Abstrak—Sebagai salah satu dengan arus transportasi pelayaran dan  pengeboran  sumur  minyak  dan  gas  yang  ramai,  Perairan Pantura Jawa sangat rentan terhadap peristiwa pencemaran laut akibat  dari  peristiwa  tumpahan  minyak.  Karena  itu  diperlukan sebuah  metode  yang  dapat  mendeteksi  persebaran  tumpahan minyak  dengan  cepat  guna  meminimalisir  dampak  negatif terhadap  lingkungan.  Penginderaan  jauh  aktif  sangat  berguna dalam  deteksi  cepat  ini  karena  memiliki  kemampuan  untuk melakukan  akuisisi  data  secara  independen  dari  kondisi  cuaca dan  kemampuan  akuisisi  pada  siang  maupun  malam  hari. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  deteksi  dan monitoring  persebaran  tumpahan  minyak  menggunakan  citra satelit  Sentinel-1A  dengan  menerapkan  tools  oil  spill  detection pada  software  SNAP  yang  mengidentifikasi  area  hitam menggunakan  nilai  ambang  batas  threshold.  Diperlukan  data tambahan berupa arah dan kecepatan angin yang didapatkan dari metode Wind Field Estimation untuk membedakan area tumpahan minyak. Luas tumpahan minyak di perairan Pantura Jawa pada Bulan Juli, Agustus dan September 2019 sebesar 18,79 km², 15,08 km²,  dan  19,6804  km²,  sementara  pada  Bulan  Januari  2020 sebesar 8,62 km².
Kata Kunci—Adaptive Threshold, Oil Spill, Sentinel-1A, Perairan Karawang.

## I. PENDAHULUAN
ANTAI  Utara  Jawa  atau  yang  dikenal  dengan  Pantura membentang  melewati  5  provinsi  yaitu  Banten,  DKI Jakarta,  Jawa  Barat  dan  Jawa  Timur.  Tidak  hanya  jalur  barat yang  menjadi  urat  nadi  utama  transportasi  melainkan  jalur perairan  juga.  Pantai  Utara  Jawa  menghubungkan  dua pelabuhan  antara  Sumatera,  Jawa  dan  Bali  yakni  pelabuhan Merak dan Ketapang sehingga hal ini menyebabkan padatnya jalur  perlayaran.  Selain  sebagai  jalur  pelayaran  di  Perairan Pantura  Jawa  juga  banyak  sekali  aktivitas  pengeboran  sumur minyak dan gas.
Hal  tersebut  mengakibatkan  kemungkinan  terjadinya tumpahan  minyak  yang  akan  mengakibatkan  dampak  yang serius  kepada  lingkungan  dan  biota  laut.  Oleh  karena diperlukan  metode  deteksi  adanya  tumpahan  minyak  di  laut yang  cepat  dan  efisien.  Hal  ini  bertujuan  untuk  menyediakan informasi  spasial  dalam  penanggulangan  awal  tumpahan minyak.
Salah  satu  metode  yang  bisa  diterapkan  adalah  metode penginderaan  jauh  (PJ).  Metode  ini  menjadi  salah  satu teknologi  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  deteksi  cepat tumpahan  minyak  dan  memungkinkan  untuk  diperolehnya
informasi  penting  tentang  penyebaran  minyak  dari  waktu  ke waktu  yang  berguna  dalam  pembersihan  dan  pengendalian sebaran tumpahan minyak [1]. Sistem penginderaan jauh aktif dengan citra radar memiliki beberapa keunggulan dibandingkan dengan  citra optis  dari sensor pasif seperti kemampuan untuk akuisi  pada  siang  maupun  malam  hari,  menembus  awan, pepohonan  serta  perairan  dangkal  tergantung  dari  jenis  band yang digunakan [2].
Penginderaan  jauh  dengan  radar  merupakan  pencitraan dengan  memancarkan  radiasi  gelombang  radar  ke  obyek  di permukaan  bumi.  Citra  dari  permukaan  bumi  dibentuk  oleh pantulan atau hamburan energi gelombang dari permukaan baik daratan  maupun  lautan  lalu  dikembalikan  lagi  ke  sensor  [2]. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  monitoring  dan deteksi  secara  berkala  pada  kurun  waktu  tertentu  terhadap persebaran tumpahan minyak di Perairan Pantai Utara Jawa.
Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data Satelit Sentinel-1A  pada  bulan  Juli  tahun  2019  hingga  Maret  2020. Metode  yang  digunakan  adalah Adaptive  Threshold karena tumpahan  minyak  pada  citra  dicirikan  dengan  rendahnya backscatter maka  dengan  dilakukannya thresholding akan memisahkan area hitam. Metode ini memiliki kelebihan untuk mendeteksi  area  hitam  lebih  cepat  dan  efisien  dibandingkan dengan  pendeteksian  secara  manual  dengan  interpretasi  satu- persatu spot pada citra oleh operator [3].

## II. DETEKSI TUMPAHAN MINYAK PADA CITRA RADAR
Konsep  dasar  deteksi  tumpahan  minyak  berkaitan  dengan dinamika laut dan hamburan sinyal radar ( backscatter ). Secara umum, mekanisme backscatter sinyal radar di laut tidak terlepas dari gelombang [4]. Sinyal radar dihamburkan oleh permukaan laut yang terdiri dari gelombang yang disebut Cappilar waves dan gravity waves . Kedua jenis gelombang ini terbentuk karena adanya interaksi antara massa air dan angin [5].
Deteksi  tumpahan  minyak  pada  citra  radar  dibatasi  oleh kecepatan angin saat akuisisi citra. Pada kecepatan angin yang rendah, backscatter tidak  terjadi  karena  tidak  terbentuknya capillary/gravity waves , sehingga tampak area gelap yang dapat menyerupai tumpahan minyak [6]. Di sisi lain, pada kecepatan angin yang tinggi, tumpahan minyak pada permukaan laut akan bercampur dengan air laut dan tenggelam ke dalam kolom air sehingga  tidak  terdeteksi  pada  citra  radar  [7].  Disebutkan bahwa  deteksi  tumpahan  minyak  pada  citra  radar  dapat

## Analisis Deteksi Tumpahan Minyak di Perairan Pantura Jawa Menggunakan Satelit Sentinel-1A Metode Adaptive Threshold
Niken Rahayuningtyas dan Lalu Muhamad Jaelani Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : lmjaelani@geodesy.its.ac.id
P
dilakukan dengan  kecepatan angin berkisar antara 2 – 14 m/s [3].  Penampakan  lapisan  minyak  pada  citra  sar  pada  kondidi kecepatan angin tertentu dapat dilihat pada Tabel 1.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  dalam  koordinat  batas  sebagai berikut:
• batas 1 : 5° 35' 59,246"LS; 107° 19' 55,064"BT
• batas 2 : 5° 49' 16,404"LS; 107° 52' 58,469"BT
• batas 3 : 5° 54' 16,007"LS; 107° 12' 39,958"BT
• batas 4 : 6° 09' 54,397"LS; 107° 45' 35,064"BT Gambar Lokasi penelitain dapat dilihat pada gambar 1.

## B. Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  adalah  data  citra  radar  Sentinel  1A dengan mode Interferometric Wide Swath (IW) dual polarisasi VV dan VH.  Data merupakan produk Level 1 Ground Range Multi Look Detected (GRD). Adapun data yang dipakai yakni pada Bulan Juli 2019 hingga Maret 2020. Selain itu diperlukan data  tambahan  berupa  data  kecepatan  dan  arah  angin  yang diperoleh  dengan  melakukan  proses Wind  Field  Estimation pada SNAP [8]. Peralatan yang digunakan pada penelitian ini yakni:
a. Komputer dengan spesifikasi tinggi .
b. Software SNAP untuk pengolahan Satelit Sentinel-A.
c. Google Earth untuk membuka hasil  masking.
d. Qgis untuk melakukan proses ploting..
C. Tahapan Pengolahan Data
1) Subset
Fungsi subset pada software SNAP memiliki kegunaan untuk memotong  citra  sesuai  dengan  area  yang  diinginkan. Pemrosesan  satu  scene  citra  SENTINEL-1  secara  utuh  akan membutuhkan waktu yang cukup lama, kemampuan perangkat keras yang tinggi serta memori yang besar.
