TEKNIK, 41 (2), 2020, 142-151
doi: 10.14710/teknik.v41n2.29516               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919

## Uji Akurasi Metode Berbasis Citra Satelit untuk Ekstraksi Data Batimetri
Ayu Nur Safi’i, Ratna Sari Dewi
Badan Informasi Geospasial Jl. Raya Jakarta-Bogor Km. 46 Cibinong, Kabupaten Bogor,  Indonesia 16911

## Abstrak
Citra  penginderaan  jauh  memungkinkan  pengumpulan  data  batimetri  dengan  cakupan  luas,  sehingga dapat  diintegrasikan  dengan informasi  terestrial  untuk  pemodelan  wilayah  pesisir  dan  pemodelan  garis pantai.  Data  batimetri  berbasis  citra  satelit  cukup  menjanjikan  karena  kemampuannya  untuk  mengisi kesenjangan data kedalaman yang diperoleh dari survei hidrografi. Tujuan dari penelitian ini difokuskan untuk  mengevaluasi  tiga  model  dalam  memperoleh  informasi  kedalaman.  Model-model  tersebut  dibuat dengan mengintegrasikan data citra penginderaan jauh dan data pengukuran in-situ (pemeruman) untuk menyediakan  dan  mengisi  data  kedalaman  di  perairan  dangkal  kawasan  pesisir  antara  permukaan  laut dan batas  awal  data  pemeruman.  Tiga  model  yang  dievaluasi  yaitu:  Random  Forest  (RF),  Multi  Linear Regression  (MLR)  dan  Generalized  Additive  Model  (GAM).  Secara  statistik  (hasil  RMSE),  GAM  lebih unggul dibandingkan MLR dan RF dalam memperoleh informasi kedalaman. Nilai RMSE masing-masing adalah 0,16, 0,32 dan 0,64 untuk GAM, MLR dan RF. Namun, dari hasil visualisasi, model SDB dengan menggunakan GAM sangat ‘smooth’. Sementara jika dilihat dari penggunaan data, RF sangat tergantung pada jumlah data training. Dalam hal ini, MLR cukup menjanjikan untuk digunakan dalam memperoleh informasi kedalaman karena memiliki akurasi  model SDB yang baik dan memiliki pola kedalaman yang lebih andal/reliable. Selain itu, MLR tidak terlalu tergantung pada jumlah data training.
Kata kunci : kedalaman; batimetri; batimetri berbasis citra; perairan dangkal, penginderaan jauh, SBES

## Abstract
[Title:  Evaluating  the  Accuracy  of  Satellite  Derived  Bathymetry] Remote  sensing  images  enable  the collection of wide coverage bathymetry data to be integrated by terrestrial information to develop coastal terrain models and shoreline models. Satellite-derived bathymetry is promising due to its ability to fill the gap  of  depth  from  hydrographic  survey.  The  objective  of  this  research  is  focused  on  the  assessment  of three  models  in  deriving  depth  information.  The  models  were  created  by  integrating  remote  sensing images  and  in-situ  measurement  data  to  provide  and  fill  the  near-shore  gap  between  sea  level  and  the beginning of sounding data. Three models have been assessed, namely: Random Forest (RF), Multi Linear Regression (MLR), and Generalized Additive Model (GAM). From the RMSE results, we found that GAM outperformed MLR and RF in deriving depth information. The RMSE values were 0.16, 0.32, and 0.64 for GAM, MLR, and RF, respectively. However, from the visualization results, we can see that the SDB model using GAM was smooth excessively. Meanwhile, based on the train data used, RF was very dependent on the number of training data. In this case, MLR was promising to be used for deriving depth information. It has  a  good  accuracy  of  SDB  model,  and  it  has  a  more  reliable  depth  pattern.  Moreover,  MLR  was  not very much dependent on the number of training data.
Keywords : depth; bathymetry; satellite derived bathymetry; shallow water, remote sensing, SBES

## 1. Pendahuluan
Pengukuran  kedalaman  laut  khususnya  pada perairan  dangkal  sebagian  besar  dilakukan  dengan menggunakan  survei  batimetri,  diantaranya  pengukuran menggunakan echosounder (Dierssen  &  Theberge,  2016) .
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: ayunursafii.10@gmail.com
Akan  tetapi  pengukuran  dengan  metode  ini  memiliki kelemahan. Kapal yang membawa echosounder tidak dapat mengakses  perairan  dangkal  karena  alasan  keamanan (Pattanaik dkk., 2015) terutama perairan yang di bawahnya banyak  ditemukan  terumbu  karang.  Selain  menggunakan echosounder , dijelaskan juga oleh Vinayaraj (2017) bahwa pengukuran perairan dangkal dapat menggunakan SoNAR dan airbone LiDAR. Hasil pengukuran batimetri dari kedua metode  ini  sangat  akurat,  sebagaimana  dinyatakan  oleh penelitian  terdahulu  bahwa  akurasi  pengukuran  batimetri menggunakan  LiDAR  mencapai  sekitar  2  cm  (Abdallah dkk.,  2013;  Yeu  dkk.,  2018),  namun  memiliki  kelemahan dari  sisi  biaya  dan  ketersediaan  teknologi  yang  terbatas (Vinayaraj dkk . , 2016).
Seiring  dengan  perkembangan  zaman,  mulai dikembangkan  model  kedalaman  laut  yang  didapatkan melalui  citra  satelit  atau  lebih  dikenal  dengan  istilah Sattellite  Derrived  Bathymetry (SDB).  Metode  ini  dapat digunakan sebagai alternatif yang efisien, efektif, cepat dan murah  untuk  mengukur  kedalaman  perairan  (Arya  dkk . , 2016;  Vinayaraj,  2017).  Ada  berbagai  sumber  citra  satelit yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  penentuan  kedalaman perairan,  mulai  dari  citra  satelit  resolusi  tinggi  seperti WorldView  (Chénier  dkk . ,  2018)  dan  QuickBird  (Mishra dkk . ,  2006)  hingga  resolusi  menengah  seperti  Landsat (Misra dkk . , 2018).
