## VALIDASI ALGORITMA ESTIMASI KONSENTRASI CHL-A DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT 8(Studi Kasus : Laut Selatan Pulau Lombok, NTB)
Lalu Muhamad Jaelani 1 , Umroh Dian Sulistyah 1 , Gathot Winarso 2
1 Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Kampus ITS, Keputih, Sukolilo, Surabaya 60111
2 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari No. 8 Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710
Email :lmjaelani@geodesy.its.ac.id

## Abstract
Lombok southern sea has a high marine productivity which signifies fertility of a body water. Chl-a is one of the factors associated with fertility in the Lombok southern sea. Remote sensing can be used for mapping the distribution of Chl-a more efficient and accurate to extract the physical parameters of the water. Physical parameters accuracy is derived from  remote  sensing  data  depending  on  atmospheric  correction  algorithms  and  algorithms  model  to  calculate  the concentration of Chl-a.In this study, Landsat 8 was used to validate the existing estimation concentration algorithm of Chl-a by in-situ data collected in Lombok southern sea. Atmospheric corrected reflectance by 6SV and Flaash, as well as surface reflectance product  from USGS  were used as input  of  that algorithm. The algorithm with  6SV-reflectance produced highest accuracy with NMAE of 26.095%.Instead of using existing algorithm, a new algorithm following local characteristics of Lombok southern sea was developed. The developed algorithm based on log Rrs(λ 4 ) and log (Rrs (λ 5 )) produced  high    correlation  (R 2 =  0.551).  Chl-a  concentration  estimation  from  Landsat  8  data,  through  atmospheric correction of 6SV produced NMAEof 13.484%.
Keywords: Chl-a, Landsat 8, NMAE, Surface Reflectance, Validation.

## Abstrak
Perairan  laut  selatan  Pulau  Lombok  memiliki  produktivitas  yang  tinggi  yang  menandakan  tingkat  kesuburan  suatu perairan.  Chl-a  merupakan  salah  satu  parameter  yang  erat  hubungannya  dengan  kesuburan  perairan.  Dengan memanfaatkan  teknik  penginderaan  jauhuntuk  mengekstrak  parameter  fisik  air,  pemetaan  distribusi  Chl-a  menjadi lebih  efisien  dan  akurat.  Akurasi  parameter  fisik  yang  diturunkan  dari  data  penginderaan  jauh  tergantung  pada algoritma  koreksi  atmosfer  serta  algoritma  model  untuk  menghitung  konsentrasi  Chl-a.Pada  penelitian  ini,  validasi algoritma  estimasi  konsentrasi  Chl-a  terhadap  data  in-situ  di  perairan  laut  selatan  Pulau  Lombok  telah  dilakukan. Reflektan  yang  dihasilkan  dari  koreksi  atmosfer  6SV  dan  Flaash  serta  produk  reflektan-permukaan  (surface reflectance)  USGS  yang  sudah  terkoreksi  atmosfer  digunakan  sebagai  data  masukan  algoritma  model.  Algoritma dengan reflektan yang dihasilkan oleh 6SV menghasilkan  konsentrasi Chl-a dengan sebesar 26,095%. Dengan alasan untuk mengikuti karakteristik local perairan selatan Pulau Lombok,  algoritma model estimasi konsentrasi Chl-a yang telah  dibuat.Algortima  baru  ini  memanfaatkan  regresi  model  dengan  basis  log(Rrs(λ 4 ))  dan  log(Rrs(λ 5 ))dengan korelasi  tertinggi  R 2 sebesar  0,551.  Hasil  validasi  konsentrasi  Chl-a  menggunakan  algoritma    Chl-a  baru  diperoleh NMAE sebesar 13,484%.
