PEMETAAN HABITAT DASAR PERAIRAN DANGKAL PULAU PANGGANG DAN SEKITARNYA DENGAN MENGGUNAKAN CITRA WORLDVIEW-2 ADE AYU MUSTIKA

PEMETAAN HABITAT DASAR PERAIRAN DANGKAL PULAU PANGGANG DAN SEKITARNYA DENGAN MENGGUNAKAN CITRA WORLDVIEW-2

ADE AYU MUSTIKA

DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Pemetaan Habitat Dasar Perairan Dangkal Pulau Panggang dan Sekitarnya Dengan Menggunakan Citra worldview-2 adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Mei 2013 Ade Ayu Mustika NIM C54080011

ABSTRAK ADE AYU MUSTIKA. Pemetaan Habitat Dasar Perairan Dangkal Pulau Panggang dan Sekitarnya Dengan Menggunakan Citra Worldview-2. Dibimbing oleh VINCENTIUS P. SIREGAR dan SYAMSUL BAHRI AGUS. Perairan dangkal di daerah tropis memiliki beberapa macam ekosistem yang saling berinteraksi satu dengan yang lainnya, hal tersebut berperan penting bagi masyarakat pesisir maupun sebagai penentuan kawasan konservasi. Untuk mengetahui kondisi terkini Pulau Panggang maka diperlukan informasi yang dapat menggambarkan kondisi habitat dasar laut perairan dangkal. Tujuan dilakukannya penelitian ini untuk mengetahui keragaan dari citra WorldView-2 dalam memetakan habitat dasar perairan dangkal di Pulau Panggang dan sekitarnya dengan pendekatan transformasi citra “ Depth Invariant Index”. Citra resolusi tinggi ini dapat menghasilkan klasifikasi tematik habitat dasar perairan dangkal dalam 9 kelas dengan akurasi keseluruhan 69,72 % dengan nilai koefisien kappa sebesar 0,65 dan 7 kelas dengan akurasi keseluruhan 78,87 % dengan nilai koefisien kappa sebesar 0,75. Hasil akurasi tersebut cukup baik dalam memetakan habitat dasar perairan dangkal. Kata kunci: habitat dasar, Depth Invariant Index ,WorldView-2, akurasi

ABSTRACT ADE AYU MUSTIKA. Bottom Habitat of Shallow Water Mapping in Panggang Island and Its Vicinity by using Worldview-2 Image. Supervised by VINCENTIUS P. SIREGAR and SYAMSUL BAHRI AGUS. Shallow water in tropical ocean has different ecosistem that interacted each other, which is important for people living in coastal area and definiting conservation area. To know the recent condition of Panggang Island, the information of bottom habitat of shallow water is needed. Thus, the purpose of this research is to investigate the performance of Worldview-2 image for bottom habitat of shallow water mapping in Panggang Island and its vicinity by using image transformation “Depth Invariant Index”. This image, can provide 9 class of bottom habitat of shallow water which the overall accuration 69,72 % and kappa coefficient 0,65, and 7 class which the overall accuration 78,87 % and kappa coefficient 0,75. The accuration value is good enough for mapping the bottom habitat of shallow water. Keywords: bottom habitat, Depth Invariant Index, WorldView-2, accuracy

PEMETAAN HABITAT DASAR PERAIRAN DANGKAL PULAU PANGGANG DAN SEKITARNYA DENGAN MENGGUNAKAN CITRA WORLDVIEW-2

ADE AYU MUSTIKA

Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ilmu Kelautan pada Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan

DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013

Judul Skripsi : Pemetaan Habitat Dasar Perairan Dangkal Pulau Panggang dan Sekitarnya Dengan Menggunakan Citra Worldview-2 Nama : Ade Ayu Mustika NIM : C54080011

Disetujui oleh

Dr. Ir. Vincentius P.Siregar, DEA Pembimbing I

Dr. Syamsul Bahri Agus, S.Pi, M.Si Pembimbing II

Diketahui oleh

Dr. Ir. I Wayan Nurjaya, M. Sc Ketua Departemen

Tanggal Lulus: 27 Mei 2013

PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala rahmat dan karunia-Nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Skripsi yang berjudul “Pemetaan Habitat Dasar Perairan Dangkal Pulau Panggang dan Sekitarnya Dengan Menggunakan Citra Worldview-2” diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ilmu Kelautan pada Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. Penulis menyadari banyak pihak yang telah membantu dalam penyusunan skripsi ini. Ucapan terima kasih dengan tulus dan penghargaan setinggi-tingginya penulis sampaikan kepada : 1 Kedua orang tua saya, Ayah Surya dan Mama Lely Herniati serta kakak, teteh, abang dan adek yang selalu memberikan motivasi dan doanya; 2 Dr. Ir. Vincentius P.Siregar, DEA dan Dr. Syamsul Bahri Agus, S.Pi, M.Si selaku pembimbing I dan II atas bimbingan, pengetahuan, dan nasehat yang telah diberikan; 3 Dr.Ir.Djisman Manurung, M.Sc, selaku penguji tamu dalam ujian skripsi ini; 4 Risti Endriani Arhatin, S.Pi, M.Si, selaku Dosen Pembimbing Akademik; 5 Githa Prima Putra, S.Ik dan Anggi Afif Muzaki, S.Pi, M.Si yang telah membantu dan membimbing penulis dalam menyelesaikan pengolahan data penelitian; 6 Hikmah, Marsya, Umi, Anta, Reffa, Bebe, Niki, warkopers serta keluarga ITK 45 lainnya yang tidak bisa disebutkan satu persatu, terima kasih telah membantu penulis dalam pengambilan data di lapang, memberikan motivasi, semangat, doa serta atas segala kebersamaannya; 7 Fisheries Diving Club (FDC-IPB) atas pendidikan dan pelatihan yang diberikan,serta kekeluargaannya terutama kepada teman-teman Diklat 26 dan 27 atas perjuangannya, serta seluruh anggota FDC atas kebersamaannya; 8 Seluruh warga ITK atas dukungan dan kerjasama, serta semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu dalam memberikan sumbangan saran, bimbingan dalam penelitian, pengolahan data, dan penyusunan skripsi secara sukarela; Penulis menyadari bahwa penulisan skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan karena keterbatasan penulis sendiri sehingga kritik dan saran yang membangun sangat penulis harapan. Namun penulis berharap skripsi ini dapat bermanfaat bagi yang membacanya.

Bogor, Mei 2013 Ade Ayu Mustika

DAFTAR ISI DAFTAR TABEL

viii

DAFTAR GAMBAR

viii

DAFTAR LAMPIRAN

viii

PENDAHULUAN

1

Latar Belakang

1

Tujuan Penelitian

2

METODE

2

Waktu dan Lokasi penelitian

2

Alat dan Bahan

2

Pemrosesan Citra

3

Pengolahan Citra Awal

3

Penajaman Citra Untuk Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal

4

Survei Lapang

5

Analisis Ketelitian Data

5

Analisis Kappa

5

HASIL DAN PEMBAHASAN

7

Peta Tematik Habitat Dasar

7

Perhitungan Akurasi SIMPULAN DAN SARAN

12 17

Simpulan

17

Saran

17

DAFTAR PUSTAKA

18

LAMPIRAN

20

RIWAYAT HIDUP

33

DAFTAR TABEL 1 2 3 4 5

Luas masing-masing dari 9 kelas tematik habitat dasar Luas masing-masing dari 7 kelas tematik habitat dasar Confusion matrix pada klasifikasi 9 kelas habitat dasar perairan Confusion matrix pada klasifikasi 7 kelas habitat dasar perairan Berbagai penelitian pemetaan habitat terumbu karang

11 11 13 14 16

DAFTAR GAMBAR 1 Lokasi Penelitian di Pulau Panggang dan sekitarnya, Kep. Seribu DKI Jakarta 2 Diagram alir penelitian 3 Pemotongan histogram menjadi 9 kelas habitat dasar perairan 4 Pemotongan histogram menjadi 7 kelas habitat dasar perairan 5 Peta survei lapangan 6 Peta tematik 9 kelas habitat dasar perairan dangkal 7 Peta tematik 7 kelas habitat dasar perairan dangkal

2 7 8 8 9 10 10

DAFTAR LAMPIRAN 1 Data GPS dan habitat dasar perairan dangkal 2 Foto-foto survei lapang 3 Standar persentase penutupan lamun (Mc.Kenzie 2003)

