Pemetaan Batimetri Perairan Dangkal Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2a Dan Landsat 8 Perairan Pantai Matahari Terbit, Bali

JMRT, Volume 6 No 2 Tahun 2023, Halaman: 159-163

JMRT

JOURNAL OF MARINE RESEARCH AND TECHNOLOGY journal homepage: https://ojs.unud.ac.id/index.php/JMRT ISSN: 2621 - 0096 (electronic); 2621 - 0088 (print)

Pemetaan iBatimetri iPerairan iDangkal iMenggunakan iCitra iSatelit iSentinel-2A iDan iLandsat i8 iPerairan iPantai iMatahari iTerbit, iBali

Ravienkha iRaishasaras iBudaya^a, iI iGusti iNgurah iPutra iDirgayusa^a, i I Putu Yogi Darmendra^a*

^aProgram Studi Ilmu Kelautan, Fakultas Kelautan dan Perikanan, Universitas Udayana, Bali, Indonesia

*Corresponding author, email: [email protected]

ARTICLE INFO

ABSTRACT

Article history:

Received: 16 Juli 2022

Received in revised form: 15 Agustus 2022

Accepted: 20 Juli 2023

Available online: 28 Agustus 2023

Keywords: Microplastic Sediment Seagrass Nusa Dua

Kata Kunci: Mikroplastik Sedimen Lamun Nusa Dua

Bathymetric mapping is essential for human activities, mainly marine and fisheries. However, conventional bathymetry measurement in coastal areas is quite time-consuming, high cost, and difficult to ship access. With the advancement of current technology, remote sensing technology using satellite imagery is believed to overcome these obstacles. In practice, several satellite imagery can be used, with its advantages and disadvantages that differ from each other. This study compared two open-access satellite imagery with different resolutions, Sentinel-2A and Landsat 8, using Lyzenga’s algorithm to estimate depth in Matahari Terbit Beach Waters, Bali Island. The depth data estimated from these satellite imageries was then validated with in situ measurement data collected in November 2012. Inverse regression analysis is carried out to obtain the absolute depth and know the relation between the relative depth of the image and the in situ depth. The analysis results using Sentinel-2A got an estimated absolute depth of 0 – 7.1 meters with R² = 0.705 and RMSE 6.165324. While the research using Landsat 8 received an estimated absolute depth of 0 – 5.5 meters with R² = 0.588 and RMSE 7.086484. The results showed that the data obtained using Sentinel-2A satellite imagery was better than Landsat 8’s imagery, which could be due to differences in image spatial resolution and water conditions when the images were recorded

A B S T R A K

Pemetaan batimetri mempunyai peranan penting bagi aktivitas manusia khususnya di bidang kelautan dan perikanan. Kesulitan pengukuran batimetri secara konvensional di wilayah pesisir antara lain cukup memakan waktu, biaya tinggi, dan akses kapal yang sulit. Dengan kemajuan teknologi saat ini, teknologi penginderaan jauh melalui citra satelit diyakini dapat mengatasi kendala tersebut. Terdapat beberapa citra satelit yang dapat digunakan, dengan kelebihan dan kekurangan tersendiri yang berbeda satu sama lain. Penelitian ini membandingkan dua citra satelit open access dengan resolusi berbeda yaitu Sentinel-2A dan Landsat 8 dengan menerapkan algoritma Lyzenga untuk memperkirakan kedalaman di perairan Pantai Matahari Terbit, Bali. Data kedalaman yang diperkirakan dari citra satelit tersebut kemudian divalidasi dengan data pengukuran in situ yang dikumpulkan pada bulan November 2012. Untuk mendapatkan kedalaman absolut dan mengetahui hubungan antara kedalaman relatif citra dengan kedalaman in situ dilakukan analisis regresi invers. Hasil analisis menggunakan Sentinel-2A diperoleh perkiraan kedalaman absolut 0 – 7,1 m dengan R² = 0,705 dan RMSE 6,165324. Sedangkan analisis menggunakan Landsat 8 diperoleh perkiraan kedalaman absolut 0 – 5,5 m dengan R² = 0,588 dan RMSE 7,086484. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data yang diperoleh menggunakan citra satelit Sentinel-2A lebih baik dibandingkan citra Landsat 8, hal ini mungkin disebabkan oleh perbedaan resolusi spasial citra dan kondisi air pada saat gambar direkam.