Kata Kunci: Chl-a, Landsat 8, NMAE ,Reflektan-permukaan, Validasi.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Perairan  Lombok  merupakan  salah  satu perairan  Indonesia  yang  berada  di  Wilayah Pengelolaan  Perikanan  Republik  Indonesia  (WPP- RI)  573.  Pada  perairan  bagian  selatan  Pulau
Lombok
tersimpan
potensi perikanan
tangkapyang  cukup  tinggi  yang  menghasilkan 11.603,8  ton  pada  tahun  2013  (Badan  Pusat Statistika  Provinsi  NTB,  2014).Potensi  perikanan tangkap  yang  tinggi  ini  tidak  terlepas  dari kenyataan  bahwa  perairan  Lombok  memiliki produktivitas perairan yang tinggi (Musbir, 2013).
Produktivitas perairan yang tinggi menandakan kesuburan suatu perairan dengan melihat  jumlah produktivitas  primer  yang  dihasilkan  pada perairan tersebut untuk menghasilkan fitoplankton (Adnan, 2010). Kelimpahan fitoplankton
yang
tinggi
diduga akan meningkatkan populasi ikan, dimana ketersediaan makanannya melimpah
di perairan tersebut(Pangihutan,  2009).  Bagian  terpenting dari  pigmen  fotosintesis  yang  dikandung  oleh semua dari jenis fitoplankton yang masih hidup di laut adalah klorofil-a (Chl-a)(Strickland, 1960).Mengingat  pigmen  tersebut  merupakan pigmen  utama  dari fitoplankton ,  sehingga konsentrasi fitoplankton dapat diidentifikasi.
Perkembangan  teknologi  khususnya  dalam penginderaan  jauh,  menyebabkan  pelaksanaan pemetaan  distribusi  Chl-a  menjadi  lebih  efisien dengan  banyaknya  aplikasi  penginderaan  jauh yang  digunakan  untuk  pemantauan  aktifitas lingkungan  perairan.  Metode  penginderaan  jauh ini  memanfaatkan  satelit  Landsat  8  dalam mengidentifikasi  kualitas  perairan  selatan  Pulau Lombok.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  data citra  satelit  Landsat  8  Level  1Ttahun  2014  dan data Surface  Reflectance (reflektan-permukaan) satelit  Landsat  8  produk  dari  USGS  tahun  2014 untuk memetakan kondisi perairan.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengkajian distribusi  konsentrasi  Chl-a  di  perairan  selatan Pulau  Lombok,  NTB.  Perhitungan  Chl-a  ini dilakukan dengan menggunakan algoritma estimasi  Chl-a  yang  diteliti  Jaelani  (2015)  dengan menggunakan  data  masukan  ( input )  berupa reflektan-permukaan yang dihasilkan dari beberapa  metode.  Estimasi  konsentrasi  Chl-a selanjutnyadivalidasidengan data in-situ Chl-a yang telah  dikumpulkan  di  beberapa  titik  sampel  yang ditentukan(Jaelani, 2015).
Estimasi  parameter  kualitas  perairan  (seperti: konsentrasi  Chl-a)  dari  data  satelit  penginderaan jauh  sangat  bergantung,  tidak  hanya  pada keakuratan  koreksi  atmosfer,  tetapi  juga  pada keakuratan  model  yang  menghubungkan  antara data  reflektan  penginderaan  jauh  dengan parameter  kualitas  air  yang  akan  diekstrak (Ruddick  dkk,  2000).  Dalam  penelitian  ini  akan dilakukan suatu pemodelan ulang pada algoritma estimasi  Chl-a  untuk  perairan  selatan  Pulau Lombok, NTB.

## METODOLOGI PENELITIAN Data Dan Peralatan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah: d ata  citra  satelit  Landsat  8  Level  1T  dengan waktu  akuisisi  19  September  2014  pada path/row 116/66;  data  reflektan-permukaan citra  satelit  Landsat  8  produk  USGS  dan  data spektral  perairan  beserta  data  sampel  perairan laut selatan Pulau  Lombok, NTB  yang diukur oleh    Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional  (LAPAN)  pada  rentang  waktu pengambilan 18-22 September
2014.Perekaman  data  spektral  menggunakan Spectroradiometer ,  sementara  pengolahan  data dilakukakan  dengan  menggunakan  perangkat lunak  Beam  VISAT  5.0, Second  Simulation  of  a Satellite Signal in the Solar Spectrum-Vector (6SV), ArcGIS 10.3 dan ESA SNAP 3.0.

