  3-1.  Pengukuran lapangan dilakukan pada 3 Juni sampai 9  Juni  2015.  Hasil  pengukuran  MPT dapat dilihat pada Lampiran 1 sedangkan  peralatan  yang  digunakan dalam  pengukuran  di  lapangan  adalah: water checker untuk mengukur temperatur, Total  Dissolved  Solid (TDS), pH,  dan  salinitas; Global  Positioning System (GPS)  Garmin  12  XL;  perangkat lunak  untuk  memproses  citra  adalah ENVI  dan  IDL  versi  5.0,  ERDAS,  dan software lainnya.
(a) Citra batas administrasi Provinsi Lampung
(b)
Citra RGB Landsat-8 pada 3 Juni 2015 Gambar 3-1: Citra RGB Landsat-8 pada 3 Juni 2015 Algoritma pemrosesan
untuk mengestimasi  atau  mengekstraksi  data Landsat 8 dapat dilihat pada Gambar 3- 2. Proses ini secara umum dibagi dalam tiga tahapan, yaitu: a. Pengumpulan data, koreksi radiometrik, dan resampling band 2  dan  3  dari resolusi spasial 100 meter ke resolusi spasial  30  meter.  Pada  tahap  ini dilakukan  pengumpulan  data,  baik data  lapangan  maupun  data  citra. Kemudian dilakukan koreksi geometrik citra,  agar  titik  koordinat  citra  sesuai dengan koordinat lokasi hasil pengukuran,
b. Menghitung  nilai  reflektansi  tiap piksel  menggunakan  formulasi    ρλ  = Mρ * Qcal + Aρ, dimana Qcal adalah nilai digital  number ,  Mρ  adalah  konstanta reflektansi  multi  kanal  dengan  nilai 0,00002,  dan  Aρ  adalah  konstanta dengan nilai -0,1,
c. Mengkorelasikan  antara  nilai  hasil pengukuran  di  lapangan  dengan  nilai reflektansi band 3  dan band 4,  didapat fungsi korelasi orde 3,
d. Melalui dalil perbandingan 60:75, untuk menentukan  koefisien  polinomial  a 0 , a 1 , dan b 0, b 1 . e. Menghitung  MPT  dengan  fungsi korelasi untuk band 3 dan band 4.
Gambar 3-2: Diagram  alir  ekstraksi  dari  data Landsat 8

