## KESESUAIAN WILAYAH BUDI DAYA IKAN KERAPU BERDASARKAN CITRA SATELIT LANDSAT-8 OPERATIONAL LAND IMAGER (OLI)/ THERMAL INFRARED SENSOR (TIRS)
(STUDI KASUS PERAIRAN KECAMATAN GEROKGAK, KABUPATEN BULELENG, PROVINSI BALI)
SUITABILITY OF GROUPER CULTIVATION AREAS BASED ON LANDSAT-8 OPERATIONAL LAND IMAGER (OLI)/ THERMAL INFRARED SENSOR (TIRS) SATELLITE IMAGERIES (CASE STUDY: GEROKGAK DISTRICT, BULELENG REGENCY, BALI PROVINCE)
Febiana Nur Azizah 1,a , Pingkan Mayestika Afgatiani 2,a , Syifa Wismayanti Adawiah 2,a , Nanin Anggraini 2,a , Devica Natalia Br Ginting 2,a , Ety Patwati 2,a , Wikanti Asriningrum 2,a
1 Departemen Geografi, Universitas Indonesia 2 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional
a Kontributor utama

## e-mail: febiana.nur@ui.ac.id
Diterima : 13 Juli 2021; Direvisi :9 September 2021; Disetujui : 2 Desember 2021

## ABSTRACT
The waters in Gerokgak District are one of the aquatic region in Indonesia that have potential as regional land for the development of aquaculture, one of which is grouper cultivation. To increase the potential of grouper cultivation, it is necessary to know the right location of grouper cultivation. This study  applies  a  method  using  an  overlay  between  oceanographic  parameters,  namely  sea  surface temperature (SST), salinity, chlorophyll, and Total Suspended Solid (TSS). In addition, this study also uses  a  remote  sensing  approach  by  utilizing  Landsat-8  Operational  Land  Imager  (OLI)  and  Thermal Infrared Sensor (TIRS) satellite imagery data. The results of this study indicate that the waters in the Teluk Penerusan, Gerokgak District, Bali have waters that are suitable for grouper cultivation. Based analysis result between the values of sea surface temperature and chlorophyll with in situ values, it shows good accuracy with values of R 2 = 0,661; 0,686 for chlorophyll in situ, and 0,658 for TSS with in situ.
Keywords:  oceanographic  parameters,  sea  surface  temperature  (SST),  salinity,  chlorophyll,  Total Suspended Solid ( TSS) correlation determination (R 2 )

## ABSTRAK
Perairan di Kecamatan Gerokgak merupakan salah satu  wilayah perairan di Indonesia yang memiliki  potensi  sebagai  lahan  wilayah  untuk  perkembangan  perikanan  budi  daya,  salah  satunya adalah budi daya ikan kerapu. Guna meningkatkan peningkatan potensi budi daya ikan kerapu, perlu mengetahui lokasi yang tepat untuk budi daya ikan kerapu. Penelitian ini menerapkan metode overlay antara  parameter  oseanografis  yaitu  suhu  permukaan  laut  (SPL),  salinitas,  klorofil,  dan Total Suspended Solid (TSS). Selain itu, penelitian ini juga menggunakan pendekatan penginderajaan jauh dari data citra satelit Landsat-8 OLI dan TIRS. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perairan di Teluk  Penerusan,  Kecamatan  Gerokgak,  Bali  memiliki  perairan  yang  sesuai  untuk  budi  daya  ikan kerapu. Berdasarkan hasil analisis antara nilai suhu permukaan laut dan klorofil dengan nilai insitu menunjukkan bahwa adanya akurasi yang baik dengan nilai R 2 =0,661,  0,686 untuk klorofil dengan in situ, dan 0,658 untuk TSS dengan in situ.
Kata kunci:parameter oseanografi, suhu permukaan laut (SPL), salinitas, klorofil dan Total Suspended Solid (TSS). koefisien determinasi (R 2 )

## 1  PENDAHULUAN
Provinsi Bali memiliki luas wilayah  perairan  laut  sekitar  9.634,35 km 2 dan  merupakan  daerah  yang memiliki  pantai  sepanjang  470  km. Provinsi Bali menyimpan potensi bidang perikanan  budi  daya  seluas  1.551,75 hektar.  Namun  yang  dimanfaatkan hanya sekitar 30% untuk pengembangan ikan  kerapu,  kakap,  rumput  laut, mutiara, dan tambak (ISW, 2020). Salah satu  potensi  yang  perlu  dikembangkan dalam  perikanan  budi  daya  di  Provinsi Bali  adalah  ikan  kerapu.  Ikan  kerapu merupakan  spesies  ikan  karnivor  yang mempunyai nilai pasar yang tinggi. Para ahli  menyebutkan  terdapat  sekitar  91 jenis ikan kerapu di Indonesia. Sejak dua dekade  terakhir  permintaan  pasar internasional  terhadap  beberapa  jenis ikan  kerapu  meningkat  tajam  terutama oleh  Hongkong  (pasar  utama)  dan Singapura.  Jenis  ikan  kerapu  tersebut antara  lain  Kerapu  Tikus  ( Cromileptes altivetis ),  Kerapu  Sunu  ( Plectropomus leopardus ),  Kerapu  Macan  ( Epinephelus fuscoguttatus )  dan  Kerapu  Lumpur ( Ephinephelus suillus ) (Nainggolan, 2003).