Ekstraksi  data  kedalaman  menggunakan  citra penginderaan  jauh  optik  dihitung  berdasarkan  prinsip bahwa  jumlah  total  energi  elektromagnetik  yang dipantulkan dari kolom air adalah fungsi dari kedalaman air (Casal dkk . , 2019). Penginderaan jauh optik memanfaatkan radiasi  gelombang  pendek  pada  spektrum  biru  dan  hijau yang  memiliki  kemampuan  penetrasi  yang  kuat  ke  dalam air.  Ketika  radiasi  matahari  merambat  melalui  air,  radiasi itu  tersebar  dan  diserap  oleh  molekul  air  dan  konstituen dalam air, meninggalkan beragam energi untuk dihamburkan  dan  direkam  dalam  citra  penginderaan  jauh. Kemudian  dinyatakan  bahwa  energi  yang  diterima  oleh sensor  berbanding  terbalik  dengan  kedalaman  air  setelah dilakukan  koreksi  atmosfer  dan  koreksi  kolom  air.  Oleh karena  itu,  intensitas  sinyal  yang  dikembalikan  ke  sensor menunjukkan  kedalaman  dimana  radiasi  matahari  telah menembus  (Jawak  &  Luis,  2015).  Pemodelan  batimetri dapat  dikelompokkan  atas  pemodelan  analitik,  semi- analitik  dan  pemodelan  empiris  dari  transmisi  cahaya matahari melalui atmosfer dan kolom air (Mavraeidopoulos dkk . , 2017; Vinayaraj, 2017). Intensitas cahaya yang masuk ke dalam  tubuh air  senantiasa  akan  mengalami penurunan dengan bertambahnya kedalaman laut (Geyman & Maloof, 2019).  Nilai  spektral  objek  perairan  yang  terekam  oleh sensor  satelit  dipengaruhi  oleh  dasar,  permukaan  dan kedalaman  perairan  itu  sendiri  (Kanno  &  Tanaka,  2012). Sedangkan berdasarkan kandungan material, maka perairan terbagi  menjadi  perairan  keruh  dan  jernih.  Perairan  pantai Kecamatan  Cilebar  adalah  salah  satu  pantai  dengan
kandungan  material  keruh  (Yuwono  &  Sidad,  2017). Pantulan  nilai  spektral  untuk  perairan  keruh  lebih  tinggi dibandingkan dengan perairan yang lebih jernih (Nurkhayati, 2013).
Beberapa  metode  telah  dikembangkan  untuk menentukan  kedalaman  laut  yang  diawali  penelitian Lyzenga  (1978a).  Selanjutnya  berkembang  penelitian terkait  ekstraksi  kedalaman  sejalan  dengan  ketersediaan citra  penginderaan  jauh  yang  semakin  luas  diantaranya yang  dapat  diacu  adalah  Philpot  (1989),  Kanno dkk., (2013), Stumpf dkk ., (2003) dan Chénier dkk ., (2018).
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan  citra  satelit  multi-kanal  SPOT  6  untuk memetakan  kedalaman  laut.  Tiga  algoritma  yaitu  regresi linear  berganda  ( multi  linear  regression /MLR), random forest (RF)  dan generalized  additive  model (GAM)  diuji dan  dibandingkan  untuk  mengekstraksi  data  kedalaman  di perairan  dangkal,  sehingga  dapat  diketahui  bagaimana akurasi  yang  didapatkan  dari  masing-masing  metode beserta kelebihan dan kekurangannya. Selain itu, penelitian terdahulu  kebanyakan  mengujikan  algoritma  SDB  untuk perairan jernih. Sedangkan dalam penelitian ini, kehandalan dan  konsistensi  metode-metode  tersebut  diuji  di  perairan yang  keruh.  Sehingga  akan  diperoleh  informasi  apakah metode  yang  sama  memiliki  kehandalan  yang  sama  pada jenis perairan berbeda dengan  turbiditas  yang  lebih  tinggi. Diharapkan  informasi  ini  dapat  berguna  bagi  pembaca, terutama  para  pengambil  keputusan  yang  bertanggung jawab dalam penyediaan data batimetri.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1  Lokasi penelitian
Lokasi  Penelitian  dilakukan  di  wilayah  Pantai Kecamatan  Cilebar,  Jawa  Barat  (lihat  Gambar  1),  pada koordinat 6° 9‟ 5,3” – 6° 6‟ 11,909” LS dan 107° 27‟18,13” –  107°  29‟  13,11”  BT.  Pantai  ini  adalah  pantai  dengan aktivitas  pelabuhan  yang  tidak  terlalu  ramai.  Tipe  pasang surut  di  lokasi  ini  adalah  tipe  pasang  surut  harian  ganda dengan  magnitudo  formahzl  1,202  (Yuwono  &  Sidad, 2017).

## 2.2   Data yang digunakan dan proses awal yang dilakukan
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan meliputi  data  citra  penginderaan  jauh  dan  data pemeruman  SBES  ( Single  Beam  Echo  Sounding ).  Citra penginderaan  jauh  yang  digunakan  adalah  SPOT  6 perekaman tanggal 24 Mei 2017. Selanjutnya dilakukan koreksi  atmosfer  menggunakan  metode Dark  Pixel Subtraction (DOS)  yaitu  mengambil  sejumlah  piksel pada masing-masing kanal di laut dalam, kemudian nilai tersebut  dirata-rata  dan  digunakan  sebagai  faktor pengurang  nilai  piksel  masing-masing  kanal  (Green dkk . , 2000).
doi: 10.14710/teknik.v41n2.29516               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 1. Lokasi Penelitian di pantai Kecamatan Cilebar; kumpulan  titik  kuning  merupakan  lokasi  pengukuran SBES; dan kotak garis putus-putus berwarna merah adalah lokasi subset ketika melakukan eksperimen.
Persamaan yang digunakan adalah Persamaan 1.
