## PENDAHULUAN
Wilayah pesisir merupakan ruang pertemuan  antara  daratan  dan  lautan  yang
memiliki potensi hayati dan non hayati yang sangat  besar  (Bengen,  2000).  Aktivitas perikanan seperti penangkapan dan

## ANALISA PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN WILAYAH PESISIR SELAT MADURA
Zainul Hidayah (1) , Okol Sri Suharyo (2)
1 Program Studi Ilmu Kelautan Universitas Trunojoyo Madura
2 Sekolah Tinggi Teknik Angkatan Laut
1 zainulhidayah@trunojoyo.ac.id ABSTRAK
Kawasan  pesisir  merupakan  wilayah  dengan  tingkat  pemanfaatan  yang  tinggi  dan  rentan terhadap  kerusakan  lingkungan  akibat  aktivitas  manusia.  Kerusakan  ekosistem, pencemaran lingkungan, perubahan penggunaan lahan, konflik kepentingan sosial adalah beberapa permasalahan utama yang timbul sebagai dampak eksploitasi manusia terhadap kawasan pesisir. Perubahan penggunaan lahan yang tidak terkendali merupakan ancaman terhadap  daya  dukung  dan  kelestarian  sumberdaya  pesisir.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk (1) memetakan pola penggunaan lahan wilayah  pesisir Selat  Madura memanfaatkan citra satelit Landsat  8;  (2) menganalisa perubahan pola penggunaan lahan wilayah pesisir; (3) mengukur  akurasi  pemetaan    pola  penggunaan  lahan  wilayah  pesisir  Selat  Madura. Metode utama yang digunakan dalam  penelitian ini adalah dengan melakukan intrepetasi terhadap  hasil  pengolahan  citra  satelit  Landsat  dengan  teknik  klasifikasi supervised classification menggunakan  algoritma maximum  likelihood .  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa terdapat beberapa kelas penggunaan lahan yang dominan di wilayah pesisir Selat Madura  yaitu  :  pemukiman,  sawah,  ladang,  hutan  pesisir  dan  tegalan.  Perhitungan  uji akurasi  dengan  membandingkan  hasil  analisa  penggunaan  lahan  dari  dengan  hasil observasi lapang menggunakan Confusion Matrix didapatkan nilai akurasi 86%.
Kata Kunci : Selat Madura, penggunaan lahan, Landsat 8, citra satelit

## ABSTRACT
Coastal  areas  are  areas  with  high  utilization  rates  and  are  vulnerable  to  environmental damage  due  to  human  activities.  Ecosystem  damage,  environmental  pollution,  land  use change,  social  conflict  of  interest  are  some  of  the  main  issues  arising  as  the  impact  of human  exploitation  on  coastal  areas.  Uncontrolled  land  use  changes  are  a  threat  to  the carrying  capacity  and  sustainability  of  coastal  resources.  This  study  aims  to  (1)  map  the land use pattern of the Madura Strait coastal area utilizing Landsat 8 satellite imagery; (2) to analyze changes in land use patterns of coastal areas; (3) to measure the accuracy of mapping of land use pattern of coastal area of Madura Strait. The main method used in this research  is  by  intrepetation  of  Landsat  satellite  image  processing  with  classification technique  of  supervised  classification  using  maximum  likelihood  algorithm.  The  results showed that there are some dominant land use classes in the Madura Strait coastal areas, namely:  settlement,  rice field,  fields,  coastal  forest  and  moor.  Calculation  of  the  accuracy test  by  comparing  the  results  of  land  use  analysis  with  the  results  of  field  observations using Confusion Matrix obtained 86% accuracy value.
Keywords : Madura Strait, land use, Landsat 8, satellite image
budidaya banyak terpusat di wilayah pesisir. Selain itu, sebagai kawasan dengan tingkat aksesibilitas  yang  tinggi,  kegiatan  jasa-jasa lingkungan seperti transportasi, industri dan pariwisata  juga  berkembang  pesat  (Bohari, 2010).  Hal  ini  menyebabkan  kawasan pesisir  menjadi  pusat  perekonomian  di Indonesia.
Sebagai kawasan dengan tingkat pemanfaatan  yang  tinggi,  kawasan  pesisir menghadapi berbagai dampak negatif akibat  aktivitas  manusia  maupun  akibat bencana  alam.  Sementara  itu  selain  faktor antropogenik,  wilayah  pesisir  juga  rentan terhadap bencana. Beberapa bencana alam yang  mengancam  kawasan  pesisir  antara lain  adalah  gempa  bumi,  tsunami,  abrasi dan kenaikan muka air laut.
Bentuk penggunaan lahan suatu wilayah atau  kawasan  terkait  dengan  pertumbuhan penduduk dan aktivitasnya. Oleh karena itu, meningkatnya jumlah penduduk dan semakin  intensifnya  aktivitas  di  suatu tempat  menjadi  pemicu  meningkatnya  laju perubahan penggunaan lahan.
Pertumbuhan  dan  aktivitas  penduduk khususnya di negara maju dan berkembang terutama terjadi di daerah pesisir, sehingga daerah  pesisir  pada  umumnya  mengalami perubahan  penggunaan  lahan  yang  cepat. Menurut  Damai  (2003),  sebanyak  43  % penduduk  dunia  tinggal  di  wilayah  pesisir. Sementara  menurut  Dahuri  (2003),  hingga tahun  2010  diperkirakan  dari  24  juta  hektar lahan hijau di pesisir (pertanian, kehutanan, perkebunan,  dan  lain-lain)  telah  berubah peruntukannya  menjadi  lahan  terbangun dan pemukiman. Adanya perubahan penggunaan  lahan  tersebut  dilihat  dari aspek ekonomi memang dapat mendatangkan  keuntungan,  namun  tanpa pengelolaan  yang  baik,  maka  apabila ditinjau  dari  aspek  lingkungan  merupakan ancaman  terhadap  daya  dukung  dan kelestarian sumberdaya pesisir.
