## INTEGRASI OBIA DAN BTM UNTUK PEMETAAN KOMPLEKSITAS HABITAT TERUMBU KARANG DI PERAIRAN PULAU HARAPAN-KELAPA, KEPULAUAN SERIBU

## OBIA AND BTM INTEGRATION FOR MAPPING HABITAT COMPLEXITY OF CORAL REEFS ON HARAPAN-KELAPA ISLANDS, KEPULAUAN SERIBU
Tarlan Subarno a* , Vincentius Paulus Siregar a , Syamsul Bahri Agus a
a Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan-IPB, Bogor *E-mail: alanawani@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
The  habitat  complexity  is  indirectly  closely  related  to  reef  fish  abundance.  This  study  aims  to  map  reefs habitat complexity by integrating object-based image analysis (OBIA) and habitat complexity analysis using benthic  terrain  modeler  (BTM).  The  datasets  used  were  SPOT-7  imagery  and  water  depth  derived  from satellite  imagery.  The ground  check was  conducted to collect field data used as  reference  for  classification and  accuracy  assessment  of  classification  results.  Classification  of  SPOT-7  imagery  was  performed  using support vector machines (SVM) algorithm, by grouping shallow waters habitats into 4 classes on level 2 and 3 classes  on  level  3.  Accuracy  assessment  was  done  by  confusion  matrix  and  resulting  overall  accuracy  (OA) 83.55%  for  level  2  and  79.66%  for  level  3.  The  habitat  complexity  was  analyzed  using  rugosity  analysis method  (Arc-Chord  Ratio)  from  benthic  terrain  modeler  (BTM)  to  obtain  rugosity  index  in  reefs  area.  The substrate  covers  were  obtained  from  OBIA  and  complexity  of  habitats  were  obtained  from  BTM,  then  the overlay result shows varying rugosity index on the reef area in Harapan-Kelapa Islands.
Keywords : coral reefs, OBIA, habitat complexity, rugosity

## ABSTRAK
Kompleksitas  habitat  terumbu  karang  secara  tidak  langsung  erat  kaitannya  dengan  kelimpahan  ikan terumbu.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  kompleksitas  habitat  terumbu  dengan mengintegrasikan klasifikasi citra berbasis objek dan analisis kompleksitas habitat menggunakan benthic terrain modeler (BTM). Set data  yang digunakan adalah citra SPOT-7 dan data kedalaman yang diturunkan dari citra satelit dikombinasi dengan hasil survei lapang. Survei lapangan dilakukan untuk mengumpulkan data  yang  digunakan  sebagai  referensi  klasifikasi  dan  uji  akurasi  hasil  klasifikasi.  Klasifikasi  dilakukan menggunakan  algoritma support  vector  machines (SVM),  dengan  mengelompokkan  habitat  perairan dangkal  menjadi  4  kelas  pada  level  2  dan  3  kelas  pada  level  3.  Hasil  uji  akurasi  yang  dilakukan menggunakan  matriks  eror  diperoleh  nilai overall  accuracy (OA)  sebesar  83.55%  untuk  Level  2  dan 79.66%  pada  level  3.  Kompleksitas  habitat  dianalisis  menggunakan  metode arc-chord  ratio untuk memeroleh  indeks  rugositas  di  area  terumbu  karang. Overlay antara  sebaran  habitat  bentik  dari  hasil OBIA  dan  kompleksitas  habitat  memperlihatkan  nilai  indeks  rugositas  yang  bervariasi  pada  kawasan terumbu karang Pulau Harapan-Kelapa dan ditemukan nilai indeks yang tinggi pada kelas karang hidup.
Kata kunci : terumbu karang, OBIA, kompleksitas habitat, rugositas

## Coastal and Ocean Journal
e-ISSN: 2549-8223
Journal home page: http://coj.pksplipb.or.id/; email: journal@pksplipb.or.id

## 1. PENDAHULUAN
Informasi  dasar  ekosistem  terumbu karang  seperti  sebaran  dapat  diesktraksi dengan  mudah  dari  citra  satelit. Penggunaan  teknik  klasifikasi  berbasis objek  (OBIA)  untuk  pemetaan  di  wilayah pesisir  dan  laut  cukup  populer  beberapa tahun terakhir. Misalnya untuk pemetaan ekosistem  terumbu  karang  dan  habitat perairan  dangkal  (Anggoro  et  al.  2015; Phinn  et  al.  2012;  Wahidin  et  al.  2015; Zhang  et  al.  2013),  untuk  pemetaan padang  lamun  (Baumstark  et  al.  2016; Urbański  et  al.  2009),  dan  untuk pemetaan  mangrove  (Jhonnerie  et  al. 2015;  Kamal  et  al.  2015).  Secara  umum, aplikasi teknik OBIA untuk klasifikasi citra satelit  memberikan  hasil  dengan  akurasi yang  lebih  baik  dari  penggunaan  teknik konvesional berbasis piksel.
