http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN       : 2620-309X

## KLASIFIKASI HABITAT PERAIRAN DANGKAL BERBASIS OBJEK MENGGUNAKAN CITRA WORLDVIEW 2 DAN SENTINEL 2B DI PERAIRAN KEPULAUAN SERIBU

## CLASSIFICATION OF SHALLOW WATER HABITAT BASED ON OBJECT USING WORLDVIEW 2 AND SENTINEL 2B IMAGES IN KEPULAUAN SERIBU WATERS
Esty Kurniawati 1 *, Vincentius Siregar 2 , & I Wayan Nurjaya 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia *E-mail: estykurniawati93@gmail.com

## ABSTRACT
The  benthic  habitats  of  shallow  waters  of  Sebaru  Island  and  Lancang  Island  have  different  water characteristics from geographical location. Data and information about benthic habitat are needed to maintain  and  preserve  ecosystems  in  the  waters.  This  study  aims  is  to  know  the  effect  of  different satellite  image  resolution,  different  algorithms  and  water  quality  e.g  chlorophyll-a  (Chl-a)  and  total suspended  solid  (TSS)  on  the  accuracy  of  shallow-water  benthic  habitats  mapping  on  Sebaru  Besar Island and Lancang Island. The accuracy (OA) of the application of different classification algorithms showed  a  good  results.  The  highest  OA  results in  shallow  waters  of  Sebaru  Island  with  Wordview  2 imagery  were  obtained  from  the  SVM  and  DT  algorithms  with  the  same  value  of  76.24%,  while  the Sentinel  2B  image  with  the  DT  algorithm  obtained  results  (OA)  of  68.08%.  In  Lancang  Island  the highest OA value of Wordview 2 imagery was obtained by DT algorithm with a value of 74.44%, while Sentinel 2B imagery was obtained from KNN algorithm with a value of 59.0%. High concentrations of Chl-a  and  TSS  cannot  yet  be  said  to  affect  the  low  accuracy  in  mapping  shallow  water  benthic habitats.
Keywords : benthic habitats, DT, Kepulauan Seribu Waters, KNN, OBIA, SVM

## ABSTRAK
Habitat bentik perairan dangkal Pulau Sebaru dan Pulau Lancang memiliki karakteristik perairan yang berbeda  dari  letak  geografisnya.  Keperluan  data  dan  informasi  tentang  habitat  bentik  sangat  di perlukan  untuk  menjaga  dan  melestarikan  ekosistem  yang  ada  di  perairan.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  pengaruh  perbedaan  resolusi  citra  satelit,  penggunaan  algoritma  yang  berbeda  dan kualitas  perairan  (khususnya  param  klorofil  (Chl-a), total  suspended  solid  (TSS) )  terhadap  akurasi pemetaan habitat bentik perairan dangkal di Pulau Sebaru Besar dan Pulau Lancang. Overall accuracy (OA)  dari  penerapan  algoritma  klasifikasi  SVM,  KNN  dan  DT  menunjukkan  hasil  yang  baik.  Hasil OA  tertinggi  di  perairan  dangkal  Pulau  Sebaru  Besar  dengan  Citra  Wordview  2  diperoleh  dari algoritma  SVM  dan  DT  dengan  nilai  yang  sama  yaitu  76,24%,  sedangkan  dari  Citra  Sentinel  2B dengan  algoritma  DT  diperoleh  hasil  OA  sebesar  68,08%. Perairan  dangkal  Pulau  Lancang  nilai  OA tertinggi  dari  Citra  Wordview  2  diperoleh  dengan  algoritma  DT  dengan  nilai  sebesar  74,44%, sedangkan  Citra  Sentinel  2B  diperoleh  dari  algoritma  KNN  dengan  nilai  sebesar  59,04%.  Tinggi konsentrasi  Chl-a  dan  TSS  belum  dapat  dikatakan  memengaruhi  rendahnya  akurasi  dalam  pemetaan habitat bentik perairan dangkal.
Kata Kunci : DT, habitat bentik, Kepulauan Seribu, KNN, OBIA, SVM

## I. PENDAHULUAN
Ekosistem di perairan dangkal terben- tuk dari beberapa habitat bentik dan organis-
me  asosiasi.  Habitat  bentik  di  perairan  me- miliki  keragaman  yang  berbeda-beda  ter- gantung pada lokasi dan kedalaman perairan. Pulau Sebaru Besar dan Pulau Lancang  yang
merupakan  bagian  dari  gugusan  Kepulauan Seribu  memiliki  ekosistem  habitat  bentik yang  cukup  beragam.  Pulau  Sebaru  Besar adalah  salah  satu  pulau  yang  terletak  di bagian  utara  Kepulauan  Seribu,  dan  me- rupakan  pulau  tidak  berpenghuni  yang memiliki ekosistem karang, mangrove, Seagrass, dan  biota  laut  beragam.  Hal  ini berbeda  dengan  kondisi  di  perairan  Pulau Lancang  yang  memiliki  penduduk  cukup padat. Pulau Lancang memiliki perairan yang lebih keruh dibandingkan Pulau Sebaru Besar karena  adanya  kegiatan  pembangunan  dan reklamasi.
Perairan  Kepulauan  Seribu  merupa- kan perairan yang berada dekat dengan Teluk Jakarta,  secara  oseanografis  berhubungan langsung  dengan  13  muara  sungai.  Perairan Teluk  Jakarta  telah  mengalami  perubahan dan  kemungkinan  telah  menyebabkan  ke- rusakan pada lingkungan perairan sekitarnya, hal  tersebut  disertai  dengan  menurunnya kualitas  air  laut  sehingga  menyebabkan padatnya  pemukiman,  kegiatan  industri, transportasi dan perdagangan (Firmansyah et al., 2012).  Hal  ini  menyebabkan  rusaknya habitat  dan  berimbas  pada  biota  dan  eko- sistem  yang  ada  disekitarnya.  Peng et  al. (2013)  menyatakan  kerusakan  atau  penu- runan  kualitas  habitat  bentik  sebagai  akibat dari  peningkatan  konsentrasi  unsur-unsur kimia  (polutan)  di  kolom  perairan.  Oleh karena  itu,  untuk  mengetahui  dan  memantau kondisi perairan dan habitat perairan dangkal perlu  dilakukannya  pemetaan.  Pemetaan  ha- bitat  bentik  dapat  dimanfaatkan  sebagai informasi  sumberdaya  laut,  informasi penen- tuan  kawasan  perlindungan  dan  pengelolaan laut.
Teknik  pengindraan  jauh  dapat  digu- nakan  secara  efektif  dalam  mengamati  dan memantau  sebaran  habitat  bentik  pada  per- airan  dangkal  dengan  membedakan  karak- teristik  karang,  keanekaragaman  habitat  dan zonasi  laut  (Andréfouët et  al., 2001).  Kema- juan  dalam  pemprosesan  citra  dilakukan dengan  pendekatan Object  Based  Image Analysis (OBIA).  OBIA  merupakan  pen-
dekatan  teknik  klasifikasi  yang  berkembang setelah  teknik  klasifikasi  berbasis  piksel (Pena et  al., 2013).  Pendekatan  metode OBIA  menggunakan  nilai  reflektan,  tekstur, shape ,  nilai layer-based , konteks  object dan properti  biofisik  dari  kelompok  piksel  atau objek  (Roelfsema et  al., 2010;  Blaschke et al. , 2014).
Pemetaan  habitat  bentik  dengan  pen- dekatan  OBIA  telah  banyak  dilakukan  oleh para  peneliti  sebelumnya  dan  memiliki  hasil yang  baik.  Hasil  penelitian  sebelumnya menggunakan  Citra  Landsat  8  dengan algoritma klasifikasi SVM, RT, KNN dan DT menghasilkan OA masing-masing 73%, 68%, 67%  dan  56%  (Wahidin et  al., 2015). Klasifikasi  habitat  bentik  dengan  OBIA  dari citra  UAV  di  perairan  Pulau  Wangi-Wangi diperoleh OA dengan algoritma SVM sebesar 77,4%  dengan 12 kelas dan 81,1%  dengan  9 kelas  dengan  skala  segmentasi  50  (Mastu et al. ,  2018).  Sementara  itu  hasil  klasifikasi citra  Sentinel-2  dengan  metode  OBIA  di- peroleh  OA  sebesar  60,4%  untuk  12  kelas dan  64,1%  untuk  9  kelas  dengan  meng- gunakan algoritma SVM (Mastu et al ., 2018). Penelitian  ini  menggunakan  citra yang  memiliki  resolusi  yang  berbeda,  yaitu Citra  Worldview  2  dan  Sentinel  2B. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui kemampuan  kedua  citra  dalam  memetakan habitat  perairan  dangkal.  Citra  Sentinel  2B merupakan citra yang mudah didapatkan dan bersifat open  source sehingga  dapat  menjadi alternatif  dalam  pemetaan  habitat  bentik perairan.  Algoritma  SVM,  KNN  dan  DT digunakan  pada  dua  lokasi  dan  karakteristik berbeda serta menggunakan dua citra dengan resolusi yang berbeda.
Sebaran  habitat  bentik  pada  setiap wilayah tidak merata karena dipengaruhi oleh kondisi lingkungan laut yang berbeda. Hal ini berkaitan  dengan  karakteristik  oseanografi dan  aktivitas  antropogenik.  Adanya  aktivitas penduduk dan pembangunan yang berlebihan tanpa  memperhatikan  dampaknya  terhadap lingkungan  akan  mengakibatkan  penurunan kualitas  perairan  di  sekitarnya.  Faktor  antro-
pogenik  yang  dapat  merusak  ekosistem  laut terutama  disebabkan  oleh  eksploitasi  yang berlebihan,  proses  penangkapan  ikan,  polusi dan  perubahan  iklim  (Keller et  al., 2009). Aktivitas tersebut akan menghambat perkem- bangan ekosistem laut di sekitarnya.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  adakah  pengaruh  perbedaan resolusi  citra  satelit,  penggunaan  algoritma yang  berbeda  dan  kualitas  perairan  (khusus- nya  param  Chl-a,  TSS)  terhadap  akurasi pemetaan  habitat  bentik  perairan  dangkal  di Pulau Sebaru Besar dan Pulau Lancang.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Tempat Penelitian
Proses  pengambilan  data  di  lapangan dilakukan  selama  7  hari,  yaitu  pada  tanggal 5-11  Desember  2018  di  Pulau  Sebaru  Besar dan  Pulau  Lancang,  Kepulauan  Seribu
( Figure  1 ).  Pengolahan  dan  analisis  data  di- lakukan  pada  bulan  Desember  hingga  bulan April  2019  di  Laboratorium  Pemetaan  dan Pemodelan  Spasial  Fakultas  Perikanan  dan Ilmu  Kelautan,  Departemen  Ilmu  dan Teknologi Kelautan, IPB University.

## 2.2. Alat dan Bahan
Peralatan  yang  digunakan  pada  pene- litian  ini  adalah  perangkat  keras  berupa personal computer  intelcore i3,  RAM  4  GB dengan media penyimpanan 500 GB.
Perangkat  lunak  yang  digunakan adalah microsoft dan  beberapa software pendukung  pengolahan  data  seperti  ENVI 5.3,  ArcGis  dan  eCognition  Developer  9.0. Peralatan yang digunakan untuk pengambilan sampel air pada pengukuran konsentrasi Chl- a  dan  TSS  menggunakan  botol  sampel  serta peralatan  perekaman  data  koordinat,  doku- mentasi, pengukuran dan pencatatan data.
Figure 1. Map of research location (source: Citra Worldview 2).

## 2.3. Data Citra Satelit
Data  citra  yang  digunakan  adalah Citra  multispektral  Worldview  2  dengan akusisi  tanggal  7  Juni  2018  dan  Citra Sentinel  2B  pada  15  Mei  2017.  Citra WorldView 2 memiliki 8 band ( coastal, blue, green,  yellow,  red,  red-edge,  NIR1,  NIR2 ) dengan  resolusi  spasial  pankromatik  0,46  m dan 1,85 m untuk multispketral dengan P123 dan R64. Citra Sentinel 2B memiliki 13 band dan  resolusi  spasial  60  hingga  10  m. Identifikasi  habitat  bentik  dilakukan  dengan menggunakan metode transect quadrat 1 m x 1  m  dan  10  m  x  10  m.  Jumlah  titik  penga- matan  di  Pulau  Sebaru  Besar  sebanyak  149 titik dan di Pulau Lancang sebanyak 125 titik pengamatan.  Pengukuran  Chl-a  dan  TSS  di- lakukan  pada  10  titik  sampel  pada  Pulau Sebaru Besar dan 12 titik sampel pada Pulau Lancang.

## 2.4. Pemrosesan Citra
Pengolahan  citra  tahap  awal  adalah melakukan  pembatasan  lokasi  penelitian ( cropping citra ), kemudian dilanjutkan dengan  koreksi  geometrik,  radiometrik,  dan atmosfer.  Koreksi  geometrik  menggunakan tool image  registration  workflow dengan teknik  transformasi Ground  Control  Ponit (GCP).  Koreksi  radiometrik  yang  dilakukan adalah  dengan  mengubah  nilai  digital  piksel menjadi radiance. Nilai  digital  piksel  yang diterima  oleh  sensor  satelit  dari  pantulan sebuah  objek  perlu  dikonversikan  menjadi randiance yang  dihitung  pada  setiap  kanal dari sensor satelit. Metode koreksi atmosferik yang  digunakan  adalah  metode  FLASSH ( Fast  Line-of-sight  Atmospheric  Analysis  of Spectral Hypercube ).
Tahap kedua adalah proses klasifikasi citra  dengan  metode  OBIA  yang  diapli- kasikan  pada  eCognition  Developer  9.0. Metode  OBIA  secara  keseluruhan  dibagi menjadi  dua  bagian,  yaitu  proses  segmentasi citra  dan  proses  klasifikasi.  Proses  segmen- tasi  citra  merupakan  proses  yang  menghasil- kan  objek/kelompok  piksel  yang  memiliki sifat  yang  sama.  Proses  pengelompokan
objek  pada  proses  segmentasi  dilakukan dengan  menentukan  skala  segmentasi  yang digunakan. Pada penelitian ini skala segmen- tasi  yang digunakan dalam proses klasifikasi yaitu dengan algoritma SVM, KNN, dan DT, sedangkan  Citra  Worldview  2  menggunakan skala segmentasi 25, dan pada Citra  Sentinel 2B dengan skala segmentasi 15. Proses selan- jutnya  yaitu  proses  klasifikasi.  Proses  klasi- fikasi  menggunakan  skema  klasifikasi  dari persentase  habitat  bentik  data  lapang  yang diklasifikasi  dengan  metode Agglomerative Hierarhical Clustering (AHC).
Semua  titik  pengamatan  data  lapang- an (in  situ) di Pulau Sebaru Besar dan Pulau Lancang  yang  berjumlah  274  titik  dianalisis dengan  metode  AHC,  selanjutnya  data tersebut  dibagi  menjadi  dua  data,  yaitu  data untuk  input  klasifikasi  dan  data  untuk  uji akurasi.  Klasifikasi  habitat  bentik  pada metode OBIA menggunakan algoritma Support  Vector  Machinee (SVM), k-Nearest Neighbour (KNN)  dan Decision  Tree (DT). Formula algoritma SVM dapat ditulis sebagai berikut (Tzotsos, 2006) :
....................... (2)
K merupakan  fungsi  kernel, y i dan x i mewa- kili sampel pelatihan, λ i merupakan penggan- da Lagrange , S bagian dari sampel pelatihan yang  sesuai  dengan  pengganda Lagrange non-zero , dan w 0 adalah param hyperplane . Konsep  dasar  dari  klasifikasi  algo- ritma  KNN  adalah  bahwa  data  yang  paling dekat  dengan  data  yang  diklasifikasikan dalam  ruang  fitur  akan  cenderung  dikelom- pokkan  menjadi  satu  kelas  yang  sama  dari- pada data yang berjauhan (Atkinson & Naser, 2010). Formula didefinisikan sebagai berikut (Wei et al., 2005):
d merupakan jarak antara objek sampel s dan objek gambar o , nilai fitur objek sampel untuk  fitur f , nilai  fitur  objek  gambar untuk fitur f , σ f standar deviasi dari nilai fitur untuk fitur f . DT dapat  menentukan  suatu  keputu- san  menggunakan  struktur  hierarki  atau pohon keputusan yang mirip dengan diagram alur  yang  mampu  mendapatkan  nilai  target dengan  analisis  dan  klasifikasi  (Liao  &  Sun, 2010).  Masalah  utama  untuk  membangun pohon  keputusan  adalah  menemukan  atribut yang  tepat  dan  pemisahan  ( split )  optimal untuk  domain  param.  Kriteria  pemisahan adalah  memiliki gain entropy yang  mak- simum dengan formula sebagai berikut (Chen et al., 2014):
.......... (3) ........................ (4)
Gain  (S,  A) merupakan gain entropy dari sampel S yang  dibagi  pada  atribut A,  E  (S) adalah  entropi  dari  sampel S,  Sv adalah sampel  milik  subset v ,  dan E  (Sv) adalah entropinya.  Perhitungan entropy pada  persa- maan  4,  dimana pi adalah  proporsi  sampel yang  dimasukkan  ke  dalam  subset i .  Konsep dasar SVM adalah dengan mencari hyperplan pemisah  terbaik  dengan  mengukur margin atau jarak antara hyperplane (C) dan mencari titik maksimal pemisah antar kelas (Wahidin, 2015).  Konsep  dasar  dari  klasifikasi  algo- ritma  KNN  adalah  mengelompokkan  data yang  paling  dekat  dengan  data  yang  dikla- sifikasikan  ( k )  dalam  ruang  fitur  akan cenderung  menjadi  satu  kelas  yang  sama daripada  data  yang  berjauhan  (Atkinson  & Naser ., 2010).  Algoritma  DT  menerapkan aturan untuk memisahkan data ke dalam ber- bagai  kategori.  Menggunakan  aturan  logika biner  ( if...  and...  then... )  yang  diatur  pada hierarki  (pohon).  Aturan  tersebut  dilakukan
secara berurutan untuk mencapai target kelas informasi (Verhulp & Niekerk, 2017).

## 2.5. Analisis Data Oseanografi
Penentuan  titik  sampling  pada  ma- sing-masing  pulau  dilakukan  dengan  metode simpel  random  sampling .  Metode simpel random  sampling adalah  cara  pengambilan sampel  yang  dilakukan  secara  acak  tanpa memperhatikan  strata  (tingkatan)  yang  ada dalam  populasi  (Sugiyono,  2008).  Penguku- ran  Chl-a  dan  TSS  dengan  cara  mengambil sampel  air.  Analisis  material  terlarut  dengan menggunakan kertas saring ( glass fibel filter ) Whatman Grade 934 AH dengan perhitungan APHA (2012) sebagai berikut:
TSS=
........................... (5)
A merupakan berat kertas saring dengan sus- pensi  terlarut  kering  (mg)  dan B merupakan berat  kertas  tanpa  suspensi  terlarut  kering (mg).
Konsentrasi  Chl-a  dihitung  dengan persamaan APHA (2012), sebagai berikut: Chl – a= ...................................... (6)
Va merupakan  volume  aseton  (10  ml), V adalah  volume  sampel  air  yang  di  saring (ml). d adalah  diameter  cuvet  (1  mm). Ca merupakan  perhitungan  nilai  absorsi  (11,6  x E665) – (1,31 x E645) – (0,14 x E630) dan E merupakan  absorbansi  pada  panjang  gelom- bang  yang  berbeda  (yang  dikoreksi  dengan panjang gelombang 750 nm).

## 2.6. Akurasi Citra
Uji  akurasi  hasil  klasifikasi  bentik habitat  dilakukan  dengan  matriks  kesalahan ( error  matrix/confusion  matrix ).  Akurasi  ter- diri  dari  OA, producer  accuracy (PA), user accuracy (UA),  Kappa  statistik,  dan  Z-test. OA  merupakan  persentase  ketelitian  dari keseluruhan  klasifikasi  yang  menunjukkan banyaknya  jumlah  piksel  yang  terklasifikasi secara  benar. Producer  accuracy ( Omission
Errors )  adalah  persentase  jumlah  sampel  uji yang  terklasifikasi  dengan  benar  pada  suatu kelas. User  accuracy ( Commission  Error ) adalah  persentase  jumlah  sampel  uji  yang terklasifikasi  dengan  benar  dari  jumlah sampel  uji  klasifikasi  kelas  tersebut.  Sebuah statistik  K  (Kappa)  digunakan  untuk  menilai akurasi klasifikasi dari matriks kesalahan dan uji  statistik  (Z  statistik)  untuk  menguji  jika dua error matriks  independen berbeda secara signifikan atau tidak.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Skema Klasifikasi
Nilai  ketidakmiripan  objek  koefisien Bray-Curtis pada  penelitian  ini  adalah sebesar  40%,  yang  menunjukkan  klasifikasi habitat  bentik  yang  diidentifikasi  memiliki kemiripan sebesar 60%. Belum ada ketentuan dalam  pemilihan  skala/nilai  ketidakmiripan ( dissimilarities ) untuk mendefinisikan skema klasifikasi.  Hal  ini  disebabkan  karena  per- bedaan  kondisi  dan  variasi  lokasi  pengama- tan dan resolusi  citra yang digunakan (Green et  al., 2000).  Karakteristik  dari  koefisien dissimilarity adalah  membuat  formulasi dalam  bentuk  dendogram.  Data  input  (data lapangan, in  situ )  dibentuk  menjadi  plot-plot tergantung  pada  tujuan  penelitian  (Ricotta dan Podani, 2017).
Persentase  data  lapangan  menghasil- kan 9 kelas untuk Pulau Sebaru Besar dan 10 kelas  untuk  Pulau  Lancang  dengan  Citra Worldview 2,  sedangkan pada Citra Sentinel 2B terdapat 8 kelas untuk Pulau Sebaru Besar dan  9  kelas  untuk  Pulau  Lancang  dengan analisis  AHC.  Hasil  yang  didapat  berupa pure  class dan mix  class . Mix  class merupa- kan  kelas  yang  didalamnya  terdapat  dua sampai  tiga  kelas  habitat  bentik  yang  domi- nan pada suatu titik pengamatan.
Penamaan  kelas  habitat  bentik  untuk mix  class bergantung  pada  persentase  yang lebih  mendominasi.  Salah  satu  contoh mix class yaitu  kelas  Karang  Hidup  bercampur Pasir  (KHP)  yang  artinya  persentase  yang dominan  terdapat  pada  kelas  Karang  Hidup
dan  kelas co-dominant terdapat  pada  kelas pasir. Skema klasifikasi pada Citra Worldview  2  dan  Sentinel  2B  memiliki  per- bedaan  dalam  penamaan  kelompok  kelas habitat.  Hal  ini  disebabkan  oleh  pengamatan persentase  tutupan  habitat  bentik  untuk klasifikasi  pada  Citra  Worldview  2  menggu- nakan transect quadrat 1 m x 1 m sedangkan Citra  Sentinel  2B  menggunakan  ukuran transect  quadrat 10  m  x  10  m.  Hal  ini menghasilkan  persentase  tutupan  habitat bentik yang berbeda meskipun di lokasi yang sama.  Perbedaan  skema  klasifikasi  Pulau Sebaru Besar dapat dilihat pada Figure 2 dan 3,  sedangkan  pada  Pulau  Lancang  dapat dilihat pada Figure 4 dan 5 .

## 3.2. Hasil Klasifikasi
Skema  klasifikasi  pada  perairan dangkal  Pulau  Sebaru  Besar  dikelompokkan menjadi 9 kelas habitat pada Citra Worldview 2 dan 8 kelas pada Citra Sentinel 2B.  Penggambaran  setiap  kelas  tersebut menghasilkan  luas  yang  berbeda  pada  setiap algoritma yang digunakan ( Figure 2).
Kemampuan  setiap  algoritma  untuk mengklasifikasikan habitat bentik pada suatu perairan  berbeda-beda.  Hasil  kelas-kelas habitat bentik perairan dangkal Pulau Sebaru Besar  dengan  Citra  Worldview  2  menggu- nakan  algoritma SVM didominasi oleh kelas habitat  PS  dengan  luas  35,2  ha.  Algoritma KNN  didominasi  oleh  kelas  AP  dan  PS dengan luas masing-masing 23,8 ha dan 19,7 ha sedangkan pada algoritma DT didominasi oleh  kelas  AP  dan  PS  dengan  luas  masing- masing  23  ha  dan  17,7  ha.  Pada  Citra Sentinel  2B  dengan  algoritma  SVM  didomi- nasi  oleh  kelas  KHR  (53,69  ha).  Algoritma KNN  didominasi  oleh  kelas  AP  (24,58  ha) sedangkan  algoritma  DT  didominasi  kelas Karang  Hidup  campur  Pasir  (KHP)  dengan luas 23,3 ha ( Figure 3).
Skema  klasifikasi  perairan  dangkal Pulau  Lancang  dikelompokkan  menjadi  10 kelas  habitat  pada  Citra  Worldview  2  dan  9 kelas  pada  Citra  Sentinel  2B.  Hasil  kelas- kelas habitat bentik perairan dangkal Pulau
Figure 2.  Comparison of benthic habitat area in Worldview 2 Imagery using SVM, KNN and DT  algorithm  in  Sebaru  Besar  Island.  Information:  Live  Coral (KH), Rubble Algaee (RA), Rubble (RB), Sand (PS), Algaee Sand (AP), Live Coral  Dead Coral (KHKM), Dead  Coral  Algaee (KMAL), Live  Coral  Algaee (KHAL), Dead  Coral Sand (KMP).
Figure 3.  Comparison of benthic habitat  area in  Sentinel  2B Imagery using  SVM, KNN and DT algorithm in Sebaru Besar Island. Information: Algae (AL), Rubble (RB), Dead Coral  Live  Coral (KMKH), Live  Coral  Rubble (KHR), Live  Coral (KH), Sand (PS), Live Coral Sand (KHP).
Lancang dengan Citra Worldview 2 algoritma  SVM  lebih  didominasi  oleh  kelas habitat  Algae  (AL)  dengan  luas  42,9  ha. Algoritma  KNN  didominasi  oleh  kelas  RB dan  RKM  dengan  luas  masing-masing  37,2 ha  dan  29  ha  sedangkan  pada  algoritma  DT didominasi  oleh  kelas  PS  dan  RKM  dengan luas  masing-masing  31,3  ha  dan  31,2  ha ( Figure 4).  Pada  Citra  Sentinel  2B  dengan algoritma  SVM  didominasi  oleh  kelas KMPR  (49,8  ha)  dan  RB  (49,28  ha). Algoritma  KNN  didominasi  oleh  kelas  RB (46,02  ha)  dan  KMPR  (40,68  ha)  sedangkan algoritma  DT  didominasi  kelas  RB  dengan luas 37,34 ha dan PL (29,91 ha) ( Figure 5).
Perbedaan  kelas  klasifikasi  habitat bentik  perairan  dangkal  Pulau  Sebaru  Besar dan Pulau Lancang disebabkan oleh beberapa faktor  yaitu,  resolusi  citra,  algoritma  klasifi- kasi  dan  kesalahan  data  untuk  klasifikasi. Kesalahan  data  yang  dimaksud  adalah  ke- salahan  dalam  hal  yang  berkaitan  dengan teknis  di  lapangan,  yaitu  kesalahan  pengam- bilan  jumlah  sampel,  teknis  pengambilan sampel ( size transect quadrat ) dan kesalahan dalam  mempresentasikan  tutupan  habitan bentik.  Kesalahan  dalam  proses  klasifikasi akan  memberikan  pengaruh  pada  luasan,  hal ini  dapat  mengakibatkan  rendahnya  akurasi (Prabowo et al., 2018).
Figure 4.  Comparison of benthic habitat area in Worldview 2 Imagery using SVM, KNN and DT  algorithm  in  Lancang  Island.  Information:  Sand  Live  Coral (PKH), Algae (AL), Seagrass (LM), Rubble  Dead Coral (RKM), Rubble (RB), Sand (PS), Dead Coral (KM), Sand  Rubble (PR), Rubble Live  Coral (RKH), Seagrass  Dead  Coral Sand (LKMP).
Figure 5.  Comparison of benthic habitat  area in  Sentinel  2B Imagery using  SVM, KNN and DT  algorithm  in  Lancang  Island.  Information.  Information: Rubble (RB), Rubble Algae (RA), Seagrass  Rubble (LR), Seagrass  Algae  Sand (LAP), Seagrass (LM), Sand (PS), Dead  Coral  Sand  Rubble (KMPR), Sand  Seagrass (PL), Dead  Coral (KM).
Bagian utama pada klasifikasi dengan OBIA adalah penentuan skala segmentasi. Penentu- an skala segmentasi dipengaruhi oleh resolusi citra  yang  digunakan,  tingkat  heterogenitas atau  kompleksitas  habitat  bentik  perairan dangkal  dan  luas  lokasi  penelitian.  Faktor- faktor  tersebut  dapat  menyebabkan  perbeda- an  jumlah,  bentuk  poligon  dan  luas  masing- masing kelas  habitat, sehingga  memengaruhi pemetaan sebaran habitat bentik.

## 3.3. Hasil Pengukuran Chl-a dan TSS
Perairan dangkal Pulau Lancang yang memiliki tingkat konsentasi Chl-a lebih ting-
gi  dibandingkan  dengan  perairan  dangkal Pulau  Sebaru  Besar.  Rata-rata  konsentrasi Chl-a  pada  perairan  dangkal  Pulau  Sebaru Besar  dana  Pulau  Lancang  masing-masing sebesar  2,4  µg/l  dan  9,8  µg/l.  Besarnya konsentrasi  Chl-a  dan  larutan  tersuspensi memiliki  pengaruh  langsung  pada  kejelasan, kekeruhan,  warna  dan  sifat  optik  di  perairan (Kirk,  1994;  Ouillon et  al., 2008).  Pada perairan  jernih  lebih  optimal  mengabsorpsi energi cahaya, sehingga energi akan  menem- bus (penetrasi) hingga dalam perairan.
Akurasi  pemetaan  habitat  bentik  per- airan  dangkal  dengan  konsentasi  Chl-a  yang
tinggi  pada  umumnya  lebih  rendah  diban- dingkan  dengan  perairan  yang  konsentrasi Chl-a  lebih  rendah  ( Figure  6 ).  Hal  ini menunjukkan bahwa perubahan sifat optik air laut  dan  peningkatan  kekeruhan  perairan dapat  memengaruhi  hasil  dari  perekaman  ci- tra satelit, namun dalam penelitian  ini  belum dapat dikatakan bahwa tingginya konsentrasi Chl-a dan TSS  menjadi penyebab rendahnya akurasi  dalam  pemetaan  habitat  bentik.  Hal ini disebabkan konsentrasi Chl-a 2,4-9,8 µg/l pada penelitian ini termasuk perairan dengan tingkat  kecerahan  100%  dan  juga  terdapat perbedaan waktu antara pengambilan sampel dan  akuisisi  citra  satelit  yang  digunakan. Pada  perairan  jernih  lebih  optimal  meng- absorpi  energi  cahaya,  sehingga  pantulan akan ditangkap hingga dalam perairan.
Absorption dan scattering merupakan faktor penting dalam mendeskripsian nilai Kd (atenuasi) di  perairan.  Nilai Kd sebagian besar  ditentukan  oleh  material  yang  ada diperairan  yang  berkorelasi  dengan  konsen- trasi  klorofil  (Guifen et  al., 2008)  dan  juga
tergantung pada kedalaman perairan (Groetsch et  al .,  2011).  Chl-a  pada  perairan akan  mengabsorpi  cahaya  yang  masuk  ke dalam  kolom  air  sehingga  menyebabkan pelemahan  cahaya  (atenuasi).  Nilai  Kd perlahan  akan  berubah  (semakin  menurun) dengan  bertambahnya  kedalaman  (Groetsch et  al ., 2011). Pengukuran kecerahan perairan menggunakan secchi  disk berdasarkan  sensi- tivitas  mata  manusia.  Kesalahan  dalam  pe- ngamatan  kemungkinan  akan  menjadi  lebih besar  karena  kondisi  permukaan  air  yang disebabkan  oleh  cuaca  dan  gelombang  yang memengaruhi  deteksi  dari secchi  disk. Salah satu  faktor  yang  dapat  mengurangi  korelasi dari  atenuasi  dan secchi  disk adalah  jumlah dari cyanobacteria (Algae  hijau/Chl-  a) (Jamu et  al., 1999).  Hochberg  &  Atkinson (2003) menyatakan rendahnya akurasi dalam pemetaan  habitat  dapat  dipengaruhi  oleh berbagai hal, yaitu jenis sensor, resolusi citra dan  kondisi  lingkungan  perairan  seperti kedalaman,  kualitas  perairan,  dan  kondisi permukaan laut.
76.24% 73.33% 72.28% 71.11% 76.24% 74.44% 52.13% 49.39% 67.02% 59.03% 68.08% 55.42% 43% 48% 53% 58% 63% 68% 73% 78% 2,4 µg/l 9,8 µg/l Ove ral l A cc ur acy Concentration of Chlorophyll-a SVM (W) KNN (W) DT (W) SVM (S) KNN (S) DT (S)
Figure 6.  Comparison of accuracy of SVM, KNN and DT algorithms based on chlorophyll-a concentration levels. Information: (W) Worldview 2 Image, (S) Sentinel 2B Image.

## 3.4. Akurasi Klasifikasi OBIA
Akurasi  klasifikasi  dihitung  dengan menggunakan  matriks  kesalahan  ( confision matrix )  dari  101  titik  pengamatan  Pulau Sebaru  Besar  dan  90 titik  pengamatan  Pulau Lancang.  Hasil  OA  tertinggi  didapat  pada klasifikasi  habitat bentik  Pulau Sebaru Besar dengan  Citra  Worldview  2  dari  algoritma SVM  dan  DT  sebesar  76,24%  ( Figure 7), sedangkan di Pulau Lancang  yang dihasilkan dari  algoritma  DT  diperoleh  OA  sebesar 74,44%  ( Figure 8).  Hasil  OA  tertinggi klasifikasi  habitat  bentik  dengan  Citra Sentinel  2B  dihasilkan  oleh  algoritma  DT dengan  nilai  68,08%  di  Pulau  Sebaru  Besar ( Figure 7)  sedangkan  pada  Pulau  Lancang pada  algoritma  KNN  dengan  nilai  59,04% ( Figure 8).
Qian et al. (2015) menyatakan bahwa penggunaan  algortima  SVM  akan  mengha- silkan  akurasi  yang  lebih  baik  pada  jumlah titik  pengamatan  lebih  besar  atau  sama dengan  125  per  kelas,  algoritma  DT  akan menghasilkan  akurasi  yang  relatif  stabil ketika kedalaman maksimum lebih besar atau sama dengan 5 m, sedangkan algoritma KNN akan menghasilkan akurasi yang baik dengan menggunakan  param  k  antara  satu  atau  tiga. Pemetaan  habitat bentik pada Pulau Harapan dengan  9  kelas  habitat  dengan  algoritma SVM  menghasilkan  OA  sebesar  75% (Prabowo et  al., 2018).  Pemetaan land  use dengan  menggunakan  algoritma  SVM  dan KNN  menghasilkan  OA  dengan  4  kelas masing-masing  sebesar  86-90%  (Tzotsos, 2006)  dan  97%  (Gupta et  al. ,  2014).  Secara umum  hasil  akurasi  dipengaruhi  oleh  proses segmentasi,  resolusi  citra  satelit  dan  karak- teristik daerah penelitian.
Faktor  yang  menyebabkan  rendahnya akurasi dalam penelitian ini dipengaruhi oleh jumlah kelas habitat bentik, resolusi citra dan algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  serta kondisi  lingkungan  perairan  (kualitas  per-
airan).  Hasil  akurasi  pada  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  penggunaan  algoritma SVM, KNN dan DT dengan Citra Worldview 2  pada  Pulau  Sebaru  Besar  dan  Pulau Lancang  serta  algoritma  KNN  dan  DT dengan  Citra Sentinel 2B pada Pulau Sebaru Besar  mampu  memetakan  habitat  bentik dengan  baik.  Hal  ini  dinyatakan  oleh  Green et al. (2000) bahwa akurasi pemetaan habitat bentik  yang  dapat  digunakan  adalah  dengan OA > 60%.
Figure 7  menunjukkan  perbedaan sebaran habitat bentik pada Citra Worldview 2  dan  Citra  Sentinel  2B.  Sebaran  habitat bentik  pada  Citra  Worldview  2  lebih didominasi  kelas  Pasir  (PS)  sedangkan  pada Citra  Sentinel  2B  didominasi  oleh  kelas Karang  Hidup  bercampur  Pasir  (KHP). Variasi  sebaran  habitat  bentik  pada  kedua citra  terdapat  pada  daerah  sekitar  tubir dengan  kedalaman  1,5  sampai  dengan  6  m. Perbedaan  sebaran  habitat bentik pada Pulau Lancang dengan Citra Worldview 2 dan Citra Sentinel  2B  terlihat  signifikan  ( Figure 8). Sebaran  kelas  habitat  bentik  pada  Citra Worldview  2  didominasi  oleh  kelas  PS  dan RKM.  Sebaran  kelas  PS  lebih  banyak  pada bagian  selatan  pulau  sedangkan  kelas  RKM terdapat  hampir  diseluruh  tubir  Pulau Lancang,  sedangkan  pada  Citra  Sentinel  2B dengan  algoritma  KNN  didominasi  kelas Rubble (RB).  Variasi  sebaran  kelas  habitat bentik  dengan  Citra  Sentinel  2B  terdapat pada  daerah  tubir. Table  2 memperlihatkan varian  dari  statistik  Kappa  dan  Z  statistik. Nilai Z statistik untuk dua matriks kesalahan algoritma SVM pada Pulau Sebaru Besar dan algoritma DT dan SVM pada Pulau Lancang memiliki  nilai  masing-masing  yaitu  2,47 dan 2,51,  sehingga  kedua  algoritma  klasifikasi dapat  dikatakan  berbeda  signifikan.  Nilai  Z statistik  dikatakan  berbeda  signifikan  jika hasil  Z  statistik  lebih  besar  dari  1,96 (Congalton & Green, 2008).
Table 1. Overall accuracy results for benthic habitat classification.
Satellite Imagery Classification Algorithm Sebaru Besar Island Lancang Island Worldview 2 SVM 76.24% 73.33% KNN 72.28% 71.11% DT 76.24% 74.44% Sentinel 2B SVM 52.13% 49.40% KNN 67.02% 59.04% DT 68.08% 55.42%
Figure 7.  Map  of  the  benthic  habitat  classification  of  Sebaru  Besar  Island  (A)  Worldview  2 image with SVM algorithm (B) Sentinel 2B image with DT algorithm.
A B
Figure 8.  Map of the benthic habitat classification of Lancang Island (A) Worldview 2 image with DT algorithm (B) Citra Sentinel 2B with KNN algorithm.
Table 2. Kappa and Z statistical analysis results.
Shallow Waters Classification Algorithm Satellite Imagery Kappa Z Statistical Sebaru Besar Island SVM Worldview 2 0.7232 2.47 Sentinel 2B 0.4401 Lancang Island DT Worldview 2 0.7134 2.51 SVM Sentinel 2B 0.4194

## A
B

## IV. KESIMPULAN
Habitat bentik perairan dangkal Pulau Sebaru  Besar  dan  Pulau  Lancang  dapat dipetakan  dengan  baik  menggunakan  Citra Worldview  2  dan  Sentinel  2B  berdasarkan klasifikasi  berbasis  objek  (OBIA).  Akurasi keseluruhan  tertinggi  dihasilkan  dengan menggunakan  Citra  Worldview  2  dengan nilai  sebesar  76,24%  dengan  9  kelas  pada algortima  SVM  dan  DT  dan  berdasarkan Z test berbeda  signifikan  sebesar  2,51.  OA tertinggi  pada  Citra  Sentinel  2B  dihasilkan oleh algoritma DT sebesar 68,08% dengan 8 kelas.  Konsentrasi  Chl-a  lebih  tinggi  pada perairan  dangkal  Pulau  Lancang,  namun tingginya  konsentrasi  Chl-a  dan  TSS  belum dapat  dikatakan  memengaruhi  rendahnya akurasi  dalam  pemetaan  habitat  bentik perairan  dangkal.  Faktor  yang  memengaruhi perbedaan akurasi pada penelitian  ini  jumlah klasifikasi,  akuisisi  citra,  resolusi  citra  dan algoritma yang digunakan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  LAPAN  (Lembaga  Antariksa  dan Penerbangan  Nasional),  Taman  Nasional Kepulauan  Seribu  atas  bantuan  alat  dan fasilitas  selama  proses  pengambilan  data lapangan,  serta  teman-teman  yang  telah  ikut membantu  untuk  pengambilan  data  lapangan ( in  situ). Penulis  juga  mengucapkan  terima kasih kepada reviewer yang telah memberikan  masukan  untuk  meningkatkan kualitas paper ini.

## DAFTAR PUSTAKA
American Public Health Association (APHA). 2012. Standard  methods  for the  examination  of  water  and  waste water. Washington DC. 1496 p.
Andréfouët, S., F.E.M. Kargera, E.J. Hochberg,  C.  Hua,  &  K.L.  Cardera. 2001.  Change  detection  in  shallow coral reef environments using Landsat
7 ETM+ data. Remote Sens. Environ., 79: 150–162. https://doi.org/10.1016/S0034- 4257(01)00256-5
Atkinson,  P.M.  &  D.K.  Naser.  2010.  A Geostatistically Weighted K-NN Classifier for Remotely Sensed
Imagery. Geogr. Anal. , 42(2):
204−225.
https://doi.org/10.1111/j.1538- 4632.2010.00790.x Blaschke, T., G.J. Hay, M. Kelly, S. Lang, P. Hofmann, E. Addink, R.Q. Feitosa, F. Meer,  H.  Werff,  F.  Coillie,  &  D. Tiede.  2014.  Geographic  Object- Based  Image  Analysis  –  Towards  a new paradigm. ISPRS J. of
Photogrammetry and Remote Sensing, 87: 180-191. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.201
3.09.014
Chen, J., T. Cui, J. Tang, & Q. Songe. 2014.
Remote sensing of diffuse attenuation coefficient  using  MODIS  imagery  of turbid coastal waters: A case study in Bohai  Sea. Remote  Sens.  Environ., 140: 78-93. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.08. 031
Congalton, R.G. & Green K. 2008. Assessing the accuracy of remotely sensed data: principles  and  practices.  CRC  Press: Taylor  &  Francis  Group.  France.  27 p.
Firmansyah, I.,  E.  Riani, &  R.  Kurnia. 2012. Model  pengendalian  pencemaran  laut untuk  meningkatkan  daya  dukung lingkungan  Teluk  Jakarta. J.  of Natural Resources and Environmental  Management, 2(1): 22-28. http://doi.org/10.29244/jpsl.2.1.22
Green,  E.P.,  P.J.  Mumby,  A.J.  Edwards,  &
C.D.  Clark.  2000.  Remote  sensing handbook for tropical coastal management. United Nations
Educational,  Scientific  and  Cultural
Organization  (UNESCO).  Paris.  325
p.
Groetsch, P. 2011. Optimization and verification  of  a  new  analytical radiative  transfer  model.  Deutschen Luft- und
Raumfahrtzentrum.
Munchen (Germany). 89 p.
Guifen,  W.,  W.  Cao,  D.  Yang,  &  D.  Xu. 2008.  Variation  in  downwelling diffuse  attenuation  coefficient  in  the northern  South  China  Sea. Chin.  J. Oceanol. Limn. , 26: 323-333. https://doi.org/10.1007/s00343-008- 0323-x
Gupta,  N.,  M.  Tech,  &  P.  Garhwal.  2014. Object  based  information  extraction from high resolution satellite imagery using  eCognition. International  J.  of
Computer  Science  Issues ,  11:  139- 144.  https://ijcsi.org/papers/IJCSI-11- 3-2-139-144.pdf
Hochberg,  E.J.  &  M.J.  Atkinson.  2003. Capabilities  of  remote  sensors  to classify  coral,  Algaee,  and  sand  as pure and mixed spectra. Remote Sens. Environ., 85: 174–189. https://doi.org/10.1016/S0034- 4257(02)00202-X
Jamu, D.M., Z. Lu, & R.H. Piedrahita. 1999. Relationship  between  Secchi  disk visibility  and  chlorophyll  a in aquaculture  ponds. Aquac. ,  170:  205- 214. https://doi.org/10.1016/S0044-
8486(98)00405-0
Keller,  B.D.,  B.D.  Keller,  D.F.  Gleason,  E. McLeod,  C.M.  Woodley,  S.  Airame, B.D.  Causey,  A.M.  Friedlander,  R.G. Dunsmore,  J.E.  Johnson,  S.L.  Miller,
&  R.S.  Steneck.  2009.  Climate change,  coral  reef  ecosystems,  and management  options  for  marine protected areas.
Environmental Management , 44: 1069–1088. https://doi.org/10.1007/s00267-009- 9346-0
Kirk,  J.T.O.  1994.  Light  and  photosynthesis in  aquatic  ecosystems.  Cambridge university press. Australia. 471 p.
Liao,  H.  &  W.  Sun.  2010.  Forecasting  and evaluating  water  quality  of  chao  lake based  on  an  improved  decision  tree method. Procedia  Environ.  Sci., 2: 970-979. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2010.
10.109
Mastu, L.O.K, B. Nababan, & P.J. Panjaitan. 2018. Pemetaan habitat bentik berbasis  objek  menggunakan  citra sentinel-2  di  Perairan  Pulau  Wangi- Wangi  Kabupaten  Wakatobi. J.  Ilmu dan  Teknologi  Kelautan  Tropis ,  10:
381-396.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i2.21 039
Ouillon,  S.,  P.  Douillet,  A.  Petrenko,  J. Neveux, C. Dupouy, J.M. Froidefond, S.  Andréfouët,  &  A.M.  Caravaca. 2008.  Optical  algorithms  at  satellite wavelengths  for  total  suspended matter  in  tropical  coastal  waters Sensors. Sensors  (Basel), 8(7):  4165- 4185.
https://doi.org/10.3390/s8074165
Pena,  J.M.,  J.T.  Sánchez,  A.I.  Castro,  M. Kelly,  &  F.L.  Granados.  2013.  Weed mapping  in  early-season  maize  fields using object-based analysis of unmanned  aerial  vehicle  (UAV) images. Plos One, 8: 1-11.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0 077151
Peng,  S.,  R.  Zhou,  X.  Qin,  H.  Shi,  &  D. Ding. 2013. Application of macrobenthos  functional  groups  to estimate  the  ecosystem  health  in  a semienclosed  bay. Mar.  Pollut., 74:
302-310.
https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.20 13.06.037
Prabowo,  N.W.,  V.P.  Siregar,  &  S.B.  Agus.
2018. 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. J.  Ilmu dan  Teknologi  Kelautan  Tropis, 10(1): 123-134. https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i1.21 670 Qian, Y., W. Zhou, J. Yan, W. Li, & L. Han. 2015.  Comparing  machine  learning classifiers for object-based land cover classification using very high resolution  imagery. Remote  Sens. ,  7: 153-168. https://doi.org/10.3390/rs70100153
Ricotta,  C.  &  J.  Podani.  2017.  On  some
properties of the Bray-Curtis dissimilarity  and  their  ecological meaning. Ecological  Complexity, 31: 201-205. https://doi.org/10.1016/j.ecocom.2017 .07.003
Roelfsema,  C.,  S.  Phinn,  S.  Jupiter,  J. Comley,  M.  Beger,  &  E.  Paterson. 2010. 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.  Editor  Proceedings  of 2010  IEEE  International  Geoscience and  Remote  Sensing  Symposium,
4346-4349 pp.
https://doi.org/10.1109/IGARSS.2010 .5654126
Sugiyono. 2008. Metode Penelitian
kuantitatif kualitatif dan R&D. Alfabeta. Bandung. 213 p.
Tzotsos,  A.  2006.  A  support  vector  machine approach  for  object  based  image analysis.  Proceedings  of  OBIA.  1-7 pp.
https://www.researchgate.net/publicat ion/235964591
Verhulp,  J.  & A.V.  Niekerk.  2017.
Transferability  of  decision  trees  for land cover classification in a heterogeneous  area. South  African  J. of Geomatics, 6: 30-46.
https://doi.org/10.4314/sajg.v6i1.3
Wahidin,  N.,  V.P.  Siregar,  B.  Nababan,  I. Jaya,  &  S.  Wouthuyzend.  2015. Object-based image analysis for coral reef  benthic  habitat  mapping  with several classification algorithms. Procedia Environ. Sci., 24: 222-227. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015. 03.029
Wei,  W.,  X.  Chen,  &  A.  Ma.  2005.
Objectoriented  information  extraction and  application  in  high-resolution remote sensing image. IEEE International  Geoscience and Remote Sensing Symposium , 8: 3803-3807.
Received  : 23 May 2019 Reviewed : 17 October 2019 Accepted  : 29 July 2020