Drone for a Cleaner Coast: Monitoring and Analysis of Marine Debris at Sindulang Beach
(Drone untuk Pesisir yang Lebih Bersih: Pemantauan dan Analisis Sampah Laut di Pantai Sindulang)
Joyce Christian Kumaat *1 Grace Ezlin Batee 1
Program Studi Geografi, Fakultas Ilmu Sosial dan Hukum, Universitas Negeri Manado *Corresponding author: joykekumaat@unima.ac.id Manuscript received: 16 Sept 2023. Revision accepted: 29 Sept 2023.

## Abstract
This research aims to evaluate the capabilities of the DJI Phantom 4 Pro unmanned aerial vehicle (UAV) in monitoring the accumulation points and  analyzing the characteristics of marine debris stranded at Sindulang Beach. The research methodology employed a descriptive approach with a survey method, including data collection through observation, documentation, and direct field surveys. Aerial photos were obtained from the drone, along with ground photography using a GPS map  camera  and  the  drone  itself.  Data  analysis  was  conducted  using  Agisoft  Metashape Professional  and  ArcGIS  10.8  software  to  map  the  distribution  of  marine  debris  accumulation points. The drone monitoring results allowed us to describe the characteristics and variations in types of marine debris, with plastic waste dominating, followed by glass, rubber, and fabric debris. The DJI Phantom 4 Pro unmanned aerial vehicle produced high-resolution aerial photos, enabling the identification of the distribution of marine debris accumulation points at Sindulang Beach and the creation of distribution maps along the Sindulang coastal area. The mapping results provide valuable information about the distribution of debris on Sindulang Beach. Based on the monitoring results using the unmanned aerial vehicle (UAV) or drone, it was found that approximately 80% of the intertidal area at Sindulang Beach was covered by debris, indicating a significant level of pollution.

## Keywords: Marine Debris, Unmanned Aerial Vehicle, Sindulang

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kemampuan pesawat tanpa awak DJI Phantom 4 Pro  dalam  pemantauan  titik  kumpul  sebaran  marine  debris  serta  menganalisis  karakteristik marine debris yang terdampar di Pantai Sindulang. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan deskriptif dengan metode survei lapangan, termasuk pengumpulan data melalui observasi, dokumentasi, dan survei langsung. Foto udara diperoleh dari drone dan pemotretan darat menggunakan kamera GPS Map serta drone. Data dianalisis menggunakan perangkat lunak Agisoft Metashape Professional dan ArcGIS 10.8 untuk memetakan sebaran titik kumpul sampah  laut.  Hasil  pemantauan  dari  drone  memungkinkan  kita  untuk  mendeskripsikan karakteristik  dan  variasi  jenis  sampah  laut,  dengan  dominasi  sampah  plastik  diikuti  oleh sampah  kaca,  karet,  dan  kain.  Pesawat  tanpa  awak  DJI  Phantom  4  Pro  menghasilkan  foto udara dengan resolusi tinggi, yang memungkinkan identifikasi sebaran titik kumpul sampah di Pantai Sindulang serta pembuatan peta sebarannya di sepanjang pesisir laut Sindulang. Hasil pemetaan  ini  memberikan  informasi  yang  berharga  tentang  penyebaran  sampah  di  pantai Sindulang.  Berdasarkan hasil pemantauan menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) / Drone, ditemukan  bahwa  sekitar  80%  area  pasang  surut di  pantai  Sindulang  telah  tercakup oleh sampah, menunjukkan tingkat pencemaran yang signifikan.
Kata Kunci: Marine Debris, Unmanned Aerial Vehicle, Sindulang

## PENDAHULUAN
Lokasi  pesisir  Sindulang  berfungsi sebagai  jalur  transportasi  kapal,  pusat aktivitas  nelayan,  dan  area  rekreasi
(Wuisan,  2013).  Sampah  laut,  yang didefinisikan  sebagai  limbah  padat  yang terus-menerus  dihasilkan,  dibuang,  atau ditinggalkan  di  lingkungan  laut  oleh
manusia, merupakan masalah yang signifikan  (Cordova,  2017;  Johan  et  al., 2020).    Menurut  (Kandrot  et  al.,  2022), sumber  sampah  laut  dapat  berasal  dari aktivitas manusia maupun pengaruh alam, termasuk  wisatawan  pantai,  nelayan, masyarakat pesisir, dan industry (Agamuthu  et  al.,  2019;  Sari  et  al.,  2022; Watson et al., 2022). Keberadaan sampah di  laut  memiliki  dampak  negatif  terhadap kehidupan biota laut, yang dapat menyebabkan  kerusakan  pada  ekosistem laut dan, secara tidak langsung, memengaruhi kehidupan manusia.
Masalah sampah di pesisir laut juga dapat memicu  pencemaran  lingkungan  pesisir. Salah satu jenis sampah yang paling umum ditemukan  di  laut  adalah  limbah  plastik. Jumlah  limbah  plastik  terus  meningkat seiring  dengan  pertumbuhan  populasi penduduk  dan  aktivitas  manusia,  baik  di daratan maupun di laut. Pesisir Sindulang, yang  terletak  di  pusat  kota  Manado  dan dikenal  sebagai  destinasi  wisata  kuliner, memiliki  potensi  masalah  pembuangan sampah ke laut Sindulang (Wuisan, 2013).
