PEMETAAN PERSEBARAN TERUMBU KARANG

DI PERAIRAN KEMUJAN TAMAN NASIONAL KARIMUNJAWA

KABUPATEN JEPARA MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT 8

OLI METODE ALGORITMA LYZENGA

TUGAS AKHIR

Diajukan sebagai salah satu persyaratan

Untuk memperoleh gelar Ahli Madya

Program Studi Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografi

Diajukan Oleh:

Nicho Nursidiq

15/386364/SV/09750

Kepada :

Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada

Yogyakarta

PROGRAM DIPLOMA

PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFI

SEKOLAH VOKASI

UNIVERSITAS GADJAH MADA

YOGYAKARTA

2018

Scanned by CamScanner

Scanned by CamScanner

iv

PEMETAAN PERSEBARAN TERUMBU KARANG DI PERAIRAN

KEMUJAN TAMAN NASIONAL KARIMUNJAWA KABUPATEN

JEPARA MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 OLI METODE

ALGORITMA LYZENGA

Oleh :

Nicho Nursidiq

15/386364/SV/09750

INTISARI

Pemetaan persebaran terumbu karang dapat dilakukan menggunakan

teknologi penginderaan jauh, melalui pengolahan citra satelit. Penelitian ini

menggunakan citra Landsat 8 OLI wilayah kajian perairan Kemujan Taman

Nasional Karimunjawa, Kabupaten Jepara. Citra Landsat 8 OLI adalah citra

resolusi sedang yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi persebaran habitat

bentik. Tujuan penelitian ini adalah 1) Membuat peta persebaran terumbu karang

menggunakan citra Landsat 8 OLI metode dengan algoritma lyzenga di perairan

Kemujan Taman Nasional Karimunjawa 2) Mengetahui persentase terumbu

karang yang hidup dan mati perairan Kemujan Taman Nasional Karimunjawa.

Data yang digunakan adalah citra Landsat 8 OLI dengan resolusi spasial 30 m.

Data lokasi persebaran terumbu karang berupa data lapangan hasil photo transect

habitat bentik yang berada di perairan Kemujan Taman Nasional Karimunjawa.

Citra Landsat 8 OLI dilakukan koreksi kolom air menggunakan algoritma

lyzenga untuk menghilangkan efek kedalaman perairan agar objek kajian yang

terdapat dibawah permukaan air dapat di deteksi secara akurat. Klasifikasi

multispektral yang digunakan untuk klasifikasi objek kajian adalah Supervised

Maximum Likelihood. Klasifikasi ini menggunakan algoritma probabilitas

sehingga cocok digunakan untuk klasifikasi persebaran habitat bentik. Hasil uji

akurasi menunjukan nilai 59,74%, merupakan nilai akurasi yang baik untuk

pemetaan persebaran terumbu karang.

Persebaran terumbu karang di perairan Kemujan Taman Nasional

Karimunjawa berada pada wilayah pecah gelombang pada variasi kedalaman

perairan sedang-tinggi dengan variasi bentuk karang yaitu plate, branching, dan

boulder. Adapun persentase persebaran terumbu karang sebesar 45,53% karang

hidup dan 8,58% karang mati. Selain terumbu karang, terdapat juga makro alga,

lamun dan pasir yang berada pada variasi perairan dangkal.

Kata Kunci : Landsat 8 OLI, Algoritma Lyzenga, Taman Nasional Karimunjawa

v

MAPPING OF SPREAD OF CORAL REEF IN KEMUJAN WATER OF KARI

PROSPERITY OF KARIMUNJAWA NATIONAL PARK,

JEPARA DISTRICT USING LANDSAT IMAGE 8 OLI

LYZENGA ALGORITHM METHOD

By :

Nicho Nursidiq

15/386364/SV/09750

ABSTRACT

Mapping of coral reef distribution can be done using remote sensing

technology, through processing satellite imagery. This study uses Landsat 8 OLI

imagery in the study area of the Kemujan waters of the Karimunjawa National

Park, Jepara Regency. Landsat 8 OLI image is a medium resolution image that

can be used to identify the spread of benthic habitat. The purpose of this study

were 1) Creating a coral reef distribution map using Landsat 8 OLI imagery of

the Lyzenga Algorithm method in Kemujan waters Karimunjawa National Park 2)

Knowing the percentage of living and dead coral reefs in the Kemujan National

Park Karimunjawa National Park. The data used are Landsat 8 OLI imagery with

30 meter spatial resolution. Location data distribution in the form of field data

from photo transect benthic habitat in the Kemujan waters of Karimunjawa

National Park.

Landsat 8 OLI imagery is corrected by the water column using the

Lyzenga Algorithm to eliminate the effect of the depth of the water so that the

study objects contained under the water surface can be accurately detected. The

multispectral classification used for the classification of the study object is

Supervised Maximum Likelihood. This classification uses a probability algorithm

so that it is suitable for classification of the distribution of benthic habitats.

Accuracy test results show a value of 59.74%, is a good accuracy value for

mapping coral reef distribution.

The spread of coral reefs in the Kemujan waters of Karimunjawa

National Park is in the area of wave breaking in the variation of medium-high

water depth with variations in coral shapes namely plate, branching, and boulder.

The percentage of coral reef distribution was 45.53% live coral and 8.58% dead

coral. In addition to coral reefs, there are also macro algae, seagrasses and sand

which are in shallow water variations.

Keywords : Landsat 8 OLI, Algoritma Lyzenga, Karimunjawa National Park

vi

KATA PENGANTAR

Puji syukur Penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah

memberikan rahmat dan hidayahnya serta petunjuk dalam menyelesaikan Tugas

Akhir berjudul “Pemetaan Persebaran Terumbu Karang Menggunakan Citra

Landsat 8 OLI Metode Algoritma Lyzenga Studi Kasus Perairan Kemujan Taman

Nasional Karimunjawa Kabupaten Jepara”. Penyusunan karya ilmiah Tugas Akhir

tentunya mendapat beberapa bantuan dan bimbingan serta motivasi dari berbagai

pihak. Oleh karena itu, Penulis menyampaikan terima kasih kepada :

1. Dr. Taufik Hery Purwanto, M.Sc selaku Kepala Departemen Teknologi

Kebumian Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada.

2. Dr. Nurul Khakhim, M.Si selaku dosen pembimbing Tugas Akhir, yang

telah banyak memberikan kritik dan saran terkait pembuatan Tugas Akhir

ini agar lebih baik.

3. Dr. Pramaditya Wicaksono, M.Sc selaku dosen penguji Tugas Akhir,

yang juga telah memberikan banyak kritik dan saran serta pengaplikasian

metode penelitian terkait pembuatan Tugas Akhir agar lebih baik.

4. Orang tua saya, Bapak Maryadi dan Ibu Sri Kadaryati yang selalu

memberikan dukungan baik materiil, moril dan semangat untuk

menyelesaikan Tugas Akhir ini.

5. Pihak pengelola Taman Nasional Karimunjawa yang telah memberikan

ijin penelitian.

6. Rindhy Dwiantikagustin yang banyak membantu momotivasi penulis

untuk menyelesaikan tugas akhir.

7. Anji Auliya Irfanda dan Mas Amin yang telah banyak membantu selama

melakukan survei lapangan di Perairan Kemujan Taman Nasional

Karimunjawa

8. Faza Adhimah yang telah banyak membantu terkait pengolahan citra

Landsat 8 dan algoritma Lyzenga serta pengambilan sampel lapangan

yang digunakan peneliti.

vii

9. Agustina Prabawati, Aslinda, Taufan, dan Lucky Ariwibowo yang telah

banyak membantu memotivasi penulis untuk menyelesaikan tugas akhir.

10. Teman-teman kontrakan Oddy, Rifqi, Putra, Rio, Jihad, Bang Yanto,

Qastari, Fahrudin, Cahyo, Krisna, Thariiq yang senantiasa memberikan

dukungan, kritik saran dan semangat.

11. Teman-teman PJSIG 2015 yang selalu membantu dan memberi motivasi

dan semangat.

12. Serta pihak-pihak yang telah mendukung dalam penyusunan tugas akhir

yang tidak bisa disebutkan satu per satu.

Penulis menyadari bahwa dalam penulisan karya ilmiah Tugas Akhir ini

masih banyak kekurangan. Oleh karena itu, Penulis mengharapkan kritik dan

saran dari semua pihak demi kesempurnaan karya ilmiah Tugas Akhir ini.

Yogyakarta, Oktober 2018

Penulis

Nicho Nursidiq

viii

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN .................................................................................. ii

HALAMAN PERNYATAAN BEBAS PLAGIASI ........................................... iii

INTISARI ............................................................................................................. iv

ABSTRACT ............................................................................................................ v

KATA PENGANTAR .......................................................................................... vi

DAFTAR ISI ....................................................................................................... viii

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................. x

DAFTAR TABEL ............................................................................................... xii

BAB I PENDAHULUAN ...................................................................................... 1

1.1 Latar Belakang ......................................................................................... 1

1.2 Identifikasi Masalah ................................................................................. 3

1.3 Rumusan Masalah .................................................................................... 4

1.4 Tujuan Penelitian ...................................................................................... 4

1.5 Manfaat Penelitian .................................................................................... 4

1.6 Batasan Penelitian .................................................................................... 5

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................... 6

2.1 Penginderaan Jauh .................................................................................... 6

2.1.1 Definisi Penginderaan Jauh ............................................................... 6

2.1.2 Citra Satelit Landsat 8 OLI ............................................................... 6

2.1.3 Interpretasi Citra untuk Pesisir dan Kelautan.................................... 9

2.1.4 Koreksi Radiometrik Citra .............................................................. 12

2.1.5 Algoritma Lyzenga.......................................................................... 13

2.2 Klasifikasi Multispektral ........................................................................ 14

2.3 Terumbu Karang ..................................................................................... 15

2.3.1 Definisi Terumbu Karang ............................................................... 15

2.3.2 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Sebaran Terumbu Karang ...... 17

2.3.3 Fungsi dan Manfaat Terumbu Karang ............................................ 18

2.4 Penelitian Sebelumnya ........................................................................... 20

BAB III METODE PENELITIAN .................................................................... 22

3.1 Lokasi Penelitian .................................................................................... 22

ix

3.2 Alat dan Bahan ....................................................................................... 23

3.3 Data dan Sumber Data ............................................................................ 23

3.4 Pengumpulan Data ................................................................................. 24

3.5 Langkah Kerja Penelitian ....................................................................... 25

3.6 Tahapan Penelitian ................................................................................. 26

3.6.1 Koreksi Radiometrik Citra .............................................................. 26

3.6.2 Stacking, masking dan Cropping Citra .......................................... 28

3.6.3 Algoritma Lyzenga.......................................................................... 29

3.6.4 Klasifikasi Multispektral ................................................................. 30

3.7 Metode Pengambilan Sampel ................................................................. 31

3.8 Metode Uji Akurasi ................................................................................ 33

3.9 Persebaran dan Perhitungan Persentase Luas Terumbu Karang ............ 35

3.10 Rencana Hasil Penelitian ........................................................................ 35

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................ 36

4.1 Pra Lapangan .......................................................................................... 36

4.1.1 Pengunduhan Citra .......................................................................... 36

4.1.2 Koreksi Radiometrik ....................................................................... 37

4.1.3 Croping dan Masking Citra ............................................................. 39

4.1.4 Koreksi Kolom Air Algoritma Lyzenga ......................................... 40

4.1.5 Pembuatan Peta Survei Terumbu Karang ....................................... 45

4.2 Survei Lapangan ..................................................................................... 48

4.3 Pasca Lapangan ...................................................................................... 55

4.4 Persebaran Terumbu Karang di Perairan Kemujan ................................ 60

4.5 Persentase Karang Hidup dan Mati Taman Nasional Karimunjawa ...... 64

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN .............................................................. 65

5.1 Kesimpulan ............................................................................................. 65

5.2 Saran ....................................................................................................... 65

DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................... 67

LAMPIRAN ......................................................................................................... 71

x

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Citra Landsat 8 OLI Kepulauan Karimunjawa ................................. 10

Gambar 2.2 Penampang melintang Fringing reef (A), dan Barrier reef (B) ....... 11

Gambar 2.3 Koreksi radiometrik metode TOA Reflectance ................................. 13

Gambar 2.4 Klasifikasi Bentuk Karang ................................................................ 16

Gambar 2.5 Genera Acropora ............................................................................... 16

Gambar 2.6 Genera Porites ................................................................................... 17

Gambar 3.1 Wilayah kajian................................................................................... 22

Gambar 3.2 Diagram alir penelitian ...................................................................... 25

Gambar 3.3 Proses dan hasil stacking citra ........................................................... 28

Gambar 3.4 Citra Landsat-8 OLI komposit 432 Karimunjawa hasil cropping .... 29

Gambar 3.5 Contoh Citra Landsat 8 OLI Hasil Masking ..................................... 29

Gambar 3.6 Sketsa pengambilan sampel dengan Transek Foto Bawah Air ......... 32

Gambar 3.7 Metode pengamatan kondisi terumbu karang .................................. 32

Gambar 4.1 Gambar website unduh citra landsat 8 OLI ....................................... 36

Gambar 4.2 hasil Layer Stacking empat saluran citra ........................................... 37

Gambar 4.3 Gambar penulisan rumus pada Band Math ....................................... 38

Gambar 4.4 Tampilan stastistik citra sebelum dibagi sin sudut matahari band 2 . 38

Gambar 4.5 tampilan metadata nilai reflektan minimum maksimum band 2 ....... 39

Gambar 4.6 Tampilan statistik citra hasil koreksi radiometrik ............................. 39

Gambar 4.7 tampilan citra hasil cropping ............................................................. 40

Gambar 4.8 Tampilan sebaran sampel objek pasir berbagai kedalam .................. 41

Gambar 4.9 Skatter Plot perbandingan nilai piksel band hasil training area ....... 42

Gambar 4.10 Perbandingan citra ........................................................................... 45

Gambar 4.11 Hasil klasifikasi Unsupervised ........................................................ 46

Gambar 4.12 Peta rencana jalur survei lapangan .................................................. 47

Gambar 4.13 Foto kegiatan snorkel (kiri) dan control point ( kanan) .................. 48

Gambar 4.14 Penggunaan unting-unting pada foto transek .................................. 50

Gambar 4.15 Makro Alga yang menutupi permukaan terumbu karang................ 51

Gambar 4.16 Proses identifikasi terumbu karang ................................................. 52

Gambar 4.17 Proses identifikasi makro alga dan lamun ....................................... 52

xi

Gambar 4.18 Proses identifikasi pasir ................................................................... 52

Gambar 4.19 Peta tracking jalur survei ................................................................ 54

Gambar 4.20 Proses sinkronisasi data foto dengan data tracking GPS ................ 55

Gambar 4.21 Proses pembuatan kelas habitat bentik karang hidup ...................... 56

Gambar 4.22 Proses klasifikasi Supervised Maximum Likelihood ...................... 57

Gambar 4.23 Hasil klasifikasi Supervised Maximum Likelihood ......................... 58

Gambar 4.24. Bentuk Karang Plate (kiri) dan Branching (kanan) ....................... 62

Gambar 4.25 Bentuk karang Boulder perairan Kemujan ...................................... 62

Gambar 4.26 Peta Persebaran Terumbu Karang Perairan Kemujan ..................... 63

xii

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Spesifikasi kanal-kanal spektral sensor pencitra Landsat 8 OLI ........... 7

Tabel 2.2 Penelitian Sebelumnya yang pernah dilakukan oleh beberapa peneliti 20

Tabel 3.1 Perolehan Data Penelitian ..................................................................... 23

Tabel 3.2 Uji Akurasi ............................................................................................ 34

Tabel 4.1 Perbandingan Nilai Regresi .................................................................. 42

Tabel 4.2 Perhitungan Variance ............................................................................ 43

Tabel 4.3 Perhitungan Covariance dan Koefisien attenuasi kolom air ................. 43

Tabel 4.4 Tabel Rumus Algoritma Lyzenga ......................................................... 44

Tabel 4.5 Hasil Uji Akurasi citra Landsat 8 OLI Algoritma Lyzenga .................. 59

Tabel 4.6 Luas dan Persentase Habitat Bentik perairan Kemujan ........................ 64

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Indonesia merupakan negara kepulauan terbesar yang mempunyai

keanekaragaman biota laut yang tinggi (Tomascik et al., 1997; Suharsono,

2014) secara geografis berada di dalam kawasan segitiga karang (Coral

Triangle). Indonesia memiliki terumbu karang dengan luas 18% dari

terumbu karang dunia (Spalding et al., 2001), terdapat 569 spesies karang

batu (Suharsono, 2014; Giyanto, 2017), lebih dari 3000 spesies ikan

karang (Dhahiyat, 2003; Suharsono, 2014), serta berbagai macam biota

laut lainnya. Terumbu karang memiliki beberapa fungsi, salah satu

diantaranya adalah sebagai kawasan wisata bahari dan penelitian.

