## Estimasi Tutupan Kanopi Berdasarkan NDVI dan Kondisi Tutupan Tajuk pada Ekosistem Mangrove Negeri Passo, Teluk Ambon Dalam
Janson Hans Pietersz 1 *, Rudhi Pribadi 2 , Reinhardus Pentury 1 , Raden Ario 2
1 Program Studi Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Pattimura
Jl. Chr. Soplanit, Teluk Ambon, Ambon, Maluku 97234, Indonesia
2 Departemen Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan,Universitas Diponegoro Jl. Prof. Jacub Rais, Tembalang, Semarang, Jawa Tengah 50275, Indonesia Email : jansonpietersz.1301@gmail.com

## Abstract

## Estimation of Canopy Cover Based on NDVI and Condition of Canopy Closure in the Mangrove Ecosystem of Passo Village, Inner Ambon Bay
Mangrove  canopy  cover  plays  an  important  role  in  maintaining  and  protecting  environmental  stability  in  coastal  areas, namely as a habitat for various terrestrial species and as protection from direct exposure to ultraviolet light on associated aquatic organisms. Mangrove canopy cover is important in protecting coastal areas from strong winds. This research aims to analyze the condition of the mangrove area, the condition of canopy cover based on the NDVI value and the percentage value of canopy closure, and the relationship between NDVI and percentage canopy closure. Sentinel-2B image data was processed  using  QGIS  3.28.13  and  ArcGIS  10.8  software.  Maximum  likelihood  classification  is  used  to  separate  mangrove delineation  from  other  objects,  and  an  accuracy  test  is  carried  out  using  a  confusion  matrix  to  test  the  accuracy  of  the classification  results.  Observations  were  determined  using  a  purposive  sampling  method,  and  canopy  closure  data  was collected using a simple hemispherical photography method. The condition of canopy cover was analyzed based on NDVI calculations  and  calculation  of  the  percentage  of  canopy  closure,  which  was  carried  out  using  image-j  software  and Microsoft  Excel  2010.  The  analysis  showed  that  ten  types  of  mangroves  included  seven  families  and  eight  genera  with  a mangrove area of 21.66 ha. 62.70% of the mangrove area has a canopy cover condition based on the NDVI value, which is very dense. Also, 50% of observation stations have a canopy cover condition based on the canopy cover percentage value, which is still classified as dense. The correlation between the NDVI value and the percentage value of mangrove canopy cover has a unidirectional relationship and a very strong relationship with a correlation coefficient r of 0.949.
Keywords: Mangrove, Canopy, NDVI, Hemispherical, Correlation

## Abstrak
Tutupan Kanopi mangrove sangat berperan penting dalam menjaga dan melindungi kestabilan lingkungan pada wilayah pesisir, yaitu sebagai habitat bagi berbagai macam spesies terestrial dan juga sebagai pelindung dari terpaan sinar ultraviolet secara langsung terhadap organisme perairan yang berasosiasi, tutupan kanopi mangrove juga sangat berperan penting dalam  menjaga  dan  melindungi  wilayah  pesisir  dari  terpaan  angin  kencang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis kondisi luasan mangrove, kondisi tutupan kanopi berdasarkan nilai NDVI dan nilai persentase tutupan tajuk mangrove, serta menganalisis  hubungan  NDVI  dan  persentase  tutupan  tajuk.  Pengolahan  data  citra  Sentinel-2B  dilakukan  dengan menggunakan software QGIS 3.28.13 dan ArcGIS 10.8. klasifikasi maximum likelihood digunakan untuk memisahkan delineasi mangrove dengan objek lainnya dan dilakukan uji akurasi dengan menggunakan confusion matrix untuk menguji keakuratan hasil  klasifikasi.  Penentuan  stasiun  pengamatan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode purposive  sampling serta pengambilan data tutupan tajuk dilakukan dengan menggunakan metode hemispherical photography sederhana. Kondisi tutupan  kanopi  dianalisis  berdasarkan  perhitungan  NDVI  dan  perhitungan  persentase  tutupan  tajuk  mangrove  yang dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  software  image-j  dan  Microsoft  Excel  2010.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa dapat ditemukan 10 jenis mangrove yang terdiri dari 7 famili dan 8 genera dengan luasan mangrove sebesar 21,66 ha.  62,70% luasan  mangrove  memiliki  Kondisi  tutupan  kanopi  berdasarkan  nilai  NDVI  tergolong  sangat  padat  dan  50%  stasiun pengamatan memiliki kondisi tutupan kanopi berdasarkan nilai persentase tutupan tajuk masih tergolong padat. Hubungan korelasi  antara  nilai  NDVI  dan  nilai  persentase  tutupan  tajuk  mangrove  memiliki  hubungan  korelasi  searah  dan  memiliki hubungan yang sangat kuat dengan koefisien korelasi r sebesar 0,949.
Kata kunci : Mangrove, Kanopi, NDVI, Hemispherical, Korelasi

## PENDAHULUAN
Ekosistem  mangrove  merupakan  salah  satu  ekosistem  penting  yang  berada  pada  wilayah pesisir.  Keberadaan  ekosistem  mangrove  pada  wilayah  pesisir  memiliki  peranan  yang  sangat
penting  bagi  kehidupan  manusia  dan  organisme  perairan  serta  terestrial.  Secara  tidak  langsung ekosistem  mangrove  sangat  berperan  penting  dalam  peningkatan  perekonomian  serta  nilai  gizi masyarakat  sekitar  dan  juga  sebagai  sumber  peningkatan  produktivitas  perairan.  Sedangkan peranan ekosistem mangrove secara langsung yaitu sebagai habitat dan tempat berlindung bagi berbagai  macam  organisme  perairan  dan  terestrial  yang  berasosiasi,  kemudian  ekosistem mangrove juga sangat berperan penting dalam menjaga dan melindungi area pesisir dari terpaan angin kencang dan gelomban besar (Karminarsih, 2007; Madiama et al ., 2016; Supriharyono, 2017).
Peranan  ekosistem  mangrove  juga  secara  nyata  masih  dapat  terlihat  dan  dirasakan  oleh lingkungan  pesisir,  laut  serta  masyarakat  di  Teluk  Ambon  Dalam.  Salah  satu  area  ekosistem mangrove yang berperan penting pada wilayah tersebut adalah ekosistem mangrove Negeri Passo. Pada ekosistem mangrove Negeri Passo masih dapat dijumpai empat spesies kepiting bakau yang sering dimanfaatkan oleh masyarakat sekitar (Siahainenia & Makatita, 2020), karena  habitat makan dari spesies kepiting bakau pada area tersebut masih didukung oleh kondisi tutupan mangrove yang masih baik (Tarumasely et al ., 2022). Sedangkan pada tutupan tajuk mangrove Negeri Passo sering dimanfaatkan oleh 11 jenis burung untuk dijadikan sebagai tempat berlindung dan berkembang biak (Puttileihalat et al ., 2020). Sehingga secara tidak langsung keberadaan ekosistem mangrove pada  wilayah  pesisir  di  Teluk  Ambon  Dalam  khususnya  ekosistem  mangrove  Negeri  Passo  perlu dijaga dan dilestarikan.
Keberadaan ekosistem mangrove Negeri Passo sampai saat ini juga tidak lepas dari berbagai macam ancaman dan tekanan yang diberikan dari berbagai bentuk aktivitas masyarakat di Pulau Ambon. Hal tersebut dapat terlihat jelas dari luasan ekosistem mangrove Negeri Passo berdasarkan hasil analisis citra satelit terus mengalami fluktuasi luasan sejak tahun 1999 sampai tahun 2020 (Rihulay &  Papilaya,  2022).  Sehingga  kegiatan  monitoring  terkait  perubahan  luasan  ekosistem  mangrove harus terus dilakukan dan kemudian perlu juga dikaji terkait kondisi tutupan kanopi mangrove agar dapat dijadikan sebagai dasar dalam pelaksanaan kegiatan konservasi mangrove di Negeri Passo kedepannya.  Berdasarkan  kajian  sebelumnya,  kondisi  tutupan  mangrove  di  pesisir  Teluk  Ambon Dalam dapat diketahui berdasarkan indeks NDVI (Alimudi et al ., 2023). Indeks NDVI merupakan salah satu  algoritma  indeks  vegetasi  yang  paling  populer  dan  sering  digunakan  untuk  menilai  tingkat kehijauan suatu vegetasi (Huang et al ., 2021; Safitri et al ., 2023). Namun hal ini tidak berarti bahwa penilaian dengan indeks NDVI dapat efektif secara universal karena setiap indeks vegetasi yang dianalisis  dengan  menggunakan  penginderaan  jauh  memiliki  hasil  interpretasi  yang  sangat dipengaruhi oleh efek atmosfer dan sensor (Huang et al ., 2021). Sehingga untuk menguji keakuratan hasil interpretasi tutupan mangrove berdasarkan indeks NDVI, maka dapat dipertimbangkan untuk menggunakan metode analisis tutupan mangrove dengan kajian yang berbeda seperti, metode hemispherical  photography sederhana.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  penelitian  ini  bertujuan untuk menganalisis kondisi terkini luasan mangrove di Negeri Passo, kemudian menganalisis kondisi tutupan  kanopi  mangrove  berdasarkan  Indeks  NDVI  dan  persentase  tutupan  tajuk  mangrove dengan metode hemispherical photography sederhana, serta juga untuk menganalisis hubungan korelasi  antara  hasil  nilai  indeks  NDVI  dengan  hasil  nilai  persentase  tutupan  tajuk  mangrove berdasarkan metode hemispherical photography sederhana.

## MATERI DAN METODE
Penelitian  ini  berlangsung  pada  bulan  Januari  2024  yang  bertempat  pada  ekosistem mangrove  Negeri  Passo,  Kota  Ambon,  Provinsi  Maluku.  Secara  astronomis  area  kajian  pada komunitas mangrove Negeri Passo berada pada posisi 128 o 14’ 25,26” - 128 o 14’ 57,71” BT dan 3 o 38’ 7,28” -  3 o 37’  59,13”  LS  (Gambar  1). Penelitian  ini  menggunakan  citra  Sentinel-2B  dengan  waktu akuisisi  1  Desember  2023.  Citra  yang  digunakan  merupakan  citra  yang  diunduh  melalui  situs https://dataspace.copernicus.eu/ dengan persentase tutupan awan pada citra <5 %. Citra sentinel- 2B  merupakan  citra  yang  dapat  memberikan  hasil  analisis  kondisi  vegetasi  mangrove  dengan resolusi  sebesar  10  m  (Belgiu  &  Csillik,  2018).  Apabila  dibandingkan  dengan  citra  resolusi  sedang lainnya,  citra  sentinel  2  dapat  memberikan  hasil  interpretasi  yang  dapat  menunjukkan  objek  di permukaan bumi khususnya ekosistem mangrove secara detail (Safitri et al ., 2023).
Pengambilan data tutupan mangrove berdasarkan nilai persentase tutupan tajuk dilakukan dengan  menggunakan  metode purposive  sampling yang  merupakan  Teknik  penentuan  sampel dengan  pertimbangan  tertentu  (Sugiyono,  2013).  Metode  ini  diaplikasikan  dengan  menentukan stasiun pengamatan secara acak pada ekosistem mangrove Negeri Passo berdasarkan nilai pixel kelas  hasil  klasifikasi  tutupan  mangrove  menurut  indeks  kerapatan  mangrove.    Kemudian  pada setiap stasiun pengamatan akan dibentuk petak pengamatan dengan ukuran 10x10 m dan pada setiap petak pengamatan tersebut dilakukan pengambilan data tutupan tajuk mangrove dengan menggunakan metode hemispherical photography sederhana (Jennings et al ., 1999; Dharmawan et  al .,  2020;  Dharmawan,  2020).  Metode  tersebut  diaplikasikan  dengan  mengambil  foto  tutupan kanopi mangrove ke arah langit dengan menggunakan kamera handphone yang memiliki resolusi kamera  >5  megapixel.  Pengambilan  foto  tutupan  tajuk  mangrove  di  setiap  petak  pengamatan dilakukan sebanyak 9 pengulangan Gambar 2). Proses pencarian stasiun pengamatan dilakukan dengan bantuan GPS Garmin 62s.
Pemrosesan data citra adapun aplikasi yang digunakan yaitu QGIS 3.28.13 dan ArcGIS 10.8. Pemrosesan  data  citra  diawali  dengan  melakukan  koreksi  atmosferik,  proses  tersebut  bertujuan untuk mengurangi objek gelap pada citra yang dilakukan dengan bantuan prosesor DOS 1 pada plugin klasifikasi semi-otomatis untuk QGIS (Valdivieso-Ros et al ., 2021). Selanjutnya dilakukan proses komposit  band  dengan  menggunakan  kombinasi  kanal  RGB  8114  yang  dilakukan  agar  dapat membedakan  deliniasi  mangrove  dengan  objek  lainnya.  Kombinasi  kanal  tersebut  sangat  baik digunakan dikarenakan dapat membantu dalam proses klasifikasi, sehingga hasil perbedaan seluruh
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian
kelas  akan  mudah  untuk  dipisahkan  (Adinegoro et  al .,  2023).    Kemudian  pada  proses  klasifikasi multispektral digunakan metode maximum likelihood yang merupakan metode klasifikasi terbimbing untuk menentukan distribusi pixel berdasarkan kelasnya (Ahmad & Quegan, 2012; Miranda et al ., 2018). Uji akurasi hasil klasifikasi dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dengan membuat checkpoint kesesuaian objek hasil klasifikasi terhadap objek uji (Simamora et al ., 2015). Hasil klasifikasi yang telah dilakukan uji akurasi kemudian dilakukan proses clip terhadap polygon mangrove untuk diketahui luasannya dan sebagai data acuan dalam analisis lanjutan terkait sebaran kondisi tutupan tajuk mangrove (Gambar 3).
Kondisi  tutupan  kanopi  berdasarkan  nilai  kerapatan  mangrove  dianalisis  dengan menggunakan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) yang memiliki nilai berkisar dari 0-1 (Hanan et al ., 2020; Dharmawan et al ., 2020).  Pada proses analisis NDVI citra yang digunakan telah melalui proses koreksi atmosferik sehingga dapat memberikan hasil perhitungan yang lebih akurat. Hasil  perhitungan  NDVI  sangat  dipengaruhi  oleh  faktor  atmosfer,  tanah  dan  komponen  piksel sehingga pola perilaku pada analisis NDVI akan menjadi rumit karena respon spektral dari kedua pita  spektral  yang  digunakan  tidak  memiliki  respon  yang  sama  terhadap  faktor-faktor  tersebut (Huang et al ., 2021).  Persamaan yang digunakan dalam menganalisis NDVI yaitu  menurut Tucker (1979), sebagai berikut:

## NDVI= NIR-Red NIR+Red
Data  foto  penutupan  tajuk  mangrove  dilakukan  analisa  lanjutan  dengan  menggunakan aplikasi Image-J dan Microsoft Excel 2010 (Dharmawan et al , 2020; (Dharmawan, 2020).  Analisis foto tutupan tajuk mangrove dilakukan untuk mengetahui berapa persentase jumlah pixel tutupan daun dan  ranting  terhadap  pixel  langit.  Kemudian  dalam  menentukan  kondisi  tutupan  kanopi berdasarkan tutupan tajuk mangrove di nilai berdasarkan kriteria baku mutu kerusakan mangrove menurut Keputusan Menteri Lingkungan Hidup No 201 (2004), yaitu kondisi tutupan tajuk mangrove yang tergolong sangat padat memiliki tutupan kanopi ≥ 75 %, sedang ≥ 50 % - < 75 dan kondisi jarang dengan kondisi tutupan kanopi mangrove < 50%.
Gambar 3. Bagan Alir Proses Klasifikasi dan Analisis NDVI Mangrove Negeri Passo
Citra Sentinel – 2B Koreksi Atmosferik
Composite Band (8A, 11, 4)
Klasifikasi Multispektral Maximum Likelihood Analisis NDVI NDVI Value
Uji Akurasi Confusion Matrix
Hasil Klasifikasi Hasil Clip Polygon Mangrove Passo Sebaran Kondisi
Tutupan mangrove Passo
Kemudian untuk mengetahui hubungan antara nilai NDVI dan nilai persentase tutupan tajuk, maka dianalisis dengan melakukan uji korelasi pearson (Bivariate) (Samuels & Gilchrist, 2014; Schober & Schwarte, 2018). Proses uji korelasi pearson dilakukan dengan menggunakan bantuan aplikasi IBM SPSS Statistic 26. Hubungan korelasi memiliki nilai berkisar antara 0-1 dan apabila bernilai positif maka hubungan kedua parameter memiliki hubungan yang searah dan apabila nilai korelasinya bernilai negatif maka kedua parameter memiliki hubungan yang berlawanan (Ananda & Fadhli, 2018) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil interpretasi pola sebaran mangrove di Negeri Passo dengan melakukan Kombinasi band 8-11-4  (Near  Infrared,  Shortwave  Infrared,  Red)  dapat  menunjukkan  hasil  yang  jelas  dalam membedakan  delineasi  mangrove  terhadap  delineasi  vegetasi  hutan,  non-vegetasi  dan  lahan terbangun.  Hasil  komposit  menunjukkan  bahwa  delineasi  mangrove  memiliki  warna  merah  agak gelap, non-vegetasi memiliki warna putih dan biru, lahan terbangun memiliki warna putih kehijauan serta hijau, dan kemudian vegetasi hutan memiliki warna orange (Gambar 4). Perbedaan warna antara delineasi mangrove yang memiliki warna yang agak gelap dengan delineasi vegetasi hutan yang berwarna agak terang disebabkan karena mangrove merupakan kelompok tumbuhan yang hidup pada area yang selalu tergenang oleh air sehingga mengakibatkan daun mangrove memiliki kandungan  air  yang  cukup  banyak  apabila  dibandingkan  dengan  tumbuhan  terestrial.  Menurut Adinegoro et al (2023), band NIR dapat mendeteksi vegetasi sebagai warna merah dikarenakan kanal  inframerah  dekat  memiliki  pantulan  nilai  spektral  tinggi  karena  spektrum  merah  lebih menyerap  banyak  energi  untuk  fotosintesis  pada  daun,  kemudian  band  SWIR  dapat  mendeteksi objek tanah yang berwarna Putih dan hijau, Sedangkan band Red dapat mendeteksi objek yang ditangkap berupa air, objek air pada sinar tampak lebih menyerap energi elektromagnetik yang dipancarkan dan karena air menyerap spektrum biru dan merah sehingga warnanya menjadi agak gelap.
Dari  hasil  komposit  band  kemudian  dilakukan  proses  klasifikasi  yang  dapat  menghasilkan empat kelas objek yaitu non-vegetasi, area terbangun, mangrove dan vegetasi hutan (Gambar 4). Kemudian untuk mengetahui kelayakan hasil klasifikasi tersebut, maka dilakukan uji akurasi terhadap hasil klasifikasi tersebut. Pada proses uji akurasi digunakan 104 check point untuk menguji kesesuaian objek  hasil  klasifikasi  dengan  objek  sebenarnya.    Berdasarkan  uji  akurasi  maka  dapat  diketahui bahwa,  hasil  klasifikasi  sangat  bagus  dan  sesuai,  serta  layak  digunakan  untuk  menggambarkan kondisi lapangan dengan nilai overall accuracy sebesar 96% dan nilai kappa accuracy sebesar 94% (Tabel 1).
Gambar 4 . Hasil Komposit Band (8 11 4) dan Hasil Klasifikasi serta Uji Akurasi

## Tabel 1. Matriks Hasil Uji Akurasi
Class Value User Accuracy Producer Accuracy Overall Accuracy Kappa Accuracy Non-Vegetasi 87% 100% 96% 94% Area Terbangun 94% 97% Mangrove 100% 100% Vegetasi Hutan 100% 93%
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  citra  Sentinel-2B  perekaman  pada  tanggal  1  Desember  2023 dapat diketahui bahwa, luasan ekosistem mangrove di Negeri Passo memiliki luas sebesar 21,66 ha. Luasan  mangrove  tersebut  mengalami  penurunan  luasan  apabila  dibandingkan  dengan  kondisi luasan  mangrove  di  tahun-tahun  sebelumnya.  Menurut  (Rihulay  &  Papilaya,  2022)  Kondisi  luasan mangrove Negeri Passo pada tahun 2020 berdasarkan hasil klasifikasi menggunakan citra Landsat 8 OLI memiliki luas sebesar 23,32 ha. Sedangkan secara keseluruhan luasan mangrove pada wilayah pesisir di Teluk Ambon Dalam berdasarkan hasil klasifikasi citra Sentinel-2B tahun 2023 memiliki luas sebesar  44,25  ha  (Alimudi et  al .,  2023).  Sehingga  dapat  dijelaskan  bahwa  ekosistem  mangrove Negeri  Passo  saat  ini  merupakan  ekosistem  mangrove  pada  wilayah  pesisir  Teluk  Ambon  Dalam yang memiliki luasan cukup besar dengan persentase luasan sebesar 48,94 %.  Menurunnya luasan hutan mangrove pada wilayah pesisir di Teluk Ambon Dalam dikarenakan rusaknya sebagian area hutan mangrove yang disebabkan oleh aktivitas pencemaran dan telah terjadinya alih fungsi lahan (Alimudi et al ., 2023).
Ekosistem mangrove Negeri Passo memiliki nilai rentang NDVI antara 0,06 – 0,51 (Gambar 5). Hasil analisis NDVI dari berbagai macam citra akan memiliki rentan kelas yang berbeda, sedangkan citra sentinel-2 untuk tutupan hutan akan berada pada rentang 0 – 0,8 (Huang et al ., 2021).  Dari hasil rentang kelas maka kondisi tutupan mangrove berdasarkan nilai NDVI di Negeri Passo dapat dikelompokan  menjadi  empat  kelas,  yaitu:  kelas  dengan  kondisi  tutupan  jarang,  kondisi  sedang, kondisi padat dan kelas dengan kondisi tutupan sangat padat. Kemudian berdasarkan kelas kondisi NDVI  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  kondisi  mangrove  Negeri  Passo  memiliki  62,70%  luasan mangrove yang tergolong dalam kondisi sangat padat, 32,46% luasan mangrove yang tergolong padat, 4,29% luasan yang tergolong sedang dan 0,55% tergolong dalam kondisi jarang (Tabel  2). Kondisi  tutupan  mangrove  berdasarkan  Indeks  kerapatan  NDVI  di  Negeri  Passo  yang  masih didominasi  oleh  kondisi  yang  tergolong  sangat  padat  dan  padat  ini,  masih  sesuai  dengan  hasil pengamatan menurut Alimudi et al (2023), bahwa kondisi tutupan mangrove berdasarkan indeks NDVI secara keseluruhan pada ekosistem mangrove di pesisir Teluk Ambon Dalam masih didominasi oleh  kelas  dengan  kondisi  yang  tergolong  sangat  padat  dan  padat.  NDVI  adalah  indeks  paling populer yang digunakan untuk menilai suatu kondisi vegetasi, tetapi tidak berarti bahwa penilaian tersebut efektif secara universal. Perlu dicatat bahwa setiap indeks vegetasi memiliki efek atmosfer dan  sensor,  sehingga  juga  memiliki  efek  variabilitas  yang  tinggi  (Huang et  al .,  2021).  Apabila penilaian  NDVI  tidak  dapat  memberikan  hasil  yang  baik,  maka  perlu  mempertimbangkan  untuk menggunakan metode penilaian vegetasi lainnya.
Komposisi dan sebaran mangrove dikaji berdasarkan jenis mangrove yang ditemukan pada setiap  stasiun  pengamatan.  Penentuan  stasiun  pengamatan  ditentukan  berdasarkan  kelas  NDVI yang telah dianalisis, yaitu: jarang (J), sedang (S), padat (P),  dan sangat padat (SP).  Penentuan stasiun pengamatan di setiap kelas NDVI dilakukan dengan jumlah pengulangan sebanyak 5 kali yang terdiri dari stasiun J1, J2, J3, J4, J5, S1, S2, S3, S4, S5, P1, P2, P3, P4, P5, SP1, SP2, SP3, SP4, dan SP5 (Gambar 5).
Komposisi jenis mangrove pada seluruh stasiun pengamatan di ekosistem mangrove Negeri Passo dapat ditemukan 10 jenis mangrove yang terdiri atas 7 famili dan 8 genera (Tabel  3). Jenis mangrove  yang  ditemukan  terdiri  atas Nypa  fruticans,  Camptostemon  schultzii,  Aegiceras corniculatum,  Acrostichum  aureum,  Bruguiera  parviflora,  Rhizophora  apiculata,  Rhizophora
mucronata, Scyphiphora hydrophyllacea, Sonneratia alba dan Sonneratia caseolaris (Gambar 6) . Dari seluruh jenis mangrove yang ditemukan, hanya jenis mangrove dari famili Rhizophoraceae yang memiliki  jumlah  jenis  yang  paling  banyak  ditemukan  sebanyak  tiga  jenis,  yaitu B.  parviflora,  R. apiculata dan R. mucronata (Tabel 3). Berdasarkan kajian menurut Kaimuddin et al (2023), terdapat enam jenis mangrove yang ditemukan pada ekosistem mangrove Negeri Passo dengan empat jenis yang  sama  yaitu A.  corniculatum,  R.  apiculata,  R.  mucronata dan S.  alba. Sedangkan  menurut Wakano  &  Ukaratalo  (2022),  ekosistem  mangrove  Negeri  Passo  dapat  ditemukan  sebelas  jenis mangrove  dengan  enam  jenis  mangrove  yang  sama,  yaitu: A.  aureum,  A.  corniculatum,  B. parviflora, C. schultzii, R. apiculata dan S. Alba .
Kehadiran jenis mangrove yang paling banyak ditemukan terdapat pada stasiun SP4 yang memiliki kehadiran jenis mangrove sebanyak enam jenis, yaitu R. apiculata, C. schultzii, B. parviflora, R.  mucronata,  N.  fruticans  dan  S.  alba .  Kemudian  pada  stasiun  pengamatan  P5  juga  dapat ditemukan sebanyak lima jenis dan pada stasiun S5 serta J4 dapat ditemukan empat jenis mangrove (Tabel 4). Apabila dikaji berdasarkan jenis mangrove maka dapat diketahui bahwa, Jenis mangrove yang  paling  mendominasi  pada  seluruh  petak  pengamatan  adalah  jenis S.  alba yang  dapat ditemukan pada 19 stasiun pengamatan dan R. apiculata yang dapat ditemukan pada 13 stasiun pengamatan. Sedangkan jenis mangrove yang memiliki penyebaran paling sedikit dimiliki oleh jenis S. caseolaris, S. hydrophyllacea dan A. aureum yang setiap jenisnya hanya ditemukan pada satu stasiun pengamatan.

## Tabel 2. Kondisi Tutupan Mangrove Berdasarkan NDVI
NDVI Tutupan Mangrove Luas (ha) Persentase% 0-0.17 Jarang 0.12 0.55 0.17-0.28 Sedang 0.93 4.29 0.28-0.39 Padat 7.03 32.46 0.39-0.51 Sangat Padat 13.58 62.70 Jumlah 21.66 100
Gambar 5. Sebaran kondisi NDVI dan Stasiun Pengamatan di Ekosistem Mangrove Negeri Passo

## Tabel 3. Komposisi Jenis Mangrove yang Ditemukan Pada Petak Pengamatan
Famili Genus Jenis Kode Jenis Arecaceae Nypa Nypa fruticans Wurmb. NF Bombacaceae Camptostemon Camptostemon schultzii Master CS Myrsinaceae Aegiceras Aegiceras corniculatum (L.) Blanco AC Pteridaceae Acrostichum Acrostichum aureum Linn. AA Rhizophoraceae Bruguiera Bruguiera parviflora (Roxb.) W. & A. ex Griff. BP Rhizophora Rhizophora apiculata Bl. RA Rhizophora mucronata Lmk. RM Rubiaceae Scyphiphora Scyphiphora hydrophyllacea Gaertn. F. SH Sonneratiaceae Sonneratia Sonneratia alba J. E. Smith SA Sonneratia caseolaris (L.) Engl. SC
Gambar 6. Gambaran Jenis-Jenis Mangrove yang Ditemukan
Kondisi  tutupan tajuk  mangrove di  Negeri  Passo masih dalam kondisi  baik dengan stasiun pengamatan yang memiliki kondisi yang tergolong jarang terdapat pada lima stasiun pengamatan, kemudian stasiun yang tergolong sedang terdapat juga pada lima stasiun pengamatan dan stasiun pengamatan yang tergolong padat terdapat pada sepuluh stasiun (Tabel 4). Kondisi tutupan tajuk dengan nilai persentase tutupan tertinggi terdapat pada stasiun pengamatan SP2 sebesar 90,01 ± 2,13 % dan nilai persentase tutupan tajuk terendah terdapat pada stasiun J1 sebesar 41,43 ± 15,91 %.
Tinggi dan rendahnya nilai persentase tutupan tajuk pada suatu area sangat dipengaruhi oleh  berbagai  faktor  salah  satunya  yaitu  kehadiran  jenis  mangrove.  Terlihat  pada  stasiun pengamatan  yang  memiliki  kondisi  tutupan  tajuk  mangrove  yang  tergolong  jarang  dan  sedang didominasi  oleh  jenis S.  alba dan  stasiun  pengamatan  yang  memiliki  kondisi  tutupan  tajuk  yang padat didominasi oleh jenis R. apiculata , B. parviflora dan S. caseolaris . Hal sama dapat terlihat pada
stasiun  pengamatan  yang  didominasi  oleh  jenis R.  apiculata pada  ekosistem  mangrove  Desa Betahwalang Kabupaten Demak memiliki kondisi tutupan tajuk yang tergolong padat (Purnama et al .,  2020).  Kemudian  kondisi  yang  sama  juga  terdapat  pada  ekosistem  mangrove  Desa  Waiheru Teluk Ambon Dalam yang memiliki stasiun pengamatan yang didominasi oleh jenis R. apiculata dan B. parviflora memiliki kondisi tutupan tajuk yang tergolong padat, sedangkan stasiun pengamatan yang didominasi oleh jenis S. alba memiliki kondisi persentase tutupan tajuk yang tergolong jarang dan sedang (Pietersz & Pentury, 2023).  Stasiun pengamatan yang didominasi oleh jenis S. alba pada ekosistem mangrove pulau Middleburg-Miossu Papua Barat juga memiliki kondisi tutupan tajuk yang tergolong jarang (Nurdiansah & Dharmawan, 2021). Kondisi tutupan tajuk yang tergolong sedang juga  terdapat  pada  area  ekosistem  mangrove  Negeri  Tial  Kabupaten  Maluku  Tengah  yang didominasi oleh jenis S. alba (Pentury et al ., 2020). Karakteristik pertumbuhan dari jenis S. alba yang unik  dengan  tipe  perakaran  yang  sangat  dominan  pada  suatu  area  pertumbuhan  sehingga pertumbuhan dari jenis ini cenderung memiliki jarak pertumbuhan antara satu pohon dengan pohon lainnya sehingga tidak memungkinkan ditumbuhi oleh individu pancang disekitarnya (Nurdiansah & Dharmawan,  2021;  Pietersz  &  Pentury,  2023).  Jenis  mangrove  tersebut  juga  memiliki  karakteristik pohon  yang  besar  dengan  pertumbuhan  daun  pada  setiap  ranting  yang  juga  jarang  sehingga memungkinkan tutupan tajuk dari jenis ini memiliki kondisi yang jarang dan sedang. Berbeda halnya dengan jenis R. apiculata yang memiliki pertumbuhan antara satu individu dengan individu lainnya yang sangat rapat dan memiliki karakteristik ukuran daun yang besar dengan pertumbuhan daun pada setiap ranting yang lebat.  Penilaian tutupan tajuk yang dilakukan terhadap tumbuhan yang memiliki karakteristik daun yang lebar dan kecil dapat memberikan hasil interpretasi yang berbeda juga (Twedt et al ., 2015).
Hubungan antara nilai NDVI dengan persentase tutupan tajuk pada ekosistem mangrove di Negeri Passo menunjukan bahwa, nilai hubungan kedua variabel tersebut memiliki nilai signifikansi <0,05  dengan  koefisien  korelasi  (r)  sebesar  0,949  (Gambar  7).  Sehingga  dapat  dijelaskan  bahwa kedua variabel tersebut memiliki hubungan korelasi yang sangat kuat dan tergolong dalam korelasi
Tabel 4. Kondisi Tutupan Tajuk dan Kehadiran Jenis Mangrove
Stasiun Tutupan Tajuk (%) Kriteria Kehadiran Jenis J1 41,43 ± 15,91 Jarang SA J2 47,88 ± 1,21 Jarang SA J3 38,44 ± 18,48 Jarang SA; RA; AC J4 43,60 ± 9,99 Jarang SA; AC; BP; RA J5 44,16 ± 15,08 Jarang SA S1 53,85 ± 7,97 Sedang SA S2 60,08 ± 4,36 Sedang SA S3 52,15 ± 14,02 Sedang SA; RA S4 61,81 ± 5,60 Sedang SA S5 54,67 ± 12,68 Sedang SA; CS; RA; NF P1 79,76 ± 5,08 Padat RA; RM; SA P2 82,06 ± 5,95 Padat RA; SA P3 84,29 ± 3,87 Padat BP; RA; SA P4 77,04 ± 3,50 Padat RA; SA P5 82,23 ± 3,53 Padat RA; BP; CS; NF; SA SP1 89,23 ± 2,26 Padat RA; SA SP2 90,01 ± 2,13 Padat RA; SA SP3 81,66 ± 7,46 Padat RA; SA SP4 87,17 ± 2,08 Padat RA; CS; RM; BP; NF; SA SP5 85,80 ± 2,95 Padat SC; NF; SH; AA
Gambar 7. Grafik Korelasi NDVI dan Tutupan Tajuk ( Hemispherical Photography )
searah.  Hubungan  korelasi  tersebut  sesuai  juga  dengan  penelitian  pada  ekosistem  mangrove Jerowaru Lombok Timur Nusa Tenggara Barat yang menggunakan citra sentinel-2A yang memiliki hubungan korelasi sangat kuat antara nilai NDVI dan tutupan tajuk mangrove  (Umarhadi & Syarif, 2018). Hubungan korelasi yang sangat kuat antara kedua variabel tersebut juga dapat ditemukan pada  kajian  di  ekosistem  mangrove  Pulau  Sebatik  Kalimantan  Utara  yang  menggunakan  citra Landsat  8  OLI  dan  Spot  6  (Hendrawan et  al .,  2018).  Kajian  di  ekosistem  mangrove  Pantai  Mekar Kecamatan Muara Gembong Jawa Barat juga menunjukkan hubungan korelasi yang sangat kuat antara  kedua  variabel  tersebut  dengan  menggunakan  citra  Sentinel-2A  (Hanan et  al .,  2020). Kemudian  pada  kajian  di  ekosistem  mangrove  Bolaang  Mongondow  Timur  Sulawesi  Utara  yang menggunakan citra Landsat 8 OLI juga menunjukan hubungan korelasi yang sangat kuat antara kedua variabel tersebut (Patty et al ., 2022).
Berdasarkan  kajian-kajian  tersebut  maka  dapat  dikatakan  bahwa,  dalam  menentukan tutupan kanopi mangrove di suatu area dapat dianalisis menggunakan perhitungan nilai NDVI atau dengan  menggunakan  perhitungan  nilai  persentase  tutupan  tajuk  yang  dianalisis  dengan menggunakan  metode hemispherical  photography sederhana.  Kedepannya  kedua  metode  ini sangat baik digunakan secara bersamaan dalam mengestimasi tutupan kanopi mangrove di suatu area.  Apabila  melihat  kembali  bahwa  hasil  penilaian  tutupan  kanopi  berdasarkan  NDVI  sangat dipengaruhi  oleh  efek  atmosfer  dan  kemampuan  sensor  yang  dimiliki  dari  setiap  satelit,  maka sebaiknya  perlu  dilakukan  uji  validasi  terhadap  hasil  analisis  NDVI  tersebut  yang  dibandingkan dengan  hasil  analisis  tutupan  tajuk  yang  menggunakan  metode hemispherical  photography sederhana.  Perpaduan  kedua  metode  ini  juga  dapat  memberikan  hasil  yang  akurat  terhadap penyebab yang membuat tutupan kanopi suatu area tergolong jarang, sehingga dapat membantu dalam menentukan strategi pengelolaan mangrove yang lebih baik dan tepat. Sehingga dapat dikatakan  bahwa,  berdasarkan  hasil  uji  korelasi  tersebut  maka  hasil  interpretasi  kondisi  tutupan mangrove  berdasarkan  indeks  NDVI  pada  ekosistem  mangrove  Negeri  Passo  sangat  layak digunakan sebagai dasar pengelolaan mangrove di Teluk Ambon Dalam.

## KESIMPULAN
Ekosistem  mangrove  Negeri  Passo  memiliki  luas  sebesar  21,66  ha  dengan  jenis  mangrove yang mendominasi pada setiap petak pengamatan yaitu S. alba dan R. apiculata .  62,70% luasan mangrove memiliki Kondisi tutupan kanopi berdasarkan nilai NDVI tergolong sangat padat dan 50%
stasiun  pengamatan  memiliki  kondisi  tutupan  kanopi  berdasarkan  nilai  persentase  tutupan  tajuk masih  tergolong  padat.  Hubungan  korelasi  antara  nilai  NDVI  dan  nilai  persentase  tutupan  tajuk mangrove  memiliki  hubungan  korelasi  searah  dan  memiliki  hubungan  yang  sangat  kuat  dengan koefisien korelasi r sebesar 0,949.

## DAFTAR PUSTAKA
Adinegoro, R.D.S., Putra, I.D.N.N., & Putra, I.N.G. (2023). Pemetaan Perubahan Luasan Mangrove Menggunakan Citra Sentinel-2A Pasca Kematian Massal Mangrove di Denpasar-Bali. Journal of Marine and Aquatic Sciences , 8 (1), p.66. doi:10.24843/jmas.2022.v08.i01.p08
Ahmad,  A., & Quegan,  S. (2012). Analysis  of  Maximum  Likelihood Classification on  Multispectral Data. Applied Mathematical Sciences , 6 (129), 6425 – 6436.
Alimudi, S., Ohiwal, M., Ainun, N.P., Kaliky, B., Nurlette, H., & Wahidin, L.O. (2023). Deteksi Perubahan Luasan Mangrove Teluk Ambon dalam Menggunakan Citra Satelit Multitemporal. Jurnal Laot Ilmu Kelautan , 5 (2), 193 – 203. doi:10.35308/jlik.v5i2.8436 Ananda, R., & Fadhli, M. (2018). Statistik Pendidikan Teori dan Praktik Dalam Pendidikan (S. Saleh, Ed.; 1st ed., Vol. 1). CV. Widya Puspita.
Belgiu, M., & Csillik, O. (2018). Sentinel-2 cropland mapping using pixel-based and object-based time-weighted dynamic time warping analysis. Remote Sensing of Environment , 204 , 509 – 523. doi:10.1016/j.rse.2017.10.005
Dharmawan,  I.  W.  E.  (2020). Hemispherical  Photography  Analisis  Persentase  Tutupan  Kanopi Komunitas Mangrove . Nas Media Pustaka. https://www.researchgate.net/publication/350671870 Dharmawan, I.W.E., Suryarso, Ulumuddin, Y.I., Prayudha, B., & Pramudji. (2020). Panduan Monitoring Struktur Komunitas Mangrove di Indonesia (1st ed.). PT Media Sains Nasional.
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, S.B. (2018). Studi Kerapatan dan Perubahan Tutupan Mangrove Menggunakan  Citra  Satelit  di  Pulau  Sebatik  Kalimantan  Utara. Jurnal  Ilmu  Dan  Teknologi Kelautan Tropis , 10 (1), 99 – 109. doi:10.29244/jitkt.v10i1.18595
Huang, S., Tang, L., Hupy, J. P., Wang, Y., & Shao, G. (2021). A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing. Journal of Forestry Research , 32 (1), 1 – 6. doi:10.1007/s11676-020-01155-1
Jennings,  S.  B.,  Brown,  N.  D.,  &  Sheil,  D.  (1999).  Assessing  forest  canopies  and  understorey illumination: Canopy closure, canopy cover and other measures. Forestry , 72 (1), 59 – 73. doi: 10.1093/forestry/72.1.59
Kaimuddin, M.I., Kusmana, C., & Setiawan, Y. (2023). Vegetation structure, biomass, and carbon of Mangrove  Forests  in  Ambon  Bay,  Maluku,  Indonesia. Journal  of  Natural  Resources  and Environmental Management , 13 (4), 710 – 722. doi:10.29244/jpsl.13.4.710-722
Karminarsih,  E.  (2007).  Pemanfaatan  Ekosistem  Mangrove  bagi  Minimasi  Dampak  Bencana  di Wilayah Pesisir. Jurnal Manajemen Hutan Tropik , 13 (3), 182 – 187.
Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup  No  201  Tahun  2004  Tentang  Kriteria  Baku  Dan  Pedoman Penentuan Kerusakan Mangrove, Republik Indonesia.
Madiama, S., Muryani, C., & Santoso, S. (2016). Kajian Perubahan Luas Dan Pemanfaatan Serta Persepsi  Masyarakat  Terhadap  Pelestarian  Hutan  Mangrove  Di  Kecamatan  Teluk  Ambon Baguala. Jurnal GeoEco , 2 (2), 170 – 183.
Miranda,  E.,  Mutiara,  A.  B.,  Ernastuti,  &  Wibowo,  W.C.  (2018).  Classification  of  Land  Cover  from Sentinel-2 Imagery Using Supervised Classification Technique (Preliminary Study). Proceedings of  2018  International  Conference  on  Information  Management  and  Technology,  ICIMTech , 69 – 74. doi:10.1109/ICIMTech.2018.8528122
Nurdiansah, D., & Dharmawan, I.W.E. (2021). Struktur Dan Kondisi Kesehatan Komunitas Mangrove Di Pulau Middleburg-Miossu, Papua Barat. Jurnal Ilmu Dan Teknologi Kelautan Tropis , 13 (1), 81 – 96. doi:10.29244/jitkt.v13i1.34484
Patty, S.I., Nurdiansah, D., Rizqi, M. P., & Huwae, R. (2022). Analisis Sebaran dan Kerapatan Vegetasi Mangrove  Menggunakan  Citra  Landsat  8  di  Bolaang  Mongondow  Timur,  Sulawesi  Utara. Jurnal Ilmiah Platax , 10 (2), 251 – 260. doi:10.35800/jip.v10i2.40841
Pentury, R., Pietersz, J.H., Tuapattinaja, M.A., Pello, F.S., Huliselan, N.V, Hulopi, M., & Ch Tupan, I.
(2020). Potensi Komunitas Mangrove Pantai Tial Kabupaten Maluku Tengah. Jurnal Triton , 16 (2),
1 – 8. doi:10.30598/TRITONvol16issue2page1-8
Pietersz,  J.H.,  &  Pentury,  R.  (2023).  Mangrove  Distribution  and  Estimation  of  Canopy  Closure Condition:  Employing  the  Simple  Hemispherical  Photography  Method  within  the  Mangrove Community of Waiheru
Village. Jurnal Harpodon
Borneo , 16 (1), 45 – 57. doi:10.35334/harpodon.v16i1.3517
Purnama,  M.,  Pribadi,  R.,  &  Soenardjo,  N.  (2020).  Analisa  Tutupan  Kanopi  Mangrove  Dengan Metode  Hemispherical  Photography  di  Desa  Betahwalang,  Kabupaten  Demak. Journal  of Marine Research , 9 (3), 317 – 325. doi:10.14710/jmr.v9i3.27577
Puttileihalat, M.M.S., Tuhumury, & Hitipeuw, J.C. (2020). Keanekaragaman Jenis Satwa Burung di Areal Mangrove Desa Passo Kecamatan Teluk Ambon Baguala Kota Ambon. MAKILA: Jurnal Penelitian Kehutanan , 14 (2), 126 – 134. doi : 10.30598/makila.v14i2. 2892
Rihulay, T.D., & Papilaya, F.S. (2022). Analisa Perubahan Luas Tutupan Lahan Mangrove di Teluk Ambon Dalam Menggunakan OBIA. Journal of Information System, Graphics, Hospitality and Technology , 4 (01), 7 – 12. doi:10.37823/insight.v4i01.183
Safitri,  F.,  Adrianto,  L.,  &  Nurjaya,  I.W.  (2023).  Pemetaan  Kerapatan  Ekosistem  Mangrove Menggunakan  Analisis  Normalized  Difference  Vegetation  Index  di  Pesisir  Kota  Semarang. Jurnal Kelautan Tropis , 26 (2), 399-406. doi:10.14710/jkt.v26i2.18173
Samuels, P., & Gilchrist, M. (2014). Pearson Correlation. Affiliation: Birmingham City University . Schober, P., & Schwarte, L.A. (2018). Correlation coefficients: Appropriate use and interpretation. Anesthesia and Analgesia , 126 (5), 1763 – 1768. doi:10.1213/ANE.0000000000002864
Siahainenia, L., & Makatita, M. (2020). Aspek Bioekologi Sebagai Dasar Pengelolaan Sumberdaya Kepiting  Bakau  (Scylla  spp.)  Pada  Ekosistem  Mangrove  Passo. Triton:  Jurnal  Manajemen Sumberdaya Perairan , 16 (1), 8 – 18. doi:10.30598/tritonvol16issue1page8-18
Simamora,  F.B.M.,  Sasmito,  B.,  &  Hani’ah.  (2015).  Kajian  Metode  Segmentasi  Untuk  Identifikasi Tutupan Lahan Dan Luas Bidang Tanah Menggunakan Citra Pada Google Earth (Studi Kasus: Kecamatan Tembalang, Semarang). Jurnal Geodesi Undip , 4 (4), 43 – 51. Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R & D (19th ed.). ALFABETA. Supriharyono. (2017). Konservasi Ekosistem Sumber Daya Hayati di Wilayah Pesisir dan Laut Tropis (1st ed., Vol. 1). Pustaka Pelajar.
Tarumasely, F.T., Soselisa, F., &  Tuhumury, A. (2022). Habitat Dan Populasi Kepiting Bakau (Scylla serrata)  Pada  Hutan  Mangrove  Di  Kecamatan  Teluk  Ambon  Baguala. Jurnal  Hutan  Pulau- Pulau Kecil , 6 (2), 177 – 182. doi:10.30598.jhppk.2022.6.2.177
Tucker, C. J. (1979). Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation.
Remote Sensing of Environment , 8 , 127 – 150.
Twedt,  D.J.,  Ayala,  A.J.,  &  Shickel,  M.R.  (2015).  Leaf-on  canopy  closure  in  broadleaf  deciduous forests predicted during winter. Forest Science , 61 (5), 926 – 931. doi:10.5849/forsci.14-196 Umarhadi,  D.A.,  &  Syarif,  M.A.  (2018).  Regression  model  accuracy  comparison  on  mangrove canopy density mapping. Proceeding of the 3rd International Conference on Science and Technology , 1 , 1 – 11. doi:10.29037/digitalpress.11249
Valdivieso-Ros, C., Alonso-Sarria, F., & Gomariz-Castillo, F. (2021). Effect of Different Atmospheric Correction  Algorithms  on  Sentinel-2  Imagery  Classification  Accuracy  in  a  Semiarid Mediterranean Area. Remote Sensing , 13 (9), 1 – 23. doi:10.3390/rs13091770
Wakano, D., & Ukaratalo, A. M. (2022). Pola Zonasi Mangrove di Desa Passo Teluk Ambon Bagian
Dalam Kecamatan Baguala Kota
Ambon. Biofaal Journal , 3 (1), 1 – 11. doi:10.30598/biofaal.v3i1pp1-11