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

Gambar 3. Struktur Organisasi Balai pengindraan Jauh Parepare

9

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

Gambar 24. Tampilan Menu Bar Dan Toolbar Er Mapper

29

Jendela display data

Nama Algoritma

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 64 . Pembuatan Kotak Informasi Tepi

12) Ganti fill color dengan No color, lihat Gambar 65

58

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

Gambar 76. Hasil Layout Zona Potensi Penangkapan Ikan

68

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