Estimasi Stok Karbon Padang Lamun menggunakan Citra Spot-7 di Perairan Pulau Kodingarenglompo, Sangkarrang, Kota Makassar
Muh Rais 1 , Dwi Fajriyati Inaku 1* , Wilma J.C Moka 1 , Supriadi Mashoreng 2 , Dewi Yanuarita Satari 1 , Nita Rukminasari 1
1 Manajemen Sumber Daya Perairan, Departemen Perikanan, Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan, Universitas Hasanuddin
2 Departemen Ilmu Kelautan, Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan, Universitas Hasanuddin Jl. Perintis Kemerdekaan KM. 10. Tamalanrea, Makassar, 90245, Indonesia Email: wiwik.inaku@gmail.com
Abstract

## Estimated Seagrass Beds Carbon Stock Using Spot-7 Imagery in the Waters of Kodingarenglompo Island, Sangkarrang, Makassar City
Seagrass is the most effective ecosystem in absorbing carbon. The ability of seagrasses to absorb CO2 from the atmosphere is better than terrestrial ecosystems. Image processing methods and information regarding potential carbon stocks in seagrass beds can then be used as a basis for managing carbon stocks found in coastal areas and small islands. This study aims to estimate the carbon stock of seagrass beds in the waters of Kodingarenglompo Island using remote sensing technology. This research was conducted from March to August 2020. The stages of the field survey were to identify the percentage of seagrass cover in 62 plot points. Seagrass carbon stocks are known based on seagrass cover percentage data using the regression equation. The estimation of seagrass carbon stocks in the study area is divided into two, namely AGC and BGC. The image processing  stage is by  using  the  random  forest  regression  algorithm  in  mapping  seagrass  carbon  stocks.  The  results  of  this research  survey  revealed  six  species  of  seagrass,  namely  Cymodocea  rotundata,  Enhalus  acoroides,  Halodule  uninervis, Halophila ovalis,  Thalassia hemprichii and  Syringodium isoetifolium  and  were dominated by 2  species of  seagrass, namely Thalassia hemprichii and Enhalus acoroides. The results showed that remote sensing can be used to map seagrass carbon stocks. Seagrass carbon stocks can be mapped with a maximum accuracy of 67%  (SE=1.96 KgC/Pixel), and 85% (SE=7.86 KgC/Pixel)  for  AGC  and  BGC.  From  this  model,  the  total  ecosystem  carbon  stock  in  seagrasses  in  the  waters  of Kodingarenglompo Island is estimated to be around 178.98 tons of organic carbon with an area of  seagrass beds of 81.29 hectares. The availability of seagrass carbon stock maps is very important to provide a better understanding of the spatial and temporal distribution of carbon dynamics.
Keywords: Carbon stock, Kodingarenglompo, seagrass

## Abstrak
Lamun  adalah  ekosistem  yang  paling  efektif  dalam  menyerap  karbon.  Kemampuan  lamun  untuk  menyerap  CO2  dari atmosfer lebih baik dari ekosistem darat. Metode pengolahan citra serta informasi mengenai potensi cadangan karbon pada padang lamun selanjutnya dapat dijadikan sebagai dasar pengelolaan stok karbon yang terdapat di pesisir dan pulau-puau kecil.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengestimasi  stok  karbon  padang  lamun  di  perairan  Pulau  Kodingarenglompo menggunakan  teknologi penginderaan  jauh.  Penelitian ini  dilaksanakan  dari  bulan Maret  sampai  Agustus  2020.  Tahapan survei  lapangan  yaitu  mengidentifikasi  persentase  tutupan  jenis  padang  lamun  sebanyak  62  plot  titik.  Stok  karbon  lamun diketahui  berdasarkan  data  persentase  tutupan  lamun  menggunakan  persamaan  regresi.  Estimasi  stok  karbon  padang lamun  pada  daerah  kajian  dibedakan  menjadi  dua  yaitu  AGC  dan  BGC.  Tahap  pengolahan  citra  yaitu  dengan menggunakan algoritma regresi random forest dalam memetakan stok karbon lamun. Hasil survei penelitian ini mendapatkan enam jenis lamun yaitu Cymodocea rotundata, Enhalus acoroides, Halodule uninervis, Halophila ovalis, Thalassia hemprichii dan  Syringodium  isoetifolium  dan  didominasi  oleh  2  jenis  lamun  yaitu  Thalassia  hemprichii  dan  Enhalus  acoroides.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  penginderaan  jauh  dapat  digunakan  untuk memetakan  stok karbon lamun.  Stok karbon lamun dapat dipetakan dengan akurasi maksimum 67% (SE=1,96 KgC/Piksel), 85% (SE=7,86 KgC/Piksel) untuk AGC dan BGC. Dari model tersebut, total stok karbon ekosistem pada lamun di perairan Pulau Kodingarenglompo diperkirakan sekitar 178,98 ton karbon organik  dengan luas  padang lamun yaitu  81,29 hektar. Ketersediaan peta  stok karbon lamun  sangat  penting untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang sebaran dinamika karbon spasial dan temporal.
Kata kunci : Stok karbon, Kodingarenglompo, lamun

## PENDAHULUAN
Potensi ekosistem laut yang berperan dalam menyerap karbon dari atmosfer lewat fotosintesis, yaitu  berupa  plankton  yang  mikroskopis  maupun  yang  berupa  tumbuhan  yang  hanya  hidup  di
pantai seperti di hutan mangrove, padang lamun, ataupun rawa payau ( salt marsh ) (Graha et al ., 2016). Padang lamun melakukan penyerapan karbon jangka panjang melalui deposisi karbon ke sedimen mencapai 10-50 kali lebih baik dari pada ekosistem di darat (Laffoley dan Grimsditch 2015). Karbon  yang  tersimpan  dalam  padang  lamun  juga  mampu  dipertahankan  lebih  lama  hingga jutaan  tahun  dibanding  dengan  ekosistem  pesisir  lainnya.  Karbon  yang  tersimpan  di  dalam ekosistem  lamun  disebut  sebagai blue  carbon atau  karbon  biru.  Besarnya  daya  serap  dan penyimpanan karbon yang dimiliki padang lamun menjadikan padang lamun sebagai salah satu fokus utama blue carbon (Wahyudi et al ., 2019).
Kepulauan  Spermonde  memiliki  kandungan  ekosistem  padang  lamun  yang  cukup  besar dengan  spesies  yang  cukup  banyak.  Kepulauan  Spermonde  memiliki  sebaran  lamun  yang  luas dengan potensi keanekaragaman lamun yang cukup tinggi dengan memiliki 7 jenis lamun (Gosari et al , 2013). Informasi  mengenai stok Karbon yang tersimpan pada padang lamun di Kepulauan Spermonde masih sangat sedikit, padahal kondisi padang lamun di beberapa pulau di kepulauan spermonde  masih  tergolong  baik.  Salah  satu  pulau  yang  juga  terdapat  di  wilayah  kepulauan Spermonde  yang  memiliki  hamparan  padang  lamun  yang  cukup  luas  adalah  Pulau Kodingarenglompo.  Pulau Kodingareng memiliki luas tutupan lamun  yang cukup tinggi yaitu 67 – 76 % (Tamti et al ., 2014)(Moka et al ., 2021).
Penginderaan jauh memiliki kemampuan untuk menembus tubuh air melalui saluran tampak untuk  mengidentifikasi  habitat  dasar  termasuk  padang  lamun,  dimana  cahaya  masih  melimpah pada  kedalaman  tersebut.  Penginderaan  jauh  memiliki  kemampuan  untuk  menyediakan  data spatio-temporal tentang sumber daya alam, termasuk dinamika karbon di berbagai ekosistem darat dan pesisir (Wicaksono et al. 2011) . IPCC (2003), menyatakan bahwa data yang dapat digunakan untuk  pengukuran  karbon  harus  lengkap,  representatif,  konsisten  waktu,  dan  transparan. Penginderaan  jauh  mampu  memenuhi  tiga  persyaratan  tersebut  dengan  memanfaatkan kemampuan  alat  bantu  teknologi  penginderaan  jauh,  maka  dapat  menentukan  estimasi  stok karbon di padang lamun secara efektif dan efisien serta menyeluruh.
Informasi yang berkaitan dengan kemampuan padang lamun untuk menyimpan cadangan karbon atau stok karbon telah dilakukan oleh beberapa peneliti. Mashoreng et al . (2018), meneliti hubungan  antara  persen  tutupan  dan  stok  karbon  padang  lamun  di  Pulau  Barrang  Lompo  dan menghasilkan persamaan regresi untuk mengetahui stok karbon lamun berdasarkan persen tutupan lamun. Pada perairan yang sama yaitu di Pulau Kodingarenglompo, Rahmadani (2019) menghitung kandungan karbon yang dapat disimpan oleh lamun pada tiga kompartenen yaitu akar, daun, dan sedimen.
Penelitian-penelitian  stok  karbon  lamun  tersebut  umumnya  belum  bisa  mengkalkulasi  total karbon secara keseluruhan di lokasi kajian. Beberapa penelitian telah menggunakan penginderaan jauh  dalam  mengestimasi  stok  karbon  lamun.    Wicaksono  (2015)  memanfaatkan  beberapa  citra beresolusi tinggi dan berhasil membuat model pemetaan dalam mengestimasi stok karbon lamun di  Kepulauan  Karimunjawa  dengan  akurasi  yang  baik.  Hafizt  (2013)  melakukan  kajian  estimasi standing carbon stock padang lamun menggunakan citra Quickbird di Pulau Kemujan, dengan hasil penelitian dapat mengestimasi  stok karbon di pulau tersebut dengan membagi menjadi kelas E. acoroides dan non- E. acoroides . Oleh karena itu, penelitian menggunakan teknologi penginderaan jauh dengan memanfaatkan citra SPOT-7 penting dilakukan untuk mendapatkan informasi distribusi spasial stok karbon padang lamun di perairan Pulau Kodingarenglompo.

## MATERI DAN METODE
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan  Maret  -  Agustus  2020  yang  meliputi  studi  literatur, pengambilan data lapangan, dan pengolahan data. Pengambilan data lapangan pada tanggal 4-8  Agustus 2020 di Pulau Kodingarenglompo, Kelurahan Kodingareng,  Kecamatan Sangkarrang, Makassar  (Gambar  1).  Analisis  data  dilakukan  di  Stasiun  Bumi  penginderaan  Jauh-Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (SBPJ-LAPAN) Parepare.
Penentuan stasiun pengamatan menggunakan tampilan Citra SPOT-7 berdasarkan titik yang dianggap dapat mewakili persebaran persen tutupan lamun pada lokasi  penelitian.  Jumlah plot sampel adalah 62 plot titik, selanjutnya dibagi menjadi 2 bagian yaitu 39 plot titik digunakan sebagai titik  sampling  lamun  dan  23  plot  titik  digunakan  untuk  menhitung  tingkat  akurasi  (Gambar  2). Pengolahan  Citra  Spot-7  dilakukan  dalam  beberapa  tahapan.  Tahap  pertama  yaitu  melakukan koreksi raidometri yang bertujuan untuk memperbaiki nilai piksel dengan mempertimbangkan faktor gangguan  atmosfer,  hamburan  awan,  dan  hamburan  obyek  lainnya  sebagai  sumber  kesalahan utama Nilai DN dikonversi menjadi spektral radiansi dan TOA reflektansi.
Gambar 1 . Peta lokasi penelitian
Gambar  2 .  Peta  Lokasi  Pengambilan  SampelSetelah  itu,  koreksi  atmosferik  dilakukan  untuk menghilangkan path radiance . Dalam penelitian ini menggunakan koreksi atmosferik Fast Line-of- sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH). Tahap kedua yaitu melakukan koreksi geometri untuk  memperbaiki  posisi  obyek  pada  citra  terhadap  posisi  sebenarnya  dilapangan.  Setelah tahapan koreksi selesai kemudian dilakukan pemotongan citra untuk membatasi daerah penelitian sehingga  memudahkan  analisis  citra  dalam  perangkat  komputer.  Kemudian  dilakukan  masking, dimana perairan diberi nilai pixel 1 dan daratan diberi nilai pixel 0 sehingga radiansi daratan tidak ikut diproses dalam pengolahan citra selanjutnya. Daratan Pulau Kodingarenglompo dihilangkan dengan  cara  memberikan  nilai  0  pada  daratan  Pulau  Kodingarenglompo  tersebut.  Tahapan selanjutnya yaitu melakukan koreksi kolom air, koreksi ini dilakukan untuk menghilangkan gangguan kolom air laut yang dapat mempengaruhi nilai pantulan objek dasar perairan laut dangkal dimana sinar  yang  masuk  ke  dalam  kolom  air  berkurang  secara  eksponensial  dengan  bertambahnya kedalaman air (atenuasi). Pada sinar tampak, sinar merah teratenuasi lebih cepat dari pada sinar biru dan hijau. Metode ini dikenal sebagai indeks kedalaman invarian ( depth invariant index ) yang didasarkan pada kenyataan bahwa cahaya yang dipantulkan dari bawah merupakan fungsi linear dari reflektansi dasar perairan dan fungsi eksponensial dari kedalaman air yang dituliskan melalui persamaan di bawah ini diperoleh berdasarkan formula sebagai berikut (Lyzenga, 1981).
Y = ln( 𝐿𝑖 ) - [( 𝑘𝑖 / 𝑘𝑗 ) × ln( 𝐿𝑗 )]
Keterangan: Li = Nilai reflaktan kanal i ; Lj = Nilai reflaktan kanal j ; ki/kj = Rasio koefisien atenuasi kanal i dan j
Tahapan  selanjutnya  yaitu  mengklasifikasi  persentase  tutupan  lamun. Peta  persentase penutupan  lamun  dibuat  dengan  algoritma  regresi  random  forest  (RFR)  menggunakan  plugin Enmap-Box dari QGIS (Katja-Berger et al ., 2018). Input yang digunakan yaitu hasil seagrass masking citra SPOT-7. Selanjutnya citra persentase tutupan lamun hasil RFR ini digunakan sebagai input dalam membuat  peta  estimasi  stok  karbon  padang  lamun.  Karbon  Citra  tematik  stok  karbon  diperoleh menggunakan algoritma random forest regression (RFR) yang dibuat dari sampel lapangan berupa nilai karbon dalam satuan gC/m2 yang di koversi ke KgC/36 m2 (ukuran piksel SPOT-7). Besarnya nilai karbon diperoleh melalui persamaan regresi (Tabel 1).
Pengambilan data lamun di Perairan Pulau Kodingarenglompo melalui survei. Data lamun dikumpulkan melalui metode foto transek, yaitu dengan menempatkan kuadran berukuran 1 x 1 m di atas tutupan lamun yang kemudian di foto tegak lurus, pada setiap titik sampling dilakukan empat kali  foto  transek  dengan  jarak  transek  adalah  3  m  tiap  sisi  yang  mewakili  piksel  citra  (6 × 6  m) (Roelfsema, 2010). Distribusi lokasi transek berdasarkan klasifikasi tingkat tutupan lamun hasil analisis dari true colour composite (warna asli) Citra Spot-7 dan klasifikasi digital sebaran habitat lamun di perairan  Pulau  Kodingarenglompo.  Sampling  mapping  unit  disusun  dari  kelas  spektral  padang lamun. Identifikasi jenis dan tutupan lamun pada setiap plot berdasarkan seagrass species codes dan  seagrass  percentage  cover (McKenzie,  2003).  Setiap  titik  sampling  dicatat  berdasarkan pembacaan pada Global Positioning System (GPS). Hasil dari survei lapangan akan mendapatkan koordinat dan nilai persen tutupan jenis lamun tiap kelas yang telah ditentukan.
Tahapan selanjutnya yaitu melakukan pendugaan stok karbon. Penghitungan stok karbon padang lamun dilakukan dengan menggunakan pendekatan allometrik yang dibuat berdasarkan persamaan regresi (Mashoreng et al . 2018) tersaji pada Tabel 1. Penghitungan dilakukan dengan mengukur tutupan jenis lamun secara aktual di lapangan sehingga data yang didapatkan tersebut nantinya akan dikonversi ke dalam persamaan regresi. Perhitungan stok karbon lamun dibedakan menjadi  2  yaitu  karbon  atas  permukaan/above  ground  carbon  (AGC)  dan  karbon  bawah permukaan/below ground carbon (BGC).
Pengaruh  AGC  terhadap  BGC  diuji  menggunakan  analisis  regresi.  Hal  ini  bertujuan  untuk melihat besarnya pengaruh AGC terhadap BGC, karena citra satelit tidak mampu merekam bagian bawah lamun. Sebelum dilakukan analisis regresi maka terlebih dahulu dilakukan uji normalitas. Uji normalitas merupakan persyaratan dalam analisis sebelum melakukan uji statistik parametrik maupun
Tabel 1. Persamaan  regresi  polynomial  antara  penutupan  dengan  simpanan  karbon  lamun (Mashoreng et al ., 2018)
Jenis Simpanan Karbon Bagian Bawah Bagian Atas Persamaan R2 Persamaan R2 T. hemprihii Y=-0,317X2-2,8849X+179,62 0,8798 Y=0,0843X2+2,4728X+13,834 0,8440 E. acoroides Y=-0,0023X2+0,719X+13,48 0,7413 Y=0,0087X2-0,0822X+14,81 0,9683 H. uninervis Y=0,0035X2+0,7219X+179,62 0,9610 Y=-0,0018X2+0,83X+1,6663 0,8975 H. Ovalis Y=0,0568X2-0,8907X+15,439 0,9838 Y=0,0066X2+0,0867X+1,9935 0,9080 S.isoetifolium Y=-0,0028X2+0,3153X-0,418 0,9024 Y=0,0015X2+0,0083X+0,2966 0,8682 C. rotundata Y=0,0,0115X20,1675X+10,51 0,7515 Y=0,0025X2+0,0002X+3,1654 0,8017
non parametrik. Pengujian asumsi distribusi normal bertujuan untuk melihat apakah data terdistribusi normal atau tidak (Kadir, 2010). Jika data tidak terdistribusi normal maka dilakukan transformasi data dalam bentuk yang lain (remedies for no normal), dengan transformasi akar kuadrat, arcsin dan log 10. Setelah data terdistribusi normal maka dilanjutkan dengan analisis regresi.
Uji akurasi menggunakan persamaan standard error of estimate (SE) dan akurasi relatif dari SE yang diterapkan pada masing-masing peta stok karbon. Data uji akurasi  diperoleh langsung dari lapangan yang berbeda dari data untuk pembuatan model (Wicaksono 2015):
SE = √ ∑(𝑌−𝑌 ′ )2 𝑛−2
Keterangan :  n=jumlah sampel uji akurasi; Y = data lapangan; Y’ = data model
Hitung  mean  dari  data  lapangan.  Mencari  standar  deviasi  dari  data  referensi.  Menghitung  level kepercayaan  95%  mean  dari  data  referensi.  Mencari  batas  limit  atas  dan  limit  bawah  dari  level kepercayaan 95%. Melanjutkan penghitungan ke formula berikut : Max error (%) = (SE/lower limit) x 100; Min error (%) = (SE/upper limit) x 100; Max accuracy (%) = 100 – Min error; Min accuracy (%) = 100 – Max error.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil klasifikiasi supervised maximum likelihood dihasilkan kelas padang lamun, karang mati, terumbu karang, dan pasir. Setelah dilakukan masking maka didapatkan sebaran padang lamun ( seagrass  masking )  (Gambar  3).  Berdasarkan  hasil  klasifikasi  sebaran  lamun  menggunakan  citra SPOT-7  menunjukkan  bahwa  lamun  tersebar  di  bagian  barat,  selatan  dan  timur  pulau Kodingarenglompo  dengan  total  luasan  mencapai  81,29  Ha.  Dataset  SPOT-7  menawarkan  citra yang  sangat  baik.  Cakupan  satelit  ini  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  lapisan  tanah  dan vegetasi baik di darat maupun di bawah permukaan air, sehingga sangat cocok digunakan dalam mendeteksi padang lamun (Simarmata et al ., 2019). Hasil survei di perairan Pulau Kodingarenglompo ditemukan  enam  jenis  lamun  yaitu Halophila  ovalis,  Cymodocea  rotundata,  Enhalus  acoroides, Thallassia hemprichii, dan Syringodium isoetifilium, dan Halodule uninervis.
Banyaknya lamun pada sisi barat dan selatan pulau dikarenakan jauhnya lamun dari aktivitas dan pemukiman masyarakat. Menurut Fajarwati et al . (2015), sebaran pertumbuhan lamun yang tidak tersebar  secara  merata  disebabkan  beberapa  faktor  lingkungan  seperti  kondisi  lingkungan yang  berbeda  dan  aktivitas  antropogenik.  Kurangnya  lamun  pada  sisi  utara  pulau Kodingarenglompo  salah  satunya  disebabkan  karena  area  tersebut  merupakan  area  yang dipengaruhi oleh aktivitas antropogenik. Pada sisi timur pulau merupakan jalur dan tempat sandar kapal nelayan, karena kawasan tersebut lebih dalam sehingga lamun dijumpai pada perairan yang
cukup dalam. Menurut Sangaji (1994), tempat yang lebih dalam tidak memungkinkan lamun untuk dapat bertahan hidup, sehingga lamun pada kawasan tersebut jumlahnya sangat sedikit.
Gambar 3. Hasil klasifikasi supervised maximum likelihood : (a) habitat bentik; (b) seagrass masking
Berdasarkan  akurasi  pemetaan  persentase  tutupan  lamun  sebesar  94,98%,  menunjukkan bahwa 94,98% persentase tutupan lamun di lapangan dapat digambarkan oleh citra atau peta persentase  tutupan  lamun  (Gambar  4).  Hal  ini  berarti  bahwa  hasil  klasifikasi  citra  yang  dilakukan sudah  sesuai  dengan  data  di  lapangan  karena  melebihi  nilai  standar  uji  ketelitian  haruslah mempunyai  nilai  minimum  yang  mencapai  85  %  yang  selanjutnya  mendukung  untuk  digunakan sebagai  input  dalam  pemetaan  stok  karbon  padang  lamun.  Jika  dibanding  hasil  akurasi  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Sabilah  2018),  pada  pemetaan  persen  tutupan  lamun  di  Pulau Kodingarenglompo  menggunakan  SENTINEL-2  yaitu  89,2%,  hal  ini  menunjukkan  akurasi  pada penelitian yang telah dilakukan lebih baik.
Hasil pemetaan tutupan lamun menggunakan machine learning ( Random Forest Regression ) di perairan pulau Kodingarenglompo menunjukkan bahwa tingkat tutupan lamun yang lebih tinggi (hijau  tua)  mendominasi  area  padang  lamun  dibanding  tutupan  rendah  dengan  persentase tutupan  rata-rata  yaitu  49,1%  atau  kategori  sedang,  yang  berarti  keadaan  padang  lamun menunjukkan  kondisi  yang  baik  (Theocharis et  al .,  2003).  Menurut  (Gosari  2012),  kondisi  tutupan lamun di Kepulauan Spermonde Makassar rata-rata 36% atau kategori sedang. Hal ini menunjukkan tutupan lamun pada pemetaan ini memiliki kategori tutupan lamun yang sama dengan rata-rata tutupan lamun di Kepulauan Spermonde-Makassar. Hal ini menunjukkan bahwa machine learning dapat  meningkatkan  identifikasi  sebaran  dan  persentase  tutupan  padang  lamun  dengan  baik (Wicaksono et al ., 2019; Ha et al ., 2020).
Hasil  pemetaan  citra  SPOT-7  pada  penelitian ini  disajikan pada  Tabel  2.  Peta  stok karbon bagian  atas  (AGC)  pada  daerah  kajian  menunjukkan  kisaran  antara  0,19  kgC/piksel  -  19,73 kgC/piksel  (Gambar  5),  sedangkan  peta  stok  karbon  bagian  bawah  (BGC)  pada  daerah  kajian menunjukkan  kisaran  antara  0,484  kgC/piksel – 56,076  kgC/piksel  (Gambar  6).  Perbedaan  warna menunjukkan  variasi  stok  karbon  tiap  piksel,  dimana  warna  cerah  menunjukkan  rendahnya  stok karbon  pada  piksel  tersebut  dan  semakin  gelap  warnanya  maka  stok  karbon  pun  akan  besar jumlahnya. Penelitian  tentang  estimasi  total  stok  karbon  atas  padang  lamun  di  Gili  Petarando adalah  9.33  tonC  dengan  kesalahan  standar  estimasi  tergolong  rendah  yaitu  1.33  gC/m2  yang menunjukkan estimasi yang baik. Hal ini membuktikan citra Sentinel-2 mempunyai kemampuan yang baik untuk digunakan sebagai alat untuk memetakan padang lamun dan mampu mengestimasi nilai stok karbon atas padang lamun. Keragaman ukuran, jenis dan jumlah, serta penutupan lamun menghasilkan nilai pantulan tutupan lamun yang diperoleh dari citra SPOT-7 juga beragam. Dimana Model stok karbon padang lamun dibuat antara data persentase tutupan padang lamun dengan nilai stok karbon, sehingga menghasilkan nilai stok karbon tiap piksel menjadi beragam (Hafizt, 2013; Sousa et al ., 2019; Campbell et al ., 2022).
BGC lamun adalah bagian lamun yang tidak terekam oleh citra namun dapat di petakan dari penginderaan jauh karena memiliki korelasi yang kuat (sig< 0,05) dengan koefisien korelasi (r= 0,978) antara BGC dan AGC lamun (Gambar 7). Hal ini menunjukkan tingkat keakuratan pemetaan lamun BGC relatif sama dengan AGC.
Menurut  Wicaksono (2015), BGC lamun proporsional dengan bagian atasnya dan dengan demikian jumlah BGC dapat diestimasi dari penginderaan jauh. Hasil analisis regresi menunjukkan tingkat  tutupan  jenis  lamun  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  cadangan  karbon lamun.  Menurut  Mashoreng et  al .  (2018),  nilai  simpanan  karbon  lamun  umumnya  semakin  tinggi seiring  dengan  meningkatnya  persen  penutupan  begitupun  sebaliknya.  Hubungan  antara penutupan lamun dengan jumlah karbon tersimpan menunjukkan hubungan yang erat, baik antar jenis maupun antar bagian bawah dan bagian atas.
Berdasarkan algoritma regresi random forest , maka dilakukan perhitungan stok karbon pada keseluruhan lokasi penelitian. Nilai cadangan karbon dikonversi dari kg/piksel menjadi ton/Ha. Hasil perhitungan nilai stok karbon dibedakan pada jenis biofisik padang lamun yaitu lamun AGC dan lamun BGC dimana stok karbon BGC lebih besar dibanding AGC. BGC pada daerah kajian sebesar
Gambar 5 . Peta sebaran karbon bagian atas (AGC) di Pulau Kodingarenglompo
Gambar 6 . Peta sebaran karbon bagian bawah (BGC) di Pulau Kodingarenglompo

## Gambar 7. Grafik korelasi BGC lamun dengan AGC lamun
Tabel 2. Nilai stok karbon padang lamun pada AGC dan BGC
Sifat Biofisik Total (ton C) Rata-Rata (ton C/ha) Rata-Rata (kg C/piksel) Rata-Rata (kgC/ m 2 ) AGC Lamun 66,37 0,82 2,94 0,08 BGC Lamun 112,61 1,39 4,99 0,14 Total 178,98 0,14 kgC/m 2 , sedangkan AGC hanya sebesar 0,08 kgC/m 2 . Nilai stok karbon setiap meter persegi selanjutnya dikalikan dengan resolusi spasial pada citra yang digunakan (36m 2 ), sehingga dapat diketahui bahwa kandungan karbon lamun AGC pada daerah kajian sebesar 66,37 ton karbon dan kandungan karbon lamun BGC sebesar 112,61 ton karbon. Sedangkan kandungan total seluruh stok karbon  (AGC+BGC)  padang  lamun  pada  daerah  kajian  sebesar  178,98  ton  karbon  (Tabel  2). Menurut  Alcoverro et  al .  (2001),  tingginya  kandungan  BGC  lamun  menunjukkan  bahwa  substrat merupakan tempat menyimpan hasil fotosintesis yang akan mendukung pertumbuhan lamun jika proses fotosintesis tidak berjalan secara optimal. Selain itu, menurut Mashoreng et al . (2018), jaringan yang  paling  banyak  menyimpan  karbon  adalah  bagian  rhizoma  dengan  21,7-66,9%  dari keseluruhan karbon tersimpan. Selain itu sebagian besar hasil fotosintesis lamun disimpan di bawah sedimen.  Salah  satu  fungsi  dari  kondisi  tersebut  adalah  untuk  memperkuat  penancapan  lamun (Sophianto et al ., 2020).
Hasil cadangan karbon dan akurasi yang didapat dari penelitian ini relatif lebih tinggi (1,10 ton  C  /  ha)  dibanding  hasil  penelitian  Wicaksono  (2015)  di  Pulau  Karimun  Jawa  dan  Kemujan menggunakan beberapa citra satelit yakni Worldview-2, ALOS AVNIR-2, ASTER VNIR, Landsat 5 TM dengan nilai rata-rata sebesar 0,603 ton C/ hektar untuk keseluruhan cadangan karbon, begitupun nilai akurasi yang hanya 49,23 % (AGC) dan 55,64 % (BGC). Hasil pada penelitian ini juga lebih besar jika  dibandingkan  dengan  penelitian  (Septiani et  al .,  2018)  yang  dilakukan  di  Pantai  Prawean Bandengan Jepara dengan total stok karbon lamun sebesar 0,69 ton/ha.
Hasil  estimasi  stok  karbon  lamun  menggunakan  penginderaan  jauh  di  Perairan  Pulau Kodingarenglompo  menunjukkan  bahwa  nilai  estimasi  berada  di  angka  1,10  ton  C/  hektar.  Jika
y = 2,4746x - 1,1153 R² = 0,9567 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 0 1 2 3 4 5 6 A G C BGC
dibandingkan  dengan  penelitan  Supriadi et  al .  (2013)  yang  dilakukan  di  Pulau  Baranglompo Makassar menyebutkan bahwa total stok karbon lamun sebesar 1,15 ton/ha, nilai ini hampir sama seperti  perkiraan  model  pemetaan  untuk  lamun  di  Perairan  Pulau  Kodingarenglompo.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  akurasi  estimasi  stok  karbon  lamun  dari  model  penelitian  ini  terbilang  baik karena dikonfirmasi oleh estimasi rata-rata stok karbon lamun di perairan Pulau Barranglompo, yang berada pada kawasan yang sama dengan Pulau Kodingarenglompo yaitu Kepulauan Spermonde- Makassar.  Penggunaan  penginderaan  jauh  dalam  mengestimasi  stok  karbon  padang  lamun  di kawasan  Kepulauan  Spermonde-Makassar  khususnya  perairan  Pulau  Kodingarenglompo  dapat dilakukan. Total stok karbon lamun yang didapatkan pada Pulau Kodingarenglompo sekitar 178,98 ton  karbon.  Sedangkan  estimasi  stok  karbon  yang  didapatkan  di  Pulau  Kemujan  Kepulauan Karimunjawa sebesar 6,66 ton karbon lamun dengan menggunakan citra sunglint hasil transformasi PCA (Hafizt & Danoedoro, 2017). Namun demikian, kemungkinan besar nilai total stok karbon lamun tersebut lebih rendah dari yang sebenarnya.

## KESIMPULAN
Kesimpulan dari hasil penelitian ini yaitu estimasi stok karbon padang lamun di perairan Pulau Kodingarenglompo  menggunakan  penginderaan  jauh  dengan  memanfaatkan  citra  SPOT-7, diperkirakan menyimpan 178,98 ton karbon organik terdiri dari 66,37 ton AGC dan 112,61 ton BGC.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  pada Masyarakat  Universitas  Hasanuddin  yang  telah  memberikan  dukungan  melalui  hibah  penelitian internal  Universitas  Hasanuddin.  Kami  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Pare-Pare yang telah memfasilitasi ketersediaan data dan pengolahan data spasial.

## DAFTAR PUSTAKA
Alcoverro, T., Manzanera, M., & Romero, J. (2001). Annual metabolic carbon balance of the seagrass Posidonia oceanica: the importance of carbohydrate reserves. Marine Ecology Progress Series,
211 , 105 – 116. doi: 10.3354/meps211105
Campbell, A.D., Fatoyinbo, T., Charles, S.P., Bourgeau-Chavez, L.L., Goes, J., Gomes, H., Halabisky, M., Holmquist, J., Lohrenz, S., Mitchell, C., Moskal, L.M., Poulter, B., Qiu, H., Resende De Sousa, C. H., Sayers, M., Simard, M., Stewart, A.J., Singh, D., Trettin, C., … Lagomasino, D. (2022). A review of  carbon  monitoring  in  wet  carbon  systems  using  remote  sensing. Environmental  Research Letters , 17 (2), p.025009. doi: 10.1088/1748-9326/ac4d4d Fajarwati, S.D., Setianingsih, A.I., & Muzani, M. (2015). Analisis Kondisi Lamun (Seagrass) Di Perairan Pulau Pramuka, Kepulauan Seribu. In Jurnal SPATIAL Wahana Komunikasi dan Informasi Geografi 13(1), 22 – 32. doi: 10.21009/spatial.131.03
Graha, Y.I., Arthana, I.W., & Karang, I.W.G.A. (2016). Simpanan Karbon Padang Lamun Di Kawasan Pantai Sanur, Kota Denpasar. Ecotrophic: Journal of Environmental Science, 10(1), 46 – 53.
Ha, N.T., Manley-Harris, M., Pham, T.D., & Hawes, I. (2020). A comparative assessment of ensemble- based machine learning and maximum likelihood methods for mapping seagrass using sentinel- 2  imagery  in  Tauranga  Harbor,  New  Zealand. Remote  Sensing ,  12(3),  1 – 16.  doi: 10.3390/rs12030355
Hafizt,  M.  (2013).  Kajian  Estimasi  Standing  Carbon  Stock  Padang  Lamun  Menggunakan  Citra Quickbird di Pulau Kemujan, Kepulauan Karimunjawa. [Skripsi]. Universitas Gadjah Mada.
Hafizt,  M.,  &  Danoedoro,  P.  (2017).  Kajian  Estimasi  Standing  Carbon  Stock  Padang  Lamun Menggunakan  Citra  Quickbird,  Di  Pulau  Kemujan.  The  International  Archives  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information  Sciences,  Volume  XLVI-4/W6.  doi: 10.13140/RG.2.2.30197.99044
Penman, J., Gytarsky, M., Hiraishi, T., Krug, T., Kruger, D., Pipatti, R., Buendia, L., Miwa, K., Ngara, T., Tanabe, K., and Wagner, F. (2003). Good Practice Guidance for Land Use, Land-Use Change and  Forestry.  The  Institute  for  Global  Environmental  Strategies  (IGES)  for  the  IPCC. Kamiyamaguchi, Japan.
Katja-Berger, Buddenbaum, H., Chabrillat, S., Cooper, S., Danner, M., Doerffer, R., Dotzler, S., Förster, S.,  Guanter,  L.,  Hank,  T.,  Heiden,  U.,  Heldens,  W.,  Hieronymi,  M.,  Hill,  J.,  Hostert,  P.,  Itzerott,  S., Jakimow,  B.,  Jilge,  M.,  Kaufmann,  H.,  …  Hendrik,  W.  (2018). Preparing  to  Exploit  the  Science Potentials: Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP). 28. Retrieved from Laffoley,  D.,  &  Grimsditch,  G.  (2015). The  Management  of  Natural  Coastal  Carbon  Sinks (Issue September).IUCN
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. doi: 10.1080/01431168108948342
Mashoreng,  S.,  Banda  Selamat,  M.,  Amri,  K.,  &  La  Nafie,  Y.A.  (2018).  Hubungan  Antara  Persen Penutupan dan Simpanan Karbon Lamun. Akuatika Indonesia , 3(1), 74-83. doi: 10.24198/jaki. v3i1.23437
Mashoreng, S., Isyrini, R., & Gosari, B.A.J. (2013). Estimasi Potensi Penyerapan Karbon oleh Komunitas Lamun di Pulau Barranglompo Makassar. Lembaga Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Hasanuddin.
McKenzie,  P.J.  (2003).  A  model  of  information  practices  in  accounts  of  everyday-life  information seeking. Journal of Documentation , 59(1), 19 – 40. doi: 10.1108/00220410310457993
Moka,  W.,  Inaku,  D.F.,  &  Rais,  M.  (2021).  Struktur  Komunitas  Landak  Laut  di  Padang  Lamun  Pulau Kodingareng,  Kepulauan  Spermonde. Jurnal  Kelautan  Tropis ,  24(1),  63 – 70.  doi:  10.14710/jkt. v24i1.9320
Rahmadani,  F.A.  (2019). Stok  karbon  lamun  di  pulau  kodingareng  lompo,  makassar .  [Skripsi]. Universitas Hasanuddin.
Roelfsema, C. (2010). Integrating field data with high spatial resolution multispectral satellite imagery for calibration and validation of coral reef benthic community maps. Journal of Applied Remote Sensing , 4 (1), p.043527. doi: 10.1117/1.3430107
Sabilah, A.A. (2018). Perbandingan Kondisi Lamun yang diperoleh dari Citra Landsat-8 dan Sentinel- 2. [Skripsi]. Universitas Hasanuddin.
Sangaji, F. (1994). Pengaruh Sedimen dasar terhadap Penyebaran, Kepadatan, Keanekaragaman dan Pertumbuhan Padang Lamun di Laut Sekitar Pulau Barang Lompo. Universitas Hasanuddin. Septiani, E.F., Ghofar, A., & Febrianto, S. (2018). Pemetaan Karbon Di Padang Lamun Pantai Prawean Bandengan Jepara. Majalah Ilmiah Globe , 20(2), 117 – 124. doi: 10.24895/MIG.2018.20-2.827 Simarmata,  N.,  Elyza,  F.,  &  Vatiady,  R.  (2019).  Kajian  Citra  Satelit  SPOT-7  untuk  Estimasi  Standing Carbon  Stock  Hutan  Mangrove  dalam  Upaya  Mitigasi  Perubahan Iklim  di  Lampung  Selatan. Jurnal Penginderaan Jauh Dan Pengolahan Data Citra Digital , 16(1), 1 – 8.
Sophianto, R.P., Endrawati, H., & Hartati, R. (2020). Simpanan Karbon pada Ekosistem Padang Lamun di Perairan Jepara. Journal of Marine, 9 (3), 289 – 295.
Sousa,  A.I.,  da  Silva,  J.F.,  Azevedo,  A.,  &  Lillebø,  A.I.  (2019).  Blue  Carbon  stock  in  Zostera  noltei meadows at Ria de Aveiro coastal lagoon (Portugal) over a decade. Scientific Reports , 9 (1), 1 – 14. doi: 10.1038/s41598-019-50425-4
Tamti, H., Ratnawati, & Anwar, A. (2014). Kondisi Sumberdaya Alam dan Masyarakat Pulau di Kota Makassar :  Studi  Kasus  Pulau  Kodingareng  dan  Pulau  Barrang  Caddi. Jurnal  Ilmu  Perikanan Octopus , 3(1), 252 – 260.
Theocharis,  G.,  Rapti,  Z.,  Kevrekidis,  P.G.,  Frantzeskakis,  D.J.,  &  Konotop,  V.V.  (2003).  Modulational instability of Gross-Pitaevskii-type equations in [Formula Presented] dimensions. Physical Review A - Atomic, Molecular, and Optical Physics, 67(6), p.063610. doi: 10.1103/PhysRevA.67.063610
Wahyudi, A., Adi, N., Afdal, A., Rustam, A., Rahayu, Y., Kepel, T., Suryono, D., Salim, H., Rahmawati, S.,
Irawan,  A.,  Dharmawan,  I.  W.,  Prayudha,  B.,  Hafizt,  M.,  Prayitno,  H.,  Ati,  R.N.A.,  Kiswara,  W., Supriyadi, I., Daulat, A., Sudirman, N., & Kusumaningtyas, M. (2019). Potensi Cadangan Karbon Ekosistem Mangrove dan Padang Lamun Indonesia . Intisari Bagi Pengambil Kebijakan Wicaksono,  P.,  Hartono,  &  Danoedoro,  P.  (2011).  Mapping  Seagrass  as  a  Natural  Carbon  Sink:  A
Remote Sensing Approach. Proceedings of International Seminar on Marine. Sustainable Marine and  Coastal  Resource  Management  in  Coral  Triangle  Initiative  (CTI)  Region.  Denpasar,  Bali, Indonesia.
Wicaksono, P., Lazuardi, W., & Munir, M. (2019). Integrating Image at Different Spatial Resolutions And Field Data For Seagrass Percent Cover Mapping. International Archives of the Photogrammetry, Remote  Sensing  and  Spatial  Information  Sciences  -  ISPRS  Archives , 42 (4/W19),  487 – 492.  doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-4-W19-487-2019
Wicaksono,  P.  (2015).  Pengembangan  Model  Penginderaan  Jauh  Untuk  Pemetaan  Stok  Karbon Padang Lamun Dan Hutan Mangrove. Universitas Gadjah Mada.