http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN       : 2620-309X

## PENGUKURAN DAN ANALISIS HAMBUR BALIK AKUSTIK MENGGUNAKAN TEKNOLOGI MULTIBEAM ECHOSOUNDER UNTUK KLASIFIKASI SEDIMEN DASAR LAUT TELUK PALU

## MEASUREMENT AND ANALYSIS OF ACOUSTIC BACKSCATTER USING MULTIBEAM ECHOSOUNDER TECHNOLOGY FOR SEDIMENT CLASSIFICATION OF THE GULF OF PALU
Rizqi Ayu Farihah 1 , Henry Munandar Manik 2 *, & Gentio Harsono 3
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
3 Pusat Hidrografi dan Oseanografi TNI-AL (PUSHIDROSAL), Jakarta, 14310, Indonesia *E-mail: henrymanik@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
Backscattering can describe sediments' condition in the bottom waters, including the grain size of the bottom waters sediments. This study aims to detect, classify, and estimate the bottom watershed based on  backscattering  values  using  Angular  Responsse  Analysis  (ARA)  and  Support  Vector  Machine (SVM) so that a spatial map of sediment distribution is obtained in Gulf of Palu. Bathymetry data and backscattering intensity were taken on 5-9 October 2018 using the multibeam echosounder Kongsberg EM 302 with a frequency of 30 kHz, and ten sediment samples in 2012 belong to PUSHIDROSAL. The sediment  distribution  from  the  Gulf  of  Palu  with  the  ARA  method  is  dominated  by  sand  and  silt. Simultaneously,  the  distribution  of  sediments  using the  SVM  method  is  dominated  by  silty  sand, silt, and  sand.  Accuracy  test  results  for  the  ARA  methods  produce  an  overall  accuracy  with  a  value  of 50%.  In  comparison,  Accuracy  test  results  for  the  SVM  method  produce  an  overall  accuracy  with  a value of 60%. The prediction of the basic types of waters in Palu Bay that are most close to the actual state is the prediction results using the SVM method, namely silt, silt, and sand.
Keywords: backscatter, multibeam echosounder, Palu gulf, sediment type, SVM

## ABSTRAK
Nilai  Hambur  balik  dapat  menggambarkan  kondisi  sedimen  di  dasar  perairan,  termasuk  ukuran  butir dari sedimen dasar perairan. Tujuan penelitian ini untuk mendeteksi, mengklasifikasi dan memprediksi tipe dasar perairan berdasarkan nilai hambur balik  menggunakan Angular Responsse Analysis (ARA) dan Support Vector Machine (SVM) sehingga didapatkan peta spasial sebaran sedimen di Teluk Palu. Data  batimetri  dan  intensitas  hambur  balik  diambil  pada  5-9  Oktober  2018  menggunakan multibeam echosounder Kongsberg EM 302 dengan frekuensi 30 kHz  dan 10  sampel sedimen tahun 2012  milik PUSHIDROSAL.  Hasil  penelitian  menunjukkan  sebaran  sedimen  dasar  Teluk  Palu  dengan  metode ARA  didominasi  oleh  pasir  ( sand )  dan  lanau  ( silt )  sedangkan  dengan  metode  SVM  didominasi  oleh pasir berlanau ( silty sand ), lanau ( silt ) dan pasir ( sand ). Hasil uji akurasi untuk  metode  ARA  sebesar 50%  sedangkan  hasil  uji  akurasi  untuk  metode  SVM  menghasilkan overall  accuracy dengan  nilai 60%.  Prediksi  tipe  dasar  perairan  di  Teluk  Palu  yang  paling  mendekati  keadaan  sebenarnya  adalah hasil prediksi dengan metode SVM yaitu pasir berlanau, lanau dan pasir.
Kata kunci: hambur balik , multibeam echosounder , SVM, tipe sedimen, Teluk Palu

## I. PENDAHULUAN
Pemetaan  dasar  laut  menggunakan multibeam echosounder dapat memberi gam- baran  yang  sangat  baik  mengenai  kolom
maupun  dasar  perairan  dengan  akurasi  yang tinggi  (Manik,  2016).  Hal  ini  sesuai  dengan pendapat  Hasan et  al .  (2014)  bahwa multibeam merupakan alat yang sangat cocok untuk  memetakan  dasar  perairan  karena
memiliki  tingkat  tutupan  yang  luas,  resolusi hasil  data  yang  tinggi  dan  memiliki  cakupan kedalaman  yang  tinggi.  Pemetaan  dasar perairan  sendiri  penting  dilakukan  untuk mengetahui  tipe  sedimen  dasar  pada  setiap perairan,  dikarenakan  setiap  perairan  me- miliki karakteristik yang berbeda (Park et al., 2011). Multibeam echosounder meng- hasilkan dua tipe dataset  yaitu data batimetri dan  hambur  balik  ( backscatter) yang  sangat berguna  untuk  memetakan  dasar  perairan (Adi et al., 2016).
Nilai  hambur  balik  dasar  perairan dipengaruhi  oleh  sudut  orientasi  target, tingkat kekasaran dan kekerasan dari sedimen  dasar  (Manik,  2012).  Substrat  yang halus  seperti  lanau  memiliki  nilai  hambur balik  yang  lebih  kecil  jika  dibandingkan dengan  nilai  hambur  balik  pada  sedimen dengan  tingkat  kekasaran  yang  lebih  tinggi (Rzhanov et  al., 2012),  selain  itu  Manik (2012) juga menyatakan bahwa hambur balik dasar  perairan  dapat  merepresentasikan  tipe sedimen,  ukuran  butir,  porositas  dan  tingkat kekasaran dasar perairan.  Nilai  hambur balik dari multibeam menunjukkan  intensitas hamburan  gelombang  akustik  dari  dasar perairan  yang  digambarkan  lewat grayscale , dimana  dasar  perairan  yang  berbeda  akan memberikan  nilai  intensitas  yang  bervariasi (Hasan et  al., 2014).  Intensitas  hambur  balik ini yang banyak digunakan di berbagai teknik klasifikasi (Hasan et al ., 2014), salah satunya adalah pengklasifikasian menggunakan Angular Responsse Analysis (ARA). Perangkat  lunak  Caris  8.1  merupakan  salah satu  perangkat  lunak  yang  menggunakan ARA sebagai dasar algoritma dalam penentuan  jenis  sedimen  dari  intensitas hambur balik multibeam echosounder.
Support  Vector  Machine (SVM) merupakan  teknik  yang  digunakan  sebagai alat  untuk  klasifikasi  suatu  objek  untuk mengenali  pola  dan  memisahkannya  ke dalam  dua  kelompok  pola  yang  berbeda (Robotham et al., 2010). SVM dan Artificial Neural  Network (ANN)  merupakan  satu  alat klasifikasi  objek  yang  banyak  digunakan,
diketahui  bahwa  SVM  lebih  efektif  di- gunakan  dibandingkan  dengan  ANN  dalam membedakan suatu jenis objek (Robotham et al., 2010).  Pada  penelitian  sebelumnya digunakan  klasifikasi fuzzy  logic dan  ANN, penulis ingin mencoba menggunakan metode SVM  yang  merupakan  metode supervised classification pada Machine Learning (Ludtke et  al., 2012)  untuk  klasifikasi  tipe dasar perairan. Perbandingan hasil klasifikasi antara metode ARA serta metode SVM perlu dilakukan,  untuk  melihat  apakah  metode SVM  mampu  mengklasifikasi  dasar  perairan berdasarkan intensitas hambur balik akustik.
Wilayah  perairan  yang  akan  di- gunakan  sebagai  studi  kasus  adalah  wilayah sekitar  Teluk  Palu,  Sulawesi  Tengah. Wilayah ini dipilih karena beberapa pertimbangan,  salah  satunya  karena  adanya wilayah  pelabuhan  penting  yaitu  Pelabuhan Pantoloan yang merupakan Pelabuhan Internasional  (Nasril,  2013)  dan  wilayah  ini baru  mengalami  tsunami.  Tsunami  yang terjadi  di  Teluk  Palu  selain  disebabkan  oleh gempa juga dipengaruhi oleh adanya beberapa  titik  longsor  bawah  laut  yang menjadi sumber  lain tsunami (Gusman et al., 2019),  sehingga  menarik  untuk  dilakukan studi pasca tsunami terkait dasar perairan dan tipe sedimen yang ada di sekitar Teluk Palu.
Penggunaan  data  batimetri  hasil multibeam  echosounder sudah  banyak  di- manfaatkan  untuk  pemetaan  dasar  perairan, akan  tetapi  intensitas  hambur  balik  yang merupakan  hasil  lain  dari  survei multibeam echosounder kurang  dimanfaatkan,  padahal intensitas  hambur  balik  ini  dapat  digunakan untuk  klasifikasi  sedimen  dasar  perairan  dan dapat  digunakan  sebagai  gambaran  awal sebaran  sedimen  dasar  di  suatu  perairan khususnya  Teluk  Palu.  Intensitas  hambur balik  dapat  diolah  dan  di  klasifikasi menggunakan  ARA  sehingga  didapatkan rentang  nilai  hambur  balik  untuk  jenis sedimen  tertentu.  Hasil  klasifikasi  data hambur  balik  dengan  menggunakan  ARA kemudian  dibandingkan  dengan  sampel sedimen  Teluk  Palu  yang  telah  dianalisis  di
laboratorium.  Tujuan  penelitian  ini  adalah mengklasifikasi  tipe  dasar  perairan  dari  data hambur balik dan sedimen sehingga didapatkan  peta  spasial  sebaran  sedimen  di Teluk Palu.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  instru- men multibeam  echosounder yang  dilak- sanakan  pada  tanggal  5-9  Oktober  2018. Lokasi  penelitian  di  Teluk  Palu,  Sulawesi
Tengah.  Lajur  pemeruman  pada  penelitian dapat  dilihat  pada Figure  1 dan  titik pengambilan  sampel  sedimen  menggunakan data tahun 2012 yang terdiri dari 10 titik.
Spesifikasi  pada  saat  pemeruman dilakukan,  dijelaskan  pada  laporan  hasil penelitian  milik  PUSHIDROSAL  dengan rincian  kapal  survei  yang  digunakan  untuk penelitian  adalah  KRI  Spica  932  yang memiliki  panjang  60  m  dengan  tenaga  2 mesin diesel 8V 4000 M53 untuk 2 propeller . Kapal  tersebut  dapat  melaju  hingga  kece-
Figure 1. The sounding lane and the sediment sample points in the multibeam survey.
patan  maksimum  14  knot,  jarak  jelajahnya mencapai 4.400 nautical mile pada kecepatan 12  knot.  Pemeruman  menggunakan multi- beam echosounder Kongsberg EM302 dengan frekuensi 30 kHz, kecepatan rata-rata perahu  perum  adalah  4  knot  (2,05  m/s) sampai  dengan  6  knot  (3,1  m/s),  lajur  peme- ruman memiliki jarak antar lajur sebesar 150 m.  Kalibrasi  kedalaman  pada multibeam echosounder dilaksanakan setiap hari.
Pengolahan  data  berupa  nilai  hambur balik  dan  sampel  sedimen  dilakukan  di Laboratorium Dishidro Pusat Hidro-
Oseanografi  TNI  Angkatan  Laut  yang  berlo- kasi di Ancol, Jakarta Utara dan Laboratorium  Akustik  Kelautan  dan  Sistem Sonar,  Departemen  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan,  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu Kelautan,  Institut  Pertanian  Bogor.  Data batimetri,  hambur  balik  dan  sampel  sedimen di Teluk Palu, Sulawesi Tengah yang diguna- kan dalam penelitian ini merupakan data dari Pusat Hidro-Oseanografi (PUSHIDROS) TNI-AL.  Data  hasil  survei  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  meliputi  data  batimetri, hambur balik dan data sampel sedimen dasar laut di Teluk Palu, Sulawesi Tengah.

## 2.1. Pengolahan Data Batimetri
Data  batimetri  merupakan  salah  satu data yang diperoleh dari multibeam echosounder .  Data  ini  diolah  menggunakan Caris  Hips  and  Sips 8.1  proses  pengolahan data dapat dilihat pada Figure 2 .
Nilai hambur balik dalam bentuk raw data dan  sudah  dilakukan  beberapa  koreksi (Debese et  al., 2012),  diantaranya  adalah koreksi  dengan  memasukan  data  kecepatan suara  saat  pemeruman  dan  data terkait  kapal (arah  kapal  dll.)  dapat  digunakan  untuk mengestimasi  nilai  kedalaman  yang  aktual (Hasan et al ., 2014). Pengolahan data hambur balik  dapat  dilakukan  setelah  proses  CUBE selesai  dilakukan,  sehingga  data  hambur balik yang diperoleh menggunakan data yang sudah terkoreksi dengan baik (MacDonald  & Collins, 2008).

## 2.2. Pengolahan Data Hambur Balik Metode ARA
Pengolahan  hambur  balik  mengguna- kan  algoritma geocoder yang  dikembangkan oleh  Fonseca  sebagai  penyempurna  dari algoritma geocoder tersebut yang di- kembangkan oleh Fonseca & Mayer (Schnare,  2014).  GeoBar  merupakan  gambar hasil  hambur  balik  yang  sudah  terkoreksi georeference berbasis raster, beberapa geobar yang  sudah  terbentuk  di overlay ke  dalam satu layer membentuk mozaik  backscatter (Fonseca & Mayer, 2007).
Masing-masing  beam  memiliki  sudut dimana  pegaruhnya  sangat  besar  terhadap nilai hambur balik yang diterima (Fonseca et al., 2009).  ARA  dapat  menunjukkan  impe- dansi  akustik,  kekasaran  dan  ukuran  butir sedimen  di  area  dekat  dengan  dasar  laut berdasarkan  dari  sudut  orientasi  target. Proses  pengolahan  data  hambur  balik  dapat dilihat pada Figure 3.

## 2.3. Pengolahan Data Hambur Balik Metode SVM
Tahun  1992  pertama  diperkenalkan sistem  SVM  oleh  Vapnik,  idenya  adalah untuk  mencari hyperplane terbaik  dengan memaksimalkan margin dan  meminimalisir error yang  terjadi  (Bishop,  2006),  sehingga SVM  dapat  memberikan  solusi  global  yang optimal (Vapnik, 1995). SVM pada dasarnya merupakan  sistem  klasifikasi  linier,  kemu- dian  dikembangkan  dengan  metode kernel trick (Bishop,  2006)  dengan  mengubah dataset  ke  dalam feature  space dengan menggunakan  fungsi  kernel  agar  dapat  di- gunakan pada klasifikasi non linier.
Prinsip klasifikasi SVM adalah dengan cara mencari fungsi pemisah ( hyperplane )  terbaik  (Mandal et  al .,  2012), yaitu  mengambil  satu  fungsi  yang  memiliki jarak  yang  secara  maksimal  dapat  memi- sahkan  dua  kelas  objek  (Shahua,  2008). Proses  pengolahan  SVM  pada  perangkat lunak Python 3.8.2 ( Figure 4).
Pengolahan  data  hambur  balik  dengan menggunakan SVM dikerjakan pada perang-
Figure 2.  The bathymetry data processing.
Figure 3.  The backscattering data processing using ARA method.
Figure 4. The backscattering data processing using SVM method.
kat  lunak Python  3.8.2 dengan  bantuan perangkat  lunak Visual  Studio  Code untuk mempermudah  visualisasi  dan  penggunaan perangkat  lunak Python  3.8.2. Data  yang perlu  disiapkan  untuk  pengolahan  berupa
data  hambur  balik,  lintang  dan  bujur  dalam format  file  excel serta  data  sedimen  hasil in situ . Data dibagi kedalam tiga tipe data, yaitu data training ,  data test dan  data validation . Data training merupakan 25% dari data nilai
Spliting training data (25%) Training data SVM model (Hyperplane) Splitting test data Prediction Confusion matrix Sediment classification
Create tid dan svp file
Convert raw data
Create new vessel file Load SVP Load Tide Merge Compute TPU CUBE Export Data ASCII/Imagee Raw data CUBE Surface Mozaik Backscatter Geobar Process Sediment Analysis (SAT) Export Data ASCII
hambur  balik  keseluruhan.  Data test meru- pakan data keseluruhan nilai hambur balik di Teluk  Palu  setelah  dikurangi  dengan  data training .  Data validation merupakan  data sedimen in  situ yang  digunakan  untuk menilai  akurasi  dari  model  yang  sudah dibentuk  terhadap  hasil  klasifikasi  sedimen dasar dengan menggunakan metode SVM.

## 2.4. Uji Akurasi Cohen’s Kappa
Penggunaan  uji  akurasi Cohen’s Kappa menurut Widhiarso (2006) digunakan untuk melihat tingkat kesepakatan antara dua rater  terhadap  setiap  kategori  yang  diujikan pada  kedua  rater.  Rumus  untuk  mencari kofiesien Cohen’s Kappa menurut Widhiarso (2006) dituliskan sebagai berikut:
………………………….... (1)
Keterangan: K =  koefisien Cohen’s  Kappa , P(a)=  proporsi  kesepakatan  teramati,  P(c)= proporsi kesepakatan harapan, 1= konstanta.
Landis  &  Koch  (1977)  mengkatego- rikan  nilai  dari  koefisien Cohen’s  Kappa dengan kategori sebagai berikut:
K   < 0.00         = poor (buruk) 0.00 < K < 0.20= slight (sedikit buruk) 0.21 < K < 0.40= fair (cukup)
0.41 < K < 0.60= moderate (sedang)
0.61 < K < 0.80= substantial (baik)
0.81 < K < 1.00= almost perfect (sangat baik)
2.5. Regresi Linier
Kurniawan (2008) menyebutkan bahwa  regresi  linier  adalah  metode  statistika yang digunakan untuk membentuk hubungan antara  satu  atau  lebih  variabel  bebas X dengan  sebuah  variabel  respons Y .  Analisis regresi  dengan  satu  variabel  bebas X disebut sebagai  regresi  linier  sederhana.  Model regresi linier menurut Draper & Smith (1992) dinyatakan sebagai berikut:
….... (2) Keterangan: =  Persamaan  regresi  linier,
& =  parameter  regresi  linier, = konstanta.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.      Batimetri Teluk Palu
Nilai  Batimetri  Teluk  Palu  dalam penelitian ini ( Figure 5 ) didapatkan dari hasil pengolahan  menggunakan  perangkat  lunak Caris 8.1,  data  batimetri  ini  sudah  dikoreksi dengan  menggunakan  nilai  pasang  surut  dan kecepatan  suara  yang  diambil  pada  saat pemeruman  menggunakan multibeam  echo- sounder .  Kecepatan  suara  di  Teluk  Palu relatif  memiliki  nilai yang sama yaitu sekitar 1540  m/s  mulai  dari  permukaan  sampai dengan  kedalaman  70  m.  Tipe  pasang  surut di  Teluk  Palu  merupakan  pasang  surut  cam- puran  condong  harian  ganda  dimana  terjadi dua  kali  surut  dan  dua  kali  pasang  dengan periode yang berbeda (Rahman et al., 2017). Kedalaman  yang terukur pada peneli- tian  ini  sangat  bervariasi  berkisar  antara  10- 1090  m.  Bagian  Teluk  yang  paling  dalam berada  di  tengah-tengah  teluk  bagian  utara yaitu  dengan  kedalaman  800-1090  m, sedangkan  untuk  wilayah  yang  lebih  landai berada  di  bagian  tepian  Teluk  Palu  dengan kedalaman  berkisar  antara  10-600  m.  Ke- dalaman  Teluk  Palu  bagian  selatan  cende- rung  lebih  landai  dibandingkan  dengan kedalaman Teluk Palu bagian utara, sedangkan  untuk  bagian  barat  Teluk  Palu lebih  dalam  dibandingkan  dengan  bagian timur  Teluk  Palu.  Teluk  palu  memiliki kedalaman  yang  curam  (Kusumatuti et  al ., 2018) seperti terlihat pada Figure 5 , sehingga sangat  mungkin  terjadi  longsor  bawah  laut apabila  terjadi  gempa.  Kemungkinan  terja- dinya longsor bawah laut akan semakin besar apabila  dasar  perairannya  berupa  sedimen yang tidak solid seperti tipe sedimen pasir.

## 3.2.     Intensitas Hambur Balik Dasar Perairan
Multibeam echosounder seperti yang telah dibahas sebelumnya, memiliki dua tipe
Figure 5. The bathymetry in gulf of Palu.
data  yaitu  data  batimetri  dan  data  intensitas hambur  balik  dari  dasar  perairan  itu  sendiri. Intensitas  hambur  balik  ini  dapat  menun- jukkan  keadaan  dari  sedimen  dasar  perairan, ketika  dasar  perairannya  cenderung  keras nilai  hambur  balik  yang  diterima  akan
memiliki  nilai  yang  besar  sedangkan  untuk dasar  perairan  yang  lebih  lunak,  nilainya akan  lebih  kecil.  Manik  (2015)  menyatakan bahwa  ukuran  butiran  substrat  sangat memengaruhi  nilai  hambur  balik  dasar perairan,  dimana  semakin  besar  ukuran butiran maka semakin besar tingkat kekasaran  dan  kekerasan  dari  tipe  substrat dasar  perairan  sehingga  dapat  menghasilkan nilai  hambur  balik  yang  lebih  besar  dari  tipe substrat  dengan  ukuran  butiran  yang  lebih kecil  ( Table  1 ).  Intensitas  hambur  balik dituliskan dalam satuan decibel (dB). Intensitas dasar perairan dalam penelitian  ini  diolah  menggunakan Caris  8.1 dengan  melanjutkan pengolahan hasil CUBE dari  batimetri  untuk  kemudian  diproses menjadi mozaic  backscatter ,  setelah  ter- bentuk mozaic barulah  bisa  dilakukan  ARA dan Seabed  Analysis  Tools (SAT)  untuk klasifikasi  tipe  sedimen  berdasarkan  dari nilai hambur balik yang telah diperoleh.
Nilai  intensitas  hambur  balik  dasar perairan  hasil  pengukuran  menggunakan multibeam  echosounder Kongsberg  EM  302
di  Teluk  Palu  berkisar  antara  -11  dB  sampai dengan  -49  dB.  Klasifikasi  tipe  sedimen berdasarkan  hasil  intensitas  hambur  balik  di Teluk  Palu  dapat  dilihat  pada Tabel  1 .  Hasil pengukuran  intensitas  hambur  balik  di Teluk Palu  sebesar  -11  dB  untuk  tipe  batuan  ber- bentuk granul sedangkan untuk sedimen yang memiliki  ukuran  butir  kecil  seperti  lempung memiliki  hasil  pengukuran  nilai  intensitas  di Teluk  Palu  yang  kecil  yaitu  sekitar  -49  dB. Sedimen  dengan  ukuran  butir  yang  besar akan memiliki nilai intensitas yang besar juga sedangkan  untuk  sedimen  yang  memiliki ukuran  butir  kecil  akan  menghasilkan  nilai intensitas yang lebih kecil juga.

## 3.3.     Hubungan Intensitas Hambur Balik dengan Sudut Orientasi Target
Nilai hambur balik selain dipengaruhi oleh  tingkat  kekerasan  dasar  perairan  juga dipengaruhi  oleh  sudut orientasi  target.  Pada setiap  jenis  sedimen  dengan  sudut  yang berbeda  akan  menghasilkan  nilai  hambur balik  yang  berbeda.  Hal  ini  sesuai  dengan
Table 1. Classification of sediment types based on backscattering values.
Group Sediment Type Backscattering Intensity (dB) Backscatter Range (dB) Rock Granule -11 s/d -13 -11 s/d -13
Sand Very Coarsed Sand -14 s/d -15
-14 s/d -29
Coarsed Sand -15 s/d -17 Medium Sand -17 s/d -19 Fine Sand -19 s/d -21 Very Fine Sand -21 s/d -23 Clayed Sand -23 s/d -25 Muddy Sand -25 s/d -27 Silty Sand -27 s/d -29 Silt Coarsed Silt
-30 s/d -31 -30 s/d -39 Medium Silt -31 s/d -33 Fine Silt -33 s/d -35 Very Fine Silt -35 s/d -37 Sandy Silt -37 s/d -39 Clay Clay -40 s/d -41 -40 s/d -49 Sandy Clay -41 s/d -43 Silty Clay -43 s/d -45 Sandy Mud -45 s/d -49
pendapat  dari  Fahrulian et  al. (2018)  yang menyatakan  bahwa  nilai  hambur  balik  dasar perairan  dipengaruhi  oleh  sudut  orientasi target  terhadap transducer yang  dikenal dengan  ARA dimana hambur  balik dari  ban- tuan  kasar  lebih  tinggi  dibandingkan  lanau untuk  sudut  orientasi  yang  sama  dan setiaptipe sedimen  memberikan  nilai  hambur balik  yang  berbeda  untuk  setiap  sudut  yang berbeda.
Tiap sifat sedimen dapat memberikan pengaruh  lebih  banyak  berdasarkan  dari sudut  datang  (sudut  orientasi),  nilai  hambur balik  pada  nadir  akan  lebih  kuat  disebabkan oleh  kedataran  permukaan  sedimen  sehingga memungkinkan sinyal akustik dapat direflek- sikan  lebih  banyak  ke transducer dengan sedikit sinyal akustik yang dihamburkan pada permukaan sedimen. Pada sudut datang kritis (semakin  menjauh  dari  nadir),  jumlah  sinyal akustik  yang  dihamburkan  akan  lebih  besar daripada  sinyal  akustik  yang  direfleksikan kembali  ke transducer sehingga  walaupun jenis  sedimennnya  sama,  besar  nilai  inten- sitas  yang  diterima  oleh transducer akan lebih  kecil  (Akbar et  al., 2017).  Gambaran mengenai hubungan antara intensitas hambur balik  dengan  sudut  orientasi  target  pada penelitian  ini  dijelaskan  oleh  pernyataan diatas,  bahwa  perbedaan  sudut  orientasi target dapat memengaruhi  nilai hambur balik
setiap  tipe  sedimen,  dimana  untuk  setiap sudut  orientasi  dan  tipe  sedimen  yang  ber- beda  akan  menghasilkan  nilai  hambur  balik yang berbeda pula ( Figure 6) . Figure  6 memperlihatkan  bahwa  ter- dapat  hubungan  antara  nilai  hambur  balik dengan sudut orientasi target, hubungan yang terbentuk  adalah  nilai  hambur  balik  ber- banding  terbalik  dengan  sudut  orientasi target.  Semakin  besar  sudut  orientasi  target (menjauhi  nadir)  maka  akan  semakin  kecil nilai  hambur  balik  akustik  pada  setiap  tipe sedimennya.

## 3.4.     Hubungan Intensitas Hambur Balik dengan Ukuran Butir
Intensitas hambur balik  juga dipenga- ruhi  oleh  ukuran  butir  sedimen.  Stanic et  al. (1989) menyatakan bahwa terdapat hubungan antara  nilai  hambur  balik  yang  dihasilkan oleh  sedimen  kerikil,  pasir,  lempung  dan lanau  terhadap  ukuran  butiran.  Hubungan antara nilai hambur balik dengan ukuran butir dapat dijelaskan sesuai grafik pada Figure 7 . Figure 7 dapat dilihat bahwa semakin besar  ukuran  butir  maka  semakin  besar  juga nilai  hambur  balik,  baik  pada  data  hasil pengolahan  dengan  menggunakan  metode ARA pada Caris 8.1 maupun pada data yang didapat dari hasil pengambilan sedimen.
Figure 6. Relation of backscattering intensity with the target orientation angle.
(a)
(b)
Figure 7.  Relation of backscattering intensity with grain size (a) data by the ARA &  SAT  method  (b)  in  situ  gulf  of Palu data.
Figure  8a menunjukkan  hubungan antara nilai hambur balik dengan ukuran butir yang  dihasilkan  dari  ARA,  dimana  persama- an  yang  dihasilkan  adalah y= 501,58 x -36,85 dengan  koefisien  determinasi-nya  sebesar 0,8943,  dimana  nilai y merepresentasikan nilai  hambur  balik  (dB)  dan  nilai x merepre- sentasikan ukuran butir (mm). Hasil koefisien determinasi  dari Figure  7a menunjukkan bahwa  terdapat  hubungan  yang  sangat  kuat, hal  ini  ditunjukan  dengan  nilai  koefisien determinasi > 0,75 (Sarwono, 2006).
Hubungan  nilai  hambur  balik  dengan ukuran  butir in  situ yang  ditunjukan  pada Figure  7b menunjukkan  koefisien  deter- minasi yang kurang lebih sama besar dengan
nilai  koefisien  determinasi  pada Figure  7a yaitu sebesar 0,7608 dengan persamaan yang dihasilkan adalah y = 56,79 x -53,172. Koefisien  determinasi  yang  dihasilkan  pada data in  situ lebih  kecil  jika  dibandingkan dengan  hasil koefisien determinasi pada data yang dihasilkan dari metode ARA, walaupun begitu  hasil  koefisien  determinasi  pada  data in  situ juga  menunjukkan  hubungan  antara dua  variabel  yang  sangat  kuat  (koefisien determinasi  >0,75)  sehingga  dapat  men- jelaskan  bahwa  memang  terdapat  hubungan yang  sangat  kuat  antara  nilai  hambur  balik dengan ukuran butir. Hasil pada penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Pujiyati et al. (2010), Ningsih et  al. (2013),  Manik et  al. (2015)  dan Hamuna et  al. (2018),  terdapat  korelasi positif  antara  kekuatan  hambur  balik  dan ukuran butir sedimen.

## 3.5. Klasifikasi Tipe Sedimen
Berdasarkan Nilai Hambur Balik
Klasifikasi  sedimen  secara  konven- sional  biasanya  dilakukan  dengan  pengam- bilan sampel sedimen secara in situ menggu- nakan grab  sampler dan  sampel  sedimen kemudian  diklasifikasi  setelah  dianalisis  di Laboratorium  menggunakan  metode  ayakan dan  metode  pipet,  akan  tetapi  metode  ini terbatas  hanya  pada  perairan  dangkal  dan menengah  saja,  untuk  perairan  dalam  dibu- tuhkan  instrumen  lain  yang  dapat  menjang- kau kedalaman sampai ribuan meter dari per- mukaan  laut. Multibeam  echosounder meru- pakan  salah  satu  instrumen  yang  dapat  di- manfaatkan untuk  mendapatkan  hasil klasifi- kasi  sedimen  dasar  laut  menggunakan  nilai hambur  balik.  Nilai  hambur  balik  dari multibeam dapat  diproses  dengan  perangkat lunak tertentu sehingga didapatkan klasifikasi nilai hambur balik untuk setiap tipe sedimen.
Nilai  Intensitas  hambur  balik  pada penelitian  ini  memiliki  nilai  berkisar antara  - 11  sampai  dengan  -49  dengan  jumlah  data sebanyak  65536  data,  dimana  nilai  intensitas hambur balik  ini digunakan untuk klasifikasi tipe  sedimen  dasar  di  Teluk  Palu.  Hasil  pe-
ngolahan  menggunakan  SAT  dan  ARA menghasilkan rentang hambur balik untuk se- dimen dasar di Teluk Palu seperti ditunjukan pada Table 1 .
Hasil  klasifikasi  nilai  hambur  balik pada  penelitian  ini  ( Table  1 )  tidak  berbeda jauh  dengan  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan oleh  (Adi et  al., 2016)  yaitu  nilai  hambur balik  untuk  pasir  halus  -17  dB,  pasir  sangat halus sebesar -20 dB dan  lanau halus sebesar -25  dB.  Hasil  penelitian  Manik  (2006) menghasilkan  nilai  hambur  balik  untuk  pasir sebesar -18 dB, lanau berpasir sebesar -23 dB dan  untuk  lanau  sebesar  -31  dB.  Adapun beberapa  hasil  penelitian  mengenai  nilai  SV pasir  dan  lumpur  antara  lain,  Akbar et  al. (2013)  mendapatkan  hasil  intensitas  hambur balik untuk pasir sebesar -20 dB dan lumpur - 29  dB,  dan  Ningsih et  al. (2013)  men- dapatkan  nilai  hambur  balik  untuk  pasir sebesar  -13  dB  dan  lumpur  -31  dB.  Perbe- daan  nilai  hambur  balik  akustik  dasar perairan  pada  beberapa  penelitian,  selain disebabkan  oleh  kondisi  perairan,  dapat  pula disebabkan  karena  penggunaan  alat–alat  dan frekuensi  yang  berbeda  (Hamuna et  al. , 2018).
Klasifikasi  diatas  didasarkan  dari  ha- sil pengolahan dengan  menggunakan  metode ARA  pada Caris 8.1.  Rentang  intensitas hambur  balik  untuk  4  kelompok  besar sedimen yaitu batu, pasir, lanau dan lempung ditunjukan  pada Table  1 .  Nilai  hambur  balik
untuk batu berkisar antara -11 sampai dengan -13 dB sedangkan untuk pasir berkisar antara -14  sampai  dengan  -29  dB,  lanau  memiliki nilai  hambur balik antara  -30 sampai dengan -39  dB  dan  lempung  memiliki  nilai  hambur balik antara -40 sampai dengan -49 dB. Hasil ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Manik et al. (2015)  bahwa semakin  besar ukuran butir maka  semakin  besar  juga  nilai  hambur baliknya  begitupun  semakin  kecil  ukuran butir maka memiliki nilai hambur balik yang semakin  kecil.  Sedimen  dasar  yang  diambil secara in  situ sebanyak  10  titik  ditampilkan pada Table  2 ,  dan  histogram  data in  situ ditunjukan oleh Figure 8 . Pada Figure 9, terlihat  sedimen dasar dari  Teluk  Palu  didominasi  oleh  pasir  dan lanau.  Wilayah  yang  memiliki  tipe  sedimen pasir  yang  besar  terdapat  pada  wilayah  yang berada di tepian  baik tepi Barat maupun tepi Timur  Teluk  Palu,  sedangkan  untuk  wilayah yang  memiliki  sedimen  berupa  lanau  cende- rung  berada  di  tengah  Teluk  Palu.  Hasil  ini sejalan  dengan  penelitian  Paundanan et  al. (2015)  yang  menyatakan  bahwa  jenis sedimen  di  Teluk  Palu  dominan  berpasir. Wilayah  yang  memiliki  tipe  dasar  sedimen- nya  berupa  batu  dan  lempung  tidak  terlalu terlihat pada peta di atas karena luasnya yang sangat  kecil  jika  dibandingkan  dengan  luas dari  wilayah  yang  memiliki  sedimen  pasir ataupun lanau.
Table 2. The sediment taken in-situ.
No Position Depth (m) In-situ Sediment Type 1 119° 48' 1.98" BT  0° 38' 2.03" LS 29.5 Gravely Sand 2 119° 48' 7.99" BT  0° 40' 0.02" LS 28.5 Sand 3 119° 51' 3.98" BT   0° 43' 0.03" LS 16.5 Silt 4 119° 51' 5.97" BT  0° 45' 4.03" LS 20.5 Sandy Silt 5 119° 51' 59.99" BT  0° 48' 0.01" LS 18.5 Rock 6 119° 52' 5.99" BT  0° 50' 0.01" LS 17 Sandy Silt 7 119° 52' 3.97" BT  0° 51' 8.03" LS 3 Rock 8 119° 51' 59.98" BT  0° 53' 0.03" LS 4 Sandy Silt 9 119° 49' 59.98" BT  0° 52' 1.01" LS 13 Silty Sand 10 119° 44' 59.97" BT  0° 40' 0.02" LS 33 Rock
Source: PUSHIDROSAL
Figure 8. The histogram of in situ sediment.
(a) (b)
Figure 9.   Distribution of Palu gulf sediments using ARA method (a) sediment distribution for 18 types of sediment (b) Sediment distribution for 4 large groups of sediments .

## 3.7. Sebaran Sedimen Dasar Teluk Palu Metode SVM
Peta  sebaran  sedimen  dasar  Teluk Palu  dengan  metode  SVM  ( Figure  10) me- nunjukkan sebaran dari enam tipe sedimen di Teluk Palu  yaitu batu,  pasir  berkerikil,  pasir, lanau berpasir, lanau dan pasir berlanau.
Peta  sebaran  sedimen  menggunakan metode  SVM  diatas  terlihat  bahwa  sedimen dasar  dari  Teluk  Palu  didominasi  oleh  pasir berlanau,  lanau  dan  pasir  dimana  wilayah yang  memiliki  tipe  sedimen  pasir  terdapat pada  wilayah  yang  berada  di  tepian  Teluk Palu  yang  dimungkinkan  karena  sedimen pasir  terbawa  oleh  aliran  sungai  dan  dien- dapkan pada muara sungai yang ada di tepian Teluk  Palu.  Wilayah  yang  memiliki  sedimen berupa  lanau  maupun  pasir  berlanau  cende- rung berada di tengah Teluk Palu, hal  ini di- mungkinkan  karena  sedimen  oleh  gelom- bang dan terbawa oleh arus ke bagian tengah Teluk Palu.
Hasil  penelitian  sebaran  sedimen, baik  menggunakan  metode  ARA  maupun menggunakan  metode  SVM  menghasilkan peta  sebaran  sedimen  dominan  yang  hampir sama  yaitu  dominan  pasir  dan  lanau.  Per-
bedaan yang ada adalah terdapat sedimen do- minan  pasir  berlanau  pada  sebaran  sedimen menggunakan  SVM,  pasir  berlanau  merupa- kan sedimen campuran dari pasir dan lanau.

## 3.8. Uji Akurasi dan Cohen’s Kappa untuk Klasifikasi Sedimen di Teluk Palu
Uji  akurasi  untuk  sebaran  sedimen dasar Teluk Palu  dengan  metode ARA dapat dilihat  pada Table  3 ,  sedangkan  uji  akurasi dengan  metode  SVM  dapat  dilihat  pada Table  4 .  Uji  akurasi  ini  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  klasifikasi  dari  data lapangan  pada  setiap  titik  sampel  dengan masing-masing metode menggunakan koefisien kappa.
Hasil  uji  akurasi  untuk  metode  ARA ( Table  3 )  menghasilkan overall  accuracy sebesar  50%  dan  koefisien  kappa  dengan nilai  0,39.  Landis  &  Koch  (1977)  menyata- kan  bahwa  nilai  koefisien  kappa  0,39  ter- masuk  kedalam  kategori  cukup  baik,  sehing- ga  klasifikasi  menggunakan  metode  ARA cukup  baik  untuk  merepresentasikan  sebaran sedimen  berdasarkan  intensitas hambur  balik akustik di Teluk Palu.
