Electronic Theses and Dissertation

Terumbu karang merupakan potensi sumber daya laut yang patut diperhatikan dalam pengelolaannya, seperti pemetaan terumbu karang menggunakan teknologi penginderaan jauh yang dapat dilakukan dengan mudah dan representasi wilayah yang luas. Tujuan dari penelitian ini untuk melakukan kajian awal distribusi terumbu karang, sebaran, dan luas terumbu karang di Pulau Lekon, Kabupaten Simeulue. Penelitian ini dilakukan pada bulan Desember 2023 sampai dengan Maret 2023 pada wilayah Pulau Lekon, Kabupaten Simeulue. Pengambilan data citra satelit Sentinel-2 dan Landsat 9 dilakukan langsung pada katalog data platform Google Earth Engine (GEE). Klasifikasi citra dengan model klasifikasi Random Forest Classification (RFC) dan Support Vector Machine (SVM). Validasi lapangan ditentukan menggunakan metode purposive sampling dengan kelas sampel pasir, terumbu karang hidup, terumbu karang mati, vegetasi, dan laut. Setiap kelas dilakukan pengambilan gambar dan titik koordinat yang kemudian diaplikasikan pada platform Google Earth Engine. Penelitian ini menghasilkan peta distribusi terumbu karang dengan distribusi terbanyak berada pada sisi utara Pulau Lekon, Kabupaten Simeulue. Distribusi terumbu karang paling tinggi berada di bagian pesisir utara Pulau Lekon pada setiap klasifikasi. Terumbu karang hidup pada citra satelit Sentinel-2 model RFC memiliki luas 2,64 Km2 dan pada model SVM seluas 5,82 Km2. Sedangkan terumbu karang pada citra Landsat 9 model RFC memiliki luas 3,56 Km2 dan pada model SVM seluas 1,40 Km2.

Coral reefs are potential marine resources that deserve attention in their management, such as coral reef mapping using remote sensing technology that can be done easily and represent a large area. The purpose of this study was to conduct an initial study of coral reef distribution, distribution, and area of coral reefs on Lekon Island, Simeulue Regency. This research was conducted from December 2023 to May 2023 in the Lekon Island area, Simeulue Regency. Data collection of Sentinel-2 and Landsat 9 satellite images was carried out directly on the Google Earth Engine (GEE) platform data catalog. Image classification with Random Forest Classification (RFC) and Support Vector Machine (SVM) classification models. Field validation was determined using a purposive sampling method with sample classes of sand, live coral reef, dead coral reef, vegetation, and sea. Each class took pictures and coordinate points which were then applied to the Google Earth Engine platform. This study produced a coral reef distribution map with the highest distribution on the north side of Lekon Island, Simeulue Regency. The highest distribution of coral reefs is on the north coast of Lekon Island in each classification. Living coral reefs on Sentinel-2 satellite imagery RFC model has an area of 2.64 Km2 and on the SVM model of 5.82 Km2. While coral reefs on Landsat 9 imagery RFC model have an area of 3.56 Km2and on the SVM model of 1.40 Km2.