## 4  PEMBAHASAN DAN DISKUSI
Setelah
dilakukan koreksi geometrik,  kemudian  dihitung  nilai reflektansi dari band 3 dan band 4. Hasil perhitungan
reflektansi yang
diintegrasikan  dengan  titik  pengamatan dapat  dilihat  pada  Gambar  4-1a  dan  4- 1b.
Gambar
4-1 adalah citra
reflektansi pada band -3 dan band -4 dari citra  Landsat  8  yang  diintegrasikan dengan  titik-titik  pengamatan.  Pada Gambar  4-1a  pengamatan  P1,  P3,  P4, dan P5 dilakukan  sebelum  pukul  12.00 WIB, sedangkan pengamatan P2 dan P6 dilakukan sesudah pukul 13.00 WIB.
(a) Citra Reflektansi B-3 (b) Citra Reflektansi B-4
Gambar 4-1: Integrasi titik-titik pengamatan dengan citra reflektansi dari Landsat 8, 3 Juni 2015
(a) Citra  Landsat-8 dan tracing line (b)
Citra distribusi reflektansi dari tracing line Gambar 4-2: Citra reflektansi RGB-564 dan frekuensi nilai reflektansi dari tracing line
Untuk  lebih  memperjelas  serta memudahkan  pengamatan  distribusi spasial dari nilai reflektansisi dari band 3 dan band 4,  maka  dilakukan  visualisasi hanya bagian lautnya saja, berarti bagian daratan  dan  awan  bisa  dianggap  nol, untuk  itu,  dilakukan  pengurangan antara band untuk dapat melakukan hal tersebut, maka perlu pengamatan frekuensi  reflektansi  dari  tiap  objek seperti terlihat pada Gambar 4-2.
Gambar  4-2a  adalah  citra  RGB- 564  dengan tracing  line yang  melintasi objek  daratan,  awan,  dan  laut.  Gambar 4-2b  adalah  frekuensi  nilai  reflektansi
objek  yang  dilintasi  oleh tracing  line . Gambar  4-2b  menunjukkan  bahwa untuk  obyek  daratan  atau  awan  nilai reflektansi band 5 lebih besar dari band 4 (R b5 >R b4 )  sedangkan  untuk  laut/air terjadi  sebaliknya  (R b5 <R b4 ).  Maka  dari grafik tersebut dapat disimpulkan apabila band 5  dikurangi band 4  bernilai positif  (R b5 -R b4 >=  -0.01),  maka band 3 ataupun band 4  bernilai  nol,  bila  tidak maka band 3  ataupun band 4  sesuai dengan masing-masing nilai reflektansinya. Hasil  proses  tersebut  dan  visualisasi dengan  menggunakan density  slicing pada Gambar 4-3.
(b) Citra distribusi spasial Reflektansi Band 3 (b) Citra distribusi spasial Reflektansi Band 4
Gambar 4-3: Citra distribusi reflektansi dari Landsat 8, 3 Juni 2015
Secara  umum,  Gambar  4-3, dapat dilihat jelas bahwa nilai reflektansi band 3  berada  pada  interval 0,04  sampai  dengan  0.1  mgl -1 (lihat Gambar  4-3a)  lebih  sempit  dari  pada nilai reflektansi dari band 4 berada pada interval 0,025 sampai dengan 0,1 mgl -1
(Gambar  4-3b).  Pada  kedua  gambar tersebut juga, nampak bahwa distribusi spasial  nilai  reflektansi  di  daerah  dekat pantai lebih besar dibandingkan dengan di  tengah  laut.  Pada  Gambar  4-3a  dan Gambar  4-3b  nilai  reflektansi  dekat pantai  berkisar  maksimum  (di  Teluk Bandar
Lampung) dan Kabupaten Lampung Selatan. Kedua gambar
tersebut  di  atas  menunjukkan  bahwa perbandingan  interval  nilai  reflektansi antara band -3  dan band -4  adalah  6:7,5 atau 60:75.
Model  untuk  mengekstraksi  dari data  Landsat-8  ditentukan  dari  fungsi korelasi  antara  pengamatan  dengan
nilai  reflektansi  dari  Landsat  8.  Nilai pengamatan  dan  nilai  reflektansi  dari Landsat  8,  yang  mana  dalam  meng- korelasikan  kedua  nilai  tersebut,  hanya data pengukuran yang dilakukan sebelum pukul  12.00  WIB  yang  digunakan, sedangkan  pengukuran  yang  dilakukan pada  waktu  sore  hari  (sesudah  pukul 13.00 WIB) tidak diikutsertakan, dengan alasan, karena satelit mengambil informasi sebelum  pukul  12.00  WIB  atau  waktu pukul  10.00  WIB.  Beberapa  fungsi korelasi telah dicoba, dan yang mempunyai  fungsi  korelasi  terbesar adalah  fungsi  korelasi  linier  sebagai mana terlihat pada Gambar 4-4.
Fungsi korelasi untuk band 3 dan band 4 berturut-turut adalah:
Y = 6556 X - 362.95 Y = 8532.4 X - 276.59 (4-1)
(a)
Korelasi antara TSM dengan Band 3
(b) Korelasi antara TSM dengan Band 4 Gambar 4-4: Grafik korelasi antara pengamatan dengan band 3 dan 4 Fungsi korelasi gabungan diperoleh  dengan  dapat  dituliskan sebagai berikut:
(4-2)
Konstanta  a n dan  b n ditentukan melalui tahapan berikut:
 Membandingkan interval-interval reflektansi  antara band 3  dan band 4. Berdasarkan data di atas, perbandingan- nya adalah 60:75.
 Hitung setiap konstanta A,B,C dengan cara  mengalikan  antara  hasil  per- bandingan  dengan  konstanta  dari masing-masing konstanta. Jadi konstantanya  berturut-turut  adalah: 2313.77, 4741,11 dan 314.95.
Aplikasi  formula  di  atas  pada citra  satelit  Landsat  dapat  dilihat  pada Gambar 4-5.
Gambar  4-5a  dan  4-5b  adalah citra  distribusi  spasial  dari band 3  dan band 4  sedangkan  Gambar  4-5c  adalah citra distribusi spasial gabungan dan 4- 5d adalah citra titik pengamatan antara pengamatan  dengan  hasil  perhitungan band 3, band 4 dan band gabungan.
Gambar  4-5a  memperlihatkan bahwa MPT minimum terdapat di bagian barat (50-80 mgl -1 ) sedangkan di bagian timur  (380-410  mgl -1 ),  Gambar  4-5b memperlihatkan  bahwa  paling  rendah (50-80) mgl -1 dan paling tinggi (260-300) mgl -1 .  Gambar  4-4c  memperlihatkan bahwa  paling  rendah  (30-80)  mgl -1 terdapat  di  sebelah  barat  sedangkan paling tinggi (380-410) mgl -1 terdapat di
sebelah  timur.  Secara  keseluruhan,  ini menunjukkan  bahwa  sebelah  barat airnya relatif lebih jernih karena banyak keramba  jaring  apung  dan  disebelah timur  banyak  sekali  buangan  pabrik dan  limbah  perkotaan  serta  limbah industri.  TSM  di  pesisir  dengan  di tengah  laut  menunjukkan  variasi  yang sangat  signifikan  karena  konsentrasi MPT  berhubungan  dengan  kekeruhan. Jika konsentrasi tinggi dapat mengurangi penetrasi sinar matahari ke dalam tubuh air, makin tinggi konsentrasi  makin  tambah  kekeruhan air.  MPT  dapat  dipantau  setiap  saat menggunakan  satelit  pengindeeraan jauh.
Gambar 4-5d adalah hasil pengukuran lapangan/laboratorium dengan  hasil  perhitungan  citra.  Dalam hal  ini  bisa  dilihat  bahwa  hasil perhitungan pada titik pertama dan titik terakhir  yang  hampir  sama  sedangkan titik pengamatan di lain tempat ke 3, ke 8,  ke  11,  ke18,  dan  ke  19)  terdapat perbedaan yang mencolok sekali (terdapat  selisih  yang  cukup  besar sekali).  Hal  ini  dimungkinkan  karena citra  tidak  100% clear sehingga mempengaruhi hasil perhitungan (perhitungan  menjadi  lebih  tinggi  dari sebenarnya). Keakuratan dalam perhitungan  masih  tinggi  30%  sampai dengan 40%.
Secara umum, pendekatan model yang  dibuat  dapat  digunakan  untuk mendeteksi    pola  distribusi  MPT  hingga beberapa dekade di Teluk Lampung.
(a) Citra distribusi MPT Band 3 (b)
Citra distribusi MPT band 4
(c)
(d)
Gambar 4-5: Distribusi spasial MPT di Teluk Lampung dan nilai pengamatan tiap titik

## 5  KESIMPULAN
Penggunaan  penginderaan  jauh memberikan  kesempatan  untuk  men- deteksi/mengekstraksi  MPT  di  perairan dangkal.  Pengamatan  berbasis  Landsat 8  dapat  memberikan  gambaran  spasial secara umum. Namun, satelit Landsat 8 mempunyai  resolusi  temporal  setiap  16 hari  sehingga  agak  sulit  untuk  dapat melihat  distribusi spatial MPT  secara harian.
Konsentrasi  MPT  untuk  3  Juni 2015  adalah  bagian  barat  (50-80  mgl -1 ) sedangkan di bagian timur (380-410 mgl -1 ). berarti  konsentrasi  sebelah  barat lebih rendah dibandingkan sebelah timur. Hal ini  dikarenakan  sebelah  timur  sudah terkontaminasi dengan pabrik, buangan benda  padat  oleh  manusia,  sedangkan
sebelah  barat  karena  banyak  keramba jaring apung ikan, dan magrove .
Berdasarkan hasilnya antara hasil  pengukuran  dan  hasil  perhitungan, masih  jauh  dari  sempurna,  salah  satu faktornya  adalah  dalam  menentukan nilai thresholding pada saat menentukan batas  antara  awan,  laut,  dan  darat (akurasi  60%).  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model  ini  masih  membutuhkan perbaikan.
Secara umum, model yang dibuat dapat digunakan untuk memantau pola distribusi  spasial  hingga  beberapa  dekade di Teluk Lampung.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  diucapkan  kepada Syarif  Budhiman  M.Sc,  sebagai  Kepala Bidang  Sumber  Daya  Pesisir  dan  Laut
dan  kepada  Tim  Riset  Sumber  Daya Pesisir,  yang  telah  banyak  membantu dalam mengerjakan penyelesaian kegiatan ini;  serta  Bapak  H. Mahdi  Kartasasmita yang  telah  memberikan  beberapa  saran dalam penyelesaiannya.

