Mapping Benthic Habitat Distribution and Coral Reef Health Index in Ternate Island and Tidore Island, North Maluku
(Pemetaan Sebaran Habitat Bentik dan Indeks Kesehatan Terumbu Karang di Pulau Ternate dan Pulau Tidore, Maluku Utara)
Simon I. Patty*, Jemmy Souhoka, Petrus C. Makatipu, Marenda Pandu Rizqi
Pusat Riset Oseanografi, Badan Riset Dan Inovasi Nasional e-mail: pattysimon@ymail.com
Manuscript received: 12 Jan 2024. Revision accepted: 28 Jan. 2024

## Abstract
Coral  reefs  are  underwater  marine  organisms  whose  coverage  can  be  identified  using  remote sensing  technology  utilizing  satellite  imagery.  The  benthic  habitats  classification  and  coral  reef health index analysis were carried out on the Ternate and Tidore islands in June 2021. This study aims  to  map  the  distribution  of  benthic  habitat  as  well  as  calculate  the  value  of  the  coral  reef health  index.  The  processing  of  satellite  imagery  data  from  Landsat  8,  using  ENVI  5.3  and ArcGIS  10.1  software.  The  "depth  invariant  index"  algorithm  is  used  in  the  image  sharpening process  (Lyzenga,  1981).  The  maximum  likelihood  classification  technique  is  used  to  identify substrate  type,  with  a  confusion  matrix  used  to  test  its  accuracy.  The  coral  reef  health  index assessment is based on the condition of live coral cover, resilience level, and reef fish biomass. The  results  from  water  column  image  classification  showed  that  there  were  four  classes  of habitat,  i.e.  coral,  seagrass,  sand,  and  rubble  with  an  overall  accuracy  value  of  85.86%  and kappa  coefficient  of  0.80605.  The  total  area  of  classified  coral  reefs  is  1152.85  hectares.  The coral  reef  health  index  values  ranged  from  2  to  8  with  an  average  of  5,  which  translates  to  a moderate percentage of live coral cover, high resilience, and low fish biomass.
Keywords: coral reefs, benthic habitat, health index, Landsat 8 images.

## Abstrak
Terumbu karang merupakan objek tutupan bawah air laut yang dapat diidentifikasi menggunakan teknologi  penginderaan  jauh  yakni  memanfaatkan  citra  satelit.  Klasifikasi  habitat  bentik  dan analisis  indeks  kesehatan  terumbu  karang  telah  dilakukan  di  pulau  Ternate  dan  pulau  Tidore pada  bulan  Juni  2021.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  sebaran  habitat  bentik  serta mengetahui  nilai  indeks  kesehatan  terumbu  karang.  Pengolahan  data  citra  Landsat  8  dengan perangkat  lunak  ENVI  5.3  dan  ArcGIS  10.1.  Proses  penajaman  citra  menggunakan  algoritma “ depth  invariant  index ” (Lyzenga,  1981). Teknik klasifikasi maximum  likelihood digunakan  untuk identifikasi objek dasar perairan dan uji akurasi menggunakan confusion matrix . Penilaian indeks kesehatan  terumbu  karang  berdasarkan  kondisi  tutupan  karang  hidup,  tingkat  resiliensi  dan biomassa  ikan  karang.  Hasil  klasifikasi  citra  kolom  air  mendapatkan  empat  kelas  habitat  yaitu karang, lamun, pasir dan pecahan karang mati ( rubble ) dengan nilai akurasi keseluruhan sebesar 85,86 % dan koefisien kappa sebesar 0,80605. Total luasan area terumbu karang hasil klasifikasi adalah  1152,85  ha. Nilai  indeks kesehatan terumbu karang berkisar antara 2 sampai 8, dengan rata-rata  5  yang  menggambarkan  persentase  tutupan  karang  hidup  sedang,  tingkat  resiliensi tinggi dan biomassa ikan rendah.
Kata kunci: terumbu karang, habitat bentik, indeks kesehatan, citra Landsat 8.

## PENDAHULUAN
Ekosistem perairan tropis yang sangat bermanfaat adalah terumbu karang,  diantaranya  menstabilkan  kondisi ekologi  laut  seperti  sebagai  habitat, tempat  memijah,  mencari  makan  dan tempat  berlindung  bagi  berbagai  jenis hewan  dan  sebagai  pencegah  abrasi  dari
hantaman  ombak  (Burke  et  al.,  2012). Selain  itu  terumbu  karang  memiliki  nilai ekonomis  karena  dapat  menjadi  area penangkapan ikan, sebagai tempat budidaya, penelitian dan pariwisata. Namun  disisi  lain  terumbu  karang  sangat sensitif terhadap perubahan kualitas lingkungan  yang  diakibatkan  baik  bersifat ﬁsik  (dinamika  perairan  laut  dan  pantai),
aktivitas  biologis  maupun  pencemaran bahan  kimia  akibat  aktivitas  manusia (Burke  et  al.,  2002;    Dahuri,  2003). Perubahan kondisi lingkungan oleh kejadian  alam  maupun  dari  berbagai aktivitas manusia telah memberikan dampak bagi pertumbuhan terumbu karang.  Secara  alami  terumbu  karang berusaha  untuk  bertahan  hidup  terhadap perubahan  lingkungan  dan  menunjukkan gejala  pemulihan  (resiliensi)  namun  jika tekanan  lingkungan  terjadi  terus-menerus maka terumbu karang akan menjadi rapuh dan rusak.
Pulau  Ternate  dan  pulau  Tidore merupakan  bagian  dari  wilayah coral triangle yang  memiliki  sebaran  terumbu karang  cukup  luas,  tercatat  144  jenis karang  dan  di  dalamnya  hidup  berbagai jenis  biota  laut  (Giyanto  el  al.,  2012a). Potensi  terumbu  karang  yang  sangat tinggi  ini    merupakan  sumber  pendapatan bagi  masyarakat  pesisir,  terutama  untuk kegiatan  wisata  bahari,  budidaya  dan penangkapan  ikan.  Semua  kegiatan  yang dilakukan tentu akan bersentuhan langsung  dengan  ekosistem  tersebut karena  itu  cara  pengelolaan  sangat diperlukan untuk mengatur aktivitas manusia serta mengurangi dan memantau pemanfaatan  yang  merusak.  Keberadaan terumbu karang mengalami kerusakan bila semua  aktivitas  yang  dilakukan  tidak ramah  lingkungan,  seperti  penangkapan ikan dengan menggunakan bahan peledak/bom, alat tangkap bius atau racun sianida.    Burke  et  al.  (2012)  mengatakan bahwa penyebab utama terjadinya kerusakan pada terumbu karang dikarenakan oleh pemanfaatan yang berlebihan  dan  pencemaran  lingkungan (antropogenik).
