Judul: Quantification of Seabed Geoacoustic Using Hydroacoustic Technology  and Machine Learning.
Abstrak: Dasar laut yang tersusun dari material substrat yang berbeda memiliki karakteristik fisik yang berbeda-beda pula. Karakteristik geomorfologi dasar laut tidak hanya terbatas pada tipe sedimen, namun masing-masing tipe sedimen tersebut juga memiliki karakteristik geoakustik yang berbeda-beda pula, sehingga penelitian tentang kuantifikasi geoakustik menjadi penting dan sesuatu yang perlu didalami dengan pengukuran dan identifikasi tipe substrat dasar laut melalui teknologi hidroakustik dan machine learning. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pengukuran kedalaman laut berdasarkan standar International Hydrography Organization (IHO); kuantifikasi nilai acoustic backscatter dasar laut; komputasi geoakustik dasar laut menggunakan metode machine learning; dan pemetaan spasial substrat dasar laut. Penelitian ini dilakukan di dua lokasi yang berbeda dengan instrumen akustik yang berbeda, yaitu di perairan Pulau Lancang Kepulauan Seribu menggunakan Single Beam Echosounder (SBES) dan di perairan Gunung Anak Krakatau menggunakan Multi Beam Echosunder (MBES). Pengolahan dan analisis data menggunakan motode akustik dan machine learning. Kualitas batimetri hasil pengukuran akustik SBES di peraiaran Pulau Lancang Kepulauan Seribu cukup baik dengan nilai kesalahan pengukuran maksimal sebesar 0,421 meter dengan batas toleransi kesalahan minimum sebesar ± 0,541 meter. Nilai backscatter yang teridentifikasi berada pada selang -28,03 dB sampai dengan -20,02 dB yang terbagi dalam 9 kelas tipe sedimen. Koreksi kualitas data batimetri hasil pengukuran akustik MBES di perairan Gunung Anak Krakatau Selat Sunda baik pada area orde 1b maupun orde 2 menunjukkan bahwa kedua area titik koreksi tersebut hasilnya sangat baik karena nilai kesalahan pengukuran kedalaman pada area kedua orde tersebut maksimal masing-masing sebesar 0,51 meter dan 0,58 meter dengan nilai batas toleransi minimum sebesar ± 0,75 meter dan ± 2,59 meter. Nilai backscatter yang teridentifikasi berada pada selang -59,81 dB sampai dengan -34,86 dB yang terbagi dalam 4 kelas tipe sedimen. Tingkat akurasi komputasi k-NN dan RF yang digunakan memiliki akurasi yang sangat baik yaitu 98,21 % dan 96,43 % dan NB memiliki akurasi yang lebih rendah yaitu 58,93 % pada data akustik SBES. Tingkat akurasi teknik komputasi dari data akustik MBES melalui model k-NN RF, dan NB masing-masing sebesar 95,57 %, 99,37 % dan 53,37 %. Penggunaan teknologi hidroakustik SBES dan MBES memberikan hasil yang lebih akurat dalam pengukuran batimetri dan kuantifikasi geoakustik dasar laut. Instrumen SBES yang memiliki konfigurasi data yang lebih sederhana memberikan hasil yang sama baik dalam perolehan data kuantifikasi hamburbalik akustik dasar laut dengan instrumen MBES yang memiliki konfigurasi data yang lebih kompleks melalui pendekatan perubahan sudut datang yang berbeda pada saat akuisisi data. Proses komputasi yang lebih cepat, efektif dan efisien dengan tingkat akurasi yang tinggi membuat model k-Nearest Neighbour dan Random Forest menjadi suatu alternatif terbaik untuk digunakan sebagai model komputasi geoakustik substrat dasar laut., The seabed composed of different substrate materials has different physical characteristics. The geomorphological characteristics of the seabed are not only limited to sediment types, but each type of sediment also has different geoacoustic characteristics. That is why research on geoacoustic quantification is improtan to be explored using hydroacoustic technology and machine learning. The purpose of this study was to measure the depth based on International Hydrography Organization (IHO); quantification acoustic backscatter of the seabed; seafloor geoacoustic computation using machine learning methods; and
Keyword: backscatter, geoacoustic, hydroacoustic, machine learning, seabed, seabed