KLASIFIKASI MULTIKSKALA UNTUK PEMETAAN ZONA GEOMORFOLOGI DAN HABITAT BENTIK MENGGUNAKAN METODE OBIA DI PULAU PARI
(MULTISCALE CLASSIFICATION FOR GEOMORPHIC ZONE AND BENTHIC HABITATS MAPPING USING OBIA METHOD IN PARI ISLAND)
Ari Anggoro 1*) , Vincentius P. Siregar **) , dan Syamsul B. Agus **)
*) Program Studi Ilmu Kelautan Universitas Bengkulu Jl. W.R. Supratman, Kandang Limun, Muara Bangka Hulu, Kota Bengkulu, Bengkulu 38371
**) Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Dramaga Bogor, Jalan Raya Dramaga, Babakan, Dramaga, Babakan, Dramaga, Bogor, Jawa Barat 16680
1 e-mail: arianggoro@unib.ac.id
Diterima 04 Mei 2017 ; Direvisi 16 November  2017 ; Disetujui 2 0 November  2017

## ABSTRACT
This  study  used  multiscale  classification  and  applied  object-based  image  analysis  (OBIA)  for geomorphic  zone  and  benthic  habitats  mapping  in  Pari  islands.  An  optimized  segmentation  was performed  to  get  optimum  classification  result.  Classification  methods  for  level  1  and  2  used contextual  editing  classification  and  for  level  3  used  support  vector  machines  classifier.  The  results showed that overall accuracy for level 1 was 97% (reef level), level 2 was 87% (geomorphic zone), and level 3 was 75% (benthic habitats). Accuracy achieved by support vector machines classification was performed  only  in  level  3  and  optimum  scale  value  achieved  was  50  in  compare  with  other  scale values, i.e. 5, 25, 50, 75, 95. OBIA methods can be used as an alternative for  geomorphic zone and benthic habitats map.
Keywords: multiscale,OBIA, geomorphic zone and benthic habitats, Pari island

## ABSTRAK
Penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi  multiskala  dan  penerapan  analisis  citra  berbasis obyek  (OBIA)  untuk  pemetaan  zona  geomorfologi  dan  habitat  bentik  di  Pulau  Pari . Analisis  berbasis obyek  dilakukan  optimasi  pada  proses  segmentasi  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  optimal. Metode  klasifikasi  pada  level  1  dan  2  menggunakan  klasifikasi contextual  editing dan  pada  level  3 menggunakan  klasifikasi Support  Vector  Machines (SVM) . Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  akurasi keseluruhan pada level 1 yaitu 97% ( reef level ), level 2 yaitu 87% ( Geomorphic level ), dan level 3 yaitu 75%  ( benthic  habitat  level ).  Klasifikasi  SVM  hanya  diterapkan  pada  level  3  dan  nilai  skala  optimum sebesar 50 dari percobaan nilai skala yaitu 5, 25, 50, 75, 95. Metode OBIA dapat digunakan sebagai alternatif untuk pemetaan zona geomorfologi dan habitat bentik.
Kata kunci: multiskala, OBIA, zona geomorfologi dan habitat bentik, Pulau Pari

## 1 PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  satelit penginderaan  jauh  meningkat  seiring dengan  kemajuan  teknologi  saat  ini. Perkembangan  ini  meliputi  kemampuan sensor dan wahana satelit yang membawa sensor  mencapai  orbit  sehingga  dapat mendeteksi  obyek  yang  berada  di permukaan  bumi.  Data  yang  dihasilkan berasal  dari  perekaman  sensor  yang mengalami  peningkatan  resolusi  meliputi resolusi spasial, resolusi temporal, resolusi spektral,  dan  resolusi  radiometrik. Kemajuan  teknologi  ini  menuntut  para praktisi  bidang  penginderaan  jauh melakukan pengembangan metode- metode  ekstraksi  citra  dengan  metode klasifikasi  untuk  mendapatkan  informasi yang  tepat  dan  akurat.  Klasifikasi  citra meliputi  klasifikasi  secara  manual mengunakan citra dan klasifikasi multispektral  secara  digital  menggunakan komputer. Klasifikasi multispektral merupakan  salah  satu  bagian  dari pengolahan  citra  penginderaan  jauh untuk  menghasilkan  peta  tematik  dan dijadikan  masukan  dalam  permodelan spasial dalam lingkungan sistem informasi geografis/GIS (Danoedoro, 2012).
