## JURNAL SAINS INFORMASI GEOGRAFI     [J SIG]
https://journal.umgo.ac.id/index.php/GEOUMGo/index
Volume 5 Nomor 1, Mei 2022                                                                                           ISSN 2614-1671

## ANALISIS CITRA FOTO UDARA UNTUK IDENTIFIKASI SALINITAS PERMUKAAN TAMBAK AIR PAYAU
Aerial Photo Image Analysis For Identification Of Surface Salinity Of Brackish Water Pond
Romansah Wumu 1 , Shabri Indra Suryalfihra 2
1,2 Program Studi Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Indonesia Email Korespondensi: romansah@politanismarinda.ac.id
Diterima: 23/11/2021 | Ditinjau: 23/11/2021 | Disetujui: 28/11/2022
DOI: 10.31314/j sig.v5i1.1092 Abstract – East Kalimantan Province is sufficiently potential for brackish water pond with an area of 113,053.1 ha (gross land area) and 82,714 ha (clean land area). This potential needs to be maximized by paying attention to land suitability for ponds. One of the parameters of land suitability for ponds is water salinity.  Water  salinity  can  be  measured  directly  by  taking  water  samples  in  the  field;  however,  this method is less effective considering that water is dynamic so that the measurement results of water salinity often change over time. Remote sensing technology facilitates the observation of objects on the earth's surface without having to directly touch the object. Several studies using satellite imagery have proven to be  able  to  measure  salinity  of  water  surface  using  a  special  algorithm.  The  findings  of  the  research discover  that  the algorithm  is developed using the visible light band (RGB).  This allows the results of aerial  photos  using  drones  to  be  used  to  measure  the  salinity  of  brackish  water  pond  by  using  an algorithm. Based on this explanation, this research aims at applying radiometric corrections from aerial photographs using drones and then creating a pond salinity algorithm using drone aerial photographs. The algorithm is obtained by finding the best correlation linearly or order 2 polynomial from pond water salinity data with reflectance values and Digital Number (DN) aerial photos. It is found that the results obtained by the algorithm with the best performance is the second polynomial algorithm for blue band reflectance data with an R 2 value of 0. 896 and an RMSE of 0.744. The salinity of pond water ranges from 0 – 9.65 ppt.
Keywords : camera, polynomial, regression, salinity algorithm
Abstrak – Potensi budidaya tambak di Provinsi Kalimantan Timur cukup memadai dengan luas sebesar 113.053,1  Ha  (luas  lahan  kotor)  dan  seluas  82.714  Ha  (luas  lahan  bersih).  Potensi  ini  perlu dimaksimalkan dengan cara memperhatikan kesesuaian lahan tambak. Salah satu parameter kesesuaian lahan tambak adalah salinitas air. Salinitas air diperoleh dari sampel  air  di lapangan, namun cara ini kurang efektif mengingat air bersifat dinamis sehingga hasil pengukuran parameter air termasuk salinitas tiap waktu sering berubah. Pemanfaatan citra satelit pengindraan jauh saat ini telah mampu mengukur salinitas  permukaan  air  dengan  menggunakan  algoritma  khusus.  Hasil  kajian  ditemukan  algoritma tersebut  dikembangkan  menggunakan band cahaya  tampak  (RGB).  Hal  ini  memungkinkan  hasil  foto udara menggunakan drone dapat dikembangkan pemanfaatannya untuk mengetahui salinitas tambak air payau dengan menggunakan algoritma. Berdasarkan hal tersebut tujuan penelitian ini adalah melakukan penerapan    koreksi    radiometrik    hasil    foto    udara    menggunakan    drone    dan  kemudian  membuat algoritma  salinitas  tambak  dengan  menggunakan  foto  udara  drone.  Algoritma  diperoleh  dengan  cara mencari korelasi terbaik secara linier maupun polinomial orde-2 dari data salinitas air tambak dengan nilai reflektan dan  digital number (DN) foto udara. Hasil diperoleh, algoritma dengan performa terbaik adalah algoritma polinomial orde-2 data reflektan band blue dengan nilai R 2 sebesar 0,896 dan RMSE sebesar 0,744. Salinitas air tambak berkisar 0 – 9,65 ppt.
