## ESTIMASI PRODUKTIVITAS PRIMER PERAIRAN BERDASARKAN KONSENTRASI KLOROFIL-A YANG DIEKSTRAK DARI CITRA SATELIT LANDSAT-8 DI PERAIRAN KEPULAUAN KARIMUN JAWA
(ESTIMATION OF SEA PRIMARY PRODUCTIVITY BASED ON CHLOROPHYLL-A CONCENTRATION DERIVED FROM SATELLITE LANDSAT-8 IMAGERY IN KARIMUN JAWA ISLAND)
Mulkan Nuzapril 1**) , Setyo Budi Susilo **) , James P. Panjaitan **) , *) Program Studi Teknologi Kelautan, FPIK, IPB, Bogor **) Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK IPB , Bogor Jl. Lingkar Akedemik, Kampus IPB Dermaga, Bogor Indonesia
1 email: mnuzapril@gmail.com
Diterima 6 Februari 2017; Direvisi 18 Agustus 2017; Disetujui 28 Agustus 2017

## ABSTRACT
Sea primary productivity is an important factor in monitoring the quality of sea waters due to his role in the carbon cycle and the food chain for heterotrophic organisms. Estimation of sea primary productivity  may  be  suspected  through  the  values  of  chlorophyll-a  concentration,  but  surface chlorophyll-a concentration was only able to explain 30% of the primary productivity of the sea. This research  aims  to  build  primary  productivity  estimation  model  based  on  chlorophyll-a  concentration value of a surface layer of depth until depth compensation. Primary productivity model of relationships with  chlorophyll  concentration  were  extracted  from  Landsat-8  imagery  then  it  could  be  used  to calculated  of  sea  primary  productivity. The  determination  of  the  depth  classification  were  done  by measuring  the  attenuation  coefficient  values  using  the luxmeter  underwater  datalogger 2000 and secchi  disk . The  attenuation  coefficient  values  by  the luxmeter  underwater, ranges  between of 0.13-0.21 m -1 and secchi disk ranged, of 0.12 – 0.21 m -1 . The penetration of light that through into the water column where  primary productivity is still in progress or where the depth of compensation ranged from 28.75 – 30.67 m. The simple linier regression model between average value of chlorophyll- concentration in all euphotic zone with sea primary productivity has high correlation, it greater than of surface chlorophyll-a concentration (R 2 = 0.65). Model validation of sea primary productivity has high accuracy  with  the  RMSD  value  of  0.09  and  satellite-derived  sea  primary  productivity  were  not significantly  different.  The  satellite  derived  of  chlorophyll-a  could  be  calculated  into  sea  primary productivity.
Keywords: attenuation coefficient, chlorophyll-a concentration, sea primary productivity

## ABSTRAK
Produktivitas primer perairan merupakan faktor penting dalam pemantauan kualitas perairan laut  karena  berperan  dalam  siklus  karbon dan  rantai  makanan  bagi  organisme  heterotrof.  Estimasi produktivitas  primer  perairan  dapat  diduga  melalui  nilai  konsentrasi  klorofil-a,  namun  konsentrasi klorofil-a  permukaan  laut  hanya  mampu  menjelaskan  30%  produktivitas  primer  laut.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membangun  model  estimasi  produktivitas  primer  berdasarkan  nilai  konsentrasi klorofil-a  dari  lapisan  kedalaman  permukaan  sampai  kedalaman  kompensasi.  Model  hubungan produktivitas  primer  dengan  konsentrasi  klorofil-a  yang  diekstrak  dari  citra  satelit  Landsat-8 kemudian  dapat  digunakan  untuk  mengestimasi  produktivitas  primer  satelit.  Penentuan  klasifikasi kedalaman  dilakukan  dengan  mengukur  nilai  koefisien  atenuasi  menggunakan luxmeter  underwater datalogger 2000 dan secchi disk . Nilai koefisien atenuasi dengan menggunakan luxmeter underwater berkisar antara 0,13 -0,21m -1 dan secchi disk berkisar antara 0,12 – 0,21 m -1 . Penetrasi cahaya yang masuk  ke  kolom  perairan  dimana  produksi  primer  masih  berlangsung  atau  kedalaman  kompensasi berkisar antara 28,75 – 30,67 m. Model regresi linier sederhana antara konsentrasi klorofil-a rata-rata seluruh  zona  eufotik  dengan  produktivitas  primer  perairan  memiliki  korelasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan konsentrasi klorofil-a permukaan dengan R 2 = 0,65. Validasi model produktivitas primer memiliki keakuratan yang tinggi dengan RMSD sebesar 0,09 dan produktivitas primer satelit secara signifikan  tidak  berbeda  nyata  dengan  produktivitas  primer  data insitu .  Sehingga    nilai  konsentrasi klorofil-a satelit dapat ditransformasi menjadi produktivitas primer satelit.
Kata kunci: koefisien atenuasi, konsentrasi klorofil-a, produktivitas primer perairan
1 PENDAHULUAN
Produktivitas primer adalah kecepatan  terjadinya  proses  fotosintesis atau  pengikatan  karbon  dan  produksi karbohidrat  (zat  organik)  dalam  satuan waktu dan volume  tertentu  (Kirk,  2011; Lee et  al .,  2014).  Produktivitas  primer perairan  merupakan  salah  satu  faktor penting  dalam  ekosistem  perairan  laut, karena  berperan  dalam  siklus  karbon dan  rantai  makanan  untuk  organisme heterotrof  (Ma et  al., 2014;  Lee et  al., 2014). Pada ekosistem akuatik sebagian besar  produktivitas  primer  perairan dilakukan olah fitoplankton dan kurang lebih  produksi  primer  di  laut  berasal dari fitoplankton (Parson et al., 1984). Konsentrasi klorofil-a sering digunakan  untuk  mengestimasi  biomassa fitoplankton  dan  produktivitas  perairan yang dapat digunakan dalam pengelolaan sumberdaya laut dan pemantaun kualitas perairan  (Zhang  and  Han,  2015). Pemanfaatan  teknologi  penginderaan
jauh  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi biomassa  pigmen,  (Vernet  and  Smith, 2007),  namun    tidak  dapat  mendeteksi produktivitas  primer  (Susilo,  1999). Sehingga  produksi  oleh  fitoplankton dihitung  menggunakan  model  bio-optik melalui  perekaman  data  oleh  sensor satelit (Vernet and Smith, 2007). Prosedur untuk mengestimasi produktivitas primer  dari  data  satelit  dapat  dihitung menggunakan algoritma model produktivitas  primer  (Behrenfeld et  al., 2002).
Model estimasi produktivitas primer perairan  menggunakan  penginderaan jauh satelit telah banyak dikembangkan yaitu  oleh    Behrenfald  and  Falkowski, (1997); Behrenfald et al. (2005); Hirawake et  al. (2012).  Namun,  penerapan  model ini  membutuhkan  masukan  data  yang banyak.  Selain  itu,  kendala  dari  model hubungan  antara  konsentrasi  klorofil-a dan  produktivitas  primer  perairan  yaitu salah  satunya  karena  sensor  satelit
hanya mampu
mendeteksi pada kedalaman permukaan laut atau kedalaman satu atenuasi cahaya (Kuring et al., 1990). Menurut (Campbell et  al., 2002)  konsentrasi  klorofil-a permukaan  hanya  mampu  menjelaskan kurang  lebih  30  %  produktivitas  primer laut  sedangkan  produktivitas  primer berlangsung  sampai  4,6x  kedalaman atenuasi cahaya atau kedalaman kompensasi  (Kuring et  al., 1990;  Balch et  al., 1992).  Kedalaman  kompensasi sendiri  merupakan  kedalaman  dimana intensitas  cahaya  tinggal  1%  dari intensitas cahaya di permukaan dimana proses fotosintesis dan respirasi seimbang (Kirk, 2011; Parson et al., 1984).
Penelitian  mengenai  hubungan antara konsentrasi klorofil-a dan produktivitas primer menggunakan aplikasi  teknologi  penginderaan  jauh telah  dilakukan  oleh  Eppley et  al., (1985); Hill and Zimmerman, (2010); Hill et al. (2013). Di Indonesia pengembangan model empiris untuk estimasi produktivitas  perairan  dari  konsentrasi klorofil-a  yang  diturunkan  dari  citra satelit  ini  masih  jarang  dilakukan. Penelitian  yang  pernah  dilakukan  yaitu oleh  Susilo et  al., (1995)  di  perairan Subang  dan  Susilo  (1999)  di  perairan selatan  Jawa  Barat.  Namun,  penelitian tersebut  belum  dapat  menggambarkan produktivitas  primer  di  seluruh  zona eufotik  karena  pengukuran  dilakukan pada  kedalaman  10  m.  Oleh  sebab  itu pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat mengestimasi  rata-rata  produktivitas primer di seluruh kolom air zona eufotik menggunakan pendekatan model empiris data insitu konsentrasi klorofil-a yang kemudian  diterapkan  untuk analisis citra satelit.
Model  statistik  sederhana  untuk mengestimasi  rata-rata  produktivitas primer menggunakan informasi konsentrasi  klorofil-a  laut  di  seluruh
zona eufotik, karena konsentrasi klorofil-a merupakan  indikator  utama  untuk mengestimasi  produktivitas  primer  dan merupakan  variabel  penting  dalam proses  fotosintesis  (Ma et  al., 2014;  Lee et al ., 2014). Berdasarkan asumsi tersebut sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun  model  estimasi  produktivitas primer  perairan  berdasarkan  nilai konsentrasi  klorofil-a  yang  diekstrak dari citra satelit Landsat-8.

## 2 METODOLOGI

## 2.1   Lokasi dan Data
Penelitian  dilakukan  di  perairan pulau  Karimunjawa  dan  Kemujan  pada 20  stasiun  pengamatan  (Gambar  2-1). Karakatersitik  perairan  Karimun  Jawa yang  terdiri  dari  ekosistem  karang, mangrove dan lamun membuat produktivitas  primer  dipengaruhi  banyak faktor.  Sehingga  stasiun  pengamatan berada  sedikit  ke  arah  laut  lepas  agar produktivitas primer dominan dipengaruhi konsentrasi klorofil-a.
Penentuan  stasiun  pengamatan tersebut  diharapkan  dapat  mengestimasi produktivitas  primer  perairan  tidak hanya  di  sekitar  pulau  Karimun  Jawa dan Kemujan saja tetapi dapat digunakan untuk  seluruh  perairan  kepulauan Karimun  Jawa  dengan  asumsi  nilai konsentrasi  klorofil-a  konstan.  Penelitian dilakukan  pada  15-18  Mei  2016  dan berada  pada  koordinat    5 ⁰ 46’  00”  –  5 ⁰ 54’ 00” LS dan 110 ⁰ 22’ 30” – 110 ⁰ 33’30” BT.  Data  citra  satelit  yang  digunakan adalah  citra  Landsat-8  OLI  pada path / row 120/64  dengan  tanggal  perekaman satelit 15 Mei 2016.
2.2  Pengambilan Data Insitu
Prosedur pengambilan data dilakukan  dengan  mengambil  contoh sampel air menggunakan van dorn bottle sampler pada  tiap  stasiun  pengamatan dan  tiga  titik  kedalaman  pada  zona
eufotik.  Kedalaman  tersebut  ditentukan dengan  mencari  terlebih  dahulu  nilai koefisien  atenuasi.  Hal  tersebut  karena koefisien  atenuasi  merupakan  besarnya nilai  hambatan  intensitas  cahaya  yang menembus kolom air (Kirk, 2011).
Perhitungan  koefisien  atenuasi dihitung  menggunakan  hukum  Beer Lambert (Parson et al., 1984). Pengukuran intensitas  cahaya  menggunakan luxmeter underwater datalogger 2000,  sehingga perhitungan koefisien atenuasi  adalah:
k = Ln (2-1)
dimana:
I z = Intensitas cahaya pada kedalaman z (lux),
I o = Intensitas cahaya permukaan ( lux ), K  = Koefisien atenuasi (m -1 ), z   = Kedalaman (m).
Persamaan  empiris  lain  untuk menghitung  koefisien  atenuasi  dari pembacaan  kedalaman  keping secchi disk dengan  menggunakan  hubungan persamaan  empiris  dari  Tilmann et  al.
(2000), sebagai berikut:
k = 0.191 + 1 242 d (2-2)
dimana: k   = koefisien atenuasi (m -1 ),
Zsd = kedalaman secchi disk (m).
Sampel  air  yang  diambil  yaitu pada  kedalaman  permukaan  atau kedalaman  satu  atenuasi  cahaya  (k -1 ), kedalaman  tengah  zona  eufotik  dan kedalaman kompensasi. Kedalaman kompensasi      dihitung  menggunakan rumus (Hill et al. 2013):
Kedalaman kompensasi = 4 6 (2-3)
Gambar 2-1: Peta Lokasi Penelitian (Sumber Peta: Citra Landsat  8)
Sampel  air  yang  telah  diambil kemudian  dianalisis  di  laboratorium untuk  diuji  nilai  konsentrasi  klorofil-a. Analisis  laboratorium  menggunakan metode  spektrofotometer  (APHA,  2012). Pengukuran produktivitas primer dilakukan  secara insitu dari  komposit sampel  air  yang  telah  didapat  dengan menggunakan  metode  botol-terang  dan botol gelap. Pengukuran dilakukan pada siang  hari  antara  pukul  09.00  –  15.00 WIB dengan inkubasi selama 3 - 5 jam. Oksigen terlarut yang diukur menggunakan metode Winkler. Nilai okigen terlarut  tersebut  kemudian  digunakan untuk  menghitung  nilai  produktivitas primer (APHA, 2012).

## 2.3  Pengolahan Citra Satelit
Tahap  pengolahan  citra  satelit dimulai  dengan  melakukan  koreksi geometrik  dan  radiometrik.  Koreksi geometrik  pada  prinsipnya  digunakan untuk  memperbaiki  kesalahan  posisi citra  satelit  terhadap  lokasi  sebenarnya di permukaan bumi dan memiliki acuan sistem koordinat. Citra satelit Landsat-8 OLI  juga  dikoreksi  secara  radiometrik untuk  mengubah  nilai digital  number (DN)  menjadi  nilai  reflektansi  dengan resolusi  radiometrik  16-bit integer pada produk  level  1  dan  dikonversi  menjadi nilai  reflektansi Top  of  Atmosphere (TOA).  Konversi  nilai  untuk  reflektansi TOA  menggunakan  persamaan  dari USGS (2015):
pλ’ = Mp*Qcal + A p (2-4)
dimana : ρλ'  = reflektansi  TOA  ( top  of  atmosfer ), tanpa koreksi sudut matahari, Mp   = REFLECTANCEW_ MULT_
BAND_x,  di  mana  x  adalah nomor Band,
Ap  = REFLECTANCEW_ADD_BAND_x, di mana x adalah nomor Band, Qcal  = Nilai digital number (DN).
Besaran  ρλ  bukan  reflektansi TOA  karena  belum  dilakukan  koreksi sudut  elevasi  matahari.  Sudut  elevasi matahari  terdapat  dalam  metadata. Untuk  menghitung  ρλ  sebenarnya digunakan persamaan:
ρλ= ρλ'/ in θ) (2-5)
dimana:
ρλ = TOA reflektansi,
in θ) = Sudut elevasi matahari.
Koreksi  atmosferik  menggunakan metode Dark  Object  Subtraction (DOS) untuk  mendapatkan  nilai  reflektansi permukaan. Asumsi yang digunakan yaitu nilai  piksel minimum harus bernilai  nol sehingga  nilai  minimum  selain  nol dianggap  berasal  dari  atmosfer  (Jaelani et al., 2015). Ekstraksi nilai konsentrasi klorofil-a  dari  citra  satelit  Landsat-8 dilakukan dengan menggunakan algoritma yang  dikembangkan  oleh  Jaelani et  al.
(2015), dengan persamaan:
Log (chl-a)= -0.9889* +0.3619 (2-6)
dimana Chl-a adalah nilai konsentrasi  klorofil-a  (mg/m 3 ),  dan λ ( red ) dan λ ( NIR ) adalah nilai reflektansi pada kanal merah dan inframerah dekat pada Landsat-8 OLI. Nilai konsentrasi klorofil-a tersebut masih nilai konsentrasi klorofil-a permukaan  sehingga  untuk  mentrans- formasi menjadi nilai konsentrasi klorofil- a  seluruh  zona  eufotik  menggunakan algoritma  (Nuzapril et  al., 2017)  dengan persamaan:
K= 0.1442 + 0.615C (2-7)
dimana  K  adalah  konsentrasi klorofil-a kolom air seluruh daerah eufotik (mg/m 3 )  dan  C  adalah  konsentrasi klorofil-a permukaan (mg/m 3 ).

## 2.4  Model Produktivitas Primer
Analisis model produktivitas primer pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengestimasi produktivitas primer berdasarkan  nilai  konsentrasi  klorofil-a yang  diekstrak  dari  citra  satelit.  Model hubungan ini dirancang agar konsentrasi klorofil-a  satelit  dapat  ditransformasi untuk  mengestimasi    produktivitas primer  satelit  (Hill et  al., 2013),  dengan persamaan sebagai berikut:
PP sat = a + b (Chl sat ) (2-8)
dimana:
Pp sat
= Produktvitas  primer  satelit
(mgC/m 3 /jam),
Chl sat = Konsentrasi  klorofil-a  satelit (mg/m 3 ), a dan b = koefisien regresi.

## 2.5  Validasi Model
Akurasi  data  dari  pengukuran dengan citra satelit, dengan membanding- kannya  dengan  data  pengukuran insitu menggunakan  analisis Root  Mean  Square Difference (RMSD) (Hirawake et al., 2012). Perhitungan  RMSD  adalah  sebagai berikut:
RMSD = (2-9)
dimana:
Log PP i = data produktivitas primer estimasi  citra  satelit  (mgC/ m 3 /jam),
Log PP j = data produktivitas primer insitu (mgC/m 3
/jam), N = jumlah data. Apabila nilai RMSD <0.3
mengindikasikan  keakuratan  pada  model terhadap  nilai  pengukuran insitu (Hill and Zimmerman, 2010; Hirawake et  al., 2012).
3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Koefieien  Atenuasi Secchi  Disk dan Luxmeter Underwater
Berdasarkan  perhitungan  nilai koefisien  atenuasi,  hasil  yang  diperoleh menggunakan  hukum  Beer  Lambert berkisar  antara  0,13  –  0,21m -1 dengan rata-rata  0,16  m -1 dan  nilai  koefisien atenuasi  dengan secchi  disk berkisar antara 0,12 – 0,21 m -1 dengan rata–rata koefisien  atenuasi  0,15 m -1 . Pengukuran nilai koefisien atenuasi  antara luxmeter underwater dan secchi  disk secara signifikan  tidak  berbeda  nyata  (p>0,05). Berdasarkan  nilai  koefisien  atenuasi sehingga  dapat  dihitung  kedalaman eufotik  atau  kedalaman  kompensasi yaitu  berkisar  antara  28,75  –  30,67  m.
Gambar 3-1: Nilai koefisien atenuasi dari pengukuran luxmeter underwater dan sechhi disk 0,000 0,050 0,100 0,150 0,200 0,250 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 K oe fisie n A te n u as i (m -1 ) Stasiun luxmeter secci disk
Atenuasi  cahaya  yang  masuk kedalam  kolom  air  dipengaruhi  dua proses  yaitu  absorbsi  dan  hamburan (Kirk 2011). Kedalaman penetrasi cahaya  berfungsi  untuk  mengetahui proses  asimilasi  tumbuhan  terjadi karena  laju  fotosintesis  fitoplankton merupakan fungsi linier dengan intensitas cahaya (Asriyana dan Yuliana, 2012).

## 3.2  Distribusi Konsentrasi Klorofil-a
Sebaran  nilai  klorofil-a  di  semua stasiun  penelitian  dan  tiap  kedalaman menunjukkan  bahwa  nilai  konsentrasi klorofil-a  paling  tinggi  berada  di  kolom perairan  dan  semakin  rendah  pada kedalaman  kompensasi  (Gambar  3-2). Konsentrasi klorofil-a permukaan memiliki  nilai  yang  lebih  kecil  dan terkadang  sama  dengan  konsentrasi kedalaman  di  kolom  perairan.  Nilai konsentrasi  klorofil-a  pada  lapisan
permukaan  berkisar  antara  0,118  – 0,589  mg/m 3 dengan  nilai  rata-rata 0,233  mg/m 3 ,  pada  lapisan  kolom perairan  nilai  konsentrasi  klorofil  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  lapisan permukaan dengan nilai berkisar antara 0,202 – 0,760 mg/m 3 dengan nilai rata- rata 0,542 mg/m 3 .
Lapisan  kedalaman  kompensasi merupakan  nilai  konsentrasi  klorofil-a terendah karena menurunnya intensitas cahaya  dibandingkan  lapisan  permukaan dan lapisan kolom perairan dengan nilai berkisar  antara  0,024  –  0,202  mg/m 3 dengan  nilai  rata-rata  0,08  mg/m 3 .
Konsentrasi  klorofil-a  paling  tinggi  berada pada  lapisan  kedalaman  tengah  zona eufotik  dimana  hal  tersebut  dikarenakan intensitas  cahaya  yang  terlalu  tinggi pada  lapisan  permukaan  dan  intensitas yang semakin menurun ketika mendekati lapisan  kedalaman  kompensasi  (Asriyana dan Yuliana, 2012).
Gambar 3-2: Nilai konsentrasi klorofil-a di setiap stasiun pengamatan
0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20 K lo ro fil -a (mg /m 3 ) Stasiun permukaan Kolom kompensasi
Pengetahuan  distribusi  vertikal konsentrasi  klorofil-a  seharusnya  dapat digunakan  untuk  membuat  algoritma produktivitas primer perairan (Campbell et al., 2002). Menurut Sathyendranath dan Platt (1989), dua cara dalam memprediksi distribusi biomassa fitoplankton pertama  adalah  distribusi  vertikal  pada biomassa  fitoplankton  adalah  seragam dalam  percampuran  air  yang  baik  pada lapisan  permukaan,  oleh  karena  itu konsentrasi klorofil pada banyak kedalaman  adalah  seimbang  sampai subsurface dan masih mungkin dilakukan dengan  pengukuran  satelit  kemudian yang  kedua  adalah  kondisi  stratifikasi dimana  lapisan subsurface maksimum biasanya terdapat pada kisaran kedalaman  dari  permukaan  sampai lapisan  eufotik  (1%  atau  intensitas cahaya tinggal 1%). Menurut Siswanto et al . (2005) profil vertikal klorofil-a secara umum tidak hanya untuk mengestimasi biomassa  total  fitoplankton  tetapi  juga
sebagai  salah  satu  prinsip  untuk menganalisis model estimasi produktivitas primer dengan menggunakan penginderaan jauh satelit.

## 3.3  Model Produktivtas Primer
Nilai  produktivitas  primer  bersih berdasarkan  data  pengukuran insitu (Nuzapril et al., 2017) berkisar antara 37 – 75  mgC/m 3 /jam  dengan  rata-rata produktivitas  primer  per  harinya  yaitu 562  mgC/m 3 /hari.  Model  hubungan antara  produktivitas  primer  dengan konsentrasi  klorofil-a  dengan  beberapa integrasi kedalaman menunjukkan bahwa nilai  korelasi  tertinggi  produktivitas primer  yaitu  dengan  nilai  konsentrasi klorofil-a kolom air seluruh zona eufotik r  =  0.81.  Korelasi  terendah  hubungan antara  konsentrasi  klorofil-a  dengan produktivitas  pimer  yaitu  pada  lapisan kedalaman  kompensasi  r  =  0.24 (Gambar 3-3).
Gambar 3-3: Model  regresi  antara  produktivitas  primer  dengan  (a)  konsentrasi  klorofil-a  kolom  air seluruh  zona  eufotik  (Nuzapril et  al. 2017)  (b)  Konsentrasi  klorofil-a  permukaan  (c) Konsentrasi klorofil-a kompensasi (d) Konsentrasi klorofil-a tengah zona eufotik
A
Penelitian terkait hubungan antara konsentrasi klorofil-a dengan produktivitas primer  untuk  aplikasi  penginderaan jauh  yang  dilakukan  Susilo  (1999)  di selatan  Jawa  Barat  menunjukkan  nilai koefisien korelasi lebih rendah dibandingkan dengan hasil yang didapatkan dari hasil penelitian.
Sementara  itu  nilai  korelasi  antara konsentrasi klorofil-a dengan produktivitas primer di perairan Subang (Susilo et al., 1995)  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi. Demikian pula model yang dikembangkan oleh  Hill et  al. (2013)  dan  Hill  and Zimmerman  (2010)  korelasi  antara konsentrasi klorofil-a dengan produktivitas primer  perairan  sebesar  0,81  dan  0,86. (Tabel 3-1). Hill et al. (2013) menyatakan bahwa model hubungan empiris sederhana  antara  produktivitas  primer dengan  konsentrasi  klorofil-a  ekstraksi citra  satelit  dapat  diaplikasikan  dengan
asumsi  bahwa  nilai  integrasi  konsentrasi klorofil-a dari permukaan sampai kedalaman  eufotik  homogen  sehingga konsentrasi klorofil-a citra satelit dianggap konstan diseluruh zona eufotik.
Distribusi  produktivitas  primer dari  analisis  citra  satelit  menunjukkan bahwa  nilai  produktivitas  primer  lebih tinggi  berada  di  sekitar  perairan  yang dekat  dengan  daratan  dan  semakin rendah ke arah laut lepas (Gambar 3-4). Hal tersebut karena pada daerah pesisir Karimun  Jawa  dihuni  oleh  ekosistem penting seperti ekosistem karang, lamun dan mangrove yang mempunyai nutrien tinggi.  Asriyana  dan  Yuliana,  (2012) menyatakan  bahwa  perairan  laut  lepas lebih  sedikit  menerima  pasokan  unsur hara  yang  dibutuhkan  oleh  tumbuhan laut  untuk  menghasilkan  produksi primer.

## Tabel 3-1: KORELASI HUBUNGAN KONSENTRASI KLOROFIL-A DENGAN PRODUKTIVITAS PRIMER
Model regresi r r 2 Hill et al. (2013) 0,81 0,66 Hill and Zimmerman (2010) 0,86 0,74 Susilo et al. (1995) 0,86 0,73 Susilo (1999) 0,67 0,45
Gambar 3-4: Peta distribusi spasial produktivitas primer citra satelit
Model estimasi citra satelit dengan hasil ekstraksi konsentrasi klorofil-a citra satelit  (Gambar  3-5a)  menghasilkan persamaan:
PP sat = 46,376 + 33,204(Chl sat ) (2-10)
Korelasi antara
konsentrasi klorofil-a citra satelit dengan produktivitas primer yaitu sebesar (r) = 0.71 (Gambar 3-5a).  Pengujian  akurasi  antara  estimasi citra  satelit  dengan  pengukuran insitu memiliki  nilai error atau  RMSD sebesar 0,09  dan  R 2 =  0,54  (Gambar  3-5b)  yang menunjukkan keakuratan antara model estimasi  produktivitas  dengan  hasil pengukuran insitu .
Varian data produktivitas  primer  model  dengan produktivitas  primer insitu secara signifikan tidak berbeda nyata (p>0,05), sehingga  konsentrasi  klorofil-a  yang diekstrak  dari  citra  satelit  dapat digunakan untuk mengestimasi produktivitas primer perairan.
Beberapa  metode  numerik  telah dapat  menggambarkan  nilai  estimasi produktivitas  primer  di  perairan  laut
(Behrenfeld  dan  Falkowski,  1997), sehingga penggunaan teknologi penginderaan  jauh  dapat  membantu dalam  pemantauan  kualitas  kesuburan perairan pada area yang luas yang tidak dapat  dijangkau  secara  konvensional. Pengukuran  dengan  sensor  satelit merupakan salah satu cara yang mungkin dan layak untuk mengestimasi produktivitas  primer  laut  dan  daerah pesisir (Lee et al., 2014).

## 4 KESIMPULAN
Penelitian ini menunjukkan bahwa  penetrasi  cahaya  yang  masuk kedalam  kolom  perairan  pada  zona eufotik  mencapai  28,75  –  30,67  m. Model  estimasi  produktivitas  primer berdasarkan  nilai  konsentrasi  klorofil-a citra  satelit  Landsat-8  dapat  dihitung menggunakan  persamaan  PP=  46,376+ 33,204Chl sat. Model persamaan tersebut dapat digunakan untuk analisis spasial citra satelit, untuk mengestimasi produktivitas  primer  di  suatu  wilayah menggunakan citra satelit Landsat-8.
Gambar 3-5: (a)  Hubungan  antara  konsentrasi  klorofil-a  citra  satelit  dengan  produktivitas  primer  (b) model hubungan produktivitas primer estimasi dengan insitu.
y = 33.204x + 46.376 r = 0.71 R² = 0.51 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0,00 0,50 1,00 1,50 PPs at (m gC m - 3 jam ) Chl sat (mg m -3 ) R² = 0.54 RMSD= 0.09 0 10 20 30 40 50 60 70 80 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00
PP in si tu (m gC m - 3 jam ) PP Model (mgC m -3 jam -1 )

## DAFTAR RUJUKAN
American  Public  Health  Association  [APHA],
2012. Standard  Methods  for  the
Examination of Water and Waste Water .
22 st edition. Washington (US): APHA.
Asriyana  dan  Yuliana,  2012. Produktivitas Perairan . Bumi Aksara. Jakarta.
Balch,  W.,  Evan,  R.  Brown,  J.  Feldman,  G. McClan,  C.  and  Esaias,  W.,  1992. The Remote  Sensing  of  Ocean  Primary Productivity:  Use  of  a  New  Data Compilation  of  Test  Algoritms .  Journal of  Geophysical  Research.  Vol  97.  C2: 2279-2293.
Behrenfald,  M.J.  and  Falkowski,  P.G.,  1997.
Photosynthetic  Rates  Derived  from Satelit_Based  Chlorophyll  Concentration .
Limnology  and  Oceanoghraphy,  42:  1- 20.
Behrenfeld M.J, Maranon E, Siegel DA, Hooker
SB, 2002. Photoacclimation  and Nutrient- Based Model of Light-Saturated Photosynthesis  for  Quantifying  Oceanic
Primary  Production. Marine  Ecological Progress. 228: 103-117.
Campbell  J.,  Antonie  D.,  Armstrong  R.,  Arrigo K., Balch W., Barber R., Behrenfeld M., Bidigare R., Bishop J., Carr M.E et al ., 2002. Comparison  of  Algoritm  for
Estimating  Ocean  Primary  Production from  Surface  Chlorophyll,  Temperature and  Irradiance .  Global  biogeochemical Cycle. 16(3): 1035.
Eppley R.W, Stewart, E., Abbott M.R.. Heyman
U.,  1985. Estimating  Ocean  Primary
Production  fro  Satellite  Chlorophyll. Introduction to regional differences and stastistics  for  Southern  California Bight . Journal  of  Plankton  Ressearch Vol 7. 1: 57 – 70.
Hill,  V.J,  and  Zimmerman,  R.C.,  2010.
Estimates  of  Primary  Production  by Remote  Sensing  in  the  Arctic  Ocean:
Assessment  of  Accuracy  with  Passive and Active Sensors . Deep Sea Research
I, 57: 1243–1254.
Hill,  V.J,  Matrai;  P.A,  Olson,  E.  Suittles;  S., Codispoti;  L.A.  Zimmerman,  R.C.,
2013. Synthesis  of  Integrated  Primary Production in the Artic Ocean:  II.  In situ and Remotely Sensed Estimates . Progress in Ocenanography 1(10): 107- 125.
Hirawake,  T.;  Shinmyo,  K.;  Fujiwara,  A.,
Saitoh;  S.,  2012. Satellite  Remote Sensing  of  Primary  Productivity  in Bering  and  Chuchi  Sea  using  an Absorption  based  Approach. Journal Marine Science. 69(7): 1194-1204. Jaelani  MJ,  Setiawan  F.;  Wibowo  H.,  Apip,
2015. Pemetaan  Distribusi  Spasial Kosentrasi  Llorofil-a  dengan  Landsat-8 di  danau  Matano dan  danau  Towuti, Sulawesi Selatan. Prosiding pertemuan tahunan masyarakat ahli penginderaan jauh  Indonesia  (MAPIN)  XX.  2015  Feb 5-6; Bogor (ID): MAPIN.
Kirk  JTO,  2011. Light  and  Photosynthesis  in Aquatic Ecosystems . Third Edition. New York: Cambridge University Press.
Kuring  N.,  Lewis  MR,  Platt  T.   O’reilly  JE , 1990. Satellite  Derived  Estimates  of Primary  Production  on  the  Northwest Atlantic  Continental  Shelf .  Cont  Shelf
Res. 10(5):461 – 484.
Lee, Z.P., Marra, J., Perry, M.J. and Kahru, M.,
2014. Estimating  Oceanic  Primary
Productivity  from  Ocean  Color  Remote
Sensing: A Strategic Assesment . Journal of Marine Systems 149: 50-59.
Ma  S.,  Tao  Z.,  Yang  X.,  Member,  IEEE,  Yu  Y.,
Zhou X., Ma W, Li Z.. 2014. Estimation of  Marine  Primary  Productivity  from Sattelite-Derived Phytoplankton Absorption Data .  IEEE  J  Select  Topics  Apl  Earth Observ Remote Sens,. 7(7): 3084-3092.
Nuzapril,  M.,  Susilo,  S.B.,  Panjaitan,  J.P.,
2017. Hubungan  antara  Konsentrasi Klorofil-a  dengan  Tingkat  Produktivitas Primer  menggunakan  Citra  Satelit Landsat-8 . 8(1): 105 – 114.
Parson, T.R., Takahashi, M., and Hargrave, B.,
1984. Biological Oceanographic Processes . Pergamon Press. New York.
Sathyendranath S., Platt T.. 1989. Computation of Aquatic Primary Production: Extended Formalism  to  Include  Effect  of  Angular and  Spectral  Distribution  of  Light .
Limnol Oceanogr. 34: 188-198.
Siswanto,  E.,  Ishizaka,  J.,  and  Yokouchi,  K.,
2005. Estimating  Chlorophyll-a  Vertical
Profiles  from  Satellite  Data  and  the Implication  for  Primary  Productivity  in the  Kuroshio  Front  of  the  East  China Sea .  Journal  of  Oceanoghraphy.  Vol
61. 575-589.
Susilo,  S.B.,  1999. Konsentrasi  Klorofil-a
Sebagai  Penduga  Produktivitas  Primer Perairan .  Jurnal  Ilmu-Ilmu  Perairan dan Perikanan Indonesia. 6(2): 73-82.
Susilo,  S.B.,  Adkha,  I.,  dan  Damar,  A.,  1995.
Penggunaan  Data  Citra  Landsat-TM
Hasil  Olahan  Digital  untuk  Pendugaan
Sebaran Horizontal Produktivitas Primer di  Perairan  Kabupaten  Subang,  Jawa Barat .  Jurnal  Ilmu-Ilmu  Perairan  dan Perikanan Indonesia, 3(1): 57 – 63. Tillman  U.,  Hesse  KJ.,  Colijn  F.,  2000.
Planctonic  Primary  Production  in  the German  Wadden  Sea .  Journal  of Plankton Research. 22(7): 1253-1276.
USGS,  2015. Landsat-8  Data  Users  Handbook . Department  of  interior.  U.S.  Geological Survey. LSDS-1574 Version 1.0.
Vernet,  M.,  and  Smith,  RC.,  2007. Measuring and  Modeling  Primary  Production  in Marine  Pelagic  Ecosystems .  Oxford University Press: 161-167.
Zhang,  C.,  and  Han,  M.,  2015. Mapping Chlorophyll-a  Concentration  in  Laizhou Bay  Using  Landsat-8  OLI  data . Proceedings  of  the  36th  IAHR  World Congress. Netherland.