## DAFTAR RUJUKAN
Acker    J.,  2006. Toward  a  working  (and workable)  definition  of  Total  Suspended Matter ,  Total  Suspended  Matters,  1 (3), 1-2.
Aldabash  D.I.M.,  Şanlı  B.F.,  2016.  Analysis  of Multi  Temporal  Satellite  Imagery  for Total  Suspended  Sediments  in  a  Wave- Active  Coastal  Area-Gaza  Strip  Coastal Water,  Palestine ,  International  Journal of  Environment  and  Geoinformatics, Vol. 3 No.1.
Arief,  M.,    2012. Pemetaan  Muatan  Padatan
Tersuspensi  Menggunakan  Data  Satelit Landsat, Study Kasus: Teluk Semangka ,
Jurnal Penginderaan jauh dan
Pengolahan  Citra  Digital    ISSN-  1412- 8098,  Akreditasi  :  Nomor:  429/Akred-
LIPI/04/2012,  Vol. 9, No.1. Arief,  M.,  Lestari  L.W.,  2006. Analisis Kesesuaian Perairan Tambak di Kabupaten  Demak  Ditinjau  dari  Nilai
Klorofil-A,  Suhu  Permulaan  Periran  dan Muatan  Padatan  Tersuspensi  Meng- gunakan  Data  Citra  Satelit  Landsat  7+ ,
Jurnal Penginderaan Jauh, Vol 3, Juni, 108-118.
Binding, C.E.; Bowers, D.G.; Mitchelson-Jacob,
E.G.,  2005. Estimating  Suspended Sediment  Concentrations  from  Ocean Colour  Measurements  in  Moderately Turbid  Waters;  the  Impact  of  Variable Particle  Scattering  Properties ,  Remote
Sensing Env.2005, 94(3), 373-383.
Dahuri, R., 2006. Akar Permasalahan  Pencemaran Teluk Jakarta dan Strategi Penanggulangannya ,  LSM-B2M  dan
PPLH-IPB, Jakarta, 31 Maret 2005.
Dekker,  A.G.,  1997. Operational  Tools  for
Remote  Sensing  of  Water  Quality:  a Prototype  Tool  Kit, Vrije  Universiteit Amsterdam, Institute for Environmental Studies, BCRS Report 96-18.
Dekker,  A.G.,  Vos,  R.J.,  and  Peters,  S.W.M., 2002. Analytical  Algorithms  for  Lake
Water    Estimation  for  Retrospective Analyses  of TM  and SPOT Sensor Data , Int. J. of Remote Sensing , 23, 15-35.
Deutsch  E., Alameddine  I., El-Fadel M., 2014.
Developing Landsat Based Algorithms to Augment in Situ Monitoring of Freshwater  Lakes  and  Reservoirs ,  11 th International Conference on Hydroinformatics, New York City, USA. Dihkan,  M.;  Karsli,  F.;  Guneroglu,  A.,  2011. Mapping Total Suspended Matter Concentrations  in  the  Black  Sea  using Landsat  TM  Multispectral  Satellite Imagery ,  Fresenius  Environ.  Bull.,  20,
262–269.
Doxaran,  D.;  Froidefond,  J.M.;  Lavender,  S.;
Castaing, P., 2002. Spectral Signature of
Highly  Turbid  Waters:  Application  with SPOT  Data  to  Quantify  Suspended Particulate Matter Concentrations . Remote Sensing Env., 81 (1), 149-161. Fan  F.,  Qiu  M.,  Ma  Y.,  Fan  W.,  2012. Monitoring and Analyzing Water
Pollution of the Pearl River Inguangzhou Section by using Remote Sensing Images and  Fieldacquisition  Data ,  Advances  in information  Sciences  and  Service Sciences  (AISS)Vol.4,  N0.8,  May  2012, doi: 10.4156/AISS.vol4. issue 8.9.
Hellweger,  F.  L.,  W.  Miller,  and  K.  S.  Oshodi,
2006. Mapping  Turbidity  in  the  Charles River,  Boston  using  a  High  Resolution Satellite ,  Environ,  Monit.  Assess.,  132, 311–320, doi:10.1007/s10661-006-9535-8. Islam,  M.  R.,  Y.  Yamaguchi,  and  K.  Ogawa, 2001. Suspended  Sediment  in  the Ganges  and  Brahmaputra  Rivers  in Bangladesh:  Observation  from  Tmand AVHRR  Data ,  Hydrol.  Processes,  15,
493– 509, doi:10.1002/hyp.165.
Lailia N., Arafaha F., Jaelania L.M., Subehie L., Pamungkas  A.,  Koenhardonoc  E.S., Sulisetyonod  A.,    2015. Development  of
Water  Quality  Parameter  Retrieval Algorithms for Estimating Total
Suspended  Solids  and  Chlorophyll-a Concentration  using  Landsat-8  Imagery at  Poteran  Island  Water    ISPRS  Annals of the Photogrammetry , Remote Sensing and  Spatial  Information  Sciences, Volume  II-2/W2,  Joint  International
Geoinformation, Kuala Lumpur, Malaysia.
Mao Z. Chen J., Pan D., Tao B., Zhu Q., 2012.
A Regional Remote Sensing Algorithm Fo Total  Suspended  Matter  in  the  East China  Sea,  ELSEVIER ,  Remote  Sensing of Enviroment, 124, 819-831.
Michael,  P.,  1995. Metode  Ekologi  untuk Penyelidikan dan Laboraturium , Gadjah Mada University Press. Yogyakarta. Miller,  R.  L.,  and  B.  A.  McKee,  2004. Using MODIS  Terra  250  M  Imagery  to  Map Concentrations  of  Total  Suspended
Matter  in  Coastal  Waters,  Remote  Sens , Environ,  93,  259–266,  doi:  10.  1016/ j.rse.2004.07.012.
Min  J.E.,  Ryu  J.H.,  Lee  S.  &  Son  S.,  2012. Monitoring  of  Suspended  Sediment Variation  using  Landsat  Andmodis  in the Saemangeum Coastal Area of Korea , Marine Pollution Bulletin 64: 382–390.
Ouillon  S.,  Douillet  P.,  Petrenko  A.,  Neveux  J.,
Dupouy  C., Froidefond J-M., Andréfouët S. and Muñoz-Caravaca A., 2008. Optical
Algorithms  at  Satellite  Wavelengths  for
Total  Suspended  Matter  in  Tropical Coastal  Waters , Sensors ,  Vol. 8 ,  4165- 4185; DOI: 10.3390/s8074165.
Ritchie,  J.C.,  M.C.  Charles  and  F.R.  Schiebe,
1990. The Relation-Ship of MSS and TM Digital Data with Suspended Sediments,
Chlorophyll,  and  Temperature  in  Moon Lake, Mississippi , Remote Sens. Environ, 33:137-148.
Shi,  W.,  dan  Wang  M.,  2009. Satellite
Observations of Flood-Driven Mississippi River  Plume  in  the  Spring  of  2008 , Geophys.  Res.  Lett.,  36,  L07607,  doi: 10.1029/2009GL037210.
Song  K.,  Li  L., Wang  Z., Liu  D., Zhang  B,   Xu J., Du J., Li L., Li S., 2012. Retrieval of
Total Suspended Matter  and Chlorophyll-A
Concentration from Remote-Sensing
Data  for  Drinking  Water  Resources ,
Environmental Monitoring and
Assessment,  Mrch,  Vol.  184,  issue  3,
1449 -1470. Tang,  D.  L.,  Ni,  I.  -H.,  Muller-Karger,  F.  E.,  & Liu, Z. J., 1998. Analysis of Annual and Spatial Patterns of CZCS-Derived Pigment Concentration on the Continental  Shelf  of  China ,  Continental Shelf Research, 18, 1493–1515. Tassan,  S.,  1997. A  Numerical  Model  for  the Detection  of  Sediment  Concentration  in Stratified  River  Plumes  using  Thematic Mapper  Data ,  Int.  J.  Remote  Sens., 18(12), 2699–2705.
Wang,  Y.J.;  Yan,  F.;  Zhang,  P.Q.;  Dong,  W.J.,
2007. Experimental Research on Quantitative Inversion Model of Suspended Sediment Concentration using  Remote  Sensing  Technology ,
Chinese geographical  science,  17 (3),
243-249.
Wozniak,  S.B.;  dan  Stramski,  D.,  2004.
Modeling  the  Optical  Properties  of Mineral Particles Suspended in Seawater  and  their  Influence  on  Ocean Reflectance  and  Chlorophyll  Estimation from Remote Sensing Algorithms , Applied Optics, 43 (17), 3489-3503.
Zhang,  Y.Z.;  Pulliainen,  J.T.;  Koponen,  S.S.; Hallikainen,  M.T.,  2003. Water  Quality Retrievals  from  Combined  Landsat  TM Data and ERS-2 SAR Data, in the Gulf of Finland ,  IEEE  Trans.  Geosci.  Remote
Sens. 2003, 41 (3), 622-629.
Zheng Z., Li Y., Guo Y., Xu Y.,Liu G. and Du C.,
2015. Landsat-Based Long-Term
Monitoring  of  Total  Suspended  Matter Concentration Pattern Change in the Wet Season for Dongting Lake, China , Remote Sensing, 7, 13975- 13999. doi:10.3390/rs710139.

