Pembuatan Algoritma Empiris SPL

Tabel 8 memperlihatkan hasil pengembangan model empiris pendugaan SPL dengan menggunakan berbagai macam persamaan regresi. Setelah semua persamaan regresi tersebut dicoba pada nilai radiansi citra MODIS, ternyata pada persamaan polinomial baik orde dua maupun orde tiga tidak dapat digunakan dalam menduga SPL karena model dugaan SPL yang diperoleh menggunakan kedua algoritma tersebut tidak menunjukkan kisaran suhu yang terdapat di permukaan laut. Sehingga hanya lima persamaan regresi yang dijadikan dasar untuk menduga SPL. Tabel 8. Algoritma Pendugaan SPL No. Model Hubungan Persamaan R 2 RMS error 1 Linear y=1.333x - 2058.3 0.7933 0.1510 2 Eksponensial y=6E-29e 0.0436x 0.7942 2.3576 3 Logaritmik y = 2088.7Lnx - 15336 0.7932 0.1945 4 Power y = 2E-217x 68.322 0.7941 8.7932 5 Berganda y=1.3615x 1 -0.0287x 2 -2057.4033 0.7934 0.1508 Keterangan : x = radiansi kanal 30; x 1 = radiansi kanal 30; x 2 = radiansi kanal 31 y = SPL model Tabel 8 menunjukkan bahwa model empiris hubungan regresi linear berganda y=1.3615x 1 -0.0287x 2 -2057.4033 memiliki R 2 = 0.7934 dan RMS error = 0.1508, kemudian pada model regresi linear y=1.333x - 2058.3 memiliki R 2 = 0.7933 dan RMS error = 0.1510. Nilai R 2 dari model hubungan eksponensial dan power memiliki nilai yang cukup tinggi, namun RMS error pada kedua model hubungan regresi tersebut terlampau besar. Oleh karena itu, model persamaan regresi linear berganda dipilih sebagai model empiris dalam menduga SPL di perairan Teluk Jakarta. Berdasarkan persamaan tersebut regresi linear berganda, terlihat bahwa kanal 30 x 1 lebih berperan dibandingkan kanal 31 x 2 dalam menduga SPL. Hal ini sesuai dengan Lillesand dan Kiefer 1990, yang menyatakan bahwa suhu kenampakan permukaan bumi umumnya terjadi mendekati 300 o K, dengan pancaran suhu puncak kira-kira pada 9,7 µm yang terletak pada kanal 30 9.580 - 9.880 µm di sensor MODIS dibandingkan kanal 31 10.780 - 11.280 µm. Setelah dipilih persamaan yang paling baik digunakan untuk menduga SPL pada penelitian ini, maka selanjutnya dilakukan uji beda nilai tengah uji-t terhadap persamaan tersebut. Pengujian beda nilai tengah terhadap data yang digunakan dalam penelitian ini menghasilkan nilai t hitungt-statistik sebesar 0.0149 dan t-tabel sebesar 2.0555 Lampiran 2, ini berarti nilai t-hitung berada dalam selang nilai kritis. Sehingga dapat disimpulkan pada selang kepercayaan 95 nilai tengah SPL dugaan tidak berbeda nyata dengan nilai tengah SPL in situ , atau dengan kata lain persamaan tersebut tervalidasi secara statistik. Perbandingan nilai SPL in situ dan SPL dugaan berdasarkan persamaan regresi y=1.3615x 1 -0.0287x 2 -2057.4033 dapat dilihat pada Gambar 8. Gambar 8. Perbandingan SPL in situ dan SPL hasil dugaan citra Terra-MODIS Berdasarkan Gambar 8 terlihat bahwa SPL dugaanmodel relatif sama atau tidak terlalu berbeda dengan SPL in situ kecuali pada stasiun tertentu. Penyebab perbedaan pada beberapa stasiun tersebut antara lain waktu pengambilan data in situ yang tidak bertepatan dengan pengambilan data oleh satelit. Pengambilan data in situ SPL dilaksanakan pada pukul 07.00 – 13.00 WIB, sedangkan perekaman data oleh satelit Terra-MODIS pada pukul 10.30 WIB. Selain itu terdapat pula kemungkinan adanya gangguan atmosferik seperti awan yang sangat tipis haze, gas-gas, butiran air atau debu di kolom atmosferik antara sensor dan permukaan air yang tidak dapat terdeteksi dengan mata dimana ganguan tersebut merupakan hal paling peka dalam penginderaan jauh kualitas perairan termasuk SPL.

4.3 Sebaran SPL Teluk Jakarta

Sebaran SPL secara spasial di perairan Teluk Jakarta pada tanggal 22 Maret 2010 ditampilkan dalam Gambar 9. Berdasarkan gambar tersebut terlihat bahwa semakin ke arah daratan SPL relatif semakin meningkat. SPL relatif homogen dengan kisaran SPL antara 30,5 - 30,75 o C, dan di daerah pantai SPL 30,75 o C. Kisaran SPL yang relatif tinggi diduga akibat sebaran limbah termal yang bersumber dari Pembangkit Listrik Tenaga Uap PLTU Muara Karang, sedangkan pada bagian timur suhu relatif lebih rendah dibandingkan di pesisir barat 30.5 o C -30.75 o C. Gambar 9. Sebaran SPL di perairan Teluk Jakarta tanggal 22 Maret 2010

4.5 Hubungan Konsentrasi Klorofil-a dan SPL

Citra yang digunakan untuk melihat hubungan antara SPL dan konsentrasi klorofil-a adalah citra tanggal 22 Maret 2010. Gambar 10 memperlihatkan hubungan antara SPL dan klorofil-a. Gambar 10 . Plot antara SPL terhadap konsentrasi klorofil-a. Pada Gambar 10 dapat dilihat bahwa hubungan klorofil-a dan SPL tidak memiliki hubungan yang erat, di mana koefisien determinasi R 2 antara kedua parameter tersebut hanya 0.487. Ini berarti bahwa konsentrasi klorofil-a tidak memiliki hubungan yang erat dengan SPL. Dari sebaran konsentrasi klorofil-a antara tahun 2009-2010 Gambar 7 menunjukkan bahwa pada umumnya konsentrasi klorofil-a yang tinggi berada di muara-muara sungai. Hal ini dikarenakan pasokan zat haranutrient fosfat, nitrat, dan silikat dari daratan yang tinggi, sehingga dapat dikatakan zat hara lebih berpengaruh dari suhu Muchtar, 2008. Oleh karena itu, pada penelitian selanjutnya perlu dilakukan kajian terhadap parameter tersebut zat hara. R 2 = 0.487 n = 409007