## PEMETAAN HABITAT BENTIK MENGGUNAKAN CITRA SATELIT SENTINEL-2A DI PULAU LIKI, PAPUA

## (BENTHIC HABITAT MAPPING USING SENTINEL-2A SATELLITE IMAGERY ON LIKI ISLAND, PAPUA)
Citra Arum Sari 1,a , Achmad Fachruddin Syah 1,b , Bayu Prayudha 2,b , Abdullah Salatalohi 2,b
1 Prodi Ilmu Kelautan, Universitas Trunojoyo Madura
2 Pusat Penelitian Oseanografi, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia a Kontributor utama, b Kontributor anggota

## E-mail: citraarumsari031098@gmail.com
Diterima: 29 Maret 2020; Direvisi: 8 Juli 2020; Disetujui: 23 Juli 2020

## ABSTRACT
There  was  measly  research  on  the  mapping  of  benthic  habitat  on  Liki  Island,  so  the  availability  of spatial data on benthic habitats in this area was very limited. Therefore, the goal of this study was to map  the  benthic  habitat  on  Liki  Island,  Papua,  and  to  test  its  accuracy  using  Sentinel-2A  satellite imagery data. Image data used was obtained from the earthexplorer.usgs.gov website and in situ data was used for image data calibration. The Lyzenga algorithm was used in water column correction and the unsupervised classification method was used to classify objects in the water column. The results show  that  the  map  with  the  water  column  corrected  has  a  better  accuracy  (60.78%)  than  the uncorrected map (37.25%). The distribution of benthic habitats consisting of coral reefs, seagrass and sand surrounds the entire marine area of Liki Island. In these waters, the coral reef ecosystem has a total area of 153.64 ha, a seagrass ecosystem of 143.53 ha and sand of 70.24 ha.
Keywords: Lyzenga Algorithm, Citra Sentinel-2A, Benthic Habitat, Liki Island
http://dx.doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2020.v17.a3322 Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 17 No. 1 Juni 2020

## ABSTRAK
Penelitian  pemetaan  habitat  bentik  di  Pulau  Liki,  masih  sangat  sedikit  dilakukan,  sehingga ketersediaan data spasial habitat bentik di daerah ini sangat terbatas. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan  untuk  memetakan  habitat  bentik  di  Pulau  Liki,  Papua,  dan  menguji  tingkat  akurasinya dengan  menggunakan  data  citra  satelit  Sentinel-2A.  Data  citra  yang  digunakan  diperoleh  dari earthexplorer.usgs.gov  website  dan  in  situ  data  digunakan  untuk  kalibrasi  data  citra.  Algoritma Lyzenga  digunakan  untuk  melakukan  koreksi  kolom  air  dan  metode  klasifikasi  unsupervised digunakan untuk mengklasifikasi objek yang ada di kolom perairan. Hasil menunjukkan bahwa peta yang  terkoreksi  kolom  air  memiliki  akurasi  lebih  baik  (60,78%)  dari  pada  yang  belum  terkoreksi kolom  air  (37,25%).  Sebaran  habitat  bentik  yang  terdiri  dari  terumbu  karang,  lamun  dan  pasir mengitari  seluruh  wilayah  perairan  Pulau  Liki.  Pada  perairan  tersebut  ekosistem  terumbu  karang mempunyai  luas  total  sebesar  153,64  ha,  ekosistem  lamun  sebesar  143,53  ha  dan  pasir  sebesar 70,24 ha.
Kata kunci: Algoritma Lyzenga, Citra Sentinel-2A, Habitat Bentik, Pulau Liki

## 1  PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  kurang  lebih 17.504  pulau  terdiri  dari  pulau-pulau besar  (Jawa,  Sumatera,  Kalimantan, Sulawesi,  dan  Papua)  dan  dilengkapi dengan  belasan  ribu  pulau  kecil (Inounu  et  al.,  2007).  Keputusan Presiden Nomor 6 Tahun 2017 menetapkan  pulau-pulau  kecil  terluar
(PPKT) di Indonesia sebanyak 111 pulau baik berpenghuni atau tidak berpenghuni  (Kepres  RI  No.6  tahun 2017).  PPKT  merupakan  pulau  yang memiliki  luas  kurang  lebih  20.000  km 2 dengan  dasar titik-titik koordinat geografis  yang  menghubungkan  garis pangkal  laut  kepulauan  sesuai  hukum internasional  dan  hukum  nasional (Batubara et al., 2014).
Salah  satu  pulau  kecil  terluar  di wilayah  bagian  timur  Indonesia  adalah Pulau  Liki.  Pulau  ini  juga  merupakan pulau  terdepan  di  Samudera  Pasifik. Pulau Liki terletak di Kecamatan Sarmi, Kabupaten  Sarmi,  Provinsi  Papua dengan jumlah penduduk sebanyak 209 jiwa  (Batubara  et  al.,  2014).  Sebagai salah satu pulau kecil terluar, pulau ini memiliki potensi  yang strategis ditinjau dari  aspek  ekonomi,  pertahanan  dan keamanan  serta  memiliki  ekosistem dengan  produktivitas  keanekaragaman hayati yang tinggi.
Pemanfaatan  sumberdaya  pulau- pulau  kecil  harus  dilakukan  secara bijaksana  dan  berkelanjutan  karena secara umum perairan dangkal di pulau- pulau  kecil  sangat  rentan  dan  sensitif terhadap  perubahan  iklim  (Setyawan  et al.,  2014)  serta  berpotensi  mengalami kerusakan  habitat,  perubahan  pada proses alami ekosistem dan pencemaran (Marasabessy  et  al.,  2018).  Di  antara
sumberdaya  alam  yang  dimiliki  oleh Pulau  Liki  adalah  habitat  bentik  yang terdiri  dari  ekosistem  terumbu  karang, ekosistem  lamun  dan  pasir.  Habitat bentik  merupakan  tempat  hidup  dari berbagai  jenis  organisme  yang  disusun oleh  rumput  laut,  lamun,  alga,  karang hidup, karang mati dengan tipe substrat seperti  pasir,  lumpur,  dan  pecahan karang  (Anggoro,  2015;  Zhang  et  al., 2013).  Ekosistem  terumbu  karang  dan lamun  merupakan  komponen  penyusun yang  sangat  penting  sebagai  tempat pemijahan,  tempat  mencari  makan, tempat  tinggal  biota  laut,  sebagai pelindung pantai dari gelombang, menstabilkan sedimen, penjernih perairan,  penyerap  karbon,  sumber material  industri  dan  farmasi,  serta pariwisata (Prawoto & Hartono, 2018).
Dengan  berkembangnya  ilmu  dan teknologi  saat  ini,  monitoring  terhadap kondisi dan perubahan suatu sumberdaya  alam  dapat  dideteksi dengan menggunakan teknologi penginderaan  jauh.  Salah  satu  citra satelit  yang  relative  baru  yaitu  Citra Sentinel-2A.  Citra  ini  mempunyai kualitas resolusi spasial yang lebih baik (10x10  m 2 /piksel)  dibandingkan  citra open  source  lainnya  yang  sering digunakan  seperti  citra  Landsat  (30  x 30  m 2 /piksel)  (Mastu  et  al.,  2018). Selain itu, metode dan pengolahan citra yang  tepat  akan  menjadi  faktor  utama dalam  mengoptimalkan  kemampuan citra  untuk menghasilkan peta habitat bentik  yang  lebih  akurat  (Putra  & Khakhim, 2013) Kemampuan  citra  satelit  dalam mendeteksi  objek  habitat  bentik  sangat dipengaruhi  oleh  gangguan  yang  ada dikolom  air.  Gangguan  yang  berada dikolom  air  dapat  dikurangi  dengan
memperbaiki  kualitas  citra  melalui proses  koreksi  kolom  air  (Prayudha, 2014).  Proses  koreksi  kolom  air memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap nilai  spektral  habitat  bentik  (Hafizt  & Danoedoro,  2015).  Penelitian  terkait penerapan  koreksi  kolom  air  dalam meningkatkan  tingkat  akurasi  peta habitat  bentik  telah  banyak  dilakukan (Green et al., 2000; Hafizt & Danoedoro, 2015;  Prawoto  &  Hartono,  2018;  Putra
& Khakhim, 2013). Selain itu, pemanfaatan  Citra  Sentinel-2A  sebagai penyedia  informasi  spasial  habitat bentik  perairan  dangkal  juga  telah banyak dilakukan  (Hafizt et al., 2017b; Immordino  et  al.,  2019;  Mastu  et  al., 2018;  Prawoto  &  Hartono,  2018).  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk  menguji  tingkat  akurasi  citra Sentinel-2A  dalam  memetakan  habitat bentik  dengan  menggunakan  koreksi kolom  air  dan  tanpa  koreksi  kolom  air serta  mengetahui  sebaran  dan  luasan habitat bentik di Pulau Liki.

## 2  METODOLOGI 2.1 Lokasi dan Data
Penelitian  ini  dilakukan  di  perairan sekitar Pulau Liki, Kabupaten
Jayapura,  Provinsi  Papua  yang  terletak pada  posisi  138°42’ - 138°45’  BT  dan 1°34’ -1°37  LS  (Gambar  2-1).  Data lapang ( in situ data ) diperoleh dari P2O LIPI. Pengambilan in situ data dilakukan pada tanggal 20-23
November  2018.  Pengolahan  data dilakukan di Laboratorium
Penginderaan  Jauh,  Pusat  Penelitian Oseanografi Indonesia (P2O LIPI).
Gambar 2-1: Peta lokasi penelitian
Data yang digunakan untuk penelitian  ini  meliputi:  (i)  citra  satelit Sentinel-2A  level  1  C  yang  direkam tanggal  04  April  2018  pada  pukul
17.31. (ii) Peta Rupa Bumi (RBI) skala 1 :  1.000.000,  (iii)  Data  lapang  berupa identifikasi  objek  yaitu  lamun,  karang dan substrat terbuka.
Peralatan  yang  digunakan  dalam penelitian ini meliputi: GPS  garmin 76s untuk  mencatat  koordinat  titik  objek, peralatan SCUBA atau snorkling , kamera  bawah  air,  dan  alat  tulis. Sedangkan  peralatan  untuk  analisis habitat  bentik  meliputi:  komputer, perangkat  lunak  MS.  Excel,  perangkat lunak  pengolahan  satelit  ENVI  4.5, perangkat lunak ArcGIS 10.5.

## 2.2 Pengumpulan Data Lapangan
Pengumpulan data bentik dilakukan dengan  cara  observasi  yang  dilakukan oleh  pihak  P2O  LIPI.  Pencatatan  pada lokasi sampel dilakukan secara random dan purposive (mempertimbangkan keterwakilan  setiap  kelas).  Data  yang dikumpulkan  juga  berupa  foto  bentik sebagai dokumentasi.
2.3 Pengolahan Citra Satelit
Data  citra  yang  telah  diunduh melalui (https://earthexplorer.usgs.gov/) kemudian dilakukan preprocessing yang digunakan  untuk  kalibrasi  nilai  digital number (biner) menjadi nilai reflectance , untuk koreksi TOA ( Top of Atmospheric ) serta surface reflectance dengan menggunakan
DOS ( Dark Object Substraction ).  Koreksi  yang  selanjutnya adalah  koreksi sunglint ,  fenomena  ini biasanya  terjadi  ketika  pantulan  sinar matahari yang mengenai permukaan air membentuk sudut balik yang sempurna kearah sensor. Koreksi sunglint dilakukan dengan menggunakan algoritma yang dikembangkan Hochberg et  al.,  (2003)  seperti  pada  persamaan berikut:
R’i = Ri – bi (R NIR – Min NIR )                  (1) Keterangan:
R’ i  : Nilai kanal i setelah direduksi Ri  : Nilai kanal i awal
bi  : Besarnya kemiringan regresi R NIR :Nilai kanal NIR
Min NIR : Nilai minimal kanal NIR Koreksi kolom air dilakukan dengan cara  membuat  algoritma  yang  telah dikembangkan  oleh  Lyzenga,  (1981) untuk  menghilangkan  gangguan  pada kolom  air.  Asumsi  koreksi  kolom  air
adalah  sinar  yang  masuk  kedalam kolom  perairan  akan  berkurang  secara eksponensial dengan semakin bertambahnya  kedalaman  (atenuitas). Formulasi algoritma yang
dikembangkan  oleh  Lyzenga,  (1981) adalah sebagai berikut:
Index ij = lnBi – ((ki/kj)x lnBj               (2) Ki/kj = a + (a 2 +1 ) 1/2 (3) a = (var B1 – var B2)/ (2*covB1B2)     (4) Keterangan: Index ij : water depth invariant bottom index Bi :  saluran i Bj :  saluran j Ki/kj :  rasio  koefisien  pelemahan kolom  air  antara  saluran  i dan j

## 2.4 Klasifikasi Habitat Bentik
Klasifikasi habitat bentik dilakukan dengan  memisahkan  daratan  dengan perairan  dangkal.  Hal  ini  dilakukan dengan cara masking pada citra satelit.
Komposit  kanal  yang  digunakan  yaitu kanal 4 ( red ), kanal 3 ( green ) dan kanal 2  ( blue ).  Klasifikasi  dilakukan  dengan metode tidak terbimbing ( unsupervised ). Hasil klasifikasi data penginderaan jauh divalidasi
menggunakan sebuah matriks kesalahan ( error matrix
/confusion matrix ). Metode ini dilakukan dengan
membandingkan hasil klasifikasi  citra  dengan  hasil  observasi di  lapang.  Uji  akurasi  untuk  habitat bentik  mengacu  pada  SNI  7716:2011 yaitu  nilai  tingkat akurasi sebesar  60% (BIG, 2014).

## 2.5 Tahapan Pengolahan Data
Tahapan  pengolahan  data  citra Sentinel-2A  untuk  pemetaan  habitat bentik dapat dilihat pada Gambar 2-2.
Donwload data Citra
Sentinel-2A Klasifikasi data lapang (karang,lamun,substrat terbuka) Merubah data lapang format excel menjadi data shp Preprocessing dengan QGIS Koreksi sunglint Koreksi kolom air (lyzenga) Masking data citra Klasifikasi unsupervised
(isodata), majority, dan combine class (kelas objek mengacu pada SNI 7716 : 2011 Overlay data lapang ke data hasil combine class Uji akurasi ( confution matriks )
Layout peta habitat bentik Gambar 2-2: Alur pengolahan data

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Koreksi Sunglint Koreksi sunglint digunakan  untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara menghilangkan  efek  gangguan  yang diakibatkan oleh pantulan sinar matahari  yang  mengenai  gelombang laut secara tegak lurus. Pada penelitian ini, band yang digunakan untuk koreksi sunglint adalah B2 ( blue ), B3 ( green ), B4 ( red )  dan  B8  (NIR).  Efek sunglint yang semakin  besar  dapat  menghilangkan informasi  di  bawah  kolom  perairan. Oleh  karena  itu,  pengambilan  ROI ( Region  of  Interest )  pada  daerah  yang terkena sunglint sebaiknya  memiliki nilai  R 2 yang  tinggi  (mendekati  1).  Nilai tersebut  akan  menunjukkan  bahwa algoritma  yang  akan  dihasilkan  dapat menghilangkan  efek sunglint dengan baik.  Hasil  regresi  tersebut  kemudian ditransformasikan menjadi sebuah algoritma  (Tabel  3-1)  yang  akan digunakan  untuk  mengurangi  efek sunglint pada citra.
Tabel 3-1: ALGORITMA SUNGLINT
Band Algoritma R 2 B2B8  B2-(1,1462*(B8-0,0332)) 0,94 B3B8  B3-(0,9956*(B8-0,0332)) 0,93 B4B8  B4-(0,8316*(B8-0,0332)) 0,76 Sumber: Pengolahan Data 2019
Citra  yang  telah  terkoreksi sunglint menampilkan  objek  di  kolom  perairan dengan  jelas  (kode  A2)  dibandingkan dengan  citra  yang  belum  terkoreksi (kode  A1)  yang  masih  terdapat  garis- garis  yang  menutupi  objek  (Gambar  3- 1).  Warna  hijau  pada  kode  A2 menunjukkan  bahwa  efek glint pada citra  yang  telah  dikoreksi  telah berkurang.

## 3.2 Koreksi Kolom Air (Lyzenga)
Koreksi  kolom  digunakan  untuk memperbaiki kualitas citra. Nilai pelemahan sinar matahari yang menembus  keperairan  dapat  dicari dengan  menentukan  nilai  varian  dan kovarian  dari  data  citra  (Tabel  3-2). Prayudha (2014) menjelaskan informasi dasar  laut  dapat  ditentukan  dari  nilai koefisien  atenuasi  (pelemahan)  kolom
air antara saluran i dan j ( ki/kj) (Tabel 3-3).  Nilai tersebut dapat diperoleh dari pemilihan ROI objek pasir ( training area) dengan kedalaman yang berbeda (Gambar  3-1).  Perairan  yang  jernih memiliki  nilai  pelemahan  energi  yang rendah.

## Tabel 3-2: HASIL PERHITUNGAN NILAI VARIAN DAN KOVARIAN
Varian Nilai Kovarian  Nilai R 2 Band 2 0,014 B2B3 0,015  0,93 Band 3 0,019 B2B4 0,017  0,96 Band 4 0,027   B3B4 0,021  0,84 Sumber: Pengolahan Data 2019 Tabel 3-3: NILAI PERHITUNGAN STATISTIK LYZENGA Band A ki/kj B2B3 -0,16739 0,346619 B2B4 -0,04665 0,454434 B3B4 -0,18866 0,329133 Sumber: Pengolahan Data 2019 Algoritma pada Tabel 3-4 di transformasikan  ke  data  citra  untuk koreksi  kolom  air.  Hasil  koreksi  kolom air  tersebut  akan  digunakan  untuk mengklasifikasikan habitat bentik.
Gambar 3-1: a). Citra yang belum terkoreki Sunglint, b) Citra yang terkoreksi Sunglint
Gambar 3-2: a) Citra yang belum terkoreksi, b) Citra yang sudah terkoreksi  Kolom Air
Tabel 3-4: PERSAMAAN ALGORITMA LYZENGA Band Algoritma B2B3 alog(B2)-(0,346619*(alog(B3))) B2B4 alog(B2)-(0,454434*(alog(B4))) B3B4 alog(B3)-(0,329133*(alog(B4))) Sumber : Pengolahan Data 2019
Data citra yang telah dikoreksi kolom air dan yang belum  terkoreksi memiliki perbedaan  yang  jelas.  Perbedaan  ini dapat  dilihat  secara  visual  dengan melihat    perubahan  warna  pada  objek yang sedang diindera  (Gambar 3-2).
Sensor  citra  yang  mengenai  kolom air  akan  memantulkan  efek  pantulan yang  lebih  gelap  saat  mengenai  objek yang  sama  pada  kedalaman  yang berbeda.  Prawoto  &  Hartono  (2018) melaporkan  bahwa  pasir  yang  berada pada  perairan  yang  lebih  dalam  akan cenderung memiliki warna lebih kebiruan  dibandingkan  dengan  pasir yang  terletak  di  perairan  yang  lebih dangkal.
Adanya
pengurangan intensitas cahaya akibat adanya peningkatan kedalaman (atenuasi)
diduga menjadi penyebab terjadinya hal tersebut  (Budhiman  et  al.,  2013).
Panjang  gelombang  sensor  citra  pada band  biru  memiliki  nilai  atenuasi  yang lebih  kecil  dibandingkan  band  merah. Hal  ini    menyebabkan  band  biru  bisa menembus  perairan  yang  lebih  dalam dibandingkan band merah (Green et al., 2000)  Kode A1 dan A2 pada Gambar 3- 2 adalah objek pasir dengan kedalaman yang  berbeda.  Citra  yang  belum terkoreksi (A1) menunjukkan pasir yang berada lebih dalam dengan warna yang cenderung  kebiruan  sedangkan  pada citra yang terkoreksi (A2)  menunjukkan pasir dengan warna yang terang.
3.3 Klasifikasi Unsupervised Klasifikasi habitat
bentik menggunakan  metode unsupervised dengan algoritma isodata classifications . Pengklasifikasian citra dilakukan secara tidak terbimbing dikarenakan minimnya data lapang. Interpretasi pada klasifikasi dilakukan secara visual yaitu dengan  melihat  warna,  rona,  tekstur, dan  pola  (Tabel  3-5).  Distribusi  habitat bentik di Pulau Liki melalui citra satelit yang sudah dan belum terkoreksi kolom air dapat dilihat pada Gambar 3-3.
Tabel 3- 5: INTERPRETASI CITRA Kelas Warna dan rona Tekstur Pola Situs Karang Gelap Kasar Cenderung paraler Zone tubir, lereng Lamun Gelap Halus Cenderung paraler Zone rataan terumbu Pasir Cenderung cerah Halus Acak Zone rataan terumbu Sumber : Pengolahan Data 2019
Gambar 3-3: a) Citra yang belum terkoreksi Kolom Air, b) citra yang telah terkoreksi Kolom Air
Pada  Gambar  3-3a  terlihat  bahwa sisi  utara  pulau  di  dominasi  oleh terumbu karang  dan  pasir.  Akan  tetapi setelah  melalui  koreksi  kolom  air (Gambar  3-3b),  terlihat  bahwa  selain terdapat  terumbu  karang,    pada  sisi utara  juga  banyak  terdapat  ekosistem lamun. Hal ini menunjukkan bagaimana  koreksi  kolom  air  dapat meningkatkan  kemampuan  citra  satelit dalam  mendeteksi  objek  habitat  bentik (Prayudha, 2014).

## 3.4 Uji Akurasi
Uji  akurasi  pada  klasifikasi  citra menggunakan  15  titik  untuk  terumbu karang,  20  titik  untuk  lamun,  dan  16
titik untuk pasir dari data lapang.
Akurasi  dari  citra  yang  belum terkoreksi  sebesar  37,25  %  dengan kappa sebesar  0,0451.    Nilai producer accuration (PA) dan user accuration (UA) menghasilkan  akurasi  berkisar  antara 10-50  %.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  kelas  habitat  bentik  sulit dipetakan  dengan  baik  (Tabel  3-6). Kelas bentik  yang sulit dipetakan dapat diakibatkan  oleh  adanya  gangguan kolom  air  dan  kondisi  kedalaman  yang berbeda  sehingga  nilai  spektral  objek yang  seharusnya  memiliki  nilai  yang sama        akan  menjadi  nilai  spektral objek yang berbeda.

## Tabel 3-6: HASIL CONFUSION MATRIX DATA CITRA YANG BELUM TERKOREKSI KOLOM AIR
Overall Accuracy = (31/51)  37,25% Kappa Coefficient = 0,0451 Citra/ Lapang Karang Lamun Pasir Total UA (%) Karang 6 2 4 12 50 Lamun 5 10 8 23 21,74 Pasir 5 8 3 16 31,25 Total 16 20 16 51 31,37 PA (%) 37,5 10 25
Sumber : Pengolahan Data 2019
Tabel 3- 7: HASIL CONFUSION MATRIX DATA CITRA YANG SUDAH TERKOREKSI KOLOM AIR Overall Accuracy = (31/51) 60,78%
Kappa Coefficient = 0,412 Citra/ Lapang Karang Lamun Pasir Total UA (%) Karang 10 6 4 20 50 Lamun 3 12 3 14 21,42 Pasir 3 2 9 14 21,42 Total 15 20 16 51 PA (%) 66,67 60 56,25 Sumber : Pengolahan Data 2019
Akurasi  pada  citra  yang  terkoreksi kolom  air  sebesar  60,78%  dengan kappa 0,4128  (Tabel  3-7).  Perbedaan tingkat  akurasi  pada  citra  yang  belum dan  sudah  terkoreksi  sebesar  23,53%. Tingkat  akurasi  hasil  dari  citra Sentinel-2A  yang  digunakan  untuk pemetaan  habitat  bentik  di  Pulau  Liki sudah  sesuai  dengan  SNI  7716:2011 yaitu  tentang  pemetaan  habitat  dasar perairan dangkal
yang
harus mempunyai  tingkat  akurasi  minimal 60% (BIG 2014).
Penelitian  habitat  bentik  dengan menggunakan  Citra  Sentinel-2A  juga pernah  dilakukan  oleh  Prawoto  dan Hartono  (2018).  Penelitian  tersebut menghasilkan  tingkat  akurasi  sebelum dikoreksi  kolom  air  sebesar  71,56% dengan kappa 0,6164  dan  setelah dikoreksi  kolom  air  sebesar  80,73% dengan kappa 0,7372.  Tingkat  akurasi habitat  bentik  di  Pulau  Liki  memiliki nilai  yang  lebih  rendah  dibandingkan dengan penelitian Prawoto dan Hartono (2018).  Hal  ini  diduga  disebabkan karena  keterbatasan  data  lapang  yang ada  dan  juga  proses  klasifikasi  yang menggunakan  metode unsupervised , sedangkan Prawoto dan Hartono (2018) menggunakan  metode supervised dan data  lapang  yang  lebih  banyak  dalam melakukan  klasifikasi  habitat  bentik. Peningkatan  akurasi  setelah  koreksi kolom air juga didukung oleh penelitian Putra & Khakhim (2013) yang menggunakan    metode unsupervised dengan citra Quickbird yang
memperoleh  tingkat  akurasi  sebelum koreksi  kolom  air  sebesar  58,38%  dan setelah terkoreksi sebesar 67,70.
Penelitian  Hafizt  &  Danoedoro  (2015) juga menunjukkan peningkatan akurasi yaitu sebelum terkoreksi sebesar 26,01%  dan  setelah  terkoreksi  sebesar 30,34%  menggunakan  citra  Worldview dengan metode spectral angle mapper .

## 3.5 Peta Habitat Bentik
Peta  habitat  bentik  Pulau  Liki memiliki  skala  1  :  40.000.  Pemetaan habitat  bentik  mengacu  pada  SNI 7716:2011  tentang  Pemetaan  Habitat Bentik  Perairan  Luat  Dangkal.  Skala pada panduan pemetaan yang ditetapkan  oleh  BIG  (2014)  yaitu 1:5.000,  1:10.000,  1:25.000,  1  :50.000 dan 1:250.000, sehingga citra  Sentinel- 2A memiliki skala yang sesuai sehingga peta yang dihasilkan dapat digunakan.
Gambar  3-4 menunjukkan distribusi habitat  bentik  di  Pulau  Liki.  Gambar tersebut  menunjukkan  bahwa  terumbu karang  tersebar  mengelilingi  Pulau  Liki dengan total luasan sebesar 153,64 ha. Selain terumbu karang, Pulau Liki juga banyak dikelilingi oleh lamun dan pasir. Hasil  menunjukkan  bahwa  lamun  dan pasir  secara  berurutan  mempunyai luasan  masing-  masing  143,35  ha  dan 70,24  ha.  Pengelolaan  yang  baik terhadap  habitat  bentik  diharapkan dapat  menjaga  fungsi  dan  kelestarian habitat bentik yang ada di Pulau Liki.

## Gambar 3-4. Peta Habitat Bentik Pulau Liki

## 4  KESIMPULAN
Dengan  resolusi  spasial  yang  cukup tinggi  (10  x  10  m 2 /piksel),  Citra Sentinel-2A mampu memetakan habitat bentik  di  Pulau  Liki  dengan  baik.    Uji akurasi  menggunakan  transformasi lyzenga  menghasilkan  nilai  sebesar 60,78%  dengan  peningkatan  akurasi 23,53%  dari  citra  tanpa  koreksi  kolom air.  Hasil  uji  tersebut  memenuhi standar
SNI 7716:2011
tentang pemetaan habitat dasar perairan dangkal. Hal ini mendukung penelitian- penelitian sebelumnya yang juga menunjukkan kemampuan Citra Sentinel-2A    dalam  memetakan  habitat bentik  dibandingkan  dengan  citra satelit  lainnya  seperti  Landsat  8  yang hanya  mempunyai  tingkat  akurasi 47,57%  (Hafizt et al., 2017a). Pulau Liki dikelilingi  oleh  3  habitat  bentik  yaitu terumbu  karang  (153,64  ha),  lamun (143,35  ha),  dan  pasir  (70,24  ha). Pemanfaatan  sumber  daya  alam  yang optimal  di  Pulau  Liki  dapat  terus dilakukan dengan tetap menjaga kelestarian sumberdaya alam yang ada.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih    disampaikan  kepada U.S.  Geological  Survey  (USGS) untuk penyediaan  data  Citra  Sentinel-2A  dan kepada  Pusat  Penelitian  Oseanografi (P2O  LIPI)  yang  telah  memfasilitasi penggunaan  data  hasil  surveinya  serta Tim Redaksi Jurnal Penginderaan Jauh dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Anggoro,  A.  (2015). Pemetaan  Zona Geomorfologi  Dan  Habitat  Bentik Menggunakan Citra Worldview-2
Dengan  Metode  Obia  Di  Gugus  Pulau Pari .  Thesis.  Institut  Pertanian Bogor.
Batubara,  R.  M.,  Andi,  R.,  Eko,  S.  S., Muhandis,  S.,  Nugroho,  A.,  & Pingkan,  K.  R.  (2014). Album  Peta Pulau-Pulau  Kecil  terluar  di  Wilayah Indonesia Bagian Timur . Jakarta : PT Tempo  Inti  Media  dan  Kementerian Kelautan  dan  Perikanan  republik Indonesia.
Budhiman, S., Winarso, G., & Wikanti, A.
(2013). Pengaruh Pengambilan
Training  Sample  Substrat  Dasar Berbeda  Pada  Koreksi  Kolom  Air Menggunakan  Data  Penginderaan Jauh  (Effect  of  Training  Sample  of Different  Bottom  Substrates  on Water  Column  Correction  Using Remote Sensing Data). Jurnal
Penginderaan  Jauh  Dan  Pengolahan Data Citra Digital , 10 (2), 83 – 91.
Geospasial,  B.  I.  (2014). Badan  Informasi Geospasial : Peraturan KepalaPedoman  Teknis  Pengimpulan dan  Pengelolaan  Geospasial  Habitat Dasar  Perairan  Laut  Dangkal (Issue c). https://doi.org/10.16526/j.cnki.11- 4762/tp.2014.11.051
Green,  E.  P.,  Mumby,  P.  J.,  Edwards,  A. J.,  &  Clark,  C.  D.  (2000).  Remote Sensing  Handbook  for  Tropical Coastal  Management.  In Remote
Sensing Handbook for Tropical Coastal  Management .  Paris  (FR) : UNESCO Pub. https://doi.org/10.1109/6.367967 Hafizt, M., & Danoedoro, P. (2015). Kajian Pengaruh  Koreksi  Kolom  Air  pada Citra Multispektral Worldview-2 untuk  Pemetaan  Habitat  Bentik  di Pulau  Kemujan  Kepulauan  Karimun Jawa  kabupaten  Jepara. Prosiding Pertemuan Ilmiah .
Hafizt,  M.,  Iswari,  M.  Y.,  &  Prayudha,  B. (2017a).  Kajian  Metode  Klasifikasi Citra  Landsat-8  untuk  Pemetaan Habitat Bentik di Kepulauan Padaido ,  Papua  Assessment  of  Landsat-8
Classification  Method  for  Benthic Habitat Mapping in Padaido Islands , Papua Abstrak Pendahuluan Metodologi. Oseanologi Dan Limnologi Di Indonesia . (2), 1 – 13.
https://jurnal- oldi.or.id/index.php/oldi/article/vie w/69/67
Hafizt, M., Manessa, M. D. M., Adi, N. S.,
&  Prayudha1,  B.  (2017b).  Benthic Habitat  Mapping  by  Combining Lyzenga  ’  s  Optical Model  and Relative Water Depth Model in Lintea Island  ,  Southeast  Sulawesi .  IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, (98) , 0 – 10.
Hochberg,  E.  J.,  Andrefouet,  S.,  &  Tyler,
M.  R.  (2003).  Sea  Surface  Correction of  High  Spatial  Resolution  Ikonos Images  to  Improve  Bottom  Mapping in  Near  Shore  Environments. IEEE
Trans. Geoscience and Remote Sensing , 41 (7), 1724 – 1729.
Immordino,  F.,  Barsanti,  M.,  Candigliota,
E., Cocito, S., Delbono, I., & Peirano,
A.  (2019).  Application  of  Sentinel-2
Multispectral Data for Habitat Mapping  of  Pacific  Islands :  Palau Republic ( Micronesia , Pacific Ocean ). Journal  of  Marine  Science  and Engineering Article , 7 (316), 1 – 16.
Inounu,  I.,  Martindah,  E.,  Saptati,  R.  A., &  Priyanti,  D.  A.  (2007).  Potensi Ekosistem  Pulau-Pulau  Kecil  Dan Terluar Untuk Pengembangan Usaha Sapi  Potong. Wartazoa , 17 (4),  156 – 164.
Keputusan  Presiden  Nomor  6  Tahun  2017 tentang  Penetapan  Pulau-Pulau  Kecil Terluar . (n.d.).
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. https://doi.org/10.1080/014311681 08948342
Mastu,  L.  O.  K.,  Nababan,  B.,  & Panjaitan,  J.  P.  (2018).  Pemetaan Habitat Bentik Berbasis Objek Menggunakan  Citra  Sentinel-2  Di Perairan Pulau Wangi-Wangi Kabupaten  Wakatobi. Jurnal  Ilmu Dan Teknologi Kelautan Tropis , 10 (2),
381 – 396. https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i2 .21039
Prawoto,  C.  D.,  &  Hartono.  (2018). Pemetaan  Habitat  Bentik  dengan Citra  Multispektral  Sentinel-2a  di Perairan  Pulau  Menjangan  Kecil  dan Menjangan Besar, Kepulauan
Karimunjawa. Jurnal Bumi Indonesia , 7 (3), 2 – 8.
Prayudha,  B.  (2014). Panduan  Teknis Pemetaan  Habitat  Dasar  Perairan Laut Dangkal (Suyarso (Ed.); Issue 1).
Coremap CTI LIPI, Jakarta. Putra, F. M. G. P., & Khakhim, N. (2013). Pemetaan Habitat Bentik Menggunakan  Citra  Quickbird  Di
Sebagian Pulau Kemujan, Kepulauan Karimunjawa. Jurnal Bumi Indonesia ,
3 (2), 2 – 12. https://doi.org/10.1017/CBO97811 07415324.004
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 (June 2018), 88 – 97. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2013
.09.018