Pemetaan Luasan Ekosistem Lamun Menggunakan Citra Sentinel 2A Tahun 2018 Dan Tahun 2020 Di Perairan Desa Pengudang, Pulau Bintan - Risandi Dwirama Putra; Reski Putri Handayani; Fadhliyah Idris; Mario Putra Suhana; Aditya Hikmat Nugraha (Universitas Diponegoro, 2023)
Ekosistem lamun dapat terganggu oleh berbagai faktor seperti perubahan suhu, polusi, kerusakan habitat, destructive fishing, dan pencemaran laut. Pemantauan kondisi lamun sangat penting dilakukan untuk memastikan keseimbangan ekosistem tetap terjaga, terutama pada daerah konservasi seperti di Desa Pengudang yang menjadi wilayah konservasi lamun. Salah satu cara yang dapat digunakan dalam mengamati kondisi ekosistem lamun untuk melihat perubahan yang terjadi adalah menggunakan kombinasi sistem informasi geografis dengan pengindraan jauh. Pada teknologi pengindraan jauh data yang digunakan yaitu Citra Sentinel-2A. Tujuan dari penelitian ini adalah memetakan luasan lamun di perairan Desa Pengudang dengan menggunakan Algoritma Lyzenga. Metode Lyzenga dikenal dengan nama metode depth-invariant index atau metode water column correction (koreksi kolom air). Koreksi kolom air bertujuan untuk mengeliminasi kesalahan identifikasi spektrum habitat karena faktor kedalaman selanjutnya dilanjutkan dengan proses supervised classification pada citra. Luasan lamun di perairan Desa Pengudang didapatkan berdasarkan hasil analisis klasifikasi terbimbing. Citra Sentinel-2A pada tahun 2018 mencapai angka 8.43 dan pada tahun 2020 mengalami penurunan dengan angka 7.30 hektar dengan nilai uji akurasi 80%. Penurunan luas padang lamun di perairan Desa Pengudang disebabkan oleh beberapa faktor, salah satunya adalah pencemaran minyak di wilayah Bintan yang terjadi secara teratur setiap tahun dan telah mempengaruhi kondisi ekosistem di wilayah tersebut. Seagrass ecosystems can be disturbed by various factors such as changes in temperature, pollution, habitat destruction, and human activities, including unsustainable fishing, marine pollution, and chemical use. Therefore, monitoring the condition of seagrass ecosystems is essential to ensure the balance of the ecosystem is maintained, especially in conservation areas. Pengudang Village is one of the villages that has been designated as a seagrass conservation area. One of the ways to observe the condition of seagrass ecosystems and detect changes is to use a combination of geographic information systems and remote sensing. The data used in remote sensing technology is the Sentinel-2A image. The purpose of this research is to map the seagrass area in the waters of Pengudang Village using the Lyzenga Algorithm, also known as the depth-invariant index method or water column correction method. The water column correction method aims to eliminate errors in habitat spectral identification due to depth factors before proceeding with the supervised classification process on the image. The seagrass area in the waters of Pengudang Village was obtained based on the results of the supervised classification analysis. The Sentinel-2A imagery in 2018 covered an area of 8.43 hectares, and in 2020, it decreased to 7.30 hectares with an accuracy test value of 80%. The decrease in the seagrass area in the waters of Pengudang Village is caused by several factors, one of which is oil pollution in the Bintan region, which occurs regularly every year and has affected the condition of the ecosystem in the region.