Dalam  menghadapi  kondisi  pesisir Sindulang  yang  mengkhawatirkan  karena banyaknya  sebaran  sampah  yang  belum dikelola  dengan  baik,  diperlukan  tindakan khusus untuk mencegah dampak negatifnya. Salah satu metode yang dapat digunakan  adalah  melalui  pemantauan persebaran sampah di pesisir laut Sindulang menggunakan teknologi
pemetaan  yang  semakin  berkembang (Adade  et  al.,  2021;  Yohanlis  &  Putri, 2021).  Salah  satu  teknologi  yang  efektif untuk kegiatan pemantauan dan penginderaan jauh, serta pemetaan dalam skala  besar,  adalah  penggunaan  Pesawat Tanpa Awak (Unmanned Aerial Vehicle/UAV)  atau  drone  (Adade  et  al.,
2021;  Bak  et  al.,  2019;  Gonçalves  et  al., 2022).
Penggunaan  survei  udara  dengan UAV  (Adade  et  al.,  2021)merupakan alternatif yang sangat baik dalam kegiatan pemantauan, karena mampu menghasilkan  data  citra  dengan  resolusi tinggi  (Bao  et  al.,  2018;  Escobar-Sánchez et  al.,  2022).  Penggunaan  UAV  dapat memberikan  data  aktual  dengan  resolusi tinggi  untuk menyajikan hasil  pemantauan sampah di Pantai Sindulang dengan tingkat akurasi  yang  tinggi.  Oleh  karena  itu, pemantauan persebaran sampah ini sangat penting untuk memahami dan menganalisis pola  penyebaran  sampah  yang  terjadi  di pesisir Sindulang.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  dibagi  menjadi beberapa  tahap,  meliputi  akuisisi  data, metode  pengumpulan  dan  pengolahan ortofoto,  metode  identifikasi  sampah, metode  perhitungan  luas  sampah,  dan metode  validasi  baik  untuk  jenis  sampah maupun ortofoto (Junarto & Djurjani, 2020; Saputra et al., 2022).
Gambar 1. DJI Phantom 4 Professional
Data Dalam penelitian
ini, kami menggunakan  data  primer  yang  diperoleh melalui  pemetaan  dengan  penggunaan drone (Junarto & Djurjani, 2020; Saputra et al., 2022). Pengambilan data ini dilakukan dengan  cermat  pada  tanggal  25  Januari 2023. Dataset yang kami peroleh mencakup dua jenis utama, yaitu orthophoto (foto udara yang telah mengalami  koreksi  geometrik)  dan  foto udara  dalam  format  RAW(Aleem  et  al., 2022;  Bak  et  al.,  2019).  Data  ini  menjadi landasan  penting  dalam  penelitian  kami untuk  analisis  lebih  lanjut  (Adade  et  al., 2021).

## Metode  pengumpulan  dan  pengolahan Orthophoto
Sebelum  proses  pengambilan  foto udara  dilakukan,  kami  melaksanakan pemasangan Ground Control Point (GCP)(Adade et al., 2021; Bao et al., 2018).
GCP adalah penanda yang ditempatkan di atas permukaan bumi dengan presisi tinggi yang memungkinkan kami untuk mendapatkan  koordinat  yang  akurat  (Bao et  al.,  2018).  GCP  ini  terbuat  dari  bahan plastik yang tahan terhadap kondisi cuaca ekstrem,  seperti  panas  dan  hujan,  dan dicetak  dengan  angka  yang  mencolok untuk  memudahkan  pendeteksian  oleh drone  (Almeida  et  al.,  2023).  Koordinat GCP  ini  diukur  menggunakan  GPS Geodetik  (Aleem  et  al.,  2022)dengan tingkat  ketelitian  maksimal  sekitar  2  cm. Data koordinat yang dihasilkan dari GCP ini nantinya  akan  digunakan  dalam  proses georektifikasi,  memastikan  akurasi  spasial dalam  pemetaan udara kami(Aleem et al., 2022; Bak et al., 2019).
Drone  kemudian  diterbangkan  pada ketinggian yang telah ditentukan sebelumnya,  dengan  rute  penerbangan yang telah dirancang melalui aplikasi Drone Deploy.  Selama  penerbangan,  foto-foto yang memiliki sudut miring atau tidak tepat 90 derajat dibuang, sehingga yang tersisa adalah  foto-foto  yang  siap  untuk  diolah menggunakan  perangkat  lunak  Agisoft Photoscan. Pengolahan ini bertujuan untuk menghasilkan  foto  udara  beresolusi  tinggi
yang  telah  dikoreksi  secara  geometrik, yang  sering  disebut  sebagai  orthophoto. Dalam  tahap  identifikasi  sampah,  peneliti menggunakan  perangkat  lunak  GPS  Map Camera,  yang  tersedia  sebagai  aplikasi berbasis iOS atau Android pada smartphone.  Melalui  aplikasi  ini,  peneliti melakukan  pemotretan  objek  sampah dengan  mengoordinasikan  lokasi  secara akurat,  sebuah  proses  yang  disebut geotagging.
Hal  ini  memungkinkan  pengguna untuk menghubungkan informasi geografis (koordinat)  dengan  gambar  yang  diambil, memfasilitasi  analisis  dan  pelacakan  yang lebih  tepat  terkait  dengan  sampah  yang teridentifikasi.    Selanjutnya,  data  hasil geotagging ini sangat penting dalam proses identifikasi  dan  pemantauan  sampah, karena  memberikan  konteks  spasial  yang jelas terhadap lokasi masing-masing objek sampah  yang  terdokumentasi.  Hal  ini memungkinkan peneliti untuk mengintegrasikan  data  geografis  dengan informasi visual dari foto-foto yang diambil, sehingga  memudahkan  dalam  analisis, pelaporan,  dan  pengambilan  keputusan terkait  manajemen  sampah  secara  lebih ilmiah dan efisien.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemetaan dilakukan di Pantai Sindulang, sebuah kawasan yang memiliki potensi  alam  yang  menarik  dan  penting untuk  dianalisis  secara  mendalam.  Untuk mengakses  data  yang  diperlukan,  peneliti menggunakan  teknologi  canggih,  yaitu drone  DJI  Phantom  4  Professional  yang telah dilengkapi dengan gimbal dan kamera sederhana.    Pantai  Sindulang  dipilih sebagai  lokasi  pemetaan  karena  memiliki ciri  khas  yang  unik  dan  memerlukan pemantauan  yang  teliti.  Wilayah  yang menjadi  fokus  utama  pemetaan  adalah daerah  sempadan  pantai,  yang  memiliki dampak besar terhadap dinamika lingkungan  laut  dan  daratan.  Kawasan pantai  Sindulang  ini  memiliki  luas  areal amatan sekitar 200meter x 200meter, yang dimulai  dari  tepi  laut  dan  meluas  menuju daratan.  Dengan  bantuan  drone,  peneliti dapat dengan mudah mencapai area yang
sulit  dijangkau  secara  manual.  Drone  ini dilengkapi dengan gimbal yang memungkinkan  kamera  untuk  menjaga
stabilitas  dan  akurasi  gambar,  sehingga data yang diperoleh akan memiliki kualitas yang optimal.
Gambar 2.   Peta lokasi penelitian di pantai Sindulang
Selama penerbangan drone, parameter teknis yang cermat telah diatur. Ketinggian  terbang  drone  diatur  pada ketinggian  20  -  30meter  dari  permukaan tanah,  sehingga  memberikan  perspektif yang  ideal  untuk  pemetaan.  Kecepatan penerbangan  drone  diatur  pada  tingkat normal, memastikan kestabilan penerbangan  dan  kualitas  gambar  yang baik.  Aplikasi  Drone  Deploy  (Bin  Mohd Zaidi  &  Tahar,  2021;  Changsalak  & Tiansawat, 2022) digunakan untuk merencanakan jalur terbang drone, sehingga memastikan cakupan yang tepat dan  efisien  dari  wilayah  yang  akan dipetakan.    Selain  pemotretan  udara, peneliti  juga  memasang  Ground  Control Point  (GCP)  di  lokasi.  GCP  adalah penanda  di  atas  permukaan  bumi  yang memiliki  koordinat  yang  sangat  akurat. Mereka terbuat dari bahan tahan cuaca dan dicetak  dengan  angka  yang  mencolok, sehingga  dapat  dengan  mudah  terdeteksi oleh drone. Data koordinat GCP diperoleh melalui penggunaan GPS Geodetik dengan tingkat  ketelitian  yang  maksimal,  yaitu sekitar  2  cm.  Koordinat  GCP  ini  akan digunakan  dalam  proses  georeferensi, memastikan bahwa hasil pemetaan memiliki  akurasi  spasial  yang  tinggi.
Selanjutnya,  hasil  foto  udara  yang  diambil dengan  drone  akan  diolah  menggunakan perangkat lunak Agisoft PhotoScan (Agisoft,  2018;  Agisoft  Software,  2016). Proses  ini  melibatkan  beberapa  tahap, termasuk penyusunan foto udara, pemotretan  dengan  sudut  yang  tepat, penggabungan  dengan  data  GCP,  serta pembangunan  ortofoto  dan  model  elevasi digital  (DEM).  Hasil  pemetaan  ini  akan memberikan  gambaran  yang  mendalam dan  akurat  tentang  kondisi  eksisting  di Pantai  Sindulang,  yang  nantinya  akan menjadi dasar penting untuk berbagai jenis analisis, perencanaan pengembangan, dan upaya  pelestarian  yang  berkelanjutan  di kawasan tersebut.
Agisoft  PhotoScan  adalah  perangkat lunak yang sangat berguna dalam pemodelan  3D  berdasarkan  foto  atau gambar  yang  diambil  secara  stereo.  Pada dasarnya, perangkat lunak ini memungkinkan  rekonstruksi  objek  dalam tiga  dimensi  dengan  menggunakan  foto yang  menggambarkan  objek  tersebut  dari dua  sudut  pandang  berbeda,  baik  dengan atau  tanpa  informasi  posisi  kamera  yang eksak.    Salah  satu  aplikasi  utama  Agisoft PhotoScan  adalah  pengolahan  data  dari foto  udara  yang  diambil  dengan  bantuan
UAV atau drone. Dari data perekaman ini, perangkat  lunak  ini  dapat  menghasilkan mosaik  ortofoto  yang  sangat  detail  dan akurat.  Ortorektifikasi  adalah  proses  yang memungkinkan  data  gambar  menjadi representasi eksisting yang akurat mengenai sebaran objek dan lingkungan di lokasi tersebut. Selain itu, data ortofoto ini menjadi dasar yang sangat berharga untuk berbagai  keperluan  seperti  pemantauan, perencanaan pengembangan, serta upaya- upaya  pelestarian  lingkungan.    Agisoft PhotoScan  juga  memiliki  kemampuan untuk  menghasilkan  titik  tinggi  (elevation point  clouds)  dan  model  elevasi  digital (DEM)  dengan  resolusi  tinggi.  Ini  sangat berguna  dalam  pemetaan  dan  analisis topografi.  Selain  itu,  perangkat  lunak  ini mampu  membuat  tampilan  3D  yang memungkinkan  pengguna  untuk  secara
visual mengeksplorasi objek atau lingkungan yang direkam. Proses pembuatan ortofoto dan DEM menggunakan Agisoft PhotoScan melibatkan sejumlah tahapan yang termasuk impor foto dan rekonstruksi jalur terbang,  penyesuaian  foto  (align  photos), penggunaan  Ground  Control  Point  (GCP) untuk akurasi yang lebih tinggi, ortorektifikasi  untuk  mengoreksi  distorsi geometrik, optimisasi penyesuaian, pembangunan  titik  tinggi  yang  padat (Dense Point Cloud), pembuatan model 3D (mesh),  pembangunan  model  tekstur,  dan akhirnya  pembangunan  model  elevasi digital  (DEM).  Keseluruhan  proses  ini menyediakan alat yang kuat untuk analisis dan  pemodelan  lingkungan  dalam  tiga dimensi  serta  pemetaan  topografi  dengan tingkat ketelitian yang tinggi.

## Gambar 3. Peta Hasil Survei Drone 2023
Geotagging distribusi sampah di Lokasi Penelitian
Data sampah yang berhasil dikumpulkan  di  Pantai  Sindulang  adalah hasil  identifikasi  sampah  jenis  anorganik dan sampah organik dengan ukuran makro, yaitu  sampah  yang  memiliki  panjang berkisar  antara  lebih  dari  2,5  cm  hingga kurang  dari  1  meter,  serta  meso-debris, yang  merupakan  sampah  laut  dengan ukuran  lebih  besar  dari  5  mm  hingga kurang dari
2,5 cm
(https://kkp.go.id/djprl/p4k/page/1994-
sampah-laut-marine-debris). Proses identifikasi  ini  melibatkan  pengamatan yang dilakukan dari titik P1 hingga P41, di mana setiap titik diberi kategori berdasarkan jumlah sampah yang terdapat di  sekitarnya.    Kategori  yang  digunakan untuk  mengklasifikasikan  jumlah  sampah adalah  sebagai  berikut:  SB  (Sangat Banyak)  untuk  jumlah  lebih  dari  15 sampah,  B  (Banyak)  untuk  jumlah  antara 10 hingga 15 sampah, CB (Cukup Banyak) untuk jumlah antara 5 hingga 10 sampah, S (Sedikit)  untuk  jumlah  antara  1  hingga  5
sampah. Berdasarkan klasifikasi ini, dominasi sampah terjadi pada kategori SB, yang  menunjukkan  adanya  lebih  dari  15 sampah  pada  setiap  titik  pengamatan. Jenis  sampah  laut  yang  ditemukan  di Pantai  Sindulang  mencakup  jenis sampah organik  seperti  kayu,  daun,  sisa  pecahan karang,  dan  sampah  anorganik  seperti plastik,  busa,  karet,  kertas  atau  kardus, kain,  dan  kerak  mikro  atau  kaca.  Jenis sampah ini umumnya ditemui di lingkungan laut  secara  global,  dan  keberadaannya
mencakup  hampir  80%  dari  luas  daerah pasang  surut.    Pada  saat  kondisi  pasang surut,  sebaran  sampah  yang  diidentifikasi cenderung  terendap  pada  permukaan sedimen pantai. Sampah organik jenis kayu (Organik  WD)  dan  sampah  anorganik ukuran makro dan meso, khususnya plastik (PL),  mendominasi  jenis  sampah  yang terdapat  di  Pantai  Sindulang.    Temuan  ini memberikan  pemahaman  yang  penting tentang  jenis  dan  sebaran  sampah  di kawasan pantai ini.
Tabel 1. Berbagai kode klasifikasi sampah dengan ukuran makro dan meso.
NO. JENIS BAHAN KATEGORI SB B CB S 1. PL (Plastik) ✓ - - - 2. FP ( busa) - - ✓ - 3. CL (Kain) ✓ - - 4. PC (Kertas dan kardus) - - ✓ - 5. RB (Karet) - ✓ - - 6. GC (Keramik kaca) - - ✓ - 7. WD (Kayu) ✓ - - - 8. OT (Bahan lainnya) - - ✓ - Proses geotagging melibatkan
pengambilan foto dengan merekam informasi  posisi  GPS,  termasuk  garis lintang, bujur, ketinggian, akurasi data, dan nama tempat. Meta data GPS ini kemudian diubah  menjadi  titik-titik  penting  untuk menganalisis  persebaran  sampah.  Tahap awal melibatkan pengambilan foto di lokasi penelitian menggunakan aplikasi GPS Map Camera, dengan memastikan kelengkapan informasi  dan  koordinat  yang  tepat. Selanjutnya, foto diunggah ke laptop.  Foto yang diambil dengan kamera yang dilengkapi geotagging memungkinkan penyimpanan  informasi  koordinat,  yaitu garis lintang dan bujur lokasi pengambilan foto.  Informasi  ini  kemudian  disalin  ke dalam spreadsheet seperti Microsoft Excel dengan  pembuatan  kolom  data  x  dan  y, untuk  mempermudah  analisis  koordinat. Data  ini  kemudian  diolah  menggunakan perangkat  lunak  ArcGIS  10.8  dengan mengonversi data menjadi titik-titik, mengekspor dalam format Shapefile (SHP),  dan  membuat  database.  Foto-foto geotag ini juga dikonversi untuk memperoleh  informasi  yang  diperlukan. Koordinat  dari  foto-foto  ini  kemudian
digunakan  sebagai  titik-titik  (marker)  yang menunjukkan lokasi pengambilan foto pada peta.  Untuk  membuat  peta  persebaran sampah  di  Sindulang,  digunakan  batas SHP untuk mengidentifikasi area penelitian.
Data  ini  diperlakukan  dalam  ArcGIS dengan  memproyeksikan  koordinat  sesuai dengan sistem UTM 51’N untuk memastikan  kesesuaian  dengan  lokasi. Selanjutnya, data citra dari drone diproses untuk  membuat  garis  pantai  melalui ArcCatalog.  File  yang  telah  disiapkan digunakan  untuk  membuat  file  SHP  baru dalam  bentuk  garis  atau  polyline.  Dalam tahap  berikutnya,  geodatabase  dibuat untuk  menyimpan  data  yang  dihasilkan, dan  data  diekspor  ke  dalamnya.  Atribut data  ini  kemudian  digunakan  untuk menghasilkan file data JPEG menggunakan perangkat kalkulator sistem. Foto-foto  yang  memiliki  koordinat  juga diberi  tanda  dalam  peta  menggunakan ArcToolbox pada ArcGIS.  Selama proses ini, sebuah file SHP atau geodatabase baru dibuat untuk memproyeksikan koordinat ke dalam  satu  entitas  yang  koheren.  Semua langkah  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan
peta  ilmiah  yang  dapat  digunakan  untuk menganalisis dan memvisualisasikan persebaran sampah di Sindulang.
Gambar 4. Peta Sebaran sampah di pesisir Sindulang
Berdasarkan hasil survey dan pengamatan langsung
dengan menggunakan geotagging, ditemukan bahwa  sebaran  sampah  di  pesisir  pantai Sindulang  mencakup  hampir  80%  dari daerah  pasang  surut.  Melalui  41  titik pengambilan  sampel,  hasil  penelitian menunjukkan bahwa jumlah sampah sangat  signifikan,  dengan  jenis  sampah yang  beragam,  termasuk  sampah  organik dan sampah anorganik. Di pantai Sindulang,  sampah  plastik  dan  sampah organik, seperti kayu dan daun, mendominasi jenis sampah yang ditemukan.    Temuan  ini  sejalan  dengan penelitian sebelumnya, seperti yang dilaporkan  oleh  Yormie  (2018),  yang mengindikasikan  bahwa  sebagian  besar sampah  di  kota  Manado  berasal  dari pemukiman warga (sekitar 65,68%), diikuti oleh  pasar  tradisional  (8,12%),  pusat perniagaan (5,65%), dan kawasan khusus (2,4%).  Penelitian-penelitian  lain  seperti (Adade et al., 2021) dan (Yohanlis & Putri, 2021) juga mendukung temuan ini, dengan menunjukkan  bahwa  sebagian  besar sampah laut berasal dari sumber-sumber di
daratan,  terutama  dari  permukiman  padat penduduk  yang  kemudian  terdampar  di sekitar pantai.
Dalam  konteks  pengamatan  Marine debris survey monitoring oleh (Barry et al., 2023; Sari et al., 2022), sampah laut dibagi menjadi  beberapa  tipe  yang  mencakup berbagai  jenis  sampah  yang  sering ditemukan  di  laut.  Namun,  berdasarkan hasil  pengamatan  di  lokasi  penelitian, ditemukan  dua  karakteristik  utama  dari sampah laut, yaitu Makro-debris dan Meso- debris.  Jenis  sampah  yang  ditemukan mencakup  sampah  anorganik  seperti plastik,  karet,  dan  kaca,  serta  sampah organik berupa kayu.  Penting untuk dicatat bahwa di pantai Sindulang, sampah plastik mendominasi komposisi sampah laut yang ditemukan.
Karakteristik sampah yang ditemukan didominasi oleh plastik, dan selain plastik, jenis-jenis seperti kaca, karet, dan kain juga terdeteksi  di  lokasi  penelitian.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  aktivitas  manusia, baik dari penduduk lokal maupun pengunjung,  memberikan  dampak  yang signifikan  terhadap  jumlah  dan  sebaran
sampah  di  daerah  tersebut.    Dominasi proporsi  sampah  plastik  dapat  dijelaskan oleh densitas yang lebih rendah dibandingkan dengan densitas kaca, logam,  dan  air,  sehingga  plastik  lebih mudah ditransportasikan (Agamuthu et al., 2019).  Plastik,  sebagai  polimer  organik sintetis,  memiliki  karakteristik  bahan  yang sangat  cocok  untuk  digunakan  dalam
kehidupan  sehari-hari  (Magalhães,  2021). Kemungkinan besar, sumber utama pencemaran  sampah  plastik  di  pantai
Sindulang berasal dari aktivitas masyarakat,  karena  lokasi  pantai  ini berdekatan  dengan  pemukiman  penduduk dan pusat kota (Adade et al., 2021; Bak et al., 2019; Gonçalves et al., 2022).
Gambar 5.  Prosentasi karakteristik sampah dilokasi penelitian
Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  di

## Lokasi Penelitian
Penggunaan teknologi drone, khususnya  dengan  menggunakan  drone tipe  DJI  Phantom  4  Pro  (Yohanlis  &  Putri, 2021),  telah  menjadi  suatu  metode  yang sangat  efektif  dalam  mendapatkan  data foto  udara  yang  memberikan  informasi penting  mengenai  titik  koordinat  dan sebaran  sampah  di  suatu  area  tertentu. Proses survei drone ini melibatkan beberapa tahapan kunci yang memungkinkan  pengumpulan  data  yang akurat  dan  relevan.    Tahapan  pertama dalam  survei  drone  adalah  menentukan area yang akan disurvei dan mendokumentasikan dengan cermat lokasi sebaran  sampah  yang  akan  diidentifikasi. Setelah  itu,  drone  diterbangkan  pada ketinggian  sekitar  20-30  meter  di  atas permukaan,  mengambil  serangkaian  foto udara dari area yang ditentukan. Hasil foto udara  ini  sangat  penting  karena  akan menjadi  dasar  untuk  analisis  selanjutnya.
Selama penerbangan drone, proses pengambilan  foto  udara dilakukan  dengan teliti  untuk  memastikan  bahwa  data  yang dihasilkan berkualitas tinggi dan mencakup seluruh area yang relevan. Hasil foto udara ini  kemudian  disimpan  dengan  baik  untuk keperluan analisis yang akan datang.
Tahapan penerbangan drone biasanya dilakukan dalam dua kali penerbangan  atau  lebih,  tergantung  pada luas  area  yang  akan  disurvei.  Hal  ini dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  data yang  terkumpul  mencakup  semua  titik koordinat  dan  sebaran  sampah  yang diperlukan dalam analisis. Dengan teknologi drone dan pengambilan data foto udara,  survei  ini  menjadi  lebih  efisien  dan memberikan gambaran yang lebih komprehensif  mengenai  sebaran  sampah di  area  yang  ditentukan.    Dalam  tahap analisis hasil foto udara, survei drone telah menghasilkan  sebanyak  227  foto  pada penerbangan  pertama  dan  185  foto  pada penerbangan kedua, dengan total 412 foto
udara. Data foto tersebut kemudian diolah dengan  menggabungkan  citra  foto  udara menggunakan  perangkat  lunak  Agisoft. Setelah itu,  proses pengolahan foto udara dilanjutkan  menggunakan  aplikasi  ArcGIS 10.8  untuk  menghasilkan  peta  citra  foto udara.  Penting  untuk  dicatat  bahwa pembentukan Orthophoto dilakukan setelah proses pemotretan, dan penggunaan  perangkat  lunak  Agisoft Photoscan merupakan kunci dalam meraih hasil  yang  akurat  dan  berkualitas.    Dalam konteks  uji  akurasi,  dilakukan  dengan menggunakan  matriks  kesalahan  (error matrix) untuk mengukur akurasi keseluruhan. Overall accuracy (OA) dihitung  sebagai  persentase  jumlah  piksel yang terklasifikasikan dengan benar dibagi dengan jumlah total piksel yang digunakan. Terdapat  juga  producer  accuracy  (PA) yang  berfungsi  untuk  menilai  kebenaran hasil  klasifikasi  secara  tematik,  user accuracy  (UA)  yang  mengukur  ketelitian hasil  klasifikasi  terhadap  seluruh  objek yang dapat diidentifikasi, serta nilai kappa.
Pengujian  akurasi  pada  data  foto udara  ini  memiliki  tujuan  utama  untuk memastikan  bahwa  data  yang  diperoleh dari  foto  udara  sesuai  dengan  kondisi sebenarnya  di  lapangan.  Dalam  konteks teknis,  perhitungan  akurasi  dilakukan dengan membandingkan data hasil klasifikasi  dari  foto  udara  dengan  data lapangan yang merupakan kondisi sebenarnya di lokasi survei. Hal ini penting untuk memastikan validitas dan reliabilitas data  yang  digunakan  dalam  analisis  lebih lanjut  serta  pengambilan  keputusan  yang tepat.    Berdasarkan  hasil  pemantauan sampah  di  Pantai  Sindulang,  ditemukan bahwa  produksi  sampah  yang  paling melimpah adalah sampah plastik.
Fenomena  ini  memiliki  dampak  yang signifikan terhadap tingginya jumlah sampah  yang  akhirnya  tersebar  di  laut. Jenis  sampah  plastik  yang  umumnya ditemukan  meliputi  tutup  botol,  bungkus makanan,  dan  peralatan  tangkap  ikan. Keberadaan  sampah  plastik  ini  menjadi salah satu isu utama yang perlu diperhatikan  dalam  upaya  pelestarian lingkungan  dan  kesehatan  ekosistem
pesisir.    Selain  sampah  plastik,  penting untuk  mencatat  bahwa  adanya  vegetasi seperti daun dan kayu di sepanjang pesisir Sindulang  juga  turut  berkontribusi  pada sebaran sampah di pantai. Daun dan kayu yang  terbawa  oleh  air  laut  dapat  menjadi bagian dari limbah organik yang terakumulasi  di  sepanjang  pantai.  Oleh karena  itu,  untuk  mengatasi  masalah sampah di Pantai Sindulang, perlu dilakukan upaya yang komprehensif termasuk pengelolaan sampah plastik dan pemantauan  serta  penanganan  limbah organik.    Upaya-upaya  ini  penting  untuk menjaga  kebersihan  pantai,  melindungi ekosistem  laut,  serta  mencegah  dampak negatif  terhadap  kesehatan  manusia  dan keanekaragaman  hayati  di  wilayah  pesisir Sindulang.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  pengamatan  dan pengujian  alat  untuk  mengidentifikasi  dan memetakan  sampah  di  Pantai  Sindulang adalah:
1.  Pemantauan  sampah  menggunakan Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  telah terbukti efektif dalam menghasilkan foto udara  resolusi  tinggi,  yang  mampu mengidentifikasi  sebaran  dan  titik kumpul sampah. Sebanyak 80% wilayah pasang surut di pesisir Sindulang telah terdampak oleh peningkatan jumlah sampah.
2.  Jenis  sampah  yang  mendominasi karakteristik  sebaran  sampah  adalah sampah plastik makro yang ditemukan di sepanjang pesisir laut Sindulang. Dengan demikian, penggunaan teknologi UAV dan analisis foto udara telah membantu dalam pemantauan dan identifikasi  masalah  sampah  di  Pantai Sindulang,  dengan  fokus  pada  tingginya tingkat sampah plastik makro yang menjadi perhatian utama dalam upaya pengelolaan dan  pelestarian  lingkungan  di  wilayah tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Adade,  R.,  Aibinu,  A.  M.,  Ekumah,  B.,  & Asaana,  J. (2021).  Unmanned  Aerial Vehicle (UAV) applications in coastal
zone  management —a  review.  In Environmental Monitoring and Assessment (Vol.  193,  Issue  3). https://doi.org/10.1007/s10661-021-
08949-8
Agamuthu,  P.,  Mehran,  S.  B.,  Norkhairah,
A., & Norkhairiyah, A. (2019). Marine debris: A review of impacts and global initiatives. In Waste Management and
Research (Vol.  37,  Issue  10). https://doi.org/10.1177/0734242X198 45041
Agisoft.  (2018).  Agisoft  PhotoScan  User Manual:  Professional  Edition. Agisoft LLC . Agisoft Software. (2016). Agisoft PhotoScan User Manual. Professional Edition, Version 1.2 . Aleem,  A.,  Tehsin,  S.,  Kausar,  S.,  & Jameel, A. (2022). Target classification  of  marine  debris  using deep  learning. Intelligent  Automation and Soft Computing , 32 (1). https://doi.org/10.32604/iasc.2022.02 1583
Almeida,  S.,  Radeta,  M.,  Kataoka,  T., Canning-Clode,  J.,  Pessanha  Pais, M.,  Freitas,  R.,  &  Monteiro,  J.  G.
(2023).  Designing  Unmanned  Aerial Survey Monitoring Program to Assess Floating Litter Contamination. Remote Sensing , 15 (1).
https://doi.org/10.3390/rs15010084 Bak,  S.  H.,  Hwang,  D.  H.,  Kim,  H.  M.,  & Yoon,  H.  J.  (2019).  Detection  and monitoring  of  beach  litter  using  uav image  and  deep  neural  network.
International Archives of the Photogrammetry,  Remote  Sensing and  Spatial  Information  Sciences  - ISPRS Archives , 42 (3/W8). https://doi.org/10.5194/isprs- archives-XLII-3-W8-55-2019
Bao,  Z.,  Sha,  J.,  Li,  X.,  Hanchiso,  T.,  & Shifaw,  E.  (2018).  Monitoring  of beach litter by automatic interpretation  of  unmanned  aerial vehicle images using the segmentation threshold method. Marine Pollution Bulletin , 137 . https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.20
18.08.009
Barry,  P.  J.,  Beraud,  C.,  Wood,  L.  E.,  & Tidbury,  H.  J.  (2023).  Modelling  of marine  debris  pathways  into  UK waters: Example of non-native crustaceans  transported  across  the Atlantic  Ocean  on  floating  marine debris. Marine Pollution Bulletin , 186 . https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.20 22.114388 BIN MOHD ZAIDI, M. H. A., & Tahar, K. N.
(2021). Evaluation On Different UAV’s Georeferencing  Points  to  Generate Accurate  Orthophoto  and  Digital Terrain  Model. Built  Environment
Journal , 18 (2). https://doi.org/10.24191/bej.v18i2.13 876
Changsalak,  P.,  &  Tiansawat,  P.  (2022).
Comparison  of  Seedling  Detection and  Height  Measurement  Using  3D Point  Cloud  Models  from  Three Software Tools: Applications in Forest Restoration.
EnvironmentAsia , 15 (Special Issue).
https://doi.org/10.14456/ea.2022.26 Cordova,  M.  R.  (2017).  PENCEMARAN PLASTIK  DI  LAUT. OSEANA , 42 (3),
21 –30. https://doi.org/10.14203/oseana.201 7.vol.42no.3.82 Escobar-Sánchez, G., Markfort, G., Berghald,  M.,  Ritzenhofen,  L.,  & Schernewski,  G.  (2022).  Aerial  and underwater  drones  for  marine  litter monitoring in shallow coastal waters: factors influencing item detection and cost-efficiency. Environmental Monitoring and Assessment , 194 (12). https://doi.org/10.1007/s10661-022- 10519-5
Gonçalves, G., Andriolo, U., Gonçalves, L. M. S., Sobral, P., & Bessa, F. (2022). Beach  litter  survey  by  drones:  Mini- review  and  discussion  of  a  potential standardization.  In Environmental Pollution (Vol. 315). https://doi.org/10.1016/j.envpol.2022.
120370
Johan,  Y.,  Renta,  P.  P.,  Muqsit,  A.,
Purnama, D., Maryani, L., Hiriman, P., Rizky,  F.,  Astuti,  A.  F.,  &  Yunisti,  T. (2020).  ANALISIS  SAMPAH  LAUT
(MARINE DEBRIS) DI PANTAI
KUALO KOTA BENGKULU. JURNAL ENGGANO , 5 (2), 273 –289. https://doi.org/10.31186/jenggano.5.
2.273-289
Junarto,  R.,  &  Djurjani,  D.  (2020).
Pemanfaatan  Teknologi  Unmanned Aerial Vehicle (UAV) untuk Pemetaan
Kadaster. BHUMI: Jurnal Agraria Dan Pertanahan , 6 (1).
https://doi.org/10.31292/jb.v6i1.428
Kandrot,  S.,  Hayes,  S.,  &  Holloway,  P.
(2022).  Applications  of  Uncrewed Aerial  Vehicles  (UAV)  Technology  to Support  Integrated  Coastal  Zone Management and the UN Sustainable Development  Goals  at  the  Coast.  In Estuaries and Coasts (Vol. 45, Issue
5, pp. 1230 –1249). Springer. https://doi.org/10.1007/s12237-021- 01001-5
Magalhães,  D.  M.  de.  (2021).  USO  DE
DRONES  COMO  SUPORTE  AO PLANEJAMENTO TERRITORIAL: da coleta  de  dados  à  geovisualização.
Frontiers in Neuroscience , 14 (1). Saputra,  A.,  Nurhakim, N.,  &  Syafi’i,  A.  A. (2022).  Pemanfaatan  foto  udara untuk  penyusunan  peta  desa  dan pemetaan  potensi  desa  berbasis sistem  informasi  geografis. Jurnal Himasapta , 7 (3). https://doi.org/10.20527/jhs.v7i3.750 0
Sari,  M.  M.,  Inoue,  T.,  Harryes,  R.  K., Wayan  Koko  Suryawan,  I.,  Yokota, K., Notodarmojo, S., & Priyambada, I.
B. (2022). Potential of Recycle Marine Debris in Pluit Emplacement, Jakarta to  Achieve  Sustainable  Reduction  of Marine Waste Generation.
International  Journal  of  Sustainable Development  and  Planning , 17 (1). https://doi.org/10.18280/ijsdp.170111
Watson, A. R., Blount, C., McPhee, D. P., Zhang, D., Smith, M. P. L., Reeds, K., &  Williamson,  J.  E.  (2022).  Source, fate and management of recreational fishing  marine  debris.  In Marine Pollution Bulletin (Vol. 178). https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.20 22.113500 Wuisan,  M.  M.  (2013). PERANCANGAN PESISIR  SINDULANG  SEBAGAI KAWASAN PARIWISATA TRADISIONAL .
Yohanlis,  A.  D.,  &  Putri,  M.  R.  (2021).
Identification of Marine Debris and Its Distribution  Using  Unmanned  Aerial Vehicle (UAV) on the Cirebon Coastal Area,  Indonesia. IOP  Conference
Series:  Earth  and  Environmental Science , 925 (1). https://doi.org/10.1088/1755- 1315/925/1/012038