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

## STUDI PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN MANGROVE BERBASIS OBJEK (OBIA) MENGGUNAKAN CITRA SATELIT DI PULAU DOMPAK PROVINSI KEPULAUAN RIAU
STUDY OF MANGROVE COVERAGE CHANGE BASED ON OBJECT (OBIA) USING SATELLITE IMAGERY IN DOMPAK ISLAND PROVINCE OF KEPULAUAN RIAU
Robin Saputra 1 *, Jonson L. Gaol 2 , & Syamsul B. Agus 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Bogor 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia *E-mail: robinsaputra55@yahoo.co.id

## ABSTRACT
The  threats  on  mangrove  forest,  either  naturally  such as  climate  change  or  human  activities  such  as landfill,  land-use  change,  and  deforestation,  can  increase  the  vulnerability  of  this  ecosystem  itself. Remote sensing is an effective method to use as mangrove monitoring activity because it can be done periodically and can reach a large area. This research aims to analyse mangrove coverage changes in Dompak  Island,  Kepulauan  Riau  Province.  The  method  that  was  used  is  satellite  imagery classification based on object (OBIA) with support vector machine (SVM) algorithm. Satellite imagery data that was used are SPOT 4 in 2007 and Sentinel 2B in 2018 with spatial resolution of 10 x 10 m. Ground  check  was  conducted  on  September-October  2018  using  random  sampling  method.  The classification  results  of  OBIA  with  SVM  algorithm  showed  89%  accuracy  level,  0.86  kappa  values with  optimum  segmentation  value  of  3.  Based  on  coverage  land  analysis,  there  was  degradation  of 34.19% mangrove area, or about 46.61 ha, since 2007 to 2018.
Keywords: classification, Dompak Island, mangrove, OBIA, sentinel 2B, SPOT 4

## ABSTRAK
Berbagai  ancaman  pada  hutan  mangrove  baik  secara  alamiah  seperti  perubahan  iklim  dan  kegiatan manusia  seperti  penimbunan,  alih  fungsi  lahan  dan  penebangan  semakin  meningkatkan  kerentanan ekosistem itu sendiri. Pengindraan jauh merupakan metode yang sangat efektif untuk digunakan dalam kegiatan  pemantauan  mangrove  karena  dapat  dilakukan  secara  berkala  dan  mampu  menjangkau  area yang luas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan tutupan mangrove di Pulau Dompak Provinsi  Kepulauan  Riau.  Metode  yang  digunakan  berupa  klasifikasi  citra  satelit  berbasis  objek (OBIA)  dengan  algoritma support  vector  machine (SVM).  Data  citra  satelit  yang  digunakan  adalah SPOT  4 Tahun  2007  dan  Sentinel  2B  Tahun  2018  dengan  resolusi  spasial  10  x  10  m.  Survei  lapang dilakukan pada bulan September-Oktober 2018 dengan metode sampling secara acak. Hasil klasifikasi OBIA  dengan  algoritma  SVM  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  89%,  nilai  kappa  0,86  dengan skala  segmentasi  optimum  yang  diperoleh  adalah  skala  3.  Berdasarkan  analisis  perubahan  tutupan lahan  terjadi  adanya  penurunan  luasan  hutan  mangrove  sebesar  34,19%  atau  sekitar  46,61  ha  sejak Tahun 2007 hingga 2018.
Kata kunci: klasifikasi, mangrove, OBIA, Pulau Dompak, sentinel 2B, SPOT 4

## I. PENDAHULUAN
Hutan mangrove merupakan ekosistem pesisir yang dapat hidup di daerah tropis  maupun  sub-tropis  di  antara  darat  dan
laut  (Barati et  al .,  2011).  Hutan  mangrove sebagai  ekosistem  pesisir  berfungsi  sebagai pelindung  pesisir  dan  pantai  dari  gangguan dan  ancaman  bencana  alam  seperti  badai, tsunami,  angin  dan  gelombang.  Hutan
mangrove  juga  berperan  sebagai  tempat pemijahan  dan  sumber  nutrisi  bagi  ikan  dan organisme  lainnya  (Mazda et  al .,  2002; Thampanya et al ., 2006; Ostling et al ., 2009; Carrasquilla-henao et  al .,  2013;  Cannicci et al .,  2008;  Nagelkerken et  al .,  2008),  hutan mangrove  juga  dijadikan  sebagai  tempat rekreasi  atau  wisata  (Ahmad,  2009;  Datta et al .,  2012),  tempat  belajar  atau  pendidikan (Sarkar  &  Bhattacharya,  2003)  dan  juga adanya fenomena perubahan iklim, mangrove berfungsi  sebagai  penyerap  karbon  (Gilman et  al .,  2006;  Donato et  al .,  2011).  Hutan mangrove  walaupun  banyak  manfaat  dan fungsinya,  tapi  juga  rentan  dan  sensitif terhadap  ancaman  dan  gangguan  baik  secara alamiah seperti perubahan iklim dan kegiatan manusia  yang  mengakibatkan  degradasi seperti  budi  daya  dan  penebangan  untuk dijadikan  bahan  kayu  (Alongi,  2002;  Field, 1995).
Penelitian  terkait  kondisi  mangrove menyebutkan bahwa adanya degradasi terhadap  mangrove  yang  memprihatinkan  di seluruh  belahan  dunia.  Sejak  tahun  1980 sampai  2000  mangrove  di  dunia  mengalami degradasi  sebesar  25%  dari  keseluruhan luasan  (Giri et  al .,  2007;  Giri et  al .,  2011; FAO,  2007).  Penelitian  yang  dilakukan  di Indonesia  (Fajri et  al .,  2012;  Hastiana et  al ., 2010;
Karyono et al ., 2013)
menginformasikan  bahwa  hutan  mangrove telah mengalami degradasi yang serius. Salah satu  kawasan  mangrove  yang  mengalami ancaman  dan  gangguan  di  Indonesia  adalah mangrove  di  wilayah  Kota  Tanjung  Pinang, tepatnya  di  Pulau  Dompak  yang  memiliki ekosistem  mangrove  yang  cukup  luas. Dengan  adanya  kegiatan  pembangunan  yang cukup pesat di Kota Tanjung Pinang  sebagai ibu  kota  provinsi,  mengakibatkan  Pulau Dompak  menjadi  kawasan  pengembangan. Hal  ini  menyebabkan  terjadinya  konversi lahan secara besar-besaran di Pulau Dompak menjadi  kawasan  perkantoran,  perumahan masyarakat, pembangunan jalan dan infrastruktur penunjang lainnya.
Kegiatan pemantauan dan pengelolaan mangrove perlu dilakukan untuk mengetahui  tingkat  perubahan  yang  terjadi dan menganalisis daerah yang perlu dilakukan  perbaikan  secara  berkelanjutan (Abd-El Monsef & Smith, 2017). Pemantauan  hutan  mangrove  dilapangan memiliki kesulitan, dibutuhkan teknologi dan metode  yang  tepat  untuk  mendapatkan  data spasial  dan  informasi  mangrove  secara akurat.  Aplikasi  teknologi  pengindraan  jauh berbasis citra satelit merupakan metode yang banyak  dipakai  untuk  kegiatan  pemantauan kondisi suatu daerah dan dapat menyediakan data  secara  efektif  dan  efisien  berbasis spasial,  seperti  yang  dilakukan  beberapa peneliti (Giri et al ., 2011; Huemann, 2011).
Klasifikasi  citra  satelit  pengindraan jauh  biasanya  menggunakan  pendekatan berbasis  piksel,  kekurangan  dari  pendekatan ini  akan  menimbulkan efek  salt  and  pepper dan  memberikan  efek  variasi  nilai  spektral yang  berlebih  sehingga  hasil  akurasi  yang diperoleh rendah (Liu  & Xia, 2010).  Saat  ini pendekatan  klasifikasi  citra  satelit  berbasis objek (OBIA) mulai dikembangkan, pendekatan  ini  dianggap  lebih  baik  dalam memberikan  hasil  akurasi  dibandingkan pendekatan berbasis piksel (Blaschke, 2010). Menurut  Myint et  al. (2011)  klasifikasi berbasis  piksel  hanya  bertumpu  pada  nilai spektral,  sedangkan  OBIA  mengklasifikasi citra  satelit  berdasarkan  nilai  spektral, tekstur,  bentuk  dan  parameter  lainnya (Blaschke et al ., 2014). Pendekatan klasifikasi OBIA dapat mendefinisikan kelas- kelas  objek  berdasarkan  aspek  spektral  dan spasial secara bersamaan (Danoedoro, 2012). Klasifikasi  OBIA  merupakan  pendekatan yang  terdiri  dari  dua  tahapan  yaitu  proses pembentukan  segmen  dan  penetapan  kelas- kelas  pada  area  yang  telah  disegmentasi (Blaschke,  2010).  Segmentasi  merupakan dasar  dari  proses  klasifikasi  OBIA  untuk menghasilkan  segmen  atau  objek  yang selanjutnya  objek  tersebut  akan  ditetapkan pada kelas tertentu dalam proses klasifikasi.
Klasifikasi  citra  satelit  membutuhkan suatu  algoritma  untuk  menghasilkan  kelas- kelas  tertentu  yang  diinginkan,  menurut Kuenzer et  al .  (2011)  algoritma  yang  sering digunakan  adalah Maximum  likelihood. Hendrawan et al . (2018) memetakan mangrove  menggunakan  citra  Landsat  8  dan algoritma maximum likelihood dengan akurasi yang diperoleh sebesar 83%. Algoritma lain yang sering digunakan adalah SVM  ( Support  Vector  Machine ),  SVM dinilai  dapat  memberikan  hasil  yang  cukup baik (Madanguit et  al. , 2017). Alimudi et  al . (2017)  memetakan  mangrove  menggunakan citra  Landsat  7  dan  algoritma  SVM  dengan akurasi  yang  diperoleh  sebesar  88%.  Selain itu  algoritma  yang  juga  digunakan  untuk memetakan  mangrove  adalah decision  tree (Firmansyah et  al .,  2019)  dan random forest (Jhonnerie et  al .,  2014)  akurasi  yang diperoleh  sebesar  91,09%  dan  88,4%  secara berurutan.
Pemanfaatan  citra  satelit  Sentinel  2 yang  diluncurkan  pada  tahun  2017  belum banyak dilakukan, sehingga  menjadi peluang untuk  mengetahui  kemampuannya  dalam memetakan  mangrove.  Terkait  dengan  hal tersebut, penelitian dan literatur pengaplikasian  metode  klasifikasi  berbasis objek  (OBIA)  dengan  menggunakan  citra satelit  tersebut  masih  jarang  dijumpai sehingga  menjadi  peluang  digunakan  pada penelitian ini untuk memetakan dan kegiatan pemantauan hutan mangrove. Oleh karenanya,  tujuan  penelitian  ini  adalah menganalisis  perubahan  tutupan  mangrove berdasarkan klasifikasi berbasis objek (OBIA)  menggunakan  citra  satelit  SPOT  4 dan Sentinel 2B.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Pulau Dompak  Provinsi  Kepulauan  Riau  pada bulan September–Oktober 2018. Pulau
Dompak adalah pulau yang dijadikan sebagai tempat pusat pemerintahan Provinsi
Kepulauan  Riau  yang  terletak  di  Kota Tanjung  Pinang.  Pulau  ini  berada  di  arah selatan  dari  pusat  kota  dan  memiliki  luas sekitar  995  ha.  Peta  lokasi  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pengambilan data lapangan menggunakan  GPS  Garmin  78s,  jumlah sampel  yang  diambil  sebanyak  130  untuk klasifikasi dan 181 untuk uji akurasi, metode yang  digunakan  adalah simple  random sampling. Data  lapangan  yang  diperlukan adalah  titik  koordinat,  jenis  mangrove,  dan persentase  tutupan  kanopi  mangrove  yang diambil  di  dalam  transek  yang  dibangun dilapangan  sesuai  dengan  resolusi  spasial citra  satelit  berukuran  10  x  10  m.  Sampel yang  diambil  untuk  analisis  tutupan  kanopi sebanyak  36  transek.  Identifikasi  jenis mangrove  merujuk  pada  buku  panduan pengenalan mangrove Indonesia (Noor et al ., 2012) dan analisis persentase tutupan kanopi mangrove mengacu pada panduan pemantauan  status  ekosistem  Mangrove (LIPI, 2014).
Metode  berbasis  foto  atau  yang dikenal  dengan hemispherical  photography digunakan  untuk  memperoleh  persentase tutupan  kanopi  mangrove  dilapangan,  empat foto  yang  diambil  kemudian  dianalisis menggunakan aplikasi ImageJ dan selanjutnya  hasil  persentase  dihitung  rata- ratanya . Analisis  ini  merupakan  analisis berdasarkan  gambar  biner  yang  tujuannya memisahkan  piksel  tutupan  kanopi  dan langit, untuk kemudian piksel tutupan kanopi dapat  diketahui  persentasenya  (Chianucci et al .,  2014).  Persentase  tutupan  kanopi dihitung menggunakan persamaan (1):
P225/ x 100% .................................. (1)
Keterangan:  P225  merupakan  jumlah  piksel yang bernilai 225, merupakan jumlah total piksel dalam satu foto.
