Rekayasa , 2021; 14(1): 114-120 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Pemetaan Habitat Bentik Pulau Salarangan Menggunakan Metode Object-Based Image Analysis
Citra Arum Sari 1 , Achmad Fachrudin Syah 1*
Program Studi Ilmu Kelautan Fakultas Pertanian Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang No 02 Kamal Bangkalan Madura 69162 Jawa Timur *fachrudin@trunojoyo.ac.id DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i1.7996

## ABSTRACT
Salarangan Island has supporting ecosystems that are seagrass and coral reefs with a high increase in biological competence. Basic information about the distribution map of benthic habitats on Salarangan Island is not yet available so that technology is needed that can provide information spatially and temporally. Citra Sentinel-2A with Lyzenga transformation in mapping benthic and shallow habitats and studying the distribution of benthic habitats on Salarangan Island, Madura. The image data used is obtained free of charge from the website earthexplorer.usgs.gov and in situ data are used for image data validation. The multiscale / OBIA classification method with the SVM algorithm is used to classify objects in the navigation column. The classification  results  show  as  many  as  4  benthic  habitat  classes  with  object  /  OBIA  classification  resulting  in  overall certification of 69.86%. Based on the classification results, the most contrasting class is the seagrass class (48.76 ha) because it has the most extensive area than the coral class (27.31%), sand (8.94 ha) and seagrass + sand (31.85 ha).
Keyword:  lyzenga algorithm, Sentinel-2A, benthic habitat, Salarangan Island

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara kepulauan dengan sekitar  75%  wilayahnya  berupa  laut  dengan  lebih dari 13.000 pulau, serta panjang garis pantai nomor 4 di dunia yaitu kurang lebih 81.000 km (Nurcahyo, 2018;  Sutrisno,  2014).  Sebagai  sebuah  negara kepulauan,  Indonesia  memiliki  potensi  yang  luar biasa  di  bidang  kelautan  dan  perikanan.  Lautan Indonesia juga merupakan Marine Mega Biodiversity terbesar  di  dunia  meliputi  8500  spesies  ikan,  555 spesies  rumput  laut,  dan  950  spesies  terumbu karang  dengan  potensi  sumber  daya  terumbu karang  yang  mencapai  85.000  km 2 serta  potensi- potensi kelautan dan perikanan lainnya.
Salah  satu  wilayah  Indonesia  yang  memiliki kondisi  terumbu  karang  yang  cukup  baik  adalah Pulau  Salarangan  yang  terletak  di  Kepulauan Sumenep,  Madura.  Pulau  Salarangan  merupakan salah  satu  pulau  kecil  yang  secara  administratif berada di dusun Salarangan, Desa Paliat, Kecamatan Sapeken,  Kabupaten  Sumenep,  Jawa  Timur.  Pulau kecil  seperti  pulau  Salarangan  memiliki  ekosistem
pendukung dengan produktivitas keanekaragaman hayati yang tinggi yaitu ekosistem terumbu karang dan  lamun.  Kedua  ekosistem  tersebut  merupakan komponen  penyusun  yang  sangat  penting  di perairan  dangkal  sebagai  tempat  pemijahan, tempat  mencari makan, tempat  tinggal biota laut, sebagai  pelindung  pantai  dari  gelombang, menstabilkan sedimen, penjernih perairan, penyerap  karbon,  sumber  material  industri  dan farmasi,  serta  pariwisata  (Prawoto,  2018). Organisme  lain  penyusun  habitat  bentik  yaitu rumput  laut,  sponge  dan  alga.  Tipe  substrat dihabitat  bentik  yaitu  pasir,  lumpur,  dan  pecahan karang  (Anggoro,  2015;  Mastu  et  al.,  2018). Informasi  tentang  sebaran  ekosistem  penyusun perairan  dangkal  saat  ini  menjadi  kajian  yang sangat  penting  untuk  menggambarkan  kondisi perairan dangkal disuatu wilayah secara spasial dan temporal.  Informasi  tersebut  dapat  diperoleh dengan  memanfaatkan  citra  satelit  penginderaan jauh.

