## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 928 − 935 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3378
Implementasi Hyper Spectral of Remote Sensing untuk Analisis Kawasan Ekowisata Mangrove Potensial di Kecamatan Tobelo Timur Menggunakan NDVI, SAVI, dan EVI

## Yerik Afrianto Singgalen
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Program Studi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta
Jln. Jend. Sudirman No.51, RW.4, Karet Semanggi, Kecamatan Setiabudi, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
Email: 1,* yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Submitted: 20/04/2023; Accepted: 30/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak −Studi tentang ketahanan kawasan hutan mangrove menjadi populer di Indonesia, meskipun demikian implementasi metode  Hyper  Spectral  of  Remote  Sensing  dalam  mengidentifikasi  perubahan  nilai  indeks  vegetasi  berdasarkan  model Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), dan Enhanced Vegetation Index (EVI) pada daerah yang belum terjangkau perlu dilakukan untuk menambah basis data sehingga menjadi rujukan penelitian selanjutnya.  Mempertimbangkan  hal  tersebut,  penelitian  ini  menggunakan  metode  hyper  sectral  of  remote  sensing  melalui tahapan-tahapan sebagai berikut: pengumpulan data; pemrosesan data; kalibrasi radiometrik; reduksi dimensi; analisis data; interpretasi hasil. Adapun, pada tahap reduksi dimensi, band yang digunakan  telah disesuaikan dengan model NDVI, SAVI dan EVI. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan nilai rata-rata hasil perhitungan NDVI, SAVI dan EVI berdasarkan  zona  1,  zona  2,  zona  3,  dan  zona  4  kawasan  mangrove  Kecamatan  Tobelo  Timur,  mengindikasikan  kondisi kerapatan  kategori  sedang  atau  cukup  dan  padat  atau  lebat.  Dengan  demikian  dapat  diketahui  bahwa  lokasi  tersebut  layak dikembangkan sebagai daya tarik wisata melalui model pengembangan kawasan ekowisata mangrove berbasis komunitas.
Kata Kunci: NDVI; SAVI; EVI; Ekowisata; Mangrove
Abstract −Studies on the resilience of mangrove forest areas are becoming popular in Indonesia, despite the implementation of the  Hyper  Spectral  of  Remote  Sensing  method  in  identifying  changes  in  vegetation  index  values  based  on  the  Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) and Enhanced Vegetation Index models (EVI) in unreached areas need to be done to add to the database so that it becomes a reference for further research. Considering this, this  study  uses  the  hyperspectral  method  of  remote  sensing  through  the  following  stages:  data  collection;  data  processing; radiometric  calibration;  dimension  reduction; data  analysis;  interpretation  of  results.  Meanwhile,  the  bands used  have been adjusted to NDVI, SAVI, and EVI models at the dimension reduction stage. The results of this study show that the overall average value of the calculation results of NDVI, SAVI, and EVI based on Zone 1, Zone 2, Zone 3, and Zone 4 of the mangrove area of East Tobelo District indicates the condition of medium or sufficient category density and dense or dense. Thus, it can be known that the location is feasible to be developed as a tourist attraction through a community-based mangrove ecotourism area development model.
Keywords : NDVI; SAVI; EVI; Ecotourism; Mangrove

## 1. PENDAHULUAN
Kawasan ekowisata potensial di Indonesia perlu diidentifikasi secara menyeluruh sehingga dapat diklasifikasikan serta divisualisasikan dalam bentuk pemetaan sumberdaya pariwisata yang dapat dioptimalkan untuk mendukung pembangunan  berkelanjutan.  Nurhikmah  et  al.  menunjukkan  bahwa  kawasan  ekowisata  mangrove  dapat dikembangkan menjadi daya tarik wisata yang mendorong pertumbuhan ekonomi masyarakat lokal [1]. Disisi lain, Pratiwi  dan  Muhsoni  menunjukkan  bahwa  mangrove  dapat  dikembangkan  menjadi  daya  tarik  wisata  melalui pendekatan eduwisata maupun ekowisata bahari dengan mempertimbangkan daya dukung kawasan wisata agar tetap lestari [2].
Adapun, Singgalen menunjukkan bahwa daya dukung kawasan ekowisata mangrove perlu dianalisis secara kontekstual  agar  pembangunan  infrastruktur  penunjang  aktivitas  pariwisata  maupun  aktivitas  wisatawan  di lingkungan mangrove tidak menyebabkan kerusakan lingkungan secara signifikan [3]. Hal ini menunjukkan bahwa pengembangan  kawasan  ekowisata  mangrove  sebagai  daya  tarik  wisata  perlu  dikaji  secara  kontekstual  dan komprehensif.  Dengan  demikian,  luaran  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  rekomendasi  kebijakan pemanfaatan lahan serta program pengembangan pariwisata di masing-masing daerah.
Pemetaan  kawasan  ekowisata  potensial  dapat  dilakukan  menggunakan  pendekatan  Sistem  Informasi Geografis (SIG) khususnya penginderaan jarak jauh (remote sensing) berdasarkan data citra satelit dalam bentuk band spektral yang spesifik sebagaimana metode Hyper Spectral of Remote Sensing. Singgalen et al. menunjukkan bahwa data spasial maupun band spektral dari citra satelit dapat digunakan untuk membandingkan nilai indeks dari berbagai model penginderaan jarak jauh berdasarkan rentang waktu tertentu [4].
Lebih jauh, Singgalen mengemukakan bahwa perubahan nilai indeks vegetasi di kawasan mangrove yang menunjukkan penurunan nilai secara signifikan dapat disebabkan oleh berbagai faktor seperti alih fungsi lahan, abrasi, bencana, maupun perilaku penduduk yang bermukim di sekitar kawasan mangrove tersebut [5]. Selain itu,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 928 − 935 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3378
Singgalen menunjukkan bahwa hasil analisis perubahan nilai indeks vegetasi kawasan mangrove dapat dijadikan sebagai  pertimbangan  untuk  pengambilan  keputusan  pengelola  dalam  merencanakan  program  pembangunan fasilitas  pariwisata  [6].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pemetaan  kawasan  ekowisata  potensial  menggunakan mendekatan SIG khususnya penginderaan jarak jauh sangat penting dilakukan untuk perencanaan maupun evaluasi program pembangunan yang mempertimbangkan prinsip-prinsip pembangunan berkelanjutan. Dengan demikian, penelitian ini mengadopsi metode Hyper Spectral of Remote Sensing dalam menganalisis perubahan nilai indeks vegetasi menggunakan band spektral citra satelit Landsat 8/9 Operational Land Imager (OLI).
Salah satu tahapan dalam metode Hyper Spectral of Remote Sensing yang membatasi masalah penelitian sekaligus mendeskripsikan kontribusi luaran penelitian ini ini ialah tahap reduksi dimensi, dimana model yang digunakan ialah NDVI, SAVI dan EVI berdasarkan data spasial kawasan mangrove di Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia. Singgalen et al. menunjukkan bahwa NDVI dan EVI  merupakan  model  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  masalah  dan  menganalisis  kondisi  vegetasi  di permukaan bumi, sedangkan SAVI untuk meningkatkan akurasi pengukuran dan mengurangi latarbelakang tanah sehingga memberikan pengukuran yang lebih baik tentang vegetasi di permukaan bumi [7].
Disisi  lain,  Singgalen  dan  Manongga  menunjukkan  bahwa  hasil  analisis  NDVI  di  kawasan  ekowisata mangrove  dapat  diproses  menggunakan  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  melalui  model  Analisis Hirarki  Proses  (AHP)  untuk  menentukan  program  prioritas  (rehabilitasi,  restorasi,  reklamasi,  konservasi)  [8]. Adapun,  Singgalen  et  al.  menunjukkan  bahwa  perubahan  nilai  indeks  vegetasi  mangrove  yang  menunjukkan indikasi  degradasi  lahan  secara  signifikan  merupakan  ancaman  keberlanjutan  ekosistem  yang  berdampak  pada keberlanjutan  pariwisata  [7].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  NDVI,  SAVI  dan  EVI  dalam  metode  Hyper Spectral of Remote Sensing menjadi relevan digunakan sebagai model yang sesuai dengan konteks penelitian ini. Dengan demikian,  interpretasi  data  citra  Hyper  Spectral of Remote  Sensing  bersifat kontekstual  sesuai  kondisi eksisting kawasan mangrove di Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
Beberapa  penelitian  terdahulu  menunjukkan  bahwa  kajian  tentang  kawasan  ekowisata  berperan  penting dalam  mengoptimalkan  manajemen  destinasi  melalui  kebijakan  yang  tepat  guna.  Aprianto  et  al.  menunjukkan bahwa  potensi  biologi,  fisik  dan  daya  tarik  sosial-budaya  di  suatu  daerah  perlu  dioptimalkan  menjadi  sumber penghasilan  atau  matapencaharian  yang  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  masyarakat  serta  meningkatkan kesejahateraan sosial [9]. Disisi lain, Hodijah et al. menunjukkan bahwa pengembangan ekowisata dapat dilakukan dengan melibatkan masyarakat lokal melalui model bisnis homestay [10].
Adapun, Japa et al. menunjukkan bahwa pengembangan ekowisata mangrove juga dapat dilakukan melalui pendekatan  edukasi  ekosistem  mangrove  terhadap  wisatawan  dengan  menyediakan  informasi  jenis  dan  fungsi masing-masing species mangrove secara sistematis [11]. Hal ini menunjukkan bahwa penelitian terdahulu lebih dominan  pada  integrasi  konsep  pemeliharaan  lingkungan  mangrove  melalui  pendekatan  pariwisata  berbasis komunitas, sehingga kajian tentang citra Hyper Spectral of Remote Sensing masih terbatas dan perlu ditingkatkan.
Urgensi penelitian tentang kawasan ekowisata mangrove didorong oleh minimnya basis data spasial yang diproses  menggunakan  metode  Hyper  Spectral  of  Remote  Sensing  di  Kecamatan  Tobelo  Timur,  Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia. Dimon et al. menunjukkan bahwa kajian tentang kawasan mangrove yang dikembangkan menggunakan pendekatan  ekowisata memiliki keterbatasan dalam hal basis data jenis  dan  sebaran  mangrove  yang  perlu  dimonitoring  secara  berkala  untuk  mengidentifikasi  perubahan  yang disebabkan oleh berbagai faktor [12].
Disisi lain, Subuh et al. menunjukkan bahwa keberlanjutan kawasan ekowisata mangrove didorong oleh kebudayaan masyarakat lokal dalam menjaga hubungan dengan alam melalui tradisi atau ritual adat [13]. Hal ini menunjukkan bahwa  beberapa riset lebih menekankan pada aspek ekologi atau sosio-kultural masyarakat lokal dibandingkan  dengan  menyiapkan  basis  data  citra  Hyper  Spectral  of  Remote  Sensing  di  kawasan  ekowisata mangrove. Dengan demikian, penelitian ini penting dilakukan untuk melengkapi basis data tentang citra Hyper Spectral of Remote Sensing berdasarkan konteks kawasan potensial ekowisata mangrove di Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
Luaran  penelitian  ini  dapat  berkontribusi  pada  pengembangan  basis  data  spasial  hasil  analisis  kawasan ekowisata potensial di wilayah Timur Indonesia, melalui studi kasus kawasan ekowisata mangrove potensial  di Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia. Kawasan mangrove dapat  dikembangkan  melalui  pendekatan  ekowisata  berbasis  komunitas  dengan  memperhatikan  prinsip-prinsip pembangunan berkelanjutan [14].
Selain itu, basis data berupa citra Hyper Spectral of Remote Sensing yang telah dikelola dapat dijadikan sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  program  yang  relevan  dan  tepat  guna  dalam mengembangkan  kawasan  hutan  mangrove  menjadi  destinasi  wisata  minat  khusus.  Arfan  et  al.  menunjukkan bahwa  penggunaan  drone  dalam  pengumpulan  data  spasial  untuk  monitoring  ekowistem  mangrove  berperan penting dalam mengidentifikasi perubahan tingkat kerapatan mangrove secara berkala serta memudahkan proses identifikasi dan analisis faktor-faktor yang menyebabkan perubahan tersebut [15]. Dengan demikian, implementasi metode  Hyper  Spectral  of  Remote  Sensing  dalam  analisis  ekowisata  mangrove  potensial  menggunakan  model NDVI,  SAVI  dan  EVI  disesuaikan  dengan  kondisi  eksisting  kawasan  mangrove  di  Kecamatan  Tobelo  Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 928 − 935 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3378

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Hyper Spectral of Remote Sensing Method
Metode Hyper Spectral of Remote Sensing adalah teknik penginderaan jauh yang digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang objek atau permukaan bumi dengan mengukur spektrum elektromagnetik yang dipancarkan atau dipantulkan dari permukaan tersebut. Tahapan-tahapan dalam metode hyperspectral remote sensing adalah sebagai berikut:  tahap  pemilihan  sensor,  pemilihan  sensor  hyper  spectral  remote  sensing  yang  tepat  harus  dilakukan tergantung pada kebutuhan penginderaan jauh, serta mampu mengumpulkan data spektral pada berbagai rentang gelombang elektromagnetik. Penelitian ini menggunakan data spektral yakni citra satelit Landsat 8/9 OLI yang diakses dari https://earthexplorer.usgs.gov/ pada 10 Maret 2023; tahap pengumpulan data, data hyperspectral dapat dikumpulkan menggunakan satelit, pesawat udara, atau UAV, kemudian data harus diambil pada waktu yang tepat dan dalam kondisi atmosfer yang ideal. Penelitian ini menggunakan citra satelit Landsat 8/9 OLI berdasarkan area yang  telah  ditentukan  yakni  Kabupaten  Halmahera  Utara  (WGS  84  UTM  52N  latitude  :1.5074,  longitude  : 127.8937);  tahap praproses data, data hyperspectral yang dikumpulkan harus diproses untuk menghilangkan efek atmosfer  dan  distorsi  radiometrik  lainnya,  hal  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  dikumpulkan dapat diolah dan dianalisis dengan baik. Oleh sebab itu, dilakukan pre-processing data citra satelit menggunakan plugin Semi-Automatic Classifiction pada aplikasi QGIS 3.30.1.
Pada tahap pengolahan data, data hyperspectral yang telah diproses kemudian dapat diolah menggunakan algoritma pengolahan citra untuk menghasilkan informasi yang berguna tentang objek atau permukaan bumi yang diamati.  Dalam  penelitian  ini  algoritma  yang  digunakan  ialah  NDVI,  SAVI  dan  EVI;  tahap  analisis  data,  data hyperspectral  dapat  dianalisis  untuk  mempelajari  karakteristik  permukaan  bumi.  Penelitian  ini  menggunakan acuan  dari  Keputusan  Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup  Nomor  201  tahun  2004  tentang  Kiteria  Baku  dan Pedoman  Kerusakan  Hutan  Mangrove;  tahap  interpretasi  data,  interpretasi  data  hyperspectral  dapat  dilakukan dengan membandingkan  data dengan referensi  geologis  atau  informasi  lainnya  untuk  memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang objek atau permukaan bumi yang diamati. Penelitian ini menggunakan data NDVI, SAVI, dan EVI untuk mengidentifikasi kondisi kawasan ekowisata mangrove potensial yang dapat dioptimalkan; tahap pemodelan, pemodelan dapat dilakukan untuk memprediksi atau memvisualisasikan sifat permukaan bumi yang belum  terlihat  dalam  data  hyperspectral.  Dalam  penelitian  ini,  pemodelan  perlu  dilakukan  untuk  mendapatkan petunjuk  tentang  model  pengelolaan  kawasan  ekowisata  mangrove  yang  sesuai  dengan  konteks  sosial-budaya masyarakat lokal. Adapun, tahapan dalam metode Hyper Spectral of Remote Sensing dapat digambarakan sebagai berikut.
Gambar 1. Tahapan dalam Metode Hyper Spectral of Remote Sensing
Gambar 1 merupakan setiap tahapan dalam metode Hyper Spectral of Remote Sensing yang terdiri dari tahap pemilihan sensor, pengumpulan data, preprocessing, reduksi dimensi, klasifikasi, dan analisis.  Pada tahap pemilihan  sensor,  data  spektral  yang  digunakan  ialah  citra  satelit  Landsat  8/9  OLI  yang  diakses  dari https://earthexplorer.usgs.gov/  pada  tanggal  10  Maret  2023.  Selanjutnya,  pada  tahap  pengumpulan  data,  band spektral  yang  diambil  ialah  Kabupaten  Halmahera  Utara  (WGS  84  UTM  52N  latitude  :1.5074,  longitude  :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 928 − 935 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3378
127.8937).  Pada  tahap  pre-processing,  dilakukan  koreksi  atmosferik,  geometric,  dan  radiometrik  pada  masing- masing band yang akan digunakan dalam kalkulasi raster sesuai algoritma NDVI, SAVI dan EVI.  Selanjutnya, pada tahap klasifikasi, masing-masing band dikalkulasi sesuai dengan algoritma sebagaimana table 1 berikut.
Tabel 1. Algoritma dan Persamaan NDVI, SAVI dan EVI
Algoritma Persamaan NDVI NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red) SAVI SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L) EVI EVI = 2.5 x ((NIR - Red) / ((NIR + C1 x Red - C2 x Blue) + L))
Tabel  1  merupakan  algoritma  dan  persamaand  NDVI,  SAVI,  dan  EVI  yang  digunakan  dalam  reduksi dimensi sesuai dengan kawasan mangrove yang akan dianalisis. Algoritma NDVI mengukur kandungan klorofil dalam tanaman [16]. Rumus NDVI dinyatakan sebagai perbedaan antara nilai reflektansi inframerah jauh (NIR) dan  nilai  reflektansi  cahaya  merah  (Red)  yang  dibagi  dengan  jumlah  keduanya.  NDVI  dapat  dihitung  dengan rumus:  NDVI  =  (NIR  -  Red)  /  (NIR  +  Red).  Nilai  NDVI  berkisar  antara  -1  hingga  1,  di  mana  nilai  positif menunjukkan keberadaan vegetasi yang sehat dan nilai negatif menunjukkan keberadaan permukaan yang non- vegetasi.  Selanjutnya,  algoritma  SAVI  mengkompensasi  efek  latar  belakang  tanah  atau  pengaruh  cahaya  latar belakang pada citra, sehingga memberikan hasil yang lebih akurat dalam mengevaluasi keberadaan vegetasi [17]. Rumus  SAVI  dinyatakan  sebagai  perbedaan antara nilai  reflektansi  NIR  dan  Red yang dikalikan dengan  suatu faktor (1 + L), dibagi dengan jumlah keduanya dan faktor L adalah sebuah konstanta yang bervariasi tergantung pada jenis tanah dan vegetasi di area tersebut [18]. SAVI dapat dihitung dengan rumus: SAVI = [(NIR  - Red) / (NIR + Red + L)] x (1 + L). Nilai SAVI berkisar antara -1 hingga 1, di mana nilai positif menunjukkan keberadaan vegetasi  yang  sehat  dan  nilai  negatif  menunjukkan  keberadaan  permukaan  yang  non-vegetasi  [19].  Adapun, algoritma  EVI  digunakan  untuk  mengevaluasi  kesehatan  dan  pertumbuhan  vegetasi  dengan  memperhitungkan pengaruh  atmosfer  dan  adanya  kemungkinan  saturasi  dalam  nilai  NDVI.  Rumus  EVI  dinyatakan  sebagai perbedaan antara nilai reflektansi NIR dan Red, yang dikalikan dengan suatu faktor (1 + c1 x NIR  - Red - c2 x Blue)/(NIR + Red + c3), di mana c1, c2, dan c3 adalah konstanta yang bervariasi tergantung pada jenis citra satelit yang digunakan (Penelitian ini menggunakan Landsat 8/9 OLI) dimana EVI dapat dihitung dengan rumus: EVI = (NIR - Red) / (NIR + (c1 x Red) - (c2 x Blue) + c3). Nilai EVI berkisar antara -1 hingga 1, di mana nilai positif menunjukkan keberadaan vegetasi yang sehat dan nilai negatif  menunjukkan keberadaan permukaan yang non- vegetasi [20]. Hal ini menunjukkan bahwa masing-masing algoritma akan menggambarkan kondisi eksisting dari setiap zona di kawasan potensial ekowisata mangrove Kecamatan Tobelo Timur.
Pada  tahap  klasifikasi,  masing-masing  algoritma  dapat  memberikan  makna  yang  berbeda  namun berhubungan  satu  dengan  yang  lain.  Berdasarkan  klasifikasi  NDVI,  SAVI  dan  EVI  interpretasi  status  sangat rendah apabila nilai yang diperoleh berada di bawah 0,1 yang menunjukkan bahwa area tersebut tergolong non- vegetasi, seperti permukaan air, batuan, dan pasir. Selanjutnya, status rendah apabila nilai yang diperoleh berada di antara 0,1 hingga 0,2 yang menunjukkan bahwa area tersebut yang sangat minim vegetasi, seperti tanah kering atau gurun. Status sedang apabila nilai yang diperoleh berada di  antara 0,2 hingga 0,4 yang menunjukkan area yang memiliki vegetasi yang cukup, seperti perkebunan atau hutan yang tidak terlalu lebat. Status tinggi apabila nilai yang diperoleh berada di antara 0,4 hingga 0,6 yang menunjukkan area tersebut memiliki vegetasi yang lebat, seperti hutan atau lahan pertanian yang subur. Adapun, status sangat tinggi apabila nilai yang diperoleh berada di di atas 0,6 dengan indikasi bahwa area tersebut memiliki vegetasi yang sangat lebat, seperti hutan hujan tropis atau lahan pertanian yang sangat subur. Klasifikasi nilai NDVI, SAVI dan EVI dapat digunakan untuk mengidentifikasi keberadaan vegetasi dan untuk memonitor kondisi lingkungan, seperti perubahan pola tutupan lahan, keberadaan kebakaran  hutan,  atau  perubahan  iklim.  Data  NDVI,  SAVI  dan  EVI  dapat  digunakan  sebagai  indikator keberhasilan  program  restorasi  mangrove,  pemantauan  kesehatan  hutan  mangrove  dan  keberhasilan pengembangan ekowisa mangrove.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kawasan mangrove dapat dikembangkan melalui konsep ekowisata berbasis komunitas agar dapat memberikan manfaat ekonomi, sosial-budaya, dan lingkungan. Webilana et al. menunjukkan bahwa pengembangan kawasan mangrove sebagai daya tarik wisata perlu dilakukan kajian tentang daya dukung dan kondisi eksisting mangrove terlebih  dahulu,  sehingga  dapat  diantisipasi  faktor-faktor  yang  berpotensi  menyebabkan kerusakan  lingkungan, masalah  sosial,  hingga  kerugian  sektor  ekonomi  [21].  Disisi  lain,  Rachmadirazaq  et  al.  menunjukkan  bahwa persoalan  sampah  menjadi  tantangan  dalam  pengembangan  ekowisata  mangrove  sehingga  diperlukan  strategi penanggulangan  yang  tepat  agar  tidak  menyebabkan  kerusakan  lingkungan  [22].  Adapun,  Pratiwi  et  al. menunjukkan bahwa pengembangan ekowisata mangrove perlu didukung aksesibilitas yang memadai, sarana dan prasarana  penunjang  dan  akomodasi  [23].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengembangan  kawasan  ekowisata mangrove  perlu  didukung  oleh  seluruh  pemangku  kepentingan.  Dengan  demikian,  model  partisipatif  melalui

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 928 − 935 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3378
konsep pengembangan kawasan ekowisata berbasis komunitas menjadi sangat relevan dengan konteks wilayah di Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
Implementasi model pengembangan ekowisata mangrove berbasis komunitas di Kecamatan Tobelo Timur memiliki  peluang  dan  manfaat  sebagai  berikut:  pertama,  konservasi  lingkungan.  Ekowisata  mangrove  berbasis komunitas  dapat  membantu  melestarikan  dan  memperbaiki  ekosistem  mangrove  yang  telah  rusak.  Kegiatan ekowisata  dapat  membantu  meminimalkan  kerusakan  lingkungan  seperti  illegal  logging  dan  penebangan mangrove  yang  merusak  lingkungan;  kedua,  pengembangan  ekonomi  lokal.  Masyarakat  sekitar  dapat memanfaatkan potensi wisata yang ada di kawasan mangrove untuk meningkatkan pendapatan mereka. Hal ini dapat membantu mengurangi kemiskinan di daerah tersebut dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat; ketiga, pendidikan  tentang  lingkungan.  Masyarakat  dapat  belajar  tentang  pentingnya  menjaga  lingkungan  mangrove melalui  edukasi,  sehingga  membantu  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  dan  pengunjung  tentang  pentingnya menjaga keberlangsungan lingkungan mangrove; keempat, peningkatan pariwisata. Melalui konseppengembangan ekowisata, Tobelo Timur dapat menjadi destinasi wisata yang menarik selain wisata pantai dan bahari di Pulau Meti  dan  Pulau  Magaliho.  Hal  ini  dapat  membantu  meningkatkan  jumlah  wisatawan  yang  berkunjung  dan memberikan  dampak  positif  terhadap  perkembangan  pariwisata  di  daerah  tersebut;  kelima,  potensi  penelitian. Ekosistem  mangrove  memiliki  potensi  untuk  diteliti  lebih  lanjut  sehingga  kegiatan  ekowisata  dapat  membantu para peneliti untuk mengakses dan mempelajari lebih lanjut tentang ekosistem mangrove yang ada di Tobelo Timur serta hubungannya dengan aspek ekonomi dan sosial-budaya masyarakat lokal.
Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat diketahui bahwa nilai NDVI, SAVI dan EVI di masing-masing zona pada  kawasan  mangrove  Kecamatan  Tobelo  Timur  dengan  nilai  yang  diperoleh  antara  0,2  hingga  0,4  yang menunjukkan area yang memiliki vegetasi cukup. Adapun, beberapa zona mangrove dengan nilai yang diperoleh berada di antara 0,4 hingga 0,6 yang menunjukkan area tersebut memiliki vegetasi yang lebat. Berdasarkan hasil pengolahan  data,  dapat  diketahui  bahwa  kalkulasi  nilai  NDVI  pada  zona  1  menunjukkan  nilai  rata-rata  0.38, sedangkan  hasil  kalkulasi  nilai  rata-rata  SAVI  ialah  0.56  dan  hasil  kalkulasi  nilai  rata-rata  EVI  ialah  0.50. Sementara itu, pada zona 2 nilai rata-rata NDVI ialah 0.35, nilai rata-rata SAVI ialah 0.58 dan nilai rata-rata EVI ialah 0.48. Pada zona 3, nilai rata-rata NDVI yang diperoleh ialah 0.35, nilai rata-rata SAVI yang diperoleh ialah 0.53, dan nilai rata-rata EVI yang diperoleh ialah 0.46. Adapun, pada zona 4, nilai rata-rata NDVI ialah 0.38, nilai rata-rata  SAVI  ialah  0.57  dan  nilai  rata-rata  EVI  ialah  0.53.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  secara  keseluruhan, kondisi eksisting kawasan mengrove di Tobelo Timur berada dalam kondisi kerapatan kategori cukup atau sedang dan lebat. Pada table 2, dapat dilihat algoritma, persamaan, zona dan nilai rata-rata hasil perhitungan NDVI, SAVI dan EVI di kawasan mangrove Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
Tabel 1. Algoritma, Persamaan, Zona dan Nilai Rata-Rata Hasil Perhitungan Algoritma Persamaan Zona  Rata-Rata NDVI NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red) 1 0.38 2 0.35 3 0.35 4 0.38 SAVI SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L) 1 0.56 2 0.58 3 0.53 4 0.57 EVI EVI = 2.5 x ((NIR - Red) / ((NIR + C1 x Red - C2 x Blue) + L)) 1 0.50 2 0.48 3 0.46 4 0.53
Tabel 1 menunjukkan bahwa  secara keseluruhan nilai rata-rata hasil perhitungan NDVI, SAVI dan EVI berdasarkan zona 1, zona 2, zona 3, dan zona 4 kawasan mangrove Kecamatan Tobelo Timur, mengindikasikan kondisi kerapatan kategori sedang atau cukup dan padat atau lebat. Hal ini menunjukkan bahwa kawasan mangrove dapat  dikembangkan  sebagai  daya  tarik  wisata  melalui  pendekatan  partisipatif  sebagaimana  model  ekowisata mangrove  berbasis  komunitas.  Setyoko  et  al.  menunjukkan  bahwa  keunggulan  model  partisipatif  dalam pengembangan  ekowisata  mangrove  ialah  kesempatan  bagi  masyarakat  lokal  untuk  merencanakan, mengimplementasikan,  dan  mengevaluasi  program  pengembangan  pariwisata  yang  otentik  dan  sesuai  dengan konteks ekonomi, sosial-budaya serta lingkungan setempat [24]. Disisi lain, sinergitas komunitas atau masyarakat lokal dengan pemangku kepentingan lainnya juga menjadi faktor kunci kesuksesan atau keberhasilan pencapaian tujuan  pengembangan  ekowisata  mangrove  agar  dapat  berkelanjutan  [25].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  setelah proses identifikasi kelayakan pengembangan ekowisata mangrove, perlu dilanjutkan ke tahap inisiasi dan realisasi program pembentukan organisasi atau Kelompok Sadar Wisata (Pokdarwis) yang bersinergi dengan pemerintah desa, kecamatan, kabupaten, maupun provinsi serta berbagai pemangku kepentingan lainnya seperti universitas, media,  dan  pengusaha  lokal  untuk  merencanakan  program  pengembangan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  atau

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 928 − 935 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3378
permintaan pasar pariwisata lokal. Dengan demikian, partisipasi masyarakat dan sinergitas pemangku kepentingan menjadi  bagian  esensial  dalam  pengembangan  kawasan  ekowisata  mangrove  Kecamatan  Tobelo  Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
Ekowisata  mangrove  berbasis  komunitas  dapat  memberikan  banyak  manfaat  bagi  keberlangsungan ekonomi  lokal,  kesejahteraan  sosial  masyarakat  pesisir,  dan  keberlanjutan  ekosistem  mangrove  di  Kecamatan Tobelo  Timur.  Dengan  mengembangkan  potensi  wisata  mangrove,  masyarakat  setempat  dapat  menghasilkan pendapatan  tambahan  dari  aktivitas  pariwisata,  sementara  wisatawan  dapat  memperoleh  pengalaman  yang berharga  dan  memahami  nilai  konservasi  ekosistem  mangrove.  Selain  itu,  kegiatan  ekowisata  ini  dapat meningkatkan  kesadaran  masyarakat  akan  pentingnya  konservasi  lingkungan  dan  membantu  menjaga keberlanjutan ekosistem mangrove. Dengan demikian, ekowisata mangrove berbasis komunitas dapat membawa dampak  positif  bagi  pertumbuhan  ekonomi  lokal,  kesejahteraan  sosial  masyarakat  pesisir,  dan  keberlanjutan ekosistem  mangrove di  Kecamatan  Tobelo  Timur.  Berdasarkan  hasil  pemetaan  zona  pengembangan  ekowisata mangrove, dapat ditetapkan jalur untuk aktivitas wisata serta pos pemantauan kondisi kerapatan mangrove secara berkala sebagaimana hasil pemetaan pada gambar berikut.
NDVI SAVI EVI
Gambar 2. Visualisasi Hasil Kalkulasi NDVI, SAVI, dan EVI di Kawasan Ekowisata Mangrove Potensial Gambar  2  merupakan  gambaran  tentang  kondisi  vegetasi  mangrove  di  kawasan  ekowisata  mangrove potensial Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia. Lokasi yang strategis, terletak di pesisir serta memiliki akses menuju pulau-pulau kecil sekaligus area terumbu karang yang beragam dan menarik. Mawardi et al. menunjukkan bahwa pemasaran digital diperlukan untuk publikasi kondisi mangrove dengan tingkat kerapatan yang tinggi, sehingga menjadi daya tarik wisatawan dan memberikan manfaat ekonomi, sosial dan ekologi [26]. Disisi lain, Sabir menunjukkan bahwa pemasaran kawasan ekowisata mangrove perlu dioptimalkan menggunakan sistem informasi berbasis website, dimana calon wisatawan dapat mengakses informasi  yang  berhubungan  dengan  atraksi,  aksesibilitas,  akomodasi  dan  amenitas  [27].  Hal  ini  menunjukkan bahwa  hasil  pemetaan  kawasan  ekowisata  mangrove  potensial  perlu  dipublikasikan  menggunakan  sistem informasi  pariwisata  maupun  sistem  informasi  geografi  dengan  berbagai  informasi  yang  berhubungan  dengan kebutuhan wisatawan yakni informasi mengenai atraksi, aksesibilitas, akomodasi dan amenitas. Dengan demikian dapat diketahui bahwa sistem informasi pariwisata dan sistem informasi geografi dapat diintegrasikan agar dapat menampilkan informasi yang kredibel, valid dan relevan dengan kebutuhan wisatawan.
Penginderaan  jarak  jauh  ekosistem  mangrove  di  Kecamatan  Tobelo  Timur  dapat  memberikan  manfaat penting  bagi  pengembangan  sistem  informasi  pariwisata  Kabupaten  Halmahera  Utara.  Dengan  menggunakan teknologi  penginderaan  jarak  jauh,  informasi  yang  terkait  dengan  potensi  wisata  di  kawasan  mangrove  dapat dikumpulkan  dan  diolah  menjadi  data  yang  akurat  dan  berguna  untuk  mengembangkan  sistem  informasi pariwisata.  Data  tersebut  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  lokasi  wisata  yang  menarik,  memberikan informasi  tentang  keadaan  lingkungan,  dan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  strategis  dalam pengembangan pariwisata. Selain itu, teknologi penginderaan jarak jauh juga dapat membantu dalam memantau kondisi  ekosistem  mangrove  dan  memastikan  keberlanjutan  lingkungan  alam  sekitar.  Selain  itu,  penginderaan jarak jauh ekosistem mangrove dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi pengembangan sistem informasi pariwisata Kabupaten Halmahera Utara. Dengan demikian dapat diketahui bahwa kontribusi penelitian ini lebih dominan pada bidang ilmu pariwisata, sistem informasi geografi dan penginderaan jarak jauh untuk menunjukkan pentingnya implementasi metode Hyper Spectral of Remote Sensing pada kawasan ekowisata mangrove potensial di berbagai daerah, sebagai tahap identifikasi potensi sehingga seluruh Sumber Daya Alam (SDA) dapat dikelola menjadi  asset  yang  mendukung  pertumbuhan  ekonomi,  mendorong  kesejahteraan  sosial  melindungi keberlangsungan budaya, dan menjaga keberlanjutan ekosistem mangrove.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan nilai rata-rata hasil perhitungan NDVI, SAVI dan EVI berdasarkan zona 1, zona 2, zona 3, dan zona 4 kawasan mangrove Kecamatan Tobelo Timur, mengindikasikan kondisi kerapatan kategori sedang atau cukup dan padat atau lebat. Disisi lain, Implementasi model pengembangan ekowisata  mangrove  berbasis  komunitas  di  Kecamatan  Tobelo  Timur  memiliki  peluang  dan  manfaat  sebagai berikut : pertama, konservasi lingkungan. Ekowisata mangrove berbasis komunitas dapat membantu melestarikan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 928 − 935 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3378
dan  memperbaiki  ekosistem  mangrove  yang  telah  rusak.  Kegiatan  ekowisata  dapat  membantu  meminimalkan kerusakan  lingkungan  seperti  illegal  logging  dan  penebangan  mangrove  yang  merusak  lingkungan;  kedua, pengembangan  ekonomi  lokal.  Masyarakat  sekitar  dapat  memanfaatkan  potensi  wisata  yang  ada  di  kawasan mangrove untuk meningkatkan pendapatan mereka. Hal ini dapat membantu mengurangi kemiskinan di daerah tersebut dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat; ketiga, pendidikan tentang lingkungan. Masyarakat dapat belajar  tentang  pentingnya  menjaga  lingkungan  mangrove  melalui  edukasi,  sehingga  membantu  meningkatkan kesadaran  masyarakat  dan  pengunjung  tentang  pentingnya  menjaga  keberlangsungan  lingkungan  mangrove; keempat, peningkatan pariwisata. Melalui konseppengembangan ekowisata, Tobelo Timur dapat menjadi destinasi wisata yang menarik selain wisata pantai dan bahari di Pulau Meti dan Pulau Magaliho. Hal ini dapat membantu meningkatkan  jumlah  wisatawan  yang  berkunjung  dan  memberikan  dampak  positif  terhadap  perkembangan pariwisata di daerah tersebut; kelima, potensi penelitian.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (LPPM),  Universitas  Katolik  Indonesia Atma  Jaya,  Fakultas  Ilmu  Administrasi  Bisnis  dan  Ilmu  Komunikasi  (FIABIKOM),  Fakultas  Teknik  (FT), Program Studi Pariwisata, Program Studi Sistem Informasi. Terima kasih kepada seluruh pihak yang mendukung penelitian ini, hingga proses publikasi ilmiah.

## REFERENCES
[1] Nurhikmah,  L.  Irmayanti,  R.  Ashari,  and  A.  Fatrawana,  “Potensi  Ekosistem  Mangrove  sebagai  Ekowisata  di  Pulau Satanger Kabupaten Pangkajene dan Kepulauan,” J. Ilmu Kelaut. Kepul., vol. 5, no. 1, pp. 495–508, 2022.
[2] M. W. Pratiwi and F. F. Muhsoni,  “Analisis Kesesuaian Ekowisata Mangrove Di Desa Taddan Kecamatan Camplong Kabupaten Sampang,” Samakia  J. Ilmu Perikan., vol. 12, no. 2, pp. 105–115, 2021, doi: 10.35316/jsapi.v12i2.1136.
[3] Y. A. Singgalen, “Tourism Infrastructure Development  and Transformation of Vegetation Index in Dodola Island of Morotai Island Regency,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 130–144, 2022, doi: 10.51519/journalisi.v4i1.230.
[4] Y.  A.  Singgalen  and  D.  Manongga,  “Monitoring of  Mangrove  Ecotourism  Area  using  NDVI,  NDWI,  and  CMRI  in Dodola Island, Morotai Island Regency, Indonesia,” J. Ilmu dan Teknol. Kelaut. Trop., vol. 14, no. 1, pp. 95–108, 2022.
[5] Y. A. Singgalen, “Vegetation Index and Mangrove Forest Utilization through Ecotourism Development in Dodola and Guraping  of  North  Maluku  Province,”  J.  Manaj.  Hutan  Trop.,  vol.  28,  no.  2,  pp.  150–161,  2022,  doi: 10.7226/jtfm.28.2.150.
[6] Y.  A.  Singgalen,  “Priority  Analysis  of  Mangrove  Guraping  Ecotourism  Development  Based  on  Spatial  Data  Using Process Hierarchy Analysis,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 1–15, 2022.
[7] Y. A. Singgalen, C. Gudiato, S. Y. J. Prasetyo, and C. Fibriani, “Mangrove Monitoring Using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI): Case Study In North Halmahera, Indonesia,” J. Ilmu dan Teknol. Kelaut. Trop., vol. 13, no. 2, pp. 219–239, 2021, doi: 10.29244/jitkt.v13i2.34771.
[8] Y.  A.  Singgalen  and  D.  Manongga,  “Mangrove-based  Ecotourism  Sustainability  Analysis  using  NDVI  and  AHP Approach,” Indones. J. Comput. Cybern. Syst., vol. 16, no. 2, pp. 125–136, 2022, doi: 10.22146/ijccs.68986.
[9] P. Aprianto, V. Amelia, and F. Firlianty, “Potensi Daya Tarik Obyek Ekowisata Kawasan Punggualas di Taman Nasional Sebangau,” J. Environ. Manag., vol. 3, no. 3, pp. 186–194, 2022, doi: 10.37304/jem.v3i3.5524.
[10]  S. Hodijah, Haryadi, A. Delis, D. Artis, and I. Syafi’i, “Pemberdayaan Masyarakat untuk Menopang Ekowisata Lokal dalam  Pemanfaatan  dan  Tata  Kelola  Homestay  di  Desa  Renah  Alai  Kabupaten  Merangin,”  J.  Inovasi,  Teknol.  dan Dharma Bagi Masy., vol. 2, no. 1, pp. 22–27, 2022, doi: 10.22437/jitdm.v2i1.16425.
[11]  L.  Japa,  A.  Syukur,  Syachruddin,  and  D.  M.  Ibrahim,  “Sosialisasi  Buku  Ekowisata  Ekosistem  Mangrove  Sebagai Laboratorium Alam Untuk Pembelajaran IPA Di MTs. NW Nurul Ihsan Tanjung Luar Lombok Timur,” J. Pengabdi. Magister Pendidik. IPA, vol. 5, no. 4, pp. 205–216, 2022, doi: 10.29303/jpmpi.v5i4.2523.
[12]  Y. Dimon, R. Hadun, and A. Sofyan, “Analisis Kesesuaian Lahan untuk Pengembangan Ekowisata Mangrove di Kawasan Ekosistem Esensial (KEE) Tanjung Boleu Desa Kao Kabupaten Halmahera Utara,” J. Pertan. Khairun, vol. 1, no. 2, pp. 80–91, 2022.
[13]  R. Do Subuh, M. Fadel, and F. Soamole, “Ekowisata Berbasi Kearifan Lokal di Kabupaten Halmahera Barat,” J. Ilmuah Kebud. dan Kesejarahan, vol.
9, no. 1, pp. 49–57, 2022, [Online]. Available:
http://ejournal.unkhair.ac.id/index.php/etnohis/article/view/5206
[14]  Y. A. Singgalen, “Mangrove forest utilization for sustainable livelihood through community-based ecotourism in kao village  of  north  halmahera  district,”  J.  Manaj.  Hutan  Trop.,  vol.  26,  no.  2,  pp.  155–168,  2020,  doi: 10.7226/JTFM.26.2.155.
[15]  A. Arfan, U. Sideng, W. Sanusi, and M. F. Juanda, “Jurnal Environmental Science,” J. Environ. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 181–193, 2022.
[16]  T. Hariyanto, C. B. Pribadi, and I. S. Atsilah, “Analisis Hasil Identifikasi Persebaran Mangrove Berdasarkan Algoritma Normalized Difference Vegetation Index dan Mangrove Vegetation Index Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2 ( Studi Kasus : Taman Nasional Alas Purwo ) Pendahuluan Mangrove merupakan vege,” J. Geod. Geomatics, vol. 18, no. 2, pp. 285–292, 2023.
[17]  P.  R.  Azzahra,  E.  Sumarga,  and  A.  Sholihah,  “Analisis  Kesehatan  Mangrove  di  Taman  Wisata  Alam  Angke  Kapuk, Jakarta Utara,” J. Ilmu dan Teknol. Kayu Trop., vol. 20, no. 1, pp. 40–51, 2022, doi: 10.51850/jitkt.v20i1.571.
[18]  N. Simartama et al., “Analisis Transformasi Indeks NDVI, NDWI dan SAVI untuk Identifikasi Kerapatatan Vegettasi Mangrove  Menggunakan  Sentinel  di  Pesisir  Timur  Provinsi  Lampung,”  J.  Geogr.,  vol.  19,  no.  2,  pp.  69–79,  2021,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 928 − 935 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3378
[Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/345774591_JURNAL_GEOGRAFI
[19]  N.  Simarmata  et  al.,  “Analisis  Transformasi  Indeks  NDVI,  NDWI  dan  SAVI  untuk  Identifikasi  Kerapatan  Vegetasi Mangrove Menggunakan Citra Sentinel di Pesisir Timur Provinsi Lampung,” J. Geogr., vol. 19, no. 2, pp. 69–79, 2021.
[20]  S. Pamungkas, “Analysis Of Vegetation Index For Ndvi, Evi-2, And Savi For Mangrove Forest Density Using Google Earth Engine In Lembar Bay, Lombok Island,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2023, pp. 1–9. doi: 10.1088/1755-1315/1127/1/012034.
[21]  K. B. Webliana, H. Anwar, I. M. L. Aji, D. P. Sari, and N. K. M. Sari, “Analisis Kesesuaian Lahan Ekowisata Mangrove Tanjung  Batu  ,  Desa  Sekotong  Tengah,”  J.  For.  Sci.  Avicennia,  vol.  6,  no.  1,  pp.  65–77,  2023,  doi: 10.22219/avicennia.v6i1.
[22]  Rachmadiarazag,  S.  A.  R.  Khadijah,  and  A.  Furqan,  “Rekomendasi  Pengelolaan  Sampah  pada  Ekowisata  Mangrove Wonorejo Surabaya,” Kepariwisataan, vol. 22, no. 1, pp. 51–59, 2023, doi: 10.52352/jpar.v22i1.955.
[23]  N. Pratiwi, R. Hadun, and M. Tamrin, “Potensi Pengembangan Ekowisata Hutan Mangrove Desa Gamtala Kecamatan Jailolo Kabupaten Halmahera Barat,” J. For. Isl., vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[24]  N.  Setiyoko  et  al.,  “Pendampingan  Media  Promosi  Digital  Dalam  Rangka  Peningkatan  Perekonomian  Masyarakat  di Ekowisata Mangrove Medokan Ayu Surabaya,” J. Abadimas Adi Buana, vol. 6, no. 2, pp. 240–247, 2023.
[25]  Rachmadiarazaq,  “Analisis  Struktur  Organisasi  Antarlembaga  pada  Destinasi  Ekowisata  Mangrove  Wonorejo  Kota Surabaya,” War. Pariwisata, vol. 20, no. 2, pp. 1–5, 2023.
[26]  I.  Mawardi,  A.  N.  Imran,  and  M.  Djafar,  “Strategi  Pengembangan  Ekowisata  Mangrove  di  Desa  Borimasunggu Kecamatan Maros Baru Kabupaten Maros,” J. Eboni, vol. 4, no. 2, pp. 51–56, 2020.
[27]  M. Sabir, “Strategi Pengembangan Ekowisata Mangrove Tongke-Tongke di Kabupaten Sinjai,” J. Ind. Pariwisata, vol. 3, no. 1, pp. 53–60, 2020, doi: 10.36441/pariwisata.v3i1.45.