EISSN: 2407-7690 https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jmr

## Analisa Distribusi Spasial Vegetasi Mangrove di Desa Pantai Mekar Kecamatan Muara Gembong

## Abdul Faqih Hanan*, Ibnu Pratikto, Nirwani Soenardjo
Departemen Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto S.H, Tembalang, Semarang, Jawa Tengah 50275 Indonesia *Corresponding author, e-mail :faqihhanan1998@gmail.com
ABSTRAK: Mangrove  merupakan  vegetasi  yang  tumbuh  di  wilayah  pesisir  dengan  kemampuan beradaptasi baik secara morfologi dan fisiologi terhadap lingkungan. Ekosistem mangrove memiliki beragam  peran  diantaranya  peranan  ekologi,  ekonomi  dan  sosial budaya.  Penyusutan  luas hutan mangrove yang terjadi di Kecamatan Muara Gembong menyebabkan penurunan kualitas ekosistem mangrove.  Kegiatan  rehabilitasi  tidak  berjalan  secara  maksimal  akibat  belum  tersedianya  peta tematik mangrove untuk menunjang kegiatan penanaman mangrove di wilayah Desa Pantai Mekar yang  merupakan  salah  satu  desa  di  wilayah  Kecamatan  Muara  Gembong.  Tujuan  penelitian  ini menganalisissebaran mangrove, luas vegetasi mangrove dan persentase kategori tutupan vegetasi mangrove melalui pendekatan penginderaan jauh dan validasi lapangan.Citra yang digunakan pada penelitian  ini  yaitu  citra  satelit  Sentinel  2A.  Metode  penginderaan  jauh  yang  digunakan  untuk mengetahui  sebaran  mangrove  dengan  perpaduan  composite  band  dan  supervised  classification sedangkan  untuk  luas  vegetasi  mangrove  dan  persentase  tutupan  vegetasi  mangrove menggunakan  metode  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI).  Metode  validasi  lapangan untuk  tutupan  vegetasi  mangrove  menggunakan  hemispherical  photography.Hasil  penelitian menunjukan  sebaran  vegetasi  mangrove  di  Desa  Pantai  Mekar  tersebar  di  daerah  ekowisata, wilayah sekitar sungai, daerah muara sungai, bekas tambak dan sekitar tambak dengan luas hutan mangrove sebesar 377,06 ha. Klasifikasi tutupan vegetasi mangrove terdiri dari 81,53 ha (21,62 %) kategori mangrove padat, 77,11 ha (20,45 %) kategori mangrove sedang dan 218,42 ha (57,93 %) kategori mangrove jarang.
Kata kunci: Mangrove; Sentinel 2A; Desa Pantai Mekar
Analysis of Spatial Distribution of Mangrove Vegetation in Pantai Mekar Village, Muara Gembong Sub District
ABSTRACT: Mangrove  is  a  tropical  coastal  vegetation  that  has  the  ability  to  adapt  well morphologically  and  physiologically  in  the  environment.  Mangrove  ecosystemshave  variousof functions, including ecological, economical, and socio-culture functions. The extensive depreciation of  mangrove  forests  that  occurred  in  the  District  of  Muara  Gembong  caused  a  decrease  in  the quality  of  the  mangrove  ecosystem.  The  rehabilitation  activities  have  not  run  optimally,  because there have not been any thematic maps to support mangrove planting activities in the Pantai Mekar Village  area which  is  one  of  the  villages  in  the Muara Gembong  Subdistrict area.  The purpose of this study is to analyze the distribution of mangroves, mangrove vegetation area and percentage of mangrove  vegetation  cover  categories through  remote sensing  approach  and field  validation.  The image  used  in  this  study  is  the  Sentinel  2A  satellite  image.  Remote  sensing  method  used  to determine  the  distribution  of  mangroves  with  a  combination  of  composite  band  and  supervised classification, while for the area of mangrove vegetation and the percentage of mangrove vegetation cover using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The field validation method for the mangrove  vegetation  cover  uses  hemispherical  photography.  The  results  showed  that  the distribution  of  the  mangrove  vegetation  in  Desa  Pantai  Mekar  spread  over  the  ecotourism  areas, watershed, river estuaries, and aquaculture ponds with a total area of 377,06 hectares. The area is consisted of 81,53 hectares (21,62%) dense forest, 77,11 hectares (20,45%) medium dense forest, and 218,42 hectares (57,93%) sparse forest.
Keywords: Mangrove; Sentinel 2A; Pantai Mekar Village .

## PENDAHULUAN
Ekosistem mangrove merupakan kumpulan vegetasi yang hidup di daerah peralihan antara wilayah  laut  dan  wilayah  darat  atau  biasa  disebut  dengan  daerah  pesisir.  Luas  ekosistem  hutan mangrove  di  Indonesia  pada  tahun  2017  menunjukan  luas  sebesar  3.361.216ha  (Rahadian et  al . 2019).Sebagai bagian dari wilayah pesisir, mangrove memiliki peran ekologi, peran ekonomi dan peran  dalam  pengembangan  sosialbudaya  pada  masyarakat  sekitar.Dalam  hal  pemanfaatan ekonomi,  ekosistem  mangrove  dapat  memberikan  sumbangsih  senilai  USD  1.5  milyar  untuk perekonomian  nasional  per  tahun  yang  dihasilkan  dari  bahan  bakudalam  produksi  makanan, minuman  serta  untuk  industri  obat –  obatan.  Sedangkan  untuk  pemanfaatan  mangrove  secara ekologi,  mangrove  dapat  berperan  sebagai  penyaring  untuk  beragam  jenis  polutan  dari  darat maupun  laut.  Selain  itu  ekosistem  mangrove  dengan  lebar  100  meter  ke  arah  darat  di  wilayah pesisir dapat mereduksi tinggi gelombang 13% sampai 66% sehingga dapat menurunkan potensi terjadinya  abrasi  yang  umum  terjadi  di  wilayah  pesisir  (Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan,  2015).  Secara  sosial  budaya,  pengembangan  wilayah  mangrove  yang  dijadikan ekowisata  tentu  akanmemberikan  nilai  edukasi  dan  pengetahuan  terhadap  masyarakat  sekitar maupun pengunjung daerah ekowisata.
Tingkat Kuantitas dan kualitas ekosistem mangrove secara langsung dapat berdampak pada kehidupan masyarakat pesisir. Dampak lain yang ditimbulkan dari rusaknya ekosistem mangrove dapat  mempengaruhi  kondisi  ekosistem  padanglamun  dan  ekosistem  terumbu  karang  pada kawasan  pesisir.  Untuk  mengetahui  kondisi  kuantitas  dan  kualitas  mangrove  maka  dilakukan kegiatan inventarisasi mangrove baik secara spasial maupun non spasial. Inventarisasi mangrove secara  spasial  merupakan  upaya  untuk  mengetahui  luas  mangrove  dan  mengestimasi  tingkat kerusakan  mangrove  dengan  menggunakan  penginderaan  jauh  dan  sistem  informasi  georgrafis (Mayalanda, Yulianda & Setyobudianda, 2014). Kegiatan inventarisasi merupakan suatu prasyarat dalam  pengelolaan  sumberdaya  alam  khususnya  ekosistem  mangrove.  Hasil  dari  kegiatan inventarisasi  mangrove  yang  telah  dilakukan  dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam  perumusan kebijakan pengelolaan kegiatan konservasi mangrove pada suatu wilayah.
Teknologi  penginderaan  jauhmerupakan  suatu  sarana  dalam  melakukan  pengamatan kondisi  vegetasi  mangrove  dan  mendeteksi  kerusakan  mangrovesecara  efektif  dan  efisien. Identifikasiekosistem  mangrove  dilakukan  dengan  mengaitkan  dua  karakteristik  utamapada mangrove  yaitu  tumbuh  pada  daerah  pesisir  dan  memiliki  zat  hijau  klorofil  (Waas  dan  Nababan, 2010). Salah satu pengolahan citra satelit dalam monitoring mangrove adalah dengan Normalized Difference  Vegetation  Index (NDVI).  Transformasi  indeks  vegetasi  yang  dihasilkan  NDVI digunakan  sebagai  parameter  dalam  memonitor  kondisi  vegetasi  dalam  suatu  wilayah.  Hal  ini terjadi karena pemanfaatan gelombang inframerah dekat (NIR) dan gelombang merah ( Red ) yang kedua  nya  memilki karakteristik  sangat  sensitif  terhadap  klorofil  pada  vegetasi.  Hal  ini  pula  yang menyebabkan NDVI dapat digunakan untuk mengestimasi tingkat kerapatan kanopi pada vegetasi (Putra,  2018).  Kombinasi  antara  hasil  pengolahan  data  citra  satelit  dan  pengukuran  lapangan bertujuan untuk menghasilkaninformasi  distribusi spasial mangrove secara cepat  danakurat  pada suatu wilayah. Penelitian yang berkaitan dengan pemetaan distribusi mangrove pernah dilakukan oleh  Pratama,  Karang  &  Suteja  (2019).  Daerah  penelitian  yang  diamati  berlokasi  di  TAHURA Ngurah  Rai  Bali  dengan  menggunakan  Citra  Sentinel  2A.  Berdasarkan  hasil  penelitian  diperoleh informasi tentang luas wilayah mangrove dan data distribusi kerapatan mangrove secara kuantitatif di daerah penelitian.
Desa  Pantai  Mekar  merupakan  salah  satu  desa  di  Kecamatan  Muara  Gembong  yang memiliki daerah ekowisata mangrove. Berdasarkan hasil survey dan wawancara terhadap petugas desa di Pantai mekar menyebutkan kegiatan konservasimangrove di daerah tersebut masih belum berjalan maksimal. Salah satu faktor penyebab hal tersebut adalah belum tersedianya peta tematik dan informasi spasial tentang vegetasi mangrove di Desa Pantai Mekar. Kondisi ini menyebabkan kegiatan  rehabilitasi  mangrove  atau  penanaman  pohon  tidak  tersebar  secara  merata  sehingga mengakibatkan  terjadinya  abrasi  dan  kerusakan  pada  beberapa  titik  wilayah.  Berdasarkan  hal tersebut  perlu  dilakukan  penelitian  yang  bertujuan  menganalisis  sebaran,  luasan  dan  persentase tutupan  vegetasimangrove.  Hasil  penelitian  dapat  dijadikan  bahan  pertimbangan  dalam pengelolaan dan pembuatan kebijakan yang berkaitan kegiatan konservasi di Desa Pantai Mekar.

## MATERI DAN METODE
Materi  penelitian  pada  penelitian  ini  yaitu  data  tutupan  kanopi  mangrove  di  Desa  Pantai Mekar, Kecamatan Muara Gembong, Kabupaten Bekasi, Jawa Barat dengan pendekatan analisa spasial melalui Citra Satelit Sentinel 2Alevel 1C.Lokasi penelitian bertempat di Desa Pantai Mekar, Kecamatan  Muara  Gembong,  Kabupaten  Bekasi  Jawa  Barat.  Penentuan  titik  lokasi  sampling dilakukan  dengan  metode purposive  sampling .  Lokasi  sampling  dipilih  berdasarkan  sifat  atau karakteristik  tertentu  yang  dapat  mewakili  seluruh  populasi  dan  kondisi  pada  wilayah  Desa  Pantai Mekar.  Stasiun  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berjumlah  3  stasiun  yaitu  Stasiun  Kawasan Ekowisata Mangrove (PM I), Kawasan Pemukiman Masyarakat (PM II) dan Kawasan Sekitar Sungai dan Tambak (PM III) dengan mempertimbangkan keterwakilan sebaran mangrove yang ada di Desa Pantai Mekar dengan menggunakan 3 plot pada masing – masing stasiun. Hasil pengambilan data plot yang  digunakan  pada  tiap  stasiun  diperhatikan  nilai  NDVI  yang  dihasilkan  sehingga  menjadi  acuan untuk mengetahui kondisi kerapatan mangrove.
Pelaksanaan ground  check lapangan  dilakukan  bulan  Desember  2019.  Metode  penelitian  ini merupakan  kombinasi  antara  analisis  data  citra  dan  validasi  lapangan  untuk  mengetahui  kondisi faktual di lapangan. Pengambilan data di lapangan dibagi kedalam 2 jenis yaitu, data uji validasi dan data  vegetasi  mangrove  yang  merujuk  pada  data  persen  tutupan  kanopi  mangrove(Dharmawan  & Pramudji, 2017).
Uji validasi merupakan tahapan yang dilakukan untuk membandingkan antara data spasial hasil pengolahan citra dan data lapangan hasil groundcheck . Hasil uji validasi dapat memberikan informasi tentang  tingkat  akurasi  data  yang  digunakan  dalam  proses  interpretasi  melalui  citra  satelit.  Bahan analisa pada uji validasi terdiri dari dua objek, yaitu objek mangrove dan objek non mangrove meliputi pemukiman, tambak, perairan, bangunan dan lahan terbuka. Analisa yang digunakan untuk mengukur ketelitian dari data ini menggunakan suatu matrik yaitu confusion matrix. Hasil pengisian dari confusion matrix (Tabel1)  akan  menghasilkan  persentase  ketelitian  yang  dihasilkan  berdasarkan  pada perbandingan  antar  jumlah  piksel  benar  pada  setiap  kategori  dibagi  dengan  jumlah  sampel  validasi sehingga menghasilkan nilai overall accuracy .Nilai overall accuracy yang ideal pada uji validasi adalah diatas  70%  (BIG,  2014).  Jika  nilai  overall  accuracy  tidak  mencapai  70%  maka  harus  dilakukan pengklasifikasian ulang atau membuat training area baru. Perhitungan matriks confusion matrix sesuai dengan penelitian (Fauzan et al , 2017).
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian
Tabel 1. Matriks Uji Validasi
Overall Accuracy  = ∑ x 100%
Keterangan : N = Total nilai validasi; Pii = Jumlah pixel benar dari baris ke-i dan kolom ke-i

## Tutupan Kanopi Mangrove
Hemispherical  photography adalah  metode  yang  populer  dan  dikembangkan  di  Indonesia dengan  tujuan  mengetahui  persentase  tutupan  kanopi  vegetasi  mangrove  dengan  memanfaatkan penggunaan kamera dalam mengambil gambar tutupan kanopi pohon. Prinsip dari metode ini adalah melakukan  perbandingan  luasan  pixel  warna  hitam  dan  putih  pada  hasil  foto  kamera.  Warna  hitam diinterpretasikan  sebagai  luasan  dari  tutupan  kanopi  atau  daun  sementara  warna  putih diinterpretasikan  sebagai  non  tutupan  kanopi  atau  langit.  Hasil  pengambilan  foto  lapangan  dianalisa menggunakan software  ImageJ .  Nilai  piksel  yang  dihasilkan  dari  pengolahan software kemudian dihitung  menggunakan  rumus  dari  (Dharmawan  &  Pramudji,  2017)  untuk  mendapatkan  persentase tutupan kanopi. Standar yang digunakan dalam menginterpretasi hasil perhitungan persentase tutupan kanopi berdasarkan Keputusan menteri Lingkungan Hidup No. 201 Tahun 2004 tentang kriteria kondisi hutan mangrove.

## Pengolahan Citra Satelit
Data citra satelit yang digunakan pada penelitian ini adalah citra Satelit Sentinel 2A level 1C di daerah  Desa  Pantai  Mekar  pada  perekaman  bulan  Oktober  2019.  Pengolahan  citra  yang  dilakukan terdiri dari 3cara  yaitu, composite band,supervised  classification ,  dan  transformasi  indeks  vegetasi (NDVI).  Rangkaian  prosedur  kerja  dalam  penelitian  analisa  distribusi  spasial  vegetasi  mangrove menggunakan citra Satelit Sentinel 2A dilakukan untuk mengetahui sebaran, luas, dan persentase kategori tutupan vegetasi mangrove di Desa Pantai Mekar. Untuk menghasilkan informasi tersebut maka  dilakukan  tahapan  pengolahan  data  citra  satelit  yang  digambarkan  pada  diagram  alir pengolahan  data citra  yang terdiri  dari download citra, cropping citra,  dan layer  stacking sebagai tahapan  awal  dalam  pengolahan  citra.  Proses  pengolahan  citra  selanjutnya  dibagi  menjadi  3 bagian  yang  terdiri  dari composite  band,  supervised  classification dan  pengolahan  transformasi indeks  vegetasi  atau normalized  different  vegetation  index (NDVI).  Masing-masing  dari pengolahan  citra  memiliki  tujuan  yaitu  mencari  informasi  luas,  sebaran  dan  kerapatan  tutupan vegetasi mangrove.

## Composite Band
Composite  band merupakan  penentuan  kombinasi  tiga  kanal  warma  untuk  mendapatkan informasi atau identifikasi citra melalui kemampuan interpretasi operator (Interpreter). Untuk mengenali objek yang terdapat pada tampilan citra seorang interpreter dapat melihat kunci interpretasi yang terdiri dari  tekstur,  warna,  bentuk,  ukuran,  bayangan,  pola,  dan  asosiasi  (Iryadi et  al. ,  2017).  Untuk memaksimalkan  proses  interpretasi  diperlukan  referensi  data  lapangan  sebagai  validasi  dari  hasil interpretasi. Composite  Band yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  band NIR,  SWIR dan GREEN untuk  menampakan  objek  mangrove  pada  daerah  pesisir.  Komposit  tersebut  tergolong kedalam false  color yang  digunakan  untuk  memberikan  visualisasi  kenampakan  mangrove  sesuai dengan  standar  dari  (LAPAN,  2015).  Hasil  pengolahan  citra  untuk  vegetasi  mangrove  pada penggunaan composite band akan menampilkan warna merah kecoklatan
Kategori Tempat Referensi Total Kategori 1 Kategori 2 ... Kategori x Kategori 1 P 11 P 12 .. P 1X P 1+ Kategori 2 P 21 P 22 ... P 2X P 2+ ... ... ... ... ... ... Kategori x P X1 P X2 ... P XX P X+ Total P +1 P +2 ... P +X N

## Supervised Classification
Klasifikasi  citra  merupakan  suatu  metode  pengelompokan  suatu  piksel  kedalam  beberapa kelas  yang  didasarkan  pada  kategori  atau  kriteria  tertentu.  Piksel  yang  berhasil  diklasifikasi diasumsikan  sebagai  obyek  dengan  karakteristik  yang  homogen(Latifah et  al .  2018).  Jenis klasifikasi yang dipilih pada penelitian ini yaitu supervised classification dengan metode maximum likelihood . Klasifikasi Maximum likelihood merupakan metode klasifikasi yang paling populer dalam penginderaan  jauh.  Klasifikasi  ini  tergolong  dalam  teknik  klasifikasi  yang  diawasi  dengan melibatkan  interpreter  sebagai  analis  untuk  mengidentifikasi  objek  pada  gambar  citra  sehingga dihasilkan daerah acuan yang tepat untuk mewakili objek tertentu (Hendrawan et al., 2018). Output hasil  dari Maximum  likelihood  classification pada  penelitian  ini  akan  memberikan  gambaran tentang  wilayah  kelas  perairan,  kelas  mangrove,  kelas  permukiman  dan  kelas  lahan  terbuka berdasarkan  pengelompokan  yang  dilakukan  oleh  komputer  menggunakan  pengolahan  statistika nilai piksel yang homogen.

## Normalized Different Vegetation Index (NDVI)
Indeks  vegetasi  adalah  algoritma  matematis  yang  digunakan  pada  teknologi  penginderaan jauh  untuk  menonjolkan  fenomena  vegetasi  dengan  representatif.  Prinsip  utama  dari  metode  ini adalah  radiasi  gelombang  dari  band RED diserap  oleh  klorofil  hijau  yang  ada  pada  bagian  daun vegetasi,  sedangkan  radiasi  gelombang  dari  band NIR akan  memiliki  tingkat  pemantulan  yang tinggi terhadap klorofil daun. Rentang nilai yang dimiliki oleh NDVI berkisar antara -1.0 hingga +1.0 (Noviyanti & Roychansyah,  2019). Transformasi  indeks  vegetasi Normalized  Different  Vegetation Index (NDVI)  digunakan  sebagai  bahan  analisis  untuk  mengklasifikasi  kondisi  mangrove  sesuai dengan kategori sedang, rapat dan jarang. Standar yang digunakan pada Pedoman Inventarisasi dan Identifikasi Lahan Kritis Mangrove Tahun 2005 yang dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Kriteria kerapatan mangrove dengan NDVI
Kriteria NDVI Kerapatan  Padat Kerapatan Sedang
Kerapatan  Jarang

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  di  Desa  Pantai  Mekar  menemukan  5  spesies  yang  terdapat  di  dalam  plot penelitian  yang  terdiri  dari Avicennia  marina , Avicennia  alba,  Sonneratia  alba,  Rhizophora  apiculata dan Rhizophora mucronata . Terdapat pula 9 spesies lain yang ditemukan di luar plot yang terdiri dari Excoecaria  agallocha,  Sonneratia  caseolaris,  Lumnitzera  racemosa,  Avicennia  officinalis,  Nypa fruticans,  Acanthus  ilicifolius,  Sesuvium  portulascastrum,  Terminalia  catappa,  dan  Hibiscus  tiliaceus. Spesies mangrove dominan yang pada lokasi penelitian terdiri dari Avicennia marina pada stasiun PM I, spesies Avicennia marina pada stasiun PM II dan Rhizophora mucronata pada PM III.
Hasil Composite Band dan Supervised Classification
Composite band memiliki fungsi untuk menggabungkan 3 band yang memiliki karakteristik dan panjang  gelombang  yang  berbeda.  Panjang  gelombang  pada  tiap band menyebabkan  masing  - masing  saluran band memiliki  kepekaan  khusus  terhadap  objek  yang  ditangkap  oleh  satelit  sesuai dengan  teori  kurva  pantulan  spektral.  Penggunaan composite  band dikarenakan  keterbatasan  mata manusia yang hanya mampu untuk membedakan gradasi warna sehingga harus dilakukan pemberian warna khusus untuk lebih mudah dalam interpretasi objek. Berdasarkan hasil composite band tersebut terdapat perbedaan yang begitu jelas antara kenampakan mangrove dan non mangrove. Kenampakan yang  berwarna  merah  dapat  diinterpretasikan  sebagai  objek  mangrove  dan  warna  biru  mewakili kenampakan objek perairan dan tambak, warna merah pudar cenderung putih mewakili kenampakan lahan  terbuka,  warna  putih  terang  diinterpretasikan  dalam  obyek  pemukiman  dan  warna  hijau  dapat
diinterpretasikan sebagai warna vegetasi non mangrove. Kenampakan warna composite band tersebut menghasilkan  warna  semu  ( false  color ).  Pengaturan  penggunaan  warna  yang  dihasilkan  mengacu pada karakteristik dari kanal Red, Green dan Blue (spektrum cahaya tampak manusia) yang diisi oleh band NIR,  SWIR dan Green pada  masing – masing kanal sehingga menghasilkan pewarnaan  yang khas dan dapat dengan mudah diinterpretasikan secara jelas.klasifikasi pada pengolahan data.
Supervised  Classification merupakan  suatu  cara  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan pixel pada  citra  dengan  membuat training  area sebagai  dasar  dalam  pengelompokan  pixel. Training area dibuat  berdasarkan  pengambilan  sampel  yang  dilakukan  melalui  fitur region  of  interest .  Kelas yang  digunakan  pada  sampling  area  terbagi  menjadi  4  yaitu  objek  perairan,  objek  mangrove,  objek pemukiman  dan  objek  lahan  terbuka.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  melalui maximum  likelihood classification secara jelas dilihat perbedaan kenampakan obyek yang terdapat dalam cakupan daerah penelitian  di  Desa  Pantai  Mekar.  Penggunaan  warna  biru  diinterpretasikan  sebagai  wilayah  perairan yang  meliputi  tambak  dan  laut,  warna  Hijau  diasosiasikan  dalam  pengelompokan  lahan  mangrove, warna  kuning  diinterpretasikan  sebagai  daerah  pemukiman  serta  warna  krem  dinyatakan  dalam kelompok daerah lahan terbuka.
Gambar 2. Hasil composite band ( NIR, SWIR dan Green ) di Desa Pantai Mekar
Gambar 3. Hasil Pengolahan Supervised Classification dengan Maximum Likelihood

## Hasil Tutupan Vegetasi Berdasarkan Nilai NDVI
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  NDVI  yang  dikombinasi  dengan  hasil  pengolahan  data composite  band dan maximum  likelihood maka  dihasilkan  peta  distribusi  spasial  mangrove  di  Desa Pantai  Mekar.  Nilai  NDVI  mangrove  di  Desa  Pantai  Mekar  berkisar  antara  nilai  indeks  minimum sebesar  -0.244930  dan  nilai  indeks  maksimum  0.613140.Luas  keseluruhan  tutupan  vegetasi  lahan mangrove di Desa Pantai Mekar pada tahun 2019 berdasarkan pengolahan citra Satelit Sentinel 2-A yaitu seluas 377,06 ha. Klasifikasi tutupan vegetasi lahan mangrove terdiri dari 81,53 ha atau 21,62 % tutupan  mangrove  kategori  padat,  77,11  ha  atau  20,45  %  termasuk  kedalam  tutupan  mangrove kategori sedang serta 218,42  ha atau 57,93 % tergolong kedalam tutupan mangrove kategori jarang.
Sebaran  mangrove  di  Desa  Pantai  Mekar  dapat  diketahui  dengan  melakukan overlay antara luasan  mangrove  hasil  NDVI,  Komposit  citra  serta  memperhatikan  hasil maximum  likelihood classification sehingga  diketahui  sebaran  mangrove.  Sebaran  mangrove  dapat  diinterpretasi berdasarkan  warna  yang  terdapat  pada  hasil overlay .  Sebaran  vegetasi  mangrove  yang  terdapat  di Desa Pantai Mekar didominasi pada wilayah sekitar muara sungai yang berbatasan langsung dengan laut  atau  bisa  disebut  sebagai  zona  mangrove  proximal.  Mangrove  yang  ditemukan  juga  banyak terdapat  pada  zona  midle  yang  meliputi  wilayah  di  sekitar  aliran  sungai.  Sebaran  mangrove  juga ditemukan pada wilayah zona distal yang terpengaruh oleh keberadaan tambak dan aliran sungai.
Persentase  tutupan  kanopi  mangrove  di  Desa  Pantai  Mekar  berdasarkan  tabel  10  memiliki rentang terendah sebesar 41,03 % ± 1,57  pada plot 1 di Stasiun PM I hingga rentang tertinggi sebesar 82,01 % ± 1,44 pada plot 3 di Stasiun PM III. Persentase tutupan kanopi rata – rata pada tiap stasiun yaitu PM I sebesar 57,40 % ±3,47, PM II sebesar 68,41% ± 2,12 dan PM III sebesar 70,82% ± 2,25. Hasil tersebut berbanding lurus dengan nilai kerapatan masing – masing stasiun yaitu PM I sebesar 1066,67 ind/Ha, stasiun PM II sebesar 1300 ind/Ha serta stasiun PM III sebesar 1333,33 ind/Ha. Hasil ini  menunjukan  bahwa  tingkat  kerapatan  pohon  berbanding  lurus  terhadap  besar  nilai  persentase tutupan  vegetasi  sehingga  dapat  diinterpretasikan  bahwa  kerapatan  yang  terdapat  pada  masing – masing stasiun mempengaruhi nilai persentase tutupan vegetasi mangrove yang ada di Desa Pantai Mekar. Lokasi stasiun PM I yang berbatasan langsung dengan laut menyebabkan nilai kerapatan yang diperoleh  cenderung  lebih  rendah  dibanding  lokasi  stasiun  PM  III.  Salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  rendahnya  tingkat  kerapatan  mangrove  di  wilayah  dekat  laut  disebabkan  akibat pengaruh gelombang yang terjadi sepanjang tahun dengan kisaran rata – rata 0,88-1,55 m. Faktor lain yang menyebabkan rendahnya kerapatan di lokasi dekat laut adalah banyaknya sampah yang terbawa arus  sehingga  menghambat  tumbuhnya  vegetasi  mangrove  di  daerah  dekat  laut.  Kondisi  kerapatan mangrove  di  Desa  Pantai  Mekar  sesuai  dengan  penelitian  Mahasani,  Widagti  &  Karang  (2015) menyebutkan bahwa pertumbuhan vegetasi mangrove memiliki karakteristik tumbuh dari darat menuju ke laut sehingga jumlah tegakan dan kerapatan mangrove arah darat cenderung lebih tinggi dibanding jumlah tegakan dan kerapatan mangrove ke arah laut.
Gambar 4. Peta Hasil Klasifikasi Tutupan Vegetasi Mangrove
Klasifikasi  tutupan  vegetasi  lahan  mangrove  di  Desa  Pantai  Mekar  terdiri  dari  81,53  ha  atau 21,62% tutupan mangrove kategori padat, 77,11 ha atau 20,45% termasuk kedalam tutupan mangrove kategori sedang serta 218,42  ha atau 57,93% tergolong kedalam tutupan mangrove kategori jarang. Tutupan  vegetasi  lahan  mangrove  dengan  kategori  jarang  menjadi  yang  paling  dominan  di  Desa Pantai  Mekar,  kondisi  ini  disebabkan  masifnya  penanaman  mangrove  yang  baru  terjadi  pada  tahun 2018-2019  di  Desa  Pantai  Mekar  saat  daerah  tersebut  diresmikan  menjadi  daerah  ekowisata mangrove sehingga kondisi tutupan vegetasi di beberapa tempat masih tergolong jarang. Faktor jarak antar  pohon  yang  relatif  berjauhan  saat  penanaman  juga  menjadi  faktor  penyumbang  rendahnya tingkat  kerapatan  yang  ada  di  Desa  Pantai  Mekar.  Faktor  lain  yang  diduga  menjadi  penyebab rendahnya tutupan vegetasi adalah pencemaran dari Sungai Citarum yang bermuara ke Pantai Mekar. Utami (2019) menyebutkan pada penelitiannya bahwa kualitas air Sungai Citarum di hilir telah melebihi baku mutu air pada PP No. 82 Tahun 2001 sehingga berpotensi untuk menghambat pertumbuhan dari ekosistem mangrove di Desa Pantai Mekar.

## Korelasi NDVI dan Persentase Hemispherical Photography
Hasil nilai korelasi (r) antara variabel normalized difference vegetation index dan hemispherical photography memiliki  nilai  sebesar  0,8191.  Apabila  diinterpretasikan  kedalam  hubungan  korelasi, maka  korelasi  antara  nilai normalized  difference  vegetation  index dan  persentase hemispherical photography tergolong  kedalam  hubungan  korelasi  yang  sangat  kuat.  Nilai  korelasi  positif  yang dihasilkan  juga  dapat  diartikan  bahwa  pada  penelitian  ini  persentase hemispherical  photography dipengaruhi  oleh  nilai normalized  difference  vegetation  index .  Garis trendline yang  dihasilkan  dapat diinterpretasikan bahwa semakin tinggi nilai normalized difference vegetation index maka persentase hemispherical photography akan semakin besar.

## Uji Validasi
Obyek  yang  menjadi  sampel  untuk  uji  validasi  terbagi  menjadi  2  obyek,  yaitu  obyek  vegetasi mangrove  dan  non  mangrove  (tambak,  bangunan,  lahan  terbuka  dan  perairan).  Titik  sampel  yang digunakan untuk uji validasi ada 31 titik yang terdiri dari 9 titik untuk mangrove dan 22 titik untuk non mangrove.  Nilai user  accuracy yang  diperoleh  yaitu  mangrove  100%,  Tambak  83,33%,  Bangunan 100%,  Lahan  terbuka  75%.  Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  nilai comission  error tertinggi  terdapat pada  lahan  terbuka  sebesar  25%.  Nilai producer  accuracy yang  diperoleh  yaitu  mangrove  100%, tambak  100%,  bangunan  75%,  lahan  terbuka  100%  dan  perairan  100%  dengan  nilai omission  error tertinggi  terdapat  pada  bangunan  sebesar  25%.  Nilai  yang  dihasilkan  dari comission  error dan omission error diakibatkan terjadinya perubahan fungsi lahan yang terjadi pada rentang waktu antara perekaman  citra  pada  22  oktober  2019  hingga  pada  saat  pengambilan  data  lapangan  pada  18 Desember 2020.
y = 147,35x + 7,9214 R² = 0,6709 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 0,25000 0,30000 0,35000 0,40000 0,45000 0,50000 0,55000 N ilai H emis p h eri cal Pho to grap h y ( % )
Nilai  uji  validasi  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  tingkat  kebenaran  antara  citra  Satelit Sentinel  2A  dengan  kondisi  dilapangan  menggunakan  tiga  perhitungan  yang  meliputi producer accuracy (PA), user  accuracy (UA)  serta overall  accuracy (OA).  Hasil  uji  validasi  pemetaan  yang dilakukan  untuk  mengetahui  tutupan  vegetasi  lahan  didapat  nilai  sebesar  93,55%.  Nilai  uji  validasi yang  diperoleh  lebih  besar  dari  penelitian  Sinaga,  Suprayogi  &  Haniah  (2018)  sebesar  84,0164%. Apabila nilai uji validasi yang didapat kurang dari 70% maka harus dilakukan pengulangan klasifikasi dengan membuat training area baru. Berdasarkan hal tersebut maka dapat dikategorikan penelitian ini tergolong hasil yang layak uji.

## KESIMPULAN
Sebaran  vegetasi  mangrove  di  Desa  Pantai  Mekar  terdapat  di  daerah  ekowisata,  sekitar sungai, muara sungai, bekas tambak dan sekitar tambak. Luas vegetasi mangrove yang berada di Desa Pantai Mekar sebesar 377,06ha.Klasifikasi tutupan vegetasi lahan mangrove terdiri dari 81,53 ha  atau  21,62%  tutupan  mangrove  kategori  padat,  77,11  ha  atau  20,45%,  tutupan  mangrove kategori sedang dan 218,42 ha atau 57,93% tergolong kedalam tutupan mangrove kategori jarang.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Artikel ini adalah bagian dari skripsi dengan judul “Kajian Tutupan Vegetasi Lahan Mangrove Menggunakan  Citra  Satelit  Sentinel  2A  di  Desa  Pantai  Mekar  Kecamatan  Muara  Gembong Kabupaten Bekasi ”, untuk memperoleh gelar sarjana Strata Satu pada Departemen Ilmu Kelautan Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan  Universitas  Diponegoro.  Terima  kasih  juga  saya  ucapkan kepada Pemerintah Desa Pantai Mekar yang sudah memberikan perizinan dan dukungan selama proses pengambilan data.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Informasi  Geospasial.  2014.  Pedoman  Teknis  Pengumpulan  dan  Pengolahan  Data Geospasial Mangrove. Cibinong.
Departemen  Kehutanan.  2005.  Pedoman  Inventarisasi  dan  Identifikasi  Lahan  Kritis  Mangrove.
Direktorat Jenderal Rehabilitasi Lahan dan Perhutanan Sosial, Jakarta.
Dharmawan,  I.W.E.  &  Pramudji.  2017.  Panduan  Pemantauan  Komunitas  Mangrove  Edisi  2. Coremap Lipi, Jakarta.
Fauzan,  M.A.,  Kumara,  I.S.W.,  Yogyantoro,  R.,  Suwardana,  S.,  Fadhilah,  N.,  Nurmalasari,  I., Apriyani, S. & Wicaksono, P. 2017. Assessing the Capability of Sentinel-2A Data for Mapping Seagrass  Percent  Cover  in  Jerowaru,  East  Lombok. The  Indonesian  Journal  of Geography , 49(2):195-203. DOI:10.22146/ijg.28407.
Hendrawan,  Gaol,  J.L.  &  Susilo,  S.B.  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.
Iryadi,  R.,  Priyadi,  A.  &  Darma,  I.D.P.  2017.  Penggunaan  Citra  Satelit  untuk  Mengetahui Persebaran Dacrycarpus imbricatus (Blume) de Laub. di Bukit Tapak, Cagar Alam  Batukahu Bali. Jurnal Ilmu Kehutanan ., 11(2): 130-141. DOI: 10.22146/jik.28277
Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan.  2015.  Statistik  Kementerian  Lingkungan  Hidup dan Kehutanan Tahun 2014, Jakarta.
Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 201 Tahun 2004 Tentang Kriteria Baku dan Pedoman Penentuan Kerusakan Mangrove.
Latifah,  N.,  Febrianto,  S.,  Endrawati,  H.  &  Zainuri,  M.  2018.  Pemetaan  Klasifikasi  dan  Analisa Perubahan  Ekosistem  Mangrove  Menggunakan  Citra  Satelit  Multi  Temporal  di  Karimunjawa, Jepara, Indonesia. Jurnal Kelautan Tropis ., 21(2):97 –102. DOI: 10.14710/jkt.v21i2.2977. Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional.  2015.  Pedoman  pengolahan  data  penginderaan jauh landsat 8 untuk mangrove, Jakarta.
Mahasani, I.G.A.I., Widagti, N. & Karang, I.W.G.A.. 2015. Estimasi Persentase Karbon Organik Di Hutan  Mangrove  Bekas  Tambak,  Perancak,  Jembrana,  Bali. Journal  of  Marine  and  Aquatic Sciences. , 1:14 –18. DOI : 10.24843/jmas.2015.v1.i01.14-18.
Mayalanda, Y., Yulianda, F., & Setyobudianda, I. 2014. Strategi Rehabilitasi Ekosistem Mangrove Melalui  Analisis  Tingkat  Kerusakan  di  Suaka  Margasatwa  Muara  Angke  Jakarta. Jurnal Bonorowo Wetlands ., 4(1):12-36. DOI: 10.13057/bonorowo/w040102.
Noviyanti,  I.K.,  &  Roychansyah,  M.S.  2019.  Analisis  Ketersediaan  Ruang  Terbuka  Hijau  Dengan NDVI  Menggunakan  Citra  Satelit  Worldview-2  di  Kota  Yogyakarta. Jurnal  Majalah  Ilmiah Globë ., 21(2): 63-69. DOI: 10.24895/MIG.2019.21-2.950.
Pratama,  I.G.M.Y.,  Karang,  I.W.G.A.  &  Suteja,  Y..  2019.  Distribusi  Spasial  Kerapatan  Mangrove Menggunakan  Citra  Sentinel-2A  di  Tahura  Ngurah  Rai  Bali. Journal  of  Marine  and  Aquatic Sciences ., 5(2): 192-202. DOI: 10.24843/jmas.2019.v05.i02.p05. Putra, A. 2018. Pendekatan Metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Lyzenga Untuk  Pemetaan  Sebaran  Ekosistem  Perairan  di  Kawasan  Pesisir  Teluk  Benoa-Bali. Jurnal Geomatika ., 23(2):87-94. DOI: 10.24895/JIG.2017.23 - 2.729.
Rahadian,A.,  Prasetyo,  L.B.,  Setiawan,  Y.,  &  Wikantika,  K.  2019.  Tinjauan  Historis  Data  dan Informasi  Luas  Mangrove  Indonesia. Jurnal  Media  Konservasi .,  24(2):163-178.  DOI: 10.29243/medkon.24.2.163-178.
Sinaga, S.H., Suprayogi, A. & Haniah. 2018. Analisis Ketersediaan Ruang Terbuka Hijau  dengan Metode  Normalized  Difference  Vegetation  Index  dan  Soil  Adjusted  Vegetation  Index Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2A. Jurnal Geodesi Undip ., 2(1): 202-211.
Utami,  A.W.  2019.  Kualitas  Air  Sungai  Citarum. Jurusan Teknik  Lingkungan,  Universitas  Trisakti,
Jakarta. DOI: 10.31227/osf.io/m3ha2.
Waas,  H.J.  &  Nababan,  B.  2010.  Pemetaan  dan  analisis  index  vegetasi  mangrove  di  pulau Saparua,  Maluku  Tengah.  Jurnal Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis .,  2(1):50 –58.  DOI: 10.28930/jitkt.v2i1.7862.