ISSN Cetak         : 2087-9423
ISSN Elektronik : 2620-309X

## PEMETAAN HABITAT BENTIK BERBASIS OBJEK MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL-2 DI PERAIRAN PULAU WANGI-WANGI KABUPATEN WAKATOBI

## OBJECT BASED MAPPING ON BENTHIC HABITAT USING SENTINEL-2 IMAGERY OF THE WANGI-WANGI ISLAND WATERS OF THE WAKATOBI DISTRICT
La Ode Khairum Mastu 1* , Bisman Nababan 2 , dan James P. Panjaitan 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB, Bogor 2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor
* E-mail: khairum_14@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
Research on benthic habitat mapping in the Wangi-wangi Island waters was very limited. Therefore the  spatial  data  availability  of  benthic  habitat  in this area  is also  very limited.  The  purposes of  this study were to map the shallow water benthic habitats using Sentinel-2 image based on object-based classification  method  (OBIA)  and  to  calculate  the  accuracy  level  of  benthic  habitat  classification results in the Wangi-wangi Island waters of the Wakatobi District. This research was conducted in the Wangi-wangi Island waters around Sombu Dive waters and it's surroundings. The study used satellite Sentinel-2  data  with  10x10  m 2 spatial  resolution  acquired  on  4  April  2017  and  the  field  data  were acquired  in  March  -  April  2017.  Satellite  image  was  classified  with  OBIA  method  using  contextual editing at level 1. At level 2, we used supervised classification with some algorithms such as support vector  machine (SVM),  decision  tree  (DT),  Bayesian,  and  k-nearest  neighbour  (KNN) with input themathic layer from field data. The classification of benthic habitats was performed in 12 and 9 classes with the application of segmentation-optimization scale of 1, 1.5, 2, and 2.5 . Based on OBIA method,  benthic habitat  can  be  mapped with  the  best  overall  accuracy  of  60.4%  and  64.1% for the image  classification  of  12  and  9  classes,  respectively  with  SVM  algorithm  and  the  optimum segmentation scale of 2.
Keywords: mapping, benthic habitats, OBIA, Sentinel-2, Wangi-wangi Island waters

## ABSTRAK
Penelitian  pemetaan  habitat  bentik  di  Pulau  Wangi-wangi  masih  sangat  sedikit  dilakukan,  sehingga ketersediaan  data  spasial  habitat  bentik  di  daerah  ini  sangat  terbatas.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memetakan  habitat  bentik  perairan  dangkal  menggunakan  citra Sentinel-2  dengan metode  klasifikasi berbasis objek/OBIA dan menghitung tingkat akurasi hasil klasifikasi habitat bentik di perairan Pulau Wangi-wangi  Kabupaten  Wakatobi.  Penelitian  ini  dilaksanakan  di  perairan  Pulau  Wangi-wangi, khususnya  perairan  Sombu  Dive  dan  sekitarnya. Penelitian  ini  menggunakan  data  satelit  Sentinel-2 dengan  resolusi  spasial  10x10  m 2 yang  diakuisisi  pada  tanggal  4  April  2017  dan  pengambilan  data lapangan  dilakukan  pada  bulan  Maret  -  April  2017.  Klasifikasi  citra  dengan  metode  OBIA menggunakan  metode contextual  editing pada  level  1.  Level  2  menggunakan  klasifikasi  terbimbing dengan beberapa algoritma klasifikasi yaitu support vector machine (SVM), decision tree (DT), Bayesian , dan k-nearest  neighbour (KNN) dengan input  themathic  layer dari  data  lapangan. Klasifikasi habitat bentik dilakukan pada 12 dan 9 kelas dengan penerapan optimasi skala segmentasi yaitu  1,  1,5,  2,  dan  2,5.  Berdasarkan  metode  OBIA,  habitat  bentik  dapat  dipetakan  dengan  tingkat akurasi sebesar 60,4% dan 64,1% pada citra klasifikasi 12 dan 9 kelas secara berturut-turut pada nilai optimum skala segmentasi 2 dengan algoritma SVM.
Kata kunci: pemetaan, habitat bentik, OBIA, Sentinel-2, perairan pulau Wangi-wangi

