ISSN Cetak         : 2087-9423
ISSN Elektronik : 2620-309X DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jitkt.v10i3.22859

## KLASIFIKASI HABITAT PERAIRAN DANGKAL MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY DAN MAXIMUM LIKELIHOOD PADA CITRA SATELIT MULTISPEKTRAL

## BENTHIC HABITAT CLASSIFICATION USING FUZZY LOGIC AND MAXIMUM LIKELIHOOD ON MULTISPECTRAL SATELLITE IMAGERY
Muhamad Siddiq Sangadji 1* , Vincentius Paulus Siregar 2 , dan Henry Munandar Manik 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana-IPB, Bogor
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor *E-mail: sidiksangadji@gmail.com

## ABSTRACT
Fuzzy logic has applications in various fields, but has special meaning for remote sensing. Fuzzy logic allows  partial  membership,  a  very  important  property  in  the  field  of  remote  sensing,  since  partial membership is translated closely to the problem of mixed pixels. The aim of this research is to apply fuzzy  logic  classification  algorithm  to  map  benthic  habitat  in  SPOT  7  and  Sentinel  2A  satellite imagery,  test  its  accuracy  level  and  compare  fuzzy  logic  classification  algorithm  with  maximum likelihood. Field data retrieval located in Karang Lebar and Karang Congkak, Kepulauan Seribu on 6 December until 10 December 2017. The overall accuracy test results show that fuzzy logic algorithm still  has  a  good  accuracy level compared to the maximum likelihood algorithm. Differences in pixel size  (spatial  resolution)  of  satellite  imagery  also  affect  accuracy  results,  where  SPOT  7  satellite imagery has greater accuracy then Sentinel 2A.
Keywords: benthic habitat, classification, fuzzy logic, Sentinel 2A, SPOT 7

## ABSTRAK
Logika fuzzy memiliki  aplikasi  di  berbagai  bidang,  namun  memiliki  arti  khusus  untuk  penginderaan jarak  jauh.  Logika fuzzy memungkinkan  keanggotaan  parsial,  bagian  yang  sangat  penting  dibidang penginderaan  jarak  jauh,  karena  keanggotaan  parsial  diterjemahkan  secara  dekat  dengan  masalah piksel  campuran.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma  klasifikasi logika fuzzy untuk memetakan habitat dasar Perairan dangkal pada Citra Satelit SPOT 7 dan Sentinel 2A, menguji tingkat akurasinya  dan  membandingkan  algoritma  klasifikasi  logika fuzzy dengan maximum  likelihood . Pengambilan  data lapang  berlokasi  di  gusung  Karang  Lebar  dan  Karang  Congkak,  Kepuluan Seribu pada  tanggal  6  Desember  sampai  dengan  10  Desember  2017.  Keseluruhan  hasil  uji  akurasi menunjukan  bahwa  algoritma  logika fuzzy masih  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik  dibandingkan dengan algoritma maximum likelihood . Perbedaan ukuran pixel (resolusi spasial) dari citra satelit juga mempengaruhi  hasil  akurasi,  dimana  citra  satelit  SPOT  7  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  besar dibandingkan dengan Sentinel 2A.
Kata kunci: habitat perairan dangkal, klasifikasi, logika fuzzy , Sentinel 2A, SPOT 7

## I. PENDAHULUAN
Perairan  laut  dangkal  dalam  lingkup penginderaan  jauh  merupakan  wilayah  laut dari  batas  pantai  sampai  dengan  kedalaman tertentu  yang  merujuk  pada  kemampuan energi  matahari  dalam  menembus  kolom perairan, khusus untuk perairan dangkal yang relatif  jernih  metode  pengideraan  jauh  optik
mampu  mengindera  kedalaman  perairan antara  15-30  m  (Mumby et  al. ,  2003). Habitat  perairan  dangkal  sangat  penting dipetakan  di  antaranya  karena  merupakan dasar  untuk  memahami  dan  membatasi tekanan  antropogenik  pada  lingkungan  laut, sehingga  menjadi  informasi  penting  untuk mendukung  manajemen  lingkungan  dan aplikasinya (Henriques et al., 2014).
Teknik umum untuk pemetaan habitat bentik  telah  banyak  dilakukan  melalui sampling  lapangan  dan  foto  udara.  Namun, membutuhkan  waktu,  tenaga,  mahal  dan terbatas di daerah terpencil. Untuk semua ini, citra satelit menjadi penting bagi pemantauan pesisir  dan  lingkungan  laut.  Berbagai  satelit penginderaan  jauh  telah  banyak  dimanfaat- kan  dan  terbilang  tidak  asing  lagi  untuk pemetaan  habitat  perairan  dangkal.  Saat  ini, data very  high  resolution (VHR)  menawar- kan  peluang  baru  (Lyons et  al. ,  2011  dalam Eugenio et  al. ,  2015).  Namun,  resolusi spasial  yang  lebih  baik  tidak  serta  merta menguntungkan  kinerja  klasifikasi  dan sebagai  konsekuensinya,  pengembangan metode  klasifikasi  yang  baik  telah  menjadi penelitian intensif di tahun-tahun sebelumnya (Eugenio et al. , 2015).
Penggunaan beberapa metode klasifikasi  untuk  mengklasifikasi  habitat perairan  dangkal  memperhatikan  klasifikasi dan jumlah kelas yang digunakan antara lain: maximum  likelihood (Mumby et  al. ,  1998; Mumby  and  Edwards,  2002;  Andrefouet et al., 2003); contextual editing (Mumby et al. , 1997;  1998); object-oriented (Bhaskaran et al. ,  2010;  Zhang et  al. ,  2013); Support Vector Machine (Eugenio et al. , 2015). Sebagian besar pendekatan klasifikasi didasarkan  pada  informasi  per  piksel,  di mana  setiap  piksel  diklasifikasikan  menjadi satu  kategori.  Karena  heterogenitas  dan keterbatasan  dalam  resolusi  spasial  citra penginderaan  jarak  jauh,  piksel  campuran umum  terjadi  pada  data  resolusi  spasial medium dan kasar. Adanya piksel campuran telah  dikenali  sebagai  masalah  utama,  yang mempengaruhi penggunaan data pengindera- an jarak jauh secara efektif dalam klasifikasi per  piksel.  Logika fuzzy telah  banyak digunakan  di  berbagai  bidang,  salah  satunya untuk penginderaan jarak jauh (Cococcioni et al., 2004; Benfield et al., 2007; Lizarazo and Elsner , 2009; Moore et al., 2010; Murmu and Biswas , 2015;  Ampou et  al., 2017).  Logika
fuzzy memungkinkan  keanggotaan  parsial, properti  yang  sangat  penting  di  bidang penginderaan jarak jauh, karena keanggotaan parsial  diterjemahkan  secara  dekat  dengan masalah  piksel  campuran  (Murmu  and Biswas,  2015).  Tidak  terdapat  batasan  tepat yang  disebabkan  kefuzzian  variabilitas bawaan  daripada  keacakan  didalam  pola  – pola  tersebut  (Zadeh,  1966  dalam  Bhandari et  al .,  1992).  Karena  sebuah  grey  tone gambar  memiliki  beberapa  ambiguitas didalam piksel, maka cukup jelas diterapkan konsep  dan  logika  kumpulan fuzzy daripada teori  kumpulan  biasa  terhadap  sebuah masalah  pemrosesan  citra  (Bhandari et  al ., 1992). Dengan demikian, dalam sebuah citra dapat  dianggap  sebagai  deretan  (array) singleton fuzzy ,  dimana  masing  –  masing dipilih  dan  dimasukan  kedalam  fungsi keanggotaan  (membership  function)  yang menyatakan  derajat  keanggotaan  (Bhandari et  al .,  1992).  Tujuan  penelitian  ini  adalah menerapkan  algoritma  klasifikasi  logika fuzzy untuk memetakan habitat dasar perairan dangkal  pada  Citra  Satelit  SPOT  7  dan Sentinel  2A  dengan  koreksi  kedalaman perairan,  menguji  tingkat  akurasinya  dan membandingkan  algoritma  klasifikasi  logika fuzzy dengan maximum likelihood .

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Lokasi Penelitian
Tahap  pengamatan  dan  pengambilan data  lapangan  (data in-situ) dilaksanakan pada  tanggal  6  Desember  2017  sampai dengan  10  Desember  2017,  bertempat  di gusung  Karang  Lebar  dan  Karang  Congkak (Gambar  1),  kawasan  Taman  Nasional Kepulauan  Seribu  Provinsi  Daerah  Khusus Ibukota Jakarta. Pengolahan dan analisis data dilakukan di laboratorium computer Departemen  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan FPIK IPB.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian.

## 2.2. Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  pada  penelitian adalah global  positioning  system (GPS)  tipe Monterra dengan akurasi 3-5 m, alat transek kuadran, meteran, alat tulis, kertas data sheet, kamera  underwater,  snorkel  dan  masker. Pengolahan citra satelit adalah dengan meng- gunakan  perangkat  keras  berupa  laptop  dan perangkat lunak yang digunakan yaitu ENVI versi  5.2,  arGIS  versi  10.3,  dan  MATLAB versi  R2014a.  Bahan  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data citra satelit SPOT 7 akuisisi 12 Juni 2016 dengan resolusi spasial 6  m  dan  citra  satelit  Sentinel  2A  akuisisi tanggal  22  September  2017  dengan  resolusi spasial 10 m.

## 2.3. Pengambilan Data Lapangan
Berdasarkan hasil unsupervised classification (klasifikasi tak terbimbing) dari pengolahan  citra  pada  tahap  awal,  maka ditentukan  lokasi  yang  dijadikan  titik pengamatan.  Jumlah  titik  pengambilan sampling  yakni  sebanyak  264  titik  yang tersebar  di  gusung  Karang  Congkak  dan gusung  Karang  Lebar.  Sedangkan  skema klasifikasi  didasarkan  pada  histogram  citra satelit yakni 6 kelas.
Pengumpulan  data  lapang  meliputi pencatatan  posisi  geografis,  identifikasi obyek dan persen penutupan. Koordinat titik sampel  diambil  dengan  menggunakan  GPS Garmin  Monterra  dengan  ketelitian  3-5  m. Pengamatan  habitat  dasar  perairan  dangkal dilakukan  dengan  cara  snorkeling  yang dibantu  dengan  transek  kuadrat.  Ukuran transek  kuadrat  mengacu  pada  besar  piksel citra satelit multispektral yaitu 10 m.

## 2.4. Analisis Data
2.3.1. Koreksi Kolom Air ( Depth
Invariant Index )
Koreksi  kolom  air  dilakukan  untuk memperbaiki  kualitas  citra  dengan  jalan mengurangi gangguan yang berada di kolom air.  Teknik  yang  umum  digunakan  untuk koreksi  kolom  air  adalah  berdasarkan  pada algoritma  yang  dikembangkan  oleh  Lyzenga (1981).  Dasar  asumsi  untuk  koreksi  kolom air  tersebut  adalah  sinar  yang  masuk  ke dalam  kolom  air  berkurang  secara  eks- ponensial  dengan  semakin  bertambahnya kedalaman air (atenuasi). Pada sinar tampak, sinar  merah  teratenuasi  lebih  cepat  daripada sinar  biru  dan  hijau.  Terdapat  dua  cara didalam  melakukan  koreksi  kolom  air,
terutama  dalam  mencari  nilai  (ki/kj)  yang merepresentasikan  rasio  koefisien  atenuasi. Pertama,  melalui  nilai  gradient  pada  garis linier  yang  dibentuk  oleh  sepasang  band spektrum  tampak.  Kedua,  dapat  juga diperoleh berdasarkan rumus sebagai berikut.
𝑘𝑖 𝑘𝑗 ⁄ = 𝑎 +  √𝑎 * + 1 …………………. (1)
𝑎 = (- .. / - .0 ) * - .0 ………………………..….. (2)
Keterangan: 𝜎 33,55 = Varian band i, atau band j; 𝜎 35 = Covarian band ij.
Depth invariant index (DII)
merupakan citra terkoreksi kolom air dengan nilai digital berupa indeks objek habitat dasar perairan dangkal.
Depth Invariant Index = ln(Li) – [(ki/kj).ln(Lj)] ………….………. (3)
Keterangan; Li = Nilai digital pada band i; Lj =  nilai  digital  pada  band  j;  ki/kj  =  Rasio Koefisien atenuasi pada pasangan band i dan j.

## 2.3.2. Klasifikasi Habitat Perairan
Dangkal 2.3.2.1.Logika Fuzzy
Teori  himpunan fuzzy yang  di- perkenalkan  oleh  Zadeh  tahun  1965  telah banyak  di  implementasikan  pada  berbagai bidang  antara  lain  untuk  pengendalian otomatis, identifikasi sistem, pengenalan pola dan signal  processing .  Kelebihan  himpunan fuzzy terletak  pada  kemampuannya  untuk menterjemahkan  sifat  –  sifat  alami  yang rumit  dan  menjadi  alat  yang  handal  untuk mengatasi  berbagai  persoalan  pada  domain pengetahuan  manusia  (Gedeon et  al. ,  2001). Ada tiga tahapan yang perlu dilakukan dalam membangun logika fuzzy , yaitu: fuzzyfication, if then rule, dan defuzzyfication . Tujuan dari fuzzification adalah untuk membagi ruang fitur ke dalam subruang fuzzy dan  menghasilkan  aturan  untuk  setiap
subruang fuzzy .  Sebelum  melakukan  proses fuzzifikasi,  terlebih  dahulu  harus  menentu- kan  fungsi  keanggotaan  untuk  menghitung nilai  keanggotaan  pada  setiap  piksel  input (Tso  and  Mather,  2009).  Ada  empat  jenis fungsi  keanggotaan fuzzy yang  dikenal  dan paling  sering  digunakan  dalam  eksperimen basis  aturan fuzzy ,  antara  lain:  monotonik, triangular, trapezoidal, dan bell-shaped . Tipe yang dipakai dalam penelitian ini adalah bell- shaped dengan  menggunakan  persamaan sebagai berikut.
µ (s) = 2 61 − |9/:| ; < * , 𝑓𝑜𝑟 ; * ≤ |𝑠 − 𝑎| ≤  𝜆 µ (s) = 1 - 2 61 − |9/:| ; < * , 𝑓𝑜𝑟 0  ≤ |𝑠 − 𝑎|
≤ ; * .........…………………...…………… (4)
Parameter  s  menunjukkan  peng- ukuran  (misalnya,  nilai  piksel), µ (s)  adalah nilai  keanggotaan, a yang  menunjuk-kan pusat  fungsi  keanggotaan fuzzy ,  dan λ mengontrol  lebar  fungsi  keanggotaan. Kaidah fuzzy dalam  basis  pengetahuan  yang direpresentasikan  dalam  bentuk  persamaan fungsi implikasi mempunyai struktur sebagai berikut. Basis Kaidah i :
R ij = IF x 1 IS A k1 AND x 2 IS A k2 AND … x k IS A k1 THEN z j IS B j ……………………………. (5)
Keterangan:  i  =  Jumlah  basis  kaidah;  j  = Jumlah kaidah; k = Jumlah peubah fuzzy ; l = Jumlah peubah linguistik
Defuzzyfication adalah  proses  untuk mengubah  keluaran  yang  berbasis  himpunan fuzzy menjadi keluaran yang crisp . Defuzzyfikasi menggunakan metode centroid yaitu  dengan  melakukan  perhitungan  nilai Center  of  Gravity (COG)  himpunan fuzzy dengan persamaan:
COG ij = ∑ E 0 F G0 H.0 0IJ ∑ F G0 H.0 0IJ ………………………. (6)
Keterangan  COG  = Center  of  gravity ;  z  = nilai fuzzy keluaran; µ = nilai fuzzy implikasi;
R  =  basis  kaidah fuzzy ;  i  =  indeks  basis kaidah fuzzy ; j = indeks kaidah fuzzy .
2.3.2.2.Maximum Likelihood Klasifikasi maximum likelihood mendekati  klasifikasi  citra  dengan  memper- hatikan probabilitas maksimum dari sejumlah piksel pada citra input. Metode ini bertujuan untuk memperkecil kelas overlap, tetapi akan membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama. Aturan  keputusan  dari maximum  likelihood didasarkan pada persamaan Bayesian berikut.
𝑃 = ln(𝐴𝑐) − 0,5 ln(|𝛴𝑐|) − 0.5[(𝑋 − µ𝑐) V (𝛴𝑐 /W )(𝑋 − µ𝑐)] ……….…………..…. (7)
Keterangan: P = bobot jarak likelihood ; C = indeks  kelas;  X  =  nilai  piksel  dari  calon kelas; µ c =  rata  –  rata  dari  pelatihan  untuk kelas c; A c = persentase apriori untuk kelas c; | Σ c | = determinan matrix peragam untuk kelas c; Σ c -1 = peragam invers matrix kelas c; T = putaran matrix.

## 2.3.3. Uji Akurasi
Hasil  klasifikasi  data  penginderaan jauh divalidasi menggunakan sebuah matriks kesalahan  ( error  matrix/confusion  matrix ).
Hal  ini  dilakukan  dengan  membandingkan citra  hasil  klasifikasi  sebagai  peta  terhadap kelas  sebenarnya.  Kelas  yang  sebenarnya diperoleh  dari  hasil  pengamatan  lapangan. Uji  akurasi  mengacu  kepada  Congalton  and Green  (2009).  Akurasi  keseluruhan  ( overall accuracy )  antara  data  hasil  klasifikasi penginderaan  jauh  dan  data  referensi  dapat dihitung sebagai berikut.
Overall Accuracy = ∑ Y .. Z .IJ Y ……………... (8)
Producer’s accuracy j = Y 00 Y [0 ……………. (9)
User’s accuracy i = Y .. Y .[ .……………… (10)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Koreksi Kolom Air ( Depth Invariant Index )
Depth  invariant  index (DII)  meng- gunakan  algoritma  Lyzenga  telah  banyak
digunakan  pada  studi  pemetaan  habitat perairan  dangkal.  Sebelum  diguna-kan, perbandingan  koefisien  attenuasi  harus dibangun  dari  hubungan  substrat  dengan berbagai  kedalaman  minimal  pada  dua  band (kanal)  berbeda  (Lyzenga,  1978;  Mumby et al. ,  1998;  Lyons et  al. ,  2011  dalam  Selamat et  al. ,  2012).  Transformasi  ini  bertujuan untuk  meningkatkan  visualisasi  penampakan substrat  dasar  perairan  secara  maksimal (Siregar, 2010).
Citra  asli  pada  kanal  biru  dan  kanal hijau  diekstrak  nilai  digitalnya  dengan melakukan  pemilihan training  area pada citra  (Gambar  2).  Diperoleh  nilai  koefisien attenuasi  perairan  (ki/kj)  sebesar  0,798809 untuk  citra  SPOT  7  dan  1,2222  untuk  citra Sentinel 2A.
Gambar 2.  Histogram hasil transformasi DII menggunakan algoritma Lyzenga pada  kanal  biru  dan  kanal  hijau: a). Sentinel 2A; b). SPOT 7.
Sesuai  dengan  sebaran  nilai  digital, maka  terlihat  beberapa  komponen  dominan pada  citra  hasil  transformasi  algoritma  DII.
a)
b)
Pola  distribusi  rentang  nilai  hasil  trans- formasi  menunjukan  banyaknya  kelas  yang ada  sebagai  karakteristik/habitat  dasar perairan  (Siregar,  2010;  Selamat et  al. , 2012).

## 3.2. Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal
3.2.1. Logika Fuzzy
Klasifikasi  citra  satelit  menggunakan logika fuzzy, nilai  input  yang  digunakan adalah  nilai signature  statistics yaitu  nilai
mean dan standar deviasi, hasil training area untuk  masing  -  masing  kelas  berdasarkan pada  GCP  ( ground  control  point )  yang diperoleh di lapangan. Seperti yang disajikan pada  Tabel  1  untuk  klasifikasi  pada  citra Sentinel  2A  dan  SPOT  7  hasil  transformasi Lyzenga  dan  Tabel  2  untuk  klasifikasi  pada citra  Sentinel  2A  dan  SPOT  7  tanpa menggunakan  DII.  Nilai  ini  dipakai  untuk mendefenisikan membership function (fungsi keanggotaan).
Tabel  1.  Nilai  indeks  dasar  untuk  masing  –  masing  tipe  habitat  pada  citra  Sentinel  2A  dan SPOT 7 menggunakan transformasi Lyzenga.
Kelas Habitat Sentinel 2A SPOT 7 Mean StdDev Mean StdDev Karang -88,5174 32,74533 1,008011 0,061067 Rubble -149,848 28,66773 1,069487 0,031344 Pasir -134,163 18,16743 1,070475 0,062978 Lamun -134,139 14,74304 1,027317 0,031174 Pasir campur lamun -131,158 16,72608 1,018754 0,012849 Pasir campur karang -162,365 7,895353 1,099925 0,039788
Tabel 2. Nilai indeks dasar untuk masing - masing tipe habitat citra Sentinel 2A dan SPOT 7 pada tiga pasangan band ( red, green, blue ). Kelas Habitat Band Sentinel 2A SPOT 7 Mean StdDev Mean StdDev Karang Hijau 0,145707 0,008346 61,13333 11,22412 Merah 0,125047 0,012791 82,13333 14,28719 Biru 0,080713 0,016072 101,6667 34,0287 Laut Hijau 0,132185 0,003125 27,52304 10,07414 Merah 0,094606 0,003952 24,47277 9,899768 Biru 0,064399 0,002899 33,25188 9,296463 Pasir Hijau 0,201229 0,012822 102,4667 15,37562 Merah 0,198124 0,016692 133,1333 16,83053 Biru 0,126376 0,01925 165,6 19,2235 Lamun Hijau 0,171586 0,013158 147,2963 12,67892 Merah 0,163793 0,017159 191,037 18,85671 Biru 0,112129 0,013365 276,5926 56,752 Rubble Hijau 0,174781 0,013246 93,73333 12,09762 Merah 0,166337 0,018302 130 16,05348 Biru 0,112869 0,016496 179,6 29,62576
Kelas Habitat Band Sentinel 2A SPOT 7 Mean StdDev Mean StdDev Pasir campur karang Hijau 0,170673 0,014745 107,3333 8,64925 Merah 0,161753 0,017264 144,1333 10,14091 Biru 0,108107 0,012135 210,5333 15,39883 Pasir campur lamun Hijau 0,20052 0,008665 106 14,29286 Merah 0,204253 0,009921 139,2667 16,35965 Biru 0,14814 0,024379 163,8 29,02019
Kemudian  nilai  indeks  dasar  untuk masing  –  masing  habitat  ini  seperti  yang telah  dijelaskan  sebelumnya,  dijadikan sebagai  nilai  input  untuk  mendefinisikan fungsi  keanggotaan fuzzy dengan  meng- gunakan  tipe bell  –shaped yang  disajikan pada Gambar 3, 4, dan 5 berikut ini.
Gambar 3.  Pendefenisian fungsi keanggotaan pada enam kelas habitat citra Sentinel 2A tanpa transformasi Lyzenga.
Gambar  4.  Pendefenisian  fungsi  keanggotaan  pada  enam  kelas  habitat  citra  SPOT  7  tanpa transformasi Lyzenga.
Gambar 5. Pendefenisian fungsi keanggotaan pada enam kelas habitat citra Sentinel 2A dan SPOT 7 menggunakan transformasi Lyzenga.
Petrov et  al. (2013)  menyatakan bahwa  dalam  setiap  pendekatan,  fungsi keanggotaan yang sesuai didefinisikan untuk memberikan  derajat  keyakinan  bahwa  nilai numerik  masing  –  masing  fitur  terletak didalam wilayah yang ditetapkan oleh aturan yang  sedang  dipertimbangkan.  Fungsi keanggotaan  untuk  angka  tertentu  sebaiknya didefenisikan  dengan  mempertimbangkan semua  nilai threshold dan  tetap  konsisten pada  seluruh  klasifikasi,  atau  ditentukan secara individual untuk setiap aturan.
Menurut Bezdek et al. (2005) bagian esensial  dari  suatu  sistem  yang  meng- implementasikan  basis  kaidah fuzzy adalah kaidah fuzzy if - then dimana antesenden dan konsekuennya  merupakan  komposisi  dari pernyataan fuzzy dalam  bentuk  fungsi implikasi  dan  inferensi  kaidah fuzzy .  Sistem berbasis  kaidah fuzzy merupakan  komposisi dari pengetahuan dan informasi dari seorang pakar  dalam  membentuk  kaidah  –  kaidah fuzzy .
Pembentukan  aturan  pada  umumnya adalah  aturan  formasi  kanonik.  Beberapa variabel  linguistik,  ada  tiga  bentuk  umum dimana  aturan  kanonik  bisa  dibentuk,  yaitu assignment statements , conditional statements ,  dan unconditional  statements . (Sivanandam et  al. ,  2007).  Aturan  dibuat berdasarkan  pada  jumlah  kelas  klasifikasi dari  masing  –  masing  citra  satelit.  Masing  – masing kelas dibuat dalam tiga variabel input untuk  citra  tanpa  transformasi  Lyzenga  dan satu  variabel  input  untuk  citra  tranformasi Lyzenga.  Hubungan  masing  –  masing variabel  input  dan  output  disusun  sebagai aturan.
Model  logika fuzzy yang  dibuat seperti  berikut:  untuk  enam  kelas  meng- gunakan citra transformasi Lyzenga; if ( input is Karang) then ( Class is Karang), if ( input is Pasir) then ( Class  is Pasir), if ( input  is Lamun) then ( Class  is Lamun), if ( input  is Rubble) then ( Class  is Rubble), if ( input  is Pasir  campur  lamun) then ( Class  is Pasir campur  lamun), if ( input  is Pasir  campur karang) then ( Class is Pasir campur karang).
Sedangkan menggunakan citra tanpa transformasi Lyzenga; if ( Red is Karang) and ( Green is Karang) and ( Blue is Karang) then ( Class  is Karang), if ( Red  is Pasir) and ( Green  is Pasir) and ( Blue  is Pasir) then ( Class  is Pasir), if ( Red  is Lamun) and ( Green is Lamun) and ( Blue is Lamun) then ( Class  is Lamun), if ( Red  is Rubble) and ( Green is Rubble) and ( Blue is Rubble) then ( Class  is Rubble), if ( Red  is Pasir  campur lamun) and ( Green  is Pasir  campur  lamun) and ( Blue is Pasir campur lamun) then ( Class is Pasir  campur  lamun), if ( Red  is Pasir campur  karang) and ( Green  is Pasir  campur karang) and ( Blue  is Pasir  campur  karang) then ( Class is Pasir campur karang).
Sistem  inferensi  yang  dipilih  adalah metode  Mamdani  dimana  pada  tahapan implementasi  aturan  dilakukan  pemilihan nilai  fungsi  keanggotaan  yang  kecil  untuk masing  –  masing  aturan  yang  terkait  dan dipilih  nilai  fungsi  terbesar  pada  saat agregasi.  Menurut  Tso  and  Mather  (2009), metode Mamdani adalah metode yang paling umum  digunakan  dan  mengharapkan  output fungsi  keanggotaan  menjadi fuzzy  sets . Seperti  juga  yang  dikemukankan  oleh Sivanandam et  al. (2007)  bahwa  inferensi tipe  Mamdani  mengharapkan  fungsi  ke- anggotaan  output  menjadi fuzzy  set .  Setelah proses  agregasi,  ada  set fuzzy untuk  setiap variabel output yang perlu di deffuzification . Defuzzyfication adalah  mengubah fuzzy output menjadi crisp value berdasarkan fungsi  keanggotaan  yang  telah  ditentukan atau  proses  mentransformasi  hasil  penalaran fuzzy ke  dalam  nilai  keluaran  seperti  yang disajikan  pada  Gambar  6  dimana  variabel output dibagi menjadi enam kelas dimana, 1 adalah  karang,  2  adalah  pasir,  3  adalah rubble,  4  adalah  lamun,  5  adalah  pasir campur  lamun  dan  6  adalah  pasir  campur karang.
Keseluruhan tahapan yang diterapkan dalam membangun algoritma logika fuzzy ini, maka  diperoleh  hasil  klasifikasi  habitat perairan  dangkal  berdasarkan  warna  yang terdiri dari :  karang  (hijau),  pasir  (cokelat),
Gambar 6.  Proses defuzzyfication dan output kelas habitat perairan dangkal pada Citra satelit Sentinel 2A dan SPOT 7; a). Menggunakan citra tanpa transformasi Lyzenga pada citra Sentinel 2A; b). Menggunakan citra transformasi Lyzenga pada citra Sentinel 2A;  c).  Menggunakan  citra  tanpa  transformasi  Lyzenga  pada  citra  SPOT  7;  d). Menggunakan citra transformasi Lyzenga pada citra SPOT 7.
Gambar 7. Hasil Klasifikasi habitat perairan dangkal menggunakan logika fuzzy untuk enam kelas habitat: a). menggunakan transformasi Lyzenga pada Sentinel 2A; b). tanpa menggunakan  transformasi  Lyzenga  pada  Sentinel  2A;  c).  menggunakan transformasi  Lyzenga  pada  SPOT  7;  d).  tanpa  menggunakan  transformasi Lyzenga pada SPOT 7.
a)
b) c) d) 1 2 3 4 5 6 Output a) b) c) Karang Pasir Rubble Pasir Campur Karang
Lamun Pasir Campur Lamun d)
rubble  (cyan),  lamun  (ungu),  pasir  campur lamun  (merah),  dan  pasir  campur  karang (kuning).  Kenampakan  visual  berdasarkan warna  dari  hasil  klasifikasi  habitat  perairan dangkal  untuk  citra  satelit  Sentinel  2A  dan SPOT 7 (Gambar 7) menunjukan ciri spasial dan  setiap  kelas  menjadi  lebih  spesifik berbeda  dimana  setiap  warna  mewakili masing – masing kelas habitat.

## 3.2.2. Maximum Likelihood
Maximum likelihood merupakan algoritma  klasifikasi  yang  paling  umum  dan sangat  luas  digunakan  dalam  teknik supervised  classification (klasifikasi  ter- bimbing)  dengan  data  citra  satelit  pe-
nginderaan  jauh.  Algoritma  ini  me- ngelompokan  piksel  yang  belum  diketahui identitasnya  berdasarkan  vektor  rata  –  rata dan  matriks  ragam  dari  setiap  pola  spektral kelas  informasi.  Piksel  –  piksel  citra dimasukan  menjadi  salah  satu  kelas  yang memiliki probabilitas (peluang) paling tinggi (Tso  and  Mather,  2009).  Klafisikasi maximum  likelihood mengevaluasi  secara kuantitatif variance dan co-variance pola tanggapan spektral kategori ketika mengklasifikasi  piksel  yang  tidak  dikenal (Tso  and  Mather,  2009).  Agar  dapat melakukan  ini,  dibuat  asumsi  bahwa distribusinya normal.
Gambar 8. Hasil Klasifikasi habitat perairan dangkal menggunakan maximum likelihood untuk enam kelas habitat: a) menggunakan transformasi Lyzenga pada Sentinel 2A; b) tanpa menggunakan transformasi Lyzenga pada Sentinel 2A; c) menggunakan transformasi Lyzenga pada SPOT 7; d) tanpa menggunakan transformasi Lyzenga pada SPOT 7.
a) b) c)
d)
Karang Pasir Rubble
Pasir Campur Karang Lamun Pasir Campur Lamun
Proses  ini  menghasilkan  klasifikasi habitat  perairan  dangkal  berdasarkan  warna yang  terdiri  dari:  karang  (hijau),  pasir (cokelat), rubble (cyan), lamun (ungu), pasir campur  lamun  (merah),  dan  pasir  campur karang  (kuning).  Sama  halnya  seperti  logika fuzzy pada bahasan sebelumnya, kenampakan visual  berdasarkan  warna  dari  hasil klasifikasi  habitat  perairan  dangkal  untuk
citra  satelit  Sentinel  2A  dan  SPOT  7 (Gambar 8).

## 3.3. Uji Akurasi Hasil Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal
Hasil  uji  akurasi  keseluruhan  dari algoritma  klasifikasi  logika fuzzy dan maximum  likelihood pada  citra  satelit Sentinel  2A  dan  SPOT  7  menggunakan metode  DII  dan tanpa  menggunakan  metode DII disajikan pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Hasil uji akurasi pada citra satelit Sentinel 2A dan SPOT 7 untuk enam kelas habitat.
Citra Satelit Kelas Habitat Logika Fuzzy Maximum Likelihood OA PA UA OA PA UA Sentinel 2A - Menggunakan DII ; 72,3 63,1 Karang 85,29  80,56 78,05 84,49 Pasir 63,16  63,16 64 72,73 Rubble 76,19  76,19 59,26 55,17 Lamun 62,5 78,95 68,42 49,06 Pasir campur karang 73,33  64,71 43,48 55,56 Pasir campur lamun 64,71  61,11 67,5 67,5 - Tanpa Menggunakan DII ;  70,9 58,3 Karang 77,78 70 77,78 73,68 Pasir 50 84,62 77,27 68 Rubble 66,67  66,67 64,71 61,11 Lamun 88,89  84,21 20 37,5 Pasir campur karang 93,33 50 56,25 45 Pasir campur lamun 73,33  91,67 40 46,15 SPOT 7  - Menggunakan DII ; 76,4 70,5 Karang 85,19  88,46 86,67 81,25 Pasir 78,57  81,48 86,67 86,67 Rubble 80 80 66,67 58,82 Lamun 72,22  86,67 68,75 64,71 Pasir campur karang 60,87 50 35,29 54,55 Pasir campur lamun 78,57  81,48 68,42 61,9 - Tanpa Menggunakan DII ;  73,2 68,9 Karang 86,67  86,67 86,67 92,86 Pasir 84 80,77 86,67 81,25 Rubble 66,67  63,16 60 45 Lamun 65 72,22 66,67 66,67 Pasir campur karang 69,23 60 46,67 58,33 Pasir campur lamun 52,94 60 50 61,54 OA = Overall Acccuracy , PA = Produce Accuracy , UA = User Accuracy .
Hasil  uji  akurasi  untuk  enam  kelas habitat  (Tabel  3)  menujukan  bahwa  peng- gunaan  algoritma  logika fuzzy menghasilkan overall  accuracy yang  lebih  besar  jika dibandingkan  dengan  penggunaan  algoritma maximum  likelihood terhadap  kedua  citra satelit  (Sentinel  2A  dan  SPOT  7).  Pada SPOT  7,  penggunaan  algoritma  logika fuzzy menghasilkan overall  accuracy sebesar 73,2%  dan  akan  meningkat  dengan  di- terapkannya  metode  DII  menggunakan transformasi  Lyzenga  yaitu  sebesar  76,4% dibandingkan  dengan  penggunaan  algoritma maximum likelihood yaitu sebesar 68,9% dan semakin  meningkat  dengan  diterapkannya metode  DII  menggunakan  transformasi Lyzenga  yaitu  sebesar  70,5%.  Sedangkan pada  Sentinel  2A,  penggunaan  algoritma logika fuzzy menghasilkan overall  accuracy sebesar  70,9%  dan  akan  meningkat  dengan diterapkannya  metode  DII  menggunakan transformasi  Lyzenga  yaitu  sebesar  72,3% dibandingkan  dengan  penggunaan  algoritma maximum likelihood yaitu sebesar 58,3% dan semakin  meningkat  dengan  diterapkannya metode  DII  menggunakan  transformasi Lyzenga  yaitu  sebesar  63,1%.  Hal  ini menunjukan  bahwa  algoritma  logika fuzzy masih  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik dibandingkan  dengan  algoritma maximum likelihood .  Urbanski  and  Szymelfening (2002),  memetakan  habitat  perairan  dangkal dengan geographic information system (GIS) untuk  13  kelas  haitat  mendapatkan overall accuracy sebesar  70%.  Huang et  al. (2011) dalam  memetakan  habitat  perairan  dangkal menyimpulkan logika fuzzy lebih baik karena mengurangi  ketidakpastian  terkait  dengan data  klasifikasi.  Tamondong et  al. (2013) menggunakan algoritma maximum likelihood untuk  memetakan  habitat  perairan  dangkal mendapatkan overall  accuracy sebesar 75,54%.
Hasil  perhitungan  akurasi  untuk producer  accuracy dan user  accuracy memperlihatkan beberapa kelas yang disusun oleh  komponen  habitat  perairan  dangkal mampu  dipisahkan  dengan  baik.  Hal  ini
menunjukan  bahwa  hasil  uji  akurasi  telah memadai pada keseluruhan skema klasifikasi yang  dihasilkan  dari  citra  satelit.  Meskipun overall accuracy citra Sentinel 2A dan SPOT 7  menggunakan  DII  lebih  tinggi  dari  Tanpa menggunakan DII namun producer accuracy untuk kelas Pasir campur karang lebih tinggi dibandingkan  dengan  klasifikasi  tanpa menggunakan DII.
Penerapan metode DII dengan meng- gunakan transformasi Lyzenga membuktikan adanya  peningkatan  hasil  akurasi.  Indeks  ini dapat digunakan sebagai indeks karakteristik dasar  perairan  karena  mengeliminir  faktor kedalaman  (Siregar,  2010).  Demikian  pula Selamat et  al. (2012), depth  invariant  index menghasilkan  nilai  indeks  dasar  yang spesifik untuk masing-masing tipe substrat.
Perbedaan  ukuran  pixel  (resolusi spasial) dari citra satelit dan banyaknya kelas habitat  juga  mempengaruhi  hasil  akurasi. Seperti yang ditunjukan pada Tabel 3 dimana citra satelit SPOT 7 memiliki tingkat akurasi yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan Sentinel  2A.  Mumby et  al. (1997), keterbatasan  resolusi  data  pengideraan  jauh juga  menjadi  faktor  pembatas  dalam menghasilkan  informasi,  meskipun  citra satelit  mempunyai  kemampuan  yang  baik dalam  membedakan  habitat  pada  tingkat kasar atau dengan jumlah kelas yang kecil.
Tabel 4. Uji signifikansi antara DII dan tanpa
DII. Citra Satelit DII versus tanpa DII Logika Fuzzy Maximum Likelihood Sentinel 2A 0,3344 0,1479 SPOT 7 0,2125 0,1931
Uji  signifikan  yang  diterapkan  pada dua  algoritma  klasifikasi  dan  antara penggunaan DII dengan tanpa DII (Tabel 4). Hasil  dari  nilai  Z-test  menunjukan  berbeda signifikan.  Congalton  and  Green  (2009) menyatakan  bahwa  pada  nilai  Z-test  antara nilai  -1,96  sampai  dengan  1,96  merupakan
kategori  akurasi  yang  berada  pada  distribusi normal.

## IV.   KESIMPULAN
Penerapan  algoritma  logika fuzzy relatif  lebih  baik  untuk  diterapkan  pada klasifikasi habitat perairan dangkal.
Keseluruhan  hasil  uji  akurasi  menunjukan bahwa  algoritma  logika fuzzy memiliki tingkat  akurasi  yang  baik  dibandingkan dengan  algoritma maximum  likelihood . Penerapan metode DII dengan menggunakan transformasi  Lyzenga  membuktikan  adanya peningkatan hasil akurasi. Perbedaan ukuran pixel  (resolusi  spasial)  dari  citra  satelit  juga mempengaruhi  hasil  akurasi  dimana  citra satelit SPOT 7 memiliki tingkat akurasi yang lebih  besar  dibandingkan  dengan  Sentinel 2A.

## DAFTAR PUSTAKA
Andréfouët, S., P. Kramer, D. Torres-Pulliza, K.E. Joyce, E.J. Hochberg, R. Garza- Perez,  P.J.  Mumby,  B.  Riegl,  H. Yamano, W.H. White, M. Zubia, J.C. Brock,  S.R.  Phinn,  A.  Naseer,  B.G. Hatcher,  and  F.E.  Muller-Karger. 2003.  Multi-sites  evaluation  of IKONOS  data  for  classification  of tropical  coral  reef  environments. Remote  Sensing  of  Environment , 88:128-143.  https://doi.org/10.1016/j. rse.2003.04.005.
Ampou, E.E., S. Ouillon, and S. Andrefouet. 2017.  Challenges  in  rendering  coral triangle  habitat  richness  in  remotely sensed  habitat  maps:  The  case  of Bunaken  island  (Indonesia). Marine Pollution  Bulletin ,  131:  72-82. http://dx.doi.org/10.1016/j.marpolbul. 2017.10.026.
Benfield,  S.L.,  H.M.  Guzman,  J.M.  Mairs, and 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. International  J.  of  Remote  Sensing ,
28(22):5047-5070.  http://dx.doi.org/ 10.1080/01431160701258062. Bezdek, J.C., J. Keller, R. Krisnapuram, and N.R.  Pal.  2005.  Fuzzy  models  and algorithms for pattern recognition and image  processing.  Springer  Science Business Mendia. Inc. United Stete of America. 268 p.
Bhandari, D., N.R. Pal, and D.D. Majumder. 1992.  Fuzzy  divergence,  probability measure  of  fuzzy  events  and  image thresholding. Pattern  Recognition Letters ,  13:857-867.  https://doi.org/
10.1016/0167-8655(92)90085-E.
Bhaskaran,  S.,  S.  Paramananda,  and  M.
Ramnarayan.  2010.  Per–pixel  and object–orientedclassification  methods for  mapping  urban  features  using Ikonos satellite data. Applied
Geography ,  30:650–665.  http://dx.
doi.org/10.1016/j.apgeog.2010.01.00
9
Cococcioni, M., G. Corsini, B. Lazzerini, and F. Marcelloni. 2004. Approaching the Ocean  color  Problem  Using  Fuzzy Rules. IEEE Transactions on System, Man,  and  Cybernetics, 34(3):  1360- 1373.  http://dx.doi.org/10.1109/TSM CB.2003.822959.
Congalton,  R.G.  and  K.  Green.  2009. Assesing  the  accuracy  of  remotely sensed  data.  Principles  and  practices. 2th ed. CRC Press Taylor and Francis Group. New York. 201 p.
Eugenio, F., J. Marcello, and 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. http://dx.doi.org/10.1109/TGRS.2014 .2377300.
Gedeon,  T.D.,  K.W.  Wong,  and  D.  Tikk.
2001. Constructing hierarchical fuzzy rule  bases  for  classification. IEEE International Fuzzy Systems Conference , 1388-1391. http://dx.doi. org/10.1109/FUZZ.2001.1008917.
Henriques, V., M.T. Guerra, B. Mendes, M.J. Gaudencio,  and  P.  Fonseca.  2014.
Benthic  habitat  mapping  in  a Portuguese  marine  protected  area using EUNIS: An integrated approach. J. of Sea Research, 30: 14- 28.  http://dx.doi.org/10.1016/j.seares. 2014.10.007.
Huang,  Z.,  B.P.  Brooke,  and  P.T.  Harris. 2010.  A  new  approach  to  mapping marine benthic habitats using physical environmental
data.
Continental  Shelf  Research ,  31:S4  –
S16.  http://dx.doi.org/10.1016/j.csr. 2010.03.012.
Lizarazo,  I.  and  P.  Elsner.  2009.  Fuzzy segmentation  for  object-based  image classification. Internation  J.  of Remote  Sensing, 30(6):  1643-1649. http://dx.doi.org/10.1080/014311608 02460062.
Lyzenga, D.R. 1978 . Passive remote-sensing techniques  for  mapping  water  depth and  bottom  features. Applied  Optics, 17:379-383.  http://dx.doi.org/10.136 4/AO.17.000379.
Moore,  T.S.,  J.W.  Campbell,  and  H.  Feng. 2010.  A  fuzzy  logic  classification scheme  for  selecting  and  blending satellite ocean color algorithms. IEEE Transactions  on  Geoscience  and Remote  Sensing ,  30(8):1764-1776. http://dx.doi.org/10.1109/36.942555. Mumby, P.J., E.P. Green, A.J. Edwards, C.D. Clark,  and  A.C.  Ellis.  1997. Estimating  leaf  area  index  of mangroves  from  satellite  data.
Aquatic  Botany ,  58:11–19.  http://dx. doi.org/10.1016/S03043770(97)0001 3-2.
Mumby, P.J., E.P. Green, A.J. Edwards, and C.D.  Clark.  1998.  Coral  reef  habitat
mapping:  how  much  detail  can remote  sensing  provide. Marine Biology , 130:193-202.  http://dx.doi. org/10.1007/s002270050238.
Mumby,  P.J.  and  A.J.  Edwards.  2002.
Mapping  marine  environments  with IKONOS  imagery:  enhanced  spatial resolution can deliver greater thematic  accuracy. Remote  Sensing Environment ,  82:248-257.  http://dx. doi.org/10.1016/S0034-4257(02)0004 1-X.
Mumby, P.J., W. Skirving, A.E. Strong, J.T. Hardy,  E.F.  LeDrew,  E.J.  Hochberg, R.P.  Stumpf,  and  L.T.  David.  2003. Review remote sensing of coral reefs and  their  physical  environment. Marine  Pollution  Bulletin ,  48:  210- 228.  http://dx.doi.org/10.1016/j.mar polbul.2003.10.031.
Murmu, S. and S. Biswas. 2015. Application of  fuzzy  logic  and  neural  network in crop classification: a review. Aquatic Procedia, 4:1203–1210. http://dx.doi. org/10.1016/j.aqpro.2015.02.153.
Petrov,  Z.I.,  V.  Kosmidov,  I.  Manakos,  T. Stathaki, M. Adamo, C. Tarantino, V. Tomaselli, P. Blonda, and M. Petrov. 2013.  A  rule-based  classification methodology to handle uncertainty in habitat mapping employing evidential reasoning  and  fuzzy  logic. Pattern Recognition  Letters, 30(30):  1-10.
http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.201 3.11.002.
Selamat,  M.B.,  I.  Jaya,  V.P.  Siregar,  dan  T.
Hestrianoto. 2012. Zonasi
geomorfologi  dan  koreksi  kolom  air untuk  pemetaan  substrat  dasar menggunakan  citra  Quickbird. J. Teknologi  Perikanan  dan  Kelautan , 2(2):17–25.  http://dx.doi.org/10.2431 9/jtpk.3.17-25.
Siregar,  V.P.  2010.  Pemetaan  substrat  dasar perairan  dangkal  Karang  Congkak dan Lebar Kepulauan Seribu
menggunakan  citra  satelit  Quickbird.
J.  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan
Tropis ,  2(1):19–30.  http://dx.doi.org/ 10.29244/jitkt.v2i1.7860.
Sivanandam,  S.N.,  S.  Sumanthi,  and  S.N. Deepa.  2007.  Introduction  to  fuzzy logic  using  matlab.  Springer-Verlag. Berlin. 441 p.
Tamondong,  A.M.,  A.C.  Blanco,  M.D. Fortes,  and  K.  Nadaoka.  2013. Mapping  seagrass  and  other  benthic habitats in Balinao, Pangasinan using Worldview-2  satellite  image. IEEE
International Geoscience and Remote
Sensing Symposium , 1579-1582. http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.20 13.6723091. Tso, B. and P.M. Mather. 2009. Classification methods for remotely
sensed  data.  Taylor  and  Francis  Inc. New York. 357 p.
Urbanski,  J.A  and  M.  Szymelfening.  2002. GIS  –  based  mapping  of  benthic habitats. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 56:99–109.  http://dx.doi.org /10.1016/S0272-7714(02)00125-7. Zhang,  C.,  D.  Selch,  Z.  Xie,  C.  Roberts,  H. Cooper, and G. Chen. 2013. Object – based  benthic  habitat  mapping  in  the Florida  Keys  from  hyperspectral imagery. Estuarine, Coastal and Shelf science ,  134:88–97.  http://dx.doi.org/
10.1016/j.ecss.2013.09.018. Diterima : 08 September2018 Direview : 12 September2018 Disetujui : 29 November 2018