20 31 32

PENDAHULUAN Latar Belakang Indonesia sebagai negara kepulauan kaya akan sumber daya alamnya, terutama sumber daya alam yang berasal dari laut. Sumber daya laut memiliki peran penting, baik yang bernilai ekonomi, maupun tidak bagi masyarakat Indonesia, dimana sebagian besar masyarakat pesisir memanfaatkan potensi yang ada sebagai mata pencaharian dan menggantungkan hidupnya dari perikanan yang berasal dari perairan dangkal. Perairan dangkal pada laut tropis memiliki beberapa macam ekosistem antara lain, terumbu karang, padang lamun, pasir, lumpur dan hutan mangrove, dimana ekosistem-ekosistem tersebut saling berinteraksi satu dengan yang lainnya. Ekosistem terumbu karang dan lamun berada pada lingkungan perairan yang dangkal yang merupakan habitat dari beraneka ragam biota laut tropis yang sangat produktif. Pada umumnya kondisi dan keberadaan terumbu karang mempengaruhi keanekaragaman ikan karang. Banyak aspek ekologis laut yang masih berhubungan secara langsung dengan aktivitas manusia di daerah perairan dangkal. Tipe habitat dasar di perairan dangkal dapat menjadi salah satu parameter yang mempengaruhi penentuan kawasan konservasi laut, karena merupakan tempat bagi jenis-jenis ikan karang. Gugusan pulau Panggang dan sekitarnya merupakan salah satu wilayah yang berada di Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu. Kawasan ini merupakan kawasan ekosistem terumbu karang yang perlu dilindungi. Semakin berkembangnya teknologi, maka semakin berkembang juga kegiatan yang berada pada wilayah Kepulauan Seribu, salah satunya adalah aspek pariwisata bahari. Pulau Panggang berada dalam satu gugusan dengan Pulau Pramuka yang merupakan salah satu kawasan tujuan para wisatawan Kepulauan Seribu. Hal ini tentu akan berdampak pada kerusakan terumbu karang dan ekosistem lain disekitarnya pada sebagian kawasan perairan dangkal. Untuk mengetahui kondisi terkini maka diperlukan informasi yang dapat menggambarkan keberadaan habitat dasar laut perairan dangkal. Pada saat ini teknologi penginderaan jauh telah banyak dilakukan karena dipandang sebagai salah satu cara yang efektif dan efisien serta cukup terlihat kegunaannya dalam mengkompilasi dan merevisi peta-peta sumberdaya yang ada dan juga berguna sebagai alat bantu dalam perencanaan dan pengelolaan suatu sumberdaya (Butler 1988; Lillesand dan Kiefer 1994; Danoedoro 1996). Perolehan data penginderaan jauh dari hasil perekaman wahana satelit mampu memberikan informasi secara kuantitatif untuk berbagai tujuan, termasuk didalamnya penilaian dan pemetaan habitat dasar perairan dangkal. Keuntungan lain dari teknologi ini adalah peta perairan dangkal dapat direvisi dengan mudah dan cepat setiap saat (Wouthuyzen 2001). Saat ini banyak sensor satelit yang telah memiliki kemampuan yang baik untuk mendeteksi berbagai fitur pada ekosistem perairan dangkal seperti komunitas bentik karang (Hochberg and Atkinson 2000; Nurlidiasari 2004), penutupan karang hidup (Isoun et al. 2003; Purkis et al. 2002), pemetaan batimetri dan klasifikasi dasar laut (Ohlendorf et al. 2011). Citra satelit WorldView-2 memiliki 8 kanal dengan resolusi spasial yang tinggi, yaitu 0,46 m (pankromatik) dan 1,84 m (multispektral), sehingga dapat memungkinkan untuk

2 keperluan analisis-analisis spasial sumber daya alam dan lingkungan, dalam hal ini untuk memetakan habitat dasar perairan dangkal.

Tujuan Penelitian Tujuan dilakukannya penelitian ini untuk mengetahui keragaan dari citra WorldView-2 dalam memetakan habitat dasar perairan dangkal di Pulau Panggang dan sekitarnya dengan pendekatan transformasi citra “Depth Invariant Index”.

METODE Waktu dan Lokasi Penelitian Lokasi penelitian ini dilakukan di perairan Pulau Panggang dan sekitarnya, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta (Gambar 1). Penelitian ini dibagi menjadi tiga tahap: proses pengolahan citra awal dilakukan pada bulan September 2012, survei lapang pada tanggal 16-17 Oktober 2012 dan analisa akhir pada bulan November 2012- Februari 2013.

Gambar 1. Lokasi Penelitian di Pulau Panggang dan Sekitarnya, Kep. Seribu, DKI Jakarta.

Alat dan Bahan Alat yang digunakan dalam penelitian ini terbagi atas perangkat lunak dan perangkat keras. Perangkat lunak untuk image processing yaitu, ER Mapper 6.4, ArcGIS 9.3, dan Microsoft Excel. Sedangkan perangkat keras yang digunakan, antara lain adalah: komputer yang sudah dilengkapi dengan perangkat lunak untuk

3 mengolah citra, hand Global Positioning System (GPS) jenis Garmin etrex h dan GPS 12 dengan presisi 3-5 meter yang digunakan untuk penentuan posisi lokasi pengamatan, underwater digital camera yang digunakan sebagai alat dokumentasi pada saat survey lapang, alat dasar selam untuk snorkling dalam melakukan pengamatan habitat dasar perairan, serta sabak dan pensil untuk menulis dalam air. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra satelit Worldview-2 dengan tanggal akuisisi pada 19 Oktober 2011 (5° 44’ 11,24” LS - 106º 35’ 10,08” BT hingga 5° 44’ 56,53” LS - 106º 36’ 28,14” BT), serta data hasil survei lapang berupa titik koordinat dan jenis habitat dasar yang diamati. Pemrosesan Citra Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan pendekatan analisa data, yaitu pengolahan citra awal, survei lapang, pengolahan citra lanjutan dan uji akurasi. Data primer diperoleh dengan cara pengamatan secara langsung (in-situ) pada lokasi penelitian. Penentuan lokasi pada survei lapang menggunakan GPS pada titik-titik survei yang diambil secara rapid mobile dan nantinya akan dijadikan sebagai acuan dalam pemetaan habitat. Pengolahan Citra Awal Pengolahan citra awal meliputi proses pemulihan (image restoration) dan pemotongan citra (image cropping). Setelah melakukan proses pemulihan dilakukan pemotongan citra untuk membatasi daerah yang akan diolah sesuai dengan lokasi penelitian, pada penelitian ini hanya terbatas pada Pulau Panggang. Pemulihan citra berupa koreksi radiometrik dan koreksi geometrik. Koreksi radiometrik yaitu koreksi terhadap pengaruh atmosfer untuk menghilangkan faktor-faktor yang menurunkan kualitas citra. Metode koreksi radiometrik yang digunakan adalah penyesuaian histrogram (histogram adjustment). Nilai bias adalah nilai digital minimum pada setiap kanal, nilai bias diasumsikan sama dengan besarnya pengaruh atmosfer terhadap gelombang cahaya. Pada metode ini ditetapkan bahwa respon spektral terendah pada setiap band nilainya adalah nol, oleh karena itu dilakukan pengurangan nilai digital setiap piksel pada semua kanal sehingga nilai minimumnya sama, yaitu nol. Koreksi geometrik bertujuan untuk memperbaiki posisi atau letak objek agar koordinatnya sesuai dengan koordinat geografi (posisi sebenarnya dibumi). Koreksi geometrik dilakukan dengan dua langkah, yaitu: transformasi koordinat (transformation geometric) dan resampling citra menggunakan beberapa titik kontrol bumi (ground control point). Titik-titik tersebut diambil pada tempat berbeda yang tersebar di bagian citra dan harus mempunyai sifat geometrik yang tetap pada lokasi yang dapat diketahui dengan tepat, sehingga diperoleh nilai root mean square (RMS) <0,5. Rektifikasi (pembetulan) citra berdasarkan informasi posisi GCP yang ada bertujuan untuk menempatkan pixel citra pada posisi sebenarnya di permukaan bumi. Rektifikasi ini sangat erat kaitannya dengan pengambilan data in-situ, metode penentuan akurasi posisi, dan GPS yang digunakan.

4 Penajaman Citra Untuk Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal Proses penajaman citra yang diterapkan dalam penelitian ini menggunakan pendekatan transformasi kanal, yaitu algoritma depth invariant index (Green et al. 2000) dan dikembangkan serta diterapkan di perairan Indonesia (Siregar 1996). Algoritma tersebut menggunakan kanal 2 dan kanal 3, dengan spektrum biru dan hijau dari citra WorldView-2. Dasar penggunaan kanal 2 dan kanal 3 yaitu karena kedua band ini memiliki penetrasi yang baik ke dalam kolom air (Mount 2006). Spektrum ini kemudian banyak digunakan untuk memetakan tipe substrat dasar. Algoritma tersebut yaitu : ...........................................................(1) Y DN2 DN3

= = = =

citra hasil ekstrasi dasar perairan nilai digital kanal 2 Worldview-2 nilai digital kanal 3 Worldview-2 nilai koefisien atenuasi

dimana .................................................................(2) dengan –

......................................................................(3)

= nilai ragam dari nilai digital masing-masing kanal 2 dan 3 = nilai koefisien keragaman dari nilai digital kanal 2 dan 3 Nilai ki/kj didapatkan dengan melakukan training area di daerah yang diasumsikan sudah jelas substratnya, misalnya pasir untuk mendapatkan nilai digital kanal yang akan digunakan, sehingga mendapatkan nilai a. Transformasi penggabungan dua kanal ini akan menghasilkan puncak yang lebih banyak dan beragam pada rentang histogram yang dihasilkan (Gambar 4 dan 5). Citra yang telah ditransformasikan dengan algoritma tersebut selanjutnya diklasifikasi. Klasifikasi merupakan suatu proses pengelompokan nilai reflektansi dari setiap objek ke dalam kelas-kelas tertentu sehingga mudah dikenali. Pada penelitian ini klasifikasi yang digunakan adalah klasifikasi terbimbing (Supervised Classification) dari hasil survei lapang. Skema klasifikasi habitat dasar perairan dangkal yang digunakan mengacu pada penelitian Agus (2012), yaitu berupa 12 kelas habitat dasar yang terdiri dari Karang Rubble atau karang hidup bercampur pecahan karang, Lamun Tutupan Sedang, Lamun Tutupan Tinggi, Perairan Dalam, Pasir, Pasir Karang/Lamun/Alga, Pasir Lamun, Pasir Rubble, Pasir Rubble/Lamun/Alga, Rubble, Rubble Alga, dan Terumbu Karang.