Faktor  pendukung  keberhasilan budi  daya  ikan  kerapu  yakni  pemilihan lokasi  yang  tepat,  karena  tidak  semua lokasi  secara  teknis  sesuai  untuk  budi daya  ikan  kerapu.  Penggunaan  data penginderaan  jauh  untuk  mendeteksi fenomena  oseanografi  dan  pemahaman Sistem Informasi Geografis (SIG) melalui analisis overlay diperlukan guna mengkaji  kelayakan  suatu  perairan untuk  budi  daya  ikan  kerapu  (Hartoko, 2007).  Teknologi  semakin  berkembang, termasuk kemudahan dalam penentuan
kesesuaian lokasi budi daya ikan. Salah satu teknologi yang dimanfaatkan yakni, teknologi  penginderaan  jauh  dengan menggunakan  data  citra  Landsat-8. Penelitian  terkait  dengan  penentuan lokasi  budi  daya  ikan  kerapu  berbasis data  penginderaan  jauh  telah  banyak dilakukan antara lain, Anggraini (2019); Hastari  et  al.  (2017);  Hasnawi  et  al. (2011);  Radiarta  et  al.  (2010);  Radiarta (2008); Utojo et al. (2005); Trisakti (2003). Parameter  oseanografi  yang  digunakan antara lain Suhu Permukaan Laut (SPL), salinitas,  klorofil,  dan Total  Suspended Solid (TSS).  Kombinasi  parameter  ini merupakan  kombinasi  yang  menarik, karena  di  perairan  Indonesia  yang memiliki empat musim yang dipengaruhi oleh muson, sehingga akan mempengaruhi  kualitas  air.  Musim tersebut  diantaranya:  Musim  Barat (Desember – Februari), Musim Peralihan- 1  (Maret  –  Mei),  Musim  Timur  (Juni  – Agustus), dan Musim Peralihan-2 (September – November).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui lokasi kesesuaian budi daya ikan kerapu berbasis data
penginderaaan jauh pada Musim Peralihan-1.

## 2  METODOLOGI

## 2.1 Lokasi
Penelitian ini dilakukan di Kecamatan Gerokgak, Kabupaten Buleleng, Provinsi Bali.  Kecamatan  Gerokgak  terletak  di antara  47’  7”  dan  8°12’51”  LS  dengan luas  wilayah  356,57  km ² .  Fokus penelitian ini terdapat di enam desa yaitu Desa Sumber Klampok, Desa Pejarakan, Desa  Sumberkima,  Desa  Pemuteran, Desa Banyupoh, dan Desa Penyambanga
Gambar 2-1. Peta Lokasi Penelitian Kecamatan Gerokgak

## 2.2 Data
Data yang digunakan dalam
penelitian ini antara lain citra Landsat-8 dan  data  citra  turunannya  antara  lain
Suhu  Permukaan  Laut  (SPL),  Salinitas, Klorofil-a,  dan Total  Suspended  Solid (TSS).  Di  samping  itu  juga  digunakan data  administrasi,  dan  data  lapangan sebagaimana tercantum pada Tabel 2-1.
Tabel 2-1 Data yang digunakan dalam penelitian
Data Sumber Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) dan Thermal InfraRed Scanner (TIRS) (akuisisi 3 Mei 2019) United States Geological Survey (USGS) Suhu Permukaan Laut (SPL) Landsat-8 (3 Mei 2019) & in situ (1-2 Mei 2019) Salinitas Landsat-8 (3 Mei 2019) Klorofil-a Landsat-8 (3 Mei 2019) & in situ (1-2 Mei 2019) Total Suspended Solid (TSS) Landsat-8 (3 Mei 2019) & in situ (1-2 Mei 2019) Administrasi Kecamatan Kuta Selatan (Skala 1:25.000) Badan Informasi Geospasial (BIG)

## 2.3 Metode Penelitian
Data penginderaan jauh Landsat- 8  yang  digunakan  dari  sensor Operational  Land  Imager (OLI)  dan Thermal  InfraRed  Scanner (TIRS) diakuisisi pada 3 Mei 2019, sedangkan data  hasil  pengukuran  lapangan dilakukan pada tanggal 1-2 Mei 2019. Data  tersebut  merupakan  data  pada Musim Peralihan-1. Metode penelitian menggunakan  pendekatan  spasial dengan melakukan pengukuran langsung parameter oseanografi.
Pendekatan spasial bermaksud untuk mempresentasikan  dan  memodelkan aspek-aspek spasial dari suatu fenomena.  Variabel  yang  digunakan antara  lain,  suhu  permukaan  laut, salinitas,  klorofil,  dan  TSS.  Seluruh variabel  ini  dilakukan  pengolahan  in situ  dan  pengolahannya  di  aplikasi SIG  untuk  melihat  keterkaitannya. Pengolahan awal ( pre-processing ) pada data citra Landsat-8 dilakukan dengan melakukan  koreksi  radiometrik  atau julat representasi data guna meningkatkan  visualisasi  yang  lebih baik. Kalibrasi citra dilakukan dengan mengkonversi nilai data citra asli hasil unduhan  dari digital  number (DN)  ke nilai  spektral  reflektansi  lapisan atmosfer ( ToA reflectance ) dan spektral radian lapisan atmosfer (ToA radiance) (Ardiansyah,  2015).  Transformasi  ini dapat menggunakan bandmath dengan memasukkan persamaan:
ρλ ' = M ρ Qcal + A ρ (1-1)
L λ = ML*Qcal + AL (1-2)
Dimana, ρλ '  merupakan  reflektansi TOA  yang  belum  terkoreksi  sudut matahari, M ρ merupakan faktor skala ( Band - specific  multiplicative  rescaling factor ), A ρ merupakan faktor penambah ( Band - specific  additive rescaling  factor )  dan  Qcal  merupakan nilai  piksel  (DN),  sedangkan  L λ ' merupakan  radiasi  spektral.  ML merupakan band spesifik faktor skala yang  mengalikan  pancaran  dalam band,  Qcal  adalah  nilai  piksel  (DN), dan AL adalah skala faktor menjumlahkan  ( rescaling  additive factor ). Selanjutnya pengolahan diikuti dengan  penggunaan  algoritma  di setiap  variabel  yang  digunakan. Setelah dilakukan koreksi dan kalibrasi,  selanjutnya  nilai  citra dikonversi  untuk  mendapatkan  nilai klorofil-a,  salinitas,  suhu  permukaan laut  dan  TSS.  Algoritma  yang digunakan untuk mengetahui sebaran nilai  klorofil  menggunakan  algoritma Wibowo  (Wibowo,  1993).  Salinitas menggunakan  algoritma  Supriatna (Supriatna,  2016)  dengan  satuan  ppt (part  per  thousand)  yang  merupakan satuan  baku  untuk  salinitas.  Suhu permukaan laut menggunakan algoritma  Syariz  (Syariz,  2015),  dan TSS  menggunakan  algoritma  semi- analitik  (Budhiman,  2004).  Artikel  ini tidak  menggunakan  data  kedalaman sebagai salah satu parameter. Anggraini  et  al.  (2019)  menggunakan algoritma  Budhiman  (2004)  untuk analisis  TSS  di  Kepulauan  Maluku
dengan citra satelit Landsat-8
menghasilkan  nilai  koefisien  korelasi 0,63, sehingga mengindikasikan bahwa algoritma cukup bagus digunakan  untuk  ekstraksi  TSS. Adapun  algoritma  tersebut  dilihat pada persamaan berikut:
Klorofil = (2,41*B4⁄B3)+0,187 (1-3) Salinitas = 29,983+165,047(B2)- 260,227(B3)+2,609(B4) (1-4) SPL = 0,0197(X)+0,2881(X)+29,004 (1-5) TSS = 8,1429xExp (23,704*B4) (1-6) Keterangan:
B2 = Reflektansi kanal biru B3 = Reflektansi kanal hijau B4 = Reflektansi kanal merah SPL = Suhu Permukaan Laut ( o C ) TSS = Total Suspended Solid (mg/L)
X  di  algoritma  SPL  merupakan  nilai brightness temperature pada kanal 11 citra  Landsat-8.  Menurut  USGS, (2013)  dalam  Syariz  (2015),  dalam melakukan  pengolahan  nilai  suhu permukaan  laut  terlebih  dahulu  nilai DN pada kanal 11 diolah menjadi nilai radian ToA .  Kemudian  nilai  radians ToA  tersebut  dikonversi  menjadi  nilai brightness  temperature menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑇 = 𝐾 2/ 𝑙 ( 𝐾 1 𝐿 ( λ )+1) (1-7)
Dimana
T merupakan Top of Atmosphere  Brightness  Temperature ( o K), L( λ ) merupakan Radiance  Top  of Atmospheric (W/(m 2 .sr.µm)),  K1  dan K2 Band-specific  thermal  conversion constant  (K1_CONSTANT_BAND_  x, dimana  x  adalah  kanal  11 ). Nilai  K1 dan  K2  diperoleh  dari  metadata  citra Landsat-8.  Untuk  menjadikan  nilai
brightness  temperature menjadi ̊ C maka nilai T dikurangi dengan 273,15.
Tahap  selanjutnya  yakni  analisis kesesuaian perairan dengan pembuatan matriks kesesuaian kemudian dilanjutkan dengan pembentukan zona pada lokasi
dengan  proses overlay. Penyusunan matriks  kesesuaian  ini  merupakan dasar dari analisis keruangan melalui skoring dan faktor pembobot.
Pembobotan  tersebut  mengacu  pada Anggraini  (2019).  Validasi  lapangan dilakukan  di  wilayah  perairan  6  desa yaitu:  Desa  Sumber  Klampok,  Desa Pejarakan,  Desa  Sumberkima,  Desa Pemuteran, Desa Banyupoh, dan Desa Penyambangan.  Terdapat  17  titik sampel  pengukuran  dengan  4  titik sampel  terdapat  tutupan  awan  pada citra.  Validasi  dilakukan  dengan menghitung Root-Mean-Square  Error (RMSE) dan koefisien determinasi (R 2 ).

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Lokasi  kesesuaian  budi  daya ikan  kerapu  diperoleh  dari  hasil overlay berbagai parameter yaitu SPL, salinitas,  klorofil,  dan  TSS  yang diturunkan dari data citra Landsat-8. Penelitian yang difokuskan pada enam desa  yaitu  Desa  Sumber  Klampok, desa  Pejarakan,  Desa  Sumberkima, Desa Pemuteran, Desa Banyupoh, dan Desa Penyambangan.
SPL mempunyai kaitan erat dengan keadaan lapisan air laut di bawahnya, sehingga  data  SPL  dapat  digunakan untuk menafsirkan fenomena- fenomena  yang  terjadi  di  laut  seperti persebaran nilai SPL secara horizontal, dan aktivitas biologi (Robinson, 1985).
Suhu yang optimal untuk pertumbuhan kerapu adalah 27-32 °C (Hastari  et  al.,  2017).  Gambar  3-1 menunjukkan kondisi suhu permukaan laut

## Gambar 3-1. Peta distribusi nilai SPL
Hasil pengolahan data spasial menunjukkan  nilai  SPL  di  Kecamatan Gerokgrak  berkisar  30  °C  hingga  34  °C. Nilai SPL semakin tinggi terjadi pada area timur  perairan  Kecamatan  Gerokgak.  Di pesisir  Desa  Penyambangan  dan  Desa Banyupoh  nilai  SPL  mencapai  35,2  °C. Simanjorang  et  al.  (2018)  menjelaskan bahwa  saat  Musim  Peralihan-1  dan Musim  Timur,  SPL  akan  berada  pada temperatur tertingginya dibanding musim  lain.  Hal  yang  sama  juga didapatkan  dari  penelitian  Siregar  et  al.
(2017)  dan  Heryati  et  al.  (2018)  di  Laut Jawa.
Nontji  (2007),  karakteristik  ikan kerapu  tidak  cocok  hidup  di  air  dengan salinitas  yang  rendah.  Di  samping  itu, lokasi  yang  berdekatan  dengan  muara sungai  menjadi  tempat  yang  kurang cocok  untuk  berkembangnya  ikan kerapu.  Salinitas  yang  ideal  untuk pembesaran  ikan  kerapu  yakni  pada kisaran 27-33 ppt (Subachri et al., 2011). Gambar  3-2.  menunjukkan  kondisi salinitas di lokasi penelitian.
Gambar 3-2. Peta distribusi nilai salinitas di lokasi penelitian
Nilai  salinitas  yang  didapatkan  dari hasil  pengolahan  data  berkisar  antara 11,6 hingga 34,5 ppt. Pada pesisir pantai didominasi  nilai  11,5  hingga  24,1  ppt. Namun, wilayah lepas pantai didominasi oleh nilai 28,2 hingga 34,5 ppt. Heryati et al.  (2018)  menjelaskan  bahwa  SPL  dan salinitas  memiliki  hubungan  yang  erat, SPL  akan  meningkat  ketika  salinitas meningkat. Salinitas pada Musim
Peralihan-1  dipengaruhi  pula  oleh  arah angin  yang  berubah-ubah  pada  saat periode musim ini (Siregar et al., 2017).
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  daerah perairan  Kecamatan  Gerokgak  memiliki nilai  salinitas  yang  cocok  untuk  budi daya ikan kerapu. Teluk Penerusan yang berada  di  perairan  Desa  Sumber  Kima memiliki  kategori  yang  sesuai,  dan  desa
yang  lainnya  memiliki  kategori  yang sangat sesuai.
Parameter
selanjutnya
adalah parameter  klorofil.  Klorofil-a  menjadi salah  satu  indikator  dari  tingkat
kesuburan suatu perairan yang diindikasikan dengan kelimpahan fitoplankton  sebagai  sumber  makanan biota  laut.  Gambar  3-3  menunjukkan kondisi klorofil di lokasi penelitian.
Gambar 3-3. Peta distribusi nilai klorofil di lokasi penelitian
Nilai klorofil yang didapatkan antara 1 hingga  4  µg/L.  Nilai  klorofil  didominasi oleh  nilai  rentang  1,5  hingga  1,9  µg/L. Seluruh  perairan  Kecamatan  Gerokgak memiliki kategori yang sesuai untuk budi daya ikan kerapu.
Parameter  terakhir  yang  digunakan yakni parameter TSS. Nilai TSS memiliki pengaruh yang cukup signifikan. Gambar 3-4  menunjukkan  kondisi  TSS  di  lokasi penelitian.
Hasil pengolahan data dari Landsat-8 OLI,  menunjukkan  bahwa  area  yang memiliki  warna  coklat  lebih  tua  yakni, daerah  muara,    menyebabkan  perairan menjadi  lebih  keruh  dikarenakan  air membawa  partikel  sedimen/tanah.  Nilai TSS  yang  diperoleh  dari  citra  Landsat-8 OLI adalah sekitar 8 hingga 3000 mg/L. Namun  hasil  analisis  TSS  didominasi kisaran nilai 8 hingga 15 mg/L
Gambar 3-4. Peta distribusi nilai TSS di lokasi penelitian
Setelah  nilai  SPL,  salinitas,  klorofil, dan TSS diperoleh, selanjutnya dilakukan  analisis overlay dan  analisis spasial. Kesesuaian lokasi budi daya ikan kerapu  dibagi  menjadi  4  kategori  yaitu tidak  sesuai,  cukup  sesuai,  sesuai,  dan sangat sesuai. Kategori ini diperoleh dari
analisis pembobotan yang sudah ditentukan  (Tabel  3-1).  Warna  merah menunjukkan daerah yang tidak sesuai, warna merah muda muda menunjukkan daerah  yang  cukup  sesuai,  warna  hijau muda menunjukkan daerah yang sesuai dan  warna  hijau  tua  menunjukkan
daerah yang sangat sesuai.  Gambar 3-5 menunjukkan  lokasi  kesesuaian  budi daya ikan kerapu di perairan Kecamatan Gerokgrak.  Pada  Gambar  3-5  memiliki kategori sesuai dan sangat sesuai untuk budi daya ikan kerapu. Wilayah perairan
Desa  Sumber  Kima  dan  Desa  Pejarakan memiliki  dominasi  derah  yang  sesuai untuk  budi  daya  ikan  kerapu.  Wilayah kesesuaian  dengan  kategori  Sangat Sesuai  seluas  349,93  km 2 dan  kategori Sesuai seluas 17,4 km 2 .
Tabel 3-1.  Pembobotan Kesesuaian Ikan Kerapu
Parameter Kisaran Angka Penilaian (A) Bobot (B) Skor (AxB) Sumber Salinitas (ppt) 30 – 35 20 – 29 <20 dan >35 5 3 1
2 10 6 2 Radiarta et al. (2003); DKP (2002) Suhu (°C) 28 – 30 25 – 27 dan 31 – 32 <25 dan >32 5 3 1
2 10 6 2 DKP (2002); Romimohtarto, (2003) Klorofil-a (mg/l) >10 4 - 10 <4 5 3 1 1
5 3 1 Effendi (2003) TSS (mg/l) <25 26-50 >50
5 3 1
3 15 9
3 Budhiman (2004)

## Gambar 3-5. Kesesuaian Budi daya Ikan Kerapu
Data  yang  diperoleh  dari  pengukuran langsung ( in situ ) adalah SPL, klorofil dan TSS  (Tabel  3-2).  Pengukuran  in  situ dilakukan pada musim Peralihan-1. TSS in  situ  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi yakni  berkisar  74,00  –  97,67  mg/L daripada nilai yang didapatkan dari citra yaitu  berkisar  9,67-19,27  mg/L.  Nilai RMSE  yang  dihasilkan  sebesar  74,2 mg/L.  Budianto  dan  Hariyanto  (2017) menjelaskan  bahwa  meskipun  waktu pengambilan in situ hampir sama dengan perekaman  citra,  hal  ini  dapat  terjadi akibat pengaruh radiometrik atau gangguan  penghambatan  udara.  Nilai klorofil in situ berkisar 0,09-1,03 µ g/mL, sedangkan  hasil  ekstraksi  citra  berkisar 1,5-1,97 µ g/mL.  Nilai  estimasi  klorofil
pada citra hampir mendekati nilai in situ, namun  nilai  citra  memiliki  nilai  yang lebih  tinggi  dan  memiliki  nilai  RSME sebesar  1,26 µ g/mL.  Nababan  et  al . (2009)  menjelaskan  bahwa  kandungan klorofil  dipengaruhi  oleh  curah  hujan, pada  saat  musim  Peralihan-1  tidak tinggi,  sehingga  kandungan  klorofilnya pun  termasuk  rendah.  Hasil  yang  sama ditunjukkan  pada  SPL,  in  situ  berkisar 30,51-31,32 °C dan hasil ekstraksi citra berkisar  33,79-34,14  °C.  Nilai  RMSE sebesar  3,08  °C.  Simanjuntak  et  al. (2017)  menjelaskan  bahwa  pada  Musim Peralihan-1 SPL cenderung lebih rendah daripada musim lain dengan suhu rata- rata 30°C
Tabel 3-2. Hasil Pengukuran In Situ dan Ekstraksi Citra Titik In Situ Ekstraksi Citra TSS (mg/L) Klorofil ( µ g/mL) SPL (°C) TSS (mg/L)  Klorofil ( µ g/mL) SPL (°C) 1 95,67 0,22 30,75 14,11 1,79 33,91 2 90,33 0,24 30,73 Awan awan awan 3 81,33 0,28 30,81 13,18 1,71 33,79 4 97,67 0,34 30,84 15,72 1,86 33,88 5 89,00 0,41 31,12 15,01 1,79 33,90 6 91,33 0,47 31,32 17,00 1,62 33,88 7 88,67 0,96 31,18 16,19 1,97 33,95 8 83,33 0,69 31,15 14,85 1,67 33,95 9 94,67 0,54 30,75 19,27 1,71 33,96 10 89,33 0,17 30,56 18,78 1,54 33,94 11 74,00 1,03 31,13 10,63 1,58 34,11 12 87,67 0,09 30,74 9,67 1,50 33,98 13 86,00 0,14 30,73 Awan awan awan 14 82,67 0,20 30,68 Awan awan awan 15 93,67 0,32 30,72 10,10 1,52 34,14 16 81,67 0,27 30,51 10,48 1,59 34,13 17 89,00 0,41 30,90 Awan awan awan
Selanjutnya, validasi
dilakukan dengan analisis regresi antara nilai SPL, salinitas,  dan  TSS  dari  data  Landsat-8 dengan  pengukuran  lapangan  (Tabel  3- 2).  Berdasarkan hasil perhitungan, dapat dilihat  korelasi  nilai  SPL  dengan  hasil insitu  menghasilkan  nilai  koefisien determinasi  sebesar  0,661  yang  berarti bahwa algoritma yang digunakan cukup baik  untuk  memperoleh  nilai  suhu permukaan  laut.  Nilai  yang  dihasilkan dari citra satelit menghasilkan nilai yang lebih tinggi dibandingkan hasil pengukuran  insitu  hal  ini  diartikan bahwa  algortima  yang  digunakan  masih belum  bisa  sepenuhnya  mencerminkan kondisi  lokasi.  Koefisien  determinasi yang  didapat  untuk  klorofil  mencapai 0,686.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa ekstraksi citra cukup baik mempresentasikan  keadaan  di  lokasi penelitian.  Akurasi  TSS  paling  rendah diantara parameter lainnya yakni memiliki  koefisien  determinasi  sebesar 0,515.

## Tabel 3-3. Tabel Regresi Nilai SPL, Klorofil dan
TSS dengan In Situ Parameter Koefisien Determinasi ( R 2 ) SPL 0,661 Klorofil 0,686 TSS 0,515
Selanjutnya,  mengenai  budi  daya ikan kerapu, (Hanafi, 2008) menjelaskan bahwa  pengembangan  budi  daya  ikan kerapu  di  perairan  pesisir  Kecamatan Gerokgak  sejauh  ini  telah  memberikan kontribusi  berupa  Pendapatan  Asli Daerah  (PAD),  kesempatan  kerja  dan peningkatan  pendapatan  bagi  para pembudi  daya  dan  buruh  kerja,  serta dampak  ganda  bagi  rantai-rantai  usaha yang terkait. Penetapan pesisir dari Desa Gerokgak sampai dengan Desa Sumberkima  di  Kecamatan  Gerokgak oleh  Pemkab  Buleleng  sebagai  kawasan budi  daya  laut  dan  bagian  dari  wilayah pengembangan  Kawasan  Wisata  Batu Ampar  di  Buleleng  Barat  memberikan peluang yang strategis bagi pengembangan  agrowisata  budi  daya perikanan di Kecamatan Gerokgak. Ikan kerapu yang dibudidayakan oleh masyarakat di pesisir pantai Kecamatan Gerokgak  antara  lain  Kerapu  Macan ( Ephinepelus fuscoguttatus ), Kerapu Tikus ( Cromileptes altivelis ), Kerapu Sunu ( Plectropomus leopardus ), Kerapu hibrida Cantang  (persilangan  antara  jantan Kerapu Naga atau
Ephinepelus lanceolatus dengan betina Kerapu Macan),  dan  Kerapu  hibrida  Cantik (persilangan antara jantan Kerapu Macan dengan betina Kerapu Batik).

## 4  KESIMPULAN
Hasil  analisis  kesesuaian  wilayah lokasi budi daya ikan kerapu yang berada di  perairan  Kecamatan  Gerokgak  pada Musim Peralihan-1 menggunakan parameter  oseanografi  menunjukkan bahwa  wilayah  perairan  pesisir  ini didominasi  oleh  kategori  sesuai  dan sangat sesuai. Lokasi yang sesuai untuk budi  daya  ikan  kerapu  berada  di  Teluk Penerusan yang berada di perairan Desa Sumberkima dan Desa Pejarakan. Hal ini dipengaruhi  oleh  parameter  kualitas  air seperti salinitas, SPL, klorofil, dan TSS.
Hasil perhitungan korelasi antara nilai SPL  dan  klorofil  yang  diturunkan  dari citra  satelit  Landsat-8  menunjukkan hasil  yang  baik  untuk  memperoleh  nilai parameter  oseanografi  karena  informasi yang didapatkan dari penginderaan jauh tersebut  mewakili  nilai  pengukuran sebenarnya.  Perlunya  validasi  lebih lanjut sesuai dengan variabilitas musiman agar mendapatkan kesesuaian wilayah  untuk  Keramba  Jaring  Apung (KJA) sepanjang tahun.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  Kepala  Pusat Pemafaatan  Penginderaan  Jauh  LAPAN dan  jajarannya  yang  telah  memfasilitasi kegiatan penelitian yang telah dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraini, N., Adawiah, S. W., Natalia, D., Ginting, B., Marpaung, S., & Jauh, P. P. (2019). Analisis Spasial
Kesesuaian  Budi  daya  Ikan  Kerapu Berbasis  Data  Penginderaan  Jauh (Studi Kasus : Pulau Ambon Maluku). Jurnal  Penginderaan  Jauh ,  16(2), 113–122.
Anonim.  (2020).  Mengintip  Potensi Perikanan  Bali.  Diambil  16  Maret 2020,
dari https://www.isw.co.id/single- post/2017/03/27/Mengintip- Potensi-Perikanan-Bali
Ardiansyah.  (2015).  Pengolahan  Citra Penginderaan  Jauh  Menggunakan ENVI 5.1 dan ENVI LiDAR (Teori dan Praktek). Jakarta, Indonesia
Budhiman,  S.  (2004).  Mapping  TSM Concentrations  from  Multi  Sensor Satellite  Images  in  Turbid  Tropical
Coastal  Waters  of  Mahakam  Delta, Indonesia.  Master  Thesis.  (tidak dipublikasikan). International Institute  of  Geo-Information  Science and Earth Observation-ITC,
Netherlands.
Budianto,  S  dan  Hariyanto,  T.  (2017). Analisis Perubahan Konsentrasi Total Suspended  Solids (TSS)  Dampak Bencana Lumpur Sidoarjo
Menggunakan  Citra  Landsat  Multi Temporal  (Studi  Kasus:  Sungai Porong, Sidoarjo). Jurnal Teknik ITS , 6(1): 2337-3539.
Departemen  Kelautan  dan  Perikanan.
(2002). Modul Sosialisasi dan Orientasi  Penataan  Ruang,  Laut, Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil. Ditjen Pesisir  dan  Pulau-Pulau  Kecil. Direktorat  Tata  Ruang  Laut,  Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil , Jakarta
Effendi.  H.  (2003).  Telaah  Kualitas  Air bagi  Pengelolaan  Sumberdaya  dan Lingkungan Perairan. Penerbit
Kanisius , Yogyakarta.
Hanafi,  A.,  Syahidah,  dan  Andriyanto,
(2008).  Kajian  Daya  Dukung  Lahan Teluk  Pegametan  untuk  Budi  daya Ikan Kerapu dalam Karamba
JaringApung.  Gerokgak: BBRPBL
Gondol.
Hartoko,  A.  dan  L.L.  Widowati.  (2007).
Aplikasi Teknologi Geomatik
Kelautan  untuk  Analisa  Kesesuaian Lahan Tambak di Kabupaten Demak. Indonesian.  J.  of  Marine  Science , 12(4):43-72
Hasnawi,  A  M.  &  Mudian  P.  (2011). Evaluasi  Kesesuaian  Lahan  untuk Budi  daya  Ikan  dalam  Keramba Jaring  Apung  di  Perairan  Pesisir Kabupaten Mamuju Provinsi Sulawesi Barat. Jurnal Riset
Akuakultur , Vol. 6(1) pp.157-167.
Hastari, I. F., Kurnia, R., & Kamal, M.M (2017).  Analisis  Kesesuaian  Budi daya KJA Ikan Kerapu Menggunakan SIG  di  Perairan  Ringgung  Lampung. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan Tropis , 9(1), 151-159.
Heryati,  H.,  Pranowo,  H.S.,  Purba,  N.P., Rizal,  A.,  &  Yuliadi,  L.P.S.  (2018). Java  Sea  Surface  Temperature Variability during ENSO 1997 – 1998
and  2014  –  2015. Omni-Akuatika , 14(1), 96-107. DOI: http://dx.doi.org/10.20884/1.oa.20 18.14.1.429
Nababan, B., D. Zulkarnaen, & J.L. Gaol.
(2009). Variabilitas Konsentrasi Klorofil-a  di  Perairan  Sumbawa Berdasarkan  Data  Satelit  SeaWiFS. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan Tropis , 1(2): 72-83.
Nainggolan  C,  S  Putro,dan  J  Haluan,.
(2003). Pedoman Investasi Komoditas Kerapu  di  Indonesia. Departemen Kelautan dan Perikanan Jakarta
Nontji,  A.  (2007).  Laut  Nusantara.
Penerbit Djambatan . Jakarta
Radiarta,  I.  N.  (2008).  Pemanfaatan Penginderaan  Jauh  dan  Sistem Informasi Geografis untuk Manajemen Sumber Daya Perikanan Budi  daya  di  Indonesia. Media Akuakultur, Volume  3  Nomor  1 Tahun 2008.
Radiarta, I. N., Achmad S., & Endhay K. (2010).  Analisis  Spasial  Potensi Kawasan Budi daya Laut di Provinsi Maluku  Utara  dengan  Aplikasi  Data Penginderaan  Jauh  dan  Sistem
Informasi Geografis. J. Ris. Akuakultur , Vol. 5(1) pp.143-153.
Robinson, I. S. (1985). Satellite Oceanography  on  Introduction  for Oceanographer  and  Remote  Sensing Scientist (p. 455). Ellis Harwood Ltd. John Willey and Sons. New York .
Romimohtarto, K dan S. Juwana. (1999). Biologi  Laut.  Ilmu  Pengetahuan Tentang Biota Laut. Pusat Penelitian dan  Pengembangan  Oseanologi LIPI . Jakarta.
Simanjuntak, J.T.,
Nuri, Y.J.I.,
Zainuddin,  I.,  &  Setiawan,  A.M. (2017). Variabilitas Musiman
Distribusi  Suhu  Permukaan  Laut, Angin  Permukaan  dan  Klorofil-A  di Laut  Banda  Periode  Tahun  2006- 2015. Seminar Nasional Penginderaan Jauh , 4: 347 – 352.
Simanjorang,  J.E.,  Pranowo,  W.S.,  Sari, L.P.,  Purba,  N.P.,  &  Syamsuddin, M.L. (2018). Building up the database of  the  Level-2  Java  Sea  Ecoregion based  on  physical  oceanographic parameters. MSTBIHO  IOP  Conf.
Series:  Earth  and  Environmental Science  176 .  doi  :10.1088/1755- 1315/176/1/012009
Siregar,  S.N.,  Sari,  L.P.,  Purba,  N.P., Pranowo, W.S., & Syamsuddin, M.L. (2017). Pertukaran massa air di Laut Jawa  terhadap  periodisitas  monsun dan Arlindo pada tahun 2015. Depik , 6(1), 44-59. DOI: 10.13170/depik.6.1.5523
Subachri,  W.,  Zainuddin,  Yanuartia,  D.,
Makmur,  &  Pamudi.  (2011).  Better Management  Practices  Seri  Paduan Perikanan Skala Kecil Budi daya Ikan Kerapu  Sistem  Keramba  Jaring Apung & Tancap. World Wildlife Fund Indonesia.
Supriatna L, Supriatna J, & Koestoer R. 2016.  Algorithm  Model  for  The Determination  Cimandiri  Estuarine Boundary Using Remote Sensing. In: AIP  Conference  Proceedings 1729. Doi:
https://doi.org/10.1063/1.4946982
Syariz,  M  A,  L  M  Jaelani,  L  Subehi,  A Pamungkas,  E  S  Koenhardono,  and Sulisetyono.  (2015).  Retrieval  of  Sea Surface  Temperature  Over  Poteran Island  Water  of  Indonesia  With Landsat 8 TIRS Image: A Preliminary Algorithm. The International Archives of  the  Photogrammetry,  Remote Sensing  and  Spatial  Information
Sciences XL-2/W4 (October).
doi:10.5194/isprsarchives-XL-2-W4- 87-2015
Trisakti. B. (2003). Aplikasi Data Landsat untuk Budi daya Ikan Kerapu. Berita Inderaja Vol.II, No. 3.
Utojo, Abdul M.,Tarunamulia, Brata P, &
Hasnawi. (2005). Identifikasi Kelayakan Lokasi Lahan Budi Dayalaut  di  Perairan  Teluk  Kupang Nusa Tenggara Timur. Jurnal Penelitian Perikanan lndonesia Vol.11(5).
Wibowo A, Sumartono B, & Setyantini W.
1993.  The  Application  of  Satellite Data  for  Improvement  Site  Selection and  Monitoring  Shrimp  Culture. Proceeding  National  Conference  on ERS-1 Jakarta Indonesia