PENGEMBANGAN MODEL EKSTRAKSI SUHU PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN DATA SATELIT LANDSAT 8 STUDI KASUS: TELUK LAMPUNG
(DEVELOPMENT MODEL OF SEA SURFACE TEMPERATURE EXTRACTION USING LANDSAT- 8 SATELLITE DATA, CASE STUDY: LAMPUNG BAY)
Muchlisin Arief 1 , Syifa W. Adawiah, Ety Parwati, Rossi Hamzah, Teguh Prayogo dan Wawan K. Harsanugraha Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail: muchlisin.arief@yahoo.com, muchlisin.ariefo@Gmail.com
Diterima 23 November 2015; Dirivisi 29 Desember 2015; Disetujui 30 Desember 2015

## ABSTRACT
Lampung Bay is an area that has many grouper fish cages, in which the quality and quantity of water become the major concerns. Water quality is determined by biological, chemical, and physical factors.  One  of  the  physical  parameter  is  water  temperature.  Many  methods  of  determining  the  Sea Surface  Temperature  (SST)  are  using  medium  spatial  resolution  satellite  data  derived  from  a  single infrared  band.  Originality  of  this  study  is  using  the  function  obtained  from  the  correlation  between observation  temperatures  and  brightness  temperatures  of  two  infrared  bands.  The  purpose  of  this study  is  to  develop  a  new  algorithm  modeling  for  estimating  SST  using  band  10  and  band  11  from Landsat-8  satellite  data.  SST  extraction  algorithm  model  is  acquired  through  three  stages:  First  is conducting geometric correction and converting the digital number value to the value of radiance. The second  is  calculating  the  value  of  brightness  temperature  and  observing  the  temperature  interval  of which.  Then, correlating the measurements temperature with brightness temperature of band 10 and band  11,  then  obtained  3 rd (third-order)  polynomial  equation  in  two  dimensions.  The  third  is correlating  the  measurements  temperature in  situ with  brightness  temperature  of  band10  band11 simultaneously  (in  three  dimensions).  And  then  it  is  obtained  the  equation  of  3 rd polynomial correlation  function  in  three  dimensions.  The  algorithm  function  for  SST  estimation  is:  T( X10 , X11 ).  = Σa n X n10 + b n X n11 , in which the coefficients of each order are determined by multiplying the result of the comparison between the brightness temperature interval (band 10 and band 11) with the constant of every  order  of  polynomial  equations  in  two  dimension.  Based  on  the  comparison  between  the temperatures  of  the  calculation  results  with  observation  temperatures,  this  SST  estimation  method has an error of 21,15 % or has a precision/accuracy of 78,85 %.
Keywords: Algorithm,  Landsat-8,  Extraction,  Radiance,  brightness  temperature,  Polynomial,  Sea surface temperature, Teluk Betung

## ABSTRAK
Teluk Lampung merupakan daerah yang banyak memiliki keramba ikan kerapu, yang mana kualitas  dan  kuantitas  airnya  menjadi  perhatian  utama.  Kualitas  air  ditentukan  oleh  faktor  biologi, kimia, dan fisika. Salah satu parameter fisik adalah temperatur/suhu air. Banyak metode penentuan Suhu  Permukaan  Laut  (SPL)  menggunakan  data  satelit  resolusi  spasial  menengah  yang  diturunkan dari  satu  band  infra  merah. Originality dari  penelitian  ini  menggunakan  fungsi  yang  diperoleh  dari hasil  korelasi  antara  temperatur  pengamatan  dengan  temperatur  kecerahan  dari  dua band infra merah.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  pemodelan  algoritma  baru  guna mengestimasi  SPL menggunakan band 10 dan band 11 dari data satelit Landsat-8. Algoritma model ekstraksi  SPL  diperoleh  melalui  3  tahapan,  yaitu:  Pertama  melakukan  koreksi  geometrik  dan mengkonversi  nilai digital  number ke  nilai  radiansi.  Kedua  adalah  menghitung  nilai  temperatur kecerahan  serta  mengamati  inteval  temperaturnya.  Kemudian  mengkorelasikan  temperatur pengukuran  dengan  temperatur  kecerahan  dari band 10  dan band 11,  maka  diperoleh  persamaan polinomial  orde  3  dalam  2  dimensi.  Ketiga  mengkorelasikan  temperatur  pengamatan  in  situ  dengan temperatur  kecerahan  dari band 10  dan band 11  secara  bersamaan  (dalam  3  dimensi).    maka diperoleh persamaan fungsi korelasi polinomial orde 3 dalam 3 dimensi. Fungsi untuk estimasi SPL adalah:  T (X10,X11) .=  ∑a n X n10 +b n X n11 ,  yang  mana  koefisien/konstanta  dari  setiap  orde  ditentukan  dari perkalian  antara  hasil  perbandingan  interval  temperatur  kecerahan  ( band 10  dan band 11)  dengan konstanta setiap orde dari persamaan polinomial dalam 2 dimensi. Berdasarkan perbandingan antara temperatur  hasil  perhitungan  dengan  temperatur  pengamatan,  model  estimasi  SPL  ini  mempunyai kesalahan (RMSE) sebesar 21,15 % atau mempunyai ketelitian/akurasi sebesar  78,85 %.
