Abstrak — Selat  Bali  merupakan  perairan  yang  terletak diantara  Pulau  Jawa  dan  Pulau  Bali  yang  merupakan  daerah potensial  untuk  bidang  perikanan.  Karena  letaknya  yang dipengaruhi  oleh  Laut  Jawa  dan  Samudera  Hindia  ini menyebabkan perairan di Selat Bali mengandung banyak nutrien yang merupakan sumber makanan bagi ikan. Untuk mengoptimalkan potensi tersebut perlu dilakukan pengembangan teknologi penginderaan jauh salah satunya dengan mengidentifikasi  suhu  permukaan  laut  (SPL).  Suhu  optimum antara 20 0 C sampai 30 0 C.  SPL didapatkan dari pengolahan data dari  citra  satelit MODIS. Pengolahan  SPL  dilakukan menggunakan  algoritma Minnet 2001.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa pada bulan April 2012 dengan rentang suhu antara 20 0 C sampai 29,94 0 C. Namun terjadi penurunan signifikan pada bulan Oktober 2012 karena  menurunnya persebaran suhu yang  sesuai  dengan  kriteria  daerah  potensi  ikan  yaitu  dengan rentang  suhu  antara  20,06 0 C  sampai  29,34 0 C.  Sedangkan  pada bulan  Mei  2013  SPL  cenderung  tinggi  yaitu  pada  rentang  suhu antara 23,67 0 C sampai 29,97 0 C.
Kata  Kunci — Daerah  Potensi  Ikan,  MODIS,  suhu  permukaan laut

## I. PENDAHULUAN
ELAT Bali merupakan perairan yang relatif sempit (sekitar 960  mil  atau  1776  km)  menghubungkan  Laut  Flores  dan Selat  Madura  di  utara  dan  Samudera  Hindia  dibagian selatan.  Mulut  bagian  utara  sekitar  satu  mil  dan  merupakan perairan yang dangkal (kedalaman sekitar 50 meter), sedangkan di bagian selatan  memiliki wilayah  yang  luas  yaitu sekitar 28 mil (51,8 km), merupakan perairan yang dalam. Selat ini adalah salah  satu  selat  yang  memiliki  fungsi  dan  peranan  penting dalam transportasi laut di Indonesia, yaitu sebagai penghubung antara Pulau Jawa dan Pulau Bali. Selat Bali memiliki potensi yang  cukup  tinggi  di  bidang  perikanan  tangkap  khususnya perikanan lemuru ( Sardinella lemuru ) dan masuk dalam bagian WPP (Wilayah Pengelolaan Perikanan) 573.
Teknologi  penginderaan  jauh  atau remote  sensing dapat digunakan untuk menentukan posisi daerah potensi ikan dengan mengidentifikasi beberapa indikator tingkat kesuburan perairan dan  kelimpahan  makan  bagi  ikan.  Beberapa  parameter  yang sering dijadikan indikator tersebut adalah suhu permukaan laut. Suhu  permukaan  laut  dapat  diestimasi  dengan  teknik
penginderaan  jauh,  dimana  saat  ini  algoritma  SPL  tingkat akurasinya lebih dari 70% [3].
Salah satu instrumen yang dapat digunakan untuk mendeteksi SPL  yaitu  citra  satelit  MODIS.  Citra  satelit  MODIS  dipilih karena  memiliki  luasan  sapuan  mencapai  2330  km  dengan resolusi temporal 1 hari, sehingga data yang ada lebih beragam dan  lebih  mudah  dilakukan  pemilihan  kawasan  yang  bebas awan. Untuk  mendapatkan  SPL  dilakukan  dengan  algoritma dari kombinasi band yang ada pada citra satelit MODIS.  Pada algoritma suhu permukaan laut menggunakan algoritma Minnet [5] . Algoritma tersebut menggunakan nilai kecerahan suhu dari band 31 dan 32.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  terletak  di  Selat  Bali  yaitu  pada koordinat adalah 8 0 24’0” LS sampai 8 0 54’0” LS dan 114 0 30’0” BT sampai 115 0 12’0” BT.

## B. Data dan Peralatan
a. Data Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
1. Citra  Modis  level  1B  pada  koordinat  8 0 24’0”  LS  sampai
8 0 54’0” LS dan 114 0 30’0” BT  sampai 115 0 12’0” BT pada bulan April dan Oktober tahun 2012 serta bulan Mei tahun 2013 yang didapat dari website
http://ladsweb.nascom.nasa.gov/ 2. Data insitu berupa  konsentrasi  klorofil-a  dan  suhu permukaan  laut  dari  Balai  Penelitian  dan  Observasi  Laut Jembrana Bali
3. Data pendukung lainnya seperti data angin didapatkan dari ECMWF
b. Peralatan Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
1. Perangkat  lunak  ( software )  yang  digunakan  dalam pengerjaan penelitian ini antara lain:
a. SeaDAS 7.3.1 untuk mengolah data citra Modis Level 1B
b. ArcGIS 10.3 untuk proses klasifikasi dan layouting peta c. Ocean Data View 4 untuk konversi data NetCDF  menjadi data xls
d. Surfer 11 untuk pengolahan data gelombang

## Analisis Suhu Permukaan Laut untuk Penentuan Daerah Potensi Ikan Menggunakan Citra Satelit Modis Level 1B
(Studi Kasus: Selat Bali)
Latifatul Zahroh, Bangun Muljo Sukojo Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : bangunms@gmail.com
S
Gambar 1. Lokasi penelitian (Sumber: Google Maps , 2015) [4 ]
C. Tahap Pengolahan Data
Citra  satelit  MODIS  yang  telah  didapat  dari website http://ladsweb.nascom.nasa.gov/  kemudian  di georeference untuk  memberikan  sistem  proyeksi  pada  citra  sekaligus memasukkan  data geolocation yang  dimiliki  citra  satelit MODIS.  Untuk  memastikan  bahwa  proses  tersebut  sudah sesuai dilakukan perhitungan Strength of Figure (SoF) dan Root Mean  Square Error (RMSE).  Selanjutnya  dilakukan  konversi Emmisive ke Brightness  Temperature pada band 31  dan  32 yang akan digunakan untuk pemrosesan algoritma Minnet [5]. Untuk  membedakan  antara  daratan  dan  perairan  digunakan algoritma Normalized  Different  Water  Index (NDWI)  dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

## 𝑁𝐷𝑊𝐼 = (𝐵𝑎𝑛𝑑4−𝐵𝑎𝑛𝑑2)
(𝐵𝑎𝑛𝑑4+𝐵𝑎𝑛𝑑2)
(1)
Suatu  daerah  dikatakan  sebagai  perairan  jika  nilai NDWI lebih dari 0. Sedangkan untuk menghilangkan data pada daerah yang tertutup awan dilakukan cloud masking [7] dengan rumus sebagai berikut:
( Ref 3 ≥ 0,2) *0 + ( Ref 3 ≤ 0,2) *1 (2) Algoritma Minnet [5] yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
SPL = -0,0024+3,53Tb 31 -2,52Tb 32 -0,582-273 (3)
Dimana SPL adalah suhu permukaan laut ( 0 C), TB 31 dan TB 32 menyatakan  nilai Brightness  Temperature dari band 31  dan band 32.
Kemudian hasil dari penerapan algoritma tersebut dilakukan klasifikasi untuk mendapatkan daerah potensi ikan dengan nilai SPL  berkisar  antara  20 0 C  sampai  30 0 C  yang  merupakan  suhu optimum bagi perkembangan fitoplankton di perairan [1].
Untuk  memvalidasi  keakuratan  dari  SPL  yang  telah didapatkan,  dilakukan  uji  korelasi  data  citra  hasil  penerapan algoritma Minnet [5] dengan data insitu .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Perbaikan Citra
Berdasarkan Gambar 2 didapatkan nilai SoF yang mendekati 0  yaitu sebesar 0,0012.  Hal tersebut  menunjukan  desain  jaring tersebut memiliki kekuatan jaring yang bagus. Sedangkan nilai RMSE yang terlihat pada Tabel 1 menunjukkan nilai yang bagus karena memiliki nilai kurang dari 1 piksel dan mendekati 0.
Tabel 1. Nilai kesalahan RMS/ RMSError No Tanggal RMSE (Piksel) 1 April 2012 0.748 2 Oktober 2012 0.225 3 Mei 2013
0.416

## B. Persebaran Suhu Permukaan Laut
Gambar 3. Peta persebaran SPL April 2012
Gambar 4. Peta persebaran SPL Oktober 2012
Gambar 5. Peta persebaran SPL Mei 2013
Berdasarkan hasil klasifikasi SPL didapatkan persebaran SPL seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  3,  4  dan  5.  Persebaran  SPL pada bulan April 2012 cenderung merata, sedangkan pada bulan Oktober  yang  memiliki  SPL  yang  cenderung  rendah  hanya memiliki sedikit daerah persebaran SPL yang terklasifikasi. Hal tersebut terjadi akibat adanya periode monsun Australia, wilayah bumi  bagian  selatan  lebih  dingin  dibandingkan  dengan  bumi
bagian  utara.  Matahari  saat  itu  berada  di  bumi  bagian  utara sehingga  atmosfernya  cenderung  lebih  hangat,  hal  ini  diikuti oleh  menghangatnya  SPL  di  bumi  bagian  utara  [2].  Adapun interval  dari  nilai  minimum  dan  maksimum SPL terklasifikasi seperti dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.
Nilai minimum dan maksimum SPL terklasifikasi Tanggal Nilai Minimum ( 0 C) Nilai Maksimum ( 0 C) April 2012 20,00 29.94 Oktober 2012 20,06 29.34 Mei 2013 23,67 29.97

## C. Hasil Korelasi Data Citra dengan Data Lapangan

## Gambar 13. Grafik korelasi SPL data lapangan dengan data citra
Berdasarkan  Gambar  13  didapatkan  nilai  korelasi  SPL sebesar  0,89383  dan  regresi  linier  sederhana  mendapatkan persamaan Y = 0,13363X + 25,145. Berdasarkan hasil tersebut maka  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  SPL  hasil  pengolahan dengan  data  lapangan  memiliki  korelasi  yang  kuat  [6]. Sehingga nilai SPL citra memiliki pengaruh sebesar 89,383% terhadap SPL di lapangan.

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  tersebut  dapat  ditarik kesimpulan yaitu:
a. Berdasarkan  persebaran SPL didapatkan pada  bulan  April 2012 kisaran suhu antara 20 0 C sampai 29,94 0 C, pada bulan Oktober 2012 kisaran suhu antara 20,06 0 C sampai 29,34 0 C dan  pada  bulan  Mei  2013  kisaran  suhu  antara  23,67 0 C sampai 29,97 0 C.
b. Perubahan  SPL  terjadi  akibat  adanya  periode  monsun Australia,  wilayah  bumi  bagian  selatan  lebih  dingin dibandingkan dengan bumi bagian utara.
c. Data  SPL  citra  dengan  data  lapangan  memiliki  korelasi yang  kuat  dengan  nilai  korelasi  sebesar  0,89383  dengan persamaan  Regresi  Linier  Sederhana  Y  =  0,13363X  + 25,145.
Adapun  saran-saran  dari  berbagai  kendala  yang  dialami penulis adalah sebagai berikut:
a. Diperlukan pemilihan waktu (tanggal) dari citra yang tepat untuk  meminimalisir  kesalahan  akibat  awan  atau  efek atmosfer.
b. Untuk mendapatkan daerah potensi ikan yang lebih akurat disarankan  menggunakan  algoritma  SPL  yang  sesuai dengan  area  studi  serta  disarankan  untuk  menambahkan parameter lainnya seperti parameter konsentrasi klorofil-a, arus dan tinggi muka air laut.

## LAMPIRAN

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  L.Z.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Direktorat Pendidikan  Tinggi,  Departemen  Pendidikan  dan  Kebudayaan Republik Indonesia yang telah memberikan dukungan finansial melalui Beasiswa Bidik Misi tahun 2012-2016 dan juga kepada Kepala Balai Penelitian dan Observasi Laut Jembrana Bali yang telah  memberikan dukungan berupa bantuan data insitu untuk penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Effendi, H. (2003). Telaah Kualitas Air: Bagi Pengelolaan Sumberdaya dan  Lingkungan  Perairan.  Bogor:  Jurusan  Manajemen  Sumberdaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor.
[2] Habibie,  M.  N.,  &  Nuraini,  T.  A.  (2014).  Karakteristik  dan  Tren Perubahan  Suhu  Permukaan  Laut  di  Indonesia  Periode  1982-2009. Jurnal Meteorologi dan Geofisika Volume 15 Nomor 1 , 37-49.
[3] Indrayani,  Mallawa,  A.,  &  Zainuddin,  M.  (2012). Penentuan Karakteristik  Habitat  Daerah  Potensi  Ikan  Pelagis  Kecil  Dengan Pendekatan  Spasial  Di  Perairan  Sinjai. Makassar:  Fakultas  Ilmu Kelautan dan Perikanan, Universitas Hasanuddin.
[4] Maps,  G.  (2015,  Desember  27). Google  Maps .  Dipetik  Desember  14, 2015, dari Google Maps: https://www.maps.google.co.id/
[5] Suwargana,  N.,  &  Arief,  M.  (2004).  Penentuan  Suhu  Permukaan  Laut dan Konsentrasi Klorofil Untuk Pengembangan Model Prediksi Fishing Ground Dengan Menggunakan Data Modis. Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 1 No. 1 , 1-13.
[6] Trijayanto,  D.  P.  (2015). Analisa  Persebaran  Potensi  Ikan  Dengan Menggunakan  Data  Modis,  VIIRS  dan  Insitu  (Studi  Kasus:  Selat Madura). Surabaya: Jurusan Teknik Geomatika-FTSP ITS.
[7] Xiong, X., Salomonson, V. V., Kuyper, J., Tan, L., Chiang, K., Sun, J., & Barnes, W. L. (2016). Status of the MODIS Level 1B Algorithms and Calibration  Tables. International  Geoscience  and  Remote  Sensing Symposium (IGARSS) , 2231-2234.