## ANALISA PERUBAHAN KERAPATAN MANGROVE BERDASARKAN NILAI NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 (STUDI KASUS: PESISIR UTARA SURABAYA)
Bangun Muljo Sukojo 1 , Yurike Nisa Arindi 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 1 bangunms@gmail.com

## Abstrak
Dinamika lingkungan di wilayah Pesisir Utara Surabaya mengakibatkan terjadinya perubahan kerapatan mangrove di kawasan  tersebut.  Mangrove  memiliki  fungsi  ekologis  dan  ekonomis  bagi  makhluk  hidup.  Mengingat  peran  penting mangrove  bagi  wilayah  pesisir,  diperlukan  adanya  pengelolaan  yang  tepat  untuk  menjaga  eksistensi  mangrove tersebut.  Ekosistem  mangrove  merupakan  salah  satu  obyek  yang  dapat  diidentifikasi  menggunakan  teknologi penginderaan  jauh.  Teknologi  tersebut  dapat  me- monitoring kerapatan  mangrove  menggunakan  perhitungan algoritma indeks vegetasi. Dalam penelitian ini, data citra satelit yang digunakan adalah citra Landsat 8 multitemporal selama  tahun  2016-2018.  Sedangkan  algoritma  indeks  vegetasi  yang  digunakan  adalah  NDVI.  Algoritma  tersebut bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  kerapatan  mangrove khususnya  di  Pesisir  Utara  Surabaya.  Citra  hasil klasifikasi akan diuji akurasi menggunakan data kerapatan tajuk pada 34 titik sampel di lapangan. Uji klasifikasi algoritma NDVI menghasilkan  nilai Overall  Accuracy sebesar  94,12%.  Sehingga  hasil  klasifikasi  citra  tersebut  dapat  digunakan  untuk proses  selanjutnya.  Berdasarkan  hasil  klasifikasi  perhitungan  algoritma  NDVI  pada  citra  Landsat  8,  luas  ekosistem mangrove selama tahun 2016-2018 terus mengalami penurunan. Luas mangrove berdasarkan NDVI tahun 2016-2018 sebesar  184,59,  184,14  dan  183,60  hektar.  Selain  itu,  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  korelasi  (R)  antara  NDVI dengan  kerapatan  jenis  menghasilkan  nilai  korelasi  yang kuat  yakni  0,8.  Selain  itu,  hasil  perhitungan  korelasi  indeks vegetasi dengan sampel parameter air di lapangan menunjukkan bahwa sampel salinitas memiliki korelasi (R) sangat baik terhadap nilai NDVI sebesar 0,90. Sedangkan untuk korelasi antara NDVI dengan pH berkorelasi (R) negatif yakni sebesar -0,67.

## Kata kunci : Kerapatan, Landsat 8, NDVI

## Abstract
Environmental  dynamics  in  the  North  Coast  of  Surabaya  caused  changes  in  mangrove  density.  Mangroves  have ecological  and  economic  functions  for  living  things.  Given  the  important  role  of  mangrove  for  coastal  areas,  it  is necessary to have a proper management to maintain the existence of the mangrove. The  mangrove ecosystem is one of  the  objects  that  can  be  identified  using  remote  sensing  technology.  The  technology  can  monitor  the  mangrove density  using  vegetation  index  calculation  algorithm.  In  this  research,  satellite  image  data  used  is  multitemporal Landsat 8 imagery during year 2016-2018. While the vegetation index algorithm used is NDVI. This algorithm aims to determine the level of mangrove density, especially in the North Coast of Surabaya. The classified image will be tested for  accuracy  using  tree  density  data  at  34  sample  points  in  the  field.  NDVI  algorithm  classification  test  resulted  in Overall Accuracy value of 94.12%. Thus, the results of the image classification can be used for the next process. Based on the results of NDVI algorithm classification on Landsat 8 imagery, the  area of mangrove ecosystem during 2016- 2018 continues to decrease. The mangrove area based on NDVI classification during 2016-2018 are 184,59, 184,14 and 183,60 hectares. In addition, the results showed that the correlation (R) between NDVI with the density of the species produced a strong  correlation value of 0.8. In addition, the result of correlation calculation of vegetation index with water parameter samples in the field showed that salinity samples have a very good correlation (R) to the NDVI value of 0.90. As for the correlation between NDVI and pH correlated (R) negative is equal to -0.67.
Keywords : Density, Landsat 8, NDVI

