Pemetaan Habitat Bentik Berbasis Pixel Perairan Dangkal di Pulau Sebaru Besar ................................................................ (Sugara, et al.)

## PEMETAAN HABITAT BENTIK BERBASIS PIXEL PERAIRAN DANGKAL DI PULAU SEBARU BESAR KEPULAUAN SERIBU MENGGUNAKAN CITRA SATELIT SENTINEL-2A
(Shallow Water Benthic Habitat Mapping based on Pixel in Sebaru Besar Island of the Kepulauan Seribu using Sentinel-2A Satellite Imagery)
Ayub Sugara 1 , Citra Arum Sari 2 , Ari Anggoro 3 , Esty Kurniawati 4 , Ully Wulandari 5 , Robin Saputra 6 1,3 Program Studi Ilmu Kelautan, Fakultas Pertanian Universitas Bengkulu
2 Program Studi Ilmu Kelautan, Fakultas Pertanian Universitas Madura
4 Jurusan Ilmu Kelautan Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan Universitas Maritim Raja Ali Haji
5 Program Studi Teknik Penangkapan Ikan, Politeknik Kelautan dan Perikanan Karawang
6 Departemen Ilmu Kelautan, Universitas OSO, Pontianak Indonesia Jl. W.R Supratman Kadang Limun, Bengkulu 38371 E-mail: ayubsugara@unib.ac.id
Diterima: 30 Desember 2021; Direvisi: 13 Juni 2022; Disetujui untuk Dipublikasikan: 05 September 2022

## ABSTRAK
Pulau  Sebaru  Besar  merupakan  bagian  dari  Kawasan  Taman  Nasional  Kepulauan  Seribu  yang memerlukan  pengawasan  dan  pengelolaan  yang  baik  dan  benar.    Pendekatan  berbasis  piksel  digunakan untuk  memetakan  habitat  bentik  di  Pulau  Sebaru  Besar,  Kepulauan  Seribu.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui persebaran habitat bentik dan menghitung tingkat akurasi hasil klasifikasi habitat bentik dengan data citra Sentinel-2A di Pulau Sebaru Besar Kepulauan Seribu.  Penelitian ini memanfaatkan data citra satelit Sentinel-2A untuk membandingkan citra setelah koreksi kolom air dan tanpa koreksi kolom air dengan metode klaisfikasi maximum likelihood (MLH) . Penelitian ini menggunakan data in situ yang digunakan untuk validasi data. Survei pengambilan data lapang dilakukan pada tanggal 03-12 Mei 2018 dan 04-10 Desember 2018. Metode  klasifikasi  MLH  menghasilkan  peta  habitat  bentik  dengan  tujuh  kelas  tutupan.  Berdasarkan  hasil penelitian klasifikasi berbasis pixel dengan metode klasifikasi MLH yang terkoreksi kolom air memberikan hasil keakuratan menyeluruh ( overall accuracy) yang lebih baik (63,33%) dari pada yang belum terkoreksi kolom air (56,67%). Pemetaan habitat bentik berbasis pixel di Pulau Sebaru Besar dengan koreksi kolom perairan dapat meningkatkan akurasi pemetaan sebesar 6,66%.
Kata kunci : Citra Sentinel-2A, habitat bentik, maximum likelihood , Pulau Sebaru Besar

## ABSTRACT
Sebaru Besar Island is part of the Kepulauan Seribu National Park Area necessitates proper surveillance and maintenance. A pixel-based approach was used to map benthic habitats on Sebaru Besar Island, Seribu Islands. The goal of this research is to determine the distribution of benthic habitats are found and to calculate the accuracy level of benthic habitat classification results with Sentinel-2A imagery data in the Sebaru Besar Island, Seribu Islands. Using the maximum likelihood (MLH) classification method, this study compares images after and without water column correction using Sentinel 2A satellite imagery data. This study relies on in-situ data for data validation. The field data collection survey was conducted on 03-12 May and 04-10 December 2018. A benthic habitat map with seven cover classes is produced using the MLH classification approach. The pixel-based classification with the MLH classification approach corrected by the water column has a higher overall accuracy (63.33 percent) than the one without the water column correction (56.67 percent). Mapping of pixel-based benthic habitats on Sebaru Besar Island with water column correction can increase mapping accuracy by 6.66%.
Keywords: Sentinel-2A Imagery, benthic habitat, maximum likelihood, Sebaru Besar Island

## PENDAHULUAN
Kepulauan  Seribu  merupakan  bagian  dari wilayah  DKI  Jakarta  yang  memiliki  luas  daratan sekitar  843,65  ha  dan  luas  perairan  sekitar  7.000 km 2 . Kepulauan Seribu memiliki 106 pulau dengan gugusan pulau yang terbentuk oleh terumbu karang yang berupa biota koral dan asosiasinya. Ekosistem habitat bentik di Kepulauan Seribu sangat beragam,
salah satunya yaitu terdapat di Pulau Sebaru Besar. Pulau  Sebaru  Besar  terletak  di  bagian  utara Kepulauan Seribu yang memiliki ekosistem karang, mangrove, seagrass serta biota laut yang beragam. Pulau  Sebaru  Besar  merupakan  pulau  yang  tidak berpenghuni (Ningsih et al . , 2021).
Pulau  Sebaru  Besar  termasuk  kawasan Taman  Nasional  Kepulauan  Seribu  yang  masih jarang  terjamah  oleh  wisatawan  dibandingkan
dengan  Pulau  Pramuka,  Pulau  Pari,  Pulau Tidung dan  Pulau  Harapan  yang  merupakan  ikon Kepulauan  Seribu  (Sugara  et  al . ,  2020a).  Kondisi perairan Pulau Sebaru Besar masih alami sehingga diperlukan pengelolaan dan pengawasan terhadap wilayah  pulau-pulau  kecil  agar  ekositem  tetap terjaga  dan  tidak  mengalami  kerusakan.  Pulau- pulau  kecil  seperti  Pulau  Sebaru  Besar  sangat rentan  dan  sensitif  terhadap  perubahan  iklim (Setyawan et al., 2014) serta berpotensi mengalami kerusakan  habitat,  perubahan  pada  proses  alami ekosistem  dan  pencemaran  (Marasabessy  et  al ., 2018).
Ekosistem  perairan  dangkal  telah  menjadi kajian  yang  sangat  penting  untuk  mengambarkan kondisi  ekosistem  suatu  wilayah  pulau-pulau  kecil baik secara temporal maupun spasial. Penelitian di Kepulauan  Seribu  telah  banyak  dilakukan  yaitu dengan  memanfaatkan  teknologi  penginderaan jauh  yang  berkaitan  dengan  pemetaan  luasan, distribusi  spasial  serta  geomorfologi  karang  telah tersedia  (Anggoro  et  al.,  2017;  Kurniawati  et  al., 2020; Sugara et al ., 2020b). Teknologi penginderaan jauh dipilih sebagai alternatif karena dapat  menghemat  tenaga,  waktu  serta  biaya dibandingkan  dengan  survei  lapang  (Prawoto  & Hartono, 2018). Keunggulan dari data penginderaan jauh yaitu tersedianya informasi baik secara spasial dan temporal (Mumby et al., 2004).
Penelitian  di  Kepulaun  Seribu  yang  pernah dilakukan yaitu dengan memanfatkan citra beresolusi tinggi seperti Worldview-2 (Kurniawati et al ., 2020;  Sugara  et  al ., 2020a;  Sugara  et  al ., 2020b).  Resolusi  citra  yang  semakin  tinggi  dapat memetakan  objek  secara  detail  (Sugara  et  al., 2020a). Selanjutnya, data citra yang dapat diunduh secara  gratis  yaitu  citra  Sentinel  yang  mempunyai kualitas  resolusi  spasial  yang  lebih  baik  (10x10 m 2 / pixel )  dibandingkan  citra open  source lainnya yang  sering  digunakan  seperti  citra  Landsat  (30  x 30 m 2 / pixel ) (Mastu et al ., 2018).
Metode  pengolahan  citra  terdiri  dari  koreksi citra  dan  klasifikasi  citra  (Hafizt,  et  al ., 2017a). Metode  dan  pengolahan  citra  yang  tepat  akan menjadi  faktor  utama  dalam  mengoptimalkan kemampuan citra untuk menghasilkan peta habitat bentik yang lebih akurat  (Putra & Khakhim, 2013). Pemanfaatan  data  citra  penginderaan  jauh  untuk pemetaan habitat bentik perairan dangkal seringkali permukaan  perairan  dan  kedalaman  perairan terhadap reflektansi dasar perairan (Lyzenga, 1981) mempengaruhi  proses  ekstraksi  substrat  dasar perairan (Budhiman et al ., 2013).
Koreksi  citra  yang  biasa  digunakan  yaitu koreksi kolom air untuk memperbaiki kualitas citra. Proses  koreksi  kolom  air  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  nilai  spektral  habitat  bentik (Hafizt & Danoedoro, 2015). Banyak penelitian yang menerapkan  koreksi  kolom  air  dalam  tahap pengolahan  data  citra  untuk  meningkatkan  tingkat akurasi  peta  habitat  bentik    (Green  et  al ., 2000; Putra & Khakhim, 2013; Hafizt & Danoedoro, 2015; Prawoto & Hartono, 2018)
Penelitian  dengan  memanfaatkan  data  citra Sentinel-2A  juga  telah  banyak  dilakukan  sebagai penyedia informasi tentang habitat bentik (Hafizt et al., 2017b; Mastu et al., 2018; Prawoto & Hartono, 2018;  Sari  et  al.,  2020;  Sari  &  Syah,  2021). Karakteristik  Pulau  Sebaru  terletak  pada  bagian utara Gugusan Kepulauan Seribu, dengan rata-rata konsentrasi  klorofil-a  pada  perairan  dangkal sebesar 2,4 µg/l, dibandingkan yang terletak bagian selatan  yaitu  Pulau  Lancang  memiliki  rata-rata konsentrasi  klorofil-a    9,8  µg/l.  (Kurniawati  et  al., 2020).  Hal  ini  berpengaruh  terhadap  kejelasan, warna, kekeruhan, warna dan sifat optik di perairan (Kirk, 1983; Ouillon et al., 2008). Pulau Sebaru juga merupakan salah satu pulau yang tidak berpenghuni di Indonesia, memiliki kedalaman 1-3 m di perairan dangkal dan sekitar 3-10 m di daerah tubir. Penelitian ini bertujuan untuk menguji tingkat akurasi citra Sentinel-2A dalam memetakan habitat bentik dengan menggunakan koreksi kolom air dan tanpa koreksi kolom air serta mengetahui sebaran dan  luasan  habitat  bentik  dengan  menggunakan algoritma maximum  likelihood (MLH)  di  Pulau Sebaru Besar, Kepulauan Seribu.

## METODE

## Lokasi dan Data
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Pulau  Sebaru Besar,  Kepulauan  Seribu  ( Gambar  1 )  dengan posisi 05°46’00” LS 106°44’50” BT. Pengambilan in situ data dilakukan tanggal 03-12 Mei 2018 dan 04- 10  Desember  2018.  Data  yang  digunakan  yaitu Sentinel-2A  level  1C  yang  dapat  diunduh  dari USGS  (ND).  Penelitian  ini  merupakan  penelitian lanjutan  yang  sebelumnya  dilakukan  pada  tahun 2018.  Pemetaan  habitat  bentik  di  Pulau  Sebaru Besar  dengan  citra  satelit  dan  metode  yang sama menghasilkan  akurasi  67,5  %  (Sugara  et  al., 2020b).  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melihat perubahan sebaran habitat bentik di Pulau Sebaru Besar pada tahun 2021.
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi: GPS garmin 78s dan 64s untuk mencatat koordinat  titik  objek, Coral  Point  Count  with  Excel extensions (CPCe),  peralatan  SCUBA  atau snorkling ,  kamera  bawah  air  dan  alat  tulis,  GPS floating  kit dan dry  bag ,  alat  selam  ( Scuba  Set ), kamera  + housing  underwater dan  kertas newtop. Sedangkan  peralatan  untuk  analisis  habitat  bentik meliputi:  komputer,  perangkat  lunak  MS.  Excel, perangkat  lunak  pengolahan  satelit  ENVI  4.5  dan perangkat lunak ArcGIS 10.5.

## Pengambilan In Situ Data
Pembuatan desain survei dengan menggunakan metode Unsupervised Classification ISODATA.  Algoritma  Isodata  adalah  algoritma clustering yang memungkinkan penyesuaian otomatis jumlah cluster berdasarkan proses iteratif yang dilakukan. Pengambilan data lapang
Pemetaan Habitat Bentik Berbasis Pixel Perairan Dangkal ...................................................................................................... (sugara, et al)
dilakukan  dengan  cara  identifikasi  objek  habitat, persentase  penutupan  dilakukan  dengan  cara snorkeling dan diving yang  dibantu  dengan pemotretan menggunakan transek kuadrat 1 x 1 m (English  et  al ., 1997).  Satu  titik  lokasi  diwakili dengan  dua  kali  foto  untuk  mengidentifikasi komposisi habitat bentik dalam satu pixel . Terdapat 150  titik  habitat  bentik  yang  dihasilkan  dari pengambilan in situ data .

## Koreksi Kolom air
Tahapan  yang  digunakan  untuk  pengolahan data  citra  yaitu  koreksi  kolom  air . Penerapan koreksi  kolom  air  ini  dilakukan  untuk  mengurangi kesalahan  informasi  yang  diekstraksi  dari  substrat dasar  perairan  (Budhiman  et  al ., 2013).  Pada penelitian  ini  koreksi  kolom  air  dilakukan  dengan mencari  nilai  ki/kj  atau  koefisien  atenuasi  dari perairan  dangkal  Pulau  Sebaru  Besar.  Koreksi kolom air dilakukan dengan memodifikasi algoritma yang  telah dikembangkan  oleh  Lyzenga  (1981) Kombinasi untuk  koreksi  kolom  air  biasanya menggunakan band green dan blue .  Berdasarkan band multispektral yang digunakan pada penelitian ini,  diperoleh  3  pasang band dengan  komposisi yaitu  2/3  (biru-hijau),  2/4  (biru-merah)  dan  3/4 (hijau-merah). Formulasi algoritma yang dikembangkan  oleh  Lyzenga  (1981)  seperti Persamaan (1), (2 ) dan (3).
Indexij = lnBi – ((ki/kj)x lnBj) ........................................(1)
Ki/kj = a + (a 2 +1 ) 1/2 ............................................(2)
a = (var Bi – var Bj/ (2*covBiBj) ...................................(3)
dimana :
Indexij   : water depth invariant bottom index Bi : saluran i
Bj : saluran j Ki/Kj
:  rasio  koefisien  pelemahan  kolom  air  antara saluran i dan j

## Klasifikasi Habitat Bentik
Metode yang digunakan untuk klasifikasi citra yaitu  klasifikasi  terbimbing  ( supervised )  berbasis pixel .  Klasifikasi  ini  mengelompokkan pixel citra menjadi beberapa kelas tertentu dengan berdasarkan  statistik  sampel pixel atau region  of interest/ROI (daerah uji) yang telah ditentukan oleh pengguna  sebagai  acuan  (Prayudha,  2014). Algoritma  metode  klasifikasi  yang  digunakan  yaitu MLH,  yang  merupakan  algoritma  yang  dapat membandingkan  dan  memperhitungkan  nilai  rata- rata  dari  keragaman  antar  kelas  dari  satu karekteristik  dengan  sebaran  normal  dapat mewakili  setiap pixel dalam  kelasnya  (Lillesand  & Kiefer, 1979).
Menurut Richards (2013), perhitungan probabilitas atau dikenal dengan dengan likelihood ini  bertujuan  untuk  menemukan  sebuah pixel dari suatu  kelas,  yang  dapat  dijelaskan  dengan Persamaan (4).
P (i | x) = 𝑃 ( 𝑥 |𝑖 ) 𝑃 ( 𝑖 ) 𝑃 (𝑥 ) ………………….…………..(4)
dimana:
P (i | x) : Probabilitas bersyarat dari suatu kelas i, yang dihitung dengan ketetapan bahwa vektor x tanpa syarat
P (x | i) : Probabilitas  bersyarat  dari  vektor  x, yang dihitung dengan kelas yang tanpa syarat P (i) : Probabilitas  dari  suatu  kelas  i  yang muncul dari sebuah citra P (i) : Probabilitas dari vektor x
Pengolahan data identifikasi karang dilakukan agar  dapat  mengetahui  kondisi  habitat  bentik perairan  dangkal  Pulau  Sebaru  Besar,  Kepulauan Seribu.  Data  identifikasi  karang  diperoleh  dengan mengambil foto transek. Foto-foto tersebut kemudian  dipilah  dan  masing-masing  setiap kategori  habitat  bentik (Gambar  2) kemudian dianalisis menggunakan software Coral Point Count with Excel extensions (CPCe). CPCe adalah salah satu  perangkat  lunak  yang  membantu  untuk mengidentifikasi  dan  mengetahui  kondisi  terumbu karang  di  suatu  wilayah.  Pengolahan  data  pada program CPCe ini akan menghasilkan data berupa file  Excel  yang  menunjukkan  hasil  analisis identifikasi (Ramadhania et al., 2019)
Gambar 2. Kategori habitat bentik.

## Uji Akurasi
Hasil  klasifikasi  data  penginderaan  jauh divalidasi menggunakan sebuah matriks kesalahan ( error matrix/confusion matrix). Metode ini dilakukan dengan  membandingkan  hasil  klasifikasi  citra dengan hasil observasi di lapang.  Uji akurasi untuk habitat bentik mengacu berdasarkan SNI 7716:2011  yaitu  nilai  tingkat  akurasi  sebesar  60% (Prayudha,  2014).  Uji  akurasi  mengacu  pada (Congalton  &  Green,  2008)  terdiri  dari  OA ( overall accuracy ), PA ( producer ) dan UA ( user accuracy) seperti pada Persamaan ( 5), (6) dan (7).
OA = ∑ 𝑛𝑖𝑖 𝑘 𝑖=1 𝑛 .......................................(5)
PA  = 𝑛𝑗𝑗 𝑛+𝑗 ........................................(6)
UA  = 𝑛𝑖𝑖 𝑛𝑖+ ........................................(7)
dimana: k : jumlah baris pada matriks n : jumlah pengamatan n ii : jumlah  pengamatan  pada  kolom  ke-i  dan baris ke-i n jj : jumlah  pengamatan  pada  kolom  ke-j  dan baris ke-j

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Koreksi Kolom Air
Koreksi  kolom  air  sangat  bergantung  dengan pemilihan ROI ( Region of Interest ) yang tepat yang mewakili setiap variasi kedalaman objek yang sama (Hafizt  &  Danoedoro,  2015).  Pengambilan  ROI menggunakan objek pasir yang memiliki kedalaman yang berbeda (Siregar, 2010). Pasir yang berada di perairan yang lebih dalam akan cenderung memiliki warna  lebih  kebiruan  dibandingkan  dengan  pasir yang  terletak  di  perairan  yang  lebih  dangkal (Prawoto & Hartono, 2018).
Panjang  gelombang  sensor  citra  pada band biru  memiliki  nilai  atenuasi  (ki/kj)  yang  lebih  kecil dibandingkan band merah.  Hasil  atenuasi  (ki/kj) kemudian  digunakan  untuk  membangun  Algoritma Lyzenga, dimana hasilnya seperti pada Tabel 1 . Hal ini  menyebabkan  band  biru  bias  menembus perairan  yang  lebih  dalam  dibandingkan  band merah (Green et al ., 2000).
Tabel 1. Persamaan algoritma Lyzenga. band Algoritma B23 alog(B2)-(0.914601*(alog(B3))) B24 alog(B2)-(1.079773*(alog(B4))) B34 alog(B3)-(1.181047*(alog(B4)))
Proses  koreksi  kolom  air  menghasilkan  objek yang berbeda yang dapat dilihat secara visual yaitu dengan  adanya  perubahan  warna  objek  seperti pada Gambar  3. Tiga  pasang band DII  ( Depht Invariant Index ) yang dihasilkan dari citra Sentinel- 2A akan digunakan sebagai data feature input untuk proses  klasifikasi  habitat  bentik.  Citra  yang  belum terkoreksi kolom air menunjukkan objek pasir pada kedalaman  yang  berbeda  memiliki  warna  yang sama.  Pada  penelitian  ini  objek  pasir  memiliki warna  yang  terang/putih  pada  citra  satelit  yang dtunjukkan  dengan  kotak  yang  berwana  merah seperti pada Gambar 3A. Gambar 3B menunjukkan hasil citra yang telah terkoreksi  yaitu  objek  pasir  yang  memiliki  warna yang  sama  telah  menjadi  objek  yang  berbeda. Pengamatan  secara  visual  dapat  dilihat  dari perubahan warna objek tersebut. Gambar 3B kotak yang  berwarna merah  merupakan objek  pasir  dan kotak yang berwarna hijau merupakan objek berupa karang  mati  dan  kotak  yang  berwarna  hitam merupakan ojek karang hidup.
Gambar 3. Citra yang belum terkoreksi kolom air Citra Sentinel (A), citra yang sudah terkoreksi kolom air Citra Sentinel (B).

## Klasifikasi Bentik
Klasifikasi citra berbasis pixel yang diterapkan pada  penelitian  ini  dihasilkan  dari  citra  yang  tidak dikoreksi  kolom  air  dan  telah  dikoreksi  kolom  air. Pada    penerapannya  klasifikasi  berbasis pixel menggunakan  algoritma  MLH  yang  merupakan bagian  dari  klasifikasi  terbimbing  ( Supervised Classification ). Pada pemetaan klasifikasi berbasis pixel ini dihasilkan 7 kelas habitat yaitu KH (karang hidup),  KM  (karang  mati),  R (rubble ),  RA  ( rubble bercampur alga), A (alga), P (pasir) dan PA (pasir bercampur  alga).  Klasifikasi    ini  menggunakan klasifikasi  MLH  yang  menghasilkan  informasi sebaran  habitat  bentik  yang  telah  dibedakan dengan  berbagai  warna Gambar  4 .  Hasil  yang diperlihatkan  pada Gambar  4a dan Gambar 4b menunjukkan  bahwa  distribusi  habitat  bentik  di perairan  dangkal  Pulau  Sebaru  Besar  didominasi oleh  kelas  pasir  alga,  alga  dan rubble alga, sedangkan  kelas  karang  hidup  tersebar  sekeliling tubir  Pulau  Sebaru  Besar.  Pada Gambar  4a, dominasi  kelas rubble lebih  sedikit  dibandingkan pada Gambar  4b yang  dimana  dominasi  kelas rubble hampir  tersebar  melingkari    Pulau  Sebaru Besar.  Pada Gambar  4b hasil  citra  yang  telah terkoreksi  kolom  air  memiliki  hasil  yang  hampir
sama  dengan  penelitian  Sugara  et  al.  (2020a) dengan  jumlah  kelas  yang  sama  yaitu  7  kelas habitat  bentik  dan  menghasilkan overall  accuracy 50-54  %  yang  didominasi  oleh  kelas rubbel yang tersebar  melingkasi  Pulau  Sebaru  Besar,  namun hasil  pada  penelitian  ini  menunjukkan  persebaran habitat  bentik  yang  berbeda  dengan  penelitian Sugara  et  al.  (2020a)  dikarenakan  citra  yang digunakan  juga  berbeda.    Berdasarkan  hasil klasifikasi  pada  penelitian  ini,  diperoleh  luasan sebaran habitat bentik yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2 Perbedaan luasan habitat bentik sebelum dan setelah dikoreksi.
Kelas Luas sebelum dikoreksi (ha) Luas sesudah dikoreksi (ha) P 7.13 6.81 PA 27.63 26.61 R 13.69 13.81 RA 21.06 18.2 KH 17.96 20.31 KM 4.5 4.4 A 10.99 12.82 Total 102.96 102.96
Gambar 4. Peta sebaran habitat bentik sebelum dikoreksi kolom air (a), peta sebaran habitat bentik sesudah dikoreksi kolom air (b).

## UJI AKURASI
Validasi  hasil  dari  klasifikasi supervised berbasis pixel dengan algoritma MLH menghasilkan akurasi  sebesar  56,67%  pada  citra  yang  belum terkoreksi  kolom  air  dan  akurasi  sebesar  63,33% pada  citra  telah  dikoreksi  kolom  air (Tabel  3 dan Tabel 4). Peningkatan akurasi tersebut menunjukkan  bahwa  koreksi  kolom  air  memiliki pengaruh  terhadap  proses  klasifikasi  citra  untuk membaca  objek  bawah  air/habitat  bentik.  Hasil pada  akurasi  citra  yang  belum  dikoreksi  kolom  air menunjukkan  bahwa  kelas  habitat  bentik  sulit dipetakan dengan baik.
Akurasi  citra  yang  dihasilkan  dari  citra  yang sudah terkoreksi dapat digunakan sebagai informasi spasial tentang sebaran habitat bentik di Pulau  Sebaru  Besar  karena  nilai  akurasi  sudah sesuai dengan SNI 7716: 2011 yaitu sebesar 60%. Perbedaan  akurasi  yang  dihasilkan  dari  penelitian sebelumnya  yaitu  sebesar  63,2%  untuk  9  kelas habitat  bentik  dan  67,5%  untuk  7  kelas  habitat bentik  dengan  citra  Worldview-2  (Sugara  et  al ., 2020a)  dan  mengunakan  teknik  GTH  dan  VGT menghasilkan Pulau Sebaru Besar masing-masing sebesar  67,5%  dan  64,6%  (Sugara  et  al ., 2020b), serta akurasi menggunakan Sentinel-2B menghasilkan  akurasi  sebesar  52,13%  dengan algoritma  SVM,  67%  dengan  algoritma  KKN  dan 68,08%  dengan  algoritma  DT  (Kurniawati  et  al., 2020).  Hasil  yang  diperoleh  memiliki  perbedaan dikarenakan  metode  dan  citra  yang  digunakan berbeda.
Hasil  penelitian  tentang  peningkatan  akurasi citra sebelum dan sesudah dikoreksi kolom air juga dibuktikan dengan  penelitian  sebelumnya  yang
dilakukan  oleh  (Prawoto  &  Hartono,  2018) mengunakan citra Sentinel-2A menghasilkan akurasi  sebelum  dikoreksi  sebesar  71,56%  dan setelah  dikoreksi  kolom  air  sebesar  80,73%. Penelitian  Sari  et  al . (2020)  menggunakan  citra Sentinel-2A juga menunjukkan adanya peningkatan akurasi terhadap citra sebelum dan setelah koreksi kolom  air,  dimana  citra  yang  belum  terkoreksi sebesar 37,25% dan yang sudah terkoreksi sebesar 60,78.  Hasil  dari  akurasi  habitat  bentik  di  Pulau Sebaru  Besar  pada  penelitian  ini  memiliki perbedaan dengan kedua penelitian tersebut yang dapat  disebabkan  karena  berbedanya  lokasi penelitian  serta  cara  pengambilan in  situ  data. Penelitian  yang  mendukung  peningkatan  akurasi setelah  koreksi  kolom  air  dengan  citra  beresolusi tinggi, yang dengan citra Quickbird yang memperoleh tingkat akurasi sebelum koreksi kolom air sebesar 58,38%  dan setelah terkoreksi sebesar 67,70  (Putra  &  Khakhim,  2013)  dan  dengan  citra Worldview  yaitu  sebelum  terkoreksi  sebesar 26,01%  dan  setelah  terkoreksi  sebesar  30,34% (Hafizt & Danoedoro, 2015).
Pulau  Sebaru  Besar  memiliki  hasil  akurasi yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  Pulau Lancang  yang  merupakan  salah  satu  pulau  yang terletak di bagian selatan Kepulauan Seribu. Pulau Sebaru  Besar  merupakan  pulau  tanpa  penduduk berbanding terbalik dengan Pulau Lancang dengan penduduk yang padat sehingga memiliki karakteristik  perairan  yang  berbeda.  Menurut Sugara et al. (2020) pemetaan habitat bentik Pulau Lancang  menghasilkan  akurasi  54-51  %  dengan menggunakan  algoritma  MLH  sedangkan  pada penelitian ini pada Pulau Sebaru Besar menghasilkan  akurasi  63-56  %  dengan  algoritma MLH.
Hasil akurasi pada lokasi penelitian menunjukkan  adanya  pengaruh  koreksi  kolom  air pada  klasifikasi  berbasis pixel .  Menurut  (Green  et al. 2000)  yang  menyatakan  bahwa  metode klasifikasi  berbasis pixel perlu  dilakukan  koreksi kolom  air  dalam  penerapannya  yang  dinilai  dapat meningkatkan  nilai  akurasi  dari  pemetaan  habitat bentik  yang  dihasilkan.  Hal  ini  didukung  oleh (Manessa  et  al.  2016)  yang  menyatakan  bahwa kinerja koreksi kolom air dengan algoritma Lyzenga
dipengaruhi oleh kualitas perairan, keanekaragaman  tipe  dasar  perairan,  dan  noise dari  citra,  evaluasi  dari  metode  tersebut  dapat terjadi  kesalahan  karena  kemungkinan  kesalahan yang  disebabkan  oleh  instrumen,  kesenjangan waktu perekaman gambar dan tanggal pengukuran. Hal-hal  tersebut  dapat  menjadi  faktor  yang mempengaruhi  efek  koreksi  kolom  air  pada  suatu lokasi.

## Tabel 3 Hasil uji akurasi citra sebelum koreksi kolom air.
Lapangan Kelas Habitat P PA R RA KH KM A TOTAL UA P 11 5 2 2 0 0 2 22 50.00 PA 3 18 2 4 0 1 0 28 64.29 R 0 1 6 7 0 1 1 16 37.50 RA 0 0 1 5 0 3 3 12 41.67 KH 3 0 1 4 34 1 1 44 77.27 KM 1 1 5 2 3 6 1 19 31.58 A 0 2 0 0 2 0 5 9 55.56 TOTAL 18 27 17 24 39 12 13 150 PA 61.11 66.67 35.29 20.83 87.18 50.00 38.46 OA = 56.67 Tabel 4 Hasil uji akurasi citra setelah koreksi kolom air.
Lapangan Kelas Habitat P PA R RA KH KM A TOTAL UA P 13 4 1 2 0 0 2 22 59.09 PA 3 20 2 2 0 1 0 28 71.43 R 0 1 8 4 0 1 2 16 50.00 RA 0 0 1 6 1 2 2 12 50.00 KH 0 2 1 5 33 1 2 44 75.00 KM 0 2 1 4 0 7 5 19 36.84 A 0 0 0 0 1 0 8 9 88.89 TOTAL 16 29 14 23 35 12 21 150 PA 81.25 68.97 57.14 26.09 94.29 58.33 38.10 OA = 63.33

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  pemetaan  habitat bentik  berbasis pixel perairan  dangkal  Pulau Sebaru  dengan  7  kelas  habitat  bentik  yaitu  KH (karang  hidup),  KM  (karang  mati),  R  ( rubble ),  RA ( rubble bercampur alga), A (alga), P (pasir) dan PA (pasir  bercampur  alga)  menghasilkan  akurasi keseluruhan  (OA)  sebelum  terkoreksi  kolom  air sebesar  56,67%  dan  setelah  terkoreksi  kolom  air sebesar 63,33%. Pada penelitian ini koreksi kolom air meningkatkan akurasi sebesar 6,66%. Pemetaan  habitat  bentik  ke  depan  dapat  menjadi basis  data  awal  dalam  inventarisasi  data  habitat bentik dalam pengelolaan ekosistem pesisir secara berkelanjutan.
Penelitian ini, ke depan dapat dikembangkan, yaitu  dengan  pemanfataan  citra  resolusi  tinggi dalam  pemetaan  habitat  bentik  perairan  dangkal, penerapan metode klasifikasi berbasis objek (OBIA) dan  pemanfaatan  spectrometer  dalam  upaya
memberikan  informasi  terkait  pola  reflektansi spekral habitat bentik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada U.S. Geological Survey (USGS) untuk penyediaan data Citra Sentinel-2A serta Tim Majalah Ilmiah Globe.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggoro, A., Siregar, V.P. & Agus, S.B. (2017). Klasifikasi multikskala untuk pemetaan zona geomorfologi dan habitat bentik menggunakan metode OBIA di Pulau Pari. J.  Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan  Data
Citra Digital. 14 (2), 89-93. DOI:
https://doi:10.30536/j.pjpdcd.1017.v14.a2622.
Budhiman,  S.,  Winarso,  G.  &  Wikanti,  A.  (2013).
Pengaruh  pengambilan  training  sample  substrat dasar berbeda pada koreksi kolom air menggunakan data penginderaan jauh. J. Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan  Data  Citra Digital. 10 (2), 83-91.
Congalton,  R.G.  &  Green,  K.  (2008). Assessing  the accuracy  of  remotely  sensed  data:  principles  and practices. Second  Edition.  CRC  Press.  Taylor  &
Francis Group, LCC.  Boca Raton, Florida, USA.
English,  S.,  Wilkinson,  C.  &  Baker,  V.  (1997). Survey Manual  for  Tropical  Marine  Resources .  Mc  Graw Publication. Australia (AU).
Green, E.P., Edwards, A.J. & Clark, C.D. (2000). Remote Sensing Handbook for Tropical Coastal Management . UNESCO Pub. Paris (FR).
Hafizt,  M.  &  Danoedoro,  P.  (2015).  Kajian  pengaruh koreksi kolom air pada citra multispektral Worldview-2 untuk pemetaan habitat bentik di Pulau Kemujan  Kepulauan  Karimun  Jawa  Kabupaten Jepara. Prosiding  Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  XX 2015. Masyarakat Ahli Penginderaan Jauh Indonesia (MAPIN).
Hafizt,  M.,  Iswari,  M.Y.  &  Prayudha,  B.  (2017a).  Kajian metode klasifikasi Citra Landsat-8 untuk pemetaan habitat  bentik  di  Kepulauan  Padaido,  Papua. Oseanologi  dan  Limnol.  di  Indones. 2 (June  2015), 1-13.
Hafizt,  M.,  Manessa,  MDM.,  Adi,  N.S.  &  Prayudha,  B.
(2017b).  Benthic  habitat  mapping  by  combining Lyzenga’s Optical Model and Relative Water Depth Model  in  Lintea  Island,  Southeast  Sulawesi. IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. (98), 1-10. Kirk,  JTO.  (1983). Light  and  photosynthesis  in  aquatic ecosystems. Cambridge University Press. Australia. Kurniawati,  E.,  Siregar,  V.,  Nurjaya,  I.W.  (2020). Classification  of  shallow  water  habitat  based  on object using Worldview 2 and Sentinel 2B images in Kepulauan Seribu waters. Ilmu dan Teknol. Kelaut. Trop. 12 (2), 421-435.
Lillesand,  T.M.  &  Kiefer,  R.W.  (1979). Remote  Sensing and  Image  Interpretation.  J ohn  Wiley  New  York, Chichester. 612 pp.
Lyzenga,  D.R.  (1981).  Remote  sensing  of  bottom reflectance  and  water  attenuation  parameters  in shallow  water  using  aircraft  and  landsat  data. International  Journal  of  Remote  Sensing 2 (1),  71- 82. DOI: https://10.1080/01431168108948342. Manessa, MDM., Haidar, M., Budhiman, S., Winarso, G., Kanno,  A.,  Sagawa,  T.  &  Sekine,  M.  (2016). Evaluating  the  performance  of  Lyzenga’s  water column correction in case-1 coral reef water using a simulated  Wolrdview-2  imagery. IOP  Conf.  Ser.
Earth Environ. Sci. 47 (1). DOI: https://10.1088/1755-1315/47/1/012018.
Marasabessy,  I.,  Fahrudin,  A.,  Imran,  Z.  &  Agus,  S.B. 2018.  Strategi  pengelolaan  berkelanjutan  pesisir dan  laut  Pulau  Nusa  Manu  dan  Nusa  Leun  di Kabupaten  Maluku  Tengah. Journal  of  Regional Rural  Development  Planning. 2 (1),  1-22.  DOI: https://10.29244/jp2wd.2018.2.1.11-22.
Mastu,  LOK,  Nababan,  B.  &  Panjaitan,  J.P.  (2018).
Pemetaan habitat bentik berbasis objek menggunakan  Citra  Sentinel-2  di  Perairan  Pulau Wangi-Wangi  Kabupaten  Wakatobi. J.  Ilmu  dan Teknol.  Kelaut.  Trop. 10 (2),  381-396.  DOI: https://10.29244/jitkt.v10i2.21039.
Mumby,  P.J.,  Skirving,  W.,  Strong,  A.E.,  Hardy,  J.T., LeDrew, E.F., Hochberg, E.J., Stumpf, R.P. & David L.T. (2004). Remote sensing of coral reefs and their physical  environment. Marine  Pollutan  Bulletin, 48 (3 –4), 219-228. DOI: https://10.1016/j.marpolbul.
2003.10.031.
Ningsih,  E.N.,  Setiawan,  A.,  Hartoni  &  Fauziyah.  2021.
Perubahan luasan Pulau Pramuka, Pulau Panggang dan Pulau Karya Kepulauan Seribu DKI Jakarta menggunakan data citra satelit penginderaan jauh. J. Penelit. Sains . 23 (2), 84-90. Ouillon, S., Douillet, P., Petrenko, A., Neveux, J., Dupouy, C.,  Froidefond,  J.M.,  Andréfouët,  S.  &  Muñoz- Caravaca,  A.  (2008).  Optical  algorithms  at satellite wavelengths  for  total  suspended  matter  in  tropical coastal  waters. Sensors . 8 (7),  4165-4185.  DOI: https://doi.org/10.3390/s8074165.
Prawoto, C.D. & Hartono. 2018. Pemetaan habitat bentik dengan  Citra  Multispektral  Sentinel-2a  di  Perairan Pulau  Menjangan  Kecil  dan  Menjangan  Besar, Kepulauan  Karimunjawa. Jurnal  Bumi  Indonesia. 7 (3), 2-8. Prayudha, B. (2014). Panduan Teknis Pemetaan Habitat Dasar  Perairan  Laut  Dangkal .  Suyarso,  Editor. Coremap CTI LIPI, Jakarta.
Putra,  FMGP  &  Khakhim,  N.  (2013).  Pemetaan  habitat bentik  menggunakan  Citra  Quickbird  di  Sebagian Pulau  Kemujan,  Kepulauan  Karimunjawa. J.  Bumi Indones. 3( 2), 2-12. DOI:
https://10.1017/CBO9781107415324.004.
Ramadhania,  A.F.,  Luthfi,  O.M.  &  Utama,  R.S.  (2019).
Penggunaan  Program  CPCe  ( Coral  Point  Count with  Excel  Extensions )  untuk  mengetahui  kondisi terumbu karang di Perairan Sekitar Pulau Batam. J. Fish. Mar. Res. 3 (3), 337-343. DOI: https://doi.org/10.21776/ub.jfmr.2019.003.03.8.
Richards,  J.A.  (2013). Remote  Sensing  Digital  Image Analysis:  An  Introduction .  Fifth  Edition.  Springer Heidelberg.  New York Dordrecht London. 494pp.
Sari, C.A. & Syah, A.F. (2021). Pemetaan habitat bentik Pulau  Salarangan  menggunakan  Metode  Object- Based  Image  Analysis. Rekayasa . 14 (1),  128-136. DOI: https://10.21107/rekayasa.v14i1.7996.
Sari,  C.A.,  Syah,  A.F.,  Prayuda,  B.  &  Salatalohi,  A. (2020).  Pemetaan  Habitat  Bentik  di  Pulau  Liki, Papua,  Menggunakan  Citra  Satelit  Sentinel-2A Benthic  Habitat  Mapping  on  Liki  Island,  Papua, Using  Sentinel- 2A  …. J.  Penginderaan  Jauh  dan Pengolah. Data Citra Digit. 17(1), 335-344.
Setyawan, I.E., Siregar, V.P., Pramono, G.H. & Yuwono, D.M. (2014). Pemetaan Profil habitat dasar perairan dangkal  berdasarkan  bentuk topografi:  studi kasus Pulau  Panggang,  Kepulauan  Seribu  Jakarta. Majalah  Ilmiah.  Globë  16 (2),  125-132.  DOI: https://10.1080/00140138208925032.
Siregar,  V.P.  (2010).  Pemetaan  substrat  dasar  perairan dangkal  karang  congkak  dan  lebar  Kepulauan Seribu  menggunakan  Citra  Satelit  Quick  Bird. J. Ilmu dan Teknol. Kelaut. Trop. 2 (1), 19-30. Sugara,  A.,  Siregar,  V.P.  &  Agus,  S.B.  (2020a). Evaluation  of  Accuracy  level  of  shallow  waters bentic  habitat  mapping  in  different  classes  using High Resolution. Maj. Ilm. Globë . 22(1), 113-120. Sugara, A., Siregar, V.P. & Agus, S.B. (2020b). Klasifikasi habitat bentik perairan dangkal dari Citra Worldview- 2 menggunakan data in-situ dan drone. J. Ilmu dan Teknol.  Kelaut.  Trop. 12 (1),  135-150.  DOI: https://10.29244/jitkt.v12i1.26448.
USGS  (United  States  Geology  Survey).    (ND). Earth Explorer.
Diunduh dari:
(https://earthexplorer.usgs.gov/). [12 Agustus 2021].