Peran  teknologi  geospasial  dapat dimanfaatkan  lebih  jauh  untuk  mengkaji ekosistem  perairan  dangkal,  termasuk terumbu karang. Misalnya untuk menduga kelimpahan  ikan  pada  wilayah  terumbu karang (Siregar et al. 2013). Kompleksitas habitat  merupakan  salah  satu  parameter yang  perlu  diperhatikan  dalam  mengkaji ekosistem  perairan  dangkal,  utamanya terumbu  karang.  Beberapa  penelitian, diantaranya  Wedding  et  al.  (2008) menemukan  hubungan  positif  antara kelimpahan  spesis  dengan  kompleksitas habitat  terumbu.  Kompleksitas  habitat terumbu dapat diukur dengan pendekatan nilai  rugositas,  dimana  rugositas  atau indeks kekasaran permukaan, merupakan gambaran  tingkat  kerumitan  bentuk permukaan dasar perairan. Dalam hal ini, semakin  banyak  fitur  yang  menyusun suatu  habitat,  akan  semakin  kompleks keadaan habitat tersebut.
Indeks  rugositas  dapat  diukur dengan  pendekatan  konvensional  yaitu pengukuran insitu  menggunakan transek rantai  (Knudby  and  LeDrew  2007),
menggunakan  robot  bawah  air  atau autonomous
underwater vehicles
(Friedman  et  al.  2012),  dan  dapat  pula dianalisis secara spasial dengan menghitung  selisih  luas  permukaan ( surface )  terhadap  luas  penampang ( planar ).  Analisis  tersebut  memanfaatkan data  kedalaman  yang  menjadi  acuan perhitungan  luas  permukaan  melalui pendekatan triangulated irregular network (TIN).  Konsep  tersebut  telah dikembangkan  oleh  Wright  et  al.  (2005), dan  dilanjutkan  oleh  Du  Preez  (2014) dengan melibatkan polygon sebagai acuan perhitungan rugositas. Sejauh ini, metode tersebut  telah  dikemas  dalam  bentuk toolbox dengan  sebutan Benthic  Terrain Modeler (BTM)  yang  terintegrasi  dengan perangkat analisis spasial ArcGIS . Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengkombinasikan  metode Object-Based Image Analysis (OBIA) dan Benthic Terrain Modeler (BTM)  untuk  mengklasifikasi habitat  perairan  dangkal  di  Kepulauan Seribu  bagian  Utara.  Pada  penelitian  ini, digunakan  teknik  klasifikasi  OBIA  untuk mengklasifikasi  habitat  perairan  dangkal pada Level 2 (L2), kemudian mengklasifikasi  kelas  terumbu  karang pada  skala  yang  lebih  detail  di  Level  3 (L3).  Kombinasi  teknik  OBIA  dan  BTM dilakukan untuk memetakan kompleksitas  habitat  berdasarkan  kelas yang  diperoleh  dari  klasifikasi  berbasis objek.  Hasil  yang  diperoleh  diharapkan dapat  menjadi  acuan  dalam  melakukan pengelolaan ekosistem pesisir, khususnya terumbu karang maupun untuk penelitian terkait lainnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Tempat dan Waktu Penelitian ini dilakukan di Kepulauan Seribu bagian Utara, terdapat 5 pulau-pulau  kecil  yang  termasuk  dalam lokasi  penelitian  yaitu  Pulau  Harapan,
Gambar 1. Lokasi penelitian terletak di Kepulauan Seribu bagian Utara, DKI Jakarta
Kelapa,  Kelapa  Dua,  Kaliageh,  dan sebagian  wilayah  Pulau  Panjang.  Pulau Harapan  dan  Pulau  Kelapa  adalah  dua buah pulau yang saling berdampingan dan disatukan  dengan  jalan  penghubung  di antara  keduanya.  Tiga  dari  lima  pulau  di lokasi  penelitian  ini  merupakan  pulau berpenghuni.  Secara  administrasi  lokasi penelitian  termasuk  dalam  wilayah kecamatan  Kepulauan  Seribu  Utara, Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu  –  Jakarta.    Berdasarkan  posisi geografis,  lokasi  penelitian  terbentang antara  106 o 33’9.3”BT  dan  5 o 38’35”LS  – 106 o 35’44”BT  dan  5 o 39’58.39”LS.  Lokasi penelitian ditunjukkan pada Gambar 1 .

## 2.2. Pengumpulan Data
Data  utama  yang  digunakan  adalah citra  multispektral  SPOT-7,  dengan perekaman  tanggal  12  Juni  2016.  Citra
SPOT-7  terdiri  atas  4  kana;l,  yaitu  band biru,  hijau,  merah,  dan  NIR  ( Near- Infrared ).  Citra  SPOT-7  memiliki  resolusi spasial  6m  pada  band  multispektral,  dan 1,5m  pada  band  pankromatik  ( Tabel  1 ). Data lapangan digunakan sebagai training dan  validasi  hasil  klasifikasi  citra  satelit. Data lapangan diperoleh dari hasil survey lapang  yang  dilakukan  pada  bulan  Juni dan November 2016.
Pengumpulan
data lapangan dilakukan
menggunakan
metode sistematik random sampling, dengan jarak antara  titik  sampling  sekitar  20m. Penentuan  lokasi  pengamatan  untuk mewakili lokasi penelitian dilakukan pada saat  perancangan  survey  lapang,  dengan melakukan  interpretasi  visual  pada  citra WorldView -2  (WV2).  Citra  WV2  yang digunakan adalah citra dengan perekaman pada tahun 2013, Tabel 1. Karakteristik cintra satelit SPOT-7 Band Panjang Gelombang Resolusi Spasial Band 1 (Biru) 485 nm 6 m Band 2 (Hijau) 560 nm 6 m Band 3 (Merah) 660 nm 6 m Band 4 (NIR) 825 nm 6 m Panchromatic 597,5 nm 1,5 m
sehingga  hanya  dapat  digunakan  untuk pengumpulan  data  lapangan  dilakukan menggunakan  metode  sistematik  random sampling,  dengan  jarak  antara  titik sampling  sekitar  20m.  Penentuan  lokasi pengamatan  untuk  mewakili  lokasi penelitian dilakukan pada saat perancangan  survey  lapang,  dengan melakukan  interpretasi  visual  pada  citra WorldView -2  (WV2).  Citra  WV2  yang digunakan adalah citra dengan perekaman  tahun  2013,  sehingga  hanya digunakan untuk penentuan titik pengamatan. Pengumpulan data mempertimbangkan  keragaman  tutupan bentik  perairan  dangkal  dan  resolusi spasial citra satelit yang digunakan dalam klasifikasi.  Proses  pengamataan  lapangan menggunakan transek kuadrat berukuran 1m 2 dan GPS Trimble Geo Ext 2800. Setiap titik  pengambilan  data  dibantu  dengan menggunakan  kamera  bawah  air  untuk memudahkan post processing dan pengkategorian set data.
2.3. Analisis Data Pengolahan  citra  digital  dilakukan dengan  menerapkan  pra  pengolahan  dan analisis melalui klasifikasi dengan menerapkan  algoritma machine  learning . Informasi  kompleksitas  habitat  diperoleh melalui analisis rugositas habitat menggunakan perangkat pemodelan habitat  yang  dikenal  dengan Benthic Terrain Modeler (BTM).
2.3.1. Pre-processing Pra  pengolahan  data  dilakukan terhadap  data  lapangan  dan  data  citra satelit.  Data  hasil  pengamatan  lapangan dikelompokkan kedalam kelas habitat, L2 sebanyak 4 kelas dan L3 sebanyak 3 kelas. Kelas  habitat  yang  digunakan  pada  L2 adalah terumbu karang, lamun, pasir, dan rubble.  Adapun  pada  L3,  kelas  terumbu karang dari L2 diklasfikan menjadi karang mati, karang hidup, dan karang
bercampur rubbble . Citra SPOT-7 terlebih dahulu dilakukan pemrosesan awal dalam rangkaian  pengolahan  citra.  Pemrosesan awal  ini  meliputi  koreksi  standar  dalam pengolahan citra yaitu koreksi atmosferik, koreksi geometrik dan pemotongan untuk memfokuskan ke daerah kajian.

## 2.3.2. Klasifikasi  Citra  dan  Akurasi Assesment
Teknik  klasifikasi  yang  digunakan adalah  klasifikasi  berbasis  objek  yang dilakukan  pada  3  level,  dengan  hirarki seperti  pada Gambar  2 .  L1  dilakukan untuk  masking  laut  dalam  dan  daratan, sehingga  pada  analisis  selanjutnya  hanya difokuskan  pada  perairan  dangkal.  Kelas habitat pada L2 dikelompokkan menjadi 4 kelas, yaitu pasir, lamun, terumbu karang dan  rubble,  dimana  kelas-kelas  tersebut merupakan  kelas  yang  umum  paling dijumpai  pada  perairan  dangkal.  Kelas terumbu  karang  dari  L2  selanjutnya dikelaskan  menjadi  3  kategori  pada  L3, yaitu  karang  hidup,  karang  mati,  dan karang bercampur rubble . Hasil klasifikasi dari  L2  dan  L3  berupa  poligon-poligon kelas digunakan sebagai acuan ( boundary ) untuk  menghitung  indeks  rugositas  pada masing-masing kelas tersebut.
Segmentasi sebagai salah satu tahap penting  dalam  klasifikasi  berbasis  objek, dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma multiresolution  segmentation pada  setiap level. Objek  scale merupakan  parameter yang  mengontrol  ukuran  rata-rata  objek yang  terbentuk  dari  hasil  segmentasi. Object scale yang diterapkan pada masing- masing  level  yaitu  40,10,  dan  5  berturut- turut dari L1, L2, dan L3. Untuk nilai-nilai setiap  parameter  segmentasi  lainnya, seperti shape , homogeneity, dan color pada klasifikasi ini mengikuti nilai default.
Klasifikasi  pada  L1  menggunakan nilai treshold  band  ratio ,  berdasarkan evaluasi visual citra yang telah disegmentasi,  diterapkan  nilai treshold
Gambar 2. Hirarki klasifikasi untuk pemetaan kompleksitas habitat terumbu karang
pada  kelas  darat  yaitu  B1/B4<1,  kelas perairan  dangkal  B1/B3  <1.1  dan perairan dalam adalah B1/B3 >1.1 dengan parameter unclassified .  L2  dan  L3 menggunakan  algoritma Support  Vector Machine (SVM) dengan parameter brightness,  maximum  different ,  dan texture . Data lapangan digunakan sebagai training  sampel  dan  untuk  pendugaan akurasi  pada  klasifikasi  L2  dan  L3.
Pendugaan akurasi dilakukan menggunakan confution matrix
(Congalton  1991)  untuk  memperoleh akurasi  hasil  klasifikasi  pada  L2  dan  L3. Parameter  klasifikasi  yang  dihitung  dari confusion  matrix yaitu overall  accuracy (OA), producer’s accuracy (PA), dan user’s accuracy (UA).

## 2.3.3. Analisis Kompleksitas Habitat
Kompleksitas menggambarkan tingkat  kerumitan  permukaan,  dalam  hal ini  adalah  bentuk  dan  kekasaran permukaan  suatu  habitat  perairan dangkal.  Rugositas  ( rugosity )  merupakan salah  satu  pendekatan  untuk  mengukur kompleksitas  suatu  habitat  (Du  Preez 2014).  Rugositas  merupakan  rasio antara jarak  2  titik  secara  horizontal  dengan mengikuti  kontur  permukaan  dan  jarak dua  titik  pada  bidang  datar  (untuk  2 dimensi).  Adapun  secara  tiga  dimensi, merupakan  luas  area  permukaan  habitat
beserta  konturnya  dibagi  dengan  luas permukaan  pada  bidang  datar.  Semakin kompleks  permukaan  habitat  maka  akan semakin  besar  nilai  indeks  yang dihasilkan,  sebaliknya  jika  permukaan suatu habitat tergolong datar, nilai indeks yang  dihasilkan  akan  semakin  mendekati nilai  1.  Persamaan  umum  untuk menghitung indeks rugositas habitat yaitu (Du Preez 2014) :
(rugositas 2 dimensi) atau
(rugositas 3 dimensi)
Tahapan  yang  dilakukan  untuk menghitung  indeks  rugositas  pada  kajian ini  yaitu  (1)  indeks  rugositas  pada  L2 menggunakan  poligon  hasil  klasifikasi berbasis  objek  pada  L2  yaitu  kelas terumbu karang, lamun, rubble dan pasir, sehingga diperoleh nilai rugositas berdasarkan kelas-kelas pada L2; (2) pada level 3, poligon kelas terumbu karang dari L2,  digunakan  sebagai  batasan  untuk mengklasifikasi  habitat  pada  L3,  yaitu untuk  kelas  karang  hidup,  karang  mati, dan  karang  rubble;  (3)  poligon  yang terbentuk berdasarkan kelas habitat pada L3  digunakan  sebagai boundary data
untuk  menghitung  rugositas  per  masing- masing  poligon  kelas  habitat;  (4)  input data elevasi sebagai acuan luas permukaan  ( contoured  area )  adalah  data batimetri berformat raster yang merupakan hasil kombinasi antara model batimetri dari citra satelit dan pengukuran  insitu  (Subarno  et  al.  2016);
(5) pemodelan indeks rugositas menggunakan
pendekatan yang dikembangkan  oleh  Du  Preez  (2014), dalam  bentuk tools dengan  nama Arc- Chord Ratio (ACR) yang terintegrasi pada Benthic Terrain Model (BTM).