## PENDAHULUAN
Perubahan  yang  terjadi  dikawasan  pesisir disebabkan karena adanya aktifitas manusia yang melakukan  pembangunan  ke  arah  pesisir. Pembangunan  wilayah  pesisir  menyebabkan perubahan  fungsi  lahan  menjadi  kawasan pemukiman,  industri  maupun  tambak,  serta adanya  penebangan  pohon  ilegal  menyebabkan kerusakan  ekosistem  mangrove  (Landgrebe, 2003).    Ekosistem  mangrove  memiliki  fungsi ekologis  dan  ekonomis  bagi  makhluk  hidup. Secara  ekologis,  mangrove  dapat  berfungsi sebagai  tempat  hidup,  tempat  mencari  makan biota  laut  serta  sebagai  daerah  pemijahan. Sedangakan  secara  ekonomis,  mangrove  dapat digunakan  sebagai  bahan  bangunan,  lahan tambak  dan  obyek  wisata.  Ekosistem  mangrove banyak  terdapat  di  wilayah  peralihan  antara daratan dan lautan yang menyebabkan ekosistem tersebut  rentan  terhadapat  kerusakan  maupun gangguan.
Mangrove  merupakan  salah  satu  obyek yang dapat diidentifikasi menggunakan teknologi penginderaan  jauh.  Oleh  karena,  letak  geografis ekosistem  mangrove  yang  berada  pada  daerah peralihan  antara  darat  dan  laut  sehingga memberikan  efek  perekaman  yang  khas  jika dibandingkan  obyek  vegetasi  darat  lainnya (Purwadhi,  2001).  Pada  umumnya  untuk  deteksi vegetasi  digunakan transformasi indeks vegetasi. Indeks  vegetasi  adalah  suatu  transformasi matematis  yang  melibatkan  beberapa  saluran sekaligus  untuk  menghasilkan  citra  baru  yang lebih  representatif  dalam  menyajikan  aspek- aspek  yang  berkaitan  dengan  vegetasi.  Sehingga dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengkajian tentang perubahan kerapatan ekosistem mangrove menggunakan algoritma indeks vegetasi pada data penginderaan jauh. Algoritma NDVI  akan  diterapkan terhadap  data  citra  satelit multitemporal Landsat 8 tahun 2016-2018. Selain itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui tingkat  korelasi  antara  indeks  vegetasi  dengan data lapangan.

## METODE

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di  kawasan
mangrove  Pesisir  Utara  Surabaya,  Jawa  Timur. Secara geografis, lokasi penelitian ini terletak pada koordinat 7°11'35,77"-7°12'30,1" LS dan 112°39'47,57"-112°46'42,81" BT.
Gambar 1. Lokasi Penelitian (Bappeko, 2014)

## Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian    ini  adalah Landsat  8  tahun  2016-2018,  Data  uji  sampel parameter,  Data Spectral  Ground (NIR  foto),  Peta RBI  skala  1:25.000.  Sedangkan  peralatan  yang digunakan  adalah  Kamera  Inframerah  (NIR), Pesawat UAV ( drone ), GPS Handheld, Refraktometer,  pH meter,  laptop,  perangkat  lunak pengolah citra satelit.