Kata-kunci: Algoritma,  Landsat-8,  Ekstraksi,  Radiansi,  Kecerahan  temperatur,  Polinomial,  Suhu permukaan laut, Teluk Betung

## 1  PENDAHULUAN
Temperatur  adalah  salah  satu sifat  fisik  yang  paling  penting  dari  air laut  dan  terkait  erat  dengan  ekosistem pantai  (Bertram et  al .,  2001).  Salinitas dan temperatur bersama-sama mengontrol densitas  air  laut.  Temperatur  air  laut mengontrol  distribusi  dari  organisme laut dan ikan. Karena temperatur dapat mempengaruhi proses kimia (metabolisme),  temperatur  air  laut memiliki  efek  yang  besar  pada  proses kehidupan  ikan.  Perubahan  temperatur air laut dapat mengakibatkan perubahan aktivitas tubuh pada ikan.
Suhu  merupakan  besaran  fisika yang  berhubungan  dengan  kandungan energi  panas  semakin  tinggi  energi panasnya semakin tinggi pula suhunya. Suhu  air  laut  merupakan  salah  satu faktor yang amat penting bagi kehidupan  organisme  di  lautan  karena suhu  mempengaruhi  baik  aktifitas metabolisme maupun perkembang-
biakan  dari  suatu  organism.  Suhu Pemukaan  Laut  (SPL)  atau Sea  Surface Temperature (SST)  umumnya  sering digunakan  dalam  bidang  kelautan maupun  perikanan  yang  merupakan bagian  dari  suhu  perairan  secara keseluruhan.  SPL  dipengaruhi  oleh panas  matahari,  arus  permukaan, keadaan  awan, upwelling ,  divergensi, dan  konvergensi  terutama  pada  daerah muara dan sepanjang garis pantai.
Di  samping  itu,  beberapa  faktor meteorologi  ikut  berperan,  yaitu:  curah hujan,  penguapan,  kelembaban  udara, suhu  udara,  kecepatan  angin,  dan intensitas radiasi matahari.
Suhu air dipengaruhi oleh penetrasi  sinar  matahari  dan  tekanan, semakin dalam semakin tinggi tekanannya  dan  semakin  berkurang penetrasi  mataharinya  sehingga  suhunya akan menurun. Penurunan suhu tersebut  dapat  didefinisikan  sebagai mana dapat dilihat pada Gambar 1-1.
Gambar 1-1: Hipotesis  temperatur  Profil  laut (Sumber:http://www.bing.com/im ages/search?q=profile&view=detail v2)
Gambar  1-1  adalah  temperatur profil  sampai  kedalaman  10  m,  dalam kondisi  kecepatan  angin  tinggi  atau pada  malam  hari  (warna  merah)  dan untuk  kecepatan  angin  rendah  selama siang  hari  (warna  hitam).  Pada  gambar menunjukkan  bahwa  temperatur  air laut terdiri dari:
a. Interface  temperature (SSTint)  adalah temperatur  yang  terjadi  pada  antar muka  udara-permukaan  air  laut. Suhu  ini  tidak  dapat  diukur  dengan menggunakan teknologi saat ini;
b. Suhu  permukaan  laut  kulit  (SSTskin) didefinisikan  sebagai  suhu  diukur oleh  radiometer  inframerah  biasanya beroperasi  pada  panjang  gelombang inframerah  baik  pada  siang  maupun malam hari;
c. Suhu  permukaan  laut  sub-kulit (SSTsub-kulit)  merupakan  suhu  di bagian  bawah  dari  lapisan  sub-lapisan permukaan laut. Untuk tujuan praktis, SSTsubskin dapat juga didekati untuk pengukuran  suhu  permukaan  oleh radiometer microwave yang beroperasi di rentang frekuensi 6 - 11 GHz;
d. Suhu  permukaan  dasar  laut  atau foundation temperature
(SST fnd )
merupakan suhu bebas dari
perubahan  suhu  harian.  SSTfnd hanya  dapat  diukur  dengan  kontak termometri in situ SST fnd .
Seiring  dengan  perkembangan teknologi  dalam  penginderaan  jauh (seperti Landsat  Data  Continuity  Mission / LDCM biasa disebut
Landsat-8,
WolrdView)  terutama  bertambah  baiknya resolusi  spasial  dan  juga  resolusi spektralnya,  maka  penggunaan  data penginderaan  jauh  sudah  berkembang dalam berbagai disiplin ilmu pengetahuan. Data  Satelit  Landsat  membawa  sensor pencitra Operational  Land  Imager (OLI) yang  mempunyai band 10  ( thermal infrared -1  dengan  λ:  10.20  -  11.19 µm) dan band 11 ( thermal Infrared -2 dengan λ: 11.50 - 12.51 µm) mempunyai resolusi spasial  100  meter  yang  di resampling menjadi 30 meter. Kedua band tersebut, secara  spasial  memberikan  informasi suhu  permukaan  laut  atau  suhu permukaan  tanah  yang  lebih  detil. Aplikasi  data  satelit  penginderaan  jauh dapat  digunakan  untuk  memantau kualitas  air  seperti  air  danau,  misalnya penentuan  material  tersuspensi  total dan  oksigen  terlarut  (Dekker,  1997, Gitelson et  al., 1993,  Ritchie  and Charles,  1996;  Arief  dan  Lestari,  2006; Sudheer et  al. 2006;  Arief,  2012). Pemetaan SPL menggunakan data satelit resolusi menengah dan tinggi mempunyai banyak  aplikasi  dalam  pengelolaan sumber  daya  alam  pesisir  (Fisher  dan Mustard 2004).
