## ANALISA JENIS MANGROVE MENGGUNAKAN CITRA UAV DENGAN KLASIFIKASI OBIA

## MANGROVE TYPES ANALYSIS USING UAV IMAGE WITH OBIA CLASSIFICATION

## Oleh
Woody A. Timisela 1* , Gun Mardiatmoko 2- , Ferad Puturuhu 3
1 Mahasiswa Program Studi Magister Manajemen Hutan Universitas Pattimura,,  Ambon 97123 2,3 Dosen Program Studi Magister Manajemen Hutan Universitas Pattimura,  Ambon 97123 E-mail : woody.timisela@gmail.com Diterima : 10 Maret 2020
Disetujui :14 April 2020

## Abstrak
Sulitnya inventarisasi yang dilakukan di areal hutan mangrove disebabkan karena luasnya lahan hutan mangrove dengan tingkat kerapatan yang tinggi,  sehingga harus menggunakan Citra Satelit Resolusi Tinggi (CSRT)  yang membutuhkan biaya tinggi. Pendekatan  dalam pengolahan citra resolusi sangat tinggi  adalah  pendekatan  berbasis  objek  (OBIA).  Perkembangan  teknologi  UAV  menggunakan kamera yang terpasang pada UAV telah banyak digunakan dalam inventarisasi hutan yang memiliki manfaat,  biaya  rendah  dan  fleksibilitas  tinggi.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  bertujuan  menganalisis jenis mangrove menggunakan citra UAV dengan klasifikasi OBIA dan melakukan perhitungan model tinggi  tajuk  pohon  pada  hutan  mangrove.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  uji  akurasi menggunakan conffusion matriks dengan Producer accuracy untuk BG  78 %, CT 97 %, RS 96,63 %, RA  91,04  %;  sedangkan user  accuracy untuk  BG  88,89%,  CT  97,73  %,  RS  97,73%  dan  RA  85  % dengan demikian overal accuracy 92,98 %.
Kata Kunci : UAV, OBIA, Citra resolusi tinggi, Jenis Mangrove.

## Abstract
The difficulty of the inventory carried out in the mangrove forest area is due to the vast expanse of mangrove forests with a high-density level, so it must use High-Resolution Satellite Imagery (CSRT) which requires high costs. The approach to processing very high-resolution images is the object-based approach (OBIA). UAV technology development using cameras mounted on UAVs has been widely used in forest inventories that have benefits, low costs, and high flexibility. Therefore, this study aims to analyze the types of mangroves using UAV images with OBIA classification and calculate the tree canopy height model in mangrove forests. The results showed that the accuracy-test used a confusion matrix  with  Producer  accuracy  for  BG  78%,  CT  97%,  RS  96.63%,  RA  91.04%.  In  comparison,  the user accuracy for BG is 88.89%, CT 97.73%, RS 97.73%, and RA 85%. Thus the overall efficiency is 92.98%.
Keywords: UAV, OBIA, High-Resolution Satelite Imagery, Mangrove type .

## PENDAHULUAN
Hutan  Mangrove  adalah  hutan  yang didominasi  oleh  vegetasi  kayu  yang  tumbuh  di daerah tropis lebih dari 100 negara dan teritori di seluruh dunia (Giri dkk. 2011). Hutan mangrove terletak di permukaan antara darat dan laut, yang menyediakan  puluhan  jasa  ekosistem  mulai secara  lokal  hingga  secara  global,  termasuk stabilisasi garis pantai, perlindungan habitat dari badai  (Warfield  2019).  Ekosistem  mangrove  di Indonesia  mempunyai  keanekaragaman  hayati
tertinggi di dunia dengan jumlah species 89 jenis yang terdiri dari 35 species pohon, 5 jenis terna, 9 jenis perdu, 9 jenis liana, 29 jenis epifit dan 2 jenis  parasit  (Soemadihardjo  et  al.,  1993  dalam Kusmana,  2003).  Jenis-jenis  pohon  mangrove yang  umum  dijumpai  di  wilayah  pesisir Indonesia adalah bakau (Rhizopora spp.), api-api (Avicennia  spp.),  pedada  (Sonneratia  spp.), tancang  (Bruguiera  spp.),  nyirih  (Xylocarpus spp.),  tengar  (Ceriops  spp.)  dan  buta-buta
(Excoceria  spp.).  Spesies  pohon  tersebut berasosiasi  dengan  ribuan  spesies  mamalia, burung, ikan dan invertebrata (IUCN, 1993).
Mangrove  di  Indonesia  memiliki  tingkat keanekaragaman hayati tertinggi di dunia dengan jumlah jenis adalah  89 jenis terbagi atas 35 jenis pohon, 5 jenis terna, 9 jenis perdu, 9 jenis liana, 29 jenis epifit dan dua jenis parasit (Soemadihardjo  dkk.,  1993  dalam  Kusmana, 2003).  Jenis-jenis  Mangrove  ini  umum  ditemui di  pesisir  Indonesia  adalah  Rhizopora  spp. Avicennia  spp,  Sonneratia  spp,  Bruguiera  spp, Xylocarpus spp, Ceriops spp dan Excoceria spp.
Kawasan  Hutan  Mangrove  Teluk  Pelita Jaya Kabupaten Seram Bagian Barat merupakan salah  satu kawasan  hutan mangrove besar yang ada  di  wilayah  Kabupaten  Seram  Bagian  Barat. Potensi  flora  maupun  fauna  yang  terdapat di  areal  ini cukup  besar  salah  satunya  adalah hutan mangrove. Mangrove menyimpan potensi  dan  peluang  untuk  dikembangkan, namun  masih  jarang  yang  tertarik  dengannya. Selain  karena lokasi yang menantang, mangrove masih  dianggap  sebagai wasteland  (lahan sampah) .  Mengumpulkan  informasi  dan  data terkait vegetasi Mangrove dengan cara inventarisasi  secara  terestris  tentunya akan membutuhkan waktu, biaya dan tenaga yang sangat besar,  dikarenakan  lokasinya yang  berbeda  dengan  hutan  lahan  kering. Salah  satu  teknologi  yang  bisa  dimanfaatkan untuk memperoleh informasi vegetasi Mangrove adalah penggunaan teknologi penginderaan jauh.
Perkembangan penginderaan jauh dalam  mendukung  pengelolaan  sumberdaya alam memberikan peluang serta tantangan. Salah satu  tantangan  yang  dihadapi  adalah  ketika semakin  tinggi  suatu  resolusi  spasial  citra satelit  maka  dibutuhkan  pendekatan  yang  lebih kompleks.  UAV  merupakan  salah  satu  wahana yang mampu menghasilkan  citra  dengan resolusi sangat tinggi. Salah satu permasalahan yang dihadapi pada citra
resolusi sangat tinggi adalah bagaimana pengolahan citranya. Untuk menghasilkan informasi  dan  data  yang  baik  dari  citra  resolusi sangat  tinggi  tentunya  diperlukan  pendekatan yang  berbeda  dengan  citra  resolusi  menengah dan rendah.
Pendekatan yang biasa digunakan dalam pengolahan  citra  resolusi  sangat  tinggi  adalah pendekatan berbasis objek (OBIA). Perkembangan  baru-baru  ini  teknologi  UAV menggunakan kamera yang terpasang pada UAV telah  banyak  digunakan  dalam  inventarisasi hutan  skala  kecil  yang  memiliki  manfaat,  biaya rendah  dan  fleksibilitas  tinggi  (Zahawi,  2015). Citra  dengan resolusi  sangat  tinggi  yang  berasal dari  sistem  UAV  memiliki  potensi  untuk mengidentifikasi  spesies  Mangrove  (Cao2018). Selain  itu,  pendekatan  berbasis  objek  yang dikombinasikan  dengan  citra  beresolusi  tinggi sering  diterapkan  untuk  memetakan  spesies Mangrove dalam beberapa tahun terakhir (Pham, 2019).  Sebagai  contoh,  Wang  et  al.  (2018) menunjukkan  bahwa  metode  berbasis  objek memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  Metode  berbasis  Pixel  untuk pemrosesan spesies mangrove yang menggunakan  citra  0,5  m  Pléiades-1.  Selain  itu, pencitraan  fotogrammetri  didukung  oleh  teknik struktur  gerakan  (SfM)  dan  pencocokan  yang tepat  karena  menjadi  sangat  menarik  untuk mengumpulkan  objek  informasi  tiga  dimensi (3D) ( Westoby, 2012).
Sulitnya  inventarisasi  yang  dilakukan  di areal hutan mangrove disebabkan karena luasnya lahan  hutan  mangrove  dengan  tingkat  kerapatan yang  tinggi,  dan  dalam  melakukan  identifikasi harus menggunakan Citra Satelit Resolusi Tinggi (CSRT) yang untuk memperolehannya membutuhkan  biaya  tinggi.  Berdasarkan  uraian tersebut,  maka  penelitian  ini  melakukan  analisis pemetaan  jenis  mangrove  dengan  menggunakan citra  UAV  dengan  klasifikasi  penerapan  metode OBIA dan melakukan perhitungan Model Tinggi Tajuk Pohon pada hutan mangrove.

## METODE PENELITIAN
Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di Tanjung
Lalansoi  Pulau  Osi  yang  secara  administrasi terletak  di  Dusun  Pelita  Jaya  Desa  Eti
Kecamatan Seram Barat. Luas lokasi penelitian sesuai hasil deliniasi yang dilakukan adalah  40  Ha..  Penelitian  berlangsung  dari bulan  September  sampai  dengan  Nopember 2019,  khususnya  di  area  yang  terliput  oleh rekaman  Drone/  UAV  ( Unmanned  Aerial Vehicle ).  Hak  cipta  dari  citra  UAV  yang digunakan  dalam  penelitian  merupakan  hasil perekaman  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dan analisa data dari bulan Nopember 2019 sampai dengan Januari  2020.

## Alat dan Bahan
Peralatan yang digunakan untuk pengambilan  data  di  lapangan  dan  peralatan untuk  akuisisi  citra  UAV  beserta  aplikasinya disajikan Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Peralatan Penelitian
Gambar 1 . Drone Phantom 4 Profesional

