## PEMETAAN ZONA GEOMORFOLOGI DAN HABITAT BENTIK DI PULAU KOTOK BESAR MENGGUNAKAN KLASIFIKASI BERBASIS OBJEK

## GEOMORPHIC ZONE AND BENTHIC HABITAT MAPPING IN KOTOK BESAR ISLAND USING OBJECT-BASED CLASSIFICATION
Ike Dori Candra 1 , Vincentius P. Siregar 2 , Syamsul B. Agus 3 1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjan a 2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor Korespondensi: i.doricandra@gmail.com, vingar56@yahoo.com, mycacul@gmail.com

## ABSTRACT
This study used high-resolution satellite imagery of  worldview-2 acquisition  5 October 2013. The purpose of  this study was to explore the capability of  high-resolution satellite imagery of  worldview-2 to map the geomorphic zones of  shallow water in Kotok Besar island. The method used is object-based image analysis. This method is able to define classes of  objects based on spectral and spatial aspects. Image segmentation algorithm using multiresolution segmentation with different scala parameters for each level, level 1, level 2 and level 3. Shape and compactness are also customized for each level. Assign class at level 1 generates three classes, namely land, shallow water and deep water. Assign class at level 2 for geomorphic zone generates three class classes of  reef  flat, reef  crest and reef  slope. benthic habitat classification at level 3 produces 7 classes with an overall accuracy was 66.40%.
Keyword: benthic habitat, geomorphic zones, OBIA, satellite imagery of  worldview-2

## ABSTRAK
Penelitian ini menggunakan citra satelit resolusi tinggi worldview-2 akuisisi 5 Oktober 2013. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji kemampuan citra satelit resolusi tinggi worldview-2 dalam memetakan zona geomorfologi dan habitat bentik perairan dangkal di Pulau Kotok Besar. Metode yang digunakan adalah metode klasifikasi Object Based Image Analysis (OBIA). Metode ini mampu mendefinisikan kelas-kelas objek berdasarkan aspek spektral dan spasial. Segmentasi citra menggunakan algoritma multiresolution segmentation dengan parameter skala yang berbeda untuk setiap level, baik level 1, level 2 dan level 3. Shape dan compactness juga disesuaikan untuk setiap level. Penentuan kelas pada level 1 menghasilkan tiga kelas yaitu daratan, perairan dangkal dan perairan dalam. Penentuan kelas pada level 2 untuk zona geomorfologi menghasilkan tiga kelas yaitu reef  flat, reef  crest dan reef  slope . Klasifikasi habitat bentik pada level 3 menghasilkan 7 kelas dengan akurasi keseluruhan yaitu 66.40 %.
Kata kunci: citra satelit worldview-2 , habitat bentik, OBIA, zona geomorfologi

## PENDAHULUAN
Pemetaan terumbu karang memerlukan data yang dapat menggambarkan distribusi spasial terumbu. Metode penginderaan jauh dapat memberikan informasi penyebaran terumbu karang yang dapat digunakan sebagai bahan di dalam menentukan rencana sampling di lapangan. Penginderaan jauh untuk terumbu karang memanfaatkan sinar radiasi elektromagnetik pada daerah spektrum sinar tampak. Energi pada spektrum ini dapat menembus kolom air sehingga dapat mendeteksi terumbu karang yang berada di bawah permukaan air. Secara umum, spektrum sinar tampak dapat dibagi menjadi tiga bagian, yaitu spektrum sinar biru, sinar hijau dan merah. Makin kecil panjang gelombangnya, maka energi pada spektrum tersebut lebih dalam dapat menembus air.
Teknik penginderaan jauh memiliki keunggulan untuk memetakan dan untuk melakukan pemantauan serta inventarisasi habitat perairan dangkal pada area yang luas, dengan biaya operasional relatif murah serta metode penginderaan jauh yang efektif untuk melengkapi pengamatan lapangan habitat bentik yang umumnya pada daerah yang sulit dijangkau. Oleh karena itu, teknik penggunaan teknik penginderaan jauh sangat memungkinkan untuk pemetaan dasar perairan dangkal (Siregar 2010), pemantauan kondisi terumbu karang (Green et al. 2000), deteksi perubahan dan dinamika sebaran terumbu karang (Klemas 2001), pemetaan geomorfologi dan ekologi terumbu karang (Phinn et al. 2011). Namun, pemanfaatan teknologi mempunyai kendala-kendala, yaitu kesulitan dalam mendeteksi habitat bawah air karena pengaruh kedalaman (Mumby & Edwards 2002). Permasalahan yang dihadapi dalam aplikasi penginderaan jauh yang lain adalah menentukan tingkat akurasi dan ketidakpastian ( uncertainity ) (Congalton & Green 2009). Beberapa penelitian menunjukkan bahwa dalam pemetaan geomorfologi laut dan habitat dasar perairan dangkal dengan akurasi keseluruhan >60 % sudah dapat menggambarkan bahwa klasifikasi  yang  dibangun  sudah  baik, maka  pemilihan  metode  klasifikasi  citra merupakan hal yang perlu dipertimbangkan untuk mendapatkan akurasi yang baik (Phinn et al. 2011). Perkembangan  metode  klasifikasi data penginderaan jauh untuk berbagai kebutuhan semakin meningkat seiring
dengan kemajuan teknologi satelit dan komputer seperti sensor dan wahana serta peningkatan resolusinya meliputi resolusi spasial, resolusi temporal, resolusi spektral dan resolusi radiometrik. Metode klasifikasi dari data citra yang dikembangkan selama ini juga berkembang dari interpretasi visual menuju interpretasi citra secara otomatis dengan bantuan komputer. Kehadiran citra resolusi tinggi menuntut para praktisi untuk mengekstrak informasi data citra dari metode berbasis piksel menjadi klasifikasi berbasis objek untuk mendapatkan hasil yang tepat dan akurat, sehingga menuju pemanfaatan yang optimal.
Klasifikasi citra pada perkembangan baru-baru ini menyebutkan bahwa terdapat dua  basis  klasifikasi,  klasifikasi  berbasis piksel  dan  klasifikasi  berbasis  obyek (Nuvulur 2007). Klasifikasi citra yaitu proses mengelompokkan piksel ke dalam kelas- kelas yang telah ditentukan berdasarkan nilai kecerahan piksel pada citra. Klasifikasi citra berbasis piksel dibagi dua metode yaitu  klasifikasi  terbimbing  ( supervised classification ) dan klasifikasi tidak terbimbing ( unsupervised  classification ). Metode  klasifikasi  pada  citra  resolusi tinggi juga mengalami perkembangan yaitu klasifikasi  citra  berbasis  obyek  (OBIA  : Object Based Image Analysis ).  Klasifikasi ini terbukti mampu meningkatkan akurasi untuk pemetaan geomorfologi dan ekologi ekosistem terumbu karang pada tiga perairan yang berbeda (Phinn et al. 2011).  Peneliti  menerapkan  OBIA  dalam mengklasifikasi  habitat  perairan  dangkal. Proses  klasifikasi  metode  ini  menggunakan prosedur segmentasi dengan sistem hierarki, sehingga suatu karakteristik objek dapat ditambahkan dengan kumpulan informasi tambahan  dari  objek  yang  diklasifikasikan seperti bentuk, tekstur, konteks dan informasi yang lain terkait dengan objek yang  diklasifikasikan  (Blaschke  2010). Tambahan informasi untuk setiap objek akan memperkaya  informasi  dalam  klasifikasi, sehingga  dapat  menghasilkan  klasifikasi yang jelas dan akurat. Perbedaan mendasar pada pendekatan ini dibandingkan dengan klasifikasi berbasis piksel terletak pada unit dasar proses analisis citra berupa objek citra atau segmen, tidak pada piksel tunggal.
Keberhasilan pendekatan klasifikasi berbasis objek sangat tergantung pada kualitas segmentasi citra. Kim et al. (2008) menyatakan belum ada metode objektif dalam menentukan skala segmentasi, umumnya menggunakan metode uji coba.
Kombinasi beberapa teknik untuk mengekstraksi informasi dari data citra resolusi tinggi perlu mempertimbangkan beberapa faktor. Penerapan beberapa faktor koreksi untuk mempertajam interpretasi, metode klasifikasi citra dan survei lapangan yang tepat sangat mempengaruhi peningkatan akurasi dalam klasifikasi.  Berdasarkan  latar  belakang  di atas maka peneliti melakukan penelitian pemetaan geomorfologi dan habitat dasar perairan dangkal dari citra resolusi tinggi menggunakan klasifikasi berbasis objek.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan di wilayah perairan Pulau Kotok Besar Kabupaten Kepulauan  Seribu  Provinsi  DKI  Jakarta. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan
Maret sampai April 2015. Peta Pulau Kotok Besar dapat dilihat pada Gambar 1. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah perangkat keras, perangkat lunak dan peralatan lapangan. Perangkat keras yaitu personal laptop dan perangkat lunaknya adalah microsof  office,  microsoft excel add ins XLSTAT, Coral point with Excel Extention  4.0,  Garmin  GPSMAP  76csx,  ENVI 5.1, ArcGIS Dekstop 10.1 , dan Ecognition 9.0. Adapun peralatan lapangan tercantum pada Tabel 1. Bahan yang digunakan adalah citra satelit worldView-2 produk  standar  2A  dan dilengkapi dengan metadata ( header  file ). Citra satelit worldview-2 ini akuisisi tanggal 5 Oktober 2013 dan sistem proyeksi koordinat UTM zona 48S – WGS1984 (DigitalGlobe 2010).
Gambar 1. Lokasi penelitian
Tabel 1. Peralatan lapangan No Peralatan Parameter 1 GPS Garmin 76csx Pengumpulan data koordinat : G round truth point, Ground truth habitat 2 SCUBA Diving Pengambilan data habitat terumbu karang 3 Transek Kuadran
4 Meteran rol 50 m
5 Camera + Housing Underwater
6 Underwater slater dan paper Pencatatan data 7 GPS Floating Kit Pelampung 8 Dry Bag Pelindung GPS dari air

## Analisis data
Data lapangan berasal dari pengamatan langsung di lokasi penelitian. Zona geomorfologi ditentukan berdasarkan pengamatan visual dan interpretasi citra. Habitat bentik ditentukan berdasarkan identifikasi  teknik  foto  transek  quadrat (English et al. 1994; Roefselma & Phinn, 2008).  Adapun  karakteristik  dari  citra worldview-2 secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 2. Analisis persentase tutupan dengan teknik pengamatan grid kuadran menggunakan aplikasi Coral Point Count With Excel Extension (CPCe) (Kohler & Gill 2006). Metode yang digunakan adalah metode uniform grid dengan sebaran titik sebanyak 25 titik setiap foto. Setiap titik diidentifikasi
secara visual dengan acuan kode lifeform dari  LIPI.  Data  hasil  analisis  dari  CPCe  ini disimpan dalam file excel untuk selanjutnya dilakukan analisis statistik. Analisis statistisk dengan menggunakan algoritma
Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Tahapan pra pengolahan citra worldview-2 terlebih dahulu dilakukan sebelum  klasifikasi  citra.
Worldview-2 dengan  tipe  produk  standar  2A  sudah terkoreksi geometrik. Kemudian dilakukan koreksi radiometrik dengan metode Dark Pixel Substraction . Prinsip metode ini adalah memperbaiki nilai radiometrik ( pixel value ) pada citra akibat gangguan atmosferik. Jika tidak ada atmosfer,objek berwarna gelap atau biasanya berupa air dan bayangan awan seharusnya memiliki nilai piksel 0 (Ardiansyah 2015).
Tabel 2. Karakteristik citra worldview-2 No Band Kisaran λ (nm) Resolusi 1 Pankromatik 0.5 2 Coastal 400-450 1.8 3 Blue 450-510 1.8 4 Green 510-580 1.8 5 Yellow 585-625 1.8 6 Red 630-690 1.8 7 Red-Edge 705-745 1.8 8 NIR-1 770-895 1.8 9 NIR-2 860-1040 1.8 Koreksi radiometrik tujuannya adalah untuk memperbaiki kualitas visual citra, dalam hal ini memperbaiki nilai piksel yang tidak sesuai dengan nilai pancaran objek sebenarnya. Tahapan metode Dark Pixel Substraction ialah dengan menggunakan band minimum. Sejumlah piksel pada masing-masing kanal di laut dalam diambil dan rata-rata dari nilai-nilai piksel tersebut (nilai digital atau radiansi) digunakan sebagai faktor pengurang nilai piksel pada masing-masing kanal (Green et al. 2000), yang ditulis dengan persamaan :
L′i = Li – Lsi dimana: L′i = nilai piksel terkoreksi pada kanal i, Li = nilai piksel awal pada kanal I, dan Lsi = nilai piksel rata-rata sampling di laut dalam pada kanal i.
Citra yang sudah terkoreksi digunakan sebagai input untuk pengolahan
citra berbasis objek menggunakan software eCognition  9.0 . Input image layer yang digunakan adalah citra multispektral worldview-2 terkoreksi dengan 8 band ( coastal,  blue,  green,  yellow,  red,  red  edge, NIR  1 dan NIR  2 ) dan input thematic  layer adalah polygon klasifikasi.  Membangun ruleset pada pohon proses ( process  tree ) untuk setiap segmen menjadi kelas pada setiap level dan penentuan kelas ( assign class ) dengan menggunakan penentuan ambang batas ( treshold ). Algoritma  yang  digunakan  untuk segmentasi adalah multiresolution segmentation (MRS). Algoritma MRS merupakan metode segmentasi berbasis region  growing yang dikembangkan oleh
Baatz & Schape ( 2000). Proses segmentasi dijalankan berdasarkan lima parameter yaitu skala ( scale ), bentuk ( shape ), warna ( colour ), kehalusan ( smoothness ) dan kekompakan ( compactness ). Parameter skala merupakan
nilai abstrak untuk menentukan besarnya heterogenitas objek yang diperoleh dalam satu objek (Trimble 2014). Segmentasi level 1 menggunakan skala 25, level 2 skala 10 dan level 3 skala 5. Assign class level 1 dengan menggunakan treshold NDVI dan ratio band green . Assign class level 2 menggunakan treshold  relatif  border  to  deep  water , relatif border to slope dan r atio red edge . Penggunaan skala dan treshold bersifat try and error dan belum ada framework teoritisnya. Pengguna harus mencari sendiri parameter terbaiknya (Blaschke & Hay 2001; Burnett &Blaschke 2003). Klasifikasi  level  3  yang  merupakan klasifikasi  habitat  bentik  menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan input thematic layer untuk penentuan kelas. Menurut Wahidin et al. 2015 algoritma SVM mampu menghasilkan akurasi yang lebih baik pada metode berbasis OBIA. Klasifikasi level 3 dilakukan dengan mensegmentasi ulang hasil level 2. Langkah Selanjutnya assign  class  by  thematic  layer berikut atributnya, classifier algoritma SVM dan terakhir apply  classifier .  Hasil  klasifikasi diekspor dalam bentuk raster dan vector lengkap dengan atribut kelasnya. Hasil klasifikasi  level  3  dilakukan  pengujian akurasi.

## Uji Akurasi
Uji akurasi dilakukan pada peta hasil klasifikasi level 3 yaitu kelas hirarki habitat bentik. Uji akurasi diterapkan pada peta hasil  klasifikasi  untuk  mengetahui  akurasi dari  teknik  klasifikasi  yang  diterapkan.  Uji akurasi yang umum dilakukan adalah matrik kesalahan ( error  matrix ). Teknik matrik kesalahan yaitu membandingkan citra hasil klasifikasi sebagai peta terhadap kelas yang sebenarnya. Kelas yang sebenarnya diperoleh dari hasil pengamatan lapangan pada  kelas-kelas  yang  telah  didefinisikan berdasarkan  skema  klasifikasi.  Penerapan uji akurasi menghasilkan persentase ketelitian pada sampel kelas yang diuji yaitu producer’s  accuracy,  user’s  accuracy dan overall accuracy (Congalton & Green 2009). Persentase ketelitian suatu kelas diperoleh dari perbandingan jumlah piksel yang benar yang masuk pada training area suatu kelas. Persentase  ketelitian  klasifikasi  secara keseluruhan dihitung dari perbandingan antara jumlah piksel yang benar setiap kelas dengan total piksel training area keseluruhan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Klasifikasi level 1
Klasifikasi level 1 merupakan langkah awal  dalam  klasifikasi  berbasis  objek dengan menggunakan software  eCognition 9.0 . Langkah pertama dimulai dengan melakukan segmentasi citra dan assign class . Segmentasi level 1 menghasilkan segmen sebanyak 419 segmen. Kemudian dilakukan assign class dengan menggunakan treshold  Normalize  Difference  Vegetation Index (NDVI)  dan ratio  green . Assign class menghasilkan 3 kelas utama yaitu kelas daratan ( land ) dengan luas 22.83 Ha, kelas perairan dangkal ( shallow  water ) dengan luas 46.46 Ha dan kelas perairan dalam ( deep water ) dengan luas 52.60 Ha. Phinn et al. 2011 melaporkan bahwa klasifikasi pada level 1 ( reef  level )  pada  sistem  klasifikasi hirarki yaitu kelas perairan dangkal menjadi batasan area kajian dan diproses menjadi segmen baru untuk klasifikasi pada level 2 (zona geomorfologi). Hasil klasifikasi level 1 ini nanti digunakan atau diperbanyak untuk proses  segmentasi  level  2.  Hasil  klasifikasi level 1 dapat dilihat pada Gambar 2.

## Klasifikasi level 2
Klasifikasi  level  2  merupakan klasifikasi  zona  geomorfologi  dimana  class filternya  diambil  dari  perairan  dangkal level 1. Perairan dangkal ini pada level 2 disegmentasi ulang dengan algoritma Multiresolution  Segmentation (MRS) dengan skala 10, shape 0.1 dan compactness 0.9. Dari hasil segmentasi ini dihasilkan sebanyak 1080 segmen. Selanjutnya dari segmen dilakukan assign class dengan penentuan ambang batas ( treshold ) untuk setiap zona geomorfologi. Treshold relatif border  to  deep  water menghasilkan zona geomorfologi reef slope . Treshold relatif border to slope menghasilkan zona geomorfologi reef crest . Treshold ratio red edge menghasilkan zona geomorfologi reef  flat .  Klasifikasi  level 2 menghasilkan 3 zona geomorfologi yaitu reef slope, reef crest dan reef flate . Phinn et al. (2011) mendeskripsikan bahwa rataan terumbu ( reef  flat ) merupakan perairan dangkal, sebagian muncul ke permukaan terletak antara puncak terumbu ( reef crest ). Lereng terumbu ( reef  slope ) merupakan wilayah yang memiliki kemiringan tertentu menghadap ke arah perairan atau biasa disebut tubir. Puncak terumbu ( reef  crest ) merupakan zona yang muncul pada saat
surut terendah. Zona ini terletak pada bagian yang menghadap perairan dan mendapat energi yang tinggi dari gempuran gelombang. Dari hasil klasifikasi, zona reef flat memiliki luasan 27.79 Ha, zona reef crest 9.44 Ha dan zona reef slope 8.22 Ha. Jadi zona reef flat merupakan zona dengan luasan  yang  paling  besar.  Hasil  klasifikasi level 2 dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Klasifikasi level 1 ( reef level )
Gambar 3. Klasifikasi level 2

## Klasifikasi level 3
Analisis  habitat  bentik  di  perairan dangkal Pulau Kotok Besar menggunakan Coral  Point  Count  With  Excel  Extension (CPCe) 4.0 dan hasilnya dianalisis kluster menggunakan algoritma Agglomeretive Hierarchical  Clustering (AHC)  dengan truncation  0.4 . Kehadiran kurang dari 4% diabaikan dalam menentukan jumlah kelas habitat bentik (Green et al. 2000). Dendogram hasil analisis kluster disajikan pada Gambar 4. Analisis kluster AHC ini menghasilkan 7 komposisi habitat bentik. Pelabelan kelas habitat bentik berdasarkan kelas centroid setiap kelas dan komposisi yang paling dominan. Kelas habitat bentik yang diberi label yaitu karang hidup (KH), karang mati (KM), karang mati + pasir (KHP), lamun + pasir (LP), rubble (R), pasir + FS (PFS), rubble + karang mati (RKM). Pelabelan komposisi habitat bentik dapat dilihat pada  Gambar  5.  Andrefouet et al. (2003) menjelas bahwa habitat bentik ditentukan berdasarkan persentase tutupan masing- masing komponen penyusun habitat. Hasil penggelompokkan 7 kelas habitat bentik dijadikan pedoman dalam klasifikasi level 3 habitat bentik dalam bentuk thematic layer .
Klasifikasi  level  3  merupakan klasifikasi habitat bentik dengan melakukan  segmentasi  ulang  klasifikasi level 2. Segmentasi menggunakan algoritma Multiresolution  Segmentation dengan skala 5, shape  0.1 dan compactness  0.7 . Hasil eksekusi segmentasi didapatkan sebanyak 4041 segmen. Selanjutnya assign class berdasarkan thematic layer di mana thematic layer merupakan polygon klasifikasi habitat bentik perairan dangkal. Klasifikasi habitat bentik menggunakan algoritma Support Vector  Machine (SVM) dan menghasilkan 7 kelas habitat bentik yaitu karang hidup (KH),karang mati (KM), karang mati + pasir (KHP), lamun + pasir (LP), rubble (R), pasir + FS (PFS), rubble + karang mati (RKM). Hasil klasifikasi level 3 dapat dilihat pada Gambar 6. Hasil klasifikasi level 3 pada Gambar 6 diperoleh luas area masing-masing habitat bentik yaitu : karang hidup 3.39 Ha (7.31%), karang mati 2.91 Ha (6.28%), karang mati + pasir 1.77 Ha (3.81%), lamun + pasir 2.51  Ha  (5.41%), rubble 9.19 Ha (19.8%), pasir + FS 24.07 Ha (51.81%) dan rubble + karang  mati  2.59  Ha  (5.59%).  Berdasarkan luas area dapat dilihat bahwa kelas habitat bentik pasir + FS mendominasi yaitu seluas
24.07  Ha  (51.81%)  dan  yang  paling  sedikit adalah kelas habitat bentik karang mati + pasir yaitu seluas 1.77 Ha (3.81%). Peta  klasifikasi  habitat  bentik menunjukkan bahwa habitat bentik terdistribusi di perairan dangkal Pulau Kotok Besar. Zona geomorfologi reef  slope didominasi oleh habitat bentik karang hidup (KH) diikuti habitat bentik karang mati (KM). Zona geomorfologi reef  crest didominasi oleh habitat bentik rubble . Hal ini sesuai dengan klasifikasi hirarki zona geomorfologi dan habitat bentik berdasarkan Phinn et al. (2011), dimana terdapat asosiasi yang erat antara zona geomorfologi dengan keberadaan habitat bentik tertentu. Zona geomorfologi reef flat didominasi oleh habitat bentik pasir + FS (PFS) diikuti kelas lamun + pasir (LP). Zona geomorfologi ini memang cocok untuk habitat bentik FS dan lamun dikarenakan kondisinya terlindung dari gempuran gelombang laut yang kuat.

## Uji akurasi
Uji akurasi dengan matrik kesalahan ( matrix error ) diperoleh akurasi keseluruhan ( overall accuracy ) sebesar 66.40 % dan nilai kappa  sebesar  0.58.  Menurut  Green et al. (2000) bahwa akurasi pemetaan habitat bentik yang dapat digunakan adalah dengan akurasi keseluruhan sebesar >60%. Nilai kappa merupakan ukuran kebenaran antara kelas yang direpresentasikan  dan menunjukkan nilai kesesuaian hasil klasifikasi  pada  citra  dan  keadaan  di lapangan. Nilai kappa akan selalu lebih rendah dari nilai overall .  Nilai  kappa  0.58 berarti  58%  konsistensi  akurasi  pada klasifikasi  acak.  Menurut  Landish  &  Koch (1997 dalam Congalton & Green 2009) nilai koefisien  kappa  antara  0.4  –  0.8  termasuk kategori sedang. Nilai producer accuracy (PA) dihasilkan  dengan  rentang  antara  35%  - 92.31% dan user’s accuracy (UA) dihasilkan dengan rentang antara 33% - 100%. Secara umum kelas habitat bentik dapat dipetakan dengan baik  dan yang belum dipetakan dengan baik yaitu kelas habitat bentik karang hidup (KH), karang mati (KM). Kelas habitat bentik KH, PA dan UA masing-masing 66.67% dan 34.78%.  Kelas habitat bentik KM, PA dan UA masing-masing 35.71% dan 33.33%. Uji akurasi dapat dilihat pada Tabel 3. Rendahnya akurasi disebabkan oleh beberapa faktor yaitu GPS dengan citra satelit resolusi tinggi pada saat pengambilan
data. GPS yang digunakan memiliki presisi 3-5  m  dari  posisi  sebenarnya  sedangkan citra satelit memiliki resolusi 1.84 m. Diduga titik  lapang  yang  menjadi  acuan  klasifikasi masih kurang dan tidak menyebar di seluruh wilayah penelitian. Pemetaan habitat bentik di Pulau Kotok belum begitu banyak dilakukan baik menggunakan metode piksel
maupun metode OBIA. Kedepannya metode klasifikasi piksel dan OBIA dapat dilakukan secara bersamaan pada satu wilayah agar didapatkan  perbandingan  yang  signifikan dan dilihat masing-masing keunggulannya. Khusus metode OBIA perlu diterapkan juga metode algoritma yang lain seperti Random Trees , KNN, Bayes dan Decision Tree .
Gambar 4. Dendogram hasil kluster AHC
Gambar 5. Pelabelan komposisi habitat bentik

## Gambar 6. Hasil Klasifikasi level 3 algoritma classifier SVM
Tabel 3. Matrik Kesalahan Hasil Klasifikasi Lapang citra KH KM KM+P L+P R P+FS R+KM TOTAL UA KH 8 5 4 6 23 34.78 % KM 3 5 2 5 15 33.33 % KMP 8 8 100 % LP 8 2 10 80 % R 1 3 1 9 1 15 60 % PFS 3 2 1 36 42 85.71 % RKM 1 2 9 12 75.00 % TOTAL 12 14 12 10 18 39 20 125 34.78 % PA 66.67 % 35.71 % 66.67 % 80 % 50 % 92.31% 45 % 66.40%

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Klasifikasi  berbasis  objek  (OBIA) menggunakan citra resolusi tinggi worldview-2 di Pulau Kotok Besar menghasilkan  klasifikasi  pada  3  level. Klasifikasi level 1 menghasilkan kelas land , shallow  water dan deep  water .    Klasifikasi level 2 menghasilkan 3 zona geomorfologi yaitu reef  flat,  reef  crest dan reef  slope . Klasifikasi  level  3  menghasilkan  7  kelas habitat bentik yaitu KH, KM, KM + pasir, lamun + pasir, rubble , pasir + FS dan rubble + KM. Uji akurasi dari matrix error klasifikasi  didapatkan  akurasi  keseluruhan (OA)  sebesar  66.40%  dan  nilai  kappa  0.58. Secara umum zona geomorfologi dan habitat
bentik dapat dipetakan dengan baik dan peta dengan akurasi  lebih dari 60% dapat digunakan.

## Saran
Pemetaan habitat bentik hendaknya melakukan pencocokan antara waktu perekaman citra dan perekaman pengambilan data lapang agar data lapang yang diambil sesuai dengan data citra yang sebenarnya. Pengambilan data diperlukan GPS yang lebih presisi dan akurat agar sesuai dengan citra satelit yang memiliki resolusi tinggi agar didapatkan data lapang yang lebih akurat. Data lapang yang lebih banyak dan tersebar secara merata sangat diperlukan di lokasi penelitian agar proses klasifikasi dan dapat menghasilkan uji akurasi yang lebih
tinggi.  Teknik  klasifikasi  yang  lain  perlu dilakukan seperti algoritma classifier KNN, bayes,  random  tree dan decision  tree agar didapatkan perbandingan teknik kualifikasi yang terbaik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada  Bapak  Prof.  Dr.  Ir.  Vincentius  P. Siregar, DEA dan Dr. Syamsul Bahri Agus, S.Pi, M.Si yang telah banyak membantu penulis dalam hal penyediaan citra, pengerjaan data, membimbing dan memberi semangat kepada penulis. Penulis juga mengucapkan terimakasih kepada Tim Redaksi  Jurnal  Teknologi  Perikanan  dan Kelautan,  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardiansyah. 2015. Pengolahan Citra Penginderaan Jauh. Jakarta : Departemen Geografi F-MIPA Universitas Indonesia. Baatz  M,  Schape  A.  2000. Multiresolution segmentation an optimization approach  for  high  quality  multi- scale image segmentation . Angewandte Geographische Informationsverarbeitung. XII: 12-23. Blaschke T. 2010. Object based image analysis  for  remote  sensing.  ISPRS
Journal  of  Photogrametry  and  Remote Sensing . 65: 2-16 Blaschke  T,  Hay  GJ.  2001.  Object-oriented image  analysis  and  scale-space: Theory and methods for modeling and evaluating multiscale landscape structure.  International  Society  for Photogrammetry and Remote Sensing A Photogramm 34: 22-29. Burnett C, Blaschke T. 2003. A multi-scale segmentation/object relationship modelling methodology for landscape analysis. Ecol Model. 168: 233-249. Congalton, RG. Green, K. 2009. Assessing The Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices (2nd Edition) ,. Boca  Raton:  CRC  Press,  Taylor  and Francis Group. Digitalglobe. 2010. Radiometric  use  of worldview-2  imagery:  technical  note . 1601 Dry Creek Drive Suite 260 Longmont,  Colorado,  USA,  80503
DigitalGlobe®.
English SA, Baker VJ, Wilkinson CR, 1994. Survey manual for tropical marine
resources,  Australian  Institute  of Marine Science.
Green  EP,  Mumby  PJ,  Edwards  AJ,  Clark CD. 2000. Remote sensing handbook for  tropical  coastal  management: UNESCO. Kim M, Madden M, Warner T. 2008. Estimation of Optimal image object size for the segmentation of forest stand with  multispectral  IKONOS  imagery. Object Based image nalysis. ‘Di Dalam’ : Blacschke T, Lang S, Hay G, ‘editor’, Academic Press. Volume 40: 81-251. Klemas V. 2001. Remote Sensing of landscape-level coastal environment indicators.  ENVIRO  manag.  85:159-
173.
Kohler KE, Gill SM. 2006. Coral point count with  excel  extensions  (Cpce):  a  visual basic program for the determination of coral and substrate coverage Using random point count methodology. Comput Geosci. 32: 1259-1269. Mumby  PJ,  Edwards  AJ.  2002.  Mapping marine  environment  with  IKONOS imagery  :  enhanced  spatial  resolution can deliver greater thematic accuracy. Remote Sensing of Environment. 82:248-257. Nuvulur K. 2007. Multispectral  image analysis  using  the  object-oriented paradigm. New York . CRC Press. Taylor and Francis Group.
Phinn  SR,  Roelfsema  CM,  Mumby  PJ. 2011. Multi-scale, object-based image analysis for mapping geomorphic and ecological zones on coral reefs.
International  Journal  of  Remote Sensing. 33: 3768-3797.
Roelfsema C, Phinn S. 2008. Evaluating eight field  and  remote  sensing  Approaches for Mapping the Benthos of Three Different Coral Reef Environments in Fiji. Proc. of SPIE. Vol. 71500 71500F- 1. Siregar VP. 2010. Pemetaan substrat dasar perairan dangkal karang congkak dan lebar Kepulauan Seribu menggunakan citra  satelit  quick  bird.  E-Jurnal  Imu dan Teknologi Kelautan Tropis. 2: 19- 30.
Trimble. 2014. eCognition Developer 9.0 User Guide.  Munich,  Germany:  Trimble
Documentation.
Landis JR, Koch GG. (1977). The Measurement of  Observer  Agreement  for  Categorical Data. Biometrics, 33, hlm. 159-174.
Wahidin  N,  Siregar  VP,  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.