Salah satu wilayah yang dikenal dengan kawasan wisata bahari

terumbu karang adalah Kepulauan Karimunjawa. Kepulauan Karimunjawa

memiliki 90 karang dan 242 spesies ikan. Dua jenis biota karang utama

yang dilindungi adalah akar bahar (Antiphates spp.) dan karang merah

(Tubipora musica). Di Kepulauan Karimunjawa terdapat tiga tipe

ekosistem terumbu karang yaitu terumbu karang pantai (fringing reef),

penghalang (barrier reef) dan taka (patch reef). Ekosistem terumbu karang

di kepulauan Karimunjawa terdiri atas 64 genera karang yang termasuk

dalam 14 famili ordo scleractinian dan tiga ordo non-sceractinian

(Rohmani, 2017). Ekosistem didominiasi oleh genera Acropora dan

Porites sedangkan penutupan terumbu karang berkisar antara 7-69%

dengan rata-rata penutupan sebesar 40% (Rohmani, 2017).

Sementara itu persebaran terumbu karang dapat diketahui dari

status terumbu karang yang dipantau melalui stasiun pemantauan terumbu

karang disetiap wilayahnya. Kepulauan Karimunjawa memiliki 38 stasiun

pemantau terumbu karang milik LIPI (Lembaga Ilmu Penelitian Indonesia)

yang tersebar di Kepulauan Karimunjawa guna menampilkan status

terumbu karang di wilayah tersebut. LIPI mengklasifikasikan status

terumbu karang menjadi empat kelas yaitu sangat baik, baik, cukup dan

2

jelek. Berdasarkan data pemantaun status persebaran terumbu karang per

stasiun dari LIPI terdapat 10 stasiun sangat baik, 15 stasiun baik, 12

stasiun cukup dan satu stasiun jelek. Hal tersebut menandakan bahwa

persebaran terumbu karang di Kepulauan Karimunjawa baik.

Potensi terumbu karang yang melimpah perlu dijaga dan

dilestarikan. Informasi mengenai persebaran dan kondisi terumbu karang

perlu dibuat sebagai langkah awal pelestarian terumbu karang. Informasi

mengenai persebaran terumbu karang dibuat berdasarkan hasil pengamatan

pada setiap stasiun-stasiun pengamatan terumbu karang yang dibuat oleh

LIPI. Selain mengacu pada data pengamatan stasiun, identifikasi

persebaran terumbu karang juga dapat dibuat dengan menggunakan

teknologi penginderaan jauh. Kemampuan dari teknologi tersebut dalam

pengumpulan data yang luas dan sulit terjangkau dalam waktu singkat dan

periodik tentunya sangat membantu dalam penyediaan informasi baik

persebaran maupun kondisi terumbu karang secara cepat dan efisien.

Faktor cepat dan efisien pada wilayah yang sulit dijangkau tentunya

memberi nilai tambah pada pengaplikasian teknologi informasi geografi

tersebut.

Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh dalam pemetaan

terumbu karang dapat menggunakan citra satelit Landsat 8. Memiliki

resolusi menengah pada saluran-saluran multispektral sebesar 30 m dan

memiliki saluran tampak (Visible Band) tentunya sangat cocok digunakan

dalam kajian objek perairan (Jensen 2007; Goodman et al., 2013). Citra ini

dinilai cukup baik dalam menginventarisasi persebaran terumbu karang di

wiliyah Indonesia serta mudah dan cepat didapatkan dengan mengunduh

pada laman USGS (Khakim dan Bano, 2014). Namun penggunaan Citra

Landsat 8 OLI dalam mengetahui persebaran terumbu karang tidak dapat

secara langsung dilakukan interpretasi visual saja, akan tetapi harus

melalui beberapa tahapan untuk dapat mengetahui persebaran terumbu

karang, yaitu tahap koreksi, penajaman, dan klasifikasi multispektral pada

citra. Tahap koreksi citra untuk mendapatkan informasi persebaran

3

terumbu karang sedikit berbeda dengan tahapan koreksi citra pada

umumnya. Selain koreksi geometrik dan radiometrik yang dilakukan,

terdapat penambahan koreksi citra yaitu koreksi sunglint. Koreksi sunglint

digunakan untuk meminimalisir adanya kesalahan energi pada citra yang

diakibatkan oleh permukaan air yang tidak rata akibat adanya gelombang

ataupun arus, sehingga nilai lereng yang menghadap kesumber energi

lebih cerah daripada nilai lereng yang membelakangi sumber energi.

Sementara untuk penajaman citra Landsat 8 OLI ini menggunakan

Algoritma Lyzenga. Algoritma ini digunakan untuk mengidentifikasi

persebaran terumbu karang yang ada melalui koreksi kolom air,

penggunaan algoritma ini beracuan pada hasil citra yang diperoleh lebih

baik dan mudah diidentifikasi dibandingkan dengan hasil citra tanpa

pengolahan algoritma lyzenga (Jaelani et al., 2015). Kemudian untuk

klasifikasi multispektralnya memiliki dua metode klasifikasi yang dapat

digunakan yaitu klasifikasi unsupervised dan klasifikasi supervised untuk

identifikasi persebaran terumbu. Sehingga teknologi penginderaan jauh

dapat digunakan sebagai salah satu alternatif untuk pembuatan informasi

persebaran dan kondisi terumbu karang, khususnya di Kepulauan

Karimunjawa untuk dapat menjangkau area-area yang tidak dapat dipantau

melalui beberapa stasiun yang ada, sehingga menghasilkan informasi

persebaran yang lebih detil pada cakupan wilayah yang luas. Hal tersebut

dapat meningkatkan pelestarian terkait terumbu karang yang lebih baik

daripada sebelumnya.

1.2 Identifikasi Masalah

1. Perlunya opsi lain untuk memperoleh informasi persebaran dan kondisi

terumbu karang di Kepulauan Karimunjawa, Kabupaten Jepara, Jawa

Tengah dengan cepat, efisien dan mencakup wilayah yang sulit terjangkau.

2. Penggunaan teknologi penginderaan jauh dalam informasi terumbu karang

memerlukan pengolahan citra digital khususnya pada metode koreksi citra,

penajaman citra dan klasifikasi multispektral yang digunakan.

4

3. Pengaplikasian Citra Landsat 8 OLI dalam identifikasi persebaran terumbu

karang tidak dapat dilakukan dengan interpretasi citra secara langsung,

akan tetapi melalui beberapa proses koreksi dan transformasi citra serta

survei lapangan.

1.3 Rumusan Masalah

1. Pengaplikasian citra Landsat 8 OLI untuk identifikasi persebaran terumbu

karang perlu dilakukan sebagai salah satu opsi perolehan informasi data

persebaran terumbu karang, serta mengetahui kemampuan dan akurasi

citra dengan melakukan beberapa proses koreksi citra, transformasi citra

serta metode survei lapangan yang digunakan.

2. Perlunya informasi persebaran terumbu karang di perairan Kemujan

Taman Nasional Karimunjawa, Kabupaten Jepara, Jawa Tengah.

3. Persentase terumbu karang hidup dan mati diperlukan untuk mengetahui

kondisi terumbu karang sebagai langkah awal pelestarian terumbu karang

di perairan Kemujan Taman Nasional Karimunjawa.

1.4 Tujuan Penelitian

1. Mengaplikasikan citra Landsat 8 OLI dalam identifikasi persebaran

terumbu karang di perairan Kemujan Taman Nasional Karimunjawa.

2. Membuat peta persebaran terumbu karang menggunakan citra Landsat 8

dengan metode Algoritma Lyzenga di perairan Kemujan Taman Nasional

Karimunjawa, Kabupaten Jepara, Jawa Tengah.

3. Mengetahui persentase dari luasan terumbu karang yang hidup dan mati di

perairan Kemujan Taman Nasional Karimunjawa, Kabupaten Jepara, Jawa

Tengah.

1.5 Manfaat Penelitian

1. Mengetahui sejauh mana peran teknologi penginderaan jauh dalam

menganalisa fonomena-fenomena alam khususnya bidang kelautan dan

pesisir

2. Mengetahui kemampuan dan akurasi citra Landsat 8 OLI dalam

mendeteksi keberadaan terumbu karang melalui interpretasi citra metode

Algoritma Lyzenga di Kepulauan Karimunjawa

5

3. Mengetahui persebaran terumbu karang yang ada di Kepulauan

Karimunjawa

4. Memberikan informasi kepada masyarakat sekitar dan nelayan terkait

keberadaan terumbu karang, untuk kemudian dilestarikan dan dijaga.

1.6 Batasan Penelitian

1. Penelitian dilakukan pada perairan laut dangkal optis yang terdapat

terumbu karang.

2. Wilayah penelitian berada di Perairan Kemujan, Kepulauan Karimunjawa,

Kabupaten Jepara, Jawa Tengah.

3. Data yang digunakan adalah citra Landsat 8 OLI Kepulauan Karimunjawa

4. Penggunaan metode analisis algotritma Lyzenga dengan penggabungan

informasi beberapa saluran spektral.

5. Penelitian tidak menampilkan perbandingan antar koreksi dan non-koreksi

citra tetapi menampilkan persebaran terumbu karang hasil klasifikasi

melalui citra koreksi kolom air dan hasil uji akurasi.

6

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Penginderaan Jauh

2.1.1 Definisi Penginderaan Jauh

Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh

informasi mengenai suatu objek, daerah, fenomena dan lainnya melalui

adanya suatu proses analisis data yang diperoleh alat tanpa kontak

langsung dengan hal tersebut (Lilesand dan Kiefer, 1994). Penginderaan

jauh telah menjadi teknik yang dipandang penting untuk dikuasai oleh para

pengelola sumber daya alam. Penginderaan jauh dapat diterapkan dalam

bidang pertanian, perkebunan, perikanan, pertambangan, tata kota,

kehutanan dan sebagainya.

Salah satu kegunaan penginderaan jauh untuk aplikasi pesisir dan

kelautan adalah melakukan pemetaan kondisi tutupan dasar perairan.

Kondisi tutupan dasar yang dipetakan oleh data penginderaan jauh adalah

kedalaman dasar perairan yang masih dapat dipenetrasi oleh panjang

gelombang penginderaan jauh. Pada kondisi perairan yang jernih seperti

perairan Karimunjawa, panjang gelombang penginderaan jauh saluran

biru, mampu melakukan penetrasi kedalaman hingga 25 m (Jupp, 1998).

Akan tetapi kemampuan penetrasi akan semakin berkurang pada perairan

yang semakin keruh (Wicaksono, 2010).

2.1.2 Citra Satelit Landsat 8 OLI

Satelit LDCM (Landsat-8) dirancang membawa sensor pencitra

OLI (Operational Land Imager) yang mempunyai satu kanal inframerah

dekat dan tujuh kanal tampak reflektif dimana semua saluran akan

direfleksikan oleh objek-objek pada permukaan Bumi, dengan resolusi

spasial yang sama dengan Landsat pendahulunya yaitu 30 m. Sensor

pencitra OLI mempunyai kanal-kanal spektral seperti halnya sensor ETM+

(Enhanced Thermal Mapper plus) dari Landsat-7, namun sensor pencitra

OLI ini mendapat tambahan kanal-kanal yang baru yaitu kanal-1: 443 nm

untuk aerosol garis pantai dan kanal 9 : 1375 nm untuk deteksi cirrus,

7

namun tidak mempunyai kanal inframerah termal (Gokmaria, 2010).

Untuk menghasilkan kontinuitas kanal inframerah termal dilakukan

pengembangan melalui program TIRS (Thermal Infrared Sensor) pada

misi LDCM ( Landsat-8), sehingga, menghasilkan kontiunitas data untuk

kanal inframerah termal yang tidak dicitrakan oleh program OLI

(Gokmaria, 2010).

Tabel 2.1 Spesifikasi kanal-kanal spektral sensor pencitra Landsat 8 OLI

(Sumber: landsat.usgs.gov diakses pada 21 Juni 2018 pukul 20.08 WIB)

Band Spektral Panjang

Gelombang

(µ)

Resolusi

Spasial

(m)

Kegunaan dalam pemetaan

Band 1 –

Coastal Aerosol

0,43 – 0,45 30 Penelitian dalam bidang

pesisir dan kosentrasi

aerosol di atmosfer.

Band 2 - Blue 0,45 – 0,51 30 Pemetaan batimetrik, serta

analisis rona citra dalam

membedakan objek tanah

terhadap vegetasi.

Band 3 - Green 0,53 – 0,59 30 Pemetaan vegetasi untuk

menilai tingkat kekuatan

tanaman.

Band 4 – Red 0,64 – 0,67 30 Membedakan lereng

vegetasi.

Band 5 – Near

InfraRed

0,85 – 0,88 30 Penelitian terkait biomassa

dan garis pantai.

Band 6 – Short

Wavelenght

InfraRed

1,57 – 1,65 30 Penelitian terkait

kandungan kadar air tanah

dan vegetasi.

Urutan saluran spektral sensor pencitra selanjutnya berada pada halaman 7

8

Lanjutan saluran spektral sensor pencitra Landsat 8 OLI

Band 7 – Short

Wavelenght

InfraRed

2,11 – 2,29 30 Peningkatan kadar air tanah

dan vegetasi dan penetrasi

awan tipis.

Band 8 –

Panchromatic

0,50 – 0,68 15 Pada resolusi 15 meter baik

digunakan untuk proses

penajaman citra.