## Pra Pengolahan Citra
Pra  pengolahan  data  penginderaan jauh merupakan  tahapan  pengolahan  data  inderaja sebelum  dilakukan  interpretasi  dan  deliniasi
untuk  menghasilkan  data  sebaran  mangrove. Tahap  Pra  Pengolahan  Citra  ini  yaitu  koreksi geometrik.
No Nama Alat Jumlah Fungsi 1 UAV quad-copter DJI Phantom 4 Profesional 1 set Drone yang yang telah dilengkapi kamera terbang berdasarkan rute penerbangan yang direncanakan 2 Receiver GPS Geodetic Trimble dual frequensi 1 Set Mengukur Koordinat Titik GPS secara teliti 3 Handle GPS 1 Unit Mengukur posisi horizontal titik-titik dilapangan 4 Premark 10 buah Sebagai tanda pengukuran titik koordinat yang nantinya dapat di koreksi pada citra foto udara 5 Haga 1 buah Untuk mengukur tinggi pohon 6 Phi Band 1 buah Untuk mengukur diameter pohon 7. Laptop Windows 8.1 6b bit, procecor : intel Core 1 5 – 4210 up to 2.40 GHz, Memory 8 Gb RAM 1 Set Perangkat Komputer akan digunakan untuk proses pengolahandata foto udara yang nantinya akan membentuk peta orthomosaic 8. Ipad Air dan Android Samsung J 7 Pro 2 Unit Sebagai perangkat pengaturan flight plan dan pemantauan terbang wahana 9 Perangkat Lunak DJI Go IoS application dan Drone Depoy 2 unit Perangkat lunak untuk design dan monitoring penerbangan bertujuan menganalisa rute,besar overlap, interval pemotrtan, jumlah foto 10  Perangkat Luna GIS, Arc Gis 10.5 1 Unit Mengolah dan menganalisa data spasial 11  Perangkat Lunak Agisoft Metashape Profesional Edition vertion 1.5.2 Build 7836 (64 bit) 1 Unit Perangkat lunak pengolahan foto drone, mengoreksi foto hasil pemotretan dan menghasilkan foto orthomosaic. 12 PCI Geomatica 2014 1 unit Perangkat Lunak untuk pengolahan Data DTM dari Data DSM 13 Camera Digital 1 Unit Dokumentasi kegiatan
Survey Lapangan
Koreksi  geometri  Citra  penginderaan jauh  UAV  adalah  langkah  penting  dalam pretreatment citra penginderaan jauh.

## Pengolahan Citra Berbasis Ojek (OBIA).
Klasifikasi  adalah  proses  identifikasi piksel  citra  dengan  sifat-sifat  yang  sama, mengorganisir  ke  dalam  kelompok  kemudian menentukan  penamaan  kelompok  tersebut  dan tahap  akhir  dari  klasifikasi  adalah  peta  yang memuat  informasi  tertentu  (Green  dkk.  2000). Menurut  Danoedoro  (2012)  bahwa  klasifikasi citra  merupakan  proses  mengelompokkan  piksel ke  dalam  kelas-kelas  tertentu  berdasarkan  nilai kecerahan  piksel  (brightness  value/  BV/  digital number)  pada  citra.  Saat  ini,  penerapan klasifikasi  citra  terdapat  dua  pendekatan  yaitu klasifikasi  berbasis  piksel  (pixel  based)  dan klasifikasi berbasis objek (object based/OBIA).
Klasifikasi  citra  yang  digunakan  untuk memetakan komposisi mangrove yaitu menggunakan klasifikasi citra berbasis objek/OBIA.  Metode  OBIA  merupakan  metode klasifikasi  yang  dikembangkan  dengan  proses segmentasi  dan  analisis  objek  atau  proses klasifikasi citra berdasarkan karakteristik spasial, spektral  dan  skala  temporalnya,  sehingga menghasilkan  objek  citra  atau  segmen-segmen yang  selanjutnya  digunakan  untuk  klasifikasi (Wang dkk. 2004; Blaschke 2010).

## Segmentasi
Segmentasi citra adalah langkah pertama dari  analisis  gambar  berbasis  objek  dan digunakan  untuk  menghasilkan  gambar  objek yang  lebih  homogen  di  antaranya  sendiri daripada  dengan  daerah  terdekat  (Baatz  (2017). Cheng  (2014)  menyatakan  bahwa  Ketepatan segmentasi gambar secara signifikan mempengaruhi akurasi klasifikasi berbasis objek. Benz  (2004)  Segmentasi  Yang  paling  banyak digunakan adalah multi-resolusi, teknik penggabungan  wilayah  bottom-up,  digunakan untuk  menghasilkan  objek  gambar.  Pada penelitian  ini  algoritma  segmentasi  yang digunakan yaitu algoritma multiresolution segmentation  (MRS).  Algoritma  ini  dimulai dengan  piksel  tunggal  dan  menggabungkan
segmen tetangga (neighboring segments) hingga ambang  batas  (threshold)  heterogenitas tercapai. Pada  proses  segmentasi  dengan  algoritma  MRS terdapat  tiga  perameter  penting  yaitu  shape (bentuk),  compactness  (kekompakan)  dan  scale (skala/ukuran)  (Mastu,  2018).  Shape  berfungsi mengatur homogenitas spektral dan bentuk objek yang  berkaitan  dengan  nilai  digital  yang dipengaruhi  oleh  warna.  Compactness  berperan dalam  menyeimbangkan  atau  mengoptimalkan kekompakan  dan  kehalusan  objek  dalam menentukan  objek  antara  batas  yang  halus  dan tepi  yang  kompak.  Scale  berfungsi  mengatur ukuran  objek  yang  dapat  disesuaikan  dengan kebutuhan pengguna berdasarkan tingkat kedetailan. Nilai yang digunakan pada parameter shape  dan  compactness  berkisar  antara  0-1, sedangkan nilai scale merupakan suatu abstraksi dalam menentukan nilai maksimum heterogenitas untuk membangkitkan suatu objek. Oleh  karena  itu  tidak  ada  ketentuan  baku mengenai standar nilai parameter dalam klasifikasi  berbasis  objek  (Benfield  dkk.  2007; Phinn  dkk.  2011;  Trimble  2014).  Semua prosedur  pemrosesan  gambar  berbasis  objek klasifikasi  dilakukan  menggunakan  perangkat lunak  eCognition  Developer  9.0  (Trimble Germany GmbH, Munich, Jerman).

