EISSN: 2407-7690 https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jmr

## Analisa Kesehatan Mangrove di Kawasan Ujung Piring dan Teluk Awur Menggunakan Sentinel-2A

## Abista Ahmad Romadoni*, Raden Ario, Ibnu Pratikto
Departemen Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Jacub Rais, Tembalang, Semarang, Jawa Tengah 50275 Indonesia *Corresponding author, e-mail: abistaahmad023@gmail.com
ABSTRAK: Ekosistem  mangrove  merupakan  ekosistem  dengan  komponen  sumberdaya  alam meliputi bentang alam, flora, fauna, dan masyarakat sekitar dengan beragam fungsi seperti ekologis, ekonomis  dan  sosial.  Alih  fungsi  lahan  mangrove  untuk  tambak  dan  pemukiman  yang  masif dilakukan mengakibatkan kondisi mangrove di Ujung Piring dan Teluk Awur mengalami penurunan kualitas  ekosistem  mangrove.  Informasi  spasial  kondisi  terkini  ekosistem  mangrove  yang  belum tersedia mengakibatkan upaya pencegahan kerusakan dan konservasi ekosistem mangrove tidak berjalan maksimal. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui sebaran, luas, dan kondisi kesehatan mangrove  di  kawasan  Ujung  Piring  dan  Teluk  Awur  menggunakan  citra  Sentinel  2A  melalui penginderaan jauh dan validasi lapangan. Pendekatan penginderaan jauh memadukan composite band dengan supervised classification dilakukan untuk mengetahui sebaran dan metode Normalized Difference  Vegetation  Index (NDVI)  untuk  mengetahui  luas  dan  kondisi  kesehatan  mangrove. Validasi  lapangan  menerapkan hemispherical  photography untuk  menganalisa  tutupan  kanopi mangrove di lapangan. Hasil penelitian menunjukkan mangrove kawasan Ujung Piring tersebar di area pantai, ekowisata, dan tambak. Luas mangrove di kawasan Ujung Piring sebesar 21,004 ha terdiri  dari  17,519  ha  (83,41%)  kategori  lebat;  2,527  ha  (12,03%)  kategori  sedang;  dan  0,958  ha (4,56%)  kategori  jarang.  Mangrove  kawasan  Teluk  Awur  dapat  dijumpai  di  area  pantai,  daerah konservasi mangrove, tambak, aliran sungai, pemukiman, dan lahan terbuka. Mangrove di kawasan Teluk Awur memilki luas 10,657 ha tersusun oleh 8,013 ha (75,1% kategori lebat); 0,688 ha (6,5%) kategori sedang; dan 1,956 ha (18,4%) kategori jarang.
Kata kunci: Mangrove: Sentinel-2A; NDVI; Ujung Piring; Teluk Awur
Mangrove Health Analysis in Ujung Piring and Teluk Awur Areas Using Sentinel-2A
ABSTRACT:  The  mangrove  ecosystem  contains  various  natural  resource  components  including landscapes,  flora,  fauna,  and  its  surrounding  communities  with  various  ecological,  economic,  and social functions. Massive conversion of mangrove area for ponds and settlements has reduced the ecosystem  quality  of  mangroves  in  Ujung  Piring  and  Teluk  Awur.  The  lack  or  even  inexistence  of spatial  information  regarding  the  current  condition  of  the  mangrove  ecosystem  has  hindered  the efforts to prevent damage and conserve mangrove ecosystem from running optimally. This research sought to examine the distribution, area, and health condition of mangroves in Ujung Piring and Teluk Awur areas using Sentinel-2A imagery by means of remote sensing and field validation. The remote sensing  approach  combined  composite  bands  with  supervised  classification  to  determine  the distribution and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) method to determine the extent and  health  conditions  of  mangroves.  The  field  validation  applied  hemispherical  photography  to analyze mangrove canopy cover  in the field. The research results revealed that the mangroves in Ujung Piring area were distributed in coastal, ecotourism, and pond areas. The mangroves in Ujung Piring area measured 21.004 ha consisting of 17.519 ha (83.41%) in the dense category; 2,527 ha (12.03%) medium category; and 0.958 ha (4.56%) in sparse category. The mangroves in Teluk Awur area  were found in  coastal, mangrove conservation, pond,  river, settlement,  and  open  areas. The mangroves in Teluk Awur measured 10,657 ha consisting of 8,013 ha (75.1% dense category); 0.688 ha (6.5%) medium category; and 1,956 ha (18.4%) in sparse category.
Keywords: Mangrove; Sentinel-2A; NDVI; Ujung Piring; Teluk Awur

## PENDAHULUAN
Keberadaan  ekosistem  mangrove  di  alam  berfungsi  sebagai  tempat  berlangsungnya kehidupan dan menggambarkan hubungan timbal balik antara makhluk hidup dengan lingkungannya, serta antara makhluk hidup itu sendiri. Ekosistem mangrove terletak di pesisir yang terpengaruh oleh pasang surut air laut dan didominasi oleh spesies pohon atau semak yang khas serta mampu tumbuh di  perairan  payau.  Ekosistem  mangrove  memiliki  nilai  manfaat  penting  bagi  masyarakat  pesisir contohnya  untuk  keperluan  obat-obatan,  makanan,  bahan  bangunan,  dan  pewarna  jaring  ikan. Ekosistem mangrove berperan dalam kelestarian kehutanan, penyerap polutan, pelindung wilayah pesisir,  sumber  nutrien,  area nursery  ground , feeding  ground ,  dan spawning  ground bagi  biota  di dalamnya.  Ekosistem  mangrove  juga  berkontribusi  pada  sektor  ekonomi  yaitu  memberikan sumbangsih  sebesar  USD  1,5  miliar  untuk  perekonomian  nasional  setiap  tahunnya  (Kementerian Kelautan dan Perikanan, 2015).
