Nama Kelompok
-Nopia Santri Situmeang (E1I013030)
-Mei Yunisari Napitu (E1I013031)

Tugas Review Jurnal SIG
#ilmukelautan
#universitasbengkulu

PEMETAAN PADANG LAMUN DENGAN CITRA ALOS DAN CITRA ASTER DI PULAU PARI, KABUPATEN ADMINISTRATIF KEPULAUAN SERIBU

Abstrak

MOH IKHWANUSH SHOFA. Pemetaan Padang Lamun dengan Citra ALOS dan Citra ASTER di Pulau Pari, Kabupaten Administratif Kepulauan Seribu. Dibimbing oleh JONSON LUMBAN GAOL dan NYOMAN METTA N. NATIH

Salah satu pemanfaatan teknologi penginderaan jarak jauh adalah dalam pengamatan padang lamun. Pemanfaatan citra satelit untuk pemetaan lamun pernah dilakukan di Pulau Pari pada tahun 2008. Untuk melihat perubahan yang terjadi maka pemantauan padang lamun masih perlu dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah memetakan sebaran lamun di Pulau Pari dengan menggunakan citra ALOS dan ASTER serta mengetahui nilai akurasi dari peta sebaran lamun tersebut. Pengolahan citra untuk penajaman dengan menggunakan citra komposit dan algoritma Lizenga. Klasifikasi citra dilakukan dengan metode klasifikasi tak terbimbing dan klasifikasi terbimbing. Jenis lamun yang ditemukan di perairan Pulau Pari secara umum adalah Enhalus accoroides, Thalassia hemprichii, dan Cymodocea rotundata. Luas padang lamun yang terpetakan dengan metode klasifikasi tak terbimbing pada citra ALOS adalah 1.641 km2 dengan akurasi 71.01% dan pada citra ASTER 1.794 km2 dengan akurasi 68.11%. Pemetaan dengan metode klasifikasi terbimbing diketahui luas area lamun yang terpetakan dari citra ALOS adalah 1.373 km2 dengan akurasi 62.32% dan pada citra ASTER 1.389 km2 dengan akurasi 60.87%. Pemetaan lamun dengan citra ALOS memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dari pemetaan dengan menggunakan citra ASTER.

1.    Pendahuluan

Perkembangan teknologi penginderaan jarak jauh sekarang ini semakin maju. Penginderaan jauh satelit memberikan alternatif yang komprehensif untuk pemetaan ekositem perairan dangkal, seperti terumbu karang dan lamun. Sensor penginderaan jauh dapat menembus perairan dangkal yang jernih dan mengenali karakteristik substrat dasar perairan tersebut.

Penelitian mengenai pemetaan dan monitoring ekosistem perairan dangkal (karang, mangrove dan lamun) telah banyak dilakukan dengan menggunakan citra satelit.Penelitian pemetaan padang lamun dengan menggunkan citra ALOS pernah dilakukan di perairan Bitung - Manado Sulawesi Utara (Supriyadi 2009) dan di Pulau Pari (Silfiani 2010). Kedua penelitian tersebut menggunakan satu citra. Pemetaan padang lamun dengan memanfaatkan dua citra satelit dengan resolusi spasial yang berbeda perlu dilakukan guna mengetahui jenis citra satelit yang lebih akurat untuk memetakan padang lamun.

Peran lamun menurut Nybakken (1988), secara ekologis sumber utama produktivitas primer, penstabil dasar perairan dengan sistem perakarannya yang dapat menangkap sediment (trapping sediment), tempat berlindung bagi biota laut, tempat perkembangbiakan (spawning ground), pengasuhan (nursery ground), serta sumber makanan (feeding ground) bagi biota-biota perairan laut, pelindung pantai dengan cara meredam arus, penghasil oksigen dan mereduksi CO2 di dasar perairan .

2.    Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memetakan sebaran padang lamun di perairan Pulau Pari dari citra ALOS dan citra ASTER dan mengetahui nilai akurasi peta sebaran lamun.

3.    METODE

Penelitian meliputi survei lapang dan analisis citra. Survei lapang lamun Pulau Pari diawali dengan melakukan pengamatan kondisi perairan lamun dengan mengelilingi Pulau Pari menggunakan kapal untuk mengambil data habitat dasar perairan dan mengamati kondisi lamun di Pulau Pari. Pada titik-titik tertentu (Lampiran 2) diambil data titik koordinat dan habitat dasar perairannya yang berupa lamun, pasir, karang, atau rumput laut. Selanjutnya dilakukan pengukuran nilai parameter fisika dan kimiaperairan Pulau Pari yaitu pengukuran oksigen terlarut (DO), temperatur perairan (suhu), salinitas, kecerahan ,dan pH pada empat sisi Pulau Pari.

Pengolahan citra ALOS dan ASTER diawali dengan koreksi geometrik citra, pemisahan antara perairan dan daratan, transformasi citra dan klasifikasi. Klasifikasi dilakukan dengan dua metode yakni: (1) metodeklasifikasi citra secara tidak terbimbing (unsupervised clasification) dengan membuat komposit citra dari tiga band citra RGB 421 dan (2) Metode klasifikasi terbimbing (supervise clasification). Pada klasifikasi terbimbing sebelum proses klasifikasi dilakukan penajaman citra dengan algoritma Lyzenga

Proses penajaman dengan algortitma Lyzenga merupakan proses penggabungan informasi dari dua band yang bertujuan untuk mendapatkan penampakan habitat dasar perairan dengan menggunakan persamaan berikut (Green et al. 2000).

Y = ln (TM 1) – [ki/kj ln (TM 2)]......................................................(1)

 Keterangan :

Y = Citra hasil ekstraksi dasar perairan

 TM 1 = Band 1 (biru) TM 2= Band 2 (hijau)

 ki/kj = Nilai Koefisien atenuasi Dimana : ki/kj = a + √(a2 + 1).......(2)

 a = (var TM 1 – Var TM 2)/(2 * Covar TM1 TM2)....................(3)

Uji akurasi menggunakan metode Confusion Matrix digunakan untuk menghasilkan nilai kuantifikasi dan penilaian terhadap metode yang relatif lebih baik untuk klasifikasi dan pemetaan padang lamun di daerah kajian .Ketelitian pemetaan dibuat dalam beberapa kelas X yang dapat dihitung dengan rumus (Short, 1982 dalam Purwadhi, 2001). Adapun rumus perhitungan disajikan pada Gambar 1.

MA =

Keterangan :

Gambar 1. Rumus perhitungan Ketelitian Pemetaan

3.1.Diagram Alir Penelitian

Diagram alir merupakan susunan tahapan proses yang akan dilakukan pada saat melaksanakan penelitian. Adapun diagram alir penelitian ini disajikan pada Gambar 2.

 

Gambar 2. Diagram alir Penelitian

3.2.Perbandingan dengan metode di jurnal pembanding

Metode Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif untuk menggambarkan sifat atau obyek yang diteliti. Penentuan perubahan padang lamun dilakukan dengan pengolahan citra digital Landsat 7 ETM+ (Path/Row:123/62; Acquisition Date: 9- 8-2011 dan 10-8-1999) dengan metode klasifikasi tidak terbimbing (unsupervised clasification).

Penelitian terdiri dari beberapa tahapan yaitu citra digital (berisi tahapan pra pengolahan citra digital dan pengolahan citra digital); data lapangan (berisi tahapan pengukuran kondisi padang lamun/ groundcheck); analisis data (berisi tahapan analisis kondisi dan perubahan luasan lamun). Pra pengolahan citra digital terdiri dari beberapa tahapan, yaitu impor data, komposit band RGB 421, koreksi geometrik dan koreksi radiometrik. Pemilihan tahun pada impor data, berdasarkan pertimbangan.

