## PERBANDINGAN KARAKTERISTIK SPEKTRAL ( SPECTRAL SIGNATURE) PARAMETER KUALITAS PERAIRAN PADA KANAL LANDSAT ETM+ DAN ENVISAT MERIS

## (COMPARISON OF WATER CONSTITUENTS SPECTRAL SIGNATURE ON LANDSAT ETM+ AND ENVISAT MERIS BAND)
Syarif Budhiman Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lapan e-mail: syarif.budhiman@lapan.go.id Diterima 18 Juli 2012; Disetujui 12 Oktober 2012

## ABSTRACT
This  study  analyzed  3  optically  active  water  constituents  (Total  Suspended Matter  (TSM),  Chlorophyll a (Chl a )  and  Color  Dissolved  Organic  Matter  (CDOM)) measured  by in  situ spectroradiometer  (350-950  nm,  interval  3.3  nm)  and  laboratory analysis  for  respective  concentration  measurements.  Remote  sensing  reflectances  ( R rs ) were  derived  from  radiance  and  irradiance  measurements  and  estimated  using  bio- optical model approach. The spectral signatures of derived R rs were converted to ETM+ and  MERIS  bands  using  respective  spectral  response  sensitivity.    The  converted R rs were used to estimate the concentrations of 3 optically active water constituents using optimization  method.  The  derived  concentrations  were  validated  with  measured concentrations  from  laboratory  analysis.  ETM+  sensor  with  4  bands  provided  better estimation  for  TSM  ( R 2 =0.70)  and  CDOM  ( R 2 =0.64)  while  the  coefficient  determination ( R 2 )  for  Chl a is  only  0.46.  However,  MERIS  sensor  with  10  bands  provided  better estimation  than  ETM+,  with  coefficient  determinations  were  higher  than  0.70  for  all water  constituents.  RMSE  values  for  MERIS  sensor  showed  smaller  error  estimation (16.84  gm -3 (TSM),  2.66  mg  m -3 (Chl a )  and  0.26  m -1 (CDOM))  compare  with  ETM+ sensor (19.89 gm -3 (TSM), 4.96 mg m -3 (Chl a ) and 0.29 m -1 (CDOM)).
Keywords: Water quality, Landsat ETM+, Envisat MERIS, Spectroradiometer

## ABSTRAK
Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisa  konsentrasi  tiga  parameter  kualitas perairan  yang  secara  aktif  mempengaruhi  perjalanan  cahaya  pada  kolom  air,  yaitu Total Suspended Matter (TSM), Chlorophyll a (Chl a ) dan Color Dissolved Organic Matter (CDOM)) menggunakan data in situ hasil pengukuran spektroradiometer (350-950 nm, interval  3.3  nm)  dan  nilai  konsentrasinya  masing-masing  hasil  analisa  laboratorium. Nilai remote  sensing  reflectance ( R rs )  diturunkan  dari  pengukuran  nilai radiance dan irradiance dengan menggunakan pendekatan bio-optical  model .    Karakteristik spektral dari  nilai R rs ini  kemudian  diubah  kedalam  jumlah  kanal  sensor  ETM+  dan  MERIS menggunakan informasi sensitivitas respon spektral ( spectral response sensitivity ) dari masing-masing  sensor.  Nilai R rs yang  sudah  diubah  digunakan  untuk  mengestimasi nilai  konsentrasi  tiga  parameter  kualitas  perairan  menggunakan  metode  optimisasi. Nilai  konsentrasi  yang  dihasilkan  kemudian  divalidasi  dengan  konsentrasi  hasil pengukuran  laboratorium.  Sensor  ETM+  dengan empat kanal-nya hanya  memberikan informasi lebih baik untuk TSM ( R 2 =0.70) dan CDOM ( R 2 =0.64), sedangkan untuk Chl a hanya memberikan nilai koefisien determinasi ( R 2 ) sebesar 0.46. Sensor MERIS dengan 10  kanal-nya  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dari  sensor  ETM+,  dengan  nilai koefisien  determinasi  ( R 2 )  lebih  besar  dari  0.70  untuk  semua  parameter.  Nilai  RMSE untuk sensor MERIS juga memperlihatkan hasil yang lebih baik dibandingkan  sensor
ETM+,  dimana  nilai  RMSE  dari  sensor  MERIS  masing-masing  16.84  gm -3 (TSM),  2.66 mg  m -3 (Chl a )  dan  0.26  m -1 (CDOM)).  Sementara  itu    nilai  RMSE  dari  sensor  ETM+ adalah19.89 gm -3 (TSM), 4.96 mg m -3 (Chl a ) dan 0.29 m -1 (CDOM).
Kata kunci: Kualitas perairan, Landsat ETM+, Envisat MERIS, Spektroradiometer

## 1  PENDAHULUAN
Suatu  perairan  akan  mengalami penurunan  kualitas  akibat  adanya perubahan-perubahan  yang  terjadi  di- sekitar perairan tersebut termasuk yang disebabkan  oleh  aktifitas  manusia  dan terjadinya peningkatan kekeruhan perairan  oleh  karena  adanya  erosi  dan abrasi.  Kedua  hal  tersebut  dapat mengganggu  penetrasi  cahaya  matahari ke  dalam  kolom  air  yang  akhirnya menyebabkan terganggunya proses photosynthesis ,  dan  selanjutnya  dapat menyebabkan menurunkan produktifitas primer  ( primary  productivity )  perairan tersebut.
