JGISE  Vol. 4 No. 2 (2021), pp. 140 - 148     |     https://doi.org/10.22146/jgise.62741

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Klasifikasi Jenis dan Sebaran Sedimen Menggunakan Data Multibeam Echosounder Multi-Temporal di Alur Pelayaran Barat dan Timur Surabaya
(Classification of Type and Distribution of Sediment Using Multi-Temporal Data of Multibeam Echosounder on West and East Access Channels of Surabaya Port)
Fadilla Ivana Ayuningtyas 1 , Bambang Kun Cahyono 2
1 Alumni Departemen Teknik Geodesi FT Universitas Gadjah Mada, Indonesia 2 Staf Pengajar Departemen  Teknik Geodesi FT Universitas Gadjah Mada, Indonesia
Penulis Korespondensi: Bambang Kun Cahyono | Email: bambangkun@ugm.ac.id
Diterima ( Received ): 31/12/2020     Direvisi ( Revised ): 15/12/2021    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 20/12/2021

## ABSTRAK
Pelabuhan  Tanjung  Perak  Surabaya  merupakan  salah  satu  pelabuhan  utama  di  Indonesia  yang  memiliki  peran  penting  dalam transportasi laut Indonesia. Survei batimetri rutin diperlukan untuk mengidentifikasi kedalaman alur akses pelabuhan dan kondisi sedimentasi yang terjadi. Kondisi sedimen dapat dikarakterisasi berdasarkan sifat alaminya: ukuran butir, berat jenis, kecepatan jatuh,  komposisi,  porositas,  bentuk,  dll.  Kondisi  sedimen  juga  dapat  dikarakterisasi  berdasarkan  nilai  hamburan  balik  sonar, menggunakan  instrumen  Multibeam  Echosounder  (MBES)  .  Data  mentah  nilai  hamburan  balik  kemudian  dikoreksi  dengan mengadopsi persamaan regangan kontras linier ke kisaran tertentu. Data masukan penelitian ini diukur menggunakan ODOM MB2 dengan instrumen Applanix oleh The Surabaya Navigational District (DISNAV) pada bulan Februari 2019 (Lokasi 2) dan Oktober 2018 (Lokasi 1) untuk alur akses barat Surabaya (APBS) dan Agustus 2017 ( Lokasi 3) untuk jalur akses timur Surabaya (APTS). Uji kualitas data batimetri dilakukan dengan mengikuti IHO S-44 2008 untuk spesifikasi pesanan khusus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data batimetri memiliki akurasi yang baik pada lokasi 1, 2, dan 3 dengan nilai 0,0862; 0,1317; dan 0,1072. Hubungan antara tipe sedimen dan hamburan balik menunjukkan bahwa tipe sedimen pasir memberikan hamburan balik yang kuat. Semakin kecil nilai hamburan balik maka jenis sedimennya semakin lunak. Klasifikasi di APBS dan APTS menunjukkan bahwa di APBS terdiri dari empat jenis sedimen (lempung, lanau lempung, lanau berpasir, dan pasir) sedangkan di APTS hanya terdapat tiga jenis sedimen (lanau lempung, lanau berpasir, dan pasir).
Kata Kunci : Backscatter, multibeam echosounder , klasifikasi sedimen, sebaran sedimen

## ABSTRACT
Tanjung Perak Surabaya Port is one of the principal harbors in Indonesia, which has an essential role in Indonesian sea transportation. Periodic bathymetric surveys are needed to identify the depth of the port's access channel and sedimentation condition that occurs. The sediment condition can be characterized according to their natural properties: the grain size, density, fall speed, composition, porosity, shape, etc. The sediment condition can also be characterized based on the value of sonar backscatter, using Multibeam Echosounder (MBES) instrument. The raw data of backscatter value is then corrected by adopting the linear contrast stretch equation to a  certain range. The input data of this research was measured using the ODOM MB2 with Applanix instrument by The Surabaya Navigational District (DISNAV) in February 2019 (Location 2) and October 2018 (Location 1) for the west access channel of Surabaya (APBS)  and August 2017 (Location 3) for the east access channels of Surabaya (APTS). The bathymetric data quality test was performed by following the IHO S-44 2008 for special order specification. The results show that the bathymetric data has a proper accuracy in locations 1, 2, and 3, with the values are 0.0862, 0.1317, and 0.1072. The sediment type and backscatter relationship shows that the sand sediment type provides a strong backscatter. The smaller value of backscatter, the softer type of sediment. When the classification was performed in APBS and APTS, it shows that the APBS consists of four types of sediment (clay, clayey silt, sandy silt, and sand). Meanwhile, in the APTS, there are only three types of sediment (clayey silt, sandy silt, and sand).
Keywords : Backscatter, multibeam echosounder , sediment classification, sediment distribution
© Author(s) 2021.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Pelabuhan  Tanjung  Perak  Surabaya  merupakan  salah satu pelabuhan besar di Indonesia yang memiliki peranan penting di rute Tol Laut. Sehingga diperlukan pengukuran batimetri  rutin  setiap  tahunnya  untuk  mengetahui  jenis dan  sebaran  sedimentasi  yang  terjadi. Sedimen  dasar perairan  tersusun  oleh  pecahan  batuan,  mineral  atau  bahan organik  yang  ditransportasikan  dari  berbagai  sumber  secara vertikal maupun secara horizontal dan diendapkan oleh udara, air, dan es. Seluruh permukaan dasar laut ditutupi oleh partikel- partikel sedimen yang diendapkan secara perlahan-lahan dalam jangka  waktu  berjuta-juta  tahun  (Garrison,  2005). Sedimen yang  merupakan  partikel  lepas  ( unconsolidated )  yang terhampar  di  daratan,  di  pesisir,  dan  di  laut  tersebut berasal dari batuan atau material yang mengalami proses pelapukan,  peluluhan,  pengangkutan,  dan  pengendapan. Endapan sedimen  dapat  dikelompokkan sebagai endapan klastik, seperti endapan pasir, lanau, lempung, dan endapan campuran  pasir  dan  lanau.  Sedimen  dicirikan  atau dikarakterisasi menurut sifat-sifat alami yang dimilikinya, yaitu  misalnya:  ukuran  butir  ( grain  size ),  densitas, kecepatan  jatuh,  komposisi,  porositas,  bentuk  dan sebagainya.  Berdasarkan  ukuran  butirnya,  sedimen diklasifikasikan menurut: lumpur ( mud ), pasir ( sand ), dan kerikil ( gravel ) (Poerbandono & Djunarsjah, 2005) Secara  konvensional,  sifat-sifat  sedimen  dasar  laut diperoleh  dari  hasil  sampel coring dan  sedimen grab . Namun cara ini bersifat lambat, mahal, memerlukan banyak tenaga,  dan  tidak  memberikan  pengumpulan  data  yang sifatnya real time atau in situ. Dengan menggunakan sistem akustik  untuk  klasifikasi  sedimen  dasar  laut  mampu memperkirakan secara akurat, mendekati real time , sifat- sifat  akustik,  tipe  sedimen,  dan  beberapa  sifat  geoteknik pada kedalaman beberapa meter dari dasar laut, pada saat survei  sedang  berlangsung  (Kim,  Richardson,  Bibee,  & Wilkens,  2004).  Klasifikasi  sedimen  dasar  perairan  dapat dilakukan  berdasarkan  nilai acoustic  backscattering strength nya.  Pengukuran acoustic  backscattering  strength ( backscatter ) dasar perairan dapat dilakukan menggunakan instrumen multibeam echosounder (MBES). Dari  hubungan  ini  dapat  ditentukan  tipe  sedimen  dasar perairan dimana tiap tipe sedimen yang berbeda biasanya menunjukkan  tingkat  intensitas  yang  berbeda,  sehingga dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  tipe  dan penyebaran spasial morfologi dari sedimen dasar perairan (Hasan  R  Che,  2014). Backscatter juga  ditentukan  oleh sudut, sehingga dalam sebaran nilai hambur balik terdapat daerah  yang  dicirikan  sebagai nadir  stripping . Nadir stripping merupakan sinyal hambur balik di dalam daerah sudut datang vertikal dengan nilai yang lebih kuat (Parnum, Siwabessy, & Gavrilov, 2004)
Kegiatan penelitian pemanfaatan backscatter klasifikasi jenis  dan  sebaran  sedimen  telah  banyak  dilakukan, diantaranya  oleh  Dartnell  &  Gardner  (2004),  Goff  et  al. (2004),  Ferrini  &  Flood  (2006),  Supartono  (2013),  dan Nitriansyah & Cahyono (2018). Dartnell & Gardner (2004)
melakukan  penelitiannya  di  perairan  dangkal  40-110 meter dengan menggunakan dua metode. Metode pertama yaitu dengan klasifikasi supervised terhadap ukuran butir dan  lokasi  sedimen,  dan  metode  kedua  yaitu  dengan hierarki  untuk  klasifikasi  batimetri  dan backscatter .  Dari kedua metode tersebut di dapat hasil korelasi antara nilai backscatter dengan  substrat  dasar  perairan  tipe  batuan yang sangat tinggi. Goff et al. (2004) melakukan penelitian yang serupa di kedalaman 60-150 meter. Namun pada area penelitian nya memiliki nilai kemiringan rendah (<1°) yang mengakibatkan  respon backscatter didominasi  oleh  sifat sedimen.  Penelitian  yang  lain  yang  mempelajari  tentang backscatter adalah Ferrini & Flood (2006) yang melakukan penelitian  di  area  sedimen  dengan  tekstur  halus  hingga sedang dimana area tersebut merupakan lokasi peselancar dan penangkapan ikan yang aktif. Penelitian backscatter ini dilakukan dengan dikaitkan pada kekasaran dasar laut dan ukuran  butir.  Sehingga  didapatkan  hasil  berupa  pola intensitas backscatter yang  relatif  tinggi  yang  konsisten terhadap  pasir  di  dekat  pantai,  dan  relatif  rendah  pada sedimen  halus  di  lepas  pantai.  Hasil  penelitian  lain  yang serupa  juga  didapat  oleh  Brown  &  Collier,  (2008)  dan Sutherland  et  al.,  (2007)  yaitu  lingkungan  berpasir cenderung  lebih  baik  sebagai  pantulan  energi  akustik, sementara lingkungan berlumpur cenderung buruk dalam pemantulan energi akustik.
Kemudian  Supartono  (2013)  melakukan  penelitian pengukuran acoustic  backscattering  strength dasar perairan di perairan Teluk Buyat. Dilakukan perbandingan nilai acoustic backscattering strength yang diperoleh  oleh instrumen MBES dan singlebeam echosounder (SBES). Dari hasilnya  dapat  diketahui  bahwa  memang  terdapat perbedaan nilai acoustic backscattering strength pada tipe substrat yang sama, yang terletak pada lokasi perairan yang berbeda  yang  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor, antara lain: frekuensi alat yang digunakan, sifat-sifat  fisis dasar  perairan,  komposisi  partikel  penyusun  sedimen dasar  perairan,  konfigurasi  sonar  (jarak  dan beamwidth ), kecepatan  rambat  gelombang  akustik  dalam  kolom  air, serta  geometri  pengukuran.  Lalu  Nitriansyah  &  Cahyono (2018)  juga  melakukan  penelitiannya  di  Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya pada area dengan kedalaman 20- 23  meter.  Nitriansyah  &  Cahyono  (2018)membagi  kelas sedimen berdasarkan  respon backscatter menjadi 4 kelas yaitu clay,  clayey  silt,  sandy  silt ,  dan sand .  Dari  sampel sedimen  yang  dimiliki  dilakukan  uji  sampel  pengayakan ( sieve ) menggunakan metode American Society for Testing and  Materials (ASTM).  Selanjutnya  dari  persentase  hasil ayakan sedimen pada masing-masing massa partikel yang tersaring, kemudian dimasukkan ke dalam tabel Grain Size dan  ditentukan  jenis  tekstur  sedimen  menggunakan segitiga  tekstur United  States  Department  of  Agriculture (USDA).
Melihat  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya  maka  di  rasa  perlu  untuk  memonitoring klasifikasi  dan  sebaran  sedimen  di  Alur  Pelayaran  Barat
dan Timur Surabaya secara rutin di tiap tahunnya. Kegiatan ini dilakukan pada lokasi Alur Pelayaran Barat dan Timur Surabaya  yang  selalu  memiliki  aktivitas  kapal  yang melintasi  alur  pelayaran  tiap  saat.  Maka  dilakukan pengkajian  dengan  data  masukan  berupa  raw  data  hasil pengukuran  Distrik  Navigasi  Kelas  I  Surabaya menggunakan  instrumen  MBES  dengan  Tipe  ODOM  MB2 with Aplanix di tahun akuisisi 2019, 2018, dan 2017.

## 2. Data dan Metodologi
2.1. Data dan Lokasi
Kegiatan  ini  dilakukan  menggunakan  tiga  set  data dengan tahun akuisisi dan lokasi yang berbeda (Gambar 1) yang berada di Alur Pelayaran Barat dan Timur Surabaya. Data  yang  digunakan  dalam  kegiatan  ini  terdiri  atas  data utama dan data pendukung. Data utama dalam penelitian ini yaitu:
1. Raw  data  dengan  ekstensi  *.s7k  hasil  pengukuran Distrik  Navigasi  (DISNAV)  Kelas  I  Surabaya menggunakan  instrumen  MBES  Tipe  ODOM  MB2 with Aplanix pada  bulan  Februari  2019  (Lokasi  2)  dan Oktober  2018  (Lokasi  1)  di  Alur  Pelayaran  Barat Surabaya (APBS)  dan  Agustus 2017  (Lokasi 3)  di Alur Pelayaran Timur Surabaya (APTS) dengan keseluruhan interval  kedalaman  data  yaitu  3 – 34  meter  dibawah permukaan laut.
2. Nilai  koreksi Sound  Velocity Profiler  (SVP)  hasil pengukuran  DISNAV  Kelas  I  Surabaya  menggunakan instrumen Valeport Mini SVS dengan ekstensi *.txt pada kedalaman  0,5  meter  hingga  9,5  meter  dengan pertambahan kedalaman setiap 0,5 meter.
3. Nilai  koreksi  pergerakan  kapal  ( pitch,  roll, dan yaw) didapatkan  dari data report pengukuran  tiap  set  data yang dimiliki.
4. Nilai  koreksi Total  Propagated  Uncertainty (TPU) didapatkan  dari  data  spesifikasi  alat  survei  yang digunakan.
5. Nilai  koreksi  pasang  surut  menggunakan  data  pasang surut  prediksi  yang  didapatkan  dari  website  Badan Informasi Geospasial (BIG) di titik pengamatan seperti yang disajikan pada Tabel 1.1.
Tabel 1.1 Koordinat titik BM pasang surut
Set Data Koordinat (m) Longitude Latitude 2019 dan 2018 690527.86 BT 9203472.41 LS 2017 701378.89 BT 9235637.89 LS
2.2. Metodologi
Pada   kegiatan  ini,   raw  data  hasil  pengukuran   MBES dengan ekstensi *.s7k diolah menggunakan software CARIS HIPS  and  SIPS versi  11.2 Training  License .  Dan  untuk visualisasinya menggunakan software ArcGIS 10.6.1.  Untuk kerangka kerja kegiatan, dipaparkan seperti pada Gambar 3.
Kerangka kerja tersebut terbagi menjadi beberapa tahapan yaitu;
a. Pendefinisian Konfigurasi Kapal
Pendefinisian  konfigurasi  kapal  harus  sesuai  dengan keadaan  kapal  yang  digunakan  untuk  akuisisi  data.  Pada tahapan  ini  dilakukan  input  data  dimensi  kapal,  tanggal dalam Julian  date ,  spesifikasi transducer ,  kalibrasi patch test ( roll,  yaw,  pitch ),  dan Total  Propagated  Uncertainty (TPU).  Dimasukkan  pula  nilai offset dari  alat-alat  survei terhadap titik yang menjadi reference point dengan ilustrasi seperti pada Gambar 2.
Gambar 1. Lokasi kegiatan dengan basemap Peta Laut No. 96 Surabaya (Sumber:PUSHIDROSAL, 2019)
Gambar 2. Ilustrasi posisi peralatan survei terhadap reference point (Echoview® , 2021)
Pada  kegiatan  pengukuran  batimetri  dapat  dipastikan akan  terdapat  pengaruh  pergerakan  kapal  yang diakibatkan  oleh  adanya  dinamika  laut.  Maka  dari  itu digunakan  sensor motion untuk  mendeteksi  pergerakan kapal  ( pitch,  roll,  yaw dan heave ) tersebut  yakni Motion Reference Unit (MRU).
Gambar 3. Diagram Alir Kegiatan
b. Pembuatan HIPS File dan Konversi Data HIPS File merupakan wadah project dalam pengolahan data  menggunakan software  CARIS  HIPS  and  SIPS (Ayuningtyas, 2020) . Untuk pembuatan HIPS File perlu di definisikan  lokasi output dan  sistem  referensi  horizontal dari  data  kegiatan.  Selanjutnya  raw  data  MBES  dengan ekstensi  *.s7k  dikonversi  menjadi HIPS  data untuk kemudian disimpan kedalam HIPS File yang sudah dibuat sebelumnya . Hasil konversi akan berupa lajur pemeruman dari tiap set data.
c. Georeference Bathymetry
Pada  tahapan georeference  bathymetry ,  data  hasil konversi dikoreksikan dengan SVP dan pasang surut yang telah  di filter untuk  dihilangkan  data-data outlayer atau spike juga  nilai  TPU  yang  telah  di input pada  tahapan pendefinisian  konfigurasi  kapal.  Perlu  didefinisikan  pula sistem referensi vertikal dari data pasang surut dan dimiliki, pada kegiatan ini digunakan chart datum Low Water Spring (LWS) (Ayuningtyas, 2020).
d. Generate  Surface menggunakan  Teknik Combined Uncertainty and Bathymetry Estimator (CUBE) Surface ini  merupakan  bentuk  permukaan  dasar perairan area survei. Tahapan pembuatan surface ini hanya dapat  dilakukan  setelah  dilakukannya georeference bathymetry pada data pengukuran. Pemilihan teknik CUBE karena teknik ini mempunyai kelebihan dalam hal proses filtering atau  pembersihan noise sehingga  dapat menghasilkan permukaan dasar perairan yang lebih halus (Ayuningtyas, 2020).
e. Swath Editor dan Subset Editor Pada tahapan pengolahan hasil pengukuran menggunakan  MBES  pada software  CARIS  HIPS  and  SIPS versi  11.2 Training  License terbagi  menjadi  2  tahapan editing  data ,  yakni swath  editor dan subset  editor .  Menu swath editor ini berfungsi untuk menyaring data salah yang disebabkan  oleh  lebar  pancaran  dan  batas  kedalaman gelombang akustik yang dipancarkan oleh instrumen MBES. Proses swath  editor dilakukan  secara  mendetail  pada masing-masing line data  pengukuran.  Pada  menu subset editor dilakukan  koreksi  data noise .  Proses  ini  dilakukan secara mendetail pada surface , dengan menghilangkan data noise atau  data  yang  terlihat  tidak  presisi  dengan  data lainnya agar didapatkan data yang baik dan akurat. Setelah dilakukan editing data , data surface yang merepresentasikan  nilai  kedalaman  harus  dilakukan perhitungan ulang dengan menu recompute (Ayuningtyas, 2020).
f. Uji Ketelitian Data Batimetri
Untuk  uji  ketelitian  data  batimetri  dipilih  40  pasang sampel  titik  kedalaman  tiap  set  data.  Titik  sampel  yang dipilih  berada  pada  area  overlap  antar  dua  lajur  yang diasumsikan  memiliki  posisi  yang  sama  atau  berdekatan. Setelah  dihitung  beda  kedalaman  dari  pasangan  sampel
yang dipilih, dapat dicari nilai rata-rata dengan Persamaan (1)  dan  standar  deviasinya  dengan  Persamaan  (2). Kemudian  dilakukan  pengujian  kualitas  data  kedalaman berdasarkan  acuan  yang  telah  ditetapkan International Hydrographic  Organization (IHO).  Dengan  tingkat kepercayaan  95%  dihitung  nilai  simpangan  bakunya, berdasarkan tabel Z, sehingga didapatkan nilai dari standar deviasi  *  1,96.  Nilai  tersebut  kemudian  dibandingkan dengan nilai hasil hitungan pada Persamaan (3).
Ĥ = ∑(H n −   H n−1 ) n (1) S =   √ ∑(H n −  Ĥ) 2 n − 1 (2) ± √a 2 + (b × d) 2 (3)
Keterangan:
S = standar deviasi; H n = kedalaman lajur 2;
H n−1 = kedalaman lajur 1;
H ̂ = rerata kedalaman;
n = banyaknya sampel;
a
= kesalahan independen;
b = faktor kesalahan kedalaman yang dependen; d = kedalaman rata-rata;
(b × d) = kesalahan kedalaman yang dependen (jumlah semua kesalahan kedalaman yang dependen).
g. Klasifikasi  Jenis  Sedimen  dan Linear  Contrast Stretch Klasifikasi  sedimen  terhadap backscatter memerlukan dua  tipe  data  agar  dapat  dilakukan  pengklasifikasiannya, yaitu  data backscatter dan  data  sedimen  dasar  laut.  Data backscatter dependen terhadap sumber akustik, frekuensi, grazing  angle ,  komposisi  dasar  laut  (ukuran  butir, kandungan  air,  densitas, bulk kekasaran  dasar  laut,  dan reverberation  volume )  pada  tiap  kedalaman  Dartnell  & Gardner  (2004).  Sedangkan  data  sedimen  laut  yang diperoleh diperlukan uji laboratorium untuk menentukan jenis kelas sedimennya pada tiap stasiun pengambilan data untuk mewakili jenis sedimen dasar laut pada area tersebut. Namun  pada  kegiatan  ini,  nilai backscatter yang  didapat dilakukan  koreksi  dengan  mengadopsi  persamaan linear contrast stretch (Mather, 2004) ke rentang nilai backscatter sedimen  Nitriansyah  &  Cahyono  (2018)  menggunakan Persamaan  (4).  Nilai backscatter untuk  masing-masing kelas adalah clay dengan rentang backscatter (-33.81 s/d - 28) dB , clayey silt dengan rentang backscatter (-27.99 s/d - 23) dB , silty clay dengan rentang backscatter (-22.99 s/d - 18) dB , dan sand dengan rentang backscatter (-17.99 s/d - 10) dB. Hasil klasifikasi divisualisasikan dengan gray scale menggunakan software ArcGIS 10.6.1.
BS c =   BS i × ( BS −   BS max BS min −   BS max ) (4)
Keterangan:
BS c = Nilai backscatter yang baru;
BS i
= koefisien backscatter acuan; BS = Nilai backscatter lama;
BS max = Nilai backscatter tertinggi;
BS min = Nilai backscatter terendah.
h. Export GEOTIFF dan ASCII Data
Setelah  data  kedalaman  terkoreksi  terhadap  semua parameter yang ada, maka data tersebut dapat di ekspor ke dalam beberapa format data. Pada kegiatan ini, data hasil ekspor  nantinya  akan  berformat  ASCII  dengan  nilai  XYZ sebagai data sounding dan raster GeoTIFF dari hasil surface dengan format *.CSAR.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 1.1. Pengolahan Data MBES
Hasil  pengolahan  data  MBES  dengan  melalui  proses swath editor dan subset editor menjadikan tampilan surface menjadi  lebih  halus  dari  sebelumnya.  Hal  ini  karena dilakukan filtering data-data noise yang  melayang  atau berada  dibawah seabed secara  mendetail  pada  tampilan seabed secara  menyeluruh  dan  bahkan  dapat  juga dilakukan filtering untuk tiap line nya.
1.2. Uji Ketelitian Batimetri
Mengingat  lokasi  kegiatan  yang  berada  di  pelabuhan maka termasuk kedalam orde khusus berdasarkan IHO SP- 44  tahun  2008.  Pada  orde  ini  perhitungan  ketelitian kedalaman menggunakan nilai konstanta: a = 0,25 dan b = 0,0075  dan  dengan  menggunakan  Persamaan  (3)  maka didapat ketelitian setiap titik kedalaman. Untuk Lokasi 1, 2, dan  3  berturut-turut  nilai  ketelitian  nya  adalah 0,086247981;  0,131769653;  dan  0,10728147.  Dengan demikian data hasil pengukuran batimetri pada kegiatan ini merupakan data yang dianggap baik karena nilai (SD * 1.96) < Ketelitian, dan hasil pengukuran diterima dikategorikan ke  orde  khusus  yang  merupakan  area  pengukuran sebenarnya.

## 1.3. Topografi Dasar Laut
Data  kedalaman  yang  ditampilkan  pada  Gambar  5, Gambar  6,  dan  Gambar  7  berturut-turut  merupakan visualisasi  data  kedalaman  yang  mengacu  pada  aturan Chart No.  1  dari  Lokasi  1,  Lokasi  2,  dan  Lokasi  3.  Dari gambar  tersebut  dapat  diketahui  pula  warna  putih menandakan  area  survei  yang  dalam,  dan  warna  biru menandakan  area  survei  yang  dangkal.  Pengolahan tersebut  dilakukan  dengan software  ArcGIS 10.6.1. (Ayuningtyas, 2020).
Gambar 5. Layouting Peta Batimetri Lokasi 1 (Sumber: Hasil pengolahan Penulis)
Gambar 6. Layouting Peta Batimetri Lokasi 2 (Sumber: Hasil pengolahan Penulis)
Pada  visualisasi  topografi  dasar  laut  Lokasi  3  seperti pada  Gambar  6,  dapat  dilihat  terdapat  area  seperti gundukan  yang  memiliki  kedalaman  berbeda.  Area tersebut  dapat  dipastikan  berupa  kerangka  kapal  yang tenggelam di APBS tetapi telah tertutup sedimen sehingga bentuk asli dari kapal telah tidak terlihat dengan jelas. Data MBES yang didapat dari pengukuran, dapat digunakan juga untuk  melakukan  identifikasi  objek  bawah  laut  yang terdeteksi.
1.4. Klasifikasi Jenis dan Analisis Sebaran Sedimen Hasil  ekstraksi  data backscatter tertinggi  di  Lokasi  1 yaitu -0,8497 dB terletak di 687474.86 BT; 9205611.82 LS pada kedalaman 17,4135 m dibawah permukaan laut. Dan terendah  nya  -63,5767  dB  berada  di  687161.86  BT; 9205577.82  LS  pada  kedalaman  19,0122  m  dibawah permukaan laut. Untuk Lokasi 2 nilai backscatter tertinggi yaitu -4,0579 dB terletak di 690578.17 BT; 9204341.43 LS
pada  kedalaman  14,4518  m  dibawah  permukaan  laut, terendah  -68,0195  dB  terletak  di  693319.17  BT; 9204929.43  LS  pada  kedalaman  20,0814  m  dibawah permukaan  laut.  Sedangkan  Lokasi  3  nilai backscatter tertinggi  -17,2368  dB  yang  terletak  di  691332.40  BT; 9237456.80  LS  pada  kedalaman  4,9115  m  dibawah permukaan laut dan terendah -94,2472 dB yang terletak di 691576.40 BT; 9237266.80 LS pada kedalaman 9,2936 m dibawah permukaan laut.
Gambar 7. Layouting Peta Batimetri Lokasi 3 (Sumber: Hasil pengolahan Penulis)
Dengan menggunakan persamaan (4) dilakukan koreksi nilai backscatter yang  dimiliki  terhadap  nilai backscatter yang  didapat  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Nitriansyah  &  Cahyono  (2018)  sehingga  klasifikasi  nilai backscatter Lokasi 1, Lokasi 2, dan Lokasi 3 berturut-turut menjadi  berubah  seperti  pada  Gambar  8,  Gambar  9,  dan Gambar 10.
Gambar 8. Hasil visualisasi backscatter dan hillshade Lokasi 1 (Sumber: Hasil pengolahan Penulis)
Gambar 9. Hasil visualisasi backscatter dan hillshade Lokasi 2 (Sumber: Hasil pengolahan Penulis)
Gambar 10. Hasil visualisasi backscatter dan hillshade Lokasi 3 (Sumber: Hasil pengolahan Penulis)
Tabel 3.1 Hasil sebaran dan klasifikasi sedimen di tiap
Lokasi Lokasi APTS APTS APBS Periode Akuisisi 17 Oktober 2018 7 Februari 2019 16 Agustus 2017 Pasang Surut 690527.86 BT; 9203472.41 LS 690527.86 BT; 9203472.41 LS 701378.89 BT; 9235637.89 LS Interval Kedalam an 13,7854 – 21,3162 m dibawah permukaan laut 4,73727 – 34,063 m dibawah permukaan laut 3,52395 – 17,9553 m dibawah permukaan laut Back- scatter -10 dB s/d - 24,3686 dB -10 dB s/d - 26,0715 dB -16,8539 dB s/d -36,1243 dB Kelas Sedimen clayey silt, sandy silt, dan sand clayey silt, sandy silt, dan sand clay, clayey silt, sandy silt, dan sand (Sumber: Hasil pengolahan Penulis)
Berdasarkan  hasil overlay yang  diperoleh,  informasi mengenai  sebaran  nilai  hambur  balik  di  lokasi  kegiatan dapat dipetakan. Tampilan overlay yang dihasilkan adalah sebuah  citra  berwarna  hitam  gradasi  putih.  Warna  putih merupakan  gambaran  mengenai  kondisi  dasar  perairan yang  memiliki  nilai backscatter yang  rendah.  Warna  ini merepresentasikan bahwa pada lokasi tersebut tipe dasar perairan lebih halus dibandingkan kondisi di sekelilingnya. Warna yang lebih gelap menjelaskan bahwa pada kondisi tersebut memiliki nilai backscatter yang lebih tinggi. Nilai backscatter yang tinggi merepresentasikan bahwa di lokasi tersebut, tipe dasar perairan yang ditemui adalah jenis yang relatif kasar. Hasil sebaran dan klasifikasi sedimen di tiap Lokasi disajikan pada Tabel 3.1.
Seringkali data backscatter dan batimetri menunjukkan beberapa  efek  dari  jalur  lintasan  kapal.  Hal  ini  terutama disebabkan  oleh  gerakan roll dan heave ,  profil  kecepatan suara yang salah, dan masalah pada normalisasi incidence angle . Seperti yang tampak pada Gambar 8, Gambar 9, dan Gambar 10 lajur lintasan kapal terlihat sangat jelas, namun hal  tersebut  hanya  terjadi  pada  beberapa  area  tertentu. Karena masalah pada normalisasi incidence angle tersebut, perlu diketahui sudut incidence angle yang optimal untuk mendapatkan  data  respon backscatter dan  sedimen  yang akurat.
Pada Gambar 11 menampilkan beam angle yang terbagi menjadi  3  kelompok  yaitu, center  beams ( nadir  beams ) dengan incidence  angle 0°-30°, midrange  beams dengan incidence angle 45°-65°, dan outer beams dengan incidence angle 75°-85°.  Nilai backscatter pada outer  beams lebih besar  dari  pada backscatter pada center  beams .
Pertambahan  nilai backscatter ke  arah outer  beams ini berbanding terbalik dengan nilai standar deviasinya. Hal ini berarti  bahwa  untuk incidence  angle lebih  dari  70° memungkinkan untuk didapatkan hasil klasifikasi sedimen yang akurat (Kagesten, 2008).
Gambar 11. Incidence beams angle (Sumber: Hasil pengolahan Penulis)
Masalah  pada  normalisasi incidence  angle tersebut menjadi  kendala  dari  proses  klasifikasi  jenis  sedimen menggunakan nilai backscatter dan data batimetri. Karena beberapa  faktor-faktor  yang  bersumber  dari  teknis,  sifat fisis  air  laut,  dan  lokasi  kegiatan  yang  merupakan  Alur Pelayaran  Barat  dan  Timur  Surabaya  yang  perairannya sangat  terkontaminasi  oleh  banyak  hal,  seperti  limbah minyak  kapal  dan  lain-lain  ikut  berpengaruh  besar terhadap  hasil  yang  didapatkan.  Sehingga  untuk mendapatkan  hasil  yang  optimal  dalam  pengklasifikasian jenis  sedimen  adalah  dengan  menggunakan  sampel sedimen  sebagai ground  truth  data atau  diintergrasikan dengan  peralatan  hidroakustik  lainnya  seperti side  scan sonar dan sebagainya.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan kegiatan yang telah dilakukan menggunakan  alat  MBES  tipe  Odom  MB2  di  perairan Surabaya diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1.  Kualitas  data  pemeruman  menggunakan  MBES  tipe Odom MB2 yang dilakukan di Alur Pelayaran Barat dan Timur Surabaya dengan kedalaman antara 3 m hingga 34  m  dibawah  permukaan  laut  dikatakan  baik  dan memenuhi standar IHO SP-44 tahun 2008 orde khusus dengan nilai (SD * Tabel Z 95%) untuk Lokasi 1, 2, dan 3 berturut-turut adalah 0,086247981; 0,131769653; dan 0,10728147.
2.  Klasifikasi  substrat  dasar  perairan  terbagi  menjadi  4 kelas  sedimen  yaitu  tipe  clay  dengan  rentang backscatter (-33.81  s/d  -28)  dB,  clayey  silt  dengan rentang backscatter (-27.99  s/d  -23)  dB,  silty  clay dengan  rentang backscatter (-22.99  s/d  -18)  dB,  dan sand  dengan  rentang backscatter (-17.99  s/d  -10)  dB. Hubungan  tipe  dasar  perairan  jenis  sand  memberikan nilai backscatter yang  lebih  kuat  dan  semakin  kecil nilainya seiring dengan bertambah lunaknya tipe dasar perairan.
3. Persebaran sedimen yang terjadi di Alur Pelayaran Barat Surabaya  (APBS)  yaitu  pada  Lokasi  3  terdapat  4  tipe sedimen  yaitu clay,  clayey  silt,  sandy  silt ,  dan sand . Sedangkan  di  Alur  Pelayaran  Timur  Surabaya  (APTS) yaitu Lokasi 1 dan 2 hanya terdapat 3 tipe sedimen yaitu clayey silt, sandy silt, dan sand .

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam artikel ini.

## 6. Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terimakasih kepada pihak Distrik Navigasi  (DISNAV)  Kelas  I  Surabaya  yang  telah memberikan  penulis  kesempatan  untuk  melakukan penelitian di Kantor DISNAV Kelas I Surabaya.

## 7. Referensi
Ayuningtyas, F. I. (2020). Klasifikasi Jenis dan Sebaran Sedimen Menggunakan Data Multibeam Echosounder Multi-Temporal di Alur Pelayaran Barat dan Timur Surabaya . Universitas Gadjah Mada.
Brown, C. J., & Collier, J. S. (2008). Mapping benthic habitat in regions of gradational substrata: An automated approach utilising geophysical, geological, and biological relationships. Estuarine, Coastal and Shelf Science . https://doi.org/10.1016/j.ecss.2007.11.026 Dartnell, P., & Gardner, J. V. (2004). Predicting seafloor facies from multibeam bathymetry and backscatter data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing , 70 (9), 1081 – 1091. https://doi.org/10.14358/PERS.70.9.1081
Ferrini, V. L., & Flood, R. D. (2006). The effects of fine-scale surface roughness and grain size on 300 kHz multibeam backscatter intensity in sandy marine sedimentary environments. Marine Geology , 228 (1 – 4), 153 – 172.
https://doi.org/10.1016/j.margeo.2005.11.010 Goff, J. A., Kraft, B. J., Mayer, L. A., Schock, S. G.,
Sommerfield, C. K., Olson, H. C., … Nordfjord, S. (2004). Seabed characterization on the New Jersey middle and outer shelf: Correlatability and spatial variability of seafloor sediment properties. Marine Geology , 209 (1 – 4), 147 – 172. https://doi.org/10.1016/j.margeo.2004.05.030 Kagesten, G. (2008). Geological Seafloor Mapping With Backscatter Data From a Multibeam Echosounder . Gothenburg University.
Kim, G. Y., Richardson, M. D., Bibee, D. L., & Wilkens, R. H.
(2004). Sediment Types Determination Using Acoustic Techniques in The Northeastern Gulf of Mexico. Geosciences Journal , 8 (1), 95 – 103.
Mather, P. M. (2004). Computer Processing of Remotely- Sensed Images. The University of Nottingham, UK. https://doi.org/10.2307/633899
Nitriansyah, R., & Cahyono, B. K. (2018). Klasifikasi Dasar Laut Menggunakan Data Pengukuran Multibeam Echosounder . (2), 1 – 9. Parnum, I., Siwabessy, P. J. W., & Gavrilov, A. N. (2004). Identification of Seafloor Habitats in Coastal Shelf Waters Using a Multibeam Echosounder. ACOUSTICS 2004 . Gold Coast, Australia. Poerbandono, & Djunarsjah, E. (2005). Survei Hidrografi. In R. Herlina (Ed.), (R.Herlina, Ed.) (Cetakan Pe). Bandung, Indonesia: PT. Refika Aditama. PT. Refika Aditama.
PUSHIDROSAL. (2019). Peta Laut No. 96 Surabaya . Jakarta. Supartono, B. (2013). Pengukuran Acoustic Backscattering Strength Dasar Perairan Dengan Instrumen Single dan Multi Beam Echo Sounder. Institut Pertanian Bogor.
Sutherland, T. F., Galloway, J., Loschiavo, R., Levings, C. D.,
& Hare, R. (2007). Calibration Techniques and
Sampling Resolution Requirements for Groundtruthing Multibeam Acoustic Backscatter (EM3000) and QTC VIEW TM Classification Technology. Estuarine, Coastal and Shelf Science , 75 , 447 – 458. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2007.05.045