## Perbandingan Metode Koreksi Atmosfer Dark Spectrum Fitting dan Exponential Extrapolation untuk Citra Satelit Landsat 8
Comparison of Dark Spectrum Fitting and Exponential Extrapolation Atmospheric Correction Methods for Landsat 8 Satellite Image

## Lalu Muhamad Jaelani*, Gilang Amrullah Sayono
Departemen Teknik Geomatika, FTSPK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: lmjaelani@geodesy.its.ac.id
Diterima: 04032021; Diperbaiki: 04082021; Disetujui: 08092021; Dipublikasi: 10012022
Abstrak: Pemanfaatan  citra  satelit  dalam  penelitian  penginderaan  jauh  semakin  banyak  dilakukan.  Hal  tersebut didukung oleh ketersediaan data yang berlimpah dengan cakupan spasial, spektral, dan temporal, serta kemudahan akses untuk mendapatkannya. Data citra satelit perlu melewati proses koreksi atmosfer agar dapat digunakan untuk identifikasi  objek  di  permukaan  bumi  berdasarkan  informasi  spektralnya.  Koreksi  atmosfer  dilakukan  untuk menghilangkan  pengaruh  atmosfer  pada  data  penginderaan  jauh  yang  direkam  oleh  sensor.  Permasalahan  terkait pengaruh atmosfer tersebut lebih sering ditemukan pada perairan keruh. Kondisi perairan keruh ini banyak ditemukan pada danau, sungai, dan wilayah pesisir pantai. Oleh karena itu, penelitian dilakukan di Danau Matano dan Towuti, Danau Kasumigaura, dan perairan Pulau Poteran. Penelitian ini membandingkan dua metode koreksi atmosfer yaitu Exponential Extrapolation (EXP) dan Dark Spectrum Fitting (DSF). Data citra satelit yang digunakan adalah citra satelit Landsat 8. Hasil dari olahan kedua metode akan dibandingkan dengan data in situ berupa reflektan permukaan dan konsentrasi klorofil-a. Uji korelasi digunakan untuk mengetahui tingkat keeratan kedua metode tersebut. Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  DSF  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dengan  diperoleh  hasil  korelasi reflektan permukaan dengan nilai 0,905 untuk Danau Matano Towuti, 0,916 untuk Perairan Pulau Poteran, dan 0,973 untuk Danau Kasumigaura. Sedangkan untuk metode EXP dihasilkan nilai korelasi sebesar 0,905 untuk danau Matano Towuti,  tidak  terdefinisi  untuk  Perairan  Pulau  Poteran,  dan  0,975  untuk  Danau  Kasumigaura.  Hasil  dari  reflektan permukaan akan mempengaruhi nilai estimasi persebaran klorofil-a. Pengaruh ini dapat dilihat dari hasil perolehan hasil NMAE. Untuk metode DSF nilai NMAE berturut-turut sebesar 259,955%, 93,258%, dan 40,326%. Sedangkan untuk metode EXP berturut-turut sebesar 259,955%, tidak terdefinisi, dan 36,500%.
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Abstract: Satellite imagery is increasingly being used in remote sensing research. This condition is due to abundant data with spatial, spectral, and temporal coverage and easy access to the data. Satellite image data needs to go through an atmospheric correction process for further use. Atmospheric correction is carried out to eliminate the atmosphere's influence on remote sensing data recorded by the sensor. Problems related to the influence of the atmosphere are more often found in turbid waters. These turbid waters are generally located on lakes, rivers, and coastal areas. Therefore, the research was carried out in Matano and Towuti Lakes, Kasumigaura Lake, and Poteran Island waters. This study compares two atmospheric correction methods: Exponential Extrapolation (EXP) and Dark Spectrum Fitting (DSF) using  Landsat 8 satellite imagery. The results from the two methods were then compared with in situ data in surface reflectance and chlorophyll-a concentration. A correlation test was performed to determine the level of closeness of the two methods. This study indicates that the DSF performance was better than EXP by obtaining a surface reflectance correlation with a value of 0.905, 0.916, and 0.973 for Lake Matano Towuti, Poteran Island waters, and Kasumigaura Lake, respectively. For the EXP method, a correlation value was  0.905, undefined, 0.975 for    Matano  Towuti  lake,  Poteran  Island  waters,  and    Lake  Kasumigaura.  The  result  of  surface  reflectance  will influence  the  estimated  value  of  the  chlorophyll-a  distribution.  This  effect  could  be  seen  from  the  results  of  the Normalized Mean Absolute Error (NMAE) results. For the DSF method, the NMAE values were 259,955%, 93,258%, and 40,326%, respectively. Meanwhile, the EXP method is 259,955%, undefined, and 36,500%, respectively.
Kata kunci : Dark Spectrum Fitting ; Exponential Extrapolation ; koreksi atmosfer; Landsat 8
Cara untuk sitasi: Sayono, G.A., Jaelani, L.M.. (2021). Perbandingan Metode Koreksi Atmosfer Dark Spectrum Fitting dan Exponential Extrapolation Untuk Citra Satelit Landsat 8. Geoid, 17 (1), 38 - 52