## Klasifikasi Spesies Mangrove
Dalam  Penelitian  ini  skema  klasifikasi spesies  mangrove  menggunakan  SVM  (Skema Support    Vector  Macine)  pengklasifikasi pembelajaran  mesin  berdasarkan  pada  dataset yang  berbeda.  Model  klasifikasi  ini  semuanya dieksekusi secara computerisasi.
SVM  adalah  metode  pembelajaran  inti berbasis  mesin  yang  terkenal,  dan  telah  terbukti menjadi  salah  satu  pengklasifikasi  yang  paling banyak digunakan dan efisien (Feret, 2012- Tan, 2017).  SVM  bertujuan  untuk  menemukan  cara klasifikasi  yang  optimal  untuk  memisahkan hyperplane  untuk  mengasumsikan  bahwa  semua grup  dapat  dipisahkan,  untuk  memaksimalkan interval  antara  bidang  didukungan  dengan  data setiap  jenis.  Hal  ini  memiliki  kemampuan  yang kuat  untuk  pemrosesan  data  nonlinier  pada
dimensi tinggi, yang dapat menghindari "bencana dimensionalitas" yang disebabkan oleh ruang  sampel  dimensi  tinggi  dan  dapat diterapkan  untuk  pembelajaran  sampel  kecil. Paket  LIB  SVM  dikembangkan  oleh  Chang  dan Lin  (2011)  telah  banyak  digunakan  untuk mengimplementasikan  model  klasifikasi  SVM. Mempertimbangkan hyperplane nonlinear, Fungsi Dasar Radial (RBF) inti yang dipilih dan dua parameter, biaya kendala (C) dan sigma (σ), ditentukan oleh strategi pencarian grid.

## Survei Lapangan
Penerapan stratifikasi awal untuk pendugaan  cadangan  karbon  menggunakan  data penginderaan jauh dapat meningkatkan keakurasian dan efektifitas biaya (GOFCGOLD, 2009).    Stratified  sampling  juga  disarankan dalam IPCC guidelines (2006). Metode stratified random  sampling  dan  stratified  systematic
sampling  karenanya  sangat  disarankan  untuk digunakan  di  dalam  pengukuran  jumlah  karbon di  hutan  tropis  Indonesia  yang  memiliki  variasi kandungan karbon yang sangat tinggi.
Metode  pengambilan  sampling  yang digunakan  dalam  Identifikasi  Jenis  mangrove dan  Estimasi  Ketersediaan  Biomasa  adalah Metoda  stratified  systematik  sampling,  dimana sampling yang diambil pada Plot Sampling yang dibuat  dengan  luas  areal  ukuran  20  x  20  m berbentuk  bujur  sangkar.  Luas  areal  penelitian adalah  40  Ha  dengan  intensitas  sampling  1  %. Jarak  antar  plot  sampling  adalah  180  m  dengan total Plot sampling yang dibuat adalah sebanyak 11 plot sampling dengan luasan 400 m 2 per plot. Pengambilan  sampel  untuk  jenis  mangrove dilakukan  secara  menyeluruh  pada  setiap  plot sampel degan melakukan pengukuran tinggi dan diameter  dari  setiap  jenis  mangrove  yang ditemukan.
Gambar 2. Peta Plot Sampling Lapangan Indentifikasi Jenis Mangrove

## Uji Akurasi
Uji  ketelitian  terhadap  hasil  interpretasi dilakukan  dengan  bantuan  matriks  uji  ketelitian hasil  pengembangan  Short  (1982).  Salah  satu langkah dalam menguji hasil  segmentasi adalah  menggunakan  uji  akurasi.  Beberapa metode yang biasa digunakan dalam menguji hasil segmentasi diantaranya menggunakan  indeks  fragmentasi  (Strasters dan  Gerbrands  1991), area  fit  index (Lucieer 2004),  serta  penggunaan  area,  perimeter  dan shape  index (Neubert dkk .  2008).  Namun pada penelitian ini, penentuan hasil
segmentasi dan kombinasi parameter segmentasi terbaik  dalam  menentukan  komposisi  jenis vegetasi Mangrove adalah dengan cara menggunakan prinsip matrik konfusi
( confusion
matrix ). Hasil segmentasi dibandingkan  dengan  data  survei  lapangan. Kelompok  yang  dibentuk  untuk  uji  akurasi adalah data jenis dan data Estimasi Biomasa.
Untuk  setiap  hasil  klasifikasi,  kami menggunakan matriks kebingungan untuk memberikan  metrik  tertentu,  termasuk  Akurasi Pengguna  (UA),  akurasi  produsen  (PA),  akurasi keseluruhan  (OA).  Matriks  kebingungan  adalah alat  yang  efektif  untuk  mengevaluasi  kinerja
klasifikasi.Ini  memberikan  deskripsi  lengkap kesalahan  untuk  setiap  kategori,  termasuk kesalahan penyertaan dan kesalahan pengecualian dibuat oleh pengklasifikasi (Stehman,  1997).  PA  menunjukkan  probabilitas suatu kategori tertentu diakui dengan benar. UA menunjukkan  probabilitas  bahwa  sampel  milik kategori  tertentu,  dan  classifier  dapat  secara akurat  mengurutkannya  ke  dalam  kategori  ini. Perbedaan  utama  antara  PA  dan  UA  adalah kardinalitas  dari  perhitungan  akurasi  (Zhao, 2003).  Untuk  PA,  kardinalitas  adalah  jumlah
total  kategori  oleh  sampel  referensi.  Untuk  UA, kardinalitas adalah jumlah total kategori menurut klasifikasi  sampel.  PA  prihatin  dengan  kualitas metode  yang  digunakan  untuk  menghasilkan hasil  klasifikasi,  sementara  UA  berfokus  pada kredibilitas  masing-masing  kategori  dalam  hasil klasifikasi.  OA  adalah  rasio  (%)  antara  jumlah sampel  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  dan jumlah sampel pengujian (Abdel-Rahman, 2014).  Contoh  tabel  Confusion  matrix  disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Confusion Matrix ( Matriks kesalahan) Data Lapangan Jumlah baris n1+ C it ra K las i fi ka si (i) n11 n12 n1k n1+ n21 n22 n2k n2+ nk1 nk2 nkk Nk+ Jumlah Kolom n+j n+1 n+2 n+k n

