Abstrak-  Pulau  Madura  merupakan  pulau  penghasil  garam terbesar  di  Indonesia.  Salah  satu  parameter  yang  digunakan dalam  penentuan daerah  potensi tambak garam adalah salinitas perairan  (Sea  Surface  Salinity).  Untuk  memetakan  persebaran salinitas  perairan  sebagai  salah  satu  data  pendukung  dalam menganalisis  potensi  tambak  garam  dapat  memanfaatkan  citra satelit.  Berbagai  metode  ekstraksi  informasi  salinitas  perairan telah dikembangkan dan dimanfaatkan. Pengkajian pengukuran salinitas  telah  dilakukan  dan  menghasilkan  algoritma  salinitas perairan.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  evaluasi  pada  dua algoritma yang berbeda yaitu algoritma Wouthuyzen (2008) dan algoritma  Son  (2009)  untuk  melakukan  estimasi  nilai  salinitas perairan  di  perairan  utara  Pamekasan,  Madura.  Sebelum dilakukan  pemrosesan  dengan  algoritma,  Citra  Landsat-8  1T dikoreksi atmosfer dengan Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum-Vector (6SV).  Hasil kajian ini menunjukkan bahwa  perbedaan  nilai  salinitas  perairan  dari  algoritma Wouthuyzen  dengan data in-situ berkisar antara 2,66 hingga 3,91 psu. Sedangkan selisih salinitas algoritma Son dengan data in-situ 2,14 hingga 3,00 psu. Adapun nilai NMAE algoritma Wouthuyzen dengan data in-situ sebesar 7,2 %, sedangkan pada algoritma Son sebesar 10,6 %.
Kata  Kunci—  Algoritma  Son,  Algoritma  Wouthuyzen,  Evaluasi, Salinitas Perairan

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA  merupakan  negara  maritim  yang  memiliki banyak  potensi  kelautan  [1].  Salah  satu  potensi  kelautan terbesarnya adalah tambak garam. Dengan garis pantai 81.000 km di Indonesia, lahan potensial  untuk tambak garam seluas 34.000 hektar,  baru  dimanfaatkan  seluas  18.000  hektar  yang tersebar  di  seluruh  wilayah  Indonesia  [2].  Berdasarkan perhitungan suplai kebutuhan, total kebutuhan garam Indonesia saat ini adalah 3,10 - 3,25 juta ton/ahun dengan perincian untuk garam  konsumsi  sekitar  1,20  -  1,45  juta  ton/tahun  dan  garam industri  sekitar  1,80  juta  ton/tahun.  Realitanya,  kebutuhan nasional  untuk  garam,  baik  garam  konsumsi  maupun  garam industri  mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya    [3].  Hal  ini yang menyebabkan produktivitas garam Indonesia masih belum mencukupi  kebutuhan  masyarakat,  sehingga  Indonesia  harus mengimpor garam untuk memenuhi kebutuhan tersebut  [4].
Garam adalah suatu padatan berwarna putih berbentuk kristal yang  merupakan  kumpulan  senyawa  dengan  bagian  terbesar adalah Natruim Chlorida sebanyak >80% serta senyawa lainnya yaitu  Magnesium  Chlorida,  Magnesium  Sulfat,  Calsium Chlorida  dan  lain-lain  dengan  prosentase    <20  %  [5].  Dalam Effendi  [6]  disebutkan  ketentuan  jenis  garam  yaitu  Garam konsumsi dan Garam industri. Garam konsumsi adalah garam yang dipergunakan untuk konsumsi dengan kadar NaCl paling sedikit  94,7%  dihitung  dari  basis  kering.  Sedangkan  Garam industri  adalah  garam  yang  dipergunakan  untuk  konsumsi dengan  kadar  NaCl  paling  sedikit  97%  dihitung  dari  basis kering.
Pulau Madura merupakan salah satu daerah penghasil garam terbesar di Indonesia  [7]. Hampir 60% produk garam nusantara dari Madura  [2]. Luas wilayah tambak garam di pulau Madura mencapai  15.347  hektar . Namun,  tingkat  produktivitasnya masih lebih kecil dibandingkan rata-rata produktivitas nasional yang tercatat sebesar 70  – 100 ton per hektar  [8]. Salah  satu faktor  penyebabnya  yaitu  pemilihan  lokasi  eksplorasi . Untuk melakukan  pengoptimalan  hasil  garam  dilakukan  pemetaan potensi.  Pemetaan  potensi  tambak  garam  dilakukan  dengan melakukan  studi  terhadap  paramete  rparameter  untuk  potensi tambak  garam.  Salah  satu  parameter  untuk  pemetaan  tambak garam adalah salinitas air [9].
Penginderaan  jauh  ( remote  sensing )  merupakan  salah  satu teknologi  yang  dapat  digunakan  untuk  mengatasi  masalah negara kepulauan, diantaranya batas wilayah, penentuan lokasi sumber  daya  alam,  serta  kemampuan  dini  dalam  mendeteksi awalnya  suatu  bencana.  Teknologi  ini  menggunakan kemampuan satelit yang dapat menangkap citra pemetaan suatu wilayah dengan spesifikasi yang dimilikinya. Salah satu sumber daya  alam  adalah  tambak  garam  yang  salah  satunya  dapat diperkirakan melalui parameter kelautan yaitu salinitas [10].
Salinitas  perairan  dapat  dianalisis  melalui  teknologi penginderaan  jauh.  Son  [11]  melakukan  pemetaan  salinitas perairan didaerah teluk meksiko dengan menggunakan nilai Lw dan  salinitas in-situ yang  menghasilkan  algoritma  salinitas perairan.  Wouthuyzen  [12]  memetakan  sebaran  salinitas permukaan  Teluk  Jakarta  dan  perairan  di  sekitarnya  secara
Evaluasi Algoritma Wouthuyzen dan Son untuk Pendugaan Sea Surface Salinity (SSS) (Studi Kasus: Perairan Utara Pamekasan)
Nafizah 1 , Lalu Muhamad Jaelani 1 dan Gathot Winarso 2
1 Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : lmjaelani@geodesy.its.ac.id
2 Bidang Sumber Daya Wilayah Pesisir dan Laut, Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh LAPAN Jl. Kalisari No.08 Pekayon Pasar Rebo, Jakarta 13710
I
tidak  langsung  melalui  penginderaan  warna  laut  (konsentrasi CDOM)  di Teluk Jakarta dengan citra Landsat-7 ETM.
Dalam penelitian ini, dilakukan evaluasi algoritma SSS ( Sea Surface  Salinity (SSS),  Salinitas  perairan)  yaitu  algoritma Wouthuyzen  (2008)  dan  algoritma  Son  (2009)  dengan  data salinitas in-situ di  perairan  utara  kabupaten  Pamekasan  yang diterapkan  pada  citra  Landsat-8  tanggal  23  November  2015 daerah perairan sekitar Pulau Madura.

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di  Perairan  utara  Kabupaten Pamekasan, Madura.
Gambar 1. Lokasi Pengamatan
B. Pengumpulan Data In Situ
Data in  situ diambil  di  Perairan  Kabupaten  Pamekasan dengan  elevasi  stasiun  pengamatan  sekitar  10  meter.  Data in situ yang  diamati  adalah  salinitas  perairan  dengan menggunakan refractosalinometer dan  koordinat  lapangan menggunakan  GPS  Navigasi.  Pengambilan  data  lapangan tersebar  di  9  titik  stasiun  pengamatan  pada  tanggal  23 November  2015.  Adapun  sebaran  stasiun  pengamatan  dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Pengukuran Lapangan Nama Titik Lintang ( o ) Bujur ( o ) Salinitas (psu) ST1 -6,878890 113,529533 35 ST2 -6,877260 113,530067 35 ST3 -6,875051 113,537651 35 ST4 -6,872846 113,544426 35 ST5 -6,868959 113,561493 35 ST6 -6,866741 113,570702 35 ST7 -6,874555 113,579697 35 ST8 -6,881670 113,567261 35 ST9 -6,887170 113,552910 34

## C. Citra Landsat 8
Citra  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  citra Landsat  8-L1T  di  sekitar  perairan  Pulau  Madura  tanggal  23 November 2015. Jenis data ini tersedia secara gratis dan dapat dipesan melalui http:/earthexplorer.usgs.gov/.

## D. Pengolahan Data
Hal pertama  yang dilakukan  dalam pengolahan data adalah koreksi  radiometrik  citra.  Koreksi  radiometrik,  proses  ini terbagi  menjadi  dua  yaitu  kalibrasi  radiometrik  dan  koreksi atmosfer. Kalibrasi radiometrik bertujuan merubah DN ( Digital number )  ke  radian ToA  (Top  of  Atmospheric) atau  reflektan menggunakan  parameter  yang  tersedia  di metadata citra. Koreksi  atmosfer  merupakan  koreksi  yang  dilakukan  untuk menghapus efek atmosfer dari sinyal yang direkam oleh sensor.
Koreksi  atmosfer  dilakukan  dengan  cara  mengkonversi  nilai radian ToA (Top of Atmospheric) ke nilai reflektan BoA (Bottom of Atmospheric).
Citra  Landsat  8  Level  1T  merupakan  data  mentah  yang berformat Digital  Number (DN).  Kalibrasi  radiometrik dilakukan  dengan  menggunakan  parameter Gain dan Offset yang tersedia dalam metadata citra Landsat 8.
L λ = M L Q cal + A L
dimana,
L λ = TOA spectral radiance (W (m 2 srad  µm) -1 )
M L = Radiance Mult Band A L = Radiance Add Band Q cal = Digital Number (DN) Band Selanjutnya dilakukan koreksi atmosfer dengan
menggunakan  metode Second Simulation of a Satellite Signal in  the  Solar  Spectrum-Vector ( 6SV ).    Koreksi  citra  dengan metode 6S diawali dengan pengambilan nilai parameter x a , x b , dan x c .  yang  dilakukan  melalui  situs  resmi 6S yaitu www.6s.ltdri.org [13]. Koneksi  internet  yang  baik,  sangat mendukung dalam menjalankan situs ini. Beberapa parameter yang  harus  dimasukkan  dalam  tiap  langkah  saat  menjalankan situs antara lain identifikasi kondisi geometri, deskripsi model atmosfer,  kondisi  spektral,  parameter  polarisasi  permukaan, jenis objek, dan deskripsi elevasi objek.
Parameter x a ,  x b , dan x c dari  situs www.6s.ltdri.org didapatkan sebagai berikut.
Tabel 2.
Parameter 6 S Parameter 6S Xa Xb Xc Kanal 1 0,00253 0,16047 0,22274 Kanal 2 0,00226 0,11662 0,18791 Kanal 3 0,00236 0,07078 0,14093 Kanal 4 0,00259 0,04712 0,11199 Kanal 5 0,00382 0,02903 0,08446
Parameter  tersebut  kemudian  dimasukkan  kedalam  rumus (3), (4) dan (5) untuk didapatkan nilai R rs(λ) .
Adapun persamaan koreksi Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum-Vector (6SV), sebagai berikut:
Y = (X a L λ ) - X b (2)
arc = Y (1. + X c Y) (3) R rs(λ)  = arc π (4)
dimana, acr adalah atmospheric  correction  reflectance ,  L λ adalah  nilai  radian TOA , R rs(λ)  adalah  reflektan  permukaan, dan X a , X b , X c adalah koefisien parameter koreksi atmosfer. Setelah  dilakukan  koreksi  atmosfer,  data  dari  9  stasiun pengamatan  diekstrak  berdasarkan  pin  yang  telah  dibuat (disesuaikan  dengan  koordinat  data  lapangan).  Semua pemrosesan  citra  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan perangkat lunak open source SNAP 2.0 Toolbox .
(1)
Nilai reflektan citra yang telah terkoreksi atmosfer dan data salinitas  perairan in  situ diproses  dengan  algoritma  eksisiting untuk mendapatkan nilai estimasi salinitas perairan.
Adapun  algoritma  eksisting  salinitas  perairan  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  Wouthuyzen  (2008)  dan Son (2009) masing-masing sebagai berikut.
Konsentrasi CDOM = (−61,182×X3 + 79,129×X2 + 34,022×X + 4,885)
Salinitas (psu) = −142,72×Konsentrasi CDOM + 32,702
dimana X merupakan kromatisiti biru yaitu R rs(λ2) / ( R rs(λ2))+ R rs(λ3 ) + R rs(λ4) dari Landsat 8.
Algoritma Son (2009) sebagai berikut.

## MNDCI = [𝐿𝑤(555)−𝐿𝑤(490)  ] [𝐿𝑤(555)+𝐿𝑤(490)  ]
C p = 10 [0,70×MNDCI 3 +0,96×MNDCI 2 +1,14×MNDCI−0,25]
Salinitas ( psu ) = 10 [−0,141×log 10 (𝐶 𝑝 )+1,45]
Setelah  melakukan  pengolahan  menggunakan  algoritma Wouthuyzen (2008) dan Son (2009) didapatkan hasil estimasi konsentrasi saliniats perairan di sekitar Pulau Madura.

## E. Pengujian Akurasi
Untuk  menguji  akurasi  data  pengukuran  dan  data  estimasi dari citra, digunakan indeks Normalized Mean Absolute Error (NMAE).
𝑁𝑀𝐴𝐸(100%) = 1 𝑁 ∑ ∣ 𝑥 𝑒𝑠𝑡𝑖−𝑥 𝑚𝑒𝑎𝑠 𝑥 𝑚𝑒𝑎𝑠 ∣×100
Dimana NMAE adalah Normalized  Mean  Absolute  Error , N mewakili jumlah data, Xesti adlah nilai hasil pengolahan dan Xmeas adalah nilai hasil pengukuran lapangan yang dianggap benar.

## II. HASIL DAN ANALISA

## A. Hasil koreksi radiometrik citra
Setelah  dilakukan  kalibrasi  radiometrik  dengan  parameter Gain dan Offset dan  koreksi  atmosfer  dengan  metode  6 S. Dihasilkan nilai R rs (λ) seperti pada grafik berikut.
Gambar 2. Grafik Nilai Reflektan Citra setelah terkoreksi atmosfer
Dari  grafik  tersebut  dapat  diihat  bahwa  nilai  reflektan Landsat  8  tanggal  23  November  2015  setelah  terkoreksi atmosfer  menunjukkan  nilai R rs (λ2) dan R rs (λ3) memiliki  nilai yang lebih besar daripada R rs (λ3).

## B. Estimasi Salinitas Perairan
Citra  yang  telah  terkoreksi  atmosfer  kemudian  dilakukan pemrosesan dengan algoritma eksisiting. Adapun hasil estimasi salinitas perairan adalah sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil Estimasi Salinitas dari Algoritma Eksisting
Stasiun Salinitas Perairan ( psu ) Estimasi Wouthuyzen Estimasi Son In-situ ST1 32,53 32,33 35 ST2 32,58 31,09 35 ST3 32,52 31,32 35 ST4 32,48 31,40 35 ST5 32,48 31,48 35 ST6 32,41 31,54 35 ST7 32,51 31,09 35 ST8 32,00 30,81 35 ST9 31,86 30,72 34
Berdasarkan  nilai  estimasi  yang  didapat,  nilai  salinitas estimasi  pada  stasiun  pengamatan  ST1  menunjukkan  nilai 32,53 psu pada  algoritma  Wouthuyzen  dan  32,33 psu pada algoritma  Son.  Sedangkan  stasiun  pengamatan  yang  lain  dari ST2 hingga ST9 masing-masing untuk algoritma Wouthuyzen antara  lain  32,58 psu , 32,52 psu ,  32,48 psu ,  32,48 psu ,  32,41 psu ,  32,51 psu ,  32,00 psu dan  31,86 psu .  Untuk  pengamatan dari  ST2  hingga  ST9  masing-masing  untuk  algoritma  Son antara  lain  32,33 psu , 31,09 psu ,  31,32 psu ,  31,40 psu ,  31,48 psu , 31,54 psu , 32,51 psu , 32,00 psu dan 31, psu psu.
Adapun  selisih  nilai  estimasi  salinitas  dari  algoritma Wouthuyzen pada ST1 hingga ST9 antara lain 2,66; 3,91; 3,68; 3,60;  3,52;  3,46;  3,91;  4,18  dan  3,28 psu .  Adapun  selisih terbesar  berada  pada  stasiun  ST2  dan  ST8  yaitu  3,91 psu . Sedangkan selisih terkecil berada pada stasiun ST1 yaitu 2,66 psu .
Selisih nilai estimasi salinitas dari algoritma Son pada ST1 hingga ST9 antara lain 2,47; 2,42; 2,48; 2,52; 2,52, 2,59; 2,49; 3,00 dan 2,14 psu . Adapun selisih terbesar berada pada stasiun ST8 yaitu 3,00 psu dan selisih terkecil pada stasiun ST9 yaitu 2,14 psu u.
(5) (10) (6) (8) (9)

## C. Uji Akurasi
Nilai  salinitas  estimasi  dari  algoritma  eksisting  kemudian diuji  dengan  menggunakan  nilai NMAE .  Adapun  nilai NMAE salinitas  estimasi  menggunakan  algoritma  Wouthuyzen  dan salinitas in-situ terlihat pada grafik berikut.
Gambar 3. Grafik nilai salinitas Wouthuyzen dan salinitas in-situ
Berikut adalah grafik hubungan nilai estimasi dari algoritma Son dan salinitas in-situ .
Gambar 4. Grafik hubungan nilai salinitas Son dan salinitas in-situ
Dari dua grafik hubungan salinitas estimasi esksisting dan in- situ menghasilkan  nilai NMAE 7,2  %  pada  algoritma Wouthuyzen  dan  10,6  %      pada  algoritma  Son.  Berdasarkan nilai NMAE ,  kedua  algoritma  eksisiting  menunjukkan hubungan  yang  baik  antara  nilai  estimasi  dan  nilai in-situ karena memenuhi persyarakatan nilai NMAE yaitu kurang dari 30%. Semakin kecil nilai NMAE maka hubungan antar datanya semakin baik.
Namun,  algoritma  salinitas  perairan  dari  Wouthuyzen dibangun  dengan  tidak  menggunakan  data  reflektansi permukaan  lapangan  melainkan  ekstraksi  dari  SR-USGS sehingga  pengaruh  atmosfernya  belum  hilang.  Koreksi atmosfer  yang  akurat  merupakan  syarat  utama  dalam melakukan  estimasi  parameter  kualitas  air.  Kesalahan  dalam
proses koreksi atmosfer ini akan menjalar ke algoritma model yang  digunakan  untuk  menghitung  parameter  kualitas  air. Padahal  untuk  melakukan  ekstraksi  data,  akurasi  parameter tersebut  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh  algoritma  model  tetapi juga  algoritma  koreksi  atmosfer.  Kesalahan  yang  terjadi kemudian  merambat  pada  kesalahan  proses  selanjutnya. Berdasarkan  Jaelani  [13]  akurasi  produk  SR-USGS  sebesar 59%  sehingga  masih  belum  cukup  memadai  untuk  bisa digunakan  secara  langusng.  Sedangkan,  algoritma  Son  dibuat dengan  menggunakan  nilai  spektral  lapangan  yaitu Lw . Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  akurasi  yang  lebih  tinggi dari  salinitas  Wouthuyzen  tidak  murni  dihasilkan  algoritma modelnya.
Sebaran  salinitas  perairan  Madura  dengan  menggunakan algoritma Wouthuyzen dan Son sebagai berikut.
Gambar 5. Sebaran Salinitas Perairan Madura dari Algoritma Wouthuyzen

## Gambar 6 Sebaran Salinitas Perairan Madura dari Algoritma Son
Gambar  5  dan  6  menunjukkan  adanya  perbedaan  nilai salinitas  antara  algoritma  wouthuyzen  dan  Son.  Salinitas dengan  menggunakan  algoritma  wouthuyzen  memiliki  nilai yang  lebih  tinggi  daripada  salinitas  dengan  menggunakan algoritma  Son.  Adanya  perbedaan  gradasi  salinitas  pada  tiap peta menunjukkan perbedaan nilai antara keduanya.

## III. KESIMPULAN DAN SARAN
Evaluasi  algoritma  salinitas  perairan  dari  algoritma
NMAE = 7,1984 % 30 31 32 33 34 35 36 30 31 32 33 34 35 36 S al in it as est imasi W o u th u y ze n (p su ) Salinitas In-situ (psu) Nilai Salinitas Wouthuyzen dan Salinitas In-situ NMAE = 10,5880% 30 31 32 33 34 35 36 30 31 32 33 34 35 36 S al in it as est imasi S o n ( p su ) Salinitas In-situ (psu)
Nilai Salinitas Son dan Salinitas In-situ
Wouthuyzen  dengan  data in-situ menghasilkan  salinitas perairan  dengan  perbedaan  berkisar  antara  2,66  hingga  3,91 psu . Sedangkan selisih salinitas algoritma Son dengan data in- situ berkisar antara 2,14 hingga 3,00 psu . Adapun nilai NMAE algoritma  Wouthuyzen  dengan  data in-situ sebesar  7,2  %, sedangkan pada algoritma Son sebesar 10,6 %. Semakin kecil nilai NMAE maka hubungan antar datanya semakin baik. Nilai NMAE algoritma Wouthouyzen lebih baik dari algoritma Son, namun  algoritma  Wouthuyzen  dibangun  bukan  dari  nilai spektral  lapangan.  Sehingga,  untuk  ekstraksi  nilai  salinitas perairan  lebih  baik  menggunakan  algoritma  Son  karena algoritmanya dibangun dai nilai radian lapangan dan memiliki nilai NMAE yang memenuhi syarat <30%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kementrian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia. Keanekaragaman  Hayati  Laut  Indonesia .  20  September  2015. http://kkp.go.id.
[2]  Fiqiani,  Rika  Rachmi.  2013.  “ Garam  Madura  :  Antara  Eksotisme  dan Peluang."  SURAMADU  Membangun  dengan  Hati  (Edisi  7) ,  Oktober 2013: Halaman 34.
[3]  Meissarah, P dkk. 2013. Pemetaan Lahan Garam Bali, Nusa Tenggara Barat,  Nusa  Tenggara  Timur  dan  Sulawesi  Selatan. Cibinong:  Pusat
Pemetaan dan Integrasi Tematik - Deputi IGT, BIG.
[4]  Bakosurtanal.  2010.  Peta  Lahan  Garam  Indonesia.  Halaman  1-5. Cibinong:  Pusat  Survei  Sumber  Daya  Alam  Laut  Badan  Koordinasi Survei dan Pemetaan Nasional.
[5]  Sungkowo,  W.B.  2006.    “Perdagangan  Garam  di  Indonesia.”
Disampaikan dalam seminar sehari “Mencari Alternatif Pengembangan Industri  Garam  dan  Produk  Terkait  Lainnya”. Badan  Riset  Kelautan, Departemen Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia.
[6]   Effendi,  H.  2003. Telaah  Kualitas  Air.  Bagi  Pengelolaan  Sumber  daya dan Lingkungan Perairan . Kanisius. Yogyakarta. 258 hal.
[7]   Departemen Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia. 2006 . Standar Kualitas Garam Dan Produk Turunannya. Disampaikan dalam seminar sehari “Mencari Alternatif Pengembangan Industri Garam dan Produk Terkait  Lainnya”. Badan  Riset  Kelautam,  Departemen  Kelautan  dan Perikanan RI
[8]   Badan  Perencanaan  dan  Pembangunan  Sampang.  2011. Laporan  Akhir Masterplan  Revitalisasi  Tambak  Kabupaten  Sampang .  Sampang: Pemerintah Kabupaten Sampang.
[9]   Badan  Informasi  Geospasial.  2012.  Standart  Operating  Procedure No.03.01.23  Tentang  Pemetaan  Tambak  Garam.  Pusat  Pemetaan  dan Integrasi Tematik Badan Informasi Geospasial (PPIT-BIG).
[10]  Annas,  Rifqy.  2009. Pemanfaatan  Data  Satelit  MODIS  untuk Menentukan  Suhu  Permukaan  Laut .  Depok:  Program  Studi  Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia.
[11]  Son, BY, Wilford DG, Mary J R, Joji I, Joo H R, Sang H K dan Sang H L. 2011. Tracing Offshore Low- Salinity Plumes in the Northeastern Gulf of  Mexicoduring  The  Summer  Season  by  Use  of  Multispectral  Remote Sensing  data. Journal  of  Oceanograpphy  edited  by  The  Oceanographic Society of Japan ISSN 0916-8370 Volume 68 Number 5.
[12]  Wouthuyzen,  Sam.  Salam  Tarigan,  Happy  Indarto  Supriyadi,  Agus
Sediadi,  Sugarin,  Vincentius  P.  Siregar  dan  Joji  Ishizaka. Pengukuran
Salinitas  Permukaan  Teluk  Jakarta  Melalui  Penginderaan  Warna  Laut Menggunakan Data Multi-Temporal Citra Satelit Landsat-7 ETM+. PIT MAPIN XVII, Bandung 10-12-2008 [13]  Jaelani, Lalu muhamad, dkk. 2015. Uji Akurasi Produk ReflektanPermukaan  Landsat  Menggunakan  Data  In  Situ  di  Danau Kasumigaura, Jepang. Prosiding Pertemuan Ilmiah Tahunan Masyarakat Ahli Penginderaan Jauh Indonesia XX. Bogor