## Geoplanning
Vol 2, No 1, 2015, 30-37 Journal of Geomatics and Planning E-ISSN: 2355-6544 http://ejournal.undip.ac.id/index.php/geoplanning

## EVALUASI CITRA WORLDVIEW-2 UNTUK PENDUGAAN KEDALAMAN PERAIRAN DANGKAL PULAU KELAPA-HARAPAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RASIO BAND
T.Subarno a , V.P.Siregar b , S.B.Agus c
a Program Studi Tekonologi Kelautan_Institut Pertanian Bogor, Indonesia, email: allanawani@gmail.com b Program Studi Tekonologi Kelautan_Institut Pertanian Bogor, Indonesia, email: vingar56@yahoo.com c Program Studi Tekonologi Kelautan_Institut Pertanian Bogor, Indonesia, email: mycacul@gmail.com
Abstract : Remote sensing technology is so advanced that recently produced satellite sensors with the capability to provide imagery options  with very high spatial resolutions. One of the options  is  WorldView-2  that  has  1.84  meter  of  spatial  resolution.  Besides,  WorldView-2  also has  at  least  five  bands  on  visible  rays.  The  capability  of  remote  sensing  for  underwater detection  through  specific  depths  and  the  availability  of  its  bands  on  visible  rays  give  more appropriate options to apply  logarithm bands ratio on  shallow  water depth estimation. This research  is  aimed  at  analyzing  the  capability  of  WorldView-2  imagery  to  estimate  shallow water depth of Kelapa-Harapan islands by using bands ratio algorithm. There were six bands combination  used  in  applying  band  1  through  band  4  of  WorldView-2  imagery.  The  results have  shown that  the best combination of bands to estimate the shallow  water depth  in  the study area is the ratio between band 1 and band 3 with the R2 value of 0.067 and the average bias of 0.66 m. The ratio between band 1 and band 4 gave the value of R2 as big as 0.55 of its regression  to  the  field  depth  samples.  Meanwhile,  the  other  four  bands  combination  ratios have  shown  very  low  correlations  to  the  water  depth  in  the  field.  ©  2015  GJGP  UNDIP.  All rights reserved.
Abstrak: Perkembangan  teknologi  penginderaan  jauh  saat  ini  telah  menghasilkan  sensor satelit  dengan  kemampuan  untuk  menyediakan  pilihan  citra  satelit  dengan  resolusi  spasial sangat  tinggi,  diantaranya  adalah  citra  WorldView-2  dengan  resolusi  spasial  1,84  m.  Selain memiliki  resolusi  spasial  sangat  tinggi,  citra  WorldView-2  juga  memiliki  setidaknya  5  band pada  sinar  tampak.  Kemampuan  penginderaan  jauh  untuk  mendeteksi  kolom  air  hingga kedalaman  tertentu  dan  tersedianya  pilihan  band  pada  sinar  tampak  memberikan  cukup banyak pilihan untuk mengaplikasikan algoritma rasio band dalam menduga kedalaman suatu perairan.  Penelitian  ini  bermaksud  mengkaji  kemampuan  citra  WorldView-2  untuk  menduga kedalaman pada perairan pulau Kelapa-Harapan dengan menggunakan algoritma rasio band. Sebanyak  6  kombinasi  band  digunakan  dengan  memanfaatkan  band  1  sampai  band  4  citra WorldView-2.  Hasil  kajian  menunjukkan  kombinasi  band  terbaik  untuk  menduga  kedalaman perairan adalah rasio antara  band 1 dan band 3 dengan  nilai R 2 sebesar  0,67, dan rata-rata bias sebesar 0,66. Rasio antara band 1 dan band 4 memberikan nilai R 2 sebesar 0,55 dari hasil regresi  terhadap  sampel  kedalaman  lapangan.  Sedangkan  4  kombinasi  rasio  band  lainnya menunjukkan  korelasi  yang  sangat  rendah  terhadap  kedalaman  lapangan.  ©  2015  GJGP UNDIP. All rights reserved.