## Metode Penelitian
Pengambilandata in  situ konsentrasi  Chl- adilakukan  pada  29  titik  dan  pengambilan  data reflektan  pada  8  titik.  Data  reflektan  telah disesuaikan  dengan  kanal  yang  tersedia  pada Landsat 8 (kanal 1 hingga kanal 5).
Produk  Landsat  yang  digunakan,  adalah  data Landsat  8  Level  1T  (L1T)  dan  data  reflektan- permukaan  ( surface  reflectance ).  Kedua  data tersebut  didapatkan  atau  dipesan  secara  gratis pada http://earthexplorer.usgs.gov/ .
Data  Landsat  8  Level  1T  merupakan  data  citra mentah  dan  berformat Digital  Number (DN)  yang memerukan  proses  kalibrasi  sebelum  bisa digunakan.  Proses  kalibrasi  dilakukan    dengan menggunakan  parameter Gain dan Offset yang tersedia dalam metadata citra untuk menghasilkan data dalam format radian (L).
L λ = M L Q cal + A L (1)
Dimana,
L λ
= TOA spectral radiance M L = Radiance Mult Band A L = Radiance Add Band Q cal
= Nilai Digital (DN) Band
Karena data  radian yang dihasilkan merupakan radian-sensor,  maka  diperlukan  koreksi  atmosfer untuk menghilangkan efek atmosfer yang terdapat pada  data  dimaksud.  Dalam  penelitian  ini digunakan  2  metode  koreksi  atmosfer  :koreksi atmosfer  6SV  dan  koreksi  atmosfer  Flaash.Koreksi atmosfer  metode  6SV  menggunakan  parameter koreksi  dari  hasil  simulasi  menggunakan Second Simulation  of  a  Satellite  Signal  in  the  Solar Spectrum-Vector (6SV)  yang  dijalankan  pada
aplikasi
berbasis web http://6s.ltdri.org/ . Parameter koreksinya adalah sebagai berikut :
y λ = x aλ (L λ ) - x bλ (2)
arc λ = y/(1+ x cλ y λ ) (3)
Dimana,  arc λ adalah  reflektan  yang  sudah terkoreksi  dari  efek  atmosfer  dan  L λ adalah  nilai radian TOA.
Tabel 1. Parameter Koreksi Atmosfer 6SV Kanal X a X b X c Kanal 1 0,00278  0,19026  0,24680 Kanal 2 0,00248  0,14204  0,21420 Kanal 3 0,00255  0,09113  0,17026 Kanal 4 0,00283  0,06534  0,14291 Kanal 5 0,00417  0,04408  0,11508
Dalam  koreksi  atmosfer  6SV  ini,  konsentrasi aerosol  diperoleh  dari  parameter  meteorologi berupa horizontal  visibility (pada  penelitian  ini, digunakan visibility sebesar  7,91  km).  Adapun erosol  optical  thickness pada  550nm  dihitung berdasarkan profil aerosol daerah penelitian yaitu maritime  model. Hasil  dari  koreksi  atmosfer dengan metode 6SV selanjutnya disebut SR-6SV.
Koreksi  atmosfer  metode  Flaash  dilakukan dengan  algoritma  internal  yang  terdapat  dalam software pengolahan  citra  penginderaan  jauh. Dimana  informasi  dari  parameter  tersebut  bisa dilihat  melalui  metadata  citra.  Prinsip  utama  dari koreksi  atmosfer  metode  Flaash  ini  tidak  jauh berbeda  dengan  metode  6SV,  yaitu  dengan memasukkan  beberapa  parameter  akuisisi  citra, model  atmosfer,  model  aerosol,  dan visibility pada  daerah  penelitian.  Selanjutnya  hasil  dari koreksi  atmosfer  dengan  metode  Flaash  ini disebut SR-Flaash.