Indonesia  memiliki  mangrove  dengan  keanekaragaman  tinggi  dan  luas  hutan  mangrove terbesar di dunia dengan 23% mangrove dunia terletak di Indonesia (Badan Pusat Statistik, 2020). Hal tersebut menjadikan Indonesia sebagai rumah terbesar ekosistem blue carbon dunia. Indonesia memiliki kurang lebih 202 jenis mangrove yang meliputi 89 pohon, 5 palma, 19 pemanjat, 44 herba tanah, 44 epifit dan 1 paku. 202 jenis tersebut terbagi menjadi 43 jenis mangrove sejati dan sisanya sebagai mangrove asosiasi (Noor et al. , 2006). Indonesia memilki 3,62 juta ha luas mangrove yang menjadi ekosistem alami pantai dimana hanya 48% dalam kondisi baik, sementara sisanya  dalam kondisi sedang atau rusak. Tahun 2017 sampai 2018 telah terjadi deforestasi hutan mangrove primer seluas 4.914,9 ha dan hutan mangrove sekunder 31.697,8 ha sehingga total deforestasi mangrove sebesar 36.522,7 ha yang artinya terjadi deforestasi mangrove 1% dalam waktu hanya satu tahun (Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan,  2018).  Laju  kerusakan  mangrove  di  Indonesia merupakan yang tercepat di dunia. Masif nya alih fungsi lahan mangrove dan perubahan iklim adalah faktor  utama  kerusakan  ekosistem  mangrove.  Perencanaan  wilayah  pesisir  tidak  berdasarkan informasi tentang  kondisi terkini akan menghambat upaya  pencegahan kerusakan  dan konservasi ekosistem mangrove (Campbell & Brown, 2015).
Penerapan teknologi penginderaan jauh adalah salah  satu  upaya yang bisa dilakukan untuk mengetahui kondisi ekosistem mangrove secara efektif dan efisien. Salah satu metode penginderaan jauh untuk monitoring kondisi ekosistem mangrove yaitu analisis Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).  NDVI  adalah  metode  yang  memperhitungkan  kehijauan  vegetasi  yang  didasarkan pada pengamatan bahwa permukaan objek yang berbeda-beda memancarkan gelombang cahaya yang  berbeda.  Data  NDVI  digunakan  sebagai  parameter  untuk  memantau  kondisi  dan  kerapatan kanopi vegetasi di suatu wilayah (Widyatmanti et al., 2021). Integrasi NDVI dan data lapangan akan menghasilkan  informasi  distribusi  spasial  mangrove  yang  akurat.  Penelitian  tentang  distribusi mangrove memanfaatkan penginderaan jauh pernah dilakukan oleh Ulqodry et al . (2021) berlokasi di Taman Nasional Berbak –Sembilang dengan hasil yang diperoleh yaitu informasi luas dan kondisi ekosistem mangrove di daerah penelitian.
Keberadaan  hutan  mangrove  di  Ujung  Piring  dan  Teluk  Awur  tidak  terlepas  dari  ancaman kerusakan baik oleh manusia atau secara alami. Kondisi ekosistem mangrove di Ujung Piring saat ini berada di tepi pantai, area tambak, dan area ekowisata. Pembukaan lahan untuk tambak di Ujung Piring mengancam keberadaan hutan mangrove. Mauludin et al. (2018) menyatakan perkembangan budidaya  tambak  udang  di  kawasan  Ujung  Piring  menjadi  penyebab  alih  fungsi  lahan  mangrove secara masif. Kondisi mangrove di Teluk Awur saat ini tersebar di area konservasi, tepi pantai, dan tepi  sungai.  Pembangunan  dan  pengembangan Marine  Science  Techno  Park (MSTP)  yang berdekatan  dengan  area  konservasi  mangrove  memberikan  ancaman  terhadap  keberadaan mangrove di Teluk Awur. Pradana et al. (2013) menyatakan kawasan Teluk Awur sebagai kawasan konservasi memiliki mangrove dalam kondisi baik tetapi tidak menyeluruh dan ancaman kerusakan mangrove oleh perubahan iklim dan aktivitas pembangunan tidak dapat dihindari. Informasi tentang luas,  sebaran,  dan  kondisi  kesehatan  mangrove  dapat  dijadikan  pertimbangan  menentukan kebijakan yang berkaitan dengan kawasan ekosistem mangrove di kawasan Ujung Piring dan Teluk Awur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sebaran, luas vegetasi, dan menganalisis kondisi kesehatan  vegetasi  mangrove  di  kawasan  Ujung  Piring  dan  Teluk  Awur  guna  mendukung  upaya pelestarian dan perlindungan terhadap ekosistem mangrove.

## MATERI DAN METODE
Materi pada penelitian ini adalah data vegetasi mangrove di kawasan Ujung Piring dan kawasan Teluk Awur, Kabupaten Jepara, Jawa Tengah melalui pendekatan penginderaan jauh memanfaatkan citra Satelit Sentinel 2A. Penentuan lokasi sampling dilakukan dengan metode purposive sampling yang dipilih  berdasarkan  sifat  atau  karakteristik  tertentu  yang  beragam  sehingga  dapat  mewakili  seluruh populasi dan kondisi di suatu wilayah. Terdapat 6 stasiun penelitian yang terbagi menjadi 3 stasiun di kawasan  Ujung  Piring  dan  3  stasiun  di  kawasan  Teluk  Awur.  KUP1  merupakan  mangrove  di  Pantai Blebak, KUP2 merupakan mangrove di Pantai Ujung Piring, KUP3 merupakan mangrove di kawasan ekowisata  Glagah  Wangi.  Stasiun  penelitian  di  kawasan  Teluk  Awur  yaitu  KTA1  yaitu  mangrove  di Marine Science Techno Park (MSTP) dekat dengan dermaga, KTA2 merupakan mangrove di kawasan konservasi Mangrove Education Center of KeSEMaT (MECoK), dan KTA3 merupakan mangrove dekat aliran  sungai.  Setiap  stasiun  memilki  3  plot sampling sehingga  total  18  plot sampling .  Peta  stasiun sampling terdapat pada Gambar 1 dan Gambar 2.