Banyak  makalah  telah  mengem- bangkan  algoritma/model  untuk  meng- ekstrasi temperatur permukaan obyek di darat  maupun  laut  menggunakan  data satelit  resolusi  menengah  (Emery et  al ., 2001;  Thomas et  al .,  2002).  dan umumnya  dilakukan  dekat  dengan pesisir  atau  pantai  (Vargas-Yanez et  al ., 2002),  dan  model  masih  mengandalkan pengukuran  terbatas  (Bertram et  al ., 2001;  Roundtree et  al .,  2003;  Schreiner et al ., 2002), dan kelemahannya kurang sesuai  bila  digunakan  untuk  daerah lainnya  (Jime´nez-Mun˜oz  dan  Sobrino, 2003).  juga  model  yang  dikembangkan biasanya diturunkan dari satu band saja. Originality dari  penelitian  ini adalah  mengembangkan  model  estimasi suhu  permukaan  laut  menggunakan dua band secara bersamaan yaitu: band 10  dan band 11  dari  Landsat-8.  Model tersebut  diperoleh  dari  hasil  korelasi
tiga dimensi antara temperatur pengukuran lapangan dengan temperatur kecerahan band 10 dan band 11 secara bersamaan.
Tujuan  penelitian  ini  adalah membangun  Model  estimasi  SPL  ini dibangun  dengan  mentransformasikan nilai digital  number ke  nilai  radiansi kemudian  ke  temperatur  kecerahan ( brightness  temperatur ),  lalu  meng- korelasikan  antara  temperatur  hasil pengukuran in  situ sebelum  jam  12:00 WIB  dengan  masing-masing  temperatur band 10 dan band 11. Hal ini dilakukan untuk mengetahui bentuk fungsi korelasinya.  Setelah  itu,  dilakukan korelasi  antara  temperatur  pengukuran dengan temperatur kecerahan dari band 10  dan band 11  secara  bersamaan. Fungsi korelasi digunakan untuk mengestimasi suhu permukaan laut dari band 10  dan band 11.  Dengan menggabungkan  kedua band tersebut untuk  menurunkan  menjadi  produk temperatur  permukaan  laut  diharapkan akan  memperbaiki  model  estimasi temperatur permukaan laut yang sudah ada.
Daerah  kajian  adalah  Teluk Lampung di provinsi Lampung. Terpilihnya teluk  ini  menjadi  daerah  kajian  karena Teluk Lampung merupakan daerah yang tercemar  oleh  panas PLTU. Pencemaran ini  disebabkan  oleh  antara  lain:  adanya limbah  industri,  aktivitas  kapal-kapal pelabuhan, dan secara bersamaan tempat keramba  ikan  seperti  di  Kabupaten Pesawaran.  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    4  Juni 2015  dengan  peralatan  yang  dibawa adalah GPS Garmin dan water checker .

## 2  SATELIT LANDSAT 8
Satelit  LDCM  diluncurkan  pada 11  Februari  2013  oleh  NASA  dan sekarang  disebut  Landsat-8.  Kemudian NASA menyerahkan satelit LDCM kepada USGS sebagai pengguna data, terhitung
30  Mei 2013.  NASA  melakukan  pelun- curan  satelit  ini  mulai  menyediakan produk  citra open  access sejak  30  Mei 2013  sedangkan  pengelolaan  arsip  data citra  masih  ditangani  oleh Earth
Resources  Observation  and  Science (EROS)
Center . Landsat-8 hanya memerlukan  waktu  99  menit  untuk mengorbit bumi dan melakukan liputan pada  area  yang  sama  setiap  16  hari sekali.  Resolusi  temporal  ini  tidak berbeda  dengan  satelit  Landsat  versi sebelumnya (http://geomatika.its .ac.id).
Satelit LDCM (Landsat-8) dirancang membawa  sensor  pencitra Operational Land  Imager (OLI)  yang  mempunyai kanal-kanal  spektral  yang  menyerupai sensor ETM+ ( Enhanced Thermal Mapper plus )  dari  Landsat-7.  Sensor  pencitra OLI  ini  mempunyai band tambahan (Irons, et al ., 2012), yaitu: band 1 (0.443 μm)  untuk  aerosol  garis  pantai  dan band 9  (1.375  μm)  untuk  deteksi  cirrus. Landsat-8 terdiri dari: Band 1 - Coastal/ Aerosol  (λ:  0.433  -  0.453 µm); Band -2, Blue (λ:  0.450  -  0.515 µm); Band -3, Green (λ:  0.525  -  0.600 µm); Band -4, Red (λ: 0.630 - 0.680 µm); Band -5, Near Infrared (λ:  0.845  -  0.885 µm); Band -6, Short  Wavelength  Infrared (λ:  1.560  - 1.660 µm); Band -7, Short  Wavelength Infrared (λ:  2.100  -  2.300 µm); Band -8, Pankromatik  (λ:  0.500  -  0.680 µm); Band -9,  Cirrus  (λ:  1.360  -  1.390 µm  ); Band -10, Long  Wavelength  Infrared / Thermal Infrared -1 (λ: 10.20 - 11.19 µm); Band -11, Long  Wavelength  Infrared/ Thermal Infrared -2 (λ: 11.50 - 12.51 µm). Band -1  sampai  dengan band 7  dan band -9  resolusinya  30  m,  sedangkan band 10  dan  11  resolusi  spasialnya  100 m  yang  sudah  diresampling  menjadi  30 meter (http://landsat.usgs.gov/). Temperatur kecerahan ( brightness temperature )  didefinisikan  sebagaimana dapat dilihat  pada persamaan  di bawah ini  (http://  grass.  osgeo.org/grass64/ manuals/i.landsat.toar.html ) .
λ (2-1)
Dimana  L λ adalah  nilai  radiansi citra.  K  adalah  konstanta,  yang  mana untuk  3  Juni  2015,  nilai  k1  dan  k2 berturut  turut  untuk band 10  adalah 774.89  dan  1321.08  sedangkan  untuk band 11 adalah 480.89 dan 1201.14.

