## Diterbitkan oleh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN)
Jakarta - Indonesia
Vol.10 No. 2   Desember 2013 ISSN 1412 – 8098
No.429/Akred-LIPI/P2MI-LIPI/04/2012
(a)
Posisi pengambilan training sample untuk substrat dasar yang berbeda
(b)
Grafik hasil perhitungan koreksi kolom air menggunakan substrat dasar perairan yang berbeda

## DAFTAR ISI

## MODEL DISEMINASI INFORMASI GEOSPASIAL PULAU-PULAU KECIL TERLUAR

## BERBASIS PEMANFAATAN PENGINDERAAN  JAUH    DAN GOOGLE  MAPPING SYSTEM
(MODEL OF DISSEMINATION OF GEOSPATIAL INFORMATION OF OUTERMOST SMALL ISLANDS BASED ON REMOTE SENSING APPLICATIONS AND GOOGLE MAPPING SYSTEM) Sarno
METODE    DETEKSI  TERUMBU  KARANG  DENGAN  MENGGUNAKAN  DATA SATELIT  SPOT  DAN  PENGUKURAN  SPEKTROFOTOMETER  STUDI  KASUS: PERAIRAN PANTAI RINGGUNG, KABUPATEN PESAWARAN (DETECTION  METHOD  OF  CORAL  REEF  USING  SPOT  SATELLITE  DATA  AND MEASUREMENT  SPEKTROFOTOMETER  CASE  STUDY:  COASTAL  WATERS RINGGUNG, DISTRICT PESAWARAN) Muchlisin Arief
PENGARUH  PENGAMBILAN TRAINING  SAMPLE SUBSTRAT  DASAR  BERBEDA PADA KOREKSI KOLOM AIR MENGGUNAKAN DATA PENGINDERAAN JAUH (EFFECT  OF  TRAINING  SAMPLE  OF  DIFFERENT  BOTTOM  SUBSTRATES  ON WATER COLUMN CORRECTION USING REMOTE SENSING DATA) Syarif Budhiman, Gathot Winarso, dan Wikanti Asriningrum
PENGEMBANGAN  MODEL  IDENTIFIKASI  DAERAH  BEKAS  KEBAKARAN HUTAN  DAN  LAHAN  ( BURNED  AREA )  MENGGUNAKAN  CITRA  MODIS  DI KALIMANTAN (MODEL  DEVELOPMENT  OF  BURNED  AREA  IDENTIFICATION  USING  MODIS IMAGERY IN KALIMANTAN) Suwarsono, Rokhmatuloh, Tarsoen Waryono
KAJIAN  PENDEKATAN  TEORI  PROBABILITAS  UNTUK  PEMETAAN  LAHAN SAWAH  BERBASIS  PERUBAHAN  PENUTUP  LAHAN  CITRA  LANDSAT MULTIWAKTU (STUDI KASUS DAERAH TANGGAMUS, LAMPUNG) (STUDY  OF  PROBABILITY  THEORY  APPROACH  FOR  RICE  FIELD  MAPPING BASED ON LAND COVER CHANGES OF MULTITEMPORAL LANDSAT IMAGES (CASE STUDY TANGGAMUS, LAMPUNG)) I Made Parsa
Halaman 59 – 70
71 – 82 83 – 92 93 – 112 113 – 121 Vol.10 No. 2   Desember 2013 ISSN 1412 – 8098 No.429/Akred-LIPI/P2MI-LIPI/04/2012

## SUSUNAN DEWAN PENYUNTING JURNAL PENGINDERAAN JAUH DAN PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Keputusan Kepala LAPAN Nomor 193A Tahun 2013 Tanggal 01 Juli 2013
Penasehat Drs. Sri Kaloka Prabotosari
Pemimpin Umum Ir. Agus Hidayat, M.Sc.
Pemimpin Redaksi Pelaksana Ir. Jasyanto, MM

## Penyunting
 Ketua Dr. Ir. Dony Kushardono, M.Eng.

##  Anggota
Dr. Muchlisin Arief Dr. Bambang Trisakti Ir. Wawan K. Harsanugraha, M.Si. Dr. Ir. Erna Sri Adiningsih, M.Si.

## Mitra Bestari
Ir. Mahdi Kartasasmita, MS, Ph.D. (Teknologi Penginderaan Jauh) Prof. Dr. Ishak Hanafiah Ismullah, DEA (Penginderaan Jauh Geodesi) Dr. Ir. Vincentius Siregar, MSc (Penginderaan Jauh Pesisir dan Kelautan) Dr. Ir. Ketut Wikantika, M.Eng, Ph.D. (Penginderaan Jauh dan Sains Informasi Geografis) Prof Dr. Ir. I Nengah Suratijaya, M.Sc (Penginderaan Jauh Kehutanan)

## Redaksi Pelaksana
Adhi Pratomo, S.Sos. Yudho Dewanto, ST Zubaedi Muchtar
Tata Letak
M. Luthfi
Alamat Penerbit: LAPAN, Jl. Pemuda Persil No. 1, Rawamangun, Jakarta 13220 Telepon  :  (021) – 4892802 ext. 144 – 145 (Hunting) Fax :  (021) – 47882726 Email :  pukasi.lapan@gmail.com, publikasi@lapan.go.id Website  :  http://www.lapan.go.id http://jurnal.lapan.go.id Vol.10 No. 2   Desember 2013 ISSN 1412 – 8098 No.429/Akred-LIPI/P2MI-LIPI/04/2012

