Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal Menggunakan Logika Fuzzy dan Maximum Likelihood Pada Citra Multispektral

Abstract

Sebagian besar pendekatan klasifikasi didasarkan pada informasi per piksel, di mana setiap piksel diklasifikasikan menjadi satu kategori. Karena heterogenitas dan keterbatasan dalam resolusi spasial citra penginderaan jarak jauh, piksel campuran umum terjadi pada data resolusi spasial medium dan kasar. Adanya piksel campuran telah dikenali sebagai masalah utama, yang mempengaruhi penggunaan data penginderaan jarak jauh secara efektif dalam klasifikasi per piksel. Logika fuzzy memiliki aplikasi di berbagai bidang, namun memiliki arti khusus untuk penginderaan jarak jauh. Logika fuzzy memungkinkan keanggotaan parsial, properti yang sangat penting di bidang penginderaan jarak jauh, karena keanggotaan parsial diterjemahkan secara dekat dengan masalah piksel campuran (Murmu et al. 2015). Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan algoritma klasifikasi logika fuzzy untuk memetakan Habitat dasar Perairan dangkal pada Citra Satelit SPOT 7 dan Sentinel – 2A dan menguji tingkat akurasinya dan membandingkan algoritma klasifikasi logika fuzzy dengan maximum likelihood. Berdasarkan hasil penelitian, tingkat akurasi tematik habitat perairan dangkal dengan metode depth invariant index (DII) terhadap empat kelas habitat perairan dangkal meliputi; karang, pasir, lamun, dan rubble. Diperoleh overall accuracy untuk algoritma klasifikasi logika fuzzy adalah 83.8 % pada citra satelit Sentinel – 2A dan pada citra satelit SPOT 7 adalah 87.2 %. Dibandingkan dengan algoritma klasifikasi maximum likelihood pada Sentinel 2A yang diperoleh overall accuracy adalah 76.1 % dan pada SPOT 7 adalah 80.7 %. Sedangkan tanpa menggunakan metode DII, overall accuracy dari algoritma klasifikasi logika fuzzy pada Sentinel – 2A adalah 81 % dan pada SPOT 7 adalah 83.3 % dibandingkan dengan algoritma klasifikasi maximum likelihood pada Sentinel – 2A diperoleh overall accuracy adalah 72. 5 % dan pada SPOT 7 adalah 77.3 %. Tingkat akurasi tematik habitat perairan dangkal dengan metode DII terhadap emam kelas habitat perairan dangkal meliputi; karang, pasir, lamun, dan rubble, pasir campur karang dan pasir campur lamun. Diperoleh overall accuracy untuk algoritma klasifikasi logika fuzzy adalah 72.3 % pada citra satelit Sentinel – 2A dan pada citra satelit SPOT 7 adalah 76.4 %. Dibandingkan dengan algoritma klasifikasi maximum likelihood pada Sentinel 2A yang diperoleh overall accuracy adalah 63.1 % dan pada SPOT 7 adalah 70.5 %. Sedangkan tanpa menggunakan metode DII, overall accuracy dari algoritma klasifikasi logika fuzzy pada Sentinel – 2A adalah 70.9 % dan pada SPOT 7 adalah 73.2 % dibandingkan dengan algoritma klasifikasi maximum likelihood pada Sentinel – 2A diperoleh overall accuracy adalah 58.3 % dan pada SPOT 7 adalah 68.9 %.