## Lampiran-1
TSM Biru Green merah NIR SWIR SWIR Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 6 Band 7 139.539 0.117282 0.075544 0.048591 0.033297 0.010319 0.005262 181.380 0.117641 0.077469 0.049361 0.033601 0.011166 0.00575 149.440 0.118514 0.076981 0.050363 0.03627 0.012655 0.006483 165.810 0.117359 0.076853 0.049567 0.035013 0.01209 0.006238 141.220 0.118693 0.077726 0.050311 0.034679 0.011808 0.005904 173.040 0.119926 0.08037 0.051826 0.037271 0.013476 0.007213 80.290 0.121209 0.082346 0.054187 0.039787 0.015554 0.008702 131.910 0.128422 0.087968 0.057627 0.042765 0.012064 0.006263 57.160 0.12891 0.091484 0.060117 0.037477 0.010704 0.00498 221.560 0.160688 0.135738 0.112533 0.161663 0.056395 0.031214 162.864 0.119027 0.079728 0.049182 0.034294 0.009138 0.003619 148.288 0.129089 0.091176 0.059629 0.059039 0.016608 0.008317 184.008 0.118385 0.077828 0.049028 0.033472 0.009703 0.004389 157.624 0.117025 0.077341 0.048668 0.035937 0.009421 0.004261 169.428 0.117436 0.07829 0.049207 0.036989 0.009626 0.004261 157.304 0.115973 0.077546 0.048874 0.039915 0.010165 0.004389 158.323 0.128295 0.090894 0.062658 0.057473 0.015093 0.006982 119.696 0.122621 0.083039 0.054726 0.046564 0.012526 0.00575 186.544 0.124264 0.085452 0.055779 0.043458 0.012347 0.005596 189.708 0.121337 0.081294 0.053161 0.038889 0.011243 0.005185 150.004 0.126394 0.084169 0.055548 0.038812 0.012218 0.00593 194.924 0.126728 0.084682 0.055881 0.039325 0.011756 0.005647 139.996 0.128088 0.085734 0.057678 0.039659 0.01304 0.006212 148.591 0.125881 0.084143 0.055984 0.043175 0.012886 0.006417 218.164 0.123417 0.085478 0.056523 0.03704 0.011602 0.005545 226.740 0.128319 0.088532 0.059013 0.040146 0.012706 0.005981 227.980 0.126805 0.085863 0.057088 0.040223 0.012295 0.005724 207.672 0.125162 0.08422 0.055702 0.039222 0.012706 0.006084 212.296 0.129474 0.090381 0.059347 0.043304 0.014708 0.007341 201.132 0.143515 0.10745 0.072361 0.056908 0.018841 0.009164 173.532 0.126908 0.086787 0.059039 0.037862 0.013348 0.006648 185.540 0.12393 0.08481 0.056497 0.036527 0.01209 0.005853 181.540 0.125213 0.086274 0.058448 0.036655 0.013682 0.007085 224.048 0.119643 0.082166 0.05411 0.03301 0.010576 0.005159 126.596 0.121389 0.082321 0.054624 0.033986 0.011525 0.005288 147.592 0.118308 0.076417 0.050748 0.033293 0.010319 0.005005 134.540 0.161894 0.12606 0.10111 0.13987 0.076083 0.041763 177.860 0.490355 0.488533 0.507066 0.648322 0.541334 0.422383 220.392 0.352461 0.331541 0.330514 0.287236 0.353873 0.270551 92.808 0.111814 0.069691 0.046333 0.031701 0.011551 0.006956 142.456 0.685568 0.691908 0.736854 0.781929 0.621447 0.427466 164.028 0.176064 0.133967 0.108631 0.111506 0.06294 0.041045 185.936 0.140486 0.096669 0.066842 0.048206 0.019945 0.012321 175.584 0.167773 0.138587 0.111301 0.104986 0.099442 0.081114 193.528 0.13774 0.099031 0.07023 0.054495 0.04107 0.030854 145.276 0.1314 0.104576 0.078034 0.376975 0.188385 0.080883 126.696 0.362369 0.3367 0.338035 0.401386 0.365963 0.28775 317.332 0.125188 0.083989 0.056651 0.043458 0.014092 0.006802 137.760 0.12257 0.079779 0.053315 0.037733 0.011602 0.005313 181.384 0.121568 0.079394 0.052493 0.040608 0.011448 0.005134 118.208 0.118591 0.076417 0.048566 0.031059 0.009652 0.004723 Minimum 0.069691 0.046333 0.031059 0.009138 Maximum 0.691908 0.736854 0.781929 0.621447 max - Min 0.622217 0.690522 0.75087 0.612308 skala = B4:b3 adalah 1.109777

