## ANALISIS KEMAMPUAN CITRA SATELIT PLEIADES-1B DALAM MENGESTIMASI KEDALAMAN PERAIRAN GILI IYANG DENGAN MENERAPKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR)
Lalu Muhamad Jaelani 1 , Kristina Putri 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia
1 e-mail: 1 lmjaelani@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Untuk menyediakan sebuah peta batimetri yang dapat dipercaya, pada umumnya menggunakan echosounder dalam aktivitas survei bathimetri. Teknologi tersebut memerlukan biaya yang cukup besar dan pengolahan data yang rumit, terlebih  lagi  kendala  akses  kapal  pada  area  perairan  dangkal  dan  susah  dijangkau.  Untuk  menyelesaikan  masalah tersebut, Satellite Derived Bathymetry, sebuah teknologi pemetaan yang memperoleh data bathimetri dari citra satelit multispektral  resolusi  tinggi  diterapkan.  Pada  penelitian  ini,  data  satelit  Pleiades-1B  digunakan  untuk  mengestimasi kedalaman  melalui  algoritma  kedalaman  Van  Hengel  &  Spitzer  dengan  terlebih  dahulu  membangun geographically weighted  regression (GWR)  dan  teknik  interpolasi  spasial Inverse  Distance  Weighted. Pada  tahap  pre-prosesing, diterapkan koreksi atmosfer 6SV. Hasil dari proses tersebut digunakan sebagai masukan dalam algoritma VHS untuk mengestimasi  kedalaman  relatif.  Kedalaman  absolut  diperoleh  dengan  membangun  GWR  dari  data  insitu  dan kedalaman  relatif.  Kedalaman  absolut  estimasi  kemudian  divalidasi  menggunakan  data  insitu.  Hasil  validasi menunjukkan bahwa nilai NMAE yang diterima sebesar 27.49% dengan 2.46 RMSE. Berdasarkan statistik bias, dari 2.090 m  batas  toleransi,  kedalaman  absolut  optimum  yang  dihasilkan  data  Pleiades-1B  adalah  pada  rentang  6 – 16  m. Tingginya resolusi spasial dari Pleiades-1B serta penerapan GWR dan IDW didapatkan sebuah keuntungan besar dalam penyediaan informasi kedalaman khususnya pada kedalaman 6 – 16 m.
Kata kunci : GWR, IDW, Pleiades-1B, Satellite Derived Bathymetry, Batimetri perairan dangkal

## Abstract
To  provide  a  reliable  bathymetric  map,  a  bathymetric  survey  equipped  with  echosounder  is  usually  performed.    This technology requires large cost and complicated data processing as well as limited ship-access-problem at shallow and remote area. To solve this limitation, Satellite Derived Bathymetry, a depth mapping technology derives bathymetric data from high resolution multispectral satellite image was implemented.  In this study, Pleiades-1B satellite data used for estimating the depth through Van Hengel & Spitzer depth algorithm by firstly constructing geographically weighted regression  and  Inverse  Distance  Weighted  spatial  interpolation  technique.  In  pre-processing  step,  6SV  atmospheric correction image was performed. The output used as input of VHS algorithm to estimate relative depth. Absolute depth was obtained by building a GWR from insitu and relative depth. The estimated absolute depth then validated using insitu data. The validation result showed that the acceptable NMAE values was about 27.49% with 2.46 m RMSE. Based on the bias statistics, from 2.090 m of tolerance limit, the optimum absolute depth produced from Pleiades-1B data was in range  of  6-16  m.  The  high  spatial  resolution  of  Pleiades-1B  and  the  application  of  GWR  and  IDW  provided  a  great opportunity in providing depth information especially on 6-16 m depth.
Keywords : GWR, IDW,  Pleiades-1B, Satellite Derived Bathymetry, Shallow water bathymetry