(1)
dimana    adalah nilai piksel terkoreksi pada kanal  ; adalah  nilai  piksel  awal  pada  kanal  ;  dan adalah nilai piksel rata-rata sampling di laut dalam pada kanal  . Metode ini mengasumsikan pada area laut dalam energi gelombang elektromagnetik diserap habis sehingga nilai dari reflektansi yang ada dapat diasumsikan sebagai nilai reflektansi dari suatu atmosfer (Arya dkk . , 2016).
Dalam  melaksanakan  eksperimen,  dua  subset citra  penginderaan  jauh  digunakan  sebagaimana  terlihat pada  Gambar  1  (ditandai  kotak  garis  putus-putus berwarna  merah).  Tujuan  dibentuknya  dua  subset  ini adalah  untuk  menguji  konsistensi  hasil  model  SDB. Selanjutnya digunakan dua kombinasi kanal citra  SPOT 6, yaitu kanal 231 (red-green-blue) dan kanal 2314 (red- green-blue-NIR) yang memiliki resolusi spasial 6 m. Hal ini  untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh  komposisi kanal  terhadap  model  SDB  yang  dihasilkan.  Secara umum  ketersediaan  kanal  pada  citra  SPOT  6  dapat dilihat pada Tabel 1 (Astrium Services, 2013).
Data  kedua  yang  digunakan  adalah  data  SBES hasil  pemeruman  tahun  2015  dimana  data  ini digunakan untuk  membangun dan  memvalidasi  model. Data  pemeruman  sudah  dikoreksi  terhadap  kondisi pasang  surut.  Selanjutnya  dalam  eksperimen  ini  data pemeruman  tersebut  dibagi  menjadi  data  training  dan testing  dengan  variasi  proporsi  75:25%,  50:50%  dan 25:75%. Hal ini bertujuan untuk melihat pengaruh data training/sampel untuk menghasilkan model kedalaman.
Tabel 1. Resolusi spektral dan spasial citra SPOT 6
Kanal Karakter Panjang Gelombang (  m) Resolusi (m) Kanal 1 Blue 0,455-0,525 60 Kanal 2 Red 0,530-0,590 10 Kanal 3 Green 0,625-0,695 10 Kanal 4 Near Infrared 0,760-0,890 10 2.3   Estimasi kedalaman Deskripsi metode yang digunakan dalam penelitian ini: a. Random forest (RF) RF membangun
model regresi yang menghubungkan  citra  satelit  dengan  data  kedalaman  air. Breiman  (2001)  menjelaskan  bahwa  metode  RF diimplementasikan dengan
membuat
pohon
menggunakan: 1) data training misalnya data kedalaman; dan  2)  nilai  spektral  dari  citra  satelit  sebagai  variabel prediktor.  Nilai  RF  sangat  bergantung  pada  nilai  acak vektor  dan  memiliki  distribusi  yang  sama  untuk  semua pohon ( tree )  yang berada di  hutan ( forest ). Hasil  analisis tergantung  pada  korelasi  antar  pohon.  Untuk  lebih  detil terkait  RF,  pembaca  disarankan  untuk  merujuk  Breiman (2001).  Sementara  itu,  aplikasi  RF  untuk  ekstraksi  data kedalaman  dapat  dilihat  pada  hasil  penelitian  Manessa dkk ., (2016)  dan  Sagawa  (2019).  Untuk  eksperimen dalam  penelitian  ini,  ada  dua  parameter  RF  yang diujicobakan yaitu parameter yang melambangkan jumlah pohon yang akan diestimasi pada pengolahan RF; dan parameter yang melambangkan jumlah variable yang  diambil  secara  acak  sebagai  kandidat  pada  setiap pemisahan. Adapun nilai yang diuji mulai dari 100 –  1000  pada  kelipatan  100,  sedangkan  nilai yang diuji adalah 1,3 dan 5.

## b. Multi Linier Regression (MLR)
Kemampuan  MLR  dalam  memprediksi  nilai kedalaman  menggunakan  citra  satelit  dapat  dilihat  di beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  (Clark  dkk., 1987;  Dwi  dkk.,  2017;  Hamilton  dkk.,  1993;  Kanno  & Tanaka,  2012;  M.  Manessa  dkk.,  2016;  Ratna  Sari  Dewi dkk.,  2019;  Setiawan  dkk.,  2018).  Penggunaan  MLR diawali  dari  penelitian  Clark  dkk. , (1987)  yang menganalisis  citra  satelit  menggunakan  metode  regresi berganda  antara  suatu  kedalaman in-situ dan  citra multispektral  yang  digunakan  untuk  mengestimasi koefisien  regresi.  Selanjutnya,  koefisien-koefisien  ini digunakan  untuk  memperkirakan  nilai  kedalaman. Metode  ini  membahas  heterogenitas  dari  tipe  dasar dengan memanfaatkan semua kanal sinar tampak. Metode ini  menggunakan  kedalaman  dari  data  pemeruman ( echosounder )  yang  digunakan  sebagai  variable  terikat, sedangkan  log  transformasi  kanal  dari  masing-masing citra  digunakan  sebagai  variabel  bebasnya.  Hengel  dan Spitzer  (1991)  menyatakan  bahwa  metode  MLR  ini
doi: 10.14710/teknik.v41n2.29516               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
bekerja  dengan  asumsi  bahwa  nilai  reflektansi  dasar perairan dan komposisi air bernilai tetap diseluruh bagian citra  penginderaan  jauh,  dan  nilai  kanal  multispektral dipengaruhi  oleh  reflektansi  dasar  perairan.  Adapun persamaan  yang  digunakan  untuk  memperkirakan  nilai kedalaman  dapat  dilihat  pada  Persamaan  2  (Van  Hengel & Spitzer, 1991; Vinayaraj, 2017),
(2)
dimana adalah y -intercept , , ,…, adalah  nilai gradien dari masing-masing kanal dan , ,…, adalah nilai  radiansi  yang  ditransformasi  untuk  masing-masing kanal. Nilai koefisien
diperoleh ketika mengimplementasikan  MLR  menggunakan  data  training  dari SBES.