Data reflektan-permukaan ( surface reflectance ) merupakan  data  citra  yang  sudah  terkoreksi  efek atmosfer  yang  diproses  oleh  USGS  dengan menggunakan  algoritma  internal  yang  berbasis algoritma  6SV  (Jaelani,  2015).  Data  reflektan- permukaan Landsat 8 ini selanjutnya disebut SR-L. Data SR-L selanjutnya dikalibrasi dengan membagi nilai Digital Number (DN) dengan 10000.
Untuk  mendapatkan  nilai  reflektan  yang  sama dengan reflektan in-situ , maka reflektan yang telah terkoresi  dari  efek  atmosfer,  baik  SR-6SV,  SR- Flaash, dan SR-Ldibagi dengan π untuk
mendapatkan
Rrs(λ) (satuan  sr -1 ).  Langkah berikutnya  adalah  memproses Rrs(λ) mengunakan algoritma  Chl-a  Jaelani  untuk  menghasilkan konsentrasi  Chl-a  estimasi  pada  masing-masing data Rrs(λ) baik dari Rrs(λ) -6SV, Rrs(λ) -Flaash, dan Rrs(λ) -L.  Algoritma  Chl-a  Jaelani  dapat  dilihat  di persamaan berikut.
Log (Chl-a) = -0,9889 x (Rrs 4 /Rrs 5 ) + 0,3619 (4)
Dalam menguji akurasi dari reflektan-permukan Landsat 8 dan konsentrasi Chl-a digunakan  indeks Normalized Mean Absolute Error ( NMAE ).
NMAE (%)= 1 N x esti, i-x meas, i x meas x 100 N i=1 (5)
X esti merupakan nilai dari estimasi konsentrasi Chl- a  dengan  menggunakan  algoritma.  X meas adalah nilai  konsentrasi  Chl-a  hasil  pengukuran in-situ , sedangkan N adalah jumlah titik sampel. Koefisien determinasi  ( R 2 )  juga  tetap  dihitung  untuk mengetahui hubungan antara konsentrasi estimasi dan konsentrasi dari hasil pengukuran in- situ.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Validasi Remote Sensing Reflectance Rrs(λ) Landsat 8
Untuk  memvalidasi  nilai Rrs(λ) yang  sudah terkoreksi dari efek atmosfer baik dengan metode 6SV ( Rrs(λ) -6SV), Flaash ( Rrs(λ) -Flaash), dan produk reflektan-permukaan dari USGS ( Rrs(λ) -L), dilakukan  dengan  mencari  rata-rata  nilai  pixel dengan  ukuran  3x3  berdasarkan  pada  8  titik
stasiun  pengamatan  yang  nantinya  dibandingkan dengan  nilai Rrs(λ)in-situ .  Hal  ini  dilakukan  untuk menghindari  kemungkinan  adanya  kesalahan dalam  koreksi  geometrik  dan  dinamika  badan  air, serta kesalahan akibat variabilitas spasial (Han dan Jordan, 2005).
Data  reflektan in-situ terdiri  dari  panjang gelombang mulai dari  319 nm hingga 953 nm yang artinya data Rrs(λ)    in-situ hanya dapat  digunakan untuk  kanal  1  hingga  kanal  5.  Ketiga  produk Rrs(λ) estimasi  ( Rrs(λ) -6SV, Rrs(λ) -Flaash, Rrs(λ) -L) menghasilkan data lebih tinggi dari data Rrs(λ)  in- situ kecuali  pada  titik  St.  6A  dan  St.  9A  dimana Rrs(λ) estimasi  menghasilkan  data  lebih  rendah dari Rrs(λ) in-situ . Selain itu, bentuk spektral antara Rrs(λ) estimasi dan Rrs(λ)in-situ memiliki perbedaan.
Gambar 1. Perbandingan Rrs(λ) In-situ dengan Rrs(λ) Estimasi baik Rrs(λ)- 6V, Rrs(λ)- Flaash, dan Rrs(λ)- L
Hal  tersebut  dapat  ditinjau  karena  adanya perbedaan  algoritma  internal  saat  pemrosesan koreksi atmosfer  yang dilakukan. Selain itu, faktor algoritma  koreksi  atmosfer  yang  tidak  sensitif terhadap aerosol berperan besar dalam hasil akhir reflektan-permukaan.
