p-ISSN         : 2087-9423
http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN         : 2620-309X

## KLASIFIKASI HABITAT BENTIK PERAIRAN DANGKAL DARI CITRA WORLDVIEW-2 MENGGUNAKAN DATA IN-SITU DAN DRONE

## BENTHIC HABITAT CLASSIFICATION OF SHALLOW WATER USING WORLDVIEW-2 IMAGERY WITH IN-SITU AND DRONE DATA
Ayub Sugara 1 , Vincentius P. Siregar2, & Syamsul B. Agus 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, FPIK, Sekolah Pascasarjana IPB, Bogor, 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor, 16680, Indonesia
* E-mail: ayubsugara7@gmail.com

## ABSTRACT
The Worldview-2 imagery application with groud truth habitat data still has shortcomings that require a long time, limited access, high costs and risk factors. Surveying techniques using drones can reduce these  limitations.  This  study  aims  to  classify  and  test  the  accuracy  of  shallow  water  habitat classification  results  in  Lancang  Island  and  Sebaru  Besar  Island  from  Worldview-2  imagery  with ground  truth  habitat  (GTH)  and  virtual  ground  truth  (VGT)  input  data  and  explore  the  spatial resolution of drone images at altitude different. Overall accuracy results were obtained for 7 habitat classes  on  Lancang  Island  with  GTH  and  VGT  data  of  65.5%  and  60.6%,  respectively.  Whereas  in Sebaru  Besar  Island  they  were  67.5%  and  64.6%,  respectively.  Comparison  of  the  accuracy  of  the classification  results  obtained  4.9%  selisi  on  Lancang  Island  and  2.9%  on  Sebaru  Besar  Island. Significance test results of the GTH and VGT methods on Lancang Island were significantly different with  a  Z  value  of  2.0851,  while  on  Sebaru  Besar  Island  it  was  not  significantly  different  from  the  Z value of 0.5255, so that benthic habitat mapping with the VGT method could be used as an alternative in-situ field observation, however this still requires further research.
Keywords: drones, GTH, high resolution satellites, photogrametry, VGT

## ABSTRAK
Aplikasi  citra  Worldview-2  dengan  data groud  truth  habitat masih  memiliki  kekurangan  yaitu membutuhkan  waktu  yang  lama,  akses  yang  terbatas,  biaya  yang  tinggi  serta  faktor  resiko.  Teknik survei  menggunakan drone dapat  mengurangi  keterbatasan  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  klasifikasi  dan  uji  akurasi  hasil  klasifikasi  habitat  perairan  dangkal  di  Pulau  Lancang  dan Pulau  Sebaru  Besar  dari  citra  Worldview-2  dengan  inputan  data ground  truth  habitat (GTH)  dan virtual  ground  truth (VGT)  serta  mengeksplorasi  resolusi  spasial  citra drone pada  ketinggian  yang berbeda. Hasil overall accuraccy diperoleh untuk 7 kelas habitat di Pulau Lancang dengan data GTH dan VGT masing-masing sebesar 65,5% dan 60,6%. Sedangkan di Pulau Sebaru Besar masing-masing sebesar  67,5%  dan  64,6%.  Perbandingan  akurasi  hasil  klasifikasi  didapat  selisih  4,9%  di  Pulau Lancang  dan  2,9%  di  Pulau  Sebaru  Besar.  Hasil  uji  signifikansi  metode  GTH  dan  VGT  di  Pulau Lancang berbeda nyata dengan nilai Z sebesar 2,0851, sedangkan di Pulau Sebaru Besar tidak berbeda nyata  dengan  nilai  Z  sebesar  0,5255,  sehingga  pemetaan  habitat  bentik  dengan  metode  VGT  dapat digunakan  sebagai  alternatif  pengamatan  di  lapangan  secara in-situ ,  namun  ini  masih  memerlukan penelitian lanjutan.
Kata kunci : drone , fotogrametri, GTH, satelit resolusi tinggi, VGT