c. Generalized Additive Model (GAM)
GAM dikembangkan dengan menggunakan multiple  smoothing dari  beberapa  parameter  seperti marginal  likelihood, dan generalized  cross  validation (Wood,  2019).  Kelebihan  GAM  adalah  memiliki  fitur untuk menggeneralisasi seluruh model dengan membiarkan  fungsionalitas  non-linear  dari  semua variable.  GAM  memiliki  dasar  pemodelan  dengan menggunakan  fungsi  “smoothers”.  Beberapa  pemodelan smoothing yang  digunakan  adalah regression  splines, local  regression  dan  smoothing  splines (Ravindra dkk., , 2019).  Untuk  ekstraksi  data  kedalaman,  kombinasi metode  Lyzenga  (1978b)  dengan  metode  interpolasi spasial  yang  dibangun  oleh  Kanno dkk., (2011b) dilakukan  untuk  memodelkan  “term  error”  pada  metode Lyzenga berdasarkan ketergantungan spasial yang disebut regresi  semi-parametrik,  sesuai  Persamaan  3  (Kanno dkk., , 2011a, 2011b):
(3)
dimana   dan   berasal dari pengukuran SBES dan citra penginderaan  jauh  pada  kanal  sinar  tampak.  Sementara adalah  fungsi  non-parametrik  “smoother”  koordinat dua  dimensi  vektor    dan    adalah  nilai  tengah  variabel acak. Dalam penelitian ini, GAM dijalankan menggunakan  perangkat  lunak  R  dengan  paket  „mgcv‟. Selanjutnya  GCV  ( Generalized  Cross  Validation ) digunakan  untuk  mengoptimasi  fungsi  „s‟  dan  regresi „ splines ‟  dengan    derajat  kebebasan  tertentu.  Langkah yang  cukup  penting  dalam  mengimplementasikan  SDB model  adalah  dalam  menentukan  derajat  kebebasan  „ ‟ ini,  dimana  nilai    tidak  boleh  terlalu  besar  atau  terlalu kecil.  Dalam  eksperimen,  nilai yang  digunakan bervariasi mulai dari 10 – 100 dalam kelipatan 10.

## 2.4   Uji Akurasi Model SDB
Uji  akurasi  model  SDB  dilakukan  dengan menggunakan data testing SBES seperti yang dinyatakan
pada  sub-bab  2.2.  Secara  umum,  uji  akurasi  dilakukan dengan  membandingkan data  kedalaman  yang dihasilkan model  SDB  dan  data  kedalaman  hasil  pemeruman. Akurasi  model  SDB  yang  menggunakan  tiga  algoritma RF,  MLR  dan  GAM,  dihitung  dengan  model  statistik Root  Mean  Square  Error (RMSE).  RMSE  ini  adalah suatu ukuran akurasi yang sangat umum digunakan untuk membandingkan  kesalahan  prediksi  dari  dua  variable continue yang  menunjukkan  fenomena  yang  sama, misalnya  perbandingan  antara  suatu  teknik  pengukuran dengan  teknik  pengukuran  yang  lain  (Ismunarti dkk., , 2020;  Neill  &  Hashemi,  2018).  Teknik  pengukuran kedalaman  dalam  penelitian  ini  adalah  membandingkan hasil  prediksi  SDB  (data  testing)  dengan  pengamatan echosounder (data training).
RMSE dihitung menggunakan persamaan 4.
(4)
dimana adalah  nilai  kedalaman  atual  dari  data testing, adalah nilai kedalaman dari model SDB dan N  adalah  jumlah  data  kedalaman.  Metode  yang mendekati  kondisi  riil  dari  data  hasil  ekstrasi kedalaman  laut  dapat  dilihat  dari  nilai  RMSE  yang dihasilkan dari masing-masing metode.

## 3. Hasil Model SDB
Proses  estimasi  kedalaman  laut  menggunakan tiga  model  SDB  yaitu  RF,  MLR  dan  GAM memberikan  hasil  yang  berbeda-beda  sebagaimana dijelaskan berikut ini.
3.1 Model SDB random forest Hasil  ekstraksi  kedalaman  menggunakan  RF sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  2,  menunjukkan bahwa  proporsi  training  75%  menggunakan  kombinasi empat  kanal  (RGBN)  memberikan  nilai  RMSE  lebih baik.  Gambar  2  juga  menunjukkan  bahwa  subset  1 memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  subset 2  karena  cakupan  data  training  yang  lebih  banyak. Selanjutnya hasil eksperimen juga menunjukkan bahwa variasi tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap hasil  model  SDB.  Meskipun  demikian,  terlihat  bahwa meningkatkan nilai menjadi lebih tinggi (bahkan sampai  nilai  1000)  hanya  menurunkan  nilai  RMSE sebanyak  0,01.
Pengaturan  nilai
memberikan  sedikit pengaruh  pada  nilai  RMSE,  hasil  terbaik  umumnya diperoleh  jika (Gambar  3).  Secara  umum, RMSE terbaik yang dihasilkan oleh metode RF adalah 0,64  ketika , pada  subset  1
menggunakan empat kanal.
doi: 10.14710/teknik.v41n2.29516               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar  2 .  Perbandingan  nilai  RMSE  model  SDB menggunakan  algoritma  RF  untuk  kombinasi  3  dan  4 kanal  (RGB  dan  RGBN)  dimana  nilai pada subset 1 (R=red; G=green; B=blue dan N=NIR).
Gambar  3 .  Perbandingan  nilai  RMSE  model  SDB menggunakan  algoritma  RF  untuk  kombinasi  3  dan  4 kanal  (RGB  dan  RGBN)  pada  subset  1,  dimana  nilai (keterangan notasi di Gambar 2).
Gambar  4 .  Perbandingan  nilai  RMSE  model  SDB menggunakan algoritma MLR untuk kombinasi tiga dan empat  kanal  (RGB  dan  RGBN)  pada  subset  1  (untuk keterangan  notasi  RGBN  dapat  dilihat  pada  judul Gambar 2 )
Gambar  5 .  Perbandingan  nilai  RMSE  model  SDB menggunakan algoritma GAM untuk kombinasi 3 dan 4 kanal  (RGB  dan  RGBN)  pada  subset  2  (keterangan notasi di Gambar 2).
