## Diterbitkan oleh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jakarta - Indonesia
Jakarta,    Juni 2017 ISSN 1412-8098
Vol.14 No. 1  Juni 2017 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015

## Citra komposit Kanal 654 Pulau Lombok
Tanggal 06 Juli 2016

## 
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital berisi hasil penelitian dan pengembangan, dan/atau pemikiran di bidang teknologi dan aplikasi penginderaan jauh. Jurnal ini terbit sejak tahun 2004 dan dipublikasikan dua kali dalam setahun (Juni dan Desember)

## SUSUNAN DEWAN PENYUNTING JURNAL PENGINDERAAN JAUH DAN PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
 Editor in Chief Dr. Wikanti Asriningrum, M.Si (Teknologi Penginderaan Jauh)/LAPAN
 Section Editor
Dr. Dede Dirgahayu, M.Si (Teknologi Penginderaan Jauh)/LAPAN

## Proofreader
Drs. Sarno, MT (Teknik Sistem Informasi)/LAPAN
Reviewer
Ir. Mahdi Kartasasmita, MS, Ph.D. (Teknologi Penginderaan Jauh)/LAPAN Dr. Ir. Baba Barus, M.Sc. (Pengelolaan dan Pemodelan Spasial Sumberdaya)/IPB Dr. Vincentius P. Siregar, M.Sc. (Penginderaan Jauh Kelautan)/IPB Dr. Eng. Masita Dwi Mandini Manessa (Teknologi Penginderaan Jauh)/UNPAK Dr. Kusumo Nugroho, M.Sc. (Pemetaan dan Karakteristik Tanah dan Lahan)/Badan Litbang Pertanian
Dr. Indah Prasasti, M.Si (Aplikasi Penginderaan Jauh)/LAPAN Dr. Ety Parwati, M.Si ( Teknologi Penginderaan Jauh )/LAPAN Ir. Suhermanto ( Teknologi Sensor dan Stasiun Bumi Satelit Penginderaan Jauh )/LAPAN
Dr. Ir. Dony Kushardono, M.Eng ( Teknologi Penginderaan Jauh )/LAPAN

## SUSUNAN SEKRETARIAT REDAKSI JURNAL PENGINDERAAN JAUH DAN PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Pemimpin Umum Ir. Christianus Ratrias Dewanto, M.Eng
Pemimpin Redaksi Pelaksana Ir. Jasyanto, MM

## Redaksi Pelaksana
Mega Mardita, S.Sos.,M.Si Yudho Dewanto, ST
Irianto, S.Kom Dwi Haryanto, S.kom Aulia Pradipta, SS Tata Letak M. Luthfi
Gambar cover, Citra komposit Kanal 654 Pulau Lombok.Tanggal 06 Juli 2016
Alamat Penerbit:
LAPAN, Jl. Pemuda Persil No. 1, Rawamangun, Jakarta 13220 Telepon  :  (021) – 4892802 ext. 144 – 145 (Hunting)
Fax :  (021) – 47882726 Email :  publikasi@lapan.go.id Situs :  http://www.lapan.go.id http://jurnal.lapan.go.id Vol.14 No. 1  Juni 2017 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015

## DAFTAR ISI
PENGEMBANGAN LAYANAN

## WEB SPASIAL
INFORMASI PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH (DEVELOPMENT  OF  SPATIAL  WEB  SERVICES  FOR  REMOTE
SENSING APPLICATION INFORMATION)
Sarno Halaman 1 – 10

## VALUASI JUMLAH AIR DI EKOSISTEM LAHAN GAMBUT DENGAN
DATA LANDSAT 8 OLI/TIRS
(WATER  CONTENT  VALUATION  IN  PEATLAND  ECOSYSTEM  BY USING LANDSAT 8 OLI/TIRS)
Idung Risdiyanto dan Allan Nur Wahid
11 – 24
ESTIMASI  PRODUKTIVITAS  PRIMER  PERAIRAN  BERDASARKAN KONSENTRASI  KLOROFIL-A  YANG  DIEKSTRAK  DARI  CITRA SATELIT LANDSAT-8 DI PERAIRAN KEPULAUAN KARIMUN JAWA (ESTIMATION  OF  SEA  PRIMARY  PRODUCTIVITY  BASED  ON CHLOROPHYLL-A  CONCENTRATION  DERIVED  FROM  SATELLITE LANDSAT-8 IMAGERY IN KARIMUN JAWA ISLAND) Mulkan Nuzapril, Setyo Budi Susilo, James P. Panjaitan
25 – 36
METODE  DUAL  KANAL  UNTUK  ESTIMASI  KEDALAMAN DI  PERAIRAN  DANGKAL  MENGGUNAKAN  DATA  SPOT  6  STUDI KASUS : TELUK LAMPUNG (DUAL  BAND  METHOD  FOR  BATHYMETRY  ESTIMATION  IN SHALLOW  WATERS  DEPTH  USING  SPOT  6  DATA  CASE  STUDY:

## LAMPUNG BAY)
Muchlisin  Arief,  Syifa  Wismayati  Adawiah,  Ety  Parwati,  Sartono Marpaung 37 – 50

## UJI  MODEL  FASE  PERTUMBUHAN  PADI  BERBASIS  CITRA  MODIS MULTIWAKTU DI PULAU LOMBOK
(THE  TESTING  OF  PHASE  GROWTH  RICE  MODEL  BASED  ON MULTITEMPORAL MODIS IN LOMBOK ISLAND)
I Made Parsa, Dede Dirgahayu, Johannes Manalu, Ita Carolita, Wawan KH
51 – 64
Vol.14 No. 1  Juni 2017 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015

## Dari Redaksi
Sidang Pembaca yang kami hormati,
Puji  syukur,  kita  panjatkan  ke  hadirat  Allah  SWT,  karena  atas  rahmat  dan  karuniaNya,  Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 14, No. 1, Juni 2017 hadir ke hadapan sidang pembaca.
Terbitan  kali  ini  mengetengahkan  5  (lima)  artikel  yang  ditulis  oleh  para  peneliti  bidang  penginderaan jauh, yaitu: Sarno menulis  ”Pengembangan Layanan Web Spasial Informasi Pemanfaatan Penginderaan Jauh (Development of Spatial Web Services for Remote Sensing Application Information)”. Penelitian ini bertujuan  menganalisis  dan  menyediakan  metode  pengembangan  layanan  web  spasial  informasi pemanfaatan penginderaan jauh. Metode penelitian meliputi pengaturan persyaratan awal, pemrograman file map dan pengujian layanan web spasial.
“Valuasi  Jumlah  Air  di  Ekosistem  Lahan  Gambut dengan Data  Landsat  8  OLI/TIRS  (Water Content  Valuation  in  Peatland  Ecosystem  by  Using  Landsat  8  OLI/TIRS)”.  Merupakan  artikel  kedua ditulis oleh Idung Risdiyanto dan Allan Nur Wahid. Metode penelitian terdiri dari pengukuran lapangan dan interpretasi data satelit LANDSAT 8. Parameter cuaca seperti radiasi, suhu udara, suhu permukaan, evapotranspirasi (ET), kelembaban udara (RH), kadar air tanah (KAT) dan biomassa diukur di lapangan pada  setiap  jenis  tutupan  lahan.  Hasil-hasil  pengukuran  lapangan  digunakan  untuk  memvalidasi parameter-parameter yang diturunkan dari data satelit LANDSAT 8 . Artikel ketiga adalah ”Estimasi Produktivitas Primer Perairan Berdasarkan Konsentrasi Klorofil- A  yang  Diekstrak dari Citra  Satelit  Landsat-8  di  Perairan  Kepulauan  Karimun  Jawa  (Estimation  of  Sea Primary Productivity Based on Chlorophyll-A Concentration Derived from Satellite Landsat-8 Imagery in Karimun Jawa Island)”, ditulis oleh Mulkan Nuzapril, Setyo Budi Susilo, James P. Panjaitan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model estimasi produktivitas primer berdasarkan nilai konsentrasi klorofil- a  dari  lapisan  kedalaman  permukaan  sampai  kedalaman  kompensasi.  Model  hubungan  produktivitas primer  dengan  konsentrasi  klorofil-a  yang  diekstrak  dari  citra  satelit  Landsat-8  kemudian  dapat digunakan untuk mengestimasi produktivitas primer satelit.
Muchlisin  Arief,  Syifa  Wismayati  Adawiah,  Ety  Parwati,  Sartono  Marpaung  menulis  “Metode Dual  Kanal  untuk  Estimasi  Kedalaman  di  Perairan  Dangkal  Menggunakan  Data  Spot  6  Studi  Kasus  : Teluk  Lampung  (Dual  Band  Method  for  Bathymetry  Estimation  in  Shallow Waters Depth Using  Spot  6 Data Case Study: Lampung Bay). Data kedalaman dapat digunakan untuk menghasilkan profil dasar laut, oseanografi,  biologi,  dan  kenaikan  muka  air  laut.  Teknologi  penginderaan  jauh  dapat  digunakan  untuk mengestimasi  kedalaman  perairan  laut  dangkal  yang  ditandai  dengan  kemampuan  cahaya  untuk menembus  badan  air.  Salah  satu  citra  yang  mampu  mengestimasi  kedalaman  tersebut  adalah  SPOT  6 yang memiliki tiga kanal visible dan satu kanal NIR dengan resolusi spasial 6 meter . Artikel terakhir ” Uji Model Fase Pertumbuhan Padi Berbasis Citra Modis Multiwaktu  di Pulau Lombok (The Testing of Phase Growth Rice Model Based  on Multitemporal Modis  in Lombok Island)”, ditulis  oleh  I  Made  Parsa,  Dede  Dirgahayu,  Johannes  Manalu,  Ita  Carolita,  Wawan  KH.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menguji  akurasi  model  fase  pertumbuhan  padi  berbasis  MODIS  di Pulau Lombok terhadap citra Landsat multiwaktu dan data lapangan. Penelitian dilakukan dengan metode analisis dan evaluasi  secara  bertahap.  Pertama,  evaluasi  akurasi  menggunakan  analisis  citra  Landsat  8  multiwaktu. Pada tahap kedua menggunakan data referensi hasil pengamatan lapangan . Sidang pembaca yang budiman,
Demikianlah kelima artikel yang kami sajikan dalam Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital  Vol.  14,  No.  1,  Juni  2017.  Kami  tunggu  partisipasi  aktif  pembaca  dengan  mengirimkan  kepada kami karya tulis ilmiah, tentang hasil penelitian, pengembangan dan atas pemikiran di bidang teknologi, pengembangan metode pengolahan data, dan/atau pengembangan pemanfaatan penginderaan jauh. Semoga sidang pembaca dapat mengambil manfaatnya.
Jakarta,   Juni  2017
Redaksi
Vol.14 No. 1  Juni 2017 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015

## PENGEMBANGAN LAYANAN WEB SPASIAL INFORMASI PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH (DEVELOPMENT OF SPATIAL WEB SERVICES FOR REMOTE SENSING APPLICATION INFORMATION)
Sarno Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia onitsar@gmail.com atau onitsar@yahoo.com
Diterima 31 Januari 2016; Direvisi 2 Agustus 2017; Disetujui 3 Agustus 2017

## ABSTRACT
Dissemination  implementation of  remote  sensing  application  information  through  the management  of National  Earth  Observation  System  at  the  Remote  Sensing  Application  Center  of National  Institute  of  Aeronautics  and  Space  could  be  achieved  by  expanding  and  completing  the dissemination mechanism, from the traditional way to spatial web services.  The service is a standard defined by the Open Geospatial Consortium. These standards are widely used for the dissemination of spatial  information  through  Web  Map  Services,  Web  Feature  Services  and  Web  Coverage  Services  - based standards and greatly assist in the the implementation function of data application and remote sensing information dissemination. This research aims to analyze and provide development methods of spatial web services for remote sensing application information. The research methods include setting the initial requirements, programming a map file and spatial web services testing. The results showed that  the  spatial  web  services  based  on  University  of  Minnesota  Mapserver  has  been  successfully implemented  and  tested  using  Google  Map  real  web  map  service  client  and  QGIS  Desktop  in  case study forest cover change in Indonesia.
Keyword: dissemination, forest cover, information, remote sensing, spatial web service

## ABSTRAK
Pelaksanaan  diseminasi  informasi  pemanfaatan  penginderaan  jauh  melalui  pengelolaan Sistem  Pemantauan  Bumi  Nasional  di  Pusat  Pemanfaaatan  Penginderaan  Jauh,  Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional dapat dicapai dengan memperluas dan melengkapi mekanisme pelaksanaan  diseminasi  cara  tradisional  dengan  pengembangan  layanan  web  spasial.    Layanan tersebut  merupakan  standar  yang  didefinisikan  oleh Open  Geospasial  Consortium .  Standar  tersebut secara luas banyak digunakan untuk diseminasi informasi spasial melalui standar berbasis Web Map Services , Web  Feature  Services, dan Web  Coverage  Services yang  sangat  membantu  dalam penyelenggaraan  fungsi  pelaksanaan  pemanfaatan  data  dan  diseminasi  informasi  pemanfaatan penginderaan  jauh.   Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  dan  menyediakan metode  pengembangan layanan  web  spasial  informasi  pemanfaatan  penginderaan  jauh.  Metode  penelitian  meliputi pengaturan  persyaratan  awal,  pemrograman  file  map  dan  pengujian  layanan  web  spasial.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa layanan web spasial berbasis perangkat lunak University of Minnesota Mapserver telah  berhasil  diimplementasikan  dan  dilakukan  pengujian  menggunakan  klien  layanan web  map  nyata Google  Map dan QGIS  Desktop melalui  studi  kasus  informasi  perubahan  tutupan hutan di Indonesia.
Kata kunci: diseminasi, informasi, layanan web spasial, penginderaan jauh, tutupan hutan

## 1 PENDAHULUAN
Salah  satu  kegiatan  di  Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional (LAPAN) - Pusat Pemanfaatan
Penginderaan  Jauh  (Pusfatja)  adalah melaksanakan  Program  Pengembangan Sistem  Pemantauan  Bumi  Nasional (SPBN).  Kegiatan  tersebut  bertujuan untuk menyelenggarakan fungsi pelaksanaan  diseminasi  informasi  hasil penelitian,  pengembangan  dan  pereka- yasaan pemanfaatan penginderaan jauh agar  dengan  mudah  dapat  diakses, ditemukan, digabungkan, dievaluasi dan digunakan ulang oleh semua pemangku kepentingan  di  tingkat  kabupaten, provinsi dan nasional.
Kegiatan  kerja  sama  antara Pemerintah  Indonesia  dan  Australia yang  dikemas  dalam  satu  sistem  kerja Indonesia  National  Carbon  Accounting System (INCAS) telah menghasilkan suatu sistem  yang  akuntabel,  dapat  diper- tanggungjawabkan  dan  berkelanjutan guna  menghitung  emisi  Gas  Rumah Kaca  (GRK)  dari  sektor  kehutanan  di seluruh  wilayah  Indonesia.  Hutan Indonesia  memiliki  peran  penting  di dunia  dalam  hal  penyimpanan  karbon. Diperkirakan  bahwa  sektor  kehutanan
merupakan penghasil emisi GRK terbesar  di  Indonesia.  Oleh  karena  itu, perkiraan  penghitungan  laju  deforestasi yang  akurat  telah  menjadi  pusat perhatian,  baik  di  tingkat  lokal, nasional,  maupun  internasional.  Kerja sama  ini  dilaksanakan  sebagai  tindak lanjut  terhadap  pengendali  kebijakan nasional dan internasional dengan fokus pada  tutupan hutan  dan perubahannya [LAPAN, 2014].
Informasi  perubahan  tutupan hutan  di  Indonesia  memiliki  peran penting  dalam  memberikan  pelayanan kepada  pemangku  kepentingan  dari berbagai  institusi  pemerintah,  swasta, dunia  usaha  dan  masyarakat.  Untuk mendukung  kebutuhan  strategis  dan sistem  pelayanan  tersebut,  LAPAN  - Pusfatja  melalui  program  kegiatan pengembangan  SPBN  melaksanakan fungsi pelaksanaan diseminasi informasi pemanfaatan  penginderaan  jauh  (infatja), diantaranya  adalah  informasi  perubahan tutupan  hutan  di  Indonesia  yang dihasilkan oleh Kegiatan INCAS.
Upaya dalam mendukung pelaksanaan  diseminasi  infatja  adalah memperluas dan melengkapi mekanisme pelaksanaan diseminasi cara tradisional
dengan  pengembangan Spatial  Web Services (Layanan  Web  Spasial).  Kunci proses  pelaksanaan  diseminasi  informasi tersebut  adalah  penerapan  standar spasial  berbasis  web  yang  didefinisikan oleh Open GeoSpatial Consortium . Open GeoSpatial Consortium (OGC) merupakan  lembaga  yang  terkemuka dalam pengembangan standar pertukaran data  spasial  dan  membentuk  sebuah pondasi yang konsisten untuk pengembangan  perangkat  lunak  Sistem Informasi  Geografi  (SIG).  Standar  OGC tersebut  secara  luas  banyak  digunakan untuk  diseminasi  informasi  spasial melalui  standar  berbasis Web  Map Services (WMS), Web  Feature  Services (WFS) dan Web Coverage Services (WCS). Penelitian  layanan  web  spasial infatja  merupakan  pengembangan  dari kegiatan  sebelumnya,  yaitu  model pelaksanaan  diseminasi  infatja  berbasis teknologi  terbuka  [Sarno,  2016]  dan penyajian  spasial  dinamis  informasi tutupan  hutan  dan  perubahannya [Sarno, 2015]. Kegiatan tersebut bertujuan  memperluas  dan  melengkapi mekanisme pelaksanaan diseminasi cara  tradisional  dengan  pengembangan model dan pemetaan web ( web mapping ).  Kelemahan  pemetaan  web antara  lain  adalah  informasi  hanya dapat digunakan langsung oleh manusia bukan  komputer  (mesin),  pengguna tidak  dapat  mengintegrasikan  informasi dari  berbagai  sumber  (WMS,  WFS, WCS),  Google  Map  atau  informasi  yang telah dipunyai oleh pengguna.
Penelitian ini bertujuan menganalisis  dan  menyediakan  metode pengembangan  layanan  web  spasial, memperluas dan melengkapi mekanisme pelaksanaan diseminasi berbasis pemetaan  web  dengan  pengembangan layanan  web  spasial,  agar  infatja  dapat digunakan langsung oleh mesin, pengguna dapat mengintegrasikan informasi miliknya dan informasi terbuka dari berbagai sumber.
2

## KONSEP DAN TEKNOLOGI
2.1  Layanan Web Umum
Layanan web dapat dilihat sebagai  sebuah  program  yang  berjalan dalam web  server dan  memperlihatkan antarmuka pemrograman untuk aplikasi lain  di  web.  Layanan  web  berbeda  dari halaman  web  ( web  page ).  Halaman  web dibuat  bagi  pengguna  untuk  membaca dan memahami format HyperText Markup Language (HTML), sedangkan layanan web dibuat  untuk  memaparkan  komponen yang dapat diprogram berbasis web dan biasanya  adalah Java  Script  Object Notation (JSON)  atau Extensible  Markup Language (XML).
Layanan  web  memiliki  beberapa keuntungan  atas  teknik  komputasi tradisional  [Fu  and  Sun,  2010],    [Potts and Kopack, 2003] melalui [Rautenbach, 2013]:  Fungsi  dari  layanan  web  dapat diakses  tanpa  menginstal  perangkat lunak  tambahan  pada  komputer  lokal; Platform  independent ,  layanan  web adalah  sejenis  kotak  hitam  yang  hanya memperlihatkan antarmuka; Setiap sistem  operasi  dapat  digunakan  untuk mengaksesnya; Legacy  systems dapat dengan  mudah  diubah  sehingga  dapat dibungkus  dalam  layanan  web; Loosely coupled ,  layanan  web dapat dikonsumsi oleh  sejumlah  klien  dan  digabungkan dengan  layanan  web  yang  berbeda; Memperbarui layanan web hanya dilakukan  pada  sisi  server  dan  semua klien akan memiliki akses ke versi yang baru;  dan  biaya  operasional  yang  lebih rendah  dan  dapat  menghasilkan  peluang pendapatan baru.
Program berbasis layanan ( service- based )  merupakan  arsitektur  perangkat lunak  populer  yang  mengintegrasikan sistem  berbeda  menjadi  terintegrasi melalui  jaringan,  termasuk  klien  dan server  yang  berkomunikasi  melalui pesan  mengikuti  standar XML.  Program berbasis  layanan  dapat  meningkatkan ekstensibilitas  dari  perangkat  lunak. Dalam  banyak  kasus,  karena program
berbasis  layanan  dirancang  untuk memungkinkan  terjadinya  pertukaran data  atau  informasi  melalui  protokol Internet, sering disebut sebagai layanan web.
Bentuk  komunikasi  antara  klien dan  layanan  web  digunakan  untuk mengkategorikan layanan web, yang dapat berupa Simple  Object  Access  Protocol (SOAP)  atau Representational  State Transfer (REST).  SOAP  merupakan spesifikasi  protokol  untuk  bertukar informasi  terstruktur  dalam  format XML. REST dirancang untuk mengambil keuntungan HTTP sekaligus mengurangi beberapa  kompleksitas.  REST  mengacu pada kumpulan prinsip-prinsip arsitektur jaringan  yang  menguraikan  bagaimana sumber  daya  didefinisikan  dan  ditangani [Rautenbach, 2013].

## 2.2  Layanan Web Spasial
Layanan  web  spasial  dapat dikategorikan  menjadi  tiga  jenis:  1) layanan peta ( map services ) adalah jenis layanan  yang  memungkinkan  klien untuk  meminta  gambar  peta  dari  batas ( extent )  geografis  tertentu,  2)  layanan data  ( data  services ),  memungkinkan klien  untuk query ,  menyunting,  dan menyinkronkan  data  melalui  web. Layanan data melakukan sejumlah fungsi layanan  data,    contoh  menyunting  fitur data, mencari data spasial menggunakan indeks  atau  katalog  dan  3)  layanan analisis  ( analytical  services ),  melakukan sejumlah fungsi SIG yang telah ditetapkan, contoh analisis jaringan dan geocoding melalui layanan web.
WMS  merupakan  standar  yang diusulkan oleh OGC berdasarkan permintaan HTTP GET atau POST. Ketika dipanggil,  layanan dinamis menghasilkan gambar  peta  dari  informasi  geografis  dan sesuai dengan spesifikasi yang diberikan oleh  pengguna.  WMS  merupakan  yang paling  populer  dari  layanan  jaringan OGC,  terutama  versi  1.1.1.  Standar WMS saat ini adalah 1.3.0.
Layanan  WMS  harus  dapat menghasilkan  peta  dengan  pilihan  data
tertentu,  menjawab  pertanyaan  dasar tentang  konten  peta,  dan  menyediakan klien  dengan  daftar  peta  lainnya  yang dapat  dihasilkan.  Layanan  WMS  memiliki empat  tahapan  pemrosesan  berikut [Peng and Tsou, 2003] dalam [Rautenbach V.,  2013]  yaitu:  1)  pemilihan  data spasial  yang  akan  ditampilkan;  2) pembentukan  tampilan  untuk  area referensi;  3) rendering tampilan  elemen menjadi sebuah peta; dan 4)
menampilkan peta untuk pengguna.
WMS hanya memungkinkan mengembalikan hasil gambar yang tidak dapat  diedit  atau  dianalisis  spasial. Gambar  yang  dihasilkan  dalam  format raster, seperti Portable Network Graphics (PNG), Graphics Interchange Format (GIF) atau Joint  Photographic  Experts  Group (JPEG).
Format gambar tersebut mendukung transparansi yang
memungkinkan pengguna untuk tumpang susun  ( overlay ) dataset atau  tema  yang berbeda, sehingga memungkinkan pengguna  untuk  menghasilkan  peta yang lebih kompleks.
Perangkat  lunak  baik  sisi  klien maupun  sisi  server  yang  menerapkan spesifikasi tersebut memperoleh keunggulan karena interoperable dengan perangkat  lunak geospasial lainnya. Contoh yang sangat baik dari perangkat lunak  tersebut  adalah University  of Minnesota (UMN) MapServer [Mapserver, 2015]  dan  Geoserver  [Geoserver,  2015], dapat bertindak sebagai Server WMS.
Server juga dapat mengkonsumsi sumber  data  dari  satu  sama  lain, membangun  peta  pada  sumber  daya yang  tersebar  di  internet.  Sekali  lagi sebagai  contoh:  MapServer  berfungsi disamping  menyediakan  WMS,  juga dapat  mengkonsumsi  data  WMS  dari server lain untuk pengguna akhir.

## 2.3  Operasi Layanan Web Map
Komponen fundamental dari peta web  ( web  map )  yang  paling  sederhana untuk  memahaminya  adalah  gambar peta  ( map  image ).  WMS  merupakan protokol standar untuk melayani
gambar peta georeferensi yang dihasilkan oleh  server  peta  ( map  server )  [Opengeo, 2012]. Singkatnya, WMS merupakan cara klien  untuk  meminta  gambar  ( image ) peta  dari  server.  Klien  mengirimkan permintaan  ke  server  dan  server menghasilkan gambar berdasarkan parameter  dalam  permintaan  yang dikirimkan  ke  server  dan  server akhirnya mengembalikan gambar, seperti pada Gambar 2-1.
Bahan  sumber  gambar  yang dihasilkan  tidak  perlu  gambar.  WMS menghasilkan  gambar  dari  sumber bahan apa pun yang diminta, yang bisa berupa  data  vektor,  data  raster,  atau kombinasi dari keduanya.

## Gambar 2-1:  Cara  kerja  Layanan  Web  Map
Sumber [Opengeo, 2012 ]
Berdasarkan  OGC, Web  Services Commons mensyaratkan  bahwa  semua layanan web OGC mendukung permintaan GetCapabilities .
Standar WMS
mendefinisikan  tiga  operasi  berikut [OGC,  2006]  dalam  [Rautenbach  V., 2013]  yaitu:  1) GetCapabilities (Wajib) : fungsi GetCapabilities mengembalikan file  XML  yang  berisi  layanan  metadata yang  menyediakan  informasi  tentang kemampuan  layanan  yang  tersedia untuk  klien;  2) GetMap (Wajib) : fungsi GetMap mengembalikan  gambar  peta sesuai  dengan  spesifikasi  yang  ditetapkan dalam  parameter  yang  dikirim;  dan  3) GetFeatureInfo (pilihan) :  GetFeatureInfo mengembalikan  infor-masi  tentang  titik tertentu . Operasi GetCapabilities dan GetMap merupakan  bagian  dari  layanan  WMS
dasar.  Pemanggilan  layanan  meliputi parameter  berikut:  daftar layer , style , sistem  referensi  spasial,  lebar,  tinggi, format,  warna  latar  belakang  dan transparansi. Permintaan dapat disampaikan  ke  layanan  WMS  dalam bentuk Uniform  Resource  Locator (URL). Layanan WMS dapat melakukan fungsi- fungsi  berikut  [OGC,  2004]  dalam [Rautenbach  V.,  2013]  yaitu:  1)  meng- hasilkan peta; 2) menjawab query dasar tentang  isi  peta;  atau  4)  memberitahu program  lain  peta  apa  yang  dapat dihasilkan  dan  mana  yang  dapat  di query lebih lanjut.
Gambar 2-2:  Operasi GetMap dan GetCapabilities Sumber [Regula, 2012]
Secara  khusus  WMS  mende- finisikan  operasi  berikut  (Gambar  2-2) [Regula, 2012] yaitu: 1) cara mendapatkan dan memberikan informasi tentang jenis peta  apa  yang  dapat  diberikan  oleh server  ( GetCapabilities );  2)  bagaimana meminta  dan  memberikan  peta  sebagai gambar ( picture ) atau set fitur ( GetMap ); dan  3)  bagaimana  mendapatkan  dan memberikan informasi mengenai konten suatu peta ( GetFeatureInfo ).
File GetCapabilities terletak  pada server  dan  karena  itu  permintaan GetCapabilities berakhir  pada web  server ( web server mengirimkan file kembali ke pengguna).  Di  sisi  lain,  permintaan GetMap meminta  data  yang  disimpan dalam  database  dan  karena  web  server harus  menghubungi  database  dan mengekstrak data yang diminta. Jangkauan  dari GetCapabilities dan permintaan GetMap [Regula, 2012].
3 METODOLOGI

## 3.1  Jenis Penelitian
Untuk  menghasilkan  nilai  bagi pemenuhan  kebutuhan,  kelangsungan dan  peningkatan  mutu  kehidupan manusia,  kegiatan  teknologi  harus dilakukan  melalui  suatu  tahapan  yang runtun  meliputi  penelitian  terapan, pengembangan, perekayasaan dan pengoperasian [BPPT, 2016].
Penelitian  dapat  dilaksanakan secara  teoritik  melalui  model  matematika dan  eksperimental  melalui  percobaan laboratorium, eksplorasi,  observasi,  dan survey.  Penelitian  dilaksanakan  secara bertahap,  mulai  dengan  pengumpulan data, pengolahan data, interpretasi hasil pengolahan data, dan penarikan kesimpulan.
Penelitian  terapan  merupakan kegiatan penelitian di mana subjek yang diteliti  bisa  dikembangkan  menjadi produk  teknologi  yang  bermanfaat. Metode  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  termasuk  jenis penelitian terapan .

