Evaluasi Tingkat Akurasi Klasifikasi Habitat Bentik Perairan Dangkal pada Perbedaan Jumlah Kelas .................................... (Sugara et al)

## EVALUASI TINGKAT AKURASI KLASIFIKASI HABITAT BENTIK PERAIRAN DANGKAL PADA PERBEDAAN JUMLAH KELAS MENGUNAKAN CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI STUDI KASUS: PULAU SEBARU BESAR, KEPULAUAN SERIBU
( Evaluation of Accuracy Level of Shallow Waters Bentic Habitat Mapping in Different Classes using High Resolution Imagery ) Case Study: Sebaru Besar Island, Kepulauan Seribu
Ayub Sugara 1 , Vincentius P. Siregar 2 dan Syamsul B. Agus 3
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB, Bogor
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor Jln. Srikandi No. 22 Dramaga Bogor, 16680 E-mail: ayubsugara7@gmail.com
Diterima: 25 Februari 2020; Direvisi: 11 Oktober 2020; Disetujui untuk Dipublikasikan: 26 Oktober 2020

## ABSTRAK
Pulau Sebaru Besar merupakan salah satu pulau yang terdapat di bagian utara Kepulauan Seribu yang memliki  keanekaragaman  habitat  perairan  laut  dangkal.  Citra  resolusi  tinggi  diintegrasikan  dengan  data observasi  lapang  dapat  menjadi  alternatif  sumber  informasi  terkait  habitat  bentik  perairan  laut  dangkal. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi akurasi hasil klasifikasi habitat bentik perairan dangkal di Pulau  Sebaru  Besar  Kepulauan  Seribu  menggunakan  citra  WorldView-2  dengan  penerapan  9  dan  7  kelas serta melakukan uji akurasi hasil klasifikasi. Data citra WorldView-2 yang digunakan merupakan salah satu citra resolusi tinggi dengan resolusi spasial 1,84 x 1,84 meter 2 yang diakuisisi pada tanggal 7 Mei 2018. Survei lapang  habitat  bentik  perairan  dangkal  dilakukan  pada  tanggal  10-12  Mei  2018  dan  09-10  Desember  2018 dengan teknik foto kuadrat yang menghasilkan sampelsampel sebanyak 159 titik. Persentase tutupan habitat setiap  foto  kuadrat  dianalisis  dengan  perangkat  lunak Coral  Point  Count  with  Excel  extensions (CPCe). Berdasarkan hasil penelitian akurasi klasifikasi pemetaan habitat bentik perairan dangkal untuk 9 dan 7 kelas dihasilkan  akurasi  sebesar  63,2%  dan  67,5%  dengan  algoritma Maximum  Likelihood  Classification (MLC). Habitat  bentik  perairan  dangkal  dapat  dipetakan  dengan  baik , sehingga  bisa  menjadi  masukan  basis  data informasi  untuk  pengelola  Taman  Nasional  Kepulauan  Seribu  (TNKpS)  kaitannya  dalam  usaha monitoring habitat bentik terkhusus terumbu karang dan upaya konservasi habitat perairan laut dangkal.
Kata kunci : citra Worldview-2, habitat bentik, Pulau Sebaru Besar

## ABSTRACT
Sebaru Besar Island is one of the islands located in the northern part of the Seribu Islands which has a diversity  of  shallow  marine  habitats  with  limited  availability  of  spatial  data.  Remote  sensing  using  high- resolution  imagery  integrated  with  field  observation  data  is  an  alternative  source  of  information  related  to shallow-water  benthic  habitats.  This  study  aims to  classify shallow-water  benthic  habitats  on  Sebaru  Besar Island  using  Worldview-2  imagery  with  the  application  of  9  and  7  classes  and  to  test  the  accuracy  of classification  results.  Worldview-2  Image  Data  used  is  one  of  the  high-resolution  images  with  a  spatial resolution of 1.84 x 1.84 meters 2 which was acquired on May 27, 2018. Field survey of shallow water benthic habitat  was  conducted  on  10-12  May  2018  and  09-10  December  2018  with  photo  techniques  squares that produce 159 sample points. The percentage of habitat cover per square photo was analyzed with Coral Point Count  with  Excel  extensions  (CPCe)  software.  This  research  shows  that  the  classification  accuracies  of shallow water benthic habitat mapping for 9 and 7 classes are 63.2% and 67.5% with the Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithm. Shallow benthic habitat can be mapped well so that it can be used as input to an information database for the management of the Thousand Islands National Park (TNKpS) in relation to efforts to monitor benthic habitats specifically coral reefs and efforts to conserve shallow marine habitat.

