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

## DETEKSI AWAL HABITAT PERAIRAN LAUT DANGKAL MENGGUNAKAN TEKNIK
OPTIMUM INDEX FACTOR PADA CITRA SPOT 7 DAN LANDSAT 8
PRELIMINARY DETECTION OF SHALLOW WATER HABITAT  USING OPTIMUM INDEX FACTOR TECHNIQUES ON SPOT 7 AND LANDSAT 8 IMAGE
Anang Dwi Purwanto dan Kuncoro Teguh Setiawan
Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh LAPAN Jl. Kalisari No.8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur, Indonesia
*Corresponding author e-mail: anang_depe@yahoo.com
Submitted: 13 Juni 2019 / Revised: 30 Desember 2019 / Accepted: 30 Desember 2019
http://doi.org/ 10.21107/jk.v12i2.5400

## ABSTRACT
Information  of  the  existence  of  the  shallow  water  habitat    is  required  especially  in  environmental conservation and monitoring of activities in coastal areas. The component of the shallow water habitat including  coral  reefs  and  seagrass.  Interpretation  of  the  shallow  water  habitat  is  constrained  by  the location  of  ecosystem  associated  with  other  objects.  The  aim  of  study  is  to  determine  the  best combination of band composites in identifying the shallow water habitat in Pemuteran Beach, Bali. The study used SPOT 7 imagery (acquisition on April 11, 2018) and Landsat 8  imagery (acquisition on April 14, 2018). The data of the shallow water habitat based on the result of field survey was conducted on 7-13 April 2018 at Pemuteran Beach, Bali.  Image data obtained from Remote Sensing Technology and Data Center of LAPAN. Determination of combination of 3 (three) bands the shallow water habitat using Optimum Index Factor (OIF) method where this method used standard deviation value and correlation coefficient from combination of 3 (three) bands. The results show the composite combinations of band 2 (green), band 3 (red) and band 4 (NIR) have the highest OIF values for SPOT 7 image, while the composite  combinations  of  band  2  (blue),  band  4  (red)  and  band  6  (SWIR  1)  have  the  highest  OIF values for Landsat 8 image. Interpretation of distribution of shallow water habitat can be done effectively using RGB 423 composite image (SPOT 7) and RGB 642 composite image (Landsat 8).

## Keywords: Shallow Water Habitat, OIF, SPOT 7, Landsat 8, Pemuteran

## ABSTRAK
Informasi  keberadaan  habitat  perairan  laut  dangkal  semakin  dibutuhkan  terutama  dalam  kegiatan pelestarian lingkungan dan monitoring di wilayah pesisir. Komponen penyusun ekosistem habitat dasar perairan laut dangkal di antaranya terumbu karang dan lamun. Dalam interpretasi ekosistem habitat dasar  perairan  laut  dangkal  terkendala  oleh  lokasi  keberadaan  ekosistem  yang  berasosiasi  dengan obyek  lainnya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menentukan  kombinasi  komposit  kanal  terbaik  dalam mengidentifikasi obyek habitat dasar perairan laut dangkal di Pantai Pemuteran, Bali. Data citra satelit yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  citra  SPOT  7  akuisisi  tanggal  11  April  2018    dan  citra Landsat  8  akuisisi  tanggal  14  April  2018,  sedangkan  data  terkait  informasi  sebaran  habitat  dasar perairan laut dangkal diperoleh berdasarkan hasil survei lapangan yang telah dilakukan pada tanggal 7-13 April 2018 di Pantai Pemuteran, Bali. Data citra satelit diperoleh dari Pusat Teknologi dan Data LAPAN.  Untuk  menentukan  kombinasi  dari  3  (tiga)  kanal  terbaik  dalam  interpretasi  habitat  dasar perairan laut dangkal digunakan metode Optimum Index Factor (OIF) dimana metode ini menggunakan nilai  standar  deviasi  dan  koefisien  korelasi dari  kombinasi  3  (tiga)  kanal  citra  yang  digunakan.  Hasil penelitian  menunjukkan  kombinasi  komposit  2  (hijau),  3  (merah)  dan  4  (NIR)  mempunyai  nilai  OIF tertinggi  untuk  citra  SPOT  7,  sedangkan  kombinasi  komposit  2  (biru),  4  (merah)  dan  6  (SWIR  1) mempunyai  nilai OIF  tertinggi  untuk  citra  Landsat  8.  Interpretasi  sebaran  habitat  dasar  perairan  laut dangkal dapat dilakukan secara efektif dengan menggunakan citra komposit RGB 423 untuk citra SPOT 7 dan RGB 642 untuk citra Landsat 8.
Kata kunci: Habitat Dasar Perairan Dangkal, OIF, SPOT 7, Landsat 8, Pemuteran

## PENDAHULUAN
Ekosistem  pesisir  yang  banyak  dijumpai  di wilayah  perairan  adalah  terumbu  karang  dan lamun.  Kedua  ekosistem  (terumbu  karang  dan lamun)  merupakan  komponen  utama  sebagai penyusun  ekosistem  di  perairan  laut  dangkal dimana  dalam  lingkup    penginderaan    jauh batasan  istilah  perairan  laut  dangkal  merujuk pada  kemampuan    citra    satelit    dalam menembus    kolom  perairan  (Setyawan  et  al., 2014).  Indonesia  mempunyai  kekayaan  dan keanekaragaman  hayati  terbesar  di  dunia dimana  salah  satunya  adalah  ekosistem terumbu  karang.  Indonesia  juga  memiliki panjang  garis  pantai  lebih  dari  81.000  km  dan didukung dengan  lebih dari 17.508  pulau  serta luas laut sekitar 3,1 juta km2 (Dahuri et al., 1996 dalam  Dewi,  2006).  Keberadaan  ekosistem terumbu  karang  dan  lamun  memiliki  peranan penting  bagi  manusia  dan  lingkungan  di sekitarnya  sehingga  kekayaan  hayati  tersebut hendaknya  senantiasa  terjaga  dan  terlindung dari  semua  gangguan  baik  dari  aktivitas manusia  maupun  akibat  dari  perubahan lingkungan. Untuk mendukung kegiatan monitoring kondisi habitat perairan laut dangkal maka  diperlukan  penyediaan  informasi  yang cepat  dan  akurat  terkait  kondisi  sebaran ekosistem terumbu karang di suatu perairan.
Teknologi penginderaan jauh dapat dimanfaatkan untuk melakukan ekstraksi informasi  habitat  perairan  laut  dangkal  karena memiliki  kemampuan  untuk  perekaman  obyek yang  luas  dan  ketersediaan  datanya  dapat diakses  dengan  cukup  mudah.  Salah  satu kendala  dalam  ekstraksi  informasi  terumbu karang  adalah  lokasi  terumbu  karang  yang berada  pada  kolom  air  dimana  kolom  air  ini menyerap  sebagian  besar  energi  gelombang elektromagnetik  (LAPAN,  2014).  Beberapa penelitian yang telah dilakukan terkait pemanfaatan  data  penginderaan  jauh  untuk informasi  terumbu  karang  diantaranya  Bano (2016) yang menggunakan citra Landsat 8 untuk memetakan  terumbu  karang  di  Teluk  Tomini Bagian Kota Gorontalo. Budhiman dan Hasyim (2005)  juga  pernah  memetakan  sebaran terumbu  karang  di  wilayah  pesisir  laut  arafura menggunakan  citra  Landsat  7.  Kemudian Setiawan  dkk  (2015)  melakukan  pemetaan terumbu  karang  di  Perairan  Pulau  Tidung Kepulauan Seribu DKI Jakarta dengan Menggunakan  Citra  Worldview-2.  Beberapa metode kolom air yang sering digunakan dalam ekstraksi informasi terumbu karang diantaranya metode  Lyzenga  1978,  metode  Lyzenga  1981 dan metode Lyzenga 2006. Pemanfaatan Citra Landsat  8  untuk  Identifikasi  Lamun  pernah
dilakukan oleh Setiawan dkk (2016) di Perairan Pulau Tidung Kepulauan Seribu DKI Jakarta
Dalam interpretasi secara visual habitat perairan perairan  laut  dangkal  kaitannya  dengan  data penginderaan  jauh  maka  diperlukan  sebuah teknik  penajaman  citra  yang  nantinya  mampu membedakan secara jelas habitat perairan laut dangkal yang terdiri dari terumbu karang, lamun, makroalga dan substrat dasar perairan dengan obyek lain di sekitarnya. Proses penajaman citra memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  karena harus  melakukan  pemilihan  kanal-kanal  dari citra untuk menghasilkan komposit 3 (tiga) kanal RGB  terbaik  dan  informatif  dalam  identifikasi ekosistem  terumbu  karang.  Salah  satu metode penajaman  citra    yang  bisa  digunakan  adalah Optimum Index Factor (OIF) dimana metode ini menerapkan perhitungan statistik dalam penentuan kombinasi 3 (tiga) kanal dalam citra yang  mempunyai  tampilan  warna  yang  paling optimal  dan  informatif  (Chavez  et  al.,  1982). Semakin tinggi nilai OIF maka kombinasi kanal yang  dipilih  tersebut  semakin  memiliki  banyak informasi (ditandai dengan nilai standar deviasi yang tinggi) dengan sedikit "duplikasi" (ditandai dengan  nilai  korelasi  yang  rendah  antar  kanal) sehingga masing-masing komposit 3 (tiga) kanal yang dipilih dapat dievaluasi efektivitas tampilannya.  Penelitian  menggunakan  teknik OIF pernah dilakukan oleh Susanto dkk (2011) untuk mengidentifikasi hutan mangrove dengan citra Landsat ETM+ di pesisir Batam. Manoppo dkk  (2015)  menggunakan  metode  OIF  untuk mengidentifikasi sebaran mangrove dari SPOT6 dan  Landsat  8  di  Pulau  Lingayan.  Kemudian Marini  dkk  (2015)  melakukan  identifikasi mangrove dengan teknik OIF di Pulau Subi Kecil menggunakan citra Landsat 8.
Pantai  Pemuteran  di  Bali  terkenal  dengan kelandaian  daerahnya  dengan  panjang  garis pantai  sekitar  6  km  dan  berlatar  bukit-bukit dengan  dominasi  pohon  kelapa  dan  pohon arena.  Di  lokasi  pantai  ini  terkenal  dengan pemandangan  bawah  laut  yang  telah  banyak ditumbuhi oleh terumbu karang dan juga ribuan ikan  dengan  berbagai  jenis  ikan.  Ikhsani  dkk (2014)  pernah  melakukan  penelitian  tentang kajian  kesesuaian  ekosistem  terumbu  buatan Biorock  sebagai  zona  wisata  Diving  dan Snorkeling  di  Pantai  Pemuteran,  Bali.  Menurut Winarso  dkk (2015)  citra  warna  komposit  RGB 432 untuk citra Landsat-8 adalah komposit yang paling  informatif  untuk  interpretasi  visual kenampakan substrat dasar penyusun ekosistem terumbu karang di Kepulauan Seribu menggunakan  data  Landsat  8.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menentukan  kombinasi  kanal yang paling optimal/terbaik dalam identifikasi
habitat  dasar  perairan  laut  dangkal  di  Pantai Pemuteran, Bali berdasarkan citra SPOT 7 dan Landsat  8  dengan  menggunakan  metode  OIF. Jumlah kanal citra yang digunakan sebanyak 4 (empat) kanal untuk citra SPOT 7 dan 7 (tujuh) kanal  untuk  citra  Landsat  8  (mulai  kanal  1 sampai dengan kanal 7).

## MATERI DAN METODE
Penelitian  ini  dilakukan  di  Pantai  Pemuteran, Bali  dengan  batasan  koordinat  8°5’19.51”- 8°9’17.4”  LS  dan  114°32’54.84”-114°39’36.61”
BT.  Citra  satelit  yang  digunakan  adalah  citra SPOT 7 akuisisi tanggal 11 April 2018 dan citra Landsat 8 Path 117/Row 066 akuisisi tanggal 14 April  2018.  Tabel  1  merupakan  perbandingan spesifikasi  kanal  citra  SPOT  7  dan  Landsat  8. Data  informasi  sebaran  habitat  dasar  perairan laut dangkal berdasarkan hasil survei lapangan yang telah dilaksakan tanggal 7-13 April 2018 di Pantai  Pemuteran,  Bali  yang  terletak  di  Desa Pemuteran,  Kecamatan  Gerokgak,  Kabupaten Buleleng, wilayah Bali Utara. Pantai ini berjarak sekitar  30  kilometer  dari  pusat  kota  Gilimanuk. Lokasi Penelitian ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
Satelit  SPOT  7  telah  diluncurkan  pada  tanggal 30 Juni 2014 yang lalu oleh perusahaan Airbus Defence  &  Space dengan  menggunakan  roket pengangkut  PSLV (Polar  Satellite  Launch Vehicle) C23. Spesifikasi satelit SPOT 7 hampir mirip  dengan  Satelit  SPOT  6  sehingga  banyak yang  mengatakan  Satelit  SPOT  7  adalah kembaran dari Satelit SPOT 6 dengan usia yang lebih  muda.  Beberapa  kemiripan  di  antaranya posisi  satelit  yang  terpisah  sejauh  180  derajat namun berada pada orbit yang sama, kemudian kedua  satelit  tersebut  dapat  merekam  area seluas  60  Km  x  60  Km  (pada  keadaan  nadir) dalam  satu  kali  sapuan  perekaman,  serta  data citra  satelit  hasil  perekaman  dalam  moda multispektral (4 kanal) dengan resolusi spasial 6 meter  (pada  keadaan  nadir)  dan  dalam  moda pankromatik  (1  kanal)  dengan  resolusi  spasial 1.5  meter,  dimana  hal  tersebut  sama  dengan
citra  yang  dihasilkan  oleh  Satelit  SPOT  6.  Hal yang  paling  menarik  dari  satelit  SPOT  5/6 adalah  kedua  satelit  tersebut  merupakan generasi SPOT pertama yang mempunyai kanal spektral  warna  biru  dimana  kanal  spektral  biru berpotensi  mempertegas  batas  tepi  pantai, sedimentasi  laut  dan  mendeteksi  terumbu karang  yang  sulit  dideteksi  oleh  kanal multispektral  lainnya  (Pustekdata  LAPAN, 2014).  Landsat  8  merupakan  salah  satu  satelit generasi baru yang melanjutkan dan menyempurnakan  misi  satelit  Landsat  7  ETM+ sebelumnya.  Beberapa  titik  penyempurnaan diantaranya  jumlah  band,  rentang  spektrum gelombang  elektromagnetik  terendah  yang dapat  ditangkap  sensor  serta  nilai  bit  dari  tiap piksel  data  (Ayuindra,  2013 dalam Purwanto, 2014).
Tabel 1. Spesifikasi Citra SPOT 7 dan Landsat 8
SPOT 7 (Multispektral) LDCM OLI/TIRS Band Kanal Spesifikasi μm Kanal Spesifikasi μm Kanal 1 Blue 0.450 – 0.520 µm Kanal 1 Coastal/Aerosol 0.433 – 0.453 µm Kanal 2 Green 0.530 – 0.590 µm Kanal 2 Blue 0.450 – 0.515 µm Kanal 3 Red 0.625 – 0.695 µm Kanal 3 Green 0.525 – 0.600 µm Kanal
4
Near- Infrared 0.760 – 0.890 µm Kanal 4 Red 0.630 – 0.680 µm Kanal 5 Near-Infrared 0.845 – 0.885 µm
Kanal 6 SWIR 1 1.560 – 1.660 µm Kanal 7 SWIR 2 2.100 – 2.300 µm Kanal 8 Pan 0.500 – 0.680 µm Kanal 9 Cirrus 1.360 – 1.390 µm Kanal 10 TIRS 1 10.3 – 11.3 µm Kanal 11 TIRS 2 11.5 – 12.5 µm Sumber: ASTRIUM (2013)
Identifikasi  habitat  dasar  perairan  laut  dangkal dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  kanal visible (sinar tampak) yang terdiri atas kanal biru dan kanal hijau (Suwargana, 2014).
Berdasarkan Tabel 1 untuk kanal biru dan kanal hijau  citra  SPOT  7  terdapat  pada  kanal  1  dan kanal 2, sedangkan pada citra Landsat 8 untuk kanal biru dan hijau terdapat pada kanal 2 dan kanal 3. Untuk menentukan 3 (tiga) kanal terbaik dalam  interpretasi  obyek  tertentu  digunakan metode  OIF  yang  telah  dikembangkan  oleh Chaves  et  al,  1982  dimana  metode  ini menggunakan nilai standar deviasi dan koefisien  korelasi  dari  kombinasi  3  kanal citra yang digunakan. Pada penelitian ini menggunakan  metode  OIF  untuk  menentukan komposit  RGB  terbaik  dari  tiga  kanal citra Landsat  8  untuk  mengidentifikasi  sebaran habitat  dasar  perairan  laut  dangkal  di  Pantai Pemuteran,  Bali.  Adapun  formula  OIF  adalah sebagai berikut:
Keterangan: SDi = Standar Deviasi Kanal i ABS = Nilai absolut dari koefisien korelasi
Untuk  menentukan  jumlah  kombinasi  kanal yang terbentuk pada citra SPOT 7 dan Landsat 8 digunakan persamaan sebagai berikut:
( 𝑁 3 ) = 𝑁! (3! ∗ (𝑁 − 3)!)
Keterangan:
N = Jumlah kanal yang digunakan
Berdasarkan  persamaan  di  atas  maka  jumlah kombinasi kanal yang mungkin untuk 4 (empat) kanal  pada  citra  SPOT  7  adalah  4  kombinasi citra  komposit,  sedangkan  jumlah  kombinasi kanal  yang  mungkin  untuk  7  kanal  yang digunakan  pada  citra  Landsat  8  adalah  35 kombinasi citra komposit.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagaimana  telah  dijelaskan  pada  bab sebelumnya perhitungan OIF pada citra SPOT 7 terbentuk  4  buah  kombinasi  kanal  dan  jumlah kombinasi kanal pada citra Landsat 8 sebanyak 35  buah.  Perhitungan  banyaknya  kombinasi kanal  ditampilkan  pada  Persamaan  3  dan Persamaan 4.
C 3 4 = 4! (3! ∗ (4 − 3)!) = 4 ∗ 3 ∗ 2 ∗ 1 (3 ∗ 2 ∗ 1) ∗ (1) = 4 C 3 7 = 7! (3! ∗ (7 − 3)!) = 7 ∗ 6 ∗ 5 ∗ 4 ∗ 3 ∗ 2 ∗ 1
(3 ∗ 2 ∗ 1) ∗ (4 ∗ 3 ∗ 2 ∗ 1)
= 35
Setelah  jumlah  kombinasi  diperoleh  maka selanjutnya  dilakukan  perhitungan  OIF  untuk masing-masing  kombinasi  tiga  kanal  tersebut. Kombinasi  komposit  RGB  yang  memiliki  nilai OIF  tertinggi  menunjukkan  hasil  kombinasi
terbaik.  Hasil  perhitungan  OIF  dari  4  buah kombinasi  komposit  pada  citra  SPOT  7 ditampilkan  pada  Tabel  2,  sedangkan  hasil perhitungan  OIF  dari  35  buah  kombinasi komposit pada citra Landsat 8 ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 2. Nilai OIF dan Peringkat Kombinasi Citra SPOT 7
No Kombinasi OIF Peringkat 1 123 186.476  2.48 75.19193548 Rank 4 2 124 139.945  1.028 136.1332685 Rank3
3 134 116.582  0.852 136.8333333 Rank 2 4 234 147.814  1.002 147.5189621 Rank 1

## Tabel 3. Nilai OIF dan Peringkat Kombinasi Citra Landsat 8
No Kombinasi OIF Peringkat 1 123 2,817.156 2.914 966.7659574 Rank 32 2 124 2,781.976 2.768 1005.049133 Rank 31 3 125 2,812.154 2.457 1144.547823 Rank 21 4 126 2,654.441 2.468 1075.543355 Rank 28 5 127 2,321.459 2.494 930.8175621 Rank 35 6 134 3,055.381 2.751 1110.643766 Rank 24 7 135 3,085.559 2.351 1312.445342 Rank 9 8 136 2,927.846 2.359 1241.138618 Rank 14 9 137 2,594.864 2.379 1090.737285 Rank 25 10 145 3,050.379 2.492 1224.06862 Rank 15 11 146 2,892.666 2.489 1162.179992 Rank 18 12 147 2,559.684 2.503 1022.646424 Rank 29 13 156 2,922.844 2.548 1147.11303 Rank 20 14 157 2,589.862 2.563 1010.480687 Rank 30 15 167 2,432.149 2.572 945.6255832 Rank 34 16 234 3,217.693 2.763 1164.564966 Rank 17 17 235 3,247.871 2.298 1413.346823 Rank 5 18 236 3,090.158 2.309 1338.310091 Rank 8 19 237 2,757.176 2.327 1184.862914 Rank 16 20 245 3,212.691 2.391 1343.659975 Rank 6 21 246 3054.978 1.691 1806.61029 Rank 1 22 247 2721.996 2.403 1132.749064 Rank 23 23 256 3,085.156 2.385 1293.566457 Rank 10 24 257 2,752.174 2.398 1147.69558 Rank 19 25 267 2,594.461 2.41 1076.539834 Rank 27 26 345 3,486.096 2.348 1484.708688 Rank 3 27 346 3,328.383 2.345 1419.353092 Rank 4
28 347 2,995.401 2.351 1274.096555 Rank 11 29 356 3,358.561 2.25 1492.693778 Rank 2 30 357 3,025.579 2.257 1340.531236 Rank 7 31 367 2,867.866 2.266 1265.607237 Rank 13 32 456 3,323.381 2.619 1268.950363 Rank 12 33 457 2,990.399 2.62 1141.373664 Rank 22 34 467 2,832.686 2.618 1082.00382 Rank 26 35 567 2,862.864 2.983 959.7264499 Rank 33
Dari hasil perhitungan OIF pada Tabel 2 terlihat kombinasi kanal 2 (hijau), kanal 3 (merah) dan kanal 4 (NIR) dari citra SPOT 7 memiliki nilai OIF tertinggi  yaitu  147.5189621  (peringkat  1), sedangkan  kombinasi  kanal  1  (biru),  kanal  2 (hijau)  dan  kanal  3  (hijau)  memiliki  nilai  OIF terendah  yaitu  75.19193548.  Kombinasi  kanal 2,3  dan  4  memiliki  nilai  standar  deviasi  yang tinggi  dan  nilai  koefisien  korelasi  relatif  rendah sehingga kombinasi kanal ini memiliki nilai OIF tertinggi, kemudian kombinasi kanal 1, 2, dan 3 meskipun  memiliki  total  standar  deviasi  yang paling  tinggi,  akan  tetapi  nilai  koefisien korelasinya  sangat  tinggi  sehingga  kombinasi kanal ini memiliki nilai OIF terendah. Pada Tabel 3  terlihat  kombinasi  kanal  2  (biru),  kanal  4 (merah) dan kanal 6 (SWIR1) dari citra Landsat 8  memiliki  nilai  OIF  tertinggi  yaitu  1806.61029 (peringkat  1),  sedangkan  kombinasi  kanal  1 (coastal),  kanal  2  (biru)  dan  kanal  7  (SWIR2) memiliki  nilai  OIF  terendah  yaitu  930.8175621. Kombinasi kanal 2,4 dan 6 memiliki nilai standar deviasi  yang  tinggi  dan  nilai  koefisien  korelasi paling  rendah  sehingga  kombinasi  kanal  ini memiliki nilai OIF tertinggi, kemudian kombinasi kanal 1, 2, dan 7 memiliki total standar deviasi yang  paling  rendah  dan  nilai  koefisien
korelasinya  relatif  tinggi  sehingga  kombinasi kanal ini memiliki nilai OIF terendah.
Semakin tinggi total standar deviasi dari 3 (tiga) kanal  yang  digunakan  menunjukkan  semakin banyak  informasi  yang  dihasilkan,  sedangkan semakin  kecil  total  koefisien  korelasi  antara  2 (dua)  kanal  yang  digunakan  menunjukkan semakin  sedikit  duplikasi  yang  dihasilkan.  Nilai OIF  tertinggi merupakan hasil  bagi  antara  total standar  deviasi  tertinggi  dibagi  dengan  total koefisien korelasi terendah dari kombinasi kanal yang  digunakan.  Kombinasi  kanal  1,  2  dan  7 pada  Tabel  3  terlihat  memiliki  total  standar deviasi  yang  paling  tinggi,  sedangkan  nilai koefisian  korelasinya  relative  tinggi  sehingga dapat  diartikan  informasi  yang  dihasilkan  dari kombinasi  komposit  kanalnya  sangat  sedikit diserta  dengan  banyaknya  redundansi  atau duplikasi  informasi.  Nilai  standar  deviasi  dan koefisien  korelasi  diperoleh  dengan  cara membuat  beberapa  traning  area  pada  obyek habitat  dasar  perairan  laut  dangkal.  Pada Gambar  2  ditampilkan  sebaran  training  area habitat dasar perairan laut dangkal yang terdiri dari  terumbu  karang,  lamun,  makroalga  dan substat dasar di lokasi penelitian.
Gambar 2. Sebaran Training Sample
Total  training  sample  yang  diambil  sekitar  50 buah  yang  tersebar  di  lokasi  habitat  dasar perairan laut dangkal. Berdasarkan hasil survei lapangan yang telah dilakukan, sebaran habitat dasar perairan laut dangkal banyak tersebar di bagian tengah dari lokasi penelitian. Pada area 1 didominasi oleh padang lamun dan makroalga,  sedangkan  untuk  obyek  terumbu karang  dan  substrat  cenderung  labih  sedikit. Pada area 2 didominasi sebaran obyek substrat dan padang lamun, sedangkan obyek makroalga  dan  terumbu  karang  terlihat  relatif lebih  sedikit.  Jika  diambil  peringkat  terbaik lainnya dari masing-masing kombinasi komposit kanal  pada  citra  SPOT  7  (Tabel  2)  terlihat kombinasi  band  1  (biru),  band  3  (merah)  dan band  4  (NIR)  memiliki  nilai  OIF  136.8333333 (peringkat  2).  Kombinasi  band  1  (biru),  band2 (hijau)  dan  band  4  (NIR)  memiliki  nilai  OIF 136.1332685 (peringkat 3). Pada citra Landsat 8 untuk peringkat terbaik lainnya (Tabel 3) terlihat pada  kombinasi  kanal 3,  5  dan  6  memiliki  nilai OIF  1492.693778  (peringkat  2),  sedangkan kombinasi  komposit  kanal  3,  4  dan  5  memiliki
nilai OIF sebesar 1484.708688 693778 (peringkat 3).
Gambar  3  menunjukkan  kombinasi  komposit band 2, 3 dan 4 yang memiliki nilai OIF tertinggi dari  citra  SPOT  7  sehingga  memberikan tampilan  terbaik  dan  informatif  dibandingkan kombinasi  komposit  lainnya.  Dari  kombinasi komposit band 234 ini dapat terbentuk sekitar 6 kombinasi komposit RGB diantaranya RGB 324, RGB  243,  RGB  342,  RGB  324,  RGB  423  dan RGB 432. Dari keenam komposit RGB tersebut terlihat  RGB  423  memberikan  tampilan  yang sangat  baik  dalam  mengidentifikasi  dan membedakan obyek habitat dasar perairan laut dangkal  dengan  obyek  sekitarnya.  Dengan komposit  RGB  423  habitat  dasar  perairan  laut dangkal ditampilkan  dengan warna biru kehijauan, sedangkan daratan ditunjukan dengan  warna  merah  gelap,  dan  laut  terlihat warna biru tua. Pada Gambar 4 ditampilkan hasil komposit kombinasi 3 kanal dari citra Landsat 8 dimana total kombinasi yang dihasilkan sebanyak 35 buah.
Komposit R G B 2 3 4 Komposit R G B 2 4 3
Komposit R G B 3 4 2 Komposit R G B 3 2 4
Komposit R G B 4 2 3 Komposit R G B 4 3 2
Gambar 3. Kombinasi komposit Kanal 2, 3 dan 4 yang memiliki nilai OIF tertinggi dari citra SPOT 7
Komposit R G B 1 2 3
Komposit R G B 1 2 4
Komposit R G B 1 2 5 Komposit R G B 1 2 6
Komposit R G B 1 2 7 Komposit R G B 1 3 4 Komposit R G B 1 3 5 Komposit R G B 1 3 6
Komposit R G B 1 3 7 Komposit R G B 1 4 5
Komposit R G B 1 4 6 Komposit R G B 1 4 7
Komposit R G B 1 5 6 Komposit R G B 1 5 7 Komposit R G B 1 6 7 Komposit R G B 2 3 4
Komposit R G B 2 3 5 Komposit R G B 2 3 6 Komposit R G B 2 3 7 Komposit R G B 2 4 5
Komposit R G B 2 4 6 Komposit R G B 2 4 7 Komposit R G B 2 5 6 Komposit R G B 2 5 7
Komposit R G B 2 6 7 Komposit R G B 3 4 5 Komposit R G B 3 4 6 Komposit R G B 3 4 7
Komposit R G B 3 5 6 Komposit R G B 3 5 7 Komposit R G B 3 6 7 Komposit R G B 4 5 6
Komposit R G B 4 5 7 Komposit R G B 4 6 7 Komposit R G B 5 6 7
Gambar 4. Kenampakan Kombinasi 3 Kanal Komposit dari Citra Landsat 8
Tabel  4  merupakan  koefisien  korelasi  antar band  dari  citra  SPOT  7,  kemudian  hasil perhitungan merupakan koefisien korelasi antar band dari citra Landsat 8 ditampilkan juga pada Tabel  5.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  total koefisien  korelasi  antar  kanal  1,  kanal  2  dan kanal  3  memiliki  nilai  koefisien  korelasi  paling
tinggi  untuk  citra  SPOT  7,  sedangkan    total koefisien  korelasi  antar  kanal  5,  kanal  6  dan kanal  7  memiliki  nilai  koefisien  korelasi  paling tinggi  untuk  citra  Landsat  8.nilai  koefisien korelasi  yang  tinggi  mengindikasilkan  adanya duplikasi  informasi  yang  tinggi  dari  kombinasi antar kanal tersebut.
Tabel 4. Koefisien Korelasi Antar Band Citra SPOT 7
Kanal Kanal 1 Kanal 2 Kanal 3 Kanal 4 Kanal 1 1 Kanal 2 0.849 1 Kanal 3 0.695 0.936 1 Kanal 4 0.135 0.044 0.022 1 Tabel 5. Koefisien Korelasi Antar Band Citra Landsat 8 Band Kanal 1 Kanal 2 Kanal 3 Kanal 4 Kanal 5 Kanal 6 Kanal 7 Kanal 1 1 Kanal 2 0.988 1 Kanal 3 0.948 0.978 1 Kanal 4 0.899 0.881 0.904 1 Kanal 5 0.776 0.693 0.627 0.817 1 Kanal 6 0.78 0.7 0.631 0.81 0.992 1 Kanal 7 0.794 0.712 0.637 0.81 0.993 0.998 1
Gambar  5  menunjukkan  kombinasi  komposit band 2, 4 dan 6 yang memiliki nilai OIF tertinggi
dari  citra  Landsat  8  sehingga  memberikan tampilan  terbaik  dan  informatif.  Berdasarkan
kombinasi  komposit  band  246  ini  terbentuk sekitar  6  buah  kombinasi  komposit  RGB diantaranya  RGB  246,  RGB  264,  RGB  462, RGB 426, RGB 642 dan RGB 624. Dari keenam komposit  RGB  tersebut  terlihat  RGB  423 memberikan  tampilan  yang  sangat  baik  dalam mengidentifikasi  dan  membedakan  obyek
habitat  dasar  perairan  laut  dangkal  dengan obyek sekitarnya. Komposit RGB 642 menunjukkan  habitat  dasar  perairan  laut dangkal  ditampilkan  dengan  warna  biru-hijau kehijauan, sedangkan daratan ditunjukan dengan  warna  merah  kecoklatan,  dan  laut terlihat warna gelap.
Komposit R G B 2 4 6 Komposit R G B 2 6 4
Komposit R G B 4 6 2
Komposit R G B 4 2 6
Komposit R G B 6 4 2
Komposit R G B 6 2 4
Gambar 5. Kombinasi Komposit Kanal 2, 4 dan 6 yang Memiliki Nilai OIF Tertinggi dari Citra Landsat 8
Gambar 6. Perbandingan Citra komposit RGB 423 dan RGB 123 (Natural Color) Citra SPOT 7
Pada Gambar 6 ditampilkan  kenampakan hasil citra komposit RGB 423 dengan citra komposit RGB  123  (Natural  Color)  dari  citra  SPOT  7. Berdasarkan  hasil  perhitungan  OIF  komposit RGB 423 ini merupakan salah satu dari 3 (tiga) kombinasi  kanal  yang  terbentuk  dari  komposit kanal 2, 3 dan 4 dimana komposit ini mempunyai nilai  OIF  tertinggi  dari  citra  SPOT  7. Kenampakan  citra  komposit  RGB  423  terlihat lebih  jelas  dan  kontras  dalam  membedakan sebaran  habitat  dasar  perairan  laut  dangkal dengan obyek sekitarnya dibandingkan dengan citra komposit RGB 123. Perbedaan yang paling signifikan  terlihat  pada  obyek  daratan  dimana dengan citra komposit RGB 423 daratan terlihat berwarna  kemerahan,  sedangkan  pada  citra
komposit  RGB  123  obyek  daratan  terlihat berwarna kehijauan. Akan tetapi jika mengunakan citra komposit RGB 123 kemungkinan  terjadinya  salah  interpretasi sebaran  habitat  dasar  perairan  laut  dangkal relative  lebih  tinggi  karena  salah  satu  obyek habitat  adalah  ekosistem  lamun  dimana ekosistem  ini  termasuk  vegetasi  dalam  air sehingga memantulkan warna kehijauan seperti obyek  vegetasi  yang  ada  di  daratan  pada umumnya.  Setidaknya  jika  digunakan  citra komposit  RGB  423  dapat  meminimalisir kesalahan  awal  dalam  membedakan  obyek habitat dasar perairan laut dangkal dengan non habitat  dasar  perairan  laut  dangkal  (area  yang dilingkari warna kuning).
Gambar 7
merupakan perbandingan kenampakan    citra  komposit  RGB  642  dengan RGB  432  (natural  color)  dari  citra  Landsat  8. Hasil kenampakan dari citra komposit RGB 642 sangat  jelas  membedakan  sebaran  habitat dasar  perairan  laut  dangkal  dengan  obyek  di sekitarnya  dibanding  citra  komposit  RGB  432. Akan  tetapi  penelitian  yang  dilakukan  oleh Winarso  dkk  (2015)  menyebutkan  untuk interpretasi  visual  kenampakan  substrat  dasar penyusun  ekosistem  terumbu  karang  dengan citra Landsat 8 dapat digunakan citra komposit RGB  432.  Hasil  kenampakan  citra  komposit RGB  432  dari  Gambar  7  terutama  pada  area sebaran  habitat  dasar  perairan  laut  dangkal terlihat  lebih  jelas  dan  kontras  dibandingkan dengan  hasil  kenampakan  citra  komposit  RGB 642. Meskipun citra komposit RGB 642 memiliki nilai OIF tertinggi akan tetapi dalam interpretasi obyek  sebaran  habitat  dasar  perairan  laut dangkal kenampakannya cenderung lebih gelap dan  memerlukan  teknik  penajaman  yang  lebih detail  lagi  agar  dapat  dibedakan  secara  jelas dengan obyek laut di sekitarnya.
Penggunaan kanal NIR dan SWIR pada kedua hasil citra komposit
RGB
423
(NIR+GREEN+RED)  pada  citra  SPOT  7  dan RGB  642  (SWIR1+RED+BLUE)  pada  citra Landsat  8  dapat  lebih  menonjolkan  obyek daratan sehingga memudahkan dalam identifikasi  habitat  dasar  perairan  laut  dangkal. Penelitian  yang  dilakukan  Susantoro  et  al., (2015)  menggunakan  perbandingan  kanal  NIR dan  RED  dan  SWIR  dan  RED  untuk meningkatkan ketajaman objek yang ada di laut. Hal ini juga dapat terlihat pada Gambar 7 (area yang  dilingkari  warna  kuning)  obyek  keramba jaring  apung  (KJA)  dapat  diidentifikasi  dengan menggunakan  citra  Landsat  8  dengan  jelas. Telah diketahui bersama bahwa pola reflektansi obyek  perairan  semakin  naik  pada  kanal  hijau, kemudian akan berkurang dan bahkan mendekati  nol  pada  kanal  inframerah  karena semua  energi  yang  ada  akan  terserap. Sedangkan  obyek  daratan/tanah  mempunyai kecenderungan  pola  pantulan  yang  semakin meningkat pada kanal inframerah tengah. Untuk penelitian terkait OIF yang selanjutnya, hendaknya dilakukan proses pemisahan wilayah  daratan  dan  perairan  terlebih  dahulu, kemudian  dilakukan  overlay  dengan  sebaran habitat  dasar  perairan  laut  dangkal  sehingga diperoleh  nilai  OIF  hanya  untuk  area  habitat dasar perairan laut dangkal. Selain itu juga perlu dilakukan pengolahan awal citra yang terdiri dari koreksi  radiometrik,  koreksi  atmosferik  dan koreksi  kolom  air  untuk  memperbaiki  kualitas citra yang digunakan serta mengurangi
beberapa  efek  gangguan  yang  ada  baik  di atmosfer maupun di kolom air.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dapat disimpulkan  bahwa  metode  OIF  mampu membedakan  habitat  dasar  perairan  laut dangkal  secara  efektif.  Kombinasi  komposit kanal 2, 3 dan 4 memiliki nilai OIF tertinggi dari citra SPOT 7, sedangkan kombinasi kanal 2, 4 dan  6  memiliki  nilai  OIF  tertinggi  dari  citra Landsat  8.  Identifikasi  habitat  dasar  perairan laut  dangkal  di  Pantai  Pemuteran,  Bali  dapat dilakukan dengan menggunakan citra komposit RGB  423  (SPOT  7),  sedangkan  pada  citra Landsat 8 dapat digunakan citra komposit RGB 642. Kedua citra komposit tersebut merupakan salah  satu  hasil  dari  kombinasi  3  (tiga)  kanal citra  yang  memiliki  nilai  OIF  tertinggi  sehingga mampu mengidentifikasi  sebaran  habitat  dasar perairan laut dangkal informasi secara jelas dan mampu  membedakan  dengan  obyek  yang  ada di sekitarnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada  Ibu Wikanti  Asriningrum  atas  bimbingannya  dan Kepala  Pusat  Pemanfaatan  Inderaja  LAPAN yang telah memfasilitasi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
ASTRIUM.  (2013).  SPOT  6  &  SPOT  7  Users Guide. ASTRIUM. Diunduh pada 30 Mei 2018
dari http://www.blackbridge.com/geomatics/ upload/airbus/SPOT6 7%20User%20Guide.pdf) Bano, V.S. (2016). Pemanfaatan Citra Penginderaan  Jauh  Untuk  Pemetaan Terumbu  Karang  di  Teluk  Tomini Bagian  Kota  Gorontalo. Jurnal  Bumi Indonesia, 5 (3).
Budhiman,  S.,  dan  Hasyim,  B.  (2006).
Pemetaan Sebaran Mangrove, Padang Lamun, Dan Terumbu Karang Menggunakan  Data    Penginderaan
Jauh    Di  Wilayah  Pesisir  Laut  Arafura. Prosiding  PIT  MAPIN  XIV ,  Surabaya, Indonesia.
Chavez,  P.  S.,  Berlin,  G.  L.,  &  Sowers,  L.  B. (1982).  Statistical  method  for  selecting landsat  MSS. J.  Appl.  Photogr.  Eng,
8 (1), 23-30.
Dewi,  E.S.  (2006).  Analisis  Ekonomi  Manfaat Ekosistem  Terumbu  Karang  di  Pulau
Ternate Provinsi Maluku Utara. (Sekolah Pascasarjana Institut
Pertanian Bogor) , Bogor.
Winarso,  G.,  Setiawan,  K.T.,  Marini,  Y.,  dan Hartuti,  M.  (2015). Interpretasi  Visual Kenampakan Substrat Dasar Penyusun Ekosistem Terumbu Karang di Kepulauan  seribu  Menggunakan  Data Landsat 8. Buku Buka Rampai
Pemanfaatan Penginderaan jauh untuk
Wilayah  Pesisir  dan  Laut .  IPB  Press: Bogor.
Ikhsani,  N.  R.,  Trianto,  A.,  &  Irwani,  I.  (2014). Kajian Kesesuaian Ekosistem Terumbu Buatan  Biorock  Sebagai  Zona  Wisata Diving  Dan  Snorkeling  Di  Pantai Pemuteran,  Bali. Journal  of  Marine Research , 3 (4), 667-675.
Manoppo,  A.,  Anggraini,  N.,  dan  Marini,  Y.
(2015).  Identifikasi  Mangrove  Dengan Metode  Optimum  Index  Factor  (OIF)
Pada  Data  SPOT  6  dan  Landsat  8  di Pulau  Lingayan. Prosiding  PIT  MAPIN XX , Bogor, Indonesia. Marini,  Y.,  Manoppo,  A.,  Anggraini,  N.,  (2015). Teknik  Penentuan  Komposit  Warna RGB  untuk  Identifikasi  Mangrove  di Pulau  Subi  Kecil  Menggunakan  Data Landsat 8. Buku Buka Rampai Mangrove:  Citra  Penginderaan  Jauh dan Identifikasinya . IPB Press: Bogor. Purwanto,  A.D,  Asriningrum,  W,  Winarso,  G, Parwati,  E.  (2014).  Analisis  Sebaran dan Kerapatan Mangrove Menggunakan  Citra  Landsat  8  Di Segara  Anakan,  Cilacap. Prosiding Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh LAPAN 2014 , Bogor, Indonesia. Pusfatja  LAPAN.  (2014). Pemanfaatan  Data Penginderaan  Jauh  Untuk  Ekstraksi Informasi Terumbu Karang : LAPAN.
PUSTEKDATA LAPAN. (2013). Spesifikasi Data SPOT-6 dan SPOT-7. Diakses pada 25 Mei 2018
dari http://pustekdata.lapan.go.id/index.php/
subblog/read/2014/2631/Spesifikasi-
Data-Spot-6-dan-Spot-7/litbang- pengolahan-data. Setiawan,  K.T.,  Marini,  Y.,  dan  Winarso,  G. (2015).  Pemetaan  Terumbu  Karang  di
Perairan  Pulau  Tidung  Kepulauan Seribu DKI Jakarta dengan Menggunakan Citra Worldview-2.
Prosiding  PIT  MAPIN  XX ,  Bogor, Indonesia. Setiawan,  K.T.,  Marini,  Y.,  dan  Constina,  Y. (2016).  Pemanfaatan  Citra  Landsat  8 untuk  Identifikasi  Lamun  di  Perairan Pulau  Tidung  Kepulauan  Seribu  DKI Jakarta. Prosiding Sinasja 2016 , Jakarta, Indonesia.
Setyawan,  I.E.,  Siregar,  V.P.,  Pramono,  G.H., dan  Yuwono,  D.M.  (2014).  Pemetaan Profil  Habitat  Dasar  Perairan  Dangkal Berdasarkan  Bentuk  Topografi:  Studi Kasus  Pulau  Panggang,  Kepulauan Seribu  Jakarta. Majalah  Ilmiah  Globe,
16 (2).
Susantoro,  T.M.,    dan  Wikantika,  K.  (2015). Pengolahan  Data  Landsat  8  Untuk Ekstraksi  Objek  Di  Permukaan  Laut.
Jurnal Ilmiah Geomatika, 21 (2).
Suwargana,  N.  (2014).  Analisis  Citra  Alos AVNIR-2  Untuk  Pemetaan  Terumbu Karang  (Studi  Kasus:  Banyuputih,
Kabupaten Situbondo). Prosiding SINASJA 2014 , Bogor, Indonesia.