## STUDI TINGKAT KERAPATAN MANGROVE MENGGUNAKAN INDEKS VEGETASI

## Hernandi K, Bangun Muljo Sukojo, Ety Parwati
Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail: bangunms@gmail.com

## Abstrak
Ekosistem mangrove adalah salah satu obyek  yang bisa  diidentifikasi dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh.  Letak  geografis  ekosistem  mangrove  yang  berada  pada  daerah  peralihan  darat  dan  laut  memberikan  efek perekaman yang khas jika dibandingkan obyek vegetasi darat lainnya. Efek perekaman tersebut sangat erat kaitannya dengan  karakteristik  spektral  ekosistem  mangrove,  hingga  dalam  identifikasi  memerlukan  suatu  transformasi tersendiri.  Pada  umumnya  untuk  deteksi  vegetasi  digunakan  transformasi  indeks  vegetasi.  Penelitian  ini  bertujuan untuk memetakan sebaran dan luasan vegetasi hutan mangrove; dan menentukan tingkat kerapatan atau kesehatan vegetasi mangrove menggunakan indeks vegetasi NDVI dan EVI dari citra Landsat dan SPOT di daerah Segara Anakan, Cilacap,  Jawa  Tengah.  Ekosistem  mangrove  sebagai  salah  satu  ekosistem  penting  di  kawasan  pesisir  pantai  terus mengalami tekanan di seluruh dunia.
Lokasi penelitian Tugas Akhir ini berada di Segara Anakan yang terletak di Kabupaten Cilacap, Propinsi Jawa Tengah, tepatnya pada 7˚30’ - 7˚44’ LS dan 109˚03’ – 109˚42’ BT. Indeks vegetasi merupakan suatu algoritma yang diterapkan terhadap  citra  satelit,  untuk  menonjolkan  aspek  kerapatan  vegetasi  ataupun  aspek  lain  yang  berkaitan  dengan kerapatan. Metode analisa indeks vegetasi yang digunakan pada penelitian kali adalah NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan EVI (Enhanced Vegetation Index).
Luas    tutupan    lahan    yang  didapatkan  dari  citra  Landsat  5  TM  tahun  2000  sebesar  50,214.87  ha  dan  citra  SPOT-4 tahun 2008 sebesar 29,774.16 ha. Sedangkan luasan mangrove yang pada tahun 2001 sebesar 5722.74 ha sedangkan pada  tahun  2008  sebesar  5453.32  ha.  Sehingga  bisa  disimpulkan  terjadi  pengurangan  luasan  mangrove  sebesar 269.42 ha.
Kata Kunci — Mangrove, Penginderaan jauh, NDVI, EVI.
1. PENDAHULUAN
Ekosistem mangrove sebagai salah satu ekosistem penting di kawasan pesisir pantai terus mengalami tekanan di seluruh dunia. FAO (2003) mencatat  bahwa  luas  mangrove  dunia  pada tahun 1980 mencapai 19,8 juta ha, turun menjadi 16,4 juta ha pada tahun 1990, dan mencapai 14,6 juta  ha  pada  tahun  2000.  Sedangkan  di Indonesia, luas mangrove mencapai 4,25 juta ha pada  tahun  1980,  turun  menjadi  3,53  juta  ha pada  tahun  1990,  dan  tersisa  2,93  juta  hektar pada tahun 2000. Apabila tidak diimbangi dengan kebijakan  pengelolaan  yang  tepat,  fenomena degradasi  mangrove  akan  terus  terjadi  seiring dengan  meningkatnya  kebutuhan  ruang  untuk pembangunan  sarana  dan  prasarana  ekonomi. Ancaman  degradasi  mangrove  akan  semakin besar potensi terjadinya pada daerah yang dekat dengan  pusat  kegiatan  ekonomi.  Ekosistem mangrove  adalah  salah  satu  obyek  yang  bisa
diidentifikasi  dengan  menggunakan  teknologi penginderaan  jauh.  Letak  geografis  ekosistem mangrove  yang  berada  pada  daerah  peralihan darat dan laut memberikan efek perekaman yang khas  jika  dibandingkan  obyek  vegetasi  darat lainnya.  Efek  perekaman  tersebut  sangat  erat kaitannya dengan karakteristik spektral ekosistem  mangrove,  hingga  dalam  identifikasi memerlukan  suatu  transformasi  tersendiri.  Pada umumnya  untuk  deteksi  vegetasi  digunakan transformasi indeks vegetasi. [1]
Indeks vegetasi merupakan suatu algoritma yang diterapkan terhadap citra satelit, untuk menonjolkan  aspek  kerapatan  vegetasi  ataupun aspek  lain  yang  berkaitan  dengan  kerapatan. Atau  lebih  praktis,  indeks  vegetasi  adalah merupakan  suatu  transformasi  matematis  yang melibatkan  beberapa  saluran  sekaligus  untuk menghasilkan citra baru yang lebih representatif dalam  menyajikan  aspek-aspek  yang  berkaitan
dengan vegetasi. Metode analisa indeks vegetasi ada  beberapa  macam  antara  lain  NDVI (Normalized  Difference  Vegetation  Index)  dan EVI  (Enhanced  Vegetation  Index)  (Danoedoro, 1996).  [1]  Dalam  penelitian  ini  index  vegetasi digunakan  untuk  membagi  tutupan  lahan mangrove  menjadi  tiga  kelas  yaitu  mangrove jarang, mangrove sedang dan mangrove rapat.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan sebaran  dan  luasan  vegetasi  hutan  mangrove, dan  menentukan  tingkat  kerapatan  atau kesehatan  vegetasi  mangrove  menggunakan indeks  vegetasi  NDVI  dan  EVI  dari  citra  Landsat dan SPOT di daerah Segara Anakan, Cilacap, Jawa Tengah. [1]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi penelitian Tugas Akhir ini berada di Segara Anakan  yang  terletak  di  Kabupaten  Cilacap, Propinsi  Jawa  Tengah,  tepatnya  pada  7˚30’  - 7˚44’ LS dan 109˚03’ – 109˚42’ BT.
Gambar 1.  Lokasi Penelitian (Google Earth, 2013)
Tahapan  pengolahan  data  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
Citra Landsat 2000 Citra Landsat 2000 Citra SPOT 2008 Citra SPOT 2008 Koreksi Geometrik Koreksi Geometrik Landsat Ortho Jawa 2007 Landsat Ortho Jawa 2007 RMS Error ≤ 1 RMS Error ≤ 1 Cropping Wilayah Mangrove Cropping Wilayah Mangrove Peta Tutupan Lahan Peta Tutupan Lahan Ya Tidak Layer Stacking Citra Layer Stacking Citra Klasifikasi Supervised Klasifikasi Supervised Cropping Citra Cropping Citra Konversi Digital Number ke Reflektan Konversi Digital Number ke Reflektan Transformasi Indeks Vegetasi Transformasi Indeks Vegetasi Peta Indeks Vegetasi dan Data Tabulasinya Peta Indeks Vegetasi dan Data Tabulasinya Citra Terkoreksi Citra Terklasifikasi Citra Terklasifikasi Uji Ketelitian Klasifikasi Ground Truth Ground Truth Tidak Ya
Diagram 1. Tahapan Pengolahan Citra

## 3. DIAGRAM ALIR PENGOLAHAN DATA
Algoritma  yang  sering  digunakan  dalam  analisis penutup lahan vegetasi adalah dengan menggunakan  indeks  vegetasi.  Indeks  Vegetasi adalah  pengukuran  optis  tingkat  kehijauan ( greenness )  kanopi  vegetasi,  sifat  komposit  dari klorofil  daun,  luas  daun,  struktur  dan  tutupan kanopi vegetasi. [3]  Indeks vegetasi telah banyak digunakan  dalam  berbagai  penelitian  tentang vegetasi  skala  global.  Indeks  Vegetasi  dapat secara  efektif  digunakan  untuk  pemetaan kekeringan,  penggurunan  (desertifikasi)  dan penggundulan hutan. [2]
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Algoritma  NDVI  banyak  digunakan  untuk berbagai  aplikasi  terkait  vegetasi.  NDVI  memiliki efektivitas  untuk  memprediksi  sifat  permukaan ketika  kanopi  vegetasi  tidak  terlalu  rapat  dan tidak  terlalu  jarang.  Algoritma  NDVI  diuraikan sebagai berikut :
𝑁𝐷𝑉𝐼 = [ 𝑁𝐼𝑅 𝑅𝐸𝐷 −1] [ 𝑁𝐼𝑅 𝑅𝐸𝐷 +1] (1)

## Yang ekivalen dengan:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷 𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷 (2)
Dimana : NIR = Nilai spektral saluran Near Infrared
RED = Nilai spektral saluran Red
Indeks  vegetasi  berbasis  NDVI  yang  ditunjukkan pada persamaan (1), mempunyai nilai yang hanya berkisar  antara  -1  (non  –  vegetasi)  hingga  1 (vegetasi).
Setelah  NDVI  diperoleh,  langkah  selanjutnya adalah membuat skala warna ( color map ) tingkat vegetasi  agar  diperoleh  informasi  lebih  lanjut. NASA  mengklasifikasikan  tingkat  kehijauan vegetasi  NDVI  menggunakan  skala  seperti berikut.
Gambar 2. Rentang Data NDVI (NASA dalam Sudiana,

## 2008)
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  wilayah  yang mempunyai nilai tingkat kehijauan vegetasi NDVI di  bawah  0.2,  maka  wilayah  tersebut  sudah keluar  dari  kelompok  vegetasi  (karena  bisa berupa  wilayah  perairan  atau  tanah  bebatuan). Untuk wilayah yang mempunyai NDVI bernilai di atas  0.4,  dapat  disimpulkan  wilayah  tersebut merupakan  kawasan  yang  ditutupi  hutan  yang lebat dan subur (Sudiana, 2008).
EVI (Enhanced Vegetation Index) Algoritma  EVI  diformulasi  untuk  meningkatkan algoritma  NDVI  dan  ditujukan  untuk  pengolahan index  vegetasi  pada  citra  SPOT.  Algoritma  ini mirip dengan algoritma NDVI dengan penambahan  formulasi  untuk  koreksi  efek gangguan radiometric dari  atmosfer  dan  dari dalam  kanopi  (Horning,  2010).  Formula  EVI dirimuskan pada persamaan (Sudiana, 2008) :
𝐸𝑉𝐼 = 𝐺  ∗ 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷 𝐿+𝑁𝐼𝑅+ 𝐶 1 𝑅𝐸𝐷−𝐶 2 𝐵𝐿𝑈𝐸𝑆 (3)
Dimana : G = Gain Factor , G = 2.5 NIR = Nilai spektral saluran Near Infrared RED = Nilai spektral saluran Red L = Faktor kalibrasi efek kanopi dan tanah BLUE = Nilai spektral saluran Blue C 1 = Atmosferic Aerosol Resistance , C 1 = 6 C 2 = Atmosferic Aerosol Resistance , C 2 = 7.5

## C. Transformasi Digital Number
Transformasi nilai digital number ke nilai spektral radian diperoleh dengan persamaan :[4] Citra Landsat 5 TM
𝐿 𝜆 = 𝐿 𝑚𝑎𝑥 − 𝐿 𝑚𝑖𝑛 𝑄 𝑐𝑎𝑙  𝑚𝑎𝑥 − 𝑄 𝑐𝑎𝑙  𝑚𝑖𝑛 (𝑄 𝑐𝑎𝑙 − 𝑄 𝑐𝑎𝑙  𝑚𝑖𝑛 ) + 𝐿 𝑚𝑖𝑛 (4) Keterangan : 𝐿 𝜆 :  spectral    radiances  in  watts  /  (meter squared * ster  * μm)
𝐿 𝑚𝑎𝑥 :  max  detected  radiance level 𝐿 𝑚𝑖𝑛 :  min  detected radiance level 𝑄 𝑐𝑎𝑙  𝑚𝑎𝑥 : max pixel value (255) 𝑄 𝑐𝑎𝑙  𝑚𝑖𝑛 : min pixel value (1) 𝑄 𝑐𝑎𝑙 : digital number
Citra SPOT – 4 𝐿 𝜆 = 𝐷𝑁/(𝐺 𝜆 ∗ 𝐴 𝜆 ) (5)
Transformasi  nilai  Spektral  Radian  ke  Reflektan diperoleh dengan persamaan :
𝜌 = 𝜋𝐿 𝜆 𝑑 2 𝐸𝑠𝑢𝑛𝜆  𝑐𝑜𝑠𝜃 (6)
Keterangan: ρ : unitless planetary reflectances 𝐿 𝜆 : spectral radiance at the sensor’s aperture 𝑑 2
: earth-sun distance in astronomi units 𝐸𝑠𝑢𝑛𝜆 : mean solar exoatmosphere irradiances
𝜃
: solar zenith angle
Tabel 1. TM Solar Exoatmospheric Spectral Irradiances
Units : ESUN = W/(m 2 . μm)
Model : Chance Spektrum Band Landsat 4 Landsat 5 1 1957 1957
2 1825 1826 3 1557 1554 4 1033 1036 5 214.9 215.0 7 80.72 80.67 Tabel 2. SPOT Solar Spectral Irradiance Band Watts/(meter squared * μm) 1 1843 2 1568 3 1052 4 233

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemilihan data dimaksudkan untuk mendapatkan citra  Landsat  dan  SPOT  yang  memiliki  kriteria untuk  diolah,  yaitu  mencakup  daerah  penelitian dan bebas dari tutupan awan. Data citra Landsat yang digunakan dalam penelitian ini adalah Citra Landsat  5  TM  Tahun  2000  dengan path/row 121/65 dengan tanggal perekaman 24 April 2000. Sedangkan untuk data citra SPOT yang digunakan adalah  SPOT-4  Tahun  2008  K/J  289/365  dengan tanggal perekaman 24 April 2008.
Analisa Tutupan Lahan Luas  tutupan  lahan  wilayah    penelitian  diproleh dari  hasil    klasifikasi  citra  Landsat  5  TM  tahun 2000  dan  citra  SPOT-4  tahun  2008.  Luasan tersebut  didapat  dari  software ENVI 4.6.1 .  Luas tutupan lahan adalah :

## Tabel 3. Perbandingan Luas Tutupan Lahan
No  Kelas Citra (Ha) Landsat 5 TM (2000) SPOT-4 (2008) 1 Lahan Terbuka 4510.62 3935.44 2 Mangrove 5722.74 5453.32 3 Pemukiman 2110.86 2830.40 4 Tambak 2168.37 2382.72 5 Tubuh Air 16456.41 3808.00 6 Vegetasi Lain  14863.05 11364.28
Pembagian  kelas-kelas  tersebut  ditujukan  untuk menyediakan  informasi  tutupan  lahan  dari wilayah  penelitian  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui  luasan  dan  sebaran  mangrove  di Segara Anakan.
Luas    tutupan    lahan   untuk    citra Landsat  5 TM tahun 2000 sebesar 50,214.87 ha dan pada citra SPOT-4 tahun 2008 sebesar 29,774.16 ha.
Analisa Indeks Vegetasi
Algoritma  yang  sering  digunakan  dalam  analisis penutup lahan vegetasi adalah dengan menggunakan  indeks  vegetasi.  Indeks  Vegetasi adalah  pengukuran  optis  tingkat  kehijauan ( greenness )  kanopi  vegetasi,  sifat  komposit  dari klorofil  daun,  luas  daun,  struktur  dan  tutupan kanopi vegetasi (Huete, 2011).
NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index ) NDVI  memiliki  efektivitas  untuk  memprediksi sifat  permukaan  ketika  kanopi  vegetasi  tidak terlalu  rapat  dan  tidak  terlalu  jarang  (Liang, 2000). Algoritma NDVI diuraikan sebagai berikut :
𝑁𝐷𝑉𝐼 = [ 𝑁𝐼𝑅 𝑅𝐸𝐷 −1] [ 𝑁𝐼𝑅 𝑅𝐸𝐷 +1]

## Yang ekivalen dengan:

## 𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷 𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷
Dimana : NIR = Nilai spektral saluran Infra merah dekat RED = Nilai spektral saluran Merah
EVI ( Enhanced Vegetation Index )
Algoritma  EVI  diformulasi  untuk  meningkatkan algoritma  NDVI  dan  ditujukan  untuk  pengolahan index  vegetasi  pada  citra  SPOT.  Algoritma  ini mirip dengan algoritma NDVI dengan penambahan  formulasi  untuk  koreksi  efek gangguan radiometric dari  atmosfer  dan  dari dalam  kanopi  (Horning,  2010).  Formula  EVI dirumuskan pada persamaan (Sudiana, 2008) :
𝐸𝑉𝐼 = 𝐺  ∗

## 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷
𝐿+𝑁𝐼𝑅+ 𝐶 1 𝑅𝐸𝐷−𝐶 2 𝐵𝐿𝑈𝐸𝑆
Dimana : G = Gain Factor , G = 2.5 NIR = Nilai spektral saluran Near Infrared RED = Nilai spektral saluran Red L = Faktor kalibrasi efek kanopi dan tanah BLUE = Nilai spektral saluran Blue
C 1 = Atmosferic Aerosol Resistance , C 1 = 6 C 2 = Atmosferic Aerosol Resistance , C 2 = 7.5
Algoritma EVI diatas hanya bisa digunakan untuk data  citra  Landsat  TM  tahun  2000.  Sedangkan untuk data citra SPOT-4 tahun 2008 menggunakan  algoritma  EVI2  yang  dirumuskan pada persamaan (Miura, 2008):
𝐸𝑉𝐼2 = 𝐺 𝜌 𝑁𝐼𝑅 − 𝜌 𝑅𝑒𝑑 𝜌 𝑁𝐼𝑅 +  2,4 × 𝜌 𝑅𝑒𝑑 + 1 Dimana:
𝐺 = Gain Factor (2,5) 𝜌 𝑁𝐼𝑅
=  Reflektans  gelombang  infra merah dekat 𝜌 𝑅𝑒𝑑 = Reflektans gelombang merah Berikut tabel yang merupakan hasil perbandingan nilai NDVI dan EVI.
Tabel 4. Perbandingan Nilai Indeks Vegetasi NDVI No  Kelas Digital Number Landsat 5 TM SPOT-4 1 Mangrove Jarang 0.237 – 0.402 0.080 - 0.090 2 Mangrove Sedang 0.402 – 0.567 0.090 - 0.101 3 Mangrove Rapat 0.567 – 0.732 0.101 - 0.111 Tabel 5. Perbandingan Luasan Indeks Vegetasi NDVI No  Kelas Luasan  Berdasarkan  Indeks Vegetasi (ha) Landsat 5 TM SPOT-4 1 Mangrove Jarang 7.47 120.16 2 Mangrove Sedang 1600.38 5420.80 3 Mangrove Rapat 4114.89 566.88 Tabel 6. Tabel Perbandingan Nilai Indeks Vegetasi EVI No  Kelas Digital Number Landsat 5 TM SPOT-4 1 Mangrove Jarang (-)0.003 – 0.210 0.080 – 0.090 2 Mangrove Sedang 0.210 – 0.425 0.090 – 0.101 3 Mangrove Rapat 0.425 – 0.639 0.101 – 0.111
Tabel 7. Tabel Perbandingan Luasan Indeks Vegetasi EVI No  Kelas Luasan  Berdasarkan  Indeks Vegetasi (ha) Landsat 5 TM SPOT-4 1 Mangrove Jarang 13.59 29.64 2 Mangrove Sedang 3163.23 4880.84 3 Mangrove Rapat 2545.83 543.36 Regresi dan Korelasi Linear
Korelasi antara citra Landsat dan SPOT dilakukan dengan  melakukan  perbandingan  nilai  piksel kedua  citra  tersebut  berdasarkan NDVI  dan  EVI. Pemilihan  citra  Landsat  dan  SPOT  dilaksanakan berdasarkan  tanggal  yang  sama  yaitu  24  April 2000 untuk citra Landsat dan 24 April 2008 untuk citra SPOT.
Tabel 8. Koefisien determinasi (R 2 ) dankoefisien korelasi (R) pada NDVI dan EVI
NDVI EVI R 2 R R 2 R 0.642 0.8012 0.350 0.5916
Gambar 3. Korelasi NDVI antara Landsat dan SPOT y = 0.028x + 0.619 R² = 0.642 0.62 0.625 0.63 0.635 0.64 0 0.2 0.4 0.6 0.8 D N S PO T DN Landsat NDVI

## Gambar 4. Korelasi EVI antara Landsat dan SPOT

## Indeks Ekologi Mangrove
Indeks
ekologi mangrove mencakup
keanekaragaman,  keseragaman,  dan  dominasi jenis  mangrove  di  komunitas  Sungai  Sapuregel (Tabel  4.13)  dan  indeks  ekologi  mangrove berdasarkan letak Sungai Sapuregel.
Secara umum, dilihat  dari keanekaragaman jenis mangrove  di  Segara  Anakan  telah  terjadi penurunan  keberadaan  jenis  mangrove  akibat kegiatan pemanfaatan yang terus menerus. Jenis tumbuhan yang mulai langka adalah Tinjan putih (Bruguiera cilindryca) dan tinjan hijau (Bruguiera parviflora). Diperkirakan jenis gedangan (Aegiceras  corniculatum) akan  semakin  dominan karena  jenis  ini  sedikit  ditebang  (kurang  disukai) oleh masyarakat.
Tabel 9. Indeks Ekologi Mangrove berdasarkan Letak Sungai Sapuregel
Indeks Barat  Timur Keanekaragaman  2.29 2.59 Keseragaman 0.66 0.72 Dominasi 0.28 0.22 Jumlah Jenis 11 12
Dampak  Kegiatan  Manusia  Terhadap  Ekosistem Mangrove
Kegiatan  manusia  baik  sengaja  maupun  tidak sengaja  telah  menimbulkan  dampak  terhadap ekosistem  mangrove.  Dapat  disebutkan  di  sini beberapa  aktivitas  manusia  terhadap  ekosistem mangrove  beserta  dampaknya.  Dampak  dari aktivitas manusia terhadap ekosistem mangrove, menyebabkan  luasan  hutan  mangrove  turun cukup  mengkhawatirkan.  Luas  hutan  mangrove di  Indonesia  turun  dari  5.21  juta  hektar  antara
tahun  1982-1987,  menjadi  3.24  juta  hektar,  dan makin  menyusut  menjadi  2.5  juta  hektar  pada tahun  1993  (Widigdo,  2000).  Bergantung  cara pengukurannya,  memang  angka-angka  di  atas tidak  sama  antar  peneliti.  Khazali  (1999), menyebut  angka  3.5  juta  hektar,  sedangkan Lawrence (1998), menyebut kisaran antara 3.24- 3.73 juta hektar.
Kerapatan Mangrove Berdasarkan Data Lapangan Hasil  survey  lapangan  yang  diplotkan  pada  citra satelit  menunjukkan  dari  16  titik  sampel  yang berkerapatan jarang ( 3 titik), sedang (8 titik), dan rapat (5 titik) lebih lengkapnya lihat pada tabel 5.

## Tabel 10. Kerapatan Mangrove Berdasarkan Data Lapangan
NO. TITIK SAMPEL KOORDINAT LANDSAT SPOT RATA-RATA
KERAPATAN MANGROVE X Y NDVI EVI NDVI EVI
1 27467 4 914639 3 S S S S S 2
27264 4 914613 6 S S S S S
3 27224 8 914672 8 R R S R S 4 26603 1 914663 4 S S S S S 5
26591 4 914666 5 R S S S S
6 26675 8 914884 3 R R S R R 7 26340 5 915199 3 S S J S S 8
26265 0 915193 3 J S J J J 9
25994 1 915070 7 J J J S J 10 26492 6 914791 2 R R S S R 11 26504 2 914787 3 R R S R R 12 26822 4 914716 5 R R R S R 13 27493 1 914648 6 S S S S S 14 27554 2 914788 4 R S S S S 15
27530 9 914754 8 R S R R R 16 27605 4 914578 1 S J J J J
Keterangan Tabel : J : Mangrove dengan kerapatan jarang S : Mangrove dengan kerapatan sedang R : Mangrove dengan kerapatan rapat
y = -0.034x + 0.108 R² = 0.350 0.085 0.09 0.095 0.1 0.105 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 D N S PO T DN Landsat EVI

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  diperoleh  berdasarkan  hasil penelitian ini antara lain :
Luas   tutupan    lahan   yang  didapatkan  dari citra Landsat  5  TM  tahun  2000  sebesar  50,214.87  ha dan  citra  SPOT-4  tahun  2008  sebesar  29,774.16 ha.  Sedangkan  luasan mangrove yang  didapat dari  Peta  Sebaran Mangrove Segara  Anakan tahun 2000 sebesar 5722.74 ha, sedangkan pada tahun  2008  sebesar  5453.32  ha.  Sehingga  bisa disimpulkan terjadi pengurangan luasan mangrove sebesar 269.42 ha.
Sebaran  vegetasi mangrove di  Segara  Anakan berada di sebelah utara Pulau Nusa Kambangan, menyebar mulai timur sampai ke barat tepatnya perbatasan antara Jawa tengah dan Jawa Barat. Hasil  dari  transformasi  nilai  indeks  vegetasi mangrove pada  citra  Landsat  tahun  2000  untuk NDVI  kelas mangrove rapat  dengan digital number (0.567  –  0.732)  memiliki  luas  paling besar  yaitu  4114.89  ha,  sedangkan  untuk  EVI kelas mangrove sedang  dengan digital  number (0.210  –  0.425)  memiliki  luas  palig  besar  yaitu 3163.23 ha.
Saran Pada  citra  SPOT-4  tahun  2008  untuk  NDVI  kelas mangrove sedang  dengan  nilai digital  number (0.624  –  0.638)  memiliki  luas  paling  besar  yaitu 4147.28 ha, sedangkan untuk EVI kelas mangrove sedang  dengan digital  number (0.090  –  0.101) memiliki luas paling besar yaitu 4880.84  ha.
Kelas mangrove rapat  di  wilayah  Segara  Anakan yang didapatkan dari indeks vegetasi NDVI untuk citra  Landsat  tahun  2000  mempunyai digital number (0.567  –  0.732),  sedangkan  untuk  citra SPOT-4  tahun  2008  mempunyai digital  number (0.638 –  0.652). Selanjutnya dari indeks vegetasi EVI  kelas mangrove rapat  untuk  citra  Landsat tahun  2000  mempunyai digital  number (0.425  – 0.639), sedangkan untuk citra SPOT-4 tahun 2008 mempunyai digital number (0.101 – 0.111).
Adapun saran dari penelitian ini antara lain :
Kendala  dalam  proses  pengerjaan  penelitian  ini adalah  membedakan  vegetasi  mangrove  dengan vegetasi lainnya (hutan atau sawah) dikarenakan terbatasnya band pada citra yang digunakan dan banyaknya  awan  yang  terdapat  pada  citra.  Oleh sebab itu untuk penelitian selanjutnya disarankan menggunakan citra yang lebih baik.
Dari  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  terjadi pengurangan  luasan  mangrove.  Disarankan  agar diadakan  pengelolaan  dan  pengawasan  secara berkala  oleh  pemerintah  setempat  terhadap hutan mangrove di lokasi Segara Anakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Danoedoro.  P,  1996.  Pengolahan  Citra  Digital,  Teori dan  Aplikasinya  dalam  Penginderaan Jauh.  Yogyakarta  :  Universitas  Gadjah Mada.
Horning,  N.,  Robinson,  J.A.,  Sterling,  E.J.,  Turner,  W.,
Spector,  S.,  2010.  Remote  Sensing  for
Ecology and Conservation. Oxford
University Press, New York.
Huete, A., Didan, K., Leeuwen, W.V., Miura, T., Glenn,
E., 2011.  MODIS  Vegetation Indices. Land Remote Sensing and Global Environmental  Change.  Springer.  New York Maryantika,  N.  2011.  Analisa  Perubahan  Vegetasi
Ditinjau  Dari  Tingkat  Ketinggian  Dan Kemiringan  Lahan  Menggunakan  Citra Satelit  Landsat  Dan  Spot  4  (Studi  Kasus Kabupaten  Pasuruan).  Skripsi.  Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Sudiana,  D.  dan  E.  Diasmara.  2008.  Analisis  Indeks Vegetasi  menggunakan  Data  Satelit NOAA/AVHRR  dan  TERRA/AQUA-MODIS.
Depok : Universitas Indonesia.
Sutanto,  1994.  Penginderaan  Jauh.  Yogyakarta  :
Gadjah Mada University Press.
Thoha,  A.S.  2008.  Karakteristik  Citra  Satelit.  Medan  :
Universitas Sumatera Utara.
Widasmara,  D.  2002.  Pendugaan  Jenis  dan  Kondisi Ekosistem  Mangrove  Menggunakan  Foto Udara  Berwarna  Pankromatik  Skala 1:20000  di  Sungai  Sapuragel,  Segara Anakan, Kabupaten Cilacap, Jawa Tengah. Skripsi. Institut Pertanian Bogor.