Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis
Nico Wantona Prabowo
Program Studi Teknologi Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Bogor
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Decision Sciences, Operations Research & Management Library & Information Science

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI HABITAT BENTIK BERBASIS OBJEK DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINES DAN DECISION TREE MENGGUNAKAN CITRA MULTISPEKTRAL SPOT-7 DI PULAU HARAPAN DAN PULAU KELAPA Nico Wantona Prabowo; Vincentius P. Siregar; Syamsul Bahri Agus
Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis Vol. 10 No. 1 (2018): Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis
Publisher : Department of Marine Science and Technology, Faculty of Fisheries and Marine Science, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1030.367 KB) | DOI: 10.29244/jitkt.v10i1.21670

Abstract

Teknik klasifikasi berbasis objek dengan algoritma machine learning SVM untuk citra resolusi tinggi di Indonesia sampai saat ini masih terbatas khususnya untuk pemetaan terumbu karang, oleh karena itu diperlukan kajian lebih lanjut mengenai perbandingan metode maupun penerapan algoritma sebagai alternatif dari proses klasifikasi. Penelitian ini bertujuan memetakan habitat bentik berdasarkan klasifikasi menggunakan metode OBIA dengan algoritma support vector machine dan decision tree di Pulau Harapan dan Kelapa. Segmentasi dilakukan menggunakan algoritma multiresolution segmentation dengan faktor skala 15. Metode OBIA diterapkan pada citra terkoreksi atmosfer dengan skema klasifikasi habitat bentik yang telah ditentukan sebelumnya. Akurasi keseluruhan dari penerapan algoritma SVM dan DT masing-masing sebesar 75,11% dan 60,34%. Analisis nilai Z statistik yang diperoleh dari penerapan dua algoritma yang digunakan yakni sebesar 2,23, dimana nilai ini menunjukkan bahwa klasifikasi dengan algoritma SVM berbeda nyata dengan hasil dari penggunaan algoritma DT.  
Co-Authors Syamsul Bahri Agus, Syamsul Bahri Vincentius P Siregar