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

## KLASIFIKASI HABITAT BENTIK BERBASIS OBJEK DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINES DAN DECISION TREE MENGGUNAKAN CITRA MULTISPEKTRAL SPOT-7 DI PULAU HARAPAN DAN PULAU KELAPA

## CLASSIFICATION OF BENTHIC HABITAT BASED ON OBJECT WITH SUPPORT VECTOR MACHINES AND DECISION TREE ALGORITHM USING SPOT-7 MULTISPECTRAL IMAGERY IN HARAPAN AND KELAPA ISLAND
Nico Wantona Prabowo 1* , Vincentius P. Siregar 2 , dan Syamsul Bahri Agus 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Bogor
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor
* E-mail: prabowonico95@gmail.com

## ABSTRACT
The  research  of  object  based  image  classification  (OBIA)  with  machine  learning  algorithm  for  high resolution  image  in  Indonesia  is  still  limited  especially  for  coral  reef  mapping,  therefore  further research  needed  for  comparison  in  method  and  application  of  algorithms  as  alternative  of classification.  This  research  aims  to  map  benthic  habitat  based  on  multiscale  classification  using OBIA method with support vector machine and decision tree algorithm in Harapan Island and Kelapa Island,  Kepulauan  Seribu.  Segmentation  was  performed  using  a  multiresolution  segmentation algorithm with a scale factor of 15. The OBIA method is applied to atmospheric corrected images with a  predefined  benthic  habitat  classification  scheme.  The  overall  accuracy  of  SVM  and  DT  algorithm implementations  are  76.68%  and  60.62%,  respectively.  The  Z  statistic  value  analysis  obtained  from the application of two algorithms used is 2.23, where this value indicates that the classification with SVM algorithm is significantly different from the DT algorithm. This research suggest that the OBIA technique could be a promise approach for mapping benthic habitats.
Keywords : OBIA, Harapan and Kelapa Island, segmentation, DT algorithm, SVM algorithm

## ABSTRAK
Teknik klasifikasi berbasis objek dengan algoritma machine learning SVM untuk citra resolusi tinggi di Indonesia sampai saat ini masih terbatas khususnya untuk pemetaan terumbu karang, oleh karena itu diperlukan  kajian  lebih  lanjut  mengenai  perbandingan  metode  maupun  penerapan  algoritma  sebagai alternatif  dari  proses  klasifikasi.  Penelitian  ini  bertujuan  memetakan  habitat  bentik  berdasarkan klasifikasi menggunakan metode OBIA dengan algoritma support vector machine dan decision tree di Pulau  Harapan  dan  Kelapa.  Segmentasi  dilakukan  menggunakan  algoritma multiresolution segmentation dengan faktor skala 15. Metode OBIA diterapkan pada citra terkoreksi atmosfer dengan skema  klasifikasi  habitat  bentik  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Akurasi  keseluruhan  dari penerapan  algoritma  SVM  dan  DT  masing-masing  sebesar  75,11%  dan  60,34%.  Analisis  nilai  Z statistik yang diperoleh dari penerapan dua algoritma yang digunakan yakni sebesar 2,23, dimana nilai ini  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  dengan  algoritma  SVM  berbeda  nyata  dengan  hasil  dari penggunaan algoritma DT.
Kata kunci : algoritma DT, algoritma SVM, OBIA, Pulau Harapan dan Pulau Kelapa, segmentasi