Figure 10. Distribution of Palu gulf sediments using SVM method.
Table 3. The ARA method accuracy test.
Gravelly Sand Rock Sand Sandy Silt Silt Silty Sand Total Gravelly Sand 0 0 0 1 0 0 1 Rock 0 2 1 0 0 0 3 Sand 0 0 1 0 0 0 1 Sandy Silt 0 0 2 1 0 0 3 Silt 0 0 0 0 0 1 1 Silty Sand 0 0 0 0 0 1 1 Total 0 2 4 2 0 2 10 Kappa Coeffisient 0.39 Overall Accuracy 50%
Table 4. The SVM method accuracy test.
Gravelly Sand Rock Sand Sandy Silt Silt Silty Sand Total Gravelly Sand 0 0 1 0 0 0 1 Rock 0 3 0 0 0 0 3 Sand 0 0 1 0 0 0 1 Sandy Silt 0 0 0 0 3 0 3 Silt 0 0 0 0 1 0 1 Silty Sand 0 0 0 0 0 1 1 Total 0 3 2 0 4 1 10 Kappa Coeffisient 0.52 Overall Accuracy 60%
Hasil  uji  akurasi  untuk  metode  SVM menghasilkan overall  accuracy dengan  nilai 60%  ( Table  4 )  dan  koefisien  kappa  dengan nilai 0,52 ( Table 4 ) yang termasuk ke dalam kategori  sedang  ( moderate )  menurut  Landis &  Koch  (1977).  Klasifikasi  menggunakan metode SVM memiliki nilai overall accuracy yang  lebih  tinggi  daripada  hasil  klasifikasi menggunakan metode ARA.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian ini didapatkan kisaran nilai hambur balik dari -11 dB sampai dengan -49 dB  dimana  dari  nilai  hambur  balik  ini didapatkan klasifikasi berupa 18 tipe sedimen yang  dikelompokan  lagi  menjadi  4  tipe sedimen  yaitu rock berkisar  antara  -11 sampai dengan -13 dB sedangkan untuk sand berkisar  antara  -14  sampai  dengan  -29  dB,
silt memiliki  nilai  hambur  balik  antara  -30 sampai  dengan  -39  dB  dan clay memiliki nilai  hambur balik antara  -40 sampai dengan -49  dB.  Metode  SVM  terbukti  berhasil mengklasifikasi  tipe  sedimen  berdasarkan nilai intensitas hambur balik akustik di Teluk Palu  dengan overall  accuracy sebesar  60% dan  nilai  koefisien  kappa  sebesar  0,52  yang menunjukkan  bahwa  metode  SVM  meru- pakan  metode  klasifikasi  dengan  katergori sedang  ( moderate ).  Sedimen  dasar  Teluk Palu  didominasi  oleh  tipe  sedimen  pasir berlanau, lanau dan pasir.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang telah berkontribusi dalam  penulisan  ini,  khususnya  kepada pimpinan  dan  para  staf  Pusat  Hidrografi  dan
Oseanografi TNI-AL (PUSHIDROSAL) atas bantuan dan kerjasamanya, sehingga penelitian  dan  penulisan  artikel  ini  dapat terselesaikan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Adi,  A.P.,  H.M.  Manik,  &  S.  Pujiyati.  2016. Integrasi  data  multibeam  batimetri dan mosaik backscatter untuk klasifikasi tipe sedimen (data integration bathymetry multibeam and backscatter  mosaic  for  classification type  of  sedimen). J.  Teknologi Perikanan dan Kelautan, 7(1): 77–84. https://doi.org/10.24319/jtpk.7.77-84
Akbar,  H.,  S.  Pujiyati,  &  M.  Natsir.  2013.
Hubungan  tipe  dasar  perairan  dengan distribusi  ikan  demersal  di  perairan Pangkajene  Sulawesi  Selatan. J.
Teknologi  Perikanan  dan  Kelautan , 4(1): 31-39.
https://doi.org/10.24319/jtpk.4.31-39 Akbar, K., D.G. Pratomo, &  Khomsin. 2017.
Analisis  nilai  hambur  balik  sedimen permukaan dasar perairan menggunakan data multibeam
echosounder  EM302. J.  Teknik  ITS,
6(2): 154-157. https://doi.org/10.12962/j23373539.v 6i2.24415
Bishop,  C.M.  2006.  Pattern  recognition  and machine  learning.  Springer  science and business media. Singapore. 738 p Draper,  N.  dan  H.  Smith.  1992.  Analisis regresi  terapan.  Gramedia.  Jakarta. 671 p.
Debese,  N.,  R.  Moitié,  &  N.  Seube.  2012. Multibeam echosounder data cleaning through  a  hierarchic  adaptive  and robust  local  surfacing. J.  Computer and Geoscience , 46: 330–339. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2012.0 1.012
Fahrulian,  H.M.  Manik,  &  H.  Djoko.  2013.
Dimensi  gunung  bawah  laut  dengan menggunakan
multibeam echo- sounder di perairan Bengkulu. J. Ilmu
dan  Teknologi  Kelautan  Tropis ,  5(1): 93-102.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v5i1.775 4
Fonseca, L., C. Brown, B.  Calder,  L.  Mayer, &  Y.  Rzhanov.  2009.  Angular  range analysis  of  acoustic  themes  from stanton  banks  ireland:  a  link  between visual  interpretation  and  multibeam echosounder angular signatures. Applied  Acoustics  J. ,  70(10):  1298-
1304.
https://doi.org/10.1016/j.apacoust.200
8.09.008
Fonseca,  L.  &  L.A.  Mayer.  2007.  Remote estimation of surficial seafloor properties  through  the  application angular  range  analysis  to  multibeam sonar  data. Marine  Geophysical Research , 28: 119-126.
https://doi.org/10.1007/s11001.007.90 19.4
Gusman,  A.R.,  P.  Supendi,  A.D.  Nugraha, W.  Power,  H.  Latief, H.  Sunendar, S. Widiyantoro,  Daryono,  S.H.  Wiyono, & A.  Hakim. 2019.  Source model  for the tsunami inside palu bay following the  2018  Palu  earthquake,  Indonesia .
Geophysical Research
Letters,
46(15): 8721–8730.
https://doi.org/10.1029/2019GL08271
7
Hamuna, B., S. Pujiyati, N.M.N. Natih, & L.
Dimara.  2018.  Analisis  hambur  balik akustik untuk klasifikasi dan pemetaan  substrat  dasar  perairan  di Teluk Yos Sudarso, Kota Jayapura. J. Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis ,
10(2): 291-300.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i2.24 045
Hasan, R.C.,  D. Ierodiaconou,  L.  Laurenson,
&  A.  Schimel.  2014.  Integrating multibeam backscatter angular responsse,  mosaic  and  bathymetry data  for  benthic  habitat  mapping . PLOS One J. , 9(5): 1–14.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0
097339
Kurniawan.  2008.  R:  a  language  and environment for statistical computing. R foundation
for statistical
computing. Austria. 257 p.
Kusumatuti,  I.D.,  D.  Anugrah,  A.  Listalatu,
&  R.  Farhan.  2018.  Menata  kembali pemukiman  penduduk  di  sulawesi tengah dengan rencana terpadu. Badan pengembang infrastruktur wilayah  (BPIW)  kementerian  PUPR. Jakarta. 73 p.
Landis,  J.R.  &  G.G.  Koch.  1977.  The measurement  of  observer  agreement for  categorical  data.  Biometrics,  33: 159‐174. https://doi.org/10.2307/2529310 Ludtke,  A.,  K.  Jerosch,  O.  Herzog,  & Schluter.  2012.  Development  of  a machine learning  techniquw for automatic  analysis  of  seafloor  image data:  case  example,  Pogonophora coverage at mud volcanoes. Computer and  Geosciences  J., 39:  120-128. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2011.0 6.020
MacDonald,  A.  &  C.  Collins.  2008.  Taking geocoder to work. In: MacDonald, A.
( ed ).  Proceedings  of  the  Shallow Survey Conference 2008. Portsmouth. 1-9 pp.
Mandal,  S.,  S.  Rao,  N.  Harish,  &  Lokesha.
2012.  Damage  level  prediction  of non-reshaped  berm  breakwater  using ANN,  SVM  and  ANFIS  models.
International J. Archit Oc Engineering , 4: 112-122.
https://doi.org/10.2478/IJNAOE-
2013-0082
Manik,  H.M.  2016.  Acoustical  measurement and biot model for coral reef detection and  quantification.  Advances in
Acoustics and Vibration, 2016(235061511): 1-11. https://doi.org/10.1155/2016/2350615
Manik, H.M. 2015. Acoustic characterization of  fish  and  seabed  using  underwater acoustic  technology  in  Seribu  Island
Indonesia. Marine  Science  Research & Development J. , 5(1): 1-9. https://doi.org/10.4172/2155- 9910.1000157 Manik, H.M. 2012. Seabed identification and characterization using sonar . Advances  in  Acoustics  and  Vibration, 2012(532458): 1-5. https://doi.org/10.1155/2012/532458 Manik,  H.M.,  M.  Furusawa,  &  K.  Amakasu. 2006.  Measurement  of  sea  bottom surface  backscattering  strength  by quantitative  echo  sounder. Fisheries Science J., 72(3): 503-512. https://doi.org/10.1111/j.1444- 2906.2006.01178.x
Nasril, C.H. 2013. Kajian upaya peningkatan produksi  bongkar  muat  di  pelabuhan pantoloan  dalam  rangka  menekan lama  kapal  di  tambatan. Warta Penelitian  Perhubungan ,  25(5):  328–
336. https://doi.org/10.25104/w
Ningsih, E.N., F. Supriyadi, & S. Nurdawati. 2013.  Pengukuran  dan  analisis  nilai hambur balik akustik untuk klasifikasi dasar  perairan  Delta  Mahakam. J.
Penelitian Perikanan Indonesia , 19(3): 139-146.
https://doi.org/10.15578/jppi.19.3.201 3.139-146
Park,  Y.,  S.  Lee,  &  S.  Jung.  2011. Characterization  of  backscattering signal  of  300  kHz  multibeam  echo sounder.  Proceeding  of  Symposium on  Ultrasonic  Electronics,  32:  289– 290.
Paundanan, M., E. Riani, & S. Anwar. 2015. Kontaminasi  logam  berat  merkuri (Hg)  dan  timbal  (Pb)  pada  air, sedimen  dan  ikan  selar  tetengkek (Megalaspis  cordyta)  di  Teluk  Palu, Sulawesi  Tengah. J.  Pengelolaan Sumberdaya  Alam  dan  Lingkungan , 5(2): 161-168.
https://doi.org/10.19081/jpsl.5.2.161
Pujiyati,  S.,  S.  Hartati,  &  W.  Priyono.  2010.
Efek  ukuran  butiran,  kekasaran,  dan kekerasan  dasar  perairan  terhadap
nilai  hambur  balik  hasil  deteksi hydroakustik. J.  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis , 2(1): 59-67.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v2i1.786
3
Rahman,  A.,  Arfiah,  &  Y.  Mudin.  2017.
Model distribusi salinitas dan temperatur air laut dengan menggunakan  metode  numerik  2D  di muara sungai toaya dan muara sungai palu. Gravitasi J. , 16(2): 8–14. https://doi.org/10.22487/gravitasi.v18 i2
Robotham,  H.,  P.  Bosch,  J.C.  Gutiérrez- Estrada,  J.  Castillo,  &  I.  Pulido- Calvo.  2010.  Acoustic  identification of  small  pelagic  fish  species  in  Chile using  support  vector  machines  and neural  networks. Fish  Research  J.,
102: 115–122.
https://doi.org/10.1016/j.fishres.2009. 10.015
Rzhanov,  Y.,  L.  Fonseca,  &  L.A.  Mayer.
2012. Construction of seafloor thematic maps from multibeam acoustic backscatter angular responsse  data. J.  Computer  and Geoscience , 41: 181–187. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2011.0 9.001 Sarwono, J. 2006. Metode penelitian kuantitatif  dan  kualitatif.  Graha  Ilmu.
Yogyakarta. 286 p.
Shahua  A.  2008.  Introduction  to  machine learning. School of Computer Science and Engineering. The Hebrew University Press. Jerusalem . 148 p.
Schnare,  T.  2014.  Caris  hips  &  sips  8.0 manuals  for  hydrography  and  survey use. MGEO. Canada. 24 p.
Stanic,  S.,  K.B.  Briggs,  P.  Fleischer,  W.B.
Sawyer,  &  R.I.  Ray.  1989.  High frequency acoustic backscattering from  a  coarse  shell  ocean  bottom. J. of  the  Acoustical  Society  of  America, 85(1): 125-136. https://doi.org/10.1121/1.397720 Vapnik,  V.  1995.  The  nature  of  statistical
learning theory. Springer-Verlag.
New York . 299 p. Widhiarso W. 2005. Mengestimasi reliabilita s. Fakultas Psikologi UGM.
Yogyakarta. 30 p.
Received  : 26 December 2019 Reviewed : 16 April 2020 Accepted  : 13 August 2020