## Variasi Temporal Kelompok Ikan Terumbu Karang di Pulau Tidung Kecil Menggunakan eDNA Metabarkoding  dan Sensus Visual

## Muhammad Fahmi Zuhdi*, Hawis Madduppa, Neviaty P. Zamani
Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University Jl. Raya Dramaga, Kampus IPB Dramaga Bogor, Jawa Barat 16680
Email : fahmizuhdi@apps.ipb.ac.id

## Abstract

## Temporal Pattern of Coral Reef Fish Group in Tidung Kecil Island Using eDNA Metabarcoding and Underwater Visual Census
Coral  reef  fish  are  play  key  role  in  coral  reef  ecosystem.  The  presence  of  reef  fish  affected  by antrophogenic and natural factors, such seasonal changes. This study aimed to asess the temporal variation of coral reef fish group in Tidung Kecil Island using eDNA metabarcoding and Undewater Visual  Census.  This  research  was  conducted  at  December  2019  (West  season)  and  August  2020 (East season). Target group are dominated in west season (64.1%) and east season (59.25%) using eDNA metabarcoding. While, major group fish are the highest relative abundance in both season by using Underwater Visual Census. Family Carangidae are the highest species richness (15 species) in  wet  season  and  Serranidae  (3  species)  in  east  season,  respectively.    Futhermore,  famili Pomacentridae  are  the  most  richness  species  in  west  and  east  seasons  10  and  11  species respectively. Thus, it can be concluded these two methods are effective for monitoring structure or abundance of coral reef fish based on seasonal variation.
Keywords : eDNA metabarcoding, coral reef fish, temporal variation

## Abstrak
Ikan  karang  menjadi  indikator  dalam  menilai  keanekaragaman  hayati  di  ekosistem  tersebut. Keberadaan ikan di ekosistem  terumbu karang  dapat dipengaruhi oleh faktor antropogenik dan faktor  alam  salah  satunya  perubahan  musim.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis kelimpahan  kelompok  ikan  terumbu  karang  di  Pulau  Tidung  Kecil  menggunakan  eDNA metabarkoding  dan  Sensus  Visual.  Pengambilan  data  dilakukan  pada  bulan  Desember  2019 (musim  barat)  dan  Agustus  2020  (musim  timur).  Ikan target  mendominasi  pada  musim  barat  dan timur dengan persentase sebesar 64.11% dan 59.25%. Sensus visual berhasil mendeteksi ikan mayor dengan  persentase  tertinggi  62.5%  di  musim  barat  dan  82.8%  di  musim  timur.  Famili  Carangidae merupakan  famili  dengan  jumlah  spesies  tertinggi  di  musim  barat  (15  species)  dan  Siganidae  di musim  timur  menggunakan  eDNA  metabarkoding  (3  species).  Hasil  UVC  menunjukkan  famili Pomcentridae memilki jumlah spesies tertinggi di kedua musim (11 dan 10 spesies) menggundakan sensus  visual.  Dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  metode  tersebut  dapat  menjadi  pendekatan dalam monitoring struktur atau kelimpahan ikan terumbu karang berdasarkan musim.
Kata Kunci : eDNA metabarkoding, ikan terumbu karang, variasi temporal

## PENDAHULUAN
Salah  satu  biota  yang  mendiami ekosistem  terumbu  karang  adalah  ikan
karang. Ikan karang memiliki hubungan yang erat  dengan  ekosistem  terumbu  karang (Bengen,  2013).  Menurut  Adrim et  al (2012) ikan  terumbu  karang  terbagi  berdasarkan
fungsi pemanfaatan dan aspek ekologi yaitu ikan target, ikan indikator, dan kelompok ikan lain-lain  (major  groups).  Kelompok  ikan indikator  merupakan  bioindikator  untuk kesehatan  ekosistem  terumbu  karang  (Shidqi et  al .  2018),  sedangkan  ikan  target  memiliki nilai  ekonomis  penting  dan  menjadi  target nelayan  (Edrus  dan  Abrar,  2017),  dan  ikan mayor  umumnya  memainkan  peran  penting dalam rantai makanan di ekosistem terumbu karang (Dewi et al . 2018).