## INDEKS PENGARANG

## A
Anjar Pranggawan Azhari Any Zubaidah Arief Rachmansyah
D Dony Kushardono

## E
Ety Parwati

## H
Hana Listi Fitriana

## J
Junita Monika Pasaribu
K Krismianto

## M
M. Rokhis Khomaruddin Maryani Hartuti Muchlisin Arief 1[13,1] 13[13,1] 1[13,1] 85[13,2] 109[13,2] 35[13,1] 35[13,1] 25[13,1] 13[13,1] 109[13,2] 109[13,2]

## N
Nanik Suryo Haryani
Nunung Noer Aziizah
P Parwati

## R
R Johannes Manalu Risyanto Rossi Hamzah

## S
Sarno
Sartono Marpaung Sayidah Sulma
Sinta Berliana Sipayung Sukir Maryanto Suwarsono Syamsul Bahri Agus Syifa Adhawiyah
T Teguh Prayogo V Vincentius Paulus Siregar 35[13,1] 61[13,2] 13[13,1] 49[13,1] 25[13,1] 97[13,2] 73[13,2] 97[13,2] 35[13,1] 25[13,1] 1[13,1] 13[13,1] 61[13.2] 109[13,2] 97[13,2] 61[13,2]

## INDEKS KATA KUNCI
B
Band tekstur Berbasis obyek
Berbasis piksel
Blawan-Ijen Burned area

## D
Deteksi front Diseminasi Dua dimensi
E Ekstraksi
H Hiperspektral
I Informasi

## K
Klasifikasi

## L
Lamun
Landsat
Landsat-8 TIRS Landsat-8
Limbah lumpur asam
LULC
M MOD07/MYD07 Model MODIS 50,54,55[13,1] 50,52,53,54,57,58,59, 60[13,1] 49,50,52,53,54,55,56, 57,58,59,60[13,1] 1,2,10,11[13,1] 13,1415,16,17,18,20, 21,22[13,1] 98,99[13,2] 73,74,79,80[13,2] 109,110[13,2] 110,113,115, 117[13,2] 85,86,87,88,91,92,95, 96[13,2] 73,74,75,76,77,78,79, 81,82,83,84,98 99100,101,102,15, 106,107[13,2] 86,87,88,89,90,91,92, 93,94, 95,96[13,2] 61,62,63,64,65,66,67, 68,69,70, 71[13,2] 1,2,3,4,5,6,7,8,10, 11[13,1] 13,14,15,17[13,1] 35,36,37,38,47 [13,1] 109,110,111,113 114,115,118[13,2] 35,36,47[13,1] 85,86,93[13,2] 23,24,25,26,31[13,1] 73,74,75,76,77,78,79, 80,81, 82,83[13,2] 23,24,25,26,27,28,29, 30,31, 32,33,34[13,1]

## N
Neural network

## P
Padatan tersuspensi total Panasbumi Patahan
Pelaksanaan PiSAR-L2 Poligon Pulau Tunda Pusat geometri
Pustaka Spektral