## 3  METODOLOGI

## 3.1 Data
Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  Landsat-8 pada  3  Juni  2015  sebagaimana  dapat dilihat  pada  Gambar  3-1.  Pengukuran lapangan dilakukan pada 3 Juni sampai 9  Juni  2015.  Hasil  pengukuran temperatur  pada  kedalaman  30  cm,  50 cm, 1 meter, 2 meter, dan 3 meter dapat dilihat pada Lampiran 1. Peralatan yang digunakan dalam pengukuran di lapangan  adalah: water  checker untuk mengukur  temperatur, Total  Dissolved Solid (TDS),  pH,  dan  salinitas;  alat pengukur kedalaman/ bathimetric ( echosounder ), Global  Positioning  System (GPS)  Garmin  12  XL  Perangkat  lunak untuk memproses citra adalah ENVI dan IDL  versi  5.0,  ERDAS,  dan software lainnya.

## 3.2 Metode Pengolahan
Algoritma pemrosesan untuk mengestimasi atau mengekstraksi temperatur  permukaan  laut  dari  data Landsat-8 dapat dilihat pada Gambar 3-2. Proses  ini  secara umum dibagi dalam  3 tahapan, yaitu:
a. Pengumpulan data, koreksi radiometrik, dan resampling band 10 dan band 11
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  peng- ukuran  dilapangan  (menggunakan GPS  Garmin 12 XL);
b. Menghitung  nilai  radians  citra  yang dihitung  menggunakan  formula  dari USGS yaitu:  L λ = M L x Digital Number +A L ,  dimana:  M L adalah radiance multiplier atau band-specific multiplicative  rescaling  factor yang besarnya adalah 3,3420x10 -4 dan  A L adalah band specific radiance additive rescaling  factor band diperoleh  dari metadatanya yang besarnya 0.1;
c. Penghitungan  temperatur  kecerahan (Tb)  dari  nilai  radiansi  menggunakan persamaan 2.1;
d. Mengkorelasikan temperatur pengamatan (Tp) dengan Tb dari band 10  dan band 11.  diperoleh  fungsi korelasi polinomial dalam dua dimensi;
e. Membangun Model estimasi SST   yang didasarkan  pada  korelasi  Tp  dengan Tb ( band 10) dan Tb ( band 11) secara bersama sama;
f. Diperoleh  model  estimasi  SST  yaitu: Model polinomial  orde tiga  dalam  tiga dimensi yang dapat dituliskan  berikut ini.
dimana: a n ,  dan  b n ,  adalah  kostanta yang ditentukan secara empiris.
(a) Citra Google (b) Citra RGB LDCM pada 3 Juni 2015
Gambar 3-1: Citra RGB LDCM pada 3 Juni 2015
Gambar 3-2: Diagram  alir    ekstraksi  suhu permukaan laut dari data Landsat 8
Sebagai tahap akhir, untuk
menentukan  besarnya  ketelitian  hasil perhitungan, dilakukan pengecekan nilai  temperatur  dari    tiap    piksel dengan  hasil  pengukuran  kemudian perhitungan standart deviasinya. Dengan  menghitung  standart  deviasi,
maka akurasi penelitian dapat
ditentukan.

## 4  HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah dilakukan koreksi
geometrik,  kemudian  dihitung  nilai radiansi  dari band 10  dan band 11. Hasil  perhitungan  dapat  dilihat  pada Gambar  4-1a  dan  4-1b,  kemudian diintegrasikan
dengan titik-titik
pengamatan  yang  dilakukan  pada  4 sampai  dengan  9  Juni  2015.  Hasil integrasi  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 4-1a dan 4-1b.
Gambar 4-1 adalah citra radiansi pada band 10  dan band 11  dari  citra Landsat-8  yang  diintegrasikan  dengan titik-titk pengamatan. Pada Gambar 4-1a pengamatan  P1,  P3,  P3,  dan  P5 dilakukan  sebelum  pukul  12:00  WIB, sedangkan  pengamatan  P2  dan  P6 dilakukan  pada  sore  hari  sesudah  jam 13:00 WIB.
Untuk  lebih  memperjelas  serta memudahkan  pengamatan  distribusi spasial dari nilai radiansi dari tiap band , maka  dilakukan  visualisasi  dengan menggunakan warna, sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 4-2a dan 4-2b.
(a) Citra radiance B-10 (b)
Citra radiance B-11
Gambar 4-1: Integrasi  titik-titik  pengamatan  dengan  citra radiance dari  Landsat,  pada  3  Juni  2015 (warna merah dilakukan pada sore hari, hijau pada pagi hari)
(a)
Citra radiansi dari band-10 (b) Citra radiance dari band-11
Gambar 4-2: Citra radiansi yang diturunkan dari LDCM pada 3 Juni 2015
Secara umum, Gambar 4-2 dapat dilihat  jelas  bahwa  nilai  radiansi band 10  berada  pada  interval  8,0  sampai dengan 9.0 watt/m 2 (Gambar 4-2a) lebih besar dari pada nilai radiansi dari band 11  berada  pada  interval  7,9  sampai dengan  8,08  watt/m 2 (Gambar  4-2b). Pada  kedua  gambar  tersebut  juga, tampak  bahwa  distribusi  spasial  nilai radiansi  di  daerah  dekat  pantai  lebih besar  dibandingkan  dengan  di  tengah laut.  Pada  Gambar  4-2a  nilai  radiansi
dekat  pantai  berkisar  maksimum  (di Teluk  Betung),  yaitu  berkisar  8,95-9.00 watt/ m 2 . Begitu pada distribusi spasial radiansi band 11 terjadi di Teluk Betung berkisar 8,06-8.08 watt/m 2 , akan tetapi dengan pola yang berbeda.
