Vol. 4, No. 2, July 2022: 102-109
Jambura Geoscience Review
p-ISSN 2623-0682 | e-ISSN 2656-0380
Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## Deteksi  Batimetri  Perairan  Dangkal  di  Pulau  Menjangan,  Provinsi  Bali Menggunakan Citra Landsat
Gerardus David Ady Purnama Bayuaji 1 , Seftiawan Samsu Rijal 1 , Kuncoro Teguh Setiawan 2 , Kholifatul Aziz 2
1 Program  Studi  Ilmu  Kelautan,  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan,  Universitas  Brawijaya,  Jalan  Veteran, Ketawanggede, Kecamatan Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65145, Indonesia 2 Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh,  Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional,  BRIN,  Jalan  Kalisari, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta 13710, Indonesia
ARTICLE INFO ABSTRACT Article history:
Received: 22 March 2022
Accepted: 14 June 2022
Published: 5 July 2022
Keywords: Bathymetry; Landsat; Menjangan; Stumpf Algorithm
Corresponding author: Seftiawan Samsu Rijal Email: seftiawan.sr@ub.ac.id
Read online: Scan this QR code with your smartphone or mobile device to read online. Remote  sensing-based  research  in  Indonesia  using  satellite  imagery frequently  faces  the  challenge  of  cloud  coverage  due  to  the  tropical country. One spatial data that can be extracted from satellite imagery is bathymetry.  However,  cloud-covered  water  bathymetric  extraction  still needs to be examined. This study aims to understand the ability of Landsat 7 ETM+ acquired on 29 July 2013, and Landsat 8, acquired on 24 July 2020, as the representative of non-cloudy image compared to Landsat 8, acquired on 9 August 2020, as the cloudy image. Stumpf algorithm was applied, including a statistical approach of linear regression analysis with in-situ  data  measurement  from  Single  Beam  Echo-Sounder  (SBES)  to derive the absolute bathymetric map with several classes of depth ranging from 0 – 2 m up to > 10 m. To assess the accuracy, RMSE and confusion matrix was used. The result shows that Landsat 7 ETM+ yields the highest R 2 with 0,52, while the lowest total RMSE (8,167 m) and highest overall accuracy  of about  69%  from  the  confusion  matrix  was  achieved  by  the cloudy image of Landsat 8. Nevertheless, the highest absolute depth value yield by Landsat 8 non-cloudy image with 16,1 m. This research confirms that the highest R 2 value does not always produce the best model, but it is still promised to be used. Furthermore, the quality of the imagery based on its percentage of cloud coverage is affecting the resulted model.
How  to  cite: Bayuaji, G. D. A. P., Rijal, S. S., Setiawan, K. T., & Aziz, K. (2022).  Deteksi Batimetri Perairan Dangkal di Pulau Menjangan, Provinsi Bali Menggunakan Citra Landsat. Jambura Geoscience Review, 4 (2), 102 – 109. https://doi.org/https://doi.org/10.34312/jgeosrev.v4i2.13886

## 1. PENDAHULUAN
Wilayah laut di Indonesia memiliki luas mencapai 3,1 juta km 2 , hal ini setara dengan 62 % dari seluruh wilayah Indonesia (Zulkarnain et al., 2013). Dominasi luas wilayah perairan atas wilayah daratan  di  Indonesia  membutuhkan  penanganan  khusus  agar  dapat  dikelola  dengan  baik  serta mendukung  ketepatan  dalam  pengambilan  keputusan  sehingga  pemanfaatan  secara  maksimal dapat  dilakukan  demi  mendukung  majunya  peradaban  Indonesia.  Salah  satu  data  yang  wajib tersedia dalam pengelolaan wilayah perairan adalah data spasial, khususnya data batimetri sebagai informasi  mengenai  relief  dasar  bawah  laut  (Aji  et  al.,  2021)  untuk  mendukung  pengelolaan lingkungan  laut.  Data  batimetri  dapat  diperoleh  dengan  survei  terestris  secara  konvensional, namun demikian metode tersebut tidaklah efektif dan efisien sebab terkendala oleh lamanya waktu survei, tingginya biaya, keterbatasan jangkauan kapal untuk mendatangi beberapa area tertentu dan kendala batas kedalaman yang dapat diidentifikasi yaitu maksimal hanya 25 m (Prayogo &
Basith, 2020). Diperlukan sebuah metode alternatif untuk mengatasi keterbatasan dan kendala dari survei terestris dalam pemetaan batimetri, salah satunya dengan menggunakan citra penginderaan jauh.
