## Pemetaan Lamun Mengunakan Machine Learning Dengan Citra Planetscope Di Nusa Lembongan
Devica Natalia Br Ginting 1,2 * dan Sanjiwana Arjasakusuma 1
1 Departemen Sains Informasi Geografi, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada Jl. Kaliurang, Sekip Utara, Bulaksumur, Yogyakarta 55281
2 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari No. 8, Pekayon Pasar Rebo, Jakarta 13710 Indonesia Email: devicabr93@mail.ugm.ac.id

## Abstract

## Seagrass Mapping using Machine Learning from PlanetScope Imagery in Nusa Lembongan
Seagrass  is  one  community  in  benthic  habitat  that  has  tremendous  benefits  for  the  ecosystem, however the existence of seagrass has been frequently marginalized in recent decades. Seagrass beds functions as a blue carbon ecosystem which are able to absorb carbon higher than terrestrial vegetation. Therefore, it is important to detect and map the seagrass beds distribution to calculate the potential carbon uptake from seagrass. The seagrass mapping can be employed efficiently by using remote sensing imagery and the use of machine learning technology. This research  aims to examine the utilization of PlanetScope imagery (3.7 m spatial resolution) for seagrass mapping and to  subsequently  examine, the  effect  of  atmospheric  corrections,  sun-glint,  and  the  water  column corrections on the accuracy of seagrass mapping. In addition, this study also identified the cover changes in seagrass area from 2016 to 2021 in Nusa Lembongan. The study utilized the tree-based machine learning methods such as decision tree and random forest. The results showed that the best model accuracy was generated by using raw PlanetScope data the best model accuracy of 98% and classification accuracy of 94% from decision tree method. Based on the decision tree mapping using PlanetScope data for 2016 and 2021, there was a decline in the seagrass cover from 100.53 hectares to 97.31 hectares.
Keyword : Seagrass, PlanetScope, Machine Learning, Nusa Lembongan

## Abstrak
Lamun  merupakan  salah  satu  dari  ekosistem  habitat  bentik  yang  memiliki  manfaat  yang  sangat besar  namun  sebagai  ekosistem,  kehadiran  lamun  sering  dikesampingkan  beberapa  dekade terakhir. Fungsi padang lamun sebagai ekosistem karbon biru mampu menyerap karbon lebih tinggi dibandingkan vegetasi daratan. Karena itu, penting untuk mendeteksi dan memetakan informasi padang lamun untuk memperhitungkan serapan karbon oleh lamun. Pemanfaatan lamun dapat dilakukan  secara  cepat  dan  efisien  dengan  mengunakan    teknologi  penginderaan  jauh  dan pemenfaatan teknologi machine learning. Penelitian bertujuan untuk mengkaji pemanfaatan citra PlanetScope untuk memetakan lamun dan selanjutnya menganalisis pengaruh kalibrasi atmosferik, sun-glint , dan kolom air terhadap akurasi pemetaan padang lamun. Selain itu, perubahan tutupan lamun tahun 2016 – 2021 di Nusa Lembongan juga dipetakan. Penelitian ini menggunakan metode machine  learning berbasis  pohon  seperti decision  tree dan random  forest .  Hasil  penelitian menunjukkan akurasi model terbaik dihasilkan dengan menggunakan data mentah dengan akurasi model  98%  dan  akurasi  klasifikasi  94%  dari  metode decision  tree .  Berdasarkan  data  PlanetScope tahun 2016 dan 2021 dengan mengunakan metode decision tree terjadi penurunan luasan lamun dari 100,53 Ha menjadi 97,31 Ha.
