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

## KLASIFIKASI HABITAT PERAIRAN DANGKAL DARI CITRA MULTISPASIAL
DI PERAIRAN PULAU KAPOTA DAN PULAU KOMPOONE,

## KEPULAUAN WAKATOBI

## BENTHIC HABITAT CLASSIFICATION ON MULTISPATIAL SATELLITE IMAGERY IN KAPOTA AND KOMPOONE ISLANDS, WAKATOBI
Vincentius P. Siregar * , Syamsul B. Agus, Adriani Sunuddin, Riza A. Pasaribu, M. Siddiq Sangadji, & Esty Kurniawati
Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB Univeristy, Bogor, 16680, Indonesia
* E-mail: vingar2016@gmail.com

## ABSTRACT
Shallow  water  habitat  mapping  is  important  to  do  because:  (1)  it  can  support  the  planning, management,  and  decision  making  of  government  spatial;  (2)  it  can  support  and  design  a  Marine Protected  Area  (MPA);  (3)  it  can  conduct  a  scientific  research  program  to  determine  a  knowledge about benthic ecosystem and seabed geology; (4) it can do seabed resource valuation, both biotic and abiotic, for economic and management goals. Nowadays, the standardization of thematic map details level  in  coastal  ecosystem  has  not  determined,  especially  in  shallow  water  habitat  based  on  coastal management needs in certain scale. The study aims to compare map accuracy level between SPOT 6, Sentinel  2A,  and  Landsat  8  classification  results  using  support  vector  machine  algorithm.  The  study site  is  in  Wakatobi  Island,  including  Kapota  Island  and  Kompoone  Island.  The  in-situ  data  took  on July  2019. The  347  ground  truth  and  transect  images  in  the field  analyzed  using  Coral  Point  Count with  Excel  Extension  (CPCe).  The  classification  scheme  that  was  gotten  is  8  habitat  benthic  classes, then conducted classification with classify them to be 6 and 5 classes. The result from SPOT 6 for 5 habitat classes has the highest overall accuracy. The differences between pixel (spatial resolution) and the amount of classification scheme influence accuracy results.
Keywords: multi-scales mapping, satellite imagery, shallow water habitat

## ABSTRAK
Habitat  perairan  dangkal  sangat  penting  dipetakan  diantaranya  karena:  (1)  mendukung  perencanaan, manajemen,  dan  pengambilan  keputusan  tata  ruang  pemerintah;  (2)  mendukung  dan  mendesain Marine  Protected  Area (MPA);  (3)  melakukan  program  penelitian  ilmiah  yang  bertujuan  untuk menghasilkan  pengetahuan  tentang  ekosistem  bentik  dan  geologi  dasar  laut;  (4)  melakukan  penilaian sumber  daya  dasar  laut  yang  hidup  dan  tidak  hidup  untuk  tujuan  ekonomi  dan  menajemen,  termasuk rancangan  cadangan  perikanan.  Hingga  saat  ini  belum  ada  standar  untuk  tingkat  kedetailan  peta tematik  ekosistem  pesisir  khususnya  habitat  perairan  dangkal  sesuai  kebutuhan  pengelolaan  wilayah pesisir dengan skema klasifikasi tertentu. Penelitian ini  bertujuan untuk  membandingkan akurasi peta hasil  klasifikasi  habitat  perairan  dangkal  antara  citra  SPOT  6,  Sentinel  2A,  dan  Landsat  8 menggunakan  algoritma  klasifikasi support  vector  machine .  Lokasi  penelitian  terletak  di  Kepulauan Wakatobi,  meliputi  2  lokasi  yaitu  Pulau  Kapota  dan  Pulau  Kompoone.  Pengambilan  data  in-situ dilaksanakan pada tanggal 7-11 Juli 2019. Sebanyak 347 ground truth dan foto transek hasil sampling di  lapangan  telah  dianalisis  menggunakan coral  point  count  with  excel  extension (CPCe).  Skema klasifikasi  yang  dihasilkan  yaitu  8  kelas  habitat  bentik,  selanjutnya  dilakukan  klasifikasi  dengan mengkelaskan  kembali  menjadi  6  dan  5  kelas.  Hasil  yang  diperoleh  pada  citra  SPOT-6 untuk  semua kelas habitat perairan dangkal yang digunakan memiliki overall accuracy yang lebih besar. Perbedaan ukuran piksel (resolusi spasial) dan jumlah skema klasifikasi sangat memengaruhi hasil akurasi.
Kata Kunci: citra satelit, habitat perairan dangkal, pemetaan multiskala

## I. PENDAHULUAN
Dalam  lingkup  pengindraan  jauh, perairan  laut  dangkal  merupakan  wilayah laut dari batas pantai sampai dengan kedala- man  tertentu  yang  merujuk  pada  kemam- puan  energi  matahari  dalam  menembus  ko- lom  perairan  (Mumby et  al., 2003).  Khusus untuk perairan laut dangkal yang jernih, me- tode  pengindraan  jauh  optik  mampu  meng- indra  kedalaman  perairan  antara  15-30  m (Mumby et  al., 2003).  Sehingga,  berbagai habitat  perairan  dangkal  mampu  dideteksi oleh  sensor  satelit  diantaranya  substrat,  la- mun,  terumbu  karang,  dan  alga  (Laffoley  & Grimsditch, 2009).
Habitat  perairan  dangkal  meliputi lingkungan alam di mana organisme atau ko- munitas  hidup,  atau  lingkungan  fisik  yang mengelilinginya  (pengaruh  dan  dimanfaat- kan  oleh)  spesies  atau  komunitas  (Harris et al., 2012).  Habitat  perairan  dangkal  mem- punyai  fungsi  penting,  baik  secara  ekologis maupun  ekonomis.  Fungsi  tersebut  dianta- ranya  sebagai  sumber  plasma  nutfah  dan biodiversitas  bagi  kehidupan  laut,  tempat mencari  makan,  bertelur  dan  berpijah  bagi banyak biota laut, sebagai perlindungan pan- tai  dari  gelombang,  penstabil  sedimen  dan penjernih  air,  penyerap  karbon,  sumber  ma- terial untuk farmasi dan industri, serta fungsi pariwisata (Laffoley & Grimsdich, 2009).
Teknik  umum  untuk  memetakan  ha- bitat  perairan  dangkal  telah  banyak  dilaku- kan  melalui  sampling  lapangan  dan  foto udara.  Namun  membutuhkan  waktu, tenaga, biaya  yang  mahal,  dan  terbatas  di  daerah  li- putannya (Eugenio et al., 2015). Oleh karena itu,  citra  satelit  menjadi  sangat  penting  bagi pemantauan  habitat  perairan  dangkal,  dan saat  ini  data very  high  resolution (VHR) menawarkan  peluang  baru  diantaranya  ke- mampuan  sensor  dalam  mendeteksi  objek secara detail (Lyons et al., 2011).
Kemampuan  sensor  satelit  pengin- draan  jauh  dalam  mendeteksi  habitat  per- airan  dangkal  berbeda-beda  sesuai  dengan karakteristik  sensor,  salah  satunya  seperti
resolusi  spasial  (Siregar et  al .,  2020).  Pada citra satelit SPOT memiliki resolusi spasial 6 meter,  10  meter  untuk  Sentinel  2  dan  30  m untuk  Landsat (Wei et  al .,  2017;  Mandanici &  Bitelli,  2016).  Umumnya  banyak  diguna- kan  dalam  pemetaan  habitat  perairan  dang- kal.  Karena,  selain  harganya  yang  terjang- kau  seperti  citra  SPOT,  Sentinel  2  dan Landsat  dapat  diperoleh  dengan  gratis (Prabowo et al ., 2018; Traganos & Reinartz, 2017; Benfield et al ., 2007).
Penelitian  mengenai  habitat  perairan dangkal  menggunakan  citra  satelit  SPOT, Sentinel 2 dan Landsat telah  banyak dilaku- kan  dalam  memberikan  informasi  habitat perairan  dangkal  seperti  pemetaan  terumbu karang  dan  kaitannya  dengan  habitat  sub-- litoral  menggunakan  citra  satelit  Landsat (Benfield et  al .,  2007),  pemetaan  lamun menggunakan  Sentinel  2  (Traganos  & Reinartz,  2017);  Perbandingan  Landsat ETM+,  SPOT  HRV,  Ikonos,  ASTER,  dan airborne dalam  memetakan  habitat terumbu karang  di  Pulau  Pasifik  Selatan  (Capolsini et  al., 2003),  penggunaan  Sentinel  2  dalam memetakan  terumbu  karang  dan  medeteksi bleaching  coral (Hedley et  al., 2012),  dan pemetaan lamun menggunakan Landsat TM (Pu et al., 2014).
Di Indonesia, pemanfaatan citra sate- lit  untuk  mengkaji  habitat  perairan  dangkal juga  telah  banyak dilakukan diantaranya pe- metaan  habitat  dasar  perairan  dangkal  dari citra  SPOT-7  menggunakan  metode object based  image  analysis (OBIA)  di  pulau Harapan  dan  pulau  Kelapa  (Prabowo et  al ., 2018), deteksi perubahan hamparan terumbu karang  menggunakan  Landsat  8  di  Maluku Utara  (Wahidin et  al .,  2015),  dan  pemetaan habitat perairan dangkal menggunakan Sentinel 2A dengan  metode OBIA di perair- an  Wangi-Wangi  (Mastu et  al .,  2018). Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  me- ngetahui  keragaman  citra  satelit  dengan  re- solusi  spasial  yang  berbeda  dalam  memeta- kan  habitat  perairan  dangkal  menggunakan citra satelit SPOT 6, Sentinel 2, dan Landsat 8  untuk  beberapa  skema  klasifikasi  dengan
menerapkan algoritma support vector machine .