2023 JMRT. All rights reserved.

• 1.    Pendahuluan

Kedalaman perairan i Batimetri) iadalah pengukuran ikedalaman idari ipermukaan iair ihingga idasar ilaut. iPemetaan ibatimetri iperairan idangkal imemiliki iperan ipenting ibaik isecara ilangsung imaupun itidak ilangsung idalam ikegiatan ikelautan idan iperikanan. iPeta ibatimetri idasar ilaut imemberikan iinformasi itentang ikondisi, istruktur, ibentuk idasar ilaut i Setiawan iet ial., i2014). Dalam pemetaan batimetri, echo sounding dan pemetaan menggunakan instrumen multi-beam

sonar atau LIDAR udara merupakan metode tradisional/konvensional yang banyak digunakan, namun di kawasan tertentu, pemetaan dengan metode konvensional tersebut seringkali sulit dilakukan dan atau mahal biayanya. Sebagai alternatif, pemetaan batimetri juga dapat dilakukan dengan menggunakan citra satelit multi-spektral, atau yang dikenal dengan satellite derived bathymetry (SDB). Menurut Irwanto 2018), kemajuan terbaru dalam teknologi satelit, seperti

peningkatan resolusi dan pita multi-spektralnya,   telah

meningkatkan potensinya sebagai sumber data hidrografi.

Nurkhayati, et al. 2013) berhasil memetakan batimetri perairan Karimun Jawa melalui citra Quickbird dengan RMSE terkecil 2.31 m dan nilai kedalaman berkisar 0-28 m. Di perairan yang sama dengan Prayogo et al. 2020) membandingkan kemampuan citra satelit Worldview-3 dan Sentinel-2A dalam memetakan batimetri perairan Kepulauan Karimun Jawa yang menghasilkan kedalaman terbaik pada rentang kedalaman 0-5 m dengan nilai RMSE sebesar 1,526 dan 1,558 m. Penggunaan citra satelit yang lain, dilakukan oleh Jagalingam et al., 2015) yang memetakan batimetri perairan pantai barat daya India dengan citra Landsat 8 hingga kedalaman 20 m dengan RMSE 0.001708 pixel. Studi lain yang berbeda dari ketiga studi itu, dilaporkan oleh Aji et al. 2020) yang membandingkan penerapan algoritma Stumpf dan algoritma Lyzenga pada citra Sentinel-2A di perairan Pelabuhan Malahayati. Studi ini memperlihatkan bahwa keduanya dapat memetakan hingga kedalaman 20 m dengan RMSE masing-masing 2,02 dan 1,89 meter.

Pantai Matahari Terbit yang terletak di wilayah Sanur Kaja merupakan kawasan yang memiliki peran penting dalam kegiatan perikanan sebagai tempat nelayan beraktivitas dan juga kegiatan pariwisata dengan keindahan obyek wisata berupa kekayaan alam serta budaya masyarakatnya Aryasih, 2012). Perairan Pantai Matahari Terbit juga difungsikan sebagai jalur transportasi laut yang menjadi salah satu akses utama baik bagi penduduk lokal maupun turis asing untuk menyebrang ke Nusa Penida dan Nusa Lembongan di Kabupaten Klungkung. Dalam hal ini tentunya peta batimetri akan diperlukan baik untuk membantu pengembangan kawasan di bidang kelautan dan perikanan juga akomodasi penunjang kegiatan pariwisata, serta dapat memberikan informasi kondisi perairannya secara umum.

Dengan mempertimbangkan kemampuan teknologi penginderaan jauh untuk pemetaan batimetri, penulis melakukan pemetaan batimetri dengan membandingkan data citra resolusi menengah dan bebas akses citra satelit Sentinel-2A dan Landsat 8, dan dengan menggunakan algoritma Lyzenga untuk pendugaan kedalamannya, di perairan Pantai Matahari Terbit, Denpasar, Bali. Darii penelitian iini idiharapkan idapat memberikan informasi untuk pengembangan kawasan serta imemberikan gambaran ikemampuan iteknologi penginderaan jauh khususnya citra isatelit idalam ipengukuran ibatimetri.

Metode Penelitian

• 2.1    Waktu dan Tempat

Lokasi ipenelitian iberada idi isepanjang perairan iPantai iMatahari iTerbit, iKota iDenpasar. iPengolahan idata idan ianalisis idata iakan idilaksanakan idi iLaboratorium iGIS, iFakultas iKelautan idan iPerikanan, iUniversitas iUdayana. iLokasi ipengamatan iditunjukkan ipada iGambar i1.

Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian

• 2.2    Pengambilan Data

Data icitra isatelit iSentinel-2 ipada itanggal i26 iJuli i2020 ipukul i10.40 iWITA    iyang idiunduh imelalui

ihttps://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home iserta idata icitra isatelit iLandsat i8 ipada itanggal i18 iAgustus i2020 ipukul i10.23      iWITA       iyang      idiunduh      imelalui

ihttps://earthexplorer.usgs.gov/ idigunakan ipada ipenelitian iini.

Setelah idata icitra isatelit idikumpulkan, idilakukan ipengukuran idata ikedalaman iin-situ imerupakan iproyek ikerjasama iantara iLPPM iUNUD idengan iDinas iPerhubungan iKota iDenpasar iyang idilakukan ipada itanggal i7 – i8 iNovember i2012 idengan imenggunakan ialat iSingle iBeam iEcho iSounder idan iterkoreksi iLWS i Low iWater iSpring). iData ipasang isurut iselama iBulan iJuli idan iAgustus i2020 idiperoleh idari ihttps://tides.big.go.id/.

• 2.3    Pengolahan Citra Satelit

Perangkat ilunak iQGIS idan iArcGis idigunakan iuntuk imengolah icitra. iTahap ipra-pengolahan icitra iterdiri idari ikalibrasi iradiometrik, ikoreksi iatmosfer idan ipemotongan icitra. iKoreksi iatmosfer idilakukan iuntuk imenghasilkan inilai ireflektansi ipermukaan iyang ilebih iakurat idan iberpotensi imeningkatkan iekstraksi iparameter ipermukaan idari icitra isatelit Chrysoulakis, i2010). i iMetode ikoreksi iatmosfer iyang idigunakan ipada ipenelitian iini iadalah imetode iDark iObject iSubstraction i DOS). iMetode iDOS idilakukan idengan iasumsi iada iobjek iyang imenyerap ienergi imatahari idengan isempurna isehingga iobjek itersebut ibernilai inol i Ardiansyah i2015). iPemotongan icitra idilakukan iagar ipengolahan ifokus ipada ilokasi penelitian. i

Langkah iberikutnya iadalah itahap ipengolahan icitra iyang iterdiri idari imasking icitra idan penerapan ialgoritma. iMasking icitra idilakukan iuntuk imemisahkan idaerah idaratan idengan idaerah iperairan. iSelanjutnya idilakukan ipenerapan ialgoritma ibertujuan iuntuk imemperkirakan ikedalaman idengan imenggunakan icitra isatelit. iKanal iyang idigunakan iuntuk ipenerapan ialgoritma ipada ipenelitian iini iadalah ikanal ibiru idan ikanal ihijau idimana ipada icitra iSentinel-2 idan iLandsat i8 iberturut-turut imerupakan iband i2 idan iband i3. iAlgoritma iyang idigunakan idalam ipenelitian iini iadalah ialgoritma iband itunggal imenurut iLyzenga 1985).

• 2.4    Analisis Data

  • 2.4.1    Algoritma Lyzenga

Setelah pengolahan icitra, ilangkah iselanjutnya iadalah ipenerapan ialgoritma iyang idirumuskan ioleh iLyzenga.

iLyzenga imerupakan ialgoritma iyang imenggabungkan ispectral iband iuntuk imenghasilkan inilai ikedalaman irelatif idi iperairan idangkal. iPada iproses iini, iKanal ibiru idan ikanal ihijau idipilih iuntuk idihitung irasio ikoefisien iatenuasinya. iAlgoritma iband itunggal iyang idigunakan iuntuk imenghitung ikedalaman iperairan imenurut iLyzenga i 1985) iyaitu:

DII = (ln Li) + (Ki / Kj × ln Li)..........(1)

Keterangan: i

DII i= iDepth iInvariant iIndex

Li i= inilai ireflektan ikanal ibiru i

Lj i= inilai ireflektan ikanal ihijau i

Ki/Kj i= irasio ikoefisien iatenuasi ikanal ibiru idan ihijau dimana:

Ki         2

— — a + v a +1

Kj

………. 2)

nilai a pada persamaan (2) ditentukan dari persamaan (3)

a = (σii-σj)..........(3)

2 × σij

Keterangan: i

σii = varian kanal biru σjj = varian kanal hijau σij = kovarianlkanal biru dan kanal hijau

• 2.4.2    i Koreksi iPasang iSurut

Setelah iditerapkan ialgoritma iLyzenga ipada icitra, iakan ididapatkan ikedalaman iyang imasih irelatif. iUntuk imenghilangkan ipengaruh idari iefek ipasang isurut ipada idata ikedalaman, iperlu idilakukan ikoreksi iyang idalam ihal iini iadalah ikoreksi ipasang isurut. iData iinsitu iyang idigunakan isudah iterkoreksi ike iLWS Low iWater iSpring) imaka ipada idata ikedalaman irelatif iperlu idilakukan ikoreksi ikedalam ikondisi iyang isama. iData ipasang isurut idi iarea ipenelitian ipada ibulan idan iwaktu iyang isama idengan iwaktu iperekaman icitra ididapatkan imelalui ihttps://tides.big.go.id/.

• 2.4.3 . Pemodelan Regresi

Analisis iregresi idigunakan iuntuk imelihat ihubungan isuatu ivaribel iyang iditerangkan iatau irespon idengan isuatu ivaribel iyang imenerangkan iatau ibebas Gujarati 2003). iPemodelan iini idilakukan iantara inilai ikedalaman irelatif idari ipengolahan icitra idengan inilai ikedalaman idari idata pengukuran idilapangan iuntuk imendapatkan inilai ikedalaman iabsolut iatau inilai ikedalaman iyang isebenarnya. iAnalisa iRegresi iyang idigunakan iadalah iregresi inonlinear isederhana iinverse idengan ibentuk iumum ipersamaan i:

b

Y = a + —..........(4)

Untuk imengetahui iseberapa ikuat ihubungan iantara ivariabel itersebut ijuga idilakukan ianalisa ikorelasi. iHubungan itersebut idilihat idari inilai ikoefisien ikorelasi i r) imasing i-imasing ialgoritma iyang idigunakan. iMenurut iWalpole i 1997), inilai ikoefisien ikorelasi iakan isemakin ibaik iapabila inilai isemakin imendekati i1.

idibandingkan idengan idata iriil/aktual. iRMSE itidak imemiliki isatuan, i isemakin ikecil inilai iRMSE iyang idihasilkan isemakin ibagus ipula ihasil peramalan iyang idilakukan Aswi idan iSukarna, i2006) persamaan 5).

RSME =       )

………. 5)

Keterangan:

RMSE i i= inilai iroot imean isquare ierror

Yi i      i= inilai ihasil iobservasi

Ŷi i i     i= inilai ihasil iprediksi

n i i     i= ijumlah idata

• 2.4.5    i Kringing

Kriging imerupakan imetode iinterpolasi ispasial iyang mengestimasi inilai ipada ilokasi iyang ibelum itersampel idengan menggunakan inilai ispasial ipada ilokasi iyang isudah iterukur dan isebuah isemivariogram Tatalovich, i2005). iKriging iadalah suatu iteknik iperhitungan iuntuk iestimasi idari isuatu ivariabel teregional iyang imenggunakan ipendekatan ibahwa idata iyang dianalisis idianggap isebagai isuatu irealisasi idari isuatu ivariabel acak, idan ikeseluruhan ivariabel iacak iyang idianalisis itersebut akan imembentuk isuatu ifungsi iacak imenggunakan imodel struktural ivariogram Alfiana, i2010).

• 2.    Hasil dan Pembahasan

  • 3.1    Estimasi Kedalaman Relatif Citra

Kedalaman irelatif ididapatkan idengan imemasukkan inilai reflektan ikanal ibiru idan ihijau iatau ikanal i2 idan i3 ipada icitra Sentinel-2A imaupun iLandsat i8 ikedalam ialgoritma Lyzenga. Hasil idari iestimasi ikedalaman irelatif pada icitra iSentinel-2A dan iLandsat i8 ditampilkan berturut - turut pada Gambar 2 dan 3.

Gambar 2. Peta Estimasi Kedalaman Relatif Citra Sentinel-2A

• 2. 4.4. Uji Akurasi

Root iMean iSquared iError i RMSE) imerupakan isalah isatu icara iuntuk imengevaluasi imodel iregresi idengan imengukur itingkat iakurasi ihasil iperkiraan isuatu imodel. iRMSE ididasarkan ipada itotal ikuadratis idari ihasil isimpangan iantara ihasil imodel idengan ihasil iobservasi. iNilai iRMSE imenunjukkan iseberapa ibesar ierror iyang idimiliki imodel

Gambar 3. Peta Estimasi Kedalaman Relatif Citra Landsat 8

Pada iGambar i4, ikedalaman iin situ idinyatakan isebagai sumbu iX isedangkan ikedalaman irelatif isebagai isumbu iY. Hasil ipemodelan iregresi ipada icitra iSentinel-2A imemiliki nilai korelasi i R²) iyaitu i0,705. Hasil imodel iregresi yang ididapat dari idata icitra iLandsat i8 ditampilkan pada Gambar 5.

Dapat dilihat dari Gambar 2 dan 3, terdapat perbedaan nilai kedalaman pada kedua citra, dimana pada citra Sentinel-2A memiliki kedalaman maksimum relatif sebesar 7,2 m, sedangkan pada citra Landsat 8 memiliki kedalaman maksimum relatif 5,6 meter di bawah permukaan laut.iKedalaman irelatif ipada icitra satelit ibukanlah ikedalaman iyang isebenarnya ikarena kedalaman irelatif iadalah inilai iyang ididapat idari icitra isatelit sehingga iharus idiolah ikembali iuntuk imendapatkan inilai kedalaman iyang iabsolut.

3.2 Estimasi Kedalaman Absolut Citra

kedalaman insitu

Gambar 5. Model Regresi Estimasi Kedalaman Relatif antara

Landsat 8 dan Kedalaman In Situ

Kedalaman iabsolut iatau ikedalaman isebenarnya idari icitra didapatkan idengan imelakukan ipemodelan iregresi iantara kedalaman irelatif idan ikedalaman iin situ. iAnalisa iregresi yang digunakan iadalah imodel iregresi inonlinier iinverse. iHasil analisa idan imodel iregresi ikedalaman irelatif icitra Sentinel-2A iterhadap idata iin situ ditampilkan pada Gambar 4.

kedalaman relatif

-5.000000000-

-6.000000000“

-7.000000000-

Hasil ipemodelan iregresi itersebut imemiliki inilai ikorelasi iyaitu 0,588. iKorelasi imodel iregresi ipada icitra iSentinel-2A imasih lebih ibaik idaripada icitra iLandsat i8. iHasil ikorelasi antaraikedalaman irelatif imasing-masing iterhadap idata iinsitu termasuk ikriteria icukup i Sarwono, i2006). iSetelah ididapat hasil ipemodelan iregresinya, imaka idapat idihitung inilai kedalaman iabsolut imenggunakan ipersamaan iregresi imasing i-masing icitra. iBerikut iadalah ipersamaan iyang ididapat idari data icitra iSentinel-2A idan iLandsat i8. iDimana iX iadalah nilai kedalaman irelatif idari icitra iSentinel-2A idan iLandsat i8, idan Y iadalah inilai iestimasi ikedalaman iabsolut.

-4.U0UUUUUUU-

y i=

y i=

i 6)

(7)

Hasil idari iestimasi ikedalaman iabsolut imengunakan ipersamaan iregresi inonlinier iinverse i pers. i6 idan i7) ipada icitra iSentinel-2A idan iLandsat i8 berturut - turut ditampilkan pada Gambar 7 dan 8.

Gambar 4. Model Regresi Estimasi Kedalaman Relatif antara Sentinel-2A dan Kedalaman In Situ.

Tabel i1. iHasil iEstimasi iKedalaman iAbsolut idari iPengolahan iCitra iSentinel-2A idan iLandsat i8
	Kedalaman	Maksimum	Minimum	Nilai
Citra	iAbsolut	iKedalaman	iKedalaman	iKorelasi	RMSE
iSatelit	iRata-rata	iAbsolut	iAbsolut	i(R²)	i(meter)
	i(Meter)	i(Meter)	i(Meter)
Sentinel	-	-	-	0.705	6,165324
i-2A	6,655	7,091	5,185
Landsat	-	-	-	0.588	7,086484
i8	5,318	5,488	4,729

Gambar 7. Peta Estimasi Kedalaman Absolut menggunakan Citra Sentinel-2A

Petaestimasi batimetri

Gambar 8. Peta Estimasi kedalaman absolut menggunakan Citra Landsat 8.

Berdasarkan iTabel i1 idapat idilihat ihasil iestimasi ikedalaman absolut idi i698 ititik isampel, icitra iSentinel-2A imemiliki inilai RMSE iyang ilebih ikecil idibandingkan idengan icitra iLandsat 8. iHal itersebut idapat idisebabkan ioleh icitra iSentinel-2A iyang memiliki iresolusi ispasial ilebih ibaik iyaitu i10 imeter idan dapat mengestimasi ikedalaman iabsolut ilebih ibaik idibandingkan dengan icitra iLandsat i8 idengan iresolusi ispasial i30 imeter, dan juga inilai ireflektan iperairan ipada ikanal ibiru idan ihijau icitra Sentinel-2A imemiliki inilai ilebih itinggi idibandingkan idengan nilai ireflektan icitra iLandsat i8. iNilai ireflektan ipada icitra akan imempengaruhi inilai ikedalaman iabsolut iyang ididapat karena idalam ikonsep ipemetaan ikedalaman imenggunakan citra satelit imultispektral ijuga imemanfaatkan inilai ireflektan perairan ipada icitra isatelit.

Kesimpulan

Berdasarkan idari ihasil ipenelitian, imaka idapat idiambil kesimpulan isebagai iberikut: i

• 1.    Citra iSentinel-2A imemiliki irentang iestimasi ikedalaman i\ absolut iyang ilebih ibaik idibandingkan idengan ihasil iyang di dapat idari icitra iLandsat i8 iyaitu, imasing i– imasing 1,906 im dan i0,759 im. iHal iini ijuga idikarenakan padaicitra Sentinel-2A imemiliki inilai ireflektan  ilebih ibesar

dibandingkan idengan citra iLandsat i8 ikarena idalam mengestimasi ikedalaman menggunakan  icitra isatelit

membutuhkan inilai ireflektan perairan ipada icitra isatelit. Namun ikedua icitra isatelit iini tidak iberhasil

Estimasi ikedalaman iabsolut iyang ididapat idari ititik sampel menggunakan icitra iSentinel-2A  iadalah isampai idengan

kedalaman imaksimum i-7,091 imeter idan iminimum i-5,185 meter isedangkan iuntuk icitra iLandsat i8 ikedalaman iminimum -4,729 imeter isampai idengan ikedalaman imaksimum i-5,488 meter. iDari ihasil itersebut idapat idiketahui iSentinel-2A idapat mengestimasi ikedalaman ilebih ibesar idaripada icitra iLandsat 8, idengan irentang imasing i– imasing i1,906 im idan i0,759 im. Kedua idata icitra itersebut itidak idapat imengambil idata kedalaman iyang ilebih idangkal idari i-4 imeter imaupun ilebih dalam idari i-8 imeter iyang imana ikedalaman iin situ itersebut dapat ikurang iserta imelebihi iangka itersebut. i

• 3.3.    Akurasi Estimasi Kedalaman

Akurasi imerupakan iukuran iyang imenunjukkan ikedekatan hasil ianalisis iterhadap inilai iyang isebenarnya. iPengukuran akurasi iyang idigunakan iadalah iRMSE Root iMean iSquare Error), iuntuk imencari iseberapa ibesar isimpangan idata estimasi ikedalaman iabsolut iterhadap inilai ihasil pengukuran. Nilai iyang idihitung iadalah isampel iacak iyang iberbeda idari sampel iyang idigunakan iuntuk imendapatkan imodel regresinya.

mengestimasikan ikedalaman iabsolut kurangidari i-4 imeter dan ilebih idari i-8 imeter. i

• 2.    Nilai iKorelasi iatau ihubungan iantara inilai ikedalaman absolut yang ididapat imenggunakan icitra iSentinel-2A idan Landsat i8 terhadap inilai ikedalaman iinsitu itermasuk kriteria icukup yaitu 0,705 iuntuk iSentinel-2A idan i0,588 untuk iLandsat i8. iHasil validasi iestimasi ikedalaman menggunakan icitra iSentinel-2A menunjukkan inilai iRMSE yang ilebih ibaik idibandingkan dengan icitra iLandsat i8 6,165323564 im idan i7,086483766 m). iHal itersebut idapat disebabkan ioleh iresolusi ispasial idan juga inilai ireflektan perairan icitra iSentinel-2A iyang ilebih baik idibandingkan citra iLandsat i8.

Daftar Pustaka

Alfiana, iA. iN. i2010. iMetode iOrdinary iKriging ipada iGeostatistika. iUniversitas iNegeri iYogyakarta. iYogyakarta.

Ardiansyah. i2015. iPengolahan iCitra iPenginderaan iJauh iMenggunakan iENVI i5.1 idan iENVI iLiDAR. iJakarta iSelatan.

Aswi idan iSukarna. i2006. iAnalisis iDeret iWaktu i[Teori idan iAplikasi]. iMakasar: iAndira iPublisher

Bobsaid, iM. iW. idan iL. iM. iJaelani. i2015. iStudi iPemetaan iBatimetri iPerairan iDangkal iMenggunakan iCitra iSatelit

iLandsat i8 idan iSentinel-2A i Studi iKasus: iPerairan iPulau Alfiana, iA. iN. i2010. iMetode iOrdinary iKriging ipada iGeostatistika. iUniversitas iNegeri iYogyakarta. iYogyakarta.

Ardiansyah. i2015. iPengolahan iCitra iPenginderaan iJauh iMenggunakan iENVI i5.1 idan iENVI iLiDAR. iJakarta iSelatan.

Aswi idan iSukarna. i2006. iAnalisis iDeret iWaktu i[Teori idan iAplikasi]. iMakasar: iAndira iPublisher

Bobsaid, iM. iW. idan iL. iM. iJaelani. i2015. iStudi iPemetaan iBatimetri iPerairan iDangkal iMenggunakan iCitra iSatelit iLandsat i8 idan iSentinel-2A i Studi iKasus: iPerairan iPulau iPoteran idan iGili iIyang, iMadura). iJurnal iTeknik iITS, iV4 i 1): i629-634 i

Chrysoulakis, iN., iAbrams, iM., iFeidas, iH., idan iArai, iK. i2010. iComparison iof iatmospheric icorrection imethods iusing iASTER idata ifor ithe iarea iof iCrete, iGreece. iInternational iJournal iof iRemote iSensing, i31 24), i6347-6385. idoi: i10.1080/01431160903413697

ESA, i2015. i“Sentinel-2 iUser iHandbook,” i[Online]. iAvailable:

ihttps://earth.esa.int/documents/247904/685211/Sentinel2_Us er_Handbook

Gujarati iD. i2003. iEkonometrika iDasar. iZain iS, ipenerjemah. iJakarta i ID) i: iErlangga. iTerjemahan idari: iBasic iEconometric.

Lyzenga iD.R. i1978. iPassive iremote isensing itechniques ifor imapping iwater idepth iand ibottom ifeatures. iAppl iOptics. i17 3) i: i379-383. i

Lyzenga iD.R. i1985. iShallow-water ibathymetry iusing icombined iLIDAR iand ipassive imultispectral iscanner idata. iInt iJ iRemote iSens. i6 i: i115-125. i

Pushparaj iJ. idan iHegde iA.V. i2017. iEstimation iof iBathymetry iAlong ithe iCoast iof iMangaluru iusing iLandsat-8 iImagery. iInt iJ iOcean iClim iSyst i8:71–83. idoi: i10.1177/17593 i131166. i

Sarwono, iJ. i2006. iMetodelogi iPenelitian iKuantitatif iDan iKualitatif, iJogjakarta: iGraha iIlmu. i

Setyawan iI.E, iSiregar iV.P, iPramono iG.H. idan iYuwono iD.M. i2014. iPemetaan iprofil ihabitat idasar iperairan idangkal iberdasarkan ibentuk itopografi: iStudi ikasus iPulau iPanggang, iKepulauan iSeribu Jakarta. iGlobe. i16 2) i: i125-132. i

Tatalovich, iZ. i2005. iA iComparisson iof iThiessen iPolygon, iKriging iand iSpline iModels iof iUV iExposure. iRetrieved ifrom

ihttp://www.ucgis.org/summer2005/studentpapers/tatalovich.p df

United iStates iGeological iSurvey. i2013. i―Using ithe iUSGS iLandsat    i8    iProduct    i|    iLandsat    iMissions,ǁ.

ihttps://landsat.usgs.gov/using-usgs-landsat-8-product.

Walpole, iR.E. i1997. iPengantar istatistika. Jakarta i ID): iPT iGramedia iPustaka iUmum.

164