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian Kawasan Ujung Piring
Gambar 2. Peta Lokasi Penelitian Kawasan Teluk Awur
Journal of Marine Research Vol 12, No. 1 Februari 2023, pp. 71-82
Data  yang  diperoleh  melalui  2  tahapan  yaitu  pengolahan  citra  satelit  Sentinel  2A  dan  validasi lapangan. Citra satelit yang digunakan penelitian ini adalah citra Sentinel 2A level 1C di kawasan Ujung Piring dan Teluk Awur, Jepara dengan tanggal perekaman citra pada 25 Oktober 2021. Citra Sentinel 2A level 1C bersifat sudah terkoreksi secara geometrik dan radiometri dikarenakan Sentinel 2A telah diatur  untuk  kegiatan Global  Monitoring for  Environment and Security (GMES) (Dimara et al. , 2020). Pengolahan citra satelit menggunakan aplikasi ENVI 5.3, Google Earth dan ArcGIS 10.3. Pengolahan citra satelit melalui beberapa tahap yaitu komposit band, klasifikasi lahan dengan maximum likelihood classification , uji separability index , dan algoritma NDVI. Komposit band merupakan proses kombinasi tiga kanal untuk mendapatkan informasi tertentu. Komposit band bermanfaat  mempermudah  identifikasi  area  mangrove  dan  non  mangrove  dengan melihat perbedaan warna yang ditampilkan. Aktivitas ini dilakukan dengan mengatur band atau pita pada komposisi warna Red Green Blue (RGB). Komposit band penelitian ini menggunakan band 8A ( Red Edge ), band 12 (SWIR), dan band 2 ( Blue ) yang diolah di ENVI 5.3. Kombinasi band tersebut termasuk dalam kategori false color yang digunakan untuk memperlihatkan kenampakan mangrove.
Klasifikasi citra bertujuan untuk memisahkan vegetasi mangrove terhadap tutupan lahan lainnya. Proses klasifikasi citra dilakukan dengan interpretasi visual citra berdasarkan perbedaan warna, rona, tekstur, asosiasi, dan pola dari hasil komposit band (Danoedoro, 2012). Jenis klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah supervised classification dengan metode maximum likelihood classification . Teknik klasifikasi ini melibatkan interpreter untuk identifikasi objek pada citra sehingga memperoleh hasil yang sesuai untuk mewakili objek tertentu. Peran interpreter yaitu membuat region of interest (ROI) yang berfungsi sebagai bahan analisa komputer dalam melakukan supervised classification sehingga region of interest memegang peran penting sebagai kunci interpretasi (Ningsih et al., 2021). Klasifikasi citra penelitian ini menghasilkan 5 kelas yaitu mangrove, tambak, perairan, pemukiman dan lahan terbuka.
Setelah proses klasifikasi citra selanjutnya tahap uji separability index menggunakan ENVI 5.3. Proses  ini  memanfaatkan  algoritma  Jeffries –Matusita  yang  menunjukkan  seberapa  baik  pemisahan kelas tutupan lahan dan  membandingkannya secara berpasangan. Hasil yang diperoleh berupa nilai pair  separation yang  berkisar  antara  0-2.  Nilai pair  separation 1,8 –2,0  sudah  cukup  untuk menggambarkan keterpisahan antar kelas. Apabila nilai yang diperoleh 2,0 maka menunjukkan kelas tersebut terpisah dengan baik (Alimjan et al., 2018)
Indeks vegetasi digunakan untuk mendapatkan tingkat kerapatan mangrove di lokasi penelitian berdasarkan Normalized Different Vegetation Index (NDVI) yang diperoleh dari pengolahan citra satelit Sentinel  2A.  Indeks  vegetasi  NDVI  merupakan  besaran  yang  digunakan  sebagai  parameter  untuk memantau  kondisi  suatu  vegetasi.  Nilai  NDVI  didapatkan  dari  pengolahan  sinyal  digital  data  nilai kecerahan  beberapa  saluran band .  Nilai  NDVI  berkisar  antara  -1,0  hingga  +1,0  yang  kemudian diklasifikasikan ke dalam kategori tutupan mangrove yaitu jarang, sedang, dan lebat (Budiputra, 2021). Kriteria kerapatan tutupan mangrove diatur pada  Pedoman Inventarisasi dan Identifikasi Lahan Kritis Mangrove Tahun 2005 yang terdapat di Tabel 1.
