Abstrak—Chl-a  merupakan  salah  satu  parameter  indikator tingkat  kesuburan  suatu  perairan.  Perairan  laut  selatan  Pulau Lombok  merupakan  perairan  yang  berada  di  Wilayah Pengelolaan Perikanan Republik Indonesia pada zona 573 dengan menghasilkan perikanan tangkap yang tinggi. Dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh Landsat 8 membuat pemetaan  distribusi  Chl-a  lebih  efisien  dan  akurat  untuk mengekstrak parameter fisik perairan laut selatan Pulau Lombok. Akurasi parameter fisik yang diturunkan dari data penginderaan jauh tergantung pada algoritma koreksi atmosfer serta algoritma model untuk menghitung konsentrasi Chl-a.
Pada penelitian ini, dengan menggunakan Landsat 8 pada bulan September  2014  akan  dilakukan  validasi  algoritma  estimasi konsentrasi  Chl-a  Jaelani  terhadap  data  in-situ  di  perairan  laut selatan  Pulau  Lombok  dengan  menggunakan  metode  koreksi atmosfer  6SV  dan  Flaash  serta  digunakan  produk  reflektan- permukaan  (surface-reflectance)  USGS  yang  sudah  terkoreksi atmosfer.  Hasil  validasi  konsentrasi  Chl-a  dengan  algoritma Jaelani  memiliki  NMAE  terbaik  dari  citra  Landsat  8  dengan koreksi atmosfer metode 6SV yaitu sebesar 26,095%.
Dalam  penelitian  ini  dibuat  algoritma  model  estimasi konsentrasi Chl-a yang sesuai dengan karakteristik perairan laut selatan  Pulau  Lombok  dengan  korelasi  tertinggi  (R 2 =  0,551) menggunakan  perbandingan  log(Rrs(λ 4 ))  dan  log(Rrs(λ 5 )).  Hasil validasi  konsentrasi  Chl-a  dengan  algoritma  model  Chl-a  baru memiliki  NMAE  terbaik  dari  citra  Landsat  8  dengan  koreksi atmosfer  metode  6SV  yaitu  sebesar  13,484%.  Hal  ini menunjukkan bahwa algoritma model Chl-a baru untuk perairan laut  selatan  Pulau  Lombok  lebih  baik  dalam  mengekstrak  data kualitas  air  dari  data  penginderaan  jauh  pada  lokasi  penelitian dibandingkan dengan algoritma Chl-a Jaelani.
Kata  Kunci  –  Chl-a,  Landsat  8,  NMAE,  Surface  reflectance, Validasi.

## I. PENDAHULUAN
ERAIRAN  Lombok  merupakan  salah  satu  perairan Indonesia  yang  berada  di  Wilayah  Pengelolaan Perikanan  Republik  Indonesia  (WPP-RI)  573.  Pada perairan  bagian  selatan  Pulau  Lombok  memiliki  potensi perikanan  tangkap  yang  cukup  tinggi  menghasilkan  11.603,8 ton pada tahun 2013 [1]. Potensi perikanan tangkap yang tinggi
ini  tidak  terlepas  dari  kenyataan  bahwa  perairan  Lombok memiliki produktivitas perairan yang tinggi [2].
Produktivitas  perairan  yang  tinggi  menandakan  kesuburan suatu  perairan  dengan  melihat  jumlah  produktivitas  primer yang  dihasilkan  pada  perairan  tersebut  untuk  menghasilkan fitoplankton [3]. Kelimpahan fitoplankton yang tinggi diduga akan  meningkatkan  populasi  ikan,  dimana  ketersediaan makanannya  melimpah  di  perairan  tersebut  [4].  Bagian terpenting dari pigmen fotosintesis yang dikandung oleh semua dari jenis fitoplankton yang masih hidup di laut adalah klorofil- a  (Chl-a)  [5].  Mengingat  pigmen  tersebut  merupakan  pigmen utama  dari fitoplankton ,  sehingga  konsentrasi fitoplankton dapat diidentifikasi.
Perkembangan  teknologi  khususnya  dalam  penginderaan jauh,  menyebabkan  pelaksanaan  pemetaan  distribusi  Chl-a menjadi lebih efisien dengan banyaknya aplikasi penginderaan jauh  yang  digunakan  untuk  pemantauan  aktifitas  lingkungan perairan.  Metode  penginderaan  jauh  ini  memanfaatkan  satelit Landsat  8  dalam  mengidentifikasi  kualitas  perairan  selatan Pulau  Lombok.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  data  citra satelit  Landsat  8  Level  1T  tahun  2014  dan  data Surface Reflectance (reflektan-permukaan)  satelit  Landsat  8  produk dari USGS tahun 2014 untuk memetakan kondisi perairan.
Dalam  penelitian  ini  mengkaji  mengenai  distribusi konsentrasi  Chl-a  di  perairan  selatan  Pulau  Lombok,  NTB. Perhitungan  mengenai Chl-a ini dilakukan dengan  melakukan validasi terhadap algoritma estimasi Chl-a yang diteliti Jaelani (2015)  yang  selanjutnya  akan  di  uji  dengan  beberapa  metode koreksi  atmosfer  dan  hasilnya  akan  dikaji  melalui  data  satelit terhadap data in-situ dari beberapa titik sampel yang ditentukan [6].
Estimasi  parameter  kualitas  perairan  (seperti:  konsentrasi Chl-a)  dari  data  satelit  penginderaan  jauh  sangat  bergantung, tidak hanya pada keakuratan koreksi atmosfer, tetapi juga pada keakuratan  model  yang  menghubungkan  antara  data  reflektan penginderaan  jauh  dengan  parameter  kualitas  air  yang  akan diekstrak  [7].  Dalam  penelitian  ini  akan    dilakukan  suatu pemodelan ulang pada algoritma estimasi Chl-a untuk perairan selatan Pulau Lombok, NTB.
Validasi Algoritma Estimasi Konsentrasi Chl-A pada Citra Satelit Landsat 8 dengan Data In-Situ (Studi Kasus: Perairan Selatan Pulau Lombok, NTB)
Umroh Dian Sulistyah 1 , Lalu Muhamad Jaelani 1 , Gathot Winarso 2
1 Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111 Indonesia
2 Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional e-mail : lmjaelani@geodesy.its.ac.id, gathot_winarso@hotmail.com
P

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  berada  di  perairan  laut  selatan  Pulau Lombok, NTB yang terletak pada koordinat 8° 54' 28,83“LS - 8° 55' 3,18“LS dan 116° 19' 18,74“BT - 116° 19' 51,38“BT dengan garis pantai sepanjang 52,6 km.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## B. Data dan Peralatan
Data yang digunakan dalam penelitian tugas akhir ini adalah data citra satelit Landsat 8 Level 1T (L1T) dengan waktu akuisisi 19  September  2014  pada path/row 116/66,  data  Reflektan Permukaan ( Surface Reflectance ) citra satelit Landsat 8 produk USGS dengan waktu akuisisi 19 September 2014 pada path/row 116/66, data spektral perairan dan data sampel perairan selatan Pulau Lombok, NTB (data in-situ ) dari Lembaga Penerbangan dan  Antariksa  Nasional  (LAPAN)  dengan  waktu  pengambilan data tanggal 18-22 September 2014.
Adapun  peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  tugas akhir ini berupa perangkat keras ( Hardware ) yaitu Spectroradiometer dan perangkat lunak ( Software) antara lain Beam VISAT 5.0, Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum-Vector (6SV), ArcGIS 10.3, dan ESA SNAP 3.0
C. Tahap Pengolahan Data
Data in-situ yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dari Lembaga Penerbangan Antariksa Nasional (LAPAN) pada perairan  selatan  Pulau  Lombok,  NTB  yang  diambil  pada tanggal  18-22  September  2014  yang  meliputi  data  kualitas perairan  yang  berupa  konsentrasi  Chl-a  dan  data  reflektan. Pengukuran  dilakukan  dengan  mengambil  data  sample  Chl-a pada 29 titik dan pengambilan data reflektan pada 8 titik. Data reflektan yang direkam adalah reflektan kanal 1 hingga kanal 5.
Sesuai dengan ketersediaan data konsentrasi Chl-a dan data reflektan in-situ , data citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  citra  Landsat  8.  Ada  2  produk  Landsat  yang digunakan, antara lain : 1) data Landsat 8 Level 1T (L1T) dan
2) data reflektan-permukaan ( surface reflectance ). Kedua data tersebut  didapatkan  atau  dipesan  secara  gratis  pada http://earthexplorer.usgs.gov/.
Data Landsat 8 Level 1T merupakan data citra mentah dan berformat Digital  Number (DN).  Langkah  awal  adalah melakukan  kalibrasi  radiometrik  dengan  menggunakan parameter Gain dan Offset yang tersedia dalam metadata citra dengan hasil data dalam format radian (L).
L λ = M L Q cal + A L (1)
dimana,
L λ = TOA spectral radiance M L = Radiance Mult Band A L = Radiance Add Band Q cal = Nilai Digital (DN) Band
Selanjutnya  dilakukan  koreksi  atmosfer  dari  data  dalam format radian tersebut. Dalam penelitian ini akan dilakukan 2 metode  koreksi  atmosfer:  1)  koreksi  atmosfer  6SV  dan  2) koreksi atmosfer Flaash.
Koreksi  atmosfer  metode  6SV  menggunakan  parameter koreksi dari hasil simulasi menggunakan Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum-Vector (6SV) yang di run atau di akses pada http://6s.ltdri.org/. Parameter koreksinya adalah sebagai berikut :
y λ = x aλ (L λ ) - x bλ (2)
arc λ = y/(1+ x cλ y λ )                              (3)
dimana,  arc λ adalah  reflektan  yang  sudah  terkoreksi  dari  efek atmosfer dan L λ adalah nilai radian TOA.
Tabel 1.
Parameter Koreksi Atmosfer 6SV Kanal Xa Xb Xc Kanal 1 0,00278 0,19026 0,24680 Kanal 2 0,00248 0,14204 0,21420 Kanal 3 0,00255 0,09113 0,17026 Kanal 4 0,00283 0,06534 0,14291 Kanal 5 0,00417 0,04408 0,11508
Dalam  koreksi  atmosfer  6SV  ini,  dalam  mendefinisikan konsentrasi  aerosol  digunakan  parameter  meteorologi  berupa horizontal  visibility (pada  penelitian  ini,  digunakan visibility sebesar 7,91 km). Adapun erosol optical thickness pada 550nm dihitung  berdasarkan  profil  aerosol  daerah  penelitian  yaitu maritime  model. Hasil  dari  koreksi  atmosfer  dengan  metode 6SV selanjutnya disebut SR-6SV.
Koreksi atmosfer metode Flaash dilakukan dengan algoritma internal  yang  terdapat  dalam software pengolahan  citra penginderaan  jauh.  Dimana  informasi  dari  parameter  tersebut bisa dilihat melalui metadata citra. Prinsip utama dari koreksi atmosfer metode Flaash ini tidak jauh berbeda dengan metode 6SV, yaitu dengan memasukkan beberapa parameter mengenai tanggal  akuisisi  citra,  model  atmosfer,  model  aerosol,  dan visibility pada daerah penelitian. Selanjutnya hasil dari koreksi atmosfer dengan metode Flaash ini disebut SR-Flaash.
Data  reflektan-permukaan  ( surface  reflectance )  merupakan data  citra  yang  sudah  terkoreksi  efek  atmosfer  yang  diproses oleh  USGS  dengan  menggunakan  algoritma  internal  yang berbasis  algoritma  6SV  [7],  [8].  Data  reflektan-permukaan Landsat 8 ini selanjutnya disebut SR-L. Data SR-L selanjutnya dikalibrasi dengan membagi 10000 nilai Digital Number (DN) nya.
Untuk  mendapatkan  nilai  reflektan  yang  sama  dengan reflektan in-situ , maka reflektan yang telah terkoresi dari efek atmosfer,  baik  SR-6SV,  SR-Flaash,  dan  SR-L  akan  dibagi dengan  π  untuk  mendapatkan Rrs(λ) (satuan  sr -1 ).  Langkah berikutnya  digunakan  algoritma  Chl-a  Jaelani  untuk mengetahui  nilai  konsentrasi  Chl-a  estimasi  pada  masing- masing  data Rrs(λ) baik  dari Rrs(λ) -6SV, Rrs(λ) -Flaash,  dan Rrs(λ) -L. Algoritma Chl-a Jaelani adalah sebagai berikut.
Log (Chl-a) = -0,9889 x (Rrs 4 /Rrs 5 ) + 0,3619           (4)
Dalam  menguji  akurasi  akurasi  dari  reflektan-permukan Landsat 8 digunakan  indeks Normalized Mean Absolute Error ( NMAE ).
𝑁𝑀𝐴𝐸 (%) = 1 𝑁 ∑ | 𝑥 𝑒𝑠𝑡𝑖,𝑖−𝑥 𝑚𝑒𝑎𝑠,𝑖 𝑥 𝑚𝑒𝑎𝑠 | 𝑥 100 𝑁 𝑖=1
(5)
X esti merupakan nilai dari estimasi konsentrasi Chl-a dengan menggunakan  algoritma.  X meas adalah  nilai  konsentrasi  Chl-a hasil  pengukuran in-situ ,  sedangkan  N  adalah  jumlah  titik sampel.  Koefisien  determinasi  ( R 2 )  juga  tetap  dihitung  untuk mengetahui  hubungan  antara  konsentrasi  estimasi  dan konsentrasi dari hasil pengukuran in-situ.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Validasi Remote Sensing Reflectance (Rrs) Landsat 8
Untuk  memvalidasi  nilai Rrs(λ) yang  sudah  terkoreksi  dari efek  atmosfer  baik  dengan  metode  6SV  ( Rrs(λ) -6SV),  Flaash ( Rrs(λ) -Flaash),  dan  produk  reflektan-permukaan  dari  USGS ( Rrs(λ) -L),  dilakukan  dengan  mencari  rata-rata  nilai  pixel dengan ukuran 3x3 berdasarkan pada 8 titik stasiun pengamatan yang nantinya dibandingkan dengan nilai Rrs(λ) in-situ . Hal ini dilakukan  untuk  menghindari  kemungkinan  adanya  kesalahan dalam  koreksi  geometrik  dan  dinamika  badan  air,  serta kesalahan akibat variabilitas spasial [9].
Data  reflektan in-situ terdiri  dari  panjang  gelombang  mulai dari    319  nm  hingga  953  nm  yang  artinya  data Rrs(λ)    in-situ hanya  dapat  digunakan  untuk  kanal  1  hingga  kanal  5.  Ketiga produk Rrs(λ) estimasi  ( Rrs(λ) -6SV, Rrs(λ) -Flaash, Rrs(λ) -L) menghasilkan data diatas data Rrs(λ)  in-situ kecuali pada titik St.  6A  dan  St.  9A  dimana Rrs(λ) estimasi  menghasilkan  data dibawah Rrs(λ) in-situ . Selain itu, bentuk spektral antara Rrs(λ) estimasi dan Rrs(λ) in-situ memiliki perbedaan.
Gambar 2. Perbandingan Rrs(λ) In-situ dengan Rrs(λ) Estimasi baik Rrs(λ)- 6V, Rrs(λ)- Flaash, dan Rrs(λ)- L
Hal  tersebut  dapat  ditinjau  karena  adanya  perbedaan algoritma  internal  saat  pemrosesan  metode  koreksi  atmosfer yang  dilakukan.  Selain  itu,  faktor  algoritma  koreksi  atmosfer yang tidak sensitif terhadap aerosol.
Hasil  koefisien  determinasi  ( R 2 )  antara Rrs(λ) in-situ dan Rrs(λ) estimasi  dari  8  titik  pada  kanal  1  hingga  kanal  5, menunjukkan  hasil  korelasi  yang  sangat  besar  (0,495-0,997) untuk kesemua stasiun kecuali pada stasiun St. 3A dan St. 9A. Pada stasiun St. 3A menunjukkan korelasi terendah antara data Rrs(λ) In-situ dengan Rrs(λ) -Flaash  yang  hanya  sebesar 0,012. Begitu  juga  pada  stasiun  St.  9A,  nilai  korelasi  terendah ditunjukkan  oleh  data  antara  Rrs  In-situ  dengan Rrs(λ) -Flaash yang hanya sebesar 0,003. Korelasi antara Rrs(λ) in-situ dengan Rrs(λ) estimasi  terbaik  ditunjukkan  oleh Rrs(λ) -6SV  dengan nilai R 2 sebesar 0,657.
Tabel 2. Koefisien Determinasi ( R 2 ) antara Rrs(λ) in-situ dengan Rrs(λ) estimasi Stasiun R 2 Rrs(λ) -Insitu dengan Rrs(λ) - 6SV Rrs(λ) -Insitu dengan Rrs(λ) -L Rrs(λ) -Insitu dengan Rrs(λ) - Flaash St. 2A 0,997 0,899 0,8 St. 3A 0,372 0,037 0,012 St. 4A 0,972 0,914 0,836 St. 6A 0,607 0,798 0,926 St. 7A 0,921 0,908 0,839 St. 8A 0,85 0,855 0,779 St. 9A 0,042 0,054 0,003 St. 10A 0,495 0,584 0,605 R 2 rata-rata 0,657 0,631125 0,6

## B. Validasi Estimasi Konsentrasi Chl-a
Dari masing-masing Rrs(λ) estimasi yaitu Rrs(λ) -6SV, Rrs(λ) - Flaash,  dan Rrs(λ) -L  akan  dihitung  estimasi  konsentrasi  Chl-a dengan  menggunakan  algoritma  Chl-a  Jaelani  yang  kemudian akan  di  validasi  dengan  konsentrasi  Chl-a in-situ pada 21 titik sampel lapangan.
Tabel 3.
Perbandingan Konsentrasi Chl-a In-situ dengan konsentrasi Chl-a Estimasi
Stasiun Konsentrasi Chl-a (µg/L) In-situ SR 6SV Flaash 1 1,207 0,187 0,111 0,162 2 0,868 0,187 0,111 0,162 3 0,645 0,085 0,012 0,055 4 0,543 0,126 0,132 0,108 5 0,662 0,196 0,217 0,264 6 0,969 0,205 0,228 0,229 7 0,986 0,210 0,306 0,262 8 0,662 0,236 0,320 0,286 9 0,543 0,236 0,320 0,287 10 0,544 0,236 0,322 0,287 11 0,662 0,237 0,333 0,296 12 0,646 0,234 0,302 0,277 13 0,646 0,230 0,308 0,262 14 0,544 0,226 0,204 0,253 15 0,662 0,240 0,299 0,251 16 0,646 0,240 0,335 0,286 17 1,071 0,223 0,269 0,279 18 1,173 0,062 0,012 0,022 19 0,986 0,225 0,2413 0,226 20 0,969 0,231 0,251 0,214 21 2,445 0,033 0,048 0,009
Tabel 4. Perhitungan NMAE dari Konsentrasi Chl-a Stasiun NMAE(%) SR 6SV Flaash 1 41,731 44,845 42,731 2 27,866 30,980 28,865 3 22,895 25,900 24,131 4 17,066 16,790 17,774 5 19,058 18,212 16,273 6 31,239 30,305 30,247 7 31,738 27,793 29,608 8 17,407 13,970 15,371 9 12,573 9,117 10,453 10 12,600 9,089 10,523 11 17,402 13,452 14,961 12 16,827 14,069 15,090 13 17,029 13,844 15,697 14 13,021 13,921 11,908 15 17,246 14,853 16,830 16 16,604 12,706 14,710 17 34,698 32,786 32,371 18 45,459 47,497 47,061 19 31,116 30,459 31,069 20 30,200 29,370 30,884 21 98,657 98,034 99,632 Rata-rata 27,259 26,095 26,485
Sebagian  besar  stasiun  mempunyai NMAE yang  memenuhi syarat yakni kurang dari 30%. Hasil NMAE terbaik adalah dari citra  Landsat  8  dengan  koreksi  atmosfer  metode  6SV  yaitu sebesar  26,095%.  Dari  ketiga  macam  produk  tersebut  dengan menggunakan  algoritma  Chl-a  Jaelani  dapat  digunakan  untuk mengestrak  atau  mewakili  data  kualitas  air  dari  penginderaan jauh  karena  memenuhi  syarat NMAE yang  kurang  dari  30%.
Akan  tetapi  pada  penelitian  ini  tetap  akan  dibuat  algoritma model untuk estimasi konsentrasi Chl-a di wilayah perairan laut selatan Pulau Lombok, NTB.

## C. Pemodelan Algoritma Estimasi Konsentrasi Chl-a
Algoritma model konsentrasi Chl-a dibuat berdasarkan pada regresi algoritma yang dibentuk dari perbandingan kanal-kanal pada Landsat 8, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5 dan 6.
Tabel 5. R 2 untuk Rasio-Kanal Landsat 8
Model Regresi Kanal 2 Kanal 2 Kanal 2 Kanal 3 Kanal 4 Kanal 5 Chl-a = y0 + a*(bj/bk) 0,07 0,013 0,18 log (Chl-a) = y0 + a*(bj/bk) 0,041 0,005 0,347 Chl-a = y0 + a*log (bj/bk) 0,087 0,007 0,187 log (Chl-a) = y0 + a*log (bj/bk) 0,048 0,019 0,26 Chl-a = y0 + a*(log (bj) / (log(bk)) 0,159 0,092 0,28 log (Chl-a) = y0 + a*(log (bj) / (log(bk)) 0,077 0,066 0,218
Tabel 6.
R 2 untuk Rasio-Kanal Landsat 8
Model Regresi Kanal 3 Kanal 3 Kanal 4 Kanal 4 Kanal 5 Kanal 5 Chl-a = y0 + a*(bj/bk) 0,02 0,137 0,537 log (Chl-a) = y0 + a*(bj/bk) 0,011 0,268 0,511 Chl-a = y0 + a*log (bj/bk) 0 0,165 0,458 log (Chl-a) = y0 + a*log (bj/bk) 0,009 0,252 0,47 Chl-a = y0 + a*(log (bj) / (log(bk)) 0,029 0,259 0,551 log (Chl-a) = y0 + a*(log (bj) / (log(bk)) 0,039 0,255 0,529
Dari  beberapa  kombinasi,  didapatkan  koefisien  determinasi R 2 =  0.551 dengan  perbandingan  rasio Rrs(λ 4 ) / Rrs(λ 5 ) dengan algoritma model estimasi konsentrasi Chl-a sebagai berikut:
Chl-a=2,223 ( Log Rrs ( λ 4 ) Log Rrs ( λ 5 ) ) - 1,439                    (6)
Gambar 3.  Model Regresi dengan menggunakan rasio Rrs(λ) pada kanal 4 dan kanal 5
Dari  masing-masing Rrs(λ) estimasi  yaitu Rrs(λ) -6SV, Rrs(λ) -Flaash, dan Rrs(λ) -L akan dihitung estimasi konsentrasi Chl-a  dengan  menggunakan  algoritma  model  Chl-a  sesuai dengan  Pers.6  yang  kemudian  akan  di  validasi  dengan konsentrasi Chl-a in-situ pada 21 titik sampel lapangan.
Tabel 7. Perbandingan Konsentrasi Chl-a In-situ dengan konsentrasi Chl-a Estimasi
Stasiun Konsentrasi Chl-a (µg/L) In-situ SR 6SV Flaash 1 1,207 0,730 0,638 0,700 2 0,868 0,730 0,638 0,700 3 0,645 0,581 0,397 0,527 4 0,543 0,643 0,657 0,611 5 0,662 0,737 0,763 0,808 6 0,969 0,751 0,777 0,777 7 0,986 0,755 0,840 0,805 8 0,662 0,784 0,850 0,830 9 0,543 0,784 0,849 0,831 10 0,544 0,784 0,850 0,830 11 0,662 0,784 0,857 0,838 12 0,646 0,782 0,837 0,823 13 0,646 0,777 0,840 0,808 14 0,544 0,773 0,754 0,799 15 0,662 0,788 0,765 0,734 16 0,646 0,788 0,860 0,822 17 1,071 0,770 0,808 0,830 18 1,173 0.528 0,395 0,428 19 0,986 0,773 0,789 0,775 20 0,969 0,778 0,802 0,762 21 2,445 0,398 0,435 0,212 Tabel 8.
Perhitungan NMAE dari Konsentrasi Chl-a
Stasiun NMAE(%) SR 6SV Flaash 1 21,195 23,264 20,741 2 9,330 9,399 6,876 3 7,273 10,134 4,830 4 5,461 4,654 4,770 5 4,783 4,134 5,974 6 9,910 7,867 7,853 7 10,178 5,972 7,386 8 8,373 7,707 6,878 9 12,166 12,535 11,784 10 10,154 12,527 11,700 11 7,377 7,984 7,190 12 5,864 7,817 7,223 13 5,437 7,939 7,645 14 10,267 8,570 10,420 15 5,712 4,222 4,953 16 6,340 8,772 7,202 17 12,547 10,737 11,859 18 31,452 31,838 30,480 19 8,754 8,045 8,642 20 7,663 6,819 8,471 21 88,064 82,217 91,340 Rata-rata 13,728 13,484 13,534
Sebagian besar stasiun mempunyai NMAE yang memenuhi syarat yakni kurang dari 30%. Hasil NMAE terbaik adalah dari citra  Landsat  8  dengan  koreksi  atmosfer  metode  6SV  yaitu sebesar  13,484%.  Dari  ketiga  macam  produk  tersebut  dengan menggunakan  algoritma  model  Chl-a  baru  dapat  digunakan untuk  mengestrak  atau  mewakili  data  kualitas  air  dari penginderaan jauh karena memenuhi syarat NMAE yang kurang dari 30%. Hasil NMAE dengan algoritma model baru memiliki nilai  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  Chl-a Jaelani.

## D. Estimasi Distribusi Konsentrasi Chl-a
Berikut  ini  estimasi  konsentrasi  Chl-a  dengan  model algoritma Chl-a baru.
Gambar 4.  Distribusi Estimasi Konsentrasi Chl-a : a) SR-L, b) SR-6SV, c) SR- Flaash

## IV. KESIMPULAN
Hasil validasi konsentrasi Chl-a pada algoritma Chl-a Jaelani dengan  menggunakan  metode  koreksi  atmosfer  6SV menunjukkan  nilai NMAE yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  menggunakan  metode  koreksi  atmosfer  Flaash  yaitu sebesar  26,095%.  Sedangkan  dengan  menggunakan  metode koreksi  atmosfer  Flaash  didapatkan  nilai NMAE sebesar 26,485% dan dari data reflektan-permukaan Landsat 8 sebesar 27,259%.  Dari  ketiga  macam    produk  tersebut  dengan menggunakan  algoritma  Chl-a  Jaelani  dapat  digunakan  untuk mengestrak  atau  mewakili  data  kualitas  air  dari  penginderaan jauh  karena  memenuhi  syarat NMAE yang  kurang  dari  30%. Berdasarkan  nilai NMAE tersebut  menunjukkan  bahwa algoritma  Chl-a  Jaelani  dapat  digunakan  untuk  menghitung nilai  estimasi  konsentrasi  Chl-a  di  perairan  laut  selatan  Pulau Lombok, Nusa Tenggara Barat.
Pemodelan algoritma  yang dibuat berdasarkan pada regresi algoritma  yang  dibentuk  dari  perbandingan  kanal-kanal  pada Landsat  8.  Dari  hasil  pemodelan  algoritma  Chl-a  didapatkan regresi ( R 2 ) sebesar 0,551 dengan perbandingan rasio Rrs(λ 4 ) / Rrs(λ 5 )  dengan  algoritma  model  estimasi  konsentrasi  Chl-a sebagai berikut:
Chl-a = 2,223 ( Log Rrs ( λ 4 ) Log Rrs (λ 5 ) ) - 1,439
Hasil  validasi  konsentrasi  Chl-a  dengan  algoritma  model Chl-a baru memiliki NMAE terbaik dari citra Landsat 8 dengan koreksi  atmosfer  metode  6SV  yaitu  sebesar  13,484%.  Hal  ini
menunjukkan  bahwa  algoritma  model  Chl-a  baru  untuk perairan  laut  selatan  Pulau  Lombok  lebih  baik  dalam mengekstrak data kualitas air dari data penginderaan jauh pada lokasi penelitian dibandingkan dengan algoritma Chl-a Jaelani.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didukung  oleh  Lembaga  Penerbangan  dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jakarta Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  P.  S.  P.  NTB,  "Nusa  Tenggara  Barat  dalam  Angka  2012,"  Lombok, 2014.
[2]  Musbir, A. I. Burhanuddin, N. N. and N. A., "Perairan Oseanografi dalam Pemanfaatan Sumber Daya Perikanan Berkelanjutan dalam Membangun Sumber Daya Kelautan Indonesia," IPB Press, Bogor, 2013.
[3]  Adnan,  "Analisis  Suhu  Permukaan  Laut  dan  Klorofil-a  Data  Inderaja Hubungannya dengan Hasil Tangkapan Ikan Tongkol (Euthynnus Affinis) di Perairan Kalimantan Timur," Jurnal FPIK Unpatti, Ambon, vol. I, no. 1, pp. 1-12, 2010.
[4]  M.  S.  Pangihutan,  "Analisis  Hasil  Tangkapan  Pukat  Ikan  Kaitannya dengan  Kandungan  Klorofil-a  dan  Suhu  Permukaan  Laut  di  Perairan Tapanuli Tengah," Thesis Program Pascasarjana: Institut Pertanian Bogor, Bogor, 2009.
[5]  J. D. H. Srrickland and T. R. Parsons, Apreactical Handbook of Sea Water Analysis, Canada: Fis. Res. Board, 1960.
[6]  K. G. Ruddick, F. Ovidio and M. Rijkeboer, "Atmospheric Correction of SeaWiFS Imagery for Turbid Coastal and Inland Waters," Applied Optics, vol. 39, no. 6, pp. 897-912, 2000.
[7]  L. M. Jaelani, "Pemetaan Distribusi Spasial Konsentrasi Klorofil-a dengan Landsat  8  di  Danau  Matano  dan  Danau  Towuti  Sulawesi  Selatan,"  in Prosiding  Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  Masyarakat  Ahli  Penginderaan
Jauh Indonesia XX , Bogor, 2015.
[8]  L.  M.  Jaelani,  "Uji  Akurasi  Produk  Reflektan  Permukaan  Landsat menggunakan Data In Situ di Danau Kasumigaura Jepang," in Prosiding
Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  Masyarakat  Ahli  Oenginderaan  Jauh Indonesia XX , Bogor, 2015.
[9]  L.  Han  and  J.  J.  Karen,  "Estimating  and  Mapping  Chlorophyll-a Concentration  in  Pensacola  Bay,  Florida  using  Landsat  ETM+  Data,"
International Journal of Remote Sensing, vol. 26, no. 33, pp. 5245-5254, 2005.