## AQUASAINS

## PENGELOMPOKKAN HABITAT DASAR PERAIRAN DANGKAL BERBASIS DATA SATELIT QUICKBIRD MENGGUNAKAN ALGORITMA

## SELF ORGANISING MAP
Asmadin 1 · Vincentius P Siregar 2 · Antonius Bambang Wijanarto 3
Ringkasan Pengembangan algoritma self organising map dalam penelitian ini bertu- juan untuk mengelompokkan habitat per- airan dangkal berbasis data satelit Quick- bird. Data primer dikumpulkan melalui da- ta penginderaan jauh dan survey lapang, sedangkan data sekunder dikumpulkan da- ri penelitian yang relevan. Hasil peneliti- an menunjukkan bahwa klasifikasi algori- tma self organising map dapat mengklas- ter/mengklasifikasi citra Quickbird dari ber- bagai kombinasi kanal. Dari berbagai kom- binasi input data setelah direduksi kolom air dengan algoritma Lyzenga, Self organi- sing map menunjukkan hasil klaster yang relatif baik. Algoritma Lyzenga dapat meng- elompokkan habitat perairan dangkal 6 (enam) kelas habitat, yaitu karang mati (merah), karang hidup (hijau), lamun (orange), pa- sir (kuning), dan habitat campuran (hijau muda), daratan (hitam) dan perairan (bi- ru). Setelah menggunakan self organising map secara visual terlihat 6 kelas habitat yang berbeda dari Lyzenga, yaitu karang mati (kuning), karang hidup (cyan), lamun (ungu), pasir (kuning), dan habitat cam- puran (biru), daratan (hijau) dan perair- an (coklat). Algoritma self organising map
1 )Fakultal Perikanan dan Ilmu Kelautan Universi- tas Haluoleo Jl HAE Mokodompit Kampus Bumi Tridharma Andionohu Kendari 93232 2 ) Departe- men ITK FPIK IPB Bogor 3 ) Bakorsurtanal Cibi- nong Jawa Barat E-mail: agussu.san@gmail.com
dapat mengurangi kesalahan tematik habi- tat perairan dangkal dan sangat memban- tu proses ekstraksi ROI ( region of interset ) untuk reklasifikasi lebih lanjut dengan tek- nik klasifikasi supervised.
Keywords Pengelompokkan, Self organi- sing map, Lyzenga, Habitat dasar perairan dangkal, Quickbird

## PENDAHULUAN
Berbagai studi sebelumnya menyatakan bah- wa self-organizing map (SOM) dapat men- jadi alternatif untuk klasfikasi citra multi- layer perceptron (MLP) pada jaringan sa- raf tiruan di tingkat per pixel dan sub- pixel, meskipun performansi dari SOM dan MLP tidak dapat diperbandingkan dalam mengestimasi dan memetakan kenampak- an citra [1]. Salah satu metode penilaian kesalahan tematik berdasarkan satuan pi- xel adalah menggunakan output dari sua- tu klasifikasi untuk mengestimasi ketida- kpastian tematik [2]. Selanjutnya penen- tuan seleksi paling banyak tersedia peng- klasifikasi untuk pemetaan penutupan lah- an atau prediksi ketidakpastian tematik. [3]Standar algoritma secara supervised sa- ngat lambat dan seringkali masalah seder- hana memerlukan ratusan iterasi untuk men- capai konvergensi. Guna mereduksi dimen- si input pola ke jumlah yang lebih sedikit
Asmadin 1 et al.
