## MODIFIKASI ALGORITMA AVHRR UNTUK ESTIMASI SUHU PERMUKAAN LAUT (SPL) CITRA SATELIT TERRA MODIS

## Feny Arafah, Bangun Muljo Sukojo, Lalu Muhamad Jaelani
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 Email : gm0734@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Indonesia merupakan negara maritim yang mempunyai  banyak keanekaragaman hayati yang erat kaitannya dengan suhu  permukaan  laut.  Salah  satu  jenis  citra  satelit  yang  banyak  digunakan  untuk  penelitian  suhu  permukaan  laut adalah citra satelit NOAA-AVHRR, sehingga banyak pula algoritma yang telah dihasilkan terkait suhu permukaan laut. Namun  jika ditinjau dari segi resolusi spasial, spectral, dan temporal, citra TERRA MODIS lebih bagus daripada citra NOAA-AVHRR.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  mencoba  untuk  memodifikasi  algoritma-algoritma  AVHRR  agar algoritma tersebut dapat digunakan dalam penelitian menggunakan citra TERRA MODIS.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  citra  TERRA  MODIS  bulan  Oktober  2010.  Untuk  koreksi  citra menggunakan  metode  image  to  image  dengan  peta  vektor  Indonesia  sebagai  dasarnya.  Selain  data  citra  juga diperlukan  data  lapangan  untuk  validasi.  Pengambilan  sample  SPL  dilakukan  secara  langsung  di  lapangan menggunakan alat Water Checker. Data lapangan diambil di perairan Selat Madura setiap 500 m sepanjang ±5 km dari Surabaya menuju Madura.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat 14 macam modifikasi algoritma AVHRR, yaitu 7 macam modifikasi algoritma MCSST dan 7 macam algoritma NLSST. Hasil modifikasi tersebut berdasarkan pengkombinasian band 20-23 dan band 31 dan 32 yang terdapat di citra TERRA MODIS. Untuk hasil SPL modifikasi algoritma MCSST dan NLSST pada bulan  Oktober  2010,  hasil  yang  mempunyai  tingkat  kebenaran  paling  tinggi  terhadap  data  SPL  di  lapangan  adalah modifikasi  yang  menggunakan  kombinasi  band  31  dan  32.  Sehingga  algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk mengestimasi  nilai  SPL menggunakan  citra  TERRA MODIS  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam melindungi  sumber  daya alam dan lingkungan yang ada di daerah kajian.
Kata Kunci : citra TERRA MODIS, AVHRR, SPL, modifikasi algoritma, MCSST, NLSST

## PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  kepulauan  yang mempunyai  wilayah  perairan  lebih  luas  daripada daratan.  Suhu  Permukaan  Laut  (SPL)  merupakan salah  satu  parameter  yang  sangat  penting  dalam penelitian  kelautan.  Pada  penelitian  terdahulu, satelit National  Oceanic  and  Atmospheric Administration - Advanced  Very  High  Resolution Radiometer (NOAA-AVHRR)  banyak  digunakan untuk  mengetahui keadaan suhu permukaan laut di  suatu  perairan,  sehingga  banyak  pula  bentuk- bentuk  algoritma  yang  telah  dihasilkan  oleh AVHRR  dibandingkan  dengan  algoritma  yang digunakan untuk penelitian menggunakan Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS).
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  mencoba untuk  memodifikasi  algoritma-algoritma  AVHRR agar  algoritma  tersebut  dapat  digunakan  dalam penelitian  menggunakan  MODIS.  Karena  citra MODIS  mempunyai  resolusi  spasial,  resolusi spektral, dan resolusi temporal   yang lebih bagus daripada  AVHRR.  Penelitian  tentang  modifikasi algoritma  AVHRR  untuk  MODIS  belum  pernah dilakukan,  sehingga  penelitian  ini  merupakan penelitian  pertama  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  bentuk  algoritma  baru  dari  MODIS yang  dapat  digunakan  pada  penelitian-penelitian selanjutnya.
Daerah  penelitian  secara  administratif  termasuk dalam  wilayah  Propinsi  Jawa  Timur  dan  Bali. Sedangkan  untuk  validasi  dilakukan  di  perairan Selat Madura.

## Gambar 1 Lokasi Penelitian
Tujuan  penulisan  penelitian  ini  adalah  Untuk mengetahui  apakah  algoritma  AVHRR  yang  telah dimodifikasi  bisa  digunakan  untuk  estimasi  suhu permukaan  laut  citra  satelit  TERRA  MODIS, sehingga  bisa  didapatkan  bentuk  algoritma  yang sesuai  dan  untuk  mengetahui  persebaran    suhu permukaan laut hasil modifikasi algoritma AVHRR untuk  TERRA  MODIS  jika  dibandingkan  dengan data  pengukuran  SPL  di  lapangan  dan  data  SPL menggunakan algoritma MODIS asli.

## METODOLOGI PENELITIAN
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah ENVI 4.6.1 , MODIS Toolkit, Matlab 7.0 dan ArcGIS  9.2.  Sedangkan  peralatan  yang  digunakan pada pengukuran di lapangan untuk pengambilan sampel  SPL  adalah Water  Checker  TROLL  9500 Multi  Parameter  Series S/N  47916 dan  GPS Navigasi.

## Tahap Pengolahan Data
Tahapan dalam pengolahan data ini adalah :
Georeferensi MODIS Citra TERRA MODIS Level 1B Oktober 2010 (Resolusi 1 km) Pemotongan Area Koreksi Geometrik Pemisahan Awan Algoritma AVHRR untuk SPL Modifikasi dengan Band TERRA MODIS yang sesuai (band 20-23, 31, dan 32) Algoritma baru TERRA MODIS untuk SPL Sebaran SPL dari Hasil Pengolahan Citra dengan Algoritma TERRA MODIS Asli Pengukuran di Lapangan untuk Pengambilan Sampel SPL Sebaran SPL dari Data Lapangan Korelasi Linier Analisis Hasil : - Algoritma Baru TERRA MODIS - Peta Sebaran SPL Oktober 2010 Selesai RMS ≤ 1 piksel Pemotongan Area Penghapusan Daratan Tidak Ya Peta Vektor Indonesia Ya Uji Ketelitian Eliminasi Tidak Sebaran SPL dari Citra TERRA MODIS dengan Algoritma AVHRR Termodifikasi
Gambar 2 Tahapan Pengolahan Data
Pemisahan  awan  dilakukan  di  semua  piksel menggunakan  band  3  dari  data  reflektan.  Proses ini  dilakukan  dengan  memasukkan  algoritma sebagai berikut (Xiao,2004):
[(float  (B3)  Ge  0.2)*0]+[(float  (B3)  Lt 0.2)*1]........................................................... (1) Dimana, B3  : band 3 dari data reflektan Ge  : greater and equal 0.2 Lt  : Less than 0.2
Proses  perhitungan  SPL  ini  membutuhkan  data SensorZenith yang  akan  dimasukkan  ke  dalam algoritma.  Data  ini  didapat  dari  data  geolokasi citra  TERRA  MODIS  yaitu  MOD03.  Berikut  ini tahap pengolahan data geolokasi :
Citra TERRA MODIS MOD03 Oktober 2010 (Data Geolokasi)
Georeferensi Menggunakan MODIS Toolkit dan Pemilihan Data (Sensor Zenith) Pemotongan Area Penghapusan Daratan Data Sensor Zenith

## Selesai

## Gambar 3 Tahap Pengolahan Data Geolokasi
Pengukuran  SPL  di  lapangan  dilakukan  pada tanggal  18  Oktober  2010  menggunakan  alat Water  Checker. Data  SPL  ini  diambil  pada permukaan laut sebanyak 3 kali pada selang jarak tiap  500  m  sepanjang  ±5  km  dari  arah  Surabaya menuju  Madura,  yang  tepatnya  berada  di  sekitar Jembatan  Suromadu.  Data  SPL  tersebut  diambil pada  lokasi  titik-titik  koordinat  di  lapangan  yang dicari  menggunakan  alat  GPS  Navigasi.  Dari  data SPL  tersebut  diperoleh  sebaran  SPL  yang  berada di  perairan  Selat  Madura  yang  selanjutnya  akan digunakan untuk validasi data.
Algoritma  AVHRR  yang  dimodifikasi  adalah algoritma MCSST dan algoritma NLSST. Modifikasi yang  dilakukan  disini  adalah  memodifikasi  band yang digunakan untuk menghitung SPL pada citra AVHRR (band 4 dan  5) diganti dengan band yang terdapat  pada  citra  TERRA  MODIS  (band  20-23, 31, dan 32).
Lokasi Validasi Jawa Madura Bali

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengolahan Citra
Proses georeferensi telah menghasilkan citra yang mendekati  bentuk  bumi  yang  sebenarnya. Namun,  posisi  dari  citra  tersebut  masih  sedikit bergeser  dari  posisi  bumi  yang  sebenarnya, sehingga  perlu  dilakukan  koreksi  geometrik. Proses koreksi geometrik menghasilkan total RMS error sebesar  0,627  dengan  8  titik  GCP  yang tersebar merata di lokasi penelitian. Jika nilai RMS Error  ≤  1  piksel  (Purwadhi,  2001),  maka  koreksi geometrik  yang  dilakukan  tersebut  sudah  benar. Posisi  dalam  citra  hasil  koreksi  geometrik  sudah mendekati  posisi  bumi  yang  sebenarnya.  Citra yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  banyak terdapat  awan.  Hal  ini  dikarenakan  pada  bulan Oktober 2010 sering terjadi hujan.

## Modifikasi Algoritma AVHRR
Model  algoritma  asli  AVHRR  yang  akan dimodifikasi adalah sebagai berikut (Dang, 1999): a. Algoritma  Multi-Channel SST (MCSST), dimana McClain, dkk. (1985) mendapatkan persamaan sebagai berikut :
SST  =  aT 4 +  b(T 4 -  T 5 )  +  c(T 4 -  T 5 )(secθ  –  1)  + d ……………………………………………(2)
b. Walton,  dkk.  (1998)  menemukan  persamaan Non  Linear  SST  (NLSST)  untuk  siang  hari memberikan pendapat yang lebih baik dengan temperature yang sesuai.
SST = aT 4 + bT sfc (T 4 - T 5 ) + c(T 4 - T 5 )(secθ – 1) + d………………………………………………. (3)
Model algoritma hasil modifikasi algoritma AVHRR yang digunakan untuk  citra  TERRA MODIS  adalah sebagai berikut :
a. Hasil modifikasi algoritma MCSST terdiri dari 7 macam kombinasi,yaitu :
- Kombinasi band 31,32
SST = aT 31 + b(T 31 – T 32 ) + c(T 31 – T 32 )(secθ – 1) + d ……………………....(4)
- Kombinasi band 20,21
SST = aT 20 + b(T 20 – T 21 ) + c(T 20 – T 21 )(secθ –
1) + d ……………………….(5)
- Kombinasi band 20,22
SST = aT 20 + b(T 20 – T 22 ) + c(T 20 – T 22 )(secθ – 1) + d ……………………….(6) - Kombinasi band 20,23
SST = aT 20 + b(T 20 – T 23 ) + c(T 20 – T 23 )(secθ – 1) + d ……………………….(7) - Kombinasi band 21,22
SST = aT 21 + b(T 21 – T 22 ) + c(T 21 – T 22 )(secθ –
1) + d ……………………….(8)
- Kombinasi band 21,23
SST = aT 21 + b(T 21 – T 23 ) + c(T 21 – T 23 )(secθ –
1) + d ………………………(9)
- Kombinasi band 22,23
SST = aT 22 + b(T 22 – T 23 ) + c(T 22 – T 23 )(secθ –
1) + d ……………………..(10)
b. Hasil  modifikasi  algoritma NLSST  terdiri  dari  7 macam kombinasi,yaitu :
- Kombinasi band 31,32
SST=aT 31 + bT sfc (T 31 – T 32 ) + c(T 31 – T 32 )(secθ –
1) + d ……………………..(11)
- Kombinasi band 20,21
SST aT 20 + bT sfc (T 20 – T 21 ) + c(T 20 – T 21 )(secθ –
1) + d ……………………..(12)
- Kombinasi band 20,22
SST=aT 20 + bT sfc (T 20 – T 22 ) + c(T 20 – T 22 )(secθ –
1) + d ……………………..(13)
- Kombinasi band 20,23
SST=aT 20 + bT sfc (T 20 – T 23 ) + c(T 20 – T 23 )(secθ –
1) + d ……………………..(14)
- Kombinasi band 21,22
SST=aT 21 + bT sfc (T 21 – T 22 ) + c(T 21 – T 22 )(secθ –
1) + d ……………………..(15)
- Kombinasi band 21,23
SST=aT 21 + bT sfc (T 21 – T 23 ) + c(T 21 – T 23 )(secθ –
1) + d ……………………..(15)
- Kombinasi band 22,23
SST=aT 22 + bT sfc (T 22 – T 23 ) + c(T 22 – T 23 )(secθ – 1) + d …………………….(16)
Dimana, T 20 - T 23 dan T 31 , T 32 merupakan nilai suhu kecerahan  band  20-23,  31,  dan  32  pada  citra TERRA  MODIS,  koefisien  a,b,c,d  adalah  koefisien asli dari algoritma MCSST dan NLSST yang nilainya sudah diketahui, θ adalah sudut sensor zenith dari citra  TERRA  MODIS,  dan T sfc adalah a  first  guess sea  surface  temperature  field pada  citra  TERRA MODIS,  dimana  pada  siang  hari  T sfc adalah  salah satu  SST  Reynold  atau  temperatur  kecerahan pada  3750  nm  (band  20  pada  MODIS)  jika  SST Reynold tidak ada.

## Tabel 1 Hasil Histogram Sebaran SPL Citra TERRA MODIS Menggunakan Algoritma MCSST
No. Kombinasi Band MCSST Nilai Suhu °C Min Max Mean 1 31 dan 32 -11,73 36,36 10,81 2 20 dan 21 0 59,22 14,38 3 20 dan 22 0 58,57 14,66 4 20 dan 23 0 66,98 16,85 5 21 dan 22 0 50,75 14,72 6 21 dan 23 0 57,13 16,91 7 22 dan 23 0 56,64 16,35
Tabel  2  Hasil  Histogram  Sebaran  SPL  Citra/Terra MODIS Menggunakan Algoritma NLSST
No. Kombinasi Band NLSST Nilai Suhu °C Min Max Mean 1 31 dan 32 -11,48 33,25 10,21 2 20 dan 21 0 48,83 14,12 3 20 dan 22 0 48,66 14,22 4 20 dan 23 0 50,87 15,04 5 21 dan 22 0 48,64 14,25 6 21 dan 23 0 50,73 15,06 7 22 dan 23 0 50,43 14,71
Analisa modifikasi algoritma AVHRR : a. Pada  hasil  perhitungan  SPL  algoritma  MCSST dan  NLSST,  untuk  kombinasi  band  31  dan  32 mempunyai  hasil  suhu  lebih  rendah  dari  pada kombinasi  band  20-23.  Hal  ini  dapat disebabkan karena band 31 dan 32 mempunyai nilai  spektral  dan  panjang  gelombang  hampir sama dengan band 4 dan 5 pada citra AVHRR.
b. Pada algoritma MCSST, kombinasi band 31 dan 32  nilai  suhu  berkisar  antara  -11°C  -  36°C  dan untuk kombinasi suhu 20-23 nilai suhu berkisar antara  0°C  -  66°C  (lihat  Tabel  1).  Sedangkan pada algoritma NLSST, kombinasi band 31 dan 32  nilai  suhu  berkisar  antara  -11°C  -  33°C  dan untuk kombinasi suhu 20-23 nilai suhu berkisar antara 0°C - 50°C (lihat Tabel 2).
c. Berdasarkan  data  dari  BMKG  suhu  di  perairan Selat  Madura  pada  tanggal  pengambilan  citra maupun  pengambilan  data  lapangan  sebesar 30,5°C. Hasil suhu yang paling mendekati data tersebut adalah suhu hasil kombinasi band 31 dan  32,  yaitu  28°C  -  29°C  untuk  algoritma MCSST dan 27°C - 28°C untuk algoritma NLSST di perairan Selat Madura.