4.    Hasil dan Pembahasan
      Adapun peta yang dihasilkan menggunakan dua klasifikasi yaitu klasifikasi tak terbimbing dengan klasifikasi terbimbing. Kedua klasifikasi ini dilakukan untuk melihat luasan padang lamun serta ketajaman citra

4.1.Peta Hasil Klasifikasi dengan Metode Tak Terbimbing
      Peta hasil klasifikasi tak terbimbing merupakan hasil peta yang mengutamakan informasi tentang luasan padang lamun. Adapun peta hasil klasifikasi tak terbimbing disajikan pada Gambar 3.

Gambar 3. Peta hasil kalsifikasi tak terbimbing

Kekurangan :

Adapun kekurangan dari peta ini yaitu: (1) Judul peta, dalam peta tersebut tidak disebutkan judul peta tersebut,sehingga pembaca akan susah untuk mengetahui lansung isi dari peta tersebut dengan cepat. (2) Tahun Pembuatan, Peta dalam peta tersebut tidak disebutkan tahun pembuatan petanya kapan, hanya menyebutkan siapa pembuat petanya. (3) Kurangnya informasi simbol, maksudnya yaitu dalam peta hanya memperlihatkan simbol tentang sebaran lamun dan simbol daratan saja. Padahal dijelaskan bahwa sebaran lamun itu sendiri memilki faktor pembatas. (4)  Pada legenda “kelas lain” itu sendiri tidak memberikan informasi yang jelas. (5) Tidak menggunakan koreksi radiometrik. Jadi kemungkinan kesalahan terjadi akan lebih besar

4.2. Peta Hasil Klasifikasi dengan Metode Terbimbing

            Peta hasil klasifikasi tak terbimbing merupakan hasil peta yang mengutamakan informasi tentang ketajaman citra dan kualitas padang lamun. Adapun peta hasil klasifikasi tak terbimbing disajikan pada Gambar 4.

Gambar 4. Peta hasil metode terbimbing

Kekurangan :

      Adapun kekurangan dari peta ini adalah: (1). Judul peta, dalam peta tersebut tidak disebutkan judul peta tersebut,sehingga pembaca akan susah untuk mengetahui lansung isi dari peta tersebut dengan cepat. (2). Tahun Pembuatan Peta, dalam peta tersebut tidak disebutkan tahun pembuatan petanya kapan, hanya menyebutkan siapa pembuat petanya. (3). Kurangnya informasi simbol, Maksudnya yaitu dalam peta hanya memperlihatkan simbol tentang sebaran lamun dan simbol daratan saja. Padahal dijelaskan bahwa sebaran lamun itu sendiri memilki faktor pembatas. (4).  Pada legenda “kelas lain” itu sendiri tidak memberikan informasi yang jelas dan juga warna dari legendanya tidak jelas. (5). Tidak menggunakan koreksi radiometrik. Jadi kemungkinan kesalahan terjadi akan lebih besar.

4.3. perbandingan dengan jurnal pembanding
jurnal pembanding berfungsi untuk mengoreksi kesalahan dan kekurangan masing-masing demi perbaikan selanjutnya. Dalam paper ini juga diambil peta padang lamun menggunakan citra satelit untuk melihat kekurangan dan kelebihannya. Adapun peta perbandingan disajikan pada Gambar 5.

Gambar 5. Peta perbandingan

Kekurangan :

Adapun kekurangan daripeta ini adalah: (1). Judul peta dalam peta tersebut tidak disebutkan judul peta tersebut,sehingga pembaca akan susah untuk mengetahui lansung isi dari peta tersebut dengan cepat. (2). Tahun Pembuatan Peta dalam peta tersebut tidak disebutkan tahun pembuatan petanya kapan, hanya menyebutkan siapa pembuat petanya. (3). Kurangnya informasi simbol, Maksudnya yaitu dalam peta hanya memperlihatkan simbol tentang sebaran lamun dan simbol daratan saja. Padahal dijelaskan bahwa sebaran lamun itu sendiri memilki faktor pembatas. (4). Legenda Peta, dimana legenda yang digunakan tidak tertera pada peta. (5) Warna Simbol, Warna yang digunakan sangat tidak mencolok, sehingga sedikit lebih susah membacanya jika warna simbol yang digunakan lebih bervariasi.