Band 9 – Cirrus 1,36 – 1,38 30 Peningkatan deteksi

kontaminasi awan cirrus.

Band 10 – Long

Wavelenght

InfraRed

10,50 –

11,19

100 Pada resolusi 100 meter,

baik digunakan untuk

pemetaan termal dan

perkiraan kelembaban

tanah.

Band 11 – Long

Wavelenght

InfraRed

11,50 –

12,51

100 Pada resolusi 100 meter,

baik digunakan untuk

pemetaan termal dan

perkiraan kelembaban

tanah.

Sensor pencitra OLI mempunyai kanal-kanal spektral yang mirip

seperti sensor ETM+ (Enhanced Thermal Mapper plus) dari Landsat-7

sebagai generasi sebelumnya, namun juga mendapat penambahan kanal

baru. Sensor OLI ini mempunyai kanal-kanal yang baru yaitu : kanal untuk

deteksi aerosol garis pantai (kanal-1: 443 nm) dan kanal untuk deteksi cirrus

(kanal 9: 1375 nm), akan tetapi tidak mempunyai kanal inframerah termal

dimana kanal inframerah termal ini ditampilkan dalam program sensor TIRS

melalui kontinuitas data. (Gokmaria, 2010).

9

Pemanfaatan data satelit LDCM (Landsat 8) berorientasi pada

ketersediaan data dan pengolahan ekstraksi kebutuhan jenis informasi, ada

beberapa faktor yang menjadi pertimbangan untuk melakukan aplikasi

kasus-kasus perencanaan wilayah, pemetaan pengelolaan sumberdaya alam

dan lingkungan maupun digunakan sebagai acuan dalam pengelolaan

bencana alam untuk menghasilkan data yang efektif dan efisien yaitu; 1)

pemilihan data yang terdiri atas kombinasi kanal spektral, resolusi spasial,

resolusi radiometrik, dan luas liputan citra, 2) penentuan prosedur dan

metode yang akan digunakan untuk analisis citra terkait identifikasi ataupun

aplikasi perencanaan pemetaan melalui data citra (Gokmaria, 2010)

2.1.3 Interpretasi Citra untuk Pesisir dan Kelautan

Pada tahun 2013 telah diluncurkan satelit Landsat-8 (USGS 2015;

Irons 2016) yang hingga saat ini masih beroperasi dengan merekam

hampir seluruh kawasan di permukaan bumi secara temporal. Citra

Landsat 8 ini memiliki resolusi 30m dan saluran multispectral visible band

yang cocok digunakan dalam mengkaji objek-objek perairan. Interpretasi

citra Landsat 8 OLI digunakan untuk mengidentifikasi kondisi dasar

perairan yang ada pada wilayah Kepulauan Karimunjawa. Ada dua fitur

utama yang dapat diidentifikasi yaitu kondisi ekologis dan kondisi

geomorfologis. Pada klasifikasi penginderaan jauh untuk pemetaan

sumberdaya laut dangkal optis oleh Mumby dan Harborne (1999), peta

yang menggambarkan kondisi ekologis disebut peta habitat (Habitat Map)

dan peta yang menggambarkan kondisi geomorfologi-nya disebut peta

terumbu karang (Coral Reef Map).

Klasifikasi geomorfologi habitat bentik diperlukan untuk

mengidentifikasi persebaran terumbu karang. Wilayah intepretasi untuk

survei pesisir dan kelautan pada penelitian ini berada pada daerah yang

memiliki variasi bentuklahan dengan geomorfologi yang beragam. Pulau

Kemujan di pilih karena dapat mewakili keberagaman geomorfologi

habitat bentik yang ada seperti tertampil pada gambar 2.1. Warna merah

pada gambar menandakan wilayah kajian dan lokasi survei lapangan.

10

Gambar 2.1 Citra Landsat 8 OLI Kepulauan Karimunjawa Path/Row

120/64 Perekaman 25 Agustus 2018.

11

Klasifikasi geomorfologi habitat bentik untuk laut dangkal optis

anatara lain ; backreef, reef crest, fore reef, spur and groove, patch reef,

bank/shelf, escarpment/wall, lagoon, dan reef flat. Persebaran terumbu

karang biasanya didominasi pada geomorfologi backreef, patch reef, dan

lagoon. Backreef merupakan bentuklahan yang didominasi terumbu

karang, pasir, pecahan karang dan substrak telanjang berbatasan langsung

dengan lagoon atau garis pantai. Patch reef merupakan bentuklahan

penyusun backreef dan lagoon. Sementara lagoon merupakan bentuklahan

yang berhubungan dengan gradient perubahan substrak dari lamun ke

substrak telanjang. Pada bentuklahan ini juga dapat diidentifikasi jenis

karang mati dan hidup (Wicaksono, 2010).

Gambar 2.2 Penampang melintang Fringing reef (A), dan Barrier reef (B)

klasifikasi geomorfologi habitat bentik (Sumber : Zitello, 2009)

12

2.1.4 Koreksi Radiometrik Citra

Sifat khas keluaran detector pada saluran di citra Landsat tidak

tepat sama, dan keluarannya berubah secara berangsur sesuai dengan

perubahan waktu, maka diperlukan adanya kalibrasi

keluarannya.penyiaman ini dilakukan dengan mengamati suatu filter bagi

tingkat (step wedge) yang disinari secara elektronik pada tiap sapuan

cermin perekam pada tiap orbitnya. Nilai kalibrasi ini digunakan untuk

mengembangkan fungsi koreksi radiometrik bagi tiap detector. Fungsi

koreksi menghasilkan nilai digital yang mempunyai hubungan linier

dengan tingkat radiasi dan diterapkan untuk semua data sebelum

didistribusikan (Lilesand dan Kiefer, 1990).

Koreksi radiometrik diperlukan untuk memperbaiki nilai piksel

supaya sesuai dengan yang seharusnya, biasanya dipertimbangkan dengan

beberapa faktor gangguan atmosfer sebagai sumber kesalahan utama. Pada

koreksi ini diasumsikan bahwa nilai piksel terendah pada kerangka liputan

seharusnya nol, atau sesuai dengan bit coding sensor. Apabila nilai

terendah piksel pada kerangka liputan tersebut bukan nol, maka nilai

penambah (offset) tersebut dipandang sebagai hasil dari hamburan

atmosfer (Danoedoro, 1996).

Koreksi radiometrik yang digunakan dalam penelitian ini

menggunakan metode konversi nilai piksel ke nilai reflektan (TOA

Reflectance). Koreksi radiometrik pada penelitian ini menggunakan band

visible dan NIR (Near InfraRed).

13

Gambar 2.3 Koreksi radiometrik metode TOA Reflectance menggunakan software

ENVI.

2.1.5 Algoritma Lyzenga

Informasi kondisi dan fenomena di bawah permukaan air dapat

diketahui melaui informasi penetrasi radiasi elektromagnetik ke dalam

perairan. Pantulan objek dasar perairan dapat diketahui dengan pemilihan

saluran pada panjang gelombang 0,48 μm hingga 0,60 μm (Lillesand dan

Kiefer, 1990). Penggabungan secara logaritma natural dua kanal sinar

tampak, maka di dapat citra baru yang menampakan dasar perairan yang

informatif (Siregar, 1996). Algoritma lyzenga merupakan salah satu

metode yang dapat digunakan terkait hal tersebut.

Menurut Lyzenga (1978) pantulan dasar perairan tidak dapat

diamati secara langsung pada citra satelit karena dipengaruhi oleh serapan

dan hamburan pada lapisan permukaan air. Pengaruh ini dapat dihitung,

jika pada setiap titik di suatu wilayah diketahui kedalaman dan

karakteristik optis airnya. Prinsip ini sebagai dasar untuk mengembangkan

teknik penggabungan informasi dari beberapa saluran spektral untuk

menghasilkan indeks pemisah kedalaman (depth invariant index) dari

material penutup dasar perairan. Parameter masukan dalam algoritma ini

adalah perbandingan antara koefisien pelemahan air (water attenuation

14

coefficient) pada beberapa saluran spektral. Algoritma ini menyadap

informasi material penutup dasar perairan berdasarkan kenyataan bahwa

sinyal pantulan dasar mendekati fungsi linier dari pantulan dasar perairan

dan merupakan fungsi eksponensial dari kedalaman.

Penggunaan algoritma Lyzenga pada proses pengolahan dapat

mereduksi pengaruh dari kolom air pada kedalaman tertentu dengan

membuat suatu kanal baru dari perhitungan beberapa band untuk dijadikan

satu melalui perhitungan hubungan spektral antara band-band tersebut.

Dalam penelitian ini menggunakan citra Landsat 8 OLI.

2.2 Klasifikasi Multispektral

2.2.1 Klasifikasi Terselia dan Klasifikasi Tak Terselia

Klasifikasi multispektral merupakan algoritma yang dirancang

untuk menurunkan informasi tematik dengan cara mengelompokan

fenomena berdasarkan kriteria tertentu. asumsi paling awal dalam

klasifikasi multispektral bahwa tiap objek dapat dibedakan berdasarkan

nilai spektralnya (Danoedoro, 1996). Proses klasifikasi multispektral

dengan bantuan computer dapat dibedakan menjadi dua jenis berdasarkan

tingkat otomasinya, yaitu klasifikasi terselia dan klasifikasi tak-terselia.

Klasifikasi terselia meliputi sekumpulan algoritma yang didasari

pemasukan objek pada operator, atau biasa disebut sampel dan training

area. Dua hal penting yang harus dipertimbangkan dalam klasifikasi ialah

sistem klasifikasi dan kriteria sampel. Pengambilan sampel secara digital

bertujuan agar supaya computer dapat mengenali objek berdasarkan

kecenderungan spektralnya (Danoedoro, 1996).

Penelitian ini menggunakan klasifikasi multispektral yang terbagi

menjadi dua yaitu klasifikasi unsupervised dan supervised. Penelitian ini

menggunakan klasifikasi supervised yaitu Maximum Likelihood untuk

interpretasi citra berdasarkan objek kajian habitat bentik hasil survei

lapangan yang dibedakan menjadi lima objek yaitu area lamun, pasir, alga

dan terumbu karang yang dibagi dua yaitu karang hidup dan karang mati.

15

Sementara untuk penentuan lokasi sampel habitat bentik pada survei

lapangan menggunakan klasifikasi unsupervised yaitu metode ISO Data

dengan membedakan objek habitat bentik sesuai dengan kelas yang telah

ditentukan.

2.3 Terumbu Karang

2.3.1 Definisi Terumbu Karang

Terumbu karang adalah ekosistem bawah laut yang terdiri dari

sekelompok binatang karang membentuk struktur kalsium karbonat,

ekosistem ini menjadi habitat hidup berbagai satwa laut. Ekosistem

terumbu karang menyediakan berbagai sumber kebutuhan hidup bagi

masyarakat pesisir di antaranya perikanan, budidaya dan pariwisata

(Febrizal, 2009).

Terumbu karang merupakan ekosistem yang dibangun oleh biota

laut penghasil kapur, terutama oleh hewan karang, bersama dengan biota

lain yang hidup di dasar laut maupun kolom air. Hewan karang, yang

merupakan penyusun utama terumbu karang, terdiri dari polip dan

skeleton. Polip merupakan bagian yang lunak, sedangkan skeleton

merupakan bagian yang keras. Pada bagian polip terdapat tentakel (tangan-

tangan) untuk menangkap plankton sebagai sumber makanannya. Setiap

polip karang mengsekresikan zat kapur CaCO3 yang membentuk kerangka

skeleton karang.

Tipe karang memiliki bentuk yang berbeda-beda. Berdasarkan

klasifikasi CoralWatch ada beberapa kelompok yang mudah di identifikasi

secara umum terkait kesehatan karang dan tutupan karang secara umum.

Klasifikasi tersebut dibagi menjadi empat tipe klasifikasi karang: 1)

Branching menggambarkan karang yang bercabang, misalnya spesies

Acropora spp. 2) Boulder merupakan karang batu yang besar dan bulat,

misalnya spesies Platygyra spp. dan Porites spp. 3) Plate merupakan

karang yang membentuk lempeng/piring, misalnya spesies Acropora spp

bentuk tabular/meja 4) Soft merupakan karang yang tidak memiliki

kerangka yang keras, misalnya spesies Xenia spp. (CoralWatch 2011).

16

Klasifikasi ini bertujuan untuk membantu dalam kegiatan survei jika

menemui kesulitan dalam mengklasifikasi karang maka pilih saja tipe

karang yang paling dekat.

Gambar 2.4 Klasifikasi Bentuk Karang (Sumber : www.coralwatch.org diakses

pada tanggal 22 Mei 2018)

Di Karimunjawa terdapat tiga tipe ekosistem terumbu karang yaitu

terumbu karang pantai (fringing reef), penghalang (barrier reef) dan

taka(patch reef). Ekosistem terumbu karang di kepulauan Karimunjawa

terdiri atas 64 genera karang yang termasuk dalam 14 famili ordo

scleractinian dan 3 ordo non-sceractinian (Rohmani, 2017). Ekosistem

didominiasi oleh genera Acropora dan Porites sedangkan penutupan

terumbu karang berkisar antara 7-69% dengan rata-rata penutupan sebesar

40% (Rohmani, 2017).

Gambar 2.5 Genera Acropora, (Sumber : Gregory dan Luke 2007)

17

Gambar 2.6 Genera Porites, (Sumber: Gregory dan Luke 2007)

2.3.2 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Sebaran Terumbu Karang

Sebaran terumbu karang di Kepulauan Karimunjawa tidak merata,

hal tersebut terjadi karena beberapa faktor pembatas atau faktor yang

mempengaruhi pertumbuhan terumbu karang diantaranya:

1. Suhu Perairan

Karang dapat hidup dalam suhu perairan laut diatas 18℃. Sementara

untuk suhu ideal pertumbuhan karang penyususn terumbu adalah 27-

29℃. Kenaikan suhu diatas suhu normalnya akan mengakibatkan

pemutihan karang (coral bleaching) sehingga warna karang menjadi

putih, hal tersebut dapat mengakibatkan kematian pada karang jika

berlangsung lama hingga beberapa minggu. Pengaruh suhu juga

menyebabkan persebaran karang hanya berada di daerah sub tropis dan

tropis.

2. Cahaya Matahari

Cahaya matahari dibutuhkan karang hidup untuk melakukan

fotosintesis dengan bersimbiosis bersama alga zooxanthellae. Hal ini

menyebabkan karang sulit tumbuh dan berkembang pada kedalaman

dimana penetrasi cahaya sangat kurang, tepatnya pada kedalaman lebih

dari 50 m.

3. Salinitas

Salinitas yang rendah mengakibatkan karang tidak dapat bertahan

hidup. Salinitas yang ideal bagi pertumbuhan karang adalah berkisar

18

30-36 ‰. Karang tidak dapat dijumpai di sungai maupun muara yang

memiliki salinitas rendah.

4. Sedimentasi

Kematian karang juga dapat disebabkan oleh sedimentasi yang besar.

Butiran sedimen dapat menutup polip karang sehingga tidak dapat

bertahan hidup dalam jangka waktu yang lama.

5. Kualitas Perairan

Perairan yang tercemar oleh limbah industri dan rumah tangga

mengganggu pertumbuhan dan perkembangan karang. Bahan pencemar

akan berpengaruh langsung terhadap pertumbuhan karang sedangkan

perairan menjadi keruh yang dapat menghambat penetrasi cahaya ke

dasar perairan sehingga mengganggu jalannya fotosintesis.

6. Arus dan Sirkulasi Air Laut

Arus dan sirkulasi air laut diperlukan untuk menyuplai makanan yang

diperlukan dalam proses pertumbuhan karang serta suplai oksigen dari

laut lepas. Arus dan sirkulasi ini juga berperan dalam membersihkan

endapan-endapan material yang menutupi polip karang agar dapat

bertahan hidup. Tempat yang ideal bagi keberlangsungan hidup

terumbu karang adalah tempat dengan arus dan sirkulasi ombak yang

tidak terlalu besar.

7. Substrat

Karakteristik substrak yang keras menjadi salah satu faktor yang dapat

digunakan planula atau larva karang untuk dapat menempel, hingga

tumbuh menjadi karang dewasa. Substrak yang diambil seperti pasir

akan sulit bagi planula untuk menempel. Adapun substrak yang

dimaksud seperti batu (Bedrock) dan pecahan karang (Rubble).

2.3.3 Fungsi dan Manfaat Terumbu Karang

Fungsi dan manfaat terumbu karang menurut Coral Reef Rehabilitation

and Management Program Coral Triangle Initiative (COREMAP-CTI)

adalah sebagai berikut :

19

1. Sebagai benteng alami untuk melindungi pantai dari hempasan

ombak. Mengurangi hembusan energi ombak yang menuju ke

daratan, sehingga mengurangi adanya abrasi pantai.

2. Sebagai tempat tinggal, berlindung dan mencari makanan ikan dan

biota laut lainnya.

3. Sebagai penunjang kegiatan pendidikan dan penelitian agar biota

laut yang ada dalam ekosistem terumbu karang dapat lebih dikenal

dan mudah untuk dipelajari.

4. Sebagai tempat wisata, memiliki panorama bawah laut yang

menarik dan indah merupakan salah satu syarat terciptanya tempat

rekreasi bawah air.

Berdasarkan fungsi dan manfaat diatas, Kepulauan Karimunjawa

tentunya memiliki kriteria tersebut. Potensi wisata bahari yang mumpuni

ditunjang dengan adanya beberapa tempat-tempat yang digunakan sebagai

area pendidikan dan penelitian terkait ekosistem terumbu karang menjadi

salah satu upaya Kepulauan Karimunjawa dalam melestarikan dan

menjaga ekosistem terumbu karang. Teknologi informasi mengenai

persebaran dan kondisi terumbu karang yang akurat tentunya sangat

membantu dalam masyarakat menjaga dan melestarikan terumbu karang.

20

2.4 Penelitian Sebelumnya

Tabel 1.2 Penelitian Sebelumnya yang pernah dilakukan oleh beberapa peneliti

No Peneliti Judul Penelitian Metode Hasil

1 (Ardiyanto

dan Hartono,

2013)

Pemetaan Terumbu Karang Menggunakan

Metode Klasifikasi Berbasis Objek Pada Citra

Quickbird-2 Multispektral

Klasifikasi berbasis

objek

1. Peta Kondisi Terumbu

Karang

2. Prosentase tutupan terumbu

karang

2 (Bano dan

Khakim, 2014)

Pemanfaatan Citra Penginderaan Jauh Landsat

8 Untuk Pemetaan Terumbu Karang Di Teluk

Tomini Bagian Kota Gorontalo

Algoritma Lyzenga

1. Kemampuan citra Landsat

untuk Ekstraksi Data Terumbu

Karang

2. Peta Persebaran dan Luasan

Terumbu Karang

3 (Jaelani et al.,

2015)

Pengaruh Algoritma Lyzenga Dalam Pemetaan

Terumbu Karang Menggunakan Worldview-2

Studi kasusu Perairan PLTU Paiton

Probolinggo

Algoritma Lyzenga 1. Pengaruh Penggunaan

Algoritma dalam Pemetaan

Ekosistem Terumbu Karang

2. Peta Kelas Tutupan Dasar

Perairan Dangkal

Penelitian lainnya bersambung pada halaman 20

21

Daftar lanjutan penelitian sebelumnya

4 (Ilham B

Mataburu,

2015)

Identifikasi Kondisi Terumbu Karang Perairan

bagian Selatan Pulau Sepanjang, kabupaten

Sumenep Dengan Menggunakan citra Landsat

8

Deskriptif

kuantitatif dengan

persamaan

Lyzenga

1. Analisis Perbedaan

pengamatan lapangan dengan

analisis Lyzenga

2. Peta Persebaran Terumbu

Karang

5 (Irawan et al.,

2017)

Pemetaan Sebaran Terumbu Karang Tengah

Metode Algoritma Lyzenga Secara Temporal

Menggunakan Citra Landsat 5,7, dan 8 Studi

Kasus Pulau Karimunjawa

Algoritma Lyzenga

secara temporal

1. Luasan kelas tutupan karang

secara temporal.

2. Grafik Perubahan Luasan

Kelas dati tahun 1996-2016

22

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Lokasi Penelitian

Area penelitian terletak di Kepulauan Karimunjawa, Kabupaten

Jepara, Jawa Tengah dengan koordinat 3°23’ 20” sampai 4°9’35” bujur

timur dan 5°43’30” sampai 6°47’44” lintang selatan dengan area luasan

sekitar 200 km2. Secara geografis batasan wilayah penelitian adalah

Kecamatan Karimunjawa dengan kondisi wilayah sebagian besar

merupakan wilayah pesisir. Kepulauan Karimunjawa terletak disebelah

Barat Laut Ibukota Kabupaten Jepara dengan batas dikelilingi oleh Laut

Jawa, memiliki ketinggian 100 m dari permukaan laut dan jarak menuju

Ibukota Kabupaten Jepara 90 km. Topografi wilayah merupakan pesisir

dengan berbatasan dengan tepi Laut Jawa (Kecamatan Karimunjawa

Dalam Angka, 2017). Gambar 3.1 menunjukan wilayah administrasi desa

yang berada di Kepulauan Karimunjawa Kabupaten Jepara Kabupaten

Jepara Jawa Tengah.

Gambar 3.1 Wilayah kajian, sumber : Shapefile Administrasi Kecamatan

Indonesia (Pusdatinmas BNPB).

23

Penduduk yang tinggal di Kepulauan Karimunjawa telah

memanfaatkan potensi sumberdaya alam yang ada, sebesar delapan puluh

persen kehidupan masyarakat di karimunjawa masih bergantung pada

sumberdaya alam. Kegiatan yang ada disana antara lain; pengelolaan

sumberdaya alam, laboratorium dan penelitian, ekowisata, pemerintahan

dan pembangunan (Yunita, 2010).

3.2 Alat dan Bahan

Adapun beberapa alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini

adalah sebagai berikut :

Alat:

1. Seperangkat laptop

2. Software ENVI 4.5

3. Software ArcGIS 10.2

4. Microsoft Excel 2010

5. Microsoft Word 2010

6. GPS Hendheld

7. Kamera underwater

8. Alat snorkeling

9. Drybag

10. Stopwatch

Bahan:

1. Citra Landsat 8 OLI Karimunjawa

2. Peta Administrasi Kepulauan Karimunjawa, Kabupaten Jepara, Jawa

Tengah (Pusdatinmas BNPB)

3.3 Data dan Sumber Data

Data-data yang digunakan pada penelitian ini mencakup beberapa

data primer dan data sekunder yang diperoleh dari beberapa instansi

pemerintahan dan interpretasi secara visual dan digital. Adapun data-data

yang digunkan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

Tabel 2.1 Perolehan Data Penelitian

No Data Sumber Data

1 Citra Landsat 8 OLI Kepulauan

Karimunjawa Tahun 2018 USGS

Urutan daftar data penelitian selanjutnya berada pada halaman 24

24

Lanjutan daftar data penelitian

2 Peta Lokasi Terumbu Karang

Kepulauan karimunjawa Interpretasi Citra

3 Peta Administrasi Karimunjawa,

Kabupaten Jepara, Jawa Tengah Pusdatinmas BNPB

3.4 Pengumpulan Data

Pengumpulan data penelitian terbagi menjadi dua tipe data yaitu

data primer dan data sekunder. Data primer terdiri dari: 1) Citra Satelit

Landsat 8 OLI, 2) Data status kondisi terumbu karang, 3)peta administrasi

Karimunjawa, Sementara untuk data sekunder terdiri dari: 1) Peta lokasi

terumbu karang.

1. Data Primer

Citra Satelit Landsat 8 OLI diperoleh secara gratis melalui laman

USGS. Citra Landsat 8 OLI perekaman tahun 2018 Kepulauan

Karimunjawa, Kabupaten Jepara, Jawa Tengah. Citra tersebut terdiri atas

11 band yang terbagi menjadi band 1-9 merupakan sensor OLI dan band

10-11 merupakan sensor TIRS. Penggunaan saluran spektral citra pada

penelitian ini adalah band 1-5 sensor OLI. Peta administrasi Karimunjawa

digunakan sebagai acuan batas administrasi wilayah kajian terhadap

wilayah lain yang berada di Kepulauan Karimunjawa, Kabupaten Jepara,

Jawa Tengah.

2. Data Sekunder

Peta lokasi terumbu karang diperoleh dari interpretasi citra secara

digital dan klasifikasi unsupervised yang dilakukan sebagai acuan survei

lapangan. Selain lokasi terumbu karang, dalam klasifikasi digital ini juga

membedakan beberapa objek yang digolongkan dalam habitat bentik

diantranya alga, lamun, dan pasir dan terumbu karang.

25

3.5 Langkah Kerja Penelitian

Keterangan :

Data Awal

Proses

Hasil Sementara

Hasil Akhir

Gambar 3.2 Diagram alir penelitian

Citra Landsat 8 OLI Kepulauan

Karimunjawa

Koreksi Radiometrik

Stacking, Cropping,

masking Citra wilayah

kajian

Koreksi kolom air metode

(Algoritma Lyzenga)

Klasifikasi Unsupervised

Perhitungan luas dan

persentase luas Karang

hidup dan mati

Segmentasi Citra (Region

of Interest) dan masking

darat dan laut

Data persentase luas

Karang hidup dan mati

Peta Lokasi Habitat Bentik

(Terumbu Karang, Alga,

Lamun, dan Pasir)

Peta Lokasi Sampel

Lapangan

Survei Lapangan

Data hasil survei lapangan

Sampel

interpretasi

Sampel uji

akurasi

Uji akurasi

Peta Persebaran Terumbu

Karang Perairan Kemujan

Taman Nasional

Karimunjawa

26

Tahapan penelitian secara garis besar terjabarkan dalam gambar

3.2. Koreksi radiometrik dilakukan dengan mengubah nilai DN ke nilai

Reflektance. Wilayah kajian yang dilakukan masking berada di Pulau

Kemujan yang memiliki variasi geomorfologi habitat bentik yang baik

untuk membedakan variasi pantulan spektral pada setiap band hasil dari

koreksi kolom air algoritma Lyzenga. Proses masking dilakukan dua kali

yaitu pada saat sebelum survei lapangan untuk membedakan daratan dan

lautan melalui band 5 citra Landsat 8 OLI, dan yang kedua setelah survei

lapangan untuk membedakan terumbu karang hidup dan mati. Survei

lapangan dilakukan dengan metode photo transect. Klasifikasi

multispektral hasil survei lapangan menggunakan supervised maximum

likelihood dengan masukan roi hasil survei lapangan menggunakan

software ENVI 4.5.

3.6 Tahapan Penelitian

3.6.1 Koreksi Radiometrik Citra

Tahapan koreksi radiometrik Landsat 8 OLI dikoreksi menggunakan

konversi nilai piksel ke nilai reflectance (TOA Reflectance) yang ditujukan

untuk memperbaiki nilai piksel agar sesuai dengan yang seharusnya

dengan mempertimbangkan faktor gangguan atmosfer sebagai kesalahan

utama saat proses perekaman. Dengan membaca metadata dari citra

Landsat 8 OLI maka proses koreksi radiometrik dapat dilakukan (Chander,

et al., 2007).

1) Konversi Nilai Piksel ke Nilai Reflectance (TOA Reflectance)

Koreksi recfletance diperlukan karena band tampak diperlukan

koreksi lanjutan yang berguna menurunkan variabilitas antar scene

citra. Proses koreksi dilakukan dengan merubah nilai radian

menjadi reflektansi. Pada Landsat 8 koreksi reflektan didapatkan

dengan persamaan (USGS, 2013):

Ρλ = MpQcal + Ap......................... (3.1)

27

Dimana :

Ρλ =Top Of Atmosphere Reflectance

Qcal = nilai piksel (Digital Number),

Mp = konstanta rescalling (REFLEKTANCE_MULT_BAND_x)

tiap saluran, diketahui melalui metadata

Ap = konstanta penambahan (REFLEKTANCE_ADD_BAND_x)

tiap saluran, diketahui melalui metadata

Metadata citra landsat 8 OLI yang digunakan dalam penelitian

adalah :

………….

Sumber : Metadata Citra landsat 8 OLI Karimunjawa penelitian

Pemrosesan pada software ENVI pada band 1 melalui band math

untuk memperoleh nilai reflektan sebelum dikoreksi sudut matahari

yaitu :

0.00002 * B1 + (-0.100000)

Sumber : Metadata Citra landsat 8 OLI Karimunjawa penelitian

Hasil nilai maksimum dan minimum tergantung pada nilai yang

tertera pada metadata. Sementara untuk mendapatkan nilai

reflektan, juga harus dikoreksi sudut matahari.

Pada pemrosesan ENVI melalui band math dapat dituliskan sebagai

berikut :

B1/sin(SUN_ELEVATION)

Dengan acuan nilai sudut elevasi citra Landsat-8 OLI penelitian

28

Sehingga dihasilkan rumus koreksi geometrik untuk nilai reflektan

pada band 1 pada band math sebagai berikut :

𝝆𝝀=(0.00002*B1+(-0.10000))/ sin(sun_elevation) .......... (3.2)

3.6.2 Stacking, masking dan Cropping Citra

Stacking, masking dan cropping citra digunakan untuk

menampilkan detil wilayah kajian serta menjadikan saluran spektral citra

menjadi satu dari citra Landsat yang telah di unduh. Proses masking dan

cropping juga digunakan untuk membatasi area analisis dalam pengolahan

citra digital. Analisis citra untuk habitat perairan dilakukan pemisahan

antara daratan dan perairan. Hal ini disebabkan karena nilai piksel yang

ada pada daratan akan mengganggu interpretasi citra pada objek perairan

pada proses selanjutnya. Objek akan sulit dikenali karena ada beberapa

nilai piksel yang sama dengan nilai piksel yang berda di daratan dengan

nilai piksel yang ada di perairan (LIPI, 2014). Kanal yang digunakan

untuk masking pada citra Landsat 8 OLI adalah kanal inframerah dekat,

karena memiliki panjang gelombang 851-879 nm. Kanal tersebut dipilih

karena dapat dengan mudah mengenali perairan dan daratan dengan kesan

gelap dan cerah di kedua objek kajian tersebut.

Gambar 3.3 Contoh proses dan hasil stacking citra

29

Gambar 3.4 Citra Landsat-8 OLI komposit 432 Karimunjawa hasil

cropping

Gambar 3.5 Contoh Citra Landsat 8 OLI Hasil Masking

3.6.3 Algoritma Lyzenga

Hasil dari koreksi reflectance, digunakan dalam koreksi kolom air

dengan metode Algoritma Lyzenga melalui depth invariant bottom

index/invariant. Koreksi ini menggunakan rasio atenuasi air dari saluran

tampak. Atenuasi air merupakan indeks pelemahan energi ketika energi

atau sinar matahari masuk kedalam objek air.

Langkah yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu :

1. Membuat training site pada saluran tampak untuk menentukan nilai

ki/kj. Nilai ki/kj merupakan nilai rasio pelemahan kolom air. Syarat

untuk melakukan training site yaitu pada wilayah yang memiliki

30

kedalaman yang berbeda dan bersifat homogen. Untuk kemudian

menghasilkan nilai varian dan kovarian dari saluran spektral yang

digunakan sebagai acuan perhitungan parameter ki/kj pada tahap

selanjutnya.

2. Menghitung parameter ki/kj dengan rumus :

√ ...................................... (3.3)

Dimana :

a= (varianBi-varianBj)/(2*kovarianBiBj)

Nilai Bi = Nilai Reflektan Band hijau; Bj= Nilai Reflektan

Band biru

Band yang digunakan adalah band tampak yaitu 1 dan 2.

3. Menghitung nilai reflektan dari Depth Invariant Index dengan

rumus pada band math:

DII = ln(Bi) – ((ki/kj) * ln(Bj)) ...................... (3.4)

Hasil reflektan objek memiliki nilai reflektan yang sama tetapi

berada pada kedalaman yang berbeda pada masing-masing saluran

tampak.

Training sampel yang dilakukan dengan membuat Region of

Interest (ROI) pada citra melalui software ENVI 4.5. Objek yang

digunakan sebagai ROI adalah pasir karena mudah dikenali pada citra

Landsat 8 OLI Kepulauan Karimunjawa, Kabupaten Jepara, Jawa Tengah.

3.6.4 Klasifikasi Multispektral

Citra baru hasil algoritma lyzenga kemudian digunakan untuk

mengidentifikasi persebaran terumbu karang yang berada di Perairan

Kemujan Taman Nasional Karimunjawa, Kabupaten Jepara, Jawa Tengah.

Metode klasifikasi multispektral yang digunakan untuk mengidentifikasi

persebaran terumbu karang adalah klasifikasi unsupervised yaitu Isodata.

Klasifikasi multispektral unsupervised isodata digunakan untuk membuat

peta jalur transek foto pengambilan sampel data lapangan dengan output

klasifikasi objek sebanyak 5 kelas. Sementara untuk klasifikasi

31

multispektral supervised maximum likelihood digunakan untuk

mengkelaskan data hasil survei lapangan yang telah didapat. Input data

objek kajian dibuat dalam training sampel atau ROI (Region Of Interest)

untuk masing-masing objek yang akan di kelaskan. Selanjutnya hasil dari

klasifikasi maximum likelihood digunakan sebagai acuan pembuatan peta

persebaran terumbu karang perairan Kemujan Taman Nasional Terumbu

Karang. Uji akurasi juga dilakukan dengan data roi klasifikasi dan

reklasifikasi hasil survei lapangan untuk mengetahui besaran nilai akurasi

dari sampel yang didapatkan..

3.7 Metode Pengambilan Sampel

Pengambilan sampel dilakukan sebagai bahan uji akurasi terhadap

interpretasi citra Landsat 8 OLI. Metode pengambilan sampel yang

digunakan adalah metode Photo Transect. Terdapat tiga pilihan dalam

penggunaan metode tersebut yaitu 1) digunakan untuk menduga persentase

tutupan karang, 2) menduga semua kelompok biota dan substrat sekaligus,

3) menduga nilai keragaman karang keras sepeerti jumlah jenis (S), indeks

keanekaragaman Shannon (H’) dan indeks kemerataan Piellou (J’)

(Giyanto, 2013). Metode pengambilan sampel pada penelitian ini

menggunakan Photo Transect dengan tujuan menduga semua kelompok

biota dan substrat sekaligus. Adapun kelompok biota dan substrak tersebut

terdiri atas karang keras, karang mati, alga, fauna, dan abiotik (Giyanto,

2013).

Metode pengambilan sampel ini dilakukan menggunakan panjang

transek sesuai dengan variasi kelas yang diinginkan dengan pemotretan

foto dilakukan dengan acuan interval waktu yang disesuaikan juga dengan

waktu ploting tracking gps. Pengambilan foto berada 1-2 m di atas objek

terumbu karang menggunakan unting-unting ketika keadaan

memungkinkan, tergantung pada variasi kedalaman kelas objek habitat

bentik khususnya terumbu karang. Kemudian untuk ploting menggunakan

GPS Hendheld yang dibungkus dengan drybag berada di atas objek yang

di potret hingga garis transect selesai. Mencatat waktu pemotretan untuk

32

di kalibrasi dengan data GPS pada saat pengolahan data di lab. Sementara

itu untuk mengetahui keterangan terumbu karang yang hidup dan mati

menggunakan tabel CoralWatch Health Chart. Analisis foto dilakukan

dengan pengamatan visual dengan melihat variasi objek yang dominan

yang berada diatas permukaan objek hasil foto, seperti objek terumbu

karang namun tertutupi oleh makro alga dibagian permukaan objek maka

dikelaskan kedalam objek makro alga. Sementara untuk menentukan

terumbu karang yang hidup dan mati berdasarkan warna yang terdapat

pada tabel CoralWatch.

Gambar 3.6 Sketsa pengambilan sampel dengan Transek Foto Bawah Air (UPT)

(C. Roelfsema and S. Phinn, 2009)

Gambar 3.7 Metode pengamatan kondisi terumbu karang (Sumber:

www.CoralWatch.org diakses pada 22 Mei 2018 pukul 21.05 WIB)

33

Pengambilan sampel menggunakan peralatan snorkel dan kamera

untuk dokumentasi foto transek terumbu karang, sementara GPS Hendheld

digunakan sebagai ploting titik keberadaan terumbu karang dan habitat

bentik lainnya sebagai acuan koordinat yang disesuaikan berdasarkan

waktu perekaman gps dan foto transek. Wilayah pengambilan sampel

dilakukan berdasarkan jumlah persebaran terumbu karang yang dominan

dari hasil pembuatan peta sebelumnya. Pengambilan sampel menggunakan

metode survei jalur dengan berenang sepanjang garis transek yang telah

dibuat kemudian mengambil sampel dengan menggunakan foto pada

setiap kelas objek habitat bentik yang ada dengan jarak 1-2 m di atas objek

kajian. Selanjutnya untuk identifikasi terumbu karang mati dan hisup

menggunakan acuan tabel CoralWatch pada kegiatan lab.

Jumlah sampel yang dilakukan menyesuaikan cakupan wilayah

kajian penelitian yaitu sepanjang pantai yang berada di perairan Kemujan

Taman Nasional Karimunjawa. Pengambilan sampel terbagi menjadi

beberapa jenis habitat bentik yang berada di wilayah kajian seperti

terumbu karang, lamun, pasir, dan alga disesuaikan dengan keberadaan

objek pada jalur transek. Pengambilan sampel disesuaikan dengan

kebutuhan dan fokus penelitian, misalnya pengambilan sampel terumbu

karang lebih banyak dibandingkan dengan pengambilan sampel lamun,

alga, dan pasir. Pengambilan sampel terbagi menjadi dua yaitu sampel

untuk uji akurasi dan sampel klasifikasi citra.

3.8 Metode Uji Akurasi

Metode uji akurasi yang digunakan adalah dengan menggunakan

confusion matrix dan perhitungannya, yaitu membandingkan hasil objek

klasifikasi dengan hasil objek reklasifikasi dari hasil survei lapangan.

34

Tabel 3.2. Uji Akurasi, (Igor, 2017)

Cek

lapangan MA L P KM KH Total UA

PA

(%)

Overall

(%) Hasil

Klasifikasi

MA

L

P

KM

KH

Total

Overall Accuracy :

Kappa Coefficient :

Keterangan :

MA : Makro Alga P : Pasir

L : Lamun UA :User Accuracy

KM : Karang Mati PA : Producer Accuracy

KH : Karang Hidup

Perhitungan akurasi:

% Akurasi Interpretasi Keseluruhan = (Jumlah sampel benar/Jumlah

sampel keseluruhan) x 100 % .................................... (3.5)

Uji akurasi digunakan untuk melihat kualitas peta yang dihasilkan. Batas

akurasi yang diterima untuk pemetaan objek perairan berdasarkan pada

SNI 7716:2011 tentang Pemetaan Habitat dasar perairan laut dangkal,

yaitu sebesar 60%. Metode uji akurasi menggunakan software ENVI

dengan membandingan roi dari objek klasifikasi dan objek reklasifikasi

hasil survei lapangan. Adapun pembuatan kedua roi tersebut dilakukan

dengan membagi objek menjadi dua dari total objek yang berhasil

35

didapatkan ketika survei lapangan. Pada prosesnya kedua objek tersebut

terbagi kedalam objek klasifikasi dan objek ground truth roi

(reklasifikasi).

3.9 Persebaran dan Perhitungan Persentase Luas Terumbu Karang

Proses analisis persebaran terumbu karang dinilai dari hasil peta

persebaran terumbu karang yang telah dibuat serta menambahkan

informasi terkait keterkaitan kondisi lingkungan, gomorfologi pesisir,

efektifitas koreksi citra dikorelasikan dengan hasil peta dan hasil survei

lapangan. Sementara untuk perhitungan persentase luasan terumbu karang

menggunakan software ArcGIS melalui statistik hasil luasan terumbu

karang yang dibedakan menjadi dua yaitu terumbu karang hidup dan mati.

3.10 Rencana Hasil Penelitian

1. Peta Persebaran Terumbu Karang Kepulauan Karimunjawa,

Kabupaten Jepara, Jawa Tengah.

2. Persentase Luas Karang hidup dan mati wilayah kajian untuk

mengetahui kondisi terumbu karang wilayah kajian.

36

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Pra Lapangan

Kegiatan pra-lapangan digunakan sebagai acuan untuk menentukan

citra yang akan digunakan, disesuaikan dengan tujuan dan luasan

pemetaan yang akan dilakukan. Selain pemilihan citra satelit yang akan

digunakan, dalam kegiatan pra-lapangan ini juga di lakukan studi literatur

terkait metode penelitian, konsep pengambilan sampel terumbu karang.

Pengolahan data citra untuk identifikasi persebaran terumbu karang yang

didapatkan terdiri atas beberapa proses pengerjaan, diantaranya adalah

pengunduhan citra, koreksi radiometrik citra, koreksi kolom air algoritma

Lyzenga, masking citra dan klasifikasi unsupervised untuk pembuatan peta

jalur survei terumbu karang.

4.1.1 Pengunduhan Citra

Citra yang digunakan dalam penelitian adalah citra Landsat 8 OLI

dimana citra tersebut dapat diperoleh melalui laman

www.earthexplorer.usgs.gov. Citra landsat yang digunakan merupakan

citra perekaman tanggal 25 Agustus 2018 path/row 120/64 dipilih karena

memiliki tutupan awan yang minimal lebih sedikit dari citra lainnya

sehingga cocok digunakan untuk interpretasi persebaran terumbu karang.

Gambar 4.1 Gambar website unduh citra landsat 8 OLI

37

4.1.2 Koreksi Radiometrik

Koreksi radiometrik digunakan untuk memperbaiki nilai piksel

agar sesuai dengan yang sebenarnya, hal ini dikarenakan terdapat beberapa

tutupan awan atau gangguan atmosfer yang ada pada citra sehingga nilai

dari beberapa piksel tersebut tidak seperti seharusnya. Metode yang

digunakan dalam koreksi radiometrik ini adalah dengan konversi nilai

piksel ke nilai reflectance (TOA Reflectance). Koreksi radiometrik

dilakukan pada setiap band yang digunakan dalam penelitian. Adapun

band yang digunakan yaitu band blue, green, red, dan near infrared.

Konversi nilai piksel ke nilai reflektan menggunakan rumus :

Nilai reflektan =(Band specific reflectance_mult_band * DN value +

reflectance_add_band))/ sin(sun_elevation)………………..(3.6)

Koreksi radiometrik ini menggunakan software ENVI 4.5. untuk

mempermudah koreksi pada band citra, dilakukan layer stacking pada

keempat saluran band tersebut.

Gambar 4.2 hasil Layer Stacking empat saluran citra.

38

Kemudian menuliskan rumus pada band math untuk kemudian disesuaikan

dengan saluran citra yang akan dikoreksi.

Gambar 4.3 Gambar penulisan rumus pada Band Math.

Hasil dari koreksi radiometric TOA Reflectance kemudian di

periksa terlebih dahulu terkait data statistik citra yang dihasilkan.

Berdasarkan studi literatur yang dilakukan, hasil dari koreksi TOA

reflectance sebelum dibagi dengan sin sudut matahari memiliki nilai

maximum dan minimum seperti informasi metadata reflectance_min_band

dan reflectance_max_band.

Gambar 4.4 Tampilan ststistik citra sebelum dibagi sin sudut matahari band 2

39

Gambar 4.5 tampilan metadata nilai reflektan minimum maksimum band 2

Variasi nilai reflektan dihasilkan dari pengaruh sudut matahari perekaman

citra.

Gambar 4.6 Tampilan statistik citra hasil koreksi radiometrik

Hasil dari nilai maksimal yang diperoleh masih memiliki nilai

lebih dari 1. Hal ini terjadi karena masih adanya tutupan awan yang berada

pada citra, namun hal tersebut tidak menjadi masalah pada hasil koreksi

radiometric karena letak tutupan awan yang jauh dari wilayah kajian.

Setelah citra berhasil di koreksi radiometrik.

4.1.3 Croping dan Masking Citra

Cropping citra dilakukan untuk menampilkan wilayah kajian

penelitian secara jelas pada peta yang nantinya akan dibuat. Cropping

citra meliputi pemisahan antara daratan dan lautan. Adapun band yang

digunakan sebagai acuan dalam pemisahan tersebut adalah band 5 yaitu

Near Infrared. Penggunaan band tersebut dinilai dapat memisahkan kedua

objek secara jelas dengan interpretasi visual saja karena memiliki panjang

40

gelombang 851-879 nm yang menampilkan rona gelap dan terang pada

masing-masing objek.

Hasil pemisahan daratan dan lautan merupakan shapefile hasil

digitasi visual pada citra, untuk selanjutnya dijadikan data roi untuk

ditampalkan pada citra RGB atau citra komposit band 432. Hasil dari

cropping citra adalah sebagai berikut

Gambar 4.7 tampilan citra hasil cropping

Terjadi perubahan warna pada hasil masking citra, hal ini

dikarenakan terjadi penyesuaian histogram yang terjadi pada citra, namun

tidak akan mengganggu hasil klasifikasi citra nantinya karena nilai piksel

pada citra tidak berubah.

4.1.4 Koreksi Kolom Air Algoritma Lyzenga

Koreksi kolom air digunakan untuk menghilangkan efek

kedalaman objek perairan. Hal ini diperlukan untuk memunculkan variasi

warna yang berada di dalam permukaan laut, khusunya pada perairan laut

dangkal. Koreksi kolom air menggunakan metode algoritma Lyzenga.

Metode tersebut menggunakan perbandingan beberapa saluran spectral

citra diantaranya saluran green, blue, dan red untuk mendapatkan nilai

piksel baru, melalui perhitungan nilai varian, covarian dan koefisien

atenuasi tubuh air. Untuk mendapatkan nilai tersebut diperlukan sampel

41

training area terhadap objek homogen yang mudah ditemui dan dikenali di

tiga tempat dengan kedalam yang berbeda yakni, di perairan dangkal,

perairan agak dalam, dan perairan dalam.

4.1.4.1 Pengambilan training area

Training area dilakukan dengan objek homogen pasir yang

dianggap mudah dikenali dan ditemui di kedalaman yang berbeda.

Pengambilan sampel pasir pada citra menggunakan software ENVI

berjumlah 35 sampel yang tersebar di berbagai kedalaman perairan pada

citra Landsat 8 OLI terlihat pada gambar 4.8 berwarna merah.

Gambar 4.8 Tampilan sebaran sampel objek pasir berbagai kedalam

Sampel yang telah di pilih kemudian di eksport ke data ASCII

untuk menentukan nilai varian, kovarian dan koefisien atenuasi tubuh air

menggunakan software Microsoft Excel. Namun sebelum menentukan

nilai tersebut, dari data roi yang didapatkan kemudian diuji terkait korelasi

kedalaman dari setiap sampel yang dipilih menggunakan acuan nilai

regresi pada scatter plot hasil perbandingan nilai reflectance band green,

blue dan red. Hasil nilai regresi dari perbandingan nilai reflectance antar

band citra adalah sebagai berikut

42

Tabel 4.1 Perbandingan Nilai Regresi

Perbandingan Band Koefisien Determinasi

( R2

)

Green vs Blue 0,9121

Green vs Red 0,549

Blue vs Red 0,7623

Gambar 4.9 Skatter Plot perbandingan nilai piksel band hasil training area

y = 1.3302x - 0.0774 R² = 0.9121

0

0.1

0.2

0.3

0 0.1 0.2 0.3

Ban

d G

ren

Blue vs Green

b1vsb2

Linear (b1vsb2)

y = 0.8812x - 0.0732 R² = 0.549

0

0.1

0.2

0 0.1 0.2 0.3

Ban

d R

ed

Band Blue

Blue vs Red

b1vsb3

Linear (b1vsb3)

y = 0.7455x - 0.0354 R² = 0.7623

0

0.2

0 0.1 0.2 0.3Ban

d R

ed

Band Green

Green vs Red

b2vsb3

Linear (b2vsb3)

43

Nilai regresi tersebut menandakan bahwa roi objek pasir dapat digunakan

untuk mencari nilai variasi, kovarian, dan koefisien atenuasi kolom air.

4.1.4.2 Mencari Nilai Variansi, Kovariansi, dan Koefisien Atenuasi Tubuh

Air

Nilai variasi digunakan untuk mencari sebaran data setiap band

citra pada kedalaman berbeda yang dikaitkan dengan besarnya nilai

pelemahan kolom air. perhitungan nilai variasi dihitung berdasarkan

variasi nilai setiap band citra. Nilai kovariansi digunakan untuk melihat

keterkaitan antara band yang berbeda berpengaruh terhadap nilai

pelemahan kolom air. perhitungan nilai kovariansi menggunakan

perbandingan nilai dari band citra yang digunakan yaitu band blue dan

band green, band blue dan band red, dan band green dan band red. Hasil

dari nilai kovariansi dan variansi digunakan untuk menghitung koefisien

atenuasi kolom air.

Tabel 4.2 Perhitungan Variance

Band Variance

Green 0,0055

Blue 0,0138

Red 0,0405

Tabel 4.3 Perhitungan Covariance dan Koefisien attenuasi kolom air

Urutan perhitungan band lainnya pada halaman 44

Band Covariance Koefisien a Nilai Koefisien

Atenuasi kolom air

Band Blue dan

Green

0,0081 -0,5145 0,6101

44

Lanjutan dari perhitungan kovarian dan koefisien attenuasi kolom air

Band Blue dan

Red 0.010753889 -1.626342613 0.282843155

Band Green

dan Red 0.0204555 -0.651824343 0.541856927

4.1.4.3 Mencari Nilai Piksel Baru Dengan Algoritma Lyzenga

Nilai koefisien atenuasi kolom air digunakan untuk mencari nilai

piksel baru dengan algoritma lyzenga. Penerapan algoritma lyzenga

menggunakan saluran spectral citra yang sama dengan band citra untuk

mencari nilai kovariansi dan koefisien kolom air. berikut rumus algoritma

lyzenga yang dapat digunakan

Tabel 4.4 Tabel Rumus Algoritma Lyzenga di ENVI

Band Algoritma Lyzenga

Band Blue dan Green (alog(B2))-( 0.6101142*(alog(B3)))

Band Blue dan Red (alog(B2))-( 0.282843155*(alog(B4)))

Band Green dan Red (alog(B3))-( 0.541856927*(alog(B4)))

Rumus tersebut digunakan untuk mentransformasikan nilai piksel citra

menjadi nilai piksel yang baru, menggunakan band math pada software

ENVI 4.5. Keterangan B2 untuk nilai reflektan citra Landsat 8 OLI band

blue, keterangan B3 untuk nilai reflektan citra Landsat 8 OLI band green,

dan keterangan B4 untuk band red.

45

Gambar 4.10 Perbandingan citra tidak terkoreksi kolom air (kiri) dengan citra

hasil koreksi kolom air (kanan)

Berdasarkan gambar terlihat bahwa citra hasil koreksi Lyzenga

memiliki perbedaan daripada citra yang tidak terkoreksi kolom air, yaitu

pada citra hasil koreksi kolom air tidak terlihat perbedaan rona yang

signifikan pada wilayah perairan dangkal, sedang dan dalam terkait objek

pasir yang teridentifikasi. Namun sebaliknya pada citra tidak terkoreksi

terdapat perbedaan rona warna yang terjadi pada objek pasir di kedalaman

yang berbeda. Citra hasil koreksi kolom air kemudian digunakan untuk

menentukan jalur suevei lapangan terkait persebaran terumbu karang.

Selain itu pada citra hasil koreksi kolom air memiliki variasi warna yang

beragam ketika dilakukan klasifikasi multispectral jika dibandingkan

dengan citra non koreksi kolom air.

4.1.5 Pembuatan Peta Survei Terumbu Karang

Pembuatan peta jalur survei persebaran terumbu karang

menggunakan data citra hasil koreksi kolom air menggunakan metode

klasifikasi unsupervised. Klasifikasi unsupervised yang digunakan adalah

Isodata pada software ENVI. Citra hasil koreksi kolom air kemudian

46

dibagi kedalam empat kelas objek yang terdiri dari objek makro alga,

lamun, pasir dan terumbu karang. Hasil klasifikasi IsoData yang berupa

data raster kemudian di export kedalam bentuk data vektor melalui menu

vector pada ENVI dengan memilih item Raster to Vector. Data hasil

pemrosesan berupa tipe data .evf kemudian di export kedalam tipe data

Shapefile (.shp) melalui menu export layer to shapefile.

Gambar 4.11 Hasil klasifikasi Unsupervised Isodata

Hasil klasifikasi unsupervised digunakan untuk penentuan jalur

survei. Jalur survei berbentuk transek lurus yang dipilih berdasarkan

keberagaman kelas yang ada pada citra hasil klasifikasi. Selain itu lokasi

pemilihan garis transect juga mengacu pada variasi kedalaman perairan.

Hal tersebut didasarkan pada fokus penelitian adalah mengetahui

persebaran terumbu karang dengan algoritma Lyzenga. Jumlah transek

yang dibuat adalah lima yang tersebar di perairan Kemujan, Kepulauan

Karimunjawa. Berikut adalah peta jalur survei persebaran terumbu karang

di perairan Kemujan, Kepulauan Karimunjawa.

47

Gambar 4.12 Peta rencana jalur survei lapangan

48

4.2 Survei Lapangan

Survei lapangan dilakukan untuk mengetahui lokasi terdapatnya

terumbu karang yang akan dipetakan. Survei lapangan yang dilakukan

menggunakan metode foto transek yang disesuaikan dengan peta jalur

transek yang telah dibuat sebelumnya. Arah dan panjang transek foto

disesuaikan dengan keberadaan terumbu karang dan objek habitat bentik

lain. Alat yang digunakan pada survey ini yaitu gps handheld yang

digunakan untuk tracking jalur survei sekaligus ploting waypoint sebagai

informasi lokasi keberadaan terumbu karang. Kamera underwater

digunakan untuk mengambil foto terumbu karang yang nantinya di

identifikasi kedalam terumbu karang hidup dan mati, serta sebagai acuan

informasi koordinat lokasi terumbu karang dengan melakukan kalibrasi

waktu terhadap hasil tracking waypoint gps. Drybag digunakan untuk

melindungi gps dari air dan menjaga akurasi posisi agar tetap mengapung

di permukaan air, karena jika gps masuk kedalam air akan mempengaruhi

akurasi tracking waypoint. Tali unting-unting sepanjang 1 meter yang

digunakan untuk acuan jarak pengambilan foto jika keadaan

memungkinkan. Stopwatch yang digunakan untuk menyamakan waktu

perekaman tracking gps dengan waktu pemotretan foto, agar akurasi

kalibrasi foto tetap terjaga. Kapal yang digunakan untuk menuju ke tempat

transek persebaran terumbu karang berada.

Gambar 4.13 Foto kegiatan snorkel (kiri) dan control point ( kanan)

Survey dilakukan pada pukul 09.00 – 15.00 selama dua hari pada

tanggal 10 dan 12 September 2018. Pengambilan sampel pada tanggal 10

September 2018 hanya mendapatkan satu transek saja, hal ini terjadi

49

karena peneliti menggunakan perahu kecil (jukung) menuju lokasi transek,

dan mengalami kendala tidak dapat mengarahkan perahu secara lurus

akibat dari angin musim timur dan belum terbiasa menggunakan perahu.

Pengambilan sampel dihari kedua tanggal 12 September 2018

menggunakan kapal yang lebih besar untuk menuju wilayah transek

sebagai antisipasi kejadian pada hari pertama. Perlunya survei terkait

kondisi alam dan medan sebelum melakukan foto transek sangat

membantu dalam kesuksesan pengambilan sampel data lapangan.

Pengambilan sampel dilakukan pada persebaran terumbu karang

yang ada pada wilayah kajian sesuai hasil klasifikasi unsupervised yang

telah dilakukan. Pengambilan data sampel terumbu karang berupa foto

yang diambil menggunakan kamera dengan mengacu pada stopwatch yang

disesuaikan dengan waktu ploting koordinat waypoint tracking area.

Sebelum pengambilan foto terlebih dahulu dilakukan pengaturan kalibrasi

alat gps guna menyesuaikan dengan waktu local wilayah kajian. Kemudian

mengambil foto titik awal transek sebelum mengambil foto terumbu

karang yang dilakukan untuk control point dalam kalibrasi waktu gps

handheld dan foto terumbu karang dalam jalur transek. Interval waktu

yang digunakan untuk tracking gps adalah 10 detik, begitupun

pengambilan foto yang dilakukan setiap 10 detik dengan acuan stopwatch

untuk mengantisipasi foto terbuang percuma karena terfilter ketika

kalibrasi waktu. Hasil dari kalibrasi waktu dengan software gps

menghasilkan data waypoint dengan keterangan waktu dan foto terumbu

karang, untuk kemudian dijadikan sebagai ROI (Region of Interest) untuk

klasifikasi pasca lapangan yang terbagi menjadi dua yaitu sampel untuk

klasifikasi dan uji akurasi.

50

Gambar 4.14 Penggunaan unting-unting pada foto transek

Sampel terumbu karang di perairan Kemujan sebagian besar

didapatkan pada bagian ujung batas antara perairan dangkal optis dengan

perairan dalam atau zona pecah gelombang. Kedalaman terumbu karang

bervariasi pada 1-3 m di bawah permukaan air. Jarak pengambilan foto

juga diperhatikan dengan menggunakan unting-unting sepanjang 1 m

sehingga spasial antar foto tetap terjaga cakupannya. Akan tetapi juga

menyesuaikan kondisi wilayah yang memungkinkan untuk pengambilan

foto terumbu karang. Pengambilan sampel juga disesuaikan dengan

keberadaan terumbu karang pada beberapa variasi kedalaman perairan, hal

ini digunakan untuk mengontrol kemungkinan terumbu karang yang

berada di kedalaman sedang. Pengambilan sampel terumbu karang secara

keseluruhan menggunakan metode snorkel karena keberadaan terumbu

karang yang terdapat di variasi kedalaman sedang hingga dalam. Selain

terdapat terumbu karang, pada wilayah perairan sedang juga terdapat

makro alga yang menutupi terumbu karang. Selain terumbu karang,

peneliti juga menemukan beberapa jenis habitat bentik yang ada pada

wilayah kajian, seperti makro alga dan lamun yang terdapat pada Reef Flat

atau zona perairan dangkal dekat bibir pantai. Data tersebut juga

digunakan peneliti sebagai acuan klasifikasi objek selain terumbu karang.

51

Gambar 4.15 Makro Alga yang menutupi permukaan terumbu karang

Kondisi perairan Kemujan, Kepulauan Karimunjawa tepatnya di

wilayah Barat hingga Barat Laut pulau Kemujan memiliki kejernihan air

yang sangat baik, dimana peneliti dapat melihat kondisi terumbu karang

secara jelas pada kedalaman 1-2 meter. Akan tetapi kondisi ombak yang

tidak stabil akibat angin musim timur membuat pengambilan foto terumbu

karang sedikit terganggu dan tidak bisa lurus sesuai jalur transek yang

dibuat. Selain itu kedalaman terumbu karang yang berbeda-beda membuat

proses pemotretan foto sulit menggunakan unting-unting. Persebaran

terumbu karang didominasi pada kedalaman 2-3 m yang merupakan

kedalaman yang bagus untuk tumbu kembang terumbu karang.

Pengkelasan terumbu karang menjadi dua yaitu terumbu karang hidup dan

mati menggunakan tabel coralwatch pada kegiatan lab pasca lapangan

melalui pengamatan visual foto.

52

Gambar 4.16 Proses identifikasi terumbu karang

Gambar 4.17 Proses identifikasi makro alga dan lamun

Gambar 4.18 Proses identifikasi pasir

53

Data yang diperoleh ada beberapa yang tidak dapat digunakan dari

hasil kalibrasi waktu yang dilakukan. Terdapat 250 foto yang didapatkan

dari 5 jalur survei yang telah dilakukan. Berikut adalah peta jalur survei

lapangan Perairan Kemujan, Kepulauan Karimunjawa. Berikut adalah peta

hasil tracking jalur transek perairan Kemujan, Taman Nasional

Karimunjawa.

54

Gambar 4.19 Peta Tracking jalur survei

55

4.3 Pasca Lapangan

4.3.1 Kalibrasi foto dan Identifikasi Habitat Bentik

Kalibrasi foto menggunakan hasil foto dilapangan dengan

koordinat GPS. Langkah pertama yang dilakukan adalah mengecek

akurasi data gps menggunakan data control point yang telah diambil

sebelumnya, kemudian melihat pergeseran koordinat. Hal ini digunakan

agar ketika data bergeser melebihi resolusi citra maka data dapat

diperbaiki. Control point juga digunakan untuk menandai mulainya

transek foto dilakukan. Hasil pengecekan control point adalah kurang dari

8 meter sehingga data gps dapat digunakan. Data yang menjadi acuan

sinkronisasi dengan foto adalah informasi waktu perekaman lokal pada

gps. Data tracking kemudian di download menjadi format .shp untuk

kemudian melakukan select by atribut pada data shapefile hasil download

gps kemudian memilih informasi pada atribut ltime yang disesuaikan

dengan informasi direktori foto dan tanggal foto transek.

Gambar 4.20 Proses sinkronisasi data foto dengan data tracking GPS

56

Hasil sinkronisasi foto kemudian dilakukan identifikasi habitat

bentik yang terdiri dari makro alga, lamun, pasir dan terumbu karang.

Khusus untuk identifikasi terumbu karang dibedakan menjadi dua yaitu

terumbu karang hidup dan mati. Identifikasi dilakukan secara visual

dengan bantuan tabel coralwatch untuk menentukan terumbu karang yang

hidup dan mati melalui visualisasi warna yang terlihat di foto survei.

Selain identifikasi terumbu karang tersebut juga dilakukan penentuan kelas

habitat bentik dengan melihat kelas dominan tutupan permukaan hal ini

didasarkan pada objek yang terekam pada citra merupakan objek yang

berada di permukaan. Sebagai contoh wilayah transek dekat Pulau Mrican

terdapat terumbu karang yang ditumbuhi makro alga pada permukaannya,

maka dikelaskan menjadi makro alga. Hasil dari identifikasi tersebut

kemudian digunakan sebagai acuan klasifikasi multispektral melalui

koversi ROI hasil dari shapefile koordinat gps yang telah ditambahkan

atribut kelas habitat bentik.

Gambar 4.21 Proses pembuatan kelas habitat bentik karang hidup berdasarkan

direktori foto dan gps

57

4.3.2 Klasifikasi Multispektral Supervised Maximum Likelihood

Tahapan klasifikasi multispectral pada citra dengan data hasil

survei lapangan digunakan sebagai acuan persebaran terumbu karang di

perairan Kemujan, Taman Nasional Karimunjawa. Klasifikasi ini

digunakan untuk mengkelaskan habitat bentik khususnya terumbu karang

menggunakan metode Maximum Likelihood. Metode ini digunakan karena

menggunakan perhitungan probabilitas yang dianggap cocok untuk

klasifikasi habitat bentik.

Klasifikasi maximum likelihood menggunakan data hasil konversi

data vector ke ROI (Region Of Interest) menggunakan software

pengolahan sistem informasi geografi. ROI kemudian terbagi menjadi dua

yaitu untuk klasifikasi dan uji akurasi. Data ROI juga ditambah dengan

ROI hasil visualisasi keadaan dilapangan oleh peneliti, agar setiap sampel

terwakili pada setiap pikselnya. Data roi hasil konversi juga dilakukan

pengelompokan kelas habitat bentik dengan menggunakan menu merge

ROI, agar data kelas habitat bentik dapat menjadi satu roi untuk klasifikasi

dan uji akurasi.

Gambar 4.22 Proses klasifikasi Supervised Maximum Likelihood menggunakan

data survei lapangan

58

Data yang berhasil dipakai untuk penelitian berjumlah 77 yang

terbagi dalam kelas habitat bentik terumbu karang mati, hidup, lamun, alga

dan pasir. Jumlah sampel tersebut dibagi menjadi dua yaitu sampel untuk

uji akurasi dan klasifikasi. Dari data yang berhasil terpakai dinilai telah

mewakili sampel pada setiap piksel citra landsat dimana terdapat satu

kelas habitat bentik yang ada didalamnya. Jumlah sampel yang dapat

dipakai dipengaruhi oleh spasial citra landsat 8 yang memiliki resolusi

30x30m. Sehingga foto dan koordinat dari transek kembali di saring untuk

dipilih yang dapat mewakili satu kelas satu piksel citra, sehingga

mengantisipasi adanya kelas yang double pada satu piksel citra terkait

klasifikasi multispektral yang akan digunakan. Berikut hasil klasifikasi

Supervised Maximum Likelihood perairan Kemujan Taman nasional

Karimunjawa

Gambar 4.23 Hasil klasifikasi Supervised Maximum Likelihood

59

4.3.3 Uji Akurasi Hasil Klasifikasi

Uji akurasi dilakukan untuk mengetahui sejauh mana akurasi dari

hasil klasifikasi multispektral citra. Uji akurasi menggunakan metode

confusion matrik. Metode menggunakan ground truth ROI hasil

klasifikasi dan roi reklasifikasi menggunakan software pengolahan citra

yaitu ENVI 4.5. Adapun hasil dari uji akurasi hasil klasifikasi

multispectral Supervised Maximum Likelihood adalah sebagai berikut.

Tabel 4.5 Hasil Uji Akurasi citra Landsat 8 OLI Algoritma Lyzenga

Cek

lapangan MA L P KM KH Total UA

PA

(%)

Overall

(%) Hasil

Klasifikasi

MA 4 4 7 0 1 16 25 36,36

L 0 4 0 0 0 4 100 40

P 4 0 2 2 3 11 18.18 20

KM 3 0 1 9 4 17 52,94 81,82

KH 0 2 0 0 27 29 93,10 77,14

Total 11 10 10 11 35 59,74

Overall Accuracy : (46/77) 59.74%

Kappa Coefficient : 0,4576

Keterangan :

MA : Makro Alga P : Pasir

L : Lamun UA :User Accuracy

KM : Karang Mati PA : Producer Accuracy

KH : Karang Hidup

Berdasarkan hasil uji akurasi didapatkan total akurasi adalah

59.74%. Hasil tersebut dapat dikatakan baik berdasarkan SNI 7716:2011

tentang Pemetaan Habitat dasar perairan laut dangkal, yaitu sebesar 60%.

Besaran nilai producer accuracy adalah besaran nilai akurasi klasifikasi,

yang didapatkan dari jumlah benar sampel yang terkeklasifikasikan pada

60

setiap kategori habitat bentik, sementara untuk nilai user accuracy yaitu

besaran keandalan sampel yang digunakan peneliti yang didapatkan dari

hasil nilai benar sampel reklasifikasi dibagi dengan jumlah piksel di setiap

kelas habitat bentik.

Hasil dari uji akurasi juga dapat diketahui bahwa sampel terumbu

karang memiliki nilai yang paling bagus dari sampel lainnya. Hal ini

terjadi karena jumlah sampel yang digunakan dalam klasifikasi dan

reklasifikasi citra lebih banyak dari kelas lainnya. Jadi nilai akurasi

cenderung akan berubah tergantung pada jumlah sampel yang didapatkan

dilapangan dan jumlah habitat bentik yang terkelaskan.

4.4 Persebaran Terumbu Karang di Perairan Kemujan Taman Nasional

Karimunjawa

Persebaran terumbu karang di Kepulauan Kemujan, Taman

Nasional Karimunjawa mendominasi kelas habitat bentik yang ada,

dengan luas wilayah 820.13 Ha dari 1515.59 Ha total area penelitian yang

terbagi dalam terumbu karang hidup 690.05 Ha dan terumbu karang mati

130.08 Ha. Persebaran terumbu karang terdapat pada wilayah pecah

gelombang dan batas antara perairan dangkal dan perairan dalam. Hal

tersebut dapat dilihat dari peta hasil penelitian yang menggambarkan

persebaran terumbu karang hidup pada ujung pulau di arah Barat, barat

Laut, Timur, Tenggara dan Timur Laut Pulau Kemujan. Informasi tersebut

menandakan bahwa persebaran terumbu karang di Pulau kemujan

merupakan tipe karang hidup jenis penghalang (barrier reefs). Sementara

untuk persebaran terumbu karang mati yang ditandai dengan warna merah

muda berada pada wilayah fore reef dan lagoon sebelah Barat Pulau

Kemujan yang berdekatan dengan sebaran makro alga. Selain pada

wilayah pecah gelombang, ada beberapa terumbu karang yang berada

didekat pantai atau wilayah daratan dibeberapa wilayah, seperti dekat

Pulau Mrican, terdapat variasi terumbu karang hidup dan mati, kemudian

disebelah utara Pulau Mrican juga terdapat hal yang sama, hal ini

menandakan bahwa terumbu karang pada wilayah tersebut merupakan tipe

61

karang pantai (Fringing reef). Sementara untuk persebaran makro alga

berada disepanjang Pulau Kemujan dekat bibir pantai, dan lamun paling

banyak terdapat pada wilayah Utara Pulau kemujan.

Kondisi geomorfologi perairan kemujan yang cukup beragam

dengan adanya reef flat, lagoon, back reef, reef crest dan fore reef

memungkinkan tumbuh dengan baik terumbu karang dan objek habitat

bentik lainnya. Persebaran terumbu karang berada pada wilayah

geomorfologi backreef dan fore reef dimana wilayah tersebut merupakan

wilayah zona pecah gelombang dengan variasi kedalam sedang-tinggi,

membuat terumbu karang tumbuh baik pada wilayah tersebut. Sementara

untuk wilayah dengan geomorfologi lagoon dan reef flat tumbuh makro

alga dan substrat pasir yang dominan pada wilayah barat perairan

Kemujan.

Dari sudut kedalaman perairan, penggunaan algoritma Lyzenga

sangat membantu peneliti dalam membedakan objek dibeberapa variasi

kedalaman khusunya persebaran terumbu karang. Hasil peta menunjukan

bahwa perairan dangkal terwakili oleh sebaran substrat pasir dan lamun,

sementara pada kedalaman sedang hingga tinggi terwakili oleh oleh

terumbu karang. Penentuan objek pada variasi kedalaman untuk sampel

koreksi kolom air juga berpengaruh pada hasil peta yang didapatkan, serta

hasil klasifikasi multispectral citra yang dilakukan. Banyaknya jumlah

sampel yang digunakan untuk proses klasifikasi juga mempengaruhi

persebaran terumbu karang pada peta yang dihasilkan.

Terumbu karang di perairan Kemujan banyak terdapat pada zona

pecah gelombang dengan berbagai macam bentuk atau jenis karang. Pada

wilayah barat perairan kemujan tepatnya pada transek 2 dan 3, terdapat

banyak bentuk terumbu karang seperti branching, plate dan terumbu

karang bentuk boulder.

62

Gambar 4.24 Bentuk Karang Plate (kiri) dan Branching (kanan) perairan

Kemujan

Gambar 4.25 Bentuk karang Boulder perairan Kemujan

Selain keanekaragaman bentuk terumbu karang terdapat juga

beberapa spesies ikan yang menghuni wilayah tersebut, hal tersebut

merupakan indikasi bahwa terumbu karang pada wilayah pecah

gelombang atau karang penghalang dalam keadaan baik, adapun beberapa

terumbu karang yang teridentifikasi mati ialah terumbu karang yang

memiliki tutupan karang dengan warna yang memudar. Terumbu karang

yang mati terjadi akibat dari salinitas yang tinggi, kekurangan cahaya sinar

matahari, dan kekeruhan air. Seperti pada perairan dekat pulau Mrican

terdapat terumbu karang yang mati yang tertutupi oleh makro alga akibat

dari keruhnya perairan diwilayah sekitarnya. Berikut peta persebaran

terumbu karang perairan Kemujan Taman Nasional Karimunjawa

63

Gambar 4.26 Peta Persebaran Terumbu Karang Perairan Kemujan

64

4.5 Persentase Karang Hidup dan Mati Taman Nasional Karimunjawa

Perhitungan persentase luasan karang hidup dan mati

menggunakan software pengolahan SIG yaitu ArcGIS dengan

menampilkan luasan dari masing-masing habitat bentik hasil klasifikasi.

Adapun metode yang digunakan dengan menu calculate geometry. Berikut

adalah hasil luasan dan persentase habitat bentik termasuk terumbu karang

perairan Kemujan Taman nasional Karimunjawa.

Tabel 4.6 Luas dan Persentase Habitat Bentik perairan Kemujan

Habitat Bentik Luas (Ha) Persentase (%)

Karang Hidup 690,05 45,53

Karang Mati 130,08 8,58

Alga 342,67 22,6

Lamun 122,85 8,11

Pasir 229,94 15,17

Total Luasan Area 1515,60

Dari tabel diatas dapat dihitung persentase karang hidup dan mati dengan

rumus persentase objek adalah luas area objek dibagi total luas area dikali

100%. Berdasarkan hasil perhitungan persebaran terumbu karang pada

perairan Kemujan Kepulauan Karimunjawa sebesar 54,11 % dari total luas

wilayah penelitian yang terbagi dalam 45,53% karang hidup dan 8,53%

karang mati.

65

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

1. Identifikasi persebaran terumbu karang menggunakan citra Landsat

8 OLI dapat dilakukan dengan koreksi kolom air metode Algoritma

Lyzenga serta klasifikasi multispektral hasil surve lapangan

melalui metode foto transek.

2. Persebaran terumbu karang pada perairan laut Kemujan Taman

Nasional Terumbu Karang terdiri atas terumbu karang hidup dan

mati. Persebaran terumbu karang hidup banyak terdapat pada

wilayah pecah gelombang dengan kedalaman perairan sedang

hingga tinggi, sementara pada terumbu karang mati berada pada

wilayah perairan sedang hal tersebut dapat terlihat pada peta

persebaran terumbu karang yang telah dibuat.

3. Penggunaan koreksi algoritma Lyzenga membantu peneliti dalam

memperoleh akurasi yang baik dengan nilai akurasi total sebesar

59,74%. Persentase luasan terumbu karang sebesar 54,11% dari

total luasan wilayah penelitian, dengan rincian terumbu karang

hidup sebesar 45,53% dan terumbu karang mati sebesar 8,58%.

5.2 Saran

1. Penggunaan algoritma Lyzenga untuk koreksi kolom air, harus

memperhatikan sebaran objek pada beberapa variasi kedalaman

dengan baik dengan melihat nilai regresi antar band citra yang

digunakan agar hasil yang didapat baik.

2. Survei lapangan terkait kondisi lingkungan perairan dan medan

yang ditempuh sebelum melakukan transek foto dianjurkan, agar

peneliti dapat beradaptasi dengan medan dan menghasilkan sampel

yang lebih baik.

3. Penambahan metode koreksi atmosfer, dan kolom air seperti flash

dan Sunglint pada penggunaan citra resolusi sedang perlu dilakukan

untuk menghasilkan citra dengan akurasi yang lebih baik lagi.

66

4. Pemilihan metode pengambilan sampel yang tepat juga harus

memperhatikan jenis resolusi citra yang digunakan dan kondisi

lapangan yang memungkinkan dilakukan pengambilan data sampel.

67

DAFTAR PUSTAKA

Ardiyanto, R; Hartono. 2013. Pemetaan Terumbu Karang Menggunakan Metode

Klasifikasi Berbasis Objek Pada Citra Quickbird-2 Multispektral.

Yogyakarta : Universitas Gadjah Mada

Barsi, J.A.; Lee, K.; Kvaran, G.; Markham, B.L.; Pedelty, J.A. The Spectral

Response of the Landsat-8 Operational Land Imager. Remote

Sens. 2014, 6, 10232-10251.

Bayu, P; Suyarso; Dewirina, Z. 2014. Panduan Teknis Pemetaan Habitat Dasar

Perairan Laut Dangkal. CRITC COREMAP II LIPI. Jakarta : Puslit

Oseanografi Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia

BPS. 2017. Kecamatan Karimunjawa Dalam Angka 2017. Jepara : BPS

Kabupaten Jepara

Danoedoro, P. 1996. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : Fakultas

Geografi. Universitas Gadjah Mada

Giyanto; M. Abrar; T.A. Hadi; A. Budiyanto; M. Hafizt; A. Salatalohy & M.Y.

Iswari. 2017. Status Terumbu Karang Indonesia 2017. Jakarta: Puslit

Oseanografi – LIPI. 30 hlm.

Gokmaria S.2010. Kajian Pemanfaatan Satelit Masa Depan: Sitem Penginderaan

Jauh LCDM (Landsat-8). Jakarta : Bidang Bangfatja LAPAN

Goodman, J.A., S.J. Purkis; S.R. Phinn. 2013. Coral Reef Remote Sensing A

Guide For Mapping, Monitoring and Management. (S. R. Phinn, Ed)

Springer.

Gregory, E.W., N.D. Luke.2006. Microstructure Of Reef-building Coral Genera

Acropora, Pocillopora, Goniastrea and Porites:Constraints on Spatial

Resolution in Geochemical Sampling. (N.D. Luke, Ed) Springer

68

Irawan, J; B. Sasmito; A. Suprayogi. 2017. Pemetaan Sebaran Terumbu Karang

Dengan Metode Algoritma Lyzenga Secara temporal menggunakan Citra

Landsat 5 7 dan 8 Studi kasus Pulau Karimunjawa. Jurnal Geodesi Undip.

Semarang : Fakultas Teknik Geodesi, Universitas Diponegoro

Igor, A.E. 2017. Aplikasi Citra Sentinel-2 Untuk Pemetaan Habitat Bentik di

Wilayah Taman Nasional Baluran Kabupaten Situbondo. Tugas

Akhir. Yogyakarta : Sekolah Vokasi Ubiversitas Gadjah Mada.

Irons, J. R. 2016. NASA: Landsat 8 Overview.

http://landsat.gsfc.gov/?page_id=7195

Jaelani, L.M; L Nurahida; Y. Marini. 2015. Pengaruh Algoritma Lyzenga Dalam

Pemetaan Terumbu Karang Menggunakan Worldview-2 Studi kasusu

Perairan PLTU Paiton Probolinggo. Jurnal Peginderaan Jauh Vol 12.

Surabaya : Institut Teknologi Surabaya

Jensen, J. 2007. Remote Sensing of The Environment: an Earth Resource

Perspective, 2nd

edition. Pearson Prentice Hall, United States of America

Jupp, D. L. (1988). Background and extensions to depth of penetration (DOP)

mapping in shallow coastal waters. Proceedings of the Symposium on

Remote Sensing of the Coastal Zone. Gold Coast, Queensland.

Lillesand, T.M; Kiefer, R.w., 1990. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra

(Diterjemahkan oleh Dulbahri, Prapto Suharsono, Hartono, dan Suharyadi)

Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.

Lyzenga, D. R. 1981. Remote sensing of bottom reflectance and water attenuation

parameters in shallow water using aircraft and Landsat data.pdf.

M. Hafizt; M. Y. Iswari; P. Bayu. 2016. Kajian Metode Klasifikasi Citra Landsat-

8 untuk Pemetaan habitat Bentik di Kepulauan Padaido, Papua. Jakarta:

Pusat Penelitian Oseanografi LIPI

69

Mumby, P. 1999. Classification Scheme for Marine Habitats of Belize, 5th

edition. UNDP/GEF Belize Coastal Zone Management Project, UK

Mushoni, F.F. 2011. Pemetaan Terumbu Karang Menggunakan Citra Alos di

Pulau Kangean Kabupaten Sumenep. Madura : Universitas Trunojoyo

press.

Nurul K; Valeria S. B. 2014. Pemanfaatan Citra Penginderaan Jauh Untuk

Pemetaan Terumbu Karang Di Teluk Tomini Bagian Kota Gorontalo.

Yogyakarta: Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada

Roelfsema C.M.; S.R. Phinn (2009). A Manual for Conducting Georeferenced

Photo Transects Surveys to Assess the Benthos of Coral Reef and Seagrass

Habitats version 3.0. Centre for Remote Sensing and Spatial Information

Science, The University of Queensland, Brisbane, Australia.

Rohmani, S. 2017. Ekosistem Terumbu Karang Taman Nasional Karimunjawa.

Semarang : Balai Taman Nasional Karimunjawa

Seminar Nasional Teknologi Terapan II. 2014. Pemetaan Makro Alga

Menggunakan Citra Multispektral Resolusi Spasial Tinggi di Pulau

Kemujan Kepulauan Karimunjawa. Pramaditya Wicaksono, Sekolah

Vokasi UGM. Pp 559

Spalding, M.D.; C. Ravilious & E.P. Green. 2001. World atlas of coral reefs.

UNEP-WCMC,424 hlm.

Suharsono. 2014. Biodiversitas Biota Laut Indonesia. Jakarta: Puslit Oseanografi

– LIPI. 418 hlm

Tomascik, T.; A.J. Mah; A. Nontji & Moosa, M.K. 1997. The ecology of

Indonesian Seas. Periplus, Java Book. VII (1), 642 hlm.

USGS. 2015. LANDSAT 8 (L8) DATA USERS HANDBOOK. Page J. 2015,

editor. Department of the Interior U.S. Geological Survei.

70

Wicaksono, P. (2010). Integrated Model of Water Column Correction Technique

for Improving Satellite-based Benthic Habitat Mapping, A Case Study on

Part of Karimunjawa Islands, Indonesia. Universitas Gadjah Mada.

Yogyakarta: Faculty of Geography, Universitas Gadjah Mada.

Zitello, A. 2009. Benthic Habitats of st. John, Us. Virgin Island. NOAA Technical

Memorandum NOS NCCOS 96, Silver Spring. Vol 53.

71

LAMPIRAN

1. FOTO LAPANGAN

2. TABEL KELAS HABITAT BENTIK

Lampiran 1. Foto Lapangan

Foto 1. Terumbu karang hidup bentuk

Boulder dan Plate

Foto 2. Terumbu karang hidup bentuk

Branching

Foto 3. Terumbu karang mati bentuk

Branching

Foto 4. Terumbu karang mati bentuk

Branching dan Plate

Foto 5. Terumbu karang hidup dengan

variasi bentuk Branching, Plate dan

Boulder

Foto 6. Makro Alga lain di perairan

Kemujan dekat Pulau Mrican

Foto 7. Makro alga yang menutupi

terumbu karang

Foto 8. Objek Pasir

Foto 9. Objek Lamun

Foto 10. Objek Lamun

Foto 11. Survey transek tanggal 9

September 2018 menggunakan jukung

(perahu kecil)

Foto 12. Survey transek tanggal 12

September 2018 menggunakan kapal

Foto 13. Pengambilan Control Point

survey hari pertama

Foto 14. Pengambilan salah satu

Control Point hari kedua

Foto 15. Alat survey lapangan berupa

(kiri-kanan) pelampung, snorkel, gps

Dakota 10, pita ukur, unting-unting

Foto 16. Navigasi menuju lokasi

survey transek

Lampiran 2. Tabel Kelas Habitat Bentik

Koordinat Y Koordinat X Tanggal Waktu Kelas Habitat

9358942.9997 438754.7209 9/12/2018 10.06.48 Karang Hidup

9358960.9016 438747.9498 9/12/2018 10.11.48 Karang Hidup

9358952.4671 438714.1902 9/12/2018 10.25.18 Karang Hidup

9359318.4434 439010.3279 9/12/2018 10.36.28 Karang Hidup

9359327.9315 438990.8328 9/12/2018 10.36.38 Karang Hidup

9359316.5083 438952.8687 9/12/2018 10.36.58 Karang Hidup

9359286.5346 438936.8441 9/12/2018 10.37.18 Karang Hidup

9359267.3077 438945.2772 9/12/2018 10.37.28 Karang Hidup

9359256.1615 438964.7738 9/12/2018 10.37.38 Karang Hidup

9359256.2991 438992.6739 9/12/2018 10.37.48 Karang Hidup

9359268.3749 439019.6766 9/12/2018 10.37.58 Karang Hidup

9359288.1849 439042.4646 9/12/2018 10.38.08 Karang Hidup

9359624.5332 439224.5975 9/12/2018 10.40.58 Karang Hidup

9359651.2682 439206.8572 9/12/2018 10.44.48 Karang Hidup

9359668.4045 439208.5013 9/12/2018 10.45.48 Karang Hidup

9359668.6256 439208.5011 9/12/2018 10.45.58 Karang Hidup

9359628.6038 439204.3326 9/12/2018 10.50.58 Karang Hidup

9360255.1940 440023.9152 9/12/2018 12.20.58 Karang Hidup

9360254.7519 440023.9156 9/12/2018 12.21.08 Karang Hidup

Koordinat Y Koordinat X Tanggal Waktu Kelas Habitat

9360257.6333 440031.5523 9/12/2018 12.22.18 Karang Hidup

9360280.3041 440040.7201 9/12/2018 12.23.38 Karang Hidup

9360305.4045 440047.4499 9/12/2018 12.24.58 Karang Hidup

9360347.0893 440056.7104 9/12/2018 12.28.18 Karang Hidup

9360367.7502 440044.9547 9/12/2018 12.30.18 Karang Hidup

9360340.2210 440041.5488 9/12/2018 12.32.18 Karang Hidup

9361426.5529 441089.6826 9/12/2018 12.57.48 Karang Hidup

9361424.7256 441145.3757 9/12/2018 12.58.18 Karang Hidup

9361438.9829 441142.0408 9/12/2018 13.02.06 Karang Hidup

9361447.6869 441110.8101 9/12/2018 13.04.56 Karang Hidup

9361438.7232 441100.6324 9/12/2018 13.06.16 Karang Hidup

9361417.4075 441121.7995 9/12/2018 13.11.06 Karang Hidup

9361398.5294 441148.8324 9/12/2018 13.15.06 Karang Hidup

9361431.2691 441168.1776 9/12/2018 13.19.06 Karang Hidup

9361450.7315 441174.9132 9/12/2018 13.21.06 Karang Hidup

9361451.1737 441174.9128 9/12/2018 13.21.16 Karang Hidup

9359310.6463 439063.5894 9/12/2018 10.38.18 Karang Mati

9359350.0433 439107.3944 9/12/2018 10.38.38 Karang Mati

9359372.2828 439127.6337 9/12/2018 10.38.48 Karang Mati

9359395.7375 439147.0968 9/12/2018 10.38.58 Karang Mati

Koordinat Y Koordinat X Tanggal Waktu Kelas Habitat

9359444.5220 439181.7034 9/12/2018 10.39.18 Karang Mati

9359529.7227 439264.3253 9/12/2018 10.39.58 Karang Mati

9359522.4629 439187.4959 9/12/2018 12.02.58 Karang Mati

9359431.7878 439159.6834 9/12/2018 12.03.08 Karang Mati

9359437.1096 439175.7320 9/12/2018 12.03.18 Karang Mati

9360308.4761 440138.6775 9/12/2018 12.11.08 Karang Mati

9360253.3148 440023.9170 9/12/2018 12.21.18 Karang Mati

9360254.7574 440029.7836 9/12/2018 12.22.08 Karang Mati

9358814.5342 438971.0710 9/12/2018 10.03.38 Pasir

9358807.9725 438930.5560 9/12/2018 10.05.58 Pasir

9358807.3969 438906.9745 9/12/2018 10.04.08 Pasir

9358812.8821 438863.7906 9/12/2018 10.04.28 Pasir

9359986.9694 439982.7632 9/12/2018 12.08.08 Pasir

9359993.2972 440010.6576 9/12/2018 12.08.18 Pasir

9360004.4857 440035.1151 9/12/2018 12.08.28 Pasir

9360020.4269 440058.7932 9/12/2018 12.08.38 Pasir

9359321.2063 440549.5505 9/10/2018 09.30.22 Lamun

9359320.4126 440536.8505 9/10/2018 09.30.32 Lamun

9359322.0001 440517.8004 9/10/2018 09.32.12 Lamun

9359209.2873 440372.8614 9/10/2018 09.45.22 Lamun

9359187.8560 440343.4926 9/10/2018 09.47.12 Lamun

Koordinat Y Koordinat X Tanggal Waktu Kelas Habitat

9359179.9185 440334.7613 9/10/2018 09.47.32 Lamun

9359081.9960 440197.8877 9/10/2018 09.47.52 Lamun

9359163.2497 440307.7738 9/10/2018 09.49.22 Lamun

9359150.5497 440285.5487 9/10/2018 09.54.12 Lamun

9359118.6674 440237.2754 9/10/2018 09.55.12 Lamun

9359103.0569 440226.1629 9/10/2018 09.55.32 Lamun

9359091.6798 440211.6107 9/10/2018 09.58.22 Lamun

9359046.9608 439986.5082 9/10/2018 10.10.32 Makro Alga

9359058.8670 439946.8207 9/10/2018 10.10.52 Makro Alga

9359077.7186 439943.8441 9/10/2018 10.11.32 Makro Alga

9359048.9451 439916.7243 9/10/2018 10.15.12 Makro Alga

9359032.4086 439893.2424 9/10/2018 10.16.32 Makro Alga

9359068.1936 439922.0380 9/10/2018 10.16.42 Makro Alga

9359077.4540 439891.6108 9/10/2018 10.17.02 Makro Alga

9359088.0374 439854.5691 9/10/2018 10.17.42 Makro Alga

9361076.8869 441487.1299 9/12/2018 14.26.36 Makro Alga

9361077.6807 441502.2111 9/12/2018 14.27.46 Makro Alga

9361069.3463 441503.7986 9/12/2018 14.27.56 Makro Alga

9361057.4400 441473.2392 9/12/2018 14.32.16 Makro Alga

9361039.9775 441477.2080 9/12/2018 14.38.36 Makro Alga