## I. PENDAHULUAN
Informasi  spasial  tentang  komposisi, kondisi,  dan  dinamika  habitat  bentik  pada skala spasial yang tepat merupakan prasyarat mendasar  dalam  pemahaman  dan  pengelola-
an  ekosistem  perairan  dangkal  (Phinn et  al., 2011).  Pemetaan  ekosistem  perairan  dangkal yang  akurat  dengan  skala  spasial  dan  label fitur  objek  yang  sesuai  dengan  komunitas bentik  yang  ada  di  dalamnya  masih  menjadi tantangan  dalam  aplikasi  pengindraan  jauh
saat  ini.  Akurasi  peta  habitat  bentik  dan ketidakpastian  dalam  penerapan  algoritma serta  metode  klasifikasi  yang  digunakan masih  menjadi  kendala  dalam  menghasilkan peta  habitat  bentik  yang  akurat  sehingga dibutuhkan berbagai alternatif dalam pengembangan algoritma serta metode klasifikasinya.
Peta habitat bentik, umumnya dihasil- kan dengan menggunakan metode klasifikasi berbasis  piksel  (Zhang et  al., 2013). Pendekatan  lain  yang  berkembang  saat  ini yang  diharapkan  mampu  meningkatkan akurasi  adalah  metode  klasifikasi  citra  ber- basis  objek  ( Object  Base  Image  Analysis/ OBIA). OBIA telah berkembang dan banyak diaplikasikan  pada  penelitian  -  penelitian dalam  beberapa  dekade  terakhir  (Roelfsema et al., 2010a; Roelfsema et al., 2010b; Phinn et  al., 2011).  Penerapan  metode  OBIA diharapkan dapat meningkatkan akurasi hasil klasifikasi citra untuk objek di perairan.
Teknik  klasifikasi  OBIA  yang  di- gunakan  untuk  pemetaan  terumbu  karang telah  dilakukan  menggunakan  citra  satelit resolusi  tinggi,  namun  belum  menerapkan algoritma klasifikasi machine learning (Roelfsema et  al., 2008;  Phinn et  al., 2011). Perbandingan antara teknik klasifikasi parametrik  ( maximum  likelihood )  dan  klasi- fikasi  non-paramterik  atau machine  learning seperti  SVM, neural  network dan  DT  juga menunjukkan  hasil  yang  cukup  signifikan. Masing-masing pendekatan mempunyai kelebihan  dan  kekurangan  (Franklin et  al., 2003). Beberapa algoritma machine learning yang  digunakan  pada  metode  klasifikasi OBIA menggunakan citra resolusi menengah (Landsat  8  OLI)  diantaranya support  vector machine (SVM), random tree (RT), Bayyesian,  k-nearest  neighbor (KNN)  dan decission  tree (DT)  menunjukan  bahwa algoritma  SVM  mempunyai  kemampuan lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma lainnya  dengan  tingkat  akurasi  mencapai 73%  (Wahiddin et  al., 2015).  Mehta et  al. (2007)  juga  menguji  kemampuan  algoritma SVM untuk klasifikasi tekstur beberapa jenis
karang  dan  menghasilkan  akurasi  tinggi dengan  tipe  kernel  rbf.  Penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  klasifikasi  berbasis objek  dengan  algoritma  SVM  mampu  me- ningkatkan akurasi pemetaan yang lebih baik dibandingkan  dengan  algoritma  klasifikasi tradisional berbasis piksel.
Penerapan  algoritma machine  learn- ing dalam  menghasilkan  informasi  habitat bentik  menggunakan  data  penginderaan  jauh dengan  pendekatan  teknik  OBIA  masih sangat  terbatas  (Anggoro et  al., 2015;  Phinn et  al., 2011;  Duro et  al., 2012;  Myint et  al., 2011),  sehingga  diperlukan  kajian  yang komprehensif untuk mengetahui kemampuan algoritma tersebut  sehingga dapat  diterapkan pada  teknik  klasifikasi  ekosistem  terumbu karang untuk menghasilkan peta-peta tematik yang  lebih  baik.  Penelitian  ini  bertujuan mengetahui  kemampuan  teknik  klasifikasi OBIA  untuk  pemetaan  habitat  bentik menggunakan  algoritma  klasifikasi machine learning SVM dan DT di Pulau Harapan dan Kelapa, Kepulauan Seribu.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan April tahun 2017 di wilayah perairan dangkal Pulau  Harapan  dan  Kelapa,  Kabupaten Administrasi  Kepulauan Seribu, DKI Jakarta (Gambar  1).  Gugusan  Pulau  Harapan menunjukkan  tipologi  khas  ekosistem  pulau karang  ( coral  cays ),  yang  memiliki  beragam habitat  yaitu terumbu karang, padang lamun, goba, dan pasir (Agus, 2012).

## 2.2. Bahan dan Alat

## 2.2.1. Data
Perangkat  keras  yang  digunakan untuk  pengolahan  data  adalah  Personal Computer prosesor Intel Core i3, RAM 4 GB dengan  media  penyimpanan  750  GB. Perangkat  lunak  digunakan  untuk  membantu proses pengolahan data terdiri dari microsoft office  2013,  XLSTAT,  DNR  Garmin  Versi 5.4,  ArcGIS  Desktop  10.4,  perangkat  lunak
Gambar 1. Peta lokasi penelitian (sumber data : citra SPOT 7 akuisisi tanggal 12 Juni 2016). pemrosesan  citra  dan  klasifikasi  berbasis objek.  Peralatan  yang  digunakan  pada  saat survei lapangan  terdiri dari  peralatan perekaman  data  koordinat,  dokumentasi  dan pencatatan  objek  habitat  bentik.  Data  yang digunakan adalah citra multispektral SPOT-7 daerah  Kepulauan  Seribu  dan  data  survei habitat  bentik.  Citra  multispektral  SPOT-7 diakuisi  pada  tanggal  12  Juni  tahun  2016 dengan sistem proyeksi koordinat UTM zona 48S  WGS84.  Karakteristik  citra  SPOT  7 terdiri  dari  4  kanal  (saluran)  multispectral ( Blue,  Green,  Red,  NIR )  dengan  resolusi spasial 6 meter dan pankromatik 1,5 meter.
2.2.2.   Survei Lapang Survei lapang dilakukan untuk mengamati  secara  langsung  ( in  situ )  objek yang  ada  pada  citra  dan  menghubungkan realitas  objek  habitat  bentik  dengan  hasil klasifikasi  citra.  Teknik  pengumpulan  data dilakukan  dengan  menggunakan  transek kuadrat  berukuran  1x1  m,  setiap  titik pengambilan data dibantu dengan mengguna- kan GPS handheld dan geodetic serta kamera underwater untuk  memudahkan  identifikasi masing-masing  data  set.  Pengambilan  data
habitat  bentik  dilakukan  dengan  metode systematic  random  sampling dengan  jarak setiap  titik  sampling  sekitar  20  m  dan dilakukan  menyebar  pada  lokasi  penelitian agar  setiap  objek  dapat  terwakili  dengan baik. Teknik ini didasarkan pada pengetahuan  tentang  lokasi  penelitian  yang dibagi  dalam  kelompok  kelompok  dipilih secara acak (Congalton dan Green, 2009).

## 2.3. Analisis  Data
2.3.1.   Deskripsi Kelas Habitat
Deskripsi  kelas  habitat  didasarkan pada  persen  tutupan  komponen  bentik  hasil pengamatan  lapangan  foto  kuadrat  1x1  m. Persentase tutupan komponen bentik dihitung berdasarkan  jumlah  titik  objek  komponen penyusun  bentik  terumbu  karang  yang ditumpang susun dengan foto kuadrat dengan skema  tumpang  susun  titik  uniform  grid menggunakan  perangkat  lunak Coral  Point Count with Excel extensions (CPCe) (Kohler dan  Gill,  2006).  Nilai  persentase  tutupan komponen  penyusun  bentik  hasil  analisis dikonversi  ( export )  dari  perangkat  lunak CPCe ke perangkat pengolahan data ( spredsheet )  Microsoft  Excel  2013  untuk
diperoleh  data  tabulasi  seluruh  stasiun pengamatan.  Kemudian  dilanjutkan  dengan analisis  data  multivarian  (analisis  hirarki cluster ) menggunakan perangkat lunak XLSTAT  sehingga  dihasilkan  dendogram pengelompokan  objek  habitat  bentik.  Skema klasifikasi  dikembangkan  menggunakan  data persentase  tutupan  penyusun  habitat  bentik dengan  mengeliminasi  komponen  yang memiliki frekuensi kehadiran kurang dari 4% berdasarkan analisis hirarki cluster (Green et al. , 2000).

## 2.3.2.   Pra Pemrosesan Citra
Pengolahan  citra  satelit  SPOT-7 diawali dengan beberapa tahapan diantaranya koreksi  citra  yang  meliputi  koreksi  atmos- ferik,  geometrik,  dan  radiometrik.  Proses koreksi  atmosferik  dilakukan  menggunakan modul  koreksi  FLAASH  ( Fast  Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercube ) yang  terdapat  pada  perangkat  lunak  ENVI 5.1  (Felde et  al., 2003).  Selanjutnya  proses masking dilakukan  untuk menghilangkan efek  wilayah  daratan,  perairan  dalam,  dan objek-objek lain yang tidak diperlukan untuk proses pengolahan citra lebih lanjut. Masking dilakukan  dengan  memanfaatkan  kanal  4 (NIR).  Pemilihan  kanal  ini  disebabkan karena  respon  spektral  yang  cukup  kontras antara  wilayah  darat  dan  laut  pada  kanal tersebut. Kemudian citra yang telah terkoreksi  digunakan  sebagai  input  pada proses klasifikasi citra.

## 2.3.3. Segmentasi
Klasifikasi  berbasis  objek  terdiri  dari dua  tahap  yaitu  segmentasi  dan  klasifikasi. Segmentasi  adalah  konsep  membangun objek/segmen  dari  piksel-piksel  menjadi segmen atau objek-objek yang memiliki sifat yang  sama  (Navulur,  2007).  Algoritma segmentasi  yang  digunakan  pada  penelitian ini adalah multiresolusi/MRS ( multi- resolution  segmentation ).  Algoritma  ini dimulai  dengan  segmen  piksel  tunggal  dan menggabungkan segmen tetangga ( neighbor- ing segments ) hingga ambang batas
( threshold )  heterogenitas  tercapai.  Proses segmentasi  sangat  bergantung  pada  tiga faktor  yakni shape,  compactness, dan scale sehingga  menciptakan  homogenitas  pada segmen  yang  dihasilkan  (Trimble,  2014). Segmentasi  dilakukan  menggunakan  para- meter shape dan compactness dengan  nilai masing-masing sebesar 0,1 dan 0,5. Segmen- tasi dilakukan menggunakan algoritma multiresolution  segmentation dengan  faktor skala 15.

## 2.3.4.   Klasifikasi
Citra  yang  digunakan  sebagai input layer pada  proses  klasifikasi  adalah  citra yang  telah  terkoreksi  atmosferik.  Saluran yang  digunakan  yaitu  kanal  sinar  tampak ( blue,  green,  red dan  saluran  inframerah dekat  (NIR)).  Kemudian  dilanjutkan  dengan membuat rule set klasifikasi dalam komponen process tree . Algoritma klasifikasi yang  digunakan  adalah  algoritma support vector  machines (SVM)  dan decision  tree (DT)  SVM  merupakan  algoritma  klasifikasi terbimbing yang dapat mencari sebuah vector atau  garis  yang  berfungsi  sebagai  pemisah dua  kelas  dengan  memaksimalkan  margin antar  kelas  tersebut  (Wahidin et  al., 2015). Algoritma  klasifikasi  ini  berdasarkan  prinsip linear  classfier yang  tergolong  klasifikasi machine  learning .  (Nugroho et  al., 2003). Fungsi kernel rbf SVM dilakukan menggunakan persamaan (Vapnik, 1982):
................................... (1)
Keterangan:  x merepresentasikan vektor dari setiap  data,  σ  merepresentasikan  jumlah derajat dari fungsi polinomial.
Algoritma  DT  merupakan  stuktur diagram  yang  setiap  node  nya  mere- presentasikan  data  dalam  atribut.  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  dan  data  record.
Atribut  digunakan  sebagai  parameter  yang dibuat  untuk  kriteria  dalam  pembuatan hirarki  (Sartika  dan  Sensuse,  2017).  Banyak pendekatan  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  atribut  terpilih,  pada  penelitian ini  menggunakan  perhitungan gainratio dari setiap  kriteria  dengan  data  sampel.  Untuk menghitung  nilai gainratio dapat  dilakukan dengan  persamaan  sebagai  berikut  (Sartika dan Sensuse, 2017):
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 ( 𝑆 , 𝐴 )=
𝐺𝑎𝑖𝑛 ( 𝑆 , 𝐴 ) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 ( 𝑆 , 𝐴 ) ....................... (2)
Nilai  information  gain  bermakna seberapa  banyak  informasi  yang  diperoleh dengan  mengetahui  nilai  suatu  atribut sedangkan  nilai  split  information  digunakan untuk  suatu  atribut  yang  memiliki  banyak instance  (lebih  dari  dua  dan  beragam). Kemudian  tahapan  selanjutnya  yakni  meng- ubah model pohon menjadi rule . Simpul akar dan  cabang  menjadi  premis  dari  aturan, sedangkan  simpul  daun  menjadi  bagian  dari konklusinya  (solusi).  Tiap  premis  yang  ter- dapat dalam satu atribut dihubungkan dengan hubungan  disjungsi,  sedangkan  premis  yang memiliki  lanjutan  premis  pada  cabang selanjutnya  dihubungkan  dengan  konjungsi. Kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  pe- nyederhanaan  rule  yang  telah  dibuat  dengan terlebih  dahulu  membuat  membuat  tabel distibusi  terpadu  dengan  menyatakan  semua nilai  kejadian  pada  setiap  rule  lalu  di- sederhanakan menggunakan persamaan sebagai berikut (Sartika dan Sensuse 2017):
........................... (3)
Keterangan = adalah nilai record baris ke i  kolom  ke  j  dari  tabel  distribusi  terpadu. Sedangkan adalah  hasil  pembagian  nilai margin  baris  ke  i  kolom  ke  j  dengan  nilai record data.

## 2.3.5.   Akurasi Citra
Uji  akurasi  dilakukan  menggunakan matriks kesalahan ( confusion matrix ). Matrik tersebut  membandingkan  kelas-kelas  habitat dari hasil klasifikasi citra terhadap kelas yang sebenarnya  dari  hasil  survei  lapang  (Agus, 2012). Tiga parameter umum yang diperoleh dari matriks kesalahan yaitu overall accuracy (OA), producer’s accuracy (PA),  dan user’s accuracy (UA)  (Green et  al. ,  2000).  Per- hitungan  masing-masing  akurasi  dilakukan dengan persamaan sebagai berikut
(Cangalton dan Green, 2009): Overall accuracy = ....................... (3) Producer accuracy = ......................... (4) User accuracy = .................................. (5)
Keterangan:   = jumlah baris pada matriks, =  jumlah  pengamatan, =  jumlah pengamatan  pada  kolom  ke-i  dan  baris  ke-i, =  jumlah  pengamatan  pada  kolom  ke-j dan baris ke-j, = total marginal baris ke-I,
= total kolom.
Uji  Kappa  dilakukan  untuk  menentu- kan  nilai  dua  matriks  kesalahan  yang  secara signifikan  berbeda. Z statistik  dari  hasil klasifikasi  dengan  dua  metode  yang  berbeda dihitung kemudian dilakukan pairwise comparison untuk  melihat  signifikansi  dari setiap  metode.  Nilai 𝐾 1  dan 𝐾 2  merupakan estimasi Kappa  statistic dari  masing-masing matriks kesalahan. Z adalah nilai standarisasi dan  distribusi  normal  (standar  deviasi).  Uji statistik  untuk  mengetahui  jika  dua  matriks kesalahan independen berbeda secara signifikan  dilakukan  menggunakan  per- samaan:
.................................. (6)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Skema Klasifikasi
Hasil  pengamatan  lapangan  yang diperoleh  dari  survei  dikelompokkan  ke dalam  kelas  habitat  bentik  dengan  merujuk kelas  habitat  yang  dilakukan  oleh  beberapa peneliti  sebelumnya  (Anggoro et  al., 2015; Siregar et  al. ,  2013;  Phinn et  al. ,  2011; Roelfsema et  al. ,  2008;  Andrefouet et  al., 2003).  Karakteristik  komponen  penyusun habitat  bentik di  wilayah Pulau Harapan dan Kelapa diidentifikasi sebanyak 8 habitat yaitu hardcoral , sponge ,  makroalga, dead  coral alga,  soft  coral ,  pasir ,  rubble ,  dan  lamun. Masing-masing  habitat  memiliki  presentase nilai  kehadiran  yang  berbeda-beda  ter- gantung  kondisi  wilayah  dan  jumlah  titik pengamatan di lapangan.
Skema klasifikasi  dikembangkan ber- dasarkan  data  persentase  tutupan  penyusun habitat bentik dengan mengeliminasi komponen  yang  memiliki  frekuensi  ke- hadiran  kurang  dari  4%.  Jumlah  frekuensi kehadiran  habitat  bentik  lebih  dari  4% selanjutnya  dilakukan  analisis  klaster  untuk memperoleh  kelas-kelas  habitat  bentik  yang ditunjukkan  pada  dendrogram.  Sumbu  x dendogram  menunjukkan  kelas-kelas  objek yang  terbentuk.  Deskripsi  skema  klasifikasi selanjutnya  diturunkan  dari  nilai  persentase delapan  komponen  bentik  berdasarkan  nilai ketidakmiripan koefisien Bray-Curtis sebesar 40%. Tidak ada ketentuan dalam mengguna- kan  nilai  kemiripan  untuk  mendefenisikan skema klasifikasi berdasarkan analisis pengelompokan  karena  disebabkan  oleh kondisi  dan  variasi  lokasi  pengamatan  yang berbeda-beda serta disesuaikan dengan platform citra  satelit  yang  digunakan  (Green et  al., 2000).  Nilai  ketidakmiripan  ( dissi- miliarity )  40%  menunjukan  bahwa  setiap kelas  habitat  yang  dibangun  memiliki  ke- miripan  komponen  penyusun  habitat  bentik minimal  60%.  Jumlah  kelas  habitat  yang dihasilkan  berdasarkan  analisis  pengelom- pokan  yang  ditunjukan  pada  dendogram yakni sebanyak 15 kelas (Gambar 2).
Jumlah  titik  sampel  tiap  kelas  ber- kisar antara 6 hingga 94 sampel. Kelas 1 dan 2  merupakan  kelas  dengan  jumlah  sampel terbanyak yaitu 46 dan 94 sampel, sedangkan kelas  11,  12,  dan  13  mempunyai  jumlah sampel  yang  kurang  dari  16  sampel  dengan frekuensi kehadiran kurang dari 4%. Green et al. (2000)  menyatakan  bahwa  pengelompo- kan  kurang  dari  4%  sebaiknya  dihilangkan dan tidak digunakan dalam penentuan jumlah kelas  habitat  pada  proses  klasifikasi  dan validasi  objek.  Berdasarkan  sebaran  total  15 kelas  habitat  yang  terbentuk  dari  hasil analisis  klaster,  hanya  11  kelas  yang  yang memenuhi  frekuensi  kehadiran  minimal  4% sedangkan  4  kelas  yaitu  kelas  11  hingga kelas  14  memiliki  frekuensi  kehadiran kurang  dari  4%  sehingga  tidak  digunakan dalam  proses  klasifikasi.  Penamaan  11  kelas habitat  bentik  terdiri  dari:  pasir  campur rubble campur  alga  (PRA),  karang  mati campur    makroalga  (KMA),  karang  hidup campur rubble (KRB), lamun (L), pasir (P), pasir  campur  lamun  (PL),  pasir    campur karang  hidup  (PKA),  pasir  campur rubble (PR),  karang  hidup  (KH), rubble (R),  dan rubble campur alga (RA) (Gambar 2).

## 3.2. Klasifikasi Berbasis Objek 3.2.1.   Optimasi Skala Segmentasi
Optimasi  skala  segmentasi  klasifikasi berbasis objek mengacu pada hasil penelitian sebelumnya  (Siregar et  al., 2016)  dengan faktor  skala  segmentasi  15.  Segmentasi  citra pada  masing-masing scale yang  diterapkan menghasilkan jumlah polygon  yang berbeda. Scale yang dimaksud adalah ukuran rata-rata objek  yang  dihasilkan  pada  proses  segmen- tasi  (Trimble,  2014),  semakin  besar  ukuran scale yang  diberikan  maka  semakin  besar ukuran  rata-rata  objek  dalam  satu  poligon hasil  segmentasi,  dengan  demikian  terdapat beberapa  fitur  pada scale lebih  detil  yang tergabung  menjadi  satu  objek  pada scale yang  lebih  besar  (Gambar  3).  Penelitian  ini dilakukan  dengan scale  factor 15  (Siregar et al., 2016).
Gambar 2. Dendogram dan skema klasifikasi habitat dari komponen penyusun bentik.
Gambar 3. Variasi ukuran objek yang dihasilkan dari besaran skala segmentasi; skala segmentasi (a) 100 dan (b) 15.

## 3.2.2.   Klasifikasi Habitat Bentik Berbasis Objek
Klasifikasi OBIA menunjukkan habitat  bentik  terdistribusi  di  perairan dangkal Pulau Harapan dan Kelapa (Gambar 4a  dan  Gambar  4b).  Berdasarkan  hasil kasifikasi  menggunakan  algoritma  SVM, distribusi  kelas  karang  hidup  (KH)  dan karang  campur rubble (KRB)  mendominasi zona  geomorfologi  kelas reef  slope .  Kelas pasir  campur rubble (PR)  dan  karang  mati campur alga (KMA) mendominasi pada zona geomorfologi  kelas reef  crest .  Sedangkan habitat  bentik  kelas  pasir,  lamun,  dan campuran  tersebar  di  zona  geomorfologi kelas reef flat dan sekitar lagoon . Klasifikasi menggunakan  algoritma  DT  menunjukkan habitat  lamun  (L)  mendominasi  zona geomorfologi reef flat. Habitat pasir (P) juga terdapat  pada  zona  ini  namun  tidak  terlalu luas.  Habitat  karang  mati  campur  alga (KMA) mendominasi hampir di seluruh zona reef  crest ,  sedangkan  zona  reef  slope didominasi  oleh  habitat  pasir  campur rubble (PR) dan karang hidup (KH).
Penerapan  algoitma  SVM  menghasil- kan  luas  habitat  karang  hidup  sebesar  35,48 Ha  (10%),  pasir  61,53  Ha  (17%),  lamun 56,79  Ha  (15%),  dan rubble 34,38  (9%). Sedangkan  klasifikasi  dengan  algoitma  DT menghasilkan  luas  habitat  karang  hidup sebesar 28,92 Ha (8%), pasir 41,6 Ha (12%), lamun  50,42  Ha  (14%),  dan rubble 26,66 (7%).  Perbedaan  luasan  yang  dihasilkan menunjukkan implikasi dari penerapan kedua metode  klasifikasi  yang  digunakan.  Per- bedaan  luasan  tersebut  dapat  disebabkan karena adanya tumpang tindih ( overlap ) antar kelas  habitat  bentik  yang  telah  terklasifikasi serta  adanya  kekeliruan  fitur  segmen  yang tidak  terklasifikasi  dengan  benar.  Hal  ini sangat  bergantung  pada  pemilihan  metode klasifikasi  yang  digunakan.  Menurut  Green et  al .  (2000),  perbedaan  hasil  klasifikasi pemetaan  dari  beberapa  penelitian  disebab- kan  oleh  perbedaan  metode  klasifikasi, jumlah  titik  pengamatan  lapangan,  jumlah kelas  habitat  bentik  dan  citra  yang  diguna- kan.  Kesalahan  dalam  melakukan  klasifikasi akan  mempengaruhi  luasan  pada  tiap  kelas yang  mengakibatkan  rendahnya  akurasi.
B
Gambar 4. Klasifikasi habitat bentik Pulau Harapan dan sekitarnya dengan algoritma SVM (a) dan algoritma DT (b).

## 3.3. Akurasi Klasifikasi OBIA Menggunakan Algoritma SVM dan DT
Pendugaan  akurasi  klasifikasi  di- hitung  menggunakan  matriks  kesalahan ( confision matrix ) dari 237 titik pengamatan . Akurasi keseluruhan (OA) dari hasil klasifikasi menggunakan algoritma SVM dan DT  sebesar  75,11%  dan  60,34%  (Tabel  1). Nilai  PA  serta  UA  yang  dihasilkan  berkisar antara  30%-80%.  Akurasi  peta  tematik  yang dihasilkan  dengan  teknik  klasifikasi  berbasis objek  menggunakan  algoritma  SVM  lebih tinggi  daripada  penggunaan  algoritma  DT dengan peningkatan nilai OA sebesar 15,7%. Akurasi peta tematik yang dihasilkan dengan teknik klasifikasi OBIA menggunakan algoritma machine  learning menunjukkan bahwa  habitat  bentik  telah  dapat  dipetakan dengan baik.
Berdasarkan  hasil  pendugaan  akurasi klasifikasi  dengan  algoritma  SVM  me- nunjukkan  bahwa  akurasi  pengguna  (UA) tertinggi terdapat pada kelas lamun, sedangkan  nilai  UA  terendah  terdapat  pada kelas  campuran rubble alga , hal  ini menunjukkan  bahwa  kelas  habitat  bentik campuran rubble alga belum dapat dipetakan dengan  baik.  Variabilitas  objek  yang  cukup tinggi  pada  setiap  segmen  terkait  dapat mempengaruhi nilai akurasi. Hasil klasifikasi berdasarkan  nilai  PA  dan  UA  menunjukan bahwa  kelas  yang  disusun  oleh  komponen habitat bentik terumbu karang dengan tingkat heterogenitas  yang  tinggi  tidak  mampu dipisahkan  dengan  baik  dari  citra  satelit. Kemiripan  spektral  antar  kelas-kelas  habitat bentik  terumbu  karang  tidak  dapat  dihindari oleh  algoritma  klasifikasi,  khususnya  kelas- kelas  habitat  bentik  yang  disusun  oleh komponen yang bercampur dengan pasir dan habitat rubble .
A B
Tabel 1. Perbandingan hasil uji akurasi klasifikasi menggunakan algoritma SVM dan DT.
Class SVM DT PA UA PA UA L 69,70 87,10 65,85 64,52 KMA 58,82 71,43 56,25 90,48 P 69,39 85,71 85,29 57,14 KH 70,83 82,61 68,75 43,48 KRB 72,22 76,42 77,78 41,18 PR 43,48 80,00 38,46 86,67 PL 62,50 74,29 69,44 68,57 PKA 50,00 50,00 35,71 70,00 R 47,37 56,25 38,46 50,00 PRA 45,45 55,56 40,00 33,33 RA 80,00 45,45 83,33 36,36 OA 75,11 60,34 Keterangan : pasir+ rubble +algae (PRA) karang hidup + algae (KMA), karang hidup+ rubble (KRB),  lamun  (L),  pasir  (P),  pasir+lamun  (PL),  pasir  +  karang  hidup  (PKA), pasir+ rubble (PR), karang hidup (PH), rubble (R) dan rubble +algae (RA).
Banyak  faktor  yang  dapat  mempe- ngaruhi  kesalahan  dalam  klasifikasi,  salah satunya  adalah  kesalahan  dalam  meng- identifikasi  objek  berdasarkan  definisi  yang digunakan  serta  terdapat  kesalahan  dalam penentuan training  area masing-masing kelas habitat yang dapat mempengaruhi hasil klasifikasi. Teknik klasifikasi dengan algoritma SVM menghasilkan nilai UA yang lebih baik pada habitat lamun, karang hidup, dan pasir. Faktor utama yang mempengaruhi peningkatan  akurasi  dengan  algoritma  SVM adalah  kemampuan  dalam  membedakan objek  dengan  baik  dari  data  yang  bersifat linear  maupun  non  linear,  sedangkan algoritma DT sangat rentan terhadap overlap terutama  ketika  kelas-kelas  dan  fitur  yang digunakan  jumlahnya  sangat  banyak  (Zhang et  al., 2013).  Algoritma  SVM  dalam  bidang pengindraan  jauh  mempunyai  kemampuan yang  baik  untuk  menangani  data  dengan jumlah  yang  kecil  dan  menghasilkan  ke- tepatan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan teknik klasifikasi lainnya (Mountrakis et  al. ,  2011).  Congalton  dan Green  (2009)  menyatakan  bahwa  untuk mengetahui  perbandingan  antara  dua  atau lebih  akurasi  pemetaan  pada  klasifikasi  citra
adalah  dengan  menganalisis  Kappa  dan  Z- test.  Tabel  2  menunjukkan  nilai  Z  statistik yang  diperoleh  dari  dua  algoritma  yang digunakan  yakni  2,23,  dimana  nilai  ini menunjukkan  bahwa  klasifikasi  dengan algoritma  SVM  berbeda  nyata  dengan  hasil dari penggunaan algoritma DT.
Tabel 2. Nilai akurasi (OA) dan nilai KAPPA-test pada dua pendekatan klasifikasi.
Klasifikasi OBIA KAPPA Akurasi (OA) SVM 0,692 75,11 DT 0,506 60,34

## IV. KESIMPULAN
Ekosistem  habitat  bentik  mampu dipetakan  dengan  baik  untuk  penerapan metode  klasifikasi  berbasis  objek  (OBIA) dengan  penerapan  algoritma  SVM  dan  DT pada citra SPOT-7 di wilayah Pulau Harapan dan  Kelapa.  Skema  klasifikasi  habitat  yang digunakan  yakni  sebanyak  11  kelas  habitat bentik.  Akurasi  hasil  klasifikasi  yang diperoleh  masing-masing  sebesar  75,11%
dan 60,34% untuk penerapan algoritma SVM dan  DT.  Akurasi  keseluruhan  tertinggi dihasilkan  dari  penerapan  algoritma  SVM dan  berdasarkan  Z  test  berbeda  signifikan sebesar  2,23  dengan  penerapan  algoritma DT. Penerapan algoritma SVM pada pemetaan  habitat  bentik  berbasis  objek memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi  sebesar 15,7%  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai teknik  alternatif  dalam  pemetaan  habitat bentik.  Perbedaan  akurasi  pemetaan  habitat bentik  disebabkan  perbedaan  metode  klasi- fikasi,  jumlah  titik  pengamatan  lapangan, jumlah  kelas  habitat  bentik  dan  citra  yang digunakan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih ditujukan kepada Ditjen  Dikti,  Kementerian  Riset  Teknologi dan Pendidikan Tinggi yang telah membiayai penelitian  ini  melalui  program  BOPTN dengan  skema  penelitian    PUPT  Tahun Anggaran  2016  atas  nama  Prof.  Dr.  Ir. Vincentius  P.  Siregar,  DEA  serta  seluruh pihak  yang  telah  membantu  kelancaran pelaksanaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Agus, S.B. 2012.  Kajian konektivitas habitat ontogeni  ikan  terumbu  menggunakan pemodelan  geospasial  di  perairan Kepulauan Seribu. Disertasi. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. Institut Pertanian Bogor. 41hlm.
Andrefouet, S., P. Kramer, D. Torres-Pulliza, K.E. Joyce, E.J. Hochberg, R. Garza- Pérez,  P.J.  Mumby,  B.  Riegl,  H. Yamano,  and  W.H.  White.  2003. Multi-site  evaluation  of  ikonos  data for classification of tropical coral reef environments. J.  of  Remote  Sensing and Environment, 88:128-143.
Anggoro,  A.,  V.P.  Siregar,  dan  S.B.  Agus.
2015.  Pemetaan  zona  geomorfologi ekosistem terumbu karang mengguna- kan  merode  obia,  studi  kasus  Pulau
Pari. J.  Penginderaan  Jauh ,  12(1):1- 12.
Blaschke,  T.  2010.  Object  based  image analysis for remote sensing. ISPRS J. of  Photogrammetry  and  Remote Sensing, 65:2-16.
Congalton,  R.G.  and  K.  Green.  2009. Assessing  the  accuracy  of  remotely sensed  data  principles  and  practices 2 nd ed. CRC Press Indiana. 201p.
Duro,  D.C.,  S.E.  Franklin,  M.G.  and  Dube. 2012. Comparison of pixel-based and object  based  image  analysis  with selected  machine  learning  algorithms for  the  classiﬁcation  of  agricultural lands-capes  using  SPOT-5  HRG imagery. Remote Sensing of
Environment , 112:259-272.
Felde,  G.W.,  G.P.  Anderson,  T.W.  Coole,
M.W.  Matthew,  S.M.  Adler-Golden, A. Berk, and J. Lee. 2003. Analysis of hyperion  data  with  the  FLAASH atmospheric  correction  algorithm. IEEE IGARSS: Learning from Earth's Shapes and Colours. Toulouse. 92p. Franklin,  J.,  Rogan,  J.,  Phinn,  S.,  and
Woodcock,  C.  2003.  Rationale  and Conceptual Framework for Classification  Approaches  to  Assess Forest  Resources  and  Properties. Remote Sensing of Forest
Environments.  'Dalam':  Wulder  M, Franklin S, 'editor', Springer US: 279- 300p.
Green,  E.P., P.J. Mumby, A.J. Edwards, and C.D.  Clark.  2000.  Remote  sensing handbook for tropical coastal management. UNESCO. 56p.
Kohler,  K.E.  and  S.M.  Gill.    2006.  Coral point  count  with  excel  extensions (cpce): A visual basic program for the determination  of  coral  and  substrate coverage  using  random  point  count methodology. J.  of  Computers  &
Geosciences, 32: 1259-1269.
Mehta,  A.,  E.  Ribeiro,  J.  Gilner,  and  R. V.  Woesik.    2007.  Coral  reef  texture classification  using  support  vector
machine. In: Braz et  al. (eds.)
International  Conference VISIGRA PP  2007,  Springer.  Barcelona  (SP). 48-56pp.
Mountrakis,  G.,  J.  Im,  and  C.  Ogole.    2011.
Support  vector  machines  in  remote sensing:  A  review. ISPRS  J.  of Photogramm , 66(3):247-259.
Mumby,  P.J., E.P. Green, A.J.  Edwards, and C.D. Clark. 1999. The cost- effectiveness  of  remote  sensing  for tropical  coastal  resources  assessment and management. J. of Environmental Management, 55:157-166.
Myint,  S.W.,  P.  Gober,  A.  Brazel,  S.G. Clarke, and Q. Weng. 2011. Per-pixel vs.  object  based  classiﬁcation  of urban  land  cover  extraction  using high spatial resolution  imagery.
Remote  Sensing  of  Environment, 115:1145-1161.
Navulur,  K.  2007.  Multispektral  image analysis  using  the  object-oriented paradigm  Taylor  &  Francis  Group. LLC. 171p.
Nugroho,  A.S.,  A.B.  Witarto,  dan  D.
Handoko. 2003. Support vector machine  teori  dan  aplikasinya  dalam bioinformatika. J. Ilmu Komputer , 23: 145-151.
Phinn,  S.R.,  C.M.  Roelfsema,  and  P.J. Mumby.  2011.  Multi-scale.  object- based  image  analysis  for  mapping geomorphic  and  ecological  zones  on coral reefs. International J. of Remote Sensing, 33:3768-3797. Roelfsema, C. and S.  Phinn. 2008. Evaluating  eight  field  and  remote sensing  approaches  for  mapping  the benthos  of  three  different  coral  reef environments  in  fiji. Proc.  of  SPIE., 7510(75100F):4135-4142.
Roelfsema,  C.,  S.  Phinn,  S.  Jupiter,  J. Comley,  M.  Beger,  and  E.  Paterson. 2010a.  The  application  of  object based analysis of high spatial resolution  imagery  for  mapping  large coral  reef  systems  in  the  west  pacific
at geomorphic and benthic community spatial scales. In: Bill and Franklin  (eds.). Proc.  of  2010  IEEE International Geoscience and Remote
Sensing Symposium. US. 4346- 4349pp.
Roelfsema,  C.,  S.  Phinn,  S.  Jupiter,  M. Comley,  M.  Beger,  and  E.  Peterson. 2010b.  Object  based  analysis  of  high spatial  resolution  imagery  for  map- ing  large  coral  reef  systems  in  the west  pacific  at  geomorphic  and benthic community scales. In: Jonathan and William (eds.). Proc. of 2010  IEEE  International  Geoscience and  Remote  Sensing  Symposium .  US. 4346-4349p.
Sartika,  D.  dan  D.I.  Sensuse.  2017.  Perban- dingan  Algoritma  Klasifikasi  Naive Bayes, Nearest Neighbour, dan Decision  Tree  pada  Studi  Kasus Pengambilan  Keputusan  Pemilihan. Jatisi , 1(2):151-161.
Siregar,  V.P.,  S.  Wouthuyzen,  A.  Sunuddin, A. Anggoro, dan A.A. Mustika. 2013. Pemetaan  habitat  dasar  dan  estimasi stok ikan terumbu dengan citra satelit resolusi tinggi . J. Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis, 5(2):453-463.
Siregar,  V.P.,  S.B.  Agus,  T.  Subarno,  dan
N.W.  Prabowo.  2016  Mapping  of shallow  water  benthic  habitat  on  reef flat zone using object based and pixel based image classification in Harapan-Kelapa  Islands,  Kepulauan Seribu. Proc.  of  3 rd International
Symposium LISAT. International Convention  Center,  Botani  Square Bogor, 24-25 Oktober 2016. 39-50pp.
Trimble.  2014.  Ecognition  developer:  User guide.  Trimble.  Munich,  Germany. 289p.
Wahiddin,  N.,  V.P.  Siregar,  B.  Nababan,  I. Jaya,  and  S.  Wouthuyzen.  2015. Object-based image analysis for coral reef  benthic  habitat  mapping  with several classification algorithms.
Proc.  Environmental  Sciences, 24: 222-227.
Zhang,  C.,  D.  Selch,  Z.  Xie,  C.  Roberts,  H.
Cooper,  and  G.  Chen.  2013.  Object- based  benthic  habitat  mapping  in  the Florida Keys from hyperspectral
imagery. J.  of  Estuary  Coast  Shelf,
134: 88-97. Diterima : 13 Oktober 2017 Direview : 23 Oktober 2017 Disetujui : 23 Maret 2018