## R
Reflektansisi

## S
SAM
Spectral Angle Mapper Spectral Mixture Analysis SPL Suhu permukaan tanah

## T
Teknologi
Teluk Lampung
Temperatur Terbuka U Uap  air 85,86,87,88,89,92,9 3,95[13,2] 110[13,2] 2,3,8,9,10[13,1] 2,3,4,5,8,9,10, 11[13,1] 73,74,75,77,79, 83[13,2] 49,50,51,52,53,54,5 5,6,57,58, 59,60[13,1] 98,100,101,102,103, 104,105,106, 107[13,2] 62,63,65,66,70[13,2] 98,100,101,102, 103,104,105, 106 [13,2] 62,63,65,70[13,2] 110,113,114,115, 116[13,2] 61,62,63,65,66, 69,70[13,2] 35,36,47[13,1] 36,45,47[13,1] 98,99,100[13,2] 1,2,3,4,7,8,9, 10[13,1] 74,75,76,78,79,80,82, 83[13,2] 109,110,111,112, 116, 117[13,2] 12,14,16,17,18,20, 21,23,24,25,26 28,29,30,31,32, 33,34[13,1] 74,75,79,80,82, 83[13,2] 23,24,25,26,28,29, 30,31,32[13,1]
Pedoman Penulisan Jurnal Penginderaan Jauh) JUDUL MAKALAH DITULIS DENGAN HURUF KAPITAL TEBAL SECARA SINGKAT DAN JELAS, (Studi Kasus: apabila ada)
(16 pt, Britannic Bold )
Judul dibuat dalam 2 bahasa (Indonesia dan Inggris), apabila tulisan dalam bahasa Indonesia, maka judul dalam bahasa
Inggris ditulis dalam tanda kurung
(16 pt, Britannic Bold )
Penulis Pertama 1 , Penulis Kedua 2 , dst n (Nama Penulis Tanpa gelar) (10,5 pt, Franklin Gothic Medium, bold)
1 Instansi Penulis Pertama
2 Instansi Penulis Kedua
dst n. .... (10,5 pt, Franklin Gothic Medium)
e-mail: e-mail penulis pertama          (berwarna hitam) (10,5 pt, Franklin Gothic Medium)
Diterima : ..... (tanggal bulan tahun); Disetujui : ..... (tanggal bulan tahun); Diterbitkan : ..... (tanggal bulan tahun) (9 pt, Franklin Gothic Medium)

## ABSTRACT
(10,5 pt, Bookman Old Style, bold)
Abstract is a summary of the most important elements of the paper,  written in one paragraph  in  the  one column  of a maximum  of 200 words. Abstract made  in  two languages written with the Bookman Old Style 9 pt. If the paper written in Indonesian, the Indonesian abstract written first then followed by English abstract and vice versa. The title "ABSTRAK" or "ABSTRACT" made with uppercase letters, and bold.
Keywords: guidence, author, journal        (minimal 3 keywords) (9pt, Bookman Old Style, italic)

## ABSTRAK
(10,5 pt, Bookman Old Style, bold)
Abstrak  merupakan  ringkasan  elemen-elemen  terpenting  dari  naskah,  ditulis dalam  satu  paragraf  dalam  1  kolom  maksimal  200  kata.  Abstrak  dibuat  dalam  2 bahasa ditulis dengan huruf 9 pt, Bookman Old Style. Apabila naskah dalam Bahasa Indonesia, maka abstrak dengan Bahasa Indonesia ditulis terlebih dahulu dilanjutkan abstrak  Bahasa  Inggris  dan  sebaliknya.  Judul  “ABSTRAK”  atau  “ ABSTRACT ”  dibuat dengan huruf besar, bold .
Kata kunci: panduan, penulis, jurnal        (minimal 3 kata kunci)
(9pt, Bookman Old Style, italic)
1  PENDAHULUAN (10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Naskah  dapat  ditulis  dalam Bahasa  Indonesia  maupun  Bahasa Inggris.  Naskah  diketik  dalam  Microsoft
Word  dengan  1  kolom  untuk  abstrak dan  2  kolom  untuk  isi.  Ukuran  kertas A4 dengan ukuran panjang ( height ) 29,7 cm, lebar ( width ) 21 cm dengan dimensi Top 3 cm, Bottom 2,5 cm, Inside 2,5 cm, Outside 2 cm, Gutter 1 cm, Header 1
cm  dan Footer 1  cm.  Jenis  Huruf Bookman  Old  Style  10,5  pt,  dan  spasi ( line  spacing )  1.  Panjang  naskah  tidak melebihi  10  halaman  termasuk  tabel dan gambar.
Kerangka  Tulisan  disusun  dengan urutan  :  Judul,  Identitas  Penulis, Abstrak,  Kata  Kunci,  Pendahuluan, Metode, Hasil Pembahasan, Kesimpulan, Ucapan Terimakasih, dan Daftar Pustaka.

## 2  METODOLOGI
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Menguraikan  tentang  metode  yang digunakan  dalam  penelitian  termasuk data,  peralatan,  teori,  diagram  alir, beserta lokasi penelitian.

## 2.1 Lokasi dan Data
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
2.2 Standarisasi data
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)

## 2.3 Metode Penelitian
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Persamaan  matematis  atau  formula diberi  nomor  secara  berurutan  yang diletakkan di  ujung kanan dalam  tanda kurung.  Apabila  penulisan  persamaan lebih  dari  satu  baris  maka  penulisan nomor  diletakkan  pada  baris  terakhir. Penggunaan  huruf  sebagai  simbol matematis dalam naskah ditulis dengan huruf miring ( Italic ) seperti x . Penjelasan persamaan diulas dalam naskah.
Penurunan  persamaan  matematis  atau formula  tidak  perlu  dituliskan  secara detil,  cukup  diberikan  bagian  yang terpenting,  metode  yang  digunakan  dan hasilnya.
(1-1)
dengan D( t ) tingkat gangguan geomagnet,  ∆H( t )  variasi  medan  magnet komponen  horizontal, Sq(t,m) variasi hari tenang pada waktu t dan bulan m.

## 3  HASIL PEMBAHASAN
(10,5pt, Bookman Old Style, bold) Tabel dibuat ringkas dan diberi judul yang singkat tetapi jelas hanya menyaji- kan data yang esensial  dan  mudah  di- pahami.  Tabel  diberi  catatan  secukup- nya,  termasuk  sumbernya,  sehingga tabel  mampu  menjelaskan  informasi yang  disajikan  secara  mandiri.  Setiap tabel diberi nomor secara berurutan dan diulas  di  dalam  naskah.  Judul  tabel diketik dengan jenis huruf Bookman Old Style 10,5 pt dan pada tulisan “Tabel 1:” “Tabel 2:” dan seterusnya diketik tebal.
Tabel yang ukurannya melebihi satu kolom, maka dapat menempati area dua kolom.  Tabel  tidak  boleh  dalam  bentuk “ picture ”,  harus  dalam  bentuk  tabel. Judul tabel dituliskan pada bagian atas tabel, rata tengah dan diberi tanda titik (.) pada akhir judul tabel.
Gambar, Grafik dan Foto harus tajam dan jelas agar cetakan berkualitas baik. Semua  simbol  di  dalamnya  harus dijelaskan. Seperti halnya tabel, keterangan  pada  gambar,  grafik  atau foto  harus  mencukupi  agar  tersaji secara mandiri. Gambar, grafik dan foto harus  diulas  di  dalam  naskah.  Seperti halnya  tabel,  gambar,  grafik  dan  foto yang  ukurannya  melebihi  satu  kolom, maka dapat menempati area dua kolom. Gambar,  grafik  dan  foto  memiliki kedalaman minimal 300 dpi.
Gambar 3-5: Suhu permukaan tanah Kompleks  Ijen  dan  fokus  daerah penelitian (kotak merah) berdasarkan citra thermal Landsat 8 OLI 8 Mei 2015 dan 21 titik pengukuran di lapangan
(9 pt, Bookman Old Style, bold)
Tabel 2-2:  SATURASI RADIANSI TIRS DAN SPESIFIKASI NOISE-EQUIVALENT-CHANGE-IN-TEMPERATURE (NEΔT) (IRON et al ., 2012)
(9 pt, Bookman Old Style, bold) k Kanal Saturasi temperature Saturasi radians NEΔT pada 240 K NEΔT pada 300 K NEΔT pada 360 K 10 360 K 20,5 W/m2 sr µm 0,80 K 0,4 K 0,27 K 11 360 K 17,8 W/m2 sr µm 0,71 K 0,4 K 0,29 K

## 4  KESIMPULAN
Hal-hal  penting  dalam  naskah  yang merupakan  kesimpulan  dari  hasil penelitian atau kajian.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Wajib  dituliskan  penulis,  ditujukan kepada  pihak-pihak  yang  membantu penulis baik penyediaan data, pengerjaan  data,  serta  Tim  Redaksi Jurnal Geomatika dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Referensi  hendaknya  dari  sumber yang  jelas  dan  terpercaya.  Setiap referensi  yang  tercantum  dalam  daftar pustaka  harus  dikutip  (disitir)  pada naskah  dan  sebaliknya  setiap  kutipan harus  tercantum  dalam  daftar  pustaka. Penulisan  acuan  dalam  pembahsan sebaiknya menggunakan “sistem penulis-tahun”  yang  mengacu  pada karya  pada  daftar  pustaka.  Kutipan buku dalam bentuk saduran untuk satu sampai  dua  penulis  ditulis  nama  akhir penulis dan tahun. Contoh: Muhammad Nasir dituliskan (Nasir, 2009).
Referensi primer lebih dari 80 % dan diterbitkan  dalam  5-10  tahun  terakhir. Referensi  yang  dicantumkan  dalam naskah  mengikuti  pola  baku  dengan disusun  menurut  abjad  berdasarkan nama  (keluarga)  penulis  pertama  dan tahun  publikasi,  dengan  sistim  sitasi American  Physiological  Association  6th Edition .  Contoh  penulisan  di  dalam Daftar Pustaka adalah sebagai berikut :

## Artikel dalam Jurnal (Jurnal Primer)
Afandi, A., Maryanto, S., dan Rachmansyah, A. 2013. Identifikasi Reservoar Panasbumi Dengan  Metode  Geomagnetik  Daerah
Blawan  Kecamatan  Sempol  Kabupaten Bondowoso ,  Journal  Neutrino  Vol.  6, No. 1, October 2013.

## Buku
Bergen,  M.J.,  Bernard,  A.,  Sumarti,  S., Sriwana,  T.,  dan  Sitorus,  K.  2000. Crater Lakes of Java: Dieng, Kelud and Ijen ,  Excursion  Guidebook  IAVCEI General Assembly, Bali.

## Artikel bagian dari Buku
Massinai,  M.A.,  Rusman, S.,  dan  Syamsuddin. 2014. Struktur  Geologi  Sulawesi  Barat Ditinjau  dari  Kelurusan  Geomorfologi Regional ,  Proceeding  Seminar  Nasional Geofisika 2014, Makassar, 13
September 2014.

## Skripsi/Tesis/Disertasi
Ameldam,  P.,  2012. Pengujian  Data  NCEP-FNL Dan  CCMP  Untuk  Potensi  Energi  Angin (Studi  Kasus  Di  Jawa  Barat) ,  Skripsi ITB.

## Naskah Prosiding
Utama,  A.P.,  Dwinanto,  A.,  Situmorang,  J., Hikmi,  M.,  dan  Irshamukhti,  R.  2012. Green Field Geothermal System in Java,
Indonesia , Proceedings 1st ITB Geothermal Workshop 2012 at Bandung, Indonesia, 6-8 Maret 2012.

## Naskah Konferensi
Pontes,  M-T,  Sempreviva,  AM,  Barthelmie,  R., Giebel,  G.,  Costa,  P.,  2007. Integrating Offshore  Wind  And  Wave Resource Assessment, Proc.  7th  European  Wave and  Tidal  Energy  Conference,  Porto,
Portugal.

## Naskah Laporan Hasil Penelitian
P3TKEBTKE-Kementerian ESDM, 2008. Laporan  Penelitan  Kajian  PLT  Angin  di Indonesia Bagian Timur .
Naskah Online Habby,  J.,  2011. Applying  Tropospheric  Moisture to Forecasting, Meteororology Education , diakses http://weatherpredicition. com, 23 Desember 2014.

## PEDOMAN BAGI PENULIS JURNAL PENGINDERAAN JAUH DAN PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL

## ( Journal of Remote Sensing and Digital Image Processing )
Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan  Data  Citra  Digital  adalah  jurnal  ilmiah  untuk  publikasi penelitian dan pengembangan di bidang teknologi dan aplikasi penginderaan jauh.
Penulis  diundang  untuk  mengirimkan  naskah  atau  karya  asli  hasil  penelitian,  pengembangan,  dan  atau pemikiran  yang  belum  dipublikasikan  atau  dikirimkan  ke  meja  publikasi  manapun.  Penulis  boleh  mengusulkan penelaah ahli di luar Dewan Penyunting, yang dianggap memahami betul substansi naskah yang dikirim. Naskah yang dikirim akan dievaluasi secara anonim oleh dua atau tiga penelaah ahli dan/atau Dewan Penyunting dari segi keaslian  (orisionalitas),  kesahihan  (validitas)  ilmiah,  dan  kejelasan  pemaparan.  Penulis  berhak  menanggapi  hasil evaluasi,  sedangkan  Dewan  Penyunting  berhak  menerima  atau  menolak  serta  menyempurnakan  naskah  tanpa mengurangi  isi/maknanya.  Naskah  yang  tidak  dimuat,  dikembalikan  kepada  penulis  dengan  alasan  penolakannya. Penulis yang naskahnya dimuat mendapat 3 (tiga) eksemplar dari nomor yang diterbitkan, dan naskah yang ditulis kolektif, hanya diberikan 2 (dua) eksemplar untuk masing-masing penulis. Ketentuan bagi penulis pada jurnal ini adalah sebagai berikut.

## a. Pengiriman naskah
Naskah diketik dengan MS Word menggunakan Bookman Old Styles font 11 pt, ukuran A4 dengan spasi ganda, maksimal 20 halaman. Khusus untuk judul naskah ditulis huruf besar dengan font 16 pt. Naskah dikirim melalui submit  kedalam  OJS  Jurnal  Ilmiah  LAPAN,  e-mail  ke  Sektetariat  Redaksi  (humas@lapan.go.id; pukasi.lapan@gmail.com) atau file digital diserahkan kepada Sekretariat Redaksi Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital (LAPAN, Jl. Pemuda Persil No. 1 Rawamangun Jakarta Timur).

## b. Sistematika penulisan
Naskah terdiri dari halaman judul dan isi makalah. Halaman judul berisi judul yang ringkas tanpa singkatan, nama (para) penulis tanpa gelar, alamat instansi, dan e-mail penulis utama. Halaman isi makalah terdiri atas (a) judul dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris, (b) abstrak dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris maksimum 200 kata yang tersusun dalam satu alinea, (c) kata kunci dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris, (d) batang tubuh  naskah,  terdiri  dari  Pendahuluan,  Data/Metode/Teori,  Hasil  Pembahasan,  Implementasi  (jika  ada), Kesimpulan dan Saran, (e) Ucapan terima kasih (bila perlu) yang lazim, serta (f) daftar rujukan.

## c.  Gambar dan Tabel
Gambar  atau  foto  harus  dapat  direproduksi  dengan  tajam  dan  jelas.  Gambar  atau  foto  warna  hanya  diterima dengan pertimbangan khusus. Gambar dan tabel dapat dimasukkan ke dalam batang tubuh atau dalam lampiran tersendiri. Untuk kejelasan penempatan dalam jurnal, gambar dan tabel harus diberi nomor sesuai nomor bab dan nomor urut pada bab tersebut, misalnya Gambar 2-2 atau Tabel 2-1 yang disertai keterangan singkat gambar dan judul dari tabel yang bersangkutan.

## d.  Persamaan, Satuan, dan Data Numerik
Persamaan diketik atau ditulis tangan (untuk simbol khusus) dan diberi nomor di sebelah kanannya sesuai nomor bab dan nomor urutnya,  misalnya persamaan (1-2). Satuan yang digunakan adalah satuan internasional atau  yang lazim  pada  cabang  ilmunya.  Karena  terbit  dengan  dua  bahasa,  angka  desimal  data  numerik  pada  tabel  dan gambar  harus  mengacu  pada  sistem  internasional  dengan  menggunakan  titik,  sedangkan  pada  naskah  tetap menggunakan ketentuan menurut bahasanya.

## e.  Rujukan
Sesuai dengan ketentuan yang berlaku jumlah rujukan dalam naskah minimal 10 (sepuluh) dengan 80% adalah rujukan terkini. Rujukan di dalam naskah ditulis dengan (nama, tahun) atau nama (tahun), misalnya (Hachert and Hastenrath, 1986). Lebih dari d ua penulis ditulis  “ et al.”, misalnya Milani et al. (1987) . Daftar rujukan hanya mencantumkan  makalah/buku  atau  literatur  lainnya  yang  benar-benar  dirujuk  di  dalam  naskah.  Daftar  rujukan disusun secara alfabetis tanpa nomor. Nama penulis ditulis tanpa gelar, disusun mulai dari nama akhir atau nama keluarga  diikuti  tanda  koma  dan  nama  kecil,  antara  nama-nama  penulis  digunakan  tanda  titik  koma.  Rujukan tanpa nama penulis, diupayakan tidak ditulis ‘anonim’, tetapi men ggunakan nama lembaganya, termasuk rujukan dari internet. Selanjutnya tahun penerbitan diikuti tanda titik. Penulisan rujukan untuk tahun publikasi yang sama (yang berulang dirujuk) ditambahkan dengan huruf a, b, dan seterusnya di belakang tahunnya. Rujukan dari situs web  dimungkinkan,  dengan  menyebutkan  tanggal  pengambilannya.  Secara  lengkap  contoh  penulisan  rujukan adalah sebagai berikut.
Escuider, P., 1984. Use of Solar and Geomagnetic Activity for Orbit Computation, in Mountenbruck (Ed.). Solar Terrestrial Predictions: Proceeding of  a workshop at Meudon, France, June 12.
Mumby P.J.  and A.J. Edwards, 2002. Mapping Marine Environments with IKONOS Imagery: Enhanced Spatial Resolution  Can  Deliver  Greater  Thematic  Accuracy ,  Remote  Sens.  of  Environment,  Vol.  82,  No.2-3, pp.248-257.
Milani,  A;  Nobili,  A.M.;  and  P.  Farinella,  1987. Non-gravitational  Perturbations  and  Satellite  Geodesy ,  Adam Higler Bristol Publishing, Ltd.
UCAR, 1999. Orbital Decay Prediction , http://windows.ucar.edu, download September 2004.