## Dari Redaksi
Sidang Pembaca yang kami hormati,
Puji  syukur,  kita  panjatkan  ke  hadirat  Allah  SWT,  karena  atas  rahmat  dan  karuniaNya,  Jurnal Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan  Data  Citra  Digital  Vol.  10,  No.  2,  Desember  2013  hadir  kehadapan sidang pembaca.
Terbitan  kali  ini  mengetengahkan  5  (lima)  artikel  yang  ditulis  oleh  para  peneliti  bidang penginderaan  jauh,  yaitu:  Sarno  menulis  ”  Model  Diseminasi  Informasi  Geospasial  Pulau-Pulau  Kecil Terluar Berbasis Pemanfaatan Penginderaan Jauh  dan Google Mapping System (Model of Dissemination of Geospatial  Information  of  Outermost  Small  Islands  Based  on  Remote  Sensing  Applications  and  Google Mapping  System)”.  Makalah  ini  menjelaskan  upaya  penerapan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi Geospasial  (TIK-Geospasial)  dalam  diseminasi  informasi  geospasial  pulau-pulau  kecil    terluar  di Indonesia.  Model  diseminasi  memungkinkan  pengguna  melalui  internet  dan  media web secara  mudah berinteraksi dan  memperoleh informasi  geospasial   pulau-pulau kecil  terluar yang dibutuhkan  melalui web browser secara online . “Metode  Deteksi Terumbu Karang Dengan Menggunakan Data Satelit Spot dan Pengukuran Spektrofotometer Studi Kasus: Perairan Pantai Ringgung, Kabupaten Pesawaran (Detection Method of Coral Reef using Spot Satellite Data and Measurement Spektrofotometer Case Study: Coastal Waters Ringgung, District Pesawaran)”, ditulis oleh Muchlisin Arief. Terumbu karang adalah salah satu ekosistem yang menakjubkan. Ekosistem ini  menyediakan barang dan jasa, termasuk perlindungan dari badai tropis, perikanan karang, peluang untuk pariwisata dan pengembangan obat-obatan baru. Terumbu karang  merupakan  sumber  daya  kelautan  yang  sensitif  terhadap  perubahan  lingkungan  (perubahan kualitas air), oleh karena itu, perlu untuk mengidentifikasi status dan memantau perubahannya sesering mungkin . “ Pengaruh  Pengambilan Training  Sample Substrat  Dasar  Berbeda  pada  Koreksi  Kolom  Air Menggunakan  Data  Penginderaan  Jauh  (Effect  of  Training  Sample  of  Different  Bottom  Substrates  on Water  Column  Correction  Using  Remote  Sensing  Data)”.  Merupakan  artikel  ketiga  ditulis  oleh Syarif Budhiman,  Gathot  Winarso,  dan  Wikanti  Asriningrum . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan pengaruh  dari  proses  penyederhanaan  tersebut  terhadap  hasil  perhitungan  menggunakan  metode Lyzenga  yang  sebenarnya . Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pengambilan training  sample dari  dua substrat dasar yang memiliki nilai radiansi yang berbeda akan membuat nilai substrat yang berada pada perairan  yang  lebih  dalam  memiliki  nilai  indeks  yang  lebih  tinggi. Artikel  keempat  adalah” Pengembangan  Model  Identifikasi  Daerah  Bekas  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  ( Burned  Area ) Menggunakan  Citra  Modis  di  Kalimantan  (Model  Development  of  Burned  Area  Identification  using Modis Imagery in Kalimantan)”, ditulis oleh Suwarsono, Rokhmatuloh, Tarsoen Waryono . Penelitian ini bertujuan  untuk  mengembangkan  model-model  algoritma  untuk  mengidentifikasi  area  terbakar  yang paling  sesuai  diaplikasikan  di  Kalimantan  menggunakan  citra  MODIS.  Metode  penelitian  dilakukan dengan menggunakan variabel indeks vegetasi (NDVI), indeks kebakaran (NBR), dan reflektansi dari citra MODIS untuk mengidentifikasi area terbakar.
Artikel  terakhir ” Kajian  Pendekatan  Teori  Probabilitas  untuk  Pemetaan  Lahan  Sawah  Berbasis Perubahan Penutup Lahan Citra Landsat Multiwaktu (Studi Kasus Daerah Tanggamus, Lampung) (Study of Probability Theory Approach for Rice Field Mapping Based on Land Cover Changes of Multitemporal Landsat  Images  (Case  Study  Tanggamus,  Lampung))”,  ditulis  oleh I  Made  Parsa . Perubahan  penutup lahan dari bera, air dan vegetasi ataupun sebaliknya dapat dijadikan dasar untuk pemetaan lahan sawah yaitu  dengan  menggunakan  pendekatan  teori  probabilitas,  yaitu  peluang  suatu  lahan  sebagai  lahan sawah jika terdeteksi/ terjadi perubahan penutup lahan dari air, bera dan vegetasi atau sebaliknya pada citra multiwaktu.
Sidang pembaca yang budiman,
Demikianlah kelima artikel yang kami sajikan dalam Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital  Vol.  10,    No.  2,  Desember  2013.  Kami  tunggu  partisipasi  aktif  pembaca  dengan  mengirimkan kepada  kami  karya  tulis  ilmiah,  tentang  hasil  penelitian,  pengembangan  dan  atas  pemikiran  di  bidang teknologi, pengembangan metode pengolahan data, dan/atau pengembangan pemanfaatan penginderaan jauh. Semoga sidang pembaca dapat mengambil manfaatnya.
Jakarta,   Desember 2013 Redaksi
Vol.10 No. 2   Desember 2013 ISSN 1412 – 8098
No.429/Akred-LIPI/P2MI-LIPI/04/2012

## PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098
No.429/Akred-LIPI/P2MI-LIPI/04/2012
Vol. 10  No.1,  Juni 2013 Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya ABSTRAK PENGEMBANGAN  METODE PENDUGAAN KEDALAMAN PERAIRAN DANGKAL MENGGUNAKAN  DATA  SATELIT  SPOT-4 STUDI  KASUS:  TELUK  RATAI,  KABUPATEN
PESAWARAN  =    METHODE  DEVELOPMENT FOR
SHALLOW WATER
DEPTH
BATHYMETRIC  ESTIMATION  USING  SPOT-4 SATELLITE DATA,  A CASE STUDY: RATAI BAY, PESAWARAN DISTRICT / Muchlisin Arief; Maryani Hastuti;Wikanti  Asriningrum;  Ety  Parwati;  Syarif Budiman; Teguh Prayogo; Rossi Hamzah J. I NDERAJA ,10 (1) 2013 : 1 – 14
Pendugaan  batimetri    perairan  dangkal menggunakan  data  satelit  penginderaan  jauh semakin  umum  dilakukan.  Namun,  ketika  metode tersebut  diimplementasikan  untuk  wilayah  dengan lingkungan yang berbeda, maka hasilnya menunjukkan  adanya  penyimpangan.  Untuk meminimalkan  penyimpangan  tersebut,  maka dilakukan  penggabungan  informasi  diperoleh  dari pengukuran  lapangan  dengan  nilai  reflektansi  citra satelit  SPOT-4.  Pada  makalah  ini  diusulkan pengembangan  metode  pendugaan  kedalaman perairan didasarkan pada fungsi korelasi antara nilai kedalaman  dari  hasil  pengukuran  langsung menggunakan  alat  “ handheld  echo-sounder ”  dengan penjumlahan resultante nilai    reflektansi  ( band1 dan band3 ). Algorithma pendugaan batimetri di perairan dangkal  di  Teluk  Ratai    terdiri    dari    metode thresholding dan  fungsi  korelasi.      Nilai threshold (T) untuk  kedalaman  0.5  meter  ditentukan  dari pengamatan grafik fungsi korelasi polynomial ordre lima dan besarnya adalah  0.35 <T<0.47. Berdasarkan hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  data  satelit SPOT-4  dapat  digunakan  untuk    menaksir kedalaman perairan dangkal  hingga kurang lebih 18 meter.
Kata-Kunci: Batimetri,    Perairan     Dangkal,  SPOT-4, Resultante nilai reflektansi, Threshold, Teluk ratai
PEMANFAATAN CITRA Pi-SAR2 UNTUK IDENTIFIKASI SEBARAN ENDAPAN PIROKLASTIK  HASIL  ERUPSI  GUNUNGAPI GAMALAMA  KOTA  TERNATE  =  UTILIZATION
OF  Pi-SAR2  IMAGES  FOR  IDENTIFICATION THE PYROCLASTIC DEPOSITS FROM GAMALAMA  VOLCANO  ERUPTION  TERNATE CITY/Suwarsono  ;Dipo  Yudhatama;  Bambang Trisakti;  Katmoko Ari Sambodo J. I NDERAJA ,10 (1) 2013 : 15 - 26
Penelitian ini  bertujuan untuk  mengidentifikasi sebaran  material  endapan  piroklastik  hasil  erupsi gunungapi  dengan  memanfaatkan  citra  radar  Pi- SAR2.  Obyek  gunungapi  yang  dijadikan  lokasi penelitian  adalah  Gunungapi  Gamalama  yang berada  di  wilayah  Kota  Ternate  Provinsi  Maluku Utara.  Metode  penelitian  mencakup  kalibrasi radiometrik  data  Pi-SAR2  untuk  mendapatkan  nilai intensitas  hamburan  balik  ( backscatter ) sigma  naught , perhitungan  nilai-nilai  statistik  (rerata,  standar deviasi  dan  koefisien  korelasi  antar band ) sigma naught endapan  piroklastik  dan  obyek-obyek permukaan  lainnya,  serta  pemisahan  sebaran endapan piroklastik menggunakan metode pengambangan
( thresholding ). Penelitian ini menyimpulkan  bahwa  citra  Pi-SAR2  dapat dipergunakan  untuk  mengidentifikasi  sebaran endapan  piroklastik  hasil  erupsi  gunungapi. Penggunaan  secara  bersamaan  polarisasi  HH,  VV dan  HV  akan  memberikan  hasil  lebih  baik dibandingkan dengan menggunakan single polarisasi HH maupun VV. Penelitian ini menyarankan untuk dilakukan penelitian lebih lanjut dengan menerapkan  metode  verifikasi  yang  didukung dengan  penggunaan  data-data  lapangan  ( ground check ).
Kata kunci: Pi-SAR2, Identifikasi,  Endapan piroklastik, Gunungapi Gamalama

## PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098
No.429/Akred-LIPI/P2MI-LIPI/04/2012
Vol. 10  No.1,  Juni 2013 Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya ABSTRAK OPTIMALISASI  PARAMETER  SEGMENTASI UNTUK PEMETAAN LAHAN SAWAH MENGGUNAKAN  CITRA  SATELIT  LANDSAT: STUDI KASUS