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
Article History: Received: July 26 th 2020; Accepted: March, 20 th 2021 Rekayasa  ISSN:  2502-5325  has  been  Accredited  by  Ristekdikti (Arjuna) Decree: No. 23/E/KPT/2019 August 8th, 2019 effective until 2023
Cite this as: Sari,  C.A  &  Syah,  A.F.  (2021).  Pemetaan  Habitat  Bentik  Pulau Salarangan  Menggunakan  Metode  Object-Based  Image Analysis. Rekayasa 14 (1). 114-120. doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i1.7996
© 2021 Citra Arum Sari, Achmad Fachrudin Syah
Pemanfaatan  data  penginderaan  jauh  juga dapat  menghemat  waktu,  tenaga  dan  biaya dibandingkan  dengan  teknik  survei  lapang (Prawoto  &  Hartono,  2018).  Data  penginderaan jauh  juga  memiliki  keunggulan  dalam  pembaruan data  baik  secara  spasial  dan  temporal. Penginderaan  jauh  pada  perairan  dangkal  yang memiliki  air  jernih,  sensor  citra  dapat  menembus hingga kedalaman 30 meter (Mumby et al., 2004). Pemetaan perairan dangkal biasanya memanfaatkan  gelombang  tampak  (400-750  nm) yang  terbagi  pada  saluran  biru,  hijau  dan  merah. Kemampuan  saluran  band  akan  dipengaruhi  oleh kondisi perairan, saluran band biru dan hijau akan semakin melemah saat kondisi air keruh. Spektrum elektromagnetik dalam menembus kolom perairan dipengaruhi  oleh  adanya  fitoplankton,  partikel tersuspensi  dan  absorbsi  oleh  badan  air  (Hidayat, 2017). Teknologi yang semakin maju menuntut para analis dalam bidang penginderaan jauh untuk terus mengkaji teknik atau metode pengolahan data citra untuk  memperoleh  informasi  yang  tepat  dan akurat.  Salah  satu  metode  pengolahan  data  citra adalah klasifikasi citra yang dapat dilakukan secara manual ataupun secara digital (Mastu et al., 2018).
Klasifikasi citra secara manual dilakukan dengan melihat  kunci  interpretasi  citra  yaitu  rona  dan warna, tekstur, bentuk, pola, situs, ukuran, asosiasi dan konvergensi bukti sedangkan klasifikasi secara digital adalah sebuah proses untuk mengelompokkan  piksel  kedalam  kelas  tertentu berdasarkan nilai kecerahan piksel (brightness value atau  digital  number)  pada  data  citra  (Danoedoro, 2012).  Klasifikasi  secara  digital  memiliki  dua pendekatan yaitu berbasis piksel (pixel based) atau berbasis  objek  (object  based).  Klasifikasi  berbasis piksel merupakan kalsifikasi yang hanya bertumpu pada nilai spektral citra. Klasifikasi ini dikembangkan  oleh  para  analis  pada  citra  yang biasanya pada citra beresolusi sedang (Danoedoro, 2012).
Kehadiran  citra  dengan  resolusi  tinggi  juga menantang  para  analis  untuk  mengembangkan metode  klasifikasi  yang  dikenal  dengan  metode berbasis objek/ Object-Based Image Analysis (OBIA). Metode  OBIA  merupakan  paradigma  baru  dalam klasifikasi citra dan merupakan salah satu sub-kajian dari  GIS-science  yang  fokus  pada  pengembangan metode  analisis  citra  penginderaan  jauh  berbasis objek  sehingga  menjadi  beberapa  objek  yang memiliki  kesamaan  tertentu  (Navulur,  2007). Menurut Danoedoro, (2012) metode OBIA mampu
mendefinisikan  kelas-kelas  objek  berdasarkan aspek spasial dan aspek spektral secara bersamaan. Metode  OBIA  dilakukan  dengan  tahapan segmentasi citra (pixel level) menjadi segmen/ objek (object  level)  yang  homogen  dan  sesuai  dengan parameternya (Anggoro et al., 2017).
Penelitian  terkait  pemanfaatan  teknologi penginderaan  jauh  khususnya  penyedia  informasi spasial habitat bentik perairan dangkal telah banyak dilakukan (Anggoro et al., 2016, 2017; Candra et al., 2018; Hafizt et al., 2017; Prabowo et al., 2018; Putra & Nurul, 2013; Setyawan et al., 2014; Siregar, 2010; Wahiddin  et  al.,  2015).  Pemanfaatan  sentinel-2A untuk  pemetaan  habitat  bentik  dilakukan  oleh Mastu et al., (2018) di Pulau Wangi-wangi dengan metode  OBIA  (Object  Based  Image  Analysis)  serta penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Prawoto  & Hartono.,  2018)  menggunakan  Sentinel-2A  di perairan  Pulau  Menjangan  Kecil  dan  Menjangan Besar  dengan  metode  multispektral  (berbasis piksel).
Pemanfaatan  data  citra  penginderaan  jauh untuk  pemetaan  habitat  bentik  perairan  dangkal seringkali  dipengaruhi  oleh  adanya  pengaruh gangguan  permukaan  perairan  dan  kedalaman perairan  terhadap  reflektansi  dasar  perairan (Lyzenga, 1981) serta penentuan metode klasifikasi citra  yang  dapat  mempengaruhi  tingkat  akurasi pemetaan  habitat  bentik  (Prayudha,  2014). Penelitian  tentang  penggunaan  metode  lyzenga pernah dilakukan oleh (Hafizt et al., 2017) dengan citra Sentinel-2A yang menghasilkan tingkat akurasi keseluruhan 23,31 % (Isodata classification model 1 dengan DII) 83,93 % (Isodata classification model 2 dengan DII dan RDWI).
Penerapan metode OBIA masih sangat terbatas, namun  klasifikasi  metode  OBIA  terbukti  mampu meningkatkan akurasi pada pemetaan geomorfologi dan terumbu karang di tiga perairan yang berbeda dengan hasil akurasi keseluruhan 52- 78%  (Phinn  et  al.,  2011).  Penelitian  pemetaan geomorfologi  dan  habitat  bentik  dengan  metode OBIA  juga  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik yaitu sebesar 75% dengan algoritma support vector machine  (SVM)  dibandingakandengan  berbasis piksel  yang  menghasilkan  akurasi  keseluruhan sebesar 61% (Anggoro et al., 2018).
