http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN         : 2620-309X

## KLASIFIKASI LUASAN EKOSISTEM MANGROVE DI DESA PANTAI BAHAGIA, MUARA GEMBONG DENGAN METODE NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX
CLASSIFICATION OF MANGROVE ECOSYSTEM AREA IN PANTAI BAHAGIA VILLAGE, MUARA GEMBONG WITH NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX METHOD
Bayu Pamungkas*, Rahmat Kurnia, Etty Riani, & Taryono Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, FPIK-IPB University, Bogor, 16680, Indonesia *E-mail: pamungkas3150@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
Mangrove ecosystems are one type of coastal resources that has benefits in physical, biological, and economic  wise.  Mangrove  ecosystems  in  Muara  Gembong  are  ecosystems  that  are  included  in  the category of protected forest. This research aims to estimate the area of mangrove forests and classify its canopy cover. The method used in this study is the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and using sentinel imagery (with a spatial resolution of 10 m). The canopy cover classification applied in this study refers to the Indonesian Ministry of Forestry standards. Canopy cover data was validated with a densiometer to estimate the percentage of mangrove canopy cover. The results showed that the area of mangrove forests reached 301.83 ha with a high-density level or a tight cover class reaching 59.31%  or  179.02  ha.  The  area  of  mangroves  in  Pantai  Bahagia  Village,  Bekasi  Regency,  has increased from the last few years due to rehabilitation actions taken by several local communities.
Keywords: mangrove, NDVI, Pantai Bahagia Village, sentinel

## ABSTRAK
Ekosistem  mangrove  merupakan  salah  satu  jenis  sumber  daya  pesisir  yang  mempunyai  manfaat  baik secara fisik, biologis, dan ekonomis. Ekosistem mangrove di Kecamatan Muara Gembong merupakan ekosistem yang termasuk dalam kategori hutan lindung. Penelitian bertujuan mengestimasi luas hutan mangrove dan mengklasifikasi tutupan kanopi. Metode yang digunakan adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan  menggunakan citra sentinel (resolusi spasial 10 m). Klasifikasi tutupan kanopi  mengacu  pada  standar  Departemen  Kehutanan  Republik  Indonesia.  Data  tutupan  kanopi divalidasi dengan densiometer yang melihat persen tutupan kanopi mangrove. Hasil menunjukkan luas hutan mangrove mencapai 301,83 ha dengan tingkat kerapatan tinggi atau kelas tutupan rapat ( dense ) mencapai  59,31% atau  179,02  ha.  Luasan  mangrove  di  Desa  Pantai  Bahagia,  Bekasi,  meningkat  dari beberapa tahun terakhir oleh karena adanya usaha rehabilitasi oleh komunitas lokal.
Kata kunci: Desa Pantai Bahagia, mangrove, NDVI, sentinel

## I. PENDAHULUAN
Mangrove  adalah  tumbuhan  pantai yang khas dan dipengaruhi oleh pasang surut air  laut serta mampu  beradaptasi di perairan payau (Kusmana & Ningrum, 2016). Ekosis- tem  mangrove  merupakan  salah  satu  jenis sumber  daya  pesisir  yang  mempunyai  man- faat  baik  secara  fisik,  biologis,  dan  ekono- mis.  Secara  biologis  ekosistem  mangrove berfungsi sebagai tempat bertelur dan memi-
jah  ( spawning  ground ),  tempat  mengasuh dan  membesarkan  ( nursery  ground ),  dan tempat  mencari  makanan  ( feeding  ground ) bagi  beragam  organisme  yang  hidup  di  ka- wasan  mangrove  (Dafikri et  al .,  2016). Ekosistem  mangrove  berfungsi  sebagai  pe- nyimpan  karbon  (Donato et  al. ,  2011), penurun  energi  gelombang  sehingga  menu- runkan  potensi  abrasi  (Kamal et  al. ,  2017), penjaga  kesinambungan  nutrien  di  kawasan pesisir  (Lee,  2016),  dan  lain  sebagainya.
Ekosistem mangrove memiliki banyak fung- si ekologis penting di kawasan pesisir.
Ekosistem  mangrove  di  Kecamatan Muara Gembong merupakan ekosistem yang termasuk dalam kategori hutan lindung yang ditetapkan  pada  SK  Nomor  92/UM/54 Tahun 1954 oleh Menteri Pertanian Republik  Indonesia.  Pertumbuhan  jumlah penduduk dan meningkatnya kebutuhan eko- nomi  masyarakat  di  kecamatan  Muara Gembong  mendorong  Menteri  Kehutanan, atas usulan Bupati Bekasi, menerbitkan surat keputusan  Menhut  Nomor  SK.475/Menhut- II/2005  pada  16  Desember  2005  untuk mengubah fungsi dari hutan lindung menjadi hutan  produksi  seluas  5170  ha.  Selain  itu, diketahui  bahwa  ekosistem  mangrove  di Muara Gembong  mengalami degradasi  yang cukup  hebat.  Pada  tahun  2003  luas  hutan mangrove Muara Gembong berkurang dengan  laju 255,22 ha/tahun, sehingga tersi- sa hanya 379 ha (Oktaviani et al ., 2019). Hal tersebut karena kawasan mangrove di Muara Gembong banyak yang dijadikan lahan tam- bak  oleh  masyarakat  setempat  dan  terdapat sejumlah  luasan  mangrove  di  muara  sungai Citarum.  Salah  satu  lokasi  yang  memiliki potensi  ekosistem  mangrove  berada  di  desa Pantai  Bahagia,  yang  berlokasi  di  ujung utara Kabupaten Bekasi.
Pendugaan kerapatan  vegetasi  mang- rove  dapat  menggunakan  indeks  vegetasi. Indeks vegetasi diperlukan dalam mengiden- tifikasi  piksel  yang  ditutupi  oleh  besarnya proporsi  vegetasi.  Menurut  Andana  (2015) indeks  vegetasi  adalah  besaran  nilai  kehi- jauan  vegetasi  yang  diperoleh  dari  peng- olahan sinyal digital nilai kecerahan ( bright- ness )  beberapa  band  sensor  satelit.  Terdapat banyak  indeks  vegetasi  mangrove  dengan algoritma  yang  berbeda-beda,  salah  satunya adalah indeks vegetasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Prinsip kerja  analisis  NDVI  adalah  dengan  meng- ukur  tingkat  intensitas  kehijauan.  Intensitas kehijauan berkorelasi dengan tingkat kerapa- tan  tajuk  vegetasi  dan  untuk  deteksi  tingkat kehijauan  pada  citra  yang  berkorelasi  de-
ngan  dua  kandungan  klorofil  daun,  maka band  digunakan  adalah  band  inframerah dekat  dan  merah  (Ardiansyah  &  Buchori, 2014).  Klasifikasi  ini  dapat  dilakukan  de- ngan  baik  dengan  teknik  pengindraan  jauh karena karakteristik vegetasi mangrove yang khas  terhadap  gelombang  elektromagnetik (Winarso  &  Purwanto,  2014).  NDVI  memi- liki nilai akurasi lebih baik dibandingkan de- ngan metode analisis vegetasi lain (Muhsoni et  al .,  2018).  Metode  ini  sudah  banyak digunakan  dalam  penelitian.  Terdapat  bebe- rapa  penelitian  di  Indonesia  yang  menggu- nakan  NDVI  dalam  menganalisis  ekosistem mangrove,  seperti  Frananda et  al. (2015) dalam  mengkaji  komparasi  indeks  vegetasi untuk  estimasi  stok  karbon  hutan  mangrove kawasan Segoro. Philiani et al . (2016) dalam pemetaan vegetasi hutan mangrove menggu- nakan  metode  NDVI  di  desa  Arakan, Minahasa  Selatan,  Sulawesi  Utara.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  mengestimasi  luas hutan mangrove dan mengklasifikasi tutupan kanopi  dengan  menggunakan  citra  sentinel dengan metode NDVI.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Lokasi Kegiatan
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada bulan  Februari-Juni  2020  di  Departemen Manajemen  Sumberdaya  Perairan,  Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University  dan  Kawasan  Hutan  Mangrove Desa  Pantai  Bahagia,  Muara  Gembong, Bekasi, Jawa Barat ( Figure 1) .

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
Alat  yang digunakan dalam pengola- han  data  citra  adalah  seperangkat  komputer yang  dilengkapi  dengan  perangkat  lunak ArcGIS  10.2.2  dan  MS  Office  2013.  Citra yang digunakan adalah citra satelit Sentinel- 2A  akuisisi  16  November  2019  yang  di- unduh dari www.earthexplorer.usgs.gov.
Alat  yang  digunakan  untuk  penga- matan  lapang  yaitu Global  Positioning System (GPS) Garmin CS60X, meteran
Figure 1. Mangrove mapping location at Pantai Bahagia Village, Muara Gembong.
(10  m  x  10  m),  alat  tulis,  buku  identifikasi mangrove, datasheet ,  kamera,  densiometer.
Densiometer  digunakan  untuk  mendapatkan data  lapang  untuk  memvalidasi  hasil  peng- olahan citra dengan metode NDVI.

## 2.3 Analisis Data
Analisis  kerapatan  atau  kesehatan mangrove dilakukan dengan NDVI menggu- nakan band merah dan inframerah dekat atau Near  Infra-Red (NIR)  dalam  pengindraan jauh  untuk  mengetahui  indeks  vegetasi  dari satelit. Algoritma NDVI (Rouse et al ., 1973) adalah sebagai berikut,
................................. (1) Keterangan: NDVI adalah
Normalized  Difference  Vegetation  Index , NIR adalah  nilai  reflektansi  spektral  pada band inframerah dekat, R adalah nilai
reflektansi spektral pada band merah.
Tingkat  kerapatan  mangrove  dibagi menjadi tiga kelas kerapatan ( Table 1 ), dian- taranya  kategori  mangrove  jarang  ( sparse ), mangrove sedang ( moderate ), dan mangrove rapat  ( dense )  (Departemen  Kehutanan, 2005).
Table 1.  Criteria of NDVI Mangrove Density (Department of Forestry, 2005).
Mangrove Categories Cover Percentage NDVI Value Sparse 0–50% 0 ≤ 0.33 Moderate 51–69% 0.34 ≤ 0.42 Dense 70–100% 0.43 ≤ 1.00
Kerapatan kanopi dalam transek dili- hat  menggunakan Geographic  Resource Solutiondensiometer (GRS)  densiometer. GRS  densiometer  merupakan  sebuah  alat
berbentuk  tabung  yang  memungkinkan pengamat untuk  mengukur proyeksi  vertikal tutupan  kanopi  vegetasi  (Kauffman  & Donato, 2012). Ilustrasi pengukuran kerapa- tan  kanopi  dengan  GRS  densiometer  ditam- pilkan  dalam Figure  2 .  Pengukuran  dengan densiometer  dilakukan  juga  untuk  mem- validasi  hasil  dari  analisis  densitas  vegetasi mangrove dengan metode NDVI. Penandaan titik  lokasi  pengamatan  dengan  menggu- nakan GPS Garmin CSX60. Identifikasi spe- sies dan genus dibantu dengan buku identifi- kasi mangrove oleh Kitamura et al. (1997).
Figure 2.  Illustration of GRS densitometer use (Kauffman & Donato, 2012).
Penggunaan  densiometer  dilakukan dengan melihat ke lubang pengamat. Lubang tersebut  memantulkan  reflektansi  kerapatan kanopi vegetasi secara vertikal tepat 90 o dari
sudut  pengamat.  Pengamatan  dilakukan tepat  di  tengah  transek  kuadrat  bersamaan dengan marking GPS  agar  penaksiran  tutu- pan  kanopi  sesuai  dengan  koordinat  lokasi. Kemudian  taksiran  kerapatan  dituliskan  ke dalam  bentuk nilai persentase tutupan kano- pi  yang  terlihat  dari  lubang  tersebut.  Di dalam  lubang  pengamat,  area  pengamatan telah  dibagi  menjadi  empat  sekuen.  Hal  ini memudahkan  pengamat  untuk  menuliskan taksiran  persentase  tutupan  mangrove  pada titik pengamatan.
Selain  tutupan  kanopi,  analisis  mang- rove  juga  meliputi  identifikasi  jenis  mang- rove,  jumlah  tegakan  relatif,  lingkar  batang, dan  indeks  dominansi.  Analisis  vegetasi  di- perlukan  untuk  melihat  potensi  ekosistem mangrove di lokasi penelitian.
Validasi  data  pengolahan  citra  akan menggunakan  data  dari  hasil  pengukuran  di lapang.  Hasil  pengukuran  kanopi  dengan densiometer  akan  dilengkapi  dengan  titik koordinat  menggunakan  GPS.  Data  tersebut akan  dikorelasikan  dengan  data  hasil  peng- olahan  citra  dengan  NDVI  pada  titik  koor- dinat yang sama. Validasi data akan  menun- jukkan  keeratan  data  hasil  pengolahan  citra dengan  kondisi  yang  sebenarnya  dengan menggunakan  analisis  korelasi  statistik. Semakin  tinggi  nilai  korelasi,  maka  kedua hasil yang dibandingkan dapat dianggap erat atau serupa.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Komposit  citra  untuk  menampilkan vegetasi  menggunakan kombinasi  band NIR (band  8)  dan  band  merah  (band  4).  Secara visual,  kombinasi  warna  FCC  ( False  Color Composite) memudahkan dalam  mengetahui keberadaan  vegetasi  mangrove.  Hasil  kom- posit  warna  menunjukkan  kontras  warna yang berbeda antara vegetasi dan objek lain. Warna  FCC  ( False  Color  Composite )  yang dihasilkan  merupakan  hasil  dari  pengolahan nilai  reflektansi  objek  (vegetasi  mangrove) dari  persamaan  NDVI  untuk  mempermudah membedakan  antara  vegetasi  mangrove,
rawa,  dan  objek  lain  (Sari  &  Rosalina, 2016).  Garis  putih  pada Figure  3 menun- jukkan batas area penelitian yakni Desa Pantai Bahagia, Muara Gembong.
Klasifikasi  NDVI  dilakukan  dengan mengelompokkan  mangrove  ke  dalam  tipe mangrove  rapat  ( dense ),  mangrove  sedang ( moderate )  dan  mangrove  jarang  ( sparse ) sesuai  kriteria  pada Table  1 . Figure  5 me- nampilkan  pemetaan  kerapatan  mangrove dengan  NDVI.  Secara  teoritis  nilai  NDVI berkisar  dari  -1  sampai  1.  Nilai  dibawah angka  0  merupakan  laut  (air)  maupun  tanah kosong.  Nilai-nilai  yang  lebih  tinggi  dari  0 dapat  dikatakan  bahwa  terdapat  vegetasi pada  lahan  tersebut  (Meneses,  2011).  Pada penelitian ini, nilai minimum indeks vegetasi dengan  algoritma  NDVI  mangrove  di  Desa Pantai  Bahagia  adalah  0,114  dan  nilai maksimum  adalah  0,549.  Pada  titik  yang
berdekatan  dengan  lokasi  kegiatan  tambak dan  berada  di  bagian  selatan  muara  Sungai Citarum  memiliki  nilai  NDVI  yang  lebih kecil. Sedangkan pada titik yang berlokasi di bagian  utara  Sungai  Citarum  memiliki  nilai NDVI  yang  lebih  tinggi,  oleh  karena mangrove  di  lokasi  tersebut  dalam  kondisi asli  dan  dijaga  oleh  masyarakat  setempat. Distribusi  kerapatan  kelas  rapat  ( dense )  ter- identifikasi  di  bagian  utara  Sungai  Citarum. Oleh  warga  dijadikan  lokasi  konservasi, sedangkan  kelas  sedang  ( moderate )  dan jarang  ( sparse )  paling  banyak  ditemukan  di bagian selatan muara Sungai Citarum.
Tingkat  kerapatan  mangrove  dikate- gorikan  ke  dalam  tiga  kelompok  yakni mangrove  rapat  ( dense ),  mangrove  sedang ( moderate ),  dan  mangrove  jarang  ( sparse ). Hasil  pengolahan  data  citra  dengan  analisis NDVI menunjukkan pengkategorian mang-
Figure 3. The results of the FCC composition.
Figure 4. Mangrove distribution map.
Figure 5. Classification of mangrove density.
rove  di  lokasi  penelitian  yakni  di  Desa Pantai  Bahagia.  Kategori  kelas  kerapatan mangrove mengacu pada Departemen Kehutanan  (2005).  Luas  mangrove  yang termasuk  ke  dalam  mangrove  rapat  ( dense ) memiliki  luas  mencapai  179,02  ha  atau 59,31%  dari  total  luas  mangrove  yang  ada ( Figure  6) .  Mangrove  dengan  kerapatan sedang  ( moderate )  memiliki  luas  56,59  ha atau  18,75%  dari  total  luas  mangrove. Klasifikasi mangrove jarang ( sparse ) menca- pai  66,22  ha  atau  21,94%  dari  total  luasan mangrove  ( Table  2) .  Sebagian  besar  mang- rove di lokasi penelitian tergolong mangrove jarang ( sparse ).
Figure 6. Percentage of mangrove density.
Grafik scatter  plot persamaan  linear pada  NDVI  ditampilkan  pada Figure  7 . Grafik  tersebut  menampilkan  sekumpulan nilai NDVI sebuah garis lurus dengan kemi- ringan positif. Analisis korelasi antara per-
sentase kerapatan kanopi mangrove (variabel tetap)  dengan  hasil  transformasi  indeks vegetasi  (variabel  bebas)  digunakan  untuk mencari kedekatan antara dua nilai tersebut.
Table 2. Area  and  percentage  of  mangrove density.
Mangrove Categories ha % Sparse 179.02 59.31 Moderate 56.59 18.75 Dense 66.22 21.94 Total 301.83 100.00
Koefisien  korelasi  NDVI  didapatkan nilai  sebesar  0,58  yang  tergolong  dalam tingkat  hubungan  cukup  erat  (Walpole, 1992).  Hal  ini  dapat  diartikan  kedua  nilai indeks  NDVI  memiliki  keterkaitan  yang kuat  terhadap  nilai  kerapatan  kanopi  di lapang.  Arhatin  &  Wahyuningrum  (2013) mendapatkan  nilai  koefisien  korelasi  pada NDVI  senilai  0,73.  Hasil  serupa  juga disajikan  dalam  penelitian  Landeros et  al. (2018)  dengan  menggunakan  beberapa  citra resolusi  tinggi.  Adapun  hasil  R 2 yang dihasilkan  dari  citra  Sentinel-2A  sebesar 0,75  atau  75%.  Nilai  R 2 meningkat  seiring dengan resolusi spasial citra. Dikatakan pula oleh  Winarso  &  Purwanto  (2014),  bahwa terkadang  indeks  vegetasi  tidak  sesuai dengan keadaan lapang pada nilai NDVI.
Figure 7. Correlation of NDVI values and percentage of mangrove canopy cover.
Keberadaan  rumput,  semak,  atau  atribut biofisik  kanopi  yang  lebih  rapat  di  antara tegakan  mangrove  memungkinkan  untuk reflektansinya  terdeteksi  oleh  sensor  satelit sebagai tutupan (Chuvieco & Heute, 2009).
Adapun  nilai Root  Mean  Square Error (RMSE)  dari  penelitian  ini  adalah sebesar  0,1295.  RSME  menjelaskan  bagai- mana  data  residu  tersebar,  dengan  kata  lain bagaimana  data  menyebar  terhadap  data hasil  model.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  data  menyebar  cukup  dekat  dengan data  model.  Hasil  hampir  serupa  juga  di- hasilkan  dalam  penelitian  Green et  al. (1997) dengan nilai RMSE 0,13 yang  meru- pakan  nilai  yang  baik  dalam  pendugaan distribusi  spasial  kanopi  mangrove.  Jika dibandingkan  dengan  hasil  penelitian  lain mengenai  korelasi  citra  satelit  dengan  tutu- pan  kanopi  mangrove,  nilai  tersebut  relatif cukup  baik.  Pada  penelitian  Tian et  al. (2017)  nilai  RMSE  sebesar  0,423  hingga 0,719  dengan  penggunaan  sumber  data  citra yang berbeda. Mangrove memiliki Hasil per- hitungan  korelasi  nilai  NDVI  dan  persen kanopi mangrove cukup baik ( fit ).
Terjadi  peningkatan  luas  area  dan tutupan ekosistem  mangrove di  lokasi pene- litian.  Pada  penelitian  Suwargana  (2008) diketahui  bahwa  luas  mangrove hanya  men- capai  16,33%  (atau  33,23  ha)  pada  tahun 2007 dan 17,92% (atau 34,89 ha) pada tahun 1990  dari  total  luas  area  Desa  Pantai Bahagia. Pada tahun 2018  luas  hutan  mang- rove  Desa  Pantai  Bahagia  memiliki  luas sekitar  70  ha  (Marsudi et  al. ,  2018).  Pada hasil  di  atas  luas  mangrove  mencapai  seti- daknya  300  ha  yang  terjadi  pada  rentang waktu  satu  dekade  terakhir.  Terdapat  pe- ningkatan  yang  cukup  signifikan  dari  tahun 2007  yang  disebabkan  oleh  adanya  usaha penanaman  dan  pelestarian  mangrove  oleh masyarakat  setempat  pada  beberapa  tahun terakhir (Ahmad, 2017). Mangrove yang ada di  Desa  Pantai  Bahagia  mengalami  perbai- kan, oleh karena adanya kegiatan rehabilitasi baik  dari  partisipasi  masyarakat,  LSM  atau komunitas  lain  (Majesty et  al., 2018).  Luas
area  mangrove  meningkat  signifikan  dalam kurun  waktu  sepuluh  tahun  terakhir.  Keter- batasan  ketersediaan  data  citra  yang  sama dalam  kurun  waktu  sepuluh  tahun  terakhir menjadi  kendala  tidak  ditampilkannya  peru- bahan luasan ekosistem mangrove.
Mangrove  menyebar  di  sekitar  areal tambak hingga sepanjang garis pantai. Kepa- datan  mangrove  tertinggi  ada  di  sepanjang garis  pantai,  sedangkan  mangrove  jarang ( sparse )  banyak  ditemukan  di  areal  tambak dan  pinggir  sungai.  Hal  tersebut  disebabkan oleh  habitat  mangrove  yang  terdapat  masu- kan  air  bersalinitas  tinggi  dengan  kondisi substrat  yang  berlumpur  yang  biasa  ditemu- kan di areal perbatasan darat dan laut atau di muara  sungai  (Kusmana  &  Ningrum,  2016; Marsudi et al ., 2018). Keberadaan mangrove menyebar  hampir  di  seluruh  bagian  desa dengan kepadatan tertinggi  berada di sepan- jang  garis  pantai.  Studi  mengenai  ekosistem mangrove  di  Desa  Pantai  Bahagia  masih belum banyak dilakukan.
Penggunaan citra satelit sudah banyak digunakan sebagai pendekatan dalam menduga  tutupan  mangrove.  Penting  untuk menggunakan  pendekatan  GIS  menggu- nakan  citra  resolusi  sedang,  seperti  citra sentinel, dalam menginvestigasi hutan mangrove  berdensitas  tinggi  dengan  per- sebaran  dan  distribusi  tegakan  yang  tinggi dalam  waktu  singkat  (Pattanaik  &  Prasad, 2011). Penggunaan citra resolusi sangat ting- gi  memungkinkan  untuk  mengidentifikasi tutupan  dengan  lebih  detail,  namun  harga yang lebih mahal dan tingkat kerapatan daun setiap  individu  yang  beragam  kurang  me- mungkinkan  untuk  mengidentifikasi  kera- patan mangrove secara berkelanjutan.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  estimasi luasan  ekosistem  mangrove  yang  ada  di Desa  Pantai  Bahagia,  Muara  Gembong, Bekasi, Jawa Barat. Hasil klasifikasi tutupan kanopi  berdasarkan  kategori  yang  dikeluar- kan  Departemen  Kehutanan  RI  menun-
jukkan  tutupan  dengan  tingkat  rapat  ( dense ) tertinggi  dibanding  kategori  kerapatan  yang lain.  Penggunaan citra sentinel, citra dengan akurasi 10 m, dapat digunakan dalam meng- identifikasi  kerapatan  kanopi  mangrove dengan  baik.  Luasan  mangrove  di  lokasi tersebut meningkat oleh karena ada kegiatan rehabilitasi oleh komunitas lokal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih penulis ucapkan kepada Dr.  Taryono  dari  Departemen  Manajemen Sumberdaya  Perairan,  Fakultas  Perikanan dan  Ilmu  Kelautan,  IPB  University,  untuk kesempatannya  melakukan  kegiatan  dan memfasilitasi penelitian di Kecamatan Muara  Gembong.  Kepala  Desa  Pantai Bahagia,  Pokdarwis  Alipbata,  dan  tokoh masyarakat  setempat  yang  telah  mengizin- kan saya untuk bisa melakukan penelitian di Desa Pantai Bahagia.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  D.N.  2017.  Penyuluhan  dan pelatihan  upaya  pencegahan  abrasi pantai pada masyarakat Muara Gembong  Bekasi. J.  Pengabdian
Kepada Masyarakat , 1(2): 90-97. http://doi.org/10.20956/pa.v1i2.2413
Andana,  E.K.  2015.  Pengembangan  data citra satelit landsat-8 untuk pemetaan area  tanaman  hortikultura  dengan berbagai  metode  algoritma  indeks vegetasi  (Studi  Kasus:  Kabupaten
Malang  dan  sekitarnya).  Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXII, Surabaya, Indonesia,  24  Januari  2015.  1501- 1510 pp.
Ardiansyah,  D.A.  &  I.  Buchori.  2014. Pemanfaatan citra satelit untuk penentuan  lahan  kritis  mangrove  di Kecamatan  Tugu,  Kota  Semarang. J. of  Geomatics  and  Planning ,  1(1):  1-
12.
https://doi.org/10.14710/geoplanning .1.1.1-12
Arhatin,  R.E.  &  P.I.  Wahyuningrum.  2013. Algoritma  indeks  vegetasi  mangrove menggunakan satelit LANDSAT ETM+  (Vegetation  Index  Algorithm for  Mangrove  Derived  from  Landsat ETM+). Buletin  PSP ,  21(2):  215- 227.
http://journal.ipb.ac.id/index.php/bul psp/article/view/25293 Chuvieco, E. & A. Heute. 2009.
Fundamentals  of  Satellite  Remote Sensing. CRC Press. 418 p
Dafikri, M., Yunasfi, & Z.A. Harahap. 2016.
Analisis  vegetasi  dan  pola  sebaran salinitas  di  ekosistem  mangrove
Percut  Sei  Tuan  Kabupaten  Deli Serdang Sumatera Utara. J. Aquacoastmarine, 12(2): 1-14.
https://www.scribd.com/document/38
8847218/13922-33851-1-SM-pdf Departemen  Kehutanan.  2005.  Pedoman
Inventarisasi  dan  Identifikasi  Lahan Kritis  Mangrove.  Direktorat  Jenderal Rehabilitasi  Lahan  dan  Perhutanan Sosial Departemen Kehutanan. Jakarta. 14 p. Donato, D.C., J.B. Kauffman, D. Murdiyarso, S. Kurnianto, M. Stidham,  &  M.  Kanninen.  2011.
Mangroves  among  the  most  carbon- rich  forests  in  the  tropics. J.  Nature geoscience . 4(5): 293-297. https://doi.org/10.1038/ngeo1123
Frananda,  H.,  H.  Hartono,  &  R.H.  Jatmiko. 2015.  Komparasi  indeks  vegetasi untuk  estimasi  stok  karbon  hutan mangrove kawasan segoro anak pada kawasan Taman Nasional Alas Purwo  Banyuwangi,  Jawa  Timur. J. Globë , 17(2): 113-123.
https://jurnal.big.go.id/index.php/GL/ article/download/222/219.pdf
Green, E.P., P.J. Mumby, A.J. Edward, C.D. Clarck, & A.C. Ellis. 1997.
Estimating leaf aera index of
mangroves  from  satellite  data. J.  of Aquatic Botany. 58(9): 11-19. https://doi.org/10.1016/S0304- 3770(97)00013-2 Kamal,  S.,  J.  Warnken,  M.  Bakhtiyari,  &
S.Y. Lee. 2017. Sediment distribution  in  shallow  estuaries  at fine  scale:  in  situ  evidence  of  3D structural  complexity  effects  by mangrove
pneumatophores.
J. Hydrobiologia , 803: 121-32. https://doi.org/10.1007/s10750-017- 3178-3
Kauffman,  J.B.  &  D.C.  Donato.  2012.
Protocols for  the  measurement, monitoring and reporting of structure, biomass, and carbon stocks in  mangrove  forests.  CIFOR.  Bogor.
50 p.
Kitamura,  S.,  C.  Anwar,  A.  Chaniago,  &  S. Baba. 1997. Handbook of Mangroves in  Indonesia:  Bali  &  Lombok. International  Society  for  Mangrove Ecosystems. ISME. Bali. 119 p.
Kusmana,  C.  &  D.R.P.  Ningrum.  2016. Tipologi dan kondisi vegetasi kawasan mangrove Bulaksetra Kabupaten Pangandaran Provinsi
Jawa  Barat. J.  Silvikultur  Tropica , 7(2): 137-145. https://jurnal.ipb.ac.id/index.php/jsilv ik/article/view/13317.pdf
Landeros,  V.L.,  F.  Flores-de-Santiago,  J.M. Kovacs,  &  F.  Flores-Verdugo.  2018. An assessment of commonly
employed satellite-based remote sensors for mapping mangrove species  in  Mexico  using  an  NDVI- based classification scheme. J. Environmental monitoring and
assessment , 190(1): 23. https://doi.org/10.1007/s10661-017- 6399-z
Lee,  S.Y.  2016.  From  blue  to  black: anthropogenic  forcing  of  carbon  and nitrogen  influx  to  mangrove-lined estuaries  in  the  South  China  Sea. J. Marine  pollution  bulletin ,  109(2):
682-690.
https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2
016.01.008
Majesty,  K.I.,  M.  Karuniasa,  &  H.
Herdiansyah.  2018.  The  strategy  for the community participation development  in  the  management  of mangrove  forest  ecosystem  in Muara Gembong District, West Java. Proceedings The 2nd Annual Conference  of  Engineering  and Implementation on Vocational Education, Sumatra Utara,
Indionesia,  3  November  2018.  1-8 pp.  https://doi.org/10.4108/eai.3-11-
2018.2285893
Marsudi,  B.,  O.  Satjapradja,  &  M.L. Salampessy.  2018.  Komposisi  jenis pohon  dan  struktur  tegakan  hutan mangrove  di  Desa  Pantai  Bahagia,
Kecamatan Muara Gembong,
Kabupaten  Bekasi,  Provinsi  Jawa
Barat. J. Belantara, 1(2): 115-122. https://doi.org/10.29303/jbl.v1i2.87
Meneses,  C.L.  2011.  NDVI  as  indicator  of degradation. 238th
Edition.
Unasylva. 39 p. Muhsoni,  F.F,  Sambah  A.B.,  M.  Mahmudi,
&  D.G.R.  Wiadnya.  Comparison  of different vegetation indices for assessing  mangrove  density  using sentinel-2  imagery. J.  Geomate ,
14(45): 42-51.
https://doi.org/10.21660/2018.45.717
7
Oktaviani, S.,  Yonvitner, & Z. Imran. 2019. Daya dukung optimum pola tata guna lahan  pesisir  di  Muara  Gembong, Kabupaten  Bekasi. J.  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis, 11(1):
75-87. https://doi.org/10.29244/jitkt.v11i1.2
1600
Pattanaik,  C.  &  S.N.  Prasad.  2011. Assessment of aquaculture impact on mangroves of Mahanadi delta (Orissa),  East  coast  of  India  using remote sensing and GIS. J. Ocean  &
Coastal  Management ,  54(11):  789- 795. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman. 2011.07.013 Philiani, I., L. Saputra, L. Harvianto, & A.A.
Muzak.  2016.  Pemetaan  vegetasi hutan mangrove menggunakan metode Normalized Difference Vegetation  Index (NDVI)  di  Desa Arakan,  Minahasa  Selatan,  Sulawesi Utara. Surya Octagon Interdisciplinary. J.  of  Technology, 2(1): 211-222.
https://doi.org/10.31219/osf.io/c8k6j Rouse, J.W., R.H. Haas, J.A. Schell, & D.W.
Deering. 1973. Monitoring
vegetation  systems  in  the  Great Plains  with  ERTS. (in) :  Rouse  JW, Haas  RH,  Schell  JA,  Deering  DW. Third  ERTS  Symposium;  10-14 Desember  1973;  Washington  (US): 309-317 pp.
Sari, S.P. & D. Rosalina. 2016. Mapping and monitoring  of  mangrove  density changes  on  tin  mining  area. J. Procedia  Environmental  Sciences , 33: 436-442.
https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016 .03.094
Suwargana,  N.  2008.  Analisis  perubahan hutan  mangrove  menggunakan  data pengindraan  jauh  di  Pantai  Bahagia,
Muara Gembong, Bekasi. J.
Pengindraan  Jauh  dan  Pengolahan
Citra Digital , 5(1): 64-74. https://doi.org/10.15578/segara.v15i2 .7461
Tian, J., L. Wang, X. Li, H. Gong, C. Shi, R. Zhong,  &  X.  Liu.  2017.  Comparison of  UAV  and  WorldView-2  imagery for  mapping  leaf  area  index  of mangrove  forest. International J. Appl  Earth  Obs  Geoinformation,
61(1): 22-31. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.05. 002
Walpole, R.E. 1992. Introduction to Statistics.  Third  edition.  ( Translated by )  Sumantri  B.  Gramedia  Pustaka Utama. 516 p.
Winarso,  G.  &  A.D.  Purwanto.  2014. Pendekatan  baru  indeks  kerusakan mangrove  menggunakan  data  peng- indraan  jauh.  deteksi  parameter geobiofisik  dan  diseminasi  peng- indraan jauh. Di dalam: Budhiman S, Soleh  M,  Emiyati,  Teguh  K,  Sirin DNS.  Prosiding  Seminar  Nasional Pengindraan  Jauh,  Bogor,  21  April 2014. 368-379 pp.
Received   : 15 September 2020 Reviewed  :  23 November 2020 Accepted  : 18 December 2020