## PEMETAAN DISTRIBUSI SPASIAL PADANG LAMUN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT SENTINEL-2A DI DESA BATU LUNGUN KECAMATAN NASAL KABUPATEN KAUR
( Mapping Of Seagrass Distribution Using Sentinel-2A Satellite Images In Batu Lungun Village, Nasal District, Kaur District )
Riska Ayu Kurniati 1 , Zamdial 2 dan Ayub Sugara 3
1 Laboratorium Ilmu Kelautan, FAPERTA
2 Universitas Bengkulu, Bengkulu, Indonesia Jln. W. R. Supratman, Kandang Limun, Provinsi Bengkulu, 38371, Indonesia E-mail: riskaayukurniati5@gmail.com
Diterima: 1 Maret 2024; Direvisi: 23 Maret; Disetujui untuk Dipublikasikan: 29 April 2024

## ABSTRAK
Lamun merupakan tumbuhan tingkat  tinggi ( Anthophyta) yang tumbuh subur dilingkungan laut. Lamun di  lingkungan  perairan  juga  berfungsi  sebagai  habitat  dan  sumber  makanan  bagi  berbagai  jenis  hewan, termasuk ikan, burung dan invertebrata. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemetaan distribusi spasial lamun dan menghitung tingkat akurasi dengan data citra Sentinel-2A di Desa Batu Lungun Kecamatan Nasal Kabupaten  Kaur.  Pengambilan  data  lapangan  dilakukan  secara systematic  random  sampling .  Data  diambil dengan metode Underwater Photo Transect (UPT) yang dilakukan di 138 titik dengan bantuan transek kuadrat berukuran 10 x 10 meter dengan jarak antar transek ± 20 meter. Foto hasil survei lapang dianalisis dengan menggunakan  perangkat  lunak  CPCE  ( Coral  Point  Count  with  Excel  Extensions ).  Berdasarkan  hasil pengamatan  di  perairan  Pantai  Batu  Lungun  ditemukan  2  jenis  lamun  yaitu  jenis Thallasia hemprichii dan Cymodocea rotundata . Luasan tutupan lamun jarang dengan kondisi tutupan lamun buruk sebesar 1,40 ha (12%), luas tutupan lamun sedang dengan kondisi sedang sebesar 2,76 ha (24%), luas tutupan lamun padat dengan kondisi baik sebesar 4,43 ha (39%) dan luas tutupan lamun sangat padat dengan kondisi sangat baik sebesar 2,82 ha (25%). Tingkat akurasi secara keseluruhan yaitu (Overall Accuration) yaitu sebesar 61,53 %.
Kata kunci : pemetaan lamun, citra Sentinel-2A, Batu Lungun

## ABSTRACT
Seagrass  is  a  high-level  plant  (Anthophyta)  that  thrives  in  marine  environments.  Seagrass  in  aquatic environments also serves as a habitat and a food source for various types of animals, including fish, birds, and invertebrates. This research aims to map the spatial distribution of seagrass and calculate the accuracy level using Sentinel-2A image data in the Batu Lungun Village, Nasal District, Kaur Regency. Field data collection was carried out using systematic random sampling. Data was collected using the Underwater Photo Transect (UPT)  method  at  138  points  with  the  assistance  of  10  x  10  meter  square  transects  with  a  distance  of approximately 20 meters between transects. The photos from the field survey were analyzed using the CPCE (Coral Point Count with Excel Extensions) software. Based on the observations in the waters of Batu Lungun Beach,  two  types  of  seagrass  were  found:  Thalassia  hemprichii  and  Cymodocea  rotundata.  The  extent  of sparse seagrass cover with poor conditions was 1.40 ha (12%), the moderate seagrass cover with moderate conditions was 2.76 ha (24%), the dense seagrass cover with good conditions was 4.43 ha (39%), and the very  dense  seagrass  cover  with  very  good  conditions  was  2.82  ha  (25%).  The  overall  accuracy  level  was 61.53%.
Keywords: seagrass mapping, Sentinel-2A image, Batu Lungun

## PENDAHULUAN
Sumberdaya  pesisir  dan  kelautan,  dalam perkembangannya  memiliki  potensi  yang  dapat dikelola  dan  dimanfaatkan  dalam  menunjang pembangunan  di  Indonesia.  Satu  diantara  potensi sumberdaya pesisir adalah padang lamun. Komunitas  padang  lamun  ( Seagrass )  berperan penting  sebagai  bagian  penyusun  kesatuan ekosistem pesisir bersama dengan  terumbu karang dan  mangrove.  Provinsi  Bengkulu  memiliki  7 kabupaten/kota  yang  berada  di  pesisir  pantai umumnya  ditemukan  komunitas  padang  lamun. Kabupaten Kaur selain memiliki ekosistem terumbu karang dan juga terdapat komunitas padang lamun. Salah satu lokasi di Kabupaten Kaur yang memiliki komunitas  pa  dang  lamun  adalah  di  Desa  Batu Lungun    Kecamatan  Nasal.  Data  dan  Informasi mengenai  distribusi  spasial  lamun  di  Desa  Batu Lungun belum pernah dilakukan sebelumnya. Data dan  informasi  mengenai  distribusi  spasial  lamun dapat diperoleh dengan memanfaatkan penginderaan jauh ( Remote Sensing ) yang memiliki peranan dan manfaat dalam perencanaan pengelolaan  ekosistem  pantai. Keberadaan  lamun dapat  dideteksi  dengan  memanfaatkan  data  dari citra satelit.
Wilayah  pantai  Desa  Batu  Lungun  memiliki komunitas  padang  lamun  yang  tersebar  dengan komunitas  padang  lamun  yang  cukup  beragam serta  memiliki  fungsi  penting  bagi  biota  yang  ada diperairan  dan  keseimbangan  komunitas  padang lamun  perairan.  Komunitas  padang  lamun  yang tersebar  disepanjang  pantai  dimanfaatkan  oleh biota yang  berasosiasi sebagai tempat pemijahan, menyediakan  makan,  dan  tempat  pengasuhan larva. Menurut Hidayat et al. (2014) Padang lamun mempunyai  fungsi  penting  pada ekosistem perairan pantai.
Padang  lamun  memiliki  fungsi  yaitu  sebagai tempat  atau  daerah  asuhan  ( nursery  ground ), tempat mencari makan ( feeding ground ) dan tempat pemijahan  ( spawning  ground )  bagi  biota  dan  ikan yang  berasosiasi  di  sekitar  padang  lamun  yang memiliki  nilai  ekonomis  tinggi.  Secara  fisik  lamun berfungsi sebagai penahan abrasi pantai sekaligus penahan  sedimen.  Selain  itu  komunitas  padang lamun  juga  dimanfaatkan  oleh  masyarakat  pesisir yang tinggal di wilayah Pantai Batu Lungun sebagai sumber  bahan  makanan  karena  ekosistem  lamun menjadi  habitat  bagi  biota  laut  yang  bernilai ekonomi  tinggi  seperti  ikan,  teripang,  kima  dan sebagainya. Menurut Oktawati et al. (2018) Padang lamun  mempunyai  fungsi  ekonomis  yaitu  sebagai daerah penangkapan hal ini dikarenakan keberadaan lamun dapat mengoptimalkan produktivitas ikan. Fungsi ekonomis lamun lainnya antara lain untuk bahan kerajinan dan obat-obatan.
Penelitian ini bertujuan untuk inventarisasi komunitas  padang  lamun  dan  melengkapi  data dari jenis-jenis lamun yang ada di perairan Desa
Batu Lungun Kecamatan Nasal Kabupaten Kaur

## METODE

## Lokasi dan Data
Pantai  Desa  Batu  Lungun  memiliki perairan  yang  jernih,  dan  memiliki  hamparan lamun serta terumbu karang yang hidup di dasar perairan. Pantai Desa Batu Lungun yang berada di  Kecamatan  Nasal  memiliki  habitat  perairan dangkal  yang  didominasi  oleh  hamparan padang  lamun  dan  terumbu  karang  yang dikembangkan menjadi tempat wisata, dan juga memancing. Penelitian ini dilakukan di Desa Batu Lungun  ( Gambar  1). Penelitian  ini  dilaksanakan pada bulan April 2023. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu Sentinel-2A Akuisisi Tanggal 26 Juli 2021 yang dapat diunduh di Copernicus.
Alat  dan  Bahan  yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri dari Global Positioning System (GPS), Alat Tulis,  Kamera Underwater ,  Plot 1 x 1 m, Transek 10 x 10 m, Laptop,  Alat Dasar Selam (ADS), Software Arcgis  10.8 ,  Software  Excel , Software  Envi  5.2,  Software  Qgis , Software  CPCe ( Coral Point Count with Excel extensions ).

## Pengambilan Data
Pembuatan  desan  survei  penelitian  dilakukan dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  tak terbimbing (Unsupervised Classification). Pengumpulan  data  lamun  dilakukan  pada  138  titik dengan bantuan transek kuadrat berukuran 10 x 10 meter  dengan  jarak  antar  transek  ±20  meter. Menurut  Roelfsema  dkk.  (2014)  transek  dipilih berdasarkan  penilaian  visual  dari  citra  yang  ada dikombinasikan  dengan  pengetahuan  ahli  dari wilayah  studi,  untuk  menghasilkan  data  yang memberikan  representasi  yang  memadai  dari berbagai  spesies  lamun  dan  persentase  cakupan yang  diamati  di  seluruh  Teluk.  Pengambilan  data lapangan  dilakukan  dengan  metode  Underwater Photo Transect (UPT). Metode transek foto bawah air (Underwater Photo Transect = UPT ) merupakan metode yang memanfaatkan perkembangan teknologi,  baik  perkembangan  teknologi  kamera digital maupun teknologi perangkat lunak komputer. Pengambilan titik koordinatnya dilakukan ditengah- tengah transek dengan menggunakan GPS (Global Positioning  System).  Foto  yang  diperoleh  dari kegiatan kemudian dihubungkan dengan koordinat hasil  perekaman  GPS.  Foto  hasil  survei  lapang dianalisis  dengan  menggunakan  perangkat  lunak CPCE (Coral Point Count with Excel Extensions).

## Untuk  lokasi  Penelitian  dapat  dilihat  ada
Gambar 1.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian.

## Koreksi Atmosferik
Koreksi  atmosferik  adalah  tahapan  yang bertujuan  untuk  menghilangkan  kesalahan  yang disebabkan adanya pengaruh atmosfer pada citra. Pengaruh  atmosfer  terjadi  saat  proses  perekaman citra  dimana  gelombang  elektromagnetik  dari matahari ke permukaan bumi dan objek ke sensor mengalami  gangguan  saat  melewati  atmosfer, gangguan tersebut dapat berupa hambatan maupun serapan. Hal ini akan mempengaruhi data citra yang didapat  sehingga  menyebabkan  perbedaan  data yang  ditangkap  oleh  sensor  satelit  dengan  data pada  objek  (Kristianingsih  et  al., 2016).  Koreksi atmosferik dilakukan dengan menggunakan metode Semi Automatic Plugin di aplikasi QGIS.

## Pemotongan Citra (Cropping)
Proses  cropping  atau  pemotongan  citra bertujuan  untuk  membatasi  daerah  kajian  untuk meringankan proses pengolahan data agar proses pengolahan data menjadi lebih ringan (Kawamuna et  al.,  2017).  Tujuan  dari  pemotongan  citra  untuk memilih lokasi yang diinginkan dengan menghapus bagian tertentu dari 1 scane citra.  Pemotongan citra atau cropping dapat  membantu  fokus  pada  area tertentu, dengan menggunakan sedikit memori, dan mempercepat proses  pengolahan data (Handayani et al ., 2021).

## Koreksi Kolom Air
Koreksi  kolom  air  secara  eksponensial memberikan pengaruh terhadap kedalaman perairan.  Metode  yang  banyak  digunakan  dalam penerapan  koreksi  kolom  air  adalah dengan koreksi kolom air menggunakan algoritma Lyzenga (Ilyas  et  al.,  2020).  Algoritma  Lyzenga  atau Depth Invariant  Index (DII)  adalah  algoritma  yang diterapkan pada citra untuk  koreksi  kolom perairan. Prinsip  dari  metode  ini  yaitu  menggunakan kombinasi  kanal  sinar  tampak  dari  citra  satelit (Rachmawati  et  al.,  2018).  Algoritma  dalam
transformasi  ini  menggunakan  dua  saluran  citra untuk  menghasilkan  citra  baru  untuk  lebih menampakkan  variasi  tutupan  dasar  perairan, sehingga  menghasilkan  tiga  citra  baru  yang merupakan  gabungan  kanal  saluran  biru-hijau, hijau-merah, dan merah-biru.
Koreksi  kolom  perairan  dilakukan  dengan pengembangan algoritma yang  dikembangkan oleh Lyzenga (1978) yaitu :
Y = ln(Li) – [(Ki/Kj). ln(Lj)…………………………..(1) di mana: Li = nilai refleksi band biru Lj = nilai refleksi band hijau Ki/Kj =  rasio  koefisien  atenuasi  band  biru dan  hijau

## Pemetaan Distribusi Spasial Lamun
Citra baru yang diperoleh dari penajaman citra menggunakan metode Algoritma Lyzenga selanjutnya  diklasifikasi.  Proses  klasifikasi  ini dinamakan  klasifikasi  terbimbing  (Supervised Classification) dengan metode Maximum likelihood.
Tujuan  utama  dari  prosedur  klasifikasi  citra adalah mengklasifikasikan semua piksel citra secara otomatis  semua  piksel  di  citra  ke  dalam  kelas- kelas.  Menurut  Maksum et  al. (2016)  klasifikasi Maximum Likelihood adalah metode klasifikasi yang paling  ampuh  bila  dilengkapi training data  yang akurat dan salah satu algoritma yang paling banyak digunakan. Pada pemetaan distribusi spasial lamun klasifikasi dibagi menjadi 4 kelas yaitu kelas lamun jarang,  lamun  sedang,  lamun  padat  dan  lamun sangat padat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kategori  Tutupan  Lamun  (Persentase  Tutupan Lamun)
Kategori  hasil  tutupan  lamun  didapat  dari  hasil analisis  data  berupa  foto  dengan  menggunakan transek  kuadrat  menggunakan  software  CPCE. Matriks  titik-titik  yang  terdistribusi  secara  acak diletakkan  pada  gambar,  dan  spesies  atau  jenis substrat  yang  terletak  di  bawah  setiap  titik diidentifikasi  secara  visual. Coral  Point  Count  with Excel  extensions (CPCe)  adalah  program Visual Basic mandiri yang mengotomatiskan, memfasilitasi,  dan  mempercepat  proses  analisis penghitungan titik acak. CPCe mencakup pengurutan  bingkai-gambar  otomatis,  pelabelan jenis/substrat  klik-tunggal,  peningkatan  otomatis fokus  titik  data,  perbesar/perkecil,  penahan perbesaran,  dan  spesifikasi  nomor  titik  acak,  jenis distribusi, dan lokasi batas bingkai (Kohler dan Gill, 2006). Foto yang diperoleh dari kegiatan lapangan dianalisis dengan menggunakan CPCe dengan 30 titik yang ditempatkan secara acak.
Menurut  McKenzie  et  al.,  (2003) dalam Patty (2016)  penutupan  spesies  lamun  diestimasi berdasarkan  standar  persentase  penutupan  yang
digunakan  dalam monitoring  lamun oleh Seagrass Watch .
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  didapatkan total  persentase  tutupan  kelas  lamun  yaitu  62  % yang  terdiri  dari  2  %  lamun  jarang,  8  % lamun sedang, 23 % lamun padat dan 29 %  lamun sangat padat.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang didapatkan untuk persentase jenis lamun diperoleh bahwa  jenis  lamun  dengan  persentase  tertinggi yaitu jenis Thalassia hemprichii yaitu sebesar 61 % dan  jenis Cymodocea  rotundata yaitu  sebesar 39%.  Menurut  pendapat  Sari  dan  Dahlan  (2015) dalam  menghitung  komposisi  jenis  dan  tutupan lamun  di  Perairan  Teluk  Yos  Sudarso  Kota Jayapura didapatkan bahwa kondisi tutupan lamun tertinggi  terdapat  pada  stasiun  5  (Pulau  Kosong) sebesar  78,3  %  (Baik),  stasiun  4  (Kayupulo) sebesar  50%  (kurang  sehat)  dan  terendah  di stasiun  3  (Depan  Pelabuhan)  sebesar  25% (rusak/kurang sehat). Menurut Kasim (2013) dalam Sari dan Dahlan (2015) Persentase tutupan lamun menunjukan  berapa  banyak  lamun  yang  ada  dan menutupi  suatu  perairan,  dan  persentase  yang tinggi  tidak  selalu  sesuai  dengan  kerapatan  jenis yang  tinggi.  Hal  ini  dipengaruhi  pengamatan penutupan  yang  diamati  adalah  helaian  daun, namun  kerapatan  yang  iamati  ditentukan  oleh jumlah tegakan lamun. Semakin besar daun lamun menutupi  substrat  dasar  perairan  maka  akan semakin  lebar  dan  panjang  daun  lamun.  Untuk tutupan persentase lamun (%) dan persentase jenis lamun (%) dapat dilihat pada Gambar

## Gambar Persentase dan tutupan jenis lamun

## Pemetaan Distribusi Spasial Lamun
Peta distribusi spasial lamun  dilakukan dengan menggunakan  klasifikasi  terbimbing (Supervised Classification)  Maximum  Likelihood dan  distribusi spasial  lamun  dibagi  menjadi  4  kelas yang  terdiri
atas  kelas  lamun  jarang,  lamun  sedang,  lamun padat,  dan  lamun  sangat  padat.  Peta  distribusi spasial lamun dapat dilhat pada Gambar 5

## Gambar 5 . Peta distribusi spasial lamun di Desa Batu Lungun
Hasil  dari  klasifikasi  terbimbing  (Supervised Classification) yang berdasarkan dari data lapangan  yang  didapat  diperoleh  bahwa  sebaran luasan kelas lamun yang ada di Desa Batu Lungun yaitu  11,41  ha.  Hasil  pengklasifikasian  data lapangan didapat bahwasanya tutupan lamun yang ada  di  Pantai  Desa  Batu  Lungun  bervariasi  mulai dari tutupan lamun jarang sampai ke  tutupan lamun yang sangat padat. Berdasarkan legenda yang ada di  peta  didapatkan  luasan  tutupan  lamun  jarang dengan  kondisi  tutupan  lamun  buruk  (0-  25%) diperoleh luasannya 1,40 ha, luasan tutupan lamun sedang dengan kondisi tutupan lamun sedang (26- 50%)  diperoleh  luasannya  yaitu  2,76  ha,  luasan lamun padat dengan kondisi tutupan lamun baik (51- 75%) diperoleh luasannya yaitu 4,43 ha dan luasan lamun sangat padat dengan kondisi tutupan lamun sangat baik diperoleh luasannya yaitu 2,82 ha.
Berdasarkan  pengambilan  data  di  perairan
Thalassia hemprichii
Pantai Batu Lungun ditemukan 2 jenis lamun yaitu jenis Thalassia  hemprichii dan Cymodocea rotundata . Thalassia hemprichii merupakan spesies lamun  yang  paling  banyak  ditemukan  di  lapangan dikarenakan jenis lamun  tersebut memiliki toleransi terhadap  perubahan  suhu,  salinitas,  dan  jenis substrat  yang  luas  dibandingkan  jenis  lainnya. Menurut Azzura et al. (2022) Lamun jenis Thalassia hemprichii mampu  hidup  di  berbagai  jenis  dan ukuran substrat, menyukai dan memiliki persebaran yang  luas  di  daerah  teluk  dan  daerah  yang ditumbuhi  mangrove.  Untuk  jenis  lamun  yang ditemukan  saat pengambilan  data  lapangan  dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Jenis-jenis lamun yang ditemukan