Metode  klasifikasi  multispektral sebagian  besar  bertumpu  pada  satu kriteria  yang  digunakan  yaitu  nilai spektral  pada  keseluruhan  saluran ( band ).  Metode  klasifikasi  diterapkan untuk mengekstrak informasi berdasarkan kebutuhan  pengguna  seperti  pemetaan
sumberdaya  yang  berada  di  daratan ( teresterial ) dan perairan ( aquatic ). Telah banyak  penelitian  menggunakan  citra satelit  untuk  pemetaan  habitat  bentik, antara lain klasifikasi multispektral dari citra quickbird di  wilayah  perairan  laut telah mampu memetakan habitat bentik (Siregar,  2010).  Pemetaan  habitat  dasar dan estimasi stok ikan terumbu dengan citra  worldview-2  (Siregar, et  al. ,  2013). Pemantauan status lingkungan terumbu karang  (Green, et  al. ,  2000).  Evaluasi beberapa lokasi untuk klasifikasi terumbu  karang  di  wilayah  tropis (Andréfouët, et  al . , 2003).  Pemetaan geomorfologi  dan  ekologi  terumbu karang  (Phinn, et  al. ,  2011).  Namun, dalam  pemanfaatan  teknologi  ini  terdapat kesulitan  dan  permasalahan  khusus yaitu pengaruh permukaan perairan dan kedalaman perairan terhadap reflektansi dasar  perairan  (Lyzenga,  1981;  Mumby, et  al. ,  1999).  Permasalahan  yang  lain adalah  penentuan  metode  klasifikasi citra  dengan  tingkat  akurasi  yang  baik dari peta yang  dihasilkan  (Green, et  al. , 2000; Congalton dan Green, 2009).
Klasifikasi  citra  merupakan  proses mengelompokkan piksel ke dalam kelas- kelas tertentu berdasarkan nilai kecerahan piksel  ( brightness  value /  BV/ digital number )  pada  citra  (Danoedoro,  2012). Klasifikasi  citra  pada perkembangannya dibagi menjadi dua basis yaitu klasifikasi  citra  berbasis  piksel  ( pixel base )  dan  berbasis  obyek  ( object  base
image  analysis /  OBIA)  (Navulur,  2007; Blaschke  T.,  2010).    (Andréfouët, et  al. , 2003)  menerapkan  metode  klasifikasi berbasis  piksel  algoritma maximum likelihood dari  citra  IKONOS  dan Landsat  7.    (Kondraju, et  al .,  2013) menerapkan  beberapa  teknik  klasifikasi berbasis  piksel  meliputi  ( support  vector machines / SVM, spectral angular mapper / SAM, spectral  information  divergence / SID,  dan support  vector  machine /  SVM) dari  citra  Landsat  untuk  mengidentifikasi terumbu  karang  dan  menghasilkan akurasi  terbaik  pada  metode  klasifikasi algoritma  SVM.  Penerapan  metode klasifikasi berbasis piksel telah menghasilkan  peta habitat bentik dengan  akurasi  yang  berbeda-beda. Penerapan  beberapa  metode  klasifikasi citra  diharapkan  menghasilkan  akurasi pemetaan  yang  baik.  Metode  yang menjadi  pilihan  pada  klasifikasi  citra selain  metode  berbasis  piksel  adalah dengan  metode  klasifikasi  berbasis obyek/ OBIA.
OBIA  adalah  paradigma  baru dalam  klasifikasi  citra  dan  merupakan salah  satu  sub-kajian  dari  GISscience yang fokus pada pengembangan metode analisis  citra  penginderaan  jauh  berbasis obyek sehingga menjadi beberapa obyek yang memiliki makna tertentu (Navulur, 2007).  OBIA  mampu  mendefinisikan kelas-kelas  obyek  berdasarkan  aspek spektral  dan  aspek  spasial  secara sekaligus  (Danoedoro,  2012).  Dalam tahapan OBIA dilakukan proses segmentasi  citra  ( pixel  level )  menjadi segmen/  obyek  ( object  level )  yang homogen  sesuai  dengan  parameternya. Segmentasi  satu  level  biasanya  tidak efisien  dalam  merepresentasikan  satu kajian dalam sebuah scene citra karena dalam  satu scene citra  terdapat  sebuah hirarki  pola  dan  informasi  pada  skala yang  berbeda  dan  secara  simultan  bisa ditampilkan melalui segmentasi multiskala (Baatz dan Schäpe, 2000).
Klasifikasi  menggunakan  metode OBIA  terbukti  mampu  meningkatkan akurasi  pada  pemetaan  geomorfologi
dan  ekologi  ekosistem  terumbu  karang di  tiga  perairan  yang  berbeda  dan menghasilkan akurasi keseluruhan antara  52%-78%  (Phinn, et  al. ,  2011). (Kondraju, et  al ., . 2013)  melaporkan bahwa  algoritma  SVM  menghasilkan akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan algoritma  klasifikasi  lainnya  seperti maximum  likelihood  classification (MLC) dan spectral angular mapper (SAM).
Berdasarkan  hal  di  atas,  metode untuk  mengekstrak  informasi  dari  citra perlu  memperhatikan  beberapa  faktor yang  mempengaruhi  hasil  akurasi. Penerapan metode OBIA dengan klasifikasi multiskala diharapkan mampu meningkatkan akurasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk memetakan  zona  geomorfologi  dan habitat  bentik  berdasarkan  klasifikasi multiskala  dengan  optimasi  parameter segmentasi dengan menggunakan metode OBIA di gugus Pulau Pari.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan menjadi metode alternatif untuk pemetaan zona geomorfologi dan habitat bentik di perairan Indonesia.

## 2 METODOLOGI
2.1  Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di wilayah terumbu karang gugusan Pulau Pari Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu pada bulan Februari-Maret 2014. Secara geografis lokasi penelitian terletak antara 5 ⁰ 51’32.94”- 5 ⁰ 51’37,71” LS  dan  106 ⁰ 34’6,469”-106 ⁰ 38’23,81”  BT (Gambar 2-1).

## 2.2  Bahan dan Data
Bahan  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  citra  worldview-2 (standar level 2A 16 bit) hasil akuisisi 28 Agustus  2012  dengan  sistem  proyeksi koordinat UTM zona  48S-WGS84. Karakteristik  citra  worldview-2  terdiri dari  8  saluran  multispektral  ( coastal, blue,  green,  yellow,  red,  red-edge,  NIR1 dan NIR2 )  dengan  resolusi  spasial  2 meter dan pankromatik dengan resolusi spasial 0.5 meter (Digitalglobe, 2010).

## Gambar 2-1: Lokasi penelitian dan titik pengamatan lapangan
Pengumpulan data lapangan berasal dari identifikasi zona geomorfologi dan habitat bentik.
Penentuan  kelas  zona  geomorfologi berdasarkan pengamatan langsung secara  visual  di  lapangan,  sedangkan komposisi  habitat  bentik  diidentifikasi dengan menerapkan teknik foto transek quadrat (English, et al. , 1994; Roelfsema dan Phinn, 2008). Pengamatan lapangan (GTH) diambil sebanyak 500 titik berupa foto dan koordinat dicatat menggunakan Global Position System (GPS). Teknik foto transek  kuadrat  dilakukan  dengan kuadran  berukuran  1x1  meter  yang diletakkan  pada  transek  sepanjang  50 meter.
Analisis persentase tutupan setiap foto  dianalisis  dengan  perangkat  lunak Coral  Point  Count  with  Excel  extensions (CPCe)  menggunakan  metode uniform grid (Kohler  dan  Gill,  2006).  Skema klasifikasi  citra  pada  penelitian  ini mengacu pada  (Phinn, et al . , 2011) yang terdiri  dari  tiga  level  berdasarkan komposisi  karang  yaitu  level  pertama ( reef level ), level dua (zona geomorfologi) dan  level  tiga  (habitat  bentik).  Skema klasifikasi  pada  level  tiga  ditentukan berdasarkan  hasil  pengamatan  lapangan dan dilakukan analisis kluster menggunakan  jarak bray-curtis dengan kemiripan sebesar 80%. Analisis klaster menghasilkan  sembilan  kelas  habitat bentik  yaitu  kelas  karang  hidup  (KH), karang  hidup  + rubble (KHR),  lamun jarang  +  pasir  (LjP),  lamun  padat  (Lp), pasir  + rubble (PsR),  pasir  (Ps),  pasir  +
lamun  jarang  (PsLj), pavement/  rock (Pv), dan rubble (R).

## 2.3  Pengolahan Citra
Pada pra-pengolahan citra worldview-2 dilakukan koreksi atmosferik dengan  perangkat  lunak  ENVI  5.1 menggunakan modul koreksi atmosferik FLAASH (Exelisvis, 2015). Proses selanjutnya,  citra  terkoreksi  atmosferik digunakan sebagai input pada pengolahan citra  yaitu  proses  klasifikasi  OBIA menggunakan perangkat lunak eCognition 9.  Pengolahan  awal  klasifikasi  OBIA yaitu  proses  segmentasi  terhadap  IIL ( input  image  layer ).  IIL  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  saluran multispectral  citra  worldview-2  ( coastal, blue,  green,  yellow,  red,  red-edge ,  NIR1 dan  NIR2).  Langkah  selanjutnya  adalah membangun rule  set dalam proses  tree untuk setiap segmen menjadi kelas pada setiap level.

## 2.4  Segmentasi
Segmentasi menggunakan algoritma multiresolution segmentation (MRS) dengan besaran skala berbeda-beda (multiskala) untuk  level  satu,  dua,  dan  tiga. Segmentasi  multiskala  ini  menghasilkan sekumpulan layer obyek  citra  dalam suatu  jaringan  hirarki.  Parameter  yang terdapat  dalam  algoritma  ini  adalah scale , shape , dan compactness . Segmentasi  level  1  menggunakan  skala =  150,  level 2 =  100, dan level 3 dengan optimasi.  Optimasi  parameter  skala hanya  diterapkan  pada  level  3  saja
dengan  perubahan  nilai  skala  ( scale ) sedangkan parameter shape dan compactness ditentukan  dengan  nilai masing-masing  0,1  dan  0,9  pada  setiap percobaan  nilai  parameter  skala  yang diuji.  Nilai  parameter  skala  yang  diuji meliputi  5,  25,  50,  75,  95  sehingga diperoleh  nilai  skala  optimum.  Sampai saat  ini  belum  ada framework teoritis tentang  parameter  segmentasi  terbaik sehingga  pengguna  harus  mencari sendiri parameter-parameter segmentasi terbaik  pada  tiap  level  melalui  metode try  and  error (Blaschke  Thomas    dan Hay,  2001;  Burnett  dan  Blaschke, 2003).

## 2.5  Klasifikasi  Multiskala  Metode OBIA
Klasifikasi  citra  dengan  multiskala menggunakan metode kontekstual (level 1 dan level 2) dan klasifikasi terbimbing algoritma Support  Vector Machines (level
3)  yang  terdapat  pada  perangkat  lunak eCognition
9. Metode
klasifikasi kontekstual berdasarkan aspek spektral dan  spasial  dengan  penentuan  nilai thereshold dari  fitur  yang  tepat  untuk setiap  kelas.  Fitur  yang  digunakan terdiri  dari  dua  yaitu  fitur  yang berhubungan  dengan  obyek  dan  fitur yang berhubungan dengan kelas (eCognition,  2014).  Aspek  spektral meliputi  nilai layer (rata-rata,  standar deviasi,  dan  rasio  antar  saluran)  dan kostumasi  dengan  transformasi  NDVI ( normalize  different  vegetation  index ).
Sementara  itu  aspek  spasial  mengacu pada  obyek-obyek  yang  telah  memiliki kelas  pada  level  yang  sama  ke  dalam kelas  hirarki  obyek  citra  yaitu  fitur relative  boarder  to dan distance  to . Selanjutnya klasifikasi
level 3 menggunakan  klasifikasi support  vector machine (SVM) yang merupakan klasifikasi  terbimbing  aturan  SVM dengan input  thematic  layer dari pengamatan lapangan.

## 2.6  Uji Akurasi
Pengujian akurasi dilakukan terhadap  seluruh  peta  hasil  klasifikasi untuk  mengetahui  akurasi  dari  teknik klasifikasi  yang  diterapkan.  Uji  akurasi yang  umum  dilakukan  pada  data  hasil klasifikasi  penginderaan  jauh  adalah matrik  kesalahan  ( error  matrix )  dengan mengukur  akurasi  keseluruhan  (OA), producer  accuracy (PA), user  accuracy (UA),  dan  kappa  (Congalton  dan  Green 2009).

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Klasifikasi Multiskala
3.1.1 Klasifikasi Level 1 ( Reef System ) Klasifikasi
pada level 1 menghasilkan  3  kelas  yaitu  daratan, perairan dangkal, dan perairan dalam.
Hasil  klasifikasi  ini  merupakan dasar  dalam  proses  klasifikasi  level  2 dan 3. Gambar 3-1 untuk kelas daratan di gugus Pulau Pari terdiri dari beberapa pulau yaitu Pulau Pari, Kongsi, Burung, Tengah, dan Tikus (Gambar 3-1).
Gambar  3-1  merupakan  peta hasil klasifikasi level satu menggunakan metode  kontekstual.  Dalam  klasifikasi ini  terdapat  sebanyak  12.986  obyek dipetakan  menjadi  3  kelas  dengan luasan  daratan  86,9  Ha,  perairan dangkal  1094,7  Ha  dan  perairan  dalam 1242,3  Ha.  Hasil  klasifikasi  kelas perairan  dangkal  menjadi  batasan wilayah  untuk  proses  segmentasi  dan klasifikasi  pada  level  2.  Dari  pengujian akurasi  dihasilkan  akurasi  keseluruhan sebesar 97%. Sedangkan akurasi PA dan UA  setiap  kelas  dengan  akurasi  >95%. Hasil  akurasi  ini  menunjukkan  bahwa secara  keseluruhan  kelas  mampu dipetakan  dengan  sangat  baik.  Akan tetapi,  masih  terdapat  kesalahan  pada klasifikasi. Kesalahan terjadi pada kelas perairan  dangkal  menjadi  daratan,  hal ini  disebabkan  kondisi  perairan  yang terdapat  terumbu  karang  yang  muncul ke  permukaan.    (Phinn, et  al., 2011) melaporkan bahwa klasifikasi pada level 1  ( reef  level )  pada  sistem  klasifikasi hirarki  yaitu  kelas  perairan  dangkal menjadi  batasan  area  kajian  dan diproses  menjadi  segmen  baru  untuk klasifikasi pada level 2 (zona geomorfologi).
3.1.2  Klasifikasi Level 2 (Zona

## Geomorfologi)
Kelas  zona  geomorfologi  dihasilkan dari  algoritma  MRS  dengan  parameter scale = 100, shapes = 0,1, compactness =
0,9. Segmentasi ini menghasilkan obyek sebanyak
28.425 segmen untuk klasifikasi  level  2.  Klasifikasi  level  2 menghasilkan 6 kelas zona geomorfologi meliputi reef  slope , reef  crest , inner  reef flat , outer  reef  flat , shallow  lagoon ,  dan deep lagoon (-2).
Hasil  uji  akurasi  menunjukkan akurasi  keseluruhan/  OA  sebesar  87%, sedangkan  PA  dan  UA  dihasilkan akurasi  yang  bervariasi  antara  73%- 100%. UA terendah pada kelas reef crest sebesar 73% menunjukkan bahwa pada kelas  ini  menjadi  batas  antara  kelas outer  reef  flat dan reef  slope .  Hasil  uji akurasi  pada  kelas  lainnya  menunjukkan bahwa kelas tersebut mampu dipetakan dengan baik dengan akurasi >80%.
Hasil pemetaan zona geomorfologi di  gugus  Pulau  Pari  cukup  bervariasi dan  telah  terpetakan  dengan  baik.  Dari hasil  klasifikasi  zona  geomorfologi diperoleh luas area masing-masing adalah: zona inner  reef  flat ,  421,6  Ha  (41%); zona outer  reef  flat ,  232,4  Ha  (23%); zona reef  slope ,  101,3  Ha  (10%);  zona reef  crest ,  58,6  Ha  (6%);  zona shallow lagoon ,  108,4  Ha  (11%);  dan  zona deep lagoon , 107,7 Ha (10%).
Dengan demikian,
hasil pemetaan  menunjukkan  bahwa  zona inner  reef  flat mendominasi  di  perairan dangkal  gugus  Pulau  Pari  dengan luasan  terbesar,  sedangkan  luasan terendah berada pada zona reef crest .
Masing-masing zona geomorfologi memiliki  karakteristik  tersendiri  yang dipengaruhi  oleh  faktor  fisik  perairan tersebut  seperti  gelombang  dan  arus sehingga  membentuk  zona  tertentu. Terdapat asosiasi antara zona geomorfologi dan struktur komunitas habitat tertentu pada lingkungan  terumbu karang
(Andrefouet dan Guzman, 2005). Asosiasi  tersebut  dinyatakan  dengan menetapkan  level  dua  (kelas  zona geomorfologi  tertentu)  menjadi  batasan dalam  proses  segmentasi  dan  klasifikasi pada level tiga (kelas habitat bentik).

## 3.1.3  Klasifikasi  Level  3  (Habitat Bentik)  Optimasi  Parameter Skala Segmentasi
Hasil  optimasi  pada  level  3 menunjukkan  akurasi  tertinggi  sebesar 75%  pada  percobaan  skala  50.  Terlihat pada  Gambar  3-4  dari  percobaan parameter skala 5 sampai 50 cenderung meningkat dan optimum pada skala 50, selanjutnya  akurasi  menurun  pada percobaan  nilai  skala  75  dan  95 (Gambar 3-3).
Optimasi  parameter  skala  pada metode  OBIA  menunjukkan  bahwa pengujian terhadap skala sangat mempengaruhi  hasil  akurasi.  Penelitian ini  hanya  dilakukan  percobaan  nilai skala pada algoritma MRS dan diklasifikasi  menggunakan  algoritma SVM.
Studi yang lebih mendalam perlu dilakukan  pengujian  parameter  dari
metode SVM terhadap parameter segmentasi  untuk  memperoleh  akurasi optimum.  (Blaschke,  2010)  menyatakan bahwa  skala  observasi  optimum  untuk objek citra tertentu tergantung pada dua hal  yaitu:  1)  heterogenitas  spasial bentang  lahan  itu  sendiri;  2)  frekuensi dan  luasan  spasial  maupun  temporal dari  fenomena  yang  dikaji  serta  proses penyebabnya. Segmentasi optimum pada  level  tiga  menghasilkan  87.267 segmen.  Klasifikasi  terhadap  segmen dihasilkan  9  kelas  habitat  bentik  yaitu kelas karang hidup (KH), karang hidup + rubble (KHR), lamun jarang + pasir (LjP), lamun  padat  (Lp),  pasir  + rubble (PsR), pasir  (Ps),  pasir  +  lamun  jarang  (PsLj), pavement/  rock (Pv),  dan rubble (R) (Gambar 3-4).
Gambar 3-3: Optimasi parameter skala
(perubahan  skala  pada  sumbu  x dan  hasil  akurasi  keseluruhan (OA) pada sumbu y)
Dari  Gambar  3-4  diperoleh  luas area  dari  9  kelas  habitat  bentik  yaitu: kelas  karang  hidup,  73,4  Ha  (7%); karang hidup + rubble , 78,2 (7%); lamun jarang  +  pasir,  132,2  Ha  (12%);  lamun padat, 57,8 Ha (5%); pasir + rubble, 145 Ha  (13%);  pasir,  389  Ha  (36%);  pasir  + lamun  jarang,  96,3  Ha  (9%); pavement/ rock , 60,5 Ha (6%); dan rubble , 78,2 Ha
(7%). Peta klasifikasi habitat bentik pada Gambar  3-4  memperhatikan  bahwa habitat  bentik  terdistribusi  di  perairan dangkal  gugus  Pulau  Pari.  Distribusi kelas  karang  hidup  (KH)  dan pavement (Pv)  mendominasi  di  zona  geomorfologi kelas reef  slope .  Kelas rubble (R) mendominasi  pada  zona  geomorfologi kelas reef crest , sedangkan habitat bentik kelas  pasir,  lamun,  dan  campuran tersebar  di  zona  geomorfologi  kelas reef flat dan  sekitar lagoon .  Dari  hasil klasifikasi ini terdapat asosiasi yang erat antara zona geomorfologi dengan keberadaan  habitat  bentik  tertentu, sehingga  penelitian  ini  menerapkan klasifikasi multiskala ( reef level, geomorphic  zone, dan habitat  benthic ). (Phinn, et al., 2011) melakukan penelitian  geomorfologi  dan  ekologi wilayah  terumbu  karang  yang  dibagi menjadi  tiga  level  yaitu reef  level , geomorphic  zones , benthic  community zones .  Selanjutnya    (Roelfsema, et  al . ,
2013)  membagi  klasifikasi  berdasarkan
hubungan  antar  kelas  secara  hirarki menjadi empat level yaitu reef , reef type , geomorphic ,  dan benthic  community . Penggunaan  metode  OBIA  ini  sangat memungkinkan untuk diterapkan berdasarkan prinsip-prinsip ekologi dan zona  geomorfologi  yang  dikombinasikan dengan pengamatan lapangan.
Hasil  uji  akurasi  dengan  matrik kesalahan  diperoleh  akurasi  keseluruhan sebesar 75% (Tabel 3-1) dan nilai kappa sebesar 0,7. Untuk PA dan UA dihasilkan akurasi  antara  44%-100%  dan  dapat dilihat  bahwa  beberapa  kelas  habitat bentik  dapat  dipetakan  dengan  baik. Kelas  habitat  bentik  yang  belum  dapat dipetakan secara baik diperoleh akurasi yang  rendah  masing-masing  yaitu  kelas KHR  (37%),  LjPs  (47%),  dan  R  (48%). Faktor  yang  mempengaruhi  rendahnya akurasi  disebabkan  kompleksitas  habitat yang  sangat  tinggi  di  wilayah  kajian. Faktor  lainnya  adalah  disebabkan kesepadanan antara akurasi GPS dengan resolusi spasial citra.
Pemetaan habitat bentik di gugus Pulau  Pari  telah  banyak  dilakukan dengan  metode  klasifikasi  dan  hasil akurasi  yang  berbeda-beda.  Klasifikasi yang  umum  digunakan  selama  ini adalah  metode  klasifikasi  berbasis piksel,  sedangkan  metode  klasifikasi berbasis obyek belum pernah dilakukan pada wilayah ini.
Tabel 3-1: Uji akurasi level 3
Lapang KH KHR LjPs Lp Ps PsLj PsR Pv R Total Citra 1 2 3 4 5 6 7
8 9 KH 1 39 1 40 98% KHR 2 4 7 2
2 3 18 39% LjPs 3 1 7 3 1 3 15 47% Lp 4 2 24 2 28 86% Ps 5 1 50 4 1 56 89% PsLj 6 7 7 100% PsR 7 1 5 10 1 17 59% Pv 8 4 1 1 16 2 24 67% R 9 2 1 2 4
4 12 25 48% 45 15 11 34 52 16 15 19 23 230 87% 47% 64%
71% 96% 44% 67% 84% 52% 75% No Total PA UA
(Siregar, et al ., 2013) memetakan habitat  dasar  dan  estimasi  ikan terumbu  dengan  citra  worldview-2 menggunakan metode klasifikasi berbasis piksel  (MLC)  dari  enam  kelas  habitat bentik menghasilkan akurasi keseluruhan sebesar  78%. (Helmi, et  al .,  2012) menganalisis  respon  dan  nilai  spektral terumbu karang pada citra ALOS-AVNIR di gugus Pulau Pari dengan transformasi HSI  dan  Lyzenga  menggunakan  metode klasifikasi unsupervised dan menghasilkan akurasi  keseluruhan  masing-masing sebesar 88.1% dan 77.3%.   (Selamat, et al ., 2014) melakukan klasifikasi dengan pendekatan  zona  geomorfologi  untuk meningkatkan  akurasi  tematik  peta substrat  yang  dihasilkan  dari  metode koreksi kolom air di gobah Karang Lebar dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa kombinasi  ini  cukup  akurat  untuk dijadikan  dasar  pada  pembuatan  peta substrat dasar di perairan gobah dengan hasil akurasi peta zona geomorfologi dan substrat  dasar  di  gobah  Karang  Lebar masing-masing  bernilai  sebesar  82.1% dan  68.8%.  Menurut  (Green, et  al., 2000)  bahwa  akurasi  pemetaan  habitat bentik  yang  dapat  digunakan  adalah dengan  akurasi  keseluruhan  sebesar >60%.  Munculnya  perbedaan  akurasi pemetaan  dari  beberapa  penelitian  di gugus  Pulau  Pari  disebabkan  oleh perbedaan  metode  klasifikasi,  jumlah titik  pengamatan  lapangan,  jumlah kelas  habitat  bentik  dan  citra  yang digunakan.  Hasil  akurasi  keseluruhan pada  penelitian  ini  sebesar  75%  dari  9 kelas  habitat  bentik  dan  menunjukkan bahwa  peta  hasil  klasifikasi  ini  dapat digunakan.
Metode  klasifikasi  OBIA  dapat menjadi pilihan saat ini untuk pemetaan zona  geomorfologi  dan  habitat  bentik. Keunggulan  dari  metode  OBIA  yaitu dapat  menghubungkan  antara  aspek spektral  dan  spasial  citra  secara bersamaan  sehingga  menjadi  kelas-kelas tertentu.  Kelas-kelas  yang  diklasifikasi dengan  menghubungkan  dua  aspek  di atas diterapkan dengan hubungan antar
obyek.    (Phinn, et  al., 2011)  melakukan pemetaan komunitas bentik menghasilkan akurasi  keseluruhan  sebesar  78%  di wilayah Heron, 52% di wilayah Ngderack, dan 65% di wilayah Navakavu, sedangkan untuk  pemetaan  zona  geomorfologi dihasilkan  akurasi  pemetaan  sebesar >80%.    (Roelfsema, et  al., 2013) melaporkan  hasil  akurasi  menggunakan metode  OBIA  pada  pemetaan  zona geomorfologi diperoleh akurasi keseluruhan  antara  76%-82%  dan pemetaan  habitat  bentik  diperoleh akurasi  keseluruhan  antara  52%-75%. (Zhang, et al., 2013) melakukan pemetaan habitat  bentik  dengan  metode  OBIA algoritma random  forest  classifier (RF) pada  citra airborne  visible/  infrared imaging
spectrometer (AVIRIS)
menghasilkan akurasi keseluruhan tertinggi  sebesar  86.3%  dari  keseluruhan percobaan  terhadap  citra.  Selaras  dengan hasil  penelitian  ini  yaitu  diperoleh akurasi  keseluruhan  pada  enam  kelas zona  geomorfologi  dan  9  kelas  habitat bentik  masing-masing  sebesar  87%  dan 75%.
Umumnya  metode  klasifikasi  yang diterapkan selama ini masih menggunakan  metode  klasifikasi  berbasis piksel yang hanya bertumpu pada aspek spektral  saja.  Perkembangan  metode saat  ini  telah  dapat  menghubungkan antara aspek spektral dan spasial secara bersamaan  yang  menjadi  keunggulan dari  metode  OBIA.  Metode  OBIA  dapat menjadi  pilihan  saat  ini  dan  menjadi dasar untuk pemetaan perairan dangkal di wilayah lainnya.

## 4 KESIMPULAN
Klasifikasi multiskala pada pemetaan  level  satu,  level  dua  (zona geomorfologi)  dan  level  tiga  (habitat bentik)  di  gugus  Pulau  Pari  telah  mampu menghasilkan akurasi keseluruhan masing-masing  sebesar  97%,  87%,  dan 75% (optimasi parameter skala).
Penggunaan  klasifikasi  multiskala  pada tiga  level  dan  percobaan  parameter  skala dapat  menghasilkan  akurasi  optimum
untuk pemetaan habitat bentik. Optimasi pada  pemetaan  habitat  bentik  dihasilkan akurasi  tertinggi  sebesar  75%  pada percobaan  skala  50  dengan  kappa  0,7. Penggunaan klasifikasi multiskala dengan  optimasi  parameter  skala  pada pemetaan zona geomorfologi dan habitat bentik  menggunakan  metode  OBIA terbukti mampu meningkatkan akurasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  penulis  ucapkan kepada  Bapak  Dr.  Ir.  Vincentius  P. Siregar,  DEA  dan  Dr.  Syamsul  Bahri Agus,  S.Pi.,  M.Si.  yang  membantu penulis  dalam  penyediaan  data  citra, pengerjaan data, dan tim lapangan serta Tim  Redaksi  Jurnal  Penginderaan  Jauh dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Andrefouet, S., Guzman HM., 2005. Coral Reef Distribution, Status and Geomorphology- Biodiversity  Relationship  in  Kuna  Yala (San  Blas)  Archipelago ,  caribbean panama, Coral Reefs, 24: 31-42.
Andréfouët,  S.,  Kramer  P.,  Torres-Pulliza  D.,
Joyce KE, Hochberg EJ, Garza-Pérez R, Mumby  PJ,  Riegl  B,  Yamano  H,  White WH,  2003. Multi-Site  Evaluation  of Ikonos Data for Classification of Tropical Coral  Reef  Environments . Remote  Sens Environ 88: 128-143. Baatz, M., dan Schäpe A., 2000. Multiresolution Segmentation: an Optimization Approach  for  High  Quality  Multi-Scale Image Segmentation . Angewandte Geographische  Informationsverarbeitung
XII: 12-23.
Blaschke,  T.,  2010. Object  Based  Image  Analysis for  Remote  Sensing .  Isprs  J  Photogramm 65: 2-16.
Blaschke,  T.,  Hay  GJ.,  2001. Object-Oriented Image Analysis and Scale-Space: Theory  and  Methods  for  Modeling  and Evaluating Multiscale Landscape
Structure .  Isprs  A  Photogramm  34:  22- 29. Burnett,  C.,  Blaschke  T.,  2003. A  Multi-Scale Segmentation/Object Relationship
Modelling  Methodology  for  Landscape
Analysis . Ecol Model 168: 233-249.
Congalton, RG., Green K., 2009. Assessing the Accuracy  of  Remotely  Sensed  Data— Principles and Practices (second edition) . Taylor & Francis Group, LLC. Danoedoro,  P.,  2012. Pengantar  Penginderaan Jauh Digital . Yogyakarta (ID) : ANDI. Digitalglobe, 2010. Radiometric use of Worldview-2  Imagery:  Technical  Note . 1601  Dry  Creek  Drive  Suite  260 Longmont,  Colorado,  USA,  80503 DigitalGlobe®.
eCognition,  2014. Ecognition  Developer  :  User
Guide . Munich, Germany Trimble.
English,  SA.,  Baker  VJ.,  Wilkinson  CR,  1994.
Survey  Manual  for  Tropical  Marine Resources, Australian  Institute  of Marine Science. Exelisvis,  2015. Atmosphericcorrectionmodule; Fast  Line-of-Sight  Atmospheric  Analysis of Hypercubes (Flaash) Exelisvis . Cite in http://www.harrisgeospatial.com/port als/0/pdfs/envi/Flaash_Module.pdf [accessed 21 March 2015].
Green,  EP.,  Mumby  PJ.,  Edwards  AJ.,  Clark CD,  2000. Remote  Sensing  Handbook for Tropical Coastal Management : 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 .  Buletin Oseanografi Marina. Vol.1 120-136. Kohler,  KE.,  Gill  SM.,  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 . Comput Geosci 32: 1259-1269.
Kondraju,  TT.,  Mandla  VRB.,  Mahendra  RS, Kumar TS, 2013. Evaluation of Various Image  Classification  Techniques  on Landsat  to  Identify  Coral  Reefs . Geomatics,  Natural  Hazards  and  Risk 5: 173-184.
Lyzenga,  DR.,  1981. Remote  Sensing  of  Bottom Reflectance  and  Water  Attenuation Parameters  in  Shallow  Water  Using
Aircraft and Landsat Data . Int J Remote Sens 2: 71-82.
Mumby,  PJ.,  Green  EP.,  Edwards  AJ.,  Clark
CD,  1999. The  Cost-Effectiveness  of Remote  Sensing  for  Tropical  Coastal Resources Assessment and Management .  J  Environ  Manage  55: 157-166.
Navulur, K., 2007. Multispectral Image Analysis Using  the  Object-Oriented  Paradigm. Taylor & Francis Group, LLC.
Phinn, SR., Roelfsema CM., Mumby PJ., 2011.
Multi-Scale, Object-Based Image Analysis  for  Mapping  Geomorphic  and Ecological  Zones  on  Coral  Reefs .  Int  J
Remote Sens 33: 3768-3797.
Roelfsema, C., Phinn S., 2008. Evaluating Eight
Field  and  Remote  Sensing  Approaches for  Mapping  the  Benthos  of  Three Different  Coral  Reef  Environments  in Fiji . Proc. of SPIE. Vol. 71500 71500F-1.
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. Int J Remote Sens 34: 6367-6388.
Selamat, MB,, Jaya I., Siregar VP, Hestirianoto T.,  2014. Geomorphology  Zonation  and Column  Correction  for  Bottom  Substrat Mapping Using Quickbird Image . Jurnal Itkt 2. Siregar,  V.,  2010. Pemetaan  Substrat  Dasar Perairan  Dangkal  Karang  Congkak  dan Lebar  Kepulauan  Seribu  Menggunakan Citra Satelit Quick Bird . E-Jurnal Itkt 2:
19-30.
Siregar,  V.,  Wouthuyzen  S.,  Sunuddin  A.,
Anggoro  A.,  Mustika  AA,  2013. Pemetaan  Habitat  Dasar  dan  Estimasi Stok Ikan Terumbu dengan Citra Satelit Resolusi  Tinggi .  E-Jurnal  Itkt  Vol.  5: Hlm. 453-463.
Zhang, C., Selch D., Xie Z., Roberts C., Cooper H.,  Chen  G.,  2013. Object-Based Benthic  Habitat  Mapping  in  the  Florida Keys  from  Hyperspectral  Imagery . Estuar  Coast  Shelf S 134:  88-97.