## Dinamika Perubahan Luasan dan Kerapatan Ekosistem Mangrove Di Kawasan Taman Nasional Sembilang Menggunakan Citra Satelit Landsat 8

## Sigit Febrianto*, Hanan Azzahra Syafina, Nurul Latifah, Max Rudolf Muskananfola
Departemen Sumberdaya Akuatik, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedarto, SH. Tembalang, Semarang 50275 Indonesia Email : febriantosigit40@gmail.com

## Abstract

## Dynamics of Changes in the Area and Density of Mangrove Ecosystems in the Sembilang National Park using Landsat 8 Satellite Imagery
The Mangrove Ecosystem is the most extensive forest in the Sembilang National Park (TNS) area. This area is located on the east coast of South Sumatra Province. The Sembilang National Park area has a natural mangrove forest of 88,555 ha. This area is known as the largest natural mangrove forest on the island of Sumatra. The purpose of this study was to determine changes in the area and density of mangroves in a period of 5 years using Landsat 8 satellite imagery. The results of the analysis show that the mangrove area in 2014 was 92,731 ha and the mangrove area in 2019 was 88,586 ha, the area decreased by 4,145 ha or about 4.5%. The main factors influencing changes in mangrove area and density are human activities such as land clearing near mangrove forest areas. In addition, there are natural factors that are dominantly influenced by abrasion and river sedimentation.
Keywords: Mapping, Mangrove Ecosystem, NDVI, Satellite Imagery, Landsat 8

## Abstrak
Ekosistem Mangrove merupakan hutan paling luas yang terdapat di kawasan Taman Nasional Sembilang (TNS). Kawasan ini terletak di pesisir timur Provinsi Sumatera Selatan. Kawasan TN Sembilang memiliki hutan mangrove alami seluas 88.555 ha. Kawasan ini dikenal sebagai hutan mangrove alami terluas di Pulau Sumatera. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui perubahan luasan dan kerapatan mangrove dalam kurun waktu 5 tahun menggunakan citra satelit Landsat 8. Teknik analisis spasial  yang  digunakan  untuk  mengkelaskan  mangrove  dan  non  mangrove  serta  kerapatan  dengan  menggunakan Supervised Classification dan NDVI. Hasil analisa menunjukkan bahwa luasan mangrove pada tahun 2014 seluas 92.731 ha dan luasan mangrove tahun 2019 seluas 88.586 ha, luasan mengalami penurunan sebesar 4.145 ha atau sekitar 4,5%. Faktor- faktor  yang  mempengaruhi  perubahan  luas  dan  kerapatan  mangrove  yang  utama  adalah  aktivitas  manusia  seperti pembukaan lahan di dekat area hutan mangrove. Selain itu, terdapat faktor alam mempunyai yang dominan dipengaruhi oleh abrasi dan sedimentasi sungai.
Kata kunci : Pemetaan, Ekosistem Mangrove, NDVI, Landsat 8

## PENDAHULUAN
Salah satu kawasan mangrove alami yang cukup luas di Pulau Sumatera berada di Taman Nasional  Sembilang  (TNS).  Mangrove  di  Kawasan  TN  Sembilang  berada  pada  alur  sungai-sungai besar.  Di  kawasan  ini  tumbuh  baik  vegetasi  hutan  mangrove,  kearah  daratan  terdapat  rawa belakang ( backswamps ) berupa hutan rawa air tawar dan hutan rawa gambut (Data BTNBS, 2019). Keberadaan  mangrove  alami  di  lokasi  tersebut  juga  mengalami  tekanan  yang  diakibatkan  oleh antropogenik dan faktor alami. Luasan dan sebaran mangrove besar kemungkinan dapat berubah karena adanya berbagai kegiatan yang dapat meningkatkan luasan mangrove serta aktivitas yang mendegradasi mangrove. Pemantauan perubahan luasan mangrove ini dapat dilakukan  secara efektif menggunakan citra satelit untuk memperoleh peta perubahan luasan mangrove pada lokasi tertentu (Shalihati, 2014). Pemanfaatan penggunaan pengindraan jauh salah satunya adalah bisa melihat kondisi mangrove secara time series. Ekosistem mangrove non mangrove mampu dengan
mudah dibedakan menggunakan kombinasi band (Utami et al ., 2016). Panjang gelombang infra merah  dekat  (NIR)  dan kebasahan  dari lahan akibat  pasang  surut  dengan  panjang  gelombang infra merah jauh (SWIR), dimana kedua panjang gelombang tersebut dimiliki oleh sensor Landsat 8 (Winarso, 2019).
