Show simple item record

dc.contributor.advisorSiregar, Vincentius Paulus
dc.contributor.advisorWouthuyzen, Sam
dc.contributor.authorAnas, Aswar
dc.date.accessioned2022-12-26T05:19:23Z
dc.date.available2022-12-26T05:19:23Z
dc.date.issued2022-12-23
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/115668
dc.description.abstractUpaya inventarisasi makroalga sangat diperlukan, terutama pemanfaatan potensinya dalam memproduksi Natrium alginat (Na-alginat). Belakangan ini, ketersediaan berbagai sensor satelit dan algoritma berkembang pesat melalui pemrosesan citra satelit dalam memetakan habitat makroalga dengan lebih akurat. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Mengetahui karakteristik spektral habitat makroalga pada tingkat genus berdasarkan pola reflektans dari data satelit, (2) Mengetahui performa klasifikasi berbasis piksel dengan algoritma maximum likelihood (MLH), support vector machine (SVM), random forest (RF), spectral angle mapper (SAM), dan logika fuzzy yang dapat memberikan akurasi terbaik dalam pemetaan habitat bentik dan makroalga (3) Mengetahui sebaran dan sekaligus menduga potensi makroalga berupa Natrium alginat (Na-alginat) yang diekstrak dari makroalga cokelat. Lokasi pengambilan sampel adalah di Pulau Pannikiang pada bulan September dan Oktober 2020. Penelitian ini menggunakan data citra satelit Pleiades-1A dengan resolusi piksel (2x2 m2) dan Sentinel-2A yang memiliki ukuran piksel (10x10 m2). Citra satelit Sentinel-2A sebagai data satelit yang beresolusi menengah, sifatnya open source sehingga dapat diakses kapan saja sesuai dengan kebutuhan, sementara citra satelit Pleiades-1A dengan resolusi yang tinggi diperoleh dari Stasiun Bumi Penginderaan Jauh Parepare. Identifikasi dan klasifikasi habitat bentik dan makroalga dilakukan dengan pengujian beberapa algoritma klasifikasi berbasis piksel yaitu MLH, SVM, RF, SAM, dan logika fuzzy. Selain itu, analisis juga dilakukan terhadap pola pantulan spektral dari kedua jenis habitat makroalga yakni makroalga cokelat dan makroalga hijau yang diekstrak dari data satelit. Sementara biomassa makroalga cokelat dilakukan dengan metode pengeringan sampel dan ekstraksi Na-alginat dari makroalga cokelat dilakukan perendaman, penghancuran, pengasaman dan pengendapan. Semua proses tersebut dilaksanakan di laboratorium Universitas Hasanuddin. Diharapkan dari hasil kajian ini dapat memberikan informasi tentang karakteristik kurva spektral yang diperoleh dari citra satelit untuk makroalga cokelat dan makroalga hijau, memberikan informasi performa dari berbagai algoritma yang diterapkan pada citra satelit multi skala dalam pemetaan habitat makroalga, dan memberikan informasi tentang sebaran habitat makroalga secara spasial dan potensinya berupa stok Na-alginat di Pulau Pannikiang, Kabupaten Barru, Sulawesi Selatan. Sebanyak 400 data diperoleh dari pengamatan lapangan digunakan sebagai acuan untuk mengklasifikasikan habitat bentik dan menguji akurasi peta yang diturunkan dari citra satelit Pleiades-1A (P-1A) dan Sentinel-2A (S-2A). Hasil penelitian menunjukkan setidaknya ada tiga spesies makroalga cokelat dan dua spesies makroalga hijau yang mendominasi di lokasi penelitian. Berdasarkan informasi tentang pantulan spektral yang diperoleh dari data satelit baik dari Pleiades-1A dan Sentinel-2A menunjukkan bahwa kurva spektral makroalga cokelat lebih kuat dibandingkan dengan makroalga hijau baik pada band hijau dan band merah. Klasifikasi habitat bentik menghasilkan tujuh kelas. Algoritma SVM menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 71,9% untuk citra P-1A, sedangkan MLH menghasilkan akurasi yang lebih rendah sebesar 68,6% untuk citra S-2A. Algoritma SVM dan MLH mempunyai performa yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma lainnya dalam pemrosesan data satelit. Kedua algoritma tersebut menghasilkan akurasi >60% sesuai dengan standar baku mutu pemetaan habitat perairan dangkal. Sementara algoritma lainnya seperti RF, SAM, dan logika fuzzy hanya mampu menghasilkan akurasi <60%. Hasil uji kappa juga memperlihatkan algoritma SVM mampu menghasilkan nilai kappa tertinggi yaitu 0,67 yang dapat dikategorikan sebagai klasifikasi yang baik. Hal lain yang diperoleh dari penelitian ini yaitu sebaran habitat makroalga secara spasial yang menunjukkan pada periode Mei (analisis citra Pleiades-1A), makroalga cokelat diperoleh dengan luasan dan sebaran yang cukup luas dibandingkan dengan periode Agustus (analisis citra Sentinel-2A), di mana makroalga cokelat cenderung mulai menurun luasan dan sebarannya digantikan dengan habitat bentik lainnya seperti rubble dan karang. Sementara itu, dugaan potensi stok Na-alginat di lokasi kajian yang diekstraksi dari citra P-1A dan S-2A masing-masing sebesar 133,8 ton dan 116,6 ton. Teknik pemetaan ini efektif dan efisien untuk memetakan, menduga, memantau, dan mengelola potensi makroalga cokelat.id
dc.description.sponsorshipYayasan Hadji Kallaid
dc.language.isoidid
dc.publisherIPB Universityid
dc.titleAnalisis Klasifikasi Habitat Makroalga Dari Citra Satelit Multi Skala Dengan Menggunakan Berbagai Algoritma Klasifikasi Dan Ekstraksi Kandungan Natrium Alginat Makroalga Cokelatid
dc.title.alternativeAnalysis of Macroalgae Habitat Classification from Multi-Scale Images Using Various Classification Algorithms And Extraction of Sodium Alginate From Brown Macroalgeid
dc.typeThesisid
dc.subject.keywordalgorithmid
dc.subject.keywordbenthic habitatid
dc.subject.keywordmacroalgaeid
dc.subject.keywordPannikiang Islandid
dc.subject.keywordsatellite imageryid


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record