Pemetaan Habitat Bentik Menggunakan Citra Sentinel-2a dengan Algoritma Maximum Likelihood Classification di Desa Pengudang - Esty Kurniawati; Dony Apdillah; Jumi Safitri (Journal of Marine Research, 2025)
Desa Pengudang merupakan salah satu desa pesisir yang terdiri dari 3 ekosistem unggul, yaitu ekosistem mangrove, ekosistem lamun, dan ekosistem terumbu karang. Ekosistem di daerah tersebut pernah mengalami ancaman, seperti konservasi lahan, pencemaran, dan degradasi habitat yang berdampak terhadap ekosistem perairan salah satunya habitat bentik. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memetakan dan menganalisis perubahan luasan habitat bentik pada tahun 2018 dan 2023 menggunakan citra Sentinel-2A dengan algoritma maximum likelihood classification dengan lapisan tematik dari data lapangan. Pengumpulan data dilakukan pada tanggal 10-11 Juni 2023 di perairan Desa Pengudang, Bintan. Algoritma klasifikasi MLH menghasilkan peta habitat bentik dengan 6 kelas tutupan. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan citra Sentinel-2A dengan algoritma klasifikasi MLH menghasilkan akurasi keseluruhan sebesar 61,33% pada tahun 2018 dan 70,67% pada tahun 2023 dengan total luasan sebesar 562 ha.  Pengudang Village is one of the coastal villages that consists of 3 superior ecosystems, namely mangrove ecosystems, seagrass ecosystems, and coral reef ecosystems. Ecosystems in the area have experienced threats, such as land conservation, pollution, and habitat degradation, which have an impact on aquatic ecosystems, one of which is benthic habitat. Therefore, this study aims to map and analyze changes in benthic habitat areas in 2018 and 2023, using Sentinel-2A images with the maximum likelihood classification algorithm with thematic layers from field data. Data collection was conducted on June 10-11, 2023, in the waters of Pengudang Village, Bintan. The MLH classification algorithm produces benthic habitat maps with 6 cover classes. Based on the results of research using Sentinel-2A images with the MLH classification algorithm, the overall accuracy was 61.33% in 2018 and 70.67% in 2023, with a total area of 562 ha.