Hemispherical  photography dilakukan  untuk  mendapatkan  data  tutupan  kanopi  mangrove yang  ada  di  lapangan  dengan  memanfaatkan  penggunaan  kamera  dalam  mengambil  gambar tutupan  kanopi  pohon.  Prinsipnya  adalah  melakukan  perbandingan  luasan  piksel  warna  hitam dengan  warna  putih  pada  foto  yang  dihasilkan.  Warna  hitam  sebagai  tutupan  kanopi  atau  daun mangrove  dan  warna  putih  sebagai  non  kanopi  atau  langit. Hemispherical  photography mampu memvalidasi  nilai  persentase  kerapatan  tutupan  kanopi  yang  ada  di  lapangan  dengan  kondisi kerapatan yang ditemukan pada nilai NDVI dari citra satelit Sentinel 2A. Nilai piksel yang diperoleh dihitung  dengan  rumus  persentase  tutupan  kanopi  dari  hasil  perbandingan  jumlah  piksel  kanopi (P 255 ) dibagi dengan jumlah seluruh piksel (P tot ) dikalikan 100% (Dharmawan et al. , 2020). Uji validasi adalah proses membandingkan dan menguji kebenaran antara data hasil klasifikasi citra  satelit  dengan  data  lapangan  hasil groundcheck .  Hasil  uji  validasi  memberikan  informasi tentang  tingkat  akurasi  data  yang  digunakan  dalam  proses  interpretasi  melalui  citra  satelit.  Uji validasi terdiri dari dua objek yaitu objek mangrove dan non mangrove meliputi pemukiman, tambak, perairan, bangunan dan lahan terbuka. Uji validasi menerapkan confusion matrix sebagai indikator untuk membandingkan  data  lapangan  dengan  klasifikasi  lahan melalui  citra  satelit  (Widyantara  & Solihuddin, 2020). Confusion matrix menghasilkan persentase ketelitian dari perbandingan jumlah
Tabel 1. Kriteria Kondisi Hutan Mangrove Berdasarkan Tutupan Kanopi dan NDVI
Kriteria InterpretasiTutupan Tutupan Kanopi (%) NDVI Baik Padat ≥ 75 ≥ 0,43 - 1,00 Sedang ≥ 50 - < 75 ≥ 0,33 - < 0,42 Rusak Jarang < 50 0 - < 0,32
Sumber: Pedoman Inventarisasi dan Identifikasi Lahan Kritis Mangrove Tahun 2005
piksel  benar  pada  setiap  kategori  dibagi  dengan  total  sampel  validasi  dan  diperoleh  nilai overall accuracy .  Nilai overall  accuracy minimal  yang  ditetapkan  oleh United  States  Geological  Survey (USGS)  yaitu  diatas  85%.  Jika  nilai overall  accuracy kurang  dari  85%  maka  harus  dilakukan klasifikasi ulang atau membuat training area baru.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Composite Band dan Maximum Likelihood Classification
Composite band berfungsi untuk menggabungkan band yang memilki karakteristik panjang gelombang berbeda sehingga masing-masing band memilki kepekaan spesifik terhadap objek yang ditangkap  satelit. Composite  band menghasilkan  warna  khusus  pada  citra  satelit  sehingga mempermudah  proses  interpretasi.  Hasil composite  band menunjukkan  perbedaan  jelas  antara kenampakan mangrove dan non mangrove. Composite band merupakan hasil komposit false color untuk menampilkan vegetasi mangrove dengan menggunakan kombinasi band RGB 8A, 12, 2. Hal itu  sesuai  dengan  Dharmawan et  al. (2020)  yang  menyatakan  bahwa  komposit false  color menghasilkan  warna  vegetasi  mangrove  lebih  merah  dibandingkan  dengan  komposit true  color sehingga memudahkan dalam menginterpretasikan.
Supervised  classification adalah  metode  untuk  mengklasifikasikan  piksel  pada  citra  satelit dengan cara membangun training area sebagai acuan pengelompokan piksel. Training area dibuat menggunakan region  of  interest dan  didasarkan  pada  karakteristik  warna  yang  ditampilkan  dari composite  band .  Kelas  yang  digunakan  terbagi  menjadi  5  yaitu  mangrove,  tambak,  pemukiman, lahan terbuka, dan perairan. Metode klasifikasi penelitian ini adalah maximum likelihood classification
Gambar 3. Hasil Pengolahan Maximum Likelihood Classification Kawasan Ujung Piring
Gambar 4. Hasil Pengolahan Maximum Likelihood Classification Kawasan Teluk Awur yang hasilnya dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4. Berdasarkan hasil pengolahan maximum likelihood classification terlihat perbedaan kenampakan objek yang terdapat di kawasan Ujung Piring dan Teluk Awur. Warna biru mewakili kenampakan objek perairan yang meliputi wilayah laut, warna hijau  tosca  diinterpretasikan  sebagai  daerah  tambak,  warna  oranye  diinterpretasikan  sebagai daerah lahan terbuka, warna kuning diinterpretasikan sebagai daerah pemukiman, dan warna hijau menginterpretasikan lahan mangrove.

## Kawasan Mangrove Ujung Piring
Mangrove  dalam  plot  di  kawasan  Ujung  Piring  berjumlah  7  spesies  yaitu Aegiceras corniculatum,  Ceriops  tagal , Excoecaria  agallocha,  Lumnitzera  racemosa,  Rhizophora  apiculata, Rhizophora  mucronata, dan Sonneratia  alba. Ditemukan  pula  mangrove  di  luar  plot  penelitian berjumlah  16  yaitu Acanthus  ilicifolius,  Avicennia  marina,  Calotropis  gigantea,  Clerodendrum inerme,  Derris  trifoliata,  Hibiscus  tiliaceus,  Ipomoea  pes-caprae,  Pandanus  tectorius,  Rhizophora stylosa,  Spinifex  littoreus,  Scaevola  taccada,  Scyphiphora  hydrophyllacea,  Sesuvium portulacastrum,  Thespesia  populnea,  Terminalia  catappa, dan Xylocarpus  granatum. Spesies mangrove yang mendominasi pada stasiun penelitian di kawasan Ujung Piring yaitu Sonneratia alba mendominasi di stasiun KUP 1 dan KUP 3, Ceriops tagal di stasiun KUP 2. Hal ini sesuai dengan Mauludin et  al. (2018)  yang  melakukan  penelitian  di  Ujung  Piring  dimana Rhizophora  apiculate ditemukan di semua stasiun dan Sonneratia alba mendominasi di Ujung Piring.
Hasil pengolahan citra menggunakan metode NDVI di kawasan Ujung Piring didapatkan nilai indeks minimum sebesar -0,0601719 dan nilai maksimum  0,871092. Nilai tersebut sesuai dengan rentang nilai NDVI yaitu -1 hingga +1. Hasil yang diperoleh ditransformasikan untuk dikelompokkan berdasarkan nilainya menggunakan raster color slices . Warna kuning merepresentasikan wilayah mangrove  kategori  jarang,  warna  hijau  muda  mewakili  kategori  sedang,  dan  warna  hijau  tua diinterpretasikan sebagai kategori rapat atau lebat. Luas keseluruhan lahan mangrove di kawasan Ujung Piring berdasarkan pengolahan citra satelit Sentinel 2A yaitu 21,004 ha. Klasifikasi tutupan mangrove  tersusun  dari  17,519  ha  atau  83,41%  kategori  lebat;  2,527  ha  atau  12,03%  kategori sedang; dan 0,958 ha atau 4,56% kategori jarang. Sebaran vegetasi mangrove di kawasan Ujung Piring didominasi pada daerah pantai dan kawasan ekowisata mangrove yang berbatasan langsung dengan laut atau disebut zona mangrove proximal . Vegetasi mangrove juga ditemui di zona middle yaitu terletak di pertengahan antara darat dan laut di belakang zona proximal . Pola sebaran juga dapat dijumpai pada wilayah distal yang terpengaruh oleh adanya tambak.