sehingga pemrosesan komputer menjadi le- bih hemat, maka [4] menggunakan aplikasi SOM dalam pengenalan pola, analisis ci- tra, monitoring proses dan diagnosis kesa- lahan. Algoritma SOM pertama kalinya di- kembangkan oleh [5], bahwa rata-rata kla- sifikasi statistik atau clustering input data space dinyatakan kedalam class region de- ngan sistem pengorganisasian sendiri (man- diri). Dalam sistem penginderaan jauh per- airan dangkal, salah satu algoritma yang sering digunakan adalah algoritma depth invariant index [6] [7]. Algoritma ini ju- ga diterapkan dalam penelitian [8], [9] dan [10] sebagai pengklasifikasi habitat. Algo- ritma ini mengaplikasikan metode korek- si kolom air atau dikenal dengan Algori- tma Lyzenga. Metode ini efektif untuk me- ningkatkan kualitas identifikasi dan klasifi- kasi habitat dasar perairan dangkal seca- ra tematik. Selain itu terdapat beberapa algoritma klasifikasi citra yang digunakan untuk diskriminasi antara terumbu karang dan asosiasi habitat adalah maximum like- lihood, contextual editing dan object orien- ted [11]. Algoritma Lyzenga dan SOM ini sangat membantu tidak terlepas hanya pa- da keunggulan teknologi satelit Quickbird untuk memetakan habitat perairan dang- kal, karena kemampuannya melakukan mo- nitoring dan inventarisasi pada areal yang luas dan repetitif, biaya operasional rela- tif murah, dan resiko sangat kecil [12] dan [13]. Oleh karena itu kajian ini diperluk- an untuk mengintegrasikan dua algoritma pengelompokkan data citra kedalam kelas region dengan teknik klasifikasi secara ti- dak terbimbing. Penelitian ini sangat pen- ting manfaatnya dalam menentukan r egion of interest (ROI) yang tepat bagi penerap- an metode klasifikasi supervised lebih lan- jut dan untuk mengurangi kesalahan dan ketidakpastian tematik.

## METODE PENELITIAN
Bahan penelitian ini menggunakan data pe- nginderaan jauh hasil perekaman citra Qu- ickbird tanggal 28 September 2008 dan da- ta posisi in-situ survei lapangan 23 – 29 Ju- ni 2009 di wilayah terumbu karang di Gu- sung Karang Lebar dan Karang Congkak
Kepulauan Seribu, Provinsi Daerah Khu- sus Ibukota Jakarta sebagai data primer. Distribusi spasial karakteristik habitat da- sar perairan dangkal diolah dari citra sate- lit menggunakan beberapa pendekatan se- perti komposit Band dan penajaman ci- tra dengan algoritma Depth Invariant In- dex dan Self Organising Map . Algoritma depth invariant index ini mengaplikasikan metode koreksi kolom air [6] [7] dengan per- samaan algoritma diturunkan sebagai ber- ikut:
Y = Ln B 1 − ( k i k j ) Ln B 2 (1)
k i k j = a + p ( a 2 + 1) (2)
a = σ i − σ j 2 σ ij (3)
dimana:
Y = ideks dasar perairan; B = Band yang dipilih; k i /k j = koefisien atenuasi; σ i = Va- rians Band ke-i; σ j = varians Band ke-j; dan σ ij = Kovarians Band ke-ij
Sedangkan pembelajaran ( learning ) meng- gunakan algoritma self organising map (SOM) diadopsi dari [5]. Desain unsupervised le- arning menggunakan algoritma SOM me- miliki kemampuan atau pengorganisasian mandiri tanpa adanya pendefinisian kelas sebelumnya, sehingga membentuk suatu klas- ter dengan input minimal dari user (unit input layer) untuk membagi jumlah kelas/klaster yang dihasilkan ( unit output layer ). Eks- traksi parameter input dari penelitian ini menyelidiki kombinasi kanal citra Qukcbi- rd sebagai parameter input. Parameter tra- ining disusun dengan jumlah input kanal citra 3, training rate 0.5-0.001, radius ke- tetanggaan pixel 4 dan 10,000 iterasi.
1. Unit input layer xi diaktifkan oleh in- put data citra. Input nilai pixel citra secara linear dibuat dari skala 0.0 dan 1.0 untuk input dengan Band minimum dan maksimum.
2. Unit output layer yj merupakan output klaster. Output layer adalah kelompok yang paling dekat/mirip radius ketetangg- an pixel dari masukan yang diberikan
Gambar 1 Jaringan Algoritma ANN-SOM
Pelatihan jaringan Algoritma ANN-SOM (Gambar 1.) melalui langkah berikut:
1. Inisialisasi: (a) bobot-bobot wij (biasa- nya random antara 0 - 1); (b) laju pe- mahaman awal dan faktor penurunan- nya; dan (c) bentuk dan jari-jari (=R) topologi sekitarnya
2. Jika kondisi henti gagal, lakukan lang- kah 3-8.
3. Untuk setiap vektor masukan x, lakuk- an langkah 3-6
4. Untuk setiap j, hitung:
d 2 j = P k i x n i − w n ji 2 (4)
dimana : x n i adalah input neuron ke i pada iterasi n, dan w n ji adalah bobot dari input neuron i ke output neuron j pada iterasi n
5. Tentukan indeks j sehingga dj minimum: 6. Untuk setiap neuron j disekitar J mo- difikasi bobot:
w ji baru = w ji lama + α ( X ji − w ji lama ) (5)
7. Perbaiki kecepatan pembelajaran (mu- lai dengan 0.5 dan turunkan 0.001) 8. Uji kondisi penghentian Kondisi peng- hentian iterasi adalah selisih antara wji saat itu dengan wji pada iterasi sebe- lumnya. Apabila semua wji hanya ber- ubah sedikit saja, berarti iterasi sudah
mencapai konvergensi sehingga dapat dihentikan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pelatihan SOM bertujuan untuk mengha- silkan klaster-klaster yang merupakan rep- resentasi secara visual sesuai karakteristik fitur-fitur masing-masing kelompok dalam citra yang terintegrasi membentuk 3 bu- ah kanal RGB. Jika pelatihan SOM dija- lankan menggunakan input klasifikasi de- ngan parameter training pada Bab sebe- lumnya, maka diperoleh perbedaan kenam- pakan spasial berbagai transformasi kom- binasi Band dari satelit Quickbird (Gam- bar 2). Perbedaan yang mencolok ini ma- sih sulit diintrepretasi secara visual, karena masih ada faktor-faktor kolom air yang be- lum dikoreksi dan ini mengurangi kemam- puan panjang gelombang kanal untuk men- diskriminasi habitat perairan dangkal itu sendiri.
Pengaruh yang signifikan semakin nampak setelah citra dikoreksi berdasarkan kolom air menggunakan algoritma Lyzenga (Gam- bar 3a). Hasil transformasi metode “ Deep Invariant Index ” (algoritma Lyzenga) se- suai hasil penelitian [8] menggunakan data SPOT diperoleh klasifikasi tutupan dasar perairan ekosistem terumbu karang Kelu- rahan Pulau Panggang Kepulauan Seribu terdiri atas: (i) dominasi karang mati di- tampilkan dengan warna biru muda, (ii) dominasi karang hidup (merah), (iii) la- mun (hijau), (iv) pasir (kuning), dan (v) perairan dalam dengan kedalaman >15 m. Berbeda halnya dengan sensor Quickbird yang digunakan dari hasil klasifikasi dipe- roleh 6 kelas habitat, yaitu nampak bah- wa karang mati (merah), karang hidup (hi- jau), lamun (orange), pasir (kuning), dan habitat campuran (hijau muda). Adapun daratan (hitam) dan perairan (biru) ter- lihat dengan jelas. Intrepretasi ini relatif sama dengan [9] dan [10] yang sama-sama menggunakan Quickbird dalam penelitian ini. Substrat dasar pasir hampir mendomi- nasi seluruh wilayah kajian. Karang hidup
Gambar 2 Diagram untuk menunjukkan bagai- mana spectra suatu habitat (seperti macroalgae atau seagrass) yang mungkin berubah dengan ber- tambahnya kedalaman untuk pengukuran radian empat panjang gelombang sensor biru, hijau, me- rah dan near infra-red pada spektrum electromag- netic
lebih banyak menyebar dibagian luar ter- umbu, dibandingkan di sekitar goba, de- mikan pula dengan sebaran pasir dan tu- tupan lamun juga banyak ditemukan dise- kitar tubir karang. Perbedaan kenampak- an ini disebabkan oleh perbedaaan atenu- asi empat panjang gelombang dalam ko- lom air menghasikan pengurangan kemam- puan untuk mendiskriminasi antara habi- tat yang berbeda dengan penambahan ke- dalaman dan perbedaan spectra tercatat untuk habitat yang sama pada kedalam- an berbeda sebagaimana ditunjukkan oleh [14] pada Gambar 3.
Selanjutnya pada penerapan SOM setelah dikoreksi kolom air menggunakan algori- tma Lyzenga nampak keberhasilan aplika- si SOM. Keberhasilan aplikasi SOM tidak terlepas dari kemampuan fungsinya seba- gai cluster data citra dimensi tinggi, ge- neralisasi jaringan dapat mengenal ciri in- put yang belum pernah ditemukan sebe- lumnya, dan reduksi kenampakan spasial dari kombinasi citra dengan menunjukk- an karakteristik spasial objek secara ber- arti [5]. Perbedaan kontras terlihat dengan jelas pada daerah gobah, tubir dan darat- an (Gambar 4). Hal ini mempertegas pen- dapat [4] bahwa teknik aplikasi SOM ini dapat diterapkan dalam pengenalan pola, analisis citra, monitoring proses dan diag- nosis kesalahan. Paramater jumlah radius
ketetanggaan pixel dalam penelitian ini se- besar 4 diset lebih kecil dari 6.66 sesuai hasil penelitian [1] menggunakan citra AS- TER. Hal ini diduga karena SOM mampu memetakan objek secara baik tidak hanya citra resolusi rendah sampai sedang, tetapi juga bagi citra resolusi tinggi seperti Qu- ickbird.
Intrepretasi lain ditinjau dari analisis vi- sual menunjukkan ciri spasial dan spesifik berbeda setiap klaster berdasarkan perbe- daan warna mewakili perbedaan kelas, se- bagaimana [15] mengintrepretasi citra ha- bitat terumbu karang Midway Atoll dan [16] memetakan habitat bentik di perair- an tropik menggunakan citra Quickbird de- ngan teknik klasifikasi unsupervised ISO- DATA (iterative self organizing data ana- lysis). Menurut [13] bahwa teknik klasifika- si unsupervised mengklasifikasi secara oto- matis pixel kedalam sejumlah kelas berda- sarkan kesamaan spektral tanpa referensi spektra dari user. Lain halnya dengan algo- ritma ISODATA, kemampuan SOM dapat mengeneralisasi data habitat terumbu ka- rang yang sama kedalam satu klaster/kelas tersebut dapat diketahui dengan sendiri- nya dari distribusi nilai DN secara mera- ta di semua kanal RGB yang didefinisik- an menjadi Band 1 (Red), Band 2 (Gre- en) dan Band 3 (Blue). Algoritma ISODA- TA menurut [16] dapat menyusun klaster citra kombinasi Band Quickbird kemudian diklasifikasi lebih lanjut dengan maximum likelihood . Perbedaan semakin nampak se- telah menggunakan input Lyzenga untuk proses klaster SOM. Sama halnya dengan sensor Quickbird yang digunakan dari ha- sil klasifikasi diperoleh 6 kelas habitat, na- mun perbedaan warna terlihat bahwa ka- rang mati (ungu), karang hidup (cyan), la- mun (biru muda), pasir (kuning), dan habi- tat campuran (biru). Adapun daratan (hi- jau) dan perairan (coklat) terlihat dengan jelas. Intrepretasi ini relatif berbeda de- ngan [9] dan [10] yang sama-sama meng- gunakan Quickbird dalam penelitian ini.
Disamping kenampakan spasial diatas, se- cara statistik berdasarkan histogram Gam- bar 5 menunjukkan pola kenampakan yang berbeda satu dengan lainnya. Perubahan
Gambar 3 Kenampakan spasial hasil klasifikasi algoritma SOM
Gambar 4 Kenampakan spasial hasil klasifikasi algoritma SOM
yang signifikan terjadi setelah data input dikoreksi menggunakan algoritma Lyzenga. Kecenderungan ini terlihat dengan makin meningkatnya jumlah klaster pada kondi- si tersebut. Hal ini semakin memperkuat bahwa input data Lyzenga baik untuk re- klasifikasi lebih lanjut dengan klasifikasi ja- ringan saraf tiruan secara supervised. Ha- sil analisis statistik masing-masing klaster SOM meliputi nilai-nilai kovarians, koefi-
sien korelasi dan eigenvect o r mencermink- an keeratan hubungan kombinasi masing- masing Band untuk mengekstraksi infor- masi spasial objek (target) tersebar pada nilai DN. Hasil analisis kovarian matrik da- ri masing-masing klaster berbeda sesuai pen- cirinya. Karakteristik ini terkait preserva- si hubungan ketetanggaan sebesar 4 pixel jarak yang begitu jauh, nilai pixel ini me- rupakan data vektor ketetanggaan ruang
Asmadin 1 et al.
input yang dipetakan kedalam ruang ou- tput. Kenampakan secara spasial dan sta- tistik ini membuat SOM sangat berguna dalam analisis data dan visual dimana tu- juan umumnya adalah mewakili data da- ri suatu ruang dimensi tinggi dalam suatu ruang dimensi yang sama lemahnya untuk preservasi struktur internal dari data ru- ang input.
Berdasarkan analisis kovarian matrik me- nunjukkan adanya keeratan hubungan an- tara masing-masing variabel yaitu, Band 1 (Red), Band 2 (Green) dan Band 3 (Blue) terhadap ekstraksi objek. Nilai kovarian se- cara diagonal menunjukkan besar dan arah hubungan linear antara dua peubah Band. Nilai kovarian klaster A4 secara berurut- an menunjukkan nilai makin besar pada Band 1, 3 dan 2 dengan nilai penciri ( eigen value ) terbesar yaitu Band 1. Karakteris- tik vektor ( eigen vector ) Band 1 besaran- nya searah Band 2 dan sebaliknya terha- dap Band 3. Berbeda dengan nilai kova- rian klaster A6 secara berurutan menun- jukkan nilai makin besar pada Band 1, 2 dan 3 dengan nilai penciri (eigen value) ter- besar yaitu Band 1. Eigen vector Band 1 besarannya searah terhadap Band 2 dan 3. Karakteristik ini menunjukkan secara je- las bahwa Band 1 optimal dalam meng- ekstraksi informasi, terutama kelas pasir. Hal ini diperkuat pula oleh nilai korela- si negatif ((-)) Band 1 terhadap Band 3 masih dengan eigen value terendah diban- ding Band yang lain ataupun kombinasi lainnya. Pemetaan hubungan ketetangga- an SOM memungkinkan untuk melihat se- cara jelas output ruang dan struktur ter- sembunyi dalam data dimensi tinggi, se- perti cluster. Sebagaimana SOM didefini- sikan dengan asumsi bahwa beberapa para- meter peta, seperti parameter pembelajar- an, topology dan ukuran peta selama fase training. Kenampakan ini mempengaruhi peta akhir, sehingga sangat penting kehati- hatian untuk memilih parameter-parameter yang menghasilkan peta tepat [4]. Oleh ka- rena itu, pengembangan klasifikasi algori- tma supervised dapat mengesktrak nilai ROI lebih lanjut pada klaster tersebut, sehingga berguna sebagai target data pembelajar-
an. Guna menguji perbedaan pilihan, da- pat menggunakan beberapa komputasi ti- ruan untuk mengevaluasi kualitas peta dan menseleksi satu yang optimal untuk mewa- kili data.

## KESIMPULAN
Klasifikasi algoritma self organising map dapat mengklaster/mengklasifikasi citra Qu- ickbird dari berbagai kombinasi kanal. Dari berbagai kombinasi input data setelah di- reduksi kolom air dengan algoritma Lyze- nga, self organising map menunjukkan ha- sil yang relatif baik. Algoritma Lyzenga da- pat mengelompokkan habitat perairan dang- kal 6 (enam) kelas habitat, yaitu karang mati (merah), karang hidup (hijau), lamun (orange), pasir (kuning), dan habitat cam- puran (hijau muda), daratan (hitam) dan perairan (biru). Setelah menggunakan self organising map diperoleh 6 kelas habitat yang berbeda intrepretasi warna dari Lyze- nga, yaitu terlihat bahwa karang mati (ku- ning), karang hidup (cyan), lamun (ungu), pasir (kuning), dan habitat campuran (bi- ru), daratan (hijau) dan perairan (coklat). Algoritma self organising map dapat meng- urangi kesalahan tematik habitat perairan dangkal dan sangat membantu proses eks- traksi ROI (region of interest) untuk rekla- sifikasi lebih lanjut dengan teknik klasifika- si supervised.

## PUSTAKA
1. Hu X and Q Weng. 2009. Estimating Impe- rvious Surfaces From Medium Spatial Resolu- tion Imagery Using The Self Organizing Map and Multi-Layer Perceptron Neural Networks.
J Remote Sens, 113:2089-2102.
2. Brown KM, GM Foody dan PM Atkinson. 2009. Estimating per-pixel thematic uncertainty in remote sensing classifications. UK: Int. J. Re- mote Sense , 30(1):209–229.
3. Rajapandian VVJ and N Gunaseeli. 2007. Mo- dified Standard Backpropagation Algorithm wi- th Optimum Initialization for Feedforward Ne- ural Networks. IJISE ,GA, 1(3):86-89.
4. Uriarte EA and FD Martin, 2005. Topology Preservation in SOM. Faculty of Engineering, University of Deusto. Bilbao: Intl J Mathema- tical and Computer Sciences , 1:1.
Gambar 5 Histogram Klasifikasi Algoritma SOM
5. Kohonen T. 1984. Self Organizing and Asso- ciative Memory . Berlin: Springer-Verlag.
6. Lyzenga, D.R., 1978, Passive remote sensing techniques for mapping water depth and bot- tom features. Applied Optics , 17:379–383.
7. Lyzenga, D.R., 1981, Remote sensing of bot- tom reflectance and water attenuation para- meters in shallow water using aircraft and Lan- dsat data. Intl J. Remote Sens , 2:71–82. 8. Sulma S, dan D Kushardono. 2006. Pemanfa- atan Citra Satelit SPOT-5 untuk Identifikasi Terumbu Karang di Perairan Kepulauan Se- ribu. Jakarta: Majalah Berita Inderaja LAP- AN , V(9):31-33. 9. Amri K, Siregar VP, Takwir A dan Asma- din. 2010. Kajian Akurasi Citra Satelit Quick- bird dengan Metode Differential Global Posi- tioning untuk Klasifikasi Tipe Substrat Dasar Perairan Karang Congkak dan Karang Lebar Kepulauan Seribu. Jurnal Kelautan Nasional , 5(1):25-32
10. Siregar VP, S Wouthuyzen, S Sukimin, SB Agus, MB Selamat, Adriani, Sriati dan Muzaki. 2010. Informasi Spasial Habitat Perairan Dangkal dan Pendugaan Stok Ikan Terumbu Menggunak- an Citra Satelit. Bogor: SEAMEO BIOTROP- FPIK IPB . 11. Benfield SL, H M Guzman, J M Mairs and JAT Young. 2007. Mapping the distribution of coral reefs and associated sublittoral habi-
tats in Pacific Panama: a comparison of optical satellite sensors and classification methodolo- gies. Intl J Remote Sens, 28(20):5047-5070. 12. Mumby, P.J., Green, E.P., Clark, C.D., Edwa- rds, A.J., 1998. Digital analysis of multispe- ctral airborne imagery of coral reefs. Coral Re- efs 17, 59–69.
13. Green EP, PJ Mumby, AJ Edwards, and CD Clark. 2000. Remote Sensing Handbook for Tro- pical Coastal Management . Paris: UNESCO. 14. Mumby PJ, and Edwards AJ. 2004. Benefi- ts of water column correction and contextual editing for mapping coral reefs. Intl J Remote Sens , 19:203-210.
15. Camacho, MA. 2006. Depth Analysis of Mi- dway Atoll Using Quickbird Multispectral Ima- ging Over Variable Substrates . Monterey: Na- val Postrgraduate School.
16. Mishra D, S Narumalani, D Rundquist, and M Lawson. 2006. Benthic Habitat Mapping in Tropical Marine Environments Using Qu- ickbird Multispectral Data. American Socie- ty for Photogrammetry and Remote sensing, New York: Photogrametric Engineering and Remote Sensing , 72(9):1037-1048.