METODE DUAL KANAL UNTUK ESTIMASI KEDALAMAN DI PERAIRAN DANGKAL MENGGUNAKAN DATA SPOT 6 STUDI KASUS : TELUK LAMPUNG (DUAL BAND METHOD FOR BATHYMETRY ESTIMATION IN SHALLOW WATERS DEPTH USING SPOT 6 DATA CASE STUDY: LAMPUNG BAY)
Muchlisin Arief 1 , Syifa Wismayati Adawiah, Ety Parwati, Sartono Marpaung Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail : muchlisin.arief@yahoo.com
Diterima 21 April 2017; Direvisi 18 Agustus 2017; Disetujui 28 Agustus 2017

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

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

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

## 2 METODOLOGI

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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