Kata kunci : algoritma salinitas, kamera, polinomial, regresi

## PENDAHULUAN
Potensi budidaya tambak di Provinsi Kalimantan Timur cukup memadai dengan luas kotor sebesar  112.879,1  Ha  dan  luas  bersih  82.954,0  Ha  (Badan  Pusat  Statistik  Kalimantan  Timur, 2017).  Potensi  tambak  ini  perlu  didukung  dengan  kajian  tentang  kesesuaian  lahan  agar  dapat menghasilkan  hasil  yang  maksimal.  Beberapa  parameter  kesesuaian  lahan  tambak  adalah kecerahan  air,  suhu,  DO,  pH,  dan  Salinitas(Boyd,  2017).  Salinitas  merupakan  salah  satu parameter penting dalam hal budidaya tambak, misalnya pada budidaya udang Vaname sebaiknya pada salinitas sekitar 10 -20 ppm (AA, SB & VE, 2017).
Teknologi penginderaan jauh telah diterapkan di berbagai bidang. Salah satu penerapan teknologi pengindraan  jauh  adalah  pendugaan  salinitas  permukaan  air  dengan  pendekatan  algoritma.    Tabel  1 menunjukkan algoritma salinitas permukaan air laut, pesisir, dan danau menggunakan reflektan gelombang cahaya tampak. Penggunaan gelombang cahaya tampak untuk membangun algoritma salinitas dikarenakan sifat air yang memantulkan gelombang cahaya tampak hingga near infrared.
Gambar 1. Karakteristik Rekflektan; A) Air, Vegetasi, dan Air, dan B) Air bersih dan Air Keruh (Sumber: Knauer, 2011; Malinowski et al., 2015)
Karakteristik  air  yang  hanya  memantulkan  gelombang  cahaya  tampak  dan  sedikit  NIR memungkinkan teknologi foto udara menggunakan drone dengan kamera digital standar (RGB) dapat digunakan dalam pengembangan algoritma pendugaan salinitas air baik air payau maupun air laut.
Tabel 1. Pengembangan Algoritma Citra Satelit Untuk Estimasi Salinitas Air Metode Catatan Lokasi Algoritma dari data Modis, Colored Dissolved Organic Matter (CDOM) (Wouthuyzen, 2011) Resolusi rendah (1Km). Menggunakan band visual data Modis. Teluk Jakarta MODIS–Aqua, neural network (Geiger dkk., 2013) Resolusi rendah (1Km). Menggunakan band biru dan hijau. Membahas hubungan Sea Surface Temperature (SST) dan SSS. Akurasi uji coba algoritma relatif rendah Samudra Atlantik Tengah NN MODIS dan SeWiFs (Chen & Hu, Resolusi Rendah (1Km). Menggunakan Teluk Meksiko
Metode Catatan Lokasi 2017) reflektan band 412, 443, 488 (490), 555, and 667 (670) nm. Kecocokan antara data In Situ dan data Satelit kurang lebih 6 Jam Salinitas Air Menggunakan Smartphone (Hussain et al., 2017) Salinitas air menggunakan Smartphone dengan menerapkan hukum Lambert Beer dan pengukuran secara langsung menggunakan fiber optik. - SMOS- derived (6 tahun), interpolasi data (Olmedo dkk., 2018) Peningkatan resolusi SMOS, namun tetap rendah untuk Kawasan pantai (5 Km dari pantai). Pengolahan data SSS dengan data in situ memiliki akurasi yang tinggi. Barat Laut Mediterania dan Samudra Atlantik Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS )(Wouthuyzen, 2018) Sistem Cerdas Pendugaan Salinitas Air Laut Berdasarkan Citra Landsat Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( ANFIS ). Menggunakan Band RGB data Landsat-8
untuk mendapatkan pendugaan salinitas dengan tingkat error yaitu rata –rata 2,0267 - Model linier pendugaan salinitas air pada area pesisir pantai (Ferdous & Rahman, 2020) Penggunaan data Landsat 5 dan Landsat 8 untuk monitoring salinitas air pada pesisir pantai. Model dibentuk menggunakan Band RGB Coastal Bangladesh Membandingkan akurasi Artificial
Neural Networks (ANN), Adaptive
Neuro–Fuzzy Inference system
(ANFIS), dan Multiple Linear
Regression (MLR) model untuk pendugaan salinitas (Bayati & Danesh-
Yazdi, 2021).
