Pengukuran Reflektansi Spektral Metode 1. Langkah-langkah Penelitian

Langkah-langkah pengambilan data spektral dengan menggunakan spektrometer adalah sebagai berikut : 1. Instal software Ocean optics pada laptop, kemudian lakukan konfigurasi untuk spektrometer USB4000. 2. Lakukan kalibrasi dengan pilih menu electric dark correction dan klik menu store dark kemudian tutup probe agar tidak terkena cahaya matahari. 3. Klik menu store light lalu arahkan probe pada awan putih atau white reference . 4. Atur scan to average untuk merata-ratakan. 5. Kemudian arahkan probe pada objek seperti lamun, lalu tekan menu save . 3.4. Analisis Data 3.4.1. Analisis Pola Reflektansi Spektral Lamun Hasil pengambilan reflektansi spektral lamun di lapang, selanjutnya akan difilter terlebih dahulu untuk menghilangkan data dari noise. Proses pemfilteran data dilakukan dengan cara moving average dengan menentukan nilai MAPE Mean Absolute Percentage Error terkecil Amstrong et al., 1992. Kemudian dilakukan proses perata-rataan untuk setiap jenis lamun. Selanjutnya pantulan spektral ditampilkan dalam bentuk grafik, dimana pada sumbu X merupakan panjang gelombang dan pada sumbu Y merupakan nilai rata-rata spektral dari setiap spesies lamun. Sebelumnya dilakukan pencocokan serangkaian data spektral meliputi, waktu perekaman, lokasi, dan jenis lamun.

3.4.2. Analisis Cluster Spektrum Refelektansi Lamun Berdasarkan Jarak

Analisis yang digunakan adalah analisis pengelompokkan Cluster analysis yang merupakan teknik perubahan ganda yang mempunyai tujuan utama untuk mengelompokkan obyek-obyek berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimiliknya Mattjik dan Sumertaja, 2011. Dasar dari analisis cluster yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah dengan pengukuran jarak atau ketidaksamaan. Ukuran jarak atau ketidaksamaan antara objek ke-i dengan obyek ke-h misalnya, disimbolkan dengan d ih . Nilai d ih diperoleh melalui perhitungan jarak kuadrat Euclidean sebagai berikut Everitt, 1993: p d ih = Σ X ij – X hj 2 j=1 Keterangan : d ih = jarak kuadrat Euclidean antara objek ke-i dengan objek ke-j, p = jumlah variabel cluster X ij = nilai atau data dari objek ke-i pada variable ke-j X h j = nilai atau data dari objek ke-h pada variabel ke-j. Nilai-nilai yang diperoleh dari perhitungan jarak kuadrat Euclidean selanjutnya disusun dalam matriks berukuran p x p. Nilai terkecil yang ada dalam matriks p x p tersebut menunjukkan nilai jarak atau ketidaksamaannya kecil. Hal ini berarti obyek yang bersangkutan memiliki kesamaan yang besar sehingga memiliki hubungan kekerabatan yang lebih dekat. Hasil dari proses analisis pengelompokan ini berupa grafik yang berbentuk seperti pohon atau biasa disebut dendogram.