                             

5.    Kesimpulan

Berdasarkan pengolahan citra satelit ALOS dan ASTER diketahui  sebaran lamun di Pulau  Pari tumbuh  mengelilingi gugus   Pulau  Pari.Luas ekosistem lamun yang diperoleh dari pengolahan citra ALOS dengan metode klasifikasi tak bimbing adalah 1.641  km2 dengan  akurasi  71.01%.Dengan penajaman oritma Lyzenga dengan klasifikasi terbimbing diperoleh luas ekosistem lamun 73  km2  dengan  nilai  akurasi  62.32  %.  Pada  citra  ASTER  dengan  metode sifikasi tak terbimbing diperoleh luas 1.794 km2 dan nilai akurasi 68.11 % .dengan klasifikasi terbimbing diketahui luas lamun adalah   1.389 km2 dan nilai urasi 60.87%.  Pemetaan lamun dengan citra ALOS memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dari pemetaan dengan menggunakan citra ASTER.

Kesimpulan dari hasil perbandingan kedua jurnal adalah jurnal acuan dan jurnal pembanding sama-sama memiliki kekurangan dan kelebihan masing-masing tetapi dari kedua jurnal, jurnal acuan lebih baik dari jurnal perbandingnya karena metode yang digunakan ada dua sehingga informasi tentang padang lamun lebih jelas dan pemverian warna pada peta lebih menarik dan mudah dipahami.

DAFTAR PUSTAKA

Bengen DG. 2002. Ekosistem dan sumberdaya alam pesisir dan laut serta prinsip pengelolaannya. Bogor: Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan, IPB.

GreenPE, Mumby PJ, Edwards AJ, Clark CD.2000.Remote Sensing Handbook for Coastal Management.United Nations Educational, Scientics, and Cultural Organization. Paris. Perancis Hutagalung HP, Rozak A. 1997. Penentuan kadar fosfat, nitrat, dan kandungan oksigen terlarut. Dalam: HP. Hutagalung, D. Setiapermana, dan S.H. Riyono (Ed). Metode Analisis Air laut, sedimen, dan Biota. Puslitbang Oseanologi-LIPI. Jakarta. 182 hal.

Nybakken JW.1998. Biologi Laut: Suatu Pendekatan Ekologis. Alih Bahasa: M. Eidman, Koesoebiono, M. Htomo, dan S. Sukardjo. PT. Gramedia Pustaka

       utama, Jakarta.                 

PurwadiSH. 2001.  Interpretasi citra digital. PT. Grasindo. Jakarta, Indonesia.

Silfiana, 2010. Pemetaan Lamun dengan Menggunakan Citra Satelit ALOS di perairan Pulau Pari. Skripsi. Program Studi Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. 50 hal.

Supriyadi IH. 2009. Pemetaan kondisi lamun dan bahaya ancamannya dengan menggunakan citra ALOS dipesisir selatan, Bitung-Manado, Sulawesi Utara.

       Oseanologi dan Limnologi di Indonesia, 34(3): 445-459.

QUIZ 1 SIG "DATA VEKTOR,DATA RASTER DAN DATA ATRIBUT"

QUIZ 1 SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

NAMA : NOPIA SANTRI SITUMEANG

NPM    : E1I013030

#ILMUKELAUTAN

#UNIVERSITASBENGKULU

DATA RASTER, DATA VEKTOR DAN DATA ATRIBUT

1.    DATA RASTER

Data raster adalah data yang disimpan dalam bentuk kotak segi empat (grid)/sel sehingga terbentuk suatu ruang yang teratur. Foto digital seperti areal fotografi atau foto satelit merupakan bagian dari data raster pada peta. Raster mewakili data grid continue. Nilainya menggunakan gambar berwarna seperti fotografi, yang di tampilkan dengan level merah, hijau, dan biru pada sel. Pada data raster, obyek geografis direpresentasikan sebagai struktur sel grid yang disebut sebagai pixel (picture element). Resolusi (definisi visual) tergantung pada ukuran pixel-nya, semakin kecil ukuran permukaan bumi yang direpresentasikan oleh sel, semakin tinggi resolusinya. Data raster dihasilkan dari sistem penginderaan jauh dan sangat baik untuk merepresentasikan batas-batas yang berubah secara gradual seperti jenis tanah, kelembaban tanah, suhu, dan lain-lain.Peta Raster adalah peta yang diperoleh dari fotografi suatu areal, foto satelit atau foto permukaan bumi yang diperoleh dari komputer. Contoh peta raster yang diambil dari satelit cuaca.

Model data ini erdiri dari sekumpulan grid/sel seperti peta hasil scanning maupun gambar/image. Masing-masing grid/sel atau pixel memiliki nilai tertentu yang bergantung pada bagaimana image tersebut digambarkan. Sebagai contoh, pada sebuah image hasil penginderaan jarak jauh dari sebuah satelit, masing – masing pixel direpresentasikan sebagai panjang gelombang cahaya yang dipantulkan dari posisi permukaan bumi dan diterima oleh satellit dalam satuan luas tertentu yang disebut pixel.

Pada image hasil scanning, masing – masing pixel merepresentasikan keterangan nilai yang berasosiasi dengan point-point tertentu pada image hasil scanning tersebut. Dalam SIG, setiap data Geografis memiliki data tabular yang berisi informasi spasial . Data tabular tersebut dapat direlasikan oleh SIG dengan sumber data lain seperti basis data yang berada diluar tools SIG.

Contoh Data Raster

2.1. KEUNGGULAN DAN KELEMAHAN DATA RASTER

No	Keunggulan	No	Kelemahan
1. 2. 3 4. 5	Struktur data raster sederhana Tumpang susun dan kombinasi data yang dipetakan mudah dilakukan Analisis keruangan mudah dilakukan Satuan unit dalam raster mempunyai ukuran dan bentuk yang sama. Teknologinya murah dan mudah dikembangkan.	1. 2. 3. 4 5	Volume data grafik besar sehingga memerlukan tempat penyimpanan data yang besar pula. Penggunaan ukuran pixel yang besar untuk mengurangi ruang pemakaian sering menghilangkan beberapa informasi. Peta yang rumit tampak kurang baik. Jalinan hubungan sulit dibuat. Transformasi proyeksi sulit dilakukan.

     

2.    DATA VEKTOR

Data vektor adalah data yang direkam dalam bentuk koordinat titik yang menampilkan, menempatkan dan menyimpan data spasial dengan menggunakan titik, garis atau area (polygon) . Ada tiga tipe data vector (titik, garis, dan polygon) yang bisa digunakan untuk menampilkan informasi pada peta. Titik bisa digunakan sebagai lokasi sebuah kota atau posisi tower radio. Garis bisa digunakan untuk menunjukkan route suatu perjalanan atau menggambarkan boundary. Poligon bisa digunakan untuk menggambarkan sebuah danau atau sebuah Negara pada peta dunia. Dalam format vektor, bumi direpresentasikan sebagai suatu mosaik dari garis (arc/line), poligon (daerah yang dibatasi oleh garis yang berawal dan berakhir pada titik yang sama), titik/ point (node yang mempunyai label), dan nodes (merupakan titik perpotongan antara dua baris). Setiap bagian dari data vector dapat saja mempunyai informasi-informasi yang bersosiasi satu dengan lainnya seperti penggunaan sebuah label untuk menggambarkan informasi pada suatu lokasi. Peta Vektor terdiri dari titik, garis, dan area polygon. Bentuknya dapat berupa peta lokal jalan.

Contoh data vector

2.2.        KEUNGGULAN DAN KELEMAHAN DATA VEKTOR

No	Keunggulan	No	Kelemahan
1. 2. 3.	Ruang atau tempat penyimpanannya kecil Memiliki resolusi spasial yang tinggi Memiliki batas-batas yang tegas dan jelas sehingga sangat baik untuk pembuatan peta-peta administratif dan persil tanah milik.	1. 2. 3.	Struktur datanya rumit Datanya sulit dimanipulasi Memerlukan biaya yang tinggi untuk perangkat lunaknya

3.    DATA ATRIBUT

Data atribut adalah data yang memberi penjelasan atau deskripsi atas setiap objek di permukaan bumi. Data atribut berfungsi untuk menggambarkan gejala topografi karena memiliki aspek deskriptif dan kualitatif.

Data atribut juga merupakan data yang mempresentasikan aspek-aspek deskripsi/penjelasan dari suatu fenomena di permukaan bumi dalam bentuk kata-kata, angka, atau tabel. Data atribut berfungsi untuk menggambarkan gejala topografi karena memiliki aspek deskriptif dan kualitatif. Oleh karena itu, data atribut sangat penting dalam menjelaskan seluruh objek geografi. Contohnya, atribut kualitas tanah terdiri atas status kepemilikian lahan, luas lahan, tingkat kesuburan tanah dan kandungan mineral dalam tanah.Data atribut bisa berupa data kuantitatif (angka) seperti data jumlah penduduk dan dapat berupa data kualitatif (mutu) seperti data tingkat kesuburan tanah.

Bentuk-bentuk data atribut:

• data kuantitatif (angka-angka/statistik), contoh: jumlah penduduk
• data kualitatif (kualitas/mutu), contoh: tingkat kesuburan tanah

Tabel 1. Contoh Atribut Daftar Alamat

Nama	Alamat	Kota	Telpon
Anik Andriani	Jl. Patimura 23	Jakarta	(021) 2463251
Totok Gunawan	Jl. Kaliurang km 5	Yogyakarta	(0274) 236524
Joudie Luntungan	Jl. Diponegoro 37	Menado	(0431) 54291
Komang Suantara	Jl. Sudirman 45	Denpasar	(0361) 465324
Muhamad Ali	Jl. Tanjung Seng 27	Palu	(0451) 27154

3.1. KEKURANGAN DAN KELEBIHAN

Kekurangan

Untuk data atribut Setiap baris dalam tabel pada data atribut  mengandung satu informasi seseorang. Dalam konteks database setiap baris adalah record. Setiap record mengandung beberapa informasi yang berbeda dari seseorang. Informasi yang berbeda tersebut disebut dengan field. Satu kolom adalah satu field. Tabel di atas terdiri dari 4 field, yaitu nama, alamat, kota, dan telpon. Jadi jika kita kehilangan satu baris saja dalam data atribut maka akan menyebabkan kesalahan yang fatal pada pengolhan data

Kelebihan

software yang digunakan untuk data spasial ialah software DataBase dan Lotus. Jadi data atribut masih sangat mudah untuk dipahamai dalam kalangan umum. Karena tata cara yang digunakan adalah cara yang masih formal dan biasa.

Referensi

http://sing-dadi-blog.blogspot.co.id/2015/08/pengertian-data-vektor-serta-kelebihan.

http://geograph88.blogspot.co.id/2014/12/data-raster-dan-data-vektor.html

http://nilaamallia.blogspot.co.id/2011/01/data-vektor-dan-data-raster.html

http://marikitabelajarilmubermanfaat.blogspot.co.id/2015/03/pemahaman-mengenai-pengertian-jenis.html