3.2 Model SDB multi linear regression
Hasil  ekstraksi  kedalaman  menggunakan  MLR ditampilkan  pada  Gambar  4.  Dari  gambar  tersebut terlihat  bahwa  penambahan  kanal  NIR  meningkatkan akurasi  secara  signifikan.  Hal  ini  terlihat  dari  nilai RMSE subset 1 yang menjadi semakin kecil yaitu dari 1,096  menjadi  0,324.    Selain  itu,  dapat  dilihat  juga bahwa dengan adanya penambahan maupun pengurangan  data  training  tidak  berpengaruh  besar terhadap hasil yang didapat. Hasil RMSE terbaik dari metode MLR adalah 0,324 pada subset 1 menggunakan empat kanal RGBN.
3.3 Model SDB generalized additive model
Gambar  5  menunjukkan  perbandingan  model SDB menggunakan GAM pada kombinasi kanal RGB dan  RGBN.  Terlihat  bahwa  kombinasi  empat  kanal memberikan  akurasi  sedikit  lebih  baik  dibanding kombinasi  tiga  kanal.  Dari  Gambar  5  juga  terlihat
bahwa  peningkatan  nilai    berpengaruh  cukup  besar ketika  nilai    diubah  dari  10  menjadi  20,  sedangkan selanjutnya  peningkatan  nilai hanya  memberikan peningkatan nilai RMSE yang sangat kecil.
Selanjutnya,  dari  hasil  eksperimen  juga diketahui  bahwa  variasi  jumlah  training  data memberikan  pengaruh  yang  sangat  kecil  terhadap perbaikan  nilai  RMSE.  Nilai  RMSE  terbaik  dari metode GAM adalah 0.156 pada subset 2 dengan nilai dan  jumlah  data  training  adalah  75%  dari seluruh data pemeruman.

## 3.4 Perbandingan Model SDB
Hasil  eksperimen  menggunakan  metode  RF memberikan  nilai  kedalaman  sampai  9,2  m,  metode MLR  memberikan  kedalaman  19,7  m,  sementara GAM kedalaman yang dapat dideteksi sampai 10,5 m. Terlihat  bahwa  MLR  mampu  mendeteksi  perairan yang cukup dalam. Selanjutnya Gambar 6
doi: 10.14710/teknik.v41n2.29516               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
menunjukkan  perbandingan  tiga  model  SDB  dalam penelitian  ini  menggunakan  kombinasi  kanal  RGB dan  RGBN.  Terlihat  bahwa  nilai  RMSE  yang diperoleh  algoritma  RF  sangat  dipengaruhi  oleh variasi  proporsi  jumlah  data  training  dan  testing. Sementara  hasil  model  GAM  dan  MLR,  kurang dipengaruhi  oleh  variasi  proporsi  data  training  dan testing (kecil dari 0,01%).
Apabila  kita  melihat  hasil  eksperimen  ketika menggunakan jumlah kanal yang berbeda (Gambar 6), maka  terlihat  bahwa  penggunaan  citra  dengan  empat kanal  (RGBN)  memberikan  hasil  paling  baik dibandingkan  ketika  menggunakan  citra  dengan  tiga kanal  (RGB).  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  model  SDB ketika  menggunakan  RF  dan  MLR,  sementara  ketika menggunakan  GAM,  penggunaan  citra  dengan  tiga kanal  memberikan  hasil  yang  sedikit  lebih  baik, namun perbedaannya sangat kecil.
Gambar  6 .  Perbandingan  nilai  RMSE  model  SDB menggunakan  algoritma  RF,  GAM  dan  MLR  dengan kombinasi  tiga  dan  empat  kanal  (RGB  dan  RGBN) pada subset 1 (keterangan notasi di Gambar 2).
Dari  ketiga  model,  terlihat  bahwa  GAM memberikan nilai RMSE paling kecil yang mengindikasikan paling akurat. Sementara MLR yang menggunakan  empat  kanal  juga  memberikan  nilai RMSE  yang  cukup  baik  dibanding  dengan  RF.  Akan tetapi,  jika    dilihat  hasil  model  SDB  secara  visual pada  Gambar  7,  model  SDB  menggunakan  GAM memiliki  visualisasi  yang  kurang  alami,  terlihat
seperti oversmoothing (lihat  Gambar  7c).  Sementara model  SDB  menggunakan  MLR  terlihat  memiliki pola  kedalaman  yang  paling  mendekati  kondisi  di alam.  Hal  ini dapat  dicek  secara  visual  menggunakan citra  natural  komposit di  Gambar  7d pada  sel B2 dan C3.  Piksel  yang  berwarna  hitam  di  Gambar  7b memiliki  rentang  kedalaman  0-1  m  yang  merupakan area  perairan  yang  mengandung  endapan  sedimen (lumpur/pasir)  ditandai  warna  putih/abu  terang  pada Gambar 7d.
Gambar 8 memperlihatkan perbandingan profil melintang  data  pemeruman  dengan  data  kedalaman hasil  model  SDB.  Dari  profil  melintang  ini  terlihat bahwa  kurva  SBES  dan  GAM  mengalami overfitting . Kurva  MLR  dan  RF  di  Plot1  terlihat  bersesuaian dengan kurva SBES di perairan yang lebih dalam dan sebaliknya  di  perairan  dangkal.  Sementara  kurva MLR  dan  RF  di  Plot2  terlihat  bersesuaian  ( fit ) dengan  kurva  SBES  di  perairan  dangkal,  akan  tetapi bergeser ( shifting ) di area yang lebih dalam.
3.5 Pembahasan Dalam penelitian ini, secara umum, penambahan  kanal  NIR  meningkatkan  perfoma algoritma  SDB  untuk  menghasilkan  informasi kedalaman,  kecuali  untuk  GAM  dimana  kombinasi tiga kanal memberikan nilai RMSE yang sedikit lebih baik.  Meskipun  demikian,  perbedaan  nilai  RMSE yang  dihasilkan  kedua  kombinasi  kanal  (RGB  dan RGBN) sangat kecil sehingga dapat diabaikan. Dalam hal  ini  jumlah  kanal  yang  digunakan  dalam  model pada  dasarnya  akan  mempengaruhi  kemampuan algoritma  dalam  membedakan  tipe  dasar  dan  massa air,  sehingga  penggunaan  lebih  banyak  kanal mungkin akan menghasilkan model yang lebih akurat (Bramante  dkk.,  2013).  Akan  tetapi  perlu  diketahui bahwa  berdasarkan  Jupp  (1988)  dalam  Green  dkk., (2000),  kanal  infrared  akan  sepenuhnya  diserap  di dalam  kolom  air.  Sementara  kanal  NIR  dapat menembus  perairan  sampai  kedalaman  0.5  m. Hasil eksperimen  berdasarkan  nilai  RMSE  menunjukkan bahwa GAM memiliki performa yang terbaik dan dari profil  melintang,  kurva  GAM  sangat  bersesuaian dengan  kurva  SBES.  Hal  ini  mungkin  disebabkan karena korelasi yang sangat tinggi antara data training dan testing yang digunakan dalam model SDB. Dalam studi  ini, data  training  dan  testing  dipilih  secara  acak sehingga  mungkin  saja  keduanya  memiliki  distribusi dan  berasal  dari  lokasi  yang  sama.  Terlebih  lagi, secara  visual  dapat  dilihat  bahwa  GAM  memberikan model  SDB  yang oversmoothing .  Oleh  karena  itu, untuk  penelitian  lanjutan,  disarankan  untuk  memilih data training dan testing yang benar-benar terpisah.
doi: 10.14710/teknik.v41n2.29516               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 7 . Visualisasi model SDB menggunakan algoritma (a) RF (
, ); (b) GAM ( );
dan (c) MLR dengan kombinasi empat kanal (d) RGBN dengan natural komposit pada subset 1 dan titik-titik berwarna hitam menunjukkan titik sampel untuk profil melintang model kedalaman.
Gambar 8 . Profil melintang menunjukkan perbandingan antara data hasil pemeruman (SBES) dengan model SDB untuk lokasi Plot 1 dan 2 pada Gambar 7d. Profil melintang dimulai dari A dan berakhir di B.
Dalam  penelitian  ini  terlihat  bahwa  MLR  lebih baik  dari  pada  RF.  Hal  ini  cukup  mengejutkan mengingat  dalam  penelitian-penelitian  lain  yang dilakukan  di  perairan  jernih,  RF  jauh  lebih  unggul dibandingkan dengan MLR (Dewi dkk., 2020; Dwi dkk., 2017).  Hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh  kondisi perairan yang berbeda. Seperti dinyatakan oleh Cahalane
dkk ., (2019)  bahwa  secara  umum  model  SDB  sangat dipengaruhi  oleh  jenis  sensor,  kualitas  air  dan  kondisi lingkungan  lainnya.  Dalam  hal  ini  terlihat  bahwa  RF sangat  dipengaruhi  oleh  kondisi  perairan  dibandingkan oleh MLR.
Selanjutnya  dengan  memberikan  rasio  training dan  testing  yang  berbeda,  terlihat  bahwa  MLR  tidak
doi: 10.14710/teknik.v41n2.29516               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
terlalu  dipengaruhi  oleh  jumlah  data  training  yang digunakan. Dengan eror kurang dari 0,5 m, MLR cukup menjanjikan untuk digunakan di perairan yang keruh.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini menyajikan analisis komparatif dari tiga  model  SDB  dengan  membandingkan  variasi proporsi  data  training  dan  testing  serta  komposit  kanal citra  SPOT  6.  Model  MLR  dengan  nilai  RMSE  sekitar 0,3,  meskipun  tidak  memberikan  nilai  RMSE  terbaik akan  tetapi  secara  visual  memberikan  hasil  yang  paling reliable . Sementara metode RF dengan nilai RMSE 0,6- 1,0 juga memberikan hasil yang baik, akan tetapi sangat dipengaruhi oleh jumlah training data,  mengindikasikan tidak  cocok  digunakan  jika  jumlah  data  training  sedikit dan  tidak  cocok  untuk  perairan  yang  keruh.  Penelitian lebih  lanjut  diperlukan  untuk  menjelaskan  kesalahan model  dan  korelasi  antara  data  training  dan  testing dalam model SDB.
Dalam  penelitian  ini,  karena  keterbatasan  data yang  tersedia  hanya  digunakan  empat  kanal  dari  citra SPOT  6.  Penelitian  untuk  menguji  kehandalan  model SDB  menggunakan  kombinasi  kanal  yang  lebih  banyak dan  menjadi  rekomendasi  untuk  penelitian  lanjutan  di masa yang akan datang.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional  yang  telah menyediakan  data  SPOT  6  untuk  penelitian  ini;  dan kepada Pusat Pemetaan Kelautan dan Lingkungan Pantai -  Badan  Informasi  Geospasial  yang  telah  menyediakan data  pemeruman  wilayah  studi.  Selanjutnya  ucapan terima  kasih  disampaikan  kepada  Aldino  Rizaldy  dan Prayudha  Hartanto  yang  telah  mempersiapkan script code yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dan  juga untuk  diskusi  mengenai  SDB  selama  penelitian  ini dilakukan.

## Daftar Pustaka
Abdallah,  H.,  Bailly,  J.  S.,  Baghdadi,  N.  N.,  Saint- Geours, N., & Fabre, F. (2013). Potential of space- borne  LiDAR  sensors  for  global  bathymetry  in coastal  and  inland  waters. IEEE  Journal  of Selected  Topics  in  Applied  Earth  Observations and
Remote Sensing . https://doi.org/10.1109/JSTARS.2012.2209864
Arya, A., Winarso, G., & Santoso, A. I. (2016). Evaluasi Akurasi Ekstrasi Kedalaman  Laut dengan Metode Lyzenga  dan  Modifikasinya  Menggunakan  Data SPOT-7  di  Teluk  Belagbelang  Mamuju. Jurnal
Ilmiah Geomatika , 22 (1), 9–19. https://doi.org/10.24895/JIG.2016.22-1.423
Astrium  Services.  (2013).  SPOT  6  &  SPOT  7  imagery user guide. In Astrium Services .