Setelah itu, nilai radiansi tersebut  dikonversi  ke  nilai  temperatur dengan  menggunakan  persamaan  2-1 dan hasilnya dapat dilihat pada Gambar 4-3.
(a)
Citra temperatur kecerahan diturunkan dari LDCM band-10 (b) Citra temperatur kecerahan diturunkan dari LDCM band-11 Gambar 4-3: Citra temperatur kecerahan diturunkan dari Landsat 8 Gambar 4-3a menunjukkan temperatur  kecerahan  di  Teluk  Lampung yang  diturunkan  dari band 10  berada pada  kisaran  20,5  -  23,5  ºC  (interval temperatur  3  ºC)  dan  yang  diturunkan dari band 11 berada pada kisaran 20,5 - 22,5 ºC (interval 2 ºC). Pada Gambar 4-3a temperatur  tertinggi  terdapat  di  Teluk Betung,  Teluk  Ratai  dan  Pantai  Mutun (23-23,5  ºC),  begitu  pula  pada  Gambar 4-3b.  temperatur  tertinggi  terjadi  di daerah yang sama (21,5 - 22 ºC).
Secara keseluruhan
dapat
disimpulkan  bahwa  temperatur  yang diturunkan  dari band 10  dan band 11 dengan  menggunakan  persamaan  2-1 jauh  lebih  kecil  dibandingkan  dengan temperatur  hasil  pengukuran  (Lampiran- 1).  Untuk  itu,  perlu  mengkorelasikan temperatur pengamatan dengan temperatur  kecerahan  dari  citra.  Hasil korelasi dapat dilihat pada Gambar 4-4.
Dalam  mengkorelasikan  kedua temperatur tersebut, data yang digunakan  hanya  data  pengukuran temperatur  pada kedalaman 30  cm  dan dilakukan sebelum pukul 12:00 WIB yang digunakan,  sedangkan  pengukuran  yang dilakukan  pada  waktu  sore  hari (sesudah  pukul  13.00  WIB)  tidak diikutsertakan dalam melakukan korelasi  (data  pengukuran  P2  dan  P6
tidak  dikutsertakan)  dengan  alasan, karena  satelit  mengambil  informasi sebelum pukul 12:00 WIB.
Beberapa  fungsi  hasil  korelasi temperatur pengamatan dengan temperatur  kecerahan  yang  diturunkan dari citra Landsat band 10 dan band 11 dapat dilihat pada Tabel 4-1.
Tabel 4-1:  BEBERAPA FUNGSI KORELASI ANTARA TEMPERATUR PENGAMATAN DENGAN TEMPERATUR  KECERAHAN  DARI
BAND 10 DAN BAND 11
Tabel  4-1,  menunjukkan  bahwa fungsi yang mempunyai koefisien korelasi terbesar adalah fungsi polinomial  orde  3  (pangkat  3).  Oleh karena  itu,  fungsi  yang  digunakan
untuk  mengestimasi  SPL  adalah  fungsi polinomial  pangkat  tiga.  grafik  fungsi tersebut dapat dilihat pada Gambar 4-4.
Gambar  4-4  adalah  korelasi antara  temperatur  pengamatan  pada kedalaman  30  cm  dengan  temperatur kecerahan  dari band 10  dan band 11,
Koefisien korelasi untuk band 10 adalah 0,8518 sedangkan untuk band 11 adalah 0,6023.  Kedua  persamaan  tersebut dapat dituliskan seperti di bawah ini:
Kedua  persamaan  di  atas,  dapat disederhanakan menjadi:
(4-1)
Persamaan  4-1,  bila  diaplikasikan pada masing-masing band akan
menghasilkan  citra  sebagaimana  dapat dilihat pada Gambar 4-5a dan 4-5b.
(a) Korelasi dengan band -10 (b) Korelasi dengan band -11
Gambar 4-4: Korelasi antara temperatur pengamatan dengan temperatur kecerahan
(a) Diturunkan dari band 10
(b) Diturunkan dari band 11
Gambar 4-5: Citra temperatur permukaan  air laut  yang diperoleh dari hasil korelasi antara temperatur pengamatan dengan temperatur kecerahan/ brightness
Gambar 4-5
menunjukkan bahwa,  nilai  temperatur  permukaan  air laut yang diturunkan dari band 10 (baik distribusi  spasial  maupun  intervalnya) tidak  sama  dengan  temperatur  air  laut yang  diturunkan  dari band 11.  Pada Gambar  4-5a  menunjukkan  bahwa temperatur  di  tengah  laut  (dekat  P. legundi dan P. Sibesi) adalah 30,15 ºC – 30,30  ºC.  lebih  rendah  dari  pada Gambar 4-5b yaitu 30,30 ºC – 30,45 ºC. Juga  distribusi spasial temperatur permukaan  laut  antara  Gambar  4-5a dengan  4-5b  berbeda.  Oleh  karena  itu, perlu mengkorelasikan antara temperatur air laut yang diperoleh dari hasil survey dengan    temperatur  yang  diturunkan dari band 10  dan band 11  secara bersamaan.  Hasil  korelasi  tersebut dapat dilihat pada Gambar 4-6.
Gambar  4-6a  adalah ploting titik temperatur pengamatan dengan band 10 dan band 11,  sedangkan  Gambar  4-6b adalah  garis  fungsi  yang    diperoleh/ ditarik  diantara  titik  pengamatan. Berdasarkan garis fungsi tersebut maka dapat disimpulkan bahwa fungsi korelasinya  adalah  polinomial  orde  tiga (3),  yang  dapat  dituliskan  sebagai berikut ini:
Persamaan dapat disederhanakan dengan formula series sebagai berikut:
(4-2)
dimana: a 0 ,a 1 ,a 2 ,a 3 ,b 0 ,b 1 ,b 2 ,b 3 adalah kostanta yang ditentukan secara empiris.