## I. PENDAHULUAN
Perairan  Kepulauan  Wakatobi  berada pada wilayah “ Coral Triangle ” atau wilayah pusat  segitiga  terumbu  karang  dunia  yang memiliki  keanekaragaman  terumbu  karang dan  hayati  tertinggi  di  dunia  (Supriatna, 2008;  BTNW,  2009;  Wilson et  al .,  2012; Purbani et al ., 2014). Wakatobi tersusun dari gugusan  pulau-pulau  dengan  empat  pulau besar  yaitu  pulau  Wangi-Wangi,  Kaledupa, Tomia,  dan  Binongko  (COREMAP,  2001; Suyarso  dan  Budiyanto,  2008).  Habitat bentik  di  Wakatobi  memiliki  kompleksitas yang  sangat  tinggi  dimana  keanekaragaman terumbu  karang  dan  lamun  yang  dijadikan sebagai  tempat  hidup  bagi  berbagai  jenis biota  laut.  Habitat  bentik  merupakan  tempat hidup  dari  berbagai  jenis  organisme  yang disusun  oleh  rumput  laut,  lamun,  alga, karang  hidup,  karang  mati  dengan  tipe substrat  seperti  pasir,  lumpur,  dan  pecahan karang (Zhang et al ., 2013; Anggoro, 2015). Pemanfaatan  teknologi  satelit  peng- inderaan  jauh  dalam  menyediakan  informasi secara  spasial  telah  banyak  dilakukan  dan sampai  saat  ini  terus  mengalami  kemajuan. Penelitian  terkait  pemanfaatan  teknologi penginderaan jauh khususnya pada penyediaan  informasi  spasial  habitat  bentik perairan  dangkal  telah  banyak  dilakukan (Siregar, 2010; Phinn et al ., 2011; Selamat et al .,  2012a;  Selamat et  al .,  2012b;  Siregar et al ., 2013; Zhang et al ., 2013; Anggoro et al ., 2015;  Wahidin et  al .,  2015;  Zhang,  2014). Beberapa pemetaan habitat bentik di wilayah perairan  Wakatobi  telah  dilakukan  terkait dengan  pemetaan  luasan,  distribusi  spasial maupun  geomorfologi  terumbu  karang (COREMAP, 2001; Adji, 2014; Yulius et al ., 2015;  Hafizt et  al .,  2017).  Pemetaan  habitat bentik,  dalam  penerapannya  masih  terdapat permasalahan  yaitu  adanya  pengaruh  per- mukaan  perairan  dan  kedalaman  perairan terhadap reflektansi dasar perairan (Lyzenga, 1981).  Permasalahan  lain  adalah  penentuan metode  klasifikasi  citra  dengan  tingkat akurasi  yang  baik  dari  peta  yang  dihasilkan
(Green et  al .,  2000;  Congalton  and  Green, 2009).  Khusus  untuk  perairan  di  sekitar pulau  Wangi-wangi,  penelitian  terkait pemetaan habitat bentik masih sangat sedikit dilakukan.
Teknologi  penginderaan  jauh  yang berkembang  sampai  saat  ini,  tidak  telepas dari  semakin  berkembangnya  teknologi satelit yang diluncurkan, dalam hal ini satelit sumber  daya  alam.  Teknologi  satelit  ber- kembang  dengan  berbagai  kemampuan dalam menyediakan data citra terkait dengan informasi permukaan bumi. Citra satelit yang dihasilkan bervariasi mulai dari citra dengan resolusi  spasial  dan  resolusi  spektral  yang rendah  hingga  tinggi.  Citra  satelit  yang tersedia  juga  ada  yang  gratis  dan  berbayar. Berbagai  macam  jenis  citra  satelit  yang berkembang  sampai  saat  ini  salah  satunya yaitu  citra  satelit  Sentinel-2.  Citra  satelit Sentinel-2,  saat  ini  menjadi  alternatif  baru dalam  menyediakan  informasi  permukaan bumi  karena  selain  mudah  didapatkan  dan gratis,  citra  Sentinel-2  menawarkan  kualitas data  citra dengan  resolusi  spasial  yang  lebih baik  yaitu  10x10  m 2 /piksel,  dibandingan dengan citra open source lainnya yang sering digunakan  seperti  citra  Landsat  yang  hanya memiliki resolusi spasial 30x30 m 2 /piksel. Pemanfaatan  citra  satelit  untuk memetakan  habitat  dasar  perairan  dangkal tentu  tidak  terlepas  dari  proses  klasifikasi ataupun  analisis  digital  dari  citra  tersebut. Analisis  digital  data  penginderaan  jauh secara umum memiliki dua pendekatan yaitu berbasis  piksel  ( pixel-based )  dan  berbasis objek  ( object-based ).  Penggunaan  metode klasifikasi  berbasis  objek  saat  ini  menjadi alternatif  dalam  mengklasifikasikan  suatu objek  permukaan  bumi.  Klasifikasi  berbasis objek/ Objek-Based  Image  Analysis (OBIA) merupakan  salah  satu  sub-kajian  dari GISscience yang  fokus  pada  pengembangan metode  analisis  citra  penginderaan  jauh berbasis  objek  sehingga  menjadi  beberapa objek  yang  memiliki  kesamaan  tertentu (Navulur,  2007).  Penggunaan  metode  OBIA telah  terbukti  dapat  meningkatkan  akurasi
pemetaan  habitat  bentik,  geomorfologi  dan ekologi ekosistem terumbu karang pada citra resolusi  spasial  sedang  hingga  resolusi spasial tinggi (Phinn et al ., 2011; Anggoro et al ., 2015; Wahidin et al ., 2015).
Pemetaan  habitat  bentik  di  perairan wakatobi  telah  dilakukan,  namun  rata-rata masih  terbatas  pada  pemetaan  luasan, distribusi  maupun  geomorfologi  terumbu karang. Pemetaan habitat bentik Di Wakatobi telah  dilakukan  oleh  Hafizt et  al .  (2017) dengan memetakan habitat bentik di perairan pulau  Lentea  Kabupaten  Wakatobi  meng- gunakan  model depth  invariant  index (DII) dan relative  water  depth  index (RWDI)  dan proses  klasifikasi  habitat  bentik  meng- gunakann  metode  ISO-DATA  yang  ter- golong  dalam unsupervised classification yang  dilakukan  terpisah  pada  habitat  bentik perairan  dangkal  dan  perairan  dalam sehingga  menghasilkan  akurasi  keseluruhan tertinggi sebesar 83,93% pada 7 kelas habitat bentik.
Penelitian  terkait  pemetaan  habitat bentik  khususnya  di  perairan  Pulau  Wangi- wangi  baru  pertama  kali  dilakukan  oleh Yulius et  al .  (2015)  terkait  distribusi  spasial terumbu  karang,  sehingga  ketersediaan  data spasial  habitat  bentik  di  daerah  ini  sangat terbatas. Pemanfaatan data citra satelit dapat dijadikan  sebagai  alternatif  utama  dalam menyediakan  data  dan  informasi  spasial secara efektif dan efisien pada area yang luas dibandingkan pemetaan konvensional dengan pengamatan  langsung  di  lapangan.  Ber- dasarkan  hal  tersebut,  sehingga  perlu  di- lakukan  penelitian  terkait  pemetaan  habitat bentik  dengan  penerapan  metode  OBIA  di lokasi  penelitian  dengan  jumlah  tipe  habitat bentik  yang  lebih  banyak  atau  detail.  Selain itu  dengan  penerapan  metode  OBIA  pada citra Sentinel-2 diharapkan dapat
mengkalifikasikan  habitat  bentik  khususnya pada  kompleksitas  habitat  yang  tinggi dengan baik.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memetakan  habitat  bentik  perairan  dangkal menggunakan  citra  Sentinel-2  dengan
metode  klasifikasi  berbasis  objek/OBIA  dan menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi ( machine learning ) pada jumlah kelas habitat bentik  yang  lebih  banyak  atau  lebih  detail, serta  menghitung  tingkat  akurasi  hasil klasifikasi  habitat  bentik  di  perairan  Pulau Wangi-wangi Kabupaten Wakatobi.

## II.  METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Lokasi
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada bulan  Maret-April  2017,  bertempat  di perairan  Pulau  Wangi-wangi,  khususnya perairan  Sombu  Dive  dan  sekitarnya, Kabupaten  Wakatobi  Provinsi  Sulawesi Tenggara  (Gambar  1).  Secara  geografis lokasi penelitian terletak antara 5° 15' 22.6''- 5°  16'  33.3''  LS  dan  123°  31'  11.5''  - 123°31'14.9'' BT.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian; Titik warna merah menunjukkan lokasi sampling untuk tujuan klasifikasi dan titik warna kuning menunjuk- kan lokasi sampling untuk uji akurasi.

## 2.2.   Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  data  citra  satelit  multispektral Sentinel-2.  Citra  Sentinel-2  diperoleh  secara gratis  yang  dapat  diunduh  secara  langsung pada website
ESA
Copernicus (https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home). Citra  satelit  Sentinel-2  diakuisisi  pada tanggal 4 April 2017 pada lembar perekaman 51MWQ.  Citra  Sentinel-2  yang  diunduh merupakan data Level 1C, yang artinya data citra  tersebut  telah  terkoreksi  secara geometrik  dan  radiometrik.  Citra  Sentinel-2 memiliki  13  sensor  dengan  resolusi  spasial yang  berbeda-beda.  Sensor  atau  band  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  band sinar  tampak  ( visible )  dan infrared dengan resolusi spasial 10 meter yaitu band 2 ( blue ), band  3  ( green ),  band  4  ( red )  dan  band  8 (NIR).
Pengumpulan  data  habitat  bentik  di lapangan  dilakukan  dengan  pengamatan langsung  secara  visual  dan  dikombinasikan dengan  menggunakan  teknik  foto  transek kuadrat  (Roelfsema  and  Phinn,  2008; Siregar,  2010;  Phinn et  al .,  2011).  Transek kuadrat yang digunakan dalam penelitian ini berukuran  50x50  cm 2 dengan  titik-titik sampling  seperti  terlihat  pada  Gambar  1. Luasan  transek  kuadrat  yang  digunakan merupakan penyesuaian terhadap akurasi dari GPS  ( global  positioning  system )  yang digunakan  yaitu  GPS Trimbel GeoExplorer 6000 series dengan  akurasi  50  cm.  Transek kuadrat  dengan  luasan  tersebut  juga berfungsi  untuk  mempermudah  dalam mengidentifikasi atau menentukan komponen habitat  bentik  dominan  secara  visual  baik secara  langsung  di  lapangan  maupun  pada hasil  foto  transek. Pengambilan  data  habitat bentik  dilakukan  dengan  meletakkan  transek kuadrat  pada  area  habitat  bentik  yang dominan atau homogen, dengan tujuan untuk memaksimalkan keterwakilan terhadap ukuran  dari  resolusi  spasial  citra  yang digunakan. Selanjutnya  dilakukan  peng- ambilan titik koordinat dengan menggunakan GPS  disetiap  lokasi  pengumpulan  data .
Komponen  habitat  bentik  yang  didapatkan akan digunakan sebagai dasar dari pembentukan skema klasifikasi habitat bentik di  lokasi  studi.  Data  habitat  bentik  yang diambil  sebanyak  434  titik  pengamatan, kemudian  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu; (1)  sebanyak  217  titik  sebagai  acuan  untuk RoI  ( region  of  interest )  pada  proses klasifikasi  citra  dan  (2)  sebanyak  217  titik akan dijadikan sebagai data untuk uji akurasi dari hasil klasifikasi citra.