ANN menghasilkan performa yang baik dalam pendugaan salinitas menggunakan
Band RGB data Landsat-8 dan Sentinel-2 pada Danau Urmia (R 2 = 0.94; NRMSE =
6.9%; MAE = 12.3 ppt).
Danau Urmia
HydroColor App  merupakan  teknologi  yang  memungkinkan  untuk  memperoleh  nilai reflektan di atas permukaan air menggunakan kamera smartphone (Leeuw & Boss, 2018). Hal ini juga dapat memperoleh reflektan dari kamera foto udara. Kelebihan penggunaan kamera drone dalam pendugaan salinitas tambak adalah resolusinya yang lebih tinggi dibanding resolusi citra satelit dan terbebas dari tutupan awan.
Berdasarkan uraian di atas penelitian ini berupaya mengidentifikasi salinitas permukaan air tambak  (SPAT)  dengan  memanfaatkan  citra  foto  udara  menggunakan  drone  DJI  Phantom  4. Drone tersebut telah teruji dapat digunakan untuk pemetaan foto udara berupa orthomosaic dan DSM (Koto, 2021). Penelitian ini bertujuan untuk; 1) merancang algoritma SPAT dari data foto udara drone, dan 2) menerapkan hasil algoritma untuk identifikasi SPAT.

## METODE DAN DATA

## Data
Lokasi penelitian ini adalah tambak yang berlokasi di Dondang, Muara Jawa, Kabupaten Kutai Kartanegara (Gambar 2). Lokasi ini diambil karena tambak berada di sekitar muara Sungai Mahakam sehingga tambaknya termasuk tambak air payau.
Gambar 2. Lokasi Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 158 foto udara tambak, foto langit, dan foto gray  card (Gambar  3)  yang  diambil  menggunakan  kamera  drone  DJI    Phantom  4.  Luas tangkapan foto 3,1 Ha dengan  luas tambak 1,7 Ha. Data foto udara tegak (0 o nadir) dan posisi matahari 10 o dari  nadir.
Gambar 3 A) Gray Card , B) Langit, dan C. Foto Udara Tambak
Foto pada Gambar 3 memiliki nilai exposure time dan ISO speed . Nilai e xposure time dan ISO speed foto dapat dilihat Tabel 2. Exposure time dan ISO speed Foto (Tabel 2).
Tabel 2. Exposure time dan ISO speed Foto Foto Exposure time (detik) ISO speed Foto udara tambak 1/320, 1/400 100 Foto gray card 1/2500 400 Foto Langit 1/2500 400
Bersamaan dengan pengambilan data foto udara juga dilakukan pengambilan data salinitas air tambak. Data salinitas dibagi menjadi dua fungsi; data training berfungsi untuk membangun algoritma SPAT dan data uji untuk menguji performa algoritma SPAT (Tabel 3).
A B C
Tabel 3. Salinitas Tambak In situ Easting Northing Salinitas (ppt) Jenis Data 525268,6 9910938 6 Training 525268,2 9910955 8 Uji 525289,8 9910942 9 Training 525306 9910952 8 Training 525336,8 9910953 8 Uji 525494 9910906 9 Training 525488,2 9910914 9 Uji 525478,6 9910926 10 Training 525506 9910941 10 Uji 525525,7 9910924 10 Training 525525,7 9910916 9 Training

## Metode
Data foto udara diproses  radiometrik untuk mengubah nilai DN menjadi reflektan. Nilai reflektan  yang  ditangkap  oleh  kamera  diperoleh  menggunakan  Persamaan  1  (Leeuw  &  Boss, 2018).
𝑅 𝑟𝑠 = 𝐿 𝑡 −𝜌𝐿 𝑠 𝜋 𝑅𝑟𝑒𝑓 𝐿 𝑐 (1)
Di mana Rs = reflektan permukaan air (sr -1 ); L t = Radian permukaan air (W sr −1 m −2 ); Ls = Radian langit (W.sr −1 .m −2 ); Lc = Radian gray card (W sr −1 m −2 ); ρ = faktor reflektan permukaan air; dan R ref = Iradian reflektan dari sebuah reflektan sandar ( Gray card R ref = 18% = 0,18). Data foto udara diambil 10 o dari matahari dan 0 o dari Nadir (foto tegak), pada kondisi ini nilai   ρ = 0,0211(Mobley, 2021). Nilai radian sebuah kamera digital dinyatakan oleh Persamaan 2 (Leeuw & Boss, 2018).