Ikan  terumbu  karang  merupakan  salah satu faktor kunci dalam menilai keanekaragaman  hayati  pada  ekosistem terumbu  karang  (Tony et  al. 2020).  Menurut (Madduppa et al . 2013) ikan terumbu karang memiliki hubungan yang sangat kuat dengan ekosistem  terumbu  karang.  Beberapa  faktor yang  mempengaruhi  struktur  komunitas  ikan yaitu  aktivitas  penangkapan,  degradasi habitat  (Knowlton  dan  Jackson,  2008), perubahan  lingkungan  (Plass-Johnson et  al . 2015;  Polónia et  al. 2019)  dan  pengaruh musim.  Menurut  Chittaro  dan  Sale  (2003) jumlah  komunitas  ikan  dapat  bervariasi tergantung dari perbedaan musim. Beberapa telah melaporkan variasi kelimpahan ikan berdasarkan musim (Madduppa et al. 2012; Sigsgaard et al. 2017; Vaughan et al. 2021).
Kondisi keanekaragaman hayati akuatik  merupakan  informasi  penting  dalam menjelaskan  berbagai  proses  ekologis, termasuk di antaranya untuk tujuan biomonitoring  (Leray et  al. 2013).  Beberapa kegiatan biomonitoring telah dilakukan untuk melihat kaitan antara keanekeragaman dan kelimpahan  ikan  dengan  ekosistem  terumbu karang  (Adrim et  al. 2012;  Madduppa et  al. 2013; Tony et al. 2020). Kegiatan biomonitoring ikan terumbu karang sebagian besar dilakukan dengan metode Underwater Visual Sensus (UVC) (Stat et al. 2019). Metode ini memiliki
kelemahan
dalam mengidentifikasi  spesies  cryptic,  sehingga membutuhkan  keahlian  yang  memadai (Bozec et  al. 2011),  serta  terbatas  pada cakupan  spasial  dan  temporal  (Boussarie et al. 2018).
Teknik  DNA  lingkungan  saat  ini  dapat menjadi metode alternatif yang efektif dalam
menganalisis kelimpahan ikan (Thomsen et al. 2012).  Analisis  DNA  lingkungan  dapat diperoleh dari jaringan yang terkelupas, feses atau  pembusukan  yang  dilepaskan  di perairan (Takahara et al. 2013; Laramie et al. 2015;  Barnes  dan  Turner  2016).  Beberapa penelitian  di  berbagai  lokasi  menunjukkan bahwa metode metabarkoding DNA lingkungan  secara  efektif  dan  akurat  dapat digunakan  dalam  survei  komunitas  ikan karang  (Miya et  al. 2015;  Evans et  al. 2016; DiBattista et  al. 2017).  Selain  itu,  eDNA memiliki  tingkat  keberhasilan  >90%  dalam mengidentifikasi  spesies  (Jerde et  al .  2019), dan dapat mengidentifikasi spesies cryptobentik (Brandl et al . 2018).
Kondisi oseanografi secara Oleh karena itu, metode analisis DNA lingkungan merupakan  salah  satu  metode  alternatif untuk  memonitoring  keanekara-gman  hayati laut  (Gordon  et  al.,  2015).  Umum  di Kepulauan  Seribu  hampir  sama  dengan wilayah  tropis  lainnya,  suhu  perairan  berkisar antara  25.6-32.3ºC,  salinitas  perairan  sekitar 28-32 ‰  (Rositasari et  al .  2017).  Wilayah Kepulauan Seribu umumnya dipengaruhi oleh angin  muson  atau  angin  musim  yakni  angin musim  barat  dan  timur.  Musim  barat  terjadi pada  bulan  Desember-Februari  dan  musim timur   terjadi  sekitar bulan  Juni-Agustus,  serta musim  peralihan  I  (Maret-Mei)  dan  peralihan II  (September-November).  Variasi  musim  di suatu  wilayah  dapat  menjadi  salah  satu faktor  yang  mempengaruhi  ekosistem  yang ada  di  perairan.  Salah  satunya  ekosistem terumbu karang. Menurunnya keanekaragaman  terumbu  karang  karena faktor  alam  dan  antropogenik,  secara  tidak langsung
dapat mempengaruhi keanekaragaman  ikan  terumbu  karang (Bengen,  2013).  Tujuan  Penelitian  ini  adalah untuk menganalisis variasi temporal kelompok ikan  terumbu  karang  di  Pulau  Tidung  Kecil menggunakan  eDNA  metabarkoding  dan Sensus Visual.