Hasil koefisien determinasi ( R 2 ) antara Rrs(λ)in- situ dan Rrs(λ) estimasi  dari  8  titik  pada  kanal  1 hingga  kanal  5,    menunjukkan  hasil  korelasi  yang sangat  besar  (0,495-0,997)  untuk  semua  stasiun kecuali  pada  stasiun  St.  3A  dan  St.  9A.  Stasiun  St. 3A  menunjukkan  korelasi  terendah  antara  data Rrs(λ) In-situ  dengan Rrs(λ) -Flaash  yang  hanya sebesar 0,012. Begitu juga pada stasiun St. 9A, nilai korelasi  terendah  ditunjukkan  oleh  data  antara Rrs(λ) In-situ  dengan Rrs(λ) -Flaash  yang  hanya sebesar 0,003. Korelasi antara Rrs(λ) in-situ dengan Rrs(λ) estimasi terbaik ditunjukkan oleh Rrs(λ) -6SV dengan nilai R 2 sebesar 0,657.
B. Validasi Estimasi Konsentrasi Chl-a Dari  masing-masing Rrs(λ) estimasi  yaitu Rrs(λ) -6SV, Rrs(λ) -Flaash,  dan Rrs(λ) -L  akan dihitung  estimasi  konsentrasi  Chl-a  dengan menggunakan  algoritma  Chl-a  Jaelani  yang kemudian akan divalidasi dengan konsentrasi Chl-a in-situ pada 21 titik sampel lapangan.
Tabel2. Koefisien Determinasi ( R 2 ) antara Rrs(λ) in-situ
dengan Rrs(λ) estimasi Stasiun R 2
Rrs(λ) - Insitu dengan Rrs(λ) - 6SV Rrs(λ) - Insitu dengan Rrs(λ) -L Rrs(λ) - Insitu dengan Rrs(λ) - Flaash St. 2A 0,997 0,899 0,8 St. 3A 0,372 0,037 0,012 St. 4A 0,972 0,914 0,836 St. 6A 0,607 0,798 0,926 St. 7A 0,921 0,908 0,839 St. 8A 0,85 0,855 0,779 St. 9A 0,042 0,054 0,003 St. 10A 0,495 0,584 0,605 R 2 rata- rata 0,657 0,631125 0,6
Tabel3. Perbandingan Konsentrasi Chl-a In-situ dengan konsentrasi Chl-a Estimasi Stasiun Konsentrasi Chl-a (µg/L) In- situ SR 6SV Flaash 1 1,207 0,187 0,111 0,162 2 0,868 0,187 0,111 0,162 3 0,645 0,085 0,012 0,055 4 0,543 0,126 0,132 0,108 5 0,662 0,196 0,217 0,264 6 0,969 0,205 0,228 0,229 7 0,986 0,210 0,306 0,262 8 0,662 0,236 0,320 0,286 9 0,543 0,236 0,320 0,287 10 0,544 0,236 0,322 0,287 11 0,662 0,237 0,333 0,296 12 0,646 0,234 0,302 0,277 13 0,646 0,230 0,308 0,262 14 0,544 0,226 0,204 0,253 15 0,662 0,240 0,299 0,251 16 0,646 0,240 0,335 0,286 17 1,071 0,223 0,269 0,279 18 1,173 0,062 0,012 0,022 19 0,986 0,225 0,2413 0,226 20 0,969 0,231 0,251 0,214 21 2,445 0,033 0,048 0,009
Tabel4.
Perhitungan NMAE dari Konsentrasi Chl-a Stasiun NMAE(%) SR 6SV Flaash 1 41,731 44,845 42,731 2 27,866 30,980 28,865 3 22,895 25,900 24,131 4 17,066 16,790 17,774 5 19,058 18,212 16,273 6 31,239 30,305 30,247 7 31,738 27,793 29,608 8 17,407 13,970 15,371 9 12,573 9,117 10,453 10 12,600 9,089 10,523 11 17,402 13,452 14,961 12 16,827 14,069 15,090 13 17,029 13,844 15,697 14 13,021 13,921 11,908 15 17,246 14,853 16,830 16 16,604 12,706 14,710 17 34,698 32,786 32,371 18 45,459 47,497 47,061 19 31,116 30,459 31,069 20 30,200 29,370 30,884 21 98,657 98,034 99,632 Rata- rata 27,259 26,095 26,485
Sebagian besar stasiun mempunyai NMAE yang memenuhi  syarat  yakni  kurang  dari  30%.  Hasil NMAE terbaik  adalah  dari  citra  Landsat  8  dengan koreksi  atmosfer  metode  6SV  yaitu  sebesar 26,095%.  Dari  ketiga  macam    produk  tersebut dengan  menggunakan  algoritma  Chl-a  Jaelani dapat  digunakan  untuk  mengestrak  data  kualitas air  dari  penginderaan  jauh  karena  memenuhi syarat NMAE yang  kurang  dari  30%.  Akan  tetapi pada  penelitian  ini  tetap  akan  dibuat  algoritma model untuk estimasi konsentrasi Chl-a di wilayah perairan laut selatan Pulau Lombok, NTB.
C.Pemodelan Algoritma Estimasi Konsentrasi Chl-a Algoritma  model  konsentrasi  Chl-a  dibuat berdasarkan pada regresi algoritma yang dibentuk dari  perbandingan  kanal-kanal  pada  Landsat  8, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5 dan 6.
R 2 untuk Rasio-Kanal Landsat 8
No Model Regresi Kanal 2 Kanal 2 Kanal 2 Kanal 3 Kanal 4 Kanal 5 1 Chl-a = y0 + a*(bj/bk) 0,07 0,013 0,18 2 log (Chl-a) = y0 + a*(bj/bk) 0,041  0,005 0,347 3 Chl-a = y0 + a*log (bj/bk) 0,087  0,007 0,187 4 log (Chl-a) = y0 + a*log (bj/bk) 0,048  0,019 0,26 5 Chl-a = y0 + a*(log (bj) / (log(bk)) 0,159  0,092 0,28 6 log (Chl-a) = y0 + a*(log (bj) / (log(bk)) 0,077  0,066 0,218
Tabel6.
R 2 untuk Rasio-Kanal Landsat 8
No Model Regresi Kanal 3 Kanal 3 Kanal 4 Kanal 4 Kanal 5 Kanal 5 1 Chl-a = y0 + a*(bj/bk) 0,02 0,137 0,537 2 log (Chl-a) = y0 + a*(bj/bk) 0,011  0,268 0,511 3 Chl-a = y0 + a*log (bj/bk) 0 0,165 0,458 4 log (Chl-a) = y0 + a*log (bj/bk) 0,009  0,252 0,47 5 Chl-a = y0 + a*(log (bj) / (log(bk)) 0,029  0,259 0,551 6 log (Chl-a) = y0 + a*(log (bj) / (log(bk)) 0,039  0,255 0,529
Dari beberapa kombinasi, didapatkan koefisien determinasi R 2 = 0,551 dengan perbandingan rasio Rrs(λ 4 ) / Rrs(λ 5 ) dengan  algoritma  model  estimasi konsentrasi Chl-a sebagai berikut :
Chl-a=2,223 Log Rrs ( λ 4 ) Log Rrs ( λ 5 ) - 1,439 (6)

## Gambar 2.  Model Regresi dengan menggunakan rasio
Rrs(λ) pada kanal 4 dan kanal 5
Dari masing-masing Rrs(λ) estimasi yaitu Rrs(λ) - 6SV, Rrs(λ) -Flaash,  dan Rrs(λ) -L  akan  dihitung estimasi  konsentrasi  Chl-a  dengan  menggunakan algoritma  model  Chl-a  sesuai  dengan  Pers.6  yang kemudian akan di validasi dengan konsentrasi Chl- a in-situ pada 21 titik sampel lapangan.
Tabel7. Perbandingan Konsentrasi Chl-a In-situ dengan konsentrasi Chl-a Estimasi Stasiun Konsentrasi Chl-a (µg/L) In- situ SR 6SV Flaash 1 1,207 0,730 0,638  0,700 2 0,868 0,730 0,638  0,700 3 0,645 0,581 0,397  0,527 4 0,543 0,643 0,657  0,611 5 0,662 0,737 0,763  0,808 6 0,969 0,751 0,777  0,777 7 0,986 0,755 0,840  0,805 8 0,662 0,784 0,850  0,830 9 0,543 0,784 0,849  0,831 10 0,544 0,784 0,850  0,830 11 0,662 0,784 0,857  0,838 12 0,646 0,782 0,837  0,823 13 0,646 0,777 0,840  0,808 14 0,544 0,773 0,754  0,799 15 0,662 0,788 0,765  0,734 16 0,646 0,788 0,860  0,822 17 1,071 0,770 0,808  0,830 18 1,173 0.528 0,395  0,428 19 0,986 0,773 0,789  0,775 20 0,969 0,778 0,802  0,762 21 2,445 0,398 0,435  0,212
Tabel8. Perhitungan NMAE dari Konsentrasi Chl-a Stasiun NMAE (%) SR 6SV Flaash 1 21,195 23,264 20,741 2 9,330 9,399 6,876 3 7,273 10,134 4,830 4 5,461 4,654 4,770 5 4,783 4,134 5,974 6 9,910 7,867 7,853 7 10,178 5,972 7,386 8 8,373 7,707 6,878 9 12,166 12,535 11,784 10 10,154 12,527 11,700 11 7,377 7,984 7,190 12 5,864 7,817 7,223 13 5,437 7,939 7,645 14 10,267 8,570 10,420 15 5,712 4,222 4,953 16 6,340 8,772 7,202 17 12,547 10,737 11,859 18 31,452 31,838 30,480 19 8,754 8,045 8,642 20 7,663 6,819 8,471 21 88,064 82,217 91,340 Rata- rata 13,728 13,484 13,534
Sebagian besar stasiun mempunyai NMAE yang memenuhi  syarat  yakni  kurang  dari  30%.  Hasil NMAE terbaik  adalah  dari  citra  Landsat  8  dengan koreksi  atmosfer  metode  6SV  yaitu  sebesar 13,484%.  Dari  ketiga  macam  produk  tersebut dengan menggunakan algoritma model Chl-a baru dapat digunakan untuk mengestrak atau mewakili data  kualitas  air  dari  penginderaan  jauh  karena memenuhi  syarat NMAE yang  kurang  dari  30%. Hasil NMAE dengan algoritma model baru memiliki nilai  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan algoritma Chl-a Jaelani.
D. Estimasi Distribusi Konsentrasi Chl-a Berikut  ini  estimasi  konsentrasi  Chl-a  dengan model algoritma Chl-a baru.
Gambar 3.  Distribusi Estimasi Konsentrasi Chl-a : a) SR-L, b) SR-6SV, c) SR-Flaash

## PENUTUP
Hasil validasi konsentrasi Chl-a pada algoritma Chl-a  Jaelani  dengan  menggunakan  metode koreksi  atmosfer  6SV  menunjukkan  nilai NMAE yang lebih baik dibandingkan dengan menggunakan  metode  koreksi  atmosfer  Flaash yaitu  sebesar  26,095%.  Sedangkan  dengan menggunakan  metode  koreksi  atmosfer  Flaash didapatkan nilai NMAE sebesar 26,485% dan dari data  reflektan-permukaan  Landsat  8  sebesar 27,259%.  Dari  ketiga  macam    produk  tersebut dengan  menggunakan  algoritma  Chl-a  Jaelani dapat digunakan untuk mengestrak atau mewakili data  kualitas  air  dari  penginderaan  jauh  karena memenuhi  syarat NMAE yang  kurang  dari  30%.
Berdasarkan  nilai NMAE tersebut  menunjukkan bahwa  algoritma  Chl-a  Jaelani  dapat  digunakan untuk menghitung nilai estimasi konsentrasi Chl-a di  perairan  laut  selatan  Pulau  Lombok,  Nusa Tenggara Barat.