Selat Madura merupakan kawasan pesisir  yang  menjadi  salah  satu  pusat perkembangan  ekonomi  di  Jawa  Timur, khususnya  sektor  perikanan.  Data  dari Dinas  Perikanan  dan  Kelautan  Provinsi Jawa  Timur  (2013)  menyebutkan  bahwa
luas  perairan  Selat  Madura  adalah  ±  9.500 km 2 dan  merupakan  wilayah  penangkapan ikan  bagi  kurang  lebih  92.480  orang nelayan dengan jumlah kapal tangkap lebih dari  9.000  unit.  Potensi  perikanan  Selat Madura  mencapai  214.097  ton,  namun produksinya  telah  mencapai  227.427  ton pada  2008  sehingga  dapat  dikategorikan telah  mengalami over-fishing (Muhsoni  dan Nuraini,  2006).  Fenomena over-fishing diduga  menjadi  pemicu  terjadinya  konflik antar  nelayan  Bangkalan  dan  Pasuruan pada tahun 2004-2005. Lebih jauh,  Hikmah (2008)  menjelaskan  bahwa  konflik  nelayan di  Selat  Madura  dapat  dikategorikan sebagai  konflik  pengelolaan  sumberdaya. Hal  itu  terjadi  sebagai  dampak  dari penurunan  kapasitas  produksi  sumberdaya perikanan yang disebabkan oleh penangkapan ikan yang tidak terkendali.
Penurunan  produksi  penangkapan  ikan bukanlah  satu-satunya  permasalahan  yang terjadi di Selat Madura. Kerusakan lingkungan  pesisir  merupakan  fenomena yang  dapat  ditemui  di  wilayah  pesisir  Selat Madura.  Suprakto  (2005)  mencatat  bahwa telah terjadi penurunan luas hutan mangrove di Kabupaten Pamekasan sebesar  55.1  Ha  pada  kurun  waktu  1990 sampai  dengan  2005.  Sementara  itu, penurunan luas hutan mangrove yang lebih besar  terjadi  di  Kabupaten  Sumenep,  yaitu 95.75  Ha  pada  periode  tahun  2006  hingga 2013 (Hidayah, 2013). Hidayah et.al (2014) juga  menjelaskan  bahwa  secara  umum telah  terjadi  pengurangan  luas  hutan mangrove di pesisir selatan Madura sebesar 262.38 Ha pada pengamatan tahun 2002  sampai  dengan  2013.  Berkurangnya luas hutan mangrove seperti yang disebutkan dia atas sebagian besar merupakan  dampak  dari  alih  fungsi  lahan mangrove manjadi tambak atau pemukiman (Khomsin, 2005).
Makin  tingginya  aktivitas  manusia  di wilayah  pesisir  dan  pertumbuhan  populasi penduduk akibat pertumbuhan alami maupun  migrasi  berimplikasi  pada  makin besarnya tekanan atas lahan. Ketersediaan peta-peta  aktual  sebagai  basis  data  bagi perencanaan  dan  pengelolaan  wilayah
Gambar 1. Citra Satelit Landsat 8 Wilayah Pesisir Selat Madura
merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting. Peta  penggunaan  lahan  merupakan  salah satu  jenis  peta  yang  digunakan  untuk keperluan  perencanaan,  pemantauan,  dan evaluasi.
Istilah  penggunaan  lahan (land  use), berbeda dengan istilah penutup lahan (land cover). Perbedaannya,  istilah  penggunaan lahan  biasanya  meliputi  segala  jenis kenampakan  dan  sudah  dikaitkan  dengan aktivitas  manusia  dalam  memanfaatkan lahan, sedangkan penutup lahan mencakup segala  jenis  kenampakan  yang  ada  di permukaan  bumi  yang  ada  pada  lahan tertentu. Kedua istilah ini seringkali digunakan secara rancu. Suatu unit penggunaan  lahan mewakili  tidak  lebih  dari suatu mental construct yang didisain untuk memudahkan inventarisasi dan aktivitas
Menurut  Dahuri  (2003),  penggunaan lahan  merupakan  campur  tangan  manusia baik  terhadap  lahan  dengan  tujuan  untuk memenuhi  kebutuhan.  Informasi  tentang pola  penggunaan  lahan  merupakan  unsur penting  dalam  perencanaan  suatu  wilayah. Amarullah (2015) menjelaskan bahwa disamping  sebagai  faktor  penting  dalam perencanaan,  pada  dasarnya  perencanaan kota  adalah  perencanaan  penggunaan lahan.
Selanjutnya, analisa kecenderungan perubahan  lahan  dapat ditunjukkan  dengan pemanfaatan peta multi waktu ( time series ). Fenomena  perubahan  lahan  yang  ada dapat  dipetakan  berdasarkan  seri  waktu, sehingga  pola  perubahan  penggunaan lahan dapat diketahui.
Perubahan  penggunaan  lahan  pada umumnya tidak linear karena
kenampakannya berubah-ubah, baik penutup  lahan  maupun  lokasinya.  Gambar 1 menunjukkan citra satelit Landsat 8 untuk wilayah pesisir Selat Madura.