3. HASIL DAN DISKUSI
3.1.  Klasifikasi  Habitat  Perairan  Laut dangkal
Klasifikasi  habitat  perairan  laut dangkal  diperoleh  luasan  yang  bervariasi pada  setiap  kelas  habitat,  sebagaimana disajikan pada Tabel 2 .
Hasil  klasifikasi  habitat  bentik  pada L2  diperoleh  sebaran  habitat  yang  paling luas  adalah  kelas  pasir  dengan  luasan 233,89  ha,  sedangkan  habitat  dengan luasan  paling  kecil  adalah  kelas  lamun yang  hanya  51,22  ha.  Kelas  terumbu karang  yaitu  seluas  87,008  ha,  umumnya dijumpai  pada  wilayah  sekitar reef  slope ( Gambar  3c ).  Nilai  akurasi  hasil klasifikasi pada L2, diperoleh dengan nilai yang  cukup  tinggi,  baik  untuk  OA,  UA, maupun PA, yaitu diatas 70%, namun jika diperhatikan  pola  sebaran  kelas  pada  L2, terdapat  area  yang  diduga  misklasifikasi misalnya  dijumpai  kelas  terumbu  pada daerah dermaga. Lokasi tersebut seharusnya  tidak  terdapat  kelas  terumbu karang  jika  dilakukan  pengamatan
langsung di lapangan. Kesalahan pengklasifikasian  tersebut  diduga  karena pada daerah dermaga memiliki ketampakan  warna  yang  sangat  mirip dengan  wilayah  terumbu.  Ketiadaan  data training pada daerah tersebut juga diduga menjadi salah satu faktor yang menyebabkan  kesalahan  klasifikasi  oleh komputer.
Kemampuan  citra  satelit  untuk mendefinisikan  kelas  habitat,  termasuk terumbu  karang  sangat  ditentukan  oleh beberapa  hal,  salah  satunya  adalah  data lapangan yang digunakan sebagai referensi.  Klasifikasi  yang  dilakukan untuk mendetilkan kelas terumbu karang pada  L3  menjadi  3  kategori,  diperoleh luasan  terbesar  adalah  kelas  karang hidup,  yaitu  sebesar  54,8  ha.  Angka tersebut  sangat  signifikan  perbedaannya dibanding  kategori  karang  mati  dan karang  bercampur rubble .  Luasan  ini tersebar  di  lima  pulau  meliputi  lokasi kajian.  Berdasarkan  Gambar  3d,  sebaran kelas  karang  hidup  secara  umum  lebih banyak  dijumpai  di  sebelah  Timur  Pulau Harapan  dan  sebelah Barat  Pulau  Kelapa. Luasan  perolehan  karang  hidup  pada  L3 tidak  lepas  dari  hasil  klasifikasi  L2. Akurasi data yang dihasilkan baik pada L2 maupun  L3  yang  diwakili  oleh  akurasi keseluruhan  (OA)  telah  diperoleh  angka yang  cukup  memuaskan  yaitu  83,55% pada  L2  untuk  4  kelas  dan  79,66%  pada L3  untuk  3  kelas.  Nilai  ini  mirip  dengan akurasi  keseluruhan  yang  diperoleh Selamat et al. (2012), yang mengkelaskan habitat  bentik  di  daerah  Karang  Lebar Kepulauan  Seribu  dan  memperoleh  OA sebesar 82,1%.
Tabel 2. Summary parameter akurasi menggunakan matriks eror pada level 2 dan 3 Level 2 (OA =  83.55) Level 3 (OA = 79.66) Kelas Area (Ha) UA (%)  PA (%) Kelas Area (Ha) UA (%)  PA (%) Terumbu Krg 87.008 82.93 80.95 Krg Hidup 54.800 75.00 90.00 Rubble 36.958 72.73 82.76 Krg Mati 2.256 80.00 66.67 Pasir 233.896 89.36 87.50 Krg bercampur alga  29.952 85.00 80.95 Lamun 51.222 87.10 81.82
Gambar  3. Hasil  klasifikasi  penutupan  habitat  bentik  pada  perairan  Pulau  Harapan- Kelapa,  (a)  Komposit  RGB  citra  SPOT  7;  (b)  hasil  klasifikasi  pada  level  1;  (c) klasifikasi pada level 2 dikelompokkan menjadi 4  kelas habitat;  dan  (d) hasil klasifikasi pada level 3 kelas terumbu karang menjadi 3 kelas

## 3.1. Kompleksitas habitat terumbu
Indeks  rugositas  dianalisis  pada setiap  kelas  habitat  hasil  klasifikasi  L2 dan  L3  dengan  acuan  polygon  yang terbentuk.  Nilai  minimal  adalah  1  yang menunjukkan  bahwa  pada  area  tersebut datar  sehingga  luas  antara  penampang permukaan  ( surface )  dan  planarnya adalah  sama.  Nilai-nilai  maksimum  pada setiap kelas terlihat berbeda-beda dimana
pada  level  2  paling  tinggi  pada  kelas terumbu  karang,  dan  pada  level  3  pada kelas karang hidup ( Tabel 3 ). Tabel  3 memperlihatkan  nilai indeks  rugositas  maksimal  yang  tertinggi pada  L2  adalah  pada  kelas  terumbu karang,  menunjukkan  bahwa  pada  area kelas  habitat  terumbu  tersebut  memiliki struktur  kompleksitas  yang  lebih  tinggi dari kelas lainnya.
Tabel 3 . Nilai-nilai kompleksitas habitat pada masing-masing kelas Level/Kelas Min Maks Rata2 StDev Level 2 Terumbu karang 1 1.3529658 1.0043253 0.0144901 Rubble 1 1.2775466 1.0015784 0.0098024 Pasir 1 1.3425846 1.0006289 0.0044275 Lamun 1 1.2322272 1.001522 0.0081279 Level 3 Karang Hidup 1 1.35296583 1.00657559 0.01767507 Karang Mati 1 1.11978972 1.00029185 0.00265910 Karang bercampur rubble 1 1.13878882 1.00057230 0.00405583
Formasi  terumbu  yang  beragam  hingga membentuk  kedalaman  yang  bervariasi dan menjadikan luas penampang permukaan  ( surface )  jauh  lebih  luas  dari penampang dasarnya (planar). Perbedaan luas  yang  signifikan  ini  menjadikan  hasil analisis  kompleksitas  pada  area  terumbu lebih besar dari kelas lainnya. Kelas pasir dan rubble menghasilkan  nilai  rugositas yang rendah, mengindikasikan permukaan  dasar  perairan  pada  habitat ini cenderung datar dan tidak menunjukkan  perbedaan  luas  yang signifikan antara surface dan planar . Kelas pasir menunjukkan nilai rugositas maksimal  kedua  setelah  kelas  terumbu karang  dan  lebih  besar  dari  kelas  lamun dan rubble ,  nilai  indeks  yang  tinggi  ini kemungkinan  pada  beberapa  area  kelas pasir  terdapat  pada  permukaan  yang
tergerus  atau  lebih  dalam  dari  kelas sekitarnya  sehingga  menjadikan  luas surface lebih tinggi dari luas planar . Kelas pasir  secara  umum  berada  pada  wilayah yang  lebih  datar  dengan  bentuk  habitat yang  lebih  sederhana  dari  kelas  lainnya, hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  rata-rata indeks  rugositas  yang  menunjukkan  nilai paling kecil dari kelas lainnya.
Terdapat  hubungan  positif  antara kompleksitas  habitat  dengan  aktivitas ekologi  di  kawasan  terumbu  karang (Ferrari  et  al.  2016;  Kuffner  et  al.  2006). Kajian  aspek  kompleksitas  habitat  secara spasial  dapat  bermanfaat  sebagai  salah satu  indikator  keragaan  ekologi  pada suatu  wilayah.  Kajian  ini  memanfaatkan potensi data citra satelit untuk mengestimasi  kompleksitas  habitat  yang dapt  dikombinasikan  dengan    klasifikasi
Gambar  4. Overview profil  kedalaman,  klasifikasi  habitat,  dan  indeks  rugositas  (a) tampilan  citra  SPOT  7  dan  kotak  merah  menandakan  lokasi  subset  untuk overview , (b) tampilan 2 dimensi hasil klasifikasi antara L3 dioverlay dengan L3, (c) profil 3  dimensi kedalaman perairan pada lokasi subset, (d) overlay antara kelas  habitat  L3  dan  profil  kedalaman,  dan  (e)  indeks  rugositas  habitat  pada lokasi subset.
habitat bentik. Kelebihan yang ditawarkan adalah  kemampuan  memetakan  indeks kompleksitas  habitat  (rugositas)  secara spasial  dalam  area  yang  luas  dengan waktu yang singkat dibandingkan dengan teknik  konvensional,  yaitu  pengukuran insitu  (Du  Preez  2014).  Kelebihan  lain adalah  memungkinkan  untuk  melakukan pemetaan kompleksitas berdasarkan variasi  kategori  penutupan  habitat. Kedepannya, diharapkan dapat dikembangkan  lebih  jauh  lagi,  terutama pemanfaatan  data  yang  dihasilkan  untuk kajian  di  wilayah  ekosistem  perairan dangkal, juga aplikasinya dalam pengelolaan  ekosistem  pesisir.  Hasil analisis  terhadap  kompleksitas  habitat juga  perlu  dilakukan  validasi  lapangan dan  pengembangan  metode  validasinya, saat ini metode yang banyak diaplikasikan adalah  dengan  menggunakan  transek rantai.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  klasifikasi  komunitas  bentik menunjukkan dominansi kelas pasir pada level 2, sementara pada level 3 didominasi oleh  karang  hidup.  Indeks  kekasaran permukaan  (rugositas)  diperoleh  pada rentang  1  –  1,3529658,  dimana  nilai  1 mewakili  area  dengan  permukaan  yang datar,  sementara  semakin  tinggi  nilai tersebut semakin menunjukkan kekasaran permukaan  yang menandakan kompleksitas pada area tersebut semakin tinggi.  Nilai  rugositas  hasil  analisis menunjukkan  perbedaan  pada  setiap kelompok  habitat,  dimana  pada  level  2, kelas  habitat  dengan  indeks  rugositas tertinggi yaitu terumbu karang, sementara  pada  level  3  nilai  tertinggi ditemukan  pada  kelas  karang  hidup. Kombinasi  penerapan  metode  OBIA  dan BTM  untuk  pemetaan  habitat  beserta tingkat  kompleksitasnya  menunjukkan hasil  yang  baik  dan  berpeluang  untuk
dikembangkan lebih jauh lagi. Diperlukan metode  validasi  yang  lebih  akurat  untuk meminimalkan  kesalahan  klasifikasi  dan meningkatkan akurasi data yang dihasilkan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  disampaikan  kepada KEMENRISTEK-DIKTI,  dimana  sebagian dari  rangkaian  penelitian  ini  merupakan bagian dari Penelitian Unggulan
Perguruan  Tinggi  yang  dibiayai  oleh KEMENRISTEK-DIKTI bagi dosen perguruan  tinggi  atas  nama  Vincentius Siregar (No. 083/SP2H/PL/Dit.Litabmas/II/2016).
Apresiasi  juga  disampaikan  kepada masyarakat  Kepulauan  Seribu  atas bantuannya  dalam  pelaksanaan  survei lapang penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggoro,  A.,  Siregar,  V.P.,  &  Agus,  S.B. (2015). Geomorphic zones mapping  of  coral  reef  ecosystem with  OBIA  method,  case  study  in Pari  Island. Jurnal  Penginderaan Jauh, 12 , 1-12 Baumstark, R., Duffey, R., & Pu, R. (2016). Mapping  seagrass  and  colonized hard  bottom  in  Springs  Coast,
Florida using WorldView-2 satellite imagery. Estuarine,
Coastal and Shelf Science, 181 , 83-
92
Congalton,  R.G.  (1991).  A  review  of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote
Sensing of
Environment, 37 , 35-46
Du  Preez,  C.  (2014).  A  new  arc–chord ratio  (ACR)  rugosity  index  for quantifying three-dimensional landscape  structural  complexity. Landscape Ecology, 30 , 181-192
Ferrari,  R.,  McKinnon,  D.,  He,  H.,  Smith, R.N.,  Corke,  P.,  González-Rivero, M.,  Mumby,  P.J.,  &  Upcroft,  B. (2016).  Quantifying  Multiscale
Habitat  Structural  Complexity:  A Cost-Effective  Framework  for
Underwater
3D Modelling. Remote Sensing, 8 , 1-21
Friedman, A., Pizarro, O., Williams, S.B., & Johnson-Roberson,  M.  (2012). Multi-scale  measures  of  rugosity, slope  and  aspect  from  benthic stereo  image  reconstructions. PLoS One, 7 , e50440 Jhonnerie,  R.,  Siregar,  V.P.,  Nababan,  B., Prasetyo,  L.B.,  &  Wouthuyzen,  S. (2015).
Random forest classification  for  mangrove  land cover  mapping  using  Landsat  5 TM  and  ALOS  PALSAR  imageries. Procedia  Environmental  Sciences, 24 , 215-221
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 Knudby,  A.,  &  LeDrew,  E.  (2007). Measuring  Structural  Complexity on  Coral  Reefs Proceedings  of  the American Academy of Underwater Sciences 26th Symposium.Dauphin Island, AL: AAUS; 2007 , 8
Kuffner, I.B., Brock, J.C., Grober-Dunsmore, R.,  Bonito,  V.E.,  Hickey,  T.D.,  &
Wright,
C.W. (2006). Relationships  Between  Reef  Fish Communities and Remotely Sensed  Rugosity  Measurements in  Biscayne  National  Park,
Florida, USA. Environmental Biology of Fishes, 78 , 71-82 Phinn, S.R., Roelfsema, C.M., & Mumby, P.J. (2012).  Multi-scale,  object-based image  analysis  for  mapping geomorphic  and  ecological  zones
on  coral  reefs. International Journal  of  Remote  Sensing,  33 ,
3768-3797
Selamat,  M.B.,  Jaya,  I.,  Siregar,  V.P.,  & Hestirianoto,
T. (2012).
Geomorphology  Zonation  and Column  Correction  for  Bottom Substrat Mapping using Quickbird Image. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan, 3
Siregar, V.P., Wouthuyzen, S., Sunuddin, A., Anggoro,  A.,  &  Mustika,  A.A. (2013).  Shallow  water  habitat mapping  and  reef  fish  stock estimation  using  high  resolution satellite  data. Jurnal  Ilmu  dan Teknologi Kelautan Tropis, 5 , 453- 463
Subarno,  T.,  Siregar,  V.P.,  Agus,  S.B.,  & Sunuddin,  A.  (2016).  Modelling
Complex Terrain of Reef Geomorphological  Structures  in Harapan-kelapa Island, Kepulauan Seribu. Procedia Environmental  Sciences,  33 ,  478- 486
Urbański, J., Mazur, A., & Janas, U. (2009). Object-oriented  classification  of QuickBird  data  for  mapping seagrass spatial structure. Oceanological and Hydrobiological Studies, 38
Wahidin,  N.,  Siregar,  V.P.,  Nababan,  B., Jaya, I., & Wouthuyzen, S. (2015). Object-based  image  analysis  for coral reef benthic habitat mapping with
several classification algorithms. Procedia
Environmental  Sciences,  24 ,  222- 227
Wedding, L.M.,
Friedlander, A.M.,
McGranaghan,  M.,  Yost,  R.S.,  &
Monaco,  M.E.  (2008).  Using bathymetric  lidar  to  define nearshore benthic habitat complexity: Implications for management of reef fish
assemblages  in  Hawaii. Remote Sensing  of  Environment,  112 , 4159-4165
Wright,  D.J.,  Lundblad,  E.R.,  Larkin,  E.M., Rinehart,  R.W.,  Murphy,  J.,  Cary- Kothera,  L.,  &  Draganov,  K. (2005).  ArcGIS  Benthic  Terrain Modeler.  In.  Corvallis,  Oregon, Oregon  State  University,  Davey Jones Locker Seafloor Mapping/Marine  GIS  Laboratory and NOAA Coastal Services Center Zhang,  C.,  Selch,  D.,  Xie,  Z.,  Roberts,  C., Cooper,  H.,  &  Chen,  G.  (2013). Object-based  benthic  habitat mapping in the Florida Keys from hyperspectral  imagery. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 134 , 88- 97