Pemodelan algoritma yang dibuat berdasarkan pada  regresi  algoritma  yang  dibentuk  dari perbandingan  kanal-kanal  pada  Landsat  8.  Dari hasil  pemodelan  algoritma  Chl-a  didapatkan regresi  ( R 2 )  sebesar  0,551  dengan  perbandingan rasio Rrs(λ 4 ) /  Rrs(λ 5 )  dengan  algoritma  model estimasi konsentrasi Chl-a sebagai berikut :
Chl-a = 2,223 Log Rrs ( λ 4 )
Log Rrs (λ 5 ) - 1,439
Hasil  validasi  konsentrasi  Chl-a  dengan algoritma  model  Chl-a  baru  memiliki NMAE terbaik  dari  citra  Landsat  8  dengan  koreksi atmosfer metode 6SV yaitu sebesar 13,484%. Hal ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  model  Chl-a baru  untuk  perairan  laut  selatan  Pulau  Lombok lebih  baik  dalam  mengekstrak  data  kualitas  air dari  data  penginderaan  jauh  pada  lokasi penelitian  dibandingkan  dengan  algoritma  Chl-a Jaelani.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian ini didukung oleh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jakarta Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
Adnan.  2010.  Analisis  Suhu  Permukaan  Laut  dan Klorofil-a  Data  Inderaja  Hubungannya dengan  Hasil  Tangkapan  Ikan  Tongkol ( Euthynnus  affinis )  di  Perairan  Kalimantan Timur. Jurnal  FPIK  Unpatti ,  Ambon,  1(1):1- 12.
Badan  Pusat  Statistika  Provinsi  NTB.  2014.  Nusa Tenggara Barat dalam Angka 2014. Lombok, 356 hlm.
Han,  Luoheng,  Karen  JJ.  2005.  Estimating  and  mapping chlorophyll-  a  concentration  in  Pensacola Bay,  Florida  using  Landsat  ETM+  data.
International  Journal  of  Remote  Sensing, Vol. 26, No. 33, 5245–5254 Jaelani  L.M.,  dkk.  2015. Pemetaan  Distribusi  Spasial Konsentrasi  Klorofil-A  dengan  Landsat  8  di
Danau Matano dan Danau Towuti, Sulawesi Selatan ,Prosiding Pertemuan Ilmiah
Tahunan  Masyarakat  Ahli  Penginderaan JauhIndonesia XX, Bogor.
Jaelani  L.M.,  dkk.  2015. Uji  Akurasi  Produk  Reflektan- Permukaan  Landsat  Menggunakan  Data  In situ  di  Danau  Kasumigaura,  Jepang ,
ProsidingPertemuan Ilmiah Tahunan Masyarakat Ahli Penginderaan Jauh
IndonesiaXX, Bogor.
Musbir.  2013.  Perairan  Oseanografi  dalam  Pemanfaatn Sumber  Daya  Perikanan  Berkelanjutan. Dalam A.I.  Burhanuddin,  N.  Nessa  dan  A. Niartiningsih.  Membangun  Sumber  Daya Kelautan  Indonesia.  IPB  press,  Bogor,  320 hlm.
Pangihutan,  M.S.  2009.  Analisis  Hasil  Tangkapan  Pukat Ikan Kaitannya dengan Kandungan Klorofil-a
dan  Suhu  Permukaan  Laut  di  Perairan Tapanuli Tengah. [Thesis]. Program
Pascasarjana,  Institut  Pertanian  Bogor,  100 hlm. Ruddick  KG,  Ovidio  F,  Rijkeboer  M.  2000.  Atmospheric
correction  of  SeaWiFS  imagery  for  turbid
coastal  and  inland  waters.  Applied  Optics, Vol. 39, No. 6, 897–912.
Strickland,  J.D.H.  and  Parsons  T.R.  1960. Apreactical Handbook  of  sea  Water  Analysis. Fis.  Res. Board Canada : 139-151.