## Keywords: Worldview-2 imagery, bentic habitat, Sebaru Besar Island

## PENDAHULUAN
Pulau  Sebaru  Besar  merupakan  salah  satu pulau  yang  termasuk  dalam  kawasan  administratif Kabupaten  Kepulauan  Seribu  bagian  utara  DKI Jakarta.  Pulau  Sebaru  Besar  juga  merupakan kawasan  Taman  Nasional  Kepulauan  Seribu
(TNKpS). Kawasan Kepulauan Seribu dalam sektor pariwisata  sudah  memiliki  eksistensi  dalam wisatawan lokal maupun -internasional atau manca negara. Kepulauan Seribu menjadi target wisatawan  dalam  menikmati  wisata  bahari  seperti snorkeling dan diving .  Pulau  Sebaru  Besar  yang letaknya di Kepulauan Seribu bagian utara dengan
jarak ± 71 km dari Pelabuhan Tanjung Priok, masih belum  terjamah  oleh  wisatawan  jika  dibandingkan dengan  pulau-pulau  yang  menjadi  ikon  Kepulauan Seribu  seperti  Pulau  Pramuka,  Pulau  Harapan, Pulau  Pari  dan  Pulau  Tidung.  Menurut Eugenio  et al,  (2017),  ekosistem  pesisir  memiliki  karakteristik keanekaragaman  hayati  yang  tinggi  dan  produksi primer,  akan  tetapi  sangat  sensitif  terhadap perubahan dikarenakan aktivitas manusia maupun fenomena alam.
Pengelolaan  wilayah  pesisir  dan  pulau-pulau kecil  merupakan  salah  satu  proses  perencanaan, pemanfaatan,  pengawasan  dan  pengendalian sumber  daya  pesisir  dan  pulau-pulau  kecil  untuk meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  yang tercantum  dalam    UU  Nomor  27  Tahun  2007 (Republik  Indonesia,  2007.).  Potensi  di  bidang kelautan  di  Pulau  Sebaru  Besar  memerlukan manajemen yang tepat dalam pengelolaan sumberdaya, salah satunya yaitu dengan melakukan  pemetaan  habitat  bentik  perairan dangkal.  Hal  tersebut  berguna  untuk  mengkaji informasi  terkait  identifikasi  dan  sebaran  habitat penting perairan dangkal, sehingga di masa depan keanekaragaman  bentik  pada  ekosistem  tetap terjaga  dengan  baik.  Selain  itu  peta  habitat  bentik yang  rinci  dapat  dijadikan  sebagai  data  informasi dasar  ekosistem  terumbu  karang  yang  dikaitkan dengan estimasi persediaan ikan karang (Knudby et al, 2011; Purkis, Graham, & Riegl, 2008). Menurut Badan  Informasi  Geospasial  (BIG)  habitat  bentik ialah  zona  atau  lingkungan  tempat  hidup  bagi benthos atau organisme perairan yang hidup pada substrat dasar suatu perairan (BIG, 2017). Habitat bentik  mempunyai  fungsi  sebagai  sumber  plasma nutfah  dan  biodiversitas  bagi  kehidupan  laut  serta sebagai  perlindungan  pantai  dari  gelombang, penstabil sedimen, penjernih air, penyerap karbon, sumber  material  untuk  farmasi  dan  industri,  serta fungsi pariwisata.
Teknologi penginderaan jauh dengan menggunakan  citra  satelit  dapat  melakukan pendeteksian dan pemantauan terhadap perubahan  kondisi  habitat  bentik  perairan  dangkal secara  cepat  serta  hemat  biaya  (Richards  &  Jia, 2013).  Citra  satelit  terdiri  dari  citra  yang  berbayar dan gratis diunduh, masing-masing citra terdiri dari resolusi  spasial  tinggi,  sedang  dan  rendah.  Salah satu  citra  resolusi  tinggi  yaitu  Citra  Worldview-2 dengan  resolusi  spasial  1,84  m  (Digital  Globe, 2010). Citra resolusi tinggi dapat memetakan objek secara  detail  dibanding  dengan  citra  resolusi sedang seperti Sentinel 2A dan Landsat 8.
Pengamatan  objek  di  kawasan  perairan dangkal  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat mempengaruhi  proses  identifikasi  objek.  Seperti halnya  pemetaan  habitat  bentik  perairan  dangkal dengan  menggunakan  Citra  Wolrdview-2  (Collin  & Hench,  2012;  Eugenio  et  al.,  2017),  proses identifikasi habitat bentik dengan keanekaragaman
ekosistem  menjadi  tantangan  dalam  penelitian  ini. Terutama di Pulau Sebaru Besar, Kepulauan Seribu yang  ketersediaan  data,  keanekaragaman  hayati perairan  dangkal  yang  belum  banyak  tersedia. Pendekatan pemetaan habitat bentik diintegrasikan dengan  data  satelit  telah  terbukti  efektif  dalam menghasilkan  informasi  secara  spasial  (Lyons, Phinn, & Roelfsema, 2011).
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  melakukan klasifikasi  habitat  bentik  perairan  dangkal  di  Pulau Sebaru  Besar  Kepulauan  Seribu  menggunakan Citra Worldview-2 dengan penerapan 9 dan 7 kelas serta  melakukan  uji  akurasi  hasil  klasifikasi. Penelitian ini ke depan diharapkan dapat memberi informasi tentang sebaran habitat bentik di perairan Pulau  Sebaru  Besar,  Kepulauan  Seribu  untuk pengelolaan wilayah pesisir dan pulau-pulau kecil.

## METODE
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Pulau  Sebaru Besar  ( Gambar  1 ) dengan  posisi  05°46’00”  LS 106°44’50” BT. Survei lapangan dilakukan tanggal 03-12  Mei  2018  dan  04-10  Desember  2018. Pengolahan citra satelit dilakukan dengan menggunakan  perangkat  keras  berupa  laptop  dan perangkat  lunak  yaitu  ESRI  ArcGIS © versi  10.4, ENVI versi 5.2, MS Excel 2013, XLSTAT dan Coral Point Count with Excel extensions (CPCe).
Peralatan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah GPS Garmin 78s dan 64s, GPS Floating kit dan  Dry  Bag,  Alat  selam  ( Scuba  Set ),  Kamera  + Housing  Underwater ,  Pensil  dan  kertas newtop. Transek kuadrat  1  m  x  1  m.  Citra  yang  digunakan yaitu  Citra  Worldview-2  (standar  level  1B  11  bit) wilayah  Pulau  Sebaru  Besar  yang  diakuisisi  pada 27  Mei  2018  dengan  sistem  koordinat  UTM  48S  - WGS84  resolusi  spasial  1.84  m.  Penelitian  ini dilakukan dengan beberapa langkah yaitu pembuatan  desain  survei  sebelum  turun  lapang dengan  melakukan  klasifikasi  habitat  secara  tidak terbimbing (unsupervised  classification) dengan algoritma  ISODATA  ( iterative  self  organizing  data analysis technique ), kemudian melakukan pengamatan  langsung  habitat  bentik  perairan dangkal ( in-situ).
Pengambilan data lapangan seperti identifikasi objek habitat dan persentase penutupan dilakukan dengan  cara snorkling dan diving dibantu  dengan transek  kuadrat  1m  x  1  m  (English,  Wilkinson,  & Baker, 1997; Roelfsema & Phinn, 2008). Data plot transek  1m  x  1  m  disesuaikan  dengan  tingkat kesepadanan sampling lapangan  dengan  resolusi spasial  citra  Worldview-2.  Setiap  titik  lokasi sampling dilakukan  dua  kali  foto  menggunakan transek  kuadrat  untuk  mewakili  komposisi  habitat bentik  satu  piksel  citra  Worldview-2.  Pengambilan data posisi geografis dibantu dengan menggunakan GPS handheld tipe  Garmin  78s  dan  64s  dengan total titik survei lapangan sebanyak 159 titik.

## Gambar 1 . Peta lokasi penelitian.

## Koreksi Atmosferik
Koreksi  atmosferik  ialah  suatu  tahapan  untuk menghasilkan  citra  baru  yang  telah  terbebas  dari gangguan  atmosfer  seperti  partikel  uap  air  dan debu.  Pantulan  objek  yang  direkam  oleh  satelit sensor  umumnya  dipengaruhi  oleh  penyerapan atmosfer  dan  hamburan,  sensor-target-iluminasi, dan  sensor  kalibrasi  (Teillet,  1986) . Proses transformasi citra dengan perangkat lunak ENVI 5.2 menggunakan Dark  Object  Subtraction atau  biasa dikenal dengan nama (DOS).

## Koreksi Kolom Air
Koreksi kolom air digunakan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara mengurangi efek  gangguan  akibat  kolom  air.  Intensitas  energi berkurang secara eksponensial sering meningkatnya  kedalaman  perairan . Teknik  yang umum  digunakan  untuk  koreksi  kolom  air berdasarkan  algoritma  yang  dikembangkan  oleh (Lyzenga,  1981)  yaitu  dengan  metode Depth Invariant Index (DII). Koreksi kolom air menggunakan  komposisi band sinar  tampak dengan cara mengekstrak nilai piksel citra pada tipe substrat  yang  sama.  Dalam  hal  ini training  area diambil  pada  tipe  substrat  pasir  dari  kedalaman berbeda  (Green  et  al,  2000;  Wahidin,  Siregar, Nababan,  Jaya,  &  Wouthuyzen,  2014). Depth Invariant  Index (DII)  merupakan  citra  transformasi yang sudah terkoreksi kolom air dengan nilai digital berupa indeks objek habitat dasar perairan dangkal dengan Persamaan  1,  Persamaan  2, dan Persamaan 3.
Depth Invariant Index  =  ln(Li) – [(Ki/Kj). ln(Lj)] ( 1 )
di mana: Li : Nilai digital pada band i.
Lj
: Nilai digital pada band j.
Ki/Kj : Rasio Koefisien atenuasi pada pasangan band i
𝑘𝑖 𝑘𝑗 = 𝑎 +   √𝑎 2 + 1 ……… ………………………... ( 2 )
𝑎 (𝜎𝑖𝑖−𝜎𝑖𝑗 2𝜎𝑖𝑗 …………….…….……….………...…...…( 3 )
di mana: 𝜎 ii,jj
: Varian band i, atau band j 𝜎 𝑖𝑗 : Covarian band ij

## Kategori Tutupan Habitat Bentik
Kategori  tutupan  habitat  bentik  didapat  dari  hasil analisis  setiap  foto  dengan  menggunakan  transek kuadrat  menggunakan  aplikasi Coral  Point  Count with Excel extensions (CPCe) (Kohler & Gill, 2006)
( Gambar 2 ). CPCe merupakan suatu aplikasi yang dikembangkan melalui visual basic untuk melakukan  analisis  perhitungan  titik  acak  ( random point  count )  maupun  ( stratified  point  count). Tipe spesifikasi  untuk  titik stratified yang  dalam penelitian ini adalah uniform grid menggunakan 30 titik yang ditumpang susun pada setiap foto kuadran ( Gambar  2 ).  Selanjutnya  dianalisis  dengan  sistem Agglomerative  Hieerarchical  Clustering (AHC) menggunakan  perangkat  lunak  XLSTAT.  Analisis AHC  ini  menggunakan  algoritma bray-curtis dan menghasilkan dendogram skema klasifikasi habitat bentik.  Berdasarkan  data  survei  lapangan  dengan menghilangkan  komposisi  kelas  yang  memiliki frekuensi kehadiran kurang dari 0.4% (Green et al, 2000).
Gambar  2. a)  Transek  kuadrat  dengan  tetraphod;  b) analisis  persentase  bentik  di  CPCe;  dan  c) contoh katagori bentik.

## Maximum Likelihood Classification
Algoritma Maximum  Likelihood  Classification (MLC) memperhatikan probabilitas maksimum dari sejumlah piksel citra yang diklasifikasikan. Tahapan awal  yang  dikerjakan  dalam  pengklasifikasian algoritma MLC adalah  mendapatkan  nilai  statistik dari  kelas-kelas  potensial  yang  telah  ditetapkan. MLC mengasumsikan  bahwa  statistik  untuk  setiap kelas  dalam  setiap band biasanya  didistribusikan dan  menghitung  probabilitas  bahwa  suatu  piksel diberikan  milik  kelas  tertentu,  kecuali  ambang probabilitas  dipilih,  semua  piksel  diklasifikasikan. Piksel  ditugaskan  untuk  kelas  yang  memiliki probabilitas  tertinggi.  Aturan  keputusan  dari MLC didasarkan pada Persamaan 4 Bayesian berikut:
𝑃 = ln(𝐴𝑐) − 0.5 ln(|Σc|) − 0.5[(𝑋 𝜇𝑐) 𝑇 (𝛴𝑐 −1 )(𝑋𝜇𝑐)] ( 4 )
di mana: P
: Bobot jarak likelihood c : Indeks kelas X : Nilai piksel dari calon kelas
μc : Rata-rata dari pelatihan untuk kelas c Ac : Persentase apriori untuk kelas c
|Σc| : Determinan matrix peragam untuk kelas c
Σc-1
: Peragam invers matrix kelas c
T
: Putaran matriks

## Uji Akurasi
Pengujian  akurasi  dilakukan  terhadap  peta tematik  hasil  klasifikasi  untuk  mengetahui  tingkat ketepatan dari teknik klasifikasi yang diterapkan. Uji akurasi  yang  umum  dilakukan  pada  data  hasil klasifikasi  penginderaan  jauh  adalah  matriks kesalahan  ( error  matrix )  dengan  mengukur overall accuracy (OA), producer  accuracy (PA), user accuracy (UA)  dan  Kappa  yang  dapat  dilihat  pada Persamaan  5 , Persamaan  6 ,  dan Persamaan  7 (Congalton  &  Green,  2009).  Metode  ini  dilakukan dengan  membandingkan  citra  hasil  klasifikasi sebagai  dasar  kelas  sebenarnya  dengan  data lapangan  yang  diyakini  secara  akurat  mewakili suatu tutupan area penelitian (Siregar, 2010).
Overall Accuracy (OA) = 𝛴 𝑖=1 𝑘 𝑛 𝑖𝑖 𝑛 . …………… (5)
Producer Accuracy (PA) = 𝑛 𝑗𝑗 𝑛 +𝑗 …………… …. (6)
User Accuracy (UA) = 𝑛 𝑖𝑖 𝑛 𝑖+ ….… …........ (7)
Dimana :  k  adalah  jumlah  baris yang  terdapat  pada matriks, n ialah jumlah total pengamatan , 𝑛𝑗𝑗 adalah jumlah pengamatan pada kolom ke-j dan baris ke-j dan 𝑛𝑖𝑖 adalah jumlah pengamatan pada kolom ke – i dan baris ke – i.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Koreksi Atmosferik
Citra  hasil  koreksi  atmosferik,  secara  visual terlihat  lebih  jelas  terutama  pada  wilayah  daratan dan  perairan  dangkal.  Menurut  (Mahiny  &  Turner, 2007)  citra  hasil  koreksi  atmosferik  dapat meningkatkan akurasi pemetaan jika dibandingkan dengan citra tanpa koreksi dengan dua kemungkinan yaitu pada nilai reflektansi underestimate dan overestimate yang  disebabkan karena  parameter  aerosol  yang  kurang  sesuai dengan  kondisi  lapangan  saat  perekaman  citra. Citra  hasil  koreksi  atmosferik  disajikan  pada Gambar 3 .
Gambar 3 . Citra hasil koreksi atmosferik.

## Koreksi Kolom Air
Koreksi  kolom  air  dilakukan  dengan  cara menganalisis  informasi  nilai  piksel  citra  pada  tipe subtrat  yang  homogen  dari  kedalaman  berbeda (Green et al 2000). Pada penelitian ini, training area di  objek  pasir  pada  kedalaman  yang  berbeda. Menurut  (Siregar,  2010)  citra  transformasi  hasil koreksi  kolom  air  bertujuan  untuk  meningkatkan kenampakan  substrat  dasar  perairan  secara maksimal. Citra kanal biru dan kanal hijau diekstrak nilai pikselnya dengan membuat training area pada citra.  Hasil  analisis training  area citra  Worldview-2 didapat  nilai  koefisien  attenuasi  perairan  (ki/kj)  di Pulau  Sebaru  Besar  sebesar  0.54.  Hasil  koreksi kolom  air  metode  DII  pada  citra  Worldview-2  di Sebaru  Besar  disajikan  pada Gambar  4 dan Gambar 5 .
Sesudah A B Sebelum
Evaluasi Tingkat Akurasi Klasifikasi Habitat Bentik Perairan Dangkal pada Perbedaan Jumlah Kelas .................................... (Sugara et al)
Gambar 4. Hasil koreksi kolom air menggunakan kanal biru dan kanal hijau.
Gambar  5. Histogram  (a)  sebelum transformasi  koreksi kolom  air  dengan  metode  DII  dan  (b) sesudah  transformasi  koreksi  kolom  air dengan metode DII.
Puncak histogram citra sebelum dan sesudah transformasi  DII  ( Gambar  5 )  menggambarkan banyaknya kelas habitat yang dapat diekstrak oleh Citra  Worldview-2.  Pada Gambar  5 terlihat perbedaan sebelum dan sesudah koreksi kolom air, dimana  setelah  koreksi  kolom  air  meningkatkan deteksi citra terhadap objek dengan ditandai makin bertambahnya  puncak  pada  histogram. Slicing histogram  memperlihatkan  beberapa  kelas  objek yang  diwakili  oleh  puncak-puncak  histogram. Distribusi rentang nilai hasil transformasi menunjukkan  banyaknya  kelas  yang  ada  sebagai karakteristik/habitat  dasar  perairan  (Selamat  et  al, 2012; Siregar, 2010)

## Skema Klasifikasi Bentik
Analisis klaster menghasilkan 9 kelas komposisi  bentik  berdasarkan  temuan  pada  saat survei  lapang  di  Pulau  Sebaru  Besar  yaitu  pasir (PS),  alga  (AL), rubble (R),  karang  hidup  (KH), karang  mati  (KM),  pasir  campur  alga  (PA), rubble
campur  alga  (RA), rubble campur  karang  mati (RKM)  dan  pasir  campur  karang  mati  (PKM). Selanjutnya  untuk  pembentukan  7  kelas  meliputi pasir (PS), alga (AL), rubble (R), karang hidup (KH), karang  mati  (KM),  pasir  campur  alga  (PA), rubble campur alga (RA). Diagram skema klasifikasi bentik disajikan pada Gambar 6 . Berdasarkan diagram skema klasifikasi komposisi  bentik  ( Gambar  6 ),  kategori  terumbu karang  terbagi  atas  2  kelas  yaitu  karang  mati  dan karang hidup. Kelas karang mati meliputi DC ( Dead Coral )  dan  DCA  ( Dead  Coral  with  Algae ). Sedangkan  kelas  karang  hidup  meliputi  bentuk pertumbuhan  karang  seperti branching,  massive dan  plate .  (Roelfsema  et  al.,  2018)  melakukan pemetaan  habitat  bentik  dengan  integrasi  zona geomorfologi  dan  model  ekologi  berdasarkan komposisi  bentik.  Komposisi  bentik  didefinisikan sebagai  bentuk  pertumbuhan  karang  dengan  tipe dominan  dalam  hal  morfologi  seperti plate, branching, massive dan encrusting corals (Chollett & Mumby, 2012). Menurut Roelfsema et al, (2013) komposisi  bentik  ialah  jenis  tutupan  bentik  yang dominan pada perairan seperti karang, alga, pasir, rubble dan batu.

## Klasifikasi Habitat Bentik Perairan Dangkal
Klasifikasi habitat bentik di Pulau Sebaru Besar menggunakan  metode  klasifikasi  berbasis  piksel dengan  algoritma Maximum  Likelihood.  Maximum Likelihood bekerja  berdasarkan  nilai  statistik probabilitas  pada  setiap training  area kelas  objek terhadap kelas objek yang lainnya, sehingga dapat meminimalisasi  piksel  yang  tidak  terklasifikasi melalui pengaturan nilai batas ( threshold ) (Richards &  Jia,  2013).  Pada Gambar  7 terlihat  sebaran masing-masing kelas habitat bentik di area perairan dangkal  Pulau  Sebaru  Besar.  Setiap  warna membedakan  objek  yang  terdeteksi  oleh  Citra Worldview-2  yang  sudah  ditransformasi  dengan metode Depth Invariant Index (DII).
Gambar 7. Hasil klasifikasi habitat bentik di Pulau Sebaru Besar untuk 9 kelas (A) dan 7 kelas (B)
Pada Gambar  7 terlihat  kelas rubble tersebar  di sekeliling  area  Pulau  Sebaru  Besar,  hal  tersebut mengindikasikan  bahwa  faktor  antropogenik  yang kurang  ramah  lingkungan.  Pada  saat  observasi lapangan  peneliti  melihat  beberapa  aktivitas antropogenik  di  sekitar  perairan  dangkal  di  Pulau Sebaru Besar seperti, penangkapan lobster mutiara ( Panulirus  ornatus ),  teripang  pasir  ( Holothuroidea scabra )  dan  ikan  hias.  Selain  itu  peneliti  juga menemukan  aktivitas  nelayan  dari  luar  kawasan Kepulauan  Seribu  sedang  melakukan  aktivitas speargun ikan  yang  dapat  merusak  habitat ekosistem terumbu karang menjadi rubble terutama pada  bentuk  pertumbuhan  karang  bercabang (branching) . Didukung dengan pernyataan Eugenio et al, (2017) perubahan yang terjadi pada ekositem pesisir itu disebabkan karena dua faktor yaitu faktor aktifitas  manusia  dan  fenomena  alam  (tidak  ada penjelasan).

## Uji Akurasi Hasil Klasifikasi
Data penginderaan jauh didukung dengan data observasi  lapang  di  Pulau  Sebaru  Besar  dapat memetakan habitat bentik dengan baik pada 9 dan 7 kelas habitat. Phinn, Roelfsema, & Mumby, (2012) menerangkan  bahwa  integrasi  data  penginderaan jauh  dan  data  lapangan  telah  berhasil  digunakan untuk pemetaan habitat bentik secara hirarki. Hasil uji  akurasi  klasifikasi  disajikan  pada Tabel  1
meliputi overall  accuracy  (OA),  producer  accuracy (PA) dan user accuracy (UA) .
Citra  Worldview-2  termasuk  dalam  kategori citra  resolusi  tinggi  dengan  tingkat  kemampuan lebih  baik  dalam  mengenali  obyek  terkecil  yang tertangkap sensor. Penggunaan citra resolusi tinggi akan  meningkatkan  deteksi  terhadap  habitat  kelas karang,  selain  itu  jumlah  kelas  yang  lebih  banyak menjadikan tingkat akurasi object lebih detil (Mellin et al. 2009). Berdasarkan Tabel 1 akurasi tertinggi didapat  pada  7  kelas  habitat  yaitu  sebesar  67%, sedangkan  untuk  9  kelas  habitat  dengan  akurasi sebesar 63%. Perbedaan persentase hasil klasifikasi  tersebut  disebakan  oleh  perbedaan jumlah kelas, di mana semakin banyak jumlah kelas maka  persentase  akurasi  yang  didapat  semakin rendah.  Menurut  Andréfouët  et  al,  (2003) persentase overall  accuracy semakin  menurun dengan bertambahnya jumlah kelas yang digunakan.  Hal  ini  sesuai  dengan  pernyataan Mastu,  Nababan,  &  Panjaitan,  (2018)  bahwa banyaknya kelas yang digunakan akan mempengaruhi persentase akurasi hasil klasifikasi, dimana kelas yang lebih sedikit akan menghasilkan overall  accuracy lebih  tinggi  dibandingkan  dengan penggunaan jumlah kelas yang lebih banyak.

## A

## B
Evaluasi Tingkat Akurasi Klasifikasi Habitat Bentik Perairan Dangkal pada Perbedaan Jumlah Kelas .................................... (Sugara et al)

## Tabel 1 . Uji akurasi hasil klasifikasi.
Citra Kelas Habitat OA PA UA
W o rl d v ie w -2
Ground Truth Habitat 63,2% Alga 80 36,4 Karang Hidup 56,5 92,9 Karang Mati 57,1 50 Karang Mati Mixed Pasir 60 33,3 Pasir Mixed Alga 66,7 83,3 Pasir 70 77,8 Rubble 55,6 83,3 Rubble Mixed Alga 75 54,6 Rubble Mixed K arang Mati 60 42,9 Ground Truth Habitat 67,5% Alga 100 45,5 Karang Hidup 56,5 86,7 Karang Mati 57,1 40 Pasir Mixed Alga 75 50 Pasir 66,7 75 Rubble 70 87,5 Rubble Mixed Alga 73,3 84,6

## KESIMPULAN
Pemetaan  habitat  bentik  perairan  dangkal menggunakan citra resolusi tinggi dapat dipetakan dengan  baik.  Tingkat  akurasi  hasil  klasifikasi pemetaan  habitat  bentik  perairan  dangkal  untuk  9 dan  7  kelas  yaitu  sebesar  63.2%  dan  67.5%. Berdasarkan hasil klasifikasi habitat bentik dengan 7  kelas  menghasilkan  tingkat  akurasi  lebih  tinggi 4,.3%  dibandingkan  dengan  9  kelas.  Hal  ini disebabkan oleh tingkat kedetailan dalam pengelompokan  objek  yang  dikelaskan.  Integrasi citra satelit resolusi tinggi dalam pemetaan habitat bentik  perairan  laut  dangkal  dapat  menjadi masukan  basis  data  informasi  untuk  pengelola Taman Nasional Kepulauan Seribu (TNKpS) terkait usaha  pemantauan  habitat  bentik  khususnya terumbu  karang  dan  upaya  konservasi  habitat perairan laut dangkal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan Tinggi,  Republik  Indonesia  Direktorat  Riset  dan Pengabdian  Masyarakat  Ditjen  Penguatan  Riset dan  Pengembangan  yang  telah  mengamanahkan program hibah Penelitian Dasar Unggulan
Perguruan  Tinggi  (PDUPT)  yang  diketuai  oleh Bapak. Prof. Dr. Vincentius P. Siregar, DEA. Selain itu ucapan terima kasih kepada Anggota Laboratorium Pemodelan Spasial Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan Fakultas Perikananan dan Bapak  Iwan  Pulau  Panggang,  Siddiq  Sangadji, Septiyan Firmansyah serta Ibu Esty Kurniati, Atika Kumala Dewi dan Hylda Khaira.

## DAFTAR PUSTAKA
Andréfouët, S., Kramer, P., Torres-Pulliza, D., Joyce, K.
E.,  Hochberg,  E.  J.,  Garza- Pérez,  R.,  …  Muller- Karger,  F.  E.  (2003).  Multi-site  evaluation  of IKONOS data for classification of tropical coral reef environments. Remote  Sensing  of  Environment , 88 (1 –2),
128 –143. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.04.005
BIG.  (2017).  Peraturan  Badan  Informasi  Geospasial. Peraturan  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  7 Tahun 2017 Tentang Kompetensi Kerja Di Bidang Informasi Geospasial , 53 (9), 10.
Chollett,  I.,  &  Mumby,  P.  J.  (2012).  Predicting  the distribution  of  Montastraea  reefs  using  wave exposure. Coral Reefs , 31 (2), 493 –503. https://doi.org/10.1007/s00338-011-0867-7
Collin,  A.,  &  Hench,  J.  L.  (2012).  Towards  deeper measurements of tropical reefscape structure using the  WorldVsiew-2  spaceborne  sensor. Remote
Sensing , 4 (5), 1425 –1447.
https://doi.org/10.3390/rs4051425
Congalton,  R.G.  &  Green,  K.  (2009).  Assessing  the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices.  In The  Photogrammetric  Record , 25 . https://doi.org/10.1111/j.14779730.2010.00574_2. x
Digital Globe. (2010).  The Benefits of the Eight Spectral Bands Of WorldView-2. White Paper, 12 . English,  S.,  Wilkinson,  C.,  &  Baker,  V.  (1997).  Survey manual  for  tropical  marine  resources.  Second edition. Australian  Institute  of  Marine  Sciences ISBN 0, 642 (2594). 4.
Eugenio,  F.,  Marcello,  J.,  Martin,  J.,  &  Rodríguez- Esparragón,  D.  (2017).  Benthic  habitat  mapping using multispectral high-resolution imagery: Evaluation of shallow water atmospheric correction techniques. Sensors , 17 (11). 2639. https://doi.org/10.3390/s17112639
Green, E., Mumbay, P.,Edwards, A., & Clark, C. (2000). Remote  Sensing:  Handbook  for  Tropical  Coastal Management . United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.
Knudby,  A.,  Roelfsema,  C.,  Lyons,  M.,  Phinn,  S.,  & Jupiter,  S.  (2011).  Mapping  fish  community variables  by  Integrating  field  and  satellite  data, object-based  image  analysis  and  modeling  in  a
traditional  Fijian  fisheries  management  area.
Remote Sensing , 3 (3), 460 –483. https://doi.org/10.3390/rs3030460
Kohler, K. E., & Gill, S. M. (2006). Coral Point Count with Excel extensions (CPCe): A Visual Basic program for  the  determination  of  coral  and  substrate coverage  using  random  point  count  methodology. Computers  and  Geosciences , 32 (9),  1259 –1269. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2005.11.009 Lyons, M., Phinn, S., & Roelfsema, C. (2011). Integrating
Quickbird  multi-spectral  satellite  and  field  data:
Mapping  bathymetry,  seagrass  cover,  seagrass species  and  change  in  Moreton  Bay,  Australia  in 2004  and  2007. Remote  Sensing , 3 (1),  42 –64. https://doi.org/10.3390/rs3010042
Lyzenga,  D.  R.  (1981).  Remote  sensing  of  bottom reflectance  and  water  attenuation  parameters  in shallow  water  using  aircraft  and  landsat  data.
International Journal of Remote Sensing , 2 (1), 71 – 82. https://doi.org/10.1080/01431168108948342
Mahiny,  A.  S.,  &  Turner,  B.  J.  (2007).  A  Comparison  of Four  Common  Atmospheric  Correction  Methods. Photogrametric  Engineering  &  Remote  Sensing , 73 (4), 361 –368.
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. https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i2.21039
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.
Purkis,  S.  J.,  Graham,  N.  A.  J.,  &  Riegl,  B.  M.  (2008). Predictability  of  reef  fish  diversity  and  abundance using remote sensing data in Diego Garcia (Chagos Archipelago). Coral  Reefs , 27 (1),  167 –178. https://doi.org/10.1007/s00338-007-0306-y
Republik  Indonesia.  (2007).  Undang-Undang  Republik Indonesia  Nomor  27  Tahun  2007.  ,  Pengelolaan Wilayah Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil Bab 1 Pasal 1.
Richards, J. A., & Jia, X. (2013). Remote Sensing Digital Image  Analysis:  an  Introduction  Fourth  Edition . Springer . https://doi.org/10.1007/3-540-29711-1 Roelfsema,  C.,  Kovacs,  E.,  Ortiz,  J.  C.,  Wolff,  N.  H., Callaghan,  D.,  Wettle,  M.,  …  Phinn,  S.  (2018). Coral  reef  habitat  mapping:  A  combination  of object-based  image  analysis  and  ecological modelling. Remote  Sensing  of  Environment , 208 ,
27 –41. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.02.005 Roelfsema, C., & Phinn, S. (2008). Evaluating eight field and  remote  sensing  approaches  for  mapping  the benthos of three different coral reef environments in Fiji. Remote  Sensing  of  Inland,  Coastal,  and Oceanic  Waters , 7150 ,  71500F.  International Society for Optic and Photonics.
https://doi.org/10.1117/12.804806
Roelfsema, C., Phinn, S., Jupiter, S., Comley, J., & Albert, S.  (2013).  Mapping  coral  reefs  at  reef  to  reef- system scales, 10s-1000s km2, using object-based image  analysis. International  Journal  of  Remote
Sensing , 34 (18), 6367 –6388. https://doi.org/10.1080/01431161.2013.800660
Selamat, M. B., Jaya, I., Siregar, V. P., & Hestirianoto, T. (2012). Aplikasi Citra Quickbird untuk Pemetaan 3D Substrat  Dasar  di  Gusung  Karang. Jurnal Geomatika , 18 (2), 95 –106.  Retrieved  from http://jurnal.big.go.id/index.php/GM/article/view/18 3
Siregar, V. P. (2010). Pemetaan substrat dasar perairan dangkal  karang  congkak  dan  lebar  kepulauan seribu  menggunakan  citra  satelit  quick  bird. 2 (1), 19 –30.
Teillet,  P.  M.  (1986).  Image  correction  for  radiometric effects  in remote  sensing. International Journal  of Remote Sensing , 7 (12), 1637 –1651. Wahidin,  N.,  Siregar,  V.  P.,  Nababan,  B.,  Jaya,  I.,  & Wouthuyzen, S. (2014). Deteksi Perubahan Habitat Terumbu  Karang  Menggunakan  Citra  Landsat  di Pulau  Morotai  Provinsi  Maluku  Utara. Jurnal  Ilmu Dan Teknologi Kelautan Tropis , 6 (2), 507 –524.