Pengambilan contoh air dan analisa laboratorium  merupakan  pendekatan umum  yang  sering  digunakan  untuk mengetahui  kualitas  suatu  perairan. Kelemahan dari aktifitas tersebut adalah apabila  perairan  memiliki  cakupan wilayah  yang  luas  dan  sulit  terjangkau, maka diperlukan usaha yang lebih keras dan waktu yang lebih lama. Penginderaan jauh  ( remote  sensing )  dapat  menjadi alternatif  untuk  pengukuran  tersebut. Namun  tidak  semua  parameter  kualitas suatu perairan dapat diturunkan secara langsung  dari  penginderaan  jauh.  Oleh karena  prinsip  penginderaan  jauh adalah  pantulan  cahaya  yang  diterima oleh  sensor,  maka  parameter  kualitas perairan yang dapat dianalisa menggunakan  data  penginderaan  jauh adalah  parameter  perairan  yang  secara aktif  mempengaruhi  proses  perjalanan cahaya dari sumbernya (matahari) sampai diterima oleh sensor.
Kegiatan pemanfaatan data penginderaan  jauh  untuk  menganalisa kualitas  perairan  telah  diperkenalkan pada  tahun  1970an,  diantaranya  oleh Preisendorfer  (1976)  yang  mengkaji interaksi energi pada perairan serta Morel
dan  Prieur  (1977)  yang  membedakan karakteristik  optik  perairan  laut  lepas yang  didominasi  oleh  phytoplankton ( case-1  waters )  dan  perairan  pesisir yang  kompleks  dan  didominasi  tidak hanya  oleh  phytoplankton  tetapi  oleh sedimentasi  dari  sungai.  Pada  per- kembangannya banyak studi yang mem- bahas  teori  transfer  radiant  ( radiative transfer theory ) dan pemanfaatannya pada penginderaan  jauh  untuk  menganalisa kualitas  perairan  (Kirk,  1984;  Gordon, 1987;  Gordon  et  al.,  1988;  Mobley, 1999;  Morel  and  Maritorena,  2001;  Lee et al., 2002; Maritorena et al., 2002; Lee et  al.,  2005;  Mélin  et  al.,  2007;  Salama et al., 2009; Shen et al., 2010; Bowers et al.,  2012;  Budhiman  et  al.,  2012; Kilham  et  al.,  2012).  Odermartt  et  al (2012) membahas sejauh mana perkem- bangan  estimasi  parameter  kualitas perairan  (TSM,  CHL a and  CDOM)  dari penginderaan  jauh.  Selain  itu,  mereka juga  mengamati  algoritma  yang  ada lebih banyak diterapkan untuk perairan laut lepas ( case-1 waters ) namun belum ada  algoritma  global  untuk  perairan pesisir ( case-2 waters ). Sensor satelit yang digunakan  untuk  perairan  laut  lepas umumnya adalah SeaWIFS, MODIS atau MERIS  (Odermartt  et  al.,  2012)  yang memiliki  resolusi  spektral  tinggi  bila dibandingkan dengan sensor pada Landsat atau  SPOT,  tetapi  memiliki  resolusi spasial  lebih  rendah.  Sedangkan  untuk perairan  pesisir  diperlukan  sensor  yang memiliki    resolusi  spasial  tinggi      dan juga resolusi spektral  tinggi. Perbedaan resolusi  spektral  ini  akan  berdampak pada  hasil  analisa  parameter  kualitas  air yang didapat.  Sebagian  besar penelitian dengan  pendekatan  menggunakan bio- optical model yang dilakukan lebih banyak di perairan non-tropis, sedangkan untuk di  perairan  tropis  seperti  di  Indonesia
masih  sangat  sedikit  (Van  der  Woerd and Pasterkamp, 2002; Hendiarti, 2003; Budhiman,  2004;  Ambarwulan  et  al., 2011; Campbell et al., 2011; Ambarwulan et  al.,  2012;  Budhiman  et  al.,  2012). Penelitian  sejenis  ini  masih  perlu dilakukan  di  Indonesia  untuk  lebih dapat  memahami  karakteristik  optik ( optical  properties )  dari  perairan  di Indonesia.
Penelitian  ini  menggunakan  alat spectroradiometer TriOS-RAMSES ( www. trios.de )  untuk  mengukur apparent optical properties (AOP) perairan, dimana pengukurannya  dilakukan  bersama- sama  dengan  pengambilan  contoh  air untuk  analisa  konsentrasi  perairan. AOP  merupakan  karakteristik  perairan yang  dipengaruhi  oleh  posisi  geometri cahaya  terhadap  obyek  dan  sensor, serta  konsentrasi  parameter  kualitas perairan itu sendiri. Reflektansi perairan termasuk  dalam  kategori  AOP,  karena reflektansi  perairan  akan  berbeda apabila  sudut  posisi  sumber  cahaya matahari  terhadap  obyek  dan  sensor juga berbeda. Selain itu nilai konsentrasi yang  berbeda  juga  akan  memberikan karakteristik spektral yang berbeda.
Penelitian  ini  merupakan  kelan- jutan  dari  hasil  penelitian  Budhiman  et al  (2012),  dimana  pada  penelitian  ini ingin  melihat  perbedaan  jumlah  kanal dalam mengekstraksi informasi parameter kualitas perairan. Pertanyaan yang ingin dijawab  dari  penelitian  ini  adalah, bagaimana  apabila spectral response parameter  kualitas  perairan  hanya dideteksi oleh sejumlah kecil kanal yang ada  pada  sensor?  Jumlah  kanal merupakan  salah  satu  karakteristik resolusi  spektral  sensor,  selain  rentang kanal ( bandwidth ) dan posisi kanal pada spektrum  panjang  gelombang  tampak (Herold  et  al.,  2003).  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  membandingkan pengaruh  keberadaan  jumlah  kanal pada  sensor  satelit  yang  sensitif  dalam mendeteksi  konsentrasi  3  parameter kualitas  perairan Total  Suspended  Matter (TSM), Chlorophyll  a (Chl a )  dan Color
Dissolved Organic Matter (CDOM)). Contoh sensor  dengan  perbedaan  jumlah  kanal yang sensitif dalam mendeteksi parameter kualitas  perairan  pada  penelitian  ini adalah  Landsat  ETM+  (4  kanal)  dan Envisat  MERIS  (10  kanal).  Data remote sensing  reflectance ( R rs )  yang digunakan diturunkan  dari  data in  situ hasil pengukuran spektroradiometer (350-950 nm)  dan  konsentrasi  yang  dihasilkan kemudian divalidasi dengan nilai konsentrasi  hasil  pengukuran  laborato- rium.  Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat diketahui  kemampuan  sensor  ETM+  (4 kanal)  dan  MERIS  (10  kanal),  yang memiliki  jumlah  kanal  yang  berbeda, untuk  mengukur  nilai  konsentrasi  3 parameter  kualitas  perairan  berdasarkan pendekatan analisa bio-optical model .

## 2  METODE
Pengukuran  parameter  kualitas air dilakukan di perairan Delta Mahakam, Propinsi Kalimantan Timur, pada Agustus 2009.  Sebanyak  119  contoh  air  diambil dari perairan tersebut kemudian dianalisa  di  laboratorium  Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Mulawarman untuk analisa TSM dan di laboratorium  Fakultas  Perikanan  dan Ilmu Kelautan IPB untuk analisa Chl a . Analisa  TSM  dan  Chl a menggunakan metode  APHA  ( American  Public  Health Association )  (Clesceri  et  al.,  1998).  Oleh karena  pengukuran  CDOM  belum  dapat dilakukan  di  laboratorium  Indonesia, maka analisa konsentrasi CDOM, dalam unit serapan (m -1 ), dihitung menggunakan metode Quasi-Analytical  Algorithm (Lee et  al.,  2002)  dengan  memasukan informasi  konsentrasi  TSM  dan  Chl a hasil  analisa  laboratorium  serta  nilai remote  sensing  reflectance ( R rs )  yang didapat dari pengukuran lapangan.
Pengukuran apparent optical properties (AOP)  menggunakan  spectro- radiometer  TriOS-RAMSES  dilakukan bersamaan  dengan  pengambilan  contoh air in  situ ,  sehingga  data  hasil  analisa nilai  konsentrasi  contoh  air  dapat dijadikan  sebagai  validasi  untuk  hasil
perhitungan  nilai  konsentrasi  yang diturunkan  dari  data  AOP.  Sensor spectroradiometer mengukur pada panjang gelombang 350-950 nm, dengan interval  sekitar  3.3  nm.  Data  diambil dengan  menggunakan  perangkat  lunak ( software ) Multi  Sensor  Data  Acquisition (MSDA)  dan  terkoreksi  radiometrik menggunakan nominal calibration constants yang  terintegrasi  dengan perangkat  lunak  tersebut.  Data  AOP yang  diambil  adalah  data upward radiance perairan  ( L sfc ), downward radiance atmosfer  ( L sky )  dan downward irradiance atmosfer  ( Ed sky ).  Dari  data tersebut  dapat  dihitung  nilai remote sensing  reflectance ( R rs )  berdasarkan persamaan (Gordon et al., 1988; Mobley, 1999; Mueller et al., 2003)
sky w rs Ed L R  (2-1)
sky sky sfc w L L
L    (2-2)
L w adalah  nilai radiance yang berasal  dari  kolom  air,  sedangkan ρ sky adalah  bagian  ( fraction )  dari reflectance pada  permukaan  perairan  yang  berasal dari pantulan cahaya matahari, nilai ini dapat diestimasi menggunakan persamaan Fresnel (Hecht,  2002).  Nilai ρ sky selain dapat diestimasi menggunakan persamaan Fresnel ,  juga  dapat  digunakan  nilai konstan  hasil  penelitian  Mobley  (1999) menggunakan  simulasi  berdasarkan kondisi tutupan awan.
Hubungan antara nilai reflectance pada  sensor  ( remote  sensing  reflectance ) dengan  nilai  konsentrasi  parameter perairan  didasarkan  pada  prinsip  cahaya yang mengalami serapan ( absorbed ) dan cahaya  yang  dipantulkan  kembali  ke permukaan ( backscattered ) perairan tersebut,  atau  umum  dikenal  sebagai inherent optical properties (IOP). Hubungan tersebut dapat dituliskan sebagai persamaan berikut (Gordon et al., 1988)
                  
     2 2 1 2 ) ( a b b g a b b g n t R
b b b b w rs (2-3)
Nilai g 1 dan g 2 adalah  konstanta ( g 1 = 0.0949 dan g 2 = 0.0794), sedangkan t adalah  nilai  transmisi  air  laut-udara ( sea-air  transmission )  ( t =  0.98)  dan n w adalah  nilai  indeks  refraksi  air  ( n w = 1.34). Adapun a dan b b adalah total nilai serapan  ( absorption )  dan  pantulan  balik ( backscattering )  pada  perairan.  Total cahaya  yang  diserap  dan  dipantulkan kembali  oleh  muatan  yang  terdapat  di perairan dapat ditulis dalam persamaan sebagai berikut
NAP CDOM Chl w a a a a a     (2-4)
TSM b w b b b b b , ,   (2-5)
Dimana a W , a Chl , a CDOM dan a NAP adalah  nilai  serapan  cahaya  oleh molekul  air, chlorophyll  a ,  CDOM  dan partikel  non-organik  ( non-algae  particles ).
Sedangkan b b,W dan b b,TSM adalah  nilai hamburan  balik  oleh  molekul  air  dan muatan  padatan  tersuspensi  (TSM). Nilai-nilai  tersebut  merupakan  nilai Inherent Optical Properties (IOP) perairan. IOP  itu  sendiri  adalah  karakteristik optik  perairan  yang  dipengaruhi  oleh tipe  dan  konsentrasi  partikel  yang  ada di  kolom  perairan  tersebut.  Konsentrasi ini  dapat  diestimasi  dari  parameterisasi menggunakan  metode  Lee  (1998)  untuk serapan  chlorophyll,  metode  Bricaud (1981) untuk serapan CDOM dan partikel non-organik  serta  metode  Kopelevich (1983)  untuk  hamburan  balik  TSM (Budhiman et al, 2012).
Nilai-nilai  IOP  tersebut  dapat dihubungkan  dengan  konsentrasi  para- meter  perairan yang  akan diukur  (TSM, Chl a dan CDOM) menggunakan informasi Specific Inherent Optical Properties (SIOP) berdasarkan hukum Lambert-Beer
C IOP SIOP  , dimana C = konsentrasi  (2-6)
Nilai SIOP diestimasi menggunakan nilai IOP pada persamaan (2-4) dan (2-5) serta nilai konsentrasi parameter kualitas air  hasil  pengukuran  laboratorium. Setelah nilai SIOP diketahui, maka nilai tersebut  dapat  mensubtitusi  nilai  IOP pada persamaan (2-4) dan (2-5) menjadi:
      TSM NAP CDOM CDOM Chl Chl w C a C a C a a a * * *     (2-7)   TSM TSM b w b b C b b b * , ,   (2-8)
Dimana a* Chl , a* CDOM dan a* NAP adalah nilai SIOP serapan chlorophyll a , CDOM  dan  partikel  non-organik  ( non- algae  particles ).  Sedangkan b b*,TSM adalah nilai SIOP hamburan balik oleh molekul air  dan  muatan  padatan  tersuspensi (TSM).  Nilai  serapan  dan  hamburan balik  untuk  molekul  air  ( a w dan b b,w ) merujuk pada hasil penelitian  Pope dan Fry  (1997)  serta  Mobley  (1994). C Chl , C CDOM dan C TSM adalah konsentrasi dari masing-masing  parameter  kualitas  air. Persamaan (2-7) dan (2-8) ini kemudian disubstitusikan  ke  dalam  persamaan (2-3) untuk mendapatkan nilai R rs . Nilai R rs pada  persamaan  (2-3)  secara  teori sama  dengan  nilai R rs pada  persamaan (2-1) hasil pengukuran spektroradiometer di lapangan (Kirk, 1994; Mobley, 1994).
Untuk  mendapatkan  nilai  kon- sentrasi berdasarkan jumlah kanal yang terdapat  pada  Landsat  ETM+  (4  kanal) dan  Envisat  MERIS  (10  kanal),  maka remote  sensing  reflectance ( R rs )  dari spektroradiometer  yang  berupa  data
hyperspektral  (350-950  nm)  dengan interval  3.3  nm  harus  diubah  kedalam jumlah  kanal  pada  masing-masing sensor  dengan  menggunakan  informasi nilai spectral  response  sensitivity masing- masing  kanal  sensor  ETM  dan  MERIS. Nilai  sensitivitas  respon  spektral  ini didapat  dari  website  resmi  masing- masing  sensor  tersebut.  Kemudian untuk  mendapatkan  nilai  konsentrasi berdasarkan remote  sensing  reflectance ( R rs ), maka digunakan metode optimisasi non linear menggunakan program Solver pada  perangkat  lunak  MS  Excel. Perhitungan  optimisasi  berdasarkan analisa selisih terdekat antar kurva ( best fit  curve )  antara  kurva  nilai  ( R rs )  dari pengukuran lapangan dan kurva karakteristik  spektral  ( R rs )  dari  per- hitungan IOP di atas. Validasi dilakukan dengan  membandingkan  nilai  konsen- trasi  yang  dihasilkan  dengan  nilai konsentrasi  hasil  pengukuran,  dan dihitung  besar  nilai  kesalahannya menggunakan root  mean  squared  error (RMSE).  Secara  umum  keseluruhan kegiatan  penelitian  ditampilkan  dalam diagram alur pada Gambar 2-1.

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  merupakan  bagian dari penelitian di perairan Delta Mahakam, Propinsi Kalimantan Timur yang dilakukan  oleh  Budhiman  et  al  (2012). Proses penentuan nilai IOP dan SIOP di perairan  Delta  Mahakam  dilakukan berdasarkan  hasil  pengukuran  metode above-water  measurements. Nilai-nilai IOP  dan  SIOP  yang  dihasilkan  oleh Budhiman  et  al  (2012)  kemudian digunakan  sebagai  data  untuk  estimasi nilai konsentrasi dengan metode optimisasi  berdasarkan  jumlah  kanal pada  sensor  ETM+  dan  MERIS.  Nilai- nilai IOP dan SIOP ini digunakan untuk mendapatkan  nilai remote  sensing reflectance ( R rs )  berdasarkan  persamaan (2-3), disebut sebagai R rs (IOP). Kemudian dilakukan  proses  optimisasi  nilai R rs (IOP)  dengan remote  sensing  reflectance ( R rs ) hasil spektroradiometer (Rrs (AOP)). Adapun nilai R rs (AOP) yang diturunkan dari  pengukuran  dengan  menggunakan persamaan  (2-1)  dapat  dilihat  pada Gambar 3-1.
Gambar  3-1  menunjukan  karak- teristik  spektral  yang  dipengaruhi  oleh perbedaan  konsentrasi  3  parameter
yang  aktif  merubah  intensitas  cahaya pada  kolom  air,  selain  molekul  air  itu sendiri. Semakin tinggi nilai konsentrasi TSM,  maka  puncak  kurva  karakteristik spektral  akan  semakin  meningkat bahkan  cenderung  bergeser  dari  panjang gelombang di sekitar 600 nm mendekati panjang  gelombang  700  nm.  Konsentrasi CDOM  berpengaruh  terhadap  serapan pada  panjang  gelombang  biru  (sekitar 400  nm),  sehingga pantulan yang  tinggi oleh molekul air pada panjang gelombang tersebut  tertutupi  oleh  serapan  cahaya yang  tinggi  dikarenakan  keberadaan CDOM. Keberadaan chlorophyll mempengaruhi  serapan  cahaya  pada panjang  gelombang  sekitar  670  nm, sehingga  menimbulkan  lembah  pada kurva  karakteristik  spektral.  Pada kesempatan  in  digunakan  Landsat ETM+  dan  Envisat  MERIS  sebagai pembanding.  Oleh  karena  pengukuran spektroradiometer  hanya  berjarak  sekitar 2-3  meter  dari  permukaan  perairan, maka noise yang  diakibatkan  oleh material yang terdapat di atmosfer dapat diabaikan, sehingga tidak perlu ada proses koreksi atmosfer pada penelitian ini.
Gambar 3-1: Remote  sensing  reflectance diturunkan  dari  pengukuran  AOP  menggunakan  spektro- radiometer
Gambar 3-2 memperlihatkan karakteristik  spektral  dari  pengukuran spektroradiometer yang ditumpang- tindihkan  dengan  karakteristik  spektral yang telah dirubah ke dalam jumlah kanal Landsat  ETM+  dan  Envisat  MERIS. Terlihat  perubahan  nilai  konsentrasi TSM  masih  dapat  diprediksi  dengan semakin meningkatnya nilai karakteristik spektral.  Perubahan  nilai  konsentrasi CDOM  juga  tidak  terlalu  dipengaruhi oleh  keberadaan  kanal  yang  semakin sedikit.  Namun,  terlihat  pada  posisi panjang  gelombang  serapan  chlorophyll (sekitar  660-700  nm)  untuk  kanal Landsat  ETM  hanya  diwakili  oleh  satu kanal (660 nm), sedangkan untuk kanal Envisat MERIS ada 2 kanal (664 nm dan 681  nm).  Perbedaan  ini  kemungkinan akan  memberikan  pengaruh  terhadap kemampuan masing-masing sensor tersebut  untuk  mendeteksi  parameter kualitas perairan.
Secara sederhana dapat dijelaskan bahwa  proses  optimisasi  non  linear menghitung  total  selisih  jarak  antara respon  spektral R rs hasil  pengukuran ( spectrometer )  dengan R rs prediksi  dari data  IOP,  pada  setiap  kanal,  dengan merubah nilai konsentrasi ketiga
parameter kualitas perairan (TSM, Chl a dan  CDOM).  Apabila  total  selisih  jarak tersebut  sudah  mendekati  atau  sama dengan 0 (nol), maka proses akan berhenti dan  menghasilkan  nilai  konsentrasi parameter  perairan.  Kurva  karakteristik spectral  yang  dihasilkan  dari  prediksi R rs akan  sama  dengan  kurva  karakteristik spectral R rs hasil  pegukuran,  seperti yang  diperlihatkan  pada  Gambar  3-3. Nilai konsentrasi yang dihasilkan perhitungan  optimisasi  ini  kemudian divalidasi dengan nilai konsentrasi yang dihasilkan dari pengukuran laboratorium.

## 3.1 Landsat ETM+
Cahaya yang diterima oleh sensor ETM+  akan  dirata-ratakan  berdasarkan nilai spectral  response dari  setiap  kanal yang  ada.  Dengan  prinsip  yang  sama, maka R rs yang  diturunkan  dari  data hyperspektral  pengukuran spectroradio- meter  (Gambar  3-2)  diubah  menjadi R rs berdasarkan  ketersediaan  kanal  yang ada  pada  sensor  ETM+.  Sehingga,  hasil yang didapat merupakan gambaran dari karakteristik spectral ( spectral signature) yang  diterima  oleh  sensor  ETM+  pada satelit Landsat.
Gambar 3-2: Karakteristrik spektral hasil pengukuran spektroradiometer dan hasil perubahannya ke dalam kanal ETM dan MERIS
Gambar  3-4a  memperlihatkan nilai spectral  responses  sensitivity pada masing-masing  kanal  di  sensor  ETM+. Nilai  tersebut  akan  mempengaruhi  nilai reflektansi  yang  diterima  oleh  sensor pada  selang  ( range )  kanal  tersebut. Gambar  3-4b  memperlihatkan  karak- teristik  spektral R rs yang  telah  dirubah kedalam  jumlah  kanal  sensor  ETM+. Apabila kita membandingkan gambar 5b dengan Gambar 3-2, maka akan terlihat beberapa  informasi  yang  hilang  pada spectral  signature tersebut  dikarenakan keterbatasan kanal yang digunakan oleh sensor  ETM+,  terutama  informasi  yang diakibatkan  oleh  serapan chlorophyll pada panjang gelombang 660-700 nm.
Nilai  yang  dihasilkan  kemudian dibandingkan  dengan  hasil  pengukuran
seperti yang diperlihatkan pada Gambar 3-5.  Dari  pengukuran  tersebut,  terlihat bahwa  untuk  konsentrasi  TSM  dan CDOM,  nilai  yang  dihasilkan  cukup significant  ( p <  0.001)  dengan  koefisien determinasi  ( R 2 )  lebih  besar  dari  0.6, dan  nilai  RMSE  masing-masing  19.89 gm -3 (TSM)  dan  0.29  m -1 (CDOM).
Sedangkan  untuk  Chl a ,  koefisien determinasi  yang  didapat  hanya  0.46, dengan  nilai  RMSE  4.96  mg  m -3 .
Hilangnya  informasi spectral  response pada panjang gelombang yang dipengaruhi oleh  serapan chlorophyll (660-700  nm) karena  keterbatasan  jumlah  kanal, mengakibatkan  tidak  dapatnya  estimasi nilai  konsentrasi  Chl a dengan  lebih baik  dibandingkan  dengan  hasil  estimasi parameter lainnya.
Gambar 3-3: Contoh hasil analisa optimisasi non linear dengan best fit curve
(a) (b)
Gambar 3-4: (a) spectral response sensitivity masing-masing kanal sensor ETM+, (b) R rs yang dirubah berdasarkan jumlah kanal sensor ETM+

## 3.2 Envisat MERIS
Berdasarkan  prinsip  yang  sama yang  digunakan  pada  sensor  ETM+, maka  nilai R rs yang  diturunkan  dari data  spectroradiometer  juga  dirubah berdasarkan  nilai spectral  responses sensitivity masing-masing  kanal  dan jumlah  kanal  yang  ada  pada  sensor MERIS.
Gambar 3-6a memperlihatkan nilai spectral  responses  sensitivity pada masing-masing  kanal  di  sensor  MERIS, sedangkan Gambar 3-6b memperlihatkan karakteristik  spektral R rs yang  telah diubah  kedalam  jumlah  kanal  sensor MERIS.  Dikarenakan  jumlah  kanal MERIS  lebih  banyak  dari  pada  kanal ETM,  maka  karakteristik  spektral  yang diperlihatkan pada kanal MERIS (Gambar  3-6b)  memberikan  bentuk kurva  yang  lebih  mendekati  kurva karakteristik  spektral  hasil  pengukuran spektroradiometer (Gambar 3-2).
Gambar 3-7 memperlihatkan hasil perbandingan  nilai  estimasi  dengan sensor  MERIS  dan  hasil  pengukuran. Terlihat  terdapat  perbaikan  nilai  estimasi
dibandingkan  dengan  menggunakan hanya 4 kanal seperti pada sensor ETM+ (Gambar 3-3). Seluruh hasil perbandingan memberikan  nilai  yang  signifikan  ( p < 0.001) dengan koefisien determinasi ( R 2 ) lebih  besar  dari  0.70,  dan  nilai  RMSE yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan nilai  RMSE  dari  sensor  ETM+.  Nilai RMSE  dari  sensor  MERIS  adalah  16.84 gm -3 (TSM), 2.66 mg m -3 (Chl a ) dan 0.26 m -1 (CDOM). Kelebihan sensor MERIS ini dikarenakan  sensor  MERIS  dirancang untuk  tujuan  observasi  perairan  laut lepas (ESA, 2006). Apabila dibandingkan dengan  kanal-kanal  pada  Landsat  ETM yang  lebih  ditujukan  pada  observasi daratan (NASA, 2012), kanal-kanal yang ada pada sensor MERIS lebih ditempatkan pada puncak panjang gelombang serapan dan  hamburan  dari  parameter  perairan yang mempengaruhi cahaya dalam kolom air (ESA, 2006).  Akan tetapi, kelebihan dari  sensor  ETM+  dibandingkan  sensor MERIS  adalah  resolusi  spatialnya,  yang tentunya  memberikan  kelebihan  lain untuk  analisa  kualitatif  dengan  inter- pretasi visual.
Gambar 3-5: Validasi  nilai  konsentrasi  yang  dihasilkan  ( derived )  dari  sensor  ETM+,  dengan  nilai konsentrasi hasil pengukuran ( measured )
(a) (b)
Gambar 3-6: (a) spectral response sensitivity masing-masing kanal sensor MERIS, (b) R rs yang dirubah berdasarkan jumlah kanal sensor MERIS
Gambar 3-7: Validasi  nilai  konsentrasi  yang  dihasilkan  ( derived )  dari  sensor  MERIS,  dengan  nilai konsentrasi hasil pengukuran ( measured )

## 4  KESIMPULAN
Dari penelitian ini, dapat disimpulkan  bahwa  jumlah  kanal  pada sensor  satelit  dapat  mempengaruhi estimasi  nilai  konsentrasi  parameter kualitas  perairan.  Selain  jumlah  kanal, faktor  lain  adalah  penempatan  kanal pada panjang gelombang yang menerima response spektral  pada  puncak  serapan dan  hamburan  juga  mempengaruhi keberhasilan  estimasi  nilai  konsentrasi.
Data  hyperspektral  spektroradiometer yang  diubah  kedalam  jumlah  kanal sensor  ETM+  (4  kanal)  hanya  dapat memberikan  informasi  lebih  baik  untuk konsentrasi  TSM  ( R 2 =0.70)  dan  CDOM ( R 2 =0.64). Sedangkan untuk analisa Chl a hanya  memberikan  nilai  koefisien determinasi  ( R 2 )  0.46.  Sementara  data hyperspektral  spektroradiometer  yang diubah  kedalam  jumlah  kanal  sensor MERIS (10 kanal) memberikan informasi konsentrasi  TSM,  CDOM  dan  Chl a lebih baik, dengan koefisien determinasi ( R 2 )  lebih  besar  dari  0.70.  Selain  itu, sensor  MERIS  juga  memperlihatkan estimasi  kesalahan  lebih  kecil  dibanding- kan  sensor  ETM+,  dimana  nilai  RMSE dengan  sensor  MERIS  (16.84  gm -3 (TSM), 2.66 mg m -3 (Chl a ) dan 0.26 m -1 (CDOM)) lebih  kecil dibandingkan dengan  nilai  RMSE  dari  sensor  ETM+ (19.89  gm -3 (TSM),  4.96  mg  m -3 (Chl a ) dan 0.29 m -1 (CDOM)).
Hasil penelitian
ini juga
memperlihatkan  perlunya  pengukuran dengan  spektroradiometer  di  lapangan, sehingga  dapat  dilakukan  permodelan
awal  untuk  melihat  kebutuhan  kanal yang  dapat  memberikan  informasi  lebih baik  untuk  analisa  kuantitatif  meng- gunakan bio-optical  model .  Selain  itu juga, hasil pengukuran spektroradiometer ini dapat dijadikan sebagai validasi  dari data  yang  diterima  oleh  sensor  satelit apabila pengukuran lapangan bersamaan waktunya  dengan  pemantauan  oleh sensor yang dimaksud.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih  kepada the  Foundation  for  the Advancement of Tropical Research (WOTRO)- Royal Netherlands Academy of Arts  and  Sciences (KNAW)  yang  men- dukung pendanaan untuk penelitian ini. Ucapan  terima  kasih  juga  ditujukan kepada Faculty of Geo-Information Science and  earth  Observation (ITC),  Twente University, Belanda, terutama Dr. Suhyb Salama,  Dr.  Zoltan  Vekerdy  dan  Prof. Wouter  Verhoef,  yang  memberikan kesempatan  kepada  penulis  untuk mempelajari bio-optical  model .  Ucapan terima  kasih  juga  ditujukan  kepada Mahakam  Cluster  team  dan  teman- teman mahasiswa Fakultas Perikanan dan Ilmu  Kelautan  Universitas  Mulawarman yang mendukung penulis saat pengukuran lapangan.  Terima  kasih  juga  ditujukan kepada  Dr.  Vincentius  Siregar  yang telah  memberikan  masukan  untuk perbaikan tulisan ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Ambarwulan,  W.,  Salama,  M.  S., Mannaerts,  C.  M.,  and    W.
Verhoef, 2011, "Estimating Specific Inherent Optical Properties  of  Tropical  Coastal Waters  Using  Bio-Optical  Model Inversion and in Situ Measurements: Case of The Berau Estuary, East Kalimantan, Indonesia", Hydrobiologia, Vol.658,  No.1,  pp.197-211.  doi: 10.1007/s10750-010-0473-7 Ambarwulan, W., Verhoef, W.,
Mannaerts,  C.  M.,  and  M.S. Salama,  2012,  "Estimating  Total Suspended  Matter  Concentration in  Tropical  Waters  of  The  Berau Estuary, Indonesia", International Journal of Remote Sensing,
Vol.33(16), pp.4919-4936.
Bowers,  D.  G.,  Md-Suffian,  I.,  and  E.G. Mitchelson-Jacob,  2012,  "Bio- Optical  Properties  of  East  Coast Malaysia  Waters  in  Relation  To Remote  Sensing  Of  Chlorophyll", International  Journal  of  Remote Sensing ,  Vo.33,  No.1,  pp.150-
169.
Bricaud,  A.,  Morel,  A.,  and  L.  Prieur, 1981,  "Absorption  by  dissolved organic  matter  of  the  sea  (yellow substance)  in  the  UV  and  visible domains", Limnology and Oceanography, Vol.26, No.1,
pp.43-53.
Budhiman,  S.,  2004. Mapping  TSM Concentrations  From  Multisensor Satellite Images in Turbid Tropical Coastal  Waters  of  Mahakam Delta,  Indonesia. MSc  Thesis, International  Institute  for  Geo- information  Science  &  Earth Observation (ITC), Enschede.
Budhiman,  S.,  Salama,  M.  S.,  Vekerdy, Z.,  and  W.  Verhoef,  2012, "Deriving  Optical  Properties  of Mahakam  Delta  Coastal  Waters, Indonesia using in situ measurements  and  ocean  color model  inversion", ISPRS  Journal of  Photogrammetry  and  Remote Sensing, Vol.68, pp.157-169.
Campbell, G., Phinn, S. R., & Daniel,P., 2011,  "The  Specific  Inherent Optical  Properties  of  Three  Sub- Tropical  and  Tropical  Water
Reservoirs
in Queensland, Australia", Hydrobiologia, Vol. 658, No.1, pp.233-252.
Clesceri,  L.  S.,  Greenberg,  A.  E.,  and A.D.  Eaton,  1998, Standard Methods  for  the  Examination  of Water  and  Waste  Water  (20th Edition) (20th Edition ed.).
Washington, DC: American Public Health Association.
ESA,  2006. MERIS  Product  Handbook ,
European Space Agency.
Gordon, H. R., 1987, "Bio-Optical Model Describing  The  Distribution  of Irradiance  at  The  Sea  Surface Resulting  From  a  Point  Source Embedded in The Ocean", Applied Optics, Vol.26,  No.19,  pp.4133- 4148.
Gordon,  H.  R.,  Brown,  O.  B.,  Evans,  R. H.,  Brown,  J.  W.,  Smith,  R.  C., Baker,  K.  S.,  and  D.K.  Clark, 1988,  "A  Semianalytic  Radiance Model of Ocean Color", Journal of Geophysical  Res. ,  Vol.93(D9), pp.10909-10924.
Hecht,  E.,  2002. Optics  (4th  Edition) : Addison-Wesley. Hendiarti,  N.,  2003. Investigations  on
Ocean  Color  Remote  Sensing  in
Indonesian Waters Using SeaWIFS. Phd  Phd  Universiteit Riostock.
Herold,  M.,  Gardner,  M.  E.,  and  D.A. Roberts, 2003, "Spectral Resolution Requirements for Mapping Urban Areas", IEEE  Transactions  on Geoscience  and  Remote  Sensing, Vol.41(9), pp.1907-1919.
Kilham,  N.  E.,  Roberts,  D.  A.,  and  M.B.
Singer, 2012, "Remote Sensing of Suspended Sediment Concentration During Turbid
Flood  Conditions  on  The  Feather River,  California  -  a  modeling
approach", Water Resources
Research, Vol.48 , 18p.
Kirk,  J.  T.  O.,  1984,  "Dependence  of Relationship  Between  Inherent and  Apparent  Optical  Properties of  water  on  Solar  Altitude", Limnology  and  Oceanography, Vol.29, No.2, pp.350-356. Kirk,  J.  T.  O.,  1994, Light  and Photosynthesis in Aquatic Ecosystems , New York: Cambridge Univ. Press. Kopelevich,  O.  V.,  1983,  " Small- Parameter Model of Optical Properties of Sea Waters ", In A. S. Monin  (Ed.), Ocean  Optics,  Vol  1. Physical  Ocean  Optics pp.  208- 234.
Lee,  Z.-P.,  Darecki,  M.,  Carder,  K., Davis, C., Stramski, D., and W. J.
Rhea,  2005,  "Diffuse  Attenuation Coefficient of Downwelling Irradiance:  an  Evaluation  of Remote Sensing Methods" Journal of Geophysical Research , 110.
Lee, Z., Carder, K. L., and R. A.  Arnone,
2002,  "Deriving  Inherent  Optical Properties  From  Water  Color:  a
Multiband Quasi-Analytical Algorithm  for  Optically  Deep Waters", Applied Optics, Vol.41(27), pp.5755-5772.
Lee,  Z.,  Carder,  K.  L.,  Mobley,  C.  D., Steward,  R.  G.,  and  J.S.    Patch, 1998, "Hyperspectral Remote Sensing  for  Shallow  Waters.  I.  A
Semianalytical  Model.", Applied Optics, Vol.37(27), pp.6329-6338. Maritorena,  S.,  Siegel,  D.  A.,  and  A.  R.
Peterson,   2002,  "Optimization  of a  Semianalytical  Ocean  Color Model for Global-Scale Applications", Applied Optics , Vol.41(15), pp.2705-2714.
Mélin, F., Zibordi, G., and J.F.  Berthon, 2007,  "Assesment  of  Satellite Ocean  Color  Products  at  a Coastal  Site", Remote  Sensing  of Environment ,  Vol.110,  pp.192- 215.
Mobley,  C.  D.,  1994, Light  and  water radiative  Transfer  in  Natural Waters , Academic Press.
Mobley, C. D., 1999, "Estimation of The
Remote Sensing Reflectance From Above-Surface Measurements', Applied Optics , Vol.38(36),
pp.7442-7455.
Morel,  A.,  and  S.  Maritorena,    2001, "Bio-Optical Properties of Oceanic
Waters: a Reappraisal", Journal of Geophysical Research , Vol.106(C4), pp.7163-7180.
Morel, A., and L. Prieur,  1977, "Analysis of  Variations  in  Ocean  Color", Limnology  and  Oceanography, Vol.22(4), pp.709-722.
Mueller,  J.  L.,  Davis,  C.,  Arnone,  R., Frouin,  R.,  carder,  K.,  Lee,  Z.  P., and  S.  Mclean,  2003,  "Above- Water  Radiance  and  Remote
Sensing Reflectance Measurements And Analysis
Protocols "  In  J.  L.  Mueller ,  G.  S. Fargion  &  C.  R.  McClain  (Eds.), Ocean Optics Protocols for Satellite Ocean  Color  Sensor  Validation, Rev.  4,  Vol.  III:  Radiometric Measurements  and  Data  Analysis Protocols (pp.21-31).  Greenbelt, Maryland: NASA.
NASA,  2012.  http://landsathandbook. gsfc.nasa.gov/    download  19
December, 2012
Odermartt,  D.,  Gitelson,  A.,  Brando,  V.
E.,  and  M.  Schaepman,  2012, "Review  of  Constituent  Retrieval in  Optically  Deep  and  Complex Waters  From  Satellite  Imagery", Remote  Sensing  of  Environment , Vol.118, pp.116-126.
Pope,  R.  M.,  and  E.S.  Fry,  1997, "Absorption  Spectrum  (380-700 Nm) Of Pure Water. II. Integrating cavity  measurements", Applied Optics, Vol.36(33), pp.8710-8723. Preisendorfer,  R.  W.,  1976, Hydrologic Optics. Vol. I. Introduction ., Honolulu:  U.S.  Department  of Commerce  National  Oceanic  and
Atmospheric  Adm.,  Environ.  Res. Lab.
Salama,  M.  S.,  Dekker,  A.  G.,  Su,  Z., Mannaerts,  C.  M.,  and  W. Verhoef, 2009, "Deriving Inherent Optical Properties and Associated Inversion-Uncertainties  in  The Dutch  Lakes", Hydrology  and Earth  System  Sciences ,  Vol.13(7), pp.1113-1121.
Shen, F., Salama, M. S., Zhou, Y., Li, J.,
Su,  Z.  &    Kuang,  D.,  2010,
"Remote Sensing Reflectance Characteristics  oh  Highly  Turbid Estuarine Waters - a Comparative Experiment  of  The  Yangtze  River and The Yellow River",
International  Journal  of  Remote Sensing ,  Vol.31(10),  pp.2639- 2654.
Van der  Woerd,  H.,  and  R.  Pasterkamp, 2002,  "A  Rigorous  Method  to
Retrieve TSM concentrations From Multi-Temporal Spot Images  in  Highly-Turbid  Coastal Waters",  Paper  presented  at the
Paper  on  the  11th  Australian
Remote Sensing and Photo-
grammetry Conference (ARSPC).