Suhu Permukaan Laut (Sea Surface Temperature atau SST) merupakan parameter oseanografi fisik yang krusial, memainkan peran penting dalam berbagai proses di laut, mulai dari sirkulasi massa air, dinamika iklim, hingga distribusi organisme laut. Karena sifatnya yang sensitif terhadap perubahan lingkungan, pemantauan SST secara akurat dan berkelanjutan sangat dibutuhkan. Secara tradisional, data SST diperoleh melalui pengukuran langsung (in-situ) di lapangan, namun kemajuan teknologi memungkinkan perolehan data secara luas dan cepat melalui penginderaan jauh satelit dan pemodelan numerik laut. Laporan Praktik Kerja Lapang (PKL) ini berjudul "Analisa Akurasi Sea Surface Temperature Model Terhadap Data In-Situ dan Satelit di Wilayah Teluk Banten". Tujuan utama dari PKL ini adalah untuk menganalisis dan membandingkan tingkat akurasi data SST yang dihasilkan oleh model oseanografi (misalnya model resolusi tinggi) dengan dua sumber data pengamatan yang berbeda: data in-situ (yang diperoleh langsung di lapangan) dan data satelit (yang diperoleh melalui sensor remote sensing). Lokasi studi difokuskan di perairan Teluk Banten. Pembandingan akurasi ini sangat penting untuk menilai keandalan model dalam merepresentasikan kondisi oseanografi riil, yang menjadi dasar bagi berbagai aplikasi praktis, seperti prediksi cuaca maritim, pengelolaan perikanan, dan kajian dampak perubahan iklim. Metode yang digunakan melibatkan pengumpulan data SST dari tiga sumber: model numerik, data satelit (seperti MODIS atau NOAA AVHRR), dan data in-situ (dari stasiun pengamatan atau survei). Analisis akurasi dilakukan menggunakan metrik statistik, seperti Root Mean Square Error (RMSE) dan korelasi, untuk mengukur deviasi antara model dan data observasi. Hasil sementara menunjukkan bahwa pemodelan laut memiliki potensi besar, tetapi akurasinya sangat bergantung pada resolusi spasial dan temporal model, serta ketepatan dalam asimilasi data observasi. Secara umum, model menunjukkan akurasi yang lebih baik dalam kondisi perairan yang stabil, namun seringkali menunjukkan penyimpangan yang signifikan dibandingkan data in-situ di wilayah pesisir yang kompleks seperti Teluk Banten, di mana faktor-faktor lokal (seperti limpasan daratan) memengaruhi Sea Surface Temperature secara cepat.


Deskripsi Lain

Sea Surface Temperature (SST) is a crucial physical oceanographic parameter, playing a pivotal role in various marine processes, ranging from water mass circulation and climate dynamics to the distribution of marine organisms. Due to its sensitivity to environmental changes, accurate and continuous monitoring of SST is essential. Traditionally, SST data is obtained through direct in-situ measurements; however, technological advances now enable wide-scale and rapid data acquisition through satellite remote sensing and numerical ocean modeling. This Field Work Practice (PKL) report is titled "Analysis of the Accuracy of Sea Surface Temperature Models Against In-Situ and Satellite Data in the Banten Bay Region". The primary goal of this PKL was to analyze and compare the accuracy level of SST data generated by an oceanographic model (e.g., a high-resolution model) with two observational data sources: in-situ data (obtained directly in the field) and satellite data (obtained through remote sensing sensors). The study area was focused on the waters of Banten Bay. This accuracy comparison is crucial for assessing the models reliability in representing real oceanographic conditions, which forms the basis for various practical applications such marine weather forecasting, fisheries management, and climate change impact studies. The methodology involved collecting SST data from three sources: numerical models, satellite data (such MODIS NOAA AVHRR), and in-situ data (from monitoring stations surveys). Accuracy analysis was performed using statistical metrics, such Root Mean Square Error (RMSE) and correlation, to quantify the deviation between the model and the observational data. Preliminary results indicate that ocean modeling holds great potential, but its accuracy heavily depends on the models spatial and temporal resolution, well the precision of the observation data assimilation process. Generally, the model showed better accuracy in stable water conditions but often exhibited significant discrepancies compared to in-situ data in complex coastal areas Banten Bay, where local factors (such land runoff) rapidly influence the Sea Surface Temperature.

• Pemetaan Parameter Meteorologi Dari Hasil Esktraksi Citra Satelit TRMM - MI Di Selatan Pulau Jawa (WPP RI - 573) Tahun 2011 - 2012
• PEMODELAN GENANGAN KENAIKAN MUKA AIR LAUT(SEA LEVEL RISE) DI PULAU GILI RAJA KABUPATEN SUMENEP MENGGUNAKAN PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFI
• ANALISIS TINGKAT KERENTANAN EKOLOGI DI PULAU GILI GENTING KABUPATEN SUMENEP BERBASIS SPASIAL
• INTEGRASI DATA PENGINDERAAN JAUH DAN MAXIMUM ENTROPY MODEL DALAM MEMPREDIKSI DAERAH POTENSIAL KEMUNCULAN HIU PAUS (Rhincodon typus)DI PERAIRAN KABUPATEN PROBOLINGGO
• Pemanfaatan Citra Satelit Sentinel-2A untuk Pemetaan Habitat Bentik di Pulau Salarangan Madura