proses pengolahan citra modis untuk analisa klorofil-a di perairan utara papua
TRANSCRIPT
PROSES PENGOLAHAN DATA CITRA MODIS UNTUK MENDUGA KONSENTRASI KLOROFIL-A SEBAGAI
INDIKATOR TINGKAT KESUBURAN DI PERAIRAN UTARA PAPUA
Dilaksanakan di Pusat Data Pengindraan Jauh LAPAN Jakarta Timur
LAPORAN PRAKTEK KERJA LAPANGAN
Oleh:
BUDI CAHYONO
K2A 007 017
FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN
UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG
2010
iii
RINGKASAN
Budi Cahyono. K2A 007 017. Proses Pengolahan Data Citra MODIS untuk Menduga Konsentrasi Klorofil-a sebagai Indikator Tingkat Kesuburan di Perairan Utara Papua. (Agus Hartoko)
Klorofil-a merupakan suatu pigmen yang didapatkan dalam fitoplankton, dan mempunyai fungsi sebagai mediator dalam proses fotosintesis. Oleh karena itu, kandungan klorofil-a dalam perairan merupakan salah satu indikator tinggi rendahnya kelimpahan fitoplankton atau tingkat kesuburan suatu perairan. Keterbatasan panca indera manusia untuk memantau kondisi lingkungan laut sudah dapat diatasi dengan perkembangan teknologi satelit, yaitu dengan aplikasi penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis (SIG).
Tujuan Praktek Kerja Lapangan (PKL) ini adalah untuk menduga konsentrasi klorofil-a sebagai indikator tingkat kesuburan di perairan Utara Papua.
Metode yang digunakan pada Praktek Kerja Lapangan ini adalah dengan cara men-download data citra MODIS-Aqua dan mengolahnya ke dalam software-software SIG seperti Seadas 5.3, Er Mapper 7.1, dan ArcView 3.2., wawancara dengan staf-staf di Pusat Data LAPAN, dan studi pustaka/literatur.
Hasil yang diperoleh pada PKL ini yaitu berupa Peta Sebaran Klorofil-a di Wilayah Perairan Utara Papua tanggal 11 Februari 2010, dengan membuat range nilai konsentrasi klorofil-a antara 0 – 3 mg/m3. Nilai konsentrasi klorofil 0 mg/m3 artinya pada koordinat tersebut daerah perairan tertutup oleh awan; 0,001 - 0,05 mg/m3, 0,051 – 0,1 mg/m3, 0,11 – 0,3 mg/m3, 0,301 – 0,5 mg/m3, 0,501 – 1,0 mg/m3, 1,01 – 1,5 mg/m3, 1,501-2 mg/m3, dan 2,01 -3 mg/m3. Proses klasifikasi ini bertujuan untuk membedakan warna pada setiap nilai konsentrasi klorofil-a yang ada.
Kesimpulan yang diperoleh dari PKL ini yaitu pendugaan konsentrasi klorofil-a pada daerah koordinat perairan utara Papua berdasarkan hasil pengolahan data citra MODIS-Aqua dan layout peta terlihat wilayah yang fitoplanktonnya banyak terdapat di bagian yang cenderung ke arah pantai daripada di bagian lepas pantai, berarti dapat diduga bahwa daerah sebaran klorofil-a tersebut memiliki kesuburan perairan yang tinggi. Kata kunci: Klorofil-a, Penginderaan jauh, SIG, Konsentrasi, Kesuburan
iv
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa yang telah melimpahkan
rahmat dan hidayah-Nya sehingga penyusun dapat menyelesaikan Laporan
Praktek Kerja Lapangan (PKL) yang berjudul “Proses Pengolaan Data Citra
Modis Untuk Menduga konsentrasi Klorofil-A Sebagai Indikator Kesuburan di
Perairan Utara papua. Penyusun tidak lupa mengucapkan terima kasih kepada:
1. Dekan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Diponegoro,
Semarang atas izin pelaksanaan Praktek Kerja Lapangan (PKL);
2. Dr. Agus Hartoko, M.Sc., selaku dosen pembimbing yang telah banyak
memberikan saran dan bimbingan selama proses penyusunan laporan praktek
kerja lapangan (PKL);
3. Drs. Kustiyo, M.Si., selaku Kepala Bidang Produksi Data Penginderaan Jauh
LAPAN yang telah memberikan ijin atas pelaksanaan Praktek Kerja Lapangan
(PKL);
4. Dipo Yudhatama, ST., dan Gathot Winarso, MSc., selaku pembimbing di
LAPAN yang telah banyak membimbing selama pelaksanaan.
5. Heri Sulyantoro, MSc., yang telah membantu segala sesuatunya selama
pelaksanaan Praktek Kerja Lapangan (PKL) di LAPAN;
6. Ayah, Ibu, Bunda, dan semua teman-teman yang telah membantu, moral
maupun material sehingga terselesaikannya Laporan Praktek Kerja Lapangan
ini.
Penyusun selalu mengharap kritik dan saran demi kesempurnaan laporan
ini. Semoga bermanfaat bagi kita semua dan dapat memberikan kontribusi pada
masyarakat pada umumnya, serta bagi penyusun khususnya.
Jakarta Timur, Maret 2010
Penyusun
v
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL ..................................................................................... i
LEMBAR PENGESAHAN .......................................................................... ii
RINGKASAN ................................................................................................ iii
KATA PENGANTAR ................................................................................... iv
DAFTAR ISI .................................................................................................. v
DAFTAR TABEL .......................................................................................... vii
DAFTAR GAMBAR ..................................................................................... viii
DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................. xi
BAB I. PENDAHULUAN ........................................................................ 1 1.1. Latar Belakang ..................................................................... 1 1.2. Pendekatan dan Perumusan Masalah ................................... 3 1.3. Tujuan dan Manfaat ............................................................. 3 1.4. Waktu dan Tempat ............................................................... 4 BAB II. TINJAUAN PUSTAKA .............................................................. 5
2.1. Gambaran Umum propinsi Papua ......................................... 5 2.1.1.Kondisi Oceanografis Perairan Utara Papua ................ 6
2.2. Klorofil-a ............................................................................... 7 2.3. Penginderaan Jauh ................................................................. 9 2.4. Sistem Informasi Geografis (SIG) ........................................ 10
2.5. Satelit MODIS ....................................................................... 10 BAB III. MATERI DAN METODE .......................................................... 15 3.1. Materi ................................................................................... 15
3.1.1.Alat ............................................................................... 15 3.1.2.Bahan ........................................................................... 16
3.2. Metode .................................................................................. 16 3.2.1. Data primer ............................................................... 16 3.2.2. Data sekunder ........................................................... 16 3.3. Tahap Pengolahan Data Citra................................................ 17 3.3.1.1. pra analisa data .......................................................... 17 3.3.1.2. proses analisa data ..................................................... 17 3.3.1.3. pembuatan peta sebaran klorofil-a ............................ 18 3.3.1.4. penentuan nilai klorofil-a .......................................... 18 BAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ................................................... 21 4.1. Hasil ..................................................................................... 21
vi
4.1.1. Langkah kerja pembuatan Peta Sebaran Klorofil-a di Pusdata LAPAN ................................... 21
4.1.2. Perekaman data klorofil-a ......................................... 22 4.1.3. Pengolahan data ........................................................ 23 4.1.3.1. pengolahan data pada SeaDAS 5.3 ............ 23 4.1.3.2. koreksi geometri (rektifikasi) pada ER
Mapper 7.1 ................................................. 26 4.1.3.3. interpretasi data citra pada ArcView
GIS 3.2 ....................................................... 29 4.2. Pembahasan .......................................................................... 35 BAB V. KESIMPULAN DAN SARAN ................................................... 38 5.1. Kesimpulan .......................................................................... 38 5.2. Saran ...................................................................................... 38 DAFTAR PUSTAKA .................................................................................... 40 LAMPIRAN ................................................................................................... 42
vii
DAFTAR TABEL
Halaman
1. Spesifikasi teknis satelit MODIS ................................................................ 7
2. Karakteristik sensor MODIS ........................................................................ 8
viii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
1. Gambar peta potensi perikanan dan kelautan propinsi Papua .................... 5
2. Gambar Multi spectral remote sensing ...................................................... 9
3. Gambar alur Kerja proses pengolahan nilai klorofil-a menggunakan
data citra MODIS ....................................................................................... 20
4. Gambar Langkah Kerja Pembuatan Peta Sebaran Klorofil-a ................... 21
5. Gambar Tampilan Website NASA............................................................ 22
6. Gambar Tampilan SeaDAS Main Menu .................................................... 23
7. Gambar Tampilan Please Select a File for Reading pada SeaDAS 5.3 ............................................................................................................... 24
8. Gambar Tampilan Citra Setelah Diatur Penampilannya pada
SeaDAS 5.3 ................................................................................................ 24
9. Gambar Tampilan “Terminal” pada SeaDAS 5.3. ..................................... 25
10. Gambar tampilan export pada Microsoft Office Picture
Manager...................................................................................................... 26
11. Gambar Tampilan Menu Utama ER Mapper 7.1 ...................................... 27
12. Gambar Tampilan Citra pada ER Mapper 7.1 ........................................... 27
13. Gambar Tampilan Geocoding Wizard: step 1 of 5 pada ER Mapper 7.0 ............................................................................................................... 28
14. Gambar Tampilan Geocoding Wizard: step 4 of 5 pada ER Mapper
7.0 ............................................................................................................... 28 15. Gambar Tampilan Geocoding Wizard: step 5 of 5 untuk Output Hasil
Rektifikasi pada ER Mapper 7.1 ................................................................ 29 16. Gambar Welcome to ArcView GIS ............................................................ 30
17. Gambar Tampilan View 1.......................................................................... 30
18. Gambar Tampilan Add Theme .................................................................. 31
ix
19. Gambar Layout Awal ................................................................................ 32
20. Gambar Hasil tampilan proses graticule and grid wizard ....................... 33
21. Gambar Layout Setelah Diatur Tampilannya dilengkapi dengan
unsur-unsur peta ......................................................................................... 34
22. Gambar hasil peta setelah di export ke format *JPG ................................. 34
x
DAFTAR LAMPIRAN Halaman
1. Peta Sebaran Klorofil-a di Wilayah Perairan Utara Papua pada bulan
Februari 2010 ............................................................................................... 43
2. Surat Keterangan Selesai PKL dari LAPAN ............................................... 44
3. Surat Keterangan Melaksanakan Tugas ....................................................... 45
1
I. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Keadaan wilayah nusantara Indonesia sebagian besar terdiri dari perairan,
baik perairan yang berada di daratan seperti danau, rawa, sungai, waduk, dan
genangan-genangan air lainnya dan perairan laut.
