Abstrak—Penginderaan  jauh  memegang  peran  penting  untuk mendukung  berbagai  sektor  pembangunan  dan  pelestarian lingkungan.  Pada  pelaksanaannya  penginderaan  jauh  tidak lepas  dari  penggunaan  citra  satelit  untuk  mendapatkan informasi  di  permukaan  bumi.  Citra  satelit  yang  umum digunakan salah satunya adalah Landsat 8. Pada pendistribusiannya, citra ini bisa didapatkan dengan mengunduh  melalui  web  earth  explorer.  Data  yang  didapat berupa  data  mentah  yang  mana  tiap  piksel  citra  merupakan nilai  digital  number.  Data  ini  masih  perlu  dilakukan  beberapa proses terlebih dahulu untuk dapat digunakan. Selain itu data citra  satelit  merupakan  data  raster  yang  memiliki  ukuran penyimpanan  data  (storage)  yang  besar.  Terlebih  lagi  untuk melakukan  pengolahan  data  citra  satelit  dengan  cepat membutuhkan  spesifikasi  komputer  yang  tinggi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  koreksi  radiometrik  (radiometric correction)  pada  citra  Landsat  8,  setelah  itu  membuat  sebuah dashboard  data  penginderaan  jauh  dimana  data  yang disediakan berupa citra bernilai reflektan permukaan (surface reflectance)  yang  sudah  dikoreksi  radiometrik,  sehingga  data yang  diunduh  dari  dashboard  siap  digunakan.  Metode  koreksi radiometrik  yang  digunakan  adalah  Apparent  Reflectance ArcGIS,  sedangkan  pembuatan  dashboard  menggunakan platform  GeoNode.  Hasil  penelitian  ini  berupa  website  yang mampu  menampilkan  dan  mengunduh  citra  yang  sudah dikoreksi  radiometrik.  Website  tersebut  baru  bisa  diakses melalui  komputer  host  dengan  membuka  alamat  IP  komputer virtual melalui browser. Raster yang bisa ditampilkan GeoNode adalah raster integer, sehingga citra reflektan permukaan yang berupa raster float harus diubah terlebih dahulu menjadi raster integer.  Untuk  mengubah  citra  reflektan  permukaan  menjadi raster integer digunakan faktor skala 10000.
Kata  Kunci—Dashboard,  GeoNode,  Koreksi  Radiometrik, Landsat 8, Penginderaan Jauh.

## I. PENDAHULUAN
ENGINDERAAN  jauh  telah  lama  memegang  peran penting  dan  efektif  dalam  pemantauan  tutupan  lahan dengan  kemampuannya  menyediakan  informasi  mengenai keragaman  spasial  di  permukaan  bumi  dengan  cepat,  luas, tepat,  serta  mudah  [1].  Aktivitas  penginderaan  jauh  sudah lama dilaksanakan di Indonesia sejak 1993 untuk mendukung berbagai sektor pembangunan dan pelestarian lingkungan [2]. Terlebih  saat  ini,  beberapa  citra  satelit  penginderaan  jauh bisa diperoleh  dengan  mudah  dan  gratis, seperti citra satelit Landsat  8.  Pada  pendistribusiannya,  citra  satelit  Landsat  8 bisa  didapatkan  dalam  bentuk  data  mentah  ( raw  data ) ataupun data yang sudah diproses terlebih dahulu ( processed data )  sebelum  dibagikan.  Data-data    tersebut  paling  umum bisa  diunduh  melalui  web earth  explorer milik  USGS (https://earthexplorer.usgs.gov/).
Data  penginderaan  jauh  sebelum  bisa  digunakan  untuk berbagai  tujuan  perlu  dilakukan  beberapa  proses  terlebih dahulu  diantaranya  adalah  proses  koreksi  geometrik  dan radiometrik.  Koreksi  geometrik  adalah  transformasi  citra hasil  penginderaan  jauh  sehingga  citra  tersebut  mempunyai sifat-sifat  peta  dalam  bentuk,  skala  dan  proyeksi  [3]. Sedangkan koreksi radiometrik adalah proses untuk merubah data  dari  format  DN  ( Digital  Number )  ke  radian  atau reflektan.  Terdapat  dua  jenis  produk  luaran  citra  berformat reflektan  yang  dihasilkan,  yaitu Top  of  Atmosphere (TOA) atau  reflektan  yang  tertangkap  sensor  dan Bottom  of Atmosphere (BOA)  atau  reflektan  pada  objek  yang  telah terkoreksi  atmosfer.  Proses  koreksi  radiometrik  dibagi menjadi dua yaitu kalibrasi radiometrik dan koreksi atmosfer. Kalibrasi radiometrik bertujuan merubah DN ke radian atau reflektan menggunakan parameter yang tersedia di metadata, sedangkan koreksi atmosfer bertujuan menurunkan reflektansi  objek  dari  total  radiansi  TOA  setelah  proses normalisasi  kondisi  pencahayaan  dan  penghapusan  efek atmosfer [4]. Pada citra Landsat 8, citra yang sudah terkoreksi geometrik dan radiometrik bisa didapatkan dengan memesan terlebih  dahulu  kemudian  bisa  diunduh  dengan  gratis. Meskipun  data  sudah  terkoreksi  radiometrik,  untuk  bisa diterapkan  untuk  berbagai  keperluan  data  tersebut  masih perlu diproses lagi. Proses pengolahan citra setelah keoreksi geometrik dan radiometrik akan berbeda-beda sesuai dengan kebutuhan. Selain itu data citra satelit merupakan data spasial format  raster,  dimana  data  ini  memerlukan  penyimpanan memori  yang  besar  [5].  Oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah dashboard yang mampu menyediakan data citra satelit yang sudah diproses terlebih dahulu sebelum diunduh.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  koreksi radiometrik  ( radiometric  correction )  pada  citra  Landsat  8, dan juga membuat sebuah dashboard data penginderaan jauh dimana  data  yang  disediakan  berupa  citra  bernilai  reflektan permukaan  ( surface  reflectance )  yang  sudah  dikoreksi radiometrik, sehingga data yang diunduh dari dashboard siap digunakan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini adalah Provinsi Jawa Timur, terletak pada geografis 111°0’ sampai 114°04’ BT dan 7°12’ sampai 8°48”  LS,  Jawa  Timur  sendiri  merupakan  Provinsi  terluas yang ada di  Pulau Jawa dengan luas wilayah sebesar 47.963 km 2 yang  meliputi  dua  bagian  utama  yaitu  daratan  Jawa Timur dan Kepulauan Madura.  Wilayah daratan Jawa Timur sebesar  88,70  persen  atau  42.541  km 2 ,  sementara  luas Kepulauan Madura  memiliki luas 11.30 persen atau sebesar

## Pembuatan Dashboard Data Penginderaan Jauh Berbasis Web Menggunakan Platform GeoNode (Studi Kasus : Provinsi Jawa Timur)
Ari Matiur dan Lalu Muhamad Jaelani Departemen Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil Lingkungan dan Kebumian, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : lmjaelani@geodesy.its.ac.id
P
5.422 km 2 .  Jumlah penduduknya pada tahun 2010  mencapai 37.476.757 jiwa (BPS 2010).

## B. Data dan Peralatan
Adapun  data  dan  peralatan  yang  digunakan  dalam penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut :
1) Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini antara lain : Data  citra Landsat 8 level  1 wilayah Jawa Timur didapat dari situs earth explorer milik
USGS
(https://earthexplorer.usgs.gov).  Berikut  adalah product identifier citra yang digunakan.
Tabel 1.
Product Identifier Citra yang Digunakan No. Product Identifier 1 LC08_L1TP_119065_20170815_20170825_01_T1
2 LC08_L1TP_119066_20170511_20170516_01_T1
3 LC08_L1TP_118065_20170909_20170927_01_T1
4 LC08_L1TP_118066_20170824_20170912_01_T1
5 LC08_L1TP_117065_20170918_20170929_01_T1
6 LC08_L1TP_117066_20170918_20170929_01_T1
7 LC08_L1TP_119065_20160828_20170321_01_T1
8 LC08_L1TP_119066_20160828_20170321_01_T1
9 LC08_L1TP_118065_20160906_20170321_01_T1
10 LC08_L1TP_118066_20160906_20170321_01_T1
11 LC08_L1TP_117065_20161017_20170319_01_T1
12 LC08_L1TP_117066_20161017_20170319_01_T1
13 LC08_L1TP_119065_20151013_20170403_01_T1
14 LC08_L1TP_119066_20150911_20170404_01_T1
15 LC08_L1TP_118065_20151022_20170402_01_T1
16 LC08_L1TP_118066_20150904_20170404_01_T1
17 LC08_L1TP_117065_20150913_20170404_01_T1
18 LC08_L1TP_117066_20150913_20170404_01_T1
19 LC08_L1TP_119065_20140924_20170419_01_T1
20 LC08_L1TP_119066_20141010_20170418_01_T1
21 LC08_L1TP_118065_20140901_20170420_01_T1
22 LC08_L1TP_118066_20140901_20170420_01_T1
23 LC08_L1TP_117065_20140926_20170419_01_T1
24 LC08_L1TP_117066_20140926_20170419_01_T1
Shapefile batas administrasi kota/kabupaten Provinsi Jawa Timur  skala  1:25000  didapat  dari  situs  InaGeoportal  BIG (http://tanahair.indonesia.go.id/portal).
2) Peralatan
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi perangkat  keras  berupa  Komputer  serta  perangkat  lunak ArcGIS 10.5.1, GeoNode 2.8, Oracle VM Virtual Box 5.2.12 dan WinSCP

## C. Tahap Pengolahan Data
Tahap pengolahan data dari penelitian ini dijelaskan pada uraian berikut :

## 1) Koreksi Radiometrik
Koreksi radiometrik ditujukan untuk menghilangkan efek atmosfer pada citra. Dalam penelitian ini koreksi rediometrik menggunakan  fungsi Apparent Reflectance ArcGIS.  Fungsi ini  menyesuaikan  nilai  digital  number  menjadi  reflektan permukaan berdasarkan sudut akuisisi matahari, data akuisisi dan spesifikasi sensor satelit. Fungsi ini hanya bisa digunakan untuk beberapa sensor satelit seperti Landsat MSS, Landsat TM,  Landsat  ETM+,  Landsat  8,  IKONOS,  QuickBird, GeoEye-1, RapidEye, DMCii, WorldView-1, WorldView-2, SPOT 6, dan Pleiades [6].
2) Spectral Subset Spectral  subset bertujuan  untuk  memisahkan  kanal-kanal citra menjadi kanal yang digunakan saja, dalam penelitian ini kanal yang digunakan adalah kanal 2, 3, 4 dan 5.
3) Mosaik Citra
Mosaik  citra  bertujuan  untuk  menggabungkan  citra  yang terpisah  menjadi  satu file GeoTiff.  Citra  Landsat  8  yang digunakan  untuk  menutupi  seluruh  Provinsi  Jawa  Timur sebanyak 6 scene citra.
4) Mengubah Raster Float Menjadi Integer Raster float diubah  menjadi integer dengan  cara mengkalikan  faktor  skala  10000,  penggunaan  faktor  skala 10000 sesuai dengan faktor skala yang digunakan oleh USGS [7]. Setelah dikalikan faktor skala raster masih berupa float . Untuk mengubah menjadi integer menggunakan toolbox Int ArcGIS. Setelah data menjadi integer maka tiap piksel raster akan  menjadi  nilai integer yang  tidak  memiliki  angka desimal.
5) Instalasi Server
Instalasi server adalah  melakukan  instalasi operating system (OS)  yang  akan  menjadi server . Operating system yang  digunakan  untuk  menjadi server pada  penelitian  ini adalah  Ubuntu  Server  16.04.  Instalasi operating system dilakukan  didalam  komputer virtual ( virtual machine ), perangkat  lunak virtual machine yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Oracle VM Virtual Box  5.2.12.

## 6) Instalasi GeoNode
Instalasi  GeoNode  dilakukan  pada  Ubuntu  Server  16.04 dengan  menjalankan  beberapa  perintah  melalui terminal . Setelah GeoNode terinstal, alamat homepage GeoNode diatur menggunakan alamat IP komputer virtual [8].
7) Pembuatan Super Account
Pembuatan  super  akun  bertujuan  untuk  membuat  akun yang akan manjadi administrator dashboard . Akun ini dapat membuat  akun  lain,  menghapus  akun  lain  serta  mengedit semua  data  yang  ada  pada dashboard .  Pembuatan  akun  ini dilakukan dengan menjalankan perintah pada terminal.
8) Penyesuaian Antarmuka GeoNode
Penyesuaian tampilan GeoNode bertujuan untuk merubah tampilan default menjadi  tampilan  yang  kita  inginkan. Penyesuaian dilakukan dengan mengedit file css default yang ada  setelah  instalasi, file ini  di- copy terlebih  dahulu  ke komputer host dengan  menggunakan  perangkat  lunak WinSCP, setelah file ini diedit kemudian di- copy ke komputer virtual untuk menggantikan ( replace ) file default .
9) Mengunggah Data ke Dalam Dashboard
Data-data  yang  sudah  diolah  diunggah  ke  dalam dashboard yang  sudah  diubah  tampilannya.  Mengunggah data dilakukan langsung dari user interface GeoNode. Data ini diatur agar bisa diunduh oleh siapa saja tetapi bisa diedit oleh akun tertentu [9].
Gambar 1. Lokasi Penelitian Provinsi Jawa Timur. (BAKOSURTANAL, 2003)

## 10) Layouting dan Membuat Metadata
Data shapefile yang  diunggah  akan  memiliki  tampilan layout default ,  untuk  mengedit layout tersebut  dapat dilakukan  langsung  pada dashboard dengan login menggunakan super akun atau akun yang mengunggah data tersebut  atau  juga  akun  tertentu  yang  diberikan  hak  akses. Untuk  mengedit metadata juga memerlukan hak akses yang sama seperti mengedit layout .

## III. HASIL DAN ANALISA
A. Hasil Pengolahan Citra
Hasil  pengolahan  citra  berupa  citra  mosaik  dari  6 scene citra landsat 8.  Citra ini memiliki 4  kanal ( red, green, blue, near  infrared ).  Citra  ini  akan  diunggah  terpisah  tiap kanalnya,  sehingga  akan  ada  4  layer  citra  pada dashboard untuk tiap tahunnya.
Selain itu akan ada citra multispectral natural color yang diunggah  pada dashboard .  Citra  ini  berguna  untuk  analisa langsung pada dashboard .
Gambar 2. Hasil Pengolahan Citra Tahun 2014.
B. Hasil Instalasi dan Interface Dashboard
Instalasi GeoNode dilakukan pada  komputer virtual yang terinstal Ubuntu Server 16.04. Hasil instalasi GeoNode tidak bisa ditampilkan pada Ubuntu Server dikarenakan operating system ini  tidak  terinstal graphic  user  interface (GUI). Dashboard dapat ditampilkan melalui komputer host dengan mengakses IP GeoNode melalui browser , alamat IP ini sudah dikonfigurasi  dari  komputer virtual. Alamat  IP  yang digunakan menggunakan protokol DHCP, sehingga alamat IP dikonfigurasi  secara  manual.  Alamat  IP  yang  digunakan adalah 192.168.101.3
Sedangkan  penyesuaian  tampilan dashboard dilakukan dari  komputer host dengan  menyalin file dari  komputer virtual lalu  mengeditnya  melalui  komputer host ,  kemudian file dipindahkan  kembali  ke  komputer virtual untuk menggantikan file default yang  ada  pada  komputer virtual . Proses pertukaran file antara komputer virtual dan komputer host melalui perangkat lunak WinSCP.

## C. Layer Dashboard
Layer yang  sudah  diunggah  pada dashboard dapat ditampilkan dan dibuat layout -nya melalui browser . Berikut adalah layer Batas  Administrasi  Kabupaten  Provinsi  Jawa Timur.
Gambar 4. Layer Batas Administrasi Kabupaten Provinsi Jawa Timur.
Layer format raster yang diunggah pada dashboard tidak bisa  dibuat layout -nya. Layout yang  ditampilkan  berupa kombinasi pewarnaan RGB 8 bit untuk raster natural colour , sedangkan  untuk  raster  NIR  ( near infrared )  yang  diunggah terpisah  dari  kanal  lainnya  ditampilkan  dengan  pewarnaan gray scale 8 bit .
Gambar 5. Halaman Web Layer Natural Color 2014.
D. Analisa
Layer raster yang diunggah pada dashboard secara default akan muncul seperti biasa tanpa masalah  jika berupa raster integer . Sedangkan untuk raster float perlu mengunggah file styled layer descriptor (SLD) yang dibuat untuk raster float sehingga  raster  bisa  ditampilkan  pada dashboard . Layer raster float yang diunggah tanpa mengunggah file SLD tidak bisa  ditampilkan  ( blank ),  tetapi  jika  raster  ini  diunduh kemudian dibuka dengan perangkat lunak pengolahan citra, citra tersebut bisa ditampilkan tanpa ada masalah. Selain itu raster float memiliki ukuran file yang sangat besar sehingga sering gagal ketika mengunggahnya ke dashboard [10].
Gambar 6. Tampilan Layer Raster Float.
Citra  yang  sudah  diolah  tidak  bisa  diklasifikasi  untuk mendapatkan informasi tutupan lahan dikarenakan citra yang
sudah  diolah  merupakan  citra  mosaik  yang  memiliki  nilai reflektan yang berbeda pada masing-masing scene citra untuk objek  yang sama. Berikut adalah kesalahan  hasil klasifikasi karena citra yang diklasifikasi sudah dimosaik.
(a)                            (b)
Gambar 7. (a) Citra sebelum diklasifikasi; (b) Raster hasil klasifikasi.
(a) (b)
Gambar  8.  (a) File “local_setting.py”  sebelum  diubah;    (b) File “local_setting.py” setelah diubah.
Ketika pertama kali melakukan proses pengunggahan data ke  dalam dashboard ,  proses  tersebut  tidak  berhasil. Penyebab kegagalan data yang tidak terunggah dikarenakan terdapat code yang harus diubah pada file “local_settings.py”,
file tersebut berada pada
lokasi “etc/geonode/local_settings.py”. Code yang  harus  diubah adalah  ”DEBUG  =  TEMPLATE_BUG  =  False”  menjadi “DEBUG  =  TEMPLATE_BUG  =  True”.  Setelah code tersebut  diubah,  Apache server harus  di- restart terlebih dahulu  agar code baru  yang  sudah  diubah  digunakan  oleh geonode.  Untuk  me- restart Apache server,  login terlebih dahulu  sebagai root kemudian  jalankan  perintah  “service apache2 restart” pada ubuntu (Gambar 8).

## IV. KESIMPULAN
Raster  yang  diunggah  ke  dalam dashboard akan  bisa langsung  ditampilkan jika bertipe integer . Sedangkan  raster tipe float perlu  mengunggah file SLD  untuk  dapat menampilkan layer. Solusi yang digunakan pada permasalahan  ini  adalah  dengan  mengubah  data  reflektan permukaan  Landsat  8  yang  bertipe float menjadi integer . Untuk mengubah tipe raster digunakan faktor skala 10000.
Untuk  saat  ini dashboard hanya  bisa  diakses  melalui komputer host saja,  dikarenakan  sistem  jaringan  yang digunakan pada penelitian ini memiliki satu server (komputer virtual ) dan satu client (komputer host ) saja. Agar dashboard bisa dikases secara publik, platform GeoNode harus terinstal pada komputer yang alamat IP-nya bisa diakses secara publik. Komputer yang dimaksud adalah komputer server yang ada pada DPTSI - ITS (Direktorat Pengembangan Teknologi dan Sistem  Informasi  -  ITS)  karena  jaringan  internet  yang digunakan merupakan jaringan internet ITS.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  perlu dilakukan kajian tentang pembuatan file SLD sehingga data yang diunggah merupakan data asli ( float ) sehingga data yang diunduh juga merupakan raster float.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  A.  M.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Pusat Studi  Kebumian,  Bencana  dan  Perubahan  Iklim  ITS (PSKBPI-ITS) atas dukungan fasilitas dan bimbingan selama penelitian ini berlangsung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. C. Hansen, R. S. DeFries, J. R. G. Townshend, dan R. Sohlberg, “Global  Land  Cover  Classification  at  1  km  Spatial  Resolution Using a Classification Tree Approach,” Int. J. Remote Sens. , vol.
21, no. 6, hal. 1331–1364, 2000.
[2] D.  Kushardono,  R.  Dewanti,  K.  A.  Sambodo,  dan  R.  Arief, “Kebutuhan  Pengguna  Data  Penginderaan  Jauh  di  Indonesia : Studi  Awal  Untuk  Conceptual  Design  Review  Satelit  SAR Ekuatorial  Indonesia  INARSSAT-1,” Int.  Conf.  Indones.  Soc.
Remote Sens. , hal. 510–520, 2016.
[3] P. M. Mather, Computer Processing of Remotely Sensed Images:
An Introduction . New York: John Willey and Sons, 1987.
[4] V. D. Sari, M. Taufik, dan L. M. Jaelani, “Perbandingan Pengaruh Koreksi  Radiometrik  Citra  Landsat  8  Terhadap  Indeks  Vegetasi Pada Tanaman Padi,” Pros.  Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Prasarana Wil. , hal. 13–20, 2015.
[5] E.  Prahasta, Sistem  Informasi  Geografis  Konsep-Konsep  Dasar (Perspektif Geodesi dan Geomatika) . Bandung: Informatika, 2009.
[6] ESRI, “Apparent Reflectance Function,” 2017. [Daring]. Tersedia pada: http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.5/manage- data/raster-and-images/apparent-reflectance-function.htm. [Diakses: 04-Des-2018].
[7] USGS,  “Provisional  Landsat  8  Surface  Reflectance  Data
Available,” 2014. [Daring]. Tersedia pada: https://landsat.usgs.gov/provisional-landsat-8-surface-reflectance- data-available. [Diakses: 04-Des-2018].
[8] OSGeo,  “Quick  Installation  Guide,”  2017.  [Daring].  Tersedia pada:
http://docs.geonode.org/en/master/tutorials/install_and_admin/qui ck_install.html. [Diakses: 04-Des-2018].
[9] OSGeo,  “Uploading  a  Layer,”  2017.  [Daring].  Tersedia  pada: http://docs.geonode.org/en/master/tutorials/users/managing_layer s/upload.html. [Diakses: 04-Des-2018].
[10] GitHub, “My geotiff layer only show black scene #3787,” 2018.
[Daring]. Tersedia pada:
https://github.com/GeoNode/geonode/issues/3787#issuecomment -386557824. [Diakses: 04-Des-2018].