EISSN: 2407-7690 https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jmr
Sebaran Spasial Mangrove di Desa Pantai Bahagia, Kecamatan Muara Gembong, Kabupaten Bekasi

## Bayu Aji Pratama*, Ibnu Pratikto, Adi Santoso, Suryono
Departemen Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto S.H, Tembalang, Semarang, Jawa Tengah 50275 Indonesia *Corresponding author, e-mail : bayuajptm17@gmail.com
ABSTRAK: Mangrove  adalah  vegetasi  yang  dijumpai  di  kawasan  pesisir,  khususnya  di  wilayah tropis  dan  mampu  bertahan  hidup  di  bawah  lingkungan  dengan  salinitas  yang  lebar.  Ekosistem mangrove  sangat  produktif  dan  memainkan  peran  penting  secara  ekologi,  ekonomi,  dan  sosial. Masalah  yang  dihadapi  mengenai  konversi  lahan  serta  dampak  alam  terhadap  mangrove  dapat dirasakan  oleh  ekosistem  mangrove  di  wilayah  pantai  utara  Jawa,  tidak terkecuali  di  Desa  Pantai Bahagia, Kecamatan Muara Gembong,  Kabupaten Bekasi. Tujuan  dari penelitian  ini adalah untuk mengetahui  sebaran  vegetasi  mangrove,  mengetahui  luas  vegetasi  mangrove,  dan  mengetahui klasifikasi  tutupan  vegetasi  mangrove  di  Desa  Pantai  Bahagia  dengan  menggunakan  data  citra Sentinel-2A melalui studi pengindraan jauh dan validasi di lapangan. Penelitian ini bersifat deskriptif eksploratif  dengan  pendekatan  pengindraan  jauh  untuk  mengetahui  sebaran  mangrove menggunakan  komposit band serta  analisis Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI). Validasi  dari  analisis  spasial  dilakukan  dengan hemispherical  photography dan diuji  akurasinya. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  Mangrove  di  Desa  Pantai  Bahagia  tersebar  di  dekat  wilayah konservasi  hutan  lindung,  di  dekat  sepanjang  aliran  sungai,  di  dekat  wilayah  pertambakan,  area pantai,  dan  di  dekat  wilayah  pemukiman.  Luas  sebaran  mangrove  di  Desa  Pantai  Bahagia  yakni sebesar 464,418 ha.  Klasifikasi kerapatan tutupan kanopi mangrove di Desa Pantai Bahagia yakni kerapatan  padat  dengan  luas  sebesar 451,91  ha  (97%),  5,96  ha (1%)  dari  total  luasan mangrove memiliki kondisi kerapatan kanopi mangrove sedang, dan 6,55 ha (2%) memiliki kondisi kerapatan kanopi jarang .
Kata kunci: Mangrove; Sentinel-2A; Hemispherical Photography; Desa Pantai Bahagia
Mangrove Spatial Distribution in Pantai Bahagia Village, Muara Gembong Sub-district,

## Bekasi Regency
ABSTRACT: Mangroves are a type of vegetation that grows along the coast, particularly in tropical areas, and can withstand a broad salinity range. The ecosystems of mangroves are very productive and perform an essential ecological, economic, and social role. Mangrove habitats on the northern coast  of  Java,  including  Pantai  Bahagia  Village,  Muara  Gembong  District,  Bekasi  Regency,  are dealing with the effects of land conversion and natural impacts on mangroves. The purpose of this research was to use Sentinel-2A image data to determine the distribution of mangrove vegetation, the  extent  of  mangrove  vegetation,  and  the  classification  of  mangrove  vegetation  cover  in  Pantai Bahagia Village through remote sensing studies and field validation. The distribution of mangroves was determined using composite bands and analysis of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)  in  this  descriptive  exploratory  study.  Hemispherical  photography  was  used  to  verify  the spatial analysis results and the accuracy was measured. Mangroves in Pantai Bahagia Village are distributed around protected forest conservation areas, rivers, fish ponds, coastlines, and residential areas.  Pantai  Bahagia  Village  has  a  mangrove  distribution  area  of  464.418  ha.  Pantai  Bahagia Village's  mangrove  canopy  cover  density  is  classified  as  dense  with  451.91  ha  (97%)  of  the  total mangrove  area,  5.96  ha  (1%)  of  the  total  mangrove  area  with  a  medium  density  of  mangrove canopy, and sparse with 6.55 ha (2%) of the total mangrove area.
Keywords: Mangrove; Sentinel-2A; Hemispherical Photography; Pantai Bahagia Village

## PENDAHULUAN
Ekosistem  mangrove  adalah  tipe  hutan  yang  dicirikan  oleh  vegetasi  yang  tumbuh  di  zona intertidal,  biasa  ditemukan  di  wilayah  tropis,  dan  vegetasi  mangrove  dapat  beradaptasi  dengan tingkat  salinitas  perairan  yang  lebar  (Kuenzer et  al .,  2011).  Berdasarkan  pemutakhiran  Peta Mangrove  Nasional  tahun  2021  oleh  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan,  luas  hutan mangrove  di  Indonesia  adalah  3.364.076  ha  (Direktorat  Pendayagunaan  Pesisir  dan  Pulau-Pulau Kecil,  2021).  Hutan  mangrove  menyediakan  manfaat  yang  sangat  penting  dan  merupakan ekosistem  paling  produktif  dan  kompleks  secara  biologis  (Giri,  2016).  Secara  ekologis  mangrove berperan  sebagai  pelindung  dari  efek  fisik  laut  seperti  gelombang  dan  pasang  surut  yang berpotensi menyebabkan erosi dan merupakan penyerap karbon biru dalam siklus nutrien di alam (Pham et  al. ,  2019).  Secara  ekonomis  mangrove  dimanfaatkan  untuk  kepentingan  masyarakat, salah satunya sebagai hutan produksi (Pamungkas et al ., 2020).
Faktor ekonomi menjadi pendorong  pemanfaatan  hutan mangrove secara maksimal, hingga dapat berakibat eksploitasi berlebih, di lain pihak, kegiatan ekonomi telah mengakibatkan konversi ribuan hektar hutan mangrove menjadi area tambak untuk mengejar produksi perikanan  (Nugraha et al. , 2019). Dampak negatif yang diakibatkan oleh berkurangnya hutan mangrove dapat dirasakan oleh  masyarakat  baik  secara  singkat  maupun  jangka  panjang,  khususnya  bagi  yang  tinggal  di daerah  pesisir.  Sebagai  langkah  pencegahan  serta  pengelolaan  sumber  daya  mangrove,  dapat digunakan  langkah  analisis  spasial  menggunakan  indeks  vegetasi  berbasis  pengindraan  jauh (Pratama et  al .,  2019).   Indeks vegetasi sendiri merupakan  besaran  nilai  kehijauan vegetasi  yang didapat melalui  pengolahan  sinyal  digital  dari  nilai kecerahan beberapa band sensor satelit, salah satu  indeks  vegetasi  paling  terkenal  ialah Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI). Algoritma NDVI menghitung vegetasi dengan mengukur perbedaan antara cahaya inframerah dekat yang  dipantulkan  oleh  vegetasi  dengan  kuat  dan  cahaya  merah  yang  diserap  oleh  vegetasi (Pamungkas et  al. ,  2020).  NDVI  telah  diaplikasikan  pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Alam et  al . (2020)  menggunakan  citra  satelit  Sentinel-2A  level  1C.  Hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian tersebut  berupa  luas  dan  sebaran  kerapatan  mangrove  di  Taman  Nasional  Bali  Barat  melalui validasi di lapangan.
Keberadaan  mangrove  yang  berdampak  penting  bagi  kehidupan  masyarakat  dapat ditemukan di Desa Pantai Bahagia, Kecamatan Muara Gembong, Kabupaten Bekasi.  Desa Pantai Bahagia terletak di utara Jawa Barat dengan banyak aliran sungai bermuara di wilayah berbentuk kepala  burung  serta  disusun  oleh  tanah  aluvial  (Solihuddin et  al. ,  2021).  Berdasarkan  hasil pengamatan dan wawancara oleh perangkat desa, masyarakat dan pemerintah daerah sudah mulai sadar  akan  pentingnya  mangrove,  namun  dampak  hilangnya  mangrove  bertahun-tahun sebelumnya  masih  dapat  dirasakan  hingga  kini.  Sejak  tahun  2011,  terdapat  area  mangrove  yang dikhususkan sebagai hutan konservasi dan rehabilitasi, meski begitu, dampak hilangnya mangrove serta  penyempitan  sungai  mengakibatkan  banjir  rob  dan  banjir  luapan  sungai  menjadi  peristiwa yang  lumrah  dijumpai  (Krismono  dan  Pranowo,  2019).  Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  sebaran,  mengetahui  luasan,  dan  klasifikasi  kerapatan  mangrove untuk mendukung langkah pengelolaan dan sarana pertimbangan pembuatan kebijakan konservasi mangrove di Desa Pantai Bahagia secara spasial.

## MATERI DAN METODE
Materi penelitian ini ialah tutupan kanopi vegetasi mangrove di Desa Pantai Bahagia, Kecamatan Muara Gembong, Kabupaten Bekasi, Jawa barat melalui pendekatan analisis citra Sentinel 2-A level 1C  yang  diakuisisi  pada  tanggal  27  Agustus  2021.  Penelitian  dilaksanakan  pada  Oktober  untuk mengidentifikasi  permasalahan  hingga  November  2021  untuk groundcheck dan  validasi.  Lokasi stasiun  pengambilan  sampel  ditentukan  dengan  metode purposive  sampling ,  sebuah  metode  untuk menentukan  titik  pengambilan  data  yang  mewakili  keseluruhan  populasi  dengan  tujuan  dan pertimbangan  tertentu  (Tongco,  2007).  Lokasi  stasiun sampling dipilih  berdasarkan  karakteristik tertentu  yang  dapat  mewakili  keseluruhan  wilayah  dan  kondisi  di  Desa  Pantai  Bahagia.  Terdapat  5
Journal of Marine Research Vol 11, No.2 Mei 2022, pp. 167-175
stasiun sampling ,  yakni  PB1  yang  merupakan  lokasi  mangrove  di  kawasan  hutan  konservasi,  PB2 merupakan  area  mangrove  dekat  dengan  muara  sungai,    PB3  merupakan  area  mangrove  yang berada di pinggir pantai, PB4 merupakan area mangrove yang berada di dekat pertambakan, dan PB5 merupakan  area  mangrove  yang  berada  dekat  sungai  dan  wilayah  pemukiman.  Digunakan  metode plot sampling sebagai  metode  perolehan  sampel  dengan  masing-masing  stasiun  berjumlah  3  plot sampel dan total plot sampel pada penelitian ini berjumlah 15 plot (Marsudi et al ., 2018). Digunakan 2 tahap  perolehan  data  dalam  penelitian  ini,  yakni  pengolahan  citra  satelit  sebagai  analisis  spasial menggunakan perangkat lunak pengindraan jauh dan validasi pengolahan citra di lapangan (Hanan et al ., 2020). Didapatkan data sebaran spasial mangrove  sebagai data uji akurasi  dan data persentase tutupan kanopi mangrove. Peta stasiun sampling terdapat pada Gambar 1.
Citra yang digunakan adalah citra Sentinel-2A yang kemudian dilakukan pemotongan citra dan koreksi  radiometri  menggunakan  algoritma  otomatis  Google  Earth  Engine,  citra  Sentinel-2A  sendiri telah  terkoreksi  secara  geometrik  (Park et  al .,  2017).  Pengolahan  citra  dilakukan  dengan  tahapan penyusunan band komposit, pengklasifikasian objek citra, uji keterpisahan, dan penggunaan algoritma NDVI.  Penyusunan  komposit band citra  dilakukan  di  perangkat  lunak  ER  Mapper  7.1  dengan mengombinasikan  3 band multispektral  Sentinel-2A:  8A  (NIR),  11  (SWIR),  dan  4  ( Red )  yang merupakan komposit false color (Dharmawan et al ., 2020).
Klasifikasi  citra  dilakukan  dengan  memisahkan  objek  mangrove  dengan  non  mangrove menggunakan perangkat ArcGIS 10.8. Citra diklasifikasikan secara visual dengan melihat perbedaan warna  dari  hasil band komposit,  kemudian  dilakukan  interpretasi  digital  berbasis  individu  piksel, digunakan jenis klasifikasi terbimbing ( supervised ), yakni maximum likelihood yang menganggap piksel yang tidak diketahui merupakan milik kelas dengan kemungkinan kemiripan paling maksimal (Jia et al ., 2011).  Pada  penelitian  ini,  tutupan  lahan  dibagi  menjadi  4  kelas:  Mangrove,  tambak,  perairan,  dan pemukiman.
Setelah  pengklasifikasian  citra,  dilakukan  uji  keterpisahan.  Uji  keterpisahan  ini  menggunakan jarak  Jeffries  Matusita  (JM)  yang  dilakukan  pada  perangkat  lunak  ENVI  5.3.  Nilai  penerimaan  uji separability pada jarak JM berkisar antar  0-2. Apabila  perbandingan  antara kelas satu dengan kelas lain memiliki nilai 1,9 maka derajat keterpisahan antara 2 kelas terpisah dengan baik, dan apabila nilai keterpisahan <1, maka kelas tersebut sebaiknya digabung dengan kelas lain yang memiliki kesamaan karakteristik visual dan proses klasifikasi dilakukan ulang (Tarunamulia et al ., 2010).
Setelah uji keterpisahan, dilakukan analisis kerapatan mangrove menggunakan algoritma NDVI. NDVI  menghitung  vegetasi  dengan  mengukur  perbedaan  antara  inframerah  dekat  (NIR)  yang dipantulkan  oleh  vegetasi  dengan  kuat  dan  cahaya  merah  ( Red )  yang  diserap  oleh  vegetasi  dan nilainya  berkisar  antara  -1  sampai  1  (Hendrawan et  al .,  2018).  Klasifikasi  kerapatan  mangrove berdasarkan nilai NDVI terdapat di Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi kerapatan NDVI (Departemen Kehutanan, 2005)
Klasifikasi Persentase Nilai Vegetasi jarang <50% - 1 ≤ NDVI ≤ 0,32 Vegetasi sedang 50-69% 0,33 ≤ NDVI ≤ 0,42 Vegetasi lebat 70-100% 0,43 ≤ NDVI ≤ 1
Untuk  mendapatkan  data  kerapatan  kanopi  mangrove  di  Desa  Pantai  Bahagia,  digunakan hemispherical  photography. Teknik  fotografi  ini  memanfaatkan  lensa  kamera  dari  bawah  kanopi, dengan mengambil gambar secara vertikal menghadap kanopi vegetasi (Mauludin et al ., 2018). Hasil analisis  dari  teknik  ini  ialah  visualisasi  hitam  putih  yang  akan  dibandingkan  antara  komponen  langit dengan  komponen  kanopi  dari  nilai  yang  dihasilkan  (Ishida,  2004).  Melalui  prosedur  plot sampling , setiap  plot  akan  dibagi  menjadi  4-9  kuadran  sebagai  tata  letak  pengambilan hemispherical photography . Ketentuan kuadran tersebut berdasarkan seberapa rapat dan tebalnya kanopi mangrove saat pengambilan data vegetasi mangrove.
Sebagai validasi dari hasil analisis pengindraan jauh dan hemispherical photography , dilakukan uji  akurasi  menggunakan  sebuah  matriks  yang  dinamakan confusion  matrix .  Terdapat  dua  kategori yang  dianalisis  pada  tahap  uji  akurasi,  yakni  objek  mangrove  dan  objek  non  mangrove  seperti bangunan, pemukiman, perairan, lahan terbuka, dan pertambakan. Persentase ketelitian diperoleh dari perbandingan jumlah piksel benar yang terbukti di lapangan dari keseluruhan piksel yang digunakan dalam analisis spasial dan menghasilkan nilai Overall Accuracy (OA), User Accuracy (UA), Producer Accuracy (PA),  dan  koefisien  error  Kappa.    Nilai  penerimaan overall  accuracy paling  minimum  ialah 70% (BIG, 2014). Dari hasil uji akurasi, dilakukan uji korelasi Pearson (r) untuk mengetahui hubungan kerapatan tutupan kanopi dengan NDVI sebagai hasil interpretasi citra. Hasil analisis divisualisasikan dalam bentuk grafik regresi (R 2 ), dengan persamaan regresi berdasarkan Pratama et al . (2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Mangrove  yang  didapatkan  di  dalam  plot  sampel  penelitian  ini  berjumlah  4  spesies,  yakni Avicennia alba , Avicennia marina , Rhizophora mucronata , dan Clerodendrum inerme . Ditemukan juga 6  spesies  mangrove  lain  yang  berada  di  luar  plot,  yakni Acrostichum  aureum , Acanthus  ilicifolius , Sonneratia alba , Rhizophora apiculata , dan Nypa fruticans . Berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Marsudi et al . (2018), ditemukan juga spesies Avicennia officinalis . Pada seluruh stasiun pengambilan sampel,  spesies  yang  paling  dominan  ditemui  adalah Avicennia  marina .  Spesies Avicennia  marina merupakan spesies mangrove yang memiliki toleransi salinitas dengan rentang yang lebar, sehingga sesuai dengan ragam letak stasiun sampling , spesies tersebut ditemui di area pantai hingga di wilayah dekat  sungai.  Pernyataan  ini  sesuai  dengan  penelitian  Ye et  al. (2005)  yang  menyebutkan  bahwa salinitas  dapat  mempengaruhi  inisiasi  akar  dan  pertumbuhan  mangrove, Avicennia  marina yang merupakan mangrove kriptovivipar dapat tumbuh pada salinitas 0-35 ppt dengan toleransi garam yang lebih  tinggi  dari  spesies  mangrove  yang  juga  mampu  melakukan  sekresi  garam  seperti Acanthus ilicifolius dan Aegiceras corniculatum .
Penyusunan komposit band dari citra Sentinel-2A digunakan untuk mengetahui objek mangrove pada penelitian di Desa Pantai Bahagia menggunakan gabungan dari 3 band , yakni band Near Infra Red (NIR) dengan band 8A, Short Wave Infra Red (SWIR) dengan band 11, dan merah ( Red ) dengan band 4. Komposit band dengan gabungan 3 band tersebut memiliki jenis false color . Perbedaan yang tampak  dari  hasil  komposit  ini  ialah  mangrove  dapat  dibedakan  dengan  objek  lain  sehingga  lebih mudah  untuk  diinterpretasi,  sesuai  dengan  aplikasi  komposit false  color dalam  Dharmawan et  al . (2020). Mangrove pada hasil komposit memiliki warna jingga dan dapat dibedakan dengan objek lain serta  berwarna  kuning  dan  vegetasi  non  mangrove  yang  berwarna  hijau.  Mangrove  juga  dapat dibedakan  dengan  perairan  yang  terdiri  dari  objek  laut  serta  pertambakan  yang  berwarna  biru  tua hingga kehitaman. Hasil komposit band false color terdapat pada Gambar 2. Maximum  likelihood  classification merupakan  metode  pengklasifikasian  terbimbing  yang menyatakan sebuah objek sebagai kategori kelas yang dituju berdasarkan kedekatan nilai pikselnya.
Berdasarkan  klasifikasi,  didapatkan  peta  tata  guna  lahan  di  Desa  Pantai  Bahagia  yang  memiliki  4 kategori,  kategori  mangrove  diinterpretasikan  ke  dalam  warna  ungu,  warna  biru  berasosiasi  dengan penggunaan  lahan  berupa  perairan,  area  pertambakan  dikategorikan  ke  dalam  warna  hitam,  dan warna  kuning  berasosiasi  dengan  area  pemukiman  yang  berada  di  sepanjang  aliran  sungai.  Peta klasifikasi lahan melalui klasifikasi maximum likelihood terdapat pada Gambar 3. Berdasarkan  analisis  NDVI  dan overlay hasil  klasifikasi maximum  likelihood ,  dihasilkan  peta sebaran  spasial  mangrove  di  Desa  Pantai  Bahagia.  Berdasarkan  pemetaan  klasifikasi  kerapatan kanopi  mangrove  menggunakan  NDVI,  didapatkan  nilai  minimum  NDVI  sebesar  -0,4126  dan  nilai maksimum NDVI yang didapatkan sebesar 0,7972. Luas sebaran mangrove di Desa Pantai Bahagia yakni  sebesar  464,418  ha,  dengan  kerapatan  padat  memiliki  luas  sebesar  451,91  ha  atau  97%  dari total  luas  mangrove,  6,55  ha  atau  2%  dari  total  luas  mangrove  memiliki  kondisi  kerapatan  kanopi jarang, dan 5,96 ha atau 1% dari total luasan mangrove memiliki kondisi kerapatan kanopi mangrove sedang.  Dominasi  kelas  kerapatan  padat  dapat  dikarenakan  tumbuhnya  kesadaran  akan  kebutuhan hutan  mangrove,  seperti  yang  tertulis  dalam  Krismono  dan  Pranowo  (2019),  banyak  gerakan penanaman mangrove yang disalurkan oleh  Pemerintah Kabupaten Bekasi, diresmikannya kawasan mangrove sebagai sektor ekowisata untuk menunjang pembangunan sosial ekonomi masyarakat, dan rekomendasi penggunaan hybrid engineering dalam penanaman mangrove di Muara Gembong. Peta sebaran spasial mangrove melalui analisis NDVI terdapat pada Gambar 4. Sebaran mangrove di Desa Pantai Bahagia memiliki persentase 80% atau 370,24 ha berada di pinggir pantai, dekat dengan muara sungai, dan langsung berhadapan dengan laut yang merupakan zona proksimal, diikuti dengan 12%
Gambar 2. Komposit band false color
Gambar 3. Klasifikasi penggunaan lahan Desa Pantai Bahagia
atau  54,63  ha  mangrove  zona  distal  yang  letaknya  terdapat  di  sepanjang  aliran  sungai  serta  dekat dengan  pemukiman,  dan  8%  atau  39,23  ha  mangrove  zona middle yang  berada  di  dekat pertambakan. Peta zonasi mangrove di Desa Pantai Bahagia terdapat pada Gambar 5.
Persentase tutupan kanopi yang ada pada stasiun PB1 memiliki rata-rata 69,61% ±1,49, pada stasiun PB2 memiliki rata-rata persentase tutupan kanopi sebesar 61,46% ±9,88, rata-rata persentase tutupan kanopi pada stasiun PB3 ialah 62,91% ±10,20, pada stasiun PB4 yang rata-rata persentase tutupan  kanopinya  sebesar  71,85%  ±0,33,  dan  persentase  rata-rata  tutupan  kanopi  stasiun  PB5 sebesar  70,71%  ±3,26.  Persentase  tutupan  kanopi  pada  stasiun  PB1  berjumlah  1666,67  ind/ha, jumlah kerapatan pada stasiun PB2 sebesar 1200 ind/ha, jumlah kerapatan pada stasiun PB3 bernilai 1533,33 ind/ha, jumlah kerapatan pada stasiun PB4 sejumlah 1833,33 ind/ha, dan pada stasiun PB5 yang  memiliki  tingkat  kerapatan  sebesar  1833,33  ha.  Pada  perbandingan  tersebut  dapat  diketahui bahwa  tingkat  kerapatan  vegetasi  mangrove  berbanding  lurus  dengan  persentase  tutupan  kanopi, pernyataan ini juga terdapat pada penelitian Pasaribu et al. (2020), bahwa jumlah kerapatan vegetasi mangrove berdampak linier terhadap tingkat tutupan kanopi mangrove. Kerapatan pohon mangrove di stasiun PB3, PB4, dan PB5 yang merupakan wilayah dekat pantai cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan  stasiun  PB1  dan  PB2  yang  berada  di  dekat  sungai.  Hal  ini  dapat  diakibatkan  oleh  letak pertumbuhan  mangrove  bahwa  kerapatan  mangrove  lebih  rendah  apabila  tumbuh  di  pinggir  sungai serta jenis tegakan yang berada pada suatu area. Pernyataan tersebut sesuai dengan penelitian
Gambar 4. Peta sebaran spasial mangrove di Desa Pantai Bahagia
Gambar 5. Peta zonasi mangrove di Desa Pantai Bahagia
Journal of Marine Research Vol 11, No.2 Mei 2022, pp. 167-175
Pratama (2017) yang menyatakan bahwa distribusi kerapatan mangrove lebih rendah di dekat sungai dan  kerapatan  yang  tinggi  biasanya  didominasi  oleh  tegakan  semak  yang  tumbuh  bersinggungan dibanding tegakan pohon yang jarak tumbuh satu dengan yang lainnya relatif jauh.
Pada  uji  akurasi  menggunakan confusion  matrix ,  terdapat  2  objek  pengujian,  yakni  objek mangrove dan bukan mangrove (perairan, tambak, dan pemukiman). Titik objek terbagi menjadi 15 titik mangrove  yang  juga  digunakan  sebagai  lokasi  penempatan  plot sampling dan  23  titik  untuk  objek bukan  mangrove  yang  terdiri  dari  7  titik  perairan,  9  titik  tambak,  dan  7  titik  pemukiman.  Melalui penggunaan confusion  matrix ,  didapatkan  persentase  OA  sebesar  92,1%  dengan  persentase  UA mangrove  sebesar  100%,  persentase  UA  perairan  sebesar  100%,  persentase  UA  tambak  sebesar 100%, dan persentase UA pemukiman sebesar 57,1%. Persentase PA dari mangrove bernilai 100%, persentase PA perairan  sebesar 87,5%, persentase PA tambak sebesar 81,8%, dan persentase PA pemukiman  senilai  100%.  Nilai  koefisien  kappa  yang  diperoleh  adalah  0,89.  Penelitian  ini  memiliki persentase OA lebih besar dibandingkan penelitian Hendrawan et al . (2018) yang menghasilkan OA sebesar 83% dengan koefisien Kappa sebesar 0,75 untuk penggunaan citra Landsat 8 dan  nilai OA sebesar  90%  dengan  koefisien  Kappa  sebesar  0,89  untuk  penggunaan  citra  SPOT  6.  Berdasarkan nilai  OA,  akurasi  pengklasifikasian  objek  mangrove  dan  bukan  mangrove  pada  penelitian  ini  dapat diterima,  sesuai  dengan  pernyataan  BIG  (2014)  bahwa  nilai  penerimaan  overall  accuracy  paling minimum ialah 70%. Selain itu nilai koefisien Kappa pada penelitian ini mendekati 1, koefisien Kappa sendiri  menyatakan  nilai  keeratan  antara  2  objek.  Nilai  koefisien  Kappa  mendekati  1  berarti  dapat diterima  dengan  baik  dan  apabila  mendekati  0  perlu  dilakukan  perubahan,  sesuai  dengan  penelitian Rwanga dan Ndambuki (2017) yang menyatakan nilai koefisien Kappa memiliki rentang 0 hingga 1.
Pada penelitian ini dilakukan uji validasi pengaruh nilai NDVI terhadap tingkat kerapatan kanopi mangrove dengan menggunakan uji korelasi Pearson (r). Didapatkan hasil uji r sebesar 0,7766 yang menandakan  bahwa  terdapat  hubungan  antara  nilai  NDVI  terhadap  tingkat  kerapatan  kanopi mangrove.  Pernyataan  tersebut  sesuai  dengan  penelitian  Dewanti et  al .  (2018)  yang  menyebutkan bahwa nilai analisis korelasi Pearson berkisar antara -1 hingga 1, jika koefisien korelasi bernilai positif, maka  kedua  variabel  memiliki  hubungan  yang  searah.  Dengan  signifikansi  5%  r  tabel  sebagai pembanding  nilai  r  uji,  diketahui  nilai  r  tabel  ialah  0,4409.  Nilai  uji  r  yang  didapatkan  lebih  besar dibandingkan dengan nilai r tabel yang memvalidasi adanya korelasi antara nilai NDVI dengan tingkat kerapatan  kanopi  mangrove,  pernyataan  ini  sesuai  dengan  penelitian  Putra  dan  Wahyuddin  (2021) yang  menyebutkan  bahwa  apabila  nilai  r  hitung  lebih  besar  dari  nilai  r  tabel,  maka  terdapat  korelasi antara dua variabel. Untuk mengetahui seberapa jauh hubungan antara nilai NDVI dengan persentase kerapatan  kanopi  mangrove  berdasarkan hemispherical  photography ,  didapatkan  nilai  regresi  (R 2 ) pada  penelitian  ini  sebesar  0,6031.  Dari  nilai  regresi  tersebut  didapatkan  hasil  yang  positif  dan menyatakan  bahwa  semakin  besar  nilai  NDVI  maka  kerapatan  kanopi  mangrove  yang  ada  di  Desa Pantai  Bahagia  juga  akan  meningkat  secara  linier.  Pernyataan  tersebut  sesuai  dengan  penelitian Pratama et al . (2019) yang menyatakan bahwa hasil korelasi yang positif menyatakan hubungan kuat yang  searah  antara  nilai  NDVI  dengan  kerapatan  kanopi  mangrove.  Grafik  regresi  NDVI  dengan hemispherical photography terdapat pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik hubungan NDVI dengan hemispherical photography
y = 51.633x + 39.556 R² = 0.6031 40 50 60 70 80 90 0.30 0.40 0.50 0.60
0.70 0.80
T utupan K an op i (%)

## KESIMPULAN
Mangrove di Desa Pantai Bahagia tersebar di dekat wilayah konservasi hutan lindung Muara Gembong,  berada  di  sepanjang  aliran  sungai,  di  dekat  wilayah  pertambakan,  area  pantai,  dan  di dekat wilayah pemukiman. Luas sebaran mangrove di Desa Pantai Bahagia yakni sebesar 464,418 ha.  Klasifikasi kerapatan tutupan kanopi mangrove di Desa Pantai Bahagia dapat dibagi menjadi 3 kategori, yakni kerapatan padat dengan luas sebesar 451,91 ha atau 97% dari total luas mangrove di  Desa  Pantai  Bahagia,  6,55  ha  atau  2%  dari  total  luas  mangrove  memiliki  kondisi  kerapatan kanopi jarang, dan 5,96 ha atau 1% dari total luasan mangrove memiliki kondisi kerapatan kanopi mangrove sedang.

## DAFTAR PUSTAKA
Alam, M.I.F., Nuarsa, I.W. & Puspitha, N.L.P.R. 2020. Uji Akurasi Beberapa Indeks Vegetasi dalam Mengestimasi Kerapatan Hutan Mangrove dengan Citra Sentinel-2A di Taman Nasional Bali Barat. Journal of Marine Research and Technology , 3(2):59 –67. DOI: 10.24843/JMRT.2020. v03.i02.p01
BIG.  2014.  Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  3  Tahun  2014  Tentang Pedoman Teknis Pengumpulan Dan Pengolahan Data Geospasial Mangrove. 47hal.
Departemen  Kehutanan.  2005.  Pedoman  Inventarisasi  dan  Identifikasi  Lahan  Kritis  Mangrove. 14hal.
Dharmawan,  I.W.E.,  Ulumuddin,  Y.I.  &  Prayudha,  B.,  2020.  Panduan  Monitoring  Struktur Komunitas Mangrove Di Indonesia. PT Media Sains Nasional, Bogor.
Direktorat  Pendayagunaan  Pesisir  dan  Pulau-Pulau  Kecil.  2021.  Kondisi  Mangrove  di  Indonesia. Diakses pada 12 April 2022.
Giri,  C.  2016.  Observation  and  Monitoring  of  Mangrove  Forests  Using  Remote  Sensing: Opportunities and Challenges. Remote Sensing , 8(9):1 –8. DOI: 10.3390/rs8090783 Hanan,  A.F.,  Pratikto,  I.  &  Soenardjo,  N.    2020.  Analisa  Distribusi  Spasial  Vegetasi  Mangrove  di
Desa Pantai Mekar Kecamatan Muara Gembong. Journal of Marine Research , 9(3):271 –280. DOI: 10.14710/jmr.v9i3.27573
Hendrawan,  Gaol,  J.L.  &  Susilo,  D.S.B.  2018.  Study  of  Density  and  Change  of  Mangrove  Cover using  Satellite  Imagery  in  Sebatik  Island  North  Borneo. Jurnal  Ilmu  Dan  Teknologi  Kelautan Tropis , 10(1):99 –109. DOI: 10.29244/jitkt.v10i1.18595 Ishida, M. 2004. Automatic Thresholding for Digital Hemispherical Photography. Canadian Journal of Forest Research , 34(11):2208 –2216. DOI: 10.1139/x04-103
Jia, K., Wu, B., Tian, Y., Zeng, Y. & Li, Q. 2011. Vegetation Classification Method with Biochemical Composition  Estimated  from  Rremote  Sensing  Data. International  Journal  of  Remote Sensing , 32(24):9307 –9325. DOI: 10.1080/01431161.2011.554454
Krismono  &  Pranowo,  W.S.  2019.  Strategi  Pengelolaan  Sumber  Daya  Ekosistem  Pesisir  Muara Gembong, Teluk Jakarta. Amafrad Press, Jakarta.
Kuenzer, C., Bluemel, A., Gebhardt, S., Quoc, T.V. & Dech, S. 2011. Remote sensing of mangrove ecosystems: A review. Remote Sensing , 3(5):878 –928. DOI: 10.3390/rs3050878
Marsudi,  B.,  Satjapradja,  O.  &  Salampessy,  M.L.  2018.  Komposisi  Jenis  Pohon  dan  Struktur Tegakan  Hutan  Mangrove  di  Desa  Pantai  Bahagia  Kecamatan  Muara  Gembong  Kabupaten Bekasi Provinsi Jawa Barat. Jurnal Belantara , 1(2):115 –122. DOI: 10.29303/jbl.v1i2.87 Mauludin,  M.R.,  Azizah,  R.,  Pribadi,  R.  &  Suryono,  S.  2018.  Komposisi  dan  Tutupan  Kanopi Mangrove di Kawasan Ujung Piring Kabupaten Jepara. Buletin Oseanografi Marina , 7(1):29 – 36. DOI: 10.14710/buloma.v7i1.19039
Nugraha, R.B.A., Syaharani, L., Iska, R., Mulyana, D., Wahyudin, Y., Purbani, D., Jayawiguna, H., Setiawan, A.  & Fajar, P. 2019. The Impact of Land Used Changes on Mangrove Forest and Shoreline  Dynamic  in  Muara  Gembong,  Bekasi,  West  Java. IOP  Conference  Series:  Earth and Environmental Science , 241(1): p.012018. DOI: 10.1088/1755-1315/241/1/012018
Pamungkas,  B.,  Kurnia,  R.  &  Riani,  E.  2020.  Klasifikasi  Luasan  Ekosistem  Mangrove  Di  Desa Pantai Bahagia, Muara Gembong, Kabupaten Bekasi Dengan Citra Sentinel Dengan Metode Normalized  Difference  Vegetation  Index. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis , 12(3):821 –831. DOI: 10.29244/jitkt.v12i3.32241
Park, H., Choi, J., Park, N. & Choi, S.  2017. Sharpening The VNIR and SWIR Bands of Sentinel- 2A  Imagery  Through  Modified  Selected  and  Synthesized  Band  Schemes. Remote  Sensing , 9(10):1 –20. DOI: 10.3390/rs9101080
Pasaribu,  R.A.,  Cakasana,  N.,  Maduppa,  H.,  Subhan,  B.,  Arafat,  D.,  Sangadji,  M.S.  &  Savana, M.S. 2020. Mangrove Density Level and Area Change Analysis in Small Islands Case Study: Untung  Jawa  Island,  Seribu  Islands,  DKI  Jakarta. IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science , 429(1): p.012060. DOI: 10.1088/1755-1315/429/1/012060 Pham, T.D., Yokoya, N., Bui, D.T., Yoshino, K. & Friess, D.A.  2019. Remote Sensing Approaches for  Monitoring  Mangrove  Species,  Structure,  and  Biomass:  Opportunities  and  Challenges. Remote Sensing , 11(3):1 –24. DOI: 10.3390/rs11030230
Pratama,  I.G.M.Y.,  Karang,  I.W.G.A.  &  Suteja,  Y.  2019.  Distribusi  Spasial  Kerapatan  Mangrove Menggunakan  Citra  Sentinel-2A  Di  Tahura  Ngurah  Rai  Bali. Journal  of  Marine  and  Aquatic Sciences , 5(2):192-202. DOI: 10.24843/jmas.2019.v05.i02.p05
Pratama,  L.W.R.  2017.  Pemetaan  kerapatan  hutan  mangrove  di  segara  anakan,  Cilacap,  Jawa Tengah  menggunakan  citra  landsat  8  di  Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional (LAPAN), Jakarta. Jurnal Floratek , 12(1):57 –61. DOI: 10.24815/floratek.v12i1.7638.
Putra,  I.K.A.S.  &  Wahyuddin,  Y.  2021.  Analisis  Pengaruh  Limpasan  Sedimen  Tersuspensi Terhadap Perubahan Kerapatan dan Luas Hutan Mangrove Menggunakan Citra Sentinel-2A Multitemporal (Studi Kasus: Teluk Benoa, Bali). Jurnal Geodesi Undip , 10(23):58 –68. Rwanga,  S.S.  &  Ndambuki,  J.M.  2017.  Accuracy  Assessment  of  Land  Use/Land  Cover Classification  Using  Remote  Sensing  and  GIS. International  Journal  of  Geosciences , 8(4):611 –622. DOI: 10.4236/ijg.2017.84033
Solihuddin,  T.,  Husrin,  S.,  Mustikasari,  E.,  Heriati,  A.,  Kepel,  T.L.,  Salim,  H.L.,  Risandi,  J.  & Dwiyanti, D. 2021. Coastal Inundation and Land Subsidence in North Coast of West Java: A New Hazard?, IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 925(1): p.012015. DOI: 10.1088/1755-1315/925/1/012015 Tarunamulia,  T.,  Sammut,  J.  &  Mustafa,  A.  2010.  Perbaikan  Metode  Identifikasi  Potensi Pengembangan  Lahan  Untuk  Tambak  Air  Payau  Sistem  Ekstensif  Lewat  Integrasi  Logika Samar dan Penginderaan Jauh. Jurnal Riset Akuakultur , 5(2):317 –333. DOI: 10.15578/jra.5.2. 2010.317-323 Tongco,  M.D.C.  2007.  Purposive  Sampling  as  a  Tool  for  Informant  Selection. Ethnobotany Research and Applications , 5(12):147 –158. DOI: 10.17348/era.5.0.147-158
Ye,  Y.,  Tam,  N.F.Y.,  Lu,  C.Y.  &  Wong,  Y.S.  2005.  Effects  of  salinity  on  germination,  seedling growth and physiology of three salt-secreting mangrove species. Aquatic Botany , 83(3):193 – 205. DOI: 10.1016/j.aquabot.2005.06.006