## PADANG
PARIAMAN, SUMATERA  BARAT  DAN  TANGGAMUS,
LAMPUNG/PARAMETER  OPTIMIZATION  OF
SEGMENTATION  FOR  WETLAND  MAPPING USING  LANDSAT  SATELLITE  IMAGE  :  CASE STUDY PADANG PARIAMAN-WEST SUMATERA, AND TANGGAMUS-LAMPUNG / I Made Parsa J. I NDERAJA , 10 (1) 2013: 27 – 38
Klasifikasi  citra  dijital  berbasis  pixel  seringkali memberikan hasil yang masih mengandung efek salt and pepper ,  sementara  klasifikasi  visual  mempunyai kelemahan  karena  sering  dianggap  tidak  konsisten. Berkenaan  dengan  permasalahan  tersebut,  maka pada  penelitian  ini  dilakukan  kajian  tentang “Optimalisasi Parameter Segmentasi untuk Pemetaan  Sawah  Menggunakan  Citra  Satelit Landsat” yang merupakan klasifikasi dijital berbasis obyek.  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk mencari  kombinasi  parameter  segmentasi  yang paling  optimal  guna  pemetaan  lahan  sawah. Penelitian  dilaksanakan  di  dua  wilayah  yaitu  di Padang  Pariaman,  Sumatera  Barat  dan  Tanggamus, Lampung  menggunakan  metode  segmentasi  citra Landsat  tahun  2008  dan  interpretasi  visual  citra Landsat  multiwaktu  rekaman  tahun  2000~2009. Segmentasi  citra  Landsat  mencakup  dua  tahap, pertama  segmentasi  untuk  optimalisasi  nilai parameter  warna,  bentuk,  kekompakkan,  dan kehalusan; dan kedua segmentasi untuk optimalisasi parameter  skala.  Sebagai  referensi,  digunakan  hasil klasifikasi  citra  Quickbird    2005  dan  2007  dengan pendekatan teknik kualitatif (visual) dan kuantitatif. Pengujian  secara  kualitatif  meliputi  parameter keterpisahan  obyek  dan  akurasi  segmen  terhadap hasil  segmentasi  tahap  satu,  sedangkan  pengujian kuantitatif  dengan  matrik  kesalahan dilakukan terhadap  hasil  segmentasi  tahap  kedua.  Hasil menunjukkan  bahwa;  kombinasi  nilai  parameter warna  0,9,  bentuk  0,1, kekompakkan  0,5,  kehalusan 0,5 memberikan  hasil  segmentasi yang  paling mirip dengan  data  referensi.  Pengaruh  skala  yang  paling baik (sesuai kaidah kartografi) adalah skala 8 (lokasi uji  Padang  Pariaman)  dan  skala  6  (lokasi  uji Tanggamus)  dengan  ketelitian  pemetaan  90,7% sampai  96,3%.  Studi  ini  menyimpulkan  bahwa pengaruh perbedaan kualitas geometri citra Landsat terhadap  citra  Quickbird  menunjukkan  toleransi kesalahan  maksimum  segmen  yang  semula  4  ha menjadi  16,70  ha  untuk  lokasi  uji  Padang  Pariaman dan  menjadi  13,32  ha  untuk  lokasi  uji  Tanggamus. Toleransi ini masih terpenuhi pada segmentasi skala 11.  Akhirnya  studi  ini  menemukan  bahwa kombinasi  parameter  yang  paling  optimal  untuk pemetaan  lahan  sawah  adalah  skala  11,  warna  0,9 dan kekompakan 0,5.
Kata kunci: Pemetaan sawah,   Segmentasi, Optimalisasi parameter, Citra Landsat
KLASIFIKASI  FASE  PERTUMBUHAN  PADI BERDASARKAN  CITRA  HIPERSPEKTRAL DENGAN  MODIFIKASI  LOGIKA FUZZY  = PADDY  GROWTH  STAGES  CLASSIFICATION BASED  ON  HYPERSPECTRAL  IMAGE  USING MODIFIED  FUZZY  LOGIC / Febri  Maspiyanti; M. Ivan Fanany; Aniati Murni Arymurthy J. I NDERAJA , 10 (1) 2013: 39 – 46
Penginderaan  Jauh  merupakan  teknologi  yang mampu  mengatasi  permasalahan  pengukuran  data untuk informasi yang cepat dan akurat. Pengimplementasian  teknologi  Penginderaan  Jauh dalam bidang pertanian salah satunya adalah dalam pengambilan  data  citra  hiperspektral  untuk mengetahui  kondisi  maupun  umur  tanaman  padi. Hal  tersebut  diperlukan  untuk  estimasi rice  yield demi  mendukung  kebijakan  pemerintahan  dalam melakukan  impor  beras  untuk  memenuhi  kebutuhan pangan  di  Indonesia.  Untuk  mendapatkan  model dalam  estimasi rice  yield yang  memiliki  akurasi tinggi  harus  diawali  dengan  penentuan  fase  dari tanaman  padi.  Pemilihan classifier yang  tepat  juga harus  didukung  pemilihan  fitur  yang  tepat  untuk mendapatkan  hasil  akurasi  yang  optimal.  Dalam penelitian  ini,  kami  melakukan  pembandingan antara logika Fuzzy dengan Modifikasi Logika Fuzzy untuk  melakukan  klasifikasi  sembilan  fase pertumbuhan  padi  berdasarkan  citra  hiperspektral. Modifikasi  Logika Fuzzy memiliki  cara  kerja  yang sama  dengan  Logika Fuzzy namun  dengan  diberi tambahan crisp  rules pada Fuzzy  Rules yang diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  yang mampu  dicapai.  Dalam  penelitian  ini,  Modifikasi Logika Fuzzy terbukti mampu meningkatkan akurasi hingga 10% dibandingkan Logika Fuzzy .
Kata Kunci: Hiperspektral, Logika Fuzzy, Padi

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098
No.429/Akred-LIPI/P2MI-LIPI/04/2012
Vol. 10  No.1,  Juni 2013
Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya

## ABSTRAK
PEMANFAATAN  KANAL  POLARISASI  DAN KANAL  TEKSTUR  DATA  PISAR-L2  UNTUK KLASIFIKASI  PENUTUP  LAHAN  KAWASAN HUTAN  DENGAN  METODE  KLASIFIKASI TERBIMBING = UTILIZATION OF POLARIZATION  AND  TEXTURE  BANDS  OF PISAR-L2  DATA  FOR    LAND  COVER CLASSIFICATION  IN  FOREST  AREA  USING SUPERVISED CLASSIFICATION METHOD/ H eru Noviar; Bambang Trisakti
J. I NDERAJA , 10 (1) 2013 : 47 – 59
Polarimetric and Interferometric Airborne SAR in L band (PiSAR-L2),  yang  merupakan  kelanjutan  dari program  PiSAR,  bertujuan  untuk  melakukan eksperimen  sensor  PALSAR-2  yang  akan  dibawa oleh  ALOS-2.  Selanjutnya  pada  tahun  2012, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) dan Kementerian  Ristek  dan  Teknologi  Indonesia  telah melakukan  kerjasama  riset  untuk  mengkaji pemanfaatan  data  PiSAR-L2  di  wilayah  Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan kanal- kanal  polarisasi  data  PiSAR-L2  untuk  klasifikasi penutup  lahan  kawasan  hutan  di  Provinsi  Riau. Hasil  survei  lapangan  tim  JAXA  setelah  perekaman data  PiSAR-L2  dijadikan  sebagai  data  referensi untuk  pembuatan  training  data  dan  training pengujian  hasil  klasifikasi.  Pengolahan  data dilakukan  dengan  merubah  nilai  dijital  menjadi backscatter ( Sigma  naught )  dan  melakukan Lee  filter , kemudian melakukan klasifikasi terbimbing dengan metode Maximum  Likelihood  Enhanced  Neighbour dengan  3  perlakuan,  yaitu  menggunakan input 3 kanal  polarisasi  SAR  (HH,  VV  dan  HV), menggunakan input 3  kanal  polarisasi  dan  3  kanal tekstur  (deviasi  HH,  deviasi  VV  dan  deviasi  HV), serta menggunakan input 6 kanal (3 kanal polarisasi dan  3  kanal  tekstur)  dan  perbaikan  training  sampel berdasarkan  hasil confusion  matrix .  Selanjutnya dilakukan  pengujian  akurasi  dengan  menggunakan metode confusion  matrix .  Hasil  menunjukkan  bahwa kanal  tekstur  dapat  menaikkan  tingkat  pemisahan antara  kelas  obyek  vegetasi,  khususnya  hutan  dan akasia.  Hasil  klasifikasi  dengan  menggunakan  6 kanal  dan  perbaikan  training  sampel  berhasil meningkatkan  akurasi  klasifikasi  penutup  lahan sehingga diperoleh nilai overall accuracy sebesar 80% dan nilai kappa sebesar 0.612.
Kata kunci: PiSAR-L2,  klasifikasi  maximum  likelihood, Kanal  polarisasi,  Kanal  tekstur,  Confusion matrix

## PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.429/Akred-LIPI/P2MI-LIPI/04/2012
Vol. 10  No.2,  Desember 2013
Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya

## ABSTRAK
MODEL  DISEMINASI  INFORMASI  GEOSPASIAL PULAU-PULAU  KECIL  TERLUAR  BERBASIS PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH  DAN GOOGLE  MAPPING  SYSTEM  = MODEL  OF DISSEMINATION
OF GEOSPATIAL
INFORMATION  OF  OUTERMOST  SMALL ISLANDS  BASED  ON  REMOTE  SENSING APPLICATIONS  AND  GOOGLE  MAPPING SYSTEM / Sarno J. I NDERAJA , 10 (2) 2013 : 60 – 70
Makalah  ini  menjelaskan  upaya  penerapan Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  Geospasial (TIK-Geospasial)  dalam  diseminasi  informasi geospasial  pulau-pulau  kecil    terluar  di  Indonesia. Model diseminasi memungkinkan pengguna melalui internet  dan  media web secara  mudah  berinteraksi dan memperoleh informasi  geospasial  pulau-pulau kecil    terluar  yang  dibutuhkan  melalui web  browser secara online . Penelitian ini merupakan tindak lanjut pengembangan  informasi  geospasial  pemanfaatan penginderaan  jauh  “Pulau-pulau  Kecil  Terluar  Di Indonesia  Berdasarkan  Peta  Citra  Satelit  Tiga Dimensi  dan  Peta  Penutup  Lahan”.  Informasi geospasial  tersebut  telah  disusun  dan  diterbitkan menggunakan  media  kertas  dalam  bentuk  Album. TIK-Geospasial  telah  berkembang  sangat  pesat, khususnya internet, media web dan sistem informasi geospasial. Upaya mengembangkan pemanfaatannya, memungkinkan menjalankan proses  penyebarluasan  informasi  geospasial  pulau- pulau  kecil  terluar  di  indonesia  kepada  masyarakat luas  melalui  jaringan  informasi  elektronik.  Upaya tersebut  dilaksanakan  melalui  pembangunan “Model  Diseminasi    Informasi    Geospasial    Pulau- Pulau Kecil Terluar Berbasis Pemanfaatan Penginderaan  Jauh  dan Google  Mapping  System ”. Dengan  terbangunnya  model  diseminasi  informasi geospasial  pulau-pulau  kecil  terluar,  diharapkan dapat  menjadi  komplemen  pendukung  upaya sosialisasi  kepada  masyarakat  luas  dan  dapat bermanfaat  bagi  kita  semua  tentang  keberadaan pulau  kecil  terluar  di  wilayah  Negara  Kesatuan Republik  Indonesia,  dengan  demikian  kita  dapat ikut  menjaga  keamanan,  penetapan  dan  penegasan batas wilayah; pengelolaan sumber daya alam/agraria yang  berkelanjutan,  keselamatan  serta  kelestarian alamnya.
Kata  kunci: Diseminasi,        Google        mapping      system, Informasi geospasial, Pulau kecil terluar

## METODE DETEKSI TERUMBU
KARANG DENGAN  MENGGUNAKAN  DATA  SATELIT SPOT DAN PENGUKURAN SPEKTRO- FOTOMETER STUDI KASUS: PERAIRAN PANTAI RINGGUNG, KABUPATEN
PESAWARAN  =  DETECTION  METHOD  OF CORAL  REEF  USING  SPOT  SATELLITE  DATA AND  MEASUREMENT  SPEKTROFOTOMETER CASE STUDY: COASTAL WATERS RINGGUNG, DISTRICT PESAWARAN/Muchlisin Arief J. I NDERAJA , 10 (2) 2013 : 71 – 82
Terumbu  karang  adalah  salah  satu  ekosistem yang  menakjubkan.  Ekosistem  ini    menyediakan barang  dan  jasa,  termasuk  perlindungan  dari  badai tropis,  perikanan  karang,  peluang  untuk  pariwisata dan  pengembangan  obat-obatan  baru.  Terumbu karang  merupakan  sumber  daya  kelautan  yang sensitif terhadap perubahan lingkungan (perubahan kualitas  air),  oleh  karena  itu,  perlu  untuk mengidentifikasi status dan memantau perubahannya  sesering  mungkin.  Informasi  ini sangat  penting  untuk  tujuan  konservasi  dan pembangunan berkelanjutan. Penelitian ini difokuskan  pada  identifikasi  terumbu  karang dengan  mengkorelasikan  informasi  spektral  yang diperoleh  dari  pengukuran  langsung  di  lapangan menggunakan  spetrofotometer  dengan  informasi band  spektral  satelit  penginderaan  jauh  SPOT. Berdasarkan  berbagai  percobaan,  fungsi  korelasi yang  mempunyai  nilai  koefisien  korelasi  terbesar adalah  fungsi  yang  diperoleh  antara  penjumlahan band  (band1  dan  band3),  kemudian  fungsi  yang diperoleh  digunakan  untuk  memproses  band1. Berdasarkan hasil analisis, metode/algorithma yang telah  dibangun  dapat  mendeteksi  terumbu  karang dangkal/ terumbu karang-1 (kedalaman kurang dari 1  meter)  dan  terumbu  karang  dalam/  terumbu karang-2.  Hasil  pemrosesan  menunjukkan  bahwa terumbu  karang-2  terdapat    disepanjang  Pantai Ringgung,  sedangkan  didasarkan  pada  perhitungan disekitar  Pulau  Pegal  terdapat  49  ha  terumbu karang-1,  dan  116  ha  terumbu  karang-2,  serta terumbu karang disekitar gosong (pasir yang timbul dipermukaan  air  dengan  luas  320  m 2 ),  terdapat terumbu  karang-1  seluas  12,38  ha  dan  2,33  ha  dan terumbu karang-2 seluas kurang lebih 42 ha.
Kata kunci: Terumbu    karang,    Korelasi,     Ringgung, Spektrofotometer, SPOT