Belum  adanya  kajian  secara  spesifik  mengenai  perubahan  luasan  mangrove  di  Taman Nasional Sembilang menjadi dasar melakukan penelitian ini sehingga diharapkan diketahui kondisi existing  mangrove  yang  ada  serta  faktor  dominan  yang  menjadi  sebab  pengurangan  luasan mangrove di lokasi tersebut serta menjadi acuan dalam memonitoring kondisi mangrove.

## MATERI DAN METODE
Penelitian dilakukan pada bulan Februari 2022. Lokasi penelitian disajikan pada (Gambar 1). Bahan yang digunakan dalam penelitian terdiri dari beberapa perangkat keras seperti laptop dan perangkat lunak yaitu Excel yang berfungsi untuk mengetahui perubahan luas dan analisis data, ARC-GIS digunakan untuk pengolahan data citra satelit dan layouting peta luasan dan kerapatan mangrove. Sumber data utama yang digunakan adalah data Citra Satelit Landsat 8 yang diunduh langsung  dari  https://earthexplorer.usgs.gov/.  Data  citra  Landsat  8  yang  digunakan  adalah rekaman tanggal 1 Januari – 31 Desember 2014, dan citra Landsat 8 rekaman tanggal 1 Januari – 31 Desember 2019. Syarat citra yang diambil yaitu data Citra Landsat dengan tutupan awan kurang dari 10%.
Metode  yang  digunakan  dalam  melakukan  ekstraksi  ekosistem  mangrove  menggunakan pengindraan jauh dengan kombinasi band 5 6 4 melalui beberapa tahapan: 1). Pra processing citra, 2). Supervised classification 3). Reclass Mangrove dan Non-Mangrove 4). Analisis NDVI, 5). Reclass NDVI, 6). Deteksi Perubahan Luasan dan Kerapatan Mangrove. Citra Landsat 8 terdiri dari sembilan band spektral dengan resolusi spasial 30 m. Terdapat dua sensor pada Landsat 8 yang merupakan hasil  pengembangan  dari  sensor  yang  terdapat  pada  satelit-satelit  pada  Program  Landsat sebelumnya. Kedua sensor tersebut yaitu sensor Operational Land Manager (OLI) yang terdiri dari 9 kanal serta sensor Thermal InfraRed Sensors (TIRS) yang terdiri dari 2 kanal (Asadullah et al., 2019).
Gambar 1 .  Peta lokasi Penelitian di Kawasan Taman Nasional Sembilang Kabupaten Banyuasin, Sumatera Selatan

## Jurnal Kelautan Tropis November 2022 Vol. 25(3):369-377
Citra  Landsat  8  bersifat open  access sehingga  dapat  diunduh  secara  gratis  di ttps://earthexplorer.usgs.gov,  diproses  menggunakan software ArcGIS.  Beberapa  tahap  yang dilakukan  dalam  pengolahan  citra  antara  lain  Pre-processing  citra,  Composite  band,  Cropping Citra,  Digitasi, dan klasifikasi citra.  Pemotongan  citra  dilakukan  karena citra  awal yang diperoleh memiliki cakupan area yang terlalu luas. Proses ini bertujuan agar pengolahan data menjadi lebih mudah, efisien dan lebih efisien seiring dengan semakin kecilnya cakupan area pada citra baru. Umumnya, saat memproses citra, tidak semua atau tidak seluruh scene digunakan. Oleh karena itu, pemotongan dilakukan untuk mendapatkan area yang diperlukan (Silitonga et al ., 2018).