Kata kunci : Lamun, PlanetScope, Machine Learning , Nusa Lembongan

## PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  kekayaan  sumber daya laut yang melimpah dan perlu dikelola dengan  baik,  salah  satunya  adalah  lamun. Indonesia  merupakan  negara  dengan padang  lamun  terluas  di  Asia  Tenggara  dan kedua  di  dunia  sekitar  150.693,16  ha  (Badan Informasi  Geospasial,  2012)  serta  dengan keragaman yang besar yaitu 15 spesies dari 60 spesies  lamun  di  dunia  (Sjafrie et  al. ,  2018). Ekosistem  lamun  memiliki  manfaat  yang sangat  besar  antara  lain:  sebagai  pelindung pantai,  produsen  primer,  habitat  bagi  biota laut,  dan  penyimpan  karbon  (Sjafrie et  al. , 2018,  Duarte et  al. ,  2013).  Lamun  sebagai ekosistem  karbon  biru  mampu  menyimpan CO 2 pada  tubuh  dan  sedimennya  lebih banyak  dibandingkan  vegetasi  daratan (Mcleod et  al. ,  2011).  Selain  itu,  lamun  juga mampu  menyimpan  karbon  dalam  waktu yang  lama  karena  kondisi  substrat  yang mengandung  air  menyebabkan  sulitnya terjadi  pelepasan  karbon  (Howard et  al. , 2014). Oleh sebab itu, padang lamun memiliki potensi yang sangat besar dalam penyerapan  karbon  dan  mitigasi  perubahan iklim.
Potensi  yang  besar  pada  padang lamun belum didukung dengan pengelolaan yang  baik.  Pembangunan  yang  masif  dan aktivitas  yang  tinggi  di  pesisir  menyebabkan padang  lamun  rentan  terhadap  ancaman kerusakan.  Selain  itu,  perubahan  kondisi lingkungan  juga  mempengaruhi  pertumbuhan yang  berdampak  pada  perubahan  luasan lamun. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Duarte et al . (2008) terjadi pengurangan luasan  lamun  dunia  rata-rata  2  -  5%  setiap tahun. Selain pengurangan luasan, berdasarkan penelitian P2O-LIPI melaui proyek COREMAP-CTI selama kurun waktu 2015-2017, padang  lamun  Indonesia  termasuk  dalam kondisi  kurang  sehat  (Sjafrie et  al. ,  2018). Kondisi  ini  menunjukkan  perlunya  tindakan cepat  dan  tepat  dari  instansi  terkait  untuk berkolaborasi dalam memantau dan mengelola padang lamun di Indonesia.
Pemanfaatan  teknologi  penginderaan jauh dapat digunakan untuk  pemetaan dan pemantauan  padang  lamun  secara  efektif dan  efisien  karena  mampu  menghasilkan
informasi  secara  spasial  dan  temporal.  Data penginderaan  jauh  mampu  mendukung dalam menyediakan informasi luasan, persen tutupan,  spesies,  biomasa,  dan  perubahan lamun.  Penelitian  mengenai  pemanfaatan citra  penginderaan  jauh  untuk  ekstraksi padang  lamun  menggunakan  metode maximum  likelihood  classification mampu menghasilkan  akurasi  diatas  60  %  (citra multispektral)  dan  diatas  70%  (hyperspektral) baik  pada  sebaran  spesies  maupun  persen tutupan dimana citra dengan resolusi spasial lebih  tinggi  menghasilkan  akurasi  yang  lebih baik (Fauzan et al. , 2017; Koedsin et al ., 2016). Pemanfaatan  metode maximum  likelihood classification baik digunakan ketika menggunakan  citra  resolusi  spasial  tinggi namun proses pengolahan yang lebih cepat dan akurasi yang lebih baik dapat dihasilkan dengan  menggunakan machine  learning yang  sedang  berkembang  setara  dengan perkembangan  teknologi  (Zhang    dan  Xie, 2012;  Zhang et  al. ,  2013).  Proses  klasifikasi dengan  machine  learning  menggunakan tree-based learning seperti decision tree dan random forests saat ini menjadi lumrah untuk digunakan  dengan  akurasi  yang  baik  dan beban  komputasi  yang  lebih  ringan  (Chan dan Paelinckx, 2008)
