## Geomedia
Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 21 No. 1 Tahun 2023 | 31 – 42
https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index
Model Regresi Spasial untuk Pendugaan Intrusi Air Laut Berdasarkan Relasi Pengukuran Salinitas terhadap Vegetation Soil Salinity Index
Ananda Dermawan 1* , Mochamad Firman Ghazali 2 , Choirunnisa Salsabila 3 , Lauditta Zahra 4 , Mila Aulia 5 , Ni Made Mega M 6
a Teknik Geodesi dan Geomatika, Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia
1 ananda.dermawan.3023@students.unila.ac.id *; 2 firman.ghazali@eng.unila.ac.id ; 3 choirunnisa.salsabila3024@students.unila.ac.id ; 4 lauditta.zahra3009@students.unila.ac.id ; 5 mila.aulia3006@students.unila.ac.id ; 6 ni.made3003@students.unila.ac.id *korespondensi penulis
Informasi artikel A B S T R A K Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : 14 Juli 2022 : 16 Mei 2023 : 31 Mei 2023 Intrusi air laut di wilayah pesisir sering menjadi  permasalahan bagi lingkungan  sekitarnya  sehingga  perlu  dilakukan  upaya  untuk mengidentifikasi  keberadaan  intrusi  tersebut.  Hal  ini  dapat  dinilai menggunakan teknologi penginderaan jauh. penelitian ini dilakukan dengan  menganalisis  Citra  Satelit  Sentinel-2,  data  salinitas  dari pengukuran lapangan, dan perhitungan statistik. Salinitas tanah akan diperkirakan  menggunakan vegetation  soil  salinity  index  (VSSI). Penelitian ini mengintegrasikan data pengukuran salinitas lapangan dengan VSSI untuk membangun model persamaam regresi linear dan nonlinear.  Ada  tiga  model  regresi  yang  digunakan  yaitu  linear, eksponensial,  dan  polynomial.  Analisis  ketiga  model  tersebut menunjukkan  bahwa  regersi  polynomial  merupakan  model  yang paling sesuai untuk estimasi salinitas berdasarkan VSSI dengan nilai koefisien  determinasi  (R 2 )  11,04%.  Hasil  estimasi  salinitas berdasarkan VSSI menggunakan model polynomial memiliki koreasi yang cukup baik terhadap observasi salinitas dengan nilai koefisien determinasi  (R 2 )  42,49%,  sedangkan  validasi  estimasi  tersebut memiliki akurasi cukup tinggi dengan nilai RMSE 0,0013% dan MAE 0,0011%.
Kata kunci: Intrusi air laut Salinitas Analisis regresi Sentinel-2 VSSI

## A B S T R A C T
Keywords:
Saltwater Intrusion
Salinity Regression analysis Sentinel-2 VSSI Seawater  intrusion  in  coastal  areas  is  often  a  problem  for  the surrounding environment, so efforts need to be made to identify the presence  of  such  intrusions.  This  can  be  assessed  using  remote sensing  technology.  This  research  was  conducted  by  analyzing  the Sentinel-2 Satellite Imagery, salinity data from field measurements, and  statictical  calculations.  Soil  salinity  will  be  estimated  using  the vegetation soil salinity index (VSSI). This study integrates field salinity measurement data with VSSI to build linear and nonlinear regression equation  models.  There  are  three  regression  models  used:  linear, exponential, and polynomial. The analysis of the three models shows that  polynomial  regression  is  the  most  suitable  model  for  salinity estimation  based  on  VSSI  with  a  coefficient  of  determination  (R 2 ) 11.04%.  Salinity  estimation  results  based  on  VSSI  using  the polynomial  model  have  a  fairly  good  correlation  with  salinity observations with a coeficient of determination (R 2 ) 42.49%, while the
estimastion validation has a fairly high accuracy with RMSE and MAE values respectively 0.0013% and 0.0011%
© 2023 (Ananda Dermawan). All Right Reserved

## Pendahuluan
Wilayah  pesisir  merupakan  wilayah  yang memiliki banyak potensi dalam pembangunan. Kondisi  tersebut  terbukti  dengan  banyaknya kota-kota  besar  di  dunia  yang  terletak  di pesisir (Marfai,  2011) .  Beberapa  kota  di Indonesia juga banyak berkembang di wilayah pesisir  seperti  Jakarta,  Surabaya,  Palembang, dan Bandar Lampung. Wilayah pesisir memiliki banyak  fungsi  untuk  penggunaan  lahan, sehingga pemanfaatan sumber daya khususnya  sumber  daya  air    menjadi  sangat banyak.
Berkembangnya  industri  dan  pemukiman di  wilayah  pesisir  akan  menimbulkan ketergantungan  manusia  pada  pemanfaatan air  tanah.  Pemanfaatan  air  tanah  yang  tidak memperhitungkan  daya  dukung  lingkungan akan  merusak  system  hidrolika  seperti masuknya  air  laut  menggantikan  keberadaan air  tawar  pada  aquifer  atau  intrusi  air  laut (Simuningkalit  &  Lumbantoruan,  2016) . Kondisi geografis daerah pesisir yang memiliki air  tanah  dangkal  rentan  akan  kenaikan salinitas  karena  kondisi  air  tawarnya  tidak sebanyak  dengan  perariran  dalam,  sehingga saat  penguapan  menyebabkan  terjadinya peningkatan konsentrasi kadar garam (Karolinoerita  &  Annisa,  2020) .  Hal  ini diprediksi di kemudian hari akan menimbulkan dampak  negatif  terhadap  kualitas  dan kuantitas air tanah, serta terhadap lingkungan sekitar.
