<![CDATA[Indonesia, negara yang terdiri dari kepulauan dan terletak di garis khatulistiwa, mempunyai peran penting dalam perdagangan internasional dan lalu lintas maritim. Mengingat sebagian besar aktivitas transportasi dan perdagangan negara dilakukan melalui laut, memastikan navigasi yang aman di perairan Indonesia sangat penting untuk kelancaran dan keselamatan lalu lintas maritim. Untuk menjaga keselamatan pelayaran, data batimetri yang akurat sangat penting. Data batimetri mengacu pada pengukuran kedalaman perairan di perairan dangkal. Salah satu teknik yang berguna untuk memperoleh data ini adalah teknologi Batimetri Berasal dari Satelit. Pendekatan ini menggunakan prinsip-prinsip fisika optik dan model matematika untuk mengekstrak informasi kedalaman air dari citra satelit digital. Namun, penerapan praktis akuisisi citra satelit menghadapi tantangan, baik dalam pengambilan maupun transmisi citra. Salah satu masalah tersebut adalah adanya noise, yang menurunkan kualitas gambar dan menghambat pemrosesan lebih lanjut dalam analisis gambar. Salah satu jenis derau tertentu yang memengaruhi gambar digital disebut derau garam dan merica. Kebisingan ini secara acak mengubah nilai piksel menjadi hitam pekat (0) atau putih terang (255). Para peneliti telah mengusulkan beberapa metode filtrasi untuk mengatasi kebisingan jenis ini, seperti MF, AMF, PSMF, MDBUTM, DAMF, dan FASMF. Meskipun metode ini bermanfaat, metode ini cenderung berkinerja buruk saat menangani gambar dengan noise intensitas tinggi. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, Fast Adaptive dan Selective Mean Filter Berbasis Eksplorasi Acak diterapkan untuk menyempurnakan citra satelit yang terdegradasi oleh noise garam dan merica. Tujuannya untuk menyempurnakan data batimetri yang dihasilkan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode ini menghasilkan peningkatan kualitas yang lebih baik dibandingkan metode lain yang disebutkan, baik dari segi pengukuran kuantitatif (SSIM dan PSNR) maupun penilaian kualitatif.]]>
