## PEMANFAATAN CITRA MODIS LEVEL 1B DALAM PEMBUATAN PETA PRAKIRAAN DAERAH PENANGKAPAN IKAN
(Studi Kasus : Pantai Selatan Blitar)
Bangun Muljo Sukojo 1 , Eva Resti Febriani 1
1 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 bangun_ms@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Pengaruh  fenomena  El  Nino  juga  dapat  dipelajari  dan  dianalisis  menggunakan  data  fluktuasi  pasang  surut  di permukaan  laut.  Pasang  surut  adalah  naik  turunnya  permukaan  laut  disebabkan  oleh  kombinasi  gaya  gravitasi  dari rotasi  bulan,  matahari  dan  Bumi.  Selain  itu,  perubahan  suasana  seperti  perubahan  tekanan,  angin  dan  suhu  akan mempengaruhi pola pasang surut dan aktivitas pasang surut. Hasil kajian menunjukan penurunan MSL selama terjadi El  Nino  di  Perairan  Surabaya  mengikuti  persamaan  linier  dengan  persamaan  y=  114.1-0.3782x  (R2=20,69%)  dengan penurunan MSL sebesar 4,347 cm sepanjang 2014-2015.
Kata Kunci : El Nino, MSL (Mean Sea Level), SPL (suhu permukaan laut), Surabaya

## Abstract
The potential of marine resources in Blitar quite large but utilization is not optimal, so it requires a Regional Forecast Map  Fishing  in  order  to  exploit  the  potential  of  fishery  resources  there  is  more  optimal.  Determination  of  the  area forecast  use  of  the  fish  can  be  predicted  from  the  parameters  of  sea  surface  temperature  and  chlorophyll-a.  Modis image level 1b can be used in the manufacture of the forecast  utilization of fish pennagkapan area. Used algorithm ATBD (Theoretical Basic Document Encryption Modis) 25 to determine sea surface temperature and Algorithms Morel 4 is used to determine the chlorophyll-a. The results obtained from this study is the RMSE test conducted between field data with the data Modis image of RMSE 1b level of 0.706568, with forecasts of fishing areas and potentially potent enough.
Keywords — image, fishing ground, sea surface temperature, chlorophyll-a

## PENDAHULUAN
Kabupaten Blitar memiliki pantai yang terbentang sepanjang 45 km dengan luas 4 mil laut =  26.100 Ha,  luas  12  mil  laut  =  63.330  Ha,  dan  luas  ZEE  = 1.305.500 Ha. Hal ini berarti potensi sumber daya laut yang ada di Kabupaten Blitar untuk 4 mil  laut mencapai  1.044  ton/tahun,    untuk  12  mil  Laut mencapai  3.133  ton/tahun  dan  ZEE  sebesar 52.220  ton/tahun.  Kabupaten  Blitar  memiliki potensi  perikanan  yang  cukup  besar,  baik perikanan  darat  (air  tawar)  maupun  perikanan laut.  Potensi  ikan  laut  disana  cukup  menjanjikan, lantaran  Kabupaten  Blitar  berbatasan  dengan samudera  Indonesia  di  bagian  selatan.  Namun sampai  sekarang  pemanfaatan  oleh  nelayan Kabupaten  Blitar    atas  potensi  tersebut  baru mencapai  10%    dari  potensi  laut  yang  ada.  Oleh karena  itu,  dengan  potensi  yang  besar  dan pemanfaatan  yang  belum  optimal  diperlukan sebuah  Peta  Prakiraan  Daerah  Penangkapan  Ikan
untuk  dapat  memanfaatkan  potensi  sumberdaya perikanan disana secara optimal.
Untuk mendukung upaya pengembangan perekonomian  Indonesia  dalam  bidang  kelautan, salah  satu  upaya  yang  dilakukan  adalah pemanfaatan sumberdaya perikanan yang optimal.  Pemanfaatan  sumberdaya  perikanan  di indonesia  kalah  dengan  negara  tetangga  yang memiliki  luas  lautan  yang  jauh  lebih  kecil dibanding  indonesia.  Dengan  menggunakan teknologi penginderaan jauh atau remote sensing, saat  ini  kita  telah  dapat  melakukan  penglihatan pada  cakupan  wilayah  yang  sangat  luas  tanpa menyentuh benda tersebut dan dilakukan dengan waktu  yang  sangat  singkat.  Teknologi  inilah  yang dapat digunakan untuk menentukan posisi daerah potensi  ikan.  Sebaran  klorofil-a  dan  suhu permukaan  laut  inilah  yang  merupakan  indikator tingkat  kesuburan  perairan  dan  kelimpahan makanan  bagi  ikan.  Salah  satu  instrumen  yang dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  keberadaan
klorofil dan suhu permukaan laut yaitu citra satelit Modis.
