## PERABIAKAN ALGORITMA SUHU PERMUKAAN LAUT LANDSAT 8 UNTUK PERAIRAN PONELO
Romansah Wumu 1 , Iqrimha staddal 1 , Evi Sunarti Antu 1 , Burhan Liputo 1 , Farid Darise 1
1 Tim Pengajar Pada Program Studi Mesin Dan Peralatan Pertanian, Politeknik Gorontalo

## ABSTRAK
Suhu  permukaan  laut  (SPL)  merupakan  salah  satu  parameter  yang  mempengaruhi  kehidupan  biota laut. Landsat menyediakan data suhu permukaan bumi sejak tahun 1978. Penelitian ini memfokuskan pada  pebraikan  algoritma Brightness  Temperature (BT)  pada  band  10  dan  11  data  Landsat  8  (L8) menjadi  Suhu  Permukaan  Laut  (SPL)  untuk  perairan  Ponelo  dengan  metode  regresi.  Regresi  yang diperoleh  diuji  menggunakan  metode R-squared (R 2 )  dan Root Mean  Square  Error (RMSE). Berdasarkan  hasil  pengambilan  data  dan  analisis  data  L8  pada  tanggal  21  Mei  2017  diperoleh algoritma  polinomial  2  merupakan  algoritma  terbaik  dengan  dengan  koefisien  a 0 ,  a 1 ,  dan  a 2 secara berturut turut 3568.14, 329.64, dan -7.55 (R 2 = 0.86 dan RMSE = 0.73).
Kata kunci : Algoritma, Regresi, Root Mean Square Error , R-squared

## ABSTRACT
Sea Surface Temperature (SST) is one of the parameters that affecting marine life. Landsat provides surface  temperature  data  since  1978.  This  research  focuses  on  improving  the  algorithm  of  a Brightness  Temperature  (BT)  on  band  10  and  11  data  Landsat  8  (L8)  to  Sea  Surface  Temperature (SST). Data collection was done in Panelo waters using regression method. The regression obtained was tested using R-squared (R 2 ) and Root Mean Square Error (RMSE) methods. Based on the results of data collection and analysis of L8 data on 21 May 2017 obtained that algorithm polynomial 2 is the best algorithm with coefficients a0, a1, and a2 respectively 3568.14, 329.64 and -7.55          (R 2 = 0.86 and RMSE = 0.73).
Keywords:  Algorithm,  Regression,  Root  Mean  Square  Error,  R-squared,  Panelo  Water

## I. PENDAHULUAN
1.1 Latar belakang Indonesia merupakan Negara maritim dengan  lautan  64,97%  dari  total  luas  Indonesia. Potensi terbesar terdapat pada potensi sumber daya laut.  Keaneka  ragaman  dan    jumlah  ikan merupakan  salah  satu  potensi  laut  Indonesia. Ekplorasi sumberdaya ikan masih belum maksimal,  hal  ini  dikarenakan  sebagian  nelayan masih menggunakan cara tradisional berupa insting dan  informasi  dari  sesama  nelayan  dalam menentukan  Zona  Potensi  Penangkapan  Ikan (ZPPI).  Selain  penentuan  ZPPI  yang  masih  secara tradisional,  penentuan  lokasi  budidaya  ikan  laut (tambak) dan budidaya rumput laut tidak terencana dengan baik.
Suhu  merupakan  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  perkembangan  dan  pertumbuhan mahluk hidup. Perubahan suhu juga menjadi faktor yang mempengaruhi migrasi hewan. Pada kehidupan  laut,  suhu  mempengaruhi  siklus biogeokimia dan kualitas habitat perairan (Ding & Elmore, 2015). Hal ini menyebabkan data rekaman suhu permukaan menjadi penting dalam perencanaan  kesesuaian  lahan  budidaya  di  darat maupun  laut.  Penelitian  ini  membatasi  pada  Suhu Permukaan  Laut  (SPL)  mengingat  potensi  laut Indonesia  yang  besar.  SPL  merupakan  parameter penting  dalam  penentuan  lokasi  upwelling  yang menjadi  titik  konsentrasi  berkumpulnya  ikan sehingga dapat dijadikan ZPPI (Hamzah, Prayogo, &  Harsanugraha,  2014;  Hamzah,  Prayogo,  & Marpaung,  2016).  SPL  juga  dapat  dijadikan parameter penentuan lokasi budidaya ikan laut dan rumput  laut  (Kartikasari,  Jaelani,  &  Winarso, 2016;  Selamat,  Samawi,  Zainuddin,  &  Massinai, 2015).
Citra  satelit  landsat  telah  merekam  suhu permukaan bumi sejak tahun 1978 sampai saat ini. Saat  ini  landsat  telah  berada  pada  generasi  ke-8 dengan  nama  Landsat-8  (L8).  Perbedaan  dengan generasi sebelumnya L8 dilengkapi dengan 2 kanal Thermal  Infrared  Sensor  (TIRS)  pada  kisaran panjang  gelombang  10  dan  12  µm  (Jiménez-
Muñoz  et  al.  2014).  Hal  ini  membuka kemungkinan untuk pengembangan algoritma SPL.

