ISSN Cetak         : 2087-9423
ISSN Elektronik : 2620-309X

## STUDI KERAPATAN DAN PERUBAHAN TUTUPAN MANGROVE MENGGUNAKAN CITRA SATELIT DI PULAU SEBATIK KALIMANTAN UTARA

## STUDY OF DENSITY AND CHANGE OF MANGROVE COVER USING SATELLITE IMAGERY IN SEBATIK ISLAND NORTH BORNEO
Hendrawan 1* , Jonson L. Gaol 2 , dan Setyo Budi Susilo 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan Pascasarjana, FPIK-IPB, Bogor
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor *E-mail: hendrawan_27@ymail.com

## ABSTRACT
Mangrove forest is a susceptive ecosystem which needs continuous monitoring to detect various threats such as human activities and natural disasters. Remote sensing and geographical information system (GIS) are very effective tools to be used in monitoring mangrove ecosystem due to they can reach large areas and periodically. Application of remote sensing technology to monitor mangrove ecosystem in Sebatik Island had never been conducted before. This research is important to be carried out to reveal changes in condition of mangrove forest in Sebatik Island. Aims of this research were analyzing the correlation  between  Normalized  Different  Vegetation  Index  (NDVI)  values  and  its  canopy  cover percentages, calculated the accuracy of land cover classification with different spatial resolution, and measuring the changes of mangrove covers from 2005 to 2016. Land cover classification in this research used supervised classification with Maximum Likelihood algorithm. The NDVI was used as mangrove density indicator and vegetation condition. Field data measurement was taken to count canopy cover. The accuracy of Landsat images classification was about 83% and the SPOT 6 images around of 90%. Mangrove forest in Sebatik Island had increased from 2005 to 2016 as high as 31.27%. The correlation between  NDVI  and  canopy  percent  cover  were  categorized  as  high  with  their  coeficient  correlation r=0.82 (Landsat 8) and 0.85 (SPOT 6).
Keyword : density, landsat, mangrove, NDVI, SPOT 6, Sebatik Island

## ABSTRAK
Hutan mangrove merupakan ekosistem yang rentan sehingga membutuhkan pemantauan terus menerus untuk mendeteksi berbagai ancaman seperti aktivitas manusia dan bencana alam. Pengindraan jauh dan sistem  informasi  geografis  (SIG)  merupakan  alat  yang  sangat  efektif  untuk  digunakan  dalam pemantauan ekosistem mangrove karena dapat menjangkau daerah yang luas dan dapat dilakukan sekala berkala. Penerapan teknologi pengindraan jauh untuk memantau ekosistem mangrove di Pulau Sebatik belum pernah dilakukan sebelumnya. Penelitian ini penting untuk mengetahui perubahan kondisi hutan mangrove  di  Pulau  Sebatik.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis  korelasi  antara  nilai Normalized Different Vegetation Index (NDVI) dan persentase tutupan kanopi mangrove, menghitung akurasi klasifikasi tutupan lahan dengan resolusi spasial yang berbeda, dan mengukur perubahan sebaran mangrove dari tahun 2005 sampai 2016. Klasifikasi tutupan lahan dalam penelitian ini menggunakan klasifikasi  terbimbing  dengan  algoritma Maximum  Likelihood .  NDVI  digunakan  sebagai  indikator kerapatan  tutupan  mangrove.  Pengukuran  data  lapangan  diambil  untuk  menghitung  tutupan  kanopi. Penilaian akurasi klasifikasi citra Landsat sekitar 83% dan citra SPOT 6 sekitar 90%. Mangrove di Pulau Sebatik mengalami peningkatan dari tahun 2005 sampai 2016 sebesar 31,27%. Korelasi antara NDVI dan tutupan kanopi dikategorikan tinggi dengan koefisien korelasi r = 0,82 (Landsat 8) dan 0,85 (SPOT 6).
Kata Kunci : kerapatan, landsat, mangrove, NDVI, SPOT 6, Pulau Sebatik

## I. PENDAHULUAN
Mangrove  merupakan  jenis  pohon kayu  yang  tumbuh  di  wilayah  pesisir  antara darat  dan  laut  yang  hanya  ada  pada  daerah tropis  dan  sub-tropis  (Barati et  al .,  2011). Sebagai suatu ekosistem khas wilayah pesisir, ekosistem mangrove memiliki banyak fungsi dan  manfaat  dalam  menunjang  keber- langsungan  ekosistem  lain  yang  terkait  di- dalamnya. Hutan mangrove berperan penting dalam menstabilkan garis pantai dan membantu mengurangi dampak bencana alam seperti tsunami dan angin topan (Nurdin et al ., 2015).  Hutan  mangrove  sebagai  penyerap karbon  dan  dapat  menghasilkan  bahan organik  penyuplai  makanan  bagi  organisme melalui  dekomposisi  serasah  (Giesen et  al ., 2007;  Setiawan,  2013).  Senyawa  aktif  pada mangrove  dapat  digunakan  sebagai  bahan antibakteri (Sahoo et al ., 2012; Hendrawan et al ., 2015). Meskipun memiliki banyak fungsi dan  manfaat,  ekosistem  mangrove  sangat rentan  terhadap  gangguan  baik  secara  alami maupun  antropogenik.  Oleh  karena  itu  di- perlukan  suatu  metode  dan  teknologi  yang tepat dalam melakukan pemantauan terhadap ekosistem mangrove.
Wilayah pesisir Pulau Sebatik Kabupaten  Nunukan  merupakan  salah  satu wilayah  yang memiliki ekosistem  mangrove. Keberadaan  penduduk  di  wilayah  ini, menyebabkan  interaksi  antara  penduduk dengan  ekosistem  mangrove  diantaranya: pemanfaatan  kayu  untuk  bahan  bangunan, konversi  lahan  untuk  area  pelabuhan  dan konversi  lahan  menjadi  tambak  (Ardiansyah et al ., 2012). Mangrove merupakan ekosistem yang  rentan  sehingga  memerlukan  pe- mantauan  yang  terus  menerus  untuk  men- deteksi  berbagai  ancaman  seperti  kegiatan manusia  dan  bencana  alam.  Pemantauan mangrove diperlukan untuk mengukur tingkat pertumbuhan dan mengidentifikasi area yang memerlukan  perbaikan  (Monsef  and  Smith, 2017).  Penggunaan  teknologi  penginderaan jauh untuk memantau ekosistem mangrove di
Pulau  Sebatik  belum  pernah  dilakukan sebelumnya.
Penggunaan  teknologi  penginderaan jauh  merupakan  salah  satu  metode  yang banyak  digunakan  untuk  memetakan  dan mengetahui kondisi suatu wilayah mengguna- kan metode klasifikasi. Klasifikasi dirancang untuk menurunkan informasi tematik dengan cara mengelompokkan fenomena berdasarkan kriteria. Informasi tematik dari hasil klasifikasi  citra  perlu  dinilai  akurasi  isi informasinya sehingga diperlukan uji akurasi untuk menentukan apakah data tersebut dapat digunakan  atau  tidak  (Danoedoro,  2012). Salah  satu  yang  mempengaruhi  akurasi  dari hasil  klasifikasi  adalah  resolusi  spasial  citra yang  digunakan.  Citra  beresolusi  spasial tinggi  berdampak  pada  peningkatan overall akurasi  dalam  mengkaji  klasifikasi  tutupan lahan  (Akar et  al .,  2016).  Hal  tersebut dibuktikan oleh penelitian Chen et al. (2014) menyatakan bahwa metode klasifikasi maximum likelihood pada citra satelit dengan resolusi  spasial  30  m  memperoleh overall akurasi  sebesar  63,1%,  Chima et  al .  (2017) yang  menggunakan  citra  SPOT  5  dengan resolusi  10  m  memperoleh overall akurasi 86%  dan  Song  dan  Qigang,  (2016)  yang menggunakan citra SPOT 6 dengan resolusi 6 m memperoleh overall akurasi 77,85%.
Penginderaan jauh merupakan sumber data  penting  untuk  memperkirakan  tutupan vegetasi pada wilayah yang luas (Barati et al ., 2011). Penginderaan jauh dapat dimanfaatkan dalam  pemantauan  vegetasi  mangrove  yang didasarkan  atas  dua  sifat  penting  yaitu mangrove  mempunyai  zat  hijau  daun (klorofil)  dan  mangrove  tumbuh  di  daerah pesisir (Waas dan Nababan, 2010). Sifat optik klorofil sangat khas yaitu bahwa klorofil me- nyerap  spektrum  sinar  merah  dan  me- mantulkan  kuat  spektrum  infra  merah  dekat (Pranata et  al .,  2016).  Identifikasi  kerapatan vegetasi  dapat  dilakukan  dengan  cara interpretasi  citra secara  digital menggunakan indeks  vegetasi.  Indeks  vegetasi  merupakan salah  satu  parameter  yang  digunakan  untuk
menganalisa  keadaan  vegetasi  dengan  cara mengukur  tingkat  kehijauan  ( greenness ) kanopi  vegetasi,  sifat  komposit  dari  klorofil daun, luas daun, struktur dan tutupan kanopi vegetasi di suatu wilayah (Huete et al ., 2011). Indeks  vegetasi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah Normalized  Difference Vegetation Index (NDVI).
Tujuan penelitian adalah untuk menganalisis  hubungan  nilai  NDVI  dengan nilai  tutupan  kanopi  mangrove  di  Pulau Sebatik,  menganalisis  akurasi  klasifikasi tutupan  lahan  dari  sensor  satelit  dengan  re- solusi spasial yang berbeda, dan menganalisis spasial  dan  temporal  perubahan  luas  tutupan mangrove.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di  Pulau Sebatik Kabupaten Nunukan
Provinsi Kalimantan  Utara.  Lokasi  tersebut  dipilih karena  wilayah  ini  memiliki  jenis  mangrove yang cukup beragam (Ardiansyah et al ., 2012)
selain  itu  Pulau  Sebatik  memiliki  letak geografis  yang  strategis  karena  berbatasan langsung  dengan  negara  Malaysia.  Pe- ngumpulan data lapangan ( in situ ) dilaksana- kan  pada  bulan  Desember  2016.  Penentuan stasiun  pengamatan  lapangan  menggunakan metode  sampling  acak  sederhana  ( Simple Random Sampling ) dengan membuat 30 titik plot pada citra NDVI yang sudah diklasifikasi. Titik  plot  ditentukan  berdasarkan  kriteria persentase  tutupan  kanopi  mangrove  dan berdasarkan  informasi  masyarakat  setempat dengan  mempertimbangan  kondisi  ling- kungan.  Peta  lokasi  penelitian  dapat  dilihat pada Gambar 1.

## 2.2. Data
Penelitian  ini menggunakan  beberapa citra  satelit,  yang  terdiri  dari  Landsat  5  TM dan citra Landsat 8 OLI serta citra SPOT 6 dan data  lapangan  ( in  situ ).  Citra  satelit  diunduh dari  laman USGS science  for  a  changing world (https://earthexplorer.usgs.gov/) dan citra  SPOT  6  yang  didapatkan  dari  stasiun Bumi  LAPAN  Kota  Pare-Pare.  Data  satelit penginderaan jauh disajikan pada Table 1.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian.
Tabel 1. Data satelit pengindraan jauh.
Satelit Resolusi Spasial Path dan Row Akuisisi Landsat 5 TM 30 m 117 dan 57 28 May 2005 Landsat 8 OLI 30 m 117 dan 57 15 September 2016 SPOT 6 6 m 302 dan 341 6 Juni 2016
Tabel 2. Kriteria kondisi hutan mangrove.
Kriteria Penutupan (%) Kerapatan (∑pohon/ha) Baik Lebat > 75 % >1500 Sedang 50 – 75 % 1000-1500 Rusak Jarang < 50 % <1000
Pengambilan data lapangan dilakukan pada  bulan  Desember  2016.  Data  lapangan yang diperlukan dibagi menjadi 2 jenis yaitu, data untuk uji akurasi klasifikasi citra berupa titik  koordinat  dan  data  mangrove.  Data mangrove  meliputi  jenis  mangrove,  merujuk pada buku Panduan Pengenalan Mangrove di Indonesia (Noor et al ., 2012) dan data presen tutupan  kanopi  mangrove  (LIPI,  2014). Pengambilan sampel persen tutupan mangrove  dilakukan  dengan  membuat  plot transek.  Ukuran  plot  disesuaikan  dengan resolusi  spasial  citra  satelit  yang  digunakan yaitu, 30 x 30 m untuk citra Landsat dan 6 x 6 m untuk citra SPOT 6.
Persentase  tutupan  kanopi  mangrove diukur dengan menggunakan metode hemisperichal  photography .  Metode  ini menggunakan  kamera  dengan  lensa wide angle dengan  sudut  pandang  170 o pada  satu titik  pengambilan  foto  (Korhonen et  al ., 2006).  Foto  hasil  pemotretan  dianalisis menggunakan  perangkat  lunak ImageJ . Analisis  ini  bertujuan  untuk  memisahkan piksel  langit  dan  tutupan  kanopi  mangrove, sehingga  persentase  jumlah  piksel  tutupan kanopi  mangrove  dapat  dihitung  dalam analisis gambar biner (Chianucci et al ., 2014). Foto  hasil  pengukuran  lapangan  kemudian diubah menjadi format 8 bit sehingga format nilainya  menjadi  0  sampai  255.  Foto  yang sudah diubah menjadi format 8 bit kemudian dipisahkan  antara  tutupan  kanopi  dan  langit menggunakan tools threshold pada perangkat
lunak ImageJ . Nilai 0 berupakan piksel langit dan  nilai  255  merupakan  piksel  tutupan kanopi  mengrove,  persentase  tutupan  kanopi dihitung menggunakan rumus (LIPI, 2014):
% Tutupan Mangrove = P225/ ΣP x 100%  ....................................... (1)
Keterangan: P255 adalah jumlah piksel yang bernilai  255,  dan  ΣP  adalah  jumlah  seluruh piksel.
Hasil  analisis  persentase  tutupan kanopi  mangrove  digunakan  untuk  meng- gambarkan status kondisi hutan mangrove di Pulau Sebatik berdasarkan Keputusan mentri Lingkungan  Hidup  No.  201  Tahun  2004. Kriteria  kondisi  hutan  mangrove  disajikan pada Table 2.

## 2.3. Pengolahan Citra
Sebelum  citra  dilakukan  pengolahan, terlebih  dahulu  dilakukan preprocessing. Preprocessing citra dilakukan bertujuan untuk meningkatkan  kualitas  data  citra. Prepro- cessing citra  yang  dilakukan  pada  penelitian ini yaitu koreksi atmosferik. Setelah dilakukan  proses preprocessing kemudian dilakukan pengolahan citra. Pengolahan citra terdiri  dari  (1)  komposit  citra,  (2)  klasifikasi citra, dan (3) transformasi NDVI.

## 2.3.1. Koreksi Atmosferik
Koreksi  atmosferik  menggunakan metode dark pixel correction. Prinsip metode
ini  adalah  memperbaiki  nilai  radiometrik ( picel  value )  pada  citra  akibat  gangguan radiometrik.  Obyek  berawan  gelap  seharus- nya  memiliki  nilai  piksel  0,  apabila  obyek tersebut  tidak  berniali  0  maka  nilai  tersebut adalah bias ( Ardiansyah, 2015).

## 2.3.2.   Komposit Citra
Penyusunan komposit citra diperlukan untuk mempermudah intrepretasi citra inderaja. Susunan komposit warna dari kanal citra  penginderaan  jauh  minimal  terdapat kanal  Inframerah  dekat  untuk  mempertajam penampakan  unsur  vegetasi.  Komposit  citra satelit  dilakukan  pada  citra  Landsat  5  RGB 453  tahun  2005,  citra  Landsat  8  RGB  564 tahun  2016  dan  citra  SPOT  6  RGB  432. Komposit tersebut merupakan komposit false color untuk  visualisasi  vegetasi.  Vegetasi mangrove  berwarna  merah  kecoklatan  yang sangat kontras dengan objek lain disekitarnya (LAPAN, 2015). Karakteristik obyek vegetasi dapat  dikenali  berdasarkan  unsur-unsur interpretasi  seperti  warna,  bentuk,  ukuran, pola,  tekstur,  bayangan,  letak  dan  asosiasi kenampakan  obyek  (Sampurno  dan  Thoriq, 2016).

## 2.3.2. Klasifikasi Citra
Klasifikasi  citra  merupakan  suatu proses penyusunan, pengurutan, atau pengelompokan suatu  piksel  dalam beberapa kelas berdasarkan suatu kriteria atau kategori obyek.  Setiap  piksel  yang  terdapat  dalam setiap  kelas  diasumsikan  memiliki  karak- teristik  yang  homogen  (Prahasta,  2008). Tujuan  proses  klasifikasi  adalah  untuk mengekstrak pola-pola spektral yang terdapat didalam citra.
Klasifikasi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  klasifikasi  terbimbing ( supervised  classification )  dengan  metode klasifikasi maximum  likelihood .  Metode klasifikasi maximum likelihood adalah metode yang  paling  populer  dalam  klasifikasi  data citra  penginderaan  jauh  (Jia et  al .,  2011). Pengkelas  kemiripan  maksimum  ( maximum likelihood )  mengevaluasi  secara  kuantitatif
varian  maupun  korelasi  pola  tanggapan kategori  spektral  ketika  mengklasifikasi piksel yang tidak dikenal (Prahasta, 2008).

## 2.3.3. Indeks Vegetasi NDVI
Indeks  vegetasi  digunakan  untuk memperoleh  informasi  mengenai  kerapatan, biomassa,  dan  tingkat  kehijauan  vegetasi. Nilai indeks vegetasi NDVI dihitung sebagai rasio  antara  band  NIR  ( Near  Infrared Radiation )  dengan  band  merah  ( red )  pada spektrum  gelombang  elektromagnetik  (Waas dan  Nababan,  2010).  Persamaan  indeks vegetasi  NDVI mengikuti persamaan (Rouse et al ., 1974) sebagai berikut:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅−𝑟𝑒𝑑) (𝑁𝐼𝑅+𝑟𝑒𝑑) ......................................... (1)
NDVI  akan  menghasilkan  citra  baru dengan  rentang  nilai  -1  hingga  +1.  Vegetasi ditandai  dengan  nilai  NDVI  yang  tinggi. Sebaliknya,  badan  air  diwakili  dengan  nilai NDVI negatif karena penyerapan elektromagnetik  oleh  air  (Pujiono et  al ., 2013). Indeks vegetasi untuk tumbuhan hijau secara  umum  nilainya  sekitar  0,1  sampai dengan  0,7  (Prahasta,  2008).  Citra  hasil transformasi  NDVI  kemudian  dikelaskan menjadi 5 kelas yaitu badan air, non vegetasi, vegetasi jarang, vegetasi sedang, dan vegetasi lebat.

## 2.4. Uji Akurasi Klasifikasi Tutupan Lahan
Akurasi  merupakan  perbandingan antara data hasil klasifikasi dengan kondisi di lapangan.  Uji  akurasi  pada  penelitian  ini menggunakan  sebuah  matrik  kesalahan  atau lebih  dikenal  dengan Confusion  Matriks (Congalton  dan  Green,  2009). Persentase ketelitian suatu kelas diperoleh dari perbandingan  jumlah  piksel  yang  benar masuk  pada training  area dengan  jumlah piksel pada training area suatu kelas. Hasil uji akurasi  pada  matrix  kesalahan  berupa perhitungan overall accuracy (OA) , produser accuracy (PA) ,  user  accuracy (UA)  dan kappa coefisien .
2.5. Analisis Hubungan antara NDVI dan Persentase Tutupan Kanopi Analisis  korelasi  dimaksudkan  untuk mengetahui  derajat  kerapatan  hubungan antara variabel X yang berisi data persentase tutupan kanopi mangrove di lapangan dengan variabel  Y  yang  berisi  data  nilai  indeks vegatasi NDVI.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  di  Pulau  Sebatik ditemukan  12  jenis  mangrove  sejati  yaitu: Acrostichum  speciosum,  Avicennia  alba, Avicennia  marina,  Bruguiera  perviflora, Ceriops decandra, Ceriops tagal, Lumnitzera littorea, Nypa fruticans, Rhizophora muncronata,  Rhizophora  stylosa,  Sonneratia alba, dan Xylocarpus granatum .
Mangrove  dominan  yang  ditemukan pada lokasi penelitian adalah jenis Sonneratia
alba pada seaward zone kemudian Rhizophora  muncronata dan Rhizophora stylosa pada mid  zone dan Nypa  fruticans pada landward  zone .  Hasil  tersebut  lebih sedikit dari yang ditemukan Ardiansyah et al.
(2012)  secara  keseluruhan  ditemukan  19 spesies  mangrove  di  kawasan  pesisir  Pulau Sebatik.
Hasil  pengukuran  persentase  tutupan kanopi  mangrove  diperoleh  rata-rata  persen dari  kriteria  tutupan  kanopi  jarang,  sedang, dan  lebat.  Hasil  tersebut  mengacu  pada Keputusan Menteri Lingkungan Hidup No.201  Tahun  2004.  Rata-rata  persentase tutupan  kanopi  mangrove  di  Pulau  Sebatik disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Rata-rata persentase tutupan kanopi mangrove. Kriteria Plot Citra Landsat 8 (%) Plot Citra SPOT 6 (%) Jarang 38.37 44.45 Sedang 63.56 59.16 Lebat 77.92 79.62

## 3.1. Klasifikasi Citra
Hasil  klasifikasi  citra  multispektral adalah  peta  tematik  tutupan  lahan  di  Pulau Sebatik.
Gambar 2. Peta klasifikasi tutupan lahan Pulau Sebatik Citra Landsat (a) Tahun 2005 (b) Tahun 2016 (c) Citra SPOT 6 Tahun 2016.
Citra  Landsat  8  dan  citra  SPOT  6 dikelaskan  menjadi  8  kelas  yaitu,  mangrove, laut,  pasir,  pemukiman,  kebun,  vegetasi, sawah dan tambak. Sedangkan citra Landsat 5 dikelaskan  menjadi  7  kelas  karena  tidak adanya  kelas  pasir  pada  citra  tersebut.  Kelas citra  Landsat  5  yaitu,  mangrove,  laut, pemukiman,  kebun,  vegetasi,  sawah  dan tambak.  Mangrove  membentang  di  bagian selatan Pulau Sebatik. Peta klasifikasi tutupan lahan disajikan pada Gambar 2.

## 3.2. Akurasi Klasifikasi Citra
Akurasi  klasifikasi  tutupan  lahan  di daerah  penelitian  diperoleh overall akurasi pada  citra  Landsat  8  sebesar  83  %  dengan kappa  coefisien sebesar  0,75  dan overall akurasi  citra  SPOT  6  sebesar  90  %  dengan kappa  coefisien sebesar  0,89 . Selain overall akurasi dan kappa coefisien dihitung juga user dan produser akurasi  hasil  klasifikasi  pada kelas  mangrove. User akurasi  dan produser akurasi  pada  citra  Landsat  8  masing-masing
96,30% dan 86%, sedangkan pada citra SPOT 6 user akurasi  dan produser akurasi  lebih tinggi  masing-masing  sebesar  96,67%  dan 96%.  Perbedaan  resolusi  spasial  pada  kedua citra mengakibatkan hasil uji akurasi dari citra SPOT  6  lebih  tinggi  dibandingkan  citra Landsat  8. Overall akurasi  lebih  besar  dari 70%  artinya  akurasi  dari  suatu  klasifikasi dapat diterima (Purwadhi, 2001). Uji akurasi hanya dilakukan pada citra Landsat 8 dan citra SPOT 6 karena tanggal akuisisi citra tersebut berdekatan  dengan  waktu  pengambilan  data lapangan.

## 3.3. Transformasi Citra
Rentang nilai NDVI adalah -1 sampai +1, dari rentang nilai tersebut awalnya dibagi menjadi  3  kelas.  Pembagian  kelas  untuk menentukan  batas  antara  badan  air,  non vegetasi,  dan  vegetasi.  Batas  tersebut dihasilkan  dengan  membandingkan  hasil klasifikasi NDVI dengan citra komposit RGB true color dari setiap citra.
Gambar 3. Peta klasifikasi NDVI Pulau Sebatik citra Landsat (a) Tahun 2005 (b) Tahun 2016 (c) citra SPOT 6 Tahun 2016.
Tabel 3. Rentang nilai NDVI di Pulau Sebatik.
Kriteria Rentang nilai NDVI Citra Landsat Citra SPOT 6 Badan air -1 – 0 -1 – 0 Non vegetasi 0 – 0,37 0 – 0,37 Vegetasi jarang 0,37 – 0,61 0,37 – 0,71 Vegetasi sedang 0,61 – 0,76 0,71 – 0,80 Vegetasi lebat 0,76 – 1 0,80 – 1
Kelas  vegetasi  kemudian  dikelaskan kembali  berdasarkan  pada  data  persentase tutupan kanopi mangrove di lapangan (Tabel 3).  Total  kelas  pada  citra  hasil  transformasi NDVI  adalah  5  kelas,  yaitu  badan  air,  non vegetasi,  vegetasi  jarang,  sedang,  dan  lebat. Rentang  nilai  NDVI  pada  lokasi  penelitian disajikan  pada  Tabel  3  dan  peta  klasifikasi NDVI disajikan pada Gambar 3.
Rentang tersebut sesuai dengan rentang NDVI dari NASA , yaitu badan air (-1 – 0), lahan terbuka atau non vegetasi (0 – 0,2) dan vegetasi (> 0,2). Vegetasi pada Gambar 3 merupakan segala jenis tetumbuhan yang ada pada scene citra.

## 3.4. Hubungan antara NDVI dan Persentase Tutupan Kanopi
Hasil  koefisien  korelasi  (r)  antara persentase  tutupan  kanopi  dan  NDVI  pada citra Landsat 8 sebesar r = 0,82 dan pada citra SPOT 6 sebesar r = 0,85. Apabila ditinjau dari
kriteria  hubungan  korelasi,  maka  korelasi persentase  tutupan  kanopi  dengan  NDVI termasuk  korelasi  kuat.  Koefisien  korelasi bertanda positif artinya nilai NDVI dipengaruhi  oleh  tutupan  kanopi.  Koefisien determinasi (R 2 ) menandakan adanya keterikatan  antara  tutupan  kanopi  dan  NDVI sebesar  0,67  dan  0,72.  Grafik  hubungan korelasi  disajikan  pada  Gambar  4.  Semakin lebat  tutupan  kanopi  semakin  tinggi  nilai NDVI.
Hasil analisis korelasi sejalan dengan yang  dilakukan  Green et  al. (1998)  yang menggunakan metode Leaf Area Index (LAI) pada  pengambilan  data  lapangan  dan  NDVI dari  citra  SPOT  XS  mendapatkan  koefisien determinasi  R 2 =  0,74.  Umarhadi  dan  Syarif (2017)  membandingkan  akurasi  pemetaan kerapatan  kanopi  mangrove  menggunakan indeks  vegetasi  pada  citra  Sentinel  2-A dengan besar hubungan r = 0,81, yang artinya tutupan kanopi berkorelasi dengan NDVI.
Gambar 4. Grafik hubungan persen tutupan kanopi dengan NDVI (a) Citra Landsat 8 (b) Citra SPOT 6.
(b) (a)
Alatorre et al . (2011) mengungkapkan bahwa  NDVI  mangrove  berkorelasi  dengan biomassa,  tutupan  kanopi  dan  indeks  luas daun  (LAI).  Mayuftia et  al .  (2013) menyatakan  bahwa  NDVI  dapat  digunakan untuk  mengukur  persentase  tutupan  kanopi mangrove tetapi tidak dapat digunakan untuk mengukur kerapatan pohon mangrove.
Besarnya hubungan persentase tutupan kanopi dan  nilai  NDVI  disebabkan  citra  satelit merekam  data  pantulan  elektromagnetik obyek di muka bumi (Ardiansyah, 2015).

## 3.5. Perubahan Mangrove di Pulau Sebatik
Perhitungan  perubahan  luas  dan kerapatan  mangrove  di  Pulau  Sebatik  meng- gunakan  citra  Landsat  5  tahun  2005  dan Landsat  8  tahun  2016.  Luas  mangrove dihitung  dari  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan pada  Gambar  2.  Kerapatan  mangrove  di- dapatkan  dari  hasil overlay kelas  mangrove hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  dengan  citra hasil klasifikasi NDVI pada Gambar 3.
Total luas mangrove di Pulau Sebatik antara  tahun  2005  sampai  tahun  2016 mengalami  peningkatan  sebesar  45,51  %. Luas area mangrove jarang berkurang 4,73 %, sedangkan  luas  area  mangrove  sedang  dan mangrove  lebat  meningkat  masing-masing sebesar 14,52 % dan 104,3 %.
Gambar 5. Diagram luas mangrove di Pulau Sebatik.
Hal  tersebut  membuktikan  bahwa terjadi  pertumbuhan  mangrove  khususnya mangrove  sedang  dan  lebat.  Pengamatan  di
lapangan mengungkapkan bahwa meningkat- nya luas mangrove karena mangrove tumbuh pada  daerah  tambak  yang  sudah  tidak  aktif. Diagram  perubahan  luas  mangrove  disajikan pada Gambar 5.

## IV. KESIMPULAN
Koefisien  korelasi  antara  persentase tutupan kanopi dan NDVI pada citra Landsat 8  sebesar  r  =  0,82  dan  pada  citra  SPOT  6 sebesar r = 0,85. hubungan tutupan kanopi dan NDVI  memiliki  hubungan  yang  positif  dan berkorelasi  kuat.  Akurasi  klasifikasi  tutupan lahan  pada  daerah  penelitian  sebesar  83% untuk  citra  Landsat  8  dan  90%  untuk  citra SPOT 6. Berdasarkan hasil klasifikasi tutupan lahan,  luas  total  mangrove  di  Pulau  Sebatik antara  tahun  2005  dan  2016  mengalami peningkatan sebesar 45,51%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Kalimantan Utara yang telah memberikan fasilitas selama penelitian  di  lapangan  dan  Kepala  stasiun Bumi LAPAN Pare-Pare yang telah memberikan data citra SPOT 6.

## DAFTAR PUSTAKA
Akar, A., E. Gökalp, Ö. Akar, and V. Yılmaz.
2016. Improving classification accuracy  of  spectrally  similar  land covers  in  the  rangeland  and  plateau areas with a combination of WorldView-2  and  UAV  images. Geocarto  International ,  4(5):1010- 6049. doi: 10.1080/10106049. 2016.1178816. Alatorre,  L.C.,  R.  Sánchez-Andrés,  S.
Cirujano, S. Beguería, and S. Sánchez-
Carrillo. 2011. Identification of mangrove  areas  by  remote  sensing: The  ROC  curve  technique  applied  to the northwestern Mexico coastal zone using Landsat imagery. Remote
Sensing , 3(8):1568–1583. doi:10.3390
/rs3081568.
Ardiansyah.  2015.  Pengolahan  citra  pengin- deraan jauh. PT. LABSIG INDERAJA ISLIM Jakarta. 269hlm.
Ardiansyah,  D.M.  dan  I.  Buchori.  2014. Pemanfaatan citra satelit untuk penentuan  lahan  kritis  mangrove  Di Kecamatan  Tugu,  Kota  Semarang. Geoplanning , 1(1):1–12.
Ardiansyah, W.I., R. Pribadi, dan S. Nirwani.
2012. Struktur dan komposisi vegetasi mangrove  di  kawasan  pesisir  Pulau
Sebatik, Kabupaten Nunukan, Kalimantan  Timur. J.  Of  Marine Research , 1:203–215.
Barati, S., B. Rayegani,  M. Saati, A. Sharifi, dan  M.  Nasri.  2011.  Comparison  the accuracies of different spectral indices for  estimation  of  vegetation  cover fraction  in  sparse  vegetated  areas. Egyptian  Journal  of  Remote  Sensing and Space Science , 14(1): 49–56.
Chen, J., J. Chen, A. Liao, X. Cao, L. Chen, X. Chen, C. He, G. Han, S. Peng, M. Lu, W. Zhang, X. Tong, and J. Mills.
2014. Global land cover mapping at 30 m resolution : A POK-based operational  approach. ISPRS  J.  of Photogrammetry and Remote Sensing . 1-21.  doi:  http://dx.doi.org/10.1016/ j.isprsjprs.2014.09.002.
Chianucci,  F.,  U.  Chiavetta,  and  A.  Cutini. 2014.  The  estimation  of  canopy attributes  from  digital  cover  photo- graphy  by  two  different  image analysis  methods. IForest ,  7(4):255– 259.
Chima, C.I., N. Trodd, and M. Blackett. 2017.
Assessment  of  Nigeriasat-1  satellite data  for  urban  land  use/land  cover analysis  using  object-based  image analysis in Abuja , Nigeria. Geocarto International , 6049(5): 1–19.
Congalton,  R.G.  and  K.  Green.  2009. Thematic  and  positional  accuracy assessment of digital remotely sensed data.  Assessing  The  Accuracy  of
Remotely Sensed Data: Principles and Practices. New York (US). 179p. Giesen,  W.,  S.  Wulffraat,  M.  Zieren,  and  L.
Scholten. 2007. Mangrove guidebook for  southeast  asia,  FAO  and  Wetland Internasional. 189p.
Green,  E.P.,  C.D.  Clark,  P.J.  Mumby,  A.J. Edwards,  and  A.C.  Ellis.  1998. Remote sensing techniques for mangrove  mapping. Interational  J Remote  sens ,  19(5):935-965.  doi:10. 1080/014311698215801
Danoedoro, P. 2012. Pengantar penginderaan jauh digital. Andi Offset. Yogyakarta. 398hlm.
Hendrawan, I. Zuraida, dan B.P. Pamungkas. 2015.  Aktifitas  antibakteri  ekstrak metanol  Xylocarpus  granatum  dari Pesisir  Muara  Badak. J.  Ilmu  Per- ikanan Tropis , 20(2):15–22.
Huete,  A.,  K.  Didan,  W.V.  Leeuwen,  T. Miura,  and  E.  Glenn.  2011.  MODIS vegetation  indices. Land  remote sensing  and  global  environmental change, 26:579-602 . doi: 10.1007/978 -1-4419-6749-7_26.
Jia, K., B. Wu, Y. Tian, Y. Zeng, and Q. Li.
2011. Vegetation classification method with biochemical composition estimated  from  remote  sensing  data. International  J.  of  Remote  Sensing , 32(24):9307–9325.
Korhonen, L., K.T. Korhonen, M. Rautiainen, and  P.  Stenberg.  2006.  estimation  of forest  canopy cover: a comparison  of field  measurement  techniques. Silva Fennica , 40(4):577–588.
Lembaga Penerbangan dan Antariksa
Nasional  (LAPAN).  2015.  Pedoman pengolahan  data  penginderaan  jauh landsat  8  untuk  mangrove.  Jakarta. ??hlm.
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI). 2014.  Panduan  monitoring  status ekosistem mangrove. Jakarta. 35hlm.
Monsef, H.A.E. and S.E. Smith. 2017. A new approach  for  estimating  mangrove canopy  cover  using  Landsat  8
imagery. Computers  and  Electronics in Agriculture , 135:183–194. Nisaa’,  R.M.  dan  N.  Khakhim.  2017.
Pemetaan kerusakan mangrove menggunakan  citra  Landsat  OLI  di Delta  Mahakam,  Kalimantan  Timur. Prosiding Seminar Nasional Geografi UMS . Hlm.:67–77.
Noor,  Y.R.,  M.  Khazali,  dan  I.N.  Surya- diputra.  2012.  Panduan  pengenalan mangrove di indonesia, Bogor: PHKA /WI-IP. 227hlm.
Nurdin, N., M. Akbar, and F. Patittingi. 2015. Dynamic  of  mangrove  cover  change with  anthropogenic  factors  on  small island, Spermonde Archipelago. Proc. of SPIE , 9638: 1–11.
Prahasta,  E.  2008.  Remote  sensing:  praktis penginderaan  jauh  dan  pengolahan citra dijital dengan perangkat lunak er mapper. Informatika. Bandung. 406hlm.
Pranata, R., A. Patendean, dan A. Yani. 2016.
Analisis Sebaran dan kerapatan mangrove  menggunakan  citra  landsat 8  di  Kabupaten  Maros. J.  Sains  dan Pendidikan Fisika , 12(1):88–95. Pujiono, E., D.A. Kwak, W.K. Lee, S.R. Kim, J.Y. Lee, S.H. Lee, T. Park, and  M.I. Kim.  2013.  RGB  NDVI  color composites for monitoring the change in  mangrove  area  at  the  Maubesi Nature  Reserve,  Indonesia. Forest Science  and  Technology ,  9(4):171– 179.
Rouse, J.W., R.H. Haas, J.A. Schell, and D.W. Deering. 1974. Monitoring vegetation systems  in  the  Great  Plains  with
ERTS. Remote Sensing Center, Texas A&M University , 20:309-317.
Sahoo, G., N.S.S. Mulla, Z.A. Ansari, and C. Mohandass. 2012. Antibacterial
Activity  of  Mangrove  leaf  extracts against human pathogens. Indian J. of pharmaceutical  sciences , 74(4):  348– 51.
Sampurno,  R.M.  and  A.  Thoriq.  2016.  Land cover  classification  using  landsat  8 operational  land  imager  (oli)  data  in Sumedang  Ragency. J.  Teknotan , 10(2): 61-70.
Setiawan,  H.  2013.  Status  Ekologi  Hutan
Mangrove  pada  Berbagai  Tingkat Ketebalan. J.  Penelitian  Kehutanan Wallacea , 2(2):104–120.
Song, W. and J. Qigang. 2016. The Study of Land  Use  Classification  Based  on SPOT6  High  Resolution  Data. Matec Web of Conferences , 18007:6–11.
Umarhadi, D. and A. Syarif. 2017. Regression model accuracy comparison on mangrove  canopy  density  mapping. Intern  Confer  on  Scien  and  Techn , 2(7):1-10.
Purwadhi, S.H. 2001. Interpretasi citra digital.
Grasindo  Penerbit  PT.  Gramedia Widiasarana Indonesia. Jakarta.
Waas, H.J. dan B. Nababan. 2010. Pemetaan dan analisis index vegetasi  mangrove di  pulau  Saparua,  Maluku  Tengah. J.
Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis ,
2(1): 50–58.
Diterima : 24 November 2017 Direview : 19 Desember 2017 Disetujui : 23 Maret 2018