Konstanta  a n dan  b n ditentukan melalui tahapan berikut:
 Membandingkan  interval  temperatur kecerahan  antara band 10  dan band 11. Berdasarkan data di atas perbandingannya adalah 3:2;
 Hitung  setiap  konstanta  a n dengan cara mengalikan antara hasil
perbandingan  dengan  konstanta  dari masing-masing konstanta
pada persamaan  4-1.  Konstanta    a 0 ,a 1 ,a 2 ,a 3 adalah:  -119.68,  24.335,  -1.3107, 0.0234,  dan  konstanta  b 0 ,b 1 ,b 2 ,b 3 adalah:  -381.21,  65.056,  -3.4178, 0.0597,  sedangkan  konstanta  a1,  a2, a3,  a4,  ba,  b2,  b3,  b4  ditentukan secara  empiris  melalui  perbandingan interval  temperatur  dari band 10  dan band 11.
Berdasarkan perhitungan di atas, maka formulasi empirik yang digunakan untuk  mengestimasi  temperatur  per- mukaan laut menggunakan data Landsat-8 adalah:
(4-3)
(a)
Plot titik temperatur pengamatan (b)
Grafik temperatur permukaan laut
Gambar 4-6: Korelasi antara temperatur pengukuran dengan temperatur kecerahan dari band 10 dan 11 pada kedalaman 30 cm
Aplikasi  Persamaan  4-3  di  atas pada  citra  radiansi  Landsat  8,  3  Juni 2015  ( band 10  dan band 11)  dapat dilihat pada Gambar 4-7.
Gambar 4-7 memperlihatkan bahwa  temperatur  permukaan  laut  dari 29.85  ºC  sampai  dengan  37.5  ºC, Temperaur  permukaan  laut    di  tengah teluk  Lampung  berkisar  (30.30  -  30.45 ºC) lebih rendah dari pada temperatur di pesisir  (30.45  -  30.60  ºC).  Temperatur yang paling tinggi berada di pesisir teluk
betung  (34.00-  37.50  ºC).  Hal  ini disebabkan,  di  pesisir  tersebut  terdapat banyak  sampah  yang    diakibatkan  oleh aktifitas  masyarakat  sekitarnya,    airnya kotor  (berwarna  kehitam-hitaman)  dan juga daerah ini tidak diamati temperaturnya.
Agar kesalahan hasil perhitungan dengan hasil pengamatan dapat diketahui, maka  dilakukan ploting untuk  seluruh tiap  titik  pengamatan.  Hasil ploting tersebut dapat dilihat pada Gambar 4-8.
Gambar 4-7:  Citra  temperatur  permukaan  laut,  diturunkan  dari  Landsat  menggunakan band 10  dan band 11
Gambar 4-8: Plotting temperatur hasil pengukuran dan hasil perhitungan
Gambar 4-8 menunjukkan bahwa terdapat  perbedaan  antara    temperatur hasil perhitungan dengan hasil pengamatan.  Kemudian  dari  perbedaan tersebut,  dihitung  nilai Root  Mean Square Error (RMSE) =(∑(X-Xrata) 2 /N) 1/2 , dimana  N:  adalah  jumlah  pengamatan. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh  nilai  RMSE  adalah  0,21145. Artinya  kesalahan  antara  pengamatan dengan  perhitungan  adalah  21,15  %. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan bahwa  ketelitian  dalam  mengestimasi temperatur  permukaan  laut  dengan menggunakan  data  satelit  Landsat-8 sebesar 78,85 %.

## 5  KESIMPULAN
Hasil  analisis  di  atas,  menunjuk- kan  bahwa:  temperatur  kecerahan  yang diturunkan  dari band 10  lebih  tinggi dari  pada  temperatur  kecerahan  dari band 11, begitu pula dengan intervalnya, untuk band 10  adalah  20,5  -  23,5  ºC (interval  temperatur  3  ºC)  lebih  lebar dari band 11 yaitu 20,5 - 22,5 ºC (interval 2 ºC).
Model  algoritma  untuk  estimasi SST  dibangun  dengan  mengkorelasikan temperatur pengamatan
dengan
temperatur  kecerahan  dari band 10  dan band 11 secara bersamaan.
Persamaan  fungsi  korelasi  yang diperoleh  adalah  fungsi  polinomial  orde tiga  dalam  tiga  dimensi  yang  dapat dituliskan  dengan  T (X10,X11) .=  ∑a n X n10 + b n X n11 . Koefisien/konstanta a n dan b n dari setiap  orde  ditentukan  dari  perkalian antara  hasil  perbandingan  interval temperatur  kecerahan  ( band 10  dan band 11)  dengan  konstanta  setiap  orde dari  persamaan  polinomial  dalam  2 dimensi.
Hasil  perhitungan  menunjukkan bahwa,  temperatur  permukaan  laut  di tengah Teluk Lampung (berkisar 30.30 - 30.45  ºC)  lebih  rendah  dari  pada temperatur di pesisir (30.45 - 30.60 ºC). Temperatur yang paling tinggi berada di pesisir Teluk Betung (34.00 - 37.50 ºC). Hal  ini  disebabkan,  di  pesisir  terdapat
banyak sampah akibat aktifitas masyarakat  sekitarnya,  airnya  kotor (berwarna  kehitaman)  dan  juga  daerah ini tidak diamati temperaturnya.
