ANALISIS SPASIAL KESESUAIAN BUDIDAYA KERAPU BERBASIS DATA PENGINDERAAN JAUH (STUDI KASUS: PULAU AMBON MALUKU)

## (SPATIAL ANALYSIS OF GROUPER CULTIVATION SUITABILITY BASED ON REMOTE SENSING DATA (CASE STUDY: AMBON ISLAND MALUKU))
Nanin Anggraini 1,a , Syifa Wismayati Adawiah 1,a , Devica Natalia Br Ginting 1,a , Sartono Marpaung 1,a
1 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN
a Kontributor utama

## E-mail: nanin_rain@yahoo.com
Diterima: 8 Desember 2019; Direvisi: 18 Desember 2019; Disetujui: 21 Desember 2019

## ABSTRACT
Indonesian waters have abundant marine aquaculture potential. This activity need to be maximized with remote sensing technology approach to determining locations that have the potential aquaculture areas. The  research  location  is  Ambon  Island,  Maluku  Province.  The  method  used  for  suitability  site  is Weighted  Overlay  Technique  from  biophysical  parameters  such  as  total  suspended  solids  (TSS),  sea surface temperature (SST), chlorophyll, and bathymetry. In addition, mangrove and coral reef data are used as a limiting factor for the suitability site. Based on the results of processing data, classes were quite  suitable  dominated  in  Piru  Bay,  Banguala  Bay,  and  Ambon  Bay;  the  appropriate  classes  were detected in Ambon Dalam Bay, and very suitable classes were detected in Piru Bay and Ambon Bay. The results of field measurement verification showed that the temperature of the image data with the insitu data correlated with the value of R 2 0.74 and TSS image with insitu data shown R 2 of 0.63.
Keywords: Aquaculture potential, Landsat 8, Total Suspended Solid, chlorophyll, sea surface temperature, suitability class

## ABSTRAK
Perairan Indonesia memiliki potensi budidaya laut yang melimpah. Kegiatan ini perlu dimaksimalkan dengan pendekatan teknologi penginderaan jauh untuk menentukan lokasi yang memiliki potensi area akuakultur. Lokasi penelitian adalah Pulau Ambon, Provinsi Maluku. Metode yang digunakan untuk kesesuaian  lokasi  adalah  overlay  antara  hasil  pembobotan  dalam  parameter  Muatan  Padatan Tersuspensi (MPT), Suhu Permukaan Laut (SPL), klorofil, dan batimetri. Selain itu, data mangrove dan terumbu  karang  digunakan  sebagai  faktor  pembatas  untuk  lokasi  kesesuaian.  Berdasarkan  hasil pengolahan data, kelas-kelas cukup cocok didominasi di Teluk Piru, Teluk Banguala, dan Teluk Ambon; kelas yang sesuai terdeteksi di Teluk Ambon Dalam, dan kelas yang sangat cocok terdeteksi di Teluk Piru dan Teluk Ambon. Hasil verifikasi pengukuran lapangan menunjukkan bahwa suhu data gambar dengan data insitu berkorelasi dengan nilai R 2 0,74 dan gambar MPT dengan data insitu menunjukkan R 2 sebesar 0,63.
Kata kunci : Potensi budidaya, Landsat 8, muatan padatan tersuspensi, klorofil, suhu permukaan laut, kelas kesesuaian

