PENGARUH ALGORITMA LYZENGA DALAM PEMETAAN TERUMBU KARANG MENGGUNAKAN WORLDVIEW-2, STUDI KASUS: PERAIRAN PLTU PAITON PROBOLINGGO (THE EFFECT OF LYZENGA’S ALGORITHM ON CORAL REEF MAPPING USING WORLDVIEW-2, A CASE STUDY: COASTAL WATERS OF PAITON PROBOLINGGO)
Lalu Muhamad Jaelani 1*) , Nurahida Laili *) ,Yennie Marini **) *) Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, ITS Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Sukolio, Surabaya 60111 **) Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh LAPAN Jl. Kalisari No.08 Pekayon Pasar Rebo, Jakarta 13710
1 e-mail: lmjaelani@geodesy.its.ac.id
Diterima 7 Desember 2015; Dirivisi 26 Desember 2015; Disetujui 29 Desember 2015

## ABSTRACT
Mapping  the  coral  reef  ecosystems  to  support  the  coastal  management  can  be  carried  out using a high-resolution satellite imagery. Various methods of sea bottom features extraction have been developed  and  can  be  implemented  to  support  the  mapping  process,  one  of  them  is  Lyzenga’s algorithm.  This  algorithm  requires  a  depth  variation  of  the  area.  The  objective  of  this  research  is  to investigate the effect of Lyzenga’s algorithm on coral reef mapping. In this research, we compared the classification  results  of  coral  ecosystem  between  image  with  and  without  Lyzenga’s  algorithm.  The image  classification  with  this  algorithm  showing  the  appearance  of  sea  bottom  features  were  more differentiated and turn into Lyzenga index values which have been free from the water column effect. It produced several classes, they were oceans, land, sand, and coral reefs. The estimated area of coral reefs ecosystems in the waters surrounding Paiton based on Worldview-2 classification result was 8.26 ha. Mapping coral reefs ecosystem by using a high-resolution satellite imagery was very helpful giving the visualization of a wider area than the field observations.
Keywords: Coastal, Coral reef, Lyzenga, Worldview-2

## ABSTRAK
Peta  ekosistem  terumbu  karang  sebagai  salah  satu  data  pendukung  pengelolaan  wilayah pesisir  bisa  diperoleh  dengan  memanfaatkan  citra  satelit  resolusi  tinggi.  Berbagai  metode  ekstraksi informasi  dasar  laut  telah  dikembangkan  dan  dapat  dimanfaatkan,  salah  satunya  adalah menggunakan algoritma Lyzenga. Algoritma ini mensyaratkan adanya variasi kedalaman pada wilayah pesisir  perairan  yang  akan  dipetakan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh penggunaan algoritma dalam pemetaan ekosistem terumbu karang dengan melakukan perbandingan hasil  ekstraksi  kenampakan  dasar  laut  antara  citra  yang  diproses  menggunakan  algoritma  Lyzenga dan  citra  tanpa  algoritma  Lyzenga.  Proses  klasifikasi  citra  dengan  algoritma  Lyzenga  menunjukkan kenampakan  obyek  di  bawah permukaan  laut  yang  lebih  mudah  dikenali  dalam  format  nilai  indeks Lyzenga  yang  telah  terbebas  dari  pengaruh  kedalaman.  Dalam  penelitian  ini  dihasilkan  beberapa kelas tutupan dasar perairan dangkal di sekitar PLTU Paiton yakni kelas lautan, daratan, pasir, dan terumbu karang. Estimasi luasan tutupan terumbu karang di perairan PLTU Paiton berdasarkan data Worldview dua  ini  adalah  8,26  Ha.  Pemetaan  terumbu  karang  dengan  memanfaatkan  citra  satelit resolusi  tinggi  sangat  membantu  memberikan  kenampakan  mencakup  wilayah  lebih  luas dibandingkan dengan pengamatan langsung di lapangan.
Kata Kunci: Lyzenga, Pesisir, Terumbu karang, Worldview 2

## 1  PENDAHULUAN
Wilayah  pesisir  perairan  memiliki produktivitas  paling  tinggi,  terdapat berbagai  spesies  ikan  dan  terumbu karang  di  wilayah  ini.  Meski  demikian, wilayah  ini  menjadi  wilayah  paling rentan dan berpeluang mendapat tekanan  dari  darat  maupun  dari  laut (Balai  Lingkungan  Hidup  (BLH)  provinsi Jawa  Timur,  2013).  Parameter  yang dapat digunakan untuk menilai kualitas lingkungan  laut  dan  wilayah  pesisir perairan adalah kelimpahan dan kesehatan terumbu karang dan ikan.
Terumbu karang merupakan organisme yang hidup di dasar perairan dangkal  terutama  di  daerah  tropis  dan memiliki  produktivitas  yang  tinggi (Pasaribu,  2008).  Terumbu  karang merupakan  asosiasi  yang  besar  dan kompleks dari organisme-organisme yang memiliki  sejumlah  tipe  habitat  yang berbeda  pada  satu  waktu  bersamaan (James  W.  Nybakken,  2001).  Terumbu karang  merupakan  rumah  bagi  lebih dari  76%  jenis  karang  dan  50%  jenis ikan  karang  dan  otomatis  menjadi penyedia makanan bagi jutaan binatang laut  lainnya  (Arief,  2008).  Ekosistem terumbu  karang  sangat  bermanfaat
untuk  kelangsungan  hidup  manusia, antara lain sebagai penahan gelombang, biotop  ikan,  makanan  ikan,  serta pariwisata bahari.
Di  antara  sekian  banyak  kekayaan laut  Indonesia  yang  paling  terancam adalah  terumbu  karang  (Kunzmann  & Efendi,  1994).  Terumbu  karang  sangat sensitif terhadap perubahan lingkungan di  sekitarnya,  baik  oleh  faktor  alam maupun  kegiatan  manusia.  Maka  dari itu,  kebijakan  pengelolaan  yang  tepat perlu  dilakukan  dalam  rangka  menjaga kelangsungan hidup ekosistem terumbu karang  yang  selanjutnya  akan  dapat meningkatkan produktivitas perairan.
Kini dengan berkembangnya teknologi  penginderaan  jauh,  tidak hanya  wilayah  daratan  saja  yang  dapat dipetakan namun juga wilayah perairan, termasuk  terumbu  karang  (Pasaribu, 2008;  Suwargana,  2014;  Vincentius  P. Siregar, 2010). Metode ini memanfaatkan citra  satelit  yang  direkam  oleh  wahana luar angkasa. Pemetaan dengan memanfaatkan penginderaan jauh dapat mencakup  area  yang  luas  tanpa  harus melakukan pengamatan langsung. Penginderaan jauh akan dapat mengurangi biaya yang harus dikeluarkan
untuk melakukan pengamatan langsung secara in  situ .  Selain  itu,  waktu  yang dibutuhkan juga akan lebih singkat dan efisien. Hal ini dapat menjadi solusi bagi pemetaan kondisi dan sebaran terumbu karang di perairan Indonesia.
Dalam  pengolahan  citra  satelit untuk  pemetaan  terumbu  karang, terdapat  beberapa  metode  yang  bisa digunakan. Salah satunya adalah Algoritma  Lyzenga  (Lyzenga,  1978, 1981).  Metode  Lyzenga  dikenal  dengan nama metode depth-invariant index atau metode water column correction (koreksi kolom  air).  Koreksi  kolom  air  bertujuan untuk mengeliminasi kesalahan identifikasi spektral habitat karena faktor kedalaman.  Metode  ini  menghasilkan indeks  dasar  yang  tidak  dipengaruhi kedalaman  dan  berhasil  baik  pada perairan  dangkal  yang  jernih  seperti  di wilayah habitat terumbu karang (Maritorena, 1996).
Algoritma  Lyzenga  telah  digunakan pada  banyak  studi  pemetaan  habitat karang  dengan  menggunakan  berbagai data satelit (Arief, 2013; Lyons, Phinn, & Roelfsema,  2011;  Setiawan,  Marini,  & Winarso,  2015;  Stumpf,  Arnone,  Gould, Martinolich, &
Ransibrahmanakul,
2003).  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan pengujian dampak penggunaan algoritma lyzenga pada pemetaan ekosistem terumbu karang, yaitu dengan  membandingkan  hasil  antara pengolahan  citra  dengan  dan  tanpa menggunakan algoritma tersebut.
Pengujian  dilakukan  di  perairan  PLTU Paiton menggunakan data satelit penginderaan  jauh Worldview 2  yang direkam pada 2 Agustus 2010.
Unit  Pembangkit  Listrik  Paiton  di Kabupaten Probolinggo merupakan pembangkit  listrik  yang  memanfaatkan uap  air  laut  sebagai  penggerak  dan pendingin  turbin,  dimana  sumber  air laut berasal dari perairan di sekitarnya. Air hasil pendinginan turbin yang relatif bersuhu  tinggi  dialirkan  (dibuang)  ke perairan  sekitarnya.  Kegiatan  tersebut diduga  dapat  mempengaruhi  kualitas
lingkungan  perairan  sekitar  (PT.  PJB Unit Pembangkitan Paiton, 2010).

## 2  METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Data dan Peralatan
Data  utama  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah Citra Satelit Worldview -2  yang  direkam  pada  2 Agustus  2010  dan  data in  situ dari Laporan  Pemantauan  Kondisi  Terumbu dan  Ikan  Karang  PLTU  Paiton  pada  1-3 Juni
2010. Sementara
untuk pemrosesan data, sebagian besar menggunakan  perangkat  lunak  Beam- VISAT  5.0    yang  diunduh  di  http:// www.brockmann-consult.de/cms/web/ beam/

## 2.2 Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan beberapa  tahapan,  mulai  dari  koreksi citra  dan  pengolahan  citra,  serta  yang terakhir yaitu penentuan pola persebaran  ekosistem  terumbu  karang menggunakan  algoritma  Lyzenga  dan tanpa  algoritma  Lyzenga.  Citra  yang digunakan  adalah  citra  resolusi  tinggi yang  memiliki  tutupan  awan  kurang dari  10%  sehingga  kenampakan  laut dan daratan menjadi cukup baik seperti terlihat pada Gambar 2-1.
Gambar 2-1: Citra Worldview-2 PLTU Paiton
Citra Worldview -2  yang  digunakan memiliki  tipe  MS-1,  yakni  citra  yang terdiri  dari  empat  kanal  Multispektral, kanal blue, green, red , dan NIR1 dengan resolusi  spasial  untuk  semua  kanal sebesar  2,0  m.  Jumlah  kanal  telah memenuhi kebutuhan untuk penerapan
algoritma Lyzenga (kanal blue dan green ), dan untuk klasifikasi (kanal NIR1). Citra yang  digunakan  juga  merupakan  citra Worldview -2 level 2-A yang berarti telah terkoreksi geometrik.
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan terangkum  dalam  diagram  alir  pada Gambar  2-2.  Tahap  pertama  yang dilakukan  yaitu  koreksi  citra  untuk menghilangkan  gangguan-gangguan  yang terjadi  saat  perekaman  citra.  Karena data yang didapatkan sudah dalam level 2A, maka koreksi utama yang diperlukan adalah  koreksi  radiometrik.  Koreksi  ini meliputi  kalibrasi  radiometrik  dan koreksi  atmosfer.  Tahapan  kalibrasi radiometrik  dilakukan  dengan  konversi nilai  piksel  dari digital  number (DN) menjadi  nilai  Radian  ( L )  menggunakan formula  di  bawah  ini  (DigitalGlobe, 2010):
(2-1) Dimana, adalah  nilai  radian spektral ( Wm -2 -sr -1 µm -1 ),
dan adalah nilai piksel kanal.
merupakan  faktor  kalibrasi  radiometrik absolut  kanal,  dan adalah  lebar pita (bandwidth) efektif,  kedua  nilai  ini berbeda  untuk  setiap  Kanal  dan  dapat dilihat pada metadata citra (*.IMD).
Selanjutnya dilakukan koreksi atmosfer dengan menggunakan perangkat lunak Second  Simulation  of  a  Satellite Signal  in  the  Solar  Spectrum (6S) vector .
Koreksi citra dengan metode 6S dilakukan melalui  situs  resmi  6S  yakni www. 6s.ltdri.org , dengan menggunakan
parameter aerosol dari  Stasiun  Cuaca BMKG  Juanda,  yang  diturunkan  dari data  visibilitas  horizontal  sebesar  10 km.  Koreksi  atmosfer  diperlukan  untuk menghilangkan  efek  atmosfer  yang terekam oleh sensor (Jaelani, Matsushita, Yang,  &  Fukushima,  2013,  2015).  Pada proses  ini,  nilai L yang  dihasilkan  oleh proses  kalibrasi  radiometrik  diubah  ke dalam nilai reflektan-permukaan ( ρ permukaan ).  Nilai ρ permukaan merupakan nilai reflektan saat gelombang mengenai dan  meninggalkan  obyek.  Tidak  seperti
ρ sensor yang  telah  melalui  jarak  sejauh 770  km  sebelum  akhirnya  mencapai sensor satelit, nilai ρ permukaan ini terbebas dari  pengaruh  atmosfer.  Hal  ini dimaksudkan  agar  informasi  dari  obyek perairan  yang  akan  diolah  merupakan informasi  yang  terbebas  dari  efek atmosfer. ρ permukaan selanjutnya  menjadi data  masukan  ( input )  dari  algoritma Lyzenga dengan terlebih dahulu memisahkan  region  daratan  dan  lautan agar  pengolahan  hanya  diproses  pada area lautan saja.
Citra Worldview-2 Data Lapangan Uji ketelitian Pembuatan Layout Peta Citra Koreksi Geometrik Algoritma Lyzenga Klasifikasi citra Perhitungan Luas Kelas Tutupan Terumbu Karang Koreksi Radiometrik Peta Persebaran Terumbu Karang Data Luas Kelas Tutupan Terumbu Karang Pemisahan region darat dan laut Peta citra hasil algoritma Peta citra tanpa algoritma Analisa Peta citra Ya Tidak

## Gambar 2-2: Diagram alir metodologi penelitian
Algoritma  Lyzenga  yang  digunakan adalah  (Green,  Mumby,  Edwards,  & Clark, 2000):
(2-2)
dimana:
Li = nilai reflektan kanal biru
Lj
= nilai reflektan kanal hijau
ki/kj = rasio  koefisien  atenuasi  kanal biru dan hijau
Persamaan  (2-2)  digunakan  untuk ekstraksi  informasi  dasar  perairan  (Y). Untuk  itu  dibutuhkan  dua  kanal spektral  citra  serta  rasio ki/kj yang merupakan  rasio  koefisien  atenuasi antara kedua kanal tersebut,  dalam hal ini  adalah  kanal  biru  dan  kanal  hijau. Perhitungan  algoritma  ini  dipengaruhi oleh pasangan kanal i (kanal biru) dan j (kanal  hijau)  yang  digunakan.  Panjang gelombang  dari  kanal  yang  digunakan akan  mempengaruhi  seberapa  dalam kanal  tersebut  dapat  mendeteksi  dasar perairan.  Kanal  biru  dan  kanal  hijau memiliki  panjang  gelombang  dengan penetrasi  paling  baik  diantara  kanal yang lain (Suwargana, 2014).
Koefisien attenuasi ( ki/kj ) dihitung dengan persamaan:
(2-3)
Nilai a ditentukan dengan persamaan:
(2-4)
dimana:
σii = ragam atau varian kanal i σjj = ragam atau varian kanal j σij = peragam atau covarian kanal i dan kanal j
Algoritma  Lyzenga  dapat  diterapkan dengan  terlebih  dahulu  menghitung nilai  koefisien  attenuasi  perairan  ( ki/kj ) untuk lokasi penelitian. Dari persamaan di  atas,  nilai ki/kj ditentukan  oleh  nilai a , nilai a diperoleh dengan mengekstrak nilai-nilai  dijital  pada  kanal  biru  dan kanal  hijau  pada  posisi  geografis  yang sama melalui pembuatan training sample area dalam bentuk poligon. Pada penelitian ini digunakan training sample area sebanyak  30  poligon  yang  diambil di  area  perairan  dangkal.  Kemudian
dihitung secara  statistik sehingga didapat  nilai varian (ragam)  dan covarian (peragam) training  sample  area untuk  kanal  biru  dan  kanal  hijau sehingga  diperoleh  nilai a dan  rasio koefisien  attenuasi  ( ki/kj )  berdasarkan persamaan  (2-3)  dan  (2-4).  Tahap selanjutnya adalah klasifikasi citra hasil transformasi  Lyzenga  dan  citra  tanpa transformasi Lyzenga. Hasil dari keduanya kemudian dibandingkan.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Hasil Koreksi Radiometrik
Hasil  dari  koreksi  radiometrik dapat  terlihat  dari  nilai  piksel  yang berubah.  Pada  awalnya  nilai  piksel berupa DN dengan rentang antara 0 - 500 (Gambar 3-1a). Setelah dikoreksi radiometrik  hasil  akhir  berupa  reflektan- permukaan  ( ρ permukaan )  dengan  rentang nilai 0 sampai 1 (Gambar 3-1b).
(a) (b)
Gambar 3-1: Grafik  hasil  koreksi  radiometrik (a) sebelum; (b) sesudah

## 3.2 Hasil Pemisahan Region Darat dan Laut
Untuk memudahkan proses transformasi dan klasifikasi, maka perlu dilakukan  pemisahan  antara region darat  dan region laut.  Metode  yang dilakukan  yaitu  dengan  melakukan digitasi  bagian  daratan  pada  citra. Setelah dilakukan digitasi, maka wilayah

## Digital Number
laut  dibiarkan  tetap  membawa  nilai ρ permukaan sedangkan  wilayah  darat dihapus  ( null ).  Hasil  pemisahan  dapat dilihat pada Gambar 3-2
Gambar 3-2: Hasil pemisahan region

## 3.3 Hasil  Klasifikasi  Citra  dengan Algoritma Lyzenga
Lyzenga  (1978,  1981)  menegaskan bahwa  untuk  mendapatkan  korelasi linear yang benar, maka perlu dilakukan training  sample pada  substrat  dasar perairan yang homogen pada kedalaman yang berbeda.
Sebelum training  sample dibuat, citra ditampilkan dalam true-color (RGB= 321).  Kemudian training  sample mulai dibuat di area dengan warna hijau gelap di  dekat  daratan.  Kanal  yang  dipilih untuk  dihitung  rasionya  adalah  kanal dengan  penetrasi  ke  dalam  air  yang tertinggi,  yakni  kanal  biru  dan  hijau. Dari  pengambilan training sample tersebut  maka  didapatkan  nilai ki/kj sebesar 0,93969. Citra tersebut kemudian diklasifikasi  dengan  metode Unsupervised Classification. Hasil klasifikasi ditampilkan pada Gambar 3-3.

## 3.4 Hasil  Klasifikasi  Citra  tanpa Algoritma Lyzenga
Untuk mendapatkan hasil klasifikasi  tanpa  algoritma  Lyzenga, Citra  yang  digunakan  adalah  komposit NIR1 -  Green  -  Blue (RGB  =  421).  Saat dibandingkan dengan citra komposit Red - Green  -  Blue (RGB=321),  citra  komposit 421 (Gambar 3-4) menunjukkan kenampakan dasar laut yang lebih baik, karena  kanal  NIR  memiliki  sensitivitas spektral  yang  baik  dalam  membedakan
parameter ekologi di ekosistem perairan pesisir (Everitt et al., 1999)
Gambar 3-3: Hasil  klasifikasi  citra  dengan algoritma Lyzenga (Hitam:
Daratan,  Merah:  Pasir,  Biru: Karang, Putih: Laut)
(a) (b)
Gambar 3-4: Citra  komposit(a)  citra  komposit 321; (b) citra komposit 421
Citra  dengan  komposit  421  ter- sebut  selanjutnya  diklasifikasi  dengan metode  yang  sama  yaitu Unsupervised Classification . Selanjutnya, hasil klasifikasi ditunjukkan  pada  Gambar  3-5.  Jika dibandingkan  hasil  klasifikasi  citra dengan  algoritma Lyzenga  (Gambar 3-3) dan tanpa algoritma Lyzenga (Gambar 3- 5), maka penggunaan algoritma Lyzenga memberikan  pengaruh  signifikan  dalam
ekstraksi informasi perairan.
Gambar 3-5: Hasil  klasifikasi  citra  komposit
421 tanpa algoritma Lyzenga (a) (b)
Gambar 3-6: Sensitivitas  pada  objek  pasir  :  (a) Hasil  klasifikasi  citra  dengan algoritma Lyzenga (b) Hasil klasifikasi  citra  tanpa  Lyzenga (Hitam:  Daratan,  Merah:  Pasir, Biru: Karang, Putih: Laut, Kuning: Pasir di atas air)
Hasil  klasifikasi  citra  dengan algoritma  Lyzenga  memberi  kenampakan pada kelas pasir dan juga substrat dasar perairan  seperti  pada  Gambar  3-6a (dikenali dengan objek berwarna merah). Sedangkan  hasil  klasifikasi  citra  tanpa Lyzenga  menunjukkan  kenampakan pasir  di  area  sepanjang  PLTU  saja seperti pada Gambar 3-6b.
Salah  satu  syarat  penggunaan algoritma Lyzenga adalah adanya variasi kedalaman (Lyzenga, 1978, 1981). Variasi kedalaman yang telah dihilangkan akan membuat  nilai  pantulan  substrat  dasar perairan  yang  dihasilkan  merupakan nilai yang terbebas dari efek kedalaman kolom  air.  Oleh  karena  itu,  terjadi perbedaan  ketika  proses  klasifikasi dilakukan  pada  dua  citra  tersebut. Dengan membandingkan kedua hasilnya, maka dapat dipilih hasil klasifikasi yang selanjutnya  dijadikan  peta,  yakni  citra dengan  algoritma  Lyzenga.  Citra  tersebut terbukti  dapat  memberikan  kenampakan substrat dasar perairan yang lebih baik.
Kelas yang dihasilkan yakni kelas pasir,  dan  terumbu  karang.  Terumbu karang  hasil  klasifikasi  tidak  dapat dibedakan  jenisnya  sehingga  hanya masuk ke dalam satu kelas saja. Hal ini terjadi  akibat  kondisi  perairan  PLTU Paiton  yang  kurang  memiliki  variasi kedalaman dan cenderung dalam.
Hasil  pada  perairan  dangkal dengan  variasi  kedalaman  yang  tinggi akan menghasilkan kelas-kelas terumbu karang  yang  beragam  pula.  Namun ketika  area  penelitian  tersebut  memiliki variasi kedalaman yang kurang beragam maka kelas yang dihasilkan sedikit. Jadi pada  penelitian  ini,  algoritma  Lyzenga memiliki kinerja terbatas akibat kurangnya  variasi  kedalaman  pada lokasi penelitian.

## 4 KESIMPULAN DAN SARAN
Perbandingan  hasil  klasifikasi citra  dengan  dan  tanpa  algoritma Lyzenga  menunjukkan  bahwa  algoritma Lyzenga berpengaruh dalam mendeteksi kenampakan  dasar  perairan  yang  lebih baik.  Kelas  yang  dihasilkan  dari penelitian  ini  yakni  kelas  lautan, daratan, pasir, dan terumbu karang.
Kendala  yang  dihadapi  ketika penelitian dilakukan yakni area penelitian yang cenderung curam dengan area pesisir yang sempit. Hal ini mengurangi  kinerja  algoritma  Lyzenga yang  sebenarnya  mensyaratkan  adanya
variasi kedalaman yang cukup beragam. Untuk penelitian terumbu karang selanjutnya, disarankan untuk melakukan tahap  peninjauan  ke  lapangan  terlebih dahulu sebelum tahap pengolahan citra. Hal  ini  diperlukan  agar  memudahkan proses  interpretasi  citra  karena  akan diperoleh gambaran tentang area penelitian  yang  akan  dipetakan  dengan citra tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada   PT.  Pembangkitan  Jawa-Bali Unit  Paiton  dan  Dra.  Dian  Septarini, M.Sc selaku Dosen Jurusan Biologi ITS, atas  bantuan  dalam  pengambilan  dan pengolahan  data  lapangan.  Ucapan terimakasih juga kami sampaikan untuk dua orang penelaah yang telah membantu perbaikan dan penyempurnaan artikel ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Arief,  M.,  2008. Analisis  Penentuan  Ekosistem
Laut Pulau-Pulau Kecil dengan Menggunakan  Data  Satelit  Resolusi Tinggi  Studi  Kasus:  Pulau  Bokor , Majalah Sains Dan Teknologi Dirgantara, (3), 149–57. Arief, M., 2013. Pengembangan Metode Lyzenga untuk  Deteksi  Terumbu  Karang  di Kepulauan  Seribu  dengan  Menggunakan Data  Satelit  AVNIR-2 ,  Statistika, 13 (2), 55–64.
Balai  Lingkungan  Hidup  (BLH)  Propinsi  Jawa Timur,  2013. Laporan  Identifikasi Kerusakan Ekosistem Terumbu Karang . Surabaya.
DigitalGlobe, 2010. Radiometric use of
WorldView-2 Imagery Technical Note .
Everitt, J. H., Escobar, D. E., Yang, C., Lonard, R.  I.,  Judd,  F.  W.,  Alaniz,  M.  A.,  … Hockaday,  D.  L.,  1999. Distinguishing Ecological Parameters in a Coastal Area Using  a  Video  System  with  Visible/ Near-Infrared/  Mid-Infrared  Sensitivity . Journal  of  Coastal  Research, 15 (4),
1145–1150,  Retrieved  from  http:// www.jstor.org/stable/4299031.
Green,  E.  P.,  Mumby,  P.,  Edwards,  A.  J.,  &
Clark,  C.  D.,  2000. Remote  Sensing
Handbook for Tropical Coastal
Management , Paris: UNESCO.
Jaelani,  L.  M.,  Matsushita,  B.,  Yang,  W.,  & Fukushima,  T.,  2013. Evaluation  of Four  MERIS  Atmospheric  Correction Algorithms  in  Lake  Kasumigaura, Japan , International Journal of Remote
Sensing, 34 (24), 8967–8985. http://doi.org/10.1080/014
31161.2013.860660.
Jaelani,  L.  M.,  Matsushita,  B.,  Yang,  W.,  & Fukushima,  T.,  2015. An  Improved Atmospheric  Correction  Algorithm  for Applying  MERIS  Data  to  Very  Turbid Inland  Waters ,  International  Journal  of
Applied Earth Observation and Geoinformation, 39 ,  128–141.  http:// doi.org/10.1016/j.jag.2015.03.004.
James  W.  Nybakken, 2001. Marine  Biology:  an Ecological  Approach (5th  ed.).  New York:  Benjamin-Cummings  Publishing Company.
Kunzmann,  A.,  &  Efendi,  Y.,  1994. Kerusakan Terumbu Karang Di Perairan Sepanjang Pantai  Sumatera  Barat ,  Jurnal  Pen.
Perikanan Laut, (91), 48–56.
Lyons,  M.,  Phinn,  S.,  &  Roelfsema,  C.,  2011.
Integrating Quickbird Multi-Spectral
Satellite  and  Field  Data:  Mapping Bathymetry,  Seagrass  Cover ,  Seagrass Species  and  Change  in  Moreton  Bay, Australia  in  2004  and  2007. Remote Sensing , 3 (12),  42–64.  http://doi.org/
10. 3390/rs3010042.
Lyzenga,  D.  R.,  1978. Passive  Remote  Sensing Techniques  for  Mapping  Water  Depth and  Bottom  Features , Applied  Optics , 17 (3),  379–83.  Retrieved  from  http:// www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20174 418.
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.  http://doi.org/ 10.1080/01431168108948342.
Maritorena,  S.,  1996. Remote  Sensing  of  the Water  Attenuation  in  Coral  Reefs:  a Case  Study  in  French  Polynesia , International Journal of Remote
Sensing, 17 (1), 155–166. http:// doi.org/10.1080/01431169608948992 Pasaribu, R. A., 2008. Studi Perubahan Luasan Terumbu Karang Dengan Menggunakan Data  Penginderaan  Jauh  Di  Perairan Bagian  Barat  Daya  Pulau  Moyo, Sumbawa . Institut Pertanian Bogor.
PT.  PJB  Unit  Pembangkitan  Paiton,  2010. Laporan  Pemantauan  Kondisi  Terumbu dan  Ikan  Karang  PLTU  Paiton  1-3  Juni 2010 , Probolinggo.
Setiawan,  K.  T.,  Marini,  Y.,  &  Winarso,  G.,
2015. Pemetaan  Terumbu  Karang  di Perairan  Pulau  Tidung  Kepulauan Seribu DKI Jakarta dengan Menggunakan  Citra  Worldvie-2 ,  in
Prosiding  Pertemuan  Ilmiah  Tahunan PIT MAPIN XX (pp. 418–424), Bogor.
Stumpf,  R.  P.,  Arnone,  R.  A.,  Gould,  R.  W., Martinolich, P. M., & Ransibrahmanakul,
V.,  2003. A  Partially  Coupled  Ocean- Atmosphere Model for Retrieval of Water- Leaving  Radiance  from  Seawifs  in Coastal Waters, NASA technical memorandum  2003-206892(22),  Nasa Technical  Memorandum  (Vol.  22). Greenbelt, Maryland.
Suwargana,  N.,  2014. Analisis  Citra  ALOS AVNIR-2  Untuk  Pemetaan  Terumbu
Karang (Studi Kasus: Banyuputih, Kab.
Situbondo ), In Seminar Nasional Penginderaan  Jauh,  Deteksi  Parameter Geobiofisik Dan Diseminasi Penginderaan Jauh (pp. 588–9). Vincentius P. Siregar, 2010. Pemetaan Substrat Dasar Perairan Dangkal Karang
Congkak  dan  Lebar  Kepulauan  Seribu Menggunakan  Citra  Satelit  Quickbird , E-Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan Tropis, 2 (1), 19–30.