## I. PENDAHULUAN
Penginderaan  jauh  adalah  salah  satu teknologi untuk mendukung penelitian mengenai  pemetaan  suatu  area  kawasan maupun pengamatan lingkungan. Penginderaan  jauh  pada  umumnya  hanya menggunakan  dua  sumber  yaitu  citra  satelit
dan citra dari pesawat berawak (Green et al. , 2000).  Citra  satelit  memiliki  keunggulan dapat  meliput  area  kajian  yang  luas  dan beberapa  citra  satelit  resolusi  spasial  rendah sudah  tersedia  secara  gratis  (Sulong et  al. , 2002).  Penginderaan  jauh  dari  satelit  dapat menjadi  metode  pelengkap  dari  proses pemetaan  (Hedley et  al .,  2016).  Ruang lingkup  dari  aplikasi  penginderaan  jauh meliputi  peta  skala  sangat  besar  hingga  peta skala  yang  sangat  kecil  (Danoedoro,  2012). Penginderaan  jauh  di  bidang  kelautan  antara lain  digunakan  untuk  mengetahui  sebaran habitat  bentik  dan  monitoring  ekosistem perairan dangkal (Richards, 2013)
Habitat  bentik  adalah  zona  atau lingkungan  tempat  hidup  bagi  bentos  atau organisme perairan  yang hidup pada substrat dasar  suatu  perairan  (BIG,  2017).  Habitat bentik  perairan  dangkal  secara  ekologis memiliki keanekaragaman karakteristik penyusun  substrat  dasar  perairan  seperti ekosistem  terumbu  karang  dan  lamun  yang perlu dipetakan sebagai upaya untuk mengetahui keanekaragaman objek penyusun dasar perairan.
Teknologi  penginderaan  jauh  dengan citra  resolusi  tinggi  dapat  meningkatkan akurasi  deteksi  terhadap  habitat  terumbu karang  (Mellin et  al .,  2009).  Kemajuan dalam  teknologi  penginderaan  jauh  me- mungkinkan  peneliti  menggunakan drone sensor tunggal cahaya tampak (single visible light  camera  sensor) sebagai  pengganti  data GTH.  Penggunaan drone memungkinkan peneliti  meminimalisir  permasalahan  peng- ambilan  data  lapangan,  seperti  lama  waktu, akses  yang  sulit, high  cost (Ratcliffe et  al ., 2015).  Metode  pengambilan  data  foto  udara menggunakan drone dikenal  dengan  teknik fotogrametri . Waugh  &  Mowlem  (2010) menyebutkan  bahwa  salah satu  jenis wahana foto  udara  dengan  jenis Aerosonde telah dikembangkan  secara  komersial  sejak  tahun 1993  dan  dipergunkan  untuk  misi  ilmiah. Teknik  survei  dengan  biaya  yang  murah dalam dekade terakhir, dikembangkan dengan  menggunakan  pesawat  udara  tanpa
awak  ( drone )  yang  dioperasikan  jarak  jauh (Colefax et  al. ,  2017;  Kiszka et  al .,  2016). Munculnya drone dengan  harga  yang ekonomis menimbulkan potensi besar sebagai  alat  untuk  dapat  menganalisis lingkungan  dan  ekologi,  seperti  pemantauan persebaran  lumut  di  kutub,  lahan  pertanian, kebakaran  hutan,  dan  pemetaan  hutan  bakau (Crutsinger et  al .,  2016;  Floreano  &  Robert, 2015).
Citra  foto  udara  resolusi  tinggi  yang dihasilkan  dengan drone ,  dapat  dilakukan pengulangan secara deret waktu ( time series) pada  lokasi  yang  sama  sehingga  dapat dilakukan  kajian  tentang  dampak  perubahan pada  penutupan  ekosistem  terumbu  karang yang dihubungkan dengan fenomena tertentu (Casella et  al., 2017).  Schaub et  al .  (2018) menyatakan aplikasi drone dengan survei in- situ dapat  memperoleh  informasi  tentang agregasi  spesies  ubur-ubur  seperti  jumlah, kepadatan,  ukuran-frekuensi,  dan  biomassa di  Danau  Smiths,  Australia.  Penelitian  ini menggunakan drone dengan  sensor  tunggal cahaya  tampak (single  visible  light  camera sensor) ,  sehingga  setiap  data  foto  yang dihasilkan  hanya  menghasilkan  band  RGB yang  di orthomosaic menjadi  data  citra drone .  Selanjutnya  citra drone dikoreksi geometrik  serta  melakukan  visualisasi  objek habitat  bentik  perairan  dangkal  pada  citra drone yang dikenal dengan metode VGT.
Citra drone yang  dihasilkan  dapat digunakan  sebagai  pendukung  titik  pada lokasi  survei  yang  sulit  terjangkau  serta memiliki tingkat resiko yang tinggi. Menurut Colomina  &  Molina  (2014)  citra  foto  udara resolusi  tinggi  memberikan  keuntungan karena dapat membantu kegiatan survei pada daerah-daerah  yang  sulit.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi klasifikasi  dengan  menggunakan  data  GTH dan  VGT  pada  citra  Worldview-2  di  Pulau Lancang  dan  Pulau  Sebaru  Besar  serta mengeksplorasi  lebih  jauh  fungsi  dari fotografi udara menggunakan drone . Pendekatan  teknologi  fotografi  udara di- harapkan  dapat  menjadi  alternatif  pe-
ngambilan data lapangan, mengurangi  waktu GTH yang terlalu lama.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Lokasi
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  dua tempat yaitu di Pulau Lancang dengan posisi 5°55'24.8"LS-5°56'28.4"LS  dan  106°34'48. 2"BT-106°35'52.1"BT  serta  Pulau  Sebaru Besar  dengan  posisi  5°30'27.0"LS-  5°29'44. 2"LS  dan  106°33'32.8"BT-  106°32'20.3"BT. Survei lapangan dalam penelitian ini dilakukan tanggal 03-12 Mei 2018 dan 04-10 Desember 2018.
Figure 1. Map of research location.

## 2.2. Bahan dan Data
Bahan  yang  digunakan  yaitu  Citra Worldview-2  (standar  level  1B  11  bit)  hasil akuisisi  03  April  2018  dengan  sistem koordinat UTM 48S-WGS84 dengan resolusi spasial  2m  sedangkan band pankromatiknya dengan resolusi  spasial 0,5m. Peralatan  yang digunakan  terbagi  dua  yaitu  peralatan
lapangan dan laboratorium. Peralatan lapangan  meliputi:  GPS Handheld 78S  dan 64S ,  SCUBA  Set , underwater  camera ,  alat tulis,  kertas  bawah  air  ( newtop ),  transek kuadrat  (Roelfsema  &  Phinn,  2008;  Siregar, 2010)  berukuran  1m  x  1m  yang  telah dimodifikasi dengan pipa penyangga
(tetrapod), dan drone ( Table 1).
Peralatan  laboratorium  yang  di- butuhkan  meliputi:  komputer,  perangkat lunak  MS  Excel,  XLSTAT,  perangkat  lunak pengolahan  data  citra  satelit  ENVI  5.2, perangkat  lunak  pengolahan  data  spasial ArcGIS  10.4,  Agisoft  PhotoScan  untuk pengolahan  data  foto  udara  dan  persentase tutupan setiap foto dianalisis dengan perangkat  lunak Coral  Point  Count  with Excel extensions (CPCe).