Setelah  melaksanakan  proses  pemotongan  citra  selanjutnya  adalah  penggabungan  citra ( Composite  band ). Composite  band dalam  prosesnya  melakukan  komposit  (penggabungan)  3 kanal ( band ) untuk mendapatkan warna merah ( Red ), hijau ( green ) dan biru ( blue ). Komposit band 4,3,2  merupakan  true  color  composite  atau  warna  sebenarnya  yang  ada  di  permukaan  bumi (natural color) sedangkan komposit band 5,6,4 merupakan false color composite atau warna yang bukan sebenarnya yang ada di permukaan bumi. Penggunaan komposit band yang tepat untuk mendeteksi vegetasi mangrove seperti band inframerah dekat ( Near Infrared ) dan cahaya tampak merah  ( False  Color )  akan  memberikan  visualisasi  kontras  antara  vegetasi  mangrove  dan  non mangrove.  Komposit  kombinasi  ketiga  band  ini  vegetasi  dapat  dengan  mudah  dikenali berdasarkan  beda  kenampakannya  serta  dapat  membedakan  antara  vegetasi  mangrove  dan vegetasi non mangrove (Simajuntak dan Rita, 2016). Ketiga band memiliki nilai resolusi yang sama yaitu 30 meter dapat dilihat pada Tabel 1.
Koreksi radiometrik merupakan tahap awal pengolahan data sebelum dilakukan analisis untuk suatu tujuan. Koreksi radiometrik dilakukan untuk mengoreksi kesalahan tertentu yang terjadi pada citra satelit. Kesalahan radiometrik berupa pergeseran nilai atau derajat keabuan elemen gambar (piksel) pada citra hingga mendekati nilai yang seharusnya dan juga meningkatkan kualitas visual citra (Sinaga et al ., 2018). Koreksi radiometrik dilakukan karena rekaman satelit memiliki kesalahan yang disebabkan oleh gangguan atmosfer. Koreksi radiometrik bertujuan untuk mengatur ulang nilai pantul yang terekam oleh sensor agar mendekati atau memiliki pola seperti pantulan benda nyata tergantung pada panjang gelombang rekaman. Koreksi geometrik pada citra Landsat merupakan upaya  untuk  memperbaiki  kesalahan  registrasi  geometrik  sehingga  citra  yang  dihasilkan  memiliki sistem koordinat dan skala yang seragam serta dilakukan dengan translasi, rotasi atau penskalaan.

## Tabel 1 . Spesifikasi Citra Landsat 8
Band Panjang Gelombang (μm) Resolusi Spasial (m) Band 1 – coastal aerosol 0,43 – 0,45 30 m Band 2 - blue 0,45 – 0,51 30 m Band 3 - green 0,53 – 0,59 30 m Band 4 - red 0,64 – 0,67 30 m Band 5 – Near Infrared (NIR) 0,85 – 0,88 30 m Band 6 – Short Wave
Infrared (SWIR) 1 1,57 – 1,65 30 m
Band 7 – Short Wave Infrared
(SWIR) 1 2,11 – 2,29 30 m
Band 8 - Panchromatic 0,50 – 0,68 15 m Band 9 – Cirrus 0,43 – 0,45 30 m Band 10 - TIRS 1 0,45 – 0,51 100 m Band 11 - TIRS 2 0,53 – 0,59 100 m
Digitasi visual mempunyai ketelitian yang lebih tinggi sebab dilakukan langsung oleh peneliti dalam menentukan daerah penelitian, namun terdapat  kekurangan yaitu sulitnya membedakan daerah mangrove dan non-mangrove jika dilihat dari hasil peta RGB untuk pemula (Pramanta et al ., 2020). Peta digitasi dipotong berdasarkan posisi persebaran mangrove yang tampak pada citra hasil komposit  5,6,4  menggunakan polygon  cut  tool .  Luas  mangrove  diolah  menggunakan  software ArcGIS, hasil digitasi mangrove berupa polygon dihitung secara otomatis dengan menggunakan geometry calculate .
Klasifikasi  terbimbing  atau Supervised  Classification merupakan  teknik  yang  paling  sering digunakan untuk analisis kuantitatif data citra pengindraan jauh. Intinya adalah konsep segmentasi domain  spektral  menjadi  wilayah  yang  dapat  dikaitkan  dengan  kelas  objek  yang  dikehendaki pengguna  dalam  sampel  yang  dipilih.  Klasifikasi  multispektral  yang  diawasi  dilakukan  dengan menentukan  objek  sampel  atau Region  Of  Interest (ROI)  (Kristianingsih et  al .,  2016).  Klasifikasi Supervised  Classification merupakan  metode  pengelompokan  objek  citra  dengan  berdasarkan pada gagasan bahwa dapat memilih piksel sampel dalam gambar yang mewakili kelas tertentu. Kemudian  dapat  mengarahkan  perangkat  lunak  pengolah  gambar  untuk  menggunakan beberapa  sampel  sebagai  referensi  untuk  klasifikasi  semua  piksel  lain  dalam  citra.  Salah  satunya pada  ArcGIS  dengan  metode Maximum  likelihood .  Metode  ini  merupakan  algoritma  klasifikasi multispektral yang paling umum dan banyak digunakan dalam teknik klasifikasi terbimbing.
Tahapan  pengolahan  citra  Landsat  8  menggunakan  algoritma  NDVI  yaitu  dengan mencocokkan band-band yang tersedia pada citra tersebut diketahui bahwa ketahui citra Landsat 8 memiliki 11 band. Pada citra Landsat 8 untuk menentukan nilai NDVI digunakan band 5 sebagai NIR (Near Infrared) dan band 4 sebagai RED dengan persamaan algoritma (NIR- RED)/ (NIR + RED) (Amliana et  al .,  2016).  Nilai  dari  indeks  NDVI  digunakan  untuk  menentukan  nilai  kerapatan mangrove. Kemudian nilai kelas NDVI tersebut diklasifikasi ulang menjadi tiga kelas, yaitu kerapatan jarang,  kerapatan  sedang  dan  kerapatan  padat.  Umumnya  mendeteksi  suatu  vegetasi  seperti kerapatan  mangrove  dapat  menggunakan  indeks  vegetasi.  Indeks  vegetasi  merupakan  suatu algoritma  yang  diterapkan  terhadap  citra  satelit,  untuk  menonjolkan  aspek  kerapatan  vegetasi ataupun aspek lain yang berkaitan dengan kerapatan (K et al., 2014).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Luasan mangrove di Kawasan Taman Nasional Sembilang disajikan pada (Gambar 2). Berdasarkan hasil yang diperoleh dari citra satelit Landsat 8 pada tahun 2014 sampai tahun 2019 telah mengalami perubahan. Luasan mangrove pada tahun 2014 sebesar 92.731 ha, pada tahun 2019  menurun  menjadi  88.586  ha,  penurunan  luasan  mangrove  di  Kawasan  TN  Sembilang  seluas 4.145 ha. Penurunan luasan dapat disebabkan oleh faktor alam seperti abrasi pantai dan aktivitas manusia  seperti  pembukaan  lahan  untuk  area  tambak.  Menurut  Suyono et  al. ,  (2015)  bahwa terjadinya  abrasi  pantai  dipicu  oleh  berkurangnya  hutan  mangrove  di  suatu  tempat  dan  abrasi pantai juga berperan penting dalam mengurangi luasan hutan mangrove yang dipengaruhi oleh beberapa faktor antara lain ekologi, sosial, ekonomi dan warisan budaya masyarakat setempat.
Berbagai faktor dapat menyebabkan penurunan kerapatan mangrove, salah satunya adalah aktivitas manusia seperti  alih fungsi lahan mangrove menjadi aktivitas tambak yang sejak dahulu sudah ada pada lokasi penelitian. Penurunan luasan mangrove pada TN Sembilang dalam kurun waktu  5  tahun  yaitu  tahun  2014  hingga  2019  sebesar  4.145  ha.  Hasil  tersebut  lebih  tinggi  jika dibandingkan penelitian yang dilakukan oleh  Latifah et al ., (2018) di pulau Karimunjawa, dimana pada  tahun  2003  meningkat  menjadi  600,75  ha  sedangkan  pada  tahub  2017  menurun  menjadi 391,57 ha, terjadi penurunan luasan mangrove sebesar 209,18 ha. Studi kasus yang dilakukab oleh Nugraha et al ., 2021, bahwa di Kabupaten Brebes pada tahun 2007 mengalami penurunan luasan ekosistem  mangrove,  dimana  pada  tahun  2007  hanya  sebesar  43,29  ha.  Faktor  utama  dari penyebab penurunan luasan mangrove antara lain penebangan liar, faktor alam, perubahan fungsi
lahan  menjadi  pertambakan.  Aktivitas  tambak  merupakan  penyumbang  terbesar  degredasi mangrove di Indonesia (Giri et al., 2011; Putra et al., 2022; dan Ulqodry et al ., 2021).
Penelitian lainnya yang memetakan luasan mangrove menggunakan citra  satelit landsat 8 diantaranya  dari  (Ulqody et  al .,  2021)  di  Taman  Nasional  Berbak  Sembilang  yang  mendapatkan luasan  mangrove  sebeasar  94.622,05  ha,  selain  itu  (Purwanto et  al .,  2014)  menggunakan  citra landsat  8  untuk  memtakan  mangrove  di  Sagara  Anakan  sebesar  6.716  ha  dan  (Simajuntak  dan Juliani, 2016) menggunakan landsat 8 mendapatkan luasan mangrove di Pesisir Kabupaten Langkat sebesar 1992,15 ha. Selain landsat 8 terdapat beberapa citra lainnya yang bisa digunakan untuk melakukan pemetaan dan mengidentifikasi  luasan mangrove diantaranya (Prasetyo et al ., 2017) yang menggunakan citra satelit ALOS PALSAR-2 di Kecamatan Ujung Pangkah Kabupaten Gresik Provinsi  Jawa  Timur  mendapatkan  sebaran  luasan  mangrove  sebesar  722,70  ha.  Penelitan  dari (Savira et al ., 2018) menggunakan citra satelit ASTER yang memiliki resolusi spasial tinggi memetakan mangrove di Pesisir Timur Kabupaten Bangka Tengah mendapatkan luasan mangrove sebesar 964,4 ha.
Tahun 2014
Tahun 2019
Gambar 2. Distribusi spasial ekosistem mangrove menggunakan citra Landsat 8 tahun.
Analisis  kerapatan  mangrove  di  Kawasan  TN  Sembilang  yang  juga  mengalami  perubahan selama  tahun  2014-2019.  Nilai  kerapatan  mangrove  dibagi  berdasarkan  nilai  NDVI  yang  berada pada selang -1 sampai 1. Kemudian dilakukan klasifikasi kerapatan yang terbagi dalam tiga kelas kerapatan,  yaitu  rendah,  sedang  dan  lebat  (Tabel  2).  Semakin  tinggi  nilai  kerapatan  mangrove maka jumlah individu mangrove akan semakin tinggi dalam piksel tersebut (Pratama dan Isdianto, 2017).
Pada tahun 2014 hingga 2019 terjadi perubahan yang cukup signifikan (Gambar 3). Kerapatan mangrove  tahun  2014  dengan  kelas  NDVI  jarang  memiliki  luasan  sebesar  3.611  ha,  kerapatan mangrove dengan kelas NDVI sedang memiliki luasan sebesar 31.247 ha dan kerapatan mangrove dengan  kelas  NDVI  padat  memiliki  luasan  sebesar  57.873  ha.  Sedangkan  pada  tahun  2019, kerapatan  mangrove  dengan  kelas  NDVI  jarang  memiliki  luasan  sebesar  2.019  ha.  Kerapatan mangrove dengan kelas NDVI sedang memiliki luasan sebesar 24.360 ha dan kerapatan mangrove dengan  kelas  NDVI  padat  memiliki  luasan  sebesar  62.207  ha.  Interval  waktu  dalam  lima  tahun, kategori padat semakin bertambah. Hal ini disesbabkan dari waktu ke waktu bibit mangrove yang
Tahun 2014
Tahun 2019
Tabel 2. Klasifikasi Kerapatan dan luasan Mangrove Tahun 2014 dan 2019
Kerapatan Luas 2014 (Ha) Luas 2019 (Ha) Perubahan Jarang 3.611 (4%) 2.019 (2%) (-) 1.592 Ha Sedang 31.247 (34%) 24.360 (27%) (-) 6.887 Ha Padat 57.873 (62%) 62.207 (70%) (+) 4.334 Ha
berhasil tumbuh akan semakin tinggi dan lebat. Kemudian, bibit mangrove yang awalnya ditanam dengan kerapatan jarang akan tumbuh secara bertahap berubah menjadi kepadatan sedang dan padat.  Penambahan  luasan  kerapatan  mangrove  selain  karena  adanya  kegiatan  restorasi  dan rehabilitasi yang dilakukan sejak tahun 2011 silam, juga karena adanya penambahan luasan area TNBS  yang  ditetapkan  berdasarkan  atas  Keputusan  Menteri  Kehutanan  Nomor:  SK.886/Menhut-II (Lampiran Keputusan Menteri Kehutanan Nomor: SK.454/MENLHKII/SETJEN/PLA.2/6/2016 Tanggal 17 Juni 2016).
Kisaran  kerapatan  mangrove  mengacu  pada  rentang  nilai  NDVI  pada  pedoman  klasifikasi mangrove  yang  dikeluarkan  oleh  Departemen  Kehutanan  (2005)  yaitu  jarang  - 1.0  ≤  NDVI  ≤  0.32, sedang 0.33 ≤ NDVI ≤ 0.42 dan padat 0.43 ≤ NDVI ≤ 1.00. Berdasarkan penelitian terhadulu oleh Indica et al., 2011di Taman Nasional Sembilang menggunakan metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).  Hasil  penelitian  menunjukkan  kerapatan  mangrove  pada  tahun  2009,  kategori mangrove  jarang  sebesar  10.695  ha,  mangrove  sedang  sebesar  28.545  ha,  dan  mangrove  lebar 44.207 ha. Selain itu hasil penelitian oleh (Susilo et al., 2019) di Muara Sungai Gangsal menggunakan metode NDVI didapatkan keriteria jarang 16 ha, sedang 2.135 ha, padat 542 ha.

## KESIMPULAN
Luasan mangrove di Kawasan Taman Nasional Sembilang pada tahun 2014 adalah 92.731 ha dan pada tahun 2019 adalah 88.586 ha. Terjadi pengurangan luasan sebesar 4.145 ha (4,5%). Hasil integrasi Citra Satelit Landsat 8 dengan nilai indeks NDVI kerapatan vegetasi mangrove mengalami perubahan luasan dari tahun 2014-2019. Nilai indeks NDVI didaptkan kategori kerapatan jarang dan sedang  mengalami  penurunan  seluas  1.592  ha  (2%),  6.887  ha  (7%),  dan  kerapatan  padat mengalami penambahan seluas 4.334 ha (8%).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  LPPM  Universitas  Diponegoro  atas  hibah  Riset Pengembangan dan Penerapan (RPP) No: 185-25/UN7.6.1/PP/2021dan No: 569-04/UN7.D2/PP/VII/ 2022 sehingga kegiatan penelitian ini bisa berjalan dan membuahkan publikasi penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Al Fathin, M. A., Sudarsono, B., & Bashit, N. (2019). Analisis Perbandingan Peningkatan Sedimentasi Di Waduk Mrica Dengan Perubahan Tutupan Lahan Pada Daerah Aliran Sungai (Das) Merawu Menggunakan Data Citra Satelit Landsat. Jurnal Geodesi Undip , 8(1), 388 – 397
Amliana, D. R., Prasetyo, Y., & Sukmono, A. (2016). Analisis Perbandingan Nilai NDVI Landsat 7 Dan Landsat  8  Pada  Kelas  Tutupan  Lahan  (Studi  Kasus:  Kota  Semarang,  Jawa  tengah). Jurnal Geodesi Undip , 5(1), 264-274
Ardiansyah, F., & Safe’i, R. (2021). Analysis of Changes in Health of Coastal Mangrove Forest on the East Coast of Lampung Analysis of Changes in Health of Coastal Mangrove Forest on the East Coast of Lampung. IOP Conf. Series: Earth and  Environmental Science , 755(1), p.012028. doi: 10.1088/1755-1315/755/1/012028
Budiarsa, A. A., & Ritonga, I. R. (2016). Pemetaan Sebaran Mangrove Menggunakan Citra LANDSAT 8/ETM+ Di Teluk Pangempang Kecamatan Muara Badak Provinsi Kalimantan Timur. Jurnal Ilmu Perikanan Tropis. 22(1), 001-009.
Giri, C., Ochieng, E., Tieszen, L. L., Zhu, Z., Singh, A., Loveland, T., Masek, J. & Duke, N (2011). Status and distribution of mangrove forests of the world using earth observation satellite data. Global Ecology and Biogeography , 20(1), 154-159. doi: 10.1111/j.1466-8238.2010.00584.x Hendrawan, H., Gaol, J. L., & Susilo, S. B. (2018). Studi kerapatan dan perubahan tutupan mangrove menggunakan  citra  satelit  di  Pulau  Sebatik  Kalimantan  Utara. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis , 10(1), 99-109. doi: 10.29244/jitkt.v10i1.18595
Indica, M., Ulqodry, T. Z., & Hendri, M. (2011). perubahan luasan mangrove dengan menggunakan teknik  penginderaan  jauh  di  Taman  Nasional  Sembilang  Kabupaten  Banyuasin  Provinsi Sumatera Selatan. Maspari Journal: Marine Science Research , 2(1), 77-81 .
K, H., Sukojo, B. M., & Parwati, E. (2014).  Studi Tingkat Kerapatan Mangrove Menggunakan Indeks Vegetasi Hernandi. Geoid , 09(02), 101 – 107. doi: 10.56064/maspari.v2i1.1289
Kristianingsih,  L.,  Wijaya,  A.P.,  &  Sukmono,  A.  (2016).  Analisis  Pengaruh  Koreksi  Atmosfer  Terhadap Estimasi Kandungan Klorofil-A Menggunakan Citra Landsat 8. Jurnal Geodesi Undip , 5(4), 56-64. Latifah,  N.,  Febrianto,  S.,  Endrawati,  H.,  &  Zainuri,  M.,  (2018).  Pemetaan  Klasifikasi  Dan  Analisa Perubahan  Ekosistem  Mangrove  Menggunakan  Citra  Satelit  Multi  Temporal  Di  Karimunjawa, Jepara, Indonesia. Jurnal Kelautan Tropis , 21(2),97-102. doi: 10.14710/jkt.v21i2.2977
Nugraha, F. W., Pribadi, R., & Wirasatriya, A. (2021). Kajian Perubahan Luasan untuk Prediksi Simpanan Karbon Ekosistem Mangrove di Desa Kaliwlingi , Kabupaten Brebes Kajian Perubahan Luasan untuk Prediksi Simpanan Karbon Ekosistem Mangrove. Buletin Oseanografi Marina , 9 (2), 104 – 116. doi: 10.14710/buloma.v9i2.30039
Pimple, U., Simonetti, D., Hinks, I., Oszwald, J., & Berger, U. (2020). Forest Ecology and Management A history of the rehabilitation of mangroves and an assessment of their diversity and structure using Landsat annual composites (1987 – 2019) and transect plot inventories. Forest Ecology and Management , 462(1), p.118007. doi: 10.1016/j.foreco.2020.118007
Pramanta,  R.  F.,  Moulana,  R.,  &  Rusdi,  M.  (2020).  Klasifikasi  Visual  On  Screen  Citra  Satelit  Untuk Pemetaan Pinus Di Kecamatan Blangjerango. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian , 5(1), 615 – 622. doi: 10.17969/jimfp.v5i1.13726
Prasetyo, A., Santoso, N., & Prasetyo, L.B. (2017). Kerusakan Ekosistem Mangrove Di Kecamatan Ujung Pangkah Kabupaten Gresik Provinsi Jawa Timur Degradation of Mangrove Ecosystem in Ujung Pangkah Subdistrict Gresik District East Java Province. Jurnal Silvikultur Tropika , 8(2), 130-133. doi: 10.29244/j-siltrop.8.2.130-133
Pratama, L.W., & Isdianto, A. (2017). Mapping of Mangrove Forest Density in Segara Anakan, Cilacap, Central  Java  using  Landsat  8  at  the  National  Aeronautics  and  Space  Agency  (Lapan). J. Floratek , 12(1), 57-61 .
Purwanto,  A.D., Asriningrum, W., Winarso,  G., &Parwati, E., (2014).Analisis  Sebaran dan Kerapatan Mangrove  Menggunakan  Citra  Landsat  8  di  Segara  Anakan,  Cilacap.  Seminar  Nasional Penginderaan jauh 2014, p232 – 241.
Putra,  R.D.,  Napitupulu,  H.S.,  Nugraha,  A.H.,  Suhana,  M.P.,  Ritonga,  A.R.,  &  Sari,  T.E.Y.  (2022).
Pemetaan  Luasan  Hutan  Mangrove  Dengan  Menggunakan  Citra  Satelit  Di  Pulau  Mapur, Provinsi Kepulauan Riau. Jurnal Kelautan Tropis , 25(1), 20-30. doi: 10.14710/jkt.v25i1.12294 Rahma,  I.Y.  (2020).  Analisis  Komparasi  Metode  Pemetaan  Ekosistem  Mangrove  Menggunakan Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Informasi  Geografis. Jurnal  Geografi:  Media  Informasi Pengembangan dan Profesi Kegeografian , 17(2), 49-55. doi: 10.15294/jg.v17i2.24417
Savira, N., Hartoko, A., & Adi, W. (2018). Perubahan luasan mangrove pesisir timur Kabupaten Bangka Tengah  menggunakan  citra  Satelit  ASTER. Akuatik:  Jurnal  Sumberdaya  Perairan , 12(1),  53-60. doi: 10.33019/akuatik.v12i1.691
Shalihati,  S.  F.  (2014).  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh  Dan  Sistem  Informasi  Geografi  Dalam Pembangunan Sektor Kelautan Serta Pengembangan Sistem Pertahanan Negara Maritim. Geo Edukasi , 3(2), 115-126 .
Simanjuntak,  B.  C.,  &  Juliani,  R.  (2016).  Aplikasi  Citra  Landsat  8  Oli  Untuk  Menganalisa  Kerapatan Vegetasi Mangrove Di Pesisir Kabupaten Langkat. EINSTEIN (e-Journal) , 4(1), 1-6. doi: 10.24114/ einstein.v4i1.7866
Sinaga, S. H., Suprayogi, A., & Haniah. (2018).  Analisis Ketersediaan  Ruang Terbuka Hijau Dengan Metode  Normalized  Difference  Vegetation  Index  Dan  Soil  Adjusted  Vegetation  Index
Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2a (Studi Kasus : Kabupaten Demak). Jurnal Geodesi Undip , 7(1), 202 – 211.
Susilo, H., Ghalib, M., & Mulyadi, A. (2019). Mapping Of Mangrove Vegetation Using Landsat Satellite Imageryin The Estuary Of Gangsal River Indragiri Hilir Regency Riau Province. Asian Journal of Aquatic Sciences , 2 (3), 181-189 . doi: 10.31258/ajoas.2.3.181-189
Suyono,  Supriharyono,  Hendrarto,  B.,  &  Radjasa,  O.K.  (2015).  Pemetaan  Degradasi  Ekosistem Mangrove dan  Abrasi  Pantai Berbasis Geographic Information System  di Kabupaten Brebes- Jawa Tengah. Oceatek , 9 (01), 90 – 102.
Tablaseray,  V.  E.,  Pairin,  M.  R.  A.,  Fakdawer,  N.,  &  Hamuna,  B.  (2018).  Pemetaan  Sebaran  dan Kerapatan Mangrove di Pesisir Timur Pulau Biak, Papua Menggunakan Citra Satelit Landsat 8.
Jurnal Perikanan dan Kelautan , 8(1), 31-39. doi: 10.33512/jpk.v8i1.3682
Turisno, B.E., Suharto, R., & Priyono, E.A. (2018). Peran serta masyarakat dan kewenangan pemerintah dalam konservasi mangrove sebagai upaya mencegah rob dan banjir serta sebagai tempat wisata. Masalah-Masalah Hukum, 47(4), 479-497. doi: 10.14710/mmh.47.4.2018.479-497
Ulqodry, T.Z., Aprianto, A.E., Agussalim, A., Aryawat, R., & Absori, A. (2021). Analisis Tutupan Mangrove Taman Nasional Berbak – Sembilang melalui Citra Landsat-8 dan Pemantauan Leaf Area Index (LAI). Jurnal Kelautan Tropis , 24(3), 393 – 401. doi: 10.14710/jkt.v24i3.12278
Utami, F. P., Prasetyo, Y., & Sukmono, A. (2016). Analisis spasial perubahan luasan mangrove akibat pengaruh limpasan sedimentasi tersuspensi dengan metode  pengindraan jauh (Studi kasus: Segara Anakan Kabupaten Cilacap, Jawa Tengah). Jurnal Geodesi Undip , 5(1), 305-315.
Winarso, G. (2019). Metode Cepat Pemantauan Hutan Mangrove Menggunakan Data Pengindraan Jauh. Seminar Nasional Geomatika 2019, p.901-910.