## JURNAL PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098
No.429/Akred-LIPI/P2MI-LIPI/04/2012 Vol. 10  No.2,  Desember 2013 Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya ABSTRAK PENGARUH

## PENGAMBILAN
TRAINING SAMPLE SUBSTRAT  DASAR  BERBEDA  PADA KOREKSI  KOLOM  AIR  MENGGUNAKAN DATA  PENGINDERAAN  JAUH  =  EFFECT  OF TRAINING  SAMPLE  OF  DIFFERENT  BOTTOM SUBSTRATES ON
WATER COLUMN CORRECTION  USING  REMOTE  SENSING
DATA/Syarif Budhiman; Gathot Winarso;  Wikanti Asriningrum J. I NDERAJA , 10 (2) 2013 : 83 – 92
Lyzenga  (1978,  1981)  membuat  metode  untuk mengkoreksi  kolom  air  menggunakan  rasio pantulan  dari  dasar  perairan  pada  2  (dua)  kanal yang  berbeda,  dengan  asumsi  bahwa  nilai  rasio tersebut  akan  sama  untuk  berbagai  macam  substrat dasar perairan. Permasalahannya adalah terindikasinya  penyederhanaan  metode  Lyzenga dalam  proses  perhitungannya,  diantaranya  dengan pengambilan  sampel  dasar  perairan  yang  tidak homogen. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan pengaruh
dari proses
penyederhanaan tersebut terhadap hasil perhitungan  menggunakan  metode  Lyzenga  yang sebenarnya.  Proses  perhitungan  koreksi  kolom  air mengikuti  proses  yang  telah  dijelaskan  dalam panduan  oleh  UNESCO  (1999)  dan  Green  et  al (2000).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa pengambilan training sample dari dua substrat dasar yang  memiliki  nilai  radiansi  yang  berbeda  akan membuat  nilai  substrat  yang  berada  pada  perairan yang  lebih  dalam  memiliki  nilai  indeks  yang  lebih tinggi.
Kata kunci: Koreksi kolom air,  Substrat dasar perairan, Penginderaan jauh

## PENGEMBANGAN MODEL IDENTIFIKASI
DAERAH  BEKAS  KEBAKARAN  HUTAN  DAN LAHAN  ( BURNED  AREA )  MENGGUNAKAN CITRA  MODIS  DI  KALIMANTAN  =  MODEL DEVELOPMENT OF
BURNED AREA IDENTIFICATION USING MODIS IMAGERY IN KALIMANTAN/Suwarsono; Rokhmatuloh;
Tarsoen Waryono J. I NDERAJA , 10 (2) 2013 : 93 – 112
Kebakaran  hutan  dan  lahan  telah  menjadi ancaman cukup serius bagi masyarakat secara global pada  dua  dekade  terakhir,  terutama  terkait  dengan degradasi  aspek-aspek  lingkungan  dan  sumberdaya alam.  Kalimantan  merupakan  daerah  di  Indonesia yang  paling  rawan  terhadap  bencana  kebakaran hutan  dan  lahan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  model-model  algoritma  untuk mengidentifikasi  area  terbakar  yang  paling  sesuai diaplikasikan  di  Kalimantan  menggunakan  citra MODIS.  Metode  penelitian  dilakukan  dengan menggunakan  variabel  indeks  vegetasi  (NDVI), indeks  kebakaran  (NBR),  dan  reflektansi  dari  citra MODIS  untuk  mengidentifikasi  area  terbakar. Identifikasi  area  terbakar  dilakukan  dengan  metode pengambangan ( thresholding ), yaitu perhitungan nilai ambang  batas  dari  perubahan  nilai-nilai  variabel NDVI,  NBR,  dan  reflektansi  untuk  piksel-piksel yang  dinyatakan  sebagai area  terbakar .  Kemudian dilakukan  perhitungan  tingkat  separabilitas  dan akurasi  untuk  menguji  validitas  tiap-tiap  model. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pada dasarnya  semua  model  algoritma  baik  perubahan NDVI,  NBR  dan  reflektansi  memiliki  kemampuan yang  baik  dalam  mendeteksi  area  terbakar  di Kalimantan.  Namun  demikian,  dari  semua  model algoritma  tersebut,  hanya  model  algoritma perubahan  NBR  yang  memberikan  tingkat  akurasi paling tinggi, yaitu sebesar 0,635 atau 63,5%. Dengan demikian, model algoritma identifikasi area terbakar yang  paling  sesuai  diaplikasikan  untuk  daerah Kalimantan  dengan  menggunakan  citra  MODIS adalah model algoritma perubahan NBR.
Kata kunci: Identifikasi,   Area terbakar,  NBR, MODIS, Kalimantan

