p-ISSN         : 2087-9423
e-ISSN         : 2620-309X

## ANALISIS PERUBAHAN HABITAT DASAR PERAIRAN DANGKAL MENGGUNAKAN CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI DI KARANG LEBAR, KEPULAUAN SERIBU

## ANALYSIS OF BENTHIC HABITAT CHANGE BY USING HIGH RESOLUTION SATELLITE IMAGERY IN KARANG LEBAR, KEPULAUAN SERIBU
Vincentius P. Siregar 1 *, Syamsul B. Agus 1 , Adriani Sunuddin 1 , Tarlan Subarno 2 , & Nunung Noer Aziizah 1
1 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor, 16680, Indonesia
2 Rare Indonesia, Bogor, 16153, Indonesia *E-mail: vingar56@yahoo.com

## ABSTRACT
The  need  for  data  and  information  about  benthic  habitat  is  very  necessary  to  maintain  and  conserve the  ecosystems  that  exist  in  the  waters.  Damage  to  benthic  habitats  can  occur  due to  anthropogenic activities and natural disasters that will impact on the surrounding  biota and ecosystem, therefore to know and monitor the condition of waters and shallow  water habitats it is necessary to do mapping. This  study  aims  to  detect  the  change  of  benthic  habitats  in  Karang  Lebar,  Kepulauan  Seribu.  This study  utilized  high  resolution  multispectral  imagery  QuickBird  (2008)  and  WordView-2  (2018)  to detect  changes  in  the  distribution  and  the area  of the benthic  habitat  coverage  at  the study site. The classification of multispectral imagery was carried out with two approaches, namely the application of the Support Vector Machine (SVM) algorithm and Depth Invariant Index ( DII) transformation on both satellite  imageries.  The  number  of  benthic  habitat  classes  produced  was  five  classes,  namely  live coral,  dead  coral,  seagrass  beds,  sand,  and  rubble.  The  results  of  the  analysis  showed  an  overall accuracy  of  58.18%  and  70.9% in  the  classification  with  multispectral input  bands  for  the  2008  and 2018 imagery, and 60% and 80% for the DII transformation on 2008 and 2018 imageries respectively. The results of change detection showed the rubble class to sand had the largest area of 81.46 ha.
Keywords : benthic habitat, change detection, Kepulauan Seribu, multispectral imagery

## ABSTRAK
Keperluan  data  dan  informasi  tentang  habitat  bentik  sangat  diperlukan  untuk  menjaga  dan melestarikan  ekosistem  yang  ada  di  perairan.  Rusaknya  habitat  bentik  dapat  terjadi  karena  adanya aktifitas  antropogenik  dan  bencana  alam  yang  akan  berimbas  pada  biota  dan  ekosistem  yang  ada disekitarnya,  oleh  karena  itu  untuk  mengetahui  dan  memantau  kondisi  perairan  dan  habitat  perairan dangkal  perlu  dilakukannya  pemetaan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  perubahan  habitat dasar  perairan  laut  dangkal  di  Karang  Lebar,  Kepulauan  Seribu.  Penelitian  ini  memanfaatkan  citra multispektral  resolusi  tinggi  QuickBird  2008  dan  WordView-2  2018  untuk  mendeteksi  perubahan geospasial  habitat bentik.  Klasifikasi  citra  multispektral  dilakukan  dengan  penerapan  algoritma  SVM ( Support  Vector  Machine )  dan  transformasi  DII  ( Depth  Invariant  Index )  pada  kedua  citra  yang digunakan.  Jumlah  kelas  habitat  bentik  yang  dihasilkan  adalah  sebanyak  lima  kelas  yaitu  terumbu karang, karang mati, padang lamun, pasir, dan rubble . Hasil analisis menunjukkan akurasi keseluruhan 58,18% dan 70,9% pada penerapan klasifikasi dengan input band multispektral masing-masing untuk citra 2008 dan 2018, serta 60% dan 80% pada hasil transformasi DII masing masing untuk citra 2008 dan  2018.  Perubahan  kelas rubble di  tahun  2008  menjadi  kelas  pasir  tahun  2018  merupakan  yang paling besar luasannya dibandingkan dengan perubahan pada kelas lainnya, yaitu 81,46 ha.
Kata kunci: citra multispektral, deteksi perubahan, habitat bentik, Kepulauan Seribu

## I. PENDAHULUAN
Perairan  laut  dangkal  dalam  lingkup penginderaan jauh merujuk pada kemampuan sinar tampak menembus kolom perairan, dan mencapai  dasar  perairan  hingga  kedalaman 25 m (Green et al., 2000). Berbagai habitat di dasar  perairan  dapat  dideteksi  oleh  sensor satelit,  diantaranya  substrat,  lamun,  terumbu karang,  dan  alga.  Habitat  Perairan  Laut Dangkal (HPLD) atau habitat bentik mempunyai  fungsi  penting,  baik  ekologis maupun  ekonomis,  yang  berguna  bagi pengelolaan  wilayah pesisir dan pulau-pulau kecil.  Diantara  fungsi-fungsi  tersebut  antara lain  sebagai  sumber  plasma  nutfah  dan biodiversitas  bagi  kehidupan  laut,  tempat mencari  makan,  bertelur  dan  berpijah  bagi banyak  biota  laut,  sebagai  perlindungan pantai  dari  gelombang,  penstabil  sedimen, penjernih  air,  penyerap  karbon,  sumber material  untuk  farmasi  dan  industri,  serta fungsi  pariwisata  (Laffoley  &  Grimsditch, 2009). Tiap tahunnya, fungsi yang disediakan  oleh  habitat  bentik  tersebut  jika dikonversikan  secara  nominal  mencapai 25.079  USD/ha  (Fourqurean et  al., 2012). Kerusakan habitat perairan laut dangkal akan berdampak buruk pada ekosistem di sekitarnya  dan  semua  biota  yang  bergantung pada  kelestarian  habitat  bentik.  Pengelolaan yang  tepat  diperlukan  untuk  menjaga  dan mengamankan fungsi dari sumberdaya tersebut  dengan  baik  dan  berkelanjutan. Informasi  spasial  dan  temporal  mengenai distribusi  sumberdaya  alam  di  habitat  bentik merupakan  komponen  penting  dan  menjadi dasar  pertimbangan  dalam  berbagai  aktivitas pengelolaan  wilayah  pesisir  dan  pulau-pulau kecil.
Sejauh  ini,  pendekatan  terbaik  dalam membuat  peta  habitat  perairan  laut  dangkal adalah  dengan  menggunakan  data  peng- inderaan  jauh  yang  diintegrasikan  dengan data lapangan untuk pemetaan habitat bentik. Integrasi data penginderaan jauh berupa citra satelit  dan  data  lapangan  telah  berhasil digunakan  untuk  pemetaan  habitat  perairan
laut  dangkal,  biofosik  padang  lamun, penutupan  terumbu  karang,  maupun  sebaran makro alga dengan  nilai  akurasi keseluruhan yang  cukup  baik  (Phinn et  al., 2012; Roelfsema et  al., 2014;  Setyawan et  al., 2014;  Siregar,  2010;  Wicaksono  &  Hafiz, 2013).
Beberapa  sensor  satelit  penginderaan jauh memiliki kemampuan mendeteksi perairan  dangkal  yang  berbeda-beda  sesuai dengan  karakteristik  sensornya.  Diantara karakteristik  sensor  adalah  resolusi  spasial seperti  karakteristik  saluran  multispektral satelit  Worldview-2  (WV-2)  dengan  resolusi 2 m dan QuickBird (QB) dengan resolusi 2,4 m.  Kedua  citra  tersebut  memiliki  resolusi spasial yang tinggi, sehingga banyak dimanfaatkan untuk pemetaan habitat perairan  laut  dangkal  dengan  lebih  rinci. Karakteristik  panjang  gelombang  dengan beberapa  saluran  yang  dimiliki  juga  mampu memberikan  gambaran  objek  sesuai  dengan kondisi  nyata  di  alam.  Beberapa  peneliti sebelumnya  telah  memanfaatkan  citra  satelit QB  dan  WV  untuk  mengekstrak  informasi dari  perairan  dangkal  seperti  Siregar  (2010) yang  melakukan  pemetaan  habitat  bentik, Aziizah et  al. (2017)  memetakan  padang lamun,  Kovacs et  al. (2018)  memanfaatkan citra WV-3 untuk memetakan habitat lamun, juga  Urbański et  al. (2009)  menggunakan QB untuk memetakan padang lamun.
Habitat  bentik  berpotensi  mengalami perubahan  sebagai  akibat  dari  faktor  alami maupun adanya aktivitas pemanfaatan sehingga  menyebabkan  tekanan  terhadap habitat  bawah  laut.  Pemantauan  perubahan ini  cukup  penting  dilakukan  dan  dapat didekati melalui penggunaan teknologi penginderaan  jauh.  Karakteristik  habitat bentik  memerlukan  metode  atau teknik  yang terus menerus harus dikaji, hal ini disebabkan  semakin  pentingnya  data  dan informasi  yang  akurat  dari  wilayah  tersebut dalam  berbagai  skala  spasial  dan  temporal. Penelitian  ini  memanfaatkan  citra  multi- spektral  resolusi  tinggi  QB  akuisisi  tahun 2008  dan  WV-2  akuisisi  tahun  2018  untuk
mendeteksi  perubahan  sebaran  maupun luasan  komposisi  tutupan  habitat  bentik. Meski  berasal dari dua  sensor yang  berbeda, resolusi  spasial  dari  kedua  citra  satelit tersebut  tidak  begitu  berbeda  (2  m  dan  2,4 m), sehingga dianggap memungkinkan untuk menganalisis perubahan habitat bentik selama  sepuluh  tahun  di  lokasi  penelitian. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menilai  perubahan  terhadap  komposisi  dan luas  tutupan  habitat  bentik  di  Karang  Lebar, Kepulauan  Seribu.  Karang  Lebar  dipilih sebagai lokasi penelitian dikarenakan memiliki  keragaman  habitat  bentik  yang bervariasi,  demikian  juga  secara  geo- morfologi  memiliki  kekompleksan  yang cukup  tinggi.  Letak  geografis  Karang  lebar tidak  begitu  jauh dari daratan Jakarta namun dianggap cukup mewakili karakteristik habitat  dan  geomorfologi  gugus  pulau  dan karang di Kepulauan Seribu.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Lokasi dan Data
Lokasi  studi  yaitu  di  Gosong  Karang Lebar  Kepulauan  Seribu-DKI  Jakarta,  yang
terletak  pada  kisaran  koordinat  5°43´-5°45´ LS dan 106°34´-106°37´ BT ( Figure 1) . Data yang  digunakan  terdiri  dari  citra  satelit resolusi  tinggi  QB  dan  WV-2  dan  data  pe- ngamatan  lapangan.  Data  hasil  pengamatan lapangan  meliputi  komposisi  dan  persentase tutupan  habitat  perairan  laut  dangkal  di lokasi  penelitian  yang  dikumpulkan  pada tanggal  3-13  Mei  2018.  Citra  satelit  yang digunakan,  memiliki  rentang  waktu  akuisisi 10  tahun,  yaitu  tahun  2008  untuk  citra  QB dan tahun 2018 untuk citra WV-2  ( Table 2 ), dengan rentang ini akan cukup mudah meng- identifikasi  jika  ada  perubahan  pola  sebaran maupun komposisi penutupan habitat perairan laut dangkal di lokasi penelitian.

## 2.2. Pengumpulan Data Lapangan
Survei  lapang  merupakan  tahapan untuk  mengumpulkan  data  primer  mengenai informasi komposisi penutupan habitat bentik  di  lokasi  penelitian.  Sebelum  me- nentukan  jalur  pengamatan,  terlebih  dahulu dilakukan  klasifikasi  menggunakan  metode klasifikasi  tidak  terbimbing  ( unsupervised ) untuk  menentukan  kelas  habitat  berdasarkan nilai  hasil  komputerisasi  nilai  digital  dari
Figure 1. Research location in Karang Lebar Seribu Islands - Jakarta .
Table 1.  The  type  of  high  resolution  image  used  and  the  parameters  for  atmospheric correction.
Satellite Imagery Date of Acquisition Time of Acquisition (Local) Number of Bands Spatial Resolution Atmospheric Model* Aerosol Model* QuickBird (QB) 28-09-2008 10:38:16 4 band 2.4 m Tropical Maritime WorldView-2 (WV-2) 27-05-2018 10:37:17 8 band 2.0 m Tropical Maritime
* Input parameters for FLAASH atmospheric correction
citra  satelit.  Jalur  pengamatan  selanjutnya ditentukan  dengan  merujuk  pada  hasil klasifikasi  tidak  terbimbing  pada  citra  untuk memperoleh  keterwakilan  setiap  komposisi kelas  habitat.  Pengamatan  pada  setiap  titik sampling  dilakukan  dengan  bantuan  transek kuadrat dengan metode foto transek menggunakan  kamera  dengan  lensa  sudut lebar  ( wide  angle ).  Penggunaan  kamera dengan lensa sudut lebar ditujukan agar dapat meliputi  transek  pengamatan  dari  jarak pemotretan  yang  dekat,  terutama  pada  area pengamatan dengan kedalaman kurang dari 1 m.  Pemotretan  transek  habitat  dilakukan sebanyak 2 kali pada setiap area pengamatan. Setiap  titik  pengamatan  diambil  juga  posisi GPSnya,  kemudian  diintegrasikan  antara file foto setiap transek dengan posisi GPS.

## 2.3. Analisis Data

## 2.3.1. Koreksi Atmosferik
Proses  koreksi  atmosferik  dilakukan menggunakan  modul  koreksi  atmosferik
FLAASH  ( Fast  Line-of-sight  Atmospheric Analysis of Hypercubes ) berdasarkan Anderson et  al. (2002),  menggunakan perangkat  lunak  pengolah  data  penginderaan jauh The Environment for Visualizing Images (ENVI) .  Koreksi  atmosferik  bertujuan  untuk menghilangkan  pengaruh  atmosfer  seperti partikel  debu  dan  uap  air.  Proses  koreksi diawali dengan mempersiapkan citra QB dan WV-2 yang akan dikoreksi dengan komposisi  saluran  multispektral,  selanjutnya mengkonversi  nilai  citra  dari  bilangan  DN ( digital number ) menjadi nilai radian dengan
format  BIL,  kalibrasi  radian float dan  faktor koreksi  0.1.  Input  data  untuk  proses  koreksi atmosferik  adalah  menggunakan  citra  yang telah  ditransformasi  menjadi  nilai  radian. Manual  tata  cara  dan  tahapan  koreksi atmosferik  dengan  metode  FLAASH  di ENVI dapat dijumpai pada tautan www.harrisgeospatial.com/docs/FLAASH.ht ml.
Tahap selanjutnya adalah menentukan tipe  sensor  (multispektral)  dan  jenis  sensor dari  data  citra  yang  digunakan,  ketinggian sensor,  ukuran  piksel dan  akuisisi  ( Table 1). Selain  tipe  dan  jenis  sensor,  ketinggian  rata- rata  permukaan  ( ground  elevation )  juga menjadi  salah  satu  input  dalam  koreksi, demikian juga  model atmosferik  yang dipilih disesuaikan  dengan  lokasi scene citra,  yaitu tropical dan  model  aerosol maritime ( Table
1 ).  Tahap  akhir  adalah  dengan  memasukan nilai  kecerahan  udara  ( visibility )  dengan kriteria clear (40-100  km), moderate  haze (20-30 km ), thick haze (<15 km).

## 2.3.2. Koreksi Kolom Air
Pendekatan  sederhana  yang  sudah banyak digunakan untuk mengurangi pengaruh kedalaman perairan, dalam aplikasi penginderaan jauh dikenal dengan istilah DII (Lyzenga,  1981).  Koreksi  kolom  air  dengan metode  DII  dibagi  menjadi  beberapa  tahap, yaitu: (i) mengurangi hamburan atmosfer dan pantulan  eksternal  dari  permukaan  air;  (ii) linearisasi  hubungan  antara  kedalaman  dan radian;  menghitung  rasio  koefisien  atenuasi pasangan band ;  difusi  iradian  koefisien
atenuasi  ( attenuation ,  k)  yang meng- gambarkan  besarnya  atenuasi  cahaya  di dalam  air  pada band  spektral .  Langkah- langkah  proses  DII  mengikuti  Green et  al. (2000)  yaitu  sebagai  berikut:  Melakukan training  area pada  substrat  yang  homogen dengan  kedalaman  yang  berbeda.  Pada penelitian ini substrat yang digunakan adalah pasir. Data substrat dan kedalaman diperoleh dari  hasil  pengamatan  lapangan. Training area dilakukan  terhadap  titik  pengamatan objek  homogen  dalam  pasangan-pasangan band untuk  mendapatkan  nilai  koefisien attenuation .
Dengan  bantuan  pengolahan  data menggunakan  Microsoft Excel  hasil training area pada  setiap  pasangan band kemudian dihitung  nilai  koefisien  atenuasi  dengan persamaan:
...............................  (1)
dimana,
.......................................... (2)
KiKj  merupakan  rasio  koefisien atenuasi  dari  dua  panjang  gelombang  pada citra  satelit band biru  dan  hijau,  var 𝑖 adalah variance dari  pengukuran  x i ,  var 𝑗 adalah variance dari pengukuran xj dan var 𝑖𝑗 adalah covariance xi  dan  xj.  DII  dihitung  dengan persamaan:
...... (3)
Koreksi  kolom  perairan  dilakukan  dengan menghitung  rasio  saluran  pada  citra  untuk menghasilkan citra hasil transformasi 2 band atau saluran.

## 2.3.3. Klasifikasi Habitat Bentik
Klasifikasi  ditentukan  berdasarkan data  hasil  pengamatan  di  lapangan  yang ditabulasi. Data pengamatan berupa koordinat  titik  pengamatan,  jenis  habitat
bentik (terumbu karang, karang  mati, padang lamun, pasir, dan rubble ),  jenis  substrat, dan kedalaman  perairan  ditabulasi  menggunakan Microsoft  Excel  dan  ditampilkan  secara spasial menggunakan software ArcGIS. Hasil tabulasi tersebut yang selanjutnya digunakan sebagai  dasar  penentuan  kelas  pada  citra satelit.
Klasifikasi pada kedua jenis citra (QB dan  WV-2)  dilakukan  dengan  dua  pendekat- an.  Pertama,  klasifikasi  dengan  memanfaat- kan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  inputnya  adalah band multispektral dari kedua citra yang digunakan. Kedua, yaitu dengan menerapkan DII, baik pada citra tahun 2008 maupun citra tahun  2018.  Penerapan  algoritma  SVM  pada tahap  klasifikasi  berbasis  piksel  dilakukan dengan  pengaturan  parameter kernel  type adalah radial  basis  function  (RBF) ,  dan tergolong  klasifikasi machine  learning . Konsep  SVM  dapat  dijelaskan  secara sederhana sebagai usaha  mencari hyperplane terbaik  yang  berfungsi  sebagai  pemisah  dua buah kelas pada input space (Vapnik,  1982). Garis RBF pada kernel  type yang  dipilih berfungsi sebagai pemisah antar kelas.

## 2.3.4. Uji Akurasi
Uji akurasi diterapkan untuk mengetahui  tingkat  kesesuaian  dari  hasil klasifikasi  citra  satelit  terhadap  kondisi  di lapangan.  Uji  akurasi  dilakukan  dengan menggunakan confusion  matrix mengacu pada Congalton  &  Green (2019) yang terdiri dari overall accuracy (OA), producer (PA), user  accuracy (UA),  Kappa  statistik,  dan  Z- test .  Perhitungan  OA,  PA  dan  UA  dapat dilihat pada persamaa berikut:
.............................................. (4) ...............................................  (5)
................................................. (6)
Selanjutnya adalah nilai Kappa dihitung dari matriks kesalahan hasil klasifikasi  menggunakan  citra  multispektral dan  transformasi  DII.  Jika  dua  nilai  Kappa independen dan untuk dua matriks kesalahan yang  secara  signifikan  berbeda,  maka digunakan  uji  Kappa  untuk  membandingkan secara  statistik  setiap  hasil  klasifikasi. Matriks  kesalahan  tunggal  dan  pasangan matriks  kesalahan  diuji  tingkat  kepercayaan signifikan  pada  standar  deviasi  normal  jika dan merupakan  estimasi  Kappa statistik dari masing-masing matriks kesalahan #1 dan #2, ( ) dan ( ) adalah  estimasi  varian  sebagai  hasil  dari perhitungan  yang  tepat,  maka  uji  statistik untuk menentukan akurasi  matriks kesalahan tunggal menggunakan persamaan:
..........................................  (7)
Keterangan:  Z  adalah  standarisasi  dan distribusi  normal  (standar  deviasi)  dengan hipotesis 𝐻 0: 𝐾 1  =  0  dan 𝐻 1: 𝐾 1  ≠  0, 𝐻 0 ditolak  jika 𝑍 = 𝑍𝛼 /2,  dimana  a/2  adalah tingkat  kepercayaan  Z test dan  derajat  bebas diasumsikan tidak terhingga ( ). Uji statistik untuk mengetahui jika dua matriks kesalahan hasil  klasifikasi  berbeda  secara  signifikan menggunakan persamaan:
............................... (8)
Kesimpulan: Z adalah standarisasi 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 = 𝑍𝛼 /2.

## 2.3.5. Deteksi Perubahan
Deteksi  perubahan  penutupan  habitat perairan  laut  dangkal  dilakukan  operasi spasial menggunakan aplikasi sistem
informasi  geografis  ArcGIS.  Data  yang digunakan  adalah  citra  hasil  klasifikasi. Kelas yang dihasilkan dari klasifikasi habitat perairan  laut  dangkal  sebanyak  lima  kelas yaitu  terumbu  karang,  karang  mati,  padang lamun,  pasir,  dan rubble .  Algoritma  yang digunakan  untuk  identifikasi  perubahan komposisi  penutupan  habitat  perairan  laut dangkal mengacu pada hasil kajian Jhonnerie (2015).
..........................................  (9)
Keterangan: Y’ adalah nilai raster yang baru, Yi adalah  nilai  integer  kelas  penutup  habitat perairan laut dangkal kelas ke- i (kelas 1 – 5), 10 adalah faktor pengali dan x seri citra ke- x yang  merupakan  bilangan  bulat  positif,  nilai x direpresentasikan  oleh  0  untuk tahun  2008 (sebagai  t 0 )  dan  1  untuk  tahun  2018  (t 1 ). Selanjutnya  nilai Y’ seri  citra  kelas  habitat bentik dijumlahkan untuk mendeteksi perubahan  komposisi  penutupan,  melalui persamaan:
Y’tot = Y’ 2008 + Y’ 2018 ...............................  (10)
Kesimpulan: Y’tot adalah  nilai  penjumlahan Y’ baru  kelas  penutup  lahan  tahun  seri  data citra.  Nilai Y’tot berkisar  antara  10-55.  Nilai 11,  22,  33,  44,  dan  55  menunjukan  tidak adanya perubahan kelas penutupan, sebaliknya  jika  selain  angka  tersebut  maka mengindikasikan  perubahan  penutup  habitat bentik.  Matriks  perubahan  kemudian  di- terapkan  pada  hasil  klasifikasi  citra  tahun 2008 dan 2018.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Klasifikasi Multispektral
Citra QB dan WV-2 memiliki resolusi spasial  yang  berbeda,  citra  QB  yang digunakan  memiliki  resolusi  spasial  2,4  m sedangkan  citra  WV-2  dengan  resolusi spasial  2  m,  kedua  citra  ini  memiliki  selisih resolusi  spasial  0,4  m.  Perbedaan  tingkat
resolusi  spasial  dari  kedua  jenis  data  yang digunakan  diasumsikan  tidak  signifikan sehingga  dapat  digunakan  dan  dibandingkan hasil  klasifikasinya  tanpa  menyamakan resolusi  spasial  dari  kedua  cira  tersebut ( resampling ). Dari aspek karakteristik spektral,  citra  QB  hanya  memiliki  4 band mutispektral  sementara  citra  WV-2  lebih memiliki 8 band multispektral.
Klasifikasi terbimbing berbasis piksel dengan  menerapkan  algoritma  SVM  di- lakukan  pada  kedua  citra  yang  digunakan. Penggunaan  algoritma  SVM  ini  berdasarkan dari  beberapa  kajian  sebelumnya  yang dilakukan  di  Kepulauan  Seribu  untuk memetakan habitat bentik yang menunjukkan hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan beberapa  algoritma  lain  seperti  DT.  Hasil menunjukkan  akurasi  algoritma  SVM  lebih baik  dibanding  dengan  algoritma  DT  yang masing-masing memiliki nilai sebesar 76,68%  dan  60,62%  (Prabowo et  al .,  2018). Sebagaimana ditunjukkan pada Figure 2 , dari lima kelas habitat menunjukkan pola persebaran dan luasan yang dapat teridentifikasi walaupun hanya secara visual.
Kelas  habitat  perairan  laut  dangkal yang  terdiri  dari  lima  kelas  yaitu  karang hidup, karang  mati,  lamun, pasir, dan rubble telah dipetakan dengan baik. Dasar pengkelasan  tersebut  mengikuti  SNI  nomor 7716 yang dikeluarkan oleh Badan
Standarisasi  Nasional  tahun  2011  bahwa untuk pemetaan skala 1:50.000 menghasilkan kelas  habitat  sebanyak  4  kelas,  sedangkan kelas  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini adalah  sebanyak  5  kelas.  Jumlah  kelas  yang dihasilkan  mengacu  pada  SNI  7716  namun lebih  didetailkan  menjadi  5  kelas  dengan menyesuaikan  kondisi  di  lapangan  yang mana  kelas  substrat  terbagi  dua  menjadi kelas  pasir  dan rubble .  Citra  multispektral diklasifikasi  setelah  diterapkan  beberapa koreksi  dasar  termasuk  koreksi  atmosferik. Berbeda  dengan  citra  hasil  penerapan algoritma  DII,  klasifikasi  citra  multispektral memanfaatkan  seluruh band sebagai  input klasifikasi.  Tampilan  spasial  hasil  klasifikasi
tahun 2008 dan 2018 menunjukkan perubahan  sebaran  habitat.  Sebagaimana ditampilkan  pada Figure 2 misalnya,  kelas lamun  lebih  banyak  dijumpai  pada  citra tahun 2018. Peningkatan sebaran kelas lamun terjadi  dari  tahun  2008  ke  2018,  sedangkan pada  kelas rubble terjadi  penurunan,  terlihat kelas rubble pada  tahun  2018  ditumbuhi lamun  sehingga  berubah  menjadi  kelas lamun.  Pertumbuhan  lamun  dalam  kurun waktu  lebih  dari  10  tahun  menunjukkan peningkatan yang cukup signifikan berdasarkan  beberapa  studi  yang  telah dilakukan. Meningkatnya aktivitas antropogenik  di  sekitar  lokasi  kajian  yang dapat  menyebabkan  peningkatan  jumlah nutrien pada perairan sehingga menyuburkan perairan  dan  menjadi  salah  satu  penyebab peningkatan jumlah habitat lamun. Berdasarkan hasil penelitian Hernández-Cruz et  al. (2006)  yang  mengkaji  perubahan luasan  habitat  bentik  di  Puerto  Rico  selama lebih  dari  50  tahun,  diketahui  bahwa  terjadi peningkatan  luasan  padang  lamun  yang cukup besar, dimana sebelumnya  merupakan area  berpasir  maupun rubble .  Hasil  kajian Ampou et  al. (2018)  tentang  perubahan luasan  dan  komposisi  habitat  selama  kurun waktu  15  tahun  di  Pulau  Bunaken  me- nunjukkan  hasil  bahwa  terjadi  peningkatan luasan  padang  lamun  yang  sebelumnya merupakan area berpasir.

## 3.2. Transformasi DII
Figure 3 menyajikan  tampilan  visual citra  QB  dan  WV-2  hasil  klasifikasi  dengan menerapkan  algoritma  DII.  Dijumpai  bahwa habitat  bentik  di  Karang  Lebar  didominasi kelas  pasir.  Selain  itu  padang  lamun  banyak ditemukan  di  perairan  yang  dekat  dengan lagoon di  dalam  zona  rataan  terumbu.  Kelas terumbu  karang  banyak  dijumpai  di  daerah tubir  dan gobah .  Dari  hasil  pengamatan  di lapangan  dijumpai  kelas  padang  lamun dengan  tutupan  tinggi  banyak  ditemukan pada  bagian  dalam  daerah  Karang  Lebar, yaitu ke arah gobah . Demikian juga terumbu karang  hidup  banyak  dijumpai  pada    zona
Figure 2.  The  results  of  the  classification  of  multispectral  images  by  applying  the  SVM algorithm, a) QB image 2008 and b) WV-2 image 2018.
lereng  terumbu  atau  daerah  tubir,  sedangkan di  bagian  dalam gobah lebih  banyak dijumpai karang  mati atau karang yang telah ditumbuhi alga.
Hasil  lima  kelas  pada  klasifikasi menggunakan  citra  hasil  transformasi  DII secara  visual  menunjukkan  perubahan  untuk kelas rubble menjadi  pasir.  Input  citra  yang digunakan  pada  proses  klasifikasi  adalah citra  hasil  transformasi  DII,  dimana  rasio band yang  digunakan  adalah band hijau  dan biru.  Hasil  klasifikasi  tersebut  lebih  me- representasikan  kondisi  di  lapangan  yang menunjukkan  bahwa  di  tahun  2018  substrat pasir  lebih  mendominasi.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa transformasi citra dengan  algoritma  DII  pada  beberapa  kondisi perlu  diterapkan  untuk  mengklasifikasi habitat  perairan  laut  dangkal.  Hasil  studi Manessa et  al. (2014)  menunjukkan  bahwa hasil  klasifikasi  terumbu  karang  dengan
peneraparan  algoritma  DII  pada  citra  satelit WV-2  memberikan nilai akurasi keseluruhan yang  lebih  baik.  Penelitian  lainnya  tentang pemetaan  habitat  bentik  dilakukan  oleh Pahlevan et  al. (2006)  menggunakan  citra IKONOS, hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa penerapan  lagoritma DII  memberikan hasil klasifikasi yang lebih baik.

## 3.3. Penilaian Akurasi
Hasil  penilaian  akurasi  meliputi overall  accuracy , producer  accuracy dan user  accuracy dari  klasifikasi  dengan menerapkan  dua  pendekatan  ( Table 3). Pengujian akurasi untuk klasifikasi menggunakan  citra  multispektral  menunjuk- kan  hasil  relatif  rendah  yaitu  58,18%  untuk QB  dan  70,9%  untuk  WV-2.  Rendahnya klasifikasi  pada  citra  QB  diduga  disebabkan oleh  data training  area dan  validasi  yang digunakan  adalah  data  pengamatan  tahun
Figure 3.  The results of image classification by applying the DII transformation, a) QB image 2008 dan b) WV-2 image 2018.
Table 3. Accuracy test matrix on multispectral image classification results.
Class Coral Life Dead Coral Seagrass Sand Rubble UA (%) Coral Life 66.67 12.5 0 6.67 0 66.67 Dead Coral 16.67 75 0 6.67 7.69 66.67 Seagrass 0 0 46.15 0 15.38 75 Sand 0 12.5 53.85 85.67 53.85 46.43 Rubble 16.67 0 0 0 23.08 100 PA (%) 66.67 75 46.15 86.67 23.08 2008 QB – Overall Acccuracy 58.18% Class Coral Life Dead Coral Seagrass Sand Rubble UA (%) Coral Life 100 20 0 16.67 0 60 Dead Coral 0 80 0 0 50 40 Seagrass 0 0 78.57 11.11 0 84.62 Sand 0 0 21.43 72.22 8.33 76.47 Rubble 0 0 0 0 41.67 100 PA (%) 100 80 78.57 72.22 41.67 2018 WV2 – Overall Accuracy 70.9%
2018,  meskipun  dalam  penentuan  titik pengamatan  dipilih  daerah  yang  terindikasi tidak  mengalami  perubahan  berdasarkan hasil klasifikasi tidak terbimbing.
Faktor  lain  yang  dapat  menyebabkan rendahnya  tingkat  akurasi  adalah  adanya selisih  posisi  antara  objek  pada  citra  dan pengukuran di lapangan dengan akurasi GPS yang digunakan. Selain itu, tidak dilakukannya koreksi kolom air juga berpotensi menjadi penyebab kurangnya nilai akurasi  keseluruhan  pada  hasil  klasifikasi tersebut. Pengaruh dari kolom perairan dapat memberikan bias terhadap hasil klasifikasi, karena  sifat  kolom  air  adalah  menyerap  dan menghamburkan  energi  gelombang  elektro- magnetik  sehingga  mengurangi  penetrasi cahaya  ke  dalam  perairan  (Mumby,  2006). Berdasarkan  hasil  kajian  Selamat et  al. (2012b)  di  lokasi  yang  sama,  diperoleh  nilai akurasi keseluruhan untuk pemetaan substrat dasar perairan adalah 50-70%.
Klasifikasi  citra  dengan  transformasi DII  menghasilkan  nilai  akurasi  keseluruhan sebesar 60% untuk QB dan 80% untuk WV- 2.  Sebagaimana  dijelaskan  sebelumnya bahwa  data  training  dan  validasi  untuk  citra QB  adalah  menggunakan  data  pengamatan tahun  2018  sehingga  masih  menghasilkan akurasi  yang  belum  cukup  baik.  Sedangkan pada  WV-2,  akurasi  keseluruhan  sudah cukup baik karena perekaman citra menyesuaikan  waktu  pengamatan  lapangan. Hasil  pengujian  akurasi  yang  lebih  tinggi diperoleh dari klasifikasi citra hasil transformasi  dikarenakan  adanya  koreksi kolom  air  mampu  mengurangi  hambatan untuk memprediksi reflektansi dasar perairan (Lyzenga, 1981). Kajian sebelumnya mengenai  pemetaan  habitat  perairan  laut dangkal  di  Karang  Lebar  dengan  penerapan transformasi  DII  dilakukan  oleh  (Siregar, 2010);  dengan  akurasi  79%  (Selamat et  al., 2012a)  dengan  hasil  pengujian  akurasinya sebesar 60-80%. Sehingga pada penelitian ini dapat  dikatakan  bahwa  nilai  akurasinya sudah cukup baik.

## 3.4. Perubahan Penutupan Habitat
Dari  dua  pendekatan  klasifikasi  yang diterapkan  memberikan  nilai  luasan  yang berbeda  dari  setiap  kategori  habitat.  Berikut ditampilkan  hasil  perhitungan  luas  masing- masing kelas habitat ( Table 4).
Merujuk pada nilai akurasi keseluruhan  dari  kedua  pendekatan  yang diujikan,  dimana  pendekatan  klasifikasi dengan transformasi DII diperoleh nilai yang lebih  tinggi  (60%  untuk  QB  dan  80%  untuk WB-2)  ( Table  5) .  Maka  untuk  menentukan bentuk  perubahan  dari  satu  jenis  penutupan pada  tahun  2008  menjadi  penutupan  lain pada  tahun  2018,  hanya  dilakukan  pada pendekatan  klasifikasi  DII.  Pada Table 6 disajikan perubahan penutupan habitat bentik di lokasi kajian.
Sejak tahun 2008 hingga 2018, terjadi perubahan pada masing-masing kelas penutupan  habitat bentik. Seperti pada Table 4 ,  perubahan  kelas rubble di  tahun  2008 menjadi  kelas  pasir  tahun  2018  merupakan yang  paling  besar  luasannya  dibandingkan dengan  perubahan  pada  kelas  lainnya,  yaitu 81,459  ha.  Faktor  utama  yang  diduga menjadi penyebab perubahan kelas penutupan  bentik  habitat  di  lokasi  penelitian adalah kondisi oseanografi dan juga semakin meningkatnya aktivitas pariwisata di Kepulauan  Seribu  (Holden et  al., 2000; Khrisnamurti et  al., 2017).  Siregar  (2010) melakukan  kajian  substrat  dasar  di  perairan Karang  Lebar  dengan  hasil  didominasi  oleh kelas  pasir  bercampur  karang  dan  pasir bercampur  lamun.  Kelas  dominan  pada  hasil klasifikasi  yang  dilakukan  pada  kajian  ini juga merupakan kelas pasir.
Figure  4 memperlihatkan  distribusi perubahan habitat bentik dari satu kelas pada tahun 2008 menjadi kelas lainnya pada tahun 2018. Keterangan pada legenda peta memperlihatkan  nilai  ( value )  raster  yang menggambarkan  perubahan  kelas  habitat. Nilai  raster tersebut  merepresentasikan  kelas habitat, dimana nilai 1 untuk karang hidup, 2 karang  mati,  3  lamun,  4  pasir,  dan  5 rubble . Kombinasi  2  angka  yang  berbeda  me-
representasikan perubahan suatu kelas menjadi  kelas  lain,  misal  12  adalah  untuk perubahan  kelas  karang  hidup  menjadi karang mati. Kombinasi 2 angka dengan nilai
yang sama mengindikasikan suatu kelas tidak mengalami  perubahan,  misal  11  adalah karang  hidup  baik  pada  tahun  2008  maupun 2018.
Table 4. Area of habitat closure based on class category from 2 classification approaches.
Class Multispectral Transformation of DII 2008 2018 2008 2018 Coral Life 105 104 38 74 Dead Coral 92 120 104 85 Seagrass 55 99 60 75 Sand 262 237 186 288 Rubble 111 65 236 103 Total 625 625 625 625 Table 5. Accuracy test matrix on the image of the classification results with the DII
transformation.
Class Coral Life Dead Coral Seagrass Sand Rubble UA (%) Coral Life 57.14 0 0 13.33 0 66.67 Dead Coral 28.57 83.33 0 0 0 71.43 Seagrass 0 0 38.46 0 0 100 Sand 0 0 38.46 66.67 35.71 50 Rubble 14.29 16.67 23.08 20 64.29 52.94 PA (%) 57.14 83.33 38.46 66.67 64.29 2008 QB – Overall Acccuracy 60% Coral Life 100 20 0 16.67 0 60 Dead Coral 0 60 0 0 16.67 60 Seagrass 0 0 85.71 0 8.33 92.31 Sand 0 0 14.29 83.33 8.33 83.33 Rubble 0 20 0 0 66.67 88.89 PA (%) 100 60 85.71 83.33 66.67 2018 WV2 – Overall Accuracy 80%
Table 6. Changes in composition of habitat cover in 1 decade (2008-2018).

## Initial Class
(2008) Transformed into (2018) - ha Coral Life Dead Coral Seagrass Sand Rubble Coral Life 11.893 0.616 0.414 3.636 Dead Coral 41.425 4.455 4.201 18.373 Seagrass 0.294 1.817 43.722 5.637 Sand 0.251 3.222 14.916 10.352 Rubble 9.915 32.887 46.562 81.459
Figure 4 . Map of habitat class change from 2008 to 2018.
Terdapat  perubahan  kelas  penutupan yang  hasilnya  sedikit  meragukan  seperti kelas  lamun,  pasir,  dan rubble yang  berubah menjadi  kelas  karang  hidup  di  tahun  2018. Diduga hal tersebut berkaitan dengan tingkat akurasi  yang  dihasilkan,  bahwa  ada  tingkat kesalahan antara 20-30% dari hasil klasifikasi  yang  diperoleh.    Data  hasil pengamatan  yang  tersedia  hanya  di  tahun 2018  sedangkan  citra  yang  diolah  adalah tahun 2008 dan 2018 sehingga menyebabkan kemungkinan  adanya  informasi  lapangan yang  kurang  tepat.  Pendekatan  metode klasifikasi  dengan  interpretasi  visual  juga memungkinkan  terjadi  kesalahan  dalam identifikasi objek pada citra satelit.

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari kajian ini adalah terjadi perubahan komposisi kelas  habitat  di  Karang  Lebar  dari  tahun 2008  ke  tahun  2018,  dimana  perubahan terbesar  adalah  dari  kelas rubble menjadi pasir.  Perubahan  tersebut  diduga  disebabkan oleh  faktor  oseanografi  dan  juga  semakin meningkatnya aktivitas manusia di
Kepulauan  Seribu,  seperti  pariwisata.  Selain itu,  dari  dua  pendekatan  yang  digunakan, penerapan  metode  DII  memberikan  hasil klasifikasi dengan akurasi lebih baik sehingga  dapat  digunakan  untuk  menilai perubahan  penutupan  habitat  di  Karang Lebar.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih ditujukan kepada  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian Masyarakat  Direktorat  Jenderal  Penguatan Riset dan Pengembangan-Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tingi karena telah memberikan pendanaan sesuai dengan Perjanjian Penelitian dan  Pengabdian kepada Masyarakat Tahun Anggaran 2018.

## DAFTAR PUSTAKA
Ampou, E.E.S., C. Ouillon, & S. Andréfouët.
2018.  Change  detection  of  Bunaken Island  coral  reefs  using  15  years  of very  high  resolution  satellite  images: a  kaleidoscope  of  habitat  trajectories. Marine  Pollution  Bulletin, 131:  83-
95.
https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2 017.10.026
Anderson,  G.P.,  G.W.  Felde,  M.L.  Hoke, A.J.  Ratkowski,  T.W.  Cooley,  J.H. Chetwynd,  J.  Gardner,  S.M.  Adler- Golden,  M.W.  Matthew,  &  A.  Berk. 2002.  Modtran4-based  atmospheric correction algorithm: flaash (fast line- of-sight  atmospheric  analysis  of spectral  hypercubes). In ,  Algorithms and  technologies  for  multispectral, hyperspectral, and ultraspectral imagery  VIII. International  Society for  Optics  and  Photonics, 4725:  65- 71.
Aziizah,  N.N.,  V.P.  Siregar,  &  S.B.  Agus.
2017.  Penerapan  algoritma  spectral angle  mapper  (sam)  untuk  klasifikasi lamun  menggunakan  citra  satelit worldview-2. J.  Penginderaan  Jauh dan  Pengolahan  Data  Citra  Digital, 13(2): 61-72. http://doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2016. v13.a2205
Congalton,  R.G.  &  K.  Green.  2019. Assessing  the  accuracy  of  remotely sensed  data:  principles  and  practices (Third  Edition).  CRC  press  Taylor  & Francis Group. France. 159 p. Fourqurean, J.W., C.M. Duarte, H. Kennedy,
N.  Marbà,  M.  Holmer,  M.A.  Mateo, E.T.  Apostolaki,  G.A.  Kendrick,  D. Krause-Jensen,  &  K.J.  Mcglathery. 2012.  Seagrass  ecosystems  as  a globally  significant  carbon  stock.
Nature Geoscience, 5: 505-509. https://doi.org/10.1038/ngeo1477
Green,  E.P.,  P.J.  Mumby,  A.J.  Edwards,  & C.D.  Clark.  2000.  Remote  sensing: handbook for tropical coastal management. United Nations Educational,  Scientific  and  Cultural
Organization  (UNESCO).  Paris.  316
p.
Hernández-Cruz,  L.R.,  S.J.  Purkis,  &  B.M. Riegl.  2006.  Documenting  decadal spatial  changes  in  seagrass  and acropora  palmata  cover  by  aerial
photography  analysis  In  Vieques, Puerto  Rico:  1937–2000. Bulletin  of Marine Science, 79(2): 401-414.
Holden,  H.,  E.  Ledrew,  C.  Derksen,  &  M.
Wilder.  2000.  Coral  reef  ecosystem change  detection  based  on  spatial autocorrelation of multispectral satellite  data.  Proceedings  of  the second  international  asia  pacific symposium  on  remote  sensing  of  the atmosphere,  environment,  and  space, October  9-12,  2000,  Sendai,  Japan. Jet  Propulsion  Laboratory,  California Institute  of  Technology,  Pasadena, CA.  5524. Asian  J.  Geoinform ,  1(3): 45-51.
Jhonnerie, R. 2015. Random forest classification  for  mangrove  land cover  mapping  using  Landsat  5  TM and  ALOS  PALSAR  imageries. Procedia Environ. Sci., 24: 215-221. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015. 03.028
Khrisnamurti, K.H.  Utami,  & R.  Darmawan. 2017.  Dampak  pariwisata  terhadap lingkungan di Pulau Tidung
Kepulauan  Seribu. Kajian, 21:  257-
273. https://doi.org/10.22212/kajian.v21i3. 779
Laffoley,  D.  &  G.D.  Grimsditch.  2009.  The management of natural coastal carbon sinks. IUCN Press. Gland Switzerland. 53 p. Lyzenga,  D.R.  1981.  Remote  sensing  of bottom reflectance and water attenuation  parameters  in  shallow water  using  aircraft  and  landsat  data. International J. of Remote Sensing, 2: 71-82. https://doi.org/10.1080/01431168108
948342
Manessa,  M.D.M.,  A.  Kanno,  M.  Sekine, E.E. Ampou, N. Widagti, & A.R. As- Syakur.  2014.  Shallow-water  benthic identification using multispectral satellite imagery:  investigation on the effects  of  improving  noise  correction
method  and  spectral  cover. Remote Sensing, 6: 4454-4472. https://doi.org/10.3390/rs6054454
Mumby,  P.J.  2006.  Connectivity  of  reef  fish between  mangroves  and  coral  reefs: algorithms  for  the  design  of  marine reserves at seascape scales. Biological Conservation, 128: 215-222. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2005.
09.042 Pahlevan,  N.,  M.  Valadanzouj,  &  A. Alimohammadi.  2006.  A  quantitative comparison to water column correction  techniques  for  benthic mapping using high spatial resolution data. In, Proceedings of Isprs
Commission VII Mid-Term Symposium  on  Remote  Sensing: From  Pixels  to  Processes,  Enschede ,
The Netherlands: Citeseer, Mei 2006. 21-28 pp.
Phinn, S.R., C.M. Roelfsema, & P.J. Mumby. 2012. Multi-scale, object-based image analysis for mapping geomorphic and ecological  zones  on  coral  reefs. International  J.  of  Remote  Sensing, 33: 3768-3797. https://doi.org/10.1080/01431161.201 1.633122
Prabowo,  N.W.,  V.P.  Siregar,  &  S.B.  Agus. 2018. Classification of benthic habitat based  on  object  with  support  vector machines  and  decision  tree  algorithm using  spot-7  multispectral  imagery  in Harapan  and  Kelapa  Island. J.  Ilmu dan  Teknologi  Kelautan  Tropis, 10(1): 123-134. https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i1.2 1670 Roelfsema, C.M., M. Lyons, E.M. Kovacs, P. Maxwell,  M.I.  Saunders,  J.  Samper- Villarreal, & S.R. Phinn. 2014. Multi- temporal  mapping  of  seagrass  cover, species and biomass: a semi- automated object based image analysis approach. Remote Sensing of Environment, 150: 172-187.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.05. 001 Selamat,  M.B.,  I.  Jaya,  V.P.  Siregar,  &  T. Hestirianoto.  2012a.  Akurasi  tematik peta substrat dasar dari citra quickbird (studi  kasus  gusung  karang  lebar, Kepulauan  Seribu,  jakarta)(thematic accuracy  of  bottom  substrate  map from  quickbrid  imagery  (Case  Study: Gusung  Karang  Lebar,  Kepulauan Seribu,  Jakarta)). Ilmu  Kelautan: Indonesian J. of Marine Sciences, 17:
132-140. https://doi.org/10.14710/ik.ijms.17.3.
132-140
Selamat,  M.B.,  I.  Jaya,  V.P.  Siregar,  &  T. Hestirianoto.  2012b.  Aplikasi  citra quickbird untuk pemetaan 3d substrat dasar  di  Gusung  Karang. J.  Ilmiah Geomatika, 18(2): 95-106.
Setyawan,  I.E.,  V.P.  Siregar,  G.H.  Pramono, &  D.M.  Yuwono.  2014.  Pemetaan profil  habitat  dasar  perairan  dangkal berdasarkan  bentuk  topografi:  studi kasus  Pulau  Panggang,  Kepulauan
Seribu Jakarta. Majalah Ilmiah Globe, 16(2): 125-132.
Siregar,  V.  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.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v2i1.78 60
Vapnik, V. 1982. Estimation of dependencies based  on  empirical  data,  Translated By  S.  Kotz. In:  New  York:  Springer- Verlag. 124 p.
Wicaksono,  P.  &  M.  Hafizt.  2013.  Mapping seagrass  from  space:  addressing  the complexity  of  seagrass  lai  mapping. European  J.  of  Remote  Sensing, 46:
18-39. https://doi.org/10.5721/EuJRS201346
02
Kovacs,  E.,  C.  Roelfsema,  M.  Lyons,  S. Zhao,  &  S.  Phinn.  2018.  Seagrass
habitat  mapping:  how  do  Landsat  8
OLI, Sentinel-2, ZY-3A, and Worldview-3 perform?. Remote Sensing Letters , 9: 686-695.
https://doi.org/10.1080/2150704X.20
18.1468101.
Urbański,  J.,  A.  Mazur,  &  U.  Janas.  2009.
Object-oriented classification of
QuickBird  data  for  mapping  seagrass
spatial  structure.  Oceanological  and Hydrobiological  Studies,  38(1):  27-
43. https://doi.org/10.2478/v10009-
009-0013-9 Received : 18 March 2019 Reviewed : 20 May 2019 Accepted : 01 March 2020