## UJI AKURASI PRODUK REFLEKTAN PERMUKAAN LANDSAT-8 BESERTA PENGARUHNYA TERHADAP PENENTUAN KONSENTRASI SUSPENDED SOLID (STUDI KASUS:DANAU KASUMIGAURA, JEPANG)
Lalu Muhamad Jaelani 1 , Erika Yuniar Tyastiti 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 e- mail: 1 lmjaelani@geodesy.its.ac.id , 2 erykayuniar80@gmail.com

## Abstrak
Koreksi  atmosfer  merupakan  proses  yang  sangat  penting  karena  efek  atmosfer  mampu  mempengaruhi  gelombang elektromagnetik dari matahari ke objek dan dari objek ke sensor yang menyebabkan terjadinya kesalahan pada data citra. Salah satu metode koreksi atmosfer  yang sering digunakan adalah metode 6SV (Second Simulation of the Sensor Signal  in  the  Solar  Spectrum-Vector).  Landsat-8  adalah  citra  satelit  yang  sering  dimanfaatkan  karena  kemudahan perolehan  data  yang  gratis.  Pada  tahun  2014,  USGS  mengeluarkan  produk  level  tinggi  untuk  surface  reflectance (Reflectance-BOA).  Dengan  keluarnya  produk  ini,  maka  kendala  koreksi  atmosfer  yang  harus  dilakukan  menjadi berkurang. Namun, belum diketahui seberapa besar tingkat akurasi dari produk ini. Pada penelitian ini akan dilakukan uji akurasi dari produk Landsat-8 surface reflectance menggunakan data in- situ Remote sensing reflectance (Rrs (λ)) dan Suspended Solid (SS) yang direkam secara langsung di 5 (lima) stasiun sepanjang Danau Kasumigaura, Jepang. Sebagai perbandingan, data tersebut akan dibandingkan dengan data Landsat-8 yang dikoreksi dari efek atmosfer menggunakan parameter koreksi dari hasil simulasi menggunakan metode 6SV. Dari hasil penelitian ini, menunjukkan bahwa nilai Rrs (λ) - 6SV dan Rrs (λ) -L memiliki nilai yang lebih tinggi dari Rrs (λ) -insitu di sepuluh stasiun. Sedangkan untuk korelasinya (R 2 )  Rrs  (λ) - L  memiliki  korelasi  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  0,926  dibandingkan  dengan  Rrs  (λ) -6SV  yang  hanya  0,123. Besarnya NMAE serta RMSE yang dihasilkan Rrs (λ) - 6SV dan Rrs (λ) -L ini secara berturut-turut adalah 140,262%; 0,012 dan 140,061%; 0,008.
Kata Kunci : Koreksi Atmosfer, 6SV,Landsat-8 Surface Reflectance, SS, Rrs (( λ))

## Abstract
The atmospheric correction is important process because the atmosphere affect electromagnetic waves from the sun to the object and from the object to the sensor causing errors in the imagery data. One of the most common methods of atmospheric correction is the 6SV (Second Simulation of the Sensor Signal in the Solar Spectrum-Vector). Landsat-8 is a frequently used satellite imagery due to the ease of obtaining data. On December 23, 2014, the USGS issued a high level product  for  surface  reflectance  (Reflectance-BOA).  With  the  release  of  this  product,  the  constraints  of  atmospheric correction must be reduced. This research will test the accuracy of Landsat-8 surface reflectance product using in-situ data  of  Remote  sensing  reflectance  (Rrs  (λ)  and  Suspended  Solid  those  directly  recorded  at  5  (five)  stations  along Kasumigaura Lake, Japan. In comparison, the data will be compared with Landsat-8 data corrected from atmospheric effects using correction parameters from the simulation results using the 6SV method. The results show that the value of  Rrs  (λ) - 6SV  and  Rrs(λ) -SR  have  high er  value  than  Rrs(λ)  insitu.  As  for  the  correlation  (R 2 )  Rrs(λ) -SR    has  a  higher correlation i.e.  0.926 that compared with Rrs (λ) -6SV which is only 0.123. The magnitude of NMAE and RMSE produced by Rrs (λ) - 6SV and Rrs(λ) -SR  are 140.262%; 0.012 and 140.061%; 0.008.