## 1. PENDAHULUAN
Kemampuan  cahaya  untuk  menembus  kolom  air  hingga  kedalaman  tertentu  menjadi  keunggulan penginderaan  jauh  untuk  melakukan  studi  pada  kolom  hingga  dasar  perairan  dangkal.  Perkembangan tekonologi penginderaan jauh saat ini telah menghasilkan banyak jenis sensor satelit dengan kemampuan yang  baik  untuk  mengkaji  permukaan  air  dan  mendeteksi  kolom  air  hingga  dasar  perairan  dangkal. Beberapa  jenis  sensor  telah  tersedia  dengan  kemampuan  membedakan  objek  secara  spasial  (resolusi
Info Artikel;
Diterima: 30 Maret 2015
Hasil Revisi :
10 April 2015
Disetujui:
25 April 2015
Publikasi On-Line:
30 April 2015

## Kata kunci:
Citra WordView-2, Rasio Band, Kedalaman, Perairan Dangkal
Article Info;
Received: 30 March 2015
in revised form:
10 April 2015
Accepted: 25 April 2015
Available Online: 30 April 2015

## Keywords:
WorldView-2 imagery, water depth, shallow water
spasial)  yang sangat  tinggi,  diantaranya  adalah  sensor  satelit  WordView-2  dengan  resolusi  spasial 1,85 m untuk citra multispektral dan 0,5 m untuk pankromatik.
Aplikasi teknologi penginderaan jauh di wilayah pesisir dan laut saat ini merupakan salah satu elemen kunci yang digunakan baik untuk keperluan penelitian maupun pengelolaan sumber daya  dan lingkungan (Kay et  al . 2009; Kuffner et  al . 2007; Friendlanders 2007).  Diantara aplikasi penginderaan jauh di wilayah perairan adalah untuk memetakan batimetri suatu perairan dangkal karena kemampuan citra satelit untuk mendeteksi  kolom  air.  Beberapa  algoritma  telah  dikembangkan  untuk  mengestimasi  kedalaman  perairan dari  citra  satelit.  Stumpf et  al .  (2003)  adalah  salah  satunya  yang  mengembangkan  algoritma  pendugaan kedalaman  perairan  dengan  memanfaatkan  rasio  2  buah  band.  Pengembangan  algoritma  menggunakan rasio  band  tersebut  dilakukan  karena  adanya  perbedaan  respon  spketral  kolom  air  dan  dasar  perairan terhadap gelombang elektromagnetik (GEM) pada panjang gelombang yang berbeda (Stumpf et al . 2003; Loomis  2009).  Jenis  dan  jumlah  material  dalam  kolom  air  berperan  penting  dalam  penyerapan  dan pemantulan  GEM  yang  mencapai  dasar  perairan  dangkal.  Selain  itu,  jenis  substrat  pada  dasar  perairan dangkal  juga  turut  andil  dalam  proses  penyerapan  dan  pemantulan  GEM.  Penggunaan  rasio  band  untuk menduga kedalaman diharapkan akan memberikan hasil dugaan kedalaman yang lebih akurat karena sifat perairan  yang  memberikan  respon  berbeda  terhadap  penetrasi  gelombang  elektromagnetik  (GEM)  di dalam kolom air.
Sensor satelit memiliki band pada gelombang sinar tampak dengan rentang panjang gelombang yang berbeda-beda. Sensor satelit  WorldView-2  memiliki 5 buah  band  pada rentang panjang gelombang sinar tampak, yaitu band coastal (1), blue (2), green (3), yellow (4), dan red (5). Dari 5 band pada gelombang sinar tampak  ini,  setidaknya  terdapat  10  pasang  band  yang  berpotensi  untuk  digunakan  menduga  kedalaman dari  citra  WorldView-2  menggunakan  algoritma  rasio  2  buah  band.  Adanya  sifat  respon  spektral  yang berbeda-beda pada masing-masing band sensor satelit pada suatu perairan, memungkinkan untuk mencari kombinasi  band  terbaik  dalam  mengestimasi  kedalaman  dan  memetakan  batimetri  pada  perairan  Pulau Kelapa dan sekitarnya.
