PEMETAAN KOMPOSISI HABITAT BENTIK BERBASIS GEOBIA MENGGUNAKAN CITRA PLANETSCOPE DI PULAU TABUHAN, KABUPATEN BANYUWANGI

Syarofi Hilmi Gustianto, Dr. Nurul Khakhim, M.Si.

2026 | Skripsi | KARTOGRAFI DAN PENGINDRAAN JAUH

Informasi mengenai habitat bentik sangat penting diperlukan untuk mengoptimalkan sumberdaya di pesisir. Salah satu upaya dalam pelestarian habitat bentik yaitu dengan pemanfaatan teknologi penginderaan jauh. Penginderaan jauh untuk pemetaan habitat bentik dapat memanfaatkan citra PlanetScope yang mampu mendeteksi objek bawah air. Salah satu metode yang digunakan, yaitu Geographic Object Based Image Analysis (GEOBIA) yang dikombinasikan dengan algoritma machine learning Random Forest (RF). Lokasi penelitian terletak di Pulau Tabuhan Kabupaten Banyuwangi dengan tujuan, yaitu memetakan komposisi habitat bentik dan menguji akurasi peta pada pemetaan komposisi habitat bentik dengan metode GEOBIA menggunakan citra PlanetScope. Pengolahan citra dilakukan koreksi radiometrik, sunglint, dan kolom air serta untuk pengambilan data lapangan menggunakan jalur transek dengan metode photo-transect. Skema klasifikasi habitat bentik mengacu pada klasifikasi kelas detail yang terdiri 20 kelas berdasarkan dari turunan kelas mayor meliputi substrat terbuka, terumbu karang, makroalga, lamun, dan DCA (Dead Coral with Algae). Confusion matrix digunakan untuk menganalisis akurasi pemetaan yang dihasilkan. Nilai akurasi yang dihasilkan pada skema klasifikasi detail sebesar 44.96?n nilai kappa accuracy sebesar 0.327. Disisi lain, nilai terbaik dari User’s Accuracy (UA) dan Producer’s Accuracy (PA) adalah kelas substrat terbuka, sehingga kelas tersebut menjadikan objek habitat bentik yang paling mendominasi di Pulau Tabuhan dengan luasan mencapai 18.13 Ha. Dari hasil tersebut, pemetaan komposisi habitat bentik di Pulau Tabuhan dapat dijadikan rujukan untuk kajian penelitian lainnya dengan penggunaan metode berbeda.

Information on benthic habitats is crucial for optimizing coastal resources. One effort in conserving benthic habitats is the use of remote sensing technology. Remote sensing to map benthic habitats can utilize PlanetScope imagery that is capable of detecting underwater objects. One of the methods used is Geographic Object Based Image Analysis (GEOBIA) combined with the Random Forest (RF) machine learning algorithm. The research location is located on Tabuhan Island, Banyuwangi Regency with the aim of mapping benthic habitat composition and testing map accuracy on benthic habitat composition mapping with the GEOBIA method using PlanetScope imagery. Image processing is carried out with radiometric, sunglint, and water column corrections and for field data collection using transect lines with the photo-transect method. The benthic habitat classification scheme refers to a detailed class classification consisting of 20 classes based on major class derivatives including open substrates, coral reefs, macroalgae, seagrass, and DCA (Dead Coral with Algae). Confusion Matrix is used to analyze the accuracy of the resulting format. The accuracy value generated in the detailed classification scheme is 44.96% and the accuracy kappa value is 0.327. On the other hand, the best value of User’s Accuracy (UA) and Producer’s Accuracy (PA) is the open substrate class, so that this class makes the benthic habitat object the most dominant on Tabuhan Island with an area of 18.13 Ha. From these results, the composition of benthic habitat on Tabuhan Island can be used as a reference for other research studies using different methods.

Kata Kunci : Habitat bentik, Penginderaan jauh, GEOBIA, Random Forest, Confusion Matrix.