Diterbitkan oleh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jakarta - Indonesia
Vol.14 No. 2 Desember 2017 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015
Landsat 8 tahun  2015 RGB 432,

## Ujung Pangkah, Gresik Jawa Timur

## 
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
Projo Danoedoro, M.Sc., Ph.D (Aplikasi Penginderaan Jauh)/UGM Ir. Mahdi Kartasasmita, MS, Ph.D. (Teknologi Penginderaan Jauh)/LAPAN Dr. Ir. Boedi Cahyono, DEA (Geomorfologi, Kebencanaan Alam dan Lingkungan)/IPB Dr. Ir. Lailan Syaufina, M.Sc (Kebakaran Hutan Dan Lahan)/IPB
Dr. Agustan, M.Sc (Penginderaan Jauh Kebumian)/BPPT
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

## 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, Landsat 8 tahun 2015 RGB 432 Ujung Pangkah, Gresik Jawa Timur
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. 2 Desember 2017 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015

## DAFTAR ISI
ANALISIS PERUBAHAN GARIS PANTAI UJUNG PANGKAH DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  EDGE  DETECTION  DAN  NORMALIZED DIFFERENCE WATER INDEX (UJUNG  PANGKAH  SHORELINE  CHANGE  ANALYSIS  USING  EDGE DETECTION  METHOD  AND  NORMALIZED  DIFFERENCE  WATER
INDEX)
Nanin Anggraini, Sartono Marpaung, dan Maryani Hartuti
Halaman 65 – 78
PENGARUH ASIMILASI DATA PENGINDERAAN JAUH (RADAR DAN SATELIT)  PADA  PREDIKSI  CUACA  NUMERIK  UNTUK  ESTIMASI CURAH HUJAN (IMPACT OF REMOTE SENSING DATA ASSIMILATION (RADAR AND SATELLITE) ON NUMERICAL WEATHER PREDICTION FOR RAINFALL
ESTIMATION) Jaka Anugrah Ivanda Paski 79 – 88 KLASIFIKASI MULTIKSKALA UNTUK PEMETAAN ZONA
GEOMORFOLOGI DAN HABITAT BENTIK MENGGUNAKAN METODE OBIA DI PULAU PARI (MULTISCALE  CLASSIFICATION  FOR  GEOMORPHIC  ZONE  AND
BENTHIC  HABITATS  MAPPING  USING  OBIA  METHOD  IN  PARI ISLAND) Ari Anggoro, Vincentius P. Siregar, dan Syamsul B. Agus 89 – 100 MODEL KOREKSI ATMOSFER CITRA LANDSAT-7 (ATMOSPHERIC CORRECTION MODELS OF LANDSAT-7 IMAGERY) Fadila Muchsin, Liana Fibriawati, dan Kuncoro Adhi Pradhono 101 – 110
OPTIMASI  PARAMETER  DALAM  KLASIFIKASI  SPASIAL  PENUTUP PENGGUNAAN LAHAN MENGGUNAKAN DATA SENTINEL SAR
(PARAMETERS OPTIMIZATION IN SPATIAL LAND USE LAND COVER CLASSIFICATION USING SENTINEL SAR DATA)
Galdita Aruba Chulafak, Dony Kushardono, dan Zylshal 111 – 130 Vol.14 No. 2 Desember 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.  2,  Desember  2017  hadir  ke  hadapan sidang pembaca.
Terbitan  kali  ini  mengetengahkan  5  (lima)  artikel  yang  ditulis  oleh  para  peneliti  bidang penginderaan jauh, yaitu: Nanin Anggraini, Sartono Marpaung, dan Maryani Hartuti menulis ”Analisis Perubahan Garis Pantai Ujung Pangkah Dengan Menggunakan Metode Edge Detection Dan Normalized Difference Water Index (Ujung Pangkah Shoreline Change Analysis Using Edge Detection Method And Normalized Difference Water Index)”. Penelitian ini  bertujuan untuk  deteksi  perubahan  garis  pantai  di Ujung Pangkah Kabupaten Gresik yang disebabkan oleh adanya akresi dan abrasi dengan menggunakan filter edge detection dan NDWI pada data Landsat temporal (tahun 2000 dan 2015).
“Pengaruh Asimilasi Data Penginderaan Jauh (Radar Dan Satelit) Pada Prediksi Cuaca Numerik Untuk Estimasi Curah Hujan (Impact Of Remote Sensing Data Assimilation (Radar And Satellite) On Numerical Weather  Prediction  For  Rainfall  Estimation) ”.  Merupakan  artikel  kedua  ditulis  oleh  Jaka  Anugrah  Ivanda Paski. Penelitian ini bertujuan untuk melihat seberapa jauh perbaikan hasil prediksi estimasi curah hujan numerik  setelah  dilakukan  asimilasi  data  penginderaan  jauh  jika  dibandingkan  dengan  tanpa  asimilasi data. Data observasi pada model prediksi numerik yang digunakan untuk asimilasi adalah data observasi permukaan sinoptik, data radar Doppler C-Band Enterprise Electronics Corporation (EEC) BMKG Tangerang (Paski, 2016), data dari satelit sensor AMSU-A dan satelit sensor MHS . Artikel ketiga adalah ”Klasifikasi Multikskala Untuk Pemetaan Zona Geomorfologi Dan Habitat Bentik  Menggunakan  Metode  Obia  Di  Pulau  Pari  (Multiscale  Classification  For  Geomorphic  Zone  And Benthic  Habitats  Mapping  Using  Obia  Method  In  Pari  Island)”,  ditulis  oleh  Ari  Anggoro,  Vincentius P. Siregar, dan Syamsul B. Agus. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan zona geomorfologi dan habitat bentik  berdasarkan  klasifikasi  multiskala  dengan  optimasi  parameter  segmentasi  dengan  menggunakan metode  OBIA  di  gugus  Pulau  Pari.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  menjadi  metode  alternatif  untuk pemetaan zona geomorfologi dan habitat bentik di perairan Indonesia..
Fadila Muchsin, Liana Fibriawati, dan Kuncoro Adhi Pradhono menulis “Model Koreksi Atmosfer Citra  Landsat-7  (Atmospheric  Correction  Models  Of  Landsat-7  Imagery)”.  Penelitian  ini  bertujuan menerapkan model koreksi atmosfer yaitu 6S, FLAASH, dan LEDAPS pada data Landsat-7 level 1T dan membandingkan dengan citra reflektan TOA berdasarkan respon spektral obyek dan nilai NDVI.
Artikel  terakhir  ”Optimasi  Parameter  Dalam  Klasifikasi  Spasial  Penutup  Penggunaan  Lahan Menggunakan Data Sentinel SAR (Parameters Optimization In Spatial Land Use Land Cover Classification Using  Sentinel  SAR  Data)”,  ditulis  oleh  Galdita  Aruba  Chulafak,  Dony  Kushardono,  dan  Zylshal.  Pada penelitian  ini  dikaji  mengenai  penggunaan  fitur  tekstur  dalam  klasifikasi  dengan  berbagai  parameter  seperti ukuran jendela piksel, orientasi ketetanggaan, dan jenis dari fitur tekstur yang digunakan pada data Sentinel- 1, sehingga diperoleh parameter yang optimal.

## Sidang pembaca yang budiman,
Demikianlah kelima artikel yang kami sajikan dalam Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 14, No. 2, Desember 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,   Desember 2017
Redaksi Vol.14 No. 2 Desember 2017 ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015 Vol. 14  No. 1,  Juni 2017
Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya
ABSTRAK PENGEMBANGAN  LAYANAN  WEB  SPASIAL INFORMASI PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH = DEVELOPMENT OF
SPATIAL  WEB  SERVICES  FOR  REMOTE SENSING APPLICATION INFORMATION/Sarno J. INDERAJA, 14 (1) 2017 : 1 – 10 Pelaksanaan diseminasi informasi pemanfaatan penginderaan jauh melalui pengelolaan Sistem Pemantauan Bumi Nasional di Pusat  Pemanfaatan  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 ,  yang  memungkinkan  mekanisme pelaksanaan diseminasi lebih interoperabilitas dan 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  di  implementasikan  dan  dilakukan pengujian  menggunakan  klien  layanan  web  map nyata Google Map dan QGIS Desktop melalui studi kasus  infromasi  perubahan  tutupan  hutan  di Indonesia.
Kata kunci : diseminasi, informasi, layanan web spasial, penginderaan jauh, tutupan hutan
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,  Alan Nur Wahid J. INDERAJA, 14 (1) 2017 : 11 - 24
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 (r2=0,71),  RH  (r2=0,71),  dan  biomassa  ((r2=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

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015 Vol. 14  No. 1,  Juni 2017 Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya ABSTRAK 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 Parlindungan Panjaitan J. INDERAJA, 14 (1) 2017 : 25 – 36
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  R2=  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
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 J. I NDERAJA , 14 (1) 2017 : 37- 50
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  X1  + 327,21 X2 – 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

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015
Vol. 14  No. 1,  Juni 2017
Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya

## ABSTRAK
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/ Made Parsa, Dede Dirgahayu, Johannes Manalu, Ita Carolita, Wawan Harsanugraha J. I NDERAJA , 14 (1) 2017 : 51-64
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

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015
Vol. 14  No. 2,  Desember 2017
Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya
ABSTRAK ANALISIS  PERUBAHAN  GARIS  PANTAI UJUNG PANGKAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE EDGE DETECTION DAN NORMALIZED DIFFERENCE WATER INDEX = UJUNG  PANGKAH  SHORELINE  CHANGE ANALYSIS USING EDGE
DETECTION METHOD  AND  NORMALIZED  DIFFERENCE
WATER  INDEX/Nanin  Anggraini,  Sartono Marpaung, Maryani Hartuti J. I NDERAJA , 14 (2) 2017 : 65 – 78
Selain  akibat  adanya  pasang  surut,  posisi garis  pantai  berubah  akibat  adanya  abrasi  dan akresi. Oleh karena itu diperlukan adanya deteksi posisi  garis  pantai,  salah  satunya  dengan memanfaatkan data LANDSAT dengan menggunakan  filter  edge  detection  dan  NDWI. Edge  detection  adalah  suatu  metode  matematika yang bertujuan untuk mengidentifikasi suatu titik pada  gambar  digital  berdasarkan  tingkat kecerahan. Filter edge detection digunakan karena sangat baik untuk menyajikan penampakan obyek yang  sangat  bervariasi  pada  citra  sehingga  dapat dibedakan  dengan  mudah.  NDWI  mampu memisahkan  antara  daratan  dan  perairan  dengan jelas  sehingga  memudahkan  untuk  analisis  garis pantai.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  deteksi perubahan  garis  pantai  di  Ujung  Pangkah Kabupaten  Gresik  yang  disebabkan  oleh  adanya akresi dan abrasi dengan menggunakan filter edge detection  dan  NDWI  pada  data  LANDSAT temporal  (tahun  2000  dan  2015).  Data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  citra LANDSAT  7  tahun  2000  dan  LANDSAT  8  tahun 2015.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  garis pantai  di  Ujung  Pangkah  Gresik  banyak mengalami  perubahan  akibat  adanya  akresi  dan abrasi. Luas akresi mencapai 11,35 km2 dan abrasi 5,19 km2 dalam periode waktu 15 tahun.
Kata Kunci : edge detection, garis pantai, Landsat , NDWI
PENGARUH ASIMILASI DATA PENGINDERAAN JAUH (RADAR DAN SATELIT) UNTUK PREDIKSI
CUACA NUMERIK  ESTIMASI  CURAH  HUJAN  = IMPACT  OF  REMOTE  SENSING  DATA ASSIMILATION  (RADAR  AND  SATELLITE) ON  NUMERICAL  WEATHER  PREDICTION FOR RAINFALL ESTIMATION  / Jaka A. I. Paski J. I NDERAJA , 14 (2) 2017 : 79 - 88
Salah  satu  masalah  utama  pada  pemodelan cuaca  numerik  adalah  ketidak-  akuratan  data kondisi  awal  (initial  condition).  Penelitian  ini menguji  pengaruh  asimilasi  data  observasi penginderaan  jauh  pada  kondisi  awal  untuk prediksi numerik curah hujan di wilayah cakupan radar cuaca BMKG Tangerang (Provinsi Banten dan DKI  Jakarta)  pada 24  Januari  2016.  Prosedur  yang diterapkan  pada  prakiraan  curah  hujan  adalah model  Weather  Research  and  Forecasting  (WRF) dengan  teknik  multi-nesting  yang  di-downscale dari keluaran Global Forecast System (GFS), model ini diasimilasikan dengan data hasil observasi citra radar  dan  satelit  menggunakan  WRF  Data Assimilation  (WRFDA)  sistem  3DVAR.  Data  yang digunakan  sebagai  kondisi  awal  berasal  dari  data observasi permukaan, data C-Band radar EEC, data satelit  sensor  AMSU-A  dan  sensor  MHS.  Analisa dilakukan  secara  kualitatif  dengan  melihat  nilai prediksi  spasial  distribusi  hujan  terhadap  data observasi  GSMaP  serta  metode  bias  curah  hujan antara  model  dan  observasi  digunakan  untuk mengevaluasi  pengaruh  data  asimilasi  untuk prediksi  curah  hujan.  Hasil  penelitian  yang diperoleh  menunjukan  prediksi  curah  hujan dengan asimilasi data yang berbeda menghasilkan prediksi  yang  juga  berbeda.  Secara  umum,  ada perbaikan  hasil  prediksi  estimasi  curah  hujan dengan  asimilasi  data  satelit  menunjukan  hasil yang paling baik Kata kunci : asimilasi, WRFDA, radar, satelit

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015 Vol. 14  No. 2,  Desember 2017 Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya ABSTRAK KLASIFIKASI MULTIKSKALA
UNTUK
PEMETAAN  ZONA  GEOMORFOLOGI  DAN
HABITAT  BENTIK  MENGGUNAKAN  METODE OBIA  DI  PULAU  PARI  =  MULTISCALE CLASSIFICATION  FOR  GEOMORPHIC  ZONE AND  BENTHIC  HABITATS  MAPPING  USING OBIA METHOD IN PARI ISLAND/ Ari Anggoro, Vincentius Paulus Siregar, Syamsul B. Agus J. I NDERAJA , 14 (2) 2017 : 89 - 99
Penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi multiskala  dan  penerapan  analisis  citra  berbasis obyek (OBIA) untuk pemetaan zona geomorfologi dan habitat bentik di Pulau Pari. Analisis berbasis obyek dilakukan optimasi pada proses segmentasi untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  optimal. Metode  klasifikasi  pada  level  1  dan  2 menggunakan  klasifikasi  contextual  editing  dan pada  level  3  menggunakan  klasifikasi  Support Vector  Machines  (SVM).  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  akurasi  keseluruhan  pada  level  1 yaitu  97%  (reef  level),  level  2  yaitu  87% (Geomorphic level), dan level 3 yaitu 75% (benthic habitat  level).  Klasifikasi  SVM  hanya  diterapkan pada  level  3  dan  nilai  skala  optimum  sebesar  50 dari  percobaan  nilai  skala  yaitu  5,  25,  50,  75,  95. Metode  OBIA  dapat  digunakan  sebagai  alternatif untuk  pemetaan  zona  geomorfologi  dan  habitat bentik.
Kata kunci: multiskala, OBIA, zona geomorfologi dan habitat bentik, Pulau Pari
MODEL KOREKSI
ATMOSFER CITRA LANDSAT-7  =  ATMOSPHERIC  CORRECTION MODELS  OF  LANDSAT-7  IMAGERY/Fadila Muchsin,  Liana  Fibrianawati,  Kuncoro  Adhi Pradhono J. I NDERAJA , 14 (2) 2017 :101 - 109
Tiga metode koreksi atmosfer diantaranya 6S (Second  Simulation  of  the  Satellite  Signal  in  the Solar  Spectrum),  LEDAPS  (Landsat  Ecosystem Disturbance  Adaptive  Processing  System)  dan model  FLAASH  (Fast  Line-of-sight  Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes) telah diterapkan pada citra Landsat-7 wilayah Jakarta. Analisis yang dilakukan  di  areal  persawahan  dimana  vegetasi, lahan  kering  dan  lahan  basah  cukup  homogen. Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  terdapat perbaikan  pola  spektral  pada  setiap  objek khususnya pada kanal-kanal visible (Band 1, Band 2  dan  Band  3)  mengacu  pada  pola  spektral  citra Landsat. Perbaikan pola spektral terjadi pada setiap model  koreksi  atmosfer  dibandingkan  dengan sebelum  dilakukan  koreksi  atmosfer  (citra  TOA). Analisis  juga  dilakukan  terhadap  nilai  NDVI masing-masing  model,  dimana  nilai  NDVI  relatif lebih  tinggi  setelah  koreksi  atmosfer.  Nilai  NDVI tanaman padi pada model FLAASH sama dengan model 6S yaitu sebesar 0.95 dan untuk lahan basah memiliki  nilai  yang  sama  antara  model  FLAASH dan LEDAPS yaitu 0.23. Nilai NDVI seluruh scene untuk model FLAASH = 0.63, model LEDAPS = 0.56 dan  model  6S  =  0.66.  Sebelum  koreksi  atmosfer (TOA) adalah 0.45.
Kata kunci : koreksi atmosfer, FLAASH, 6S, LEDAPS, pola spektral, NDVI

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.610/AU/P2MI-LIPI/03/2015
Vol. 14  No. 2,  Desember 2017
Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya

## ABSTRAK
OPTIMASI PARAMETER DALAM KLASIFIKASI SPASIAL  PENUTUP  PENGGUNAAN  LAHAN MENGGUNAKAN  DATA  SENTINEL  SAR  = PARAMETERS  OPTIMIZATION  IN  SPATIAL LAND  USE  LAND  COVER  CLASSIFICATION USING SENTINEL SAR DATA  / Galdita Aruba Chulafak, Dony Kushardono, Zylshal Zylshal J. I NDERAJA , 14 (2) 2017 :111 - 130
Pada  penelitian  ini  dilakukan  kajian mengenai  klasifikasi  penutup  penggunaan  lahan menggunakan  data  Sentinel-1  yang  merupakan data  Synthetic  Aperture  Radar  (SAR).  Informasi tekstur  digunakan  sebagai  masukan  dalam pembuatan klasifikasi terbimbing Neural Network dengan menggunakan Dual polarization (VH dan VV). Klasifikasi dilakukan menggunakan informasi tekstur  menggunakan  Gray  Level  Co-occurance Matrix  (GLCM)  dari  data  Sentinel-1.  Tujuan penelitian  ini  adalah  mendapatkan  parameter optimum dalam ekstraksi informasi, yaitu ukuran jendela pemrosesan, orientasi hubungan ketetanggaan  pada  ekstraksi  fitur  tekstur,  serta jenis fitur informasi tekstur yang digunakan dalam klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan  bahwa pada area yang dikaji, akurasi terbaik adalah pada ukuran  jendela  5×5  piksel,  sudut  orientasi hubungan  ketetanggaan  0º,  serta  penggunaan informasi tekstur entropy sebagai masukan dalam klasifikasi. Serta diketahui bahwa semakin banyak fitur  informasi  tekstur  yang  digunakan  sebagai masukan  klasifikasi  dapat  meningkatkan  akurasi dan pemilihan informasi tekstur yang tepat sebagai masukan  klasifikasi  akan  menghasilkan  akurasi terbaik.
Kata kunci : SAR, Sentinel-1, GLCM

## ANALISIS PERUBAHAN GARIS PANTAI UJUNG PANGKAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE EDGE DETECTION DAN NORMALIZED DIFFERENCE WATER INDEX (UJUNG PANGKAH SHORELINE CHANGE ANALYSIS USING EDGE DETECTION METHOD AND NORMALIZED DIFFERENCE WATER INDEX)
Nanin Anggraini 1 , Sartono Marpaung, Maryani Hartuti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia 1 e-mail: nanin_rain@yahoo.com
Diterima 30 Januari 2017 ; Direvisi 03 November 2017 ; Disetujui 9 November 2017

## ABSTRACT
Besides  to  the  effects  from  tidal,  coastline  position  changed  due  to  abrasion  and  accretion. Therefore, it is necessary to detect the position of coastline, one of them by utilizing  Landsat data by using edge detection and NDWI filter. Edge detection is a mathematical method that aims to identify a point on a digital image based on the brightness level. Edge detection is used because it is very good to present the appearance of a very varied object on the image so it can be distinguished easily. NDWI is able  to  separate  land  and water  clearly,  making  it  easier  for  coastline  analysis.  This  study  aimed  to detect coastline changes in Ujung Pangkah of Gresik Regency caused by accretion and abrasion using edge  detection  and  NDWI  filters  on  temporal  Landsat  data  (2000  and  2015).  The  data  used  in  this research  was  Landsat  7  in  2000  and  Landsat  8  in  2015.  The  results  showed  that  the  coastline  of Ujung  Pangkah  Gresik  underwent  many  changes  due  to  accretion  and  abrasion.  The  accretion  area reached 11,35 km 2 and abrasion 5,19 km 2 within 15 year period.
Keywords: edge detection, shoreline, Landsat, NDWI

## ABSTRAK
Selain  akibat  adanya  pasang  surut,  posisi  garis  pantai  berubah  akibat  adanya  abrasi  dan akresi.  Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya  deteksi  posisi  garis  pantai,  salah  satunya  dengan memanfaatkan  data  Landsat  dengan  menggunakan  filter edge  detection dan  NDWI.  E dge  detection adalah  suatu  metode  matematika  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  suatu  titik  pada  gambar digital  berdasarkan  tingkat  kecerahan. Filter edge  detection digunakan  karena  sangat  baik  untuk menyajikan penampakan obyek yang sangat bervariasi pada citra sehingga dapat dibedakan dengan mudah. NDWI mampu memisahkan antara daratan dan perairan dengan jelas sehingga memudahkan untuk analisis garis pantai.  Penelitian ini bertujuan untuk deteksi perubahan garis pantai di Ujung Pangkah  Kabupaten  Gresik  yang  disebabkan  oleh  adanya  akresi  dan  abrasi  dengan  menggunakan filter edge  detection dan  NDWI  pada  data  Landsat  temporal  (tahun  2000  dan  2015).  Data  yang digunakan pada penelitian ini adalah  citra Landsat 7 tahun 2000 dan  Landsat 8 tahun 2015. Hasil penelitian menunjukkan bahwa garis pantai di Ujung Pangkah Gresik banyak mengalami perubahan akibat adanya akresi dan abrasi. Luas akresi mencapai 11,35 km 2 dan abrasi 5,19 km 2 dalam periode waktu 15 tahun.
Kata Kunci: edge detection, garis pantai, Landsat , NDWI
1 PENDAHULUAN
1.1  Latar Belakang Wilayah  pesisir  meliputi:  dataran pesisir ( coastal plain ), lajur pesisir ( coastal stretch ),  gisik  ( beach ),  pantai  ( coastal, shore ),  garis  pantai  ( coastline,  shoreline, strandline ), dan perairan pesisir ( coastal water )  (Ongkosongo,  2011).  Salah  satu bagian  pesisir  yang  sangat  penting keberadaannya  adalah  garis  pantai. Garis  pantai  ( shoreline )  adalah  garis batas pertemuan antara daratan dan air laut yang tidak tetap dan dapat berubah berpindah  sesuai  dengan  pasang  surut air  laut  dan  erosi  pantai  yang  terjadi (Triatmodjo,  2008).  Secara  sederhana, garis  pantai  dapat  didefinisikan  sebagai permukaan  fisis  ( physical  interface) antara daratan dan perairan (Kuleli, 2011). Berdasarkan  definisi  tersebut,  terdapat dua  faktor  yang  menentukan  posisi garis pantai, yaitu:
 Variasi  jangka  pendek  pada  permukaan laut  yang  disebabkan  oleh  faktor astronomi  dan  meteorologi  (Pugh, 2004),
 Perubahan  dalam  bentuk  dan  volume sedimen  sepanjang  profil  dari  pantai (Yu et al. , 2013).
Pada  kenyataannya,  garis  pantai  selalu berubah akibat adanya perubahan garis pantai  arah  tegak  lurus  pantai  ( cross- shore )  dan  adanya  pergerakan  sedimen yang  sejajar  di  wilayah  pesisir.  Selain itu,  sifat  dinamis  dari  tinggi  air  pada batas  wilayah  pesisir  (gelombang, pasang surut,  air  tanah,  gelombang  badai, kenaikan air, dan lain sebagainya (Boak dan  Turner,  2005).  Garis  pantai  akan cepat berubah di wilayah pesisir dengan lereng  pantai  yang  landai  seperti  di daerah  yang  sering  terjadi  proses  pasang surut/ macrotidal (Aguilar et al ., 2010).

## 1.2  Rumusan Masalah
Indonesia  memiliki  jumlah  pulau yang  telah  terdaftar  dan  terkoordinat sebanyak  13,466  pulau  (BIG,  2015) dengan  total  panjang  garis  pantai 99,093  km  (Samantha,  2013).  Wilayah pesisir  banyak  mengalami  perubahan yang  sebagian  besar  disebabkan  oleh aktivitas  manusia  seperti  pemukiman, industri,  pertanian,  perikanan,  dan  lain sebagainya. Kegiatan tersebut menyebabkan  perubahan  pada  posisi garis  pantai.  Akibat  adanya  dinamika
tersebut  maka  posisi  garis  pantai  di setiap wilayah pesisir akan berbeda.
Keberadaan  garis  pantai  sangat penting,  di  antaranya  untuk  kegiatan perencanaan pembangunan dan perlindungan wilayah pesisir. Salah satu wilayah  pesisir  yang  banyak  mengalami perubahan  garis  pantai  adalah  Ujung Pangkah  Kabupaten  Gresik,  Jawa Timur, karena banyak mengalami abrasi dan akresi. Pesisir Ujung Pangkah yang berhadapan dengan Laut Jawa menyebabkan  wilayah  tersebut  dilalui oleh arus yang mengalir dari arah barat atau  timur  (tergantung  dari  arah  angin bertiup  pada  musim  Barat  dan  musim Timur).  Arus  ini  membawa  partikel- partikel  yang  mengendap  di  sekitar pesisir tersebut. Selain membawa partikel endapan,  arus  laut  juga  menyebabkan terjadinya  abrasi  di  wilayah  pesisir. Adanya  akresi  dan  abrasi  yang  terjadi, maka  Ujung  Pangkah  memiliki  potensi perubahan  garis  pantai  yang  sangat besar.  Oleh  karena  itu,  diperlukan perhatian lebih untuk mengetahui lokasi pesisir yang mengalami perubahan garis pantai, salah satunya dengan melakukan deteksi  dengan  menggunakan  teknologi penginderaan  jauh.  Salah  satu  citra satelit  yang  dapat  digunakan  untuk deteksi  garis  pantai  adalah  satelit Landsat.
Satelit Landsat yang masih tersedia adalah Landsat 7 dan Landsat 8. Landsat the Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM + ) atau  yang  dikenal  dengan  Landsat  7 diluncurkan  pada  15  April  1999 menggantikan  kemampuan  dari  Landsat 4  dan  Landsat  5.  Landsat  7  ETM + memiliki  8  kanal  yang  terdiri  dari  5 kanal  tampak  ( visible  band :  1-5),  infra merah  menengah  ( mid-infrared -MIR:  7), kanal  thermal  pada  kanal  6,  dan pankromatik dengan resolusi spasial 15 m pada  kanal  8.  Sensor  Landsat  7  paling stabil dan merupakan instrumen terbaik untuk observasi bumi yang pernah ada. Landsat  8  adalah  generasi  terbaru  yang
dilengkapi  dengan  kanal  baru  yaitu Onboard  Operational  Land  Imager (OLI) dan Thermal Infrared Sensor (TIRS).
Jumlah    kanal  pada  Landsat  8 adalah  11  di  mana  kanal  1-9  berada pada OLI dan kanal 10 dan 11 pada TIRS. Keunggulan  dari  Landsat  8  terkait dengan  rentang  panjang  gelombang elektromagnetiknya, semakin detail panjang gelombang dari tiap kanal maka akan  mempermudah  proses  identifikasi obyek di permukaan. Selain unggul pada rentang panjang gelombang, dibandingkan dengan  Landsat  generasi  sebelumnya, tingkat  keabuan  ( Digital  Number -DN) yang  berkisar  pada  0-255  maka  tingkat keabuan citra Landsat 8 adalah 0-4095. Hal  ini  disebabkan  oleh  adanya peningkatan  sensitivitas  yang  semula tiap  piksel  memiliki  kuantifikasi  8  bit menjadi  12  bit.  Peningkatan  ini menjadikan proses interpretasi obyek di permukaan menjadi lebih mudah (Sugiarto,  2013).  Perbandingan  kanal antara  Landsat  7  dan  Landsat  8  dapat dilihat pada Tabel 1-1.
Penggunaan  data  penginderaan jauh  untuk monitoring perubahan  garis pantai  telah  banyak  dilakukan  seperti oleh  (Arief,  2011)  yang  membuat  garis pantai Kabupaten Kendal dengan menggunakan  data  temporal  Landsat.
Metode yang digunakan adalah interpretasi  visual  RGB  dan  digitasi on screen ;  (Kasim,  2012)  me- monitoring perubahan garis pantai dengan menggunakan  beberapa  metode  di antaranya  adalah,  interpretasi  visual, teknik  berbasis  nilai  spektral,  citra komposit,  serta  analisis  perubahan vektor;  (Gainau,  2011)  melakukan analisis  perubahan  garis  pantai  dengan menggunakan  metode  CERC,  (Yu  et  al., 2013) menggunakan metode Non- Separable  Wavelet dan Level  Set untuk deteksi perubahan garis pantai dari citra Landsat  7,    SPOT-5,    CBERS-2, WorldView-2,    Aster,  Quick-Bird    dan IKONOS;  (Robinson,  2011)  menggunakan
Tabel 1-1: PERBANDINGAN KANAL ANTARA LANDSAT 7 DAN LANDSAT 8 (Sumber : USGS, 2016)
LANDSAT 7 ETM + Bands (µm) LANDSAT 8 OLI and TIRS (µm) 30 m Coastal/Aerosol 0,435 - 0,451 Band 1 Band 1 30 m Blue 0,441 - 0,514 30 m Blue 0,452 - 0,512 Band 2 Band 2 30 m Green 0,519 - 0,601 30 m Green 0,533 - 0,590 Band 3 Band 3 30 m Red 0,631 - 0,692 30 m Red 0,636 - 0,673 Band 4 Band 4 30 m NIR 0,772 - 0,898 30 m NIR 0,851 - 0,879 Band 5 Band 5 30 m SWIR-1 1,547 - 1,749 30 m SWIR-1 1,566 - 1,651 Band 6 Band 6 60 m TIR 10,31 - 12,36 100 m TIR-1 10,60 - 11,19 Band 10 100 m TIR-2 11,50 - 12,51 Band 11 Band 7 30 m SWIR-2 2,064 - 2,345 30 m SIRW-2 2,107 - 2,294 Band 7 Band 8 15 m Pan 0,515 - 0,896 15 m Pan 0,503 - 0,676 Band 8 30 m Cirrus 1,363 - 1,384 Band 9 data TerraSAR-X dengan metode " experimental
quad polarization ", (Suhelmi et al., 2013) menentukan garis pantai  di  Kabupaten  Pati  berdasarkan Undang-Undang  Informasi  Geospasial. Metode yang  digunakan  pada penelitian ini  adalah  penelusuran  garis  pantai pada posisi muka air tertinggi, pengukuran hidrografi, dan pasang surut; (Prameswari  et  al.,  2014)  melakukan kajian perubahan garis pantai di pesisir Paiton  Kabupaten  Probolinggo  dengan metode  penelitian  kuantitatif  yang menggunakan  data  gelombang,  pasang surut,  arus,  citra  Landsat  ETM + , IKONOS, dan Peta LPI; dan (Braga et al., 2013)  menggunakan  data  IKONOS-2, GeoEye-1  dan  citra  SAR  COSMO-SkyMed untuk  deteksi  garis  pantai  di  Venezia, Italia  dengan  menggunakan  metode edge detection dan segmentasi citra.
Pada penelitian ini akan digunakan metode edge detection yang menjadi salah satu fitur pada software ErMapper . Edge detection adalah suatu metode matematika yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi
suatu titik pada gambar digital berdasarkan  tingkat  kecerahan.  Filter  ini dapat digunakan
untuk proses segmentasi,  registrasi,  dan  identifikasi obyek. Pada fitur edge detection ErMapper
tersebut  terdiri  tiga  pilihan  yaitu (Hexagon, 2015):
 Different :  Filter  ini  menggunakan konvolusi  grafis  untuk  menyoroti perbedaan  dalam  algoritma  kontur. Filter yang digunakan adalah :
-1 -1 0 -1 3 0 0 0 0
Faktor skala: 1
 Gradient _X:  Filter  ini  menggunakan konvolusi  grafis  untuk  menyoroti gradien  dalam  arah  X.  Filter  yang digunakan adalah:
0 -1 1
Faktor skala: 1
 Gradient _Y:  Filter  ini  menggunakan konvolusi  grafis  untuk  menyoroti gradien  dalam  arah  Y.  Filter  yang digunakan adalah:
1 -1 0

## Faktor skala : 1
Metode edge  detection sangat  baik untuk  menyajikan  penampakan  obyek
yang sangat bervariasi pada citra sehingga dapat dibedakan dengan mudah
(Danoedoro,  2012).  (Braga  et  al.,  2013) menyatakan bahwa metode edge detection mampu  menunjukkan  ketidakberlanjutan ( discontinuity ),  yaitu  adanya  perubahan tiba-tiba  dari  nilai  spektrum  atau intensitas citra pada obyek antara obyek air dan daratan, atau adanya kesamaan ( similarity )  antara  obyek  yang  terletak pada  daerah  yang  relatif  homogen  seperti daerah  terendam  atau  tidak  terendam. Keduanya  memiliki  nilai  rata-rata  yang berbeda.
Konvolusi adalah salah satu proses filtering yang  sering  dilakukan  pada proses  pengolahan  citra.  Konvolusi  grafis bertujuan  untuk  menghaluskan  suatu citra  atau  memperjelas  citra  dengan menggantikan nilai piksel dengan sejumlah  nilai  piksel  yang  sesuai  atau berdekatan  dengan  piksel  aslinya.  Pada konvolusi  citra  ukuran  dari  citra  tetap sama atau tidak berubah. Proses konvolusi dilakukan  dengan  menggunakan  matriks yang  biasa  disebut mask atau kernel yaitu matriks berjalan sepanjang proses komputasi dan digunakan untuk menghitung  nilai  representasi  lokal  dari beberapa piksel pada citra (Gazali et al., 2012).
Selain  menggunakan  filter edge detection , salah satu metode yang dapat digunakan  untuk  memisahkan  antara daratan dan perairan adalah Normalized Difference  Water  Index (NDWI).  NDWI adalah  suatu  algoritma  yang  digunakan untuk  deteksi  badan  air.  Badan  air memiliki  kemampuan  untuk  menyerap secara  kuat  pada  panjang  gelombang sinar tampak dan infra merah. (McFeeters,  2013)  menyatakan  bahwa nilai  NDWI  lebih  besar  dari  nol  maka diasumsikan mewakili permukaan badan  air,  dan  jika  nilainya  lebih  kecil atau  sama  maka  diasumsikan  sebagai permukaan  bukan  air.  Algoritma  NDWI sebagai berikut:

## 1.3  Tujuan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk deteksi perubahan garis pantai di Ujung Pangkah Kabupaten Gresik yang disebabkan  oleh  adanya  akresi  dan abrasi  dengan  menggunakan  metode edge detection dan NDWI.

## 1.4  Hasil Yang Diharapkan
Adanya informasi perubahan garis  pantai  di  Ujung  Pangkah  Gresik Jawa  Timur,  diharapkan  dapat  menjadi masukan  bagi  pemerintah  daerah  terkait dengan  pembangunan  wilayah  pesisir. Pada  wilayah  pesisir  terdapat  lebih  dari satu  ekosistem,  kerusakan  pada  salah satu  ekosistem  dapat  menyebabkan kerusakan pada ekosistem yang lainnya. Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya perencanaan wilayah pesisir yang terpadu sehingga dapat mencapai pembangunan wilayah pesisir yang berkelanjutan.

## 2 METODOLOGI

## 2.1   Data dan Lokasi
Data  yang  digunakan  pada penelitian adalah citra Landsat 7 ETM + 28 April  2000  dan    Landsat  8,  3  Agustus 2015  dengan path  row 118  065.  Data Landsat yang digunakan telah terkoreksi baik secara geografik ataupun secara atmosferik. Perbedaan pada tanggal perekaman (bulan dan musim) diabaikan karena  pada  penelitian  ini  hanya mendeteksi  garis  pantai  sesaat  yang tidak  memperhitungkan  kondisi  pasang surut pada wilayah tersebut. Selain itu, penelitian  ini  didukung  dengan  data hasil  survei  lapangan  yang  telah dilaksanakan  pada  17  –  21  Agustus 2015. Lokasi kajian adalah wilayah pesisir Ujung Pangkah Kabupaten Gresik Provinsi Jawa Timur dan sekitarnya seperti yang terlihat pada Gambar 2-1.

## Gambar 2:1: Lokasi penelitian

## 2.2  Metode Penelitian
Secara garis besar, proses ekstraksi garis  pantai  dari  data  Landsat  adalah sebagai berikut:
 Koreksi geometrik dan atmosferik citra Landsat,
 Analisis  secara  visual  citra  Landsat  7 dan Landsat 8 untuk melihat
perubahan  pada  pesisir  Ujung  Pangkah dengan  menggunakan  citra  komposit.
Komposit  yang  digunakan  adalah Pemisahan Natural  Color  Composit (NCC) Red-Green-Blue . Kombinasi  kanal NCC citra Landsat 7 adalah kanal Red Green Blue (321) dan untuk Landsat 8 adalah Red Green Blue (432). Kombinasi NCC  digunakan  karena  memberikan tampilan  citra  sesuai  dengan  kondisi sebenarnya pada permukaan bumi.
 Filtering kanal  citra  multispektral dengan  menggunakan edge  detection : different yang menjadi salah satu fitur pada ErMapper,
 Digitasi  pada  kanal  hasil  filter edge detection dan didukung dengan komposit citra,
 Analisis perubahan garis pantai secara visual,
 Selain  dengan  menggunakan  filter edge  detection ,  proses  pemisahan daratan  dan  perairan  menggunakan NDWI.  Hasil  dari  NDWI  digunakan untuk  menghitung  luas  akresi  dan abrasi.  Alur  penelitian  dapat  dilihat pada Gambar 2-2.
Gambar 2-2: Alur penelitian
Landsat Tahun 2000 dan 2015 Koreksi Geometrik dan Atmosferik Komposit RGB Edge Detection Daratan Tumpang susun dan Digitasi NDWI Garis Pantai Analisis Perubahan Garis Pantai
3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan data  Landsat  7  dan  8,  tampilan  citra NCC  menunjukkan  wilayah  Ujung Pangkah  dengan  jelas.  Berdasarkan kombinasi  NCC  (Landsat  7:  321  dan Landsat  8:  432),  terlihat  wilayah  pesisir Ujung  Pangkah  memiliki  empat  muara sungai yang cukup lebar serta beberapa muara  yang  lebih  kecil.  Hal  ini  terlihat dari  adanya  sungai  yang  cukup  lebar serta warna yang cukup kontras dengan vegetasi  (Gambar  3-1a).  Aliran  sungai yang  terdeteksi  dengan  warna  coklat mempermudah untuk mendeteksi jumlah muara di Ujung Pangkah.
Muara  sungai  menjadi  tempat endapan bagi partikel yang terbawa  oleh aliran  Sungai  Bengawan  Solo.  Partikel penyebab  endapan  dihasilkan  akibat adanya  pembukaan  lahan,  banjir  dengan volume besar akibat hujan berkepanjangan,  serta  adanya  proses transport  sedimen  dari  badan  sungai menuju  laut  (Zonabmi,  2015).  Gambar 3-1  memperlihatkan  kondisi  wilayah pesisir Ujung Pangkah Gresik.
Penumpukan  partikel  di  sekitar muara  sungai  menyebabkan  terjadinya akresi. Akresi adalah proses sedimentasi di  wilayah pesisir yang  disebabkan  oleh aliran  partikel dari  sungai  dan  daratan. Selain terjadinya akresi, di pesisir Ujung Pangkah juga banyak mengalami abrasi. Abrasi  terjadi  akibat  adanya  arus  laut Jawa yang mengalir dari arah barat atau timur  tergantung  dari  arah  angin  bertiup pada  musim  barat  atau  musim  timur. Proses  akresi dan abrasi menyebabkan perubahan  pada  posisi  garis  pantai  di Ujung Pangkah. Oleh karena itu dilakukan deteksi  posisi  garis  pantai  dengan menggunakan  filter edge  detection pada data  citra  Landsat  dengan  periode  beda waktu 15 tahun.
Edge  detection adalah  salah  satu proses filtering atau juga sebagai langkah awal  dari  segmentasi  citra.  Informasi citra  tidak  hanya  diperoleh  dari  posisi
yang di tengah,  tepian citra  juga memiliki informasi penting. Tepian citra memiliki informasi  berupa  obyek,  bentuk,  ukuran, serta tekstur dari obyek tersebut. Tepian citra  adalah  posisi  di  mana  intensitas piksel  dari  citra  berubah  dari  nilai rendah ke tinggi atau sebaliknya (Putra, 2010).
a. Landsat 7 tahun 2000  RGB 321
b. Landsat 8 tahun  2015 RGB 432
Gambar  3-1:  Ujung  Pangkah,  Gresik  Jawa Timur
(Danoedoro,  2012)  dan  (Braga  et al., 2013), menyatakan bahwa filter edge detection mampu  menyajikan  variasi
obyek  dengan  sangat  baik  sehingga mudah  untuk  membedakan  antar  obyek. Hal  ini  disebabkan  karena edge  detection dapat menunjukkan  adanya perubahan tiba-tiba  dari  nilai  spektrum  atau intensitas citra pada obyek antara obyek air dan daratan, atau adanya kesamaan ( similarity ) antara obyek yang terletak pada daerah  yang  relatif  homogen  seperti daerah  terendam  atau  tidak  terendam. Keduanya  memiliki  nilai  rata-rata  yang berbeda.
Berdasarkan  hasil  pengolahan data  dengan  menggunakan  metode pendeteksian  tepi  pada  kanal  multi spektral  data  Landsat  7,  terlihat  jelas batas antara daratan dan perairan. Dari keenam  hasil  pengolahan,  kanal  NIR mampu  memisahkan  antara  daratan dan  perairan  dengan  sangat  jelas dibandingkan dengan kanal lainnya dan pada  bagian  perairan  tampak  adanya gelombang permukaan. Kanal NIR dengan panjang  gelombang  0,77  –  0,90  µm merupakan  kanal  yang  diperuntukkan untuk  mendeteksi  atau  membedakan antara  daratan  dengan  perairan.  Hasil deteksi dari kanal SWIR-1 hampir sama dengan  kanal  4  menunjukkan  batas daratan dan perairan yang sangat jelas. Perbedaannya  pada  kanal  SWIR-1  tidak tampak  gelombang  pada  permukaan perairan  seperti  pada  kanal  NIR  dan pada profil daratan ada beberapa bagian yang kurang jelas terlihat dibandingkan dengan  hasil edge  detection kanal  NIR. Hasil  filter edge  detection dari  semua kanal  yang  terdapat  pada  Landsat  7 ditampilkan pada Gambar 3-2.
Pemisahan  daratan  dan  perairan pada  kanal  multispektral  Landsat  8 menunjukkan  hasil  yang  tidak  jauh berbeda  dengan  Landsat  7.  Kanal  NIR dengan panjang gelombang 0,85 – 0,88 µm memperlihatkan  hasil  pemisahan  daratan yang  sangat  jelas  dibandingkan  dengan kanal yang lainnya. Berdasarkan referensi dari Landsat 8  handbook ,  kanal  NIR memiliki  spesifikasi  untuk  mendeteksi
biomassa  dan  garis  pantai.  (Danoedoro, 2012),  menyatakan  bahwa  inframerah terbukti  efektif  dalam  membedakan obyek  air  dan  bukan  air  sehingga pemetaan  garis  pantai  pun  sangat terbantu dengan teknologi ini.
Blue Green Red NIR SWIR-1 SWIR-2
Gambar 3-2: Hasil filter edge detection Landsat 7
Rentang panjang gelombang yang digunakan  pada  kanal  satelit  LANDSAT 8  lebih  pendek  dibandingkan  dengan yang  digunakan  pada  Landsat  7.  Hal tersebut mempunyai arti bahwa Landsat 8 mampu menunjukkan hasil yang lebih mendetail  dibandingkan  dengan  Landsat 7.  Secara  keseluruhan  hasil edge detection dari tujuh kanal pada Landsat 8 ditampilkan pada Gambar 3-3.
Berdasarkan  hasil  identifikasi daratan dan perairan dengan menggunakan  filter edge  detection ,  maka digitasi  garis  pantai  dilakukan  dengan mengacu  pada  batas  dari  kanal  NIR. Digitasi  yang  dilakukan  pada  penelitian
ini  adalah  digitasi  secara on  screen seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar 3-4.
Coastal/Aerosol Blue Green Red NIR SWIR-1 SWIR-2 Gambar 3-3: Hasil filter edge detection Landsat 8
Garis pantai tahun 2000 Garis pantai tahun 2015 Gambar 3-4: Digitasi garis pantai
Hasil  analisis  visual  dan  digitasi garis  pantai  pada  citra  Landsat  7  dan Landsat  8,  menunjukkan  bahwa  telah terjadi  perubahan  posisi  garis  pantai  di Ujung Pangkah. Gambar 3-5 menunjukkan  posisi  garis  pantai  pada tahun  2000  (garis  warna  hijau)  dan posisi  garis  pantai  tahun  2015  (garis berwarna merah).  Hasil  tumpang susun kedua garis pantai tersebut menunjukkan bahwa  selama  periode  15  tahun  (dari tahun 2000 - 2015), telah banyak terjadi abrasi dan akresi pada wilayah kajian.
Gambar 3-5: Tumpang  susun  garis  pantai tahun  2000  dan  2015  yang ditampilkan pada citra Landsat 8
Selain  dengan  menggunakan edge detection ,  dilakukan  pula  deteksi  garis pantai secara digital dengan menggunakan NDWI. NDWI mampu memisahkan antara daratan  dan  perairan  dengan  jelas. Garis  pantai edge  detection dan  NDWI menunjukkan  hasil  yang berbeda.  Hasil tumpang  susun  antara  kedua  metode tersebut menunjukkan garis pantai yang tidak segaris. Terlihat adanya perbedaan beberapa  piksel  yang  bergeser.  Hal  ini dimungkinkan  oleh  penggunaan kernel different yang kurang sesuai. Oleh karena itu,  perlu  penelitian  selanjutnya  untuk
membandingkan  antara kernel  different dengan kernel yang lain. Hasil tumpang susun  ditunjukkan  pada  Gambar  3-6 dan 3-7.
Gambar 3-6: Tumpang susun garis pantai edge detection dengan NDWI Landsat 7 tahun 2000
Gambar 3-7: Tumpang susun garis pantai edge detection dengan NDWI Landsat 8 tahun 2015
Di  sisi  lain,  berdasarkan  analisis perubahan  garis  pantai  secara  visual,
terlihat  telah  terjadi  abrasi  di  sebelah utara Ujung Pangkah. Hal ini disebabkan oleh arus dari Laut Jawa yang bergerak menuju wilayah tersebut dengan kecepatan  yang  signifikan.  Selain  arus, abrasi juga dapat terjadi apabila wilayah pesisir  tersebut  tidak  terlindungi  oleh mangrove  atau  tanaman  pelindung lainnya  sebagai  penyanggah  daratan. Selain  abrasi,  akresi  juga  terjadi  di pesisir  sebelah  barat  dan  timur  Ujung Pangkah yang merupakan muara sungai Bengawan Solo. Hal tersebut
menunjukkan bahwa  akresi  disebabkan oleh sedimen yang dibawa oleh air sungai menuju  muara-muara  yang  berbatasan dengan  laut  sangat  tinggi.  Luas  abrasi dan akresi yang terjadi sangat signifikan. Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya perhitungan luas dari abrasi dan akresi tersebut.
Penghitungan  luas  akresi  dan abrasi  pada  Ujung  Pangkah  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  NDWI. Berdasarkan  hasil  pengolahan  NDWI, terlihat  sangat  jelas  pemisahan  antara daratan  dan  perairan  sehingga  selain dapat  digunakan  untuk  deteksi  garis pantai,  juga  dapat  digunakan  untuk mengetahui distribusi abrasi dan akresi. Hasil  pengolahan  NDWI  disajikan  pada Gambar 3-8 dan Tabel 3-1.
Hasil  perhitungan  luas  akresi selama  periode  15  tahun  adalah  11,35 km 2 dan luas abrasi mencapai 5,19 km 2 . Akresi yang terbentuk dari partikel yang terbawa  oleh  arus  sungai  sangat dipengaruhi  oleh  dinamika  di  perairan laut yang mempunyai dampak ke muara sungai.
Berdasarkan  hasil  pengolahan data Tim ZPPI Pusfatja LAPAN, pola arus pada  Bulan  April  dan  Agustus  sangat berbeda  (disesuaikan  dengan  tanggal data  Landsat).  Pada  Bulan  April,  arus yang  mengalir  di  Laut  Jawa  bergerak menuju  ke  arah  timur,  sebaliknya  arus pada  Bulan  Agustus  akan  bergerak  ke arah barat (Gambar 3-9).
a (abrasi)
b (akresi)
Gambar 3-8: Distribusi  abrasi  dan akresi di Ujung Pangkah Tabel 3-1: LUAS AKRESI DAN ABRASI
Akresi dan abrasi Luas (km 2 ) Akresi 1 2,92 Akresi 2 0,60 Akresi 3 7,83 Abrasi 5,19
Arus  dan  gelombang  laut  yang melewati  pesisir  sebelah  utara  lebih kuat menerjang wilayah tersebut karena tidak ada penghalang/peredam arus. Di
sebelah  barat  terjadi  akresi  karena  sisi barat  berupa  teluk  sehingga  partikel yang  keluar  dari  muara  sungai  akan terbawa  kembali  oleh  arus  menuju pesisir  di  sekitar  muara.    Sedangkan  di akresi  di  sebelah  timur  terjadi  karena terjangan  ombak  lebih  lemah  menuju muara  sungai  karena  teredam  oleh adanya  Pulau  Madura  sehingga  kekuatan arus sedikit berkurang.
Arus Bulan April 2000
Arus Bulan Agustus 2015 Gambar 3-9: Arus  pada  Bulan  April  dan Agustus
Secara umum untuk  membentuk daratan  pada  wilayah  akresi  dilakukan penanaman mangrove oleh  masyarakat setempat  atau  pihak  terkait  yang mempunyai kewenangan untuk mengelola wilayah  pesisir.  Hasil  identifikasi  dari data satelit menunjukkan semua wilayah yang mengalami akresi telah ditumbuhi

## Gambar 3-10:  Contoh lokasi akresi yang telah ditumbuhi mangrove
oleh mangrove .
Sesuai dengan pemantauan pada saat survei lapangan, mangrove yang  tumbuh  di  wilayah akresi  relatif  muda  dan  masih  pendek. Jenis mangrove yang  tumbuh  di  pesisir Ujung  Pangkah  dominan  jenis Avicennia . Penanaman mangrove di  wilayah  akresi masih tetap berlangsung sampai saat ini seperti  contoh  yang  ditampilkan  dalam Gambar 3-8.
Berdasarkan  survei  lapangan pada  tanggal  17  –  21  Agustus  2015, terlihat  jelas  terjadinya  akresi  di  Ujung Pangkah.  Akresi  yang  terjadi  banyak ditumbuhi  oleh  vegetasi mangrove baik yang tumbuh secara alami atau sengaja ditanam.  Contoh  vegetasi mangrove
yang  tumbuh  pada  lokasi  akresi ditampilkan dalam Gambar 3-10.

## 4 KESIMPULAN
Hasil pengolahan kanal NIR pada Landsat 7 dan Landsat 8, menunjukkan adanya  perubahan  garis  pantai  yang sangat  signifikan.  Filter edge  detection dan  NDWI  dapat  digunakan  untuk deteksi  garis  pantai,  akan  tetapi    hasil tumpang  susun  antara  filter edge detection dengan  NDWI  menunjukkan garis  pantai  yang  tidak  segaris,  terjadi pergeseran  beberapa  piksel.  Selain  itu, di  Ujung  Pangkah  juga  mengalami akresi  dan  abrasi.  Luas  akresi  yang terjadi di pesisir Ujung Pangkah mencapai
11,35  km 2 dan  luas  abrasi  sekitar  5,19 km 2 dalam periode waktu 15 tahun.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  ucapkan kepada    Syarif  Budhiman,  S.Pi.,  M.Sc., atas  saran  yang  diberikan  dalam penyusunan  karya  tulis  ini.  Terima kasih juga kami sampaikan kepada  Dr. M. Rokhis Khomarudin selaku Kapusfatja, serta  Tim  Redaksi  Jurnal  Penginderaan Jauh dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Aguilar, F.J; I, Fernández; J.L, Pérez; A., López;
M.A,  Aguilar;  A.,  Mozas;  J.,  Cardenal, 2010. Preliminary  Results  on  High Accuracy Estimation of Shoreline Change  Rate  Based  on  Coastal Elevation Models . International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, (986-991). Kyoto. Arif, M., Gathot, W., & Teguh, P., 2011. Kajian
Perubahan  Garis  Pantai  Menggunakan Satelit  LANDSAT  di  Kabupaten  Kendal .
Jurnal  Penginderaan  Jauh  Vol  8  ,  71- 80.
BIG,  2015. Indonesia  Memiliki  13.466  Pulau yang  Terdaftar  dan  Terkoordinat. Cited in  http://www.  bakosurtanal.go.  id/ berita-surta/show/indonesia-memiliki- 13-466-pulau-yang-terdaftar-dan- berkoordinat. [7 Januari 2015]
Boak,  E.,  &  Turner,  I.,  2005. Shoreline Definition  and  Detection:  a  Review . Journal  of  Coastal  Research,  21  (4), 688-703.
Braga,  F.,  Luigi,  T.,  Caludio,  P.,  &  Luigi,  A.,
2013. Shoreline  Detection:  Capability  of COSMO-Skymed  and  High-Resolution Multispectral Images . European Journal of Remote Sensing, 46, 837-853.
Danoedoro,  P.,  2012. Pengantar  Penginderaan Jauh Digital. Yogyakarta: ANDI. Gainau,  O.,  2011. Analisis  Penginderaan  Jarak
Jauh untuk Mengidentifikasi Perubahan Garis Pantai di Pantai Timur Surabaya.
Gazali,  W.,  Soeparno,  H.,  &  Ahliati,  J.,  2012.
Penerapan  Metode  Konvulasi  Dalam Pengelolaan  Citra  Digital .  Jurnal  Mat Stat Binus University 12 (2) , 103-113. Hexagon,  2015. Detect  Edges. Cited  in https://hexagongeospatial.  fluidtopics. net/book#!book;uri=d697ac1e302b4bc e1d79722e4e4261b0;breadcrumb=423 52cc5c9c8eb9183e92459d8d2d1bc- a1fcfa97ec214e  83a9b8bf468be4cb15- 109ac55191  d0e0fccd19  a40f46b30d 80-fe79e236581120
bbc9a60f5a5 28bd2e6. [7 Januari 2015]
Kasim,  F.,  2012. Pendekatan Beberapa  Metode Dalam  Monitoring  Perubahan  Garis Pantai Menggunakan Dataset
Penginderaan  Jauh  LANDSAT  dan  SIG .
Jurnal  Ilmiah  Agropolitan  5  (1  April 2012) , 620-635.
Kuleli,  T.,  Guneroglu,  A., Karsli,  F.,  &  Dihkan,
M.,  2011. Automatic  Detection  of Shoreline  Change  on  Coastal  Ramsar Wetlands of Turkey . Ocean Engineering, 38 (2011 ) , 1141-1149. McFeeters,  S.,  2013. Using  the  Normalized Difference Water Index (NDWI) within a . Remote Sensing, 5 , 3544-3561. Ongkosongo, O.S.R., 2011. Strategi
Menghadapi Risiko Bencana Di Wilayah Pesisir  Akibat  Pemanasan  Global  Dan Perubahan Iklim Global . Jakarta: LIPI. Prameswari,  S.,  Agus,  A.,  &  Azis,  R.,  2014.
Kajian Dampak Perubahan Garis Pantai Terhadap Penggunaan Lahan
Berdasarkan  Analisis  Penginderaan Jauh  Satelit  di  Kecamatan  Paiton, Kabupaten  Probolinggo  Jawa  Timur . Jurnal Oseanografi 3(2), 267-276. Pugh,  D.,  2004. Changing  Sea  Levels  :  Effects Of  Tides,  Weather  And  Climate. Cambridge University Press.
Putra,  D.,  2010. Pengolahan  Citra  Digital.
Yogyakarta: ANDI.
Robinson, D., 2011. Analysis and Evaluation In Shoreline  Detection  In  The  South Holland Province, Using Images In Quad Polarization Mode From TerraSAR-X.
Samantha,  G.,  2013. Terbaru:  Panjang  Garis Pantai  Indonesia  Capai  99.000  Kilometer
Data  Dasar  Rupa  Bumi  Wilayah Indonesia  yang  Berlaku  Ternyata  Tak Sesuai  Hasil  Survei  di Lapangan. Cited in  http://  nationalgeographic.co.id/ berita/2013/10/terbaru-panjang- garis-pantai-indonesia-capai-99000- kilometer. [7 Januari 2015).
Sugiarto,  D.,  2013. LANDSAT  8:  Spesifikasi,
Keunggulan  Dan  Peluang  Pemanfaatan Bidang  Kehutanan. Cited  in  http:// Tnrawku.Wordpress.Com/2013/06/12/ LANDSAT-8-Spesifikasi-Keungulan- Dan-Peluang-Pemanfaatan-Bidang-
Kehutanan.
Suhelmi,  I.,  Restu,  N.,  &  Hari,  P.,  2013.
Penentuan  Garis  Pantai  Berdasarkan Undang-undang  Informasi  Geospasial
Dalam  Mendukung  Pengelolaan  Pesisir dan  Laut .  Jurnal  Ilmiah  Geomatika Volume 19 No. 1 Agustus, 19-24.
Triatmodjo,  B.,  2008. Teknik  Pantai. Beta Offset.
USGS,  2016. LANDSAT  8  (L8)  Data  Users Handbook:  Version  2.0. Cited  in https://LANDSAT.usgs.gov/documents/ LANDSAT8DataUsersHandbook.pdf.
[24 Oktober 2016].
Yu,  S.,  Mou,  Y.,  Xu,  D.,  You,  X.,  Zhou,  L.,  & Zheng,  W.,  2013. A  New  Algorithm  for Shoreline  Extraction  from  Satellite Imagery  with  Non-Separable  Wavelet and  Level  Set  Method .  International Journal  of  Machine  Learning  and Computing, 158-163.
Zonabmi,  2015. Akresi  Pantai. Cited  in  http:// www. zonabmi. org/ aplikasi/ perubahan- garis-pantai/akresi-pantai.html.
[23
Oktober 2015]

## PENGARUH ASIMILASI DATA PENGINDERAAN JAUH (RADAR DAN SATELIT) PADA PREDIKSI CUACA NUMERIK UNTUK ESTIMASI CURAH HUJAN
(IMPACT OF REMOTE SENSING DATA ASSIMILATION (RADAR AND SATELLITE) ON NUMERICAL WEATHER PREDICTION FOR RAINFALL ESTIMATION)
Jaka Anugrah Ivanda Paski Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG Jl. Angkasa 1 no. 2 Kemayoran, Jakarta Pusat 10720 Indonesia e-mail: jaka.paski@yahoo.com
Diterima 26 Mei 2017; Direvisi 7 November 2017; Disetujui 10 November 2017

## ABSTRACT
One of the main problems in numerical weather modeling was the inaccuracy of initial condition data (initial conditions). This study reinforced the influence of assimilation of remote sensing observation data on initial conditions for predictive numerical rainfall in BMKG radar area Tangerang (Province of Banten and DKI Jakarta) on January 24, 2016. The procedure applied to rainfall forecast was the Weather Research and Forecasting model (WRF) with a down-to-down multi-nesting technique from Global Forecast System (GFS) output, the model was assimilated to radar and satellite image observation data using WRF Data Assimilation (WRFDA) 3DVAR system. Data was used as preliminary data from surface observation data, EEC C-Band radar data, AMSU-A satellite sensor data and MHS sensors. The analysis was done qualitatively by looking at the measurement scale. Observation data was used to know rainfall data. The results of the study showed that producing rainfall predictions with different assimilation of data produced different predictions. In general, there were improvements in the rainfall predictions with assimilation of satellite data was showing the best results.
Keywords: assimilation, WRFDA, radar, satellite

## ABSTRAK
Salah satu masalah utama pada pemodelan cuaca numerik adalah ketidak-akuratan data kondisi awal ( initial condition ). Penelitian ini menguji pengaruh asimilasi data observasi penginderaan jauh pada kondisi awal untuk prediksi numerik curah hujan di wilayah cakupan radar cuaca BMKG Tangerang (Provinsi Banten dan DKI Jakarta) pada 24 Januari 2016. Prosedur yang diterapkan pada prakiraan curah hujan adalah model Weather Research and Forecasting (WRF) dengan teknik multi- nesting yang di- downscale dari keluaran Global Forecast System (GFS), model ini diasimilasikan dengan data hasil observasi citra radar dan satelit menggunakan WRF Data Assimilation (WRFDA) sistem 3DVAR. Data yang digunakan sebagai kondisi awal berasal dari data observasi permukaan, data C-Band radar EEC, data satelit sensor AMSU-A dan sensor MHS. Analisis  dilakukan secara kualitatif dengan melihat nilai prediksi spasial distribusi hujan terhadap data observasi GSMaP serta metode bias curah hujan antara model dan observasi digunakan untuk mengevaluasi pengaruh data asimilasi untuk prediksi curah hujan. Hasil penelitian yang diperoleh menunjukkan prediksi curah hujan dengan asimilasi data yang berbeda menghasilkan prediksi yang juga berbeda. Secara umum, asimilasi data penginderaan jauh memberikan perbaikan hasil prediksi estimasi curah hujan di mana asimilasi menggunakan data satelit menunjukan hasil yang paling baik.
Kata kunci : asimilasi, WRFDA, radar, satelit

## 1 PENDAHULUAN
Model prediksi cuaca numerik semakin hari semakin berkembang seiring  kemampuan komputasi dan penambahan jaringan pengamatan. Akurasi model prediksi cuaca numerik yang semakin baik banyak digunakan dalam membuat prakiraan cuaca oleh pusat layanan cuaca di banyak negara ( Gustari, 2014 ). Prediksi cuaca numerik secara umum merupakan permasalahan keadaan awal ( initial condition ) dan syarat batas ( boundary condition ) dengan memberikan estimasi keadaan atmosfer awal serta syarat batas permukaan dan lateral, maka model akan mensimulasikan dan memprediksi evolusi atmosfer. Jadi, semakin akurat estimasi keadaan awal maka semakin baik kualitas prediksi yang dihasikan (Junnaedhi, 2008). Oleh karena itu, kondisi awal sangat menjadi perhatian dalam prediksi cuaca numerik saat ini, banyak dari pusat-pusat prediksi cuaca numerik mencoba mengkombinasi- kan data asli dari pengamatan (observasi) sebagai keadaan awal. Pendekatan ini disebut asimilasi data ( Data Assimliation –  DA), yang tujuannya didefinisikan sebagai “menggunakan semua informasi yang tersedia, untuk menentukan keadaan
aliran atmosfer (atau lautan) seakurat mungkin.”(Talagrand,  1997 dan Kalnay, 2003)
Asimilasi data berawal dengan menggunakan data observasi dari beberapa titik pengamatan. Namun data observasi yang didapatkan sangat kurang untuk merepresentasikan suatu daerah dikarenakan jarak antar titik pengamatan sangat renggang. Oleh sebab itu dikembangkan asimilasi data berbasis data penginderaan jauh ( remote sensing ) seperti radar dan satelit yang memiliki data yang cukup untuk merepresentasikan keadaan cuaca dalam suatu daerah. Seperti yang telah dilakukan oleh (Sun, 2010) menggunakan model  WRF Data Assimilation (WRFDA) menggunakan radar cuaca dan (Liu, 2006) menggunakan data radiasi pancaran satelit.
Prediksi hujan merupakan salah satu  perhatian  utama dalam prediksi cuaca. Fenomena hujan di dalam model numerik seringkali disebut parameter diagnostik karena tidak secara eksplisit terdapat dalam persamaan-persamaan diferensial dari model tersebut (Handoyo, 2015). Penelitian ini mencoba merumuskan masalah terkait asimilasi
penginderaan jauh dalam prediksi cuaca numerik khususnya estimasi curah hujan. Penelitian ini menggunakan data Global Forecast System (GFS)  untuk diolah dalam WRF-ARW untuk model tanpa asimilasi dan model WRFDA (WRF Data  Assimilation ) sebagai alat untuk asimilasi data (Skamarock, 2005). Penelitian ini bertujuan untuk melihat seberapa jauh perbaikan hasil prediksi estimasi curah hujan numerik setelah dilakukan asimilasi data penginderaan jauh jika dibandingkan dengan tanpa asimilasi data. Data observasi pada model prediksi numerik yang digunakan untuk asimilasi adalah data observasi permukaan sinoptik, data radar Doppler C-Band Enterprise Electronics Corporation (EEC) BMKG Tangerang (Paski, 2016), data dari satelit sensor AMSU-A dan satelit sensor MHS (NCEP, 2008).
Pada penelitian ini mengambil kasus hujan di wilayah cakupan radar C-Band Radar EEC Tangerang tanggal 24 Januari 2016, di mana terjadi hujan dengan intensitas ringan hingga lebat. Curah hujan total tertinggi terukur 78 mm/hari di Stasiun Meteorologi Cengkareng dari data Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG), di mana tergolong lebat dikarenakan memiliki intensitas lebih dari 50 mm/hari atau 10-20 mm/jam (BMKG, 2010).  Metode yang digunakan pada WRFDA dalam penelitian ini adalah metode variasional tiga dimensi (3D-Var) yang secara signifikan dapat mengurangi kesalahan model yang dipengaruhi oleh Planetary Boundery Layer (PBL). Penelitian sebelumnya yang menggunakan metode asimilasi 3D-Var menghasilkan perbaikan pada prediksi parameter meteorologi (Dash, SK et al., 2013; Hou, T et al., 2013; Sahu, DK et al, 2014).

## 2 METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan beberapa masukan data antara lain inisial data GFS dengan resolusi 0,5° X 0,5° (Rutledge et al, 2006), Data C-Band Doppler Radar (CDR) BMKG Pulau Jawa
tanggal 23 Januari 2016 pukul 12.00 UTC, data sensor satelit Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A)  mempunyai 15 kanal inframerah dari National Oceanic and  Atmospheric  Administration (NOAA) antara 23.8-89 GHz dan fungsi utamanya mengukur suhu atmosfer (prosesnya dikenal sebagai Temperature Sounding ) dan mempunyai resolusi 45 km, sedangkan data Microwave Humidity Sounder (MHS) mempunyai lima microwave kanal pasif antara 89 -190 GHz untuk mempelajari profil uap air di atmosfer dan menyediakan data masukan yang telah ditingkatkan untuk algoritma cloud-clearing (Goodrum, 1999).  Data Background Error (BE) yang didapat dari modul WRFDA untuk mendapatkan data inisial tambahan yang diperlukan. Data estimasi curah hujan satelit GSMaP berupa rain rate tiap jam. Penelitian ini mengkonfigurasi domain model WRF menjadi tiga domain agar akurasi prediksi semakin baik dengan domain terkecil beresolusi tiga km yang mencakup wilayah radar cuaca EEC Tangerang seperti terlihat pada Gambar 2-1. Sebagai titik pusat koordinat adalah posisi C-Band Doppler Radar (CDR) BMKG Tangerang.
Gambar 2-1: Domain WRF Data Assimilation
Dalam menjalankan model WRF dengan asimilasi data radar pada WRFDA untuk sistem 3D-Var diperlukan beberapa
data inisial yang dapat dilihat pada Tabel 2-1. Proses yang dipersiapkan sedikit berbeda dengan menjalankan model tanpa asimilasi, terutama pada namelist dan post processing. Data yang dihasilkan memiliki format .ctl dan .dat. Konfigurasi parameterisasi model menggunakan konfigurasi yang telah diteliti untuk wilayah Sumatera bagian selatan seperti wilayah Bengkulu oleh (Handoyo,  2015) dan Jakarta oleh (Gustari,  2014), seperti yang ditampilkan pada Tabel 2-2. Untuk Background Error (BE) menggunakan data be.CV5 yang kemudian diubah menjadi be.dat untuk kebutuhan asimilasi.
Parameterisasi merupakan sebuah metode dalam meniru proses–proses fisis yang dirancang untuk mewakili proses tersebut tanpa memerlukan resolusi model spasial dan temporal yang rinci di mana dalam parameterisasi didasarkan pada konsep fisika namun melibatkan koefisien yang dapat diatur
(Pielke et al., 2006). Untuk prediksi hujan, pemilihan parameterisasi mikrofisik dan kumulus lebih kuat pengaruhnya dibandingkan skema lapisan batas planeter atau Planetary Boundary Layer (PBL) (Jankov et al. , 2005).
Skema mikrofisik merupakan asumsi yang digunakan untuk menyelesaikan masalah uap air, awan, dan proses presipitasi secara eksplisit. Skema mikrofisik yang digunakan adalah skema Purdue-Lin (Lin et al., 1983). Skema kumulus memparameterisasikan awan kumulus di dalam grid. Di antaranya adalah skema Kain-Fritsch, BMJ, Grell, dan Grell-Devenyi. Pada penelitian ini digunakan skema Kain-Fritsch yang baik untuk grid skala 20-25 km, dengan asumsi nilai Convective Availability Potential Energy (CAPE) besar, serta memperhitungkan efek downdraft dan updraft (Kain dan Fritsch, 1990).
Tabel 2-1: KONFIGURASI MODEL WRF DATA ASSIMILATION Input Data Format Diproses dengan Prediksi awal NetCDF WPS dan real.exe Observasi Permukaan ASCII (OBSPROC) Observasi Radar ASCII Manual Observasi Satelit BUFR Tersedia pada dataset rda.ucar.edu BE statistic Binary WRFDA gen be Tabel 2-2: KONFIGURASI MODEL WRF DATA ASSIMILATION Konfigurasi Domain 1 Domain 2 Domain 3 Resolusi Grid Horizontal 27 Km 9 Km 3 Km Skema Mikrofisik Purdue - Lin Purdue - Lin Purdue - Lin Skema PBL YSU YSU YSU Skema Kumulus Kain - Fristch Kain - Fristch Kain - Fristch Resolusi Temporal 180 detik 180 detik 180 detik Jumlah Level Vertikal 30 Lapisan 30 Lapisan 30 Lapisan

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Analisis  awal penyebab kejadian hujan dapat dilakukan terhadap angin gradien pada pukul 00.00 UTC dan 12.00 UTC yang berasal dari Berau of Meteorology (BOM) sebagaimana terlihat pada  Gambar 3-1 (Paski  et al., 2017a). Pada pukul 00.00 UTC terlihat adanya belokan angin ( shearline ) di wilayah utara Jakarta dan daerah tekanan rendah di barat daya pulau Jawa dengan tekanan mencapai 1008 hPa dan diindikasikan sebagai TC. Corentin (Gambar 3-1a). Kemudian pada pukul 12.00 UTC, belokan angin ( shearline ) tepat berada di wilayah Jakarta dan daerah tekanan rendah di barat daya pulau Jawa bergerak ke arah barat dengan tekanan semakin turun mencapai 1005 hPa (Gambar 3-1b).
Analisis awal dilakukan terhadap kondisi atmosfer saat kejadian hujan lebat yang melanda daerah Jakarta dan sekitarnya. Terlihat kondisi atmosfer mendukung terjadinya pembentukan awan konvektif akibat adanya belokan angin  dan  penurunan tekanan antara pukul 00.00 UTC hingga 12.00 UTC
membuat konvektivitas semakin bertambah. Jika dilihat dari waktu kejadian dan intensitas hujan yang turun, menunjukkan bahwa pada malam hari menjelang dini hari terdapat  kejadian hujan turun dengan intensitas tinggi di wilayah Jakarta dan sekitarnya. Selain adanya belokan angin dan tekanan rendah, fenomena cuaca regional seperti NCS memberi dampak yang besar terhadap cuaca di wilayah Indonesia bagian barat terutama di Laut Jawa dan wilayah Jawa bagian utara (Paski et al., 2017b).
Asimilasi dilakukan dengan menambahkan  data observasi synop tanggal 23  Januari 2017 pada  12.00 UTC ke dalam proses WRFDA sehingga initial condition diperbarui oleh data observasi. Adapun data observasi yang digunakan adalah data radar yang berasal dari stasiun meteorologi Tangerang, dan data satelit AMSU-A serta satelit  MHS pada waktu pengamatan yang sama. Sebelumnya, WRF tanpa asimilasi akan dijalankan dengan memakai data GFS untuk prediksi 36 jam ke depan.
(a)                                                             (b)
Gambar 3-1: Analisis profil angin gradien 00.00 UTC (a) dan 12.00 UTC (b) pada tanggal 24 Januari 2016 (Sumber: Bureau of Meteorology)
Luaran WRF hasil asimilasi yaitu prediksi hujan diverifikasi terhadap data curah hujan GSMaP, di mana data GSMaP ini cukup akurat untuk digunakan sebagai data curah hujan secara spasial (Tian, 2010). Pada Gambar 3-2, terlihat melalui satelit GSMaP adanya total curah hujan pertiga jam yang berpusat di utara Serang dan di Laut Jawa pada pukul 21.00 UTC tanggal 24 Januari 2016. Hal ini terlihat dengan adanya kontur warna hijau gelap yang luas di sekitar wilayah tersebut. Model WRF  yang telah dijalankan baik asimilasi maupun tanpa asimilasi mampu memprediksi hujan di wilayah tersebut dengan ditandai adanya kontur warna hijau dan kuning yang lebih besar dibandingkan dengan menghasilkan kontur warna hijau hingga kuning.
Hasil distribusi hujan GSMaP pada pukul 21.00 UTC pada Gambar 3-2a. Jika dibandingkan dengan hasil keluaran dari ke-4 model yang dijalankan, distribusi hujan pada tiap-tiap model masih sedikit berbeda lokasi dengan observasi dan cenderung overestimate untuk setiap model. Namun bila dilihat lebih seksama, hasil keluaran model tanpa asimilasi (a) dan model asimilasi (b, c, d  dan e) menggambarkan adanya pola distribusi hujan yang mendekati observasi baik model tanpa asimilasi maupun model asimilasi, ini terlihat dari intensitas hujan yang tinggi digambarkan pada model tanpa asimilasi.
Model tanpa asimilasi (model WRF tanpa proses asimilasi data observasi radar dan satelit)  menggambarkan adanya distribusi hujan di hampir seluruh bagian Selat Sunda dan timur Pulau Jawa  dibanding dengan yang digambarkan oleh hasil observasi pada GSMaP dan intensitas dan luasan yang cenderung lebih besar. Untuk pola distribusi hujan cenderung menggambarkan prediksi yang sama untuk lokasinya  namun intensitasnya masih lebih tinggi (Gambar 3-2b).
Pada model asimilasi  data sinoptik permukaan berupa parameter suhu,  tekanan, kelembaban, arah dan
kecepatan  angin  yang menggunakan data GDAS (Gambar 3-2c). Hasil prediksi curah hujan  lebih baik jika dibandingkan dengan model  tanpa asimilasi  dalam menggambarkan adanya distribusi hujan di barat laut  pulau Jawa yang dominan namun dengan  lokasinya yang bergeser sedikit ke selatan dari yang digambarkan oleh hasil observasi pada GSMaP. Pola hujan lebih terpusat ke bagian barat laut  hingga barat Pulau Jawa  dengan cakupan yang cukup luas. Namun model (c) tidak  lebih baik dalam menggambarkan intensitas curah hujan di  wilayah yang di kotak hitam dibanding model tanpa asimilasi.
Model asimilasi (Gambar 3-2d) yang menggunakan  data  reflektifitas  (z) juga menggambarkan adanya distribusi hujan di barat daya Pulau Jawa yang dominan dan lokasinya hampir serupa seperti yang digambarkan oleh hasil observasi GSMaP  dengan intensitas dan luasan yang cenderung lebih besar. Di wilayah barat  hingga barat laut Pulau Jawa terlihat adanya prediksi  pola distribusi hujan  dengan intensitas yang besar. Adanya perbaikan prediksi ini dikarenakan asimilasi data radar memiliki masukan yang lebih banyak dengan kerapatan grid hingga 250 m.
Model asimilasi data satelit adalah model  asimilasi yang menambahkan data radiasi suhu puncak awan dalam perhitungan model WRF (Sagita, 2017). Hasil prediksi menggambarkan adanya distribusi hujan yang  lokasinya hampir serupa seperti yang digambarkan oleh hasil model lainnya dengan intensitas dan luasan yang cenderung tidak besar. Terlihat adanya pola distribusi hujan berpusat di barat daya Pulau Jawa. Perbaikan hasil prediksi ini dikarenakan pengaruh data masukan satelit yang lebih mampu menggambarkan perawanan ( Cloudness ) dan data masukan suhu puncak awan dari observasi satelit yang lebih banyak kuantitasnya (Gambar 3- 2e).
Dari semua model yang dijalankan untuk menghasilkan distribusi spasial
hujan pukul 21.00 UTC, model asimlasi (e) yang menggunakan data satelit  dan yang menggunakan data reflektifitas radar (d)  lebih mendekati hasil luaran dari observasi GSMaP dikarenakan data masukan  yang banyak dan lebih rapat untuk tiap grid. Pola distribusi terlihat serupa namun tetap overestimate untuk intensitasnya dan luasannya.
Sedangkan dari bias akumulasi curah  hujan harian 24 Jam tanggal 24 Januari 2016 yang didapatkan dengan meng- overlay hasil prediksi asimilasi dan tanpa asimilasi terhadap data observasi GSMaP seperti pada Gambar 3-3. Terlihat warna putih menandakan model cuaca memprediksi tepat, warna coklat menandakan model cuaca overestimate dan warna biru menandakan model cuaca underestimate . Terlihat di sekitar Jabodetabek bahwa bias hujan WRF tanpa asimilasi data jauh overestimate untuk wilayah  yang di kotak hitam  (ditandai dengan warna  cokelat  yang  luas)  pada
Gambar 3-3a. Pada bias akumulasi antara WRF asimilasi data sinop dengan GSMaP (Gambar 3-3b), terlihat berkurangnya bias dibandingkan model  tanpa asimilasi pada wilayah di kotak hitam. Hal ini ditandai dengan warna coklat yang semakin muda dan lokasinya yang semakin mengecil. Namun wilayah di luar kotak hitam terlihat dominan overestimate dibandingkan model tanpa asimilasi.
Dari bias total  akumulasi  curah hujan harian untuk model asimilasi data reflektifitas radar (Gambar 3-3c), terlihat bahwa bias hujan WRF hasil asimilasi data radar  lebih akurat jika dibandingkan terhadap WRF tanpa asimilasi dan asimilasi data sinop. Warna coklat  yang  menandakan model cuaca overestimate terlihat di sekitar Jabodetabek  yang di kotak hitam semakin berkurang.
Gambar 3-2: Analisaisspasial total curah hujan per tiga jam  pada pukul 21.00 UTC (a) GSMaP (b) WRF tanpa asimilasi (c) Asimilasi data sinop (d) Asimilasi data radar (e) Asimilasi data satelit
a b c e d
Gambar 3-3: Bias total curah hujan harian pada tgl 24 Januari 2016 00 Z (a) WRF tanpa asimilasi- GSMaP (b) asimilasi data sinop-GSMaP (c) asimilasi data radar-GSMAP (d) asimilasi data satelit-GSMAP
Untuk wilayah lainnya juga terdapat perbaikan terutama yang berada di barat Pulau Jawa, di mana bias hujan WRF asimilasi data radar semakin berwarna putih.
Untuk asimilasi data satelit menunjukan  akurasi  yang paling baik (ditandai dengan warna putih yang lebih luas pada wilayah kotak hitam) pada gambar 3-3d.  Untuk wilayah lainnya juga terdapat perbaikan terutama yang berada di barat dan utara Pulau Jawa, di mana bias hujan WRF asimilasi data radar semakin berwarna putih. Semakin sedikit warna merah maupun biru, semakin sedikit bias hasil prediksi.

## 4 KESIMPULAN
Penelitian ini menunjukan adanya perbaikan hasil prediksi curah hujan antara model WRF asimilasi dibandingkan dengan model tanpa asimilasi dari hasil analisis spasial curah hujan per tiga jam dan bias terhadap hasil observasi dari GSMaP pada kasus kejadian hujan tanggal
24 Januari 2016.  Perbaikan hasil prediksi model memang belum terlihat signifikan.
Hasil analisis  terhadap model prediksi asimilasi data WRF menunjukkan bahwa model prediksi dengan menggunakan asimilasi data satelit memberikan pengaruh yang paling baik jika dibandingkan model asimilasi lainnya. Namun  secara  keseluruhan nilai yang didapatkan masih overestimate dibandingkan data observasinya. Hal ini disebabkan karena pengguna data primer lainnya seperti data BE dan data inisial GFS yang belum maksimal sehingga memberikan data prediksi yang belum memberikan hasil yang akurat.
UCAPAN TERIMA KASIH Penulis dalam hal ini mengucapkan terima kasih yang ditujukan kepada pihak-pihak yang membantu penulis baik penyediaan data, pengerjaan data, terutama rekan-rekan di Pusat Penelitian dan Pengembangan BMKG,  serta Tim

## Redaksi Jurnal Penginderaan Jauh dan
Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
BMKG,  2010. Prosedur Standar Operasional Pelaksanaan Peringatan Dini, Pelaporan
& Diseminasi Informasi Cuaca Ekstrim Badan Meteorologi, Kimatologi, dan Geofisika .  Cited in  http://  hukum.
bmkg.go.id/ vifiles/Prosedur %20
Standar%20Operasional%20Pelaksanaa n%20Peringatan%20Dini,Pelaporan,&%
20Diseminasi%20Informasi%20Cuaca% 20Ekstrim.pdf [20 Februari 2017].
Dash, S. K., Sahu, D.K., Sahu, S.C.,  2013.
Impact of AWS Observation in WRF- DVAR Data Assimilation System: a Case Study On Abnormal Warming Condition in Odisha. Nethazard. 65, 767-798. Goodrum, G., Kidwell K. B., Winston W., 1999. NOAA KLM user's guide (US: US Department of  Commerce, National Oceanic and Atmospheric Administration, Satellite Services Branch). Cited in https://www1.ncdc.noaa.gov/
pub/
data/satellite/publications/podguides/ N-15%20thru%20N-19/pdf/ 0.0%20
NOAA%20KLM%20Users%20Guide.pdf [20 Februari 2017].
Gustari, I., 2014. Perbaikan Prediksi Cuaca Numerik Kejadian Hujan Sangat Lebat Terkait dengan Sistem Awan di Jabodetabek Menggunakan Asimilasi Data Radar C-Band . Disertasi Institut Teknologi Bandung. Bandung. Handoyo, M. F., 2015. Analisa Dinamika Atmosfer Saat Kejadian Hujan Lebat Menggunakan Simulasi Model WRF-ARW (Studi Kasus Bengkulu Tanggal 27 Agustus 2014) . Skripsi Diploma IV Sekolah  Tinggi Meteorologi  Klimatologi dan Geofisika.
Jakarta.
Hou, T., Kong, F., Chen, X. and Lei, H., 2013. Impact of 3DVAR Data Assimilation on the Prediction of Heavy Rainfall Over Southern China. Advances in Meteorology. 1-17.
Jankov, I., W. A. Gallus, M. Segal, B. Shaw,
and S. E. Koch,  2005. The  Impact of Different WRF Model Physical
Parameterizations and their Interactions
on  Warm  Season MCS Rainfall. Wea. Forecasting, 20, 1048–1060, doi: 10. 1175/ WAF888.1. Junnaedhi,  I., 2008. Pengaruh Asimilasi Data dengan Metode 3DVAR Terhadap Hasil Prediksi Cuaca Numerik di Indonesia . Meteorologi ITB. Bandung. Kain,  J. S. and J. M. Fritsch,  1990. A One- Dimensional Entraining or Detraining Plume Model and Its Application in Convective Parameterization . J. Atmos. Sci., 47, No. 23, 2784–2802. Kalnay, E., 2003. Atmospheric Modelling, Data Assimilation and Predictability . Cambridge University Press, Cambridge. Lin, Y.-L., R. D.,  Farley, and H. D.,  Orville, 1983. Bulk  Parameterization of the Snow Field in a Cloud Model . J. Climate Appl. Meteor, 22, 1065–1092.
Liu, Z., 2006. Radiance Data Assimilation in WRFDA .  Summer WRFDA tutorial.  Cited in  http://www2.mmm.ucar.  edu/  wrf/ users/wrfda/Tutorials/2011_July/docs/ WRFDA_radiance.pdf [20 Februari 2017].
National Centers for Environmental Prediction/ NCEP Department of Commerce, 2008. NCEP ADP Global Upper Air, GDAS Satellite Data and Surface Weather Observations May 1997 -  Continuing Research  Data  Archive  at  the  National Center  for  Atmospheric  Research, Computational  and  Information  Systems Laboratory  Boulder  CO . Cited in http: //rda.ucar. edu/datasets/ds337.0/ [20 Februari 2017].
Paski, J.A.I., 2016. Pengaruh Asimilasi Data Radar C-Band dalam Prediksi Cuaca Numerik (Studi Kasus di Lampung) .
Skripsi Diploma IV Sekolah  Tinggi Meteorologi  Klimatologi dan  Geofisika. Jakarta.
Paski, J.A.I., A. Sepriando, & D.A.S., Pertiwi, 2017a. Pemanfaatan Teknik RGB pada Citra Satelit Himawari-8 untuk Analisa Dinamika Atmosfer Kejadian Banjir Pulau Jawa 20 -  21 Februari 2017 . Prosiding Seminar Nasional HMD 67 STMKG. Jakarta.
Paski, J.A.I., A., Sepriando, A. E., Sakya, A. S., Handayani, D. A. S., Pertiwi,  S. Noviati,
2017b. Identifikasi Northerly Cold Surge
(NCS) Memanfaatkan Numerical Weather Prediction (NWP) dan Teknik RGB Airmass pada Satelit Himawari-08 .
Prosiding  Seminar Nasional Sains Atmosfer LAPAN. Bandung.
Pielke, R. A. Sr., Matsui, T., Leoncini, G., Nobis,
T., Nair, U. S., Lu, E., Eastman, J., Kumar, S., Peters-Lidard, C. D., Tian, Y., dan Walku, R. L.,  2006. A New Paradigm for Parameterizations in Numerical Weather Prediction and Other Atmospheric Models , National Weather Digest, 30, 93-99.
Rutledge,  G. K., Alpert J., Ebuisaki W., 2006. NOMADS: A Climate and Weather Model Archive at the National Oceanic and Atmospheric Administration Bull. Amer .
Meteor. Soc., 87, 327-341.
Sagita, N., Hidayati, R., Hidayat, R., & Gustari,
I.,  2017. Satellite Radiance Data Assimilation for Rainfall Prediction in Java Region . In IOP Conference Series:
Earth and Environmental Science. Sahu, D.K., Dash, S.K., Bhan, S.C.,  2014. Impact  of Surface Observations on Simulation of Rainfall  Over NCR Delhi Using Regional Background  Error
Statistic in WR-3DVAR  Model . Meterolo Atmos Phys. 125, 17-42.
Skamarock,  W. C.,  Klemp  J. B., Dudhia  J., Gill  D. O., Barker  D. M., Wang  W., and Powers  J.G., 2005. A Description of the Advanced Research WRF version 2 (No. NCAR/TN-468+ STR) . National  Center For  Atmospheric  Research  Boulder  Co Mesoscale  and  Microscale Meteorology Div.
Sun, J., 2010. Doppler Radar Data Assimilation with WRFDA . NCAR.  Cited in http:// www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/wrfda/ Tutorials/2010_Feb/docs/WRFVAR_Tu t_RADAR_Feb10.pdf [20 Februari 2017] Talagrand O., 1997. Assimilation of Observation, an Introduction . J. Met.Soc Japan Special 75, 191-209.
Tian, Y., C. D., Peters-Lidard, R. F., Adler, T., Kubota, and T., Ushio, 2010. Evaluation of GSMaP Precipitation Estimates over Contiguous U.S. J. Hydrometeor., 11, 566-574.
KLASIFIKASI MULTIKSKALA UNTUK PEMETAAN ZONA GEOMORFOLOGI DAN HABITAT BENTIK MENGGUNAKAN METODE OBIA DI PULAU PARI
(MULTISCALE CLASSIFICATION FOR GEOMORPHIC ZONE AND BENTHIC HABITATS MAPPING USING OBIA METHOD IN PARI ISLAND)
Ari Anggoro 1*) , Vincentius P. Siregar **) , dan Syamsul B. Agus **)
*) Program Studi Ilmu Kelautan Universitas Bengkulu Jl. W.R. Supratman, Kandang Limun, Muara Bangka Hulu, Kota Bengkulu, Bengkulu 38371
**) Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Dramaga Bogor, Jalan Raya Dramaga, Babakan, Dramaga, Babakan, Dramaga, Bogor, Jawa Barat 16680
1 e-mail: arianggoro@unib.ac.id Diterima 04 Mei 2017 ; Direvisi 16 November  2017 ; Disetujui 2 0 November  2017

## ABSTRACT
This  study  used  multiscale  classification  and  applied  object-based  image  analysis  (OBIA)  for geomorphic  zone  and  benthic  habitats  mapping  in  Pari  islands.  An  optimized  segmentation  was performed  to  get  optimum  classification  result.  Classification  methods  for  level  1  and  2  used contextual  editing  classification  and  for  level  3  used  support  vector  machines  classifier.  The  results showed that overall accuracy for level 1 was 97% (reef level), level 2 was 87% (geomorphic zone), and level 3 was 75% (benthic habitats). Accuracy achieved by support vector machines classification was performed  only  in  level  3  and  optimum  scale  value  achieved  was  50  in  compare  with  other  scale values, i.e. 5, 25, 50, 75, 95. OBIA methods can be used as an alternative for  geomorphic zone and benthic habitats map.
Keywords: multiscale,OBIA, geomorphic zone and benthic habitats, Pari island

## ABSTRAK
Penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi  multiskala  dan  penerapan  analisis  citra  berbasis obyek  (OBIA)  untuk  pemetaan  zona  geomorfologi  dan  habitat  bentik  di  Pulau  Pari . Analisis  berbasis obyek  dilakukan  optimasi  pada  proses  segmentasi  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  optimal. Metode  klasifikasi  pada  level  1  dan  2  menggunakan  klasifikasi contextual  editing dan  pada  level  3 menggunakan  klasifikasi Support  Vector  Machines (SVM) . Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  akurasi keseluruhan pada level 1 yaitu 97% ( reef level ), level 2 yaitu 87% ( Geomorphic level ), dan level 3 yaitu 75%  ( benthic  habitat  level ).  Klasifikasi  SVM  hanya  diterapkan  pada  level  3  dan  nilai  skala  optimum sebesar 50 dari percobaan nilai skala yaitu 5, 25, 50, 75, 95. Metode OBIA dapat digunakan sebagai alternatif untuk pemetaan zona geomorfologi dan habitat bentik.
Kata kunci: multiskala, OBIA, zona geomorfologi dan habitat bentik, Pulau Pari

## 1 PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  satelit penginderaan  jauh  meningkat  seiring dengan  kemajuan  teknologi  saat  ini. Perkembangan  ini  meliputi  kemampuan sensor dan wahana satelit yang membawa sensor  mencapai  orbit  sehingga  dapat mendeteksi  obyek  yang  berada  di permukaan  bumi.  Data  yang  dihasilkan berasal  dari  perekaman  sensor  yang mengalami  peningkatan  resolusi  meliputi resolusi spasial, resolusi temporal, resolusi spektral,  dan  resolusi  radiometrik. Kemajuan  teknologi  ini  menuntut  para praktisi  bidang  penginderaan  jauh melakukan pengembangan metode- metode  ekstraksi  citra  dengan  metode klasifikasi  untuk  mendapatkan  informasi yang  tepat  dan  akurat.  Klasifikasi  citra meliputi  klasifikasi  secara  manual menggunakan  citra  dan  klasifikasi multispektral  secara  digital  menggunakan komputer. Klasifikasi multispektral merupakan  salah  satu  bagian  dari pengolahan  citra  penginderaan  jauh untuk  menghasilkan  peta  tematik  dan dijadikan  masukan  dalam  permodelan spasial dalam lingkungan sistem informasi geografis/GIS (Danoedoro, 2012).
Metode  klasifikasi  multispektral sebagian  besar  bertumpu  pada  satu kriteria  yang  digunakan  yaitu  nilai spektral  pada  keseluruhan  saluran ( band ).  Metode  klasifikasi  diterapkan untuk mengekstrak informasi berdasarkan kebutuhan  pengguna  seperti  pemetaan
sumberdaya  yang  berada  di  daratan ( teresterial ) dan perairan ( aquatic ). Telah banyak  penelitian  menggunakan  citra satelit  untuk  pemetaan  habitat  bentik, antara lain klasifikasi multispektral dari citra quickbird di  wilayah  perairan  laut telah mampu memetakan habitat bentik (Siregar,  2010).  Pemetaan  habitat  dasar dan estimasi stok ikan terumbu dengan citra  worldview-2  (Siregar, et  al. ,  2013). Pemantauan status lingkungan terumbu karang  (Green, et  al. ,  2000).  Evaluasi beberapa lokasi untuk klasifikasi terumbu  karang  di  wilayah  tropis (Andréfouët, et  al . , 2003).  Pemetaan geomorfologi  dan  ekologi  terumbu karang  (Phinn, et  al. ,  2011).  Namun, dalam  pemanfaatan  teknologi  ini  terdapat kesulitan  dan  permasalahan  khusus yaitu pengaruh permukaan perairan dan kedalaman perairan terhadap reflektansi dasar  perairan  (Lyzenga,  1981;  Mumby, et  al. ,  1999).  Permasalahan  yang  lain adalah  penentuan  metode  klasifikasi citra  dengan  tingkat  akurasi  yang  baik dari peta yang  dihasilkan  (Green, et  al. , 2000; Congalton dan Green, 2009).
Klasifikasi  citra  merupakan  proses mengelompokkan piksel ke dalam kelas- kelas tertentu berdasarkan nilai kecerahan piksel ( brightness value /BV/ digital number )  pada  citra  (Danoedoro,  2012). Klasifikasi  citra  pada perkembangannya dibagi menjadi dua basis yaitu klasifikasi  citra  berbasis  piksel  ( pixel base )  dan  berbasis  obyek  ( object  base
image  analysis /OBIA)  (Navulur,  2007; Blaschke  T.,  2010).    (Andréfouët, et  al. , 2003)  menerapkan  metode  klasifikasi berbasis  piksel  algoritma maximum likelihood dari  citra  IKONOS  dan Landsat  7.  (Kondraju, et  al .,  2013) menerapkan  beberapa  teknik  klasifikasi berbasis  piksel  meliputi  ( support  vector machines /SVM, spectral angular mapper / SAM, spectral  information  divergence / SID,  dan support  vector  machine /SVM) dari  citra  Landsat  untuk  mengidentifikasi terumbu  karang  dan  menghasilkan akurasi  terbaik  pada  metode  klasifikasi algoritma  SVM.  Penerapan  metode klasifikasi berbasis piksel telah menghasilkan  peta habitat bentik dengan  akurasi  yang  berbeda-beda. Penerapan  beberapa  metode  klasifikasi citra  diharapkan  menghasilkan  akurasi pemetaan  yang  baik.  Metode  yang menjadi  pilihan  pada  klasifikasi  citra selain  metode  berbasis  piksel  adalah dengan  metode  klasifikasi  berbasis obyek/OBIA.
OBIA  adalah  paradigma  baru dalam  klasifikasi  citra  dan  merupakan salah  satu  sub-kajian  dari  GISscience yang fokus pada pengembangan metode analisis  citra  penginderaan  jauh  berbasis obyek sehingga menjadi beberapa obyek yang memiliki makna tertentu (Navulur, 2007).  OBIA  mampu  mendefinisikan kelas-kelas  obyek  berdasarkan  aspek spektral  dan  aspek  spasial  secara sekaligus  (Danoedoro,  2012).  Dalam tahapan OBIA dilakukan proses segmentasi  citra  ( pixel  level )  menjadi segmen/obyek ( object level ) yang homogen sesuai  dengan  parameternya.  Segmentasi satu  level  biasanya  tidak  efisien  dalam merepresentasikan  satu  kajian  dalam sebuah scene citra  karena  dalam  satu scene citra terdapat sebuah hirarki pola dan  informasi  pada  skala  yang  berbeda dan  secara  simultan  bisa  ditampilkan melalui segmentasi multiskala (Baatz dan Schäpe, 2000).
Klasifikasi  menggunakan  metode OBIA  terbukti  mampu  meningkatkan akurasi  pada  pemetaan  geomorfologi
dan  ekologi  ekosistem  terumbu  karang di  tiga  perairan  yang  berbeda  dan menghasilkan akurasi keseluruhan antara  52%-78%  (Phinn, et  al. ,  2011). (Kondraju, et  al .,  2013)  melaporkan bahwa  algoritma  SVM  menghasilkan akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan algoritma  klasifikasi  lainnya  seperti maximum  likelihood  classification (MLC) dan spectral angular mapper (SAM).
Berdasarkan  hal  di  atas,  metode untuk  mengekstrak  informasi  dari  citra perlu  memperhatikan  beberapa  faktor yang  mempengaruhi  hasil  akurasi. Penerapan metode OBIA dengan klasifikasi multiskala diharapkan mampu meningkatkan akurasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk memetakan  zona  geomorfologi  dan habitat  bentik  berdasarkan  klasifikasi multiskala  dengan  optimasi  parameter segmentasi dengan menggunakan metode OBIA di gugus Pulau Pari.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan menjadi metode alternatif untuk pemetaan zona geomorfologi dan habitat bentik di perairan Indonesia.

## 2 METODOLOGI
2.1  Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di wilayah terumbu karang gugusan Pulau Pari Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu pada bulan Februari-Maret 2014. Secara geografis lokasi penelitian terletak antara 5 ⁰ 51’32.94”- 5 ⁰ 51’37,71” LS  dan  106 ⁰ 34’6,469”-106 ⁰ 38’23,81”  BT (Gambar 2-1).

## 2.2  Bahan dan Data
Bahan  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  citra  worldview-2 (standar level 2A 16 bit) hasil akuisisi 28 Agustus  2012  dengan  sistem  proyeksi koordinat UTM zona  48S-WGS84. Karakteristik  citra  worldview-2  terdiri dari  8  saluran  multispektral  ( coastal, blue,  green,  yellow,  red,  red-edge,  NIR1 dan NIR2 )  dengan  resolusi  spasial  2 meter dan pankromatik dengan resolusi spasial 0.5 meter (Digitalglobe, 2010).

## Gambar 2-1: Lokasi penelitian dan titik pengamatan lapangan
Pengumpulan data lapangan berasal  dari  identifikasi  zona  geomorfologi dan habitat bentik. Penentuan kelas zona geomorfologi  berdasarkan  pengamatan langsung  secara  visual  di  lapangan, sedangkan  komposisi  habitat  bentik diidentifikasi dengan menerapkan teknik  foto  transek  quadrat  (English, et al. ,  1994;  Roelfsema  dan  Phinn,  2008). Pengamatan  lapangan  (GTH)  diambil sebanyak  500  titik  berupa  foto  dan koordinat  dicatat  menggunakan Global Position  System (GPS).  Teknik  foto transek  kuadrat  dilakukan  dengan kuadran  berukuran  1x1  meter  yang diletakkan  pada  transek  sepanjang  50 meter.
Analisis persentase tutupan setiap foto  dianalisis  dengan  perangkat  lunak Coral  Point  Count  with  Excel  extensions (CPCe)  menggunakan  metode uniform grid (Kohler  dan  Gill,  2006).  Skema klasifikasi  citra  pada  penelitian  ini mengacu pada  (Phinn, et al . , 2011) yang terdiri  dari  tiga  level  berdasarkan komposisi  karang  yaitu  level  pertama ( reef level ), level dua (zona geomorfologi) dan  level  tiga  (habitat  bentik).  Skema klasifikasi  pada  level  tiga  ditentukan berdasarkan  hasil  pengamatan  lapangan dan dilakukan analisis kluster menggunakan  jarak bray-curtis dengan kemiripan sebesar 80%. Analisis klaster menghasilkan  sembilan  kelas  habitat bentik  yaitu  kelas  karang  hidup  (KH), karang  hidup  + rubble (KHR),  lamun jarang  +  pasir  (LjP),  lamun  padat  (Lp), pasir  + rubble (PsR),  pasir  (Ps),  pasir  +
lamun jarang (PsLj), pavement/rock (Pv), dan rubble (R).

## 2.3  Pengolahan Citra
Pada pra-pengolahan citra worldview-2 dilakukan koreksi atmosferik dengan  perangkat  lunak  ENVI  5.1 menggunakan modul koreksi atmosferik FLAASH (Exelisvis, 2015). Proses selanjutnya,  citra  terkoreksi  atmosferik digunakan sebagai input pada pengolahan citra  yaitu  proses  klasifikasi  OBIA menggunakan perangkat lunak eCognition 9.  Pengolahan  awal  klasifikasi  OBIA yaitu  proses  segmentasi  terhadap  IIL ( input  image  layer ).  IIL  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  saluran multispectral  citra  worldview-2  ( coastal, blue,  green,  yellow,  red,  red-edge ,  NIR1 dan  NIR2).  Langkah  selanjutnya  adalah membangun rule  set dalam proses  tree untuk setiap segmen menjadi kelas pada setiap level.

## 2.4  Segmentasi
Segmentasi menggunakan algoritma multiresolution segmentation (MRS) dengan besaran skala berbeda-beda (multiskala) untuk  level  satu,  dua,  dan  tiga. Segmentasi  multiskala  ini  menghasilkan sekumpulan layer obyek  citra  dalam suatu  jaringan  hirarki.  Parameter  yang terdapat dalam algoritma ini adalah scale , shape , dan compactness . Segmentasi level 1  menggunakan  skala  =  150,  level  2  = 100,  dan  level  3  dengan  optimasi. Optimasi parameter skala hanya diterapkan  pada  level  3  saja  dengan
perubahan  nilai  skala  ( scale )  sedangkan parameter shape dan compactness ditentukan  dengan  nilai  masing-masing 0,1 dan 0,9 pada setiap percobaan nilai parameter  skala  yang  diuji.  Nilai parameter  skala  yang  diuji  meliputi  5, 25,  50,  75,  95  sehingga  diperoleh  nilai skala  optimum.  Sampai  saat  ini  belum ada framework teoritis tentang parameter segmentasi  terbaik  sehingga  pengguna harus  mencari sendiri  parameter- parameter  segmentasi  terbaik  pada  tiap level  melalui  metode try  and  error (Blaschke  Thomas  dan  Hay,  2001; Burnett dan Blaschke, 2003).

## 2.5  Klasifikasi  Multiskala  Metode OBIA
Klasifikasi  citra  dengan  multiskala menggunakan metode kontekstual (level
1 dan level 2) dan klasifikasi terbimbing algoritma Support  Vector Machines (level
3)  yang  terdapat  pada  perangkat  lunak eCognition
9. Metode
klasifikasi kontekstual berdasarkan aspek spektral dan  spasial  dengan  penentuan  nilai thereshold dari  fitur  yang  tepat  untuk setiap  kelas.  Fitur  yang  digunakan terdiri  dari  dua  yaitu  fitur  yang berhubungan  dengan  obyek  dan  fitur yang berhubungan dengan kelas (eCognition,  2014).  Aspek  spektral meliputi  nilai layer (rata-rata,  standar deviasi,  dan  rasio  antar  saluran)  dan kostumasi  dengan  transformasi  NDVI ( normalize  different  vegetation  index ).
Sementara  itu  aspek  spasial  mengacu
pada  obyek-obyek  yang  telah  memiliki kelas  pada  level  yang  sama  ke  dalam kelas  hirarki  obyek  citra  yaitu  fitur relative  boarder  to dan distance  to . Selanjutnya klasifikasi
level 3 menggunakan  klasifikasi support  vector machine (SVM) yang merupakan klasifikasi  terbimbing  aturan  SVM dengan input  thematic  layer dari pengamatan lapangan.

## 2.6  Uji Akurasi
Pengujian akurasi dilakukan terhadap  seluruh  peta  hasil  klasifikasi untuk  mengetahui  akurasi  dari  teknik klasifikasi  yang  diterapkan.  Uji  akurasi yang  umum  dilakukan  pada  data  hasil klasifikasi  penginderaan  jauh  adalah matrik  kesalahan  ( error  matrix )  dengan mengukur  akurasi  keseluruhan  (OA), producer  accuracy (PA), user  accuracy (UA),  dan  kappa  (Congalton  dan  Green 2009).

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Klasifikasi Multiskala
3.1.1 Klasifikasi Level 1 ( Reef System ) Klasifikasi
pada level 1 menghasilkan  3  kelas  yaitu  daratan, perairan dangkal, dan perairan dalam.
Hasil  klasifikasi  ini  merupakan dasar  dalam  proses  klasifikasi  level  2 dan 3. Gambar 3-1 untuk kelas daratan di gugus Pulau Pari terdiri dari beberapa pulau, yaitu Pulau Pari, Kongsi, Burung, Tengah, dan Tikus (Gambar 3-1).
Gambar  3-1  merupakan  peta hasil klasifikasi level satu menggunakan metode  kontekstual.  Dalam  klasifikasi ini  terdapat  sebanyak  12.986  obyek dipetakan  menjadi  3  kelas  dengan luasan  daratan  86,9  Ha,  perairan dangkal  1094,7  Ha  dan  perairan  dalam 1242,3 Ha. Hasil klasifikasi kelas perairan dangkal menjadi batasan wilayah untuk proses  segmentasi  dan  klasifikasi  pada level  2.  Dari  pengujian  akurasi  dihasilkan akurasi  keseluruhan  sebesar  97%. Sedangkan  akurasi  PA  dan  UA  setiap kelas  dengan  akurasi  >95%.  Hasil akurasi  ini  menunjukkan  bahwa  secara keseluruhan  kelas  mampu  dipetakan dengan sangat baik. Akan tetapi, masih terdapat  kesalahan  pada  klasifikasi. Kesalahan  terjadi  pada  kelas  perairan dangkal  menjadi  daratan,  hal  ini disebabkan  kondisi  perairan  yang terdapat  terumbu  karang  yang  muncul ke  permukaan.    (Phinn, et  al., 2011) melaporkan bahwa klasifikasi pada level 1  ( reef  level )  pada  sistem  klasifikasi hirarki  yaitu  kelas  perairan  dangkal menjadi  batasan  area  kajian  dan diproses  menjadi  segmen  baru  untuk klasifikasi pada level 2 (zona geomorfologi).
3.1.2  Klasifikasi Level 2 (Zona

## Geomorfologi)
Kelas  zona  geomorfologi  dihasilkan dari  algoritma  MRS  dengan  parameter scale = 100, shapes = 0,1, compactness =
0,9. Segmentasi ini menghasilkan obyek sebanyak
28.425 segmen untuk klasifikasi  level  2.  Klasifikasi  level  2 menghasilkan 6 kelas zona geomorfologi meliputi reef  slope , reef  crest , inner  reef flat , outer  reef  flat , shallow  lagoon ,  dan deep lagoon (-2).
Hasil  uji  akurasi  menunjukkan akurasi  keseluruhan/OA  sebesar  87%, sedangkan  PA  dan  UA  dihasilkan akurasi  yang  bervariasi  antara  73%- 100%. UA terendah pada kelas reef crest sebesar 73% menunjukkan bahwa pada kelas  ini  menjadi  batas  antara  kelas outer  reef  flat dan reef  slope .  Hasil  uji akurasi  pada  kelas  lainnya  menunjukkan bahwa kelas tersebut mampu dipetakan dengan baik dengan akurasi >80%.
Hasil pemetaan zona geomorfologi di  gugus  Pulau  Pari  cukup  bervariasi dan  telah  terpetakan  dengan  baik.  Dari hasil  klasifikasi  zona  geomorfologi diperoleh luas area masing-masing adalah: zona inner  reef  flat ,  421,6  Ha  (41%); zona outer  reef  flat ,  232,4  Ha  (23%); zona reef  slope ,  101,3  Ha  (10%);  zona reef  crest ,  58,6  Ha  (6%);  zona shallow lagoon ,  108,4  Ha  (11%);  dan  zona deep lagoon , 107,7 Ha (10%).
Dengan  demikian,  hasil  pemetaan menunjukkan bahwa zona inner reef flat mendominasi di perairan dangkal gugus Pulau  Pari  dengan  luasan  terbesar, sedangkan luasan terendah berada pada zona reef crest .
Gambar 3-2: Hasil klasifikasi level 2
Masing-masing zona geomorfologi memiliki  karakteristik  tersendiri  yang dipengaruhi  oleh  faktor  fisik  perairan tersebut  seperti  gelombang  dan  arus sehingga  membentuk  zona  tertentu. Terdapat asosiasi antara zona geomorfologi dan struktur komunitas habitat tertentu pada lingkungan  terumbu karang
(Andrefouet dan Guzman, 2005). Asosiasi  tersebut  dinyatakan  dengan menetapkan  level  dua  (kelas  zona geomorfologi  tertentu)  menjadi  batasan dalam  proses  segmentasi  dan  klasifikasi pada level tiga (kelas habitat bentik).

## 3.1.3  Klasifikasi  Level  3  (Habitat Bentik)  Optimasi  Parameter Skala Segmentasi
Hasil  optimasi  pada  level  3 menunjukkan  akurasi  tertinggi  sebesar 75%  pada  percobaan  skala  50.  Terlihat pada  Gambar  3-4  dari  percobaan parameter skala 5 sampai 50 cenderung meningkat dan optimum pada skala 50, selanjutnya  akurasi  menurun  pada percobaan  nilai  skala  75  dan  95 (Gambar 3-3).
Optimasi  parameter  skala  pada metode  OBIA  menunjukkan  bahwa pengujian terhadap skala sangat mempengaruhi  hasil  akurasi.  Penelitian ini  hanya  dilakukan  percobaan  nilai skala pada algoritma
MRS dan diklasifikasi  menggunakan  algoritma SVM.
Studi yang lebih mendalam perlu dilakukan  pengujian  parameter  dari
metode SVM terhadap parameter segmentasi  untuk  memperoleh  akurasi optimum.  (Blaschke,  2010)  menyatakan bahwa  skala  observasi  optimum  untuk obyek  citra  tertentu  tergantung  pada dua  hal  yaitu:  1)  heterogenitas  spasial bentang  lahan  itu  sendiri;  2)  frekuensi dan  luasan  spasial  maupun  temporal dari  fenomena  yang  dikaji  serta  proses penyebabnya.  Segmentasi  optimum  pada level  tiga  menghasilkan  87.267  segmen. Klasifikasi  terhadap  segmen  dihasilkan 9  kelas  habitat  bentik  yaitu  kelas karang  hidup  (KH),  karang  hidup  + rubble (KHR), lamun jarang + pasir (LjP), lamun  padat  (Lp),  pasir  + rubble (PsR), pasir  (Ps),  pasir  +  lamun  jarang  (PsLj), pavement/rock (Pv),  dan rubble (R) (Gambar 3-4).
Gambar 3-3: Optimasi parameter skala (perubahan  skala  pada  sumbu  x dan  hasil  akurasi  keseluruhan (OA) pada sumbu y)
Gambar 3-4: Hasil klasifikasi level 3
Dari  Gambar  3-4  diperoleh  luas area  dari  9  kelas  habitat  bentik  yaitu: kelas  karang  hidup,  73,4  Ha  (7%); karang hidup + rubble , 78,2 (7%); lamun jarang  +  pasir,  132,2  Ha  (12%);  lamun padat, 57,8 Ha (5%); pasir + rubble, 145 Ha  (13%);  pasir,  389  Ha  (36%);  pasir  + lamun  jarang,  96,3  Ha  (9%); pavement/ rock , 60,5 Ha (6%); dan rubble , 78,2 Ha
(7%). Peta klasifikasi habitat bentik pada Gambar  3-4  memperhatikan  bahwa habitat  bentik  terdistribusi  di  perairan dangkal  gugus  Pulau  Pari.  Distribusi kelas  karang  hidup  (KH)  dan pavement (Pv)  mendominasi  di  zona  geomorfologi kelas reef  slope .  Kelas rubble (R) mendominasi  pada  zona  geomorfologi kelas reef crest , sedangkan habitat bentik kelas  pasir,  lamun,  dan  campuran tersebar  di  zona  geomorfologi  kelas reef flat dan  sekitar lagoon .  Dari  hasil klasifikasi ini terdapat asosiasi yang erat antara zona geomorfologi dengan keberadaan  habitat  bentik  tertentu, sehingga  penelitian  ini  menerapkan klasifikasi multiskala ( reef level, geomorphic  zone, dan habitat  benthic ). (Phinn, et al., 2011) melakukan penelitian geomorfologi dan ekologi wilayah terumbu  karang  yang  dibagi  menjadi tiga  level  yaitu reef  level , geomorphic zones , benthic community zones . Selanjutnya    (Roelfsema, et  al . , 2013) membagi klasifikasi berdasarkan
hubungan  antar  kelas  secara  hirarki menjadi empat level yaitu reef , reef type , geomorphic ,  dan benthic  community . Penggunaan  metode  OBIA  ini  sangat memungkinkan untuk diterapkan berdasarkan prinsip-prinsip ekologi dan zona  geomorfologi  yang  dikombinasikan dengan pengamatan lapangan.
Hasil  uji  akurasi  dengan  matrik kesalahan  diperoleh  akurasi  keseluruhan sebesar 75% (Tabel 3-1) dan nilai kappa sebesar 0,7. Untuk PA dan UA dihasilkan akurasi  antara  44%-100%  dan  dapat dilihat  bahwa  beberapa  kelas  habitat bentik  dapat  dipetakan  dengan  baik. Kelas  habitat  bentik  yang  belum  dapat dipetakan secara baik diperoleh akurasi yang  rendah  masing-masing  yaitu  kelas KHR  (37%),  LjPs  (47%),  dan  R  (48%). Faktor  yang  mempengaruhi  rendahnya akurasi  disebabkan  kompleksitas  habitat yang  sangat  tinggi  di  wilayah  kajian. Faktor  lainnya  adalah  disebabkan kesepadanan antara akurasi GPS dengan resolusi spasial citra.
Pemetaan habitat bentik di gugus Pulau  Pari  telah  banyak  dilakukan dengan  metode  klasifikasi  dan  hasil akurasi  yang  berbeda-beda.  Klasifikasi yang  umum  digunakan  selama  ini adalah  metode  klasifikasi  berbasis piksel,  sedangkan  metode  klasifikasi berbasis obyek belum pernah dilakukan pada wilayah ini.
Tabel 3-1: Uji akurasi level 3
Lapang KH KHR LjPs Lp Ps PsLj PsR Pv R Total Citra 1 2 3 4 5 6 7
8 9 KH 1 39 1 40 98% KHR 2 4 7 2
2 3 18 39% LjPs 3 1 7 3 1 3 15 47% Lp 4 2 24 2 28 86% Ps 5 1 50 4 1 56 89% PsLj 6 7 7 100% PsR 7 1 5 10 1 17 59% Pv 8 4 1 1 16 2 24 67% R 9 2 1 2 4
4 12 25 48% 45 15 11 34 52 16 15 19 23 230 87% 47% 64%
71% 96% 44% 67% 84% 52% 75% No Total PA UA
(Siregar, et al ., 2013) memetakan habitat dasar dan estimasi ikan  terumbu dengan  citra  worldview-2  menggunakan metode  klasifikasi  berbasis  piksel  (MLC) dari enam kelas habitat bentik menghasilkan akurasi keseluruhan sebesar  78%. (Helmi, et  al .,  2012) menganalisis  respon  dan  nilai  spektral terumbu karang pada citra ALOS-AVNIR di gugus Pulau Pari dengan transformasi HSI  dan  Lyzenga  menggunakan  metode klasifikasi unsupervised dan menghasilkan akurasi  keseluruhan  masing-masing sebesar 88.1% dan 77.3%.   (Selamat, et al ., 2014) melakukan klasifikasi dengan pendekatan  zona  geomorfologi  untuk meningkatkan  akurasi  tematik  peta substrat  yang  dihasilkan  dari  metode koreksi kolom air di gobah Karang Lebar dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa kombinasi  ini  cukup  akurat  untuk dijadikan  dasar  pada  pembuatan  peta substrat dasar di perairan gobah dengan hasil akurasi peta zona geomorfologi dan substrat  dasar  di  gobah  Karang  Lebar masing-masing  bernilai  sebesar  82.1% dan  68.8%.  Menurut  (Green, et  al., 2000)  bahwa  akurasi  pemetaan  habitat bentik  yang  dapat  digunakan  adalah dengan  akurasi  keseluruhan  sebesar >60%.  Munculnya  perbedaan  akurasi pemetaan  dari  beberapa  penelitian  di gugus  Pulau  Pari  disebabkan  oleh perbedaan  metode  klasifikasi,  jumlah titik  pengamatan  lapangan,  jumlah kelas  habitat  bentik  dan  citra  yang digunakan.  Hasil  akurasi  keseluruhan pada  penelitian  ini  sebesar  75%  dari  9 kelas  habitat  bentik  dan  menunjukkan bahwa  peta  hasil  klasifikasi  ini  dapat digunakan.
Metode  klasifikasi  OBIA  dapat menjadi pilihan saat ini untuk pemetaan zona  geomorfologi  dan  habitat  bentik. Keunggulan  dari  metode  OBIA  yaitu dapat  menghubungkan  antara  aspek spektral  dan  spasial  citra  secara bersamaan  sehingga  menjadi  kelas-kelas tertentu.  Kelas-kelas  yang  diklasifikasi dengan  menghubungkan  dua  aspek  di atas diterapkan dengan hubungan antar
obyek.  (Phinn, et  al., 2011)  melakukan pemetaan komunitas bentik menghasilkan akurasi  keseluruhan  sebesar  78%  di wilayah Heron, 52% di wilayah Ngderack, dan 65% di wilayah Navakavu, sedangkan untuk  pemetaan  zona  geomorfologi dihasilkan  akurasi  pemetaan  sebesar >80%.    (Roelfsema, et  al., 2013) melaporkan  hasil  akurasi  menggunakan metode  OBIA  pada  pemetaan  zona geomorfologi diperoleh akurasi keseluruhan  antara  76%-82%  dan pemetaan  habitat  bentik  diperoleh akurasi  keseluruhan  antara  52%-75%. (Zhang, et al., 2013) melakukan pemetaan habitat  bentik  dengan  metode  OBIA algoritma random  forest  classifier (RF) pada citra airborne visible/infrared imaging spectrometer (AVIRIS) menghasilkan akurasi  keseluruhan  tertinggi  sebesar 86.3%  dari  keseluruhan  percobaan terhadap  citra.  Selaras  dengan  hasil penelitian  ini  yaitu  diperoleh  akurasi keseluruhan  pada  enam  kelas  zona geomorfologi  dan  9  kelas  habitat  bentik masing-masing sebesar 87% dan 75%.
Umumnya  metode  klasifikasi  yang diterapkan selama ini masih menggunakan  metode  klasifikasi  berbasis piksel yang hanya bertumpu pada aspek spektral  saja.  Perkembangan  metode saat  ini  telah  dapat  menghubungkan antara aspek spektral dan spasial secara bersamaan  yang  menjadi  keunggulan dari  metode  OBIA.  Metode  OBIA  dapat menjadi  pilihan  saat  ini  dan  menjadi dasar untuk pemetaan perairan dangkal di wilayah lainnya.

## 4 KESIMPULAN
Klasifikasi multiskala pada pemetaan  level  satu,  level  dua  (zona geomorfologi)  dan  level  tiga  (habitat bentik)  di  gugus  Pulau  Pari  telah  mampu menghasilkan akurasi keseluruhan masing-masing  sebesar  97%,  87%,  dan 75% (optimasi parameter skala).
Penggunaan  klasifikasi  multiskala  pada tiga  level  dan  percobaan  parameter  skala dapat  menghasilkan  akurasi  optimum untuk pemetaan habitat bentik. Optimasi
pada  pemetaan  habitat  bentik dihasilkan akurasi tertinggi sebesar 75% pada percobaan skala 50 dengan kappa 0,7.  Penggunaan  klasifikasi  multiskala dengan  optimasi  parameter  skala  pada pemetaan zona geomorfologi dan habitat bentik  menggunakan  metode  OBIA terbukti mampu meningkatkan akurasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  penulis  ucapkan kepada  Bapak  Dr.  Ir.  Vincentius  P. Siregar,  DEA  dan  Dr.  Syamsul  Bahri Agus,  S.Pi.,  M.Si.  yang  membantu penulis  dalam  penyediaan  data  citra, pengerjaan data, dan tim lapangan serta Tim  Redaksi  Jurnal  Penginderaan  Jauh dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Andrefouet,  S.,  Guzman  HM,  2005. Coral  Reef Distribution, Status and Geomorphology- Biodiversity  Relationship  in  Kuna  Yala (San  Blas)  Archipelago ,  caribbean panama, Coral Reefs, 24: 31-42.
Andréfouët,  S.,  Kramer  P.,  Torres-Pulliza  D.,
Joyce KE, Hochberg EJ, Garza-Pérez R, Mumby  PJ,  Riegl  B,  Yamano  H,  White WH,  2003. Multi-Site  Evaluation  of
Ikonos Data for Classification of Tropical Coral  Reef  Environments . Remote  Sens Environ 88: 128-143.
Baatz, M., dan Schäpe A., 2000. Multiresolution Segmentation: an Optimization Approach  for  High  Quality  Multi-Scale Image Segmentation . Angewandte Geographische  Informationsverarbeitung
XII: 12-23.
Blaschke,  T.,  2010. Object  Based  Image  Analysis for  Remote  Sensing .  Isprs  J  Photogramm 65: 2-16.
Blaschke,  T.,  Hay  GJ,  2001. Object-Oriented Image Analysis and Scale-Space: Theory  and  Methods  for  Modeling  and Evaluating Multiscale Landscape
Structure .  Isprs  A  Photogramm  34:  22- 29. Burnett,  C.,  Blaschke  T..  2003. A  Multi-Scale Segmentation/Object Relationship Modelling  Methodology  for  Landscape Analysis . Ecol Model 168: 233-249.
Congalton,  RG,  Green  K.,  2009. Assessing  the Accuracy  of  Remotely  Sensed  Data— Principles and Practices (second edition) . Taylor & Francis Group, LLC. Danoedoro,  P.,  2012. Pengantar  Penginderaan Jauh Digital . Yogyakarta (ID) : ANDI. Digitalglobe, 2010. Radiometric use of Worldview-
2 Imagery: Technical Note . 1601 Dry Creek Drive  Suite  260  Longmont,  Colorado,
USA, 80503 DigitalGlobe®.
eCognition,  2014. Ecognition  Developer  :  User
Guide . Munich, Germany Trimble.
English,  SA,  Baker  VJ,  Wilkinson  CR,  1994.
Survey  Manual  for  Tropical  Marine Resources, Australian  Institute  of Marine Science.
Exelisvis,  2015. Atmosphericcorrectionmodule; Fast  Line-of-Sight  Atmospheric  Analysis of Hypercubes (Flaash) Exelisvis . Cite in http://www.harrisgeospatial.com/port als/0/pdfs/envi/Flaash_Module.pdf [accessed 21 March 2015].
Green, EP, Mumby PJ, Edwards AJ, Clark CD,
2000. Remote  Sensing  Handbook  for Tropical Coastal Management : UNESCO. Helmi, M., Hartoko A., Herkiki S., Munasik M.,
Wouthuyzen  S.,  2012. Analisis  Respon Spektral  dan  Ekstraksi  Nilai  Spektral Terumbu  Karang  pada  Citra  Digital Multispektral Satelit Alos-Avnir di Perairan Gugus  Pulau  Pari .  Buletin  Oseanografi Marina. Vol.1 120-136.
Kohler,  KE,  Gill  SM,  2006. Coral  Point  Count with  Excel  Extensions  (Cpce):  a  Visual Basic  Program  for  the  Determination  of Coral  and  Substrate  Coverage  Using Random  Point  Count  Methodology . Comput Geosci 32: 1259-1269.
Kondraju,  TT,  Mandla  VRB,  Mahendra  RS, Kumar TS, 2013. Evaluation of Various Image  Classification  Techniques  on Landsat  to  Identify  Coral  Reefs . Geomatics,  Natural  Hazards  and  Risk 5: 173-184.
Lyzenga,  DR,  1981. Remote  Sensing  of  Bottom Reflectance  and  Water  Attenuation Parameters  in  Shallow  Water  Using Aircraft and Landsat Data . Int J Remote Sens 2: 71-82.
Mumby, PJ, Green EP, Edwards AJ, Clark CD,
1999. The  Cost-Effectiveness  of  Remote
Sensing  for  Tropical  Coastal  Resources Assessment and Management . J
Environ Manage 55: 157-166.
Navulur, K., 2007. Multispectral Image Analysis Using  the  Object-Oriented  Paradigm.
Taylor & Francis Group, LLC.
Phinn,  SR,  Roelfsema  CM,  Mumby  PJ,  2011.
Multi-Scale,  Object-Based  Image  Analysis for  Mapping  Geomorphic  and  Ecological Zones  on  Coral  Reefs .  Int  J  Remote Sens 33: 3768-3797.
Roelfsema, C., Phinn S., 2008. Evaluating Eight Field  and  Remote  Sensing  Approaches for  Mapping  the  Benthos  of  Three Different  Coral  Reef  Environments  in
Fiji . Proc. of SPIE. Vol. 71500 71500F-1.
Roelfsema, C., Phinn S., Jupiter S., Comley J.,
Albert S., 2013. Mapping Coral Reefs at Reef  to  Reef-System  Scales ,  10s–1000s km2,  using  object-based  image  analysis. Int J Remote Sens 34: 6367-6388.
Selamat,  MB,  Jaya  I.,  Siregar  VP,  Hestirianoto T.,  2014. Geomorphology  Zonation  and Column  Correction  for  Bottom  Substrat Mapping Using Quickbird Image . Jurnal Itkt 2.
Siregar,  V.,  2010. Pemetaan  Substrat  Dasar Perairan  Dangkal  Karang  Congkak  dan Lebar  Kepulauan  Seribu  Menggunakan Citra Satelit Quick Bird . E-Jurnal Itkt 2: 19-30.
Siregar,  V.,  Wouthuyzen  S.,  Sunuddin  A.,
Anggoro  A.,  Mustika  AA,  2013. Pemetaan  Habitat  Dasar  dan  Estimasi Stok Ikan Terumbu dengan Citra Satelit Resolusi  Tinggi .  E-Jurnal  Itkt  Vol.  5: Hlm. 453-463.
Zhang, C., Selch D., Xie Z., Roberts C., Cooper H.,  Chen  G.,  2013. Object-Based Benthic  Habitat  Mapping  in  the  Florida Keys  from  Hyperspectral  Imagery . Estuar Coast Shelf S 134: 88-97.

## MODEL KOREKSI ATMOSFER CITRA LANDSAT-7
(ATMOSPHERIC CORRECTION MODELS OF LANDSAT-7 IMAGERY)
Fadila Muchsin 1*) , Liana Fibriawati **) , Kuncoro Adhi Pradhono ***) *) **) Peneliti Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh ***) Perekayasa Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail: fadila.muchsin@lapan.go.id Diterima 07 April 2017; Direvisi 12 Desember 2017; Disetujui 13 Desember 2017

## ABSTRACT
Three methods of atmospheric correction, Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S), Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System (LEDAPS) and the model Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH), have been applied to the level 1T  Landsat-7  image  Jakarta  area.  The  atmospheric  corrected  image  is  then  compared  with  the  TOA reflectance image. The results show that there is an improvement of the spectral pattern on the TOA reflectance  image  by  the  decrease  of  the  reflectance  value  of  each  object  by  (1  -  11)  %  after  the atmospheric correction of all models for visible bands (blue, green and red). In the NIR and SWIR bands there is an increase in the spectral value of about 1% to the TOA reflectance on all objects except wetland for the LEDAPS model. The percentage of the increase and the decrease in spectral values of 6S and FLAASH  models  have  the  same  tendency.  Analyzes  were  also  performed  on  the NDVI  values  of  each model, where NDVI values were relatively higher after atmospheric correction. The NDVI value of rice crop on FLAASH model is the same as 6S model that is equal to 0.95 and for wetland, it has the same value between FLAASH model and LEDAPS which is 0.23. NDVI value of entire scene for FLAASH model = 0.63, LEDAPS model = 0.56 and 6S model = 0.66. Before the atmospheric correction, the TOA is 0.45. Keywords: atmospheric correction, FLAASH, 6S, LEDAPS, spectral profile, NDVI

## ABSTRAK
Tiga metode koreksi atmosfer diantaranya Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S), Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System (LEDAPS) dan model Fast Line-of-sight  Atmospheric  Analysis  of  Spectral  Hypercubes (FLAASH) telah  diterapkan  pada  citra Landsat-7  level  1T  wilayah  Jakarta.  Citra  yang  telah terkoreksi  atmosfer  dibandingkan dengan  citra reflektan TOA. Hasilnya menunjukkan bahwa terdapat perbaikan pola spektral pada citra reflektan TOA dengan adanya penurunan nilai reflektan setiap obyek sebesar (1 – 11) % setelah dilakukan koreksi atmosfer pada semua model untuk kanal-kanal visible ( blue , green dan red) . Pada kanal NIR dan SWIR terjadi kenaikan nilai spektral yaitu sekitar 1% terhadap reflektan TOA pada semua objek terkecuali objek lahan basah untuk model LEDAPS. Persentase kenaikan dan penurunan nilai spektral model 6S dan FLAASH memiliki kecenderungan yang sama. Analisis juga dilakukan terhadap nilai NDVI masing- masing model, dimana nilai NDVI relatif lebih tinggi setelah koreksi atmosfer. Nilai NDVI tanaman padi pada model FLAASH sama dengan model 6S yaitu sebesar 0.95 dan untuk lahan basah memiliki nilai yang  sama  antara  model  FLAASH  dan  LEDAPS  yaitu  0.23.  Nilai  NDVI  seluruh  scene  untuk  model FLAASH = 0.63, model LEDAPS = 0.56 dan model 6S = 0.66. Sebelum koreksi atmosfer (TOA) adalah 0.45.
Kata kunci: koreksi atmosfer, FLAASH, 6S, LEDAPS, pola spektral, NDVI

## 1 PENDAHULUAN
Lebih  dari  40  tahun  program Landsat  telah  menyediakan  data  dan informasi  sumberdaya  alam  di  seluruh permukaan  bumi  untuk  pengguna  di berbagai  sektor  seperti  agrobisnis, penelitian  untuk  pemantauan  global, pemerintahan, swasta, militer, komersial dan  komunitas  internasional  (NASA, 2016).  Data  Landsat-7  mulai  direkam oleh stasiun bumi LAPAN Parepare sejak tahun 2000 dan saat ini dapat diunduh secara  gratis  melalui  website  LAPAN (www.lapan.go.id).
Citra Landsat-7 banyak digunakan untuk  memperoleh  informasi  permukaan bumi  karena  memiliki  kemampuan spektral  yang  cukup  baik  untuk mengenali  dan  membedakan  berbagai objek.  Informasi  tersebut  dapat  berupa informasi  penutup/penggunaan  lahan, reflektansi  permukaan,  indeks  vegetasi (NDVI),  albedo,  dan  sebagainya.  Citra Landsat-7  memiliki  enam  kanal  atau band  multispektral  yaitu blue (0,45  –
0,52)  µm, green (0,52  –  0,60)  µm, red (0,63  –  0,69)  µm,  NIR  (0,77  –  0,90)  µm, SWIR1 (1,55 – 1,75) µm dan SWIR2 (2,09 –  2,35)  µm  serta  pankromatik  (0,52  – 0,90) µm. Masing-masing kanal multispektral  memiliki  resolusi  spasial
30  meter  dan  kanal  pakromatik  adalah 15  meter.  Analisis  kuantitatif  untuk memperoleh informasi permukaan bumi biasanya    menggunakan     keunggulan dari kanal spektal tersebut.
Informasi yang langsung diturunkan  dari  kanal/ band spektral tersebut  masih  bercampur  dengan unsur-unsur  dan  molekul  di  atmosfer sehingga mempengaruhi akurasi informasi tersebut khususnya menggunakan band biru,  hijau,  merah,  dan  inframerah dekat.  Unsur-unsur  dan  molekul  yang sangat  mempengaruhi  adalah  aerosol dan uap air (Kaufman, Y.J, et al ., 1997). Koreksi  atmosfer  dilakukan  untuk menghilangkan  pengaruh  tersebut  agar nilai  radian  atau  pantulan  sesuai  atau mendekati  nilai  yang  sebenarnya.  Hasil dari  koreksi  atmosfer  disebut  produk surface  reflectance (Vermote,  E.F, et  al ., 2002).
Terdapat  dua  kelompok  besar koreksi  atmosfer  yaitu  koreksi  absolut dan  relatif.  Model  absolut  merupakan model koreksi atmosfer yang menggunakan parameter atmosfer seperti  aerosol,  uap  air,  ozon  dan  gas lainnya dari hasil pengukuran lapangan. Model  ini  memiliki  akurasi  cukup  baik dibandingkan  model  relatif  karena
parameter  atmosfer  langsung  diperoleh dari  lapangan  dan  mewakili  kondisi atmosfer  yang  sesungguhnya.  Namun dalam penerapannya sulit untuk memperoleh  parameter  atmosfer  hasil pengukuran lapangan khususnya untuk data-data  yang  bersifat  historis.  Model relatif merupakan model koreksi atmosfer  yang  menggunakan  citra  yang memiliki  kondisi  atmosfer  cukup  baik atau  citra  yang  bebas  awan  sebagai referensi  untuk  melakukan  koreksi atmosfer.  Model  ini  mudah  diterapkan karena  tidak  membutuhkan  pengukuran lapangan  akan  tetapi  membutuhkan target  berupa  obyek  yang  relatif  tidak pernah  berubah  ( Invariant  Features ). Objek-obyek  tersebut  sulit  diperoleh  di wilayah  Indonesia,  dimana  dinamika perubahan  lahan  cukup  besar  terjadi. Model  koreksi  atmosfer  yang  termasuk model  absolut  antara  lain  6S,  FLAASH dan  LEDAPS.  Sedangkan  model  koreksi atmosfer  yang  termasuk  model  relatif adalah Pseudo  Invariant  Features (PIFs) dan Radiometeric  Control  Sets (RCS) (Mahiny,  A.S  dan  Turner,  B.J,  2007). Penelitian  ini  menggunakan  model absolut  yaitu  model  6S,  FLAASH,  dan LEDAPS  yang  diterapkan  pada  citra Landsat-7.
Model  6S  merupakan  model radiative  transfer  code yang  dirancang untuk  melakukan  simulasi  pantulan radiasi  matahari  melalui  kombinasi antara  permukaan  lapisan  atmosfer, kondisi  spektral  dan  geometri  obyek (Vermote,  E.F, et  al .,  1997).  Model  ini menggunakan informasi reflektansi permukaan  dan  kondisi  atmosfer  pada waktu  perekaman.  Parameter  yang diperlukan untuk menjalankan model 6S adalah Aerosol Optical Depth (AOD) yang dapat diwakili dengan data visibility yang diperoleh dari stasiun meterologi setempat,  uap  air,  ozon,  informasi  rata- rata ketinggian permukaan dan parameter-parameter  lainnya  seperti jenis  sensor  satelit,  sudut zenith dan azimuth ,  tanggal akuisisi  dan  koordinat
center  citra  ( scene  center )  yang  dapat diperoleh dari file metadata citra.
Model  FLAASH  juga  termasuk model  radiative  transfer  code yang didasari  pada  model  Modtran4  (ENVI, 2009).  Modtran4  dapat  menurunkan informasi  uap  air  dan  aerosol  langsung dari citra menggunakan sudut  pandang sensor,  sudut  elevasi  dan  rata-rata ketinggian  permukaan.  Parameter  lainnya seperti visibility dapat  diturunkan langsung  dari  citra.  Modtran4  telah memasukan  perhitungan adjacency effect untuk memperbaiki nilai   reflektan akibat  pengaruh    pantulan    obyek disekitarnya (Mathew, M.W, et al ., 2003). Model  LEDAPS  merupakan  sistem pengolahan  data  secara  otomatis  untuk menghasilkan produk surface reflectance yang  telah  terkoreksi  atmosfer  yang didasari pada Model 6S (Vermote, E. and Saleous, N, 2007). Sistem LEDAPS hanya dapat  dijalankan  untuk  citra  Landsat-5 dan  Landsat-7.  Data-data  pendukung ( ancillary  data )  seperti  konsentrasi  ozon diperoleh dari data Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) dan  kolom  uap  air dari  data  NOAA National  Center  of Enviromental Prediction
(NCEP).
Parameter  aerosol  (AOT)  diperoleh langsung  dari  citra menggunakan metode dark  dense  vegetation (DDV) (Schmidt, G, et al ., 2013).
Data  Landsat-7  hasil  perekaman stasiun  bumi  LAPAN  Parepare  berupa data  level  1T  ( precision  terrain-corrected product )  telah  terkoreksi  geometrik presisi  dan  radiometrik  sistematis. Produk  turunan  dari  data  level  1T  saat ini masih berupa citra reflektan TOA dan belum terkoreksi atmosfer .
Penelitian ini bertujuan menerapkan  model  koreksi  atmosfer yaitu  6S,  FLAASH,  dan  LEDAPS  pada data Landsat-7 level 1T dan membandingkan  dengan  citra  reflektan TOA berdasarkan respon spektral obyek dan nilai NDVI.

## 2 METODOLOGI
2.1  Data
Penelitian  ini  menggunakan  data Landsat-7  level  1T  wilayah  Jakarta  dan sekitarnya  Path/Raw  122/064  tanggal 17  September  2001  hasil  perekaman stasiun bumi penginderaan jauh LAPAN Parepare  dengan  liputan  awan  ≤  1%. Penelitian  ini  menggunakan  data  tahun 2001  karena  data  Landsat-7  setelah bulan  Mei  tahun  2003  mengalami gangguan  berupa scan  line  corrector-off ( SLC-off ) sehingga informasi yang dihasilkan  menjadi  tidak  utuh.  Koreksi atmosfer dan kalibrasi radiometri memerlukan informasi parameter sensor yang dapat diperoleh dari metadata citra serta  nilai  radian  dari  citra.  Informasi metadata  citra  ditunjukkan  pada  Tabel 2-1.

## 2.2    Metode Koreksi Atmosfer 2.2.1   Kalibrasi radiometri
Sebelum melakukan koreksi atmosfer,  telebih  dahulu  dilakukan kalibrasi  menggunakan  parameter  pada Tabel  2-1.  Kalibrasi  radiometri  dilakukan dengan  cara  mengkonversi  nilai  digital (DN)  ke  radian  untuk  setiap  kanal multispektral  dari  citra  Landsat-7 menggunakan  formula  (Chander,  G., et al ., 2009):
L λ = G rescale x Q cal + B rescale (2-1)
G rescale = (LMAX λ – LMIN λ ) / (Q cal max – Q cal
min ) B rescale = LMIN λ –  ((LMAX λ – LMIN λ ) / (Q cal max – Q cal min )) Q cal min
Keterangan: L λ = nilai  radian  pada  sensor  untuk
setiap λ [W/(m 2 sr µm)]
Q cal = nilai digital (DN) Q calmin = nilai digital minimum Q calmax = nilai digital maksimum LMIN λ = nilai  radian  minimum  pada sensor  untuk  masing-masing  λ [W/(m 2 sr µm)] LMIN λ =  nilai  radian  maksimum  pada sensor  untuk  masing-masing  λ [W/(m 2 sr µm)]]

## 2.2.2
Top of atmosphere (TOA) Setelah kalibrasi radiometri
dilakukan konversi citra radian menjadi reflektan Top  of  Atmosphere (TOA).
Tujuan  utamanya  adalah  memperbaiki perbedaan nilai pantulan akibat perbedaan  jarak  bumi  –  matahari  pada setiap tanggal perekaman. Perbedaan ini dapat menjadi signifikan karena perbedaan  kondisi  geografis  dan  waktu perekaman  citra.  Reflektan  TOA  belum memperhitungkan  pengaruh  kondisi atmosfer  pada  citra.  Perhitungan  nilai reflektansi  TOA  dilakukan  menggunakan persamaan:
𝜌𝑇𝑂𝐴 λ = 𝜋. 𝐿 λ. . d 2
𝐸𝑆𝑈𝑁 λ. . cos𝜃 s (2-2)

## Tabel 2-1: INFORMASI PARAMETER SENSOR
Citra Satelit Sudut Azimuth Sudut Elevasi Sudut Zenith (90 – elevasi) Kanal/ Band Q cal min Q cal max LMIN λ LMAX λ Landsat-7 P/R (122/064) 1.1 17 September 2001 75.42º 59.65º 30.35º (blue) 1 255 -6.200 191.600 (green) 1 255 -6.400 196.500 (red) 1 255 -5.000 152.900 (NIR) 1 255 -5.100 241.100 (SWIR1) 1 255 -1.000 31.060 (SWIR2) 1 255 -0.350 10.800
Keterangan: ρ TOA λ = reflektan TOA untuk setiap λ π         = 3.14159 L λ = nilai  radian  pada  sensor  untuk masing-masing λ [W/(m 2 sr µm)] d         = jarak
bumi–matahari ( astronomical units )
ESUN λ = Mean exoatmospheric solar irradiance [W/(m 2 µm)] θ s = sudut  zenith  matahari  (derajat)
= (90º – sudut elevasi matahari) Nilai  iradian  dan    jarak  bumi  – matahari  diperoleh  diperoleh dari Tabel 6 (Chander, G., et al .,
2009).  Sudut  elevasi  matahari diperoleh dari file metadata.
Reflektan  TOA  digunakan  sebagai  input untuk  koreksi  atmosfer  model  6S, FLAASH, dan LEDAPS.

## 2.2.3 Model FLAASH
Pada model FLAASH, radian yang diterima oleh sensor dimodelkan kembali dengan  menambahkan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  radian/  reflektan yang  diterima  sensor  seperti  albedo, pantulan  obyek  disekitarnya  ( adjacency effect ),  dan  radian  yang  dihamburkan oleh  atmosfer  dengan  mengasumsikan bahwa permukaan obyek adalah uniform dan Lambertian) (Envi, 2009):
𝐿 λ =   ( A ρ λ 1 − ρ λ e S ) + ( B ρ λ e 1 − ρ λ eS ) +  𝐿𝑎 (2-3)
Keterangan: L λ = nilai  radian  yang  diterima sensor untuk setiap λ ρ λ = reflektansi permukaan ( surface  reflectance )  untuk setiap λ
ρe = rata-rata  nilai  pantulan  piksel dan piksel-piksel di sekitarnya S = nilai albedo 𝐿𝑎 = nilai radian yang dihamburkan oleh atmosfer
A  dan B  = nilai koefisien yang bergantung pada  kondisi  atmosfer  dan kondisi geometri
Setiap variabel pada persamaan di atas tergantung pada kanal spektral yang digunakan. Nilai A, B, S, dan La diperoleh dari  perhitungan  MODTRAN4  yang menggunakan  sudut  pandang  sensor dan  sudut  matahari  serta  rata-rata ketinggian  permukaan  yang  dapat diperoleh  dari  file  metadata  citra  dan rata-rata  ketinggian  dapat  berasal  dari data Digital  Elevation  Model (DEM). Berdasarkan  data-data  tersebut  juga dapat diturunkan model atmosfer tertentu,  model  aerosol,  dan  nilai visibility .

## 2.2.4 Model 6S
Model  6S  memprediksi  nilai pantulan  obyek  pada  lapisan  puncak atmosfer (ρ TOA λ ) menggunakan informasi reflektansi  permukaan  (ρ λ )  dan  kondisi atmosfer pada waktu perekaman. Estimasi reflektansi  permukaan  (ρ λ )  atau  citra terkoreksi atmosfer diperoleh menggunakan  formula  (Mahiny,  AS., Turner, B.J., 2007):
ρ λ = [(Aρ TOA λ + B]/[1 + ᵞ (Aρ TOA λ + B))] (2-4)
dimana A = 1/αβ, B = -ρ TOA /β, α adalah transmisi  gas  global,  β  adalah  total transmisi  hamburan  di  atmosfer  dan ᵞ adalah spherical albedo. Alpha , beta , dan gamma diperoleh  dengan  menjalankan model 6S menggunakan modul 6SV versi 4.1 secara online dari website 6s.ltdri.org. Parameter  yang  diperlukan  untuk menjalankan  model  6S  adalah visibility yang  diperoleh  dari  stasiun  meterologi setempat dan parameter-parameter sensor yang diperoleh dari metadata citra Landsat diantaranya jenis sensor satelit, sudut zenith dan azimuth ,  tanggal akuisisi dan koordinat center citra ( scene center ).

## 2.2.5 LEDAPS
Landsat  Ecosystem  Disturbance Adaptive  Processing  System (LEDAPS) merupakan sistem pengolahan citra satelit secara otomatis yang dikembangkan oleh
NASA untuk melakukan koreksi atmosfer citra  Landsat-5  dan  Landsat-7.  Sistem LEDAPS didasari pada model 6S, namun parameter  atmosfer  seperti  aerosol diturunkan  langsung  dari  citra  dan parameter  uap  air  dan  ozon  diperoleh dari  data-data  pengukuran  satelit meteorologi.  Parameter  aerosol  (AOT) diperoleh langsung
dari citra menggunakan  metode Dark  Dense
Vegetation (DDV).  Konsentrasi  ozon diperoleh dari data Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) dan kolum uap air dari  data  NOAA National  Center  of Enviromental  Prediction (NCEP).  Pada sistem  LEDAPS  parameter  atmosfer diatur pada model continental (Schmidt, G., et al ., 2013).

## 2.3 Respon Spektral Obyek
Gambar 2-1: (a) Citra Landsat-7 Wilayah Jakarta dan sekitarnya tanggal 17 September 2001, (b) area persawahan yang dianalisis
Analisis spektral obyek dilakukan pada areal sawah, dimana obyek vegetasi, lahan  terbuka  dan  lahan  basah  cukup
homogen  (Gambar  2-1).  Sebelumnya dilakukan  digitasi  training  sample tanaman  padi,  lahan  kering  dan  lahan basah  dan  diperoleh  20  sampel  untuk masing-masing  obyek  tersebut  pada setiap model. Selanjutnya dihitung rata- rata  nilai  reflektan  dan  dibuat  kurva pantulan setiap obyek.

## 2.4 Normalized  Difference  Vegetation Index (NDVI)
NDVI  merupakan  indeks  vegetasi yang umum digunakan untuk membedakan  tingkat  kehijauan  tanaman berdasarkan  nilai  spektral  kanal visible dan inframerah (Hadjimitsis, D.G, et. al ., 2010).  NDVI  diturunkan  menggunakan formula (Teillet, P.M, et, al ., 2001):
NDVI = (ρ NIR – ρ Red )/(ρ NIR + ρ Red ) (2-5)
dimana ρ adalah nilai reflektan obyek.

## 3    HASIL PEMBAHASAN 3.1   Hasil Koreksi Atmosfer
Koreksi  atmosfer  model  FLAASH dan 6S menggunakan informasi citra dan parameter sensor (Tabel 2-1). Pada model FLAASH,  pemilihan  model  parameter atmosfer menggunakan parameter standar  yang  disediakan  pada  modul FLAASH yaitu kolom uap air menggunakan  standar  wilayah  tropis (4,11  g/cm 2 dengan  suhu  udara permukaan 27ºC) dan  informasi aerosol yang  dipilih  adalah  model  maritim (representasi  aerosol  yang  terdiri  dari dua  komponen  yaitu  aerosol  dari  laut dan  wilayah  rural).  Pemilihan  model maritim   didasari    pada    karakteristik wilayah  Indonesia  pada  umumnya  yang merupakan benua maritim. Penelitian ini menggunakan nilai initial visibility (ENVI, 2009)  yaitu  20  km  ( moderate  haze ) dengan  asumsi  kondisi  cuaca  pada seluruh scene cenderung clear ,  karena liputan  awan  pada  citra  adalah  1%. Penelitian  ini  tidak  menggunakan  nilai visibility stasiun meteorologi karena sulit diperoleh untuk data-data  historis.
(a) (b)
Model 6S juga
dijalankan menggunakan  model  atmosfer  standar wilayah tropis untuk kolom uap air dan parameter  aerosol  menggunakan  model maritim.  Pada  model  6S  nilai visibility yang  digunakan  adalah  20  km.  Koreksi atmosfer  model  6S  memberikan  hasil berupa  koefisien  xa,  xb,  dan  xc  seperti disajikan  pada  Tabel  3-1.  Koefisien tersebut kemudian dikalikan pada setiap band/kanal dari data Landsat 7.
Pada  sistem  LEDAPS  parameter atmosfer  yaitu  ozon  diperoleh  secara langsung dari data TOMS dan kolom uap air  diambil  dari  data  NCEP  pada  saat proses  pengolahan  data.  Nilai aerosol optical  depth diturunkan  langsung  dari citra  dan  diproses  secara  otomatis sehingga diperoleh langsung citra terkoreksi  atmosfer  ( surface  reflectance ) untuk kanal biru, hijau, merah, NIR dan SWIR.

## 3.2 Respon Spektral Obyek
Analisis spektral obyek dilakukan pada  areal  sawah,  dimana  obyek vegetasi, lahan terbuka dan lahan basah cukup  homogen.  Untuk  obyek  tanaman padi (merupakan representasi dari obyek vegetasi)  dan  lahan  kering  serta  lahan basah menunjukkan adanya penurunan respon  spektral  obyek  setelah  koreksi atmosfer terhadap reflektan TOA. Hal ini terjadi untuk semua  model  pada  kanal biru ( blue ), hijau ( green ), merah ( red ), dan NIR  terkecuali  pada  kanal  SWIR  hanya untuk  model  LEDAPS (Gambar 3-1a,  3- 1b dan 3-1c).
Penurunan respon spektral obyek terutama  pada  kanal-kanal visible menyebabkan pola spektral obyek sesuai dengan pola spektral yang sesungguhnya merujuk pada pola  spektral  obyek  pada citra Landsat (NASA, 2016).
Tabel 3-1. KOEFISIEN KOREKSI ATMOSFER (MODEL 6S) UNTUK SETIAP BAND
Band/kanal Kofisien koreksi xa xb xc Band 1 – blue /biru 0.00982  0.22203  0.15858 Band 2 – green /hijau 0.01030  0.13665  0.10872 Band 3 – red /merah 0.01088  0.08148  0.08037 Band 4 - NIR 0.01595  0.04734  0.05682 Band 5 - SWIR 1 0.07602  0.02062  0.03559 Band 7 - SWIR 2 0.21319  0.01644  0.03017
Gambar 3-1: Pola pantulan reflektan TOA, model FLAASH, LEDAPS dan 6S kanal visible , NIR dan SWIR, pada areal persawahan: a) tanaman padi b) lahan kering c) lahan basah

## 3.3  Persentase Nilai Reflektan Setiap Model Terhadap Reflektan TOA
Persentase  nilai  reflektan  model FLAASH, 6S, dan LEDAPS terhadap citra sebelum koreksi atmosfer (TOA) disajikan pada  Tabel  3-2.  Persentase  penurunan nilai  reflektan  cukup  tinggi  terjadi  pada kanal  biru,  hijau,  dan  merah  untuk semua  jenis  obyek  pada  ketiga  model koreksi. Model FLAASH dan 6S memiliki kecenderungan  yang  sama  dibandingkan dengan  LEDAPS  baik  untuk  persentase kenaikan  maupun  penurunan  nilai reflektan.    Persentase  terbesar  terjadi untuk nilai reflektan tanaman padi pada model  FLAASH  yaitu  menurun  sebesar 11% diikuti model 6S yaitu 5% dan model LEDAPS  sekitar  2.8%  pada  kanal  biru.
Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa gangguan  atmosfer  yang  terdapat  pada kanal visible telah terkoreksi menggunakan model-model tersebut.
Pada kanal NIR dan SWIR, terjadi kenaikan  nilai  reflektan  dengan  kisaran kurang  lebih  1%  untuk  obyek  vegetasi dan lahan kering pada semua model dan obyek lahan basah pada model LEDAPS. Sebaliknya pada model FLAASH dan 6S tejadi  penurunan  nilai  reflektan  dengan kisaran sekitar 1%.
Seperti  dijelaskan  sebelumnya bahwa gangguan atmosfer seperti aerosol dan  uap  air  yang  biasanya  terjadi  pada kanal-kanal visible ( blue , green dan red ) dan NIR dan berkurang pada kanal SWIR (Vermote,  E.F, et  al .,  1997)  dapat
c) b)
menaikkan  nilai  reflektan  dan  setelah koreksi  atmosfer  dapat  menurunkannya. Namun  pada  penelitian  ini  hal  tersebut tidak terjadi untuk kanal NIR dan SWIR untuk  obyek  tanaman  padi  dan  lahan kering.  Setelah  koreksi  atmosfer  nilai reflektan cenderung naik pada kanal NIR dan SWIR terkecuali untuk lahan basah pada model LEDAPS. Kenaikan tersebut kemungkinan  terjadi  karena  terdapat absorpsi atau penyerapan atmosfer oleh uap  air  yang  cukup  besar,  sehingga koreksi  atmosfer akan mengkompensasi absorpsi  tersebut  dengan  memperkuat atau  menaikkan  nilai  reflektan  TOA (sebelum  koreksi  atmosfer).  Absorpsi atmosfer oleh uap air adalah (0.5 – 3) % pada  kanal visible ,  (3.5  –  14)  %  pada kanal NIR, (5 – 16) % pada kanal SWIR 1, dan    (2.5  –  13)  %  pada  kanal  SWIR  1 (Vermote, E.F, et al ., 1997).
Terdapat kecenderungan
persentase  kenaikan  dan  penurunan
nilai  reflektan  yang  sama  pada  model FLAASH dan 6S kemungkinan disebabkan karena kedua model tersebut menggunakan  nilai visibility sebagai pengganti nilai aerosol (AOD) sedangkan model  LEDAPS  menggunakan  informasi AOD langsung dari citra.

## 3.4 Normalized  Difference  Vegetation Index (NDVI)
Nilai NDVI setelah koreksi atmosfer, relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan sebelum koreksi atmosfer untuk masing- masing  obyek  dan  memiliki  nilai  yang hampir  mendekati  antara  setiap  model (Tabel  3-1).  Nilai  NDVI  tanaman  padi pada model FLAASH sama dengan model 6S  yaitu  sebesar  0.95  dan  untuk  lahan basah  memiliki  nilai  yang  sama  antara model FLAASH dan LEDAPS yaitu 0.23. Secara  keseluruhan  nilai  NDVI  model FLAASH hampir mendekati model 6S.

## Tabel 3-2: PERSENTASE NILAI REFLEKTAN MASING-MASING MODEL TERHADAP REFLEKTAN TOA
(+) kenaikan nilai reflektan terhadap TOA

## (-) penurunan nilai reflektan terhadap TOA
Tabel 3-3. NILAI NDVI MASING-MASING MODEL KOREKSI ATMOSFER
Obyek Model koreksi Persentase model koreksi terhadap TOA (%) B1 ( blue ) B2 ( green ) B3 ( red ) B4
(NIR)
B5 (SWIR1) B7 (SWIR2) Tanaman padi FLAASH 10.6 (-) 3.2 (-) 6.0 (-) 0.9 (+) 0.9 (+) 0.9 (+) LEDAPS 2.8 (-) 1.6 (-) 1.7(-) 0.9 (+) 1.0 (+) 0.8 (+) 6S 5.0 (-) 2.9 (-) 5.8 (-) 0.9 (+) 0.9 (+) 1.0 (+) Lahan kering FLAASH 2.3 (-) 1.4 (-) 1.1 (-) 0.9 (+) 0.8 (+) 0.8 (+) LEDAPS 1.7 (-) 1.2 (-) 1.0 (-) 0.9 (+) 0.9 (+) 0.8 (+) 6S 2.2 (-) 1.6 (-) 1.3 (-) 1.0 (+) 0.8 (+) 0.8 (+) Lahan basah FLAASH 3.0 (-) 1.8 (-) 1.1 (-) 0.9 (-) 2.1(-) 2.3 (-) LEDAPS 1.9 (-) 1.3 (-) 1.1 (-) 0.9 (+) 0.9 (+) 0.8 (+) 6S 2.8 (-) 1.8 (-) 1.5 (-) 0.9 (-) 1.1 (-) 1.4 (-)
Obyek Nilai rata-rata NDVI FLAASH LEDAPS 6S vegetasi (tanaman padi) 0.95 0.84 0.95 lahan terbuka 0.31 0.30 0.36 lahan basah 0.23 0.23 0.30 seluruh citra 0.63 0.56 0.66
4

## KESIMPULAN
Telah dilakukan koreksi atmosfer citra landsat-7 wilayah
Jakarta menggunakan  model  koreksi  6S,  LEDAPS dan  FLAASH  serta  membandingkannya dengan  citra  reflektan  TOA.  Hasilnya menunjukkan terjadi penurunan respon spektral  obyek  setelah  koreksi  atmosfer terhadap reflektan TOA sehingga memperbaiki pola spektral obyek mengikuti pola  spektral  obyek  pada  citra  Landsat terutama  pada  kanal  biru  ( blue ),  hijau ( green ), merah ( red ). Persentase penurunan  nilai  reflektan  untuk  setiap obyek  berkisar  antara  (1  –  11%)  dan cukup  tinggi  terjadi  pada  kanal  biru untuk  obyek  tanaman  padi.  Pada  kanal NIR  dan  SWIR  terjadi  kenaikan  nilai reflektan sekitar 1% untuk semua obyek terhadap reflektan TOA terkecuali untuk lahan  basah  pada  model  LEDAPS. Kenaikan  tersebut  kemungkinan  terjadi karena terdapat absopsi atau penyerapan atmosfer oleh uap air yang cukup besar, sehingga koreksi atmosfer akan mengkompensasi absorpsi tersebut dengan  memperkuat  atau  menaikkan nilai  reflektan  TOA  (sebelum  koreksi atmosfer).
Terdapat kecenderungan persentase  kenaikan  dan  penurunan nilai  reflektan  yang  sama  pada  model FLAASH  dan  6S  untuk  seluruh  obyek dan juga untuk rata-rata nilai NDVI.

## 5 UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  ditujukan    kepada Ir.  Mahdi  Kartasasminta,  Ph.D  atas kesediaan waktunya untuk membimbing dan  mengarahkan  pada  pemahaman teoritis  dan  matematis.  Penelitian  ini merupakan bagian dari kegiatan litbang “Koreksi  Atmosfer  Citra  Landsat  TA 2015”  di  Pustekdata  Inderaja  LAPAN untuk mencari metode koreksi atmosfer yang  tepat  untuk  digunakan  pada kegiatan operasional.

## DAFTAR RUJUKAN
Chander, G., Markham, B.L., Helder, D.L., 2009. Summary of Current Radiometric Calibration Coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI Sensors ,  Remote  Sensing of Environment (113): 893 – 903.
ENVI,  2009. Atmospheric  Correction  Module: QUAC  and  FLAASH  User’s  Guide ,  ITT Visual Information Solutions.
Hadjimitsis,  D.G.,  Papadavid,  G.,  Agapiou,  A., Themistocleous,  K.,  Hadjimitsis,  M.G., Retalis, A., Michaelides, S., Chrysoulakis, N.,  Toulious,  L.,  Clayton,  C.R.I.,  2010. Atmospheris  Correction  for  Satellite Remote  Sensed  Data  Intended  for Agricultural  Application:  Impact  on Vegetation Indeces , Natural Hazards and Earth System Sciences (10): 89 – 95. Kaufman, Y.J., Wald, A.E., Remer, L.A., Gao, B- C.,  Li,  R-R.,  Flyn,  L., 1997. The MODIS 2.1- m Channel — Correlation with Visible
Reflectance for Use in Remote Sensing of Aerosol . IEEE Transaction on Geoscience  and  Remote  Sensing  35 (5):1286-1298.
Mahiny, A.S.,  Turner B.J., 2007. A Comparison of Four Common Atmospheric Correction Methods ,  Photogramterric  Engineering and Remote Sensing, Vol. 73, No.4, April 2007, 361-368.
Mathew, M.W., Adler-Golden, S.M., Berk, A., Felde, G.,  Anderson,  G.P.,  Gorodetsky,  D., Paswaters,  S.,  Shippert,  M.,  2003. Atmospheric correction of  spectral imagery:  evaluation  of  the  FLAASH algorithm  with  AVIRIS  data ,  Spectral Sciences, Inc.
NASA,  2016. Landsat  7  Science  Data  User Handbook ,  National  Aeronautics  and Space Administration, USA.
Schmidt,  G.,  Jenkerson,  C.,  Masek,  J.,  Vermote,
E.,  Gao,  F.,  2013. Landsat  Ecosystem Disturbance  Adaptive  Processing  System (LEDAPS) Algoritm Description , Open-File Report, U.S. Geological Survey.
Teillet, P.M., Barker, J.L., Markham, B.L., Irish, R.R.,  Fedosejevs  G.,  2001. Radiometric Cross-Calibration of  the Landsat-7 ETM+ and  Landsat-5  TM  Sensors  Based  on Tandem  Data  Sets ,  Remote  Sensing  of Environment, Vol. 78 (39 -54).
Vermote,  E.F.,  and  Saleous,  N.,  2007. LEDAPS Surface  Reflectance  Product  Description version  2.0 .  Technical  Document, Departement of Geography, University of Maryland. USA.
Vermote,  E.F.,  El  Saleous,  N.Z.,  Justice,  C.O., 2002. Atmospheric  Correction  of  MODIS data  in  Visible  to  Middle  infrared:  First Result ,  Remote  Sensing  of  Environment, Vol. 83 (97 – 111).
Vermote, E.F., Tanre, D., Deuze, J.L., Herman, M.,  Morcrette,  J-J.,  1997. Second Simulation  of  the  Satellite  Signal  in  the Solar  Spectrum,  6S :  An  Overview,  IEE Transaction on Geoscience and  Remote Sensing, Vol. 35, No. 3, May 1997, 875– 686.

## OPTIMASI PARAMETER DALAM KLASIFIKASI SPASIAL PENUTUP PENGGUNAAN LAHAN MENGGUNAKAN DATA SENTINEL SAR (PARAMETERS OPTIMIZATION IN SPATIAL LAND USE LAND COVER CLASSIFICATION USING SENTINEL SAR DATA)
Galdita Aruba Chulafak 1 , Dony Kushardono, Zylshal Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia 1 e-mail: galdita.aruba@lapan.go.id
Diterima 30 Agustus 2017; Direvisi 12 Desember 2017; Disetujui ... Desember 2017

## ABSTRACT
In this study, application of Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data for the land use cover  classification was  investigated.  The  classification  was  implemented  with  supervised  Neural Network classifier for Dual polarization (VH and VV) Sentinel-1 data using texture information of gray level co-occurance matrix (GLCM). The purpose of this study was to obtain the optimum parameters in the extraction of texture information of pixel window size, the orientation of neighboring relationships on the texture feature extraction, and the type of texture information feature used for the classification. The classification results showed that in the study area, the best accuracy obtained is 5 × 5 pixel window size, 0 0 orientation angle, and the use of entropy texture information as classification input. It was also found that more features texture information used as classification input can improve the accuracy, and with  careful  selection  of  appropriate  texture  information  as  classification  input  will  give  the  best accuracy.
Keywords: SAR, Sentinel-1, GLCM

## ABSTRAK
Pada  penelitian  ini  dilakukan  kajian  mengenai  klasifikasi  penutup  penggunaan  lahan menggunakan data Sentinel-1 yang merupakan data Synthetic Aperture Radar (SAR). Informasi tekstur digunakan  sebagai  masukan  dalam  pembuatan  klasifikasi  terbimbing Neural  Network dengan menggunakan Dual  polarization (VH  dan  VV).  Klasifikasi  dilakukan  menggunakan  informasi  tekstur menggunakan Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM) dari data Sentinel-1. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan  parameter  optimum  dalam  ekstraksi  informasi,  yaitu  ukuran  jendela  pemrosesan, orientasi hubungan ketetanggaan pada ekstraksi fitur tekstur, serta jenis fitur informasi tekstur yang digunakan  dalam  klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan  bahwa  pada  area  yang  dikaji,  akurasi terbaik  adalah  pada  ukuran  jendela  5×5  piksel,  sudut  orientasi  hubungan  ketetanggaan  0º,  serta penggunaan  informasi  tekstur entropy sebagai  masukan  dalam  klasifikasi.  Serta  diketahui  bahwa semakin  banyak  fitur  informasi  tekstur  yang  digunakan  sebagai  masukan  klasifikasi  dapat meningkatkan akurasi dan pemilihan informasi tekstur yang tepat sebagai masukan klasifikasi akan menghasilkan akurasi terbaik.
Kata kunci: SAR, Sentinel-1, GLCM

## 1 PENDAHULUAN
Pemantauan penutup penggunaan lahan  di  Indonesia  perlu  dilakukan. Pemantauan  ini  bisa  dilakukan  dengan cara  melakukan  pemantauan  langsung maupun tidak langsung. Namun, pemantauan  secara  langsung  dapat memakan  biaya  yang  tinggi  dan  waktu yang  lama  sehingga  dapat  dilakukan pemantauan penutup penggunaan lahan menggunakan  data  penginderaan  jauh (Martono, 2008; Suwargana, 2008).
Indonesia terletak di wilayah tropis, sehingga mempunyai liputan awan yang tinggi  (Panuju, et  al .,  2009).  Liputan awan  yang  cukup  tinggi  ini  dapat menyulitkan  pemantauan  di  Indonesia terutama dalam penggunaan penginderaan jauh optik (Hasyim, et al ., 2010; Tjahjono, et  al .,  2009),  sehingga  dalam  mengatasi permasalahan  ini  dapat  menggunakan penginderaan  jauh Synthetic  Aperture
Radar
(SAR) (Kushardono, 1996;
Kushardono,  2012;  Suwarsono, et  al ., 2013)  dikarenakan  mempunyai  panjang gelombang  yang  lebih  panjang  daripada partikel  awan  (Sutanto, et  al .,  2014). Selain dapat menembus awan, SAR juga tidak terpengaruh oleh kondisi atmosfer, cuaca, maupun waktu pengambilan data baik  itu  siang  ataupun  malam  hari (Prahasta, 2009; Hutagalung, 2013).
Pada tahun 2014 telah diluncurkan Satelit  Sentinel-1A  dengan  pengindera radar  (Geudner, et  al .,  2014)  dan  pada tahun 2016, sebagai bagian dari konstelasi satelit  Sentinel-1,  Satelit  Sentinel-1B diluncurkan  (Miranda, et  al .,  2016). Satelit  Sentinel-1  merupakan  Satelit yang membawa muatan SAR pada kanal C (Xiaofeng, 2015) dan mempunyai mode pengambilan single polarization ataupun dual  polarization (Torres, et  al .,  2012). Satelit  lain  pembawa  pengindera  SAR kanal C yaitu RADARSAT-2 dan Envisat- ASAR (Mouche dan Chapron, 2015).
Klasifikasi  penutup  penggunaan lahan menggunakan data satelit penginderaan jauh sudah  banyak dilakukan, misalnya klasifikasi pada data SPOT  di  wilayah  perbatasan  perkotaan yang menggunakan metode spatial feature (Gong, et  al .,  1992),  klasifikasi  penutup lahan  pada  data  EO-1  hiperspektral menggunakan neural network (Kushardono,  2016),    klasifikasi  pada Wordview-1  dan  Quickbird  menggunakan pendekatan neural  network di  wilayah pemukiman (Pacifici et al ., 2009), klasifikasi menggunakan  data  ALOS  PALSAR  dan Envisat ASAR pada penggunaan lahan di Kabupaten Siak, Riau (Kushardono, 2012), dan  klasifikasi  pada  data  TerraSAR-X untuk  mengkelaskan  lahan  pertanian (Sonobe et al ., 2014).
Dengan  semakin  meningkatnya resolusi spasial pada citra penginderaan jauh, analisis tekstur semakin mempunyai peranan penting dalam pengolahan citra, klasifikasi  citra,  dan  interpretasi  citra penginderaan jauh (He dan Wang, 1990). Banyak kajian yang menyatakan bahwa klasifikasi  berdasarkan  fitur  tekstur dapat meningkatkan akurasi (Ulaby, et al ., 1986; Kushardono, et al ., 1994; Simard, et al ., 2000; Dekker, 2003).
Analisis  tekstur  yang  digunakan dalam  kajian  ini  adalah  menggunakan Gray  Level  Co-occurance  Matrix (GLCM).
Pemilihan GLCM ini dikarenakan metode ini  mengungguli  metode  lain  dalam membedakan tekstur (Weszka, et al ., 1976; Conners dan Harlow, 1980). GLCM juga telah  berhasil  digunakan  dalam  banyak aplikasi (Haralick, et al ., 1973; Kruger, et al .,  1974;  Soh  dan  Tsatsoulis,  1996; Kushwaha, et al ., 1994; Wu, et al ., 2008) dan  juga  pada  klasifikasi  data  SAR (Shanmugan, et  al .,  1981;  Barber,  dan LeDrew,  1991;  Kushardono,  1996). Terdapat berbagai macam jenis fitur tekstur seperti Angular  Second  Moment (ASM), Inverse  Difference  Moment,  Correlation , dan Entropi (Mohanaiah, et al ., 2013).
Pada penelitian ini dikaji mengenai penggunaan fitur tekstur dalam klasifikasi dengan berbagai parameter seperti ukuran jendela piksel, orientasi ketetanggaan, dan jenis  dari  fitur  tekstur  yang  digunakan pada data Sentinel-1, sehingga diperoleh parameter yang optimal.

## 2 METODOLOGI

## 2.1  Lokasi dan Data
Lokasi kajian berada pada wilayah Kabupaten  Karawang,  Subang,  dan Indramayu,  Provinsi  Jawa  Barat  yang termasuk daerah penghasil padi terbesar di Indonesia seperti terlihat pada Gambar 2-1.  Data  yang  digunakan  adalah  data Sentinel-1A  yang  merupakan  data penginderaan  jauh  SAR  dengan  waktu perekaman  tanggal  10  September  2016 05: UTC.
Data Sentinel-1A yang digunakan merupakan  data dual  polarization VH
dan VV yang mempunyai resolusi spasial 5x10 m.
Gambar 2-1: Area kajian yang dilakukan

## 2.2  Metode Penelitian
Metode  yang  dilakukan  dalam kajian ini seperti terlihat pada Gambar 2-2.

## Gambar 2-2: Diagram alir kajian klasifikasi data Sentinel-1
Data  Sentinel-1  yang  digunakan berada  pada  level-1 Ground  Range Detected (GRD).  Level  GRD  ini  sudah terkoreksi terrain dan sudah ditransformasi ke  dalam  bentuk  koordinat  geografik (Twelve, et al ., 2016) namun masih perlu dilakukan reproyeksi citra sehingga citra mempunyai posisi yang benar. Preprocessing data Sentinel-1 dilakukan di  lingkungan  perangkat  lunak  ESA SNAP Toolbox (ESA, 2017).
Data  yang  diperoleh  pada  data satelit Sentinel-1 berupa data amplitudo dan  intensitas  dalam  bentuk  angka digital.  Dari  data  tersebut  dilakukan kalibrasi  sehingga  didapatkan  nilai hamburan balik dalam sigma naught (σº) dengan menggunakan persamaan berikut (Cazals, et  al .,  2016;  Miranda  dan Meadows, 2015):
𝝈 𝟎
[𝒅𝑩] = 𝟏𝟎 ∗ 𝐥𝐨𝐠 𝟏𝟎 ( 𝑫𝑵 𝟐
𝑨 𝒅𝒏 𝟐 𝑲 𝐬𝐢𝐧⁡(𝜶)) (2-1)
Keterangan: 𝜎 0 = Koefisien hamburan balik (dB) K  = Koefisien kalibrasi DN  = Digital Number 𝛼 = Incidence Angle A = Amplitudo
Dari  hasil  tersebut  kemudian dilakukan ekstraksi informasi keruangan berdasarkan  GLCM.  Di  mana    GLCM untuk  tiap  polarisasi  data  dihitung berdasarkan  jendela  piksel  ( window ) ukuran  n×n  piksel  dengan  suatu hubungan  ketetanggaan  sudut  orientasi yang  bergerak  tiap  piksel  pada  citra. Ukuran  tersebut  tidak  dibatasi  dalam ukuran tertentu namun ukuran window akan membedakan optimalisasi penggunaannya. Nilai displacement yang digunakan  adalah  sebesar  satu  piksel. Menurut Barber dan LeDrew, 1991, nilai displacement 1 menghasilkan hasil yang lebih baik dibandingkan nilai lain.
Ukuran  matriks  yang  dihasilkan adalah  sebesar  jumlah  tingkat  keabuan di dalam window tersebut dikali jumlah tingkat  keabuan.  Agar  prosesnya  tidak memakan  waktu  yang  lama  dan  terlalu bervariasi,  maka  dilakukan  kuantisasi tingkat keabuan. Kuantisasi  yang digunakan  adalah  sebesar  64  tingkat keabuan.  Penggunaan  kuantisasi  ini akan  mempengaruhi  hasil  klasifikasi, semakin  kecil  maka  semakin  banyak informasi  yang  hilang,  namun  semakin banyak  kuantisasi  juga  tidak  akan menghasilkan hasil yang optimal karena
waktu  proses  yang  lama  (Kushardono, 1996; Wen, et al ., 2009).
Nilai  pada  tiap  elemen  matriks kookurensi  adalah  P(i,j)  di  mana  nilai tersebut  merupakan  peluang  kejadian nilai digital i bertemu dengan nilai digital j.  Dari  nilai  peluang  tersebut  dapat dihasilkan  delapan  fitur  tekstur  yang diformulasikan oleh Haralick, 1985 sebagai berikut:
 Angular second moment : ∑ {𝑃(𝑖, 𝑗)} 2 𝑖,𝑗 (2-2)
 Contrast :
∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑃(𝑖, 𝑗) 𝑖,𝑗 (2-3)
 Homogeneity :
∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑃(𝑖, 𝑗) 𝑖,𝑗 (2-4)
 Entropy : − ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗) log 𝑃(𝑖, 𝑗) 𝑖,𝑗 (2-5)
 Dissimilarity :
∑ 𝑃(𝑖, 𝑗)|𝑖 − 𝑗| 𝑖,𝑗 (2-6)
 Correlation :
∑ [(𝑖𝑗)⁡𝑃(𝑖, 𝑗) − 𝜇 𝑥 𝜇 𝑦 𝑖,𝑗 ]/𝜎 𝑥 𝜎 𝑦 (2-7)
 Mean :
∑ 𝑖. 𝑃(𝑖, 𝑗) 𝑖,𝑗 (2-8)
 Variance : ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗)(𝑖 − 𝜇 𝑖 ) 2 𝑖,𝑗 (2-9)
Keterangan:
𝝁 𝒙 , 𝝁 𝒚 = rataan 𝝈 𝒙 , 𝝈 𝒚 = standar deviasi
Setelah  didapatkan  kedelapan informasi tersebut, kemudian dilakukan klasifikasi  terbimbing Neural  Network dengan menggunakan kelas dari training data dengan kategori terlihat pada Tabel 2-1.  Pembelajaran  dengan  klasifikasi Neural Network dilakukan dengan

## Tabel 2-1: KATEGORI KELAS PENUTUP PENGGUNAAN LAHAN
No Kategori Kelas Kode Warna Jumlah Training Data (pixel) Jumlah Tes Data (pixel) 1 Perairan 1063 16597 2 Sawah Bera 2532 17600 3 Sawah Vegetasi 1 2828 22711 4 Sawah Vegetasi 2 2750 24738 5 Kebun Campuran 3470 18223 6 Pemukiman 4420 13726 7 Kosong 1332 6284
perulangan maksimal 10,000 perulangan dan RMS error kurang dari 0.1. Training data  yang  dipergunakan  adalah  berupa poligon yang merupakan hasil interpretasi dengan  bantuan  data  referensi  dan jumlah  pixel  perpoligon  tiap  kelasnya sebagaimana pada Tabel 2-1. Uji akurasi hasil klasifikasi yang diperoleh  dilakukan dengan  menggunakan  data  referensi yang  diperoleh  dari  hasil  interpretasi visual  citra  resolusi  tinggi.  Sampel  data uji akurasi  yang  digunakan  adalah sampel poligon yang mewakili tiap kelas penutup  lahan  hasil  klasifikasi  yang diperoleh sebelumnya. Akurasi kemudian dihitung  dengan  menggunakan    metode confusion  matrix (Congalton dan Green, 2008). Dari confusion matrix tersebut dapat dilakukan  analisis  lebih  lanjut.  Tahap klasifikasi  dan  uji  akurasi  dilakukan  di lingkungan perangkat lunak IDL ENVI.

## 3     HASIL PEMBAHASAN
Dalam klasifikasi yang dilakukan dibedakan  dalam  beberapa  perlakuan,
yaitu berdasarkan ukuran jendela piksel, orientasi  ketetanggan,  serta  informasi tekstur yang digunakan.
Pada perlakuan berdasarkan ukuran  jendela  pemrosesan  informasi tekstur, digunakan ukuran jendela 5x5, 7x7,  9x9,  dan  11x11  piksel  dengan menggunakan  kuantisasi  64  tingkat, serta orientasi semua arah  dan menggunakan  delapan  fitur  tekstur sebagai  masukannya.  Hasil  klasifikasi berdasarkan  ukuran  jendela  tersebut dapat dilihat pada Gambar 3-1.
Secara  visual  terlihat  bahwa penggunaan  ukuran  jendela  5x5  dalam klasifikasi menghasilkan klasifikasi terbaik  dikarenakan  masih  terdapatnya kelas perairan dan kelas data kosong.
Hasil akurasi penggunaan keempat  ukuran  jendela  tersebut  dapat dilihat  pada  Tabel  3-1  dalam  bentuk confusion  matrix .  Hasil  akurasi  tertinggi diperoleh  pada  jendela  berukuran  5x5 kemudian 7x7, 11x11, dan yang terakhir 9x9.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 3-1. Hasil klasifikasi menggunakan ukuran window (a) 5x5, (b) 7x7, (c) 9x9, dan (d) 11x11
Tabel 3-1 : CONFUSION MATRIX PADA BERBAGAI UKURAN WINDOW (%)
UKURAN WINDOW 5X5 Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99,96 0 0,07 0,01 0 0 0  13,85 Sawah bera 0 89,05 0,49 0 0 0,01 0  13,17 Sawah Veg 1 0 6.8 49,93 10,47 0,07 0,09 0  12,64 Sawah Veg 2 0 0,66 40,74 66,06 7,33 1,41 0  22,72 Kebun Campur 0 0,01 8,12 20,36 69,01 6,56 0  16,98 Pemukiman 0 3,48 0,66 3,1 23,6 91,93 0  15,39 Kosong 0,04 0 0 0 0 0 100 5,25 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 76.2611% Kappa Coefficient = 0.7189 UKURAN WINDOW 7X7 Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 100 0,19 0,05 0 0 0 100  19,12 Sawah bera 0 95,08 0,19 0 0 0 0 14 Sawah Veg 1 0 2,73 56,35 9,63 0 0,01 0  13,06 Sawah Veg 2 0 0.01 36,4 69,78 3,98 1,04 0  22,02 Kebun Campur 0 0 6,76 18,88 80,05 4,2 0  17,83 Pemukiman 0 1,99 0,25 1,71 15,97 94,75 0  13,97 Kosong 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 75.8974% Kappa Coefficient = 0.7130
UKURAN WINDOW 9X9 Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 0 0 0,22 0,09 0,31 0 0 0,11 Sawah bera 41,12 96,89 0,01 0 0 0 100  25,16 Sawah Veg 1 58,88 2,06 58,27 9,45 0 0,03 0  21,45 Sawah Veg 2 0 0 35,19 69,63 1,9 0,44 0  21,37 Kebun Campur 0 0 6,24 20,29 90,36 4,41 0  19,61 Pemukiman 0 1,05 0,07 0,55 7,43 95,13 0 12,3 Kosong 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 64.2598% Kappa Coefficient = 0.5716
Gambar 3-2: Grafik  penurunan RMS  error (sumbu  Y)  berbagai  ukuran window pada  setiap  jumlah iterasi (sumbu X)
UKURAN WINDOW 11X11 Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 0 0 0 0 0 0 0 0 Sawah bera 100 99,55 0,01 0 0 0,36 100  33,75 Sawah Veg 1 0 0,45 58,18 6,04 0 0,01 0  12,34 Sawah Veg 2 0 0 37,96 77,96 2,84 0,62 0  23,78 Kebun Campur 0 0 3,85 15,97 95,35 5,41 0  19,14 Pemukiman 0 0 0 0,03 1,81 93,59 0 11 Kosong 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 66.9342% Kappa Coefficient = 0.6046
Hasil akurasi ini berbeda dengan kajian yang dilakukan oleh Kushardono, 2012,  yang  menggunakan  metode klasifikasi  Maksimum Likelihood pada data  Envisat  ASAR,  di  mana  ukuran window yang  paling  optimal  adalah menggunakan  ukuran  7  x  7  piksel.  Hal ini dikarenakan perbedaan ukuran obyek penutup  lahan  di  wilayah  Jawa  tempat studi     yang     lebih     sempit dibanding penutup lahan hutan di Riau.
Su,  2008,  juga  mengkaji  akurasi berdasarkan  ukuran window ini  pada penggunaan  beberapa  fitur  tekstur  dan hasil akurasi terbaik tidak selalu berada pada  ukuran window tertentu,  seperti ukuran  11x11  menghasilkan  akurasi tertinggi  pada  fitur homogeneity dan entropy ,  9x9  pada  fitur angular  second moment , dan 7x7 pada penggunaan fitur contrast .
Apabila  dilihat  berdasarkan RMS error yang didapatkan ketika melakukan klasifikasi neural  network maka  akan terlihat seperti Gambar 3-2. Terlihat jika error yang  didapat  tidak  berkorelasi dengan  akurasi  yang  didapat.  Ukuran window dengan error terendah  dihasilkan pada ukuran 11x11 sebesar 0.42, namun hasil  akurasi  menujukkan  bahwa  pada ukuran window ini  hanya  menempati akurasi tertinggi ketiga di bawah ukuran window 5x5 dan 7x7.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan  oleh  Clausi  dan  Jernigam, 1998, jika ukuran window terlalu besar, maka  akan  terjadi  banyak  kekaburan pada perbatasan antar kelas, sedangkan pada window dengan ukuran lebih kecil akan  menghasilkan error yang  lebih banyak  namun  menghasilkan  akurasi yang lebih tinggi pada wilayah perbatasan.
Kayitakire,  2006  mengatakan bahwa  ukuran window merupakan parameter kunci dalam tekstur analisis, pemilihannya  tidak  dapat  dilakukan
secara  langsung.  Pemilihan  ukuran window ini dapat dilakukan dengan trial dan error ,  di  mana  beberapa  nilai  diuji (Franklin, et  al .,  2001;  Pesaresi,  2000).
Hal ini menandakan jika ukuran window paling optimal akan berbeda untuk kasus yang berbeda sekalipun diterapkan pada data Sentinel-1.
Pada Tabel 3-2 disajikan mengenai perbandingan akurasi producer dan user . Terlihat  pada  kelas  kosong  baik  pada akurasi producer maupun  akurasi user menghasilkan nilai 0 pada ukuran window selain  5x5.  Sedangkan  pada  kelas perairan  nilai  0  muncul  pada  ukuran window 9x9  dan  11x11  baik  itu  pada akurasi producer maupun akurasi user . Perlakuan kedua dilakukan berdasarkan  pada  orientasi  hubungan ketetanggaan  dari  matriks  kookurensi. Orientasi  ini  dibedakan  pada  semua arah, orientasi 0º, 45º, 90º, dan orientasi 135º.  Hasil  klasifikasi  berdasarkan orientasi ini seperti terlihat pada Gambar 3-3  dan  Gambar  3-1(a)  untuk  orientasi semua arah.
Secara visual tidak terlalu banyak terlihat  perbedaan  antara  klasifikasi berdasarkan  orientasi  ini  kecuali  pada orientasi  90º  di  mana  kelas  kosong terkelaskan menjadi kelas perairan.
Hasil  akurasi  berdasarkan  arah orientasi ini seperti terlihat pada Tabel 3-3. Akurasi tertinggi didapat pada klasifikasi dengan  orientasi  0º  sebesar  76.9%  dan diikuti sudut orientasi semua arah sebesar 76.2%,  45º  sebesar  76.0%,  90º sebesar 69.6%, dan 135º sebesar 66.9%.
Berdasarkan kajian yang dilakukan oleh Su (2008), hasil akurasi berdasarkan sudut orientasi ini juga akan menghasilkan akurasi  yang  berbeda  untuk  tiap-tiap penggunaan  fitur  tekstur  yang  berbeda serta  orientasi  dari  tekstur  dapat meningkatkan  nilai  akurasi  klasifikasi tergantung pola dari area kajian.

## Tabel 3-2:  PERBANDINGAN  PRODUSER  AKURASI  DAN  USER  AKURASI  BERDASARKAN  UKURAN WINDOW (%)
Kelas Producer's Accuracy User's Accuracy 5x5 7x7 9x9 11x11 5x5 7x7 9x9 11x11 Perairan 99,96 100 0 0 99,89 72,4 0 0 Sawah bera 89,05 95,08  96,89  99,55 99,28 99,74  56,53  43,31 Sawah Veg 1 49,93 56,35  58,27  58,18 74,83 81,71  51,47  89,34 Sawah Veg 2 66,06 69,78  69,63  77,96 59,99 65,39  67,23  67,65 Kebun Campur 69,01 80,05  90,36  95,35 61,78 68,26  70,05  75,73 Pemukiman 91,93 94,75  95,13  93,59 68,4 77,67  88,55  97,44 Kosong 100 0 0 0
99,9 0 0
0
(a) (b) (c) (d)
Gambar 3-3: Hasil klasifikasi menggunakan orientasi (a) 0º, (b) 45º, (c) 90º, dan (d) 135º
Gambar 3-4: Grafik penurunan RMS  error
(sumbu  Y)  berbagai  orientasi window pada setiap jumlah iterasi (sumbu X)
Pola  pada  area  kajian  yang dilakukan  termasuk  mempunyai  pola yang  cukup  heterogen  dengan  arah orientasi yang berbeda-beda seperti pada wilayah pertambakan, pertanian, perumahan,  dan  wilayah  pegunungan, sehingga  bisa  terlihat  jika  beberapa orientasi  yang  digunakan  mempunyai tingkat akurasi yang tidak jauh berbeda, dengan selisih kurang dari 1% dikarenakan  kondisi  pada  area  kajian yang  mempunyai  arah  pola  yang bervariasi.
Grafik RMS error yang didapatkan dapat dilihat pada Gambar 3-4, di mana terlihat RMS error untuk orientasi sudut 0º, 45º, 135º, dan semua arah mempunyai nilai RMS Error yang tidak jauh berbeda berada  pada  kisaran  nilai  0.52  hingga 0,53,  sedangkan RMS  Error pada orientasi 90 0 adalah sebesar 0,59. Sama
seperti halnya pada perbandingan dengan ukuran window , RMS error dan  akurasi tidak mempunyai korelasi.
Tabel perbandingan berbagai jenis orientasi  ketetanggaan  terhadap  hasil akurasi producer dan  akurasi user disajikan  pada  Tabel  3-4.  Pada  kelas perairan,  akurasi producer pada  tiap orientasi  menghasilkan  nilai  akurasi yang  tinggi,  >  99%,  begitu  pula  pada akurasi user kecuali  pada  orientasi  90º yang hanya mempunyai akurasi sebesar 72,2%.  Nilai  produser  akurasi  dan akurasi user yang tinggi juga dihasilkan pada kelas sawah bera dan kelas kosong, namun pada kelas kosong, pada orientasi 90º  menghasilkan  akurasi  0%.  Jika dilihat  pada  Gambar  3-3(c),  lokasi  yang seharusnya  terklasifikasi  sebagai  kelas kosong dikelaskan sebagai kelas perairan.
Hasil akurasi ini juga sesuai dengan penuturan  Kushardono,  1996  dan  Wen, et  al .,  2009  yang  mengatakan  jika akurasi  klasifikasi  yang  didapat lebih baik ketika orientasi GLCM paralel dengan arah  penglihatan  dari  sensor  di  mana pada  satelit  Sentinel-1  juga  mengambil pada sudut orientasi yang lebih mendekati sudut  0º  lebih  baik  ketika  orientasi GLCM  paralel  dengan  arah  penglihatan dari sensor di mana pada satelit Sentinel- 1  juga  mengambil  pada  sudut  orientasi yang lebih mendekati sudut 0º.

## Tabel 3-3: CONFUSION MATRIX PADA BERBAGAI ARAH ORIENTASI (%)
ORIENTASI 0 O Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99,95 0 0.18 0,03 0 0 0  13,88 Sawah bera 0 89,99 0,37 0,01 0 0,02 0  13,29 Sawah Veg 1 0 6.7 50,46 10,6 0,07 0,03 0  12,75 Sawah Veg 2 0 0,67 40,35 66,93 9,62 1,89 0  23,24 Kebun Campur 0 0,02 7,92 19,29 71,9 7,23 0  17,24 Pemukiman 0 2,61 0,71 3,13 18,42 90,83 0  14,36 Kosong 0,05 0 0 0 0 0 100 5,25 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 76.9943% Kappa Coefficient = 0.7273
ORIENTASI 45 O Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99,04 0 0 0 0 0 0  13,71 Sawah bera 0 89,84 0,64 0,02 0 0,13 0  13,33 Sawah Veg 1 0,9 7,78 46,03 8,81 0,13 0,04 0  11,83 Sawah Veg 2 0 0,89 43,62 64,49 7,51 1,74 0  23,04 Kebun Campur 0 0,04 9,25 24,49 78,14 10,86 0  19,93 Pemukiman 0 1,45 0,46 2,18 14,23 87,23 0 12,9 Kosong 0,05 0 0 0 0 0 100 5,25 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 76.0375% Kappa Coefficient = 0.7160 ORIENTASI 90 O Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 100 0,43 0,02 0 0,12 0 100  19,17 Sawah bera 0 90,09 0,44 0,01 0 0,01 0  13,31 Sawah Veg 1 0 6,29 52,75 13,47 0,14 0,15 0  13,74 Sawah Veg 2 0 0,22 37,8 61,21 8.2 1,28 0  21,22 Kebun Campur 0 0 8,13 21,75 60,77 5,34 0  15,88 Pemukiman 0 2,97 0,85 3,57 30,77 93,22 0  16,68 Kosong 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 69.6069% Kappa Coefficient = 0.6385 ORIENTASI 135 O Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukima n Kosong  Total Perairan 99,98 0,07 0 0 0 0 0  13,85 Sawah bera 0 82,9 0,24 0 0 0,01 0  12,22 Sawah Veg 1 0 10,37 46,86 8,69 0,09 0,07 0  12,22 Sawah Veg 2 0 0,46 42,74 64,7 7,11 1,39 0  22,76 Kebun Campur 0 0 9,01 22,1 68,1 6,25 0  17,33 Pemukiman 0 6,2 1,14 4,51 24,71 92,27 0  16,38 Kosong 0,02 0 0 0 0 0 100 5,24 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 66.9342% Kappa Coefficient = 0.6046 ORIENTASI SEMUA ARAH Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99,96 0 0,07 0,01 0 0 0  13,85 Sawah bera 0 89,05 0,49 0 0 0,01 0  13,17 Sawah Veg 1 0 6,8 49,93 10,47 0,07 0,09 0  12,64 Sawah Veg 2 0 0,66 40,74 66,06 7,33 1,41 0  22,72 Kebun Campur 0 0,01 8,12 20,36 69,01 6,56 0  16,98 Pemukiman 0 3,48 0,66 3,1 23,6 91,93 0  15,39 Kosong 0,04 0 0 0 0 0 100 5,25 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 76.2611% Kappa Coefficient = 0.7189
Tabel 3-4:  PERBANDINGAN

## PRODUSER  AKURASI  DAN  USER  AKURASI  BERDASARKAN  ARAH ORIENTASI (%)
Kelas Producer's Accuracy User's Accuracy 0 45 90 135 All 0 45 90 135 All Perairan 99,95  99,04 100 99,98  99,96  99,71 100 72,21  99,92  99,89 Sawah bera 89,99  89,84  90,09 82,9 89,05  99,43  98,94  99,35  99,61  99,28 Sawah Veg 1 50,46  46,03  52,75  46,86  49,93  75,01  73,71  72,76  72,67  74,83 Sawah Veg 2 66,93  64,49  61,21 64,7 66,06  59,45  57,75  59,53  58,67  59,99 Kebun Campur 71,9 78,14  60,77 68,1 69,01  63,39  59,59  58,18  59,72  61,78 Pemukiman 90,83  87,23  93,22  92,27  91,93  72,41  77,42  63,97  64,51 68,4 Kosong 100 100 0 100 100 99,87  99,86 0 99,95 99,9
(a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h)
Gambar 3-5: Hasil klasifikasi menggunakan fitur tekstur (a) Angular Second Moment , (b) Contrast , (c) Correlation , (d) Dissimilarity , (f) Entropy , (g) Mean , dan (h) Variance

## Tabel 3-5: CONFUSION MATRIX PADA BERBAGAI FITUR TEKSTUR (%)

## ANGULAR SECOND MOMENT
Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 59,02 2,96 0,33 0,02 0 0 0 8,67 Sawah bera 0,07 50,65 16,44 27,82 23,74 1,51 0  20,08 Sawah Veg 1 40,9 27,51 78,37 55,83 3,42 0,09 100  41,84 Sawah Veg 2 0 0 0,03 0,1 0,02 0 0 0,03 Kebun Campur 0 16,85 4,73 15,38 47,4 11,58 0  15,08 Pemukiman 0 2,03 0,11 0,84 25,42 86,83 0 14,3 Kosong 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 47.6222% Kappa Coefficient = 0.3764
Pada perlakuan yang ketiga adalah perlakuan  terhadap  fitur  tekstur  yang digunakan. Pada perlakuan ini digunakan ukuran window 5x5  dengan  sudut orientasi semua arah. Klasifikasi dilakukan pada kedelapan jenis fitur tektur secara individual  dengan  menggunakan  kedua jenis polarisasi. Hasil klasifikasi dari tiap fitur  tekstur  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 3-5.
Hasil akurasi dari masing-masing fitur  tekstur  ini  seperti  terlihat  pada Tabel 3-3. Hasil akurasi tertinggi didapat pada  fitur entropy sebesar  59,1% dilanjutkan mean (59,1%), homogeneity (58,2%), dissimilarity (52,2%), angular second moment (47,6%), contrast (46,6%), correlation (44,3%),  dan  yang  terendah adalah variance dengan  hasil  akurasi sebesar 40,1%. CONTRAST Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 0 0 0 0 0 0 0 0 Sawah bera 99,91 83,66 5,08 1,28 10,86 1,17 0  29,13 Sawah Veg 1 0,09 5,38 5,17 0,97 0,56 0,03 0 2,07 Sawah Veg 2 0 6,53 84,19 82,86 30,25 5,49 0  39,23 Kebun Campur 0 1,16 0,89 0,89 2,11 0,33 0 0,88 Pemukiman 0 3,27 4,66 14 56,23 92,98 0  23,45 Kosong 0 0 0 0 0 0 100 5,24 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 46.5686% Kappa Coefficient = 0.3650

## CORRELATION
Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 59,64 1,2 0,74 0,15 0,02 0,02 0 8,61 Sawah bera 0 23,12 18,05 14,27 2,42 1,19 0  10,26 Sawah Veg 1 11,39 5,57 11,55 4,49 0,36 0,15 0 5,58 Sawah Veg 2 23,58 15,58 44,37 33,67 5,21 0,68 0  21,78 Kebun Campur 0 5,76 8,78 16,02 52,24 7,67 0  14,63 Pemukiman 0 48,64 16,14 31,03 39,68 90,29 0  32,97 Kosong 5,38 0,14 0,36 0,37 0,07 0 100 6,16 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 44.3097% Kappa Coefficient = 0.3481

## DISSIMILARITY
Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 16,48 0 0 0 0 0 0 2,28 Sawah bera 83,52 84,52 4,79 0,6 6,49 0,12 0 26 Sawah Veg 1 0 4,07 12,97 3,04 1,48 0,02 0 3,91 Sawah Veg 2 0 2,32 77,88 82,92 25,23 3,51 0  36,44 Kebun Campur 0 3,02 2,99 7,6 13,41 3,09 0 4,97 Pemukiman 0 5,16 1,37 5,85 52,86 93,26 0  20,94 Kosong 0 0,91 0 0 0,53 0 100 5,46 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 52.2177% Kappa Coefficient = 0.4323

## ENTROPY
Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 32,93 9,91 0 0 1,49 0 0 6,24 Sawah bera 66,13 72,45 7,92 0 1,08 0 0  21,46 Sawah Veg 1 0 7,14 44,54 8,63 1,17 0 0  11,45 Sawah Veg 2 0 2,52 44,16 73,69 3,52 0,01 0  24,48 Kebun Campur 0 1,16 3,32 17,57 25,5 2,29 0 8,56 Pemukiman 0 4,63 0,07 0,1 60,14 97,7 0  21,04 Kosong 0,93 2,2 0 0 7,1 0 100 6,77 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 59.1446% Kappa Coefficient = 0.5176

## HOMOGENEITY
Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 98,16 17,91 4,3 0,53 0,13 0 0  17,16 Sawah bera 0,57 49,24 0,82 0,46 16,44 1,2 0 10,2 Sawah Veg 1 1,27 8,69 13,3 4,5 0,81 0,01 0 5,02 Sawah Veg 2 0 8,25 68,47 67,6 11,11 0,68 0 29,9 Kebun Campur 0 12,22 7,17 20,57 32,93 5,12 0  12,99 Pemukiman 0 3,68 0,65 3,16 38,52 92,98 0  17,82 Kosong 0 0 5,29 3,18 0,05 0 100 6,91 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 58.1845% Kappa Coefficient = 0.5059 MEAN Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 93,07 0,01 0 0 0 0 0  12,89 Sawah bera 0 89,68 6,52 0,04 0 0,01 0  14,41 Sawah Veg 1 0 10,27 42,64 12,6 0,71 20,14 0 14,6 Sawah Veg 2 0 0 5,37 2,17 0 0 0 1,46 Kebun Campur 0 0 16,11 27,39 78,12 15,04 0 22,3 Pemukiman 0 0,03 29,36 57,81 21,17 64,8 0  28,13 Kosong 6,93 0 0 0 0 0 100 6,2 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 59.1146% Kappa Coefficient = 0.5251 VARIANCE Kelas Perair an Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 37,58 0 0 0 0 0 0 5,2 Sawah bera 0 0 0 0 0 0 0 0 Sawah Veg 1 0 0 0 0 0 0 0 0 Sawah Veg 2 60,24 56,87 91,61 76,13 13,86 1,21 0 52 Kebun Campur 0 28,81 6,65 16,8 20,14 3,65 0  12,44 Pemukiman 0 14,32 1,73 7,06 66 95,14 0  24,82 Kosong 2,18 0 0 0 0 0 100 5,54 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 40.1104% Kappa Coefficient = 0.283
Jika  akurasi  dari  tiap-tiap  fitur tekstur  dibandingkan  dengan  akurasi pada  penggunaan  semua  fitur  tekstur sebagai  masukan,  hasil  akurasi  yang didapat jauh lebih rendah dibandingkan klasifikasi  menggunakan  seluruh  fitur tekstur yang  mencapai  76,3%.  Hal  ini sesuai dengan pendapat dari Kushardono, 2012 di mana semakin banyak informasi yang  dipergunakan  dalam  klasifikasi penutup  lahan  dengan  data  satelit penginderaan jauh, makin tinggi akurasi hasil klasifikasinya.
Menurut Baraldi dan Parmiggiani, 1995, tidak  semua  fitur  tekstur  perlu  untuk
digunakan,  beberapa  fitur  akan  saling berkorelasi  namun  juga  ada  fitur-fitur yang  tidak  berkorelasi.  Baraldi  dan Parmiggiani juga mengemukakan bahwa terdapat  fitur-fitur  yang  tidak  perlu digunakan seperti correlation . Jika dilihat dari  akurasi  yang  didapat, correlation termasuk fitur tekstur yang mempunyai akurasi  cukup  rendah.  Tabel  3-6 memperlihatkan  perbandingan producer akurasi  dan  user  akurasi  antar  fitur tekstur. Terlihat jika kebanyakan tekstur menghasilkan produser dan user akurasi yang  bervariasi  namun  cenderung  di bawah 70%.

## Tabel 3-6:  PERBANDINGAN  PRODUSER  AKURASI  DAN  USER  AKURASI  BERDASARKAN  FITUR TEKSTUR (%)
Kelas User's Accuracy ASM Contrast Correlation Dissimilarity Entropy Homogeneity  Mean  Variance Perairan 59,02 0 59,64 16,48 32,93 98,16 93,07 37,58 Sawah bera 50,65 83,66 23,12 84,52 72,45 49,24 89,68 0 Sawah Veg 1  78,37 5,17 11,55 12,97 44,54 13,3 42,64 0 Sawah Veg 2 0,1 82,86 33,67 82,92 73,69 67,6 2,17 76,13 Kebun Campur 47,4 2,11 52,24 13,41 25,5 32,93 78,12 20,14 Pemukiman 86,83 92,98 90,29 93,26 97,7 92,98 64,8 95,14 Kosong 0 100 100 100 100 100 100 100 las User's Accuracy ASM Contrast Correlation Dissimilarity Entropy Homogeneity  Mean  Variance Perairan 94,23 0 95,89 100 73,07 79,18 99,99 100 Sawah bera 37,03 42,17 33,07 47,72 49,57 70,9 91,36 0 Sawah Veg 1 35,48 47,32 39,22 62,85 73,72 50,15 55,33 0 Sawah Veg 2 71,43 43,58 31,9 46,95 62,12 46,66 30,52 30,21 Kebun Campur  47,8 36,33 54,27 41,03 45,27 38,54 53,25 24,62 Pemukiman 69,53 45,41 31,35 51 53,16 59,75 26,37 43,9 Kosong 0 100 85,07 96,07 77,39 75,89 84,53 94,55
(a) (b) (c) Gambar 3-6: Hasil klasifikasi tanpa menggunakan fitur  tekstur  (a) Correlation ,  (b) Variance ,  (c) Correlation dan Variance.
Gambar 3-7: Hasil  klasifikasi  menggunakan fitur  tekstur mean , variance ,  dan correlation
Hal  tersebut  menunjukkan bahwa menghilangkan fitur tekstur yang mempunyai  hasil  akurasi  rendah  pada saat  digunakan  per  fitur  belum  tentu menambah hasil akurasinya, malah bisa jadi hasil akurasinya menurun.
Fitur tekstur dapat dibagi-bagi ke dalam beberapa grup dan salah satunya adalah  grup  statistik  yang  terdiri  dari mean , variance , dan correlation (Wen, et al ., 2009). Hasil klasifikasi menggunakan grup statistik tersebut dapat dilihat pada Gambar 3-7.
Hasil    akurasi   dari    klasifikasi menggunakan  grup  statistik  ini  dapat dilihat  pada  Tabel  3-6.  Terlihat  bahwa akurasi  yang  diperoleh  menggunakan grup  statistik  ini  menghasilkan  akurasi 77,3  %  dengan  koefisien  kappa  sebesar 0,7308. Walaupun hanya menggunakan tiga  informasi  tekstur  dengan  dua
informasi  tekstur  merupakan  informasi dengan akurasi rendah ketika dilakukan tiap fitur namun hasil akurasi  ini  lebih tinggi  dibandingkan penggunaan  semua
fitur tekstur sebagai masukan klasifikasi yang  hanya  memiliki  akurasi  sebesar 76,3% dan koefisien kappa 0,7189.

## Tabel 3-7: CONFUSION MATRIX TANPA PENGGUNAAN BEBERAPA FITUR TEKSTUR (%)

## HASIL UJI AKURASI TANPA FITUR TEKSTUR CORRELATION
Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99,73 0,48 0 0 0 0 0  13,88 Sawah bera 0 86,81 0,39 0 0 0,01 0  12,82 Sawah Veg 1 0 7,47 50,67 11.9 0,21 0,24 0  13,21 Sawah Veg 2 0,22 0,1 41,02 66,22 7,94 1,33 0  22,84 Kebun Campur 0 0 7,06 18 70,18 6,6 0  16,48 Pemukiman 0 5,15 0,87 3,87 21,68 91,83 0  15,53 Kosong 0,04 0 0 0 0 0 100 5,25 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 76.2402% Kappa Coefficient = 0.7186 HASIL AKURASI TANPA FITUR TEKSTUR VARIANCE Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99,93 0 0 0 0 0 0  13,84 Sawah bera 0 83,03 0,67 0 0 0,04 0  12,32 Sawah Veg 1 0,07 12,57 43,17 5,51 0,01 0,12 0  11,19 Sawah Veg 2 0 0,56 46,36 69,06 8,76 2,53 0  24,74 Kebun Campur 0 0 7,34 17,16 67 5,32 0  15,73 Pemukiman 0 3,84 2,46 8,27 24,22 91,99 0  16,95 Kosong 0 0 0 0 0 0 100 5,24 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 74.4142% Kappa Coefficient = 0.697 HASIL AKURASI TANPA FITUR TEKSTUR CORRELATION DAN VARIANCE
Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99,91 0 0 0 0 0 0  13,83 Sawah bera 0,01 85,41 1,28 0,01 0 0,27 0  12,82 Sawah Veg 1 0,08 12,4 46,24 8,61 0,07 0,19 0 12,4 Sawah Veg 2 0 0,32 44,37 69,27 11,25 3,26 0  24,83 Kebun Campur 0 0 6,72 16,61 74,28 8,77 0 17 Pemukiman 0 1,87 1,39 5,5 14,4 87,51 0  13,88 Kosong 0 0 0 0 0 0 100 5,24 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 75.9799% Kappa Coefficient = 0.715

## Tabel 3-8: CONFUSION MATRIX FITUR TEKSTUR MEAN, VARIANCE, CORRELATION (%)
Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99,88 0 0 0 0 0 0  13,83 Sawah bera 0 88,14 0,23 0,01 0 0,22 0  13,01 Sawah Veg 1 0,01 10,61 47,7 8,06 0,07 0,13 0  12,28 Sawah Veg 2 0 0,23 43,83 68,58 8,77 2,05 0  24,06 Kebun Campur 0 0,01 7,95 21,74 81,3 12,35 0  19,77 Pemukiman 0 1,01 0,28 1,61 9,86 85,25 0  11,79 Kosong 0,11 0 0 0 0 0 100 5,26 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 77.318% Kappa Coefficient = 0.7308
4

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini
diketahui penggunaan fitur tekstur dalam klasifikasi  penutup  penggunaan  lahan dengan data Sentinel-1 akan memberikan hasil  yang  bervariasi  tergantung  dari parameter  yang  digunakan.  Beberapa parameter  yang  mempengaruhi  nilai akurasi  dari  hasil  klasifikasi  dengan menggunakan  informasi  spasial  yaitu ukuran window, orientasi,  dan  fitur tekstur yang digunakan.
Dari penelitian ini parameter yang optimal  dalam  ekstraksi  informasi  tekstur untuk  klasifikasi  penutup  penggunaan lahan  pada  daerah  studi  dengan menggunakan  data  radar  Sentinel  1 adalah,  ukuran window 5x5  dengan sudut  orientasi  ketetanggaan  0º  yang dapat  menghasilkan  akurasi  sebesar 77%.  Adapun  fitur  tekstur  yang mempunyai  akurasi  tertinggi  didapat pada  penggunaan  fitur entropy ,  tetapi semakin  banyak  jumlah  fitur  yang dijadikan masukan dalam klasifikasi dan pemilihan  fitur  tekstur  yang  tepat  akan dapat  meningkatkan  akurasi  hasil klasifikasinya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kami ucapkan kepada  Kepala  Pusat  Pemanfaatan Penginderaan Jauh yang telah memberikan  dukungan  pada  penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Baraldi,  A.,  dan  Parmiggiani,  F.,  1995. An Investigation of the Textural Characteristics  Associated  with  Gray Level  Co-occurrence  Matrix  Statistical
Parameters .  IEEE  Transactions  on Geoscience and Remote Sensing, 33(2), 293-304.
Barber, D. G. dan LeDrew, E. F., 1991. SAR Sea
Ice Discrimination Using Texture Statistics:
A Multivariate Approach . Photogrammetric
Engineering and Remote Sensing, 57(4),
385-395.
Cazals, C., Rapinel, S., Frison, P. L., Bonis, A.,
Mercier, G., Mallet, C., Corgne, S., dan Rudant,  J.  P.,  2016. Mapping  and Characterization of Hydrological
Dynamics in a Coastal Marsh Using High Temporal Resolution Sentinel-1A Images . Remote Sensing 8(7), 570.
Clausi, D. A., dan Jernigam, M. E., 1998. A Fast Method  to  Determine  Co-Occurrence Texture Features . IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 36(1),
298-300.
Congalton, R. G., dan Green K., 2008. Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data – Principles and Practices . Second Edition.
CRC Presss/Taylor & Francis. Conners,  R.  W.,  dan  Harlow,  C.  A.,  1980. A Theorical Comparison of Texture Algorithms .
IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis and Machine Intelligence, 2(3), 204-222. Dekker,  R.  J.,  2003. Texture  Analysis  and Classification  of  ERS  SAR  Images  for Map  Updating  of  Urban  Areas  in  The Netherlands .  IEEE  Transactions  on Geoscience and Remote Sensing, 41(9), 1950-1958.
ESA,  2017.  SNAP  -  ESA  Sentinel  Application Platform  v2.0.2,  http://step.esa.int diakses Januari 2017.
Franklin, S. E., Wulder, M. A., dan Gerylo, G. R.,
2001. Texture  Analysis  of  IKONOS Panchromatic Data for Douglas-Fir Forest Age  Class  Separability  in  British Columbia .  International  Journal  of Remote Sensing, 22(13), 2627–2632.
Geudner,  D.,  Torres,  R.,  Snoeij,  P.,  Davidson,
M.,  dan  Rommen,  B.,  2014. Sentinel-1
System  Capabilities  and  Applications . Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 13-18 Juli 2014.
Quebec City.
Gong,  P.,  Marceau,  D.  J.,  and  Howarth,  P.  J.,
1992. A  Comparison  of  Spatial  Feature
Extraction  Algorithms  for  Land-Use Classification  with  SPOT  HRV  Data .
Remote Sensing Environment, 40, 137- 151.
Haralick, R. M., 1985. Statistical and Structural Approaches  to  Texture .  304-322.  In Chellappa,  R.  dan  Sawchuk  A.  A.  (ed.) Digital  Image  Processing  and  Analysis:
Volume 2: Digital Image Analysis. IEEE Computer Society Press, New York.
Haralick, R. M., Shanmugam, K., dan Dinstein,
I.  (1973). Textural  Feature  for  Image Classification .  IEEE  Transactions  on Systems,  Man  and  Cybernetics,  3(6), 610-621.
Hasyim,  B.,  Sulma,  S.,  dan  Hartuti,  M.,  2010. Kajian Dinamika Suhu Permukaan Laut Global  Menggunakan  Data  Penginderaan Jauh  Microwave .  Majalah  Sains  dan
Teknologi Dirgantara, 5(4), 130-143.
He,  D.  C.,  dan  Wang,  L.,  1990. Texture  Unit,
Texture Spectrum, and Texture Analysis . IEEE  Transactions  on  Geoscience  and Remote Sensing, 28(4), 509-512.
Hutagalung, M. E., 2013. Model Spasial Pendugaan dan  Pemetaan  Biomassa  di  atas Permukaan  Tanah  Menggunakan  Citra ALOS PALSAR Resolusi 12.5 M .  Skripsi Institut Pertanian Bogor. 43.
Kayitakire, F., Hamel, C., dan Defourny, P., 2006.
Retrieving  Forest  Structure  Variables Based  on  Image  Texture  Analysis  and IKONOS-2  Imagery .  Remote  Sensing  of Environment, 102, 390-401.
Kruger, R. P., Thompson, W. B., dan Turner, A. F.,
1974. Computer Diagnosis of
Pheumoconiosis .  IEEE  Transactions  on Systems,  Man,  and  Cybernetics,  4(10, 40-49.
Kushardono, D., 1996. Metode Klasifikasi Citra
Satelit  Radar  untuk  Mengidentifikasi Penutup Lahan . Warta Inderaja-MAPIN.
VIII(2), 36-44.
Kushardono,  D.,  2012. Klasifikasi  Spasial
Penutup  Lahan  Dengan  Data  SAR  Dual Polarisasi  Menggunakan  Normalized Difference  Polarization  Index  dan  Fitur Keruangan  Dari  Matrik  Kookurensi . Jurnal Inderaja, 9(1), 12-24.
Kushardono,  D.,  2016. Klasifikasi  Penutup/
Penggunaan Lahan Dengan Data Satelit Penginderaan Jauh Hiperspektral (Hyperion) Menggunakan Metode Neural
Network Tiruan. Jurnal Inderaja. 13(2),
85-96.
Kushardono,  D.,  Fukue,  K.,  Shimoda,  H.,  dan Sakata,  T.,  1994. A  Spatial  Landcover Classification  with  The  Aid  of  Neural Networks. In: Image  and  Signal Processing for Remote Sensing , edited by Desachy  J.,  The  Int.  Soc.  for  Optical Engineering-SPIE, Pro. 2315, 702-710.
Kushwaha, S. P. S., Kuntx, S., dan Oesten, G.,
1994. Applications  of  Image  Texture  in
Forest Classification . International
Journal  of  Remote  Sensing,  15(110), 2273-2284.
Martono,  D.  N.,  2008. Aplikasi  Teknologi Penginderaan Jauh dan Uji Validasinya untuk Deteksi Penyebaran Lahan Sawah dan  Penggunaan/Penutupan  Lahan .
Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi  2008,  21  Juni  2008. Yogyakarta.
Miranda, N., dan Meadows, P. J., 2015. Radiometric Calibration  of  S-1  Level-1  Products Generated  by  the  S-1  IPF,  ESA-EOPG- CSCOP-TN-0002 ; European Space Agency: Paris, France.
Miranda, N., Meadows, P. J., Pilgrim, A., Piantanida,
R.,  Recchia,  A.,  Giudici,  A.,  Small,  D., dan  Schubert,  A.,  2016. Sentinel-1B
Preliminary Results Obtained During the Orbit  Acquisition  Phase  [Work  in Progress] .  Conference  on  ENTERprise Information Systems/International
Conference  on  Project  MANagement/ Conference  on  Health  and  Social  Care Information Systems and Technologies, SENTERIS/ ProjMAN / HCist 2016, 5-7
Oktober 2016. Porto.
Mohanaiah,  P.,  Sathyanarayana,  P.,  dan  Guru
Kumar, L., 2013. Image Texture Feature Extraction  Using  GLCM  Approach. International  Journal  of  Scientific  and Research Publications, 3(5), 1-5.
Mouche,  A.,  dan  Chapron,  B.,  2015. Global  C- Band Envisat, RADARSAT-2 and Sentinel- 1  Measurements  in  Co-Polarization  and Cross-Polarization . Journal of Geophysical
Research: Oceans, 120(11), 7195-7207. Pacifici, F., Chini, M., dan Emery, W. J., 2009.
A Neural Network Approach Using Multi- Scale  Textural  Metrics  from  Very  High- Resolution  Panchromatic  Imagery  for
Urban  Land-Use  Classification .  Remote Sensing  of  Environment,  113(6),  1276- 1292.
Panuju,  D.  R.,  Heidina,  F.,  Trisasongko,  B.  T.,
Tjahjono, B., Kasno, A., dan Syafril, H. A.,  2009. Variasi  Nilai  Indeks  Vegetasi Modis  pada  Siklus  Pertumbuhan  Padi . Jurnal Ilmiah Geomatika, 15(2), 9-16.
Pesaresi,  M.,  2000. Texture  Analysis  for  Urban
Pattern  Recognition  Using  Fine-Resolution Panchromatic Satellite Imagery . Geographical and Environmental Modelling, 4(1), 43–63. Prahasta, E., 2009. Sistem Informasi Geografis: Konsep-Konsep Dasar (Perspektif Geodesi  dan  Geomatika) .  Informatika Bandung.
Shanmugan,  K.,  Narayanan,  V.,  Frost,  V.  S., Stiles, J. A., dan Holtzman, J. C., 1981.
Textural  Features  for  Radar  Image Analysis . IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 19(3), 153-156.
Simard,  M.,  Saatchi,  S.S.,  dan  Grandi  G.  D.,
2000. The  Use  of  Decision  Tree  and Multiscale  Texture  for  Classification  of JERS-1  SAR  Data  Over  Tropical  Forest .
IEEETransactions  on  Geoscience  and
Remote Sensing, 38(5), 2310-2321.
Soh,  L.  K.,  dan  Tsatsoulis,  C.,  1996. Texture
Representation  of  SAR  Sea  Ice  Imagery Using Multi-Displacement Co-Occurrence Matrices . IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37(2), 780-795.
Sonobe,  R.,  Tani,  H.,  Wang,  X.,  Kobayashi,  N., and  Shimamura,  H.,  2014. Random
Forest of Classification Crop Type Using Multi-Temporal TerraSAR-X Dual-
Polarimetric  Data .  Remote  Sensing
Letters, 5(2), 157-164.
Su, W., Li, J., Chen, Y., Liu, Z., Zhang, J., Low,
T. M., Suppiah, I., dan Hashim, S. A. M., 2008. Textural  and  Local  Spatial
Statistics for The Object-Oriented Classification of Urban Areas Using High Resolution Imagery . International
Journal  of  Remote  Sensing,  29(11),
3105-3117.
Sutanto, A., Trisakti, B., dan Arimurthy, A. M.,
2014.  Perbandingan  Klasifikasi  Berbasis
Obyek  dan  Klasifikasi  Berbasis  Piksel pada  Data  Citra  Satelit  Synthetic Aperture Radar untuk Pemetaan Lahan.
Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Citra Digital, 11(1), 63-75. Suwargana, N., 2008. Analisis Perubahan Hutan Mangrove Menggunakan Data Penginderaan  Jauh  di  Pantai  Bahagia, Muara Gembong, Bekasi . Jurnal Penginderaan Jauh, 5, 64-74.
Suwarsono.,  Yudhatama,  D.,  Trisakti,  B.,  dan Sambodo,  K.  A.,  2013. Pemanfaatan Citra Pi-SAR2 untuk Identifikasi Sebaran Endapan  Piroklastik  Hasil  Erupsi Gunungapi  Gamalama  Kota  Ternate . Jurnal  Penginderaan  Jauh,  10(1),  15-
26.
Tjahjono,  B.,  Syafril,  A.  H.  A.,  Panuju,  D.  R.,
Kasno,  A.,  Trisasongko,  B.  H.,  dan Heidina,  F.,  2009. Pemantauan  Lahan Sawah  Menggunakan  Citra  ALOS AVNIR-2 .  Jurnal  Ilmiah  Geomatika,
15(2), 1-8.
Torres,  R.,  Snoeij,  P.,  Geudtner,  D.,  Bibby,  D.,
Davidson,  M.,  Attema,  E.,  Potin,  P., Rommen, B., Floury, N.,       Brown, M., Traver,  I.  N.,  Deghaye,  P.,  Duesmann, B., Rosich,  B., Miranda, N., Bruno, C.,
L’Abbate, M., Croci, R., Pietropaolo, A., Huchler,  M.,  dan  Rostan,  F.,  2012. GMES  Sentinel-1  Mission .  Remote Sensing  of  Environment,  120(2012),  9- 24.
Transactions  on  Geoscience  and  Remote Sensing, 24(2), 235-245.
Twelve, A., Cao, W., Plank, S., dan Martinis, S.,
2016. Sentinel-1-based  Flood  Mapping: A  Fully  Automated  Processing  Chain . International Journal of Remote
Sensing, 37(13), 2990-3004.
Ulaby, F. T., Kouyate, F., Brisco, B., dan Williams,
T.  H.  L.,  1986. Textural  Infornation  in SAR Images. IEEE.
Wen, C., Zhang, Y., dan Deng, K., 2009. Urban
Area  Classification  in  High  Resolution SAR  Based  on  texture  Features .  Geo- spatial Solutions for Emergency Management,  14-16  September  2009. Beijing.
Weszka,  J.  S.,  Dyer,  C.  R.,  dan  Rosenfeld,  A.,
1976. A  Comparative  Study  of  Texture Measures  for  Terrain  Classification .
IEEE  transactions  on  Systems,  Man, and Cybernetics, 6(4), 269-285.
Wu, D., Yang, H., Chen, X., He, Yong., dan Li,
X.,  2008. Application  of  Image  Texture for  The  Sorting  of  Tea  Categories  Using Multi-Spectral  Imaging  Technique  and Support Vector Machine . Journal of Food Engineering, 88(4), 474-483. Xiaofeng,  L.,  2015. The  First  Sentinel-1  SAR Image of a Typhoon. Acta Oceanologica Sinica, 34(1), 1-2.

## INDEKS PENGARANG

## A
Alan Nur Wahid Ari Anggoro
D Dede Dirgahayu Dony Kushardono
E Ety Parwati

## F
Fadila Muchsin

## G
Galdita Aruba Chulafak

## I
I Made Parsa Idung Risdiyanto Ita Carolita

## J
Jaka A. I. Paski James Parlindungan Panjaitan Johannes Manalu
K Kuncoro Adhi Pradhono 1[14,1] 89[14,2] 51[14,1] 111[14,2] 37 [14,1] 101[14,2] 111[14,2] 51[14,1] 11[14,1] 51[14,1] 79[14,2] 25 [14,1] 51[14,1] 101[14,2]

## L
Liana Fibrianawati

## M
Maryani Hartuti Muchlisin Arief Mulkan Nuzapril

## N
Nanin Anggraini

## S
Sarno Sartono Marpaung Setyo Budi Susilo Syamsul B. Agus Syifa Wismayati Adawiah

## V
Vincentius Paulus Siregar

## W
Wawan Harsanugraha Z Zylshal 101 [14,2] 65 [14,2] 37[14,1] 25[14,1] 65[14,2] 1 [14,1] 37 [14,1], 65[14,2] 25 [14,1] 89[14,2] 37 [14,1] 89[14,2] 51[14,1] 111[14,2]

## INDEKS KATA KUNCI
A
Air Asimilasi
B
Biomassa

## C
Citra Landsat multiwaktu Citra MODIS Citra Landsat multiwaktu

## D
Diseminasi Dua kanal

## E
Edge detection

## F
Fase pertumbuhan

## FLAASH

## G
Gambut
Garis pantai
GLCM
H habitat bentik
I Informasi

## K
Kedalaman
Kelembaban Koefisien atenuasi Konsentrasi klorofil-a
Koreksi atmosfer
Korelasi
L Landsat Layanan web spasial LEDAPS 13,14,16,18,19,20 [14,1] 80,81,82,83,84,85,86 [14,2] 14,15,16,19,20 [14,1] 56 [14,1] 52,53,54 [14,1] 56 [14,1] 2,3 [14,1] 40,44 [14,1] 68,69,70,71,72,73,76 [14,2] 52,53,54,55,56,60 [14,1] 103,104,106,107,108, 109 [14,2] 13,14,16,18,19,20 [14,1] 66,67,68,69,70,71,73, 74, 75,76 [14,2] 113,114,120 [14,2] 90,91,92,95,96,97 [14,2] 2,3,4,5,6,7,8,9 [14,1] 38,39,40,41,42,43,44, 45, 46,47,48 [14,1]
13,14,16,17,20 [14,1]
28,30 [14,1] 26,27,29,30, 31,32,33,34 [14,1] 102,103,104,105,106, 107,108 ,109 [14,2] 39,40,41,43,44 [14,1] 67,68,69,70,71,72,73, 75,76 [14,2] 3,4,6,7,8 [14,1]
103,104,105,106,107, 108, 109 [14,2]
M Matriks kesalahan Multiskala
N NDVI NDWI O OBIA

## P
Penginderaan jauh Perairan dangkal
Pola spektral Produktivitas primer perairan Pulau Pari
R Radar S S6 SAR
Satelit Sentinel-1 SPOT 6

## T
Teluk lampung Thresholding Tutupan hutan
W
WRFDA
Z Zona geomorfologi 52 [14,1] 91,92,93,96,97 [14,2] 102,103,106,109 [14,2] 68,69,70,73,74,75,7 6 [14,2] 91,92,93,95,96,97 [14,2] 2,6 [14,1] 39,40,45,47,48 [14,1] 106,109 [14,2] 26,27, 32,33,34 [14,1] 91,93,94,96,97 [14,2] 80,81,83,84,85,86 [14,2] 103,104,105,106,10 7,108,109 [14,2] 112,113,114,115,11 8,120,123,125,126 [14,2] 80,81,83,84,85,86 [14,2] 112,113,114,118,12 0,126 [14,2] 40,42 [14,1] 40,43 [14,1] 40 [14,1] 2,3,6,8,9 [14,1] 81,83 [14,2] 91,92,94,95,96,96 [14,2]
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 ” dibuat 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.