## Uji Akurasi
Uji  akurasi  hasil  klasifikasi  dilakukan  untuk menguji  tingkat  akurasi  peta  penggunaan  yang dihasilkan  dari  proses  klasifikasi  digital  dengan sampel  uji  dari  hasil  kegiatan  lapangan.  Metode Confusion  Matrix digunakan  dalam  uji  akurasi untuk membandingkan citra hasil  klasifikasi dengan kelas  atau  objek  sebenarnya  yang diperoleh  berdasarkan  observasi  di  lapangan. Berdasarkan hasil klasifikasi terbimbing ( Suvervised Classification) memperoleh  total  akurasi  secara keseluruhan atau overall accuracy 61,53% dengan nilai Kappa 0.490. Menurut Firmansyah et al. (2018) Hasil  pengujian  akurasi terdiri  dari  nilai overral accuracy, produser’s accuracy, user’ accuracy dan kappa accuracy.
Menurut  PPO-LIPI  tahun  2014  untuk  menilai kualitas  peta  yang  dihasilkan  dengan  keadaan dilapangan  sebenarnya  dilakukan  uji  akurasi. Berdasarkan  SNI  7716:2011  akurasi  peta  sebesar 60%  adalah  batas  terkecil  yang  dapat  diterima untuk  pemetaan  ekosistem  perairan  dangkal. Secara umum berbagai penelitian tentang klasifikasi habitat dasar perairan dangkal menggunakan  citra  Sentinel  2  memberikan  hasil akurasi  yang  berbeda-beda.    Menurut  Ginting  & Arjakusuma  (2021)  Hasil    uji    akurasi  hasil klasidikasi  dengan  akurasi    model    menunjukkan hasil  yang  sama yaitu  akurasi  terbaik  ditunjukkan oleh    data  mentah    dengan    akurasi    keseluruhan diatas  90%  yang  diperoleh  dari  Pemetaan  Lamun Mengunakan Machine LearningDengan Citra Planetscope Di Nusa Lembongan. Menurut Ilyas et al (2020) berdasarkan Pemetaan Ekosistem Lamun Dengan Dan Tanpa Koreksi Kolom Air Di Perairan Pulau Pajenekang, Sulawesi Selatan menghasilkan uji  akurasi  tanpa  kolom  air  Pada  umumnya  hasil akurasi  dari  beberapa  algortima  klasifikasi  yang diujikan  dengan  penerapan  koreksi  kolom  air  dan tanpa koreksi kolom air masing-masing menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi  pada  klasifikasi habitat bentik (level 2) cukup baik (>65%) dan nilai terbaik diperoleh pada algoritma Bayes dengan nilai akurasi  70,36%  pada  perlakuan  tanpa  koreksi kolom  air  dan  69,17%  dengan  perlakuan  koreksi
kolom  air.  Pada  level  3  untuk  klasifikasi  kondisi lamun  juga  menunjukkan  hasil  yang  optimal  dan terbaik  dihasilkan  oleh  algoritma  klasifikasi  Bayes tanpa perlakuan koreksi kolom air sebesar 66,47% dan  dengan  koreksi  kolom  air  sebesar  65,89%. Menurut Putra et al (2023) berdasarkan uji akurasi dari Pemetaan Luasan Ekosistem Lamun
Menggunakan  Citra  Sentinel-2A  Tahun  2018  Dan Tahun  2020  Di  Perairan  Desa  Pengudang,  Pulau Bintan, diperoleh Hasil dari akurasi total keseluruhan pada citra sentinel-2A yaitu 80%, pada akurasi  ketelitian  pengguna  presentasi  lamun mencapai  75%,  Pecahan  batu  karang  80%  dan pasir  86%.  Sama  dengan  akurasi  ketepatan Interpretasi,  akurasi  lamun  mencapai  angka  75% sedangkan  pecahan  karang  85%  dan  pada  pasir 81%.  Nilai  uji  akurasi  yang  didapatkanjuga berhubungan dengan resolusi spasial pada citra..

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat dari hasil Pemetaan Distribusi  Spasial  Padang  Lamun  Menggunakan Citra  satelit  Sentinel-2A  di  Desa  Batu  Lungun Kecamatan Nasal Kabupaten Kaur yaitu berdasarkan  hasil  pemetaan  distribusi  spasial didapatkan total luasan lamun yaitu sebesar 11,41 ha.  Luasan  tutupan  lamun  jarang  dengan  kondisi tutupan  lamun  buruk  diperoleh  luasannya  1,40  ha (12%),  luasan  tutupan  lamun  sedang  dengan kondisi tutupan lamun sedang diperoleh luasannya yaitu  2,76  ha  (24%),  luasan  lamun  padat  dengan kondisi  tutupan  lamun  baik  diperoleh  luasannya yaitu 4,43 ha (39%) dan luasan lamun  sangat padat dengan  kondisi  tutupan  lamun  sangat  baik diperoleh  luasannya  yaitu  2,82  ha  (25%). Berdasarkan  uji  akurasi  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan  citra  Sentinel-2A  sebagai sumber  data  dalam  pemetaan  distribusi  spasial lamun diperoleh tingkat akurasi  secara keseluruhan yaitu (Overall Accuration) yaitu sebesar 61,53 %.

## DAFTAR PUSTAKA
[BIG]  (Badan  Indonesia  Geospasial).  2014.  Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 8 Tahun 2014 Tentang Teknis Pengumpulan Dan Pengolahan  Data  Geospasial  Habitat  Dasar Perairan Laut Dangkal.
[PPO] Pusat Penelitian Oseanografi LIPI.  2014. Panduan Teknis  Pemetaan  Habitat  Dasar  Perairan  Laut Dangkal.
Azzura,M,R,F,B.,Riniatsih,I.,  dan  Santosa,G,W.  2022. Kajian Kondisi Padang Lamun di Pulau Kelapa Dua Taman  Nasional  Kepulauan  Seribu .  Journal  of Marine Research . 11 (4) : 720-728.
Firmansyah,S.,Gaol,J., dan Susilo,S,B. 2019.
Perbandingan  Klasifikasi  SVM  dan  Decision  Tree untuk Pemetaan Mangrove Berbasis Objek Menggunakan Citra satelit Sentinel-2B di Gili Sulat, Lombok  Timur. Journal  of  Natural  Resources  and Environmental Management . 9(3): 746-757.
Ginting, D. N. B., & Arjasakusuma, S. (2021).  Pemetaan Lamun  Mengunakan  Machine  Learning  Dengan Citra  Planetscope  Di  Nusa  Lembongan.  Jurnal
Kelautan Tropis, 24(3), 323-332.
Hafizt,  M.,  dan  Danoedoro,  P.  2015.  Kajian  pengaruh koreksikolom air pada  citramultispektral worldview-2   untuk   pemetaan   habitat   bentik   di Pulau Kemujan Kepulauan Karimunjawa Kabupaten  Jepara.
C.  Ita,  M.   Setyardi   P,   S. Ahmad,  Y.  Dipo,  &  Y. Fajar  (Eds),   MAPIN. Prosiding Pertemuan Ilmiah Tahunan XX. 566-575.
Hidayat,  W.,  Warpala,  I.  S.,  dan  Dewi,  N.  S.  R.  2018. Komposisi jenis lamun (seagrass) dan karakteristik biofisik  perairan  di  kawasan  Pelabuhan  Desa Celukanbawang  Kecamatan  Gerokgak  Kabupaten Buleleng  Bali. Jurnal  Pendidikan  Biologi  Undiksha . 5(3) : 133-145.
Ilyas,  T.  P.,  Nababan,  B.,  Madduppa,  H.,  dan Kushardono,  D.  2020.  Pemetaan  ekosistem  lamun dengan  dan  tanpa  koreksi  kolom  air  di  perairan Pulau  Pajenekang,  Sulawesi  Selatan. Jurnal  Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis . 12(1) : 9-23.
Kasim,  M.,  A.  Pratomo.  Muzahar.  2013.  Struktur Komunitas  Padang  Lamun  pada  Kedalaman  yang Berbeda di Perairan Desa Berakit Kabupaten Bintan. Programme Study of Marine Science. Maritime Raja Ali Haji University. Riau
Kawamuna,  A.,  Suprayogi,  A.,  dan  Wijaya,  A.  P.  2017.
Analisis  kesehatan  hutan  mangrove  berdasarkan metode klasifikasi NDVI pada citra  Sentinel-2 (Studi kasus:  Teluk  Pangpang  Kabupaten  Banyuwangi). Jurnal Geodesi Undip . 6(1) : 277- 284.
Kementerian Lingkungan Hidup (KMLH) 2004. Kepmen. No.  200  Tahun  2004  Tentang  Kriteria  Baku Kerusakan  dan  Pedoman  Penentuan  Status Padang Lamun, 16 hal
Kristianingsih, L., Wijaya, A. P., dan Sukmono, A. 2016. Analisis  Pengaruh  Koreksi  Atmosfer  Terhadap Estimasi Kandungan Klorofil-A Menggunakan Citra Landsat 8. Jurnal Geodesi Undip. 5(4) : 56-64.
Kurniawati,  E.,  Siregar,  V.,  &  Nurjaya,  I.  W.  (2020). Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal  Berbasis Objek Menggunakan Citra Worldview 2 Dan Sentinel 2B Di Perairan  Kepulauan  Seribu. Jurnal  Ilmu  dan Teknologi Kelautan Tropis . 12(2). 421- 435.
Lyzenga,  D.  R.  1978.  Passive  Remote  Sensing Techniques For Mapping Water Depth dan Bottom Feature. Applied Optics . 17(3) : 379-383.
McKenzie,  L.J.,  Campbell,  S.J.  dan  Roder,  C.A.  2003 SeagrassWatch:  Manual  for  Mapping  &  Monitoring Seagrass  Resources  by  Community  (citizen) volunteers.
2nd Edition. (QFS, NFC,  Cairns) 100pp. Oktawati, N. O., Sulistianto, E., Fahrizal, W.,  & Maryanto,
F.  (2018).  Nilai  ekonomi  ekosistem  lamun  di  Kota Bontang. EnviroScienteae. 14(3). 228-236.
Putra, R. D., Handayani, R. P., Idris, F., Suhana, M. P., & Nugraha,  A.  H.  (2023).  Pemetaan  Luasan Ekosistem  Lamun Menggunakan  Citra  Sentinel  2A Tahun  2018  Dan  Tahun  2020  Di  Perairan  Desa Pengudang,  Pulau  Bintan.  Buletin  Oseanografi Marina, 12(3), 403-412.
Putri,  E.  S.,  Sari,  A.  W.,  Karim,  R.  A.,  Somantri,  L., dan Ridwana,  R.  2021.  Pemanfaatan  Citra  Sentinel-2 Untuk  Analisis  Vegetasi  Di  Wilayah  Gunung Manglayang. Jurnal Pendidikan  Geografi Undiksha 9(2) : 133-143.
Rachmawati, D. N., Sasmito, B., dan Sukmono, A. 2018. Studi  Perkembangan  Terumbu  Karang  Di  Perairan Pulau Panjang Jepara Menggunakan Citra Sentinel- 2  Dengan  Metode  Algoritma  Lyzenga. Jurnal Geodesi Undip .7(4) : 223-243.
Rahmani,E.,Karang,I,W,G,A.,  dan  Putra  I,D,N,N.  2022. Pemetaan  Habitat  Bentik  Menggunakan  Citra Sentinel-2A dan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) di Perairan  Pemuteran,  Bali. Journal  Of  Marine Research And Technology . 5(1) : 29-39.
Rahmawati, S. , H. Indarto, M.H. Azkab dan W. Kiswara, 2014.  Panduan  monitoring  padang  lamun.  Pusat Penelitian Oseanografi LIPI, Jakarta. 34 hal.
Roelfsema, C. M., Lyons, M., Kovacs, E. M.,  Maxwell, P., Saunders, M. I., Samper-Villarreal, J., and Phinn, S. R.  (2014).  Multi-temporal  mapping  of  seagrass cover,  species  and  biomass:  A  semi-  automated object  based  image  analysis  approach.  Remote Sensing of Environment. 150. 172-187.
Sari,  A.,  dan  Dahlan,  D.  2015.  Komposisi  jenis  dan tutupan  lamun  di  perairan  teluk  yos  sudarso  Kota Jayapura. The  Journal  of  Fisheries  Development . 2(1). 1-8.
Sari,C,A.,Syah,A,F.,Prayudha,B., dan Salatalohi,A. 2020. Pemetaan Habitat  Bentik  Menggunakan Citra satelit  Sentinel-2a  Di  Pulau  Liki,  Papua. Jurnal Penginderaan Jauh . 17 (1) : 33-42.
Sativa,D,Y.,Septian,I,G,I.,  dan  Atmanegara,F,K.  2022. Benthic  Habitat  Mapping  Using Sentinel-2A Satellite  Imagery  in  Serewe  Bay. Jurnal  Biologi Tropis . 22 (1): 55 – 61.
Setiawan,F.,Harahap,S,A.,Andriani,Y.,an Hutahaean,A,A.
2012. Deteksi Perubahan Padang Lamun Menggunakan  Teknologi  Penginderaan  Jauh  Dan Kaitannya Dengan Kemampuan Menyimpan Karbon di Perairan Teluk Banten. Jurnal Perikanan dan Kelautan . 3 (3) : 275-286.