## Pemetaan Kerapatan Ekosistem Mangrove Menggunakan Analisis Normalized Difference Vegetation Index di Pesisir Kota Semarang
Fani Safitri 1 *, Luky Adrianto 1,3 , I Wayan Nurjaya 2
¹Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University
²Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB University
Jl. Agatis, Babakan, Kecamatan Dramaga, Kota Bogor, Jawa Barat, 16680 Indonesia ³Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan, IPB University, Kampus IPB Baranangsiang, Bogor Jawa Barat 16127 Indonesia Email : fani.safitri1202@gmail.com

## Abstract

## Mapping of Mangrove Ecosystem Density Using Normalized Difference Vegetation Index in Coastal of Semarang City
Mangrove ecosystem in Semarang City has an important role for survival of the coastal area. This is due to the function of mangroves as a barrier to coastal erosion, wave barrier, carbon producer, as a habitat for biota in coastal areas, as well as improving water quality . However, as time goes by, mangroves condition in coastal of Semarang is decreasing every year and causing coastal disasters such as coastal erosion and tidal flooding which have identically occurred on the coast of Semarang . Mangrove ecosystem area in coastal of Semarang City in 2020 is 163,250 Ha. The aim of this study is to determine the density of mangroves ecosystem from 2013 to 2022 with Landsat 8 and Sentinel 2 satellites. The method used to classify and  determine  the  density  of  mangroves  ecosystem  is  NDVI  or  Normalized  Difference  Vegetation  Index.  The  results  of analysis show that the mangrove density in 2013 was 412.889 Ha, while in 2022 it was 142.562 Ha. The density of mangroves has  decreased  by  around  270.327  Ha  (65.5%),  this  is  due  to  erosion,  land  conversion  into  pond  areas,  and  recently  the construction  of  the  Semarang-Demak  sea  wall.  Whereas  Sentinel  2  satellite  is  better  to  use  because  it  has  better  image quality, details, and accuracy to show objects on the earth's surface compared to Landsat 8.
Keywords: Mangrove, NDVI, remote sensing, Landsat 8, Sentinel 2

## Abstrak
Ekosistem  mangrove  di  Kota  Semarang  memiliki  peran  yang  penting  bagi  keberlangsungan  hidup  wilayah  pesisir.  Hal tersebut  dikarenakan  fungsi  mangrove  sebagai  penahan  erosi  pantai,  penahan  gelombang,  penghasil  karbon,  sebagai habitat bagi biota di wilayah pesisir, serta memperbaiki kualitas air. Namun seiring perkembangan zaman, kondisi mangrove di  pesisir  Semarang  semakin  tahun  kian  berkurang  sehingga  menimbulkan  bencana  pesisir  seperti  terjadinya  erosi  pantai dan banjir  rob  yang  telah identik  terjadi  di  pesisir  Semarang.    Luas ekosistem  mangrove  di wilayah pesisir  Kota  Semarang pada tahun 2020 yaitu seluas 163,250 Ha. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui kerapatan ekosistem mangrove dari  tahun  2013  hingga  2022  dengan  citra  satelit  Landsat  8  dan  citra  Sentinel  2.  Metode  yang  digunakan  untuk mengelaskan  dan  mengetahui  kerapatan  ekosistem  mangrove  adalah  metode  NDVI  atau Normalized  Difference Vegetation Index . Hasil analisa menunjukkan bahwa kerapatan mangrove pada tahun 2013 seluas 412,889 Ha, sedangkan pada  tahun  2022  seluas  142,562 Ha.  Kerapatan mangrove  mengalami  penurunan sekitar  270,327  Ha  (65,5%),  hal  tersebut disebabkan karena adanya erosi, alih fungsi lahan menjadi area tambak, serta baru-baru ini yaitu adanya pembangunan tanggul  laut  Semarang-Demak.  Sedangkan  citra  satelit  Sentinel  2  merupakan  citra  yang  lebih  baik  digunakan  karena memiliki kualitas gambar yang lebih bagus, detail, dan akurat untuk menunjukkan obyek dipermukaan bumi dibandingkan dengan citra Landsat 8.
