https://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt

## KLASIFIKASI HABITAT DASAR BERBASIS OBJEK DI PERAIRAN DANGKAL KARANG LEBAR DAN PULAU LANCANG

## CLASSIFICATION OF BENTHIC HABITAT BASED ON OBJECT IN SHALLOW WATERS OF KARANG LEBAR AND LANCANG ISLAND
Pria Wibawa Utama 1* , Vincentius P. Siregar 2 , & Bisman Nababan 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Bogor 16680, Indonesia 2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
* E-mail: priawibawautama@gmail.com

## ABSTRACT
The  object-based  classification  technique  (OBIA)  is  one  of  the  benthic  habitat  mapping  techniques besides  the  conventional  (pixel-based)  method.  The  mapping  of  the  OBIA  method  using  machine learning algorithms is limited to the waters of Karang Lebar and Lancang Island. This study aims to determine the performance of machine learning algorithms (support vector machine (SVM), decision tree  (DT),  random  forest  (RF),  and  k-nearest  neighbor  (KNN))  in  classifying  shallow  water  benthic habitats based on objects using Sentinel satellite data. -2. The classification method used is the OBIA method  with  two  levels  of  analysis.  A  total  of  6  benthic  habitat  classes  were  obtained  from  field observations  and  Agglomerative  Hierarchial  Clustering  analysis,  namely  coral,  rubble,  seagrass, rubble  sand,  and  sand.  The  results  obtained  include  the  first  level  separating  land,  shallow  sea  and deeper  sea.  The  second  level  is  classification  using  a  machine  learning  algorithm,  the  results  of  the classification  show  that  the  SVM  algorithm gets  a  higher  accuracy  value  than  other  algorithms with an  accuracy  of  84%  in  Karang  Lebar  waters,  then  in  Lancang  Island  waters  it  gets  an  accuracy  of 80% with the SVM algorithm. The bottom habitat of the shallow waters of Karang Lebar and Lancang Island can be well mapped using the OBIA method. The difference in the level of accuracy between the waters of Karang Lebar and Pulau Lancang is caused by the level of turbidity of the waters.

## Keywords: benthic habitat, Karang Lebar, Lancang Island, mapping, OBIA

## ABSTRAK
Teknik klasifikasi berbasis objek (OBIA) merupakan salah satu teknik pemetaan habitat bentik selain metode  konvensional  (berbasis  piksel).  Pemetaan  metode  OBIA  dengan  memanfaatkan  algoritma machine  learning terbatas  pada  perairan  Karang  Lebar  dan  Pulau  Lancang.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengetahui performa algoritma machine learning ( support vector machine (SVM), decision tree (DT), random  forest (RF),  dan k-nearest  neighbour (KNN)  dalam  mengklasifikasikan  habitat  bentik perairan  dangkal  berdasarkan  objek  menggunakan  data  satelit  Sentinel-2.  Metode  klasifikasi  yang digunakan  adalah  metode  OBIA  dengan  dua  tingkatan  analisis.  Hasil  analisis Agglomerative Hierarchial  Clustering diperoleh  sebanyak  6  kelas  habitat  bentik  yaitu  karang,  patahan  karang ( rubble ), lamun, pasir rubble , dan pasir. Tingkat pertama adalah memisahkan darat, laut dangkal dan laut  lebih  dalam.  Tingkat  kedua  adalah  klasifikasi  menggunakan  algoritma machine  learning, hasil klasifikasi  menunjukkan  alogritma  SVM  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan algoritma  lainnya  dengan  akurasi  sebesar  84%  di  perairan  Karang  Lebar,  kemudian  pada  perairan Pulau  Lancang  mendapatkan  akurasi  sebesar  80%  dengan  algoritma  SVM.  Habitat  dasar  perairan dangkal  Karang  Lebar  dan  Pulau  Lancang  mampu  dipetakan  dengan  baik  menggunakan  metode OBIA.  Perbedaan  tingkat  akurasi  antara  perairan  Karang  Lebar  dan  Pulau  Lancang  disebabkan  oleh tingkat kekeruhan perairan.
Kata kunci: habitat bentik, Karang Lebar, Pulau Lancang, pemetaan, OBIA

