4.2. Karakteristik Suhu Permukaan Laut Hasil Pengukuran dan Satelit Harian dan Mingguan
Karakteristik data SPL harian dan mingguan berdasarkan data satelit dan hasil pengukuran disajikan pada Gambar 10, 11, 12, dan 13 yang menunjukan
variasi nilai SPL satelit pada malam dan siang hari di setiap stasiun. Keempat gambar tersebut sudah tidak terlihat data kosong pada SPL satelit karena sudah
dilakukan filtering pada pengolahan data sebelumnya. Dari analisis uji nilai tengah dengan uji
-t
menggunakan selang kepercayaan α=0.01, di stasiun 1 SPL harian pada 1X1 piksel didapatkan t
hitung
=-1.47 dan pada 3X3 piksel t
hitung
=-1.75, pada SPL mingguan pada 1X1 piksel didapatkan t
hitung
=-2.33 dan pada 3X3 piksel t
hitung
=-2.50, pada kedua SPL tersebut t
hitung
berada dalam batas t
tabel
yang berada pada selang -2.58 dan 2.58. Di stasiun 2 SPL harian pada 1X1 piksel
didapatkan t
hitung
=-1.96 dan pada 3X3 piksel t
hitung
=-2.26, pada SPL mingguan pada 1X1 piksel didapatkan t
hitung
=-1.95 dan pada 3X3 piksel t
hitung
=-2.14, pada kedua SPL tersebut t
hitung
berada dalam batas t
tabel
yang berada pada selang - 2.58 dan 2.58. Nilai pada stasiun 1 dan 2 menunjukan bahwa antara nilai
tengah SPL satelit pada malam dan siang hari tidak berbeda nyata. Di stasiun 3 SPL harian pada 1X1 piksel t
hitung
=-2.99 dan pada 3X3 piksel t
hitung
=-2.91, pada SPL mingguan pada 1X1 piksel t
hitung
=-2.99 dan pada 3X3 piksel t
hitung
=-2.72, kedua SPL tersebut t
hitung
berada di luar batas t
tabel
yang berada pada selang - 2.58 dan 2.58, nilai tersebut menunjukan bahwa nilai SPL satelit pada malam
dan siang hari berbeda nyata .
Penelitian Haq 2007 menunjukan data SPL pada malam hari memiliki penyimpangan nilai yang lebih kecil dari data SPL pada
siang hari. Hal ini disebabkan pada siang hari intensitas radiasi yang dipancarkan oleh matahari sangat tinggi yang mampu memanaskan lapisan
permukaan. berbeda dengan kondisi malam hari yang tidak mendapatkan radiasi dari penyinaran matahari.
Gambar 10. Grafik data hasil pengukuran dan data satelit SPL harian pada malam hari, a stasiun 1, b stasiun 2, dan c stasiun 3 .
b
c a
Gambar 11. Grafik data hasil pengukuran dan data satelit SPL harian pada siang hari, a stasiun 1, b stasiun 2, dan c stasiun 3 .
Gambar 12. Grafik data hasil pengukuran dan data satelit SPL Mingguan pada malam hari, a stasiun 1, b stasiun 2, dan c stasiun 3.
a
b
c
Gambar 13. Grafik data hasil pengukuran dan data satelit SPL Mingguan pada siang hari, a stasiun 1, b stasiun 2, dan c stasiun 3.
Berdasarkan hasil analisis variabilitas, SPL hasil pengukuran secara umum berbeda nyata dengan SPL satelit
α=0.01; t
hitung
=-2.75; t
tabel
: -2.58 dan 2.58. SPL hasil pengukuran buoy TAO relatif lebih tinggi di bandingkan
dengan SPL satelit NOAA - AVHR. Hal tersebut sudah di teliti oleh Sukresno 2008 yang menyatakan bahwa SPL satelit NOAA – AVHRR lebih rendah
dibandingkan data pengukuran buoy TAO. Perbedaan ini disebabkan oleh ’cool skin effect’, yaitu lapisan permukaan laut yang sangat tipis beberapa mikro
meter yang lebih dingin dari air bawahnya Hartuti, 2008. Satelit hanya mendeteksi suhu permukaan laut ‘cool skin’ pada kedalaman 3.70 – 12.00 mm
sedangkan SPL hasil pengukuran yang dideteksi oleh buoy TAO TRITON dilakukan pada kedalaman 1.50 m. Perbedaan ini dapat dikurangi dengan
menguji pasangan data SPL dari satelit dan hasil pengukuran Mc Clain, 1985. Setelah melakukan uji
-t
α=0.01 di dapatkan bahwa t
hitung
berada dalam batas t
tabel
. Nilai ini menunjukan bahwa antara nilai tengah SPL hasil pengukuran dan satelit tidak berbeda nyata.
4.3. Validasi Data Satelit dengan menggunakan Data Hasil pengukuran Suhu Permukaan Laut Harian dan Mingguan
Dalam pengolahan data SPL satelit sering dijumpai data – data ekstrim non – valid dan data ini umumnya diidentifikasi dengan nilai 255 atau 999 atau -
999, serta nilai SPL yang ekstrim tinggi atau ekstrim rendah dari nilai SPL sekitarnya. Untuk itu perlu dilakukan upaya quality control. Quality control data
adalah rangkaian penghilangan data yang dianggap tidak valid atau ekstrim, agar data yang digunakan menjadi data valid. Untuk melihat persen data satelit yang
tidak valid dapat dilihat pada Tabel 5, 6, dan 7. Dari ketiga tabel dapat dilihat bahwa persen data non valid pada data harian lebih besar dibandingkan dengan
mingguan. Hal ini dikarenakan pada data mingguan satelit persentase tutupan
awan lebih kecil dibandingkan data harian. Tabel tersebut menunjukan data yang tidak valid akibat tutupan awan mencapai 96. Agar data tidak valid
tersebut tidak mempengaruhi hasil penelitian maka dilakukan quality control dengan menghilangkan nilai – nilai ekstrim yang disebutkan diatas.
Tabel 5. Persen data satelit non valid akibat tutupan awan pada stasiun 1 data non valid
harian Mingguan
Siang 1X1
95.28 48.15
3X3 91.24
53.70 Malam
1X1 96.44
78.47 3X3
92.67 60.19
Tabel 6. Persen data satelit non valid akibat tutupan awan pada stasiun 2
data non valid harian
Mingguan Siang
1x1 94.86
71.06 3x3
91.27 54.63
Malam 1x1
96.47 78.47
3x3 92.82
64.35 Tabel 7. Persen data satelit non valid akibat tutupan awan pada stasiun 3
data non valid harian
Mingguan Siang
1x1 94.71
69.44 3x3
90.84 53.47
Malam 1x1
96.08 76.39
3x3 93.03
64.81 Selain itu, ketiga tabel di atas menunjukan bahwa pada 3x3 piksel persen
data error lebih kecil dibandingkan dengan 1x1 piksel. Hal ini dikarenakan pada pengukuran 1x1 piksel data SPL yang di ukur hanya dari satu piksel sedangkan
pada pengukuran 3x3 piksel data di ambil dari nilai rata – rata sembilan piksel. Hubungan antara SPL hasil pengukuran dan satelit harian dan mingguan
dapat di lihat pada Gambar 14, 15, 16 dan 17. Pada gambar tersebut
menunjukan hubungan yang linier positif dan signifikan p=0.05. Berdasarkan hasil perhitungan didapatkan koefisien determinasi R
2
yang berbeda – beda, pada scatter plot harian R
2
yang di dapat berkisar antara 0.60 – 0.71.
Gambar 14. Grafik regresi linear data hasil pengukuran dan data satelit SPL harian pada malam hari, a stasiun 1 pada 1x1 piksel, b
stasiun 1 3x3 piksel, c stasiun 2 pada 1x1 piksel, d stasiun 2 pada 3x3 piksel, e stasiun 3 pada 1x1 piksel, dan f stasiun 3
pada 3x3 piksel.
a b
c
e f
d
SPL Hasil Pengukuran SPL Hasil Pengukuran
SPL Hasil Pengukuran SPL Hasil Pengukuran
SPL Hasil Pengukuran SPL Hasil Pengukuran
Gambar 15. Grafik regresi linear data hasil pengukuran dan data satelit SPL harian pada siang hari, a stasiun 1 pada 1x1 piksel, b
stasiun 1 3x3 piksel, c stasiun 2 pada 1x1 piksel, d stasiun 2 pada 3x3 piksel, e stasiun 3 pada 1x1 piksel, dan f stasiun 3
pada 3x3 piksel.
