## Pemetaan Distribusi Hutan Mangrove
Menggunakan Algoritma Machine Learning di Kawasan Hutan Mangrove Petengoran

## ANGGUN TRIDAWATI, ARMIJON, FAJRIYANTO, TIKA CHRISTY NOVIANTI
Teknik Geodesi, Universitas Lampung, Bandar lampung, Indonesia Email: anggun.tridawati@eng.unila.ac.id

## ABSTRAK
Hutan  mangrove  Petengoran  adalah  ekowisata  mangrove  di  Provinsi  Lampung yang  terancam  punah  karna  meningkatnya  aktivitas  pengunjung.  Sehingga, informasi  persebaran  mangrove  sangat  diperlukan  untuk  tujuan  konservasi. Dewasa  ini,  banyak  peneliti  memanfaatkan  teknologi  pengindraan  jauh  untuk pemetaan  mangrove  menggunakan  algoritma machine  learning.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membandingkan  algoritma support  vector  machine  (SVM)  dan random forest (RF) untuk pemetaan mangrove menggunakan komposit RGB dan NDVI pada citra Sentinel 2A. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma RF memberikan  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  SVM  dibuktikan dengan nilai akurasi keseluruhan dan indeks kappa RF sebesar 92,68% dan 0,88, sedangkan  pada  SVM  sebesar  91,86%  dan  0,87.  Meski  demikian,  terdapat kesalahan klasifikasi hutan mangrove di kedua algoritma. Hal tersebut disebabkan oleh kemiripan spektral jenis tanaman dan tidak adanya efek topografi. Sehingga, penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  menambahkan  efek  topografi  untuk mendapatkan akurasi yang lebih baik.
Kata kunci : mangrove, SVM, random forest, indeks kappa

## ABSTRACT
The Petengoran is mangrove ecotourism in Lampung Province which is threatened with  extinction  due  to  increased  community  activity.  Thus,  information  on  the distribution  of  the  Petengoran  mangroves  is  needed  for  conservation.  Many researchers  use  remote  sensing  technology  to  map  mangroves  using  machine learning  algorithms.  This  study  aims  to  compare  SVM  and  random  forest  RF algorithms for mapping mangroves using RGB and NDVI composites on Sentinel 2A imagery. The results showed that the RF algorithm provides higher accuracy compared to SVM. This is evidenced by the overall accuracy value and RF kappa index of 92.68% and 0.88, while the SVM is 91.86% and 0.87. However, there is a  misclassification  of  mangrove  forests  in  both  algorithms.  This  is  due  to  the spectral similarity of vegetation and no topographical effect. Thus, future research is expected to add topographical effects to obtain higher accuracy.
Keywords : mangrove, SVM, random forest, kappa index

## 1. PENDAHULUAN
Mangrove adalah tanaman intertidal yang hidup di daerah tropis maupun non-tropis (Baran, 1999)(Barbier,  2000)(Nagelkerken  dkk.,  2008) dan  tumbuh  dengan  subur  dalam kondisi  lingkungan  yang  keras  seperti  salinitas  tinggi,  suhu  tinggi,  pasang  ekstrem,  dan sedimentasi  tinggi (Alongi,  2009), serta  mampu  bertahan  pada  genangan  pasang  surut sekitar 0,4 – 1,27 m (Clarke & Hannon, 1969)(Primavera dkk., 2012) . Vegetasi mangrove memberikan  banyak  manfaat  bagi  manusia  dan  ekosistem  sekitarnya  yaitu:  melindungi manusia dari badai dan tsunami (Dahdouh-Guebas, dkk, 2005)(Primavera, dkk, 2012 ), mencegah  erosi dan  abrasi (Primavera, dkk, 2012) ,  sebagai penyerap  CO2 (Purwanto dkk,  2022) ,  menyediakan  habitat  bagi  organisme  di  sekitar  kawasan  mangrove  seperti burung dan ikan (Hernández-Blanco, dkk, 2021)(Mumby, dkk, 2004), berperan penting dalam  mencegah  perubahan  iklim,  karena  mampu  menyerap  1.023  Mg  karbon  per  hektar (Donato,  dkk,  2011) dan  mengandung  lima  kali  lipat  karbon  hutan  tropis,  boreal,  dan subtropis (Paillon, dkk, 2014).
Menurut Giri (Giri, 2021) , hutan mangrove dunia tersebar di 118 negara dengan luasan 13,7 juta  Hektar  (ha).  Asia  Tenggara  merupakan  benua  yang  memiliki  hutan  mangrove  dengan variasi spesies yang luar biasa seluas 63,2 × 105 ha dan merupakan 34,9% dari total luas hutan mangrove dunia yaitu 181,1 × 105 ha (Giesen, 1998)(Mohamed Hatha & Chacko, 2012) . Di sisi lain, menurut Organisasi Pangan dan Pertanian (FAO,14), hutan mangrove juga  merupakan  bagian  dari  ekosistem  dunia  yang  hampir  punah  karena  sekitar  sepertiga luasan mangrove dunia berkurang pada tahun 1980 hingga 2005, dengan kehilangan  terbesar terjadi di Asia (FAO, 2007). Di Asia Tenggara, lebih dari 110.000 hektar hutan mangrove ditebangi,  dimana  sekitar  97.000  hektar  mangrove  hilang  pada  tahun  2000  dan  2012 (Richards & Friess, 2016) . Kepunahan hutan mangrove disebabkan oleh faktor alam dan antropogenik  seperti  perubahan  iklim,  kenaikan  permukaan  laut (Feller,  dkk,  2017)( Lovelock,  dkk,  2015)(Saintilan  dkk., 2020) dan  konversi  kawasan  mangrove  menjadi pemukiman (Valiela, dkk, 2001).
Negara-negara yang memiliki hutan mangrove, harus berupaya menghentikan laju kepunahan mangrove,  salah  satunya  adalah  Indonesia. Menurut  Ulqodri (Ulqodry,  dkk,  2021) , Indonesia dikenal sebagai ‘rumah terbesar’ bagi kawasan mangrove, karena mencakup sekitar 18-23%  dari  hutan  mangrove dunia (Marlianingrum, dkk, 2021) dan  59.8%  dari  hutan mangrove Asia Tenggara (Darmawan, dkk, 2020). Permasalahannya saat ini adalah sekitar 48% hutan mangrove di Indonesia mengalami kerusakan akibat ulah manusia dan faktor lain (Haya, dkk, 2015). Hutan mangrove Petengoran adalah lokasi ekowisata mangrove yang berada di Desa Gebang, Kecamatan Teluk Pandan, Kabupaten Pesawaran yang telah disahkan oleh Peraturan Desa (Perdes) Nomor 1 Tahun 2016 (Dinas Pariwisata Kabupaten Pesawaran, 2021). Pada  tahun  2020  dan  2021,  ekowisata  mangrove  di  Petengoran  mengalami peningkatan  pengunjung  yang  mengakibatkan  meningkat  pula  berbagai  aktivitas  sosial ekonomi  masyarakat  yang  berakibat  terancamnya  ekosistem  mangrove (Pattimahu,  dkk, 2020). Oleh sebab itu, informasi distribusi spasial mangrove Petengoran merupakan hal yang penting  untuk  mengidentifikasi  kawasan  mana  saja  yang  perlu  mendapat  perhatian  untuk konservasi mangrove.
Pemetaan mangrove yang cepat dan akurat dapat membantu pengelolaan dan pemantauan hutan mangrove secara efektif. Luasnya sebaran hutan mangrove menyebabkan pemantauan secara konvensional tidak mungkin dilakukan karena membutuhkan banyak tenaga, waktu dan biaya (Zhang, dkk, 2017) . Pengindraan jauh adalah metode monitoring hutan dengan waktu dan  biaya  yang  murah,  serta  memberikan  kemudahan  dalam  proses  identifikasi  hutan
mangrove (Jamaluddin,  dkk,  2022) .  Dalam  beberapa  dekade,  beberapa  peneliti memanfaatkan teknologi pengindraan jauh untuk pemetaan mangrove menggunakan teknik klasifikasi terawasi, seperti maksimum likelihood (Rahmadi, dkk, 2022) dan orientasi object (Artika,  dkk,  2019) .  Keterbatasan  dari  teknik  ini  adalah  asumsi  data  yang  terdistribusi normal  dan  melibatkan  expert  dalam  menentukan  kriteria sampling (Mountrakis,  dkk, 2011) . Kondisi ini menjadikan machine learning sebagai solusi untuk mengatasi keterbatasan tersebut agar menghasilkan model klasifikasi yang lebih akurat (Adugna, dkk, 2022).
Algoritma machine learning adalah teknik terawasi non-parametrik yang tidak mengharuskan data terdistribusi normal (Adugna, dkk, 2022). Dewasa ini, penggunaan algoritma machine learning untuk memetakan hutan mangrove terus berkembang. Khususnya algoritma machine learning support vector machine (SVM) dan random forest (RF) yang menjadi perhatian dalam pengindraan jauh karena kemampuannya yang baik dalam menangani data multidimensi dan memberikan akurasi klasifikasi yang memuaskan (Dabija, dkk, 2021) . Beberapa penelitian telah membandingkan dua algoritma ini dengan menggunakan dataset penginderaan jauh dan tujuan  yang  berbeda,  misalnya (Meraj,  dkk,  2022)(Pelletier,  dkk,  2016)(Wei,  dkk, 2022) menyatakan  bahwa  RF  mengungguli  SVM,  berbeda  dengan  temuan (Dabija,  dkk, 2021)(Sahin, dkk, 2020)(Thanh Noi & Kappas, 2017) melaporkan bahwa SVM memiliki kinerja lebih baik daripada RF. Dapat disimpulkan bahwa akurasi klasifikasi terbaik antara RF dan  SVM  masih  belum  konsisten.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan  algoritma  SVM  dan  RF  untuk  pemetaan  mangrove  di  Desa  Gebang, Kabupaten Pesawaran, Provinsi Lampung.

## 2. METODE

## 2.1 Lokasi penelitian
Lokasi penelitian adalah kawasan hutan mangrove Petengoran, secara geografis terletak pada koordinat  5°56'17"S  dan  105°24'10.20"E  di  Desa  Gebang,  Kecamatan  Teluk  Pandan, Kabupaten  Pesawaran,  Provinsi  Lampung,  Indonesia.  Hutan  mangrove  Petengoran  adalah kawasan  ekowisata  yang  mampu  menarik pengunjung  menikmati  keindahan  pemandangan alam. Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## 2.1 Metode
Secara  umum,  metodologi  dalam penelitian  ini dibagi menjadi beberapa tahapan,  yaitu:  1) pengumpulan data 2) pembuatan titik training dan titik uji , 2) Klasifikasi, 3) uji akurasi, dan 4) analisis perbandingan algoritma. Adapun diagram alir dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Metodologi Penelitian

## 2.1.1 Pengumpulan Data

## 1. Citra satelit
Penelitian ini menggunakan citra sentinel 2A yang diakuisisi pada tanggal 9 November 2022. Citra Sentinel 2A dianggap mampu memberikan hasil akurasi yang lebih baik dibandingkan Landsat  8  untuk  monitoring  hutan,  deteksi  perubahan  lahan,  dan  mitigasi  bencana (ESA, 2015) . Menurut Purwanto, komposit RGB (red green blue) dari citra Sentinel 2A memberikan akurasi yang terbaik untuk memetakan mangrove (Purwanto, dkk, 2022) sehingga dalam penelitian ini menggunakan komposit RGB.
Gambar 3. Citra Sentinel 2A di Lokasi Penelitian

