## DETEKSI PERUBAHAN HABITAT TERUMBU KARANG MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT DI PULAU MOROTAI PROVINSI MALUKU UTARA

## CHANGE DETECTION OF CORAL REEF HABITAT USING LANDSAT IMAGERY IN MOROTAI ISLAND NORTH MALUKU PROVINCE
Nurhalis Wahiddin 12* , Vincentius P. Siregar 3 , Bisman Nababan 3 , Indra Jaya 3 , dan Sam Wouthuyzen 4
1 Program Studi MSP, FPIK-Universitas Khairun, Ternate
2 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pasca Sarjana, IPB, Bogor
* E-ma
3
4 Pusat Penelitian Oseanografi Indonesia, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia, Jakarta Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor

## ABSTRACT
Scientific information on coral reef habitat changes of Morotai island is very limited to none. This study aimed  to  detect the change of coral reef habitats between 1996 and 2013, using Landsat imagery integrated with field data in 2012. The research was conducted in the coral reef  ecosystem  of Morotai Island in North Maluku province.  Change detection analyses  were conducted using supervised classifications and transformation depth invariant index (DII), with five habitat classes i.e., mixed-habitat, coral, seagrass, sand, and rubble. The result showed that in 1996-2002 there was a significant increase in the mix-habitat and rubble classes (11.3% and 32.5%),  however,  there  was  a siginifcant decrease in the sand, seagrass, and coral classes of -14.1%,  -14.9%,  and  -16.6%,  respectively.  In 2002-2013,  mixed-habitat, sand,  and seagrass classes were increase by 1.1%, 13.3%, and 24.78%, respectively.  Meanwhile, coral and rubble classes  were  decrease  by  -22.7% and -27.0%, respectively.  Within the period of  1996-2013, there was about 43.6% loss of coral reef of Morotai island.  This was probably caused by the increase of seas surface temperature nad and the increase of human activities in the region.
Keywords: coral reef habitats, Landsat, change detection, Morotai Island

## ABSTRAK
Informasi ilmiah terkait perubahan habitat terumbu karang di pulau Morotai sangat terbatas bahkan belum ada sampai saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi perubahan habitat terumbu karang dalam kurun waktu 17 tahun (1996-2013) menggunakan seri citra Landsat yang diintegrasikan dengan data pengamatan lapangan tahun 2012. Penelitian ini dilaksanakan di kawasan terumbu karang pulau Morotai Propinsi Maluku Utara menggunakan data Landsat 5TM (1996), Landsat 7ETM+ (2002) dan Landsat 8 OLI (2013). Analisis deteksi perubahan menggunakan teknik klasifikasi terbimbing dan normalisasi band transformasi depth invariant index (DII) untuk lima kelas habitat yaitu kelas campuran, karang hidup, lamun, pasir,  dan pecahan karang. Deteksi perubahan dideskripsikan berdasarkan perubahan habitat antar waktu maupun  perubahan luas habitat antara tahun 1996-2002 dan 2002-2013. Analisis deteksi perubahan menunjukan bahwa dalam kurun waktu 1996-2002 luas kelas campuran dan pecahan karang meningkat sebesar 11,3% dan 32,5%, luas kelas pasir, lamun,  dan karang hidup berkurang masing-masing sebesar -14,1%,  -14,9% dan -16,6%. Sedangkan tahun 2002-2013, luas kelas campuran, pasir,  dan lamun meningkat masing-masing sebesar 1,1%, 13,3% dan 24,7%, luas kelas pecahan karang dan karang hidup berkurang sebesar -22,7% dan -27,0%. Dalam kurun waktu 17 tahun, kematian terumbu karang sekitar 43,6%. Hal ini mungkin disebabkan peningkatan suhu air laut dan meningkatnya intensitas kegiatan manusia.
Kata kunci: habitat terumbu karang, citra Landsat, deteksi perubahan, pulau Morotai

## I.  PENDAHULUAN
Terumbu karang  adalah salah satu ekosistem dengan produktifitas dan kelim- pahan spesies yang tinggi di wilayah pesisir. Terumbu karang  juga secara eko- logi berperan menjaga keseimbangan produktifitas sumberdaya laut dan indika- tor penting kualitas lingkungan laut. Beberapa dekade terakhir, ekosistem terumbu karang mengalami perubahan dalam skala global sebagai akibat dari perubahan  iklim  dan kerusakan oleh kegiatan manusia. Berdasarkan data yang dipublikasi oleh Global Coral Reef Monitoring Network (GCMRN) tahun 2008, kurang lebih 54% terumbu karang dunia berada dalam kondisi terancam secara global (Wilkinson, 2008).
Kajian terhadap perubahan ekosis- tem terumbu karang telah berlangsung sejak beberapa dekade yang lalu. Kombi- nasi  citra satelit dan foto udara mampu melakukan  pengamatan dalam jangka panjang dan kontinyu  untuk pemetaan terumbu dan deteksi perubahan (Lewis, 2002,  Palandro et al. , 2003,  Purkis and Riegl, 2005).
Deliniasi manual foto udara  telah terbukti sukses dalam teknik pemetaan untuk mengkarakterisasi dinamika lingku- ngan padang lamun (Hernandez-Cruz et al. , 2006). Pada lingkungan terumbu karang teknik ini diaplikasikan  dengan baik pada skala  struktur  geomorfologi terumbu karang tepi ( fringing reef )  untuk deteksi kehilangan struktur karang seperti spur and groove , terumbu bagian tengah ( reef  edge ) serta kanal dibagian depan terumbu  akibat pengaruh badai topan di West Indies (Lewis, 2002).  Perubahan bentuk terumbu yang diinterpretasi  dari peta-peta berbasis citra dapat digunakan untuk menduga dinamika  karakteristik ekologi dan geomorfologi.  Purkis and Riegl (2005)  melakukan  pengamatan perkembangan komunitas karang di Teluk Arabian setelah beberapa kali peristiwa
kematian masal karang akibat pemutihan ( coral bleaching ).  Palandro et al. (2008) juga mendokumentasikan perubahan habi- tat terumbu karang di Florida Keys meng- gunakan citra penginderaan jauh dan survey in-situ dalam dua skala berbeda. Hasil-hasil penelitian ini menunjukan bahwa kombinasi beberapa seri citra satelit dan pengamatan in-situ dalam interval  skala spasial dan temporal yang sesuai dapat menghasilkan informasi dinamika komunitas dan substrat terumbu karang untuk periode waktu yang berbeda.
Penelitian tentang dinamika peru- bahan terumbu karang dengan kombinasi data penginderaan jauh (foto udara dan citra resolusi tinggi) dan pengamatan in- situ dalam kurun waktu beberapa dekade telah dilakukan di terumbu Saint-Leu Samudera Hindia.  Lima data foto udara dari tahun yang berbeda dan dua data citra Quickbird  yang dikombinasikan dengan data pengamatan lapangan (1987, 1993, 1997, 2000, 2002, 2007), mampu mendeteksi perubahan komunitas terumbu karang dalam tiga periode gangguan akibat badai (1989, 2002) dan pemutihan karang (2002)  (Scopelitis et al ., 2009). Palandro et al. (2003)  melaporkan hasil deteksi  perubahan komunitas terumbu karang  dari tiga periode gangguan akibat badai (1989, 2002) dan pemutihan karang (2002).  (Scopélitis et al. , 2009)  dan Palandro et al. (2003)  mengkaji deteksi perubahan komu-nitas terumbu karang menggunakan citra IKONOS dan  mene- mukan bahwa berkurangnya substrat dasar yang didominasi oleh karang mempunyai pola  yang sama dengan data pengamatan lapangan ( in-situ ).
Selain foto udara dan citra resolusi tinggi, perubahan terumbu karang juga dapat dideteksi menggunakan citra reso- lusi menengah seperti Landsat.  André- fouët et al. , (2001)  menganalisis deteksi perubahan  lingkungan terumbu karang di Florida dan Hawaii dengan Landsat 7 EMT+ dalam interval waktu yang singkat
(2 minggu sampai 3 bulan). Dua metode diaplikasikan untuk analisis deteksi perubahan yaitu: estimasi kondisi atmosfir menggunakan pendekatan multisensor ETM+/SeaWiFS dan koreksi empiris yang didasarkan pada fitur pseudoinvariant sebagai kompensasi dari perbedaan kondisi atmosfir yang dipengaruhi  oleh kondisi lingkungan. Selama periode pengamatan tidak ditemukan dampak dari gangguan utama seperti pemutihan karang dan badai.  Citra Landsat generasi berbeda juga telah digunakan untuk deteksi perubahan terumbu karang di Hurgadha Mesir yaitu Landsat 5TM (1987), Landsat 7TM+ (2000) dan Landsat 8 OLI (2013) dengan data pengamatan lapangan tahun 2004.  Dengan  klasifiaksi terbimbing ( supervised )  perubahan habitat terumbu karang secara kualitatif maupun kuanti- tatif  dapat diketahui  (El-Askary et al. , 2014).  Penelitian deteksi perubahan habi- tat terumbu karang di Indonesia menggu- nakan data multi-temporal citra Landsat 1991 dan 2002 telah dilaksanakan di Pulau Derawan Kalimantan Timur. Perbandingan hasil klasifikasi citra 1991 dan 2002 menunjukan terjadinya perubah- an habitat terumbu karang secara spasial. Analisis ini menunjukan bahwa persentase terumbu karang dan lamun berkurang dan disisi lain persentase komposisi alga dan kumpulan karang meningkat (Nurlidiasari, 2004).
Pengamatan lapangan berupa kom- ponen habitat dan karakteristik  spektral menjadi faktor penting untuk memvalidasi hasil pengukuran satelit.  Sampai saat ini data dan informasi lapangan yang tersedia mengenai kondisi ekosistem terumbu karang di provinsi Maluku Utara khusus- nya di pulau Morotai sangat terbatas.
Acuan informasi yang ada saat ini terkait status ekosistem terumbu karang di pulau Morotai adalah kegiatan “Ekspedisi kajian awal potensi kelautan dan pariwi- sata di pulau Halmahera dan sekitarnya”
tahun  2008 . Kekayaan spesies karang hermatipik mencapai 468 spesies dari 17 genus dan 15 famili pada 24 titik penga- matan di perairan Halmahera bagian utara dan pulau Morotai. Kondisi ini bertolak belakang dengan persen penutupan karang hidup rata-rata hanya mencapai 26% yang terindikasi mengalami proses degradasi secara signifikan. Faktor-faktor yang diidentifikasi sebagai penyebab degradasi terumbu karang adalah ancaman dari beberapa predator dan aktifitas kegiatan tambang. Ancaman terhadap terumbu karang juga disebabkan oleh perubahan iklim global (Turak and DeVantier (2008).
Minimnya  informasi ilmiah terkait kondisi dan status ekosistem terumbu karang di pulau Morotai  serta semakin banyaknya  ancaman alamiah seperti pemanasan global dan meningkatnya akti- fitas manusia,   maka penelitian terkait deteksi perubahan habitat terumbu karang di pulau Morotai menjadi sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi perubahan habitat terumbu karang dalam kurun waktu dua dekade (1996-2013) menggunakan citra Landsat 5TM, 7ETM+ dan 8 OLI dan data pengamatan lapangan.

## II.  METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di kawa- san ekosistem terumbu karang di bagian Barat Pulau Morotai Propinsi Maluku Utara. Secara geografis lokasi penelitian terletak antara 128,17°-128,24°  BT dan 1,99°-2,23° LU. Terumbu karang di lokasi penelitian merupakan tipe terumbu karang penghalang ( barrier reef ) yang terbentang dari utara ke selatan (Gambar 1).

## 2.1.  Data
Data satelit untuk analisis deteksi perubahan terdiri dari tiga seri yaitu Landsat 5TM akusisi perekaman 30 Juli 1996, Landsat 7ETM+ 23 Juli 2002,  dan
Gambar 1. Lokasi penelitian di bagian Barat P. Morotai. ( • ) titik pengamatan lapangan.
Landsat 8 OLI 17 Oktober 2013. Seluruh scene citra merupakan perekaman data pada path/row 109/059 yang didownload dari USGS Earth Resources Observation and Science data centre (http://glovis. usgs.gov/
Pengumpulan data habitat dasar terumbu karang  dilaksanakan selama bulan Oktober 2012 dengan teknik foto transek ( photo transect quadrat ) menggu- nakan kuadran berukuran 1 m x 1 m yang diletakan pada transek sepanjang 50  m (
). Tipe data citra satelit ini adalah Level 1T yang secara sistematik telah terkoreksi geometric ( Terrain Corrected ) dan diproyeksi ke sistem koordinat UTM zona 52N-WGS84.
English et al. , 1997). Setiap titik penga- matan foto transek dilakukan pengambilan gambar menggunakan kuadran pada berbagai variasi habitat dasar terumbu karang di lokasi penelitian. Seluruh titik pengamatan direkam menggunakan GPS dengan bantuan pelampung untuk menda-
patkan titik yang tetap sebagai titik penga- matan.

## 2.2. Analisis Data
2.2.1. Pra Pengolahan Citra
Tahap awal sebelum klasifikasi dan analisis deteksi perubahan adalah pra pengolahan citra. Saluran  sinar tampak pada  panjang gelombang 400-700mm digunakan untuk analisis karena penyera- pan kolom air rendah pada panjang gelombang ini.  Komposisi  saluran  sinar tampak terdiri dari biru, hijau, merah dan Infa merah dekat.  Saluran  coastal blue Landsat 8 OLI tidak disertakan dalam komposisi band untuk klasifikasi  dan analisis deteksi perubahan karena tidak terdapat pada Landsat 5TM dan 7ETM+. Koreksi atmosferik diterapkan pada ketiga seri citra menggunakan modul koreksi atmosferik FLAASH yang terdapat dalam perangkat lunak ENVI. Koreksi atmos- ferik menggunakan modul FLAASH ber-
dasarkan petunjuk (Rudjord and Trier, 2012) dengan persamaan sebagai berikut:
(1)
dimana: ρ  adalah  reflektansi  permukaan piksel, adalah rata-rata reflektansi permukaan piksel dan daerah disekitarnya, adalah sperikal albedo atmosfir, adalah hamburan balik radiasi oleh atmosfir,    dan B koefisien yang tergan- tung pada kondisi atmosfir dan geometric.
Langkah-langkah koreksi atmos- ferik dengan modul FLAASH sebagai berikut:  (1) nilai digital komposisi multi- spectral citra dikalibrasi menjadi nilai radians dalam format BIL; (2) menentu- kan titik tengah scene citra, tipe sensor, ketinggian sensor, ukuran piksel dan akuisisi data citra yang tersedia pada metadata citra; (3) Menentukan ketinggian rata-rata lokasi penelitian dengan bantuan sumberdata lain seperti aplikasi Google Earth  ; (4) menentukan model atmosferik tropical untuk daerah perekaman di wilayah tropis dan model aerosol mari- time karena sebagian besar scene citra adalah laut; dan (5) menentukan nilai kecerahan udara yang diperoleh dari stasiun pengamatan BMKG terdekat.
Citra yang telah terkoreksi atmos- ferik selanjutnya di batasi pada lokasi penelitian ( subset ) untuk analisis  klasifi- kasi dan deteksi perubahan.
2.2.2. Klasifikasi Tak Terbimbing
Klasifikasi tak terbimbing ( unsuper- vised classification ) dilakukan pada potongan ( subset ) citra yang telah diko- reksi  atmosferik. Klasifikasi mengguna- kan teknik pengelompokan ISODATA sebanyak 10 kelas dengan minimum iterasi  spektral  150 dan convergence threshold 0,95.  Kanal citra landsat yang digunakan pada klasifikasi tak terbimbing disajikan pada Tabel 1.  Hasil klasifikasi sepuluh kelas kemudian dikelompokan
kembali ( reclass ) menjadi tiga kelas geomorfologi yang terdiri dari kelas darat, laut dalam dan perairan dangkal. Selanjut- nya hasil reclass digunakan untuk meng- hilangkan area laut dalam dan daratan dalam proses masking . Pada tahap ini proses pemotongan untuk menghilangkan area daratan dan laut dalam  diterapkan pada citra Landsat 8 OLI sebagai data referensi untuk proses masking Landsat 5TM dan Landsat 7ETM+ sehingga diperoleh luasan area analisis yang sama.
Tabel 1.  Kanal citra Landsat yang digu- nakan dalam klasifikasi tak ter- bimbing.
No band 1996 2002 2003 1 2 3 4 5 Biru Hijau Merah NIR Biru Hijau Merah NIR Biru Hijau Merah NIR

## 2.2.3. Koreksi Kolom Perairan
Koreksi  kolom perairan menggu- nakan teknik yang diusulkan oleh Lyzenga (1981) untuk mengoreksi atenua- si kolom perairan secara eksponensial saat diaplikasikan untuk membandingkan pengaruh teknik ini pada hasil klasifikasi. Pengaruh kolom perairan dihilangkan dari rasio pasangan band untuk meningkatkan hasil interpretasi visual dan akurasi klasifikasi substrat terumbu karang (Mumby et al. , 1998;  Andréfouët et al. , 2003;  Benfield et al. , 2007). Koreksi kolom perairan diekstrak dari obyek yang diidentifikasi  pada area citra untuk jenis substrat yang sama dengan kedalaman yang berbeda, selanjutnya citra ditransfor- masi ke nilai logaritma untuk band-band berbeda dan menghitung nilai regresi pasangan band. Nilai slope regresi (ki/kj) dihitung berdasarkan depth invariant index dengan persamaan berikut (Green et al. , 2000):
(2)
dimana
dan adalah varians band i, adalah varians band j,
adalah covarians pasangan band i dan j .  Koreksi kolom perairan diterapkan pada seluruh seri citra Landsat yang digunakan dengan komposisi pasangan band DII_12, DII_13 dan DII_23.

## 2.2.4. Normalisasi Citra
Secara umum teknik  normalisasi citra yang digunakan disebut penyesuaian histogram ( histogram  matching ). Penye- suaian histogram akan mengurangi variasi nilai kecerahan diantara piksel sehingga menghasilkan karakteristik nilai kecerah- an yang mirip dari citra berbeda (Richards and Jia, 2005).  Pengurangan ini mengha- silkan nilai piksel atau gabungan seluruh piksel  yang sama antara dua citra pada scene yang sama dengan waktu perekam- an berbeda  (Scheidt et al. , 2008).  Proses normalisasi dimisalkan dua citra, S1 dan S2 pada scene yang sama didefenisikan kedalam n dimensi (n band), dimana S1 merupakan citra acuan untuk normalisasi S2 sehingga nilai kecerahan x (i,k) piksel i dan band k S2 dengan persamaan sebagai berikut:
(3)
Dengan demikian dapat dilihat bahwa band k S2 mempunyai nilai standar deviasi dan mean yang sama dengan band k S1. Oleh karena itu, jika semua nilai k
dapat dhitung maka citra S2 akan mencapai rata-rata vector dan matriks kovarian yang sama dengan citra S1.
Proses normalisasi diterapkan pada citra yang telah terkoresi kolom perairan (DII)  menggunakan  teknik histogram matching yang terdapat pada perangkat lunak ERDAS IMAGINE 2014. Landsat 5TM dan Landsat 7ETM+ dinormalisasi ke Landsat 8 OLI sebagai citra referensi karena mempunyai resolusi radiometrik yang lebih baik dan waktu perekaman yang lebih dekat dengan waktu pengum- pulan data lapangan.

## 2.2.5. Klasifikasi Terbimbing
Klasifikasi terbimbing dengan algo- ritma minimum distance diterapkan pada citra transformasi DII yang telah dinormalisasi  dengan lima kelas habitat terumbu karang yaitu:  kelas campuran, pasir, lamun, pecahan karang dan karang hidup.  Kelas  habitat  terumbu karang dianalisis menggunakan perangkat lunak Coral Point Count With Excel extention (Kohler and Gill, 2006)  dan analisis persentasi kemiripan (SIMPER) persentasi tutupan menggunakan persamaan koefisen Bray-Curtis Similarity (Clarke, 1993). Kelas habitat terumbu karang ditentukan berdasarkan nilai persentase tutupan dominan dari seluruh komponen terumbu karang.  Teknik  klasifikasi terbimbing untuk menghasilkan peta tematik habitat terumbu karang  hanya dilakukan pada pasangan band DII yang mempunyai karakteristik  spektral  yang  mirip  setelah proses normalisasi pada semua seri citra. Asumsi yang digunakan adalah  jika karakteristik  spectral  semua seri citra sama maka piksel-piksel pada seluruh seri citra akan merepresentasi obyek yang sama pula, sehingga deteksi terhadap perubahan piksel-piksel pada lokasi yang sama setiap seri citra dapat dilakukan.

## 2.2.6. Pengujian Akurasi
Uji akurasi dapat dilakukan dengan membandingkan dua peta, satu peta bersumber dari hasil penginderaan jauh (peta yang akan diuji) dan satunya lagi adalah peta referensi yang berasal dari sumber lain atau pengamatan lapangan. Peta kedua dijadikan sebagai peta acuan dan diasumsikan memiliki informasi yang benar (Campbell, 2002). Dalam kajian ini yang menjadi acuan adalah hasil penga- matan lapangan mengingat belum terse- dianya  peta terumbu karang di lokasi studi. Uji akurasi pemetaan terdiri dari overall accuracy (OA), producer accu- racy (PA),  dan user accuracy (UA) berdasarkan (Congalton and Green, 2008). Overall accuracy merupakan tingkat kebenaran secara keseluruhan antara citra dan data referensi dalam hal ini adalah peta hasil klasifikasi. UA dihitung untuk menduga akurasi klasifikasi variasi kelas habitat yang ditentukan dari pengamatan lapangan. PA dihitung untuk menduga kemampuan setiap kelas yang dihasilkan dari klasifikasi citra. Pengujian akurasi peta habitat terumbu karang hanya diterapkan pada citra 2013  sebagai validasi habitat pada citra tahun sebelumnya.

## 2.2.7. Deteksi Perubahan
Deteksi perubahan digunakan untuk mengidentifikasi, mendiskripsikan dan menghitung perbedaan antara citra dengan waktu perekaman berbeda atau pada kondisi yang berbeda (Lillesand and Kiefer, 2000).  Deteksi perubahan meng- gunakan operasi raster calculator yang terdapat pada aplikasi ArcMap 10 dengan persamaan sebagai berikut:
(4)
dimana, P adalah deteksi perubahan, adalah penutupan habitat ke- i, t adalah seri  data perekaman citra dan n adalah jumlah seri citra.
Mengingat  pada penelitian ini terdapat tiga seri data citra dan lima kelas habitat terumbu karang, maka bentuk dari analisis deteksi perubahan dilaukan sebagai  berikut:  Kelas habitat 1=111; Kelas habitat 2=222; Kelas habitat 3=333; Kelas habitat 4=444; dan Kelas habitat 5=555.  Jika pasangan angka pada setiap kelas habitat hasil analisis mengalami perubahan maka akan diketahui peruba- hannya setiap waktu pada masing-masing citra.
Deteksi perubahan diaplikasikan pada peta-peta klasifikasi terbimbing 1996 ke 2002 dan 2002 ke 2013. Deteksi perubahan dideskripsikan berdasarkan perubahan luas area masing-masing habi- tat dan luas total area yang berubah atau tidak mengalami perubahan. Faktor-faktor penyebab terjadinya perubahan habitat terumbu karang dijelaskan secara des- kriptif berdasarkan literatur yang relefan.

## III.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Klasifikasi Citra
Hasil klasifikasi tak terbimbing menunjukan bahwa kelas-kelas yang ter- bentuk pada area terumbu karang bervariasi antara citra 1996, 2002,  dan 2013 (Gambar 2). Variasi antar kelas disebabkan karena kemiripan nilai spectral yang tinggi diantara kelompok kelas pembentuk area terumbu karang. Teknik ini  tidak digunakan untuk mengidenti- fikasi kelas yang berbeda pada semua seri citra dan hanya berfungsi untuk meng- identifikasi  area laut dalam, daratan dan terumbu karang sebagai kawasan yang dianalisis.
Pemisahan area laut dalam, darat- an dan terumbu karang dilakukan dengan pengkelasan kembali ( reclass ) hasil klasi- fikasi menjadi kelas laut dalam, daratan dan terumbu karang. Dengan menggu- nakan teknik pemotongan, area terumbu karang dipisahkan dengan area laut dalam dan  daratan  yang  diterapkan  pada  citra
Gambar 2. Pemotongan area laut dalam dan daratan hasil klasifikasi tak terbimbing citra 1996, 2002 dan 2013.
2013 sebagai referensi. Pemotongan area terumbu karang pada citra 2013 selanjut- nya diterapkan pada citra 1996 dan 2002 sehingga menghasilkan luas kawasan terumbu karang sebesar kurang lebih 4085,73 Ha.
Klasifikasi terbimbing untuk mem- peroleh sebaran habitat terumbu karang pada seluruh citra didasarkan pada karakteristik spektral. Untuk deteksi perubahan, citra DII 1996 dan 2002 dinormalisai ke citra 2013 sebagai DII referensi. Hasil analisis disajikan pada Gambar 3.
Ekstraksi nilai spektral berdasar- kan penampang vertikal band DII menun- jukkan bahwa pasangan band DII_12 (biru-hijau) memiliki karakteristik yang mirip atau sama pada seluruh citra (Gambar 4). Nilai spectral pasangan band DII_13 (biru-merah) hanya memiliki kemiripan karakteristik spectral pada citra 1996 dan 2002. Sedangkan nilai spectral pasangan band DII_23 (hijau-merah) menunjukan hasil karakteristik spectral yang tidak mirip pada semua citra.
Dengan demikian, klasifikasi habitat eko- sistem terumbu karang hanya diterapkan pada pasangan band DII biru-hijau  (ban DII_12)  untuk mengetahui potensi peru- bahan kelas habitat dalam kurun waktu 17 tahun. Hasil klasifikasi secara visual menunjukkan bahwa habitat terumbu karang didominasi oleh kelas campuran (gradasi warna kuning) (Gambar 5).
Habitat campuran dan lamun seba- gian besar terdistribusi pada bagian tengah kawasan terumbu karang ( reef edge ), sedangkan pada area terumbu bagian depan ( front reef ) didominasi oleh habitat pasir, karang hidup dan pecahan karang. Distribusi habitat pasir (warna merah) dan karang hidup (warna cyan) pada bagian depan terumbu terlihat cenderung lebih stabil pada kawasan terumbu karang pada periode 1996 dan 2002 dibandingkan dengan habitat lamun pada bagian tengah terumbu untuk periode 2013 (Gambar 6).
Hasil pengujian akurasi peta habitat terumbu karang yang diturunkan dari citra 2013 adalah sebesar 69% overall accuracy . Dari sisi producer accuracy
Gambar 3. Profil vertical karakteristik spektral pasangan band DII. a) profil vertikal; b) karakteristik spectral band DII citra 1996; c) karakteristik spektral band DII citra 2002; d) karakteristik spectral band DII citra 2013; ( ─ ) profil spectral pasangan band biru-hijau; ( ─ ) profil spectral pasangan band biru-merah; ( ─ ) profil spectral pasangan band hijau-merah.
Gambar 4. Profil vertikal karakteristik spectral pasangan band DII biru-hijau citra 1996, 2002 dan 2013.
Gambar 5. Klasifikasi habitat terumbu karang tahun 1999, 2002 dan 2013.
Gambar 6. Dinamika beberapa kelas habitat terumbu karang.
menunjukan  bahwa seluruh habitat yang dihasilkan dari citra dapat dipetakan dengan baik, sedangkan dari sisi user accuracy hasil pengamatan lapangan kelas habitat dapat digunakan dengan baik dalam proses pemetaan (Tabel 2).

## 3.2. Deteksi Perubahan
Perubahan yang dimaksud adalah perubahan luasan masing-masing habitat terumbu karang, perubahan satu kelas habitat ke kelas habitat yang lain serta perubahan luas total area yang berubah
dan tidak berubah (tetap). Luas rata-rata habitat terumbu karang dari yang paling besar secara berturut-turut adalah kelas campuran 1794,45 ha (43,6%), lamun 769,77  ha (18,8%), pasir 617,64 ha (15,1%), karang hidup 506,70 ha (12,4%) dan pecahan karang 451,17 ha (11,0%).
Perubahan luasan habitat terumbu karang dalam kurun waktu hampir dua dekade  menunjukan bahwa luasan habitat campuran bertambah dari tahun 1996 ke tahun 2013. Luasan habitat pasir dan lamun berkurang dari tahun 1996 ke tahun
Tabel 2. Uji akurasi peta habitat terumbu karang citra 2013.
Lapangan Hasil klasifikasi Campuran Karang Hidup Lamun  Pasir Pecahan karang Total UA (%) Campuran 5 1 1 3 10 50 Karang Hidup 7 1 1 1 10 70 Lamun 1 2 23 4 3 33 70 Pasir 2 1 2 27 1 33 82 Pecahan Karang 2 5 7 14 50 Total 8 11 29 40 12 100 PA (%) 60 64 79 68 58 OA 69
2002 dan meningkat pada tahun 2013, bahkan luasan lamun pada tahun 2013 lebih besar dari tahun 1996. Luasan habitat pecahan karang bertambah pada tahun 2002 dari tahun 1996 dan berkurang pada tahun 2013. Sedangkan luasan habitat karang hidup berkurang dari tahun 1996 ke tahun 2013 (Gambar 7).
Luas habitat campuran bertambah sebesar  11,3%  (182.25  ha) pada tahun 2002 dan 1,1% (20.6 ha) pada tahun 2013. Luas habitat pasir berkurang 14,1% (92,43 ha) pada tahun 2002 dan meningkat 13,3% (74,88 ha) pada tahun 2013. Luas
habitat lamun berkurang 14,9% (117,99 ha) pada tahun 2002 dan meningkat 24,7% (166.59 ha)  tahun 2013. Luas habitat pecahan karang meningkat 32,5% (131,22 Ha) pada tahun 2002 dan berkurang  22,7% (121,77 ha) pada tahun 2013. Luas habitat karang hidup berkurang dari tahun 1996 ke 2002 16,6% (103,05  ha) dan 27% (140,31 ha) pada tahun 2013 (Tabel 3 dan 4).
Total keseluruhan area habitat terumbu karang yang mengalami peru- bahan pada tahun 1996 ke 2002 adalah 1829,16 ha  dan  pada tahun 2002 ke 2013
Gambar 7. Perubahan luas habitat terumbu karang tahun 1996, 2002 dan 2013.
Tabel 3. Statistik perubahan habitat terumbu karang antara 1996 dan 2002.
Kelas 1996 2002 Luas perubahan (ha) Persentasi (%) Keterangan Campuran 1612,08 1794,33 182,25 11,3  Bertambah Pasir 654,30 561,87 -92,43 -14,1  Berkurang Lamun 792,90 674,91 -117,99 -14,9  Berkurang Pecahan Karang 404,28 535,5 131,22 32,5  Bertambah Karang hidup 622,17 519,12 -103,05 -16,6  Berkurang Total 4085,73 4085,73
Tabel 4.  Statistik perubahan habitat terumbu karang antara 2002 dan 2013.
Kelas 2002 2013 Luas Perubahan (Ha) Persentasi (%) Keterangan Campuran 1794,33 1814,94 20,61 1,1  Bertambah Pasir 561,87 636,75 74,88 13,3  Bertambah Lamun 674,91 841,50 166,59 24,7  Bertambah Pecahan Karang 535,5 413,73 -121,77 -22,7  Berkurang Karang hidup 519,12 378,81 -140,31 -27,0  Berkurang Total 4085,73 4085,73
adalah 1714,59 ha atau berkurang sebesar 6,3%. Sedangkan total area habitat yang tidak mengalami perubahan (tetap) pada tahun 1996 ke 2002 adalah 2256,57 ha dan pada tahun 2002 ke 2013 adalah 2371.14  ha atau meningkat sebesar 5,1%. Ilustrasi total keseluruhan perubahan habitat terumbu karang dalam kurun waktu 17 tahun disajikan pada Gambar 8.
Perubahan selanjutnya dikelom- pokkan menjadi empat kelompok yang terdiri dari kelompok kelas yang tidak berubah (tetap), kelompok kelas yang mengalami perubahan, kelompok kelas dengan kemungkinan kecil terjadinya perubahan dan kelompok kelas yang tidak memungkinkan terjadinya perubahan (Tabel 4 dan Gambar 9).
Kelompok kelas dengan kemung- kinan kecil terjadinya perubahan terdiri dari: pasir-pecahan karang; lamun- pecahan karang; pecahan karang-pasir; karang hidup-pasir. Sedangkan kelompok
kelas yang tidak memungkinkan terjadi- nya perubahan terdiri dari: pasir-karang hidup dan lamun-karang hidup.

## 3.3.  Pembahasan
Akurasi peta habitat terumbu karang yang dihasilkan dari citra Landsat 8 OLI 2013 menggunakan data pengamatan lapangan sebanyak lima kelas habitat mencapai 69% (OA). Seluruh kelas yang dihasilkan dari klasifikasi citra maupun sampel training area menunjukan kemam- puan yang baik dan dapat digunakan dalam proses pemetaan. Nilai akurasi pemetaan antara 60-80% dapat direko- mendasikan bagi kegiatan inventarisasi untuk pemantauan sumberdaya  (Green et al .,  2000). Informasi dinamika perubahan ekosistem terumbu karang di lokasi penelitian dalam kurun waktu hampir dua dekade terakhir  dapat diperoleh dari citra satelit  dengan  tingkat  akurasi yang cukup baik.
Gambar 8.  Perubahan habitat dan yang tidak mengalami perubahan dalam kurun waktu 1996-2013.
Gambar 9.  Hasil klasifikasi perubahan habitat terumbu karang.
Kategori kelompok perubahan menunjukkan bahwa habitat yang berpo- tensi mengalami perubahan dari kelompok tetap (habitat) dan berubah (dari satu habitat ke habitat lain) mencapai luas lebih dari 80% total luas kawasan yang dianalisis. Sementara sisanya adalah kelas habitat sulit didefenisikan ( imposible changes ) seperti perubahan habitat pasir dan lamun menjadi karang hidup serta kelompok perubahan dengan kemung- kinan yang kecil dan sulit didefenisikan ( unlikely changes ) (Tabel 4 dan Gambar 9). Berdasarkan hasil ini dapat dinyatakan bahwa analisis perubahan dalam peneli- tian ini menghasilkan informasi dinamika perubahan ekoistem terumbu karang dengan baik. Semakin kecil kelompok perubahan imposible changes dan unlikely changes , maka defenisi potensi perubahan semakin baik didefenisikan.
Meskipun analisis deteksi peru- bahan menggunakan pengukuran nilai spektral habitat terumbu karang sebagai referensi dalam menghasilkan peta tema- tik, teknik ini masih ditemukan pola perubahan kelas habitat dalam kurun waktu tertentu yang sulit didefenisikan seperti perubahan kelas pasir menjadi karang hidup  (Andréfouët et al. , 2001, Abella et al. , 2007).
Klasifikasi untuk deteksi perubah- an  menggunakan teknik penyesuaian histogram ( histogram match ) transformasi band DII mampu menghasilkan informasi perubahan habitat terumbu karang dengan baik dalam kurun waktu 17 tahun dilokasi penelitian.  Yuan and Elvidge (1996) menjelaskan bahwa teknik normalisai radiometrik  adalah prosedur yang diguna- kan  dalam mempersiapkan  data  satelit multi temporal untuk deteksi  fenomena perubahan spektral seperti penutupan lahan. Teknik ini mengurangi perbedaan numerik antara dua citra yang dipengaruhi oleh kondisi pada saat perekaman seperti performa sensor, radiasi sinar matahari dan pengaruh atmosfir.
Deteksi perubahan habitat terumbu karang menunjukan bahwa luas habitat karang hidup mengalami penurunan dalam kurun waktu 1996-2002 dan 2002-2013. Hasil  ini  menunjukan bahwa periode 1996-2002 perubahan habitat terumbu karang terutama karang hidup diduga dipengaruhi oleh perubahan iklim global (periode El Nino 1996-1997). Sementara periode 2002-2013 yang menunjukan penurunan drastis habitat karang hidup sehingga diduga dapat juga disebabkan oleh intensitas kegiatan manusia yang semakin tinggi (Turak and DeVantier, 2008).  Perubahan habitat terumbu karang dalam kurun waktu tertentu disebabkan oleh tekanan dari kegiatan manusia maupun perubahan iklim secara global seperti peningkatan suhu permukaan laut dalam periode El-Nino. Habitat terumbu karang yang paling rentan terhadap peningkatan suhu permukaan laut adalah karang hidup  (Wilkinson, 2008).  Dugaan terhadap fenomena ini adalah terjadinya periode El Nino dalam kurun waktu Maret 1997 sampai April 1998 (Australian Government Berau of Meteorology:
Dampak lain dari perubahan iklim secara global pada periode El Nino adalah perubahan terumbu karang akibat proses pemutihan karang ( coral bleaching ). Hasil penelitian yang dilakukan oleh Baker et al. (2008)  menemukan bahwa dalam kurun waktu  kurang lebih 25 tahun telah terjadi proses perbaikan ekosistem terum- bu karang di beberapa lokasi samudera hindia akibat periode pemutihan karang tahun 1998. Kondisi sebaliknya terjadi di samudera atlantik yang relative lebih kecil akibat pengaruh periode pemutihan karang. Data yang dirilis oleh ReefBase: A Global Information System for Coral Reef merupakan kawasan dengan kawasan terumbu karang yang paling sedikit mendapat pengaruh dari periode pemu-
tihan karang dalam kurun waktu dua hampir tiga dekade terakhir.

## IV.  KESIMPULAN
Deteksi perubahan dalam peneli- tian ini mampu menyajikan informasi yang berhubungan dengan dinamika peru- bahan habitat terumbu karang yang diaplikasikan  dari  teknik klasifikasi citra Landsat  dan  data lapangan yang minim. Analisis deteksi perubahan menunjukan bahwa dalam kurun waktu 1996-2002 luas kelas campuran dan pecahan karang meningkat sebesar 11,3% dan 32,5%, luas kelas pasir, lamun,  dan karang hidup berkurang masing-masing sebesar -14,1%,  - 14,9% dan -16,6%. Sedangkan tahun 2002- 2013, luas kelas campuran, pasir,  dan lamun meningkat masing-masing sebesar 1,1%, 13,3% dan  24,7%, luas kelas pecahan karang dan karang hidup berkurang sebesar -22,7% dan  -27,0%.  Dalam kurun waktu 17 tahun, kematian terumbu karang sekitar 43,6%. Hal ini mungkin disebabkan peningkatan suhu air laut dan meningkatnya intensitas kegiatan manusia.
Peta-peta tematik perubahan yang dikombinasikan dengan perhitungan sta- tistik  tidak hanya mengidentifikasi  peru- bahan luas kelas habitat antar waktu, tetapi juga mampu mengidentifikasi peru- bahan habitat ke habitat yang lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada para reviewer yang telah banyak memberikan masukan dan komentar untuk memperbaiki tulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Abella, M.A.R., J.  Cy, and L.T. David. 2007. Coral mortality  discrimina- tion  and  change  detection  using Landsat TM And ETM+ imageries of Balabac, Palawan. In : Reyrson R.A. (ed). 28th Asian Conference
on Remote Sensing. Kuala Lum- pur. 270-275pp Andréfouët, S., P. Kramer, D. Torres- Pulliza, K.E. Joyce, E.J. Hochberg, R. Garza-Pérez, P.J. Mumby, B. Riegl, H. Yamano, W.H. White, M. Zubia, J.C. Brock, S.R. Phinn, A. Naseer, B.G. Hatcher, and F.E. Muller-Karger. 2003. Multi-site evaluation of IKONOS data for classification of tropical coral reef environments. Remote Sensing Environment, 88(1-2):128-143. Andréfouët, S., F.E. Muller-Karger, E.J. Hochberg, C. Hu, and K.L. Carder. 2001. Change detection in shallow coral reef environments using Landsat 7 ETM+ data. Remote Sensing of Environment, 78(1-2):
150-162.
Baker, A.C., P.W. Glynn, and B. Riegl. 2008. Climate change and coral reef bleaching: an ecological assessment of long-term impacts, recovery trends and future outlook. Estuar Coas Shelf S., 80(4):435- 471.
Benfield, S. L., H.M. Guzman, J.M. Mair, and J.A.T. Young. 2007. Mapping the distribution of coral reefs and associated sublittoral habitats in Pacific Panama: a comparison of optical satellite sensors and classification methodologies. Int.
J.  Remote Sensing, 28(22):5047- 5070.
Campbell, J.B. 2002. Introduction to remote  sensing. Guilford Press. New York. 656p.
Clarke, K.R. 1993. Non-parametric multi- variate analyses of changes in community structure. Australian J. of Ecology, 18(1):117-143. Congalton, R.G. and K. Green. 2008. Assessing the accuracy of remo- tely  sensed  data  principles and practices. CRC Press Taylor Francis Group. France. 183p.
El-Askary, H., S.H. Abd El-Mawla, J. Li, M.M. El-Hattab, and M. El-Raey. 2014. Change detection of coral reef habitat using Landsat-5 TM, Landsat 7 ETM+ and Landsat 8 OLI data in the Red Sea (Hurghada, Egypt). Int.  J.  Remote Sensing, 35(6):2327-2346.
English, S., C. Wilkinson, and V. Baker. 1997. Survey Manual for Tropical Marine Resources. Mc Graw Publication. Australia. 297p. Green, E., A.J. Edwards, and C. Clark. 2000. Remote sensing handbook for tropical coastal management. Unesco Pub. Paris. 361p. Hernandez-Cruz, L.R., S.J. Purkis, and B. Riegl. 2006. Documenting decadal spatial  changes in seagrass and Acropora palmata cover by aerial photography  analysis in Vieques, Puerto Rico: 1937-2000. Bulletin of Marine Science. 79(2):401-414. Kohler, K.E. and S.M. Gill. 2006. Coral point  count with excel extensions (CPCe): a visual basic program for the determination of coral and substrate coverage using random point count methodology. Comput Geosci., 32(1259-1269.
Lewis, J. 2002. Evidence from aerial photography of structural loss of coral reefs at Barbados, West Indies. Coral Reefs, 21(1):49-56. Lillesand, T.M. and R.W. Kiefer. 2000. Remote  sensing and image  inter- pretation. Wiley. New York. 721p. Lyzenga, D.R. 1981. Remote sensing of bottom reflactance and water atte- nuation parameters in shallow water using aircraft and Landsat data. Int. J. Remote Sensing, 2:71- 82.
Mumby, P.J., C.D. Clark, E.P. Green, and A.J. Edwards. 1998. Benefits of water column correction and con- textual editing for mapping coral
reefs. Int.  J.  Remote Sensing, 19(1):203-210.
Nurlidiasari, M. 2004. The application of QuickBird and multi-temporal Landsat TM data for coastal  reef habitat mapping, case study: Derawan island, East Kalimantan. Thesis. Geo-information Science and Earth Observation. Internatio- nal Institute of Enschede, The Netherland 79p.
Palandro, D., S. Andréfouët, P. Dustan, and F.E. Muller-Karger. 2003. Change detection in coral reef communities using Ikonos satellite sensor imagery and historic aerial photographs. Int.  J.  Remote Sen- sing, 24(4):873-878. Palandro, D.A., S. Andréfouët, C. Hu, P. Hallock, F.E. Müller-Karger, P. Dustan, M.K. Callahan, C. Kranenburg, and C.R. Beaver. 2008. Quantification of two decades of shallow-water coral reef habitat decline in the Florida Keys National Marine Sanctuary using Landsat data (1984–2002). Remote Sensing Environment, 112(8):3388-3399. Purkis, S.J. and B. Riegl. 2005. Spatial and temporal dynamics of Arabian Gulf coral assemblages quantified from remote-sensing and in situ monitoring data. Mar Ecol.  Prog. Ser., 287:99-113.
Richards, J.A. and X. Jia. 2005. Remote sensing  digital  image  analysis.  An introduction. Springer. Heidelberg Germany. 439p.
Rudjord, O. and O.D. Trier. 2012. Evalua- tion of FLAASH atmospheric cor- rection. Norwegian Computer Centre. Norwegian. 24p.
Scheidt, S., M. Ramsey, and N. Lancaster. 2008. Radiometric normalization and image mosaic generation of ASTER thermal infrared data: An application to extensive sand
sheets and dune fields. Remote Sens Environ., 112(3):920-933. Scopélitis, J., S. Andréfouët, S. Phinn, P. Chabanet, O. Naim, C. Tourrand, and T. Done. 2009. Changes of coral communities over 35 years: Integrating in situ and remote- sensing data on Saint-Leu Reef (la Réunion, Indian Ocean). Estuar Coast Shelf S., 84(3):342-352.
Turak, E. and L. DeVantier. 2008. Biodi- versity and Conservation Priorities of Reef-building Corals in North
Halmahera-Morotai. Final Report.
Conservation International. Indo- nesia. 68p.
Wilkinson, C. 2008. Status of coral  reefs of the world. Global coral  reef monitoring  network and reef and rainforest  research  center. Towns- ville, Australia. 296p.
Yuan, D. and C.D. Elvidge. 1996. Compa- rison of relative radiometric nor- malization techniques. ISPRS J. of Photogrammetry and Remote Sensing, 51(3):117-126.
Diterima : 11 Desember 2014 Direview : 20 Desember 2014 Disetujui : 28 Desember 2014