## PENERAPAN ALGORITMA SPECTRAL ANGLE MAPPER (SAM) UNTUK KLASIFIKASI LAMUN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT WORLDVIEW-2
(SPECTRAL ANGLE MAPPER (SAM) ALGORITHM APPLICATION

## FOR SEAGRASS CLASSIFICATION USING WORLDVIEW-2 SATTELITE IMAGERY)
Nunung Noer Aziizah*) 1 , Vincentius Paulus Siregar **) , Syamsul Bahri Agus **) *) Mahasiswa Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana IPB **) Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Bogor
Jl. Lingkar Akedemik, Kampus IPB Dermaga, Bogor Indonesia
1 e-mail: nunungnoeraziizah@yahoo.com
Diterima 28 Oktober 2016; Direvisi 2 Desember 2016; Disetujui 9 Desember 2016

## ABSTRACT
Remote  sensing  technology  has  been  developed  for  monitoring  and  identification  of  coastal environment  and  resources,  such  as  seagrasses.  In  Indonesia,  particularly  seagrass  mapping spectrometer utilizing spectral library has not been done. This study aimed to determine the spectral signature based in situ measurement and image analysis, analyze the implementation of the algorithm Spectral Angle Mapper (SAM) and test accuracy in mapping seagrass to species level based on spectral libraries. Research conducted in seagrass Tunda Island, Banten. Satellite imagery used is WorldView- 2  and  the  seagrass  spectral  reflectance  was  measured  using  a  spectrometer  USB4000.  SAM classification  algorithm  utilizing  spectral  libraries  and  classify  objects  in  a  single  pixel  can  be homogeneous.  Classification  results  in  the  form  of  class  Enhalus  acoroides,  Cymodocea  rotundata, Thalassia hemprichii, and Halophila ovalis. The resulting accuracy of 35.6%. The area of each class is 0.8 hectares for the class Cymodocea rotundata, 2.79 hectares for Enhalus acoroides, class Thalassia hemprichii  3.7  hectares,  and  3.5  hectares  for  Halophila  ovalis.  Classification  of  seagrass  to  species level yet produce good accuracy. Seagrass area with a variety of species and number of channels on a multispectral satellite image is assumed to be the cause of the low value of accuracy.
Keywords: Spectral Signature, SAM, Seagrass, Tunda Island

## ABSTRAK
Pemanfaatan teknologi satelit penginderaan jauh ( remote sensing ) sangat berkembang untuk identifikasi dan memantau sumberdaya alam wilayah pesisir, seperti lamun. Di Indonesia khususnya pemetaan  lamun  memanfaatkan  pustaka  spektral  dari  spektrometer  belum  banyak  dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui besaran spektral lamun berdasarkan pengukuran in situ dan  analisis  citra  satelit,  memetakan  lamun  hingga  tingkat  spesies  berdasarkan  pustaka  spektral pengukuran in  situ dengan  penerapan  algoritma  SAM  dan  menguji  tingkat  akurasinya.  Penelitian dilaksanakan  di  ekosistem  lamun  Pulau  Tunda,  Banten.  Citra  satelit  yang  digunakan  adalah WorldView-2 dan reflektansi spektral lamun diukur menggunakan spektrometer USB4000. Algoritma klasifikasi  SAM  memanfaatkan pustaka  spektral  dan  mengkelaskan  obyek  dalam  satu  piksel  secara homogen.  Hasil  klasifikasi  berupa  kelas  lamun Enhalus  acoroides,  Cymodocea  rotundata,  Thalassia Hemprichi, dan Halophila ovalis .  Akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  35.6  %.  Luas area masing-masing kelas adalah 0.8 Ha untuk  kelas Cymodocea rotundata , 2.79 Ha untuk kelas Enhalus acoroides , 3,7 Ha kelas Thalassia  hemprichii ,  dan  3.5  Ha  untuk  Halophila  ovalis.  Klasifikasi  lamun  hingga  tingkat spesies belum menghasilkan akurasi yang baik. Area lamun dengan jenis yang beragam dan jumlah saluran pada citra satelit multispektral diasumsikan menjadi penyebab rendahnya nilai akurasi.
Kata kunci: Pustaka Spektral, SAM, Lamun, Pulau Tunda

## 1  PENDAHULUAN
Lamun  ( seagrass )  merupakan tumbuhan  berbunga  ( Angiospermae ) yang  memiliki  rhizoma,  daun,  dan  akar sejati.  Hidup  terendam  di  dalam  laut dengan  adaptasi  secara  penuh  di perairan  yang  salinitasnya  cukup  tinggi (Azkab, 2000). Ekosistem lamun memiliki peran  penting  dalam  ekologi  kawasan pesisir, karena menjadi habitat berbagai biota  laut  termasuk  menjadi  tempat mencari makan ( feeding ground ) (Bortone, 2000).  Peran  lain  dari  padang  lamun adalah  sebagai  pendaur  zat  hara, menstabilkan  dan  menahan  sedimen yang  dibawa  oleh  arus  dan  gelombang. Selain  manfaat  tersebut,  dalam  beberapa tahun  terakhir  ini  dilakukan  penelitian mengenai  peran  padang  lamun  sebagai salah  satu  penyerap  emisi  karbon  di perairan laut (Kiswara, 2010).
Penginderaan  jauh  merupakan teknologi  penting  dalam  inventarisasi dan monitoring sumberdaya alam secara spasial,  dan  penggunaannya  terus meningkat  untuk  pemanfaatan  sumber informasi dalam berbagai bidang luasan dari  berbagai  bentik  habitat  dan  tipe substrat  dasar  perairan  (Green et  al. , 2000; Tamondong et al. , 2013). Interaksi fisis  gelombang  elektromagnetik  yang
mengenai  suatu  obyek  dapat  berupa pemantulan (refleksi), penyerapan (absorpsi),  dan  penerusan  (transmisi). Sistem  penginderaan  jauh  satelit  mem- punyai  kepekaan  terhadap  respon spektral  obyek  sehingga  dapat  dimanfaat- kan  untuk  mendeteksi  spektral  obyek sebagai dasar terbentuknya data penginderaan  jauh.  Di  Indonesia  khusus- nya  pemetaan  lamun  memanfaatkan pustaka  spektral  dari  spektrometer belum  banyak  dilakukan.  Pustaka spektral merupakan informasi mengenai karakteristik  pantulan  atau  pancaran elektromagnetik dari reflektansi spektral masing-masing obyek yang diukur secara in situ (Martínez et al. , 2006).
Kajian  mengenai  spektral  lamun banyak berkembang secara in situ yaitu dilakukan  dekat  dengan  obyek  pada jarak  2-10  cm  sehingga  tidak  terdapat gangguan  atmosferik  maupun  kolom perairan  (Fyfe,  2003,  Fyfe,  2004;  Pu et al. ,  2012;  Tamondong et  al. ,  2013). Berbeda  dengan in  situ ,  analisis  citra dilakukan  untuk  memperoleh  nilai reflektansi  dari  piksel  (Lyons et  al. , 2011).  Pengukuran  spektral  secara in situ dilakukan dengan bantuan spektrometer  dapat  merekam  pantulan gelombang  elektromagnetik  dari  obyek.
Reflektansi
citra menggambarkan berbagai obyek didalamnya tanpa melakukan  pengukuran  langsung  (Helmi et al. , 2012).
Pengukuran spektral lamun secara in situ dilakukan untuk membuat pustaka spektral sebagai kunci dalam klasifikasi. Seperti yang diketahui bahwa reflektansi spesies  lamun  memiliki  perbedaan disebabkan  adanya  variasi  pigmen  dan fungsi  anatomi  daun  (struktur  internal, serat,  dan  lain-lain)  (Durako,  2007), maka  penelitian  ini  dilakukan  untuk memberikan  informasi kurva reflektansi spektral  jenis  lamun  hasil  pengukuran in situ dan menghasilkan klasifikasi lamun hingga tingkat spesies.
Klasifikasi citra merupakan proses mengelompokkan  piksel  kedalam  kelas- kelas tertentu berdasarkan nilai kecerahan piksel  ( brightness  value /  BV/ digital number )  pada  citra  (Danoedoro,  2012). Penerapan  metode  klasifikasi  berbasis piksel diharapkan menghasilkan akurasi pemetaan  yang  baik.  Dalam  penelitian ini,  metode  yang  menjadi  pilihan  untuk klasifikasi  citra  berbasis  piksel  adalah algoritma Spectral  Angle  Mapper (SAM) dengan  penerapan  pustaka  spektral pengukuran in situ .
Algoritma     SAM      menentukan
kesamaan spektral antara dua spektrum dengan menghitung sudut antara kedua spektrum,  dengan  asumsi  keduanya sebagai  vektor  dalam  ruang  dengan dimensi yang sama dengan jumlah saluran (Rashmi et  al. ,  2014).  Klasifikasi  lamun secara umum dilakukan untuk menghasil- kan  kelas  lamun  dan  non  lamun. Penerapan  algoritma  klasifikasi  SAM dilakukan untuk klasifikasi lamun hingga tingkat  spesies  menggunakan  pustaka spektral  pengukuran in  situ .  Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  besaran spektral  lamun  berdasarkan  pengukuran in  situ dan  analisis  citra  satelit, memetakan  lamun  hingga  tingkat spesies  berdasarkan  pustaka  spektral pengukuran in  situ dengan  penerapan algoritma  SAM  dan  menguji  tingkat akurasinya.

## 2  METODOLOGI 2.1 Lokasi dan Data
Pengamatan  dan  pengukuran reflektansi  dilaksanakan  di  ekosistem lamun  Pulau  Tunda  Kabupaten  Serang pada  Agustus  2014  dan  dilanjutkan Maret  2015.  Secara  geografis  lokasi penelitian terletak antara 5 ⁰ 48’ 15” – 50 49’  30’’  LS  dan  106°  15’  00”  -  1060  - 1060 17’ 30’’BT (Gambar 2-1).
Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  citra worldview -2 akuisisi  25  Agustus  2013  dengan  sistem proyeksi koordinat UTM zona 48S-WGS84. Karakteristik citra worldview -2 terdiri dari delapan  saluran  multispektral  ( coastal, blue,  green,  yellow,  red,  red-edge ,  NIR1 dan NIR2) dengan resolusi spasial 1.85 m 2 dan pankromatik dengan resolusi spasial 0.46  m 2 (Globe,  2009).  Citra  satelit  yang digunakan  adalah  hasil  akuisisi  25 Agustus  2013  dan  pengukuran  spektral lamun dilakukan 25 Agustus 2014.
Terdapat perbedaan  waktu  antara perekaman  spektral  citra  satelit  dan pengukuran spektral spektrometer.
Berdasarkan pertumbuhan  lamun,  tidak terdapat  perbedaan  signifikan  luasan lamun  dalam  jangka  waktu  satu  tahun (Christon et  al. ,  2012),  sehingga  luasan lamun yang terklasifikasi dapat menggambarkan  kondisi  di  lapangan. Pengukuran spektral reflektansi dilakukan dengan  bantuan  spektrometer  USB4000 yang memiliki rentang panjang gelombang  antara  380-1100  nm  dengan resolusi  optik  ~0,3  (FWHM)  dan  lensa optik 22 ⁰ (Optic, 2009).

## 2.2   Metode Penelitian

## 2.2.1  Standarisasi data
Citra satelit yang digunakan telah terkoreksi geometrik dan memiliki acuan sistem koordinat. Proses pra pengolahan citra  bertujuan  untuk  meningkatkan kualitas citra melalui koreksi atmosferik. Koreksi  atmosferik  dengan  perangkat lunak  pengolahan  citra  menggunakan modul Fast  Line-of-sight  Atmospheric Analysis of Spectral Hypercube (FLAASH) (Felde et al. 2003). FLAASH yang bekerja dengan kode Moderate Resolution Atmospheric  Transmission (MODTRAN4) dapat  menganalisis  pengaruh  atmosfer dari  saluran  tampak  hingga  inframerah pada  citra  multispektral  (Felde et  al. , 2003). Parameter
FLAASH yang
digunakan  terdiri  dari  file input dan output FLAASH,  karakteristik  sensor yang digunakan dan model atmosfer.
Pengolahan  awal  klasifikasi  yaitu proses segmentasi terhadap Input Image Layer (IIL)  yang  merupakan  saluran multispektral citra WorldView -2 ( coastal, blue,  green,  yellow,  red,  red-edge ,  NIR-1 dan  NIR-2).  Metode  klasifikasi  berbasis piksel  sebelumnya  memiliki  kelemahan yaitu  banyak  mengabaikan  hubungan spasial. Untuk mengatasi kelemahan ini, segmentasi  digunakan  dengan  tujuan mengelompokkan  informasi  dalam  piksel yang  bersifat  homogen.  Segmentasi merupakan  proses  yang  sama  dengan deliniasi poligon untuk sampel klasifikasi.
Parameter segmentasi terdiri dari tiga parameter, yaitu: shape, compactness , dan scale .  Nilai  yang  digunakan  oleh parameter  shape  dan  compactness berkisar  0-1.  Faktor shape mengatur homogenitas spektral dan bentuk objek. Faktor compactness menyeimbangkan kekompakan dan kehalusan, menentukan bentuk  obyek  antara  batas  yang  halus dan  tepi  yang  kompak.  Parameter scale mengatur  ukuran  obyek  yang  sesuai dengan kebutuhan pengguna berdasarkan tingkat  kedetailan  dan  merupakan parameter  kunci  dalam  segmentasi  citra. Keputusan  nilai  skala  tergantung  pada ukuran  obyek  yang  dibutuhkan  (Myint et al. , 2011).
2.2.2  Analisis reflektansi spektral lamun
Reflektansi  lamun  diukur  dengan cara  mengarahkan  probe  dari  spektro- meter  pada  bagian  permukaan  daun dengan sudut pengukuran reflektansi 45 ⁰ dengan  jarak  kurang  lebih  2-5  cm  dari obyek,  pengukuran  spektral  dilakukan pada pukul 10.00 – 14.00 WIB, selanjut- nya menyimpan hasil pengukuran reflektansi  yang  telah  terekam  oleh spektrometer  dalam  bentuk  *.txt  atau *.Prospec  (Optic,  2009).  Pengukuran spektral dilakukan tiga kali pengulangan pada  saat  kondisi  perairan  tenang  dan cuaca  cerah  agar  hasil  yang  didapat sedikit gangguan dan maksimal.
Pengukuran  spektral in  situ menghasilkan  nilai  intensitas  yang  di
potong  pada  panjang  gelombang  400  - 900  nm  dengan  interval  antar  panjang gelombang  yaitu  satu  nm.  Filterisasi terhadap raw data  dengan  melakukan smoothing data  dengan  metode moving average (rataan  bergerak).  Pustaka spektral  diperoleh  dari  proses  analisis yang  mengacu  pada  Optic  (2009), dihitung menggunakan
persamaan sebagai berikut:
R = (2-1)
Keterangan:
R  = Reflektansi (%) S λ = Intensitas sampel ( counts ) D λ = Intensitas dark ( counts ) R λ = Intensitas reference ( counts )