## 2.3. Skema Klasifikasi
Skema klasifikasi habitat bentik yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  ditentu- kan  berdasarkan  hasil  pengamatan  habitat bentik  yang  dilakukan  secara  langsung maupun  menggunakan  bantuan  foto  transek kuadrat  pada  setiap  titik  pengamatan  di lokasi penelitian. Pembuatan skema klasifikasi  daerah  pengamatan  dilakukan dengan mengacu pada prinsip tutupan habitat bentik  dominan  (Siregar,  2010).  Penentuan komponen habitat bentik dominan dilakukan dengan  analisis  visual  secara  langsung  di lapangan  maupun  hasil  foto  transek  kuadrat disetiap  komposisi  habitat  bentik  yang terdapat  di  dalam  transek  kuadrat  pada  titik pengamatan.  Deskripsi  atau  penamaan  dari habitat  bentik  nantinya  ditentukan  ber- dasarkan  komposisi  tutupan  habitat  bentik dominan yang seluruhnya dibangun oleh satu atau  beberapa  komponen  habitat  bentik perairan  dangkal.  Skema  kalasifikasi  yang dibuat  pada  penelitian  ini  disusun  secara terstrukrur  yang  terdiri  dari  2  level  skema klasifikasi  yaitu  skema  klasifikasi  level  1 (kelas reef level ) dan skema klasifikasi level 2 (kelas habitat bentik).

## 2.4. Koreksi Kolom Perairan
Koreksi  kolom  perairan  mampu mengurangi  pengaruh attenuation dimana intensitas  cahaya  matahari  secara  ekponen- sial  akan  berkurang  dengan  meningkatnya kedalaman  perairan.  Lyzenga  (1978;  1981) mengemukakan bahwa teknik koreksi kolom perairan  merupakan  pendekatan  sederhana
berbasis  citra  untuk  mengkompensasi pengaruh variabel kedalaman dalam pemetaan  dasar  perairan.  Koreksi  kolom perairan menggunakan komposisi band sinar tampak dengan mengekstrak nilai piksel citra pada  tipe  subtrat  yang  sama  (homogen) dalam  hal  ini  substrat  pasir  dari  kedalaman berbeda (Green et al ., 2000; Wahiddin et al ., 2014).  Pasangan  band  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah band sinar tampak citra Sentinel-2  yaitu  band  2  ( blue ),  band  3 ( green ), band 4 ( red ). Metode koreksi kolom perairan  ini  menghasilkan Depth  Invariant Index (DII)  dari  setiap  pasangan  band spektral dengan persamaan berikut  (Green et al ., 2000).
DII ij = 𝐿𝑜𝑔 ( 𝑥 𝑖 ) – [( 𝐾𝑖 / 𝐾𝑗 ) ∗ 𝐿𝑜𝑔 ( 𝑥 𝑗 )]…. ……. (1) dimana,
𝐾𝑖 𝐾𝑗 * = 𝑎 + √𝑎 / + 1 ...…. …………..…. (2)
𝑎 = 1223 144
/ 567 ……….....…. …………..…. (3)
Keterangan: Ki/Kj adalah koefisien attenuation , 𝜎𝑖𝑖 adalah variance band i , 𝜎𝑗𝑗 adalah variance band j dan 𝜎𝑖𝑗 adalah covariance pasangan band i dan j .
Koreksi  kolom  perairan  digunakan dengan  menghitung  DII  yang  menggunakan informasi  dari  rasio  koefisien  atenuasi  tiap pasangan  band  sinar  tampak.  Berdasarkan band  sinar  tampak  yang  digunakan  pada penelitian  ini,  maka  diperoleh  tiga  pasangan band dengan komposisi pasangan band yaitu DII  2/3  (biru-hijau),  DII  2/4  (biru-merah), dan DII 3/4 (hijau-merah). Hasil perhitungan rasio ki/kj disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Rasio koefisien atenuasi pasangan band sinar tampak citra Sentinel-2.
Pasangan Band Koefisien Atenuasi (ki/kj) 2/3 (biru - hijau) 0,67 2/4 (biru - merah) 0,30 3/4 (hijau - merah) 0,49
Perhitungan koefisien atenuasi (ki/kj)
dari  beberapa  pasangan  band  sinar  tampak diperoleh  koefisien  atenuasi  berkisar  antara 0,30-0,67.  Kisaran  koefisien  atenuasi  yang dihasilkan  tersebut  masih  tergolong  dalam kisaran  atenuasi  perairan  laut  (Lyzenga 1981).  Tiga  pasangan  band  DII  yang  di- hasilkan  dari  citra  Sentinel-2  selanjutnya akan  digunakan  sebagai input  data  feature dalam  proses  klasifikasi  habitat  bentik perairan dangkal  berbasis objek.

## 2.5. Klasifikasi Citra
Klasifikasi  citra  yang  digunakan untuk memetakan habitat bentik yaitu meng- gunakan  klasifikasi  citra  berbasis  objek/ OBIA.  Metode  OBIA  merupakan  metode klasifikasi  yang  dikembangkan  dengan proses  segmentasi  dan  analisis  objek  atau proses  klasifikasi  citra  berdasarkan  karak- teristik spasial, spektral dan skala temporalnya,  sehingga  menghasilkan  objek citra  atau  segmen-segmen  yang  selanjutnya digunakan  untuk  klasifikasi  (Wang et  al ., 2004;  Blaschke,  2010).  Secara  umum tahapan  penggunaan  metode  OBIA  dibagi atas  dua  yaitu;  (1)  diawali  dengan  proses segmentasi  citra,  dan  (2)  citra  yang  telah disegmentasi  kemudian  diklasifikasikan  ber- dasarkan  kelas-kelas  yang  telah  ditentukan sebelumnya.

## 2.5.1.  Segmentasi
Segmentasi  merupakan  konsep  untuk membangun  objek  atau  segmen  dari  piksel- piksel menjadi objek atau segmen yang sama (Navulur,  2007).  Penelitian  ini  algoritma segmentasi  yang  digunakan  yaitu  algoritma multiresolution  segmentation (MRS).  Proses segmentasi  dengan  algoritma  MRS  terdapat tiga  perameter  penting  yaitu shape (bentuk), compactness (kekompakan),  dan scale (skala/ukuran).  Penerapan  segmentasi  multi- skala  dengan  menggunakan  beberapa  skala yang  berbeda-beda  pada  level  1  ( reef  level ) dan level 2 (habitat bentik). Pada level 1 nilai skala  yang  digunakan  yaitu  5.  Sedangkan pada  level  2  akan  dilakukan  optimasi  skala
segmentasi  pada  beberapa  nilai  skala  yang berbeda  yaitu  MRS  1,  1,5,  2,  dan  2,5.  Pada tahap  segmentasi,  nilai  parameter shape dan compactness menggunakan  nilai  tetap  yaitu masing-masing  0,1  dan  0,5.  Sampai  saat  ini tidak  ada  ketentuan  baku  mengenai  standar nilai  parameter  dalam  klasifikasi  berbasis objek  (Benfield et  al .,  2007;  Phinn et  al ., 2011; Trimble, 2014).

## 2.5.2.  Klasifikasi Multiskala
Konsep  klasifikasi  multiskala  yang dibangun  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  2 level objek citra yaitu level 1 ( reef level ) dan level 2 (habitat bentik). Klasifikasi citra pada tiap  level  yaitu  dengan  menggunakan beberapa algoritma. Algoritma ini digunakan untuk  membangun  suatu  aturan  ( rule  set ) pada  pohon  proses  ( process  tree )  yang penggunaannya  disesuaikan  dengan  ke- butuhan pengguna. Rule set merupakan suatu kumpulan  dari  beberapa  algoritma  yang digunakan  dalam  mengklasifikasikan  objek kedalam  kelas-kelas  tertentu  (Anggoro, 2015; Anggoro et al ., 2017).
Klasifikasi  citra  dengan  multiskala menggunakan  metode contextual  editing pada  level  1  dan  klasifikasi  terbimbing menggunakan  beberapa  algoritma machine learning pada level 2. Klasifikasi pada level 1  yaitu  menggunakan assign class dengan penerapan  batasan  nilai  ( threshold )  tertentu sehingga  menghasilkan  kelas  objek  sesuai dengan apa yang diinginkan. Nilai threshold diperoleh  melalui try  and  error untuk menemukan nilai optimun.
Klasifikasi  level  2  yaitu  meng- gunakan classifier dengan penerapan beberapa algoritma klasifikasi seperti support vector  machine (SVM), decision  tree (DT), Bayesian dan k-nearest  neighbour (KNN) dengan input themathic layer atau  training area  dari  data  lapangan  untuk  meng- klasifikasikan  kelas  habitat  bentik.  Formula dari  masing-masing  algoritma  klasifikasi yang digunakan yaitu sebagai berikut:
SVM (Tzotsos, 2006):
𝑓(𝑥) =   ∑ 𝜆 2 2∈? 𝑦 2 𝐾(𝑥 2 𝑥) + 𝑤 B ...…… ....…. (4)
Keterangan: K merupakan  fungsi  kernel, 𝑦 2 dan 𝑥 2 mewakili sampel pelatihan, 𝜆 2 merupakan pengganda Lagrange , S bagian dari  sampel  pelatihan  yang  sesuai  dengan pengganda Lagrange  non-zero ,  dan 𝑤 B adalah parameter hyperplane .
Bayes (Han et al ., 2012):
𝑃(𝐶 2 |𝑋) = GH 𝐶 2 I 𝑋 JG(K 6 ) G(L) . …………..…….... (5)
Keterangan: X merupakan  kriteria  suatu kasus  berdasarkan  masukan, Ci kelas  solusi pola ke- i , dimana i adalah jumlah label kelas, P(Ci|X) probabilitas  kemunculan  label  kelas Ci dengan  kriteria  masukan X , P(X|Ci) probabilitas kriteria masukan X dengan label kelas Ci , P(Ci) probabilitas label kelas Ci .
KNN (Wei et al ., 2005):
𝑑 =   N∑ O P Q (R) 3 P Q (S) 1 Q T /
U . ……………..…….... (6)
Keterangan: d merupakan  jarak  antara  objek sampel s dan objek gambar o , 𝑣 U (W) nilai fitur objek  sampel  untuk  fitur f , 𝑣 U (X) nilai  fitur objek gambar untuk fitur f , 𝜎 U standar deviasi dari nilai fitur untuk fitur f .
- DT  (Bradski and Kaehler, 2008):
𝐺𝑖𝑛𝑖 𝑖𝑚𝑝𝑢𝑟𝑖𝑡𝑦: 𝑖 ( 𝑁 ) = ∑ 𝑃 ( ω 𝑖 ) 𝑃 H ω 𝑗 J 𝑗≠𝑖 …… (7)
Keterangan: metode ini menggunakan notasi P ( ω j )  untuk  menunjukkan  fraksi  pola  pada node N yang berada di kelas ω j .

## 2.6. Uji Akurasi
Pengujian akurasi dilakukan terhadap seluruh  citra  hasil  klasifikasi  untuk  me- ngetahui  akurasi  dari  teknik  klasifikasi  yang
diterapkan.  Uji  akurasi  yang  umum dilakukan  pada  data  hasil  klasifikasi penginderaan jauh adalah matriks kesalahan/ confusion matrix (Tabel 2). Hal ini dilakukan dengan  membandingkan  citra  hasil  klasi- fikasi  terhadap  kelas  atau  objek  sebenarnya yang  diperoleh  berdasarkan  pengamatan  di lapangan  (Wahiddin,  2015).  Uji  akurasi mengacu  pada  Congalton  and  Green  (2009) yang  terdiri  dari overall accuracy (OA), producer (PA)  dan user  accuracy (UA)  dan menggunakan  beberapa  persamaan  untuk menghitung tingkat akurasi baik itu OA, PA, dan  UA  masing-masing  disajikan  pada persamaan berikut.
OA = ∑ d22 e 6fg d . …………………..…….... (8) PA = d44 dh4 . ……………………...…….... (9) UA = d22 d2h . ……………………..….….... (10)
Keterangan:  k  adalah  jumlah  baris  pada matriks,  n  adalah  jumlah  pengamatan, 𝑛 22 adalah  jumlah  pengamatan  pada  kolom  ke-i dan  baris  ke-i  dan 𝑛 44 merupakan  jumlah pengamatan pada kolom ke-j dan baris ke-j.
Secara  umum  prosedur  penelitian yang telah dilakukan disajikan pada Gambar 2.
Tabel 2. Confusion matrix (matriks kesalahan).
Gambar 2. Diagram alir penelitian.
Lapangan (j) Jumlah  baris n i+ Ci tr a K la si fi ka si (i ) n 11 n 12 n 1k n 1+ n 21 n 22 n 2k n 2+ n k1 n k2 n kk n k+ Jumlah Kolom  n +j n +1 n +2 n +k n

## III.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Skema Klasifikasi
Berdasaarkan  hasil  pengamatan  di lapangan  pada  434  titik  stasiun  pengamatan diperoleh  komponen  habitat  bentik  perairan dangkal  di  lokasi  penelitian  sebanyak  12 komponen habitat bentik. Dari hasil tersebut, kemudian  pada  penelitian  ini  dibangun  2 skema klasifikasi habitat bentik yaitu 12 dan 9  kelas  habitat  bentik  perairan  dangkal. Duabelas kelas habitat bentik yang dihasilkan yaitu  Alga  (A),  Batu  intertidal  (BI),  Karang hidup  (KH),  Karang  hidup+Karang  mati (KHKM),  Karang  mati  (KM),  Lamun  (L), Lamun+Pasir  (LP),  Pasir  (P),  Pasir+Lamun (PL),  Pasir+ Rubble (PR), Rubble (R)  dan Rubble +Lamun  (RL).  Sedangkan  9  kelas habitat  bentik  yang  terbentuk  yaitu  terdiri dari  Alga  (A),  Batu  intertidal  (BI),  Karang hidup (KH), Karang mati (KM), Lamun (L), Lamun+Pasir  (LP),  Pasir  (P),  Pasir+Lamun (PL), dan Rubble (R).
Penentuan  skema  klasifikasi  habitat bentik  sampai  saat  ini  tidak  mempunyai ketentuan  atau  standarisasi  yang  baku, sehingga  penamaan  kelas  habitat  bentik dalam  penelitian  ini  disesuaikan  dengan komposisi  penyusun  habitat  bentik  dominan yang  teramati  di  lapangan.  Beberapa penelitian tentang penentuan skema klasifikasi  habitat  bentik  perairan  dangkal telah  banyak  dilakukan  dan  menghasilkan skema  klasifikasi  atau  jumlah  kelas  yang berbeda-beda  seperti  skema  klasifikasi  yang dikembangkan  secara  hirarki  oleh  Phinn et al .  (2011)  menghasilkan  12  kelas  habitat bentik. Zhang et al . (2013) menghasilkan 12 kelas  habitat  bentik,  Siregar et  al .  (2013) menghasilkan  6  habitat  bentik,  Wahiddin et al .  (2015)  menghasilkan  7  kelas  habitat bentik  serta  Anggoro et  al .  (2017)  meng- hasilkan 9 skema klasifikasi habitat bentik.
Skema  klasifikasi  yang  dihasilkan pada penelitian ini terdiri dari 2 level skema klasifikasi . Skema  klasifikasi  level  1  ( reef level )  terdiri  dari  3  kelas  yaitu  kelas  darat, perairan  dangkal  dan  kelas  laut  dalam,
sedangkan  skema  klasifikasi  level  2  (habitat bentik)  terdiri  dari  12  dan  9  kelas  habitat bentik  perairan  dangkal.  Skema  klasifikasi habitat  bentik  perairan  dangkal  yang dihasilkan dari 434 titik stasiun pengamatan, selanjutnya  akan  dibagi  menjadi  dua  yaitu sebanyak  217  stasiun  pengamatan  akan digunakan  sebagai  data  RoI  ( region  of interest )  pada  proses  klasifikasi  citra, kemudian  sisahnya  sebanyak  217  stasiun pengamatan  akan  dijadikan  sebagai  data untuk uji akurasi dari hasil klasifikasi citra.