Proses  pemetaan  menggunakan  data penginderaan jauh membutuhkan proses pra- pemrosesan  data  untuk  menghilangkan gangguan eksternal pada data. Pada analisis pemetaan habitat bentik diperlukan beberapa  koreksi  citra,  antara  lain  koreksi atmosferik, sun-glint ,  dan  kolom  air  akan dianalisis untuk memahami prosedur pemetaan  padang  lamun.  Penelitian  Zhang et  al. (2013)  menunjukkan  bahwa  ketiga koreksi  ini  tidak  diperlukan  pada  pemetaan habitat  bentik  di  Florida  keys.  Hal  ini dikarenakan proses segmentasi pada klasifikasi  berbasis  objek  yang  meminimalisir pengaruh sun-glint serta  dasar  perairan daerah  kajian  yang  homogen  yang  tidak sesuai dengan metode koreksi kolom air yang digunakan    (Lyzenga,  1981).  Hal  berbeda ditunjukkan oleh penelitian Tamondong et al. (2013) dimana citra Worldview-2 yang sudah dikoreksi  kolom  air  dan  dilakukan  proces pricipal  component  analisis menghasilkan akurasi  terbaik.  Inkonsistensi  dalam  koreksi citra  ini  memerlukan  kajian  lebih  lanjut  untuk
melihat  level  koreksi  yang  diperlukan  dalam proses pemetaan seagrass.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengkaji  pemetaan  padang  lamun  dengan menggunakan machine  learning .  Selain  itu, berbagai data input yang diberikan dianalisis untuk  mengetahui  pengaruh  kalibrasi  citra pada  pemetaan  padang  lamun  seperti koreksi  atmosferik,  sun-glint,  dan  kolom  air. Analisis  perubahan  luasan  lamun  untuk mengetahui  kondisi  dinamis  dari  lamun  di daerah  kajian.  Nusa  Lembongan  dipilih sebagai  daerah  kajian  karena  masih  belum updatenya informasi terkait luasan lamun dan terjadi perubahan signifikan terhadap luasan lamun yang dapat dilihat secara visual di Nusa Lembongan.

## MATERI DAN METODE
Nusa lembongan merupakan salah satu pulau di Kabupaten Klungkung Bali yang kaya akan
padang
lamun (Gambar 1). Berdasarkan  survey  yang  dilakukan Coral Triangle Center bersama Universitas Udayana, luasan  padang  lamun  di  daerah  kajian adalah  108  hektar  dengan  delapan  jenis spesies  lamun  yaitu Thalassia  hemprichii , Halophila decipiens , Halophila ovalis , Enhalus acoroides , Cymodocea
rotundata ,
Syringodium
isoetifolium , Cymodocea serrulata , dan Halodule uninervis (Kabupaten
Klungkung,  2012).    Nusa  Lembongan  juga merupakan  salah  satu  tempat  wisata domestik maupun mancanegara. Peningkatan minat wisatawan menyebabkan banyak warga sekitar daerah yang menganti sumber
mata
pencaharian dari pembudidaya rumput laut menjadi pariwisata (Badan  Pusat  Statistik  Indonesia,  2018). Peningkatan  aktivitas  pariwisata  menambah tingkat kerentanan terhadap lamun. Gambar 2  merupakan  gambaran  umum  perubahan luasan lamun di daerah kajian dari tahun 2009 – 2020.
Citra  PlanetScope  yang  diakusisi  pada dua  tanggal  digunakan  pada  penelitian  ini untuk  melihat  perubahan  tutupan  lamun  di daerah kajian. Level produk yang digunakan adalah  PlanetScope  3B  yang  sudah  melalui proses ortoretifikasi dan nilai piksel merupakan Top-of-Atmosphere  (TOA)  radiance (Planet, 2017). Kedua data diakusisi pada tanggal 28 Agustus  2016  dan  07  Februari  2021.  Kedua perekaman  data  dalam  kondisi  tidak  ada awan yang menutupi (bebas awan). Resolusi dari data PlanetScope (Tabel 1).