Perairan  Kepulau  Seribu  secara  umum  memiliki  nilai  kecerahan  9,5  m  (Susilo  2007).  Dengan  nilai kecerahan  ini,  berarti  bahwa  GEM  sangat  sulit  untuk  menembus  kolom  air  lebih  dalam,  terutama  pada panjang gelombang merah. Jika band merah tidak digunakan karena keterbatasan tersebut, masih terdapat empat band WorldView-2 ( coastal, blue, green, dan yellow) dengan 6 pasangan kombinasi rasio band yang dapat digunakan untuk menduga kedalaman yaitu coastal/blue, coastal/green, coastal/yellow, blue/green, blue/yellow, dan green/yellow. Penelitian ini bermaksud mengkaji potensi dari 4 buah  band  tersebut  dan menentukan  pasangan  band  terbaik  untuk  menduga  kedalaman  pada  perairan  Pulau  Kelapa  dengan menggunakan algoritma rasio band.

## 2. DATA DAN METODE
Gambar 1. Lokasi kajian pada wilayah perairan pulau Kelapa-harapan (Citra Satelit, 2014)
Lokasi kajian yaitu perairan pulau Kelapa dan Harapan, kedua pulau ini masuk dalam kawasan Taman Nasional  Laut  Kepulauan  Seribu  dan  termasuk  dalam  wilayah  administrasi  Kecamatan  Kepulauan  Seribu Utara, Kabupaten Kepulauan Seribu. Data yang digunakan dalam kajian ini adalah citra WorldView-2, data hasil  sounding  di  lapangan,  dan  data  pasang  surut.  Citra  WorldView-2  yang  digunakan  diperoleh  dari DigitalGlobe dengan akuisisi tanggal 5 Oktober 2013.  Sensor WorldView-2 dilengkapi 9 band Pankromatik (632, 2 nm), Multispectral Coastal (427,3nm), Blue (477,9 nm), Green (546,2 nm), Yellow (607,8 nm), Red (658,8  nm),  Red  Edge  (723,7  nm),  dan  Inframerah  dekat  NIR  1  (831,3  nm)  dan  NIR  2  (908,0  nm).  Data lapangan berupa data sounding yang telah dikoreksi pasang surut dan kemudian digunakan sebagai sampel regresi terhadap hasil rasio band untuk dikalibrasi ke kedalaman aktual yang diestimasi dari citra.
Citra  WorldView-2  yang  digunakan  sebelum  dilakukan  proses  lebih  lanjut  terlebih  dahulu  dilakukan masking  untuk  menutup  wilayah  daratan  dan  koreksi  radiometrik  untuk  mengurangi  distorsi  radiometrik pada  citra.  Masking  dilakukan  dengan  memanfaatkan  band  8  (NIR-2),  pemilihan  band  ini  dikarenakan respon spektral antara darat dan laut pada band NIR-2 sangat kontras sehingga cukup baik digunakan untuk membedakan  antara  darat  dan  laut.  Citra  WorldView-2  yang  telah  dimasking  dan  dikoreksi  radiometrik selanjutnya  dikonversi  dari  informasi  nilai  digital/ digital  number (DN)  pada  setiap  piksel  menjadi  nilai reflektansi.  Konversi  nilai  digital  citra  menjadi  nilai  reflektansi  dilakukan  melalui  2  tahap  (Loomis,  2009; Madden,  2011).  Tahap  pertama  yaitu  mengkonversi  DN  menjadi  radiansi  ( Spectral  Radiance )  dengan persamaan (Digital Globe, 2010) :
= ........................... (1) dimana adalah  nilai  radiansi  piksel  citra  (W-m -2 –sr -1 -µm -1 )  K Band adalah  nilai  absolut  faktor kalibrasi masing-masing band (W-m -2 –sr -1 -count -1 ), q pixel adalah nilai digital piksel pada masing-masing band, dan ∆ Band lebar efektif masing-masing band.
Nilai radiansi selanjutnya dikonversi menjadi nilai reflektansi dengan persamaan (Digital Globe, 2010) :
= ...................... (2) dimana adalah  nilai  rata-rata  reflektansi  masing-masing  band,
adalah  nilai radiansi  piksel  citra,  d ES 2 adalah  jarak  bumi-matahari  pada  saat  perekaman  citra, adalah  nilai solar irradiance masing-masing band, dan θ adalah solar zenith angle.
Selanjutnya  dilakukan  estimasi  kedalaman  perairan  melalui  citra  WorldView-2  dengan  menggunakan algoritma yang dikembangkan oleh Stumpf et al. (2003), yang ditulis :
Z = m 1
............................................... (3)
dimana Z = kedalaman estimasi, m 1 = koefisien kalibrasi masing-masing band, R w ( = nilai reflektansi piksel pada  setiap  band,  m 0 =  faktor  koreksi  untuk  kedalaman  0,  dan  n  =  konstanta  untuk  menjaga  rasio  tetap positif.  Koefisien  m 1 dan  m 0 masing-masing  diperoleh  dari  hasil  regresi  rasio  band  terhadap  kedalaman lapangan. Dengan demikian untuk memperoleh kedalaman duga dari hasil regresi rasio nilai-nilai reflektansi pada  masing-masing  band  yang  digunakan,  persamaan  (3)  dapat  ditulis  ulang  berdasarkan  persamaan regresi linear menjadi (Madden 2011):
Y = aX + b  ...................................................................... (4)
dimana nilai slope (a) mewakili koefisien m 1 , nilai intercept (b) mewakili koefisien m 0 , dan nilai X mewakili hasil rasio nilai reflektansi pada band yang digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Estimasi Kedalaman
Sampel  data  kedalaman  lapangan  yang  digunakan  dalam  mengestimasi  kedalaman  perairan wilayah  kajian  melalui  citra  WorldView-2  adalah  sebanyak  130  titik  yang  tersebar  mewakili  setiap tingkat kedalaman. Data lapangan ini diperoleh melalui hasil sounding yang dilakukan pada tanggal 18- 19 Maret 2015. Data kedalaman lapangan yang digunakan telah dikoreksi pasang surut menggunakan data pasut hasil pengukuran pada stasiun pulau Panggang (wilayah kepulauan seribu bagian selatan). Algoritma  rasio  band  memerlukan  masukan  nilai-nilai  piksel  pada  setiap  band  dalam  bentuk  nilai reflektansi.  Setelah  pengolahan  awal  citra,  pada  kajian  ini  nilai-nilai  digital  setiap  piksel  dikonversi terlebih  dahulu  menjadi  nilai  reflektansi  mengikuti  prosedur  dan  menggunakan  algoritma  yang disediakan oleh DigitalGlobe (2010). Perhitungan nilai rasio band dilakukan dengan menjadikan band dengan  panjang  gelombang  lebih  pendek  sebagai  pembilang  dan  band  dengan  panjang  gelombang lebih  panjang  sebagai  penyebut  (Stumpf et  al 2003;  Loomis  2009).  Dari  hasil  pengujian  6  kombinasi band  yang  digunakan  dalam  kajian  ini  melalui  regresi  dengan  sampel  data  lapangan,  diperoleh  hasil yang berbeda-beda (lihat pada Gambar 2 ).
Gambar  2 .  Hasil  regresi  rasio  band  terhadap  sampel  kedalaman  lapangan,  a)  Rasio  B1/B2;  b)  Rasio B1/B3; c) Rasio B1/B4; d) Rasio B2/B3; e) Rasio B2/B4; dan f) rasio B3/B4 (Analisis, 2014)
Hasil regresi 6 kombinasi rasio nilai reflektansi band terhadap data kedalaman lapangan terlihat bahwa  hanya  ada  dua  kombinasi  band  yang memiliki  korelasi cukup  baik  dengan  sampel  kedalaman yang digunakan yakni rasio antara band 1 dengan band 3 (dengan nilai koefisien determinasi R 2 = 0,67) dan  rasio  antara  band  1  dengan  band  4    (R 2 =  0,55)  sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  2b  dan  c. Adapun  4  kombinasi  band  lainnya  memberikan  korelasi  yang  sangat  lemah  terhadap  data  lapangan. Hal  ini  diduga  disebabkan  oleh  sampel  data  kedalaman  lapangan  yang  diambil  kurang  mewakili sebaran  secara  spasial  dari  wilayah  kajian.  Walaupun  sampel  kedalaman  lapangan  mewakili  sebaran kedalaman, mungkin akan memberikan hasil yang lebih baik jika sebarannya mewakili seluruh wilayah kajian. Hal ini agar sifat perairan yang memberikan respon yang berbeda terhadap GEM dapat terwakili dari seluruh wilayah kajian.
Secara umum, kemampuan penetrasi GEM pada panjang gelombang lebih panjang, lebih rendah seiring  bertambahnya  kedalaman  dibanding  pada  panjang  gelombang  lebih  pendek,  hal  ini  akan menghasilkan nilai rasio antara reflektansi pada band-band yang dirasiokan akan semakin meningkat seiring  bertambahnya  kedalaman.  Hal  menarik  dari  hasil  regresi  rasio  band  terhadap  data  lapangan adalah nilai rasio band berbanding terbalik dengan kedalaman lapangan. Hal ini menunjukkan bahwa besarnya reflektansi pada masing-masing band di lokasi kajian berdasarkan pertambahan kedalaman tidak  memberikan  pola  yang  teratur seiring  bertambahnya  kedalaman.  Berbeda  dengan  hasil  regresi yang dilakukan oleh Loomis (2009) pada rasio band citra Quickbird  yang menunjukkan perbandingan lurus dengan sampel data  kedalaman lapangan.  Hal ini disebabkan oleh perbedaan jumlah dan jenis material  dalam  kolom  air,  serta  jenis  substrat  yang  dominan  pada  dasar  perairan  sehingga memberikan respon yang berbeda-beda pada setiap panjang gelombang.
Pada  gambar  3  disajikan  pola  reflektansi  pada  4  band  yang  digunakan  dalam  kajian  ini berdasarkan garis sampling yang diambil tegak lurus ke arah perairan yang lebih dalam (a ke b). Pada gambar 3b terlihat reflektansi band 2 dan band 3 pada perairan yang lebih dangkal memiliki nilai yang lebih tinggi dari band 1 dan band 4. Band 1 dan band 4 lebih banyak terserap pada wilayah dangkal, substrat pasir yang dominan menutupi dasar perairan yang lebih dangkal menghasilkan nilai reflektasni yang  lebih  besar  pada  band  2  dan  band  3.  Akan  tetapi  band  1  mengalamai  penyerapan  yang  lebih lambat  dengan  bertambahnya  kedalaman.  Hal  ini  terlihat  dari  pola  nilai  reflektansi  pada  4  band (Gambar 3b) dimana pada band 2 dan 3 cenderung lebih cepat menurun dibandingkan pada band 1. Kemampuan GEM pada panjang gelombang lebih pendek untuk melakukan penetrasi pada kolom air yang lebih dalam adalah alasan mengapa reflektansi pada band 1 di wilayah kajian ini cenderung lebih lambat menurun seiring bertambahnya kedalaman dibandingkan band 2 dan band 3.
Gambar 3 . Pola reflektansi spektral 4 band dari daerah dangkal ke daerah lebih dalam (Analisis, 2014)
Titik sampling reflektan si

## 3.2. Akurasi Hasil Estimasi
Merujuk  pada  nilai  R 2 dari  hasil  regresi  yang  dilakukan  pada  kombinasi  band  terhadap  data lapangan,  persamaan  yang  digunakan  untuk  mengkalibrasi  hasil  rasio  band  menjadi  kedalaman estimasi adalah persamaan yang dihasilkan dari rasio band 1 dengan band 3 dan rasio antara band 1 dengan band 4. Untuk mengetahui besarnya bias yang terjadi antara kedalaman estimasi melalui citra dan  kedalaman  lapangan,  dilakukan  pengujian  terhadap  citra  kedalaman.  Sebanyak  40  titik  sampel kedalaman  lapangan  digunakan  untuk  mengekstraksi  nilai-nilai  piksel  pada  citra  WorldView-2  hasil transformasi  kedalalaman.  Selisih  antara  kedalaman  duga  dan  kedalaman  lapangan  bervariasi  mulai dari  nilai  terkecil  0,0029  m  pada  hasil  transformasi  menggunakan  rasio  band1/band3  dan  0,0059  m pada hasil transformasi band1/band4, sedangkan untuk selisih nilai tertinggi yaitu 4,687 m pada rasio band1/band3 dan 8,739 m pada hasil transformasi rasi band1/band4 (selengkapnya dapat dilihat pada tabel 1 ).
Tabel 1 . Sampel kedalaman Lapangan dan kedalaman estimasi serta selisihnya (Analisis, 2014)
No Kedalaman (m) Bias (m) No Kedalaman (m) Bias (m) Lap. B1/B3 B1/B4 B1/B3 B1/B4 Lap. B1/B3 B1/B4 B1/B3 B1/B4 1 1.6 1.4347 1.5406 0.16534 0.05938 21 6.5 5.6924 8.761 0.80756 2.26098 2 2 2.0029 4.8363 0.00292 2.83632 22 7 5.0817 7.7539 1.91832 0.75391 3 2.1 2.5381 2.5967 0.43813 0.49671 23 7.1 5.0817 7.7539 2.01832 0.65391 4 2.2 2.0029 4.8363 0.19708 2.63632 24 7.2 7.7748 11.345 0.57475 4.1447 5 2.3 2.5381 2.5967 0.23813 0.29671 25 7.3 6.1806 0.8287 1.11944 6.47131 6 2.5 2.5381 2.5967 0.03813 0.09671 26 7.4 7.1024 7.5516 0.29765 0.15159 7 2.6 1.9118 0.6947 0.68821 1.90534 27 7.5 7.8854 11.218 0.38542 3.7183 8 3.1 3.2516 1.4135 0.15155 1.68655 28 8 7.2472 10.59 0.7528 2.5896 9 3.4 1.8982 5.345 1.50181 1.94502 29 9 8.7126 11.804 0.28739 2.8037 10 3.7 3.303 8.3949 0.39698 4.69488 30 10.6 5.913 9.6581 4.68697 0.94189 11 3.8 3.0967 2.1476 0.70326 1.65241 31 11.3 11.2 10.542 0.1003 0.7578 12 4.1 4.8103 4.3482 0.71026 0.24815 32 13.6 13.52 12.128 0.08 1.4717 13 4.2 5.6924 8.761 1.49244 4.56098 33 14 11.369 10.221 2.631 3.7788 14 4.6 5.3632 6.1943 0.76317 1.59432 34 14.8 16.203 12.947 1.4029 1.8534 15 4.7 4.771 7.07 0.07095 2.36998 35 16.8 16.892 17.628 0.092 0.8284 16 5.1 5.6924 8.761 0.59244 3.66098 36 18.6 15.042 14.986 3.5583 3.6137 17 5.2 4.8817 11.991 0.3183 6.7913 37 19.5 16.066 12.268 3.4339 7.232 18 5.7 7.4429 6.886 1.74286 1.18601 38 20.4 17.559 18.131 2.8409 2.2693 19 6 8.1734 9.1973 2.1734 3.19734 39 22.8 19.311 15.715 3.4889 7.0855 20 6.4 6.8334 9.5211 0.43339 3.12113 40 23.2 19.592 14.46 3.6082 8.7398 Rata-Rata Bias (m) 0.64094 2.25183
Dari  tabel  1  terlihat  rata-rata  bias  (selisih)  antara  kedalaman  hasil  transformasi  citra  dan kedalaman lapangan untuk rasio band1/band3 cukup kecil yaitu hanya 0,6049 m, dan bias yang banyak terjadi yaitu pada kedalaman diatas 13 m. Hal ini menunjukkan bahwa kombinasi band 1/band3 pada perairan  ini  cukup  baik  digunakan  hanya  untuk  kedalaman  dibawah  13  m.  Pada  gambar  3b  terlihat bahwa pola reflektansi dari band 1 dan band 3 cukup kontras pada perairan yang lebih dangkal, namun cenderung  memiliki  nilai  reflektansi  hampir  sama  pada  perairan  yang  lebih  dalam.  Band  1  (Coastal) pada  citra  WorldView  2  berada  pada  rentang  panjang  gelombang  yang  lebih  pendek  sehingga diharapkan  memiliki  kemampuan  penetrasi  kedalaman  yang  lebih  besar  dari  band-band  lainnya (DigitalGlobe  2010). Pada kajian ini  terlihat bahwa  band 1 justru  memiliki nilai reflektansi yang lebih rendah dari band 2 dan band 3 baik pada perairan dangkal maupun perairan yang lebih dalam, akan
tetapi  nilai  reflektansi  band  2  dan  band  3  cenderung  lebih  cepat  menurun  seiring  bertambahnya kedalaman  (Gambar  3b).  Substrat  pasir  yang  dominan  pada  perairan  dangkal  diduga  menjadi  faktor yang sangat berpengaruh pada reflektansi dari kolom air sehingga memberikan nilai yang lebih tinggi pada band 2 dan band 3 pada perairan yang lebih dangkal.
Sifat  respon  spektral  yang  berbeda  pada  jenis  substrat  yang  berbeda  diduga  menjadi  penyebab utama  rendahnya  korelasi  antara  rasio  band  terhadap  kedalaman  lapangan  sehingga  menyebabkan besarnya  bias  antara kedalaman  duga  dan  kedalaman  lapangan  pada  kajian  ini.  Dasar  perairan  yang didominasi  oleh  pasir  akan  memberikan  nilai  reflektansi  yang  lebih  besar  dari  dasar  perairan  yang banyak terdapat karang dan lamun. Algoritma rasio band memanfaatkan kombinasi 2 buah band yang berbeda  dengan  harapan  akan  memberikan  hasil  estimasi kedalaman  yang  lebih  akurat  hingga  pada perairan yang memiliki beragam jenis substrat  (Stumpf et  al 2003), asumsi ini dibangun  berdasarkan sifat  respon  spektral  yang  berbeda  pada  masing-masing  band  berdasarkan  jenis  substrat  dasar. Sehingga  dengan  memanfaatkan  rasio  band,  diharapkan  akan  mewakili  variasi  respon  spektral  pada masing-masing  tipe  substrat  dasar.  Loomis  (2009)  mampu  meningkatkan  akurasi  hasil  pendugaan kedalaman  perairan  menggunakan  algoritma  rasio  band  berdasarkan  pemisahan  tipe  substrat  dasar perairan.  Kajian  yang  dilakukan  olah  Siregar  dan  Selamat (2010)  dalam mengevaluasi  citra Quickbird untuk  memetakan  batimetri  pada  gobah  Karang  Lebar  dan  Pulau  Panggang  menggunakan  algoritma berdasarkan Zona Penetrasi Kedalaman (ZPK) menemukan bahwa  algoritma tersebut  tidak konsisten memberikan  hasil  pendugaan  yang  akurat  pada  wilayah  kajian.  Adanya  perbedaan  kualitas  dan  tipe perairan menjadi penyebab ketidak konsistenan algoritma tersebut.
Penyebab  lain  besarnya  bias  dan  rendahnya  korelasi  antara  rasio  band  pada  citra  WorldView-2 terhadap  kedalaman  lapangan  yaitu  diduga  adanya  distorsi  dari  GPS  pada  perangkat  sounding  yang digunakan  di  lapangan.  Tingginya  resolusi  spasial  pada  citra  WorldView-2  menjadikan  beragamnya informasi  yang  terdapat  pada  suatu  luasan  sempit  berdasarkan  nilai  reflektansi  pada  masing-masing piksel  pada  luasan  tersebut.  Untuk  meningkatkan  akurasi  pendugaan  kedalaman,  diperlukan  proses lebih  lanjut  untuk  mencocokkan  posisi  antara  GPS  yang  digunakan  pada  suatu  titik  di  lapangan terhadap piksel yang mewakili titik tersebut. Pada gambar 4 terlihat daerah yang banyak terdapat bias dalam estimasi kedalaman pada citra yaitu pada bagian Selatan perairan, baik pada rasio band 1 dan band  3  maupun  band  1  dan  band  4.  Hal  ini  kemungkinan  disebabkan  kurangnya  sampel  data kedalaman  lapangan  yang  diambil  mewakili  wilayah  ini  pada  saat  melakukan  regresi  terhadap  hasil rasio band.
Gambar 4 . Citra kedalaman perairan lokasi studi, a) Hasil transformasi rasio band1/band 3; dan b) hasil transformasi rasio band 1/band 4 (Analisis, 2014)

## 4. KESIMPULAN
Beberapa hal yang dapat disimpulkan berdasarkan hasil penelitian ini yaitu, 1) Dari 6 kombinasi band yang  digunakan  untuk  mengestimasi kedalaman  pada  perairan  dangkal  Pulau  Kelapa-Harapan,  kombinasi band  terbaik  dengan  nilai  rata-rata  error  terkecil  adalah  rasio  antara  band  1  dan  band  3.  2)  Kedalaman maksimum yang dapat diestimasi dengan baik dari citra WorldView-2 menggunakan algoritma rasio band adalah  13  m.  3)  Selisih  antara  kedalaman  duga  dan  kedalaman  lapangan  kemungkinan  dapat  diperkecil dengan memisahkan proses estimasi kedalaman berdasarkan jenis substrat dasar.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Digital Globe. (2010). Radiometric use of WorldView-2 imagery . Technical note. Prepared by : Todd Updike, Chris Comp.
Doxani  G,  Papadopulou  M,  Lafaxani  P,  Tsakiri-Strati  M.  (2012).  Shallow-water  bathymetry  over  variable bottom types using multispectral worldview-2 image . International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 39(8).
Friedlander  AM.,  Brown  EK.,  and  Monaco  ME.  (2007).  Coupling  ecology  and  GIS  to  evaluate  efficacy  of marine protected areas in Hawaii. Ecological Applications , 17(3):715-730.
Kay S., Hedley JD. and Lavender S. (2009). Sun glint correction of high and low spatial resolution images of aquatec scenes : a review of method for visible and near-infrared wavelengths. Remote Sens , 1:697- 730.
Kuffner  IB.,  Brock  JC.,  Grober-Dunsmore  R.,  Bonito  BE.,  Hickey  TD.,  and  Wright  CW.  (2007).  Relationship between  reef  fish  communities  and  remotely  sensed  rugosity  measurements  in  Biscayne  National Park, Florida, USA. Environ Biol Fish , Vol. 78:71-78.
Loomis  MJ.  (2009).  Depth  derivation  from  the  WorldView-2  satellite  using  hyperspectral  imagery.  Naval Postgraduate School.
Madden CK. Contributions to remote sensing of shallow water depth with  the Worldview-2 yellow band. Naval Postgraduate School.
Siregar  VP,  Selamat  MB.  (2010).  Evaluasi  citra  quickbird  untuk  pemetaan  batimetri  gobah  dengan menggunakan  data  perum:  studi  kasus  gobah  Karang  Lebar  dan    Pulau  Panggang.  Ilmu  Kelautan, UNDIP
Stumpf RP, Holderied K, and Sinclair M. (2003). Determination of water depth with high-resolution satellite imagery over variable bottom types. Applied Optics , Vol. 28(8):547-556.
Susilo  SB.  (2007).  Analisis  keberlanjutan  pembangunan  pulau-pulau  kecil:  pendekatan  model  ekologi- ekonomi. Jurnal Ilmu-Ilmu Perairan dan Perikanan Indonesia , Vol. 14(1):29-35.