## Di mana
……………….. (3)
Merupakan jumlah sampel hasil klasifikasi terhadap kelas i dalam citra UAV hasil klasifikasi dan

## ……………...(4)
Merupakan  jumlah  sampel  yang  diklasifikasikan kedalam kelas j pada data lapangan.
Persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung tingkat  akurasi  baik  itu  OA,  PA,  UA,  dapat dihitung dengan persamaan :
……………………(5)
………………………..(6)
………………………..(7)
k  adalah  jumlah  baris  pada  matriks,  n  adalah jumlah pengamatan, D adalah jumlah pengamatan  pada  kolom  ke-i  dan  baris  ke-i  dan D  merupakan  jumlah  pengamatan  pada  kolom ke-j dan baris ke-j. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengelolaan Citra Berbasis Objek
Object  Base  Image  Analisys  (OBIA)  atau dalam  penelitian  dikenal  sebagai  Analisis  Citra UAV  Bebasis  Objek  (ACUBO)  merupakan
metode  klasifikasi  yang  dikembangkan  dengan proses segmentasi dan analisis objek atau proses klasifikasi menggunakan citra UAV berdasarkan karakteristik spasial, spektral dan skala temporalnya,  sehingga  menghasilkan  objek  dari citra  atau  segmen-segmen  yang  selanjutnya digunakan  untuk  klasifikasi  (Wang  dkk.  2004; Blaschke 2010). Ide dasar dari proses ini adalah mengelompokan piksel-piksel yang berdampingan menjadi objek spektral yang sama melalui segmentasi, kemudian dilanjutkan proses
klasifikasi  pada  objek  sebagai  unit  proses terkecil (Schirokauer dkk, 2006 dalam Puturuhu, 2017).  Dari  hasil  perekaman  citra  yang dilakukan  diperoleh    citra  resolusi  tinggi  lokasi penelitianm, yang selanjunya untuk mendapatkan perbedaan jenis mangrove, dilakukan  proses  klasifikasi  berbasis  OBIA. Klasifikasi  ini  dilakukan  dengan  menggunakan aplikasi e  cognition 96,  melalui  proses tree seperti pada gambar 3.
Gambar 3 .  Pohon Proses ( Proces tree ) OBIA

## Segmentasi
Segmentasi citra adalah tahap permulaan dalam  klasifikasi  citra  berorientasi  objek,  yang bertujuan  untuk  menemukan  kesesuaian  optimal diantara  objek  citra  dalam  fitur  geografis  yang ada  pada  objek  dunia  nyata  (Qian  dkk,  2007 dalam  Puturuhu,  2017).  Menurut  Anggoro  dkk. 2017,  proses  segmentasi  akan  menghasilkan sekumpulan  layer  obyek  citra  dalam    suatu jaringan  hirarki.  Proses  segmentasi  dalam penelitian ini menggunakan algoritma multiresolution segmentation (MRS).
Segmentasi  dengan  penerapan  beberapa  skala yang  berbeda  ( multiskala )  dapat  menghasilkan
objek  dengan  jumlah  dan  bentuk  yang  berbeda berdasarkan  kompleksitas  suatu  objek.  Pada proses  segmentasi  dengan  algoritma  MRS terdapat  tiga  perameter  penting  yaitu  shape (bentuk),  compactness  (kekompakan)  dan  scale (skala/ukuran) (Mastu, 2018).
Algoritma yang digunakan dalam segmentasi objek adalah multiresolution segmentation .  Algoritma  ini  dipilih  karena dianggap paling menggambarkan kondisi sebenarnya. Multiresolution segmentation diperkenalkan  oleh  Baatz  &  Schape  (2000) dimana algoritma ini merupakan teknik penggabungan  region  yang  mengelompokkan area  yang  memiliki  kemiripan  dan  piksel
bersebelahan  kedalam  objek.  Pada  penelitian ini algoritma  segmentasi  yang  digunakan  yaitu algoritma  multiresolution  segmentation (MRS). Pembentukan  objek  pada  proses  segmentasi dilakukan  dengan  2  Level  yaitu  yaitu  Level  1 dan  Level  2  dengan  membuat  segmen  untuk memisahkan  antara  magrove  dan  non  magrove pada  Level  1  dan  pada  Level  2  dengan
melakukan  klasifikasi  menurut  jenis  Mangrove, Penelitian  ini  dilakukan  dengan  Skala  100,  150 dan 250 dengan Shape 0,1 dan Compactnes 0,5 . Jumlah  objek  yang  didapat  dari  proses segmentasi  yang  dilakukan  adalah  sebanyak 9.231  objek.  Hasil  segmentasi  disajikan  pada Gambar 4.
Gambar 4 . (a) Skala 100, (b) Skala 150 dan (c) Skala 250
Penggunaan skala untuk proses segmentasi  dalam  OBIA  ini  sangat  penting karena  akan  menentukan  jumlah  maksimum hetereogenitas  dari  objek  gambar.  Dari  ketiga skala segmentasi yang di pakai dalam penelitian
ini,  maka  hasil  segmentasi  dengan  Skala  250 yang  di  pakai  karena  sesuai  hasil  pengamatan secara  visul  skala  ini  lebih  efisien  dan  dapat mengcover  tutupan  tajuk  mangrove  dari  yang kecil sampai dengan yang lebih luas.

## Klasifikasi Citra
Klasifikasi  dilakukan  terhadap  hasil segmentasi  dengan  dua  Level  yaitu  Level  1
dengan  mengklasifikasikan  Mangrove  dan  Non Mangrove sedangkan Level 2 dengan mengklasifikasi Jenis Mangrove.

## Pemisahan Mangrove dan Non Mangrove
Proses memisahkan mangrove dari fitur- fitur lain, digunakan analisis citra UAV berbasis objek  (ACUBO).  ACUBO/OBIA  adalah  suatu proses  yang  dilakukan  berdasarkan  segmentasi, yang  membagi  gambar  menjadi  bermakna, berkelanjutan  secara  spasial  dan  secara  spektral objek  homogen  atau  kelompok  piksel  (Kamal, 2011).  Dalam  proses  ACUBO  yang  menjadi tantangan  utama  adalah  menentukan  langkah-
langkah  yang  tepat  untuk  membedakan  objek yang sama dari satu dengan yang lain.
Hasil  segementasi  yang  dilakukan  pada Level 1 penelitian ini kemudian dilakukan proses klasifikasi  untuk  memisahkan  Mangrove  dan Non Mangrove. Dari total objek yang di peroleh dari  proses  segmentasi  sebanyak  31.904  objek. Diklasifikasi  sebagai  Mangrove  jumlahnya sebanyak  28.937  objek  yang  ditunjukan  dengan warna hijau sedangkan Non Mangrove jumlahnya sebanyak 9.231 objek yang a
ditunjukan  dengan  warna  kecoklatan,  seperti ditunjukkan pada Gambar 5
Gambar 5. Hasil Klasifikasi Mangrove dan Non Mangrove

## Klasifikasi Jenis Mangrove.
Meningkatnya  studi  mangrove  dan Implementasi  pemetaan  dengan  menggunakan penginderaan jauh, tidak hanya dapat menyediakan informasi penting untuk pemantauan  ekosistem,  perubahan,  dan  luasnya hutan  mangrove,  tapi  lebih  dari  itu  dengan metode  lanjutan,    lebih  memberikan  hasil  yang kontekstual dan probabilistik untuk meningkatkan akurasi klasifikasi, dan membedakan spesies individu.
Salah  satu  Metode  klasifikasi  paling populer adalah Support Vector Machines (SVM) yang didefinisikan oleh Vapnik, sebuah classifier berbasis margin besar dengan kapasitas generalisasi  yang  baik  dalam  uji  coba  dengan ukuran  kecil  yang  dapat  mengatur  masalah dengan  input  dimensi  tinggi  (Vapnik  1998). SVM telah berhasil diterapkan dalam  klasifikasi penginderaan  jauh  dengan  data  hiperspektral. Camps-Valls dan Bruzzone (2005) menunjukkan bahwa  SVM  memiliki  kinerja  yang  sama  atau
lebih  baik  daripada  pengklasifikasi  lainnya dalam hal akurasi pada data hiperspektral.
Mangrove  yang  diekstraksi  dari  hasil penelitian, selanjutnya diklasifikasikan menggunakan  algoritma  SVM.  Berdasarkan karakteristik  yang  dihasilkan  dari  segmentasi maka  diperoleh  4  kelas  atau  jenias  mangrove.. Empat  jenis  mangrove  yaitu  Ceriops  tagal, Bruguiera  gymnorisa,  Rhizophora  stylosa  dan Rhizophora apiculata didukung juga oleh peneliti terdahulu  dalam  Tupan  (2000).  Untuk  mewakili empat  spesies  mangrove  utama  yang  ada  di wilayah studi: Ceriops tagal, Bruguiera gymnorisa,  Rhizophora  stylosa  dan  Rhizophora apiculata  (Gambar  4.15).  Data  lapangan  yang ditemui  di  lapangan  yang  terbagai  atas  Ceriops tagal  sebanyak  88  Pohon,  Bruguiera  gymnorisa sebanyak 41 Pohon, Rhizophora stylosa sebanyak  89  Pohon  dan  Rhizophora  apiculata sebanyak 67 Pohon dengan presentase sebagaimana Gambar 6.
Gambar 6 . Hasil Klasifikasi Jenis Mangrove
Gambar 7 .  Grafik Kasifikasi Jenis Mangrove

## Rhizophora stylosa
Rhisopora stylosa Pada Plot 5 sebanyak 19  pohon,    Plot  6  sebanyak  8  pohon,  Plot  7
sebanyak  43  pohon  dan  Plot  8  sebanyak  19 pohon seperti pada Gambar 8.

## Bruguiera gymnorrizha
Bruguiera  gymnorrizha pada  lokasi penelitian  ini  di  temui  pada  Plot  3  sebanyak  8
pohon,  Plot  4  sebanyak  16  pohon  dan  Plot  9 sebanyak 17 pohon seperti pada Gambar 9.
Gambar 9 . Sebaran Bruguiera gymnorisa
Rhizophora apiculata
Rhizophora  apiculata pada  penelitian ini ditemui pada Plot 3 sebanyak 17 pohon, Plot
4 sebanyak 24 pohon, Plot 5 sebanyak 5 pohon, Plot 8 sebanyak 4 pohon dan Plot 9 sebanyak 17
pohon seperti pada Gambar 10
Gambar 10 . Sebaran Rhisopora apiculata

## Ceriops tagal
Pada  penelitian  ini Ceriops  tagal dapat di temui pada Plot 1 sebanyak 13 pohon, Plot 2 sebanyak 29 anakan, Plot 10 sebanyak 24 pohon
dan  Plot  11  sebanyak  22  pohon  seperti  pada Gambar 11.
Gambar 11 Sebaran Ceriops tagal
Secara  keseluruhan  jumlah  sampel  yang diambil  pada  plot  sampel  dari  keempat  jenis mangrove  disajikan  pada  Tabel  3,  dan
sebarannya  secara  visual  Dari  hasil  perekaman Drone dirunjukkan pada Gambar
12
.
Tabel 3. Hasil Pengambilan Sampel Lapangan No Jenis Mangrove Plot Sampel Grand Total 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10  11 1 Bruguiera gymnorrizha 8  16 17 41 2 Ceriops taga 13  29 24  22 88 3 Rhizopora apiculata 17  24 5 4  17 67 4 Rhizopora Stylosa 19 8  43  19 89 Grand Total 13  29  25  40  24 8  43  23  34  24  22 285
Gambar 12. Plot sebaran pengambilan sampel lapangan

## Uji Akurasi
Keakuratan klasifikasi spesies mangrove dinilai  pada  tingkat  piksel  menggunakan  teknik statistik  deskriptif  dan  analitik.  Dari  285  poin validasi  acak  dihasilkan  di  dalam  sampel lapangan  (plot  20  m  ×  20  m).  Oleh  karena  itu, ada sejumlah besar poin validasi untuk penilaian akurasi  setiap  spesies.  Menurut  Congalton (2001),    Peta  yang  dihasilkan  diperiksa  secara
visual  dan  dibandingkan  dengan  pengamatan lapangan, gambar satelit dan foto udara.
Setelah  dilakukan  pengamatan  lapangan maka  dilakukanlah  uji  akurasi  dibandingkan dengan  hasil  kalsifikasi  dengan  ACUBO.  Hasil uji akurasi yang dilakukan dengan menggunakan Confussion Matriks terhadap data hasil penilitian,  ditujukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Confusion Matriks hasil klasifikasi Mangrove Citra Class Sampel Lapangan Total UA BG CT RS RA NM BG 32 4 36 88,89 CT 86 1 1 88 97,73 RS 1 86 1 88 97,73 RA 9 1 61 71 85,92 NM 1 1 2 0 Total 41 88 89 67 0 285 PA 78,05 97,73 96,63 91,04 0 OA  92,98 Keterangan: BG = Bruguiera gymnorrizha OA = Overal accuracy CT = Ceriops taga UA = User Accuracy RS = Rhizopora stylosa PA = Producer Accuracy RA = Rhizopora apiculata NM
= Non Mangrove
Hasil uji akurasi menggunakan Confusion  Matriks menunjukkan Producer accuracy untuk BG  adalah 78 %, CT adalah 97 %,  RS  adalah  96,63  %,  RA  adalah  91,04  % sedangkan User  Accuracy untuk  BG  adalah
88,89%, CT adalah 97,73 %, RS adalah 97,73 % dan  RA  adalah  85  %  dengan  demikian Overal Accuracy adalah  92,98  %.    Menurut  Campel 2002  dalam  Puturuhu  2017  menyatakan  bahwa nilai  ambang akurasi keseluruhan sebesar 85 %
seringkali  digunakan  sebagai  standar  minimum bagi diterimanya suatu hasil pemetaan penutupan lahan/penggunaan  lahan  berbasis  pengindaraan jauh.
Penggunaan algoritma SVM
menunjukkan  hasil  akurasi  yang  tinggi,  hal  ini disebabkan karena SVM
mampu mentransformasikan  data  pada input  space ke ruang  yang  berdimensi  lebih  tinggi,  dan optimisasi  dilakukan  pada  ruang vector yang baru.  Dari  hasil  ini  menunjuklan  bahwa  SVM berbeda  dari  solusi  algoritma machine  learning pada  umumnya,  yang  melakukan  optimisasi parameter  pada  ruang  hasil  transformasi  yang berdimensi  lebih  rendah  daripada  dimensi input space .  Selain  dapat  meminimalkan  faktor error pada training-set seperti  yang  banyak  dilakukan algoritma machine  learning lainnya,  SVM  juga dapat  meminimalkan  satu  faktor  lagi  yang
dipengaruhi oleh dimensi VC ( Vapnik- Chervokinensis ).  Strategi  ini  disebut structural risk  minimization (SRM),  dan  dalam  SVM diwujudkan  dengan  memilih hyperplane dengan margin terbesar yang berfungsi sebagai pemisah dua buah kelas pada input space .
Menurut Mountrakis dkk . (2011)
algoritma SVM dalam bidang penginderaan jauh memiliki kemampuan yang baik untuk menangani data dengan jumlah yang sedikit dan dapat  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  teknik  klasifikasi  lainnya. Faktor  utama  yang  mempengaruhi  peningkatan akurasi  dengan  menggunakan  algoritma  SVM yaitu  kemampuan  membedakan  objek  dengan baik dari penggunaan data dengan ciri probabilitas empiris yang tidak diketahui (Zhang and Xie 2013).

## KESIMPULAN
1. Proses  ACUBO  dalam  penelitian  ini dilakukan dengan memisahkan Data Ortomosaic menjadi segmen-segmen dengan
alogaritma Multiresolution segmentation kemudian  diklasifikasikan  ke dalam  tingkat  spesies  dengan  algoritma Suport  Vector  Mechine  (SVM)  yang menghasilkan  4  (empat)  Jenis  Mangrove yaitu  Rhisophora  apiculata,  Rhisophora stylosa,  Burguire  gymnorisa  dan  Ceriops tagal.
2. Hasil  uji  akurasi  dengan  menggunakan Conffusion Matriks menunjukkan Producer accuracy untuk  BG    adalah  78  %,  CT adalah  97  %,  RS  adalah  96,63  %,  RA adalah  91,04  %  sedangkan User  Accuracy untuk  BG  adalah  88,89%, CT adalah 97,73 %, RS adalah 97,73 % dan RA adalah 85 % dengan  demikian Overal  Accuracy adalah 92,98 %.

## DAFTAR PUSTAKA
Ballari  D,  Orellana  D,  Acosta  E,  Espinoza
A,
Morocho V. 2016. UAV
monitoring  for  enviromental  management  in galapagos  island. The International Archives of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and Spatial  Information  Sciences. XLI-B1:1105- 2016.
Bendig  J,  Yu  K,  Aasen  H,  Bolten  A,  Bennertz  S, Broscheit J, Gnyp ML, Bareth G. Combining UAV-based  plant  height  from  crop  surface models,  visible,  and  near  infrared  vegetation indices  for  biomass  monitoring  in  barley.  Int
J Appl Earth Obs. 2015;39:79–87. Benz UC, Hofmann P, Willhauck G,
Lingenfelder  I,  Heynen  M.  2004.  Multi- resolution,  object  oriented  fuzzy  analysis of  remote  sensing  data  for  GIS-ready information. ISPRS
Journal
of
Photogrammetry and Remote Sensing .
58:239–258.
Blaschke  T.  2010.  Object  based  image  analysis  for remote sensing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing . 65(1):2–16.
Chang,  A.J.,  Kim,  Y.I.,  Lee,  B.K.,  and  Yu,  K.Y.
(2006), Estimation of individual tree and tree
height  using  color  aerial  photograph  and LiDAR  data,  Korean  Journal  of  Remote Sensing, Vol. 22, No. 6, pp. 543-551.
Chang,  A.J.,  Kim,  Y.M.,  Kim,  Y.I.,  Lee,  B.K.,  and Eo, Y.D. (2012), Estimation of canopy cover in forest using KOMPSAT-2 satellite images, Journal  of  the  Korean  Society  for  Geospatial Information  System,  Vol.  20,  No.  1,  pp.  83- 91.
Chehata  N,  Orny  C,  Boukir  S,  Guyon  D,  Wigneron JP.  2014.  Object-based  change  detection  in wind  storm-damaged  forest  using  high resolution multispectral images. International Journal  of  Remote  Sensing .  35(13):4758– 4777.
Cheng,  J.;  Bo,  Y.;  Zhu,  Y.;  Ji,  X.  A  novel  method for  assessing  the  segmentation  quality  of high-spatial resolution remote-sensing images. Int. J. Remote Sens. 2014, 35, 3816– 3839.
Chopping,  M.,  Moisen,  G.,  Su,  L.,  Laliberte,  A., Rango,  A.,  Martonchik,  J.V.,  and  Petersm D.P.  (2008),  Large  area  mapping  of  south western  forest  crown  cover,  canopy  height, and biomass using MISR, Remote Sensing of Environment,  Vol.  112,  No.  5,  pp.  2051- 2063.
Chuvieco  E,  Huete  A.  2010. Fundamentals  of satellite  remote  sensing .  Boca  Raton:  Taylor
& Francis. 468 p.
Conchedda  G,  Durieux  L,  Mayaux  P.  2008.  An object-based  method  for  mapping  and change  analysis  in  mangrove  ecosystem. International  Journal  of  Remote  Sensing . 63(5):578–589.
D’iorio, M.; Jupiter, S.D.; Cochran, S.A.; Potts, D.C. Optimizing remote sensing and GIS tools for mapping and managing the distribution of an invasive  mangrove  (Rhizophora  mangle)  on South Molokai, Hawaii. Mar. Geodesy 2007, 30, 125–144.
Everaerts  J.  2008.  The  use  of  unmanned aerial vehicles (UAVs) for remote sensing  and  mapping. The  International Archives  of  The  Photogrammetry,  Remote Sensing  and  Spatial  Information  Sciences . 38:1187–1192.
Getzin  S,  Nuske  RS,  Wiegand  K.  2014.  Using unmanned  aerial  vehicle  (UAV)  to  quantify spatial  gap  patterns  in  forests. Remote  Sens . 6(8):6988–7004.
Heenkenda,  M.;  Joyce,  K.;  Maier,  S.;  Bartolo,  R. Mangrove  species  identiﬁcation:  Comparing worldview-2 with aerial photographs. Remote Sens. 2014, 6, 6064–6088. [CrossRef].
Held, A.; Ticehurst, C.; Lymburner, L.; Williams, N. High resolution mapping of tropical mangrove  ecosystem  susing  hyperspectra land  radar  remotesensing.  Int.  J.RemoteSens. 2003,24,2739–2759.
Kamal,  M.;  Phinn,  S.  Hyperspectral  data  for mangrove species mapping: A comparison of pixel-based  and  object-based  approach. Remote Sens. 2011, 3, 2222–2242.
Kattenborn, T., Sperlich, M., Bataua, K., and Koch, B.  (2014).  Automatic  single  palm  tree detection  in  plantations  using  UAV-based photogrammetric point clouds, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial  Information  Sciences,  ISPRS,  5-7 September,  Zurich,  Switzerland,  Vol.  XL-3, pp. 139-144.
Mackenzie,  J.R.;  Duke,  N.C.;  Wood,  A.L.  The Shoreline  Video  Assessment  Method  (S- VAM):  Using  dynamic  hyperlapse  image acquisition  to  evaluate  shoreline  mangrove forest  structure,  values,  degradation  and threats. Mar . Pollut . Bull . 2016 , 109 ,  751– 763, doi:10.1016/j.marpolbul.2016.05.069.
Pham, T.; Yokoya, N.; Bui, D.; Yoshino, K.; Friess,
D. Remote sensing approaches for monitoring  mangrove  species,  structure,  and biomass: Opportunities and challenges. Remote Sens. 2019 , 11 , 230 Zarco-Tejada,  P.J.,  Diaz-Varela,  R.,  Angileri,  V., and  Loudjani,  P.  (2014),  Tree  height quantification  using  very  high  resolution imagery  acquired  from  an  unmanned  aerial vehicle  (UAV)  and  automatic  3D  photo- reconstruction  methods,  European  Journal  of Agronomy, Vol. 55, pp. 89- 99.