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  metode yang digunakan untuk mengekstraksi informasi dari data  citra  perlu  memperhatikan  beberapa  faktor yang dapat mempengaruhi  hasil akurasi pemetaan habitat bentik. Perbedaan tingkat akurasi pemetaan
habitat bentik dari penelitian yang pernah dilkukan tergantung  pada  lokasi,  kompleksitas  habitat bentik,  metode  klasifikasi  dan  skema  klasifikasi (Anggoro  et  al.,  2018).  Penerapan  metode  OBIA diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  sehingga dapat  menjadi  metode  alternatif  untuk  pemetaan habitat  bentik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  tingkat  akurasi  Citra  Sentinel-2A dengan  transformasi  Lyzenga  dalammemetakan habitat  bentik  perairan  dangkal  dan  mengetahui sebaran  habitat  bentik  berdasarkan  klasifikasi multiskala/OBIA  dengan  algoritma  SVM  di  Pulau Salarangan, Madura.

## METODE PENELITIAN Waktu dan Tempat
Penelitian habitat bentik dilaksanakan diperairan Pulau  Salarangan,  Kabupaten  Sumenep,  Madura. Survei  lapang  dilakukan  pada  tanggal  18  –  20 September 2019. Secara geografis lokasi penelitian terletak antara 115°38’12.43”- 115°38’15.38” BT dan 6°56’3.03”  -  6°56’14.94”  LS  (Gambar  1).  Perairan dangkal di Pulau Salararanganmemiliki  komponen habitat bentik lamun dan terumbu karang serta tipe substrat berpasir. Analisis pengolahan data lapang dilakukan di Laboratorium Penginderaan Jauh Ilmu Kelautan Universitas Trunojoyo Madura.
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian Pulau Salarangan, Sumenep, Madura Alat dan Data Pengolahan data citra  menggunakan perangkat lunak  Ecognition  64  9.0  dan  Envi  3.1.  Pembuatan peta  menggunakan  bantuan  perangkat  lunak ArcGIS  10.5  serta  analisis  data  habitat  bentik
menggunakan  Microsoft Office Excel. Pengambilan data habitat bentik menggunakan transek kuadrat 1 x 1 m yang diletakkan pada transek sepanjang 10 meteryang  tegak  lurus  dengan  pantai  dan koordinat  dicatat  menggunkan  Global  Position System  (GPS).  Pengambilan  data  kualitas  air menggunkan alat DO meter, Ph meter,  secchi disk dan  refraktometer.    Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  Sentinel-2A  hasil  akuisisi  9 Oktober 2019. Data citra Sentinel-2A dapat diunduh gratis pada website https://earthexplorer.usgs.gov/. Citra  Sentinel-2A  yang  diunduh  merupakan  data level 1 yang berarti sudah terkoreksi geometrik dan radiometrik.

## Rancangan Survei Lapang
Pengamatan  lapang  (ground  truth  habitat) dilakukan  untukmemperoleh  data  dan  informasi tentang  habitat  bentik  dilokasi  penelitian. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  metode Underwater  Photo  Transect  (UPT).  Metode  UPT dilakukan  dengan  pemotretan  bawah  air menggunakan  kamera  digital  bawah  air  atau kamera  biasa  yang  sudah  dilengkapi  pelindung sehingga tahan terhadap air laut.  Menurut Giyanto, (2013) ada tiga cara melakukan UPT yaitu pertama dengan  panjang  transek  30  m,  pemotretan dilakukan  setiaprentang  jarak  1  m  dan  luas  frame foto  yaitu  40  x  30  cm 2 ,  kedua  dengan  panjang transek 50 m, pemotretan dilakukan setiap rentang jarak 1 m dan luas frame foto yaitu 40 x 30 cm 2 serta ketiga panjang transek 50 m, pemotretan dilakukan setiap rentang jarak 1 m dan luas frame foto yaitu 58 x 44 cm 2 (Gambar 2).
Gambar 2. Transek Kuadrat Pengambilan Data Lapangan
Metode  UPT  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ada  sedikit  modifikasi  yaitu  pemotongan  panjang transek menjadi 10 meter yang disesuaikan dengan
resolusi  citra  Sentinel-2A  serta  pemotretan dilakukan setiap rentang jarak 1 m dan ground truth habitat  menggunakan  transek  kuadrat  1  x  1  m sebagai luas frame foto (English et al., 1997).