Bramante,  J.  F.,  Raju,  D.  K.,  &  Sin,  T.  M.  (2013).
Multispectral derivation of bathymetry in Singapore‟s  shallow,  turbid  waters. International Journal  of  Remote  Sensing , 34 (6),  2070–2088. https://doi.org/10.1080/01431161.2012.734934 Breiman,  L.  (2001).  Random  Forests. Machine Learning , 45 (1), 5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Cahalane,  C.,  Magee,  A.,  Monteys,  X.,  Casal,  G., Hanafin, J., & Harris, P. (2019). A comparison of Landsat  8,  RapidEye  and  Pleiades  products  for improving  empirical  predictions  of  satellite- derived bathymetry. Remote Sensing of Environment . https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111414
Casal, G., Monteys, X., Hedley, J., Harris, P., Cahalane, C.,  &  McCarthy,  T.  (2019).  Assessment  of empirical  algorithms  for  bathymetry  extraction using  Sentinel-2  data. International  Journal  of
Remote Sensing . https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1533660
Chénier,  R.,  Faucher,  M.-A.,  &  Ahola,  R.  (2018). Satellite-Derived Bathymetry for Improving Canadian  Hydrographic  Service  Charts.  In ISPRS International Journal of Geo-Information (Vol. 7, Issue 8). https://doi.org/10.3390/ijgi7080306
Clark,  R.  K.,  Fay,  T.  H.,  &  Walker,  C.  L.  (1987). Bathymetry  calculations  with  Landsat  4  TM imagery  under  a  generalized  ratio  assumption. Applied
Optics , 26 (19), 4036_1-4038. https://doi.org/10.1364/AO.26.4036_1
Dewi,  R.  S.,  Lumban-Gaol,  Y.,  Safi‟I,  A.  N.,  Rizaldy, A.,  Syetiawan,  A.,  &  Rahadiati,  A.  (2020). Assessing the effect of various training and testing set  ratios  to  model  the  satellite  derived bathymetry. IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science . https://doi.org/10.1088/1755-1315/500/1/012032 Dierssen, H. M., & Theberge, A. E. (2016). Bathymetry: Assessment. In Encyclopedia of Natural
Resources:  Water (pp.  629–636).  Taylor  & Francis. https://doi.org/10.1081/e-enrw- 120048588
Dwi,  M.,  Manessa,  M.,  Haidar,  M.,  Hastuti,  M., Kresnawati, D. K., Division, T. M., & Sensing, R. (2017).  Determination  Of  The  Best  Methodology For Bathymetry Mapping Using  Spot 6 Imagery : A Study Of 12 Empirical. International Journal of Remote  Sensing  and  Earth  Sciences , 14 (2),  127– 136.
Geyman,  E.  C.,  &  Maloof,  A.  C.  (2019).  A  Simple Method  for  Extracting  Water  Depth  From Multispectral  Satellite  Imagery  in  Regions  of
Variable  Bottom  Type. Earth  and  Space  Science . https://doi.org/10.1029/2018EA000539
Green, E., Mumby, P., Edwards, A., & Clark, C. (2000). Remote  Sensing  Handbook  for  Tropical  Coastal Management .
Hamilton,  M.  K.,  Davis,  C.  O.,  Rhea,  W.  J.,  Pilorz,  S. H., & Carder, K. L. (1993). Estimating chlorophyll content  and  bathymetry  of  Lake  Tahoe  using AVIRIS  data. Remote  Sensing  of  Environment , 44 (2–3), 217–230.
Ismunarti,  D.  H.,  Zainuri,  M.,  Sugianto,  D.  N.,  & Saputra,  S.  W.  (2020).  Pengujian  Reliabilitas Instrumen  Terhadap  Variabel  Kontinu  Untuk Pengukuran. Buletin Osenaografi Marina , 9 (1), 1– 8. https://doi.org/10.14710/buloma.v9i1.23924
Jawak, S. D., & Luis, A. J. (2015). Spectral information analysis  for  the  semiautomatic  derivation  of shallow  lake  bathymetry  using  high-resolution multispectral  imagery :  A  case  study  of  Antarctic coastal  oasis. Aquatic  Procedia , 4 (Icwrcoe), 1331–1338. https://doi.org/10.1016/j.aqpro.2015.02.173
Kanno,  A.,  Koibuchi,  Y.,  &  Isobe,  M.  (2011a). Statistical  Combination  of  Spatial  Interpolation and  Multispectral  Remote  Sensing  for  Shallow Water  Bathymetry. IEEE  Geoscience  and Remote Sensing Letters , 8 (1), 64–67.
https://doi.org/10.1109/LGRS.2010.2051658 Kanno, A., Koibuchi, Y., & Isobe, M. (2011b). Shallow Water  Bathymetry  from  Multispectral  Satellite Images:  Extensions  of  Lyzenga‟s  Method  for
Improving Accuracy. Coastal Engineering Journal , 53 (4),
431–450.
https://doi.org/10.1142/S0578563411002410
Kanno,  A.,  &  Tanaka,  Y.  (2012).  Modified  lyzenga‟s method  for  estimating  generalized  coefficients  of satellite-based  predictor  of  shallow  water  depth. IEEE  Geoscience  and  Remote  Sensing  Letters , 9 (4), 715–719. https://doi.org/10.1109/LGRS.2011.2179517
Kanno,  A.,  Tanaka,  Y.,  Kurosawa,  A.,  &  Sekine,  M. (2013).  Generalized  Lyzenga‟s  Predictor  of Shallow  Water  Depth  for  Multispectral  Satellite Imagery. Marine  Geodesy , 36 (4),  365–376. https://doi.org/10.1080/01490419.2013.839974 Lyzenga,  D.  R.  (1978a).  Passive  remote  sensing techniques  for  mapping  water  depth  and  bottom features. Applied Optics , 17 (3), 379–383. https://doi.org/10.1364/AO.17.000379
Lyzenga,  D.  R.  (1978b).  Passive  remote  sensing techniques  for  mapping  water  depth  and  bottom features. Applied Optics , 17 (3), 379. https://doi.org/10.1364/ao.17.000379
Manessa, M. D. M., Kanno, A., Sekine, M., Haidar, M., Yamamoto,  K.,  Imai,  T.,  &  Higuchi,  T.  (2016).
Satellite-Derived  Bathymetry  using  Random Forest  Algorithm  and  Worldview-2  Imagery. Geoplanning: Journal of Geomatics and Planning; Vol 3, No 2 (2016): (October 2016)DO - 10.14710/Geoplanning.3.2.117-126 .
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/geoplanning /article/view/12047
Manessa,  M.,  Kanno,  A.,  Sekine,  M.,  Haidar,  M., Yamamoto,  K.,  Imai,  T.,  &  Higuchi,  T.  (2016). Satellite  Derived  Bathymetry  Using  Random Forest  Algorithm  and  Worldview-2  Imagery.
Geoplanning , 3 (2), 117–126.
https://doi.org/10.14710/geoplanning.3.2.117-126 Mavraeidopoulos,  A.,  Navy,  H.,  Pallikaris,  A., Academy,  H.  N.,  &  Oikonomou,  E.  (2017). Satellite  Derived  Bathymetry  (SDB)  and  Safety  of Navigation . May .
Mishra,  D.,  Narumalani,  S.,  Rundquist,  D.,  &  Lawson, M.  (2006).  Benthic  habitat  mapping  in  tropical marine environments
using quickbird multispectral  data. Photogrammetric  Engineering and Remote Sensing .
https://doi.org/10.14358/PERS.72.9.1037
Misra,  A., Vojinovic,  Z.,  Ramakrishnan, B., Luijendijk, A.,  &  Ranasinghe,  R.  (2018).  Shallow  water bathymetry  mapping  using  Support  Vector Machine  (SVM)  technique  and  multispectral imagery. International Journal of Remote Sensing , 39 (13), 4431–4450. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1421796 Neill, S. P., & Hashemi, M. R. (2018). Ocean Modelling for Resource Characterization. In Fundamentals of Ocean Renewable Energy . https://doi.org/10.1016/b978-0-12-810448-
4.00008-2
Nurkhayati,  R.  (2013).  Pemteaan  Batimetri  Perairan Dangkal  Menggunakan  Citra  Quickbird  di Perairan Taman Nasional Karimun Jawa, Kabupaten  Jepara,  Jawa  Tengah. Jurnal  Bumi Indonesia , 2 (2), 140–148.
Pattanaik,  A.,  Sahu,  K.,  &  Bhutiyani,  M.  R.  (2015). Estimation  of  Shallow  Water  Bathymetry  Using IRS-Multispectral Imagery of Odisha Coast, India.
Aquatic Procedia , 4 , 173–181. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.aqpro.201
5.02.024
Philpot,  W.  D.  (1989).  Bathymetric  mapping  with passive  multispectral  imagery. Applied  Optics , 28 (8), 1569–1578. https://doi.org/10.1364/AO.28.001569
Ratna  Sari  Dewi,  Hartanto,  P.,  Oktaviani,  N.,  Pujawati, I., Nursugi, & Aditya, S. (2019). Satellite-Derived Bathymetry  to  Improve  Bathymetric  Map  of Indonesia. Proceeding of LISAT Conference 2019 . Ravindra,  K.,  Rattan,  P.,  Mor,  S.,  &  Aggarwal,  A.  N.
(2019).  Generalized  additive  models:  Building evidence  of  air  pollution,  climate  change  and human  health.  In Environment  International . https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.104987 Sagawa,  T.,  Yamashita,  Y.,  Okumura,  T.,  & Yamanokuchi,  T.  (2019).  Satellite  derived bathymetry  using  machine  learning  and  multi- temporal  satellite  images. Remote  Sensing . https://doi.org/10.3390/rs11101155
Setiawan, K. T., Dwi, M., Manessa, M., Winarso, G., & Anggraini, N. (2018). Estimasi Batimetri dari Data Spot  7  Studi  Kasus  Perairan  Gili  Matra  Nusa Tenggara  Barat. Jurnal  Penginderaan  Jauh  Dan Pengelolaan Data Citra Digital , 15 (2), 69–82. Stumpf,  R.,  Holderied,  K.,  &  Sinclair,  M.  (2003). Determination  of  Water  Depth  with  High- Resolution Satellite Imagery over Variable Bottom Types. Limnol. Oceanogr , 48 , 547–556. https://doi.org/10.4319/lo.2003.48.1_part_2.0547 Van  Hengel,  W.,  &  Spitzer,  D.  (1991).  Multi-temporal water  depth  mapping  by  means  of  Landsat  TM. International  Journal  of  Remote  Sensing , 12 (4),
703–712.
Vinayaraj,  P.  (2017). Development  of  Algorithms  for Near-shore  Satellite  Derived  Bathymetry  Using Multispectral Remote Sensing Images . 1. Vinayaraj,  P.,  Raghavan,  V.,  &  Masumoto,  S.  (2016). Satellite-Derived  Bathymetry  using  Adaptive Geographically  Weighted  Regression  Model.
Marine Geodesy , 39 (6), 458–478. https://doi.org/10.1080/01490419.2016.1245227 Wood, S. (2019). Package ‘ mgcv .’
https://doi.org/10.1201/9781315370279>
Yeu,  Y.,  Yee,  J.  J.,  Yun,  H.  S.,  &  Kim,  K.  B.  (2018). Evaluation  of  the  accuracy  of  bathymetry  on  the nearshore  coastlines  of  western  korea  from satellite  altimetry,  multi-beam,  and  airborne bathymetric LiDAR. Sensors (Switzerland) . https://doi.org/10.3390/s18092926
Yuwono,  &  Sidad,  B.  F.  (2017).  Studi  Tentang Pembangunan  Pelabuhan  Cilamaya  ditinjau  dari Aspek Teknis (Studi Kasus : Pelabuhan Cilamaya Karawang). Geoid , 12 (2), 173–180.