## 2.2.3 Klasifikasi
Penerapan  algoritma  klasifikasi SAM  dilakukan  untuk  klasifikasi  lamun hingga  tingkat  spesies  menggunakan pustaka  spektral  pengukuran in  situ . Persamaan yang digunakan pada algoritma SAM adalah:
(2-2)
Dimana  nb  merupakan  jumlah saluran  pada  citra,  t  adalah  spektral piksel, r adalah spektral referensi (pustaka spektral  pengukuran in  situ ),  dan  α merupakan sudut spektral. Proses klasifikasi  citra  dengan  algoritma  SAM adalah sebagai berikut:
 Mendeliniasi poligon lamun berdasarkan data  pengukuran  lapangan  pada  hasil segmentasi.
 Membuat  pustaka  spektral  berupa kurva reflektansi jenis lamun.
 Poligon  lamun  pada  citra  dengan  8 saluran  diklasifikasi  menggunakan algoritma  SAM  yang  memanfaatkan pustaka spektral untuk mengklasifikasi lamun.
Hasil  klasifikasi  dengan  SAM memberikan  keterangan  bahwa  setiap kelas  yang  terbentuk  mewakili  obyek yang  dominan  dalam  satu  piksel  dan dikatakan unclassified (tidak terkelaskan) jika  tidak  tergabung  dalam  satu  kelas (Kutser et  al. ,  2006,  Kamal  dan Arjasakusuma,
2010).
Parameter klasifikasi  SAM  adalah  menentukan sudut ( radian angle ) dan pustaka spektral in situ . Sudut spektral yang memiliki nilai akurasi  optimal  ditentukan  berdasarkan perhitungan sudut pada persamaan 2-2.
Penelitian  meliputi  dua  aspek disajikan pada Gambar 2-2, yakni analisis spektral  berdasarkan  hasil  pengukuran reflektansi  lamun  dengan  spektrometer dan  analisis  spektral  berdasarkan  citra satelit WorldView -2.  Dilakukan  pra pengolahan  pada  citra  satelit  berupa koreksi  atmosferik.  Hasil  pengukuran spektrometer memberikan informasi tentang karakterisasi spektral yang dapat dijadikan pustaka spektral digital. Proses selanjutnya adalah klasifikasi lamun dari citra  satelit  berdasarkan  data in  situ berupa  sebaran  jenis  lamun  dan reflektansi spektral. Penelitian menerap- kan  teknik  klasifikasi  citra  berbasis piksel  menggunakan  algoritma  SAM dengan  penerapan  pustaka  spektral in situ .  Akurasi  keseluruhan  dari  hasil klasifikasi  selanjutnya  di  uji  akurasi untuk  mengetahui  berapa  besar  akurasi hasil  klasifikasi  untuk  pemetaan  lamun di Pulau Tunda.

## 2.2.4 Uji Akurasi
Uji akurasi yang umum dilakukan pada  data  hasil  klasifikasi  penginderaan jauh  adalah  matrik  kesalahan  ( error matrix/confusion  matrix dengan  per- hitungan  akurasi  keseluruhan  (OA), producer  accuracy (PA), user  accuracy (UA).  Hal  ini  dilakukan  terhadap  peta hasil  klasifikasi  untuk  mengetahui akurasi  dari  teknik  klasifikasi  yang diterapkan  (Congalton  dan  Green,  2008)

## Gambar 2-2: Skema pelaksanaan penelitian
Gambar 3-1: Pola reflektansi spektral lima jenis lamun pengukuran in situ

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Reflektansi Spektral Lamun
Terdapat lima jenis lamun di lokasi penelitian  yakni
Enhalus  acoroides,
Cymodocea rotundata, Cymodocea Serrulata,  Thalassia  hemprichii, dan Halophila  ovalis .  Lima  jenis  lamun  di Pulau  Tunda  memiliki  kemiripan  pola reflektansi  spektral  (Gambar  3-1). Reflektansi spektral lamun memiliki dua peak (puncak) yang berbeda pada panjang gelombang  500-650  nm  (saluran  hijau) dan di 700-750 nm (saluran merah tepi)
dengan  nilai  tertinggi  22%  di  puncak pertama  dan  14%  di  puncak  kedua. Hasil  tersebut  sesuai  dengan  penelitian Pu et  al. (2012)  dan  Fyfe  (2003)  yang mengukur pola reflektansi spektral lamun dan  menunjukkan  adanya  puncak  di panjang  gelombang  500  –  650  nm  dan 700 – 800 nm.
Kesamaan  pola  spektral  tidak menunjukkan lima jenis lamun memiliki nilai  yang  sama  karena  pada  dasarnya menurut  Indarto  (2014)  reflektansi spektral  setiap  obyek  di  permukaan
bumi  umumnya  unik  (bersifat  khusus atau  khas  yang  mencirikan  obyek) sehingga  lima  jenis  lamun  tersebut memiliki  nilai  yang  berbeda  dengan cirinya  masing-masing.  Berdasarkan besaran puncak reflektansi, jenis Enhalus acoroides dan Thalassia  hemprichii memiliki  nilai  tertinggi  dibandingkan jenis lainnya karena sebarannya dominan dan  memiliki  ukuran  ketebalan  daun yang  lebih  tebal.  Jenis Halophila  ovalis memiliki  nilai  reflektansi  terendah karena  ukuran  daun  maupun  batangnya lebih kecil dibanding jenis lain (Durako, 2007). Terdapat penurunan nilai spektral lima  jenis  lamun  pada  saluran  merah karena  terjadi  penyerapan  gelombang elektromagnetik dan meningkat kembali pada  saluran  merah  tepi.  Reflektansi lamun  meningkat  pada  saluran  merah tepi  dan  NIR  karena  saluran  tersebut memiliki  sensitivitas  terhadap  vegetasi (Lillesand et al. , 2004).
Citra  satelit WorldView -2  merupa- kan  citra  multispektral  yang  memiliki delapan saluran sehingga dapat digunakan  dengan  baik  untuk  studi perairan  dangkal.  Analisa  reflektansi dilakukan untuk mengkaji respon spektral citra sebagai dasar identifikasi
karakteristik  lamun  (Helmi et  al. 2011). Spektral  reflektansi  lamun  dari  citra satelit WorldView -2 (Gambar 3-2) memberikan  pola  yang  hampir  sama dengan  hasil  pengukuran in  situ (Gambar 3-1), bedanya untuk reflektansi lamun  dari  citra  hanya  memiliki  satu puncak yaitu pada saluran hijau (510  – 580 nm).
Berbeda dengan reflektansi meng- gunakan  spektrometer  yang  terdapat puncak  di  saluran  merah  tepi,  pada citra  tidak  terdapat  puncak  di  saluran tersebut. Menurut Lillesand et al . (2004) saluran merah tepi mendekati inframerah yang radiasi elektromagnetiknya diserap hampir  seluruhnya  oleh  kolom  air, sehingga  meskipun  saluran  tersebut sensitif terhadap vegetasi tetapi pengaruh adanya  kolom  air  akan  membuat radiasinya habis terserap. Saluran hijau dalam  citra  satelit WorldView -2  berada di  spektrum  510  –  580  nm  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  vegetasi yang difokuskan kepada puncak reflektansi.  Kombinasi  saluran  hijau dengan  kuning  dapat  digunakan  untuk membedakan  berbagai  jenis  material penyusun  dari  tanaman  dalam  vegetasi (Digital Globe, 2009).
Holden,  LeDrew  (2001)  dalam penelitiannya menyebutkan bahwa pantulan  spektral  semakin  tinggi  pada obyek  yang  memiliki  ukuran  besar, keras,  kasar,  dan  berwarna  terang. Reflektansi  spektral Halophila  ovalis pada  citra  satelit  banyak  dipengaruhi oleh  substrat  disekitarnya  yaitu  pasir, karena  berdasarkan  lokasi  pengamatan luas penutupannya sedikit dan substrat didominasi oleh pasir.

## 3.2 Klasifikasi  Lamun  dengan  Citra
Satelit WorldView -2
Panjang gelombang pada spektro- meter  disesuaikan  pengelompokkannya
berdasarkan  saluran  ( band )  pada  citra satelit WorldView -2  (Tabel 3-2). Panjang gelombang  dibagi  menjadi  delapan kelompok  saluran  dan  nilai  reflektansi spektral  di  rata-ratakan  berdasarkan kelompok salurannya.
Citra  WorldView-2  dengan  8 saluran  diklasifikasi  untuk  menghasilkan kelas  lamun  hingga  tingkat  spesies. Hasil  klasifikasi  SAM  menunjukkan sebaran lamun secara spasial, ditampilkan pada  Gambar  3-2.  Kelas  yang  dihasilkan adalah Cymodocea  rotundata,  Enhalus acoroides,  Thalassia  hemprichii ,  dan Halophila ovalis .

## Tabel 3-2: PERBANDINGAN REFLEKTANSI LAMUN IN SITU DAN ANALISIS CITRA
Panjang gelombang (nm) Cymodocea rotundata Cymodocea serrulata Enhalus acoroides Thalassia hemprichii Halophilla ovalis Spektral lamun pengukuran in situ Coastal (400- 450) 1.910 2.506 2.674 1.819 2.326 Blue (450-510)  6.158 6.003 6.919 7.827 5.282 Green (510- 580) 16.563 15.8022 18.881 18.855 13.642 Yellow (585- 625) 15.487 14.757 16.614 15.525 12.629 Red (630-690) 9.187 9.088 9.524 8.512 7.843 Red Edge (705-745) 9.940 10.466 10.612 6.046 9.719 Near -IR1 (770- 895) 3.955 4.653 4.434 1.741 4.716 Near -IR2 (860- 1040) 1.513 1.946 1.949 0.451 2.030 Spektral lamun analisis citra satelit Coastal (400- 450) 9.353 7.914 8.040 7.767 10.186 Blue (450-510)  13.127 11.216 10.794 10.516 14.318 Green (510- 580) 15.160 13.048 12.485 11.710 17.103 Yellow (585- 625) 13.298 11.351 11.166 10.381 14.511 Red (630-690) 11.208 10.105 9.315 8.839 11.625 Red Edge (705-745) 6.265 9.080 6.976 5.778 6.053 Near -IR1 (770- 895) 3.990 8.015 4.396 3.929 3.306 Near -IR2 (860- 1040) 3.377 7.043 3.662 3.654 3.351
Gambar 3-3: Klasifikasi lamun dengan SAM

## Tabel 3-3: UJI AKURASI METODE SAM PADA 0.6 RADIAN
Data Citra Data Lapangan C. rotundata C. serrulata E. acoroides T. hemprichii H. ovalis Tot al UA C. rotundata 5 4 5 0 2 16 31.2% C. serrulata 0 0 0 0 0 0 0% E. acoroides 4 5 18 0 6 33 54.5% T. hemprichii 15 4 13 1 3 36 2.7% H. ovalis 4 6 11 1 22 44 50% Total 28 19 47 2 33 129 PA 17.8% 0% 38.2% 50% 66.6% Overall Accuracy = (46/129) 35.6%
Diketahui  bahwa  jenis Thalassia hemprichii mendominasi  kelas  lamun dengan  luas  terbesar,  sedangkan  tidak ditemukan  jenis Cymodocea  serrulata. Berdasarkan hasil pengukuran di lapangan  dan  karakteristik  morfologi, jenis Thalassia  hemprichii merupakan salah  satu  jenis  yang  dominan  dan memiliki  ukuran  daun  yang  cukup tinggi sehingga mudah terdeteksi (Poedjirahajoe et  al. ,  2013).  Jenis Cymodocea  serrulata merupakan  lamun yang  berada  satu  genus  dengan Cymodocea rotundata sehingga dianggap homogen  karena  besaran  reflektansi
yang di analisis tidak berbeda signifikan antar keduanya.

## 3.3 Uji Akurasi
Sudut  spektral  yang  digunakan pada  parameter multiple radian  adalah 0.6  radian  terhadap  keseluruhan  jenis. Parameter  sudut  pada  klasifikasi  SAM dapat  dihitung  menggunakan  persamaan 2-4  maupun  percobaan  menggunakan berbagai  sudut  untuk  mendapatkan hasil  akurasi  yang  baik.  Hasil  uji akurasi  keseluruhan  disajikan  pada Tabel 3-3.
Hasil  uji  akurasi  menunjukkan akurasi keseluruhan/OA sebesar 35.6%. Luas  area  masing-masing  kelas  adalah 0.8 Ha untuk kelas Cymodocea rotundata,
2.79 Ha untuk kelas Enhalus  acoroides , 3,7  Ha  kelas Thalassia  hemprichii, dan 3.5 Ha untuk Halophila ovalis . Klasifikasi lamun  hingga  tingkat  spesies  belum menghasilkan akurasi yang baik. Beberapa  hal  yang  menjadi  catatan terkait rendahnya akurasi yang dihasilkan adalah:  (1)  idealnya  waktu  pengukuran spektral  di  lapangan  dan  waktu perekaman  citra  berlangsung  pada  saat yang  hampir  bersamaan,  sehingga kondisi  lamun  dan  kondisi  cuaca  tidak jauh  berbeda;  (2) WorldView -2  memiliki resolusi  spasial  1.8  m 2 ,  sehingga  satu piksel seringkali tersusun atas beberapa obyek  atau  sering  disebut  dengan mixel ( mixedpixel ),  adanya mixel dapat  mem- pengaruhi reflektansi pada citra sehingga terjadi perbedaan pola spektral lamun di lapangan  dan  citra;  (3)  perekaman koordinat  menggunakan  GPS  memiliki presisi  3–5  meter  sehingga  terjadi pergeseran  2–3  piksel;  (4)  jumlah  saluran pada citra berpengaruh terhadap keterpisahan  reflektansi  spektral  dari lamun.
Penelitian  lain  melakukan  klasi- fikasi  dengan  metode  SAM  pada  citra hiperspektral  yang  memiliki  jumlah saluran  lebih  banyak  dibandingkan dengan  citra  multispektral,  karakeristik ini  dapat  memberikan  pola  reflektansi spektral obyek yang lebih detail, sebagai informasi  dasar  dalam  analisis  obyek menggunakan data hiperspektral sehingga  akurasi  yang  dihasilkan  lebih dari 50% (Kutser et al. , 2006, Kamal dan Phinn,  2011,  Rashmi et  al. ,  2014). Pustaka  spektral  yang  beragam  dengan citra yang memiliki jumlah saluran lebih banyak  diasumsikan  mampu  menghasil- kan  peta  klasifikasi  dengan  akurasi lebih tinggi.

## 4  KESIMPULAN DAN SARAN
Pemetaan spesies lamun di Pulau Tunda dengan algoritma klasifikasi SAM
telah menghasilkan akurasi keseluruhan  yang  tertinggi  sebesar 35.6%. Hasil tersebut belum menunjuk- kan  akurasi  yang  baik.  Penelitian  lain melakukan  klasifikasi  dengan  metode SAM  pada  citra  hiperspektral  yang memiliki  jumlah  saluran  lebih  banyak dibandingkan dengan citra multispektral,  sehingga  diasumsikan dapat  memberikan  pola  reflektansi spektral  obyek  yang  lebih  detail.  Objek yang  homogen  dan  citra  yang  memiliki jumlah  saluran  lebih  banyak  diharapkan mampu  menghasilkan  peta  klasifikasi dengan akurasi lebih tinggi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dapat  terselesaikan dengan  baik  karena  adanya  bantuan dan  dukungan  dari  semua  pihak.  Oleh karena  itu,  terima  kasih  penulis sampaikan  kepada  Dr.  Ir.  Vincentius  P. Siregar,  DEA  dan  Dr.  Syamsul  Bahri Agus, M.Si, selaku pembimbing.
Disamping  itu,  ucapan  terima  kasih juga penulis sampaikan kepada Laboratorium Remote Sensing dan Ekologi SEAMEO BIOTROP atas bantuan peminjaman  alat  selama  penelitian. Penulis  berterima  kasih  kepada  rekan- rekan  tim  Pulau  Tunda  yang  juga banyak  membantu  selama  pelaksanaan penelitian.

## DAFTAR RUJUKAN
Azkab  M.  H.,  2000. Struktur  dan  Fungsi  pada Komunitas Lamun , Oseana, 3(25): 9-17. Bortone  S.  A.,  2000. Seagrasses:  Monitoring,
Ecology,  Physiology,  and  Management.
CRC Press.
Christon,  Djunaedi  O  S,  P  P.  N.,  2012.
Pengaruh  Tinggi  Pasang  Surut  Terhadap Pertumbuhan  dan  Biomassa  Daun Lamun Enhalus Acoroides di Pulau Pari Kepulauan  Seribu  Jakarta, Jurnal Perikanan dan Kelautan , 3(3): 287-294. Congalton R. G., Green K., 2008. Assessing the accuracy  of  remotely  sensed  data:
Principles and practices. CRC press.
Danoedoro  P.,  2012. Pengantar  Penginderaan Jauh Digital , Yogyakarta Andi Offset.
Durako M. J., 2007. Leaf Optical Properties and Photosynthetic  Leaf  Absorptances  in Several  Australian  Seagrasses ,  Aquatic Botany , 87(1): 83-89.
Felde  G.  W.,  Anderson  G.  P.,  Cooley  T.  W.,
Matthew  M.  W.,  Adler-Golden  S.  M.,
Berk  A.,  Lee  J.,  2003. Analysis  of
Hyperion  Data with the  Flaash
Atmospheric Correction Algorithm , Pages 90-92. Geoscience and Remote Sensing Symposium, Proceedings : IEEE
International.
Fyfe S. K., 2003. Spatial and Temporal Variation in  Spectral  Reflectance:  are  Seagrass Species  Spectrally  Distinct ?  Limnology and Oceanography , 48(1): 464-479. Fyfe  S.  K.,  2004. Hyperspectral  Studies  of  new South Wales Seagrasses with Particular
Emphasis  on  the  Detection  of  Light Stress  in  Eelgrass  Zostera  Capricorni , University of Wollongong, Australia.
Globe  D.,  2009. The  Benefits  of  the  8  Spectral Bands of Worldview-2 , 12: White Paper. Green E. P., Mumby P. J., Edwards A. J., Clark C. D., 2000. Remote Sensing Handbook for  Tropical  Coastal  Management, France. UNESCO.
Helmi  M.,  Hartoko  A.,  Herkiki  S.,  Munasik  M.,
Wouthuyzen  S.,  2012. Analisis  Respon
Spektral  dan  Ekstraksi  Nilai  Spektral Terumbu  Karang  pada  Citra  Digital Multispektral  Satelit  Alos-Avnir  di Perairan  Gugus  Pulau  Pari ,  kepulauan seribu,  jakarta, Buletin  Oseanografi Marina. 1(120-136.
Indarto,  2014. Teori  dan  Praktek  Penginderaan Jauh , Yogyakarta Andi Offset
Kamal  M.,  Arjasakusuma  S.,  2010. Ekstraksi Informasi Penutup Lahan Menggunakan Spektrometer Lapangan Sebagai Masukan  Endmember pada Data
Hiperspektral  Resolusi  Sedang ,  Jurnal Ilmiah Geomatika Vol. 16(2).
Kamal  M.,  Phinn  S.,  2011. Hyperspectral  Data for  Mangrove  Species  Mapping:  a Comparison  of  Pixel-Based  and  Object- Based  Approach , Remote  Sensing. 3(10): 2222-2242.
Kiswara  W.,  2010. Studi  Pendahuluan:  Potensi Padang  Lamun  Sebagai  Karbon  Rosot dan  Penyerap  Karbon  di  Pulau  Pari , teluk Jakarta, LIPI, 36(3): 361-376. Kutser T., Miller I., Jupp D. L., 2006. Mapping Coral  Reef  Benthic  Substrates  using Hyperspectral  Space-Borne  Images  and Spectral  Libraries, Estuarine,  Coastal and Shelf Science, 70(3): 449-460.
Lillesand  T.,  Kiefer  R.  W.,  Chipman  J.,  2004.
Remote Sensing and Image Interpretation , United States of America John Wiley & Sons.
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.
Martínez P. J., Pérez R. M., Plaza A., Aguilar P. L.,  Cantero  M.  C.,  Plaza  J.,  2006. Endmember  Extraction  Algorithms  from Hyperspectral Images .
Myint  S.  W.,  Gober  P.,  Brazel  A.,  Grossman- Clarke S., Weng Q., 2011. Per-Pixel Vs. Object-Based  Classification  of  Urban Land  Cover  Extraction  using  High Spatial  Resolution  Imagery ,  Remote Sensing  of  Environment , 115(5):  1145- 1161.
Optic  O.,  2009. Spectra  Suite  Spectrometer Operating  Software ,  Uniited  State  of America Inc. World Headquarters.
Poedjirahajoe  E.,  Mahayani  N.  P.  D.,  Sidharta B.  R.,  Salamuddin  M.,  2013. Tutupan Lamun  dan  Kondisi  Ekosistemnya  di Kawasan  Pesisir  Madasanger,  Jelenga, dan Maluk Kabupaten Sumbawa Barat, Seagress  Coverage  and  Ecosystem Condition  at  the  Coastal  Area  of Madasanger,  Jelenga  and  Maluk,  West Sumbawa,  Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis , 5(1): 37.
Pu  R.,  Bell  S.,  Baggett  L.,  Meyer  C.,  Zhao  Y.,
2012. Discrimination of  Seagrass Species  and  Cover  Classes  with  in  Situ Hyperspectral Data ,  Journal  of  Coastal Research , 28(6): 1330-1344.
Rashmi  S.,  Addamani  S.,  Venkat  S.,  2014. Spectral  Angle  Mapper  Algorithm  for
Remote  Sensing  Image  Classification , IJISET–International Journal of Innovative  Science,  Engineering  & Technology , 50(4): 201-205.
Tamondong  A.  M.,  Blanco  A.  C.,  Fortes  M.  D.,
Nadaoka K., 2013. Mapping of
Seagrass and Other Benthic Habitats in Bolinao, Pangasinan  using Worldview-2
Satellite Image , 1579-1582, Geoscience and  Remote  Sensing  Symposium (IGARSS): IEEE International.