Banyak  riset  terdahulu  yang  berusaha mempelajari adanya kejadian intrusi air laut di wilayah  pesisir.  Penelitian  oleh Wilopo  et  al.,
(2021) mengkaji  potensi  intrusi  air  laut  di kawasan  Pantai  Parangtritis,  Indonesia. Identifikasi pengaruh intrusi air laut terhadap air tanah di wilayah pesisir Pulau Selat Malaka (Putra et al., 2021 ). Analisis Kajian pola aliran intrusi air laut ke dalam sistem akuifer di Kota
Semarang (Wijatna  et  al.,  2019) .  Analisis hubungan  antara  luas  mangrove  dengan intrusi air laut di pesisir Jakarta Utara (Hilmi et al., 2017) . Identifikasi salinitas tanah pada area persawahan di Pesisir Utara Indramayu (Erfandi &  Rachman,  2011) .  Berdasarkan  beberapa penelitian tersebut, tingkat intrusi air laut lebih dominan di daerah yang dekat dengan pantai. Selain itu, pengaruh penggunaan lahan seperti keberadaan  mangrove,  lahan  tambak,  dan irigasi juga menjadi faktor terjadinya intrusi.
Lahan pertanian menjadi salah satu bidang yang  terkena  dampak  dari  intrusi  air  laut. Aliran  air  dari  bawah  permukaan  yang mengandung  air  laut  menuju  ke  permukaan mengakibatkan  banyak  lahan  pertanian  di daerah  pesisir  yang  mengalami  peningkatan kadar  garam  atau  salinasi (Sukarman,  dkk., 2018) . Secara global, sekitar 20% dari 300 juta ha  lahan  pertanian  irigasi  diperkirakan terpengaruh  oleh  salinitas (Scudiero  et  al., 2016) .  Riset  berbasis  pemanfaatan  data penginderaan  jauh  banyak  dilakukan  untuk menjelaskan  fenomena  tersebut. Davis  et  al., (2019) mengungkapkan Citra Satelit Sentinel-2 dan  Landsat  8  mampu  memetakan  salinitas tanah  di  lahan  pertanian  Pesisir  Carolina. Al- Khakani & Yousif, (2019) menunjukkan bahwa Citra  Satelit  Landsat  ETM+  dan  OLI  mampu mendeteksi  perubahan  lahan  bervegetasi  dan salinitas  tanah  dan  ada  hubungan  yang  kuat antara  keduanya. Allbed  et  al.,  (2018) menyimpulkan  bahwa  ada  hubungan  kuat antara  perubahan  daerah  bervegetasi  dengan perubahan  salinitas  tanah  dan  menemukan hubungan  negatif  yang  kuat  antara  nilai normalized difference vegetation index (NDVI) dan salinity index (SI).
Mempertimbangkan  kondisi  geografis dari  beragam  riset,  Kecamatan  Kalianda dimungkinkan akan mengalami hal yang sama. Oleh  karenanya,  penting  untuk  mengetahui
ada  tidaknya  intrusi  air  laut  di  wilayah  ini. Terlebih,  Kalianda  merupakan  salah  satu kecamatan  yang  terletak  di  pesisir  pantai  di sepanjang  Teluk  Lampung.  Kalianda  memiliki banyak  objek  wisata  pantai  serta  mayoritas penduduk mengelola pertanian seperti jagung, sawah  dan  padi (Puspitasari,  2020) .  Kondisi demikian  menunjukkan  bahwa  penyediaan data  terkait  dengan  kualitas  air  permukaan, khususnya  sebaran  spasial  salinitas  menjadi sangat penting. Penelitian ini bermaksud untuk mengetahui  sebaran  spasial  salinitas  di Kecamatan  Kalianda  dengan  pengukuran salinitas  di  lapangan  dan  transformasi vegetation  soil  salinity  index (VSSI),  serta menganalisis relasi keduanya. Analisis ini akan memberikan  pengetahuan  tingkat  relasi  VSSI terhadap  data  salinitas  di  lapangan  dan menjadi  referensi  dalam  penggunaan  VSSI untuk mengidentifikasi intrusi air laut.

## Metode
Kajian  salinitas  dan  relasinya  dengan vegetation soil salinity index (VSSI) dilakukan di  Kecamatan  Kalianda,  Kabupaten  Lampung Selatan, Lampung,
Indonesia.
Menurut Puspitasari,  (2020) daerah  ini  merupakan wilayah pesisir dengan luas 226,06 km 2 , terdiri dari 29 desa dan kelurahan dihuni oleh 116.157 jiwa.  Daerah  daratan  merupakan  daerah pertanian padi palawijaya, dengan status tanah Kawasan  hutan  produksi  dan  tanah  marga. Penggunaan tanah di daerah ini meliputi lahan kering peladangan, sawah tadah hujan, hutan negara, dan perkebunan rakyat.