## 2. NDVI
Data sentinel 2A diekstrak menjadi indeks vegetasi NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) merupakan salah satu indeks vegetasi yang paling banyak digunakan (Wicaksono,
dkk, 2016) . Rentang nilai NDVI adalah -1 hingga 1. Indeks vegetasi NDVI diaplikasikan pada citra Sentinel-2 di wilayah studi. NDVI diperkenalkan oleh Rouse dkk, (Rouse, 1947) dengan formula sebagai berikut:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝐸𝐷 𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝐸𝐷 ( 0.1)
Dimana, NIR adalah nilai DN dari piksel saluran inframerah dekat, sedangkan Red adalah nilai DN dari piksel saluran merah.

## 3. Foto Udara
Perekaman data foto udara menggunakan drone DJI Phantom 4 Pro, sedangkan pengolahan foto udara menggunakan perangkat lunak Agisoft Photosacan. Adapun tahapannya meliputi: 1) pembuatan jalur terbang, 2) align photo adalah tahapan menyamakan titik-titik yang sama antar foto untuk membangun point cloud, 3) build dense cloud adalah tahapan menginterpolasi point  cloud  pada  hasil  align  photos  agar  membentuk  suatu  objek,  4)  build  mesh,  adalah membangun model 3D yang akan digunakan untuk proses pembentukan orthofoto.
Gambar 4. Data Foto Udara

## 2.1.2 Pembuatan titik training dan titik uji
Secara umum, sebelum melakukan klasifikasi harus melalui dua fase, yaitu pembuatan titik training dan titik uji. Titik training adalah data yang digunakan untuk merekonstruksi model klasifikasi, sedangkan titik uji adalah data yang digunakan untuk menguji model yang dibangun dengan data lain (data independen). Pembuatan titik training dan titik uji pada penelitian ini mengacu pada data foto udara sebagai data referensi.

## 2.1.3 Klasifikasi Citra
Klasifikasi  adalah  tahapan  pengelompokan  piksel  berdasarkan  nilai  spektral  untuk menghasilkan peta tematik. Pada penelitian ini, pemetaan hutan mangrove dilakukan dengan membandingkan algoritma klasifikasi SVM dan RF.

## 1. SVM
SVM  pertama  kali  dikembangkan  oleh  Boser,  Guyon,  dan  Vapnik  pada  tahun  1992  untuk menghandel data non linear (Vapnik, 1999). SVM merupakan salah satu algoritma klasifikasi terawasi yang sebelumnya digunakan untuk klasifikasi biner (Talukdar, dkk, 2020). Baru- baru  ini,  berbagai  bidang  menggunakan  algoritma  SVM  karena  kemampuannya  dalam memberikan akurasi klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode konvensional (Mantero, dkk, 2005).
SVM pada dasarnya bekerja dengan menentukan hyperplane terbaik dengan margin optimal antara support vector yang berbeda (Talukdar, dkk, 2020). Algoritma SVM membutuhkan fungsi kernel untuk membangun hyperplane secara akurat dan meminimalkan kesalahan. Ada empat jenis kernel fungsi basis linier, polinomial, sigmoid, dan basis radial (RBF) (Hsu, dkk, 2003) . RBF adalah kernel yang paling efektif dan umum digunakan dalam berbagai klasifikasi karena dapat mengurangi overfitting dan outlier (Hsu, dkk, 2003) . Oleh karena itu kernel ini digunakan dalam penelitian ini. Persamaan fungsi basis radial dapat dilihat pada persamaan berikut:
𝑅𝑎𝑑𝑖𝑎𝑙 𝐵𝑎𝑠𝑖𝑠 𝐹𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝑅𝐵𝐹): 𝐾 (𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = exp(−𝛾||𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑗 || 2 ), 𝛾 > 0
Performa model SVM menggunakan kernel RBF sangat dipengaruhi oleh dua parameter: C dan  (Huang, dkk, 2014) . Surya Prangga melakukan adjustmen untuk pemilihan parameter SVM yaitu C = (0.5, 0.75, 1, 10, 100) dan  = (0.005, 0.05, 0.1, 0.5, 0.75) dengan menggunakan metode Taguchi dan diperoleh C: 100 dan  = 0,005 sebagai parameter optimal. Oleh karena itu, parameter optimal yang dihasilkan oleh Surya Prangga diadopsi untuk membangun model SVM dan dibandingkan dengan model RF pada penelitian ini yaitu C:100, dan  = 0,005.

## 2. Random Forest
RF pertama kali diusulkan oleh Tin Kam Ho, (Ho, 1995) pada tahun 1995. Pada tahun 2001, RF dikembangkan oleh Leo Breiman (Breiman, 2001) terkait proses bootsrap aggregating atau yang lebih popular dengan sebutan bagging. Bagging adalah singkatan dari bootstrap aggregating  yaitu  metode  untuk  meningkatkan  hasil  klasifikasi  machine  learning  dengan menggabungkan prediksi klasifikasi dari beberapa model.
RF Menurut Wezel dan Potharst (Van Wezel & Potharst, 2007) adalah salah satu metode ansambel  untuk  meningkatkan  akurasi  dengan  mengombinasikan  banyak  pohon  untuk mendapatkan  hasil  akhir  melalui voting (Sun  &  Schulz,  2015). Algoritma  RF  telah diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang,  salah  satunya  untuk  spesies  tanaman (Burai,  dkk, 2015) ,  biomassa  tanaman (Adam,  dkk,  2014), dan  perkebunan  kopi (Tridawati,  dkk, 2020). Dalam menjalankan klasifikasi RF, perlu ditentukan dahulu tuning parameternya yaitu jumlah pohon (ntree), jumlah variabel prediktor (mtry), dan jumlah ukuran sampul minimum (Rodriguez-Galiano,  dkk,  2012). Tridawati  melakukan  tuning  parameter  menggunakan algoritma  RF  untuk  pemetaan  mangrove  dengan  membangun  126  model  klasifikasi, menghasilkan tuning parameter terbaik adalah ntree 1000, minimum node size 6, dan mtry =
k  ( all  variables).  Sehingga  parameter  tersebut  juga  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk membangun model klasifikasi RF dan dibandingkan dengan SVM.

