## Pemanfaatan Citra Satelit Sentinel-2A Untuk Pemetaan
Habitat Dasar Perairan Dangkal (Studi Kasus: Teluk Humbolt, Kota Jayapura)
Alfred Dimara 1 *, Baigo Hamuna 2 dan Lisiard Dimara 2
1 Mahasiswa Program Studi Ilmu Kelautan, Jurusan Ilmu Kelautan dan Perikanan, FMIPA, Universitas Cenderawasih, Kota Jayapura 2 Jurusan Ilmu Kelautan dan Perikanan, FMIPA Universitas Cenderawasih, Kota Jayapura *e-mail korespondensi: dimaraalfred05@gmail.com
INFORMASI ARTIKEL

## A B S T R A C T
Diterima Disetujui Terbit Online : 11 Mei 2020 : 03 Juni 2020 : 08 Juni 2020 The waters of Humbolt Bay in Jayapura City have a diversity of habitats in shallow water. The purpose of this study is to map the shallow water habitat in the waters of Humbolt Bay, Jayapura City using Sentinel-2A satellite imagery. This research was conducted from April to May 2019 in several parts of Humbolt Bay, including Kosong
Island,  Kayupulo  Island,  and  along  the  coast  from  Hamadi  to  Weref.  Mapping  of shallow  water  habitat  using  the  supervised  classification  method  with  Lyzenga algorithm transformation. The accuracy of the classification results is done by using the  confusion  matrix  method  to  compare  the  sample  points  in  the  field  with  the results  of  the  classification  of  satellite  images.  Sentinel-2A  satellite  image  data processing results obtained shallow water habitat including live coral, seagrass, dead coral, and sand with an estimated area of about 269.8 Ha, 148.9 Ha, 156.1 Ha, and 87.6 Ha. The results of the accuracy-test analysis showed that the mapping accuracy was 73.77% of the 61 validation points used for the accuracy test.
Copyright © 2020 Universitas Cenderawasih

## Keywords:
Bottom habitat Sentinel-2A Supervised Lyzenga algorithm Humbolt Bay

## PENDAHULUAN
Perairan  Teluk  Humbolt  merupakan  salah satu  perairan  yang  memiliki  peranan  penting  di Kota  Jayapura.  Berbagai  keanekaragaman  hayati pun  terdapat  di  dalam  kawatan  teluk  tersebut, terutama pada perairan dangkal. Perairan dangkal merupakan  salah  satu  wilayah  yang  mempunyai dinamika  tinggi  dan  peranan  penting  baik  secara ekonomi  maupun  ekologi  (Setyawan  et al., 2014). Untuk  itu  diperlukan  informasi  yang  dapat menggambarkan  keberadaan  habitat  dasar perairan  dangkal  di  Teluk  Humbolt  sehingga keberadaannya  tetap  terus  terjaga  dan  dapat bersifat  berkelanjutan.  Pemetaan  habitat  dasar perairan sangat diperlukan untuk pengelolaan dan upaya  konservasi  ekosistem  perairan  dangkal (Reshintnyk et al., 2014).
Berbagai  penelitian  yang  terus  berkembang mampu  membantu  dan  memudahkan  dalam pengumpulan  informasi  dan  survei  kelautan. Pemetaan  dasar  perairan  dangkal  memerlukan metode yang cepat dan  tepat dengan mengacu  ke dalam  skala  spasial  dan  temporal.  Saat  ini, perkembangan  teknologi  penginderaan  jauh  telah membuktikan  bahwa  penginderaan  jauh  dapat digunakan  sebagai  alternatif  yang  paling  ideal untuk pendeteksian habitat dasar perairan. Sensor yang  dibawa  oleh  wahana  penginderaan  jauh memiliki  kemampuan  untuk  mendeteksi  berbagai
karakteristik  ekosistem  perairan  laut  dangkal (Siregar, 2010).
Dalam  lingkup  penginderaan  jauh,  perairan dangkal  merupakan  istilah  yang  merujuk  pada kemampuan  citra  satelit  untuk  menembus  kolom perairan  (Setyawan  et  al.,  2014).  Oleh  karena  itu, pemetaan  perairan  dangkal,  terutama  terumbu karang  dapat  dilakukan  sampai  batas  kedalaman yang  dapat  dideteksi  oleh  sensor  satelit (Nugrahadi,  2010 dalam Guntur  et  al.,  2012). Habitat bentik pada perairan dangkal dapat diamati menggunakan  citra  penginderaan  jauh  dengan spektrum tampak yang memiliki jumlah antara 0,4 μm  hingga  0,7  μm  (Sutanto,  1986).  Kemampuan penetrasi gelombang elektromagnetik di kolom air sangat dipengaruhi karakteristik perairan tersebut. Penginderaan  jauh  optik  dapat  digunakan  untuk pemetaan perairan dangkal yang relatif jernih dan dapat  akan  berkurang  seiring  semakin  keruhnya perairan (Green et al., 2000). Semakin keruh air laut maka daya tembus kedua spektrum tersebut (band hijau dan biru) akan semakin berkurang (Guntur et al.,  2012).  Khusus  untuk  perairan  dangkal  yang relatif  jernih,  metode  penginderaan  jauh  optik mampu  mengindera  atau  mendeteksi  kedalaman perairan antara 15–30 m (Mumby et al., 2003).
Berbagai penelitian untuk memetakan habitat perairan  dangkal  menggunakan  citra  setelit penginderaan  jauh  telah  banyak  dilakukan  di Indonesia. Setyawan et al. (2014) telah melakukan
Vol. 3, No. 1, Hal. 25-31 DOI: 10.31957/acr.v3i1.1213 Juli 2020 http://ejournal.uncen.ac.id/index.php/ACR
pemetaan profil dasar perairan dangkal berdasarkan  bentuk  topografinya  menggunakan citra  satelit  multispektral  di  perairan  Pulau Panggang, Kepulauan Seribu. Amrillah et al. (2019), melakukan  pemetaan  sebaran  terumbu  karang  di perairan Pulau Kelapan, menggunakan citras satelit Sentinel-2A.  Didi  et  al.  (2018),  melakukan pemetaan  terumbu  karang  di  Pulau  Matahora, Kabupaten  Wakatobi  menggunakan  citra  satelit Landsat  8.  Irawan  et  al.  (2017)  melakukan pemetaan multitemporal sebaran terumbu karang di Pulau Karimunjawa dengan munggunakan citra satelit Landsat 5, Landsat 7 dan Landsat 8. Adapun Karang  et  al.  (2019)  melakukan  penelitian  untuk membandingkan  hasil  pemetaan  habitat  dasar perairan  dangkal  menggunakan  citra  satelit Landsat 8 dengan Sentinel-2A di perairan Tanjung Benoa. Tujuan penelitian ini adalah untuk memetakan  habitat  dasar  perairan  dangkal  di sebagian  perairan  Teluk  Humbolt,  Kota  Jayapura, Provinsi  Papua.  Pemetaan  dilakukan  dengan menggunakan  citra  satelit  Sentinel-2A.  Informasi yang diperoleh pada penelitian ini dapat dijadikan sebagai  data  awal  dalam  melakukan  pemetaan habitat dasar perairan dangkal, terutama terumbu karang di Teluk Humbolt, Kota Jayapura.

## BAHAN DAN METODE Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di perairan Teluk Humbolt, Kota Jayapura (Gambar 1). Pengambilan data  koordinat  habitat  dasar  perairan  dangkal  di lapangan  yang  akan  digunakan  untuk  proses validasi  atau  uji  akurasi  ketelitian  klasifikasi dilaksanakan  pada  tanggal  14  dan  17  Mei  2019. Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  berlangsung selama  dua  bulan,  yaitu  pada  bulan  April  sampai Mei 2019.

## Perolehan Citra Satelit
Citra satelit yang digunakan untuk pemetaan habitat  dasar  perairan  dangkal  di  Teluk  Humbolt adalah  citra  satelit  Sentinel-2A  level  1C  akuisisi tanggal 25 Februari 2019. Citra satelit Sentinel-2A dapat  diperoleh  dengan  cara  mendownload  pada website: https://scihub.copernicus.eu. Satelit Sentinel-2A merupakan satelit generasi baru yang dirancang oleh European Space Agency (ESA) untuk observasi  bumi  yang  keseluruhan  datanya  dapat diakses  secara  gratis.  Satelit Sentinel-2A  memiliki resolusi  temporal  10  hari  (satelit  tunggal)  5  hari (konstelasi  gabungan),  serta  resolusi  radiometrik 12 bit. Adapun karakteristik sensor satelit Sentinel- 2A disajikan pada Tabel 1.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian; (a) Pulau Papua, (b) Kota Jayapura, dan (c) sebagian perairan Teluk Humbolt
Tabel 1. Karakteristik citra Sentinel-2A Nama band Panjang gelombang (μm) Resolusi (m) Band 1 Coastal Aerosol 0,443 60 Band 2 Blue 0,443 10 Band 3 Green 0,560 10 Band 4 Red 0,665 10 Band 5 Vegetation Red Edge 0,705 20 Band 6 Vegetation Red Edge 0,740 20 Band 7 Vegetation Red Edge 0,783 20 Band 8 NIR 0,842 10 Band 8b Vegetation Red Edge 0,865 20 Band 9 Water Vapour 0,945 60 Band 10 SWIR- Cirrus 1,380 20 Band 11 SWIR 1,610 20 Band 12 SWIR 2,190 20

## Pengolahan Citra Satelit
Perangkat lunak yang digunakan untuk proses pengolahan citra satelit adalah perangkat lunak ER- Mapper  7.0,  sedangkan  untuk  proses  layout  peta hasil klasifikasi menggunakan perangkat lunak Arc Map  10.1.  Tahap  awal  pengolahan  citra  satelit adalah melakukan proses cropping atau pemotongan  citra  satelit  dan  dilanjutkan  dengan proses masking yaitu pemisahan daratan dan laut dengan  menggunakan  metode  NDWI  ( Normalized Difference Water Index ). Adapun persamaan NDWI sebagai berikut (McFeeters, 2013):
NDWI = (Green – NIR) / (Green + NIR)
Pada citra satelit Sentinel-2A, Green adalah band 3 dan NIR adalah band Near Infrared atau band 8. Setelah  dilakukan  proses masking ,  maka langkah selanjutnya adalah pengolahan citra satelit yang  terdiri  dari  proses  komposit  band, transformasi  citra  satelit  atau  koreksi  kolom  air menggunakan analisis Lyzenga, dan klasifikasi citra satelit menggunakan metode klasifikasi supervised . Penyusunan komposit band citra satelit bertujuan untuk  memperoleh  pewarnaan  RGB  ( Red-Green- Blue )  sealami  mungkin.  Pada  penelitian  ini komposit  citra  yang  digunakan  yaitu  komposit warna asli ( true color composite ). Komposit warna asli  ( true  color  composite )  merupakan  komposit band  yang  direkomendasikan  untuk  tujuan mengidentifikasi habitat perairan  dangkal  dengan kemampuan  penetrasi  ke  dalam  air  jernih  yang cukup baik (BIG, 2014).
Koreksi kolom air dilakukan untuk mendapatkan informasi objek di bawah permukaan air yang sudah bebas dari pengaruh kedalaman air, kekeruhan,  dan  pergerakan  muka  air  dengan membuat  citra  baru  dari Depth  Invariant  Index (Lyzenga,  1981). Depth  Invariant  Index dibentuk dengan  kombinasi  band  sinar  tampak  dengan persamaan sebagai berikut (Lyzenga, 1981):
DII ij = ln ( L i ) – [( k i k j ) ln ( L j )] k i k j = a + √ a 2 + 1
a = σ ii – σ jj 2 x σ ij
Keterangan: Li =  nilai reflektan band i (saluran dengan panjang gelombang lebih pendek)
Lj =  nilai reflektan band j (saluran dengan panjang gelombang lebih panjang)
σ ii =  ragam  atau  varian  band I (saluran dengan  panjang  gelombang  lebih pendek) σ jj =  ragam  atau  varian  band j (saluran dengan  panjang  gelombang  lebih panjang)
σ ij =  peragam atau covarian band i dan j ki/kj =  rasio koefisien atenuasi band i dan j
Pengelompokan  nilai  pantulan  dari  setiap objek  perairan  dangkal  ke  dalam  kelaskelas tertentu  dilakukan  dengan  metode  klasifikasi terbimbing  ( supervised  classification ).  Pada  tahap awal  melakukan  klasifikasi  citra  dengan  metode supervised ,  terlebih  dahulu  dilakukan  digitasi training area untuk mengelompokan  piksel-piksel yang  berwarna  sama.  Klasifikasi supervised dilakukan denganmenggunakan metode Maximum Likelihood  Classification (MLC).  Prinsip Maximum Likelihood Classification adalah mengkelaskan nilai piksel  berdasarkan  probabilitas  suatu  nilai  piksel terhadap kelas tertentu dalam sampel piksel (BIG, 2014).  Pada  penelitian  ini,  proses  klasifikasi dilakukan untuk membedakan 4 kelas habitat dasar perairan dangkal, karang hidup, karang mati, lamun dan pasir.

## Pengambilan Data Lapangan
Data  lapangan  yang  diperoleh  digunakan untuk  proses  pengujian  tingkat  akurasi  hasil klasifikasi  citra  satelit  Sentinel-2A.  Sebanyak  61 titik  sampel  digunakan  untuk  proses  validasi akurasi  hasil  klasifikasi.  Terdapat  empat  tipe habitat  dasar  perairan  yang  digunakan  untuk proses  klasifikasi  sesuai  dengan  hasil  klasifikasi. Pengambilan data lapangan menggunakan peralatan  selam  SCUBA  yang  dibantu  dengan transek  berukuran  1m  x  1m  untuk  membantu dalam  penentuan  tipe  habitat  (Gambar  2).  Posisi koordinat  tiap  tipe  habitat  yang  diambil  dicatat dengan  menggunakan  GPS  ( Global  Positioning System ).
Gambar 2. Tipe habitat dasar perairan dangkal untuk proses uji akurasi hasil klasifikasi; (a) karang hidup, (b) pasir, (c) lamun, dan (d) karang mati

## Uji Akurasi Klasifikasi
Uji  akurasi  klasifikasi  citra  dilakukan  untuk mengetahui kesesuaian antara hasil klasifikasi citra dengan  kondisi  di  lapangan.  Data  lapangan mencakup  data  hasil  pengambilan  posisi  4  tipe habitat dasar perairan dangkal menggunakan GPS yang  akan  digunakan  untuk  proses  validasi (sebanyak  61  titik  validasi).  Untuk  mengetahui tingkat  akurasi  dari  hasil  klasifikasi  digunakan metode  uji  ketelitian  klasifikasi confusion  matrix yang mengacu pada Short (1982) dalam Hamuna et al. (2018) dengan formula berikut:
MA = Xcr_pixel Xcr_pixel + Xo_pixel + Xco_pixel x 100%
Keterangan: MA =  ketelitian pemetaan (mapping accuracy) Xcr =  jumlah kelas X yang terkoreksi Xo =  jumlah  kelas  X  yang  masuk  ke  kelas lain (omisi) Xco =  jumlah  kelas  X  tambahan  dari  kelas lain (komisi)
Uji  ketelitian  yang  dihitung  adalah overall accuracy (persentase  dari  piksel-piksel  yang terkelaskan  dengan  tepat), producer’s  accuracy (peluang rata-rata suatu piksel yang menunjukkan sebaran  dari  masing-masing  kelas  yang  telah diklasifikasi  di  lapangan)  dan user’s  accuracy (peluang rata-rata suatu piksel secara aktual yang mewakili  kelas-kelas  tersebut)  (Congalton  dan Green,  2009). Overall  accuracy umumnya  terlalu over estimate , sehingga dalam menghitung akurasi dianjurkan  menggunnakan  akurasi  kappa  atau indeks  kappa  (Jaya,  2010). Kappa  accuracy digunakan untuk menentukan bagaimana
klasifikasi jika dibandingkan dengan menempatkan secara  acak  nilai  dari  tiap-tiap  pixel  (Arhatin, 2007).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Klasifikasi Habitat Dasar Perairan Dangkal Pada pengolahan Citra Sentinel-2A diperoleh gambaran bahwa sebagian perairan Teluk Humbolt dikelilingi  oleh  beberapa  tipe  habitat  perairan dangkal. Sebaran penutupan habitat dasar perairan dangkal dapat diketahui melalui nilai luasan objek hasil  analisis  citra  terklasifikasi.  Hasil  klasifikasi citra  Sentinel-2A  untuk  pemetaan  habitat  dasar perairan dangkal disajikan pada Gambar 3. Proses klasifikasi  untuk  membedakan  empat  tipe  kelas habitat dasar perairan dangkal, yaitu karang hidup, lamun, karang mati dan pasir. Berdasarkan luasan tiap  kelas,  habitat  karang  hidup  memiliki  yang paling  banyak  dijumpai,  yaitu  269,8  Ha.  Karang hidup tersebar hampir di seluruh lokasi penelitian. Adapun kelas habitat lainnya, seperti karang mati, lamun  dan  pasir  masing-masing  adalah  156,1  Ha, 148,9 Ha dan 87,6 Ha (Tabel 2).
Berbagai  habitat  dasar  perairan  merupakan salah  satu  parameter  yang  sangat  berpengaruh terhadap  penentuan  kawasan  konservasi  laut karena merupakan habitat bagi berbagai jenis ikan (Mustika, 2013). Habitat karang merupakan tempat ikan  berkembang  biak,  mencari  makan,  dan merawat anaknya ( spawning , feeding , dan nursery ground ).  Hasil  penelitian  Hamuna  et  al.  (2019), kondisi terumbu karang di perairan Teluk Humbolt Kota Jayapura berada dalam kategori rusak parah hingga  kategori  baik.  Secara  umum,  kondisi terumbu karang tersebut tersebar hampir merata di  semua  wilayah  Teluk  Humbolt  yang  terdapat terumbu karang.
Tabel  2.  Luas  tiap  kelas  habitat  dasar  perairan dangkal hasil klasifikasi citra Sentinel-2A
Lokasi Kelas habitat Luas (Ha) Pulau Kosong Karang hidup 4.01 Lamun 1.2 Karang mati 3.71 Pasir 1.87 Pulau Kayupulo Karang hidup 2.71 Lamun 1.17 Karang mati 1.19 Pasir 0.02 Pantai Hamadi- Weref Karang hidup 15.03 Lamun 12.43 Karang mati 10.15 Pasir 4.99 Reef (3 lokasi reef) Karang hidup 5,23 Lamun 0.09 Karang mati 0.56 Pasir 1,88
Gambar 3. Peta distribusi tipe habitat dasar perairan dangkal hasil klasifikasi citra Sentinel-2A

## Evaluasi Akurasi Klasifikasi
Validasi  merupakan  tahapan  penting  untuk menentukan  tingkat  akurasi  atau  ketelitian  hasil klasifikasi  yang  diperoleh.  Hasil  uji  ketelitian intepretasi yang dilakukan dengan membandingkan  hasil  klasifikasi  dengan  kondisi yang  sebenarnya  di  lapangan.  Adapun  hasil evaluasi  pengujian  akurasi  klasifikasi  empat  tipe habitat dasar perairan dangkal pada penelitian ini disajikan pada Tabel 3. Secara keseluruhan, akurasi total  ( overall  accuracy )  yang  diperoleh  adalah 73,77%.  Nilai  akurasi  tersebut  sangat  baik  dan telah memenuhi standar yang ditetapkan pada SNI (Standar Nasional Indonesia) 7716:2011, sehingga hasil  klasifikasi  dianggap  dapat  mewakili  kondisi sebenarnya  di  lapangan.  Adapun  SNI  7716:2011, nilai akurasi yang dapat diterima untuk pemetaan habitat dasar perairan laut dangkal adalah sebesar ≥ 60% (LIPI, 2014).
Secara umum, tingkat akurasi hasil klasifikasi sangat dipengaruhi oleh tingkat ketelitian pada saat mengklasifikasikan citra satelit. Berbagai penelitian  tentang  klasifikasi  habitat  dasar perairan  dangkal  menggunakan  citra  satelit Sentinel-2A  memberikan  hasil  akurasi  yang berbeda-beda.  Penelitian  Amrillah  et  al.  (2019) memperoleh tingkat akurasi yang lebih tinggi yaitu 84,00%  untuk  mengklasifikasikan  empat  kelas
habitat  perairan  dangkal,  yaitu  terumbu  karang, alga,  pasir  dan  pasir  bercampur  alga  di  perairan Pulau  Kelapan,  Kepulauan  KarimKabupaten Bangka Selatan. Karang et al. (2019) dengan tingkat akurasi 80,00% untuk mengklasifikasikan tiga tipe habitat  perairan  dangkal  di  Tanjung  Benoa,  Bali, seperti karang mati, lamun dan pasir. Selanjutnya, Semedi  et  al.  (2019)  dengan  akurasi  yang  lebih rendah  sekitar  70,26%  yang  mengklasifikasikan empat  tipe  habitat  perairan  dangkal  di  perairan Pantai  Selatan  Sempu  Kabupaten  Malang,  antara lain  karang  hidup,  karang  mati,  lamun  dan  pasir. Adapun  tingkat  akurasi  pada  penelitian  Haji  dan Frananda  (2019)  yang  melakukan  pemetaan tutupan  padang  lamun  di  Pantai  Nirwana,  Kota Padang adalah sebesar 88,23%.
Tingkat  keakuratan  hasil  klasifikasi  dari  tiap kelas habitat perairan dangkal memiliki keakuratan yang  berbeda-beda.  Pada  evaluasi producer accuracy , kelas lamun memiliki tingkat keakuratan yang  paling  tinggi  sebesar  80,00%.  Adapun  kelas karang  hidup,  pasir  dan  karang  mati  memiliki tingkat  akurasi  masing-masing  sebesar  77,78%, 71,43% dan 70,59%. Berbeda dengan evaluasi user accuracy ,  dimana  kelas  pasir  memiliki  tingkat akurasi  yang  lebih  tinggi  sebesar  78,94% dibandingkan kelas karang hidup (77,78%), karang mati (75,00%) dan lamun (50,00%).
Pemanfaatan citra satelit Sentinel-2A untuk pemetaan habitat dasar perairan dangkal …..
Tabel 3. Evaluasi hasil klasifikasi citra Sentinel-2A pada pemetaan habitas dasar perairan dangkal
Hasil klasifikasi Data rujukan / data lapangan Total Producer’s accuracy (%) Karang hidup Karang mati Lamun Pasir Karang hidup 14 2 1 1 18 77,78 Karang mati 2 12 1 2 17 70,59 Lamun 0 0 4 1 5 80,00 Pasir 2 2 2 15 21 71,43 Total 18 16 8 19 61 User’s accuracy (%) 77,78 75,00 50,00 78,94 Overall accuracy (%) 73,77

## KESIMPULAN
Telah  dilakukan  klasifikasi  habitat  dasar perairan dangkal di perairan Teluk Humbolt, Kota Jayapura  menggunakan  citra  satelit  Sentinel-2A dengan sangat baik. Terdapat empat kelas habitat dasar perairan dangkal yang diklasifikasikan, yaitu karang hidup (269,8 Ha), karang mati (156,1 Ha), lamun  (148,9  Ha)  dan  pasir  (87,6  Ha).  Adapun tingkat  akurasi  hasil  klasifikasi  yang  diperoleh sebesar 73,77% dan telah memenuhi nilai akurasi yang  ditetapkan  dalam  SNI  7716:2011  untuk pemetaan habitat dasar perairan laut dangkal.

## DAFTAR PUSTAKA
Amrillah,  K.,  Adi,  W.,  dan  Kurniawan.  2019. Pemetaan  sebaran  terumbu  karang  di perairan  Pulau  Kelapan,  Kabupaten  Bangka Selatan  berdasarkan  data  satelit  Sentinel  2A. Journal of Tropical Marine Science, 2(2), 59– 70 . Arhatin,  R.E.  2007.  Pengkajian  Algoritma  Indeks Vegetasi  dan  Metode  Klasifikasi  Mangrove dari Data Satelit Landsat-5 TM dan Landsat-7 ETM+:  Studi  Kasus  di  Kabupaten  Berau, Kalimantan  Timur.  Tesis.  Institut  Pertanian Bogor, Bogor.
BIG (Badan Informasi Geospasial). 2014. Peraturan Kepala  Badan  Informasi  Geospasial  No.  3 Tentang  Pedoman  Teknis  Pengumpulan  dan Pengolahan  Data  Geospasial  Objek  Perairan Bawah Laut Perairan Laut Dangkal. Cibinong, Indonesia.
Congalton, R.G., and Green, K. 2009. Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices. New York (US): CRC Press. Didi,  L.,  Halili,  dan  Palupi,  R.D.  2018.  Pemetaan kondisi  terumbu  karang  menggunakan  citra satelit  di  Pulau  Matahora  Kabupaten Wakatobi.  Jurnal  Manajemen  Sumber  Daya Perairan, 3(4), 319–326.
Green,  E.P.,  Mumby,  P.J.,  Edwards,  A.J.,  and  Clark, C.D.  (2000).  Remote  Sensing  Handbook  for Tropical Coastal Management. Paris: UNESCO. Guntur,  M.S.,  Prasetyo,  D.,  dan  Wawan.  (2012). Pemetaan Terumbu  Karang:  Teori,  Metode, dan Praktek. Bogor: Ghalia Indonesia.
Haji, C., dan Frananda, H. 2019. Dinamika tutupan padang  lamun  ( Enhalus  acoroides Steud)  di Pantai  Nirwana,  Kota  Padang  periode  2008– 2019. Jurnal Buana, 3(4), 758–767.
Hamuna, B., Kalor, J.D., and Rachmadani, A.I. 2019. Assessing the condition of coral reefs and the indicator  fish  (family: Chaetodontidae)  in coastal  waters  of Jayapura  City,  Papua Province,  Indonesia.  European  Journal  of Ecology, 5(2), 126–132.
Hamuna,  B.,  Sari,  A.N.,  dan  Megawati,  R.  2018. Kondisi  hutan  mangrove  di  kawasan  Taman Wisata  Alam  Teluk  Youtefa,  Kota  Jayapura. Majalah  Ilmiah  Biologi  Biosfera:  A  Scientific Journal, 35(2), 75–83.
Irawan,  J.,  Sasmito,  B.,  dan  Suprayogi,  A.  2017. Pemetaan  sebaran  terumbu  karang  dengan metode  algoritma  Lyzenga  secara  temporal menggunakan citra Landsat 5 7 dan  8  (Studi kasus:  Pulau  Karimunjawa).  Jurnal  Geodesi, 6(2), 56–61.
Jaya,  I.N.S.,  2010.  Analisis  Citra  Digital,  Perspektif Penginderaan Jauh untuk Pengelolaan Sumber Daya Alam. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Karang,  I.W.G.A.,  Astaman,  I.D.M.K.P.,  Nagendra, I.W.M.D., dan Hendrawan, I.G. 2019. Pemetaan habitat  perairan  dangkal  di  kawasan  padat wisata Tanjung Benoa Bali menggunakan data remote sensing. Ecotrophic, 13(2), 227–237. LIPI (Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia). 2014. Panduan  Teknis  Pemetaan  Habitat  Dasar Perairan Laut Dangkal. Jakarta, Indonesia.
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.
McFeeters, S. 2013. Using the normalized difference water  index  (NDWI)  within  a  geographic information system to detect swimming pools for mosquito abatement: A practical approach. Remote Sensing, 5(7), 3544–3561.
Mumby,  P.J.,  Skirving,  W.,  Strong,  A.E.,  Hardy,  J.T., LeDrew, E.F., Hochberg, E.J., Stumpf, R.P., and David, L.T. 2003. Remote sensing of coral reefs and  their  physical  environment.  Marine Pollution Bulletin, 48, 210–228.
Mustika,  A.A.  2013.  Pemetaan  Habitat  Dasar Perairan  Dangkal  Pulau  Panggang  dan Sekitarnya  dengan  Menggunakan  Citra WorldView-2.  Skripsi.    Institut  Pertanian Bogor, Bogor.
Reshitnyk, L., Costa, M., Robinson, C., and Dearden,
P.  2014.  Evaluation  of  WorldView-2  and acoustics remote sensing for mapping benthic habitat  in  temperate  coastal  pacifics  water.
Remote Sensing of Environment, 153, 7–23. Semedia, B., Syukron, A.R.B., dan Lutfi, O.M.  2019. Pemanfaatan  data  citra  satelit  Sentinel-2 untuk asesmen habitat dasar perairan Pantai Selatan Sempu Kabupaten Malang. Journal of Fisheries and Marine Research, 3(2), 273–279. Setyawan, I.E., Siregar, V.P., Pramono, G.H., dan dan Yuwono,  D.M.  2014.  Pemetaan  profil  habitat dasar  perairan  dangkal  berdasarkan  bentuk topografi:  Studi  kasus  Pulau  Panggang, Kepulauan  Seribu  Jakarta.  Majalah  Ilmiah Globë, 16(2), 125–132.
Siregar,  V.P.  2010.  Pemetaan  substrat  dasar perairan  dangkal  Karang  Congkak  dan  Lebar Kepulauan  Seribu  menggunakan  citra  satelit Quickbird. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis, 2(1), 19–30.
Sutanto.  1986.  Penginderaan  Jauh  Jilid  I . Yogyakarta: Gadjah Mada University.