## KARAKTERISASI SPEKTRAL KONDISI PADANG LAMUN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 OLI
Spektral Characterization of Seagrass Bed Condition Using Landsat 8 OLI imagery
Tau kurrahman 1 , Muhammad Banda Selamat 1* , Supriadi Mashoreng 1

## Diterima: 4 Maret 2017 Disetujui: 2 April 2017

## ABSTRACT
The high level of human activity in coastal areas has had an impact on seagrass beds. The advancement of satellite imaging technology makes monitoring seaweed conditions even easier. The purpose of this study was to identify the spectral re ectance patterns of different seagrass cover levels and make it the basis for mapping the seagrass condition on Barranglompo Island. Based on google earth has been determined 4 sampling stations that represent the spread of seagrass on Barranglompo Island. Each station is divided into 4 sub-stations from land to sea. Sampling of seagrass cover was carried out by the McKenzie (2003) method modi ed by close sampling, to 30 x 30 square meters following the spatial resolution of Landsat image 8. Each observation point was estimated the percentage of seagrass cover and the dominant species. Digital seagrass pixel extraction is performed from band 1 to 7 landsat 8 according to point position in the  eld and then grouped by cover class  and  condition.  Seagrasses  found  in  Barranglampo  Island  are  8  species:  Enhalus  acoroides,  Thalassia hemprichii,  Halophila  ovalis,  Cymodocea  rotundata,  Cymodocea  serulata,  Halodule  uninervis,  Halodule pinifolia and Syringodium isoetifolium. In general, Enhalus acoroides and Thalassia hemprichii have higher closure than other seagrass species. The spectral re ection of seagrass landscape imagery 8 OLI channel 1 - 7 is good enough to show the seagrass condition in bad category, good enough, and good. Spectral re ection of  the  seagrass  has  a  peak  on  the  green  channel.  The  worse  the  seagrass  condition  the  higher  the  spectral re ection. Seagrass with bad conditions has a low cover so that other substrates such as sand will contribute to the spectral value recorded by satellite sensors. This result will facilitate mapping of seagrass condition on small islands by using Landsat 8 OLI image.

## Keywords: seagrass condition, spectral re ection, landsat 8, South Sulawesi

## PENDAHULUAN
Pulau  Barranglompo  merupakan  bagian kepulauan  Spermonde  yang  berada  di  wilayah administrasi  kota  Makassar.  Ekosistem  pesisir yang  dapat  ditemukan  di  pulau  ini  antara  lain padang lamun, terumbu karang, dan ekosistem dasar  lunak  (Ari n  dkk.  2004).    Lamun  adalah tumbuhan berbunga (angiospermae) yang hidup dan tumbuh di laut dangkal, mempunyai akar, rimpang (rhizome), daun, bunga dan buah dan berkembang biak secara  generatif dan  vegetatif (Kepmen  LH  No  200  thn  2004).  Padang  lamun adalah  hamparan  lamun  yang  terbentuk  oleh satu  jenis  lamun  (vegetasi  tunggal)  dan  atau lebih  dari  1  jenis  lamun  (vegetasi  campuran) (Kepmen  LH  No  200  thn  2004).  Komunitas padang  lamun  berinteraksi  dengan  biota  yang hidup  di  dalamnya  dan  dengan  lingkungan
sekitarnya  membentuk  ekosistem  padang lamun. (Rahmawati dkk. 2014).
Ekosistem padang lamun merupakan daerah asuhan penting bagi berbagai jenis juvenil ikan. Kelimpahan juvenil ikan yang tinggi ditemukan saat  bulan  gelap.  Sedangkan  kelimpahan  dan jumlah  jenis  krustasea  yang  tinggi  ditemukan saat  bulan  terang.  Penutupan  vegetasi  lamun yang  tinggi  akan  menghasilkan  serasah  daun yang  tinggi  dan  berkontribusi  besar  terhadap siklus nutrien ekosistem. Penutupan lamun yang tinggi menyediakan tempat yang lebih luas bagi organisme penempel (epi t) maupun organisme lain  yang  menjadikan  padang  lamun  sebagai daerah asuhan, mencari makan, pemijahan dan sebagainya (Ari n dkk, 2004).
Dampak  secara  langsung  aktivitas  manusia yang  merusak  pertumbuhan  dan  penutupan lamun adalah pembuangan limbah rumah tangga. Limbah anorganik seperti plastik, botol air mineral, kaleng  bekas,  bahkan  besi  banyak  menumpuk
1 Departemen Ilmu Kelautan, Universitas Hasanuddin *    Muhammad Banda Selamat Email: mbandas2006@yahoo.com
ISSN: 2460-0156 di  pesisir  pantai  barat  Pulau  Barranglompo  dan berdampak terhadap rusaknya mutu lingkungan yang  ditandai  dengan  air  yang  berbau  busuk dan  berwarna  hitam  (Ari n  dkk,  2004).  Perairan Pulau Barranglompo berpotensi tercemar limbah Bahan Berbahaya dan Beracun (B3). Hal ini terjadi karena  masyarakat  Pulau  Barranglompo  telah terbiasa membuang limbah di laut dan kurangnya kesadaran tentang kebersihan lingkungan (Tau kurrahman 2014).
Mengingat  pentingnya  peran  padang lamun  dan  aktivitas  manusia  yang  dapat merusak  padang  lamun  maka  perlu  dilakukan pemantauan  status  padang  lamun  di  Pulau Barranglompo. Peningkatan kemajuan teknologi pencitraan  menjadikan  kegiatan  pemantauan ini  menjadi  semakin  mudah.  Citra  landsat 8  dapat  diunduh  secara  gratis  dan  mampu memetakan  padang  lamun  karena  dilengkapi spektrum  cahaya  tampak.  Jupp  (1988)  telah meneliti  kemampuan  penetrasi  cahaya  tampak di  perairan  Great  Barrier  Reef,  Australia, dengan  menggunakan  citra  landsat  TM.  Hasil penelitiannya  menunjukan  bahwa  kanal-kanal yang  bekerja  pada  spektrum  cahaya  tampak dapat  mendeteksi  objek  yang  berada  di  bawah
permukaan air hingga batas kedalaman tertentu.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengindenti kasi pola pantulan spektral padang lamun  berdasarkan  tingkat  persentase  tutupan dan  menjadikannya  dasar  untuk  pemetaan kondisi  padang  lamun  di  Pulau  Barranglompo. Kegunaan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memberikan informasi atau data kondisi padang lamun  sehingga  pengelolaan  sumberdaya  laut dapat dilakukan, khususnya lamun.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Studi
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan Oktober  2015  sampai  pada  bulan  Juli  2016. Lokasi  penelitian    di    Pulau    Barranglompo, Kecamatan  Ujung  Tanah,  Kota  Makassar.

## Prosedur Kerja

## Penentuan Stasiun Pengamatan
Dengan  bantuan  citra  google  earth,  telah ditentukan  4  stasiun  sampling  yang  dianggap mewakili  sebaran  tutupan  lamun  di  perairan Pulau Barranglompo (Gambar 2). Setiap stasiun tersebut kemudian dibagi menjadi 4 sub stasiun pengamatan dari arah darat ke laut.
Alat dan Bahan Fungsi Komputer laptop Mengolah data Citra  Satelit  Landsat  8  OLI  path/row  114/064 tanggal 10 Oktober 2015 Data raster yang dianalisis Plot (50 cm X 50 cm) Cakupan luas mengestimasi persen penutupan lamun Global Position System (GPS) Menandai lokasi plot Roll Meter (30 m) Menarik garis transek garis sepanjang 30 m Besi Mematok garis transek garis agar tidak bergeser Kompas Menunjukan  arah  agar  transek  garis  tidak bergeser dan transek garis lurus Gambar  Standar  Persen  Tutupan  Lamun  (Mc Kenzie, 2003) Panduan  jumlah  (%)  mengestimasi  persen tutupan lamun pada  setiap plot kuadran Kamera Melakukan  pemotretan  lamun  pada  cakupan luas plot Sabak Tempat Mencatat langsung hasil mengestimasi persen tutupan lamun saat survei Masker dan Snorkel Alat bantu mengestimasi persen tutupan lamun di dalam air laut Perangkat lunak pengolah citra Mengolah citra Landsat 8 Ms. Excel Mengolah data dan hitungan statistik Tau kurrahman, dkk
Tabel 1.   Alat, Bahan dan Fungsi