## 1 PENDAHULUAN
Wilayah pesisir Indonesia memiliki ekosistem  dan  karakteristik  geografis perairan  yang  beranekaragam  seperti ekosistem  mangrove,  terumbu  karang, lamun,  estuarin  serta  memiliki  banyak selat,  teluk,  dan  substrat  dasar  yang berbeda-beda  (Radiarta,  2008;  Radiarta et  al. ,  2010).  Kondisi  ini  sangat mendukung untuk pengembangan perikanan  budidaya  laut.  Pada  tahun 2013, produksi perikanan budidaya laut mencapai  8,4  juta  ton  (Kementerian Kelautan  dan  Perikanan,  2018)  dan memiliki  pola  yang  semakin  meningkat. Namun, perairan pesisir Indonesia selalu mendapatkan  tekanan  dari  aktivitas manusia di sekitarnya dari penangkapan ikan  yang  tidak  ramah  lingkungan, industri,  maupun  transportasi  laut (Budhiman et.  al .,  2004)  sehingga mengakibatkan  kualitas  perairan  di beberapa
kawasan
mengalami penurunan. Produksi perikanan budidaya  perlu  dipertahankan,  oleh karena  itu  diperlukan  adanya  informasi tentang  lokasi  yang  memiliki  potensi untuk kawasan budidaya dengan melihat aspek lingkungan, sosial, dan ekonomi. Faktor  pendukung  keberhasilan pembudidayaan  ikan  kerapu  adalah pemilihan  lokasi  karena  tidak  semua lokasi  secara  teknis  sesuai  untuk budidaya  kerapu.  Informasi  lokasi  yang berpotensi  untuk  budidaya  perikanan dapat  diperoleh  dari  data  penginderaan jauh salah satunya adalah data Landsat 8. Parameter yang dapat diturunkan dari
data Landsat 8  untuk penentuan  lokasi parameter  kualitas  perairan  pesisir diantaranya  adalah  muatan  padatan tersuspensi (MPT), suhu permukaan laut (SPL),  dan  klorofil-a.  Selain  parameter kualitas  air,  kedalaman  dan  kecerahan perairan  juga  memiliki  peranan  yang sangat  penting  bagi  penentuan  lokasi budidaya.
Penelitian
terkait dengan
penentuan lokasi budidaya berbasis data penginderaan jauh telah banyak dilakukan, diantaranya adalah Radiarta, 2008; Hastari et al. , 2017; Radiarta et al. , 2010; Hasnawi et al ., 2011; Utojo et al. , 2005;  Trisakti,  2003;  Trisakti,  2003; Manoppo et al. , 2014.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah penentuan  informasi  spasial  yang berpotensi untuk lokasi  budidaya perikanan (kerapu) berbasis data penginderaan  jauh,  yaitu  Landsat  8. Informasi  spasial  kesesuaian  budidaya ini  diharapkan  dapat  menjadi  masukan bagi pemerintah daerah untuk penyusunan  Rencana  Zonasi  Wilayah Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil.

## 2 METODOLOGI

## 2.1   Lokasi dan Data
Penelitian  kesesuaian  budidaya perikanan ini dilakukan di Pulau Ambon. Pulau Ambon adalah pulau yang terletak pada Kepulauan Maluku dan terbentang pada  127°52'55,07"E  -  128°24'10,03"E dan 3°28'53,54"S-3°48'49,03"S.

## Gambar 2-1. Lokasi Penelitian

## Tabel 2-1. DATA YANG DIGUNAKAN PADA PENELITIAN
Data Tipe Resolusi/ Skala Sumber Situs Landsat 8 (31 Oktober 2018) Raster 30 m Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh http://landsat- catalog.lapan.go.id/ Batimetri (kedalaman) Raster 30 arc second General Bathymetric Chart of the Oceans (GEBCO) https://www.bodc. ac.uk/data/online_ delivery/gebco/map Peta dasar Rupa Bumi Indonesia Vektor 1:50.000 Badan Informasi Geospasial Peta mangrove Vektor 1:25.000 One Map Mangrove Peta Terumbu Karang Vektor 1:50.000 Coremap Terumbu Karang Secara  geografis,  Pulau  Ambon berbatasan dengan Semenanjung
Huamual  (utara),  Laut  Banda  (selatan), Kabupaten  Buru  Selatan  (barat),  dan Pulau  Haruku  Kabupaten  Maluku Tengah  (timur)  (Gambar  2-1).  Data spasial  yang  digunakan  pada  penelitian ini adalah Landsat 8 dan data batimetri dari  GEBCO.  Selain  itu,  data  mangrove ( One  Map )  dan  data  terumbu  karang (Coremap)  digunakan  sebagai  faktor pembatas (Tabel 2-1).