Pembuatan  peta  penggunaan  lahan dengan metode konvensional ternyata tidak mencukupi  lagi,  karena  luasnya  daerah yang  dikaji  serta  keterbatasan  sumberdaya manusia.  Oleh  karena  itu  perkembangan Teknologi  Penginderaan  Jauh  dan  Sistem Informasi Geografis (SIG) sangat diperlukan untuk  menganalisa  perubahan  penggunaan lahan, khususnya di wilayah pesisir. Tujuan dari  penelitian  perubahan  penggunaan lahan  di  wilayah  pesisir  Selat  Madura  ini adalah sebagai berikut :
1.  Memetakan  pola  penggunaan  lahan wilayah pesisir Selat Madura
memanfaatkan citra satelit Landsat 8.
2.  Menganalisa  perubahan  penggunaan lahan wilayah pesisir Selat Madura.
3.  Mengukur akurasi hasil pemetaan
penggunaan  lahan  wilayah  pesisir  Selat Madura.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan
mengambil  lokasi  di  kawasan  pesisir  Selat Madura. Apabila dilihat dari letak geografisnya,  secara administrative  wilayah pesisir  Selat  Madura  termasuk  kedalam wilayah  11  Kabupaten/Kota  (Gambar  1). Panjang  pantai  pesisir  Selat  Madura mencapai  ±  224,094 km  dengan ketinggian pantai  berkisar  antara  0-6  meter  diatas permukaan  laut.  Kawasan  pesisir  dan perairan  Selat  Madura  merupakan  salah satu pusat pertumbuhan ekonomi di Provinsi  Jawa  Timur.  Penelitian  ini  dimulai pada  bulan  September  sampai  dengan bulan  Desember  2017.  Sumber  data  yang diperlukan  berasal  dari  data-data  primer (pengambilan  langsung  di  lapangan),  data- data sekunder yang berasal dari dinas/instansi terkait dan citra satelit.

## Pengolahan Citra Satelit
a. Koreksi Citra
Citra  satelit  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  citra  satelit  resolusi menengah    multitemporal,  yaitu  Landsat ETM-7 (tahun 2002) serta Landsat 8 (tahun 2016).  Agar  dapat  menghasilkan  hasil pengolahan  yang  baik  dan  akurat,  perlu dilakukan koreksi pada citra satelit tersebut.Koreksi  penting  dilakukan  untuk menghilangkan  faktor-faktor  yang  bisa menurunkan  kualitas  citra.  Teknik  koreksi yang  digunakan  pada  umumnya  adalah koreksi  radiometrik  dan  koreksi  geometric (Danoedoro, 2012).
Terdapat  2  proses  pada  bagian  koreksi radiometrik  ini,  yaitu  konversi  dari  nilai piksel  ( digital  number (DN))  ke  ‘ at ‐ sensor radiance ’,  dan  konversi  dari  ‘ at ‐ sensor radiance ’  ke  ‘ at ‐ sensor  reflectance ’.Seluruh proses  tersebut  terkait  dengan  tingkat sensitivitas  sensor  yang  merekam  pantulan sinar (energy elektromagnetik) dari obyek di permukaan bumi. Proses pertama bertujuan untuk mengembalikan nilai DN tiap piksel ke dalam satuan ‘ at ‐ sensor ’ radiance (W/(m2.sr.μm)). Model hubungan antara DN dengan  radiance  pada  tiap  band  adalah sebagai berikut:
Radiance = gain * DN + offset L λ = gain * QCAL + offset (1) Setiap  sensor  memiliki  nilai  pantulan yang  khas  pada  detektor  atau  radiance (LMIN  dan  LMAX).  Citra  hasil  proses  ini akan  memiliki  nilai  kecerahan  antara  0 – 255  (8  bit).  Proses  selanjutnya  adalah konversi  nilai  radiance  ke  reflectance  yang bertujuan  untuk  mengurangi  variabilitas antar  scene  citra.  Pendekatan  dasarnya adalah  membagi  nilai  radiance  dengan jumlah  sinar  matahari  ( spectral  irradiance ) yang  masuk  kedalam  sensor  pada  hari perekaman.
Koreksi geometrik bertujuan untuk memperbaiki distorsi posisi atau letak objek. Distorsi  ini  dihasilkan  oleh  faktor  seperti variasi  tinggi  satelit,  ketegakkan  dan kecepatan satelit. Koreksi geometrik dilakukan  dengan  dua  langkah,  yaitu: transformasi koordinat ( transformation geometric ) dan resampling .
Gambar 2. Alur Pengolahan Citra Satelit
Gambar 2. Alur Pengolahan Citra Satelit
Transformasi koordinat dilakukan dengan Ground  Control  Point (GCP)  pada  output citra  yang  baru.  GCP  harus  mempunyai sifat geometrik yang tetap pada lokasi yang dapat diketahui dengantepat.Proses penerapan  alih  ragam  geometrik  terhadap data asli disebut resampling.Setelah koreksi geometric  dilakukan  maka  diperoleh  citra yang  sesuai  dengan  posisi  sebenarnya  di bumi.

## b. Identifikasi Vegetasi Mangrove
Pengolahan  citra  untuk  mendapatkan nilai  kerapatan  mangrove  menggunakan transformasi  NDVI  ( Normalized  Difference
Vegetation
Index ) yang prinsipnya memisahkan  spektral  reflektansi  vegetasi dari  spektral  reflektansi  tanah  dan  air  yang melatar  belakanginya.  Formula  NDVI  pada Landsat  yang  peka  terhadap  vegetasi  dan yang peka terhadap tanah dengan persamaan sebagai berikut:
NDVI = (IR-R)/(IR+R) (2)
Keterangan:
IR : Nilai digital pada citra kanal inframerah dekat R :  Nilai digital pada citra kanal merah
Nilai  kerapatan  mangrove  ditentukan berdasarkan  nilai  indeks  vegetasi  (NDVI) sedangkan penetapan selang kelas kerapatan  vegetasi  mangrove  menurut
Direktorat  Jenderal  Rehabilitasi  Lahan  dan Perhutanan  Sosial  Departemen  Kehutanan (2006) yaitu :
a) Kerapatan lebat (0,43 ≤ NDVI ≤ 1,00)
b) Kerapatan sedang (0,33 ≤ NDVI ≤ 0,42)
c) Kerapatan jarang (- 1,00 ≤ NDVI ≤ 0,32)

## c. Klasifikasi Citra
Klasifikasi  merupakan  suatu  proses pengelompokan  nilai  reflektansi  dari  setiap objek ke dalam kelas-kelas tertentu sehingga  mudah  dikenali.    Penelitian  ini menghgunakan  teknik  klasifikasi  terbimbing ( Supervised Classification ). Klasifikasi supervised ini  melibatkan  interaksi  analis secara  intensif,  dimana  analis  menuntun proses  klasifikasi  dengan  identifikasi  objek pada citra ( training area ). Sehingga pengambilan sampel perlu dilakukan dengan  mempertimbangkan  pola  spektral pada  setiap  panjang  gelombang  tertentu, sehingga diperoleh daerah acuan yang baik untuk mewakili suatu objek tertentu.
Metode klasifikasi terbimbing yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah metode Maximum  Likelihood .  Metode  ini mengasumsikan bahwa statistik untuk setiap  kelas  dalam  setiap  band  biasanya didistribusikan  dan  menghitung  probabilitas
Tabel 1. Hasil Perhitungan Perubahan Lahan
Jenis Penggunaan Lahan Luas 2002 (Ha) Luas 2016 (Ha) Perubahan (Ha) Empang/Tambak 40.562,64 39.100,26 - 1.462,38 Hutan 27.909,45 24.231,18 -3.678,28 Hutan Rawa 4.396,95 3.621,17 -775,78 Kebun 43.430,37 19.963,78 -23.466,59 Pemukiman 162.877,15 190.339,58 +27.462,43 Penggaraman 6.256,66 5.466,98 -789,68 Sawah Irigasi 185.946,22 185.954,35 +8,13 Sawah Tadah Hujan 119.414,03 126.230,03 +6.816,00 Ladang/ Tegalan 184.936,18 236.961,67 +52.025,49 Tanah Kosong 8.974,60 12.558,26 +3.583,66
Sumber : Analisa Data Landsat 7 (2002) dan Landsat 8 (2016)
bahwa  suatu  piksel  diberikan  milik  kelas tertentu. Kecuali ambang probabilitas dipilih, semua  piksel  diklasifikasikan. Setiap  piksel ditugaskan  untuk  kelas  yang  memiliki probabilitas tertinggi. Jika probabilitas tertinggi lebih kecil dari ambang batas yang ditentukan, piksel tetap tidak terklasifikasi.
d. Uji Akurasi Hasil Klasifikasi
Hasil klasifikasi citra satelit untuk mengidentifikasi penggunaan lahan maupun ekosistem  mamngrove  di  wilayah  pesisir Selat Madura perlu diukur akurasinya. Hasil pengujian ini akan mempengaruhi besarnya tingkat  kepercayaan  terhadap  metode  atau hasil  klasifikasi.  Hal  ini  juga  diperlukan untuk membuktikan kesesuaian antara hasil klasifikasi  citra  dengan  kondisi  sebenarnya di lapangan.
Perhitungan  akurasi  data  dilakukan dengan  membuat  matrix  kontingensi,  yang disebut confusion  matrix yang  didapat dengan  cara  membandingkan  perhitungan titik  sampel  di  lapangan  ( ground  truth ) dengan  data  hasil  klasifikasi  citra  (jumlah pixelnya).  Nilai  ketelitian  yang  diharapkan nantinya  harus  memenuhi  syarat  lebih besar  dari  70  %  (Danoedoro,  2012), sehingga dari nilai yang didapatkan tersebut merupakan pembuktian terhadap nilai kevalidan  data  citra.  Pada  penelitian  ini dilakukan  pengukuran  akurasi  dengan menggunakan sample dari 54 titik pengamatan.

## HASIL PEMBAHASAN
Pemetaan  penggunaan  lahan  pada penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi pola  pemanfaatan  ruang  di  wilayah  pesisir Selat  Madura dan mengukur perubahannya dalam periode waktu yang berbeda. Perubahan penggunaan lahan bisa diakibatkan oleh beberapa faktor antara lain adalah  peningkatan  jumlah  penduduk  yang mengakibatkan  naiknya  kebutuhan  akan tipe  lahan  tertentu,  alih  profesi  akibat pergeseran  struktur  perekonomian  dan kebijakan  pemerintah  yang  menyebabkan terjadinya  alih  fungsi  atau  konversi  lahan (Rahmawaty, 2004).
Pola  umum  yang  perubahan  lahan  yang dijelaskan oleh Hidayat et al. (2010) bahwa perubahan tutupan/penggunaan lahan dapat berimplikasi pada kontribusi peningkatan luas tutupan/penggunaan lahan dari satu atau beberapa kategori yang diikuti penurunan luas kategori lainnya pada suatu  periode  tertentu.  Citra  satelit  yang digunakan untuk mengidentifikasi ini adalah citra  Landsat  7/ETM  tahun  2002  dan Landsat
8
LDCM tahun 2013.
Pengelompokan  nilai  piksel  kedalam  kelas tertentu dilakukan melalui metode klasifikasi terbimbing ( supervised classification ) dengan  algoritma maximum  likelihood . Penggunaan  metode  klasifikasi  terbimbing harus didahului dengan menentukan beberapa  piksel  penciri  yang  selanjutnya digunakan  untuk  mengenali  piksel  dengan ciri yang sama untuk seluruh citra.
Gambar 3. Klasifikasi Penggunaan Lahan Wilayah Pesisir Selat Madura
Setelah  itu  dilakukan  pengelompokan pada  kelas  pixel  dengan  nilai  yang  sama atau dianggap mendekati. Kelas penutupan lahan  yang  digunakan  mengacu  pada klasifikasi  penutupan  lahan  Kementerian Kehutanan  SNI  7645  tahun  2010.  Jenis penggunaan lahan dominan di pesisir Selat Madura  antara  lain  adalah  pemukiman, sawah,  ladang  dan  tegalan.  Berdasarkan peta  yang  dihasilkan  terlihat  bahwa  sawah tadah  hujan tersebar  luas  di  pesisir  selatan Madura.  Kecenderungan  ini  terjadi  karena tidak  adanya  sungai  besar  sebagai  sumber air  irigasi  untuk  lahan  sawah  di  Madura, sehingga  petani  di  pesisir  selatan  Madura sangat tergantung pada air hujan. Sedangkan  di  pesisir  Selat  Madura  sisi Pulau  Jawa,  lahan  pertanian  yang  ada sebagian  besar  adalah  sawah  irigasi.  Hasil analisa  menunjukkan  bahwa  di  wilayah pesisir  Selat  Madura  terjadi  pengurangan luas  yang  cukup  besar  untuk  kelas
penggunaan  lahan  empang/tambak,  hutan dan kebun. Sementara itu, terdapat penambahan  luas  lahan  untuk  kelas penggunaan  lahan  pemukiman,  sawah tadah hujan dan ladang/ tegalan.
Tabel  1  menunjukkan  perubahan  luas lahan berdasarkan hasil pengolahan klasifikasi  citra  satelit  Landsat  tahun  2002 dan  2016.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa pada tahun 2002 dan 2016 kelas penutupan lahan yang dominan di wilayah pesisir Selat Madura  adalah  pemukiman,  sawah  irigasi, sawah  tadah  hujan  dan  ladang/  tegalan. Pemukiman  tersebar  sebagian  besar  di Kota  Surabaya,  Sidoarjo,  Pasuruan  dan Probolinggo. Sementara itu, kelas penggunaan  lahan  sawah  irigasi  dan  tadah hujan,  sebagian  besar  tersebar  di  wilayah pesisir  selatan  Madura  dan  Situbondo. Meskipun di wilayah pesisir selatan Madura, luas  pemukimannya  cukup  besar  namun persebarannya cenderung tidak merata. Hal ini  dikarenakan,  wilayah  pesisir  selatan
Tabel 2. Hasil Uji Kurasi Klasifikasi Penggunaan Lahan ( Confusion Matrix )
Data Survey Hutan Rawa  Lahan Kosong Pemukiman Sawah Tambak Kebun Jumlah Data Citra Hutan Rawa 9 0 0 0 0 3 12 Lahan Kosong 0 7 0 1 0 0 8 Pemukiman 0 0 6 0 0 0 6 Sawah 0 1 0 8 0 0 9 Tambak 0 0 3 0 9 0 12 Kebun 0 1 0 0 0 6 7 Jumlah 9 9 9 9 9 9 54
Sumber : Analisa Citra Landsat 8 dan Hasil Survey Lapangan
Madura  umumnya  merupakan  kawasan pedesaan.  Kondisi  sebaliknya  terjadi  di wilayah  Surabaya  hingga  ke  Probolinggo. Kelas  penggunaan  lahan  pemukiman  di wilayah  tersebut  cenderung  terpusat  dan padat.  Keadaan  ini  sesuai  dengan  tipologi pesisir di wilayah tersebut  yang merupakan kawasan  perkotaan  dan  industri  (Gambar 3).
Tipe penggunaan lahan ladang mengalami  peningkatan  hingga  52.025,49 Ha dari tahun 2008 hingga 2013. Selain itu pemukiman  juga  mengalami  kenaikan  luas yang signifikan dari 162.877 Ha pada tahun 2002 menjadi 190.339 Ha pada tahun 2013. Sebaliknya, terjadi pengurangan luas tambak/empang  dan  hutan  masing-masing sebesar  1.462,38  Ha  dan  3.678,28  Ha. Pengurangan  luas  terbesar  terjadi  pada kelas  penggunaan  lahan  kebun  yaitu sebesar  23.466  Ha.  Untuk  mengetahui ketelitian  klasifikasi  penggunaan  lahan, dilakukan  uji  akurasi  menggunakan  acuan citra  resolusi  tinggi  atau  hasil groundcheck di lapangan. Sebanyak 54 titik dipilih secara acak  kemudian  hasilnya  dibandingkan dengan hasil groundcheck . Tabel 2 menjelaskan hasil perbandingan tersebut.
Analisa  lanjutan  menunjukkan  hasil bahwa  86-89%  luas  sawah  irigasi  dan sawah  tadah  hujan  yang  hilang  telah berubah  menjadi  pemukiman  dan  3,4-4,5% menjadi  tambak.  Sementara  itu  sekitar 70,89%  luas  lahan  kebun  yang  hilang  juga berubah  menjadi  pemukiman.  Perubahan pola  penggunaan  lahan  yang  juga  cukup menarik diamati adalah lahan
penggaraman. Pada tahun 2002 luas lahan garam  di  wilayah  pesisir  Selat  Madura adalah 6.256,66 Ha, sedangkan pada tahun 2016  luasnya  menurun  menjadi  5.466,98 Ha.  Berdasarkan  matriks  perubahan  lahan diketahui  bahwa  51,14%  dari  luas  lahan yang hilang telah berubah menjadi empang/ tambak.  Hal  ini  bisa  mengindikasikan bahwa  terjadi  perubahan  mata  pencarian dari petani garam menjadi petambak ikan.
Klasifikasi citra dianggap benar jika hasil perhitungan confusion matrix ≥ 80% (Short, 1982).  Berdasarkan  hasil  uji  akurasi  dapat diketahui  bahwa  nilai  tingkat  ketelitian ( Overall  Accuracy )  secara  keseluruhan pada  untuk  hasil  klasifikasi  tahun  2016 sebesar 83,33 % sehingga ketelitian seluruh hasil  klasifikasi  ( Overall  Accuracy) tahun 2016 dianggap benar.
Perubahan penggunaan lahan di wilayah pesisir  Selat  Madura  didominasi  oleh  pola lahan kosong atau produktif (hutan, tambak, kebun) menjadi lahan terbangun (pemukiman).  Borredo et  al. (2003)  dan McNeal et al. (1993) dalam Hidayah (2010) berpendapat  bahwa  terdapat  beberapa faktor yang mendorong terjadinya peubahan lahan,  yaitu  :  politik,  ekonomi,  demografi dan budaya. Untuk kasus di wilayah pesisir Selat Madura, faktor ekonomi dan demografi  diperkirakan  merupakan  factor pendorong  utama  terjadinya  perubahan penggunaan  lahan.  Lahan  seperti  hutan, tambak  sawah  atau  kebun  dianggap sebagai  lahan  yang  kurang  produktif  dan tidak begitu memberikan manfaat.
Perubahan fungsi lahan menjadi pemukiman secara langsung akan memberikan  dampak  secara  ekonomi  yaitu naiknya  harga  lahan.  Berdasarkan  hasil pengamatan, lahan-lahan yang tidak dimanfaatkan terutama di pinggir perkotaan saat  ini  telah  banyak  berkembang  menjadi perumahan  atau  kawasan  industri  (pabrik dan pergudangan). Sering dijumpai fenomena  dimana  petani  atau  petambak menjual  tanah  garapan  mereka  kepada para pengembang, kemudian beralih usaha menjadi  pedagang  atau  bekerja  di  sektor informal lainnya. Faktor pertambahan penduduk juga merupakan pemicu semakin berkembangnya  pemukiman  di  wilayah pesisir.  Salah  satu  contoh  adalah  di  Kota Surabaya dimana dengan jumlah penduduk yang  mencapai  2,6  juta  jiwa  diperkirakan membutuhkan  rumah  sebanyak  665.545 unit  dengan  pertambahan  rumah  sebesar 5000 unit/tahun. Kondisi serupa juga terjadi di  wilayah  pesisir  lainnya  antara  lain Sidoarjo  dan  Gresik  yang  diperkirakan
memiliki  laju  pertambahan  rumah  sebesar 45-50% per tahun.
Perubahan lahan pesisir menjadi pemukiman  memiliki  dampak  langsung maupun tidak langsung terhadap ekosistem. Konversi  lahan  hutan  rawa/  mangrove berakibat  pada  hilangnya  fungsi  ekosistem ini  sebagai  tempat  mencari  makan  dan tempat  memijah  bagi  berbagai  jenis  ikan yang berujung pada hilangnya keanekaragaman  hayati  pesisir.  Dampak lingkungan  lainnya  adalah  meningkatkan potensi  banjir.  Hal  itu  dikarenakan  konversi lahan  dapat  mengubah  bentang  alam (geomorfologi)  dan  aliran  air  (hidrologi)  di kawasan tersebut. Perubahan itu antara lain berupa tingkat kelandaian, komposisi sedimen  sungai,  pola  pasang  surut,  pola arus  laut  sepanjang  pantai  dan  merusak kawasan  tata  air.  Potensi  banjir  akibat reklamasi  semakin  meningkat  bila  dikaitkan dengan adanya kenaikan muka air laut yang disebabkan oleh pemanasan global.
Tabel 3. Perubahan Luas Hutan Mangrove Wilayah Pesisir Selat Madura
No Kabupaten/ Kota Luas Hutan Mangrove (Ha) Perubahan (Ha) Data Sebelumnya 2013 1 Surabaya 574,09 (1) 659,56 + 85,47 2 Sidoarjo 1.236,42 (2) 1.283,35 + 46,93 3 Pasuruan (Kab/Kota) 373,6 (1) 249,75 - 123,85 4 Probolinggo (Kab/Kota) 306,58 (1) 476,76 + 170,18 5 Bangkalan 316,16 (3) 278,1 - 38,06 6 Sampang 683,84 (3) 473,76 - 210,08 7 Pamekasan 376,95 (3) 339,12 - 37,83 8 Sumenep 198,9 (3) 222,39 + 23,49 9 Situbondo 96,93 (4) 111,73 + 14,8 Total 5.569,98 5.458,16 - 111,82 Sumber Data :
(1) Citra Aster VNIR 2006 (Diskanla Jatim, 2011)
(2) Citra ALOS AVNIR  (Dinas Kelautan dan Perikanan Kab Sidoarjo, 2010)
(3) Citra Landsat 7 2002 (Hidayah et.al, 2014)
(4) Citra Landsat 7 2005 (Diskanla Jatim, 2014)
Interpretasi  liputan  mangrove  di  Selat Madura dilakukan secara visual menggunakan  teknik  delineasi on-screen digitization . Metode interpretasi visual mutlak  membutuhkan  tingkat  pengenalan yang baik terhadap obyek yang diinterpretasi.  Untuk  visualisasi  digunakan komposit  543  untuk  citra  Landsat  8.  Pada kondisi komposit tersebut, vegetasi mangrove  tampak  merah  menyala.  Hal tersebut  disebabkan  mangrove  memang memiliki  kepekaan  yang  sangat  baik terhadap  panjang  gelombang  infra  merah dekat.
Hasil interpretasi visual memang cenderung  lebih  presisi  dalam  aspek pengukuran  karena  aspek  generalisasinya tidak  sebesar  hasil  pemetaan  dengan metode lain, misalnya klasifikasi multispectral yang  menghasilkan  batas- batas  yang  cenderung  kasar  karena mengikuti  bentuk  pikselnya.  Tetapi  untuk aspek  validitas  hasil  interpretasi  tentu  saja dibutuhkan  kegiatan  cek  interpretasi  untuk melihat  seberapa  besar  tingkat  kebenaran hasil  interpretasi  yang  dilakukan.  Caranya adalah  membandingkan  jumlah  sampel yang benar terhadap jumlah seluruh sampel
yang membandingkan hasil interpretasi citra dengan kondisi sesungguhnya di lapangan.
Selanjutnya dilakukan analisa menggunakan NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index ) untuk mengetahui tingkat kerapatan  hutan  mangrove.  Pada  analisa citra satelit NDVI ditentukan melalui perhitungan  rasio  antara  band  merah  dan band  infra-merah  yang  telah  dikenal memiliki  sensitivitas  yang  baik  untuk mengenali  vegetasi.  Dengan  menggunakan nilai  NDVI  dari  beberapa  sample  piksel dibandingkan  dengan  hasil  pengambilan data lapangan kemudian dianalisa menggunakan regresi linear sederhana (As- Syakur  dan  Adnyana,  2009)  Kemudian persamaan  yang  dihasilkan  digunakan untuk  membuat  peta  kerapatan  hutan mangrove di wilayah pesisir Selat Madura.
Hasil  analisa  kerapatan  menggunakan indeks  NDVI  diketahui  bahwa  29,65%  dari luas  tersebut  merupakan  hutan  mangrove dengan  kategori  rapat  (≥1500  pohon/ha), sementara itu sisanya yaitu kategori sedang (≥1000-1500 pohon/ha) dan jarang (< 1000 pohon/ha) masing-masing memiliki prosentase sebesar 37,92% dan 31,16%.
Gambar 5. Sebaran Kerapatan dan Perubahan Luas Hutan Mangrove di Wilayah Pesisir Selat Madura
Menurut  ketentuan  dari  Kementerian Lingkungan  Hidup  (2004),  ekosistem  hutan mangrove d engan kerapatan ≥ 1500 pohon/ Ha  dikategorikan  dalam  kondisi  baik, sementara  itu  bila  kerapatan  <  1500 pohon/Ha, maka ekosistem hutan mangrove dikategorikan dalam kondisi rusak. Berdasarkan  ketentuan  tersebut,  maka dapat  dinyatakan  bahwa  67,58%  hutan mangrove  di  wilayah  pesisir  Selat  Madura berada dalam kondisi rusak.
Berdasarkan  pada  data  pada  Tabel terlihat bahwa secara umum terjadi pengurangan  luas  hutan  mangrove  di pesisir  Selat  Madura  sebesar  111,82  Ha. Terdapat  5  wilayah  kabupaten/kota  yang mengalami penurunan luas hutan mangrove dengan  pengurangan  terbesar  terjadi  di Kabupaten  Sampang  (210,08  Ha).  Namun penurunan  luas  hutan  mangrove  tidak terjadi  di  seluruh  wilayah  pesisir  Selat Madura.Wilayah  seperti  Kota  Surabaya, Sidoarjo, Probolinggo, Sumenep dan Situbondo  justru  mengalami  penambahan luas  hutan  mangrove.  Penambahan  luas hutan mangrove yang paling besar terjadi di Kabupaten/Kota Probolinggo (170,18 Ha).
Hasil  wawancara  dengan  beberapa narasumber  pada  saat  survey  mangrove dilaksanakan menyebutkan bahwa penyebab utama kerusakan hutan mangrove  adalah  akibat  penebangan  liar dan konversi  lahan hutan mangrove menjadi kawasan pertambakan.
Penebangan pohon mangrove secara langsung  akan  menyebabkan  berubahnya komposisi  tumbuhan.  Pohon  mangrove akan  digantikan  oleh  spesies  yang  nilai ekonominya  rendah  dan  hutan  mangrove yang  ditebang  ini  tidak  lagi  berfungsi sebagai  daerah  mencari  makan  ( feeding ground )  dan  daerah  pengasuhan  ( nursery ground )  yang  optimal  bagi  bermacam  ikan dan  udang  stadium  muda  yang  penting secara  ekonomi.  Konversi  lahan  mangrove menjadi  kawasan pertambakan dalam jangka panjang akan menimbulkan beberapa masalah antara lain (a) terganggunya regenerasi stok-stok ikan dan udang  di  perairan  lepas  pantai  yang memerlukan hutan mangrove sebagai nursery  ground larva  dan/atau  stadium muda  ikan  dan  udang,  (b)  pendangkalan perairan pantai karena pengendapan sedimen  yang  sebelum  hutan  mangrove dikonversi  mengendap  di  hutan  mangrove dan (c) erosi garis pantai yang sebelumnya ditumbuhi mangrove (Dahuri et al. 1996).

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  hasil  intrepetasi  citra satelit  Landsat  8,  terdapat  beberapa  kelas penggunaan lahan yang dominan di wilayah pesisir  Selat  Madura  yaitu  :  pemukiman, sawah, ladang dan tegalan. Perubahan luas terbesar  terjadi  pada  kelas  penggunaan lahan  kebun  yaitu  sebesar  23.466  Ha. Perubahan  pola  penggunaan  lahan  yang
juga  cukup  menarik  diamati  adalah  lahan penggaraman. Pada tahun 2008 luas lahan garam  di  wilayah  pesisir  Selat  Madura adalah 6.256,66 Ha, sedangkan pada tahun 2013  luasnya  menurun  menjadi  5.466,98 Ha. Secara umum terjadi pengurangan luas hutan  mangrove  di  pesisir  Selat  Madura. Wilayah  kabupaten/kota  yang  mengalami penurunan  luas  hutan  mangrove  dengan pengurangan  terbesar  terjadi  di  Kabupaten Sampang (210,08 Ha).
Selanjutnya,  perhitungan  uji  akurasi dengan membandingkan hasil analisa penggunaan  lahan  dari  Citra  Landsat  8 tahun  2016  dengan  hasil  observasi  lapang menggunakan Confusion  Matrix didapatkan nilai  akurasi  86%.  Nilai  uji  akurasi  ini menunjukkan  bahwa  hasil  intrepetasi  citra memiliki tingkat ketelitian yang cukup tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
As-Syakur,  A.R  &  Adnyana,  I.W.S.  2009.
Analisis  Indeks  Vegetasi  Menggunakan Citra ALOS/AVNIR 2 dan Sistem
Informasi Geografis (SIG) Untuk Evaluasi Tata Ruang Kota Denpasar. Jurnal Bumi Lestari. Vol 9 No.1. 1-11. Bengen, D.G. 2002. Ekosistem Sumberdaya  Alam  Pesisir  dan  Prinsip Pengelolaannya . Pusat Kajian Sumberdaya  Pesisir  dan  Lautan.  IPB. Bogor. Bohari, R. 2010. Model
Kebijakan Pengelolaan  Wilayah  Pesisir  Secara Terpadu  dan  Berkelanjutan  di  Pantai Makasar  Sulawesi  Selatan .  Disertasi. Sekolah Pasca Sarjana. IPB. Bogor.
Dahuri,  R.,  Rais,J.,  Ginting,  SP.,  &  Sitepu, M.J.  1996. Pengelolaan  Sumberdaya
Wilayah Pesisir & Lautan secara Terpadu . PT Pradnya Paramitha. Jakarta Dahuri, R. 2003. Paradigma Baru Pembangunan Indonesia Berbasis Lautan . IPB. Bogor.
Damai,  A.A.  2003. Pendekatan  Sistem untuk  Penataan  Ruang  Pesisir  Kota Bandar  Lampung .  Disertasi.  Program Pasca Sarjana. IPB. Bogor.
Danoedoro, P. 2012 . Pengantar
Penginderaan  Jauh  Digital .  Penerbit ANDI. Jogjakarta.
Dinas Perikanan dan Kelautan Jatim. 2013. Statistik  Pesisir  dan  Pulau-Pulau  Kecil. Surabaya.
Kementerian  Lingkungan  Hidup.  2012. Status  Lingkungan  Hidup  Nasional . Jakarta.
Muhsoni,  F  &  Nuraini,  C.  2010. Kajian Tingkat Pemanfaatan Sumber Daya Ikan di  Perairan  Selat  Madura  dengan Menggunakan  Metode  Holistik  Serta Analisis  Ekonominya .  Jurnal  Protein.
Volume : 13. No 1. 87-94 pp.
Hidayah,  Z  &  Wiyanto,  D.B.  2013. Analisa Temporal Perubahan Luas Hutan Mangrove di Kabupaten Sidoarjo Memanfaatkan  Data  Citra  Satelit .  Jurnal Bumi Lestari. Volume : 13. No : 2.
Hidayah,  Z.,  Saptarini,  D  &  Wiyanto,  D.B 2014. Identifikasi  Perubahan  Luas  dan Tingkat  Kerusakan  Hutan  Mangrove  di Kabupaten  Sumenep .  Laporan.  Badan Lingkungan Hidup Kabupaten Sumenep.
Hidayat,  T.,  Suyono  &  Luthfianto,  S.  2010.
Pemodelan Dinamik Pengelolaan Sumber  Daya  Pesisir  Berkelanjukan (Studi  Kasus  Di  Pantai  Kelurahan Muarareja  Kota  Tegal) .  Jurnal  Bumi Lestari. Volume : 15. No : 2.
Hikmah,  Z.  2008. Analisis  Konflik  Nelayan dalam Pengelolaan Sumberdaya Perikanan  di  Selat  Madura. Skripsi. Institut Pertanian Bogor. Khomsin. 2005. Studi Perencanaan Konservasi  Kawasan  Mangrove    Di Pesisir  Selatan  Kabupaten  Sampang Dengan    Teknologi  Penginderaan  Jauh Dan Sistem Informasi Geografis. Makalah  disajikan  dalam  Pertemuan Ilmiah MAPIN XIV.
Suprakto, B. (2005). Studi Tentang Dinamika  Mangrove  Kawasan  Pesisir Selatan  Kabupaten  Pamekasan  dengan Data  Penginderaan  Jauh .  Pertemuan Ilmiah  Tahunan  MAPIN  XIV.  14-15 September 2005. Surabaya.