## Data Sampel SPL di Lapangan
Hasil  rata-rata  dari  data  SPL  di  lapangan  adalah sebagai berikut :

## Tabel 3 Hasil Rata-Rata Data SPL di Lapangan
No Posisi Koordinat Temperatur (:C) Lintang Bujur 1 7 : 12,02’ 112:  46,633’ 31,92 2 7 : 11,932’ 112:  46,733’ 30,44 3 7 : 11,406’ 112:  46,746’ 30,73 4 7 : 10,852’ 112:  46,695’ 31,03 5 7 : 10,313’ 112:  46,707’ 30,40 6 7 : 9,765’ 112:  46,715’ 30,74

## Data SPL MODIS Asli
Selain  data  SPL  di  lapangan,  data  SPL  MODIS  asli juga akan digunakan sebagai data validator untuk mengetahui  tingkat  kecocokan  hasil  SPL  antara modifikasi  algoritma  AVHRR  dengan  algoritma MODIS asli.
Analisa hasil SPL MODIS asli :
a. Perhitungan  SPL  menggunakan  algoritma MODIS  asli  menghasilkan  nilai  suhu  yang berkisar antara  -9°C  -  43°C. Hal ini disebabkan karena  citra  yang  diolah  mencakup  seluruh perairan  di  Jawa  Timur,  Madura,  dan  Bali. Sehingga  nilai  SPL  yang  dihasilkan  ada  yang sangat rendah dan sangat tinggi.
b. Hasil  SPL  MODIS  asli  sudah  cukup  sesuai dengan  nilai  suhu  yang  diambil  di  lapangan. Khususnya  pada  daerah  sekitar  Selat  Madura, pada  data  lapangan  mempunyai  nilai  suhu berkisar  antara  29°C  -  32°C  dan  pada  hasil MODIS asli mempunyai kisaran nilai suhu yang hampir sama.
c. Salah  satu  penyebab  hasil  dari  data  suhu MODIS  asli  dan  data  lapangan  yang  hampir sama  yakni skin  temperature yang  direkam oleh  citra  satelit  di  permukaan  laut  berada pada  kisaran  milimeter  di  lapisan  permukaan atas  (Handani,  2008),  dan  data  suhu  di lapangan  juga  diambil  pada  lapisan  atas permukaan laut yang kurang dari 1 meter.

## Korelasi Linier
Proses  korelasi  ini  juga  perlu  dilakukan  antara data SPL di lapangan dengan data SPL MODIS asli. Hal  ini  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa  besar  tingkat  kecocokan  data  SPL MODIS asli terhadap data SPL di lapangan, karena data SPL MODIS asli juga akan digunakan sebagai data  validator.  Model  matematis  yang  dihasilkan dari proses korelasi linier tersebut adalah y=1,6x – 18 dengan r 2 = 71,91%.
Tabel  4  Hasil  Korelasi  Linier  antara  Data  Lapangan dengan Data Modifikasi Algoritma MCSST No. Kombinasi Band Model Matematis Nilai r 2 (%) 1 31 dan 32 y = 0,68x + 8,1 64 2 20 dan 21 y = 3,8x – 83 74,78 3 20 dan 22 y = 3,8x – 82 79,98 4 20 dan 23 y = 4,4x – 97 80,07 5 21 dan 22 y = 3,1x – 60 71,09 6 21 dan 23 y = 3,7x – 75 77,12 7 22 dan 23 y = 3,7x – 76 74,32
Tabel  5  Hasil  Korelasi  Linier  antara  Data  Lapangan dengan Data Modifikasi Algoritma NLSST No. Kombinasi Band Model Matematis Nilai r 2 (%) 1 31 dan 32 y = 0,54x + 11 61,36 2 20 dan 21 y = 3,3x - 70 76,57 3 20 dan 22 y = 3,3x - 70 78,67 4 20 dan 23 y = 3,7x – 78 78,85 5 21 dan 22 y = 2,9x – 55 74,62 6 21 dan 23 y = 3,2x – 63 76,92 7 22 dan 23 y = 3,2x – 64 74,44
Tabel  6  Hasil  Korelasi  Linier  antara  Data  MODIS  Asli dengan Data Modifikasi Algoritma MCSS No. Kombinasi Band Model Matematis Nilai r 2 ( %) 1 31 dan 32 y = 1,1x – 3,1 99,72 2 20 dan 21 y = 0,22x + 26 93,07 3 20 dan 22 y = 0,21x + 26 93,26 4 20 dan 23 y = 0,18x + 31 92,62 5 21 dan 22 y = 0,52x + 18 96,79 6 21 dan 23 y = 0,49x + 24 96,03 7 22 dan 23 y = 0,47x + 23 96,12
Tabel  7  Hasil  Korelasi  Linier  antara  Data  MODIS  Asli dengan Data Modifikasi Algoritma NLSST
No. Kombinasi Band Model Matematis Nilai r 2 (%) 1 31 dan 32 y = 1x – 3,1 99,62 2 20 dan 21 y = 0,29x + 23 94,62 3 20 dan 22 y = 0,29x + 23 94,65 4 20 dan 23 y = 0,48x + 18 96,74 5 21 dan 22 y = 0,26x + 25 94,09 6 21 dan 23 y = 0,45x + 21 96,24 7 22 dan 23 y = 0,44x + 20 96,3
Analisa hasil korelasi linier :
a. Hasil  korelasi  linier  data  SPL  MODIS  asli terhadap  data  SPL  di  lapangan  menunjukkan adanya  hubungan  positif  yang  tinggi  dengan model matematis y=1,6x – 18 dan r 2 = 71,91%.
Tingkat  kecocokan  yang  bernilai  tinggi  ini dikarenakan  nilai  suhu  yang  dihasilkan  antara MODIS  asli  dengan  data  lapangan  hampir sama,  terutama  untuk  wilayah  di  Selat Madura.
b. Hasil  proses  korelasi  linier  pada  data  SPL modifikasi  algoritma  terhadap  data  SPL  di lapangan,  secara  kesuluruhan  menghasilkan nilai hubungan positif yang tinggi.
c. Pada  modifikasi  algoritma  MCSST  untuk  7 macam  kombinasi  band  menghasilkan  nilai  r 2 terendah  adalah  64%  (band  31  dan  32)  dan tertinggi adalah 80,07% (band 20 dan 23) (lihat Tabel 4). Sedangkan pada modifikasi algoritma NLSST  untuk  7  macam  kombinasi  band menghasilkan  nilai  r 2 terendah  adalah  61,36%
(band 31 dan  32) dan tertinggi adalah 78,85% (band 20 dan 23) (lihat Tabel 5).
d. Hasil  proses  korelasi  linier  pada  data  SPL modifikasi algoritma terhadap data SPL MODIS asli,  secara  kesuluruhan  menghasilkan  nilai hubungan positif yang sangat tinggi.
e. Pada  modifikasi  algoritma  MCSST  untuk  7 macam  kombinasi  band  menghasilkan  nilai  r 2 terendah adalah 92,62% (band 20 dan 23) dan tertinggi adalah 99,72% (band 31 dan 32) (lihat Tabel 6). Sedangkan pada modifikasi algoritma NLSST  untuk  7  macam  kombinasi  band menghasilkan  nilai  r 2 terendah  adalah  94,09%
(band 21 dan  22) dan tertinggi adalah  99,62% (band 31 dan 32) (lihat Tabel 7).
f. Tingkat  kecocokan  antara  data  SPL  modifikasi algoritma  terhadap  data  SPL  di  lapangan mempunyai  hasil  yang  lebih  rendah  daripada tingkat  kecocokan  antara  data  SPL  modifikasi algoritma terhadap data SPL MODIS asli. Hal ini terjadi  karena  data  citra  TERRA  MODIS  yang diolah  diambil  pada  waktu  yang  berbeda dengan data di lapangan, yaitu selisih dua hari.
g. Karena  tingkat  kecocokan  dari  keseluruhan hasil algoritma modifikasi memenuhi toleransi, yaitu  ≥  60%,  maka  terdapat  kemungkinan bahwa algoritma modifikasi ini dapat digunakan untuk citra TERRA MODIS.

## Uji Ketelitian
Proses uji ketelitian yang dilakukan pada data SPL MODIS  asli  terhadap  data  SPL  lapangan menghasilkan penyimpangan sebesar 0,64°C.

## Tabel 8 Hasil Penyimpangan/Standar Deviasi Data SPL
Modifikasi  Algoritma  MCSST  terhadap  Data SPL di Lapangan
No. Kombinasi Band Standar Deviasi °C 1 31 dan 32 0,34 2 20 dan 21 1,99 3 20 dan 22 1,88 4 20 dan 23 2,28 5 21 dan 22 1,61 6 21 dan 23 1,91 7 22 dan 23 1,98
Tabel 9 Hasil Penyimpangan/Standar Deviasi Data SPL Modifikasi  Algoritma  NLSST  terhadap  Data
SPL di Lapangan No. Kombinasi Band Standar Deviasi °C 1 31 dan 32 0,35 2 20 dan 21 1,68 3 20 dan 22 1,64 4 20 dan 23 1,84 5 21 dan 22 1,42 6 21 dan 23 1,59 7 22 dan 23 1,64
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  telah dilakukan,    selisih/penyimpangan  antara  data lapangan  dengan  hasil  citra    berkisar  0,5°C (Bambang,2007).  Apabila  penyimpangannya  ≤ 0,5°C, maka data citra telah dianggap benar. Analisa hasil uji ketelitian :
a. Hasil  proses  uji  ketelitian  pada  nilai  SPL  hasil modifikasi  algoritma  MCSST  mempunyai  nilai
penyimpangan  sebesar  0,34°C  –  2,28°C terhadap data SPL di lapangan (lihat Tabel 8).
b. Hasil  proses  uji  ketelitian  pada  nilai  SPL  hasil modifikasi  algoritma  NLSST  mempunyai  nilai penyimpangan  sebesar  0,35°C  –  1,84°C terhadap data SPL di lapangan (lihat Tabel 9).
c. Hasil  modifikasi  algoritma  MCSST  dan  NLSST yang  paling  mendekati  kebenaran  data lapangan  adalah  kombinasi  band  31  dan  32 karena  penyimpangannya  ≤  0,5°C,  yaitu sebesar  0,34°C  pada  MCSST  dan  sebesar 0,35°C pada NLSST.
d. Hasil  sebaran  SPL  MODIS  asli  mempunyai tingkat kebenaran lebih rendah daripada  hasil sebaran SPL modifikasi algoritma menggunakan  algoritma  MCSST  maupun NLSST,  yaitu  sebesar  0,64°C.  Hal  ini  dapat dikarenakan  koefisien  yang  digunakan  dalam perhitungan SPL modifikasi dan SPL MODIS asli berbeda.
e. Untuk  hasil  SPL  modifikasi  algoritma  MCSST dan  NLSST  pada  bulan  Oktober  2010,  hasil yang  mempunyai  tingkat  kebenaran  paling tinggi  terhadap  data  SPL  di  lapangan  adalah modifikasi yang menggunakan kombinasi band 31 dan 32. Sehingga dimungkinkan untuk bulan yang  lain  akan  memperoleh  hasil  yang  sama juga.

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  suhu  permukaan  laut  ini  dapat diambil  beberapa  kesimpulan  yaitu  modifikasi dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara mengubah  band  yang  terdapat  pada  algoritma AVHHR  (band  4  dan  5)  menjadi  band  yang terdapat  pada  citra  MODIS  (band  20-23,  31,  dan 32),  yaitu  menggunakan  band  yang  memiliki panjang  gelombang  yang  hampir  sama  dan  band yang memiliki kegunaan yang sama dengan band yang terdapat pada algoritma AVHRR.
Pada  algoritma  MCSST  dan  NLSST  menghasilkan 14 macam algoritma modifikasi dengan kombinasi band 31-32, band 20-21, band 20-22, band 20-23, band  21-22,  band  21-23,  dan  band  22-23.  Hasil proses  korelasi  linier  pada  data  SPL  modifikasi algoritma  terhadap  data  SPL  di  lapangan  secara kesuluruhan  menghasilkan  nilai  hubungan  positif yang  tinggi  dengan  nilai  r 2 terendah  adalah  64%
dan  tertinggi  adalah  80,07%  pada  MCSST  serta nilai  r 2 terendah  adalah  61,36%  dan  tertinggi adalah 78,85% pada NLSST.
Hasil  proses  korelasi  linier  pada  data  SPL modifikasi  algoritma  terhadap  data  SPL  MODIS asli  secara  kesuluruhan  menghasilkan  nilai hubungan positif yang sangat tinggi dengan nilai r 2 terendah  adalah  92,62%    dan  tertinggi  adalah 99,72% pada MCSST serta nilai r 2 terendah adalah 94,09% dan tertinggi adalah 99,62% pada NLSST.
Tingkat  kecocokan  (korelasi)  antara  data  SPL modifikasi  algoritma  terhadap  data  SPL  di lapangan  mempunyai  hasil  yang  lebih  rendah daripada  tingkat  kecocokan  antara  data  SPL modifikasi  algoritma  terhadap  data  SPL  MODIS asli. Hal ini karena antara data lapangan dan data citra  diambil  pada  waktu  yang  berbeda,  yaitu selisih  2  hari.  Tingkat  kebenaran  antara  data  SPL MODIS  asli  terhadap  data  SPL  di  lapangan mempunyai  hasil  lebih  rendah  daripada  tingkat kebenaran  antara  data  SPL  modifikasi  algoritma MCSST  dan  NLSST  kombinasi  band  31  dan  32 terhadap  data  SPL  di  lapangan.  Hal  ini dikarenakan  koefisien  yang  digunakan  pada algoritma  MODIS  asli  dan  pada  algoritma modifikasi berbeda.
Untuk  hasil  SPL  modifikasi  algoritma  MCSST  dan NLSST  pada  bulan  Oktober  2010,  hasil  yang mempunyai  tingkat  kebenaran  paling  tinggi terhadap  data  SPL  di  lapangan  adalah  modifikasi yang  menggunakan  kombinasi  band  31  dan  32. Sehingga  algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk mengestimasi nilai SPL menggunakan citra  TERRA MODIS.

## SARAN
Untuk penelitian suhu permukaan laut, sebaiknya memilih  data/citra  yang  sedikit  terdapat  tutupan awan  agar  mendapatkan  hasil  suhu  yang  lebih baik.  Sebaiknya  antara  data  lapangan  dan  data citra diambil dalam waktu yang sama agar selisih antara  hasil  lapangan  dan  hasil  citra  tidak  terlalu jauh, serta dapat menghasilkan tingkat kecocokan yang sama-sama tinggi.
Karena  nilai  koefisien  masing-masing  bulan  pada algoritma  MCSST  dan  NLSST  berbeda,  maka sebaiknya dilakukan perhitungan dan pengamatan SPL  per  bulan  selama  1  tahun  untuk  lebih menguatkan  hasil  dari  modifikasi  algoritma MCSST dan NLSST tersebut.
Sebaiknya algoritma hasil modifikasi ini digunakan untuk penelitian di perairan sekitar Jawa, Madura, dan  Bali, agar  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik juga.  Sebaiknya  estimasi  SPL  yang  dihasilkan  dari modifikasi  algoritma  MCSST  dan  NLSST  tersebut digunakan untuk penelitian lebih lanjut mengenai sumber  daya  alam  dan  kondisi  lingkungan  di perairan sekitar Jawa, Madura, dan Bali.

## DAFTAR PUSTAKA
Bambang,  S  &  Dedy,  A.Z.  2007. Validasi  Algoritma MCSST  Satelit  NOAA-AVHRR  untuk  Penentuan Suhu Permukaan Laut dengan Menggunakan Data Buoy  TAO .  Jakarta  :  Balai  Riset  dan  Observasi kelautan, BRKP – DKP.
Brown O.J, and Minnet P.J,. 1999. MODIS Infrared Sea
Surface Temperature Algorithm Algorithm
Theoretical  Basis  Document  Version  2.0. Miami  : University of Miami.
Dang, S, dkk. 1999. Study on Sea Surface Temperature Retrieval  from  NOAA/AVHRR  Data  in  East  China Sea .  Beijing  :  Institute  of  Remote  Sensing Application, Chenese Academy of Science.
Handani, L. 2008. Studi Perbandingan Suhu Permukaan Laut dari Data Citra Modis dengan Data Argo Float di  Selatan  Jawa-Bali .  Surabaya  :  Penelitian Program Studi Geomatika, ITS.
Martin,  S.  2004. An  Introduction  to  Ocean  Remote Sensing. United  Kingdom  :  University  of Cambridge.
Purwadhi, S.H. 2001. Interpretasi Citra Digital . Jakarta : Grasindo.
Xiao,  X,dkk.  2004. Mapping  paddy  rice  agriculture  in southern  China  using  multi-temporal  MODIS images .  Beijing  :  Institute  of  Remote  Sensing Application, Chenese Academy of Science.