LUSIANA, KEZIA (2026) PENGEMBANGAN ALGORITMA LOKAL ESTIMASI KLOROFIL-a MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL-2 DI PERAIRAN SEMARANG (26dik320). Undergraduate thesis, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan.

Text Kezia Lusiana 26dik320.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Klorofil-a merupakan indikator penting dalam menentukan tingkat
produktivitas perairan pesisir. Perairan pesisir Semarang, khususnya di wilayah
muara Banjir Kanal Barat (BKB) dan Banjir Kanal Timur (BKT), memiliki
karakteristik optik yang kompleks akibat pengaruh masukan dari daratan seperti
sedimen, bahan tersuspensi, nutrien, serta zat terlarut berwarna, sehingga termasuk
dalam kategori case 2 waters, yaitu perairan yang sifat optiknya tidak hanya
dipengaruhi oleh fitoplankton tetapi juga oleh komponen lain yang menyebabkan
hubungan antara reflektansi dan konsentrasi klorofil-a menjadi lebih kompleks.
Algoritma estimasi klorofil-a yang bersifat global umumnya kurang akurat jika
diterapkan pada perairan dengan karakteristik lokal, sehingga diperlukan
pengembangan algoritma lokal, yaitu model matematis yang menghubungkan nilai
reflektansi citra satelit dengan konsentrasi klorofil-a. Penelitian ini bertujuan untuk
mengembangkan algoritma lokal estimasi klorofil-a berbasis citra Sentinel-2 di
perairan pesisir Semarang. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif
kuantitatif dengan data primer berupa hasil pengukuran lapangan pada 40 stasiun
pengamatan yang terdiri dari 20 stasiun di BKB dan 20 stasiun di BKT, serta data
sekunder berupa citra Sentinel-2 MultiSpectral Instrument (MSI) Level-2A dan
data oseanografi dari ECMWF Reanalysis 5th Generation (ERA5). Pengembangan
algoritma dilakukan melalui ekstraksi nilai reflektansi, penyusunan indeks spektral,
analisis regresi linear, serta uji validasi menggunakan parameter R², Root Mean
Square Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan bias. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa algoritma terbaik diperoleh menggunakan
pendekatan Normalized Difference Index (NDI) dari kombinasi band 2 dan band 3
dengan persamaan regresi y = 46,32x + 2,0174, memiliki kinerja model dengan
nilai R² sebesar 0,52, RMSE sebesar 1,41, MAPE sebesar 28,80%, dan bias sebesar -0,43. Secara spasial, konsentrasi klorofil-a cenderung lebih tinggi di wilayah
muara dan pesisir, terutama di BKT dibandingkan BKB, sedangkan secara temporal
konsentrasi tertinggi terjadi pada bulan Januari dan terendah pada bulan Juli yang
dipengaruhi oleh curah hujan, kecepatan angin, dan intensitas cahaya matahari,
sehingga algoritma lokal berbasis Sentinel-2 ini mampu memberikan estimasi yang
lebih representatif dalam pemantauan kualitas perairan pesisir Semarang.

Actions (login required)

View Item