## Pemetaan Kompleksitas Habitat Dasar Perairan Menggunakan Data Batimetri di Perairan Pulau Kemujan Karimunjawa
Arip Rahman 1 *, Vincentius P. Siregar 2 , James P. Panjaitan 2
1 Balai Riset Pemulihan Sumber Daya Ikan, Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia Jl. Cilalawi No. 1 Jatiluhur Purwakarta Jawa Barat 41152 Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor
Jl. Agatis, Babakan, Kec. Dramaga, Kota Bogor, Jawa Barat 16126 Indonesia Email : alphagrt79@gmail.com

## Abstract
Mapping of Benthic Habitat Complexity Using Bathymetry Data In Kemujan Island Karimunjawa
The complexity of the substrate of the bottom waters describes the diversity of the bottom structure of the waters. The structure of the complexity of bottom waters can be measured by the rugosity. Manual method for measuring rugosity can be used chain method. Besides that rugosity can be calculated  using  bathymetry  data  using  Surface  Area  from  Elevation  Grid  Extension  tools  that integrated in ArcGIS which produces Arc-chord ratio (ACR) rugosity. Based on this method, a flat area has rugosity close to 1, while an area with high elevated will show rugosity value higher then 1 (>1).  Measurement  of  the  complexity  of  the  bottom  waters  is  carried  out  to  see  the  condition  of benthic habitat in the shallow waters of Kemujan Island, Karimunjawa Islands. Based on the rugosity index, conditions of bottom waters of the Kemujan Island are quite complex (ACR rugosity index, 2- 2.044). The ACR rugosity index correlated quite well with the rugosity index of the field measurement (r = 0.76).
Keywords : Complexity, rugosity index, arc-chord ratio, Kemujan Island, Karimunjawa

## Abstrak
Kompleksitas  dasar  perairan  menggambarkan  keragaman  struktur  dasar  perairan.  Struktur kompleksitas suatu dasar perairan dapat diukur dengan tingkat kekasaran ( rugosity ) dasar perairan. Metode  pengukuran  rugosity  secara  manual  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  rantai ( chain ).  Selain  itu  rugosity  juga  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  data  kedalaman  dengan menggunakan Surface  Area  from  Elevation  Grid  Extension yang  terintegrasi  pada  ArcGIS  yang menghasilkan Arc-chord  ratio (ACR)  rugosity.  Berdasarkan  metode  ini  daerah  datar  memiliki  nilai rugosity mendekati 1, sedangkan area dengan relief tinggi akan  menunjukkan nilai rugosity yang lebih tinggi  (>1).  Pengukuran  kompleksitas  dasar perairan  dilakukan  untuk  melihat  kondisi  habitat dasar  di  perairan  dangkal  Pulau  Kemujan  Kepulauan  Karimunjawa.  Berdasarkan  indeks  rugosity, kondisi dasar perairan Pulau Kemujan memiliki kompleksitas yang cukup tinggi (indeks ACR rugosity 2-2.044).  Hal  tersebut  menggambarkan  kondisi  dasar  perairan  di  sekitar  lokasi  penelitian  cukup beragam.  Indeks  rugosity  ACR  berkorelasi  cukup  baik  dengan  indeks  rugosity  hasil  pengukuran lapangan (r=0.76).
Kata Kunci : Kompleksitas, indeks rugosity, arc-chord ratio , Pulau Kemujan, Karimunjawa

## PENDAHULUAN
Perairan Pulau Kemujan termasuk dalam wilayah  perairan  Taman  Nasional  Perairan
(TNP)  Karimunjawa  yang  pengelolaannya dilakukan dengan sistem zonasi (Departemen Kehutanan, 2004). Berdasarkan pengamatan lapangan, komposisi dasar perairan di sekitar
Perairan  Pulau  Kemujan  terdiri  dari  karang hidup,  karang  mati  yang  ditumbuhi  alga, pecahan karang yang ditutupi alga, dan pasir yang sebagian ditutupi dengan alga.
Terumbu karang merupakan salah satu contoh untuk melihat pengaruh kompleksitas habitat  terhadap  keanekaragaman  dan kelimpahan  organisme  yang  berasosiasi (Kovalenko et. al ., 2012). Struktur kompleksitas merupakan heterogenitas dan tingkat ketidakteraturan struktur elemen yang merupakan  susunan  kontur  topografi  suatu lokasi  (Taniguchi et.al .,  2003).  Struktur kompleksitas  suatu  dasar  perairan  dapat diukur  dengan  tingkat  kekasaran  ( rugosity ) dasar  perairan  tersebut  (Knudby  &  LeDrew, 2007).  Struktur  kompleksitas  dasar  perairan yang tinggi dapat digunakan untuk memperhitungkan  kelimpahan  spesies  yang tinggi (Friedlander & Parrish, 1998; Gratwicke & Speight, 2005).
Analisis rugosity menghasilkan  peta deskriptif  yang  membantu  mengidentifikasi daerah  dengan  potensi  keanekaragaman yang  tinggi.  Daerah  dengan  rugosity  yang beragam  merupakan  prediktor  penting  dari lokasi  habitat  dan  kepadatan  suatu  spesies (Young et.al ., 2015). Secara ekologi, pentingnya struktur kompleksitas  dasar perairan  berhubungan  dengan  tempat berlindung  organisme  laut  (Almany,  2004), relung  fisik  (Willis et.al .,  2005),  yang mendukung tingginya biodiversitas (Gratwicke & Speight, 2005; Tews et al ., 2004) dan  meningkatkan carrying  capacity dari suatu habitat (Kostylev et.al ., 2005).
Pengukuran  rugositas  secara  manual dilakukan dengan membandingkan panjang transek  yang  mengikuti  kontur  permukaan substrat  dasar  dengan  panjang  transek  garis lurus  dari  titik  awal  sampai  titik  akhir pengukuran (Risk, 2012). Selain menggunakan metode manual, rugosity juga dapat dihitung dengan  menggunakan  data  kedalaman dengan  menggunakan  add-in  ArcGIS  10.5, Surface  Area  from  Elevation  Grid  Extension (Jenness,  2013).  Rugosity  yang  dihitung dengan  menggunakan  teknik  ini  berkorelasi tinggi dengan kemiringan ( slope ).
Pemetaan  habitat  dasar  perairan merupakan suatu langkah awal kedepan kita
memahami  lingkungan  laut,  dan  umumnya diperoleh  dari  gradient  batimetri,  yang mempengaruhi  distribusi  dan  kelimpahan spesies  (Brock et.al .,  2004).  Penelitian  yang dilakukan  bertujuan  untuk  memetakan kompleksitas  dasar  perairan  di  sekitar  Pulau Kemujan dengan menggunakan data batimetri.  Hasil  penelitian  diharapkan  dapat menggambarkan  kondisi  habitat  dasar perairan  dangkal  di  sekitar  perairan  Pulau Kemujan.

## MATERI DAN METODE
Pemetaan  kompleksitas  dasar  perairan dangkal  dilakukan  di  sekitar  perairan  Pulau Kemujan,
Taman Nasional Perairan Karimunjawa, Jawa Tengah (5 0 40’ LS – 5 0 57’LS dan 110 0 4’BT – 110 0 40’ BT) (Gambar 1).
Data  kedalaman  diperoleh  dari  hasil pemeruman  dengan  menggunakan echo- sounder  single  beam GPS  MAP  527xs.  Data kedalaman hasil pemeruman dikoreksi terhadap  rata-rata  muka  air  laut  rendah terendah  (LLWL, Lowest  Low  Water  Level ). Sementara data citra satelit yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  citra  satelit multispektral  Sentinel-2A  kanal  sinar  tampak (Band  2:  biru,  Band  3:  hijau,  Band  4:  merah, dengan resolusi spasial 10 m). Data batimetri di  lokasi  penelitian  diestimasi  dengan menggunakan data kedalaman hasil pemeruman dan data citra satelit Sentinel-2A yang  telah  terkoreksi  dengan  menggunakan model  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  (Rahman,  Siregar,  &  Panjaitan,  2020). Hasil  perhitungan  akurasi  data  batimetri dengan menggunakan model algoritma SVM diperoleh nilai R 2 =0.57 dan RMSE=0.73 m.
Proses  analisis  rugosity  yang  dilakukan pertama  membuat  peta  daerah  kontur ( contoured area ) lokasi penelitian yang akan di ukur rugositinya. Selanjutnya menurun peta kemiringan ( slope ) dari contoured area yang dibuat  sebelumnya.  Langkah  selanjutnya mengkonversi peta kemiringan ( slope ) menjadi  planar  area  dengan  mengikuti perhitungan  rumus  cosine  ( cos )  dengan persamaan (Jenness, 2013):
𝑝𝑙𝑎𝑛𝑎𝑟 𝑎𝑟𝑒𝑎 = ℎ𝑜𝑟𝑖𝑧𝑜𝑛𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑐𝑜𝑠𝜃
Horizontal  area merupakan raster  cell  area , sedangkan θ merupakan  perkalian  antara slope  raster hasil  turunan  dari  batimetri dengan  nilai  0.01745  yang  merupakan  hasil dari pi/ 180.
Perhitungan Arc-chord ratio (ACR) rugosity dengan persamaan (Jenness, 2013):
𝑟𝑢𝑔𝑜𝑠𝑖𝑡𝑦 = 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑜𝑢𝑟𝑒𝑑 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑝𝑙𝑎𝑛𝑎𝑟 𝑎𝑟𝑒𝑎
Berdasarkan  metode  ini  area  datar memiliki nilai rugosity mendekati 1, sedangkan area  dengan  relief  tinggi  akan  menunjukkan nilai rugosity yang lebih tinggi (>1).

## Pengukuran rugosity secara manual
Rugosity secara manual/tradisional dievaluasi dengan cara pengukuran lapangan (insitu) (Gambar 2).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  kedalaman  hasil  estimasi  model algoritma  SVR  yang  digunakan  pada penelitian  ini  berkisar  antara  -0.5--6.78  m dengan  kedalaman  rata-rata  -2.4  m.  Hal tersebut  menggambarkan  bahwa  perairan disekitar  Pulau  Kemujan  termasuk  perairan
yang  dangkal.  Peta  batimetri  hasil  estimasi model algoritma SVR disajikan pada Gambar 3.
Peta batimetri dalam format raster yang dihasilkan  menjadi  masukan  (input)  dalam perhitungan Arc-chord  Ratio (ACR) rugosity
yang digunakan untuk menganalisis kompleksitas dasar perairan di sekitar perairan Pulau  Kemujan.  Hasil  pengolahan  batimetri secara  tiga  dimensi  (3D)  disekitar  lokasi penelitian memperlihatkan adanya cekungan yang  dibatasi  oleh  permukaan  yang  lebih tinggi  disekitarnya.  Hasil  survey  lapangan menunjukan  bahwa  daerah  cekungan tersebut  cukup  terlindung,  sehingga  nelayan setempat  memanfaatkan  lokasi  cekungan tersebut  untuk  budidaya  rumput  laut  dan lokasi
penangkapan ikan
dengan menggunakan pancing dan jaring.
Kemiringan  ( slope )  merupakan  turunan pertama dari data batimetri yang menggambarkan  derajat  kemiringan  lereng dasar perairan (Gambar 4). Kemiringan dasar perairan  dianggap  sebagai  faktor  penting dalam menentukan habitat bentik dan suatu koloni di laut dalam berbagai skala (Wilson et al. , 2007). Daerah yang datar memperlihatkan permukaan  dasar  laut  yang  berbeda  dan mendukung komunitas yang berbeda dengan  daerah  yang  memiliki  kemiringan (Lundblad et al ., 2006).
Kemiringan juga dapat
membantu penguatan  aliran  arus  (Mohn  &  Beckmann, 2002), yang berpengaruh terhadap ketersediaan  makanan  pada  bentik  fauna. Berkaitan  dengan  antropogenik,  kemiringan menjadi faktor pembatas dalam penggunaan alat tangkap tertentu (Grehan et al ., 2005).
Berdasarkan hasil pengamatan dengan melakukan snorkeling dan penyelaman, lokasi dengan  kemiringan  >3 0 merupakan  celah antara  terumbu  karang  yang  cukup  dalam dan biasanya dijadikan  jalur masuk kapal ke pinggir  pantai  oleh  nelayan  setempat. Sedangkan  area  dengan  kemiringan  <1 0 merupakan hamparan pasir yang bercampur dengan pecahan karang ( rubber ).

## Hasil perhitungan rugosity ACR
Nilai rugosity dalam  penelitian  ini diperoleh  dengan  menggunakan  metode arc-chord ratio (ACR) Surface Area to Planar Area dengan  membagi contoured  area dengan planar  area dengan  menggunakan raster  calculator (Gambar  5).  Area  kontur ( contoured  area )  diperoleh  dari  hasil  analisis data kedalaman
(batimetri) dengan
menggunakan  perangkat  lunak Digital Elevation  Mode l  (DEM) Surface  Tools , sedangkan planar  area merupakan  peta konversi dari peta kemiringan ( slope ) (Jenness, 2013). Nilai rugosity yang diperoleh berdasarkan hasil analisis menggunakan luas area  sel  50  m 2 .  Penentuan  luas  area  sel dilakukan  dengan  melakukan  percobaan ( trial and error ) pada saat penentuan planar area sampai  diperoleh  gambaran  yang dianggap mewakili daerah penelitian.
Kisaran  nilai rugosity yang  dihasilkan berdasarkan surface  area  to  planar  area pada luasan 50 m 2 dilokasi penelitian berkisar antara 2-2.044. Berdasarkan metode ini, area datar  memiliki  nilai  rugosity  mendekati  1, sedangkan  area  dengan  relief  tinggi menunjukkan  nilai  rugosity  yang  lebih  tinggi (>1). Beberapa peneliti telah menghubungkan antara  kompleksitas  suatu  area  dengan distribusi  fauna  (Beck,  2000;  Kostylev et  al ., 2005), dan pada skala tertentu dapat menjadi parameter  kunci  dalam  membedakan kesesuaian habitat untuk jenis fauna tertentu.

## Perbandingan rugosity ACR dengan hasil pengukuran manual.
Pengukuran  rugosity  secara  insitu dilakukan  dengan  melakukan  penyelaman dan  mengukur  tingkat  kekasaran  dasar perairan  dengan  menggunakan  metode rantai  ( chain )  (Hill  &  Wilkinson,  2004).  Lokasi geografis  pengukuran  dicatat  dari Global Positioning  Sistem (GPS)  dengan  akurasi  3  m. Hasil  pengukuran  rugosity  insitu  dihubungkan dengan  nilai  ACR  rugosity  disajikan  pada Tabel 1.
Perbandingan  antara  rugosity  ACR (area)  dan  pengukuran  manual  (panjang) untuk  melihat  hubungan  antara  kedua  nilai indeks  rugosity  di  lokasi  penelitian.  Hasil korelasi  antara  nilai  indeks  rugositas  secara insitu  dan  model  ACR  rugosity  cukup  baik dengan nilai r=0.76. (Gambar 6). Hal tersebut mengindikasikan bahwa perhitungan rugosity menggunakan  data  satelit  dengan  metode ACR rugosity cukup menggambarkan kondisi kompleksitas di lokasi penelitian.
𝑅𝑢𝑔𝑜𝑠𝑖𝑡𝑦 = 𝐿 𝑐ℎ𝑎𝑖𝑛 𝐷 𝑐ℎ𝑎𝑖𝑛 Gambar 2 . Pengukuran kekasaran dasar perairan (rugosity) secara insitu (modifikasi dari Hill & Wilkinson, 2004)
Gambar 3 . Peta batimetri hasil estimasi model algoritma SVR (Rahman et al ., 2020)
Gambar 4 . Gambaran kemiringan ( slope ) di lokasi penelitian perairan Pulau Kemujan
Cekungan
Gambar 5 .  (a)  Peta  kontur  (contoured  area),  (b)  peta  planar  area,  (c)  Peta  ACR  rugosity  dasar perairan berdasarkan.
Tabel 1 . Indeks Rugosity hasil pengukuran insitu dan model ACR rugosity
Posisi L (m) D (m) R (insitu) R (ACR) transek 1_trip 1 5 3.8 1.32 2.0011 transek 2_trip 1 5 4.7 1.06 2.0002 transek 3_trip 1 5 4.4 1.14 2.0005 transek 4_trip 1 5 2.57 1.95 2.0068 transek 5_trip 1 5 2.9 1.72 2.0027 transek 6_trip 1 5 2.75 1.82 2.0020 Transek 1_trip2 5 4.8 1.04 2.0009 Transek 2_trip2 5 4.3 1.16 2.0009 Transek 3_trip2 5 3.6 1.39 2.0023 Transek 4_trip2 5 4 1.25 2.0006 Transek 5_trip2 5 4.7 1.06 2.0017 Transek 6_trip2 5 3 1.67 2.0034
Keterangan: L panjang rantai (m), D jarak horizontal rantai yang mengikuti kontur dasar perairan (m) R nilai rugosity (L/d), ACR (Arc-chord Ratio)
(a)
(b)
(c)
Gambar 6 . Hubungan antara nilai rugosity insitu dan ACR rugosity (Lokasi pengukuran rugosity secara insitu ( ))

## KESIMPULAN
Data  batimetri  dapat  digunakan  untuk melihat kompleksitas dasar perairan dangkal. Berdasarkan  indeks  rugosity,  kondisi  dasar perairan Pulau Kemujan memiliki kompleksitas yang  cukup  tinggi.  Indeks  rugosity  ACR berkorelasi cukup baik dengan indeks rugosity hasil  pengukuran  lapangan  (insitu)(r=0.76). Penelitian  lanjutan  diperlukan  untuk  melihat korelasi  antara  kompleksitas  dasar  perairan dengan biota yang ada di sekitarnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Almany,  G.R.  2004.  Differential  effects  of habitat  complexity,  predators  and competitors  on  abundance  of  juvenile and  adult  coral  reef  fishes. Oecologia ,
141(1):105 – 113.  doi:  10.1007/s00442-004-
1617-0
Beck,  M.W.  2000.  Separating the  elements  of habitat structure: Independent effects of habitat complexity and structural components on rocky intertidal
gastropods. Journal  of  Experimental Marine  Biology  and  Ecology ,  249(1):29 – 49. doi: 10.1016/S0022-0981(00)00171-4
Brock,  J.C.,  Wright,  C.W.,  Clayton,  T.D.,  & Nayegandhi,  A.  2004.  LIDAR  optical rugosity of coral reefs in Biscayne National Park, Florida. Coral Reefs , 23(1):48 – 59. doi:
10.1007/s00338-003-0365-7
Departemen_Kehutanan.  2004.  Penataan
Zonasi  Taman  Nasional  Karimunjawa Kabupaten Jepara Propinsi Jawa Tengah. Friedlander, A.M., & Parrish, J.D. 1998. Habitat characteristics affecting fish assemblages on a Hawaiian coral reef, 224:1 – 30.
Gratwicke,  B.,  &  Speight,  M.R.  2005.  The relationship between fish species richness, abundance and habitat complexity in a range of shallow tropical marine  habitats. Journal  of  Fish  Biology , 66 (3):650 – 667. doi: 10.1111/j.0022-1112.20 05.00629.x
Grehan,  A.J.,  Unnithan,  V.,  Olu,  K.,  & Opderbecke, J. 2005. Fishing impacts on Irish  deep-water  coral  reefs:  making  the case for coral conservation. In
N=12 r=0.76 1.9990 2.0000 2.0010 2.0020 2.0030 2.0040 2.0050 2.0060 2.0070 2.0080 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 Ru gos ity ( A C R) Rugosity (insitu)
Symposium  on  the  Effects  of  Fishing Activities  on  Benthic  Habitats:  Linking Geology,  Biology,  Socioeconomics  and Management , pp. 819 – 832 Hill,  J.,  &  Wilkinson,  C.  2004.  Methods  for ecological  monitoring  of  coral  reefs.
Australian  Institute  of  Marine  Science, Townsville ,  January  2004:  117.  doi:
10.1017/CBO9781107415324.004 Jenness, J. 2013. DEM surface tools for ArcGIS
[Electronic manual]. Jenness Enterprises. Knudby,  A.,  &  LeDrew,  E.  2007.  Measuring structural  complexity  on  coral  reefs.  In Proceedings  of  the  American  Academy of Underwater Sciences 26th Symposium , pp.181 – 188.  doi:  10.1080/13556207.2006.
10784979
Kostylev,  V.E.,  Erlandsson,  J.,  Mak,  Y.M.,  &
Williams, G.A. 2005. The relative importance  of  habitat  complexity  and surface  area  in  assessing  biodiversity: Fractal  application  on  rocky  shores. Ecological Complexity , 2 (3):272 – 286. doi: 10.1016/j.ecocom.2005.04.002
Kovalenko,  K.E.,  Thomaz,  S.M.,  &  Warfe,  D.M. 2012.  Habitat  complexity:  Approaches and  future  directions. Hydrobiologia ,
685 (1):1 – 17. doi: 10.1007/s10750-011-0974-z
Lundblad,  E.R.,  Wright,  D.J.,  Miller,  J.,  Larkin, E.M.,  Rinehart,  R.,  Naar,  D.F.,  Donahue, B.T., Anderson, S.M. & Battista, T., 2006. A benthic  terrain  classification  scheme  for American  Samoa. Marine  Geodesy ,
29(2):89 – 111.  doi:  10.1080/014904106007
38021 Mohn,  C.,  &  Beckmann,  A.  2002.  Numerical studies  on  flow  amplification  at  an isolated shelfbreak bank, with application to Porcupine Bank.
Continental  Shelf  Research ,  22(9):1325 – 1338. doi: 10.1016/S0278-4343(02)00004-3
Rahman, A., Siregar, V.P., & Panjaitan, J. 2020. Estimasi  kedalaman  perairan  dangkal menggunakan
data citra satelit multispektral  Sentinel-2A. Jurnal  Segara ,
16:151 – 162. doi: 10.15578/segara.v16i3.8562 Risk, M.J. 2012. Fish Diversity on a Coral Reef in the Virgin Islands. Atoll Research Bulletin , 153:1 – 4. doi: 10.5479/si.00775630.153.1 Taniguchi, H.,  Nakano,  S.,  &  Tokeshi, M. 2003.
Influences  of  habitat  complexity  on  the diversity  and  abundance  of  epiphytic invertebrates  on  plants. Freshwater Biology ,  48(4):718 – 728.  doi:  10.1046/j.136
5-2427.2003.01047.x
Tews,  J.,  Brose,  U.,  Grimm,  V.,  Tielbörger,  K., Wichmann,  M.C.,  Schwager,  M.,  & Jeltsch,  F.  2004.  Animal  species  diversity driven by habitat heterogeneity/diversity: The  importance  of  keystone  structures. Journal  of  Biogeography ,  31(1):79 – 92. doi: 10.1046/j.0305-0270.2003.00994.x Willis,  S.C.,  Winemiller,  K.O.,  &  Lopez- Fernandez,  H.  2005.  Habitat  structural complexity  and  morphological  diversity of  fish  assemblages  in  a  Neotropical floodplain  river. Oecologia ,  142(2):284 – 295. doi: 10.1007/s00442-004-1723-z Wilson,  M.F.J.,  O’Connell,  B.,  Br own,  C.,
Guinan,  J.C.,  &  Grehan,  A.J.  2007. Multiscale  terrain  analysis  of  multibeam bathymetry data for habitat mapping on the  continental  slope. Marine  Geodesy 30(1-2):3-35..  doi:  10.1080/014904107012 95962 Young, M., Ierodiaconou, D., & Womersley, T. 2015. Forests of the sea: Predictive habitat modelling  to  assess  the  abundance  of canopy forming kelp forests on temperate  reefs. Remote  Sensing  of Environment ,  170:178 – 187.  doi:  10.1016/j. rse.2015.09.020