## ALGORITMA UNTUK DETEKSI TUMPAHAN MINYAK DI LAUT TIMOR MENGGUNAKAN CITRA MODIS

## ( ALGORITHMS TO DETECTED SPILL FROM USING MODIS IMAGE)
Muhammad Sudibjo 1,2 , Vincentius P. Siregar 2 , Jonson Lumban Gaol 2 1 Corresponding author
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanan Bogor E-mail: byo.sudibyo@gmail.com

## ABSTRACT
The Oil spill in Timor Sea in 2009 has spread the oil to the area of 10.842.81 km 2 . It was successfully detected by MODIS. The main purposes of this research were to compare the detection result of spill from several algorithms with image by using MODIS image and see the visual difference generated. There were four algorithm used in this research, namely: Oil Spill Index, Fluorescence Index, Principal Component Analysis (PCA), and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). These five algorithms resulted in the following comparisons: the appearance of visualization of oil spill seen on MODIS image with oil spill index and fluorescence index algorithm was brighter than the surrounding water bodies and they had higher pixel value. Mean while, oil visualization using PCA and NDVI algorithm was darker than the surrounding of water bodies and they had lower pixel value. The result of the test accuracy of oil spill index, fluorescence index, PCA, NDVI algorithm were 41%, 46%, 41%, and 60% respectivety.

## Keywords: Oil Spill, MODIS imagery, algorithm

## ABSTRAK
Tumpahan  minyak  di  Laut  Timor  yang  terjadi  pada  tahun  2009  telah  menyebarkan  minyak  seluas 10.842.81 km 2 .Tumpahan minyak ini berhasil dideteksi oleh satelit Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membandingkan  hasil  deteksi  tumpahan  minyak  dari  beberapa algoritma dengan citra menggunakan citra MODIS dan melihat perbedaan visual yang dihasilkan. Algoritma yang digunakan adalah Oil Spill Index , Fluorescence Index , Principal Component Analysis (PCA), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Visualisasi tumpahan minyak yang terlihat pada citra MODIS dengan algoritma oil spill indeks dan fluorescence index lebih cerah dibandingkan dengan badan air disekitarnya dan juga memiliki nilai piksel  lebih  tinggi,  sedangkan  visualisasi  minyak  menggunakan  algoritma  PCA  dan  NDVI  lebih  gelap dibandingkan dengan badan air disekitarnya dan juga memiliki nilai piksel yang lebih rendah. Hasil uji akurasi yang dilakukan terhadap algoritma oil splill index , fluorescence index , PCA, NDVI berturut-turut sebagai berikut 41%, 46%, 41%, dan 60%.
Kata kunci:Tumpahan minyak, citra MODIS, Algoritma