## I. PENDAHULUAN
Habitat  penyusun  perairan  dangkal seperti terumbu karang, lamun maupun pasir memiliki  peranan  penting  pada  biota penghuninya,  selain  itu  juga  organisme  dan biota  laut  dapat  memberikan  manfaat  bagi masyarakat  pesisir  seperti sumberdaya makanan  (Yusuf,  2013).  Pengelolaan  dan pemahaman  ekosistem  perairan  dangkal membutuhkan  informasi  spasial  seperti komposisi,  kondisi  dan  dinamika  yang  tepat juga  relevan  (Phinn et  al .,  2012).  Teknologi penginderaan  jauh  sangat  berguna  untuk mengamati  wilayah  pesisir  yang  luas maupun pulau-pulau kecil tanpa menghabiskan  banyak  biaya  dan  waktu (Hedley et al ., 2016). Pemanfaatan pengindraan  jauh  untuk  mendeteksi  atau memetakan wilayah pesisir dapat menghasilkan informasi yang dapat digunakan  untuk  pemantauan  perubahan yang terjadi di perairan dangkal.
Pemanfaatan penginderaan jauh dalam  pemetaan  habitat  bentik  dasar perairan dangkal umumnya dilakukan dengan  metode  klasifikasi  berbasis  piksel (Zhang,  2015;  Ben-Romdhane et  al .,  2016; Wilson et  al .,  2019;  Siregar et  al .,  2020). Kelebihan metode klasifikasi berbasis piksel adalah  pendeteksian  objek  yang  lebih mendetail  dengan  piksel  tunggal,  sedangkan kekurangan  pada  klasifikasi  metode  piksel adalah  hasil  yang  kasar  dan  terdapat noise (Rastner et  al .,  2014).  Pendekatan  lainnya adalah  dengan  metode  klasifikasi  citra berbasis  objek  (OBIA).  Pendekatan  ini menghasilkan  peta  multi-skala,  ataupun hierarki  ketika  digabungkan  dengan  citra beresolusi tinggi. Pendekatan OBIA memungkinkan  integrasi  segmentasi  dan proses  klasifikasi  (Phinn et  al .,  2012). Kelebihan  metode  klasifikasi  berbasis  objek adalah  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  lebih baik dibandingkan klasifikasi piksel, terdapat rule-set yang  memudahkan  dalam pengaturan parameter klasifikasi, kemampuan  transfer  yang  lebih tinggi,  serta
kurang  bergantung  pada  data  tambahan, sedangkan  kekurangan  dari  klasifikasi  ini adalah  waktu  komputasi  yang  tinggi  pada data  yang  besar,  dibutuhkan  spesifikasi komputer  yang  baik,  pengetahuan  pada perangkat  lunak,  dan  dibutuhkan  perangkat lunak  penginderaan  jauh  untuk  pengolahan data  setelah  proses  klasifikasi  (Cai  &  Liu , 2013;  Rastner et  al., 2014).  Pemetaan terumbu karang (habitat bentik) menggunakan  teknik  klasifikasi  OBIA  pada citra  satelit  resolusi  menengah  dan  tinggi, dan menerapkan algoritma klasifikasi machine  learning seperti Support  Vector Machine (SVM), Random  Tree (RT), Decision Tree (DT), dan k-Nearest Neighbour (KNN)  sudah  pernah  dilakukan sebelumnya  oleh  Phinn et  al. (2012); Wahiddin et  al . (2015); Mastu et  al .  (2018), klasifikasi  OBIA  menggunakan  algoritma SVM mendapatkan hasil akurasi yang paling baik.
Perairan dangkal di gugusan pulau di Kepulauan Seribu  memiliki beragam  habitat yang  dasar  seperti  terumbu  karang,  padang lamun,  alga,  patahan  karang  ( rubble )  dan pasir.  Berbagai  habitat  bentik  tersebut  juga dapat  ditemukan  di  perairan  dangkal  Pulau Lancang  dan  gugus  Karang  Lebar.  Pulau Lancang merupakan basis perikanan tangkap untuk  komoditas  rajungan  dan  teri  (Agus et al .,  2016).  Gugus  Karang  Lebar  merupakan kawasan konservasi laut (KKL) serta daerah wisata  yang  memiliki  perairan  yang  cukup jernih  dan  ekosistem  yang  beragam  (KKP, 2015).  Penelitian  terkait  pemetaan  habitat bentik  masih  sangat  terbatas  pada  perairan dangkal  Karang  Lebar  dan  Pulau  Lancang. Klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  Kurniawati (2020)  di  Pulau  Lancang  dengan  klasifikasi OBIA  menggunakan  algoritma  DT  pada citra  Worldview-2  menghasilkan  akurasi keseluruhan  74,44%  pada  dengan  sembilan kelas  habitat  bentik.  Penelitian  lain  oleh Sangadji et  al .  (2018),  di  Karang  Lebar menggunakan  klasifikasi  berbasis  piksel dengan algoritma Logika Fuzzy dan maximum  likelihood (MLH)  pada  citra
SPOT 7 dan Sentinel-2 mendapatkan akurasi keseluruhan  berturut-turut  sebesar  76,4% untuk fuzzy dan 70,5% untuk ML pada citra SPOT  7  dan  72,3%  untuk  logika  fuzzy  dan 63,1%  untuk  MLH  pada  citra  Sentinel-2. Sementara  itu,  klasifikasi  habitat  bentik dengan  metode  OBIA  dengan  algoritma SVM  dan  DT  pada  citra  SPOT  7  yang dilakukan di Pulau Harapan dan Kelapa oleh Prabowo et  al. (2018)  mendapatkan  akurasi keseluruhan  sebesar  75%  untuk  SVM  dan 60%  untuk  DT  dengan  11  kelas  klasifikasi. Siregar et  al. (2020)  di  Pulau  Sebaru  Besar melakukan klasifikasi habitat bentik menggunakan  pendekatan  piksel  dengan algoritma MLH pada citra Worldview-2 dan SPOT  6  mendapatkan  akurasi  keseluruhan sebesar  61,29%  untuk  Worldview-2  dan 51,61%  untuk  SPOT  6  dengan  8  kelas klasifikasi.
Penggunaan  citra  satelit  Sentinel-2 dalam pemetaan habitat bentik pada perairan dangkal  Karang  Lebar  dan  Pulau  Lancang
dengan  menggunakan  Klasifikasi  OBIA masih belum banyak dilakukan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memetakan  habitat  bentik  dan  mengetahui tingkat akurasi klasifikasi berdasarkan pendekatan objek (OBIA) dengan menggunakan beberapa algoritma klasifikasi seperti  SVM,  DT,  RF  dan  KNN  di  perairan Karang Lebar dan Pulau Lancang.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Lokasi Penelitian
Pengamatan  habitat  dasar  perairan dangkal  dilaksanakan  pada  tanggal  2-6 Maret  2020  di  gugus  Karang  Lebar  dan Pulau  Lancang,  Kepulauan  Seribu,  Jakarta (Gambar  1).  Karang  Lebar  terletak  antara 106˚ 33’ 45” - 106˚ 36’ 60” Bujur Timur dan 5˚  42’  55”  -  5˚  44’  15”  Lintang  Utara, sedangkan  Pulau  Lancang  terletak  antara 106˚ 34’ 22” - 106˚ 57’ 40” Bujur Timur dan 5˚ 46’ 15” - 5˚ 59’ 22” Lintang Selatan.
Gambar 1.  Lokasi  Penelitian  (Karang  Lebar  dan  Pulau  Lancang).  Kotak  merah menggambarkan lokasi pengamatan. (A) Karang Lebar. (B) Pulau Lancang.
Kedalaman perairan saat
pengambilan  data  berkisar  dari  20  cm sampai  350  cm.  Kondisi  perairan  cukup jernih. Habitat dasar perairan yang ditemukan  di  perairan  dangkal  Pulau Lancang  dan  Karang  Lebar  yakni  karang, lamun, pasir, dan patahan karang.

## 2.2. Data dan Alat
Data  yang  digunakan  adalah  data pengamatan  lapang,  serta  data  citra  satelit Sentinel-2A yang diakuisisi  pada tanggal 10 Maret  2020  dengan  resolusi  spasial  sebesar 10x10  meter  dan  dapat  diperoleh  secara gratis  di  https://scihub.copernicus.eu/.  Data tambahan  untuk  nilai  rata-rata  klorofil-a (Chl-a)  dan  muatan  padatan  tersuspensi (MPT)  pada  bulan  Maret  2020  didapatkan dari website: marine.copernicus.eu.
Peralatan  yang  digunakan  untuk pengambilan data di lapang adalah alat dasar selam,  alat  tulis,  kertas data  sheet ,  meteran, transek  kuadrat  ukuran  1x1  meter, Global Positioning  System (GPS)  Garmin  60  Csx, dan  kamera  bawah  air.  Pengolahan  dan analisis  data  menggunakan  Laptop  dengan perangkat lunak erMapper, ArcGIS, eCognition, dan Ms. Excel.

## 2.3. Pengumpulan Data
Pengamatan  habitat  bentik  dilakukan
secara langsung ( in situ ) untuk mengindentifikasi  zona  geomorfologi  dan komponen  habitat  bentik  dasar  perairan dangkal. Penentuan stasiun lapangan dilakukan  dengan  menggunakan  teknik systematic  random  sampling ,  agar  stasiun pengamatan  tersebar  merata  pada  wilayah kajian.  Teknik  ini  merupakan  metode  yang menempatkan titik pengamatan secara sistematis  pada  interval  tertentu,  sampel pertama  dipilih  secara  acak  kemudian sampel setelahnya diambil mengikuti transek pada  interval  tertentu  (Congalton  &  Green, 2009).  Sebanyak  436  titik  pengamatan ditentukan di Karang Lebar, diantaranya 220 titik  digunakan  untuk  titik  klasifikasi  dan 216  untuk  titik  akurasi.  Terdapat  215  titik
pengamatan  tersebar  di  Pulau  Lancang, sebanyak  110  titik  sebagai  titik  klasifikasi dan 105 titik akurasi (Gambar 2).

## 2.4. Pengolahan Data
Proses pengolahan data satelit dilakukan dengan beberapa tahapan, dimulai dengan  pemisahan  antara  darat  dan  laut ( masking ) koreksi radiometrik, serta perencanaan  pengambilan  data.  Klasifikasi habitat  bentik  dilakukan  saat  data  lapangan telah diperoleh, menggunakan metode berbasis  objek  (OBIA).  Langkah  terakhir adalah  melakukan  uji  akurasi  dari  hasil klasifikasi  citra  menggunakan  data  lapang sebagai validasi serta uji signifikansi (Green et al ., 2000).
Masking
dilakukan untuk memberikan batas wilayah pengamatan yang tidak  memerlukan  darat  dan  laut  dalam dalam  proses  pengolahan  citra.  Proses  ini menggunakan  perangkat  lunak  ErMapper, masking darat  dilakukan  memanfaatkan kanal  inframerah  dekat  ( near  infrared /NIR) karena  memiliki  respons  spektral  atau sensifitas  untuk  membedakan  batas  darat dan laut. Sedangkan untuk  memisahkan laut dalam dengan perairan dangkal, memanfaatkan  kanal  biru  pada  citra  untuk membedakan  antara  laut  dalam  dengan perairan dangkal (Green et al ., 2000).
Koreksi  radiometrik  bertujuan  untuk memperbaiki  kualitas  visual  citra  dan  nilai digital  yang  kurang  sesuai.  Metode  yang digunakan  adalah  melakukan dark  pixel subtraction (pengurangan nilai piksel gelap), metode  ini  dilakukan  dengan  mengurangi nilai  piksel  dari  semua  kanal  pada  citra dengan  radiansi  rata-rata  atau  nilai  piksel yang  di  sampling  dari  area  laut  dalam  pada citra.  Persamaan  untuk  metode dark  pixel subtraction ditulis sebagai  berikut (Green et al., 2000) :
............................................... (1)
Li’ adalah  nilai  piksel  yang  terkoreksi  pada kanal i , Li adalah nilai piksel awal pada
Gambar 2. Titik Pengamatan pada perairan (A) Karang Lebar, dan (B) Pulau Lancang. kanal i , dan Lsi adalah nilai piksel  sampling di laut dalam pada kanal i .
Survei  lapang  dilakukan  setelah membuat  rancangan  pengambilan  data lapang dari citra satelit yang telah di masking dan  terkoreksi  radiometrik.  Hasil  survei lapang  mendapatkan  data  titik  pengamatan habitat  bentik  yang  digunakan  untuk membuat  skema  klasifikasi  habitat  bentik. Skema  klasifikasi  penelitian  ini  dibentuk berdasarkan analisis Agglomerative Hierarhical Clustering (AHC), yang mengelompokkan kelas habitat bentik berdasarkan  persentase  tutupan  komponen penyusun  dari  data  lapang.  Parameter  yang digunakan  dalam  analisis  AHC  adalah  nilai ketidakmiripan koefesien Bray-Curtis,
sedangkan  dalam  pemilihan  skala  nilai ketidakmiripan belum memiliki standar baku karena kondisi dan variasi lokasi pengamatan  yang  berbeda  (Green et  al., 2000). Analisis AHC dilakukan menggunakan  statisitik  XLSTAT  di  dalam microsoft  excel .  Titik  pengamatan  habitat bentik  dibagi  menjadi  data  titik  untuk klasifikasi dan data titik untuk uji akurasi.
Tahapan  pertama  dalam  klasifikasi berbasis  objek  (OBIA)  adalah  segmentasi multiskala. Konsep segmentasi adalah membentuk  beberapa  objek  dari  piksel- piksel  pada  citra  menjadi  objek-objek  yang memiliki  sifat  yang  mirip  seperti  tekstur, warna, bentuk dan ukuran (Hossain & Chen, 2019).  Parameter  yang  digunakan  dalam
segmentasi  untuk  membentuk  homoginetas pada  objek  atau  segmen  yang  dibentuk adalah shape , compactness ,  dan scale . Ketiga  parameter  segmentasi  dapat  diatur oleh pengguna untuk mendapatkan segmentasi  yang  tepat  untuk  kelas  yang dibutuhkan  dalam  klasifikasi.  Nilai  skala yang digunakan dalam segmentasi ini adalah 50,  nilai shape adalah 0,1  dan  nilai compactness adalah  0,5.  Algoritma  yang digunakan dalam segmentasi adalah segmentasi multiresolusi (MRS).
Klasifikasi  level  1  dilakukan  setelah melakukan segmentasi multiskala.
Klasifikasi  ini  dilakukan  untuk  memisahkan antara darat, laut dangkal dan laut yang lebih dalam.  Wilayah  laut  dangkal  disegmentasi dengan nilai skala 15 untuk perairan Karang Lebar  dan  nilai  skala  10  untuk  perairan Pulau  Lancang,  dengan  nilai shape sebesar 0,1  dan compactness sebesar  0,5  untuk masing-masing perairan. Nilai skala segmentasi didapatkan dari optimasi segmentasi, untuk mendapatkan hasil terbaik dari klasifikasi. Optimasi terhadap parameter segmentasi  dilakukan  dengan  metode try and  error sehingga  didapatkan  parameter segmentasi  yang  tepat.  Hal  ini  dikarenakan tidak  ada  standar  nilai  untuk  parameter segmentasi  dalam  klasifikasi  berbasis  objek (Benfield et  al. ,  2007;  Blaschke,  2010; Phinn et al. , 2011).
Hasil  segmentasi  pada  perairan dangkal digunakan untuk melakukan klasifikasi  level  2,  yaitu  klasifikasi  habitat bentik  perairan  dangkal  dengan  penerapan algoritma machine  learning. Algoritma untuk  klasifikasi  berbasis  objek  yang digunakan  adalah support  vector  machine (SVM), decision  tree (DT), random  forest (RF),  dan k-nearest  neighbour (kNN). Algoritma  SVM  merupakan  klasifikasi terbimbing yang bertujuan untuk membentuk  sebuah  bidang  datar  atau  garis lurus  sebagai  pemisah  antara  dua  dataset yang  berbeda  dengan  sempurna  (Wahiddin, 2015;  Osisanwo et  al .,  2017).  Pengujian efektivitas  SVM  dapat  diukur  dengan
menghitung  kernel  fungsi  terhadap  nilai parameter  margin  (C)  (Wahiddin,  2015), kernel  fungsi  yang  digunakan  adalah radial basis  function (rbf).  Fungsi  kernel  rbf  SVM dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan (Cortes & Vapnik, 1995):
........................... (2)
Nilai K adalah  fungsi  kernel  radial,  nilai u merepresentasikan vektor dari  setiap data, adalah jumlah derajat dari fungsi polimonial, dan v merepresentasikan  rentangan  pada kurva gaussian.
Algortima  DT  memungkinkan  untuk menjadikan  kriteria  dalam  data  atribut sebagai  node  yang  saling  berhubungan membentuk seperti struktur pohon. Algoritma  ini  membentuk  model  pohon prediksi terhadap suatu keputusan menggunakan  struktur  hirarki.  Studi  yang dilakukan  oleh  Sartika  &  Sensuse  (2017) menggunakan  perhitungan  gainratio  dari setiap  kriteria  dengan  data  sampel,  untuk mehitung nilai gainratio dapat menggunakan persamaan :
. ............ (3)
Nilai information  gain bermakna  seberapa banyak  informasi  yang  diperoleh  dengan mengetahui  nilai  suatu  atribut,  sedangkan nilai split information digunakan untuk suatu atribut yang memiliki banyak instance (lebih dari  dua  dan  beragam).  Setelah  bentuk  data diubah,  maka  model  pohon  akan  diubah menjadi rule , dengan formula untuk membangkitkan rule adalah  (Sartika  & Sensuse, 2017):
IF premis THEN konklusi  ....................... (4)
Simpul  akar  dan  cabang  akan  menjadi premis  dari  aturan,  sedangkan  simpul  daun akan  menjadi  bagian  dari  konklusinya (solusi).
Algoritma  RF  merupakan  gabungan dari  pengelompokan  pohon  seperti  pada algoritma  DT,  untuk  menumbuhkan  pohon pengklasifikasian sehingga membentuk suatu  hutan  pengklasifikasian  maka  vektor acak dibentuk berdasarkan data sampel yang dimasukkan  dalam  proses  pengklasifikasian (Wu et  al .,  2017).  Perhitungan  matematis pohon-pohon  untuk  membentuk  estimasi hutan  pengklasifikasian  adalah  (Biau  & Scornet, 2016):
............................. .(5) Nilai adalah  variabel  acak
independen, adalah  sampel training , M adalah jumlah pohon dalam hutan klasifikasi, dan x adalah vektor acak.
Algoritma  kNN  merupakan  metode klasifikasi  yang  umum  digunakan  dalam berbagai  bidang  karena  implementasinya yang sederhana, kejelasan teori dan klasifikasi  yang  baik.  Namun  nilai  galat klasifikasi  akan  meningkat  ketika  data pengamatan terdistribusi secara tidak merata atau  jumlah  sampel  setiap  kelas  sangat berbeda.  Metode  kNN  menentukan  suatu kelas klasifikasi dengan memprediksi sampel  yang  diuji  dengan  sampel training yang  terdekat  (Deng et  al .,  2016).  Metode kNN perlu  menghitung  jarak atau kesamaan dari  semua  sampel training untuk  setiap sampel  yang  diuji  dalam  proses  klasifikasi, dengan  menggunakan  perhitungan  jarak Euclidean yaitu (Zhang, 2016):
...............................................................  (6)
nilai p dan q adalah  sampel training dan sampel yang diuji.
Pengujian  akurasi  hasil  klasifikasi dilakukan untuk mendapatkan tingkat informasi  yang  dapat  dipercaya  dari  sebuah peta (Congalton & Green, 2009). Uji akurasi dilakukan  menggunakan  matriks  kesalahan ( confusion  matrix ),  membandingkan  kelas- kelas habitat yang dihasilkan dari klasifikasi dengan  kelas  yang  sebenarnya  dari  hasil survei lapangan. Tiga parameter umum yang diperoleh  dari  matriks  kesalahan  adalah overall accuracy (OA), producer’s accuracy (PA),  dan user’s  accuracy (UA)  (Green et al .,  2000).  Perhitungan  masing-masing akurasi ditunjukkan dalam persamaan berikut (Congalton & Green, 2009): Overall accuracy . .................. .(7) Producer’s accuracy . ...................  (8) User’s accuracy ........................... .(9)
k adalah jumlah baris pada matriks, n adalah jumlah  pengamatan, n ii adalah  jumlah pengamatan  pada  kolom  ke-i  dan  baris  ke-i dan n jj adalah  jumlah  pengamatan  pada kolom  ke-j  dan  baris  ke-j.  Selanjutnya dilakukan  uji  Z  untuk  menentukan  nilai  dua matriks  kesalahan  berbeda  secara  signifikan atau  tidak. Z statistik  didapatkan  dari  hasil klasifikasi dengan dua metode yang berbeda, kemudian  dilakukan pairwise  comparison untuk  melihat  siginifikansi  setiap  metode. Nilai K 1 dan K 2 merupakan estimasi satistik kappa dari masing-masing matriks kesalahan. Z adalah  nilai  standardisasi  dan distribusi normal (standar deviasi).
Persamaan yang dilakukan untuk uji statistik dua  matriks  kesalahan  independen  berbeda secara  signifikan  adalah  (Congalton  & Green, 2009):
.................................. (10)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Skema Klasifikasi
Analisis Agglomerative  Hierarhical Clustering (AHC) merupakan metode klasifikasi  berdasarkan  presentase  tutupan komponen penyusun habitat bentik dari data lapang.  Penelitian  ini  menggunakan  nilai ketidakmiripan  objek  koefesien  Bray-Curtis sebesar 30%-35% yang menunjukkan klasifikasi  habitat  bentik  dengan  kemiripan 65%-70%.
Nilai ketidakmiripan ( dissimilarities ) belum  memiliki  ketetapan dalam  pemilihan  skala  untuk  pendefenisian skema klasifikasi, karena kondisi dan variasi lokasi pengamatan yang berbeda (McGarigal et  al .,  2016). Masing-masing  wilayah  yaitu Karang Lebar dan Pulau Lancang menghasilkan  enam  kelas  habitat  bentik. Penamaan kelas-kelas habitat bentik didasarkan  pada  kelas  yang  paling  dominan dari  persentasi  tutupan  habitat  bentik,  yakni Karang  (K),  Lamun  (L),  Pasir  (P), Rubble
(R),  Pasir  Lamun  (PL),  dan  Pasir Rubble (PR) (Gambar 3).

## 3.2. Pemetaan Habitat Dasar Perairan
Nilai  skala  segmentasi  pada  level  2 didapatkan  dari  proses  optimasi  segmentasi. Proses  segmentasi  tidak  memiliki  standar baku terkait nilai parameter yang digunakan, sehingga pengguna harus melakukan optimasi  skala  untuk  mendapatkan  hasil yang terbaik. Optimasi skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah 3, 5, 15, 30, dan 50  dengan  nilai shape 0,1  dan compactness 0,5.  Pada  Gambar  4  dan  5  terlihat  nilai akurasi yang didapatkan dari skala segmentasi  yang  berbeda  dari  algoritma machine learning yang digunakan di Karang Lebar  dan  Pulau  Lancang.  Semakin  kecil nilai  skala  maka  akurasi  keseluruhan  yang didapatkan  cenderung  meningkat.  Nilai skala 15 mendapatkan akurasi tertinggi pada Karang Lebar dan nilai  skala 10 pada Pulau Lancang.
Gambar 3. Skema klasifikasi habitat bentik dasar perairan Karang Lebar.
Gambar 4. Nilai akurasi dari skala segmentasi yang berbeda di Karang Lebar.
Gambar 5. Nilai akurasi dari skala segmentasi yang berbeda di Pulau Lancang.
Peta  klasifikasi  habitat  bentik  untuk perairan dangkal Karang Lebar diperlihatkan pada Gambar 6. Kelas karang (K) terklasifikasi di wilayah yang sama di setiap hasil algoritma klasifikasi, yaitu pada daerah tubir.  Tabel  1  menunjukkan  luas  area  kelas K pada algoritma DT lebih tinggi dibandingkan  algoritma  lainnya.  Pada  hasil klasifikasi  algoritma  DT  terlihat  kelas  pasir lamun  (PL),  pasir rubble (PR)  dan rubble (R)  lebih  banyak  dibandingkan  hasil klasifikasi  algoritma  yang  lain  (Tabel  1). Kelas  lamun  (L)  lebih  banyak  terdistribusi pada perairan di timur Karang Lebar disetiap hasil  klasifikasi,  namun  juga  tersebar  pada perairan  di  tengah  wilayah  Karang  Lebar dekat  dengan  goba  pada  algoritma  DT  dan RF, sebaran kelas pasir lamun lebih tersebar dekat  dengan  kelas  lamun.  Pada  Tabel  1, kelas  pasir  (P)  terklasifikasi  lebih  banyak pada algoritma SVM dan KNN.
Hasil  klasifikasi  Pulau  Lancang diperlihatkan  pada  Gambar  7.  Kelas rubble (R)  lebih  banyak  terdistribusi  pada  wilayah utara Pulau Lancang disetiap hasil klasifikasi,  dan  kelas  pasir rubble (PR) terdistribusi  lebih  di  bagian  selatan  Pulau Lancang.  Hasil  klasifikasi  algoritma  SVM dan  KNN  menunjukkan  perairan  di  antara Pulau Lancang kecil dan besar lebih banyak terdistribusi  kelas  PR,  sedangkan  pada  hasil klasifikasi  algoritma  DT  dan  RF  terdapat kelas pasir lamun (PL) yang lebih mendominasi  area  tersebut.  Pengaruh  dari campuran  pasir  dengan  tutupan  bentik  yang lain  seperti  lamun  dan rubble dapat
menyulitkan algoritma untuk mengklasifikasi  tutupan  pada  satu  area, selain  itu noise dari  citra,  dan  kekeruhan dapat menjadi penyebab perbedaan identifikasi  tutupan bentik  (Mohamed et  al ., 2020). Tabel 2 menunjukkan luas area kelas karang  lebih  banyak  teridentifikasi  oleh algoritma SVM dan KNN.  Kelas  lamun  dan rubble teridentifikasi  lebih  tinggi  oleh algoritma  RF,  dan  kelas  pasir  lamun teridentifikasi  lebih  tinggi  pada  algoritma DT (Tabel 2).
Objek yang paling dominan ditemukan pada perairan  dangkal  Karang  Lebar  jika  dilihat dari  luas  kelas  klasifikasi  pada  Tabel  1 adalah  kelas  pasir  dan  lamun,  kedua  kelas klasifikasi  tersebut  memiliki  luas  area  yang tinggi  dibandingkan dengan kelas lainnya di setiap  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan. Sedangkan  di  perairan  dangkal  Pulau Lancang,  objek  yang  paling  dominan ditemukan  adalah  kelas  Karang  yang memiliki  luas  area  paling  tinggi  dari  hasil klasifikasi  menggunakan  algoritma  SVM, DT  dan  KNN.  Sementara  itu  dengan menggunakan  algoritma  RF,  kelas  lamun merupakan  objek  yang  dominan  ditemukan (Tabel  2).  Perbedaan  kelas  yang  dominan teridentifikasi  di  setiap  algoritma  dapat disebabkan adanya perbedaan konsep klasifikasi  dari  setiap  algoritma  yang digunakan  sehingga  dari  algoritma  yang digunakan  mendapatkan  hasil  identifikasi kelas  dominan  yang  berbeda  (Zhang,  2015; Janowski et al ., 2018).
Gambar 6.  Klasifikasi level 2 OBIA Karang Lebar dengan algoritma: (A) SVM, (B) DT, (C) RF,dan (D) dan KNN.
Gambar 7.  Klasifikasi level 2 OBIA Pulau Lancang dengan algoritma: (A) SVM, (B) DT, (C) RF, dan (D) dan KNN.
Tabel 1. Luasan kelas klasifikasi habitat dasar perairan Karang Lebar.
Kelas/Algoritma SVM (ha) DT (ha) RF (ha) KNN (ha) Karang 57,61 77,56 68,22 57,06 Lamun 136,36 151,67 141,64 158,1 Pasir 199,3 111,9 143,58 203,07 Pasir Lamun 78,28 100,44 92,99 64,31 Pasir Rubble 82,62 93,89 86,19 80,67 Rubble 36,72 55,43 58,27 27,68
Tabel 2. Luasan kelas klasifikasi habitat dasar perairan Pulau Lancang.
Kelas/Algoritma SVM (ha) DT (ha) RF (ha) KNN (ha) Karang 49,63 44,71 39,12 51,95 Lamun 35,57 37,68 43,04 39,16 Pasir 26,45 25,15 21,02 18,68 Pasir Lamun 31,53 38,69 36,28 32,76 Pasir Rubble 27,01 18,92 19,05 24,93 Rubble 16,95 21,99 28,63 19,66

## 3.3. Akurasi Klasifikasi
Akurasi  keseluruhan  (OA)  tertinggi didapat  dari  perairan  dangkal  di  Karang Lebar  sebesar  84%  dengan  menggunakan
algoritma  SVM,  diikuti  dengan  algoritma DT, RF, dan KNN yaitu sebesar 75%, 82%, dan  78%.  Nilai  akurasi  pengguna  (UA)  dan akurasi  pembuat  (PA)  hasil  klasifikasi  di
perairan  dangkal  Karang  Lebar  dengan algoritma  SVM  berkisar  antara  74-100% (Tabel  3).  Kelas  habitat  dasar  perairan  di Karang  Lebar  seperti  karang  (K),  pasir  (P), pasir  lamun  (PL),  pasir rubble (PR),  dan rubble (R)  dapat  dipetakan  dengan  baik, nilai  UA  berkisar  pada  82-94%  (Tabel  3). Sementara  itu,  hanya  kelas  lamun  (L) mendapatkan  nilai  UA  di  bawah  80%. Kesalahan  klasifikasi  seperti  kelas  lamun yang  teridentifikasi  menjadi  pasir  lamun ataupun  sebaliknya  dikarenakan  adanya kemiripan  nilai  piksel  antara  kedua  objek tersebut (Lazuardi et al ., 2021).
Hasil  OA  pada  perairan  Pulau Lancang  mendapatkan  nilai  tertinggi  yaitu sebesar  80%  juga  dengan  algoritma  SVM, diikuti  dengan  algoritma  DT,  RF,  dan  KNN yaitu sebesar 78%, 78%, dan 73%. Nilai UA dan  PA  hasil  klasifikasi  habitat  dasar perairan menggunakan algoritma SVM  pada Pulau  Lancang  berkisar  antara  57-95% (Tabel  4).  Seluruh  kelas  klasifikasi  di perairan  dangkal  Pulau  Lancang  dapat
dipetakan  dengan  baik,  kecuali  kelas  pasir lamun  yang  mendapatkan  nilai  UA  yang rendah yaitu sebesar 57% (Tabel 4). Terlihat pada  Tabel  4,  beberapa  titik  kelas  pasir lamun  teridentifikasi  sebagai  kelas  lamun. Kompleksitas  habitat  bentik  di  perairan dangkal  Pulau  Lancang  serta  nilai  spektral yang  hampir  mirip  dapat  menjadi  pengaruh rendahnya nilai UA (Nababan et al ., 2021).
Nilai  akurasi  keseluruhan  tertinggi dari  penelitian  ini  didapatkan  menggunakan algoritma  SVM,  hal  ini  sejalan  dengan penelitian  sebelumnya  yang  menunjukkan algoritma  SVM  menghasilkan  akurasi  yang terbaik.  Prabowo et  al. (2018)  melakukan pemetaan  habitat  bentik  di  Pulau  Harapan dan Pulau Kelapa mendapatkan OA algoritma  SVM  sebesar  75%  dan  DT  60% dengan  11  kelas  yang  digunakan,  Wahiddin et  al. (2015)  melakukan  pemetaan  habitat bentik  di  Pulau  Morotai  mendapatkan  nilai OA  pada  SVM  sebesar  73%,  RT  sebesar 68%,  KNN,  sebesar  67%,  bayesian  sebesar 66% dan DT sebesar 56% pada 7 kelas
Tabel 3. Matriks kesalahan dari klasifikasi habitat dasar perairan Karang Lebar.
Lapang / Satelit K L P PL PR R Total UA K 17 0 0 0 0 1 18 94 L 0 30 2 4 1 1 38 79 P 0 1 65 3 9 0 78 83 PL 0 0 1 28 1 1 31 90 PR 0 0 5 2 31 0 38 82 R 0 1 0 1 0 11 13 85 Total 17 32 73 38 42 14 216 PA 100 94 89 74 74 79 OA 84
Tabel 4. Matriks kesalahan dari klasifikasi habitat dasar perairan Pulau Lancang.
Lapang / Satelit K L P PL PR R Total UA K 16 2 1 1 0 2 22 73 L 1 21 0 0 0 0 22 95 P 1 0 8 0 1 0 10 80 PL 0 6 0 8 0 0 14 57 PR 1 1 1 1 17 1 22 77 R 0 0 0 1 0 14 15 93 Total 19 30 10 11 18 17 105 PA 84 70 80 73 94 82 OA 80
klasifikasi  yang  digunakan  (Tabel  5).  SVM merupakan algoritma machine learning yang lebih  kuat  dibandingkan  algoritma  yang lainnya  di  penelitian  ini  maupun  di penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wahiddin et al . (2015) dan Prabowo et al . (2018).
Pengaturan parameter pada algoritma machine  learning berpengaruh  pada  naik turunnya  hasil  akurasi  klasifikasi  terutama pada  algoritma  SVM  dan  DT  (Qian et  al. , 2015).  Algoritma  RF  dapat  bekerja  lebih baik  dibandingkan  dengan  SVM  tergantung jumlah  data  yang  diakses  dan  parameter pengaturan  yang  diberikan,  algoritma  SVM dapat  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih tinggi  pada  model  yang  tepat  (Statnikov et al .,  2008;  Liu et  al .,  2015).  Tingkat kekeruhan  yang  relatif  lebih  rendah  di perairan  Karang  Lebar  dapat  menjadi  faktor yang  menyebabkan  tingkat  akurasi  yang dihasilkan  lebih  tinggi  dibandingkan  tingkat akurasi  di  peraian  Pulau  Lancang.  Lokasi Pulau  Lancang  yang  dekat  dengan  daratan Tanggerang  serta  terdapat  muara  sungai yang  membawa  sedimen  ke  lautan  dapat menjadi  penyebab  tingkat  kekeruhan  di perairan  Pulau  Lancang  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan perairan Karang Lebar.
Data yang didapatkan dari marine.copernicus.eu, perairan Karang Lebar  pada  bulan  Maret  2020  memiliki tingkat konsentrasi klorofil-a (Chl-a) sebesar 1,61  mg/m 3 sedangkan  perairan  Pulau Lacang  memiliki  Chl-a  sebesar  10,69 mg/m 3 .  Selain  itu,  tingkat  konsentrasi  rata- rata  partikel  tersuspensi  (SPM)  di  perairan Pulau  Lancang  sebesar  6,71  mg/l,  dan  di perairan  Karang  Lebar  memiliki  tingkat konsentrasi rata-rata SPM sebesar 3,61 mg/l. Tingginya  tingkat  kekeruhan  pada  perairan Pulau  Lancang  dapat  disebabkan  oleh dekatnya  dengan  daratan  Banten  yang terdapat  muara  sungai.  Penelitan  yang dilakukan  oleh  Kurniawati  (2020)  juga mendapatkan data yang menunjukkan tingkat  Chl-a  di  perairan  Pulau  Lancang lebih  tinggi  dari  pada  di  perairan  Pulau
Sebaru  Besar,  masing-masing  sebesar  9,8 µg/l dan 2,4 µg/l. Kandungan Chl-a, material tersuspensi  dan  terlarut  pada  air  laut  dapat menyebabkan perubahan sifat  optik pada air laut  (Susilo,  2017).  Kandungan  Chl-a  dan SPM di suatu  perairan memengaruhi tingkat kekeruhan perairan, kekeruhan memengaruhi kemampuan air untuk meneruskan  cahaya  ke  dalam  perairan sehingga  informasi  yang  ditangkap  oleh sensor satelit akan berkurang (Sarianto et al. 2016, Bohn et  al. 2018, dan Suhendar et  al. 2020).

## 3.4. Uji Signifikansi
Analisis  kappa  dan Z-test dilakukan untuk membandingkan secara statistik antara dua  atau  lebih  akurasi  pemetaan/klasifikasi, selain  itu  juga  untuk  mengukur  seberapa baik  hasil  klasifikasi  sesuai  dengan  data referensi.  Congalton  &  Green  (2009) menyatakan  bahwa  pada  nilai  Z  statistik antara  nilai  -1,96  sampai  dengan  1,96 merupakan  kategori  akurasi  yang  berada pada distribusi normal.
Nilai  Z  statistik  yang  diperoleh  dari algoritma  SVM,  DT,  RF,  dan  KNN  pada citra di perairan dangkal Karang Lebar tidak berbeda  signifikan  dengan  hasil  di  perairan dangkal  Pulau  Lancang  (Tabel  6).  Hasil  uji signifikansi antara algoritma yang digunakan pada  perairan  dangkal  di  Karang  Lebar  dan Pulau  Lancang  hanya  memiliki  perbedaan signifikan  pada  perbandingan  algoritma SVM  dan  DT  di  perairan  dangkal  Karang Lebar (Tabel 7).
Akurasi  pemetaan  bentik  yang  dapat diterima  adalah  dengan  akurasi  keakuratan sebesar  >60%  (Green et  al., 2000). Kemampuan teknik klasifikasi yang digunakan  pada  penelitian  ini  mampu memberikan  hasil  akurasi  di  atas  60%. Banyak  faktor  yang  dapat  memengaruhi hasil akurasi. Salah satunya adalah kesalahan  dalam  mengidentifikasi  objek berdasarkan  definisi  yang  digunakan,  dan penentuan training  area kelas  habitat  yang kurang tepat. Jumlah data dan keseimbangan

## Tabel 5. Penelitian-penelitian sebelumnya.
Sumber Lokasi Metode Hasil Wahiddin et al. (2015) Pulau Morotai Pemetaan habitat karang dengan metode OBIA dengan 7 kelas klasifikasi Akurasi keseluruhan algoritma SVM (73%), RT (68%), KNN (67%), Bayesian (66%), dan DT (56%) Prabowo et al. (2018) Pulau Harapan dan Kelapa Pemetaan habitat bentik dengan metode OBIA dengan 11 kelas klasifikasi Akurasi keseluruhan algoritma SVM (75%) dan DT (60%)
Tabel 6. Nilai kappa, varian dan Z statistik.
Algoritma Karang Lebar Pulau Lancang Z Kappa Var (K) Kappa Var (K) SVM 0,7987 0,0011 0,7561 0,0024 0,7192 DT 0,6926 0,0015 0,7351 0,0026 0,6658 RF 0,7784 0,0012 0,7332 0,0026 0,7353 KNN 0,7118 0,0014 0,6766 0,0030 0,5263
Tabel 7. Nilai uji signifikansi antara algoritma klasifikasi.
Algoritma Karang Lebar Pulau Lancang SVM-DT 2,09 0,30 SVM-RF 0,43 0,32 SVM-KNN 1,73 1,08 DT-RF 1,67 0,03 DT-KNN 0,35 0,78 RF-KNN 1,31 0,75
antara  data  kelas-kelas  habitat,  dapat memengaruhi  kemampuan  dari  algoritma klasifikasi  yang  digunakan  (Noi  &  Kappas, 2017).

## IV. KESIMPULAN
Klasifikasi  berbasis  objek  dengan penerapan  algoritma machine  learning mampu  memetakan  dengan  baik  ekosistem habitat  dasar  perairan  Karang  Lebar  dan Pulau  Lancang  dari  citra  Sentinel-2  dengan enam  kelas  habitat  klasifikasi.  Akurasi keseluruhan  tertinggi  di  perairan  dangkal Karang  Lebar  didapatkan  dari  algoritma SVM  sebesar  84%  dan  di  perairan  dangkal
Pulau  Lancang  dari  alogritma  SVM  80%. Faktor  seperti  nilai  piksel  yang mirip  antara dua objek yang berbeda dapat menyebabkan kesalahan identifikasi kelas, walaupun demikian  penerapan  algoritma  SVM  dalam pemetaan  habitat  dasar  perairan  dapat mewakili  informasi  sumber  daya  pesisir yang  relevan  untuk  mendukung  rencana pengelolaan pesisir yang efektif.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  saya  ucapkan  kepada Balai  Taman  Nasional  Kepulauan  Seribu yang telah mengizinkan melalukan penelitian di sekitar wilayah Taman
Nasional  Kepulauan  Seribu,  serta  kepada para  pembimbing,  teman-teman  Teknologi Kelautan  Institut  Pertanian  Bogor  angkatan 2018 yang telah ikut membantu melancarkan penelitian  ini.  Penelitian  dan  penulisan naskah  ini  telah  berjalan  dengan  baik  atas kerjasama yang telah diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Agus,  S.B.,  N. Zulbainarni, A. Sunuddin,  T. Subarno,  A.H.  Nugraha,  I.  Rahimah, A.  Alamsyah,  R.  Rachmi,  &  Jihad.
2016.  Distribusi  spasial  rajungan ( Pornutus  pelagicus )  pada  musim timur  di  perairan  pulau  Lancang, Kepulauan  Seribu. J. Ilmu Pertanian Indonesia , 21(3): 209-218.
https://doi.org/10.18343/jipi.21.3.209 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.
International  J.  of  Remote  Sensing, 28(22): 5047-5070. https://doi.org/10.1080/01431160701 258062
Ben-Romdhane,  H.,  P.R.  Marpu,  T.B.M.J.
Ouarda,  &  H.  Ghedira.  2016.  Corals
&  benthic  habitat  mapping  using
DubaiSat-2: A spectral-spatial
approach  applied  to  Dalma  Island,
UAE (Arabian
Gulf). Remote
Sensing Letters , 7(8): 781–789. https://doi.org/10.1080/2150704X.20 16.1187317
Biau,  G.  &  E.  Scornet.  2016.  A  random forest guided tour. TEST , 25(2): 197- 227. https://doi.org/10.1007/s11749-016- 0481-7
Blaschke,  T.  2010.  Object  based  image analysis  for  remote  sensing. J.  of Photogrammery and Remote Sensing , 65: 2-16.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.200 9.06.004
Bohn,  V.Y.,  F.  Carmona,  R.  Rivas,  L. Lagomarsino,  N.  Diovisalvi,  &  H.E. Zagarese.  2018.  Development  of  an empirical  model  for  chlorophyll-a and Secchi Disk Depth estimation for a Pampean shallow lake (Argentina). Egyptian  Journal  of  Remote  Sensing and Space Science , 21(2): 183–191. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.04 .005
Cai, S. &  D.  Liu.  2013.  A  comparison  of object-based  and  contextual  pixel- based  classification  using  high  and medium  spatial  resolution  images. Remote  Sensing  Letters ,  4(10):  998- 1007. https://doi.org/10.1080/2150704X.20
13.828180
Congalton,  R.G.  &  K.  Green.  2009.
Assessing  the  accuracy  of  remotely sensed data—principles and practices.  2 nd ed.  CRC  Press.  Boca Raton, 183 p.
Cortes,  C.  &  V.  Vapnik.  1995.  Support- vector  networks. Machine  Learning , 20: 273-297. https://doi.org/10.1007/BF00994018
Deng, Z., X. Zhu, D. Cheng, M. Zong, & S.
Zhang. 2016. Efficient kNN classification  algorithm  for  big  data. Neurocomputing , 195: 143–148. https://doi.org/10.1016/j.neucom.201 5.08.112
Green,  E.P.,  P.J.  Mumby,  A.J.  Edwards,  &
C.D.  Clark.  2000. Remote  sensing handbook for tropical coastal management : UNESCO, 109 p.
Hedley,  J.D.,  C.M.  Roelfsema,  I.  Chollet, A.R.  Harborne,  S.F.  Heron,  S.J. Weeks,  W.J.  Skirving,  A.E.  Strong, C.M.  Eakin,  T.R.L.  Christensen,  V. Ticzon,  S.  Bejarano,  &  P.J.  Mumby. 2016.  Remote  sensing  of  coral  reefs for  monitoring  and  management:  a review. J.  Remote  Sensing ,  8:  118- 168.
https://doi.org/10.3390/rs8020118 Hossain, M.D. & D. Chen. 2019. Segmentation for Object-Based Image Analysis (OBIA): A review of algorithms  and  challenges  from remote  sensing  perspective. ISPRS Journal  of  Photogrammetry  and Remote Sensing , 150: 115–134.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.201
9.02.009
Janowski,  L., K. Trzcinska, J. Tegowski, A. Kruss,  M.  Rucinska-Zjadacz,  &  P. Pocwiardwoski. 2018. Nearshore Benthic  Habitat  Mapping  Based  on Multi-Frequency, Multibeam Echosounder Data Using a Combined Object-Based  Approach:  A  Case
Study  from  the  Rowy  Site  in  the Southern Baltic Sea. Remote Sensing , 10(12): 1983-2003. https://doi.org/10.3390/rs10121983 Kementerian  Kelautan  dan  Perikana  (KKP).
2015. Profil  Kawasan  Konservasi Provinsi  DKI  Jakarta. KKP.  Jakarta, 8 p.
Kurniawati,  E.,  V.P.  Siregar,  &  I.W.
Nurjaya.  2020.  Klasifikasi  habitat perairan  dangkal  berbasis  objek menggunakan  citra  worldview  2  dan sentinel  2b  di  perairan  kepulauan Seribu. J.  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis, 12(2): 421-435. https://doi.org/10.29244/jitkt.v12i2.2 6089
Lazuardi,  W.,  P.  Wicaksono,  &  M.A. Marfai.  2021.  Remote  sensing  for coral reef and seagrass cover mapping to support coastal management  of  smalls  islands. IOP
Conference Series: Earth and Environmental Science , 686(1):
012031-012040. https://doi.org/10.3390/rs10121983
Liu, T., J. Im. & L.J. Quackenbush. 2015. A novel  transfelable  individual  tree crown  deliniation  model  based  on
Fishing  Net  Dragging  and  boundary classification. Journal of
Photogrammetry and Remote Sensing , 110(1): 34-47. https://10.1016/j.isprsjprs.2015.10.00
2
Mastu,  L.O.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. https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i2.2
1039 McGarigal, K., H.Y. Wan, K.A. Zeller, B.C. Timm,  &  S.A.  Cushman.  2016. Multi-scale habitat selection modeling:  a  review  and  outlook. Landscape Ecol , 31: 1161-1175. https://  doi.org/10.1007/s10980-016- 0374-x Mohamed, H., K. Nadaoka, & T. Nakamura. 2020.  Towards  Benthic  Habitat  3D Mapping  Using  Machine  Learning Algortihms  and  Structures  from Motion  Photogrammetry. Remote
Sensing , 12(1): 127-143.
https://doi.org/10.3390/rs12010127
Nababan,  B.,  L.O.K.  Mastu,  N.H.  Idris,  & J.P.  Panjaitan.  2021.  Shallow-water benthic  habitat  mapping  using  drone with  object  based  image  analyses.
Remote Sensing , 13(21): 4452-4475. https://doi.org/10.3390/rs13214452
Noi,  P.T.  &  M.  Kappas.  2017.  Comparison of random forest, k-nearest neighbor, and support vector machine classifiers for land cover
classification using sentinel-2 imagery. Sensors , 18(1): 18-38. https://doi.org/10.3390/s18010018
Osisanwo, F.Y., J.E.T. Akinsola, O. Awodele, J.O. Hinmikaiye, O. Olakanmi,  &  J.  Akinjobi.  2017.
Supervised Machine Learning Algorithms : Classification and Comparison. International Journal of Computer  Trends  and  Technology, 48(3): 128–138.
https://doi.org/10.14445/22312803/IJ CTT-V48P126 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 Tunda. J.  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis, 10(1): 123-124. https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i1.2 1670 Phinn,  S.R.,  C.M.  Roeflsema,  &  P.J. Mumby.  2012.  Multi-scale,  object- based  image  analysis  for  mapping geomorphic  and  ecological  zones  on coral  reefs. International  Journal  of Remote Sensing , 33(12): 3768-3787. https://doi.org/10.1080/01431161.20 11.633122
Rastner,  P.,  T.  Bolch,  C.  Notarnicola,  &  F.
Paul.  2014.  A  comparison  of  pixel- and object-based glacier classification  with  optical  satellite image. IEEE  Journal  of  Selected Topics  in  Applied  Science  Earth Observations  and  Remote  Sensing , 7(3): 853-862.
https://doi.org/10.1109/JSTARS.201 3.2274668 Sangadji,  M.S.,  V.P.  Siregar,  &  H.M. Manik.  2018.  Klasifikasi  habitat perairan dangkal
menggunakan logika fuzzy dan maximum likelihood . J.  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan Tropis , 11(3): 667-681.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i3.2 2859
Sarianto,  D.,  D.  Simbolon,  &  B.  Wiryawan. 2016.  Dampak  Pertambangan  Nikel Terhadap  Daerah  Penangkapan  Ikan di  Perairan  Kabupaten  Halmahera Timur. Jurnal Ilmu Pertanian
Indonesia, 21(2): 104-113. https://doi.org/10.18343/jipi.21.2.104 Sartika, D. & D.I. Sensuse. 2017. Perbandingan  algoritma  klasifikasi naive  bayes , nearest  neighbour ,  dan
decision  tree pada  studi  kasus pengambilan  keputusan  pemilihan pola pakaian. Jatisi , 1(2): 151-161. https://doi.org/10.35957/jatisi.v3i2.7 8
Statnikov,  A.,  L.  Wang,  &  C.F.  Aliferis.
2008.  A  comprehensive  comparison of random forests and support  vector machines for microarray-based
cancer classification. BMC Bioinformatics , 9(1): 319-329.
https://doi.org/10.1186/1471-2105-9-
319
Siregar, V.P., S.B. Agus, A. Sunuddin, R.A. Pasaribu,  M.S.  Sangadji,  A.  Sugara A,  &  E.  Kurniawati.  2020.  Benthic habitat  classification  using  high resolution satellite imagery in Sebaru Besar Island, Kepulauan Seribu. IOP
Conference Series: Earth and Environmental Science , 429(1):
01240-01248.
https://doi.org/10.1088/1755-
1315/429/1/012040
Suhendar,  D.T.,  S.I.  Sachoemar,  &  A.B. Zaidy.  2020.  Hubungan  kekeruhan terhadap materi partikulat tersuspensi (MPT)  dan  kekeruhan  terhadap klorofil dalam tambak udang. Journal  of  Fisheries  and  Marine Research , 4(3): 332-338. https://doi.org/10.21776/ub.jfmr.202
0.004.03.3
Susilo, S.B. 2017. Penginderaan Jarak Jauh “Ocean  Color”. PT  Penerbit  IPB Press. Bogor, 2 p.
Qian, Y., W. Zhou, J. Yan, W. Li, & L. Han. 2015.  Comparing  machine  learning classifiers  for  object-based  land cover  classification  using  very  high resolution  imagery. Remote  Sensing ,
7(1): 153–168.
https://doi.org/10.3390/rs70100153
Wahiddin,  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.
Proceedings  of  The  1 st International Symposium on LAPAN-IPB Satellite for Food Security and Environmental Monitoring,  Bogor  City,  Indonesia. 24-26 November 2014, 222-227 pp. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015 .03.029
Wilson, K. L., M.A. Skinner, & H.K. Lotze. 2019.  Eelgrass  (Zostera  marina)  and benthic  habitat  mapping  in  Atlantic Canada  using  high-resolution  SPOT 6/7  satellite  imagery. Estuarine,
Coastal  and  Shelf  Science ,  226: 106292.
https://doi.org/10.1016/j.ecss.2019.1
06292
Wu,  Z.,  W.  Lin,  Z.  Zhang,  A.  Wen,  &  L. Lin.  2017.  An  Ensemble  Random Forest  Algorithm  for  Insurance  Big Data  Analysis.  Proceedings  -  2017 IEEE  International  Conference  on Computational Science and Engineering and IEEE/IFIP International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing,  CSE  and  EUC  2017, 531–536
pp.
https://doi.org/10.1109/CSE- EUC.2017.99 Yusuf, M., Y. Koniyo, & C. Panigoro. 2013.
Keanekaragaman  lamun  di  Perairan sekitar  Pulau  Dudepo  Kecamatan Anggrek Kabupaten Gorontalo Utara.
Jurnal Ilmiah Perikanan dan Kelautan , 1(1): 18-23. https://ejurnal.ung.ac.id/index.php/ni ke/article/viewFile/1212/962
Zhang,  C.  2015.  Applying  data  fusion techniques for benthic habitat mapping  and  monitoring  in  a  coral reef  ecosystem. ISPRS  Journal  of Photogrammetry and Remote Sensing , 104: 213-223. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.201 4.06.005
Zhang,  Z.  2016.  Introduction  to  machine learning : k-nearest neighbors. Annals  and  Translational  Medicine, 4(11): 1-7. https://doi.org/10.21037/atm.2016.03 .37
Submitted  :   18 June 2021 Reviewed  :   14 May 2022
Accepted  :  12 July 2023

## FIGURE AND TABLE TITLES
Figure 1 . Research Location (Karang Lebar and Lancang Island). The red box describe the observation location. Karang Lebar (A). Lancang Island (B).
Figure 2. Observation points in Karang Lebar (A), and Lancang Island (B) waters.
Figure 3 . Benthic habitat classification scheme of Karang Lebar. Figure 4.  Accuracy values of different segmentation scales in Karang Lebar. Figure 5 . Accuracy values of different segmentation scales in Lancang Island. Figure 6.  Level 2 OBIA classification in Karang Lebar with SVM (A) DT (B) RF (C) and
KNN (D) algorithm.
Figure 7.  Level  2  OBIA  classification  in  Lancang  Island  with  SVM  (A)  DT  (B)  RF  (C)  and KNN (D) algorithm.
Table 1.   Karang Lebar benthic habitat classifiaction class area. Table 2.   Lancang Island benthic habitat classification class area. Table 3. Confusion matrix result of Karang Lebar benthic habitat classification.
Table 4.  Confusion matrix result of Lancang Island benthic habitat classification. Table 5.   Previous research.
Table 6.   kappa, variant and Z statistic values. Table 7.   Siginificance test value between classification algorithm.