2) Radiometric Calibration Tujuan  dari radiometric  calibration adalah  untuk mendapatkan  citra  dengan  nilai  piksel  yang  secara  langsung berhubungan  atau  berkaitan  dengan  nilai backscatter . Meskipun citra SAR yang belum terkalibrasi mencukupi untuk penggunaan kualitatif, namun citra SAR yang telah terkalibrasi sangat  penting  untuk  penggunaan  kuantitatif  dari  data  SAR. Pada  pemrosesan radiometric  calibration ini,  juga  dilakukan radiometric  correction ,  sehingga  nilai  piksel  dari  citra  SAR benar-benar  merepresentasikan backscatter dari  pantulan permukaan. Radiometric  correction juga  dibutuhkan  untuk membandingkan citra SAR dengan sensor yang berbeda, atau berasal  dari  sensor  yang  sama  namun  dengan  waktu  yang berbeda, atau antara mode yang berbeda.
3) Multilooking
Dalam  perekaman  citra,  SAR  biasanya  memiliki  ukuran pixel  pada  arah  azimuth  dan  range  yang  berbeda.  Hal  ini dikarenakan citra SAR ingin mendapatkan resolusi yang tinggi. Namun  resolusi  radiometrik  dari  citra  SAR  tersebut  tidak
Tabel 1.
Penampakan Lapisan Minyak pada Citra SAR pada Kondisi Kecepatan Angin Tertentu
Kecepatan Angin
(m/detik)
Tanda Lapisan 0 - 3 Tidak ada dampak angin pada  lapisan minyak, terlihatnya objek mirip (look- alike) 3 - 10 Sedikit kesalahan interpretasi pada daerah dengan angin lokal rendah namun background minyak masih terlihat homogen >10 Hanya minyak tebal yang terlihat.
Gambar 1. Lokasi Penelitian.
Gambar 2. Nilai ambang batas threshold.
Gambar 3. Hasil pendeteksian tumpahan minyak pada 18 Juli 2019.
bagus.  Oleh  karena  itu,  terdapat  proses multilooking yaitu menyamakan  ukuran  pixel  pada  arah  azimuth  dan range sehingga  dapat  berbentuk  hampir  persegi.  Proses  ini  dapat meningkatkan resolusi radiometrik namun mengurangi tingkat resolusi spasialnya.  Proses multilooking juga dapat digunakan untuk mengurangi efek speckle . 4) Speckle Filtering
Citra  SAR  memiliki  suatu  tekstur  yang  seperti  pasir  dan merica  yang  disebut speckles . Speckles tersebut  menurunkan kualitas dari citra dan membuat interpretasi fitur-fitur pada citra menjadi lebih sulit. Berbagai metode dalam penyaringan spasial dapat  digunakan  untuk  mengurangi  speckle.  Pada  software SNAP, metode yang tersedia adalah mean, median, frost, lee , dan gamma  map .  Metode  yang  digunakan  dalam spatial filtering bergantung pada tujuan penggunaan Menurut  M.  Marghany  and  J.  Van  Genderen  (2014) algoritma  Lee  dapat  beroperasi  dengan  baik  pada  lapisan minyak  yang  linier.  Menggunakan  standar  deviasi  untuk menghitung  nilai  baru  sebuah  piksel  yang  berada  di  sekitar kotak  lokal  (kesatuan  piksel  yang  digunakan  untuk  memfilter citra digital) [9]. Berbeda dengan filter penghalus berfrekuensi rendah, adaptive  filter menjaga  ketajaman  dan  detail  citra ketika mereduksi noise . 5) Geometric Correction
Citra  tersebut  posisinya  masih  terbalik  atau  belum  sesuai kondisi  lapangan  sehingga  diperlukan  koreksi  gemetrik. Dengan menerapkan tools Ellipsoid Corection .
6) Wind Estimation Field Backscatter pada  citra  radar  juga  turut  dipengaruhi  oleh angin  yang  membentuk capillary/gravity  waves .  Beberapa metode telah dikembangkan untuk menginversikan backscatter dalam  nilai Normalised  Radar  Cross  Section (NRCS)  untuk memperoleh kecepatan angin. Salah satu metode yang banyak digunakan adalah berdasarkan model geofisika CMOD5 yang dikembangkan  oleh European  Centre  for  Medium  Range Weather  Forecasts (ECMWF),  dimana  model  inilah  yang diterapkan pada SNAP [10].
7) Oil Spill Detection dengan Metode Adaptive Threshold Adaptive threshold dilakukan dengan menerapakan tools oil spill detection pada aplikasi SNAP.
Secara umum, air yang telah dicemari oleh tumpahan minyak akan memiliki nilai piksel yang lebih rendah atau tampak lebih gelap.  Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  2  kita  dapat  melihat bahwa  piksel  dengan  tumpahan  minyak  memiliki  nilai  lebih rendah sekitar 3 hingga 4 dB daripada air jernih di sekitarnya. Oleh karena itu, ambang batas 4 dB atau sedikit lebih rendah dari  4  dB  digunakan  untuk  mengekstraksi  piksel  dengan tumpahan minyak.
Menurut  B.  Fiscella,  et.al  (2000),  klasifikasi  area  hitam sebagai tumpahan minyak ditentukan dengan nilai presisi dari pendeteksian  lebih  dari  70%  [11].  Perhitungan  nilai  presisi didapatkan  untuk  mengetahui  kesesuaian  diantara  beberapa data  pengukuran  yang  sama  yang  dilakukan  secara  berulang.
Gambar 4. Hasil estimasi kecepatan dan arah angin pada 18 Juli 2019.
Gambar 5. Hasil pendeteksian tumpahan minyak pada 23 Agustus 2019.
Gambar 6. Hasil pendeteksian tumpahan minyak pada 04 September 2019.
Gambar 7. Hasil pendeteksian tumpahan minyak pada 10 Oktober 2019.
Adapun  nilai  presisi  dapat  dihitung  dengan  persamaan  (3) dibawah ini:
p = standar deviasi pendeteksian 1 standar deviasi pendeteksian 2 ∗ 100% (3)
Dimana: p= nilai presisi

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil filtering
Dalam  pendeteksian  tumpahan  minyak,  sebelumnya diperlukan proses dengan adaptive threshold . Proses filter perlu dilakukan  untuk  mengurangi  kesalahan  dengan  menjaga ketajaman dan detail citra. Pemilihan filter Lee dengan ukuran jendela pengamatan sebesar 5x5 diterapkan pada citra Sentinel- 1A  dengan  tipe  polarisasi  VV  ini.    Dari  hasil  proses  filter, didapatkan  informasi  statistik  yang  memuat  nilai  standar
deviasi  citra.  Adapun  standar  deviasi  yang  memiliki  nilai semakin  kecil  maka  semakin  baik  digunakan  pada  tahap pendeteksian tumpahan minyak. Hasil analisi fitur dapat dilihat pada table 2.

## B. Hasil Pendeteksian Tumpahan Minyak
Hasil pendektesian tumpahan minyak dan estimasi kecepatan dan arah angin pada 18 Juli 2019 dapat dilihat pada Gambar 3 dan gambar 4.
Dari  hasil  estimasi  kecepatan  angin  tersebut,  diketahui bahwa area gelap yang merupakan tumpahan minyak memiliki kecepatan angin antara 1,9 – 5,7 m/s. Rentang ini masih sesuai dengan  rentang  yang  disebutkan  untuk  melakukan  deteksi tumpahan  minyak  pada  citra  SAR,  hanya  saja  batas  bawah kecepatan  angin  kurang  dari  2  m/s.  Namun  selisih  0.1  m/s tersebut  masih  dapat  dianggap  tidak  terlalu  berbeda  secara signifikan.  Dari  perhitungan  nilai  presisi,  didapatkan  nilai presisi sebesar 86,56% sehingga pendeteksian dapat dikatakan sebagai tumpahan minyak.
Hasil  estimasi  kecepatan  angin  oleh  SNAP  tidak memberikan arah angin yang definitif atau dengan ambiguitas arah sebesar 180º sehingga arah angin direpresentasikan dengan panah  dua  arah.  Arah  angin  secara  definitif  dapat  ditentukan dengan data masukan tambahan seperti pengukuran in-situ [10].
Pada  Bulan  Agustus  dengan  rentang  estimasi  kecepatan angin sebesar 6,8 – 11,7 m/s yang masih sesuai dengan rentang yang  disebutkan  untuk  melakukan  deteksi  tumpahan  minyak pada citra SAR. Nilai presisi sebesar 97,81%, dan dapat dilihat pada gambar 5.
Dengan  rentang  1,9  –  12,9  m/s  estimasi  kecepatan  sebesar
Gambar 8. Hasil pendeteksian tumpahan minyak pada 27 November 2019.
Gambar 9. Hasil pendeteksian tumpahan minyak pada 09 Desember 2019.
Gambar 10. Hasil pendeteksian tumpahan minyak pada 02 Januari 2020.
Gambar 11. Hasil pendeteksian tumpahan minyak pada 07 Februari 2020 .
Gambar 12. Hasil pendeteksian tumpahan minyak pada 26 Maret 2020.
yang  masih  sesuai  dengan  rentang  yang  disebutkan  untuk melakukan  deteksi  tumpahan  minyak  pada  citra  SAR.  Nilai presisi  pada  Bulan  September  sebesar  93,24%  sehingga pendeteksian  dapat  dikatakan  sebagai  tumpahan  minyak,  dan dapat dilihat pada Gambar 6.
Ditemukan area gelap dengan ukuran yang cukup besar dan memanjang pada pendeteksian bulan Oktober dengan estimasi kecepatan  angin  yang  rendah  berkisar  0,1  –  2,2  m/s,  dapat dilihat  pada  gambar  7.  Dugaan  untuk  area  tersebut  tidak mungkin  merupakan  tumpahan  minyak  karena  jika  benar demikian,  hal  tersebut  sudah  akan  dilaporkan  oleh  media. Kemungkinan  area  hitam  tersebut  adalah  dampak  dari kerusakan ekosistem  yang  disebabkan oleh tumpahan minyak seperti  kerusakan  terumbu  karang,  alga  dan  ikan-ikan.Hasil pendeteksi tumpahan minyak pada 27 November dapat dilihat pada gambar 8.
Estimasi kecepatan angin berkisar antara 0,1- 1,7 m/s. Untuk memastikan  bahwa  area  hitam  hanyalah look-alikes berupa fitoplankton  yang  terekam  pada  pendeteksian  Bulan  Oktober, dilakukan  pendeteksian  pada  bulan  selanjutnya  untuk  melihat jika  ada  sisa  area  gelap  yang  terekam.  Terbukti  pada pendeteksian  Bulan  November  terdapat  sisa  area  hitam  yang telah  berpindah  ke  sebelah  utara  dan  timur.  Area  hitam  yang lebih  kecil  dimungkinkan  sebagai  ikan  yang  mati  dan mengapung.  Hasil  pendeteksi  tumpahan  minyak  pada  9 Desember 2019 dapat dilihat pada gambar 9.
Untuk data pendeteksian pada Bulan Desember, area hitam look-alikes masih berpindah. Estimasi kecepatan angin berkisar 0,1  –  2,2  m/s.Dengan  estimasi  kecepatan  angin  sebesar  4,9  – 8,2  m/s  area  gelap  tersebut  merupakan  tumpahan  minyak namun  karena  bentuknya  yang  memanjang  membentuk  garis lurus.  Area  tumpahan  minyak  tersebut  diakibatkan  karena aktivitas  pelayaran  kapal  tanker.  Dengan  nilai  presisi  sebesar 96,66%.  Hasil  pendektesian  tumpahan  minyak  pada 2  januari 2020  dapat  dilihat  pada  gambar  10.  Gambar  11.  Hasil pendeteksian tumpahan minyak pada 07 Februari 2020
Citra radar dikenal sebagai citra yang dapat menembus awan dan  bahkan  dianggap  tidak  terpengaruh  oleh  cuaca.  Namun,
pada pendeteksian Bulan Februari dapat dilihat bahwa terdapat area putih terang menyerupai awan dan area gelap yang berada disekitarnya.  Area  terang  merupakan  efek scattering oleh hydrometeor yang  berada  di  atmosfer,  sementara  area  gelap merupakan fenomena hujan pada permukaan laut [12].
Dari  hasil  estimasi  kecepatan  angin  diketahui  bahwa  area gelap pada pendeteksian kecepatan angin berkisar 0,3 – 3,8 m/s. Permasalahan yang muncul adalah disebutkan bahwa surfaktan alami akan muncul pada area dengan kecepatan angin dibawah 5  m/s  [13].  Pada  kecepatan  angin  yang  semakin  tinggi, surfaktan alami akan mudah terdisintegrasi dan larut kedalam laut.  Hal  ini  menimbulkan  pertanyaan  terkait  keakuratan estimasi  kecepatan  angin  dalam  eksperimen  ini.    Estimasi kecepatan  angin  berdasarkan  citra  SAR  merupakan  pekerjaan yang  kompleks.  Sumber  kesalahan  estimasi  biasanya  berasal dari  ketidakpastian  arah  angin,  akurasi  NRCS  atau  sigma nought  yang  diperoleh  dari  hasil  kalibrasi  atau window  size yang  didefinisikan  oleh  operator  dalam  proses  perhitungan estimasi  kecepatan  angin  [14].  Hasil  pendeteksian  tumpahan minyak pada 26 Maret 2020 dapat dilihat pada gambar 12.
Pada  pendeteksian  Bulan  Maret  dengan  estimasi  kecepatan angin  sebesar  0,1  –  2,2  m/s  dapat  dilihat  bahwa  area  gelap berpindah ke arah barat laut. Area hitam yang berupa lookalikes didefinisikan  sebagai  fitoplankton.  Fitoplankton  merupakan organisme autotrof yang mampu mensintesa senyawa organik yang kompleks melalui proses fotosintesis dengan memanfaatkan  energi  matahari  dan  pigmen  klorofil. Fitoplankton  berukuran  mikroskopis  yang  hidup  melayang  di laut  dan  tak  dapat  terlihat  oleh  mata  telanjang  [15].  Pada umumnya fitoplankton laut terdiri dari algae terutama diatom, dinoflagellata dan beberapa flagellata. Fitoplankton melimpah di  daerah  eufotik  (zona  fotik)  yaitu  zona  yang  dimulai  dari permukaan  sampai  kedalaman  dimana  masih  ada  intensitas cahaya matahari [16].
Berdasarkan penelitian yang dilakukan pada C. Il Lee,, et.al (2009)  adanya tumpahan minyak pada perairan menyebabkan konsentrasi  klorofil-a  menurun  45-50%  dari  kondisi  normal sebelum  terjadi  tumpahan  minyak  [17].  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  tumpahan  minyak  berpengaruh  negatif terhadap  kepadatan  fitoplankton.  Pada  dasarnya,  sifat  minyak yang  mudah  membentuk  lapisan  tipis  di  permukaan  perairan dapat mengurangi penetrasi cahaya sehingga akan mengurangi intensitas  cahaya  matahari  yang  masuk  ke  perairan.  Hal  ini, akan  mengganggu  proses  fotosintesis  fitoplankton  sehingga memungkinkan  musnahnya  populasi  fitoplankton.  Penelitian yang  dilakukan  pada  J.  González  et  al.  (2009)  menunjukkan bahwa  kelimpahan  fitoplankton  dan  konsentrasi  klorofil  pada perairan  yang  mengandung  minyak  akan  menurun  dalam jangka waktu yang cukup cepat [18].
Untuk  menguatkan  argumen terkait  jenis lookalikes berupa fitoplankton,  terumbu  karang  atau ikan  yang  mati diperlukannya  analisis  dari  produk  satelit  optik  dengan  data oseanografi  lainnya  seperti  SST  dan  kosentrasi  klorofil-A sehingga bisa didefinisikan jenisnya.

## C. Hasil Perhitungan Luas
Untuk mendapatkan luas dari tumpahan minyak, perlu
Tabel 2. Hasil analisis fitur Bulan Piksel Standar Deviasi 1 Standar Deviasi 2 Juli 2019 46982 0,8245 0,9213 Agustus 2019 37723 0,7571 0,7740 September 2019 49201 0,8689 0,9318 Oktober 2019 192154 0,9760 0,9573 November 2019 195651 1,0773 1,0536 Desember 2019 54257 0,8133 0,7408 Januari 2020 57965 0,9207 0,9525 Februari 2020 1399619 1,5931 2,0887 Maret 2020 305324 0,8674 0,9695 Tabel 3. Hasil Perhitungan Luas Bulan Luas (km²) Juli 2019 18,79 Agustus 2019 15,08 September 2019 19,68 Januari 2020 8,62
adanya perhitungan dari nilai piksel dengan resolusi spasial dari citra.  Seperti  yang  diketahui,  citra  Sentinel-1A  memiliki nilai resolusi  spasial  sebesar  10x10  m.  Menurut  T.  Nurul  (2017) Perhitungan  luas  tumpahan  minyak  ditunjukkan  pada persamaan 4 [19].
L = resolusi spasial ∗ jumlah piksel               (1)
Adapun  hasil  pendeteksian  oil  spill  pada  sampel  wilayah memiliki  nilai  luas  oil  spill  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3. Hasil  pendeteksian  luas  menujukkan  bahwa  pada  Bulan pendeteksian Juli, Agustus dan September memiliki luas yang tidak  jauh  berbeda  hal  ini  disebabkan  karena  telah  terjadinya tumpahan  minyak di sekitar daerah penelitian yang berada di dekat pesisir. Namun pada Bulan penelitian Januari ditunjukkan bahwa hasil luas lebih sedikit daripada bulan sebelumnya. Ini dikarenakan  lokasi  tumpahan  minyak  dari  Bulan  Januari terletak  tidak  pada  area  dari  tumpahan  minyak  melainkan berada di bagian utara tepatnya berada di tengah lautan dan jauh dari  pesisir  dan  lokasi  tumpahan  minyak.  Dilihat  dari  bentuk tumpahannya,  hasil  pendeteksian  bulan  Januari  2020 diakibatkan    karena  terjadinya  tumpahan  minyak  akibat  dari pelayaran  kapal  sementara  pada  bulan  Juli,  Agustus  dan September  2019  diakibatkan  karena  adanya  kebocoran  dari aktivitas pengeboran sumur dan minyak.

## V. KESIMPULAN
Metode threshold  adaptif dapat  digunakan  dalam pendeteksian tumpahan minyak hal tersebut didukung dengan adanya hasil pendeteksian tumpahan minyak yang menunjukkan  bahwa  data  pada  Bulan  Juli,  Agustus  dan September memiliki nilai presisi lebih dari 70%. Hal tersebut dapat dikatakan bahwa area hitam yang terdeteksi merupakan tumpahan  minyak    Selain  itu, tingkat  kepercayaan untuk data pendeteksian  tumpahan  minyak  pada  Bulan  Agustus  dan September  adalah  tingkat  kepercayaan  tinggi  karena  data memiliki  kecepatan  angin  sebesar  6-10  m/s.  Sedangkan  data pada  Bulan  Juli  2019  dan  Januari  2020  memiliki  tingkat kepercayaan menengah karena memiliki data kecepatan angin sebesar  3-6  m/s.  Sementara  data  pada  bulan  pengamatan Oktober, November, Desember, Februari dan Maret 2019 dark spot yang  terdeteksi  tidak  dapat  dikatakan  sebagai  tumpahan minyak karena memiliki estimasi kecepatan angin yang rendah.
Luas  tumpahan  minyak  di  Perairan  Pantura  Jawa menunjukkan  pada  Bulan  Juli  2019  sebesar  18,79  km²,  pada bulan Agustus 2019 sebesar 15,08 km², pada Bulan September 2019 sebesar 19,6804 km² dan pada Bulan Januari 2020 sebesar 8,62 km².

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis menyampaikan ucapan terima kasih European Space
Agency yang telah meyediakan data Sentinel 1 dan Perangkat Lunak SNAP

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Fingas  and  C.  Brown,  “Review  of  oil  spill  remote  sensing,” Mar. Pollut. Bull. , vol. 83, no. 1, pp. 9–23, 2014, doi:
10.1016/j.marpolbul.2014.03.059.
[2]  A.  Kusman,  “Studi  deformasi  gunung  api  batur  dengan  menggunakan teknologi  SAR  interferometri  (InSAR),”  Institut  Teknologi  Bandung, 2008.
[3]  C. Brekke and A. H. S. Solberg, “Oil spill detection by satellite remote sensing,” Remote  Sens.  Environ. ,  vol.  95,  no.  1,  pp.  1–13,  2005,  doi: 10.1016/j.rse.2004.11.015.
[4]  J.  C.  Curlander,  R.  N.  Mcdonough,  G.  Franceschetti,  and  R.  Lanari, “EE355/GP265-Radar Remote Sensing: Fundamentals and Geophysical Application  of  Imaging  Radar  Systems  Title:  Synthetic  Aperture  Radar Title:  Synthetic  Aperture  Radar  Processing,” Lect.    Mitchell  Earth  Sci. Room MW , 1991.
[5]  J.  A.  Richards, Erratum  To:  Remote  Sensing  with  Imaging  Radar.  In: Remote  Sensing  with  Imaging  Radar.  Signals  and  Communication Technology. Berlin: Springer, Berlin, Heidelberg, 2009.
[6]  B.  Jones,  “A  comparison  of  visual  observations  of  surface  oil  with synthetic  aperture  radar  imagery  of  the  Sea  empress  oil  spill,” Int.  J. Remote  Sensin ,  vol.  22,  no.  9,  pp.  1619–1638,  2001,  doi: 10.1080/713861238.
[7]  K.  N.  Topouzelis,  “Oil  spill  detection  by  SAR  images:  dark  formation detection, feature extraction and classification algorithms,” Sensors , vol.
8, no. 10, pp. 6642–6659, 2008, doi: 10.3390/s8106642.
[8]  A.  Misra  and  R.  Balaji,  “Simple  approaches  to  oil  spill  detection  using sentinel  application  platform  (snap)-ocean  application  tools  and  texture analysis: a comparative study,” J. Indian Soc. Remote Sens. , vol. 45, no.
6, pp. 1065–1075, 2017, doi: 10.1007/s12524-016-0658-2.
[9]  M.  Marghany  and  J.  Van  Genderen,  “Entropy  algorithm  for  automatic detection  of  oil  spill  from  radarsat-2  SAR  data,” IOP  Conf.  Ser.  Earth Environ.  Sci. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  6–11,  2014,  doi:  10.1088/1755- 1315/18/1/012051.
[10]  Prastyani  Ratna,  “Deteksi  tumpahan  minyak  di  selat  makassar  dengan penginderaan  jauh  sensor  aktif  dan  pasif,”  Universitas  Gadjah  Mada, 2019.
[11]  B. Fiscella, A. Giancaspro, F. Nirchio, P. Pavese, and P. Trivero, “Oil spill detection using marine SAR images,” Int. J. Remote Sens. , vol. 21, no. 18, pp. 3561–3566, 2000, doi: 10.1080/014311600750037589.
[12]  W. Alpers and H. a Espedal, “Chapter 11 . Oils and Surfactants,” NOAA SAR Man. , 2004.
[13]  J.  C.  Romano,  “Sea-surface  slick  occurrence  in  the  open  sea (Mediterranean, Red Sea, Indian Ocean) in relation to wind speed,” Deep. Res.  Part  I  Oceanogr.  Res.  Pap. ,  1996,  doi:  10.1016/0967- 0637(96)00024-6.
[14]  J. Horstmann, S. Lehner, W. Koch, and R. Tonboe, “Computation of wind vectors over the ocean using spaceborne synthetic aperture radar,” Johns Hopkins APL Tech. Dig. (Applied Phys. Lab. , vol. 21, no. 1, pp. 100–107, 2000.
[15]  A. Nontji, Laut Nusantara . Jakarta: Djambatan, 2007.
[16]  N. Anugerah, “Plankton laut.” .
[17]  C. Il Lee, M. C. Kim, and H. C. Kim, “Temporal variation of chlorophyll a concentration in the coastal waters affected by the hebei spirit oil spill in the west sea of korea,” Mar. Pollut. Bull. , vol. 58, no. 4, pp. 496–502, 2009, doi: 10.1016/j.marpolbul.2008.12.007.
[18]  J. González et al. , “Effect of a simulated oil spill on natural assemblages of marine phytoplankton enclosed in microcosms,” Estuar. Coast. Shelf Sci. , 2009, doi: 10.1016/j.ecss.2009.04.001.
[19]  N. Tazaroh, “Pendeteksian daerah tumpahan minyak menggunakan data ENVISAT  ASAR  (Studi  kasus:  perairan  kepulauan  seribu),”  Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 2017.