Untuk  menghitung  akurasi,  100  titik didistribusikan  secara  acak  di  habitat  lamun dan  non-lamun  dengan  sebaran  seimbang yaitu  50  banding  50.  Sebaran  titik  validasi dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2 . Perubahan luasan lamun dari tahun 2009 – 2020 ( Google earth pro )
Citra  melalui  proses  masking  darat. Selanjutnya dikoreksi atmosferik, sunglint , dan kolom  air.  Data  input  untuk  proses  klasifikasi adalah empat data berupa data yang sudah dimasking  (mentah),  hasil  koreksi  atmosferik, sunglint,  dan  kolom  air.  Untuk  melihat  data input terbaik, keempat hasil klasifikasi tersebut melalui proses uji akurasi. Model dengan hasil akurasi  terbaik  selanjutnya  digunakan  untuk menganalisis perubahan luasan lamun.
Objek  darat  pada  daerah  kajian  akan dimasking  karena  objek  yang  akan  dianalisis adalah  lamun.  Penghapusan  objek  darat dilakukan  untuk  proses  pengolahan  yang lebih efisien. Selain itu, objek lamun di daerah kajian  berada  bersebelahan  dengan  objek mangrove  dan  pengaruh  pasang  surut. Masking darat menggunakan metode perbandingan  rasio  Green  dan  NIR  serta klasifikasi  visual.  Berdasarkan  penelitian Ginting  dan  Faristyawan  (2020),  metode tersebut  mampu  memisahkan  wilayah  garis pantai  bervegetasi  dengan  non-vegetasi. Klasifikasi  visual  dilakukan  untuk  memastikan hasil masking darat.
TOA reflektan diperoleh dengan mengalikan  nilai  piksel  dengan  koefisien reflektan  (Tabel  2)  yang  dapat  diperoleh  di metadata.  Untuk  memperoleh  reflektan dibawah  permukaan  air  digunakan  metode Dark-Object  Subtraction (DOS)  dengan menggunakan piksel pada perairan dalam.
Metode koreksi sunglint yang digunakan adalah metode (Hedley et al ., 2005). Metode
ini  dibangun  berdasarkan  hubungan  linier antara NIR dan band tampak pada area latih. Berdasarkan penelitian Hochberg et al. (2003), area latih yang dipilih merupakan  satu atau lebih  piksel  dengan sun-glint tetapi  dengan kecerahan  spektral  yang  konsisten  (perairan dalam).
R i ’= R i - b i (R NIR - Min NIR )
Keterangan : R i = Band yang ingin dikoreksi; b i =  Slope  dari  regresi  linear;  R NIR =  Band  NIR; Min NIR = Nilai Minimun area tanpa sunglint ; R i ’ = Band terkoreksi
Pemetakan habitat dasar perairan laut dangkal  menggunakan  citra  satelit  sangat dipengaruhi oleh kondisi atmosfer dan kolom air  (Mumby et  al .,  1998).  Radiasi  yang dipancarkan oleh sensor melalui atmosfer dan kolom air akan dipantulkan oleh objek dasar dan  direkam  kembali  oleh  sensor.  Koreksi atmosfer  dan  kolom  air  diperlukan  untuk menentukan pantulan dasar perairan. Lyzenga  (1978)  menggunakan  dua  kanal dalam  formulasi  untuk  melakukan  koreksi kolom  air.  Algoritma  Lyzenga  (1978)  adalah sebagai berikut:
Keterangan : Y = indeks kedalaman invariant; L i= mewakili nilai spektral dalam band I; L j = menunjukkan nilai spektral dari band j; ki / kj = koefisien atenuasi air pada pita i dan j
Tabel 1 . Resolusi data PlanetScope
Tabel 2 . Koefisien reflektan
Band 28 Agustus 2016 07 Februari 2021 Blue 2,2371851 x 10 -5 1,7573427 x 10 -5 Green 2,3893295 x 10 -5 1,9059747 x 10 -5 Red 2,6718246 x 10 -5 2,2941037 x 10 -5 Band Spektral Temporal Radiometrik Spasial Blue 455 - 515 1 hari 16 bit 3 m Green 500 - 590 Red 590 - 670 NIR 780 - 860
NIR 4,1584574 x 10 -5 3,6309893 x 10 -5
Model klasifikasi dibangun berdasarkan nilai band biru, hijau, dan merah dari training area  dengan  mengunakan  software  R. Metode yang digunakan adalah Decision tree dan Random  forest yang  merupakan  sistem klasifikasi  terselia  dengan  menggunakan machine  learning .  Untuk decision  tree digunakan  fungsi  c50  sedangkan  pada random forest mengunakan fungsi randomForest  (Core  Team  R,  2016).  Model yang dihasilkan selanjutnya digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  kelas  lamun  dan  non- lamun  pada  citra  sehingga  dapat  dihasilkan informasi luasan lamun di daerah kajian.
Matriks  kesalahan  digunakan  untuk melakukan  uji  akurasi  dengan  tiga  kategori pada  matriks  konfusi  yaitu  akurasi  produsen (PA),  akurasi  penguna  (UA),  dan  akurasi keseluruhan  (OA).  Akurasi  keseluruhan  (OA) merupakan  persentasi  dari  sample  yang terklasifikasi  dengan benar dari total sample, sedangkan akurasi produsen (PA) menunjukkan  persentasi  tingkat  kebenaran data  sampel  lapangan  akan  terklasifikasikan dengan benar pada citra, sedangkan akurasi pengguna  (UA)  menunjukkan  persentasi kemungkinan  dari  pengguna  peta  akan menemukan  informasi  yang  benar  di lapangan. Apabila nilai akurasi produser lebih kecil dibandingkan dengan akurasi pengguna  pada  suatu  kelas  maka,  kelas tersebut cenderung overestimate, jika sebaliknya maka cenderung underestimate .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data
yang
digunakan
untuk membangun model merupakan data mentah, data yang sudah dikoreksi radiometrik, sunglint ,  dan  kolom  air.  Hasil model  yang  dibangun  menunjukkan  bahwa dengan  menggunakan  kedua  metode,  hasil dengan  akurasi  terbaik  ditunjukkan  oleh model  yang  dibangun  menggunakan  data mentah.  Berdasarkan  akurasi  model  yang diperoleh untuk membangun model dengan mengunakan  metode machine  learning pada  data  PlanetScope  dapat  digunakan data  mentah  tanpa  melalui  proses  kalibrasi (Tabel 3). Akurasi model yang baik pada data mentah  disebabkan  oleh  kondisi  citra  yang
bersih  dan  bebas  awan.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  hasil  yang  sama  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zhang et  al. (2013)  yang  menganalisis  pengaruh  kalibrasi pada  data  AVIRIS  dengan  mengunakan metode GEOBIA dan Random forest .
Tabel 3 . Akurasi model dalam (%)
Data Random Forest  Decision Tree Mentah 98 98 Radiometrik 76 77 Sunglint 79 84 Kolom air 76 81
Hasil  uji  akurasi  hasil  klasidikasi  dengan akurasi  model menunjukkan hasil yang sama yaitu  akurasi  terbaik  ditunjukkan  oleh  data mentah  dengan  akurasi  keseluruhan  diatas 90%  (Tabel  4).  Perbandingan  dari  kedua metode  yang  digunakan  menunjukkan bahwa  metode Decision  tree menunjukkan hasil  uji  akurasi  terbaik.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Effrosynidis et  al. (2018) membandingkan metode supervised machine  learning untuk  mendeteksi  lamun dan  menunjukkan  bahwa  metode  berbasis pohon yaitu Decision tree dan Random forest menunjukkan akurasi terbaik.
