Pemetaan Klasifikasi Dan Analisa Perubahan Ekosistem Mangrove Menggunakan  Citra Satelit Multi Temporal Di Karimunjawa, Jepara,

## Indonesia
Nurul Latifah 1 , Sigit Febrianto*, Hadi Endrawati 2 dan Muhammad Zainuri 3
1 Departemen Sumberdaya Akuatik, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro 2 Departemen Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro 3 Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedarto, SH. Tembalang, Semarang 50275 Indonesia Email: febriantosigit40@gmail.com

## Abstract

## Mapping of Classification and Analysis of Changes in Mangrove Ecosystem Using Multi-Temporal Satellite Images in Karimunjawa, Jepara, Indonesia
Mangrove ecosystem is one of the three ecosystem in the coastal area which has important ecological  role  in  supporting  marine  life  and  fisheries  resources.  These  important  roles  include spawning ground and nursery ground for various marine organisms. However, in the last decades, mangrove ecosystem has been undergoing significant degradation. The aim of this research is to quantify  the  changes  of  mangrove  coverage  and  density  in  Karimunjawa  as  well  as  key-factors leading  to  the  changes.  Supervised  classification  method  (83%  accuracy  and  Kappa  coefficient 0.73%)  was  applied  to  satellite  images  to  identify  the  temporal  changes  in  mangrove  coverage. Mangrove density was quantified using NDVI algorithm and NIR-RED wavelength. The result shows that  during  three  periods  of  observed  data,  changes  in  mangrove  coverage  were  significant: 126.81 ha increase (1992 – 2003); 82.37 ha decrease (1992 – 2017); and 209.18 ha decrease (2003 – 2017). Mangrove density in most part of Karimunjawa belongs to the category of ‘low’ (NDVI value: -1 – 0.33). Key factors contributing to the decrease mangrove coverage are deforestation, natural phenomena, land conversion into fish ponds and hotels. The only increase in the year 1992 – 2003 was  caused  by  high  sedimentation  level  that  allows  more  mangroves  to  grow.  Overall,  the methods  in  this  research  could  be  used  as  an  approach  to  describe  to  effectively  monitor  the changes  of  mangrove  coverage  in  an  area  as  basic  data  for  sustainable  environmental management.
Keywords : mangrove ecosystem; supervised classification; NDVI; satellite images; Karimunjawa

## Abstrak
Ekosistem mangrove merupakan salah satu dari tiga ekosistem pesisir yang memiliki peranan ekologis  penting  dalam  mendukung  kehidupan  dan  keberlangsungan  dari  sumberdaya perikanan.  Hal tersebut dikarenakan fungsi mangrove sebagai tempat memijah dan asuhan bagi banyak  biota  air.  Beberapa  dekade  terakhir  keberadaan  dari  ekosisitem  mangrove  mengalami degradasi yang sangat signifikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui  perubahan luasan  dan  kerapatan  mangrove  dan  mengidentifikasi  faktor  penyebabnya.    Metode  analisa perubahan  luasan  mangrove  menggunakan  citra  satelit  multi  temporal  dengan  dilakukan pembuatan  klasifikasi  menggunakan  metode supervised  classification  dengan  nilai  akurasi  total 83% dengan Kappa koefisien 0,73%. Setelah terseleksi antara mangrove dan non mangrove maka dilakukan  perhitungan  kerapatan  tajuk  menggunakan  algoritma  NDVI  dengan  memanfaatkan panjang  gelombang  NIR  dan  RED.    Hasil  analisa  spasial  dengan  rentang  3  tahun  berbeda
didapatkan perubahan penurunan dan penambahan luasan mangrove terjadi secara signifikan: tahun  1992  –  2003  telah  terjadi  penambahan  luasan  sebesar  126,81  ha;  tahun  1992–2017  terjadi perubahan luasan sebesar 82,37 ha;  tahun 2003–2017 terjadi perubahan luasan sebesar 209,18 ha. Kerapatan  mangrove  di  Karimunjawa  sebagian  besar  tergolong  kategori  kerapatan  jarang dengan nilai NDVI antara -1 – 0,33. Faktor utama penyebab penurunan luasan mangrove antara lain penebangan liar, faktor alam, perubahan fungsi lahan menjadi pertambakan dan perhotelan. Penambahan  luasan  mangrove  terjadi  pada  antara  tahun1992  sampai  2003  hal  tersebut disebabkan sedimentasi yang menumpuk di pantai dan sudah ditumbuhi oleh mangrove.  Secara keseluruhan  metode  ini  dapat  menggambarkan  perubahan  secara  efektif  serta  hasilnya  dapat dipergunakan untuk pemantauan dan perencanaan ekosistem mangrove di suatu wilayah.
Kata kunci : ekosistem mangrove; supervised classification; NDVI; citra satelit; karimunjawa.

## PENDAHULUAN
Mangrove  merupakan  ekosistem  pesisir yang  tumbuh  didaerah  pasang  surut  serta memiliki  banyak  fungsi  satu  diantaranya adalah  fungsi  ekologis  antara  lain  sebagai pelindung dari erosi pantai,daerah pemijahan,    dan  asuhan  bagi  banyak  biota perairan, penyerap CO 2 , penahan hempasan angin dan gelombang (Suratman,  2008).  Luasan  total  mangrove eksisting  yang  berada  di  Asia  sebesar  42%, Afrika  20%,  Amerika  Utara  dan  Amerika Tengah  15%  dengan  luas  total  mangrove seluruh  dunia  sebesar  16.530.000  Ha.  (Giri et al. ,  2011).    Luasan  mangrove  di  Indonesia sebesar  23%  dari  luas  ekosistem  mangrove dunia dengan luasan sebesar 1.671.140,75 Ha dalam kondisi baik, sedangkan dalam kondisi rusak  seluas  1.817.999,93  Ha      (Ilman et  al., 2011;  Murdiyarso et  al. ,  2015).    Mangrove  di Jawa  Tengah  berada  pada  kondisi  baik  , sedang dan rusak dengan luas total sebesar 19.645,77 Ha; luasan mangrove yang berada pada  kondisi  baik  sebesar  14.633,93  Ha; kondisi  sedang  sebesar  2.069,87  Ha;  dan kondisi rusak 2.941,97 Ha (Kamal et al., 2015). Mangrove  merupakan  salah  satu  ekosistem pesisir  yang  paling  banyak  mendapatkan tekanan  dan  ancaman  dari  berbagai kegiatan.
Karimunjawa merupakan Taman Nasional  yang  terletak  di  Jawa  Tengah  dan merupakan  daerah  konservasi  sehingga keberadaan ekosistem yang ada diharapkan terlindung.    Ekosistem  mangrove  yang berada  di  Karimunjawa  sebesar  11.177  Ha merupakan  salah  satu  hutan  mangrove terbesar di Jawa Tengah (Kamal et al. , 2016).
Banyak  studi  terkait  ekosistem  mangrove yang  telah  dilakukan  meliputi  struktur komunitas, monitoring dan deteksi mangrove menggunakan penginderaan jauh (Blasco et al. ,  2001;  Everitt et  al. ,  2008;  Giri et  al. ,  2007; Seto  &  Fragkias,  2007;  dan  Polidoro,  2010). Ekosistem  mangrove  dapat  di  identifikasi menggunakan  penginderaan  jauh  dengan menggunakan  klorofil-a  dan  habitat  hidup dari mangrove  yang terletak  didaerah pasut (Vo et al. , 2013).  Salah satu citra satelit yang digunakan  adalah  citra  satelit  Landsat, klasifikasi  citra  satleit  Landsat  yang  biasa digunakan  adalah  resolusi  spasial  30  meter dan L-band SAR (Kovacs e t al. , 2013; Kuenzer et  al. ,  2011).    Keunggulan  lain  dari  satelit  ini adalah  resolusi  temporal  16  hari  serta free dalam  proses  pengambilan  datanya  (ESA, 2015).    Beberapa  kajian  tentang  ekosistem mangrove  dan  penginderaan  jauh  yang telah  banyak  dilakukan  tidak  menganalisis faktor  penyebab  dari  kerusakan  mangrove. Oleh karena tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengetahui  perubahan  luasan  dan kerapatan  mangrove  dan  mengidentifikasi faktor penyebabnya.

## MATERI DAN METODE
Penelitian  di  ekosistem  mangrove Taman  Nasional  Karimunjawa  di  pulau Kemujan dan Karimunjawa yang merupakan kawasan  Balai  Taman  Nasional  Karimunjawa yang  berada  di  Jawa  Tengah  dan  dikelilingi oleh perairan Laut Jawa (Gambar 1). Dalam penelitian  ini  digunakan  citra  satelit  multi temporal  antara  lain  citra  Landsat  5,  7,  8 dengan  perekaman  tahun  1992,  2003  dan 2017  serta  Peta  Rupa  Bumi  Indonesia  skala 1:25.000.  Software  guna  memproses  data
yang  di  dapatkan  terdiri  dari  software Ermapper  7.0,  Arcgis  10.2  dan  Microsoft Office 2013.
Metode yang digunakan dalam melakukan  ekstraksi  ekosistem  mangrove menggunakan  penginderaan  jauh  melalui beberapa  tahapan:  1).  Prosesing  data termasuk  dengan  koreksi  atmosferik  dan geometri, 2). Interpretasi visual mangrove, 3). Klasifikasi  citra  unsupervised  menggunakan Support  Vector  Machine,  NDVI  (SVM),  4). Akurasi  klasifikasi  citra  dan  NDVI  5).  Deteksi Perubahan Luasan Mangrove.

## Pre-prosesing Citra Satelit
Citra  satelit  multi  temporal  yang digunakan adalah citra Landsat 7 ETM+ yang memiliki  8  saluran  dengan  resolusi  temporal 16  hari  dan  resolusi  spasial  30  m.  Selain  citra satelit  Landsat  juga  digunakan  citra  satelit Sentinel  2  yang  memiliki  resolusi  temporal  10 hari  dan  resolusi  spasial  10  m.  sebelum melakukan  pengolahan  tertebih  dahulu dilakukan  koreksi  atmosferik  menggunakan formula  TOA  serta  koreksi  geometri  dengan menyesuaikan koordinat sesuai sistem proyeksi  bumi  dengan  menggunakan  pula peta  acuan  yang  telah  memiliki  informasi koordinat (Cideciyan et al. , 1992).

## Masking Citra
Masking  merupakan  proses  yang dilakukan  sebelum  dilakukan  klasifikasi  citra hal  ini  bertujuan  untuk  memisahkan  obyek yang akan di analisis dengan obyek lain yang akan  dihilangkan.  Dalam  hal  ini  mangrove merupakan  obyek  yang  akan  dimunculkan sedangkan  obyek  lain  seperti  vegetasi  non mangrove, pemukiman, bandara, awan, dan perairan  merupakan  obyek  yang  akan dihilangkan.  Untuk  mengidentifikasi  obyek terlebih dahulu dilakukan komposit band baik warna alami maupun warna semu 453 untuk citra Landsat 5, 7 dan 432 untuk citra Sentinel 2 (Irons et al. , 2012). Seleksi citra vegetasi dan non  vegetasi  dilakukan  menggunakan algoritma  Normalized  Difference  Vegetation Index  (NDVI)  dengan  didasarkan  pada kisaran  nilai  NDVI  kurang  dari  0,2  akan dihilangkan.

## Klasifikasi Supervised Citra Satelit
Klasifikasi  supervised  bertujuan  untuk memisahkan  piksel  berdasarkan  nilai  spektral
kemudian  piksel  dengan  nilai  spektral  yang sama  akan  di  kelompokan  untuk  dijadikan satu  kelas. Support  Vector  Machine (SVM) merupakan algoritma klasifikasi non parametrik.  SVM  pada  awalnya  digunakan untuk klasifikasi  penginderaan jauh berkaitan dengan  penggunaan  lahan  serta  tutupan lahannya. Klasifikasi ini menggunakan analisa statistik  univariate  dan  maximum  likelihood dengan  cara  piksel  yang  belum  diketahui identitasnya  dikelompokkan  berdasar  vector dan matriks kovarian dari setiap pola spektral kelas.    Nilai  peluang  piksel  yang  belum teridentifikasi  akan  dihitung  oleh  komputer dan  dimasukkan  ke  dalam  salah  satu  kelas yang peluangnya paling tinggi. (Huang et al. , 2002).

## Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)
Analisis  indeks  vegetasi  digunakan untuk  mengetahui  tingkat  kerapatan  kanopi mangrove  berdasarkan  respon  objek  pada spektrum  radiasi  RED  dengan  NIR.    Indeks vegetasi merupakan persentase pemantulan radiasi  matahari  oleh  daun  yang  berkorelasi dengan  konsentrasi  klorofil-a.  Band  yang digunakan  dalam  melakukan  analisis  ini menggunakan  band  4  dan  band  3  pada citra  satelit  Landsat  5,  7  sedangkan  pada citra  satelit  Landsat  8  menggunakan  band  5 dan band 4.

## NDVI

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  analisis  klasifikasi dibagi  menjadi  2  kelas  yaitu  mangrove  dan non  mangrove  (Gambar  2).  Distribusi  spasial menunjukan  bahwa  mangrove  terdistribusi pada  sungai  dan  daerah  yang  berbatasan langsung dengan perairan serti antara pulau Karimunjawa  dan  Kemujan.  Hasil  tersebut juga  menunjukan  bahwa  telah terjadi  proses regenerasi  dan  degradasi  dari  ekosistem mangrove.
Mangrove  secara  umum  tersebar  di sungai  dan  garis  pantai  yang  terletak  di pulau  Karimunjawa  dan  pulau  Kemujan. Berdasarkan  hasil  analisis  di  ketahui  bahwa luasan  mangrove  pada  tahun  1992  sebesar 473,94  ha,  pada  tahun  2003  meningkat
menjadi  600,75  ha  sedangkan  pada  tahun 2017 menurun menjadi 391,57 ha (Gambar 3). Faktor  utama  penyebab  penurunan  luasan mangrove  antara  lain  penebangan  liar, faktor alam, perubahan fungsi lahan menjadi pertambakan dan perhotelan.  Menurut Eddy et  al. (2016),  kerusakan  ekosistem  mangrove yang  ada  di  seluruh  dunia  sebagian  besar disebabkan karena adanya kegiatan manusia.    Ditambahkan  menurut  Setyawan dan  Kusumo  (2006),  alih  fungsi  hutan mangrove menjadi tambak dengan hak milik perorangan maupun kelompok.
Penambahan luasan mangrove terjadi pada antara  tahun  1992  sampai  2003  hal  tersebut disebabkan  sedimentasi  yang  menumpuk  di pantai dan sudah ditumbuhi oleh mangrove.
Secara  keseluruhan  metode  ini  dapat menggambarkan  perubahan  secara  efektif serta  hasilnya  dapat  dipergunakan  untuk pemantauan  dan  perencanaan  ekosistem mangrove di suatu wilayah.
Hasil  klasifikasi  NDVI  untuk  klasifikasi kerapatan berdasarkan BAPLAN (Kehutanan) dengan kerapatna jarang nilai NDVI berkisar - 1 – 0,33 dan kerapatan sedang nilai NDVI 0,33 – 0,42 (Baplan, 2005) tersaji pada Gambar  4. Berdasarkan  hasil  analisis  diketahui  bahwa kerapatan  mangrove  di  Karimunjawa  masuk dalam kategori jarang hingga sedang hal ini mengacu  pada  kriteria  yang  dikeluarkan oleh  Baplan  (2005),  dominasi  kerapatan mangrove di Karimunjawa kategori jarang.
Gambar 1 . Lokasi Penelitian
Gambar 2. Area  studi  setelah  preprosesing  yaitu  vegetasi    dan  non  vegetasi.  a).  Citra  Landsat 1992,   b). Citra Landsat 2003 dan c) Citra Landsat 2017. Keterangan :
= Vegetasi, = non vegetasi (a)
(b)
(c)
(a) (b) (c) Gambar 3 .  Distribusi spasial ekosistem mangrove menggunakan citra Landsat 5,7,8 dari tahun 1992 -2017, a) 1992, b) 2003, c) 2017.  Keterangan :
= Vegetasi, = non vegetasi
(a) (b)
(c)
Gambar 4. NDVI kerapatan mangrove tahun 1992 (a), 2003 (b) dan 2017 (c)

## KESIMPULAN
Hasil  analisa  spasial  dengan  rentang  3 tahun  berbeda  didapatkan  perubahan adanya  penurunan  dan  penambahan luasan tahun 1992-2003 telah terjadi penambahan  luasan  sebesar  126,81  ha; tahun  1992-2017  terjadi  perubahan  luasan sebesar  82,37  ha,  tahun  2003–2017  terjadi perubahan  luasan  sebesar  209,18  ha. Kerapatan mangrove di Karimunjawa sebagian besar tergolong kategori kerapatan jarang  dengan  nilai  NDVI  antara    1-0,33.
Faktor  utama  penyebab  penurunan  luasan mangrove  antara  lain  penebangan  liar, factor alam, perubahan fungsi lahan menjadi pertambakan dan perhotelan. Penambahan luasan  mangrove  disebabkan  sedimentasi yang  menumpuk  di  pantai  dan  sudah ditumbuhi oleh mangrove.

## DAFTAR PUSTAKA
Blasco, F., Carayon, J.L. and Aizpuru, M., 2001.
World Mangrove Resources. Glomis Electronic Journal.
Cideciyan, A.V., Jacobson, S.G., Kemp, C.M.,
Knighton,  R.W.,  &  Nagel,  J.H.,  1992. Registration  of  High-Resolution  Images  of the  Retina,  Medical  Imaging  VI:  Image Processing, 1652:310– 322.
Eddy, S., M.R. Ridho, I. Iskandar, & A. Mulyana. 2016. Community-Based Mangrove Forests Conservation  for  Sustainable  Fisheries. J. Silvikultur Tropika. 7 (3) : 42 – 47
Europe Satelite Agency.2015.
https://earth.esa.int/web/sentinel/user- guides/sentinel-2-si/producttypes/level2a . Everitt,  J.H.,  Yang,  C.,  Sriharan,  S.  &  Judd, F.W.,  2008.  Using  high  resolution  satellite imagery  to  map  black  mangrove  on  the Texas  Gulf  Coast, J.  Coas.  Res., 24:1582-
1586.
Giri, C., Pengra, B., Zhu, Z., Singh, A. & Tieszen, L.L.,  2007.  Monitoring  mangrove  forest dynamics of the Sundarbans in Bangladesh and India using multi-temporal satellite  data  from  1973  to  2000. J.  Estuar.
Coas. Shelf Sci. 73:91e100.
Giri,  E.,  Ochieng,  L.L.,  Tieszen,  Z.,  Zhu,  A.  & Singh,  T.,  2011.  Global  Ecology  and Biogeography, Global Ecology and Biogeography, 20:154–159.
Huang,  C.,  Davis,  L.S.  and  J.R.G.,  2002.  An assessment of support vector machines for land  cover  classification,  International Journal of Remote Sensing, 23:725–749.
Ilman, M., Wibisono, I. T. C., & Suryadiputra, I. N.  N.  (2011).  Stateoftheartinformationon mangrove ecosystems in Indonesia. Bogor: Wetlands International–Indonesia
Programme.
Irons,  J.  R.,  Dwyer,  J.  L.,  &  Barsi,  J.  A.  (2012).
The  next  Landsat  satellite:  The  Landsat data continuity mission. Rem. Sens. Environ.
122:11–21.
Kamal,M., Stuart Phinn and Kasper Johansen.
2015.  Object-Based  Approach  for  Multi- Scale  Mangrove  Composition  Mapping Using  Multi-Resolution  Image  Datasets. Remote Sens. 7 (4):4753-4783.
Kamal,
M., Hartono, Pramaditya Wicaksono, Novi  Susetyo  Adi, Sanjiwana Arjasakusuma. 2016. Assessment Of Mangrove  Forest  Degradation  Through
Canopy  Fractional  Cover  In  Karimunjawa
Island, Central Java, Indonesia. Geoplanning . 3(2): 107-116. Kementerian Lingkungan Hidup dan
Kehutanan.  2016.  Statistik  Lingkungan Hidup. Jakarta: 382 P.
Kovacs,  J.,  Lu,  X.,  Flores-Verdugo,  F.,  Zhang, C.,  Flores  de  Santiago,  F.,  &  Jiao,  X.  2013.
Applications of ALOS PALSAR for monitoring  biophysical  parameters  of  a degraded  black  mangrove  (Avicennia germinans)  forest. J.  Photogram.  Rem.
Sens. 82:102–111. Kuenzer, C., Bluemel, A., Gebhardt, S., Quoc, T.  V.,  &  Dech,  S.  2011.  Remote  sensing  of mangrove  ecosystems:  A  review. Rem. Sens., 3,878–928.
Murdiyarso, D., Purbopuspito, J., Kauffman, J. B., Warren, M. W., Sasmito, S. D., Donato, D. C.,  &  Kurnianto,  S.  2015.  The  potential  of Indonesian  mangrove  forests  for  global climate change mitigation. Nature Climate Change, 5, 1089–1092.
Polidoro,  B.  A.,  Carpenter,  K.  E.,  Collins,  L.,
Duke,  N.  C.,  Ellison,  A.  M.,  Ellison,  J.C.,  & Koedam,  N.  E.  2010. The  loss  of  species: Mangrove  extinction  risk  and  geographic areas  of  global  concern.  PloS  One, 5,e10095.
Seto,  K.C.  &  Fragkias,  M.,  2007.  Mangrove conversion and aquaculture development in  Vietnam:  A  remote  sensing-based approach  for  evaluating  the  Ramsar Convention  on  Wetlands, J.  Global Environ. Change . 17:486-500. Setyawan,  A.D.  &  W.  Kusumo.  2006.
Permasalahan Konservasi Ekosistem Mangrove di Pesisir  Kabupaten Rembang,
Jawa  Tengah. J.  Biodiversitas .  7(2):159  – 163.
Suratman,  M.N.  2008. Carbon  sequestration potential  of  mangroves  in  southeast  Asia. Managing
forest ecosystems: The challenge  of  climate  change  (pp.  297– 315). Springer.
Vo,  Q.T.,  Oppelt,  N.,  Leinenkugel,  P.  & Kuenzer,  C.,  2013.  Remote  sensing  in mapping  mangrove  ecosystems  —  an object-based  approach. Remote  Sens.
5:183–201. DOI : 10.3390/rs5010183.