## 1.2 Rumusan Masalah
Bagaimanakah hasil perbaikan algoritma SPL untuk data Landsat 8 (L8) pada perairan Ponelo?

## 1.3 Tujuan
Memperbaiki algoritma SPL data L8 untuk
perairan Ponelo 1.4 Manfaat Penelitian Menghasilkan algoritma SPL yang bermanfaat  untuk  perencanaan  ekspolorasi sumberdaya laut.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Landsat 8
Landsat  8  diluncurkan  pada    tanggal 11  Februari  2013,  menggantikan  dan menyempurnakan  fungsi  dari      landsat  7 yang menggalami kerusakan sejak Mei 2003 pada  Scan  Line  Corrector-nya,  sehingga kehilangan data sebesar 24 persen sepanjang sisi-sisi  luar  dari  masing-masing  citra (USGS 2013b, 2013a).
Landsat  8  dilengkapi  dengan  Data Thermal  Infrared  Sensor (TIRS)  terdapat pada  Band  10  dan  11.  Data  L8  level  1T merupakan  data  dalam  bentuk Digintal Number (DN) untuk memperoleh Brightness Temperature (BT)  harus  dilakukan  koreksi radiometric  menggunakan  metode gain offset untuk  memperoleh  data  Spectral Radiance  (Lλ)  (Sahana,  Ahmed,  and  Sajjad 2016;  Syariz  et  al.  2015;  Kartikasari, Jaelani, and Winarso 2016).
𝐿 𝜆 = 𝑀 𝜆 × 𝑄 𝐶𝑎𝑙 + 𝐴 𝜆 ................. (1) Lλ  merupakan  radian  sensor  (ToA) (W/(m2.sr.μm)), Mλ adalah
radiance_mult_band_n,  QCal  adalah  nilai DN,  dan  Aλ  adalah  radiance_add_band_n, dimana n adalah nomor kanal. Data Mλ Aλ terdapat  pada  meta  data  L8.  Data  Lλ kemudian  dikonfersi  menjadi  data  BT dengan menggunakan persamaan berikut.
𝑇 =
𝐾 2 𝑙𝑛( 𝐾1 𝐿𝜆 +1) ........................... (2)
T  merupakan  BT  (Kelvin),  K1  dan  K2 merupakan  konstanta  konversi  (dapat  dilihat  pada meta  data  L8)  (Sahana,  Ahmed,  and  Sajjad  2016; Syariz  et  al.  2015;  Kartikasari,  Jaelani,  and Winarso 2016)..

## 2.2 Algoritma Suhu Permukaan Laut
Suhu  Pemukaan  Laut  (SPL)  atau  Sea Surface  Temperature  (SST)  umumnya  sering digunakan dalam bidang kelautan maupun perikanan  yang  merupakan  bagian  dari  suhu perairan secara keseluruhan. SPL dipengaruhi oleh panas  matahari,  arus  permukaan,  keadaan  awan, upwelling,  divergensi,  dan  konvergensi  terutama pada  daerah  muara  dan  sepanjang  garis  pantai (Arief et al. 2015).
Data BT dari hasil pengolahan data L8 dapat dapat  dikonfersi  menjadi  SPL  menggunakan pendekatan  korelasi  antara  SPL  insitu  dengan  BT (Syariz et al. 2015).