5 Survei Lapang Survei lapang ini dilakukan dengan cara menentukan titik pengamatan yang dianggap telah mewakili tiap habitat yang ada dan mencatat setiap posisi titik menggunakan GPS serta mencatat habitat yang ditemukan dan mendokumentasikannya dengan underwater digital camera. Data lapangan tersebut diharapkan dapat mewakili daerah tersebut. Data survei lapang yang didapat selanjutnya akan digunakan untuk melakukan pengolahan citra lanjutan. Pada penelitian ini didapatkan 431 titik sampel di perairan Pulau Panggang yang akan dipakai untuk pengolahan data. Analisis Ketelitian Data Hasil uji ketelitian mempengaruhi besarnya tingkat kepercayaan pengguna terhadap setiap jenis data maupun metode analisisnya. Uji akurasi dapat dilakukan dengan menggunakan confusion matrix atau matriks kesalahan. Persentase ketelitian dari klasifikasi dihitung dari perbandingan perhitungan titik sampel di lapangan (groundtruth) dengan data hasil klasifikasi citra (jumlah pikselnya). Nilai ketelitian yang diharapkan nantinya harus memenuhi syarat lebih besar dari 70% (Purwadhi 2001), sehingga dari persentase yang didapatkan tersebut merupakan pembuktian terhadap nilai keakurasian data citra. Perhitungan masingmasing akurasi dilakukan dengan persamaan berikut (Cangalton dan Green 2009) :

Sumber : Cangalton dan Green (2009) Overall accuracy

....................................................................................(4)

Producer accuracy

....................................................................................(5)

User accuracy

.............................................................................................(6)

Analisis Kappa Analisis Kappa (Khat statistik) merupakan teknik diskret multivariat untuk menghitung akurasi. Analisis kappa dapat digunakan untuk menutup kekurangan akurasi keseluruhan dari confusion matrix atau matriks kesalahan (Green et al., 2000). Nilai akurasi diturunkan dari matriks kontingensi melalui perhitungan

6 koefisien κ. Perhitungan koefisien κ dilakukan dengan persamaan berikut (Cangalton dan Green, 2009) : ..............................................................................(7) Dimana : = Koefisien kappa k = Jumlah baris pada matrik = Jumlah pengamatan pada kolom ke-i dan baris ke-i = Jumlah marginal baris ke-i = Jumlah marginal kolom ke-i = Jumlah pengamatan Nilai koefisien κ berkisar dari +1 sampai -1. Namun sejak hubungan antara hasil klasifikasi dan data lapang berkorelasi positif maka nilai positif yang akan digunakan. Jika nilai κ lebih besar atau sama dengan 0,8 maka akurasi peta sangat baik,antara 0,4-0,8 berkategori sedang, dan kurang dari atau sama dengan 0,4 berkategori buruk (Lunetta dan Lyon 2004). Nilai 0,89 (sebagai contoh) bermakna bahwa proses klasifikasi telah menghindari 89% galat yang mungkin dihasilkan.

7 Gambar 2 di bawah ini merupakan diagram alir pengolahan data citra untuk menghasilkan klasifikasi habitat perairan dangkal. Start

Citra Satelit Worldview-2

Koreksi Radiometrik

Koreksi Geometrik

Cropping pada Pulau Panggang

Survei lapang

Citra hasil transformasi

tidak Uji Akurasi

ya

Transformasi Citra (Depth Invariant Index)

Citra klasifikasi

Peta habitat dasar

Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

HASIL DAN PEMBAHASAN Peta Tematik Habitat Dasar Penelitian ini menggunakan pendekatan transformasi citra “ Depth Invariant Index” yang telah dikembangkan oleh Polcyn dan Lyzenga pada tahun 1975. Prinsip ini sebagai dasar untuk mengembangkan teknik penggabungan informasi dari beberapa saluran spektral untuk menghasilkan indeks dengan menghilangkan pengaruh kedalaman perairan dari material penutup dasar perairan. Parameter masukan dalam algoritma ini adalah perbandingan antara koefisien pelemahan air (water attenuation coefficient) pada beberapa saluran spektral. Mount (2006) menjelaskan bahwa sinar biru dan sinar hijau adalah sinar dengan energi terbesar

8 yang dapat direkam oleh satelit untuk penginderaan jauh di laut yang menggunakan spektrum cahaya tampak (400-650 nm). Dua sinar ini banyak digunakan untuk memetakan tipe substrat dasar, spektrum biru dan hijau dari citra WorldView-2 terdapat pada kanal 2 dan 3. Untuk mendapatkan persamaan citra hasil transformasi terlebih dahulu menghitung koefisien atenuasi ( ). Koefisien tersebut dihitung menggunakan kanal 2 dan kanal 3 pada citra Worldview-2, yaitu spektrum sinar biru dan sinar hijau. Hasil perhitungan dari koefisien atenuasi menghasilkan nilai sebesar 0,065, sehingga didapat persamaan algoritma yang digunakan untuk mengekstrak substrat dasar yaitu, . Rentangan perbedaan warna pada citra hasil transformasi – algoritma ini menunjukkan peningkatan jumlah kelas yang ada di substrat perairan dangkal. Banyaknya kelas juga terlihat pada histogram yang diwakili oleh puncakpuncak nilai piksel yang dominan yaitu dengan sebaran nilai antara 3,37 sampai 5,28. Berikut merupakan pemotongan histogram menjadi 9 kelas dan 7 kelas (Gambar 3 dan 4) :

Σ pixel 1

2 3

4

5

6

7

8

9

index

Gambar 3. Pemotongan Histogram Menjadi 9 Kelas Habitat Dasar Perairan

Σ pixel 1

2

3

4

5

6

7

index

Gambar 4. Pemotongan Histogram Menjadi 7 Kelas Habitat Dasar Perairan

9 Penelitian ini bermaksud memanfaatkan kemampuan citra satelit Worldview-2 untuk memetakan karakteristik dasar perairan dangkal dengan menggunakan skema klasifikasi habitat di Pulau Panggang dan dalam penentuan kelas pada penelitian ini berdasarkan skema habitat yang diacu dalam penelitian Agus (2012) dimana didapatkan 12 kelas habitat dasar perairan dangkal, yaitu Karang Rubble atau karang hidup bercampur pecahan karang (KRB), Lamun Tutupan Sedang (LTS), Lamun Tutupan Tinggi (LTT), Perairan Dalam (AD), Pasir (P), Pasir Karang/Lamun/Alga (PKLA), Pasir Lamun (PL), Pasir Rubble (PR), Pasir Rubble/Lamun/Alga (PRLA), Rubble (R), Rubble Alga (RA), dan Terumbu Karang (TK).

Gambar 5. Peta Survei Lapangan. Berdasarkan hasil survei lapang pada penelitian ini (Gambar 5) secara visual oleh pengamat didapatkan 14 kelas habitat dasar, yang selanjutnya disederhanakan berdasarkan hasil klasifikasi citra menjadi 9 kelas (Lampiran 1). Penyederhanaan ini dilakukan karena sedikitnya sampel titik kelas yang didapatkan dan adanya kemiripan nilai masing-masing kelas,sehingga adanya penggabungan menjadi satu kelas dari beberapa kelas. Hal tersebut juga diakibatkan adanya keterbatasan pada GPS yang digunakan sehingga adanya tumpang tindih antar kelas. Sembilan kelas tersebut adalah Karang Hidup (TK), Perairan Dalam (PD) (≥15 meter), Karang Rubble (KR), Lamun Tutupan Sedang (LS) (30-60%), Lamun Tutupan Tinggi (LT) (≥60%), Pasir (P), Pasir Rubble (PR), Pasir Campur Lamun (PL) (lamun < 30%) dan mixel Pasir, Karang Hidup dan Lamun (PKL) (Gambar 6). Selanjutnya pada skema yang sama dari 9 kelas tersebut direclass menjadi 7 kelas, ada penggabungan kelas antara LS dan LT menjadi satu kelas yang disebut Lamun (L), serta penggabungan kelas P kedalam kelas PR (Gambar 7). Hal ini dikarenakan nilai digital dari kelas-kelas tersebut berdekatan sehingga dimungkinkan untuk melakukan reclassify menjadi 1 kelas besar dan hal tersebut dilakukan untuk adanya perbandingan pada pengujian akurasi antara kelas yang lebih banyak dan yang lebih sedikit.

10

Gambar 6. Peta Tematik 9 Kelas Habitat Dasar Perairan Dangkal

Gambar 7. Peta Tematik 7 Kelas Habitat Dasar Perairan Dangkal

11 Mumby dan Edwards (2002) mengatakan bahwa pemetaan habitat pesisir menggunakan data inderaja yang memiliki resolusi spasial tinggi dapat meningkatkan akurasi, karena memungkinkan penetapan kelas habitat yang lebih detail dan mendekati pada kondisi sebenarmya di lapang. Data satelit inderaja Worldview-2 termasuk memiliki resolusi spasial yang sangat tinggi karena resolusinya 0,46 meter untuk pankromatik dan 1,8 meter untuk multispektral (Poli D et al. 2010). Didapatkannya 9 kelas habitat dasar perairan dangkal pada penelitian ini dapat membuktikan dari pernyataan tersebut (Tabel 1). Klasifikasi dengan 9 kelas menunjukkan habitat pasir bercampur lamun terlihat mendominasi dengan luasan yang paling besar, yaitu 428.292 m2 dengan komposisi 19,26 % dari total komposisi habitat yang ada, kelas habitat dengan luasan terkecil adalah mixel antara pasir,karang hidup dan lamun dengan luasan sebesar 104.147 m2 (4,68 %), sedangkan untuk karang hidup memiliki luasan 230.764 m2 (10,38 %), hasil ini sesuai dengan keadaan pada saat survei lapang. Pada klasifikasi dengan 7 kelas adanya penggabungan kelas lamun serta pasir, diperoleh kelas habitat dengan luasan tertinggi adalah kelas lamun dengan luasan sebesar 482.619 m2 (21,70 %), sedangkan luasan terkecil sama dengan klasifikasi 9 kelas (Tabel 1 dan 2). Sebaran karang hidup dapat dilihat banyak tersebar di sekitar tubir gosong dan juga di sekitar goba Pulau Panggang. Tabel 1. Luas Masing-Masing Dari 9 Kelas Tematik Habitat Dasar No.

Kelas Habitat

nilai index

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Perairan Dalam (goba) Karang Hidup Karang Hidup dan Rubble Pasir Lamun Tinggi Pasir Rubble Lamun Sedang Pasir Campur Lamun Pasir,Karang Hidup,Lamun

3,78 - 4,31 4,31 - 4,39 4,39 - 4,48 4,48 - 4,57 4,57 - 4,66 4,66 - 4,75 4,75 - 4,84 4,84 - 5,05 > 5,05

Luas (m²) 248.933 230.764 247.459 235.421 239.882 245.726 242.737 428.292 104.147

% 11,19 10,38 11,13 10,58 10,79 11,05 10,92 19,26 4,68

Tabel 2. Luas Masing-Masing Dari 7 Kelas Tematik Habitat Dasar No.

Kelas Habitat

1 2 3 4 5 6 7

Perairan Dalam (goba) Karang Hidup Karang Hidup dan Rubble Pasir Rubble Lamun Pasir Lamun Pasir Karang Lamun

nilai index 3,78 - 4,31 4,31 - 4,39 4,39 - 4,48 4,48 - 4,66 4,66 -4,84 4,84 - 5,05 > 5,05

Luas (m²) 248.933 230.764 247.459 481.147 482.619 428.292 104.147

% 11,19 10,38 11,13 21,64 21,70 19,26 4,68

12 Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Dewi (2010) di daerah Karang Lebar dan Karang Congkak dengan menggunakan citra Ikonos Pansharpen menghasilkan peta dengan klasifikasi menjadi 6 kelas, yaitu karang hidup, karang mati, lamun, pasir campur karang, pasir campur lamun dan pasir dengan substrat pasir bercampur lamun hampir mendominasi seluruh wilayah kajian. Pada lokasi yang sama pun dilakukan juga penelitian oleh Siregar (2010) dengan menggunakan citra QuickBird menghasilkan klasifikasi habitat dasar sebanyak 5 kelas, yaitu karang hidup, karang mati, pasir, lamun, dan pasir bercampur karang, dengan luasan yang paling besar adalah kelas lamun yang mendominasi 32% dari total komposisi kelas habitat yang ada. Ekosistem terumbu karang merupakan suatu sistem kehidupan yang ukurannya dapat bertambah ataupun berkurang sebagai akibat dari interaksi yang kompleks antara berbagai kekuatan biologis dan fisik (Nybakken 1988). Interaksi dengan ekosistem yang lainnya seperti padang lamun dan pasir menjadikan ekosistem terumbu karang mempunyai fungsi ekologis. Habitat terumbu karang didefinisikan sebagai habitat alami bagi tanaman dan hewan. Tipe-tipe habitat dasar ini merupakan salah satu parameter yang berpengaruh dalam penentuan kawasan konservasi laut, karena merupakan habitat bagi jenis-jenis ikan karang. Ikan karang lebih suka untuk tinggal di habitat karang hidup dibandingkan di pasir ataupun di karang mati (rubble). Perhitungan Akurasi Pengukuran akurasi hasil citra klasifikasi dengan data lapang digunakan sebanyak 142 titik referensi dalam perhitungan nilai parameter user accuracy (UA), producer accuracy (PA) dan overall accuracy (OA) yang dirangkum dalam satu matriks, yaitu matriks kontingensi atau yang juga disebut confusion matrix. Matriks ini didapat dengan cara membandingkan antara jumlah pixel hasil klasifikasi dengan data lapang (ground truth). Hasil perhitungan uji akurasi dapat dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4. Nilai overall accuracy pada klasifikasi 9 kelas didapatkan sebesar 69,72 % dengan nilai 0,65 , sedangkan pada 7 kelas nilainya meningkat menjadi 78,87 % dengan nilai sebesar 0,75. Kualitas pemetaan pada kedua klasifikasi ini tergolong kategori sedang karena berada pada kisaran 0,4 0,8. Nilai user accuracy atau akurasi pengguna merupakan peluang rata-rata suatu piksel secara aktual mewakili tiap kelas di lapangan. Pada klasifikasi dengan 9 kelas menunjukkan nilai UA terbesar pada kelas pasir bercampur lamun (PL) dengan menunjukkan nilai 82,14 % yang telah terklasifikasi dengan benar, sementara 17,86 % piksel yang seharusnya masuk ke kelas PL tidak terpetakan dengan benar (omission error atau membuang daerah yang seharusnya termasuk dalam kelas) . Nilai terkecil ada pada kelas pasir (P) dengan nilai persentase 50 % yang telah tepat terpetakan sesuai dengan sebenarnya di lapang. Nilai producer accuracy (PA) atau akurasi penghasil mengindikasikan bahwa setiap piksel pada sebuah kelas telah tepat terklasifikasi. Perhitungan PA pada klasifikasi ini menunjukkan nilai pasir lamun juga cukup tinggi, yaitu 79,31 %, sedangkan untuk kelas karang hidup, karang rubble dan lamun tinggi menunjukkan nilai yang sama, yaitu 60 % yang telah tepat terklasifikasi pada citra ( dapat juga diinterpretasikan bahwa 40 % piksel daerah 3 kelas tersebut

13 gagal terpetakan sesuai dengan kelasnya) atau commission error (memasukkan daerah yang seharusnya dibuang dari kelas). Perhitungan UA pada klasifikasi dengan jumlah 7 kelas memberikan informasi bahwa kelas pasir campur lamun juga memiliki nilai yang tinggi, yaitu 91,30 % dengan 8,7 % tidak terpetakan sesuai dengan kelasnya. Nilai terkecil pada kelas mixel pasir, karang hidup, dan lamun dengan nilai sebesar 60 %. Kemudian PA pada klasifikasi ini untuk kelas perairan dalam, karang hidup dan lamun memiliki nilai yang sama tingginya, yaitu 90 % yang terpetakan dengan tepat. Sedangkan nilai terkecil ada pada kelas mixel pasir,karang hidup, dan lamun hanya dapat terpetakan dengan tepat sebesar 54,54 %. Tabel 3. Confusion matrix Pada Klasifikasi 9 Kelas Habitat Dasar Perairan

citra\lapangan darat darat 5 PD TK KR P LT PR LS PL PKL total kolom 5

PD

TK

KR

8 1 1

1 6 2

1 3 12 2

1

10

10

1 1

20

P

LT

PR 2 1

LS

PL

1 7 1 1

2 6 1

1 1

1

2 1 18 2 1

1 10

10

27

10

7 1

3 23 2 29

total PKL baris 1 8 11 1 11 16 14 9 1 23 13 1 28 9 7 11 142

Keterangan : Karang Hidup (TK), Perairan Dalam (PD) (≥15 meter), Karang Rubble (KR), Lamun Tutupan Sedang (LS) (30-60%), Lamun Tutupan Tinggi (LT) (≥60%), Pasir (P), Pasir Rubble (PR), Pasir Campur Lamun (PL) (lamun < 30%) dan mixel Pasir, Karang Hidup dan Lamun (PKL)

Total benar = 99, Total sampel = 142, Total akurasi (OA) = 99/142 *100% = 69,72% κ = 0,65 producer accuracy (%) lapangan akurasi darat 5/5 = 100 PD 8/10 = 80 TK 6/10 = 60 KR 12/20 = 60 P 7/10 = 70 LT 6/10 = 60 PR 18/27 = 66,67 LS 7/10 = 70 PL 23/29 = 79,31 PKL 7/11 = 63,36

user accuracy (%) citra akurasi darat 5/8 = 62,5 PD 8/11 = 72,73 TK 6/11 = 54,55 KR 12/16 = 75 P 7/14 = 50 LT 6/9 = 66,67 PR 18/23 = 78,26 LS 7/13 = 53,85 PL 23/28 = 82,14 PKL 7/9 = 77,78

14 Tabel 4. Confusion matrix Pada Klasifikasi 7 Kelas Habitat Dasar Perairan

citra\lapangan darat PD TK KR PR L PL PKL total kolom

darat 5

PD

TK

KR

9

1

2 15 2 1

29 4

1 18

10

20

36

20

9 1

PR 2 1

L

10

PKL 1

1

1 1 1 1 6 11

1

1 6

PL

3 21 4 29

total baris 8 10 12 18 33 28 23 10 142

Keterangan : Karang Hidup (TK), Perairan Dalam (PD) (≥15 meter), Karang Rubble (KR), Lamun (L), Pasir Rubble (PR), Pasir Campur Lamun (PL) (lamun < 30%) dan mixel Pasir, Karang Hidup dan Lamun (PKL)