Pada lokasi penelitian yang dilaksanakan, tidak  terdapat  tutupan  lahan  berupa  hutan mangrove.  Sehingga  pengaruh  adanya  intrusi air laut sangat dimungkinkan karena ketiadaan mangrove.  Menurut  Hilmi  et  al.,  (2017) ekosistem  mangrove  memiliki  kemampuan untuk  mengurangi  intrusi  air  laut  karena mangrove  dapat  menghilangkan  pengaruh salinitas, pH, pirit, dan kondisi anaerob. Selain itu, berdasarkan hasil penelitian Damayanti et
al.,  (2020) ditemukan  bahwa  ketebalan vegetasi  dan  ukuran  pohon  mangrove mempengaruhi tingkat intrusi air laut. Daerah penelitian  yang  tidak  memiliki  ekosistem mangrove  terindikasi  intrusi  air  laut  sangat tinggi (nilai resistivitas : 1,4-9,2 Ω m).

## Teknik Pengumpulan Data
Suvei lapangan dan citra satelit diperlukan untuk memperkirakan salinitas di lokasi kajian. Citra satelit Sentinel 2 diperoleh dengan waktu yang  spesifik  yang    mencakup  wilayah  studi pada path 123 dan row 64. Citra tersebut dapat diakses secara gratis dari situs web USGS. Data satelit  diperlukan  untuk  melakukan  analisis salinitas dengan transformasi  VSSI. Selain itu, peta  batas  administrasi  wilayah  studi  juga diperlukan sebagai referensi batas citra satelit. Seluruh data yang digunakan dalam penelitian ini disajikan dalam Tabel 1.
Survei
lapangan
dilakukan untuk mengukur  salinitas  di  30  titik  sampel.  Teknik penentuan titik sampel menggunakan stratified  sampling dengan  ketentuan  jarak setiap  500  meter. Setelah  dilakukan  analisis outlier , maka 4 dari 30 sampel dikeluarkan dari data  penelitian  ini.  Pada  akhirnya,  penelitian ini menggunakan 26 titik sampel yang tersebar di  lokasi  penelitian  seperti  pada Gambar  1 . Pengukuran  salinitas  menggunakan water quality  tester dengan  satuan  persen  (%).  Alat tersebut  bekerja  dengan  cara  memasukkan probe logam langsung ke dalam tabung berisi air yang bercampur tanah. Teknik pengambilan sampel  merujuk  pada (Nguyen  et  al.,  2020) , sampel  tanah  yang  diambil  pada  kedalaman 10-20  cm  dicampur  dengan  aquades  dengan perbandingan  1:5.  Klasifikasi  tingkat  salinitas tanah mengacu pada Tabel 2.
Hasil  pengukuran  salinitas  pada  26  titik sampel akan dibagi menjadi dua yaitu ground control  point (GCP)  dan independent  control point (ICP).  Titik  GCP  adalah  70%  dari  total sampel yaitu 18 GCP dan 8 ICP.
Tabel 1. Data sekunder No. Nama Akuisisi Path/Row Sumber 1 Citra Satelit Sentinel-2 19 April 2022 123/64 https://earthexplorer.usgs.gov/ 2 Peta Batas Administrasi Kalianda 2020 - https://www.big.go.id/ 3 Peta Batas Provinsi Indonesia 2020 - https://www.big.go.id/
Gambar 1. Peta lokasi studi Tabel 2. Klasifikasi tingkat salinitas tanah Kelas Salinitas Efek pada Tanah Salinitas (%) Tidak asin Garam tidak tampak < 0,2 Sedikit asin Garam sedikit tampak 0,2 – 0,5 Cukup asin Garam cukup terlihat 0,5 – 1,0 Sangat asin Garam tersebar luas >1,0 Sumber  : (Aslam et al., 2015)
Model Indeks Salinitas Data  Citra  Satelit  Sentinel-2  harus dikalibrasi  sebelum  dianalisis.  Proses  ini disebut  preprocessing  untuk  kalibrasi  nilai
digital number (biner) menjadi nilai reflektan, untuk koreksi TOA ( Top of Atmosphere ) serta reflektan  permukaan  dengan  menggunakan DOS  ( Dark  Object  Substraction ) (Sari,  dkk,
2019) .  Keseluruhan  tapan preprocessing pada data  citra  sentinel-2  dilakukan  menggunakan semi-automatic  classification  plugin pada aplikasi QGIS 3.16 (Congedo, 2021) .
Metode
untuk
melihat salinitas
permukaan bumi dilakukan dengan data satelit merujuk  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti  sebelumnya (Sakai  et  al.,  2021) , (Nguyen et al., 2020) , dan (Asfaw et al., 2018) . Berdasarkan  penelitian  tersebut,  indeks salinitas vegetation  soil  salinity  index (VSSI) memiliki  relasi  yang  kuat  untuk  membuat model salinitas.
Vegetation  soil  salinity  index (VSSI) dihitung  dengan  pita  hijau,  merah,  dan inframerah  dekat.  Rumus  ini  (Persamaan  1) digunakan  oleh Dehni  &  Lounis,  (2012) . Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  semakin tinggi  nilai  VSSI  menunjukkan  semakin  salin daerah tersebut.
𝑽𝑺𝑺𝑰 = 𝟐 𝒙 𝑮𝒓𝒆𝒆𝒏 − 𝟓 𝒙 (𝒓𝒆𝒅 + 𝑵𝑰𝑹) .............. (1) Dimana :
Green : pita hijau ( Band 3) Red : pita merah ( Band 4) NIR : pita inframerah dekat ( Band 8)

## Analisis Regresi VSSI dan Salinitas
Analisis regresi pada umumnya digunakan untuk  membuat  model  relasi  antara  dua variabel,  dimana  variabel  satu  biasanya  sulit untuk  diukur  (misalnya,  salinitas  dari pengukuran  lapangan),  dan  variabel  lainnya relatif  mudah  diperoleh  (misalnya,  indeks vegetasi  dari  sentinel-2) (Sakai  et  al. , 2021) . Dalam  kajian  ini,  evaluasi  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  indeks  vegetasi  dari sentinel-2 dapat digunakan untuk memperkirakan salinitas di pesisir Kalianda.
Hubungan  antara  VSSI  dengan  salinitas dilihat  berdasarkan  tiga  model  regresi  yaitu linear, eksponensial, dan polynomia. Titik GCP sejumlah  18  sampel  digunakan  sebagai  data latih  sedangkan  sisanya  8  sampel  digunakan untuk  validasi.  Kemudian,  dilakukan  analisis untuk  membandingkan  koefisien  determinasi (R 2 ) dari seluruh model yang dikalibrasi untuk
menentukan  model  yang  memiliki  hubungan paling  kuat.  Perhitungan  R 2 digunakan  untuk menentukan  kekuatan  model  estimasi  yang dituangkan  dalam  rentang  nilai  antara  0 hingga  1.  Uji  akurasi  model  estimasi  salinitas menggunakan  perhitungan root  mean  square error (RMSE)  dan mean  absolute  error (MAE) dengan  rumus  pada  Persamaan  2  dan Persamaan 3. RMSE menunjukkan nilai standar deviasi  berdasarkan  perbedaan  antara  nilai estimasi  dan  nilai  aktual,  sedangkan  MAE digunakan untuk menganalisis tingkat kedekatan nilai estimasi dan nilai aktual.
𝑹𝑴𝑺𝑬 = √ ∑ (𝑨𝒕−𝑭𝒕) 𝟐 𝒏 𝒕=𝟏 𝒏 ................................... (2)
𝑴𝑨𝑬 = 𝟏 𝒏 ∑ |𝑨𝒊 − 𝑭𝒊| 𝒏 𝒊=𝟏 ................................. (3)
Dimana :
At : nilai Aktual Ft  : nilai estimasi Ai  : nilai data aktual ke-i Fi  : nilai data estimasi ke-i n  : jumlah sampel

## Hasil dan Pembahasan

## Sebaran Intrusi Air Laut Berdasarkan Pengukuran Salinitas
Secara  garis  besar,  hasil  pengukuran lapangan  terhadap  salinitas  di  Kecamatan Kalianda  menunjukkan  bahwa  nilai  salinitas masih  <  0,2%  ( Tabel  3 ).    Kondisi  ini menunjukkan  bahwa  Kecamatan  Kalinda memiliki tingkat salinitas yang cukup rendah. Secara garis besar, hasil pengukuran lapangan terhadap  salinitas  di  Kecamatan  Kalianda menunjukkan  bahwa  nilai  salinitas  masih  < 0,2%  ( Tabel  3 ).    Kondisi  ini  menunjukkan bahwa  Kecamatan  Kalinda  memiliki  tingkat salinitas yang cukup rendah. Secara garis besar, hasil  pengukuran  lapangan  terhadap  salinitas di  Kecamatan  Kalianda  menunjukkan  bahwa nilai salinitas masih < 0,2% ( Tabel 3 ).  Kondisi ini  menunjukkan  bahwa  Kecamatan  Kalinda memiliki tingkat salinitas yang cukup rendah. Secara garis besar, hasil pengukuran lapangan terhadap  salinitas  di  Kecamatan  Kalianda
menunjukkan  bahwa  nilai  salinitas  masih  < 0,2%  ( Tabel  3 ).    Kondisi  ini  menunjukkan bahwa  Kecamatan  Kalinda  memiliki  tingkat salinitas yang cukup rendah.
Meskipun  tergolong  dalam  kelas  tidak salin,  namun  tanah  di  Kalianda  tetap mengandung  kadar  garam  walaupun  dalam jumlah  sedikit.  Hal  ini  menguntungkan masyarakat Kalianda yang
mayoritas berprofesi  dalam  bidang  pertanian  dan perkebunan. Tingkat salinitas akan mempengaruhi
kualitas
pertumbuhan
tanaman.  Tanah  salin  dapat  menghambat pergerakan  air  dari  akar  tanaman  sehingga tanaman  tidak  dapat  mengambil  air  yang cukup  untuk  proses  pertumbuhan (Muliawan dkk.,  2016) .  Kondisi  salinitas  yang  cukup rendah tentu akan meningkatkan kualitas hasil pertanian di Kecamatan Kalianda.
Tabel 3. Pengukuran salinitas dan VSSI dari 26 titik sampel
No. Code Salinity (%) VSSI Keterangan 1 P2 a 0,0058 -1,3876 Tidak salin 2 P3 0,0029 -1,4770 Tidak salin 3 P4 0,0043 -1,3325 Tidak salin 4 P5 0,0025 -1,4007 Tidak salin 5 P6 a 0,0035 -1,4064 Tidak salin 6 P7 a 0,0046 -1,5063 Tidak salin 7 P8 0,0048 -1,5108 Tidak salin 8 P9 a 0,0061 -1,3420 Tidak salin 9 P10 0,0036 -1,5150 Tidak salin 10 P11 0,0047 -1,2702 Tidak salin 11 P12 a 0,0044 -1,3391 Tidak salin 12 P14 0,0042 -1,2926 Tidak salin 13 P15 0,0045 -1,2555 Tidak salin 14 P16 0,0027 -1,3552 Tidak salin 15 P17 0,0025 -1,6039 Tidak salin 16 P19 a 0,0052 -1,4803 Tidak salin 17 P20 0,0060 -1,2681 Tidak salin 18 P21 0,0054 -0,9936 Tidak salin 19 P22 a 0,0025 -1,5969 Tidak salin 20 P23 0,0063 -1,2646 Tidak salin 21 P24 0,0038 -1,2141 Tidak salin 22 P26 0,0042 -1,3315 Tidak salin 23 P27 0,0049 -1,3595 Tidak salin 24 P28 a 0,0063 -1,4806 Tidak salin 25 P29 0,0068 -1,3836 Tidak salin 26 P30 0,0065 -1,4968 Tidak salin
a titik ICP yang digunakan untuk validasi

## Identifikasi Salinitas Berdasarkan VSSI
Indeks  penginderaan  jauh  telah  banyak dimanfaatkan  sebagai  alat  penelitian,  serta memiliki fasilitas seperi sensor operasional dan
algoritma (Zhang et al., 2017) . Dalam studi ini, Sentinel-2 dimanfaatkan untuk memperkirakan  salinitas  dengan  transformasi vegetation  soil  salinity  index
(VSSI).
Penggunaan  VSSI  untuk  mengidentifikasi salinitas  tanah  telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti  dan  menunjukkan  hubungan  yang cukup  kuat  terhadap  data  pengukuran lapangan.  Semakin  tinggi  nilai  VSSI  maka semakin tinggi pula tingkat salinitasnya. Hal ini ditandai  dengan  perbedaan  warna  pada  peta klasifikasi  VSSI  ( Gambar  2 ).  Tingkat  salinitas tertinggi  ditandai  dengan  warna  biru, sedangkan merah gelap menunjukkan tingkat salinitas paling rendah.
Berdasarkan  peta  tersebut,  area  tambak, lahan  sawah,  dan  beberapa  lahan  pertanian yang dekat dengan laut memiliki nilai salinitas yang lebih tinggi. Kondisi tersebut bisa terjadi karena  penyusupan  air  laut  melalui  aliran irigasi,  sungai,  dan  luapan  dari  lahan  tambak (Darmanto  &  Cahyadi,  2013) .  Nilai  VSSI berdasarkan  titik  sampel  dapat  dilihat  pada Tabel 3.

## Gambar 2. Peta Klasifikasi VSSI

## Relasi antara salinitas dan VSSI
Model regresi yang dikembangkan untuk melihat  relasi  antara  salinitas  dan  VSSI ditunjukkan pada Gambar 3 . Hasil statistiknya dirangkum untuk menunjukkan seberapa baik VSSI dapat memprediksi salinitas berdasarkan
ketiga model regresi yaitu linear, eksponensial, dan polynomial. Nilai R 2 tertinggi menandakan hubungan yang paling kuat. Hasil ketiga model regresi ini menunjukkan hubungan positif yang lemah  antara  salinitas  dengan  VSSI.  Regresi polynomial  dinilai  paling  mampu  untuk memprediksi salinitas dengan nilai R 2 = 0.1104.
Nilai tersebut tergolong dalam kategori lemah, dimana  hanya  11.04%  varians  dalam  data salinitas  di  lapangan  dapat  dijelaskan  oleh model  ini.  Hasil  analisis  tiga  model  regresi ditunjukkan pada Tabel 4 .
Hasil ini sejalan dengan penelitian Kilic et al.,  (2022) dan Asfaw  et  al.,  (2018) , keduanya menunjukkan  bahwa vegetation  soil  salinity index memiliki hubungan yang lemah terhadap pengukuran  salinitas  di  lapangan.  Berbeda dengan Nguyen et al., (2020) dan Asfaw et al.,
(2018) ,  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa VSSI  berhasil  mengestimasi  salinitas  tanah
dengan koefisien determinasi (R 2 ) yang cukup tinggi.
Tabel 4. Informasi model regresi antara
salinitas dan VSSI Jenis Model Persamaan Regresi R 2 Regresi linier y = 0,0031x + 0,0086 0,1024 Regresi eksponensial y = 0,0134e 0,846x 0,0967 Regresi polynomial y = -0,004x 2 - 0,0075x + 0,0017 0,1104
(a) (b) (c)
Gambar 3. Pemodelan salinitas menggunakan tiga metode regresi. (a) regresi linear, (b) regresi eksponensial, dan (c) regresi polynomial

## Estimasi Salinitas Berdasarkan VSSI
Setelah menggunakan tiga metode regresi (linier, eksponensial, dan polynomial), ditemukan  bahwa  koefisien  determinasi  (R 2 )
polynomial antara salinitas hasil obsevasi dan salinitas hasil transformasi VSSI menunjukkan hubungan  positif  yang  lemah  0,1104.  Hasil
y = 0.0031x + 0.0086 R² = 0.1024 0 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006 0.007 0.008 -2 -1.5 -1 -0.5 0 N ila i s al inita s (%) Nilai VSSI y = 0.0134e 0.846x R² = 0.0967 0 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006 0.007 0.008 -2 -1.5 -1 -0.5 0 N ila i s al inita s (%) Nilai VSSI y = -0.004x 2 - 0.0075x + 0.0017 R² = 0.1104 0 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006 0.007 0.008 -2 -1.5 -1 -0.5 0 N ila i s al inita s (%) Nilai VSSI
estimasi salinitas menggunakan model polynomial ditunjukkan pada Gambar 4 . Berdasarkan  peta  tersebut,  area  lahan yang  berjarak  dekat  dengan  laut  cenderung memiliki tingkat salinitas lebih tinggi. Kondisi ini didominasi oleh pasir pantai, lahan tambak dan sawah irigasi yang dekat dengan laut. Area ini  ditunjukkan  dengan  warna  biru  yang dominan  seperti  pasir  pantai,  lahan  tambak, dan sawah. Nilai estimasi salinitas pada lahan tersebut mencapai 0,0052%. Jarak yang dekat dengan  laut  menjadi  salah  satu  faktor  utama yang  mempengaruhi  kondisi  tersebut.  Selain itu,  kepentingan  lahan  tambak  terhadap  air asin  juga  berpotensi  untuk  mempengaruhi
tingkat  salinitas  di  lingkungan  sekitarnya. Sedangkan, Lahan sawah yang terindikasi salin merupakan  dampak  dari  saluran  irigasi  yang mengalami  penyusupan  air  laut.  Walaupun demikian,  peta  estimasi  salinitas  berdasarkan VSSI  masih  tergolong  dalam  kelas  tidak  salin dengan nilai < 0,2% ( Tabel 2 ).
Hasil  peta  estimasi  salinitas  juga menunjukkan  ada  bagian  objek  lain  yang terdeksi  memiliki  salinitas  tinggi  seperti  jalan raya.  Karakteristik  jalan  beraspal  tidak memungkinkan untuk mengambil sampel pada objek  ini,  sehingga  penelitian  ini  memiliki keterbatasan  untuk  menvalidasi  nilai  salinitas pada objek tersebut.
Gambar 4. Peta estimasi salinitas berdasarkan VSSI menggunakan model regresi polynomial
Uji Akurasi Model Estimasi Salinitas
Validasi model estimasi salinitas berdasarkan  VSSI  menggunakan  uji  akurasi Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  dan  Mean Absolute Error (MAE).  Grafik pada Gambar 5 menunjukkan  bahwa  terdapat  relasi  yang positif  antara  estimasi  salinitas  dan  obervasi salinitas dengan nilai R 2 = 0,4249. Akurasi dari estimasi salinitas memiliki nilai RMSE dan MAE masing-masing
0,0013% dan 0,0011%. Berdasarkan  hasil  uji  akurasi  tersebut  dapat diketahui  bahwa  untuk  estimasi  salinitas menggunakan  VSSI  dengan  model  regresi polynomial  memiliki  akurasi  dengan  dengan data salinitas lapangan yang cukup baik.
Gambar 5. Hasil uji akurasi estimasi salinitas

## Simpulan
Salinitas
tanah
berhasil diestimasi berdasarkan  VSSI  dengan  hubungan  yang cukup  (R 2 =  0,4249  dan  hasil  akurasi  cukup tinggi  (RMSE  dan  MAE  masing-masing 0,0013%  dan  0,0011%).  Dalam  penelitian  ini, model  regresi  polynomial  merupakan  model yang  paling  sesuai  untuk  mengestimasi  nilai VSSI.  Pengukuran  salinitas  di  lapangan berguna  untuk  menvalidasi  hasil  estimasi salinitas  berdasarkan  VSSI.  Hasil  penelitian menunjukkan  pentingnya  pemilihan  model estimasi
salinitas,
alternatif
indeks
penginderaan jauh
lainnya,
serta mempertimbangkan teknik pengambilan sampel  untuk  menentukan  salinitas  tanah menggunakan  penginderaan  jauh.  Peta estimasi  salinitas  menunjukkan  bahwa  Pesisir Kalianda  belum  terindikasi  intrusi  air  laut dengan nilai salinitas <0,2%.
Studi  lebih  lanjut  perlu  dilakukan  untuk menghasilkan  hasil  estimasi  yang  lebih  baik dengan  memperbaiki  metode  pengukuran salinitas  di  lapangan  (mempertimbangkan cuaca, kedalaman tanah, teknik sampling , dan perbandingan  campuran  tanah  dengan aquades), penggunaan indeks salinitas lainnya juga  perlu  diperhitungkan.  Selain  itu,  citra satelit sentinel-2 memiliki resolusi spectral dan spasial  yang  terbatas,  sehingga  data penginderaan jauh dengan resolusi lebih tinggi perlu menjadi pertimbangan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Tentunya, perlu  dilakukan  penelitian  secara  berkala terkait  dengan  intrusi  air  laut  di  Pesisir Kalianda  karena  tingkat  intrusi  sangat bergantung pada perubahan musim di wilayah tersebut.

## Ucapan terima kasih
Ucapan terima kasih disampaikan kepada dosen pembimbing yang telah memberi arahan terkait  penelitian  hingga  penyusunan  artikel. Terima  kasih  pula  kepada  rekan-rekan mahasiswa yang ikut serta dalam pengumpulan  data-data  yang  diperlukan dalam artikel ini.

## Referensi
Al-Khakani,  E.  T.,  &  Yousif,  S.  R.  (2019).  An assessment  of  soil  salinity  and vegetation cover changes for a part of An-Najaf  governorate  using  remote sensing  data. Journal  of  Physics:
Conference
Series , 1234 (1).
https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1234/1/012023
y = -100,43x 2 + 1,0433x + 0,0016
R² = 0,4249
RMSE = 0,0013 MAE = 0,0011 0.0020 0.0025 0.0030 0.0035 0.0040 0.0045 0.0050 0.0000 0.0020 0.0040 0.0060 0.0080 Es timasi s alin ita s (% ) Salinitas observasi (%)
Allbed,  A.,  Kumar,  L.,  &  Sinha,  P.  (2018).  Soil salinity  and  vegetation  cover  change detection from multi-temporal remotely  sensed  imagery  in  Al  Hassa Oasis  in  Saudi  Arabia.  In Geocarto International , 33(8), 830-846. https://doi.org/10.1080/10106049.201
7.1303090
Asfaw, E., Suryabhagavan, K. V., & Argaw, M.
(2018).  Soil  salinity  modeling  and mapping using remote sensing and GIS: The case of Wonji sugar cane irrigation farm,  Ethiopia. Journal  of  the  Saudi
Society of Agricultural Sciences , 17 (3),
250 – 258. https://doi.org/10.1016/j.jssas.2016.05
.003
Aslam, K., Rashid, S., Saleem, R., & Aslam, R. M.
S. (2015). Use of Geospatial Technology for    Assessment  of  Waterlogging  & Salinity    Conditions  in  the  Nara  Canal Command    Area  in  Sindh,  Pakistan. Journal  of  Geoghrapic  Information System , 7 , 438 – 447.
Congedo, L. (2021). Semi-Automatic Classification Plugin: A Pyhton tool for the  download  and  processing  of remote sensing image in QGIS. Journal of Open Source Software , 6 (64), 3172. https://doi.org/https://doi.org/10.211 05/joss.03172
Damayanti, C., Amukti, R., & Suyadi, S. (2020). Potensi  Vegetasi  Hutan  Mangrove untuk Mitigasi Intrusi Air Laut di Pulau
Kecil. Oseanologi  Dan  Limnologi  Di
Indonesia , 5 (2), 75. https://doi.org/10.14203/oldi.2020.v5i 2.313
Darmanto,  D.,  &  Cahyadi,  A.  (2013).  Kajian Intrusi Air Laut melalui Sungai di Pesisir Kabupaten  Demak  Jawa  Tengah. Majalah  Geografi  Indonesia , 27 (1),  1 – 10.
Davis,  E.,  Wang,  C.,  &  Dow,  K.  (2019). Comparing Sentinel-2 MSI and Landsat 8  OLI  in  soil  salinity  detection:  a  case study  of  agricultural  lands  in  coastal North Carolina. International Journal of Remote  Sensing , 40 (16),  6134 – 6153. https://doi.org/10.1080/01431161.201 9.1587205
Dehni, A., & Lounis, M. (2012). Remote sensing techniques  for  salt  affected  soil mapping:  application  to  the  oran region of algeria. Procedia Engineering , 33 , 188 – 198.
Erfandi,  D.,  &  Rachman,  A.  (2011). Identification  of  Soil  Salinity  Due  to Seawater Intrusion on Rice Field in the Northern  Coast  of  Indramayu,  West Java. Jurnal TANAH TROPIKA (Journal of  Tropical  Soils) , 16 (2),  115 – 121. https://doi.org/10.5400/jts.2011.16.2.1 15
Hilmi,  E.,  Kusmana,  C.,  Suhendang,  E.,  &
Iskandar.  (2017).  Correlation  Analysis Between  Seawater  Intrusion  and Mangrove Greenbelt. Indonesian
Journal of Forestry Research , 4 (2), 151 – 168. https://doi.org/10.20886/ijfr.2017.4.2.
151-168
Karolinoerita,  V.,  &  Annisa,  W.  (2020). Salinisasi  Lahan  dan  Permasalahannya di Indonesia. Jurnal Sumberdaya Lahan ,
14 (2), 91. https://doi.org/10.21082/jsdl.v14n2.20
20.91-99
Kilic,  O.  M.,  Budak,  M.,  Gunal,  E.,  Acir,  N., Halbac-Cotoara-Zamfir, R., Alfarraj, S., &  Ansari,  M.  J.  (2022).  Soil  salinity assessment  of  a  natural  pasture  using remote  sensing  techniques  in  central Anatolia,  Turkey. PLoS  ONE , 17 (4),  1 – 14. https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0266915
Marfai,  M.  A.  (2011).  The  hazards  of  coastal erosion  in  Central  Java,  Indonesia:  An overview. Geografia , 3 (3), 1 – 9.
Muliawan, N., Sampurno, J., & Jumarang, M. I.
(2016). Identifikasi Nilai Salinitas Pada Lahan  Pertanian  di  Daerah  Jungkat Berdasarkan  Metode  Daya  Hantar Listrik (DHL). Prisma Fisika , IV (02), 69 – 72.
Nguyen, K. A., Liou, Y. A., Tran, H. P., Hoang, P. P., & Nguyen, T. H. (2020). Soil salinity assessment  by  using  near-infrared channel  and  Vegetation  Soil  Salinity Index derived from Landsat 8 OLI data: a  case  study  in  the  Tra  Vinh  Province, Mekong  Delta,  Vietnam. Progress  in Earth and Planetary Science , 7 (1), 1 – 16. https://doi.org/10.1186/s40645-019- 0311-0
Puspitasari,  I.  (2020). Kecamatan  Kalianda dalam  Angka  2020 .  Lampung  Selatan: BPS Kabupaten Lampung Selatan.
Putra, D. B. E., Hadian, M. S. D., Alam, B. Y. C. S. S. S., Yuskar, Y., Yaacob, W. Z. W., Datta, B.,  &  Harnum,  W.  P.  D.  (2021). Geochemistry  of  groundwater  and saltwater  intrusion  in  a  coastal  region of  an  island  in  Malacca  Strait, Indonesia. Environmental  Engineering Research , 26 (2), 0 – 2. https://doi.org/10.4491/eer.2020.006
Sakai,  T.,  Omori,  K.,  Oo,  A.  N.,  &  Zaw,  Y.  N.
(2021).  Monitoring  saline  intrusion  in the Ayeyarwady Delta, Myanmar, using data  from  the  Sentinel-2  satellite mission. Paddy and Water Environment , 19 (2), 283 – 294. https://doi.org/10.1007/s10333-020-
00837-0
Sari, C. A., Syah, A. F., Prayuda, B., & Salatalohi, A.  (2019).  Pemetaan  Habitat  Bentik  di Pulau  Liki,  Papua,  Menggunakan  Citra Satelit  Sentinel-2A. Seminar  Nasional
Penginderaan  Jauh  Ke-6 , 17 (1),  335 –
344.
Scudiero, E., Corwin, D. L., Anderson, R. G., &
Skaggs,  T.  H.  (2016).  Moving  forward on  remote  sensing  of  soil  salinity  at regional scale. Frontiers in Environmental  Science , 4 (65),  1 – 5. https://doi.org/10.3389/fenvs.2016.00 065
Simuningkalit,  N.  M.,  &  Lumbantoruan,  W. (2016).  Analisis  Persebaran  Intrusi  Air Laut  Pada  Airtanah  Freatik  di  Desa Rugemuk  Kecamatan  Pantai  Labu Kabupaten  Deli  Serdang. Jurnal Geografi , 8 (2), 146 – 155.
Sukarman, Mulyani, A., & Purwanto, S. (2018). Modifikasi Metode Evaluasi kesesuaian lahan  berorientasi  perubahan  iklim. Jurnal Sumberdaya Lahan , 12 (1), 1 – 11. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.2 1082/ jsdl.v12n1.2018.1-11
Wijatna, A. B., Kayyis, M., Satrio, & Pujiindiyati,
E. R. (2019). Study of seawater intrusion in  deep  aquifers  of  semarang  coast using
natural isotopes and hydrochemicals. Indonesian Journal on
Geoscience , 6 (1), 17 – 28. https://doi.org/10.17014/ijog.6.1.17- 28
Wilopo, W., Risanti, Susatio, R., & Putra, D. P.
E. (2021). Seawater Intrusion Assessment  and  Prediction  of  Sea- freshwater  Interface  in  Parangtritis Coastal  Aquifer,  South  of  Yogyakarta Special Province, Indonesia. J. Degrade. Min.  Land  Manage , 8 (3),  2709 – 2718. https://doi.org/10.15243/jdmlm
Zhang,  Y.,  Giardino,  C.,  &  Li,  L.  (2017).  water optics  and  water  colour  remote sensing. Remote  Sensing , 9(8) ,  818. https://doi.org/8. https://doi.org/10.3390/rs908081