## PENGINDERAAN JAUH & PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL
Journal of  Remote Sensing and Digital Image Processing
ISSN 1412 – 8098 No.429/Akred-LIPI/P2MI-LIPI/04/2012
Vol. 10  No.2,  Desember 2013
Lembar abstrak ini boleh dikopi tanpa ijin atau biaya
ABSTRAK KAJIAN  PENDEKATAN  TEORI  PROBABILITAS UNTUK
PEMETAAN
LAHAN
SAWAH BERBASIS  PERUBAHAN  PENUTUP  LAHAN CITRA  LANDSAT  MULTIWAKTU  :STUDI KASUS  DAERAH  TANGGAMUS,  LAMPUNG  = STUDY OF PROBABILITY THEORY APPROACH FOR  RICE  FIELD  MAPPING  BASED  ON  LAND COVER  CHANGES  OF  MULTITEMPORAL LANDSAT
IMAGES : CASE STUDY TANGGAMUS, LAMPUNG / I Made Parsa
J. I NDERAJA , 10 (2) 2013 : 113 – 121
Perubahan  penutup  lahan  dari  bera,  air  dan vegetasi  ataupun  sebaliknya  dapat  dijadikan  dasar untuk  pemetaan  lahan  sawah  yaitu  dengan menggunakan  pendekatan  teori  probabilitas,  yaitu peluang  suatu  lahan  sebagai  lahan  sawah  jika terdeteksi/  terjadi  perubahan  penutup  lahan  dari air,  bera  dan  vegetasi  atau  sebaliknya  pada  citra multiwaktu.  Data  yang  digunakan  adalah  adalah citra  Landsat  multiwaktu,  sedangkan  metode  yang digunakan  dalam  analisis  ini  adalah  transformasi indeks  vegetasi  dan  dikonversi  kedalam  penutup lahan air, bera dan vegetasi. Terdeteksinya tiga jenis penutup  lahan  (air_bera_vegetasi  atau  sebaliknya) pada  lokasi  sampel  diasumsikan  mempunyai peluang  1  sebagai  lahan  sawah,  jika  jenis  penutup lahan yang terdeteksi hanya dua (air dan bera, atau air  dan  vegetasi,  ataupun  bera  dan  vegetasi  atau sebaliknya)  diasumsikan  mempunyai  peluang sebagai  lahan  sawah  adalah  2/3,  sedangkan  jika jenis  penutup  lahan  yang  terdeteksi  hanya  satu misalnya  hanya  air,  hanya  bera  ataupun  hanya vegetasi saja, maka peluangnya sebagai lahan sawah hanya  1/3.  Hasil  kajian  menunjukkan  bahwa  citra Landsat multiwaktu wilayah kajian cukup memadai untuk  memetakan  lahan  sawah  dengan  ketelitian pemetaan mencapai 91,2%.
Kata kunci: Probabilitas,   NDVI,  Perubahan   penutup lahan, Multiwaktu

## INDEKS PENGARANG

## A
Aniati Murni Ary Murthy
B Bambang Trisakti
D Dipo Yudhatama
E Ety Parwati
F Febri Maspiyanti
G Gagat Winarso

## H
Heru Noviar
I I Made Parsa 39[10,1] 15[10,1],47[10,1]
15[10,1]
1[10,1] 39[10,1] 83 10,2] 47[10,1] 27[10,12],113[10,2]

## K
Katmoko Ari Sambodo

## M
Maryani Hastuti Muchlisin Arief M. Ivan Fanany

## R
Rokhmatuloh Rossi Hamzah

## S
Sarno Suwarsono Syarif Budhiman

## T
Tarsoen Waryono Teguh Prayogo W Wikanti Asriningrum 15[10,1] 1[10,1] 1[10,1],71[10,2] 39[10,1] 93[10,2] 1[10,1] 59[10,2] 15[10,1],93[10,2] 1[10,1],83[10,2] 93[10,2] 1[10,1] 1[10,1],83[10,2]

## INDEKS KATA KUNCI

## A Area Terbakar
AmbangBatas B
Batimetri
C
Citra Landsat Confusion Matrix
D
Diseminasi
E
Endapan Piroklastik
G
Google Mapping System
Gunungapi Gamalama
H Hiperspektral I Identifikasi Informasi Geospasial K Kalimantan Kanal Polarisasi Kanal Tekstur Klasifikasi Maximum Likelihood
Koreksi Kolom Air
Korelasi
L Logika fuzzy 93,94,95,96,97,98,99, 100,101,102,103,104, 105,106,107 108[10,2] 1,2,3,4,10,11[10,1] 28,31,32,33[10,1] 47,48,51,52,53[10,1] 59,60,61,62,64, 65, 67, 69[10,2] 15,16,17,19,20,21, 22,23,24,25[10,1] 59,60,61,62, 64,65,67,69[10,2] 15,17,18,19,21, 22[10,1] 39,40,41,45[10,1] 15,16,17,23,24, 25[10,1];93,94, 95,96,97,99,100,101, 104,105,107, 108,112[10,2] 59,60,61,62,67, 69[10,2] 93,94,95,96,97,98,99, 101, 104,105,106,107 108,109,110,111, 112[10,2] 47,48,51,52,53, 57[10,1] 47,48,51,53, 55,57[10,1] 48[10,1] 83,84,85,87,88, 89,90[10,2] 71,72,73,74,75,76,77, 80[10,2] 39,42,44[10,1] M

## MODIS
Multi Waktu N NBR NDPI O Optimalisasi P Padi Pemetaan Sawah Penginderaan jauh Perairan Dangkal
Perubahan Penutup Lahan
Pi-SAR2 PiSAR-L2 Probabilitas Pulau Kecil Terluar R Resultante Nilai Reflektansi
Ringgung
S
Segmentasi
Spektrofotometer SPOT Substrat Dasar Perairan T Teluk Rantai
Terumbu Karang
Threshold
93,94,95,96,97,98, 99,101,102,103, 104,105,106[10,2] 113,114,115,116, 117,118, 120[10,2] 93,94,95,96,98,99, 102,103,104, 105,106,107, 108,112[10,2] 113,115,117[10,2] 27,28,30[10,1] 39,40,41,42,44, 45[10,1] 28,30[10,1] 83,84,85,91[10,2] 1,2[10,1] 113,114,115, 116[10,2] 15,17,18,20,21,22, 24,25[10,1] 47,48,49,50,51,53, 54,56, 57[10,1] 113,114,115,116, 117,118,119,120 121[10,2] 59,60,61,62,64,65, 66,67,69[10,2] 1,3[10,1] 72,74,80[10,2] 28[10,1] 71,72,73[10,2] 71,72,73,74,75,76, 77,78,80,81[10,2] 83,84,85,88, 89,90[10,2] 1,4,11,12[10,1] 71,72,73,74,75,78, 79,80,81[10,2] 1,9,11[10,1]

## PEDOMAN BAGI PENULIS JURNAL PENGINDERAAN JAUH DAN PENGOLAHAN DATA CITRA DIGITAL

## ( Journal of Remote Sensing and Digital Image Processing )
Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan  Data  Citra  Digital  adalah  jurnal  ilmiah  untuk  publikasi penelitian dan pengembangan di bidang teknologi dan aplikasi penginderaan jauh.
Penulis  diundang  untuk  mengirimkan  naskah  atau  karya  asli  hasil  penelitian,  pengembangan,  dan  atau pemikiran  yang  belum  dipublikasikan  atau  dikirimkan  ke  meia  publikasi  manapun.  Penulis  boleh  mengusulkan penelaah ahli  di  luar Dewan  Penyunting,  yang dianggap  memahami  betul  substansi  naskah yang dikirim. Naskah yang dikirim akan dievaluasi secara anonim oleh dua atau tiga penelaah ahli dan/atau Dewan Penyunting dari segi keaslian  (orisionalitas),  kesahihan  (validitas)  ilmiah,  dan  kejelasan  pemaparan.  Penulis  berhak  menanggapi  hasil evaluasi,  sedangkan  Dewan  Penyunting  berhak  menerima  atau  menolak  serta  menyempurnakan  naskah  tanpa mengurangi  isi/maknanya.  Naskah  yang  tidak  dimuat,  dikembalikan  kepada  penulis  dengan  alasan  penolakannya. Penulis yang naskahnya dimuat mendapat 3 (tiga) eksemplar dari nomor yang diterbitkan, dan naskah yang ditulis kolektif, hanya diberikan 2 (dua) eksemplar untuk masing-masing penulis. Ketentuan bagi penulis pada jurnal ini adalah sebagai berikut.

## a. Pengiriman naskah
Naskah diketik dengan MS Word menggunakan Bookman Old Styles font 11 pt, ukuran A4 dengan spasi ganda, maksimal 20 halaman. Khusus untuk judul naskah ditulis huruf besar dengan font 16 pt. Naskah dikirim melalui e-mail ke Sektetariat Redaksi (humas@lapan.go.id; pukasi.lapan@gmail.com) atau file digital diserahkan kepada Sekretariat Redaksi Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital (LAPAN, Jl. Pemuda Persil No. 1 Rawamangun Jakarta Timur).

## b. Sistematika penulisan
Naskah  terdiri dari halaman judul dan isi makalah. Halaman judul berisi judul yang ringkas tanpa singkatan, nama (para) penulis tanpa gelar, alamat instansi, dan e-mail penulis utama. Halaman isi makalah terdiri atas (a)  judul dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris, (b) abstrak dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris maksimum 200 kata yang tersusun dalam satu alinea, (c) kata kunci dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris, (d) batang tubuh  naskah,  terdiri  dari  Pendahuluan,  Data/Metode/Teori,  Hasil  Pembahasan,  Implementasi  (jika  ada), Kesimpulan dan Saran, (e) Ucapan terima kasih (bila perlu) yang lazim, serta (f) daftar rujukan.

## c.  Gambar dan Tabel
Gambar    atau  foto  harus  dapat  direproduksi  dengan  tajam  dan  jelas.    Gambar  atau  foto  warna  hanya  diterima dengan pertimbangan khusus.  Gambar dan tabel dapat dimasukkan ke dalam batang tubuh atau dalam lampiran tersendiri. Untuk kejelasan penempatan dalam jurnal, gambar dan tabel harus diberi nomor sesuai nomor bab dan nomor urut pada bab tersebut, misalnya Gambar 2-2 atau Tabel 2-1 yang disertai keterangan singkat gambar dan judul dari tabel yang bersangkutan.

## d.  Persamaan, Satuan, dan Data Numerik
Persamaan diketik atau ditulis tangan (untuk simbol khusus) dan diberi nomor di sebelah kanannya sesuai nomor bab dan nomor urutnya, misalnya  persamaan (1-2).  Satuan  yang digunakan adalah satuan internasional atau yang lazim  pada  cabang  ilmunya.  Karena  terbit  dengan  dua  bahasa,  angka  desimal  data  numerik  pada  tabel  dan gambar  harus  mengacu  pada  sistem  internasional  dengan  menggunakan  titik,  sedangkan  pada  naskah  tetap menggunakan ketentuan menurut bahasanya.

## e.  Rujukan
Rujukan  di  dalam  naskah  ditulis  dengan  (nama,  tahun)  atau  nama  (tahun),  misalnya  (Hachert  and  Hastenrath, 1986).  Lebih  dari  dua  penulis  ditulis    “ et  al.”, misalnya  Milani et  al. (1987) . Daftar  rujukan  hanya mencantumkan  makalah/buku  atau  literatur  lainnya  yang  benar-benar  dirujuk  di  dalam  naskah.  Daftar  rujukan disusun secara alfabetis tanpa nomor. Nama penulis ditulis tanpa gelar, disusun mulai dari nama akhir atau nama keluarga  diikuti  tanda  koma  dan  nama  kecil,  antara  nama-nama  penulis  digunakan  tanda  titik  koma.  Rujukan tanpa nama penulis, diupayakan tidak ditulis ‘anonim’, tetapi menggunakan nama lembaganya, termasuk rujukan dari internet. Selanjutnya tahun penerbitan diikuti tanda titik. Penulisan rujukan untuk tahun publikasi yang sama (yang berulang dirujuk) ditambahkan dengan huruf a, b, dan seterusnya di belakang tahunnya. Rujukan dari situs web  dimungkinkan,  dengan  menyebutkan  tanggal  pengambilannya.  Secara  lengkap  contoh  penulisan  rujukan adalah sebagai berikut.
Escuider, P. 1984, “Use of Solar and Geomagnetic Activity for Orbit Computation” in Mountenbruck (Ed.). Solar Terrestrial Predictions : Proceeding of  a workshop at Meudon, France, June 12
Mumby P.J.  and A.J. Edwards, 2002, “Mapping Marine Environments with IKONOS Imagery: Enhanced Spatial Resolution Can Deliver Greater Thematic Accuracy”, Remote Sens. of Environment , Vol. 82, No.2-3, pp.248-257.
Milani,  A;  Nobili,  A.M.;  and  P.  Farinella,  1987, Non-gravitational  Perturbations  and  Satellite  Geodesy ,  Adam Higler Bristol Publishing, Ltd.
UCAR, 1999, Orbital Decay Prediction , http://windows.ucar.edu, download September 2004.