Luas perairan laut Indonesia 3,1 juta km2 terdiri dari perairan laut teritorial
seluas 0,3 juta km2 dan perairan laut nusantara seluas 2,8 juta km2. Ditambah lagi
dengan perairan laut yang berada di daerah Zona Ekonomi Eksklusif (ZEE) seluas
2,7 juta km2. Jadi, luas seluruhnya 5,8 juta km2
Salah satu parameter yang sangat berpengaruh terhadap keberadaan ikan di
suatu perairan adalah ada tidaknya sumber makanan yang dibutuhkan. Menurut
hasil penelitian yang telah dilakukan, sumber makanan ikan terkonsentrasi di
wilayah perairan yang subur. Daerah perairan yang subur memiliki kandungan
nutrien yang tinggi, seperti orthoposphat, nitrat, nitrit dan unsur hara lainnya.
Daerah ini biasanya diindikasikan dengan kelimpahan fitoplankton yang tinggi
dan konsentrasi klorofil-a yang tinggi pula.
. Sedangkan luas perairan yang
ada di daratan kurang lebih 11 juta ha. Sumberdaya hayati perikanan yang
terkandung di dalam perairan Indonesia potensinya sangat besar. Yang
dimaksudkan dengan sumberdaya perikanan adalah semua jenis ikan termasuk
biota perairan lainnya. Menurut hasil evaluasi berdasarkan data dan informasi
yang ada sampai saat ini secara keseluruhan menunjukkan perkiraan potensi
lestari, sumberdaya perikanan laut sebesar 6,6 juta ton/tahun dengan perkiraan
sebesar 4,5 juta ton/tahun terdapat di perairan ZEE Indonesia (Murrachman,
2006).
2
Klorofil-a merupakan salah satu dari parameter yang sangat menentukan
produktivitas primer di perairan pantai atau laut. Klorofil-a merupakan suatu
pigmen yang didapatkan dalam fitoplankton, dan mempunyai fungsi sebagai
mediator dalam proses fotosintesis. Oleh karena itu, kandungan klorofil-a dalam
perairan merupakan salah satu indikator tinggi rendahnya kelimpahan fitoplankton
atau tingkat kesuburan suatu perairan. Sebaran dan tinggi rendahnya konsentrasi
klorofil-a sangat terkait dengan kondisi oseanografis suatu perairan. Beberapa
parameter fisika kimia yang mengontrol dan mempengaruhi sebaran klorofil-a,
adalah intensitas cahaya dan nutrien (terutama nitrat, fosfat, dan silikat) (Wyrtki,
1961; Yamaji, 1966).
Klorofil-a dapat diukur dengan memanfaatkan sifat-sifatnya yang memijar
jika dirangsang oleh cahaya pada gelombang tertentu, hal inilah yang
dimanfaatkan dalam dunia penginderaan jauh untuk mengestimasi kandungan
klorofil-a suatu perairan. Pada kegiatan Praktek Kerja Lapangan (PKL) ini
dilakukan dengan menganalisis data penginderaan jarak jauh ocean color dari
Satelit Aqua yang menggunakan sensor MODIS, sensor ocean colour mengukur
radiasi visible yang berada dalam spektrum sinar tampak (400-700 nm) dari
gelombang elektromagnetik yang dipantulkan oleh lapisan permukaan perairan,
radiasi pantulan ini mengandung informasi sifat optik/bio-optik air laut yang
diakibatkan oleh adanya bahan tersuspensi dan terlarut pada air laut tersebut.
Bahan-bahan tersebut dapat menyebabkan perubahan sifat optik/bio-optik air laut
atau menyebabkan perubahan warna air laut (Gordon dan Morel, 1983 dalam
Realino et al., 2005).
3
Berdasarkan informasi di atas dapat dikaitkan dengan teknologi
penginderaan jauh yang merupakan ilmu dan seni untuk memperoleh informasi
tentang obyek daerah atau gejala dengan jalan menganalisis data yang diperoleh
dengan menggunakan alat tanpa kontak langsung terhadap obyek, daerah, atau
gejala yang dikaji. Teknologi ini memiliki beberapa kelebihan, salah satunya
berdasarkan informasi dari literatur di atas yaitu tidak perlu jauh-jauh ke
daerah/obyek yang akan dikaji untuk melakukan sampling.
1.2. Pendekatan dan Perumusan Masalah
Perairan Utara Papua termasuk Perairan yang belum banyak di eksploitasi
hasil perikanannya. Selain itu kurangnya informasi tentang pemetaan sebaran
klorofil-a yang merupakan indikator kesuburan perairan tersebut. Dengan aplikasi
penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat menduga
konsentrasi klorofil-a sebagai indikator tingkat kesuburan di perairan tersebut,
beberapa software yang digunakan yaitu SeaDAS 5.3, ER Mapper 7.1, dan
ArcView GIS 3.2. Pada Praktek Kerja Lapangan (PKL) ini menekankan hanya
untuk mengetahui proses pengolahan citra MODIS guna memperoleh konsentrasi
sebaran klorofil-a di perairan Utara Papua, yang nantinya dapat digunakan sebagai
acuan tingkat kesuburan di perairan tersebut.
1.3. Tujuan dan Manfaat
Tujuan diadakan Praktek Kerja Lapangan (PKL) ini adalah untuk
menambah ketrampilan dalam proses pengolahan data citra MODIS dan menduga
konsentrasi klorofil-a sebagai indikator kesuburan di Perairan Utara Papua yang
4
dilaksanakan pada instansi terkait, yaitu Pusat Pengembangan dan Pemanfaatan
Teknologi Pengindraan Jauh LAPAN dengan menggunakan software SeaDAS
5.0, ER Mapper 7.0, dan ArcView GIS 3.3.
Praktek Kerja Lapangan (PKL) ini dapat bermanfaat bagi berbagai kalangan,
khususnya:
1. Mahasiswa, memberi tambahan pengetahuan mengenai klorofil-a sebagai
indikator tingkat kesuburan perairan menggunakan teknologi penginderaan
jauh citra MODIS-Aqua;
2. Lembaga atau instansi terkait, memperoleh/menambah informasi, konsentrasi
klorofil-a, yang bermanfaat untuk pengembangan dan pengolahan perairan
Indonesia, khususnya perairan Utara Papua; dan
3. Perguruan tinggi, sebagai bahan informasi dan pengetahuan tambahan
mengenai teknologi penginderaan jauh.
1.4. Waktu dan Tempat
Praktek Kerja Lapangan (PKL) dilaksanakan pada tanggal 8 Februari – 8
Maret 2010 di Pusat Data Pengindraan Jauh LAPAN, Jl. Lapan No. 70, Pekayon
Pasar Rebo, Jakarta Timur, Jakarta.
5
II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Gambaran Umum propinsi Papua
Provinsi Papua terletak pada koordinat 130º-140º BT dan 9,0º - 10,45º LS
merupakan wilayah paling timur Indonesia dan berbatasan langsung dengan
Negara Papua New Guinea. Provinsi Papua memiliki garis pantai sepanjang 1.170
mil laut dengan luas perairan territorial mencapai 45.510 km² yang didalamnya
mengandung berbagai jenis biota laut yang bernilai ekonomis penting.Secara
umum potensi lestari sumberdaya perikanan laut sebesar 1.524.800 ton/tahun dan
perikanan darat sebesar 268.100 ton/tahun (belum termasuk potensi lahan untuk
pengembangan budidaya laut dan tambak diperkirakan sebesar 1.663.200 Ha)
(DKP Papua, 2008).
Gambar 1. Peta Potensi Perikanan dan Kelautan provinsi Papua (http://www.papua.go.id/ddpperik/Potensi-Perikanan-Papua_2008.php.htm)
6
2.1.1.Kondisi Oceanografis Perairan Utara Papua
Perairan Utara Papua merupakan perairan yang memiliki karakteristik
massa air yang berbeda dengan perairan wilayah Indonesia lainnya. Hal ini
disebabkan oleh letak geografis perairan tersebut yang terbuka dengan Samudra
Pasifik. Pada wilayah ini angin pasat yang mantap (steady) terjadi sepanjang
tahun. Di sepanjang perairan tropis Pasifik angin pasat ini menyeret massa air
hangat tropis ke bagian barat samudra dan selanjutnya mengumpul di wilayah
tropis barat Samudera Pasifik (perairan utara Irian). Oleh karena itu wilayah
perairan ini dikenal dengan kolam air hangat (warm pool). Kondisi ini
menyebabkan tinggi muka laut rata-rata perairan tropis barat Pasifik lebih tinggi
dibanding tinggi muka laut rata-rata di Samudera Hindia. Air permukaan ini
kemudian masuk ke perairan nusantara yang selanjutnya disebut Arus Lintas
Indonesia (Arlindo). Massa air ini dikenal memiliki suhu hangat (diatas 29ºC)
dan berkadar garam rendah (kurang dari 32 ‰). Hal ini sangat berbeda dengan air
Samudera Hindia yang relatif lebih dingin dan berkadar garam tinggi (Harsono,
2009).
Salah satu fenomena yang menarik untuk dipelajari di perairan ini adalah
munculnya Halmahera Eddy. Eddy adalah pusaran massa air di laut yang
utamanya terbentuk di sepanjang batas arus samudera. Halmahera Eddy muncul
akibat pengaruh dorongan arus yang terhalang oleh topografi pulau Halmahera,
sehingga terbentuk suatu pusaran besar massa air. Adanya eddy akan mengaduk
massa air kaya nutrien yang selanjutnya akan merangsang blooming tumbuhan
renik lautan sebagai dasar pembentukan rantai makanan di laut. Bilamana
Halmahera Eddy dan front yang dibentuknya dapat dipetakan secara akurat, maka
7
informasi ini dapat membantu dalam menentukan daerah fishing ground bagi
perikanan komersial penting (Atmodipoera, 2003).
Variasi musiman terhadap nilai kesuburan perairan selama musim timur juga
diperkuat oleh Sutomo (1992) yang menyebutkan bahwa nilai klorofil-a tinggi
pada daerah oseanik dibanding pada daerah neritik.
Hasil penelitian yang dilakukan Hasegawa (2009) menunjukan bahwa secara
musiman perairan utara Papua sangat subur yang dipicu ketika muncul Madden
Julian Oscilation (MJO) dalam variasi skala 60-90 harian. Ketika MJO muncul,
angin baratan akan membangkitkan gelombang Kelvin (downwelling Kelvin
Wave) ke arah timur dan ketika mencapai kepulauan Bismarc gelombang ini
selanjutnya terbentur oleh massa daratan kepulauan Bismarc yang selanjutnya
berubah menjadi gelombang Coastally Trapped Kelvin Wave (CTKW).
Gelombang ini merambat menyusur pantai sepanjang rangkaian kepulauan
Bismarc selanjutnya pantai utara Papua hingga bertemu arus permukaan yang
didominasi massa air berkarakter MJO. Pertemuan arus ini memicu munculnya
fenomena divergensi yang mengakibatkan tarikan air pada lapisan dalam (up
welling) dimana air pada lapisan bawah akan naik ke permukaan untuk mengisi
kekosongan massa air pada lapisan atasnya.
2.2. Klorofil-a
Klorofil-a merupakan pigmen hijau plankton yang digunakan dalam proses
fotosintesis, semua fitoplankton mengandung klorofil-a yang beratnya kira-kira 1-
2% dari berat kering alga (Realino et al., 2005). Sebenarnya ada 3 macam
klorofil, yaitu klorofil-a, klorofil-b, klorofil-c, selain itu ada juga jenis pigmen
8
fotosintesis seperti karoten dan xantofil. Dari ketiga pigmen tersebut, klorofil-a
merupakan pigmen yang paling umum terdapat pada fitoplankton sehingga
kelimpahan fitoplankton dapat dilihat melalui pengukuran konsentrasi klorofil- a
di perairan (Parsons et al., 1984 dalam Realino et al., 2005).
Sebaran klorofil-a di laut bervariasi secara geografis maupun berdasarkan
kedalaman perairan. Variasi tersebut diakibatkan oleh perbedaan intensitas cahaya
matahari, dan konsentrasi nutrien yang terdapat di dalam suatu perairan. Di Laut,
sebaran klorofil-a lebih tinggi konsentrasinya pada perairan pantai dan pesisir,
serta rendah di perairan lepas pantai. Tingginya sebaran konsentrasi klorofil-a di
perairan pantai dan pesisir disebabkan karena adanya suplai nutrien dalam jumlah
besar melalui run-off dari daratan, sedangkan rendahnya konsentrasi klorofil-a di
perairan lepas pantai karena tidak adanya suplai nutrien dari daratan secara
langsung. Namun pada daerah-daerah tertentu di perairan lepas pantai dijumpai
konsentrasi klorofil-a dalam jumlah yang cukup tinggi. Keadaan ini disebabkan
oleh tingginya konsentrasi nutrien yang dihasilkan melalui proses fisik massa air,
dimana massa air dalam mengangkat nutrien dari lapisan dalam ke lapisan
permukaan (Valiela, 1984 dalam Presetiahadi, 1994).
Penginderaan jauh untuk mengamati klorofil tergantung pada bagaimana
pigmen tersebut mempengaruhi warna perairan dan atau emisi cahaya
(fluorescence) dari pigmen itu sendiri. Menurut Curran (1985), pigmen seperti
klorofil-a memiliki sifat absorbansi yang tinggi pada kanal biru dan merah.
Pantulan maksimum terjadi pada kanal hijau, karena klorofil-a tidak menyerap
radiasi gelombang elektromagnetik pada saluran ini. Yentsch (1980) dalam
Graham (1987) mengatakan bahwa puncak absorbsi klorofil terhadap cahaya
9
terjadi pada kisaran panjang gelombang 425-450 nm dan 665-680 nm. Klorofil-a
murni dalam acetone mempunyai absorbsi maksimum pada panjang gelombang
420 nm dan 663 nm.
2.3. Pengindraan Jauh
Pengindraan jauh (remote sensing) adalah ilmu dan seni untuk memperoleh
informasi tentang suatu subjek, daerah, atau fenomena melalui analisa data yang
diperoleh dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah, atau
fenomena yang dikaji. (Lillesand dan Kiefer, 1990). JARS (1993) dalam pentury
(1997), menyebutkan bahwa inderaja merupakan suatu ilmu dan teknologi.
Inderaja merupakan suatu ilmu bila digunakan untuk lingkup studi inderaja sendiri
dan merupakan suatu teknik bila digunakan sebagai penunjang untuk mempelajari
bidang ilmu lain (Susanto, 1987 dalam Pentury, 1997).
Energi yang dipantulkan, diserap dan ditransmisikan akan berbeda untuk
objek yang berbeda, tergantung pada jenis materi dan kondisinya. Perbedaan ini
memungkinkan untuk membedakan obyek yang berbeda pada suatu citra
(Lillesand dan Kiefer, 1990)
Gambar 2. Multi spectral remote sensing
10
2.4. Sistem Informasi Geografis (SIG)
Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah suatu sistem informasi yang
dirancang untuk bekerja dengan data yang bereferensi spasial atau berkoordinat
geografi. Sistem Informasi Geografis dapat diasosiasikan sebagai peta yang
berorde tinggi yang juga mengoperasikan dan menyimpan data non-spasial.
Disebutkan juga SIG telah terbukti kehandalannya untuk mengumpulkan,
menyimpan, mengelola, menganalisa, dan menampilkan data spasial baik biofisik
maupun sosial ekonomi. Secara umum SIG menyediakan fasilitas-fasilitas untuk
mengambil, mengelola, memanipulasi, dan manganalisa data serta menyediakan
hasil baik dalam bentuk grafik maupun dalam bentuk tabel, namun demikian
fungsi utamanya adalah untuk mengelola data spasial (Star et al., 1990 dalam
Barus et al., 2000).
2.5. Satelit MODIS
MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) merupakan
salah satu sensor yang dimiliki EOS (Earth Observing System) dan dibawa oleh
dua wahana yang diproduksi oleh NASA yaitu Terra dan Aqua. Sensor MODIS
merupakan turunan dari sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution
Radiometer), SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor), dan HIRS (High
Imaging Resoution Spectrometer) yang dimiliki EOS yang sebelumnya telah
mengorbit (Junjunan, 2004).
11
Tabel 1. Spesifikasi teknis satelit MODIS Orbit 705 km, 10:30 a.m. descending node (AM-1) or 1:30 p.m.
ascending node (PM-1), sun-syinchronous, near polar,
circular
Scan Rate 20.3 rpm, cross track
Swath Dimensions 2330 km (cross track) by 10 km (along track at nadir)
Telescope 17.78 c. Diam, off-axis, afocal (collimated), with
intermediate field stop
Size 1.0 x 1.6 x 1.0 m
Weight 228.7 kg
Power 162.5 W (singel orbit average)
Data Rate 10.6 Mbps (peak daytime); 6.1 Mbps (orbital average)
Quantization 12 bits
Spatial Resolution 250 m (1-2)
500 m (3-7)
1000 m (8-36)
Design life 6 years
MODIS mengorbit bumi secara polar (arah Selatan – Utara) pada ketinggian
705 km dan melewati garis Khatulistiwa pada jam 10.30 waktu lokal. Orbit satelit
Aqua–MODIS melintas dari Selatan ke Utara melalui garis Ekuator pada sore
hari. Sedangkan orbit satelit Terra–MODIS. Melintas dari Selatan ke Utara
melalui garis Ekuator pada pagi hari. Lebar cakupan lahan pada permukaan bumi
setiap putarannya sekitar 2330 km. Pantulan gelombang elektromagnetik yang
diterima sensor MODIS sebanyak 36 kanal (36 interval panjang gelombang),
mulai dari 0,405 sampai 14,385 µm (1 µm = 1 / 1.000.000 m). Data terkirim dari
satelit dengan kecepatan 11 Mega bytes setiap detik dengan resolusi radiometrik
12 bit. Artinya obyek dapat dideteksi dan dibedakan sampai 212 (= 4.096) derajat
keabuan (grey levels). Satu elemen citranya (pixel, picture elements) berukuran
12
250 m (kanal 1-2), 500 m (kanal 3-7) dan 1.000 m (kanal 8-36). Di dalam dunia
penginderaan jauh, hal ini dikenal dengan nama resolusi spasial. MODIS dapat
mengamati tempat yang sama di permukaan bumi setiap hari, untuk kawasan di
atas Lintang 30°, dan setiap 2 hari untuk kawasan di bawah Lintang 30°, termasuk
Indonesia (Mustafa, 2004).
Tabel 2. Karakteristik Sensor MODIS (Sumber: http://modis.gsfc.nasa.gov/about/specs.html)
KANAL SPEKTRUM KEGUNAAN
1 620 - 670 nm Lahan/ Awan/ Aerosol Boundaris
2 841 - 876 nm
3 459 - 479 nm
4 545 - 565 nm
5 1230 - 1250 nm
6 1628 - 1652 nm
7 2105 - 2155 nm
8 405 - 420 nm
Ocean color/ Fitoplankton/ Biogeokimia
9 438 - 448 nm
10 483 – 493 nm
11 526 – 536 nm
12 546 – 556 nm
13 662 – 672 nm
14 673 – 683 nm
15 743 – 753 nm
16 862 – 877 nm
17 890 – 920 nm Uap Air Atmosfir
18 931 - 941 nm
19 915 – 965 nm
20 3.660 – 3.840 um Surface/ Temperatur Awan
21 3.929 – 3.989 um
22 3.929 – 3.989 um
13
Adapun format level data yang dihasilkan oleh MODIS, yaitu:
1. Level 1 merupakan data mentah ditambah dengan informasi tentang kalibrasi,
sensor, dan geolokasi:
a. Level 1a, mengandung informasi lebih yang dibutuhkan pada set data,
level 1a digunakan sebagai input untuk geolocation, calibration, dan
processing;
b. Level 1b, data yang telah mempunyai terapannya merupakan hasil dari
aplikasi sensor kalibrasi sensor pada level 1a;
2. Level 2, dihasilkan dari proses penggabungan data level 1a dan 1b, data level
2 menetapkan nilai geofisik pada tiap piksel, yang berasal dari perhitungan
raw radiance level 1a dengan menerapkan kalibrasi sensor, koreksi atmosfer,
dan algoritma bio-optik;
23 4.020 – 4.080 um
24 4.433 – 4.498 um Temperatur Atmosfir
25 4.482 – 4.549 um
26 1.360 – 1.390 um Awan Cirrus/ Uap Air
27 6.535 – 6.895 um
28 7.175 – 7.457 um
29 8.400 – 8.700 um Sifat Awan
30 9.580 – 9.880 um Ozone
31 10.780 – 11.280 um Surface/ Temperatur Awan
32 11.770 – 2.270 um
33 13.185 – 13.485 um Cloud Top Altitude
34 13.485 – 13.785 um
35 13.785 – 14.085 um
36 14.085 – 14.385 um
14
3. Level 3, merupakan data level 2 yang dikumpulkan dan dipaketkan dalam
periode 1 hari, 8 hari, 1 bulan, dan 1 tahun.
15
III. MATERI DAN METODE
3.1. Materi
3.1.1.Alat
Materi dalam Praktek Kerja Lapangan (PKL) ini meliputi alat dan bahan
yang digunakan dalam pembuatan Peta Sebaran Klorofil-a di Perairan Utara
Papua. Bahan yang digunakan adalah citra MODIS yang diambil dari Pusat Data
pengindraan Jauh LAPAN. Data lain yang digunakan yaitu Peta Indonesia digital
sebagai peta yang digunakan untuk acuannya. Sedangkan peralatan yang
digunakan pada Praktek Kerja Lapangan (PKL) ini adalah:
1. Perangkat keras
Hardware yang digunakan adalah Notebook Intel (R) core (TM) 2 Duo CPU
T6500 @ 2.10GHz 2.10 GHz. Penggunaan notebook dengan spesifikasi ini
dapat mempercepat pengolahan data.
2. Perangkat lunak
Software yang digunakan yaitu:
1. SeaDAS 5.3, sebagai software pengolahan citra dengan sistem operasi
Linux. Dalam pengolahan citra MODIS-Aqua ini memakai versi Windows
Vista Home Basic;
2. ER Mapper 7.0, sebagai software pengolah citra dengan sistem operasi
Windows;
3. ArcView GIS 3.3, untuk proses layout peta citra hasil pengolahan SeaDAS
5.0 dan ER Mapper 7.0;
4. Microsoft Office Word 2007, untuk penulisan laporan;
16
5. Microsoft Office Excel 2003 dan Microsoft Office Excel 2007, untuk
membuka data ASCII dari citra satelit; dan
6. Microsoft Office Picture Manager, untuk merubah format citra dari *.png ke
*.jpg.
3.1.2.Bahan
1. Data citra satelit aqua MODIS tanggal 11 Februari 2010;
2. Peta acuan Indonesia;
3. Peta batas administrasi provinsi Papua.
3.2. Metode
Metode Praktek Kerja Lapangan yang dilakukan adalah dengan cara
mengambil data di Pusat Data Pengembangan dan Pemanfaatan Teknologi
Pengindraan Jauh LAPAN, wawancara, dan studi pustaka/literatur.
3.2.1. Data primer
Data primer adalah data yang hanya kita dapat kita peroleh dari sumber asli
atau pertama (Sarwono, 2006). Pengambilan data primer dilakukan di Pusat data
Pengembangan dan Pemanfaatan Teknologi Pengindraan jauh LAPAN.
3.2.2. Wawancara
Wawancara ini dilakukan terhadap responden yang ada untuk
mendapatkan data yang diperlukan atau mengumpulkan data dengan mengajukan
pertanyaan langsung kepada seorang informan.
3.2.3. Data sekunder
Sedangkan data sekunder merupakan data yang sudah tersedia sehingga
kita tinggal mencari dan mengumpulkan data tersebut. Tujuan utama melakukan
17
studi literatur ialah menemukan variabel-variabel yang akan diteliti, membedakan
hal-hal yang sudah dilakukan dan menentukan hal-hal yang perlu dilakukan,
melakukan sintesa dan memperoleh perspektif baru, serta menentukan makna dan
hubungan antar variabel. Studi literatur sangat dibutuhkan sebagai acuan dalam
proses pembuatan Peta Sebaran Klorofil-a. Data sekunder ini biasanya telah
tersusun dalam bentuk dokumen-dokumen, misalnya data mengenai keadaan
geografis suatu daerah, data sebaran klorofil bulanan, dan sebagainya. Selain itu,
pengumpulan data dilakukan melalui literatur-literatur yang menunjang sesuai
dengan data yang ada (Sarwono, 2006).
3.3. Tahap Pengolahan Data Citra
3.2.1 Tahapan Pengolahan Data Citra
Berikut ini adalah tahapan dalam proses pengolahan data citra satelit aqua
MODIS sampai menjadi sebuah peta persebaran klorofil-a diwilayah Utara Papua.
3.2.1.1. pra analisa data
Sebelum melakukan proses analisa data mengunakan software, terlebih
dahulu mengunduh data citra Satelit Aqua MODIS pada situs NASA:
http://www.oceancolour.gsfc.nasa.gov. Data yang dipilih adalah data level 2,
karena didalam data tersebut telah menerapkan kalibrasi sensor, koreksi atmosfer,
dan algoritma bio-optik.
3.3.1.2.proses analisa data
Proses analisa data dilakukan pertama kali menggunakan Software SeaDas
5.3, pada sofware ini data diproses melalui tools Map projection, agar data yang
semula berupa elips menjadi sebuah bidang yang datar. Setelah itu proses
18
selanjutnya menyimpan data citra kedalam format (*.PNG) dan data suhu dalam
format (ASCII) . ASCII (American Standard Code for Information Interchange)
merupakan suatu standar internasional dalam kode huruf dan simbol seperti Hex
dan Unicode tetapi ASCII lebih bersifat universal, contohnya 124 adalah untuk
karakter "|". Ia selalu digunakan oleh komputer dan alat komunikasi lain untuk
menunjukkan teks. Kode ASCII sebenarnya memiliki komposisi bilangan biner
sebanyak 8 bit. Dimulai dari 0000 0000 hingga 1111 1111. Total kombinasi yang
dihasilkan sebanyak 256, dimulai dari kode 0 hingga 255 dalam sistem bilangan
Desimal.
Setelah penggunaan software SeaDAS proses selanjutnya menggunakan
software ERMapper, sebelum menggunakan ERMapper kita harus Mengekspor
data citra dari format (*.PNG) kedalam format (*.JPEG) menggunakan Microsoft
office picture manager. Format (*.JPEG) kemudian dibuka di ERMapper dan
disimpan kembali dengan format (*.ers), format inilah yang akan digunakan untuk
koreksi geometrik. Proses ini digunakan untuk memperbaiki kesalahan akibat
distorsi geometrik. Koreksi geometrik secara sistematik dengan menggunakan
empat titik kontrol tanah (GCP = Ground Control Point) yang telah diketahui.
Dari empat titik GCP pada masing-masing citra dihasilkan transformasi koordinat
dengan tingkat kesalahan RMSE ( Root Mean Square Error ) maksimal 0,03,
setelah itu data disimpan kedalam bentuk (*.geotiff).
3.3.1.3.pembuatan peta sebaran klorofil-a
Data citra yang berformat (*.geotiff) kemudian diolah dengan
menggunakan ArcView Gis 3.2 menggabungkan peta acuan batas administrasi
19
papua dengan citra hasil rectrifikasi dari software Er Mapper 7.1 serta Peta
Indonesia sebagai pacuan untuk menentukan titik kontrol.
3.3.1.4.Penentuan Nilai Klorofil-a
Konsentrasi klorofil-a dari data satelit di estimasi dengan menggunakan
algoritma OC4v4. Algoritma OC4v4 menggunakan nilai tertinggi dari rasio kanal
443 nm, 490 nm dan 510 nm dengan kanal 555 nm untuk menentukan nilai
konsentrasi klorofil-a dengan persamaan sebagai berikut (O’Reilly et al., 2000):
Log (klor) = 0.283 – 2.753 * R + 1.457 * R2 + 0.659*R
3 – 1.403*R
4
Ca = 10 (0.283 – 2.753 * R + 1.457 * R^2 + 0.659 * R^3 – 1.403 * R^4
Dimana ,
Ca = konsentrasi klorofil-a (mg/l3)
R = Rasio reflektansi;
Rrs = Remote sensing reflektance.
20
INPUT Download data Citra MODIS level 2 *hdf
SeaDAS 5.3 *png dan *asc
*png *asc
Microsoft Office Picture Manager Microsoft Office Excel 2007
*jpg Microsoft Office Excel 2003
ER Mapper 7.1 *dbf 4 Rektifikasi *ers
ArcView GIS 3.2 Overlay analisis Akhir Layout Peta
OUTPUT Peta Sebaran Klorofil-a
Gambar 2. Alur kerja proses pengolahan nilai klorofil-a menggunakan data citra MODIS
21
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Hasil yang dicapai dari materi Praktek Kerja Lapangan (PKL) di Pusat Data
Penginderaan Jauh LAPAN Pekayon-Jakarta Timur adalah Peta Sebaran Klorofil-
a di Wilayah Perairan Utara Papua tanggal 12 Februari 2009 sebagai berikut:
4.1.1. Langkah kerja pembuatan Peta Sebaran Klorofil-a di Pusdata
LAPAN
Mekanisme kerja yang dilakukan mahasiswa Praktek Kerja Lapangan
(PKL) dalam hubungan dengan pembuatan Peta Sebaran Klorofil-a di Pusat Data
Penginderaan Jauh LAPAN adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Contoh Gambar Langkah Kerja Pembuatan Peta Sebaran Klorofil-a.
Proses pengolahan data satelit dari stasiun
bumi
Citra Klorofil-a
Satelit
Pada ArcView GIS 3.2: overlay dengan
peta acuan Indonesia
Peta Sebaran Klorofil-a
Analisa data satelit dengan SeaDAS 5.3 dan
ER Mapper 7.1
22
4.1.2. Perekaman data klorofil -a
Perekaman data didapatkan dengan cara mendownload dari situs NASA.
Perekaman data yang dimaksud di sini adalah proses input data oseanografi.
Perekaman data status perairan Utara Papua yang telah didapat diolah dengan
melalui beberapa tahap.
Data yang dipakai dalam prosesing ini ialah data Level 2 dari Satelit Aqua
Modis. Data ini dapat diakses melalui situs NASA di
http://oceancolor.gsfc.nasa.gov. Setelah masuk kedalam home page dari website
Oceancolor, pilih Level 1 and 2 Browser pada kolom Data Acces. Kemudian
tampil seperti yang ada dalam gambar sebagai berikut:
Gambar 5. Halaman pemesanan data dalam proses download di
http://oceancolor.gsfc.nasa.gov. Dari tampilan ini dipilih bulan dari data yang diinginkan, kemudian arahkan
kursor ke atas pulau Papua lalu klik 1 kali dan pilih data yang akan diolah, lalu
klik pada data. Untuk data klorofil dipilih data dengan kode A2xxx.L2_LAC,
kemudian mulai proses download.
23
4.1.3. Pengolahan data
4.1.3.1. pengolahan data pada SeaDAS 5.3
Pada tahap pengolahan data, tahap awal merupakan tahap yang sangat
menentukan. Pada saat melakukan pengolahan dengan menggunakan software
ini, hal yang harus perlu diperhatikan sebelum membuka gambar adalah data
harus berformat sebagai file. Kemudian data dibuka, data diolah dengan
menggunakan SeaDAS 5.3 untuk membuka kenampakan data yang diperoleh.
Output citra berformat *.png. Data lain hasil output SeaDAS 5.3 yaitu data ASCII
berstatus “A200936050500.L2_LAC.x_Mapped_-_chlor_a.asc”. Data ini adalah
data nilai konsentrasi klorofil-a pada setiap titik koordinat longitude dan latitude.
Berikut proses pengolahan citra pada SeaDAS 5.3:
1. Open terminal, ketik: seadas –em;
Gambar 6. Gambar Tampilan “SeaDAS Main Menu”.
2. Pilih Display;
3. Tampil Please Select a File for Reading;
24
Gambar 7. Gambar Tampilan “Please Select a File for Reading” pada SeaDAS 5.3.
4. Cari file yang akan diolah, tekan OK;
5. Tampil Product Selection for MODIS FiIe;
6. Pilih Chlor_a pada Select One or Many Products, dan pilih q0, q1, q2, q3, q4 pada Select Quality Level(s), tekan Load;
7. Ke menu utama pilih Utilities, Data Manipulation, Map Projection;
8. Tampil Projection Function;
9. Pilih data yang akan diolah pada Selection List, klik lagi pada data yang akan diolah pada Selected for Projection, pada Projection pilih Tranverse Mercator tekan Go;
10. Kembali ke Band List Selection, pilih Mapped – Chlor_a, tekan Display;
11. Tampilan citra, atur sesuai kebutuhan, tampilan menjadi;
Gambar 8. Gambar Tampilan Citra setelah diatur penampilannya pada SeaDAS
5.3
25
12. Pilih Function, Output, ASCII;
13. Tampil Output ASCII File, tekan Setup;
14. Pilih Longitude, Latitude, dan Geophys Data, lalu tekan Write File;
15. Kembali ke tampilan display;
16. Pilih Function, Output, Display;
17. Tampil Output Setup, tekan Go-OK;
18. Data yang diambil adalah data yang telah diolah menjadi format *.png dan
*.asc, tersimpan pada folder Root’s Home pada desktop;
19. Untuk meng-copy file *asc dan *png dari folder Root’s Home ke folder
Shared yaitu: pada terminal seadas ketik ls untuk mengetahui semua file-file
yang ada di folder Root’s Home, lalu ketik cp<spasi>nama
file<spasi>directory tujuan, tekan enter .
Gambar 9. Gambar Tampilan “Terminal” pada SeaDAS 5.3.
20. Tutup SeaDAS 5.3.
26
21. Buka file *png menggunakan Microsoft Office Picture Manager, klik file,
exsport, klik OK.
Gambar 10. Gambar tampilan export pada Microsoft Office Picture Manager. 4.1.3.2. koreksi geometri (rektifikasi) pada ER Mapper 7.1
Proses koreksi geometri (rektifikasi) yaitu dengan mengacu pada empat
titik (minimal) atau lebih dengan sebelumnya memperhatikan kolom isian yang
harus dipenuhi secara geocoding type (polynomial), output coordinate space
(menggunakan datum WGS84, proyeksinya GEODETIC dengan sistem koordinat
latitude/longitude). Hal yang ditekankan pada proses ini adalah penempatan titik
setepat mungkin dengan nilai error (RMS) sekecil mungkin (kalau bisa sampai
0.01). Setelah melakukan proses itu kemudian disimpan untuk melangkah ke
pengolahan selanjutnya, data output dirubah lagi dari format *.jpg menjadi *.tif.
Berikut proses pengolahan citra pada ER Mapper 7.1:
1. Buka ER Mapper 7.1, klik 2x pada icon tampilan menu utama;
27
Gambar 11. Gambar Tampilan Menu Utama ER Mapper 7.1
2. Klik Open, pilih file citra yang sudah diubah menjadi format *.jpg, klik OK;
3. Tampilan citra;
Gambar 12. Gambar Tampilan Citra pada ER Mapper 7.1.
4. Klik Save As dengan format ER Mapper Raster Dataset (*.ers), klik OK;
5. Tampilan Save As ER Mapper Dataset, klik OK, klik OK;
6. Tutup tampilan citra;
7. Pada menu utama pilih Process, Geocoding Wizard;
8. Tampilan 1) Start (Geocoding Wizard: step 1 of 5);
28
Gambar 13. Gambar Tampilan “Geocoding Wizard: step 1 of 5” pada ER Mapper
7.1. 9. Cari file yang akan diolah pada Input File dengan format ER Mapper Raster
Dataset (*.ers), pada Geocoding Type pilih Polynomial; 10. Klik 2) Polynomial Setup (Geocoding Wizard: step 2 of 5), pada Polynomial
Order pilih Linear;
11. Klik 3) GCP Setup (Geocoding Wizard: step 3 of 5), pada Output Coordinate Space klik Change, pada Datum pilih WGS84, Projection pilih GEODETIC, Coord. System Type pilih Latitude/Longitude, klik OK;
12. Pada GCP Picking Method diberi tanda di kotak Geocoded Image, Vectors or
Algorithm, lalu memasukkan file peta acuan Indonesia; 13. Klik 4) GCP Edit (Geocoding Wizard: step 4 of 5), menutup CORRECTED
GCP (OVERVIEW ROAM geolink) dan UNCORRECTED GCP (OVERVIEW ROAM geolink); lalu menentukan minimal 4 titik yang sama antara data citra dengan peta acuan Indonesia.
Gambar 14. Gambar Tampilan “Geocoding Wizard: step 4 of 5” pada ER Mapper
7.1.
29
14. Proses rektifikasi (koreksi geometri), yaitu mencocokkan koordinat antara peta acuan Indonesia dengan citra Perairan Utara Papua;
15. Tampilan setelah koreksi geometri;
16. Pilih pada Output Info menentukan tempat untuk menyimpan hasil rektifikasi dengan format ER Mapper Raster Dataset (*.ers);
Gambar 15. Gambar Tampilan “Geocoding Wizard: step 5 of 5” untuk Output
Hasil Rektifikasi pada ER Mapper 7.1. 17. Klik Save File and Start Rectification, klik OK;
18. Tutup Geocoding Wizard;
19. Tutup ER Mapper 7.1.
4.1.3.3. interpretasi data citra pada ArcView GIS 3.2
Menduga daerah sebaran klorofil-a yang dihasilkan berdasarkan
interpretasi penampakan citra merupakan proses inti dalam pengolahan data,
dimana langkah yang tercakup dalam proses ini adalah dengan ArcView GIS 3.2.
Data citra yang telah direktifikasi selanjutnya diolah di software ini. Setelah
tampilan citra terkoreksi sudah tampak maka langkah selanjutnya adalah
interpretasi data citra guna memperlihatkan daerah sebaran klorofil-a di perairan
Utara Papua dengan menggunakan tools yang terdapat pada software ini.
30
Layout peta sebaran klorofil-a adalah berupa peta tampilan daerah sebaran
klorofil-a dengan konsentrasi yang berbeda. Hal ini merupakan proses bagian
akhir dari pengolahan data citra MODIS-Aqua untuk menjadi suatu Peta Sebaran
Klorofil-a setiap wilayah pengelolaan perikanan di seluruh Nusantara.
Berikut proses pengolahan citra pada ArcView GIS 3.2:
1. Membuka ArcView GIS 3.2;
2. Pilih As a Blank Project, OK;
Gambar 16. Gambar “Welcome to ArcView GIS”.
3. Klik Views, New;
4. Tampil kotak View 1 masih kosong;
Gambar 17. Gambar Tampilan “View 1”.
31
5. Pilih Add Theme pada icon , mencari output dari proses rektifikasi ER
Mapper dengan format *.ers, OK;
Gambar 18. Gambar Tampilan “Add Theme”.
6. Tampil citra pada kotak View 1;
7. Pilih Add Theme lagi, memasukkan peta acuan Papua.shp; 8. Klik Table ( ) pada kotak Untitled, klik Add, mencari data ASCII dengan
format yang sudah diubah dari *.asc menjadi *.dbf 4;
9. Klik kotak View 1, pilih View pada toolbar, klik Add Event Theme; 10. Pada kotak Add Event Theme, pilih data ASCII pada Table, Bujur pada Xfield,
dan Lintang pada Yfield, OK;
11. Pada kotak Legend Editor, memilih Legend Type menjadi Graduated Color,
klik Classify, Number of Classes dibuat 6, Type: Natural Breaks, dan Round
Values at: d.ddd, OK; Pada Legend Editor, Classification Field pilih klorofil-
a, Color Ramps pilih Green Monochromatic, lalu membuat range pada kotak
Symbol-Value-Label, mengedit ukuran dan warna symbol, klik Apply;
12. Klik View pada toolbar, pilih Layout;
32
Gambar 40. Contoh Gambar Menu untuk Membuat “Layout”. 13. Pada Template Manager pilih Lanscape, OK;
14. Tampilan sementara, lalu dengan menu yang ada di toolbar layout diedit
hingga menjadi peta yang memenuhi syarat;
Gambar 19. Gambar Layout Awal.
15. Pada Layout peta, pertama yang dilakukan yaitu Atur skala peta sebaran
klorofil; klik 2 kali pada peta klik view 1, pada option scale pilih user
specified scale, atur skala sesuai dengan yang diinginkan; disini penyusun
menggunakan skala 1: 7.500.000;
16. Mengatur ukuran kertas; klik layout pada toolbar, pilih page setup, pada page
size pilih A4.
17. Membuat grid atau graticule menyeleksi tampilan peta yang akan diberi grid
atau graticule, pilih icon , pilih create graticule, klik next;
18. Tahap selanjutnya mengganti Degrees yang semula 600 menjadi 20
19. Tahap selanjutnya memilih option untuk border, setelah itu klik preview dan finish;
,klik next;
33
20. Hasil tampilan proses grid atau graticule;
Gambar 20. Gambar Hasil tampilan proses graticule and grid wizard. 21. Memberikan judul peta; klik 2 kali pada tulisan view 1, tuliskan judul peta,
klik OK. Karena ukuran tulisan judul terlalu besar maka cara mengaturnya
dengan cara tekan ctrl dan P bersamaan, akan muncul jendela font pallete,
pada size pilih 14, style bold, klik create markers, tutup jendela font pallete.
22. Menuliskan skala peta dengan cara, klik tanda huruf T ( ) klik dibawah
judul peta, lalu pada text properties isikan skala 1: 7. 500.000 klik OK.
23. Klik pada poiter, klik di gambar arah mata angin, drag arah mata angin dan
taruh di bawah skala peta.
24. Klik 2 kali pada scale bar, pada option units pilih kilometers, intervals isikan
2, Left divisions isikan 0 klik OK.
25. Insert peta indonesia, klik , buat projection diluar layout, pilih view 2 yang
isinya adalah peta indonesia yang telah diberi batas administrasi setelah itu
diletakkan dibawah legenda peta;
26. Insert logo UNDIP dan LAPAN sebagai bagian dari keterangan peta dengan
cara klik kemudian cari gambar yang dimasukan dalam keterangan peta;
34
27. Membuat keterangan peta yaitu dengan cara klik tombol , kemudian tekan
tombol pada keyboard (ctrl, p) untuk mengedit ukuran huruf;
28. Hasil layout peta setelah dilengkapi dengan unsur-unsur peta;
Gambar 21. Gambar Layout Setelah Diatur Tampilannya dilengkapi dengan unsur-unsur peta. 29. Klik File, Export dalam format *.jpg, tekan OK;
Gambar 22. Gambar hasil peta setelah di export ke format *JPG 30. Tutup ArcView GIS 3.2.
35
4.2. Pembahasan
Hasil yang didapat pada Praktikum Kerja Lapangan (PKL) ini adalah berupa
Peta Sebaran Klorofil-a di Wilayah Perairan Utara Papua dengan menggunakan
citra MODIS-Aqua level 2 tanggal 11 Februari 2009. Penggunaan dengan citra
MODIS-Aqua dikarenakan untuk mendapatkannya tidak perlu membeli, hanya
dengan masuk ke situs NASA dan men-download data citra sesuai dengan
tanggal/waktu yang dicari dan diperlukan. Menurut Realino et al. (2007), data
level 3 yang mempunyai resolusi spasial 4 km merupakan data komposit
mingguan, bulanan, musiman, dan tahunan. Level 2 sendiri adalah
penyempurnaan dari data level 1. Sehingga yang digunakan untuk mengolah data
komposit harian tanggal 11 Februari 2009 bisa menggunakan data level 1 dan
level 2.
Data yang diolah pada PKL ini hanya 1 buah data harian karena sesuai
dengan judulnya yaitu memaparkan proses pengolahan data citra MODIS dengan
software-software Sistem Informasi Geografis (SIG) yang hasilnya berupa layout
peta. Jadi, baik 1 maupun 2 buah data atau lebih, hasilnya akan tetap sama berupa
layout peta. Namun bila untuk penelitian, membutuhkan data lebih dari 1 yang
berfungsi untuk membandingkan hasil dari layout peta tersebut. Pemilihan
tanggal 12 Februari 2009 karena merupakan data terbaru dari NASA.
Pengolahan pertama yaitu dengan SeaDAS 5.3 menghasilkan 2 output,
yang pertama adalah data citra gambar dengan format *.png, dan yang kedua
adalah data citra nilai konsentrasi klorofil-a dengan format *.asc atau disebut juga
data ASCII, pada setiap titik koordinat seluas koordinat wilayah perairan Utara
Papua. Output citra format *.png diubah ke format *.jpg bertujuan agar terbaca
36
saat input di ER Mapper 7.1, untuk mengubah format file gambar dapat dilakukan
di setiap software pembuka file gambar, contohnya ACDSee dan Microsoft Office
Picture Manager. Output nilai konsentrasi klorofil-a akan dibuka di Microsoft
Office Excel 2007 karena memiliki cell yang berkapasitas cukup banyak, pada
Microsoft Office Excel 2003 tidak cukup jumlah cell-nya yang hanya berjumlah ±
65.300, sedangkan jumlah data konsentrasi klorofil-a yang akan diolah adalah
berjumlah lebih dari 200.000 data.
Data yang telah dibuka di Microsoft Office Excel 2007 selanjutnya akan
disaring karena tidak semuanya merupakan nilai konsentrasi klorofil-a. Beberapa
di antaranya yang terbaca adalah titik koordinat pada daratan dan awan yang
menutupi perekaman citra. data nilai konsentrasi klorofil-a yang akan disaring
yaitu antara 0-3 mg/m3
Citra yang telah diubah formatnya menjadi *.jpg akan diubah lagi ke dalam
format *.ers di ER Mapper 7.1, karena input data untuk proses rektifikasi harus
berformat *.ers. Saat proses rektifikasi, proses mengoreksi citra hingga citra
tersebut sesuai dengan koordinat peta, menentukan minimal 4 titik di koordinat
yang terpisah. Semakin banyak titik yang dibuat, maka hasil rektifikasi akan
semakin baik. Untuk mendapatkan hasil yang baik dan akurat tidak hanya
melakukan plot titik yang banyak, tetapi juga titik-titik yang telah diplotkan
. Data ASCII akan disimpan dengan format *.dbf 4 yang
bertujuan agar terbaca di ArcView GIS 3.2. Namun, kendalanya di Microsoft
Office Excel 2007 tidak terdapat format *.dbf 4, sehingga harus dibuka terlebih
dahulu di Microsoft Office Excel 2003 karena terdapat format tersebut, baru
disimpan. Mengingat jumlah cell yang tidak cukup, maka solusinya dengan
membagi 2 data ASCII, baru dapat dibuka di Microsoft Office Excel 2003.
37
haruslah tersebar merata. Output rektifikasi disimpan ke dalam format *.ers
selanjutnya diproses menggunakan ArcView GIS 3.2.
Proses pengolahan terakhir citra MODIS-Aqua adalah meng-overlay citra
dengan garis pantai kepulauan Indonesia di ArcView GIS 3.2 yang akan
menghasilkan output sebuah peta. Menurut Realino et al. (2007), data ASCII
yang dimasukkan dan ditampilkan di software ini hanya terlihat 1 warna yang
sama, oleh karena itu perlu dilakukan klasifikasi untuk membedakan nilai
konsentrasi klorofil-a yang ada. Proses dilakukan dengan menu legend editor
yang ada pada ArcView GIS 3.2. Klasifikasi dilakukan dengan memberi warna
yang berbeda pada tiap range nilai konsentrasi klorofil-a. Langkah selanjutnya
adalah pembuatan peta kesuburan dengan mengedit hasil ovelay citra dengan
menu-menu yang ada pada software ini. Interpretasi peta dilakukan untuk
memberikan kesimpulan tentang pendugaan konsentrasi klorofil yang tersebar di
perairan Utara Papua. Daerah yang memiliki kelimpahan klorofil-a dianggap
sebagai daerah yang sangat potensial sebagai daerah potensi kesuburan perairan
yang tinggi. Menurut Yamaji (1966), kandungan klorofil-a dalam perairan
merupakan salah satu indikator tinggi rendahnya kelimpahan fitoplankton atau
tingkat kesuburan suatu perairan.
Dari hasil peta dapat dilihat bahwa sebaran konsentrasi klorofil-a di perairan
utara papua termasuk kepada kategori rendah, yaitu berkisar 0,01 – 05 mg/l3.
Menurut Septiawan (2006) pembagian kelas klasifikasi klorofil adalah: rendah
yaitu 0,01 – 0,5 mg/l3; sedang: 0,501 – 1,0 mg/l3; tinggi berkisar 1,01 – 1,5 mg/l3;
sangat tinggi yaitu 1,501 – 1,8 mg/l3.
38
V. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan Praktek Kerja Lapangan (PKL) tersebut, maka dapat
disimpukan bahwa pada proses pengolahan data citra satelit Modis untuk
mendapatkan nilai konsentrasi klorofil-a menggunakan tiga software yaitu Seadas
5.3, Er Mapper 7.1, dan Arcview 3.2. Hasil dari sebaran klorofil-a yang telihat
pada Peta Sebaran Klorofil-a di Wilayah Perairan Utara Papua tanggal 11 Februari
2010, konsentrasi klorofil-a secara keseluruhan tergolong rendah yaitu pada
kisaran 0,01 – 0,5 mg/l3. Konsentrasi klorofil-a terendah adalah 0,01 mg/l3,
sedangkan tertinggi adalah 0,8 mg/l3
.
5.2. Saran
Berdasarkan kegiatan Praktek Kerja Lapangan (PKL) yang telah diselesaikan di
Pusat Data Penginderaan Jauh Bidang Produksi Data LAPAN, Jakarta Timur, ada
saran yang diperuntukkan kepada instansi terkait, yaitu Penyediaan data citra Aqua
MODIS yang sama dengan format dari NASA sehingga memudahkan para
mahasiswa untuk mengolah data tersebut kedalam sofware pengolahan data citra
sebagai contoh adalah SeaDAS 5.3.
39
DAFTAR PUSTAKA
Atmodipoera, A.2003. A Note on Water Mass Distribution in The Western Tropical Pacific Ocean During The R/V Mira i Cruise July 2002. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan MARITEK. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Barus dan Wiradisastra. 2000. Sistem Informasi Geografi, Laboratorium
Penginderaan Jauh, dan Kartografi. Jurusan Tanah. Fakultas Pertanian. IPB. Bogor.
Curran, P.J., Dungan., J.L., Macler., B.A., and Plummer, S.E.1985. The effect of a
read leaf pigment on the relationships between red edge and chlorophyll concentration. Remote Sensing of Environment, Vol. 35, hal. 69-76.
Graham R. dan Lee, D. W.. 1986. Leaf optical properties of rainforest sun and
extreme shade plants. Am. J. Bot 73:1100–1108. Harsono, G.2009. Prakarsa strategi “rumpon belt” Dan implikasinya terhadap
pertahanan wilayah laut indonesia Buletin Balitbang No.2289 volume 12 nomor 22 T.A
Hasegawa, T. 2009. PNG Coastal Upwelling, PNG Offshore
Current. JAMSTEC. Yokosuka. Japan Junjunan, A. 2004. Bidang Teknologi Informasi dan Telekomunikasi.
http://www.iptek.go.id diakses tanggal 8 maret 2010 Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN). 2003. Pengelolaan
Wilayah Pesisir dan Lautan. Pusat Pengembangan Pemanfaatan dan Teknologi Penginderaan Jauh. Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional. Jakarta.
Lillesand and Kiefer. 1990. Remote Sensing and Image Interpretation. John Wiley
& Son Inc. New York. Maryani H., Prayogi, Wiwik M., dan Anneke M..2004. Implementasi dan
pembinaan aplikasi informasi zona potensi penangkapan ikan di situbondo dan makassar.Laporan Semester I Pusat Pengembangan Pemanfaatan dan Teknologi Penginderaan Jauh LAPAN.Jakarta Timur
Murrachman. 2006. Diktat Kuliah Fish Handling. Jilid I. Fakultas Perikanan.
Universitas Brawijaya. Malang.
40
Mustafa, A.J.2004.MODIS, Mengamati Lingkungan Global dari Angkasa,Kompas online
http://www.beritaiptek.com/messages/artikel/719062004em.html diakses tanggal 8 maret 2010
Nababan B., Zulkarnaen D., dan Gaol J.L,. Variabilitas Konsentrasi Klorofil-a di
Perairan Utara Sumbawa Berdasarkan Data Satelit SeaWiFS. E-Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis, Vol. 1, No. 2, Hal. 72-83, Desember 2009
National Aeronautics and Space Administration (NASA). 2007. About MODIS
Satelite. http://www.modis.gsfc.nasa.gov
diakses tanggal 8 Maret 2010
Pentury, R..1997.Algoritma pendugaan Konsentrasi klorofil di perairan teluk ambon menggunakan citra landsat_TM.prog.studi Teknik Kelautan Program pasca sarjana IPB bogor.
Presetiahadi. K, 1994. “Kondisi Oseanografi Perairan Selat Makassar pada Juli
1992 (Musim Timur)”. Skripsi. Program Studi Ilmu dan Teknologi Kelautan. Fakultas Perikanan IPB. Bogor
Realino, B., Sri Suryo S., Widodo S.P.2005. Peningkatan Informasi Daerah
Penangkapan Ikan Melalui Integrasi Teknologi Inderaja Permodelan Hidrodinamika dan Bioakustik. Badan Riset Kelautan dan Perikanan. Departemen Kelautan dan Perikanan. Jakarta.
Realino, B. dan Indroyono S. 2007. Pola Kesuburan Perairan Laut Indonesia.
Balai Riset dan Observasi Kelautan. Departemen Kelautan dan Perikanan. Jakarta.
Realino B., Wibawa A. T., Zahrudin A.D., Napitu M.A.. 2006. Pola Spasial dan
Temporal Kesuburan Perairan Permukaan Laut di Indonesia. Balai Riset dan Observasi Kelautan, Badan Riset Kelautan dan Perikanan, Departemen Kelautan dan Perikanan, Negara, Jembrana, Bali
Sarwono, J. 2006. Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif. Graha Ilmu.
Yogyakarta. Sukandar. 2005. Diktat Mata Kuliah Pemetaan Sumberdaya Perikanan. Fakultas
Perikanan. Universitas Brawijaya. Malang. Septiawan, A.W.2006.Pemetaan Persebaran klorofil di Wilayah Perairan Selat
Bali menggunakan ateknologi Penginderaan Jauh.Teknik Geodesi ITS.Surabaya
Sutanto. 1994. Penginderaan Jauh. Jilid I. Universitas Gajah Mada. Yogyakarta.
41
Sutomo.1992. Klorofil dan Seston Pada Musim Timur di Perairan Utara Papua. Lembaga Oseanografi Nasional LIPI. Jakarta
Wyrtki, K. 1961. Physical Oceanography of The Southeast Asian Waters. Naga
report. University of California. San Diego. Yamaji, I. 1966. Illustrations of the Marine Plankton of Japan. Hoikusha. Osaka.
Japan.
42
L A M P I R A N
Lampiran 1. Peta Sebaran Klorofil-a di Wilayah Perairan Utara Papua pada Tanggal 11 Februari 2010
Lampiran 2. Surat Keterangan Selesai Praktek Kerja Lapangan