## I. PENDAHULUAN
Salah  satu  aktivitas  manusia  yang dapat  mencemari  ekosistem  laut  adalah aktivitas  pengeboran  minyak  bumi lepas pantai. Aktivitas ini jika tidak dilakukan dengan  pengawasan  dan  perancanaan yang  baik  akan  berakibat  fatal  yaitu dapat  menyebabkan  tumpahnya  minyak ke  permukaan  laut  ( oil  spill ).  Walaupun minyak  memiliki  peranan  yang  penting bagi perekonomian suatu negara, namun minyak  dapat  mencemarkan  dan  meru- sak ekosistem jika tidak dikelola dengan baik.  Tumpahan  minyak  di  laut  akan menyebabkan kerugian, baik dilihat dari aspek  ekonomi  maupun  ekologi.  Keru-
gian  dari  aspek  ekonomi  misalnya  me- nyebabkan menurunnya hasil tangkapan perikanan  (ikan  dan  kerang-kerangan), produksi  rumput  laut,  produksi  benih, kunjungan wisata yang berakibat menu- runnya    pendapatan  nelayan.  Dampak dari  aspek  ekologi  yaitu:  1)  Kerusakan hutan bakau, 2) kerusakan terumbu ka- rang, lamun, 3) Kerusakan habitat pemi- jahan  ( spawning  ground )  dan  pembe- saran  ( nursery  ground ),  4)  Kerusakan pantai,  5)  Kerusakan  dasar  perairan pantai  (siltasi  lumpur,  pasir,  batuan) (Lumban Batu, 2010).
Berdasarkan  tinjauan  ekologisnya, lapisan  minyak  dipermukaan  air  laut dapat  menghambat  penetrasi  cahaya
matahari masuk ke dalam  kolom  perair- an  sehingga  laju  fotosintesis  akan  ter- gangu  dan  berkurang  yang  meyebabkan penurunan  produktivitas  primer  perair- an.  Ketika  produktivitas  primer  berku- rang dalam rantai makanan dilaut, maka makanan  untuk  konsumen  tingkat  satu akan  berkurang  sehingga  persaingan merebutkan  makanan  oleh  organisme tingkat  diatasnya    meningkat  dan  me- nyebabkan  banyak  kematian, yang akan terus  belanjut  hingga  konsumen  tingkat atas (Lumban Batu, 2010).
Ketika  minyak  masuk  ke  lingku- ngan laut, maka minyak tersebut dengan segera  akan  mengalami  proses  peru- bahan  secara  fisik  dan  kimia.  Menurut Mukhtosar  (2007)  diantara  proses  terse- but  adalah  terbentuknya  lapisan  ( oil slick ),  tersebar  ( dissolution ),  penguapan (e vaporation ), polimerasi ( polymerization ), emulsifikasi  (e mulsification ),  emulsi  mi- nyak  dalam  air  ( oil  in  water  emulsions ), fotooksida,  biodegradasi  mikroba,  sedi- mentasi,  dicerna  oleh  plankton,  dan terbentuk gumpalan.
Komponen  minyak  yang  tidak  da- pat  larut  di  dalam  air  akan  mengapung dan  menyebabkan  air  laut  berwarna hitam.  Kecepatan  penyebaran  akan  ber- gantung pada kecepatan angin, arus laut dan jenis minyak. Selain itu penyebaran minyak  yang  ada  di  perairan  semakin
bertambah luas  disebabkan  adanya  pro- ses difusi minyak. Keberadaan minyak di perairan mengalami penurunan disebab- kan oleh terjadinya proses evaporasi dan dispersi  minyak  yang  disebabkan  oleh kondisi lingkungan (Krisdiantoro, 2012). Menurut  Dursma  dan  Marchand (1974) jika arah sebaran minyak menuju pantai  dan  mengendap,  maka  minyak akan  terdegradasi  dengan  sendirinya  di pantai  dan  berdampak  negatif  bagi ekosistem  pantai.  Beberapa  komponen minyak  tenggelam  dan  terakumulasi  di dalam  sedimen  sebagai  deposit  hitam pada pasir dan batuan-batuan di pantai. Komponen  hidrokarbon  yang  bersifat toksin  dapat  berpengaruh  pada  repro- duksi, perkembangan, pertumbuhan dan perilaku  biota  laut  terutama  pada plankton  bahkan  dapat  mematikan  ikan dan organisme laut lainnya.
Peristiwa  tumpahan  minyak  di anjungan  minyak  Montara  di  Laut timor terjadi  pada tanggal 21 Agusts 2009 dan berlangsung  selama  74  hari.  Tumpahan minyak  ini  terjadi  karena  adanya  leda- kan  anjungan  sumur  minyak    Montara. Sebaran  minyak yang tumpah diperkira- kan  menyebar  pada  areal  seluas 10.842.81 km 2 yang terbawa oleh angin, gerakan  pasang  surut,  dan  arus  (AMSA 2010).
Gambar 1. Nilai reflektansi tumpahan minyak di Teluk Cagliari (Dessi, 2008)
Berdasarkan  penelitian  Lumban Gaol  (2009)  dengan  citra  radar  pada tanggal  30  Agustus  2009  menunjukkan secara jelas distribusi oil spill di perairan Timor  hingga  Australia.  Selain  Radar, sensor Moderate  Resolution  Imaging Spectrometer (MODIS) juga dapat diguna- kan  untuk  mendeteksi  tumpahan  mi- nyak  di  perairan    laut.  MODIS  merupa- kan  salah  satu  sensor  yang  terdapat pada  satelit  Terra  dan  Aqua.  Data  dari hasil  satelit  ini  dapat  meningkatkan pemahaman  kita  tentang  dinamika  dan proses    alam  yang  terjadi  di  darat  mau- pun lautan.
Beberapa  penelitian  dengan  meng- gunakan citra MODIS untuk mendeteksi tumpahan  minyak  di  laut  telah  banyak dilakukan  oleh  peneliti-peneliti  dengan menggunakan  berbagai  algoritma  yang berbeda.  Berdasarkan  penelitian  Ales- heikh  (2011),  deteksi  tumpahan  minyak di  Teluk  Meksiko  dengan  citra  MODIS menunjukkan  bahwa  penggunaan  algo- ritma  rasio  kanal  dibandingkan  dengan metode  PCA  menunjukkan  hasil  yang lebih  baik  dalam  mendeteksi  tumpahan minyak.  Sementara  itu,  hasil  penelitian Dessi (2008) yang mendeteksi tumpahan minyak  di  Teluk  Cagliari  dengan  MODIS menunjukkan  bahwa  tumpahan  minyak memiliki  reflektansi  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  air  laut  (Gambar 1), terutama pada kisaran spektral kanal biru (band 3 MODIS).
Peristiwa tumpahan minyak di Laut Timor  juga  berhasil  terekam  oleh  sensor MODIS.  Beberapa  penelitian  yang  dila- kukan  untuk  mendeteksi  tumpahan  mi- nyak tersebut menggunakan citra MODIS dengan  berbagai  algoritma,  diantaranya Oil  Spill  Index , Fluorescence  Index ,  PCA, NDVI. Penelitian  ini  bertujuan  untuk mendeteksi  tumpahan  minyak  dengan citra  MODIS  menggunakan  beberapa algoritma  dan  melihat  perbedaan  visua- lisasi yang dihasilkan.