## 3.2  Muatan Informasi
Informasi  pemanfaatan  pengin- deraan  jauh  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  produk  standar program  penginderaan  jauh  INCAS berupa  perubahan  penutup  hutan (tutupan, penyusutan, dan penambahan hutan) periode tahun 2000 – 2012.
Produk  standar  yang  dihasilkan dari  kegiatan  INCAS  adalah  mosaik tahunan  citra  Landsat  ( scene  selection , ortho rectification , terrain  correction , sun correction , cloud  masking, dan  mosaik) multiwaktu  seluruh  Indonesia.  Citra Landsat  tersebut  dimanfaatkan  untuk memetakan  penutup  lahan  khususnya lahan  hutan  seluruh  Indonesia  sebagai input untuk penghitungan  emisi  karbon [Parsa, 2013].
3.2 Tools
Tersedia sejumlah pilihan teknologi yang  dapat  disusun  dan  disesuaikan untuk  pengembangan  layanan  web
spasial.  Teknologi  utama  yang  dipilih difokuskan pada paket perangkat lunak sumber  terbuka,  mendukung  format standar, dan cukup stabil dan andal.
Tools untuk pengembangan layanan web spasial infatja dengan studi kasus  perubahan  tutupan  hutan  di Indonesia adalah:
 Sisi  server  ( Server  Side ),  pengembangan dan  lainnya:  Sistem  Operasi:  Ubuntu -14.04 LTS; Server Web: Apache/2.4.7; Server  Map:  UMN  MapServer  7.0.2; Desktop GIS:  QGIS  2.8  dan  Editor:
Notepad ++,
 Sisi  Klient  ( Client  Side ): Web  Browser Real WMS Client : QGIS dan GMaps.

## 3.3  Metode Pengembangan
MapServer mengimplementasikan dan  mendukung  fitur  WMS  versi:  1.1.1 dan  1.3.0.  Dengan  MapServer,  yaitu "mapserv"  program  CGI  yang  tahu bagaimana  menangani  permintaan  WMS. Jadi  menyiapkan  server  WMS  dengan MapServer melibatkan pemasangan program  mapserv  CGI  dan  menyiapkan map  file (file  yang  menentukan  objek peta)  dengan  metadata  yang  tepat  di dalamnya.
Metode  yang  digunakan  untuk pengembangan spatial  web  service infatja  studi  kasus  perubahan  tutupan hutan    di  Indonesia  dipaparkan  dalam WMS  Server  [Jeff  McKenna,  2016]. Berikut ini penjelasan singkatnya.

## A. Pengaturan Persyaratan Awal
Persyaratan  awal  berikut  ini diperlukan  untuk  menjalankan  Server WMS menggunakan UMN MapServer:
 MapServer  harus  dipasang,  diatur, dan  berjalan.  [Untuk  melakukannya ikuti  petunjuk  secara online UMN MapServer: http://mapserver.org/ogc/ wms_server.html],
 Jika  MapServer  sudah  terpasang, periksa bahwa mapserv dapat dijalankan termasuk  dukungan  WMS.  Salah  satu cara untuk meverifikasi hal ini adalah dengan  menggunakan  baris  perintah
saklar  ( switch )  "-v"  dan  mencari "SUPPORTS=WMS_SERVER".
$ ./mapserv -v MapServer version 7.0.2 SUPPORTS=PROJ

## SUPPORTS=WMS_SERVER

## B. Pemrograman File Map
File map merupakan file teks dan digunakan  oleh  UMN  MapServer  untuk akses  data  dan  pengaturan  data  layer yang  akan  digambarkan,  memfokuskan letak  geografis  dalam  map,  sistem proyeksi  dan  format  keluaran  gambar, serta mengatur legenda dan skala.
Setiap  turunan  dari  server  WMS yang  dipasang  perlu  memiliki  mapfile sendiri. File tersebut merupakan mapfile MapServer  biasa  di  mana  beberapa parameter  dan  beberapa  entri  metadata adalah  wajib.  Sebagian  besar  metadata diperlukan untuk menghasilkan keluaran GetCapabilites yang  benar.
Berikut  adalah  daftar  parameter  dan item  metadata  yang  sangat  dianjurkan untuk pengaturan WMS:
 Pada  tingkat  peta:  Map  Name  & Projection;  dan  Map  Metadata  (dalam WEB Object ): wms_onlineresource; wms_title; dan wms_srs,
 Pada  tingkat  layer:  Layer  Name  & Layer  Projection;  Layer  Metadata; wms_title; dan wms_srs.
Masing-masing  parameter  secara lebih rinci didiskusikan sebagai berikut:  Map Name dan wms_title – Kapabilitas
WMS  membutuhkan  label  Nama  dan Judul untuk setiap layer. Metadata Map Name dan wms_title akan  digunakan untuk  menetapkan  nama  root  layer dan  judul  dalam  keluaran  XML GetCapabilities ,
 Layer  Name dan  wms_title  metadata  – Setiap  layer  individual  memerlukan nama dan judul yang unik. Nama layer juga  digunakan  dalam  permintaan GetMap  dan  GetFeatureInfo  untuk merujuk ke layer yang harus
disertakan  pada  keluaran  map  dan dalam query ,
 Map  Projection dan  wms_srs  –  Server WMS  harus  mempromosikan  proyeksi di mana mereka mampu melayani data menggunakan  kode  proyeksi  EPSG2. Versi  terbaru  dari  pustaka  PROJ4 datang  dengan  tabel  kode  inisialisasi EPSG  dan  memungkinkan  pengguna untuk menentukan proyeksi,
 Layer Projection dan wms_srs metadata– Secara default  laye r  mewarisi  SRS atau  layer  induknya  (proyeksi  map). Sangat dianjurkan untuk memberikan Projection  dan  wms_srs  pada  setiap layer .  Untuk  mempromosikan  beberapa proyeksi, maka objek projection
diperlukan di setiap layer,
 Metadata " wms_onlineresource "– Metadata  ini  diatur  dalam  metadata objek  web  map dan  menentukan  URL yang harus digunakan untuk mengakses server .  Hal  ini  diperlukan untuk  keluaran GetCapabilities dan sangat disarankan agar selalu memberikan wms_onlineresource.

## C. Pengujian Layanan Web Spasial
 Validasi Kapabilitas Metadata Dengan mapfile tertentu, harus diperiksa kapabilitas XML yang dikembalikan oleh server untuk memastikan  tidak  ada  informasi  yang hilang.  Menggunakan web  browser , akses  ke  sumber  URL  Server online dengan menambahkan parameter "REQUEST  =  GetCapabilities"  ke bagian akhir, misalnya:
http://pusfatja.lapan.go.id/ cgi-bin/mapserv?map=mywms.map& REQUEST=GetCapabilities.
 Pengujian dengan GetMap Request Mengetahui bahwa server dapat
menghasilkan
tanggapan XML
GetCapabilities dengan  benar,  maka dapat  menguji  permintaan GetMap .
Hanya menambahkan "VERSION= 1.1.0&REQUEST=GetMap"  ke  URL server, misalnya:
http://pusfatja.lapan.go.id/ cgi-bin/mapserv?map=mywms.map& VERSION=1.1.0&REQUEST= GetMap.
 Pengujian dengan Real WMS Client
Real  WMS  client sumber  terbuka  yang digunakan adalah: Web Client – Google Map dan Desktop GIS – QGIS.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Sistem Perangkat Lunak
Pengembangan layanan web
spasial  infatja,  studi  kasus  perubahan tutupan hutan wilayah Indonesia menggunakan pilihan perangkat lunak:
 Sistem  Operasi  -  Ubuntu  14.04.5  LTS ( Trusty Tahr ) [Ubuntu, 2015];
 Server  Web -  Apache2-Apache/2.4.7 [Apache, 2015];
 Server Map - UMN MapServer - 7.0.2.
Pemasangan dan
pengujian
Server  Web dan Server  Map melalui terminal  sesuai  dengan  tahapan  pada (Benigno  M., 2014).

## 4.2  Pemrograman File Map
Pengembangan layanan
web spasial dimulai dengan proses menggambar  dan  berinteraksi  dengan map.  File  pengaturan web  map  server atau  lebih  dikenal  dengan  istilah  file map  merupakan  komponen  utama  dan jantung dari UMN MapServer .
Pengaturan  WMS  menggunakan Konfigurasi objek MAP seperti ditunjukkan pada  Gambar  4-1,  mendefinisikan parameter  umum  untuk  keseluruhan informasi  perubahan  tutupan  hutan. Untuk mengintegrasikan layer informasi perubahan  tutupan  hutan  ke  dalam layanan web spasial dilakukan pengaturan parameter utama.
Pengaturan  perubahan  tutupan hutan  untuk  seluruh  wilayah  Indonesia menerapkan
proyeksi Geographic
Coordinate System WGS84/EPSG:4326: NAME  “penutup_hutan_2001 PROJECTION  “init=epsg:4326” CLASS NAME “Hutan” COLOR 38 115 1 Pustaka  PROJ4  dengan  tabel  kode inisialisasi  untuk  proyeksi  EPSG  4326 adalah sebagai berikut:
# WGS 84 <4326>  +proj=longlat  +datum=WGS84 +no_defs  <>
Gambar 4-1: Pengaturan WMS Server.
Ketelitian  geometri  dan  radiometri dari tampilan informasi yang dihasilkan oleh  UMN Mapserver melalui  layanan web  spasial  sangat  tergantung  pada proyeksi  standar  dan  format  gambar (png,  jpg,  tif)  yang  digunakan.  UMN Mapserver ,  sesuai  pengaturan,  akan menerapkan  proyeksi  standar  WGS 1984 yang  merupakan  sistem koordinat referensi  yang  secara  global  digunakan untuk  posisi  lintang  dan  bujur  di permukaan bumi.

## 4.3  Pengujian GetMap
Pengujian operasi GetMap informasi  tutupan  hutan  tahun  2000 dan 2001 ditunjukkan sebagai berikut: http://spbn.lapan.go.id/cgi- bin/tutupan_hutan_wms?Layers= penutup_hutan_2000&SERVICE=WMS& VERSION=1.1.1&REQUEST=GetMap& STYLE=&FORMAT=image/jpeg& SRS=EPSG:4326&BBOX=94,-12,141,7& WIDTH=950&HEIGHT=500
Hasil  pengujian  operasi  WMS GetMap  informasi  tutupan  hutan  tahun 2000  tersebut ditunjukkan  seperti pada Gambar 4-2.

## Gambar 4-2:  GetMap  tutupan  hutan  2001-
2002

## 4.4  Pengujian Dengan QGIS
Pengujian  WMS  pada Real  WMS Client - QGIS Desktop dilakukan dengan pilihan  koneksi  WMS  menggunakan Nama dan URL Layer Tutupan Hutan:
Name: Tutupan_hutan URL:http://spbn.lapan.go.id/cgi- bin/tutupan_hutan_wms?
Penyajian  visualisasi  informasi penambahan  dan  penyusutan  hutan periode  tahun  2001  –  2012  dan informasi  tutupan  hutan  tahun  2000  – 2012  hasil  penerapan  koneksi  WMS seperti ditunjukkan pada Gambar 4-3.
QGIS  mampu  mengintegrasikan informasi  dari  berbagai  sumber  (WMS, WFS,  WCS).  Dalam  Gambar  4-3,  tidak diintegerasikan  dan  disajikan  informasi latar belakang laut dan negara tetangga.
Gambar 4-3: QGIS: perubahan tutupan hutan

## 4.5  Pengujian Dengan Google Map
Pengujian  layanan  WMS  pada Real WMS Client - Google Map dilakukan dengan  pemrograman Google  Map Application  Programming  Interface (API) . Bagian  penting  dari  program  berada pada kode  yang  menentukan URL  WMS dengan  parameter: Operation  (GetMap) , Service  (WMS) , Version  (1.1.1) , Layers ( penutup_hutan_2000 ) , Format  (image/ png) , Projection  (WGS84  SRS  4326) , Bounding  Box dan Tile  size  (256x256) . Hasil  pemrograman  ditunjukkan  seperti pada Gambar 4-4.
Dalam  Gambar  juga  disajikan informasi latar belakang laut dan negara tetangga. Dari informasi  tersebut, bawaan  yang dapat dipilih ( maps , satelite atau composite )  melalui  pemrograman API.

## 5 KESIMPULAN
Penelitian ini merupakan upaya memperluas dan melengkapi mekanisme pelaksanaan diseminasi infatja berbasis layanan web spasial. Layanan tersebut merupakan  standar  OGC  yang  secara luas banyak digunakan untuk diseminasi  informasi  spasial  melalui standar berbasis WMS.
Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  layanan  web  spasial  infatja telah  berhasil  diimplementasikan  dan dilakukan  pengujian  menggunakan real  wms  client QGIS dan Google  Map melalui studi kasus informasi perubahan tutupan hutan Indonesia.

## DAFTAR RUJUKAN
Apache  (2015). Apache/2.4.7 .  Dikutip  dari https:  //httpd.apache.org.  [Januari 2015].
Benigno M., (2014). Instalação do Mapserver no Ubuntu 14.04 via Terminal . Dikutip dari http://profmarcello.blogspot.co.id/201 4/04/instalacao  -  do  -  mapser  -  ver- no-ubuntu-1404.html. [Maret 2016].
BPPT (2016). Peraturan Kepala BPPT Nomor 015 Tahun 2016 tentang Jabatan Fungsional Perekayasa  dan  Angka  Kreditnya . Jakarta.
Fu, P., and Sun, J., (2010). Web GIS principles and applications . ESRI Press.
Geoserver  (2015). GeoServer  User  Manual . Dikutip  dari  http://docs.  geoserver. org/. [Maret 2016].
Jeff McKenna (2016). WMS Server . Dikutip dari http://mapserver.org
/ogc/wms_
server.html. [September 2016].
LAPAN  (2014). Program  Penginderaan  Jauh INCAS:  Metodologi  dan  Hasil,  Versi  1 . LAPAN-IAFCP, Jakarta.
MapServer  (2015). MapServer  7.0.2 .  Dikutip dari http://mapserver.org.[Maret 2016].
OGC  (2004). OpenGIS  Web  Map  Server Cookbook .  Dikutip  dari  http://portal. opengeospatial.org/  files/?artifact_  id= 7769. [Februari 2012].
OGC  (2006). OpenGIS  Web  Map  Service Implementation Specification 1.3.0 . Dikutip dari  http://www.Open-geospatial.org/ standards/wms. [Februari 2011].
Opengeo (2012). Web Map Service . Dikutip dari http://presentations. opengeo.org/
2012_FOSSGIS/suite-intro/geo-server/ wms.html. [November 2016].
Parsa, I., Made (2013). Kajian Pendekatan Teori Probabilitas  Untuk  Pemetaan  Lahan Sawah  Berbasis  Perubahan  Penutup Lahan Citra Landsat Multiwaktu , Jurnal Penginderaan  Jauh  Vol.  10  No.  2 Desember.
Peng  Z.,  and  Tsou  M.,  (2003). Internet  GIS- Distributed geographic information services  for  the  internet  and  wireless networks .  John  Wiley  and  Sons:  New Jersey, USA.
Potts,  S.,  and  Kopack,  M.,  (2003). Sams  Teach Yourself  Web  Services  in  24  Hours . Sams  publishers,  United  States  of America.
Rautenbach  V.,  (2013). Orchestrating  standard web  services  to  produce  thematic  maps in  a  geoportal  of  a  spatial  data infrastructure , Tesis University of Pretoria, Pretoria.
Regula  S.,  (2012). Open  Geospatial  Consortium (OGC)  and  Web  Services  (WMS,  WFS) . Dikutip  dari  http://www.e-cartouche. ch/con-tent_reg/cartouche/  webservice/ en/text/webser-vice.pdf. [September 2015].
Sarno  (2015). Pengintegrasian  dan  Penyajian Spasial  Dinamis  Informasi  Tutupan Hutan dan Perubahannya Dalam Sistem Pemantauan  Bumi  Nasional ,  Majalah Berita Dirgantara, Vol. 16. No. 2, 2015 Sarno  (2016). Model  Pelaksanaan  Diseminasi Informasi  Pengindera-an  Jauh  Berbasis Teknologi  Terbuka .    Jurnal  Penginderaan Jauh Vol. 13 No. 2 Desember.
Ubuntu  (2015). Ubuntu  Server  14.04.5  LTS . Dikutip  dari  https://www.  ubuntu. com/download/server.  [Januari  2015].

## VALUASI JUMLAH AIR DI EKOSISTEM LAHAN GAMBUT DENGAN DATA LANDSAT 8 OLI/TIRS

## (WATER CONTENT VALUATION IN PEATLAND ECOSYSTEM BY USING LANDSAT 8 OLI/TIRS)
Idung Risdiyanto dan Allan Nur Wahid Departemen Geofisika dan Meteorologi – Institut Pertanian Bogor Jl. Lingkar Akedemik, Kampus IPB Dermaga, Bogor Indonesia e-mail: idungris@ipb.ac.id
Diterima 26 Maret 2017; Direvisi 14 Juli 2017; Disetujui 11 September 2017

## ABSTRACT
The water content of peatland ecosystems stored as gasses in the air and as liquid in the peat soil and vegetation. The presence of water was influential to the value of spectral radians received by satellite  sensors.  Objective  of  study  were  develop  empirical  model  to  be  applied  in  the  Landsat  8 satellite imagery interpretation to estimate water content of peatland ecosystem. Method consisted of field  measurements  and  satellite  data  interpretation.  Field  activities  aimed  to  obtain  weather parameters such as radiation, air temperature, surface temperature, evapotranspiration (ET), relative humidity (RH), soil water content (KAT), and biomass for each land cover in peatland ecosystems. Field measurements  results  were  used  to  validate  the  parameters  derived  from  Landsat  8  satellite  data. Water content in the air was assessed by the ET and RH, in the soil was assessed by soil heat flux (G) and  in  the  vegetation  by  biomass.  The  results  of  the  validation  of  the  data  field  measurement  with Landsat  8  showed  only  ET  (r2  =  0.71),  RH  (r2  =  0.71),  and  biomass  (r2  =  0.87)  had  a  strong relationship,  while  between  G  and  KAT  had  weak  relationship.  Conclusion  of  this  study  indicated Landsat 8 satellite data could be used to calculate the water content in the air and vegetation. Thus, estimating  water  content  in  the  peatland  ecosystem  with  satellite  data  can  only  be  done  on  the surface.
Keywords: biomass, Landsat 8, moisture, peat, water

## ABSTRAK
Ekosistem  lahan  gambut  menyimpan  air  dalam  bentuk  gas  di  udara,  dan  cair  dalam  tanah gambut dan vegetasi. Keberadaannya mempengaruhi nilai spektral radians yang diterima oleh sensor satelit.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  model  empirik  yang  dapat  diaplikasikan untuk  interpretasi  citra  satelit  dalam  pendugaan  jumlah  air  di  ekosistem  lahan  gambut.  Metode penelitian terdiri dari pengukuran lapangan dan interpretasi data satelit LANDSAT 8. Parameter cuaca seperti radiasi, suhu udara, suhu permukaan, evapotranspirasi (ET), kelembaban udara (RH), kadar air  tanah  (KAT)  dan  biomassa  diukur  di  lapangan  pada  setiap  jenis  tutupan  lahan.  Hasil-hasil pengukuran lapangan digunakan untuk memvalidasi parameter-parameter yang diturunkan dari data satelit  LANDSAT  8.  Jumlah  air  di  udara  yang  dinilai  dari  ET  dan  RH,  jumlah  air  di  tanah  dinilai dengan laju pemanasan tanah (G) dan jumlah air di vegetasi dengan biomassa. Hasil validasi antara data  lapangan  dengan  data  LANDSAT  8  menunjukkan  hanya  nilai  ET  (r 2 =0,71),  RH  (r 2 =0,71),  dan biomassa ((r 2 =0,87) mempunyai hubungan yang kuat, sedangkan nilai G tidak mempunyai hubungan yang  kuat  dengan  KAT.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  data  satelit  LANDSAT  8  hanya  dapat digunakan  untuk  menghitung  jumlah  air  yang  tersimpan  di  udara  dan  vegetasi.  Oleh  karena  itu, pendugaan jumlah air di ekosistem lahan gambut dengan data satelit hanya dapat dilakukan di atas permukaan.
Kata kunci: air, biomassa, gambut, kelembaban, Lansat 8

## 1 PENDAHULUAN
Indonesia memiliki lahan gambut terluas  di  antara  negara  tropis,  yaitu sekitar  21  juta  ha  (BB  Litbang  SDLP 2008).  Salah  satu  fungsi  hutan  lahan gambut  adalah  sebagai  cadangan  air yang  berperan  penting  saat  musim kemarau  dan  keseimbangan  hidrologi kawasan  untuk  pengendalian  banjir (Bullock and Acreman, 2003; Querner et al. ,  2010).  Hutan  lahan  gambut  juga merupakan ekosistem dengan cadangan air yang tinggi (Joosten & Clarke, 2002). Konversi  terhadap  lahan  gambut  dapat menyebabkan gangguan terhadap sistem hidrometeorologi.
Kondisi  hidrometeorologi  suatu lahan ditunjukkan oleh jumlah kandungan  air  di  udara,  tanah  dan vegetasi  dalam  bentuk  gas  dan  cair.  Di udara  dinyatakan  sebagai  kelembaban udara  yang  dipengaruhi  oleh  faktor- faktor  iklim  dan  vegetasi  (Santoso, 2004).  Kelembaban  tanah  didefinisikan sebagai air yang terkandung di permukaan
tanah  tak  jenuh  (Petropoulos et  al. , 2014)  yang    dipengaruhi  oleh  sifat-sifat tanah  seperti  tekstur  tanah,  struktur tanah, kandungan bahan organik tanah, kedalaman  solum  tanah,  dan  faktor iklim  mikronya.  Perubahan  kelembaban tanah ini berhubungan dengan perubahan suhu  permukaan  (Hirschi et  al. ,  2014) sehingga  mempengaruhi  variabilitas iklim dan kondisi atmosfer (Entin et al. , 2000;  Wu et  al. ,  2002;  Amenu et  al. , 2005; Zhang et al. , 2008).
Selama
ini, pengukuran kelembaban  ekosistem  lahan  gambut lebih  difokuskan  pada  jumlah  air  di dalam  tanah.  Misalnya,  dengan  cara mengukur tinggi muka air (Schlotzhauer &  Price,  1999;  Kettridge et  al. ,  2015), metode  gravimetri  (Chambers et  al.,
2010; Shien et al. , 2011; Kramarenko et al. ,  2015),  dan  metode  konduktivitas elektrik  (Roth el  al. ,  1992;  Noborio,
2001; Campbell et al., 2002). Pada skala yang lebih luas, sering digunakan metode pengukuran  tidak  langsung  dengan
menggunakan  data  satelit  multispektral (Kasischke et  al. ,  2009;  Meingast et  al. , 2014).  Pengukuran  langsung  akan mendapatkan  jumlah  air  di  tanah gambut  secara  kuantitatif,  sedangkan dengan  satelit  bersifat  kualitatif.  Kedua cara  tersebut  belum  memadai  untuk memberikan  informasi  jumlah  air  di atas  permukaan  lahan,  terutama dalam bentuk  gas  dan  yang  tersimpan  dalam vegetasi.
Pengukuran langsung pada tingkat wilayah  yang  lebih  luas  memerlukan biaya  dan  waktu  yang  tidak  sedikit (Grand-Clement et al. , 2015; Iriana et al. , 2016).  Sedangkan  dengan  data  satelit hanya  memberikan  hasil  kualitatif  dan lebih efektif untuk mengetahui kelembaban  ekosistem    lahan  gambut pada  tingkat  wilayah  (Middleton, et  al. , 2008;    Honkavaara et  al. ,  2016).  Oleh karenanya,  kuantifikasi  kelembaban ekosistem lahan gambut dengan menggunakan  data  satelit  masih  perlu dikembangkan (Krankina et al ., 2008).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk menghasilkan  pendekatan  kuantitatif untuk menduga jumlah air di ekosistem lahan  gambut  dalam  bentuk  gas  dan cair  yang  tersimpan  di  udara,  vegetasi dan  tanah  dengan  menggunakan  data satelit  multispektral  LANDSAT  8  OLI/ TIRS.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat  diterapkan  dalam  interpretasi citra  satelit  untuk  mendapatkan  nilai jumlah  air  di  dalam  ekosistem  hutan gambut.

## 2 METODOLOGI
2.1  Lokasi dan Data Kegiatan pengukuran
data lapangan  dilaksanakan  di  perkebunan kelapa sawit PT BSS di Kec. Kendawangan, Kab.  Ketapang,  Kalimantan  Barat  (110 ⁰ 53’ 03” – 110 ⁰ 48’ 54” BT dan 02 ⁰ 47’ 43” – 02 ⁰ 53’09” LS. Pada bulan Maret-April 2016. Selain data lapangan, data satelit
yang  digunakan  adalah  LANDSAT  8 OLI/TIRS  path/row  120/62  dengan tanggal  akuisisi  29  April  2016  (www. glovis.usgs.gov)
2.2  Metode Penelitian Kegiatan Lapangan Pengukuran  parameter  cuaca,
biomassa dan kelembaban tanah dilakukan di tiga jenis tutupan lahan di atas  gambut,  yaitu  hutan  sekunder (HS), belukar (B), dan semak (S) dengan masing-masing terdiri dari tiga plot area sebagai ulangan lokasi. Parameter cuaca yang  diukur  untuk  mengetahui  kondisi iklim  mikro  dari  setiap  tutupan  lahan terdiri  atas  suhu  udara  ( ⁰ C),  suhu permukaan  tanah  ( ⁰ C,  ),  suhu  tanah ( ⁰ C),  pada  berbagai  kedalaman  (0  cm,  5 cm,  10  cm,  20  cm,  40  cm,  80  cm  dan 100 cm), kelembaban udara relative (RH)
(%),  radiasi  (watt/m 2 ),  curah  hujan (mm),  kecepatan  angin  (m/s)  dan    arah angin ( degree ) yang diukur menggunakan Automatic Weather Station (AWS).  Kadar air  tanah  (%KAT)  diukur  dengan menggunakan metode gravimetrik.
Pengambilan  sampel  tanah  dilakukan sampai dengan kedalaman 100 cm.
Data  biomassa  dengan  metode plot  transek  vegetasi  dan  dihitung dengan metode destruktif dan alometrik (Hashimoto et  al. ,  2004;  Hariah  dan Rahayu,  2007;  Dharmawan,  2014). Untuk  setiap  plot  vegetasi  (400  m 2 ) terdiri  atas  empat  subplot  yang  terdiri dari  (i)  subplot  1x1  m  untuk  destruktif sampel vegetasi bawah, (ii) subplot 5x5 m untuk  diameter  vegetasi  2-10  cm, (iii)  sub-plot  10x10  m  untuk  diameter vegetasi  10-20  cm  dan  (iv)  subplot 20x20  m  untuk  diameter  vegetasi  >20 cm.  Di  setiap  plot  terdiri  dari  tiga  kali ulangan pengukuran, sehingga luas plot menjadi  1200  m 2 .  Jumlah  plot  untuk setiap  tutupan  lahan  adalah  sembilan plot.