𝐿 𝑟𝑒𝑙 = 𝐷𝑁 𝛼𝑆 (2)
Di mana L rel = Radian relatif dari kamera; DN = Digital Number ; α = Exposure time (detik); dan S = ISO speed .
Hasil  foto  udara  berupa  DN  dan  Reflektan  digunakan  untuk  mencari  algoritma  salinitas permukaan  air  tambak  (SPAT).  Algoritma  SPAT  dibangun  dengan  cara  mencari  regresi  linier maupun polinomial dari data DN maupun  Reflektan dengan salinitas tambak  in situ. Performa algoritma dinilai menggunakan R- squared (R 2 ) dan Root Mean Square Error (RMSE)
𝑅 2 = ( 𝑛 ∑(𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) √𝑛(∑ 𝑥 2 )− (∑ 𝑥) 2 √𝑛(∑ 𝑦 2 )−(∑ 𝑦) 2 ) 2 (3)
Pada penelitian ini x dan y berturut-turut merupakan DN atau Reflektan setiap band RGB dan salinitas tambak in situ.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝑋 𝑒𝑠𝑡𝑖 −𝑋 𝑚𝑒𝑎𝑠 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑁 (4)
X esti adalah estimasi nilai Salinitas berdasarkan algoritma dan X meas merupakan Salinitas data in situ.
Uraian metode di atas dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Alir Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Pengolahan Foto Udara
Hasil pengolahan data foto udara tambak berupa data DN dan reflektan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengolahan Data Foto Udara Easting Northing Titik Digital Number Reflektan Perlakuan Red Green Blue Red Green Blue 525268,6 9910938 1 129 121 104 0,0308 0,0266 0,0198 Training 525268,2 9910955 2 125 115 91 0,0297 0,0251 0,0171 Uji 525289,8 9910942 3 110 104 84 0,0263 0,0229 0,0158 Training 525306 9910952 4 125 116 93 0,0297 0,0254 0,0175 Training 525336,8 9910953 5 132 122 101 0,0315 0,0269 0,0192 Uji 525494 9910906 6 61 76 75 0,0142 0,0163 0,0139 Training 525488,2 9910914 7 72 78 83 0,017 0,0167 0,0157 Uji 525478,6 9910926 8 105 103 82 0,025 0,0226 0,0154 Training 525506 9910941 9 102 99 78 0,0242 0,0214 0,0141 Uji 525525,7 9910924 10 94 91 71 0,0223 0,0198 0,0132 Training 525525,7 9910916 11 88 89 82 0,0209 0,0194 0,0152 Training
Hasil menunjukkan, nilai reflektan permukaan tambak bernilai kecil, berkisar antara 0,0163 hingga 0,0315 untuk  seluruh Band .  Hal  ini  tersebut  sesuai  dengan  karakteristik  air  yang  sedikit  memantulkan  cahaya tampak ( Gambar 1). Salinitas air yang bervariasi pada setiap titik sampel menyebabkan cahaya tampak yang diserap oleh  air  pada  setiap  titik  menjadi  berbeda (Keith  et  al.,  2016) .  Hal  tersebut  menyebabkan nilai  DN dan reflektan masing-masing titik menjadi bervariasi.

## Algoritma SPAT
Sampel data training untuk salinitas (Tabel 3) dan hasil pengolahan data foto udara (Tabel 4)  diolah untuk memperoleh algoritma SPAT dengan menggunakan regresi linier dan polinomial orde-2. Gambar 5 menunjukkan grafik hubungan antara DN dan salinitas In situ.
Gambar 5. Grafik Regresi Linier dan Polinomial-2: A) DN Red , B) DN Green , dan C) DN Blue dengan Data Salinitas In situ
y = -0.0335x + 12.121
R² = 0.3211 y = -0.0018x 2 + 0.3081x - 3.396 R² = 0.7892 0 5 10 15 0 50 100 150 Salini tas (pp t) DN Red y = -0.0567x + 14.381 R² = 0.4215 y = -0.0042x 2 + 0.769x - 25.672 R² = 0.8579 0 2 4 6 8 10 12 0 50 100 150 Salini tas (ppt ) DN Green y = -0.1127x + 18.23 R² = 0.8199 y = -0.0034x 2 + 0.4788x - 7.319 R² = 0.9026 0 5 10 15 0 20 40 60 80 100 120 Salini tas (ppt ) DN Blue
Berdasarkan  hasil  pada  Gambar  5,  dapat  dilihat  korelasi  yang  baik  antara  DN  dan  salinitas ditunjukkan oleh DN Blue dengan regresi polinomial orde-2  (Gambar 4.C) di mana nilai R 2 = 0,902.
Selain DN Algoritma SPAT dibangun menggunakan nilai Reflektan (Gambar 6).
Gambar 6. Grafik Regresi Linier dan Polinomial-2; A) Reflektan Red, B) Reflektan Green, dan C) Blue Reflectance dengan Data Salinitas In situ
Korelasi  yang  baik  antara  reflektan  dan  Salinitas  ditunjukkan  oleh Blue  Reflectance dengan regresi polinomial orde-2 (Gambar 5.C) di mana nilai R 2 = 0,896. Berdasarkan hasil pengujian korelasi  penggunaan  DN Blue dan Reflectance  Blue dapat  digunakan  untuk  membangun algoritma SPAT.

## Performa Algoritma
Hasil  algoritma  yang  diperoleh  pada  Gambar  5  dan  Gambar  6  dilakukan  pengujian performa algoritma. Performa algoritma ditentukan oleh nilai R 2 mendekati 1 dan RMSE kecil (Tabel 5).
Tabel 5. Hasil Algoritma Salinitas Permukaan Air Tambak (SPAT)
Band (x) No. Algoritma R 2 RMSE Regresi Linier DN Red 1 -0,0335x + 12,121 0,321 0,755 DN Green 2 -0,0567x + 14,381 0,421 0,828 DN Blue 3 -0,1127x + 18,23 0,82 0,644 Ref Red 4 -558,97x + 17,562 0,317 0,748 Ref Green 5 -245,2x + 14,074 0,409 0,806 Ref Blue 6 -558,97x + 17,562 0,814 0,615
y = -30387x 2 + 1243.8x - 2.7558 R² = 0.7952 y = -136.83x + 12.022 R² = 0.3168 0 2 4 6 8 10 12 0 0.01 0.02 0.03 0.04 Salini tas (p pt) Red Reflectance y = -80852x 2 + 3245.1x - 22.689 R² = 0.8582 y = -245.2x + 14.074 R² = 0.4095 0 2 4 6 8 10 12 0 0.01 0.02 0.03 Salini tas (p pt) Green Reflectance B A y = -84173x 2 + 2223.4x - 5.0326 R² = 0.8967 y = -558.97x + 17.562 R² = 0.814 0 2 4 6 8 10 12 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 Salini tas (p pt) Blue Reflectance C
Band (x) No. Algoritma R 2 RMSE Regresi Polinomial Orde 2 DN Red 7 -0,0018x 2 + 0,3081x – 3,396 0,789 1,233 DN Green 8 -0,0042x 2 + 0,769x – 25,672 0,858 1,301 DN Blue 9 -0,0034x 2 + 0,4788x – 7,319 0,903 0,887 Ref Red 10 -30387x 2 + 1243,8x – 2,7558 0,795 0,994 Ref Green 11 -80852x 2 + 3245,1x – 22,689 0,858 0,953 Ref Blue 12* -84173x 2 + 2223,4x – 5,0326 0,896 0,744
*Algoritma Terbaik
Berdasarkan Tabel 5 diperoleh 12 algoritma SPAT. Algoritma dengan performa terbaik adalah algoritma No. 12 yaitu algoritma dengan regresi polinomial orde-2 dengan nilai R 2 sebesar 0,896 dan  RMSE  sebesar  0,744.  Performa  algoritma  terbaik  ke  dua  adalah  algoritma  No.  6  yaitu algoritma  dengan  regresi  linier  dengan  R 2 sebesar  0,814  dan  RMSE  sebesar  0,615.  Kedua algoritma  terbaik  (Algoritma  No.  9  dan  No.  6)  menggunakan input data  rekflektan band  blue . Algoritma  salinitas  permukaan  air  pada  umumnya  menggunakan  pengembangan  algoritma Colored  Dissolved  Organic  Matter (CDOM)  (Nafizah,  2016;  Wouthuyzen,  2011).  CDOM merupakan  kromatisitas band  blue ,  hal  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian  ini  yang  juga menggunakan band blue . Penggunaan CDOM lebih banyak digunakan untuk pendugaan salinitas permukaan air pesisir pantai hingga laut menggunakan data Landsat-5, Landsat 7, dan Landsat 8. Sedangkan algoritma SPAT dari hasil penelitian ini adalah untuk permukaan air tambak dengan menggunakan foto udara drone.
Gambar 7. Peta Sebaran Salinitas Permukaan Air Tambak SPAT Menggunakan Algoritma No. 12
Kolam ikan ini digunakan untuk budidaya ikan Nila Salin. Dapat hidup pada air dengan salinitas 0 – 35 ppt (Angriani et al., 2020; Nurchayati et al ., 2021). Hasil pengolahan data menggunakan algoritma SPAT diperoleh nilai salinitas pada tambak berkisar antara 0 – 9,65 ppt (Gambar 7), sehingga  sangat  cocok  untuk  ikan  tersebut.  Kolam  paling  Selatan  lebih  tinggi  salinitasnya dibanding kolam lainnya.

## KESIMPULAN
Foto udara dengan kamera RGB dapat digunakan dalam pendugaan  salinitas  air tambak dengan pendekatan algoritma tertentu. Hasil yang diperoleh algoritma SPAT -84173x 2 + 2223,4x – 5,0326 dengan x merupakan reflektan band blue . Penggunaan algoritma ini dapat mempercepat pengambilan data salinitas pada air tambak. Kekurangan dari algoritma
ini adalah performa algoritma yang belum maksimal karena nilai RMSE cukup besar yaitu 0,744. Performa ini dinilai masih kurang, hal ini disebabkan oleh pengambilan data foto udara pada saat matahari mendekati nadir sehingga ada bayangan matahari pada permukaan air tambak (Gambar 3.C), sehingga perlu dilakukan penelitian lebih lanjut dengan menggunakan data foto udara pada saat pagi hari dan sore hari (posisi matahari tidak mendekati nadir ). Selain itu perlu dilakukan pengkajian  algoritma  SPAT  dengan  memperhatikan  kedalaman  tambak  dan Total  Suspended Solid (TSS).  Perlu  juga  dilakukan  penelitian  pada  area  tambak  yang  lebih  luas  menggunakan UAV fixed  wing dengan  kamera  multispektral,  sehingga  hasilnya  dapat  dibandingkan  dengan citra satelit resolusi menengah (Landsat/Sentinel 2).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kami ucapkan kepada Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan Kementerian Riset dan Teknologi/Badan Riset dan Inovasi Nasional Republik Indonesia yang telah mendanai penelitian ini dalam skema Penelitian Dosen Pemula (PDP). Terima kasih juga kami sampaikan kepada Politeknik Pertanian Negeri Samarinda Program Studi Teknologi Geomatika sebagai unit kerja kami.

## DAFTAR PUSTAKA
AA,  A.,  SB,  P.,  &  VE,  H.  2017.  Kajian  Kesesuaian  Lahan  Tambak  Udang  Vaname  Dengan Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  di  Desa  Wonorejo,  Kecamatan  Kaliwungu, Kendal, Jawa Tengah. Buletin Oseanografi Marina , 6 (2), 102–109.
Angriani, R., Halid, I., & Baso, H. S. 2020. Analisis Pertumbuhan dan Kelangsungan Hidup Benih Ikan  Nila  Salin  ( Oreochromis  Niloticus,  Linn )  Dengan  Dosis  Pakan  Yang  Berbeda. Fisheries of Wallacea Journal , 1 , 84–92.
Badan  Pusat  Statistik  Kalimantan  Timur.  2017. Luas  Usaha  Pemeliharaan  Ikan  Budidaya Menurut Jenis Budidaya dan Kabupaten/Kota (Ha), 2015 . Badan Pusat Statistik Kalimantan Timur. https://kaltim.bps.go.id/statictable/2015/03/11/108/luas-usaha-pemeliharaan-ikan- budidaya-menurut-jenis-budidaya-dan-kabupaten-kota-ha-2015.html
Bayati, M., & Danesh-Yazdi, M. 2021. Mapping the spatiotemporal variability of salinity in the hypersaline Lake Urmia using sentinel-2 and landsat-8 imagery. Journal of Hydrology , 595 . https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126032
Boyd, C. E. 2017. General relationship between water quality and  aquaculture performance  in ponds.  In Fish  Diseases:  Prevention  and  Control  Strategies ,  p.147–166.  Elsevier  Inc. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-804564-0.00006-5
Chen, S., & Hu, C. 2017. Estimating sea surface salinity in the northern  Gulf of Mexico from satellite ocean color measurements. Remote Sensing of Environment , 201 (September), 115– 132. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.09.004
Ferdous, J., & Rahman, M. T. U. 2020. Developing an empirical model from landsat data series for monitoring water salinity in coastal Bangladesh. Journal of Environmental Management , 255 . https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.109861
Geiger,  E.  F.,  Grossi,  M.  D.,  Trembanis,  A.  C.,  Kohut,  J.  T.,  &  Oliver,  M.  J.  2013.  Satellite- derived coastal ocean and estuarine salinity in the Mid-Atlantic. Continental Shelf Research , 63 , S235–S242. https://doi.org/10.1016/j.csr.2011.12.001
Hussain,  I.,  Das,  M.,  Ahamad,  K.  U.,  &  Nath,  P.  2017.  Water  salinity  detection  using  a smartphone.
Sensors and Actuators, B: Chemical , 239 , 1042–1050. https://doi.org/10.1016/j.snb.2016.08.102
Keith, D. J., Lunetta, R. S., & Schaeffer, B. A. 2016. Optical models for remote sensing of colored dissolved organic matter absorption and salinity in New England, Middle Atlantic and Gulf coast estuaries USA. Remote Sensing , 8 (4). https://doi.org/10.3390/rs8040283
Knauer,  K.  2011.  Monitoring  ecosystem  health  of  Fynbos  Remnant  Vegetation  in  the  City  of Cape Town using remote sensing. https://www.researchgate.net/publication/225007116
Koto,  A.  G.  2021.  Pengolahan  Foto  Udara  Drone  Menggunakan  Perangkat  Lunak Pix4DMAPPER. J SIG , 4 (1), 50–57. https://doi.org/10.31314/j sig.v4i1.738/ Leeuw, T., & Boss, E. 2018. The Hydrocolor app: Above water measurements of remote sensing reflectance  and  turbidity  using  a  smartphone  camera. Sensors  (Switzerland) , 18 (1).
https://doi.org/10.3390/s18010256
Malinowski, R., Groom, G., Schwanghart, W., & Heckrath, G. 2015. Detection and delineation of localized flooding from worldview-2 multispectral data. Remote Sensing , 7 (11), 14853– 14875. https://doi.org/10.3390/rs71114853 Mobley, C. 2021. Surface Reflectance Factors . Ocean Optics. https://www.oceanopticsbook.info/view/remote-sensing/level-3/surface-reflectance-factors Nafizah,  N.-.  2016.  Evaluasi  Algoritma  Wouthuyzen  dan  Son  Untuk  Pendugaan  Sea  Surface Salinity  (SSS)  (Studi  Kasus:  Perairan  Utara  Pamekasan). Jurnal  Teknik  ITS , 5 (2). https://doi.org/10.12962/j23373539.v5i2.17194
Nurchayati, S., Basuki, F. 2021. Analisis Kesesuaian Lahan Budidaya Nila Salin (Oreochromis niloticus)  Di  Pertambakan  Kecamatan  Tayu,  Analysis  on  land  suitability  cultivation  of saline  tilapia  (oreochromis  niloticus)  at  the  pond  in  tayu  district. Indonesian  Journal  of Fisheries Science and Technology Available , 17 , 224.
http://ejournal.undip.ac.id/index.php/saintek
Olmedo, E., Taupier-Letage, I., Turiel, A., & Alvera-Azcárate, A. 2018. Improving SMOS sea surface  salinity  in  the  Western  Mediterranean  sea  through  multivariate  and  multifractal analysis. Remote Sensing , 10 (3). https://doi.org/10.3390/rs10030485
Wouthuyzen, S. 2011. Measuring sea surface salinity of the jakarta bay using remotely sensed of ocean color data acquired by modis sensor. Marine Research in Indonesia , 36 (2), 51–70. https://doi.org/10.14203/mri.v36i2.41
Wouthuyzen, S. 2018. Sistem Cerdas Pendugaan Salinitas Air Laut Berdasarkan Citra Landsat Menggunakan  Metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS). Jurnal  Buana Informatika , 9 (1), 1–10. https://doi.org/10.24002/jbi.v9i1.1283