Salah  satu  cara  yang  dilakukan untuk  menilai  kondisi  terumbu  karang adalah  dengan  kegiatan  survei  lapangan, yaitu  melalui  pengamatan  komponen bentik terumbu karang dan komponen ikan terumbu  karang  (Giyanto,  2017)  serta memetakan tutupan habitat bentik dengan penggunaan  teknologi  penginderaan  jauh (Hamylton,  2017;  Hedley  et  al.,  2016; Mumby  et  al.,  2004).  Sensor  satelit penginderaan  jauh  mampu  mendeteksi
berbagai  fitur  pada  ekosistem  perairan yang  salah  satunya  adalah  objek  tutupan bawah air (Siregar, 2010) dengan menggunakan  citra  Landsat  8  yaitu  pada saluran  tampak  dan  infra  merah  dekat. Algoritma indeks atenuasi kolom air “ depth iinvariant index ” digunakan untuk mengurangi gangguan kolom air, sehingga objek  tutupan  bawah  air  laut  seperti karang,  lamun  dan  substrat  dasar  dapat teridentifikasi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  memetakan  sebaran  habitat  bentik serta  mengetahui  nilai  indeks  kesehatan terumbu  karang  di  pulau  Ternate  dan pulau Tidore.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan Juni  2021  di  pulau  Ternate  dan  pulau Tidore,  Maluku  Utara  (Gambar  1).  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  citra  Landsat  8  OLI  ( Operational Land  Imager )  yang  telah  terkoreksi geometri path/row 110/59  dengan  waktu akusisi  20  Maret  2021  dan  data ground truth ,  bentik  terumbu  karang  dan  ikan terumbu karang). Citra Landsat 8 memiliki 11  sensor  atau    band  dengan  resolusi spasial  yang  berbeda-beda.  Peningkatan resolusi spasial citra multispektral (band 1 hingga  band 7)  dari 30 meter menjadi 15 meter dilakukan secara otomatis menggunakan NN  Diffusi  pan-sharpening pada  citra pankromatik (band  8).  Saluran band  multispektral  yaitu  Band  2  ( blue ), band  3  ( green )  dan  band  4  ( red ) merupakan  band  sinar  tampak  ( visible ) serta  band  5  (NIR),  digunakan  untuk pemetaan  terumbu  karang.  Pengolahan data  citra  menyangkut  tahap  koreksi  citra (reflektan, sunglint dan  atenuasi  kolom air),  masking  dan  klasifikasi  serta  uji akurasi. Data citra diolah dengan menggunakan software ENVI  5.3  dan ArcGIS 10.1 untuk analisis tumpang susun ( overlay ).
Koreksi  reflektan  dilakukan  untuk menghilangkan  efek  gangguan  atmosfer yang  menyebabkan  nilai digital  number (DN) minimum tidak bernilai “0” pada objek tergelap  seperti  bayangan  awan  dan  laut dalam.  Apabila  nilai  DN  minimumnya  nol
pada  liputan  citra  maka  dipastikan  citra tersebut tidak mengalami gangguan atmosfer  (LIPI,  2014).  Koreksi  reflektan dilakukan secara otomatis dengan software ENVI  5.3  menggunakan toolbox Radiometric Correction: Radiometric Calibration type  reflectance ,  selanjutnya
proses toolbox Dark  Object  Subtraction
( DOS ) pada toolbox Radiometric Correction:  Dark  Subtraction .  Citra  hasil koreksi  reflektan  (Gambar  3.a)  secara visual  terlihat  lebih  jelas  terutama  pada wilayah daratan dan perairan laut dangkal.
Gambar 1.  Peta lokasi penelitian
Koreksi sunglint menggunakan  data masukan saluran-saluran baru hasil koreksi  reflektan,  dengan  cara  memilih pixel-pixel  sebagai  sampel  pada  setiap variasi  kenampakan sunglint di  setiap saluran  (band  biru,  band  hijau,  band merah,  dan  band  inframerah  dekat/NIR). Persamaan  yang  digunakan  untuk  koreksi sunglint adalah de-glint (Hedley  et  al., 2005):
b ij’ = b ij -(a ij ).(bNIR-bNIR min ),
dimana: b ij’ = nilai reflektan band ij a ij = nilai slope regresi band ij bNIR = nilai reflektan band NIR bNIR min =nilai minimum reflektan band NIR.
Selanjutnya  saluran-saluran  baru  hasil koreksi sunglint ,  digunakan  untuk  koreksi kolom air. Transformasi citra menggunakan  metode  algoritma  indeks atenuasi  kolom  air “ Depth  Iinvariant  Index (DII) ” (Lyzenga, 1978), dengan persamaan sebagai berikut (Suyarso, 2019):
DII = ln(L i ) - (k i /k j )*ln(L j ),
dimana:
k i /k j = 𝑎 + √𝑎 2 + 1 dan a = (var i -var j /2*covar ij ) L i = nilai digital pada band i L i = nilai digital pada band j K i /k j =  rasio  koefisien  atenuasi  pada pasangan band i dan band j
Citra hasil koreksi kolom air, selanjutnya diklasifikasi menggunakan pendekatan
klasifikasi terbimbing maximum  likelihood yaitu  mengkelaskan nilai  pixel  berdasarkan  probabilitas  suatu nilai  pixel  terhadap  kelas  tertentu  dalam sampel  pixel  (BIG,  2014).  Klasifikasi maximum likelihood dilakukan berdasarkan  identifikasi  objek  pada  titik pengambilan sampel ( ground truth ). Setiap posisi pengambilan data direkam menggunakan  Garmin handportable GPS Map 60 CSx. Pengumpulan data dilakukan dengan  pengamatan  langsung  secara visual  dan  mendeskripsikan  objek  dasar perairan yang diamati. Objek yang
dipetakan mengacu kepada
SNI 7716:2011  tentang  pemetaan  habitat dasar  perairan  laut  dangkal  (LIPI,  2014). Metode klasifikasi ini menggunakan referensi nilai piksel ( Region of interest /ROI)  yaitu  data  kelas  sampel disimpan atau diekspor ke dalam ROI file . Proses  selanjutnya  dilakukan  uji  akurasi untuk membandingkan citra hasil klasifikasi  terhadap  kelas  atau  objek sebenarnya  yang  diperoleh  berdasarkan pengamatan di lapangan.  Uji akurasi hasil klasifikasi
menggunakan matriks kesalahan atau confussion matriks (Congalton dan Green, 2009).
Pengambilan  data  bentik  terumbu karang  didasarkan  pada  metode  transek foto  bawah  air  atau Underwater  Photo Transect (UPT)  (Giyanto  et.al.,  2010;
Giyanto, 2012b;
Giyanto, 2012c). Pemotretan  dilakukan  di  sepanjang  50 meter  pada  meteran  rol  (garis  transek) yang  telah  diletakkan  secara  horizontal garis  pantai  pada  dasar  perairan  di kedalaman  antara  5-7  meter.  Teknik pengambilan foto terhadap objek dilakukan  pada  frame  (44  x  58  cm)  yang diletakkan di sisi kiri angka ganjil (1,3,5,…) dan  sisi  kanan  angka  genap  (2,4,6,…) dengan setiap interval satu meter. Analisis foto transek dengan menggunakan software Coral Point Count for exel (CPCe 4.1)  hasilnya  akan  ditransfer  ke software Microsoft  excel ,  sehingga  dapat  dilihat kondisi  komponen  pendukung  ekosistem terumbu  karang  (bentik)  dalam  bentuk presentase  (%)  tutupan  tiap  komponen. Selanjutnya  dilakukan  analisis  indeks kesehatan terumbu karang dengan melihat parameter komponen bentik (faktor  kondisi  terkini  dan  faktor  tingkat resiliensi)  dan  komponen  ikan  karang (Giyanto  et  al.,  2017).  Komponen  ikan terumbu  karang  dinyatakan  oleh  total biomassa  dari  kelompok  ikan  target  atau ekonomis penting dari famili Acanthuridae, Scaridae, Siganidae, Serranidae, Lutjanidae,  Lethrinidae dan Haemulidae . Pengambilan  data  ikan  terumbu  karang dengan  metode  visual  sensus  bawah  air atau underwater  visual  census (UVC). Data  ikan  karang  yang  dikumpulkan meliputi  data  jenis,  kelimpahan  dan
estimasi panjang ikan (corallivora, herbivora  dan  karnivora)  yang  ditemukan sepanjang  transek  garis  70  m  dengan batas  kanan  dan  kiri  masing-masing berjarak  2,5  m  dengan  luas  area  350  m² (Suhartini et al., 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Terumbu karang didalamnya substrat  dasar  perairan,  karang,  lamun dan alga serta habitat bentik lainnya dapat diidentifikasi  pada  citra  satelit  dengan mempertimbangkan efek gangguan atmosfer  maupun  kolom  air  (Prayuda, 2012).  Hal  ini  perlu  karena  citra  yang terekam  sensor  satelit  merupakan  hasil konversi  dari  tenaga  pantulan  sinar matahari  yang  menyentuh  objek,  serta dalam  perjalanannya  melewati  media kolom  air  dan  udara/atmosfer.  Penerapan koreksi sunglint dan  koreksi  kolom  air dapat  dilakukan  untuk mengeliminasi  atau mengurangi efek gangguan atmosfer pada kolom air.

## Koreksi sunglint dan koreksi kolom air
Sunglint atau  kilau  permukaan  laut diakibatkan  oleh  pantulan  sinar  matahari pada  gelombang  air  laut  menyebabkan nilai  pixel  citra  yang  menjadi  lebih  tinggi. Kondisi  ini  disebabkan  oleh  tiupan  angin yang  kencang  di  atas  permukaan  laut menyebabkan  objek  yang  berada  di bawah kolom  air menjadi kabur  atau tidak terlihat. Efek sunglint pada citra menyebabkan nilai pantulan objek di dasar perairan tidak sesuai dengan nilai sebenarnya di lapangan, sehingga diperlukan  koreksi sunglint (Kay  et  al.,
2009;  Anggoro  et  al.,  2016  dan  Hafizt  et al., 2017).
Koreksi sunglint dilakukan  dengan membangun  persamaan  terlebih  dahulu, dengan  data  input  citra  hasil  koreksi reflektan  (Gambar  3.a).  Teknik  yang digunakan  untuk  menghilangkan  efek sunglint ini dengan menggunakan persamaan  garis  regresi  linear  antara band sinar inframerah dekat (NIR) sebagai rujukan  (sumbu  x)  dengan  band  sinar tampak  (RGB)  yang  akan  dikoreksi (sumbu  y).  Banyaknya efek  sunglint pada band  sinar  tampak  berbanding  lurus
dengan  banyaknya  efek  tersebut  pada band  inframerah  dekat  (Hochberg  dan Atkinson,  2003).    Pengambilan  sampel pixel glint menggunakan  fasilitas  ROI ( Region  of  Interest )  pada  perairan  laut dalam yang tenang (gelap) tanpa gangguan glint dan perairan yang memiliki gangguan glint maksimal  dan  gangguan glint  kecil.  Masing-masing  sampel  pixel yang  terjaring  ( polygon )  dikumpulkan menjadi satu ROI data sehingga diperoleh nilai  minimum  sampel  bNIR  adalah 1,2922.  Nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )
yang memiliki nilai mendekati 1 menggambarkan persamaan yang dibangun  akan  dapat  menghilangkan  efek sunglint dengan baik (Gambar 2). Berdasar  nilai  minimum  sampel  bNIR (NIR min =1,2922)  dan  nilai slope dari  grafik regresi sehingga dapat membangun persamaan de-glint (Tabel  1).  Citra  hasil koreksi sunglint (Gambar  3.b)  yang diperoleh  melalui  persamaan de-glint dapat menghilangkan efek sunglint dengan baik.
Gambar 2.  Grafik linier masing-masing band dari sampel glinting.
Tabel 1. Persamaan de-glint. Band Nilai slope (a) de-glint b2 ( blue ) 0,3571 b2-(0,3571)*(b5-1,2922)) b3 ( green ) 0,6697 b3-(0,6697)*(b5-1,2922)) b4 ( red ) 0,7898 b4-(0,7898)*(b5-1,2922))
Gambar 3.   Citra hasil koreksi: (a) reflektan; (b) sun glint dan (c) koreksi kolom air.
Koreksi  kolom  air  bertujuan  untuk menghilangkan  peredupan  pada  objek yang  berada  di  kolom  air.  Seperti  halnya objek  pasir  yang  berada  pada  perairan yang lebih dalam akan cenderung memiliki
warna lebih kebiruan dibandingkan dengan  pasir  yang  terletak  di  perairan yang lebih dangkal (Prawoto dan Hartono, 2018).  Kondisi  ini  terjadi  karena  efek pelemahan energi oleh kolom air
(atenuasi)  menyebabkan  perbedaan  nilai piksel pada objek yang sama di kedalaman  yang  berbeda.  Sebagaimana dijelaskan oleh Green  et al. (2000) bahwa semakin  dalam  perairan  maka  semakin kecil  nilai  reflektan  objek  di  setiap  band sinar tampak.
Data  input  untuk  proses  koreksi atenuasi  kolom  air  adalah  citra  hasil koreksi sunglint (Gambar 3.b).
Pengambilan  sampel  pixel  kolom  air menggunakan  fasilitas  ROI  ( Region  of Interest ),  dilakukan  berdasar point (per pixel).  Sampel  yang  diambil  adalah  objek pasir di berbagai kedalaman (Green et al., 2000)  karena  objek  tersebut  mudah dikenal,  baik  dalam  citra  maupun  di lapangan.    Koreksi  kolom  air  di  tiap  band dapat  dibangun  dari  persamaan  regresi linear  sederhana  antara  kombinasi  band sinar  tampak  (b2-b3,  b2-b4  serta  b3-b4), dimana  nilai  slope  sama  dengan  rasio koefisien atenuasi (Lyzenga, 1981).
Hubungan  antara  perbedaan  kedalaman objek pasir dan kombinasi saluran tampak yang  telah  dinormalisasi  (Ln)  ditunjukkan dalam  bentuk trend line grafik (Gambar 4) dan  nilai  R 2 yang  diperoleh  sudah  cukup tinggi  untuk  analisis  selanjutnya.  Menurut Prayudha  (2014),  bahwa  nilai  pelemahan sinar  matahari  yang  menembus  perairan ditentukan  dari  nilai  varian  dan  kovarian serta informasi dasar laut dapat ditentukan dari  perhitungan  nilai  koefisien  atenuasi kolom air antara saluran i dan j (ki/kj). Dari hasil  pengolahan  data  sampel  ROI  pasir diperoleh  nilai  varian  dan  kovarian  (Tabel 2)  serta  rasio  koefisien  atenuasi  (k i /k j ), sehingga  dapat  membangun  persamaan DII  (Tabel  3).  Citra  hasil  koreksi  kolom  air (Gambar  3.c)  yang  diperoleh  melalui persamaan  DII  dapat  memperlihatkan substrat  dasar  yang  terlihat  menonjol karena  sudah  dilakukan  transformasi Lyzenga.
Gambar 4.  Grafik regresi pasangan natural logaritma (ln).
Tabel 2. Nilai varian dan kovarian. Band Varian Band Covarian Ln(b2) 0,178299 Ln(b2)-Ln(b3) 0,109268 Ln(b3) 0,074053 Ln(b2)-Ln(b4) 0,049297 Ln(b4) 0,107278 Ln(b3)-Ln(b4) 0,033959 Tabel 3. Persamaan depth invariant index. Band a k i /k j depth invariant index Ln(b2)-Ln(b3) 0,477022 1,584971 alog(b2)-(1,584971*alog(b3)) Ln(b2)-Ln(b4) 1,633174 3,548182 alog(b2)-(3,548182*alog(b4)) Ln(b3)-Ln(b4) 0,835937 2,139314 alog(b3)-(2,139314*alog(b4))

## Masking terumbu karang dan klasifikasi tutupan habitat bentik
Masking citra atau pemisahan antara objek  pada  daerah  kajian  dengan  bukan daerah  kajian  dalam  satu  citra.  Untuk melakukan kajian pada suatu area terumbu  karang  maka  masker  akan
berfungsi sebagai pembatas antara darat/pulau  dan  laut  dalam,  sehingga dalam  proses  klasifikasi  hanya  area terumbu  karang  saja  yang  terklasifikasi. Nilai indeks reflektan sangat memungkinkan  memisahkan  antara  darat dan  laut  serta  lingkungan  karang  dengan
laut  dalam.  Pada  citra  Landsat  8, algoritma yang digunakan untuk memisahkan darat dan ekosistem terumbu karang  terhadap  laut  dalam  adalah  b3-b1 dan memisahkan fitur darat dan ekosistem terumbu  karang  adalah  b3/b6  (Suyarso, 2019).  Profil  spektral  reflektan  secara horizontal pada citra 1 band menggunakan algoritma b3/b6 menunjukkan nilai indeksnya  2,5  (pada  sumbu  vertical) merupakan batas antara ekosistem terumbu  karang  dan  darat  (Gambar  5.a).
Nilai  spektal  reflektan  >  2,5  merupakan lingkungan  terumbu  karang  sedangkan  <
2,5 merupakan lingkungan daratan.
Sehingga untuk mendapatkan citra masker ekosistem terumbu karang digunakan algoritma b3/b6 > 2,5. Masking dilakukan untuk mendapatkan citra masker  kolom  air  (Gambar  5.b),  sebagai input  data  adalah  citra  hasil  koreksi atenuasi  kolom  air  (DII)  dan  sebagai maskernya  adalah  ekosistem  terumbu karang (Suyarso, 2019).
Gambar 5.   Citra  1  band  algoritma  b3/b6  (a);  citra  masker  kolom  air  (b);  dan  citra  hasil  klasifikasi supervised maximum likelihood (c).
Tabel 4.  Luas tutupan habitat (ha) berdasarkan analisa SIG.
Lokasi Karang Lamun Substrat Terbuka Terumbu Karang Pasir Rubble Pulau Ternate 72,68 90,14 36,61 171,79 371,22 Pulau Tidore 167,38 148,73 128,12 124,88 569,11 Pulau Maitara 30,78 18,56 32,29 30,42 112,05 Pulau Hiri 29,32 26,51 27,38 8,64 91,85 Pulau Filonga 1,96 0,00 3,62 3,04 8,62 Total luasan 302,12 283,94 228,02 338,77 1152,85 Persentase (%) 26,21 24,63 19,78 29,38 100
Klasifikasi supervised maximum
likelihood dilakukan  berdasarkan  kelas sampel  habitat  yaitu  karang,  lamun,  pasir dan rubble .  Data  input  yang  digunakan untuk  klasifikasi  kelas  habitat  adalah  citra masker kolom air. Hasil klasifikasi maximum  likelihood dapat  memberikan kenampakan distribusi kelas habitat karang,  lamun,  pasir  dan  pecahan  karang mati  ( rubble ).  Habitat  pasir,  pecahan karang  dan  lamun  umumnya  terdistribusi
pada  bagian  tengah  kawasan  terumbu karang  ( reef  edge ),  sedangkan  pada  area terumbu  bagian  depan  ( front  reef )  ditutupi oleh habitat karang dan sebagian terdistribusi  pada  rataan  karang  ( reef  flat ) (Gambar  5.c).  Hasil  klasifikasi  dari  empat kelas  habitat  menunjukkan  bahwa  kelas pasir  merupakan  habitat  yang  memiliki persentase  tutupan  terendah  19,78% diantara  kelas  habitat  lainnya,  dengan total  luasan  228,02  ha.  Persentase
tutupan kelas habitat yang tertinggi adalah habitat rubble 29,38% dengan total luasan sebesar  338,77  ha  (Tabel  4).  Tutupan habitat rubble paling luas terdapat di pulau Ternate  yaitu  171,79  ha  atau  46,28%  dari luas area terumbu karang. Tutupan habitat karang  terluas  167,38  ha  (29,41  %)
ditemukan  di  area  terumbu  karang  pulau Tidore.  Total  luasan  area  terumbu  karang hasil  klasifikasi  adalah  1152,85  ha.  Area terumbu  karang  terluas  nampak  pada stasiun TTEC08 bagian utara pulau Tidore maupun  stasiun  TTEC05  bagian  selatan pulau Ternate (Gambar 6.a).
Gambar 6.   Peta sebaran habitat  bentik (a); dan  indeks kesehatan terumbu karang  di pulau Ternate dan pulau Tidore (b).

## Uji akurasi
Uji  akurasi  hasil  klasifikasi  tutupan kelas  habitat  pada  99  sampel  diperoleh akurasi  keseluruhan  ( overall  accuracy ) sebesar  85,86  %  dengan  koefisien  kappa ( kappa coefisien ) sebesar 0,8065. Menurut Agus (2012), nilai overall accuracy akan semakin tinggi jika semakin banyak  hasil  klasifikasi  yang  selaras dengan hasil observasi. Tingkat keakuratan  hasil  klasifikasi  dari  tiap  kelas habitat memiliki nilai berbeda-beda (Gambar  7).  Akurasi  pembuat  ( producer accuracy ) menunjukkan kelas pasir memiliki  akurasi  tertinggi  yakni  sebesar 90,00%,  sementara  akurasi  terendah dimiliki  oleh  kelas  pecahan  karang  mati ( rubble )  dengan  nilai  akurasi  sebesar 80,00%.  Sedangkan  hasil  perhitungan akurasi pengguna ( user accuracy ), dimana kelas  lamun  memiliki  akurasi  tertinggi dengan  akurasi  sebesar  88,89%  dan terendah  pada  kelas rubble yaitu  83,33%.
Nilai producer accuracy yang rendah pada kelas rubble dapat  disebabkan  oleh pemilihan  sampel  yang  tidak  tepat  pada perwakilan  kelasnya.  Pemilihan  ROI  yang tidak  tepat  pada  setiap  perwakilan  kelas juga  akan  memperkecil  nilai producer accuracy maupun nilai user accuracy peta (Hafizt et al., 2017). Dari evaluasi producer accuracy menunjukkan  bahwa  seluruh habitat  yang  dihasilkan  dari  citra  dapat dipetakan  dengan  baik,  sedangkan  dari evaluasi user  accuracy hasil  pengamatan lapangan  kelas  habitat  dapat  digunakan dengan benar dalam proses pemetaan.
Berdasarkan  perhitungan confussion matrix , dapat disimpulkan bahwa klasifikasi  citra  dianggap  dapat  mewakili kondisi  sebenarnya  di  lapangan  dan sudah memenuhi  standar  yang  ditetapkan pada  SNI  (Standar  Nasional  Indonesia) 7716:2011.  Adapun  SNI  7716:2011,  nilai akurasi yang dapat diterima untuk pemetaan  habitat  dasar  perairan  laut
dangkal  adalah  sebesar  ≥  60%  (LIPI, 2014).  Nilai  akurasi  ini  sudah  cukup memadai  untuk  pemetaan  tutupan  habitat terumbu  karang.  Menurut  Mumby  et  al.
(1998),  nilai  akurasi  65-70%  pemetaan habitat  perairan  menggunakan  satelit inderaja  dapat  dikategorikan  sudah  cukup baik.
Gambar 7.  Nilai producer accuracy dan user accuracy setiap kelas habitat.
Kondisi  komponen  bentik  dan  indeks kesehatan terumbu karang
Pada  penelitian  ini  didapatkan  rata- rata  tutupan  karang  hidup  (hard  coral/HC) 36,52%  dan  masuk  dalam  kategori tutupan tinggi ≥35% (Giyanto et al., 2017). Persentase  tersebut  jauh  lebih  tinggi daripada  kategori  bentik  yang  lain,  seperti soft  coral/SC  11,19%,  sponge/SP  0,91% dan  other  biota/OT  0,52%  (Tabel  5).  Hal ini  menunjukkan  bahwa  karang  keras masih  mendominasi  terumbu  dan  tidak terjadi  sebuah phase  shift .  Meskipun
demikian,  kategori  substrat  terutama  rata- rata tutupan rubble /R 38,32% cukup tinggi, hal  ini  mengindikasikan  bahwa  kerusakan karena faktor fisik sangat intensif, terutama  penangkapan  ikan  dengan  bom. Kondisi ini sangat memprihatinkan mengingat  pertumbuhan  karang  relatif lambat,  sebagai  contoh  pertumbuhan karang  Porites  adalah  1.4  mm/bulan  dan Pocillopora sekitar >1.7 mm/bln (Rosesmyth,  1984;  Alino  et.al.,  1985;  Van Moorsel, 1988).
Tabel 5. Nilai tutupan (%) komponen bentik terumbu karang dan substrat dasar.
Komponen Bentik Stasiun TTEC Rata rata
01 02 03 04 05 06 07
08 09 10 11 Hard Coral (HC) 33,00 21,27 19,27 62,13 50,87 23,13 48,13 74,60 32,53 16,07 20,67 36,52 Acropora (AC) 5,47 1,20 0,53 1,93 16,27 5,60 0,00 68,80 12,47 0,13 0,60 10,27 Non Acropora (NAC) 27,53 20,07 18,73 60,20 34,60 17,53 48,13 5,80 20,07 15,93 20,07 26,24 Recent Dead Coral (DC) 0,00 0,00 0,07 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 Dead Coral with Algae (DCA) 2,47 0,00 0,13 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,53 0,28 Soft Coral (SC) 15,67 34,13 0,33 0,00 2,73 15,80 9,73 0,07 9,07 35,07 0,53 11,19 Sponge (SP) 2,20 0,07 0,53 0,33 0,33 0,67 0,53 0,73 3,33 0,67 0,60 0,91 Fleshy Seaweed (FS) 0,47 0,00 0,13 0,00 0,00 0,00 0,40 1,00 0,40 0,67 23,13 2,38 Other Biota (OT) 0,13 0,80 2,73 0,60 0,00 0,40 0,13 0,00 0,47 0,13 0,33 0,52 Rubble (R) 41,67 43,73 26,33 34,67 27,60 41,20 38,20 20,60 47,33 46,07 54,13 38,32 Sand (S) 4,40 0,00 50,47 2,27 18,47 18,80 2,87 3,00 6,87 1,33 0,07 9,87 Silt (SI) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Rock (RK) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Gambar 8. Stasiun TTEC10; pulau Filonga (a) dan kondisi terumbu karang yang hancur terkena bom di area transek (b) (Foto: Jemmy Souhoka).
Komponen  bentik  yang  digunakan untuk menghitung indeks kesehatan terumbu  karang  adalah  tutupan  karang hidup  (hard  coral),  makro  alga  (fleshy seaweed)  dan  pecahan  karang  mati (rubble). Persentase tutupan karang hidup berdasarkan  kategori  LIPI  (Giyanto  et  al., 2017)    menunjukkan    persen  tutupan karang  hidup  di  pulau  Ternate  dan  pulau Tidore  umumnya  pada  kategori  sedang (19% ≤ tutupan karang hidup ≤  35%)  dan kategori  tinggi  (tutupan  karang  hidup  > 35%),  kecuali  pada  stasiun  TTEC10 tutupan  karang  hidup  kategori  rendah (tutupan  karang  hidup  <  19%).  Tutupan karang  hidup  dengan  kategori  sedang dijumpai  pada  stasiun  TTEC01,  TTEC02, TTEC03,  TTEC06,  TTEC09  dan  TTEC11 sedangkan  kategori  tinggi  dijumpai  pada stasiun  TTEC04,  TTEC05,  TTEC07  dan TTEC08. Jika berdasarkan kriteria penentuan  status  kondisi  terumbu  karang (Gomez  dan  Alcala,  1978),  maka  nilai tutupan karang hidup di pulau Ternate dan pulau Tidore pada kisaran kategori jelek (< 25%),  kategori  sedang  (25-49,9%)  dan kategori baik (50-74,9%) yang menunjukkan  tutupan  karang  hidup  tidak merata.    Kondisi  terumbu  karang  jelek karena faktor antropogenik akibat aktivitas manusia  yang  menggunakan  bom  untuk menangkap  ikan.  Penggunaan  bom  akan mengakibatkan  terumbu  karang  menjadi hancur/rusak seperti dijumpai pada stasiun  TTEC10  (Gambar  8)  tutupan pecahan  karang  mati  ( rubble )  lebih  tinggi dari  komponen  bentik  lainnya.  Selain stasiun  TTEC10  beberapa  stasiun  yang memiliki  persentase  tutupan  pecahan
karang  mati  (rubble)    >  35%  adalah stasiun TTEC01, TTEC02, TTEC06, TTEC07, TTEC09 dan
TTEC11.
Persentase  tutupan  pecahan  karang  mati yang  lebih  tinggi  dari  komponen  bentik lainnya menunjukkan area terumbu karang telah  mendapat  tekanan  antropogenik. Burke et al. (2002) mengemukakan bahwa jika  tekanan  antropogenik  terus  terjadi pada  area  terumbu  karang  maka  terjadi penurunan kondisi terumbu karang masuk pada kategori jelek.
Komponen bentik sangat
dipengaruhi  oleh  kondisi  terkini  tutupan karang  hidup  dan  tingkat  resiliensinya yaitu  kemampuan  untuk  beradaptasi  dan mampu bertahan saat mendapatkan gangguan/tekanan.  Resiliensi  merupakan respon  ekosistem  dan  jaminan  terhadap terjadinya  perubahan  lingkungan,  dan telah menjadi tujuan utama dari pengelolaan  terumbu  karang  (Nystrom dan  Folke,  2001).  Tingkat  resiliensi  atau potensi  pemulihan  terumbu  karang  di pulau Ternate dan pulau Tidore umumnya dalam  kategori  tinggi  (Tabel  6).  Menurut Giyanto  et  al.  (2017),  bahwa  resiliensi terumbu  karang  tinggi  apabila    (tutupan fleshy  seaweed  <  3%),  (tutupan  pecahan karang  ≤ 60% dan tutupan karang hidup > 5%).  Tutupan  karang  hidup  (HC)  berkisar antara  16,07-74,60%,    tutupan    fleshy seaweed/FS  (0,00-1,00)  kecuali  stasiun TTEC11  mencapai  23,13%  dan  tutupan pecahan  karang  mati  ( rubble /R)  antara 20,60-54,13%.  Tingginya    tutupan  makro alga  (fleshy    seaweed/FS)  mencapai 23,13%  mengakibatkan  tingkat  resiliensi rendah  di  stasiun  TTEC11.  Tingkat
resiliensi  terumbu  karang  rendah  apabila tutupan  fleshy  seaweed  ≥  3%,  tutupan pecahan  karang    >  60%  dan  tutupan karang hidup ≥  5%  (Giyanto et  al.,  2017). Makro  alga  (fleshy    seaweed)  dapat tumbuh pada karang mati maupun karang hidup,  jika  pertumbuhannya  melimpah akan memberikan indikasi ancaman terhadap  pertumbuhan  karang  karena dapat  membunuh  jaringannya.  Jenis-jenis makro  alga  yang  termasuk  organisme kompetitor karang adalah Caulerpa racemosa , Dictyota dichotama dan Padina autralis (Luthfi  dan  Januarsa,  2018). Selain itu di stasiun TTEC11 juga dijumpai
pecahan  karang  yang  hancur  berantakan ( unconsolidated  rubble )  dengan  tutupan sebesar  54,13%.  Kondisi  ini  menunjukkan tanda-tanda  kerusakan  atau  gangguan serius yang akan mempengaruhi
pemulihan karang (recovery) untuk kembali  ke  kondisi  semula.  Karang  yang kondisinya  agak  sehat  (sedang)  tetapi memiliki  potensi  yang  rendah  untuk  pulih dari gangguan akan memiliki kondisi yang lebih rendah dibandingkan dengan karang yang  kondisinya  jelek  tetapi  memiliki potensi  yang  tinggi    untuk  pulih  dari gangguan.
Tabel 6.  Nilai indeks kesehatan karang. Stasiun Komponen Bentik (%) Kategori Ikan Karang Indeks Kesehatan Karang HC FS R Tutupan Karang Resiliensi Biomassa (kg/ha) Kategori TTEC01 33.00 0.47 41.67 Sedang Tinggi 1123.42  Sedang 7 TTEC02 21.27 0.00 43.73 Sedang Tinggi 581.12  Rendah 5 TTEC03 19.27 0.13 26.33 Sedang Tinggi 755.31  Rendah 5 TTEC04 62.13 0.00 34.67 Tinggi Tinggi 625.68  Rendah 6 TTEC05 50.87 0.00 27.60 Tinggi Tinggi 752.16  Rendah 6 TTEC06 23.13 0.00 41.20 Sedang Tinggi 766.91  Rendah 5 TTEC07 48.13 0.40 38.20 Tinggi Tinggi 1041.82  Sedang 8 TTEC08 74.60 1.00 20.60 Tinggi Tinggi 706.34  Rendah 6 TTEC09 32.53 0.40 47.33 Sedang Tinggi 824.65  Rendah 5 TTEC10 16.07 0.67 46.07 Rendah Tinggi 1131.00  Sedang 5 TTEC11 20.67 23.13 54.13 Sedang Rendah 559.11  Rendah 2
Total  biomassa  ikan  karang  yaitu ikan  target  (herbivora  dan  karnivora) umumnya  termasuk  kategori  rendah. Menurut  Giyanto  et  al.  (2017),  bahwa kategori  rendah  (total  biomassa  ikan karang < 970 kg/ha), kategori sedang (970 kg/ha ≤ total biomassa ikan karang ≤ 1940 kg/ha)  dan  kategori  tinggi  (total  biomassa ikan karang > 1940 kg/ha). Total biomassa ikan  karang  berkisar  antara  559,11- 1131,00  kg/ha  (Tabel  6).  Biomassa  ikan karang  di  setiap  stasiun  berbeda  dan bernilai kecil dikarenakan maraknya penangkapan  ikan  karang  di  kawasan  ini. Selain  itu  perbedaan  substrat  dasar  dan persentase  tutupan  karang  hidup  diduga menjadi penyebab berbeda pula kelimpahan  dan  biomassa  ikan  karang. Menurut  Setiawan  et  al.  (2016),  bahwa faktor  yang  mempengaruhi  perbedaan
biomassa  ikan  karang  adalah  kondisi substrat dan ketersediaan sumber makanan  karena  berdampak  terhadap ukuran  dan  bobot  ikan.  Sejumlah  besar spesies  ikan  yang  ditemukan  pada ekosistem  terumbu  karang  adalah  refleksi langsung  dari  besarnya  kesempatan  yang diberikan  oleh  habitat  terumbu  karang (Allen et al., 2003).
Indeks  kesehatan  terumbu  karang berdasarkan  parameter  komponen  bentik (faktor  kondisi  terkini  dan  faktor  tingkat resiliensi)  dan  komponen  ikan  karang diperoleh  nilai  indeksnya  2,  5,  6,  7  dan  8 (Tabel  7  dan  Gambar  6.b).  Indeks kesehatan karang terendah dengan nilai 2 dijumpai  pada  stasiun  TTEC11  yang menunjukkan  persentase  tutupan  karang hidup  sedang,  tingkat  resiliensi  rendah dan  nilai  biomassa  ikan  rendah.  Indeks
kesehatan  karang  tertinggi  dengan  nilai  8 dijumpai  pada  stasiun  TTEC07  yang menunjukkan  persentase  tutupan  karang hidup  tinggi,  tingkat  resiliensi  tinggi  dan nilai  biomassa  ikan  sedang.  Nilai  indeks kesehatan terumbu karang pada penelitian ini  cukup  tinngi  yaitu  2  sampai  8,  jika dibandingkan  indeks  kesehatan  terumbu karang  di  Taman  Wisata  Perairan  (TWP) Selat  Bunga  Laut,  Kepulauan  Mentawai dengan  nilai  indeknya  3  sampai  6 (Suparno  et  al.,  2021).  Nilai  indeks kesehatan  karang  yang didapat  umumnya menunjukkan tutupan karang hidup sedang,  tingkat  resiliensi  tinggi  dan  nilai biomassa  ikan  rendah.  Sesuatu  yang menarik ditemukan stasiun TTEC10, dimana  nilai  persentase  tutupan  karang hidupnya (16.07%) masuk kategori rendah dibandingkan  dengan  stasiun  lainnya, namun  memiliki  nilai  resiliensi  yang  tinggi dan  didukung  dengan  kehadiran  ikan karang  yang  masuk  kategori  sedang.  Hal ini  akan  memungkinkan  kondisi  terumbu karang  di  stasiun  TTEC10  mengalami pemulihan  yang  tidak  terlalu  lama  secara alamiah, tanpa adanya gangguan lingkungan,  organisme  perusak  maupun aktivitas  yang  merusak  seperti  bom  ikan, penggunaan potasium sianida untuk menangkap  ikan,  sampah  plastik  dan limbah lainnya.

## KESIMPULAN
Klasifikasi
habitat
bentik
menggunakan citra Landsat 8 dan analisis indeks  kesehatan    dapat  memberikan informasi terkini mengenai kondisi terumbu karang.  Luas  tutupan  habitat  karang  hasil klafikasi  302,12  ha  atau  26,21%  dari  total luas  terumbu  karang.  Tutupan  karang hidup dengan nilai 16,07-74,60%; tutupan    fleshy  seaweed/FS  (0,00-1,00), kecuali stasiun TTEC11 mencapai 23,13% yang  mengakibatkan  tingkat  resiliensi terumbu  karang  rendah;  dan  tutupan pecahan  karang  mati  ( rubble )  antara 20,60-54,13% serta biomassa ikan karang 559,11-1131,00  kg/ha.  Indeks  kesehatan terumbu  karang  adalah  2,  5,  6,  7  dan  8; nilai  indeks  8  menunjukkan  persentase tutupan  karang  hidup  tinggi,  tingkat
resiliensi  tinggi  dan  nilai  biomassa  ikan sedang.  Nilai  indeks  kesehatan  terumbu karang 2 menunjukkan persentase tutupan karang  hidup  sedang,  tingkat  resiliensi rendah  dan  nilai  biomassa  ikan  rendah. Secara  umum  nilai  indeks  kesehatan terumbu  karang  menunjukkan  tutupan karang  hidup  sedang,  tingkat  resiliensi tinggi  dan  nilai  biomassa  ikan  rendah. Kondisi  karang  yang  agak  sehat  (sedang) tetapi  memiliki  potensi  yang  tinggi  untuk pulih  dari  gangguan  akan  memperoleh kondisi yang lebih baik

## DAFTAR PUSTAKA
Anggoro,  A.,  V.  P.  Siregar,  dan  S.  B. Agus.  2016.  ScienceDirect  The  2nd International Symposium on LAPAN- IPB  Satellite  for  Food  Security  and Environmental. The effect of sunglint on  benthic  habitats  mapping  in  Pari Island  using  worldview-2  imagery. Procedia  Environmental  Sciences 33:487 –495.
Agus  S.B.  2012.  Kajian  Konektivitas Habitat  Ontogeni  Ikan  Terumbu
Menggunakan Pemodelan
Geospasial  di  Perairan  Kepulauan Seribu  [disertasi].  Bogor  (ID):  Institut Pertanian Bogor. Alino,  P.M.,  Viva  Banzon,  P.,  Yap.  H.T., Gomez, E.D., Morales. J.T.,
Bayoneto,  R.P.  1985.  Recovery  and recolonization on a damaged backreef  area  at  Cangaluyan  Island [Northern  Philippines).  Proc  5th  Int. Coral  Reef  Congr.  Tahit  41,  p.  279- 284.
Allen  G.L.,  R.  Steene  and  P.  Humann. 2003.  Reef  fish  identification  tropical pacific.  Frorida  USA:  New  World Publication Inc, Jacksonville.
Badan  Informasi  Geospasial  (BIG).  2014. Pedoman  Teknis  Pengumpulan  dan Pengolahan Data Geospasial Habitat
Dasar Perairan Laut Dangkal. Jakarta, Indonesia. Burke, L., E. Selig and M. Spalding. 2002. Reefs  at  Risks  in  Southeast  Asia. World Resource Institute, Washington DC, USA.44 pp.
Burke,  L.,  K.  Reytar,  M.  Spalding  and  A. Perry.  2012.  Reefs  at  Risk  Revisited in the Coral Triangle. World Resources Institute. Washington. Dahuri,  R.  2003.  Keanekaragaman  hayati laut: Aset pembangunan berkelanjutan Indonesia. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Green  E.P.  2000.  Satellite  and  airborne sensors
useful in coastal applications.  In: Remote  Sensing Handbook for Tropical Coastal
Management .  (AJ  Esward  ed.):  41- 56, UNESCO France.
Giyanto,  B.H.,  Iskandar,  D.,  Soedharma and  Suharsono.  2010.  Effisiensi  dan akurasi  pada  proses  analisis  foto bawah  air  untuk  menilai  kondisi terumbu  karang.  Oseanologi  dan Limnologi  di  Indonesia  36(1):  111- 130.
Giyanto. 2012a. Ekosistem Pesisir Ternate,  Tidore  dan  sekitarnya, Provinsi Maluku Utara. CRITC, Pusat Penelitian Oseanografi-LIPI, Jakarta.
Giyanto.  2012b.  Kajian  tentang  panjang transek  dan  jarak  antar  pemotretan pada  penggunaan    metode  transek foto  bawah  air.  Oseanologi  dan Limnologi di Indonesia 38(1): 1-18.
Giyanto. 2012c. Penilaian kondisi terumbu karang  dengan  metode  transek  foto bawah air. Oseanologi dan Limnologi  di  Indonesia  38(3):  377-
389. Giyanto,  Mumby,  P.,  Dhewani,  N.,  Abrar, M.,  dan  Iswari,  M.Y.  2017.  Indeks Kesehatan Terumbu Karang Indonesia.  Jakarta:  Coremap  CTI
Pusat Penelitian Oseanografi, LIPI.
Gomez,  E.D.,  dan  A.C.  Alcala.  1978.
Stastus  of  Philiphina  coral  reef. Project, Int. Symp. Biogeogr. Evol. S. Hem.  Auckland  New  Zealand,  17  - 20 July 1978. 2: 663-669.
Hafizt,  M.,  Iswaril,  Y.M  dan  B.  Prayudha. 2017. Kajian Metode Klasifikasi Citra Landsat-8  untuk  Pemetaan  Habitat Bentik di Kepulauan Padaido, Papua. Oseanologi dan Limnologi di
Indonesia . 2(1): 1 –13.
Hamylton,  S.M.  2017.  Mapping  coral  reef environments:  A  review  of  historical
methods, recent advances and future opportunities.  Progress  in  Physical Geography, 41(6), 803 –833.
Hedley,  J.D.,  A.R.  Harborne  and  P.J. Mumby.  2005.  Simple  and  Robust Removal    of  Sun  Glint  for  Mapping Shallow-Water Benthos. International Journal of Remote Sensing:
26(10):2107-2112.
Hedley, J.D., C.M. Roelfsema., I. Chollett., A.R.  Harborne.,  S.F.  Heron.,  S. Weeks., W.J. Skirving., A.E. Strong., C.M.  Eakin.,  T.R.L.  Christensen.,  V. Ticzon.,  S.  Bejerano  dan  P.J. Mumby.  2016.  Remote  sensing  of coral  reefs  for  monitoring  and management:  a  review.  Remote Sensing, 8:118 –157.
Hochberg  E.J.  dan  M.J.  Atkinson.  2003. Capabilities  Of  Remote  Sensors  To Classify  Corals,  Algae  And  Sand  As Pure  And  Mixed  Spectra.  Remote Sensing of Environment 85:174189.
Kay,  S.,  J.D.  Hedley  dan  S.  Lavender. 2009.  Sun  Glint  Correction  of  High and  Low  Spatial  Resolution  Images of  Aquatic  Scenes:  a  Review  of Methods for Visible and NearInfrared Wavelengths. Remote Sensing 1(4):697 –730. Lembaga  Ilmu  Pengetahuan  Indonesia (LIPI). 2014. Panduan Teknis Pemetaan  Habitat  Dasar  Perairan Laut Dangkal. (Suyarso ed).
Coremap, P2O-LIPI, Jakarta.
Lyzenga,  D.R.  1978.  Passive  Remote Sensing  Techniques  for  Mapping Water  Depth  and  Bottom  Features, Applied Optics . 17(3): 379 –383.
Lyzenga,  D.R.  1981.    Remote  sensing  of bottom reflectance and water attenuation  parameters  in  shallow water using aircraft and landsat data. International Joural Remote Sensing,
2 pp. 71-82.
Luthfi,  O.M.  dan  I.H.  Januarsa.  2018. Identifikasi  Organisme  Kompetitor Terumbu  Karang  di  Perairan  Pantai Putri  Menjangan,  Buleleng  Bali. Jurnal  Kelautan,  11:24-30.    doi  : 10.21107/jk.v1 1i1.2073 Mumby  P.J.,  Green  E.P.,  Clark  C.D.  and A.J.  Edwards.  1998.  Digital  Analysis
of  Multispectral  Airbone  Imagery  of Coral Reefs. Coral Reefs 17:59-69.
Mumby  P.J.,  W.O.  Skirving.,  A.E.  Strong., J.T.  Hardy.,  E.F.  LeDrew.,  E.J.
Hochberg.,  R.P.  Sumpf  dan  L.T. David.  2004.  Remote  sensing  of coral reef and their physical environment, Marine pollution bulletin 48(3-4):219-228. Nystrom,  N  and    C.  Folke.    2001.  Spatial Resilience of Coral Reefs. Ecosystems, 4:406-417. Prawoto, C.D. dan Hartono. 2018. Pemetaan  habitat  bentik  dengan citra  multispektral  Sentinel-2A  di perairan  Pulau  Menjangan  Kecil  dan Menjangan Besar, kepulauan Karimunjawa.  Jurnal  Bumi  Indonesia 7(3):2-8 Prayudha, B. 2012. Pemetaan sumberdaya pesisir melalui teknologi penginderaan jauh di perairan Ternate,  Tidore  dan  sekitarnya. Dalam:  Eksosietm  pesisir  Ternate,
Tidore dan sekitarnya, Provinsi Maluku Utara (Giyanto, ed).
Coremap, P2O-LIPI, Jakarta: 7-18.
Prayudha  B.  2014.  Pemetaan  Habitat
Dasar  Perairan  Laut  Dangkal.  Page Suyarso,  editor.  COREMAP  CTI LIPI, Jakarta.
Rosesmyth,  M.  C.  1984.  Growth  and survival of sexually produced Acropora  recruits:  A  posthurricane study  at  Discovery  Bay,  Jamaica.
Advances  in  reef  science,  University of Miami, Florida, 105-106.
Setiawan F, S. Tasidjawa., E. Wantah dan H.  Johanis.  2016.  Biodiversitas  ikan karang  di  Daerah  Perlindungan  Laut Kabupaten Minahasa Utara,
Sulawesi  Utara.  Jurnal  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis  8(1)  57- 71.
Siregar, V. 2010. Pemetaan substrat dasar perairan  dangkal  karang  congkak dan lebar kepulauan Seribu
menggunakan  citra  satelit  Quickbird.
E-Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis 2(1): 19-30. Suhartini, S,R., K. Wibowo., I.N. Edrus dan Fahmi.  2017.  Panduan  Pemantauan Ikan Terumbu Karang.  Jakarta: Coremap CTI Pusat Penelitian Oseanografi, LIPI.
Suparno.,  Y.  Efendi.,  A.  Arlius.,  M.  Eriza., B.  Bukhari.,  S.  Samsuardi.,  Y. Yennafri  dan  M.Y.  Arafat.  2021. Penilaian Indeks Kesehatan
Terumbu  Karang    di  Taman  Wisata Perairan  (TWP)  Selat  Bunga  Laut, Kabupaten  Kepulauan  Mentawai. Jurnal Kelautan Tropis 24(1):71-80. Suyarso.  2019.  Teknik Eksplorasi  Sumber Daya  Pesisir  (Terumbu  Karang  dan Mangrove) Berbasis Geospasial.
Penerbit ANDI: Yogyakarta.
Van  Moorsel,  G.  W.  N.  M.  1988.  Early maximum growth of stony corals(Scleractinia)  after  settlement on artificial substrata on a Caribbean reef. Marine ecology progress series. Oldendorf, 50(1), 127135.