## ANALISA LUASAN TERUMBU KARANG BERDASARKAN PENGOLAHAN DATA CITRA SATELIT LANSAT 8 MENGGUNAKAN ALGORITMA LYZENGA
Laila Martina Azka 1) , Lis Diana Mustafa 2) , Putri Elfa Mas’udia 3)
1,2,3) Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital, Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang
*) e-mail: laila.martinaa@gmail.com

## Abstrak
Indonesia  memiliki  potensi  sumberdaya  hayati  yang  tak  ternilai  harganya  baik  dari  segi  ekonomi dan  ekologinya,  salah  satunya  yaitu  sumberdaya  terumbu  karang.  Untuk  mengetahui  kondisi  ekosistem terumbu  karang  di  perairan  Indonesia  sebagai  upaya  monitoring  maupun  memantau  menggunakan  data penginderaan  jauh.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  pembuatan  Sistem  Informasi  melalui  Website  yang dapat  membantu  pengguna  dalam  mengakses  informasi  dengan  efektif  dan  efisien.  Masukkan  dalam website  ini  berupa  data  hasil  pengolahan,  dan  untuk  keluarannya  sendiri  berupa  tampilan  data  maupun informasi-informasi  dari  data  hasil  pengolahan  serta  beberapa  rekomendasi  upaya-upaya  yang  dapat dilakukan dalam pengelolaan terumbu karang sesuai keadaan.
Dengan  memanfaatkan  data  citra  S atelit  Landsat  8 ,  dasar  perairan  tidak  dapat  diamati  secara langsung karena dipengaruhi oleh serapan dan hamburan pada lapisan permukaan air.  Dalam  pengolahan citra  satelit untuk  pemetaan  terumbu  karang, terdapat  beberapa  metode  yang  bisa digunakan.  Salah satunya   adalah Algoritma   Lyzenga . Metode  Algoritma  Lyzenga dikenal   dengan  nama metode depth- invariant  index atau metode water column correction (koreksi kolom  air). Koreksi kolom  air bertujuan untuk    mengeliminasi    kesalahan  identifikasi  spektral  habitat  karena    faktor  kedalaman.    Metode    ini menghasilkan  indeks    dasar    yang    tidak    dipengaruhi  kedalaman    dan    berhasil    baik    pada  perairan dangkal  yang  jernih  seperti  di wilayah  habitat  terumbu  karang (Maritorena, 1996). Pengaruh ini dapat dihitung,  jika  setiap  titik  di  suatu  wilayah  diketahui  untuk  menghasilkan  nilai depth    invariant  indeks yang  dimana  nilai  tersebut  dapat  membedakan  objek  pada  dasar  perairan,    sehingga  diketahui  tutupan karang  yang  diuji  menurut  PERKA  BIG(2014)  keakuratannya  dengan  metode Stop  and  Go untuk memantau    obyek    dasar  perairan  secara    cepat    dan    dapat    digunakan    untuk    validasi    maupun pengumpulan  data ekologi.
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  data  hasil  pengolahan  citra  memiliki  tingkat  ketelitian  peta untuk  Pulau  Menjangan  Besar  dan  Menjangan  Kecil  sebesar  77,78%  sedangkan  tingkat  ketelitian  peta untuk  Pulau  Karimunjawa  dan  Kemujang  sebesar  72,23%.  Dan  dari  data  yang  diolah  diketahui  untuk tutupan  terumbu  karang  secara  umum  mengalami  kenaikan  dari  tahun  2014  hingga  tahun  2018,  untuk Pulau Karimunjawa dan Kemujan mengalami kenaikan sebesar 17,4% untuk Pulau Menjangan Besar dan Menjangan Kecil hanya mengalami sedikit kenaikan sebesar 0,27% dan untuk Pulau Bunaken mengalami kenaikan  sebesar  9,1%.  Dan  ada  satu  pulaua  yang  diolah  mengalami  penurunan  yaitu  Pulau  Bunaken sebesar 4,5%.
Kata kunci : Terumbu Karang, Penginderaan Jauh, Metode Algoritma Lyzenga , Metode Stop and Go

## I. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Indonesia adalah negara  yang memiliki lautan yang  sangat  luas,  diperkirakan  70%  luasan Indonesia  hampir  ditutupi  oleh  lautan.  LIPI merilis data terbaru status kondisi terumbu karang Indonesia  pada  2017.  Hasil  pengamatan  terbaru ini  menunjukkan  kondisi  terumbu  karang  di perairan Indonesia perlu diwaspadai.
Untuk  menjaga  kondisi terumbu  karang  maka dapat  dilakukan  berbagai  upaya  konservasi. Untuk  melakukan  upaya  konservasi  terumbu karang  salah  satunya  adalah  pemantauan  dengan
menggunakan  data  penginderaan  jauh.  Selain praktis  dan  ekonomis  data  penginderaan  jauh memiliki kelebihan yaitu dapat memantau dengan jarak pandang yang luas.
Selama  ini  penelitian  tentang  terumbu  karang menggunakan  sistem  penginderaan  jauh  memang tidak  jarang  dilakukan,  tetapi  biasanya  data-data yang telah diolah tersebut hanya sebatas disimpan secara  pribadi  tanpa  adanya  sebuah  wadah  yang dapat  menyimpan  data  tersebut  secara  Sistem Informasi.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dipaparkan  diatas tersebut maka didapat rumusan masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  cara  mengubah  data  citra  satelit menjadi  data  dan  gambar  yang  mudah dipahami oleh pengguna?
2. Bagaimana  sistem  yang  dibuat  dapat menampilkan  data  citra  yang  telah  diolah dari tahun 2013 hingga tahun 2018?
3. Bagaimana sistem dapat memberi rekomendasi  tentang  upaya  yang  dapat dilakukan  berdasarkan  hasil  analisa  luasan terumbu karang yang telah diperoleh?
1.3 Tujuan Penelitian Tujuan  penelitian  skripsi  ini  adalah  sebagai berikut
1. Memahami  proses  pengolahan  citra  satelit untuk  mendeteksi  sebaran  terumbu  karang yang mudah dipahami oleh pengguna
2. Mengetahui  perubahan  dari  tahun  2013 sampai  2018  untuk  sebaran  terumbu  karang dari data hasil citra yang telah diolah
3. Dapat membuat sistem yang bisa memberikan  informasi  kepada  masyarakat luas tentang data hasil data sebaran terumbu karang
4. Dapat  memberikan  rekomendasi  tentang upaya  yang  dapat  dilakukan  berdasarkan kondisi  hasil  data  pengolahan  sebaran terumbu karang

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pengolahan Citra
Pengolahan citra ( image Processing ) merupakan  proses  mengolah  piksel-piksel  di dalam  citra  digital  untuk  tujuan  tertentu.  Pada awalnya  pengolahan  citra  ini  dilakukan  untuk memperbaiki  kualitas  citra,  namun  dengan berkembangnya  dunia  komputasi  yang  ditandai dengan  semakin  meningkatnya  kapasitas  dan kecepatan proses komputer serta munculnya ilmu- ilmu  komputasi  yang  memungkinkan  manusia dapat mengambil informasi dari suatu citra.
2.2 Penginderaan  jauh
Penginderaan    jauh  merupakan  suatu  ilmu atau  teknologi  untuk  memperoleh  informasi  atau fenomena  alam  melalui  analisis  suatu  data  yang diperoleh  dari  hasil  rekaman  objek,  daerah,  atau fenomena yang dikaji. Perekaman atau pengumpulan  data  penginderaaan  jauh  (sensor) yang dipasang pada pesawat terbang atau satelit.
2.3 Koreksi Radiometrik
Koreksi  geometrik  dan  radiometrik  adalah koreksi  data citra    satelit    yang  terfokus  pada
perbaikan data perekaman. Untuk menghilangkan noise    tersebut    dapat    digunakan    koreksi radiometrik    Top    of   Atmosfer   (ToA).   Koreksi ToA    merupakan    perbaikan    akibat  distorsi radiometrik yang disebabkan oleh posisi matahari.
= ' / (cos( Z )) = ' / (sin( E))
dimana:
= ToA reflektansi E = sun elevation Z = sudut zenith matahari, Z = 90 ° - E
2.4 Karakteristik Satelit Landsat
Landsat     merupakan    satelit    bumi    yang telah lama beroperasi untuk melakukan perekaman  semua  objek  yang  ada  di  bumi. L andsat  Data  Continuity  Mission ( LDCM ) atau dikenal  juga  dengan  nama  Landsat  8  merupakan satelit  generasi  terbaru  dari  Program  Landsat . Satelit  ini  merupakan project gabungan  antara USGS dan NASA beserta NASA Goddard  Space Flight Center dan diluncurkan pada hari Senin, 11 Februari  2013  di  Pangkalan  Angkatan  Udara Vandeberg, California – Amerika Serikat.
Tabel  2.1  berikut    ini  merupakan  daftar spesifikasi setiap kanal pada Landsat 8.
Tabel 2.1 Spesifikasi Sensor Landsat 8
Sumber  :  NASA  (2013)  dan  http://terra-image.com/band- landsat/

## 2.5 Algoritma Lyzenga
Tranformasi algoritma Lyzenga adalah suatu rumus  untuk  menghasilkan  nilai  depth    invariant indeks  yang  dimana  nilai  tersebut  dapat membedakan  objek  pada  dasar  perairan.  Berikut rumus Lyzenga (Arif, 2013) :
ln 1) /kj ln 2)
Keterangan : Y    = citra hasil ekstrasi dasar perairan TM1  = nilai digital kanal 1 (Landsat TM) TM2  = nilai digital kanal 2 Landsat TM ki/kj  = nilai koefisien atenuasi
Dimana, nilai ki/kj didapatkan dari rumus
ki/kj  =   + √ 1) Dan nilai a sendiri di dapat dari rumus = 1 2) /  2 1 2) Keterangan :
Var        = nilai ragam dari nilai digital Covar    =  nilai  koefisien  keragaman  dari  nilai digital.
2.6 Metode Stop  and Go
Metode  Stop    and  Go    digunakan    untuk memantau    obyek    dasar  perairan  secara    cepat dan    dapat    digunakan    untuk    validasi    maupun pengumpulan  data ekologi.
Untuk  mengetahui  seberapa  akurat  hasil klasifikasi citra  yang  telah  dilakukan, uji akurasi dilakukan  melalui  matriks  kesalahan  (error matrix),  untuk  bisa  melaksanakan  itu  diperlukan dua data  yakni: image  hasil  klasifikasi  yang akan diuji  akurasinya  dan  data  lapangan  (ground  truth data) sebagai referensi.
2.7 Persentase Luasan TutupanTerumbu Karang Untuk    mengetahui  prosentase    tutupan
terumbu    karang    maka    data    yang    digunakan adalah  data  karang  hidup dibandingkan  dengan data    keseluruhan.  Cara  menghitung  tutupan terumbu karang sebagai berikut
Kriteria    prosentase  tutupan  terumbu karang mengacu pada Keputusan Menteri tentang kriteria  baku  kerusakan  terumbu  karang  dengan kategori hasil akhir dari pengolahan  data  (persen tutupan    karang)    dapat    dikelompokkan    ke dalam    4  (empat)    kategori    seperti    yang    tersaji dalam Tabel 2.2.
Tabel 2.2 Kriteria Hasil Kerusakan Terumbu Karang
Sumber  :  Keputusan  Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup  No.  4  Tahun 2001

## III. METODE PENELITIAN
3.1 Flowchart Sistem
Dan  untuk  perancangan  aplikasi  tersebut untuk  memperoleh  data  yang  akurat  dan  untuk mempermudah pembuatan sistem dibuat flowchart  perencanaan  sistem  yang  digambarkan pada Gambar 3.3 dibawah
Gambar 3.2 Flowchart Sistem
3.2 Mengunduh Data Citra START DATA CITRA INPUT SEARCH CRITERIA INPUT DATA SETS BUKA https://earthexplorer.usgs.gov/ DOWNLOAD END LOGIN MEMILIKI AKUN TIDAK YA REGISTRASI PILIH RESULTS KELENGKAPAN DATA TIDAK LENGKAP LENGKAP GAMBAR JERNIH TIDAK YA Gambar 3.4 Flowchart Mengunduh Data Citra 3.3 Koreksi Radiometrik
START HITUNG SIN DARI SUN ELEVATION MASUKKAN FORMULA END BUKA CROPPING.ers METADATA DAERAH REFLEKTAN.ers SAVE .ers CARI REFLECTANCE_MULT_BAND CARI REFLECTANCE_ADD_BAND INPUT BAND n, n=1 n <= 7 TIDAK YA n = n+1 BERHASIL TIDAK YA Gambar 3.7 Flowchart Radiometrik 3.4 Mencari Nilai Ki/Kj START MEMBUAT RASTER DAERAH BUKA FILE DENGAN EXCEL SAVE MEANS SUMMARY REPORT END NILAI Ki/Kj CALCULATE STATISTICS REFLEKTAN.ers HITUNG NILAI VAR, COVAR, a dan Ki/Kj RASTER >=30 BERHASIL TIDAK YA MEANS SUMMARY REPORT YA TIDAK ATUR BAND RGB Gambar 3.8 Flowchart Mencari Ki/Kj 3.5 Transformasi Algoritma Lyzenga START LYZENGA.ers ATUR TRANSFORM RUMUS LYZENGA END NILAI Ki/Kj RUMUS DARATAN LAUTAN REFLEKTAN.ers SAVE .ers JELAS TIDAK YA BERHASIL YA TIDAK Gambar 3.9 Flowchart Transformasi Algoritma Lyzenga
IV. PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Uji Akurasi
Sesuai  dengan  peraturan    ketua    Badan Informasi  Geospasial    nomor    8    tahun    2014 tetang  pedoman  teknis  dan  pengolahan  data geospasial  habitat  dasar  pengolahan  perairan dangkal. Survey lapang (Ground check) dilaksanakan  pada  tanggal  15  Mei  2018  sampai 18 Mei 2018   kemudian  untuk  data  citra  satelit pengolahan  terumbu karang  pada  tahun  terakhir yang    divalidasi    adalah    pada    pengambilan bulan April 2018.
Berikut  merupakan  penentuan    titik    lokasi untuk  peta  validasi    pemetaan    terumbu    karang dengan    menggunakan    metode    Random sampling.
Tabel 4.1 Hasil Uji Akurasi Pulau Menjangan
Tabel 4.2 Hasil Uji Akurasi Pulau Karimunjawa dan Kemujang
Pada    dua  tabel    di  atas    dapat    diperoleh nilai  akurasi  adalah  77,78% dan 72,23  %  yang artinya    peta  memenuhi  batas  dari    standar tingkat keakuratan yaitu sebesar 70% .
4.2 Hasil Pengolahan Data Dari  data  yang  telah  diolah  didapat informasi tentang luasan sebagai berikut
Tabel 4.3 Perkiraan Luasan Perkiraan  Luasan Pulau Menjangan Besar dan Menjangan Kecil (dalam )
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa Luasan Pulau Menjangan Besar dan Menjangan Kecil  dari  tahun  2014  hingga  tahun  2018 mengalami  peningkatan  sebesar  420300 meskipun  sempat  ada  penurunan  pada  tahun 2016.
Tabel 4.4 Perkiraan  Luasan Pulau Karimunjawa dan Pulau
Kemujan (dalam )
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa Luasan Pulau Karimunjawa dan Pulau Kemujan dari  tahun  2014  hingga  tahun  2018  mengalami peningkatan  sebesar  2018300.83 .  Dari  data diatas  luasan  paling  besar  berada  pada  tahun 2016 dengan luas 25567708.25
.
Tabel  4.4 Perkiraan    Luasan  Pulau  Sempu  (dalam )
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa Luasan  Pulau  Sempu  dari  tahun  2014  hingga tahun  2018  mengalami  penurunan  sebesar 182150.6499 .  Dari  data  diatas  luasan  paling besar  berada  pada  tahun  2017  dengan  luas 1364496.236 .
Tabel 4.4 Perkiraan  Luasan Pulau Bunaken (dalam )
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa Luasan  Pulau  Bunaken  dari  tahun  2014  hingga tahun  2018  mengalami  penurunan  sebesar 1535057.367 meskipun  tiap  tahunnya  ada luasan  yang  mengalami  peningkatan  tapi  ada juga yang mengalami pengurangan.
Tabel 4.5 Perubahan Luasan (dalam %)
Dari  grafik  diatas  dapat  dilihat  bahwa tutupan terumbu  karang secara umum mengalami kenaikan  dari  tahun  2014  hingga  tahun  2018 kecuali untuk Pulau Bunaken mengalami penurunan sebesar 4,5%. Untuk  Pulau  Karimunjawa  dari  tahun  2014 sampai 2017 berada pada kategori Rusak Sedang. Untuk tahun 2018 mengalami perubahan kategori menjadi Baik. Sedangkan untuk Pulau Menjangan
selama  5  tahun  tetap  masuk    kedalam  kategori Rusak  Sedang  meskipun  tutupannya  mengalami kenaikan sebesar 0,27%. Selanjutnya untuk Pulau Sempu  sama  seperti  Pulau  Karimunjawa  yaitu mengalami  perubahan  kategori  yang  selama  4 tahun  kedalam  kategori  Rusak  Sedang,  pada tahun  terakhir  berubah  menjadi  Baik.  Dan  yang terakhir  untuk  Pulau  Bunaken  meskipun  ada kenaikan  dan  penurunan  namun  masih  masuk kedalam kategori Rusak Sedang. 4.3 Pemberian Keputusan Setelah  kita  ketahui  terumbu  karang  di daerah tersebut tergolong dalam kriteria apa maka kita  memberikan  rekomendasi  upaya  yang  dapat dilakukan  dalam  manjaga  keadaan  terumbu karang sesuai dengan tabel berikut
Tabel 4.5 Aturan rekomendasi

## 4.4 Alamat Website
Gambar 4.26 Alamat Website
Agar  dapat  mengunjungi  dan  mendpatkan informasi website yang telah dibuat,

## 4.5 Tampilan Website
Gambar 4.2 Title Website
Gambar 4.3 Header Website
Gambar 4.6 ProjectWebsite
4.6 Halaman Management Admin
Gambar  diatas  adalah  menu-menu  yang  ada pada  halaman  admin  dimana  admin  dapat melakukan  create  atau  edit  layanan  informasi yang ada pada website.

## V. PENUTUP
5.1. Kesimpulan Dari  hasil  perancangan  dan  pengujian  uang sudah dilakukan maka dapat disimpulkan  sebagai berikut :
1. Cara  mengubah  data  citra  satelit  menjadi data  dan  gambar  oleh  pengguna  yaitu dengan melakukan pengolahan citra, pertama dengan menggunakan teknik penajaman  citra  yaitu  dengan  Rumus Radiometrik  dan  Algoritma  Lyzenga..  dan setelah itu dilakukan Interprestasi Citra. Dan agar  lebih  mudah  dipahami  pengguna  maka dilakukan Editing dan Penataan Layout.
2. Sistem yang dibuat untuk menampilkan data citra  yang  telah  diolah  yaitu  dengan membuat  sebuah  website  menggunaan framework  Laravel  dengan  bahasa  PHP, selain  itu  sistem  dapat  digunakan  sebagai wadah  menyimpan  dan  menyalurkan  ke khalayak umum.
3. Sistem  dapat  memberikan  rekomendasi tentang upaya yang dapat dilakukan menurut hasil  yang  diolah  dengan  cara  menghitung tutupan  karang  di  daerah  tersebut.  Setelah diketahui
jumlah tutupan, maka dikategorikan  sesuai  aturan  dan  diberikan rule sesuai kategorinya.
4. Website dapat dijalankan sesuai perencanaan dan keakuratan peta yang telah diolah berada diatas 70%
5. Perkiraan  luasan  terumbu  karang  untuk Pulau  Menjangan  Besar  dan  Menjangan Kecil  pada  tahun  2017  dan  2018  ada  yang mengalami  penurunan,  namun  ada  yang
mengalami peningkatan.  Secara  umum  pada daerah  tersebut  di  dominasi  oleh  pasir  dan menurut  pengolahan  ini  pada  tahun  tersebut berstatus Rusak Sedang.
5.2. Saran Rancangan yang telah dibuat ini masih perlu adanya  perbaikan  atau  pengembangan  agar  lebih baik lagi, diantaranya
1. Proses pengolahan data citra satelit untuk sebaran terumbu karang  diperlukan ketelitian  dalam  penentuan  region-region,
dengan mendapat ketelitian yang  lebih homogen. 2. Dapat menggunaan  citra  satelit dengan resolusi yang lebih tinggi
3. Dapat membuat pengolahan terumbu karang dengan aplikasi maupun bahasa pemrograman yang lain
4. Dapat lebih dirincikan lagi upaya-upaya pencegahan yang dapat dilakukan

## DAFTAR PUSTAKA
Addi  Wafa.  2015.  “Pemetaan  Daerah  Rawan Longsor  Berbasis  GIS  di  Kota  Batu”.  Skripsi Tidak  Dipublikasikan.  Malang  :  Politeknik Negeri Malang.
Agung  Setyo  Mukti.  2016.  “ Analisis  Perubahan Luasan  Terumbu  Karang  dan  Kondisi Lingkungan  di  Perairan  Pulau  Karimunjawa dan Pulau Kemujan Taman Nasional Karimunjawa ”.  Skripsi  Tidak  Dipublikasikan.
Malang : Universitas Brawijaya.
Anita  Kusuma  Wardhani.  2016.  “ Analisis Perubahan    Luasan    Tutupan    Karang    dan Faktor    yang    Mempengaruhi    di    Perairan Menjangan    Besar    dan    Menjangan  Kecil, Taman    Nasional    Karimunjawa ”.    Skripsi Tidak  Dipublikasikan.  Malang  :  Universitas Brawijaya.
Dahuri, R., J.  Rais., S.  Ginting., dan M.J. Sitepu,
2001.  Pengelolaan  Sumber  Daya  Pesisir  dan Lautan  Secara  Terpadu,  Pradnya  Paramita, Jakarta
Dr.  Ir.  Guntur,  M.S.,  Dita  Prasetyo,  Wawan. 2012. Pemetaan  Terumbu  Karang .  Bogor  : Ghalia Indonesia.
Lyzenga,    R.D.    1978.    Shallow    Water Bathymetri    Using    Combined    Lidar    and Passive  Multispectral.  Scanner  Data.  Int.  J. Remote Sensing.
M.  Ghufron  H.  Kordi  K.  2010. Ekosistem Terumbu Karang . Jakarta : Rineka Cipta.
NASA.    2013.  Landsat    Data    Continuity    Missi on.http://  www.nasa.gov.  Diakses  pada  5 Febuari 2018.
Prayuda,  Bayu.  2014.  Pemetaan  Habitat  Dasar Perairan Laut Dangkal. Jakarta : LIPI. Taufik  Rivai  Irkhami.  2016.  “ Studi  Perubahan Luasan Terumbu Karang dengan Menggunakan  Data  Penginderaan  Jauh  di
Perairan  Pulau  Pramuka  Kepulauan  Seribu, Jakarta ”. Skripsi
Tidak Dipublikasikan. Malang : Universitas Brawijaya