Hasil klasifikasi dengan menggunakan metode Random  forest dan Decision  tree menunjukkan hasil yang tidak terlalu berbeda secara spasial (Gambar 5). Namun berdasarkan perbandingan akurasi
pengguna  dan  produser,  metode  Random Forest untuk input data mentah menunjukkan misklasifikasi pada objek lamun yang ditandai dengan  akurasi  penguna  yang  lebih  rendah dibandingkan  akurasi  produser.  Kesalahan klasifikasi  terjadi  di  daerah  transisi  antara perairan dangkal dengan dalam, ombak dan badan kapal yang ditandai sebagai lamun.
Luasan  lamun  pada  tahun  2021 diperoleh  melalui  model  yang  dibangun dengan menggunakan data tahun 2016. Hasil klasifikasi  luasan  lamun  selanjutnya  dilakukan manual  editing dengan  mengidentifikasi kesalahan  klasifikasi  dan  mengedit  simpul
vektor yang tidak mewakili lamun. Tindakan ini dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  tutupan lamun  sudah  mencermikan  kondisi  lamun
dengan  akurat  sehingga  dapat  digunakan untuk menganalisis perubahan luasan lamun.

## Tabel 4 . Uji akurasi
Mentah Kelas Random Forest Decision Tree UA PA OA UA PA OA Lamun 86 98 91 94 94 94 Non-lamun 97 84 94 94 Kalibrasi Radiometrik Kelas Random Forest Decision Tree UA PA OA UA PA OA Lamun 77 54 69 81 68 76 Non-lamun 65 84 84 84 Sunglint Kelas Random Forest Decision Tree UA PA OA UA PA OA Lamun 77 54 69 77 84 80 Non-lamun 65 84 82 76 Kolom air Kelas Random Forest Decision Tree UA PA OA UA PA OA Lamun 73 56 68 80 72 77 Non-lamun 65 80 74 83
a b
Gambar 5 . Klasifikasi lamun Tahun 2016 dengan menggunakan metode a. Random forest dan b. Decision tree (polygon hijau pada gambar menunjukkan objek lamun)
Besaran luasan lamun pada tahun 2016 dan 2021 adalah 100,53 Ha menjadi 97,31 Ha.
Luasan  lamun  turun  sekitar  3,19  Ha.  Jika dibandingkan dengan data
yang
disampaikan  oleh  Kabupaten  Klungkung pada  Tahun  2012  yang  merupakan  hasil kerjasama survey yang dilakukan antara Coral Triangle Center bersama Universitas Udayana
terjadi penurunan luasan Lamun sekitar 7,5 Ha dari Tahun 2010 – 2016 (Kabupaten Klungkung, 2012).  Pada  Gambar  6  dapat  dilihat pengurangan luasan lamun terjadi di selatan
2016 2021 Gambar 6 .  Luasan  lamun  dengan  menggunakan  metode Decision  tree (polygon  hijau  pada gambar menunjukkan objek  lamun)
dan barat Nusa Lembongan. Wilayah selatan merupakan  wilayah  pertemuan  air  dari Samudera  India  dengan  perairan  di  Nusa Lembongan.  Kondisi  pengurangan  lamun yang terjadi wilayah ini sangat dimungkinkan akibat dari kondisi fisis perairan yang berubah antara suhu muka laut  (Nuryana et al , 2018). Analisis lebih lanjut diperlukan untuk mengetahui  penyebab  penurunan  luasan lamun  seperti  overlay  dengan  informasi  fisis dari  perairan  di  daerah  kajian.  Selain penurunan  luasan  lamun,  penambahan luasan  lamun  juga  terjadi  dan  dapat  dilihat terjadi  pada  bagian  utara  wilayah  kajian dengan dinamika kondisi fisis perairan lebih stabil.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa akurasi model dan uji akurasi pada pemetaan lamun dengan
menggunakan
citra Planetscope dan machine learning menunjukkan  akurasi  baik  sehingga  dapat digunakan  untuk  pemetaan  lamun  dengan lebih  efektif  dan  efisien.  Pemetaan  padang lamun  pada  data  PlanetScope  dengan
mengunakan machine learning menunjukkan input data berupa data mentah menunjukkan akurasi terbaik dan koreksi atmosferik, sunglint , kolom  air  tidak  memberikan  dampak  pada akurasi  pemetaan  lamun.  Model  yang dihasilkan  dengan  mengunakan  metode machine  learning dapat  digunakan  untuk menghasilkan peta lamun pada data lainnya. Analisis  luasan  lamun  pada  tahun  2016  dan 2021 menunjukkan terdapat perubahan yang signifikat  terhadap  padang  lamun  di  Nusa Lembongan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada PlanetScope  for  Education  and Research Program untuk data yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Penulis  juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  Pusat Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh,  LAPAN dan Kemenristek/BRIN yang sudah mendukung penelitian ini.
DAFTAR PUSTAKA
Badan  Informasi  Geospasial.  2012. Informasi geospasial  mangrove  Indonesia .  bogor: Pusat  Pemetaan  dan  Informasi  Tematik; Badan  Informasi  Geospasial  Indonesia; 335pp.
Badan Pusat Statistik Indonesia.  2018. Statistik Sumber Daya Laut dan Pesisir 2018 . 1 – 335. Chan, J.C.W., & Paelinckx, D. 2008. Evaluation of  Random  Forest  and  Adaboost  tree- based  ensemble  classification  and spectral  band  selection  for  ecotope mapping  using  airborne  hyperspectral imagery. Remote Sensing of Environment, 112(6):2999-3011.
Core  Team  R.  2016.  A  Language  and Environment  for  Statistical  Computing;  R Foundation  for  Statistical  Computing. Https://Www.R-Project.Org/ ,Vienna, Austria,. Duarte,  C.M.,  Tomas,  S.  &  Marba,  N.  2013. Assessing  the  CO2  capture  potential  of seagrass  restoration  projects. Journal  of Applied Ecology, 50:1341 – 1349. doi: 10.11 11/13652664.12155.
Duarte,  C.M.,  Dennison,  W.C.,  Orth,  R.J.  & Carruthers,  T.J.  2008.  The  Charisma  of Coastal  Ecosystems:  Addressing  the Imbalance. Estuaries
and Coasts,
31(2):233 – 238.  doi:  10.1007/S12237-008- 9038-7.
Effrosynidis,  D.,  Arampatzis,  A.  &  Sylaios,  G. 2018. Seagrass detection in the Mediterranean:  A  supervised  learning approach. Ecological  Informatics, 48 :
158 – 170.
Fauzan,  M.A.,  Kumara,  I.S.W.,  Yogyantoro,  R.,
Suwardana, S., Fadhilah, N., Nurmalasari, I.,  Apriyani,  S.  &  Wicaksono,  P.  2017. Assessing  the  Capability  of  Sentinel-2A Data  for  Mapping  Seagrass  Percent Cover  in  Jerowaru,  East  Lombok. Indonesian Journal of Geography, 49(2): 195 - 203.
Ginting, D.N.B. & Faristyawan, R. 2020. Deteksi Tipe  dan  Perubahan  Garis  Pantai Menggunakan  Analisis  Digital  Citra Penginderaan  Jauh. Geomatika, 6(1):
17 – 24. doi : 10.24895/jig.2020.26-1.977.
Hedley,  J.D.,  Harborne,  A.R.,  &  Mumby,  P.J. 2005.  Simple  and  robust  removal  of  sun glint for mapping shallow-water benthos.
International Journal of Remote Sensing ,
26 (10):2107 – 2112. doi: 10.1080/014311605
00034086
Hochberg,  E.J.,  Andréfouët,  S.  &  Tyler,  M.R. 2003.  Sea  surface  correction  of  high spatial  resolution  ikonos  images  to improve  bottom  mapping  in  near-shore environments. IEEE  Transactions  on Geoscience  and  Remote  Sensing , 41 (7 PART  II):1724 – 1729.  doi:  10.1109/TGRS.
2003.815408
Howard, J., Hoyt, S., Isensee, K., Pidgeon, E., & Telszewski, M. 2014. Coastal Blue Carbon: Methods for Assessing Carbon Stocks and Emissions Factors in Mangroves, Tidal Salt Marshes,  and  Seagrass  Meadows. Arlington,  Virginia,  USA:  Conservation International, Intergovernmental Ocean- ographic  Commission  of  UNESCO, International  Union  for  Conservation  of Nature.
Kabupaten  Klungkung. 2012. Rencana Pengelolaan KKP Nusa Penida. Kabupaten Klungkung, Propinsi Bali.
Koedsin,  W.,  Intararuang,  W.,  Ritchie,  R.J.  & Huete,  A.  2016.  An  integrated  field  and remote  sensing  method  for  mapping seagrass  species,  cover,  and  biomass  in Southern  Thailand. Remote  Sensing ,
8 (4):p.292. doi: 10.3390/rs8040292
Lyzenga,  D.R.  1978.  Passive  remote  sensing techniques  for  mapping  water  depth and  bottom  features. Applied  Optics , 17(3):379-383. doi : 10.1364/ao.17.000379 Lyzenga, D.R. 1981. Remote sensing of bottom reflectance  and  water  attenuation parameters in shallow water using aircraft and landsat data. International Journal of Remote  Sensing , 2 (1):71 – 82.  doi  :  10.10 80/01431168108948342
Mcleod,  E.,  Chmura,  G.L.,  Bouilon,  S.,  Salm, Rodney.,  Bjork,  M.,  Duarte,  C.  M., Lovelock,  C.E.,  Schlesinger.  W.H.  & Silliman,  B.R.  2011.  A  Blueprint  For  Blue Carbon: Toward an Improved
Understanding of The Role Of Vegetated Coastal  Habitats  in  Sequestering  CO2. Frontiers in Ecology and the Environment, 9:552-260.
Mumby,  P.J.,  Clark,  C.D.,  Green,  E.P.,  & Edwards,  A.J.  1998.  Benefits  of  water column  correction  and  contextual editing  for  mapping  coral  reefs.
International Journal of Remote Sensing ,
19 (1):203 – 210.  doi:  10.1080/01431169821
6521
Nuryana, J., Hendrawan, I.G.  & Karim, W. 2018. Pendugaan Kejadian Pemutihan Karang Berdasarkan  Analisis  Suhu  Permukaan Laut  (SPL)  Tahun  2015-2016  di  Perairan Bali. Journal  of  Marine  and  Aquatic Sciences, 4(2):286-296
Planet.  2017.  Planet  Imagery  Product Specification.  San  Francisco,  CA:  Planet Labs Emisi Gas Rumah Kaca.
Sjafrie,  N.D.M.,  Hernawan,  U.E.,  Prayudha,  B.,
Supriyadi,  I.H.,  Iswari,  M.Y.,  Rahmat., Anggaraini,  K.  &  Rahmawati,  S.S.  2018. Status Padang Lamun Indonesia. P2OLIPI. Tamondong, A.M. Blanco, A.C. Fortes, M.D. & Nadaoka,  K.  2013.  Mapping  of  seagrass and  other  benthic  habitats  in  Bolinao,
Pangasinan  using  Worldview-2  satellite image. In  Proceedings  of  the  IGARSS
2013 — 2013 IEEE International Geoscience and Remote Sensing
Symposium,  Melbourne,  VIC,  Australia, 21:1579 – 1582.  doi:  10.1109/IGARSS.2013.
6723091 . Zhang,  C.  &  Xie,  Z.  2012.  Combining  object- based  texture  measures  with  a  neural network  for  vegetation  mapping  in  the Everglades  from  hyperspectral  imagery. Remote  Sensing  of  Environment,  124: 310e320.
Zhang,  C.,  Selch,  D.,  Xie,  Z.,  Roberts,  C., Cooper,  H.,  &  Chen,  G.  2013.  Object- Based  Benthic  Habitat  Mapping  In  The Florida Keys From hyperspectral Imagery. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 134: 88e97.