## Pendahuluan
Perkembangan teknologi penginderaan jauh semakin membuka peluang untuk melakukan penelitian dengan memanfaatkan teknologi ini. Hal ini didukung juga dengan peluncuran citra satelit Landsat 8 (L8) pada tahun 2013 dan citra satelit Landsat 8 pada tahun 2015 yang memiliki cakupan spasial, spektral, dan temporal dan akses data gratis. Pembukaan arsip Landsat lengkap  terutama untuk data Landsat 5 (L5) global, menambahkan dimensi temporal yang menarik untuk penginderaan jauh air pesisir dan pedalaman memungkinkan untuk studi jangka panjang (30+ tahun) (Woodcock, 2008). Dari segi akses data, Landsat telah mudah diakses secara gratis melalui portal terbuka seperti USGS Earth Explorer, Copernicus Science Hub, dan beberapa inisiatif pribadi seperti Google Earth Engine (GEE).
Data  penginderaan jauh  yang  beragam tidak  dapat digunakan  secara  langsung  dalam  penelitian.  Data  yang digunakan perlu dilakukan beberapa koreksi, salah satunya yaitu koreksi radiometrik. Koreksi radiometrik ini terdiri  dari  kalibrasi  radiometrik  dan  koreksi  atmosfer.  Koreksi  atmosfer  diperlukan  untuk  menghilangkan pengaruh atmosfer pada data penginderaan jauh yang direkam oleh sensor. Hingga saat ini salah satu pengaruh atmosfer yang masih menjadi permasalahan adalah pengaruh atmosfer yang disebabkan oleh partikel ( aerosol scattering) karena  tidak  dapat  dihitung . Pada  penelitian  yang  telah  ada  mengungkapkan  bahwa  kontribusi aerosol dapat diperkirakan setelah koreksi Rayleigh melalui penggunaan asumsi “piksel hitam”  dalam NIR (Antoine & Morel, 1999; Gordon & Wang, 1994) atau kanal SWIR (Gao et al., 2007). Pantulan air NIR nol dapat dimodelkan menggunakan pendekatan iteratif berdasarkan konsentrasi klorofil turunan  (Bailey et al., 2010) tetapi metode ini gagal di perairan yang sangat keruh (Dogliotti et al., 2016).
Pada  penelitian  ini  dilakukan  koreksi  atmosfer  pada  citra  landsat  8  dengan  menggunakan  metode  koreksi atmosfer Dark  Spectrum  Fitting (Vanhellemont,  2019;  Vanhellemont  &  Ruddick,  2018) dan Exponential Extrapolation (Vanhellemont  &  Ruddick,  2014,  2015,  2016).  Pemilihan  citra  landsat  8  ini  berhubungan dengan ketersediaan data temporal dari Landsat 8. Hasil koreksi tersebut kemudian dihubungkan dengan data in situ. Untuk mengetahui pengaruh metode koreksi atmosfer tersebut terhadap parameter kualitas perairan digunakan  parameter  kualitas  perairan  berupa  konsentrasi  klorofil-a.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan  antara  metode  koreksi  atmosfer  untuk  citra  satelit  Landsat  8  dan  mengetahui  pengaruh koreksi  atmosfer  metode Exponential  Extrapolation dan Dark  Spectrum  Fitting terhadap  nilai  estimasi klorofil-a yang dihasilkan oleh citra satelit Landsat 8. Sehingga, didapatkan rekomendasi metode koreksi yang sesuai untuk pengolahan citra satelit Landsat 8.

## Data dan Metode
Penelitian  ini  diterapkan  terhadap  tiga  set  lokasi.  Lokasi  pertama  yaitu  Danau  Towuti  yang  terletak  pada koordinat  2°45′0″LU,  121°30′0″BT  dan  Danau  Matano  yang  terletak  pada  koordinat  2°52′LU,  121°36′BT. Lokasi kedua yaitu Perairan Pulau Poteran, Sumenep, Jawa Timur yang terletak pada koordinat 113,94° BT dan 7,07° LS sampai 114,06° BT dan 7,10° LS. Lokasi ketiga yaitu Danau Kasumigaura, Jepang yang terletak pada  koordinat  35°57'3,30"LU  sampai  dengan  36°  9'40,67"LU  dan  140°11'52,06"BT.  Pemilihan  lokasi  ini berdasarkan pertimbangan kondisi perairan yang terdapat banyak partikel kecil seperti pasir atau partikel lain yang tersuspensi di dalamnya membatasi transmisi cahaya, sehingga mengindikasikan sebagai perairan keruh. Pada Gambar 1. di bawah ini menunjukkan lokasi penelitian yang digunakan.
Data  yang  digunakan  pada  penelitian ini yaitu data  citra  satelit  Landsat  8 level 1  dan  data  in  situ.  Adapun rincian dari setiap data yang digunakan ditunjukkan pada Tabel 1. dan Tabel 2. dibawah ini. Pada penelitian ini,  pengolahan  dilakukan  dengan  aplikasi  pengolahan  citra  satelit, ACOLITE ( Atmospheric  Correction  for OLI ‘lite’) yang dapat diakses melalui https://odnature.naturalsciences.be/remsem/software-and-data/acolite

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
Tabel 1. Data Citra Satelit Landsat 8 Level 1 No. Lokasi Keterangan Tanggal Akuisisi 1. Danau Matano dan Towuti Path = 113, Row = 62 16 Oktober 2014 2. Danau Kasumigaura, Jepang Path = 107, Row = 35 18 Februari 2006 3. Perairan Pulau Poteran Path = 117, Row = 65 22 April 2015 Tabel 2. Tabel In Situ No. Data Keterangan 1. Remote Sensing Reflectance (Rrs(λ)) Berupa Remote Sensing Reflectance (Rrs(λ)) dari titik sampel yang telah diambil. Diperoleh secara langsung di lapangan. 2. Klorofil-a Berupa konsentrasi klorofil-a dari titik sampel yang telah diambil. Diperoleh secara langsung di lapangan 3. Data Koordinat Titik Sampel Berupa koordinat dari titik sampel yang telah diambil secara langsung di lapangan.
Proses  pengolahan  data  dimulai  dari  proses  koreksi atmosfer  untuk  data  Landsat  8  dan  perhitungan Rrs (λ) untuk data in situ. Data Landsat 8 yang digunakan harus dijadikan Rrs (λ) agar bisa dilihat nilai keakuratan jika dibandingkan dengan data in situ. Pengolahan data yang dilakukan dibagi menjadi dua bagian, yaitu proses pengolahan  data in  situ Rrs (λ) dan proses pengolahan citra satelit Landsat 8. Pada pengolahan data in situ dilakukan klasifikasi Rrs (λ) sesuai dengan kanal yang ada di Landsat 8. Hal ini dilakukan dengan cara melihat panjang gelombang data in situ Rrs (λ), disesuaikan dengan panjang gelombang pada kanal Landsat 8.
Tahap pengolahan Citra Satelit Landsat 8 dilakukan koreksi atmosfer metode Exponential Extrapolation dan Dark  Spectrum  Fitting pada  citra  satelit  Landsat  8  Level  1C  yang masih  berupa  reflektan  sensor  (Top-Of- Atmosphere (TOA)), yang kemudian menghasilkan Landsat 8 Level-2 yang dalam bentuk reflektan permukaan ( surface  reflectance,  Bottom-Of-Atmosphere (BOA)).  Selanjutnya,  pada  tahapan  pengubahan Surface Reflectance (sr)  menjadi Rrs (λ),  sr  dibagi  dengan  π  untuk  menghasilkan Rrs (λ)  (dalam  satuan  sr-1)  agar memiliki satuan yang sama dengan reflektan in situ sehingga dapat dilakukan perbandingan. Tahap berikutnya masuk pada proses ekstraksi Rrs (λ) pada setiap stasiun. Proses ini dilakukan dengan cara mencari rata-rata nilai pixel  berdasarkan letak titik stasiun yang digunakan sebagai tempat pengambilan data in situ. Hal ini penting  dilakukan  karena  jendela  piksel  memberi  perkiraan  variabilitas  spasial  dan  untuk  menghindari kemungkinan adanya kesalahan dalam koreksi geometrik dan dinamika badan air, penggunaan jendela piksel untuk menghindari kesalahan karena perbedaan koordinat yang mungkin terjadi jika hanya menggunakan satu
piksel.  Proses  selanjutnya  adalah  perhitungan  klorofil-a  pada  setiap  stasiun.  Perhitungan  Klorofil-a  ini bertujuan untuk menghasilkan nilai Klorofil-a sesuai koordinat stasiun pengambilan data in situ Klorofil-a.. Berikut  adalah  algoritma  estimasi  klorofil-a  yang  digunakan  pada  tiap  lokasi.  Persamaan  (1)  merupakan algoritma  (Jaelani  et  al.,  2015)  untuk  perhitungan  klorofil-a  Danau  Matano  dan  Towuti,  persamaan  (2) merupakan algoritma (Laili et al., 2015) untuk lokasi Pulau Poteran, dan persamaan (3) merupakan algoritma (Salem et al., 2017) untuk Danau Kasumigaura.
𝐶ℎ𝑙𝑎 =   −0.9889 ( 𝑅𝑟𝑠4 𝑅𝑟𝑠5 ) + 0.3619 (1)
𝐶ℎ𝑙 − 𝑎 = 4180,5 ( 𝑙𝑜𝑔𝑅𝑟𝑠2 𝐿𝑜𝑔𝑅𝑟𝑠4 ) − 6211,4 ( 𝑙𝑜𝑔𝑅𝑟𝑠2 𝐿𝑜𝑔𝑅𝑟𝑠4 ) + 2540,2
(2)
𝐶ℎ𝑙𝑎  ∝ ( 𝑅𝑟𝑠(λ 2 )− 𝑅𝑟𝑠(λ 1 ) 𝑅𝑟𝑠(λ 2 )+ 𝑅𝑟𝑠(λ 1 ) ) (3)
Selanjutnya,  pada  akhir  pengolahan  dilakukan  validasi  dari Rrs (λ)- Exponential  Extrapolation dan Dark Spectrum Fitting dengan Rrs (λ) data in situ. Selain itu juga dilakukan validasi terhadap hasil estimasi Klorofil- a  terhadap  Klorofil-a  data  in  situ,  untuk  mengetahui  hubungan  dari  nilai  akurasi Rrs (λ) Exponential Extrapolation dan Dark  Spectrum  Fitting terhadap  estimasi  Klorofil-a  yang  dihasilkan.  Validasi  ini menggunakan 2 jenis uji statistik, yaitu Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) dan uji akurasi menggunakan RMSE dan Normalized Mean Absolute Error (NMAE).

## Hasil dan Pembahasan
1. Hasil Pengolahan Produk Rrs(λ) Exponential Extrapolation dan Rrs(λ) Dark Spectrum Fitting
Hasil  pengolahan  produk Rrs (λ) Exponential  Extrapolation dan Rrs (λ) Dark  Spectrum  Fitting dijelaskan berdasarkan masing-masing lokasi penelitian. Pengujian akurasi nilai Rrs(λ) yang sudah terkoreksi dari efek atmosfer baik menggunakan metode Exponential Extrapolation atau Dark Spectrum Fitting dilakukan dengan mencari  rata-rata  nilai  piksel  yang  diekstrak  pada  titik  titik  stasiun  pengamatan  yang  nantinya  akan dibandingkan dengan Rrs (λ) in-situ. Uji korelasi ini dilakukan dengan menggunakan regresi linear sederhana yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antara hasil pengolahan data citra yang sudah dilakukan koreksi atmosfer dan data yang diperoleh di lapangan secara langsung serta menggunakan fungsi koefisien determinasi (R2).  Setelah  diketahui  nilai  korelasi  masing-masing  nilai Rrs (λ)  selanjutnya  dilakukan  uji  validasi  untuk mengetahui apakah metode yang digunakan sesuai atau belum. Uji validasi pada penelitian ini menggunakan metode Normalized  mean  Absolute  Error (NMAE)  dengan  toleransi  absolut  error  sebesar  ≤  30%  (Jaelani, 2016) serta menggunakan Root Mean Square Error ( RMSE).

## 2.   Rrs(λ) pada Danau Matano dan Towuti
Hasil perhitungan Rrs (λ) pada daerah Danau Matano dan Towuti ditunjukkan oleh Tabel 3. dan tabel 4. di bawah ini.
Tabel 3. Hasil perhitungan data Rrs (λ) in-situ dengan Rrs (λ) hasil koreksi atmosfer
menggunakan metode Exponential Extrapolation Stasiun R 2 r NMAE (%) RMSE Ma,1 0,636 0,797 146,033 0,089 Ma,2 0,606 0,778 57,452 0,055 a,3 0,907 0,952 30,699 0,038 To,1 0,936 0,967 143,209 0,065 To,2 0,946 0,973 71,907 0,045 To,3 0,926 0,963 73,427 0,047 Rata -rata 0,826 0,905 87,121 0,056
Tabel 4. Hasil perhitungan data Rrs (λ) in-situ dengan Rrs (λ) hasil koreksi atmosfer
menggunakan metode Dark Spectrum Fitting Stasiun R 2 r NMAE (%) RMSE Ma,1 0,636 0,797 146,033 0,089 Ma,2 0,606 0,778 57,452 0,055 a,3 0,907 0,952 30,699 0,038 To,1 0,936 0,967 143,209 0,065 To,2 0,946 0,973 71,907 0,045 To,3 0,926 0,963 73,427 0,047 Rata -rata 0,826 0,905 87,121 0,056
Hasil rata-rata koefisien determinasi ( R 2 ) antara Rrs (λ) in-situ dengan Rrs (λ) hasil olahan sebesar 0,826 yang menandakan  dua  variabel  memiliki  hubungan  yang  kuat.  Untuk  kasus  kali  ini  didapatkan  nilai  koefisien determinasi ( R 2 ) yang sama antara kedua metode yang digunakan. Begitu pula dengan nilai koefisien korelasi (r) antara Rrs (λ) in-situ dan Rrs (λ) hasil olahan dengan rata-rata sebesar 0,905. Untuk nilai rata-rata RMSE dan NMAE yang dihasilkan oleh Rrs (λ) in-situ dan Rrs (λ) hasil olahan sebesar 0,056 dan 87,121%. Untuk nilai RMSE dan NMAE dari kedua metode juga didapatkan nilai yang sama. Jika melihat nilai NMAE yang dihasilkan Rrs (λ) in-situ  dan Rrs  (λ) hasil  olahan  dari  kedua  metode  memiliki  nilai  NMAE  yang  belum memenuhi persyaratan untuk mengekstrak data kualitas air dari data penginderaan jauh karena nilai NMAE belum di atas syarat minum yaitu ≤ 30 %.
Gambar 2. Grafik perbandingan Rrs (λ) in-situ dan Rrs (λ) hasil olahan metode Exponential Extrapolation dan Dark Spectrum Fitting pada Danau Matano dan Towuti
Pada Gambar 2. diatas menampilkan grafik hasil perbanding antara Rrs (λ) in-situ dan Rrs (λ) hasil olahan pada 6 titik stasiun Pengamatan. Dari 6 grafik tersebut dapat dilihat bahwa nilai Rrs (λ) in-situ dominan lebih tinggi nilainya dari Rrs (λ) hasil olahan. Dalam kasus ini nilai Rrs (λ) hasil olahan kedua metode menghasilkan nilai yang sama.
Pada Gambar 3 menunjukkan hubungan nilai Rrs(λ) antara hasil olahan metode Exponential Extrapolation dan Dark  Spectrum  Fitting .  Hasil  yang  sama  antara  kedua  metode  menyebabkan  grafik  antara  kedua  metode tersebut saling bertumpukkan.
Gambar 3. Grafik Hubungan Nilai Rrs (λ)

## 3.   Rrs(λ) Perairan Pulau Poteran, Sumenep
Proses perhitungan Rrs (λ) yang metode Exponential Extrapolation menghasilkan nilai yang terdefinisi. Hanya pada  titik  pengamatan  dengan  kode  St.3  yang  dapat  menghasilkan  nilai  yang  kemudian  bisa  dibandingkan dengan data Rrs (λ) in-situ. Permasalahan yang menyebabkan metode Exponential Extrapolation tidak dapat memperoleh nilai Rrs (λ) dikarenakan kondisi citra satelit dalam keadaan tutupan awan sebesar 54% dan lokasi Perairan Pulau Poteran sebagian tertutup awan. Hasil dari itu mempengaruhi nilai kanal SWIR yang digunakan untuk  melakukan  ekstrapolasi  semua  kanal  lainnya.  Berikut  ini  adalah  tabel  hasil  perhitungan  pada  daerah Perairan  Pulau  Poteran,  Sumenep.  Tabel  5  dan  Tabel  6  berikut  menunjukkan  hasil  perhitungan  di  perairan Pulau Poteran.
Tabel 5. Hasil perhitungan data Rrs (λ)  in-situ dengan Rrs (λ) hasil koreksi atmosfer menggunakan metode Exponential
Extrapolation Stasiun R 2 r NMAE (%) RMSE St.1 NaN NaN NaN NaN St.3 0,993 0,996 40,302 0,018 St.4 NaN NaN NaN NaN St.5 NaN NaN NaN NaN St.6 NaN NaN NaN NaN St.7 NaN NaN NaN NaN St.9 NaN NaN NaN NaN
Tabel 6. . Hasil perhitungan data Rrs (λ) in-situ dengan Rrs (λ) hasil koreksi atmosfer menggunakan metode Dark Spectrum Fitting Stasiun R 2 r NMAE (%) RMSE St.1 0,690 0,831 603,518 0,044 St.3 0,991 0,996 38,402 0,017 St.4 0,979 0,990 27,752 0,014 St.5 0,861 0,928 33,978 0,016 St.6 0,871 0,933 42,168 0,030 St.7 0,661 0,813 32,056 0,009 St.9 0,852 0,923 377,243 0,015
Hasil  rata-rata  koefisien  determinasi  (R 2 )  antara Rrs (λ)  in-situ  dengan Rrs (λ)  hasil  olahan  menggunakan metode Exponential  Extrapolation tidak  dapat  terdefinisi  yang  menandakan  data  in  situ  tidak  berpengaruh terhadap data estimasi. Pada hasil rata-rata koefisien determinasi (R2) antara Rrs (λ) in-situ dengan Rrs (λ) hasil olahan menggunakan metode Dark Spectrum Fitting sebesar 0,844 yang menandakan hubungan antara
kedua  variabel  kuat.  Untuk  kasus  kali  ini  didapatkan  nilai  koefisien  determinasi  (R2)  dan  r  yang  tidak terdefinisi  antara Rrs (λ)  in-situ  dan Rrs (λ)  hasil  olahan  metode Exponential  Extrapolation .  Untuk  nilai koefisien korelasi pada metode Dark Spectrum Fitting sebesar 0,916. Untuk nilai rata-rata RMSE dan NMAE yang dihasilkan oleh Rrs (λ) in-situ dan Rrs (λ) hasil olahan metode Dark Spectrum Fitting sebesar 0,017 dan 165,017%.  Untuk  nilai  RMSE  dan  NMAE  dari  metode Exponential  Extrapolation tidak  terdefinisi.  Jika melihat nilai NMAE yang dihasilkan Rrs (λ) in-situ dan Rrs (λ) hasil olahan metode Dark Spectrum Fitting memiliki  nilai  NMAE  yang  belum  memenuhi  persyaratan  untuk  mengekstrak  data  kualitas  air  dari  data penginderaan jauh karena nilai NMAE belum di atas syarat minimum yaitu ≤ 30 %.
Gambar 4. Grafik perbandingan Rrs (λ) in-situ dan Rrs (λ) hasil olahan metode Exponential Extrapolation dan Dark Spectrum Fitting pada Perairan Pulau Poteran
Gambar 4 dibawah ini menampilkan grafik hasil perbandingan antara Rrs (λ) in-situ dari metode Exponential Extrapolation dan Dark Spectrum Fitting dan Rrs (λ) hasil olahan pada 7  titik stasiun Pengamatan.  Dari 7 grafik tersebut dapat dilihat bahwa nilai Rrs (λ) Dark Spectrum Fitting dominan lebih tinggi nilainya dari Rrs (λ) in-situ, sedangkan untuk metode Exponential Extrapolation tidak terdefinisi.
Gambar 5. Grafik Hubungan nilai Rrs (λ)
Gambar 5 menunjukkan hubungan nilai Rrs (λ) antara hasil olahan metode Exponential Extrapolation dan Dark Spectrum Fitting. Namun untuk metode Exponential Extrapolation tidak dapat menghasilkan nilai sehingga hubungan antara dua hasil olahan memiliki hubungan yang dikategorikan cukup tinggi.

## 4.   Rrs(λ) Pada Danau Kasumigaura, Jepang
Hasil dari perhitungan pada lokasi Danau Kasumigaura, Jepang ditunjukkan oleh Tabel 7 dan Tabel 8 di bawah ini.
Tabel 7. Hasil perhitungan data Rrs (λ) in-situ dengan Rrs (λ) hasil koreksi atmosfer menggunakan metode Exponential Extrapolation Stasiun R 2 r NMAE (%) RMSE St.1 0,9668 0,9833 12,5979 0,0020 St.2 0,8744 0,9351 22,1657 0,0029 St.3 0,9475 0,9734 61,2052 0,0044 St.5 0,9550 0,9773 62,3430 0,0050 st.6 0,9969 0,9985 11,9579 0,0025 st.7 0,9328 0,9658 127,7243 0,0078 st.8 0,9851 0,9925 90,8770 0,0047 Rata-rata 0,9512 0,9751 55,5530 0,0042
Tabel 8. Hasil perhitungan data Rrs (λ) in-situ dengan Rrs (λ) hasil koreksi atmosfer menggunakan metode Dark Spectrum Fitting Stasiun R 2 r NMAE (%) RMSE St.1 0,9627 0,9812 17,1093 0,0022 St.2 0,8660 0,9306 26,6250 0,0034 St.3 0,9423 0,9707 68,1452 0,0049 St.5 0,9502 0,9748 68,5566 0,0055 st.6 0,9958 0,9979 16,5295 0,0026 st.7 0,9281 0,9634 136,6374 0,0083 st.8 0,9847 0,9923 100,7130 0,0052 Rata-rata 0,9471 0,9730 62,0451 0,0046
Pada  hasil  perhitungan  data Rrs  (λ) in-situ  dengan Rrs  (λ) hasil  koreksi  atmosfer  menggunakan  metode Exponential Extrapolation didapatkan nilai koefisien determinasi sebesar 0,9512 yang menunjukkan hubungan antara kedua variabel kuat. Melihat hasil perhitungan data Rrs(λ) in-situ dengan Rrs(λ) hasil koreksi atmosfer menggunakan metode Dark Spectrum Fitting didapatkan koefisien determinasi sebesar 0,9471. Nilai koefisien korelasi (r) berbanding lurus dengan nilai  (R2) yaitu sebesar 0,9730 yang juga menandakan adanya keeratan hubungan antara kedua produk ini.  Sedangkan untuk nilai RMSE  dari kedua metode ini sebesar 0,0042 dan 0,0046. Jika melihat nilai NMAE dari kedua metode ini bisa dikatakan nilai NMAE ini belum memenuhi syarat untuk mengekstrak data kualitas air dari data penginderaan jauh yang syaratnya harus ≤ 30%. Sedangkan untuk nilai NMAE kedua metode tersebut sebesar 55,553 % dan 62,045 %.
Gambar 6 menampilkan grafik hasil perbandingan  antara Rrs (λ) in-situ dan Rrs (λ) hasil olahan pada 7  titik stasiun pengamatan. Dari 7 grafik tersebut dapat dilihat bahwa nilai Rrs (λ) Exponential Extrapolation dominan lebih tinggi nilainya dari Rrs (λ) metode Dark Spectrum fitting dan Rrs (λ) in-situ. Sedangkan pada Gambar 7 menunjukkan hubungan nilai Rrs (λ) antara hasil olahan metode Exponential Extrapolation dan Dark Spectrum Fitting .  Dari  grafik  tersebut  dapat  ditarik  pengertian  bahwa  hubungan  antara  nilai Rrs (λ)  kedua  metode termasuk tinggi jika melihat nilai R 2 .
Gambar 6. Grafik perbandingan Rrs (λ) in-situ dan Rrs (λ) hasil olahan metode Exponential Extrapolation dan Dark Spectrum Fitting pada Danau Kasumigaura, Jepang
Gambar 7. Grafik Hubungan Nilai Rrs (λ)

## 5.   Hasil Pengolahan Nilai Estimasi Klorofil-a Danau Matano dan Towuti
Tabel 9. Nilai Estimasi Klorofil-a Danau Matano dan Towuti
Stasiun Klorofil-a (μg/ L) In situ Exp DSF Ma,1 0,428 0,573 0,573 Ma,2 0,335 0,932 0,932 Ma,3 0,190 0,973 0,973 To,1 0,297 1,073 1,073 To,2 0,196 1,070 1,070 To,3 0,308 1,012 1,012
Syarat  minimum  untuk  dapat  melakukan  ekstraksi  data  kualitas  air  dari  data  penginderaan  jauh  belum terpenuhi dengan nilai NMAE ≤ 30 %. Dari perhitungan nilai NMAE tersebut seharusnya belum bisa dilakukan proses  selanjutnya.  Namun,  untuk  melihat  pengaruh  terhadap  klorofil-a  dilakukan  proses  selanjutnya  yaitu
mengekstrak  data  kualitas  air  yaitu  klorofil-a.  Perhitungan  nilai  estimasi  klorofil-a  dilakukan  berdasarkan algoritma yang telah ditentukan pada masing-masing lokasi.
Tabel 9 menunjukkan perbandingan nilai estimasi klorofil-a yang telah diekstrak dari data penginderaan jauh yang sudah melalui proses koreksi atmosfer dengan dua metode yang berbeda. Dalam kasus ini didapatkan nilai estimasi klorofil-a yang sama walaupun pada prosesnya menggunakan dua metode yang berbeda. Hasil dari nilai estimasi dari kedua metode masuk dalam klasifikasi oligotrof karena nilai estimasi lebih kecil dari 2 μg/ L.
Tabel 10. Hasil Perhitungan   R 2 , NMAE, RMSE klorofil-a Danau Matano dan Towuti Metode Koreksi R 2 r NMAE (%) RMSE (μg/ L) Exp 0,583 -0,764 259,995 0,689 DSF 0,583 -0,764 259,995 0,689
Melihat nilai koefisien korelasi bernilai negatif menunjukkan hubungan antara nilai estimasi klorofil-a yang melalui  proses  koreksi  atmosfer  dengan  dua  metode  dan  nilai  in-situ  klorofil-a  memiliki  hubungan  yang bertolak belakang atau tidak searah.
Gambar 8. Grafik Hubungan antara nilai Klorofil-a
Gambar 9. Persebaran estimasi klorofil-a pada Danau Matano dan Towuti dengan koreksi (a) Exponential Extrapolation (b) Dark Spectrum Fitting
Gambar 8 memperlihat hubungan antara nilai estimasi dari kedua metode. Didapatkan ploting titik yang sama antara  kedua  metode  dikarenakan  nilai  dari  Rrs(λ)  kedua  metode  juga  sama.  Menghasilkan  nilai  estimasi klorofil-a yang sama.
Gambar 9 menunjukkan persebaran klorofil-a pada Danau Matano dan Towuti, semakin merah menunjukkan semakin tinggi konsentrasi dari klorofil-a tersebut. Pada gambar tersebut perairan termasuk kategori Oligotrof yang mana pada perairan tersebut mengandung unsur hara kadar rendah, kualitas air bersifat alamiah, belum tercemar dari Nitrogen dan Fosfor.

## 6.   Hasil Pengolahan Nilai Estimasi Klorofil-a Perairan Pulau Poteran, Sumenep
Hasil perhitungan nilai estimasi klorofil-a di Perairan Pulau Poteran, Sumenep setelah diuji dengan dua metode koreksi atmosfer ditunjukkan oleh Tabel 11 di bawah ini.
Tabel 11. Hasil nilai estimasi klorofil-a Perairan Pulau Poteran, Sumenep
Stasiun Klorofil-a (μg/ L) In situ Exp DSF St.1 0,278 NaN -0,217 St.3 0,298 0.879 0,839 St.4 0,28 NaN 0,857 St.5 0,254 NaN 0,799 St.6 0,386 NaN 0,719 St.7 0,459 NaN 0,585 St.9 0,332 NaN 0,715
Hasil dari estimasi nilai klorofil-a pada metode Exponential Extrapolation hanya pada titik pengamatan dengan kode St.3 yang dapat terdefinisi, hal ini disebabkan oleh nilai Rrs(λ) yang juga tidak terdefinisi selain untuk titik  pengamatan  dengan  kode  St.3.  hal  ini  menandakan  bahwa  nilai Rrs(λ) berpengaruh  besar  pada  nilai estimasi  klorofil-a.  Hasil  dari  nilai  estimasi  dari  Perairan  Pulau  Poteran  masuk  dalam  klasifikasi  oligotrof karena nilai estimasi lebih kecil dari 2 μg/ L.
Tabel 12. Perhitungan  R2  , NMAE, RMSE klorofil-a Pulau Poteran, Sumenep
Metode Koreksi R 2 r NMAE (%) RMSE (μg/ L) Exp NaN NaN NaN NaN DSF 0,005 0,074 93,258 0,454
Melihat Tabel 12 nilai koefisien korelasi (r) dan koefisien Determinasi  ( R 2 ) tidak dapat terdefinisikan ketika dilakukan dengan metode Exponential Extrapolation tidak dapat di tunjukan keterkaitan antara nilai estimasi dan nilai in-situ klorofil-a. Pada  nilai koefisien korelasi (r) dan koefisien Determinasi  ( R 2 ) yang dilakukan melalui koreksi atmosfer dengan metode Dark Spectrum Fitting diperoleh nilai 0,074 untuk koefisien korelasi dan 0,005 untuk koefisien determinasi. Namun dengan nilai tersebut bisa dikatakan bahwa korelasi antara nilai estimasi dan nilai in-situ dari klorofil-a korelasinya lemah.  Berikut gambaran dari persebaran klorofil-a di Pulau Poteran, Sumenep.

## Gambar 10. Grafik hubungan Nilai Klorofil-a
Gambar 10 menunjukkan hubungan antara nilai estimasi klorofil-a dari kedua metode. Didapatkan ploting titik yang  sangat  berbeda  antara  kedua  metode  dikarenakan  nilai  dari  Rrs(λ)  salah  satu  metode  tidak  dapat terdefinisi sehingga menyebabkan sulit menarik hubungan antara kedua hasil tersebut.

## Gambar 11. Gambaran persebaran klorofil-a Pulau Poteran dengan melalui metode (a) Exponential Extrapolation (b) Dark Spectrum Fitting.
Gambar  11  menunjukan  tingkat  konsentrasi  klorofil-a.  Semakin  merah  menunjukkan  semakin  tinggi konsentrasi klorofil-a di tempat tersebut. Umumnya konsentrasi klorofil-a akan tinggi di sepanjang pesisir dan kemudian semakin  berkurang  menuju lepas  pantai.  Untuk  Gambar  11 (a)  dari  klorofil-a    di  perairan  Pulau Poteran menggunakan metode Exponential Extrapolation , namun dalam kasus ini  titik-titik pengamatan tidak dapat terdefinisi yang menyebabkan tidak dapat diperoleh nilai dari klorofil-a. Pada gambar tersebut perairan termasuk kategori Oligotrof yang mana pada perairan tersebut mengandung unsur hara kadar rendah, kualitas air bersifat alamiah, belum tercemar dari Nitrogen dan Fosfor.

## 7.   Hasil Pengolahan Nilai Estimasi Klorofil-a Danau Kasumigaura, Jepang
Hasil  perhitungan  nilai estimasi klorofil-a  di  Danau  Kasumigaura,  Jepang  setelah  diuji  dengan  dua metode koreksi atmosfer ditunjukkan oleh Tabel 13 di bawah ini.
Tabel 13. Hasil nilai estimasi klorofil-a Danau Kasumigaura, Jepang
Stasiun Klorofil-a (μg/ L) In situ Exp DSF St,1 0,696 0,178 0,149 St,2 0,845 0,150 0,240 St,3 0,902 0,206 0,213 St,5 0,898 0,224 0,221 st,6 0,883 0,208 0,187 st,7 0,939 0,199 0,269 st,8 0,095 0,293 0,256
Pada  Tabel  12  menunjukkan  hasil  dari  nilai  estimasi  dari  Danau  Kasumigaura  masuk  dalam  klasifikasi oligotrof karena nilai estimasi lebih kecil dari 2 μg/ L.
Tabel 14. Perhitungan    R2  , NMAE, RMSE klorofil-a Danau Kasumigaura, Jepang
Metode Koreksi R 2 r NMAE (%) RMSE (μg/ L) Exp 0,548 -0,740 36,500 0,625 DSF 0,036 -0,189 40,326 0,604
Pada Tabel 14 diperoleh koefisien korelasi bernilai negatif sebesar  -0,740 untuk Exponential Extrapolation koefisien  korelasi  ini  menunjukkan  hubungan  yang  berlawanan  dan  -0,189  untuk Dark  Spectrum  Fitting , koefisien  korelasi  ini  menunjukkan  hubungan  yang  berlawanan  .  untuk  koefisien  determinasi  pada  koreksi atmosfer Exponential Extrapolation dengan nilai 0,548 dan 0,036 untuk Dark Spectrum Fitting menunjukkan korelasi yang lemah.
Gambar 12. Grafik hubungan nilai Klorofil-a
Gambar 12 memperlihatkan hubungan antara nilai estimasi klorofil-a dari kedua metode. Didapatkan ploting titik  yang    berbeda  antara  kedua  metode  dikarenakan  nilai  dari Rrs(λ) .  Jika  melihat  grafik  tersebut  dapat dikatakan dua variabel ini memiliki hubungan yang tinggi.
Gambar 13. Gambaran persebaran klorofil-a setelah melalui koreksi atmosfer dengan metode (a) Exponential Extrapolation (b) Dark Spectrum Fitting
Selanjutnya, mengenai  konsentrasi  klorofil-a  di  Danau  Kasumigaura  ditunjukkan  oleh  Gambar  13.  Tingkat warna semakin mendekati merah maka semakin tinggi konsentrasi klorofil-a pada titik tersebut. Pada gambar tersebut perairan termasuk kategori Oligotrof yang mana pada perairan tersebut mengandung unsur hara kadar rendah, kualitas air bersifat alamiah, belum tercemar dari Nitrogen dan Fosfor.

## Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  didapatkan  kesimpulan  bahwa  metode Dark  Spectrum  Fitting menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode Exponential Extrapolation . Hal ini didukung dengan hasil  nilai  korelasinya dengan data in-situ sebesar 0,826 pada Danau Matano dan Towuti, 0,844 untuk perairan  Pulau  Poteran,  dan  0,9471  untuk  Danau  Kasumigaura.  Serta  nilai  NMAE  87,121%  untuk  Danau Matano dan Towuti, 165,017% untuk Perairan Pulau Poteran, dan 62,045% untuk Danau Kasumigaura. Selain itu, hasil penelitian menunjukan bahwa pengaruh dari metode koreksi atmosfer mempengaruhi nilai estimasi klorofil-a, dikarenakan hasil koreksi atmosfer akan mempengaruhi nilai Rrs (λ) yang mana nilainya dijadikan acuan untuk menghitung nilai estimasi Klorofil-a. Hal ini dibuktikan dengan pada data Danau Matano dan Towuti nilai Rrs (λ) yang sama menyebabkan nilai estimasi klorofil-a yang sama. Untuk data pada Perairan Pulau Poteran dengan menggunakan metode Exponential Extrapolation tidak dihasilkan nilai Rrs (λ) sehingga menyebabkan  tidak  diperolehnya  nilai  klorofil-a  pada  metode ini Exponential  Extrapolation .  Untuk  Danau Kasumigaura nilai klorofil-a bergantung dengan nilai Rrs (λ).

## Ucapan Terimakasih
Penulis menyampaikan terima kasih kepada Royal Belgian Institute of Natural Sciences (RBINS) yang telah menyediakan perangkat lunak  ACOLITE,  dan  kepada  Advanced  Research  Laboratory  A504,  University  of Tsukuba, Tsukuba, Japan yang telah menyediakan data Danau Kasumigaura.

## Daftar Pustaka
Antoine, D., & Morel, A. (1999). A multiple scattering algorithm for atmospheric correction of remotely sensed ocean colour  (MERIS  instrument):  Principle  and  implementation  for  atmospheres  carrying  various  aerosols  including absorbing ones. International Journal
of Remote Sensing , 20 (9), 1875–1916.
https://doi.org/10.1080/014311699212533
Bailey, S. W., Franz, B. A., & Werdell, P. J. (2010). Estimation of near-infrared water-leaving reflectance for satellite ocean color data processing. Optics Express , 18 (7), 7521–7527. https://doi.org/10.1364/OE.18.007521
Dogliotti, A. I., Ruddick, K., & Guerrero, R. (2016). Seasonal and inter-annual turbidity variability in the Río de la Plata from  15  years  of  MODIS:  El  Niño  dilution  effect. Estuarine,  Coastal  and  Shelf  Science , 182 ,  27–39. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2016.09.013
Gao, B. C., Montes, M. J., Li, R. R., Dierssen, H. M., & Davis, C. O. (2007). An atmospheric correction algorithm for remote sensing of bright coastal waters using MODIS land and ocean channels in the solar spectral region. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 45 (6), 1835–1843. https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.895949 Gordon, H. R., & Wang, M. (1994). Retrieval of water-leaving radiance and aerosol optical thickness over the oceans with
SeaWiFS:
a preliminary
algorithm. Applied Optics , 33 (3), 443–452.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20862036 Jaelani, L. M., Setiawan, F., Wibowo, H., & Apip. (2015). Pemetaan Distribusi Spasial Konsentrasi Klorofil-A dengan Landsat 8 di Danau Matano dan Danau Towuti , Sulawesi Selatan. Pertemuan Ilmiah Tahunan Masyarakat Ahli Penginderaan Jauh Indonesia , XX , 456–463. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.4278.6000 Laili,  N.,  Arafah,  F.,  Jaelani,  L.  M.,  Subehi,  L.,  Pamungkas,  A.,  Koenhardono,  E.  S.,  &  Sulisetyono,  A.  (2015).
Development  of  Water  Quality  Parameter  Retrieval  Algorithms  for  Estimating  Total  Suspended  Solids  and Chlorophyll-A Concentration using Landsat-8 Imagery at Poteran Island Water. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , II - 2/W2 (October), 55–62. https://doi.org/10.5194/isprsannals- II-2-W2-55-2015
Salem, S. I., Higa, H., Kim, H., Kazuhiro, K., Kobayashi, H., Oki, K., & Oki, T. (2017). Multi-algorithm indices and look-up table for chlorophyll-a retrieval in highly turbid water bodies using multispectral data. Remote Sensing , 9 (6). https://doi.org/10.3390/rs9060556
Vanhellemont, Q. (2019). Adaptation of the dark spectrum fitting atmospheric correction for aquatic applications of the Landsat  and  Sentinel-2  archives. Remote  Sensing  of  Environment , 225 (November  2018),  175–192. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.03.010
Vanhellemont, Q., & Ruddick, K. (2014). Turbid wakes associated with offshore wind turbines observed with Landsat 8.
Remote Sensing of Environment . https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.01.009
Vanhellemont, Q., & Ruddick, K. (2015). Advantages of high quality SWIR bands for ocean colour processing: Examples from Landsat-8. Remote Sensing of Environment , 161 , 89–106. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.02.007 Vanhellemont,  Q.,  &  Ruddick,  K.  (2016).  ACOLITE  FOR  SENTINEL-2:  AQUATIC  APPLICATIONS  OF  MSI IMAGERY. In ESA Special Publication SP . https://odnature.naturalsciences.be/remsem/acolite- Vanhellemont,  Q.,  &  Ruddick,  K.  (2018).  Atmospheric  correction  of  metre-scale  optical  satellite  data  for  inland  and coastal water applications.
Remote Sensing of Environment , 216 , 586–597.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.07.015 Woodcock, C. ; E. A. (2008). 1018 Free Access to Landsat Imagery Teach by the Book Science Education : Science , 320 (May), 1011–1012.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .