## 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)
Analysis of Mangrove Distribution Identification’s Results Based on Normalized Difference Vegetation Index and Mangrove Vegetation Index Algorithms Using Sentinel-2 Imagery (Case Study: Alas Purwo National Park)
Teguh Hariyanto*, Cherie Bhekti Pribadi, Inas Safitri Atsilah
Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: teguh_hr@geodesy.its.ac.id
Diterima: 29072022; Diperbaiki: 03022023; Disetujui: 16022023; Dipublikasi: 28022023
Abstrak: Penginderaan  jauh  merupakan  teknologi  yang  umum  digunakan  dalam  pengamatan  dan  pemetaan  area mangrove dengan cepat. Dalam pemrosesannya, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) adalah algoritma yang sering digunakan di Indonesia dan bekerja dengan mengidentifikasi indeks densitas kanopi vegetasi. Mangrove memiliki  kenampakan  kanopi  yang  unik  sehingga  dapat  diidentifikasi  menggunakan  NDVI,  namun  vegetasi  lain dengan kanopi rapat dapat memiliki nilai indeks NDVI yang sama dengan mangrove. Sehingga akan menimbulkan kesalahan identifikasi dan terjadinya penurunan kualitas hasil penelitian. Hingga pada tahun 2020, terdapat algoritma baru khusus mangrove dengan nama Mangrove Vegetation Index (MVI). MVI merupakan algoritma yang memiliki karakteristik  yang  berbeda  untuk  jenis  hutan  mangrove riverine dan fringe .  Indonesia  memiliki  area  mangrove mencakup kedua jenis hutan mangrove tersebut, yaitu pada area mangrove di Kawasan Taman Nasional Alas Purwo. Oleh  karena  itu,  dilakukanlah  penelitian  ini  dengan  lokasi  studi  berada  di  Taman  Nasional  Alas  Purwo.  Dengan menggunakan data citra satelit Sentinel-2 Level 2A, penelitian dilakukan untuk membandingkan hasil dari algoritma NDVI dan MVI terhadap data tersebut. Cakupan area mangrove diketahui dengan melakukan klasifikasi terbimbing metode CART yang menghasilkan data raster hasil klasifikasi area mangrove dengan nilai akurasi mencapai 96,10%, dengan luas area mangrove teridentifikasi mencapai 1583,914 Ha. Transformasi algoritma NDVI dan MVI dilakukan pada hasil klasifikasi, sehingga diperoleh nilai luasan mangrove teridentifikasi dari algoritma NDVI sebesar 1684,370 Ha dan sebesar 1501,808 Ha dari algoritma MVI. Kemudian dilakukan uji validasi dengan metode overlay dari hasil transformasi tersebut yang menunjukkan kesesuaian dalam penggunaan algoritma NDVI sebesar 32,1% pada bagian utara AOI, dan 21,3% untuk bagian selatan. Sedangkan, pada penggunaan algoritma MVI menunjukkan kesesuaian dalam kategori sesuai mencapai 40,9% untuk bagian utara, dan 15,5% untuk bagian selatan AOI.
Copyright © 2023 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Remote sensing is a technology that is commonly used in observing and mapping mangrove area rapidly. In the processing, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is an algorithm that commonly used in Indonesia and works by identifying density of vegetation canopy. Mangrove has unique canopy that could be identified by NDVI, but other vegetation with dense and denser canopy could have same NDVI index value with mangrove. It could lead to errors and degradation in the quality of research results. In 2020, there is new mangrove-focused algorithm, called Mangrove Vegetation Index (MVI). MVI has characteristic to identify and discriminate mangrove forest types, like riverine and fringe type. Indonesia also has mangrove area that include both type of mangrove forest, and it is on Alas Purwo National Park. These are reasons and objectives to do this research on Alas Purwo National Park. Using Sentinel-2 Level 2A imagery, this research is about comparing NDVI and MVI mangrove identification’s results that is  processed  on  the  imagery.  Mangrove  boundaries  are  discovered  by  conducting  supervised  classification  using CART  method,  which  produced  raster  data  of  mangrove  classification  with  accuracy  of  96.10%  and  the  area  of identified mangrove reached 1583.914 Ha. NDVI and MVI algorithm transformations are performed on the classified image, resulting total identified mangrove area value from NDVI algorithm is 1684.370 Ha, and from MVI algorithm reached 1501.808 Ha in total. Also, validation test was performed using overlay method on the transformation results, showing the suitability of using NDVI algorithm is 32.1% for the north region of AOI, and 21.3% for the south region. Meanwhile, the suitability of MVI algorithm reached 40.9% for the north region, and 15.5% for the south region of AOI.
Kata kunci: Mangrove; Mangrove Vegetation Index ; Normalized Difference Index ; Taman Nasional Alas Purwo
Cara  untuk  sitasi:  Atsilah,  I.  S.,  Hariyanto,  T.,  &  Pribadi,  C.  B.  (2023).  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). Geoid, 18 (2), 285-292

## Pendahuluan
Mangrove  merupakan  vegetasi  air  yang  tumbuh  di  area  pesisir  dan  memberikan  banyak  manfaat  bagi lingkungan. Mangrove merupakan vegetasi yang cukup tangguh karena memiliki stabilitas adaptasi ekologis yang  tinggi.  Namun,  mangrove  sangat  sensitif  terhadap  perubahan  lingkungan  hidrologisnya,  seperti perubahan  kualitas  air.  Sehingga  perubahan  pada  ekosistem  mangrove  dapat  menjadi  indikator  adanya perubahan pada  lingkungan  (Kuenzer,  C.,  et  al, 2011).  Menurut Food  and  Agriculture  Organization  of  the United  Nations (FAO)  (2020),  Indonesia  memiliki  hutan  mangrove  terluas  di  dunia,  dengan  luas  per  2020 mencapai 5.331.000 Ha. Nilai tersebut menunjukkan 19% populasi mangrove seluruh dunia Namun, dalam 30 tahun  terakhir  (1990-2020),  penurunan  populasi  mangrove  Indonesia  terus  terjadi  dan  semakin  besar jumlahnya. Maka dari itu, pemetaan dan monitoring hutan mangrove sangat perlu dilakukan untuk menjaga keseimbangan ekosistem pesisir dan mengurangi dampak terjadinya perubahan iklim, seperti dalam poin ke- 13 Sustainable Development Goals (SDGs).
Pemetaan dan monitoring mangrove umumnya dilakukan dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh dan  memanfaatkan  algoritma Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI).  Namun,  algoritma  tersebut sering  kali  menunjukkan  nilai  indeks  yang  sama  antara  vegetasi  mangrove  dengan  vegetasi  lebat  lainnya. Terutama jika pemetaan dilakukan tanpa adanya tambahan data sampel lapangan. Hal ini disebabkan oleh cara kerja algoritma NDVI yang mengidentifikasi kerapatan vegetasi berdasarkan kenampakan kanopinya. Pada tahun 2020, Baloloy, A. B., memperkenalkan algoritma indeks mangrove yang lebih sederhana dengan nama Mangrove Vegetation Index (MVI) yang memiliki fokus utama untuk membedakan mangrove dengan non- mangrove, seperti tanah, air, dan vegetasi lain, secara presisi, tanpa memerlukan teknik klasifikasi yang rumit, membutuhkan waktu yang lama, dan memerlukan keahlian khusus (Baloloy, et al., 2020).
Terkait  pemetaan  dan  pemantauan  area  mangrove  di  Indonesia,  metode  analisis  yang  banyak  dan  masih digunakan hingga sekarang adalah algoritma NDVI. Namun, dengan adanya algoritma baru, MVI, perlu untuk dilakukannya penelitian mengenai kesesuaian algoritma tersebut di Indonesia. Pada penelitiannya algoritma MVI  dikatakan  menunjukkan  karakteristik  yang  berbeda  pada  jenis  hutan  mangrove riverine (tumbuh  di sepanjang sungai) dan hutan mangrove fringe (tumbuh di area pesisir) (Baloloy, et al., 2020). Area mangrove Taman  Nasional  Alas  Purwo,  Banyuwangi,  Jawa  Timur, merupakan  kawasan  mangrove  di  Indonesia  yang memiliki  kedua  jenis  hutan  tersebut.  Oleh  karena  itu,  dilakukanlah  penelitian  ini  untuk  menganalisis  hasil identifikasi persebaran mangrove berdasarkan algoritma NDVI dan MVI menggunakan citra satelit Sentinel- 2,  dengan  tujuan  mengetahui  kesesuaian  penggunaan  algoritma  tersebut  pada  lokasi  studi,  yaitu  Taman Nasional Alas Purwo.

## Data dan Metode
Data yang diperlukan dalam melakukan penelitian ini antara lain adalah data citra satelit Sentinel-2 Level 2A dari AOI lokasi studi yang diakuisisi pada tahun 2020 dan 2021 (dapat dilihat secara lebih lengkap pada Tabel 1)  yang  kemudian  dilakukan  proses mosaic untuk  mendapatkan  sebuah  citra  baru  dengan  tutupan  awan minimum, dan Peta Penutupan Lahan tahun 2020 dengan cakupan Taman Nasional Alas Purwo dalam format shapefile (.shp)  yang  diperoleh  dari  Balai  Pemantapan  Kawasan  Hutan  (BPKH)  Wilayah  XI  Yogyakarta. Sedangkan peralatan yang digunakan meliputi perangkat lunak peramban untuk menjalankan platform online Google Earth Engine (GEE), perangkat lunak QGIS 3.22.7, perangkat lunak ArcGIS 10.3, dan seperangkat laptop.

## Tabel 1. Identitas data citra Sentinel-2 yang digunakan
Penelitian ini dilakukan di hutan mangrove yang berada dalam kawasan Taman Nasional Alas Purwo. Kawasan Taman Nasional Alas Purwo secara geografi sterletak di ujung timur Pulau Jawa dengan koordinat 8°26'47.24'' - 8°46'49.60'' LS dan 114°13'28.65'' - 114°36'18.57'' BT (Balai Taman Nasional Alas Purwo, 2017). Area hutan mangrove yang menjadi lokasi penelitian berada di sebelah barat dan utara area Taman Nasional Alas Purwo. Hutan mangrove di Taman Nasional Alas Purwo dibagi dalam beberapa area manajemen, yaitu Area I (Taman Nasional  Tegaldimo,  di  sekitar  sungai  Segara  Anakan)  dengan  luas  sekitar  866  Ha,  dan  Area  II  (Seksi Manajemen  Taman  Nasional  Region  II  –  Muncar,  di  sekitar  Teluk  Papanggo)  dengan  luas  sekitar  198  Ha (Utomo, DP, et al., 2021).

## Gambar 1. Lokasi penelitian
Penelitian dimulai dengan melakukan tahap klasifikasi data citra yang bertujuan untuk memperoleh estimasi area persebaran mangrove. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan platform Google Earth Engine . Jenis klasifikasi yang digunakan adalah klasifikasi terbimbing berbasis obyek metode Classificaton and Regression Trees (CART),  dimana  perlu  dilakukan  pengambilan  sampel.  Untuk  mempermudah  dalam  pengambilan sampel,  data  citra  dipotong  terhadap  AOI  dan  ditampilkan  dalam  kanal  komposit False  Color (564)  dan algoritma MVI. Pengambilan sampel dikelompokkan dalam 3 kelas, yaitu badan air, mangrove, dan tutupan lahan  non-mangrove,  dengan  jumlah  sampel  yang  diambil  berjumlah  minimal  50  poligon  untuk  setiap kelasnya. Kemudian, hasil klasifikasi dilakukan uji akurasi dengan menggunakan data area mangrove dari Peta Penutupan Lahan tahun 2020, dengan cakupan Taman Nasional Alas Purwo, secara overall dan statistik Kappa untuk confusion matrix . Berdasarkan Perka BIG no. 15 tahun 2014 tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar, hasil klasifikasi harus memiliki akurasi keseluruhan ( overall ) ≥85% untuk dapat dikatakan sebagai hasil klasifikasi yang baik. Hasil klasifikasi yang berbentuk raster ini kemudian harus diekspor dan diubah menjadi format vektor ( shapefile ), untuk mendapatkan data vektor area persebaran mangrove.
Id Cloud Coverage (%) S2B_MSIL2A_ 20200116 T023029_N0213_R046_T49LHL_20200116T061553 11,398 S2B_MSIL2A_ 20211216 T023109_N0301_R046_T49LHL_20211216T044908 12,399
Kemudian  data  citra  Sentinel-2  dilakukan  pemotongan  terhadap  data  vektor  area  mangrove  hasil  tahap klasifikasi. Data citra terpotong tersebut kemudian dilakukan transformasi terhadap algoritma NDVI dan MVI dengan  batasan  nilai indeks.  Batasan  nilai indeks ini disesuaikan  dengan range nilai indeks  untuk  vegetasi mangrove berdasarkan masing-masing algoritma yang digunakan. Dimana untuk algoritma NDVI mengacu pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Arindi pada tahun 2018, dan untuk algoritma MVI didasarkan pada penelitian oleh Prayudha pada tahun 2021. Berikut merupakan persamaan dan batasan nilai indeks yang digunakan dari algoritma NDVI dan MVI.
Tabel 2. Algoritma yang digunakan

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Klasifikasi Area Mangrove
Proses klasifikasi dilakukan terhadap data citra Sentinel-2 yang telah dilakukan proses mosaic . Dimana proses klasifikasi yang dilakukan adalah klasifikasi terbimbing metode CART dengan menggunakan platform online GEE. Hasil yang diperoleh dari proses ini adalah sebuah data area mangrove dari lokasi studi dengan format data  raster.  Data  hasil  tersebut  memiliki  2  (dua)  nilai  persentase  yang  menunjukkan  kualitas  data  yang dihasilkan,  yaitu  berupa  nilai  akurasi  keseluruhan  dan  nilai  Kappa.  Kemudian  data  raster  ini  diekspor  dan diubah format datanya menjadi data vektor.
Berikut hasil proses klasifikasi terbimbing untuk area mangrove dari data citra yang digunakan,
Gambar 2. Hasil klasifikasi area mangrove
Algoritma Persamaan Nilai Indeks NDVI 𝑁𝐷𝑉𝐼 = ( 𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝐸𝐷 ) ( 𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝐸𝐷 ) 0,00 – 1,00 MVI 𝑀𝑉𝐼 = ( 𝑁𝐼𝑅 − 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 ) ( 𝑆𝑊𝐼𝑅 1 − 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 ) 3,47 – 16,95
Hasil klasifikasi area mangrove atau yang ditunjukkan pada gambar 2, memiliki nilai akurasi mencapai 96,10% dan nilai Kappa mencapai 90,57%. Kemudian, dilakukan penghalusan hasil data raster ( sieving ) dan perubahan format data menjadi data vektor dengan menggunakan software QGIS. Tahap ini bertujuan untuk mendapatkan cakupan  area  untuk  nantinya  digunakan  untuk subsetting atau  pemotongan  data  citra  sebelum  dilakukan transformasi  algoritma.  Dari  hasil  data  yang  telah  berubah  format  data ini  diketahui  bahwa  area mangrove yang berhasil teridentifikasi mencapai luas 1583,914 Ha.

## 2. Identifikasi Persebaran Mangrove
Area  mangrove  yang  diperoleh  dari  proses  klasifikasi  dan  telah  menjadi  data  vektor  kemudian  dilakukan subsetting terhadap  data  citra.  Dimana  data  citra  terpotong  ini  kemudian  dilakukan  transformasi  terhadap algoritma  NDVI  dan  MVI  dengan  batasan  nilai  indeks  seperti  yang  disebutkan  dalam  tabel  2.  Berikut visualisasi hasil identifikasi persebaran mangrove terhadap kedua algoritma,
(a)                                                                                     (b) Gambar 3. Hasil identifikasi persebaran mangrove menggunakan algoritma (a) NDVI dan (b) MVI
Dari hasil identifikasi persebaran mangrove dari kedua algoritma yang ditunjukkan pada gambar 3, kemudian dilakukan  perhitungan  luas  dari  masing-masing  hasil.  Dimana  diperoleh  nilai  luas  area  mangrove teridentifikasi  menggunakan  algoritma  NDVI  sebesar  1684,370  Ha.  Dan  hasil  identifikasi  menggunakan algoritma MVI menunjukkan area mangrove yang teridentifikasi seluas 1501,808 Ha. Atau secara sederhana hasil perhitungan luas tersebut ditampilkan dalam tabel 3 berikut,
Tabel 3. Luas area mangrove teridentifikasi menggunakan kedua algoritma
Algoritma Luas Area Mangrove Teridentifikasi (Ha) NDVI 1684,370 MVI 1501,808

## 3. Overlay Kesesuaian Hasil Identifikasi
Gambar 4. Hasil overlay kesesuaian hasil identifikasi persebaran mangrove menggunakan algoritma (a) NDVI bagian utara, (b) MVI bagian utara, (c) NDVI bagian selatan, dan (d) MVI bagian selatan.
(a)
(b)
(c) (d)
Hasil  transformasi  algoritma  NDVI  dan  MVI  dilakukan overlay dengan  data  area  mangrove  berformat shapefile dari  Peta  Penutupan  Lahan  tahun  2020.  Tahap  ini  bertujuan  untuk  melakukan  validasi  hasil identifikasi persebaran mangrove dari kedua algoritma. Gambar 4 menunjukkan hasil overlay kesesuaian hasil identifikasi persebaran mangrove dari kedua algoritma,
Dari  hasil overlay tersebut,  diperoleh  nilai  kesesuaian  identifikasi  persebaran  mangrove  menggunakan algoritma NDVI bagian utara AOI sebesar 32,1% dalam kategori sesuai dan 67,9% dalam kategori tidak sesuai, serta pada bagian selatan AOI mencapai persentase 21,3% untuk kategori sesuai dan 78,7% untuk kategori tidak sesuai. Kemudian untuk kesesuaian hasil identifikasi menggunakan algoritma MVI pada bagian utara AOI diperoleh persentase sebesar 40,9% untuk kategori sesuai dan 59,1% untuk kategori tidak sesuai, serta pada  hasil bagian selatan menunjukkan  persentase  15,5% dalam  kategori  sesuai  dan  84,5% dalam  kategori tidak sesuai. Secara sederhana hasil perhitungan persentase kesesuaian ditampilkan dalam tabel 4 berikut.
Tabel 4. Persentase kesesuaian hasil identifikasi persebaran mangrove
Kesesuaian NDVI MVI Utara Selatan Utara Selatan Sesuai 32,1% 21,3% 40,9% 15,5% Tidak 67,9% 78,7% 59,1% 84,5% Total 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

## Kesimpulan
Tahap  awal  penelitian  adalah  melakukan  klasifikasi  terbimbing  pada  data  citra  yang  digunkan.  Proses klasifikasi ini menghasilkan data area mangrove dalam format raster dengan akurasi mencapai 96,10%, nilai Kappa sebesar 90,57%, dan luas area mangrove teridentifikasi mencapai 1583,914 Ha. Kemudian dilanjutkan dengan  melakukan  transformasi  algoritma  NDVI  dan  MVI  pada  hasil  klasifikasi.  Dari  proses  tersebut diperoleh nilai luasan mangrove teridentifikasi dari algoritma NDVI dengan luas mencapai 1684,370 Ha dan mencapai 1501,808 Ha dari algoritma MVI. Uji validasi dengan metode overlay kemudian dilakukan terhadap hasil transformasi tersebut dan menunjukkan kesesuaian dalam kategori “sesuai” dalam penggunaan algoritma NDVI sebesar 32,1% pada bagian utara AOI, dan 21,3% untuk bagian selatan AOI. Dan pada penggunaan algoritma MVI menunjukkan kesesuaian dalam kategori “sesuai” mencapai 40,9% untuk bagian utara AOI, dan 15,5% untuk bagian selatan AOI. Dari hasil identifikasi tersebut menunjukkan bahwa hasil penggunaan algoritma NDVI mengidentifikasi area mangrove dengan lebih luas daripada hasil identifikasi menggunakan algoritma MVI. Namun perhitungan persentase kesesuaian menunjukkan kualitas identifikasi menggunakan algoritma  MVI  lebih  baik  dibandingkan  NDVI.  Hal  tersebut  berhasil  membuktikan  bahwa  algoritma  MVI adalah  algoritma  yang  memiliki  fokus  utama  mengidentifikasi  mangrove  serta  membedakannya  dengan vegetasi lebat lainnya.

## Ucapan Terimakasih
Terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada  pihak  Balai  Pemantapan  Kawasan  Hutan  (BPKH)  Wilayah  XI Yogyakarta, yang telah menyediakan data sekunder berupa Peta Penutup Lahan area TN Alas Purwo tahun 2020. Sehingga dapat memperlancar penulis dalam melakukan penelitiannya.

## Daftar Pustaka
Arindi,  Y.  N.  (2018). Analisis  Perubahan  Kerapatan  Ekosistem  Mangrove  Menggunakan  Algoritma  Indeks  Vegetasi NDVI dan SAVI Citra Satelit Multitemporal (Studi Kasus: Pesisir Utara Surabaya). Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS). Balai Taman Nasional Alas Purwo. (2017). Profil Taman Nasional Alas Purwo . Retrieved February 2022, from Taman Nasional Alas Purwo: https://tnalaspurwo.org/taman-nasional-alas-purwo Baloloy,  A.  B.,  Blanco,  A.  C.,  Ana,  R.  R.,  &  Nadaoka,  K.  (2020,  August).  Development  and  application  of  a  new mangrove vegetation index (MVI) for rapid and accurate mangrove mapping. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 166 , 95-117. doi:10.1016/j.isprsjprs.2020.06.001
FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations). (2020). Global Forest Resources Assessment 2020: Main Report. Rome: FAO. doi:10.4060/ca9825en Kuenzer, C., Bluemel, A., Gebhardt, S., Quoc, T. V., & Dech, S. (2011). Remote Sensing of Mangrove Ecosystems: A Review. Remote Sensing, 3 , 879-928. doi:10.3390/rs3050878
Prayudha, B., Siregar, V., Ulumuddin, Y. I., Suyadi, Prasetyo, L. B., Agus, S. B., . . . Anggraini, K. (2021). The application of  Landsat  imageries  and  mangrove  vegetation  index  for  monitoring  mangrove  community  in  Segara  Anakan Lagoon, Cilacap, Central Java. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 944 , 1-11.
Utomo, D. P., Handayani, T., Susiloningtyas, D., & Mansessa, M. D. (2021). The spatial dynamics of mangrove forest in the Alas Purwo Banyuwangi National Park marine tourism area using remote sensing images. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 771 (1), 1-14. doi:10.1088/1755-1315/771/1/012012
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .