Journal of Natural Resources and Environmental Management
9 (3): 746-757. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.3.746-757 E-ISSN: 2460-5824
http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl
Perbandingan  Klasifikasi  SVM  dan Decision  Tree untuk  Pemetaan Mangrove

## Berbasis  Objek  Menggunakan  Citra  Satelit  Sentinel-2B  di  Gili  Sulat,  Lombok Timur
Comparison  of  SVM  and  Decision  Tree  Classifier  with  Object  Based  Approach  for  Mangrove Mapping to Sentinel-2B Data on Gili Sulat, Lombok Timur
Septiyan Firmansyah a , Jonson Gaol b , Setyo Budi Susilo b a Mayor Teknologi Kelautan, FPIK, Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
b Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
Article Info: Received: 04 - 06 - 2018 Accepted: 11 - 10 - 2019

## Keywords:
Classification, decision tree, mangrove, OBIA, remote sensing, SVM

## Corresponding Author:
Septiyan Firmansyah Mayor Teknologi Kelautan, FPIK, Pascasarjana Institut Pertanian Bogor; Email: septiyan_f@gmail.com
Abstract : Mangrove  is  one  of  the  most  important  objects  in  wetland ecosystems. Mangrove research has been done, one of them is using remote sensing technology. This study aims to assess accuracy of object based image analysis  (OBIA)  approach  on  both  Support  Vector  Machine  (SVM)  and Decision  Tree  classification  methods  to  classify  mangrove  and  estimate mangrove  area  in  the  field  study.  We  selected  Kawasan  Konservasi  Laut Daerah (KKLD) Gili Sulat as a research site. This research used Sentinel-2B satellite imagery. We took field data using stratified random sampling and the amount of the data we collected were 121 points. The classification analysis result with object based showed that SVM had an overall accuracy of 95 % (kappa = 0.86) and Decision Tree classification had an overall accuracy of 93 % (kappa = 0.82). It is caused SVM can reduce the error of classification than  Decision  Tree.  Estimation  result  based  on  assessment  showed  that mangrove using SVM had 634.62 Ha while using Decision Tree had 590.47 Ha.
How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Firmansyah S, Gaol J, Susilo SB. 2019. Perbandingan klasifikasi SVM dan decision tree untuk pemetaan mangrove berbasis objek menggunakan citra satelit sentinel-2b di Gili Sulat, Lombok Timur. JPSL 9 (3): 746-757. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.3.746- 757.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Pemanfaatan  citra  satelit  multispektral  untuk  pengelolaan  sumber  daya  alam  sudah  banyak  dilakukan (Tunggadewi et al . 2014 dan Putra et al . 2016). Bentuk pemanfaatan yang digunakan salah satunya ialah untuk kawasan  pesisir  yaitu monitoring mangrove .  Beberapa  jenis  citra  multispektral  yang  umum  digunakan diantaranya adalah  Landsat, QuickBird dan  IKONOS. Aziz et al . (2015) menggunakan citra  Landsat  untuk memetakan mangrove yang  dikaitkan  dengan  produktivitasnya  di  Peninsular,  Malaysia.  Penelitian  lainnya menggunakan citra yang berbeda yaitu Quickbird oleh Neukermans et al . (2008) untuk memetakan mangrove beserta  jenis mangrove di  Teluk  Gazi,  Kenya.  Wang et  al .  (2004)  mencoba  mem band ingkan  citra  satelit IKONOS dan QuickBird untuk memetakan spesies mangrove di pesisir Karibian, Panama. Setiap citra satelit
memiliki spesifikasi yang berbeda-beda baik itu resolusi spasial, temporal dan spektral (jumlah saluran kanal band ). Beberapa tahun terakhir, European Space Agency (ESA) mengembangkan beberapa citra satelit, salah satu diantaranya adalah citra satelit multispektral yakni Sentinel-2. Menurut Drusch et al . (2012) Sentinel-2 memiliki misi untuk melakukan monitoring sumber daya alam. Kemunculan Sentinel-2 dengan resolusi 10 m, memberikan tambahan pilihan bagi praktisi untuk dapat memanfaatkaan data satelit yang tersedia. Menurut Laurin et  al .  (2016)  citra  satelit  ini  cukup  baik,  namun  belum  banyak  publikasi  terkait  pemanfaatannya. Beberapa  publikasi  yang  ditemukan  dengan  memanfaatkan  data  ini  adalah  oleh  Du et  al .  (2016)  tentang pemetaan  badan  air  dengan  memodifikasi Normalized  Difference  Water  Index (NDWI),  Li et  al .  (2017) mengenai analisis global dari citra satelit Sentinel-2A, Sentinel-2B dan Landsat-8 terhadap jarak temporal dan dampaknya  terhadap  pemantauan  di  Bumi,  serta  oleh  Kolokoussis et  al .  (2018)  meneliti  tentang  pemetaan tumpahan minyak menggunakan citra Sentinel-2 yang dikombinasikan dengan Sentinel-1.
Teknologi  penginderaan  jauh  ( remote  sensing )  biasa  digunakan  untuk  memperoleh  data  spasial  secara efektif,  akurat,  praktis,  dan  juga  murah  (Giri et  al .  2011).  Pada  awal  kemunculannya,  teknologi  ini menggunakan  pendekatan  berbasis  piksel  untuk  mengklasifikasikan  citra.  Namun,  pendekatan  ini  sering menimbulkan efek salt and pepper dimana akan memberikan efek variasi spektral yang berlebih sehingga akan berdampak  pada  rendahnya  akurasi  yang  dihasilkan  (Liu et  al .  2010).  Berawal  dari  hal  tersebut,  klasifikasi pemetaan berbasis objek (OBIA) dikembangkan. Menurut Blasckhe (2010) klasifikasi OBIA lebih baik dalam memberikan nilai akurasi daripada klasifikasi berbasis piksel. Hal ini dikarenakan klasifikasi berbasis piksel hanya melihat  nilai digital dari piksel ataupun yang dipengaruhi oleh piksel sekitarnya (Myint et al . 2011). Sedangkan  OBIA  memisahkan  citra  dengan  berbagai  segmen  setiap  kelas  berdasarkan  kesamaan  spektral, tekstur, bentuk, dan beberapa parameter lainnya (Blaschke e t al . 2014). Penelitian menggunakan OBIA untuk pemetaan dengan berbagai macam objek klasifikasi sudah mulai banyak dilakukan (Myint et al .2011, Kamal et al . 2015 dan Son et al . 2015).
Hasil akhir akurasi yang baik dapat diperoleh dengan berbagai macam klasifikasi yang saat ini tersedia dan  dapat  digunakan  dengan  mudah.  Klasifikasi  yang  digunakan  merupakan  sekumpulan  perhitungan matematika yang akan mengkelaskan nilai tertentu dan menghasilkan kelas-kelas klasifikasi yang diinginkan. Support vector machines (SVM) yang pertama kali diperkenalkan oleh Vapnik pada tahun 1992 merupakan salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  dinilai  dapat  memberikan  hasil  yang  cukup  baik  dalam  pemetaan mangrove (Vidhya et al . 2014 dan Madanguit et al . 2017). Hal ini terlihat dari tingginya  nilai akurasi yang dihasilkan.  Selain itu klasifikasi lainnya yang umum digunakan pada pemetaan mangrove adalah decision tree (Vo et al . 2013, Kamarudin dan Fujii 2017).

## Tujuan Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mem band ingkan  hasil  klasifikasi  antara  SVM  dan decision  tree menggunakan  klasifikasi  berbasis  objek  pada  citra  satelit  Sentinel-2B.  Selain  itu  penelitian  ini  juga  akan menampilkan estimasi luasan dari mangrove yang dihasilkan dari klasifikasi citra satelit.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Kawasan Konservasi Laut Daerah (KKLD) Gili Sulat yang terletak di Desa Sambelia, Kecamatan Sambelia, Kabupaten Lombok Timur, Provinsi Nusa Tenggara Barat. Pulau Sulat atau lebih dikenal dengan sebutan Gili Sulat terletak di sebelah timur laut Pulau Lombok dengan jarak sekitar 1.5 km. Secara geografis terletak pada 8 o 16'46" – 8 o 20'44" LS dan 116 o 41'06" – 116 o 44'35" BT.
Kawasan ini merupakan pulau yang tidak berpenghuni, sehingga keasrian pulau ini tetap terjaga. Beberapa aktivitas masyarakat sekitar yang ditemukan di Gili Sulat adalah masyarakat yang memanfaatkan alang-alang sebagai  atap  rumah  tradisional.  Adapun  tutupan  lahan  Gili  Sulat  didominasi  oleh  vegetasi mangrove yang cukup  rapat.  Berbagai  jenis mangrove tumbuh  di  tempat  ini  seperti Rhizophora  apiculata , R.  stylosa ,

## Firmansyah S, Gaol J, Susilo SB
R.mucronata , Bruguiera gemnorrhyza , Sonneratia alba , Ceriops tagal , Luminitzera recemosa , dan Avicenia marina (KKP 2013). Peta lokasi penelitian ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1 Peta lokasi penelitian.
Pengambilan titik selama di lapangan menggunakan global positioning system (GPS) Garmin etrax 30x dengan  presisi  sebesar  ±  3.5  meter.  Pengamatan  serta  pengumpulan  data  lapangan  menggunakan  metode stratified  random  sampling yang  umum  digunakan  dalam  penginderaan  jauh  (Jensen  2005).  Untuk memudahkan  navigasi  selama  di  lapangan,  sebelum  pengamatan  telah  dibuat  peta  kerja.  Pengolahan  data dilakukan  menggunakan  beberapa  perangkat  lunak  yang  diperuntukkan  dalam  menganalisis  citra  dan menerapakannya pada klasifikasi berbasis objek.

## Data Citra Multispektral
Data citra satelit yang digunakan pada penelitian ini adalah Sentinel-2 yang dapat diunduh melalui website dari European Space Agency (ESA) yaitu ( https://scihub.copernicus.eu/). Sentinel-2 memiliki jumlah kanal panjang  gelombang  sebanyak  13 band dengan  rentang  panjang  gelombang  dari  0.443  – 2.190  µm.  Sebagai tambahan informasi bahwa Sentinel-2 terbagi menjadi dua seri yaitu Sentinel-2A yang dirilis pada tahun 2015 dan  Sentinel-2B  yang  dirilis  pada  tahun  2017.  Secara  umum,  keduanya  tidak  memiliki  banyak  perbedaan, hanya  saja  saat  perekaman  lokasi  yang  sama  memiliki  rentang  waktu  5  hari  secara  bergantian.  Citra  satelit yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  citra  satelit  Sentinel-2B  yang  meliputi  1 scene citra  yang diakuisisi  pada  25  Oktober  2017.  Pertimbangannya  adalah  karena  disesuaikan  dengan  pengambilan  data lapangan dan juga faktor tutupan awan yang menutupi citra lokasi penelitian.

## Koreksi Atmosferik
Koreksi atmosferik sangat penting untuk dilakukan guna memaksimalkan nilai reflektan yang dihasilkan oleh objek di bumi. Berdasarkan definisinya, koreksi atmosferik adalah proses untuk memperoleh reflektansi permukaan  dari  citra  penginderaan  jauh  dengan  menghilangkan  efek  atmosferik  seperti  uap  air  dan  debu (Lantzanakis et al . 2016). Penelitian ini menerapkan dark object substraction (DOS) yang mudah dan efisien untuk koreksi atmosferik sebagaimana penelitian sebelumnya (Kamal et al . 2016 dan Lantzanakis et al . 2016). Adapun persamaan dari DOS dalam Cui et al . (2017) adalah :
R λ = π × D 2 × (L λsat − L λp )/(Esun λ × cos( θ z ))
dimana : 𝑅 𝜆 = reflektansi permukaan;  D = jarak bumi dan matahari; 𝐿 𝜆𝑠𝑎𝑡 = nilai spektral radian pada sensor; 𝐿 𝜆𝑝 = Garis edar radians; 𝐸𝑠𝑢𝑛 𝜆 = nilai spektral radian dari matahari; 𝜃 𝑧 = Sudut kemiringan matahari.

## Segmentasi Objek
Langkah awal dalam pendekatan OBIA adalah segmentasi. Segmentasi akan membagi atau memisahkan citra kedalam bentuk poligon berdasarkan parameter yang memiliki kesamaan nilai spektral dan spasial (Stow et al . 2008). Proses segmentasi menggunakan algoritma multiresolution segmentation yang sering digunakan (Cao et  al .  2018).  Pembuatan  aturan  atau rule  set terkait scale parameter , shape ,  dan compactness tidak memiliki  aturan  pasti,  sehingga trial  and  error oleh user yang  menentukan.  Untuk  menambah  pemahaman terkait aturan yang dibuat dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Diagram alir proses OBIA.
Terkait aturan klasifikasi berbasis objek, selanjutnya digunakan normalized difference vegetation index (NDVI) untuk memisahkan wilayah daratan dan lautan. NDVI bekerja dengan memanfaatkan rasio band near infra red (NIR) dan red pada citra Sentinel-2 dengan batasan darat dan laut adalah 0.3. Nilai ini diperoleh melalui trial and error dari hasil NDVI yang di band ingkan dengan citra red , green , blue (RGB) citra Sentinel- 2. Berikut persamaannya :
NDVI = (NIR − red) (NIR + red)

## Firmansyah S, Gaol J, Susilo SB
Penerapan  algoritma  klasifikasi  yaitu  SVM  dan decision  tree dilakukan  untuk  menghasilkan  kelas klasifikasi. Kelas  yang dihasilkan merupakan hasil dari titik klasifikasi yang telah diperoleh sebelumnya di lapangan yang meliput kelas tutupan lahan yang terdapat di Gili Sulat, Lombok Timur.

## Klasifikasi SVM
SVM merupakan klasifikasi terbimbing non-parametrik yang sering digunakan untuk mengkelaskan citra satelit,  yang  diperuntukkan  untuk  berbagai  macam  pemetaan.  SVM  menggunakan  sekumpulan  fungsi matematika  yang  disebut  dengan kernel sebagai  data  masukan.  Klasifikasi  SVM  yang  digunakan  pada penelitian ini merupakan RBF kernel yang banyak digunakan dalam klasifikasi OBIA (Duro 2012). Klasifikasi SVM  pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  memisahkan  kelas  utama  yang  ada  pada  lokasi  penelitian  yaitu mangrove ,  belukar,  alang-alang,  serta  laut.  Berdasarkan  teori  statistik,  SVM  bekerja  dengan  melakukan klasifikasi terhadap dua kelas atau lebih dengan mencari hyperlane terbaik yang memanfaatkan data pada titik pemisah ( super vector ) bahkan untuk jumlah sampel yang terbatas (Zhu et al. 2002). Seperti pada penelitian ini menggunakan sampel klasifikasi sebanyak 30. Prinsip kerja SVM disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3 Cara kerja SVM (Nugroho 2003).

## Klasifikasi Decision Tree
Decision  Tree merupakan  algoritma  yang  umum  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dengan membentuk  cabang-cabang  dari  setiap  keputusan  (Sartika et  al .  2017).  Prosedur  klasifikasi Decision  Tree bekerja dengan cara membagi data kedalam sub bagian yang lebih kecil berdasarkan kriteria yang dibuat dari setiap cabang (Gambar 4). Stuktur diagram setiap node nya merepresentasikan data dalam atribut (Larose et al . 2005).
Gambar 4 Cara kerja Decision Tree (Friedl dan  Broedly 1997).
Decision tree dibangun dengan melibatkan banyak data yang kemudian dibagi ke dalam beberapa nilai yang sama. Asumsi dasar untuk klasifikasi ini adalah pengamatan label objek yang mirip satu sama lain dalam variabel yang berbeda. Konsep data dalam decision tree dinyatakan dalam bentuk tabel yang terdiri dari atribut.
Atribut digunakan sebagai parameter yang dibuat untuk kriteria dalam pembuatan hirarki (Sartika dan Sensuse 2017).  Dalam  penelitian  ini decision  tree mengkelaskan  atribut  yang  terdapat  pada  citra  sentinel-2,  seperti informasi spektral dari objek yang akan dikelaskan. Tiap premis yang terdapat dalam satu atribut dihubungkan dengan  hubungan  disjungsi,  sedangkan  premis  yang  memiliki  lanjutan  premis  pada  cabang  selanjutnya dihubungkan  dengan  konjungsi  (Sartika  dan  Sensuse  2017).  Bagian  yang  membangun decision  tree adalah ID3 yang menggunakan informasi dari entropi dan information gain (Gupta et al. 2017)

## Penguji Akurasi
Peta  klasifikasi  yang  dihasilkan  dari  klasifikasi  SVM  dan Decision  Tree menggunakan  citra  satelit Sentinel-2B akan dilakukan uji akurasi. Jumlah titik referensi yang diperoleh di lapangan adalah sebanyak 121 titik. Pengambilan titik harus mewakili setiap kelas agar menghasilkan peta yang memiliki nilai akurasi yang tinggi. Uji akurasi menjadi bagian penting untuk melihat hasil ekstraksi data penginderaan jauh. Pengukuran akurasi pada penelitian ini menggunakan Confusion matrix dan koefisien kappa yang biasa digunakan dalam dunia pemetaan (Congalton dan Green 2008) (Tabel 1).
Pengujian akurasi akan menghasilkan nilai overall accuracy, producer’s accuracy, user’s accuracy dan kappa accuracy . Overall accuracy adalah banyaknya jumlah piksel yang terklasifikasi secara benar pada tiap kelas  di band ing  jumlah  sampel  yang  digunakan  untuk  uji  akurasi  pada  semua  kelas,  sedangkan producer’s accuracy adalah peluang rata-rata (%) suatu piksel yang menunjukkan sebaran dari masing-masing kelas yang telah diklasifikasi di lapangan dan user’s accuracy adalah peluang rata-rata (%) suatu piksel secara aktual yang mewakili kelas-kelas tersebut. Secara matematis ukuran akurasi tersebut diformulasikan sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑒𝑟′𝑠 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑋 𝑘𝑘 𝑋 𝑘+ × 100% 𝑈𝑠𝑒𝑟′𝑠 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑋 𝑘𝑘 𝑋 +𝑘 × 100% 𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑋 𝑘𝑘 𝑁 × 100%
Kappa statistik merupakan sebuah perhitungan yang digunakan untuk mengevaluasi akurasi dari tutupan lahan yang dihasilkan oleh matriks kesalahan dengan persamaan berikut Congalton dan Green (2008):
𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑁 ∑ 𝑋 𝑘𝑘 − 𝑟 𝑘 ∑ 𝑋 𝑘+ 𝑋 +𝑘 𝑟 𝑘 𝑁 2 −∑ 𝑋 𝑘+ 𝑋 +𝑘 𝑟 𝑘
Tabel 1 Confussion Matrix.
Klasifikasi Referensi Jml Baris User’s Accuracy A B C D A B
C D X ii X kk X +k X kk /X +k Jml Kolom X k+ N Producers Accuracy
X kk X k

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Koreksi Atmosferik
Perbedaan citra satelit sebelum dan sesudah dikoreksi akan menunjukkan perbedaan interpretasi secara visual di mana dapat dilihat pada Gambar  5.
Gambar 5 Koreksi atmosferik citra Sentinel-2 (a) citra sebelum dikoreksi, (b) citra setelah dikoreksi.
Berdasarkan  gambar  diatas,  terlihat  perbedaan  antara  kedua  gambar  yang  menunjukkan  pengaruh atmosferik di Gili  Sulat. Pengaruh atmosferik seperti uap air, aerosol , beserta gangguan atmosferik lainnya banyak  mempengaruhi  nilai  pantulan  objek  di  bumi  yang  diterima  oleh  citra  satelit  Sentinel-2.  Perbedaan secara visual ini ini diakibatkan perbedaan nilai citra yang telah dikoreksi di mana citra yang telah dikoreksi terlihat lebih cerah bila di band ingkan citra yang belum dikoreksi.
Hasil  akhir  koreksi  atmosferik  menggunakan  DOS  diasumsikan  akan  menghasilkan  nilai  nol  atau mendekati  nol.  Total  4 band yang  diperoses,  yaitu band red,  green,  blue, dan near  infra  red (NIR) menunjukkan  nilai  hasil  koreksi  atmosferik  lebih  rendah  ataupun  mendekati  nilai  nol  dari  pada  nilai  citra sebelum  dikoreksi.  Hal  ini  terjadi  karena  nilai  reflektan  yang  terdapat  pada  citra  satelit  telah  dilakukan penghapusan efek atmosferik (Chavez 1988).

## Segmentasi Objek
Terkait input parameter, tidak ada aturan pasti mengenai proses segmentasi. Namun, selama pengolahan data, parameter scale, shape, dan compactness yang terbaik adalah 20, 0.5 dan 0.1 secara berurutan. Ukuran scale sangat  mempengaruhi  segmentasi  yang  dihasilkan.  Semakin  tinggi  angka scale (misalnya  100)  maka tingkat homogenitas yang dihasilkan juga akan semakin besar. Sebaliknya semakin kecil angka scale (misalnya 10)  akan  menghasilkan  segmentasi  yang  kecil  dan  cenderung  heterogen.  Selain  itu,  angka scale yang  kecil mempengaruhi  jumlah  poligon  segmentasi  yang  dihasilkan  dan  begitu  juga  sebaliknya.  Perlu  ditekankan bahwa informasi spektral masih memainkan peran penting dalam pembentukan segmentasi (Myint et al . 2011). Hasil segmentasi objek dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Hasil segmentasi dengan nilai scale yang berbeda.

## Perbandingan Hasil Klarifikasi
Pendekatan  OBIA  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  cukup  efektif  untuk  memisahkan  tiap  kelas. Klasifikasi  OBIA  dikembangkan  dengan  menggabungkan  spasial  hirarki  dan  infromasi  pada  citra  satelit. Objek pada citra dapat diartikan sebagai kumpulan dari beberapa piksel yang memiliki kesamaan spektral dan spasial  (Blaschke  2010).  Kombinasi  antara band - band pada  citra  dan  aturan  yang  dibuat  pada  pendekatan OBIA  mampu  memisahkan  dengan  baik  antara  kelas mangrove ,  alang-alang  belukar,  dan  laut  (Gambar  7). Hasil klasifikasi oleh citra satelit menunjukkan bahwa kedua klasifikasi menghasilkan kelas mangrove sebagai kawasan  terluas.  Ini  menunjukkan  kemiripan  dengan  pengamatan  lapangan  yang  diperoleh  bahwa  tutupan lahan terluas ialah mangrove , sedangkan alang-alang merupakan kawasan dengan luasan paling sedikit.
Gambar 7 Hasil klasifikasi citra satelit Sentinel-2B.

## Firmansyah S, Gaol J, Susilo SB
Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat perbedaan secara visual antara klasifikasi SVM dan decision tree . Perbedaan terlihat pada kelas laut yang muncul ditengah-tengah mangrove . Selain itu juga kelas alang- alang  pada  klasifikasi decision  tree yang  terdapat  pada  salah  satu  sisi  pulau.  Hasil  pengamatan  lapangan menunjukkan  bahwa  klasifikasi  SVM  paling  mendekati  kondisi  lapangan  yang  sebenarnya.  Sedangkan klasifikasi decision tree cenderung lebih banyak kesalahan dalam melakukan klasifikasi. Hal ini juga terlihat pada hasil uji akurasi. Setelah dilakukan uji akurasi dengan confusion matrix dan nilai kappa, klasifikasi SVM memperoleh nilai akurasi lebih baik sebesar 95 % (kappa = 0.86). Klasifikasi decision tree menghasilkan nilai overall  accuracy lebih  rendah  sebesar  93  % (kappa  =  0.82).  Klasifikasi  SVM  cenderung  memberikan  nilai akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan decision  tree .  Kemampuan  SVM  dalam  mencari hyperlane pemisah terbaik dan mencari titik maksimal inilah yang dinilai mampu menghasilkan klasifikasi dengan nilai akurasi yang tinggi. Sebaliknya, decision tree pada penelitian ini, secara prinsip kerja membutuhkan jumlah sampel yang banyak karena akan memudahkan proses pengambilan keputusan dalam sebuah klasifikasi. Menurut Cao et al . (2018) bahwa SVM mampu menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik karena mampu meminimalisir kesalahan interpretasi citra. Cao et al . (2018) memperoleh overall accuracy sebesar 89.55% dan (kappa 0.82). Penelitian lainnya oleh Noi et al . (2017) menghasilkan akurasi sebesar 95% menggunakan klasifikasi SVM. Penelitian  Shafri et  al .  (2009)  pada  klasifikasi  SVM  menghasilkan  nilai overall  accuracy sebesar  73  % (kappa=0.66) dan decision tree sebesar 69 % (kappa=0.60). Berikut ini tabel uji akurasi yang dihasilkan oleh kedua klasifikasi (Tabel 2 dan 3).
Tabel 2 Hasil pengujian akurasi untuk semua kelas dengan klasifikasi SVM.
Referensi User’s Accuracy Klasifikasi Belukar Mangrove Alang- alang Laut Total Belukar Mangrove Alang-alang Laut 11 5
91
1
3 10
16 91 3 11 68.75 % 100 % 100 % 90.91 % Total 11 97 3 10 121 Producer’s Accuracy 100% 93.81% 100% 100%
Tabel 3 Hasil pengujian akurasi untuk semua kelas dengan klasifikasi Decision Tree. Referensi User’s Accuracy Klasifikasi Belukar Mangrove Alang- Alang Laut Total Belukar Mangrove Alang-alang Laut 11 5 90 2 3 1 9 16 90 4 11 68.75% 100% 75% 81.81% Total 11 97 3 10 121 Producer’s Accuracy 100% 92.78% 100% 90%
Overall accuracy = 93 %; Kappa =0.82
Secara umum kedua klasifikasi memberikan nilai akurasi yang tinggi. Selain karena pendekatan berbasis objek, penggunaan citra satelit juga mempengaruhi hasil akurasi. Sentinel-2 dengan resolusi spasial 10 x 10 meter  mampu  memberikan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik.  Penelitian  Mallinis et  al .  (2017)  yang
mem band ingkan  penggunaan  citra  satelit  multispektral  Sentinel-2  dan  Landsat-8,  mampu  menghasilkan akurasi  yang  lebih  baik  bagi  Sentinel-2  dengan  akurasi  mencapai  73.33%  dan  Landsat-8  sebesar  71.11%. Faktor  lain  yang  mempengaruhi  tingginya  akurasi  yang  diperoleh  adalah  karena  jumlah  kelas  yang  sedikit. Dwiputra et al . (2016) dalam penelitiannya tentang perbandingan jumlah kelas terhadap nilai akurasi bahwa 4 kelas  yang  dibuat  menghasilkan  akurasi  tertinggi  di band ingkan  7  dan  10  kelas,  dengan overall  accuracy sebesar 87.27 (kappa = 0.80), 79.80 % (kappa = 0.72), dan 73.34 (kappa = 0.64).

## Estimasi Luasan Mangrove
Estimasi  luasan mangrove dilakukan  menggunakan    hasil  klasifikasi  SVM  dan decision  tree .  Kedua klasifikasi menghasilkan estimasi yang berbeda-beda karena memiliki prinsip kerja yang tidak sama. Berikut ini hasil estimasi luasan mangrove dan penutup lahan lainnya yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil estimasi tutupan lahan. Kelas Tutupan Lahan Luasan (Ha) SVM Decision Tree Mangrove Alang-Alang Belukar 634.62 6.01 63.21 590.47 27.08 45.09
Informasi  sebelumnya  mengenai  tutupan  lahan  beserta  luasannya  di  Gili  Sulat  sejauh  ini  belum ditemukan.  Penelitian  yang  dilakukan  umumnya  berfokus  pada  komunitas mangrove dan  berbagai  biota penyusun didalamnya (Idrus et al . 2015). Berdasarkan hasil klasifikasi menggunakan SVM dan decision tree diperoleh hasil estimasi luasan. Klasifikasi SVM menghasilkan luasan mangrove sebesar  634.62 Ha, alang- alang  sebesar  6.01  Ha  dan  belukar  sebesar  63.21  Ha,  sedangkan decision  tree menghasilkan  estimasi  yang lebih rendah terhadap luasan mangrove yakni sebesar 590.47 Ha, diikuti oleh alang-alang sebesar 27.08 Ha dan belukar seluas 45.09 Ha.

## SIMPULAN
Berdasarkan  kajian  ini,  pendekatan  berbasis  objek  cukup  efektif  untuk  memetakan  lahan mangrove . Klasifikasi  SVM  yang  digunakan  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  daripada  klasifikasi decision  tree karena mampu meminimalisir kesalahan dalam interpretasi citra dengan nilai overall accuracy mencapai 95 % (kappa = 0.86) dan 93 % (kappa = 0.82), secara berurutan. Kedua, estimasi luasan mangrove yang diperoleh menggunakan  SVM  adalah  sebesar  634.62  Ha  sedangkan  menggunakan decision  tree menghasilkan  luasan mangrove yang lebih kecil yaitu sebesar 590.47 Ha.

## DAFTAR PUSTAKA
[KKP] Kementerian Kelautan Perikanan. 2013. Kawasan Konservasi Laut Daerah Gili Sulat dan Gili Lawang [internet].  [di  unduh  10  Apr  2017].  Tersedia  pada:  http://kkji.kp3k.kkp.go.id/index.php/basisdata  - kawasan-konservasi/details/1/85.
Aziz AA, Phinn S, Dargusch P. 2015. Investigating the decline of ecosystem services in a production mangrove forest using landsat and object-based image analysis. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 164: 353- 366.
Blaschke T, Hay GJ, Kelly M, Lang S, Hofmann P, Addink E, Feitosa R, Van Der Meer F, Van Der Werff H, Van Coillie F et al. 2014. Geographic object-based image analysis: a new paradigm in remote sensing and  geographic  information  science. ISPRS  Journal  Photogrammmetry  Remote Sensing .  87  (1):  180- 191.

## Firmansyah S, Gaol J, Susilo SB
Blaschke  T.  2010.  Object  based  image  analysis  for  remote  sensing. ISPRS  Journal  Photogrammetry  and Remote Sensing. 65(1): 2-16.
Cao J,  Leng  W,  Liu  K,  He  Z,  Zhu  Y. 2018.  Object-based  mangrove  species  classification  using  unmanned aerial vehicle hyperspectral images and digital surface models. Remote Sens. 10: 89
Chavez  PS.  1988.  An  improved  dark-object  subtraction  technique  for  atmospheric  scattering  correction  of multispectral data. Remote Sensing of Environment. 24 (3): 459–479.
Congalton RG, Green K. 2008. Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices. Boca Raton (US): CRC Press.
Cui L, Li G, Ren H, He L, Liao H, Ouyang N, Zhang Y. 2014. Assessment of atmospheric correction methods for historical landsat tm images in the coastal zone: a case study in Jiangsu, China. European Journal of Remote Sensing . 47 (1): 701–716.
Drusch M, Del-Bello U, Carlier S, Colin O, Fernandez V, Gascon F, Hoersch B, Isola C, Laberinti P, Martimort P et al. 2012. Sentinel-2: esa’s optical high-resolution mission for gmes operational services. Remote Sensing Environment . 120: 25–36.
Du Y, Zhang Y, Ling F, Wang Q, Li W, Li X. 2016. Water bodies’ mapping from sentinel-2 imagery with modified normalized difference water index at 10-m spatial resolution produced by sharpening the swir band. Remote Sensing . 8: 1-19.
Duro  DC,  Franklin  SE,  Dubé  MG. 2012.  Remote  sensing  of  environment  a  comparison  of pixel-based  and object-based  image  analysis  with  selected  machine  learning  algorithms  for  the  classification  of agricultural landscapes using spot-5 hrg imagery. Remote Sensing of Environment. 118: 259–272.
Friedl MA, Brodleyf CE. 1997. Decision tree classification of land cover from remotely sensed data. Remote Sensing of Environment . 61: 499–409.
Giri C, Ochieng E, Tieszen LL, Zhu Z, Singh A, Loveland T, Masek J, Duke N. 2011. Status and distribution of  mangrove  forests  of  the  world  using  earth  observation  satellite  data. Global  Ecology  and Biogeography . 20 (1): 154-159.
Gupta  B,  Rawat  A,  Jain  A,  Arora  A,  Dhami  N.  2017.  Analysis  of  various  decision  tree  algorithms  for classification in datamining. Int. J. Comput. Appl . 163(8): 15-19.
Idrus AA, Hadiprayitno, Mertha IG, Ihamdi L. 2015. Potensi vegetasi dan arthropoda di kawasan mangrove Gili Sulat Lombok Timur. Biologi Tropis . 15 (2): 183–196.
Jensen JR. 2005. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective, 3rd ed. Sydney (AU): Pearson Prentice Hall.
Kamal M, Phinn S, Johansen K. 2015. Object-based approach for multi-scale mangrove composition mapping using multi-resolution image datasets. Remote Sensing . 7: 4753-4783.
Kamal M, Phinn S, Johansen K. 2016. Assessment of multi-resolution image data for mangrove leaf area index mapping. Remote Sensing of Environment . 176: 242–254.
Kamaruddin NA, Fujii S. 2017. Mangrove forest classification using decision tree-learning method. Journal World Applied Science . 35 (9): 1821–1825.
Lantzanakis  G,  Mitraka  Z,  Chrysoulakis  N.  2016.  Comparison  of  physically  &  image  based  atmospheric correction methods for sentinel-2 satellite imagery. Proceeding of SPIE . 9688: 1-6
Larose DT. 2005. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. New Jersey (US): John Wiley & Sons.
Laurin  GV,  Puletti  N,  Hawthorne  W,    Liesenberg  V,  Corona  P,  Papale  D,  Chenf  Q,  Valentini  R.  2016. Discrimination  of  tropical  forest  types,  dominant  species,  and  mapping  of  functional  guilds  by hyperspectral and simulated multispectral sentinel-2 data. Remote Sensing Environment . 176: 163–176.
Li  J,  Roy  DP.  2017.  A  global  analysis  of  sentinel-2a,  sentinel-2b  and  landsat-8  data  revisit  intervals  and implications for terrestrial monitoring. Remote Sensing . 9(9): 1–17.
Liu D, Xia F. 2010. Assessing object-based classification: advantages and limitations. Remote Sensing Letters . 1(4): 187–194.
Madanguit CJG, Oñez JPL, Tan HG, Villanueva MD, Ordaneza JE, Novero AU. 2017. Application of support vector machine (SVM) and quick unbiased efficient statistical tree (QUEST) algorithms on mangrove and agricultural resource mapping using lidar data sets. International Journal of Applied Environmental Sciences . 12(10): 1821–1830.
Mallinis G, Mitsopoulos I, Chrysafi I. 2017. Evaluating and comparing sentinel 2a and landsat-8 operational land  imager  (OLI)  spectral  indices  for  estimating  fire  severity  in  a  mediterranean  pine  ecosystem  of Greece. GIScience & Remote Sensing . 55 (1): 1-18.
Myint SW, Gober P, Brazel A, Grossman-Clarke S, Weng Q. 2011. Per-pixel vs. object-based classification of urban land cover extraction using high spatial resolution imagery. Remote Sensing of Environment. 115: 1145–1161.
Neukermans G, Dahdouh-Guebas F, Kairo JG, Koedam N. 2008. Mangrove species and stand mapping in Gazi Bay (Kenya) using quickbird satellite imagery. Spatial Science 53(1): 75–86.
Noi  PT,  Martin  K.  2009.  Comparison  of  random  forest,  k-nearest  neighbor,  and  support  vector  machine classifiers for land cover classification using sentinel-2 imagery. Sensors . 18 (18): 1-20.
Nugroho  AS,  Witarto  AB,  Handoko  D.  2003.  Application  of  support  vector  machine  in  bioinformatics. Proceeding Indonesia Scientific Meeting in Central Japan . 1–11.
Putra  H,  Prasetyo  LB,  Santoso  N.  2016.  Monitoring  of  coastline  changes  using  satellite  imagery  in  Muara Gembong, Bekasi. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan . 6 (2): 178–186.
Sartika D, Sensuse DI. 2017. Perbandingan algoritma klasifikasi naive bayes, nearest neighbour dan decision tree pada studi kasus pengambilan keputusan pemilihan pola pakaian. Jatisi . 1(2): 151-161.
Son  NT,  Chen  CF,  Chang  N.Bin,  Chen  CR,  Chang  LY.  Thanh  BX.  2015.  Mangrove  mapping  and  change detection  in  Ca  Mau  Peninsula,  Vietnam,  using  landsat  data  and  object-based  image  analysis. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 8 (2): 503–510.
Stow D, Hamada Y, Coulter LM, Anguelova Z. 2008. Monitoring shrubland habitat changes through object- based change identification with airborne multi-spectral imagery. Remote Sensing of environement . 112: 1051-1061.
Tunggadewi  AT,  Syaufina  L,  Puspaningsih  N,  2014.  Pemanfaatan  penginderaan  jauh  untuk  estimasi  stok karbon di area reklamasi pt. antam ubpe, Pongkor, Kabupaten Bogor. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan. 4 (1): 49–59.
Vidhya  R,  Vijayasekaran  D,  Farook  MA,  Jai  S,  Rohini  M,  Sinduja  A,  Vi  C,  Vi  WG.  2014.  Improved classification  of  mangroves  health  status  using  hyperspectral  remote  sensing  data. The  International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences . 40: 9–12.
Vo QT, Oppelt N, Leinenkugel P, Kuenzer C. 2013. Remote sensing in mapping mangrove ecosystems — an object based approach. Remote Sensing 5: 183–201.
Wang  L,  Sousa  WP,  Gong  P,  Biging  GS.  2004.  Comparison  of  ikonos  and  quickbird  images  for  mapping mangrove species on the Caribbean Coast of Panama. Remote Sensing Environment . 91: 432–440.
Zhu G, Blumberg DG. 2002. Classification using aster data and svm algorithms: the case study of Beer Sheva, Israel. Remote Sensing of Environment. 80(2): 233–240.