Klasifikasi Habitat Bentik Perairan Laut Dangkal Menggunakan Citra Sentinel-2A di Pulau Sebaru Besar, Kepulauan Seribu

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.