## 3.2. Klasifikasi Citra 3.2.1.  Segmentasi
Dasar  dalam  proses  klasifikasi  citra berbasis objek yaitu segmentasi. Pada level 1 skala  segmentasi  yang  digunakan  yaitu  5 dengan menghasilkan sebanyak 506 segmen/ objek.  Pada  level  2  proses  segmentasi dilakukan  dengan  optimasi  skala  segmentasi yaitu  dengan  penerapan  beberapa  skala segmentasi  yang  berbeda.  Optimasi  skala segmentasi  yang  digunakan  adalah  MRS  1, 1,5, 2, dan 2,5. Hasil segmentasi citra dengan optimasi  beberapa  skala  segmentasi  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar  3.  Variasi  ukuran  objek  hasil optimasi  pada  citra  Sentinel-2; Skala    segmentasi  (a)  1,  (b)  1,5, (c) 2, dan (d) 2,5.
Berdasarkan hasil segmentasi Gambar 3  dengan  optimasi  skala  segmentasi  (1,  1,5, 2,  dan  2,5)  pada  level  2  dihasilkan  jumlah objek  masing-masing  sebanyak  3067,  1896, 1327,  dan  1027.  Hasil  tersebut,  diperoleh bahwa  semakin  kecil  skala  segmentasi  yang diterapkan,  maka  jumlah  objek  yang
dihasilkan  akan  semakin  banyak  dan  juga menghasilkan bentuk atau ukuran objek yang semakin kecil. Objek yang dihasilkan melalui proses  segmentasi  pada  penelitian  ini, selanjutnya  akan  diklasifikasikan  berdasar- kan data skema klasifikasi yang telah dibuat sebelumnya.
3.2.2.  Klasifiasi Reef Level (Level 1) Klasifikasi level 1 pada penelitian ini menghasilkan  3  kelas  yaitu  darat,  perairan dangkal,  dan  perairan  dalam    (Gambar  4). Kelas  perairan  dangkal  menjadi  batas  area kajian  habitat  bentik  dan  selanjutnya  akan disegmentasi  ulang  pada  tahap  klasifikasi habitat  bentik  (level  2).  Phinn et  al .  (2011) dan  Anggoro et  al .  (2017)  mengungkapkan bahwa  pada  sistem  klasifikasi  hirarki  hasil klasifikasi  level  1  ( reef  level )  yaitu  pada kelas  perairan  dangkal  menjadi  batasan  area kajian  dan  diproses  menjadi  segmen  baru untuk  klasifikasi  pada  level  berikutnya, dalam  hal  ini  yaitu  level  2  (habitat  bentik). Berdasarkan  hasil  klasifikasi  level  1 diperoleh luas tiap kelas yaitu kelas perairan dangkal sebesar 44,8 Ha, kelas darat 33,5 Ha, dan  kelas  perairan  dalam  sebesar  27,7  Ha, dari  luas  keseluruhan  lokasi  penelitian sebesar 106 Ha.
Gambar  4.  Hasil  klasifikasi  level  1  ( reef level )  yang  membagi  daerah
penelitian  kedalam  tiga  kelas yaitu darat, perairan dangkal, dan laut dalam.

## 3.2.3.  Klasifikasi Habitat Bentik (Level 2)
Kelas  perairan  dangkal  pada  level  1 kemudian  disegmentasi  ulang  pada  level  2 dengan penerapan optimasi skala segmentasi. Objek  atau  segmen  yang  dihasilkan selanjutnya  diklasifikasi  dengan  klasifikasi terbimbing menggunakan beberapa algoritma machine  learning seperti  algoritma  SVM, DT, Bayesian, dan KNN dengan menggunakan  data  skema  klasifikasi  habitat bentik  perairan  dangkal  sebagai input thematic layer yang telah dibuat sebelumnya berdasarkan pengamatan langsung di lapangan.  Input  fitur  yang  digunakan  pada proses  klasifikasi  level  2  yaitu  nilai layer ( mean dan standar deviasi ) dari semua band sinar  tampak  serta  hasil  dari  tiga  komposisi pasangan band DII.
Hasil  optimasi  skala  segmentasi (Gambar  5)  diperoleh  nilai  akurasi  tertinggi pada  algoritma  SVM  dan  optimum  pada skala segmentasi 2 baik pada hasil klasifikasi 12  kelas  dan  9  kelas  habitat  bentik  dengan nilai  akurasi  keseluruhan  diperoleh  masing- masing  sebesar  60,4%  dan  64,1%.  Nilai akurasi  terendah  diperoleh  sebesar  29,0% pada  skala  segmentasi  1  dan  1,5  dengan algoritma DT untuk hasil klasifikasi 12 kelas dan 32,8% pada skala segmentasi 1,5 dengan algoritma  DT  untuk  hasil  klasifikasi  9  kelas habitat bentik.
0 20 40 60 1 1,5 2 2,5 Ov er al l Ac cu ra cy (% ) Skala Segmentasi SVM Bayes KNN
DT
Gambar 5. Hasil Akurasi 12 kelas (atas) dan 9  kelas  (bawah)  habitat  bentik pada tiap algoritma yang diguna- kan.
Berdasarkan  hasil  optimasi  skala segmentasi  dengan  penerapan  beberapa algoritma  klasifikasi,  terlihat  dengan  jelas bahwa algoritma SVM menghasilkan akurasi keseluruhan  tertinggi  dibandingkan  dengan algoritma  klasifikasi  lainnya.  Hal  ini  sesuai dengan  hasil  penelitian  Wahiddin et  al . (2015)  yang  memetakan  habitat  bentik terumbu  karang  dengan  menggunakan  be- berapa algoritma kalasifikasi yaitu algoritma SVM,  DT, Bayesian ,  KNN, random  tree (RT)  dan  dari  hasil  penelitiannya  me- rekomendasikan untuk menggunakan metode berbasis  objek  (OBIA)  dengan  menerapkan algoritma  klasifikasi  SVM,  karena  meng- hasilkan  nilai  akurasi  keseluruhan  tertinggi dibandingkan  dengan  algoritma  klasifikasi lainnya  yaitu  sebesar  73%  pada  7  kelas habitat  bentik.  Kondraju et  al .  (2013)  juga memetakan  jabitat  bentik  dengan  beberapa algoritma  klasifikasi  yaitu  MLC  ( maximum likelihood ), SAM ( spectral angular mapper ), SID  ( spectral  information  divergence )  serta SVM,  dan  menghasilkan  nilai  akurasi optimum  pada  penerapan  algoritma  SVM dengan  nilai  akurasi  sebesar  95,97%  pada  4 kelas  habitat  bentik.  Menurut  Mountrakis et al .  (2011)  algoritma  SVM  dalam  bidang penginderaan  jauh  memiliki  kemampuan yang  baik  untuk  menangani  data  dengan
jumlah yang sedikit dan dapat menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan teknik klasifikasi lainnya. Faktor utama yang mempengaruhi  peningkatan  akurasi  dengan menggunakan  algoritma  mesin  pembelajaran (SVM) yaitu kemampuan membedakan objek dengan  baik  dari  penggunaan  data  dengan ciri probabilitas empiris yang tidak diketahui (Zhang and Xie, 2013).
Hasil  klasifikasi  dengan  meng- gunakan  algoritma  SVM  pada  skala segmentasi  2  menunjukan  bahwa  terjadi peningkatan  akurasi  keseluruhan  sebesar 3,7%  dari  penerapan  12  kelas  dan  9  kelas habitat  bentik.  Hal  ini  menunjukan  bahwa jumlah  kelas  yang  digunakan  akan  mem- pengaruhi  akurasi  hasil  klasifikasi,  dimana jumlah  kelas  yang  lebih  sidikit  (  9  kelas) akan menghasilkan akurasi keseluruhan lebih tinggi  dibandingkan  dengan  penggunaan jumlah  kelas  yang  lebih  banyak  (12  kelas). Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian Andrefouet et  al .  (2003)  yang  menerapkan beberapa  jumlah  kelas  dengan  mengasilkan akurasi  keseluruhan  yang  semakin  menurun dengan  bertambahnya  jumlah  kelas  yang digunakan  yaitu  diperoleh  akurasi  rata-rata 77% (4-5 kelas), 71% (7-8 kelas), 56% (9-11 kelas),  dan  53%  (>13  kelas)  pada  citra Landsat dan IKONOS.
Hasil  klasifikasi  habitat  bentik  per- airan  dangkal  (level  2)  disajikan  pada Gambar 6 untuk hasil klasifikasi 12 kelas dan Gambar  7  untuk  hasil  klasifikasi  9  kelas habitat bentik.
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  habitat bentik pada Gambar 6 dan Gambar 7 terlihat dengan  jelas  bahwa  kelas  habitat  bentik terdistribusi  dengan  relatif  homogen  pada wilayah perairan dangkal. Dari hasil tersebut, kemudian  dapat  diperoleh  luas  area  masing- masing  kelas  habitat  bentik  dengan  analisis spasial  dari  hasil  klasifikasi  12  dan  9  kelas habitat  bentik  perairan  dangkal  di  lokasi penelitian.  Gambar  8  menunjukan  luas  area 12 dan 9 kelas habitat bentik hasil klasifikasi menggunakan  algoritma  SVM  dengan  skala segmentasi 2.
0 20 40 60 1 1,5 2 2,5 Ov er al l Ac cu ra cy (% ) Skala Segmentasi SVM Bayes KNN DT
Gambar  6.    Hasil  klasifikasi  12  kelas  habitat  bentik  menggunakan  algoritma  SVM;  skala segmentasi (A) 1, (B) 1,5, (C) 2, dan (D) 2,5.
Gambar  7.    Hasil  klasifikasi  9  kelas  habitat  bentik  menggunakan  algoritma  SVM;  skala segmentasi (A) 1, (B) 1,5, (C) 2, dan (D) 2,5.
Gambar 8.  Luas kelas habitat bentik hasil klasifikasi 12 kelas (kanan) dan 9 kelas (kiri).
Hasil klasifikasi 12 kelas dan 9 kelas habitat bentik  menunjukan  bahwa  kelas  karang hidup  (KH)  mendominasi  area  perairan dangkal di lokasi penelitian dengan diperoleh luasan  masing-masing  sebesar  19,1  Ha  dan 18,0 Ha, sedangkan kelas habitat bentik yang memiliki  luas  area  terkecil  yaitu  didapatkan pada  kelas rubble +  lamun  (RL)  sebesar  0,3 Ha  pada  klasifikasi  12  kelas  dan  pada klasifikasi 9 kelas didapatkan luasan terkecil pada kelas alga (A) sebesar 0,5 Ha.
Hasil  uji  akurasi  citra  Sentinel-2 optimum  pada  skala  segmentasi  2  dengan menggunakan  algoritma  SVM  diperoleh akurasi  keseluruhan  (OA)  sebesar  60,4% pada 12 kelas dan 64,1% pada 9 kelas habitat bentik. Green et  al .  (2000)  menyatakan bahwa akurasi pemetaan habitat bentik yang baik  atau  dapat  digunakan  apabila  peta klasifikasi  habitat  bentik  menghasilkan akurasi  keseluruhan  (OA)  di  atas  60%. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  pada penelitian  ini  peta  hasil  klasifikasi  habitat bentik  perairan  dangkal  dapat  digunakan untuk keperluan lebih lanjut.
Saat  ini,  pemetaan  habitat  bentik perairan  dangkal  telah  banyak  dilakukan dengan  menggunakan  metode  klasifikasi berbasis  objek  (OBIA)  dan  penggunaan metode OBIA telah terbukti dapat meningkatkan  akurasi  pemetaan  habitat bentik  perairan  dangkal.  Benfield et  al .,
(2007) memetakan 11 kelas bentik menggunakan citra Quickbird dan Landsat 7 ETM+  dengan  algoritma fuzzy  logic dan contextual  editing menghasilkan  akurasi
masing-masing  sebesar  83,5%  dan  68.7%. Phinn et  al .,  (2011)  melakukan  pemetaan habitat bentik menggunakan citra Quickbird- 2  di  tiga  daerah  yang  berbeda  yaitu  di Ngderack  Reef  (11  kelas),  Heron  Reef  (13 kelas),  dan  Navakavu  Reef  (17  kelas) menghasilkan  akurasi  pemetaan  masing- masing 51,6%, 77,9 %, dan 65,4%. Zhang et al . (2013) memetakan 12 kelas habitat bentik menggunakan  citra  AVIRIS  ( airborne visible/infrared imaging spectrometer ) dengan  algoritma random forest (RF) menghasilkan  akurasi  keseluruhan  yaitu 75,1-87,9%.  Wahiddin et  al .,  (2015) melakukan  pemetaan  pada  7  kelas  habitat bentik terumbu karang menggunakan Landsat  8  OLI  dengan  algoritma  SVM  dan menghasilkan  akurasi  keseluruhan  sebesar 73%.  Anggoro et  al .,  (2017)  memetakan  9 kelas  habitat  bentik  menggunakan  citra Worldview-2  dengan  algoritma  SVM  dan menghasilkan  akurasi  keseluruhan  sebesar 75%.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan pemetaan  12  dan  9  kelas  habitat  bentik menggunakan  citra  Sentinel-2  dengan algoritma  SVM  menghasilkan  akurasi keseluruhan  masing-masing  sebesar  60,4% dan 64,1%. Hasil akurasi penelitian ini lebih rendah dari akurasi penelitian lainnya seperti Wahidin et  al .  (2015)  dan  Anggoro et  al . (2017)  disebabkan  oleh:  (1)  perbedaan penggunaan  algoritma  klasifikasi,  (2)  jenis atau  kualitas  citra  yang  digunakan,  (3) jumlah kelas atau kompleksitas habitat bentik di lokasi kajian, (4) jumlah titik pengamatan lapangan,  (5)  lokasi  dan  waktu  penelitian
0,5 0,6 19,1 0,6 1,2 11,2 1,2 4,4 4,1 0,6 0,9 0,3 0,0 4,0 8,0 12,0 16,0 20,0 A BI KH KHKM KM L LP P PL PR R RL Lu as ( H a) Kelas Habitat Bentik 0,5 0,8 18,0 2,5 8,8 3,7 4,2 4,1 2,1 0,0 4,0 8,0 12,0 16,0 20,0 A BI KH KM L LP P PL R Lu as ( H a) Kelas Habitat Bentik
yang  berbeda,  dan  (6)  ukuran  dan  teknik sampling  lapangan  yang  berbeda.  Menurut Anggoro et  al .  (2017)  bahwa  perbedaan akurasi  pemetaan  dapat  disebabkan  adanya kompleksitas  habitat  bentik  yang  sangat tinggi di wilayah kajian.
Umumnya  metode  klasifikasi  yang diterapkan  selama  ini  masih  menggunakan metode  klasifikasi  berbasis  piksel  yang hanya  bertumpu  pada  aspek  spektral  saja. Perkembangan  metode  OBIA  saat  ini  tidak terlepas  dari  keunggulannya  yang  dapat menghubungkan  antara  aspek  spektral  dan spasial  secara  bersamaan  dalam  proses klasifikasi.  Selain  itu,  penggunaan  algoritma klasifikasi  dalam  dunia  penginderaan  jauh semakin  berkembang  seperti  pemanfaatan algoritma  yang  berbasis machine  learning . Pada  penelitian  ini,  metode  OBIA  dengan algoritma  klasifikasi  SVM  telah  terbukti dapat  menghasilkan  akurasi  pemetaan  yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  beberapa algoritma klasifikasi lainnya.

## IV.  KESIMPULAN
Habitat bentik perairan dangkal dapat dipetakan dengan baik menggunakan metode klasifikasi  berbasis  objek  (OBIA)  dengan algoritma  SVM  pada  citra  Sentinel-2  di lokasi  kajian.  Hasil  uji  akurasi  diperoleh akurasi keseluruhan (OA) untuk 12 kelas dan 9  kelas  habitat  bentik  yaitu  masing-masing sebesar  60,4%  dan  64,1%  pada  nilai optimum  skala  segmentasi  2  dengan algoritma SVM. Dari hasil klasifikasi habitat bentik pada klasifikasi 12 dan 9 kelas habitat bentik  menunjukan  bahwa  kelas  karang hidup  (KH)  mendominasi  area  perairan dangkal di lokasi penelitian dengan diperoleh luasan  masing-masing  sebesar  19,1  Ha  dan 18,0 Ha. Sedangkan kelas habitat bentik yang memiliki  luas  area  terkecil  yaitu  didapatkan pada  kelas rubble +  lamun  (RL)  sebesar  0,3 Ha  pada  klasifikasi  12  kelas  dan  pada klasifikasi 9 kelas didapatkan luasan terkecil pada kelas alga (A) sebesar 0,5 Ha.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  sebagian  dibiayai  oleh Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat Ditjen  Penguatan  Riset  dan  Pengembangan Kementerian Riset,
Teknologi, dan Pendidikan  Tinggi,  Republik  Indonesia melalui  program  hibah  Penelitian  Dasar Unggulan  Perguruan  Tinggi  (PDUPT) dengan surat perjanjian pendanaan penelitian No.  129/SP2H/PTNBH/DRPM/2018  tanggal 1  Februari  2018  dan  surat  perjanjian penugasan  pelaksanaan  penelitian  No. 1738/IT3.11/PN/2018  tanggal  21  Februari 2018.  Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada Dinas Pekerjaan Umum, Tata Ruang dan Pertambangan Kabupaten Wakatobi atas bantuan  alat  dan  fasilitas  selama  penulis melakukan  penelitian,  khususnya  pada  saat proses  pengambilan  data  lapangan.  Penulis juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada reviewer  yang  telah  memberikan  masukan untuk meningkatkan kualitas paper ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Adji,  A.S.  2014.  Suitability  analysis  of multispectral  satellite  sensors  for mapping coral reefs in Indonesia case study:  Wakatobi  Marine  National Park. Mar.  Res.  Indonesia ,  39(2):73- 78.  http://dx.doi.org/10.14203/mri.v3 9i2.87.
Andrefouet, S., P. Kramer, D. Torres-Pulliza, K.E. Joyce, E.J. Hochberg, R. Garza- Pérez,  P.J.  Mumby,  B.  Riegl,  H. Yamano,  W.H.  White, et  al .  2003. Multi-site  evaluation  of  IKONOS data for classification of tropical coral reef  environments. Remote  Sens. Environ. ,  88(1-2):128-143.  https:// doi.org/10.1016/j.rse.2003.04.005.
Anggoro,  A.,  V.P.  Siregar,  and  S.B.  Agus. 2017.  Multiscale  classification  for geomorphic zone and benthic habitats mapping using OBIA method in Pari Island. J. Penginderaan Jauh ,
14(2):89-93.  http://dx.doi.org/10.305
36/j.pjpdcd.1017.v14.a2622.
Anggoro,  A.,  V.P.  Siregar,  and  S.B.  Agus. 2015. Geomorphic zones mapping of coral  reef  ecosystem  with  OBIA method,  case  study  in  Pari  Island. J. Penginderaan Jauh , 12(1):1-12. Anggoro, A. 2015. Pemetaan zona geomorfologi  dan  habitat  bentik menggunakan citra Wordview-2
dengan metode OBIA di Gugus Pulau Pari.  Tesis.  Institut  Pertanian  Bogor. 43 hlm.
Balai  Taman  Nasional  Wakatobi  [BTNW].
2009.  Informasi  Taman  Nasional Wakatobi. Bau-Bau, Sulawesi Tenggara. 12 hlm. Benfield, S.L., H.M. Guzman, J.M. Mair, and
J.A.T.  Young.  2007.  Mapping  the distribution  of  coral  reefs  and associated  sublittoral  habitats  in Pacific  Panama:  a  comparison  of optical satellite sensors and classification  methodologies. Int.  J.
Remote  Sens. ,  28(22):5047-5070. https://doi.org/10.1080/01431160701
258062.
Blaschke,  T.  2010.  Object  based  image analysis for remote sensing. ISPRS J. Photogramm ,  65(1):2-16.  https://doi. org/10.1016/j.isprsjprs.2009.06.004. Bradski,  G.,  A.  Kaehler.  2008. Learning opencv:  Computer  vision  with  the opencv  library .  Sebastopol,  CA, USA: O’Reilly Media, Inc. 555p. Congalton,  R.G.  and  K.  Green.  2009.
Assessing  the  accuracy  of  remotely sensed  data  principles  and  practices (second  edition).  CRC  Press:  Taylor & Francis Group. France. 183 p.
Coral  Reef  Rehabilitation  and  Management Program (COREMAP). 2001. CRITC report:  Base  line  study  Wakatobi Sulawesi Tenggara. COREMAP. 132 p.
Green, E., A.J. Edwards, and C. Clark. 2000. Remote sensing handbook for tropical
coastal  management.  Unesco  Pub. Paris. 316 p.
Hafizt,  M.,  M.D.M.  Manessa,  N.S.  Adi,  and B.  Prayudha.  2017.  Benthic  habitat mapping  by  combining  lyzenga’s optical  model  and  relative  water depth  model  in  Lintea  Island,
Southeast Sulawesi. The 5th
Geoinformation  Science  Symposium,
IOP  Conf.  Series:  Earth  and Environmental  Science ,  98:012037. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/98/1/012037.
Han,  J.,  M.  Kamber,  and  J.  Pei.  2012.  Data mining:  Concepts  and  techniques (Third edition). Waltham, MA 02451 (USA): Morgan Kaufmann Publishers. 703 p. Kondraju,  T.T.,  V.R.B.  Mandla,  R.S. Mahendra,  and  T.S.  Kumar.  2013.
Evaluation of various image classification  techniques  on  Landsat to  identify  coral  reefs. Geomatics, Natural  Hazards  and  Risk ,  5:173- 184.  http://dx.doi.org/10.1080/1947 5705.2013.802748.
Lyzenga,  D.R.  1981.  Remote  sensing  of bottom reflactance and water attenuation  parameters  in  shallow water using aircraft and Landsat data. Int.  J.  Remote  Sens. , 2:71-82. https://doi.org/10.1080/01431168108 948342.
Lyzenga, D.R. 1978. Passive remote sensing techniques  for  mapping  water  depth and  bottom  features. Appl.  Opt. , 17(3):379-383.  https://doi.org/10.13 64/AO.17.000379.
Mountrakis,  G.,  J.  Im,  and  C.  Ogole.  2011. Support  vector  machines  in  remote sensing:  A  review. ISPRS  J. Photogramm. ,  66(3):247-259.  https:// doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2010.11.0 01.
Navulur,  K.  2007.  Multispectral  image analysis  using  the  object-oriented paradigm . CRC  Press:  Taylor  & Francis Group. France. 165 p.
Phinn,  S.R.,  C.M.  Roelfsema,  and  P.J. Mumby.  2011.  Multi-scale,  object- based  image  analysis  for  mapping geomorphic  and  ecological  zones  on coral  reefs. Int.  J.  Remote  Sensing , 33:3768-3797.  http://dx.doi.org/10.10 80/01431161.2011.633122.
Purbani, D., Yulius, M. Ramdhan, T. Arifin, H.L.  Salim,  and  N.  Novianti.  2014. Beach  characteristics  of  Wakatobi National Park to support marine eco- tourism:  A  case  study  of  Wangi- wangi  Island. Depik ,  3(2):137-145. https://doi.org/10.13170/depik.3.2.15 39.
Roelfsema,  C.  and  S.  Phinn.  2008. Evaluating  eight  field  and  remote sensing  approaches  for  mapping  the benthos  of  three  different  coral  reef environments  in  Fiji. In :  Frouin,  R.J. et  al .  ( eds .).  Proc.  SPIE,  Remote sensing  of  inland,  coastal,  and oceanic waters. 7150:71500F. https:// doi.org/10.1117/12.804806.
Selamat,  M.B.,  I.  Jaya,  V.P.  Siregar,  dan  T. Hestirianoto.  2012a.  Aplikasi  citra quickbird untuk pemetaan 3D substrat dasar  di  gusung  karang. J.  Ilmiah Geomatika , 8(2):95-106.
Selamat,  M.B.,  I.  Jaya,  V.P.  Siregar,  and  T.
Hestirianoto.  2012b.  Geomorphology zonation  and  column  correction  for bottom  substrat  mapping  using quickbird image. J.  Teknologi
Perikanan  dan  Kelautan, 2(2):17-25. http://dx.doi.org/10.24319/jtpk.3.17-
25
Siregar,  V.P.,  S.  Wouthuyzen,  A.  Sunuddin, A. Anggoro, dan A.A. Mustika. 2013. Pemetaan  habitat  dasar  dan  estimasi stok ikan terumbu dengan citra satelit resolusi tinggi. J. Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis, 5:453-463. http://dx. doi.org/10.29244/jitkt.v5i2. 7573.
Siregar,  V.P.  2010.  pemetaan  substrat  dasar
perairan dangkal karang congkak dan lebar Kepulauan Seribu menggunakan citra satelit quick bird.
J.  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan Tropis, 2(1):19-30.  http://dx.doi.org /10.29244/jitkt.v2i1.7860.
Supriatna,  J.  2008.  Melestarikan  alam Indonesia.  Yayasan  Obor  Indonesia. Jakarta. 482 hlm.
Suyarso,  dan  A.  Budiyanto.  2008.  Studi baseline  terumbu  karang  di  lokasi DPL Kabupaten Wakatobi. COREMAP II (Coral Reef Rehabilitation and Management Program)-LIPI. Jakarta.  107 hlm.
Trimble.  2014.  Ecognition  developer:  user guide . Trimble  Germany  GmbH. Munchen, Germany. 262 p.
Tzotsos, A. 2006. A support vector machine approach  for  object  based  image analysis.  2006.  In: 1st  International Conference  on  Object-based  Image Analysis, OBIA , Salzburg, Austria, 4- 5 July. 6 p.
Wahiddin,  N.,  V.P.  Siregar,  B.  Nababan,  I. Jaya,  and  S.  Wouthuyzend.  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.
Wahiddin,  N.  2015.  Klasifikasi  ekosistem terumbu  karang  berbasis  objek  dan piksel  di  Pulau  Morotai.  Disertasi. Institut  Pertanian  Bogor.  Bogor.
102hlm.
Wahiddin,  N.,  V.P.  Siregar,  B.  Nababan,  I. Jaya,  dan  S.  Wouthuyzend.  2014. Deteksi  perubahan  habitat  terumbu karang menggunakan citra Landsat di pulau morotai provinsi maluku utara. J.  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan Tropis ,  6(2):507-524.  http://dx.doi. org/10.29244/jitkt.v6i2.9026.
Wang,  L.,  W.P.  Sousa,  and  P.  Gong.  2004. Integration of object-based and pixel- based  classification  for  mapping mangroves  with  IKONOS  imagery. Int.  J.  Remote  Sens. ,  25(24):5655- 5668.
http://dx.doi.org/10.1080/014311602
331291215.
Wei,  W.,  X.  Chen,  A.  Ma.  2005.  Object- oriented  information  extraction  and application  in  high-resolution  remote sensing  image. IEEE  International Geoscience  and  Remote  Sensing Symposium .  8:3803-3807.  http://doi. org/10.1109/IGARSS.2005.1525737. Wilson,  J.R.,  R.L.  Ardiwijaya,  and  R.
Prasetia. 2012. A study of the impact of  the  2010  coral  bleaching  event  on coral  communities  in  Wakatobi National Park. The Nature Conservancy. 23 p. Yulius,  N.  Novianti,  T.  Arifin,  H.L.  Salim, M.  Ramdhan,  and  D.  Purbani.  2015. Coral  reef  spatial  distribution  in Wangi-wangi island waters, Wakatobi. J.  Ilmu  dan  Teknologi
Kelautan  Tropis ,  7(1):59-69.  http:// dx.doi.org/10.29244/jitkt.v7i1.9774.
Zhang,  C.  2014.  Applying  data  fusion techniques for benthic habitat mapping. ISPRS  J.  of  Photo- grammetry  and  Remote  Sensing ,
104:213-223. http://dx.doi.org/10. 1016/j.isprsjprs.2014.06.005.
Zhang,  C.,  D.  Selch,  Z.  Xie,  C.  Roberts,  H. Cooper,  and  G.  Chen.  2013.  Object- based  benthic  habitat  mapping  in  the Florida  Keys  from  hyperspectral imagery. Estuar.  Coast.  Shelf  S. , 134:88-97.  http://dx.doi.org/10.1016/ j.ecss.2013.09.018.
Zhang,  C.  and  Z.  Xie.  2013.  Object-based vegetation mapping in the Kissimmee river watershed using hymap data and machine learning techniques.
Wetlands , 33(2):233-244.  https://doi.
org/10.1007/s13157-012-0373-x. Diterima : 23 April 2018 Direview : 05 Mei 2018 Disetujui : 05 Juli 2018