| dc.description.abstract | Di Perairan laut dangkal terdapat ekosistem-ekosistem yang saling
menyokong kehidupan, antara lain terumbu karang dan padang lamun. Teknologi
penginderaan jauh sudah banyak digunakan dalam pemetaan ekosistem perairan
laut dangkal tersebut, dan teknologi ini tetap perlu didukung dengan informasi yang
diambil dari data pengamatan langsung (survey lapangan). Penelitian ini diawali
dengan pengamatan di lapangan dan pra-pemrosesan citra satelit Sentinel-2A
seperti koreksi geometrik dan atmosferik dan cropping. Selanjutnya dilakukan
koreksi kolom air (DII) dan klasifikasi citra menggunakan pendekatan pixel based
dan dengan dua algoritma, yaitu Maximum Likelihood Classification (MLC) dan
Support vector machine (SVM). Citra di klasifikasikan dalam 9 kelas, dan
dilakukan reclass 7 dan 5 kelas, ini dilakukan untuk mendapatkan hasil klasifikasi
yang lebih baik dan sesuai standar tertentu. Uji akurasi yang dilakukan terhadap
citra hasil klasifikasi 9 kelas dengan metode MLC dan SVM setelah penerapan DII
menghasilkan akurasi keseluruhan (overall accuracy) berturut-turut yaitu 47.62%
dan 45.24%. Selanjutnya citra di reclass menjadi 7 kelas, dan setelah diuji akurasi
diperoleh hasil 50.00% dengan MLC dan dari SVM 46.67%. Citra kembali di
reclass menjadi 5 kelas dengan hasil uji akurasi 62.50% untuk MLC dan 55.10%
untuk SVM. | id |