Kajian  penginderaan  jauh  memiliki  sebuah  pendekatan  untuk  memetakan  batimetri  yang dikenal dengan Satellite Derived Bathymetry (SDB). SDB sampai saat ini terus dikembangkan dan terbukti secara empiris dapat menghasilkan peta batimetri dengan tingkat efektifitas dan efisiensi yang cukup tinggi apabila dibandingkan dengan survei terestris (Aji et al . , 2021). Penelitian SDB terdahulu  yang  telah  melakukan  pemodelan  empiris  diantaranya  (Hartuti  &  Winarso,  2017; Manessa et al., 2018; Setiawan et al., 2014). Informasi batimetri yang diperoleh dengan metode empiris  merupakan  hasil  pemodelan  regresi  antara  nilai  spektral  citra  yang  digunakan  dengan kedalaman  hasil  pengukuran  lapangan  ( in-situ ).  Metode  empiris  lebih  mudah  dan  praktis digunakan  karena  tidak  memperhatikan  proses  rambatan  gelombang  elektromagnetik  di  dalam tubuh air.
Algoritma  derivasi  kedalaman  perairan  yang  berbasis  metode  empiris  salah  satunya  adalah Stumpf.  Algoritma  ini  memanfaatkan  rasio  panjang  gelombang  kanal  biru  dan  hijau  untuk mengekstraksi  kedalaman  suatu  perairan  dari  citra  penginderaan  jauh.  Pada  penelitian  ini, algoritma Stumpf akan digunakan untuk menghasilkan informasi batimetri dari Landsat 7 ETM+ dan  Landsat  8.  Kedua  citra  satelit  ini  dipilih  karena  ketersediaan  data  yang  bebas  akses  dan direkam hampir bersamaan dengan pengambilan data in-situ .
Perairan  Pulau  Menjangan,  Provinsi  Bali  memiliki  perairan  yang  jernih.  Kondisi  tersebut memenuhi kriteria untuk penelitian batimetri menggunakan citra satelit (Setiawan et al., 2014). Data yang digunakan dalam proses pengolahan adalah citra satelit Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 dengan kualitas citra yang dibedakan berdasarkan tutupan awannya ( cloud coverage ). Adapun data in-situ yang digunakan untuk memvalidasi hasil pemodelan batimetri dari citra satelit didapatkan melalui  Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa Nasional  (LAPAN).  Hasil  yang  diharapkan  dari penelitian  ini  berupa  evaluasi  pengaruh  kualitas  citra  satelit  Landsat  7  ETM+  dan  citra  satelit Landsat 8 dalam menghasilkan peta kedalaman perairan.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## 2. METODE

## 2.1. Lokasi dan Data
Pulau  Menjangan,  Kabupaten  Buleleng,  Provinsi  Bali  (Gambar  1)  secara  geografis  terletak antara 114 o 29'00"-114 o 32'00" Bujur Timur dan 08 o 05'00"-08 o 06'30" Lintang Selatan. Perairan yang mengelilingi pulau ini adalah Laut Bali pada bagian Timur dan Utara serta Selat Bali pada bagian Selatan dan Barat (Setiawan et al., 2014). Pulau Menjangan merupakan area pariwisata dengan kondisi terumbu karang yang sempurna akibat intensitas curah hujan yang rendah (Manessa et al., 2018).
Data yang digunakan antara lain citra penginderaan jauh dan data pemeruman Single Beam Echo Sounders ( SBES ).  Data  citra  penginderaan  jauh  yang  digunakan  yaitu  citra  Landsat  7  ETM+ akuisisi data tanggal 29 Juli 2013, serta citra Landsat 8 akuisisi data tanggal 24 Juli 2020 dan 9 Agustus 2020 (USGS, 2013) (Gambar 2). Kombinasi kanal yang digunakan pada citra tertera pada Tabel 1. Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 memiliki resolusi spasial 30 m. Akuisisi data pemeruman SBES  dilakukan  tanggal  1  Februari  2013  yang  digunakan  untuk  memvalidasi  data  pengolahan citra.  Data  pemeruman  sudah  dilakukan  tahap  koreksi  terhadap  kondisi  pasang  surut  dengan jumlah data pemeruman SBES yaitu sebanyak 1432 titik sampel.

## 2.2. Pengolahan Data
Data citra Landsat yang telah diunduh telah memiliki informasi seputar Ground Control Point (GCP) beserta Root Mean Square Error (RMSE). Lebih jelas mengenai nilai GCP dan RMSE Citra Landsat 7 ETM+ dan Citra Landsat 8 dapat dilihat pada Tabel 2. Citra Landsat yang digunakan pada penelitian ini telah memiliki RMSE kesalahan geometrik yang dapat ditolerir yaitu kurang dari 30 m atau seukuran 1 piksel dari citra yang digunakan, sebagaimana penelitian (Manessa et al., 2018).
Tabel 1. Kombinasi kanal pada citra Citra Kanal L7 ETM+ Biru (0,45 0,52 μ m) Hijau (0,52 – 0,6 μ m) Inframerah Dekat (0,77 – 0,9 μ m) L8 Biru (0,45 – 0,51 μ m) Hijau (0,53 – 0,59 μ m) Inframerah Dekat (0,85 – 0,88 μ m)
Gambar 2. Tampilan visual citra yang digunakan pada penelitian
Tabel 2. Kualitas geometrik citra landsat Citra Jumlah GCP RMSE (meter) RMSE Longitude (m) RMSE Latitude (m) L7 ETM+ (29 Juli 2013) 63 6.085 3.841 4.720 L8 Kondisi Berawan (24 Juli 2020) 109 6.532 4.358 4.866 L8 Kondisi Tanpa Awan (9 Agustus 2020) 131 6.535 4.714 4.525
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
Konversi  nilai Digital  Number (DN)  menjadi  reflektansi Top  of  Atmosphere (ToA)  pada  tahap koreksi  radiometrik  menurut  (Tarigan  et  al.,  2019)  dilakukan  menggunakan  (Persamaan  1) dibawah ini.
ρ λ =  Mρ. Qcal  +  Aρ (1) dimana: ρλ adalah reflektansi ToA planet, tanpa koreksi untuk sudut matahari; M ρ adalah band- specific multiplicative rescaling factor dari metadata; A ρ adalah band-specific additive rescaling factor dari metadata; Qcal adalah digital number .
Penerapan  algoritma  untuk  mengestimasi  kedalaman  perairan  ditentukan  dengan menggunakan algoritma Stumpf (Stumpf et al., 2003) yang akan dijelaskan pada (Persamaan 2) dibawah ini.
Z  = m₁ln(R(λ₂)) ln(R(λ₁)) − m0                                                                                       (2) dimana: 𝑍 adalah kedalaman perairan; 𝑚 1, 𝑚 0 adalah koefisien konstanta model untuk ekstrak nilai kedalaman; 𝑅 ( 𝜆 2 ) adalah reflektan dari kanal biru; 𝑅 ( 𝜆 1 ) adalah reflektan dari kanal hijau.
Pemodelan kedalaman absolut diperoleh dari persamaan regresi yang mampu menggambarkan pengaruh  antar  variabel.  Nilai  kedalaman  relatif  yang  didapatkan  dari  hasil  pengolahan  citra bersama dengan nilai kedalaman in-situ akan dimasukkan ke dalam analisis regresi linier sederhana (Aji et al., 2021) untuk diketahui kekuatan pengaruh antar variabel tersebut (Persamaan 3).
Y =  a +  bX                                                                                                                (3) dimana: Y adalah variabel terikat; X adalah variabel bebas; a  adalah nilai konstanta; dan b adalah nilai koefisien regresi.
Model kedalaman absolut perairan yang telah dibangun dengan analisis regresi linier sederhana akan  diuji  akurasinya.  Perhitungan Root  Mean  Square  Error ( RMSE )  menurut (Mahyudin  et  al., 2014) dapat diterapkan untuk melakukan uji akurasi tersebut dengan rumus seperti yang terdapat pada (Persamaan 4).
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑ ( 100e Vti ) n n i=1 (4)
dimana: (Vti) estimasi adalah selisih kedalaman; n adalah jumlah titik; RMSE adalah nilai rata- rata dari jumlah kuadrat kesalahan.
Hasil  pemodelan  kedalaman  absolut  dibagi  menjadi  empat  kelas  mengacu  pada  skema klasifikasi  kedalaman  perairan  oleh  (Sesama  et  al.,  2020).  Klasifikasi  kedalaman  perairan  juga dihitung akurasinya menggunakan confusion matrix yang membandingkan ketepatan antara kelas kedalaman hasil pemodelan dengan kelas kedalaman hasil in-situ .

## 2.3. Alur Penelitian
Penelitian ini terdiri dari tiga fase yaitu pra-pemrosesan, pemrosesan dan pasca-pemrosesan. Pada fase pra-pemrosesan dilakukan tahap pemisahan data pemeruman menjadi data pemodelan dan data uji akurasi dengan variasi proporsi 60%:40%, adapun rincian data pemodelan sebanyak 859  titik  sampel  digunakan  untuk  melakukan  validasi  kedalaman  relatif  dan  data  uji  akurasi sebanyak  573  titik  sampel  digunakan  untuk  melakukan  uji  akurasi  kedalaman  absolut.  Tahap koreksi radiometrik  untuk  mengubah  DN  menjadi  ToA  diterapkan pada  citra yang digunakan. Langkah selanjutnya adalah melakukan eliminasi titik sampel data pemodelan dan data uji akurasi yang akan divalidasi dengan data pengolahan citra. Proses eliminasi bertujuan untuk memastikan bahwa dalam sebuah piksel Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 yang berukuran 30 m hanya terdapat satu titik pengujian akurasi.
Fase pemrosesan dilakukan tahap penerapan algoritma Stumpf pada setiap citra sesuai rumus pada  (Persamaan  1).  Pengolahan  algoritma  Stumpf  akan  menampilkan  hasil  tentatif  berupa kedalaman relatif. Hasil pengolahan algoritma Stumpf diolah dengan pendekatan statistika yakni analisis  regresi  linier  sederhana  untuk  mengetahui  besar  nilai  pengaruh  (R 2 )  antara  data in-situ dengan  hasil  pemodelan  menurut  algoritma  Stumpf  sebagaimana  rumus  pada  (Persamaan  2). Tahap akhir yaitu pasca-pemrosesan, pada tahap ini hasil dari (Persamaan 3) dikalkulasi terhadap hasil penerapan algoritma Stumpf pada masing – masing citra sekaligus menjadi hasil akhir yang memiliki nilai kedalaman absolut. Tahap berikutnya adalah melakukan perhitungan RMSE untuk melihat error pada nilai akurasi kedalaman absolut sebagaimana rumus pada (Persamaan 4), serta dilakukan  klasifikasi  kedalaman  dan  menguji  persebaran  akurasi  kedalaman  antar  kelas menggunakan confusion  matrix .  Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini dijelaskan pada Gambar 3.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemodelan  batimetri  menggunakan  algoritma  Stumpf  menghasilkan  kedalaman  relatif  yang selanjutnya  dilakukan  proses  pemodelan  regresi  linier  sederhana.  Pemodelan  regresi  liniear sederhana dilakukan untuk menghasilkan kedalaman absolut. Tabel 3 menunjukkan pemodelan regresi  linier  sederhana  dari  ketiga  data  citra  yang  digunakan.  Pemodelan  regresi  untuk menghasilkan SDB metode empirik dengan nilai koefisien determinasi (R 2 ) tertinggi terdapat pada citra Landsat 7 ETM+ yaitu sebesar 0.52. Apabila nilai R 2 mendekati 1 hal ini menandakan bahwa variabel terikat dan variabel bebas memiliki pengaruh yang kuat, dalam hal ini dari ketiga citra yang  diolah  diketahui  bahwa  Landsat  7  ETM+  memiliki  pengaruh  terkuat  antar  variabelnya sedangkan  Landsat  8  kondisi  tanpa  awan  adalah  yang  terlemah  dengan  nilai  0,48.  Landsat  7 ETM+ merupakan citra yang diakuisisi paling dekat waktu perekamannya dengan pemeruman data SBES, hal ini menjadikan citra ini memiliki koefisien determinasi tertinggi diantara ketiga citra yang diuji coba pada penelitian ini.
Gambar 3. Diagram alir penelitian
Tabel 3. Nilai indeks dan persamaan regresi masing-masing citra
Citra Nilai indeks Regresi R 2 High Low L7 ETM+ (29 Juli 2013) 1.17 1.01 Y = 189.32x + 200.81 0.52 L8 Kondisi Berawan (24 Juli 2020) 1.02 0.99 Y = 1051.8x + 1062.8 0.49 L8 Kondisi Tanpa Awan (9 Agustus 2020) 1.02 1.00 Y = 1316x + 1330.3 0.48
Nilai kedalaman absolut tertinggi dicapai oleh citra Landsat 8 perekaman 9 Agustus 2020 yaitu sebesar 16,1 meter (Tabel 4). Sementara itu, nilai kedalaman absolut terendah terdapat pada citra Landsat  8  perekaman  24  Juli  2020  yaitu  sebesar  15,4  meter.  Adapun  citra  Landsat  7  ETM+ perekaman 29 Juli 2013 memiliki nilai kedalaman absolut serupa dengan Landsat 8 perekaman 9 Agustus 2020 yaitu 16 meter. Keberadaan tutupan awan mampu mempengaruhi nilai kedalaman absolut yang dapat dimodelkan oleh citra. Citra Landsat 8 perekaman 9 Agustus 2020 merupakan citra yang paling sedikit tutupan awannya bahkan tanpa awan dibandingkan dengan citra Landsat 8 perekaman 24 Juli 2020. Indikator keberadaan awan terlihat pada warna putih sebagaimana yang tampil pada Gambar 4. Penelitian SDB dengan data Landsat 8 telah dilakukan oleh (Setiawan et al.,  2017)  menggunakan  metode  algoritma  yang  menghasilkan  nilai  koefisien  determinasi  R 2 sebesar  0.66,  serta  oleh  (Pushparaj  &  Hegde,  2017)  menggunakan  metode  rasio  kanal menghasilkan  penetrasi  kedalaman  maksimal  hingga  5  m.  Beberapa  hasil  penelitian  yang sebelumnya telah dilakukan tersebut diketahui bahwa kemampuan penetrasi kedalaman maksimal hasil  penelitian  ini  masih  lebih  baik  walaupun  berdasarkan  koefisien  determinasi  masih  lebih rendah. Hasil tersebut tidak terlepas dari pengaruh kualitas data citra yang digunakan.
Tabel 4. Nilai kedalaman absolut Citra Kedalaman absolut (m) L7 ETM+ 16.0 L8 Tanpa Awan 16.1 L8 Berawan 15.4
(a)                                                                             (b) (c)
Gambar 4. Peta kedalaman absolut. (a) Landsat 7 ETM+ perekaman 29 Juli 2013; (b) Landsat 8 perekaman 9 Agustus 2020; (c) Landsat 8 perekaman 24 Juli 2020.
Tabel 5 menunjukkan bahwa L8 dengan kondisi berawan memiliki nilai RMSE total paling kecil  diantara  citra  yang  lain  yaitu  8,167  m  sementara  citra  lainnya  adalah  9,227  m  untuk  L7 ETM+ dan 9,465 m untuk L8 tanpa awan. Semakin kecil nilai RMSE maka semakin baik model persamaan estimasi kedalaman tersebut (Nurkhayati, 2013). Berdasarkan hal ini, dapat diketahui bahwa model persamaan estimasi kedalaman menggunakan L8 dengan kondisi berawan adalah yang terbaik dibanding citra lainnya.
Berdasarkan  uji  akurasi  menggunakan  perhitungan confusion  matrix pada  ketiga  data  citra sebagaimana  yang  tampil  pada  Tabel  6  diketahui  bahwa  nilai  OA  ( Overall  Accuracy )  tertinggi dicapai oleh citra Landsat 8 kondisi citra berawan yaitu sebesar 69%. Sedangkan, citra Landsat 8 kondisi tanpa awan hanya mencapai 68% dan 64% untuk citra Landsat 7 ETM+. Perkiraan hasil confusion  matrix akan  menjadi underestimated apabila  UA  lebih  besar  daripada  PA,  adapun sebaliknya, jika PA lebih besar daripada UA maka hasilnya akan menjadi overestimated (Rijal & Bayuaji, 2021). Berdasarkan hal ini maka dapat dinyatakan bahwa pada kedalaman 2,1 – 5 meter dan kedalaman > 10 meter berada pada kondisi underestimated sedangkan kedalaman 0 – 2 meter dan kedalaman 5,1 – 10 meter berada pada kondisi overestimated . Pada penelitian ini diketahui bahwa nilai R 2 , kedalaman absolut, RMSE dan OA terbaik dicapai oleh citra yang berbeda - beda, yakni R 2 tertinggi adalah Landsat 7 ETM+ perekaman 29 Juli 2013 dan kedalaman absolut tertinggi dicapai oleh L8 perekaman 9 Agustus 2020 kondisi tanpa awan. Adapun RMSE dan OA terbaik terdapat pada Landsat 8 kondisi berawan perekaman tanggal 24 Juli  2020.  Landsat  7  ETM+  memiliki  nilai  R 2 tertinggi  dikarenakan  temporal  perekaman  citra mendekati waktu pemeruman in-situ , sementara itu, Landsat 8 kondisi berawan mampu meraih RMSE dan OA tertinggi karena dominasi awan pada area penelitian tidak sepenuhnya menutup area kajian sehingga deteksi perairan masih mungkin dilakukan. Meskipun demikian, citra yang mampu menghasilkan R 2 tertinggi bukan berarti memiliki RMSE dan nilai uji akurasi paling baik demikian pula sebaliknya. R 2 , RMSE dan pengujian akurasi tidak selalu berkaitan secara linier bahkan  bisa  saja  berkebalikan  (Purnamasari  et  al.,  2021).  Apabila  sebuah  citra  mampu menghasilkan  R 2 yang  tinggi  maka  tidak  selalu  citra  tersebut  akan  menghasilkan  RMSE  dan pengujian akurasi yang baik pula.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  kedalaman  absolut  dari  citra  Landsat  7  ETM+  tanggal  29  Juli  2013,  citra  Landsat  8 tanggal 9 Agustus 2020 dan citra Landsat 8 Tanggal 24 Juli 2020 menghasilkan nilai kedalaman 16.0 meter, 16.1 meter dan 15.4 meter. Evaluasi hasil penelitian dilakukan dengan menggunakan parameter RMSE, R 2 dan OA. Landsat 8 pada 9 Agustus 2020, menghasilkan kedalaman deteksi hingga 16,1 m, sedangkan nilai R 2 tertinggi adalah Landsat 7 ETM+ sebesar 0,52 adapun nilai OA tertinggi dicapai Landsat 8 pada 24 Juli 2020 dengan 69%. Hasil penelitian membuktikan bahwa
Tabel 5. Total nilai RMSE kedalaman absolut Kedalaman (m) RMSE L7 ETM+ L8 Tanpa awan L8 Berawan 0 – 2 1,54 2,062 1,658 2,1 – 5 1,899 1,892 1,983 5,1 – 10 2,504 2,528 2,366 >10 3,284 2,983 2,16 RMSE total 9,227 9,465 8,167 Tabel 6. Hasil uji akurasi Kedalaman (m) L7 ETM+ L8 Tanpa Awan L8 Berawan PA UA OA PA  UA  OA PA  UA  OA 0 - 2 80 10 64% 67 40 68% 80  40 69% 2,1 - 5 57 73 48 59 57  73 5,1 - 10 68 55 71 58 68  63 > 10 69 83 74 90 76  81
nilai koefisien determinasi tertinggi tidak selalu menghasilkan model yang terbaik namun demikian hal ini masih menjanjikan untuk digunakan.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya  (FPIK  UB)  dan  Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh  (Pusfatja),  LAPAN  atas terlaksananya penelitian melalui program Praktik Kerja Lapang dan penyusunan publikasi ini.

## 6. REFERENSI
Aji,  S.,  Sukmono,  A.,  &  Amarrohman,  F.  (2021).  Analisis  Pemanfaatan  Satellite  Derived Bathymetry Citra Sentinel-2a Dengan Menggunakan Algoritma Lyzenga Dan Stumpf (Studi Kasus : Perairan Pelabuhan Malahayati, Provinsi Aceh). Jurnal Geodesi Undip , 8 (1), 170 – 179. Hartuti, M., & Winarso, G. (2017). Extraction of satellite derived bathymetry information from Landsat 8 in Jakarta Bay. Proceeding Joint Convention HAGI - IAGI - IAFMI - IATMI . Mahyudin,  M.,  Suprayogi,  I.,  &  Trimaijon,  T.  (2014).  Model  Prediksi  Liku  Kalibrasi Menggunakan Pendekatan Jaringan Saraf Tiruan (ZST) (Studi Kasus : Sub DAS Siak Hulu). Jurnal Online Mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Riau , 1 (1), 1 – 18.
Manessa, M. D. M., Haidar, M., Hartuti, M., & Kresnawati, D. K. (2018). Determination of the Best Methodology for Bathymetry Mapping Using Spot 6 Imagery: a Study of 12 Empirical Algorithms. International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES) , 14 (2), 127. https://doi.org/10.30536/j.ijreses.2017.v14.a2827
Nurkhayati, R. (2013). Pemteaan Batimetri Perairan Dangkal Menggunakan Citra Quickbird di Perairan  Taman  Nasional  Karimun  Jawa,  Kabupaten  Jepara,  Jawa  Tengah. Jurnal  Bumi Indonesia , 2 (2), 140 – 148.
Prayogo,  L.  M.,  &  Basith,  A.  (2020).  Uji  Performa  Citra  Worldview 3  dan  Sentinel  2A  untuk Pemetaan  Kedalaman  Laut  Dangkal  (Studi  Kasus  di  Kepulauan  Karimunjawa,  Jawa Tengah). JGISE:  Journal  of  Geospatial  Information  Science  and  Engineering , 3 (2),  161. https://doi.org/10.22146/jgise.59572
Purnamasari,  E.,  Kamal,  M.,  &  Wicaksono,  P.  (2021).  Comparison  of  vegetation  indices  for estimating above-ground mangrove carbon stocks using PlanetScope image. Regional Studies in Marine Science , 44 , 101730. https://doi.org/10.1016/j.rsma.2021.101730 Pushparaj,  J.,  & Hegde, A.  V. (2017).  Estimation of  bathymetry  along  the coast  of  Mangaluru using Landsat-8 imagery. The International Journal of Ocean and Climate Systems , 8 (2), 71 – 83. https://doi.org/10.1177/1759313116679672
Rijal, S. S., & Bayuaji, G. D. P. (2021). Penentuan Kesesuaian Lokasi Marikultur Ikan Kerapu Di Sumatera Utara, Indonesia Menggunakan Google Earth Engine. JFMR-Journal of Fisheries and Marine Research , 5 (2). https://doi.org/10.21776/ub.jfmr.2021.005.02.21 Sesama,  A.  S.,  Setiawan,  K.  T.,  &  Julzarika,  A.  (2020). Bathymetric Extraction  Using Planetscope Imagery ( Case Study : Kemujan Island , Central Java ) . 17 (2), 209 – 216.
Setiawan, K. T., Adawiah, S. W., Marini, Y., & Winarso, G. (2017). Bathymetry Data Extraction Analysis  Using  Landsat  8  Data. International  Journal  of  Remote  Sensing  and  Earth  Sciences (IJReSES) , 13 (2), 79. https://doi.org/10.30536/j.ijreses.2016.v13.a2448 Setiawan, K. T., Osawa, T., & Nuarsa, I. W. (2014). Aplikasi Algoritma Van Hengel dan Spitzer untuk Ekstraksi Informasi Batimetri Menggunakan Data. Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2014 , 222 – 230.
Stumpf,  R.  P.,  Holderied,  K.,  &  Sinclair,  M.  (2003).  Determination  of  water  depth  with  high- resolution satellite imagery over variable bottom types. Limnology and Oceanography , 48 (1 II), 547 – 556. https://doi.org/10.4319/lo.2003.48.1_part_2.0547 Tarigan,  V.  A.,  Sasmito,  B.,  &  Hani’ah,  H.  (2019). Kajian  Akurasi  Penentuan  Garis  Pantai Menggunakan Citra Landsat 8 (Studi Kasus Kabupaten Lampung Timur) Victor . 8 (1), 278 – 287. USGS. (2013). Landsat Missions Timeline (p. 40).
Zulkarnain, M., Purwanti, P., & Indrayani, E. (2013). Analysis of Aquaculture Production Value Effect To Gross Domestic Product of Fisheries Sector in. Jurnal ECSOFiM , 1 (1), 52 – 68.