Kata Kunci: Mangrove, NDVI, pengideraan jauh, Landsat 8, Sentinel 2

## PENDAHULUAN
Pesisir  Kota  Semarang  saat  ini  dimanfaatkan  sebagai  pelabuhan,  pariwisata,  pemukiman, daerah  industri,  daerah  komersial  (Sejati et  al .,  2020),  sekaligus  sebagai  daerah  yang  memiliki ekosistem  mangrove.  Mangrove  berfungsi  untuk  menjaga  keberlangsungan  ekosistem  pesisir (Sunaryo et al ., 2018), karena mampu menahan erosi pantai, menghasilkan karbon (Handayani et
al .,  2020),  memperbaiki  kualitas  air,  dan  memberikan  habitat  bagi  biota  pesisir.  Luas  mangrove Kota Semarang menurut data dari DKP Provinsi Jawa Tengah tahun 2019, memiliki luas 186,49 Ha serta dalam kurun waktu dua tahun yaitu tahun 2020 mengalami penurunan yang cukup signifikan dengan  luas  163,250  Ha.  Perkembangan  wilayah  pesisir  Kota  Semarang  tentunya  memberikan dampak  yang  perlu  diperhatikan,  salah  satunya  ekosistem  mangrove  yang  sering  mendapat ancaman dari berbagai kegiatan.
Studi  terkait  ekosistem  mangrove  telah  banyak  dilakukan  seperti  jasa  ekosistem,  struktur komunitas,  serta monitoring mangrove  menggunakan  penginderaan  jauh  (Febrianto et  al .,  2022; Handayani et  al .,  2020;  Latifah et  al .,  2018;  Safitri et  al .,  2019).  Saat  ini  pemantauan  perubahan kerapatan  mangrove  dapat  diketahui  secara  efektif  melalui  citra  satelit  dengan  teknologi penginderaan  jauh  dan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  (Dharma et  al .,  2022;  Purwanto,  2015; Rafsenja et  al .,  2020).  Pemanfaatan  penginderaan  jauh  memberikan  alternatif  serta mempermudah manusia untuk mengetahui kondisi mangrove secara time series (Febrianto et al ., 2022). Informasi mengenai kerapatan ekosistem mangrove sangat penting untuk diketahui sebagai salah  satu  bahan  pertimbangan  dalam  mengelola  wilayah  pesisir  agar  sesuai  dengan peruntukannya yang terdapat pada Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kota  Semarang. Oleh karena  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kerapatan  ekosistem  mangrove menggunakan  analisis  metode Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  dari  tahun  2013 hingga 2022 dengan menggunakan citra satelit Landsat 8 dan Sentinel 2.

## MATERI DAN METODE
Penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah  pesisir  Kota  Semarang,  khususnya  Kecamatan  Tugu, Kecamatan Semarang Barat, Kecamatan Semarang Utara, serta Kecamatan Genuk pada Bulan Desember  2022  hingga  Januari  2023.  Bahan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari perangkat  keras  berupa  laptop,  perangkat  lunak  pengolah  data  atau Excel untuk  mengetahui perubahan kerapatan dan analisis data. ArcGIS untuk mengolah data citra satelit dan layouting. GPS  ( Global  Positioning  System )  digunakan  untuk  memplot  titik  lokasi  mangrove  pada  saat observasi  lapangan.  Alat  tulis  untuk  mencatat  hasil  di  lapangan,  serta  kamera  untuk mendokumentasikan kegiatan penelitian.
Metode  penelitian  dan  lokasi  penelitian  ditentukan  dengan  metode purposive  sampling , yaitu  teknik  pengambilan  sampel  yang  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  memilih  objek  tertentu yang  ingin  diteliti.  Penentuan  titik sampling pada  penelitian  ini  berdasarkan  pada  wilayah  yang masih memiliki ekosistem mangrove cukup lebat, serta kombinasi koordinat lokasi dari hasil survey di lapangan dengan citra bebas akses pada laman Google Earth 2022. Sehingga pada penelitian ini terdapat 4 titik lokasi pengamatan (Gambar 1).
Proses  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data,  survei lapangan,  pengolahan,  serta  analisis  data.  Pengumpulan  data  dimulai  dari  data  sekunder  dan data  primer.  Data  sekunder  diperoleh  melalui website USGS https://earthexplorer.usgs.gov/ dan https://scihub.copernicus.eu/ untuk  men download data  citra  satelit  Landsat  8  dan  Sentinel  2, laporan  studi  penelitian,  serta  studi  literatur.  Sedangkan  data  primer  diperoleh  melalui survey lapangan  atau  observasi  lapang  dengan  cara  plot  titik  pada  wilayah  yang  masih  terdapat ekosistem mangrove cukup lebat.
Landsat  8  memiliki  sensor Onboard  Operational  Land  Imager (OLI)  dan Thermal  Infrared Sensor (TIRS) dengan 11 kanal, kanal 1-9 berada pada OLI dan kanal 10-11 pada TIRS. Landsat 8 memiliki resolusi spasial 30m untuk kanal 1-9, 15m untuk kanal panchromatic , dan 100m pada kanal 10-11. Kelebihan yang dimiliki Landsat 8 adalah adanya kanal Near Infra Red (NIR) pada kanal 5, sehingga  dengan  kombinasi  kanal  yang  tepat  dapat  membedakan  antara  vegetasi  mangrove dengan non-mangrove (Irawan & Sirait, 2017; Rafsenja et al ., 2020).
Sentinel 2 memiliki sensor pasif multispektral buatan Eropa dengan 13 kanal, dimana 4 kanal beresolusi  spasial  10m,  6  kanal  beresolusi  20m,  dan  3  kanal  beresolusi  60m  dengan  area  sapuan 290km.  Resolusi  spasial  milik  Sentinel  2  ini  tegolong  tinggi  dibandingkan  dengan  multispektral lainnya  dan  dapat  digunakan  untuk  monitoring  perubahan  penggunaan  lahan,  tutupan  lahan, bencana,  dan  aplikasi  lainnya  (Kawamuna et  al .,  2017).  Tabel  karakteristik  Citra  Landsat  8  dan Sentinel 2 dapat dilihat pada Tabel 1.
Gambar 1 . Peta Lokasi Penelitian
Tabel 1 . Karakteristik Citra Landsat 8 dan Sentinel 2
Band Landsat 8 Sentinel 2 Panjang Gelombang (µm) & Resolusi Spasial Aplikasi Panjang Gelombang (µm) & Resolusi Spasial Aplikasi 1 0,43-0,45 (30 m) Coastal Aerosol 0,443 (60 m) Coastal aerosol 2 0,45-0,51 (30 m) Blue 0,490 (10 m) Blue 3 0,53-0,59 (30 m) Green 0,560 (10 m) Green 4 0,64-0,67 (30 m) Red 0,665 (10 m) Red 5 0,85-0,88 (30 m) Near Infrared (NIR) 0,705 (20 m) Vegetation Red Edge 6 1,57-1,65 (30 m) Short Wave Infrared (SWIR) 1 0,740 (20 m) Vegetation Red Edge 7 2,11-2,29 (30 m) Short Wave Infrared (SWIR) 1 0,783 (20 m) Vegetation Red Edge 8 0,50-0,68 (15 m) Pachromatic 0,842 (10 m) NIR 8a - - 0,865 (20 m) Narrow NIR 9 0,43-0,45 (30 m) Cirrus 0,945 (60 m) Water Vapour 10 0,45-0,51 (100 m) TIRS 1 1,375 (60 m) SWIR – Cirrus 11 0,53-0,59 (100 m) TIRS 2 1,610 (20 m) SWIR 12 - - 2,190 (20 m) SWIR
Sumber: (Dharma et al ., 2022; Febrianto et al ., 2022; E. S. Putri et al ., 2021; Rauf et al ., 2018)
Analisis data perubahan kerapatan ekosistem mangrove pesisir Kota Semarang yang diambil pada  tahun  2013  hingga  2022,  menggunakan  citra  satelit  Landsat  8  dan  Sentinel  2.  Data  citra satelit  dapat  di download melalui website USGS https://earthexplorer.usgs.gov/ dan https://scihub.copernicus.eu/ serta  data  batas  wilayah  administrasi  dapat  di download melalui portal resmi Badan Informasi  Geospasial. Data  citra  Landsat  8 yang digunakan merupakan data rekaman  tanggal  1  Januari  hingga  31  Desember  2013  dan  data  citra  Sentinel  2  perekaman tanggal 1 Januari hingga 31 Desember 2022. Citra yang diambil merupakan citra dengan tutupan
awan  kurang  dari  10%.  Pengolahan  data  citra  dapat  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan seperti yang telah disajikan pada Gambar 2.
Penggabungan  kanal  atau  komposit  citra bertujuan  untuk  meningkatkan  informasi  yang diperoleh  dari  citra  satelit  sehingga  memperoleh  hasil  interpretasi  yang  lebih  akurat.  Landsat  8 menggunakan  kanal  564  dimana  merupakan  warna  yang  tidak  sebenarnya  ( false  color )  di permukaan  bumi  sehingga  memudahkan  mengidentifikasi  mangrove  (Sukojo  &  Arindi,  2019). Sedangkan Sentinel 2 menggunakan kanal 432 atau warna yang sebenarnya dipermukaan bumi ( natural  color ).  Koreksi  radiometrik  perlu  dilakukan  untuk  memperbaiki  ketidakakuratan  nilai reflektansi  pada  citra  satelit,  seperti  menghilangkan  efek  atmosfer,  penyesuaian  responsivitas sensor, serta menghilangkan noise yang dihasilkan oleh instrumen sensor satelit. Koreksi geometrik dilakukan  untuk  memperbaiki  ketidakakuratan  posisi  dan  bentuk  objek  yang  ditampilkan  pada citra  satelit,  seperti  perbaikan  distorsi  perspektif,  rotasi,  skala,  dan  pergeseran  citra  satelit.  Lalu cropping dan enhancement bertujuan untuk memotong bagian citra  sesuai dengan lokasi yang akan dianalisis, dan agar citra terlihat lebih tajam. Menurut (Dharma et al ., 2022)pemotongan citra perlu dilakukan karena untuk mengetahui Area of Interest (AOI). Digitasi on screen bertujuan untuk mengetahui bagian mana saja yang termasuk ekosistem mangrove  sekaligus  dapat  diketahui  luas  dari  ekosistem  magrove.  Setelah  itu  dilakukan pengecekan lapang yang bertujuan untuk memastikan keakuratan data yang diperoleh dari citra satelit, sehingga dapat dipastikan bahwa data dari citra satelit benar-benar merefleksikan kondisi di lapangan (Buana et al ., 2015). Lalu proses tumpangsusun bertujuan untuk memperoleh informasi yang  lebih  lengkap  dan  detail  tentang  kondisi  objek  di  permukaan  bumi  serta  untuk  memantau perubahan yang terjadi pada pesisir Kota Semarang dari waktu ke waktu.
Analisis Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  merupakan  salah  satu  alagoritma indeks vegetasi yang paling sering digunakan untuk mengetahui tingkat kehijauan vegetasi,  salah satunya  untuk  menghitung  kerapatan  ekosistem  mangrove.  NDVI  juga  dapat  menunjukkan parameter  vegetasi,  seperti  biomassa  daun  hijau,  wilayah  dedaunan  hijau,  sehingga  dapat diperkirakan  untuk  pembagian  vegetasi  (Setiawan et  al .,  2018).  NDVI  menggunakan  perbedaan reflektansi  antara  cahaya  merah  ( Red )  dan  inframerah  dekat  ( NIR )  untuk  mengukur  tingkat aktivitas fotosintesis dan kepadatan vegetasi. Cara kerja metode NDVI dimulai dengan tahap pre- prosesing  citra  satelit,  kemudian  kalkulasi  NDVI  dengan  persamaan  (NIR-RED)/(NIR+RED).  Terakhir yaitu tahap interpretasi hasil NDVI.
Hasil NDVI akan selalu berada pada rentang -1 hingga +1, dengan nilai negatif atau kurang dari nol menunjukkan objek non vegetasi, awan, dan air. Nilai positif dengan rentang 0,1 sampai 0,7  mewakili  vegetasi  dan  diatas  nilai  tersebut  menunjukkan  nilai  vegetasi  dengan  tingkat kesehatan yang  tinggi atau lebih baik (Marlina,  2022).  Landsat  8 menggunakan kanal 5 sebagai NIR ( Near Infrared ) dan kanal 4 sebagai Red , sedangkan Sentinel 2 menggunakan kanal 8 sebagai NIR  dan  kanal  4  sebagai Red .  Setelah  itu  dilakukan  klasifikasi  NDVI  degan  membagi  menjadi  5 kelas kerapatan, yaitu sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi.
Citra Landsat 8 dan Sentinel 2
Penggabungan kanal Koreksi Radiometrik, Geometrik , Cropping dan Enhancement Digitasi On Screen Analisis NDVI Tumpangsusun hasil digitasi dengan NDVI Pengecekan Lapangan Peta Kerapatan Ekosistem Mangrove

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  analisis  klasifikasi  pada  5  kelas  kerapatan,  diperoleh  hasil  sangat  rendah, rendah,  sedang,  tinggi,  dan  sangat  tinggi  (Tabel  2).  Dimana  pada  bagian  yang  sangat  rendah masih terdapat bagian non vegetasi, atau badan perairan. Distribusi spasial menunjukkan bahwa mangrove  terdistribusi  pada  pematang  tambak  (Susilo  &  Sanjoto,  2022),  garis  pantai,  serta terdistribusi  pada  sungai  seperti  pada  Kecamatan  Genuk  dan  Tugu.  Hasil  yang  diperoleh menunjukkan  bahwa  mangrove  di  pesisir  Kota  Semarang  mengalami  regenerasi  dan  degradasi ekosistem.
Hasil  analisis  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  kerapatan  ekosistem  mangrove  pada tahun  2013  seluas  412,889  Ha,  sedangkan  pada  tahun  2022  mengalami  penurunan  kerapatan yang cukup signifikan yaitu dengan luas kerapatan seluas 142,562 Ha. Berkurangya luas kerapatan ekosistem  mangrove  dipengaruhi  oleh  adanya  faktor  alam  seperti  erosi  pantai  dan  terjadinya badai  (Safitri et  al .,  2019),  serta  dipengaruhi  pula  oleh  faktor  manusia  seperti  pembukaan  lahan, pengalih fungsian lahan, maupun penebangan mangrove (Eddy et al ., 2016; Latifah et al ., 2018; Sejati et  al .,  2020).  Berdasarkan  penelitian  dari  (T.  Y.  Putri  &  Dewi,  2023),  pembangunan  jalan  tol tanggul  laut  Semarang-Demak  juga  menyebabkan  ekosistem  mangrove  harus  direlokasi  serta menimbulkan dampak negatif lainnya yang diluar perkiraan rancangan pemerintah.
Hasil  klasifikasi  NDVI  atau  pembagian  kelas  kerapatan  mangrove  di  pesisir  Kota  Semarang berada pada selang -1 sampai dengan 1. Menurut Pratama & Isdianto (2017), jika nilai NDVI yang diperoleh  semakin  tinggi  maka  vegetasi  pada  wilayah  tersebut  semakin  rapat.  Kemudian diperoleh klasifikasi kerapatan dari kelas sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi pada tahun 2013 (Gambar 3) dan tahun 2022 (Gambar 4).
Tabel 2 . Klasifikasi Kelas Kerapatan Mangrove Tahun 2013 dan 2022
Kelas Kerapatan Kerapatan 2013 (Ha) Kerapatan 2022 (Ha) Perubahan (Ha) Sangat Rendah 9.565 (2,32%) 0.01 (0%) (-) 9.555 Rendah 68.959 (16,70%) 5.447 (3,82%) (-) 63.512 Sedang 127.785 (30,95%) 32.585 (22,86%) (-) 95.200 Tinggi 110.861 (26,85%) 42.295 (29,67%) (-) 68.566 Sangat Tinggi 95.718 (23,18%) 62.225 (43,65%) (-) 33.494

## Gambar 4 . Peta Kerapatan Mangrove Tahun 2022
Kerapatan  ekosistem  mangrove  di  Kota  Semarang  tahun  2013  hingga  2022  mengalami perubahan yang cukup signifikan. Tahun 2013 dengan kelas kerapatan sangat rendah yaitu seluas 9,565  Ha,  kerapatan  rendah  seluas  68,959  Ha,  kerapatan  sedang  seluas  127,785  Ha,  kerapatan tinggi seluas 110,861 Ha, serta kerapatan sangat tinggi seluas 95,718 Ha. Sedangkan tahun 2022, dimana  ekosistem  mangrove  mengalami  penurunan  kerapatan  dari  tahun  2013  dengan kerapatan  sangat  rendah  seluas  0,01  Ha.  Kerapatan  rendah  seluas  5,447  Ha,  kerapatan  sedang seluas 32,585 Ha, kerapatan tinggi seluas 42,295 ha, serta kerapatan sangat tinggi seluas 62,225 Ha.
Kategori kerapatan tinggi dan sangat tinggi dengan interval waktu dari tahun 2013 hingga 2022 mengalami peningkatan, dikarenakan mangrove mengalami pertumbuhan menjadi semakin tinggi dan lebat (Febrianto et al ., 2022). Mangrove yang ditanam pada tahun 2013 akan tumbuh menjadi kepadatan tinggi dan sangat tinggi pada tahun 2022. Selain itu kegiatan reboisasi serta rehabilitasi juga aktif dilakukan oleh beberapa pihak di wilayah pesisir Kota Semarang. Menurut Rini &  Rahmah  (2019),  penanaman  mangrove  di  pesisir  Semarang  masih  sering  dilakukan  karena mengingat  pesisir  Semarang  merupakan  daerah  rawan  terjadinya  erosi  serta  untuk  mengurangi dampak bencana di pesisir.
Penelitian ini menggunakan dua citra yang berbeda yaitu citra Landsat 8 dan citra Sentinel 2 yang  mana  memiliki  resolusi  spasial  yang  berbeda  pula.  Melalui  hasil  yang  diperoleh  setelah dilakukan  pengolahan  data,  citra  Sentinel  2  dapat  lebih  detail  dalam  menampilkan  objek dipermukaan bumi khususnya vegetasi mangrove. Sehingga pada  saat  dilakukan proses digitasi, vegetasi mangrove terlihat lebih jelas dibandingkan dengan Landsat 8. Hal ini memengaruhi hasil dari  nilai  kerapatan  atau  NDVI  ekosistem  mangrove,  karena  setiap  citra  memiliki  nilai  kerapatan masing-masing.  Resolusi  yang  semakin  kecil  menghasilkan  kualitas  gambar  yang  lebih  baik  dan lebih teliti dibandingkan resolusi yang besar (Rafsenja et al ., 2020). Dapat disimpulkan pula bahwa citra  Sentinel  memiliki  kemampuan  lebih  baik  untuk  mengidentifikasi  suatu  obyek  di  permukaan bumi karena memiliki bias dan eror yang relatif lebih rendah dibandingkan dengan citra Landsat (Philiani et al ., 2016).

## KESIMPULAN
Kerapatan ekosistem mangrove dipesisir Kota Semarang pada tahun 2013 adalah 412,889 Ha dan tahun 2022 adalah 142,562 Ha, dengan total pengurangan luas kerapatan seluas 270,327 Ha
(65,5%).  Nilai  indeks  klasifikasi  NDVI  ekosistem  mangrove  Kota  Semarang  dari  kerapatan  sangat rendah  hingga  sangat  tinggi  mengalami  penurunan.  Kerapatan  sangat  rendah  mengalami penurunan seluas 9,55 Ha, rendah seluas 63,51 Ha, sedang seluas 95,2 Ha, tinggi seluas 68,57 Ha, dan sangat tinggi seluas 33,49 Ha. Berkurangnya luas kerapatan ekosistem mangrove dipengaruhi oleh faktor alam seperti erosi serta faktor manusia akibat pembukaan lahan. Citra yang lebih baik untuk mengidentifikasi suatu obyek di permukaan bumi dengan detail dan kualitas gambar yang lebih baik serta memiliki bias dan eror yang lebih rendah adalah citra Sentinel 2.

## DAFTAR PUSTAKA
Buana,  Y.,  Sugiyanta,  I.G.,  &  Zulkarnain.  (2015).  Perubahan  Luas  Mangrove  Tahun  1994-2014  di Kecamatan Padang Cermin. Jurnal Penelitian Geografi , 3(1), 1 – 14.
Dharma,  F.,  Aulia,  A.,  Shubhan,  F.,  &  Ridwana,  R.  (2022).  Pemanfaatan  Citra  Sentinel-2  dengan Metode  NDVI  untuk  Perubahan  Kerapatan  Vegetasi  Mangrove  di  Kabupaten  Indramayu. Pendidikan Geografi Undiksha , 10(2), 155 – 165. doi: 10.23887/jjpg.v10i2.42645
Eddy, S., Rasyid Ridho, M., Iskandar, I., & Mulyana, A. (2016). Community-Based Mangrove Forests Conservation for Sustainable Fisheries. Jurnal Silvikultur Tropika , 07(3), 42 – 47.
Febrianto, S.,  Syafina, H.A., Latifah, N., &  Muskananfola, M.R. (2022). Dinamika Perubahan Luasan dan  Kerapatan  Ekosistem  Mangrove  Di  Kawasan  Taman  Nasional  Sembilang  Menggunakan Citra Satelit Landsat 8. Jurnal Kelautan Tropis , 25, 369 – 377. doi: doi: 10.14710/jkt.v25i3.14909
Handayani,  S.,  Adrianto,  L.,  Bengen,  D.G.,  Nurjaya,  I.W.,  &  Wardiatno,  Y.  (2020).  Pemetaan  Jasa Ekosistem  Mangrove  pada  Wilayah  Rehabilitasi  di  Pesisir  Sayung,  Kabupaten  Demak. Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia , 25(4), 574 – 583. doi: 10.18343/jipi.25.4.574
Irawan, S., & Sirait, J. (2017). Perubahan Kerapatan Vegetasi Menggunakan Citra Landsat 8 di Kota Batam Berbasis Web. Jurnal Kelautan , 10(2), 174 – 184.
Kawamuna,  A.,  Suprayogi,  A.,  &  Wijaya,  A.P.  (2017).  Analisis  Kesehatan  Hutan  Mangrove Berdasarkan  Metode  Klasifikasi  NDVI  pada  Citra  Sentinel-2  (Studi  Kasus:  Teluk  Pangpang Kabaupaten Banyuwangi). Jurnal Geodesi Undip , 6(1), 277 – 284.
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, 97 – 102. doi: 10.14710/jkt.v21i2. 2977 Marlina,  D.  (2022).  Klasifikasi  Tutupan  Lahan  pada  Citra  Sentinel-2  Kabupaten  Kuningan  dengan NDVI dan Algoritme Random Forest. STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi) , 7(1), 41 – 49.
Philiani,  I.,  Saputra,  L.,  Harvianto,  L.,  &  Muzaki,  A.A.  (2016).  Pemetaan  Vegetasi  Hutan  Mangrove Menggunakan  Metode  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  di  Desa  Arakan, Minahasa  Selatan,  Sulawesi  Utara. Surya  Octagon  Interdisciplinary  Journal  of  Sscience  & Technology , 1(2), 211 – 222.
Pratama,  L.  W.,  &  Isdianto,  A.  (2017).  Pemetaan  Kerapatan  Hutan  Mangrove  di  Segara  Anakan, Cilacap,  Jawa  Tengah  Menggunakan  Citra  Landsat  8  di  Lembaga  Penerbangan  dan Antariksa Nasional (LAPAN), Jakarta. Jurnal Floratek , 12(1), 57 – 61.
Purwanto,  A.  (2015).  Pemanfaatan  Citra  Landsat  8  untuk  Identifikasi  Normalized  Difference vegetation Index (NDVI) di Kecamatan Silat Hilir Kabupaten Kapuas Hulu. Jurnal Edukasi , 13(1),
27 – 36.
Putri, E.S., Widiasari, A., Karim, R.A., Somantri, L., & Ridwana, R. (2021). Pemanfaatan Citra Sentinel-2 untuk  Analisis Kerapatan vegetasi Wilayah Gunung Manglayang. Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha , 9( 2), 133 – 143. doi: 10.23887/jjpg.v9i2.35357
Putri,  T.Y.,  &  Dewi,  F.L.  (2023).  Peninjauan  Kembali  terkait  Efektifikas  Relokasi  Mangrove  dalam Rangka  Pembangunan  Jalan  Tol  Demak-Semarang. Jurnal  Pendidikan  Dan  Konseling ,  5(1), 4231 – 4240.
Rafsenja, U., Muh, L., Jaya, G., & Rahim, S. (2020). Analisis Perbandingan Citra Landsat 8 dan Citra Sentinel 2-A untuk Mengidentifikasi Sebaran Mangrove. Jurnal Geografi Aplikasi Dan Teknologi , 4(1), 63 – 70.
Rauf, S., Aboe, A.F., & Mangiri, I. (2018). Analisis Tata Guna Lahan di Kabupaten Soppeng Berbasis
GIS Menggunakan Citra Sentinel 2. Repositori Universitas Hasanuddin p.1 – 12.
Rini,  E.I.H.A.N.,  &  Rahmah,  Y.  (2019).  Penanaman  Pohon  Mangrove  di  Desa  Mangunharjo  Tugu Semarang Sebagai bentuk Kepedulian Lingkungan. Jurnal Harmoni , 3(2), 1 – 5.
Safitri, F., Suryanti, & Febrianto, S. (2019). Analisis Perubahan Garis Pantai Akibat Erosi di Pesisir Kota Semarang  (  Coastline  Change  Analysis  due  to  Erosion  in  Coastal  of  Semarang  City  ). Jurnal Ilmiah Geomatika , 25(1), 37 – 46.
Sejati, A.W., Buchori, I., Kurniawati, S., Brana, Y.C., &  Fariha, T. I. (2020). Quantifying the Impact of Industrialization  on  Blue  Carbon  Storage  in  the  Coastal  Area  of  Metropolitan  Semarang  , Indonesia. Applied Geography , 124, 1 – 13. doi: 10.1016/j.apgeog.2020.102319 Setiawan,  A.,  Akhbar,  &  Arianingsih,  I.  (2018).  Analisis  vegetasi  Mangrove  Menggunakan  (NDVI) pada  Ekosistem  MAangrove  di  Kecamatan  Balinggi  Kabupaten  parigi  Moutong. Jurnal ForestSains , 15 (2), 82 – 90.
Sukojo,  B.M.,  &  Arindi,  Y.N.  (2019).  Analisa  Perubahan  Kerapatan  Mangrove  Berdasarkan  Nilai Normalized  Difference  Vegetation  Index  Menggunakan  Citra  Landsat  8  (Studi  Kasus:  Pesisir Utara Surabaya). Jurnal Geoid , 14(2), 1 – 5.
Sunaryo, S., Ambariyanto, A., Sugianto, D.N., & Helmi, M. (2018). Risk Analysis of Coastal Disaster of Semarang City, Indonesia. E3S Web of Conference (ICENIS 2017) , 31, 1 – 5. doi: 10.1051/e3sconf/
20183112009
Susilo, B.A., & Sanjoto, T.B. (2022). Analisis Spasial Kerapatan Tajuk Mangrove Kota Semarang tahun 2021  Menggunakan  Indeks  Vegetasi  MRE-SR  pada  Citra  Sentinel  2A. Geo  Image  (Spatial- Ecological-Regional) , 11(1), 1 – 13.