PEMETAAN ZONA GEOMORFOLOGI EKOSISTEM TERUMBU KARANG MENGGUNAKAN METODE OBIA, STUDI KASUS DI PULAU PARI (GEOMORPHIC ZONES MAPPING OF CORAL REEF ECOSYSTEM WITH OBIA METHOD, CASE STUDY IN PARI ISLAND)
Ari Anggoro 1 , Vincentius P. Siregar, dan Syamsul B. Agus Institut Pertanian Bogor Jl. Lingkar Akedemik, Kampus IPB Dermaga, Bogor Indonesia
1 e-mail: arianggoro17@gmail.com
Diterima 23 April 2015; Direvisi 11 Mei 2015; Disetujui 15 Mei 2015

## ABSTRACT
This  study  used  object-based  image  analysis  (OBIA)  for  geomorphic  zones  map  of  coral  reef ecosystem  in  Pari  Islands.  The  application  of  OBIA  methods  was  used  multiresolution  segmentation algorithm with different scale parameter for  each level. Classification methods for level 1 and 2  were used contextual editing classification. The results showed an overall accuracy for level 1 was 97% (reef level) and level 2 was 87% (geomorphic zone). Thus OBIA methods can be used and well-defined as an alternative for geomorphic zones map in other regions.
Keywords: Segmetation, OBIA, Geomorphic zones, Pari island

## ABSTRAK
Penelitian ini menggunakan penerapan klasifikasi berbasis obyek (OBIA) untuk pemetaan zona geomorfologi  ekosistem  terumbu  karang  di  Pulau  Pari.  Penerapan  metode  OBIA  menggunakan algoritma  multiresolusi  segmentasi  dengan  parameter  skala  yang  berbeda  pada  setiap  level.  Metode klasifikasi  yang  digunakan  untuk  level  1  dan  2  dengan  klasifikasi  kontekstual.  Hasil  menunjukkan akurasi  keseluruhan  untuk  level  1  (level  terumbu)  sebesar  97%  dan  level  2  sebesar  87%  (zona geomorfologi). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode OBIA mampu memetakan dengan baik dan  dapat  menjadi  metode  alternatif  pada  pemetaan  zona  geomorfologi  ekosistem  terumbu  karang untuk di wilayah lainnya.
Kata Kunci: Segmentasi, OBIA, Zona geomorfologi , Pulau Pari

## 1 PENDAHULUAN
Gugus  Pulau  Pari  merupakan kumpulan  pulau-pulau  kecil  yang secara  geomorfologi  dibentuk  oleh proses-proses  laut  dengan  bentukan lahan  yang  cukup  bervariasi  di  wilayah perairan  laut  yang  dangkal.  Zona geomorfologi adalah keberadaan bentangan suatu wilayah
yang menempati  suatu  ruang  meliputi reef flat , reef  slope , reef  crest, dan lagoon (Blanchon,  2011).  Gugus  Pulau  Pari terkelompok  secara  alami  dengan  zona geomorfologi yang cukup bervariasi pada perairan  laut  yang  dangkal  sehingga
berpotensi  sebagai  tempat  tumbuhnya terumbu  karang,  lamun,  alga,  dan sponge . Bentukan lahan tersebut mempengaruhi keberadaan suatu habitat  bentik  yang  menempati  di wilayah  tertentu  (Andrefouet et  al., 2003).  Pemetaan  wilayah  lingkungan terumbu  karang  digunakan  sebagai informasi dasar untuk perencanaan dan pengembangan  suatu  kawasan  menuju pemanfaatan yang optimal.
Perkembangan  teknologi  satelit penginderaan  jauh  meningkat  seiring dengan  kemajuan  teknologi  saat  ini. Perkembangan  ini  meliputi  kemampuan
sensor  dan  wahana  satelit  yang membawa sensor mencapai orbit sehingga  dapat  mendeteksi  obyek  yang berada  di  permukaan  bumi.  Data  yang dihasilkan  juga  mengalami  peningkatan resolusi meliputi resolusi spasial, resolusi temporal, resolusi spektral, dan resolusi radiometrik. Kemajuan teknologi  ini  menuntut  para  praktisi bidang  penginderaan  jauh  melakukan pengembangan metode-metode ekstraksi citra  dengan  metode  klasifikasi  untuk mendapatkan  informasi  yang  tepat  dan akurat. Klasifikasi citra meliputi klasifikasi  secara  manual  mengunakan citra dan klasifikasi multispektral secara digital menggunakan komputer.
Klasifikasi  multispektral  merupakan salah satu bagian dari pengolahan citra penginderaan jauh untuk menghasilkan peta  tematik  dan  dijadikan  masukan pada permodelan spasial dalam lingkungan  sistem  informasi  geografis/ GIS (Danoedoro, 2012).
Metode  klasifikasi  multispektral sebagian  besar  bertumpu  pada  satu kriteria  yang  digunakan  yaitu  nilai spektral  ( band ).  Metode  klasifikasi diterapkan untuk mengekstrak informasi berdasarkan kebutuhan pengguna seperti pemetaan sumberdaya yang  berada  di  daratan  ( teresterial )  dan perairan ( aquatic ). Telah banyak penelitian  menggunakan  citra  satelit untuk  pemetaan  habitat  bentik,  antara lain  klasifikasi  multispektral  dari  citra Quickbird di wilayah perairan laut telah mampu  memetakan  habitat  bentik (Siregar  2010).  Pemetaan  habitat  dasar dan estimasi stok ikan terumbu dengan citra  Worldview-2  (Siregar et  al., 2013). Pemantauan status lingkungan terumbu karang  (Green et  al., 2000).  Evaluasi beberapa lokasi untuk klasifikasi terumbu  karang  di  wilayah  tropis (Andrefouet et  al., 2003).  Pemetaan geomorfologi  dan  ekologi  terumbu karang  (Phinn et  al., 2011).  Namun, dalam pemanfaatan teknologi ini terdapat  kesulitan  dan  permasalahan khusus  yaitu  pengaruh  permukaan
perairan dan kedalaman perairan terhadap  reflektansi  dasar  perairan (Lyzenga,  1981;  Mumby et  al., 1999). Permasalahan yang lain adalah penentuan  metode  klasifikasi  citra dengan  tingkat  akurasi  yang  baik  dari peta yang dihasilkan (Green et al., 2000; Congalton dan Green, 2009).
Klasifikasi citra merupakan proses mengelompokkan piksel ke dalam kelas-kelas  tertentu  berdasarkan  nilai kecerahan  piksel  ( brightness  value /BV/ digital  number )  pada  citra  (Danoedoro, 2012). Klasifikasi citra pada perkembangannya  dibagi  menjadi  dua basis  yaitu  klasifikasi  citra  berbasis piksel  ( pixel  base )  dan  berbasis  obyek ( object  base  image  analysis /OBIA) (Navulur,
2007; Blaschke, 2010).
Penerapan  metode  klasifikasi  berbasis piksel
menggunakan algoritma maximum  likelihood dari  citra  IKONOS dan Landsat 7 (Andrefouet et  al., 2003). Penerapan  metode  klasifikasi  berbasis piksel  telah  menghasilkan  peta  zona geomorfologi  dengan  akurasi  yang berbeda-beda. Penerapan beberapa metode  klasifikasi  citra  diharapkan menghasilkan  akurasi  pemetaan  yang baik. Metode yang menjadi pilihan pada klasifikasi  citra  selain  metode  berbasis piksel  adalah  dengan  metode  klasifikasi berbasis obyek/OBIA.
OBIA  adalah  paradigma  baru dalam  klasifikasi  citra  dan  merupakan salah  satu  sub-kajian  dari GISscience yang fokus pada pengembangan metode analisis citra penginderaan jauh berbasis obyek sehingga menjadi beberapa  obyek  yang  memiliki  makna tertentu  (Navulur,  2007).  OBIA  mampu mendefinisikan kelas-kelas obyek berdasarkan  aspek  spektral  dan  aspek spasial  secara  sekaligus  (Danoedoro, 2012).  Tahapan  OBIA  dilakukan  proses segmentasi  citra  ( pixel  level )  menjadi segmen/obyek ( object level ) yang homogen  sesuai  dengan  parameternya. Segmentasi  satu  level  biasanya  tidak efisien  dalam  merepresentasikan  satu kajian dalam sebuah scene citra karena
dalam  satu scene citra  terdapat  sebuah hirarki  pola  dan  informasi  pada  skala yang  berbeda  dan  secara  simultan  bisa ditampilkan melalui segmentasi multiskala  (Meinel  dan  Neubert,  2004). Klasifikasi  menggunakan  metode  OBIA terbukti  mampu  meningkatkan  akurasi pada pemetaan geomorfologi dan ekologi ekosistem  terumbu  karang  di  tiga perairan yang berbeda wilayah Australia (Phinn et  al., 2011).  Berdasarkan  hal tersebut  diatas,  penggunaan  metode OBIA  perlu  diuji  cobakan  pada  wilayah perairan dengan memperhatikan beberapa faktor yang mempengaruhi hasil akurasi. Penerapan metode
OBIA dengan
klasifikasi
multiskala diharapkan mampu meningkatkan akurasi.
Penelitian ini bertujuan untuk memetakan zona geomorfologi ekosistem terumbu karang berdasarkan klasifikasi multiskala  menggunakan  metode  OBIA di Pulau Pari.

## 2 METODE PENELITIAN

## 2.1 Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di wilayah terumbu karang gugusan Pulau Pari Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu  pada  Februari-Maret  2014. Secara geografis lokasi penelitian terletak  antara  5 º 51’32.94”-5 º 51’37,71”
LS dan 106 º 34’6,469”-106 º 38’23,81” BT (Gambar 2-1).

## 2.2 Bahan dan Data
Bahan  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  citra  Worldview-2 (standar  level  2A  16bit)  di  akuisisi  28 Agustus  2012  dengan  sistem  proyeksi koordinat UTM zona  48S-WGS84. Karakteristik  citra  Worldview-2  terdiri dari  8  saluran  multispektral  ( coastal, blue,  green,  yellow,  red,  red-edge, NIR1 dan  NIR2)  dengan  resolusi  spasial  2 meter dan pankromatik dengan resolusi spasial  0.5  meter  (Digitalglobe,  2010). Pengumpulan  data  lapangan  berasal dari  identifikasi  zona  geomorfologi  dan penentuan kelas berdasarkan pengamatan  langsung  secara  visual  di lapangan. Informasi kedalaman perairan (batimetri)  sangat  menunjang  untuk mengetahui  zona  geomorfologi,  tetapi pada  penelitian  ini  tidak  dilakukan pemeruman  batimetri  mengingat  survei ini  membutuhkan  biaya  yang  mahal, sehingga  data  batimetri  berdasarkan data  sekunder  (Biotrop,  2012).  Skema klasifikasi  citra  pada  penelitian  ini mengacu  pada  Phinn et  al. (2011) berdasarkan  komposisi  karang  yaitu level  1  ( reef  level )  dan  level  2  (zona geomorfologi),  sedangkan  untuk  level  3 (habitat  bentik)  tidak  disajikan  pada penelitian ini.
Gambar 2-1: Lokasi penelitian dan titik pengamatan lapangan
2.3 Pengolahan Citra Pada pra-pengolahan citra Worldview-2 dilakukan
koreksi atmosferik  dengan  perangkat  lunak ENVI  5.1  menggunakan  modul  koreksi atmosferik  FLAASH  (Felde et  al., 2003).
Proses  selanjutnya,  citra  terkoreksi atmosferik  digunakan  sebagai input pada  pengolahan  citra  yaitu  estimasi kedalaman perairan menggunakan perangkat lunak ENVI 5.1 dan klasifikasi OBIA  menggunakan  perangkat  lunak eCognition
9.
Pengolahan awal klasifikasi OBIA yaitu proses segmentasi terhadap input image layer (IIL). IIL yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah saluran  multispektral  citra  Worldview-2 ( coastal,  blue,  green,  yellow,  red,  red- edge ,  NIR1  dan  NIR2).  Selanjutnya adalah  membangun rule  set dalam proses  tree untuk  setiap  segmen menjadi kelas-kelas pada setiap level.

## 2.3.1 Model kedalaman perairan
Model kedalaman perairan menggunakan  modul SPEAR  relative water depth pada perangkat lunak ENVI 5.1.  Model  ini  mampu  secara  cepat memprediksi  kedalaman  perairan  dari citra.  Citra  Worldview-2  diekstrak  nilai pikselnya  untuk  menghasilkan  model kedalaman perairan dengan menggunakan algoritma  yang  dikembangkan  Stumpf dan Holderied (2003) sebagai berikut:
(2-1) Keterangan Z = kedalaman estimasi; = koefisien kalibrasi; = faktor koreksi untuk kedalaman  0; n =  konstanta untuk rasio saluran
( ) = nilai reflektansi saluran.
Algoritma ini diterapkan dengan merasiokan  reflektansi  dua  saluran yang  berbeda  sehingga  mendapatkan nilai  kedalaman.  Selanjutnya,  citra
kedalaman  perairan  digunakan  untuk mengidentifikasi  zona-zona  geomorfologi berdasarkan  profil  kedalaman  perairan di  Gugus  Pulau  Pari  dan  diklasifikasi dengan metode kontekstual.

## 2.3.2 Segmentasi
Segmentasi menggunakan algoritma multiresolution  segmentation (MRS)  dengan  besaran  skala  berbeda- beda  (multiskala)  pada  level  1  dan  2. Segmentasi multiskala ini menghasilkan sekumpulan  layer  obyek  citra  dalam suatu  jaringan  hirarki.  Parameter  yang terdapat dalam algoritma ini merupakan parameter  pengatur  homogenitas  obyek yaitu scale , shape ,  dan compactness . Scale merupakan  abstraksi  untuk menentukan
nilai
maksimum heterogenitas  untuk  membangkitkan obyek. Shape merupakan  homogenitas tekstur  IIL  berdasarkan  nilai  digital yaitu pengaruh color dapar dihitung dari 1- shape . Compactness berperan  dalam mengoptimalkan  kekompakan  obyek yang berasal dari shape (Trimble, 2014). Segmentasi  level  1  menggunakan  skala segmentasi  sebesar  150  dan  level  2 dengan  skala  segmentasi  sebesar  100 sedangkan parameter shape dan compactness menggunakan nilai masing-masing 0.1 dan 0.9 untuk kedua level.  Sampai  saat  ini  belum  ada framework teoritis  tentang  parameter segmentasi  terbaik  sehingga  pengguna harus  mencari sendiri  parameter- parameter  segmentasi  terbaik  pada  tiap level  melalui  metode try  and  error (Blaschke  dan  Hay,  2001;  Burnett  dan Blaschke, 2003).

## 2.3.3 Klasifikasi
Klasifikasi zona geomorfologi menggunakan  metode  kontekstual  yang terdiri  dari  level  1  dan  2  yang  terdapat pada  perangkat  lunak  eCognition  9. Klasifikasi kontekstual berdasarkan aspek  spektral  dan  spasial  dengan penentuan  nilai thereshold dari  fitur yang  tepat  untuk  setiap  kelas.  Fitur yang  digunakan  terdiri  dari  dua  yaitu
fitur  yang  berhubungan  dengan  obyek dan  fitur  yang  berhubungan  dengan kelas  (Trimble,  2014).  Aspek  spektral meliputi  nilai layer (rata-rata,  standart deviasi,  dan  rasio  antar  saluran)  dan kostumasi  dengan  transformasi  NDVI ( normalize  different  vegetation  index ). Sedangkan,  aspek  spasial  mengacu pada  obyek-obyek  yang  telah  memiliki kelas  pada  level  yang  sama  ke  dalam kelas  hirarki  obyek  citra  seperti  fitur relative  boarder  to .  Secara  keseluruhan algoritma  klasifikasi  kontekstual  dapat dilihat pada Tabel 2-1.
Deskripsi  masing-masing  zona geomorfologi sebagai berikut:
 Lagoon :  wilayah  perairan  dangkal (relatif  sampai  kedalaman  tertentu pada  daerah  sekitar  terumbu  karang) terletak  antara  zona  rataan  terumbu dan reef crest atau reef slope . Zona ini dicirikan  oleh  kondisi  terlindung  dari gempuran gelombang yang besar. Pada penelitian  ini  dibagi  menjadi  2  kelas yaitu ( deep lagoon dan shallow lagoon ).  Reef  Slope :  memiliki kemiringan tertentu  menghadap  ke  arah  perairan dalam,
 Reef Crest : zona puncak terumbu yang muncul  pada  saat  surut  terendah. Zona  ini  terletak  pada  bagian  yang menghadap perairan dalam dan mendapat  energi  yang  tinggi  dari gempuran gelombang,
 Outer  Reef  Flat :  wilayah  di  sekitar puncak  terumbu  yang  menghadap perairan dalam sebelum lereng terumbu,
 Inner  Reef  Flat :  wilayah  di  sekitar rataan  terumbu  yang  dekat  dengan daratan.

## 2.3.4 Uji akurasi
Pengujian akurasi dilakukan terhadap  seluruh  peta  hasil  klasifikasi untuk  mengetahui  akurasi  dari  teknik klasifikasi  yang  diterapkan.  Uji  akurasi yang  umum  dilakukan  pada  data  hasil klasifikasi  penginderaan  jauh  adalah matrik  kesalahan  ( error  matrix )  dengan perhitungan  akurasi  keseluruhan  (OA), producer  accuracy (PA), user  accuracy (UA) (Congalton dan Green, 2009).
Tabel 2-1: ALGORITMA KLASIFIKASI KONTEKSTUAL UNTUK SETIAP KELAS.
Level Kelas Algoritma Reef level Daratan NDVI Perairan dangkal Ratio band C/B Perairan dalam Ratio band C/B Zona Geomorfologi Reef Slope Rel. border to perairan dalam Reef Crest Rel. border to reef slope Shallow Lagoon mean B Deep Lagoon Ratio band B Inner Reef Flat Ratio C/B Outter Reef Flat Ratio C/B
3 HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Klasifikasi Metode OBIA
3.1.1 Segmentasi multiresolusi
Segmentasi  multiresolusi  meng-
hasilkan  obyek  dengan  ukuran  yang berbeda berdasarkan heterogenitas obyek di wilayah studi. Parameter skala sangat  menentukan  ukuran  obyek sehingga  setiap  level  diterapkan  dengan skala  berbeda-beda.  Wilayah  yang heterogen pada satu citra menghasilkan obyek  yang  lebih  banyak  dibandingkan wilayah yang homogen. Hasil segmentasi berkaitan  dengan  jumlah  kelas  pada setiap  level  dengan  tingkat  kedetilan yang  berbeda-beda.  Level  1  berjumlah tiga  kelas  dan  level  2  berjumlah  enam kelas  dengan  batasan  wilayah  hanya pada  perairan  dangkal  saja,  sehingga ukuran obyek yang dibangun pada level 1  lebih  besar  dibandingkan  level  2. Keseluruhan  obyek  pada  level  1  dan  2 masing-masing  sebanyak  12.986  obyek dan  28.425  obyek.  Hasil  segmentasi  di wilayah penelitian disajikan pada Gambar 3-1.
3.1.2 Klasifikasi Level 1 ( Reef Level )
Klasifikasi  pada  level  1  meng- hasilkan  tiga  kelas  yaitu  daratan,
perairan  dangkal,  dan  perairan  dalam. Hasil  klasifikasi  ini  merupakan  dasar atau  batasan  dalam  proses  klasifikasi level  2  yaitu  zona  geomorfologi.  Kelas daratan di gugus Pulau Pari  terdiri dari beberapa  pulau  yaitu  Pulau  Pari, Kongsi,  Burung,  Tengah,  dan  Tikus (Gambar 3-2). Luas tiga kelas pada level 1 yaitu daratan 86.9 Ha, perairan dangkal 1094.7  Ha  dan  perairan  dalam  1242.3 Ha.  Perhitungan  uji  akurasi  dihasilkan akurasi  keseluruhan  sebesar  97%. Sedangkan  akurasi  PA  dan  UA  setiap kelas  dengan  akurasi  >95%.  Hasil akurasi  ini  menunjukkan  bahwa  secara keseluruhan  kelas  mampu  dipetakan dengan  sangat  baik,  tetapi  masih terdapat  kesalahan  pada  klasifikasi. Kesalahan  terjadi  pada  kelas  perairan dangkal  menjadi  daratan,  hal  ini disebabkan  kondisi  perairan  yang terdapat  terumbu  karang  yang  muncul ke  permukaan  sehingga  didefinisikan sebagai  daratan.  Phinn et  al. (2011) melaporkan bahwa klasifikasi pada level 1  ( reef  level )  pada  sistem  klasifikasi hirarki  merupakan  batasan  wilayah kajian  dan  diproses  menjadi  obyek/ segmen  baru  untuk  klasifikasi  pada level 2 (zona geomorfologi).
Gambar 3-1: Hasil segmentasi multiresolusi pada level 1 dan level 2

## Gambar 3-2: Hasil klasifikasi level 1
3.1.3 Klasifikasi level 2 (zona

## Geomorfologi)
Gugus  Pulau  Pari  terdiri  dari beberapa  pulau  dengan  ekosistem terumbu  karang  yang  terdapat  laguna pada  sisi  Barat  dan  Tengah.  Gugus  ini berbentuk  memanjang  arah  diagonal Barat  Daya  –  Timur  Laut  (Asriningrum, 2005). Hasil identifikasi zona geomorfologi secara  visual  di  lapangan  dan  model kedalaman  perairan  diperoleh  hasil klasifikasi sebanyak enam kelas meliputi reef slope , reef crest , inner reef flat , outer reef  flat , shallow  lagoon ,  dan deep lagoon .  Berdasarkan  model  estimasi kedalaman  perairan  maka  diperoleh perbandingan antara kedalaman estimasi dari citra terhadap kedalaman sebenarnya dari hasil pemeruman sebesar R 2 = 0.729. Hal ini mengindikasikan bahwa penerapan model yang digunakan dapat menggambarkan profil kedalaman secara keseluruhan di Gugus Pulau Pari sebesar  72.9%.  Profil  kedalaman  ini sangat membantu mengidentifikasi batas  setiap  zona  geomorfologi  untuk proses klasifikasi. Pada sisi Barat Gugus Pulau  Pari  terdapat  variasi  yang  lebih banyak dibandingkan di sisi Timur. Sisi Timur  didominasi  hamparan  zona reef
flat yang  sangat  luas.  Sedangkan  sisi Barat  hingga  di  sekitar  Pulau  Tengah variasi  zona  sangat  beragam,  terdapat zona shallow lagoon dan deep lagoon . Penelitian mengenai model kedalaman  perairan  dari  citra  resolusi tinggi  telah  banyak  dilakukan.  Madden (2011)  memodifikasi  prosedur  model kedalaman  perairan  algoritma  Stumpf dan Holderied (2003) meliputi: 1) masking citra; 2) konversi nilai digital menjadi top of atmosphere radiance (TOA); 3) koreksi hamburan rayleigh dan aerosol ; 4) meng- ubah radiance menjadi water  leaving reflectance ;  5)  menghitung  kedalaman relative;  6)  menghitung  kedalaman aktual. Prosedur di atas dapat meningkatkan kemampuan deteksi kedalaman  perairan  dengan  mencari regresi  terbaik  pada  rasio  kanal  yang dipilih  berdasarkan  pemisahan  tipe lokasi  kajian  dari  citra  Worldview-2. Siregar dan Selamat (2010) menerapkan algoritma Jupp pada pemetaan batimetri pada  citra  Quickbird  di  gobah  karang Lebar,  tidak  konsisten  pada  gobah Pulau  Panggang  dan  memberikan  nilai kedalaman yang overestimate . Gambaran  profil  kedalaman  disajikan pada Gambar 3-3.
Transek  1 Transek  2 Transek  3 Inner Reef Flat
Shallow Lagoon
Outer Reef Flat Reef Crest Reef Slope Deep Water Keterangan :
Gambar 3-3: Profil kedalaman perairan di Gugus Pulau Pari
Gambar 3-4: Hasil klasifikasi level 2
Klasifikasi kontekstual pada level 2  menghasilkan  sebanyak  enam  kelas zona  geomorfologi reef  slope , reef  crest , inner  reef  flat , outer  reef  flat , shallow lagoon ,  dan deep  lagoon (Gambar  3-4). Hasil  uji  akurasi  pemetaan  zona geomorfologi  (level  2)  pada  Tabel  3-1 menunjukkan akurasi keseluruhan (OA) sebesar  87%,  sedangkan  PA  dan  UA dihasilkan  akurasi  yang  bervariasi antara  73%-100%  dan  dapat  dipetakan dengan  baik.  PA  terendah  pada  kelas
reef  crest sebesar  73%  menunjukkan bahwa  pada  kelas  ini  menjadi  batas antara  kelas outer  reef  flat dan reef slope .  Sedangkan,  UA  tertinggi  pada kelas  zona deep  lagoon sebesar  100% menunjukkan  bahwa  pada  kelas  ini sangat homogen sehingga dapat dikelaskan dengan sangat baik. Hasil uji akurasi pada kelas lainnya menunjukkan  bahwa  kelas  tersebut mampu  dipetakan  dengan  baik  yaitu akurasi >80%.

## Tabel 3-1: UJI AKURASI LEVEL 2
Hasil  klasifikasi  zona  geomorfologi diperoleh  luas  masing-masing  adalah  : zona inner  reef  flat ,  421.6  Ha  (41%); zona outer  reef  flat ,  232.4  Ha  (23%); zona reef  slope ,  101.3  Ha  (10%);  zona reef  crest ,  58.6  Ha  (6%);  zona shallow lagoon ,  108.4  Ha  (10%);  dan  zona deep lagoon ,  107.7  Ha  (10%).  Diketahui bahwa zona inner reef flat mendominasi di  perairan  dangkal  gugus  Pulau  Pari dengan  luasan  terbesar,  sedangkan luasan  terendah  pada  zona reef  crest . Masing-masing  kelas  zona  geomorfologi memiliki  karakteristik  tersendiri  yang dipengaruhi faktor fisik perairan tersebut  seperti  gelombang  dan  arus sehingga  membentuk  zona  tertentu. Berdasarkan penelitian (Rohmann et al., 2005)  melaporkan  bahwa  ekosistem terumbu  karang  tropis  disusun  oleh habitat-habitat  dan  zona-zona  secara struktural. Habitat bentik yang ditemukan  pada  ekosistem  terumbu karang  terdiri  dari  sedimen-sedimen terhambur  (pasir  dan  lumpur),  vegetasi perairan  dangkal  (lamun  dan  alga makro),  karang  hermatipic  dan  asosiasi koloni  habitat  dasar  keras  ( spur dan groove ,  gosong,  kolonisasi  gorgonian pada  dasar  yang  keras  dan rock )  serta substrat  keras  yang  terpencar  di  dasar ( rubble ). Sedangkan zona secara geomorfologi  meliputi  rataan  terumbu ( reef  flat ),  puncak  terumbu  ( reef  crest ), terumbu  bagian  depan  ( front  reef )  dan laguna.
Beberapa
penelitian telah
menghasilkan akurasi pemetaan dengan jumlah kelas yang berbeda-beda tergantung  pada  komplekasitas  wilayah
studi.  Pemetaan  lingkungan  terumbu karang  berdasarkan  zona  geomorfologi menjadi salah satu aplikasi penginderaan jauh  satelit  yang  paling  sukses  dengan akurasi  yang  tinggi,  mulai  dari  citra Landsat  hingga  saat  ini  (Andrefouet et al., 2001).  Akurasi  pemetaan  secara linear  menurun  dengan  peningkatan kompleksitas  (jumlah  kelas  klasifikasi), sebanyak  4-5  kelas  dengan  rata-rata akurasi  pemetaan  sebesar  77%,  7-8 kelas  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar 71%,  9-11  kelas  dengan  rata-rata akurasi  sebesar  65%,  dan  lebih  dari  13 kelas dengan rata-rata akurasi pemetaan  sebesar  53%  (Andrefouet et al., 2003).
Terdapat  asosiasi  yang  erat antara zona geomorfologi dengan keberadaan  habitat  bentik  tertentu, sehingga  penelitian  ini  menerapkan klasifikasi berdasarkan level 1 ( reef level ) dan level 2 ( geomorphic zone ). Selanjutnya, peta hasil klasifikasi level 2 menjadi  batasan  secara  hirarki  untuk klasifikasi  pada  level  3  (habitat  bentik), akan tetapi pada level 3 tidak dilakukan pada  penelitian  ini.  Phinn et  al. (2011) melakukan  penelitian  geomorfologi  dan ekologi  ekosistem  terumbu  karang  yang dibagi menjadi tiga  level yaitu reef level , geomorphic  zones , benthic  community zones .  Selanjutnya  Roelfsema et  al.
(2013)  membagi  klasifikasi  berdasarkan hubungan  antar  kelas  secara  hirarki menjadi empat level yaitu reef , reef type , geomorphic ,  dan benthic  community . Penggunaan  metode  OBIA  ini  sangat memungkinkan untuk diterapkan berdasarkan prinsip-prinsip ekologi dan Lapang Citra Reef Slope 43 2 4 49 88% Reef Crest 2 29 4 35 83% Shallow Lagoon 14 1 15 93% Deep Lagoon 16 16 100% Outer Reef Flat 9 2 1 39 2 53 74% Inner Reef Flat 1 2 59 62 95% Total 45 40 17 18 49 61 230 PA 96% 73% 82%
89% 80% 97% OA   : 87% Total UA
Reef Slope Reef Crest Shallow Lagoon Deep Lagoon Outer Reef Flat Inner Reef Flat
zona  geomorfologi  yang  dikombinasikan dengan pengamatan lapangan.
Pemetaan habitat bentik di gugus Pulau  Pari  telah  banyak  dilakukan dengan  metode  klasifikasi  dan  hasil akurasi  yang  berbeda-beda.  Klasifikasi yang  umum  digunakan  selama  ini adalah  metode  klasifikasi  berbasis piksel,  sedangkan  metode  klasifikasi berbasis obyek belum pernah dilakukan pada  wilayah  ini.  Siregar et  al. (2013) memetaan  habitat  dasar  dan  estimasi ikan  terumbu  dengan  citra  Worldview-2 menggunakan metode klasifikasi berbasis  piksel  ( maximum  likelihood classification )  dari  enam  kelas  habitat bentik menghasilkan akurasi keseluruhan sebesar  78%.  Helmi et  al. (2012) menganalisis  respon  dan  nilai  spektral terumbu karang pada citra ALOS-AVNIR di gugus Pulau Pari dengan transformasi HSI  dan  Lyzenga  menggunakan  metode klasifikasi unsupervised dengan  akurasi keseluruhan  masing-masing  sebesar 88.1% dan 77.3%.  Selamat et  al. (2014) melakukan
pendekatan zona
geomorfologi untuk meningkatkan akurasi tematik peta substrat dihasilkan dari  metode  koreksi  kolom  air  di  gobah Karang  Lebar  menunjukkan  bahwa kombinasi  ini  cukup  akurat  untuk dijadikan  dasar  pada  pembuatan  peta substrat  dasar  di  perairan  gobah.  Hasil akurasi  peta  zona  geomorfologi  dan substrat  dasar  di  gobah  Karang  Lebar masing-masing  sebesar  82.1%  dan 68.8%.  Menurut  Green et  al. (2000) menyatakan  bahwa  akurasi  pemetaan habitat  bentik  yang  dapat  digunakan adalah  dengan  akurasi  keseluruhan sebesar  >60%.  Perbedaan  akurasi pemetaan  dari  beberapa  penelitian  di gugus Pulau Pari disebabkan perbedaan metode klasifikasi, jumlah titik pengamatan  lapangan,  jumlah  kelas habitat bentik dan citra yang digunakan.  Faktor  yang  mempengaruhi rendahnya akurasi disebabkan kompleksitas bentukan zona geomorfologi yang tinggi di wilayah kajian.
Metode  klasifikasi  OBIA  dapat menjadi pilihan saat ini untuk pemetaan zona  geomorfologi.  Keunggulan  dari metode  OBIA  yaitu  dapat  menghubung- kan  antara  aspek  spektral  dan  spasial citra secara bersamaan sehingga menjadi  kelas-kelas  tertentu.  Kelas- kelas yang diklasifikasi dengan menghubungan dua aspek diatas diterapkan  dengan  hubungan  antar obyek.  Phinn et  al. (2011)  melakukan pemetaan  komunitas  bentik  meng- hasilkan akurasi keseluruhan yaitu 78% di  wilayah  Heron,  52%  di  wilayah Ngderack, dan 65% di wilayah Navakavu.  Sedangkan,  untuk  pemetaan zona  geomorfologi  dihasilkan  akurasi pemetaan >80%. Roelfsema et  al. (2013) melaporkan hasil akurasi menggunakan metode  OBIA  pada  pemetaan  zona geomorfologi diperoleh akurasi keseluruhan  antara  76%-82%  dan pemetaan  habitat  bentik  diperoleh akurasi  keseluruhan  antara  52%-75%. Zhang et al. (2013) melakukan pemetaan habitat  bentik  dengan  metode  OBIA algoritma random  forest  classifier (RF) pada  citra  AVIRIS  ( airborne  visible/ infrared  imaging  spectrometer )  meng- hasilkan  akurasi  keseluruhan  tertinggi yaitu 86.3% dari keseluruhan percobaan terhadap  citra.  Selaras  dengan  hasil penelitian  ini  yaitu  diperoleh  akurasi keseluruhan  pada  enam  kelas  zona geomorfologi sebesar 87%.

## 4 KESIMPULAN
Pemetaan  pada  level  1  (level terumbu) dan level 2 (zona geomorfologi) di  gugus  Pulau  Pari  telah  mampu menghasilkan akurasi keseluruhan masing-masing  sebesar  97%  dan  87%. Penggunaan  metode  OBIA  mampu memetakan  zona  geomorfologi  dengan baik.  Umumnya  metode  klasifikasi  yang diterapkan selama ini masih menggunakan metode klasifikasi berbasis  piksel  yang  hanya  bertumpu pada  aspek  spektral  saja.  Penerapan metode  OBIA  mampu  menghubungkan aspek  spektral  dan  spasial  secara
bersamaan  sehingga  dengan  mudah memetakan  zona  geomorfologi  dan menjadi  keunggulan  dari  metode  OBIA. Metode  OBIA  dapat  menjadi  pilihan yang  menjanjikan  dan  menjadi  dasar untuk  pemetaan  zona  geomorfologi ekosistem  terumbu  karang  di  wilayah lainnya.

## DAFTAR RUJUKAN
Andrefouet  S,  Muller-Karger  FE,  Hochberg  EJ, Hu  C,  Carder  KL.  2001. Change
Detection  in  Shallow Coral  Reef Environments  using  Landsat  7  ETM+ Data , Remote Sens Environ 78: 150-162.
Andrefouet  S,  et  al.  2003. Multi-site  Evaluation of  Ikonos  Data  for  Classification  of Tropical  Coral  Reef  Environments ,
Remote Sens Environ 88: 128-143.
Asriningrum  W.  2005. Studi  Identifikasi Karakteristik  pulau  Kecil  Menggunakan Data  Landsat  dengan  Pendekatan Geomorfologi  dan  Penutup  Lahan  (Studi Kasus  kepulauan  Pari  dan  Kepulauan Belakang  Sedih) ,  Surabaya:  Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV.
Blanchon P. 2011. Geomorphic  Zonation ,  Pages 469-486  in  Hopley  D,  ed.  Encyclopedia of  modern  coral  reefs,    Springer Netherlands.
Blaschke  T. 2010. Object Based  Image Analysis for Remote Sensing , Isprs J Photogramm 65: 2-16.
Blaschke  T,  Hay  GJ.  2001. Object-oriented
Image Analysis and Scale-Space: Theory and Methods for Modeling and Evaluating Multiscale Landscape Structure , Isprs A Photogramm 34: 22-29.
Burnett  C,  Blaschke  T.  2003. A  multi-scale Segmentation/object Relationship Modelling  Methodology  for  Landscape
Analysis , Ecol Model 168: 233-249.
Congalton  RG,  Green  K.  2009. Assessing  the
Accuracy  of  Remotely  Sensed  Data-
Principles and Practices (second
edition) .Boca Raton: CRC Press.
Danoedoro  P.  2012. Pengantar  Penginderaan Jauh  Digital ,  Yogyakarta  (ID)  ANDI Press.
Digitalglobe. 2010. Radiometric use of Worldview-2  imagery:  Technical  note .
1601  Dry  Creek  Drive  Suite  260
Longmont,  Colorado,  USA,  80503 DigitalGlobe®.
Felde  GW,  Anderson  GP,  Cooley  TW,  Matthew MW,  Adler-Golden  SM,  Berk  A,  Lee  J. 2003. Analysis  of  Hyperion  Data  with the  FLAASH  Atmospheric  Correction Algorithm . 2003 IEEE IGARSS: Learning from  Earth's  Shapes  and  Colours; Toulouse.p 90-92.
Green  EP,  Mumby  PJ,  Edwards  AJ,  Clark  CD.
2000. Remote  Sensing  Handbook  for Tropical  Coastal  Management. Paris [FR]: UNESCO.
Helmi  M,  Hartoko  A,  Herkiki  S,  Munasik  M,
Wouthuyzen  S.  2012. Analisis  Respon Spektral  dan  Ekstraksi  Nilai  Spektral Terumbu  Karang  pada  Citra  Digital Multispektral  Satelit  ALOS-AVNIR  di Perairan Gugus Pulau Pari .
Lyzenga  DR.  1981. Remote  Sensing  of  Bottom Reflectance  and  Water  Attenuation Parameters  in  Shallow  Water  using Aircraft and Landsat Data, Int J Remote Sens 2: 71-82. 10. Madden  CK.  2011. Contributions  to  Remote Sensing of Shallow Water Depth with the Worldview-2 Yellow Band [tesis] ,
California  :  Naval  Postgraduate  School.
83 hlm.
Meinel  G,  Neubert  M.  2004. A  Comparison  of Segmentation Programs for High Resolution Remote Sensing Data ,
Uncertainty,  Consistency  and  Accuracy of  Data  and  Imagery:  Weberplatz  1,  D- 01217 Dresden, Germany.
Mumby  PJ,  Green  EP,  Edwards  AJ,  Clark  CD. 1999. The  Cost-effectiveness  of  Remote Sensing  for  Tropical  Coastal  Resources Assessment and Management , J
Environ Manage 55: 157-166.
Navulur  K.  2007. Multispectral  Image  Analysis using  the  Object-oriented  Paradigm, Taylor & Francis Group, LLC.
Phinn  SR,  Roelfsema  CM,  Mumby  PJ.  2011.
Multi-scale,  Object-based  Image  Analysis for  Mapping  Geomorphic  and  Ecological Zones on Coral Reefs , Int J Remote Sens 33:3768-3797.
Roelfsema  C,  Phinn  S,  Jupiter  S,  Comley  J,
Albert  S.  2013. Mapping  Coral  Reefs  at
Reef  to  Reef-system  Scales ,  10s–1000s km2, using object-based image analysis, Int J Remote Sens 34: 6367-6388. Rohmann  S,  Hayes  J,  Newhall  R,  Monaco  M, Grigg  R.  2005. The  Area  of  Potential
Shallow-water  Tropical  and  Subtropical Coral  Ecosystems  in  the  United  States , Coral Reefs 24: 370-383.
Selamat MB, Jaya I, Siregar VP, Hestirianoto T.
2014. Geomorphology  Zonation  and Column  Correction  for  Bottom  Substrat Mapping  using  Quickbird  Image ,  Jurnal
Itkt 2.
Siregar  V.  2010. Pemetaan  Substrat  Dasar
Perairan  Dangkal  Karang  Congkak  dan Lebar  Kepulauan  Seribu  Menggunakan Citra  Satelit  Quickbird ,  E-Jurnal  Itkt  2: 19-30.
Siregar  VP.,  Selamat  MB.  2010. Evaluasi  Citra Quickbird  untuk  Pemetaan  Batimetri
Gobah  dengan  Menggunakan  Data
Perum:  Studi  Kasus  Gobah  Karang Lebar dan pulau Panggang , Jurnal Ilmu Kelautan, Undip.
Siregar V, Wouthuyzen S, Sunuddin A, Anggoro A, Mustika AA. 2013. Pemetaan Habitat Dasar  dan  Estimasi  Stok  Ikan  Terumbu dengan  Citra  Satelit  Resolusi  Tinggi ,  E- Jurnal Itkt Vol. 5: Hlm. 453-463. Stumpf, R.P., K. Holderied. 2003. Determination of  Water  Depth  with  High-Resolution Satellite  Imagery  Over  Variable  Bottom Types ,  Liminology  and  Oceanography, 48(1):547-556.
Trimble.  2014. Ecognition  Developer  :  User Guide , Munich, Germany Trimble.
Zhang C, Selch D, Xie Z, Roberts C, Cooper H, Chen  G.  2013. Object-based  Benthic Habitat  Mapping  in  the  Florida  Keys from  Hyperspectral  Imagery , Estuar Coast Shelf S 134: 88-97.