## Survei Lapangan
Untuk  mengetahui  persen  tutupan  lamun pada setiap stasiun dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
•   Dibuat  3  transek  garis  sejajar  di  setiap  sub stasiun yang saling terpisah sejauh 15 meter. Panjang transek garis masing-masing adalah 30  m  dibentangkan  dari  arah  darat  ke  laut. Setiap  ujung  transek  dicatat  koordinatnya menggunakan GPS.
•   Dilakukan pengamatan persen tutupan lamun pada setiap transek garis menggunakan plot kuadrat  berukuran  50  cm  x  50  cm  dengan jarak antara plot 5 m, dimulai dari penanda 0 sampai 30 m.
•   Jenis  lamun  setiap  plot  diidenti kasi berdasarkan  kode  spesies  lamun  dari  Mc Kenzie (2003).
•   Persentase tutupan lamun diestimasi berdasarkan acuan dari Mc Kenzie (2003)
•   Penutupan lamun setiap plot  dipotret untuk memudahkan penelusuran informasi.
Menghitung Penutupan Jenis Lamun
PJ = ai A x 100% (Tuwo 2011)
PJ =  Penutupan Lamun Jenis i ai =  Luas  total  penutupan  lamun  jenis  i perstasiun
A =  Luas total plot perstasiun (52500 cm2)

## Menghitung Total Penutupan Lamun
PT = PL A x 100%
PT =  Penutupan total lamun PL =  Luas total penutupan lamun A  =  Luas total plot perstasiun (52500 cm2)

## Menentukan Kondisi Penutupan Lamun
Kondisi  padang  lamun  dianalisis  dari data  hasil  pengamatan  persen  tutupan  lamun dengan  kriteria  berdasarkan  Heij  and  Brouns (1986)  yang  dimodi kasi  dalam  Amran  (2010). Adapun  kriteria  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel  2.  Kondisi  penutupan  lamun  ditentukan pada  area  52500  cm 2 (5,25  m 2 untuk  mewakili penutupan  lamun  pada  area  9000000  cm 2 (900 m 2 ).
Tabel 2.   Kriteria Kondisi Padang Lamun Persentase Penutupan (%) Kondisi Lebih dari 75,4 Sangat Bagus 50,5 – 75,4 Bagus 25,5 – 50,4 Cukup Bagus 5,5 – 25,4 Buruk Kurang dari 5,5 Sangat Buruk

## Pengolahan Citra Landsat 8
Flaash
Flaash  adalah  suatu  prinsip  pertama    alat pengkoreksi atmosfer yang mengoreksi panjang gelombang  tampak  menggunakan  daerah inframerah  dekat  dan  inframerah  pendek, sampai  3  µm.  Flaash  dimulai  dari  sebuah standard  persamaan  radiansi  spektral  pada sebuah  sensor  pixel,  L,  yang  diaplikasikan pada  kisaran  panjang  gelombang  matahari (mengabaikan  emisi  thermal)  dan  lurus/ langsung. Bahan lambertian atau mereka setara. Persamaan Sebagai berikut:
L = Aρ 1 - ρ e S + Bρ e 1 - ρ e S + L a
ρ =  Pantulan permukaan piksel ρ e =  Suatu  rata-rata  pantulan  permukaan piksel dan mencakup satu area
S =  Pembulatan dari albedo atmosfer L a =  Pancaran radian yang kembali A dan B = Koe sien  sesuai  kondisi  atmos- ferik  dan  geometric  tapi  bukan  di permukaan
Pemotongan Citra Memotong citra  pada cakupan luas daerah penelitian  yaitu  perairan  Pulau  Barranglompo untuk  daerah  analisis  citra.  Citra  yang  telah dipotong  juga  digunakan  untuk  patokan memotong  citra  tahun  sebelumnya  agar memiliki luas sama.
Masking Masking adalah proses menghilangkan nilai daratan dari citra, dimana daerah yang dinggap daratan diberi nilai 0.
Ekstraksi Nilai Piksel
Ekstraksi  nilai  piksel  lamun  adalah mengambil  nilai-nilai  digital  pada  band  1 hingga 7 landsat 8 OLI yang bersesuaian posisi titik  sampling  lamun  di  lapangan.    Nilai-nilai
SPERMONDE (2017) 2(3): 56-62
ISSN: 2460-0156 tersebut  kemudian  ditabulasi  menggunakan Ms-Excel.
Statistik Nilai Piksel Lamun Hasil ekstraksi nilai piksel lamun dikelompokkan  berdasarkan  kelas  tutupannya dan kemudian dihitungan statistiknya. Karakter piksel  menurut  panjang  gelombang  (band) Landsat 8 OLI kemudian disajikan dalam bentuk gra k.

## Citra Komposit
Membuat  kelas  berdasarkan  tampilan  RGB citra  Landsat  8  OLI  sehingga  diperoleh  area lamun  dengan  berpatokan  pada  pengetahuan mengenai area lamun.
Klasi kasi dan Luas Lamun Melakukan klas kasi lamun menjadi beberapa  kelas  sesuai  data  lapangan.  Lamun yang  telah  terkalasi kasi  dihitung  luasnya, sesuai  kelas  masing-masing  dan  keseluruhan kelas.
Uji Akurasi Melakukan  uji  akurasi  menggunakan matriks  confusion  yang  digunakan  untuk menentukan  overall  accuracy  (OA),  producer accuracy  (PA),  dan  user  accuracy  (UA). Perhitungan persamaan untuk OA, PA, dan UA sebagai berikut (Ghazali, 2014):
OA = ij =1 (n ij ) k n PA = n jj n +j UA = n ii n i +
k =  Jumlah kolom dan baris pada matriks n =  Jumlah pengamatan n ij =  Jumlah pengamatan pada kolom ke-ij dan baris ke-ij
n ii =  Jumlah pengamatan pada kolom ke-i dan baris ke-i n i+ =  Jumlah marginal baris ke-i n jj =  Jumlah pengamatan pada kolom ke-j dan baris ke-j n +j =  Jumlah marginal kolom ke-j

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Keanekaragaman Jenis Lamun Jumlah  jenis  lamun  yang  ditemukan  di Pulau  Barranglampo  sebanyak  8  jenis.  Stasiun 1,  ditemukan  sebanyak  7  jenis.  Stasiun  2  dan  3,
ditemukan sebanyak 8 jenis. Stasiun 4, ditemukan sebanyak 6 jenis. Hal ini sesuai dengan penelitian yang  dilakukan  oleh  Supriadi  (2012),  yang menemukan  sejumlah  8    jenis    lamun    di  Pulau Barranglompo,  yaitu    Enhalus    acoroides  (Ea), Thalassia    hemprichii (Th),    Halophila    ovalis  (Ho), Cymodocea    rotundata (Cr),    Cymodocea  serulata (Cs),   Halodule   uninervis (Hu),   Halodule   pinifolia (Hp)  dan  Syringodium    isoetifolium    (Si).  Adapun Masing-masing  jenis  lamun  yang  ditemukan disajikan pada Tabel 3. Dari hasil pengamatan di lapangan terdapat 7 jenis lamun yang ditemukan pada stasiun 1.  Setiap substasiun pada stasiun 1 ini,  umumnya  hanya  ditemukan  5  jenis  lamun. Total  jenis  lamun  yang  ditemukan  pada  stasiun 2  adalah  sebanyak  8  jenis,  khususnya  pada substasiun  2.  Selain  di  substasiun  2,  jumlah  jenis yang ditemukan bervariasi antara 4 hingga 5 jenis dan  tidak  ditemukan  lamun  pada  substasiun  4. Sementara untuk stasiun 3 dapat ditemukan 8 jenis lamun  dengan  variasi  antar  substasiun  antara  6 hingga 7 jenis.  Stasiun 4 merupakan lokasi dengan jenis lamun paling sedikit yaitu sebanyak 6 jenis. Pada substasiun 1 di stasiun 4 hanya ditemukan 4 jenis lamun.
Tabel 3.   Jenis-jenis lamun yang ditemukan di
Pulau Barranglompo, 2015 Stasiun Sub stasiun Jenis Lamun Ea Th Cs Cr Hu Ho Hp Si I 1     2      3      4      
II 1       2
        3     4 III 1       
2       3        4       
IV 1    
2    
3      
4      
Tau kurrahman, dkk

## Penutupan Jenis Lamun
Persentase  penutupan  lamun  di  Barrang- lompo  pada  keempat  stasiun  pengamatan bervariasi  dari  0  hingga  34  persen.    Thallasia hemprichii  adalah  jenis  dengan  persentase
penutupan tertinggi. Enhalus acoroides dapat  ditemukan  pada  semua  stasiun  dengan persentase  penutupan  rata-rata  tertinggi  ada pada  stasiun  3  dan  terendah  di  stasiun  2. Demikian juga jenis lamun Thallasia hemprichii juga  ditemukan  di  semua  stasiun  dengan  total rata-rata sekitar 20%.
Lamun  jenis  Cymodoce  serrulata  dan Cymodoce  rotundata  umumnya  di  temukan pada  stasiun  2,  3  dan  4  dan  sangat  sedikit sekali  ditemukan  pada  stasiun  1.  Variasi penutupan  kedua  jenis  adalah  antara  0,2 hingga  13%.  Persentase  penutupan  Halodule uninervis,  Halodule  ovalis,  Halodule  pinifolia dan  Syringodium  isotifolium  di  perairan Pulau  Barranglompo  pada  saat  pengamatan lapangan  dilakukan  umumnya  kurang  dari 10%.  Syringodium  isotifolium  adalah  jenis lamun  yang  paling  rendah  penutupannya,  dan hanya ditemukan pada sub stasiun 2 di stasiun 2 dengan persentase penutupan sekitar 5%.
Secara  umum  Enhalus  Acoroides  dan Thalassia  hemprichii  mempunyai  penutupan lebih tinggi dari pada jenis lamun lain di perairan Pulau  Barranglompo.  Tingginya  penutupan Enhalus  Acoroides  dan  Thalassia  hemprichii didukung oleh tingginya frekuensi kemunculan kedua jenis lamun tersebut, dimana penutupan berbanding lurus dengan frekuensi kemunculan. Tingginya penutupan Enhalus Acoroides sesuai dengan  hasil  penelitian  Amran  (2011)  yang menyatakan bahwa meskipun kerapatan lamun Enhalus acoroides berada pada nilai yang kecil namun  persentase  tutupannya  dikategorikan bagus  karena  daun  lamun  Enhalus  acoroides berukuran besar. Tingginya penutupan Thalassia hemprichii sesuai dengan hasil penelitian Ari n dkk.  (2004)  yang  menyatakan  bahwa  secara umum,  jenis  yang  mendominasi  dan  yang memiliki penutupan tertinggi di perairan Pulau Barranglompo  pada  ketiga  sisi  pulau  yang diamati  yaitu  jenis  Thalassia  hemprichii.  Jenis ini  tersebar  mulai  dari  utara  hingga  selatan pulau  yang  membentuk  komunitas  campuran dengan beberapa jenis lamun lainnya.

## Kondisi Lamun
Umumnya  persentase  penutupan  lamun berada pada kondisi cukup bagus. Stasiun 1, hanya substasiun  2  yang  berada  dalam  kondisi  buruk. Stasiun 2, hanya substasiun 3 yang berada dalam kondisi  buruk,  dimana  substasiun  4  merupakan
area  karang.  Stasiun  3  hanya  pada  substasiun 2  yang  berada  dalam  kondisi  bagus.  Stasiun  4, hanya  substasiun  2  dan  3  yang  berada  dalam kondisi  bagus.  Ada  10  substasiun  yang  berada dalam kondisi cukup bagus. Pada stasiun 4, selain 2 substasiun dalam kondisi cukup bagus, terdapat 2  substasiun  dalam  kondisi  bagus.  Persentase penutupan tertinggi juga ditemukan pada stasiun 4  substasiun  2  dengan  persentase  yaitu  61,43%. Hal ini menunjukan stasiun 4 merupakan stasiun tertinggi  persentase  penutupan  lamun  di  Pulau Barranglompo.  Stasiun  4  ini  terletak  pada  area barat laut Pulau Barranglompo.
Tabel 4.   Kondisi Persentase Penutupan Lamun Persubstasiun
Stasiun Substasiun 1 2 3 4 I Cukup Bagus Buruk Cukup Bagus Cukup Bagus II Cukup Bagus Cukup Bagus Buruk Sangat Buruk III Cukup Bagus Bagus Cukup Bagus Cukup Bagus IV Cukup Bagus Bagus Bagus Cukup Bagus

## Pantulan Spektral Lamun
Bentuk pantulan spektral lamun citra landsat 8 OLI kanal 1 - 7 yang ideal untuk menunjukan kondisi  lamun  dalam  kategori  buruk,  cukup bagus,  dan  bagus  disajikan  pada  Gambar  1. Pantulan  spektral  lamun  mempunyai  puncak pada kanal hijau (533 – 590 nm). Hal ini sesuai dengan  pernyataan  Azizah  dkk.  (2015)  bahwa re ektansi  lamun  memiliki  dua  peak  (puncak) di  panjang  gelombang  500  -  650  nm  (band hijau)  dan  700  -  750  nm  (merah  tepi).  Hanya saja Landsat 8 OLI kanal 1 – 7 tidak mempunyai panjang  gelombang  dengan  rentang  nilai  700- 750 nm.
Gambar 1 memperlihatkan bahwa semakin buruk kondisi lamun maka pantulan spektralnya semakin  tinggi.  Hal  ini  ditunjukan  dengan tingginya  pantulan  spektral  lamun  kategori buruk  dibandingkan  lamun  dengan  kategori cukup  bagus  dan  bagus,  serta  lebih  tingginya pantulan  spektral lamun  kategori cukup  bagus dibandingkan  lamun  dengan  kategori  bagus. Kategori  lamun  yang  buruk  memiliki  tutupan yang  rendah  sehingga  substrat  lain  akan  ikut
SPERMONDE (2017) 2(3): 56-62
berkontribusi pada nilai spektral yang direkam sensor  satelit.  Umumnya  substrat  dimana lamun tumbuh adalah pasir, sehingga pengaruh dari  spektral  pasir  inilah  yang  ikut  terekam dan  menjadikan  nilai  pantulannya  lebih  tinggi dibandingkan kategori tutupan lamun yang lain. Hal ini sesuai dengan pernyataan Hochberg dan Atkinson (2003) dalam Arief (2013), melakukan percobaan  menggunakan  teknik  pengolahan citra  untuk  membedakan  karang,  alga,  dan pasir  dan  menghasilkan  nilai  re ektansi  pasir lebih  besar  dari  pada  nilai  re ektansi  karang dan algae.
Apabila pada suatu luasan tertentu terdapat beberapa jenis benda maka masing-masing benda akan  memberikan  pantulan  dan  atau  pancaran elektromagnetik yang dapat diterima oleh suatu sensor  (Danoedoro  2012).    Setiap  benda  pada dasarnya  mempunyai  struktur  partikel  yang berbeda, baik mikro maupun makro. Perbedaan struktur ini mempengaruhi pola respon elektro- magnetiknya. Oleh karena itu, pengenalan atas perbedaan  respons  elektromagnetik  tersebut dapat  dijadikan  landasan  pembedaan  objek. Gelombang elektromagnetik terdiri atas sekumpulan    pita  (band)  atau  saluran/kanal dengan wilayah julat panjang gelombang yang berbeda-beda.  Tiap  wilayah  elektromagnetik dengan  julat  panjang  gelombang  tertentu inilah  yang  disebut  dengan  spektrum  (jamak spektral).  Setiap  objek  yang  sama  ternyata mempunyai  respons  yang  relatif  serupa  pada tiap  spektrum  maka  respons  elektromagnetik sering dinyatakan sebagai respon spektral.
Kurva  pantulan  untuk  vegetasi  hijau  yang sehat  mempuyai  karakter  yaitu  menyerap gelombang  biru  (400  –  500  nm)  dan  merah  (600 –  700  nm)  dan  memantulkan  gelombang  hijau
Gambar 1.    Pola pantulan spektral lamun di Barranglompo berdasarkan kondisinya
secara  radiasi  (500  –  600  nm) dan  sangat  kuat  memantulkan infra  merah  dekat  (700  –  1300 nm)  dan  infra  merah  tengah (1300  –  2600  nm)  (Billings  and Morris  1951;  Kleshnin  and
Shul’gin 1959 dalam Fyfe 2004). Kedalaman maksimum yang  dapat  dideteksi  oleh citra satelit, merupakan fungsi dari panjang gelombang dan kecerahan perairan.
Jika  kondisi  perairan  jernih, kanal  spektral  490  nm  dapat mendeteksi kedalaman hingga
Gambar 2.   Sebaran Spasial Kondisi Padang Lamun di Pulau Barranglompo Oktober 2015
30 m. Untuk kondisi perairan yang sama, kanal dengan  spektrum  430  hingga  580  nm  dan  400 hingga  610  mampu  mendeteksi  kedalaman hingga  berturut-turut  20  m  dan  10  m.  Variasi spektral  per  kedalaman  ini,  adalah  dasar  dari sistem penginderaan jauh (sinar tampak) untuk mendeteksi  objek  dasar  perairan  dan  batimetri (Siregar dan Selamat 2010).
Klasi kasi citra kompo-sit warna semu kanal 4,  3  dan  2  citra  Landsat  8  OLI  memperlihatkan sebaran  spasial  kondisi  padang  lamun  di  Pulau Barranglompo  pada  tanggal  10  Oktober  2015 (Gambar  2).  Luas  padang  lamun  dalam  kondisi buruk,  cukup  bagus  dan  bagus  berturut  adalah sekitar 20, 25;62,37; dan 7,11 hektar.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  memperlihatkan  pantulan spektral padang lamun di Pulau Barranglompo secara  tidak  langsung  dipengaruhi  oleh kondisinya.    Semakin  bagus  kondisi  padang lamun  maka  pantulan  spektral  nya  semakin rendah,  sebaliknya  semakin  buruk  kondisi padang  lamun    maka  pantulan  spektralnya semakin  tinggi.  Sifat  spektral  ini  telah  dapat dijadikan dasar untuk pemetaan spasial kondisi padang  lamun  di  Barranglompo.    Berdasarkan hasil pengolahan citra Landsat 8.

## DAFTAR PUSTAKA
Amran,  M.A.  2010.  Estimation  of  Seagrass Coverage  by  Depth  Invariant  Indices  on Quickbird Imagery. Biotropia Vol. 17 No. 1: 42-50.
Amran,  M.A.  2011.  Estimasi  Kondisi  Padang
Lamun Berbasis Transformasi Nilai
Radiansi Citra Quickbird Dan Alos Anvir-2
Studi  Kasus:  Wilayah  Perairan  sekitar Pulau Barranglompo, Pulau Barrangcaddi, dan  Pulau  Bonetambung,  Makassar. [Disertasi]. Teknik Geodesi dan Geomatika Institut Teknologi Bandung.Bandung.
Arief, M. 2013. Pengembangan Metode Lyzenga untuk  Deteksi  Terumbu  Karang  di Kepulauan  Seribu  dengan  Menggunakan Data  Satelit  AVNIR-2.  Statistika,  Vol.  13 No. 2, 55 – 64.
Ari n,  Na e,  L.A.Y.,  dan  Supriadi.  2004.  Studi Kondisi  dan  Potensi  Ekosistem  Padang Lamun  sebagai  Daerah  Asuhan    berbagai Jenis  Biota  Laut  di  Perairan  Pulau Barranglompo, Makassar. Torani, Vol. 14(5) Edisi Khusus SP4:241-250.
Azizah,  N.N.,  Siregar,  V.P.,    dan  Agus,  S.B. 2015. Analisis Re ektansi Spektral Lamun menggunakan  Spektrometer  di  Pulau Tunda  Serang,  Banten.  Jurnal  Teknologi Perikanan dan Kelautan. Vol. 6 No. 2 : 199 – 208
Danoedoro, Projo. 2012. Pengantar Penginderaan Jauh  Digital .  1st  Published.  Andi  Offset. xxvi+398 halaman
Fyfe,  S.  K.  2004.  Hyperspectral  studies  of  New South  Wales  Seagrass  with  Particular Emphasis on the Detection of Light Stress
in  Eelgrass  Zostera  capricorni.  PhD  thesis. School of Earth and Environment Science, University  of  Wollungong.  New  South Wales, Australia
Ghazali,  I.K.  2014.  Distribusi  Lamun  dan Mangrove  Menggunakan  Citra  Satelit Worldview-2  di  Gugus  Pulau  Pari, Kepulauan  Seribu.  [Skripsi].  Departemen Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Fakultas Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan  Institut Pertanian Bogor. Bogor. ix+21.
McKenzie,  Campbell  SJ,  Roder  CA.  2003.
Seagrasswatch:  Manual  for  mapping  & monitring  seagrass  resources  by  community (citizen)  volunteers  2sd  edition .  The  state of  Queensland,  Department  of  Primary Industries, CRC Reef. Queensland. pp 104.
Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup.  2004.
Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup tentang  Kriteria  Baku  Kerusakan  dan Pedoman  Penentuan  Status  Padang  Lamun .
Kementerian  Negara  Lingkungan  Hidup Republik Indonesia. Jakarta. Indonesia
Rahmawati,Susi.,  Irawan,  Andri.,  Supriyadi, I.H., dan Nontji, Anugerah. 2014. Panduan Monitoring  Padang  Lamun .  Lembaga  Ilmu Pengetahuan Indonesia.Viii+37 hal.
Siregar,  V.P.,  dan  Selamat,  M.B.  2010.  Evaluasi Citra Quickbird untuk Pemetaan Batimetri Gobah Dengan Menggunakan Data Perum:  Studi  Kasus  Gobah  Karang  Lebar dan Pulau Panggang. Ilmu Kelautan. Vol. 1. Edisi Khusus: 99 – 109.
Supriadi.  2012.  Stok  dan  Neraca  Karbon Komunitas Lamun di Pulau Barranglompo Makassar  [Disertasi]. Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor. Bogor. xvi+185 hal
Tau kurrahman.  2014.  Identi kasi  Potensi Limbah Bahan Berbahaya dan Beracun (B3) di  Pulau  Barranglompo  [Laporan  Praktek Kerja  Lapang ].  Fakultas  Ilmu  Kelautan dan  Perikanan  Universitas  Hasanuddin. Makassar. Viii+39 hal
Tuwo,  Ambo.  2011.  Pengelolaan  Ekowisata Pesisir  dan  Laut  Pendekatan  Ekologi, Sosial-Ekonomi, Kelembagaan, dan Sarana Wilayah. Brilian Internasional Sidoarjo. xii + 412