Gambar 1.  Lokasi  penelitian  di  Pulau  Dompak,  Kota  Tanjung  Pinang,  Provinsi  Kepulauan Riau, Indonesia.
Figure 1.  Research  location  in  Dompak  Island,  Tanjung  Pinang  City,  Province  of Kepulauan Riau, Indonesia.
Hasil  dari  analisis hemispherical photography adalah persentase yang merepresentasikan kondisi tutupan mangrove di Pulau Dompak. Kriteria persentase tutupan kanopi merujuk Keputusan Menteri Lingkungan  Hidup  No.  201  Tahun  2004 tentang  standar  baku  kerusakan  hutan mangrove yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Penelitian  ini  menggunakan  citra satelit  Sentinel-2B  dan  SPOT  4.  Citra  satelit Sentinel  2B  diunduh  pada  laman USGS science for a changing
world ( https://earthexplore.usgs.gov/ ), sedangkan citra  SPOT  4  diperoleh  dari  LAPAN.  Data
citra satelit disajikan pada Tabel 2.
Tabel 1. Kriteria  persentase  kondisi  tutupan mangrove.
Table 1. Criteria for percentage of mangrove cover condition.
Criteria Percentage cover % Good Dense >75% Medium 50-75% Bad Rarely <50%
Source: Minister of Environment Decree No.
201 of 2004.

## Tabel 2. Spesifikasi data citra satelit.
Table 2. Satellite image data specifications.
Satellite Image Type Spatial Resolution Acquisition Time Path and Row Sentinel 2B 10 m 20 October 2018 125 and 59 SPOT 4 10 m 21 June 2007 125 and 59 Source: https://earthexplore.usgs.gov/ and LAPAN).

## 2.3. Analisis Data
Tahap pertama klasifikasi OBIA yaitu pembentukan segmentasi, yaitu menghasilkan  segmen-segmen  hasil  dari pemisahan citra satelit berdasarkan kesamaan nilai spektral dan spasial (Stow et al ., 2008). Algoritma multiresolution segmentation digunakan  dalam  proses  segmentasi  ini, penggunaan  aturan  atau rule  set parameter scale,  shape dan compactness tidak  punya ketetapan pasti atau baku, sehingga proses uji coba  pengulangan  ditentukan  oleh  pengguna sendiri  hingga  mendapatkan  hasil  terbaik yang  diharapkan.  Berikut  ini  disajikan  pada Gambar  2  tahapan  proses  dalam  klasifikasi OBIA.
Algoritma  klasifikasi  SVM  digunakan untuk  memperoleh  kelas  hasil  klasifikasi, kelas yang dibentuk adalah kelas berdasarkan lokasi penelitian  yaitu badan air, jalan,  lahan terbuka, mangrove, pemukiman dan vegetasi. Menurut  Zhu  &  Blumberg  (2002)  sistem kerja SVM  yaitu  mencari hyperplane terbaik pada dua data atau lebih yang memanfaatkan data pada titik pemisah ( super vector ) bahkan dengan jumlah data yang terbatas. Penentuan hyperplane pemisah  terbaik  antara  kedua kelas  data  yaitu  dengan  cara  mengukur margin hyperplane untuk  mencari  titik maksimal.  Margin  merupakan  jarak  antara hyperplane dengan pattern terdekat  dari setiap  kelas. Pattern yang  paling  dekat
Gambar 2.  Diagram alir analisis data menggunakan metode klasifikasi OBIA. Figure 2.   Flowchart of data analysis using the OBIA classification method.
dengan  garis hyperplane disebut  sebagai support  vector (Nugroho et  al., 2003). Formula  algoritma support  vector  machine dapat ditulis sebagai berikut (Tzotzos, 2006):
............... (2)
Keterangan: K merupakan  fungsi  kernel, yi dan xi mewakili  sampel  pelatihan, λi merupakan  pengganda Lagrange , S bagian dari  sampel  pelatihan  yang  sesuai  dengan pengganda Lagrange  non-zero ,  dan w0 adalah parameter hyperplane .
NDVI merupakan citra hasil
transformasi yang digunakan untuk mengetahui  kerapatan  kanopi  suatu  vegetasi. Rasio  band  yang  digunakan  adalah  band inframerah  dekat  dan  band  merah,  nilai NDVI  berkisar  -1  sampai  +1,  vegetasi  yang sehat memiliki nilai NDVI yang tinggi begitu juga sebaliknya. Nilai negatif merepresentasikan  objek  air,  nilai  yang mendekati  +1  merupakan  objek  vegetasi (Pujiono et  al .,  2013).  persamaan  NDVI dapat ditulis sebagai berikut:
NDVI= ................ (3)
Citra  hasil  klasifikasi  selanjutnya akan  dilakukan  uji  akurasi,  hal  ini  dilakukan untuk  mengetahui  ketepatan  hasil  dari klasifikasi  yang  telah  dilakukan.  Jumlah sampel  yang  diambil  untuk  uji  akurasi sebanyak  181  titik.  Pada  umumnya  uji akurasi dilakukan menggunakan suatu metode  yang  disebut confusion  matrix , sistem kerjanya yaitu dengan membandingkan hasil klasifikasi dengan data hasil  pengamatan  di  lapangan.  Uji  akurasi mengacu  pada  Congalton  &  Green  (2009) yang  terdiri  dari overall  accuracy,  producer accuracy dan user accuracy . Secara matematis  dapat  ditulis  dengan  persamaan sebagai berikut:
....... (4)
..............  (5) ........ (6)
Kappa  statistik  merupakan  sebuah perhitungan yang digunakan untuk mengevaluasi akurasi dari tutupan lahan yang dihasilkan  oleh  matriks  kesalahan  dengan persamaan  berikut  (Congalton  &  Green, 2009) :
... (7) Keterangan: nilai  terklasifikasi  secara tepat, nilai total kolom setiap kelas,
nilai  total  baris  setiap  kelas, jumlah nilai  yang  terklasifikasi  secara  tepat, banyaknya  total  data yang  diperoleh, setiap  jumlah  total  x  jumlah kolom.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pulau Dompak merupakan pulau yang dijadikan sebagai pusat pemerintahan Provinsi  Kepulauan  Riau  sejak  tahun  2007, pembangunan  yang  cukup  pesat  di  pulau  ini menyebabkan  terjadinya  konversi  lahan termasuk  lahan  mangrove  yang  dijadikan untuk daerah perkantoran, perumahan masyarakat, pembangunan jalan dan infrastruktur pendukung lainnya. Hasil pengamatan  di  lapangan  ditemukan  14  jenis spesies  mangrove  yaitu Acanthus  ilicifolius, Avicennia  lanata,  Bruguiera  cylindrical,  B. gymnorrhiza,  Ceriops  tagal,  Lumnitzera littorea,  L.  racemosa,  Nypa  fruticans, Pandanus  tectorius,  Rhizophora  apiculata, R. mucronata, Scaevola taccada, Scyphiphora  hydrophyllacea dan Xylocarpus granatum.
Hasil analisis hemisperichal
photography yang  diambil  pada  36  transek (titik  sampel)  menunjukkan  bahwa  kondisi hutan mangrove di Pulau Dompak
Tabel 3.  Persentase tutupan kanopi transek 10 x 10 m pada Citra Sentinel 2B. Table 3.  Percentage of transect canopy cover 10 x 10 m in Sentinel 2B Imagery.
Transect Criteria (%) Transect Criteria (%) Transect Criteria (%) 1 84.77 13 49.59 25 88.3 2 88 14 85.43 26 86.81 3 86.79 15 42.98 27 89.72 4 82.11 16 83.6 28 87.83 5 92.72 17 88.68 29 87.5 6 95.16 18 84.26 30 38.49 7 94.75 19 89.91 31 87.89 8 95.12 20 85.75 32 85.1 9 93.26 21 78.73 33 86.76 10 92.55 22 89.7 34 28.53 11 43.11 23 89.54 35 91.02 12 46.76 24 90.13 36 90.31
Information: percentage <50% (rare), persentase >75% (dense).
dikategorikan  jarang  dan  lebat  dengan dominansi  kategori  lebat.  Hasil  rata-rata persentase  tutupan  kanopi  mangrove  dapat dilihat pada Tabel 3.

## 3.1. Segmentasi Citra Satelit
Proses  segmentasi  tidak  ada  aturan pasti  terkait  input  parameternya,  sehingga pengguna  harus  melakukan  optimasi  skala untuk  mendapatkan  hasil  yang  terbaik. Optimasi  skala  segmentasi  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  skala  3,  5,  7,  9, 11,  13,  15  dan  17  dengan  nilai shape dan compactness 0,1  dan  0,5  secara  berurutan. Nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari  tiap segmentasi  yang  digunakan  secara  berurutan didapatkan hasil sebagai berikut 89%, 88,4%, 87,3%,  87,8%,  86,2%,  88,4%,  88,4%  dan 85,1%.
Skala  segmentasi  sangat  berpengaruh terhadap bentuk segmen yang akan dihasilkan, semakin besar nilai skala misalnya 17 akan menghasilkan segmen yang besar  dan  homogenitasnya  tinggi.  Begitupun sebaliknya,  jika  skala  segmentasi  kecil misalnya  3  maka  akan  menghasilkan  bentuk segmen  yang  kecil  pula  dan  cenderung heterogen.  Proses  pemahaman  pengaruh skala  segmentasi  terhadap  segmen  yang terbentuk, berikut ditampilkan hasil
pembentukan  segmen  dengan  skala  3,  9  dan 17  pada  citra  Sentinel  2B  dan  skala  3  pada citra SPOT 4 yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Skala  segmentasi  juga  memengaruhi jumlah  segmen yang  akan  dihasilkan (Gambar  4),  semakin  kecil  skala  misalnya  3 akan  menghasilkan  jumlah segmen sebanyak 126777  dan  sebaliknya  jika  skala  semakin besar misalnya 17 akan menghasilkan jumlah segmen  yang  lebih  sedikit  yaitu  11154. Rosmasita et  al .  (2018)  pada  penelitiannya mendapatkan  hal  yang  serupa  pada  skala segmentasi  yang  kecil,  jumlah  segmentasi akan lebih banyak dan sebaliknya pada skala segmentasi  besar,  jumlah  segmentasi  lebih sedikit.  Optimasi  skala  segmentasi  selama pengolahan  data  akan  menghasilkan  akurasi terbaik,  akurasi  terbaik  yang  diperoleh  yaitu pada  skala  3  dengan overall akurasi  89%, dengan  nilai shape dan compactness 0,1  dan 0,5  secara  berurutan.  Nilai  akurasi  yang dihasilkan  tidak  hanya  dipengaruhi  secara mutlak  oleh  skala  segmentasi  tetapi  juga dipengaruhi oleh resolusi spasial dan spektral citra,  jumlah  kelas  objek,  sampel  objek segmentasi,  dan  algoritma  yang  digunakan (Wahidin et  al., 2015).  Hubungan  antara skala  dan  jumlah  segmen  yang  dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 4.
(a) (b)
Gambar 3.  Hasil segmentasi dengan skala berbeda pada citra (a) Sentinel 2B (b) SPOT 4. Figure 3.  The results of segmentation with different scales on the  image (a) Sentinel 2B (b) SPOT 4.
3.2. Hasil Klasifikasi Citra
Klasifikasi OBIA cukup efektif digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk memetakan  tutupan  lahan  dan  sebaran mangrove,  teknik  ini  merupakan  pendekatan alternatif  lain  yang  dikembangkan  dengan konsep  berbasis  objek  dan  tidak  hanya berdasarkan  nilai piksel  melainkan  juga nilai skala,  bentuk  dan  kekompakkan.  Blaschke
(2010)  menyatakan  bahwa  objek  atau segmentasi pada citra merupakan sekumpulan  beberapa  piksel  dengan  nilai spektral  dan  spasial  yang  sama.  Pendekatan hasil  klasifikasi  OBIA  yang  didapatkan menunjukkan objek mangrove dapat dipetakan dengan baik (Gambar 5). Selain itu tingginya  nilai  pada  keseluruhan  akurasi yang dihasilkan (Tabel 4) mengindikasikan
Gambar 4.  Pengaruh skala dan total segmen.
Figure 4.   Effect of scale and total of segments.
(a)
(b)
Gambar 5.  Hasil klasifikasi citra (a) SPOT 4 2007 (b) Sentinel 2B 2018.
Figure 5.   Image classification results (a) SPOT 4 2007 (b) Sentinel 2B 2018.
bahwa  pendekatan  klasifikasi  OBIA  sangat baik untuk dijadikan sebagai alternatif dalam memetakan  mangrove  dan  tutupan  lahan yang  ada  di  sekitarnya.  Kendati  demikian, masih ditemukan kesalahan dalam pemisahan kelas  mangrove  terhadap  kelas  lainnya. Menurut  Conchedda et  al .  (2008)  ada beberapa  kemungkinan  penyebab  masih terdapatnya  kesalahan  dalam  pemisahan objek  mangrove  dengan  objek  lainnya,  yaitu penutupan  lahan  yang  berada  di  sekitar kawasan  mangrove  menempati  kawasan morfologi  yang  sama.  Hal  ini  menyebabkan sulit  untuk  membedakan  kemiripan  spektral saat pemilihan sampel objek untuk membangun  kelas  yang  spesifik.  Hasil pendekatan  klasifikasi  OBIA  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Berdasarkan Gambar 5a citra SPOT 4 tahun  2007  diklasifikasikan  menjadi  5  kelas yaitu  badan  air,  lahan  terbuka,  mangrove, vegetasi  dan  laut,  berbeda  dengan  citra Sentinel  2B  tahun  2018  Gambar  5b  yang dikelaskan  menjadi  7  kelas  yaitu  badan  air, jalan,  lahan  terbuka,  mangrove,  pemukiman, vegetasi,  dan  laut,  hal  ini  dikarenakan  pada citra SPOT 4 tahun 2007 tidak ditemukannya kelas  jalan  dan  pemukiman.  Klasifikasi OBIA  dengan  menerapkan  algoritma  SVM menunjukkan  hasil  yang  sesuai  dengan kondisi asli baik di citra maupun di lapangan, hal  ini  dikarenakan  algoritma  SVM  dapat menghasilkan  akurasi  yang  baik  dengan kemampuannya mengurangi kesalahan dalam klasifikasi citra (Cao et al ., 2018), kemampuan  SVM  untuk  mencari  titik maksimal  dan  garis  pemisah hyperplane terbaik  inilah  yang  menyebabkan  hasil klasifikasi dan akurasi yang didapatkan baik. Shafri et  al. (2009)  melakukan  penelitian dengan algoritma SVM mendapatkan akurasi sebesar  73%,  penelitian  lainya  Cao et  al. (2018) mendapatkan akurasi sebesar 89,55%
Selain  penerapan  klasifikasi  OBIA dan  algoritma  SVM,  jumlah  kelas  juga memengaruhi  nilai  akurasi.  Dwiputra et  al. (2016)  mendapatkan  hasil  akurasi  4  kelas sebesar 87,27%, 7 kelas 79,80% dan 10 kelas
sebesar  73,34%.  Penggunaan  citra  satelit Sentinel  2B  dalam  penelitian  ini  dengan resolusi  10  x  10  m  juga  memberikan pengaruh  terhadap  hasil  akurasi,  Mallinis et al. (2018)  mendapakan  hasil  akurasi  citra Sentinel  2B  lebih  baik  dari  citra  Landsat yaitu  sebesar  73,33%  sedangkan  citra Landsat  hanya  71,11%.  Hasil  uji  akurasi klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Uji  akurasi  menunjukkan  hasil  yang memuaskan, nilai akurasi keseluruahan (OA) yaitu  89%  dan  nilai  statistik  Kappa  0,86 (Tabel 4). Hasil akurasi yang diperoleh tidak berbeda  jauh  dengan  penelitian  sebelumnya, seperti  Alimudi et  al. (2017)  memetakan mangrove menggunakan pendekatan klasifikasi  OBIA  pada  citra  Landsat  dengan mendapatkan  akurasi  keseluruhan  sebesar 88%.  Hasil  yang  diperoleh  terlihat  jelas bahwa  pemetaan  mangrove  menggunakan teknik  klasifikasi  berbasis  objek  (OBIA) merupakan salah satu alternatif yang menjanjikan.

## 3.3. Indeks Vegetasi NDVI
Citra  transformasi  NDVI  meng- hasilkan  citra  baru  yang  berisi  informasi terkait  tingkat  kerapatan  kanopi  mangrove. Rentang  nilai NDVI  yang diperoleh adalah  - 0.550413  sampai  0.772189,  selanjutnya rentang  nilai  tersebut  dilakukan  pengkelasan untuk  mendapatkan  batas  nilai  objek  badan air,  non  vegetasi  dan  vegetasi.  Pengkelasan dilakukan  berdasarkan  data  lapangan  dan visualisasi citra RGB true color.
Kelas  vegetasi  selanjutnya  dilakukan pengkelasan kembali untuk mengetahui batas nilai  NDVI  vegetasi  jarang  dan  lebat. Pengkelasan  dilakukan  berdasarkan  data ( hemisperichal  photography ).  Rentang  nilai NDVI (-0,550 -  -0,099) merupakan objek air dan  (-0,099  -  0,305)  merupakan  objek  lahan terbuka  atau  non  vegetasi  sedangkan  nilai  di atas (>0,305) adalah objek vegetasi. Perbedaan  nilai  ini  disebabkan  karena  setiap objek  tersebut  memiliki  nilai  spektral (NDVI)  yang  berbeda.  Rentang  nilai  NDVI yang diperoleh disajikan pada Tabel 5.
Tabel 4.  Hasil pengujian akurasi klasifikasi citra Sentinel 2B.
Table 4.  The results of the Sentinel 2B image classification accuracy test results.
Reference data Classification BA J LT M P V Total UA (%) BA 8 8 100 J 17 2 1 20 85 LT 5 32 8 45 71.11 M 36 2 38 94.74 P 1 20 21 95.24 V 1 48 49 97.96 Total 8 22 35 37 29 50 181 PA (%) 100 77.27 91.43 97.30 68.97 96.00
OA = 89% Kappa = 0.86
Information: BA (Water Body), J (Street), LT (Open Land), M (Mangrove), P (Settlements), V (Vegetation), PA (Producer Accuracy), UA (User Accuracy), OA (Overal Accuracy).

## Gambar 6.  Peta kerapatan kanopi mangrove Pulau Dompak.
Figure 6.   Dompak Island mangrove canopy density map.

## Tabel 5. Rentang nilai NDVI di Pulau Dompak.
Table 5. NDVI value range in Dompak
Island. Class NDVI value range Water body -0.550-(-0.099) Non vegetation -0.099-0.305 Rarely vegetation 0.305-0.521 Dense vegetation 0.521-0.772 Hasil transformasi citra NDVI
merepresentasikan kerapatan kanopi vegetasi secara  umum,  untuk  memperoleh  kerapatan kanopi  vegetasi  mangrove  secara  spesifik dilakukan  tumpang  susun  ( overlay )  antara citra  NDVI  dengan  hasil  klasifikasi  citra yang memiliki akurasi terbaik. Hasil tumpang  susun  ( overlay )  akan  menghasilkan citra NDVI dengan 2 kelas kerapatan kanopi, yaitu  kerapatan  jarang  dan  lebat.  Peta

## Tabel 6. Perubahan tutupan lahan Pulau Dompak 2007-2018.
Table 6. Changes in Dompak Island land cover 2007-2018.
No Land cover Land cover area in 2007 (ha) Land cover area in 2018 (ha) Area of land cover change (ha) Information 1. Water body 25.71 23.11 -2.6 Turned into open land 2. Open land 146.66 340.09 193.43 Turned into open land 3. Mangrove 136.31 89.7 -46.61 Turned into open land and Street 4. Vegetation 750.35 493.16 -257.19 Turned into open land, Street and Settlements 5. Settlements 0 34.36 34.36 Development in 2007 6. Street 0 82.78 82.78 Development in 2007
Information: (-): Decrease (+): Increase.

## Gambar 7.  Perubahan luas dan sebaran mangrove tahun 2007-2018.
Figure 7.   Changes in the area and distribution of mangrove in 2007-2018.
kerapatan  kanopi  mangrove  Pulau  Dompak disajikan pada Gambar 6.

## 3.4. Perubahan Luasan dan Sebaran Mangrove
Berdasarkan analisis perubahan tutupan lahan diketahui telah terjadi perubahan penutupan lahan sejak tahun 2007 sampai  2018  (Tabel  6),  diantaranya  terjadi penurunan  lahan  mangrove,  badan  air  dan vegetasi  diikuti  dengan  meningkatnya  lahan terbuka, pembangunan jalan dan pemukiman. Lahan  mangrove  mengalami  penurunan  dari
136,31  ha  menjadi  89,7  ha,  badan  air  turun dari  25,71  ha  menjadi  23,11  ha  dan  lahan vegetasi turun dari 750,35 ha menjadi 493,16 ha  sedangkan  lahan  terbuka  mengalami peningkatan  dari  146,66  ha  menjadi  340,09 ha. Pembangunan jalan dan pemukiman sejak tahun 2007 mengakibatkan terjadinya penambahan  penutupan  lahan  jalan  dan pemukiman  dengan  luas  masing-masing 82,78 ha dan 34,36 ha secara berurutan.
Berdasarkan Tabel 6 diketahui bahwa badan  air  mengalami  penurunan  sebesar  2,6 ha,  lahan  terbuka  mengalami  peningkatan
sebesar  193,43  ha,  luas  hutan  mangrove mengalami penurunan  luas sebesar 46,61 ha, vegetasi  mengalami  penurunan  luas  sebesar 257,19  ha.  Berdasarkan  analisis  data  dan pengamatan  lapangan,  luas  hutan  mangrove mengalami  penurunan  sebesar  34,19%  atau sekitar  46,61  ha  yang  disebabkan  oleh konversi lahan (kawasan perkantoran, perumahan  masyarakat,  pembangunan  jalan dan infrastruktur pendukung) dan penebangan.  Perubahan  luasan  dan  sebaran mangrove dapat dilihat pada Gambar 7.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis perubahan tutupan  lahan  mangrove  dengan  pendekatan metode OBIA, luas mangrove Pulau Dompak dari  tahun  2007  sampai  2018  mengalami penurunan sebesar 34,19% atau sekitar 46,61 ha.  Berdasarkan  pengamatan  di  lapangan, hutan mangrove di lokasi penelitian dikonversi  menjadi  kawasan  perkantoran, perumahan  masyarakat,  pembangunan  jalan dan infrastruktur pendukung.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  saya  ucapkan  kepada Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh LAPAN  Jakarta  yang  telah  mengizinkan untuk menggunakan data citra SPOT 4 tahun 2007,  serta  teman-teman  yang  telah  ikut membantu  pengambilan  data  lapangan. Penulis  juga  mengucapkan  terima  kasih kepada  reviewer  yang  telah  memberikan masukan  untuk  meningkatkan  kualitas  paper ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Abd-El  Monsef,  H.  &  S.E.  Smith.  2017.  A new approach for estimating mangrove canopy cover using Landsat 8 imagery. Comput. Electron.
Agr., 135: 183–194. https://doi.org/10.1016/j.compag.201
7.02.007
Alongi,  D.M.  2002.  Present  state  and  future of  the  world’s  mangrove  forests. Environ.  Conserv., 29(3):  331-349. https://doi.org/10.1017/S0376892902 000231
Ahmad,  S.  2009.  Recreational  values  of mangrove  forest  in  Larut  Matang, Perak. J.  Trop.  For.  Sci. ,  21(2):  81- 87. https://www.jstor.org/stable/2361663 8
Alimudi,  S.,  S.B.  Susilo,  &  J.P.  Panjaitan. 2017.  Deteksi  perubahan  luasan mangrove menggunakan citra Landsat berdasarkan  metode  OBIA  di  Teluk Valentine Pulau Buano Seram  bagian barat. J. Teknol. Perikanan Kelautan , 8(1): 139-146.
https://doi.org/10.24319/jtpk.8.139- 146
Barati, S., B. Rayegani, M. Saati, A. Sharifi, &  M.  Nasri.  2011.  Comparison  the accuracies of different spectral indices  for  estimation  of  vegetation cover  fraction  in  sparse  vegetated areas. Egyp.  J.  Remote  Sens.  Space Sci. , 14: 49–56. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2011.06. 001
Blaschke,  T.  2010.  Object  based  image analysis for remote sensing. ISPRS. J. Photogramm , 65: 2-16. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.200
9.06.004
Blaschke, T., G.J. Hay, M. Kelly, S. Lang, P. Hofmann, E. Addink, R.Q. Feitosa, F. van  der  Meer,  H.  van  der  Werff,  F. van  Coillie, et  al .  2014.  Geographic object-based  image  analysis-towards a new paradigm. ISPRS. J.
Photogramm , 87: 180-191. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.201 3.09.014
Cannicci,  S.,  D.  Burrows,  S.  Fratini,  T.J.
Smith  III,  J.  Offenberg,  &  F.
Dahdouh-Guebas. 2008. Faunal impact  on  vegetation  structure  and ecosystem  function  in  mangrove
forests:  A  review. Aquat.  Bot. ,  89: 186-200.
https://doi.org/10.1016/j.aquabot.200 8.01.009
Cao, J., W. Leng, K. Liu K, L. Liu, Z. He, &
Y. Zhu.
2018. Object-Based mangrove  species  classification  using unmanned aerial vehicle hyperspectral  images  and  digital surface  models. Remote Sens , 10(89):
1–20.
https://doi.org/10.3390/rs10010089
Carrasquilla-Henao,  M.,  H.A.G.  Ocampo, A.L. Gonzalez, & G.R. Quiroz. 2013. Mangrove  forest and artisanal  fishery in  the  southern  part  of  the  Gulf  of California,  Mexico. Ocean  Coast. Manage , 83: 75-80. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2 013.02.019
Conchedda,  G.,  D.  Lauren,  &  M.  Phileppe. 2008.  An  object-based  method  for mapping  and  change  analysis  in mangrove ecosystem. ISPRS. J. Photogramm , 63: 578-589. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.200
8.04.002
Chianucci,  F.,  U.  Chiavetta,  &  A.  Cutini. 2014.  The  estimation  of  canopy attributes from digital cover photography  by  two  different  image analysis  methods. iForest ,  7:  255– 259.
https://doi.org/10.3832/ifor0939-007
Congalton,  R.G.  &  K.  Green.  2009.
Assessing  the  Accuracy  of  Remotely Sensed Data: Principles and Practices.
2 nd ed.  CRC  Press.  Boca  Raton.  183
p.
Datta,  D.,  R.N.  Chattopadhyay,  &  P.  Guha. 2012.  Community  based  mangrove management:  A  review  on  status  and sustainability. J.  Environ.  Manage. , 107: 84-95. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.201
2.04.013
Danoedoro, P. 2012. Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Andi Offset. Yogyakarta. 398 hlm. Donato, D.C., J.B. Kauffman, D. Murdiyarso, S. Kurnianto, M. Stidham,  &  M.  Kanninen.  2011. Mangroves  among  the  most  carbon- rich  forests  in  the  tropics. Nat.
Geosci. , 4: 293-297.
https://doi.org/10.1038/ngeo1123
Dwiputra,  A.J.,  R.  Suharyadi,  &  P.
Danoedoro.  2016.  Pengaruh  jumlah kelas  dan  skema  klasifikasi  terhadap akurasi  informasi  penggunaan  lahan hasil klasifkasi berbasis objek dengan teknik  support  vector  machine  di sebagian
Kabupaten Kebumen Provinsi  Jawa  Tengah. Majalah
Geografi Indonesia , 30(2): 120–133. https://doi.org/10.22146/mgi.15632
Fajri, P. Subardjo,  &  R. Pribadi. 2012. Studi perubahan  luasan  vegetasi  mangrove mengunakan  citra  Landsat  TM  dan Landsat 7 ETM+ tahun 1998–2010 di pesisir  kabupaten  Mimika  Papua. J. Mar. Res., 1(1): 146-145. https://doi.org/10.14710/jmr.v1i1.200
2
Food  and  Agriculture  Organization  (FAO). 2007.  The  World's  Mangrove  1980- 2005. FAO. Rome. FAO. 89 p.
Field, C.D. 1995. Impact of expected climate change on mangroves. In: Wong, Y.S. &  N.F.Y.  Tam.  (ed.).  Asia  Paciﬁc Symposium on Mangrove
Ecosystems.  Springer.  Kowloon,  75- 81  pp.  https://doi.org/10.1007/978- 94-011-0289-6_10
Firmansyah,  S.,  J.L.  Gaol,  &  S.B.  Susilo. 2019.  Perbandingan  klasifikasi  SVM dan  Decision  Tree  untuk  pemetaan mangrove berbasis objek
menggunakan citra satelit Sentinel-2B di  Gili  Sulat,  Lombok  Timur. J.
Pengelolaan  Sumber  Daya  Alam  dan Lingkungan , 9(3): 746-757.
https://doi.org/10.29244/jpsl.9.3.746-
757
Gilman,  E.L.,  J. Ellison, V. Jungblut,  H. van Lavieren,  L.  Wilson,  F.  Areki,  G. Brighouse,  J.  Bungitak,  E.  Dus,  M. Henry, et  al .  2006.  Adapting  to
Pacific  Island  mangrove  responses  to sea  level  rise  and  climate  change. Clim. Res. , 32: 161-176.
https://doi:10.3354/cr032161
Giri, C., B. Pengra, Z. Zhu, A. Singh, & L.L. Tieszen.  2007.  Monitoring  mangrove forest  dynamics  of  the  Sundarbans  in Bangladesh  and  India  using  multi- temporal  satellite  data  from  1973  to 2000. Estuar.  Coast.  Shelf  Sci. ,  73: 91-100. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2006.12 .019
Giri, C., E. Ochieng, L.L. Tieszen, Z. Zhu, A. Singh,  T.  Loveland,  J.  Masek,  &  N. Duke. 2011. Status and distribution of mangrove  forests  of  the  world  using earth observation satellite data. Global Ecol. Biogeogr. , 20: 154-159. https://doi.org/10.1111/j.1466- 8238.2010.00584.x
Hastiana,  Y.,  F.  Sjarkowi,  D.D.A.  Putranto,
& R. Ridho. 2010. Analisis perubahan kawasan mangrove berdasarkan interpretasi  data  spasial  di  Tn. Sembilang,  Pantai  Timur  Sumatera,
Banyuasin,  Sumsel .  Eksakta ,  11(2): 53-62. https://journal.uii.ac.id/Eksakta/article /view/2392
Hendrawan,  J.L.  Gaol,  &  S.B.  Susilo.  2018.
Studi kerapatan dan perubahan
tutupan mangrove  menggunakan citra satelit  di  Pulau  Sebatik  Kalimantan Utara. J. Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis, 10(1): 99–110. https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i1.18 595
Heumann,  B.W.  2011.  Satellite  remote sensing  of  mangrove  forests:  recent advances  and  future  opportunities. Progress  in  Physical  Geography , 35(1): 87-108.
https://doi.org/10.1177/03091333103 85371 Jhonnerie, R., V.P. Siregar, B. Nababan, L.B. Prasetyo,  &  S.  Wouthuyzen.  2014.
Deteksi  perubahan  tutupan  mangrove menggunakan citra Landsat
berdasarkan  klasifikasi  hibrida  di Sungai  Kembung  Pulau  Bengkalis Provinsi  Riau. J.  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis , 6(2): 491-506. https://doi.org/10.29244/jitkt.v6i2 Karyono, A., R. Pribadi,  & M. Helmi. 2013. Analisis  perubahan  luas  mangrove berdasarkan  citra  satelit  IKONOS tahun  2004  dan  2010  di  kecamatan Mlonggo,  Tahunan  dan  Kedung Kabupaten  Jepara  Jawa  Tengah. J. Mar. Res. , 2(3): 129-137. https://doi.org/10.14710/jmr.v2i3.314 1
Kuenzer,  C.,  A. Bluemel, S.  Gebhardt, T. vo Quoc,  &  S.  Dech.  2011.  Remote sensing  of  mangrove  ecosystems:  A review. Remote Sens., 3: 878-928. https://doi.org/10.3390/rs3050878
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI).  2014.  Panduan  monitoring status  ekosistem mangrove.  PT. Sarana  Komunikasi  Utama.  Jakarta. 35 hlm.
Liu,  D.  &  F.  Xia.  2010.  Assessing  object- based  classification:  advantages  and limitations. Remote  Sens.  Lett ,  1(4):
187–194.
https://doi.org/10.1080/01431161003 743173
Madanguit,  C.J.G.,  J.P.L.  Onez,  H.G.  Tan, M.D.  Villanueva,  J.E.  Ordaneza, R.M.  Aurelio  Jr.,  &  A.U.  Novero. 2017.  Application  of  Support  Vector Machine (SVM) and Quick Unbiased Efficient  Statistical  Tree  (QUEST) algorithms on mangrove and agricultural  resource  mapping  using LiDAR  Data  Sets. Int.  J. Appl.
Environ. Sci., 12(10): 1821–1830. https://www.ripublication.com/ijaes1
7/ijaesv12n10_06.pdf
Mallinis,  G.,  I.  Mitsopoulos,  &  I.  Chrysafi.
2018.  Evaluating  and  comparing Sentinel 2A and Landsat-8
Operational  Land  Imager  (OLI) spectral  indices  for  estimating  fire severity  in  a  Mediterranean  pine ecosystem  of  Greece. GISci.  Remote Sens., 55(1): 1–18.
https://doi.org/10.1080/15481603.201
7.1354803
Mazda, Y., M. Magi, H. Nanao, M. Kogo, T. Miyagi, N. Kanazawa, & D. Kobashi. 2002.  Coastal  erosion  due  to  long- term  human  impact  on  mangrove forest. Wetl. Ecol. Manag. , 10: 1-9. https://doi.org/10.1023/A:101434301 7416
Myint,  S.W.,  P.  Gober,  A.  Brazel,  S.
Grossman-Clarke,  &  Q.  Weng.  2011. Per-pixel vs.
object-based classification  of  urban  land  cover extraction using high spatial resolution
imagery.
Remote  Sens.  Environ. ,  115:  1145– 1161.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.12.
017
Nagelkerken,  I.,  S.J.M.  Blaber,  S.  Bouillon, P.  Green,  M.  Haywood,  L.G.  Kirton, J.O.  Meynecke,  J.  Pawlik,  H.M. Penrose,  A.  Sasekumar, et  al .  2008.
The habitat function of mangroves for terrestrial  and  marine  fauna:  A review. Aquat. Bot., 89: 155-185. https://doi.org/10.1016/j.aquabot.200 7.12.007
Noor, Y.R., M. Khazali, & I.N.N. Suryadiputra.
2012. Panduan pengenalan  mangrove  di  Indonesia. PHKA/WI-IP. Bogor. 220 hlm.
Nugroho, A.S., A.B. Witarto, & D. Handoko. 2003.  Application  of  support  vector machine in bioinformatics. In: Proceeding Indonesia Scientific
Meeting,  Central  Japan,  Gifu,  1–11 pp. https://asnugroho.net/papers/ikcsvm.p
df
Ostling,  J.L.,  D.R.  Butler,  &  R.W.  Dixon. 2009.  The  biogeomorphology  of mangroves  and  their  role  in  natural hazards  mitigation. Geogr.  Compass , 3(5): 1607-1624. https://doi.org/10.1111/j.1749- 8198.2009.00265.x Pujiono,  E.,  D.A.  Kwak,  W.K.  Lee, Sulistyanto, S.R.  Kim,  J.Y.  Lee,  S.H. Lee,  T.  Park,  &  M.I.  Kim.  2013. RGB-NDVI  color  composites  for monitoring  the  change  in  mangrove area  at  the  Maubesi  Nature  Reserve, Indonesia. Forest  Sci.  Technol., 9(4): 171–179.
https://doi.org/10.1080/21580103.201 3.842327
Rosmasita,  V.P.  Siregar  &  S.B.  Agus.  2018. Klasifikasi  mangrove  berbasis  objek dan piksel menggunakan citra Sentinel-2B di Sungai Liong, Bengkalis, Provinsi Riau. J. Ilmu dan Teknologi  Kelautan  Tropis ,  10(3):
601-615.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i3.22 182
Sarkar,  S.K.  &  A.K.  Bhattacharya.  2003. Conservation  of  biodiversity  of  the coastal  resources  of  Sundarbans, Northeast India: an integrated approach through environmental education. Mar. Pollut. Bul. , 47: 260- 264. https://doi.org/10.1016/S0025- 326X(02)00475-7
Shafri,  H.Z.M.  &  F.S.H.  Ramie.  2009.  A comparison of support vector machine and decision tree classifications  using  satellite  data  of Langkawi  Island. Inf.  Technol.  J. , 8(1): 64–70.
https://doi.org/10.3923/itj.2009.64.70
Stow,  D.,  Y.  Hamada,  L.  Coulter,  &  Z.
Anguelova. 2008. Monitoring shrubland  habitat  changes  through object-based  change  identification with  airborne  multi-spectral  imagery. Remote  Sens.  Environ. ,  112:  1051- 1061.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2007.07. 011 Thampanya, U., J.E. Vermaat, S. Sinsakul, &
N. Panapitukkul. 2006. Coastal erosion and mangrove progradation of Southern  Thailand. Estuar.  Coast. Shelf Sci., 86(1): 75-85. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2006.01 .011
Tzotzos,  A.  2006.  A  support  vector  machine approach  for  object  based  image analysis.  2006.  In:  1st  International Conference  on  Object-based  Image Analysis, OBIA, Salzburg, Austria, 4- 5 Juli. 6 p. https://www.isprs.org/proceedings/xx xvi/4- C42/Papers/09_Automated%20classif ication%20Generic%20aspects/OBIA 2006_Tzotsos.pdf
Wahidin,  N.,  V.P.  Siregar,  B.  Nababan,  I. Jaya,  &  S.  Wouthuyzend.  2015. Object-based image analysis for coral reef  benthic  habitat  mapping  with several classification algorithms. Procedia Environmental Sciences , 24:
222-227. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015. 03.029 Zhu, G. & D.G. Blumberg. 2002.
Classification  using  ASTER  data  and SVM  algorithms;  The  case  study  of Beer  Sheva,  Israel. Remote  Sens. Environ. , 80: 233–240. https://doi.org/10.1016/S0034- 4257(01)00305-4
Received  :   21 October 2019 Reviewed :   20 November 2019 Accepted  :  07 March 2021