PEMETAAN BENTIK HABITAT DAN TUTUPAN LAHAN PULAU TUNDA MENGGUNAKAN CITRA SATELIT WORLDVIEW-2 IRPAN PIDIA PUTRA

Transkripsi

1 PEMETAAN BENTIK HABITAT DAN TUTUPAN LAHAN PULAU TUNDA MENGGUNAKAN CITRA SATELIT WORLDVIEW-2 IRPAN PIDIA PUTRA DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016

2

3 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA* Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Pemetaan Bentik Habitat dan Tutupan Lahan Pulau Tunda menggunakan Citra Satelit WorldView-2 adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Maret 2016 Irpan Pidia Putra NIM C

4 ABSTRAK IRPAN PIDIA PUTRA. Pemetaan Bentik Habitat dan Tutupan Lahan Pulau Tunda menggunakan Citra Satelit WorldView-2. Dibimbing oleh SYAMSUL BAHRI AGUS dan RISTI ENDRIANI ARHATIN. Penggunaan data satelit merupakan cara yang efektif untuk pemetaan penutup lahan dan habitat dasar perairan. Citra satelit yang memiliki resolusi tinggi dapat memberi kelas habitat lebih detil dan memiliki akurasi lebih baik dibanding citra satelit dengan resolusi rendah. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasi habitat dasar perairan dangkal dan tutupan lahan darat serta menguji tingkat akurasi klasifikasi dari citra satelit WorldView-2. Metode yang digunakan adalah klasifikasi maximum likelihood standard. Klasifikasi citra menghasilkan 9 kelas habitat dasar perairan dangkal dan 7 kelas tutupan lahan darat. Hasil klasifikasi citra menunjukkan bahwa kelas habitat karang hidup bercampur patahan karang hampir mendominasi seluruh wilayah perairan dangkal Pulau Tunda dan kelas tutupan semak mendominasi wilayah tutupan lahan darat. Hasil uji akurasi untuk pemetaan habitat dasar diperoleh nilai overall accuracy sebesar 66,15% dan nilai akurasi kappa 0,60 sedangkan untuk penutupan lahan darat diperoleh nilai overall accuracy sebesar 67,59% dan nilai akurasi kappa 0,60. Kata kunci: akurasi, klasifikasi, penutupan lahan, terbimbing, WorldView-2. ABSTRACT IRPAN PIDIA PUTRA. Mapping of Benthic Habitat and Landcover in Tunda Island using WorldView-2 Satellite Imagery. Supervised by SYAMSUL BAHRI AGUS and RISTI ENDRIANI ARHATIN. The use of satellite imagery data is an effective way to map land cover and benthic habitat. High spatial resolution satellite imagery can specify more detailed habitat classes and has better accuracy than satellite imagery with low spatial resolution. This study aims to classify shallow water bottom habitats and land cover, and to asses the classification accuracy from WorldView-2 satellite imagery. The image classification method is maximum likelihood standard. Image classification produces 9 shallow water bottom habitat classes and 7 classes of land cover. The result of image classification indicate that mixed live coral and rubble dominates most of the entire territory shallow waters at Tunda Island and shrubs dominate terrestrial land cover. Accuracy assesment has 66.15% overall accuracy and 0,60 kappa accuracy for shallow water bottom habitat. Landcover overall accuracy is 67,59% and kappa accuracy is 0,60. Keywords: accuracy, classification, land cover, supervised, WorldView-2.

5 PEMETAAN BENTIK HABITAT DAN TUTUPAN LAHAN PULAU TUNDA MENGGUNAKAN CITRA SATELIT WORLDVIEW-2 IRPAN PIDIA PUTRA Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ilmu Kelautan pada Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016

6

7

8 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala karunia- Nya sehingga karya ilmiah ini bisa diselesaikan. Penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Maret 2015 ini berjudul Pemetaan Bentik Habitat dan Tutupan Lahan Pulau Tunda menggunakan Citra Satelit WorldView-2. Penulis menyadari banyak pihak yang telah membantu dalam penyusunan karya ilmiah ini. Ucapan terima kasih dengan tulus dan penghargaan setinggitingginya penulis sampaikan kepada : 1. Dr. Syamsul Bahri Agus, S.Pi, MSi dan Risti Endriani Arhatin S.Pi, M.Si selaku dosen pembimbing yang telah memberikan bimbingan dan saran dalam penyelesaian karya ilmiah ini. 2. Prof. Dr. Ir. Vincentius P. Siregar, DEA selaku dosen penguji 3. Risti Endriani Arhatin S.Pi, M.Si selaku pembimbing akademik 4. Kepada kedua orang tua saya, Ayah Rony Dio dan Mama Teti serta Adik Reina Dwi Citra Zaharani yang selalu memberikan dukungan dan doanya 5. Kepada Nico, Nanda, Mbak Nunung, Bang Fahrul, Bang Tray, Bang Fahri dan Pak Ari selaku rekan dalam pengambilan data di Pulau Tunda, Kabupaten Serang, Banten 6. Kepada Mahasiswa Pascasarjana Teknologi Kelautan IPB angkatan 2013 atas citra yang diperoleh 7. Kepada Instansi SEAMEO-BIOTROP atas peminjaman alat-alat survey untuk keperluan pengamatan lapang 8. Kepada keluarga mahasiswa Ilmu dan Teknologi Kelautan angkatan 48 atas dukungan dan dorongan untuk menyelesaikan karya ilmiah ini. 9. Kepada seluruh civitas akademik Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan IPB atas dukungan dan kerjasama serta semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu dalam memberikan sumbangan saran, bimbingan dalam penelitian, pengolahan data dan penyusunan skripsi secara sukarela. Penulis menyadari bahwa penulisan karya ilmiah ini masih jauh dari kesempurnaan karena keterbatasan penulis sehingga kritik dan saran yang membangun sangat penulis harapkan. Semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat. Bogor, Maret 2016 Irpan Pidia Putra

9 DAFTAR ISI DAFTAR TABEL viii DAFTAR GAMBAR viii DAFTAR LAMPIRAN viii PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Tujuan Penelitian 2 METODE 2 Lokasi Penelitian 2 Alat dan Bahan 2 Prosedur Analisis Data 3 HASIL DAN PEMBAHASAN 7 Hasil Klasifikasi Habitat Dasar Perairan Dangkal 8 Hasil Klasifikasi Tutupan Lahan Darat 9 Perhitungan Nilai Akurasi 11 SIMPULAN DAN SARAN 14 Simpulan 14 Saran 14 DAFTAR PUSTAKA 15 RIWAYAT HIDUP 27

10 DAFTAR TABEL 1 Nilai spektral band citra WorldView Contoh perhitungan confusion matrix 6 3 Luasan habitat dasar perairan Pulau Tunda berdasarkan citra satelit WorldView Luasan tutupan lahan darat Pulau Tunda berdasarkan citra satelit WorldView Nilai confusion matrix pada klasifikasi 9 kelas habitat dasar perairan 12 6 Nilai confusion matrix pada 6 kelas tutupan lahan darat 12 7 Nilai producer dan user accuracy pada klasifikasi 9 kelas habitat dasar perairan 13 8 Nilai producer dan user accuracy pada 6 kelas tutupan lahan darat 13 DAFTAR GAMBAR 1 Lokasi Penelitian di Pulau Tunda, Kabupaten Serang, Banten 2 2 Diagram alir penelitian 3 3 Hasil komposit RGB Peta klasifikasi habitat dasar perairan Pulau Tunda 8 5 Peta klasifikasi tutupan lahan darat Pulau Tunda 10 DAFTAR LAMPIRAN 1 Data GPS dan habitat dasar perairan dangkal Pulau Tunda 17 2 Dokumentasi substrat dasar perairan 21 3 Data GPS dan objek tutupan lahan Pulau Tunda 23 4 Dokumentasi objek tutupan lahan 26

11 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Pemetaan habitat dasar perairan dangkal telah banyak dilakukan (Purkis et al. 2002) namun dengan citra satelit yang mempunyai resolusi tinggi masih sedikit (Siregar 2010). Pada penelitian ini digunakan citra satelit resolusi tinggi WorldView-2 untuk memetakan tutupan lahan secara keseluruhan meliputi sumberdaya pesisir dan sumberdaya lahan pulau-pulau kecil. WorldView-2 merupakan salah satu satelit yang diluncurkan oleh Digital Globe tahun 2009 dengan resolusi spasial tinggi, yaitu 1,84 m (multispektral) dan 0,46 m (pankromatrik). Citra satelit ini mempunyai tingkat ketelitian yang tinggi untuk memproses klasifikasi, salah satunya klasifikasi habitat perairan dangkal (Digital Globe 2010). Pulau Tunda merupakan salah satu pulau kecil yang terletak di utara Teluk Banten dan terpisah dari Kepulauan Seribu. Dilihat secara geografis Pulau Tunda terletak pada koordinat LS dan BT. Pulau Tunda memiliki potensi sumberdaya pesisir yang beragam mulai dari ekosistem mangrove, lamun, ikan dan terumbu karang namun belum ada informasi yang optimal tentang potensi sumberdaya tersebut. Oleh karena itu diperlukan pemetaan penutupan lahan dan tutupan substrat dasar perairan sebagai informasi spasial untuk mengungkap potensi sumberdaya Pulau Tunda. Penggunaan data satelit merupakan cara yang efektif untuk pemetaan penutup lahan dan vegetasi, karena data satelit memiliki rentang waktu yang dapat diatur untuk pengambilan data citra untuk lokasi yang sama. Perkembangan teknologi penginderaan jauh saat ini, mengarah pada peningkatan resolusi spasial dan temporal untuk perolehan informasi dan keperluan monitoring. Teknologi penginderaan jauh mempunyai keunggulan untuk memetakan habitat perairan dangkal, karena kemampuannya melakukan monitoring dan inventarisasi pada areal yang luas dan repetitif, biaya operasional relatif murah, dan resiko sangat kecil (Mumby et al ). Klasifikasi tutupan lahan adalah upaya pengelompokkan berbagai jenis tutupan lahan ke dalam suatu kesamaan sesuai dengan sistem tertentu. Klasifikasi tutupan lahan digunakan sebagai pedoman atau acuan dalam proses interpretasi citra penginderaan jauh untuk tujuan pembuatan peta tutupan lahan. Peta tutupan lahan adalah peta yang memberikan informasi mengenai objek-objek yang tampak di permukaan bumi (Campbel 1987). Ketepatan informasi tutupan lahan akan memberikan kemudahan dalam melakukan analisa perencanaan dan pengembangan suatu wilayah. Klasifikasi penutupan lahan dapat dilakukan melalui dua cara, yaitu digital dan visual. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi digital supervised dengan pendekatan maximum likelihood standard. Metode tersebut dipilih karena dianggap paling baik dalam memetakan penutupan lahan suatu wilayah darat maupun pesisir.

12 2 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan memetakan klasifikasi habitat dasar perairan dangkal dan tutupan lahan darat serta menguji tingkat akurasi klasifikasi dari citra satelit WorldView-2. METODE Lokasi Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret - Oktober Penelitian dilakukan dalam beberapa tahap yaitu: pengolahan citra, pengamatan lapangan dan uji akurasi. Pengamatan data lapangan dilaksanakan pada tanggal Maret Pengolahan citra dilakukan pada bulan April - Agustus 2015 di Laboratorium Pemodelan Spasial, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK - IPB. Lokasi penelitian bertempat di Pulau Tunda, Kabupaten Serang, Banten ditampilkan pada Gambar 1. Gambar 1. Lokasi Penelitian di Pulau Tunda, Kabupaten Serang, Banten Alat dan Bahan Alat yang digunakan dalam penelitian ini terbagi atas perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat keras yang digunakan berupa personal computer yang berfungsi sebagai media input, pengolahan data, dan pencetakan output. Perangkat lunak digunakan untuk pemrosesan citra yaitu ER Mapper 7.1, ArcGIS , dan Microsoft Office Alat yang digunakan pada saat survey lapang diantaranya global positioning system (GPS) tipe Garmin 76 csx digunakan untuk

13 3 penentuan posisi pada setiap objek penutupan lahan. Kamera digital bawah air digunakan untuk pengambilan gambar setiap objek di lapangan. Alat dasar selam, digunakan sebagai alat bantu dalam pengamatan habitat dasar perairan serta sabak, pensil dan papan jalan untuk alat tulis. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra satelit WorldView-2 dengan resolusi spasial 0,46 m (pankromatik) dan 1,84 m (multispektral) yang telah terkoreksi radiometrik, dengan tanggal perekaman citra yaitu pada tanggal 25 Agustus Prosedur Analisis Data Proses pengolahan citra meliputi 3 tahapan, yaitu pra pemrosesan citra, penajaman citra, dan klasifikasi citra. Proses selanjutnya dilakukan pengamatan lapangan dan uji ukurasi. Data primer diperoleh dengan cara pengamatan secara langsung pada lokasi penelitian. Penentuan titik-titik lokasi pada survey lapang dilakukan menggunakan GPS. Selanjutnya titik-titik tersebut akan dijadikan acuan dalam pembuatan training area dan titik uji akurasi. Prosedur pemetaan klasifikasi penutupan lahan ditampilkan pada Gambar 2. 1 Pengolahan Citra Gambar 2. Diagram alir penelitian

14 4 1 Pengolahan Citra 1.1 Pra Pemrosesan Citra Pemulihan citra dilakukan untuk mengembalikan citra sesuai dengan kenampakan aslinya di muka bumi. Langkah yang dilakukan meliputi koreksi radiometrik dan koreksi geometrik. Koreksi radiometrik merupakan perbaikan akibat cacat atau kesalahan radiometrik, yaitu kesalahan pada sistem optik, kesalahan karena gangguan energi radiasi pada elektromagnetik pada amosfer, dan kesalahan karena pengaruh sudut elevasi matahari (Purwadhi 2001). Pada penelitian ini tidak dilakukan koreksi radiometrik karena citra WorldView-2 yang diperoleh telah terkoreksi radiometrik. Koreksi geometrik bertujuan untuk melakukan rektifikasi agar koordinatnya sesuai dengan koordinat geografi. Koreksi geometrik dilakukan dengan tranformasi koordinat dan resampling citra menggunakan beberapa ground control point (GCP). GCP yang diambil sebanyak 6 titik di lokasi berbeda yang memiliki sifat geometrik tetap. Resample yang digunakan yaitu nearest neighbour. Rektifikasi ini sangat dipengaruhi oleh pengambilan data in-situ dan GPS yang digunakan. Proses selanjutnya yaitu masking dilakukan untuk menghilangkan efek wilayah yang tidak diperlukan dalam proses pengolahan citra. Masking dilakukan menggunakan klasifikasi supervised dengan memisahkan batas darat, laut dangkal dan laut dalam. 1.2 Penajaman Citra Penajaman citra dilakukan menggunakan komposit kanal red green blue (RGB) 532 pada citra WorldView-2. Kanal tersebut dipilih karena mampu membedakan penutupan lahan dengan baik dan memiliki kemampuan penetrasi perairan yang baik. Kanal 3 dan 2 merupakan panjang gelombang hijau dan biru. Menurut Mount (2006) sinar hijau dan sinar biru merupakan sinar dengan energi terbesar yang dapat direkam oleh satelit untuk penginderaan jauh di laut yang menggunakan spektrum cahaya tampak. Sinar tersebut dikombinasikan dengan sinar merah yang dapat membedakan penutupan lahan secara jelas (Digital Globe 2010). Citra WorldView-2 mampu mendeteksi cahaya kanal biru ( nm), hijau ( nm), dan merah ( nm) hingga kedalaman 15 meter di perairan (Digital Globe 2010). Nilai spektral kanal citra WorldView-2 ditampilkan pada Tabel 1. Tabel 1. Nilai spektral band citra WorldView-2 Nama band Panjang Gelombang (nm) 1 Coastal Blue Blue Green Yellow Red Red Edge 7 NIR 1 8 NIR Sumber : Digital Globe 2010

15 5 1.3 Klasifikasi Citra Klasifikasi dalam konteks pengolahan digital dapat diartikan sebagai suatu proses mengelompokkan piksel kedalam kelas-kelas. Kelas yang dibuat berupa objek-objek yang dikenali di lapangan atau berdasarkan kemiripan yang dikelompokkan secara statistik oleh komputer. Skema klasifikasi dilakukan dengan menetapkan sendiri jumlah kelas berdasarkan objek yang ditemukan di lapangan. Adapun kelas-kelas tersebut terdiri atas 9 kelas habitat dasar perairan dan 7 kelas tutupan lahan. Sembilan kelas habitat dasar perairan tersebut adalah pasir, patahan karang (rubble), pasir bercampur rubble, pasir bercampur lamun, campuran pasir rubble alga, lamun, karang hidup, karang hidup bercampur rubble dan rubble bercampur karang hidup. Sedangkan 7 kelas tutupan lahan diantaranya, semak, kebun, lahan terbuka, lahan terbangun, pemukiman, mangrove dan belukar. Penelitian ini menggunakan klasifikasi maximum likelihood standar baik untuk tutupan lahan maupun habitat dasar perairan dangkal. Proses klasifikasi dilakukan dengan terlebih dulu menetapkan beberapa training area pada citra sebagai kelas kategori tertentu berdasarkan objek yang ditemukan di lapangan. Pembuatan training area dimaksudkan untuk mengidentifikasi sejumlah piksel yang mewakili dari masing-masing kelas atau kategori yang diinginkan (Jaya 2007). 2 Pengamatan Lapangan Pengamatan lapang bertujuan untuk mengamati kondisi nyata lapangan. Metode pengamatan lapang pada penelitian ini menggunakan teknik sampling data spasial secara acak. Luas area pengamatan objek di lapangan disesuaikan dengan resolusi spasial citra dengan tetap memperhatikan area di sekitar transek tersebut. Penentuan titik GCP diambil menyebar di beberapa titik sebagai acuan untuk koreksi geometrik citra sedangkan titik sampling dijadikan acuan dalam pembuatan training area dan uji akurasi. Selain itu dilakukan juga pengambilan gambar setiap objek penutupan lahan untuk validasi kenampakan objek yang ada pada citra. Pengambilan titik sampling dilakukan pada 328 titik habitat dasar perairan dan 108 titik penutupan lahan darat Pulau Tunda. Pengamatan objek di lapangan dilakukan secara rapid mobile dengan mengacu pada prinsip penutupan lahan dominan untuk membuat skema klasifikasi daerah pengamatan. 3 Uji Akurasi Penilaian akurasi erat hubungannya dengan akurasi posisi dan tematik (Congalton dan Green 2009). Penilaian akurasi dilakukan dengan menggunakan confusion matrix. Metode ini dilakukan dengan membandingkan citra hasil klasifikasi sebagai dasar kelas yang sebenarnya dengan beberapa data lapangan yang diyakini secara akurat mewakili suatu tutupan lahan (Campbell 1987, Siregar 2010). Data baris merupakan hasil klasifikasi data inderaja yang mewakili perhitungan producer s accuracy, sedangkan data kolom merupakan hasil observasi lapangan oleh pengamat dan digunakan dalam perhitungan user s accucary. Semakin banyak hasil klasifikasi yang selaras dengan hasil observasi, maka nilai akurasi keseluruhan (overall accuracy) akan semakin tinggi (Agus

16 6 2012). Menurut Congalton dan Green (2009) perhitungan nilai akurasi dapat dilakukan dengan persamaan yang ditampilkan pada Tabel 2. Tabel 2. Contoh perhitungan confusion matrix Data Lapangan (j) Total n i+ Citra Klasifikasi (i) n 11 n 12 n 1k n 1+ n 21 n 22 n 2k n 2+ n k1 n k2 n kk n k+ Total n +j n +1 n +2 n +k n Sumber : Cangalton dan Green 2009 Overall accuracy x 100% Producer accuracy j x 100% User accuracy i x 100% Analisis Kappa Analisis Kappa merupakan teknik multivariat diskrit yang digunakan untuk menghitung nilai akurasi klasifikasi dari confusion matrix. Analisis kappa menghasilkan nilai koefisien kappa yang memiliki rentang kemungkinan dari 0 hingga 1 (Green et al. 2000). Nilai koefisien kappa dapat dihitung melalui persamaan berikut: (Sumber: Green et al. 2000) Dimana : = jumlah unit pengamatan yang tepat pada kolom ke-j dan baris ke-i = jumlah unit pengamatan yang tepat dikategorikan sebagai kelas tematik i = jumlah unit pengamatan yang tepat dikategorikan sebagai kelas tematik j = jumlah unit pengamatan yang dikategorikan sebagai kelas tematik i dari hasil analisis citra satelit inderaja = jumlah unit pengamatan yang dikategorikan sebagai kelas habitat j dari hasil pengamatan in situ = jumlah total pengamatan

17 7 HASIL DAN PEMBAHASAN Pada Gambar 3 ditampilkan citra hasil komposit RGB 532. Penajaman citra dengan komposit RGB 532 bertujuan untuk membantu penyusunan skema klasifikasi citra dalam memetakan tutupan lahan maupun habitat dasar perairan. Tahapan ini dilakukan setelah citra terkoreksi secara radiometrik dan geometrik. Komposit RGB 532 menampilkan citra berdasarkan true color composite citra WorldView-2. Berdasarkan hasil penajaman citra terlihat jelas perbedaan antar penutupan lahan. Interpretasi objek penutupan lahan dan habitat dasar perairan dilakukan berdasarkan analisis warna citra. Untuk memperjelas objek penutupan lahan dan habitat dasar perairan maka dilakukan zooming di wilayah selatan hingga timur Pulau Tunda. Dari hasil penajaman citra menunjukkan bahwa substrat dasar perairan dangkal tampak berwarna cyan dan perairan dalam berwarna biru. Vegetasi mangrove tersebar di wilayah selatan hingga timur Pulau Tunda tampak berwarna hijau gelap, pemukiman terdapat di wilayah selatan dengan penampakan warna cokelat-pink dengan pola berbentuk kotak persegi, lahan terbuka tampak berwarna pink dengan bentuk pola tidak teratur, lahan terbangun nampak berwarna putih-pink, semak nampak berwarna hijau muda, kebun tampak berwarna hijau-putih dan belukar tampak berwarna hijau tua. Hasil penajaman tersebut menjadi acuan awal dalam pembuatan training area. Gambar 3. Hasil komposit RGB 532

18 8 Hasil Klasifikasi Habitat Dasar Perairan Dangkal Menggunakan Metode Maximum Likelihood Standar Klasifikasi merupakan suatu proses pengelompokan nilai reflektansi dari setiap objek ke dalam kelas-kelas tertentu sehingga mudah dikenali. Penentuan kelas dilakukan berdasarkan interpretasi objek-objek yang ditemukan di lapangan (Lampiran 1) dan berdasarkan subjektif pengamat dengan melihat dominansi penutupan substrat dasar. Klasifikasi habitat dasar perairan dangkal menghasilkan 9 kelas yang menunjukkan bahwa citra satelit WorldView-2 memiliki resolusi tinggi dengan tingkat ketelitian 1,84 meter (multispektral) sehingga memungkinkan kelas habitat yang cukup beragam. Mumby dan Edwards (2002) mengatakan bahwa pemetaan habitat pesisir menggunakan data inderaja yang memiliki resolusi spasial tinggi dapat meningkatkan akurasi, karena memungkinkan penetapan kelas habitat yang lebih detail dan mendekati kondisi sebenarnya di lapang. Sembilan kelas habitat tersebut adalah pasir, patahan karang (rubble), pasir bercampur rubble (pasir 70%, rubble 30%), pasir bercampur lamun (pasir 70%, lamun 30%), campuran pasir rubble alga (pasir 50%, rubble 30%, alga 20%), lamun, karang hidup, karang hidup bercampur rubble (karang hidup 70%, rubble 30%), dan rubble bercampur karang hidup (rubble 70%, karang hidup 30%). Dokumentasi jenis penutupan habitat dasar perairan dangkal dapat dilihat pada Lampiran 2. Hasil klasifikasi habitat dasar perairan dangkal ditampilkan pada Gambar 4. Gambar 4. Peta klasifikasi habitat dasar perairan Pulau Tunda Berdasarkan hasil klasifikasi pada Gambar 4 terlihat bahwa habitat dasar perairan dangkal terdistribusi di perairan Pulau Tunda. Kondisi penutupan substrat

19 9 perairan didominasi oleh 3 kelas utama yaitu, kelas karang hidup, kelas karang hidup bercampur rubble dan kelas rubble sedangkan sisa kelas lainnya terdistribusi secara merata. Luasan masing-masing substrat dasar dapat dilihat pada Tabel 3. Berdasarkan tabel tersebut diperoleh luasan habitat dasar yang mendominasi sebagian wilayah kajian yaitu kelas karang hidup bercampur rubble dengan presentase sebesar 28,80% dengan luasan m 2. Kelas habitat dengan luasan terkecil adalah kelas campuran pasir rubble alga dengan luasan sebesar m 2, sedangkan untuk kelas karang hidup memiliki luasan sebesar m 2. Tabel 3. Luasan habitat dasar perairan Pulau Tunda berdasarkan citra satelit WorldView-2 Habitat dasar Luas (m 2 ) Persentase (%) Pasir bercampur rubble ,20 Pasir ,76 Lamun ,07 Pasir bercampur lamun ,30 Campuran pasir, rubble, alga ,40 Rubble bercampur karang hidup ,77 Karang hidup bercampur rubble ,80 Karang hidup ,60 Rubble ,10 Hasil Klasifikasi Tutupan Lahan Darat Menggunakan Metode Maximum Likelihood Standar Pengklasifikasian dilakukan berdasarkan data hasil pengamatan lapang. Dalam penelitian ini dipilih sistem klasifikasi tutupan lahan berdasarkan Standar Nasional Indonesia (SNI) 7645:2010 yang dikeluarkan oleh Badan Informasi Geospasial (BIG). Pengklasifikasian ini juga mengacu pada sistem klasifikasi tutupan lahan United States Geological Survey (USGS) 1972 tingkat 1 (Anderson et al. 1972). Berdasarkan referensi dari data hasil lapangan pada Lampiran 3 maka dilakukan pengkelasan objek sebanyak 7 kelas tutupan lahan. Kelas tutupan lahan tersebut terdiri atas semak, belukar, mangrove, lahan terbuka, lahan terbangun, pemukiman dan kebun. Kelas penutupan lahan yang berbeda memiliki perbedaan spektral yang signifikan dan piksel-piksel yang menyusun satu jenis penutupan lahan mempunyai kesamaan nilai spektral. Penggunaan nilai spektral pada beberapa saluran dapat membantu pengelompokan objek secara lebih baik (Danoedoro 2012). Hasil klasifikasi tutupan lahan darat ditampilkan pada Gambar 5. Menurut Howard (1996) kondisi dan jenis penutupan lahan dapat dijadikan acuan dalam menduga potensi sumberdaya lahan. Gambaran setiap jenis kategori penutupan lahan yang ditemukan di lapangan ditampilkan pada Lampiran 4. Berdasarkan hasil klasifikasi yang ditampilkan pada Gambar 5 menunjukkan bahwa penutupan lahan di Pulau Tunda didominasi oleh kelas semak dan belukar. Hanya sebagian kecil wilayah yang dijadikan sebagai area

20 10 pemukiman dan perkebunan. Selain itu terdapat juga lahan kosong yang belum dimanfaatkan dalam hal ini dikategorikan sebagai lahan terbuka dan vegetasi pesisir berupa vegetasi mangrove yang tersebar di wilayah selatan dan timur Pulau Tunda. Setiap kelas memiliki luasan yang berbeda-beda. Luasan penutupan lahan Pulau Tunda dapat dilihat pada Tabel 4. Dari hasil perhitungan tersebut menunjukkan bahwa 35,30% dari seluruh wilayah kajian didominasi oleh tutupan semak. Penutupan lahan dengan luasan terkecil terdapat pada kelas kebun dengan luas sebesar m 2 atau 1,01% dari total wilayah kajian. Gambar 5. Peta klasifikasi tutupan lahan darat Pulau Tunda Tabel 4. Luasan tutupan lahan darat Pulau Tunda berdasarkan citra satelit WorldView-2 Tutupan lahan Luas (m 2 ) Persentase (%) Belukar ,10 Mangrove ,97 Semak ,30 Lahan Terbuka Lahan Terbangun ,60 2,92 Pemukiman ,12 Kebun ,01

21 11 Perhitungan Nilai Akurasi Permasalahan yang dihadapi dalam aplikasi penginderaan jauh adalah menentukan tingkat akurasi (Foody 2002). Dalam penentuan tingkat akurasi tersebut diperlukan pengamatan objek langsung di lapangan. Pengamatan objek di lapangan dimaksudkan sebagai validasi dari interpretasi dan hasil klasifikasi citra. Titik uji akurasi yang diambil sebanyak 328 titik habitat dasar perairan dan 108 titik tutupan lahan darat yang tersebar di seluruh wilayah penelitian dan dianggap dapat mewakili setiap karakteristik objek di lapangan. Perhitungan ketelitian hasil klasifikasi dilakukan dengan menghitung nilai overall accuracy dan kappa accuracy dari confusion matrix dengan menggunakan data survey lapangan sebagai referensi validasi. Confusion matrix juga menghasilkan nilai producer accuracy (PA) dan user accuracy (UA). Hasil uji akurasi tersebut disajikan pada Tabel 5 untuk habitat dasar perairan dangkal. Hasil perhitungan pada Tabel 5 menunjukkan bahwa 217 titik terklasifikasi dengan benar dari 328 titik uji akurasi sehingga nilai OA yang diperoleh sebesar 66,15% dan nilai akurasi kappa yang diperoleh sebesar 0,60. Sedangkan untuk penutupan lahan darat diperoleh 73 titik yang terklasifikasi dengan benar dari 108 titik uji akurasi sehingga nilai OA yang diperoleh sebesar 67,59% dan nilai akurasi kappa yang diperoleh sebesar 0,60 (Tabel 6). Menurut Mumby et al. (1998) nilai akurasi 65-70% pemetaan habitat perairan dangkal menggunakan satelit inderaja dapat dikategorikan sudah cukup baik. Nilai UA merupakan peluang rata-rata suatu piksel secara aktual mewakili tiap kelas di lapangan. Nilai UA untuk habitat dasar perairan dangkal disajikan pada Tabel 7. Berdasarkan perhitungan nilai UA pada Tabel 7 menunjukkan bahwa nilai UA terbesar diwakili oleh kelas karang hidup bercampur rubble dengan presentase 74,54% yang telah terklasifikasi dengan benar dan nilai comission error sebesar 25,46%. Commission error merupakan kesalahan dalam memetakan yang sesuai dengan kelasnya, dengan memasukkan daerah yang seharusnya dibuang dari kelas. Nilai UA terkecil terdapat pada kelas habitat rubble bercampur karang hidup dengan presentase sebesar 50,00% yang telah terklasifikasi dengan benar. Nilai UA pada klasifikasi tutupan lahan darat disajikan pada Tabel 8. Berdasarkan tabel tersebut menunjukkan bahwa nilai UA terbesar terdapat pada tutupan mangrove dengan presentase sebesar 77,78% yang telah terklasifikasi dengan benar dan nilai comission error sebesar 22,22% sedangkan nilai UA terkecil untuk tutupan lahan darat terdapat pada kelas tutupan kebun dengan presentase sebesar 50,00% yang telah terklasifikasi dengan benar. Nilai PA merupakan nilai setiap piksel pada sebuah kelas telah tepat terklasifikasi. Nilai PA terbesar pada tutupan habitat dasar perairan terdapat pada kelas habitat karang hidup dengan presentase sebesar 85,96% telah terklasifikasi dengan benar dan omission error sebesar 14,04% sedangkan nilai PA terkecil terdapat pada kelas habitat rubble bercampur karang hidup dengan presentase sebesar 42,85% dan nilai omission error sebesar 57,15% (Tabel 7). Menurut Rachman (2014) nilai ommission error adalah membuang daerah yang seharusnya termasuk dalam kelas. Pada penutupan lahan darat nilai PA terbesar terdapat pada tutupan mangrove dengan presentase sebesar 87,50% dan nilai omission error sebesar 12,50% sedangkan nilai PA terkecil diwakilkan oleh kelas tutupan lahan

22 12 terbangun dengan presentase sebesar 44,44% dan nilai omission error sebesar 55,56% ditampilkan pada Tabel 8. Tabel 5. Nilai confusion matrix pada klasifikasi 9 kelas habitat dasar perairan Citra (Klasifikasi) Data Lapangan PR P L PL PRA RKH KHR KH R Total PR P L PL PRA RKH KHR KH R Total Keterangan : Pasir Rubble (PR), Pasir (P), Lamun (L), Pasir Lamun (PL), Pasir Rubble Alga (PRA), Rubble Karang Hidup (RKH), Karang Hidup Rubble (KHR), Karang Hidup (KH), Rubble (R) Tabel 6. Nilai confusion matrix pada 6 kelas tutupan lahan darat Citra (Klasifikasi) Data Lapangan B M S LTa LTb P K Total B M S LTa LTb P K Total Keterangan : Belukar (B), Mangrove (M), Semak (S), Lahan Terbuka (LTa), Lahan Terbangun (LTb), Pemukiman (P), Kebun (K) Pemetaan penutupan lahan telah banyak dilakukan baik untuk habitat perairan dangkal maupun tutupan lahan darat. Beberapa hasil penelitian sebelumnya yang mencakup pemetaan habitat dasar perairan dangkal dan penutupan lahan menghasilkan nilai OA yang cukup bervariasi seperti Siregar (2010) yang telah memetakan substrat dasar perairan dangkal Karang Congkak dan Karang Lebar, Kepulauan Seribu menggunakan citra satelit quickbird, menghasilkan 6 kelas habitat dasar dengan nilai OA sebesar 79,00%, sedangkan Asmadin (2011) menghasilkan nilai akurasi 82,79% dengan klasifikasi 6 kelas habitat dasar serta Agus (2012) menunjukkan nilai OA 68,98% dengan jumlah kelas yang lebih detail, yaitu 12 kelas klasifikasi. Berbeda dengan Mustika (2013) dan Rachman (2014) yang menggunakan citra satelit WorldView-2. Mustika (2013) menghasilkan nilai OA sebesar 78,87% dengan 7 kelas habitat dasar di

23 13 perairan Pulau Panggang dan Rachman (2014) menghasilkan nilai OA sebesar 62,76% dengan 7 kelas habitat dasar di perairan gugus Pulau Pari. Riswanto (2009) mengklasifikasikan penutupan lahan di Pulau Kalimantan menggunakan citra satelit alos palsar menghasilkan 4 kelas penutupan lahan dengan nilai OA sebesar 88,21%. Selain itu Freans et al (2011) mengklasifikasikan sebanyak 8 kelas habitat dan menggunakan penginderaan jarak jauh hiperspektral yaitu sebesar 81% dan 78%. Selamat et al (2012) mengatakan bahwa peningkatan akurasi tematik dapat dilakukan dengan menggunakan GPS yang memiliki tingkat presisi lebih tinggi daripada resolusi citra yang digunakan. Tabel 7. Nilai producer dan user accuracy pada klasifikasi 9 kelas habitat dasar perairan producer accuracy (%) user accuracy (%) Lapangan Akurasi Citra Akurasi PR 18/31 58,06 PR 18/29 62,06 P L 12/17 14/18 70,58 77,78 P L 12/17 14/19 70,58 73,68 PL 25/34 73,52 PL 25/43 58,13 PRA 15/26 57,69 PRA 15/22 68,18 RKH 9/21 42,85 RKH 9/18 50,00 KHR 41/66 62,18 KHR 41/55 74,54 KH 49/57 85,96 KH 49/67 73,13 R 34/58 58,62 R 34/58 58,62 Keterangan : Pasir Rubble (PR), Pasir (P), Lamun (L), Pasir Lamun (PL), Pasir Rubble Alga (PRA), Rubble Karang Hidup (RKH), Karang Hidup Rubble (KHR), Karang Hidup (KH), Rubble (R) Tabel 8. Nilai producer dan user accuracy pada 6 kelas tutupan lahan darat producer accuracy (%) user accuracy (%) Lapangan Akurasi Citra Akurasi B 9/13 69,23 B 9/13 69,23 M S 14/16 13/21 87,50 61,90 M S 14/18 13/17 77,78 76,47 LTa 12/20 60,00 LTa 12/20 60,00 LTb 4/9 44,44 LTb 4/6 66,67 P 15/20 75,00 P 15/22 68,18 K 6/9 66,67 K 6/12 50,00 Keterangan : Belukar (B), Mangrove (M), Semak (S), Lahan Terbuka (LTa), Lahan Terbangun (LTb), Pemukiman (P), Kebun (K)

24 14 SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Penutupan lahan Pulau Tunda terdiri atas tutupan habitat dasar perairan dangkal dan tutupan lahan darat. Penutupan habitat dasar perairan didominasi oleh kelas habitat karang hidup bercampur patahan karang. Hasil uji akurasi peta habitat dasar perairan dangkal dengan menggunakan metode supervised menunjukkan nilai OA sebesar 66,15% dan nilai akurasi kappa yang diperoleh sebesar 0,60 untuk 9 kelas habitat dasar. Hasil klasifikasi penutupan lahan darat didominasi oleh kelas semak. Nilai OA pada peta tutupan lahan darat sebesar 67,59% dan nilai akurasi kappa yang diperoleh sebesar 0,60 untuk 7 kelas tutupan lahan. Saran Penggunaan GPS sebaiknya sebanding dengan citra yang digunakan. GPS yang digunakan harus memiliki tingkat presisi yang baik agar mendapatkan nilai akurasi tinggi dan menghasilkan klasifikasi yang lebih detail pada peta penutupan lahan.

25 15 DAFTAR PUSTAKA Agus SB Kajian Konektivitas Habitat Ontogeni Ikan Terumbu Menggunakan Pemodelan Geospasial di Perairan Kepulauan Seribu [disertasi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Anderson JR, Hardy EE, Roach JT, Witmer RE A Land Use and Land Cover Classification System for Use with Remote Sensor Data. Washington D.C (US): US Government Printing Office. Asmadin Klasifikasi Habitat Perairan Dangkal dari Citra Satelit Quickbird Menggunakan Metode Kecerdasan Buatan [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. [BIG] Badan Informasi Geospasial Klasifikasi Penutupan Lahan [Internet]. [diunduh 2015 Okt 16]. Tersedia pada: Campbell JB Introduction to Remote Sensing. New York (US): The Guilford Press. Congalton RG, Green K Assessing The Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices. New York (US): Lewis. Danoedoro P Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Yogyakarta (ID): Andi. Digital Globe The Benefits of the 8 Spectral Bands of WorldView-2. Longmont (US): DigitalGlobe,Inc. Foody GM Status of Land Cover Classification Accuracy Assessment. Remote Sensing of Environment 80: Freans PRC, Klonowski W, Babcock RC, England P, Phillips J Shallow Water Substrate Mapping Using Hyperspectral Remote Sensing. CSR. 31(2011): Green EP, Mumby PJ, Edwards AJ, Clark CD Remote Sensing Handbook for Tropical Coastal Management. Paris (FR): UNESCO Publishing. Howard JA Penginderaan Jauh untuk Sumber Daya Hutan: Teori dan Aplikasi. Yogyakarta (ID): Gajah Mada University Press. Jaya IN Analisis Citra Digital: Perspektif Penginderaan Jauh untuk Pengelolaan Sumberdaya Alam [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Mumby PJ, Green EP, Clark CD, Edwards AJ Digital Analysis of Multispectral Airbone Imagery of Coral Reefs. Coral Reefs 17: Mumby PJ, Edwards AJ Mapping Marine Environments with IKONOS Imagery: Enhanced Spatial Resolution can Deliver Greater Thematic Accuracy. Remote Sensing of Environment 82: Mustika AA Pemetaan Habitat Dasar Perairan Dangkal Pulau Panggang dan Sekitarnya dengan Menggunakan Citra Worldview-2 [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Mount RE Acquisition of Through-water Aerial Survey Images : Surface Effects and the Prediction of Sun Glitter and Subsurface Illumination. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 71(12): Purkis SJ, Kenter JA, Oikonomou EK, Robinson IS High Resolution Ground Verification, Cluster Analysis and Optical Model of Reef Substrate Coverage on Landsat TM Imagery. J. Remote Sensing 23(8): Purwadhi SH Interpretasi Citra Digital. Jakarta (ID): PT Grasindo.

26 16 Rachman FAA Klasifikasi Habitat Dasar Perairan Dangkal Gugusan Pulau Pari dengan Menggunakan Citra WorldView-2 [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Riswanto E Evaluasi Akurasi Klasifikasi Penutupan Lahan Menggunakan Citra Alos Palsar Resolusi Rendah Studi Kasus di Pulau Kalimantan [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Selamat BM, Jaya I, Siregar VP, Hestirianoto T Akurasi Tematik Peta Substrat Dasar dari Citra Quickbird (Studi Kasus Gusung Karang Lebar, Kepulauan Seribu, Jakarta). Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis 17(3): Siregar VP Pemetaan Substrat Dasar Perairan Karang Congkak dan Lebar Kepulauan Seribu Menggunakan Citra Satelit Quickbird. Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis 2(1):19-30.

27 17 Lampiran 1. Posisi GPS dan habitat dasar perairan dangkal Pulau Tunda No Lintang Bujur Keterangan PRA PRA PRA PRA PRA PRA PRA PRA PRA PRA PRA PRA PRA PRA KHR KHR KHR KHR R KHR KH KH KHR R R KHR KHR R R KHR KHR R KHR R KHR KHR R KHR KHR KH KHR No Lintang Bujur Keterangan R KHR KHR KHR R R KH KH PR PR PR PR PR PR PL PL PL PR PRA PRA PRA PRA PRA PR KHR KHR KHR KHR KHR KHR R R R R R R R KH KH KH PRA

28 18 No Lintang Bujur Keterangan PRA PL PL R PR PR R R R R P R R R PR R P R R R RKH R R R KHR R RKH RKH KH KH KH R KH R R KH R KH KH KH R KH KH No Lintang Bujur Keterangan R R RKH RKH KH KH KH P R P R R L PL L R R R R KHR R KH KH KH RKH RKH KH KH KH KH R L L L P P P P L L R R R

29 19 No Lintang Bujur Keterangan KH KH KH KH KH R PL PL P P P P P P L R KH KH KH KH KH KH KH KHR KHR KHR PL PL PL PL PL PL PL PR PR PR PR KH KH KH KH KH KH No Lintang Bujur Keterangan KH KH KH KH KH KH KH KH KH KH KH KH KH KH KH KH P P P KHR KHR KH KH KH KH KH RKH RKH RKH KHR KHR KHR KHR RKH RKH PR PR PR PL PL PL PL PL

30 20 No Lintang Bujur Keterangan No Lintang Bujur Keterangan PL KHR PL KHR PL KHR PL KHR PL KHR PL PR PL PR PL PR PL PR PL PR RKH PR RKH PR RKH L RKH PL RKH PL RKH PL KHR L PL L PL L PL L PL L PL L PL L PL L KHR L KHR L KHR PL KHR PL KHR PL KHR PR KHR PR KHR PR KHR PR KHR PRA KHR R KHR R KHR R Keterangan : Pasir Rubble (PR), Pasir (P), Lamun (L), Pasir Lamun (PL), Pasir Rubble Alga (PRA), Rubble Karang Hidup (RKH), Karang Hidup Rubble (KHR), Karang Hidup (KH), Rubble (R)

31 21 Lampiran 2. Dokumentasi substrat dasar perairan Pasir Karang Hidup Lamun Rubble Karang Hidup bercampur Rubble Pasir bercampur rubble

32 22 Pasir bercampur lamun Rubble bercampur karang hidup Campuran pasir, rubble, alga

33 23 Lampiran 3. Posisi GPS dan objek tutupan lahan Pulau Tunda No Lintang Bujur Keterangan Pemukiman Gapura GPMI Lahan Terbangun Pemukiman Pemukiman Pemukiman Pemukiman Mesjid Pemukiman Sekolah Pemukiman Tower Pemukiman Pemukiman Panel Surya Lahan Terbangun Pemukiman Lahan Terbangun Kp. Barat (awal) Pertigaan Jalan Mercusuar Lahan Terbuka DisHub Laut Lahan Terbangun Lahan Terbangun Kebun Belukar Belukar Semak Semak Semak Mangrove Mangrove Mangrove Semak Mangrove Mangrove Lahan Terbuka Mangrove Mangrove

34 24 No Lintang Bujur Keterangan Mangrove Mangrove Mangrove Mangrove Villa (Barat) Lahan Terbuka Lahan Terbuka Lahan Terbuka Kebun Kebun Kebun Kebun Lahan Terbuka Lahan Terbuka Lahan Terbuka Belukar Belukar Belukar Belukar Belukar Kebun Kebun Kebun Lahan Terbuka Lahan Terbuka Lahan Terbuka Lahan Terbuka Lahan Terbuka Lahan Terbuka Lahan Terbuka Lahan Terbuka Lahan Terbuka Lahan Terbuka Lahan Terbuka Lahan Terbuka Toilet Umum (GCP) Mangrove Mangrove Mangrove Mangrove Mangrove Mangrove Mangrove

35 25 No Lintang Bujur Keterangan Lahan Terbangun Semak Semak Semak Semak Semak Semak Semak Semak Semak Semak Semak Semak Kebun Kebun Kebun Kebun Semak Belukar Belukar Belukar Belukar Belukar Belukar

36 26 Lampiran 4. Dokumentasi objek tutupan lahan Kebun Kebun Semak Pemukiman Mangrove Lahan Terbuka Pemukiman Belukar

37 27 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Sukabumi pada tanggal 3 September 1992 dari ayah Roni Dio dan ibu Teti. Penulis adalah putra pertama dari dua bersaudara. Tahun 2011 penulis lulus dari SMA Negeri 1 Palabuhanratu dan pada tahun yang sama penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB dan diterima di Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. Selama mengikuti perkuliahan, penulis menjadi asisten praktikum Pengideraan Jauh Kelautan pada tahun ajaran 2013/2014, asisten praktikum Dasar-dasar Penginderaan Jarak Kelautan tahun ajaran 2014/2015 dan asisten praktikum pemetaan sumberdaya hayati laut tahun ajaran 2014/2015. Penulis juga pernah aktif sebagai staf Divisi Kaderisasi dan Kebijakan HIMITEKA IPB tahun kepengurusan 2013/2014 dan 2014/2015. Dalam rangka penyelesaian studi di Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, penulis melaksanakan penelitian dengan judul Pemetaan Bentik Habitat dan Tutupan Lahan Pulau Tunda menggunakan Citra Satelit WorldView-2.