## 2.3  Analisis Data Lapangan
Data  cuaca  digunakan  untuk menghitung evapotranspirasi dan tekanan uap  aktual  untuk  mengetahui  jumlah air  di  udara  dalam  bentuk  gas. Evapotranspirasi  dihitung  dengan  metode Penman-Monteith (persamaan 2-1).
(2-1)
Dimana:
ET : adalah evapotranspirasi potensial (mm hari -1 ),
Δ : slope kurva tekanan uap (kPa ⁰ C -1 ),
Rn   : radiasi netto (MJ m -2 hari -1 ), G : fluks bahang tanah (Wm -2 ), (e s – e a ) : defisit tekanan uap udara, ρ a : kerapatan  udara  rata-rata  pada tekanan konstan,
ϒ : konstanta psikometrik (kPa 0 C -1 ),
Cp   : kapasitas  panas  spesifik  udara pada tekanan konstan (1,013x 10 - 3 MJ kg -1o C -1 ), r a : tahanan aerodinamik (s m -1 ), dan rs  merupakan  hambatan  kanopi (s  m -1 ).  Menurut  Oke  (2010)  ra dan  rs  berbeda  tiap  tutupan lahan.
Fluks  bahang  tanah  (G-Wm -2 ) dipengaruhi  oleh  nilai  konduktivitas termal  tanah  dan  perubahan  suhu tanah menurut kedalaman (Hillel, 1998; Castelli et  al .,  1999;  Sauer  and  Horton, 2005;  Gentine et  al .,  2012).  G  dihitung dengan menggunakan persamaan (2-2):
(2-2)
Dimana,
k  : konduktivitas  termal  tanah  gambut (Wm -1 0 C), dT : perubahan  suhu  ( ⁰ C)  menurut kedalaman, dan
dz : perubahan kedalaman (m).
Olezczuk et al. , 2010 menyebutkan bahwa  jumlah  air  yang  tersimpan  di dalam vegetasi lebih dari 30% cadangan air  dalam  suatu  ekosistem,  sedangkan Hero  (2010)  menyebutkan  vegetasi ekosistem  lahan  gambut  mengandung kadar  air  sekitar  ±  42%  dari  bobot basahnya.  Oleh  karenanya,  jumlah cadangan air di vegetasi dapat diketahui dengan parameter biomassa yang dihitung dengan  persamaan  alometrik  (2-3).
Pendugaan biomassa vegetasi
menggunakan  persamaan alometrik untuk  ekosistem  lahan  basah  (Krisnawati et al ., 2012):
(2-3)

## 2.4  Analisis Data Satelit
Pengolahan  data  satelit  digunakan untuk  mendapatkan  data  klasifikasi tutupan lahan, luas tutupan lahan, dan parameter fisik seperti suhu permukaan (Ts), suhu udara (Ta), radiasi netto (RN), fluks  bahang  tanah  (G),  fluks  bahang terasa  (H)  dan  fluks  bahang  laten  (LE), dan biomassa. Klasifikasi tutupan lahan dilakukan  dengan  metode  klasifikasi terbimbing
dengan menggunakan kombinasi band 653. Penurunan
parameter fisik dimulai dengan mengubah  nilai digital  number (DN) menjadi  nilai spectral  radiance (Lλ). menggunakan persamaan (USGS, 2016):
(2-4)
Dimana,
Lλ : spectral radiance pada kanal ke- i (Wm -2 sr -1 μ -1 ),
QCAL : nilai digital  number kanal  ke- i, Lmin  nilai  minimum spectral radiance kanal  ke- i dan  Lmax nilai maksimum spectral radiance kanal ke- i
Nilai-nilai  spektral radiance ini dikonversi menjadi suhu kecerahan (Tb, Kelvin)  yang  menunjukkan  intensitas radiasi  termal  yang  diemisikan  oleh obyek. Nilai Tb ini berkorelasi suhu fisik permukaan obyek di bumi (Khomarudin 2005). Persamaan yang digunakan adalah persamaan  2-5  (USGS,  2016),  dengan memasukkan  nilai  konversi  thermal kanal-i dari metadata, yaitu K1 dan K2:
(2-5)
(2-6)
Suhu  permukaan  (Ts)  obyek  dihitung dari  Tb  (2-6),  dengan  parameter- paramater  λ  panjang  gelombang  kanal termal-i  (μm), fungsi  radiasi  ( =hc/σ (1,438x10 -2 mK)),  h  Konstanta  Planck
(6,26x10 -34 J  sec),  c  kecepatan  cahaya (2,998 x10 8 m sec -1 ), σ Konstanta Stefan Boltzman  (1,38x10 -23 JK -1 ),  ε  emisivitas obyek.
Radiasi  netto  (Rn)  adalah  selisih antara radiasi gelombang pendek matahari dan gelombang panjang  yang  datang ke permukaan  obyek  di  bumi  dengan gelombang  pendek  dan  gelombang panjang yang meninggalkan permukaan obyek (2-7).
(2-7)
Dimana,
Rs : radiasi gelombang pendek (Wm -2 ),
Rl : radiasi gelombang panjang (Wm -2 ), α  : albedo permukaan,
Ta : suhu udara (K),
: emisivitas udara,
: emisivitas permukaan, faktor keawanan (%).
Radiasi  gelombang  pendek  yang dipantulkan  oleh  permukaan  (Rs  out), dapat  diduga  dari  sensor  satelit  yang menerima  panjang  gelombang  pendek, yaitu  kanal  4,  3,  dan  2.  Sementara  itu, nilai  Rs  (in)  dapat  dihitung  setelah diketahui  nilai (USGS,  2016)  (2-8) dengan  mengetahui  jarak  astronomi bumi-matahari  (d)  sebagai  fungsi  hari Julian  (JD)  (2-9),  rata-rata  nilai  solar spectral  irradiance pada band tertentu (ESUN), spectral radiance (Lλ-kanal 4, 3 dan 2), dan sudut zenit matahari (cos ).
(2-8)
(2-9)
Seluruh  hasil  perhitungan  nilai  radiasi mempunyai  unit  Wm -2 sr -1 μm -1 sehingga perlu  dikonversi  menjadi  satuan  Wm -2 , dengan persamaan
Nilai G dari LANDSAT 8 menurut Allen et al. , (2001) dihitung berdasarkan nilai Rn, , Ts, dan NDVI (2-10):
(2-10)
Fluks  bahang  terasa  (H)  adalah  jumlah Rn yang digunakan untuk memanaskan udara,  yang  dapat  dihitung  dengan persamaan Rn=H+G+λE dan nilai bowen ratio .  Fluks  bahang  laten  (λE)
adalah  nilai  Rn  yang  digunakan  proses penguapan dari permukaan bumi.
Biomassa  diduga  dari  spektral radians  gelombang  elektromagnetik  pada kisaran panjang gelombang pendek infra merah  yang  dipantulkan  permukaan ( Shortwave  Infra  Red -SWIR).  Avitabile, (2012);  Baccini,  (2012)  menunjukkan kemampuan  SWIR  untuk  mengestimasi biomassa.  Fakhrul dan Risdiyanto (2015) mengembangkan  algoritma  pendugaan biomassa di lahan basah dengan band 6
(1,57-1,65 µm) dari data satelit LANDSAT 8 (2-11).
Biomassa = 116849e -0.638 Lλ (2-11)

## 2.5  Analisis  Korelasi  Data  Lapang dengan Data Satelit
Analisis korelasi dilakukan dengan metode  regresi untuk  mengetahui hubungan  parameter  hasil  pengukuran lapangan  dengan  hasil  analisis  citra satelit  LANDSAT  8  (Lefsky et  al .,  2005;
Saleh  and  Hasan,  2014;  Jin et  al. , 2015).  Parameter  yang  dihubungkan adalah  nilai  RH,  G,  dan  biomassa. Hubungan  kuat  atau  korelasi  yang tinggi  ditunjukkan  oleh  nilai  koefisien korelasi  (r)  yang  hampir  mendekati  +1 atau -1, sedangkan korelasi yang lemah ditunjukkan oleh nilai (r) mendekati nol (Siregar 2012).
3 HASIL PEMBAHASAN
3.1  Karakteristik Mikrometeorologi
Hutan sekunder di lahan gambut memiliki  tingkat  kerapatan  vegetasi  lebih tinggi dibandingkan dengan belukar dan semak. Ukuran tegakan pohon beragam antara  5  cm  -  50  cm  dengan  tinggi pohon  mencapai  lebih  dari  20  meter. Area  belukar  didominasi  tanaman  prepat dengan tinggi pohon berkisar antar 2 m- 10  m  dengan  diameter  maksimum  20 cm dan ilalang dengan tinggi ± 1 m. Area semak hampir tidak ada tegakan pohon, area ini ditumbuhi tanaman bawah seperti paku-pakuan, kerisan, pulai, dan lainnya dengan  tingkat  kerapatan  yang  cukup rendah. Kondisi ini menyebabkan perbedaan  parameter-parameter  iklim mikro (Gambar 3-1).
Perbedaan  tinggi  dan  kerapatan vegetasi di hutan sekunder menyebabkan radiasi yang sampai ke permukaan lebih sedikit  dibandingkan  dengan  belukar dan  semak,  sehingga  kondisi  dalam tutupan  lahan  menjadi  lebih  basah
karena  jumlah  uap  air  yang  tinggi. Dibandingkan dengan belukar dan semak, kondisi suhu udara dan suhu permukaan selalu  lebih  rendah,  hal  ini  disebabkan oleh  kanopi  hutan  yang  menghalangi masuknya  radiasi  sampai  ke  permukaan, sehingga proses penguapan di permukaan tidak maksimal. Menurut penelitian yang dilakukan  oleh  Maryati  (2014),  hutan rawa  gambut  memiliki  rata-rata  suhu kurang dari 30 ⁰ C dan kelembaban rata- rata diatas 90%

## 3.2  Kelembaban  Udara  (RH)  dan Evapotranspirasi (ET)
Jumlah  uap  air  di  udara dinyatakan  sebagai  kelembaban  relatif ( RH=  (ea/es)% )  yang  merupakan  fungsi dari tekanan uap aktual (ea) dan tekanan uap  jenuh  (es).  Semakin  rapat  vegetasi menunjukkan bahwa nilai RH juga tinggi (Gambar 3-2), hal ini sama dengan yang dilaporkan  oleh  Wang et  al .,  2012). Menurut  Oke  (1977)  semakin  tinggi kandungan  uap  air  di  udara  maka proses  penguapan  yang  terjadi  melalui evapotranspirasi  semakin  tinggi,  karena ada  peningkatan ea .  Namun  demikian, hubungan  antara  RH  dan  ET  yang diukur  di  lapangan  menunjukan  korelasi negatif.  Pengukuran  nilai  RH  dilakukan pada ketinggian 1,2 meter menunjukkan bahwa  yang  terukur  adalah  uap  air  di bawah  kanopi,  terutama  di  tutupan lahan HS.
Pendugaan ET dengan data satelit menunjukkan  bahwa  semakin  rapat tutupan vegetasi menunjukkan ET yang semakin rendah.  Hasil ini mirip dengan McCabe  dan  Wood  (2006);  Liu et  al , (2010)  yang  menyebutkan  area-area basah  dan  berhutan  mempunyai  nilai evapotranspirasi yang lebih tinggi, karena faktor  ketersedian  air.    Duffkova  (2006) menyebutkan bahwa nilai defisit tekanan uap  akan  menurun  dengan  kenaikan suhu udara.
Gambar 3-1: Grafik
hasil pengukuran parameter  mikrometeorologi  (a) radiasi,  (b)  suhu  permukaan,  (c) suhu  udara,  dan  (d)  kelembaban udara
Hal ini menyebabkan nilai kelembaban di  areal  yang  lebih  terbuka juga rendah. Jika hasil ini dikorelasikan dengan  hasil  perhitungan  ET  data lapangan  untuk  setiap  tutupan  lahan, maka  akan  menghasilkan  korelasi  yang negatif (Gambar 3-2). Persamaan korelasi antara  ET  lapangan  dengan  hasil dugaannya di setiap tutupan lahan
menunjukkan  hubungan  yang  sistematik dengan  R 2 =  0,71.  Oleh  karena  itu, untuk mendapatkan nilai kelembaban di bawah kanopi, persamaan tersebut  masih dapat digunakan.
Gambar 3-2: Hubungan  antara  kelembaban relatif  (RH)  dengan  evapotranspirasi di  lapangan  (ET)  (atas)  dan Hubungan antara ET perhitungan data lapangan dengan ET pendugaan data satelit (bawah)
RH  yang  diduga  dari  persamaan hubungan  antara  ET  perhitungan  data lapangan  dengan  nilai  dugaan  data satelit  menunjukkan  kelembaban  di tutupan lahan HS lebih tinggi dibandingkan di B dan S. Hasil ini mirip dengan  pengukuran  RH  di  lapangan. Hubungan antara keduanya mempunyai korelasi yang kuat (R 2 =0.77) (Gambar 3-3). Oleh  karenanya,  data  satelit  dapat digunakan  untuk  menduga  nilai  RH dengan terlebih dahulu mengetahui nilai ET.)
Gambar 3-3: Hubungan  antara  RH  pendugaan satelit dengan RH lapangan.

## 3.3  Kadar  Air  Tanah  (KAT)  dengan Fluks Bahang Tanah (G)
Nilai KAT tertinggi selama pengamatan  terdapat  pada  tutupan lahan B dengan kadar air sebesar 703 % bobot  kering,  dan  yang  terendah  pada HS sebesar 275 % bobot kering (Gambar 3-4).  Menurut  Mutalib  (1991);  Campos et  al. (2011)  kadar  air  tanah  gambut berkisar  antara  100-1.300  %  dari  berat keringnya, artinya bahwa tanah gambut mampu  menyerap  air  13  kali  bobot keringnya. Perbedaan  tinggi muka air di ketiga  tutupan  lahan  pada  saat pengamatan  menunjukkan  untuk  HS berkisar antara 40-50 cm, B adalah 40- 50 cm dan S adalah 35-40 cm.  Ketebalan gambut  di  setiap  tutupan  lahan  rata- rata  adalah  300  cm.  Ketebalan  gambut dan  tinggi  muka  air  sebenarnya  adalah faktor  penting  dalam  pendugaan  KAT gambut (Bourgault et al. , 2017).
Namun  dalam  penelitian  ini, faktor  tersebut  tidak  diperhitungkan dengan asumsi bahwa data satelit hanya dapat menggambarkan kondisi permukaan setiap tutupan lahan.
Rata-rata  konduktivitas  termal air  adalah  25  kali  lebih  besar  daripada udara  pada  suhu  normal  (Stull,  1995). Konduktivitas  termal  memiliki  hubungan positif dengan jumlah air, semakin banyak jumlah  air  maka  energi/bahang  yang ditransfer  semakin  cepat  (Omar  dan Farouki,  1981)).  Dalam  penelitian  ini,
jumlah  air  yang  ada  di  dalam  tanah (KAT) sampai dengan kedalaman 100 cm tidak  menunjukkan  hubungan  yang kuat dengan  pemanasan tanah (G) yang diperoleh dari data satelit (Gambar 3-5). Hal  ini  disebabkan  sebagian  besar komponen  di  lahan  gambut  adalah  air, sehingga  pemanasan  permukaan  lahan gambut  sampai  dengan  kedalaman tertentu  lebih  dominan  proses  konveksi dibandingkan dengan proses konduksi.
Gambar 3-4: Grafik  hasil  pengukuran  KAT  di hutan  sekunder  (HS),  belukar  (B) dan semak (S)
Hasil lapangan juga menunjukkan bahwa  perbedaan  suhu  tanah  yang paling  signifikan  hanya  terjadi  pada permukaan  sampai  dengan  kedalaman 20  cm. Sedangkan  pada  kedalaman 20- 100  cm,  suhu  cenderung  stabil.  Hal  ini indikasi bahwa pemanasan tanah melalui proses  konduksi  hanya  terjadi  sampai dengan  kedalaman  20  cm.  Sehingga nilai  G  yang  dihitung  dari  data  satelit juga tidak dapat menjelaskan perpindahan panas  untuk  seluruh  kedalam  gambut. Oleh  karenanya,  jumlah  air  di  lahan gambut  tidak  bisa  dihitung  dengan menggunakan  data  LANDSAT,  terutama jika  menggunakan  nilai  G  yang  diduga dengan  suhu  permukaan  dan  NDVI.
Gambar 3-5: Regresi  G  dengan  KAT  hasil pengamatan  lapangan  (atas)  dan hasil  pengamatan  suhu  tanah (bawah)

## 3.4  Biomass dan  Kadar Air  di Dalam Vegetasi
Biomassa hasil pengukuran lapangan  menurut tutupan lahan menunjukkan  di  HS  adalah  192,7 ton/ha,  B  adalah  131,5  ton/ha  dan  S adalah  8,7  ton/ha  (Gambar  3-6).  Hasil ini  digunakan  untuk  memvalidasi pendugaan  nilai  biomassa  dari  data satelit  (Gambar  3-6).  Validasi  pendugaan biomassa  dari  data  LANDSAT  8  dengan biomassa  pengukuran  di  lapangan menunjukkan hubungan yang kuat (R 2 = 0,87).  Penutupan  lahan  HS  mempunyai hubungan yang paling kuat dibandingkan dengan B dan S. Hal ini dapat disebabkan oleh  variasi  tegakan  dan  bentuk permukaan  kanopi  di  setiap  tutupan lahan  yang  lebih  homogen,  yang berpengaruh terhadap pemantulan gelombang elektromagnetik pendek.
Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  data
satelit  LANDSAT  8  ( band 6)  dapat digunakan  untuk  menduga  biomass  di setiap tutupan lahan.
LANDSAT 8 menduga kandungan air yang lebih tinggi di tutupan lahan B dan  S,  sedangkan  di  HS  lebih  rendah (Gambar 3-7).  Stuktur tegakan vegetasi, bentuk  permukaan  dan  pengaruh kebasahan  tanah  gambut  di  bawah kanopi  menjadi  faktor-faktor  yang  yang menyebab kadar air di B dan S menjadi lebih  tinggi.  Pantulan  spectral  radians SWIR  di  kedua  tempat  tersebut  adalah hasil  komposit  dari  vegetasi  dan  tanah gambut  yang  basah  pada  piksel berukuran 30x30 m 2 . Pengaruh ini lebih jelas  pada  tutupan  lahan  S,  yang sebagian  besar  adalah  vegetasi  herba dan vegetasi bawah berdiameter < 2 cm. Di tutupan HS, dengan struktur tegakan yang lebih homogeny dan jarak permukaan  tanah  dengan  kanopi  yang lebih  tinggi,  pengaruh  tanah  gambut yang basah lebih kecil.
S B H S 2 5 0 2 0 0 1 5 0 1 0 0 5 0 0 P e n u tu p a n  l a h a n B io m a s s a ( to n / h a ) 1 9 2 . 6 6 7 1 3 1 . 5 8 . 7 7 7 7 8
Gambar 3-6: Box plot hasil pengukuran biomassa  di  lapangan  (atas)  dan regresinya  dengan  hasil  dugaan LANDSAT 8
Gambar 3-7: Volume air (m3/ha) yang tersimpan  di  dalam  vegetasi menurut tutupan lahan

## 4 KESIMPULAN
Di  antara  tiga  obyek  yang menunjukkan keberadaan jumlah air di lahan gambut, yang dapat diduga nilainya adalah  air  di  udara  di  atas  permukaan lahan  dan  di  dalam  vegetasi.  Hal  ini digambarkan  dengan  penilaian  data satelit  terhadap  kelembaban  udara  dan biomassa. Sedangkan jumlah air di dalam tanah gambut tidak dapat diduga dengan data  satelit  yang  hanya  menunjukkan kondisi  kelembaban  secara  kualitatif dengan pernyataan kering-basah. Dengan demikian,  estimasi  pendugaan  jumlah air  di  ekosistem  lahan  gambut  dengan data  satelit  hanya  dapat  dilakukan  di atas permukaan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis sampaikan ucapan terimakasih  kepada  manajemen  dan karyawan PT  BSS dan  PT Aksenta yang telah menyediakan lokasi untuk penelitian lapangan  dan  aktif  membantu  selama penelitian,  kepada  Tim  Redaksi  Jurnal Penginderaan Jauh, dan kepada  seluruh pihak  yang  turut  membantu  penulis selama  penelitian  yang  tidak  mungkin disebutkan satu persatu.

## DAFTAR RUJUKAN
Allen  R.G,  Morse  A.,  Tasumi  M.,  Bastiaansen
W.,  Kramber  W.,  and  Anderson  H., 2001. Evapotranspiration  from  LANDSAT
(SEBAL)  for  Water  Right  Management and  Compliance  with  Multi-State  water
Compacts .  University  of  Idaho  Kimberly, ID 83341.
Amenu,  G.G.,  P.,  Kumar,  and  X.  Z.,  Liang,
2005. Interannual  variability  of  Deep- Layer Hydrologic Memory and Mechanisms  of  its  Influence  on  Surface Energy  Fluxes ,  J.  Clim.,  18,  5024– 5045, doi:10.1175/JCLI3590.1.
Avitabile,  V.,  Baccini,  A.,  Friedl,  M.A.,  and Schmullius,  C.,  2012. Capabilities  and Limitations of LANDSAT and Land Cover Data  for  Aboveground  Woody  Biomass Estimation  of  Uganda .  Remote  Sens.
Environ. 1 17 , 366–380.
Baccini, A., Goetz, S.J., Walker, W.S., Laporte, N.T.,  Sun,  M.,  Sulla-Menashe,  D., Hackler,  J.,  Beck,  P.A.,  Dubayah,  R., and  Friedl,  M.A.,  2012. Estimated Carbon Dioxide Emissions from Tropical Deforestation  Improved  by  Carbon- Density Maps. Nat. Clim. Chang. Vol. 2, 182–185.
BB  Litbang  SDLP  (Balai  Besar  Penelitian  dan Pengembangan  Sumberdaya  Lahan Pertanian,  2008. Laporan  Tahunan 2008, Konsorsium Penelitian dan
Pengembangan  Perubahan  Iklim  pada Sektor Pertanian . Balai Pesar Penelitian dan Pengembangan Sumberdaya Lahan Pertanian. Bogor.
Bourgault,  M.A.,  Larocque,  M.,  and  Garneau,
M.,  2017. Quantification  of  Peatland Water Storage Capacity Using the Water Table  Fluctuation  Method .  Hydrological Process. Vol. 31, Issue 5 1184–1195. Bullock A., and Acreman M., 2003 . The Role of Wetlands  in  the  Hydrological  Cycles.
Hydrology  and  Earth  System  Sciences,
7, (3), 358.
Campbell D.I., Laybourne C.E., Ian J.B., 2002.
Measuring  Peat  Moisture  Content  Using the Dual-Probe Heat Pulse Technique . Soil Research 40, 177-190. https://doi.org/ 10.1071/SR00108.
Castelli,  F.,  Entekhabi,  D.,  and  Caporali,  E., 1999. Estimation  of  Surface  Heat  Flux and  an  Index  of  Soil  Moisture  Using
Adjoint-state  Surface  Energy  Balance . Water Resources Research, Vol. 35, No.
10, 3115-3125.
Chambers,  F.M.,  Beilman,  D.W.,  and  Yu,  Z.,
2010. Methods  for  Determining  Peat Humification  and  for  Quantifying  Peat Bulk  Density,  Organic  Matter  and Carbon  Content  for  Palaeostudies  of Climate and Peatland Carbon Dynamics. Mires  and  Peat,  Volume  7  (2010/11), Article  07,  1–10,  http://www.mires- and-peat.net/.
Chan,  S.,    Bindlish,  R.,  Hunt,  R.,  Jackson,  T., and Kimball, J., 2013. Vegetation Water
Content-Ancillary  Data  Report-Preliminary v.1 SMAP  Science  Document  no.  047. JPL  D-53061.  California  Institute  of Technology.
da Rocha Campos, J.R., Silva, A.C., Fernandes, J.S.C.,  Ferreira,  M.M.,  and  Silva,  D.V., 2011. Water  Retention  in  a  Peatland With  Organic  Matter  In  Different Decomposition Stages . R. Bras. Ci. Solo,
35:1217-1227.
Dharmawan,  I.W.S.,  2014. Persamaan  Alometrik dan  Cadangan  Karbon  Vegetasi  pada Hutan  Gambut  Primer  dan  Bekas Terbakar  (Allometric  Equation  and Vegetation Carbon Stock at Primary and Burnt  Peat  Forest) .    Jurnal  penelitian hutan dan konservasi alam. Vol. 10 No.
2: 175-191.
DOI: 10.1002/hyp.11116. doi:10.1029/2000JD900051. Doi:10.1029/2005gl023971. doi:10.1029/2008JD009807. doi:10.1088/1755-1315/33/1/012040. doi:10.1111/j.1365-2389.1992.tb00115.x. doi:10.4172/2169-0049.1000120. Duffkova, R.,  2006. Difference in Canopy and Air  Temperature  as  an  Indicator  of Grassland  Water  Stress .    Soil  &  Water
Res., 1, 2006 (4): 127–138.
Emrich  A.,  Pokorny  B.,  Sepp  C.,  2000. The
Significance of Secondary Forest Management  for  Development  Policy .
Eschborn.  Deutsche  Gesellschaft  für
Technische Zusammenarbeit (GTZ)
GmbH.
Entin,  J.,  A.,  Robock,  K.  Y.,  Vinnikov,  S.  E., Hollinger,  S.,  Liu,  and  A.,  Namkai, 2000. Temporal  and  Spatial  Scales  of Observed Soil Moisture Variations in the Extratropics. J.  Geophys.  Res.,  105, 11,865 – 11,877.
Fakhrul  M.,  dan  Risdiyanto  I.,  2015. Analisis Spektral Citra Satelit LANDSAT 8 untuk Menduga  Simpanan  Karbon  Biomassa di  Hutan  Dataran  Rendah. [skripsi]. Bogor (ID). Institut Pertanian Bogor. Gentine, P., Enkhabi, D., and Heusinkveld, B.,
2012. Systematic Errors in Ground Heat Flux  Estimation  and  their  Correction. Water  Resources  Research,  Vol.  48, W09541,  doi:10.1029/2010wr010203, 2012.
Grand-Clement, E., et al ., 2015. New Approaches to  the  Restoration  of  Shallow  Marginal Peatlands. Journal  of  Environmental Management.  xxx  (2015)  1-14.  http:// dx.doi.org/10.1016/j.jenvman.2015.06.
023.
Hairiah  K.,  and  Rahayu  S.,  2007. Pengukuran ‘ Karbon T ersimpan’ di Berbagai  Macam Penggunaan  Lahan.  Bogor .  World Agroforestry Centre-ICRAF, SEA Regional Office,  University  of  Brawijaya,  Unibraw,
Indonesia. 77.
Hashimoto,  T.,  Tange,  T.,  Masumori,  M.,  Yagi, H.,  Sasaki,  S.,  and  Kojima,  K.,    2004.
Allometric  Equations  for  Pioneer  Tree Species  and  Estimation  of Aboveground Biomass af a Tropical Secondary Forest in East Kalimantan .  Tropics 14(1): 123- 130.
Hero, B., Ayu, N., Manuri, S., dan Istomo, 2010. Pendugaan  Biomassa  dan  Potensi Karbon  Terikat  di  Atas  Permukaan Tanah  pada  Hutan  Rawa  Gambut Bekas  Terbakar  di  Sumatera  Selatan . Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia. ISSN. 15(1):41-49.
Hillel,  G.,  1998. Remote  Sensing  of  Vegetation:
Principle,  techniques,  and  Apliccation. Oxvord university press.
Hirschi M., Mueller B., Dorigo W., Seneviratne, S.I.,  2014. Using  Remotely  Sensed  Soil
Moisture for Land – Atmosphere Coupling Diagnostics:  the  Role  of  Surface  Vs. Root-Zone  Soil  Moisture  Variability .
Remote  Sensing  of  Environment  154,
246–252.
Honkavaara,  E.,  Eskelinen,  M.A.,  Pölönen,  I., Saari,  H.,  Ojanen,  H.,  Mannila,  R.,
Holmlund,  C.,  Hakala,  T.,    Litkey,  P., Rosnell, T., Viljanen, N., and  Pulkkanen,
M.,    2016. Remote  Sensing  of  3-D Geometry  and  Surface  Moisture  of  a Peat Production Area Using Hyperspectral Frame Cameras in Visible to  Short-Wave  Infrared  Spectral  Ranges
Onboard  a  Small  Unmanned  Airborne
Vehicle  (UAV) .  IEEE  Transactions  on Geoscience  and  Remote  Sensing,  vol. 54, No. 9 (5440-5454).
Iriana,  W.,  Tonokura,  K., Kawasaki,  M.,  Inoue, G.,  Kusin,  K.,  and  Limin,  S.H.,  2016.
Measurement  of  Carbon  Dioxide  Flux from  Tropical  Peatland  in  Indonesia Using  the  Nocturnal  Temperature- Inversion  Trap  Method .  Environ.  Res. Lett.  11,  doi:10.1088/1748-9326/11/ 9/095011.
Jin,  X.,  Ma  J.,  Wen,  Z.,  and  Song,  K.,  2015.
Estimation  of  Maize  Residue  Cover Using  LANDSAT-8  OLI  Image  Spectral Information  and  Textural  Features.
Remote  Sens.  2015,  7,  14559-14575;
doi:10.3390/rs71114559.
Joosten H., Clarke D., 2002. Wise use of Mires
and Peatlands: Background and Principles  Including  a  Framework  for Decision-Making. International  Mire Conservation  Group  and  International Peat Society. Saarijärvi, Finland. 304.
Kasischke,  E.S,  Bourgeau-Chavez,  L.L,  Rober, A.R,  Wyatt,  K.H.,  Waddington,  J.M., Turetsky,  M.R.,  2009. Effects  of  Soil Moisture  and  Water  Depth  on  ERSSAR
Backscatter  Measurements  from  an Alaskan  Wetland  Complex. Remote Sensing  of  Environment.  113  (2009): 1868-1873.doi:10.1016/j.rse.2009.04.
006.
Kettridge,  N.,  Turetsky,  M.R.,  Sherwood,  J.H.,
Thompson, D.K., Miller, C.A.,
Benscoter,  B.W.,  Flannigan,  M.D.,
Wotton, B.M., Waddington, J.M., 2015.
Moderate Drop in Water Table Increases Peatland  Vulnerability  to  Post-Fire Regime Shift . Scientific Reports. http:// dx.doi.org/10.1038/srep08063.
Khomarudin,  M.R.,  Bey,  A.,  dan  Risdiyanto, I.,
2005. Identifikasi  Neraca  Energi  di
Beberapa  Penggunaan  Lahan  untuk Deteksi  Daerah  Potensi  Kekeringan  di Surabaya, Gresik, dan Sidoarjo .
Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  MAPIN  XIV. Surabaya.
Kramarenko,  V.V.,  Nikitenkov,  A.N.,  Molokov,
V.Y.,  Shramok,  A.V.,  and  Pozdeeva, G.P.,  2015). Application  of  Microwave Method  for  Moisture  Determination  of Organic  and  Organic-Mineral  Soils .  IOP Conf.  Series:  Earth  and  Environmental Science 33 (2016) 012040.
Krankina,  O.N.,  Pflugmacher,  D.,  Friedl,  M.,
Cohen,  W.B.,  Nelson,  P.,  and  Baccini, A.,  2008. Meeting  the  Challenge  of
Mapping Peatlands with Remotely Sensed Data .  Biogeosciences,  5,  1809–1820,
2008.
Krisnawati,  H.,  W.C.  Adinugroho  dan  R., Imanuddin,  2012. Monograph:  Allometric
Models  for  Estimating  Tree  Biomass  at Various  Forest  Ecosystem  Types  in Indonesia .  Research  and  Development
Center for Concervation and
Rehabilitations,  Forest  Research  and Development Agency, Bogor, Indonesia.
Lefsky,  MA.,  Harding  DJ.,  Keller,  M.,  Cohen,
WB.,  Carabajal,  CC.,  Espirito-Santo, FB., Hunter, MO.,  and Oliveira Jr, R., 2005. Estimates  of  Forest  Canopy Height and Aboveground Biomass Using
ICESat .    Geophysical  Research  Letters,
Vol. 32, L22s02.
Liu, W., Hong, Y., Khan, SI., Huang, M., Vieux,
B.,  Caliskan,  S.,  and  Grout,  T.,    2010.

## Actual Evapotranspiration Estimation for
Different  Land  use  and  Land  Cover  in Urban  Regions  Using  LANDSAT  5  Data . Journal  of  Applied  Remote  Sensing, Vol.  4,  041873.  DOI:  10.1117/1.3525
566.
Malingreau,  Jean-Paul,  1981. A  Land  Cover Classification for Indonesia. The Indonesian  Journal  of  Geography. Faculty  of  Geograpy.  Gadjah  Mada
University. 11 (41):13-50.
McCabe,  M.F.  and  Wood,  E.F.,  2006. Scale Influences  on  the  Remote  Estimation  of Evapotranspiration Using Multiple Satellite  Sensors .  Remote  Sensing  Of Environment  105  (2006)  271–285.  doi: 10.1016/j.rse.2006.07.006.
Meingast,  K.M.,  Falkowski,  M.J.,  Kane,  E.S., Potvin,  L.R.,  Benscoter,  B.W.,  Smith, A.M.S.,  Bourgeau-Chavez,  L.L.,  Miller, M.E.,  2014. Spectral  Detection  of  Near-
Surface  Moisture  Content  and  Water- Table  Position  in  Northern  Peatland Ecosystems.
Remote Sensing Of Environment  152  (2014)  536–546. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2014.0 7.014 0034-4257.
Middleton, M., Närhi, P., Arkimaa, H., Hyvönen,
E.,  Kuosmanen,  V.,  Treitz,  P.,  and Sutinen,  R.,  2012. Ordination  and
Hyperspectral Remote Sensing Approach to Classify Peatland Biotopes Along Soil Moisture  and  Fertility  Gradients .  Remote Sensing  of  Environment,  Vol.124,  596- 609,  ISSN  0034-4257,  http://dx.doi. org/10.1016/j.rse.2012.06.010.
Mutalib AA, Lim JS, Wong MH dan Koonvai L.,
1991. Characterization, Distribution and Utilization  of  Peat  in  Malaysia .  Proc.
International  Symposium  on  tropical peatland.  6-10  May  1991,  Kuching,
Serawak, Malaysia.
Noborio,  K.,  2001. Measurement  of  Soil  Water Content  and  Electrical  Conductivity  by Time  Domain  Reflectometry:  a  Review . Computers and Electronics in Agriculture, Vol.1, Issue 3, pp 213-237, ISSN 0168- 1699, http://dx.doi.org/10.1016/S0
168-1699(00)00184-8.
Oke  TR.,  1978. Boundary  Layer  Climates . London: Methuen & Co Ltd. Omar T., and Farouki, 1981. Thermal Properties of  Soils . United  States  Army  Corps  Of Engineers  Cold  Regions  Research  And Engineering  Laboratory.  Hanover,  New Hampshire, U . S . A.
Petropoulos G.P, Griffiths H.M, Dorigo W, Xaver A.,  and  Gruber  A.,  2014. Surface  Soil
Moisture Estimation: Significance, Controls, and Conventional Measurement Techniques. Remote  Sensing  of  Energy Fluxes  and  Soil  Moisture  Content. Book Chapter 2: 29-47.
Querner, E.P., Mioduszewski, W., Povilaitis, A.,
Ślesicka,  A.,  2010. Modelling  Peatland Hydrology:  Three  Cases  from  Northern Europe . Polish J. of Environ. Stud, Vol.
19, No.1, 149-159.
Roth,  C.H.,  Malicki,  M.A.,  Plagge,  R.,  1992. Empirical Evaluation of the Relationship Between  Soil  Dielectric  Constant  and Volumetric  Water  Content  as  the  Basis for Calibrating Soil Moisture
Measurements  by  TDR .  Journal  of  Soil Science, 43: 1–13.
Saleh S.A.H., & Hasan, G., 2014. Estimation of PM10  Concentration  Using  Ground Measurements  and  LANDSAT  8  OLI Satellite Image . J Geophys Remote Sens
3:120.
Sauer,  T.J  and  Horton,  R.,    2005. Soil  Heat Flux. Publications  from  USDA-ARS/
UNL Faculty. 1402. http://
digitalcommons.\unl.edu/usdaarsfacp ub/1402.
Schlotzhauer, S.M., and Price, J.S., 1999. Soil Water  Flow  Dynamics  in  a  Managed Cutover  Peat  Field,  Quebec:  Field  and Laboratory Investigations . Water
Resources  Research,  vol.  35,  no.  12, 3675–3683.
Shien,  P.T.,  Seneviratne,  H.N.  and  Ismail,
A.D.S.,  2011. A  Study  on  Factors
Influencing  the  Determination  of  Moisture Content  of  Fibrous  Peat .  UNIMAS  E- Journal of Civil Engineering, Vol. 2 (2), 39-47.
Stull  RB.,  1995. Meteorology  Today  for
Scientictic  and  Engeineers,  a  Technical Compinion  Book. USA:  West  Publishing Company.
U.S. Geological Survey, 2016. LANDSAT 8 (L8) Data  Users  Handbook .    LSDS-1574 Version 2.0.
Wang,  S.,  Fu,  B.J.,  Gao,  G.Y.,  Yao,  X.L.  and Zhou,  J.,    2012. Soil  Moisture  and
Evapotranspiration  of  Different  Land Cover  Types  in  the  Loess  Plateau, China .    Hydrol.  Earth  Syst.  Sci.,  16, 2883–2892.doi:10.5194/hess-16-2883-
2012.
Wu, W., & Dickinson, R.E., 2004,). Time Scales of  Layered  Soil  Moisture  Memory  in  the Context of Land-Atmosphere Interaction . J.  Clim.,  17,  2752  –  2764, doi:10.1175/ 1520-0442(2004)0172.0.
Zhang,  J.,  W.-C.  Wang,  and  J.,  Wei,  2008.
Assessing  Land-Atmosphere  Coupling Using  Soil  Moisture  from  the  Global Land  Data  Assimilation  System  and Observational Precipitation. J. Geophys. Res., 113, D17119,

## ESTIMASI PRODUKTIVITAS PRIMER PERAIRAN BERDASARKAN KONSENTRASI KLOROFIL-A YANG DIEKSTRAK DARI CITRA SATELIT LANDSAT-8 DI PERAIRAN KEPULAUAN KARIMUN JAWA
(ESTIMATION OF SEA PRIMARY PRODUCTIVITY BASED ON CHLOROPHYLL-A CONCENTRATION DERIVED FROM SATELLITE LANDSAT-8 IMAGERY IN KARIMUN JAWA ISLAND)
Mulkan Nuzapril 1**) , Setyo Budi Susilo **) , James P. Panjaitan **) , *) Program Studi Teknologi Kelautan, FPIK, IPB, Bogor **) Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK IPB , Bogor Jl. Lingkar Akedemik, Kampus IPB Dermaga, Bogor Indonesia
1 email: mnuzapril@gmail.com
Diterima 6 Februari 2017; Direvisi 18 Agustus 2017; Disetujui 28 Agustus 2017

## ABSTRACT
Sea primary productivity is an important factor in monitoring the quality of sea waters due to his role in the carbon cycle and the food chain for heterotrophic organisms. Estimation of sea primary productivity  may  be  suspected  through  the  values  of  chlorophyll-a  concentration,  but  surface chlorophyll-a concentration was only able to explain 30% of the primary productivity of the sea. This research  aims  to  build  primary  productivity  estimation  model  based  on  chlorophyll-a  concentration value of a surface layer of depth until depth compensation. Primary productivity model of relationships with  chlorophyll  concentration  were  extracted  from  Landsat-8  imagery  then  it  could  be  used  to calculated  of  sea  primary  productivity. The  determination  of  the  depth  classification  were  done  by measuring  the  attenuation  coefficient  values  using  the luxmeter  underwater  datalogger 2000 and secchi  disk . The  attenuation  coefficient  values  by  the luxmeter  underwater, ranges  between of 0.13-0.21 m -1 and secchi disk ranged, of 0.12 – 0.21 m -1 . The penetration of light that through into the water column where  primary productivity is still in progress or where the depth of compensation ranged from 28.75 – 30.67 m. The simple linier regression model between average value of chlorophyll- concentration in all euphotic zone with sea primary productivity has high correlation, it greater than of surface chlorophyll-a concentration (R 2 = 0.65). Model validation of sea primary productivity has high accuracy  with  the  RMSD  value  of  0.09  and  satellite-derived  sea  primary  productivity  were  not significantly  different.  The  satellite  derived  of  chlorophyll-a  could  be  calculated  into  sea  primary productivity.
Keywords: attenuation coefficient, chlorophyll-a concentration, sea primary productivity

## ABSTRAK
Produktivitas primer perairan merupakan faktor penting dalam pemantauan kualitas perairan laut  karena  berperan  dalam  siklus  karbon dan  rantai  makanan  bagi  organisme  heterotrof.  Estimasi produktivitas  primer  perairan  dapat  diduga  melalui  nilai  konsentrasi  klorofil-a,  namun  konsentrasi klorofil-a  permukaan  laut  hanya  mampu  menjelaskan  30%  produktivitas  primer  laut.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membangun  model  estimasi  produktivitas  primer  berdasarkan  nilai  konsentrasi klorofil-a  dari  lapisan  kedalaman  permukaan  sampai  kedalaman  kompensasi.  Model  hubungan produktivitas  primer  dengan  konsentrasi  klorofil-a  yang  diekstrak  dari  citra  satelit  Landsat-8 kemudian  dapat  digunakan  untuk  mengestimasi  produktivitas  primer  satelit.  Penentuan  klasifikasi kedalaman  dilakukan  dengan  mengukur  nilai  koefisien  atenuasi  menggunakan luxmeter  underwater datalogger 2000 dan secchi disk . Nilai koefisien atenuasi dengan menggunakan luxmeter underwater berkisar antara 0,13 -0,21m -1 dan secchi disk berkisar antara 0,12 – 0,21 m -1 . Penetrasi cahaya yang masuk  ke  kolom  perairan  dimana  produksi  primer  masih  berlangsung  atau  kedalaman  kompensasi berkisar antara 28,75 – 30,67 m. Model regresi linier sederhana antara konsentrasi klorofil-a rata-rata seluruh  zona  eufotik  dengan  produktivitas  primer  perairan  memiliki  korelasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan konsentrasi klorofil-a permukaan dengan R 2 = 0,65. Validasi model produktivitas primer memiliki keakuratan yang tinggi dengan RMSD sebesar 0,09 dan produktivitas primer satelit secara signifikan  tidak  berbeda  nyata  dengan  produktivitas  primer  data insitu .  Sehingga    nilai  konsentrasi klorofil-a satelit dapat ditransformasi menjadi produktivitas primer satelit.
Kata kunci: koefisien atenuasi, konsentrasi klorofil-a, produktivitas primer perairan
1 PENDAHULUAN
Produktivitas primer adalah kecepatan  terjadinya  proses  fotosintesis atau  pengikatan  karbon  dan  produksi karbohidrat  (zat  organik)  dalam  satuan waktu dan volume  tertentu  (Kirk,  2011; Lee et  al .,  2014).  Produktivitas  primer perairan  merupakan  salah  satu  faktor penting  dalam  ekosistem  perairan  laut, karena  berperan  dalam  siklus  karbon dan  rantai  makanan  untuk  organisme heterotrof  (Ma et  al., 2014;  Lee et  al., 2014). Pada ekosistem akuatik sebagian besar  produktivitas  primer  perairan dilakukan olah fitoplankton dan kurang lebih  produksi  primer  di  laut  berasal dari fitoplankton (Parson et al., 1984). Konsentrasi klorofil-a sering digunakan  untuk  mengestimasi  biomassa fitoplankton  dan  produktivitas  perairan yang dapat digunakan dalam pengelolaan sumberdaya laut dan pemantaun kualitas perairan  (Zhang  and  Han,  2015). Pemanfaatan  teknologi  penginderaan
jauh  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi biomassa  pigmen,  (Vernet  and  Smith, 2007),  namun    tidak  dapat  mendeteksi produktivitas  primer  (Susilo,  1999). Sehingga  produksi  oleh  fitoplankton dihitung  menggunakan  model  bio-optik melalui  perekaman  data  oleh  sensor satelit (Vernet and Smith, 2007). Prosedur untuk mengestimasi produktivitas primer  dari  data  satelit  dapat  dihitung menggunakan algoritma model produktivitas  primer  (Behrenfeld et  al., 2002).
Model estimasi produktivitas primer perairan  menggunakan  penginderaan jauh satelit telah banyak dikembangkan yaitu  oleh    Behrenfald  and  Falkowski, (1997); Behrenfald et al. (2005); Hirawake et  al. (2012).  Namun,  penerapan  model ini  membutuhkan  masukan  data  yang banyak.  Selain  itu,  kendala  dari  model hubungan  antara  konsentrasi  klorofil-a dan  produktivitas  primer  perairan  yaitu salah  satunya  karena  sensor  satelit
hanya mampu
mendeteksi pada kedalaman permukaan laut atau kedalaman satu atenuasi cahaya (Kuring et al., 1990). Menurut (Campbell et  al., 2002)  konsentrasi  klorofil-a permukaan  hanya  mampu  menjelaskan kurang  lebih  30  %  produktivitas  primer laut  sedangkan  produktivitas  primer berlangsung  sampai  4,6x  kedalaman atenuasi cahaya atau kedalaman kompensasi  (Kuring et  al., 1990;  Balch et  al., 1992).  Kedalaman  kompensasi sendiri  merupakan  kedalaman  dimana intensitas  cahaya  tinggal  1%  dari intensitas cahaya di permukaan dimana proses fotosintesis dan respirasi seimbang (Kirk, 2011; Parson et al., 1984).
Penelitian  mengenai  hubungan antara konsentrasi klorofil-a dan produktivitas primer menggunakan aplikasi  teknologi  penginderaan  jauh telah  dilakukan  oleh  Eppley et  al., (1985); Hill and Zimmerman, (2010); Hill et al. (2013). Di Indonesia pengembangan model empiris untuk estimasi produktivitas  perairan  dari  konsentrasi klorofil-a  yang  diturunkan  dari  citra satelit  ini  masih  jarang  dilakukan. Penelitian  yang  pernah  dilakukan  yaitu oleh  Susilo et  al., (1995)  di  perairan Subang  dan  Susilo  (1999)  di  perairan selatan  Jawa  Barat.  Namun,  penelitian tersebut  belum  dapat  menggambarkan produktivitas  primer  di  seluruh  zona eufotik  karena  pengukuran  dilakukan pada  kedalaman  10  m.  Oleh  sebab  itu pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat mengestimasi  rata-rata  produktivitas primer di seluruh kolom air zona eufotik menggunakan pendekatan model empiris data insitu konsentrasi klorofil-a yang kemudian  diterapkan  untuk analisis citra satelit.
Model  statistik  sederhana  untuk mengestimasi  rata-rata  produktivitas primer menggunakan informasi konsentrasi  klorofil-a  laut  di  seluruh
zona eufotik, karena konsentrasi klorofil-a merupakan  indikator  utama  untuk mengestimasi  produktivitas  primer  dan merupakan  variabel  penting  dalam proses  fotosintesis  (Ma et  al., 2014;  Lee et al ., 2014). Berdasarkan asumsi tersebut sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun  model  estimasi  produktivitas primer  perairan  berdasarkan  nilai konsentrasi  klorofil-a  yang  diekstrak dari citra satelit Landsat-8.

## 2 METODOLOGI

## 2.1   Lokasi dan Data
Penelitian  dilakukan  di  perairan pulau  Karimunjawa  dan  Kemujan  pada 20  stasiun  pengamatan  (Gambar  2-1). Karakatersitik  perairan  Karimun  Jawa yang  terdiri  dari  ekosistem  karang, mangrove dan lamun membuat produktivitas  primer  dipengaruhi  banyak faktor.  Sehingga  stasiun  pengamatan berada  sedikit  ke  arah  laut  lepas  agar produktivitas primer dominan dipengaruhi konsentrasi klorofil-a.
Penentuan  stasiun  pengamatan tersebut  diharapkan  dapat  mengestimasi produktivitas  primer  perairan  tidak hanya  di  sekitar  pulau  Karimun  Jawa dan Kemujan saja tetapi dapat digunakan untuk  seluruh  perairan  kepulauan Karimun  Jawa  dengan  asumsi  nilai konsentrasi  klorofil-a  konstan.  Penelitian dilakukan  pada  15-18  Mei  2016  dan berada  pada  koordinat    5 ⁰ 46’  00”  –  5 ⁰ 54’ 00” LS dan 110 ⁰ 22’ 30” – 110 ⁰ 33’30” BT.  Data  citra  satelit  yang  digunakan adalah  citra  Landsat-8  OLI  pada path / row 120/64  dengan  tanggal  perekaman satelit 15 Mei 2016.
2.2  Pengambilan Data Insitu
Prosedur pengambilan data dilakukan  dengan  mengambil  contoh sampel air menggunakan van dorn bottle sampler pada  tiap  stasiun  pengamatan dan  tiga  titik  kedalaman  pada  zona
eufotik.  Kedalaman  tersebut  ditentukan dengan  mencari  terlebih  dahulu  nilai koefisien  atenuasi.  Hal  tersebut  karena koefisien  atenuasi  merupakan  besarnya nilai  hambatan  intensitas  cahaya  yang menembus kolom air (Kirk, 2011).
Perhitungan  koefisien  atenuasi dihitung  menggunakan  hukum  Beer Lambert (Parson et al., 1984). Pengukuran intensitas  cahaya  menggunakan luxmeter underwater datalogger 2000,  sehingga perhitungan koefisien atenuasi  adalah:
k = Ln (2-1)
dimana:
I z = Intensitas cahaya pada kedalaman z (lux),
I o = Intensitas cahaya permukaan ( lux ), K  = Koefisien atenuasi (m -1 ), z   = Kedalaman (m).
Persamaan  empiris  lain  untuk menghitung  koefisien  atenuasi  dari pembacaan  kedalaman  keping secchi disk dengan  menggunakan  hubungan persamaan  empiris  dari  Tilmann et  al.
(2000), sebagai berikut:
k = 0.191 + 1 242 d (2-2)
dimana: k   = koefisien atenuasi (m -1 ),
Zsd = kedalaman secchi disk (m).
Sampel  air  yang  diambil  yaitu pada  kedalaman  permukaan  atau kedalaman  satu  atenuasi  cahaya  (k -1 ), kedalaman  tengah  zona  eufotik  dan kedalaman kompensasi. Kedalaman kompensasi      dihitung  menggunakan rumus (Hill et al. 2013):
Kedalaman kompensasi = 4 6 (2-3)
Gambar 2-1: Peta Lokasi Penelitian (Sumber Peta: Citra Landsat  8)
Sampel  air  yang  telah  diambil kemudian  dianalisis  di  laboratorium untuk  diuji  nilai  konsentrasi  klorofil-a. Analisis  laboratorium  menggunakan metode  spektrofotometer  (APHA,  2012). Pengukuran produktivitas primer dilakukan  secara insitu dari  komposit sampel  air  yang  telah  didapat  dengan menggunakan  metode  botol-terang  dan botol gelap. Pengukuran dilakukan pada siang  hari  antara  pukul  09.00  –  15.00 WIB dengan inkubasi selama 3 - 5 jam. Oksigen terlarut yang diukur menggunakan metode Winkler. Nilai okigen terlarut  tersebut  kemudian  digunakan untuk  menghitung  nilai  produktivitas primer (APHA, 2012).

## 2.3  Pengolahan Citra Satelit
Tahap  pengolahan  citra  satelit dimulai  dengan  melakukan  koreksi geometrik  dan  radiometrik.  Koreksi geometrik  pada  prinsipnya  digunakan untuk  memperbaiki  kesalahan  posisi citra  satelit  terhadap  lokasi  sebenarnya di permukaan bumi dan memiliki acuan sistem koordinat. Citra satelit Landsat-8 OLI  juga  dikoreksi  secara  radiometrik untuk  mengubah  nilai digital  number (DN)  menjadi  nilai  reflektansi  dengan resolusi  radiometrik  16-bit integer pada produk  level  1  dan  dikonversi  menjadi nilai  reflektansi Top  of  Atmosphere (TOA).  Konversi  nilai  untuk  reflektansi TOA  menggunakan  persamaan  dari USGS (2015):
pλ’ = Mp*Qcal + A p (2-4)
dimana : ρλ'  = reflektansi  TOA  ( top  of  atmosfer ), tanpa koreksi sudut matahari, Mp   = REFLECTANCEW_ MULT_
BAND_x,  di  mana  x  adalah nomor Band,
Ap  = REFLECTANCEW_ADD_BAND_x, di mana x adalah nomor Band, Qcal  = Nilai digital number (DN).
Besaran  ρλ  bukan  reflektansi TOA  karena  belum  dilakukan  koreksi sudut  elevasi  matahari.  Sudut  elevasi matahari  terdapat  dalam  metadata. Untuk  menghitung  ρλ  sebenarnya digunakan persamaan:
ρλ= ρλ'/ in θ) (2-5)
dimana:
ρλ = TOA reflektansi,
in θ) = Sudut elevasi matahari.
Koreksi  atmosferik  menggunakan metode Dark  Object  Subtraction (DOS) untuk  mendapatkan  nilai  reflektansi permukaan. Asumsi yang digunakan yaitu nilai  piksel minimum harus bernilai  nol sehingga  nilai  minimum  selain  nol dianggap  berasal  dari  atmosfer  (Jaelani et al., 2015). Ekstraksi nilai konsentrasi klorofil-a  dari  citra  satelit  Landsat-8 dilakukan dengan menggunakan algoritma yang  dikembangkan  oleh  Jaelani et  al.
(2015), dengan persamaan:
Log (chl-a)= -0.9889* +0.3619 (2-6)
dimana Chl-a adalah nilai konsentrasi  klorofil-a  (mg/m 3 ),  dan λ ( red ) dan λ ( NIR ) adalah nilai reflektansi pada kanal merah dan inframerah dekat pada Landsat-8 OLI. Nilai konsentrasi klorofil-a tersebut masih nilai konsentrasi klorofil-a permukaan  sehingga  untuk  mentrans- formasi menjadi nilai konsentrasi klorofil- a  seluruh  zona  eufotik  menggunakan algoritma  (Nuzapril et  al., 2017)  dengan persamaan:
K= 0.1442 + 0.615C (2-7)
dimana  K  adalah  konsentrasi klorofil-a kolom air seluruh daerah eufotik (mg/m 3 )  dan  C  adalah  konsentrasi klorofil-a permukaan (mg/m 3 ).

## 2.4  Model Produktivitas Primer
Analisis model produktivitas primer pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengestimasi produktivitas primer berdasarkan  nilai  konsentrasi  klorofil-a yang  diekstrak  dari  citra  satelit.  Model hubungan ini dirancang agar konsentrasi klorofil-a  satelit  dapat  ditransformasi untuk  mengestimasi    produktivitas primer  satelit  (Hill et  al., 2013),  dengan persamaan sebagai berikut:
PP sat = a + b (Chl sat ) (2-8)
dimana:
Pp sat
= Produktvitas  primer  satelit
(mgC/m 3 /jam),
Chl sat = Konsentrasi  klorofil-a  satelit (mg/m 3 ), a dan b = koefisien regresi.

## 2.5  Validasi Model
Akurasi  data  dari  pengukuran dengan citra satelit, dengan membanding- kannya  dengan  data  pengukuran insitu menggunakan  analisis Root  Mean  Square Difference (RMSD) (Hirawake et al., 2012). Perhitungan  RMSD  adalah  sebagai berikut:
RMSD = (2-9)
dimana:
Log PP i = data produktivitas primer estimasi  citra  satelit  (mgC/ m 3 /jam),
Log PP j = data produktivitas primer insitu (mgC/m 3
/jam), N = jumlah data. Apabila nilai RMSD <0.3
mengindikasikan  keakuratan  pada  model terhadap  nilai  pengukuran insitu (Hill and Zimmerman, 2010; Hirawake et  al., 2012).
3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Koefieien  Atenuasi Secchi  Disk dan Luxmeter Underwater
Berdasarkan  perhitungan  nilai koefisien  atenuasi,  hasil  yang  diperoleh menggunakan  hukum  Beer  Lambert berkisar  antara  0,13  –  0,21m -1 dengan rata-rata  0,16  m -1 dan  nilai  koefisien atenuasi  dengan secchi  disk berkisar antara 0,12 – 0,21 m -1 dengan rata–rata koefisien  atenuasi  0,15 m -1 . Pengukuran nilai koefisien atenuasi  antara luxmeter underwater dan secchi  disk secara signifikan  tidak  berbeda  nyata  (p>0,05). Berdasarkan  nilai  koefisien  atenuasi sehingga  dapat  dihitung  kedalaman eufotik  atau  kedalaman  kompensasi yaitu  berkisar  antara  28,75  –  30,67  m.
Gambar 3-1: Nilai koefisien atenuasi dari pengukuran luxmeter underwater dan sechhi disk 0,000 0,050 0,100 0,150 0,200 0,250 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 K oe fisie n A te n u as i (m -1 ) Stasiun luxmeter secci disk
Atenuasi  cahaya  yang  masuk kedalam  kolom  air  dipengaruhi  dua proses  yaitu  absorbsi  dan  hamburan (Kirk 2011). Kedalaman penetrasi cahaya  berfungsi  untuk  mengetahui proses  asimilasi  tumbuhan  terjadi karena  laju  fotosintesis  fitoplankton merupakan fungsi linier dengan intensitas cahaya (Asriyana dan Yuliana, 2012).

## 3.2  Distribusi Konsentrasi Klorofil-a
Sebaran  nilai  klorofil-a  di  semua stasiun  penelitian  dan  tiap  kedalaman menunjukkan  bahwa  nilai  konsentrasi klorofil-a  paling  tinggi  berada  di  kolom perairan  dan  semakin  rendah  pada kedalaman  kompensasi  (Gambar  3-2). Konsentrasi klorofil-a permukaan memiliki  nilai  yang  lebih  kecil  dan terkadang  sama  dengan  konsentrasi kedalaman  di  kolom  perairan.  Nilai konsentrasi  klorofil-a  pada  lapisan
permukaan  berkisar  antara  0,118  – 0,589  mg/m 3 dengan  nilai  rata-rata 0,233  mg/m 3 ,  pada  lapisan  kolom perairan  nilai  konsentrasi  klorofil  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  lapisan permukaan dengan nilai berkisar antara 0,202 – 0,760 mg/m 3 dengan nilai rata- rata 0,542 mg/m 3 .
Lapisan  kedalaman  kompensasi merupakan  nilai  konsentrasi  klorofil-a terendah karena menurunnya intensitas cahaya  dibandingkan  lapisan  permukaan dan lapisan kolom perairan dengan nilai berkisar  antara  0,024  –  0,202  mg/m 3 dengan  nilai  rata-rata  0,08  mg/m 3 .
Konsentrasi  klorofil-a  paling  tinggi  berada pada  lapisan  kedalaman  tengah  zona eufotik  dimana  hal  tersebut  dikarenakan intensitas  cahaya  yang  terlalu  tinggi pada  lapisan  permukaan  dan  intensitas yang semakin menurun ketika mendekati lapisan  kedalaman  kompensasi  (Asriyana dan Yuliana, 2012).
Gambar 3-2: Nilai konsentrasi klorofil-a di setiap stasiun pengamatan
0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20 K lo ro fil -a (mg /m 3 ) Stasiun permukaan Kolom kompensasi
Pengetahuan  distribusi  vertikal konsentrasi  klorofil-a  seharusnya  dapat digunakan  untuk  membuat  algoritma produktivitas primer perairan (Campbell et al., 2002). Menurut Sathyendranath dan Platt (1989), dua cara dalam memprediksi distribusi biomassa fitoplankton pertama  adalah  distribusi  vertikal  pada biomassa  fitoplankton  adalah  seragam dalam  percampuran  air  yang  baik  pada lapisan  permukaan,  oleh  karena  itu konsentrasi klorofil pada banyak kedalaman  adalah  seimbang  sampai subsurface dan masih mungkin dilakukan dengan  pengukuran  satelit  kemudian yang  kedua  adalah  kondisi  stratifikasi dimana  lapisan subsurface maksimum biasanya terdapat pada kisaran kedalaman  dari  permukaan  sampai lapisan  eufotik  (1%  atau  intensitas cahaya tinggal 1%). Menurut Siswanto et al . (2005) profil vertikal klorofil-a secara umum tidak hanya untuk mengestimasi biomassa  total  fitoplankton  tetapi  juga
sebagai  salah  satu  prinsip  untuk menganalisis model estimasi produktivitas primer dengan menggunakan penginderaan jauh satelit.

## 3.3  Model Produktivtas Primer
Nilai  produktivitas  primer  bersih berdasarkan  data  pengukuran insitu (Nuzapril et al., 2017) berkisar antara 37 – 75  mgC/m 3 /jam  dengan  rata-rata produktivitas  primer  per  harinya  yaitu 562  mgC/m 3 /hari.  Model  hubungan antara  produktivitas  primer  dengan konsentrasi  klorofil-a  dengan  beberapa integrasi kedalaman menunjukkan bahwa nilai  korelasi  tertinggi  produktivitas primer  yaitu  dengan  nilai  konsentrasi klorofil-a kolom air seluruh zona eufotik r  =  0.81.  Korelasi  terendah  hubungan antara  konsentrasi  klorofil-a  dengan produktivitas  pimer  yaitu  pada  lapisan kedalaman  kompensasi  r  =  0.24 (Gambar 3-3).
Gambar 3-3: Model  regresi  antara  produktivitas  primer  dengan  (a)  konsentrasi  klorofil-a  kolom  air seluruh  zona  eufotik  (Nuzapril et  al. 2017)  (b)  Konsentrasi  klorofil-a  permukaan  (c) Konsentrasi klorofil-a kompensasi (d) Konsentrasi klorofil-a tengah zona eufotik
A
Penelitian terkait hubungan antara konsentrasi klorofil-a dengan produktivitas primer  untuk  aplikasi  penginderaan jauh  yang  dilakukan  Susilo  (1999)  di selatan  Jawa  Barat  menunjukkan  nilai koefisien korelasi lebih rendah dibandingkan dengan hasil yang didapatkan dari hasil penelitian.
Sementara  itu  nilai  korelasi  antara konsentrasi klorofil-a dengan produktivitas primer di perairan Subang (Susilo et al., 1995)  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi. Demikian pula model yang dikembangkan oleh  Hill et  al. (2013)  dan  Hill  and Zimmerman  (2010)  korelasi  antara konsentrasi klorofil-a dengan produktivitas primer  perairan  sebesar  0,81  dan  0,86. (Tabel 3-1). Hill et al. (2013) menyatakan bahwa model hubungan empiris sederhana  antara  produktivitas  primer dengan  konsentrasi  klorofil-a  ekstraksi citra  satelit  dapat  diaplikasikan  dengan
asumsi  bahwa  nilai  integrasi  konsentrasi klorofil-a dari permukaan sampai kedalaman  eufotik  homogen  sehingga konsentrasi klorofil-a citra satelit dianggap konstan diseluruh zona eufotik.
Distribusi  produktivitas  primer dari  analisis  citra  satelit  menunjukkan bahwa  nilai  produktivitas  primer  lebih tinggi  berada  di  sekitar  perairan  yang dekat  dengan  daratan  dan  semakin rendah ke arah laut lepas (Gambar 3-4). Hal tersebut karena pada daerah pesisir Karimun  Jawa  dihuni  oleh  ekosistem penting seperti ekosistem karang, lamun dan mangrove yang mempunyai nutrien tinggi.  Asriyana  dan  Yuliana,  (2012) menyatakan  bahwa  perairan  laut  lepas lebih  sedikit  menerima  pasokan  unsur hara  yang  dibutuhkan  oleh  tumbuhan laut  untuk  menghasilkan  produksi primer.

## Tabel 3-1: KORELASI HUBUNGAN KONSENTRASI KLOROFIL-A DENGAN PRODUKTIVITAS PRIMER
Model regresi r r 2 Hill et al. (2013) 0,81 0,66 Hill and Zimmerman (2010) 0,86 0,74 Susilo et al. (1995) 0,86 0,73 Susilo (1999) 0,67 0,45
Gambar 3-4: Peta distribusi spasial produktivitas primer citra satelit
Model estimasi citra satelit dengan hasil ekstraksi konsentrasi klorofil-a citra satelit  (Gambar  3-5a)  menghasilkan persamaan:
PP sat = 46,376 + 33,204(Chl sat ) (2-10)
Korelasi antara
konsentrasi klorofil-a citra satelit dengan produktivitas primer yaitu sebesar (r) = 0.71 (Gambar 3-5a).  Pengujian  akurasi  antara  estimasi citra  satelit  dengan  pengukuran insitu memiliki  nilai error atau  RMSD sebesar 0,09  dan  R 2 =  0,54  (Gambar  3-5b)  yang menunjukkan keakuratan antara model estimasi  produktivitas  dengan  hasil pengukuran insitu .
Varian data produktivitas  primer  model  dengan produktivitas  primer insitu secara signifikan tidak berbeda nyata (p>0,05), sehingga  konsentrasi  klorofil-a  yang diekstrak  dari  citra  satelit  dapat digunakan untuk mengestimasi produktivitas primer perairan.
Beberapa  metode  numerik  telah dapat  menggambarkan  nilai  estimasi produktivitas  primer  di  perairan  laut
(Behrenfeld  dan  Falkowski,  1997), sehingga penggunaan teknologi penginderaan  jauh  dapat  membantu dalam  pemantauan  kualitas  kesuburan perairan pada area yang luas yang tidak dapat  dijangkau  secara  konvensional. Pengukuran  dengan  sensor  satelit merupakan salah satu cara yang mungkin dan layak untuk mengestimasi produktivitas  primer  laut  dan  daerah pesisir (Lee et al., 2014).

## 4 KESIMPULAN
Penelitian ini menunjukkan bahwa  penetrasi  cahaya  yang  masuk kedalam  kolom  perairan  pada  zona eufotik  mencapai  28,75  –  30,67  m. Model  estimasi  produktivitas  primer berdasarkan  nilai  konsentrasi  klorofil-a citra  satelit  Landsat-8  dapat  dihitung menggunakan  persamaan  PP=  46,376+ 33,204Chl sat. Model persamaan tersebut dapat digunakan untuk analisis spasial citra satelit, untuk mengestimasi produktivitas  primer  di  suatu  wilayah menggunakan citra satelit Landsat-8.
Gambar 3-5: (a)  Hubungan  antara  konsentrasi  klorofil-a  citra  satelit  dengan  produktivitas  primer  (b) model hubungan produktivitas primer estimasi dengan insitu.
y = 33.204x + 46.376 r = 0.71 R² = 0.51 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0,00 0,50 1,00 1,50 PPs at (m gC m - 3 jam ) Chl sat (mg m -3 ) R² = 0.54 RMSD= 0.09 0 10 20 30 40 50 60 70 80 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00
PP in si tu (m gC m - 3 jam ) PP Model (mgC m -3 jam -1 )

## DAFTAR RUJUKAN
American  Public  Health  Association  [APHA],
2012. Standard  Methods  for  the
Examination of Water and Waste Water .
22 st edition. Washington (US): APHA.
Asriyana  dan  Yuliana,  2012. Produktivitas Perairan . Bumi Aksara. Jakarta.
Balch,  W.,  Evan,  R.  Brown,  J.  Feldman,  G. McClan,  C.  and  Esaias,  W.,  1992. The Remote  Sensing  of  Ocean  Primary Productivity:  Use  of  a  New  Data Compilation  of  Test  Algoritms .  Journal of  Geophysical  Research.  Vol  97.  C2: 2279-2293.
Behrenfald,  M.J.  and  Falkowski,  P.G.,  1997.
Photosynthetic  Rates  Derived  from Satelit_Based  Chlorophyll  Concentration .
Limnology  and  Oceanoghraphy,  42:  1- 20.
Behrenfeld M.J, Maranon E, Siegel DA, Hooker
SB, 2002. Photoacclimation  and Nutrient- Based Model of Light-Saturated Photosynthesis  for  Quantifying  Oceanic
Primary  Production. Marine  Ecological Progress. 228: 103-117.
Campbell  J.,  Antonie  D.,  Armstrong  R.,  Arrigo K., Balch W., Barber R., Behrenfeld M., Bidigare R., Bishop J., Carr M.E et al ., 2002. Comparison  of  Algoritm  for
Estimating  Ocean  Primary  Production from  Surface  Chlorophyll,  Temperature and  Irradiance .  Global  biogeochemical Cycle. 16(3): 1035.
Eppley R.W, Stewart, E., Abbott M.R.. Heyman
U.,  1985. Estimating  Ocean  Primary
Production  fro  Satellite  Chlorophyll. Introduction to regional differences and stastistics  for  Southern  California Bight . Journal  of  Plankton  Ressearch Vol 7. 1: 57 – 70.
Hill,  V.J,  and  Zimmerman,  R.C.,  2010.
Estimates  of  Primary  Production  by Remote  Sensing  in  the  Arctic  Ocean:
Assessment  of  Accuracy  with  Passive and Active Sensors . Deep Sea Research
I, 57: 1243–1254.
Hill,  V.J,  Matrai;  P.A,  Olson,  E.  Suittles;  S., Codispoti;  L.A.  Zimmerman,  R.C.,
2013. Synthesis  of  Integrated  Primary Production in the Artic Ocean:  II.  In situ and Remotely Sensed Estimates . Progress in Ocenanography 1(10): 107- 125.
Hirawake,  T.;  Shinmyo,  K.;  Fujiwara,  A.,
Saitoh;  S.,  2012. Satellite  Remote Sensing  of  Primary  Productivity  in Bering  and  Chuchi  Sea  using  an Absorption  based  Approach. Journal Marine Science. 69(7): 1194-1204. Jaelani  MJ,  Setiawan  F.;  Wibowo  H.,  Apip,
2015. Pemetaan  Distribusi  Spasial Kosentrasi  Llorofil-a  dengan  Landsat-8 di  danau  Matano dan  danau  Towuti, Sulawesi Selatan. Prosiding pertemuan tahunan masyarakat ahli penginderaan jauh  Indonesia  (MAPIN)  XX.  2015  Feb 5-6; Bogor (ID): MAPIN.
Kirk  JTO,  2011. Light  and  Photosynthesis  in Aquatic Ecosystems . Third Edition. New York: Cambridge University Press.
Kuring  N.,  Lewis  MR,  Platt  T.   O’reilly  JE , 1990. Satellite  Derived  Estimates  of Primary  Production  on  the  Northwest Atlantic  Continental  Shelf .  Cont  Shelf
Res. 10(5):461 – 484.
Lee, Z.P., Marra, J., Perry, M.J. and Kahru, M.,
2014. Estimating  Oceanic  Primary
Productivity  from  Ocean  Color  Remote
Sensing: A Strategic Assesment . Journal of Marine Systems 149: 50-59.
Ma  S.,  Tao  Z.,  Yang  X.,  Member,  IEEE,  Yu  Y.,
Zhou X., Ma W, Li Z.. 2014. Estimation of  Marine  Primary  Productivity  from Sattelite-Derived Phytoplankton Absorption Data .  IEEE  J  Select  Topics  Apl  Earth Observ Remote Sens,. 7(7): 3084-3092.
Nuzapril,  M.,  Susilo,  S.B.,  Panjaitan,  J.P.,
2017. Hubungan  antara  Konsentrasi Klorofil-a  dengan  Tingkat  Produktivitas Primer  menggunakan  Citra  Satelit Landsat-8 . 8(1): 105 – 114.
Parson, T.R., Takahashi, M., and Hargrave, B.,
1984. Biological Oceanographic Processes . Pergamon Press. New York.
Sathyendranath S., Platt T.. 1989. Computation of Aquatic Primary Production: Extended Formalism  to  Include  Effect  of  Angular and  Spectral  Distribution  of  Light .
Limnol Oceanogr. 34: 188-198.
Siswanto,  E.,  Ishizaka,  J.,  and  Yokouchi,  K.,
2005. Estimating  Chlorophyll-a  Vertical
Profiles  from  Satellite  Data  and  the Implication  for  Primary  Productivity  in the  Kuroshio  Front  of  the  East  China Sea .  Journal  of  Oceanoghraphy.  Vol
61. 575-589.
Susilo,  S.B.,  1999. Konsentrasi  Klorofil-a
Sebagai  Penduga  Produktivitas  Primer Perairan .  Jurnal  Ilmu-Ilmu  Perairan dan Perikanan Indonesia. 6(2): 73-82.
Susilo,  S.B.,  Adkha,  I.,  dan  Damar,  A.,  1995.
Penggunaan  Data  Citra  Landsat-TM
Hasil  Olahan  Digital  untuk  Pendugaan
Sebaran Horizontal Produktivitas Primer di  Perairan  Kabupaten  Subang,  Jawa Barat .  Jurnal  Ilmu-Ilmu  Perairan  dan Perikanan Indonesia, 3(1): 57 – 63. Tillman  U.,  Hesse  KJ.,  Colijn  F.,  2000.
Planctonic  Primary  Production  in  the German  Wadden  Sea .  Journal  of Plankton Research. 22(7): 1253-1276.
USGS,  2015. Landsat-8  Data  Users  Handbook . Department  of  interior.  U.S.  Geological Survey. LSDS-1574 Version 1.0.
Vernet,  M.,  and  Smith,  RC.,  2007. Measuring and  Modeling  Primary  Production  in Marine  Pelagic  Ecosystems .  Oxford University Press: 161-167.
Zhang,  C.,  and  Han,  M.,  2015. Mapping Chlorophyll-a  Concentration  in  Laizhou Bay  Using  Landsat-8  OLI  data . Proceedings  of  the  36th  IAHR  World Congress. Netherland.
METODE DUAL KANAL UNTUK ESTIMASI KEDALAMAN DI PERAIRAN DANGKAL MENGGUNAKAN DATA SPOT 6 STUDI KASUS : TELUK LAMPUNG (DUAL BAND METHOD FOR BATHYMETRY ESTIMATION IN SHALLOW WATERS DEPTH USING SPOT 6 DATA CASE STUDY: LAMPUNG BAY)
Muchlisin Arief 1 , Syifa Wismayati Adawiah, Ety Parwati, Sartono Marpaung Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail : muchlisin.arief@yahoo.com
Diterima 21 April 2017; Direvisi 18 Agustus 2017; Disetujui 28 Agustus 2017

## ABSTRACT
Depth data can be used to produce seabed profile, oceanography, biology,  and sea level rise. Remote sensing technology can be used to estimate the depth of shallow marine waters characterized by  the  ability  of  light  to  penetrate  water  bodies.  One  image  that  can  estimate  the  depth  is  SPOT  6 which has three visible canals and one NIR channel with 6 meter spatial resolution. This study used SPOT  6  image  on  March  22,  2015.  The  image  was  first  being    dark  pixel  atmospheric  corrected  by making 30 polygons. The originality of this method was to build a correlation between the dark pixel value of red and green channels with the depth of the field measurement results, made on June 3 to 9, 2015.  The algorithm    derived  experimentally  consisted  of:  thresholding  which  served  to  separate  the land by the sea and the correlation function.  The correlation function  was obtained: first correlating the  observation  value  with  each  band,  then  calculating  the  difference  of  minimum  pixel  darkness value  and  minimum  for  red  and  green  channel  was  0.056  and  0.0692.  The  model  was  then constructed  by  using  the  comparison  proportions,  so that  the  linear  equations  were  obtained  in  two channels: Z (X1, X2) = 406.26 X1 + 327.21 X2  - 28.48. Depth estimation results were for a 5-meter scale,  the  most  efficient  estimation  with  the  smallest  error  relative  mean  occured  in  shallow  water depth  from  20  to  25  meters,  while  the  result  of      10  meters  scale  from  20  to  30  meters  and the estimated depth hadsimilar patterns or could be said close to reality. This method was able to detect sea  depths  up  to  25  meters  and  had  a  small  RMS  error  of  0.653246  meters.  Thus  the  two-channel method coukd offer a fast, flexible, efficient, and economical solution to map topography of the ocean floor.
Keywords: two channels, depth, SPOT 6, Lampung Bay, correlation, shallow waters depth, thresholding

## ABSTRAK
Data kedalaman dapat digunakan untuk menghasilkan profil dasar laut, oseanografi, biologi, dan  kenaikan  muka  air  laut.  Teknologi  penginderaan  jauh  dapat  digunakan  untuk  mengestimasi kedalaman perairan laut dangkal yang ditandai dengan kemampuan cahaya untuk menembus badan air.  Salah  satu  citra  yang  mampu  mengestimasi  kedalaman  tersebut  adalah  SPOT  6  yang  memiliki tiga kanal visible dan satu kanal NIR dengan resolusi spasial 6 meter. Pada penelitian ini, Citra SPOT- 6  yang  digunakan  adalah  22  Maret  2015.  Citra  terlebih  dahulu  dilakukan  koreksi  atmosferik dark pixel dengan  membuat  30  poligon.  Originalitas  dari  metode  ini  adalah  membangun  suatu  korelasi antara  nilai dark  pixel kanal  merah  dan  hijau  dengan  nilai  kedalaman  hasil  pengukuran  lapangan yang  dilakukan  pada  3  sampai  dengan  9  Juni  2015.  Algoritma  diturunkan  secara  eksperimen  yang terdiri  dari thresholding yang  berfungsi  untuk  memisahkan  daratan  dengan  lautan  dan  fungsi korelasi. Fungsi korelasi diperoleh pertama-tama mengkorelasikan nilai pengamatan dengan masing- masing band ,  kemudian  menghitung  selisih  nilai dark  pixel maksimum  dan  minimum  untuk  kanal merah  dan  hijau  yaitu  0,056  dan  0,0692.  Selanjutnya,  dibangun  model  dengan  menggunakan  dalil perbandingan  sehingga  diperoleh  persamaan  linier  dalam  dua  kanal  yaitu:  Z (X1,X2) =  406,26  X 1 + 327,21  X 2 –  28,48.  Hasil  estimasi  kedalaman,  untuk  skala  5  meter,  estimasi  yang  paling  efisien dengan Mean relatif error terkecil terjadi pada kedalaman perairan dangkal dari 20 sampai dengan 25 meter,  sedangkan  untuk  skala  10  meter  dari  20  sampai  dengan  30  meter  dan  juga  hasil  estimasi kedalaman  yang  diperoleh  mempunyai  pola  kemiripan  atau  dapat  dikatakan  mendekati  kenyataan. Metode ini mampu mendeteksi kedalaman laut hingga 25 meter dan mempunyai RMS error yang kecil yaitu  0,653246  meter.  Dengan  demikian,  metode  dua  kanal  ini  dapat  menawarkan  solusi  cepat, fleksibel, efisien, dan ekonomis untuk memetakan topografi dasar laut.
Kata kunci: dua kanal, kedalaman, SPOT 6, teluk lampung, korelasi, perairan dangkal, thresholding

## 1 PENDAHULUAN
Batimetri  adalah  ilmu  yang mempelajari  tentang  kedalaman  topografi dasar  laut.  Data  kedalaman  dapat digunakan  untuk  menghasilkan  grafik navigasi,  profil  dasar  laut,  oseanografi biologi,  erosi  pantai,  dan  kenaikan permukaan  laut.  Secara  tradisional kedalaman dapat dipetakan menggunakan echo  sounders tetapi  metode  ini  tidak efisien  untuk  perairan  laut  dangkal. Teknologi  penginderaan  jauh  menyajikan cara  yang  efisien  dan  hemat  biaya terutama  untuk  daerah  terpencil  dan cakupan  yang  luas.  Sejak  abad  ke-20, teknik  penginderaan  jauh  berkembang pesat, yang memberikan pemikiran baru tentang kedalaman. Dibandingkan dengan metode  tradisional,  kedalaman  dengan teknik  penginderaan  jauh  memiliki presisi  lebih  rendah  tetapi  lebih  murah dan periode pendek.
Perairan laut dangkal merupakan salah  satu  wilayah  yang  mempunyai dinamika  tinggi  dan  peranan  penting baik  secara  ekonomi  maupun  ekologi. Terumbu  karang  dan  lamun  sebagai komponen  utama  penyusun  ekosistem tersebut  berfungsi  sebagai  habitat  ikan, tempat pariwisata, pelindung pantai dari hantaman  gelombang,  dan  pengadukan material tersuspensi. Dinamika yang tinggi idealnya selalu diikuti dengan pembaharuan informasi sehingga diperoleh gambaran wilayah yang sesuai dengan  kenyataan.  Perairan  laut  dangkal dalam  istilah  oseanografi  didefinisikan sebagai  wilayah  laut  yang  terbentang dari  batas  pantai  sampai  dengan kedalaman  200  meter.  Namun  dalam lingkup  penginderaan  jauh,  perairan laut  dangkal  yang  dimaksud  merujuk pada  kemampuan  citra  satelit  dalam menembus kolom perairan. Khusus untuk
perairan  dangkal  yang  relatif  jernih, metode penginderaan jauh optik mampu menembus  kedalaman  perairan  maksimal 25  sampai  30  meter  dan  akan  berkurang seiring  semakin  keruhnya  perairan (Green et al., 2000; Collet et al. , 2000).
Informasi kedalaman yang akurat sangat  signifikan  untuk  navigasi,  studi lingkungan dari wilayah laut dan elemen kunci  dari  modeling  hidrologi,  estimasi banjir,  dan  degradasi  sedimen  (Finkl et al. ,  2005).  Pemetaan  fitur  bawah  laut seperti  batu,  daerah  berpasir,  sedimen akumulasi dan terumbu karang membutuhkan kedalaman air laut (Su et al. ,  2008).  Pemodelan  kedalaman  dengan skala  spasial  yang  tidak  mungkin  dicapai dengan  metode  tradisional,  dapat  n menggunakan  penginderaan  jauh  dengan menggunakan beberapa teknik, masing- masing memiliki kemampuan pendeteksian kedalaman sendiri, akurasi/ kesalahan/ presisi, kelebihan, kekurangan,  dan  lingkungan  aplikasi terbaik  (Gao,  2009).  Informasi  kedalaman di pesisir Malang dengan menggabungkan informasi  dari  DIHIDROS  dengan  data satelit LANDSAT (Arief, 2012a).
Dalam  dekade  terakhir  berbagai metode estimasi  telah dibuat berdasarkan hubungan  antara  nilai pixel  image dan air. Disebut nilai kedalaman antara lain: algoritma  penyederhanaan  persamaan irradiation dengan  mengabaikan  efek pelemahan  ( attenuation  effect )  dari  badan air dan diperoleh hubungan antara energi radian dengan kedalaman air (Lyzenga,1978;  Lyzenga,1979;  Philpot 1989;  Jupp,  1989;  Maritorena et  al. , 1994). Teorinya didasarkan pada koreksi efek sun  glint menggunakan band  near infra  red dan  penghapusan  kolom  air. Algoritma baru berdasarkan rasio  kanal reflektansi diusulkan oleh (Stumpf et al. , 2003).  Penelitian  lain  dalam  hal menentukan  kedalaman  perairan  laut dangkal telah dilakukan di Teluk Popoh
dengan menggunakan fungsi empiris yang diperoleh  dengan  cara  mengkorelasikan titik-titik  kedalaman  dari  peta  DIHIDROS dengan  nilai  reflektansi  dari  kanal  1 SPOT-4  (Arief,  2012b).  Sementara  itu kegiatan  penelitian  terkait  batimetri dengan  menggabungkan  data  kedalaman yang  diukur  secara  langsung  dengan resultante  reflektan  (kanal  1  dan  kanal 3)  dari  data    SPOT-4  telah  dilakukan (Arief et  al .,  2013).  Penelitian  tentang kedalaman  menggunakan  kanal  rasio reflektan  dari  citra  IKONOS  untuk menurunkan  kedalaman,  berkebalikan dengan  algoritma  transformasi  linier standard  (Su, et  al. ,  2008).  Penelitian dengan  melakukan  analisis  rasio  kanal optimal  (obra)  bidang  spektrum  kontinyu dan  spektrum convolved dengan  kanal- kanal dari WorldView-2 dan LANDSAT 7 (Legleiter et  al. ,  2014).  Sementara  itu, penelitian lain dengan mengintegrasikan resolusi tinggi citra WorldView -2 dengan kedalaman  yang  didasarkan  pada algoritma multi  channel baru  telah dikembangkan  (Eugenio et  al. ,  2015). Penelitian dengan menerapkan rasio kanal biru/hijau  dan  model  statistik ground calibration  points dengan  menggunakan citra  satelit RapidEye (Monteys et  al. , 2015).
Penelitian kedalaman menggunakan linear  radiative  transfer
Bathymetry models atau model perpindahan  radiasi  kedalaman  linear menggunakan  citra  IRS-1C,  yang  hasil informasinya  dapat  diintegrasi echo sounding dan Data GPS (Pattanaik et al. , 2015),  menghitung  kedalaman  dengan menggunakan Ensemble  Learning (EL) dari  algoritma Least  Squares  Boosting (LSB) dengan menggunakan citra SPOT- 4  (Mohamed et  al. ,  2016).  Penelitian penentuan  kedalaman  telah  dilakukan berdasarkan algoritma rasio kanal biru/ hijau  di  Sungai  Gangga  di  Bangladesh (Khondoker  dan  Siddiquee,  2016). Terkait  perbaikan  resolusi  spasial  telah
dilakukan pengembangan ekstraksi data kedalaman  menggunakan  data  SPOT  5 yang mencoba membandingkan penggunaan data dari kanal merah dan hijau  serta  dual  kanal  dari  merah  dan hijau (Liu et al. ,2010).
Teluk  Lampung  adalah  salah satu  contoh  bentuk  teluk  yang  ada  di perairan  Indonesia,  dimana  banyak aktivitas  yang  membutuhkan  informasi kedalaman  perairan  terkait  dengan berbagai aktivitas di sana. Pengembangan model  ekstraksi  informasi  kedalaman menggunakan data SPOT-4 yang mempunyai  resolusi  spasial  20  meter dirasa  masih  banyak  kekurangannya (Arief, 2013).  Penggunaan data SPOT-6 yang  memiliki  resolusi  spasial  6  meter dan  memiliki  kanal  biru  yang  tidak dimiliki data SPOT 5, diharapkan mampu menjawab  kebutuhan  akan  estimasi kedalaman  dengan  tingkat  ketelitian yang lebih baik.
Originalitas  dari  penelitian  ini adalah menentukan kedalaman perairan dangkal dengan menggabungkan informasi kedalaman yang diperoleh dari pengamatan  langsung  yang  dilakukan pada tanggal 3 Juni sampai 9 Juni 2015 dengan  informasi  nilai dark  pixel kanal merah  dan  hijau.  Metode  tersebut diturunkan  secara  eksperimen  yang terdiri dari : Thresholding yang berfungsi untuk  memisahkan  daratan  dengan lautan  dengan  fungsi  korelasi.  Fungsi korelasi diperoleh pertama
mengkorelasikan
nilai pengamatan dengan masing-masing kanal, kemudian mencari  selisih  nilai  maksimum  dan minimum kanal. Terakhir adalah menggunakan dalil perbandingan antara kanal  untuk  menghitung  konstanta fungsi  korelasi,  sehingga  diperoleh persamaan untuk menurunkan kedalaman Z (X1,X2) = 406.26 X 1 + 327.21 X 2 -  28.48.  Dengan  demikian  metode dua kanal ini  dapat menawarkan solusi
cepat,  fleksibel,  efisien,  dan  ekonomis untuk memetakan topografi dasar laut.
Tujuan dari penelitian ini adalah: 1.  mengembangkan  model  ekstraksi informasi kedalaman menggunakan dua kanal data SPOT 6 tervalidasi  dengan data  lapang  dan  2.  mendapatkan informasi  kedalaman  perairan  dangkal dari citra SPOT-6 di Teluk Lampung.

## 2 METODOLOGI

## 2.1  Lokasi dan Data
Teluk  Lampung  dipilih  sebagai wilayah  studi  dengan  luas  161,178  ha. Teluk  ini  diapit  dua  kabupaten  yaitu Kabupaten  Pesawaran  di  sebelah  barat dan  Kabupaten  Lampung  Selatan  di sebelah timur serta satu kota yaitu kota Bandar Lampung sebelah utara, sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 2-1a. yang mana dalam setiap pengamatan lapangan hanya  diwakili oleh satu pixel pengamatam  (Gambar  2-1b).  Titik pengamatan kedalaman di Teluk Lampung  berjumlah  60  titik,  dengan nilai  kedalaman  terendah  0,6  m  dan tertinggi  26,5  m.  Distribusi  data kedalaman  lapangan  dari  0-5  m sebanyak  5  titik;  5-10  m  sebanyak  4 titik;  10-15  m  sebanyak  10  titik;  15-20 m sebanyak 13 titik; 20-25 m sebanyak 22  titik;  dan  25-30  m  sebanyak  6  titik pengamatan. Penyebaran titik pengamatan dengan  nilai  kedalaman  dapat  dilihat pada Gambar 2-1c.

## 2.2  Algoritma  Kedalaman  Perairan Dangkal
Dasar  fisika  dalam  penginderaan jauh  optik  adalah  bahwa  dalam  batas tertentu  cahaya  dapat  menembus  air dangkal.  Kemampuan  cahaya  untuk menembus  badan  air  merupakan  teori dasar fisika untuk pemodelan kedalaman air dari data spektral penginderaan jauh. Di antara panjang gelombang elektromagnetik, band visibel memiliki
atmospheric  transmitance dan  koefisien atenuasi  air  terkecil  sehingga  band  ini sangat baik untuk menentukan kedalaman  air.  Ketika  air  cukup  jelas, sedimen  relatif  homogen  dan  atmosfer dalam kondisi baik, tingkat keabuan citra penginderaan  jauh  memiliki  korelasi yang kuat dengan kedalaman air.
Metode  statistik  yang  digunakan adalah metode inversi untuk kedalaman air.  Keuntungan  model  ini  relatif sederhana dan tingkat presisinya tinggi, tetapi masih membutuhkan data lapangan atau  kedalaman  yang  diukur  sebagai titik kontrol.
Menurut  kuantitas  kanal  yang digunakan,  metode  ini  dibagi  menjadi model  tunggal  kanal  dan  model  dual kanal.  Metode  model  tunggal  kanal  dan dual  kanal  telah  diaplikasikan  untuk data Landsat TM dan SPOT-5 (Clerk, 1987;
Benny  dan  Dawson,  1983;  Liu et  al. , 2010). Formula-formula yang digunakan pada kedua sumber tersebut adalah:

##  Model tunggal kanal
(2-1)
Keterangan:
L i : cahaya kanal ke-i L si : cahaya kanal ke-i di dalam air C i : konstanta radiasi matahari, atmosfer dan transmitansi air kanal ke-i
Rbi : substrat reflektansi kanal ke-i ki   : difusi koefisien atenuasi kanal ke-i f   : panjang  jalur  transmisi  cahaya dalam air
Z  : nilai kedalaman air.
(a) Gambar  2-1a:  Lokasi  Teluk  Lampung  dan citra  SPOT-6  perolehan    tgl. 22 Maret 2015 (b) Gambar 2-1b: Lokasi Teluk Lampung dan citra SPOT-6 perolehan 22 Maret 2015
(c)
Gambar  2-1c:  Grafik  penyebaran  titik    pengamatan dengan nilai kedalaman
Dari  persamaan  (2-1)  dapat  diturunkan nilai Z sebagai berikut:
(2-2)
Dengan  asumsi  bahwa  air  dan  sedimen dasar  laut  memiliki  reflektansi  yang homogen  diperoleh  persamaan  sebagai berikut:
Z = A 0 + A 1 X i (2-3)
Keterangan: Xi : ln (L i -L si ) A 0 : konstanta A i : koefisien gradien band ke-i.
 Model dual kanal Jika rasio reflektansi sedimen tidak ada  hubungannya  dengan  perubahan sedimen,  maka  digunakan  operasi pembagian  untuk  dua  persamaan  dari model  tunggal  kanal  (merah,  hijau,  dan biru) dengan bentuk persamaan sebagai berikut:
(2- 4)
Keterangan: k 1 : difusi  koefisien  atenuasi  kanal merah
k 2 : difusi  koefisien  atenuasi  kanal hijau
C 1 : konstanta radiasi matahari, atmosfer dan transmitansi air kanal merah
C 2 : konstanta radiasi matahari, atmosfer dan transmitansi air kanal hijau
R b1 : substrat reflektansi kanal merah
R b2 : substrat reflektansi kanal hijau L 1 : cahaya kanal merah L 2 : cahaya kanal hijau L s1 : cahaya kanal merah di dalam air L s2 : cahaya kanal hijau di dalam air
Persamaan (2-4) tersebut
disederhanakan  menjadi  persamaan  (2-
5) berikut:
Z = A 0 + A 1 X 1 + A 2 X 2 (2-5)
Keterangan:
Z  : nilai estimasi kedalaman air kombinasi kanal merah dan hijau
A0  : konstanta A1  : koefisien gradien kanal merah A2  : koefisien gradien kanal hijau X1  : nilai piksel kanal merah X2  : nilai piksel kanal hijau
2.3  Data dan Peralatan yang Digunakan
Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  SPOT-6,  22 Maret  2015  sebagaimana  dapat  dilihat pada  Gambar  3-1.  Pengukuran  lapangan dilakukan  pada  3  sampai  9  Juni  2015. Peralatan  yang  digunakan  antara  lain: Global  Positioning  System (GPS), depth meter handheld , perangkat lunak untuk memproses  citra  adalah  ENVI  dan  IDL versi 5.0 dan ER- Mapper ver. 7.0.

## 2.4  Tahapan Pengolahan Data
Secara  umum  penelitian  ini memanfaatkan  algortima  yang  telah diaplikasikan  untuk  data  Landsat  TM, ETM  dan  SPOT-5  yang  tertuang  dalam persamaan  (2-1)  sampai  (2-5).  Proses- proses  pra  pengolahan  data  sebagai prasyarat  kelayakan  data  penginderaan jauh  yang  digunakan  juga  dilakukan. Tahapan pengolahan data yang dilakukan dituangkan dalam lima tahap berikut ini :
a. Pertama,  dilakukan  pengumpulan data, baik data lapangan maupun data citra  SPOT  6.  Kemudian  dilakukan pengintegrasian  antara  citra  dengan titik-titik pengamatan. Tidak semua titik pengamatan  yang  telah  dikumpulkan digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dari 60  titik  yang  berhasil  dikumpulkan, dipilih  titik-titik  pengamatan  yang memiliki nilai kedalaman yang berbeda,
b. Koreksi atmosferik untuk menghasilkan
nilai  reflektan  permukaan  ( surface reflectance) dilakukan dengan menggunakan  metode dark  pixel
(Prayuda,  2014),  di  mana  besarnya nilai reflektan permukaan sama dengan nilai  reflektansi  citra  dikurangi  hasil pengurangan nilai rata-rata dari poligon dikurangi nilai 2 kali standard deviasi:
L i = L -(L mean - (2*L stdv ) (2-6)
Keterangan:
L = nilai reflektansi asli L i = nilai reflektansi yang terkoreksi atmosfer L mean = rata-rata nilai reflektansi
poligon laut dalam.
Untuk  wilayah  kajian  dilakukan dengan menggunakan 30 poligon yang dibuat di laut dalam.
c. Mengkorelasikan antara nilai kedalaman hasil pengukuran di lapangan dengan nilai surface  reflectance untuk  masing- masing  kanal  yang  akan  diuji,  yaitu kanal merah, hijau, biru, dan dual kanal (merah  dan  hijau,  merah  dan  biru, serta hijau, serta biru dan hijau),
d. Menggunakan  dalil  perbandingan  yang diperoleh dari  selisih  nilai  maksimum dengan minimum dari masing-masing kanal  untuk  mencari  koefisien/ konstanta A 1 dan A 2 pada persamaan 2-5.
e. Uji  akurasi  dilakukan  dengan  cara menghitung Mean Relative Error (MRE)
dan Mean  Square  Error (MSE)  yang diterapkan  pada  hasil yang diperoleh. Formula yang digunakan adalah:
MRE   = (2-7) MSE   =
(2-8)
Keterangan:
∆Z i = | Z i- Y i |, N = jumlah titik pengamatan, Z i nilai kedalaman  hasil  pengukuran lapangan, dan Y i nilai kedalaman hasil penerapan model.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses perhitungan nilai reflektansi permukaan  menggunakan  metode dark pixel untuk memisahkan daratan dengan lautan  merupakan  proses  awal  yang dilakukan. Gambar 3-1 merupakan salah satu  contoh  hasil  perhitungan  nilai reflektansi  menggunakan  metode dark pixel citra  untuk  Pulau  Tegal  yang  ada di Teluk Lampung.
Dalam keadaan normal saat citra direkam,  nilai  kedalaman  air  sesaat lebih  tinggi  dari  sebenarnya  karena dipengaruhi  oleh  pasang-surut  laut. Dalam hal ini digunakan kedalaman air sesaat.  Untuk  mengekstraksi  data kedalaman dari data reflektan permukaan, dikorelasikan antara nilai hasil kedalaman  pengamatan  dengan dark pixel dari  kanal  merah  dan  hijau.  Hasil korelasinya  dapat  dilihat  pada  Gambar 3.2.a  dan  b.  Sebelumnya  telah  dicoba beberapa  fungsi  untuk  menentukan bentuk persamaan dan nilai korelasi (R 2 ) seperti ditampilkan dalam Tabel 3-1.
(a) Citra reflektan SPOT-6 dan transect line
(b)
Grafik dari transect line Gambar a (c) Citra dark pixel SPOT-6 dan transect line
(d) Grafik dari transect line Gambar c
Gambar 3-1: Citra SPOT-6 (reflektan dan dark pixel ) dan garis transek
Tabel 3-1: BENTUK PERSAMAAN DAN NILAI KORELASI BAND MERAH DAN HIJAU Band Persamaan Fungsi Persamaan Nilai Korelasi (R 2 ) Merah Logaritmik y = 10.886ln(x) + 35.451 R² = 0.6577 Polinomial orde 2  y = -8142.8x 2 + 1157.8x - 26.873       R² = 0.7058 Hijau Logaritmik y = 13.116ln(x) + 37.648 R² = 0.7327 Polinomial orde 2  y = -2689.8x 2 + 728.32x - 28.582     R² = 0.7496
Gambar  3-2a,  3-2b  dan  3-2c adalah  fungsi  korelasi  nilai  kedalaman pengamatan dengan nilai surface reflectance dari kanal merah, hijau, dan gabungan  menggunakan  regresi  linier. Untuk kanal merah persamaan liniernya adalah y = 906,84x – 25,493 dengan R² = 0,7026 dan untuk kanal hijau adalah y =  592,77x  –  27,28  dengan  R²  =  0,7491. Persamaan regresi linier yang digunakan dalam  perhitungan  kedalaman  air, mempunyai koefisien korelasi lebih baik dibandingkan  dua  fungsi  sebelumnya, Sementara  itu  Gambar  3-2c  adalah fungsi korelasi dua kanal yang diperoleh dengan menggunakan dalil perbandingan selisih nilai maksimum dengan minimum dari kanal merah dan kanal hijau, yang mana  hasil  regresinya  adalah:  Z( X1,X2 )  =
406,26 X 1 + 327,21 X 2 – 28,48 di mana X 1 dan  X 2 adalah  kanal  merah  dan hijau.
Pada Gambar 3-4a,b adalah citra kedalaman  yang  diturunkan  dari dark pixel (citra  yang  dikoreksi  atmosferik) dari kanal merah dan hijau. Gambar  3- 4a  menunjukkan  bahwa  maksimum kedalaman  adalah  -25  meter  di  tengah laut,  kemudian  ke  22-25  meter,  dan langsung  jatuh  ke  kedalaman  -18  -  -16 meter  terdegradasi  ke  tepi  pantai.  Pada Gambar  3-4b,  menunjukkan  bahwa maksimum kedalaman adalah -28 meter di tengah laut bagian bawah, kemudian terdegradasi  ke  tepi  pantai.  Hasil  pada Gambar  3-4a  dan  Gambar  3-4b  kanal merah  dan  kanal  hijau  memiliki kecenderungan yang sama dari
kedalaman.  Hal  ini  menandakan  bahwa keadaan air laut keruh di bagian wilayah studi  akan  mempengaruhi  hubungan linear antara dark pixel dengan kedalaman dan menghambat penerapan model pada seluruh gambar.
Teknik  yang  diusulkan  dalam menaksir  kedalaman  laut  perairan dangkal  bergantung  pada  hubungan linear  yang  kuat  antara  citra dark  pixel merah  dan  hijau  yang  tidak  berubah pada  kedalaman  air  dangkal.  Kedua adalah  bahwa  model  mengasumsikan bahwa  kolom  air  vertikal  homogen sesuai  dengan  sifat  optiknya  dan
terakhir model ini adalah bahwa hal itu tidak memperhitungkan variasi horizontal dalam sifat optik airnya. Hasil ini diperoleh dengan  cara  membandingkan  antara interval kanal merah dengan kanal hijau yaitu 0,56: 0,692, untuk citra dark pixel Z( X1,X2 ) = 406,26 X 1 + 327,21 X 2 – 28,48. Implikasi  dari  metode  ini  adalah pertama,  metode  ini  mengasumsikan kolom air vertikal homogen sehubungan dengan sifat optiknya. Hasil perhitungan kedalaman  untuk  citra dark  pixel pada gabungan kanal (kanal merah dan hijau) pada  citra  SPOT-6  dapat  dilihat  pada Gambar 3-5.
(a)
(b)
(c)
Gambar 3-2: Korelasi antara titik pengamatan dan dark pixel citra SPOT-6
(a) Citra kedalaman diturunkan dari
surface reflectance kanal hijau (b) Citra kedalaman diturunkan dari
surface reflectance kanal merah Gambar 3-4: Citra kedalaman diturunkan dari surface reflectance kanal merah dan hijau
Pada  Gambar  3-5  menunjukkan bahwa nilai maksimum kedalaman adalah -25 meter, kemudian terdegradasi untuk setiap  2  derajat  ke  pantai.  Hal  ini disebabkan  oleh  koefisien  difusi  air,  di mana  kanal  merah  dan  hijau  melemah lebih  cepat  dan  tidak  dapat  menembus lebih  lanjut  (hanya  dapat  menembus pada kedalaman 25 meter). Pada perairan yang  tidak  jernih  atau  keruh  dan bersampah  yang  akan  menghalangi penetrasi  sinar  sampai  ke  dasar  laut sehingga untuk bagian perairan ini akan terdeteksi  dengan  kedalaman  sampai dengan  +  2  meter.  Akan  tetapi,  model dual  kanal  menggunakan  data  SPOT-6 memiliki  respon  yang  jelas  untuk  air dangkal  dan  dapat  menyimpan  fitur/ pola  dengan  ukuran  spasial  yang  lebih rinci.
Model  dual  kanal  menggunakan asumsi  bahwa  sesuai  dengan  sifat optiknya  kolom  air  vertikal  adalah homogen  karena  zona  pesisir  merupakan hidrodinamik kompleks lingkungan yang  mengakibatkan  pengaruh  variasi vertikal biotik dan abiotik optik signifikan (sangat  mempengaruhi)  sifat  kolom  air. Walaupun  kadang  kala  terjadi  pelemahan pada seluruh air kolom. Metode ini tidak bergantung  pada  pengetahuan  nilai redaman yang sebenarnya, tetapi hanya pelemahan  sekitar  kolom  air  yang dianggap  sama  untuk  keseluruhan. Untuk mengetahui nilai kesalahan maka dihitung mean relatif error dan mean square error untuk  tiap  skala  5  dan  10 meter.  Hasil  perhitungan  dapat  dilihat pada Tabel 4-1.
Gambar 3-5: Citra kedalaman diturunkan dari gabungan band merah dan hijau dari dark pixel

## Tabel 4-1: MEAN RELATIF DAN SQUARE ERROR HASIL ESTIMASI BATIMETRIK
Kanal Segment (meter) Mean relatif error Mean square error Hijau 0 -5 5 - 10 10 - 15 15 - 20 20- 25 25 - 30 1.629272 0.385597 1.107326 0.291322 0.261652 0.191355 0.090483 0.146783 0.114853 2.9716097 4.3703744 3.659887878 5.3487869 4.8192862 4.949861026 2.8777220 4.2184690 3.303265204 Merah 0 -5 5 - 10 10 - 15 15 - 20 20- 25 25 - 30 3.540169 0.320263 2.1091 0.305576 17.7532 0.2239 0.209391 0.291659 0.218924 7.684962 4.029014 6.326531904 4.189968 3.844799 4.004539856 5.456463 7.763742 6.091842997 Gabungan 0 -5 5 - 10 10 - 15 15 - 20 20- 25 25 - 30 2.481655 0.36629 1.541493 0.290736 0.255845 0.210854 0.173462 0.260757 0.198494 7.530095 3.648891 6.117091 4.029665 3.755342 3.795368 4.670123 7.634569 5.30086
Tabel  4-1  dapat  dilihat  bahwa hasil estimasi kedalaman laut yang paling efisien  dalam  menentukan  kedalaman laut  adalah  yang  mempunyai mean relatif  error yang  paling  kecil,  untuk skala  5  meter, mean  relatif  error yang paling  kecil  adalah  pada  kedalaman  20 sampai  dengan  25  meter  (yaitu  untuk kanal  hijau,  merah,  dan  gabungan berturut-turut sebesar: 0,090483; 0,209391;  dan  0,173462)  sedangkan untuk  skala  10  meter mean  relatif  error yang paling kecil adalah pada kedalaman 20 sampai dengan 30 meter (yaitu untuk kanal  hijau,  merah,  dan  gabungan berturut turut sebesar: 0,114853; 0,218924; dan 0,198494). Untuk estimasi kedalaman  laut yang  paling efisien  juga dengan mean  square  error paling  kecil untuk  skala  5  meter  adalah  (untuk hijau  adalah  20  sampai  dengan  25 meter yaitu 2,877,  untuk merah adalah pada  kedalaman  15  sampai  dengan  20 meter  yaitu 3,844799 dan  gabungan juga pada kedalaman 15 sampai dengan 20 meter yaitu 3,755) sedangkan untuk skala  10  meter  yang  mempunyai mean square  error paling  kecil  untuk  kanal
hijau  yaitu  pada  kedalaman  20  sampai dengan  30  meter  dengan mean  square error adalah  3,303,  untuk  kanal  merah yaitu  pada  kedalaman  15  sampai  20 meter dengan mean  square  error adalah 4,004  dan  untuk  kanal  gabungan  adalah 10 sampai dengan 20 meter dengan mean square  error adalah  3.795.  Kesimpulan yang  didapat  dari  pernyataan  di  atas adalah untuk skala 5 meter, estimasi yang paling efisien untuk estimasi kedalaman perairan  dangkal  adalah  20  sampai dengan 25 meter sedangkan untuk skala 10  meter  adalah  20  sampai  dengan  30 meter.
Perhitungan/  ekstraksi  kedalaman yang diturunkan dari penginderaan jauh pada sejumlah titik pengamatan, meliputi  titik  kedalaman  air  dan dark piksel  pada  tempat  yang  sama.  Untuk melihat apakah hasil pemrosesan estimasi kanal merah, hijau dan kanal gabungan mendekati  dengan  hasil  pengukuran, maka  diplotkan  hasil  dari  estimasi  dan pengukuran  tersebut  dalam  bentuk grafik.  Hasil  penggambaran  tersebut dapat ditunjukkan pada Gambar 3-6.

## Gambar 3-6: Plot hasil pengukuran dengan hasil pemrosesan per titik
Gambar 3-6 memperlihatkan bahwa  hasil  pemerosesan  estimasi dengan  hasil  pengukuran  mempunyai pola  yang  hampir  sama  dengan  pola hasil  pengukuran.  Akan  tetapi,  hasil estimasi kelihatan lebih rendah dibandingkan dengan hasil pengukuran. Hal  ini  disebabkan  karena  analisis kedalaman  sangat  bergantung  pada koefisien atenuasi yang sangat bergantung pada  konsentrasi fitoplankton , impurity , konsentrasi garam mineral, dan partikel tersuspensi.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  estimasi pemrosesan mendekati kesesuaian dengan hasil  pengukuran.  Hasil  perhitungan diperoleh  standard  deviasi  untuk dark pixel kanal  merah,  kanal  hijau,  dan gabungan  dual  kanal  berturut  turut adalah: 0,740331, 0,622513, dan 0,653246.
Berdasarkan  analisis  tersebut maka  estimasi  kedalaman  menggunakan data satelit SPOT-6 menggunakan metode
dual kanal mampu menawarkan akurasi lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  metode single  band (satu  kanal).  Metode  tersebut terbukti  lebih  hemat  biaya  dan  waktu, cakupan  spasial  lebih  luas,  ekonomis untuk  memetakan  topografi  dasar  laut dibandingkan dengan survei menggunakan  sonar  secara  konvensional. Pengukuran  kedalaman  berbasis  satelit penginderaan  jauh dapat  menjadi metode alternatif dan alat pengintai dalam memfasilitasi permintaan kegiatan survei  hidrografi  di  sekitar  wilayah pesisir perairan dangkal.

## 4 KESIMPULAN
Citra  satelit  SPOT-6  dengan  kanal spektral visible dapat  memberikan informasi  kedalaman  perairan  skala yang dibutuhkan seperti skala 1:10,000. Pada  penelitian  ini,  digunakan  metode dua kanal (kanal spektal merah dan hijau) dengan  persamaan  yaitu:  Z (X1,X2) = 406,26  X1  +  327,21  X2  –  28,48  yang
dapat  digunakan  untuk  mengestimasi kedalaman perairan dangkal hingga -25 meter  pada  kondisi  perairan  jernih sedangkan  untuk  perairan  yang  keruh perlu  dilakukan  kajian  lebih  lanjut mengingat  pada  daerah  ini  terdeteksi lebih tinggi dari sebenarnya.
Untuk  skala  5  meter,  estimasi yang  paling  efisien  dengan Mean  relatif error terkecil  terjadi  pada  kedalaman perairan dangkal dari 20 sampai dengan 25  meter,  sedangkan  untuk  skala  10 meter dari 20 sampai dengan 30 meter.
Nilai kedalaman hasil pengolahan citra SPOT-6 mempunyai pola kemiripan atau  mendekati  nilai  kedalaman  yang sebenarnya.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh nilai  RMS error yang  kecil  yaitu 0,653246 meter.
Kondisi kedalaman
hasil pengolahan  citra  SPOT-6  menghasilkan nilai kedalaman yang relatif sama dengan data  kedalaman  sebenarnya.  Dengan melihat  hasil  RMS error yang  sangat kecil,  maka  penggunaan  metode  dual kanal mampu menawarkan solusi cepat, fleksibel, efisien, dan ekonomis menguntungkan untuk memetakan topografi dasar laut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kami ucapkan untuk Syarif  Budhiman  M.Sc,  sebagai  Kepala Bidang  Program  dan  Fasilitas,  yang  telah banyak  membantu  dalam  mengerjakan penyelesaian  kegiatan  ini  serta  Dr. Mahdi Kartasamita yang telah memberikan  beberapa  saran  dalam penyelesaiannya.

## DAFTAR RUJUKAN
Arief  M.,  2012a. Aplikasi  Data  Satelit  SPOT Untuk  Pemetaan  Kedalaman  di  Pesisir Selatan  Malang .  Jurnal  Teknologi,
Universitas Muhammadiyah, ISSN
2085-1669; 2010; Oktober, Vol.2 No. 2.
143 - 150. Arief,  M.,  2012b. Pendekatan  Baru  Pemetaan Kedalaman Menggunakan Data Penginderaan Jauh SPOT : Studi Kasus
Teluk  Perigi  dan  Teluk  Popoh .  Jurnal Teknologi Dirgantara, Vol. 10 no.1 Juni 2012, ISSN 1412-8063, 71-80.
Arief,  M.;  Hartuti,  M.;  Asriningrum,  W.;  Parwati,
E.;  Budhiman,  S.;,  Prayogo,  T.;  Hamzah, R., 2013. Pengembangan Metode
Pendugaan  Kedalaman  Perairan  Dangkal Menggunakan  Data  Satelit  SPOT-4: Studi  Kasus:  Teluk  Ratai  Kabupaten Pesawaran . Jurnal Penginderaan Jauh dan  Pengolahan  Citra  Digital;    ISSN- 1412-8098,  Vol. 10, No.1.
Benny,  A.H.;  and  Dawson  G.J.,  1983. Satellite Imagery  as  an  Aid  to  Bathymetric Charting  in  the  Red  Sea ,  The Cartographic Journal, vol.20, 5-16. Collet, C.; Provost J.-N. ; Rostaing, P.; Perez, P. and Bouthemy, P., 2000. SPOT Satellite Data Analysis for Bathymetric Mapping. Proceedings of the International Conference  on  Image  Processing,  3, 464-467.  http://dx.doi.org/10.1109/ icip.2000.899440.
Eugenio,  F.;  Marcello,  J.;  Martin,  J.,  2015.
High-Resolution  Maps  of  Bathymetry and  Benthic  Habitats  in  Shallow-Water Environments
Using Multispectral Penginderaan  jauh  Imagery .  IEEE Transactions on Geoscience and Penginderaan jauh, VOL. 53, NO. 7.
Finkl  C.;  Benedet  L.;  dan    Andrews  J.,  2005.
Interpretation of Seabed Geomorphology Based  on  Spatial  Analysis  of  High- Density  Airborne  Laser  Bathymetry. Journal  of  Coastal  Research,  vol.  21, 501–514.
Gao,  J.,  2009. Bathymetric  Mapping  by  Means of Penginderaan Jauh: Methods, Accuracy  and  Limitations. Progress  in Physical  Geography,  vol.  33,  no.1,
103–116.

## Green,  E.;  Edward,  A.;  Mumby,  P.,  2000.
Mapping  Batymetriy  in  Penginderaan Jauh  Handbook  for  Tropical  Coastal Management. Coastal  Manangement Sourcebok 3, UNESCO Paris, 219-233.
Jupp,  D.  L.  B.,  1989. Background  and
Extension  to  Depth  of  Penetration  (DOP)
Mapping  in  Shallow  Coastal  Waters.
Proceedings of symposium on
penginderaan  jauh  of  coastal  zone,
Gold Coast, Queensland, IV 2 (1) - IV 2 (19).
Khondoker,    I.S.,  and  Siddiquee,  H.Z,  2016.
Deriving  River  Bathymetry  Using  Space Borne Penginderaan jauh Techniques In Bangladesh. IOSR Journal of
Engineering  (IOSRJEN),  ISSN  (e):  225- 3021, ISSN: 2278-8719, Vol. 6, 45-51.
Legleiter,  C.J.;  Tedesco,  M.;    Smith,  L.C.;
Behar, A.E. and Overstreet, B.T., 2014.
Mapping  The  Bathymetry  of  Supraglacial Lakes  and  Streams  on  the  Greenland Ice Sheet Using Field Measurements and High-Resolutionsatellite  Images .  The Cryosphere,  8,  doi:10.5194/tc-8-215- 2014, 215 – 228.
Liu S.; Zhang J. and Ma M., 2010. Bathymetric Ability of SPOT-5 Multi-spectral Image in Shallow  Coastal  Water,  2010,  18th International Conference on Geoinformatics,  Beijing,  2010,  1-5.  doi: 10.1109/GEOINFORMATICS.2010.5567
951 ).
Lyzenga,  D.  R.,  1978. Passive  Penginderaan jauh  Techniques  for  Mapping  Water Depth  and  Bottom  Features .  Applied Optics , 17 (3), 379-383. Lyzenga,  D.  R.,  1979. Shallow-Water  Reflectance Modeling With Applications to Penginderaan  Jauh  of  Ocean  Floor . Proceeding of 13th International Symposium  on  Penginderaan  jauh  of
Environment, 583-602.
Maritorena, S.; Morel, A.; and Gentili, B., 1994.
Diffuse-Reflectance  of  Oceanic  Shallow
Waters  –  Influence  of  Water  Depth  and Bottom  Albedo ,  Limnol.  Oceanography, 39, 1689–1703.
Mohamed  H.;  Negm  A.;  Zahran  M.;  dan
Saavedra  C.O.,  2016. Bathymetry
Determination  from  High  Resolution Satellite  Imagery  Using  Ensemble Learning  Algorithms  in  Shallow  Lakes:
Case Study El-Burullus Lake . International Journal of Environmental
Science and Development, Vol.7, No.4. Monteys, X.; Harris, P.;  Caloca, S. and Cahalane
C.,  2015. Spatial  prediction  of  coastal bathymetry  based  on  multispectral satellite  imagery  and  multibeam  data . Penginderaan  jauh Vol. 7 ,  13782- 13806; doi:10.3390/rs71013782.
Pattanaik, A.; Sahu, K.; Bhutiyani, M.R., 2015.
Estimation  of  Shallow  Water  Bathymetry Using  IRS-Multispectral  Imagery  of Odisha  Coast,  India    International Conference on Water Resources, Coastal And  Ocean  Engine .    (ICWRCOE  2015) ELSEVIER, Vol.4, 173-181. Philpot,  W.D.,  1989. Bathymetry  Mapping  with Passive  Multispectral  Imagery .  Applied Optics. 28, 1569–1578.
Prayuda  B.,  2014, Panduan  Teknis  Pemetaan Habitat  Dasar  Perairan  Laut  Dangkal , Pemetaan  Habitat  Dasar  Perairan  Laut
Dangkal  Pusat  Penelitian  Oseanografi Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia,CRITC COREMAP II LIPI.
Stumpf, R.P.; Holderied, K.; Sinclair, M., 2003.
Determination of Water Depth With High Resolution  Satellite  Imagery  over  Variable Bottom Types . Limonology Oceanography. 48,  547556.  doi:10.4319/lo.2003.48. 1_part_2.0547.
Su,  H.;  Liu  H.;  Heyman,  W.,  2008. Automated
Derivation  of  Bathymetric  Information from  Multi  Spectral  Satellite  Imagery Using  a  Non  Linear  Inversion  Model . Marine  Geodesy.  vol.31,  pp.  281-298. doi:10.1080/01490410802466652.

## UJI MODEL FASE PERTUMBUHAN PADI BERBASIS CITRA MODIS MULTIWAKTU DI PULAU LOMBOK

## (THE TESTING OF PHASE GROWTH RICE MODEL BASED ON MULTITEMPORAL MODIS IN LOMBOK ISLAND)
I Made Parsa 1 , Dede Dirgahayu, Johannes Manalu, Ita Carolita, Wawan KH Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN Jln. Kalisari No. 8 Pekayon, Pasar Rebo – Jakarta 13710
1 e-mail: parsa_lpn@yahoo.com
Diterima 4 Mei 2017; Direvisi 14 Juli 2017; Disetujui 29 Agustus 2017

## ABSTRACT
Model testing is a step that must be done before operational activities. This  testing aimed to test rice growth phase models based on MODIS in Lombok using multitemporal LANDSAT imagery and 4eld data. This study was carried out by the method of analysis and evaluation in several stages, these are : evaluation of accuracy by multitemporal Landsat 8 image analysis, then evaluation by using 4eld data, and analysis of growth phase information to calculate model consistency. The accuracy of growth phase model was calculated using Confusion Matrix. The results of stage I analysis for phase of April 30 and July 19 showed the accuracy of the model is 58-59 %, while the evaluation of stage II for phase of period July 19 with survey data indicated that the overall accuracy is 53 %. However, the results of model  consistency  analysis  show  that  the  resulting  phase  of  the  smoothed  MODIS  imagery  shows  a consistent pattern as well as the EVI pattern of rice plants with an 86% accuracy, but not for pattern data without smoothing. This testing give conclusion is the model is good, but for operational MODIS input data must be smoothed 4rst before index value extraction.
Keywords: growing phase, MODIS images, multitemporal Landsat8 images, confusion matrix

## ABSTRAK
Uji model adalah sebuah tahapan yang harus dilakukan sebelum model tersebut digunakan untuk kegiatan yang bersifat operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi model fase pertumbuhan  padi  berbasis  MODIS  di  pulau  Lombok  terhadap  citra  Landsat  multiwaktu  dan  data lapangan.  Penelitian  dilakukan  dengan  metode  analisis  dan  evaluasi  secara  bertahap.  Pertama, evaluasi akurasi menggunakan analisis citra Landsat 8 multiwaktu. Pada tahap kedua menggunakan data referensi hasil pengamatan lapangan, sedangkan tahap ketiga dilakukan analisis informasi fase pertumbuhan  untuk  mengetahui  tingkat  konsistensi  model.  Akurasi  model  fase  pertumbuhan dihitung menggunakan matrik kesalahan. Hasil analisis dan evaluasi tahap I terhadap informasi fase 30  April  dan  19  Juli  menunjukkan  bahwa  ketelitian  model  mencapai  58-59  %,  sementara  hasil evaluasi  tahap  II  terhadap  fase  periode  19  Juli  menggunakan  data  hasil  survei  20-25  Juli menunjukkan  akurasi  keseluruhan  53  %.  Namun,  hasil  analisis  konsistensi  model  menunjukkan bahwa  fase  yang  dihasilkan  dari  citra  MODIS  yang  di- smoothing menunjukkan  pola  yang  konsisten sebagaimana  pola  EVI  tanaman  padi  dengan  akurasi  86  %,  sedangkan  pola  EVI  citra  MODIS  yang tidak di- smoothing tidak konsisten. Berdasarkan hasil ini disimpulkan bahwa model ini cukup baik, tetapi  dalam  operasionalnya  perlu  dilakukan smoothing citra  MODIS input terlebih  dahulu  sebelum ekstrak nilai indek (EVI).
Kata kunci: fase pertumbuhan, citra MODIS, citra Landsat multiwaktu, matriks kesalahan

## 1 PENDAHULUAN
Pusat Pemanfaatan Penginderaan
Jauh  (Pusfatja)  telah  mengembangkan model untuk pemantauan fase pertumbuhan padi berbasis citra MODIS delapan harian resolusi 250 meter. Pada model  tersebut  fase  pertumbuhan  padi (FPP)  diklasifikasi  menjadi  enam  kelas yaitu  fase  air  (pengolahan  tanah),  fase vegetatif 1 (1-40 hari setelah tanam/ hst), fase vegetatif 2 (41-64 hst), fase generatif 1  (65-96  hst),  generatif  2  (97hst-panen) dan  fase  bera/panen  (Dirgahayu et  al. , 2005; Dirgahayu et al. , 2014).
Dalam implementasi model tersebut juga menggunakan acuan basis data luas baku sawah dari Kementerian Pertanian  skala  1:5000  tahun  2010 (untuk  Pulau  Jawa)  dan  skala  1:10.000 tahun  2012  (untuk  luar  Pulau  Jawa) (Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian,  2016).  Sebelum  digunakan dalam pemodelan, data spasial luas baku sawah  tersebut  terlebih  dulu  di- downscaling ke  skala  1:250.000.  Model FPP tersebut belum dilakukan verifikasi dan  validasi  secara  memadai  dimana hasilnya  seharusnya  disampaikan  secara
rinci dan lengkap sebagai bahan masukan untuk memperbaiki akurasinya.
Studi  menggunakan  citra  satelit untuk memantau pertumbuhan tanaman padi telah dilakukan oleh banyak peneliti. Huamin et  al. ,  (2009)  menggunakan citra  MODIS  untuk  melihat  dinamika musiman indek vegetasi dan karakteristik fenologi  gandum  dan  jagung  di  China. Shi et al. , (2013) menggunakan citra satelit MODIS dan Landsat-TM untuk memetakan  tanaman  padi  di  China dengan  beberapa  parameter  indeks Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), Land  Surface  Water  Index (LSWI),  dan Normalized Soil Difference Index (NDSI). Mostafa et  al. ,  (2014)  yang memetakan  areal  tanaman  padi  di Bangladesh  menggunakan  NDVI  enam belas  harian  MODIS.  Sementara  Dao et al. , (2015) menggunakan citra Landsat-8 OLI  dan  MODIS  untuk  memperkirakan daerah  genangan  dan  lahan  sawah  di Kamboja. Beberapa penelitian sebelumnya telah menggunakan citra resolusi global dan  rendah    seperti  NOAA  AVHRR  dan MODIS untuk memantau sawah (Xiao et
al. ,  2005).  Namun,  penggunaan  citra satelit  resolusi  spasial  moderat  dan global  telah  dibatasi  terutama  di  lahan sawah  yang  kecil/sempit,  karena  ada banyak  jenis  tutupan  lahan  dalam  satu pixel . Hal ini akan mengurangi penilaian akurasi  (Strahler et  al. ,  2006).  Hafizh AS,  (2013)  menyimpulkan  bahwa  data EVI  dari  MODIS  level  1B  mempunyai korelasi  yang  baik  0,879  dengan  data pengukuran  spektrometer  dan  dapat digunakan  menentukan  umur  tanaman padi  secara  global.  Sementara  metode Fuzzy yang  dimodifikasi  mampu meningkatkan  akurasi  klasifikasi  FPP yang menggunakan citra hiperspektral hingga 10% (Maspiyanti et al. , 2013).
Beberapa  hasil  verifikasi/validasi yang  telah dilakukan, seperti  oleh  Balai Besar  Sumber  Daya  Lahan  Pertanian (BBSDLP)  dan  Balai  Penelitian  Agroklimat dan  Hidrologi  (BPAH)  terhadap  model FPP  sebelumnya  menunjukkan  katelitian (parameter  kecocokan  fase)  sangat bervariasi.  Hasil  verifikasi  BPAH  untuk ketelitian  fase  sekitar  70%  sedangkan BBSDLP  75-91%  sementara  untuk ketelitian  luas  (fase)  7-70%  (Syahbuddin, 2015;  Badan  Litbang  Pertanian,  2015). Namun  demikian  secara  rinci  hasil verifikasi  tersebut  baik  menyangkut teknik  verifikasi,  sebaran  titik  sampel tiap lokasi, maupun teknik pengambilan sampel belum disampaikan secara resmi dalam  forum/jurnal  ilmiah.  Mengingat sangat  bervariasinya  tingkat  ketelitian model,  dilakukan clustering terhadap basis data lahan sawah yang digunakan dalam model sehingga diharapkan akurasi model lebih meningkat dan juga bersifat lebih  umum  (satu model  untuk  seluruh wilayah Indonesia).
Walaupun  demikian,  Kementerian Pertanian  dalam  hal  ini  BBSDLP  telah menggunakan model iniuntuk monitoring luas tanam dan panen yang lebih dikenal dengan istilah Standing Crop (SC). Dalam perkembangan lebih lanjut BBSDLP telah melakukan  terobosan  dengan  melakukan otomatisasi  mulai  dari download citra MODIS  hingga  pengolahan  data  untuk
menghasilkan informasi fase pertumbuhan tanaman. Langkah otomatisasi ini sangat signifikan pengaruhnya terhadap kebutuhan  waktu  proses  data  menjadi sangat singkat (Parsa, 2014).
Berkaitan  dengan  hal  tersebut, telah  dilakukan  pengembangan  model (uji  validasi)  FPP  berbasis  data  resolusi rendah  MODIS  menggunakan  data penginderaan  jauh  resolusi  menengah LANDSAT  8  dan  data  hasil  pengamatan lapangan.  Tujuan  penelitian  adalah untuk  menguji  tingkat  akurasi  model FPP berbasis citra MODIS terhadap citra LANDSAT 8 dan data survei lapangan di pulau di Lombok.

## 2 METODE
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  meliputi,  seleksi  data LANDSAT P/R 116066  multiwaktu yang direkam pada Februari sampai Juni 2016 sesuai  dengan  periode  tanam  (Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh), seleksi  citra  MODIS  delapan  harian tahun  2016  (http://MODIS.gsfc.nasa. gov/data/),    dan  ektraksi  menjadi  nilai EVI.  Dalam  analisis  ini  juga  digunakan data hasil survei lapangan.
Model yang divalidasi dalam kasus ini  adalah  model  FPP  berbasis  citra MODIS pulau Sulawesi (Dirgahayu et al , 2015). Model tersebut akan diuji di pulau Lombok  dengan  lokasi  pengambilan  data lapangan  di  beberapa  kecamatan/ kabupaten. Data lapangan yang digunakan  adalah  informasi  FPP  aktual di  lapangan.  Pengambilan  sampel  di lapangan  dilakukan  dengan  metode stratifikasi  berdasarkan  perbedaan  tujuh kelas  EVI  maksimum  dan  enam  variasi kelas fase mengikuti kerangka sampling terlampir. Koefisien Regresi (b0,b1,b2,b3), Koefisien Determinasi (R 2 ),  dan Standar Kesalahan (Se) dari Model Pertumbuhan Tanaman Padi Pulau Sulawesi disajikan pada Tabel 2-1 dan Tabel 2-2 (Dirgahayu, 2015). Model fase vegetatif maupun fase generatif  masing-masing  terdiri  atas tujuh  model  yang  didasarkan  atas kisaran  EVI  maksimum  yang  dicapai
pada  lahan  sawah  selama  tiga  tahun 2010-2012.
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode analisis citra MODIS delapan harian meliputi ektraksi indeks  (EVI),  filter/ smoothing dengan metode rata-rata bergerak ( moving average ) dan  median  filter  (Shi et  al. ,  2013) kemudian  pemetaan  fase  pertumbuhan (sebelum  dan  setelah smoothing ).  Selain itu  juga  dilakukan  klasifikasi  penutupan/ penggunaan  lahan  pada  citra  LANDSAT 8  multiwaktu  untuk  memperoleh  fase pertumbuhan  padi  (Tabel  3-1)  untuk analisis  akurasi  fase  pertumbuhan berbasis  MODIS  tahap  I,  sedangkan analisis  akurasi  tahap  II  (input  hasil model  yang  tidak  di- smoothing )  dan  III ( input hasil model yang di- smoothing).
Diagram alir desain penelitian ini dilaksanakan sesuai Gambar 2-1.
Kebaharuan  dari  penelitian  ini adalah  penambahan  proses  filter  data input (EVI)  MODIS  sebelum  dilakukan
pemetaan  fase  pertumbuhan  tanaman. Berdasarkan  hasil  analisis  tersebut dilakukan  penghitungan  akurasi  model fase pertumbuhan (sebelum dan setelah smoothing )
menggunakan matrik kesalahan dengan pengujian point to point (Parsa, 2013a; Parsa, 2013b). Pengujian bertahap  (I,  II,  dan  III)  dimaksudkan untuk mengetahui akurasi model terhadap ketiga pembanding (citra LANDSAT, fase MODIS  yang  tidak smoothing ,  dan  fase MODIS  yang  di- smoothing ). Smoothing ini dilakukan karena citra MODIS mutiwaktu yang  digunakan  masih  mengandung kesalahan  atmosferik, sehingga  nilainya berfluktuasi.  Hal  ini  dibuktikan  dengan berbedanya  nilai  reflektan  di pixel yang sama (air maupun hutan) beberapa data multiwaktu  (terlampir).  Untuk  analisis phenologi  tanaman  padi  menggunakan data multiwaktu perlu dilakukan proses smoothing seperti  yang  telah  dilakukan oleh Mulyono et al. , (2015)
Tabel 2-1: HASIL ANALISIS REGRESI PADA FASE VEGETATIF
Klas EVI Max b0 b1 b2 b3 R 2 Se 1 0.40-0.45 0.13376  -0.00241  0.00019  -0.0000011  95.5%  0.023 2 0.45-0.50 0.12784  0.00707  -0.00004  0.0000002  98.3%  0.016 3 0.50-0.55 0.12398  0.00346 0.00018  -0.0000022  94.2%  0.036 4 0.55-0.60 0.11859  -0.00570  0.00050  -0.0000046  98.8%  0.021 5 0.60-0.65 0.08094  -0.00260  0.00037  -0.0000031  95.9%  0.044 6 0.65-0.70 0.11121  -0.00523  0.00055  -0.0000051  99.1%  0.022 7 0.70-0.88 0.14583  -0.01036  0.00077  -0.0000073  97.4%  0.042

## Tabel 2-2: HASIL ANALISIS REGRESI PADA FASE GENERATIF
Klas EVI Max b0 b1 b2 b3 R 2 Se 1 0.40-0.45 -0.77637  0.05230  -0.00069  0.0000027  97.3%  0.016 2 0.45-0.50 0.18685  0.02349  -0.00041  0.0000018  98.4%  0.016 3 0.50-0.55 0.71441  0.00050  -0.00008  0.0000003  96.0%  0.018 4 0.55-0.60 -1.13642  0.06559  -0.00078  0.0000028  96.8%  0.022 5 0.60-0.65 -2.20627  0.10280  -0.00118  0.0000041  98.9%  0.017 6 0.65-0.70 -1.40893  0.08608  -0.00110  0.0000041  98.5%  0.022 7 0.70-0.88 -1.55683  0.09017  -0.00110  0.0000040  97.5%  0.030
Mengingat periode informasi fase pertumbuhan (delapan harian) tidak sama dengan periode perekaman citra LANDSAT (enam  belas  hari)  maka  terlebih  dulu dilakukan  pemilihan  periode  FPP  yang
bersesuaian  dengan  tanggal  perekaman LANDSAT.  Beberapa  pasangan  yang bersesuaian  antara  citra  LANDSAT dengan  fase  tanaman  padi  Pulau Lombok (Tabel 2-3).
Gambar 2-1: Diagram alir Analisis model FPP berbasis citra MODIS

## Tabel 2-3:  DAFTAR  PASANGAN  CITRA  LANDSAT  DAN  INFORMASI  FASE  TANAMAN  PADI  PULAU LOMBOK
No. Tanggal Perekaman Citra LANDSAT Informasi Fase Tanaman Padi Periode Tanggal 1. 1 April 2016 29 Maret 29 Maret – 5April 2. 17 April 2016 14 April 14 – 21 April 3. 3 Mei 2016 30 April 30 April - 7 Mei 4. 19 Mei 2016 16 Mei 16 – 23 Mei 5. 4 Juni 2016 1 Juni 1 – 8 Juni 2016 6. 20 Juni 2016 17 Juni 17 – 24 Juni 7. 6 Juli 2016 3 Juli 3 – 10Juli 8. 22Juli 2016 19 Juli 19 – 26Juli
(a) (b)
Gambar 2-2: Citra komposit kanal 6,5,4 LANDSAT822 Juli 2016 dengan titik survei (a) dan informasi fase pertumbuhan padi periode 19-26 Juli 2016 (b) Pulau Lombok
Secara  teknis  validasi  informasi fase  tanaman  padi  ini  dilakukan  secara bertahap,  tahap  pertama  menggunakan citra resolusi menengah LANDSAT, yaitu antara  fase  pertumbuhan  citra  MODIS periode  19-26  Juli  2016  dengan  citra LANDSAT  8,  22  Juli  2016.  Pada  tahap berikutnya fase pertumbuhan MODIS ini diverifikasi  menggunakan  data  lapangan yang  diambil  pada  19-23  Juli  2016. Pengambilan data lapangan dilakukan di sebelas  kecamatan,  meliputi  Kecamatan Gerung,  Sekarbela,  Labuapi,  Kediri, Sandubaya,  Narmada  (Lombok  Barat), dan  Kecamatan  Pringgarata,  Jonggat, Praya, Praya Barat, Praya Tengah (Lombok Tengah).  Data  lapangan  yang  diambil adalah kondisi lahan sawah/fase tanaman padi.  Beberapa  hal  yang  dipertimbangkan dalam penentuan titik survei adalah kelas EVI  maksimum  lahan  sawah  di  pulau Lombok  dan  luas  area  (fase  MODIS), dimana  dari  80  titik  survei  yang direncanakan hanya mampu menyelesaikan 72 titik survei.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  citra  LANDSAT  dilakukan untuk  identifikasi  kondisi  lahan  sawah ataupun  fase  tanaman  padi,  jika  hanya menggunakan satu citra saja hanya akan dapat  identifikasi  air,  vegetasi  dan  bera saja,  tetapi  dengan  menggunakan beberapa  citra  multiwaktu  (16  harian) maka fase tanaman akan dapat diketahui. Metode ini diterapkan dengan menggunakan  asumsi  bahwa  varietas
padi  yang  ditanam  petani  adalah  sama yaitu Ciherang dengan umur panen 120 hari.  Hal  ini  sesuai  dengan  referensi yang  diperoleh  bahwa  lebih  dari  90% areal  persawahan  di  Indonesia  telah ditanami varietas unggul baru (VUB) yang dihasilkan oleh Badan Litbang Pertanian. Beberapa  VUB  yang  tidak  asing  bagi masyarakat  seperti:  IR64,  Ciherang, Cibogo, Cigeulis, dan Ciliwung merupakan yang paling banyak ditanam di Indonesia. Secara  umum,  varietas  Ciherang  masih menjadi  primadona  bagi  petani  di Indonesia  bahkan  mencapai  47%  dari seluruh  varietas yang  telah dilepas  oleh Badan Litbang Pertanian (http:// pengetahuanumumindonesiadandunia.
blogspot.co.id/2013/). Umur panen untuk varietas Ciherang adalah 116-125 hari  setelah  sebar  (hss)  (Badan  Litbang Pertanian,  2012).  Jika  pembibitan berlangsung selama 21 hari, maka panen varietas  Ciherang  95-104  hari  setelah tanam (hst) atau rata-rata 99 hari.
Secara umum identifikasi tanaman padi  di  lahan  sawah  pada  citra  LANDSAT multiwaktu  hanya  bersifat  global,  dimana hanya  dapat  mengidentifikasi  air,  vegetasi dan bera dan perubahannya dari waktu ke  waktu.  Berdasarkan  pengalaman, untuk  identifikasi  fase  airpun  tidak semudah  yang  dibayangkan  selama  ini, karena  ternyata  tanaman  padi  yang baru  tanam  hingga  umur  satu  minggu sulit  dibedakan  dengan  lahan  sawah yang  sedang  masa  persiapan  tanam (fase  air)  (Parsa,  2015).  Selain  sulit
dibedakan dengan fase vegetatif 1 (awal) terutama  sampai  umur  tanaman  satu minggu, ternyata fase air juga seringkali sulit  dipisahkan  dengan  fase  bera  jika bera  tersebut  dalam  kondisi  lembab. Oleh  karena  itu  dalam  identifikasi  ini fase  air  termasuk  di  dalamnya  padi umur satu minggu, sedangkan fase bera
termasuk di dalamnya bera yang lembab. Walaupun  ada  kesulitan  sebagaimana disebutkan di atas, namun dengan analisis citra  multiwaktu  yang  dihubungkan dengan umur tanaman padi diharapkan kesulitan  tersebut  dapat  diminimalisir (Tabel 3-1).

## Tabel 3-1: CONTOH  PERKIRAANFASE  TANAMAN  PADI  DARI  CITRA  LANDSAT MULTIWAKTU
Asumsi panen pada umur 100 hari maka,
Titik 1 bera/ sudah panen (umur lebih dari 100 hst)
Titik 2 bera/ sudah panen (umur lebih dari 100 hst)
Asumsi panen pada umur 100 hari maka, Titik  1  bera/  sudah  panen  (umur  >=  100 hst)
Titik  2  belum  panen  umur  >=97  hari (generatif 2)
Kenampakan hijau:
Titik  1  bayangan  awan,  perkiraan  umur >=84  hst (fase generatif 1) Titik  2  hijau,  perkiraan  umur  >=81  hari (fase generatif 1) 20 Juni 2016 22 Juli 2016 6 Juli 2016
Kenampakan hijau: Titik  1  hijau,  perkiraan  umur  >=68    hst (fase generatif 1)
Titik  2  hijau,  perkiraan  umur  >=65  hari (fase generatif 1)
Kenampakan hijau:
Titik  1  hijau,  perkiraan  umur  >=52    hst (fase vegetatif 2)
Titik  2  hijau,  perkiraan  umur  >=49  hari (fase vegetatif 2)
Kenampakan hijau: Titik  1  hijau,  perkiraan  umur  >=36    hst (fase vegetatif 1)
Titik 2 hijau, perkiraan umur >33 hari (fase vegetatif 1)
Kenampakan biru: Titik  1  biru  kehijauan,  perkiraan  umur >=20  hst (fase vegetatif 1)
Titik 2 biru gelap, perkiraan umur
<17 hst (vegetatif 1)
Identifikasi awal fase padi
didasarkan  pada  kenampakan  air  pada citra LANDSAT untuk kemudian dilanjutkan  dengan  citra  yang  direkam berikutnya  sampai  mencapai  fase  bera ataupun fase air musim tanam
berikutnya.  Berdasarkan  hasil  analisis yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa dalam  selang  waktu  6-7  periode  (16 harian)  LANDSAT  (90-105  hari)  sudah akan  ketemu  fase  bera.  Dengan memperhitungkan  umur  tanaman  padi
1 April  2016 3 Mei 2016 19 Mei 2016 4 Juni 2016
(100 hst) maka fase tanaman padi pada setiap  periode  LANDSAT  dapat  diketahui, hanya  saja  fase  yang  dimaksud  di  sini bukan  fase  tanaman  sebagaimana klasifikasi dari MODIS, tetapi hanya fase tanaman  secara  umum  yaitu  fase  air, vegetatif,  generatif,  dan  bera.  Jika  pada suatu  area  lokasi  pada  citra  LANDSAT (1) diidentifikasi sebagai air, tetapi pada lima  periode  data  (80  hari)  berikutnya ternyata  sudah  menjadi  fase  bera,  jika asumsi  panen  100  hari,  maka  dengan demikian fase air yang diidentifikasi pada citra  1  April  sesungguhnya  sudah  ada tanaman  berumur  20  hari  dan  fase tanaman  pada  setiap  periode  citra LANDSAT  dapat  perkirakan  dengan menghitung mundur umurnya. Jika pada citra  ke  enam  periode  data  (96  hari) berikutnya  sudah  menjadi  fase  bera, maka  dengan  asumsi  yang  sama  umur
tanaman  pada  citra  1  April  sekitar empat  hari,  hal  ini  berarti  bahwa  fase air yang teridentifikasi pada citra 1 April tersebut sebenarnya sudah ditanami.
Pengujian tahap I yang dilakukan dua kali, pertama terhadap fase periode 30  April-7  Mei  dengan  data  LANDSAT 3 Mei menunjukkan bahwa dari 72 titik sampel  hanya  41  titik  yang  benar  dan 30  titik  lainnya  salah  dan  satu  titik berawan  sehingga  akurasi  keseluruhan hanya  59%  (Tabel  3-2).  Sedangkan pengujian  kedua  terhadap  fase  periode 19-26  Juli  dengan  data  LANDSAT  22 Juli  menunjukkan  bahwa  dari  72  titik survei,  hanya  50  titik  yang  dapat dievaluasi  karena  22  titik  berawan, dimana  dari  50  titik  tersebut  hanya  29 titik  yang  benar  dan  21  titik  salah sehingga  akurasi  keseluruhan  hanya 58% (Tabel 3-3).

## Tabel 3-2: HASIL  PENGUJIAN  MATRIKS  KESALAHAN  ANTARA  FASE  PERIODE  30  APRIL-6  MEI DENGAN DATA LANDSAT 3 MEI 2016
KELAS 1 2 3 4 5 6 Jumlah Air Vegetatif1 Vegetatif2 Generatif1 Generatif2 Bera 1 Air 2 2 2 Vegetatif1 31 12 3 1 3 Vegetatif2 8 2 4 Generatif1 5 Generatif2 2 6 Bera 3 3 AKURASI KESELURUHAN 59%
Keterangan: Horizontal adalah kelas dari MODIS, vertikal adalah kelas dari LANDSAT
Tabel 3-3:  HASIL  PENGUJIAN  MATRIKS  KESALAHAN  ANTARA  FASE  PERIODE  19-26  JULI DENGAN DATA LANDSAT 19 JULI 2016
KELAS 1 2 3
4 5 6 Jumlah Air Vegetatif1 Vegetatif2 Generatif1 Generatif2 Bera 1 Air 2 Vegetatif1
1
3 Vegetatif2 4 Generatif1 3 5 Generatif2 1 6 15 10 6 Bera 1 2 10 Total Akurasi 58%
Keterangan: Horizontal adalah kelas dari MODIS, vertikal adalah kelas dari LANDSAT
Sementara itu pengujian tahap II yang dilakukan antara fase 19-16 Juli dengan  data  lapangan  hasil  survei (Tabel 3-4) menunjukkan bahwa dari 50 titik ternyata hanya 26 titik yang benar dan  24  titik  salah  sehingga  akurasi secara  keseluruhan  hanya  53  %. Rendahnya akurasi ini diduga disebabkan  karena  citra  MODIS input yang digunakan tidak diproses smoothing terlebih dulu sebelum proses ekstrak EVI dan klasifikasi fase. Dugaan tidak adanya smoothing sebagai penyebab rendahnya  akurasi  model  dibuktikan dengan hasil analisis tahap III terhadap EVI citra MODIS periode Januari-Juli 2016 setelah smoothing yang  menunjukkan pola  yang  konsisten  sebagai  pola  EVI tanaman padi (Gambar 3-1, 3-2, dan 3-3). Akurasi  fase  dari  data  hasil smoothing yang diuji pada titik-titik sampel (survei) menunjukkan peningkatan akurasi keseluruhan  menjadi  86%  (Tabel  3-5). Nilai  akurasi  tersebut  memang  cukup baik,  tetapi  masih  perlu  ditingkatkan lagi  dengan  berbagai  upaya,  misalnya dengan perbaikan  model  menggunakan
data  citra  yang  mempunyai  resolusi yang  lebih  baik  dari  MODIS  misalnya citra LANDSAT.
Untuk diketahui bahwa model yang sempat  “operasionalkan”  oleh  Instansi terkait  belum  memasukkan  proses smoothing data (EVI). Hal inilah yang patut diduga  sebagai  penyebab  rendahnya akurasi model. Hal ini dapat dibuktikan dengan  meningkatnya  akurasi  sampai 86%  setelah  dilakukan  penambahan proses smoothing data  (EVI)  (Tabel  3-5). Penambahan proses smoothing ini dapat dikategorikan  sebagai  pengembangan model.  Jadi  dengan  demikian  dapat disampaikan bahwa model fase pertumbuhan padi berbasis citra MODIS untuk pulau Lombok ini setelah dilakukan perbaikan  prosedur  teknis  dengan menambahkan smoothing data  ini mempunyai akurasi cukup baik.
Jika  diasumsikan error geometri MODIS  lebih  kecil  atau  sama  dengan setengah pixel ,  maka  angka error 14% ini di lapangan dapat menjadi lebih besar atau sama dengan 28% dengan luas satu piksel MODIS sebesar 6,25 Ha.
Tabel 3-4: HASIL  PENGUJIAN  MATRIKS  KESALAHAN  ANTARA  FASE  PERIODE  19-26  JULI (SEBELUM SMOOTHING ) DENGAN DATA SURVEI LAPANGAN 19-25 JULI 2016 KELAS 1 2 3 4 5 6 Jumlah Air Vegetatif1 Vegetatif2 Generatif1 Generatif2 Bera 1 Air 1 2 Vegetatif1 2 1 3 Vegetatif2 2 4 Generatif1 1 2 5 Generatif2 1 3 26 1 6 Bera 2 7 Total Akurasi 53%
Keterangan: Horizontal adalah kelas dari MODIS, vertikal adalah kelas dari survei lapangan

## Tabel 3-5: HASIL PENGUJIAN MATRIKS KESALAHAN ANTARA FASE PERIODE 19-26 JULI HASIL SMOOTHING DENGAN DATA SURVEI LAPANGAN 19-25 JULI 2016
KELAS 1 2 3 4 5 6 Jumlah Air Vegetatif1 Vegetatif2 Generatif1 Generatif2 Bera 1 Air 2 Vegetatif1 1 1 3 Vegetatif2 1 2 4 Generatif1 2 5 Generatif2 1 26 6 Bera 1 3 26 AKURASI KESELURUHAN 86%
Keterangan: Horizontal adalah kelas dari MODIS, vertikal adalah kelas dari survei lapangan
Gambar 3-1: Grafik pola EVI citra MODIS pada titik sampel ke-15 di Kecamatan Gerung Lombok Barat
Gambar 3-2: Grafik pola EVI citra MODIS pada titik sampel ke-22 di Kecamatan Narmada Lombok Barat
Gambar 3-3: Grafik pola EVI citra MODIS pada titik sampel ke-37 di Kecamatan Jonggat Lombok Tengah
4

## KESIMPULAN
Berdasarkan
hasil analisis kuantitatif  dan  pembahasan  yang  telah disampaikan  dapat  disimpulkan  bahwa akurasi  model  fase  pertumbuhan  padi berbasis  citra  MODIS  di  Pulau  Lombok adalah  sebesar  86  %.  Akurasi  tersebut dihasilkan setelah melalui proses penghalusan  ( smoothing )  terhadap  data EVI  multiwaktu  sebelum  diekstraksi informasi spasial fase pertumbuhannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Kapusfatja atas arahan dan saran yang  diberikan  dalam  pelaksanaan penelitian  ini,  demikian  juga  Kapoklit dan  rekan-rekan  peneliti  yang  telah memberikan  saran  dan  masukan  pada pelaksanaan penelitian maupun penulisan makalah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Badan  Litbang  Pertanian,  2012. Varietas-Padi- Unggulan . Majalah Agroinovasi. Sinartani.
Edisi  25-31  Januari  2012  No.  3441 Tahun XLII. 7.
Badan Litbang Pertanian, 2015. Inovasi Pertanian untuk Kemandirian Pangan dan Energi . Laporan  Tahunan  Badan  Penelitian  dan Pengembangan Pertanian, Kementerian Pertanian Republik Indonesia.
Bank  Data  Penginderaan  Jauh  Nasional – BDPJN  LAPAN,  diunduh  dari  http:// bdpjn-catalog.lapan.go.id/catalog/ index.php [Februari-Juni 2016].
Dao,  PD.,  Yuei-An  Liou,  2015. Object-Based Flood  Mapping  and  Affected  Rice  Field Estimation  with  LANDSAT  8  OLI  and MODIS  Data. Remote  Sensing  Journal. 2015, 7(5), 5077-5097.
Direktorat  Jenderal  Prasarana  dan  Sarana Pertanian, 2016. Pengelolaan Data Lahan Sawah,  Alat  dan  Mesin  Pertanian,  dan Jaringan  Irigasi .  Bahan  Presentasi pada  Pertemuan  Tahunan  Forum Komunikasi  Statistik  dan  Sistem Informasi  Pertanian.  Solo,  6-8  April 2016.
Dirgahayu D., H Noviar, S Anwar, 2014. Model Pertumbuhan  Tanaman  Padi  di  Pulau
Sumatera Menggunakan Data EVI MODIS Multitemporal . Prosiding
Seminar
Nasional Penginderaan Jauh: 333-343.
Dirgahayu  D.,  H.,  Noviar,  S.,  Anwar,  2015.
Pengembangan  Model  Pertumbuhan Tanaman  Padi  Menggunakan  Data  EVI MODIS  Multitemporal  (Studi  Kasus  di Pulau  Sulawesi). Prosiding  Seminar Nasional Penginderaan Jauh: 408-424. Dirgahayu  D.,  Nr  L.,  Adhyani,  Nugraheni  S., 2005. Model  Pertumbuhan  Tanaman
Padi  Menggunakan  Citra  MODIS  untuk Pendugaan Umur Padi . Prosiding Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  MAPIN XIV, Surabaya.
Hafizh  AS.,  2013. Analisa  Pertumbuhan  Padi Menggunakan Algorithma EVI dan NDVI pada Citra Multispektral . Jurusan Teknik
Geomatika.  Fakultas  Teknik  Sipil  dan Perencanaan. Institut Teknologi
Sepuluh November. Surabaya.
Huamin,  Y.,  Y.,  Fu.,  Xiangming  Xiao,  He  Qing Huang,  Hongli  He,  L.,  Ediger,  2009. Modeling  Gross  Primary  Productivity  for Winter  Wheat-Maize  Double  Cropping System  using  MODIS  Time  Series  and CO2  Eddy  Flux  Tower  Data .  Agriculture, Ecosystems  and  Environment  Journal.
China: 391-400.
Maspiyanti F., M. I., Fanany, A M., Arymurthy,
2013. Klasifikasi  Fase  Pertumbuhan Padi  Berdasarkan  Citra  Hiperspektral dengan Modifikasi Logika Fuzzy (Paddy Growth  Stages  Classification  Based  on Hyperspectral  Image  Using  Modified Fuzzy  Logic). Jurnal  Penginderaan  Jauh dan  Pengolahan  Citra  Digital  Vol.  10 No. 1, Juni 2013. ISSN 1412-8098: 39- 46.
MODIS  Moderate  Imaging  Spectro  radiometer. diunduh  dari  http://MODIS.gsfc.nasa. gov/data/ [Februari-Juni 2016].
Mostafa,  K.,  Mosleh  and  Q  K.,  Hassan,  2014.
Development  of  a  Remote  Sensing Based  “Boro”  Rice  Mapping  System. Remote  Sensing  Journal.  Department of  Geomatics  Engineering,  Schulich School  of  Engineering,  University  of Calgary,  2500  University  Dr  NW, Calgary,  Alberta  T2N  1N4,  Canada: 1938-1953.
Mulyono,  S.,  Harisno,  Mahfudz  Amri,  M.,  Ivan Fanany,  T.,  Basaruddin,  2015. Kernel- Based  Regularized  Learning  for  Time- Invariant  Detection  of  Paddy  Growth Stages  from  MODIS  Data .  7 th Asian Conference  Proceeding  Part  1,  ACIIDS 2015. Indonesia.
Parsa,  IM.,  2013a. Optimalisasi  Parameter Segmentasi  untuk  Pemetaan  Lahan Sawah  Menggunakan  Citra  Satelit LANDSAT (Studi kasus Padang Pariaman- Sumatera  Barat  dan  Tanggamus- Lampung) .  Jurnal  Penginderaan  Jauh dan  Pengolahan  Citra  Digital  Vol.  10 No. 1, Juni 2013. ISSN 1412-8098: 27- 38.
Parsa,  IM.,  2013b. Kajian  Pendekatan  Teori Probabilitas  untuk  Pemetaan  Lahan Sawah  Berbasis  Perubahan  Penutup Lahan  Citra  LANDSAT  Multiwaktu (Studi  Kasus  Daerah  Tanggamus, Lampung). Jurnal  Penginderaan  Jauh dan  Pengolahan  Citra  Digital  Vol.  10 No.  2,  Desember  2013.  ISSN  1412- 8098: 113-121.
Parsa,  IM.,  2014. Ujicoba  Model  Pemetaan lahan  Sawah  Berbasis  Perubahan Penutup  Lahan  Citra  LANDSAT  Mosaik Tahunan  di  Jawa  Barat). Jurnal Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan Citra  Digital  Vol.  11  No.  1,  Juni  2014. ISSN 1412-8098: 15-28.
Parsa, IM., 2015. Pemanfaatan Citra Penginderaan Jauh Resolusi Menengah LANDSAT untuk
Uji  Ketelitian  Informasi  Spasial  Fase Pertumbuhan  Padi  Berbasis  Citra MODIS .  Prosiding  Seminar  Nasional Penginderaan Jauh 2015. Bogor. Shi  JJ.,  Huang  JJ,  Feng  Z.,  2013. Multi-year Monitoring  of  Paddy  Rice  Planting  Area in  Northeast  China  using  MODIS  Time Series Data . China. J Zhejiang Univ Sci B. 2013 Oct; 14(10): 934–946.
Strahler,  A.  H.,  Boschetti,  L.,  Foody,  G.M.,
Friedl, M.A., Hansen, M.C., Herold, M., Mayaux,  P.,  Morisette,  J.T.,  Stehman, S.V. and Woodcock, C.E., 2006. Global Land Cover Validation: Recommendations for  Evaluation  and  Accuracy  Assessment of  Global  Land  Cover  Maps .  Office  for Official  Publications  of  the  European Communities.
Syahbuddin, H., 2015. Sistem Informasi Katam Terpadu  versi  2.1  dan  Standing  Crop. Verifikasi  Standing  Crop  di  Empat Kabupaten  Jawa  Barat .  Balai  Penelitian Agroklimat  dan  Hidrologi.  Kementerian Pertanian. Bogor.
USGS  LANDSAT  Mission ,  diunduh  dari  http:// LANDSAT.usgs.gov/documents/LDCM_
Brochure/ [22 Januari 2013].
Xiao,  X.,  Boles,  S.,  Liu,  J.,  Zhuang,  D., Frolking,  S.,  Li,  C.,  Salas,  W.,  and Moore,  B.,  2005. Mapping  Paddy  Rice Agriculture  in  Southern  China  Using Multi-Temporal  MODIS  Images .  Remote Sensing of Environment, 95, 480–492.

## LAMPIRAN
Lampiran 1. Nilai reflektan objek air dan hutan pada citra multiwaktu MODIS delapan harian (periode 1-41) tahun 2016
Objek Titik 1 Titik 2 Titik 3 Titik 4 Titik 5 Titik 6 Titik 7 Titik 8
Air laut

## Hutan
Keterangan: B1; citra MODIS tanggal 1 Januari 2016, B2: tanggal 9 Januari, B3: tanggal 17 Januari, B4: tanggal 25 Januari, B5: tanggal 2 Februari, dan B6: tanggal 10 Februari 2016
Lampiran 2. Kerangka sampling di lapangan
Sampel  yang  diamati  di lapangan  adalah  piksel 1, 3, 5, 7, dan 9.

## Pedoman Penulisan Jurnal Penginderaan Jauh)
JUDUL MAKALAH DITULIS DENGAN HURUF KAPITAL TEBAL SECARA SINGKAT DAN JELAS, (Studi Kasus : apabila ada) (16 pt, Britannic Bold )
Judul dibuat dalam 2 bahasa (Indonesia dan Inggris), apabila tulisan dalam bahasa Indonesia, maka judul dalam bahasa Inggris ditulis dalam tanda kurung
(16 pt, Britannic Bold )
Penulis Pertama 1 , Penulis Kedua 2 , dst n (Nama Penulis Tanpa gelar) (10,5 pt, Franklin Gothic Medium, bold)
1 Instansi Penulis Pertama
2 Instansi Penulis Kedua
dst n. ....
(10,5 pt, Franklin Gothic Medium)
e-mail: e-mail penulis pertama          (berwarna hitam) (10,5 pt, Franklin Gothic Medium)
Diterima : ..... (tanggal bulan tahun); Disetujui : ..... (tanggal bulan tahun); Diterbitkan : ..... (tanggal bulan tahun) (9 pt, Franklin Gothic Medium)

## ABSTRACT
(10,5 pt, Bookman Old Style, bold)
Abstract is a summary of the most important elements of the paper, written in one paragraph  in  the  one column  of a maximum  of 200 words. Abstract made  in  two languages written with the Bookman Old Style 9 pt. If the paper written in Indonesian, the Indonesian abstract written first then followed by English abstract and vice versa. The title "ABSTRAK" or "ABSTRACT" made with uppercase letters, and bold.
Keywords: guidence, author, journal        (minimal 3 keywords) (9pt, Bookman Old Style, italic)

## ABSTRAK
(10,5 pt, Bookman Old Style, bold)
Abstrak  merupakan  ringkasan  elemen-elemen  terpenting  dari  naskah,  ditulis dalam  satu  paragraf  dalam  1  kolom  maksimal  200  kata.  Abstrak  dibuat  dalam  2 bahasa ditulis dengan huruf 9 pt, Bookman Old Style. Apabila naskah dalam Bahasa Indonesia, maka abstrak dengan Bahasa Indonesia ditulis terlebih dahulu dilanjutkan abstrak  Bahasa  Inggris  dan  sebaliknya. Judul  “ABSTRAK” atau “ ABSTRACT ”  dibua t dengan huruf besar, bold .
Kata kunci: panduan, penulis, jurnal        (minimal 3 kata kunci)
(9pt, Bookman Old Style, italic)
1  PENDAHULUAN (10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Naskah  dapat  ditulis  dalam Bahasa  Indonesia  maupun  Bahasa Inggris.  Naskah  diketik  dalam  Microsoft Word  dengan  1  kolom  untuk  abstrak dan  2  kolom  untuk  isi.  Ukuran  kertas
A4 dengan ukuran panjang ( height ) 29,7 cm, lebar ( width ) 21 cm dengan dimensi Top 3 cm, Bottom 2,5 cm, Inside 2,5 cm, Outside 2 cm, Gutter 1 cm, Header 1 cm  dan Footer 1  cm.  Jenis  Huruf Bookman  Old  Style  10,5  pt,  dan  spasi ( line  spacing )  1.  Panjang  naskah  tidak
melebihi  10  halaman  termasuk  tabel dan gambar.
Kerangka  Tulisan  disusun  dengan urutan  :  Judul,  Identitas  Penulis, Abstrak,  Kata  Kunci,  Pendahuluan, Metode, Hasil Pembahasan, Kesimpulan, Ucapan Terimakasih, dan Daftar Pustaka.

## 2  METODOLOGI
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Menguraikan  tentang  metode  yang digunakan  dalam  penelitian  termasuk data,  peralatan,  teori,  diagram  alir, beserta lokasi penelitian.

## 2.1 Lokasi dan Data
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
2.2 Standarisasi data (10,5pt, Bookman Old Style, bold)

## 2.3 Metode Penelitian
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Persamaan  matematis  atau  formula diberi  nomor  secara  berurutan  yang diletakkan di  ujung kanan dalam  tanda kurung.  Apabila  penulisan  persamaan lebih  dari  satu  baris  maka  penulisan nomor  diletakkan  pada  baris  terakhir. Penggunaan  huruf  sebagai  simbol matematis dalam naskah ditulis dengan huruf miring ( Italic ) seperti x . Penjelasan persamaan diulas dalam naskah.
Penurunan  persamaan  matematis  atau formula  tidak  perlu  dituliskan  secara detil,  cukup  diberikan  bagian  yang terpenting,  metode  yang  digunakan  dan hasilnya.
(1-1)
dengan D( t ) tingkat gangguan geomagnet, ∆ H( t )  variasi  medan  magnet komponen  horizontal, Sq(t,m) variasi hari tenang pada waktu t dan bulan m.

## 3  HASIL PEMBAHASAN
(10,5pt, Bookman Old Style, bold)
Tabel dibuat ringkas dan diberi judul yang singkat tetapi jelas hanya menyaji- kan data yang esensial  dan  mudah  di- pahami.  Tabel  diberi  catatan  secukup- nya,  termasuk  sumbernya,  sehingga tabel  mampu  menjelaskan  informasi yang  disajikan  secara  mandiri.  Setiap tabel diberi nomor secara berurutan dan diulas  di  dalam  naskah.  Judul  tabel diketik dengan jenis huruf Bookman Old Style 10,5 pt dan pada tulisan “Tabel 1 : ” “Tabel 2 : ” dan seterusnya diketik tebal. Tabel yang ukurannya melebihi satu kolom, maka dapat menempati area dua kolom.  Tabel  tidak  boleh  dalam  bentuk “ picture ”,  harus  dalam  bentuk  tabel. Judul tabel dituliskan pada bagian atas tabel, rata tengah dan diberi tanda titik (.) pada akhir judul tabel.
Gambar, Grafik dan Foto harus tajam dan jelas agar cetakan berkualitas baik. Semua  simbol  di  dalamnya  harus dijelaskan. Seperti halnya tabel, keterangan  pada  gambar,  grafik  atau foto  harus  mencukupi  agar  tersaji secara mandiri. Gambar, grafik dan foto harus  diulas  di  dalam  naskah.  Seperti halnya  tabel,  gambar,  grafik  dan  foto yang  ukurannya  melebihi  satu  kolom, maka dapat menempati area dua kolom. Gambar,  grafik  dan  foto  memiliki kedalaman minimal 300 dpi.
Gambar 3-5: Suhu
permukaan tanah Kompleks  Ijen  dan  fokus  daerah penelitian (kotak merah) berdasarkan citra thermal Landsat 8 OLI 8 Mei 2015 dan 21 titik pengukuran di lapangan (9 pt, Bookman Old Style, bold)
Tabel 2-2:  SATURASI  RADIANSI  TIRS  DAN  SPESIFIKASI  NOISE-EQUIVALENT-CHANGE-IN- TEMPERATURE (NEΔT) (IRON et al ., 2012)
(9 pt, Bookman Old Style, bold) k Kanal Saturasi temperature Saturasi radians NEΔT pada 240 K NEΔT pada 300 K NEΔT pada 360 K 10 360 K 20,5 W/m2 sr µm 0,80 K 0,4 K 0,27 K 11 360 K 17,8 W/m2 sr µm 0,71 K 0,4 K 0,29 K

## 4  KESIMPULAN
Hal-hal  penting  dalam  naskah  yang merupakan  kesimpulan  dari  hasil penelitian atau kajian.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Wajib  dituliskan  penulis,  ditujukan kepada  pihak-pihak  yang  membantu penulis baik penyediaan data, pengerjaan  data,  serta  Tim  Redaksi Jurnal PJPDC dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Referensi  hendaknya  dari  sumber yang  jelas  dan  terpercaya.  Setiap referensi  yang  tercantum  dalam  daftar pustaka  harus  dikutip  (disitir)  pada naskah  dan  sebaliknya  setiap  kutipan harus  tercantum  dalam  daftar  pustaka. Penulisan  acuan  dalam  pembahsan sebaiknya menggunakan “sistem penulis- tahun”  yang  mengacu  pada karya  pada  daftar  pustaka.  Kutipan buku dalam bentuk saduran untuk satu sampai  dua  penulis  ditulis  nama  akhir penulis dan tahun. Contoh: Muhammad Nasir dituliskan (Nasir, 2009).
Referensi primer lebih dari 80 % dan diterbitkan  dalam  5-10  tahun  terakhir. Referensi  yang  dicantumkan  dalam naskah  mengikuti  pola  baku  dengan disusun  menurut  abjad  berdasarkan nama  (keluarga)  penulis  pertama  dan tahun  publikasi,  dengan  sistim  sitasi American  Physiological  Association  6th Edition .  Contoh  penulisan  di  dalam Daftar Pustaka adalah sebagai berikut :

## Artikel dalam Jurnal (Jurnal Primer)
Afandi, A., Maryanto, S., dan Rachmansyah, A. 2013. Identifikasi Reservoar Panasbumi Dengan  Metode  Geomagnetik  Daerah Blawan  Kecamatan  Sempol  Kabupaten
Bondowoso ,  Journal  Neutrino  Vol.  6, No. 1, October 2013.

## Buku
Bergen,  M.J.,  Bernard,  A.,  Sumarti,  S., Sriwana,  T.,  dan  Sitorus,  K.  2000. Crater Lakes of Java: Dieng, Kelud and Ijen ,  Excursion  Guidebook  IAVCEI General Assembly, Bali.

## Artikel bagian dari Buku
Massinai,  M.A.,  Rusman, S.,  dan  Syamsuddin. 2014. Struktur  Geologi  Sulawesi  Barat Ditinjau  dari  Kelurusan  Geomorfologi Regional ,  Proceeding  Seminar  Nasional Geofisika 2014, Makassar, 13 September 2014.

## Skripsi/Tesis/Disertasi
Ameldam,  P.,  2012. Pengujian  Data  NCEP-FNL Dan  CCMP  Untuk  Potensi  Energi  Angin (Studi  Kasus  Di  Jawa  Barat) ,  Skripsi ITB.

## Naskah Prosiding
Utama,  A.P.,  Dwinanto,  A.,  Situmorang,  J., Hikmi,  M.,  dan  Irshamukhti,  R.  2012.
Green Field Geothermal System in Java, Indonesia , Proceedings 1st ITB Geothermal Workshop 2012 at Bandung, Indonesia, 6-8 Maret 2012.

## Naskah Konferensi
Pontes,  M-T,  Sempreviva,  AM,  Barthelmie,  R., Giebel,  G.,  Costa,  P.,  2007. Integrating Offshore  Wind  And  Wave Resource Assessment, Proc.  7th  European  Wave and  Tidal  Energy  Conference,  Porto,
Portugal.

## Naskah Laporan Hasil Penelitian
P3TKEBTKE-Kementerian ESDM, 2008. Laporan  Penelitan  Kajian  PLT  Angin  di Indonesia Bagian Timur .
Naskah Online Habby,  J.,  2011. Applying  Tropospheric Moisture  to  Forecasting,  Meteororology Education , diakses http://
weatherpredicition.com,  23  Desember 2014.

## PEDOMAN BAGI PENULIS JURNAL PENGINDERAAN JAUH DAN PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL

## ( Journal of Remote Sensing and Digital Image Processing )
Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan  Data  Citra  Digital  adalah  jurnal  ilmiah  untuk  publikasi penelitian dan pengembangan di bidang teknologi dan aplikasi penginderaan jauh.
Penulis  diundang  untuk  mengirimkan  naskah  atau  karya  asli  hasil  penelitian,  pengembangan,  dan  atau pemikiran  yang  belum  dipublikasikan  atau  dikirimkan  ke  meia  publikasi  manapun.  Penulis  boleh  mengusulkan penelaah ahli  di  luar Dewan  Penyunting,  yang dianggap  memahami  betul  substansi  naskah yang dikirim.  Naskah yang dikirim akan dievaluasi secara anonim oleh dua atau tiga penelaah ahli dan/atau Dewan Penyunting dari segi keaslian  (orisionalitas),  kesahihan  (validitas)  ilmiah,  dan  kejelasan  pemaparan.  Penulis  berhak  menanggapi  hasil evaluasi,  sedangkan  Dewan  Penyunting  berhak  menerima  atau  menolak  serta  menyempurnakan  naskah  tanpa mengurangi  isi/maknanya.  Naskah  yang  tidak  dimuat,  dikembalikan  kepada  penulis  dengan  alasan  penolakannya. Penulis yang naskahnya dimuat mendapat 3 (tiga) eksemplar dari nomor yang diterbitkan, dan naskah yang ditulis kolektif, hanya diberikan 2 (dua) eksemplar untuk masing-masing penulis. Ketentuan bagi penulis pada jurnal ini adalah sebagai berikut.

## a. Pengiriman naskah
Naskah diketik dengan MS Word menggunakan Bookman Old Styles font 11 pt, ukuran A4 dengan spasi ganda, maksimal 20 halaman. Khusus untuk judul naskah ditulis huruf besar dengan font 16 pt. Naskah dikirim melalui e-mail ke Sektetariat Redaksi (humas@lapan.go.id; pukasi.lapan@gmail.com) atau file digital diserahkan kepada Sekretariat Redaksi Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital (LAPAN, Jl. Pemuda Persil No. 1 Rawamangun Jakarta Timur).

## b. Sistematika penulisan
Naskah  terdiri dari halaman judul dan isi makalah. Halaman judul berisi judul yang ringkas tanpa singkatan, nama (para) penulis tanpa gelar, alamat instansi, dan e-mail penulis utama. Halaman isi makalah terdiri atas (a)  judul dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris, (b) abstrak dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris maksimum 200 kata yang tersusun dalam satu alinea, (c) kata kunci dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris, (d) batang tubuh  naskah,  terdiri  dari  Pendahuluan,  Data/Metode/Teori,  Hasil  Pembahasan,  Implementasi  (jika  ada), Kesimpulan dan Saran, (e) Ucapan terima kasih (bila perlu) yang lazim, serta (f) daftar rujukan.

## c.  Gambar dan Tabel
Gambar    atau  foto  harus  dapat  direproduksi  dengan  tajam  dan  jelas.    Gambar  atau  foto  warna  hanya  diterima dengan pertimbangan khusus.  Gambar dan tabel dapat dimasukkan ke dalam batang tubuh atau dalam lampiran tersendiri. Untuk kejelasan penempatan dalam jurnal, gambar dan tabel harus diberi nomor sesuai nomor bab dan nomor urut pada bab tersebut, misalnya Gambar 2-2 atau Tabel 2-1 yang disertai keterangan singkat gambar dan judul dari tabel yang bersangkutan.

## d.  Persamaan, Satuan, dan Data Numerik
Persamaan diketik atau ditulis tangan (untuk simbol khusus) dan diberi nomor di sebelah kanannya sesuai nomor bab dan nomor urutnya, misalnya  persamaan (1-2).  Satuan  yang digunakan adalah satuan internasional atau yang lazim  pada  cabang  ilmunya.  Karena  terbit  dengan  dua  bahasa,  angka  desimal  data  numerik  pada  tabel  dan gambar  harus  mengacu  pada  sistem  internasional  dengan  menggunakan  titik,  sedangkan  pada  naskah  tetap menggunakan ketentuan menurut bahasanya.

## e.  Rujukan
Sesuai dengan ketentuan yang berlaku jumlah rujukan dalam naskah minimal 10 (sepuluh) dengan 80% adalah rujukan terkini. Rujukan di dalam naskah ditulis dengan (nama, tahun) atau nama (tahun), misalnya (Hachert and Hastenrath, 1986). Lebih dari dua penulis ditulis  “ et al.”, misalnya Milani et al. (1987) . Daftar rujukan hanya mencantumkan  makalah/buku  atau  literatur  lainnya  yang  benar-benar  dirujuk  di  dalam  naskah.  Daftar  rujukan disusun secara alfabetis tanpa nomor. Nama penulis ditulis tanpa gelar, disusun mulai dari nama akhir atau nama keluarga  diikuti  tanda  koma  dan  nama  kecil,  antara  nama-nama  penulis  digunakan  tanda  titik  koma.  Rujukan tanpa nama penulis, diupayakan tidak ditulis ‘anonim’, tetapi menggunakan nama lembaganya, termasuk rujukan dari internet. Selanjutnya tahun penerbitan diikuti tanda titik. Penulisan rujukan untuk tahun publikasi yang sama (yang berulang dirujuk) ditambahkan dengan huruf a, b, dan seterusnya di belakang tahunnya. Rujukan dari situs web  dimungkinkan,  dengan  menyebutkan  tanggal  pengambilannya.  Secara  lengkap  contoh  penulisan  rujukan adalah sebagai berikut.
Escuider, P., 1984. Use of Solar and Geomagnetic Activity for Orbit Computation, in Mountenbruck (Ed.).  Solar Terrestrial Predictions: Proceeding of  a workshop at Meudon, France, June 12. Mumby  P.J.  and A.J. Edwards, 2002. Mapping Marine Environments with IKONOS Imagery: Enhanced Spatial Resolution  Can  Deliver  Greater  Thematic  Accuracy ,  Remote  Sens.  of  Environment,  Vol.  82,  No.2-3, pp.248-257.
Milani,  A;  Nobili,  A.M.;  and  P.  Farinella,  1987. Non-gravitational  Perturbations  and  Satellite  Geodesy ,  Adam Higler Bristol Publishing, Ltd.
UCAR, 1999. Orbital Decay Prediction , http://windows.ucar.edu, download September 2004.