TRUNOJOYO-Tugas Akhir-40767-Abstract.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (163kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-40767-Cover.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (679kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-40767-Chapter1.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (139kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-40767-Chapter2.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (466kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-40767-Chapter3.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (516kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-40767-Chapter4.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-40767-Chapter5.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (128kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-40767-Conclusion.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (128kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-40767-References.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (158kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-40767-Appendices.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
Abstract
Indonesia memiliki potensi ekosistem pesisir dan laut yang sangat tinggi dengan keanekaragaman hayati yang melimpah, namun wilayah ini rentan terhadap ancaman abrasi dan erosi akibat dinamika gelombang laut. Untuk menjaga keberlanjutan habitat bentik di wilayah pulau kecil, diperlukan pemantauan berupa pemetaan spasial guna meminimalkan tingkat kerentanan lingkungan tersebut. Pulau Poteran di Kabupaten Sumenep menjadi wilayah pengamatan yang relevan karena karakteristiknya sebagai pulau kecil dengan perairan dangkal (Shallow water) yang dikelilingi ekosistem penting. Penelitian ini menerapkan metode klasifikasi citra Sentinel-2A berbasis piksel (pixel-based) menggunakan algoritma Random Forest (RF) dan Support Vector Machine (SVM) untuk memetakan sebaran habitat bentik di perairan Pulau Poteran serta diikuti uji keakuratan menggunakan confusion matrix dan kappa. Hasil data citra menggunakan citra masking dan terkoreksi kolom air (DII) dengan akurasi yakni citra Masking-RF OA 69,81% dengan kappa 53,54%, DII-RF akurasi OA 66,51% kappa 49,27%, Masking-SVM 64,15% nilai kappa 46,74%, DII-SVM nilai OA 64,15% dan kappa 25,72% . Hasil akurasi yang didapatkan bahwa berdasarkan klasifikasi tingkat kesepatakn pulau poteran berada pada kriteria moderate (Sedang) substantial (Baik).
| Item Type | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Thesis Type | S1 |
| Creators | Creators NIM MUTIARA ARTASASI |
| Department | Kelautan |
| Uncontrolled Keywords | Pulau Poteran, Habitat Bentik, Sentinel-2A, Koreksi Kolom Air, Random Forest, Support Vector Machine (SVM). |
| Divisions | Fakultas Ilmu Kelautan > S1 - Ilmu Kelautan |
| Additional Information | elib mass import |
| Depositing User | Unnamed user with email library@trunojoyo.ac.id |
| Date Deposited | 18 Oct 2026 17:07 |
| Last Modified | 24 Oct 2026 17:24 |
| URI | https://repository.trunojoyo.ac.id/id/eprint/33610 |
