KLASIFIKASI HABITAT BENTIK PERAIRAN LAUT DANGKAL DI PULAU BARRANG CADDI DENGAN PENDEKATAN OBIA MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL-2 DAN SPOT- 7 DENGAN PENERAPAN ALGORITMA BAYESIAN DAN K-NEAREST NEIGHBOR
( Classification of Shallow Water Benthic Habitat in Barrang Caddi Island with OBIA Approach using Sentinel-2 and SPOT-7 Satellite Images with Bayesian and K-Nearest Neighbor Algorithm)
Indah Kartika 1 , Vincentius Paulus Siregar 2 , James P Panjaitan 2 , Nurjannah Nurdin 3 1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana-IPB, Bogor 16680, Indonesia
2 Departemen Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan-IPB, Bogor 16680, Indonesia
3 Departemen Ilmu Kelautan, Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan, Universitas Hasanuddin, Makassar, 90245, Indonesia E-mail: vincentius@apps.ipb.ac.id
Diterima: 13 April 2022; Direvisi: 20 Juni 2022; Disetujui untuk Dipublikasikan: 07 Oktober 2022

## ABSTRAK
Penelitian terkait pemetaan habitat bentik perairan laut dangkal telah banyak dilakukan. Namun, masih terdapat  beberapa  lokasi  penting  di  Indonesia  yang  hingga  saat  ini  belum  dilakukan  pemetaan  bentiknya dengan menggunakan teknologi terbaru, sehingga  pembaharuan data habitat bentik masih perlu dilakukan. Algoritma-algoritma  klasifikasi  yang  telah  dikembangkan  dalam  pemetaan  masih  perlu  dikaji  karena  setiap wilayah perairan memiliki karakteristik yang berbeda. Kajian ini bertujuan untuk menguji performa algoritma Bayesian  dan  K-Nearest  Neighbour  (K-NN)  dengan  pendekatan  berbasis  objek  ( Object-Based  Image Analysis /OBIA) dalam mengklasifikasi habitat bentik perairan laut dangkal baik dengan dan tanpa penerapan algoritma Depth Invariant Index (DII). Penelitan ini dilaksanakan di perairan Pulau Barrang Caddi, Kepulauan Spermonde. Citra SPOT-7 dan Sentinel-2 dengan masing-masing resolusi spasial 6 x 6 m 2 dan 10 x 10 m 2 digunakan  pada  penelitian  ini  yang  diakuisisi  pada  tanggal  10  Agustus  2021  dan  1  Oktober  2021.  Skala segmentasi yang digunakan pada level 1 yaitu 20 dan  level 2 dengan skala 10. Algoritma Bayesian dan K- NN  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  level  2.  Skema  klasifikasi  yang  digunakan  yaitu  sebanyak  7  kelas. Tingkat  akurasi  yang  tertinggi  pada  penelitian  ini  dihasilkan dari algoritma  Bayesian  dengan  menggunakan citra SPOT-7 tanpa penerapan algoritma DII yaitu sebesar 61.8%.
Kata kunci: habitat bentik , OBIA, pemetaan, Sentinel-2, SPOT-7 ,

## ABSTRACT
Research  related  to  the  mapping  of  shallow  marine  benthic  habitats  has  been  carried  out.  However, there are still a number of important locations in Indonesia for which benthic mapping has not been carried out  using  renewable  technology,  so  data  updates  on  benthic  habitats  still  need  to  be  done.  Classification algorithms  that  have  been  developed  in  mapping  still  need  to  be  studied  because  each  water  area  has different  characteristics.  This  study  aims  to  examine  the  performance  of  the  Bayesian  and  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  algorithms  with  an  object-based  approach  (OBIA)  in  classifying  shallow  marine  benthic habitats both with and without the application of the Depth Invariant Index (DII) algorithm. This research was conducted in  Barrang Caddi Island, Spermonde Islands waters SPOT-7 and Sentinel-2 images with spatial resolutions of 6 x 6 m 2 and 10 x 10 m 2 were used in this research, acquired on 2021 August 10 and 2021 October 1, respectively. The segmentation scale used at level 1 is 20, and at level 2 is 10. Bayesian and K- NN algorithms are used in the level 2 classification process. The classification scheme used is as many as seven classes. The highest level of accuracy in this study resulted from the Bayesian algorithm using SPOT- 7 images without the application of the DII algorithm, which was 61.8%.
Keywords: benthic habitat , OBIA, mapping, Sentinel-2, SPOT-7

## PENDAHULUAN
Habitat  bentik  adalah  area  dasar  laut  yang berbeda secara fisik yang terkait dengan keberadaan  spesies  tertentu  (Harris    Baker, 2012).  Habitat  bentik  merupakan  suatu  kelompok spesies  atau  komunitas  yang  bertempat  di  dasar perairan dan saling mempengaruhi satu sama lain (Blaschke  et  al.,  2014).  Pemahaman  yang  lebih luas  tentang  distribusi,  luas  dan  status  atau
kualitas  habitat  laut  diperlukan  untuk  menunjang upaya penilaian kondisi dan perlindungan lingkungan  laut.  Dengan  demikian,  informasi tentang  habitat  bentik  perairan  laut  dangkal  juga memiliki peran utama dalam peningkatan perencanaan  spasial  dan  strategis  manusia (Connor et al., 2004).
Pemetaan  habitat  bentik  melalui  pendekatan penginderaan  jauh  dewasa  ini  cukup  menantang dan  terus  berkembang  dalam  hal  peningkatan
tingkat  akurasi  hasil  klasifikasi.  Pengembangan algoritma klasifikasi masih terus dilakukan dengan memperhatikan  aspek  piksel,  objek,  lingkungan, bentuk  serta  aspek  spasial  lainnya  (Ilyas  et  al., 2020; Phinn, et al., 2012; Sangadji et al., 2018).
Penerapan  algoritma  yang  dikembangkan memiliki  hasil  yang  berbeda-beda  tergantung  dari lokasi, jumlah kelas yang dibangun, nilai input dan jenis citra yang digunakan dalam hal ini mencakup resolusi spasial dan resolusi radiometrik  (Mastu et al.,  2018;  Sabilah  et  al.,  2021;  Wahidin  et  al., 2015).  Lucas    Goodman  (2015)  menyatakan bahwa  sebagian  besar  habitat  bentik  sulit  untuk dibedakan berdasarkan spektralnya karena memiliki  pigmentasi  yang  serupa,  dan  dengan adanya  faktor  atenuasi  kolom  perairan  yang seiring  dengan  bertambahnya  kedalaman.  Hal  ini juga  sesuai  dengan  hasil  penelitian  Nurdin  et  al., (2015) yang menyatakan bahwa terdapat kemiripan  nilai  reflektansi  spektral  antara  karang hidup  dan  karang  mati  yang  ditutupi  alga  yang dimana  kedua  objek  tersebut  memiliki  kandungan pigmen yang hampir serupa.
Penerapan  algoritma machine  learning telah banyak  dilakukan  dalam  upaya  klasifikasi  habitat bentik  baik  dengan  pendekatan  berbasis  piksel maupun  berbasis  objek.  Kurniawati  et  al.  (2020) dalam  penelitiannya  menguji  beberapa  algoritma klasifikasi menggunakan  Citra Sentinel-2B dengan pendekatan  berbasis  objek  dalam  memetakan habitat  perairan  dangkal  dan  menemukan  hasil klasifikasi  dengan  metode  Decision  Tree  (DT) memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  68.08%  dan algoritma  K-NN  sebesar  59%.  Wahidin  et  al. (2015)  menerapkan  algoritma  klasifikasi  dengan pendekatan berbasis objek (OBIA) dalam memetakan habitat terumbu karang menggunakan Citra  Landsat-8  OLI  dan  menemukan  hasil klasifikasi  algoritma  K-NN  memiliki  tingkat  akurasi yang  lebih  tinggi  (67%)  dibandingkan  dengan algoritma Bayesian (66%).
Keberhasilan pemetaan habitat bentik tergantung  pada  kondisi  perairan  suatu  lokasi. Perbedaan  karakteristik  perairan  di  beberapa lokasi  kajian  tertentu  digambarkan  melalui  nilai rasio  koefisien  atenuasi  yang  diperoleh  dari masing-masing citra yang digunakan pada penelitian  terdahulu.  Mastu  et  al.  (2018)  dalam penelitiannya  menerapkan  beberapa  algoritma klasifikasi berbasis objek untuk memetakan habitat bentik  hanya  dengan  menggunakan  citra  satelit Sentinel-2  dan  mendapatkan  nilai  rasio  koefisien atenuasi  sebesar  0,67  serta  hasil  klasifikasi dengan  algoritma  SVM  memiliki  nilai  akurasi  yang tertinggi  (64,1%)  dan  diikuti  oleh  algoritma  K-NN dan  Bayes  (40%-50%).  Adapun  Ilyas et  al.  (2020) memperoleh  nilai rasio  koefisien  atenuasi  sebesar 0,53  dan  mendapatkan  hasil  yang  berbeda, dimana  dalam  penelitiannya  yang  memetakan ekosistem  padang  lamun  menggunakan  berbagai algoritma  klasifikasi  berbasis  objek  dan  piksel, menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi  dengan algoritma Bayes memiliki tingkat akurasi yang lebih
tinggi (87,41%) dibandingkan dengan algoritma K- NN (84,61%). Dwikarsa Basith (2021) melakukan  klasifikasi  habitat  bentik  menggunakan klasifikasi  berbasis  objek  dengan  menerapkan algoritma SVM, Bayesian dan K-NN dan menemukan  bahwa  performa  algoritma  SVM memiliki  tingkat  akurasi  yang  tertinggi  (96,17%) dan  diikuti  oleh  algoritma  K-NN  (87,90%)  dan Bayes (81,08%).
Penelitian  terkait  pemetaan  habitat  bentik perairan  laut  dangkal  telah  banyak  dilakukan. Namun, masih terdapat beberapa lokasi penting di Indonesia  yang  hingga  saat  ini  belum  dilakukan pemetaan bentiknya dengan menggunakan teknologi  terbaru,  sehingga  pembaharuan  data akan  habitat  bentik  masih  perlu  dilakukan. Pemetaan  habitat  bentik  di  perairan  laut  dangkal Pulau  Barrang  Caddi  telah  dilakukan.  Namun demikian,  masih  sedikit  riset  yang  melakukan perbandingan  penggunaan  algoritma  klasifikasi dan lebih berfokus pada monitoring ekosistem dan eksplorasi  karakteristik  spektral  objek  habitat bentik (Nurdin et al., 2016; 2019).
Selain itu, algoritma-algoritma klasifikasi yang telah  dikembangkan  masih  perlu  diuji  karena setiap  daerah  khususnya  wilayah  perairan  yang berbeda  akan  menghasilkan  performa  yang berbeda  pula.  Perbedaan  karakteristik  perairan  di beberapa  lokasi  kajian  tertentu  digambarkan melalui  nilai  rasio  koefisien  atenuasi  yang diperoleh dari masing-masing citra yang digunakan.  Algoritma  Bayesian  dan  K-NN  yang telah  digunakan  pada  penelitian  terdahulu  belum menunjukkan  pola  tingkat  akurasi  yang  stabil hingga  saat  ini    ( Tabel  1 ),  maka  dirasa  perlu dilakukan penelitian yang membandingkan performa  beberapa  algoritma  yang  masih  jarang digunakan  khususnya  dalam  pemetaan  habitat bentik.
Tabel 1. Penelitian  terdahulu  yang  menggunakan algoritma Bayesian dan K-NN untuk pemetaan habitat bentik. Peneliti (Tahun) Citra Jumlah Kelas Overall Accuracy Ilyas et al. (2020) SPOT-7 3 4 56%- 70.3% Dwikarsa Basith (2021) UAV 6 72.2%- 80.39% Kurniawati et al (2020) Worldview-2 Sentinel-2 8 59%, 67%, 71%, 72% Mastu et al. (2018) Sentinel-2 12  9 40%-50% Sari et al. (2020) Sentinel-2 4 37.25%, 60.78% Hossain et al. (2019) Quickbird 4 43.45%, 88.69%
Dalam  penginderaan  jauh,  faktor  resolusi spasial  dijadikan  faktor  untuk  mengetahui  tingkat keakuratan  yang  mana  yang  lebih  baik  dalam memetakan  habitat  bentik  dengan  jumlah  kelas tertentu.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  ada sebelumnya,  citra  resolusi  menengah  dan  tinggi dalam  hal  ini  adalah  Citra  Sentinel-2  dan  SPOT-7
telah  menunjukkan  hasil  yang  cukup  baik  dalam memetakan  habitat  bentik.  Selain  pemilihan algoritma  dan  jenis  data  citra,  faktor  kedalaman kolom  air  juga  berpengaruh  terhadap  citra  satelit dalam mendeteksi objek bawah air, sehingga perlu dilakukan koreksi kolom air.
Lyzenga  (1978)  berpendapat  bahwa  adanya pengaruh  pada  lapisan  permukaan  air  variasi kedalaman  perairan  menyebabkan  objek  dasar perairan  menjadi  tidak  mudah  untuk  dibedakan berdasarkan perbedaan warnanya. Hal ini disebabkan adanya proses absorpsi dan hamburan  energi  yang  masuk  ke  kolom  perairan, yang  kemudian  disebut  sebagai  proses  atenuasi. Sehingga, nilai pantulan objek dasar perairan tidak sepenuhnya  dikembalikan  ke  sensor  satelit. Namun, pengaruh tersebut dapat diminimalisir jika karakteristik perairan suatu lokasi kajian diketahui, sehingga dapat diperoleh indeks pemisah kedalaman  yang  disebut Depth  Invariant  Index (DII).
Ketersediaan  data  citra  satelit  dan  algoritma yang terus berkembang diharapkan dapat memberikan  informasi  dan  gambaran  suatu  lokasi khususnya  habitat  bentik  perairan  laut  dangkal dengan lebih akurat. Beberapa penelitian sebelumnya menunjukkan hasil performa klasifikasi  menggunakan  metode  berbasis  objek lebih  unggul  dibanding  dengan  klasifikasi  metode berbasis  piksel.  Maka  dari  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  menguji  performa  klasifikasi dengan  menggunakan  metode  berbasis  objek dengan menerapkan algoritma Bayesian dan K-NN dalam  mengklasifikasi  habitat  bentik  perairan  laut dangkal  baik  dengan  dan  tanpa  penerapan algoritma DII untuk koreksi kolom perairan .