Keywords : Atmospheric Correction, 6SV, Landsat- 8 Surface Reflectance, SS, Rrs ((λ))

## PENDAHULUAN
Danau Kasumigaura merupakan danau terbesar  kedua  di  Jepang  dengan  luas  area 167.63 km 2 yang terletak di daratan Prefektur Ibaraki  Selatan.  Danau  ini  sangat  dangkal karena  kedalaman  rata-ratanya  hanya  4 meter [1] .  Untuk  alasan  ini,  Kasumigaura berisiko tinggi mengalami polusi. Oleh karena itu,  butuh  suatu  usaha  pemantauan  kualitas perairan secara efektif dan efisien. Salah satu parameter  kualitas  perairan  yang  dapat digunakan adalah Suspended Solid (SS).Teknologi  penginderaan  jauh  merupakan salah  satu  alat  yang  dapat  digunakan  untuk memantau  kualitas  perairan.  Ketersediaan data  spasial  saat  ini  sangat  banyak  tetapi belum semua memiliki kualitas data yang baik. Data  citra  satelit  awal  yang  belum  diolah biasanya  mengandung noise /gangguan  yang ditimbulkan  oleh  sistem [2] .  Untuk  dapat menghilangkannya  maka  diperlukan  proses koreksi atmosfer.
Koreksi  atmosfer  merupakan  proses yang  sangat  penting  karena  efek  atmosfer mampu mempengaruhi gelombang elektromagnetik  dari  matahari  ke  objek  dan dari  objek  ke  sensor  yang  menyebabkan terjadinya  kesalahan  pada  data  citra,  dimana data  citra  yang  diperoleh  dengan  data  yang diingikan  tidak  sama [3] .  Salah  satu  metode koreksi  atmosfer    yang  sering  digunakan adalah metode 6SV ( Second Simulation of the Sensor  Signal  in  the  Solar  Spectrum-Vector ). Salah  satu  produk  citra  penginderaan  jauh yang  sering  dimanfaatkan  adalah  Landsat-8 karena  kemudahan  perolehan  data  yang bersifat  gratis.  Pada  tanggal  23  Desember 2014,  USGS  mengeluarkanproduk  level  tinggi untuk surface  reflectance ( Reflectance -BOA). Dengan  keluarnya  produk  ini,  maka  kendala koreksi atmosfer yang harus dilakukan menjadi berkurang. Namun, belum diketahui seberapa besar tingkat akurasi dari produk ini.
Penelitian ini bertujuan untuk menghitung akurasi produk Landsat-8 surface reflectance menggunakan  data  in-situ  dan membandingkan  nya  dengan  data  Landsat-8 yang dikoreksi dari efek atmosfer menggunakan  parameter  koreksi  dari  hasil
simulasi  menggunakan  6SV  (SR-6SV)  serta melakukan  analisa  pengaruh  produk  SR-6SV dan  reflektan-permukaan  Landsat-8  yang dikeluarkan  oleh  USGS  (SR-L)  terhadap estimasi  penentuan  konsentrasi  SS.  Data  in- situ  yang  digunakan  berupa Remote  sensing reflectance (Rrs (λ)) dan Suspended Solid yang direkam  secara  langsung  di  5  (lima)  stasiun sepanjang  Danau  Kasumigaura,  Jepang.  Dari hasil penelitian diharapkan dapat memberikan suatu  informasi  mengenai  tingkat  keakuratan produk  Landsat-8 surface  reflectance yang dikeluarkan  oleh  USGS,  sehingga  dapat dijadikan  acuan  oleh  para  pengguna  produk iniagar  dapat  meminimalisir  kesalahan- kesalahan  yang  biasanya  terjadi  akibat  dari proses koreksi atmosfer yang tidak sempurna.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Secara  geografis  Danau  Kasumigaura  berada pada  35˚57’3,30’’  – 36˚9’40,67’’  LU  dan 140˚11’52,06” - 140˚12’  10”BT.  Danau  ini merupakan  danau  terbesar  kedua  di  Jepang dengan  luas  area 167.63 km 2 yang terletak  di dataran  Prefektur  Ibaraki  selatan.  Berikut merupakan gambar lokasi penelitian :
Gambar 1.Lokasi Penelitian (Landsat-8 2018)

## Data dan Peralatan
- Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a. Citra  satelit  Landsat-8  Level  1T  12 Maret 2014 dan 27 Oktober 2016.
b. Landsat-8 surface  reflectance 12
Maret 2014 dan 27 Oktober 2016.
c. Data in-situ Remote sensing reflectance (Rrs  (λ))  dan Suspended Solid Danau Kasumigaura, Jepang.
d. Data  Batas  Administrasi  Kota  di Jepang.
- Peralatan
Peralatan yang digunakan dalam penelitian  ini  berupa  perangkat  lunak yang meliputi:
a. BEAM-VISAT 5.0
b. Sentinel  Application Platform (SNAP) 5.0
c. ArcGIS 10.5.1
d. 6SV ( Second Simulation of the Sensor Signal in the Solar Spectrum-Vector )

## Tahap Pengolahan Data
Adapun  tahapan  pengolahan  data  sebagai berikut:
a. Kalibrasi  radiometrik  untuk  merubah format  data  dari digital  number ke  radian atau  reflektan.  Data  yang  diproses  pada tahap ini adalah citra satelit Landsat-8 level 1T (L1T).
b. Dibagi  dengan  bilangan  10.000  untuk mengembalikan  nilai  asli  dari  citra  yang semula  disimpan  dalam  format  double float.  Data  yang  diproses  pada  tahap  ini adalah  citra  satelit  Landsat-8 surface reflectance .
c. Koreksi  atmosfer  dengan  metode  6SV ( Second  Simulation  of  the  Sensor  Signal  in the  Sensor  Spectrum-vector )  dilakukan untuk  menghilangkan  efek  atmosfer, sekaligus  merubah  format  data  dari Reflektan TOA menjadi Reflektan BOA. Dari proses  ini  dapat  menghasilkan  produk reflektan-permukaan Landsat-8 (SR-6SV).
d. Membagi dengan bilangan pi (π) agar data reflektan-permukaan  Landsat-8  dari  USGS (SR-L)  bersama  dengan  data    reflektan-
permukaan Landsat-8 (SR-6SV)
menghasilkan  nilai  Rrs  (dalam  satuan  sr -1 ) sehingga  memiliki  satuan  yang  sama dengan  data in situ .
e. Uji statistik nilai Rrs (λ) menggunakan fungsi koefisien  korelasi  (r)  untuk  melihat keeratan hubungan linier antara ketiga data Rrs (λ) yang  digunakan  serta  perhitungan
RMSE  dan  NMAE.  RMSE  dilakukan  untuk melihat  seberapa  besar error atau kesalahan  yang  terjadi  selama  proses pengolahan data. Sedangkan NMAE digunakan  untuk  melihat  tingkat  kualitas atau kelayakan data. Jika nilai NMAE ≤ 30% maka  data  yang  di  uji  dinyatakan layakuntuk  digunakan  untuk  mengekstrak nilai SS.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝑋𝑒𝑠𝑡𝑖,𝑖− 𝑋𝑚𝑒𝑎𝑠,𝑖)2 𝑁 𝑖=1 𝑁 (1) 𝑁𝑀𝐴𝐸 (%) = 1 𝑁 ∑ | 𝑋𝑒𝑠𝑡𝑖,𝑖− 𝑋𝑚𝑒𝑎𝑠,𝑖 𝑋𝑚𝑒𝑎𝑠 | 𝑁 𝑖=1 𝑥 100 (2)
Ekstraksi  kandungan  SS  menggunakan algorima model dari Jaelani (2016) yang di sesuaikan  dengan  kondisi  lokasi  penelitian yang  digunakan.  Kemudian  dilakukan ekstraksi  3x3  pixel  di  setiap  stasiun pengamatan  sesuai  dengan  lokasi  data in- situ. Ukuran  3x3  pixel  digunakan  untuk menghindari kemungkinan kesalahan akibat koreksi geometrik dan dinamika dari badan air, serta kesalahan akibat variabilitas spasial.
Tabel 1. Parameter Hasil Koreksi Atmosfer 12 Maret 2014 Band X a X b X c 1 0,003 0198 0,236 2 0,003 0,143 0,203 3 0,003 0,084 0,157 4 0,003 0,055 0,129 27 Oktober 2016 Band X a X b X c 1 0,004 0,219 0,237 2 0,004 0,159 0,204 3 0,004 0,095 0,158 4 0,004 0,062 0,130
f. Menganalisa  kelayakan  produk  reflektan- permukaan  Landsat-8  yang  dikeluarkan oleh USGS (SR-L) serta pengaruh produk SR- 6SV dan SR-L terhadap estimasi penentuan konsentrasi  SS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Validasi  Remote  sensing  reflectance  (Rrs(λ)) Landsat-8 Untuk menguji akurasi nilai Rrs(λ) yang sudah terkoreksi  dari  efek  atmosfer  baik  dengan metode  6SV  ( Rrs(λ  ) - 6SV)  atau  yang  sudah
terkoreksi  langsung  dari  USGS  ( Rrs(λ  ) - SR) dapat dilakukan dengan mencari rata-rata nilai pixel  yang  diekstrak  dengan  ukuran  3x3  di  5 titik  stasiun  pengamatan  yang  nantinya  akan dibandingkan dengan Rrs(λ) in-situ.Penerapan regresi  dilakukan  pada  nilai Rrs(λ) hasil pengolahan citra dan nilai Rrs(λ) data insitu. Uji  korelasi  ini  dilakukan  dengan menggunakan  regresi  linier  sederhana  yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antara hasil pengolahan data citra dan data lapangan serta menggunakan fungsi koefisien determinasi  (R 2 ).  Setelah  diketahui  nilai korelasi masing-masing Rrs(λ) , maka dilakukan uji validasi untuk mengetahui apakah metode yang  digunakan  sesuai  atau  tidak.  Uji  validasi pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Normalized  Mean  Absolute  Error (NMAE) dengan toleransi absolut error sebesar ≤ 30% (Jaelani 2016) serta menggunakan Root Mean Square  Error ( RMSE ).  Berikut  ini  adalah  tabel hasil perhitungannya:
Tab el 2. Hasil perhitungan data Rrs(λ)in -situ
dengan Rrs(λ) -SR Stasiun (R 2 ) r NMAE (%) RMSE 1A 0,996 0,998 107,558 0,008 2A 0,992 0,996 130,972 0,010 3A 0,980 0,990 127,420 0,010 4A 0,996 0,998 144,872 0,011 5A 0,986 0,993 105,285 0,011 1B 0,974 0,987 111,405 0,004 2B 0,947 0,973 118,357 0,006 3B 0,913 0,956 163,409 0,005 4B 0,837 0,915 147,671 0,005 5B 0,870 0,933 243,667 0,008 Rata-rata 0,949 0,974 140,062 0,008 Tabel 3. Hasil perhitungan data Rrs(λ)in -situ dengan Rrs(λ) -6SV Stasiun (R 2 ) r NMAE (%) RMSE 1A 0,052 0,228 207,844 0,015 2A 0,065 0,255 227,237 0,017 3A 0,060 0,245 216,174 0,017 4A 0,042 0,205 240,557 0,018 5A 0,055 0,235 177,371 0,018 1B 0,823 0,907 28,565 0,002 2B 0,819 0,905 26,979 0,002 3B 0,329 0,574 60,740 0,003 4B 0,573 0,757 39,288 0,001 5B 0,545 0,738 177,870 0,006 Rata-rata 0,336 0,505 140,263 0,010
Hasil  rata-rata  koefisien  determinasi (R 2 )  antara Rrs(λ) in-situ  dengan Rrs(λ) -
SRadalah sebesar 0,949yang menandakan data insitu  sangat  berpengaruh  terhadap  data estimasi    sedangkan  koefisien  determinasi (R 2 )antara Rrs(λ) in-situ  dengan Rrs(λ) -6SV rata-ratanyahanya sebesar 0,336. Nilai
koefisien  korelasi  (r)  antara Rrs(λ) in-situ dengan Rrs(λ) -SRberbanding lurus dengan nilai R 2 nya  yaitu  0,974  yang  menandakan  adanya keeratan  hubungan  antar  kedua  produk  ini, sedangkan  nilai  korelasi  antara Rrs(λ) in-situ dengan Rrs(λ) -6SV hanya berkisar 0,505. Untuk nilai rata-rata RMSE dan NMAE yang dihasilkan oleh Rrs(λ) in-situ  dengan R rs(λ) -SR  adalah sebesar0,008 dan 140,062%. Sementara RMSE dan NMAE untuk Rrs(λ) in-situ dengan Rrs(λ) - 6SV rata-ratanya sebesar 0,010 dan 140,263%. Jika  melihat  nilai NMAE yang  dihasilkan  oleh Rrs(λ) -6SV  dan Rrs(λ) -SR  keduanya  memiliki nilai NMAE yang cukup besar sehingga belum bisa  digunakan  untuk  mengekstrak  data kualitas air dari data penginderaan jauh karena nilai  NMAE  masih  dibawah  syarat  minimum yaitu ≤30%.
Gambar 2 menampilkan grafik perbandingan  hasil  antara Rrs(λ) -6SV, Rrs(λ) - SR    dan Rrs(λ) in-situ  pada  10  titik  stasiun pengamatan.  Stasiun  1A-5A  merupakan  data Rrs(λ) yang  direkam  pada  Tanggal  12  Maret 2014  sedangkan  stasiun  1B-5B  data  yang direkam pada tanggal 27 Oktober 2016. Dapat dilihat  dari  ke-10  grafik  tersebut  bahwa  niliai Rrs(λ) in-situ  berada  di  bawah  kedua  nilai Rrs(λ) -6SV,  dan Rrs(λ) -SR  dan  ketiga  nya memiliki  bentuk  spektral  yang  berbeda. Melihat  data visibillity  horizontal pada  saat pengukuran dilapangan sebesar 9,6 hingga 9,8 km,  yang  artinya  kondisi  atmosfer  diatas Danau Kasumigaura sangat jernih pada waktu itu,  maka  kontribusi  dari aerosol  scattering pada  data  yang  direkam  oleh  senseor  adalah sangat  kecil.  Efek  atmosfer  pada  kondisi tersebut sebagian besar berasal dari Rayleigh scattering .  Namun,  pada  gambar  dibawah menunjukkan  nilai Rrs (λ)  6SV  dan Rrs (λ  ) -SR memiliki nilai yang jauh lebih tinggi dari Rrs (λ) in-situ. Hal tersebut dapat terjadi karena Rrs (λ) 6SV  dan Rrs (λ )-SR  mengalami  over-koreksi pada kontribusi aerosol.
Gambar 2. Perbandingan Rrs(λ) in - situ , Rrs(λ) -6SV, Rrs(λ) -L
Distribusi Estimasi Suspended Solid Seperti yang telah diketahui bahwa nilai Rrs(λ) dari  kedua  data  yang  digunakan  tidak memenuhi  syarat  minimum  NMAE  untuk dapat dilakukan ekstraksi data kualitas air dari data  penginderaan  jauh.  Namun,  pada penelitian  ini  akan  tetap  dilakukan  ektraksi parameter kualitas air yang berupa Suspended Solid ( SS ) sebagai bukti bahwa nilai NMAE yang tidak memenuhi syarat akan berdampak pada kesalahan  hasil  ekstraksi.  Algoritma  yang digunakan untuk menghitung nilai estimasi SS adalah algoritma model Jaelani (2016).
log(𝑆𝑆) = 1,5212  ( 𝑙𝑜𝑔𝑅 𝑟𝑠 ( λ 2 ) 𝑙𝑜𝑔𝑅 𝑟𝑠 ( λ 3 ) ) − 0,3698 (3)
Algoritma  ini  akan  dikembangkan untuk  mencocokkan  area  studi    yang digunakan  dalam  penelitian.  Pembentukan algoritma  baru  diperoleh  berdasarkan  pada regresi  algoritma  yang  terbentuk  dari
perbandingan antara SS dan Rrs(λ) in situ. Dari perbandingan ini, akan menghasilkan persamaan regresi linier (y = ax + b).
Gambar 3. Perbandingan Grafik antara insitu SS dan Rrs(λ)
Dari  hasil  perhitungan  ini  maka didapatkan algoritma baru untuk mengekstrak konsentrasi SS pada Danau Kasumigaura yaitu sebagai berikut :
log(𝑆𝑆) = 1,352  ( 𝑙𝑜𝑔𝑅 𝑟𝑠 ( λ 2 ) 𝑙𝑜𝑔𝑅 𝑟𝑠 ( λ 3 ) ) – 0,437        (4)
Dari Tabel 4 kita dapat melihat bahwa nilai estimasi SS memiliki jarak yang cukup jauh dengan SS insitu.  Hal  ini  karena  kesalahan relatif besar (dapat dilihat pada Tabel 5), oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa persyaratan  minimum  nilai  NMAE  harus dipenuhi  ketika  data  penginderaan  jauh  akan digunakan  untuk  ekstraksi  data  parameter kualitas  air  sehingga  data  yang  diperoleh sesuai dengan situasi yang sebenarnya.

## Tabel 4.  Perbandingan Konsentrasi SS perkiraan dan SS insitu
Stasiun Konsetrasi SS (mg/l) Insitu SR 6SV 1A 11 11,012 8,440 2A 11,6 10,631 8,334 3A 12 10,385 8,296 4A 16,3 10,468 8,412 5A 11,1 10,224 8,345 1B 13,8 11,292 22,200 2B 14,5 11,191 16,750 3B 16,3 11,087 28,611 4B 9,8 10,090 15,523 5B 9,4 9,311
10,580
y = 1.3516x - 0.4374 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1 1.05 1.1 1.15 1.2 1.25 1.3 1.35 1.4 Log SS ( m g/ l) Log Rrs(2)/Log Rrs(3) SS Algoritma
Tabel 5. Hasil perhitungan R 2 , RMSE, dan NMAE dari SS Metode koreksi (R 2 ) NMAE (%) RMSE (mg/l) 6SV 0,255 37,836 6,017 SR 0,409 14,246 2,878
Gambar 4. Grafik Distribusi SS antara SSEstimasi dan Insitu
Gambar 5.  Peta Distribusi SS-6SV Tanggal 12 Maret 2014
Perubahan nilai SS dari tiap citra dapat dilihat pata peta persebaran SS Gambar 5 dan
6.  Peta  distribusi  SS  dibagi  menjadi  6  kelas, dengan  rentang  warna  dari  hijau  ke  merah sedangkan  untuk  hitam  adalah  daerah daratan.  Pada  citra  hasil  koreksi  metode  6SV tanggal 12 Maret 2014 ini memiliki distribusi SS rata- rata  pada  ≥6  mg/l,  seh ingga  memiliki warna hijau yang dominan namun dibeberapa sisi terdapat warna merah yang menggambarkan  adanya  konsentrasi  SS  yang lebih  tinggi.  Sedangkan  pada  citra  tanggal  27 Oktober 2016 distribusi SS sangat tinggi yaitu berkisar antara 12-30 mg/l sehingga didominasi oleh warna kuning dan merah. nilai SS  terbesar  berada  di  sisi  utara  danau,  dan pantai  danau.  Ini  karena  danau  utara  adalah muara  sungai  Koiso,  yang  menyebabkan distribusi  besar  partikel  yang  mengalir  dari daratan melalui sungai ke danau.
Gambar 6. Peta Distribusi SS-6SV Tanggal 27 Oktober 2016
Lokasi muara sungai sangat
dipengaruhi  oleh  aktivitas  nelayan  dan aktivitas hidrooseanografi yang tinggi membuat  muara  sungai  telah  meningkatkan nilai  kekeruhan  karena  nilai  SS  yang tinggi.Namun  hasil  ini  tidak  100%  akurat karena  pada  citra  hasil  koreksi  atmosfer metode  6SV  ini  memiliki  nilai  perhitungan
5 10 15 20 25 30 5 15 25 EST IMASI INSITU Distribusi SS (mg/l) 6SV SR
NMAE yang cukup besar yaitu 140,263% pada data Rrs(λ) nya dan perbedaan sebesar 6,017 mg/l terhadap data SS insitu.
Gambar 7. Peta Distribusi SS-SR Tanggal 12 Maret 2014
Gambar 8. Peta Distribusi SS-SR Tanggal 27 Oktober 2016
Pada  kedua  citra  Landsat-8  hasil koreksi  atmosfer  langsung  dari  USGS  ini memiliki kosnsentrasi distribusi SSyang hampir sama  diseluruh  bagian  dari  danau  yang berkisar  antara  6-12  mg/l.  Dimana,  dapat dikatakan bahwa dalam rentang 2 tahun yaitu 2014  hingga  2016  konsentrasi  distribusi SStidak mengalami perubahan yang signifikan bahkan  sama  (tetap).  Namun  hasil  ini  tidak 100% akurat karena pada citra Landsat-8 hasil koreksi  atmosfer  langsung  dari  USGS    ini memiliki  nilai  perhitungan  NMAE  yang  cukup besar yaitu 140,062% pada data Rrs(λ) nya dan perbedaan  sebesar  2,878 mg/l terhadap  data SS insitu.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  terdapat  beberapa  hal  yang  dapat disimpulkan dalam penelitian ini, yaitu :
1. Perbandingan nilai Rrs(λ) -6SV dan Rrs(λ) - SR dapat dilihat dari korelasinya (R 2 ) yaitu Rrs  (λ) -L  memiliki  korelasi  lebih  tinggi yaitu sebesar 0,926 dibandingkan dengan Rrs  (λ) -6SV  yang  hanya  0,123  serta besarnya  NMAE  serta  RMSE  yang dihasilkan Rrs(λ) - 6SV  dan Rrs  (λ) -SR  ini secara  berturut-turut  adalah  140,262%; 0,012 dan 140,061%; 0,008. 2. Data Landsat-8 Surface Reflectance BELUM LAYAK digunakan secara  langsung  untuk  mengekstrak parameter kualitas air dari data penginderaan  jauh  karena  nilai  NMAE yang  dihasilkan  masih  di  bawah  syarat minimum  (30%),  pada  penelitian  ini NMAE  yang  dihasilkan  adalah  sebesar 140,061%.
3. Nilai SS estimasi baik SS -6SV maupun SS - SR  memiliki  selisih  yang  jauh  dengan SS - insitu.  Hal  tersebut  dikarenakan    RMSE yang  dihasilkan  relatif  besar  yaitu  6,017 untuk SS -6SV dan 2,877 untuk SS -SR. Hal tersebut  juga  dilatarbelakangi  oleh  data Rrs (λ) yang digunakan untuk mengekstrak informasi SS tidak  memenuhi  syarat karena  memiliki  nilai  NMAE  yang  masih dibawah syarat minimum.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  E.Y.T  mengucapkan  terima  kasih kepada Bapak Lalu M. Jaelani, S.T., M.Sc., Ph.D. selaku  dosen  pembimbing  yang  telah  banyak membantu  dalam  penelitian  ini  sehingga penelitian ini dapat berjalan dengan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
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.  2015.  Uji  Akurasi  Produk  Reflektan- Permukaan Landsat Menggunakan Data In Situ Di  Danau  Kasumigaura,  Jepang.  Teknik Geomatika ITS. Surabaya. Lillesand,  T.  M.  dan  F.  W.  Kiefer.  1990. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra in R. Dulbahri  (Ed).  Gajah  Mada  University  Press. Yogyakarta. 725 h. Souma,  Kunika.  2016. Efforts  to  Improve  Water Quality  in  Lake  Kasumigaura  by  The  Ibaraki
Prefectural
Government . Pemerintahan
Ibaraki, Jepang