BAB IV

PAGE 31

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil

Hasil yang dicapai dari materi Praktek Kerja Lapangan (PKL) di Balai Riset dan Observasi Kelautan (BROK), Southeast Asia Center for Ocean Research and Monitoring (SEACORM), Perancak, Jembrana-Bali adalah Peta Sebaran Klorofil-a di Wilayah Perairan Selat Bali tanggal 6 Januari 2008 sebagai berikut:

4.1.1. Langkah kerja pembuatan Peta Sebaran Klorofil-a di SEACORMMekanisme kerja yang dilakukan mahasiswa Praktek Kerja Lapangan (PKL) dalam hubungan dengan pembuatan Peta Sebaran Klorofil-a di Balai Riset dan Observasi Kelautan adalah sebagai berikut:

Gambar 4. Contoh Gambar Langkah Kerja Pembuatan Peta Sebaran Klorofil-a.4.1.2. Perekaman data

Langkah pada bagian ini merupakan langkah kerja secara teknis di ruangan pembuatan Peta Sebaran Klorofil-a. Perekaman data yang dimaksud di sini adalah proses input data satelit. Perekaman data perairan Selat Bali yang telah didapat diolah dengan melalui beberapa tahap, data yang digunakan dalam Praktek Kerja Lapangan ini adalah data Selat Bali yang di-download dari situs NASA: http://www.oceancolour.gsfc.nasa.gov yang merupakan data citra harian MODIS level 2 yang berasal dari Satelit Aqua. Proses kerja download data ialah situs NASA: http://www.oceancolour.gsfc.nasa.gov diaktifkan ke dalam internet, kemudian diakses seperti gambar berikut:

Gambar 5. Contoh Gambar Tampilan Website NASA.Setelah masuk ke dalam situs, dipilih tanggal yang akan diakses sebagai data. Kemudian dicentang kotak dialog MODIS. Koordinat Selat Bali kemudian dimasukkan. Setelah muncul gambar peta Selat Bali, dipilih peta Selat Bali yang tepat dengan koordinat, peta yang diambil dalam data ini diusahakan tidak banyak tertutup awan.Setelah data didapat, data dapat disimpan dalam dua cara, yaitu yang pertama dikirim ke e-mail dan yang kedua disimpan langsung ke dalam komputer pengguna. Data yang di-download berstatus A2008006062000.L2_LAC.x.hdf.bz2. Kemudian data perlu diekstrak dengan menggunakan software Winraar, maka data menjadi A2008006062000.L2_LAC.x.hdf.. Setelah melakukan proses download maka langkah selanjutnya adalah dengan membuka SeaDAS 5.0.4.1.3. Pengolahan data

4.1.3.1. pengolahan data pada SeaDAS 5.0Pada 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 5.0 untuk membuka kenampakan data yang diperoleh. Output citra berformat *.png. Data lain hasil output SeaDAS 5.0 yaitu data ASCII berstatus A2008006062000.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 5.0:1. Open terminal, ketik: seadas em;

Gambar 6. Contoh Gambar Tampilan SeaDAS Main Menu.

2. Pilih Display;

3. Tampil Please Select a File for Reading;

Gambar 7. Contoh Gambar Tampilan Please Select a File for Reading pada SeaDAS 5.0.

4. Cari file yang akan diolah, tekan OK;

5. Tampil Product Selection for MODIS FiIe;

Gambar 8. Contoh Gambar Tampilan Product Selection for MODIS File pada SeaDAS 5.0.

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. Tampil Band List Selection;

Gambar 9. Contoh Gambar Tampilan Band List Selection pada SeaDAS 5.0.

8. Ke menu utama pilih Utilities, Data Manipulation, Map Projection;

9. Tampil Projection Function;

10. Pilih data yang akan diolah pada Selection List, klik lagi pada data yang akan diolah pada Selected for Projection, tekan Go;

11. Kembali ke Band List Selection, pilih Mapped Chlor_a, tekan Display;

Gambar 10. Contoh Gambar Tampilan Band List Selection untuk Pilihan Mapped-Chlor_a pada SeaDAS 5.0.12. Tampilan citra;

Gambar 11. Contoh Gambar Tampilan Citra pada SeaDAS 5.0.13. Atur sesuai kebutuhan, tampilan menjadi;

Gambar 12. Contoh Gambar Tampilan Citra Setelah Diatur Penampilannya pada SeaDAS 5.0.

14. Pilih Function, Output, ASCII;15. Tampil Output ASCII File, tekan Setup;

Gambar 13. Contoh Gambar Tampilan Output ASCII File pada SeaDAS 5.0.

16. Tampil Output ASCII Setup;

Gambar 14. Contoh Gambar Pengaturan Output ASCII Setup pada SeaDAS 5.0.

17. Pilih Longitude, Latitude, dan Geophys Data, lalu tekan Write File;

18. Kembali ke tampilan display;

19. Pilih Function, Output, Display;20. Tampil Output Setup, tekan Go-OK;

Gambar 15. Contoh Gambar Tampilan Output Setup pada SeaDAS 5.0.

21. Tampil kotak Info;

Gambar 16. Contoh Gambar Tampilan Info pada SeaDAS 5.0.

21. Data yang diambil adalah data yang telah diolah menjadi format *.png dan *.asc, tersimpan pada folder Roots Home pada desktop; dan

22. Tutup SeaDAS 5.0.4.1.3.2. koreksi geometri (rektifikasi) pada ER Mapper 7.0Proses 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 7.0:

1. Buka ER Mapper 7.0, tampilan menu utama;

Gambar 17. Contoh Gambar Tampilan Menu Utama ER Mapper 7.0.

2. Klik Open, pilih file citra yang sudah diubah menjadi format *.jpg, klik OK;

Gambar 18. Contoh Gambar Tampilan Open pada ER Mapper 7.0.3. Tampilan citra;

Gambar 19. Contoh Gambar Tampilan Citra pada ER Mapper 7.0.4. Klik Save As dengan format ER Mapper Raster Dataset (*.ers), klik OK;

Gambar 20. Contoh Gambar Tampilan Save As pada ER Mapper 7.0.

5. Tampilan Save As ER Mapper Dataset, klik OK, klik OK;

Gambar 21. Contoh Gambar Tampilan Save As ER Mapper Dataset pada ER Mapper 7.0.

6. Tutup tampilan citra;

7. Pada menu utama pilih Process, Geocoding Wizard;

8. Tampilan 1) Start (Geocoding Wizard: step 1 of 5);

Gambar 22. Contoh Gambar Tampilan Geocoding Wizard: step 1 of 5 pada ER Mapper 7.0.

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;

Gambar 23. Contoh Gambar Tampilan Geocoding Wizard: step 2 of 5 pada ER Mapper 7.0.

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;

Gambar 24. Contoh Gambar Tampilan Geocoding Wizard: step 3 of 5 pada ER Mapper 7.0.12. Pada GCP Picking Method diberi tanda di kotak Geocoded Image, Vectors or Algorithm, lalu memasukkan file peta acuan Indonesia;

Gambar 25. Contoh Gambar Tampilan Pengaturan Geocoding Wizard: step 3 of 5 pada ER Mapper 7.0.

13. Klik 4) GCP Edit (Geocoding Wizard: step 4 of 5), menutup CORRECTED GCP (OVERVIEW ROAM geolink) dan UNCORRECTED GCP (OVERVIEW ROAM geolink);

Gambar 26. Contoh Gambar Tampilan Geocoding Wizard: step 4 of 5 pada ER Mapper 7.0.

14. Proses rektifikasi (koreksi geometri), yaitu mencocokkan koordinat antara peta acuan Indonesia dengan citra Selat Bali;

Gambar 27. Contoh Gambar Tampilan Geocoding Wizard: step 4 of 5 saat Rektifikasi pada ER Mapper 7.0.

15. Melakukan koreksi geometri dengan memberi tanda pada kotak RMS Order hingga nilai pada kolom RMS dibuat mendekati nilai 0,00;16. Tampilan setelah koreksi geometri;

Gambar 28. Contoh Gambar Tampilan Geocoding Wizard: step 4 of 5 setelah Rektifikasi pada ER Mapper 7.0.

17. Pilih pada Output Info menentukan tempat untuk menyimpan hasil rektifikasi dengan format ER Mapper Raster Dataset (*.ers);

Gambar 29. Contoh Gambar Tampilan Geocoding Wizard: step 5 of 5 untuk Output Hasil Rektifikasi pada ER Mapper 7.0.

18. Klik Save File and Start Rectification, klik OK;

19. Tutup Geocoding Wizard;

20. Membuka citra hasil rektifikasi;

Gambar 30. Contoh Gambar Tampilan Citra Hasil Rektifikasi pada ER Mapper 7.0.

21. Save As dengan format GeoTIFF/TIFF (*.tif, *.tiff), klik OK; dan

Gambar 31. Contoh Gambar Tampilan Save As GeoTIFF/TIFF pada ER Mapper 7.0.

22. Tutup ER Mapper 7.0.4.1.3.3. interpretasi data citra pada ArcView GIS 3.3Menduga 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 3.3. 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 Selat Bali dengan menggunakan tools yang terdapat pada software ini.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 3.3:

1. Membuka ArcView GIS 3.3;

2. Pilih As a Blank Project, OK;

Gambar 32. Contoh Gambar Welcome to ArcView GIS.

3. Klik Views, New;

Gambar 33. Contoh Gambar Menu Utama ArcView GIS 3.3.

4. Tampil kotak View 1 masih kosong;

Gambar 34. Contoh Gambar Tampilan View 1.

5. Pilih Add Theme, mencari output dari proses rektifikasi ER Mapper dengan format *.tif, OK;

Gambar 35. Contoh Gambar Tampilan Add Theme.

6. Tampil citra pada kotak View 1;

Gambar 36. Contoh Gambar Citra pada Tampilan View 1.

7. Pilih Add Theme lagi, memasukkan peta acuan Indonesia;

Gambar 37. Contoh Gambar Citra dan Peta Acuan Indonesia pada Tampilan View 1.

8. Klik Table pada kotak Untitled, klik Add, mencari data ASCII dengan format yang sudah diubah dari *.asc menjadi *.dbf 4;

Gambar 38. Contoh Gambar Input Data ASCII.

9. Klik kotak View 1, pilih View pada toolbar, klik Add Event Theme;

Gambar 39. Contoh Gambar Add Even Theme untuk Data ASCII.

10. Pada kotak Add Event Theme, pilih data ASCII pada Table, Bujur pada Xfield, dan Lintang pada Yfield, OK;

Gambar 40. Contoh Gambar Pengaturan pada Add Even Theme.

11. Tampilan sementara penggabungan semua theme yang telah dibuat;

Gambar 41. Contoh Gambar Overlay Citra dengan Peta Acuan Indonesia dan Data ASCII.

12. Membuat range konsentrasi klorofil-a, klik 2 kali pada Theme data klorofil-a;

Gambar 42. Contoh Gambar Legend Editor.

13. 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;

Gambar 43. Contoh Gambar Clasification untuk Data ASCII.

14. 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;

Gambar 44. Contoh Gambar Pemilihan Warna Green Monochromatic.

15. Mengatur posisi Theme pada View 1;

Gambar 45. Contoh Gambar Citra Setelah Diedit.

16. Klik View pada toolbar, pilih Layout;

Gambar 46. Contoh Gambar Menu untuk Membuat Layout.

17. Pada Template Manager pilih Landscape, OK;

Gambar 47. Contoh Gambar Template Manager.

18. Tampilan sementara, lalu dengan menu yang ada di toolbar layout diedit hingga menjadi peta yang memenuhi syarat;

Gambar 48. Contoh Gambar Layout Awal.

19. Setelah diedit menjadi peta;

Gambar 49. Contoh Gambar Layout Setelah Diatur Tampilannya.

20. Klik File, Export dalam format *.jpg;

21. Tutup ArcView GIS 3.3.

4.2. Pembahasan

Hasil yang didapat pada Praktikum Kerja Lapangan (PKL) ini adalah berupa Peta Sebaran Klorofil-a di Wilayah Perairan Selat Bali dengan menggunakan citra MODIS-Aqua level 2 tanggal 6 Januari 2008. 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 6 Januari 2008 bisa menggunakan data level 1 dan level 2. Resolusi spasial sendiri adalah ukuran terkecil dari objek yang dapat dibedakan oleh sensor atau ukuran daerah yang dapat disajikan oleh setiap piksel, semakin besar resolusinya maka semakin kecil area yang dapat dicakupnya (Samsuri, 2004).Data yang diolah pada PKL ini hanya 1 buah data harian karena sesuai dengan judulnya yaitu memaparkan proses pengolahan data citra MODIS-Aqua 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. Kecuali untuk penelitian, membutuhkan data lebih dari 1 yang berfungsi untuk membandingkan hasil dari layout peta tersebut. Pemilihan tanggal 6 Januari 2008 karena sengaja mencari citra yang tidak ada atau sedikit tertutup oleh awan.Pengolahan pertama yaitu dengan SeaDAS 5.0 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 Selat Bali yaitu 8,10LU-90LS dan 114,20BB-115,30BT. Output citra format *.png diubah ke format *.jpg bertujuan agar terbaca saat input di ER Mapper 7.0, untuk mengubah format file gambar dapat dilakukan di setiap software pembuka file gambar, contohnya ACDSee dan Microsoft Office Pictue 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 65.000, 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. Saat wawancara dengan Bapak Bambang Sukresno, salah seorang staf di ruang kerja Ocean Remote Sensing SEACORM, menjelaskan bahwa nilai konsentrasi klorofil-a yang akan disaring yaitu antara 0-3 mg/m3, karena nilai di atas 3 mg/m3 diduga sebuah/koloni organisme lain yang memiliki karakteristik hampir sama dengan fitoplankton, sehingga terbaca oleh sensor satelit adalah klorofil-a.Selanjutnya data ASCII akan disimpan dengan format *.dbf 4 yang bertujuan agar terbaca di ArcView GIS 3.3. 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.Citra yang telah diubah formatnya menjadi *.jpg akan diubah lagi ke dalam format *.ers di ER Mapper 7.0, 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 haruslah tersebar merata. Output rektifikasi disimpan ke dalam format *.ers dan diubah lagi menjadi format *.tif yang bertujuan agar terbuka di ArcView GIS 3.3.Proses pengolahan terakhir citra MODIS-Aqua adalah meng-overlay citra dengan garis pantai kepulauan Indonesia di ArcView GIS 3.3 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 3.3. 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-a yang tersebar di perairan Selat Bali. Daerah yang memiliki kelimpahan klorofil-a dianggap sebagai daerah yang sangat potensial sebagai daerah potensi kesuburan perairan yang tinggi. Karena menurut Yamaji (1966), kandungan klorofil-a dalam perairan merupakan salah satu indikator tinggi rendahnya kelimpahan fitoplankton atau tingkat kesuburan suatu perairan.Satelit

Proses pengolahan data satelit dari stasiun bumi

Analisa data satelit dengan SeaDAS 5.0 dan ER Mapper 7.0

Peta Sebaran Klorofil-a

Citra Klorofil-a

Pada ArcView GIS 3.3: overlay dengan peta acuan Indonesia