## Tahap Pengolahan Data
Adapun tahapan pengolahan data dalam penelitian antara lain sebagai berikut:
a. Pra Pengolahan Tahap  awal  dalam  pengolahan  data  citra  yakni melakukan  perbaikan  citra  menggunakan komposit  band  564  untuk  memudahkan identifikasi mangrove.
b. Pembuatan Desain Jaring
Desain  jaring  menentukan  kekuatan  geometrik dari  persebaran  titik  GCP.  Sehingga  kekuatan jaring  perlu  dihitung  juga.  Apabila  nilai  SoF (kekuatan  jaring) ≤ 1,  maka  kekuatan  desain jaring  telah  masuk  toleransi  sehingga  dapat dipergunakan  untuk  tahap  selanjutnya (Abidin,
2002).
c. Koreksi Geometrik Koreksi geometrik merupakan proses perbaikan posisi  citra  agar  sesuai  dengan  koordinat  di lapangan.  Koreksi  geometrik  pada  Landsat  8 menggunakan bantuan peta RBI dengan metode Image  to  Map .  Dalam  koreksi  geometrik  harus memperhatikan  nilai  RMSE.  Apabila  nilai  RMSE lebih kecil dari 1 piksel (Purwadhi, 2001), maka
koreksi  tersebut  telah  berhasil  dilakukan  dan dapat dipergunakan untuk tahap selanjutnya.
d. Koreksi Radiometrik
Koreksi radiometrik bertujuan untuk memperbaiki  nilai-nilai  piksel  yang  tidak sesuai  dengan  nilai  pantulan  atau  pancaran spektral  obyek  yang  sebenarnya.  Koreksi radiometrik terdiri dari dua tahap, antara lain kalibrasi  radiometrik  dan  koreksi  atmosfer. Koreksi atmosfer menggunakan metode 6SV.
e. Perhitungan Algoritma Indeks Vegetasi Indeks  vegetasi  merupakan  suatu  algoritma yang  dapat  mencerinkan  kondisi  kesehatan dan  kerapatan  vegetasi.  Indeks  vegetasi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  NDVI. NDVI  adalah  indeks  vegetasi  yang  paling umum  digunakan  (Sugiyono,  2008).  Berikut adalah algoritma NDVI (Landgrebe, 2003):
NDVI =
Keterangan: NIR   : Nilai reflektan band Near-Infrared RED  : Nilai reflektan band Red
f. Klasifikasi Citra Citra  Landsat  8  diklasifikasi  berdasarkan rentang  nilai  indeks  vegetasi  NDVI.  Klasifikasi citra  terbagi  menjadi  empat  kelas  yakni mangrove rapat, mangrove sedang, mangrove jarang dan non mangrove.
g. Pengambilan Sampel Parameter Sampel  parameter  yang  diambil  dilapangan antara lain sampel parameter spectral ground serta  data  kerapatan  tegakan  sebagai  data validasi lapangan. Pengambilan sampel parameter  kerapatan  tegakan  menggunakan metode  sampel  plot  dengan  membuat  plot 10x10  meter  yang  ditempatkan  secara  acak ( random ).  Selain  itu,  dilakukan  pengambilan sampel air yakni salinitas dan pH.
h. Uji Klasifikasi Uji  klasifikasi  dilakukan  untuk  menguji  hasil klasifikasi  dengan  akurasi  tertentu.  Akurasi tersebut  dapat  dilihat  melalui  matriks kesalahan (confussion matrix). Hasil klasifikasi dianggap  benar  apabila  nilai Overall  Accuracy lebih dari 85% (BIG, 2014).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan Strength of Figure (SoF)
Berdasarkan  desain  jaring  yang  telah  dibuat,  hasil perhitungan  SoF  dari  desain  jaring  Citra  Landsat  8 adalah sebesar 0,23. Apabila nilai kekuatan desain jaring  semakin  kecil  mendekati  1  maka  akan semakin baik dan sebaliknya (Abidin, 2002).

## Koreksi Geometrik
Koreksi  geometrik  pada  citra  Landsat  8  dilakukan dengan  menggunakan  acuan  peta  RBI  skala 1:25000.  Koreksi  dilakukan  secara Image  to  Map. Koreksi  dari  Landsat  8  tahun  2016-2018 menggunakan 15 titik GCP sehingga diperoleh nilai RMSE  berturut-turut  sebesar  0,114,  0,108  dan 0,132.  Seluruh  nilai  RMSE  kurang  dari  1  piksel, sehingga masuk toleransi (Danoedoro, 1996).

## Perhitungan Indeks Vegetasi
Indeks vegetasi yang digunakan dalam pengolahan data  adalah  algoritma  NDVI.  Rentang  nilai algoritma  tersebut  berkisar  antara  -1  dan  +1, dimana  nilai  tersebut  mencerminkan  kondisi, karakteristik  dan  jenis  suatu  vegetasi  (Ginting, 2004).

## Tabel 1. Perhitungan Nilai NDVI Citra Landsat 8
Tahun NDVI Min Max Standart Deviasi 2016 -1,000 1,000 0,735 2017 -1,000 1,000 0,451 2018 -0,104 0,821 0,226

## Klasifikasi Citra
Citra  Landsat  8  diklasifikasi  berdasarkan  nilai rentang  indeks  vegetasi  yang  didapat  dari perhitungan  algoritma.  Klasifikasi  citra  membagi kelas  kerapatan  berdasarkan  rentang  nilai  NDVI. Hasil  klasifikasi  tersebut  terbagi  menjadi  empat kelas  yang  terdiri  dari  kelas  non  mangrove, mangrove  rapat,  mangrove  sedang  dan  mangrove jarang.  Berikut  adalah  hasil  perhitungan  luas kerapatan mangrove menggunakan klasifikasi citra seperti Tabel 2 berikut:

## Tabel 2. Luas Kerapatan Mangrove dengan Klasifikasi Nilai NDVI
Tahun Luas Kerapatan (ha) Luas Total Jarang Sedang Rapat 2016 27,63 56,79 100,17 184,59 2017 39,51 61,20 83,43 184,14 2018 38,97 60,21 84,42 183,60 (1)
Dari  hasil  perhitungan  tersebut,  luas kerapatan  dari  tahun  ke  tahun  menunjukkan adanya perubahan kerapatan mangrove. Berdasarkan  klasifikasi  NDVI  pada  tahun  2016- 2018  didapatkan  luas  kerapatan  berturut-turut sebesar 184,59, 184,14 dan 183,60  hektar.

## Gambar 2. Luas Total Mangrove Berdasarkan Algoritma NDVI
Selama  tahun  2016-2018,  luas  total mangrove  Pesisir  Utara  terus  mengalami penurunan  luas  kerapatan  seperti  Gambar  2. Total  perubahan  luas  mangrove  selama  tahun 2016-2018  berdasarkan  algoritma  NDVI  sebesar 0,99  hektar.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  adanya aktivitas  manusia  seperti  alih  fungsi  lahan mangrove
menjadi
kawasan tambak, pembangunan dermaga baru
hingga pemanfaatan  pohon  mangrove  secara  langsung (Ratnasari, 2017).

## Uji Klasifikasi
Dari  hasil  klasifikasi  yang  telah  dilakukan sebelumnya  dan  validasi  data  di  lapangan, selanjutnya  dihitung  keakuratan  pemetaan tersebut menggunakan matriks kesalahan ( confussion matrix ) seperti Tabel 1. Uji klasifikasi citra  dilakukan  pada  34  titik.  Dari  hasil  uji klasifikasi  nilai  NDVI  didapatkan  nilai Overall Accuracy sebesar 94,12%. Hasil uji klasifikasi pada kedua  algoritma,  menunjukkan  hasil Overall Accuracy lebih  dari  85%  sehingga  hasil  klasifikasi citra  ini  dapat  digunakan  untuk  proses selanjutnya (BIG, 2014).

## Hubungan  Korelasi  Indeks  Vegetasi  dengan Kerapatan Jenis
Validasi  data  dilakukan  dengan  perhitungan kerapatan  di  lapangan  dengan  metode  sampel plot  pada  10  titik  (di  kawasan  Romokalisari  dan Tambak  Wedi).  Metode  ini  dilakukan  dengan pemilihan  titik  secara  acak  ( random )  dengan ukuran  sampel  plot  sebesar  10x10  meter.  Data yang  diambil  berupa  jumlah  tegakan  tiap  plot.
Selanjutnya  nilai  kerapatan  akan  dikorelasikan dengan algoritma indeks vegetasi untuk mengetahui  hubungannya.  Berikut  merupakan data kerapatan jenis dan indeks vegetasi pada tiap plot seperti Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Data Nilai NDVI dan Kerapatan Jenis di Lapangan Plot NDVI Kerapatan Jenis (ind/m2) 1 0,658 0,51 2 0,508 0,31 3 0,579 0,38 4 0,359 0,17 5 0,591 0,36 6 0,588 0,22 7 0,750 0,42 8 0,622 0,44 9 0,650 0,49 10 0,753 0,49
Berikut  adalah  korelasi  antara  nilai  NDVI dengan kerapatan jenis seperti Gambar 3 berikut:

## Gambar 3. Korelasi NDVI dengan Kerapatan Jenis
Dari  perhitungan  regresi  linier  diperoleh nilai  R²  pada  parameter  kerapatan  jenis.  Hasil korelasi  NDVI  dengan  sampel  kerapatan  jenis menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien  korelasi  (R) antara  nilai  NDVI  dan  data  lapangan  sebesar  0,80. Hal  ini  menunjukkan  korelasi  yang  sangat  kuat (Landgrebe,  2003).  Sehingga  algoritma  tersebut dapat  digunakan  untuk monitoring kerapatan mangrove.

## Hubungan  Korelasi  Indeks  Vegetasi  dengan  Data Spectral Ground
Tabel 4. Data NDVI Citra Landsat 8 dengan NDVI Foto
Udara Titik Koordinat NDVI Citra NDVI Foto Timur (m) Utara (m) F1 683505,00 9203815,00 0,543 0,279 F2 683655,00 9203845,00 0,623 0,269 F3 683655,00 9203815,00 0,767 0,338
Hubungan antara nilai indeks vegetasi citra dengan data spectral ground foto udara dapat menggunakan  uji  korelasi.  Pengambilan  data
spectral  ground menggunakan  kamera Infrared . Data spectral  ground ini  digunakan  untuk mengecek  prosentase  kondisi  lapangan.  Tabel  4 menunjukkan  hasil  perhitungan  NDVI  citra  serta foto udara.
Korelasi  antara  NDVI  Citra  Landsat  8 dengan  data spectral  ground foto  udara  adalah sebesar 0,89. Korelasi bertanda positif satu arah, sehingga  jika  nilai  NDVI  tinggi,  begitu  juga  nilai spectral ground .

## Hubungan  Korelasi  Indeks  Vegetasi  dengan Sampel Parameter
Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  kerapatan dan kesehatan mangrove adalah salinitas dan pH. Pengambilan sampel air dilakukan di 3 titik  pada tiap  stasiun.  Pengambilan  sampel  mewakili  tiap zona.  Lokasi  pengambilan  sampel  berada dikawasan  Romokalisari  dan  Tambak  Wedi.  Hasil pengukuran  sampel  lapangan  seperti  pada  Tabel 5 berikut:

## Tabel 5. Data Nilai NDVI dan Hasil Pengukuran Sampel Parameter Air
Lokasi Plot NDVI Salinitas (ppt) pH Stasiun I. Tambak Wedi 1 0,658 20,80 7,35 3 0,579 20,20 7,70 4 0,359 19,90 7,60 Stasiun II. Romokalisari 5 0,591 5,00 7,30 6 0,588 4,00 7,40 10 0,753 6,00 7,30
Pengukuran  sampel  di  lapangan  berada di  dua  lokasi  yakni  Tambak  Wedi  dan Romokalisari. Dari hasil pengukuran sampel air di lapangan,  didapatkan  data  hasil  pengukuran salinitas yang bervariasi antara 4,0-6,0 di stasiun Romokalisari dan 19,9-20,8 ppt di stasiun Tambak Wedi. Sedangkan nilai pH bervariasi antara 7,30- 7,40  di  stasiun  Romokalisari  dan  7,35-7,70  di stasiun  Tambak  Wedi.  Perbedaan  nilai  salinitas dan  pH  tersebut  dipengaruhi  oleh  perbedaan karakteristik lingkungan.
Hasil  uji  korelasi  antara  algoritma  NDVI dengan  sampel  parameter  salinitas  di  Tambak Wedi  dan  Romokalisari  memiliki  hubungan sangat  kuat  yakni  0,90  dan  0,87.  Hubungan korelasi  tersebut  bernilai  positif,  yang  berarti semakin tinggi nilai NDVI citra maka nilai salinitas juga semakin tinggi. Sedangkan korelasi NDVI dan pH  di  Tambak  Wedi  dan  Romokalisari  sebesar  -
0,48  dan  -0,50.  Nilai  tersebut  menunjukkan hubungan  korelasi  negatif  antara  NDVI  dan  pH. Sehingga salinitas merupakan salah satu parameter yang berhubungan erat dengan kerapatan.

## KESIMPULAN
Ekosistem  mangrove  yang  ada  di  pesisir  utara Surabaya terus mengalami penurunan luasan sejak tahun 2016-2018. Dari hasil perhitungan klasifikasi NDVI,  luas  mangrove  berturut-turut  sebesar 184,59, 184,14 dan 183,60 hektar. Total perubahan luas mangrove selama tahun 2016-2018 berdasarkan algoritma NDVI sebesar 0,99 hektar.
Untuk  uji  korelasi  indeks  vegetasi  dengan sampel  air,  sampel  salinitas  berkorelasi  lebih  baik bila  dibandingkan  pH.  Salinitas  berkorelasi  positif dengan indeks vegetasi, artinya semakin tinggi nilai indeks  vegetasi  maka  salinitas  semakin  tinggi. Korelasi  yang  dihasilkan  pH  bertanda  negatif, apabila  nilai  indeks  vegetasi  semakin  tinggi  maka nilai pH sebaliknya. Sehingga parameter sampel air yang  berhubungan  dengan  kerapatan  adalah salinitas.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin, H.Z. (2002). Survei dengan GPS . Jakarta : Pradnya Paramita.
Badan  Informasi  Geospasial.  (2014). Peraturan  Kepala BIG  No.  15  Tahun  2014  tentang  Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar . Jakarta: BIG.
Danoedoro,  P.  (1996). Pengolahan  Citra  Digital  Teori dan  Aplikasinya  dalam  Bidang  Penginderaan Jauh . Yogyakarta: Fakultas Geografi, Universitas Gajah Mada, Yogyakarta.
Ginting,  dan  Edina,  E.B.R.  (2004). Pemantauan  Liputan Vegetasi  Menggunakan  Citra  Satelit  NOAA- AVHRR (Studi Kasus P.jawa dan Madura) . Tugas
Akhir Fakultas Kehutanan. Yogyakarta:
Universitas Gadjah Mada.
Landgrebe,  D.  (2003). Signal  Theory  Methods  In Multispectral  Remote  Sensing .  New  Jersey: John Willey & Sons Inc.
Ratnasari,D.  dan  Sukojo,  B.M.  (2017).  Analisa  Kondisi Ekosistem  Mangrove  Menggunakan  Data  Citra Satelit  Multitemporal  dan  Multilevel  (Studi Kasus  :  Pesisir  Utara  Surabaya).  Surabaya: Departemen Teknik Geomatika, ITS.
Sugiyono.  (2008). Metode  Penelitian  Kuantitatif Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta.