Visualisasi Data Digital Morfometrik Daun Avicennia marina Di Perairan Pantai Tongkaina Dan Bintauna
( Avicennia marina Leaf Morphometric Digital Data Visualization In Tongkaina And Bintauna Coastal Areas )
Rianto Robot 1 , Joudy R.R. Sangari 2 , Boyke H. Toloh 2
Program Studi Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Sam Ratulangi Manado e-mail : riantorobot@gmail.com
(2) Staf Pengajar Program Studi Manajemen Sumberdaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Sam Ratulangi Manado.

## ABSTRACT
The development of biology has been a major step in explaining variations in form. Information on the morphometric characteristics of A. marina leaves can be collected, managed,  calculated  and  displayed  visually  using  the  current emerging technologies. The emerging technology is image processing software. In this study, the  leaf  identification  was  performed  automatically  on  digital  image  data  to measure variations and make morphometrics leaf digitalization using the software. Measurement  and  visualization  on  the  morphometric  s  of  the  shape  based  on digital image data is still rare. To know the comparison of morphometric characters of  leaf  based  on  location  difference,  the  research  was  done  by  comparing morphometric  of  A.  marina  leaves  in  Bintauna  and  Tongkaina  using  digital  image processing technology and object analysis. A. marina leaf samples were collected and imaged with the camera. Furthermore, the image is processed with ImageJ to obtain the results of morphometric character and leaf landmark data. The results of the length ratio and width of the leaf were tested by t test, while the landmark data was visualized with PAST software. Image data also analyzed and visualized using elliptic Fourier descriptors (EFDs) method, plus visualization of the size and overall shape  of  leaf  contours  using  Photoshop.  The  results  showed  that  the  size  of  A. marina leaves in Tongkaina are greater than that of Bintauna. A. marina leaves at Tongkaina have a length of 65,36 mm, width 36,02 mm, wide by 169,24 mm2 and circle 178,78 mm, While in Bintauna have a length of 63,76 mm, width 31,82 mm, width  149.63  mm2  and  circle  166.50  mm.  Visualization  applied  directly  on  A. marina  leaf  shape  using  the  technique  of  point  of  coordinates  of  leaf  (landmark) and leaf edge contour detection technique using Photoshop, the result of a whole analysis  indicates  that  A.  marina  leaves  in  Tongkaina  have  symmetrical  mean (morphometric)  which  is  slightly  different  than  those  in  Bintauna.  Based  on  the result  of  EFDs  method  calculation  and  statistical  t  test,  the  result  shows  that  leaf size of both populations of A. marina in Tongkaina and Bintauna has no difference.
Keywords:  Digital  Imagery,  Visualization,  Morphometrics,  Avicennia  marina, Bintauna, Tongkaina

## ABSTRAK
Perkembangan  biologi  telah  menjadi  langkah  besar  dalam  menjelaskan variasi bentuk. Informasi mengenai data karakteristik morfometrik daun A. marina dapat  dikumpulkan,  dikelola  dan  dihitung  serta  ditampilkan  secara  visual menggunakan  teknologi  yang  berkembang  saat  ini.  Teknologi  yang  sedang berkembang  adalah  perangkat  lunak  pengolah  gambar.  Identifikasi  daun  dapat dilakukan  secara  otomatis  pada  data  citra  digital  untuk  mengukur  variasi  dan membuat digitalisasi morfometrik daun menggunakan perangkat lunak.
Pengukuran  dan  penggambaran  (visualisasi)  mengenai  bentuk  morfometrik berdasarkan  data  citra  digital  masih  belum  banyak  dilakukan.  Untuk  mengetahui perbandingan  karakteristik  morfometrik  daun  berdasarkan  perbedaan  lokasi, dilakukan  penelitian  dengan  membandingkan  morfometrik  daun  A.  marina  yang ada  di  Bintauna  dan  Tongkaina  menggunakan  teknologi  digital  image  processing dan  analisis  objek  untuk  melakukan  visualisasi  data.  Sampel  daun  A.  marina dikumpulkan  dan  dicitrakan  dengan  kamera.  Selanjutnya  citra  diproses  dengan ImageJ  untuk  mendapatkan  hasil  pengukuran  karakter  morfometrik  dan  data landmark daun. Hasil pengukuran rasio panjang dan lebar daun diuji dengan uji t, sedangkan  data  landmark  divisualisasi  dengan  perangkat  lunak  PAST.  Data  citra juga  dianalisis  dan  divisualisasi  dengan  metode  elliptical  fourier  descriptors (EFDs),  ditambah  dengan  visualisasi  ukuran  dan  bentuk  keseluruhan  dari  kontur daun  menggunakan  Photoshop.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  ukuran  daun A.  marina  yang  ada  di  Tongkaina  lebih  besar  dibandingkan  dengan  yang  ada  di Bintauna. Daun A. marina di Tongkaina memiliki ukuran panjang 65,36 mm, lebar 36,02  mm,  luas  169,24  mm2  dan  lingkaran  178,78  mm,  Sedangkan  di  Bintauna memiliki  ukuran  panjang  63,76  mm,  lebar  31,82  mm,  luas  149,63  mm2  dan lingkaran  166,50  mm.  Visualisasi  secara  langsung  dari  bentuk  daun  A.  marina dengan  teknik  menggunakan  titik  koordinat  daun  (landmark)  serta  menggunakan teknik  pendeteksian  tepi  bentuk  kontur  daun  menggunakan  Photoshop,  hasil analisis  keseluruhan  menunjukan  bahwa  daun  A.  marina  yang  ada  di  Tongkaina memiliki  bentuk  rata-rata  kesimetrisan  (morfometrik)  yang  sedikit  berbeda dibandingkan  dengan  yang  berada  di  Bintauna.  Berdasarkan  hasil  uji  statistik dengan  metode  (EFDs)  kemudian  dilanjutkan  dengan  uji  t,  menunjukan  hasil bahwa  ukuran  daun  kedua  populasi  A.  marina  yang  di  Tongkaina  dan  Bintauna adalah tidak berbeda.
Kata  kunci  :  Citra  digital,  Visualisasi,  Morfometrik,  Avicennia  marina,  Bintauna, Tongkaina

## PENDAHULUAN
Hutan  mangrove  merupakan salah  satu  bentuk  ekosistem  hutan yang  unik  dan  khas  yang  sebagian besar  dijumpai  di  sepanjang  garis pantai bersubstrat lumpur. Sampai saat ini  ada  sekitar  202  jenis  spesies mangrove  yang  telah  teridentifikasi  di Indonesia  dan  salah  satunya  adalah Avicennia  marina (Noor et  al., 2006). A.  marina merupakan  jenis  mangrove yang  sangat  berpotensi  untuk  diteliti karena  jenis  ini  dinilai  merupakan pelopor  utama  terbentuknya  komunitas hutan mangrove (Terrados et al ., 1997) dalam (IUCN  Red  List,  2017).  Menurut
Noor et al ., (2006) A. marina merupakan  salah  satu  jenis  mangrove yang  tersebar  di  seluruh  Indonesia dengan kondisi yang sangat melimpah.
Sering terjadinya fenomena alam belakangan ini, akan berpengaruh terhadap  kondisi  ekologi  baik  secara
langsung maupun tidak langsung mempengaruhi perubahan vegetasi mangrove  (Nurakhman,  2002).  Oleh Karena  itu  akan  terdapat  perbedaan jenis  pohon  di  hutan  mangrove  antara satu  tempat  dengan  tempat  lainnya (Hadjowigeno,  1987) dalam (Sadat, 2004). Perubahan karakter yang sering paling  menonjol  adalah  perubahan karakter  daun.  Daun  merupakan  salah satu bagian tumbuhan yang mengalami perubahan bentuk sesuai kondisi kesehatan  mangrove  dan  lingkungan perairan tempat hidupnya (Nurakhman, 2002).  Oleh  karena  itu  menarik  untuk dilakukan  penelitian  berkaitan  dengan morfometrik  daun A.  marina antara daerah tumbuh yang satu dengan yang lain.
Perkembangan biologi telah berevolusi  dalam  menjelaskan  variasi bentuk  (Chitwood  dan  Sinha,  2016). Informasi  mengenai  data  karakteristik
morfometrik  daun A.  marina dapat dikumpulkan,  dikelola  dan  dihitung serta ditampilkan secara visual menggunakan teknologi yang berkembang  saat  ini.  Teknologi  yang sedang  berkembang  adalah  perangkat lunak pengolah gambar (Hartadi, 2004).
Identifikasi daun dapat dilakukan secara otomatis menggunakan perangkat lunak pengolah citra. Pengelolaan  citra  digital  saat  ini memiliki peranan penting dalam penelitian yang berkaitan dengan bidang  biologi  (Ramdhani et  al .,  2013).
Pengukuran secara manual akan membutuhkan  banyak  waktu,  tidak efisien,  dan  dipengaruhi  oleh  tingkat ketelitian  peneliti  yang  menganalisis (Rifano, 2014).
Dalam  bidang  sains  sebagai salah satu komponen penting kehidupan  tidak  luput  dari  dukungan teknologi.  Untuk  itu  di  era  digital sekarang, pengguna
teknologi khususnya  dalam  bidang  manajemen sumberdaya  perairan  juga  dituntut untuk  bisa  menggunakan  serta  mahir dalam mengoperasikan perangkat lunak tersebut. Hal ini dapat dilihat dari perhitungan-perhitungan  yang  dahulu dikerjakan  secara  manual  kini  telah diganti  dengan  peralatan  elektronik (Mallo et al ., 2012).
Berbagai bentuk penelitian tentang  mangrove  telah  dilakukan  di Sulawesi  Utara.  Akan  tetapi,  penelitian perbandingan morfometrik khusus untuk  spesies A.  marina di  dua  lokasi antara  perairan  berbeda  belum  pernah dilakukan.  Morfometrik  adalah  suatu studi  yang  berkaitan  dengan  bentuk suatu  organisme.  Pengukuran  dan penggambaran  (visualisasi)  mengenai bentuk  morfometrik  berdasarkan  data citra  digital  masih  belum  banyak dilakukan.
Dengan berkembangnya teknologi  informasi,  studi  morfometrik dapat dilakukan dengan teknik visualisasi
digital menggunakan perangkat  lunak  yang  dapat  kita
manfaatkan  untuk  kemudahan  dalam pengumpulan  data,  mengolah  dan menganalisis  serta  menampilkannya secara visual agar lebih sederhana dan mudah dimengerti.

## Tujuan
Penelitian ini bertujuan:
1)  Untuk  mengetahui  perbandingan karakteristik morfometrik daun mangrove A.  marina berdasarkan perbedaan lokasi penelitian.
2) Mengaplikasikan  teknologi digital image  processing dan  analisis objek  untuk  melakukan  visualisasi data  menjadi  informasi  yang user friendly.

## Manfaat
Hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat  menjadi  informasi  awal  untuk pengembangan dalam penelitiaan selanjutnya dengan memanfaatkan perangkat lunak khususnya yang berhubungan dengan studi morfometrik.

## METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi pengumpulan data penelitian dilakukan di hutan mangrove pesisir pantai Desa Tongkaina Kecamatan  Bunaken  Kota  Manado dengan titik koordinat 1,5705140, 124,8057390  dan  hutan  mangrove pesisir pantai Desa Minanga Kecamatan Bintauna Kabupaten Bolaang  Mongondow  Utara  Sulawesi Utara  dengan  koordinat  0,8924750, 123,5686950. Penelitian ini
dilaksanakan  selama  satu  bulan  pada tanggal  04  September –  05  Oktober 2017.

## Prosedur Pengumpulan Data
Pengumpulan data sampel
dilakukan dengan metode survei, observasi  dan  koleksi  langsung  di lapangan  (Utama et  al., 2012),  serta dilanjutkan  dengan  pembuatan  citra
dan  pengukuran  daun  menggunakan perangkat lunak.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian
Individu A.  marina dibagi  dalam  tiga kategori,  pohon  (diameter  batang  ≥  10 cm), anakan (diameter batang 2,1 cm – 10 cm) dan semai (diameter batang ≤ 2 cm)  (Fachrul,  2007).  Tiap  kategori diambil  30  tangkai  ranting  (pohon  30, anakan  30  dan  semai  30).  Hal  ini dimaksudkan  sebagai  ulangan  pada tiap  lokasi  penelitian,  sehingga  jumlah tangkai  ranting  yang  akan  terkumpul pada  satu  lokasi  adalah  90.  Dari  90 tangkai/lokasi,  akan  di  petik  180  helai daun  yang  keseluruhannya  diambil secara acak.

## Pengambilan Gambar Daun
Daun-daun secara
digital
dicitrakan dengan
cara difoto menggunakan  kamera  Canon  DSLR 1100D  sebagai  alat  bantu  untuk pembuatan citra gambar dengan format (JPEG).  Daun  yang  telah  dilepaskan tangkainya  (petiole)  di  letakan  di  atas kertas  putih  ukuran  A4  secara  berjejer sebanyak  6  helai  bersama  dengan mistar. Kemudian bagian atasnya ditutupi  dengan  kertas  bening  dengan tujuan  agar  permukaan  daun  menjadi rata.  selanjutnya  daun  difoto  dan  hasil gambar  disimpan  dalam  komputer (Alfitri et  al .,  2013) dalam (Rifano, 2014).
Pengukuran  Luas  Area,  Panjang- Lebar, Perimeter dan Rasio
Hasil  citra  digitalisasi  gambar daun A.  marina akan  diolah  dan dilakukan  pengukuran  dari  luas  area penampang,  panjang-lebar,  perimeter dan rasio menggunakan ImageJ (Reinking, 2007). Pengukuran dilakukan  diawali  dengan  mengolah citra  warna  menjadi  citra gray  scale pada menu ( Image>Tipe>8bit ) kemudian ( Threshold ) untuk mengubah  ke  citra  biner.  Pada  ( Set Measurments ), “area”, “Shape descriptors”,  Perimeter”  dan  “Feret’s diameter”  dicentang. Wand  tool pada tool  bar digunakan  untuk  mengklik objek yang akan diukur. Hasil pengukuran dihasilkan melalui Measure pada menu Analyze .
Gambar 2. (A) citra asli, (B) citra gray scale , (C) citra biner
Gambar 3. Hasil pengukuran morfologi daun dengan ImageJ
Mengeksport  Data Landmark dan Visualisasi Bentuk Morfometrik Geometrik Daun Titik landmark (digitasi)  pada kontur  gambar  daun  dilakukan  dengan
paket  perangkat  lunak  ImageJ. Multi- point pada  menu Tool  bar digunakan untuk  menerapkan  15  titik landmark pada kontur daun. Selanjutnya koordinat  x,  y  dari  titik landmark untuk setiap daun ditampilkan dengan
menekan  tombol  keyboard  CTRL+M ( Measure ). Semua data koordinat daun dirata-ratakan  kemudian  diplot  dengan program  PAST  ( Plot  >X  Y  graph ).
Metode  ini  digunakan  untuk  membuat visualisasi  dari  rata-rata  keseluruhan bentuk  kontur  daun  menjadi  kurva poligon daun.

## Visualisasi  Bentuk  Kontur  Daun Menggunakan Photoshop
Langkah-langkah visualisasi kontur  daun  menggunakan  Photoshop bertujuan untuk menampilkan
keseluruhan  bentuk  asli  dari  sampel daun.  Proses  ini  dilakukan  dengan mengubah  citra  gambar  daun  menjadi gambar  biner  dengan  meilih  menu image >Abjustments >Black and with >ok  > ulangi Image  >Abjustments >Threshold . Pilih Qiuck  Selection Tool pada tool  bar untuk  melakukan deteksi tepi.
Ketika  objek  gambar  daun  telah  diklik dengan Qiuck  Selection  Tool ,  klik kanan mouse > new  layer >klik  kanan mouse  > Transform selection > atur posisi  yang  diinginkan > Enter > kanan mouse  > strock > atur  warna  ( color ) dan width diubah 3 px.  Kemudian  ok. Ulangi langkah 2- 5 untuk gambar daun yang lain.
Analisis  Bentuk: Elliptical  Fourier Descriptors (EFDs)
Pendekatan Elliptical  Fourier
Descriptors (EFDs)  dilakukan  dengan program SHAPE v. 1.3 (Iwata dan Ukai, 2002). Gambar  dibuka  dengan memilih
1) Select Image File . Pilih file BMP (citra gambar  harus  sudah  dalam  format BMP). 2) Pada  tab  ‘ config’ atur object color ( Dark/Black ), Scale Included ‘ No’ . Untuk mulai memproses foto dipilih tab 3) Processing > Load  Image  > hapus
centang pada kotak select Area > gray scale . > Make Histogram . > Image.Binarize >Centang kotak Filter Ero  Dil  Filter dan Dil  Ero  Filter > Labeling Object . > Chain Coding . Ini akan  menambahkan  kode  rantai  ke pilihan  pengguna  >Pilih Save  to  File . Langkah  1-3  diulangi  untuk  gambar yang lain.
Kode rantai dikonversi (dinormalisasi) dengan program CHC2NEF  yang  ada  dalam  paket SHAPE.  Pilih  file  kode  berantai  yang dihasilkan  pada  langkah  3.  File  NEF baru  yang  akan  dihasilkan  pada langkah  berikut. Max  Harmonic  No ditetapkan.  Angka  harmonik  yang  lebih tinggi  menyebabkan  perkiraan  bentuk yang  lebih  baik,  namun  biasanya  20 cukup  untuk  merekapitulasi  bentuk daun  secara  akurat.  Pilih  Metode Normalisasi  untuk  ‘ based  on  the longest radius’ . Ini adalah cara gambar pada awalnya berorientasi, dan opsi ini memungkinkan  manipulasi  lebih  baik untuk  disesuaikan  dengan  benar.  Klik 'OK'  > Klik  ‘ Start' pada  jendela  baru. Semua gambar disejajarkan. klik 'Save
/ Next Obj ' dan diulangi sampai semua gambar dinormalisasi.
Visualisasi Elliptical Fourier Descriptors (EFDs)  dilakukan  dalam paket  program  SHAPE  itu  sendiri.
Program 'PrinComp' diaktifkan,  di dalam SHAPE . perintah 'Files>Open Nef  File' dan  pilih file.nef dilakukan. Jumlah  harmonisasi  ditetapkan  untuk melakukan  PCA  (standarnya  adalah 20).  Centang    a-d  untuk  menganalisis varian  simetris  dan  asimetris.  klik tombol Principal Component Analysis .  klik OK. Simpan  file  hasil (file.pcr),  Sebuah  jendela  baru  akan muncul  dengan  informasi  dari  PCA. ‘Make  Report’ untuk  memunculkan informasi  analisis.  ‘ Eigenvalues  dan Eigenvalue  Proportions’ dicentang, karena  ini  berisi  varian  persen  yang dijelaskan oleh
masing-masing Principle  componen (PC).  Klik 'OK' . Untuk  mengambil  nilai  PC  untuk
analisis  lebih  lanjut,  tombol  ‘ Calculate Principal  Component  Scores ’  diklik pada toolbar
PrinComp untuk membuat file skor PC. Klik 'OK' . Untuk
memvisualisasikan
' Eigenleaves ' dan apa yang ditunjukkan
masing-masing PC, klik
tombol 'Reconstruct  Principal  Component Contours' di toolbar PrinComp . Muncul  kotak  dialog  untuk  memilih jumlah komponen yang akan direkonstruksi, pilihannya adalah 'Reconstruct Effective Components Only' atau 'Select  Manually '.  Ini  akan menjadi  jumlah  komponen  yang  akan divisualisasikan.  Berkas  'PC contours' yang dihasilkan disimpan. Jendela baru akan  muncul  (terbuka  secara  otomatis dalam program PrinPrint ), satu dengan grafis  yang  menunjukkan Eigenleaves
yang lain untuk memilih opsi menggambar  (Klein  dan  Svoboda, 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Pengukuran Daun dengan Perangkat Lunak Pengolah Citra Digital Pengukuran morfologi daun dalam bentuk citra digital menggunakan perangkat  lunak  ImageJ  sangat  efektif untuk  diterapkan.  Pada  penelitian  ini, sebelum  semua  data  citra  diukur secara otomatis menggunakan perangkat ImageJ, sebelumnya dilakukan  uji  beberapa  daun  untuk diukur secara manual. Hasil pengukuran  secara  manual  kemudian dibandingkan dengan pengukuran
secara otomatis menggunakan ImageJ. Data  yang  dihasilkan  dari pengukuran citra daun secara otomatis menunjukan hasil  yang  sama  dengan  pengukuran manual (Gambar 4).
Gambar  4.  Pengukuran  manual  (kiri), pengukuran  otomatis  dengan  ImageJ (kanan) Hasil pengukuran dari keseluruhan  sampel  daun A.  marina menggunakan perangkat lunak pengolah  citra  menunjukan  adanya sedikit  perbedaan  antara  ukuran  daun yang ada di Bintauna dan di Tongkaina. Untuk  daerah  Bintauna  memiliki  nilai panjang  rata-rata  63,76  mm  dan  lebar rata-rata  31,82  mm,  sedangkan  untuk daerah  Tongkaina  panjang  rata-rata 65,36  mm  serta  lebar  rata-rata  36,02 mm.  Perbedaan  ukuran  panjang  dan lebar daun otomatis akan mempengaruhi luas area dan lingkaran daun ( Perimeter ). Semakin besar ukuran  panjang  dan  lebar  daun  maka luas  dan  lingkaran  daun  juga  akan semakin  besar.  Berdasarkan  hasil pengukuran,  daun A.  marina yang  ada di  Bintauna  memiliki  luas  rata-rata 149,63  mm 2 dan  panjang  lingkaran 166,50  mm.  Sedangkan  yang  di Tongkaina  luas  rata-ratanya  169,24 mm 2 dan  panjang  lingkaran  178,78 mm.  Dari  hasil  pengukuran  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  persentasi daun A.  marina yang  ada  Tongkaina rata-rata  memiliki  bentuk  dan  ukuran yang  lebih  besar  dibandingkan  yang ada  di  Bintauna.  Berikut  tabel  dan gambar  dari  rata-rata  ukuran  daun pada dua lokasi tersebut.
Tabel 1. Hasil pengukuran rata-rata bentuk daun menggunakan ImageJ
Lokasi Panjang (mm) Lebar (mm) Luas (mm 2 ) Lingkaran (mm) Bintauna 63,76 31,82  149,63 166,5 Tongkaina 65,36 36,02  169,24 178,78
Gambar 5. Hasil perbandingan ukuran rata-rata ukuran daun dua lokasi
Perbedaaan  ukuran  daun A. marina yang  dihasilkan  menunjukan perbedaan  pada  bentuk  kesimetrisan daun  pada  dua  populasi  di  lokasi tumbuh  berbeda.  Sebagaimana  yang dikatakan  Nurakhman  (2002),  bahwa tipe  perubahan  bentuk  daun  mangrove yang biasa dijumpai antara lain perubahan  kesimetrisan  (morfometrik) daun,  karena  daun  merupakan  salah satu bagian tumbuhan yang mengalami perubahan bentuk sesuai kondisi kesehatan  mangrove  dan  lingkungan perairan tempat hidupnya.
Dari hasil pengukuran parameter  lingkungan  menggunakan Horiba, pada dua lokasi hanya menunjukan  berbedaan  pada  salinitas substrat (ppt) dan oksigen terlarut (DO). Tabel 2. Parameter lingkungan Lokasi Suh u ( 0 C) Salinit as (ppt) Derajat Keasam an (pH) DO Bintaun a 28,6 5 18,1 7,89 2,3 2 Tongkai na 27,5 5 26,5 7,63 0,5 6 Berdasarkan  data  lingkungan tersebut,  peneliti  hanya  bisa  menduga
bahwa sedikit perbedaan bentuk kesimetrisan  daun A.  marina yang  ada di  Bintauna  dan  Tongkaina,  terbentuk karena sebagai respon terhadap keadaan  lingkungan  salah  satunya adalah salinitas substrat. Dugaan tersebut  mengacu  pada  kemampuan yang  dimiliki  daun A.  marina dalam mengeluarkan garam, sehingga semakin  tinggi  salinitas  substrat  bisa saja  akan  membuat  organ  daun A.
marina bekerja  lebih  keras  dalam mengeluarkan garam. Teknik
penyesuaian  terhadap  kondisi  seperti ini  bisa  saja  terjadi  dengan  cara memperbesar  luas  penampang  daun, agar  lebih  banyak  garam  yang  dapat dikeluarkan.  Terbukti  bahwa  luas  area penampang  daun A.  marina yang  ada di  Tongkaina  lebih  besar  dengan salinitas  substrat  pada  lokasi  tersebut rata-rata 26,5 ppt. Sedangkan yang ada di  Bintauna  luas  penampang  daunnya rata-rata  sedikit  lebih  kecil  dengan salinitas  rata-rata  substrat  pada  lokasi 18,1  ppt.  Hal  ini  sejalan  dengan  hasil penelitian  Hutahaean et  al., 1999) bahwa  jenis A.  marina memiliki  nilai pertumbuhan daun  rata-rata yang paling  tinggi  pada  salinitas  22,5 –  30,0 ppt.
63,76 31,82 149,63 166,50 65,36 36,02 169,24 178,78 0 50 100 150 200 Panjang Lebar Luas Lingkaran Milimeter Ukuran Morfometrik Daun Tongkaina Bintauna
Representasi Bentuk Daun Berdasarkan Data Landmark (Poligon) Gambar  24  menggambarkan keseluruhan  data landmark dalam bentuk  titik-titik  koordinat  (x,  y)  yang diekstraksi  dari  keseluruhan  bentuk sampel daun. Data landmark yang telah diambil rata-ratanya kemudian dihubungkan dengan garis lurus membentuk poligon kontur daun. Hasil visualisasi yang
ditampilkan  dalam  penelitian  ini  terlihat sederhana  dengan  garis  penghubung setiap  titik  landmark  berbentuk  garis patah-patah.  Hal  ini  disebabkan  oleh jumlah  titik landmark yang  diterapkan pada  daun  terlalu  sedikit,  sehingga tidak  dapat  merepresentasikan  secara sempurna  bentuk  asli  dari  daun A. marina .  Akan  tetapi,  berdasarkan  hasil visualisasi  bentuk  kurva  daun  tersebut, sudah  bisa  menjelaskan  bahwa  kedua populasi  sampel  memiliki  perbedaan ukuran,  terlihat  dengan  jelas  pada gambar  15  bahwa  daun A.  marina di Tongkaina  lebih  lebar  dibandingkan dengan  daun A.  marina yang  ada  di Bintauna.
Gambar 6. Perbandingan visualisasi data landmark daun A. marina Bintauna dan Tongkaina
Visualisasi  daun A.  marina dengan metode poligon, mempelihatkan luas area yang terkover oleh  bentuk  kurva  dari  daun.  Bentuk hasil  visualisasi  dari  kurva  daun  dalam metode  ini,  terlihat  jelas  perbedaan bentuk  morfometrik  dari  ukuran  rata-
rata  daun A.  marina pada  lokasi tumbuh  di  Bintauna  dan  Tongkaina. Dari  hasil  perbandingan  berdasarkan hasil  visualisasi  data landmark daun tersebut,  menunjukan  bentuk  ukuran luas yang berbeda. Hal ini menunjukan bahwa  lokasi  tumbuh  berpengaruh pada kelangsungan hidup suatu sepesies.
Dalam  melakukan  visualisasi bentuk  morfometrik  daun  ataupun organisme  lainnya  dengan  metode poligon,  perlu  memperhatikan  jarak antara  setiap  titik landmark .  Dalam penelitian ini, bentuk patah-tatah kontur daun  yang  digambarkan  disebabkan oleh  jarak  antara  titik  satu  dengan  titik lainnya  hanya  terhubung  dengan  garis linear. Pembentukan kontur daun harus memperhatikan urutan landmark sebagai  urutan  titik  poligon  (Takemura dan  Marcondes,  2002) dalam (Ristian, 2017).  Untuk medapatkan hasil bentuk kontur  daun  yang  mendekati  kontur daun  asli  bisa  dilakukan  dengan  teknik lanjutan menggunakan B-spline approximation seperti  yang  pernah dilakukan  oleh  Ristian  (2017)  dalam tesisnya  untuk  mengekstraksi  bentuk kontur  daun  menggunakan Nearest
Neighbor dan B-spline . B-spline ia digunakan  untuk  memperbaiki  kualitas titik landmark kontur  daun  (Ristian,
2017).

## Visualisai Bentuk Kontur Daun
Menggunakan Photoshop Perkembangan  teknologi  sudah sepatutnya  untuk  kita  manfaatkan semaksimal mungkin. Kemampuan perangkat  lunak  pengolah  citra  dapat kita gunakan dalam merepresentasikan bentuk daripada morfologi suatu organisme.  Dalam  penelitian  ini  juga coba dilakukan visualisasi dari rata-rata bentuk  kontur  daun A.  marina dengan memanfaatkan tools yang  ada  di program  Photoshop untuk  melakukan pendeteksian tepi ( edge ) dan
mengekstraksi  keseluruhan  bentuk  asli dari daun A. marina .
Hasil  deteksi  tepi  dalam  bentuk pola  daun  untuk  sampel  yang  sama ditumpuk  pada  satu  titik  yang  sama dengan menggunakan
program Photoshop.  Berdasarkan  teknik  ini, bentuk  daun  secara  sempurna  akan digambarkan  sesuai  dengan  bentuk asli.  Dari  penumpukan  bentuk  pola kontur  daun  inilah,  dapat  melihat diamati langsung secara visual perbedaan bentuk morfometrik A. marina dari  dua  lokasi  yang  berbeda. Teknik visualisasi ini dapat memberikan informasi  keseluruhan  bentuk  daun yang  masuk  dalam  anggota  sampel, termasuk  bentuk  ukuran  yang  paling besar dan paling kecil, sekaligus bentuk dan ukuran yang paling dominan.
Berdasarkan  hasil  visualisasi yang  dilakukan  dengan  Photoshop, terlihat  jelas  bahwa  ukuran  daun A.
marina yang  ada  di  Tongkaina  lebih panjang dan lebih lebar. Hal ini sejalan dengan hasil pengukuran menggunakan ImageJ, bahwa pertumbuhan ukuran panjang dan lebar maksimum daun A. marina yang ada di Tongkaina  lebih  besar  di  bandingkan dengan  yang  di  Bintauna.  Dari  hasil pengukuran menggunakan ImageJ, didapat pertumbuhan maksimum panjang  100  mm  dan  lebar  maksimum 56  mm  untuk  daerah  Tongkaina,
sedangkan  untuk  Bintauna  panjang maksimum 94 mm dan lebar maksimum 50 mm. Gambar 7. Visualisasi dengan Photoshop Hasil rata-rata bentuk dan ukuran  dapat  dibedakan  langsung  dari hasil visualisasi gambar yang ditampilkan. Berdasarkan hasil visualisasi  dari  bentuk  kontur  daun menggunakan perangkat lunak Photoshop  terlihat  dengan  jelas  bahwa rata-rata ( mean ) bentuk kedua populasi sampel  daun A.  marina tidak  simetris ketika  gambar  dibuat  tumpang  tindih ( overlap ).  Hasil  ini  sangat  sejalan dengan  hasil  pengukuran  otomatis yang dilakukan dengan perangkat lunak ImageJ.  Pada  pengukuran  morfometrik daun  dengan  perangkat  lunak  ImageJ hasil rata-rata kedua lokasi dapat dilihat pada Tabel 1.
Informasi  visual  dari  gambar kurva  daun  yang  ditampilkan  dapat mengandung banyak
informasi.
Visualisasi  merupakan  salah  satu  cara untuk  merepresentasikan  data  dalam bentuk  gambar  untuk  menyampaikan informasi  (Hansen  &  Johnson,  2005). Kelebihan  dari  metode  ini  dapat menggambarkan  secara real (nyata) bentuk  asli  dari  daun A.  marina , sehingga  peneliti  dapat  dengan  mudah melihat  dan  membandingakan  bentuk daun  dari  kedua  populasi  sampel. Kekurangan  dari  metode  ini  yaitu  tidak dapat  melakukan  analisis  statistik  dari data yang dimasukan.

## Visualisasi dan Analisis PCA Dengan
Metode Elliptical Fourier Descriptors (EFDs)
Dalam mengekstrak atau mengukur  fitur  daun  merupakan  suatu studi  yang  cukup  rumit.  Hal  ini membuat aplikasi dari pengenalan pola pada bidang ini adalah suatu tantangan baru  (Syahputra,  2009).  Khul  dan Giadina  (1982)  telah  mengembangkan ekstraksi  fitur  menggunakan Elliptic Fourier . Elliptical Fourier Descriptor yang diawali dengan pendeteksian tepi ( edge )  dari  citra  pada  kontur  daun A. marina dalam  bentuk  kode  berantai
( chain code ) yang akan
merepresentasikan  data  numerik  dan dapat dimanipulasi secara aljabar untuk mengekstraksi  EFDs.  Hasil  visualisasi data dari chain code yang ternormalisasi ditampilkan dalam bentuk grafis yang menunjukan
eigenleaves dan  tersaji  dalam  bentuk tabel Principle  Component  Analysis (PCA),  yang  dapat  dilihat  di  Gambar 16.
Metode  ini  juga  menghasilkan informasi  analisis  komponen  dalam bentuk  angka  (skor)  dari  keseluruhan bentuk  daun  yang  divisualisasikan, sehingga  dapat  diketahui  gambar  daun pada tabel PCA yang mewakili keseluruhan  data  pengukuran  daun. Berdasarkan  hasil  visualisasi  ini  tidak perlu  untuk  membandingkan  secara visual  keseluruhan  dari  bentuk  daun, akan  tetapi  tinggal  membandingkan beberapa  bentuk  kontur  daun  yang telah  direduksi  dari  seluruh  bentuk daun.
Gambar 8. Visualisasi eigenleaves Bintauna (atas), Tongkaina (bawah) Berdasarkan hasil analisis bentuk dari koefisien Fourier, visualisasi
eigenleaves
tersebut
menggambarkan bahwa daun yang ada di  Tongkaina  dan  Bintauna  memiliki bentuk  yang  mirip.  Penggambaran daun pada Gambar 16 didasarkan pada persamaan dan perbedaan yang ditampilkan  5  PC  untuk  mewakili keseluruhan variabilitas bentuk daun. Gambar 9. Tampilan visualisasi dari data PCA yang dihasilkan dari program SHAPE v.1.3 . Bintauna (atas), Tongkaina (bawah) Dari  hasil  visualisasi  tersebut, varian  persen  yang  dijelaskan  oleh masing-masing komponen dapat dilihat dalam  hasil  laporan  analisis  yang dihasilkan oleh program SHAPE. Laporan  tersebut  berisi  skor  dari komponen analisis dan dapat ditampilkan  dalam  bentuk  gambar scree plot dengan program PAST untuk melihat  varian  persen  yang  dijelaskan masing-masing principle component . Berdasarkan data yang ditampilkan  dalam  bentuk scree  plot tersebut, menjelaskan bahwa komponen  1-5  bisa  mewakili  84%  dari data  daun A.  marina di  Bintauna  dan
88% dari data daun A. marina yang ada di Tongkaina (Tabel 4) .
Tabel 3. Varian persen yang dijelaskan oleh setiap komponen
Berdasarkan  hasil  visualisasi yang  dihasilkan  dari  laporan  analisis program SHAPE v.1.3, tidak menujukan adanya  perbedaan,  terlihat  dari  bentuk rata-rata  ( mean )  sampel  daun A. marina yang ditampilkan memiliki bentuk  kontur  yang  sama.  Metode  ini akan  sangat  efektif  digunakan  dalam mengidentifikasi  bentuk  morfometrik apabila  dilakukan  dengan  penelitian lanjutan yang lebih mendalam mengenai  faktor  genotip  dan  kondisi lingkungan, sehingga perbedaan sedikitpun akan dapat dijelaskan apakah  respon  genotip  terhadap  suatu kondisi lingkungan dapat mempengaruhi kondisi daripada fenotipik.  Metode  EFDs  ini  juga  akan lebih  cocok  bila  dilakukan  untuk membedakan  bentuk  morfometrik  dari spesies yang berbeda atau dari beberapa varietas yang berbeda, seperti  yang  telah  dilakukan  oleh  Klein et al., (2017).

## Kesimpulan
 Pengukuran morfologi dalam bentuk  citra  gambar  menggunakan perangkat  lunak  ImageJ  sangat efektif  untuk  diterapkan,  karena pengukuran dengan program
tersebut  lebih  cepat  dan  hasilnya sama dengan pengukuran manual.
 Perbandingan  berdasarkan  semua hasil  pengukuran  dan  visualisasi secara  langsung  dari  bentuk  asli daun A.  marina dengan  teknik
menggunakan  titik  koordinat  daun
( landmark ) serta menggunakan teknik  pendeteksian  tepi  bentuk kontur daun menggunakan Photoshop, secara keseluruhan menunjukan  hasil  bahwa  daun A. marina yang  ada  di  Tongkaina memiliki  bentuk  ukuran  lebih  besar dibanding dengan yang di Bintauna. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sampel  daun  dari  dua  populasi  ini memiliki bentuk rata-rata kesimetrisan (morfometri) yang sedikit berbeda. Perubahan kesimetrisan (morfometri) daun adalah tipe perubahan bentuk daun mangrove  yang  biasa  dijumpai (Nurakhman, 2002).
 Perbandingan menggunakan uji statistik,  dengan  metode elliptical
Fourier  descriptors , menunjukan
hasil  bahwa  kedua  populasi  data antara A. marina yang di Tongkaina dan  Bintauna  adalah  tidak  berbeda nyata.

## DAFTAR PUSTAKA
Chitwood,  D.H.  dan  N.R.  Sinha.  2016.
Evolutionary  and  environmental forces sculpting leaf development.  Curr.  Biol.  26, R297 –R306. doi: 10.1016/j.cub.2016. 02.033. Fachrul,  M.F.  2007.  Metode  Sampling Bioekologi. Jakarta: Bumi Aksara.
Hartadi  D,  Sumardi  I.  2004.  Simulasi penghitungan  jumlah  sel  darah merah. Transmisi. 8(2) : 1 – 6.
Hutahaean, E.E., C. Kusmana dan H.R. Dewi.  1999.  Studi  Kemampuan Tumbuh Anakan Mangrove Jenis  Rhizophora  mucronata, Bruguiera gimnorrhiza dan Avicennia marina pada Berbagai Tingkat Salinitas. Jurnal  Manajemen  Hutan  Hutan Tropika V(I),77-85.
Hansen,  C.D.,  C.R.  Johnson.  2011. Visualization handbook. Burlington: Academic Press. Iwata,  H.   dan   Y.   Ukai   (2002) SHAPE:   A  computer  program package for quantitative evaluation of   biological  shapes  based on elliptic Fourier descriptors. Journal of Heredity 93:384-385. IUCN. 2017. Avicennia marina. Diakses 10 September 2017, http://www.iucnredlist.org/details /178828/0 Khul,  F.P.,  C.R.  Giadina.  1982.  Elliptic Fourier  Features  of  Closed Contour, Computer Graphic and Image Processing 18 : 236-258. Klein, L.L. dan H.T. Svoboda. 2017. Bio Protocol : Comprehensive Methods  for  Leaf  Geometric Morphometric Analyses. Department  of  Biology,  Saint Louis  University,  St.  Louis, Missouri,  USA;  Department  of Environmental and Plant Biology, Ohio University, Athens, Ohio, USA. Mallo  PY,  S.R.U.A.  Somphe,  B.S. Narasiang, Bahrun. 2012. Rancang  bangun  alat  ukur kadar  hemoglobin  dan  oksigen dalam  darah  dengan  sensor oximeter  secara  non-invasive [online]. [diunduh September 17 2017]. Tersedia pada: Unsrat.ac.id. Noor,  Y.R.,  M.  Khazali  dan  I.N.N. Suryadiputra.  2006.  Panduan Pengenalan Mangrove di Indonesia. Wetlands International-Indonesia Programme. Bogor: Ditjen PHKA. Nurakhman.  2002.  Kondisi  Ekosistem mangrove berdasarkan indikator kualitas lingkungan dan pengukuran morfometrik daun di
kawasan  hutan  lindung  Angke-
Kapuk,  Jakarta  Utara  [skripsi]. Universitas Diponegoro- Semarang. Rifano,  R.  2014.  Aplikasi  imagej  untuk menghitung perubahan Luas inti eritrosit  bebek  akibat  larutan Hipotonis [skripsi]. Fakultas Kedokteran Hewan-IPB. Reinking,  L.  2007.  ImageJ  Basic. Diungah  2014  Agustus 27,  dari: www.melville.ch.cam.ac.uk. Ramdhani, D., V.A. Suvifan, Y. Lusiyanti. 2013.  Otomatisasi Pendeteksian  Sel  Blast  dan  Sel Metafase  dengan  Perangkat Lunak Pengolahan Citra Sumber Terbuka. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi,  Yogyakarta.  ISSN: 1907-5022. Ristian,  U.  2017.  Optimasi  Ekstraksi Ciri  Kontur  Daun  Menggunakan Interpolasi Nearest  Neighbor dan B-Spline. Tesis Sekolah Pascasarjana-IPB. Syahputra,  H.  2009.  Ekstraksi  Fitur Menggunakan  Elliptical  Fourier Descriptor  Untuk  Pengenalan Varietas Tanaman Kedelai. Tesis:  Sekolah  Pascasarjana- IPB. Sadat,  A.  2004.  Kondisi  Ekosistem Mangrove Berdasarkan Indikator  Kualitas  Lingkungan dan  Pengukuran  Morfometrik  di Way Panet, Kabupaten Lampung Timur Propinsi Lampung [skripsi]. Fakultas Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan- IPB. Utama,  P.A.,  Syamsuardi,  A.  Arbain. 2012.  Studi  Morfometrik  Daun Macaranga  Thou.  di  Hutan Pendidikan dan Penelitian Biologi  (HPPB).  Jurnal  Biologi Universitas  Andalas,  1(1),  hal. 54-62.