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara kepulauan yang memiliki banyak pulau besar dan kecil yang tersebar di seluruh nusantara. Terdapat 16,056  pulau  yang  telah  bernama  dan berkoordinat masih bisa bertambah untuk waktu yang  akan  datang  (BIG,  2017).  Hal  ini  menjadi suatu  keuntungan  sekaligus  tantangan  tersendiri bagi  pembangunan  kemaritiman  di  Indonesia. Dalam  menunjang  terwujudnya  keberhasilan pembangunan  kemaritiman  tersebut,  diperlukan informasi-informasi  yang  berkaitan  dengan kondisi
dasar laut seperti peta kedalaman/batimetri  suatu  perairan.  Beberapa peran peta batimetri adalah menunjang keamanan navigasi dan pelayaran, serta berperan dalam manajemen dan perencanaan pembangunan wilayah pesisir.
Pada  umumnya  pemetaan  batimetri dilakukan  dengan  memanfaatkan  teknologi berbasis gelombang akustik seperti echosounder . Teknologi tersebut
dapat
menghasilkan kedalaman  yang  akurat  untuk  air  yang  dalam tetapi  metode  tersebut  sulit  diterapkan  di perairan  dangkal  (Sager,  1998).  Selain  itu, teknologi-teknologi  tersebut  memerlukan  biaya yang  besar  serta  pengolahan  data  yang  rumit. Oleh  karena  itu,  teknologi  alternatif  sangat dibutuhkan  untuk  menunjang  ketersediaan informasi kedalaman secara efisien dan kontinyu, khususnya  pada  wilayah  perairan  dangkal. Anjuran  penggunaan  teknik  penginderaan  jauh termasuk pengukuran LIDAR udara dan penginderaan  jauh  optik  untuk  digunakan  dalam pemetaan  batimetri  (Guenther,  Thomas,  & LaRocque, 1996).
Citra satelit dapat diubah menjadi sebuah informasi  dasar  laut  yang  bermanfaat  dan  dapat dipercaya  dengan    memanfaatkan  beberapa algoritma  matematis  berdasarkan  kombinasi kanal  spektrum.  Teknik  ini  disebut  sebagai Satellite-Derived Bathymetry (SDB). SDB merupakan  sebuah  revolusi  baru  dalam  bidang survei hidrografi (Said, Mahmud, & Hasan, 2017). Teknologi  penginderaan  jauh  menjadi  efektif mengingat  teknologi  ini  memberikan  informasi secara cepat  dan  mampu menjangkau area yang tidak memungkinkan untuk dilakukan pengukuran secara  langsung,  sehingga  informasi  mengenai kedalaman  perairan  dangkal  dapat  dipastikan
ketersediaannya. Salah satu teknologi penginderaan  jauh  optis  yang  dapat  dimanfaatkan adalah  citra  satelit  multispektal  resolusi  tinggi Pleiades-1B.  Pleiades-1B  memiliki  resolusi  spasial kanal  pankromatik  0,5  m  dan  2  m  kanal multispektral.
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis terhadap  kemampuan  citra  satelit  resolusi  tinggi Pleiades-1B  dalam  mengestimasi  kedalaman perairan dangkal dengan membangun geographically  weighted  regression (GWR)  dan Inverse Distance Weighted (IDW).

## METODE

## Lokasi Penelitian
Lokasi  yang  menjadi  objek  penelitian  ini  adalah daerah  perairan  Gili  Iyang  yang  terletak  antara 114,16 o BT dan 6,96 o LS sampai 114,19 o BT dan 7,01 o LS.  Perairan  Gili  Iyang  berada  pada  zona  50S  yang secara administratif berada di Kabupaten Sumenep, Jawa Timur.
Gambar 1. Lokasi Perairan Gili Iyang, Jawa Timur

## Data dan Peralatan
- Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas  dua  data  yang  meliputi  data  kedalaman hasil pengukuran insitu perairan Gili Iyang, Jawa Timur  bulan  Oktober  2015  dengan  acuan LWL (Low  Water  Level) .  Serta  data  citra  satelit
Pleiades-1B level ortho DIM_PHR1B_MS_201510060249066_ORT_241 4239201-002 tanggal akuisisi 06 Oktober 2015.
- Peralatan
Sedangkan peralatan yang digunakan meliputi perangkat  keras  berupa  Laptop  serta perangkat  lunak  pengolah  data  yang  terdiri dari ArcGIS 10.4 serta BEAM VISAT 5.0.

## Tahapan Pengolahan Data
Tahap  pengolahan  data  dari  penelitian  ini dijelaskan pada urairan berikut :
1. Kalibrasi Radiometrik
Kalibrasi  radiometrik  ditujukan  untuk mengubah  nilai digital  number (DN)  yang merupakan  format  data  bawaan  dari  citra satelit Pleiades-1B, menjadi nilai radian.
2. Koreksi Atmosfer Koreksi  atmosfer  yang  diterapkan  adalah koreksi atmosfer 6SV.
3. Masking Masking citra ditujukan untuk memisahkan objek  perairan  dengan  abjek  daratan. Masking citra dilakukan dengan memanfaatkan  Rrs  kanal  merah  ( red) dan NIR menggunakan metode
NDWI
( Normalized Difference Water Index).
4. Penerapan Algoritma Kedalaman
Citra  yang  telah  terkoreksi  atmosfer kemudian diterapkan algoritma kedalaman Van Hengel & Spitzer. Algoritma Van Hengel & Spitzer merupakan
algoritma transformasi  nilai  citra  satelit  untuk menghasilkan  nilai  kedalaman  relatif perairan dangkal (Hengel & Spitzer, 1991).
Y1 = [cos(r) . sin(s) . X2 ] + [sin(r) . cos(s) . X3] + [sin(s) . X4]
(1)
r = arctan (Ur + √ Ur 2 +1 (2)
s = arctan (Us + √ Us 2 +1 (3)
Ur = Var x3 + Var x2 2 Cov x2x3 (4) Us = Var x4+Var x2 2 Cov x2x4 (5)
Dimana Y 1 adalah kedalaman relatif (indeks kedalaman), r dan s merupakan sudut rotasi,
X i dan  Var  x i merupakan  reflektan  spektral dan  varian  dari  kanal  i,  sedangkan  Cov  x i x j merupakan nilai kovarian dari kanal i dan j. 5. Pemodelan GWR
Metode GWR digunakan untuk membentuk analisis regresi yang  bersifat  lokal (masing-
masing  piksel).  Dalam  penelitian  ini,  GWR diterapkan untuk mengestimasi nilai kedalaman absolut perairan. Persamaan GWR ditunjukkan pada persamaan berikut:
y i = β 0 (u i ,v i ) + ∑ β k (u i ,v i )x ik p k=1 + ε i (6)
Sementara  pembobotan  dilakukan  dengan menggunakan fungsi Kernel Gaussian seperti persamaan berikut:
w ij = exp [ - 1 2 ( dij 𝑏 ) 2 ] (7)
Dimana b merupakan bandwidth yang diperoleh  dengan  metode  CV  ( Cross Validation). Nilai bandwidth optimum diperoleh ketika CV minimum (Fotheringham, Charlton, & Brundson, 2002).
6. Interpolasi Parameter GWR
Interpolasi  dilakukan  terhadap  parameter  / koefisien  GWR  (β 0 dan  β k )  dari  titik-titik sampel  untuk  memperoleh  koefisien  GWR pada semua piksel citra Pleiades-1B. Metode interpolasi  yang  digunakan  adalah Inverse Distance Weighted (IDW).
7. Uji Akurasi
Kedalaman  absolut  hasil  estimasi  kemudian dilakukan uji akurasi terhadap data pengamatan insitu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Estimasi Kedalaman Relatif Citra
Algoritma  kedalaman  (Van  Hengel  &  Spitzer  dan Rasio  band)  diaplikasikan  pada  citra  Pleiades-1B yang  telah  terkoreksi  atmosfer.  Informasi  yang dihasilkan  algoritma  VHS  merupakan  estimasi kedalaman relatif berdasarkan citra satelit Pleiades- 1B.  Adapun  nilai  parameter  rotasi terhadap  kedua hasil koreksi atmosfer sebagai berikut :
Tabel 1. Parameter Rotasi 6SV Parameter Nilai Ur 1,058 r 68,311 o Us 3,116 s 81,103 o Berikut adalah visualisasi estimasi kedalaman  relatif  yang  dihasilkan  oleh  citra Pleiades-1B di Perairan Gili Iyang.
(5)

## Gambar 2. Kedalaman Relatif Berdasarkan Algoritma
VHS Kedalaman relatif yang dihasilkan memiliki  rentang  nilai  0,013 – 0,022  m.  Nilai tersebut  bukanlah  kedalaman  perairan  yang sebenarnya,  melainkan  merupakan  kedalaman perairan  berdasarkan  citra  Pleiades-1B.  Untuk mendapatkan  nilai  kedalaman  perairan  yang sebenarnya,  dilakukan  pembentukan  regresi antara  data  kedalaman  relatif  dengan  data kedalaman  insitu.  Adapun  model  regresi  yang digunakan  adalah geographically  weighted regresion (GWR).

## Pembentukan Model GWR
Model  GWR  dibangun  dengan  terlebih  dahulu menentukan bandwidth optimum. Bandwidth optimum  diperoleh  dengan  memilih  nilai Cross Validation (CV) yang rendah. Berdasarkan proses ini,  diperoleh  nilai bandwidth optimum  sebesar 0,008672.  Nilai bandwidth tersebut  digunakan untuk  membentuk  matriks  pembobot  dengan model fixed  kernel  gaussian seperti  pada Persamaan 7. Dengan menggunakan model fixed kernel  gaussian berarti  nilai bandwidth pada semua  titik  pengamatan  adalah  sama.  Model  ini
dipilih  mengingat  jarak  antar  titik  kedalaman,  baik kedalaman insitu maupun kedalaman relatif adalah konsisten.
Parameter  atau  koefisien  regresi  dari metode GWR ditampilkan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Koefisien Regresi Titik β k β 0 R 2 Titik β k β 0 R 2 2 7,316 53,1514 0,004 175 12,370 63,517 0,007 6 8,728 41,4231 0,002 190 6,404 241,946 0,095 9 5,781 343,151 0,074 194 5,230 272,922 0,123
12 7,436 190,481 0,010 202 5,312 259,307 0,132
15
20,111 -817,34 0,099 210 7,170 193,984 0,094
17
-5,945 563,991 0,090 218 10,102 98,257 0,032 20 -16,158 1134,33 0,527 233 15,732 -47,540 0,016 22 -0,347 448,837 0,154 236 16,332 -92,495 0,047
24 9,355 18,6554 0,0004 249 10,982 64,869 0,006 26 14,288 -242,89 0,103 261 10,739 123,163 0,019
29
10,372 -198,02 0,135 271 11,161 101,838 0,019
32 7,294 -105,42 0,086 284 9,053 160,255 0,021
35 5,097 88,7602 0,036 292 20,137 -274,280 0,137
37 7,209 70,8992 0,016 302 19,410 -212,590 0,225 39 12,200 -121,08 0,048 308 24,531 -413,120 0,479 42 11,968 -77,889 0,022 314 28,373 -572,720 0,517 45 4,207 234,014 0,115 319 26,454 -502,850 0,241 48 -3,396 529,225 0,485 325 16,167 -120,040 0,009 52 -2,356 495,855 0,425 329 11,466 65,199 0,003 55 2,647 298,327 0,211 335 10,146 123,837 0,020
59 3,978 241,656 0,160 341 9,134 137,156 0,042
62 3,020 267,017 0,163 346 12,305 8,801 5,5E- 05
65 2,296 289,351 0,151 351 23,154 -407,580 0,114
92 7,714 209,11 0,048 366 13,140 -136,130 0,018
103 7,909 310,04 0,121 411 13,976 -183,170 0,046
110
9,431 246,95 0,082 468 21,436 -402,860 0,187 123 11,170 164,695 0,076 472 30,087 -649 0,449
129 10,721 165,603 0,072 477 28,410 -554,610 0,535
133 10,546 140,614 0,050 482 23,144 -321,170 0,279
145 5,925 226,062 0,117 516 24,114 -358,440 0,356

## Estimasi Kedalaman Absolut Citra
Kedalaman  absolut  citra  diperoleh  dengan membangun  regresi  antara  kedalaman  insitu dengan  kedalaman  relatif.  Kedalaman  absolut sendiri merupakan kedalaman sebenarnya berdasarkan  pengolahan  citra  satelit.  Kedalaman absolut  berdasarkan  algoritma  VHS  diperoleh dengan membangun GWR. Parameter GWR ( β 0 dan β k ) dari  60  titik  sampel  kemudian  diinterpolasi dengan metode IDW untuk menghasilkan kedalaman absolut pada masing-masing piksel citra Pleiades-1B.  Kedalaman  aboslut  60  titik  sampel diurakan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Kedalaman Absolut
Nama Sampel Kedal aman Insitu (m) Kedala man Absolut (m) Bias (m) Nama Sampel Kedala man Insitu (m) Kedala man Absolu t (m) Bias (m)
2 5,57 8,608 3,038 175 14,9 13,787 1,113 6 5,63 9,285 3,655 190 11,53 13,475 1,945 9 5,75 10,334 4,584 194 10,43 12,705 2,275 12 10,91 10,716 0,194 202 10,44 13,622 3,182 15 2,77 5,736 2,966 210 14,29 12,984 1,306 17 3,07 4,636 1,566 218 14,26 12,416 1,844 20 4,16 5,567 1,407 233 15,37 14,532 0,838 22 11,87 9,899 1,971 236 15,43 13,992 1,438 24 11,97 9,813 2,157 249 12,41 12,744 0,334 26 10,38 10,208 0,171 261 15,83 13,596 2,234 29 2,72 4,556 1,836 271 13,72 13,824 0,104 32 4,31 5,852 1,542 284 20,8 14,210 6,590 35 6,46 6,419 0,041 292 15,83 11,940 3,890 37 7,94 8,906 0,966 302 15,71 13,736 1,974 39 10,93 9,752 1,178 308 12,24 13,178 0,938 42 12,55 10,850 1,700 314 9,76 9,687 0,073 45 10,7 10,435 0,265 319 11,51 12,450 0,940 48 2,88 4,754 1,874 325 14,42 12,697 1,723 52 4,96 5,984 1,023 329 14,56 13,223 1,337 55 10,72 10,054 0,666 335 13,59 13,569 0,021 59 10,61 7,327 3,283 341 11,44 12,034 0,594 62 6,75 8,221 1,471 346 11,22 12,549 1,329 65 2,86 7,375 4,515 351 8,96 11,459 2,499 92 12,68 10,592 2,088 366 8,18 9,247 1,067 103 15,4 12,314 3,086 411 6,51 9,368 2,858 110 15,33 13,561 1,769 468 5,83 7,124 1,294 123 15,37 14,149 1,221 472 5,34 6,695 1,355 129 15,28 13,310 1,881 477 8,24 9,722 1,482 133 15,28 13,126 2,154 482 13,05 11,436 1,614 145 12,35 10,005 2,345 516 15,7 14,610 1,090
Kedalaman  absolut  yang  dihasilkan memberikan  nilai  bias  (selisih  antara  kedalaman absolut  estimasi  dengan  kedalaman  insitu)  yang cukup  besar.  Rata-rata  bias  pada  masing-masing titik  adalah  sebesar  1,760  m.  Salah  satu  faktor yang  menyebabkan  besarnya  nilai  bias  tersebut adalah  rendahnya  nilai  korelasi  antara  dua variabel yang digunakan (Tabel 4). Yang kemudian berpengaruh  terhadap  parameter  /  koefisien regresi mpdel GWR yang dibentuk.
Tabel 4. Korelasi dan Koefisien Determinasi Kedalaman Absolut Berdasarkan Algoritma VHS
Nilai R 2 Minimum 0,00005 Maksimum 0,535 Rata-rata 0,132

## Uji Akurasi Kedalaman Absolut
Uji akurasi dimaksudkan untuk mengetahui sesuai atau  tidaknya  metode  yang  digunakan  dalam mengestimasi  kedalaman  absolut.  Atau  dengan kata lain, uji akurasi digunakan untuk mengetahui
seberapa  benar  hasil  estimasi  terhadap  data lapangan.  Uji  akurasi  pada  penelitian  ini menggunakan dua metode, yakni NMAE dan RMSE, keduanya  dikombinasi  untuk  mengetahui  tingkat akurasi citra satelit Pleiades-1B dalam mengestimasi kedalaman perairan.
Tabel 5. Uji Akurasi NMAE RMSE Nilai 27,490 % 2,460
Berdasarkan  Tabel  5,  dapat  diketahui bahwa hasil informasi kedalaman memberikan nilai NMAE  yang memenuhi  syarat  dan  dapat  diterima. Yakni  sebesar  27,49  %  dimana  syarat  minimum NMAE  adalah  ≤  30% (Jaelani,  Setiawan,  & Matsushita,  2015)  dan  NMAE  sebesar  2,46  meter. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  citra  satelit Pleiades-1B  memiliki  potensi  untuk  dimanfaatkan dalam aktivitas pemetaan batimetri.

## Kedalaman Optimum
Berdasarkan  hasil  uji  akurasi,  didapatkan  statistik bias yang ditampilkan pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Statistika Bias Kedalaman Nama Titik Nilai Bias (m) Kedalaman Insitu (m) Minimum Bias 208 0,089 12,970 Maksimum Bias 18 5,659 2,700 Rata-rata Bias 2,090
Tabel 6 menunjukkan bahwa rata-rata bias yang  terjadi  pada  masing-masing  titik  adalah sebesar  2,09  meter.  Atas  dasar  tersebut diasumsikan bahwa kedalaman dengan bias kurang dari sama dengan 2,09 meter ( ≤  rata -rata) adalah masuk  dalam  toleransi  kedalaman  estimasi. Sementara titik kedalaman dengan bias lebih dari ± 2,09  meter  dianggap  tidak  memenuhi  toleransi. Grafik  analisis  sebaran  bias  60  titik  sampel ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar  7  tersebut  menjelaskan  sebaran bias  yang  ditimbulkan  oleh  kedalaman  absolut terhadap  kedalaman  insitu.  Sumbu  Y  merupakan nilai kedalaman inisitu yang memisahkan sumbu X menjadi bagian negatif dan positif. Sumbu X dengan nilai  negatif  menunjukkan  bahwa  nilai  kedalaman insitu lebih besar daripada nilai kedalaman absolut estimasi. Sebaliknya, sumbu X positif menunjukkan nilai insitu yang lebih kecil daripada nilai kedalaman absolut estimasi.
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7, kedalaman  (insitu)  di  bawah  10  meter  sebagian besar  memiliki  bias  bernilai  positif.  Peristiwa  ini mengindikasikan  bahwa  terjadi  estimasi  berlebih ( over  estimated) pada  rentang  kedalaman tersebut. Estimasi berlebih dapat disebabkan oleh gelombang  elektromagnetik  yang  dipantulkan bukan hanya berasal dari perairan, melainkan juga dari  dasar  perairan  ( seabed) .  Mengingat  nilai estimasi  berlebih  tersebut  terjadi  pada  perairan dangkal 0 – 10 meter yang memungkinkan dasar perairan  terlihat  dari  permukaan.  Sehingga  nilai reflektan  yang  diterima  oleh  sensor  satelit memiliki  nilai  yang  lebih  besar  dan  berdampak pada  informasi  kedalaman  yang  dihasilkan (menjadi besar pula).

## Gambar 7. Sebaran Bias Kedalaman Absolut
Berbeda  dengan  bias  yang  terjadi  pada kedalaman (insitu) lebih dari 10 meter, bias yang dihasilkan sebagian besar bernilai negatif. Hal ini menunjukkan  bahwa  kemampuan  citra  satelit dalam mengestimasi kedalaman perairan mengalami penurunan seiring dengan bertambahnya  kedalaman.  Penurunan  tersebut dapat  terjadi  akibat  peristiwa  penyerapan gelombang biru oleh perairan, sehingga informasi panjang  gelombang  yang  dipantulkan  menjadi melemah  dan  berdampak  pada  nilai  kedalaman estimasi. Penyerapan terjadi akibat kejernihan air yang  meningkat  seiring  dengan  pertambahan kedalaman, akibat berkurangnya partikel-partikel yang bukan merupakan komposisi air sebenarnya (residu) seperti yang terjadi pada air permukaan.
Berdasarkan  Gambar  7  juga  dapat diketahui bahwa kedalaman optimum yang dapat diestimasi oleh citra Pleiades-1B dengan algoritma
VHS berada pada rentang kedalaman 6 – 16 meter. Rentang  kedalaman  optimum  tersebut  ditentukan berdasarkan  batas  toleransi  kesalahan/bias  yang diperbolehkan, yakni sebesar ± 2,09 meter.
Sebaran kedalaman optimum pada perairan Gili Iyang dijelaskan pada Gambar 8.
Gambar 8. Sebaran Kedalaman Optimum Berdasarkan Pleiades-1B

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan analisis terhadap hasil penelitian ini sebagai berikut : a. Nilai  korelasi  antara  kedalaman  absolut berdasarkan citra Pleiades-1B dengan kedalaman  insitu  termasuk  rendah,  yakni sebesar  0,364.  Sedangkan  hasil  uji  akurasi estimasi kedalaman absolut menunjukkan nilai NMAE  yang  memenuhi  syarat,  yakni  sebesar 27,49% dengan RMSE 2,46 m.
b. Citra Pleiades-1B memberikan rentang kedalaman  absolut  terbaik  pada  rentang kedalaman  6 – 16  meter.  Sementara kedalaman  absolut  lebih  dari  16  meter  dan kurang  dari  6  meter  tidak  dapat  diestimasi dengan baik oleh citra satelit Pleiades-1B.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 -9 -4 1 6 Ked alam an I n situ ( m ) Error
Adapun  saran  untuk  penelitian  berikutnya adalah  perlu  dilakukan  kajian  lebih  lanjut mengenai  pemetaan  kedalaman  menggunakan data  satelit  Pleiades-1B  dengan  metode  regresi GWR di perairan Gili Iyang, Jawa Timur khususnya untuk pemetaan kedalaman perairan kurang dari 5 meter.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima kasih  kepada  Pusat Studi Kebumian, Bencana dan Perubahan Iklim ITS (PSKBPI-ITS)  atas  dukungan  data  dan  bimbingan selama penelitian ini berlangsung.

## DAFTAR PUSTAKA
BIG.  (2017). Jumlah Pulau  Indonesia  Sebanyak 16,056
Pulau  Masih  Bisa  Bertambah  Lagi.  Diambil  5 Februari 2018,
dari http://www.big.go.id/berita-
surta/show/jumlah-pulau-indonesia-sebanyak-
16-056-pulau-masih-bisa-bertambah-lagi
Fotheringham,  A.  S.,  Charlton,  M.  E.,  &  Brundson,  C.
(200 2).  Geographically  Weighted  Regression :
The  Analysis  of  Spatially  Varying  Relationships.
New York: Wiley.
Guenther,  G.  C.,  Thomas,  R.  W.  L.,  &  LaRocque,  P.  E.
(1996). Design Considerations for Achieving High
Accuracy  with  the  SHOALS  Bathymetry  Lidar System. SPIE :  Laser  Remote  Sensing  of  Natural Waters, from Theory to Practice , 26 – 37.
Hengel,  W.  V.,  &  Spitzer,  D.  (1991).  Multi-temporal
Water Depth Mapping by Means of Landsat TM. International  Journal  of  Remote  Sensing , 12 (4), 703 – 712.
Jaelani, L. M., Setiawan, F., & Matsushita, B. (2015). Uji Akurasi  Produk  Reflektan-Permukaan  Landsat Menggunakan Data In situ di Danau Kasumigaura,
Jepang. Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  Masyarakat Ahli  Penginderaan  Jauh  Indoneisa ,  (February), 464 – 470. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.1391.9446
Sager,  W.  (1998).  Measuring  the  Depth.  Quarterdeck Online Winter 1998 / Spring 1999, 1998.
Said, C. N. M., Mahmud, M. R., & Hasan, R. C. (2017).
Satellite- Derived Bathymetry : Accuracy
Assessment  on  Depths  Derivation  Algorithm  for Shallow Water Area. ResearchGate , (October).