## Koreksi Kolom air
Koreksi  kolom  air  dibutuhkan  ketika  ingin memetakan  habitat  dasar  laut  perairan  dangkal. Dalam  penelitian  ini,  koreksi  kolom  air  dilakukan dengan  memodifikasi  algoritma  yang  telah dikembangkan  oleh  Lyzenga,  (1981).  Kombinasi untuk  koreksi  kolom  air  biasanya  menggunakan band  green  dan  blue.  Formulasi  Algoritma  yang dikembakan oleh Lyzenga, (1981) yaitu:
Index ij = lnBi – ((ki/kj)x lnBj) Ki/kj = a + (a 2 +1 ) 1/2 a = (var Bi – var Bj/ (2*covBiBj) Keterangan : Index ij : water depht invariant bottom index Bi : saluran i
Bj
: saluran j
Ki/kj   : rasio Koefisien pelemahan kolom air antara saluran i dan j
Algoritma  Klasifikasi  Support  Vector  Machine (SVM)
Algoritma  SVM  adalah  salah  satu  klasifikasi secara terbimbing dengan input thematic layer dari pengamatan  lapang  (Anggoro  et  al.,  2017). Algoritma  SVM  memiliki  konsep  sederhana  yaitu mencari hyperlane (garis) baik sebagai pemisah dua kelas  dengan  memaksimalkan  margin  antar  kelas tersebut. Algoritma ini dapat bekerja secara efektif pada  jenis  data  yang  memiliki  resolusi  tekstur rendah  (Wahiddin  et  al.,  2015).  Persamaan algoritma SVM tersebut adalah (Tzotsos, 2006): f (x): ∑ λ 𝑖∈𝑆 i y i K (𝑥 i 𝑥) + 𝑤 0 Keterangan : 𝑖, K : fungsi kernel 𝑥 i : Sampel pelatihan λ i : lagrange
S :  bagian  dari  sampel  pelatihan  yang  sesuai dengan pengganda lagrange non-zero
𝑤 0 : Parameter hyperplane

## Klasifikasi Berbasis Objek
Metode  klasifikasi  berbasis  objek  atau  OBIA (Object-Based  Image  Analysis)  dilakukan  dengan cara melakukan segmentasi dengan menggunakan algoritma  MRS  (multiresolution  segmentation). Segmentasi dengan algoritma ini didasarkan pada tiga parameter yaitu paramater skala (scale), bentuk
(shape)  dan  kekompakan  (compactness).  Ketiga parameter  tersebut  akan  dijadikan  sebagai  input fiture  untuk  membangun  rule  set  pada  pohon proses  (Process  tree).  Rule  set  yang  dibangun merupakan  kumpulan  dari  beberapa  algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan objek ke dalam  kelas-kelas  tertentu  (Anggoro,  2015; Anggoro  et  al.,  2017).    Algoritma  MRS  (Multi Resolution  Segmentation)  memiliki  persamaan sebagai berikut :
S f = w colour x h colour + (1- w colour ) x h shape Keterangan : S f : Fungsi segmentasi w colour : Bobot parameter warna h colour : Parameter warna h shape : Bobot parameter bentuk w colour : Parameter bentuk
Skema Klasifikasi Skema klasifikasi ditentukan untuk
mengkelaskan  tipe-tipe  habitat  bentik  secara terstruktur.  Skema  klasifikasi  digunakan  untuk memandu batasan dan definisi habitat bentik dalam proses pembuatan peta (Mastu et al., 2018). Tahap ini  menjadi  penting  untuk  pengguna  peta  dalam memahami  bagaimana  sistem  klasifikasi  sebagai struktur dalam mendefenisikan setiap kelas (Zitello et al., 2009).  Skema klasifikasi dibagi menjadi 2 level yaitu klasifikasi pada level 1 (reef level) dan level 2 (habitat bentik).

## Gambar 3. Skema Klasifikasi 2 Level

## HASIL DAN PEMBAHASAN Rancangan Survei Lapang
Rancangan  survei  lapang  digunakan  untuk menentukan titik pengambilan data habitat bentik. Rancangan survei lapang tersebut menghasilkan 8 kelas diperairan dangkal yang dapat diklasifikasikan ulang  sesuai  dengan  data  lapang  yang  diperoleh (Gambar  4).  Titik  pengambilan  data  dilakukan dengan  mengelilingi  pulau    Salarangan  agar mendapatkan  keterwakilan  kelas  habitat  bentik dengan jumlah 110 titik.

## Gambar 4. Hasil Isodata dan Plot Titik Survei Lapang
Koreksi Kolom Air
Koreksi kolom air digunakan untuk memperbaiki kualitas  citra.  Koreksi  kolom  air  memiliki  nilai  R- square yang tinggi (Gambar 5). Hal ini menunjukkan bahwa  data  tersebut  dapat  digunakan  untuk membangun  persamaan  pada  koreksi  kolom  air lihat.  Nilai  R-square  dalam  penelitian  ini menggambarkan  hubungan  linear  antara  saluran inframerah dekat dengan saluran tampak.
Gambar 5. Grafik Hubungan Linier Saluran Inframerah Dekat dengan Saluran Tampak
Informasi dasar laut dapat ditentukan dari nilai koefisien  atenuasi  (pelemahan)  kolom  air  antara saluran i dan j (ki/kj) (Prayudha, 2014). Nilai (ki/kj) diperoleh  dari  pemilihan  ROI  atau  training  area objek  pasir    pada  kedalaman  yang  berbeda.  Nilai pelemahan  sinar  matahari  yang  menembus keperairan ditentukan dari nilai varian dan kovarian (Tabel  1).  Perairan  yang  jernih  memiliki  nilai pelemahan  energi  yang  semakin  rendah.  Rasio koefisien  attenuasi  merupakan  perbandingan koefisien  atenuasi  tiap  pasang  band  yang
digunakan serta nilai statistik yang dihasilkan akan memberikan nilai pantulan baru yaitu nilai pantulan objek  pada  dasar  perairan  (Prawoto  &  Hartono, 2018).
Tabel 1. Hasil Perhitungan Nilai Varian dan Kovarian
Varian Nilai Kovarian Nilai A ki/kj Band 2 0.026 b2b3 0.030 -0.180 0.835 Band 3 0.036 b2b4 0.041 -0.625 0.554 Band 4 0.078 b3b4 0.051 -0.402 0.675 Tabel  2.  Modifikasi  dari  Persamaan  Algoritma Lyzenga Band Algoritma b2b3 alog(B2)-(0.835839*(alog(B3))) b2b4 alog(B2)-(0.554202*(alog(B4))) b3b4 alog(B3)-(0.675509*(alog(B4)))
Algoritma  pada  Tabel  2  ditransformasikan  ke data citra untuk koreksi kolom air. Hasil data citra yang  telah  terkoreksi  kolom  air  akan  digunakan untuk mengklasifikasikan habitat bentik. Data citra yang  telah  dikoreksi  kolom  air  dan  yang  belum terkoreksi  memiliki  perbedaan  yang  jelas  yang dapat  diihat  secara  visual  yaitu  perubahan  warna pada objek yang dapat dilihat pada Gambar 6. Tiga pasang  band  DII  (Depht  Invariant  Index)  yang dihasilkan  dari  citra  Sentinel-2A  akan  digunakan sebagai  input data feature  untuk proses  klasifikasi habitat bentik.
Gambar 6. a) Citra yang Belum Terkoreksi (A1), b) Citra yang Terkoreksi  Kolom Air (A2)
Sensor  citra  yang  mengenai  kolom  air  akan memantulkan efek pantulan yang lebih gelap saat mengenai objek yang sama pada kedalaman yang berbeda. Kode A pada Gambar 6 adalah objek pasir dengan kedalaman yang berbeda. Citra yang belum terkoreksi  (A1)  menunjukkan  pasir  yang  berada lebih  dalam  dengan  warna  yang  cenderung kebiruan sedangkan pada citra yang terkoreksi (A2) menunjukkan pasir dengan kedalam yang berbeda memiliki  warna  yang  sama  dan  rona  yang  cerah serta tampilan visual yang cenderung sama.

## Skema Klasifikasi
Hasil  pengamatan  pada  110  titik  lapang diperoleh  sebanyak  4  komponen  habitat  bentik. Data  lapang  tersebut  berupa  sampel  foto  transek kuadrat  habitat  bentik  disetiap  titik  lokasi pengamatan. Empat habitat bentik yang diperoleh yaitu lamun (L), pasir (P), karang (K) dan  lamun + Pasir (LP) disajikan pada Tabel 3. Tabel  3.  Penamaan,  Deskripsi  dan  Kode  Kelas Habitat Bentik
Kelas Habitat Bentik Deskripsi Kode Karang Dominan karang K Lamun Dominan lamun L Pasir Dominan pasir P Lamun + Pasir Dominan lamun campur pasir LP
Skema klasifikasi disesuaikan dengan komposisi penyusun  habitat  bentik  yang  dominan  pada perairan  dangkal  dikarenakan  penentuan  skema klasifikasi  habitat  bentik  sampai  saat  ini  tidak memiliki  ketentuan  atau  standarisai  yang  baku (Mastu  et  al.,  2018).  Beberapa  penelitian  tentang penentuan skema klasifikasi telah banyak dilakukan dan  memiliki  hasil  skema  yang  berbeda-beda seperti  skema  klasifikasi  yang  dikembangkan  oleh Siregar, (2010) menghasilkan 6 kelas, Anggoro et al., (2018)  menghasilkan  8  kelas,  Prawoto  &  Hartono, (2018) menghasilkan 4 kelas, Setyawan et al., (2014) menghasilkan  7  kelas  dan  Mastu  et  al.,  (2018) menghasilkan  12  kelas  habitat  bentik.  Penentuan skema  klasifikasi  pada  penelitian  ini  dapat  juga berbeda  dengan  skema  klasifikasi  habitat  bentik perairan  dangkal  ditempat  lain  dikarenakan kompleksitas habitat bentik berbeda-beda disetiap daerah. Data lapang yang diperoleh dibagi menjadi dua  yaitu  37  titik  sebagai  data  ROI  pada  proses klasifikasi dan 73 titik sebagai data untuk uji akurasi hasil klasifikasi (Tabel 4).
Tabel  4.  Pembagian  Titik  Sampel  Uji  Akurasi  dan Klasifikasi Kelas Uji Akurasi Klasifikasi Karang 20 5 Lamun 33 26 Pasir 10 2 Lamun + Pasir 10 4

## Klasifikasi Berbasis Objek (OBIA)
Segmentasi  merupakan  proses  dasar  klasifikassi citra berbasiss objek. Segmentasi ini menggunakan agoritma  multiresolution  segmentation  (MRS). Proses  segmentasi  pada  level  1  menghasilkan sebanyak  1.1882  segmen/objek.  Skala  segmentasi
pada level 1 yang digunakan adalah skala 10. Pada level  2  klasifikasi  menggunakan  skala  5  dan menghasilkan objek sebanyak 3966 segmen/objek. Skala  yang  digunakan  tersebut  merupakan  hasil dari  trial  and  error.  Skala  segmentasi  digunakan sebagai  parameter  untuk  membentuk  objek  pada citra  baik  jumlah  ataupun  bentuk  objek  (Mastu, 2018).  Pengaruh  skala  segmentasi  juga  telah dibuktikan  dari  hasil  penelitian  Wahiddin,  (2015) yaitu  skala  segmentasi  dapat  mempengaruhi bentuk, ukuran, dan jumlah objek yang dihasilkan. Menurut Anggoro, (2015) jumlah objek akan lebih banyak  dihasilkan  di  wilayah  yang  memiliki heterogenitas  objek  dari  pada  wilayah  yang memiliki  homogenitas  objek.  Homogenitas  dan heterogenitas  objek  akan  mempengaruhi  jumlah dan  ukuran  bentuk  objek  pada  citra  satelit.  Hasil segmentasi pada level 1 dan level 2 dengan skala 10 dan  5  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Hasil segmentasi yang telah sesuai akan digunakan untuk proses klasifikasi citra.
Gambar 7. Hasil Segmentasi a. Skala 10; b. Skala 5
Klasifikasi  pada  level  1  atau  reef  class  akan menghasilkan 3 kelas yaitu darat, perairan dangkal dan  perairan  dalam.  Hasil  dari  level  1  digunakan untuk mengambil wilayah perairan dangkal sebagai batasan  untuk  klasifikasi  level  2  yaitu  klasifikasi habitat bentik. Metode yang digunakan pada level 1 yaitu contextual editing, dimana metode tersebut berdasarkan  aspek  spasial  dan  spektral  dengan menentukan  nilai  thereshold  dari  fitur  yang  tepat pada setiap kelas (Trimble, 2014).
Pada  klasifikasi  level  2  batas  area  untuk klasifikasi  habitat  bentik  adalah  perairan  dangkal hasil  dari  level  1.  Perairan  dangkal  pada  level  2 dilakukan  segmentasi  dengan  skala  5  untuk mendapatkan kelas habitat bentik. Hasil segmentasi kemudian diklasifikasi dengan  metode terbimbing yang  menerapkan  algoritma  SVM.  Input  thematic layer  menggunakan  data  skema  klasifikasi  yaitu berupa data ROI dari pengamatan lapang dan juga
secara visual. Input fitur yang digunakan yaitu nilai dari layer mean dari semua band sinar tampak serta hasil  dari  tiga  kombinasi  pasangan  band  hasil koreksi kolom air. Level 2 dengan metode berbasis objek menghasilkan luas karang sebesar 27,31 Ha, kelas  lamun  sebesar  48,76  Ha,  kelas  pasir  sebesar 8,94 Ha, dan kelas Lamun+pasir sebesar 31,85  Ha (Gambar 8).
Gambar 8. Kelas Habitat Bentik Hasil Klasifikasi Level 2 Hasil uji akurasi dengan matrik kesalahan yaitu akurasi keseluruhan (OA) sebesar 69,86%. Nilai PA (producer accuracy) dan UA (user accuracy) antara 27 – 100% yang menunjukkan bahwa ada beberapa habitat bentik yang dapat dipetakan dengan baik. Kelas  bentik  yang  dipetakan  kurang  baik  yaitu Lamun+pasir  dengan  akurasi  sebesar  27,78%. Rendahnya  akurasi  dapat  disebabkan  oleh tingginya kompleksitas habitat bentik serta akurasi GPS dengan resolusi spasial citra yang digunakan. Tingkat akurasi pemetaan habitat bentik menurut SNI : 2011 yaitu sebesar 60%.

## KESIMPULAN
Citra  Satelit  Sentinel-2A  dapat  digunakan memetakan  habitat  bentik  di  Pulau  Salarangan, Madura  dengan  baik.  Hasil  skema  klasifikasi sebanyak  4  kelas  habitat  bentik  dengan  klasifikasi berbasis objek/OBIA menghasilkan akurasi keseluruhan  sebesar  69,86%.  Berdasarkan  hasil klasifikasi,  kelas  yang  paling  mendominasi  adalah kelas lamun (48,76 ha) karena memiliki luasan yang paling  luas  dari  pada  kelas  karang  (27,31%),  pasir (8,94 ha) dan lamun+pasir (31,85 ha). Perlu adanya penelitian lebih lanjut terkait dengan citra Sentinel- 2A  dengan  penerapan  beberapa  algoritma  dan pengujian  parameter  para  metode  klasifikasi berbasis  objek/OBIA.  Hal  lain  yang  juga  perlu
diperhatikan yaitu teknik,  jumlah serta penyebaran pengambilan titik lapang.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggoro, A., Siregar, V. P., & Agus, S. B. (2016). The Effect of Sunglint on Benthic Habitats Mapping in  Pari  Island  Using  Worldview-2  Imagery. Procedia Environmental Sciences, 33(1), 487–495. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.03.101
Anggoro, A., Sumartono, E., Siregar, V. P., Agus, S. B., Purnama, D., Supriyono, S., Puspitosari, D. A., Listyorini,  T.,  Sulistyo,  B.,  &  Parwito,  P.  (2018). Comparing  Object-based  and  Pixel-based Classifications  for  Benthic  Habitats  Mapping  in Pari Islands. Journal of Physics: Conference Series, 1114(1),  1–7.  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1114/1/012049
Anggoro,  A.  (2015).Pemetaan  Zona  Geomorfologi Dan  Habitat  Bentik  Menggunakan  Citra Worldview-2  Dengan  Metode  Obia  Di  Gugus Pulau Pari. Thesis. Institut Pertanian Bogor.
Anggoro,  A.,  Siregar,  V.  P.,  &  Agus,  S.  B.  (2017).
Klasifikasi  Multikskala  Untuk  Pemetaan  Zona Geomorfologi Dan Habitat Bentik Menggunakan Metode  Obia  Di  Pulau  Pari  (Multiscale Classification for Geomorphic Zone and Benthic Habitats  Mapping  Using  Obia  Method  in  Pari Island).  Jurnal  Penginderaan  Jauh  Dan Pengolahan  Data  Citra  Digital,  14(2),  89–93. https://doi.org/10.30536/j.pjpdcd.1017.v14.a26 22
Burnett,  C.,  &  Blaschke,  T.  (2003).  A  multi-scale segmentation/object  relationship  modelling methodology  for  landscape  analysis.  Ecological Modelling, 168(3), 233–249. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(03)00139-
X
Candra,  I.  D.,  Siregar,  V.  P.,  &  Agus,  S.  B.  (2018).
Pemetaan  Zona  Geomorfologi  Dan  Habitat Bentik  Di  Pulau  Kotok  Besar  Menggunakan Klasifikasi  Berbasis  Objek.  Jurnal  Teknologi Perikanan  Dan  Kelautan,  8(2),  209–219. https://doi.org/10.24319/jtpk.8.209-219
Congalton,  R.  G.,  Green,  K.  (2009).  Assessing  the accuracy of remotely sensed data principles and practices.  In  Second  Edition.  Taylor  &  Francis Group, LCC.
Danoedoro, P. (2012). Pengantar Penginderaan Jauh Digital. ANDI Yogyakarta.
English, S., Wilkinson, C., & Baker, V. (1997). Survey Manual  for  Tropical  Marine  Resources. Australia (AU): Mc Graw Publication.
Giyanto.  (2013).  Metode  Transek  Foto  Bawah  Air untuk  Penilaian  Kondisi  Terumbu  Karang. Oseana, 28(1), 47–61.
Hafizt, M., Iswari, M. Y., & Prayudha, B. (2017). Kajian Metode  Klasifikasi  Citra  Landsat-8  untuk Pemetaan Habitat Bentik di Kepulauan Padaido , Papua  Assessment  of  Landsat-8  Classification Method for Benthic Habitat Mapping in Padaido Islands  ,  Papua  Abstrak  Pendahuluan Metodologi.  Oseanologi  Dan  Limnologi  Di Indonesia,  2(June  2015),  1–13.  https://jurnal- oldi.or.id/index.php/oldi/article/view/69/67
Hafizt,  M.,  Manessa,  M.  D.  M.,  Adi,  N.  S.,  & Prayudha1,  B.  (2017).  Benthic  Habitat  Mapping by  Combining  Lyzenga  ’  s  Optical  Model  and Relative  Water  Depth  Model  in  Lintea  Island  , Southeast Sulawesi Benthic Habitat Mapping by Combining  Lyzenga  ’  s  Optical  Model  and Relative  Water  Depth  Model  in  Lintea  Island  , Southeast. 0–10.
Hidayat,  A.  M.  (2017).  Pemetaan  habitat  bentik perairan dangkal pulau opak berbasis objek dan piksel menggunakan citra satelit spot-7.
Lillsand, T. M., & Kiefer, R. W. (1979). Remote Sensing and Image Interpretations. New York : John Wiley and Sons.
Lyzenga,  D.  R.  (1981).  Remote  sensing  of  bottom reflectance and water attenuation parameters in shallow  water  using  aircraft  and  landsat  data. International Journal of Remote Sensing, 2(1), 71– 82. https://doi.org/10.1080/01431168108948342
Mastu,  L.  O.  K.  (2018).  Pemetaan  Habitat  Bentik Berbasis  Objek  Menggunakan  Citra  Unmanned Aerial  Vehicle  (UAV)  dan  Satelit  Sentinel-2  di Perairan  Pulau  Wangi-Wangi  Kabupaten Wakatobi. Theisi. Institut Pertanian Bogor Bogor.
Mastu, L. O. K., Nababan, B., & Panjaitan, J. P. (2018). Pemetaan  Habitat  Bentik  Berbasis  Objek Menggunakan Citra Sentinel-2 Di Perairan Pulau Wangi-Wangi Kabupaten Wakatobi. Jurnal Ilmu Dan  Teknologi  Kelautan  Tropis,  10(2),  381–396. https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i2.21039
Mumby, P. J., Skirving, W., Strong, A. E., Hardy, J. T., LeDrew,  E.  F.,  Hochberg,  E.  J.,  Stumpf,  R.  P.,  & David, L. T. (2004). Remote sensing of coral reefs and their physical environment. Marine Pollution
Bulletin, 48(3–4), 219–228. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2003.10.031
Navulur,  K.  (2007).  Multispectral  Image  Analysis
Using the Objek-Oriented Paradigm. Taylor & Francis Group, LCC.
Nurcahyo, O. H. (2018). Pendidikan Multikultural di Indonesia:  Analisis  Sinkronis  dan  Diakronis. Jurnal  Pendidikan,  Sosiologi  Dan  Antropologi,
2(1), 105– 115.https://doi.org/10.1017/CBO978110741532
4.004
Phinn, S. R., Roelfsema, C. M., & Mumby, P. J. (2011). Multi-Scale,  Object-Base  Image  Analysis  for mapping  Geomorphic  and  Ecological  Zone  on Coral Reefs. Int J Remote Sens, 333768–3797.
Prabowo, N. W., Siregar, V. P., & Agus, S. B. (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.  Jurnal Ilmu Dan Teknologi Kelautan Tropis, 10(1), 123– 134. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.29244/jitkt.
v10i1.21670
Prawoto, C. D., & Hartono. (2018). Pemetaan Habitat Bentik dengan Citra Multispektral Sentinel-2a di Perairan Pulau Menjangan Kecil dan Menjangan Besar,  Kepulauan  Karimunjawa.  Jurna  Bumi Indonesia, 7(3), 2–8.
Prayudha,  B.  (2014).  Panduan  Teknis  Pemetaan Habitat  Dasar  Perairan  Laut  Dangkal  (Suyarso (ed.); Issue 1). Coremap CTI LIPI, Jakarta.
Putra, F. M. G. P., & Khakhim, N. (2013). Pemetaan
Habitat Bentik Menggunakan Citra Quickbird Di Sebagian Pulau Kemujan, Kepulauan Karimunjawa. Jurnal Bumi Indonesia, 3(2), 2–12. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.00
4
Setyawan,  I.  E.,  Siregar,  V.  P.,  Pramono,  G.  H.,  & Yuwono,  D.  M.  (2014).  Pemetaan  Profil  Habitat Dasar  Perairan  Dangkal  Berdasarkan  Bentuk Topografi:  Studi  Kasus  Pulau  Panggang, Kepulauan Seribu Jakarta. Majalah Ilmiah Globë
Volume, 16(2), 125–
132.https://doi.org/10.1080/0014013820892503
2
Siregar,  V.  P.  (2010).  Pemetaan  Substrat  Dasar Perairan  Dangkal  Karang  Congkak  dan  Lebar Kepulauan  Seribu  Menggunakan  Citra  Satelit Quick Bird. Jurnal Ilmu Dan Teknologi Kelautan Tropis, 2(1), 19–30.
Sutrisno,  E.  (2014).  Implementasi  Pengelolaan Sumber  Daya  Pesisir  Berbasis  Pengelolaan Wilayah  Pesisir  Secara  Terpadu  Untuk Kesejahteraan  Nelayan  (Studi  di  Perdesaan Nelayan  Cangkol  Kelurahan  Lemahwungkuk Kecamatan  Lemahwungkuk  Kota  Cirebon). Jurnal Dinamika Hukum, 14(1), 1–12.
Trimble.  (2014).  Ecognition  Developer:  User  Guide (Issue  March).  Trimble  Germany  Gmbh. Munchen.
Tzotsos,  A.  (2006).  a  Support  Vector  Machine
Approach for Object Based Image.
Proceedings of 1st International Conference on Object-Based Image Analysis, Negnevitsky, 4–
5.
Wahiddin, N. (2015). Klasifikasi Ekosistem Terumbu
Karang  Berbasis  Objek  dan  Piksel  di  Pulau Morotai.  Disertasi.  Institut  Pertanian  Bogor. https://doi.org/10.1145/3132847.3132886
Wahiddin, N., Siregar, V. P., Nababan, B., Jaya, I., &
Wouthuyzen,  S.  (2015).  Object-based  Image Analysis  for  Coral  Reef  Benthic  Habitat Mapping with Several Classification Algorithms.  Procedia  Environmental  Sciences, 24, 222–227. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015.03.029
Zitello, A. G., Bauer, L. J., Battista, T. A., Mueller, P. W., Kendall, M. S., & E, M. M. (2009). Shallow- Water Benthic Habitats of St John, U.S. Virgin Islands.  NOAA  Technical  Memorandum  NOS NCCOS 96, 53.