## II. METODOLOGI
Lokasi  yang  diteliti  yaitu  daerah tercemar  akibat  tumpahan  minyak  dari Anjungan  Montara  di  laut  Timor  pada posisi  geografi  11 0 0’0’’LS  -  14 0 0’0’’LS dan  115 0 0’0’’  BT  –  129 0 0’0’’BT  (Gambar 2).
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra MODIS, data angin, data arus dan data lapang. Citra MODIS level 1b  yang  digunakan  adalah  yang    diun- duh  dari  situs  http://disc.gsfc.nasa.- gov. Citra MODIS level 1b yang diunduh adalah    yang  tidak  tertutup  awan  pada daerah yang terdapat tumpahan minyak.  Data  angin  ini  diunduh  dari situs http://data-port al.ecmwf.int. Data  arus  tersebut  dapat  diunduh  dari http://www.oscar.noaa.gov.
Alat yang digunakan dalam pengo- lahan  data  adalah  satu set komputer dengan  perangkat  lunak  ErMapper  6.4, Envi  4.5,  ArcGis  10,  HegWin  2.11,  Sur- fer 9 dan Ms. Excel 2007, serta perang- kat  lunak  lain  yang  mendukung  pene- litian  ini.  Citra  dengan  format  *.hdf sebelumnya  harus  dikonversikan  ter- lebih  dahulu  kedalam  bentuk  format *.tif  dengan  menggunakan software HEG WIN 2.11.
Citra  yang  sudah  berformat  *.tif kemudian  diolah  dengan software Er- Mapper,  untuk  dilakukan  koreksi  at- mosferik. Koreksi tersebut  untuk meng- hilangkan  pengaruh  atmosfer,  metode yang  digunakan  adalah histogram  ad- justment .  Kemudian  dilakukan  citra dengan  berbagai  algoritma.  yaitu Fluo- rescence  Index , Oil  Spill  Index,  SST Callison , PCA, dan NDVI .
2.1. Fluorecence Index
Menurut  Dessi  (2008)  produk  hid- rokarbon  memiliki  sifat  fluoresensi dimana  memancarkan  cahaya  ketika terkena  ultraviolet  atau  beberapa  sinar tampak.  Sehingga  dengan  algoritma fluorescence  Index dapat  diketahui  ke- beradaan  senyawa  hidrokarbon.  Algo- ritma fluorescence  index dapat  ditulis- kan sebagai berikut:
B  e  ed
B  e  ed
Citra  MODIS  spektrum  biru  ( blue ) berada  pada  kanal  3  dan  spektrum merah  ( red )  terdapat  pada  kanal  1. Semakin  tinggi  komponen  hidrokarbon maka  nilai fluorescence  index juga  akan semakin besar.
2.2. Oil Spill Index
Menurut  Alesheikh  (2011)  algorit- ma Oil Spill Index memiliki prinsip rasio kanal,  yaitu  membandingan  selisih  dan jumlah  dari  kanal  4  dan  kanal  1  dari
MODIS  yang  dinormalisasikan  dengan kanal  3  (B3)  sehingga  menghasilkan nilai  yang  berbeda  antara  minyak  dan bukan minyak. Algoritma tersebut dapat dituliskan sebagai berikut:
*( B  B ⁄ ) ( B  B ⁄ )+ *( B  B ⁄ ) ( B  B ⁄ )+
2.3. SST- Callison
Kanal  pada  MODIS  yang  diguna- kan  untuk  algoritma  SST  adalah  kanal 31dan  32  pada  rentang  nilai  spektral thermal infrared .  Setiap  kanal-kanal  ini kemudian  akan  dikonversi  nilai digital number -nya  menjadi  nilai  radiansi dengan rumus sebagai berikut:
L i radia ce  ca e (S i radia ce  ff e Dimana: L i :  Radiansi kanal i SI i :  Skala  integer  kanal i ( digital  num- ber )
Nilai radiance_scales dan radian- ce_offsets didapatkan  dari  atribut  yang ada  pada  fail  hdf  disesuaikan  dengan kanal  yang  akan  di  kalibrasi.  Setelah menghitung  nilai  radiansi,  selanjutnya dilakukan  perhitungan  suhu  kecerahan
dengan
menggunakan persamaan Planck.  Adapun  persamaan  Planck sebagai berikut: TB (i (( (i L (i
⁄ ))
Dimana, TB   :  suhu kecerahan ( 0 K)
C2   :  konstanta radiansi kedua
(1.493 x 10 4 K µm)
C1   :  konstanta radiasi pertama
(1.1911 x 10
8
W M -2 sr -2 (µm -1 ) -4 )
L (i   :  nilai radiansi kanal ke-i (WM -2 µm sr)
(i   :  nilai  tengah  panjang  gelombang kanal ke-i (µm)
Setelah  diketahui  suhu  kecerahan dari  tiap  kanal,selanjutnya  dilakukan perhitungan  suhu  permukaan  laut  de- ngan  menggunakan  algoritma  Callison (1989) sebagai berkut:
Dimana: Tb 31 : suhu kecerahan kanal 31 Tb 32 : suhu kecerahan kanal 32
2.4. PCA
PCA  akan  menghilangkan  ganggu- an  pada  data  dan  melinearisasikan piksel dengan korelasi tinggi antar salu- ran.  Transformasi  ini  akan  mengha- silkan  perbedaan  visual  dan  kontras yang  lebih  baik  antar  obyek.  PCA  akan mentranformasikan  citra  untuk  menda- patkan  komponen  penting  representatif baru  yang  saling  tidak  berkorelasi. Komponen penting ini direpresentasikan dalam vektor nilai eigen.
Komponen  penting  ini  didapatkan dengan  transformasi forward. Secara matematis dijelaskan sebagai berikut:
[ ] [ ] [ S
S ]
Dengan  DN 1MS adalah digital  num- ber dari  citra  input  multispectral.  PC1 adalah komponen pertama, dan matriks transformasi v terdiri  dari  vektor-vektor eigen yang  diurutkan  berdasarkan  ei- gennya. Vektor  eigen  yang  memiliki  nilai eigen  tertinggi  merupakan  komponen penting  pertama  (PC1).  PC1  ini  yang akan digantikan oleh data citra pankro- matik  beresolusi  spasial  tinggi,  yang sebelumnya  direntangkan  agar memiliki rataan  yang  menyamai  PC1  (Smith  L, 2002).
Transformasi  dari  PCA forward se- cara  otomatis  sudah  ada  difitur trans- formation pada software ENVI.  Pada penelitian  ini  digunakan  kanal  1  dan kanal  3  sebagai  masukan  untuk  trans- formasi PCA.

## 2.5. NDVI
Indeks  vegetasi  adalah  penguku- ran  kuantitatif  berdasarkan  nilai  digital dari  data  penginderaan  jauh  yang  digu- nakan  untuk  mengukur biomassa atau intensitas  vegetasi  di  permukaan  bumi. Algoritma NDVI sudah sering digunakan untuk  pemetaan  sebaran  klorofil,  te- rumbu karang dan juga mangrove.
Nilai NDVI berkisar antara -1 hing- ga  +1.  Nilai  NDVI  yang  rendah  (negatif) menunjukan  tingkat  vegetasi  yang  ren- dah seperti awan, air, tanah kosong, ba- ngunan,  dan  unsur  nonvegetasi  hijau yang tinggi (positif) menunjukan tingkat vegetasi  hijau  yang  tinggi.Oleh  karena itu, nilai  NDVI  sebanding dengan  kuan-
titas tutupan vegetasinya (Lillesand and Kiefer. 1990).
Pada  dasarnya  NDVI  mampu  me- minimalisir kesalahan atmosferik seperti efek  haze  (blur)  dan  mampu  membe- dakan  antara  tubuh  air  yang  bersubs- trat  dengan  tubuh  air  yang  tidak  ber- substrat  dengan  cukup  baik.  Adapun rumus NDVIsebagai berikut:
ed ed
Pada  sensor  MODIS  spektrum Near  Infrared berada  pada  kanal  2  dan spektrum  merah  terdapat  pada  kanal  1 (Deveson, 2005).

## 2.6. Membandingkan Nilai Piksel Hasil Algoritma
Setelah  dari  kelima  algoritma  ter- sebut  didapatkan,  kemudian  dilakukan perbandingan  terhadap  daerah  yang terkena  minyak  dan  tidak  terkena  mi- nyak.  Hasil  kelima  algoritma  tersebut diplotkan kedalam bentuk grafik sehing- ga membentuk signature dari tumpahan minyak  yang  akan  dijadikan  acuan dalam uji akurasi.

## 2.7. Uji Akurasi
Uji  akurasi  dilakukan  untuk  me- ngetahui  algoritma  mana  yang  baik digunakan  untuk  melihat  tumpahan minyak  di  laut  dengan  menggunakan citra  MODIS.  Uji  akurasi  ini  menggu- nakan  data  lapang  dari Applied  Ecology Solutions (AES)  yang  bekerja  sama dengan World  Wide  Fund (WWF).  Untuk mengetahui  lokasi  pada  citra  MODIS merupakan  tumpahan  minyak  atau  bu- kan,  berdasarkan  pada signature atau profil minyak dari hasil  grafik nilai pik- sel  pada  daerah  tumpahan  minyak  dan bukan minyak. Perhitungan persen nilai akurasi adalah sebagi berikut:
ra i m ah da a  a g  e  ai

## T  a   a a

## 2.8. Pengolahan Data Angin
Data  angin  digunakan  untuk  me- lihat  pengaruh  angin  terhadap  sebaran tumpahan  minyak.  Langkah  pertama yang  dilakukan  adalah  membuka  data arus  berformat  *.nc  dengan  mengguna- kan software ODV  untuk  mengekstrak datanya  kedalam  format  *.txt.  Setelah itu  data  dengan  format  *.txt  di  buka
dengan  menggunakan software  Micro- soft  Excel sehingga  akan  didapatkan nilai dari komponen angin zonal (U) dan meridional  (V)  yang  merupakan  bagian dari  vektor  dengan  arah  vertikal  dan horizontal.  Nilai  U  dan  V  ini  kemudian dikonversi  kedalam  kecepatan.  Nilai  U dan  V  ini  kemudian  di griding dengan perangkat  lunak  Surfer  9. Griding hasil nilai  U  dan  V  kemudian  diplotkan  ke- dalam lokasi  daerah tumpahan  minyak. Kemudian  dimasukan colour  scaling berupa kecepatan dari angin.

## 2.9. Pengolahan Data Arus
Data  arus  yang  diunduh  adalah berformat *.nc terlebih dahulu diekstrak ke  dalam format *.txt  dengan  megguna- kan software ODV.  Setelah  itu  data dengan  format  *.txt  dibuka  dengan menggunakan software  Microsoft  Excel sehingga  akan  didapatkan  nilai  dari komponen  angin  zonal  (U)  dan  meri- dional  (V)  yang  merupakan  bagian  dari vektor dengan  arah vertical dan horizontal . Nilai U dan V ini kemudian di grid ing  dengan  menggunakan soft-ware Surfer  9 dan  setelah  itu  diplotkan  ke dalam lokasi daerah tumpahan mi-nyak.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Perbedaan visualisasi dan profil indeks setiap algoritma
Citra  yang  diolah  untuk  melihat perbandingan  penampakan  hasil  lima algoritma  adalah  citra  MODIS  tanggal 30  Agustus  2009  dan  8  September 2009.    Hasil  yang  didapatkan  menun- jukan,  penampakan  kecerahan  yang berbeda-beda pada daerah yang terkena dan tidak terkena tumpahan minyak. Terlihat  pada  Gambar  3  dan  4 bahwa  citra  dengan  algoritma  PCA  dan NDVI  memiliki  warna  yang  lebih  gelap pada daerah terkena minyak dibanding- kan  yang  tidak  terkena  tumpahan  mi- nyak  namun  kontras  antara  tumpahan minyak dengan badan air yang ditampil- kan  dari  kedua  algoritma  ini  berbe- da.Tumpahan  minyak  lebih  terlihat  de- ngan menggunakan algoritma NDVI.
Algoritma  PCA  dan  NDVI  menun- jukan nilai yang lebih kecil pada daerah tumpahan  minyak  seperti  pada  stasiun 5,  6,  dan  7  tanggal  30  Agustus  2009 dan  stasiun  4,  5,  dan  6  tanggal  8 September  2009.  Menurut  Alesheikh
(2011)    penggunaan  transformasi  PCA ini  dalam  penginderaan  jauh  meng- hasilkan  suatu  citra  yang  lebih  mudah untuk  mengenali  suatu  obyek  tertentu dibandingkan  citra  aslinya.  Sedangkan NDVI  akan  menghasilkan  garis  batas yang  tegas  antara  laut  dalam  dengan tubuh air yang dangkal dan bersubstrat (Wicaksono, 2008).
Hasil  algoritma Oil  spill  index dan flourcence  Index yang  ditunjukan  ber- turut-turut  pada Gambar 5  dan 6 me- nunjukan  pada  daerah  terkena  tum- pahan  minyak  memiliki  warna  yang lebih  cerah  dibandingkan  pada  daerah tidak  terkena  minyak,  kontras  kece- rahan  yang  ditampilkan  kedua  algorit- ma  antara  tumpahan  minyak  dan bukan  tumpahan  minyak  lebih  terlihat jelas pada algoritma fluorescence index. Menurut  Alesheikh  (2011) oil  spill index mampu    memberikan  penampaan yang  jelas  pada  daerah  tumpahan minyak  dan  memberikan  kontras  di daerah  tersebut,  karena  algoritma  ini menggunakan   panjang gelombang  pen- dek  seperti    biru    yang  mempunyai kemampuan  lebih  baik  dalam  meng- identifikasi  material biogenic (Hu et  al ., 2003). Pada gambar 5  terlihat bahwa di titik  sampel  yang  terkena  tumpahan minyak  memiliki  hasil  nilai Oil  spill index yang  lebih  tinggi  di  bandingkan pada  daerah  yang  bukan  merupakan tumpahan minyak.
Berdasarkan  Gambar  6  dapat diketahui bahwa nilai fluorescence index lebih  tinggi  pada  daerah  perairan  yang terkena  tumpahan  minyak.  Menurut Harto et  al ,  (2009)  tumpahan  minyak mengandung  komponen  hidrokarbon yang mempunyai karakteristik dari fluo- rescence ,  lalu  hubungan  unsur  hidro- karbon  dengan  komponen  minyak  ada- lah  berbanding  lurus.  Dapat  dikatakan pula bahwa memang benar pada stasiun yang  terkena  tumpahan  minyak  meru- pakan  komponen  minyak  karena  nilai fluorescence index pada stasiun tersebut lebih  tinggi  dibandingkan  stasiun  lain. Penampakan  pada  citra  juga  menun- jukan  bahwa  pada  daerah  tersebut merupakan daerah tumpahan minyak. Hasil  algoritma  SST  yang  ditunjukan pada  Gambar  7  tidak  menunjukan  per- bedaan  antara  daerah  yang  terkena tumpahan  minyak  dan  tidak  terkena tumpahan  minyak.  Namun  jika  dilihat dari  lokasi  tumpahan  minyak  yang  se-
benarnya  berada,  terlihat  bahwa  pada wilayah  terjadinya  tumpahan  minyak menunjukan  kisaran  suhu  yang  lebih tinggi  dibandingkan  daerah  diluar  tum- pahan  minyak.  Hal  ini  kemungkinan disebabkan oleh kalor jenis minyak yang lebih  kecil  dibandingkan  dengan  air laut.  Kalor  jenis  ini  sangat  mempe-
ngaruhi perubahan suhu suatu zat, jika semakin  kecil  kalor  jenis  yang  dimiliki oleh  suatu  zat  maka  perubahan  suhu zat  tersebut  akan  semakin  cepat.  Kalor jenis minyak memiliki nilai sebesar 1 - 2 kJ/kg.K  bergantung  jenis  minyaknya sedangkan  air  laut  memiliki  nilai  kalor jenis sebesar 3.93 kJ/kg.K.
(a)
Gambar 3. (a).  Hasil pemrosesan dengan algoritma PCA 30 Agustus 2009
(b)
Gambar 3. (b).  Hasil pemrosesan dengan algoritma PCA 8 September 2009
(a)
Gambar 4. (a). Hasil pemrosesan dengan algoritma NDVI30 Agustus 2009
(b)
Gambar 4. (b). Hasil pemrosesan dengan algoritma NDVI 8 September 2009
(a)
Gambar 5. (a). Hasil pemrosesan dengan Algoritma Oil Spill Index 30 Agustus 2009
(b)
Gambar 5. (b). Hasil pemrosesan dengan Algoritma Oil Spill Index 8 September 2009
(a)
Gambar  6.  (a).  Hasil  pemrosesan  dengan  Algoritma Fluorescence  Index 30  Agustus 2009
(b)
Gambar 6.(b).  Hasil  pemrosesan  dengan  Algoritma Fluorescence  Index 8  September 2009
(a)
(b)
Gambar 7.  SST hasil algoritma Callison dari citra MODIS, (a) 30 Agustus 2009,(b) 8 September 2009
Menurut  Paulus  (2006)  algoritma SST  Callison  untuk  citra  MODIS  tepat digunakan  di  wilayah  Laut  Timor.  Jika dibandingkan  dengan  data  SST  yang dimiliki  oleh  citra  modis  level  3  yang diekstrak  melaui software  SeaDas , maka  didapatkan  hubungan  korelasi
linear  yang  ditunjukan  pada  Gambar  8. Korelasi  linear  yang  dihasilkan  menun- jukan  nilai  R 2 masih  diatas  50  %  (0.5). Menurut  Walpole  (1995)  Jika  nilai  R 2 semakin mendekati nilai 100% (1) maka terdapat  tingkat  hubungan  yang  sema- kin tinggi.
(a) (b)
Gambar 8. Korelasi linear yang dihasilkan antara algoritma SST Calison dengan data citra MODIS level 3, (a) 30 Agustus 2009,(b) 8 September 2009
(a)
(b)
Gambar  9.  Citra  Radar  tumpahan  minyak  Montara  di  Laut  Timor,  (a)  30  Agustus 2009  (Sumber:  Lumban  Gaol,2009),  (b)  8  September  2009  (sumber:  Li et.al, 2010)
Dari  ke  lima  algoritma  yang  digu- nakan tersebut diketahui bahwa tumpa- han  minyak  lebih  terlihat  dan  memiliki kontras  dengan  badan  air  adalah  algo- ritma  NDVI,  sedangkan  berdasarkan SST  dari  algoritma  Callison  tidak  dapat menunjukan  adanya  penampakan  tum- pahan  minyak,  dengan  demikian    algo- ritma  untuk  SST  dari  Callison  tidak dapat  digunakan  untuk  mendeteksi tumpahan minyak. Tumpahan  minyak  Montara  di Laut  Timor  juga  terekam  oleh  beberapa sensor RADAR (Gambar 9). Citra RADAR ini  memiliki  kelebihan  yaitu  tidak  ter- pengaruh  oleh  kondisi  atmosferik  se- hingga  memiliki  penampakan  tumpa- han  minyak  yang  lebih  jelas  di  laut. Walaupun begitu citra dari RADAR sulit untuk didapatkan karena menggunakan sistem order terlebih  dahulu  sehingga kurang  efisien  dan  beberapa  dari  citra RADAR  memiliki  resolusi  temporal  yang lebih rendah dibandingkan MODIS.
3.2. Uji akurasi algoritma terhadap tumpahan minyak Uji  akurasi  algoritma  ini  meng- gunakan  data  lapang  dari  AES  ( Applied Scology  Solutions )  yang  bekerja  sama dengan WWF sebagai dasar acuan lokasi tumpahan  minyak  sebenarnya.  Data lapang  terdiri  dari  dua  jenis  yaitu  data
pengamatan  dan  data  pengambilan sampel  tumpahan  minyak  (Gambar  10). Tanggal pengambilan data lapang adalah  26  September  2009  dan  27 September  2009  yang  disesuaikan  de- ngan  tanggal  citra  MODIS.  Uji  akurasi ini  berpedoman  pada  profil  indeks  yang didapatkan  dari  pemrosesan  algoritma pada citra tanggal 30 Agustus 2009 dan 8  September  2009  sebelumnya.  Kemu- dian  profil  indeks  tiap  algoritma  dari citra MODIS tanggal 26 September 2009 dan  27  September  2009  disamakan dengan  data  lapang.  Data  citra  yang sesuai dengan data lapang dijumlahkan dan dihitung akurasinya.
Berdasarkan  hasil  dari  uji  akurasi dapat diketahui bahwa algoritma dengan  akurasi  yang  terbaik  adalah algoritma  NDVI  dengan  nilai  total  aku- rasi sebesar 60%. Kemudian untuk algo- ritma Fluorescence  index memiliki  nilai total  akurasi  sebesar  46%.  Alogritma Oilspill  index dan  PCA  memiliki  nilai total  akurasi  yang  sama  yaitu  sebesar 41%. Nilai akurasi tersebut tidak terlalu tinggi  hal  ini  kemungkinan  disebabkan karena  perbedaan  waktu  pengambilan data  lapang  dengan  waktu  perekaman citra  sehingga  tumpahan  minyak  dapat berpindah  tempat  akibat  terbawa  arus laut dan juga data lapang yang terbatas.
Gambar 10. Lokasi pengambilan sampel lapang oleh tim AES tanggal 26  September 2009 dan 27 September  (AES, 2009)

## 3.3. Pengaruh angin terhadap pola sebaran tumpahan minyak
Pengaruh  angin  terhadap  pola sebaran  tumpahan  minyak  dilihat  de- ngan  citra  MODIS  mengunakan  algo- ritma  NDVI  kemudian  dideliniasi  pada daerah  tumpahan  minyak.  Setelah  itu dilakukan  overlay  terhadap  arah  seba- ran  angin  pada  tiap  tanggal  tumpahan minyak.
Dari  hasil overlay pola  arah  angin dan sebaran minyak tiap tanggal, dapat dikatakan  bahwa  minyak  cenderung mengikuti  pola  sebaran  angin.  Menurut Nontji  (2002)  bahwa  angin  merupakan salah  satu  faktor  penting  yang  dapat membangkitkan  gaya  arus  di  permu- kaan  laut.  Sehingga  berdasarkan  hasil yang  didapatkan  memang  benar  arah angin mempengaruhi pola sebaran tum- pahan minyak di permukaan air.
Gambar 11. Pola sebaran angin tanggal 30 Agustus 2009
Gambar 12. Pola sebaran angin tanggal 8 September 2009
Gambar 13. Pola sebaran angin tanggal 24 September 2009
Gambar 14. Pola sebaran angin tanggal 10 Oktober 2009
Gambar 15. Pola sebaran angin tanggal 21 Oktober 2009
Dapat diketahui pula
pada Gambar  11  dan  13  bahwa  angin  cen- derung  mengarah  ke  arah  utara  pada bulan  Agustus  dan    September  dengan kecepatan  berkisar  2-4  m/s 2 .  Hal  ini berbahaya bagi lingkungan di Indonesia karena  jika  sewaktu-waktu  terjadi  tum- pahan  minyak  lagi  di  daerah  tersebut kemungkinan  besar  akan  mengarah  ke perairan  Indonesia.  Berbeda  dengan bulan Oktober (Gambar 14 dan 15) arah angin  cenderung lebih  menuju  ke   arah selatan yaitu mendekati
perairan Australia  dengan  kecepatan  berkisar  3- 5.5 m/s 2 .  Bagaimanapun juga  peristiwa tumpahan  minyak  harus  dihindari karena  sangat  merugikan  baik  dari  segi biologi maupun ekonomi.

## 3.4. Pengaruh arus terhadap pola
sebaran tumpahan minyak
Pengaruh arus terhadap pola seba- ran  tumpahan  minyak  dilihat  dengan citra  MODIS  mengunakan    algoritma NDVI dideliniasi pada daerah tumpahan minyak.  Data  arus  yang  didapatkan adalah  data  rataan  tiap  lima  harian yang kemudian di- overlay terhadap arah sebaran  arus  pada  tiap  tanggal  tum- pahan minyak.
Dilihat  dari  pola  pergerakan  arus dan angin tiap tanggal, dapat dikatakan terdapat  pola  sebaran  yang  tidak  jauh berbeda.Menurut  Fingas  (2010)  faktor utama  yang  menyebabkan  tumpahan minyak  di  laut  menyebar  adalah  angin dan  arus.  Berdasarkan  hasil overlay pola  arah  arus  dan  sebaran  minyak bahwa  minyak  cenderung  mengikuti pola  sebaran  arus  laut.  Sehingga  dapat dikatakan bahwa pergerakan arus dapat mampu  mempengaruhi  pola  sebaran tumpahan minyak dilaut.
Gambar 16. Pola sebaran arus tanggal 5 – 10  September 2009
Gambar 18. Pola sebaran arus tanggal 20 – 25 Oktober 2009
Berdasarkan Gambar 16 diketahui bahwa  pola  arus  di  daerah  tumpahan minyak  saling  bertemu  dari  arah  utara menuju  ke  barat  dan  arus  dari  arah selatan  menuju  ke  timur    yang  akan menyebabkan  minyak  akan  tetap  di daerah  tersebut.  Sedangkan  gambar  17 dan 18 pergerakan minyak terlihat lebih mengikuti  pergerakan  pola  arus  yaitu menuju ke arah selatan.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1. Kesimpulan
Salah  satu  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  citra  MODIS  dalam mendeteksi  tumpahan  minyak  secara baik  adalah  algoritma  NDVI.  Algoritma SST    Callison  pada  citra  MODIS  tidak dapat  digunakan  untuk  mendeteksi tumpahan  minyak  namun  dapat  digu- nakan  untuk  mengetahui  kisaran  suhu pada  suatu  daerah.  Nilai  indeks  citra MODIS  pada  daerah  tumpahan  minyak dengan  menggunakan  algoritma fluores- cence index dan oil spill index akan lebih tinggi  dari  daerah  sekitar  yang  tidak terkena  tumpahan  minyak,  sedangkan nilai  indeks  dalam  citra  MODIS  pada derah  tumpahan  minyak  dengan  meng- gunakan  algoritma  NDVI  dan  PCA  lebih rendah  dari  daerah  yang  tidak  ada minyak.

## 4.2. Saran
Diperlukan  penelitian  yang  lebih lanjut  mengenai  pendeteksian  tumpa-
han minyak di laut dengan citra MODIS mengunakan  algoritma  baru  sehingga menghasilkan  visualisasi  tumpahan  mi- nyak yang lebih jelas lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
AES,  2009. Biodiversity  Survey  of    the Montara  Field  Oil  Leak.  Australia . AES Applied  Ecology  Solutions Pty Ltd.
Alesheikh  A.A  Shahini  S.  G.  2011. Assesment  of  Spectral  Analysis Methods  to  Detect  and  Monitor  Oil Spill  Using  MODIS  Data .  Iran, SASTECH. 4:4.
Dessì,  F.,  Melisa,  Naitzaa  L.,  and  A. Marinia.  2008.  MODIS data  pro- cessing  for  coastal  and  marine environment monitoring: a study on anomaly detection and evolu-tion In gulf  of  cagliari  (Sardinia-Italy).  The International Archives of the Photogrammetry , Remote  Sensing and  Spatial  Information  Sciences . (37): 695-698.
Duursma  EK  dan  Marchand  M.  1974. Aspects  of  Organic Marine  Pollut- ion
in Barnes H (Ed.),
Oceanography and Marine Biology. Allan & Unwin. London(UK).
Fingas, Mervin F. 2010. Oil Spill Science and  Technology .  Burlington:  USA. Elsevier Inc.
Krisdiantoro.  2012.  Model  Sebaran Tumpahan  Minyak  di  Perairan  In- dramayu,  Jawa  Barat.  Fakultas Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan. Skripsi: Tidak Dipublikasikan. Ins- titut Pertanian Bogor. Bogor. Lillesand,  T.M  dan  F.W.Kiefer.1990. Penginderaan  Jauh  dan  Inter- pretasi  Citra.  Diterjemahkan  oleh Dulbahri et  al .  Gadjah  mada  Uni- versity Press. Yogyakarta. Lumban  Batu,  D.F.   2010.  Dampak  Tu- mpahan  Minyak  Terhadap  Eko- sistem  Perairan.  Presentasi  Pence- maran  Laut  Timor.  Indonesia Maritim  Institut.
Lumban  Gaol,  J.  2010.  Distribusi  Spa- sial Oil  Spill Montara  di  Celah Timor  dari Satelit  dan Dampaknya Terhadap
Sumberdaya Hayati Laut, h. III-9 – III-13. Dalam IPTEK dalam Mitigasi dan Adaptasi Dam- pak  Perubahan  Iklim  terhadap Ekosistem Pesisir dan Pulau-pulau Kecil.  Prosiding  Simposium  Nasio- nal  Pengelolaan  Pesisir,  Laut  dan Pulau-Pulau  Kecil.  18  November 2010. Bogor. III. Hal: 9-13.
MODIS.MODIS Technical  Specification . http://modis.gsfc.nasa.gov/about/ specifications.  php  [10  Januari 2013].
Mukhtasor.2007.  Pencemaran  Pesisir dan  Laut.  Jakarta.  PT.  Pradya Paramita.
Nontji.  2002.  Laut  Nusantara.  Penerbit
Djambatan. Jakarta.
Paulus,  A.C.  2006.  Analisis  Sebaran Suhu  Permukaan  Laut  dan  Kan- dungan  Klorofil-a  dengan  Meng- gunakan  Data  MODIS  di  Perairan Nusa  Tenggara  Timur.Fakultas Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan. Skripsi: Tidak Dipublikasikan. Ins- titut Pertanian Bogor. Bogor.
Smith,  Lindsay.  I.  2002. A  Tutorial  on Principle  Component  Analysis .  [10 Januari 2013].
Walpole,  R.E.  1995.  Pengantar  Statis- tika. Jakarta: PT. Gramedia Pusta- ka Utama.
Wicaksono,  P.  2008.  Perbandingan  Ke- mampuan Citra
ASTER dan
Landsat  7  ETM+  Dalam  Pemetaan
Kondisi  Kesehatan  Terumbu  Ka- rang  di  Pulau  Menjangan  Besar dan  Menjangan  Kecil,  Kepulauan Karimun  Jawa.  Bandung.  PIT MAPIN XVII: 415-421.