## 2.2   Metode
Citra Landsat 8 akuisisi tanggal 31 Oktober 2018 dan pengukuran lapangan dilakukan  pada  tanggal  24-26  Oktober 2018. Data citra dilakukan pengabungan band  dan  koreksi  radiometrik.  Hasil koreksi selanjutnya diolah untuk mendapatkan  informasi  SPL,  MPT,  dan klorofil di daerah kajian. Alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 2-1.
Informasi lokasi kesesuaian budidaya diperolah dari
hasil pembobotan  antara  parameter  SPL,
klorofil,  MPT,  dan  batimetri.  Parameter SPL,  klorofil,  dan  MPT  diturunkan  dari data  Landsat  8  dengan  menggunakan algoritma berikut:
a. Ekstraksi parameter SPL
menggunakan
algoritma Split
window yang  dikembangkan  oleh Cahyono (2017).
T  =  BT 10 +  (2.946*(BT 10 –BT 11 ))– 0.038…………………………..(1)
dengan:
T =  SPL
BT10  = Brightness Temperature Band 10
BT11  = Brightness Temperature Band 11
b. Ekstraksi parameter klorofil
menggunakan
algoritma
yang dikembangkan oleh Pentury (1997)
Chl-a =0.067 x (B 3 /B 2 ) + 0.126…...(2) dengan: Chl-a  =  Klorofil-a
B3 =  Reflektan band hijau B2 =  Reflektan band biru

## Gambar 2-1. Diagram alir pengolahan data
c. Ekstraksi MPT menggunakan metode yang  dikembangkan  oleh  Budhiman (2004).
TSS (mg/L) =
8.1429*Exp (23.704*B4) .......(3)
dengan:
B4  Reflektan Band merah
Langkah selanjutnya adalah pembobotan  terhadap  parameter  MPT, SPL, dan Klorofil-a. Pembobotan tersebut mengacu  Kangkan et  al. ,  (2007)  pada Tabel 2-2.
Berdasarkan rumus dan perhitungan diatas diperoleh nilai (skor) kesesuaian perairan. Untuk memperoleh kelas  kesesuaian  dari  masing-masing parameter digunakan perhitungan menurut  (Cornelia,  2005),  yaitu  sebagai berikut:
85,00 - 100% =  Sangat Sesuai (S1) 75,00 - 84,99% =  Cukup Sesuai (S2) 65,00 - 74,99% =  Sesuai (S3) 0% - 64,99% =  Tidak Sesuai (N)

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  tentang  kesesuaian  lokasi budidaya perikanan telah banyak dilakukan  dengan  berbagai  jenis  data serta  metode.  Data  penginderaan  jauh yang  banyak  digunakan  diantaranya adalah ALOS, NOAA, dan Landsat 7 serta didukung  dengan  informasi  lainnya seperti data arus, tinggi ombak, topografi, pelabuhan,  dan  sebaran  penduduk (Radiarta,  2008;  Hastari et  al .,  2017; Radiarta et  al .,  2010;  Hasnawi et  al ., 2011; Utojo et  al .,  2005; Trisakti, 2003; Trisakti, 2003; Manoppo et al ., 2014).
Tabel 2-2. PEMBOBOTAN KESESUAIAN PERAIRAN UNTUK LOKASI KJA KERAPU
(Kangkan et al. , 2007) Parameter Skor Kerapu Bobot 5 3 1 Batimetri (m) 15 - 25 5 - 15 < 5 3 26 - 35 > 35 Klorofil (µg/L) > 10 4 - 10 < 4 1 SPL (°C) 28 - 30 25 - 27 < 25 2 31 - 32 > 32 MPT (mg/L) < 25 26 - 50 > 50 3
Informasi  lokasi  kesesuaian  untuk budidaya  perikanan  kerapu  diperoleh dari overlay antara  hasil  pembobotan beberapa parameter kualitas air, diantaranya  adalah  MPT,  SPL,  dan klorofil-a  yang  diturunkan  dari  data Landsat  8,  serta  data  batimetri.  Hasil kelas kesesuaian tersebut juga ditumpangsusunkan  dengan  informasi spasial mangrove dan terumbu karang.
Informasi  parameter  kualitas  air seperti  MPT,  SPL,  dan  klorofil-a  dari Landsat  8  difokuskan  pada  area penelitian yaitu Teluk Piru, Teluk Ambon Dalam,  Teluk  Ambon,  dan  Teluk Banguala.  Hasil  pengolahan  untuk parameter MPT nilainya berkisar antara 0-60  mg/L;  SPL  berkisar  25-35°C; klorofil-a 0-0,21; dan batimetri 0-15 m.
Gambar 3-1 menunjukkan kondisi sebaran  MPT  dari  perairan  di  sekitar Pulau  Ambon.  MPT  memiliki  pengaruh yang  cukup  signifikan  bagi  kegiatan budidaya  perikanan  laut.  Hal  ini  dapat dilihat dari tingginya bobot pada skoring. Berdasarkan hasil pengolahan MPT dari data  Landsat  8,  pada  perairan  di  Teluk Piru,  MPT  berada  pada  kisaran  0-15 mg/L,  di  sisi  sebelah  timur  (Teluk Banguala)  berkisar  pada  30->70  mg/L. MPT di Teluk Banguala relatif lebih tinggi dibandingkan  dengan  wilayah  lainnya bahkan ada yang mencapai >120 mg/L, terlihat  dari  warnanya  yang  cenderung berwarna kuning hingga kemerahan. Hal ini  disebabkan  oleh  adanya  beberapa sungai  yang  bermuara  pada  Teluk Benguala  yang  membawa  partikel  dari daratan sehingga menyebabkan perairan di  wilayah  tersebut  menjadi  keruh. Sungai  yang  mengalir  pada  Teluk Benguala membawa
partikel sedimen/tanah  sehingga  menjadi  lebih keruh  karena  pada  area  daratan  terjadi aktivitas pembukaan lahan.
Lokasi  penelitian  lainnya  pada Teluk  Ambon  Dalam  dan  Teluk  Ambon. Dilihat  dari  segi  variasi  nilai,  kedua lokasi ini berada pada rentang nilai yang sama, dimana Teluk Dalam Ambon nilai MPT  berada  pada  rentang  MPT  0-65 mg/L.  MPT  dengan  nilai  5-25  mg/L mendominasi  pada  perairan  tersebut, dan  di  beberapa  wilayah  pesisirnya mencapai  nilai  45-65  mg/L  sedangkan nilai MPT di Teluk Ambon berkisar pada
nilai 0-90 mg/L. MPT yang tinggi hanya berada  di  sekitar  daerah  pesisir,  pada kisaran nilai 50-90 mg/L.
Gambar 3-1. Distribusi MPT (mg/L)
Suhu  permukaan  laut  memiliki pengaruh bagi kehidupan dari objek yang akan dibudidayakan. Pada penelitian ini, yang  menjadi  objek  untuk  budidaya perikanan adalah ikan kerapu. Berdasarkan  SNI  6487.4-2011  (kerapu bebek di KJA) secara umum ikan kerapu memerlukan suhu yang ideal, yaitu pada kisaran nilai 26-32°C sedangkan menurut  Yoseda et  al .,  (2006);  dan Langkosono (2007) suhu optimal sekitar 26-31 o C.  Berdasarkan  hasil  pengolahan data, SPL di sekitar Pulau Ambon relatif tinggi,  bervariasi  antara  30-35°C.  SPL terdistribusi  merata  pada  kisaran  30- 32°C tetapi di Teluk Ambon Dalam, Teluk Ambon,  dan  Teluk  Banguala,  SPL mencapai 35°C (Gambar 3-2).

## Gambar 3-2. Distribusi SPL (°C)
Parameter  lainnya  yang  dianalisis adalah klorofil-a. Klorofil-a menjadi salah satu  indikator  dari  tingkat  kesuburan suatu  perairan  yang  diindikasikan kelimpahan fitoplankton sebagai sumber makanan  biota  laut.  Berdasarkan  hasil pengolahan data, nilai klorofil berkisar 0- 0,21  µg/L.  Klorofil  di  Teluk  Piru,  Teluk
Ambon, dan Teluk Ambon Dalam berada pada  nilai  0-0,16  µg/L,  Teluk  Banguala 0-0,18 µg/L.
Beberapa wilayah pesisirnya,  nilai  klorofil  hanya  berkisar 0-0,05 µg/L (Gambar 3-3).
Gambar 3-3. Distribusi klorofil (µg/L)
Kedalaman perairan memiliki peranan  yang  sangat  penting  bagi perikanan budidaya. Hal ini dapat dilihat dari tingginya skor pada nilai pembobotan, yaitu 3. Kedalaman perairan  juga  menjadi salah  satu  faktor masuknya  cahaya  matahari  untuk proses fotosintesis. Gambar 3-4 menyajikan  kondisi  kedalaman  dari perairan di Pulau Ambon yang bervariasi antara  0-15  m.  Kedalaman  di  sekitar Pulau Ambon relatif dangkal berkisar 1- 6  m  tetapi  di  beberapa  titik  pada  Teluk Piru memiliki kedalaman yang mencapai 15  m  karena  pada  sisi  selatan  Pulau Ambon adalah Laut Banda.
Gambar 3- 4. Distribusi kedalaman (m)
Informasi spasial kesesuaian budidaya  di  perairan  Pulau  Ambon diperoleh dari hasil overlay dan analisis spasial  antara  parameter  MPT,  SPL, klorofil-a,  dan  batimetri.  Kesesuaian lokasi  budidaya  perikanan,  perairan Pulau  Ambon  terbagi  menjadi  empat kelas  kesesuaian  yaitu:  cukup  sesuai, sesuai, sangat sesuai, dan tidak sesuai. Kelas  cukup  sesuai  diwakilkan  dengan warna merah muda, kelas sesuai dengan warna  kuning,  dan  sangat  sesuai diwakilkan dengan warna hijau sedangkan kelas yang tidak sesuai tidak ditampilkan.  Selain  kelas  kesesuaian budidaya  perikanan,  informasi  spasial tersebut  juga  dilengkapi  dengan  data spasial distribusi mangrove dan terumbu karang. Lokasi yang terindikasi terdapat kelas kesesuaian budidaya tetapi terdapat  pula  terumbu  karang,  maka lokasi  tersebut  tidak  dapat  digunakan sebagai  kawasan  budidaya.  Hal  ini disebabkan  bahwa  dengan  adanya kegiatan budidaya akan merusak ekosistem terumbu karang.
Gambar 3-5 menunjukkan kondisi kesesuaian  budidaya  kerapu  untuk perairan di sekitar Pulau Ambon. Secara umum, kelas cukup sesuai mendominasi di  perairan  Pulau  Ambon,  kelas  sesuai dan  sangat  sesuai  hanya  berupa  spot- spot tertentu.
Kesesuaian  budidaya  di  perairan Teluk  Piru  didominasi  dengan  kelas cukup sesuai dan sangat sesuai. Hanya dibeberapa  titik  yang  terdapat  kelas sesuai.  Perairan  Teluk  Ambon  Dalam didominasi dengan kelas sesuai, beberapa kelas cukup sesuai, dan sangat sesuai.  Perairan  di  Teluk  Ambon didominasi  dengan  kelas  cukup  sesuai dan  sangat  sesuai  sedangkan  di  Teluk Banguala  didominasi  oleh  kelas  cukup sesuai  untuk  perikanan  budidaya perikanan kerapu.

## Gambar 3-5. Informasi Spatial Kawasan Kesesuaian Budidaya Ikan Kerapu
Validasi lapangan dilakukan untuk mendukung  tingkat  akurasi  informasi spasial  kesesuaian  budidaya  yang dihasilkan. Validasi lapangan dilaksanakan  pada  tanggal  24  -  26 Oktober  2018  dengan  lokasi  di  Teluk Dalam  Ambon  dan  Pulau  Osi  Seram Bagian Barat dan menghasilkan 12 titik sampel pengukuran (Gambar 3-6 dan
Gambar 3-7).
Keramba jaring apung ikan kerapu yang  terdapat  di  Teluk  Ambon  Dalam dikelola  oleh  perseorangan  atau  secara berkelompok.  Selain  ikan  kerapu  jenis cantang,  tikus,  dan  macan  yang dibudidayakan,  pada  keramba  jaring apung tersebut juga dibudidayakan ikan bubara dan kakap putih.
Gambar 3-6. Lokasi Pengambilan Data Lapangan di Teluk Ambon Dalam
Gambar 3-7. Contoh Keramba Jaring Apung di Teluk Ambon Dalam
Data lapangan yang diperoleh adalah data suhu dan  MPT. Validasi dilakukan dengan  metode  regresi  antara  hasil ekstraksi  informasi  MPT  dan  suhu  dari citra dengan data lapangan. Gambar 3-8 dapat  dilihat  korelasi  antara  data  suhu ektraksi citra dengan insitu.
Berdasarkan  hasil  korelasi  dengan mengunakan regresi dapat dilihat bahwa suhu hasil ektsraksi citra dengan Insitu memiliki  korelasi  yang  baik  (0,7399). Korelasi ini menunjukan algoritma yang digunakan cukup baik
dalam
mengekstrak  informasi  suhu  di  daerah kajian hanya saja diperlukan modifikasi lebih lanjut untuk menghasilkan informasi  suhu  dari  citra  yang  tidak overestimate. Informasi  suhu  yang diekstrak melalui
data
citra menghasilkan nilai tinggi karena algoritma yang digunakan belum merepresentasikan kondisi lokasi kajian. Nilai yang
overestimate
ini mempengaruhi pembobotan skor sehingga mempengaruhi kelas kesesuaian lokasi budidaya.

## Gambar 3-8. Korelasi suhu dari citra dan pengamatan langsung
Gambar  3-9  menunjukkan  korelasi antara MPT yang diperoleh dari ekstraksi citra dengan data pengamatan langsung. Hasil  korelasi  menunjukan  hubungan yang  cukup  baik  antara  kedua  data tersebut  (0,6347).  Berdasarkan  hasil berikut  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai yang  diperoleh  dari  citra  masih  perlu dianalisis lebih lanjut untuk memperoleh algoritma  dalam  mengekstrak  informasi MPT  di  daerah  kajian.  Algoritma  yang digunakan  pada  data  citra  mewakili perairan  yang  memiliki  turbiditas  tinggi sedangkan  pada  perairan  Ambon  masih relatif  jernih  hanya  pada  Teluk  Ambon
Dalam  yang  lebih  keruh  dibandingkan lokasi  lainnya.  Pembobotan  skor  MPT pada lokasi ini tidak terlalu berpengaruh secara  besar  untuk  penentuan  kelas kesesuaian lokasi budidaya.

## Gambar 3-9. Korelasi MPT dari citra dan pengamatan langsung
Skor  pembobotan  yang  diadaptasi dari  Kangkan  (2007 ), untuk  setiap parameter  pengukuran  menghasilkan skor  yang  rendah  terutama  pada  nilai klorofil  dan  MPT  dari  data  citra. Informasi klorofil dari data citra tidak ada yang bernilai > 1 sehingga mempengaruhi  pengukuran  bobot  kelas kesesuaian  secara  keseluruhan.  Hasil penelitian  di  lokasi  lain,  sangat  sulit untuk  menemukan  nilai  konsentrasi klorofil  >  4  µg/L  bahkan  pada  perairan laut  lepas  sangat  jarang  ditemui  nilai konsentrasi  tersebut.  Skor  pembobotan perlu  dilakukan  evaluasi  interval  untuk klorofil.

## 4 KESIMPULAN
Penginderaan jauh memiliki potensi  untuk  memperoleh  informasi parameter  dasar  pendukung  informasi budidaya  keramba  jaring  apung  seperti suhu  dan  MPT.  Berdasarkan  analisis korelasi dari parameter yang diekstraksi melalui data citra dengan data lapangan dapat  disimpulkan  bahwa  citra  Landsat 8  efektif  digunakan  untuk  memperoleh informasi  parameter  fisik  untuk  potensi wilayah  keramba  jaring  apung  untuk budidaya  kerapu  di  daerah  kajian. Parameter  pendukung  lainnya  tentu dapat  digunakan  untuk  menambah analisis lebih mendalam lokasi kesesuaian  budidaya.  Skor  pembobotan yang  diadaptasi  dapat  mempengaruhi kelas kesesuaian lokasi budidaya sehingga  perlu  dikaji  ulang  atau pencarian  alternatif  lain  untuk  skor pembobotan parameter yang digunakan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Balai Budidaya Perikanan Ambon yang telah membantu kelancaran pelaksanaan  penelitian  di  lapangan. Terima  kasih  juga  disampaikan  kepada Pustkedata LAPAN yang telah menyediakan  data  Landsat  8,  serta Atriyon  Julzarika  atas  bimbingan  dan saran,  serta  Tim  Redaksi  Jurnal Penginderaan  Jauh  dan  Mitra  Bestari. Semua  penulis  merupakan  kontributor utama dalam karya ilmiah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Budhiman, Syarif. (2004). Mapping TSM Concentrations  from  Multi  Sensor Satellite  Images  in  Turbid  Tropical Coastal  Waters  of  Mahakam  Delta,
Indonesia . Master Thesis. International Institute of Geo- Information Science and Earth
Observation-ITC, Netherlands.
Cahyono,  B.  A.,  Armono,  D.  B.,  & Saptarini, D. (2017). Estimation of Sea Surface Temperature (SST) Using Split Window  Methods  for  Monitoring Industrial  Activity  in  Coastal  Area. Applied Mechanics and Materials , Vol. 862, pp. 90-95.
Cornelia, M. (2005). Modul Prosedur dan Spesifikasi Teknis Analisis Kesesuaian Budidaya Rumput Laut. Jakarta: Pusat Survey Sumberdaya Alam Laut.
Hasnawi,  A  M.  &  Mudian  P.  (2011). Evaluasi  Kesesuaian  Lahan  untuk Budidaya 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., Rahmat K., & M. Mukhlis
K. (2017). Analisis Kesesuaian Budidaya KJA Ikan Kerapu Menggunakan SIG di Perairan
Ringgung  Lampung. Jurnal  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis ,  Vol.  9(1), pp.151-159.
Kangkan, L., A., Hartoko, A., & Suminto. (2007). Studi Penentuan Lokasi untuk
Pengembangan Budidaya
Laut
Berdasarkan Parameter Fisika, Kimia, dan  Biologi  di  Teluk  Kupang,  Nusa Tenggara  Timur. Jurnal  Pasir  Laut , Vol.3(1), pp.76-93.
Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan. (2018). Dashboard produksi Perikanan dan  Kelautan  2017 .  Diperoleh  12 November 2018. 11:15, dari https://satudata.kkp.go.id/dashboar d_produksi.
Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan. (2018). Produksi  Perikanan  Budidaya 2013. Diperoleh  12  November  2018.
11:15, dari
http://www.djpb.kkp.go.id/index.php /arsip/c/207/Data-Produksi- Perikanan-Indonesia-Direktorat- Jenderal-Perikanan- Budidaya/?category_id=35.
Langkosono,  2007.  Budidaya  Ikan Kerapu  (Serranidae)  dan  Kualitas Perairan. Neptunus,  Majalah  Ilmiah Kelautan , Vol. 014, pp.61-67.
Manoppo, A. K.S, Emiyati, S. Budhiman,
&  B.  Hasyim.  (2014). Ekstraksi Informasi  Keterlindungan Perairan Dari  Data  Penginderaan  Jauh  Untuk Kesesuaian Budidaya Rumput Laut Di Pulau  Lombok. Prosiding  Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2014 .
Pentury    R.    (1997). Algoritma Pendugaan  Konsentrasi  Klorofil-a  Di Perairan  Teluk  Ambon    Dengan Menggunakan    Citra  Landsat-ETM . Tesis. Institut Pertanian Bogor. Bogor
Radiarta, I. N., Achmad S., & Endhay K.
(2010).  Analisis  Spasial  Potensi Kawasan  Budidaya  Laut  Di  Provinsi Maluku  Utara  Dengan  Aplikasi  Data Penginderaan  Jauh  dan  Sistem
Informasi Geografis. J. Ris. Akuakultur , Vol. 5(1) pp.143-153. Radiarta,  I.  N.  (2008).  Pemanfaatan Penginderaan  Jauh  dan  Sistem Informasi Geografis Untuk Manajemen  Sumber  Daya  Perikanan Budidaya Di Indonesia. Media Akuakultur , Volume 3 Nomor 1 Tahun 2008.
Trisakti,
B. (2003). Pemanfaatan Penginderaan  Jauh  Untuk  Budidaya Perikanan Pantai. Teknologi Penginderaaan Jauh Dalam
Pengelolaan Wilayah Pesisir Dan Laut. ISBN/ISSN: 979-95466-8-0.
Trisakti. B. (2003). Aplikasi Data Landsat untuk  Budidaya  Ikan  Kerapu. Berita Inderaja Vol.II, No. 3, Juli 2003.
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).
Yoseda, K., Dan, S., Sugaya, T., Yokogi,
K., Tanaka, M., & Tawada, S. (2006).
Effects Of Temperature And Delayed Initial  Feeding  On  The  Growth  Of Malabar Grouper (Ephinephelus malabaricus)  Larvae .  Aquaculture,
Vol. 256, pp.192-200.