Citra  Modis  memiliki  3  jenis  data  citra  yaitu  Citra Modis level 1a, 1b, 2, dan 3. Dalam penelitian ini kita  menggunakan  Citra  Modis  level  1b  dan  level 2.  Level  1  merupakan  data  mentah  yang  akan  di proses menggunakan aloritma untuk memisahkan data – data yang terdapat pada Citra Aqua Modis. Level  1b  adalah  data  yang  telah  mempunyai terapannya,  hasil  dari  kalibrasi  sensor  pada  level 1a. Citra Modis level 1b ini merupakan salah satu citra  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat  peta prakiraan  daerah  penangkapan  ikan  dengan parameter  suhu  permukaan  laut  dan  klorofil-a. Untuk  melihat  sebaran  klorofil-a  digunakan algoritma  MOREL  4  karena  algoritma  ini merupakan  yang  paling  baik  dari  beberapa algoritma  untuk  mencari  sebaran  klorofil-a  [1]  . Sedangkan untuk melihat sebaran suhu permukaan  laut  kita  menggunakan  algoritma ATBD_25.

## METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi  penelitian  ini  mengambil  daerah  studi  di perairan  Pantai  Selatan  Blitar  dan  sekitarnya. Secara geografis terletak pada 8 0 15 ’ 0 ’’ - 8 0 27 ’ 0 ’ LS dan  112 0 0 ’ 0 ’ - 112 0 15 ’ 0 ’ BT  dalam  penelitian berada pada posisi
Gambar 1  Lokasi Daerah Penelitian (Sumber : Citra Modis Level 1b)
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Adapun tahap penelitian digambarkan secara umum dengan penjelasan sebagai berikut:
1. Tahap Persiapan - Identifikasi Awal Bertujuan untuk mengidentifikasi permasalahan  yang  diangkat  sebagai tema  penelitian,  objek  penelitian  dan daerah  penelitian  serta  merumuskan cara memecahkan permasalahan tersebut. Adapun permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana perbandingan  penggunaan  Citra Modis level  1b  dalam  menentukan  prakiraan daerah  penangkapan  ikan  di  Pantai Selatan Blitar.
- Studi Literatur Studi Literatur dilakukan untuk mempelajari dan mengumpulkan referensi  dan  hasil  penelitian  sejenis sebelumnya  yang  pernah  dilakukan orang lain yang berkaitan sebagai dasar teori  mengenai  masalah  yang  akan diteliti  suhu  permukaan  laut,  klorofil, fishing  ground ,  dan  literatur  lainnya yang mendukung baik dari buku, jurnal, majalah, internet dan lain sebagainya.
- Pengumpulan Data Pengumpulan data berupa peta vektor Rupabumi  Indonesia  skala  1:1.000.000 dan  data  lapangan  suhu  permukaan laut dan klorofil-a.
2. Tahap Pengolahan Data Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengolahan dari  data  yang  telah  diperoleh  dan  data penunjang lainnya.
3. Tahap Analisa Data yang telah diolah kemudian dianalisis sehingga di dapatkan suatu hasil prakiraan
daerah penangkapan ikan Citra menggunakan Modis level 1b.
4. Tahap Akhir
Penyusunan  laporan  merupakan  tahap akhir  dari  proses  penelitian  ini  sebagai laporan penelitian ini disertai dokumentasi dari pelaksanaan penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  koreksi  geometrik  yang  dilakukan  dengan menyebar  titik-titik  GCP  diperoleh RMS  error keseluruhan  yaitu  sebesar  0,417766.  Proses korekis geometrik pada citra ini sudah memenuhi toleransi  batas  kesalahan  koreksi  ge ometrik  ≤1 piksel.
Nilai strength  of  figure dari  titik  kontrol registrasi  citra  untuk  setiap  citra  yang  digunakan adalah    sebesar  0,1532.  Dalam  hal  ini  semakin kecil  bilangan  faktor  kekuatan  jaringan  tersebut, maka akan semakin baik konfigurasi jaringan yang bersangkutan .
Hasil RMS  error mempunyai  nilai  kurang  dari satu  piksel  dan SoF mendekati  nol  sehingga dianggap memenuhi syarat yang diberikan.
Gambar 4. Peta PDPI Menggunakan Modis Level 1b
Data  lapangan  yang  telah  didapatkan dinputkan pada citra yang terkoreksi geometrik,  diperoleh  data  yang  sesuai  dengan piksel citra.
Tabel 1. Data Lapangan No Koordinat Data Lapangan Bujur Lintang Klorofil-a (mg/l) SPL ( o C) 1 112,15448610 -8,34657417 0,174 29,6
2 112,15591390 -8,35545556 0,203 28,6 3 112,14653060 -8,35405556 0,145 27,6 4 112,14653060 -8,35320556 0,144 27 5 112,13261110 -8,35235000 0,232 28,6 6 112,12334170 -8,35136111 0,087 30,8 7 112,11286110 -8,35102778 0,23 29 8 112,10230560 -8,34973056 0,205 29,4 9 112,10541110 -8,34581111 0,21 29,4 10 112,11424440 -8,33843056 0,175 28,6
Suhu  permukaan  laut,  konsentrasi  klorofil, arus  laut,  salinitas  air  laut,  dan  kandungan oksigen  terlarut,  fenomena  upweeling  dan front menjadi  indikasi  lokasi fishing  ground , dimana  daerah  tersebut  menandakan  adanya fitoplankton  yang  merupakan  makanan  bagi ikan. Selain itu, terdapat juga faktor-faktor lain yang  dapat  mempengaruhi  lokasi fishing ground ini. Dalam penelitian ini, untuk mencari atau  menentukan  suatu  area fishing  ground digunakan  parameter  sebaran  klorofil-a  dan juga suhu permukaan laut.
Dalam penelitian ini digunakan uji RMSE. Uji RMSE  merupakan  salah  uji  yang  digunakan untuk  mencerminkan  perbedaan  antara  data lapangan dengan data ekstraksi citra.
Tabel 2. Uji RMSE antara Data Lapangan dengan Data Citra Modis Level 1b No Citra Lapangan RMS X (mg/l) Y ( o C) x (mg/l) y ( o C) 1 0,145 26,634 0,174 29,6 1,117793 2 0,140 24,887 0,203 28,6 1,237958 3 0,143 29,731 0,145 27,6 0,710326 4 0,145 29,731 0,144 27 0,910325 5 0,145 29,883 0,232 28,6 0,299038 6 0,146 32,228 0,087 30,8 0,476534 7 0,147 30,732 0,23 29 0,486314 8 0,147 30,732 0,205 29,4 0,050060 9 0,148 30,732 0,21 29,4 0,331794 10 0,146 27,188 0,175 28,6 1,445539 0,706568
Dari  data  uji  RMSE  antara  data  lapangan dengan  data  citra  Modis  level  1b  didapatkan nilai  RMSE  sebesar  0,706568.  Batas  toleransi untuk  nilai  kesalahan  RMSe  adalah  ≤  1  pixel,
sehingga  apabila  nilai  RMSe  lebih  besar  dari  1 pixel  (Purwandhi  2001).  Muhsoni  juga mengatakan  bahwa  semakin  kecil  nilai  RMS error  maka  data  yang  didapat  semakin  bagus dan  akurat.  Jadi  uji  RMSE  RMSE  antara  data lapangan  dengan  data  citra  Modis  level  1b memenuhi batas toleransi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa penelitian ini yang telah di  kemukakan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut :
 Dari  pengolahan  data  yang  dilakukan didapatkan  hasil  area  fishing  ground  pada citra Modis level 1b dengan daerah semuanya tidak berpotensi.
 Nilai  uji  RMSE  Citra  Modis  level  1b  dengan dengan  data  lapangan  sebesar  0,706568. Batas  toleransi  untuk  nilai  kesalahan  RMSe adalah ≤ 1 pixel, sehingga apabila nilai RMSe lebih  besar  dari  1  pixel  (Purwandhi  2001). Muhsoni  juga  mengatakan  bahwa  semakin kecil nilai RMS error maka data yang didapat semakin bagus dan akurat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  sampaikan  terima  kasih  kepada  kepada
Departemen Geomatika ITS yang telah memberikan
dukungan administrasi dan pendanaan  sehingga  penelitian  ini  dapat  berjalan dengan baik dan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Prasasti,  Indah,  Bambang  Trisakti,  dan  Uyum Mardiana.  2005. “Sensitifitas  Bebe rapa Algoritma  dan  Kanal-kanal  Data  Modis untuk Deteksi Sebaran Klorofil.” Pertemuan Ilmiah  MAPIN  XIV  "Pemanfaatan  Efektif Penginderaan  Jauh  untuk  Peningkatan
Kesejahteraan Bangsa".
Purwandhi,  S  H.  2001.  Interpretasi  Citra  Digital.
Jakarta: Grasindo.
Muhsoni,  F.F.  2008.  Tutorial  Pengolahan  Citra Digital  (Menggunakan  ENVI).  Bangkalan: Jurusan  Ilmu  Kelautan  Fakuktas  Pertanian Universitas Trunojoyo.