## 2.1.4 Uji Akurasi
Uji akurasi diperlukan untuk mengetahui ketepatan hasil klasifikasi. Akurasi dari hasil klasifikasi menunjukkan kemampuan model dalam memprediksi kelas target. Keakuratan hasil klasifikasi dievaluasi dengan membuat matriks kesalahan (confusion matrix). Matriks kesalahan adalah matriks  persegi  yang  digunakan  untuk  menunjukkan  penyimpangan  klasifikasi  seperti kelebihan piksel dari kelas lain atau kekurangan piksel di setiap kelas. Idealnya, semua elemen matriks di luar diagonal harus nol, yang berarti matriks bebas dari distorsi (Lillesand dan Kiefer,  1990). Persentase  ketepatan  hasil  klasifikasi  dilihat  dari  nilai  akurasi  pengguna , akurasi produser , akurasi keseluruhan, dan statistik kappa (Congalton, 1991).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Distribusi spasial tanaman mangrove di Desa Gebang, Kecamatan Teluk Pandan, Kabupaten Pesawaran, Provinsi Lampung, Indonesia pada penelitian ini diperoleh dari pemanfaatan citra Sentinel 2A. Citra sentinel 2A dilakukan pemotongan area menyesuaikan sebaran mangrove yang  ada  di  Desa  Gebang.  Selain  itu,  dilakukan  juga  pengambilan  foto  udara  untuk mendapatkan  gambaran  lokasi penelitian yang  lebih  detail dengan  akurasi 3  cm.  data foto udara  tersebut  digunakan  sebagai  referensi  dalam  penentuan  titik training  dan  titik  uji. Selanjutnya  pembuatan  model  klasifikasi  distribusi  spasial  hutan  mangrove  menggunakan algoritma RF dan SVM.

## A. Perbandingan Hasil Klasifikasi
Hasil klasifikasi menggunakan algoritma RF dan SVM di wilayah kajian terbagi menjadi tiga kelas penutup lahan yaitu kelas air, mangrove, dan non-mangrove. Adapun penjelasan terkait kelas tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Kelas Tutupan Lahan Kelas Definisi Non-mangrove Tanah,  lahan  kosong,  lahan  terbangun,  jalan,  semak  belukar, tumbuh-tumbuhan, habitat bakau lainnya selain mangrove dan air Mangrove Tanaman yang hidup di air payau dan sepanjang garis pantai. Air Perairan  di  wilayah  tertentu,  baik  statis  maupun  dinamis,  seperti laut, sungai, danau.
Distribusi  spasial  mangrove  dianalisis  berdasarkan  klasifikasi  algoritma  SVM  menggunakan parameter C:100 dan  = 0,005 dan algoritma RF menggunakan parameter tree 1000, mtry: seluruh variabel, dan node 6 menggunakan band RGB citra sentinel 2A dan NDVI. Klasifikasi SVM menghasilkan akurasi keseluruhan sebesar 91,86%, statistik kappa sebesar 0,87, akurasi produser sebesar 84,88%, dan akurasi pengguna sebesar 98,65%, sedangkan algoritma RF menghasilkan  akurasi  keseluruhan  sebesar  92,68%,  statistik  kappa  sebesar  0,88,  akurasi produser sebesar 84,88%, dan akurasi pengguna sebesar 97,33%. Hasil klasifikasi model ini dapat dilihat pada Gambar 5 dan confusion matrix pada Tabel 2 dan 3.
Gambar 5. Hasil Klasifikasi A) SVM dan b) RF
Hasil klasifikasi antara algoritma SVM dan RF, tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan pada kelas mangrove dibuktikan dari nilai produser akurasi yang sama yaitu 84,88% (Tabel 2 dan 3). Hutan mangrove tersebar di lokasi yang relatif sama pada dua algoritma yang berbeda, namun  yang  membedakan  adalah  kepadatan  hutan  mangrove  pada  RF  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  algoritma  SVM.  Hasil  pengamatan  lapangan  menunjukkan  bahwa klasifikasi RF  yang  paling  mendekati  kondisi sebenarnya.  Di sisi  lain,  hutan  mangrove juga terlihat berada di tengah-tengah non-mangrove. Hal tersebut kemungkinan disebabkan oleh dua  faktor:  1)  Kesamaan  spektral  antara  mangrove dengan  tanaman  lain,  karena  menurut (Moran, dkk, 1997), kemiripan spektral jenis tanaman sangat sulit dihindari, 2) tidak adanya efek  topografi,  mangrove  adalah  tanaman  yang  tumbuh  di  sepanjang  garis  pantai  yang memiliki ketinggian lebih rendah dibandingkan daratan, sehingga dengan adanya penambahan data topografi diharapkan dapat lebih membedakan antara mangrove dengan tanaman lain pada kelas non-mangrove. Hal ini selaras dengan penelitian (Tridawati, dkk, 2020) dimana penambahan  variabel  topografi  menunjukkan  adanya  peningkatan  akurasi  keseluruhan sebesar 2,21%, akurasi produser meningkat sebesar 2,58% dan akurasi pengguna meningkat sebesar 2,37%. Hal serupa juga pada penelitian yang dilakukan oleh (Kelley, dkk, 2018) penambahan  data topografi  dapat  meningkatkan  akurasi klasifikasi tanaman  menggunakan machine learning.
Selanjutnya dilakukan  uji akurasi dengan  membandingkan  model  klasifikasi dengan titik  uji yang didapat dari data foto udara. Hasil uji akurasi tersebut disajikan dengan tabel confusion matrix.  Terdapat  empat  parameter  penyusun  confusion  matrix  yaitu  akurasi  keseluruhan, akurasi pengguna, akurasi produser, dan indeks kappa.
A B
Tabel 2. Confusion Matrix Hasil Klasifikasi SVM Kla si fi kas i S V M Kelas Data Ground Truth Air Mangrove Non-mangrove Total Akurasi Pengguna Air 48 0 1 49 97,96 Mangrove 0 73 1 74 98,65 Non-mangrove 3 13 105 121 86,78 Total 51 86 109 Akurasi Keseluruhan 91,86% Produser Akurasi 94,12 84,88 96,33 Indeks Kappa 0,87
Tabel 3. Confusion Matrix Hasil Klasifikasi RF
Kla si fi kas i R F
Kelas Data Ground Truth Air Mangrove Non-mangrove Total Akurasi Pengguna Air 51 0 1 52 98,08 Mangrove 0 73 2 75 97,33 Non-mangrove 0 13 104 117 88,89 Total 51 86 109 Akurasi Keseluruhan 92,68% Produser Akurasi 100 84,88 95,41 Indeks Kappa 0,88
Confusion matrix (Tabel 2 dan 3) menunjukkan bahwa kedua metode menghasilkan akurasi yang  relatif  sama  dilihat  dari  parameter  akurasi  pengguna  dan  akurasi  produser.  Namun, klasifikasi  RF  memberikan  akurasi  keseluruhan  dan  indeks  kappa  yang  lebih  tinggi dibandingkan SVM. Akurasi keseluruhan yang dihasilkan oleh algoritma RF sebesar 92,68%, sedangkan akurasi keseluruhan yang dihasilkan oleh algoritma SVM sebesar 91,86%.
Pada algoritma SVM, dari total 51 piksel kelas air, 48 piksel air terklasifikasi dengan benar di kelas air juga, namun 3 piksel terklasifikasi sebagai kelas mangrove. Hal ini disebabkan karena mangrove hidup di air payau, sehingga sebagian objek mangrove teridentifikasi sebagai air. Produser akurasi kelas air yang dihasilkan sebesar 94,12%. Pada kelas non-mangrove, dari 109  sampel  sebanyak  105  sampel  terklasifikasi  sebagai  kelas  non-mangrove,  1  sampel terklasifikasi sebagi kelas mangrove, dan 1 sampel mangrove terklasifikasi sebagai kelas air dengan  produser  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  96,33%.  Pada  kelas  mangrove,  dari  86 sampel sebesar 73 terklasifikasi ke dalam kelas mangrove, sedangkan 13 sampel terklasifikasi sebagai kelas non-mangrove. Hal ini disebabkan karena mangrove dan non-mangrove memiliki kemiripan spektral sehingga sulit untuk diidentifikasi (Moran, dkk, 1997).
Pada  model  klasifikasi  RF,  menghasilkan  akurasi  keseluruhan  sebesar  92,68%  dan  statistik kappa  sebesar  0,88.  Hasil  menunjukkan  bahwa  dari  total  51  piksel  kelas  air,  terklasifikasi sebesar 51 piksel di kelas air juga, yang berarti bahwa kelas air terklasifikasi dengan sangat baik dengan produser akurasi yang dihasilkan sebesar 100%. Pada kelas non-mangrove, dari 109  sampel  sebanyak  104  sampel  terklasifikasi  sebagai  kelas  non-mangrove,  2  sampel
terklasifikasi sebagai kelas mangrove, dan 1 sampel mangrove terklasifikasi sebagai kelas air dengan  produser  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  95,41%.  Pada  kelas  mangrove,  dari  86 sampel sebesar 73 terklasifikasi ke dalam kelas mangrove, sedangkan 13 sampel terklasifikasi sebagai kelas non-mangrove.
Menurut (Landis & Koch, 1977), indeks kappa lebih mutakhir dalam menyatakan akurasi klasifikasi.  Penyebabnya  adalah  pada  indeks  kappa  memperhitungkan  variasi  akurasi  dari setiap  kelas  tutupan  lahan  sedangkan  pada  akurasi  keseluruhan  hanya  memperhitungkan akurasi  secara  keseluruhan  tanpa  melibatkan  variasi  akurasi  setiap  kelas  tutupan  lahan. Merujuk pada (Landis & Koch, 1977), indeks agreement dikategorikan ke dalam 6 kelas indeks kappa dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Indeks Kappa No. Indeks Kappa Tingkat kesesuaian (agreement) 1 < 0 No agreement 2 ± 0,20 Slight agreement 3 0,21 ± 0,40 Fair agreement 4 0,41 ± 0,60 Moderate agreement 5 0,61 ± 0,80 Subtantial agreement 6 0,81 ± 1 Almost perfect agreement
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  mangrove  menggunakan  algoritma  SVM ,  indeks kappa  yang  dihasilkan  sebesar  0,87 (almost  perfect  agreement)  yang  berarti  tingkat kesesuaian antara model klasifikasi dengan data referensi mendekati sempurna yaitu sebesar 87%.  Hasil klasifikasi  menunjukkan  sensitivitas metode SVM dalam  pemetaan  mangrove di lingkungan yang heterogen ditinjau dari akurasi keseluruhan, akurasi pengguna, dan akurasi produk.  Penelitian  ini  didukung  oleh (Tridawati  & Darmawan, 2017) yang  menyatakan bahwa SVM adalah algoritma yang baik diterapkan di lingkungan yang heterogen. Sedangkan, hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  mangrove  menggunakan  algoritma  RF ,  menghasilkan  indeks kappa sebesar 0,88 (almost perfect agreement) yang berarti tingkat kesesuaian antara model klasifikasi dengan data referensi mendekati sempurna yaitu sebesar 88%. Indeks kappa yang dihasilkan RF meningkat 1% dibandingkan algoritma SVM. Hal ini disebabkan karena RF adalah algoritma  yang  mampu  mengatasi  ketidakstabilan  pada  model  yang  kompleks  dengan kumpulan  data  yang  relatif  kecil (Tridawati,  dkk,  2020) .  Penelitian  ini  selaras  dengan (Kelley,  dkk,  2018) yang  menyatakan  bahwa  RF  adalah  algoritma  yang  handal  dalam pemetaan tutupan lahan.

## B. Prediksi Luasan Mangrove
Berdasarkan akurasi yang telah dilakukan pada penelitian ini metode yang paling tepat dan akurat dalam deteksi dan klasifikasi tutupan lahan mangrove adalah RF. Hal ini disebabkan Indeks kappa yang dihasilkan RF meningkat dibandingkan algoritma SVM.
Persebaran mangrove merupakan distribusi luasan mangrove di lokasi penelitian. Persebaran mangrove dihitung berdasarkan analisis klasifikasi terbaik, yaitu RF berdasarkan citra Sentinel 2A. Prediksi luasan mangrove dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Prediksi Luasan Tutupan Lahan
Kelas Definisi Luas (Ha) Non-mangrove Tanah, lahan kosong, lahan terbangun, jalan, semak belukar, tumbuh- tumbuhan, habitat bakau lainnya selain mangrove dan air 391 Mangrove Tanaman  yang  hidup  di  air  payau  dan sepanjang garis pantai. 35,15 Air Perairan di wilayah tertentu, baik statis maupun  dinamis,  seperti  laut,  sungai, danau. 196,63
Informasi  sebelumnya  mengenai  tutupan  lahan  di  kawasan  Petengoran  belum  ditemukan. Penelitian  sebelumnya  hanya  berfokus  pada  nilai  ekowisata  mangrove (Aswenti,  2020) . Berdasarkan  hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma  RF,  diperoleh  hasil  prediksi  luasan mangrove di lokasi penelitian. Algoritma RF menghasilkan luasan mangrove sebesar 35,15 ha, non-mangrove sebesar 391 ha, dan badan air sebesar 196,63 ha.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini membandingkan algoritma SVM dan RF, yaitu dua algoritma machine learning yang  sangat  efektif  untuk  pemetaan  mangrove  di  sebagian  kawasan  ekowisata  Mangrove, Petengoran,  menggunakan  komposit  RGB  pada  sentinel  2A  dan  NDVI.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa algoritma RF memberikan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan SVM hal ini dibuktikan dengan nilai akurasi keseluruhan dan indeks kappa RF sebesar 92,68% dan 0,88, sedangkan akurasi keseluruhan dan indeks kappa SVM sebesar 91,86% dan 0,87. Meski  demikian,  masih  terdapat  kesalahan  dalam  hasil  klasifikasi  di  kedua  algoritma  yaitu hutan mangrove terlihat berada di tengah-tengah non-mangrove. Hal tersebut kemungkinan disebabkan oleh dua faktor: 1) kemiripan spektral jenis tanaman sangat sulit dihindari, 2) tidak adanya efek topografi. Sehingga, penelitian selanjutnya sebaiknya dapat menambahkan efek topografi agar mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Fakultas Teknik Universitas Lampung yang telah mendanai penelitian ini melalui program DIPA FT skema Penelitian Dasar Tahun 2023 dengan no kontrak:  5542/UN26.15/LK.03/2023 hingga  penelitian  ini  bisa  berjalan  dengan lancar.

## DAFTAR RUJUKAN
Adam, E., Mutanga, O., Abdel-Rahman, E. M., & Ismail, R. (2014). Estimating standing biomass in papyrus (Cyperus papyrus L.) swamp: Exploratory of in situ hyperspectral indices and random forest regression. International Journal of Remote Sensing, 35(2), 693- 714.
Adugna, T., Xu, W., & Fan, J. (2022). Comparison of random forest and support vector machine classifiers  for  regional  land  cover  mapping  using  coarse  resolution  FY-3C  images. Remote Sensing, 14(3), 574.
Alongi, D. (2009). The energetics of mangrove forests. Springer Science & Business Media.
Artika, E., Darmawan, A., & Hilmanto, R. (2019). Perbandingan Metode Maximum Likelihood Clasification (MLC) dan Object Oriented Classification (OOC) dalam Pemetaan Tutupan Mangrove di Kabupaten Lampung Selatan. Jurnal Hutan Tropis, 7(3), 267-275.
Baran,  E.  (1999).  A  review  of  quantified  relationships  between  mangroves  and  coastal resources.
Barbier, E. B. (2000). Valuing the environment as input: review of applications to mangrove- fishery linkages. Ecological economics, 35(1), 47-61.
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine learning, 45, 5-32.
Burai,  P.,  Deák,  B.,  Valkó,  O., & Tomor, T.  (2015).  Classification of herbaceous vegetation using airborne hyperspectral imagery. Remote Sensing, 7(2), 2046-2066.
Clarke, L. D., & Hannon, N. J. (1969). The mangrove swamp and salt marsh communities of the  Sydney  district:  II.  The  Holocoenotic  complex  with  particular  reference  to physiography. The Journal of Ecology, 213-234.
Dabija, A., Kluczek, M., Zagajewski, B., Raczko, E., Kycko, M., Al-Sulttani, A. H., Tardà, A., Pineda, L., & Corbera, J. (2021). Comparison of support vector machines and random forests for corine land cover mapping. Remote Sensing, 13(4), 777.
Dahdouh-Guebas, F., Jayatissa, L. P., Di Nitto, D., Bosire, J. O., Seen, D. L., & Koedam, N. (2005).  How  effective  were  mangroves  as  a  defence  against  the  recent  tsunami? Current biology, 15(12), R443-R447.
Darmawan, S., Sari, D. K., Wikantika, K., Tridawati, A., Hernawati, R., & Sedu, M. K. (2020). Identification  before-after  forest  fire  and  prediction  of  mangrove  forest  based  on Markov-cellular  automata  in  part  of  Sembilang  national  park,  Banyuasin,  South Sumatra, Indonesia. Remote Sensing, 12(22), 3700.
Donato, D. C., Kauffman, J. B., Murdiyarso, D., Kurnianto, S., Stidham, M., & Kanninen, M. (2011).  Mangroves  among  the  most  carbon-rich  forests  in  the  tropics. Nature geoscience, 4(5), 293-297.
FAO, U. (2007). The world’s mangroves 1980– 2005. FAO forestry paper, 153, 77.
Feller, I. C., Friess, D. A., Krauss, K. W., & Lewis III, R. R. (2017). The state of the world’s mangroves in the 21st century under climate change. Hydrobiologia, 803(1), 1-12.
Giesen,  W.  (1998).  Indonesian  Mangroves.  Part  1:  Plant  diversity  and  vegetation. Tropical Biodiversity, 5(2), 11-23.
Haya, N., Zamani, N. P., & Soedharma, D. (2015). Community analysis of mangrove ecosystem in  the  village  of  islands  Joronga  Kukupang  District. Jurnal  Teknologi  Perikanan  dan Kelautan, 6(1), 79-89.
Hernández-Blanco, M., Costanza, R., & Cifuentes-Jara, M. (2021). Economic valuation of the ecosystem services provided by the mangroves of the Gulf of Nicoya using a hybrid methodology. Ecosystem Services, 49, 101258.
Ho, T.  K.  (1995).  Random  decision  forests.  Proceedings  of  3rd international conference  on document analysis and recognition,
Huang, M.-L., Hung, Y.-H., Lee, W., Li, R.-K., & Jiang, B.-R. (2014). SVM-RFE based feature selection  and  Taguchi  parameters  optimization  for  multiclass  SVM  classifier. The Scientific World Journal, 2014.
Jamaluddin,  I.,  Chen,  Y.-N.,  Ridha,  S.  M.,  Mahyatar,  P.,  &  Ayudyanti,  A.  G.  (2022).  Two Decades Mangroves Loss Monitoring Using Random Forest and Landsat Data in East Luwu, Indonesia (2000 – 2020). Geomatics, 2(3), 282-296.
Kelley, L. C., Pitcher, L., & Bacon, C. (2018). Using Google Earth engine to map complex shade- grown coffee landscapes in Northern Nicaragua. Remote Sensing, 10(6), 952.
Landis, J. R., & Koch, G. G. (1977). The measurement of observer agreement for categorical data. biometrics, 159-174.
Lovelock, C. E., Cahoon, D. R., Friess, D. A., Guntenspergen, G. R., Krauss, K. W., Reef, R., Rogers, K., Saunders, M. L., Sidik, F., & Swales, A. (2015). The vulnerability of Indo- Pacific mangrove forests to sea-level rise. Nature, 526(7574), 559-563.
Mantero, P., Moser, G., & Serpico, S. B. (2005). Partially supervised classification of remote sensing images through SVM-based probability density estimation. IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, 43(3), 559-570.
Marlianingrum, P. R., Kusumastanto, T., Adrianto, L., & Fahrudin, A. (2021). Valuing habitat quality  for  managing  mangrove  ecosystem  services  in  coastal  Tangerang  District, Indonesia. Marine Policy, 133, 104747.
Meraj, G., Farooq, M., Singh, S. K., Islam, M. N., & Kanga, S. (2022). Modeling the sediment retention and ecosystem provisioning services in the Kashmir valley, India, Western Himalayas. Modeling Earth Systems and Environment, 8(3), 3859-3884.
Moran, M. S., Inoue, Y., & Barnes, E. (1997). Opportunities and limitations for image-based remote sensing in precision crop management. Remote sensing of Environment, 61(3),
319-346.
Mountrakis,  G.,  Im,  J., &  Ogole,  C.  (2011).  Support  vector machines in  remote  sensing:  A review. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 66(3), 247-259.
Mumby, P. J., Edwards, A. J., Ernesto Arias-Gonzalez, J., Lindeman, K. C., Blackwell, P. G., Gall,  A.,  Gorczynska,  M.  I.,  Harborne,  A.  R.,  Pescod,  C.  L.,  &  Renken,  H.  (2004). Mangroves  enhance  the  biomass  of  coral  reef  fish  communities  in  the  Caribbean. Nature, 427(6974), 533-536.
Nagelkerken, I., Blaber, S., Bouillon, S., Green, P., Haywood, M., Kirton, L., Meynecke, J.-O., Pawlik, J., Penrose, H., & Sasekumar, A. (2008). The habitat function of mangroves for terrestrial and marine fauna: a review. Aquatic botany, 89(2), 155-185.
Paillon, C., Wantiez, L., Kulbicki, M., Labonne, M., & Vigliola, L. (2014). Extent of mangrove nursery habitats determines the geographic distribution of a coral reef fish in a South- Pacific archipelago. PloS one, 9(8), e105158.
Pattimahu, D. V., Litiloly, L. I., & Mardiatmoko, G. (2020). Analysis of vegetation and mangrove biomass  to  tackle  climate  change  in  Eastern  Indonesia. Asian  J  Microbiol  Biotech Environ Sci, 22(3), 528-534.
Pelletier,  C.,  Valero,  S.,  Inglada,  J.,  Champion,  N.,  &  Dedieu,  G.  (2016).  Assessing  the robustness of Random Forests to map land cover with high resolution satellite image time series over large areas. Remote Sensing of Environment, 187, 156-168.
Primavera,  J.,  Savaris,  J.,  Bajoyo,  B.,  Coching,  J.,  Curnick,  D.,  Golbeque,  R.,  Guzman,  A., Henderin, J., Joven, R., & Loma, R. (2012). Manual on community-based mangrove rehabilitation. Mangrove Manual Series, 1, 240.
Purwanto, A. D., Wikantika, K., Deliar, A., & Darmawan, S. (2022). Decision Tree and Random Forest  Classification  Algorithms for  Mangrove Forest  Mapping  in  Sembilang  National Park, Indonesia. Remote Sensing, 15(1), 16.
Rahmadi,  M.  T.,  Yuniastuti,  E.,  Hakim,  M.  A.,  &  Suciani,  A.  (2022).  Pemetaan  Distribusi Mangrove  Menggunakan  Citra  Sentinel-2A:  Studi  Kasus  Kota  Langsa. Jambura Geoscience Review, 4(1), 1-10.
Richards,  D.  R.,  &  Friess,  D.  A.  (2016).  Rates  and  drivers  of  mangrove  deforestation  in Southeast Asia, 2000 – 2012. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(2),
344-349.
Rodriguez-Galiano, V. F., Ghimire, B., Rogan, J., Chica-Olmo, M., & Rigol-Sanchez, J. P. (2012). An  assessment  of  the  effectiveness  of  a  random  forest  classifier  for  land-cover classification. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 67, 93-104.
Rouse, J. T. (1947). The Absaroka volcanic field.
Sahin,  E.  K.,  Colkesen,  I.,  &  Kavzoglu,  T.  (2020).  A  comparative  assessment  of  canonical correlation forest, random forest, rotation forest and logistic regression methods for landslide susceptibility mapping. Geocarto International, 35(4), 341-363.
Saintilan, N., Khan, N., Ashe, E., Kelleway, J., Rogers, K., Woodroffe, C. D., & Horton, B. P. (2020). Thresholds of mangrove survival under rapid sea level rise. Science, 368(6495), 1118-1121.
Sun, L., & Schulz, K. (2015). The improvement of land cover classification by thermal remote sensing. Remote Sensing, 7(7), 8368-8390.
Talukdar, S., Singha, P., Mahato, S., Pal, S., Liou, Y.-A., & Rahman, A. (2020). Land-use land- cover classification by machine learning classifiers for satellite observations — A review. Remote Sensing, 12(7), 1135.
Thanh Noi, P., & Kappas, M. (2017). Comparison of random forest, k-nearest neighbor, and support vector machine classifiers for land cover classification using Sentinel-2 imagery. Sensors, 18(1), 18.
Tridawati, A., & Darmawan, S. (2017). Investigation of classification algorithm for land cover mapping in oil palm area using optical remote sensing. FoITIC.
Tridawati, A., Wikantika, K., Susantoro, T. M., Harto, A. B., Darmawan, S., Yayusman, L. F., & Ghazali,  M.  F.  (2020).  Mapping  the  distribution  of  coffee  plantations  from  multi- resolution,  multi-temporal,  and  multi-sensor  data  using  a  random  forest  algorithm. Remote Sensing, 12(23), 3933.
Ulqodry,  T.  Z.,  Aprianto,  A.  E.,  Agussalim,  A.,  Aryawati,  R.,  &  Absori,  A.  (2021).  Analisis Tutupan  Mangrove  Taman  Nasional  Berbak – Sembilang  melalui  Citra  Landsat-8  dan
Pemantauan LAI. Jurnal Kelautan Tropis, 24(3), 393-401.
Valiela, I., Bowen, J. L., & York, J. K. (2001). Mangrove Forests: One of the World's Threatened Major Tropical Environments: At least 35% of the area of mangrove forests has been lost in the past two decades, losses that exceed those for tropical rain forests and coral reefs, two other well-known threatened environments. Bioscience, 51(10), 807-815.
Van Wezel, M., & Potharst, R. (2007). Improved customer choice predictions using ensemble methods. European Journal of Operational Research, 181(1), 436-452.
Vapnik, V. (1999). The nature of statistical learning theory. Springer science & business media.
Wei, S., Xu, T., Niu, G.-Y., & Zeng, R. (2022). Estimating Irrigation Water Consumption Using
Machine Learning and Remote Sensing Data in Kansas High Plains. Remote Sensing,
14(13), 3004.
Wicaksono, P., Danoedoro, P., Hartono, & Nehren, U. (2016). Mangrove biomass carbon stock mapping of the Karimunjawa Islands using multispectral remote sensing. International journal of remote sensing, 37(1), 26-52.
Zhang, X., Treitz, P. M., Chen, D., Quan, C., Shi, L., & Li, X. (2017). Mapping mangrove forests using  multi-tidal  remotely-sensed  data  and  a  decision-tree-based  procedure. International journal of applied earth observation and geoinformation, 62, 201-214.