## 2.3. Data Lapangan
Jumlah  titik  GTH di  Pulau  Lancang sebanyak  128  titik dan  Pulau  Sebaru  Besar sebanyak  159  titik  ( Figure 2).  Setiap  titik lokasi  sampling  dilakukan  dua  kali  foto dengan  menggunakan  transek  kuadrat  1m  x 1m untuk mewakili komposisi  habitat bentik pada  satu  piksel  Citra  Worldview-2  dengan resolusi spasial 2m. Pengambilan data habitat bentik  dilakukan  dengan  metode systematic random  sampling, dimana  setiap  titik pengamatan  memiliki  jarak  40m  antara  titik pengambilan  data  lainnya.  Titik  pengamatan menyebar  pada  lokasi  penelitian  untuk keterwakilan  dari  setiap  objek.  Pengamatan dilakukan  dengan  7  kali  penerbangan  dan menghasilkan  1.698  foto  udara  di  Pulau Lancang  dan  5  kali  penerbangan  meng- hasilkan  1.157  foto  udara  di  Pulau  Sebaru Besar  dengan overlapping 70%  dan  80% sedangkan  tinggi  dijelaskan  pada Table 2. Jalur terbang diprogram menggunakan perangkat  lunak  Pix4D Capture pada mobile phone ( Figure 2 ).
Tahapan  berikutnya  adalah  VGT  yang dilakukan untuk membantu survei pada area yang sulit dijangkau dan memiliki tingkat bahaya yang tinggi.  VGT  adalah interpretasi  visual  objek habitat  bentik  perairan  dangkal  dari  citra
drone yang telah dikoreksi secara geometrik. Data  VGT  di  Pulau  Lancang  dan  Pulau Sebaru Besar diperoleh dari 25  titik dari tiap kelas. Analisis persentase tutupan setiap foto dianalisis  dengan  perangkat  lunak  CPCe (Kohler & Gill, 2006). Selanjutnya dianalisis cluster (AHC)  dengan  perangkat  lunak
XLSTAT  menggunakan  algoritma bray- curtis sehingga dihasilkan dendogram skema klasifikasi  habitat  bentik  berdasarkan  data survei  lapangan  dengan  menghilangkan komposisi  kelas  yang  memiliki  frekuensi kehadiran  kurang  dari  40%  (Green et  al., 2000).
Table 1. Specifications of DJI Phantom 3 Professional and DJI Mavic Pro.
Source : www.dji.com
Characteristic Drone type DJI Phantom 3 Pro DJI Mavic Pro Sensor Sony EXMOR CMOS 1/2.3” Lens FOV 94º 20 mm  f/2.8 FOV 78.8°, 28 mm f/2.2 Camera resolution 12MP 12MP ISO range 100 - 3200 for video 100 - 3200  for video and 100 - 1600 for photo dan 100 - 1600  for photo Photo size 4000 x 3000 4000 x 3000 Focal length 3.61 mm 4.73 mm Remote control frequency 2.400 GHz - 2.4835 GHz 2.400 GHz - 2.4835 GHz Battrery capacity 4480 mAh 3830 mAh Satellite position system GPS/GLONASS GPS/GLONASS

## (b)
Figure 2. Map of field observation points and drone flyways in (a) Lancang Island (b) Sebaru Besar Island.

## 2.4. Pengolahan Citra Satelit
Koreksi  atmosferik  dilakukan  dalam prapengolahan  Citra  Worldview-2  meng- gunakan  perangkat  lunak  ENVI  5.2  dengan metode dark  object  subtraction (DOS). Objek  yang  memiliki  piksel  minimum dijadikan  sebagai  acuan  dalam  metode  ini. Proses selanjutnya, citra terkoreksi atmosferik dan digunakan sebagai input pada pengolahan  citra  yaitu  proses supervised classification menggunakan algoritma maximum  likelihood  classification dengan perangkat  lunak  ENVI  5.2.  Klasifikasi  ini dilakukan  dengan  memberikan  input  berupa titik  sampel  GTH  dan  VGT  yang  telah memiliki  data  atribut  habitat  bentik  peda masing-masing  kelas  yang  diperoleh  saat survei lapangan.

## 2.5. Teknik Fotogrametri
Teknik fotogrametri terdiri atas koreksi data foto udara, melakukan identifikasi  data  foto  udara,  melakukan triangulasi  dari  data  foto  udara  yang dihasilkan, tahapan pembangunan permukaan digital  dan  orthorektifikasi.  Pada  tahapan  ini foto  udara  yang  didapat  dari  hasil  pemetaan
pada lokasi penelitian diproses menggunakan perangkat  lunak Agisoft  PhotoScan. Dua belas  jalur  terbang drone di  Pulau  Lancang dan  Pulau  Sebaru  Besar  menghasilkan  12 citra  foto  udara.  Proses  pertama  yaitu add photo berfungsi  untuk  memasukan  seluruh data foto udatra yang akan diolah menggunakan perangkat lunak Agisoft PhotoScan. Selanjutnya dilakukan pe- nyelarasan antara masing-masing foto ( aligning  photo )  yang  berfungsi  untuk menggabungkan  satu  foto  yang  memiliki informasi spasial dengan foto lainnya dengan mencari  titik  ikat  ( tie  point )  atau  kesamaan piksel yang terdapat pada setiap foto.
Setelah  penyelarasan  antara  masing- masing foto, dibangun titik awan padat ( build dense  cloud )  berdasarkan  ketentuan  titik awan  jarang  dengan  memperkirakan  posisi kamera  dalam  mencari  kesamaan  piksel berdasarkan titik awan sebelumnya. Kemudian membangun mesh yang merupakan  tahapan  proses  membangun model permukaan dari titik awan padat yang telah dihasilkan. Tahapan ini dilakukan untuk menghasilkan  model  3  dimensi  dengan membangun  bidang  di  antara titik-titik  awan
yang  memiliki  nilai  koordinat  x,  y  dan  z. Proses  terakhir  dalam  pemrosesan  citra  foto udara  ialah  membuat orthophoto ( Figure 3 ). Foto  yang  telah  terkoordinat  akan  di- gabungkan  menjadi  satu  citra drone dengan resolusi  spasial  yang  tinggi  berdasarkan  dari sumber  foto  dan  rekonstruksi  model  yang didapat menggunakan Agisoft’s PhotoScan.

## 2.6. Citra Drone
Beberapa  perlakuan  seperti  tingkat persentase overlapping ( sidelape dan forwardlape ),  ketinggian  penerbangan  yang berbeda  dan  waktu  akuisisi  pemetaan  foto udara  perlu  dilakukan  dalam  perencanaan penerbangan.  Perbedaan  tersebut  dilakukan untuk  melihat tingkat  luasan dari citra drone yang  dihasilkan,  resolusi  spasial  citra drone dan  waktu  yang  tepat  untuk  melalukan pemetaan menggunakan drone pada kawasan Kepulauan  Seribu.  Perencanaan  waktu  yang tepat  dalam  pemetaan  menggunakan drone dapat  terhindar  dari  efek  pantulan  sinar matahari  ( sunglint )  yang  sangat  berpengaruh terhadap  pemantauan  objek  bawah  air  pada citra foto udara yang dihasilkan. Citra drone yang  dihasilkan  dari  perbedaan  ketinggian menghasilkan  resolusi  spasial  dan  luasan area yang berbeda-beda. Hal ini menerangkan  bahwasanya  faktor  besaran resolusi  spasial  tergantung  pada  ketinggian drone ,  semakin  tinggi  resolusi  spasial  pada citra  yang  dihasilkan  maka  penampakan objek pada gambar akan terlihat  lebih detail. Penelitian  Casella et  al. (2016;  2017) ketinggian  akuisisi drone masing-masing 80m dan 30m,  menghasilkan resolusi spasial masing-masing 2,6cm dan 0,78cm.

## 2.7. Koreksi Geometrik
Koreksi  geometrik  merupakan  suatu proses  untuk  mengoreksi  kesalahan  dan menandai  sifat-sifat  peta  pada  sebuah  citra. Geometrik  citra  harus  dikoreksi  agar  sesuai dengan  peta  yang  digunakan  dengan  sistem koordinat  yang  dipilih,  sehingga  citra  dapat diidentifikasi  dengan  baik  atau  titik-titik yang  diamati  di  lapangan  dapat  ditemukan
dengan  mudah  pada  citra  (Green et  al., 2000).  Teknik  koreksi  geometrik  yang digunakan  adalah  transformasi  titik  kontrol pada  citra  Worldview-2  sebagai  pengoreksi citra drone yang  ditumpangsusunkan  untuk memperoleh  titik  kontrol  sumbu  X  (bujur) dan  sumbu  Y  (lintang).  Pasangan  koordinat titik pada citra Worldview-2 dengan koordinat  baru  hasil  estimasi,  didapat  selisih sepanjang  sumbu  X  (bujur)  dan  sumbu  Y (lintang). Titik kontrol yang didapat, selanjutnya  dihitung  besarnya  akurasi  hasil koreksi  geometrik  dengan  persamaan Root Mean Square Error (RMSE). Citra Worldview-2 tidak dilakukan koreksi geometrik,  dikarenakan  sudah  dikoreksi  dari penyedia  data  yaitu Digital  Globe  Satellite Imagery .

## 2.8. Uji Akurasi
Uji akurasi  yang  dilakukan pada peta hasil  klasifikasi  penginderaan  jauh  adalah dengan  matrik kesalahan ( error matrix )  yang mengukur  akurasi  (Congalton  &  Green, 2009).
Overall Accuracy:
…………...……………….. (1)
Producer Accuracy:

## ………...……...…………….. (2)
User Accuracy:
.…............................................ (3)
Keterangan:  k  ialah  jumlah  baris  yang terdapat  pada  matriks,  n  ialah  jumlah  total pengamatan, ialah  merupakan  jumlah pengamatan  pada  kolom  ke-j  dan  baris  ke-j dan ialah jumlah pengamatan pada kolom ke – i  dan baris ke – i.
Matriks kesalahan tunggal dan
pasangan  matriks  kesalahan  diuji  tingkat kepercayaan  signifikan  pada  standar  deviasi normal  sebagai  berikut:  Jika dan merupakan  estimasi  Kappa  statistik  dari masing-masing matriks kesalahan #1 dan #2,
( )  dan ( )  ialah  estimasi  varian sebagai  hasil  dari  perhitungan  yang  tepat, maka  uji  statistik  untuk  menentukan  akurasi matriks  kesalahan  tunggal  menggunakan persamaan,
………...………………. (4)
Uji  statistik  untuk  mengetahui  jika  dua matriks kesalahan independen berbeda secara signifikan dengan menggunakan persamaan:
……………. (5)
Keterangan: Z adalah  standarisasi  dan distribusi normal nilai kappa dengan hipotesis H 0 :  ( K 1 -K 2 )  =  0,  alternatif H 1 : ( K 1 - K 2 ) ≠ 0, H 0 ditolak jika Z ≥ Zα/2 .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.2.    Citra Drone
Citra drone di  Pulau  Lancang  dan Pulau  Sebaru  Besar  ( Figure 3 )  memiliki informasi ketinggian terbang, waktu akuisisi, luasan  area,  resolusi  spasial  dan  tipe drone yang digunakan ( Table 2 ). Wahidin & Abdullah (2018)
melakukan  pemetaan  substrat  dasar  perairan dangkal  menggunakan drone DJI Phantom 4 Advanced pada  ketinggian  113m  menghasil kan  resolusi  spasial  yang  sebesar  2.61cm. Menurut  Putra  (2016) terdapat  korelasi  yang kuat antara tinggi terbang drone dan resolusi spasial  citra  yang  dihasilkan.  Citra drone di Pulau  Lancang  yaitu  LC  1,  LC  2,  LC  3  dan LC4  dengan overlapping 70%,  sedangkan LC  5,  LC  6  dan  LC  7  dengan overlapping 80%. Citra drone di Pulau Sebaru Besar yaitu SB  1,  SB  2  dengan overlapping 70%, sedangkan  SB  3,  SB  4  dan  SB  5  dengan overlapping 80%.
Perbedaan overlapping ini berdampak pada  kualitas  citra  dan  luasan  yang  didapat pada citra yang dihasilkan. Apabila persentase overlapping yang  rendah  maka pada  proses orthomosaic foto  udara terdapat beberapa  area  yang  kosong  (tidak  memiliki objek), sehingga menyulitkan untuk melakukan visualisasi objek pada citra drone .
Table 2. Drone data tabulation.
Image Drone type Height (m) Total photos Acquisition Area Pixel (cm) LC 1 DJI Phantom 3 Pro 50 246 Foto 09.23 WIB 10.4 ha 2.3 LC 2 DJI Phantom 3 Pro 70 176 Foto 07.00 WIB 9.87 ha 2.5 LC 3 DJI Mavic Pro 120 82 Foto 17.34 WIB 13.4 ha 3.5 LC 4 DJI Phantom 3 Pro 70 283 Foto 08.37 WIB 14.1 ha 2.5 LC 5 DJI Mavic Pro 60 235 Foto 16.18 WIB 9.72 ha 2.03 LC 3 DJI Mavic Pro 60 322 Foto 13.13 WIB 6.99 ha 2.03 LC 6 DJI Mavic Pro 50 354 Foto 08.52 WIB 7.63 ha 1.6 SB 1 DJI Phantom 3 Pro 60 361 Foto 07.39 WIB 18.38 ha 3 SB 2 DJI Phantom 3 Pro 60 119 Foto 10.05 WIB 11.79 ha 3 SB 3 DJI Mavic Pro 70 231 Foto 10.18 WIB 9.09 ha 2.2 SB 4 DJI Mavic Pro 90 163 Foto 08.15 WIB 9.75 ha 3 SB 5 DJI Mavic Pro 80 283 Foto 08.50 WIB 11.09 ha 2.9
Semakin  tinggi  tingkat  persentase over-lapping
maka semakin tinggi compactness gambar pada citra yang dihasilkan. Pada penelitian ini pemetaan foto udara,  mem  butuhkan  waktu  berkisar  11-14 menit,  dengan  mempertimbangkan  faktor
luasan area, angin dan kapasitas daya baterai. Visualisasi  habitat  bentik  tampak  jelas  dan terhindar  dari  efek  glint  dan  bayangan  awan pada  lokasi  penelitian  dengan  akuisisi  pada pukul 07.00-09.00 WIB.
LC 1 LC 2 LC 3 LC 4 LC 5 LC 6
Figure 3. Aerial photography on Lancang Island (LC) and Sebaru Besar Island (SB).
LC 7 SB 1 SB 2 SB 4 SB 5 SB 3
Figure 4. Overlay of aerial photograph (a) and Worldview-2 imagery (b).

## 3.3. Koreksi Geometrik Citra Drone
Koreksi Geometrik dilakukan dengan cara mentransformasikan posisi setiap  piksel yang ada di citra terhadap posisi objek  yang sama  di  permukaan  bumi  dengan  meng- gunakan ground  control  point (GCP) (Sukojo  &  Kustarto,  2002).  Lokasi  yang biasanya dilakukan pengambilan GCP adalah tempat/ area yang memiliki warna menyolok, per-potongan jalan,  sudut jalan,  perempatan jalan dan persimpangan rel dengan jalan dan bangunan  yang  mudah  diidentifikasi  atau dikenal (Darmawan, 2008).
Terdapat  distorsi  sekitar  6,7m-6,9m antara  citra drone dan  citra  Worldview-2, oleh  karena  itu  perlunya  untuk  dikoreksi geometrik  pada  citra drone dengan  citra Worldview-2 sebagai pengoreksi. Pada tahap rectify dihasilkan total RMS Error 0.666291 dengan  titik  ikat  sebanyak  8 titik  tersebar  di sisi  citra drone yang  akan  dikoreksi.  Nilai RMS Erorr pada  citra drone yang  telah dikoreksi geometrik telah memenuhi toleransi, dimana nilai RMSE tidak melebihi dan  tidak  sampai  dengan  satu.  Menurut Townshend et  al .  (1992),  akurasi  dalam penyatuan sistem koordinat biasa dinyatakan dengan RMSE dengan sejumlah titik kontrol. Rentang  nilai  0.5  hingga  1.0  piksel cukup untuk  mencapai  kesalahan  10%  atau  kurang dalam  posisi  apabila  kedua  citra  (peta)  di- tumpangsusunkan masih berada dalam batas- batas toleransi.
Data  citra  foto  udara  ditumpang- susunkan dengan Citra Worldview-2 ( Figure 5)  untuk  melihat  tingkat  kesusuaian  posisi
dilihat  dengan  visualisasi  objek  yang penampakanya  jelas,  seperti breakwater , pasir, dermaga dan persimpangan jalan.

## 3.3. Visualisasi Objek Habitat Bentik Perairan Dangkal
Proses visualisasi objek habitat perairan  dangkal  pada  Citra  Worldview-2 dan  citra drone terlihat  perbandingan  secara visual  ( Figure 7).  Perbedaan  tersebut dikarenakan adanya perbedaan tingkat resolusi  spasial  antara  Citra  Worldview  dan citra drone .  Dimana  citra  Worldview-2 memiliki  resolusi  spasial  2m  sedangkan resolusi  spasial  citra drone biasa  sampai 1,6m untuk ketinggian penerbangan 50m.
Pengambilan  data  foto  udara  untuk proses  fotogrametrik  dilakukan  beberapa perlakuan  seperti  perbedaan  ketinggian, perbedaan overlapping foto.  Pada  penelitian (Casella et  al., 2017)  yang  melakukan pemetaan  terumbu  karang  menggunakan drone dan teknik fotogrametri) pada ketinggian terbang 75m dan hanya mencakup perairan dangkal saja. Penggunaan drone (pesawat  tanpa  awak) dalam  melakukan  pemetaan  terumbu  karang sangat  memungkinkan  dikarenakan  dengan visualisasi  citra  foto  udara  dapat  melihat perbedaan  pada  tingkat  bentuk  pertumbuhan karang  dengan  jelas  dan  ukuran  yang  besar. Bahkan  citra  foto  udara  resolusi  tinggi  yang dihasilkan  dengan drone ,  dapat  diulang secara time  series pada  lokasi  yang  sama. Hal  tersebut  bermanfaat  untuk  mengkaji dampak perubahan pada tutupan terumbu
a a b b
Figure 5. Aerial photograph before and after geometry correction.
Figure 6.  Visualization  of  benthic  habitat  objects  on  Worldview  Imagery  and  aerial photograph.
karang  yang  dihubungkan  dengan  fenomena tertentu (Casella et al., 2017).
Resolusi  spasial paling tinggi dihasil- kan  pada  ketinggan  penerbangan  50m, sedangkan  resolusi  spasial  paling  rendah dihasilkan  pada  ketinggian  penerbangan 120m  dengan  nilai  3.5/piksel.  Wahidin  & Abdullah  (2018)  Pemetaan  substrat  dasar menggunakan drone DJI Phantom 4
Advanced pada ketinggian 113m dengan 150 foto  yang  di orthomosaic menghasilkan resolusi spasial sebesar 2,61cm.

## 3.4. Klasifikasi dan Uji Akurasi Habitat Bentik Perairan Dangkal
Klasifikasi  habitat  bentik  di  Pulau Lancang  dan  Pulau  Sebaru  Besar  ( Figure 7) menggunakan  citra  satelit  diintegrasasi  data
Before Before Before Before After After After After
GTH  dan  VGT.  Klasifikasi  yang  umum digunakan selama ini adalah metode klasifikasi  berbasis  piksel  adalah  dengan algoritma maximum  likelihood. Algoritma klasifikasi maximum  likelihood bekerja berdasarkan  nilai  statistik  probabilitas  pada setiap training  area kelas  objek  terhadap kelas  objek  yang  lainnya,  sehingga  dapat meminimalisasi  piksel  yang  tidak  ter- klasifikasi  melalui  pengaturan  nilai  batas ( threshold ) (Richards & Jia, 2006; Danoedoro, 2012).
Klasifikasi habitat bentik dilakukan di Pulau  Lancang  ( Figure 7a  dan  b)  dan  Pulau Sebaru  Besar  ( Figure 7c  dan  d)  dengan membandingkan  hasil  klasifikasi  dari  data inputan  GTH  dan  VGT.  Hasil  klasifikasi habitat  perairan  dangkal  di  Pulau  Lancang dan  Pulau  Sebaru  Besar  berdasarkan  warna
yang  terdiri  dari:  Alga  ( yellow ),  pasir  ( beryl green ),  lamun  ( green ),  rubble  ( red ),  karang mati  ( violet ),  karang  hidup  ( blue ),  pasir campur rubble ( heliotrope ),  pasir  campur alga  ( topaz  sand )  dan rubble campur  alga ( green ).
Hasil  uji  akurasi  ( Table 3)  pada  peta hasil  klasifikasi  dengan  metode  GTH  dan VGT  tidak  berbeda  secara  signifikan.  Citra Worldview-2  di  Pulau  Lancang  dengan menggunakan  metode  GTH  menghasilkan overall  accuracy 65,5%,  sedangkan  VGT 60,6%.  Hasil  uji  akurasi  di  Pulau  Sebaru Besar dengan metode GTH juga menghasilkan overall  accuracy yang  lebih besar yaitu 67,5%, jika dibandingkan dengan metode  VGT  dengan  nilai  sebesar  64,6%. Akurasi  yang  baik  dan  dapat  digunakan  jika peta  klasifikasi  habitat  bentik  menghasilkan
Figure 7. Results of classification of shallow water benthic habitat on Lancang Island (a) GTH (b) VGT and on Sebaru Besar Island (c) GTH and (d) VGT.
(a) (c) (d) (b)
Table 3. The results of accuracy assessment and Z test on Lancang Island and Sebaru Besar Island.
No. Methods OA Kappa Var. (K) Z Location 1 GTH 65.50% 0.5948 -0.0009 2.0851 Lancang Island VGT 60.60% 0.5350 0.0017 2 GTH 67.50% 0.6162 -0.0015 0.5255 Sebaru Besar Island VGT 64.60% 0.5783 0.0067
overall  accuracy di  atas  60%  (Green et  al ., 2000). Berdasarkan hasil penelitian sebelum- nya  terkait  pemetaan  habitat  bentik  perairan dangkal dengan algoritma maximum likelihood pada  citra  resolusi  tinggi  seperti Siregar  (2010)  dapat  memetakan  habitat bentik  dengan  akurasi  79%  untuk  6  kelas habitat dengan menggunakan Citra Quickbird.  Tamondong et  al. (2013)  dan Kabiria et  al. (2018)  memetakan  5  kelas habitat  dengan  akurasi  hasil  klasifikasi sebesar  75,54%  dan  78,1%  menggunakan Citra  Worldview-2.  Anggoro et  al. (2018) menyatakan bahwa penggunaan Citra
Worldview-2  yang  diintegrasikan  dengan data  lapangan  dapat  memetakan  9  kelas habitat  bentik  dengan  akurasi  sebesar  61%. Rendahnya  akurasi  pada  penelitian  ini disebabkan karena  jumlah kelas  habitat yang diklasifikasikan  tidak  sama.  Menurut  Mastu (2018),  akurasi  keseluruhan  hasil  pemetaan tergantung  dari  banyaknya  kelas  yang menjadi  objek  pemetaan.  Keseluruhan  hasil uji  akurasi  menunjukan  bahwa  metode  GTH memiliki tingkat akurasi yang baik dibandingkan  dengan  VGT.  Metode  VGT lebih  banyak  terjadi  kesalahan  klasifikasi pada  daerah  yang  memiliki  kompleksitas tinggi.  Hal  ini  disebabkan  karena  kesamaan nilai  piksel pada  masing-masing  kelas  serta kesenjangan distorsi posisi  objek  pada  citra Worldview-2 dan citra foto udara.
Menurut  Hafizt  &  Danoedoro  (2015) kesalahan  klasifikasi  terjadi  dikarenakan adanya  kesamaan  nilai piksel seperti  pada objek  padang  lamun  dan  terumbu  karang. Pentingnya  koreksi  geo-metrik  pada  citra foto  udara  dapat  menghasilkan  posisi  citra foto  udara  yang  tepat  dengan  posisi
sebenarnya  pada  permukaan  bumi.  Nilai  Z- test menunjukan  berbeda  signifikan  di  Pulau Lancang  sedangkan  di  Pulau  Sebaru  Besar terdistribusi  secara  normal.  Hal  ini  me- nerangkan  bahwasanya  penggunaan  VGT memiliki  prospek  kedepan  untuk  dilakukan di  perairan  dengan  tingkat  kekeruhan  yang rendah.  Menurut  Congalton  &  Green  (2009) nilai  Z-test  antara  nilai  -1,96  sampai  dengan 1,96 merupakan kategori akurasi yang berada pada distribusi normal.

## IV. KESIMPULAN
Pemetaan  habitat  bentik  perairan dangkal  dapat  dipetakan  dengan  baik menggunakan  data  GTH  dan  VGT.  Hasil overall  accuracy diperoleh  untuk  7  kelas habitat  di  Pulau  Lancang  dengan  data  GTH dan  VGT  masing-masing  sebesar  65,5%  dan 60,6%.  Sedangkan  di  Pulau  Sebaru  Besar masing-masing  sebesar  67,5%  dan  64,6%. Perbandingan  akurasi  hasil  klasifikasi  pada data GTH dan VGT didapatkan rentang 4,9% di  Pulau  Lancang  dan  2,9%  di  Pulau  Sebaru Besar.  Hasil  uji  signifikansi  metode  GTH dan  VGT  di  Pulau  Lancang  berbeda  nyata dengan  nilai  Z  sebesar  2,0851,  sedangkan  di Pulau  Sebaru  Besar  tidak  berbeda  nyata dengan  nilai  Z  sebesar  0,5255,  sehingga pemetaan habitat bentik dengan metode VGT dapat digunakan sebagai alternatif pengamatan  di  lapangan  secara in-situ , namun  hal  ini  masih  memerlukan  penelitian lanjutan.  Berdasarkan  kajian  resolusi  spasial citra drone dipengaruhi  oleh  ketinggian terbang drone dimana  semakin  tinggi resolusi  spasial  pada  citra  yang  dihasilkan maka  penampakan  objek  pada  gambar  akan
terlihat lebih detail. Selain itu semakin tinggi persentase overlapping maka  akan  semakin tinggi compactness gambar  pada  citra  yang dihasilkan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini dibiayai oleh Direktorat
Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat  Ditjen Penguatan Riset dan Pengembangan
Kementerian
Riset,
Teknologi, dan
Pendidikan  Tinggi,  Republik  Indonesia melalui  program  hibah  Penelitian  Dasar Unggulan  Perguruan  Tinggi  (PDUPT)  yang diketuai  oleh  Bpk.  Prof.  Dr.  Vincentius Paulus Siregar, DEA.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggoro,  A.,  E.  Sumartono,  V.P.  Siregar, S.B.  Agus,  D.  Purnama,  Supriyono, D.A.  Puspitosari,  T.  Listyorini,  B. Sulistyo, & Parwito. 2018.
Comparing  object-based  and  pixel- based  classifications  for  benthic habitats  mapping  in  Pari  Islands. J. Physics:  Conference  Series, 1114:  1-
7. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1114/1/012049 Badan  Informasi  Geospasial  (BIG).  2017. Peraturan Badan Informasi Geospasial  Nomor  7  Tahun  2017 Tentang Kompetensi Kerja Di Bidang
Informasi Geospasial. BIG. 10 p. Casella, E., A. Collin, D. Harris, S. Ferse, S. Bejarano,  V.  Parravicini,  J.L.  Hench,
&  A.  Rovere.  2017.  Mapping  coral reefs  using  consumer-grade  drones and structure from motion photogrammetry  techniques. Coral Reefs, 36(1): 269-275.
https://doi.org/m10.1007/s00338-016- 1522-0
Casella,  E.,  A.  Rovere,  A.  Pedroncini,  C.P. Stark,  M.  Casella,  M.  Ferrari,  &  M. Firpo.  2016.  Drones  as  tools  for monitoring beach topography changes in the Ligurian Sea (NW
Mediterranean). Geo-Marine  Letters, 36(2): 151-163. https://doi.org/10.1007/s00338-016- 1522-0
Colefax,  A.P.,  P.A.  Butcher,  B.P.  Kelaher, Browman,  &  H.  He.  2017.  The potential for unmanned aerial vehicles (UAVs)  to  conduct  marine  fauna surveys  in  place  of  manned  aircraft. ICES  J.  Mar.  Sci., 75(1):  1-8. https://doi.org/10.1093/icesjms/fsx10 0
Colomina,  I.  &  P.  Molina.  2014.  Unmanned aerial  systems  for  photogrammetry and remote sensing: A review. ISPRS J.  of  Photogrammetry  and  Remote Sensing, 92(C): 79-97.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.201
4.02.013
Congalton,  R.G.  &  K.  Green.  2009. Assessing  the  accuracy  of  remotely sensed  data-principles  and  practices (second  edition).  CRC  Taylor  & Francis. France (FR). 55-127 pp.
Crutsinger, G.M., J. Short, & R.
Sollenberger.  2016.  The  future  of UAVs in ecology: an insider perspective  from  the  Silicon  Valley drone  industry. J.  of  Unmanned Vehicle Systems , 4(1): 1–8. https://doi.org/10.1139/juvs-2016-
0008
Danoedoro, P. 2012. Pengantar Penginderaan
Jauh Digital. Andi Offset. Yogyakarta (ID). 398 p.
Darmawan, S. 2008. Perkembangan teknologi  geoinformasi  di  indonesia: Global  Positioning  System  (GPS), Remote  Sensing  (RS)  dan  Sistem Informasi  Geografis  (SIG).  ITB Press. Bandung.
Da-Jiang Innovations Science and Technology  (DJI).  2017.  Mavic  Pro: User manual. DJI. 61 p. Da-Jiang Innovations
Science and
Technology  (DJI).  2016.  Phantom  3 Professional: User manual. DJI. 57 p.
Floreano,  D.  &  J.W.  Robert.  2015.  Science,
technology  and  the  future  of  small autonomous drones. Nature , 521(7553): 460–466. https://doi.org/10.1038/nature14542
Green,  E.P.,  P.J.  Mumby,  A.J.  Edwards,  &
C.D.  Clark.  2000.  Remote  sensing handbook for tropical coastal management.  UNESCO  Pub.  Paris (FR). 316 p.
Hafizt,  M.  &  P.  Danoedoro.  2015.  Kajian pengaruh koreksi kolom air pada citra multispektral worldview-2 untuk pemetaan  habitat  bentik  di  Pulau Kemujan  Kepulauan  Karimunjawa Kabupaten Jepara. Kongres Vi Mapin 2015.  Mapin  Jabodetabek.  Bogor.
566-574 pp.
Hedley,  J.D.,  C.M.  Roelfsema,  I.  Chollett, A.R. Harborne, S.F. Heron, S. Weeks, W.J.  Skirving,  A.E.  Strong,  C.M. Eakin, T.R.L. Christensen, V. Ticzon, S.  Bejerano,  &  P.J.  Mumby.  2016. Remote  sensing  of  coral  reefs  for monitoring and management: a review. Remote  Sensing ,  8:  118–157. https://doi.org/10.3390/rs8020118 Kabiria, K., H. Rezaib, & M. Moradia. 2018.
Mapping  of  the  corals  around Hendorabi  Island  (Persian  Gulf), using  Worldview-2  standard  imagery coupled  with  field  observations. Marine  Pollution  Bulletin ,  129:  266- 274. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2 018.02.045
Kiszka, J.J., J. Mourier, K. Gastrich, & M.R. Heithaus.  2016.  Using  unmanned aerial  vehicles  (UAVs)  to  investigate shark  and  ray  densities  in  a  shallow coral lagoon. Marine Ecology Progress Series, 560: 237–242.
https://doi.org/10.3354/meps11945
Kohler,  K.E.  &  S.M.  Gill.  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. Computers dan Geosciences, 32: 1259-1269. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2005.11.009
Mastu, L.O.K., B. Nababan, & J.P. 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(2): 381-396.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i2.21039 Mellin,  C.,  S.  Andrefouet,  M.  Kulbicki,  M. Dalleau, & L. Vigliola. 2009. Remote sensing  and  fish  habitat  relationship in  coral  reef  ecosystem:  review  and pathways  for  systematic  multiscale hierarchical research.
Marine Pollution Bulletin , 58: 11-19.
https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2
008.10.010
Putra,  A.S.,  W.  Ambarwulan,  E.  Maulana, T.R.  Wulan,  N.  Maulia,  M.D.  Putra, D.S. Wahyuningsih, F. Ibrahim, & T. Raharjo.  2016.  Kajian  korelasi  antara tinggi terbang dan resolusi  foto  udara hasil akuisisi  dengan  UAV  di Kawasan  Pesisir.  Prosiding  Seminar Nasional  Kelautan  2016.  Universitas Trunojoyo  Madura,  27  Juli  2016.
216-225 pp.
Ratcliffe,  N.,  D.  Guihen,  J.  Robst,  S.  Crofts, A.  Stanworth,  &  P.  Enderlein,  2015. A  protocol  for  the  aerial  survey  of penguin  colonies  using  UAVs. J.
Unmanned Vehicle Systems, 3(3): 95– 101. https://doi.org/10.1139/juvs- 2015-0006
Richards,  J.A.  2013.  Remote  sensing  digital image  analysis;  Springer:  Berlin, Germany. 295-332 pp.
Richards,  J.  &  X.  Jia.  2006.  Remote  sensing digital  image  analysis.  Springer, Berlin. 194-199 pp.
https://www.springer.com/gp/book/97 83540297116
Roelfsema,  C.  &  S.  Phinn.  2008.  Evaluating eight  field  and  remote  sensing approaches  for  mapping  the  benthos
of three different coral reef environments  in  fiji. Remote  Sensing of  Inland,  Coastal,  and  Oceanic Waters , 7150(F): 1-14.
https://doi.org/10.1117/12.804806
Schaub,  J.,  B.P.  Hunt,  E.A.  Pakhomov,  K.
Holmes,  Y.  Lu,  &  L.  Quayle.  2018.
Using  unmanned  aerial  vehicles (UAV’s) to measure jellyfish aggregations. Marine Ecology
Progress Series, 591: 29–36. https://doi.org/10.3354/meps12414
Siregar,  V.  2010.  Pemetaan  substrat  dasar perairan dangkal karang congkak dan lebar Kepulauan Seribu menggunakan citra  satelit  quick  bird. J.  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis, 2(1):  19- 30.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v2i1.78 60
Sukojo,  B.M.  &  H.  Kustarto.  2002. Perbaikan  geometrik  trase  jaringan jalan  dengan  menggunakan  teknologi penginderaan jauh dan sistem informasi  geografis .  J.  Makara, Sains, 6(3): 136-141.
Sulong,  I.,  H.M.  Lokman,  K.M.  Tarmizi,  & A.  Ismail.  2002.  Mangrove  mapping using  Landsat  imagery  and  aerial photographs: Kemaman District, Terengganu,  Malaysia. Environment,
Development and Sustainability , 4(2): 135–152.
https://doi.org/10.1023/A:102084462 0215
Tamondong,  A.M.,  A.C.  Blanco,  M.D. Fortes,  &  K.  Nadaoka.    2013.
Mapping  seagrass  and  other  benthic habitats  in  Balinao, Pangasinan using Worldview-2 Satellite Image.
International  Geoscience  and  Remote Sensing  Symposium. IEEE. 1579- 1582 pp . https://doi.org/10.1109/IGARSS.2013 .6723091
Townshend, J.R.G., C.O. Justice, C. Gurney , & J.  McManus.  1992.  The  impact  of misregistration  on  change  detection. IEEE  Transactions  on  Geoscience  and Remote Sensing , 30(5): 1054-1060. https://doi.org/10.1109/36.175340
Wahidin,  N.  &  R.M.  Abdullah.  2018.
Pemetaan  substrat  dasar  perairan dangkal menggunakan drone komersial  dan  teknik  fotogrametri. Prosiding  Seminar  Nasional  Inovasi Iptek  Perikanan  dan  Kelautan  I.  Juni 2018. 621-633 pp.
Waugh.  E.  &  M.  Mowlem.  2010.  Technical note:  a  low  cost  unmanned  aerial vehicle  for  ship  based  science missions.  Copernicus  Publications  on behalf  of  the  European  Geosciences Union. Ocean  Science , 6(3):  615-619. https://doi.org/10.5194/os-6-615-2010
Received : 28 June 2019 Reviewed : 07 October 2019 Accepted : 01 March 2020