a b
c d
e f
SPL Hasil Pengukuran SPL Hasil Pengukuran
SPL Hasil Pengukuran SPL Hasil Pengukuran
SPL Hasil Pengukuran SPL Hasil Pengukuran
Gambar 16. Grafik regresi linear data hasil pengukuran dan data satelit SPL mingguan pada malam hari, a stasiun 1 pada 1x1 piksel, b
stasiun 1 3x3 piksel, c stasiun 2 pada 1x1 piksel, d stasiun 2 pada 3x3 piksel, e stasiun 3 pada 1x1 piksel, dan f stasiun 3
pada 3x3 piksel.
a b
c d
e
f
SPL Hasil Pengukuran SPL Hasil Pengukuran
SPL Hasil Pengukuran SPL Hasil Pengukuran
SPL Hasil Pengukuran SPL Hasil Pengukuran
Gambar 17. Grafik regresi linear data hasil pengukuran dan data satelit SPL mingguan pada siang hari, a stasiun 1 pada 1x1 piksel, b
stasiun 1 3x3 piksel, c stasiun 2 pada 1x1 piksel, d stasiun 2 pada 3x3 piksel, e stasiun 3 pada 1x1 piksel, dan f stasiun 3
pada 3x3 piksel.
Sedangkan pada scatter plot mingguan R
2
yang di dapat berkisar antara 0.50 – 0.71. Data R
2
dapat menjelaskan bahwa SPL citra dapat menjelaskan a
b
c
e d
f
SPL Hasil Pengukuran SPL Hasil Pengukuran
SPL Hasil Pengukuran SPL Hasil Pengukuran
SPL Hasil Pengukuran SPL Hasil Pengukuran
SPL hasil pengukuran sebesar 60 – 71 untuk data harian dan 50 – 71 untuk data mingguan.
Nilai R
2
identik dengan RMSE, nilai tersebut dapat di lihat pada Tabel 7 dan 8. RMSE ini bertujuan untuk mengurangi perbedaan nilai SPL antara satelit
dan hasil pengukuran Mc.Clain, 1985. Berdasarkan Tabel 8 dan 9 persen RMSE pada malam dan siang hari memiliki nilai yang berbeda – beda. Nilai
RMSE pada malam hari relatif lebih kecil dibandingkan dengan siang hari. Hal ini disebabkan oleh pengaruh perubahan diurnal siang – malam terhadap SPL dan
interaksinya dengan atmosfer. Pada siang hari lapisan permukaan laut mendapatkan pemanasan dari matahari, sehingga SPL dipengaruhi oleh radiasi
udara, uap air, dan keberadaan awan sehingga nilai SPL pada siang hari lebih panas dibandingkan dengan malam. Sehingga penyimpangan data yang terjadi
pada siang hari lebih besar dibandingkan malam hari. Walpole 1997 menyatakan bahwa semakin kecil RMSE maka semakin bagus model hubungan
tersebut. Tabel 8. Nilai RMSE data harian
Data Nilai RMSE
1X1 3X3
Stasiun 1 siang
3.61 5.69
malam 4.45
4.32 Stasiun 2
siang 3.85
3.68 malam
4.49 4.55
Stasiun 3 siang
3.49 3.54
malam 3.37
3.33
Tabel 9. Nilai RMSE data minggun Data
Nilai RMSE 1X1
3X3 Stasiun 1
siang 5.23
4.68 malam
4.96 4.88
Stasiun 2 siang
4.55 4.58
malam 4.42
5.16 Stasiun 3
siang 3.88
3.81 malam
3.73 3.79
Dari hasil uji nilai tengah antara SPL satelit pada malam hari dan siang hari dengan uji
-t
α=0.01 didapatkan bahwa pada stasiun 1 dan 2 nilai t
hitung
berada dalam batas t
tabel
, nilai ini menunjukan bahwa nilai SPL satelit pada malam dan siang hari tidak berbeda nyata. Sedangkan pada stasiun 3 t
hitung
berada di luar batas t
tabel
, sehingga nilai SPL satelit pada malam dan siang hari berbeda nyata.
4.4. Pengembangan Algoritma Suhu Permukaan Laut
Kategori