ISSN: 1907-9931 (print), 2476-9991 (online)

## DETEKSI KEBERADAAN EKOSISTEM PADANG LAMUN DAN TERUMBU KARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA LYZENGA SERTA KEMAMPUAN MENYIMPAN KARBON DI PULAU KUDINGARENGLOMPO
DETECTION OF THE EXISTENCE OF SEAGRASS BADS AND CORAL REEF USING LYZENGA ALGORITHM AND THE ABILITY OF STORING CARBONS IN KUDINGARENGLOMPO ISLAND
Eggy Arya Giofandi 1* , Yuliana Safitri 2 , Ahkmad Eduardi 3
1,3 Program Studi Geografi, Fakultas Ilmu ‘Sosial, Universitas Negeri Padang
2 Program Studi Teknologi Penginderaan Jauh, Fakultas Ilmu Sosial,  Universitas Negeri Padang Jl. Prof. Dr. Hamka Air Tawar, Padang, Sumatera Barat-Indonesia
*Corresponding author e-mail: aryaeggy15@gmail.com
Submitted: 03 Agustus 2019 / Revised: 30 Desember 2019 / Accepted: 30 Desember 2019
http://doi.org/10.21107/jk.v12i2.5803

## ABSTRACT
The growth of built up land and the dense human activity drive cause the greater production of CO2 on earth, thus impacting on decreasing air quality and the greenhouse effect. This is also marked by the  reduction  in  forest  vegetation  which  causes  limited  carbon  sequestration,  aquatic  ecosystems have  the  ability  to  absorb  carbon  more  than  the  absorption  on  land  about  55%  of  carbon  in  the atmosphere  and  used  for  photosynthesis.  Blue  carbon  is  the  largest  carbon  storage  around  the coastline marked by the presence of mangroves, seagrass beds, and coral reefs. The purpose of this study  is  to  monitor  the  existence  of  seagrass  and  coral  reef  ecosystems  using  Sentinel-2A  imagery through the transformation of lyzenga algorithm in detecting and knowing the ability to store carbon on Kudingarenglompo  island.  The  results  of  the  calculation  found  that  the  more  dominant  area  in  the form of seagrass (122ha) then the area of  coral reefs reached (77ha) rubbel (27ha) and sand (18ha) and the potential for blue carbon storage depends on the density and extent of seagrass distribution. The level of Sentinel-2A image accuracy test in detecting the distribution of seagrass ecosystems and coral  reefs  produces  a  value  of  87.60%,  the accuracy  value  indicates  that  the  Sentinel-2A  image  is able to be used in monitoring seagrass and coral reef ecosystems or shallow water substrates.
Keyword: seagrass beds, blue carbon, lyzenga, sentinel-2A.

## ABSTRAK
Pertumbuhan  lahan  terbangun  serta  padatnya  aktivitas  manusia  berkendara  menyebabkan  semakin besarnya produksi CO2 dibumi, sehingga berdampak pada penurunan kualitas udara dan efek rumah kaca.  Hal  ini  juga  ditandai  dengan  berkurangnya  vegetasi  hutan  yang  menyebabkan  terbatasnya penyerapan karbon, ekosistem perairan memiliki kemampuan penyerapan karbonnya lebih tinggi dari penyerapan yang ada di darat sekitar 55% karbon yang ada di atmosfer dan digunakan untuk proses fotosintesis. Blue karbon merupakan penyimpan karbon terbesar yang berada disekitar pesisir pantai ditandai  dengan  adanya  keberadaan  mangrove,  padang  lamun,  dan  terumbu  karang.  Tujuan penelitian  ini  ialah  memantau  keberadaan  ekosistem  padang  lamun  dan  terumbu  karang menggunakan  citra  Sentinel-2A  melalui  transformasi  algoritma  lyzenga  dalam  mendeteksi  dan mengetahui  kemampuan  menyimpan  karbon  pada  pulau  Kudingarenglompo.  Hasil  perhitungan ditemukan  luasan  yang  lebih  dominan  berupa  padang  lamun  (122ha)  kemudian  luasan  terumbu karang  mencapai  (77ha)  rubbel  (27ha)  dan  pasir  (18ha)  serta  potensi  penyimpanan  blue  karbon tergantung kerapatan dan luas persebaran padang lamun. Tingkat uji akurasi citra Sentinel-2A dalam mendeteksi  persebaran  ekosistem  padang  lamun  dan  terumbu  karang  menghasilkan  nilai  sebesar 87,60%,  nilai  akurasi  tersebut  menunjukkan  bahwa  citra  Sentinel-2A  mampu  digunakan  dalam memantau ekosistem padang lamun dan terumbu karang atau substrat perairan dangkal.
Kata Kunci: padang lamun, blue karbon, lyzenga, sentinel-2A.

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara kepulauan  terbesar  yang  memiliki  gugusan karang  cukup  besar  dan  tersebar  hampir  di seluruh  pulau  Indonesia.  Kejadian  geologi masa  lalu  dan  kondisi  lingkungan  perairan saat ini telah menciptakan penghalang geologis  yang  memberikan  variasi  terhadap pola  spesiasi  dan  endemisasi  biota  karang. Beberapa jenis karang endemis telah ditemukan  dan  diidentifikasi  di  beberapa perairan Indonesia, yaitu Acropora suharsonoi, Indophyllia  macassarensi,  Isopora  togianensis dan  Euphyllia  baliensis.  Luasan  terumbu karang  Indonesia    mencapai  2,5  juta  Ha dengan  jenis  karang  berada  dalam  14 ecoregional dari total 141 ecoregional sebaran karang didunia (COREMAP-LIPI, 2017). Namun  ekosistem  terumbu  karang  memiliki kemampuan  yang  baik  dalam  memperbaiki bagian yang rusak apabila karakteristik habitat dari  berbagai  macam  formasi  terumbu  karang dan faktor lingkungan terpelihara dengan baik. Hal  ini  menjelaskan  terumbu  karang  tidak memerlukan  campur  tangan  atau  manipulasi langsung manusia untuk kelangsungan hidupnya (Dahuri, 2003).
Kondisi  hidro  oceanografi  menjadi  salah  satu faktor  penting  dalam  keberlangsungan  hidup ekosistem terumbu karang antara lain salintas, suhu permukaan laut, arus gelombang pasang surut,  serta  faktor  meteorologis  dan  aktivitas manusia di darat seperti pembuangan sampah sembarangan  atau  pembuangan  limbah  juga dapat  memberi  pengaruh  terhadap  kondisi wilayah  perairan  laut  dan  ekosistem  terumbu karang (Supriharyono, 2000).
Ketergantungan masyarakat pesisir dan pulau- pulau  kecil  yang  sangat  besar  terhadap kualitas  lingkungan  hidup  yang  baik  dan ketersediaan sumber daya alam mengharuskan konservasi lingkungan menjadi bagian yang tak terpisahkan dalam perencanaan  pengolahannya.  Sebagai  upaya perlindungan,  pelestarian,  dan  pemanfaatan Wilayah  Pesisir  dan  Pulau-Pulau  Kecil  serta ekosistemnya  untuk  menjamin  keberadaan, ketersediaan,  dan  kesinambungan  Sumber Daya  Pesisir  dan  Pulau-Pulau  Kecil  dengan tetap  memelihara  dan  meningkatkan  kualitas
nilai  dan  keanekaragamannya  (UU  no.27 tahun 2014).
Padang  lamun  ialah  salah  satu  ekosistem penting  yang  menunjang  kehidupan  beragam jenis makhluk hidup sekaligus lumbung protein bagi  masyarakat.  Namun  ekosistem  tersebut rentan  terhadap  ancaman  kerusakan  baik akibat  manusia  maupun  alam,  program pengolahan  yang  tepat  harus  menyesuaikan dengan  perubahan  kondisi  yang  terjadi  di ekosistem  baik  berupa  peningkatan  maupun penurunan. Luasan padang lamun di indonesia  sebesar  150.693,16  ha  yang dihitung  pada  wilayah  barat    4.409,48  ha  dan wilayah timur 146.283,68 ha (COREMAP-LIPI, 2017)
Ekosistem  padang  lamun  mampu  menyimpan separuh  karbon    yang  terkubur  didasar  laut, diperkirakan  mengikat  sekitar  1.650  juta  ton karbondioksida  per  tahun.  Lamun  memiliki daun,  batang  rhizoma  dan  akar,  dimana  akar dan rhizoma lamun juga menstabilkan sedimen  dan  mencegah  erosi  sedangkan daunnya  menyaring  sedimen  tersuspensi  dan nutrisi dari kolom air. Padang lamun sedemikian pentingnya sehingga terkait dengan  habitat  laut  penting  lainnya  seperti terumbu  karang,  mangrove,  estuari  dan organisme lain (Mujizat, 2009).
Ada  berbagai  cara  yang  dapat  diaplikasikan dalam  memantau  kondisi  suatu  ekosistem  di pesisir,  salah  satunya  dengan  menggunakan kombinasi  sistem  informasi  geografis  dan penginderaan  jauh.  Data  penginderaan  jauh mampu  menginterpretasikan  habitat  substrat perairan  dangkal  menggunakan  citra  melalui spektrum  tampak  yang  memiliki  julat  antara 0,4  pm  hingga  0,7  pm  (Sutanto,  1986). Kemampuan dari teknologi ini untuk mengumpulkan  data  dalam  wilayah  kajian yang luas dan sulit dijangkau secara langsung dalam  waktu  singkat  secara  periodik  akan membantu  penyediaan  infomasi  sumber  daya kelautan (Eduardi, 2018).
Pulau Kudingarenglempo dipilih sebagai daerah  penelitian  karena  pulau  ini  memiliki keragaman  ekosistem  perairan  dangkal  yang menjadikan  tingkat  wisata  bahari  yang  tinggi, sehingga memerlukan pengawasan dan pengelolaan yang tepat.