## 2.3 Pengujian Kualitas Algoritma
Pengujian  kualitas  algoritma  dilakukan untuk  mendapatkan  algoritma  yang  baik  dalam merepresentasikan  SPL  menggunakan  R-squared (R 2 ) dan Root Mean Square Error (RMSE) (Zareie et al. 2016; Syariz et al. 2015).
𝑅 2 = ( 𝑛 ∑(𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) √𝑛(∑ 𝑥 2 )− (∑ 𝑥) 2 √𝑛(∑ 𝑦 2 )−(∑ 𝑦) 2 ) 2 .. (3)
Dalam penelitian ini x dan y berturut-turut merupakan BT dan SPL.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝑋 𝑒𝑠𝑡𝑖 −𝑋 𝑚𝑒𝑎𝑠 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑁 .............. (4)
Xesti adalah estimasi nilai SPL berdasarkan algoritma dan Xmeas merupaka SPL data insitu.

## III. METEDOLOGI PENELITIAN

## 3.1  Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  perairan Ponelo,  Kabupaten  Gorontalo  Utara,  Provinsi Gorontalo.

## 3.2  Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  adalah  data TRIS  Landsat-8  level  1T  (Path/Row, 113/59)  perekaman  21  Mei  2017  dan  data insitu suhu  permukaan  laut  tanggal  21  Mei 2017. Pengambilan data insitu menggunakan
IR  Thermometer  Benetech  GS320  dan GPSmap76CSx
kemudian dianalisa menggunakan  software  ArcGIS  10.3  dan SAGA GIS.
Gambar  1.  Lokasi  Penelitian  dan  Sebaran  Titik Pengambilan data SPL Insitu

## 3.3 Metode Pengolahan Data
Pengambilan data SPL insitu dilakukan  pada  saat  citra  satelit  L8 merekam  daerah  perairan  Ponelo.  Data yang  diperoleh  berupa  data  SPL  dan koordinat pengambilan data.
Data  TRIS  L8  level  1T  berupa  DN
dikalibrasi
menjadi data radian menggunakan    Persamaan 1. Data Radian dikonversi  menjadi  BT  menggunakan Persamaan 2. Data  SPL  dan  BT  dibandingkan untuk mencari pendekatan korelasi
keduanya.  Algortitma  terbaik  merupakan algoritma  dengan  korelasi  terbaik  (R- squared (R 2 ) mendekati 1) dan RMSE kecil.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pembuatan Algoritma
Model  Korelasi  antara  SPL  insitu  dan  BT data L8 merupakan algoritma SPL pada citra satelit L8. Gambar  2  dan  3  menunjukkan  ko r elasi antara BT dengan SPL.
Gambar 2. Korelasi antara BT Band 10 data L8 dengan SPL Insitu
Gambar 3. Korelasi antara BT Band 10 data L8 dengan SPL Insitu

## 4.2 Validasi Algoritma
Perlu dilakukan  validasi  hasil perbaikan  algoritma  BT  menjadi  SPL yang telah diperoleh dari korelasi antara keduanya.  Tabel  1  menunjukkan  hasil validasi  yang  dilakukan  menggunakan 12  titik  menggunakan  metode R-squared ( R 2 ) dan RMSE.

## Tabel 1. Tabel Validasi Algoritma
Model Regresi Band 10 Band 11 R 2 RMSE R 2 RMSE Linier 0.74 0.31  0.71 0.36 Polinomial-2 0.86 0.73  0.73 0.50 Polinomial-3 0.89 4.91  0.83 16.73 Hasil perbaikan algortima BT menjadi SPL  yang  baik  memiliki  nilai R-squared ( R 2 )  mendekati  1  dan  RMSE  kecil.  Data pada  tabel  1  menunjukkan  algoritma  pada dengan  model  pendekatan  Polinomial-2 untuk data Band 10 dengan koefisien          -
7.55,  329.64,  dan  3568.14  merupakan  algoritma terbaik dalam penelitian ini.

## PENUTUP

## Kesimpulan
BT  dari  hasil  pengolahan  data  TRIS  L8 dapat  merepresentasikan  SPL  dengan  baik,  hal  ini ditandai  dengan  nilai R-squared ( R 2 )  lebih  besar dari  0.7.  algoritma  polinomial-2  untuk  band  10 dengan  koefisien  -7.55,  329.64,  dan  3568.14 merupakan algoritma terbaik dalam mengkonfersi BT menjadi SPL pada perairan Ponelo.

## Saran
Berukut  ini  merupaka  saran  untuk penelitian berikutnya.
1. Perlu  dilakukan  pengambilan  data  untuk perairan  sepanjang  perairan  laut  teluk  tomini agar diperoleh algortima yang berlaku luas.
2. Perlu  dilakukan  pengambilan  data  insitu  SPL dengan  menggunakan  kamera  thermal  yang terpasang  pada  UAV  sehingga  menghemat waktu pengambilan data.

## DAFTAR  PUSTAKA
Arief,  Muchlisin,  Syifa  W.  Adawiah,  Ety
Parwati,  Rossi  Hamzah,  and  Teguh Prayogo. 2015. “Pengembangan Model Ekstraksi Suhu Permukaan Laut Menggunakan  Data  Satelit  Landsat  8 Studi  Kasus :  Teluk  Lampung  ( Development  Model  of  Sea  Surface Temperature Extraction Using Landsat-  8  Satellite  Data  ,  Case Study :,” 107–22. Jiménez-Muñoz,  Juan  C.,  José  A.  Sobrino, Dražen  Skokovi ́,  Cristian  Mattar,  and J.  Cristóbal.  2014.  “Land  Surface Temperature  Retrieval  Methods  from Landsat-8  Thermal  Infrared  Sensor Data.” Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE 11 (10):1840–43. https://doi.org/10.1109/LGRS.2014.23 12032. Kartikasari, Fitriana, Lalu Muhamad Jaelani, and  Gathot  Winarso.  2016.  “Analisis Sebaran  Konsentrasi  Suhu  Permukaan Laut  Dan  pH  Untuk  Pembuatan  Peta Lokasi Budidaya Kerapu Bebek Menggunakan Citra Satelit Landsat -8” 5 (January 2017). Sahana,  Mehebub,  Raihan  Ahmed,  and Haroon Sajjad. 2016. “Analyzing Land
Surface  Temperature  Distribution  in Response  to  Land  Use/land  Cover Change Using Split Window Algorithm  and  Spectral  Radiance Model in Sundarban Biosphere Reserve,  India.” Modeling Earth Systems  and  Environment 2  (2).
Springer  International  Publishing:81.
https://doi.org/10.1007/s40808-016-
0135-5.
Syariz,  M.  A.,  L.  M.  Jaelani,  L.  Subehi,  A. Pamungkas,  E.  S.  Koenhardono,  and A.  Sulisetyono.  2015.  “Retrieval  of Sea  Surface Temperature  over  Poteran Island Water of Indonesia with Landsat 8 TIRS Image: A Preliminary Algorithm.” International  Archives  of the  Photogrammetry,  Remote  Sensing and  Spatial  Information  Sciences  - ISPRS  Archives 40  (2W4):87–90.
https://doi.org/10.5194/isprsarchives- XL-2-W4-87-2015.
Gambar 4. Peta Suhu Permukaan Laut
Perairan Ponelo Tanggal 21 Agustus 2017
USGS.  2013a.  “Landsat  —  A  Global  Land- Imaging Mission,” no. May. ———. 2013b. “Landsat 8,” 3–6.
Zareie,  Sajad,  Hassan  Khosravi,  Abouzar  Nasiri, and Mostafa Dastorani. 2016. “Using Landsat
Thematic  Mapper  (TM)  Sensor  to  Detect Change  in  Land  Surface  Temperature  in Relation to Land Use Change in Yazd, Iran.” Solid Earth 7 (6):1551–64.
https://doi.org/10.5194/se-7-1551-2016.