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan di Pulau Kapota  dan  Pulau  Kompoone  ( Figure 1 ).
Pengambilan data lapang dilaksanakan sela- ma  5  hari  yaitu  pada  tanggal  7  hingga  11 Juli  2019.  Pelaksanaan  penelitian  dimulai dari  persiapan  dan  pengumpulan  data  se- kunder dan survei lapangan untuk mengum- pulkan  data in-situ .  Selanjutnya,  data  lapa- ngan yang dikumpulkan melalui teknik foto transek dianalisis untuk  membangun skema klasifikasi kelas habitat.

## 2.2. Alat dan Bahan
Peralatan yang digunakan pada pene- litian ini meliputi perangkat keras, perangkat
lunak, dan peralatan pengambilan data di la- pangan.  Peralatan  yang  digunakan  dalam melakukan  pengumpulan  dan  pengolahan data  dalam  penelitian  ini  disajikan  pada Table 1 .

## 2.3. Metode Pengambilan dan Pra- Pengolah Data
Pengumpulan  data  lapang  meliputi pencatatan  posisi  geografis,  identifikasi  ob- jek  dan  persen  penutupan.  Koordinat  titik sampel  diambil  menggunakan  GPS  Garmin 76 CSX .
Pengamatan  habitat  dasar  perairan dangkal  dilakukan  dengan  cara snorkeling dan  transek  kudrat  untuk  identifikasi  dan persen  penutupan  habitat.  Rangkaian  pra- pengolahan  data  citra  terdiri  dari  beberapa tahapan,  yaitu:  koreksi  geometrik,  koreksi radiometrik, koreksi atmosferik, dan koreksi sun glint (Doxani et al ., 2012).
Figure 1.  Research  location  in  Kapota  and  Kompoone  Island,  Wakatobi,  South  East Sulawesi, Indonesia.
Tabel 1. List of equipment to be used for conducting research.
No.  Equipment Function A. Equipment of data collection 1. Garmin GPS hand held Recording position when field data collection 2. Transect quadrat Retrieval of benthic habitat data 3. Meter roll 50 m Retrieval of benthic habitat data 4. Camera and underwater housing Taking photos of habitats 5. Diving equipment Retrieval of benthic habitat data in water 6. Floating GPS For GPS buoy 7. Working map Reference when conducting surveys 8. Dry bag Storing the equipment susceptible to water Satelitte Imagery 1 SPOT-6 Data analysis (acquisition date 23 March 2019; Path 4254-Row 2933) 2 Sentinel 2A Data  analysis  (acquisition  date  23  July  2019; Path 2314-Row 1460) 3 Landsat 8 OLI Data  analysis  (acquisition  date  12  July  2019; Path 111-Row 64) Data processing 1. Microsoft Excel + Xlstat Tabulate data 2. CPCe 4.1 Transect photo data processing 3. QGIS 3.8 Zanzibar Satelitte data processing 4. ArcGIS Desktop 10.4 Visualization and layouting map 2.4. Analisis Data
2.4.1. Skema Klasifikasi Penentuan  skema  klasifikasi  didapat dari hasil Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC)  dengan  menggunakan
data  hasil  pengamatan  foto transek  di  lokasi penelitian. Analisis AHC merupakan analisis berdasarkan nilai ketidakmiripan ( dis- similarities )  antara  objek  yang  akan  dike- lompokan.  Adapun  analisis  ketidakmiripan dilakukan  dengan  bantuan  perangkat  lunak XLSTAT,  dengan  parameter: Proximity Type = Dissimilarities  (Bray  and  Curtis
Distance) ;
Agglomeration method=
Unweighted
pair-group
average;
Truncation=  Level  (0,4)  dan  Number  of Classes (8) ; Dendrogram= Vertical .
Kemiripan  diukur  dengan  menggu- nakan  jarak  kemiripan  Bray-Curtis  karena mampu  membedakan  dan  mengkelaskan data  dengan  jumlah  yang  banyak  menjadi kelas–kelas  data  yang  seragam.  Belum  ada standardisasi  dalam  penentuan  nilai dis-
similarities untuk  mengidentifikasi  skema klasifikasi  habitat  bentik,  hal  ini  menyesu- aikan  dengan  platform  citra  satelit  yang digunakan (Green et al., 2000).

## 2.4.2. Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal
Klasifikasi  habitat  perairan  dangkal ini  menggunakan  metode  berbasis  piksel yang  merupakan  klasifikasi  berdasarkan  in- formasi  per  piksel,  di  mana  setiap  piksel diklasifikasi  menjadi  satu  kategori.  Algo- ritma  klasifikasi  yang  digunakan  adalah algoritma  SVM  dengan  tipe  kernel radial basis  function (RBF).  Persamaannya  dapat ditulis sebagai berikut:
f(x) = ..................  (1)
Keterangan: K merupakan  fungsi  kernel, y i dan x i mewakili training  sample , λ i merupakan  pengganda Lagrange , S bagian dari training  sample yang  sesuai  dengan
pengganda Lagrange  non-zero ,  dan w 0 adalah parameter hyperplane (Mountrakis et al ., 2011).

## 2.4.3. Uji Akurasi Hasil Klasifikasi
Hasil  klasifikasi  data  pengindraan jauh divalidasi menggunakan sebuah matriks kesalahan ( error  matrix ) seperti yang ditam- pilkan  pada Figure  2 .  Hal  ini  dilakukan dengan  membandingkan  citra  hasil  klasifi- kasi  sebagai  peta  terhadap  kelas  yang  sebe- narnya.  Kelas  yang  sebenarnya  diperoleh dari hasil pengamatan  lapangan.  Uji  akurasi mengacu  kepada  Congalton  &  Green (2008).
Keterangan: n i+ = merupa- kan  jumlah  sampel  hasil  klasifikasi  ter- hadap  kelas  I  dalam  klasifikasi  pengindraan jauh,  dan n +j = merupakan  jumlah sampel yang diklasifikasikan ke kelas j pada data  referensi.  Akurasi  keseluruhan  ( overall accuracy ) antara data hasil klasifikasi peng- indraan  jauh  dan  data  referensi  dapat  di- hitung sebagai berikut:
Overall accuracy= .................  (2) Producer’s accuracy j= .................  (3) User’s accuracy i=
........................  (4)
Sebuah  uji-Z  berbasis  KHAT  atau statistik  K  ( Kappa )  akan  digunakan  untuk menilai  akurasi  klasifikasi  dari  sebuah matriks  kesalahan.  Nilai  koefisien Kappa (KHAT  statistik)  berada  pada  rentang  0 hingga  1  dan  biasanya  akan  lebih  kecil  dari nilai akurasi keseluruhan, dan dapat dihitung menggunakan:
K= .............  (5)
Keterangan: k adalah  jumlah  baris pada  matriks, n ii adalah  jumlah  pengamatan pada  baris i dan  kolom i , n i+ dan n +i adalah total  margin  baris i dan  kolom i , N adalah jumlah  pengamatan.  K  menyatakan  pengu- rangan  dalam  kesalahan  yang  keseluruhan merupakan  klasifikasi  acak.  Misalnya  nilai K  adalah  0,80  maka  proses  klasifikasi  yang dilakukan menghindari 80% kesalahan klasi- fikasi acak.
Penentuan  dua  nilai Kappa indepen- den  dan  untuk  dua  matriks  kesalahan  yang secara  signifikan  berbeda,  maka  digunakan uji  yang  memungkinkan perbandingan seca- ra  statistik  dua  analisis,  analisis  yang  sama dengan  waktu  berbeda,  dua  algoritma,  dua tipe  citra,  atau  dua  citra  yang  sama  dalam menghasilkan akurasi lebih baik. Matriks ke-
1 2 3 k Row Total n i+
1 n 11 n 12 n 13 n 1k n 1+ 2 n 21 n 22 n 23 n 2k n 2+
3 n 31 n 32
n 33 n 3k n 3+ k n k1 n k2 n k3 n kk n k+ Column Total n +j n +1 n +2 n +3 n +4 n
Figure 2. Error Matrix.
j = column (reference data)
i = r ow ( clas sif ication)
salahan  tunggal  dan  pasangan  matriks  kesa- lahan  diuji  tingkat  kepercayaan  signifikan pada standar deviasi normal sebagai berikut: jika Ǩ 1 dan Ǩ 2 merupakan  estimasi Kappa statistik  dari  masing  masing  matriks  kesa- lahan #1 dan #2, var ( Ǩ 1 ) dan var ( Ǩ 2 ) adalah estimasi  varian  sebagai  hasil  perhitungan yang  tepat,  maka  uji  statistik  menggunakan persamaan:
Z= .......................................  (6)
Z  adalah  standardisasi  dan  distribusi normal  (standar  deviasi)  dengan  hipotesis H 0 : K 1 = 0 dan H 1 : K 1 ≠ 0, H 0 ditolak jika Z ≥ Z α/2 dimana α/2 adalah  tingkat  kepercayaan uji  Z  dan  derajat  bebas  diasumsikan  tidak terhingga  (∞).  Uji  statistik  untuk  menguji jika  dua error  matrix independen  berbeda secara signifikan menggunakan persamaan:
Z=
.....................  (7)
Z  adalah  standardisasi  distribusi normal  nilai Kappa dengan  hipotesis H 0 : (K 1 –K 2 ) =  0,  alternatif H 1 : (K 1 –K 2 ) ≠  0, H 0 ditolak jika Z ≥ Z α/2.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Skema Klasifikasi
Data  foto  transek  hasil  pengamatan lapangan  sejumlah  347  foto  dianalisis  dan disusun  dalam  bentuk  basis  data  penelitian. Basis  data  disusun  dengan  struktur  data meliputi kode data, nomor plot transek, kode GPS, tanggal, waktu, lokasi, site, kode foto, folder  path ,  dan  hasil  analisis  penutupan habitat.  Hal  ini  untuk  memudahkan  dalam menelusuri  metadata  penelitian.  Penutupan habitat  meliputi  persentase  antara  kategori: karang  hidup  (KH),  karang  mati  (KH), patahan  karang  (PK),  lamun  (LM),  makro- alga (AL), pasir (PS) yang dapat dilihat pada
Figure  3 .  Kemudian  dianalisis  mengguna- kan  analisis  AHC  yang  merupakan  analisis berdasarkan nilai ketidakmiripan ( dis- similarities )  antara  objek  yang  akan  dike- lompokkan.
Kemiripan  diukur  dengan  menggu- nakan  jarak  kemiripan  Bray-Curtis  karena mampu  membedakan  dan  mengkelaskan data  dengan  jumlah  yang  banyak  menjadi kelas-kelas  data  yang  seragam.  Belum  ada standardisasi  dalam  penentuan  nilai dis- similarities untuk  mengidentifikasi  skema klasifikasi  bentik  habitat  karena  butuh penyesuaian  dengan  platform  citra  satelit yang digunakan (Green et al., 2000).
Pengklasifikasian  data  lapangan  ber- dasarkan  kombinasi  dari  seluruh  lokasi penelitian diperoleh jumlah kelas sebanyak 8 kelas  yaitu  pasir  alga  (PA),  lamun  (LM), alga  (AL),  pasir  (PS),  karang  hidup  (KH), rubble (RB), rubble lamun  karang  mati (RLKM),  karang  mati  (KM).  Skema  klasi- fikasi  data  lapangan  yang  menghasilkan  8 kelas  tersebut,  selanjutnya  dapat  dilihat komposisi  rata-rata  penutupan  habitat  dari setiap  kelas.  Komposisi  tersebut  sebagai- mana disajikan pada Figure 4 .
Pada  penelitian  ini,  hasil  pengelom- pokkan  kelas  dari  skema  klasifikasi  yang tidak  memenuhi  frekuensi  kehadiran  mi- nimal  4%  dari  data  input,  dikelompokkan pada kelas yang memiliki nilai hampir sama dengan  kelas  yang  telah  dibentuk.  Green et al . (2000) mengatakan bahwa skema klasifi- kasi  yang  menghasilkan  kelompok  kelas habitat bentik kurang dari 4% dari data input sebaiknya  dihilangkan  dan  tidak  digunakan untuk  menentukan  kelas  habitat  perairan dangkal pada proses klasifikasi dan validasi. Skema  klasifikasi  6  dan  5  kelas  ditetapkan dengan  cara  menggabungkan  kelas  habitat dengan  kemiripan  nilai  penciri  ( spectral signature )  dari  hasil  skema  klasifikasi. Skema  klasifikasi  6  kelas  habitat,  kelas habitat  karang  hidup  (KH)  dan  karang  mati (KM) menjadi kelas karang (KR) serta kelas pasir  alga  (PA)  dimasukan  kedalam  kelas pasir (PS). Sedangkan untuk skema klasifi-
Figure 3. Benthic habitat percent cover.
Figure  4.  Benthic  habitat  classification  scheme.  Noted:  Sand  Algae  (PA),  Seagrass  (LM), Algae/Seaweed  (AL/RP),  Sand  (PS),  Live  Coral  (KH),  Rubble  (RB),  Rubble Seagrass Death Coral (RLKM), Death Coral (KM).
kasi 5 kelas  habitat, berdasarkan skema kla- sifikasi  6  kelas  habitat  dengan  menghilang- kan  kelas rubble lamun  karang  mati (RLKM).

## 3.2. Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal
Sebelum  melakukan  proses  pengkla- sifikasian habitat perairan dangkal pada citra satelit,  maka  dilakukan  tahapan  pra  peng- olahan.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  citra
komposit  pada  kanal red - green - blue (RGB) yang  telah  terkoreksi  radiometrik,  geo- metrik, atmosferik, dan sun glint ( Figure 5 ).
Hasil  pengklasifikasian  habitat  per- airan  dangkal  untuk  citra  satelit  SPOT  6, Sentinel  2A,  dan  Landsat  8  menggunakan algoritma  SVM  disajikan  pada Figure  6, Figure 7, dan Figure 8 . Setiap warna mewa- kili masing-masing kelas habitat.
Pada Figure  6 ,  8  kelas  habitat  me- nunjukkan perbedaan yang signifikan diban-
Sand Seagrass Live Coral Algae Rubble Death Coral
dingkan dengan sebaran habitat pada 6 kelas dan  5  kelas  habitat.  Kelas rubble lamun karang  mati  (RLKM)  dan  kelas  pasir  alga (PA)  lebih  dominan  pada  8  kelas  habitat, sedangkan  pada  skema  klasifikasi  dengan  6 kelas dan 5 kelas habitat mefnunjukkan hasil yang  hampir  sama  di  mana  kelas  pasir  (PS) dan kelas lamun (LM) yang lebih dominan.
Figure  7 menunjukkan  peta  sebaran habitat  perairan  dangkal  dengan  8,  6,  dan  5 kelas pada Sentinel 2A. Hasil klasifikasi dari
citra  Sentinel  2A  secara  umum  didominasi oleh kelas lamun (LM), kelas pasir (PS) dan kelas  karang  hidup  (KH)  ( Figure 7).  Skema klasifikasi  dengan  8  kelas  habitat  menun- jukkan  adanya  sebaran  kelas rubble lamun karang  mati  (RLKM)  yang  terdapat  di daerah sekitar lagoon dan tubir, sedangkan 6 dan  5  kelas  habitat  lebih  bervariasi  pada wilayah  sekitar  lagoon  dan  tubir  serta  me- miliki hasil yang tidak berbeda signifikan.
Figure 5. Pre Processed RGB Composite Image.
Figure 6. Benthic habitats classification in Kapota and Kampoone island using SPOT 6.
Figure 7. Benthic habitats classification in Kapota and Kampoone island using Sentinel 2A.
Figure 8. Benthic habitats classification in Kapota and Kampoone island using Landsat 8.
Figure  8 menunjukkan  peta  sebaran habitat  perairan  dangkal  dengan  8,  6,  dan  5 kelas  pada  Landsat  8.  Hasil  klasifikasi dengan  3  skema  klasifikasi  menggunakan algoritma  SVM  secara  umum  berbeda  sig- nifikan.  Skema  klasifikasi  dengan  8  kelas menunjukkan  kelas rubble lamun  karang mati  (RLKM)  dan  kelas  lamun  (LM)  yang mendominasi.  Sedangkan  skema  klasifikasi dengan  6  kelas,  menunjukkan  kelas  alga/ rumput laut (AL/RL) dan kelas  lamun (LM) yang  mendominasi  dan  skema  klasifikasi
dengan  5  kelas  habitat  menunjukkan  kelas alga/rumput  laut  (AL/RP)  dan  kelas  karang (KR) yang mendominasi.

## 3.3. Uji Akurasi Hasil Klasifikasi
Uji akurasi hasil klasifikasi pemetaan sebaran  habitat  bentik  pada  citra  SPOT  6, citra Sentinel 2A dan citra Landsat 8 dengan menggunakan  algoritma  SVM  disajikan pada Table  2 .  Citra  SPOT  6  dan  citra Sentinel  2A  menghasilkan  nilai overall accuracy > 60%, citra Landsat 8 menghasil-
kan nilai overall accuracy < 50%. Pada citra SPOT  6  untuk  skema  klasifikasi  8,  6  dan  5 kelas habitat masing-masing sebesar 70,35%,  75,58%  dan  78,44%.  Sedangkan citra  Sentinel  2A,  masing-masing  sebesar 66,66%,  70,28%,  72,72%  dan  citra  Landsat 8  masing-masing  sebesar  38,78%,  44,76% dan 49,69% ( Table 2 ).
Table 2. Result of overall accuracy from each satellite imageries .
Classification Scheme SPOT 6 Sentinel 2A Landsat 8 8 Classes 70.35% 66.66% 38.78% 6 Classes 75.58% 70.28% 44.76% 5 Classes 78.44% 72.72% 49.69%
Nilai overall accuracy akan menurun seiring  bertambahnya  kelas  habitat  dan  per- bedaan  resolusi  spasial  citra  ( Table  2 ). Sangadji et  al .  (2018)  mengatakan  bahwa keterbatasan  resolusi  data  pengidraan  jauh juga  menjadi  faktor  pembatas  dalam  meng- hasilkan  informasi,  meskipun  citra  satelit mempunyai  kemampuan  yang  baik  dalam membedakan habitat pada tingkat kasar atau dengan jumlah kelas yang kecil. Citra SPOT 6 memiliki resolusi spasial sebesar 6 m, citra Sentinel 2A sebesar 10  m, dan citra Landsat 8  sebesar  30  m.  Hal  ini  juga  dikatakan  oleh Congalton & Green (2008) bahwa kesalahan
dalam  pendugaan  akurasi  dapat  disebabkan oleh  beberapa  faktor,  yaitu  kesalahan  data referensi, sensitivitas skema klasifikasi pada variabilitas  pengamat,  ketidaksesuaian  reso- lusi  spasial  data  citra  dan  kesalahan  dalam proses pemetaan.
Table  3 memperlihatkan  nilai  Kappa statistik  dan  varian  Kappa  dari  masing– masing  matriks  kesalahan.  Nilai  Kappa  ter- tinggi terdapat pada citra SPOT dan Sentinel 2A  untuk  5  kelas  habitat  yaitu  0,72. Sedangkan  terendah  pada  citra  Landsat  8 untuk 8 kelas habitat, yaitu 0,28. Nilai varian Kappa  yang  tertinggi  untuk  tiga  citra  dan tiga kelas habitat yaitu 0,0220 (Sentinel 2A: 5  kelas  habitat)  dan  yang  terendah  adalah 0,0021  (SPOT  6:  8  kelas  habitat).  Kedua nilai  tersebut  dihitung  untuk  mendapatkan nilai  Z  statistik  dari  dua  matriks  kesalahan ( Table 4 ). Selain itu, nilai Kappa  meyatakan pengurangan  kesalahan  dalam  klasifikasi acak  dan  berada  pada  rentang  0  hingga  1. Biasanya  akan  lebih  kecil  dari overall accuracy (Congalton  &  Green,  2008). Misalnya  nilai  K  adalah  0,80  maka  proses klasifikasi yang dilakukan menghindari 80% kesalahan (Congalton & Green, 2008).
Nilai  Z  statistik  merupakan  uji  sta- tistik  untuk  menguji  jika  dua  matriks  kesa- lahan  independen  berbeda  secara  signifikan (Congalton & Green, 2008). Nilai Z statistik untuk dua matriks kesalahan pada Table 4
Table 3. Varian Kappa and Kappa value from each error matrix.
Number of classes Kappa (K) Varian Kappa (var(K)) SPOT 6 Sentinel 2 Landsat 8 SPOT 6 Sentinel 2 Landsat 8 8 0.65 0.66 0.28 0.0021 0.0032 0.0065 6 0.69 0.69 0.32 0.0027 0.0043 0.0081 5 0.72 0.72 0.36 0.0028 0.0220 0.0095
Table 4. Z statistic value from two different error matrix.
Number of classes Z Statistic SPOT 6 vs Landsat 8  SPOT 6 vs Sentinel 2A Sentinel 2A vs Landsat 8 8 4.06 8.43 2.21 6 3.61 7.65 2.19 5 3.17 3.87 2.33
memiliki  nilai  masing-masing  lebih  dari 1,96.  Jika  nilai  mutlak  hasil  tes  Z  statistik lebih  besar  dari  -1,96  sampai  1,96  maka hasilnya adalah berbeda signifikan dan dika- takan signifikan jika hasil Z statistik antara - 1,96  sampai  1,96  (Congalton  &  Green 2008).  Oleh  karena  itu, Tabel  4 menunjuk- kan  nilai  Z  statitik  untuk  dua  matriks kesalahan yang berbeda signifikan.

## IV. KESIMPULAN
Perbedaan  ukuran  piksel  (resolusi spasial) dan banyaknya jumlah kelas (skema klasifikasi)  dari  citra  satelit  memengaruhi hasil  akurasi  di  mana  citra  satelit  SPOT  6 memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  Sentinel  2A  dan Landsat  8.  Skema  klasifikasi  pada  5  kelas habitat  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih besar dibandingkan dengan 6 dan 8 kelas.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih ditujukan kepada  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian Masyarakat  Ditjen  Penguatan  Riset  dan Pengembangan
Kementerian
Riset,
Teknologi, dan Pendidikan Tinggi, Republik Indonesia  melalui  program  hibah  Penelitian Dasar Unggulan Perguruan Tinggi (PDUPT) yang  diketuai  oleh  Prof.  Dr.  Ir.  Vincentius Paulus Siregar, DEA.

## DAFTAR PUSTAKA
Benfield, S.L., H.M. Guzman, J.M. Mair, & J.A.T.  Young.  2007.  Mapping  the distribution  of  coral  reefs  and associated  sublittoral  habitats  in Pacific  Panama:  a  comparison  of optical satellite sensors and classification  methodologies. Inter- national  J.  of  Remote  Rens ,  28(22): 5047-5070.
https://doi.org/10.1080/01431160701 258062
Capolsini,  P.,  S.  Andrefouet,  C.  Rion,  C. Payri.  2003.  A  Comparison  of Landsat ETM+, SPOT HRV, Ikonos, ASTER,  and  Airbone  Master  Data for  Coral  Reef  Habitat  Mapping  in South  Pasific  Islands. J.  Remote Sens. , 29(2): 187-200.
https://doi.org/10.5589/m02-088
Congalton,  R.G.  &  K .   Green.  2008.
Assessing  the  accuracy  of  remotely sensed data: principles and practices .  CRC  Taylor  &  Francis Group. 183 p.
Doxani, G., M. Papadopulou, P. Lafaxani, & M.  Tsakiri-Strati.  2012.  Shallow- water  bathymetry  over  variable bottom  types  using  multispectral worldview-2  image .  International Archives  of  the  Photogrammetry,
Remote
Sensing and Spatial
Information  Science , ISPRS ,  39(8):
329-340.
https://doi.org/10.5194/isprsarchives- XXXIX-B8-159-2012
Eugenio, F., J. Marcello, & J. Martin. 2015. High-resolution  maps  of  bathymetry and benthic habitats in shallow-water environments using multispectral remote sensing imagery. IEEE Transactions  on  Geoscience  and Remote Sensing , 53(7): 3539-3549.
https://doi.org/10.1109/TGRS.2014.2 377300 Green,  E.P.,  P.J.  Mumby,  A.J.  Edwards,  & C.D.  Clark.  2000.  Remote  sensing handbook for tropical coastal management.  coastal  management sourcebooks 3. In A.J. Edwards (Ed.) (p. x + 316). Paris (FR). 316 p.
Harris,  P.  &  E.K.  Baker.  2012. Seafloor Geomorphology  as  Benthic  Habitat. GeoHAB  Atlas  of  Seafloor  Geo- morphic Features and Benthic Habitats . Elsevier Inc. 888 p.
Hedley,  J.,  C.  Roelfsema,  B.  Koetz,  &  S.
Phinn.  2012.  Capability  of  the sentinel  mission  for  tropical  coral reef  mapping  and  coral  bleaching
detection. Remote Sens. of Environment , 120(2012): 145-155.
https://doi.org/10.1016/jrse.2011.06.
028
Laffoley,  D.  &  G.D.  Grimsditch.  2009.  The Management  of  Natural  Coastal Carbon  Sinks.  IUCN  Press.  Gland Switzerland. 53 p.
Lyons, M., S. Phinn, & C. Roelfsema. 2011. Integrating  quickbird  multispectral satellite  satelitte  and  field  data: mapping  bathymetry, seagrass cover, seagrass  species  and  change  in Moreton  Bay,  Australia  in  2004  and 2007. Remote Sens. , 3: 42-64. https://doi.org/10.3390/rs3010042
Mandanici,  E.  &  G.  Bitelli.  2016.  Pre- liminary  comparison  of  sentinel  2A and  Landsat  8  Imagery  for  a combined use. Remote Sens. , 8(1014): 1-10.
https://doi.org/10.3390/rs8121014
Mastu,  L.K.,  B.  Nababan,  &  J.P.  Panjaitan.
2018. Pemetaan habitat bentik berbasis  objek  menggunakan  citra
Sentinel-2  di  perairan  Pulau  Wangi- Wangi, Kabupaten Wakatobi. J. Ilmu dan  Teknologi  Kelautan  Tropis, 10(2): 381-396. http://doi.org/10.29244/jitkt.v10i2.21 039 Mountrakis,  G.,  J.  Im,  &  C.  Ogole.  2011. Support  vector  machines  in  remote sensing: A review. ISPRS J. Photogramm.  Remote  Sens. ,  66(3): 247–259. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.201 0.11.001
Mumby, P.J., W. Skirving, A.E. Strong, J.T. Hardy,  E.F.  LeDrew,  E.J.  Hochberg, R.P.  Stumpf,  &  L.T.  David.  2003. Review remote sensing of coral reefs and  their  physical  environment.
Marine  Pollution  Bulletin ,  48:  210- 228. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2 003.10.031
Prabowo,  N.W.,  V.P. Siregar,  &  S.B.  Agus. 2018.  Klasifikasi  habitat  bentik berbasis  objek  dengan  algoritma support  vector  machine dan decision tree menggunakan citra multispektral SPOT-7 di Pulau Harapan dan Pulau Kelapa. J.  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis , 10(1): 123-134. http://doi.org/10.29244/jitkt.v10il.21 670
Pu, R., S. Bell, & C. Meyer. 2014. Mapping and  assessing  seagrass  bed  changes in Central Florida’s West Coast using Multitemporal  Landsat  TM  Imagery. Estuarine, Coastal and Shelf Science , 149: 68-79.
https://doi.org/10.1016/j.ecss.2014.0
7.014
Sangadji,  M.S.,  V.P.  Siregar,  &  H.M.
Manik.  2018.  Klasifikasi  habitat perairan dangkal menggunakan logika fuzzy dan maximum likelihood pada  citra  satelit  multispektral. J. Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis ,
10(3): 639-649.
http://doi.org/10.29244/jitkt.v10i3.22
859
Siregar,  V.P.,  S.B.  Agus,  A.  Sunuddin,  T. Subarno,  &  N.N.  Aziizah.  2020. Analisis  perubahan  habitat  dasar perairan  dangkal  menggunakan  citra satelit  resolusi  tinggi  di  Karang Lebar, Kepulauan Seribu. J. Ilmu dan Teknologi  Kelautan  Tropis ,  12(1):
37-51.
http://doi.org/10.29244/jitkt.v12il.25
528
Traganos,  D.  &  P.  Reinartz.  2017.  Mapping mediterranean seagrass with sentinel- 2 Imagery. Marine Pollution Bulletin , 134: 197-209.
http://doi.org/10.1016/j.marpolbul.20
17.06.075
Wahidin,  N.,  V.P.  Siregar,  B.  Nababan,  I.
Jaya,  &  S.  Wouthuyzen.  2015. Object-based  image  analysis  for coral  reef  benthic  habitat  mapping with several classification
algorithms. Procedia  Environmental Sciences, 24: 222-227.
https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015 .03.029
Wei, C., J. Huang, L.R. Mansaray, Z. Li, W.
Liu,  &  J.  Han.  2017.  Estimation  and mapping  of  winter  oilseed  rape  lai from  high  spatial  resolution  satellite
data  based  on  a  hybrid  method. Remote Sens. , 9(5): 1-16. https://doi.org/10.3390/rs9050488
Received   : 13 September 2020 Reviewed  :  8 October 2020 Accepted  : 15 December 2020