## MATERI DAN METODE
Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan Desember  2019  (Musim  Barat)  dan  Agustus 2020 (Musim Timur). Wilayah Kepulauan Seribu dipengaruhi  oleh  angin  musim  yakni  musim barat  (Desember-Maret)  dan  timur  (Juli-

## Jurnal Kelautan Tropis November 2021 Vol. 24(3):283-290
Agustus) (Rositasari et al. 2017). Pengambilan sampel  dilakukan  di  satu  titik  pengamatan (Gambar  1).  Analisis  molekuler  dilakukan  di Laboratorium  Biodiveristas  dan  Biosistematika Kelautan,  Departemen  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan,  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu Perikanan, Institut Pertanian Bogor.

## Pengambilan sampel (Visual Sensus)
Pengambilan data ikan terumbu karang  menggunakan  metode  belt  transect (English et  al. 1997).  Pengambilan  data dilakukan dengan penyelaman SCUBA pada lokasi yang sama dengan lokasi pengambilan  sampel  air  laut.  Ukuran  garis transek  untuk  pengambilan  data  ikan  yakni 50  meter.  Pengambilan  data  dilakukan
dengan  underwater  visual  census  (UVC) dengan  mencatat  spesies  dan  kelimpahan. Transek sabuk mempunyai ukuran panjang 50 meter  dan  lebar  5  meter,  sehingga  luasnya 250 m 2 . Identifikasi ikan mengacu pada (Allen et al. 2003) dan Froose and Pauly (2021).

## Pengambilan Sampel Air Laut (eDNA)
Pengambilan  sampel  berupa  air  yang berada di bagian sedimen (Madduppa et al. 2020)  menggunakan  botol  sampel  volume  1 L.  Sampel  air  kemudian  dilakukan  proses penyaringan  menggunakan  seperangkat alat  penyaring  berupa Peritaltic  Pump masterflex  nomor  13-310-662  dan  disaring menggunakan kertas milipore 0.4 μm (Bakker et al . 2017). Kertas saring dipotong
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian poin merah merupakan lokasi pengambilan sampel
menjadi  dua  bagian  menggunakan  alat pemotong  berupa  gunting  yang  telah disterilisasi  dengan larutan  bleach  70%,  yang merupakan  replikasi  (Pesant et  al. 2015; Gimmler et al. 2016) Kertas saring dimasukkan ke  dalam  2  ml cryotube yang  telah  di  isi dengan  cairan  DNA  Shield  ±  1  ml  yang bertujuan untuk mengawetkan sampel.

## Analisis Molekuler
Proses ekstraksi sampel eDNA menggunakan  metode  kit  ZR  Soil  DNA Miniprep  (Zymo  Research,  USA)  sesuai protokol  pabrik  (Verma  dan  Satyanarayana 2011;  Li et  al. 2018).  Sampel  yang  diekstraksi berupa  kertas  saring  yang  digunakan  untuk menyaring  sedimen.  Amplifikasi  DNA  atau Polymerase  Chain  Reaction (PCR)  dilakukan dengan  menggunakan  Primer  MiFish-U-F- adapt  dan  MiFish-U-R-adapt  (Miya et  al. 2015).  Komponen  dalam  reaksi  PCR  adalah 12.5  μl  MyTaq  HS  Redmix  (BIOLINE),  1.25  μl primer forward dan reverse, 9 μl H 2 O, d an 1 μl sampel  DNA,  dengan  total  volume  25  μl. Proses  PCR  menggunakan Thermo  Cycler dengan  kondisi  yaitu  denaturasi  awal  95 o C selama  3  menit,  kemudian  dilanjutkan dengan  35  siklus  PCR  yang  terdiri  dari  tahap denaturasi  pada  suhu  98 o C  selama  20  detik, tahap  annealing  primer  pada  suhu  65 o C selama  15  detik  dan  tahap  elongasi  pada suhu  72 o C  selama  15  detik.  Setelah  35  siklus PCR,  kemudian  dilanjutkan  dengan  tahap elongasi  akhir  pada  suhu  72 o C  selama  10 menit.
Tahap  kedua  amplifikasi  disebut library preparation .  Pada  tahap  ini,  sampel  DNA yang  telah  melewati  PCR  tahap  satu kemudian  dilakukan quality  control untuk memastikan  sampel  DNA  yang  digunakan memiliki  kualitas  yang  baik  sehingga  hasil yang diperolah akan lebih akurat. Selanjutnya  pada  tahap  ini,  sampel  DNA disisipkan index (identitas  sampel)  dengan menggunakan Nextera XT index kit. Komponen  reaksi  PCR  kedua  menggunakan 2x  KAPA  HiFi  HotStart  ReadyMix.  Proses  PCR kedua menggunakan Thermo Cycler dengan kondisi yaitu denaturasi  awal 95 o C selama 3 menit  kemudian  dilanjutkan  dengan  12  siklus PCR  yang  terdiri  dari  tahap  denaturasi  98 o C selama  12  detik,  tahap  annealing  primer
pada suhu 98 o C selama 20 detik dan tahap elongasi  pada  suhu  72 o C  selama  30  detik. Setelah  12  siklus  PCR,  kemudian  dilanjutkan dengan tahap elongasi akhir pada suhu 72 o C selama 5 menit. Proses elektroforesis menggunakan gel agarosa 1.5% dan etidium bromida, menggunakan perangkat
elektroforesis selama
20 menit pada tegangan  120  V.  Pita  hasil  elektroforesis divisualisasi  dengan  menggunakan  sinar ultraviolet  di  UV  transilluminator.  Produk  PCR yang  positif  dikirim  ke  Genetica  Science untuk dilakukan tahapan sekuensing dengan menggunakan Next  Generation  Sequencing Illumina Nexseq 500.

## Analisis Bioinformatik
Hasil
dari
produk sekuensing menggunakan tehnik Illumina Nexseq berupa file fastQ dianalsisi  menggunakan  perangkat lunak  online MiFish  Pipeline MiFish  Pipeline (Sato et  al., 2018)  dengan  output  berupa reads/sekuens  dengan  tingkat  similaritas diatas  97%,  dan  80-97%.  Tahapan  yang dikerjakan  pada MiFish  Pipeline adalah pemotongan  basa  awal  dan  akhir  dari sekuens,  penyatuan  dua  reads  yaitu  R1  dan R2 (merging), Filterisasi pada basa yang tidak terbaca  atau  yang  dikenal  sebagai  N  serat memfilter  panjang  reads  dalam  sekuens, proses  penghapusan  primer  dalam  sekuens, proses  clustering  yang  membagi  sekuens kedalam  kelompok  cluster,  dan  penentuan kesamaan  sekuens  terhadap  data  set. Kelimpahan  individu  ikan  berdasarkan  famili dan  spesies  mengacu  pada  (Miya et  al. 2015). Ikan yang telah terdeteksi kemudian di kelompokkan  menjadi  tiga  kategori  yaitu: Ikan  indikator,  ikan  target,  dan  ikan  mayor. Identifikasi  jenis  ikan  berdasarkan  kategori kelompok  ikan  mengikuti  FishBase  (Froese dan Pauly 2021).

## Analisis Data
Ikan karang yang
ditemukan menggunakan metode sensus visual diidentifikasi  jenisnya  berdasarkan  buku identifikasi (Allen et al. 2003) dan (Froese dan Fauly  2021).  Selanjutnya  ikan  dikategorikan berdasarkan  kelompok.  Ikan  yang  telah diidentifikasi, kemudian dihitung kelimpahannya berdasarkan jenis dan
kelimpahan  relatifnya  (Odum  1998).    Uji  t dilakukan  untuk  melihat  perbedaan  antara
metode eDNA dan UVC.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kelompok  ikan  terumbu  karang  yang terdeteksi  menggunakan  analisis  eDNA metabarkoding  dan  UVC  berbeda  signifikan pada  kelimpahan  dan  komposisi  kelompok ikan terumbu karang antara eDNA metabarkoding  dan  sensus  visual  p<0.05. Perbedaan  hasil  ini  diduga  disebabkan karena perbedaan metode yang digunakan. Hasil  menunjukkan  bahwa  UVC  hanya mengobservasi ikan yang berasosiasi dengan terumbu karang. Sedangkan eDNA metabarkoding  dapat  mendeteksi  jenis  ikan yang  tidak  menetap  di  terumbu  karang seperti  ( Sardinella  lemuru,  Auxis  thazard, dan Rastrelliger  brachysoma ),  dan  beberapa spesies cryptobentik
(E nneapterygius leucopunctatus, Pandaka pygmaea) umumnya kelompok cryptobentik susah untuk diidentifikasi  (  Brandl et  al .  2018).  Selain  itu, kelimpahan  dan  komposisi  kelompok  ikan terumbu  karang  dapat  disebabkan  oleh pengambilan  sampel  dan  area  sampling (Bengen, 2013).
Hasil analisis menggunakan eDNA pada musim  barat  dan  timur  kelimpahan  relatif tertinggi  kelompok  ikan  terumbu  karang menggunakan eDNA didominasi oleh kelompok ikan target yakni 134 jenis (64.11%)
di musim barat dan 16 jenis (59.25%) di musim timur  (Gambar  2).  Ikan  target  merupakan kelompok  ikan  yang  menjadi  target  nelayan karena  memiliki  nilai  ekonomis  penting (Madduppa et  al .  2014).  Famili  Carangidae merupakan  famili  dengan  jumlah  spesies terbanyak  di  musim  barat  dan timur  dengan 15  spesies,  Tingginya  jumlah  jenis  dari  famili Carangidae  diduga  disebabkan  karena aktivitas  penangkapan  di  lokasi  tersebut. Pada  musim  barat  aktivitas  penangkapan cenderung  menurun  pada  ikan-ikan  target nelayan  dikarenakan  cuaca  buruk  pada musim  barat  cenderung  membahayakan nelayan  (Martasari et  al .  2010).  Selain  itu, tingginya  kehadiran  famili  Carangidae  di ekosistem terumbu karang diduga disebabkan  oleh  fungsi  ekologis  ekosistem terumbu  karang.  Ekosistem  terumbu  karang dapat  dimanfaatkan  oleh  biota-biota  laut seperti ikan sebagai tempat mencari makan, memijah dan pembesaran (Madduppa et al . 2012).
Hasil  analisis  menggunakan  sensus visual  atau  UVC  menunjukkan  bahwa  ikan mayor memiliki persentase kelimpahan relatif tertinggi  di  kedua  musim  62.5%  dan  82.8% (Gambar  3). Hal ini sesuai dengan penelitian yang  dilakukan  oleh  Harsindhi et  al. (2020) yang  melaporkan  kelimpahan  ikan  mayor mendominasi  di  ekosistem  terumbu  karang.
Gambar 2 .  Kelimpahan  relatif  ikan  terumbu  karang  berdasarkan  kelompok  menggunakan  eDNA di musim barat dan timur.
Gambar 3 . Kelimpahan relatif ikan terumbu karang berdasarkan kelompok menggunakan UVC di musim barat dan timur.
Kelompok  ikan  mayor  memiliki  kelimpahan tertinggi  di  ekosistem  terumbu  karang  (Taira et al. 2013). Famili Pomacentridae merupakan  kelompok  ikan  mayor  dengan jumlah  spesies  tertinggi  dengan  jumlah  10 spesies  di  musim  barat  dan  11  spesies  di musim timur.
Famili
Pomacentridae merupakan  famili  yang  memiliki  kecocokan fisiologi  dengan  ekosistem  terumbu  karang (Rungkat et  al. 2013),  dan  berperan  penting dalam  jaring-jaring  makanan  (Edrus  dan Abrar, 2017).
Hasil  identifikasi  menggunakan  eDNA dan  UVC  ditemukan  bahwa  kelompok  ikan indikator  sedikit  terdeteksi  menggunakan kedua  metode  baik  di  musim  barat  dan musim  timur.  (Gambar  2  dan  3).  Salah  satu kelompok ikan indikator yakni famili Chaetodontidae.  Famili  ini  merupakan  salah satu  bioindikator  dalam  menilai  kesehatan terumbu karang. Rendahnya jumlah jenis ikan indikator yang ditemukan diduga disebabkan karena  preferensi  habitat  yang  digunakan oleh  kelompok  ikan  tersebut.  Ikan  terumbu karang  memilki  kecendrungan  untuk  memilih habitat  berdasarkan lifeform atau  bentuk terumbu  karang  itu  sendiri  (Harsindhi et  al . 2020).

## KESIMPULAN
Kelompok ikan target memilki kelimpahan  tertinggi  di  musim  barat  dan timur  menggunakan  eDNA,  sedangkan kelompok ikan mayor mendominasi di musim barat  dan  timur  menggunakan  UVC.
Terdapat  perbedaan  yang  signifkan  antara metode  eDNA  dan  UVC.  eDNA  dan  UVC merupakan  dua  metode  yang  saling melengkapi satu sama lain dalam mengamati atau monitoring kelompok ikan di ekosistem terumbu karang.

## DAFTAR PUSTAKA
Adrim, M., Harahap, S.A. & Wibowo, K., 2012. Struktur  Komunitas  Ikan  Karang  di Perairan Kendari. Ilmu Kelautan: Indonesian  Journal  of  Marine  Sciences, 17(3):154 – 163. doi: 10.14710/ ik.ijms.17.3.154-163.
Allen, G.R., Steen, R., Human, P. & Deloach, N,
2003 . Reef    Fish  Identification  (Tropical Pacific ). New  World  Publication.  Florida USA.
Bakker,  J.,  Wangensteen,  O.S.,  Chapman, D.D., Boussarie. G., Buddo. D., Guttridge. T.L.,  Hertler,  H.,  Mouillot,  D.,  Vigliola,  L.  & Mariani,  S,  2017.  Environmental  DNA Reveals  Tropical  Shark  Diversity  In Contrasting  Levels  Of  Anthropogenic Impact. Scientific  Reports .  1:1 – 11.  doi: 10.1038/s41598-01 7-17150-2.
Bengen,  D.G,  2013.  Coral  Reef  Bio-Ecology Status  And  Challange.  IPB  Press, Indonesia, pp 62-74.
Boussarie,  G.,  Bakker,  J.,  Wangensteen,  O.S., Mariani,  S.,  Bonnin,  L.,  Juhel,  J.B.,  Kiszka, J.J., Kulbicki, M., Manel, S., Robbins, W.D. &  Vigliola,  L  2018.  Environmental  DNA illuminates  the  dark  diversity  of  sharks. Science  Advances .  4(5):p.eaap9661. doi: 10. 1126/sciadv.aap 9661.
Bozec, Y.M., Kulbicki, M., Laloë, F., MouTham, G. & Gascuel, D, 2011. Factors affecting the  detection  distances  of  reef  fish: Implications  for  visual  counts. Marine Biology, 158(5):969 – 981. doi:
10.1007/s00227-01 1-1623-9.
Brandl,  S.J.,  Goatley,  C.H.,  Bellwood,  D.R.  & Tornabene,  L.  2018.  The  hidden  half: Ecology  and  evolution  of  cryptobenthic fishes  on  coral  reefs. Biological  Reviews, 93(4):1846-1873. doi: 10.1111/brv.12423. Dewi,  C.S.U.,  Sukandar,  Harsindhi,  C.J.  2018 Reef-fish  in  Bawean  Island .  UB  Press, Malang, Indonesia, 123.
DiBattista, J.D., Coker, D.J., Sinclair-Taylor, T.H.,
Stat, M., Berumen M.L. & Bunce M, 2017. Assessing the utility of eDNA as a tool to survey  reef-fish  communities  in  the  Red Sea. Coral  Reefs .  36(4):1245 – 1252.  doi:
10.1007/ s00338-017-1618-1.
Edrus, I.N. & Abrar, M.A, 2017. Diversity of Reef Fish  Fungsional  Groups  in  Terms  of  Coral Reef  Resiliences. Indones  Fish  Res  J . 22(2):109. doi: 10.15578/ifrj.22.2. 2016.109- 122.
English,  S.,  Wilkinson,  C.  &  Baker,  V.,  1997. Survey  Manual  for  Tropical  Marine Resources, 2nd edn. Australia Institute of Marine Science, Townsville (AU).
Evans,  N.T.,  Olds,  B.P.,  Renshaw,  M.A.,  Turner, C.R.,  Li,  Y.,  Jerde,  C.L.,  Mahon,  A.R., Pfrender,  M.E.,  Lamberti,  G.A.  &  Lodge, D.M,  2016.  Quantification  of  mesocosm fish  and  amphibian  species  diversity  via environmental  DNA  metabarcoding.
Molecular  Ecology  Resources .  16(1):29 – 41. doi: 10.1111/1755-0998.12433.
Froese,  R.  &Pauly,  D.  2021.  FishBase.    World Wide  Web  electronic  publication. www.fishbase.com. Accessed
20
January 2021.
Harsindhi,  C.J.,  Bengen,  D.G.,  Zamani  N.P., Kurniawan,  F.  (2020).  Abundance  and spatial  distribution  of  reef  fish  based  on coral  lifeforms  at  tidung  island,  Seribu Islands,  Jakarta  Bay. AACL  Bioflux . 13(2):736 – 745.
Jerde,  C.L.,  Wilson,  E.A.  &  Dressler,  T.L.  2019.
Measuring  global  fish  species  richness with eDNAmetabarcoding. 19:19 – 22. doi: 10.1111/17550998.12929.
Knowlton,  N.  &  Jackson,  J.B.C,  2018.  Shifting baselines,  local  impacts,  and  global change  on  coral  reefs. PLOS  Biol .  6:54.
doi: 10.1371/journal.pbio.00 60054. Laramie,  M.B.,  Pilliod,  D.S.,  Goldberg,  C.S.    & Strickler,  K.M,  2015.  Environmental  DNA sampling  protocol  -  filtering  water  to capture  DNA  from  aquatic  organisms. Tech Methods . doi: 10.313 3/tm2a13.
Leray,  M.,  Yang,  J.Y.,  Meyer,  C.P.,  Mills,  S.C., Agudelo,  N.,  Ranwez,  V.,  Boehm,  J.T.  & Machida,  R.J,  2013.  A  new  versatile primer  set  targeting  a  short  fragment  of the  mitochondrial  COI  region  for metabarcoding metazoan diversity: Application  for  characterizing  coral  reef fish  gut  contents. Front  Zool .  10(1):1 – 14. doi:10.1186/1742-9994-10-34.
Li,  Y.,  Evans,  N.T.,  Renshaw,  M.A.,  Jerde,  C.L., Olds, B.P., Shogren,  A.J. & Pfrender, M.E. 2018.  Estimating  fish  alpha  and  beta diversity  along  a  small  stream  with environmental  DNA  metabarcoding. Metabarcoding  and  Metagenomics . 2:e24262. doi:  10.38 97/mbmg.2.24262.
Odum,  E.P.  1998.
Fundamental  ecology . Gajah Mada University Press, Yogyakarta.
Madduppa,  H.H.,  Subhan,  B.,  Suparyani,  E., Siregar,  A.M.,  Arafat,  D.,  Tarigan,  S.A., Alimuddin, Khairudin, D., Rahmawati F. & Bramandito,  A  2013.  Dynamics  of  fish diversity across an environmental gradient  in  the  Seribu  Islands  reefs  off Jakarta. Biodiversitas Journal of Biological  Diversity, 14(1):17 – 24.  doi: 10.13057/biodiv/d140103.
Madduppa,  H.H.,  Ferse,  S.C.,  Aktani,  U.  & Palm,  H.W.,  2012.  Seasonal  trends  and fish-habitat  associations  around  Pari Island,  Indonesia:  Setting  a  baseline  for environmental monitoring. Environmental biology  of  fishes, 95(3):383 – 398.  doi:
10.1007/s10641-01  2-0012-7.
Maddupa,  H.H.  2014.  Bioekologi  dan Biosistematika  Ikan  Terumbu:  Studi  Kasus Kepulauan Seribu. Bogor (ID): IPB Press. Madduppa, H. & Sani, L.M.I. 2020. Environ-mental DNA  Sampling  Protocol.  Department  of Marine Science and Technology Faculty of  Fisheries  and  Marine  Sciences.  Institut Pertanian Bogor.
Miya,  M.,  Sato,  Y.,  Fukunaga,  T.,  Sado,  T., Poulsen,  J.Y.,  Sato,  K.,  Minamoto,  T., Yamamoto, S., Yamanaka, H., Araki, H. & Kondoh,  M.  2015.  MiFish,  a  set  of universal PCR primers for metabarcoding
environmental DNA from
fishes:
Detection  of  more  than  230  subtropical marine  species. Royal  Society  open science, 2(7):p.150088  doi:  10.1098/rsos. 150088.
Pesant, S., Not, F., Picheral, M., Kandels-Lewis,
S.,  Le  Bescot,  N.,  Gorsky,  G.,  Iudicone, D.,  Karsenti,  E.,  Speich,  S.,  Troublé,  R.  & Dimier, C.2015. Open science resources for  the  discovery  and  analysis  of  Tara Oceans  data. Nature .  2:150023.  doi: 10.1038/sdata. 2015.23.
lass-Johnson,  J.G.,  Taylor,  M.H.,  Husain,  A.A.,
Teichberg,  M.C.  &  Ferse,  S.C.,  2016. Non-random  variability  in  functional composition of coral reef fish communities  along  an  environmental gradient. PLoS  ONE 11:1 – 18.  doi:
10.1371/journal.pone. 0154014.
Polónia,  A.R.M.,  Cleary,  D.F.R.,  Duine,  A.A.,
Van  Dijk,  J.  &  De  Voogd,  N.J.  2019. Assessment  of  fish  community  structure along the Jakarta Bay-Pulau Seribu reef complex. Journal  of  the  Marine Biological  Association  of  the  United Kingdom, 99(2):503 – 516.
Rositasari,  R.,  Puspitasari,  R.,  Nurhati,  I.S., Purbonegoro,  T.  &  Yogaswara,  D.  2017. Review Penelitian di Teluk Jakarta. Pusat Penelitian  Oseanografi,  LIPI.  Jakarta Utara.
Rungkat,  V.M.E.,  Tamanampo,  J.F.W.S.  &
Tombokan, J.L. 2013. Community structure  of  Pomacentridae  fish  in Coastal  Waters  on  Malalayang  Dua Village  of  Manado  Gulf. Jurnal  Ilmiah Platax ,1:125 – 131.
Sato,  Y.,  Miya,  M.,  Fukunaga,  T.,  Sado,  T.,  & Iwasaki,  W.  2018.  MitoFish  and  mifish pipeline:  A  mitochondrial  genome database of fish with an analysis pipeline for  environmental  DNA  metabarcoding. Molecular  Biology  and  Evolution, 35(6): 1553 – 1555. doi: 10.1093/molbev/msy074. Sigsgaard,  E.E.,  Nielsen,  I.B.,  Carl,  H.,  Krag, M.A.,  Knudsen,  S.W.,  Xing,  Y.,  Holm- Hansen, T.H., Møller, P.R. & Thomsen, P.F. 2017.  Seawater  environmental  DNA reflects  seasonality  of  a  coastal  fish community. Marine  Biology, 164(6):  p128 doi: 10.1007/s00227-017-3147-4.
Shidqi,  R.A.,  Pamuji,  B.,  Sulistiantoro,  T.,  Risza, M.,  Faozi,  A.N.,  Muhammad,  A.N., Muharam,  M.R.,  Putri,  E.D.,  Hartini,  R., Valentina,  B.  &  Fakhri,  R.Z.,  2018.  Coral health  monitoring  at  Melinjo  Island  and Saktu Island: Influence from Jakarta Bay. Regional  Studies  in  Marine  Science, 18:237-242.
Stat,  M.,  John,  J.,  DiBattista,  J.D.,  Newman, S.J.,  Bunce,  M.  and  Harvey,  E.S.,  2019. Combined use of eDNA metabar-coding and video surveillance for the assessment of fish biodiversity. Conservation  Biology, 33(1):196 – 205.  doi: 10.1111/cobi.13183.
Taira, D., Poquita-Du, R.C., Toh, T.C., Toh, K.B., Ng,  C.S.L.,  Afiq-Rosli,  L.,  Chou,  L.M.  & Song,  T.,  2018.  Spatial  variability  of  fish communities  in  a  highly  urbanised  reef system. Urban Ecosystem, 21(1):85-95.
Takahara,  T.,  Minamoto,  T.  &  Doi,  H.,2013. Using Environmental DNA to Estimate the Distribution of an Invasive Fish Species in Ponds. PLoS  One .  8(2):  p.e56584.  doi: 10.1371/journal.pone. 0056584.
Tony, F., Soemarno, Wiadnya, D.G.R. & Hakim, L.  2020.  Diversity  of  reef  fish  in  halang melingkau  island,  South  Kalimantan, Indonesia. Biodiversitas .  21(10):4804 – 4812. doi: 10.13057/bio div/d211046.
Thomsen, P.F., Kielgast, J., Iversen, L.L., Møller, P.R.,  Rasmussen,  M.  &  Willerslev,  E.  2012. Detection of a Diverse Marine Fish Fauna Using Environmental DNA from Seawater Samples. PLoS  One .  7(8):1 – 9.  doi:
10.1371/journal.pone.0041732.
Vaughan,  G.O.,  Shiels,  H.A.  &  Burt,  J.A.  2021. Seasonal variation in reef fish assemblages  in  the  environmentally extreme  southern  Persian/Arabian  Gulf.
Coral Reefs . 40(2):405-416. doi: 10.1007/s00338-020-02041-2.
Verma,  D.  &  Satyanarayana,  T.  2011.  An improved  protocol  for  DNA  extraction from  alkaline  soil  and  sediment  samples for  constructing  metagenomic  libraries. Applied  Biochemistry  and  Biotechnol . 165:454 – 464.  doi:  10.1007/  s12010-011- 9264-5.