Gambar 5. Peta Hasil Klasifikasi Tutupan Vegetasi Mangrove Di Kawasan Ujung Piring
Rata-rata  tutupan  kanopi  mangrove  di  kawasan  Ujung  Piring  yaitu  stasiun  KUP  1  sebesar 47,33%±15,30, stasiun KUP 2 sebesar 68,59%±19,08, dan stasiun KUP 3 sebesar 66,25%±14,77. Nilai kerapatan mangrove di setiap stasiun yaitu 1900 ind/ha untuk KUP 1, 3333 ind/ha untuk KUP 2, dan 2833 ind/ha untuk KUP 3. Stasiun KUP 1 memilki persentase tutupan kanopi paling rendah diikuti kerapatan vegetasi paling rendah juga sedangkan stasiun KUP 2 memilki persentase tutupan kanopi paling tinggi diikuti kerapatan vegetasi paling tinggi. Hasil ini menunjukkan bahwa rata-rata tutupan kanopi mangrove berbanding lurus dengan nilai kerapatan vegetasi mangrove. Hal tersebut sesuai pernyataan Hasidu et al. (2021) bahwa semakin tinggi kerapatan vegetasi mangrove maka semakin  besar  pula  persentase  tutupan  kanopi  mangrove.  Hasil  interpretasi  status  kesehatan mangrove dapat dilihat pada Tabel  2. Persentase rata-rata tutupan kanopi mangrove di  kawasan Ujung Piring sebesar 60,72% yang termasuk dalam kategori tutupan kanopi sedang. Stasiun KUP 1 termasuk dalam kondisi rusak dengan kategori tutupan kanopi jarang, stasiun KUP 2 dalam kondisi baik dengan kategori tutupan kanopi sedang, dan stasiun KUP 3 dalam kondisi baik dengan kategori tutupan kanopi sedang. Lokasi KUP 1 berbatasan langsung dengan laut sehingga nilai kerapatan vegetasi yang didapatkan paling rendah. Hal ini disebabkan pengaruh langsung arus dan gelombang laut  serta  banyaknya  sampah  di  stasiun  KUP  1.  Gelombang  dan  arus  laut  yang  besar  serta tumpukan  sampah  yang  berada  di  area  mangrove  akan  mengakibatkan  pertumbuhan  mangrove terhambat. Suryono (2019) menyatakan bahwa sampah akan menutup tunas-tunas mangrove ketika surut  sehingga  menghambat  pertumbuhan  mangrove  dan  Saputriningrum  &  Mardianto  (2019) menyatakan  gelombang  laut  berperan  menghasilkan  arus  dan  transport    sedimen    dengan  arah tegak  lurus  serta sepanjang   pantai   sehingga mengancam pertumbuhan mangrove.
Grafik  hubungan  antara  nilai  NDVI  dan  persentase  tutupan  kanopi  mangrove  ditunjukkan melalui Gambar 6. Nilai korelasi (r) yang diperoleh yaitu 0,9487. Hasil korelasi menunjukkan bahwa nilai NDVI dan persentase tutupan kanopi mangrove memilki hubungan sangat kuat yang artinya persentase  tutupan  kanopi  mangrove  sangat  dipengaruhi  oleh  nilai  NDVI.  Nilai  positif  diartikan bahwa  persentase  tutupan  kanopi  mangrove  dipengaruhi  oleh  nilai  NDVI  dimana  hubungannya searah. Hal ini sesuai dengan  Pamungkas et al. (2020) bahwa hasil korelasi positif menunjukkan hubungan yang apabila nilai NDVI semakin tinggi maka persentase tutupan kanopi mangrove akan besar  pula.  Koefisien  determinasi  (R 2 )  0,8999  menunjukkan  bahwa  nilai  NDVI  mempengaruhi persentase  tutupan  kanopi  mangrove  sebesar  89,99%.  Pernyataan  tersebut  sesuai  dengan Kurniawan & Yuniarto (2016) bahwa koefisien determinasi merupakan nilai yang digunakan untuk mengukur seberapa besar kontribusi variable x terhadap variable y.
Tabel 2. Status Kesehatan Mangrove Kawasan Ujung Piring
Stasiun % Tutupan Kanopi ( ± Standar Deviasi) Kategori Tutupan Kanopi Status Kesehatan Rata-rata Tutupan Kanopi (%) KUP 1 47,33 ± 15,30 Jarang Rusak 60,72 KUP 2 68,59 ± 19,08 Sedang Baik KUP 3 66,25 ± 14,77 Sedang Baik
Gambar 6. Grafik Hubungan NDVI dengan Tutupan Kanopi di Kawasan Ujung Piring
Uji validasi dilakukan untuk mengetahui akurasi klasifikasi tutupan lahan citra satelit Sentinel 2A dengan kondisi di lapangan menggunakan tiga perhitungan yaitu producer accuracy (PA), user accuracy (UA), dan overall accuracy (OA). Titik sampel uji validasi berjumlah 43 titik yang meliputi 9 titik mangrove dan 34 titik non mangrove. Nilai UA yaitu mangrove 100%, tambak 100%, pemukiman 89%,  lahan  terbuka  100%,  dan  perairan  100%.  Hasil  UA  menunjukkan  pemukiman  memilki  nilai commission  error sebesar  11%.  Hasil  PA  yang  diperoleh  yaitu  mangrove  100%,  tambak  100%, pemukiman  100%,  lahan  terbuka  100%,  dan  perairan  86%.  Nilai commission  error dari  PA ditunjukkan klasifikasi perairan sebesar 14%. Overall accuracy penelitian ini yaitu 97,67% dengan koefisien  kappa  0,971.  Nilai  uji  validasi  97,67%  sesuai  dengan  standar United  States  Geological Survey (USGS) yaitu diatas  85% sehingga penelitian ini  memilki  hasil yang layak uji.  Persentase validasi  penelitian  ini  lebih  besar  dari  penelitian  Hanan et  al. (2020)  dengan  persentase  93,55%. Koefisien  kappa  sebesar  0,971  telah  memenuhi  syarat  berdasarkan  Landis  &  Koch  (1975)  yang tergolong tingkat kepercayaan tinggi. Tayane et al. (2021) menyatakan bahwa nilai koefisien kappa mendekati 1 membuktikan bahwa peta klasifikasi lahan yang dibuat sangat dapat dipercaya.

## Kawasan Mangrove Teluk Awur
Mangrove yang berada dalam plot di kawasan Teluk Awur berjumlah 6 spesies yaitu Aegiceras corniculatum, Avicennia marina, Excoecaria agallocha, Lumnitzera racemose, Rhizophora apiculata, Rhizophora mucronata . Di luar plot ditemukan 29 spesies yaitu Bruguiera cylindria, Ceriops tagal, Sonneratia  alba,  Xylocarpus  granatum,  Acanthus  ilicifolius,  Acrostichum  aureum,  Ardisia  elliptica, Callophyllum  inophyllum,  Calotropis  gigantea,  Canavalia  maritima,  Carbera  manghas,  Casuarina equisetifolia,  Clerodendrum  inerme,  Derris  trifoliata,  Hernandia  ovigera,  Ipomoea  pes-caprae,
y = 109,2x + 13,567 R² = 0,8999 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 0,20 0,30 0,40 0,50
0,60 0,70 T utupan K an op i (%) Nilai Normalized Difference Vegetation Index
Lannaea  coromandelica,  Maytenus  emarginata,  Morinda  citrifolia,  Pandanus  tectorius,  Pluchea indica,  Ricinus  communis,  Scaevola  taccada,  Scolopia  macrophylla,  Sesuvium  portulacastrum, Terminalia  catappa,  Thespesia  populnea,  Triathema  portulacastrum, dan Vitex  ovata. Spesies mangrove  yang  mendominasi  yaitu Lumnitzera  racemosa di  stasiun  KTA  1  serta Rhizophora apiculata mendominasi di stasiun KTA 2 dan KTA 3. Hal ini sesuai dengan Bahari et al. (2018) yang menyatakan Rhizophora  apiculata merupakan  komponen  mangrove  mayor  yang  mendominasi  di Teluk Awur dan merupakan hasil dari rehabilitasi.
Kawasan  Teluk  Awur  memperoleh  nilai  NDVI  dengan  indeks  minimum  0,135842  dan maksimum 0,734732. Mangrove lebat ditunjukkan warna hijau tua, mangrove sedang warna hijau muda, dan mangrove jarang warna kuning seperti yang terlihat pada Gambar 7. Secara keseluruhan luas vegetasi mangrove di kawasan Teluk Awur berdasarkan pengolahan citra satelit Sentinel 2A yaitu sebesar 10,657 ha. Klasifikasi tutupan vegetasi mangrove tersusun atas 8,013 ha atau 75,1% kategori  lebat;  0,688  ha  atau  6,5%  kategori  sedang;  dan  1,956  ha  atau  18,4%  kategori  jarang. Sebaran vegetasi mangrove di kawasan Teluk Awur didominasi daerah pantai dan termasuk wilayah konservasi  mangrove  yang  tergolong  zona  mangrove proximal .  Mangrove  juga  tersebar  di  zona middle di area tambak dan di sekitar aliran sungai. Zona mangrove distal ditemukan cukup jauh dari laut di sekitar pemukiman dan lahan terbuka.
Tutupan kanopi mangrove di kawasan Teluk Awur yaitu stasiun KTA 1 sebesar 69,20%±26,98; stasiun KTA 2 sebesar 72,17%±16,97; dan stasiun KTA 3 sebesar 63,72%±31,29. Nilai kerapatan vegetasi  mangrove  di  setiap  stasiun  penelitian  Teluk  Awur  yaitu  2633  ind/ha  untuk  KTA  1,  4900 ind/ha untuk stasiun KTA 2, dan 2100 ind/ha untuk stasiun KTA 3. Stasiun KTA 3 memilki persentase tutupan kanopi paling rendah diikuti kerapatan vegetasi paling rendah juga sedangkan stasiun KTA 2  memilki  persentase  tutupan  kanopi  paling  tinggi  yang  diikuti  kerapatan  vegetasi  paling  tinggi. Persentase  tutupan  kanopi  berbanding  lurus  dengan  kerapatan  vegetasi  dimana  semakin  besar kerapatan  vegetasi  mangrove  maka  semakin  besar  pula  persentase  tutupan  kanopi  mangrove. Interpretasi status kesehatan mangrove terdapat pada Tabel 3. Rata-rata persentase tutupan kanopi mangrove  di  kawasan  Teluk  Awur  sebesar  68,36%  tergolong  kategori  sedang.  Semua  stasiun penelitian  di  kawasan  Teluk  Awur  dalam  kondisi  baik  dan  kategori  sedang.  Stasiun  KTA  3 berbatasan langsung dengan pemukiman mengakibatkan nilai kerapatan vegetasi mangrove paling rendah  karena  menghadapi  ancaman  dari  aktivitas  masyarakat  berupa  penebangan  pohon  serta alih fungsi lahan mangrove untuk tambak dan pemukiman. Hal ini terbukti di stasiun KTA 3 telah terjadi penurunan luasan mangrove yang diubah menjadi pemukiman dan tambak.  Rawena et al. (2020)  menyatakan  kerusakan  mangrove  diakibatkan  oleh  manusia  untuk  memenuhi  kebutuhan hidupnya dengan mengintervensi ekosistem mangrove karena mangrove memiliki fungsi ekonomi bagi masyarakat sekitar.
Journal of Marine Research Vol 12, No. 1 Februari 2023, pp. 71-82
Grafik hubungan nilai NDVI dan persentase tutupan kanopi mangrove ditunjukkan Gambar 8. Nilai  korelasi  (r)  yang  diperoleh  yaitu  0,9962.  Nilai  korelasi  menunjukkan  bahwa  nilai  NDVI  dan persentase  tutupan  kanopi  mangrove  termasuk  hubungan  yang  sangat  kuat  artinya  persentase tutupan  kanopi  mangrove  sangat  dipengaruhi  oleh  nilai  NDVI.  Hal  ini  sesuai  dengan  Budiputra (2021) yaitu nilai korelasi positif menunjukkan hubungan searah artinya  semakin tinggi nilai NDVI maka  persentase  tutupan  kanopi  mangrove  akan  semakin  tinggi  juga.  Koefisien  determinasi  (R 2 ) 0,9924  menunjukkan  bahwa  besaran  NDVI  berpengaruh  sebesar  99,24%  terhadap  persentase tutupan kanopi mangrove.
Tabel 3. Status Kesehatan Mangrove Kawasan Teluk Awur
Stasiun % Tutupan Kanopi ( ± Standar Deviasi) Kategori Tutupan Kanopi Status Kesehatan Rata-rata Tutupan Kanopi (%) KTA 1 69,20 ± 26,98 Sedang Baik 68,36 KTA 2 72,17 ± 16,97 Sedang Baik KTA 3 63,72 ± 31,29 Sedang Baik
Gambar 8. Grafik hubungan NDVI dengan tutupan kanopi di Kawasan Teluk Awur
Jumlah  titik  untuk  uji  validasi  berjumlah  43  titik  yaitu  9  titik  mangrove  dan  34  titik  bukan mangrove. Nilai UA yang diperoleh yaitu mangrove 100%, tambak 100%, pemukiman 93%, lahan terbuka 86%, dan perairan 100%. Hasil UA menunjukkan pemukiman memilki nilai commission error sebesar 7% dan lahan sebesar 14%. Nilai PA yang didapatkan yaitu mangrove 100%, tambak 100%, pemukiman  100%,  lahan  terbuka  86%,  dan  perairan  86%.  Nilai commission  error dari  hasil  PA terdapat pada lahan terbuka dan perairan sebesar 14%. Hasil overall accuracy pada penelitian ini yaitu 95,35% dengan koefisien kappa sebesar 0,940. Nilai uji validasi 95,35% sesuai dengan standar yang ditetapkan oleh United States Geological Survey (USGS) yaitu diatas 85% sehingga penelitian ini termasuk hasil yang layak uji. Persentase uji validasi penelitian ini lebih besar dari Pratama et al. (2022)  dengan  92,1%.  Koefisien  kappa  sebesar  0,940  telah  memenuhi  standar  Landis  &  Koch (1975) yang termasuk tingkat kepercayaan tinggi.

## KESIMPULAN
Mangrove Ujung Piring tersebar di area pantai, ekowisata, bekas tambak dan sekitar tambak. Luas  vegetasi  mangrove  sebesar  21,004  ha  dengan  17,519  ha  (83,41%)  kategori  lebat;  2,527  ha (12,03%)  kategori  sedang;  dan  0,958  ha  (4,56%)  kategori  jarang.  Tutupan  kanopi  mangrove  di kawasan  Ujung  Piring  rata-rata  60,72%  termasuk  kategori  sedang  dan  kondisi  mangrove
y = 113,37x + 13,546 R² = 0,9924 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 T utupan K an op i (%) Nilai Normalized Difference Vegetation Index
Journal of Marine Research Vol 12, No. 1 Februari 2023, pp. 71-82
diinterpretasikan dalam status kesehatan baik. Sebaran mangrove kawasan Teluk Awur ditemui di area pantai, area konservasi mangrove, area tambak, sekitar aliran sungai, pemukiman, dan lahan terbuka. Mangrove di kawasan Teluk Awur memilki luas 10,657 ha tersusun atas 8,013 ha (75,1%) kategori  lebat;  0,688  ha  (6,5%)  kategori  sedang;  dan  1,956  ha  (18,4%)  kategori  jarang.  Tutupan kanopi mangrove di kawasan  Teluk  Awur rata-rata  68,36% termasuk  kategori sedang  dan  kondisi mangrove  dalam  status  kesehatan  baik.  Hasil  penelitian  ini  dapat  dijadikan  pedoman  dalam menentukan  kebijakan  yang  sesuai  untuk  pengelolaan  kawasan  ekosistem  mangrove  di  kawasan Ujung  Piring  dan  Teluk  Awur.  Hasil  penelitian  ini  bisa  dimanfaatkan  untuk  kegiatan  rehabilitasi mangrove  yaitu  dalam  menentukan  lokasi  yang  sesuai  untuk  penanaman  mangrove  di  kawasan Ujung Piring dan Teluk Awur.

## DAFTAR PUSTAKA
Alimjan,  G.,  Sun,  T.,  Liang,  Y.,  Jumahun,  H.,  &  Guan,  Y.  2018.  A  New  Technique  For  Remote Sensing Image Classification Based On Combinatorial Algorithm of SVM and KNN. International Journal of Pattern Recognition and Artificial
Intelligence , 32(7):1-23. DOI:
10.1142/S0218001418590127 Badan Pusat Statistik. 2020. Statistik Sumber Daya Laut dan Pesisir. Jakarta. Bahari,  A.S.,  Ganis,  R.E.,  &  Muhammad,  F.R.  2018. K omposisi  Jenis  Mangrove  di  Mangrove Education Center of KeSEMAT (MECoK). Semarang: Yayasan IKAMAT.
Budiputra,  A.R.  2021.  Analisis  Kerapatan  Vegetasi  di  Kabupaten  Magelang  Menggunakan  Citra Landsat  8  Bermetode  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation  Index ). Jurnal  Sosial  dan Teknologi , 1(11):1332 –1340. DOI: 10.36418/jurnalsostech.v1i11.231 Campbell, A., & Brown, B., 2015. Indonesia’s Vast Mangroves Are A Treasure Worth Saving. The Conversation.
Danoedoro, P. 2012. Pengantar Penginderaan Jauh Digital . Yogyakarta: Andi Publisher. Dharmawan, I.W.E., Ulumuddin, Y.I. & Prayudha, B. 2020. Panduan Monitoring Struktur Komunitas Mangrove di Indonesia. PT Media Sains Nasional , Bogor, 94.
Dimara, A., Hamuna, B., & Dimara, L. 2020. Pemanfaatan Citra Satelit Sentinel-2A Untuk Pemetaan Habitat  Dasar  Perairan Dangkal  (Studi  Kasus:  Teluk  Humbolt,  Kota  Jayapura). ACROPORA: Jurnal Ilmu Kelautan dan Perikanan Papua , 3(1):25-31.
Direktorat  Jenderal  Rehabilitasi  Lahan  dan  Perhutanan  Sosial.  2005.  Pedoman Inventarisasi  dan Identifikasi Lahan Kritis Mangrove. Jakarta.
Hanan,  A.F.,  Pratikto,  I.,  &  Soenardjo,  N.  2020.  Analisa  Distribusi  Spasial  Vegetasi  Mangrove  Di Desa  Pantai  Mekar  Kecamatan  Muara  Gembong. Journal  of  Marine  Research , 9(3):271-280. DOI: 10.14710/jmr.v9i3.27573
Hasidu, L.O.A.F., Prasetya, A., Maharani, Asni, Agusriyadin, Mubarak, A.A., Ibrahim, A.F., Kamur,
S., & Kharisma, G.N. 2021. Analisis Vegetasi, Estimasi Biomassa dan Stok Karbon Ekosistem Mangrove  Pesisir  Kecamatan  Latambaga,  Kabupaten  Kolaka. Jurnal  Sains  dan  Inovasi Perikanan , 5(2):60-71. DOI: 10.33772/jsipi.v5i2.9371 Kementerian Kelautan dan Perikanan. 2015. Kelautan Perikanan Dalam Angka 2015 . Jakarta. Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. 2018. Statistik Lingkungan Hidup dan Kehutanan 2018. Jakarta.
Kurniawan, R., & Yuniarto, B. 2016. Analisis Regresi. Jakarta: Kencana. Landis, J.R., & Koch, G.G., 1975. A Review of Statistical Methods in The Analysis of Data Arising from  Observer  Reliability  Studies  (Part  I). Statistica  Neerlandica , 29(3):101-123.  DOI: 10.1111/j.1467-9574.1975.tb00254.x
Mauludin,  M.R.,  Azizah,  R.,  Pribadi,  R.,  &  Suryono,  S.  2018.  Komposisi  dan  Tutupan  Kanopi Mangrove di Kawasan Ujung Piring Kabupaten Jepara. Buletin Oseanografi Marina , 7(1):29-36. DOI: 10.14710/buloma.v7i1.19039
Ningsih, E.N., Setiawan, A., Hartoni, H., & Fauziyah, F. 2021. Perubahan Luasan Pulau Pramuka, Pulau  Panggang  dan  Pulau  Karya  Kepulauan  Seribu  DKI  Jakarta  Menggunakan  Data  Citra Satelit Penginderaan Jauh. Jurnal Penelitian Sains , 23(2):84-90. DOI: 10.56064/jps.v23i2.628
Noor, Y.R., Khazali, M., & Suryadiputra, I.N.N. 2006. Panduan Pengenalan Mangrove di Indonesia. Bogor: Wetlands International.
Pamungkas, B., Kurnia, R., Riani, E., & Taryono. 2020. Klasifikasi Luasan Ekosistem Mangrove Di Desa  Pantai  Bahagia,  Muara  Gembong,  Kabupaten  Bekasi  Dengan  Citra  Sentinel  Dengan Metode Normalized  Difference  Vegetation  Index . Jurnal Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis , 12(3):821 –831. DOI: 10.29244/jitkt.v12i3.32241
Pradana,  O.Y.,  Soenardjo,  N.,  &  Suryono.  2013.  Kajian  Bioekologi  dan  Strategi  Pengelolaan Ekosistem Mangrove: Studi Kasus Di Teluk Awur Jepara. Journal of Marine Research , 2(1):54- 61.
Pratama, B.A., Pratikto, I., & Santoso, A. 2022. Sebaran Spasial Mangrove di Desa Pantai Bahagia,
Kecamatan Muara Gembong, Kabupaten Bekasi. Journal of Marine Research , 11(2):167-175. DOI: 10.14710/jmr.v11i2.33765 Rawena,  G.O.,  Wuisang,  C.E.,  &  Siregar,  F.O.  2020.  Pengaruh  Aktivitas  Masyarakat  Terhadap Ekosistem Mangrove Di Kecamatan Mananggu. SPASIAL , 7(3):343-351.
Saputriningrum,  Y.E.,  &  Mardiatno,  D.  2019.  Evaluasi  Kesesuaian  Lahan  untuk  Pengembangan Ekosistem Mangrove di Sekitar Muara Sungai Bogowonto. Jurnal Bumi Indonesia , 8(1):1-10. Suryono,  D.D.  2019.  Sampah  Plastik  Di  Perairan  Pesisir  dan  Laut:  Implikasi  Kepada  Ekosistem Pesisir DKI Jakarta. Jurnal Riset Jakarta , 12(1):17-23. DOI: 10.37439/jurnaldrd.v12i1.2
Tayane, Y.A., Boreel, A., & Putuhena, J.D., 2021. Perubahan Tutupan Lahan Di DAS Waeruhu Kota Ambon  Menggunakan  Citra  Satelit  Multitemporal. Jurnal  Hutan  Pulau-Pulau  Kecil , 5(2):139- 151.
Ulqodry,  T.Z.,  Aprianto,  A.E.,  Agussalim,  A.,  Aryawati,  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 Widyantara, A.P., & Solihuddin, T. 2020. Pemetaan Perubahan Luasan Lahan Mangrove Di Pesisir Probolinggo Menggunakan Citra Satelit. Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital , 17(2):75 –87.
Widyatmanti,  W.,  Murti,  S.H.,  &  Widayani,  P.  2021.  Aplikasi  Penginderaan  Jauh  dan  Sistem Informasi Geografis. Yogyakarta: UGM Press.