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  Pulau  Barrang Caddi  Kepulauan  Spermonde,  Sulawesi  Selatan seperti disajikan pada Gambar  1 . Gambar ini juga menunjukkan lokasi pengambilan data di lapangan ( ground  truthing ),  dimana  titik  warna  merah menunjukkan titik klasifikasi dan titik warna kuning merupakan titik uji akurasi yang diambil pasa saat ground truthing . Pengambilan data ground truthing dilakukan  pada  tanggal  15-18  Januari  2022. Analisis data citra satelit dilakukan di Laboratorium Informasi  Geospasial  Puslitbang  Laut  Pesisir  dan Pulau-Pulau Kecil LPPM Universitas Hasanuddin.
Peralatan  yang  digunakan  pada ground truthing mencakup Global  Positioning  System (GPS),  transek  kuadran  berukuran  1x1  m 2 ,  alat- tulis bawah air, kamera bawah air dan secchi disk . Data  Citra  SPOT-7  dengan  resolusi  spasial multispektral  6x6  m  dan  Citra  Satelit  Sentinel-2 dengan  resolusi  spasial  multispektral  10x10  m digunakan  pada  penelitian  ini  dengan  masing- masing akuisisi pada tanggal 10 Agustus 2021 dan 1 Oktober 2021 ( Tabel 2 ).
Sebelum  dilakukan  pengambilan  data  di lapangan,  terlebih  dahulu  dibuat  perencanaan
untuk  menentukan  lokasi  pengamatan  dengan membuat  peta  hasil unsupervised  classification dari  citra  satelit  sebagai  orientasi  lapangan. Berdasarkan  peta  hasil  klasifikasi unsupervised tersebut,  pemilihan titik lokasi pengamatan dilakukan  dengan  metode  sy stematic  random sampling . Pengambilan data habitat bentik dilakukan  dengan  pengamatan  langsung  secara visual  dan  dikombinasikan  dengan  menggunakan teknik foto transek kuadrat dengan ukuran kuadran 1x1m 2 .
Teknik foto transek dilakukan agar memudahkan dalam proses pengidentifikasian dan perhitungan  tutupan  objek  yang  berada  dalam frame transek  kuadran.  Teknik  foto  transek diterapkan  pada  beberapa  titik  dengan  komposisi objek  habitat  bentik  yang  dianggap  representatif. Selain itu, pendataan titik-titik pengamatan lainnya serta  pembuatan  skema  klasifikasi  dilakukan secara  langsung  atau “ rapid  mobile” yang mengacu pada prinsip “penutupan lahan dominan” untuk  membuat  klasifikasi  di  masing-masing daerah  pengamatan  kelas  habitat  bentik  yang dianggap  representatif  pada  kisaran  kedalaman 1-5 m (Siregar, 2010).
Gambar  1. Lokasi  penelitian  dan  titik ground  truthing di Pulau Barrang Caddi, Kepulauan Spermonde, Sulawesi Selatan. Tabel  2. Karakteristik  band  pada  citra  Sentinel-2  dan SPOT-7. Band Sentinel-2 SPOT-7 Panjang Gelombang (nm) Resolusi Spasial (m) Panjang Gelombang (nm) Resolusi Spasial (m) Biru 458-523 (Band 2) 10 450-525 (Band 0) 6 Hijau 543-578 (Band 3) 10 530-590 (Band 1) 6 Merah 650-680 (Band 4) 10 625-695 (Band 2) 6 NIR 785-900 (Band 5) 10 760-890 (Band 3) 6
Titik-titik ground  truthing yang  tersebar  pada habitat  bentik  perairan  laut  dangkal  di  Pulau Barrang  Caddi  terdiri  dari  titik  pengamatan  untuk
input  klasifikasi  dan  titik  pengamatan  untuk  uji akurasi.  Jumlah  titik ground  truthing keseluruhan adalah  sebanyak  307  titik,  yang  kemudian  dibagi menjadi 180 titik untuk input klasifikasi dan 127 titik untuk  input  uji  akurasi.  Selain  itu,  dilakukan pengukuran  kecerahan  perairan  menggunakan secchi  disk untuk  mengetahui  karakteristik  optik perairan Pulau Barrang Caddi.

## Pra-Pengolahan Citra
Proses  pra-pengolahan  citra  yang  dilakukan pada  penelitian  ini  mencakup  pemotongan  citra, koreksi  radiometrik,  koreksi  atmosferik,  dan pemisahan  darat  dan  laut  ( masking )  citra. Cropping citra  dilakukan  untuk  membatasi  area tertentu  pada  citra  sehingga  hanya  menampilkan area  penelitian  yakni  perairan  laut  khususnya daerah  habitat  bentik  di  Pulau  Barrang  Caddi. Koreksi radiometrik pada penelitian ini menggunakan  metode Top  of  Atmospheric (TOA) yang  dilakukan  dengan  mengubah  nilai Digital Number (DN)  menjadi  nilai  spektral  radian, kemudian  mengubah  nilai  spektral  radian  menjadi nilai  spektral  reflektan.  Kemudian  dilakukan koreksi  atmosferik  terhadap  Citra  Sentinel-2  dan Citra SPOT-7 dengan menggunakan metode Dark Object  Substraction (DOS).  Setelah  itu,  dilakukan proses masking untuk  memisahkan  darat  dan perairan  agar  nilai  digital  daratan  menjadi  0  (nol) dan  hanya  menampilkan  nilai  digital  daerah perairan laut saja.
Koreksi  kolom  perairan  dilakukan  untuk meminimalisir  efek  kedalaman  dan  kolom  air terhadap  nilai  pantulan  substrat  dasar  sehingga dapat  menghasilkan  kualitas  citra  yang  lebih  baik (Jaelani  et  al.,  2015).  Metode  yang  umum digunakan  dalam  proses  koreksi  kolom  perairan adalah Depth  Invariant  Index (DII)  yang  telah dikembangkan  oleh  (Lyzenga,  1981).  Proses  ini memanfaatkan  dan  menggabungkan  dua  kanal sinar tampak yakni kanal biru dan kanal hijau (B1- B2)  dari  masing-masing  citra  yang  digunakan. Koreksi  kolom  perairan  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  persamaan  regresi  linear  yang terbentuk  dari  hasil  kombinasi  kedua  kanal  sinar tampak,  dengan  adanya  nilai  rasio  koefisien atenuasi (ki/kj) seperti Persamaan (1).
𝐷𝐼𝐼 = 𝑙𝑛 ( 𝐵𝑖 )−[( 𝑘𝑖 / 𝑘𝑗 )* 𝑙𝑛 ( 𝐵𝑗 )] ……………………...(1)
dimana,  Bi  adalah  nilai  reflektansi  kanal  i,  Bj adalah  nilai  reflektansi  kanal  j,  dan  Ki/Kj  adalah nilai  rasio  koefisien  atenuasi  (D.  Lyzenga,  1981). Pasangan  band  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  yakni  band  2/3  (biru-hijau).  Nilai  rasio  koefisien atenuasi  (ki/kj)  yang  didapatkan  pada  masing- masing  citra  terlihat  pada Tabel  3 .  Nilai  koefisien atenuasi pada masing-masing citra (Sentinel-2 dan SPOT-7) selanjutnya digunakan sebagai input data feature dalam  proses  klasifikasi  habitat  bentik perairan  laut  dangkal  berbasis  objek  dengan metode Bayesian dan K-NN.
Tabel 3. Rasio  koefisien  atenuasi  (ki/kj)  pasangan band  sinar  tampak  Citra  Sentinel-2  dan SPOT-7.
Citra Pasangan Band Rasio Koefisien Atenuasi (ki/kj) Sentinel-2 2/3 (biru-hijau) 0.703070 SPOT-7 0/1 (biru-hijau) 0.546945

## Klasifikasi
Pembuatan skema klasifikasi yang digunakan pada  penelitian  ini  mengacu  pada  prinsip  habitat bentik  yang  dominan  (Siregar,  2010).  Selain  itu, penamaan  komponen  penyusun  habitat  bentik pada  penelitian  ini  mengacu  pada  kelas  habitat bentik  yang  dibangun  oleh  Prabowo  et  al.  (2018), juga  disesuaikan  dengan  komposisi  yang  tutupan habitat  bentik  dominan  yang  seluruhnya  dibangun oleh  satu  atau  beberapa  komponen  habitat  bentik perairan  laut  dangkal  yang  ditemukan  di  lokasi penelitian  (Mastu  et  al.,  2018).  Komponen penyusun  habitat  bentik  di  Pulau  Barrang  Caddi mencakup Karang Hidup, Karang Hidup + Rubble , Rubble , Pasir + Rubble , Pasir + Lamun, Pasir, dan Makro  Alga.  Selanjutnya,  kelas  yang  dibangun diklasifikasi  menggunakan  algoritma  klasifikasi Bayesian  dan  K-NN  pada  masing-masing  citra. Secara  umum,  tahapan  dalam  proses  klasifikasi dengan  menggunakan  metode  OBIA  dibagi  atas dua  tahap  yaitu  segmentasi  citra  dan  klasifikasi citra yang telah melalui proses segmentasi.
Bayesian classifier merupakan metode klasifikasi  yang  menggunakan  prinsip  probabilitas bersyarat.  Algoritma  ini  dapat  memprediksi  suatu objek  akan  dimasukkan  ke  kelas  tertentu  dengan mempelajari  kejadian  sebelumnya  dalam  hal  ini adalah training  data (Ahmed  et  al., 2014).  Metode ini bertujuan untuk menghitung probabilitas dimana objek  dikelompokkan  ke  dalam  suatu  kelas berdasarkan  kriteria  yang  ada.  Metode  klasifikasi K-NN  merupakan  suatu  metode  klasifikasi  yang bekerja  berdasarkan  jarak  terdekat  antara query instance dengan data training .  Algoritma  ini menggunakan  parameter  k  dimana  k  adalah jumlah  tetangga  paling  dekat.  Nilai  input  k  yang digunakan pada penelitian ini adalah 7. Penetapan nilai  input  pada hyperparameter algoritma  yang digunakan  didasarkan  pada  percobaan trial  and error untuk  mendapatkan  gambaran  distribusi habitat bentik yang dianggap representatif.

## Segmentasi
Segmentasi  merupakan  tahap  awal  dalam proses  klasifikasi  berbasis  objek  dengan  konsep kerja  membentuk  segmen  dari  piksel-piksel  citra menjadi  satu  segmen  atau  objek  yang  sama (Navulur, 2006). Proses segmentasi menggunakan algoritma multiresolution  segmentation (MRS) terdiri  dari  tiga  parameter  penting  yakni shape (bentuk), compactness (kekompakan),  dan scale (skala)  (Ready,  2014).  Pada  penelitian  ini,  proses segmentasi  dilakukan  pada  dua  tingkatan  yakni
level  1  ( reef  scale )  dan  level  2  ( benthic  scale ). Proses  segmentasi  citra  yang  diterapkan  pda kedua  level  tersebut  masing-masing  memiliki komponen  di  dalamnya.  Pada  level  1 ( reef  scale ), segmen  terdiri  dari  objek  terumbu  dan  bukan terumbu  (darat,  perairan  dangkal,  dan  laut  dalam) dengan  nilai  skala  yang  digunakan  yaitu  20  untuk masing-masing  citra  (Sentinel-2  dan  SPOT-7). Sedangkan  segmentasi  pada  level  2  ( benthic scale )  dibangun  dengan  menggunakan  hasil segmentasi dari level 1 dan membagi komponen di dalamnya  yang  terdiri  dari  beberapa  objek  habitat bentik perairan laut dangkal. Skala yang digunakan  pada  proses  segmentasi  level  2  yaitu 10  untuk  masing-masing  citra  (Sentinel-2  dan SPOT-7).  Nilai  input  untuk  parameter shape yakni 0,1  dan  0,5  untuk  input  parameter compactness . Tidak  ada  ketentuan  yang  pasti  mengenai  nilai skala  yang  dijadikan  sebagai input  setting pada proses  segmentasi.  Hasil  dari  proses  segmentasi bergantung  pada  resolusi  spasial  dan  radiometrik citra,  serta  luasan area  of  interest (Mastu  et  al., 2018).

## Klasifikasi Citra
Klasifikasi  citra  Sentinel-2  dan  SPOT-7  pada level  1  menggunakan  metode contextual  editing dan  penerapan  algoritma  klasifikasi supervised pada level 2. Klasifikasi pada level 1 menggunakan  fitur assign  class dengan  adanya nilai threshold (batas nilai) agar dapat membentuk kelas-kelas sesuai dengan rentang nilai objek yang diinginkan.  Nilai threshold didapatkan  dari  hasil penerapan algoritma NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index ) yang digunakan untuk mengekstrak fitur darat, sehingga dapat dieliminasi nilai-nilai  minimum  dan  optimum  untuk  fitur perairan dangkal dan laut dalam.
Klasifikasi level 2 menggunakan fitur classifier dengan  menerapkan  algoritma  klasifikasi  yakni Bayesian dan K-NN dengan inputan data sampling ground  truthing berupa  titik  klasifikasi  sebagai training  sample untuk  proses  klasifikasi  habitat bentik  perairan  laut  dangkal.  Formula  dari algoritma  Bayesian  dan  K-NN  yang  digunakan masing-masing  dituliskan  dengan Persamaan  (2) dan (3).
……………………………….. (2)
dimana,  P(C i |X)  adalah  probabilitas  kemunculan kelas C i , X adalah kriteria suatu kasus berdasarkan  inputan,  C i adalah  kelas  solusi  pola ke-i  dengan  I  adalah  jumlah  kelas,  P(X)  adalah probabilitas  X,  dan  P  C i adalah  probabilitas  kelas C i Bayes (Han et al., 2011).

## …………….………………(3)
dimana,  d  adalah  jarak  antara  sampel  p  dan  q,  q adalah nilai piksel q, dan p adalah nilai piksel p K- NN (Wei et al., 2005).

## Uji Akurasi
Uji  akurasi  dilakukan  pada  semua  hasil klasifikasi  citra  dengan  menjadikan  hasil  data ground  truthing sebagai  acuannya.  Tujuan  dari  uji akurasi adalah untuk mengetahui tingkat keakuratan  dari  hasil  klasifikasi  citra  yang divalidasi  kebenarannya  di  lapangan.  Untuk mendapatkan  nilai  akurasi,  digunakan  matriks error  yang  parameter  ujinya  terdiri  dari User Accuracy (UA), Producer  Accuracy (PA),  dan Overall Accuracy (OA), Kappa Statistic , dan Z-test, sesuai dengan Persamaan (4), (5) dan (6).
……………………………………….……….(4)
………………………………………….……….(5) ………………………………………………….(6)
dimana,  k  adalah  jumlah  baris  pada  matriks,  n adalah  jumlah  pengamatan,  n ii adalah  jumlah pengamatan pada kolom ke-i dan baris ke-i, dan n jj adalah  jumlah  pengamatan  pada  kolom  ke-j  dan baris ke-j (Congalton  Green, 2009).
Selain  menghitung  tingkat  akurasi  hasil klasifikasi citra, dilakukan perhitungan nilai koefisien  Kappa  untuk  mengetahui  nilai  keeratan antara  hasil  klasifikasi  citra  satelit  dengan  data ground  truthing .  Nilai  koefisien  Kappa  dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan (7).
………………………….(7)
dimana,  k  adalah  jumlah  baris  pada  matriks,  n ii adalah jumlah pengamatan pada baris i dan kolom i, n i+ dan n +i adalah total margin baris i dan kolom i, N adalah jumlah pengamatan secara keseluruhan. Nilai koefisien Kappa yang didapatkan merupakan penilaian  seberapa  besar  pengurangan  tingkat kesalahan  dalam  klasifikasi  acak  (Green  et  al, 2000).
Selanjutnya dilakukan uji signifikansi Z antara hasil  klasifikasi  dengan  berbagai  perlakuan,  dan antar  berbagai  algoritma.  Uji  signifikan  Z  ( Z - test ) ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat perbedaan  nyata  antar  perlakuan  yang  berbeda tersebut. Z - test dihitung dengan Persamaan (8).
……………………………………………….(8)
dimana, k 1 adalah estimasi Kappa statistik dan var k 1 adalah  estimasi  varian  sebagai  hasil  hitungan yang tepat.
Error  matrix dari  hasil  klasifikasi  dengan metode  yang  berbeda,  dilakukan  uji  statistik dengan  menggunakan  uji  Z  ( Z - test )  melalui Persamaan (9).
………………………………...………(9)
dimana,  Z  adalah  nilai  standarisasi  dan  distribusi normal  koefisien  Kappa.  k1  dan  k2  adalah perhitungan  kappa  statistik  dari  masing-masing
matriks kesalahan dengan hipotesis H0 : (k1- k2) = 0,  H1  :  (k1- k2) ≠ 0, dan H0 ditolak jika Z ≥ Zα/2. Dengan  tingkat  kepercayaan  95%,  jika  nilai  hasil Z-test lebih besar dari 1,96, maka hasilnya adalah signifikan berbeda (Congalton  Green, 2009).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengamatan  di  lapangan  didapatkan sebanyak  7  kelas  yang  dominan  diantaranya adalah  Karang  Hidup, Rubble ,  Makro  Alga,  Pasir, Pasir + Lamun, Pasir + Rubble , dan Karang Hidup + Rubble .  Dari  hasil  pengamatan  tersebut, dibangun  7  kelas  yang  sama  dalam  proses klasifikasi  berbasis  objek  menggunakan  algoritma Bayesian dan K-NN.
Selain  pendataan  objek  komponen  habitat bentik  perairan  laut  dangkal  di  Pulau  Barrang Caddi,  dilakukan  pengukuran  kecerahan  perairan untuk  mengetahui  tingkat  kecerahan  perairan menggunakan secchi  disk .  Nilai  hasil  pengukuran kecerahan  perairan  di  Pulau  Barrang  Caddi disajikan pada Tabel 4 .
Tabel 4. Tingkat  kedalaman secchi  disk di  perairan Pulau Barrang Caddi. Stasiun Kedalaman Secchi Disk (m) 1 5 2 3 3 3
4 7 5 1,5
Tingkat kedalaman secchi disk di perairan laut dangkal  Pulau  Barrang  Caddi  yang  dapat  dilihat secara  visual  berkisar  antara  1,5-7,0  m.  Mengacu pada  interpretasi  kedalaman secchi  disk oleh USAID  (2012),  perairan  laut  dangkal  Pulau Barrang  Caddi  termasuk  ke  dalam  kategori  jernih (60 cm kedalaman secchi disk ).

## Segmentasi
Perlakuan  segmentasi  yang  diterapkan  pada Citra  Sentinel-2  dan  SPOT-7  menggunakan  skala segmentasi yang sama yakni skala 20 pada level 1 dan  skala  10  pada  level  2.  Nilai  inputan  skala tersebut  merupakan  hasil trial  and  error agar mendapatkan  hasil  yang  optimal  dalam  membagi segmen-segmen  pada  kedua  citra  khususnya  fitur darat,  perairan  dangkal  dan  laut  dalam.  Nilai inputan  masing-masing  parameter  dalam  proses segmentasi  tidak  memiliki  ketentuan  baku,  nilai yang  diinput  merupakan  hasil trial  and  error pengguna  sesuai  dengan  kebutuhan  dalam mengklasifikasi  objek  atau  kelas. Output yang dihasilkan dari proses segmentasi level 1 dan level 2 dapat dilihat pada Gambar 2 .
Berdasarkan hasil segmentasi level 1 di Pulau Barrang Caddi, masing-masing citra terbentuk tiga kelas  yang  serupa  namun  menghasilkan  jumlah segmen/objek  yang  berbeda.  Pada  citra  Sentinel- 2,  terhitung  sebanyak  392  segmen,  sedangkan
pada  citra  SPOT-7  terhitung  sebanyak  282 segmen.
Gambar 2 .   Hasil segmentasi pada Citra Sentinel-2 (a) level  1 skala  20,  (b)  level  2  skala  10,  dan citra SPOT-7 (c) level 1 skala 20, (d) level 2 skala 10.

## Klasifikasi Level 1 (Reef Level)
Gambar 3. Hasil klasifikasi level 1 ( reef level ) terdiri dari darat,  perairan  dangkal,  dan  laut  dalam  (a) Citra Sentinel-2, dan (b) Citra SPOT-7.
Klasifikasi  level  1  pada  penelitian  ini menghasilkan  tiga  kelas  yakni  darat,  perairan dangkal dan laut dalam ( Gambar  3 ). Berdasarkan hasil  klasifikasi  level  1,  diperoleh  luas  kelas  yang berbeda  pada  masing-masing  citra.  Pada  citra Sentinel-2, terhitung luas kelas darat sebesar 6,63 ha, luas kelas perairan dangkal sebesar 69,25  ha, dan  luas  kelas  laut  dalam  sebesar  379,08  ha, sedangkan pada citra SPOT-7 terhitung luas kelas darat sebesar 6,51 ha, luas kelas perairan dangkal sebesar  67,85  ha,  dan  luas  kelas  laut  dalam sebesar  382,62  ha  ( Tabel  5 ).  Sistem  klasifikasi hirarki  hasil  segmentasi  pada  level  1  khususnya kelas  perairan  dangkal  menjadi  batasan  area untuk  proses  segmentasi berikutnya (level  2)  agar
terbentuk  segmen-segmen  baru  yang  hanya difokuskan pada area perairan dangkal.
Tabel 5. Luasan hasil klasifikasi level 1 Pulau Barrang Caddi. No Kelas Citra (ha) Sentinel-2 SPOT-7 1 Darat 6,63 6,52 2 Perairan Dangkal 69,25 67,85 3 Laut Dalam 379,08 382,62 Total 454,96 456,99

## Klasifikasi Level 2 (Benthic Level)
Segmentasi  level  2  difokuskan  pada  perairan dangkal  sebagai  batasan  area.  Pada  segmen  ini dilakukan  pengklasifikasian  terhadap  tujuh  objek habitat  bentik  yaitu  Karang  Hidup, Rubble ,  Makro Alga,  Pasir,  Pasir  +  Lamun,  Pasir  + Rubble ,  dan Karang Hidup + Rubble . Proses segmentasi level 2 menggunakan skala yang lebih kecil dibandingkan dengan  skala  yang  digunakan  pada  proses segmentasi level 1, sehingga membentuk segmen-
segmen  yang  lebih  banyak  dan  detail  dibanding segmen-segmen yang terbentuk di proses segmentasi level 1. Segmen atau objek yang terbentuk selanjutnya  diklasifikasi  menggunakan  algoritma klasifikasi  terbimbing  yakni  Bayesian  dan  K-NN classifier .  Inputan  yang  digunakan  dalam  proses ini adalah nilai layer mean dari band sinar tampak dengan perlakuan dan dengan penerapan algoritma DII pada masing-masing citra (Sentinel-2 dan SPOT-7). Hasil klasifikasi dari masing-masing algoritma klasifikasi dan masing-masing citra dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5 . Pada  citra  Sentinel-2,  terdapat  perbedaan luas  kelas  habitat  bentik  antara  pengaplikasian algoritma  Bayesian  dan  K-NN.  Hasil  klasifikasi dengan  algoritma  Bayesian  menunjukkan  luas kelas  terluas  adalah  karang  hidup  dengan penerapan  algoritma  DII  yakni  sebesar  18,72  ha, sedangkan hasil klasifikasi dengan algoritma K-NN menunjukkan  luas  kelas  terluas  adalah  karang hidup  tanpa  penerapan  algoritma  DII  yakni sebesar  19,56  ha  dari  total  luasan  keseluruhan perairan dangkal yaitu 70,14 ha.
Gambar 4. Hasil klasifikasi level 2 ( benthic level ) menggunakan algoritma Bayesian dan K-NN pada Citra Sentinel-2 dengan dan tanpa penerapan algoritma DII. (A) Bayesian dengan DII; (B) Bayesian tanpa DII; (C) K-NN dengan DII; (D) K-NN tanpa DII.
Gambar  5 .  Hasil  klasifikasi  level  2  ( benthic  level )  menggunakan  algoritma  Bayesian  dan  K-NN  pada  Citra  SPOT-7 dengan  dan  tanpa  penerapan  algoritma  DII.  (A)  Bayesian  dengan  DII;  (B)  Bayesian  tanpa  DII;  (C)  K-NN dengan DII; (D) K-NN tanpa DII.
Hasil  klasifikasi  yang  diperoleh  dari  citra Sentinel-2 dengan menggunakan algoritma Bayesian menunjukkan bahwa kelas Karang Hidup mendominasi  area  perairan  laut  dangkal  Pulau Barrang  Caddi  baik  dengan  penerapan  algoritma DII  maupun  tanpa  penerapan  algoritma  DII.  Hasil yang  serupa,  hasil  klasifikasi  yang  diperoleh dengan menggunakan algoritma K-NN menunjukkan kelas karang hidup yang mendominasi  area  perairan  dangkal  di  lokasi penelitian  ini,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa secara umum, objek dominan yang dapat dideteksi oleh  Citra  Sentinel-2  di  Pulau  Barrang  Caddi adalah  karang  hidup.  Adapun  perbedaan  luasan kelas  hasil  klasifikasi  dengan  algoritma  Bayesian dan K-NN pada Citra Sentinel-2 (Tabel 6).
Hasil  klasifikasi  yang  diperoleh  dari  Citra Sentinel-2 menunjukkan adanya perbedaan luasan yang  dihasilkan  dari  penggunaan  algoritma Bayesian  dan  K-NN,  dimana  kelas  karang  hidup yang  dikelompokkan  oleh  algoritma  Bayesian memiliki  selisih  luasan  sebesar  0,95  ha  antar- penerapan algoritma DII. Berdasarkan hal tersebut,  dapat  terlihat  bahwa  pada  penelitian  ini, algoritma  Bayesian  lebih  menampakkan  kelas Karang  Hidup  lebih  luas  dengan  penerapan algoritma  DII  pada  citra  Sentinel-2,  namun cenderung  memiliki  luasan  yang  hampir  sama pada kelas yang sama.
Hasil  klasifikasi  yang  diperoleh  dari  Citra Sentinel-2  dengan  penerapan  algoritma  K-NN menunjukkan  kelas  Karang  Hidup  memiliki  selisih luasan sebesar 1,33 ha antar-penerapan algoritma DII. Berdasarkan hal tersebut, dapat  dilihat bahwa hasil algoritma K-NN lebih cenderung menampakkan kelas Karang Hidup tanpa penerapan  algoritma  DII.  Selain  itu,  makro  alga baik  dengan  maupun  tanpa  penerapan  algoritma DII  cenderung  memiliki  luasan  yang  hampir  sama dengan selisih luasan sebesar 0,26 ha.
Hasil  klasifikasi  Citra  SPOT-7  menunjukkan perbedaan  luasan  perairan  laut  dangkal  lebih rendah  dibandingkan  dengan  Citra  Sentinel-2 yakni sebesar 68,30 ha. Hasil klasifikasi pada Citra SPOT-7  dengan  algoritma  Bayesian  menunjukkan luas  kelas  terluas  adalah Rubble dengan penerapan  algoritma  DII  yakni  sebesar  16,89  ha, sedangkan hasil klasifikasi dengan algoritma K-NN menunjukkan  luasan  kelas  terluas  adalah  Karang Hidup  + Rubble tanpa  penerapan  algoritma  DII yakni  sebesar  18,29  ha.  Luasan  kelas  hasil klasifikasi algoritma Bayesian dan K-NN pada Citra SPOT-7 dapat dilihat pada Tabel 7 .
Hasil  klasifikasi  yang  diperoleh  dari  citra SPOT-7  menunjukkan  terdapat  perbedaan  luasan kelas  tertentu  yang  dihasilkan  dari  penggunaan algoritma  Bayesian  dan  K-NN  pada  penelitian  ini, dimana  kelas Rubble yang  dikelompokkan  oleh algoritma Bayesian memiliki selisih luasan sebesar 9,15 ha antar-penerapan algoritma DII. Berdasarkan  hal  tersebut,  dapat  diketahui  bahwa dengan  menggunakan  Citra  SPOT-7,  algoritma Bayesian  menampakkan  kelas Rubble lebih  luas
dengan  penerapan  algoritma  DII  dibandingkan pada  hasil  tanpa  penerapan  algoritma  DII.  Selain itu,  kelas  Pasir  baik  dengan  maupun  tanpa penerapan  algoritma  DII  cenderung  memiliki luasan  yang  hampir  sama  yaitu  selisih  luasan sebesar 0,01 ha.
Hasil  yang  berbeda  diperoleh  dari  hasil klasifikasi  yang  diperoleh  dari  citra  SPOT-7 dengan  penerapan  algoritma  K-NN  menunjukkan kelas  karang  Hidup  + Rubble memiliki  selisih luasan sebesar 3,35 ha antar-penerapan algoritma DII.  Berdasarkan  hal  tersebut,  dapat  diasumsikan bahwa  pada  penelitian  ini,  algoritma  K-NN  lebih cenderung  menampakkan  kelas  Karang  Hidup  + Rubble tanpa  penerapan  algoritma  DII.  Selain  itu, kelas  Karang  Hidup  baik  dengan  maupun  tanpa penerapan  algoritma  DII  cenderung  memiliki luasan  yang  hampir  sama  yaitu  dengan  selisih luasan  sebesar  0,36  ha.  Perbedaan  luasan  hasil klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh  kedua  algoritma adalah  adanya  kecenderungan  luasan  yang  lebih kecil  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  K-NN dibandingkan  Bayesian  khususnya  kelas  Makro Alga pada masing-masing citra satelit.
Tabel 6. Luasan kelas hasil klasifikasi dengan algoritma  Bayesian  dan  K-NN  pada  Citra Sentinel-2. No Kelas Bayesian (ha) K-NN (ha) Tanpa DII Dengan DII Tanpa DII Dengan DII 1 Karang Hidup 17,83 18,78 19,56 18,23 2 Karang Hidup + Rubble 11,47 12,27 11,58 10,31 3 Makro Alga 6,19 7,75 1,26 1,00 4 Pasir 9,52 4,95 14,82 17,69 5 Pasir + Lamun 5,25 2,53 6,26 10,56 6 Pasir + Rubble 9,92 8,90 10,82 8,87 7 Rubble 9,96 14,96 5,84 3,48 Total 70,14 70,14 70,14 70,14
Tabel 7. Luas  kelas  hasil  klasifikasi  dengan  algoritma
Bayesian dan K-NN pada Citra SPOT-7. No Kelas Bayesian (ha) K-NN (ha) Tanpa DII Dengan DII Tanpa DII Dengan DII 1 Karang Hidup 14,86 9,66 14,39 14,03 2 Karang Hidup + Rubble 13,36 15,40 18,29 14,94 3 Makro Alga 4,75 5,86 2,90 4,15 4 Pasir 11,72 11,71 14,40 15,98 5 Pasir + Lamun 7,23 3,64 4,44 5,01 6 Pasir + Rubble 8,64 5,14 9,15 5,59 7 Rubble 7,74 16,89 4,74 8,60 Total 68,30 68,30 68,30 68,30
Secara visual, Makro Alga memiliki kemiripan rona  warna  dan  pola  reflektansi  dengan  Lamun, namun  keduanya  memiliki  puncak  reflektansi spektral  yang  berbeda,  dimana  Lamun  memiliki puncak  reflektansi  di  sekitar  panjang  gelombang 550  nm  ( visible hijau),  sedangkan  Makro  Alga memiliki  puncak  reflektansi  di  sekitar  panjang gelombang  600  nm  ( visible merah)  (Dierssen  et al.,  2015;  Thorhaug  et  al.,  2007).  Hal  ini  yang menyebabkan  terjadinya  kekeliruan  algoritma  K- NN  dalam  membentuk  klaster  yang  disebabkan karena  nilai  reflektansi  kedua  objek  tersebut memiliki training  data dengan  nilai  yang  terdekat (mirip)  pada  citra.  Sehingga  hasil  klasifikasi algoritma  K-NN  yang  diperoleh  pada  Citra Sentinel-2  menunjukkan  bahwa  kelas  Makro  Alga yang  sebenarnya  di  lapangan  teridentifikasi sebagai kelas Pasir + Lamun pada citra.
Kelas Pasir yang ditemukan di lapangan lebih mudah  untuk  diidentifikasi  di  lapangan. Data training yang  didapatkan  berdasarkan  data lapangan  yang  kemudian  digunakan  dalam algoritma Bayesian untuk menghasilkan probabilitas kelas, kemungkinan mengalami tumpang  tindih  dengan  nilai  piksel  pada  citra. Sehingga, algoritma Bayesian tidak dapat mendeskriminasi  kelas  Pasir  dengan Rubble . Namun, algoritma K-NN dapat meminimalisir noisy dari data training dengan mengadopsi nilai k yang besar (Ougiaroglou  Evangelidis, 2015).

## Uji Akurasi
Hasil  klasifikasi  level  2  ( benthic  level ) menunjukkan  adanya  perbedaan  tingkat  akurasi pada  masing-masing  algoritma  (Bayesian  dan  K- NN)  dengan  dan  tanpa  penerapan  algoritma  DII ( Depth  Invariant  Index )  dengan  7  kelas  pada masing-masing  citra  yakni  Citra  Sentinel-2  dan SPOT-7.
Gambar 6. Perbedaan tingkat akurasi dari tiap algoritma pada  masing-masing  citra  (Sentinel-2  dan SPOT-7).
Nilai  akurasi  tertinggi  diperoleh  oleh  hasil klasifikasi  dengan  algoritma  Bayesian  tanpa penerapan  algoritma  DII  pada  citra  SPOT-7 sebesar  61,8%,  sedangkan  nilai  akurasi  terendah diperoleh  sebesar  43,5%  pada  Citra  Sentinel-2 menggunakan  algoritma  K-NN  dengan  penerapan algoritma  DII.  Tingkat  akurasi  tiap  algoritma  yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 6 .
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  habitat  bentik perairan  laut  dangkal  di  Pulau  Barrang  Caddi dengan  beberapa  perlakuan  yang  berbeda  pada masing-masing  citra,  terlihat  bahwa  Citra  SPOT-7 dengan  menggunakan  algoritma  Bayesian  tanpa penerapan  algoritma  DII  menghasilkan  akurasi lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  penerapan algoritma  lainnya.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil penelitian  Ilyas  et  al.  (2020)  yang  memetakan kondisi  padang  lamun  dengan  menggunakan beberapa  algoritma  klasifikasi  metode  OBIA  yakni Bayesian,  K-NN,  SVM,  dan  DT,  dan  hasil penelitian  tersebut  cenderung  merekomendasikan penerapan  algoritma  Bayesian  tanpa  koreksi kolom  air  (DII)  karena  menghasilkan  tingkat akurasi  tertinggi  sebesar  70.36%.  Selain  itu, Dwikarsa    Basith  (2021)  mendapati  algoritma Bayesian dengan tingkat akurasi tertinggi (80.39%) setelah algoritma SVM (88%).
Penerapan  koreksi  kolom  air  menggunakan algoritma DII pada penelitian ini tidak memberikan pengaruh  terhadap  citra  yang  digunakan.  Hal tersebut  disebabkan  karena  kondisi  perairan  yang dikendalikan  oleh  kualitas  air,  keragaman  tipe dasar,  kesenjangan  waktu  perekaman  citra  dan tanggal pengukuran, dan noise dari citra itu sendiri (Manessa  et  al.,  2014).  Terdapat  keterbatasan yang  dimiliki  satelit  dalam  hal  ini  adalah  kanal multispektral  yang  digunakan  untuk  memetakan habitat  bentik  karena  kanal  yang  tidak  memadai dalam  menetrasi  kolom  air  (Wicaksono,  2015). Kanal  penetrasi  kolom  air  berada  pada  panjang gelombang yang lebih pendek, sehingga terdeteksi lebih  banyak noise (Eugenio  et  al.,  2015)  yang mengakibatkan  kanal  multispektral  tidak  efektif dalam  memetakan  habitat  bentik  lebih  dari  tujuh kelas  (Benfield  et  al.,  2007).  Menurut  (Kayabol Kutluk, 2016), algoritma Bayesian dapat digunakan untuk  jumlah  sampel  data  yang  kecil  dan memberikan hasil klasifikasi yang cukup baik.
Nilai  akurasi  terendah  yang  dihasilkan  pada penelitian  ini  yakni  43,55%  yang  terbilang  rendah dikarenakan adanya pengaruh kompleksitas komponen  habitat  bentik  perairan  laut  dangkal  di lokasi  penelitian  (Mastu et  al.,  2018),  juga  adanya pengaruh  dari  akurasi  GPS  yang  digunakan  pada saat pengambilan titik sampling sehingga menyebabkan  adanya  ketidaksesuaian  dengan resolusi  spasial  citra  satelit  yang  digunakan (Anggoro  et  al.,  2018),  dimana  pada  penelitian  ini menggunakan  Citra  Sentinel-2  sebagai  citra resolusi menengah dan Citra SPOT-7 sebagai citra resolusi  tinggi.  Selain  itu,  rendahnya  nilai  akurasi yang  dihasilkan  dari  hasil  klasifikasi  kemungkinan disebabkan  karena  nilai  skala  segmentasi  yang digunakan  belum  mencapai  optimum  yang  sesuai dengan  resolusi  citra  yang  digunakan  agar  dapat mendeteksi  dan  mengkelaskan  objek  secara maksimal. Menurut (Wahidin et al., 2015), semakin besar  skala  yang  digunakan  dalam  proses segmentasi  maka  nilai  akurasi  hasil  klasifikasi yang  dihasilkan  akan  semakin  berkurang  yang disebabkan hilangnya beberapa objek pada citra.
Selain  tingkat  akurasi  hasil  klasifikasi  citra, dilakukan perhitungan nilai koefisien Kappa dan uji signifikansi  Z  antara  hasil  klasifikasi  dengan berbagai  perlakuan  dan  antar  berbagai  algoritma. Uji  signifikan  Z  ( Z-test )  ini  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  terdapat  perbedaan  nyata antar perlakuan yang berbeda tersebut (Congalton Green, 2009). Hasil uji signifikan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 8 dan 9 .
Tabel 8. Perbandingan nilai Kappa dan Z statistik hasil klasifikasi  masing-masing algoritma dan perlakuan tiap citra. Metod e Algorit ma Kappa Z Sentin el-2 SPO T-7 Sentin el-2 SPO T-7 Tanpa DII Bayes 0,45 0,54 1,92 2,05 K-NN 0,42 0,41 1,82 1,78 Denga n DII Bayes 0,35 0,46 1,71 1,92 K-NN 0,32 0,41 1,59 1,80
Tabel  8 dan Tabel  9 memperlihatkan  hasil statistik  Z  yang  beragam  pada  masing-masing algoritma  dan  perlakuan  yang  berbeda.  Pada Tabel 8 , dihasilkan nilai Z lebih besar dibandingkan  dengan  nilai  Z  tabel  (1,96)  yaitu sebesar  2,05  pada  hasil  klasifikasi  citra  SPOT-7 mengunakan algoritma Bayesian tanpa penerapan algoritma  DII,  sedangkan  hasil  klasifikasi  lainnya menunjukkan  hasil  yang  tidak  signifikan  dengan nilai  Z1,96.  Selain  itu,  uji  signifikan  yang dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat perbedaan  nyata  antar  perlakuan  yang  berbeda menunjukkan  hasil  bahwa  pada Tabel  9 terdapat perbedaan  siginifikan  antara  hasil  klasifikasi Bayesian  dengan  K-NN  sebesar  0,38  pada  Citra SPOT-7  tanpa  penerapan  algoritma  DII,  serta perbedaan  signifikan  sebesar  0,09  pada  Citra Sentinel-2  tanpa  penerapan  algoritma  DII . Selain itu,  uji  signifikan  yang  dilakukan  terhadap  hasil antara tanpa dan dengan penerapan algoritma DII sebesar  0,23  pada  Citra  SPOT-7  dengan menggunakan algoritma Bayesian, serta perbedaan  signifikan  sebesar  0,32  pada  Citra Sentinel-2 dengan menggunakan algoritma Bayesian.
Tabel  9. Perbandingan  nilai  signifikan  antar-algortima klasifikasi Bayes dan K-NN. Citra Satelit Metode Sig. Bayes vs K-NN SPOT-7 Dengan DII 0,13 Tanpa DII 0,38 Sentinel-2 Dengan DII 0,08 Tanpa DII 0,09
Hasil  dari  uji  Z  signifikan  pada  penelitian  ini secara keseluruhan menunjukkan bahwa algoritma Bayesian tanpa penerapan algoritma DII pada citra SPOT-7 memiliki perbedaan yang signifikan dalam memetakan  habitat  bentik  perairan  laut  dangkal dibandingkan  dengan  algoritma,  citra,  serta perlakuan lainnya yang diujikan pada penelitian ini. Perbedaan  visual  yang  diperoleh  dari  masing- masing  hasil  algoritma  dalam  mengklasifikasi
objek  Makro  Alga  ( Sargassum  sp. )  kemungkinan disebabkan  karena  adanya  perbedaan  akuisisi masing-masing citra yang digunakan yang berkaitan  dengan  kondisi  pasang  surut  di  waktu tertentu.  Menurut  (Muslimin    Sari,  2017), Sargassum  sp. dapat  tumbuh  di  sepanjang  tahun dan bersifat perenial yaitu tumbuh di setiap musim barat  maupun  musim  timur.  Berada  pada  musim yang  berbeda,  kondisi  pasang  surut  pada  citra Sentinel-2  yaitu  berada  pada  kondisi  pasang setinggi  1  m,  sedangkan  pada  saat  citra  SPOT-7 diakuisisi,  menunjukkan  kondisi  surut  terendah setinggi  0,2  m.  Sehingga  dengan  kondisi  surut terendah  tersebut,  kemungkinan  bahwa  objek makro  alga  lebih  terekspos  pada  citra  SPOT-7 ( Gambar  7 ).  Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil klasifikasi  pada  citra  SPOT-7  yang  menampakkan kelas  Makro  Alga  secara  konsisten  pada  semua penggunaan  algoritma  dan  perlakuan.  Hafizt Danoedoro  (2015)  menjelaskan  bahwa  koreksi kolom  air  tidak  bekerja  signifikan  jika  ditemukan habitat  bentik  yang  tidak  dipengaruhi  oleh kedalaman.
Gambar 7. Kelas Makro Alga di Pulau Barrang Caddi.
Terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi hasil klasifikasi citra yang dilakukan  pada  penelitian  ini.  Perbedaan  waktu akuisisi citra yang digunakan yaitu Citra Sentinel-2 pada  tanggal  1  Oktober  2021,  sedangkan  Citra SPOT-7  pada  tanggal  10  Agustus  2021  sehingga menyebabkan  terdapat  perbedaan  luasan  kelas habitat bentik perairan laut dangkal di lokasi studi. Berkaitan  dengan  hal  tersebut,  jumlah  segmen yang  dihasilkan  kedua  citra  yang  digunakan berbeda,  di  mana  jumlah  segmen  yang  dihasilkan pada  Citra  Sentinel-2  lebih  banyak  dibandingkan dengan jumlah segmen yang dihasilkan pada citra SPOT-7  kemungkinan  disebabkan  karena  secara visual,  terdapat salt  and  pepper di  area  sekitar lokasi  penelitian  pada  Citra  Sentinel-2,  sehingga dapat  dideteksi  oleh  algoritma multiresolution segmentation pada  saat  proses  segmentasi  yang menyebabkan  Citra  Sentinel-2  khususnya  pada area  kajian  terdeteksi  lebih  banyak  segmen  atau objek. Namun, banyak atau tidaknya segmen yang terbentuk  pada  proses  segmentasi  tidak  signifikan berpengaruh  terhadap  hasil  akhir  klasifikasi  pada penelitian ini. Hal tersebut dibuktikan dengan hasil penelitian  ini  menunjukkan  nilai  akurasi  dari  hasil kedua  algoritma  yang  diterapkan  pada  Citra
SPOT-7  lebih  tinggi  dibandingkan  nilai  akurasi yang dihasilkan pada Citra Sentinel-2.
Di sisi lain, perbedaan akurasi yang dihasilkan masing-masing citra disebabkan karena perbedaan  resolusi  spasial.  Seperti  yang  terlihat pada Tabel 1 , kedua citra yang digunakan memiliki resolusi radiometrik yang mirip yaitu 12 bit, namun keduanya  memiliki  resolusi  spasial  yang  berbeda, dimana  Citra  SPOT-7  memiliki  resolusi  spasial yang  lebih  detail  dibandingkan  dengan  Citra Sentinel-2.
Prosedur  pemetaan  habitat  bentik  perairan laut dangkal khususnya berdasarkan ukuran piksel di mana terdapat kelas campuran, ketergantungan spasial  perlu  dipertimbangkan  (Hochberg Atkinson,  2003).  Di  sisi  lain,  terdapat  faktor kemiripan  pigmentasi  yang  dimiliki  objek  Karang Hidup dan Rubble yang dengan cepat ditutupi oleh alga,  sehingga  reflektansi  objek  tersebut  sulit untuk  dibedakan  (Nurdin  et  al.,  2012).  Selain karena  faktor  lingkungan,  resolusi  spektral  serta resolusi  spasial  data  citra  satelit  yang  digunakan, faktor lain yang menyebabkan terjadinya kesalahan  dalam  klasifikasi  adalah  implikasi  dari faktor lingkungan seperti kedalaman dan kecerahan  perairan.  Hal  tersebut  yang  memiliki dampak  terhadap  ketergantungan  spasial  pada ada-tidaknya  objek  atau  kelas  yang  diidentifkasi (March et al., 2013).
Dari  hasil  penerapan  kedua  algoritma  yang digunakan  pada  penelitian  ini,  algoritma  Bayesian menunjukkan  hasil  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  algoritma  K-NN.  Dari  upaya klasifikasi  habitat  bentik  ini  dapat  diasumsikan bahwa  algoritma  Bayesian  dapat mendeskriminasi objek atau kelas lebih baik, namun memungkinkan bahwa  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  menjadi bervariasi  tergantung  dari  kondisi  lingkungan lokasi  kajian.  Adanya  kelas  campuran  habitat bentik  perairan  laut  dangkal  di  lokasi  penelitian yang  tidak  teridentifikasi  dapat  membuat  tingkat akurasi  menurun.  Menurut  Hossain  et  al.  (2019), hal  tersebut  disebabkan  karena  memungkinkan terjadinya  tumpang  tindih  resolusi  spektral  citra satelit antara nilai reflektansi spektral yang serupa dengan  kelas  objek  yang  sebenarnya.  Dengan demikian,  pengambilan  titik  sampling  pada  saat ground  truthing perlu  diperhatikan  dengan  baik agar  dapat  mengungkap  kelas  dengan  komposisi campuran.

## KESIMPULAN
Habitat  bentik  perairan  laut  dangkal  di  Pulau Barrang  Caddi  dapat  dipetakan  dengan  baik menggunakan  klasifikasi  berbasis  objek  (OBIA). Hasil  uji  akurasi  tertinggi  adalah  61.8%  yang diperoleh  dari  hasil  klasifikasi  menggunakan algoritma  Bayesian  tanpa  penerapan  koreksi kolom  perairan  pada  Citra  SPOT-7.  Dengan algoritma  serta  perlakuan  yang  sama,  diperoleh tingkat akurasi sebesar 53.2% pada Citra Sentinel- 2.  Penerapan  koreksi  kolom  air  menggunakan
algoritma DII pada penelitian ini tidak memberikan pengaruh  terhadap  citra  yang  digunakan.  Hal tersebut  disebabkan  karena  kondisi  perairan  yang dikendalikan  oleh  kualitas  air,  keragaman  tipe dasar,  kesenjangan  waktu  perekaman  citra dengan  tanggal  pengukuran,  dan noise dari  citra yang  digunakan.  Hasil  uji  signifikan  menunjukkan terdapat  perbedaan  signifikan  dari  hasil  klasifikasi menggunakan algoritma Bayes pada Citra SPOT-7 tanpa  penerapan  algoritma  DII.  Perbedaan  tingkat akurasi  dalam  memetakan  habitat  bentik  dapat disebabkan adanya perbedaan waktu akuisisi citra, kondisi  perairan  lokasi  kajian,  serta  konsistensi dalam  mengidentifikasi  objek  habitat  bentik  di lapangan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih ditujukan kepada kepala Puslitbang  Laut  Pesisir  dan  Pulau-Pulau  Kecil LPPM  Universitas  Hasanuddin  atas  bantuan fasilitas yang disediakan selama penulis melakukan  penelitian,  khususnya  pada  saat melakukan  pengambilan  data  lapangan  dan proses pengolahan  data  hingga  tulisan  ini  selesai. Penulis  juga  berterima  kasih  kepada  Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional  (LAPAN) atas penyediaan data Citra SPOT-7.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmed,  I.,  Guan,  D.    Chung,  T.C.  (2014).  SMS Classification  based  on  naïve  bayes  classifier  and apriori  algorithm  frequent  itemset. International Journal  of  Machine  Learning  and  Computing , 4 (2),
183-187. DOI: https://doi.org/10.7763/ijmlc.2014.v4.409.
Anggoro,  A.,  Siregar,  V.P.,    Agus,  S.B.  (2018). Klasifikasi  multikskala  untuk  pemetaan  zona geomorfologi  dan  habitat  bentik  menggunakan metode OBIA di Pulau Pari (Multiscale classification  for  geomorphic  zone  and  benthic habitats  mapping  using  OBIA  method  in  Pari Island). Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital , 14 (2). DOI: https://doi.org/10.30536/j.pjpdcd.1017.v14.a2622. Benfield,  S.L.,  Guzman,  H.M.,  Mairs,  J.M.  .  Young, J.A.T.    (2007).  Mapping  the  distribution  of  coral reefs  and  associated  sublittoral  habitats  in  Pacific Panama:    a    comparison    of  optical    satellite sensors    and  classification    methodologies. International  Journal  of  Remote  Sensing, 28 (22), 5047-5070. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/
01431160701258062.
Blaschke,  T.,  Hay,  G.J.,  Kelly,  M.,  Lang,  S.,  Hofmann, P .,  Addink,  E.,  …    Tiede,  D.  (2014).  Geographic object-based  image  analysis-towards  a  new paradigm. ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and Remote Sensing , 87 , 180 –191. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.09.014. Congalton,  R.,    Green,  K.  (2009). Assessing  the Accuracy of Remotely Sensed Data (3rd ed.). CRC Press. 328 pp. Diunduh dari:
https://www.perlego.com/book/1605289/assessing- the-accuracy-of-remotely-sensed-data-principles- and-practices-third-edition-pdf. [2 Maret 2022].
Connor,  D.W.,  Allen,  J.H.,  Golding,  N.,  Howell,  K.L.,
Lieberknecht,  L.M.,  Northen,  K.O.    Reker,  J.B. (2004). The  Marine  Habitat  Classification  For Britain  and  Ireland  Version 04.05.  Joint  Nature Conservation  Committee  (JNCC). Peterborough, UK. Diunduh dari: https://mhc.jncc.gov.uk/ [3 Maret 2022].
Dierssen,  H.M.,  Chlus,  A.    Russell,  B.  (2015). Hyperspectral  discrimination  of  floating  mats  of seagrass wrack and the macroalgae Sargassum in coastal  waters  of  Greater  Florida  Bay  using airborne  remote  sensing. Remote  Sensing  of Environment , 167 (15  September  2015),  247-258. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.01.027.
Dwikarsa,  Y.    Basith,  A.  (2021).  Benthic  habitats classification  using  multi  scale  parameters  of GEOBIA  on  orthophoto  images  of  Karimunjawa waters. Communications in Science and Technology , 6 (1), 55-59.
DOI: https://doi.org/10.21924/CST.6.1.2021.332.
Eugenio,  F.,  Marcello,  J.    Martin,  J.  (2015).  High- resolution maps of bathymetry and benthic habitats in  shallow-water  environments  using  multispectral remote  sensing  imagery. IEEE  Transactions  on Geoscience  and  Remote  Sensing,  53 (7),  3539-
3549. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ TGRS.2014.2377300.
Green,  E.P.,  Edward,  A.J.    Clark,  C.D.    (2000). Remote  sensing  handbook  for  tropical  coastal management. Unesco Pub.  Paris Franch. Han,  J.,  Kamber,  M.    Pei,  J.    (2011). Data  mining: concepts  and  techniques  (the  morgan  kaufmann series  in  data  management  systems). 3rd  Edition.
Morgan Kaufmann Publisher, Elsevier. Massachusetts USA. 744 pp.
Hafizt,  M.    Danoedoro,  P.  (2015).  Kajian  pengaruh koreksi  kolom  air  pada  Citra  Multispektral Worldview-2  untuk  pemetaan  habitat  bentik  di Pulau Kemujan, Kepulauan Karimunjawa,
Kabupaten  Jepara. Prosiding  Pertemuan  Ilmiah Tahunan  Masyarakat  Ahli  Penginderaan  Jauh Indonesia, 20 (2015), 566-374. Harris,  P.T.    Baker,  E.K.  (2012). Why  map  benthic habitats ?  3-22  pp. In: Seafloor  Geomorphology  as Benthic Habitat. Elsevier Inc. DOI:
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-385140- 6.00001-3.
Hochberg,  E.    Atkinson,  M.  (2003).  Capabilities  of remote  sensors  to  classify  coral,  algae,  and  sand as  pure  and  mixed  spectra. Remote  Sensing  of
Environment , 85 , 174-189. DOI:
https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00202-X.
Hossain,  M.S.,  Muslim,  A.M.,  Nadzri,  M.I.,  Sabri,  A  W., Khalil,  I.,  Mohamad,  Z.    Beiranvand  Pour,  A. (2019).  Coral  habitat  mapping:  a  comparison between  maximum  likelihood,  Bayesian  and
Dempster –Shafer classifiers. Geocarto International , 36 (11), 1217-1235. DOI: https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1637466.
Ilyas,  T.P.,  Nababan,  B.,  Madduppa,  H.    Kushardono, D. (2020). Pemetaan ekosistem lamun dengan dan tanpa  koreksi  kolom  air  di  Perairan  Pulau Pajenekang,  Sulawesi  Selatan. Jurnal  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis , 12 (1),  9-23.  DOI: https://doi.org/10.29244/jitkt.v12i1.26598.
Jaelani,  L.M.,  Laili,  N.    Marini,  Y.  (2015).  Pengaruh Algoritma  Lyzenga  dalam  pemetaan  terumbu karang  menggunakan  Worldview-2,  studi  kasus: perairan PLTU Paiton Probolinggo. Jurnal Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan  Data  Citra
Digital, 12 (2), 123-132. Diunduh dari:
http://repositori.lapan.go.id/id/eprint/1034
[5 Februari 2022].
Kayabol,  K.    Kutluk,  S.  (2016).  Bayesian  classification of  hyperspectral  images  using  spatially-varying Gaussian mixture model. Digital Signal Processing:
A Review Journal , 59 , 106 –114. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2016.08.010.
Kurniawati,  E.,  Siregar,  V.    Nurjaya,  I.W.  (2020). Klasifikasi  habitat  perairan  dangkal  berbasis  objek menggunakan  Citra  Worldview  2  dan  Sentinel  2B di  Perairan  Kepulauan  Seribu. Jurnal  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis , 12 (2),  423 –437.  DOI: https://doi.org/10.29244/jitkt.v12i2.26089.
Lucas,  M.Q.    Goodman,  J.  (2015).  Linking  coral  reef remote  sensing  and  field  ecology:  It’s  a  matter  of scale. Journal  of  Marine  Science  and  Engineering , 3 (1), 1-20. DOI:
https://doi.org/10.3390/jmse3010001.
Lyzenga,  D.R.  (1978).  Passive  remote  sensing techniques  for  mapping  water  depth  and  bottom features. Applied  Optics , 17 (3),  379-383.  DOI: https://doi.org/10.1364/ao.17.000379.
Lyzenga,  D.R.  (1981).  Remote  sensing  of  bottom reflectance  and  water  attenuation  parameters  in shallow  water  using  aircraft  and  Landsat  data. Int. Journal  of  Remote  Sensing , 2 (1),  71-82.  DOI: https://doi.org/10.1080/01431168108948342.
Manessa, M.D.M.,  Kanno,  A.,  Sekine, M.,  Ampou,  E.E., Widagti,  N.    As-Syakur,  A.R.  (2014).  Shallow- water  benthic  identification  using  multispectral satellite  imagery:  Investigation  on  the  effects  of improving  noise  correction  method  and  spectral cover. Remote Sensing, 6 (5), 4454-4472. https://doi.org/10.3390/rs6054454.
March,  D.,  Alós,  J.,  Cabanellas-Reboredo,  M.,  Infantes, E.    Palmer,  M.  (2013).  Probabilistic  mapping  of
Posidonia oceanica cover: A Bayesian geostatistical  analysis  of  seabed  images. Aquatic Botany , 106 (April 2013), 14-19. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.aquabot.2012.12.005.
Mastu,  L.O.K.,  Nababan,  B.    Panjaitan,  J.P.  (2018).
Pemetaan habitat bentik berbasis objek menggunakan  Citra  Sentinel-2  di  Perairan  Pulau Wangi-Wangi  Kabupaten  Wakatobi. Jurnal  Ilmu dan  Teknologi  Kelautan  Tropis , 10 (2),  381-396. DOI: https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i2.21039.
Muslimin    Sari,  W.K.P.  (2017).  Budidaya  rumput  laut Sargassum  sp.  dengan  metode  kantong  pada beberapa  tingkat  kedalaman  di  dua  wilayah perairan  berbeda. Jurnal  Riset  Akuakultur , 12 (3), 221-230. Retrieved from http://ejournal- balitbang.kkp.go.id/index.php/jra.
Navulur,  K.  (2006). Multispectral  image  analysis  using the  object-oriented  paradigm .    First  Edition.  CRC Press. Florida USA. 204pp.
Nurdin,  N.,  Komatsu,  T.,  Barille,  L.,  Akbar  A.S.,  M., Sawayama,  S.,  Fitrah,  Muh.  N.    Prasyad,  H. (2016).  Spectral  classifying  base  on  color  of  live corals and dead corals covered with algae. Remote Sensing  of  the  Oceans  and  Inland  Waters: Techniques, Applications, and Challenges , Proc. of SPIE: 9878 , 987811.
DOI: https://doi.org/10.1117/12.2227297.
Nurdin,  N.,  Komatsu,  T.,  Yamano,  H.,  Arafat,  G.,  Rani, C.  Akbar AS, M. (2012). Spectral response of the coral  rubble,  living  corals,  and  dead  corals:  study case  on  the  Spermonde  Archipelago,  Indonesia. Remote  Sensing  of  the  Marine  Environment  II,
Proc.  of  SPIE , 8525 ,  85251A.  10pp.  DOI: https://doi.org/10.1117/12.999306.
Nurdin,  N.,  Komatsu,  T.,  Yamano,  H.,  Arafat,  G.,  Rani, C.    Akbar  AS,  M.  (2015).  Spectral  clustering  of coral  reefs  on  the  small  islands,  Spermonde Archipelago, Indonesia. Physical Science International Journal , 5 (1), 1-11. DOI: https://doi.org/10.9734/psij/2015/9390.
Nurdin, N., Lanuru, M., Jalil, A.R., Rani, C., Akbar AS, Al Azizi, S.Q  Komatsu, T. (2019). Integration in-situ measurement  and  medium  resolution  imagery  to develop  digital  health  chart:  preliminary  study  of coral reefs on small islands, Spermonde Archipelago,  Indonesia. Proceedings,  Remote Sensing  of  the  Ocean,  Sea  Ice,  Coastal  Waters, and Large Water Regions , 11150 (2019) Event:  SPIE  Remote  Sensing,  2019,  Strasbourg, France. DOI: https://doi.org/10.1117/12.2527598. Ougiaroglou,  S.    Evangelidis,  G.  (2015).  Dealing  with noisy  data  in  the  context  of  K-NN  Classification. ACM  International  Conference  Proceeding  Series , 02-04-September-2015 .  Association for Computing Machinery. DOI: https://doi.org/10.1145/2801081.2801116.
Phinn,  S.R.,  Roelfsema,  C.M.    Mumby,  P.J.  (2012). Multi-scale,  object-based  image  analysis  for mapping geomorphic and ecological zones on coral reefs. International  Journal  of  Remote  Sensing , 33 (12), 3768-3797.
DOI:
https://doi.org/10.1080/01431161.2011.633122. Prabowo,  N.W.,  Siregar,  V.P.    Agus,  S.B.  (2018). Klasifikasi  habitat  bentik  berbasis  objek  dengan algoritma  support  vector  machines  dan  decision tree  menggunakan  Citra  Multispektral  Spot-7  di Pulau  Harapan  dan  Pulau  Kelapa. Jurnal Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis , 10 (1),  123-134.  DOI: https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i1.21670.
Ready,  M.  (2014).  Trimble  Documentation,  Germany. Management , (April), 1-6. Diunduh dari: http://www.sysdecoitalia.com/wp-content/uploads/ 2015/04/eCognition9.0.2_ReleaseNotes.pdf%0Aw ww.eCocnition.com [7 Februari 2022].
Sabilah,  A.A.,  Siregar,  V.P.    Amran,  M.A.  (2021). Comparison  of  seagrass  cover  classification
based-on  SVM  and  fuzzy  algorithms  using  multi- scale imagery in Kodingareng Lompo Island. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis , 13 (1), 97-112. DOI: https://doi.org/10.29244/jitkt.v13i1.34765. Sangadji,  M.S.,  Siregar,  V.P.    Manik,  H.M.  (2018). Klasifikasi  habitat  perairan  dangkal  menggunakan logika  fuzzy  dan  maximum  likelihood  pada  citra satelit  multispektral. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi
Kelautan Tropis , 10 (3), 667 –681. DOI: https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i3.22859.
Siregar,  V.  (2010).  Pemetaan  substrat  dasar  perairan dangkal  karang  congkak  dan  lebar  kepulauan seribu  menggunakan  Citra  Satelit  Quickbird. E- Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis , 2 (1), 19-30.
Thorhaug,  A.,  Richardson,  A.D.    Berlyn,  G.P.  (2007). Spectral  reflectance  of  the  seagrasses:  Thalassia testudinum, Halodule wrightii, Syringodium filiforme and  five  marine  algae. International  Journal  of Remote Sensing , 28 (7), 1487-1501. DOI:
https://doi.org/10.1080/01431160600954662. USAID (United States Agency  for International Development).  (2012).  How  to  use  a  secchi  disk. Technical Bulletin #47. Cambodia Harvest.  Phnom Penh Cambodia.
Wahidin,  N.,  Siregar,  V.P.,  Nababan,  B.,  Jaya,  I.
Wouthuyzen,  S.  (2015).  Object-based  image analysis for coral reef benthic habitat mapping with several classification algorithms. Procedia Environmental  Sciences , 24 (2015),  222-227.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015.03.029. Wei, W., Chen, X.  Ma, A.  Object-oriented information and  application  in  high-resolution  remote  sensing image. IEEE  International  Geoscience  and Remote  Sensing  Symposium,  8 ,  3803-3807.  DOI: https://doi.org/10.1109/IGARSS.2005.1525737.
Wicaksono,  P.  (2015).  Pemetaan  lanskap  habitat bentik menggunakan data penginderaan jauh multispektral di Pulau Kemujan Kepulauan Karimunjawa. Prosiding Seminar Nasional Teknologi Terapan 2015, 57-63. DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.1.1794.2167.

## Halaman ini sengaja kami kosongkan