Berdasarkan  hasil  perhitungan RMSE,  model  estimasi  temperatur permukaan  laut  menggunakan  data satelit  Landsat-8  mempunyai  kesalahan 21,15  %  atau  mempunyai  ketelitian 78,85 %.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  ucapkan untuk  Syarif  Budiman  M.Sc,  sebagai kepala Bidang Sumber Daya Pesisir dan Laut,  yang  telah  banyak  membantu dalam mengerjakan penyelesaian kegiatan  ini  serta  bapak  H.  Mahdi Kartasamita  yang  telah  memberikan beberapa saran dalam penyelesaiannya.

## DAFTAR RUJUKAN
Arief,  M.  dan  Lestari  L.W.,  2006. Analisis Kesesuaian Perairan Tambak di Kabupaten  Demak  Ditinjau  dari  Nilai Klorofil-A, Temperatur Permulaan Perairan dan Muatan Padatan
Tersuspensi  Menggunakan  Data  Citra Satelit Landsat 7+ , Journal Penginderaan Jauh , Vol 3, Juni, 108-118. 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., 2014. Extraction Methods of Dissolved Oxygen  Concentration  using  Landsat and  Spot  Remote  Sensing  Data.  Case Study: Ringgung Coastal Waters , Proceedings  PORSEC:  Ocean  Remote Sensing  for  Sustainable  Resources,
November, Bali.  477-487.
Bertram, D.F., Mackas, D. L., & McKinnell, S. M., 2001. The  Seasonal  Cycle  Revisited:
Interannual  Variation  and  Ecosystem
Consequences , Progress
in Oceanography, 49, 283–307. 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.
Emery,  W.  J.,  Castro,  S.,  Wick,  G.  A., Schuessel,  P.,  &  Donlon,  C.,  2001. Estimating  Sea  Surface  Temperature from  Infrared  Satellite  and  In  Situ Temperature  Data ,  Bulletin  of  the American  Meteorological  Society,  82, 2773– 2785.
Fisher  I.  J.,    Mustard  F.J.,  2004. High  Spatial Resolution Sea Surface Climatology from Landsat Thermal Infrared Data, ELSEVIER , Remote Sensing of
Environment, 90,  293–307.
Gitelson,  A.,  G.  Garbuzov,  F.  Szilagyi,  K.-H. Mittenzwey,  K.  Karnieli,  and  A.  Kaiser, 1993. Quantitative  Remote  Sensing
Methods for Real-Time Monitoring of Inland Waters Quality , International Journal of Remote Sensing 14:1269-1295.
Irons J.R, Dwyer J.L, and  Barsi J.A, 2012. The next Landsat satellite: the Landsat Data Continuity Mission , Remote Sens. Environ, vol. 122, 11–21, 2012.
Jime´nez- Mun˜oz, J.C.dan   Sobrino, J.A., 2003.
A  Generalized  Single-Channel  Method for Retrieving Land Surface Temperature from  Remote  Sensing  Data ,  Journal  of Geophysical Research 108 (D22).
Wick,  Gary  A.,  2002. Infrared  and  Microwave
Remote Sensing of Sea Surface
Temperature , Seminar at the University of Colorado at Boulder "Remote Sensing
Seminar"  graduate  course,  9  October, 2002.
Ritchie,  J.C.,  dan  Charles,  M.C.,  1996. Comparison  of  Measured  Suspended Sediment Concentration Estimated  From Landsat  MSS  Data .  Int  J.  Remote Sensing , 9(3), 379-387.
Shafique,  N.A.,  B.C.  Autrey,  F.  Fulk,  and  S.M. Cormier,  2001. Hyperspectral  Narrow Wavebands  Selection  for  Optimizing Water  Quality  Monitoring  on  the  Great Miami  River,  Ohio ,  Journal  of  Spatial Hydrology 1(1):1-22.
Sudheer,  K.  P.;  Chaubey,  I.;  Garg,  V.,  2006.
Lake  Water  Quality  Assessment  from Landsat  Thematic  Mapper  Data  using Neural Network: An Approach to Optimal Band  Combination  Selection ,  J.  Am. Water Resour, As., 42 (6), 1683–1695. Thomas  A.,  Byrne  D.,  Weatherbee  R.,  2002.
Coastal Sea Surface Temperature Variability  From  Landsat  Infrared  Data, ELSEVIER , Remote Sensing of Environmenr, 81, 262-272.
Vargas-Yanez,  M.,  Plaza,  F.,  Garcia-Lafuente, J.,  Sarhan,  T.,  Vargas,  J.  M.,n&  Velez- Belchi,  P.,  2002. About  the  Seasonal Variability of the Alboran Sea Circulation , Journal of Marine Systems, 35, 229– 248.
Whitten T.,  Soeriaatmadja B.E., dan Afif  S.A., 1999. Ekologi  Jawa-Bali ,  Premhallindo.
Jakarta.

## Lampiran-1
BT Reflektan Suhu Lapangan ( ⁰ C) bath (m) B10 B11 NIR (B5) 30 cm  50 cm   1 m 2 m 3 m 22.16237068  21.4554615  0.032573968  30.54  30.48  30.41  30.39  30.37 21.9 21.98149109  21.4554615  0.033296996  30.54  30.49  30.41  30.38  30.26 22.5 22.11351776  21.45845222  0.033600729  30.59  30.59  30.51  30.41  30.29 21.7 22.15748596  21.36585999  0.034961186  30.6  30.61  30.53  30.42  30.31 21 22.11839867  21.36585999  0.036270306  30.66  30.68  30.61  30.45  30.44 22.5 22.13306046  21.25826645  0.035012525  30.86  30.83  30.58  30.42  30.36 20.4 22.10374069 21.344944  0.034678828  30.93  30.85  30.52  30.43  30.31 19.3 22.15015984  21.35391426  0.037271395 31  30.95  30.61  30.63  30.48 17.7 22.15504646  21.31506348  0.039786961  30.97  30.97  30.88  30.67  30.57 16.8 22.17214203  21.23733521  0.042764563  30.83  30.81  30.66  30.53  30.41 14.7 21.77826691  20.60792351  0.037476748  30.8  31.22  30.84  30.36  30.33 11.7 21.12205696  20.6709919  0.161663398  30.26  30.69 0 0 0 0.6 21.92521095  21.35689926  0.034293793  30.68  30.68  30.58  30.46  30.41 15.8 21.86890602  21.27619934  0.059038714  30.77  30.78  30.74  30.56  30.45 16.8 22.18435097  21.41963005  0.033472385  30.72  30.72  30.72  30.69  30.47 17.3 22.28198624  21.53904533  0.035936609  30.96  31.28  31.15  30.82  30.75 13.3 22.29907036  21.6076622  0.036989037  30.86  30.75  30.77  30.77  30.77 15.1 22.23806572  21.55396271  0.039915305  31.03  31.01  30.82  30.74  30.71 14 22.30150604  21.67028046  0.057472903  30.86  30.83  30.81 0 0 2.4 22.27466774  21.58677292  0.046563577  30.84  30.81  30.78  30.76  30.66 15.7 22.22830009  21.44949722  0.043457627  30.72  30.66  30.62  30.6  30.57 7.4 22.16481781  21.42858696  0.038888544  30.75  30.67  30.63  30.6  30.53 20.6 21.91541862  21.23434067  0.038811538  30.66  30.61  30.54  30.52  30.51 23.9 21.9276638  21.19545937  0.039324917  30.71  30.66  30.6  30.57  30.57 23 21.98149109  21.02485085  0.039658614  30.66  30.63  30.62  30.62  30.53 22 21.86400604  21.04281998  0.040377345  30.67  30.66  30.64  30.62  30.56 22.3 21.89338684  21.18947983  0.043175269  31.08  31.03  30.96  30.94  30.94 18.7 21.96192169  21.41664696  0.042636219  30.93  30.94  30.93  30.13  30.92 18 22.2258625  21.48233223  0.036809355  31.29  31.18  31.02  30.98  30.88 16 22.33321762  21.5450058  0.037040375 31  31.03  31.03  31.01  30.78 14.6 22.26003075  21.60467339  0.038426504 31 31  31.01  31.02  31.02 12.2 22.40635681  21.7328701  0.040146325  30.96  30.96  30.96  30.96  30.96 12.9 22.4307251  21.81329918  0.04022334  30.87  30.88  30.88  30.88  30.87 11.4 22.59143829  21.88178062  0.03922224  30.88  30.91  30.91  30.91  30.89 8.4 22.60603142  21.83415222  0.043303613  31.13  31.14  31.13  30.91  30.84 5.6 22.56222916  21.82819557  0.056908187  31.11  31.11  31.18  31.06  30.99 3.2 22.21853447  21.4465065  0.037861783  30.64  30.66  30.65  30.63  30.62 26.5 22.17946625  21.54799461  0.036526997  30.63  30.64  30.63  30.62  30.57 26.4 22.27711105  21.56888008  0.03665534  30.53  30.53  30.53  30.51  30.5 25.6 22.49893188  21.84010124  0.033010341  30.4  30.39  30.4  30.38  30.33 25.5 22.58657074  21.62257195  0.033985764  30.28  30.27  30.27  30.25  30.22 24.8 22.19167519  21.41963005 0.0332927  30.26  30.26  30.27  30.23  30.26 23.7 21.65076065  20.82104301  0.13987042  30.11  30.18  30.21  30.2  30.19 22.3 17.7010498  18.05814743  0.648322105  30.3  30.3  30.31  30.27  30.21 20.6 20.09698486  19.63120461  0.287236184  30.18  30.19  30.26  30.27  30.27 10.6 21.43465805  20.45764542  0.031701222  30.26  30.26  30.23  30.19  30.16 26 16.29424286  17.07836533  0.781929255  30.18  30.18  30.19  30.18  30.18 17.4
20.48682213  19.53738976  0.111506164  30.15  30.19  30.21  30.19  30.15 24.4 21.39778519  20.55684662  0.048206393  30.13  30.2  30.2  30.18  30.14 24.5 20.85059929  20.11138344  0.104986235  30.09  30.17  30.19  30.18  30.17 24 19.88785934  19.80957794  0.054495301  30.19  30.21  30.14  30.12  30.12 21.9 22.98010445  21.65536499  0.37697503  30.24  30.26  30.22  30.16  30.12 10.9 20.39258766  19.63423157  0.401386261  30.18  30.17  30.13  30.06  30.09 4.4 21.86156082  20.94995499  0.043457627  30.26  30.26  30.22  30.19  30.11 9.5 21.90073586  20.98291588  0.040993404  30.27  30.27  30.27  30.27  30.26 19.3 21.90563393  21.43157768  0.037733439  30.21  30.25  30.23  30.24  30.24 24.3 22.02062416  21.38378716  0.040608369  30.17  30.19  30.16  30.19  30.25 21.8 22.24050331  21.58081436  0.036449987  30.2  30.12  30.21  30.27  30.26 22.4 22.21121216  21.56888008  0.031059498  30.23  30.21  30.22  30.22  30.19 26.3 22.2258625  21.56589127  0.034499142  30.22  30.29 0 0 0 1.4