## Giofandi et al., Deteksi Keberadaan Padang Lamun dan Terumbu Karang

## MATERI DAN METODE

## Pengumpulan Data
Penelitian ini dilaksanakan pada pulau Kudingarenglompo  yang  secara  geografis berada  pada  koordinat  5 o 08’51”LS  dan 119 o 16’01”BT.  Data  yang  digunakan  adalah citra  Sentinel-2A  perekaman  2  September 2018,  yang  diperoleh  melalui  situs  USGS (United  States  Geological  Survey)  yaitu www.earthexplorer.usgs.gov .
Proses
pengolahan  data  menggunakan  perangkat lunak Ms.excel, ArcGis, dan ENVI.
.
Gambar 1. Lokasi Penelitian
Tabel 1. Data dan Spesifikasi Citra
Penjelasan Spesifikasi Multi Spektral Sentinel-2A Resolusi Spasial 10 meter Resolusi Temporal 5 hari Perolehan Data 02 September 2018
Citra  sentinel-2A  terdapat  13  band  spektral dengan  pembagian  untuk  Vegetasi  Red  Edge memiliki  empat  band  yang  rinci  dan  pada Short-Wave-Infrared  (SWIR)  memiliki  tiga band  sedangkan  kelas  band  yang  lainnya memiliki  fungsi  yang  berbeda-beda.  Dimana untuk  resolusi  tertinggi  terdapat  pada  empat band  spektral  dengan masing-masing  resolusi 10m  yaitu  band  2-biru  (490nm),  band  3-green (560nm),  band  4-red  (665nm),  dan  band  8-
near  infrared  (842nm).  Kemudian  pada resolusi  20m  terdapat  enam  band  spektral yaitu band 5-vegetasi red edge (705nm), band 6-vegetasi red edge (740nm), band 7-vegetasi red edge (783nm), band 8A-vegetasi red edge (865nm), band 11-short wave infrared (1610nm),  dan  band  12-short  wave  infrared (2190nm). Serta resolusi 60m terdapat 3 band spektral yaitu band 1-coastal aerosol (443nm), band  9-water  vapour  (945nm),  dan  band  10- short wave infrared cirrus (1375nm).

