Pemetaan Sebaran Lamun Menggunakan Citra Sentinel-2A di Perairan Dangkal Pulau Lancang, Kepulauan Seribu

Abstract

Wilayah pesisir Indonesia memiliki tiga tipe ekosistem penting yaitu mangrove, terumbu karang dan lamun. Lamun merupakan tumbuhan berbunga (Angiospermae) yang memiliki akar, rimpang, daun, bunga dan buah serta dapat berkembang biak secara penyerbukan bunga dan pertumbuhan tunas. Penelitian ini bertujuan mengetahui dan memetakan sebaran lamun di perairan dangkal Pulau Lancang, Kepulauan Seribu menggunakan citra satelit Sentinel-2A dengan pendekatan klasifikasi berbasis piksel dengan algoritma Maximum Likelihood (MLH) dan Support Vector Machine (SVM). Hasil klasifikasi menggunakan algoritma MLH dengan tiga kelas yaitu lamun padat, lamun sedang dan non lamun menghasilkan luasan masing-masing 27,46 ha, 25,41 ha dan 125,96 ha. Klasifikasi menggunakan algoritma SVM dengan tiga kelas yaitu lamun padat, lamun sedang dan non lamun menghasilkan luasan masing-masing 29,09 ha, 32,85 ha dan 116,89 ha. Akurasi keseluruhan dari klasifikasi dengan algoritma MLH dan SVM masing-masing sebesar 76,0% dan 78,6%.

Indonesia has three important ecosystems in coastal areas: mangrove, coral reef and seagrass. Seagrass is a flowering plant (Angiospermae) with root, rhizome, leave, flower and fruit and it can be reproduced by pollinating flowers and growing shoots. This study aims to determine and map seagrass distribution in the shallow waters of Lancang Island, Kepulauan Seribu using Sentinel-2A satellite imagery by applying a pixel-based classification method with Maximum Likelihood (MLH) and Support Vector Machine (SVM) algorithms. The classification results using the MLH algorithm with three classes, dense seagrass, medium seagrass and non-seagrass, have an area of 27,46 ha, 25,41 ha and 125,96 ha. The SVM algorithm classification resulted in three classes, dense seagrass, medium seagrass and non-seagrass with an area of 29,09 ha, 32,85 ha and 116,89 ha. The overall accuracy of the classification using the MLH and SVM algorithms is 76,0% and 78,6%.