Total benar = 112, Total sampel = 142, Total akurasi (OA) = 112/142 *100% = 78,87% κ = 0,75 producer accuracy (%) user accuracy (%) lapangan akurasi citra akurasi darat 5/6 = 83,33 darat 5/8 = 62,5 PD 9/10 = 90 PD 9/10 = 90 TK 9/10 = 90 TK 9/12 = 75 KR 15/20 = 75 KR 15/18 = 83,33 PR 29/36 = 80,55 PR 29/33 = 87,88 L 18/20 = 90 L 18/28 = 64,28 PL 21/29 = 74,41 PL 21/23 = 91,30 PKL 6/11 = 54,54 PKL 6/10 = 60 Pada perairan dangkal energi matahari akan mencapai dasar perairan untuk kemudian merefleksikannya hingga mencapai sensor. Energi yang dipantulkan, diserap dan ditransmisikan akan berbeda untuk setiap objek di muka bumi, tergantung pada jenis materi dan kondisinya. Perbedaan ini memungkinkan untuk membedakan objek yang berbeda pada suatu citra. Perbedaan informasi spektral objek yang sama pada beberapa saluran panjang gelombang dapat memperkuat sensor dalam membedakan objek. Sebagian cahaya akan menembus lebih dalam dan bila dasar laut tidak terlalu dalam maka bagian spektrum ini akan dipantulkan oleh dasar laut atau organisme bentos, misalnya alga, lamun atau terumbu karang. Vegetasi lamun lebih cenderung menyerap energi dari cahaya matahari (absorpsi) yang digunakannya untuk melakukan fotosintesis. Berbeda dengan jenis substrat seperti pasir yang lebih tinggi nilai pantulannya, karena semakin jernih suatu perairan maka nilai absorpsinya akan semakin rendah. Tipe substrat dasar juga akan mempengaruhi efek dasar warna perairan laut yang terdeteksi oleh penginderaan jauh. Hal-hal seperti ini yang akan membedakan reflektansi dari masing-masing objek yang berbeda, signal yang ditangkap oleh sensor pun akan

15 memiliki nilai yang berbeda sehingga memudahkan untuk dilakukan identifikasi terhadap jenis-jenis habitat dasar perairan dangkal. Pemetaan dengan jumlah kelas klasifikasi 9 kelas memiliki nilai akurasi secara umum (OA) 69,72 %, yang lebih rendah jika dibandingkan dengan klasifikasi 7 kelas (termasuk darat) sebesar 78,87 %. Hasil tersebut menunjukkan bahwa dengan persentase yang didapat dari seluruh data piksel pada citra Worldview-2 telah terklasifikasi dengan benar sesuai kondisi pada pengamatan insitu. Nilai akurasi untuk pemetaan habitat dasar pada setiap citra satelit berbedabeda. Pada pemetaan habitat dasar perairan dangkal juga dilakukan di dearah yang berdekatan dengan daerah penelitian oleh Dewi (2010) menggunakan citra Ikonos Pansharpen dengan jumlah klasifikasi 6 kelas menghasilkan akurasi yang lebih rendah yaitu 35,22 %. Siregar (2010), Asmadin (2011) dan Agus (2012) dengan menggunakan citra QuickBird menunjukkan nilai yang lebih tinggi, dengan 5 kelas Siregar (2010) menghasilkan nilai akurasi sebesar 79 %, sedangkan Asmadin (2011) menghasilkan nilai akurasi 82,79 % dengan klasifikasi 6 kelas habitat dasar, serta Agus (2012) menunjukkan nilai OA 68,98 % dengan jumlah kelas yang lebih detail, yaitu 12 kelas klasifikasi. Selain itu terdapat juga berbagai penelitian di luar negeri mengenai pemetaan habitat terumbu karang (Tabel 5). Nilai akurasi yang didapatkan pada penelitian ini jika dibandingkan dengan pemetaan habitat terumbu karang di berbagai negara (Tabel 5) memiliki kemiripan range nilai yang sama, sehingga dapat disandingkan dengan penelitian-penelitian sebelumnya sebagai acuan informasi yang besifat pembanding dalam pemetaan habitat dasar perairan dangkal. Semakin sedikit jumlah kelas yang dipakai dalam memetakan habitat maka akan meningkatkan daya akurasi dari peta tematik tersebut, namun hal tersebut tergantung juga dengan citra satelit yang digunakan dalam pemetaan tersebut. Hal ini dapat dibuktikan adanya perbedaan pada nilai OA yang didapat pada penelitian ini, nilai akurasi pada klasifikasi 7 kelas lebih tinggi dibandingkan dengan klasifikasi yang berjumlah 9 kelas. Menurut Mumby et al. (1998) nilai akurasi 65-70% dapat dikategorikan cukup baik untuk pemetaan habitat pesisir menggunakan inderaja satelit. Pemetaan habitat dasar perairan ini memberikan informasi yang penting khususnya untuk keberadaan dan keberlangsungan hidup ikan terumbu. Agus (2012) dalam penelitiannya mengaitkan antara konektivitas struktural habitat ontogeni. Keragaman dan kelimpahan ikan terumbu tentu terkait dengan habitatnya, dari berbagai jenis habitat yang ada akan mempengaruhi jenis-jenis apa saja ikan yang terdapat di dalamnya. Hal ini juga tentu akan bermanfaat bagi para nelayan maupun pemerintah setempat dalam penentuan kawasan konservasi. Semakin detail habitat yang terpetakan maka akan semakin banyak juga informasi yang diperoleh. Dalam penelitian ini habitat dasar perairan mampu dikelaskan hingga 9 kelas habitat dengan akurasi 69,72 %, walaupun nilai akurasinya lebih rendah jika dibandingkan dengan 7 kelas namun dengan standar nilai akurasi yang didapatkan dengan kategori yang cukup baik, 9 kelas habitat ini layak untuk dipakai sebagi acuan dasar pemetaan habitat dasar perairan dangkal dengan skema klasifikasi habitat ekosistem terumbu karang.

16 Tabel 5. Berbagai penelitian pemetaan habitat terumbu karang Peneliti Agus (2012)

Subjek 12 kelas habitat

Citra Quickbird

Metode Klasifikasi unsupervised dan supervised

Akurasi Keseluruhan 68,98 %

Andrefouët et al. 2003

3-15 kelas bentik

Ikonos Landsat ETM

Klasifikasi unsupervised dan/atau supervised

77% untuk 4–5 kelas, 71% untuk 7–8 kelas, 65% untuk 9–11 kelas, dan 53% untuk >13 classes Landsat: 56% untuk 5–10kelas Penilaian kualitatif

contextual editing

Andrefouët & Guzman 2005

Keanekaragaman Geomorfologi dab bentik

Landsat ETM Landsat TM

·Interpretasi secara visual ·Klasifikasi supervised ·contextual editing Klasifikasi supervised

Capolsini et al. 2003

5 level klasifikasi (3,4,5,7,9 kelas)

Joyce et al. 2004

5 kelas bentik

Landsat ETM ASTER SPOT HRV Ikonos MASTER Landsat ETM

Mumby et al. 1997

Perbandingan 3 klasifikasi sensor (4,8,13 kelas) Serta komposisi kuantitatif bentik

Landsat MSS Landsat TM SPOT XS SPOT Pan merged Landsat TM/SPOT Pan CASI

·Klasifikasi supervised ·contextual editing

Mumby et al.1998

2 level klasifikasi, 4(karang, alga, pasirlamun)-9 kelas bentik

CASI

·Klasifikasi supervised ·contextual editing

Neil et al. 2000

10 kelas geomorfologi

Landsat TM

· Klasifikasi unsupervised

Roelfsema et al. 2002

mikroalga (konsentrasi klorofil)

Landsat TM

Siregar (2010)

5 kelas habitat

Quickbird

·Reflektansi spektral · Klasifikasi supervised · Klasifikasi unsupervised dan supervised

· Klasifikasi unsupervised

Sumber : Agus (2012),Mazieres (2008), Siregar (2010)

Landsat ETM: 48-81% Ikonos: 86%65% keseluruhan 41% dari 74% - 12% untuk lokasi dari 72% - 0% untuk bentik 4 kelas: 55%73% (Landsat TM) 8 kelas: 38% - 52% (Landsat TM) 13 habitat: 21% 37% (SPOT XS) CASI: 72% 93% 89% dan 81% untuk tipe buruk dan baik dari penurunan habitat Tidak ada

Keseluruhan 62% dari 11% 82% Keseluruhan 79 %

17 Ada beberapa faktor yang mempengaruhi nilai hasil perhitungan matriks uji akurasi. Faktor yang pertama adanya kesalahan dalam pengelompokkan jenis substrat berdasarkan yang sebenarnya yang terdapat di lapang pada saat pengambilan data primer. Pengambilan data yang dilakukan oleh beberapa orang akan menghasilkan persepsi yang berbeda juga, dikarenakan pendeskripsian dari masing-masing orang yang tidak sama. Hal tersebut tentu akan berpengaruh terhadap keakuratan data substrat yang diambil. Faktor lain adalah posisi pada saat pengambilan data dengan koordinat yang ada pada citra Worldview-2 yang seharusnya sama. Citra Worldview-2 yang termasuk golongan satelit dengan sensor yang beresolusi sangat tinggi yang mampu mencapai tampilan pankromatik dengan resolusi yang kurang dari 0,5 meter (lebih dari 0,46 m untuk jarak sampel) dan untuk tampilan multispektral memiliki resolusi lebih dari 1,84 m. Namun dengan menggunakan GPS Garmin etrex h dan GPS12 yang memiliki presisi 3- 5 meter dari posisi yang sebenarnya tentu akan sangat berpengaruh sekali terhadap hasil akurasi yang didapatkan.

SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Pemetaan habitat dasar perairan dangkal dengan pendekatan transformasi citra “depth invariant index” menggunakan citra Worldview-2 dapat menghasilkan peta tematik dengan klasifikasi substrat dasar menjadi 9 kelas dan hasil reclass menjadi 7 kelas pada satu skema klasifikasi habitat dasar. Sembilan kelas tersebut yaitu, perairan dalam, karang hidup, campuran karang hidup dan rubble, lamun tutupan sedang, lamun tutupan tinggi, pasir, pasir rubble, pasir campur lamun serta mixel pasir, karang hidup dan lamun. Sedangkan pada tujuh kelas hasil reclass, kelas lamun tutupan sedang dan lamun tutupan tinggi menjadi kelas lamun dan kelas pasir bergabung dalam kelas pasir rubble. Pengklasifikasian tersebut menghasilkan uji akurasi keseluruhan yang cukup baik menggunakan confusion matrix, yaitu sebesar 69,72 % untuk 9 kelas dan 78,87 % untuk 7 kelas. Kedua kelas tersebut memiliki kualitas pemetaan yang tergolong kategori sedang karena nilai koefisien kappa berada pada kisaran 0,4 sampai 0,8. Saran Pengambilan data saat dilapangan sebaiknya lebih diperluas areanya untuk mengurangi kesalahan penentuan posisi oleh GPS. Penggunaan GPS sebaiknya yang compatible dengan citra yang dipakai, yaitu GPS dengan akurasi yang tinggi, agar mendapatkan nilai akurasi yang tinggi juga pada peta tematik habitat dasar perairan dangkal yang dihasilkan (peralatan yang mendukung). Perlunya persamaan persepsi dalam tim pengambil data dalam penentuan jenis habitat pada saat di lapang. Penggunaan skema klasifikasi yang digunakan harus jelas dalam penentuan pemetaan habitat dasar.

18

DAFTAR PUSTAKA Agus SB. 2012. Kajian Konektivitas Habitat Ontogeni Ikan Terumbu Menggunakan Pemodelan Geospasial Di Perairan Kepulauan Seribu [disertasi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Asmadin. 2011. Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal dari Citra Satelit Quickbird Menggunakan Metode Kecerdasan Buatan [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Butler MJA, Mouchot C, Barote V, Blanc LC. 1988. The Application of Remote Sensing Technology to Marine Fisheries. An Introductory Manual. FAO Fisheries Technical Paper 295: 129. Congalton RG dan Green K. 2009. Assessing The Accuracy of Remotely Sensed Data : Principles and Practices. Lewis Publishers. New York. xv + 179 hlm. Danoedoro P. 1996. Pengolahan Citra Digital: Teori dan Aplikasinya dalam Bidang Penginderaan Jauh. Yogyakarta: Fakultas Geografi Universitas Gajah Mada. 254 hlm. Dewi RR.2010. Pemetaan Habitat Dasar Perairan Dangkal dengan Menggunakan Citra Ikonos Pansharpen di Karang Lebar dan Karang Congkak Kepulauan Seribu, Jakarta [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Green PE, Mumby PJ, Edwards AJ, dan Edwards CD. 2000. Remote Sensing Handbook for Coastal Management. United Nations Educational, Scientifics, and Cultural organization. Paris.x + 316 hlm. Hochberg EJ dan Atkinson MJ. 2000.Spectral discrimination of coral reef benthic communities. Coral Reefs. 19:164–171. Isoun E, Fletcher C, Frazer N dan Gradie J. 2003. Multi-spectral mapping of reef bathymetry and coral cover: Kailua Bay, Hawaii. Coral Reefs. 22:68–82. Lillesand TM, Kiefer RW. 1994. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Dulbahri,Suharsono P, Suharyadi H, penerjemah; Sutanto, editor. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Terjemahan dari: Remote Sensing and Image Interpretation. 725 hlm. Lunetta RS dan Lyon JG. 2004. Remote Sensing and GIS Accuracy Assessment. CRC Press. New York. xvii + 304 hlm. Lyzenga DR. 1978. Passive Remote Sensing Techniques for Mapping Water depth and Bottom Features. Applied Optics.17:379-383. Mazieres JD. 2008. Spatial distribution of reef fish communities: An investigation of the coral Coast, Fiji islands. Coral Reef Initiatives for The Pacific. France: University of the South Pacific. x + 98 hlm. Mc. Kenzie LJ. 2003. Guidelines for the rapid assessment of seagrass habitats in The western Pacific. Cairns: Department of Primary Industries Queensland, Northern Fisheries Centre. SeagrassWacth. Mount RE. 2006. Acquisition of Through-water Aerial Survey Images : Surface Effects and the Prediction of Sun Glitter and Subsurface Illumination. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 71(12): 1407-1415. Mumby PJ, Green EP, Clark CD, Edwards AJ. 1998. Digital Analysis of Multispectral airbone imagery of coral reefs. Coral Reefs. 17:59-69

19 Mumby PJ dan Edwards AJ. 2002. Mapping marine environments with IKONOS imagery: enhanced spatial resolution can deliver greater thematic accuracy. Remote Sensing of Environment.82 (2002): 248-257 Muzaki AA. 2008. Analisis Spasial Kualitas Ekosistem Terumbu Karang Seabagai Dasar Penentuan Kawasan Konservasi Laut dengan Metode Cell Based Modelling di Karang Lebar dan Karang Congkak Kepulauan Seribu DKI Jakarta. [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Nurlidiasari M. 2004. The application of QuickBird and Multy-temporal Landsat TM data for coral reef habitat mapping. Case study: Derawan Island, East Kalimantan, Indonesia. [tesis]. Netherlands: International Institute for GeoInformation Science and Earth Observation-ITC. Nybakken JW.1988. Biologi Laut : Suatu pendekatan ekologis. Jakarta: PT. Gramedia. 459 hlm. Poli D, Angiuli E, Remondino F. 2010. Radiomeric and geometric analysis of worldview-2 stereo scenes. Joint Research Center. 6 hlm. Purkis SJ, Kenter JAM, Oikonomou EK, dan Robinson IS. 2002. High resolution ground verification, cluster analysis and optical model of reef substrate coverage on Landsat TM imagery (Red Sea, Egypt). Int. J. Remote Sensing. 23 (8) :1677-1698. Purwadhi SH. 2001. Interpretasi Citra Digital. Jakarta: PT Grasindo. Siregar VP. 1996. Pengembangan Algoritma Pemetaan Terumbu Karang di Pulau Menjangan Bali dengan Citra Satelit. Kumpulan Seminar Maritim 1996. Jakarta: BPPT. Siregar VP, Wouthuyzen S, Sukimin S, Agus SB, Selamat MB, Adriani, Sriati dan Muzaki. 2010. Informasi Spasial Habitat Perairan Dangkal dan Pendugaan Stok Ikan Terumbu Menggunakan Citra Satelit. Bogor (ID): SEAMEO BIOTROP. Wouthuyzen S. 2001. Pemetaan Perairan Dangkal Dengan Menggunakan Citra Satelit Landsat-5 TM Guna Dipakai Dalam Pendugaan Potensi Ikan Karang : Suatu studi Di Pulau-Pulau Padaido. Bogor (ID): Bakosurtanal.

20 Lampiran 1 Data GPS dan habitat dasar perairan dangkal No 1 2 3 5 8 10 12 13 14 16 17 18 19 20 21 22 25 26 27 30 31 32 34 35 40 41 42 44 45 46 47 50 51 52 53 54 55 56 58 59 60

Tipe Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint

Lintang -5.74169 -5.74174 -5.7418 -5.74213 -5.74271 -5.74294 -5.74317 -5.74339 -5.74376 -5.74479 -5.74488 -5.74502 -5.74506 -5.74755 -5.74748 -5.74747 -5.74729 -5.74723 -5.74721 -5.74709 -5.74703 -5.74693 -5.74683 -5.74678 -5.74644 -5.74642 -5.74637 -5.74623 -5.7462 -5.74617 -5.74612 -5.7461 -5.74606 -5.74602 -5.74598 -5.74583 -5.74579 -5.74775 -5.74721 -5.74668 -5.74529

Bujur 106.6023 106.6023 106.6024 106.6027 106.6031 106.6033 106.6035 106.6037 106.6038 106.6032 106.6031 106.603 106.6029 106.6017 106.6014 106.6013 106.6006 106.6006 106.6006 106.6006 106.6006 106.6005 106.6005 106.6005 106.6003 106.6003 106.6003 106.6002 106.6002 106.6001 106.6 106.5996 106.5995 106.5994 106.5993 106.5991 106.599 106.5956 106.5939 106.5929 106.589

Substrat Dasar pasir pasir pasir lamun sedang pasir pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun lamun sedang pasir karang lamun terumbu karang pasir rubble karang rubble lamun sedang pasir rubble lamun tinggi karang rubble pasir karang lamun pasir karang lamun pasir lamun lamun tinggi pasir lamun lamun sedang lamun tinggi pasir lamun pasir lamun pasir karang lamun pasir lamun pasir lamun pasir pasir pasir pasir terumbu karang perairan dalam perairan dalam terumbu karang terumbu karang

21 Lanjutan 61 62 63 64 65 68 70 71 74 76 78 79 80 81 82 84 85 86 88 89 91 92 93 94 95 96 97 98 99 101 102 103 104 105 106 107 109 110 112 113 114

Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint

-5.74521 -5.74579 -5.74593 -5.7462 -5.74625 -5.74671 -5.74674 -5.74682 -5.74722 -5.74723 -5.74739 -5.74734 -5.74749 -5.74766 -5.74794 -5.74784 -5.74771 -5.74757 -5.74723 -5.74712 -5.74674 -5.74648 -5.7463 -5.74621 -5.74615 -5.74616 -5.74619 -5.74624 -5.74625 -5.74611 -5.74602 -5.74585 -5.74561 -5.74558 -5.74553 -5.74513 -5.74434 -5.74421 -5.7436 -5.74336 -5.74323

106.589 106.5896 106.5896 106.5898 106.5899 106.5912 106.5916 106.5917 106.5924 106.5926 106.593 106.5932 106.5934 106.5939 106.5946 106.5954 106.596 106.5963 106.5966 106.5968 106.597 106.597 106.5974 106.5978 106.5982 106.5983 106.5989 106.5994 106.5995 106.6003 106.6006 106.6009 106.6016 106.6017 106.6019 106.6026 106.6034 106.6035 106.6038 106.6037 106.6036

terumbu karang terumbu karang terumbu karang pasir pasir pasir terumbu karang pasir pasir terumbu karang terumbu karang terumbu karang terumbu karang perairan dalam terumbu karang pasir pasir pasir pasir lamun sedang lamun tinggi pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir karang lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun lamun sedang lamun sedang pasir lamun pasir lamun pasir pasir pasir karang lamun pasir karang lamun pasir karang lamun

22 Lanjutan 116 117 118 119 120 122 123 124 125 126 127 129 130 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 143 144 145 146 147 148 149 151 152 154 155 156 157 158 159 160 163 164 166

Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint

-5.74233 -5.74215 -5.74192 -5.74166 -5.74143 -5.74109 -5.74094 -5.74061 -5.74015 -5.73997 -5.73988 -5.73977 -5.73993 -5.74037 -5.74051 -5.74067 -5.74099 -5.74105 -5.7411 -5.74117 -5.74124 -5.74139 -5.74131 -5.74166 -5.74197 -5.74337 -5.74395 -5.74414 -5.74437 -5.74469 -5.74542 -5.74583 -5.74602 -5.74612 -5.74628 -5.74672 -5.74676 -5.74647 -5.74621 -5.7457 -5.74558 -5.74516

106.6033 106.603 106.6027 106.6023 106.602 106.6017 106.6016 106.6014 106.6011 106.601 106.6009 106.5977 106.5971 106.5966 106.5965 106.5964 106.5961 106.5959 106.5956 106.5953 106.595 106.5943 106.5941 106.5933 106.5931 106.5927 106.5925 106.5924 106.5923 106.5921 106.5917 106.5914 106.5913 106.5913 106.5912 106.5911 106.5912 106.5917 106.592 106.5925 106.5926 106.5931

lamun tinggi pasir pasir pasir pasir karang lamun pasir pasir pasir pasir karang lamun pasir karang lamun pasir pasir lamun pasir lamun pasir pasir terumbu karang terumbu karang karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble pasir lamun pasir lamun lamun sedang lamun sedang pasir lamun lamun sedang pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir karang lamun karang rubble terumbu karang perairan dalam perairan dalam perairan dalam terumbu karang perairan dalam karang rubble lamun tinggi pasir lamun pasir lamun

23 Lanjutan 167 168 169 170 171 172 174 176 177 179 180 181 184 185 186 187 190 193 196 197 198 199 204 205 206 207 212 213 214 217 218 219 221 222 223 224 225 226 227 228 229 231


-5.74505 -5.74452 -5.74397 -5.74351 -5.74336 -5.74327 -5.74229 -5.74192 -5.74175 -5.74136 -5.74118 -5.74102 -5.74049 -5.7403 -5.74017 -5.73859 -5.73776 -5.73798 -5.73875 -5.73935 -5.73945 -5.73965 -5.74046 -5.74054 -5.74075 -5.7409 -5.74184 -5.7421 -5.74221 -5.74358 -5.74357 -5.74352 -5.74324 -5.74304 -5.7428 -5.74267 -5.7425 -5.7422 -5.74199 -5.74186 -5.74163 -5.74133

106.5932 106.5937 106.594 106.5944 106.5945 106.5945 106.5952 106.5954 106.5955 106.5957 106.5957 106.5958 106.596 106.596 106.596 106.5961 106.5959 106.5951 106.5949 106.5949 106.5949 106.5948 106.5947 106.5947 106.5946 106.5946 106.5945 106.5945 106.5945 106.5943 106.5939 106.5937 106.5935 106.5935 106.5933 106.5933 106.5932 106.593 106.5929 106.5928 106.5926 106.5923

lamun sedang pasir lamun pasir perairan dalam perairan dalam perairan dalam pasir pasir pasir pasir pasir karang rubble pasir karang lamun pasir lamun pasir lamun pasir rubble perairan dalam perairan dalam pasir lamun pasir lamun pasir lamun lamun tinggi pasir lamun lamun sedang pasir lamun pasir lamun karang rubble pasir pasir perairan dalam terumbu karang pasir pasir rubble pasir rubble pasir pasir lamun lamun sedang lamun sedang lamun sedang lamun sedang lamun sedang pasir lamun

24 Lanjutan 232 234 235 237 238 239 240 241 242 243 245 246 247 248 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 278 279


-5.74109 -5.74075 -5.74054 -5.74008 -5.73985 -5.73971 -5.73997 -5.74005 -5.74014 -5.74029 -5.74059 -5.74063 -5.74065 -5.74066 -5.74069 -5.74071 -5.74072 -5.74074 -5.74077 -5.74081 -5.74088 -5.74092 -5.74094 -5.74097 -5.74104 -5.74108 -5.74112 -5.74117 -5.74128 -5.74137 -5.74163 -5.74181 -5.7423 -5.74243 -5.74253 -5.74267 -5.7429 -5.74308 -5.74327 -5.7435 -5.74363 -5.74368

106.592 106.5917 106.5915 106.5911 106.591 106.5909 106.5905 106.5904 106.5904 106.5904 106.5903 106.5901 106.5899 106.5898 106.5893 106.5892 106.589 106.5889 106.5888 106.5887 106.5885 106.5883 106.5881 106.5881 106.5878 106.5877 106.5876 106.5874 106.5873 106.5872 106.5867 106.5865 106.5862 106.5861 106.5861 106.5861 106.5861 106.5861 106.5862 106.5864 106.5867 106.587

pasir lamun pasir rubble pasir rubble karang rubble terumbu karang perairan dalam terumbu karang pasir rubble pasir rubble karang rubble karang rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble pasir rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble terumbu karang terumbu karang terumbu karang terumbu karang terumbu karang terumbu karang terumbu karang terumbu karang karang rubble karang rubble

25 Lanjutan 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 328


-5.74382 -5.74393 -5.74405 -5.74412 -5.7442 -5.74438 -5.74447 -5.74451 -5.74456 -5.74462 -5.74473 -5.74478 -5.74483 -5.7449 -5.74499 -5.74509 -5.74521 -5.7453 -5.74535 -5.74545 -5.74556 -5.74558 -5.74559 -5.74562 -5.74566 -5.74588 -5.74598 -5.74604 -5.74611 -5.74618 -5.74624 -5.74632 -5.74638 -5.74645 -5.74649 -5.74652 -5.74659 -5.74664 -5.74669 -5.7467 -5.74671 -5.74705

106.5872 106.5875 106.5876 106.5878 106.5879 106.5883 106.5886 106.5887 106.5888 106.589 106.5892 106.5893 106.5894 106.5895 106.5896 106.5898 106.5899 106.59 106.5901 106.5902 106.5904 106.5905 106.5906 106.5908 106.5909 106.5914 106.5915 106.5917 106.5918 106.592 106.5922 106.5923 106.5924 106.5926 106.5927 106.5928 106.5929 106.593 106.593 106.5931 106.5933 106.5939

pasir rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble terumbu karang terumbu karang terumbu karang terumbu karang pasir rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble karang rubble karang rubble karang rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble karang rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble karang rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble karang rubble karang rubble pasir rubble karang rubble karang rubble

26 Lanjutan 330 331 332 334 335 338 339 341 342 344 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 361 363 364 365 368 369 370 372 373 375 377 378 380 381 382 383 384 385 386 387


-5.74728 -5.74731 -5.74737 -5.74741 -5.74741 -5.74746 -5.74748 -5.74764 -5.7477 -5.74787 -5.74813 -5.74816 -5.74817 -5.74817 -5.74817 -5.74818 -5.74818 -5.7482 -5.74821 -5.74821 -5.74821 -5.74813 -5.74809 -5.74806 -5.74808 -5.74816 -5.74788 -5.7478 -5.74774 -5.74736 -5.74726 -5.74695 -5.74613 -5.74601 -5.74579 -5.74563 -5.74557 -5.74545 -5.74536 -5.74522 -5.74508 -5.74443

106.5944 106.5945 106.5947 106.5949 106.595 106.5953 106.5954 106.5958 106.5959 106.5961 106.5967 106.5968 106.5969 106.597 106.5973 106.5974 106.5975 106.5976 106.5978 106.5979 106.5981 106.5982 106.5985 106.5989 106.599 106.5995 106.6001 106.6003 106.6004 106.6011 106.6011 106.6013 106.6014 106.6014 106.6017 106.6019 106.6019 106.6021 106.6022 106.6024 106.6026 106.6033

karang rubble pasir rubble karang rubble terumbu karang karang rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble pasir rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble karang rubble terumbu karang terumbu karang terumbu karang karang rubble karang rubble terumbu karang terumbu karang karang rubble karang rubble pasir rubble karang rubble pasir rubble terumbu karang karang rubble karang rubble pasir lamun pasir lamun pasir lamun lamun sedang pasir lamun pasir lamun lamun sedang lamun sedang lamun sedang pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun

27 Lanjutan 388 389 390 391 392 393 394 397 398 399 400 401 404 405 406 407 408 409 410 413 414 415 416 417 418 419 422 424 425 429 432 433 435 436 437 438 439 440 441 443 444 445


-5.74416 -5.74397 -5.74392 -5.74385 -5.7438 -5.74376 -5.74371 -5.74313 -5.74296 -5.74276 -5.74249 -5.74235 -5.74196 -5.74177 -5.74157 -5.74142 -5.7413 -5.7411 -5.74102 -5.74054 -5.74037 -5.74028 -5.7401 -5.73979 -5.73913 -5.73903 -5.73859 -5.73832 -5.7382 -5.73837 -5.73924 -5.7394 -5.73975 -5.73999 -5.7402 -5.74041 -5.74113 -5.74108 -5.7409 -5.74011 -5.7398 -5.73973

106.6037 106.604 106.604 106.6042 106.6044 106.6046 106.6048 106.6051 106.6052 106.6053 106.6056 106.6056 106.6058 106.6059 106.606 106.6061 106.6061 106.6062 106.6062 106.6063 106.6063 106.6064 106.6064 106.6065 106.6067 106.6067 106.607 106.6072 106.6073 106.6071 106.6056 106.6054 106.6051 106.605 106.6049 106.6048 106.6046 106.6044 106.6043 106.6038 106.6036 106.6035

pasir lamun pasir lamun lamun tinggi pasir lamun pasir lamun lamun tinggi lamun tinggi pasir lamun pasir lamun lamun sedang lamun tinggi pasir lamun pasir karang lamun pasir karang lamun pasir karang lamun pasir karang lamun pasir karang lamun pasir karang lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun karang rubble karang rubble perairan dalam karang rubble pasir lamun pasir karang lamun pasir rubble pasir karang lamun pasir lamun pasir lamun lamun sedang lamun sedang pasir lamun pasir karang lamun pasir lamun lamun sedang

28 Lanjutan 446 450 451 454 455 456 458 459 461 462 463 464 465 466 470 471 472 473 474 475 476 477 479 480 484 485 486 487 488 489 490 491 493 494 495 496 497 499 500 501 502 503


-5.73925 -5.73822 -5.73813 -5.73759 -5.73743 -5.73735 -5.73708 -5.73702 -5.73659 -5.73606 -5.73601 -5.73611 -5.73701 -5.73743 -5.73835 -5.73831 -5.73827 -5.73824 -5.73821 -5.73819 -5.73816 -5.73817 -5.73864 -5.73874 -5.73922 -5.73931 -5.73941 -5.7395 -5.73955 -5.73962 -5.7397 -5.73978 -5.73988 -5.73991 -5.73986 -5.73981 -5.7398 -5.74113 -5.74125 -5.74133 -5.74151 -5.74154

106.6033 106.6035 106.6035 106.6036 106.6036 106.6036 106.6035 106.6035 106.6036 106.6034 106.6029 106.6023 106.5992 106.5981 106.5962 106.5963 106.5964 106.5965 106.5966 106.5967 106.5969 106.597 106.597 106.597 106.5975 106.5977 106.5978 106.598 106.5981 106.5982 106.5984 106.5986 106.5989 106.5992 106.5994 106.5996 106.5999 106.6017 106.6018 106.6019 106.6022 106.6023

pasir lamun pasir lamun lamun sedang lamun sedang lamun tinggi lamun tinggi pasir pasir perairan dalam perairan dalam perairan dalam perairan dalam perairan dalam perairan dalam lamun tinggi lamun tinggi lamun tinggi pasir lamun pasir lamun pasir lamun lamun tinggi lamun tinggi pasir rubble pasir rubble pasir lamun pasir rubble pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir lamun pasir pasir pasir pasir rubble pasir lamun pasir pasir karang lamun pasir lamun pasir pasir

29 Lanjutan 504 505 506 507 509 512 513 514 515 516 517 518 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 531 532 533 534 535 536 538 539 540 541 543 544 545 546 547 549 550 551 552 554


-5.74163 -5.74184 -5.74211 -5.74252 -5.74301 -5.74361 -5.74348 -5.74329 -5.74312 -5.7429 -5.74258 -5.74215 -5.74096 -5.74005 -5.73974 -5.73928 -5.73859 -5.73837 -5.73826 -5.73766 -5.73743 -5.73733 -5.73718 -5.73703 -5.73692 -5.73685 -5.73698 -5.73701 -5.73802 -5.73818 -5.73831 -5.73851 -5.73979 -5.7398 -5.73984 -5.73987 -5.7399 -5.73994 -5.73991 -5.73986 -5.73982 -5.73975

106.6025 106.6028 106.6032 106.6035 106.6037 106.6041 106.6044 106.6044 106.6045 106.6046 106.6047 106.6048 106.6048 106.605 106.6051 106.6052 106.6048 106.6048 106.6047 106.6042 106.604 106.6039 106.6038 106.6036 106.6035 106.6028 106.6006 106.6003 106.597 106.597 106.5969 106.5968 106.5982 106.5983 106.5984 106.5986 106.5987 106.599 106.5993 106.5997 106.6 106.6004

pasir pasir pasir lamun lamun tinggi lamun sedang pasir lamun pasir lamun pasir lamun lamun sedang lamun tinggi pasir karang lamun pasir lamun pasir lamun karang rubble karang rubble karang rubble lamun sedang lamun sedang pasir karang lamun pasir karang lamun pasir karang lamun lamun sedang pasir lamun karang rubble terumbu karang perairan dalam perairan dalam perairan dalam pasir lamun pasir lamun pasir lamun karang rubble pasir lamun pasir pasir pasir pasir pasir lamun pasir pasir pasir rubble pasir

30 Lanjutan 555 556 557 558 559 561 563 564 566 567 568 570 572

Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint Waypoint

-5.73819 -5.7379 -5.73755 -5.73737 -5.73739 -5.73759 -5.73832 -5.73858 -5.7397 -5.73974 -5.7398 -5.73972 -5.73862

106.601 106.6011 106.6008 106.6007 106.6005 106.5994 106.598 106.5981 106.5991 106.5989 106.5993 106.6019 106.6023

darat darat darat darat darat darat darat darat darat darat darat darat darat

31 Lampiran 2 Foto-foto survei lapang

Pasir

Pasir Lamun

Lamun

Lamun

Pasir,Karang,Lamun

Terumbu Karang

Terumbu Karang

Pasir Rubble

32 Lampiran 3 Standar persentase (%) penutupan lamun (Mc.Kenzie 2003)

33

RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bandar Lampung, 08 Desember 1990 dari Bapak Surya dan Ibu Lely Herniati. Penulis merupakan anak keempat dari lima bersaudara. Tahun 2005 – 2008 Penulis menyelesaikan pendidikan di SMA YP UNILA, Bandar Lampung. Pada tahun 2008 diterima sebagai mahasiswa Institut Pertanian Bogor, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan melalui jalur USMI (Undangan Seleksi Masuk IPB). Selama mengikuti perkuliahan, penulis mendapatkan kesempatan sebagai asisten mata kuliah Selam Ilmiah (2011), asisten mata kuliah Metode Observasi Bawah Air (2011) dan asisten mata kuliah Ekologi Laut Tropis (2012). Penulis juga aktif dalam kegiatan organisasi, seperti anggota UKM Softball IPB (Oryza) 2010-2011, anggota divisi Pengembangan Sumber Daya Manusia - Himpunan Mahasiswa Ilmu dan Teknologi Kelautan (HIMITEKA) 2009-2010, sekretaris divisi Hubungan Luar dan Komunikasi - Himpunan Mahasiswa Ilmu dan Teknologi Kelautan (HIMITEKA) 2010-2011, serta anggota Fisheries Diving Club (FDC-IPB) sebagai sekretaris divisi Pendidikan dan Latihan Fisheries Diving Club (FDC-IPB) 2009-2011, dan anggota divisi Rumah Tangga 2011-2012. Penulis aktif menjadi panitia dalam kegiatan-kegiatan yang dilaksanakan di dalam kampus, salah satunya adalah The 19th Tri University (2012), bendahara Ekspedisi Zooxhantellae XI, Kayoa,Giraichi, Halmahera Selatan (2011), Ketua Simulasi Monitoring Terumbu Karang Pulau Pramuka dan Sekitarnya (2010). Penulis menyelesaikan studi di Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan dengan skripsi yang berjudul “Pemetaan Habitat Dasar Perairan Dangkal Pulau Panggang dan Sekitarnya Dengan Menggunakan Citra Worldview-2”.

PEMETAAN HABITAT DASAR PERAIRAN DANGKAL PULAU PANGGANG DAN SEKITARNYA DENGAN MENGGUNAKAN CITRA WORLDVIEW-2 ADE AYU MUSTIKA

Recommend Documents