## Metode Penelitian
Gambar 2. Diagram Air Metode Penelitian

## Koreksi Radiometrik
Koreksi radiometrik dilakukan
untuk memperbaiki  kualitas  citra  akibat  gangguan di atmosfer seperti hamburan awan atau hamburan  objek  lainnya.  Metode  pergeseran histogram  dapat  dilakukan  dalam  perbaikan koreksi  radiometrik.  Jika  pengaruh  atmosfer tidak  ada,  maka  nilai  digital  (ND)  pada  liputan citra  pasti  ditemui  nilai  piksel  dengan  nilai  nol (Chavez, et.al., 1977).
ND terkoreksi i = Nd i – Ndmin i (Bias i ) .............(1)

## Koreksi Atmosfer
Koreksi atmosfer dilakukan untuk memperjelas kenampakan objek pada citra agar memudahkan mengenali objek saat interpretasi  citra.  Dimana  koreksi  atmosfer digunakan  untuk  menghilangkan  kesalahan radiansi  yang  terekam  oleh  citra  akibat hamburan  atmosfer  ( path  radiance ).  Proses koreksi  menggunakan  metode Dark  Object Subtraction (DOS).
L λ = M L Q cal + A L .............................................(2)
L λ = TOA spectral radiance (Watts/( m2 * srad * μm))
M L = Band-specific multiplicative rescaling factor A L = Band-specific additive rescaling factor Q cal = Quantized and calibrated standard product pixel values (DN)
Langkah kedua yang harus dilakukan adalah kalibrasi nilai radiansi menjadi nilai pantulan pada sensor, yaitu :
ρλ`={(ρmax-ρmin)/(Qcalmax-Qcalmin)} * (Qcal-Qcalmax) ........................................ (3)
ρλ                  = Spectral reflectance (tanpa koreksi solar angle) ρMAXR        = Max Detected Reflectance Level ρMINR          = Min Detected Reflectance Level QCALMAX  = Max Pixel Value QCALMIN    = Min Pixel Value QCAL            = Digital Number Sumber : (Ardiansyah, 2015)

## Sentinel-2A
Koreksi Radiometrik Koreksi Atmosfer Crop Citra RGB (True Colour) Algoritma Lyzenga Kolom Perairan Peta Sebaran Substrat Confusion Matrix Klasifikasi Supervised Masking
Langkah ketiga melakukan proses koreksi sunlight menggunakan formula dari (Mobley, 1994 dalam nurkhayati, 2016).
Ri ’ = Ri – bi x (RNIR – MinNIR) .....................(4)
Ri           = Nilai pantulan masing – masing saluran Bi           = Nilai gradien dari uji regesi RNIR     = Nilai pantulan saluran inframerah dekat MinNIR = pantulan minimum saluran inframerah dekat

## Crop & Masking Citra
Pemotongan  citra/crop  salah  satu  proses pengolahan  citra  yang  digunakan  untuk memperkecil daerah pengamatan suatu penelitian. Hal ini bertujuan untuk memperkecil kapasitas  file    serta  mempercepat  proses pengolahan  dalam  software  yang  digunakan bila dibandingkan pengolahan data satu scane penuh. Sedangkan masking merupakan pemisahan  antara  objek  yang  diamati  dengan objek  yang  tidak  diamati,  hal  ini  bertujuan untuk membatasi area analisis citra, memberikan  pemisahan  antara  daratan  dan wilayah  perairan.  Jika  tidak  dipisahkan  piksel citra yang berada didaratan akan mengganggu interpretasi  pada  proses  berikutnya  serta beberapa objek sulit dikenali karena beberapa nilai objek tertentu bernilai sama dengan piksel objek  tertentu  di  perairan.  Proses  masking dilakukan manual dengan mendigit pada batas pinggir pantai dalam bentuk polygon.

## Algoritma Lyzenga
Alogritma  lyzenga  dapat  menyadap  informasi material  penutup  dasar  perairan  berdasarkan kenyataan  bahwa  sinyal  pantulan  dasar mendekati  fungsi  linear  dari  pantulan  dasar perairan dan menjadi fungsi eksponensial dari kedalaman.  Hal  ini  membuat  kemampuan radiasi  elektromagnetik  melakukan  penetrasi kedalaman  sangatlah  penting  ketika  informasi tentang  kondisi  dan  fenomena  dibawah permukaan  air.  Pantulan  dasar  perairan  tidak dapat  diamati  secara  langsung  pada  citra satelit  karena  dipengaruhi  oleh  serapan  dan hamburan pada lapisan permukaan air namun pengaruh  ini  dapat  dihitung  jika  setiap  titik
disuatu  wilayah  diketahui  kedalaman  dan karakteristik  optis  airnya  (Lyzenga,  1987). Koreksi  kolom  air  dapat  mereduksi  pengaruh efek  kedalaman,  pergerakan  dan  kekeruhan air, untuk meningkatkan informasi karakteristik dasar perairan dangkal (Lyzenga, 1987 dalam Guntur et al., 2012).
DII = In (RBi) – ((ki/kj) x In (RBj)) ..................(5)
DII = Depth Invariant Index RBi  =  Band  dengan  panjang  gelombang pendek RBj  =  Band  dengan  panjang  gelombang  yang lebih panjang Ki/kj  =  Rasio  koefisien  attuensi  saluran dibandingkan Sumber : (Guntur et al., 2012)
Algoritma  transformasi  ini  menggunakan dua  saluran  citra  untuk  menghasilkan  satu citra baru dalam menampakkan variasi tutupan dasar perairan, adapun saluran yang digunakan  adalah  saluran  tampak  biru-hijau, hijau-merah, dan biru-merah.

## Klasifikasi Terbimbing (Supervised)
Klasifikasi  ini  digunakan  untuk  melihat  hasil klasifikasi  pada  interpretasi  proses  lyzenga sehingga perlu dilakukan proses training ulang klasifikasi  kembali  dengan  kunci  interpretasi yang  ada  sebelumnya,  supaya  menghasilkan kelas  substrat  yang  sesuai  dengan  keadaan dilapangan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Koreksi kolom perairan
Koreksi kolom air dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra dengan mengurangi gangguan  yang  berada  di  kolom  air,  dasar asumsi  tersebut  adalah  sinar  yang  masuk  ke dalam  kolom  air  berkurang  secara  eksponsial dengan  semakin  bertambahnya  kedalaman. Kemampuan  sensor  citra  dalam  menembus perairan  juga  harus  diperhatikan  hal  ini semakin  rendahnya  kurva  pantulan  spektral objek  perairan  dari  suatu  panjang  gelombang maka rendah pula kemampuan dalam menembus perairan.

## Gambar 3. Grafik histogram koreksi kolom perairan
Dari gambar grafik diatas menampilkan bahwa panjang  gelombang  menurun  sampai  band  4, maka  hal  ini  dapat  membedakan  klasifikasi citra  dan  daratan  dengan  cukup  jelas.  Kondisi kedalaman  yang  berbeda  mengakibatkan objek  yang  sama  bisa  saja  memiliki  nilai pantulan  yang  berbeda,  sehingga  ketika  akan memberikan  informasi  objek  akan  sangat kemungkinan terjadi kesalahan.

## Algoritma Lyzenga
Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan  metode  yang  dikembangkan
oleh  Lyzenga  (1978)  dengan  maksud  untuk mengurangi  efek  kedalaman,  pergerakan  air, kekeruhan  air,  sehingga  informasi  objek-objek yang  berada  di  dasar  perairan  dangkal  dapat diketahui.  Wilayah  pulau  Kudingarenglompo merupakan  salah  satu  pulau  yang  secara adminstrasi berada dikota Makassar, Sulawesi Selatan.  Berikut  hasil  akhir  dari  proses pengolan algoritma lyzenga yang juga lanjutan dari analisis kolom perairan.
(a) (b)
Gambar 4. (a)Kenampakan hasil algoritma lyzenga (b) Histogram Lyzenga
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  algoritma lyzenga mampu membedakan substrat perairan  dangkal  dengan  baik  dan  jelas, keberadaan  band  merah  dalam  menampilkan kenampakan  lebih  dominan  sesuai  dengan
keterangan dari histogram. Keberadaan padang  lamun  paling  mendominasi  di  Pulau Kudingarenglompo,  diikuti  dengan  karang  dan pecahan karang (rubbel).

## Giofandi et al., Deteksi Keberadaan Padang Lamun dan Terumbu Karang
Tabel 2. Luas klasifikasi substrat perairan Pulau Kudingarenglompo Klasifikasi Substrat Luas (Ha) Lamun 122 Pasir 18 Rubbel 27 Terumbu Karang 77 Daratan 14
Sumber : Hasil pengolahan data 2018
Pulau  Kudingareng  Lompo  yang  berjarak  15 km  dari  Kota  Makassar  yang  memiliki  luas wilayah  14  ha  dan  dikelilingi  oleh  kawasan perairan  dangkal  yang  menjadikan  pulau  ini sebagai  salah  satu  pulau  dengan  ekosistem padang  lamun  terbesar  di  Sulawesi  yang diikuti  oleh  pulau-pulau  lainnya.  Luas  wilayah daratan  yang  dimiliki  hanya  5.43%  dari  total luasan perairan dangkal di pulau tersebut.
Hasil  klasifikasi  menggunakan  citra  Sentinel- 2A dengan rumus algoritma lyzenga dikelompokkan  menjadi  lima  kelas  substrat yaitu  padang  lamun  yang  memiliki  luas  122 Ha,  kemudian  pasir  dengan  luas  18  Ha, selanjutnya  rubbel  dengan  luas  27  Ha, terumbu  karang  dengan  luas  77  Ha.  Dan daratan  dengan  luas  14  Ha  serta  hasil  total keseluruhan mencapai 258 Ha.
Gambar 5. Peta Substrat Perairan Dangkal
Padang  lamun  dapat  dimanfaatkan  sebagai tempat kegiatan marikultur berbagai jenis ikan, kerang-kerangan  dan  tiram,  juga  sebagai tempat  rekreasi  atau  pariwisata.  Selain  itu padang lamun juga sebagai tempat berlindung,  mencari  makan,  tumbuh  besar, dan  memijah  bagi  beberapa  jenis  biota  laut, terutama  yang  melewati  masa  dewasanya  di
lingkungan  ini.  Padang  lamun  juga  mampu mengikat  sedimen  dan  menstabilkan  substrat yang  lunak,  dengan  sistem  perakaran  yang padat dan saling menyilang, sehingga keberadaannya  memiliki  berbagai  manfaat bagi  biota  maupun  lingkungan  sekitarnya  (G, Dietriech et al., 2001).

## Uji Akurasi
Pengujian akurasi hasil pengolahan citra perlu dilakukan  agar  informasi  yang  didapatkan menjadi  akurat  dan  bisa  dijadikan  referensi. Secara  keseluruhan,  akurasi  dari  proses olahan  lyzenga  dan  klasifikasi  terbimbing menggunakan citra sentinel-2A adalah sebesar  87,60%  dengan  nilai  indeks  kappa 0,8450.  Hasil  uji  akurasi  tersebut  termasuk memenuhi  standar  nilai  uji  akurasi  >70% (Purwadhi,  2001).  Nilai  tersebut  didapat melalui pengambil 50 titik sampel setiap kelas substrat  dengan  random  sampling  namun tetap memperhatikan keragaman dan persebaran objek.

## Kemampuan Menyimpan Karbon
Hasil  penyerapan  karbon  oleh  lamun  pada proses  fotosintesis  disimpan  atau  dialirkan  ke beberapa kompartemen, salah satunya adalah dalam  bentuk  biomassa,  baik  di  atas  maupun di bawah substrat. Penyimpanan karbon pada biomassa,  terutama  bagian  bawah  substrat membuat  peran  lamun  bertambah  penting karena  akan  tersimpan  dalam  jangka  waktu yang lama (Kiswara & Ulumuddin, 2009).
Tabel 3. Karbon stok ekosistem lamun
Biomassa bagian atas Biomassa bagian bawah Sedimen 0.06 mgC/ha 0.14 mgC/ha 309.68 mgC/ha
Sumber: kementerian kelautan dan perikanan 2015
Penghitungan  biomassa  dan  penyerapan karbon  menggunakan  panduan  penghitungan faktor  emisi  karbon  yang  dikeluarkan  oleh Howard et  al., (2015)  tentang  penghitungan stok  karbon  yang  mana  data  yang  digunakan adalah  berdasarkan  data  nasional  atau  lokal daerah  penelitian.  Dalam  penelitian  ini  data yang  dipakai  adalah  data  kandungan  karbon dari  kementerian  kelautan  dan  perikanan untuk ekosistem lamun. Luas ekosistem lamun di  Pulau  Kudingareng  Lompo  yang  dipakai sebagai dasar dalam penelitian ini adalah 122 ha.
Estimasi biomassa karbon:
C = Luas area lamun x nilai stok karbon
➢ Estimasi  biomassa  bagian  atas  Pulau Kudingareng Lompo:
C = 122 ha x 0.06 mgC/ha
= 7.32 mg C
➢ Estimasi  biomassa  bagian  bawah  Pulau Kudingareng Lompo:
C = 122 ha x 0.14 mgC/ha
= 17.08 mg C
➢ Estimasi biomassa sedimen Pulau Kudingareng Lompo:
C = 122 ha x 309.68 mgC/ha
= 37,780.96 mg C
Hasil  perhitungan  diatas  menunjukkan bahwa  total  biomassa  karbon  yang  ada  pada ekosistem lamun di Pulau Kudingareng Lompo ialah  37,805.36  mgC  yang  terdiri  dari biomassa  bagian  atas  sebesar  7.32  mgC, biomassa  bagian  bawah  sebesar  17.08  mgC dan  biomassa  sedimen  sebesar  37,780.96 mgC.
Selanjutnya  untuk  menghitung  jumlah potensi  CO2  yang  dapat  disimpan  oleh padang  lamun  dihitung,  dengan  mengalikan berat  jumlah  C  dalam  berat  kering  lamun  dan dikalikan  dengan  3,67  (berat  molekul  CO2 untuk beralih nilai karbon dengan nilai CO2).
CO2 = % C x 3.67
= 37,805.36 mgC x 3.67
= 138,745.67 mg CO2
Total  penyimpanan  karbon  yang  dapat dilakukan  oleh  ekosistem  padang  lamun  di Pulau  Kudingareng  Lompo adalah 138,745.67 mg  CO2  atau  setara  dengan  0.0153  ton CO2/tahun.  Akumulasi  karbon  di  dalam padang  lamun  diperoleh  secara  langsung  dari fiksasi karbon (fotosintesis) berlebih, sebagian dialokasikan  secara  langsung  ke  dalam sedimen  sebagai  rimpang  dan  akar (Duarte & Cebrián, 1996). Sementara itu, karbon organik
secara  tidak  langsung  diperoleh  dari  filtrasi partikel  pada  kolom  air  oleh  kanopi  lamun yang ditambahkan ke dalam sedimen (Hendriks et al., 2008).

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Klasifikasi substrat di Pulau
Kudingarenglompo  menunjukkan  ekosistem lamun  yang  lebih  dominan  122  ha  dengan persebaran  hampir  menutupi  seluruh  perairan dangkal  pulau  dan  terumbu  karang  77  ha memiliki persebaran dipinggir perairan dangkal yang  berbatasan  dengan  laut  dalam,  rubble tersebar  dikarenakan  terbawa  air  menjadikan persebarannya  cukup  luas  yang  berasal  dari sekitar  terumbu  karang,  sedangkan  pasir dipengaruhi  gelombang  membawa  butiran pasir  keperairan  dangkal  maupun  membawa dari  dasar  perairan  menuju  tepi  pantai.  Total penyimpanan  karbon  yang  dapat  dilakukan oleh  ekosistem  padang  lamun  di  Pulau Kudingareng  Lompo  adalah  138,745.67  mg CO2/tahun.

## Saran
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, beberapa  saran  dapat  diajukan  antara  lain sebagai berikut :
5.1  Pemetaan  mengenai  ekosistem  perairan laut  dangkal  sangat  minim,  oleh  sebab  itu dibutuhkan
ketanggapan dalam
melakukan pemetaan ini, karena
degradasi  lahan  mangrove,  lamun  dan karang sangat tinggi.
5.2  Pengolahan  citra  digital  resolusi  tinggi dapat mempercepat
pemetaan inventarisasi ekosistem perairan laut dangkal tersebut.
5.3  Semoga  dengan  adanya  penelitian  ini dapat  menjadi  salah  satu  rujukan  dalam melakukan  pemetaan  ekosistem  laut dangkal.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada Adenan Yondra Nofrizal,S.Si, Ahkmad Eduardi,S.Si,
Muhammad Hanif,S.Si yang telah memberikan ilmu  pengetahuan  mengenai  sistem  informasi geografis  dan  penginderaan  jauh  serta  rekan-
rekan  dan  senior  yang  tergabung  didalam Community  Of  Geospatial  Science  and Techology  (CGST)  yang  selalu  memberikan support  dan  masukkan  kepada  penulis  dalam melakukan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardiansyah. (2015). Pengolahan Citra Penginderaan  Jauh  Menggukana  ENVI 5.1  dan  ENVI  Lidar  (Teori  dan  Praktek) . PT. LABSIG INDERAJA ISLIM, Jakarta.
Bengen,  G  Dirtriech.  (2001).  Ekosistem  dan Sumberdaya  Pesisir  dan  Laut  Serta Pengelolaan Secara Terpadu dan Berkelanjutan. Prosiding
pelatihan pengelolaan  wilayah  pesisir  terpadu .  Hal
28-55.
Chaves,  et  al.,  (1977).    An  improved  dark- object subtraction technique for atmospheric scattering correction  of multispectral data. Elsevier, 24 Dahuri,  R.  (2003). Keanekaragaman  Hayati Laut,  Aset  Pembangunan  Berkelanjutan Indonesia . PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Duarte, C. M., & Cebrián, J. (1996). The fate of marine  autotrophic  production. Limnology and Oceanography , 41 (8), 1758-1766. Eduardi,  Ahkmad,  dkk.  (2018).  Pemanfaatan Citra Sentinel-2A Untuk Klasifikasi
Substrat  Perairan  Dangkal  di  Pulau
Siburu,  Silabok  Dan  Pototoga,  Kabupaten Kepulauan Mentawai, Sumatera Barat. Eko, Udhi, dkk. (2017). Status Padang Lamun Indonesia 2017 . Pusat Penelitian Oseanografi – LIPI. Giyanto,  dkk.  (2017). Status  Terumbu  Karang Indonesia 2017 . Pusat Penelitian Oseanografi – LIPI.
Guntur,  Dita  Prasteyo,  Wawan.  (2012).
Pemetaan Terumbu Karang . Ghalia Indonesia : Bogor.
Hendriks, I. E., T. Sintes, T. J. Bouma & C. M. Hendriks, I. E., Sintes, T., Bouma, T. J., & Duarte,  C.  M.  (2008).  Experimental assessment  and  modeling  evaluation  of the  effects  of  the  seagrass  Posidonia oceanica  on  flow  and  particle  trapping. Marine  Ecology  Progress  Series , 356 , 163-173.
Howard,  J.,  Hoyt,  S.,  Isensee,  K.,  Telszewski, M.,  Pidgeon,  E.  (eds.)  (2014).  Coastal Blue  Carbon:  Methods  for  Assessing Carbon  Stocks  and  Emissions  Factors  in Mangroves,  Tidal  Salt  Marshes,  and Seagrasses. Conservation  International, Intergovernmental
Oceanographic
Commission  of  UNESCO,  International Union for Conservation  of Nature . Arlington, Virginia, USA. Kawaroe,  Mujizat.  (2009). Perspektif  Lamun Sebagai Blue Carbon Sink di Laut . Kiswara, W., & Ulumuddin, Y. I. (2009). Peran vegetasi  pantai  dalam  siklus  karbon global:  mangrove  dan  lamun  sebagai rosot  karbon.  In Workshop  Ocean  and climate  change.  Laut  sebagai  pengendali perubahan  iklim:  peran  laut  Indonesia dalam  mereduksi  percepatan  proses pemanasan global. Bogor (Vol.4). PKSPL IPB,  Kementerian  Koor.  Bidang  Kesra dan BRKP.
Nurkhayati,  R.,  &  Manik,  H.  M.  (2016).  GIS Untuk  Integrasi  Interpretasi  Substrat
Dasar
Perairan
menggunakan Penggolahan  Citra  ALOS-AVNIR  dan Side Scan Sonar. Jurnal Otomasi Kontrol dan Instrumentasi , 8 (1), 25. Purwadhi,  F.S.H.  (2001). Interpretasi  Citra Digital . PT. Grasindo:Jakarta Rustam, agustin dkk. (2015). BLUE CARBON: program  inisiatif  blue  carbon  Indonesia kepulauan  derawan-berau,  Kalimantan timur . Pusat penelitian dan
pengembangan  sumberdaya  laut  dan pesisir:  Jakarta  utara  ISBN:  978-602- 9086-44-7
Supriharyono, (2000). Pelestarian dan Pengolahan  Sumber  Daya  Alam  di Wilayah  Pesisir  Tropis .  PT.  Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Sutanto.  (1986). Penginderaan  Jauh  Jilid  I . Gajah Mada University:Yogyakarta UU  no.27  tahun  2014  tentang  Pengelolaan Wilayah Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil