## DETEKSI PERUBAHAN TUTUPAN MANGROVE MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT BERDASARKAN KLASIFIKASI HIBRIDA DI SUNGAI KEMBUNG, PULAU BENGKALIS, PROVINSI RIAU

## MANGROVE COVERAGE CHANGE DETECTION USING LANDSAT
IMAGERIES BASED ON HYBRID CLASSIFICATION IN KEMBUNG RIVER,

## BENGKALIS ISLAND, RIAU PROVINCE
Romie Jhonnerie 1,2 , Vincentius P. Siregar 3* , Bisman Nababan 3 , Lilik Budi Prasetyo 4 , dan Sam Wouthuyzen 5
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana, Departemen ITK, FPIK-IPB, Bogor
2 Departemen Pemanfaatan Sumberdaya Perairan, FPIK, Universitas Riau, Pekanbaru
3 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB Bogor; * E-mail: vincent@biotrop.org 4 Departemen Sumberdaya Hutan, Konservasi dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan, IPB, Bogor
5 Pusat Penelitian Oseanografi, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia, Jakarta

## ABSTRACT
The limited scientific information and lack of attention from stakeholders on the status of  mangroves  in  Kembung River  functioned as a basis of this study. Four series of Landsat data recorded in 1996, 2002, 2010, and 2013 were used to map mangrove land cover and changes detection. Hybrid classification technique, a combination of the object-based and random forest classifications,  were  applied  in this study. The result showed that based on hybrid  classification, mangrove coverage was detected within  82.6-88.4% overall accuracy. Change detection analyses showed that the mangrove area of Kembung  River  was relatively stable. For nearly two decades, we found mangrove loss about 197.2 ha, gain of 251.1 ha, and unchanged of 2904.9 ha. Changes in mangrove were generally caused by anthropogenic factors such as mangrove replanting, logging, changes over the function of mangroves into the road, embankment, settlement,  shrimp farms,  and natural growth. Serious attention from various parties are needed to maintain the existence and sustainablility  of mangrove ecosystems in Kembung River.
Keywords: Mangrove, Sungai Kembung, monitoring, Landsat, hybrid classification

## ABSTRAK
Minimnya informasi ilmiah  dan kurangnya perhatian  terhadap  status mangrove di kawasan sungai Kembung membuat penelitian ini penting dilakukan.  Empat seri data Landsat, perekaman  tahun 1996, 2002, 2010,  dan 2013 digunakan untuk memetakan mangrove dan mendeteksi perubahannya. Teknik klasifikasi hibrida, yang merupakan gabungan klasifikasi berbasis obyek dengan algoritma klasifikasi random forest, digunakan dalam analisis perubahan tutupan mangrove.  Hasil  menunjukkan bahwa berdasarkan klasifikasi  hibrida, tutupan  lahan mangrove dapat dideteksi dengan  memuaskan pada tingkat  akurasi 82,6-88,4%. Analisis perubahan  tutupan  lahan menyatakan bahwa luas  mangrove  di  Sungai Kembung relatif stabil dan dalam jangka waktu pengamatan tersebut, mangrove yang berubah menjadi penutup lahan lainnya  sebesar 197,2 hektar, bertambah  seluas 251,1 hektar dan yang  tidak  mengalami perubahan  seluas 2904,9 hektar. Perubahan mangrove umumnya diakibatkan oleh faktor antropogenik seperti penanaman mangrove, penebangan, perubahan alih fungsi mangrove menjadi jalan, tanggul, permukiman,  tambak udang  dan pertumbuhan alami. Diperlukan perhatian yang serius dari berbagai pihak untuk mempertahankan keberadaan ekosistem mangrove di Sungai Kembung.
Kata kunci : Mangrove, Sungai Kembung, monitoring, Landsat, klasifikasi hibrida

## I.  PENDAHULUAN
Citra Landsat merupakan data yang paling banyak digunakan untuk memetakan mangrove (Kuenzer et al ., 2011)  dan hingga saat ini penggunaan citra Landsat serta penerapannya untuk menggali informasi mangrove masih merupakan isu yang menarik untuk dikaji (Kasawani et al .,  2010; Alatorre et al ., 2011; Lyons et al .,  2012; Kirui et al ., 2013; Carney et al .,  2014). Meskipun citra Landsat dikategorikan sebagai data penginderaan jauh yang beresolusi medium (Roy et al ., 2014) namun banyak laporan yang menyatakan bahwa akurasi keseluruhan ( overall accuracy ) pemetaan mangrove cukup baik  diantaranya Alator- re et al . (2011) sebesar 84%, Kirui et al . (2013) sebesar 87,5%, Long dan Giri (2011) mampu mencapai 96,6%.
Berbagai metode deteksi perubah- an  penutup lahan dan penggunaan lahan telah banyak dikembangkan, dari data penginderaan jauh namun belum ada metode universal yang mampu menjawab semua permasalahan. Metode berbasis piksel sudah banyak diterapkan, seperti vector analysis (He et al ., 2011), image differencing (Coppin et al ., 2004) dan algoritma terbimbing atau tidak terbim- bing (Helmi et al., 2012). Namun pende- katan berbasis piksel menghasilkan efek salt and pepper (Whiteside et al., 2011; Son et al., 2014) ketika variabilitas reflektansi yang besar hadir pada citra untuk setiap kelas yang dipisahkan dan berpotensi memberikan pengaruh terhadap akurasi deteksi perubahan.  Guna memini- malisir kehadiran efek tersebut kehadiran teknik klasifikasi hibrida berbasis obyek diharapkan mampu menjadi salah satu solusi untuk menjawab hal tersebut. Teknik ini dilaporkan dapat meningkatkan hasil akurasi klasifikasi, diantaranya: Heumann (2011) menggabungkan teknik klasifikasi berbasis obyek dan algoritma support vector machine (SVM) dengan
akurasi keseluruhan 94%. Taşdemir et al. (2012) menggabungkan teknik self- organizing maps (SOM)  dengan klasifi- kasi berbasis obyek, akurasi keseluruhan yang diperoleh lebih dari 90%. Zhang et al. (2013) menggabungkan teknik klasifi- kasi berbasis piksel dengan klasifikasi berbasis  obyek ( pixel and object base hybrid analysis ) dan akurasi yang dicapai- nya 91,9%. Namun umumnya teknik klasifikasi hibrida tersebut diatas masih diterapkan pada data resolusi tinggi, seperti WorldView-2, RapidEye,  dan QuickBird. Penelitian dan literature terkait penerapan klasifikasi hibrida pada citra resolusi medium seperti Landsat masih jarang dijumpai.
Mangrove  berperan  penting bagi kehidupan masyarakat pesisir, karena dapat memproteksi pantai dari terjangan badai dan Tsunami, berperan sebagai filter polutan daratan,  dan  merupakan sumber makanan, obat-obatan, bahan bakar,  dan material bangunan. Selain peran dan fung- si mangrove tersebut, mangrove tengah mengalami penurunan kualitas dan kuanti- tas pada tingkat yang mengkhawatirkan di seluruh dunia (Giri et al .,  2007). Secara global dan selama lebih dari dua dekade (1980-2005) dunia telah kehilangan mang- rove lebih dari 25% dari total luasan (FAO,  2007; Giri et al .,  2011).  Study perubahan mangrove di  Indonesia telah banyak dilaporkan (Opa, 2010; Pribadi et al .,  2012; Yetty et al .,  2012; Helmi et al .
2013). Namun, informasi ilmiah  perubah- an tutupan lahan mangrove di Sungai Kembung, Pulau Bengkalis, Provinsi Riau masih sangat sedikit. Untuk itu, penelitian ini sangat penting penting dilakukan.
Tujuan penelitian ini adalah memetakan dan melihat perubahan tutup- an mangrove di Sungai Kembung mengu- nakan seri citra satelit Landsat  berdasar- kan  klasifikasi  hibrida  serta menguji tingkat akurasi klasifikasi hibrida dalam pemetaan mangove berdasarkan citra satelit beresolusi menengah.

## II. METODE PENELITIAN
2.1. Waktu dan Tempat Peneltian Penelitian ini dilaksanakan di ekosistem  mangrove di Sungai Kembung, Pulau Bengkalis, Provinsi Riau. Pengama- tan lapangan dilakukan pada bulan Juni dan  Desember 2012. Secara geografis lokasi penelitian terletak pada 102°21’47. 96”-102°29’38,06” BT  dan 1°31’25,34”- 1°26’28,18” LU. Sungai Kembung bermu- ara  ke  Selat Malaka, dan disepanjang sungai tersebut dari hulu hingga ke hilir serta anak-anak sungai merupakan habitat mangrove  (Gambar 1). Sebagian wilayah pantai yang berhadapan langsung dengan selat  Malaka  sedang  mengalami proses
abrasi dan telah mengikis mangrove formasi depan ( fringing mangrove )
khususnya jenis Avicennia  alba dan Sonneratia alba .

## 2.2. Data Satelit
Data yang digunakan adalah seri citra Landsat level 1T (Tabel 1), terdiri dari Landsat 5 Thematic Mapper (TM), Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper (ETM+) dan Landsat 8 Landsat Data Continuity Mission (LDCM)  dengan Path/Row 127/59 dan diperoleh dari United State Geological Survey (USGS) Global Visualization View (GloVis) melalui talia
Gambar 1. Lokasi penelitian.
Tabel 1. Seri citra Landsat yang digunakan.
No Seri Landsat Akuisisi 1 2 3 4 Landsat 5 TM Landsat 7 ETM+ Landsat 5 TM Landsat 8 LDCM 19 Juni 1996 3 Juli 2002
2 Februari 2010
17 Mei 2013

## 2.3. Data Lapangan
Pengamatan lapangan dibantu oleh kamera digital dan Global Position System (GPS) Trimble JUNO SD yang dilengkapi dengan aplikasi ArcPAD versi 10  dan difokuskan terhadap penutup lahan diseki- tar lokasi penelitian.
Pengamatan  penutup lahan  hanya dilakukan sekitar 500 m dari perbatasan mangrove  mengingat akses yang terbatas. Sebanyak 250 titik pengamatan dibuat secara acak menggunakan ArcGIS Desk- top versi  10.1  dan  143 diantaranya digu- nakan training area serta  107 digunakan untuk uji akurasi hasil pemetaan masing- masing  penutup lahan. Skema penutup lahan  yang digunakan mengacu pada Badan Standarisasi Nasional (2011), yang terdiri dari 5 kelas penutup lahan  (Tabel 2).

## 2.4. Pengolahan Citra
Pengolahan citra diawali dari pra- pengolahan yang terdiri dari koreksi atmosferik. Koreksi ini bertujuan untuk memperoleh informasi kuantitatif  dari citra satelit multispektral, yang dapat merubah nilai digital menjadi reflektansi
spektral dan mampu meminimalisir absorbsi dan efek hamburan di atmosfer (Richter, 1996).   Koreksi atmosferik menggunakan modul ATCOR  2 pada ERDAS IMAGI-NE. Agar seluruh data memiliki karakteristik reflektansi permu- kaan yang mirip dilakukan teknik histo- gram matching (Richards, 2013). Data Landsat 5 TM yang diakuisisi  tanggal 2 Februari  2010  dijadikan sebagai referensi reflektansi spektral, mengingat data terse- but tidak mengalami gangguan atmosferik berupa awan, bayangan awan dan kabut.
Terdapat tiga obyek yang mempe- ngaruhi reflektansi permukaan mangrove yaitu vegetasi, air dan tanah (Kuenzer et al., 2011). Masing-masing obyek tersebut dapat dikarakterisasi melalui transformasi spektral yang telah dikembangkan sebe- lumnya, yaitu: indek vegetasi (normalized different vegetation index/NDVI) (Rouse et al., 1974), indek air (normalized different water index/NDWI) (Xu, 2006) dan indek lahan terbuka (normalized different bareness  index/NDBI) (Zha et al .,  2003). Ketiga transformasi spektral tersebut dikombinasikan melalui proses penggabungan  dengan band Landsat
Tabel 2. Skema penutup lahan dan deskripsi.
No  Kelas penutup lahan Deksripsi 1 Badan Air Semua kenampakan perairan 2 Bukan Mangrove Lahan yang ditumbuhi berbagai jenis vegetasi alamiah heterogen dengan tingkat kerapatan jarang hingga rapat 3 Kebun Lahan yang digunakan untuk kegiatan pertanian  tanpa pergantian tanaman selama dua tahun dan ditanami kelapa, karet atau tanaman campuran dengan tanaman lainnya 4 Lahan terbuka Gabungan dari lahan tanpa tutupan dan yang telah mengalami substitusi pentupan lahan yang baik yang bersifat alamiah, semi alamiah amupun artifisial biasanya bersifat kedap air dan relatif permanen  (jalan, permukiman, tanggul) 5 Mangrove Vegetasi  yang tumbuh berkembang pada habitat lahan basah, dengan vegetasi dominan berupa bakau
lainnya (tanpa menggunakan band termal) sehingga setiap data terdiri dari 9 layer komposisi band, melalui proses stacking . Pengelompokan citra satelit Land- sat menjadi penutup lahan  menggunakan klasifikasi hibrida. Teknik ini meggabung- kan klasifikasi  berbasis obyek (Blaschke, 2010)  dengan aturan klasifikasi random forest (Breiman,  2001).  Penerapannya menggunakan aplikasi eCognition Develo- per . Klasifikasi berbasis obyek mengga- bungkan proses segmentasi, ektraksi fitur dan konsep klasifikasi dalam analisis citra (Blaschke, 2010). Segmentasi mengguna- kan algoritma multiresolution segmenta- tion (MSR) pada setiap citra dengan layer input sebanyak 9 band, namun hanya 6 layer input saja yang digunakan dalam proses segmentasi yaitu biru, hijau, merah, inframerah dekat, inframerah menengah dan inframerah jauh. Masing-masing input layer menggunakan bobot yang sama yaitu 1. Skala pembangkit obyek adalah 0.5 untuk mendapatkan detil obyek lapangan yang lebih baik. Sementara kriteria pembangun homogenitas obyek yang berasal dari bentuk ( shape ) dan kekompakan ( compactness ) dinyatakan dengan kontribusi  optimum  sehingga diperoleh segmentasi obyek yang repre- sentatif.
Algoritma klasifikasi random forest menggunakan training area yang berasal dari pengamatan lapangan dan interpretasi citra satelit SPOT 6  resolusi tinggi,  yaitu  1.5 meter yang telah difusi dengan band pankromatik. Sampel penga- matan lapangan diatur hanya boleh diwakili oleh satu obyek segmentasi. Setiap obyek segmentasi memiliki fitur atribut obyek yang merupakan nilai statistik piksel obyek dan terdiri dari: nilai rata-rata ( mean ), standar deviasi, median dan perbandingan rata-rata terhadap nilai tetangganya. Parameter random forest yang digunakan adalah jumlah minimum sampel setiap node adalah 7 dan jumlah pohon yang digunakan sebanyak 500.
Penerapan teknik klasifikasi hibrida  pada aplikasi eCognition Develo- per dengan membangun  pohon proses ( process tree ). Sebuah pohon proses dapat terdiri  lebih dari satu parent dan  setiap parent dapat memiliki beberapa child . Algoritma yang dimiliki oleh parent dapat mengeksekusi algoritma child yang dimi- likinya, sehingga proses klasifikasi dapat dirunut secara sistematis dan memudah- kan dalam proses trial dan error untuk mencari kombinasi parameter terbaik.
Secara umum klasifikasi hibrida pada eCognition terdiri tiga tahapan, yaitu: (i) segementasi penerapatan algorit- ma segmentasi, menghasilkan obyek berdasarkan kemiripan yang dibangun oleh beberapa parameter segmentasi (ii) penentuan obyek sampel berdasarkan titik pengamatan lapangan dan (iii) penerapan algoritma random forest yang mengekse- kusi sampel terhadap obyek dan penerap- an sampel terhadap seluruh obyek segmentasi (Gambar 2).
Hasil klasifikasi disimpan dalam format shapefile dan siap digunakan oleh aplikasi system informasi geografis (SIG). Editing data vektor ( shapefile ) dapat dilakukan dengan mudah, mengingat setiap obyek telah diubah menjadi vektor penutup lahan. Khusus data tahun 2013 dilakukan perubahan atribut karena sebagian citra satelit Landsat 8 LDCM tertutupi oleh awan dan bayangan awan.

## 2.5. Uji Akurasi
Data lapangan dan peta penutup lahan  digunakan untuk menghasilkan sebuah matrik kesalahan untuk mengukur akurasi peta tematik yang dihasilkan (Congalton, 1991). Matrik tersebut mampu mengestimasi akurasi user (kemungkinan obyek hasil klasifikasi sama dengan pengamatan lapangan) dan akurasi produser (kemungkinan setiap piksel kelas penutup lahan  telah benar diklasifikasikan).  Selain itu, dilakukan uji akurasi keseluruhan (proporsi piksel yang
benar dikelaskan) begitu juga dengan statistik Kappa (Congalton dan Green, 2009).  Uji akurasi dilakukan  tidak berba- siskan obyek atau uji  akurasi yang berkaitan terhadap akurasi geometri obyek (seperti lokasi dan bentuk) (Whiteside et al., 2011).

## 2.6. Deteksi Perubahan Mangrove
Deteksi perubahan mangrove diketahui melalui operasi spasial menggu- nakan aplikasi sistem informasi geografis (ArcGIS Desktop versi 10.1). Data penutup lahan dalam format shapefile diubah menjadi ESRI raster grid berda- sarkan nilai kelas penutup lahan dan setiap kelas penutup lahan memiliki kolom value, dan merupakan nilai interger unik, dimulai dari 1 hingga i, dan i adalah jumlah kelas penutup lahan. Dalam penelitian ini nilainya adalah: 1 (badan air), 2 (bukan mangrove), 3 (kebun), 4 (lahan terbuka), dan 5 (mangrove). Selan- jutnya setiap value kelas penutup lahan dikalikan dengan faktor pembanding dengan persamaan sebagai berikut:
V’ = V i * 10 x ........................................................
dimana V’ adalah nilai value yang baru, V (1)
i adalah  nilai interger kelas penutup lahan
kelas ke- i , 10 adalah faktor pengali dan x seri data landsat yang merupakan bilangan bulat positif dimulai dari 0. Selanjutnya nilai V’ seri penutup lahan dijumlah untuk memprediksi perubahan penutup lahan mangrove, melalui persamaan:
V’ tot =V’ 1996 + V’ 2002 + V’ 2010 + V’ 2013 ..........(2 )
dimana V’ tot adalah nilai penjumlahan V’ baru kelas penutup lahan tahun seri data Landsat. Nilai V’ tot terdiri dari empat digit, berkisar antara 1111 –  5555. Empat digit angka yang sama mengindikasikan tidak terjadinya perubahan penutup lahan, sebaliknya jika salah satu angka dari empat digit tersebut berbeda maka mengindikasikan telah terjadi perubahan penutup lahan di lokasi penelitian. Sebuah indek perubahan perubahan relatif (Frederiksen et al., 2004) juga ikut dihitung menggunakan persamaan berikut:
IPR= (pengurangan+ penambahan)/
(pengurangan + penambahan + tetap ) …….......................……..(3)
Gambar 2.  Aturan  ( rules  set )  yang dikembangkan  dengan  menggunakan algoritma spesifik untuk menghasilkan kelas penutup lahan  dengan teknik klasifikasi hibrida.
dimana IPR adalah indek perubahan relatif, pengurangan adalah luas mang- rove yang berkurang, penambahan adalah luas mangrove yang bertambah, tetap adalah luas mangrove yang tidak berubah. Nilai IPR berkisar antara 0 dan 1. Nilai 0 mengindikasikan terhadap tidak terjadi perubahan dan 1 mengindikasikan terjadi perubahan menyeluruh terhadap habitat mangrove yang dikaji.
Terdapat tiga sumber kesalahan dalam deteksi perubahan (Giri et al ., 2007;  Ferreira et al .,  2009)  yaitu:  (i) perbedaan dalam pendefinisian kelas antar data, (ii) kesalahan posisi dan (iii) kesalahan klasifikasi. Untuk meminima- lisir kesalahan tersebut, digunakan skema klasifikasi yang baku untuk keempat data, dalam penelitian ini digunakan 5 kelas penutup lahan, kesalahan posisi dimini- malisir oleh data Landsat level 1T yang telah terkoreksi secara ortofoto dan kesalahan klasifikasi ditangani melalui pengamatan data terkini.
Data hasil klasifikasi tersebut masih memili kesalahan terutama karena terdapat  banyaknya anak-anak sungai di Sungai Kembung. Editing secara manual dilakukan menggunakan data sekunder untuk menghilangkan kesalahan tersebut, dan selanjutnya analisis dilakukan untuk mengetahui penambahan dan pengurangan mangrove. Matrik perubahan  diterapkan diantara hasil klasifikasi 1996–2002, 2002– 2010 dan 2010–2013.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Komunitas mangrove di Sungai Kembung dibangun oleh 69 spesies tumbuhan mangrove yang terdiri dari 22 spesies mangrove sejati dan 46 spesies mangrove ikutan (Tabel 2). Dari tujuh lifeform pengelompokkan mangrove menurut  Giesen et al., (2006), penelitian ini hanya mengamati 5 kelompok yaitu: i) pakis/ ferns (14 jenis), epifit/ epiphyetes (4 spesies), iii) pemanjat/ climbers (7 spesi-
es), iii) herba tanah/ other ground herbs sebanyak (2 spesies), iv) palma dan tumbuhan seperti palma/ palm and palm- like plants (6 spesies), v) pohon dan semak/ trees and shrubs (36 spesies). Mangrove sejati Sungai Kembung yang dijumpai berasal dari 11 famili yaitu: Avicenniaceae (2 spesies), Combretaceae (2 spesies), Euphorbiceae (1 spesies), Lythraceae (3 spesies), Meliaceae (2 spesies), Myristicaceae (1 spesies),
Arecaceae (1 spesies), Pteridaceae (2 spesies), Rhizophoraceae (6 spesies),
Rubiceae (1 spesies), dan Sterculiaceae (1 spesies).  Beberapa famili tersebut meru- pakan komponen utama penyusun mangrove yaitu Combretaceae, Areca- ceae, Rhizophoraceae ,  dan Lythraceae sedangkan family lainnya merupakan komponen minor (Tomlinson, 1986).
Ketinggian lokasi penelitian dari permukaan laut berkisar antara 2 –  5 meter dan seperti daerah iklim tropis lainnya pada lokasi penelitian memiliki dua musim yaitu musim penghujan dan kemarau. Berdasarkan data Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG), jumlah frekuensi hujan 3-20 hari, dengan curah hujan per bulan 5,4- 378,9 mm dan suhu berkisar antara 21- 34°C.

## 3.1. Klasifikasi Tutupan Lahan
Kelas  penutup lahan  mangrove yang terdiri dari lima kelas penutup lahan yaitu badan air, bukan mangrove, kebun, lahan terbuka dan mangrove,  telah berha- sil dipetakan dengan baik. Hasil klasifi- kasi menunjukkan bahwa mangrove tersebar di  sepanjang Sungai Kembung dan anak-anak sungai yang bermuara padanya. Mangrove juga dapat dijumpai di sepanjang garis pantai di sekitar muara Sungai Kembung. Peningkatan  sebaran kelas lahan terbuka terpetakan dengan jelas dan terlihat bahwa  telah terjadi perubahan
penutupan lahan mangrove di Sungai Kembung.  Pada tahun 1996 kelas lahan terbuka hanya terkonsentrasi pada bebe- rapa lokasi di kawasan Sungai Kembung, seiring dengan meningkatnya interaksi manusia terhadap mangrove sebaran kelas lahan terbuka semakin tegas dan meram- bah mangrove (Gambar 3). Kelas lainnya juga memberikan kontribusi perubahan penutup lahan  mangrove di Sungai Kembung.
Empat matrik kontingensi dibuat untuk menghitung akurasi keseluruhan, pengguna, produser dan statistik kappa. Diasumsikan bahwa data lapangan yang digunakan untuk penelitian ini secara akurat merepresentasikan realitas di lapangan. Namun demikian data lapangan masih memungkinkan untuk memiliki kesalahan, seperti adanya ketidakter- kaitan antara data lapangan dengan citra
satelit yang diklasifikasi. Dari uji akurasi menunjukkan hasil yang cukup memuas- kan. Nilai akurasi keseluruhan (OA) untuk seluruh hasil klasifikasi berkisar 82-87,7 % dan nilai statistik Kappa berkisar antara 0,76-0,84 (Tabel 3). Hasil akurasi pemeta- an yang sama juga juga dihasilkan oleh Conchedda et al. (2008) dalam memeta- kan mangrove dengan menggunakan teknik klasifikasi berbasis obyek, menggunakan data citra SPOT XS dengan 6 kelas penutup lahan, sebesar 85,7%. Son et al. (2014) memetakan mangrove meng- gunakan data seri Landsat dengan teknik klasifikasi berbasis obyek, sebanyak lima kelas penutup lahan, dengan rentang akurasi yang diperoleh 82,3-84,2%. Dari hasil tersebut dapat dinyatakan bahwa pemetaan mangrove menggunakan teknik klasifikasi hibrida merupakan salah satu teknik alternatif yang menjanjikan.
Gambar 3.  Peta hasil klasifikasi penutup lahan di lokasi penelitian (1996-2013) menggunakan teknik klasifikasi hibrida.
Tabel  3.  Hasil uji akurasi 4 seri citra Landsat. UA dan PA menyatakan akurasi untuk kelas mangrove. UA = akurasi user, PA = akurasi produser, OA= akurasi keseluruhan.
Tahun UA PA OA Kappa 1996 93,4% 90,5% 84,0% 0,78 2002 96,7% 93,7% 82,6% 0,76 2010 91,8% 91,8% 87,7% 0,83 2013 95,9% 93,6% 88,4% 0,84
Kelas mangrove dapat dipetakan dengan baik, hal tersebut dibuktikan dengan tingginya akurasi user dan produ- ser yang dihasilkan oleh masing-masing data, yaitu lebih besar dari 90% (Tabel 3). Tinggi nilai akurasi tersebut mengindika- sikan bahwa teknik klasifikasi berbasis obyek dan penggunaan algoritma  random forest dapat dijadikan teknik alternatif dalam memetakan mangrove dan penutup lahan  yang ada disekitarnya. Meskipun demikian masih dijumpai kesalahan dalam pemisahan ( misclassification ) kelas mang- rove terhadap kelas-kelas lainnya.
Kesalahan omisi dan komisi terse- but diperkirakan kurang dari 10%. Beberapa hal yang mungkinkan untuk menjelaskan hal tersebut adalah penutup lahan  yang berada disekitar mangrove menempati kawasan morfologi yang sama yaitu daerah pasang surut ( tidal flat ) dibelakang mangrove. Oleh karena itu sulit untuk menghindari kemiripan spek-
tral saat pemilihan sampel obyek untuk membangun aturan kelas yang spesifik (Conchedda et al., 2008). Perbedaan waktu perekaman juga berkontribusi dalam kesalahan klasifikasi, yang berpengaruh terhadap fluktuasi tinggi muka air  (Tabel 4) yang disebabkan oleh pasang surut untuk keempat data.

## 3.2. Analisis Perubahan Mangrove
Sejak tahun 1996 hingga 2013, luas mangrove di Sungai Kembung bertambah sebesar 1,7%. Laju perubahan antar data tidak sama dari 1996 ke 2002, dari 2002 ke 2010 dan 2010 ke 2013. Dari tahun 1996 ke tahun 2002 terjadi penambahan luas mangrove sebesar 0,5%, dari tahun 2002 ke 2010 terjadi penurunan luas 1,4% dan dari tahun 2010 ke 2013 terjadi peningkatan sebesar 2,6%  Luas penutup lahan mangrove masing-masing data disajikan pada Tabel 5.
Tabel 4. Prediksi tinggi muka air berdasarkan waktu perekaman citra satelit  yang diperoleh dari stasiun terdekat, yaitu Kuala Siak. (Sumber: BlueChart Pacific v14 Tides untuk wilayah Singapura, Malaysia dan Indonesia).
No  Citra Satelit Waktu perekaman Prediksi pasang (m) Tanggal Jam 1 Landsat 5 TM 6/19/1996 09:35:50 1,57 2 Landsat 7 ETM+ 7/3/2002 10:11:03 1,94 3 Landsat 5 TM 2/2/2010 10:13:41 0,58 4 Landsat 8 LDCM 5/17/2013 10:24:48 2,09
Tabel 5.  Estimasi luas penutup lahan (dalam hektar).
Tahun Badan Air Bukan Mangrove Kebun Lahan Terbuka Mangrove 1996 714,3 1572,5 1566,0 191,3 3102,1 2002 717,0 1726,0 1251,1 335,5 3116,6 2010 719,7 1312,3 1586,1 453,7 3074,5 2013 732,0 1034,1 1467,7 756,4 3156,0 Luas  mangrove di Sungai Kem-
bung  yang berubah  tidak begitu tinggi, seperti yang disajikan oleh matrik perubahan (Tabel 6), penambahan luas tutupan mangrove lebih tinggi dibanding- kan dengan pengurangan  tutupan mang- rove. Misalnya, lebih dari 6% kelas mangrove tahun 2002 berubah menjadi kelas bukan mangrove,  yaitu  kebun masyarakat dan lahan terbuka pada tahun 2010. Periode yang sama,  matrik peruba- han  menunjukkan  3,8% badan air, 1,7% bukan mangrove, 2,8% dan 18,9% lahan terbuka berubah menjadi mangrove. Pola yang hampir sama juga dijumpai pada dua periode lainnya. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa, 93,7-96,6% mang-
rove, 28,5-69,8% lahan terbuka, 60,7- 69,1% kebun masyarakat, 54,6–75,3% bukan mangrove dan 94,7–96,7% badan air tidak mengalami perubahan.
Faktor utama yang menyebabkan perubahan mangrove  di lokasi penelitian disebabkan oleh faktor alam dan antropo- genik. Persentase penambahan mangrove terbesar dijumpai pada kelas lahan terbuka (Gambar 4). Periode 1996-2002 terjadi penambahan sebesar 14,3%.  Terlihat bahwa, mangrove yang telah ditebang pada  tahun 1996 (menjadi kelas lahan terbuka) kembali tumbuh menjadi kelas mangrove tanpa mendapatkan perlakuan khusus dari manusia. Kemudian laju penambahan mangrove  meningkat menja-
Tabel 6. Persentase perubahan penutup lahan dari tahun 1996 hingga 2002, dari  2002 hingga 2010 dan dari 2010 hingga 2013.
Badan air Bukan mangrove Kebun Lahan terbuka Mangrove 1996 – 2002 Badan air 96,66 0,04 0,05 0,60 2,65 Bukan mangrove 0,17 75,26 14,80 5,24 4,54 Kebun 0,30 29,03 60,.74 8,56 1,37 Lahan terbuka 2,45 29,16 25,59 28,50 14,30 Mangrove 0,47 1,03 0,58 1,94 95,98 2002 – 2010 Badan Air 94,67 0,05 0,03 1,48 3,78 Bukan mangrove 0,03 54,64 36,73 6,88 1,72 Kebun 0,07 17,16 69,11 10,84 2,82 Lahan terbuka 2,07 22,37 22,16 34,55 18,86 Mangrove 1,05 2,54 0,42 2,33 93,67 2010 – 2013 Badan air 95,07 - 0,01 1,09 3,83 Bukan mangrove 0,03 57,31 21,62 13,24 7,80 Kebun 0,04 16,05 68,77 14,13 1,00 Lahan terbuka 2,76 2,74 15,55 69,83 9,13 Mangrove 1,11 0,49 0,73 1,10 96,56
Gambar 4.  Peta perubahan mangrove (1996-2013), warna merah mengindikasikan pengurangan mangrove, orange mengindikasikan penambahan mangrove, warna hijau mengindikasikan mangrove yang tidak berubah dan dan cyan merupakan obyek bukan mangrove.
di 18,9% pada pengamatan data tahun 2002–2010. Dalam rentang waktu terse- but, pemerintah melalui program nasional, MCRMP ( Marine Coastal Resouces Management Program ) yang juga dimple- mentasikan di Kabupaten Bengkalis, dan Sungai Kembung merupakan salah satu lokasi program tersebut, memfasilitasi kelompok masyarakat setempat  untuk melakukan kegiatan pengelolaan mang- rove termasuk di dalamnya penanaman mangrove. Rentang tahun 2010-2013, laju penambahan mangrove lebih kecil yaitu 9,1%. Pada rentang tersebut program MCRMP telah berakhir kelompok masyarakat pengelola mangrove telah berkurang dan beberapa kawasan kelola telah ada yang dipanen, pertambahan
mangrove diperkirakan berasal dari per- tumbuhan alami mangrove.
Pengurangan luas mangrove terja- di disebabkan karena pengaruh antropo- genik  yaitu  merubah mangrove menjadi lahan terbuka dengan fungsinya sebagai jalan, tanggul, permukiman dan tambak udang (Gambar 4). Tahun 1996, kelas lahan terbuka di daerah Mangrove hanya difungsikan sebagai permukiman sekaligus usaha dapur arang bakau  dan tidak ditemukan fungsi lainnya. Rentang tahun 1996 –  2002, terjadi alih fungsi mangrove menjadi jalan dan tambak udang dengan laju pengurangan mangrove sebesar 1,9%. Rentang tahun 2002–2010 merupakan puncak ekploistasi mangrove di Sungai Kembung dengan laju
pengurangan sebesar 2,3%. Kenaikan ini dipicu oleh penebangan vegetasi mang- rove khususnya jenis Rhyzophora spp , Bruguiera spp dan Xylocarpus sp untuk kebutuhan dapur arang dan alih  fungsi mangrove bertambah dengan dibangunnya tanggul-tanggul pembatas oleh pemerintah daerah Kabupaten Bengkalis, dengan tujuan untuk mengantisipasi naiknya muka air pada saat pasang tertinggi dan bertambahnya area tambak di kawasan mangrove pantai. Mulai tahun 2008 peme- rintah daerah Kabupaten Bengkalis, melalui Dinas Kehutanan mengeluarkan aturan untuk menghentikan sementara produksi dapur arang di wilayah Kabu- paten Bengkalis. Hal tersebut berhasil menekan degradasi mangrove di Sungai Kembung, laju pengurangan turun menca- pai angka 1,1% dari data 2010-2013.
Berdasarkan hasil kajian ini, mangrove  di  Sungai Kembung berada pada status relatif stabil dengan perkiraan laju penambahan tutupan mangrove hampir 1,7% antara tahun 1996 dan 2013. Bagaimana pun hal ini tidak menggam- barkan kondisi yang sesungguh di lapang- an. Banyak ditemukan tekanan-tekanan pada tingkatan tertentu seperti penebangan untuk kontruksi bangunan dan arang bakau serta pembersihan lahan untuk jalan dan atau tanggul. Hasil perekaman citra satelit Landsat 5 TM tahun 1996 mengin- dikasikan  mangrove di Sungai Kembung telah mengalami tekanan, terlihat bebe- rapa kawasan telah berubah menjadi lahan terbuka, dan tekanan tersebut kian meningkat meskipun peningkatannya tidak bergitu besar, yaitu 60,3 hektar pada tahun 2002, 84,2 hektar pada tahun 2010 dan 86,9 hektar pada atahun 2013.  Diper- kirakan tekanan tersebut telah berlangsung lebih lama, mengingat praktek-praktek pemanfaatan langsung mangrove berupa kayu telah berlangsung lama dan turun- temurun, khususnya pembuatan arang bakau oleh dapur-dapur arang (panglong arang) yang umum dijumpai di sekitar
kawasan mangrove Pulau Bengkalis, termasuk Sungai Kembung. Hal tersebut diperkuat oleh Kusmana (2012), bahwa sejak tahun 1952, Bengkalis telah dijadikan model pengelolaan mangrove di Indonesia yang dikenal dengan istilah working plan .
Penebangan pohon mangrove untuk berbagai kepentingan seperti kayu bakar, material bangunan dan jalan, bahan baku arang, sering dijumpai pada saat pengecekan lapangan. Penebangan mang- rove tidak hanya  berakibat terhadap hilangnya tutupan mangrove tapi yang lebih penting lagi adalah berubahnya struktur komunitas mangrove (Ferreira et al .,  2009). Beberapa kajian menyatakan bahwa gangguan secara antropogenik maupun alami dapat mempengaruhi terhadap kerapatan tegakan, basal area dan kompleksitas jika dibandingkan dengan mangrove yang tidak mengalami ganggu- an (Bandeira et al .,  2009; Urrego et al ., 2014). Selain itu dapat juga terjadi okupasi kawasan tertanggu oleh jenis vegetasi lainnya (Radhika, 2006).
Selain perhitungan matrik peru- bahan, estimasi perubahan mangrove menunjukkan  bahwa selama 17 tahun terakhir, dapat diketahui bahwa rata-rata pengurangan mangrove sebesar 156,22 hektar dan penambahan sebesar 183,17 hektar. Disamping itu dapat juga dihitung IPR yang mengindikasikan laju perubahan mangrove di Sungai Kembung (Tabel 6) Nilai 0 dan 1 menyatakan kondisi ekstrim, tidak terjadi dan terjadi perubahan mangrove. Sementara nilai diantaranya mengindikasikan perubahan yang fluktua- tif. Nilai IPR berkisar antara 0.08 –  0.11 dan nilai tersebut menyatakan bahwa telah terjadi perubahan mangrove.
Perubahan terendah terjadi dalam rentang waktu 1996-2002, perubahan ter- tinggi terjadi pada rentang waktu 2002- 2010. Jika rentang waktu pengamatan dilebarkan dari tahun 1996-2013, nilai IPR meningkat menjadi 0,13. Nilai terse-
Tabel 5 . Estimasi luas mangrove di lokasi penelitian (luas dalam hektar) dan IPR (indek perubahan relatif).
Tahun Luas Mangrove IPR Pengurangan Penambahan Tetap 1996 - 2002 124,65 139,14 2977,47 0,08 2002 - 2010 197,37 155,25 2919,24 0,11 2010 - 2013 105,66 187,2 2968,83 0,09 1996 - 2013 197,19 251,1 2904,93 0,13
but mengindikasikan perubahan mangrove dalam rentang tersebut lebih besar lagi dibanding perubahan data lainnya.
Perhatian serius dari seluruh pemangku kepentingan sangat mendesak dibutuhkan, guna keberlanjutan dan eksistensi  mangrove di Sungai Kembung. Banyak penelitian telah  memberikan alaram peringatan untuk menjaga eksis- tensi mangrove dari degradasi dan deforestasi (FAO,  2007; Polidoro et al ., 2010; Giri et al .,  2011). Peranan peme- rintah khususnya pemerintah daerah Kabupaten Bengkalis untuk segera mema- inkan peranannya sebagai fasilitator dan katalisator pembangunan yang proaktif dan produktif dalam pengelolaan mang- rove serta mendukung dan memberikan ruang kepada masyarakat tempatan dalam partisipasi pengelolaan yang berbasis masyarakat (Datta et al ., 2012).

## IV. KESIMPULAN
Klasifikasi hibrida berbasis obyek pada citra satelit beresolusi menengah (citra Landsat) dapat digunakan untuk mendeteksi perobahan tutupan lahan mangrove dengan tingkat akurasi yang tinggi  di  Sungai Kembung.  Deteksi perubahan  tutupan  mangrove di lokasi penelitian relatif stabil karena terjadi penambahan dan pengurangan luasan tutupan.  Secara umum,  perubahan  tutup- an mangrove  terjadi di kawasan perbatas- an mangrove ( mangrove edge ).  Penam- bahan  luas  tutupan  mangrove disebabkan oleh penanaman mangrove  oleh masyara-
kat lokal (kelompok pengelola mangrove) dan pertumbuhan alami, sedangkan pengurangan  luas tutupan mangrove dise- babkan oleh alih fungsi mangrove menjadi penutup lahan lainnya seperti  lahan terbuka akibat penebangan, permukiman, jalan, tanggul, dan tambak udang. Selama hampir dua dekade, luas  mangrove  di Sungai Kembung berkurang sebesar 197,2 hektar,  bertambah    seluas 251,1 hektar, dan tidak mengalami perubahan seluas 2904,9 hektar. Diperlukan dukungan seri- us seluruh pemangku kepentingan dalam pengelolaan  mangrove di Sungai Kem- bung  untuk mempertahankan  eksistensi dan keberlangsungannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada kelompok pengelola mangrove, BELUKAP, atas partisipasi dan fasilitasi yang diberikan, selama pengumpulan data lapangan.  Penulis juga mengucapkan banyak terima kasih kepada para reviewer yang telah banyak memberikan komentar dan masukan untuk perbaikan tulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Alatorre,  L.C.,  R.  Sánchez-Andrés,  S. Cirujano,  S.  Beguería,  and  S. Sánchez-Carrillo. 2011. Identifica- tion of mangrove areas by remote sensing: The roc curve technique applied to the northwestern Mexi- co coastal zone using landsat
imagery. Remote Sens., 3(8):1568- 1583.
Badan Standarisasi Nasional. 2011. Klasi- fikasi penutup lahan. Jakarta. 35hlm.
Bandeira,  S.O.,  C.C.F.  Macamo,  J.G. Kairo,  F.  Amade,  N.  Jiddawi,  and J.  Paula. 2009. Evaluation of mangrove structure and condition in two trans-boundary areas in the western  Indian ocean. Aquatic
Conservation: Marine Freshw. Ecosyst., 19 (SPEC.ISS.):S46-S55.
Blaschke,  T. 2010. Object based image analysis for remote sensing. ISPRS J. Photogramm, 65(1):2-16. Breiman,  L. 2001. Random forests. Mach Learn, 45(1):5-32.
Carney,  J.,  T.W.  Gillespie,  and  R. Rosomoff. 2014. Assessing forest change in a priority west African mangrove ecosystem: 1986–2010 . Geoforum, 53(0):126-135.
Conchedda,  G., D. Laurent, and  M. Philippe. 2008. An object-based metho for mapping and change analysis in mangrove ecosystem. ISPRS J.  Photogramm, 63:578- 589.
Congalton, R.G. 1991. A review of asses- sing the accuracy of classi ﬁcations of remotely sensed data. Remote Sens. Environ., 49:1671-1678.
Congalton,  R.G.  and  K.  Green.  2009.
Assessing the accuracy of remotely sensed data. Priciple and practices. CRC Press. Boca Raton. 183p. Coppin, P., I. Jonckheere, K. Nackaerts, B. Muys, and E. Lambin. 2004. Review article. Digital change detection methods in ecosystem monitoring: a review. Int. J Remo- te Sens ., 25(9):1565-1596.
Datta,  D.,  R.N.  Chattopadhyay,  and  P.
Guha.  2012. Community based mangrove management.  A review on status and sustainability. J. Environ. Manage., 107:84-95.
Food    Agriculture Organization (FAO). 2007. The world's mangrove 1980
- 2005. Rome: FAO. 77p. Ferreira,  M.A.,  F.  Andrade,  S.O.  Bande- ira,  P.  Cardoso,  R.N.  Mendes,  and J.  Paula. 2009. Analysis of cover change (1995–2005) of Tanzania/ Mozambique trans-boundary mangroves using landsat imagery. Aquat.  Conserv.  Mar.  Freshw. Ecosys., 19(S1):S38-S45. Frederiksen,  M., D. Krause-Jensen,  M. Holmer,  and  J.S.  Laursen. 2004. Spatial and temporal variation in eelgrass ( Zostera marina ) land- scapes.  Influence of physical setting. Aquat.  Bot., 78(2):147-
165.
Giesen,  W.,  S.  Wulffraat,  M.  Zieren,  and L.  Scholten. 2006. Mangrove guidebook for southeat Asia.
Bangkok: FAO dan Wetlands International. 781p.
Giri,  C.P.,  E.  Ochieng,  L.L.  Tieszen,  Z. Zhu,  A.  Singh,  T.  Loveland,  J. Masek,  and  N.  Duke. 2011. Status and distribution of mangrove forests of the world using earth observation satellite data. Global Ecol. Biogeogr., 20(1):154-159. Giri,  C.P.,  B.  Pengra,  Z.  Zhu,  A.  Singh, and  L.L.  Tieszen. 2007. Moni- toring mangrove forest dynamics of the Sundarbans in Bangladesh and  India using multi-temporal satellite data from 1973 to 2000. Estuar Coast Shelf S., 73(1-2):91- 100.
He, C., A. Wei, P. Shi, Q. Zhang,  and Y. Zhao. 2011. Detecting land- use/land-cover change in rural– urban fringe areas using extended change-vector analysis. Int. J. App. Earth Obs., 13(4):572-585 Helmi,  M.,  A.  Karyono,  dan  R.  Pribadi. 2013. Analisis perubahan luas mangrove berdasarkan citra satelit IKONOS  tahun 2004 dan 2010 di
kecamatan  Mlonggo, tahunan dan kedung kabupaten jepara jawa tengah. J. Mar. Res., 2(3):129-137. Heumann, B.W. 2011. Satellite remote sensing of mangrove forests: Recent advances and future opportunities. Prog. Phys.  Geog ., 35(1):87-108 Kasawani,  I.,  U.  Norsaliza,  and  I.M. Hasmadi. 2010. Analysis of spectral vegetation indices related to soil-line for mapping mangrove forest using satellite imagery. J.
Appl. Remote Sens., 1(1):25-31. Kirui,  K.B.,  J.G.  Kairo,  J.  Bosire,  K.M. Viergever,  S.  Rudra,  M.  Huxham, and R.A. Briers. 2013. Mapping of mangrove forest land cover change along the Kenya coastline using Landsat imagery. Ocean Coast. Manage., 83:19-24.
Kuenzer,  C.,  A.  Bluemel,  S.  Gebhardt,
T.V.  Quoc,  and  S.  Dech. 2011. Remote sensing of mangrove ecosystems. A review. Remote Sens., 3(5):878-928.
Kusmana,  C.  2012. Management of mangrove ecosystem in Indonesia. Workshop on Mangrove Re- plantation and Coastal Ecosystem Rehabilitation. Jogyakarta. Hlm.: 219-227.
Long, J.B. and C. Giri. 2011. Mapping the Philippines’ mangrove forests using  Landsat imagery. Sensors, 11(3):2972-2981. Lyons,  M.B.,  S.R.  Phinn,  and  C.M. Roelfsema. 2012. Long term land cover and seagrass mapping using landsat and object-based image analysis from 1972 to 2010 in the coastal environment of south east Queensland,  Australia. ISPRS J. Photogramm, 71(0):34-46.
Opa,  E.T. 2010. Analisis perubahan luas lahan mangrove di kabupaten Po- huwato propinsi Gorontalo dengan
menggunakan citra Landsat. J. Perik. Kel. Tro., 6(2): 79-82. Polidoro, B.A., K.E. Carpenter, L. Collins, N.C.  Duke,  A.M.  Ellison,  J.C. Ellison,  E.J.  Farnsworth,  E.S. Fernando, K. Kathiresan, and N.E. Koedam. 2010. The loss of species: Mangrove extinction risk and geographic areas of global concern. PLoS ONE, 5(4):e100095 Pribadi,  R.,  P.  Subardjo,  dan  F.  Fajri. 2012. Studi perubahan luasan vegetasi mangrove mengunakan citra  Landsat  TM  dan  Landsat 7 ETM+ tahun 1998 –  2010 di pesisir kabupaten Mimika  Papua. J. Mar. Res., 1(1):146-145. Radhika,  D. 2006.  Mangrove ecosystems of southwest Madagascar. An ecological, human impact, and subsistence value assessment. Trop. Res. Bul., 25:7-13.
Richards,  J.A.  2013. Remote sensing digital image analysis. An intro- duction fifth edition. Heildelberg,
Springer. 453p.
Richter, R. 1996. A spatially adaptive fast atmospheric correction algorithm. International J.  Remote Sens.,
17(6):1201-1214.
Rouse,  J.W.,  R.  Haas,  J.  Schell,  and  D. Deering.  1974. Monitoring vege- tation systems in the great  plains with erts. Third Earth  Resources Technology Satellite-1 Sympo- sium, Greenbelt, NASA. 1008p.
Roy,  D.P.,  M.A.Wulder,  T.R.  Loveland, R.G.  Allen,  M.C.  Anderson,  D. Helder,  J.R.  Irons,  D.M.  Johnson, and  R.  Kennedy. 2014. Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research. Remote Sens,  Environ., 145(0):
154-172.
Son, N., C. Chen, N. Chang, C. Chen, L. Chang, and B. Thanh. 2014. Mangrove mapping and change detection in Ca Mau Peninsula,
Vietnam, using Landsat data and object-based image analysis. IEEE J. Sel. Topics. Appl. Earth Observ.,
99:1-8.
Taşdemir, K., P. Milenov, and B. Tapsall.
2012. A hybrid method combining SOM-based clustering and object- based analysis for identifying land in good agricultural condition. Comput. Electron. Agric. ,  83:92- 101.
Tomlinson,  P.B. 1986. The botany of mangrove.  Cambridge University Press. New York. 405p.
Urrego,  L.E.,  E.C.  Molina,  and  J.A. Suárez. 2014. Environmental and anthropogenic influences on the distribution, structure, and floristic composition of mangrove forests of the gulf of urabá (Colombian Caribbean). Aquat.  Bot., 114:42-
49.
Whiteside,  T.G.,  G.S.  Boggs,  and  S.W. Maier. 2011. Comparing object- based and pixel-based classifica- tions for mapping savannas. Int. J. Appl.  Earth Obs.  Geoinf., 13(6):
884-893.
Xu,  H. 2006. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. Int.  J. Remote Sens., 27(14): 3025-3033. Yetty, H., S. Fachrurrozie, A. Dwi, dan R. Rasjid. 2012. Analisis perubahan kawasan mangrove berdasarkan interpretasi data spasial di Tanjung Sembilang, pantai timur Sumatera, Banyuasin,  Sumatera Selatan. J. Eksakta , 11(2):53-62.
Zha,  Y.,  J.  Gao,  and  S.  Ni. 2003. Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. Int. J. Remote Sens., 24(3):583-594. Zhang, X., P. Xiao, and X. Feng. 2013. Impervious surface extraction from high-resolution satellite image using pixel and object-based hybrid analysis. Int. J. Remote
Sens ., 34(12):4449-4465. Diterima : 1 Desember 2014 Direview : 15 Desember 2014 Disetujui : 30 Desember 2014