BAB 1
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Laut merupakan suatu tempat mata pencaharian bagi orang – orang
diseluruh dunia yang telah berabad – abad lamanya. dapat diketahui bahwa lautan
banyak mengandung sumber – sumber alam yang melimpah jumlahnya dan
bernilai jutaan dolar, dimana pada saat ini kebanyakan dari sumber – sumber alam
tersebut sebagian besar masih belum dikelola dan akan dapat menjadi penting
artinya dimasa yang akan datang mengingat masih terus meningkatnya jumlah
penduduk di dunia dan makin meningkatnya pula kebutuhan mereka untuk dapat
hidup yang lebih layak (Hutabarat, dan Steward,1985).
Indonesia sebagai negara kepulauan memiliki potensi sumberdaya ikan yang
sangat besar dan memiliki keanekaragaman hayati yang tinggi, dimana perairan
indonesia memiliki 27,2% dari seluruh spesies flora dan fauna yang terdapat di
dunia yang meliputi 12,0% Mamalia, 23,8% Amphibia, 31,8% Reptilia, 44,7%
Ikan, 40,0% Moluska Dan 8,6% Rumput Laut.
Nelayan tradisional adalah subyek yang secara langsung memanfaatkan
potensi sumberdaya alam indonesia, khususnya potensi perikanan yang melimpah.
namun dalam kenyataan kebanyakan mereka merupakan kelompok masyarakat
yang sedikit pengetahuan tentang sumberdaya kelautan. hal ini disebabkan oleh
kurangnya akses terhadap informasi dan penguasaan teknologi yang membantu
nelayan untuk memperoleh hasil tangkap yang optimal. penentuan daerah
penangkapan ikan misalnya, lebih didasarkan pada pengetahuan secara turun
temurun (mitos) ataupun lebih dibentuk karena pengalamanya selama menjadi
nelayan. akibatnya dalam melakukan kegiatan penangkapan ikan mereka
memperoleh hasil tangkapan yang minim.
Menurut Sutanto (1994), teknologi penginderaan jarak jauh adalah alternatif
yang tepat dalam menyediakan informasi tersebut. penginderaan jauh adalah ilmu
dan seni untuk memperoleh informasi tentang obyek, daerah, atau gejala dengan
1
jalan menganalisis data yang diperoleh dengan menggunakan alat tanpa kontak
langsung terhadap obyek, daerah, atau gejala yang dikaji.
Ada empat komponen penting dalam system penginderaan jauh adalah (1)
sumber tenaga elektromagnetik, (2) atmosfer, (3) interaksi antara tenaga dan
objek, (4) sensor. secara skematik dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Sistem Penginderaan Jauh
(Sumber : Sutanto, 1994)
Tenaga panas yang dipancarkan dari obyek dapat direkam dengan sensor
yang dipasang jauh dari obyeknya. penginderaan obyek tersebut menggunakan
spektrum inframerah termal (Paine, 1981 dalam Sutanto, 1994). dengan
menggunakan satelit maka akan memungkinkan untuk memonitor daerah yang
sulit dijangkau dengan metode dan wahana yang lain. satelit dengan orbit tertentu
dapat memonitor seluruh permukaan bumi. satelit-satelit yang digunakan dalam
penginderaan jauh terdiri dari satelit lingkungan, cuaca dan sumberdaya alam.
Permintaan untuk memenuhi kebutuhan akan data potensi sumberdaya
perikanan yang cepat, akurat dan murah, mengakibatkan pemetaan sumberdaya
potensi perikanan merupakan suatu kebutuhan yang penting.
Penginderaan jauh merupakan suatu cara pengamatan objek tanpa
menyentuh objek secara langsung. sistem ini dapat mencakup suatu areal yang
luas dalam waktu bersamaan, selain itu sistem ini relatif lebih murah
dibandingkan dengan penelitian secara langsung. penginderaan jauh dapat
digunakan untuk mendeteksi sebaran konsentrasi klorofil dan suhu pemukaan laut
secara cepat untuk wilayah yang luas.
2
Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh mempunyai arti yang sangat
strategis bagi indonesia. menurut Sutanto (1986), bahwa remote sensing atau
yang akrab disebut dengan istilah penginderaan jauh adalah 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. alat yang dimaksud
adalah sensor dari satelit sedangkan data yang dihasilkan berupa citra satelit. sejak
1996, teknologi penginderaan jauh sudah menyentuh sektor perikanan juga yang
dimana antara salah satunya departemen kelautan, khususnya badan riset kelautan
dan perikanan, sudah mengaplikasikan teknologi ini dalam bentuk berupa peta
prakiraan daerah potensi ikan (PDPI), dan informasi ini disebarkan ke berbagai
instansi, seperti dinas kelautan dan perikanan tingkat provinsi atau kabupaten,
selanjutnya diharapkan dapat diditribusikan sehingga Informasi Zona Potensi
Penangkapan Ikan (ZPPI) dapat mendukung peningkatan hasil tangkapan ikan
bagi para nelayan dan mengurangi biaya operasi penangkapan ikan.
B. Tujuan Dan Kegunaan
1. Tujuan praktek kerja lapang
Kegiatan praktek kerja lapang bertujuan untuk menambah pengalaman
dan ilmu pengetahuan penulis dari berbagai kegiatan yang direncanakan
dalam suatu instansi, sehingga dapat menerapkan apa yang diperoleh
dibangku perkuliahan agar sesuai dengan tuntutan yang dibutuhkan di dunia
kerja.
Secara umum pelaksanana praktek kerja lapang bertujuan untuk
“Penerapan dan Pengembangan pengetahuan serta ketrampilan yang
dimiliki penulis selama belajar di suatu instansi”.
Secara khusus tujuan dari Praktek Kerja Lapang (PKL) adalah :
a. Membekali penulis dengan pengalaman kerja sebenarnya didalam
dunia kerja.
b. Memantapkan ketrampilan penulis yang diperoleh selama masa
perkuliahan.
3
c. Mengetahui dan dapat mengaplikasikan teknologi sistem informasi
geografis yang dipadukan dengan beberapa software seperti ER
Mapper, ENVI, dan ArcGIS dalam menentukan Zona Potensi
Penangkapan Ikan.
d. Mendapatkan informasi tentang fungsi dari Lembaga Penerbangan
Dan Antariksa (LAPAN) Deputi Pengindraan Jauh Pare Pare sebagai
tempat pelaksanaan Praktek Kerja Lapang.
e. Sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan program studi di
Jurusan Ilmu Kelautan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan
Universitas Muslim Indonesia.
2. Kegunaan Praktek Kerja Lapang
a. Mampu membandingkan antara ilmu yang diperoleh di bangku
perkuliahan secara teori dan selama mengikuti Praktek Kerja Lapang.
b. Melatih dan menambah pengalaman serta meningkatkan ketrampilan
penulis dalam melakukan pekerjaan sebagai bekal dalam memasuki
dunia pekerjaan.
c. Menjalin dan meningkatkan hubugan kerja sama yang harmonis antara
Balai Pengindraan Jauh Pare-Pare dan Universitas Muslim Indonesia
umumnya serta Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan khususnya.
4
BAB II
METODOLOGI PRAKTEK
A. Waktu Dan Tempat
Praktek kerja lapang dilaksanakan dari tanggal 1 Februari sampai 28 Maret
2014. pelaksanaan praktek kerja lapang ini bertempat di kantor LAPAN Deputi
Pengindraan Jauh, Kabupaten Kota Pare Pare Sulawesi Selatan, khususnya di
bagian pengolahan dan pemetaan.
B. Alat Dan Bahan
1. Alat
a. 1 (satu) unit laptop Porcessor Intel(R) Core(TM) i3 M380 @
2,53GHz, 32-Bit Operation System, Windosw 7
b. Perangkat lunak ArcGIS 10.1
c. Perangkat lunak ErR Mapper 7.0
d. Perangkat lunak ENVI 4.7
e. Modul pengenalan tingkat dasar
f. Alat tulis menulis
g. Microsoft 2010
2. Bahan
a. Data Citra Modis-Terra Tanggal 07 Maret 2014,
b. Peta tematik dan peta dasar sebagai rujukan dalam proses layout peta.
C. Metode Pelaksanaan
Kegiatan yang dilaksanakan pada Praktek Kerja Lapang (PKL) ini pada
tahap pertama yaitu perkenalan diri kepada pimpinan dan seluruh staf kantor balai
pengindaraan jauh dan dilanjutkan dengan pengenalan dan pembelajaran modul
tingkat dasar Zona Potensi Pengkapan Ikan (ZPPI) setelah itu penyedian citra
yang akan di proses yaitu citra terra modis. citra terra modis diperoleh dari
pembimbing lapang dan staf pengolahan.
D. Kegiatan
Secara umum lingkup kegiatan praktek kerja lapan ini yaitu Penentuan
Zona Potensi Penangkapan Ikan ( ZPPI) dengan menggunakan citra modis serta
memadukan Pengindraan Jauh Dan Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk
5
memetakan Zona Potensi Penangkapan Ikan. untuk lebih jelasnya dapat dilihat
pada diagram alir ZPPI (Lampiran).
6
BAB III
HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Keadaan Umum Lokasi
1. Sejarah Berdirinya LAPAN Pare - Pare
LAPAN Parepare merupakan lembaga non-departemen yang didirikan
pada tanggal 27 November 1963 berdasarkan Keputusan Presiden No. 236
tahun 1963.seiring berjalannya waktu dan berkembangnya teknologi, fungsi,
tugas maupun peran LAPAN telah diperbaharui dan disempurnakan guna
mengarah kepada optimasi kedalam bidang penelitian dan teknologi
kedirgantaraan serta pemanfaatannya berdasarkan keputusan presiden No.
17/2001. dalam menjalankan tugas dan tanggung jawabnya LAPAN
membentuk tiga deputi yaitu deputi pengindraan jauh, deputi sains, pengkajian
dan informasi kedirgantaraan, dan deputi bidang teknologi dirgantara, lihat
Gambar 2
Gambar 2. Kantor Balai Pengindraan Jauh Pare Pare Sulawesi Selatan
Pada tahun 1986-1999 merupakan tahun dimana telah adanya keputusan
tentang pengembangan stasiun bumi pengindraan jauh yaitu Instalasi Pengindraan
7
Jauh Sumber Daya Alam LAPAN Parepare (IISDA Lapan Parepare). IISDA
LAPAN Parepare merupakan salah satu fasilitas struktur organisasi LAPAN,
LAPAN Parepare terletak dibawah pusat data pengindraan jauh. IISDA LAPAN
Parepare mampu menerima data satelit Landsat TM (Thematic Mapper) dan ETM
(Enhanced Thematic Mapper), satelit SPOT 1,2,dan 4 (Sysem Protoire de
Observation de la Terra), satelit ERS-1 (Eart Resources Satelit-1), JERS-1
(Japanese Earth Resources Satelit-1), SAR (syntetic Aperture Radar), Satelit
Modis-Aqua dan Modis Terra.
Lembaga penerbangan dan antariksa nasional merupakan lembaga
pemerintah non-departemen yang berkedudukan dibawah tanggung jawab bapak
presiden republik indonesia. didalam pelaksanaan tugas dan tanggung jawabnya
dikoordinasi oleh menteri riset dan teknologi republik indonesia.
Secara garis besar LAPAN didalam menjalankan tugas dan tanggung
jawabnya dipimpin oleh kepala LAPAN yang dibawahi secara langsung oleh
presiden indonesia. dalam pelaksanaan tugas LAPAN membagi dua bagian yaitu
inspektorat dan sekertaris umum. adapun struktur organisasi Balai Pengindraan
Jauh Pare-Pare sebagai berikut, lihat Gambar 3.
8
2. Visi dan Misi
a. Visi
Menjadi stasiun bumi satelit penginderaan jauh multimisi berstandar
internasional yang mampu memenuhi kontinuitas ketersediaan data
nasional.
b. Misi
1) Mempertahankan kontinuitas ketersediaan datapenginderaan jauh
resolusi rendah, menengah dan tinggi
2) Memperkuat kemampuan dan kemandirian dalam penguasaan
pengoperasian dan integrasi sistem stasiun bumi
3) Serta meningkatkan kualitas, produksi, promosi dan penyebarluasan
data/informasipenginderaan jauh.
3. Tugas
Melaksanakan penerimaan, perekaman, dan pengolahan data satelit
penginderaan jauh sumber daya alam, lingkungan dan cuaca, serta
distribusi dan pelayanan teknis pemanfaatan data satelit penginderaan
jauh.
4. Fungsi
a. Penyiapan dan penyusunan program dan kegiatan balai.
b. Pelaksanaan penerimaan, perekaman, dan pemeliharaan peralatan teknis
stasiun bumi.
c. Pelaksanaan pengolahan data satelit dan produksi data master serta
katalog.
d. Pelayanan pengguna, sosialisasi pemanfaatan data satelit dan penyiapan
bahan pelaksanaan kerja sama teknis di bidangnya.
e. Pelaksanaan urusan tata usaha dan rumah tangga balai.
5. Tujuan :
10
a. Melaksanakan operasional dan integrasi sistem stasiun bumi multimisi
dalam rangka mendukung dan mempertahankan ketersediaan data
penginderaan jauh.
b. Melaksanakan pengembangan dan operasional sistem produksi dan
pengolahan data awal/lanjut serta distribusi data satelit penginderaan
jauh pada para pengguna.
c. Meningkatkan partisipasi stakeholder dalam pemanfaatan data satelit
penginderaan jauh untuk perencanaan dan pemantauan pembangunan
nasional.
6. Sarana Prasarana
Adapun sarana prasarana balai pengindraan jauh parepare antara lain yaitu :
a. Pos Jaga
b. Ruang Diklat Dan Administrasi
c. Aula
d. Stasiun Perekaman
e. Antena
f. Gedung Pengolahan Data
g. Tempat Parker
h. Lapangan Tennis
i. Musholla
j. Mesh
k. Gudang Dan Ruang Genset
l. Jaringan Internet
m. Perpustakaan.
B. Sistem Informasi Geografis (SIG)
SIG merupakan suatu system informasi spasial berbasis computer yang
mempunyai fungsi pokok untuk menyimpan, memanipulasi, dan menyajikan
semua bentuk informasi spasial. SIG juga merupakan alat bantu manajemen
informasi yang terjadi dimuka bumi dan bereferensi keruangan (spasial). Sistem
Informasi Geografi bukan sekedar system computer untuk pembuatan peta,
11
melainkan juga merupakan juga alat analisis. Keuntungan alat analisis adalah
memeberikan kemungkinan untuk mengidentifikasi hubungan spasial diantara
feature data geografis dalam bentuk peta (Prahasta, 2004)
C. Hubungan Aplikasi SIG dengan potensi penangkapan ikan
Masalah yang umum dihadapi adalah keberadaan daerah penangkapan ikan
yang bersifat dinamis, selalu berubah/berpindah mengikuti pergerakan ikan.
Secara alami, ikan akan memilih habitat yang sesuai, sedangkan habitat tersebut
sangat dipengaruhi kondisi oseonografi perairan. Dengan demikian daerah
potensial penangkapan ikan sangat dipengaruhi oleh factor oseonografi perairan.
Kegiatan penangkapan ikan akan lebih efektif dan efisien apabila daerah
penagkapan ikan dapat diduga terlebih dahulu, sebelum armada penagkapan ikan
berangkat dari pangkalan. Salah satu cara untuk mengetahui daerah potensial
penangkapan ikan adalah melalui study daerah penangkapan ikan dan
hubungannya dengan fenomena oseonografi secara berkelanjutan (Priyanti, 1999).
Menurut Zainuddin (2006), Salah satu alternative yang menawarkan solusii
terbaik adalah pengkombinasian kemampuan SIG dan pengindraan jauh. Dengan
teknologi inderaja factor-faktor lingkungan laut yang mempengaruhi distribusi,
migrasi dan kelimpahan ikan dapat diperoleh secara berkala, cepat dan dengan
cakupan daerah yang luas. Pemanfaatan SIG dalam perikanan tangkap dapat
mempermudah dalam operasi penangkapan ikan dan penghematan waktu dalam
pencarian fishing ground yang sesuai (Dahuri, 2001). Dengan menggunakan SIG
gejala perubahan lingkungan berdasarkan ruang dan waktu dapat disajikan,
tentunya dengan dukungan berbagai informasi data, baik survei langsung maupun
dengan pengidraan jarak jauh (INDERAJA),
Ada beberapa faktor yang mempengaruhi hubungan Aplikasi SIG dengan
potensi penangkapan ikan,di antaranya sebagai berikut :
1. Suhu
Suhu adalah salah satu faktor penting dalam mengatur proses
kehidupan dan penyebaran organisme. Pada umumnya bagi organisme
yang tidak dapat mengatur suhu tubuhnya memiliki proses metabolisme
yang meningkat dua kali lipat untuk setiap kenaikan suhu 10 0C
12
(Nybakken, 1992). Selanjutnya dikatakan walupun fluktuasi suhu air
kurang bervariasi, tetapi tetap merupakan faktor pembatas kerana
organisme air mempunyai kisaran toleransi suhu sempit (stenoterm).
Perubahan suhu air juga akan mempengaruhi kehidupan dalam air.
Selain itu suhu berpengaruh terhadap keberadaan organisme di perairan,
banyak organisme termasuk ikan melakukan migrasi karena terdapat
ketidak sesuaian lingkungan dengan suhu optimal untuk metabolisme.
Menurut Pralebda dan Suyuti (1983), Indrawatit (2000), Risamasu
(2011), dengan melihat pola distribusi suhu permukaan laut, maka dapat
diidentifikasi pula parameter-parameter laut lainnya, seperti arus laut,
upwelling, dan front. Peristiwa upwelling merupakan fenomena atau
kejadian bergeraknya massa air laut secara vertikal. Penyebab dar
upwelling ini adalah adanya statifikasi densitas air laut. Semakin dalam
perairan maka suhu akan semakin menurun dan densitas meningkat, hal
ini menimbulkan pergerakan air secara vertikal. Massa air yang beasal
dari bawah yang kaya akan zat hara atau nutrient akan naik keatas,
sehingga akibat dari peristiwa ini adalah pencampuran secara merata
antara nutrient dasar dan nutrient permukaan. Front berperan penting
dalam produktivitas perairan di laut, karena zat hara atau nutrient yang
terbawa dari air yang dingin bercampur dengan kandungan hara pada
air yang hangat. Kondisi seperti ini akan memacu peningkatan
pertumbuhan plankton. Daerah yang kaya akan makanan biasanya
menjadi feedingground bagi ikan – ikan pelagis.
2. Klorofil-a
Klorofil-a merupakan salah satu parameter yang sangat
menentukan produktivitas primer di laut. Sebaran dan tinggi rendahnya
konsentrasi klorofil-a sangat terkait dengan kondisi oseanografis suatu
perairan. Kandungan klorofil-a dapat digunakan sebagai ukuran
banyaknya fitoplaknton pada suatu perairan tertentu dan dapat
digunakan sebagai petunjuk produktivitas perairan.
13
Tingginya 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
( Presetiahadi, 1994).
3. Upwelling
Proses upwelling adalah suatu proses naiknya massa air yang
berasal dari dasar perairan. Menurut Realino et al. (2005), upwelling
dapat terjadi karena 3 proses, yaitu:
a. Upwelling terjadi pada waktu arus dalam (deep current) bertemu
dengan suatu rintangan seperti mid-ocean ridge (suatu ridge yang
berada di tengah lautan) dimana arus tersebut dibelokkan ke atas dan
selanjutnya air mengalir deras ke permukaan.
b. Upwelling terjadi ketika dua massa air bergerak berdampingan,
misalnya saat massa air di utara berada di bawah pengaruh Gaya
Coriolis dan massa air di selatan ekuator bergerak ke arah selatan di
bawah Gaya Coriolisjuga, keadaan tersebut akan menimbulkan ruang
kosong pada lapisan di bawahnya, hal ini terjadi karena adanya
divergensi pada perairan tersebut.
c. Upwelling dapat pula disebabkan oleh arus yang menjauhi pantai
akibat tiupan angin yang terus-menerus selama beberapa waktu. Arus
14
ini membawa massa air di permukaan pantai ke laut lepas yang
mengakibatkan ruang kosong di daerah pantai yang kemudian diisi
oleh massa air di bawahnya.
Peristiwa timbal balik merupakan gejala alam biasa yang terjadi
jika terjadi penurunan suhu lapisan air permukaan lebih rendah dari
suhu lapisan air di bawahnya. Dalam hal ini peristiwa downwelling
dan upwelling terjadi serentak. Downwelling untuk massa air yang
turun dan upwelling bagi massa air yang naik. Gejala ini memang
tidak ada yang mempermasalahkan karena memang seharusnya
begitulah yang terjadi (Masyamir, 2006).
D. Pengolahan Data Citra
Pengolahan data untuk penentuan Zona Potensi Penangkapan Ikan (ZPPI)
menggunakan data citra satelit MODIS mencakup data level-1 dan level-2.
Sedangkan sebagai pelengkap digunakan pula data arus yang berfungsi sebagai
informasi tambahan bagi pengguna. Selain data, diperlukan pula software
pendukung, sebagai contoh dalam laporan ini digunakan software image
processing ENVI dan ER Mapper.
Langkah-langkah pengolahan data untuk penentuan ZPPI terbagi dalam
beberapa bab diantaranya :
1. Pra Pengolahan
Pra pengolahan yaitu tahap persiapan data citra sebelum diolah lebih
lanjut yang mencakup tahapan koreksi geometrik. Tahap pra-
pengolahan citra MODIS dilakukan dengan menggunakan software
ENVI.
2. Pengolahan
Tahap pengolahan merupakan proses pengolahan data citra lebih
lanjut meliputi proses pemisahan daratan dan awan dengan wilayah
laut menggunakan metode scattering. Selain itu, dilakukan
transformasi citra dengan memberikan formula (rumus) ke dalam citra
yang diolah serta proses filtering sehingga menghasilkan nilai Suhu
15
Permukaan Laut (SPL) dan Klorofil-a. Tahapan pengolahan ini
menggunakan software ER Mapper.
3. Analisis Zona Potensi Penagkapan Ikan (ZPPI)
Tahapan analisis ZPPI merupakan tahap akhir dalam pengolahan citra,
dimana dalam tahapan ini mencakup pembuatan dan analisis kontur
Suhu Permukaan Laut yang dipadukan dengan informasi Klorofil-a
sehingga didapatkan informasi spasial ZPPI
E. Proses Pra Pengolahan
1. Pengolahan Citra 1 Km (Rgb) Data Terra Modis Level 1
Pengolahan awal citra MODIS meliputi proses koreksi geometri citra
yang menggunakan software ENVI 4.7 Software ENVI (Environment for
Visualizing Images) merupakan software yang digunakan untuk analisis
komprehensif data penginderaan jauh sistem satelit maupun foto udara.
Secara umum proses dalam ENVI menggunakan pendekatan file-based dan
band-based untuk pengolahan citra (RSI, 2003). Berikut disajikan gambar
tampilan awal berikut keterangan tampilan awal ENVI 4.7, lihat Gambar 5
16
Gambar 4
a. Membuka dan Menampilkan Data
1) Sebelum memulai proses, disarankan untuk membuat folder yang
nantinya digunakan untuk menyimpan keseluruhan proses pengolahan
data. Nama folder disertakan tanggal perekaman citra untuk
mempermudah penyusunan database.
2) Buka software ENVI dari Start Menu atau dari icon desktop
komputer.
3) Klik file Open Image File pilih file citra MODIS Terra
1km/1000m (Pada contoh ini dipakai ( t1.14066.0208.1000m.hdf )
Klik Open maka muncul beberapa pilihan pada Available Band
List, pilih salah satunya kemudian Klik Load Band. lihat
Gambar 5
Gambar 5. Proses Open Image File Citra 1000m
Dapat dilihat bahwa citra dengan format hitam putih telah tampil pada
window. Citra masih belum tepat dari segi geometriknya yaitu dilihat dari belum
17
tepatnya posisi satu pulau dengan pulau lain secara relatif. Untuk itu, diperlukan
pembenaran letak citra dengan memberikan sistem proyeksi dan nilai koordinat.
b. Koreksi Geometri
1) Klik Map Georeference MODIS Pada Input MODIS File,
Pilih data 1km/1000m (bagian paling atas)
2) Klik Spatial Subset Pilih band 3 sampai Band 7 Klik OK Klik
OK, lihat Gambar 6
Gambar 6. Proses Koreksi Geometrik Citra 1000m
3) Pada Georeference MODIS Parameters pilih Geographic
Lat/Lon Klik Choose untuk memilih lokasi penyimpanan GCP
(simpan dengan nama gcp_1km pada folder yang telah dibuat)
Klik OK, lihat Gambar 7
18
Gambar 7. Proses Penyimpanan Data GCP Citra 1000m
4) Pada jendela Registration Parameters Isikan X dan Y Pixel Size
sebesar 0.009
5) Arahkan ke Enter Output FilenameKlik Choose untuk memilih
lokasi penyimpanan (simpan dengan nama 1KM) Klik Open
Kemudian Klik OK (Proses koreksi berlangsung), lihat Gambar 8
Gambar 8. Proses Tahap Akhir Dalam Koreksi Geometri Citra 1000m
6) Setelah proses koreksi geometri selesai, pada Available Band List
pilih RGB Color Isi R dengan band 7, G dengan Band 5, dan B
dengan. band 3 pada citra 1KM klik Load RGB maka muncul
tampilan citra yang telah terkoreksi. lihat Gambar 9
19
Gambar 9. Hasil Akhir Proses Koreksi Geometri Citra 1000m
c. Export File (Menyimpan file dalam format PCI)
1) Klik FileSave File AsPCI akan muncul window Output to
PCI Input Filename Pilih data yang akan diekspor yaitu file 1KM
OK, lihat Gambar 10
Gambar 10. Proses Ekspor Data Citra 1000m Dalam Format PCI
2) Klik Choose untuk tempat penyimpanan (simpan di folder yang telah
dibuat dengan nama 1KM_pci) klik OK, lihat Gambar 11
20
Gambar 11. Proses Save Fail Citra 1000m Dalam Format PCI
2. Pra Pengolahan SPL Dan SST dan Klorofil-a (CHL) Data Terra
MODIS Level-2
a. Membuka dan Menampilkan Data
Pada dasarnya langkah koreksi geometri untuk data SST dan
Klorofil-a sama dengan langkah koreksi geometri untuk citra 1 km.
1) Klik FileOpen Image File pilih File Seadas (Pada contoh ini
dipakai ( t1.14066.0208.seadas.hdf) ), lihat Gambar 12
Gambar 12. Proses Pengambilan Data Seadas
2) Klik Open maka akan muncul beberapa pilihan pada HDF Dataset
Selection pilih Chlorophyll Concentration, OC3 Algorithm dan
Sea Surface Temperatur dengan menekan tombol Ctrl pada
keyboard klik OK. lihat Gambar 13
21
Gambar 13. Pemilihan Data SST Dan Klorofil
3) Dapat dilihat pada Available Band List, untuk data klorofil memiliki
nomor Dataset #26, sedangkan untuk SST memiliki nomor dataset
#34.
4) Untuk menampilkan data SST maupun klorofil, pilih data Klik
pada Display#1 Pilih New Display untuk menampilkan di display
baru Klik Load Band. Lihat Gambar 14
Gambar 14. Proses Menampilkan Data SST atau Klorofil
b. Koreksi Geometri Data Sea Surface Temperature (SST)
1) Klik MapGeoreference MODIS Pada Input MODIS File
karena file SST memiliki nomor #34, maka pilih file Seadas dengan
kode nomor #34 Klik OK, lihat Gambar 15
22
Gambar 15. Proses Input Data SST
2) Pada Georeference MODIS Parameters pilih Geographic
Lat/Lon Klik Choose untuk memilih lokasi penyimpanan GCP
(simpan dengan nama gcp_SST) Klik OK, lihat Gambar 16
Gambar 16. Proses Penyimpanan Data GCP _SST
3) Pada jendela Registration Parameters Isikan X dan Y Pixel Size
sebesar 0.009.
23
4) Arahkan ke Enter Output FilenameKlik Choose untuk memilih
lokasi penyimpanan (simpan dengan nama SST) Klik Open
Kemudian Klik OK (Proses Koreksi Berlangsung). lihat Gambar 17
Gambar 17. Proses Koreksi Geometrik Data SST
5) Setelah proses koreksi geometri selesai, untuk menampilkan file SST
yang telah terkoreksi, pada Available Band List pilih SST kemudian
Klik Load Band (Akan muncul citra SPL yg telah terkoreksi).
c. Koreksi Geometri Data Chlorophyll Concentration, OC3
Algorithm (Klorofil-a)
1) Klik MapGeoreference MODIS Pada Input MODIS File
karena file Klorofil memiliki kode nomor #26, maka pilih file Seadas
dengan kode nomor #26 Klik OK, lihat Gambar 18
24
Gambar 18. Proses Input Data CHL
2) Pada Georeference MODIS Parameters pilih Geographic Lat/Lon
Klik Choose untuk memilih lokasi penyimpanan GCP (simpan dengan
nama gcp_CHL) Klik OK. lihat Gambar 19
Gambar 19. Proses Penyimpanan Data GCP _CHL
3) Pada jendela Registration Parameters Isikan X dan Y Pixel Size
sebesar 0.009
4) Arahkan ke Enter Output FilenameKlik Choose untuk memilih
lokasi penyimpanan (simpan dengan nama CHL) Klik Open
Kemudian Klik OK (Proses Koreksi Berlangsung), lihat Gambar 20
25
Gambar 20. Proses Koreksi Geometrik Data CHL
5) Setelah proses koreksi geometri selesai, untuk menampilkan file CHL
yang telah terkoreksi, pada Available Band List pilih CHL kemudian
Klik Load Band (Akan muncul citra klorofil yg telah terkoreksi).
d. Export File SST (Menyimpan file dalam format PCI)
1) Klik File Save File As PCI akan muncul window Output to
PCI Input Filename.
2) Pada Output to PCI Input Filename pilih file SST, lihat Gambar 21
Gambar 21. Proses Input Data SST Dalam Format PCI
3) Klik OK Klik Choose untuk tempat penyimpanan (simpan di folder
yang telah dibuat dengan nama SST_pci) kemudian klik OK, lihat
Gambar 22
Gambar 22. Proses Penyimpan Data SST Dalam Format PCI
26
e. Export File Klorofil (Menyimpan file dalam format PCI)
1) Klik FileSave File AsPCI akan muncul window Output to
PCI Input Filename
2) Pada Output to PCI Input Filename pilih file CHL, lihat Gambar 23
Gambar 23. Proses Input Data CHL Dalam Format PCI
3) Klik OK Klik Choose untuk tempat penyimpanan (simpan di
folder yang telah dibuat dengan nama CHL_pci) kemudian klik OK.
F. Proses Pengolahan Citra
Proses pengolahan citra digital merupakan proses analisis citra yang dapat
dikelompokkan menjadi : Image Correction yaitu proses perbaikan informasi
spasial maupun spektral yang belum sempurna pada saat perekaman, Image
Enhancement yaitu proses penajaman dan perbaikan citra, Image Transform yaitu
melakukan transformasi nilai piksel agar lebih representatif dalam mewakili
fenomena tertentu, serta Image Classification yaitu klasifikasi nilai piksel
(Danoedoro, 2007). secara khusus untuk terapan informasi ZPPI, analisis yang
digunakan adalah koreksi, penajaman serta transformasi citra. teknik penajaman
yang digunakan adalah proses Stretching nilai SST/SPL dan Klorofil-a, sedangkan
transformasi citra yang digunakan berupa pemberikan formula untuk nilai piksel
spl dan klorofil baik pada proses pemisahan awan dan daratan maupun dalam
proses pengolahan nilai spl dan klorofil-a.
27
Software yang digunakan dalam pengolahan citra modis untuk analisis ZPPI
adalah software Er Mapper yang merupakan salah satu software image processing
dengan menggunakan dasar algorithm yaitu satu konsep pengolahan citra dalam
er mapper yang berisi kumpulan proses atau perintah dari citra asli hingga
menghasilkan citra keluaran sesuai dengan yang diinginkan. perbedaan er mapper
dengan software pengolah citra lain adalah memungkinkan pengguna untuk
melihat secara langsung hasil proses yang dikenakan pada citra tersebut tanpa
harus menunggu software menuliskan sebagai file baru. hal ini dapat dilakukan
dalam beberapa proses sekaligus dalam satu tampilan jendela sehingga
menghemat ruang untuk penyimpanan data. selain itu, tanpa harus menyimpan file
hasil proses, deskripsi dari proses-proses yang dilakukan dapat disimpan dalam
bentuk algoritma sehingga ketika proses yang sama akan digunakan kembali,
algoritma telah tersimpan dan dapat dibuka maupun diedit kembali (Earth
Resource Mapping, 2006).
ER mapper memiliki kemampuan geometrik, mosaik, Enhancement yang
meliputi Image Fusion, Colordraping, Contrast Enhancement, Filtering, Formula
Processing, Classification, Dan Color Balancing.
Berikut disajikan tampilan awal Er Mapper dan fungsi masing-masing
komponen :
Menu Bar : menu utama dalam Er Mapper. berisi set perintah dasar
maupun toolbar untuk pengolahan citra.
Toolbar : kumpulan set tool untuk pengolahan citra. terdiri dari
beberapa macam kelompok tool sesuai fungsi masing-masing. dapat
diatur untuk menampilkan atau tidak pada tampilan ER Mapper, lihat
Gambar 24
28
1. Pemisahan antara awan, darat dan laut mengunakan citra 1km
(RGB)
a. Import File (Import file dari format PCI)
1) Buka Program ER Mapper
2) Pada Menu Bar Klik Utilities Import Image Format PCI
Import, lihat Gambar 25
Gambar 25. Proses Input Data PCI Kedalam Format Ers
3) Pada Input File masukkan file yang telah disimpan dalam format
pci
4) Pada Output Dataset masukkan nama file output hasil Import
(simpan dalam format .ers (ER Mapper Raster Dataset)
5) Geodatic Datum : WGS 84 Map Projection : GEODETIC Klik
OK
6) Lakukan proses Import ini untuk citra 1KM (kanal 3,4,5,6,dan 7),
SST dan CHL yang sebelumnya disimpan dalam format PCI (.pix).
lihat Gambar 26.
30
Gambar 26. Prose Import Data PCI Dalam Format Ers
b. Scaterring (Pemisahan Area Daratan, Awan, dan Laut)
1) Lakukan pemisahan awan dan daratan dengan laut dengan
menggunakan kanal 3, 4, 5, 6, dan 7 untuk membuat file awan dengan
metode Scatter, formula : if(i1 > 0.139646) and (i1 < 2.889552) and
(i2 > -0.013705) and (i2 < 2.914404) then 0 else if i1=0 then 255 else
100 , Formula tergantung dari kondisi awan.
2) Buka program ER Mapper Klik Open (buka file 1KM.ers)
buat kombinasi RGB Band 7, 5, 3 (atau pada Algorithma ganti
menjadi RGB 5, 3, 1)
3) Buka kembali satu windows ER Mapper Klik New Klik
Algorithma Pada tab Layer klik Load Dataset (masukkan file
1km dan biarkan tetap standar/jangan dibuat RGB). akan muncul
jendela baru dengan warna putih (apabila warna belum putih Klik
tab Surface Pada Color Table pilih spl/spl1.
4) Sehingga terdapat dua jendela pada tampilan layar (RGB dan
Pseudocolor), lihat Gambar 27.
31
Gambar 27. Tampilan Layar RGB dan Pseudocolor
5) Pada Algorithm Klik (Open Map Composition) kemudian
tekan OK
6) Pada jendela New Map Composition Pilih Vector FileOK
Akan muncul peringatan Klik Close, lihat Gambar 28.
Gambar 28. Tampilan Tool New Map Composition
32
7) Maka akan muncul jendela baru yaitu Tools Pilih Scattergram
Window, lihat Gambar 29
Gambar 29. Tampilan Tool Untuk Pilihan Scattergram Window
8) Pada jendela Scattergram pilih Setup akan muncul window
Scattergram Setup, isikan X axis dengan Band 1 dan Y axis dengan
Banda 3, Kemudian Klik Limits to actual, lihat gambar 30
Gambar 30. Tampilan
Setup Scattergram
33
9) Pada Window Scattergram buat kotak dengan klik dan drag pada
sekitar area merah. lihat pada citra Pseudo citra pseudo harus
menunjukkan pola yang sama dengan citra rgb, dimana warna merah
menunjukkan awan dan darat, sedangkan putih adalah wilayah laut
yang bersih. lihat Gambar 31
Gambar 31. Proses Pemisahan Awan dan Daratan
10) Aktifkan Scatter Region pada Algorithm Klik E = mc2Copy
rumus yang mewakili kotak Scattergram. lihat gambar 32.
Gambar 32. Tampilan Kotak Algoritma Dan Kotak Formula Editor
34
11) Tutup Window Scattergram dengan klik tanda
12) Close Tools, sehingga pada Window Algorithm hanya bersisa layer
Pseudo Layer.
13) Masih di jendela Algorithm, aktifkan Pseudo Layer Klik E=mc2
File Open (SCATER.frm) paste rumus yang sebelumnya
dicopy dan letakkan pada bagian seperti gambar di bawah. lihat
Gambar 33
Gambar 33. Pemberian Formula Pada Citra 1km
14) Image Menjadi Berwarna Biru Dan Putih. Biru Adalah Daerah Bersih
Dan Putih Adalah Awan Dan Darat. lihat Gambar 34
35
Gambar 34. Tampilan Awan Terkoreksi
Tutup Window RGB Dan Simpan file Awan. Pada Menu ER
Mapper, klik File Save As Simpan file (Awan.ers). lihat
Gambar 35
Gambar 35. Proses Penyimpanan Awan Terkoreksi
15) Tutup Jendela Awan.ers
2. Pengolahan Suhu Permukaan Laut Citra MODIS Level 2
a. Penggabungan file Awan dengan file SST
1) Buka File Awan.ers File Klik Open (Buka File Awan)
2) Pada Algorithm klik Duplicate Akan Ada Dua Buah Layer Pseudo
Layer Ubah Nama Masing-Masing Layer Menjadi Menjadi Awan
dan SST. lihat Gambar 36
36
Gambar 36. Tampilan Input Data Awan
3) Pada Layer SST, Klik Load Dataset Masukkan File SST Klik
OK This layer Only, lihat Gambar 37
Gambar 37. Tampilan Penggabungan Awan dan Suhu
4) Save As Window Dengan Klik File Save As (Beri nama
SST_Awan)
5) File Awan Telah Tergabung Dengan File SST. lihat Gambar 38
37
Gambar 38. Hasil Proses Penggabungan Awan dan Suhu
6). Setelah Window Tersimpan, Tutup Semua Citra Yang Terbuka Pada
Window.
b. Pemberian formula pada Citra Suhu Permukaan Laut (SST)
1) Buka File Gabungan SST_Awan Dengan Klik Open. Pada tab Layer
Di Jendela Algorithm Akan Terdapat Dua Band Di Dalam File
SST_Awan yaitu B1 : awan; B2 : sst. lihat Gambar 39
Gambar 39. Proses Input Fail Gabungan Awan dan SST
2) Beri Formula Pada Citra Gabungan Diatas Dengan Klik E = mc2.
38
3) Pada Formula Editor, Klik File Open Pilih Folder Formula
Pilih SPL_Formula.frm Klik OK. pilih INPUT 1 Awan dan INPUT
2 SST, lihat Gambar 40
Gambar 40. Proses Pemberian Formula Pada Fail Gabungan Awan dan SST
4) Simpan Citra Hasil Transformasi Dengan Save As Beri Nama
SST_formula.ers, lihat Gambar 41
Gambar 41. Hasil Akhir Pemberian Formula Pada Fail Gabungan Awan dan SST
5) Close Semua Jendela Di ER Mapper
39
c. Cloud Masking Dan Filtering
Pada proses pembuatan citra suhu permukaan laut telah dilakukan
proses Cloud Masking dengan formula IF i1<29 then null else if i1<=34
then i1 else null, di mana i1 adalah SPL. Cloud Masking masih perlu
dilakukan untuk menghilangkan pengaruh awan tipis yaitu menggunakan
data SPL/SST dengan membatasi nilai batas suhu laut terendah yang tidak
terpengaruh awan dengan tahapan sebagai berikut :
1) Buka File sst_formula.ers.
2) Pada jendela algorithm klik edit transform limits sebelah kanan
3) Cari batas bawah dan batas atas suhu yang tidak terpengaruh awan.
4) Setelah didapatkan batas bawah dan atas nilai suhu, Klik E =
mc2File Open Class.frm formula cloud masking : if i1 <29 then
null else if i1<=33 then i1 else null, di mana i1 adalah citra SPL
MODIS. nilai 27 adalah nilai batas suhu laut terendah yang tidak
terpengaruh awan sedangkan nilai 33 adalah batas nilai SPL tertinggi.
ganti nilai batas terendah dan batas tertinggi sesuai nilai yang telah
dicatat.
5) Lakukan filter dengan menggunakan filter standard pilih tresh3.ker
6) Pada jendela Algorithm,Klik Edit Filter (kernel) sebelah kanan
Pada Filter filename Buka filters standard Pilih Thresh3.ker,
lihat Gambar 42
Gambar 42. Proses Cloud Masking dan Filtering
7) Simpan file Save file As dengan nama SST_fc.ers
40
8) Fokuskan area sesuai area kajian untuk mempermudah dalam proses
analisis dengan cari klik Geoposition Windows pilih tab Extent
isikan batas koordinat sesuai area kajian. nilai koordinat bujur lintang
yang diisikan adalah nilai bujur lintang batas kiri atas dan kanan
bawah.
9) Secara otomatis jendela akan fokus pada area yang dikehendaki,
simpan file Save As dengan nama SST_akhir.
3. Pengolahan Klorofil-a Citra MODIS Level 2
a. Masih Di Jendela ER Mapper, buka file klorofil yang telah diimport
dalam format .ers
b. Klik Open buka file CHL.ers, lihat Gambar 43
Gambar 43. Proses Input File CHL Dalam Format Ers
c. Pada Algorithm Klik Edit Transform Limit Ubah nilai batas
maksimum dan batas minimumnya, misal min 0 dan max 1 pada
bagian bawah
d. Kemudian pada Surface ganti Color Table menjadi SPL 1 Lihat
Gambar 44
41
Gambar 44. Proses Pemberian Batas Nilai Minimum dan Maxsimum CHL
e. Simpan dengan nama CHL_akhir.
f. Tutup semua jendela di ER Mapper.
G. Analisis Zona Potensi Penangkapan Ikan (ZPPI)
1. Pembuatan Kontur SPL
a. Pada program ER Mapper Klik Open, buka file suhu yang terakhir
diolah SST_akhir.ers. lihat Gambar 45
Gambar 45. Proses Input Fail Suhu SST_Akhir
42
b. Klik Edit (pada jendela Algorithm) klik Add Vector Layer
Contour, lihat Gambar 46
Gambar 46. Proses Input Add Vector Layer
c. Akan muncul layer baru yaitu Contours Klik tool Contouring
Wizard pada Tools AlgorithmAktifkan Label Contours dan
hilangkan tanda cek pada Make Contours Multi-colorNext. lihat
Gambar 47
Gambar 47. Tampilan Layer Contours
d. Akan muncul jendela Set Contours Style, isi sesuai perintah di bawah
Klik Next akan muncul jendela Set labels style Isikan sesuai
ketentuan di bawah. lihat Gambar 48
43
Gambar 48. Tampilan Jendela Set Contours
Pilih sesuai ketentuan berikut :
First Contour Lavel (0 for automatic) : sesuai batas suhu laut terendah
misal : 27
Last Contour Lavel (0 for automatic) : sesuai batas suhu laut tertinggi
misal : 33
Contour Interval (0 for automatic) : 0.1
Contour line Width (in point) : 0.1
Every Nth Contour is Primary Contour : 1
Secondary Contur Style : 1(Solid Line)
Label Font Color : red
e. Klik Finish, lihat Gambar 49
44
Gambar 49. Tampilan Kontours Suhu
Proses analisis ZPPI dilakukan dengan menggabungkan parameter SPL dan
Klorofil. secara teknis proses analisis menggabungkan data Kontur SPL dari
MODIS dengan data Klorofil MODIS bebas awan. namun bila data klorofil tidak
memungkinkan, maka digunakan hanya data SPL saja. hasil kontur suhu
permukaan laut dianalisa dengan melihat adanya gradien suhu yang rapat
dibandingkan daerah sekitarnya dengan kisaran suhu minimal 0.5° c dalam jarak 3
km. dari penentuan front yang digabungkan dengan sebaran klorofil, maka daerah
yang diduga merupakan zona potensi penangkapan ikan adalah daerah yang
mendekati suhu hangat dan mempunyai Kandungan Klorofil Yang Tinggi.
2. Penggabungan Kontur SPL dan Klorofil
a. Setelah pembuatan kontur selesai, pada jendela algorithm aktikan
layer Pseudo layer klik Load Dataset masukkan file CHL.ers
OK This Layer Only
b. Layer klorofil akan tergabung dalam satu jendela dengan layer kontur
SPL, lihat Gambar 50
45
Gambar 50. Gabungan Kontour SPL dan CHL
3. Penentuan Lokasi ZPPI
Penentuan lokasi ZPPI menggunakan fasilitas Annotate Layer pada
program ER Mapper.
a. Untuk membantu proses analisis, atur agar jendela citra RGB dapat
menunjukkan daerah yang sama dengan jendela kontur SPL. hal ini
berguna untuk mengetahui daerah yang dianalisis nantinya benar-
benar daerah yang bebas awan atau bukan daratan dengan melihat
pada citra rgb. caranya dengan klik kanan pada citra RGB Quick
ZoomSet Geolink to Window. lakukan hal yang sama pada jendela
kontur SPL.
b. Pada jendela algorithm citra SPL, klik Annotate Vektor Layer atau
pada Main Bar ER Mapper klik Edit pilih Annotate Vektor
Layer pilih Vector File pada New Map Composition apabila
muncul peringatan klik Close, lihat gambar 51
Gambar 51. Tampilan Jendela New Map Composition
c. Setelah Jendela Tools Terbuka Klik Edit Object Extents
Kemudian Klik Polyline lihat Gambar 52
46
Gambar 52. Proses Edit Objek
Extents
4. Cari Lokasi Yang Memiliki Kontur Suhu Rapat Dan Usahakan Untuk
Menjauhi Daerah Perbatasan Atau Daerah Yang Dekat Dengan Non-
Laut. Untuk Membantu Memilih Lokasi Apakah Daerah
Awan/Daratan Atau Daerah Laut Bersih, Dapat Dilihat Kenampakan
Pada Citra RGB.
5. Setelah Didapatkan Daerah Dengan Kontur Rapat, Cek Panjang
Gradien Suhu. Cari Lokasi Dengan Kontur Rapat Dan Memiliki
Panjang Gradien Suhu <3 km Dengan Selisih Suhu Tertinggi Dan
Terendah Sebesar 0,5ºC Atau 6 Garis Kontur SPL Dengan Jarak <
3km. Tarik Garis Dari Kontur Terendah Ke Kontur Tertinggi. Untuk
Mengecek Panjang Garis Lihat Pada Map Composition
ExtentsLength, lihat Gambar 53
47
Gambar 53. Proses Penetuan Panjang Gradien Suhu
6. Apabila telah menentukan lokasi dengan panjang front sesuai, Klik
Point pada jendela Tools Klik point pada daerah yang diduga
sebagai daerah ZPPI yaitu daerah antara garis kontur tertinggi dan
garis kontur terendah (titik tengah kontur suhu terendah dan
tertinggi). Lihat Gambar 54
Gambar 54. Proses Penetuan Titik Daerah ZPPI
7. Untuk melihat nilai koordinat point, lihat pada Map Composition
Extents Position
8. Untuk menghapus point atau garis yang tidak akan digunakan
select garis dengan tanda Select/Edit Points Mode kemudian klik
tombol Delete Object.
9. Selain data SPL, data Klorofil perlu juga dimasukkan sebagai satu
parameter penentu lokasi ZPPI (ketika data klorofil memungkinkan
untuk dipakai). caranya dengan aktifkan layer klorofil pada pseudo
layer di jendela Algorithm klik View pada menu utama ER
Mapper pilih Cell Value Profile klik pada point yang diduga
sebagai ZPPI dengan tool Select/Edit Points Mode.
10. Untuk melihat nilai klorofil lihat pada jendela Cell Value Profile,
lihat Gambar 55
48
Gambar 55. Tampilan Kotak Nilai Klrofi
4. Ekspor Data ZPPI Format .erv Kedalam Bentuk .shp.
Untuk keperluan pengolahan lanjut, file yang ZPPI yang telah dibuat
harus dikonversi ke format shapefile agar dapat dibaca pada pengolahan
selanjutnya.
1. Pada menu utama ER Mapper Klik UtilitiesExport Vektor and GIS
FormatESRI ShapefileExport, lihat Gambar 56
Gambar 56. Proses Export Fail Ers Dalam Format Shp
2. Pada Dataset to Export masukkan file titik zppi.erv
3. Pada Output File Name pilih lokasi penyimpanan, lihat Gambar 57
49
Gambar 57. Proses Penyimpanan Fail Format Shp
4. Setelah di ekspor, file siap untuk masuk ke proses selanjutnya.
5. Layout
Layout merupakan proses mengemas peta yang telah diolah agar
mudah dipahami oleh pengguna. komponen layout terdiri dari data
peta itu sendiri dan informasi tepi peta. informasi tepi peta terdiri
dari :
a. Judul
Menunjukkan tema dari informasi yang dipetakan. ukuran huruf judul
hendaknya dibuat paling besar diantara tulisan yang lain karena judul
merupakan komponen utama dalam layout yang akan dibaca pertama
kali oleh pengguna.
b. Orientasi
Menunjukkan arah mata angin dari peta untuk memudahkan
pembacaan mengenai arah. pada umumnya arah utara pada peta
50
dengan proyeksi orthogonal menggunakan arah atas kertas sebagai
arah utara.
c. Skala
Perbandingan jarak di peta dengan jarak sebenarnya di lapangan. skala
dalam layout direpresentasikan dalam 2 jenis yaitu skala bar dan skala
angka.
d. Legenda
Merupakan informasi tepi peta dengan urutan terpenting kedua setelah
judul. Legenda berisi keterangan mengenai simbol-simbol yang ada di
peta. Urutan penulisan simbol diurutkan dari simbol titik, garis
kemudian area.
e. Sumber Peta
Sumber peta merupakan sumber darimana peta diambil yang berfungsi
sebagai referensi untuk pengguna serta untuk mendukung kevalidan
informasi.
f. Sumber Pembuat peta
Pembuat peta merupakan perorangan maupun institusi yang
mengeluarkan peta. Sangat penting untuk dicantumkan terkait dengan
pertanggungjawaban data.
g. Grid
Informasi mengenai koordinat daerah yang bersangkutan. bisa
ditampilkan dalam dua jenis yaitu sistem grid geografis (bujur lintang)
serta grid UTM atau Universal Transverse Mercator (satuan metrik).
h. Garis Tepi/Border
Garis tepi untuk membatasi peta.
i. Inset
Diagram lokasi yang menunjukkan lokasi relatif daerah yang
dipetakan dengan daerah lain dengan skala yang lebih kecil.
j. Keterangan Sistem Proyeksi
51
Sistem Proyeksi menerangkan tentang sistem koordinat yang dipakai,
datum, proyeksi yang digunakan, serta zona daerah yang dipetakan.
Adapun proses layout sebagai berikut :
1) Tampilkan semua data yang akan dibuat layout dengan mengklik
tombol Add Data atau dapat pula klik kanan layer Add Data
pilih data yang akan dilayout. untuk keperluan peta ZPPI ini pilih
titik ZPPI pada folder vektor ZPPI, file Arus pada folder Vektor
Arus. sertakan pula layer pendukung seperti Titik Ibukota
Kabupaten, Titik Ibukota Provinsi, Garis Batas Administrasi, Garis
Batas Pantai, Batas Laut 3 dan 12 Mil, serta Polygon Kabupaten
2) Ubah tampilan menjadi tampilan Layout View dengan klik View
Layout View ataupada ikonLayout View pada bagian kiri bawah.
Maka tampilannya akan menjadi berikut, lihat Gambar 58
52
Gambar 58. Tampilan View Layout ZPPI
3) Selanjutnya ubah ukuran serta orientasi kertas. Ukuran kertas akan
berpengaruh pada skala optimal yang akan digunakan untuk
menyajikan peta. Sedangkan orientasi kertas dipilih dengan
memperhatikan bentuk daerah. Apabila bentuk daerah yang dipetakan
memanjang horisontal, maka dipilih kertas dengan orientasi
landscape. Sedangkan apabila daerah memiliki bentuk memanjang
vertikal dipilih orientasi potrait. Pilih File Page and Print Setup
Akan muncul jendelaPage and Print Setup Ganti ukuran kertas pada
Paper Size, arah kertas di Orientation. Dalam contoh ini digunakan
ukuran kertas A3 dengan orientasi kertas Landscape. Pada bagian
Paper Size Pilih A3, Orientation Landscape. Berikan tanda
centang pada Scale Map Elements proportionally to changes in Page
Size OK, lihat Gambar 59
Gambar 59. Tampilan Proses Print Setup
53
4) Tampilan layout akan berubah, untuk mengubah ukuran frame peta
dapat ditarik dari titik biru yang mengelilingi frame. Secara
kartografis, ukuran peta dalam layout adalah 2/3 ukuran kertas, dan
sisanya yaitu 1/3 digunakan untuk informasi tepi peta.
5) Buat garis tepi untuk membatasi kertas dengan klik icon Rectangle
pada tool Drawing. Format, ukuran, warna garis tepi dapat diubah
dengan klik dua kali Rectangle yang dibuat atau dengan klik kanan
pada Rectangleyang dibuatProperties. maka akan muncul jendela
Properties UbahFill Color menjadi No Color, Outline Color
Hitam, Width 3.
6) Fokuskan Frame peta pada daerah yang dipetakan dengan klik Fixed
Zoom In dan geser dengan menggunakan Pan sampai seluruh daerah
yang dipetakan dapat tercakup pada frame. penentuan fokus daerah
yang dipetakan juga harus melihat nilai skala yang tampil pada
Toolbar Standar. nilai skala hendaknya bernilai angka bulat untuk
memudahkan dalam pembacaan jarak. Misal 1: 2.000.000 atau 1 :
2.500.000.
7) Tambahkan grid peta menggunakan fasilitas Grid dengan klik kanan
frame Properties atau klik View Data Frame Properties
Pilih tab Grid PilihNew Grid Pada Jendela Grid and Graticule
Wizard pilih sistem grid yang akan digunakan.
Graticule : Sistem Grid Geografi, Measured : Sistem Grid UTM. Pada
laporan ini dipakai sistem Grid Geografi sehingga pilih Graticule
Next, lihat Gambar 60
54
Gambar 60. Proses Menentukan Grid Geografi
Pada jendela Create a Graticule terdapat pilihan tampilan grid
(Appereance) :
Label Only : hanya label koordinat
Tick marks and labels : grid berbentuk tick (+) dan terdapat label
koordinat,
Graticule and labels : untuk garis grid dan label koordinat
Pilih Style untuk menentukan ukuran dan warna tampilan grid.
Interval merupakan jarak nilai koordinat antar grid. pada latihan
ini dipakai tampilan Graticule and labels denganStyle warna garis
hitam dan interval grid 1º klik Next hingga Finish klik Apply
( jangan tutup jendela Data Frame Properties), lihat Gambar 61
Gambar 61. Tampilan Kotak Graticule and label
8) Tanpa menutup Data Frame dapat dilihat tampilan grid. Untuk
mengubah tampilan dapat kembali ke jendela Data Frame Properties
Klik grid yang diubah Properties, lihat Gambar 62
55
Gambar 62. Tampilan
Reference System Propertis
9) Klik pada tab Labels, terdapat beberapa pilihan untuk merubah
properti label :
Label Axes : sisi label yang akan ditampilkan
Font, Size, Color : jenis, ukuran, dan warna huruf dari label
Lable Offset : jarak label dari garis border grid
Label Orientation (Vertical labels) : apabila akan merubah label
menjadi orientasi vertikal Untuk laporan ini beri tanda semua label
Axes Font = Arial Narrow Size =10 Label Offset = 4 Beri
tanda Vertical Labels Left dan Right untuk mengubah orientasi label
kanan dan kiri menjadi vertikal.
10) Klik Additional Properties Muncul jendela Grid Label Properties
Uncheck pada Direction Indication KlikOK hingga jendela Data
Frame Properties tertutup.
56
Gambar 63. Tampilan Grid Label Properti
11) Buat kotak sebagai tempat informasi tepi di tempat yang masih
kosong dengan klik Rectangle pada tool Drawing (langkah yang sama
pada saat membuat garis tepi. lihat Gambar 64
57
Gambar 65. Proses Pergantian Fill Color Dengan No Color
13) Tambahkan judul peta klik ikon pada tool Drawing atau klik Insert
Text tulis judul peta. misalkan dalam latihan ini ditulis
PETA INFORMASI ZONA POTENSI PENANGKAPAN IKAN
LAUT BANDA DAN SEKITARNYA TANGGAL : 07 MARET
2014, lihat Gambar 66
Gambar 66. Judul Peta
Atur ukuran huruf agar sesuai dengan ukuran kotak. Untuk meratakan
huruf Select huruf Klik Kanan Align Align to Left Atau
dapat pula menggunakan fasilitas Guide dengan klik pada Ruler
tempatkan guide di posisi yang diinginkan geser semua huruf
yang akan diratakan untuk menon-aktifkan guide dragke bawah
guide
14) Masukkan informasi arah mata angin dengan klik Insert North
Arrow Pilih salah satu style.
15) Masukkan informasi skala baik skala text maupun bar dengan klik
Insert Scale Text/Scale Bar Pilih salah satu style skala
59
16) Pada skala bar, bisa diubah agar ukuran bar mudah untuk dibaca
dengan klik dua kali pada skala bar atau klik kanan skala bar
Properties Pada jendela Double Alternating Scale Bar
Properties Pilih Tab Scale and Units. Sebagai contoh pada laporan
ini digunakan skala 1 : 3.000.000 yang berarti bahwa jarak 1 cm di
peta mewakili 30.000 meter atau 30 km jarak sebenarnya. Pada bagian
When Rezising pilih Adjust Width, maka dapat nilai tiap divisi bar
dapat diatur manual sesuai jumlah divisi utama bar dan subdivisnya.
Pengaturan Division Value disesuikan agar mudah dalam pembacaan
pada peta. Set Division Units menjadi Kilometers dan Label menjadi
Km Klik OK, lihat Gambar 67
Gambar 67. Tampilan Skala
Bar
17) Tambahkan informasi Legenda dengan klik Insert Legend Akan
muncul Legend Wizard Pilih layer yang akan disajikan di Legenda
Klik Next, lihat Gambar 68
60
Gambar 68. Tampilan Kotak Legend Wizard
18) Pada jendela selanjutnya ganti judul pada Legend Title menjadi
Legenda Next sampai Finish, lihat Gambar 69
Gambar 69.
Tampilan Kotak Legend Title
19) Selanjutnya untuk menampilkan koordinat lintang bujur pada
informasi tepi, ekspor data atribut ZPPI dengan cara klik kanan
layer ZPPI Pilih Open Attribute Table. Maka jendela data
atribut ZPPI akan terbuka. selanjutnya pilih Table Option
Export, Pada Jendela Export Data Pilih Lokasi untuk
menyimpan tabel ZPPI dengan klik simbol pada jendela Saving
61
Data simpan pada lokasi yang diinginkan Save As Type : Base
Table, lihat Gambar 70
Gambar
70. Proses Penyimpanan Data Table ZPPI
20) Buka file yang telah tersimpan dengan format .dbf melalui Microsoft
Excel. Buat tabel baru dengan jumlah 3 kolom yaitu No. Ikan, Bujur,
dan Lintang dengan men-copy dari informasi dari file .dbf yang
terbuka. Tambahkan satuan bujur dan lintang apabila perlu, lihat
Gambar 71
62
Gambar 71. Proses Memperbaiki Daftar Table ZPPI di Microsoft Excel
21) Copy tabel No.Ikan, Bujur, Lintang kemudian kembali lagi ke jendela
ArcGIS Paste maka tabel akan otomatis tersaji di ArcGIS
Ubah ukuran dengan menarik pada pojok tabel agar sesuai dengan
ukuran kotak informasi tepi.
22) Tambahkan inset (diagram lokasi) dengan cara klik Insert Data
Frame akan terdapat Data Frame baru Edit nama frame agar
mudah dibedakan. pada frame awal yang berisi peta ganti nama frame
dengan peta ZPPI dengan cara klik kanan frame peta ZPPI
Properties pilih tab General pada bagian name isikan Peta ZPPI
lakukan hal yang sama untuk data frame baru dengan mengganti nama
menjadi Inset, lihat Gambar 72
63
Gambar 72. Proses Input Data Frame
23) Aktifkan frame Inset dengan cara klik kanan pada frame inset
Activate. Tambahkan data Citra MODIS seluruh Indonesia ke
dalam frame Inset dengan cari Add data Indonesia_rec.
24) Untuk menambahkan kotak yang menunjukkan lokasi yang dipetakan
klik kanan pada frame Inset pilih tab Extent Indicators
Pindahkan Peta ZPPI dari Other data frame ske Show extent
indicator for these data frame dengan menggunakan tombol panah ke
kanan Ok
25) Untuk mengganti ketabalan maupun warna garis tepi klik Frame
ganti Border dan warna OK, lihat Gambar 73
Gambar 73. Proses Pergantian
Ketebalan Warna Garis Tepi
26) Dapat dilihat bahwa Inset telah menandai daerah yang dipetakan.
Berikan batas kotak pada inset dengan cara seperti membuat border
dan kotak informasi tepi.
64
27) Tambahkan grid untuk inset dengan cara yang sama dengan membuat
grid pada peta utama, lihat Gambar 74
65
Gambar 74. Peta Indeks Lokasi
28) Berikan keterangan tentang sistem koordinat referensi dengan klik
Insert Text
Sistem Koordinat Referensi :
1. Datum : WGS 1984
2. Proyeksi : Universal Transverse Mercator
3. Sistem Grid : Grid Geografi
29) Tambahkan Sumber Data misal pada latihan ini :
Sumber Data
1. Citra Terra/Aqua MODIS Tanggal…………
2. Peta Digital Bakosurtanal Th. 2004
3. Data Arus Citra TOPEX POSEIDON Tanggal………..
66
30) Berikan keterangan mengenai pembuat peta, dapat pula ditambahkan
logo institusi dengan klik Insert Picture, lihat Gambar 75
Gambar 75. Keterangan Pembuat Peta
31) Tambahkan keterangan nama laut pada peta dengan menambahkan
Text.
32) Tambahkan pula keterangan Lintang dan Bujur Lintang Utara (LU)
dan Bujur Timur (BT) pada pojok atas maupun bawah grid frame
utama.
33) Susun kembali setiap komponen informasi peta agar komposisi yang
didapatkan proporsional dan semua informasi tepi dapat tersaji dengan
rapi.
34) Untuk mencetak peta dapat dilakukan dengan klik File Print.
Sedangkan untuk mengubah peta dalam format lain seperti JPEG,
PDF, dsb dapat dilakukan dengan File Export simpan di lokasi
yang diinginkan. Tentukan pula resolusi yang diinginkan. maka hasil
layoutnya seperti gambar berikut, lihat Gambar 76
67
BAB IV
KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
1. Penggunaan teknologi Penginderaan Jauh (PJ) adalah alternatif yang
sangat tepat dalam menyediakan informasi potensi sumberdaya
perikanan secara cepat, akurat dan murah, pemetaan akan potensi
sumberdaya perikanan merupakan suatu kebutuhan yang sangat
esensial
2. Citra satelit Modis Terra dapat dimanfaatkan, di antaranya untuk
pembuatan peta Prakiraan Daerah Potensi Ikan (PDPI).
3. Proses pengolahan data citra satelit Modis Terra hingga menjadi peta
prakiraan potensi ikan dibutuhkan minimal 3 software yaitu : Envi 4.7
untuk registrasi awal data citra Terra Modis, Er Mapper 7.1 untuk
koreksi geometric, penentuan suhu permukaan air laut, nilai klorofil-a
pada citra yang telah diregistrasi sebelumnya pada Envi 4.7, dan
proses membuat layout dengan menggunakan ArcGIS 10.1
4. Wilayah kajian penentuan ZPPI terletak perairan laut Banda dan
laut maluku di dapat tiga titik potensi daerah penangkapan, dengan
titik kordinat sebagai berikut :
a. Titik 1 berada pada LS 2˚ 47' 35,203 dan BT 123˚ 14' 59,750.
b. Titik 2 berada pada LS 2˚ 44' 16,518 dan BT 123˚ 02' 39,966.
c. Titik 3 berada pada LS 2˚ 31' 44,052 dan BT122˚ 58' 09,416.
69
B. Saran
Saran yang dapat diberikan penulis kepada pembaca jika ingin melakukan
PKL di tempat ataupun dengan judul yang sama adalah :
1. Citra MODIS dapat digunakan sebagai salah satu alternatif untuk
pemetaan daerah potensi penangkapan ikan, dengan software ENVI,
ER Mapper dan ArcGIS.
2. Meyakinkan data utama dan semua data pendukung citra satelit ter-
copy secara sempurna agar hasil pengolahan citra dapat dibuka dan
diolah lebih lanjut diperangkat computer lainnya.
3. Diperlukan ketelitian peneliti dalam penggunaan algoritma dan
formula yang telah disediakan oleh LAPAN ke dalam formula editor
Er Mapper.
70
DAFTAR PUSTAKA
Basuki, W, 2002. Analisis Hubungan Faktor Oseanografi dengan Produktivitas
Kwartaldan Pola Pencarian Daerah Penangkapan Ikan Pelagis Kecil Di
Tujuh Kabupaten – Sulawesi Selatan.
Citra, Yurnidar Syah, 2012. Pemanfaatan Sistem Informasi Geografis dan Data
Pengindraan Jauh Untuk Menentukan Luas Tambak Dan Mangrove Di
Sebagian Pesisir Kabupaten Pohuwato Gorontalo.
Febrian, Rizky Kurniawan, 2013.Pemetaan Suhu Permukaan Air Laut(SPL)Di
Perairan Laut Madura Jawa Timur Dengan Menggunakan Citra Satelit
Aqua Modis Di Badan Informasi Geospasial (BIG)
Indrawatit, A,2000. Studi tentang Hubungan Suhu Permukaan Laut Hasil
Pengukuran Satelit Terhadap Hasil Tangkapan Ikan Lemuru ( Sardinella
lemuru Bleeker 1853) di Selat Bali. Program Pascasarjana, Institut Pertanian
Bogor.
Rais, M, 2009. Pemetaan Daerah Penangkapan Ikan Tuna (Thunnus Albacores)
Dan Cakalang(Katsuwonus Pelamis) Di Perairan Teluk Bone. Skripsi.
Program studi PSP. Jurusan perikanan. Fakultas ilmu kelautan dan
perikanan. UNHAS. Makassar
Team ZPPI Balai Pengindraan Jauh,Modul SIG Dasar Untuk Pengolahan Lanjut
ZPPI.
Topan, Basuma, 2009. Penentuan Daerah Penagkapan Ikan Tongkol
Berdasarkan Suhu Permukaan Laut Dan Hasil Tangkapan Di Perairan
Binuangeun, Banten.
Yoel, Hutagalung, 2011 Pengolahan Data Suhu Permukaan Laut Perairan
Selatan Jawa Dari Citra Satelit Noaa/Avhrr Di Lembaga Penerbangan Dan
Antariksa Nasional (Lapan) Jakarta).
71