## Prediksi Perubahan Kawasan Hutan Mangrove
Menggunakan Model Land Change Modeler Berbasis Citra Satelit Penginderaan Jauh (Studi Kasus: Pantai Kelurahan Oesapa Barat, Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur)
SONI DARMAWAN 1 , ELYSABETH NINDY NASING 2 , ANGGUN TRIDAWATI 3
1,2 Teknik Geodesi Institut Teknologi Nasional Bandung, Indonesia
3 Teknik Geodesi, Universitas Lampung, Bandar lampung, Indonesia Email: soni_darmawan@itenas.ac.id
Received 1 Januari 2022 | Revised 1 Maret 2022 | Accepted 30 April 2022

## ABSTRAK
Kelurahan  Oesapa  Barat  merupakan  Kelurahan  di  Kecamatan  Kelapa Lima  Kota Kupang  Indonesia  yang  memiliki  hutan  mangrove  cukup  luas  namun  terus mengalami kerusakan yang disebabkan oleh ulah manusia, sehingga upaya untuk menahan  laju  kepunahan  hutan  mangrove  perlu  dilakukan.    Dalam  upaya pengelolaan  untuk  menahan  laju  kepunahan  hutan  mangrove,  diperlukan informasi  berupa  identifikasii  area  mana  saja  yang  membutuhkan  perhatian untuk  pelestarian  mangrove.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  suatu  metode  yang dapat  digunakan  untuk  monitoring  perubahan  luasan  mangrove  dari  tahun  ke tahun. Gambaran  perubahan  lahan  di  masa  depanpun  dibutuhkan  untuk mendukung  perencanaan,  perlindungan,  dan  rehabilitasi  hutan  mangrove. Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengetahui  perubahan  tutupan  mangrove  tahun 1996,  2006,  2016,  dan  memprediksi  tutupan  mangrove  tahun  2026.  Teknologi penginderaan jauh digunakan untuk menganalis penggunaan lahan melalui citra satelit  Landsat  (tahun  1996,  2006  dan  2016).  Penelitian  ini  menggunakan integrasi citra landsat untuk memperoleh hasil klasifikasi tutupan lahan dan land change  modeler  untuk  mengkaji  dan  memprediksi  pola  perubahan  lahan mangrove.  Hasil  prediksi  hutan mangrove  menggunakan  land  change  modeler menunjukan  adanya tren  peningkatan  luasan  mangrove sebesar 17,64 ha  pada tahun 1996, 18,90 ha pada tahun 2006, 19,80 ha pada tahun 2016, dan 20,52 ha pada tahun 2026. Peningkatan luasan mangrove disebabkan oleh berhasilnya kegiatan  rehabilitasi  berupa  penanaman  mangrove  di  Pantai  Kelurahan  Oesapa Barat pada tahun 2002.
Kata kunci : Mangrove, Landsat, Land Change Modeler

## ABSTRACT
Oesapa  Barat  Village  is  a  sub-district  in  Kelapa  Lima  District,  Kupang  City, Indonesia where has a large mangrove forest but continues to decline by human activities, therefore the protection of mangroves is urgent. The purpose of this study  was  to  determine  mangroves'  changes  in  1996,  2006,  2016,  and  predict
them in 2026. Remote sensing technology was used to analyze land use through Landsat  satellite  imagery  (1996,  2006,  and  2016).  This  research  uses  the integration of Landsat image to obtain land cover classification and land change modeler to analyze and predict mangrove land change patterns. The prediction results using land change modeler showed that there was a trend of increasing mangrove area by 17.64 ha in 1996, 18.90 ha in 2006, 19.80 ha in 2016, and 20.52 ha in 2026. The increase in mangrove areas was caused by the success of this  activity.  rehabilitation  in  the  form  of  planting  mangroves  in  West  Oesapa Village Beach in 2002.
Keywords : Mangrove, Landsat, Land Change Modeler
Prediksi Perubahan Kawasan Hutan Mangrove Menggunakan Land Change Modeler Berbasis Citra Satelit Penginderaan Jauh
(Studi Kasus: Pantai Kelurahan Oesapa Barat, Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur)

## 1. PENDAHULUAN
Hutan  mangrove  adalah  hutan  yang  tumbuh  di  zona  intertidal  pantai  tropis  dan  subtropis yaitu terletak antara 30° LU dan 30° LS (Alongi, 2002; Giri, dkk, 2011) . Selain itu, hutan mangrove  juga  merupakan  sumber  daya  alam  yang  dapat  menyerap  karbon  lebih  banyak dibandingkan ekosistem lainnya (Alongi, 2014) dan memiliki manfaat baik dari aspek sosial ekonomi  maupun  ekologi (Fahmi,  2014). Sebagai  penyangga  ekosistem  darat  dan  laut, hutan  mangrove  memiliki  beberapa  manfaat,  antara  lain melindungi  pantai  dari:  ombak, angin topan, dan tsunami (Costanza, dkk, 2008; Halder, Merchant, Misbahuzzaman, Wagner,  &  Mukul,  2021;  Romañach,  dkk,  2018) ,  menyerap  karbon (Donato,  dkk, 2011) , menjaga kualitas air (Duke dkk, 2007), menyediakan habitat bagi lebih dari 1.300 spesies  hewan,  termasuk  ikan  dan  satwa  liar (Baran  &  Hambrey,  1999;  Ellison,  dkk, 2005;  Fatoyinbo,  Simard,  Washington‐Allen,  &  Shugart,  2008;  Spalding,  2010) , dan  mendukung  mata  pencaharian  masyarakat  melalui  ekowisata,  makanan,  bahan  bakar, kayu, dan bahan bangunan (Friess, dkk, 2019; Uddin, van Steveninck, Stuip, & Shah, 2013).
Luasan  hutan  mangrove  dunia  mencakup  sekitar  13,7  juta  hektar  yang  tersebar  di  118 negara  ( Giri,  dkk,  2011 ).  Di  sisi  lain,  hutan  mangrove  juga  termasuk  dalam  ekosistem dunia  yang  terancam  punah,    disebabkan  karena  faktor  alam  dan  antropogenik  seperti perubahan  iklim,  kenaikan  permukaan  laut (Feller,  Friess,  Krauss,  &  Lewis,  2017; Lovelock et al., 2015; Saintilan, dkk, 2020) dan alih fungsi kawasan mangrove menjadi pemukiman (Valiela, Bowen, & York, 2001). Saat ini, luas hutan mangrove dunia sangat dinamis dan  telah berkurang  sekitar  40%  dibandingkan dengan  pertengahan  abad terakhir ( Alongi,  2002) .  Tingkat  pengurangan  hutan  mangrove  sepanjang  tahun  1990-an  adalah 1% (Mayaux, dkk, 2005) . Dalam beberapa tahun terakhir, tingkat pengurangan mangrove melambat namun masih tetap pada 0,26-0,66% per tahun (Hamilton & Casey, 2016). Jika tingkat kehilangan hutan mangrove terus berlanjut, sekitar 40% hutan mangrove dunia akan benar-benar punah. Dampak punahnya hutan mangrove adalah kerusakan lingkungan yang disebabkan  oleh  naik  atau  turunnya  permukaan  laut,  El  Nino,  badai  tropis,  angin  topan, kekeringan,  dan  perubahan  suhu (Barbier,  2006;  Goldberg,  Lagomasino,  Thomas,  & Fatoyinbo, 2020; Mumby, dkk, 2004; Walters, dkk, 2008; Yirga, Addisu Legesse, & Mekuriaw, 2020).
Upaya untuk menahan laju kepunahan hutan mangrove perlu dilakukan oleh negara-negara yang  ditanami  mangrove,  salah  satunya  adalah  Indonesia.  Indonesia  adalah  Negara  yang memiliki  hutan  mangrove  terluas  di  Dunia  yaitu  mencapai  59,80%  dari  total  luas  hutan mangrove di Asia Tenggara (Giesen, 1993). Permasalahan saat ini adalah sekitar 48% dari total  hutan  mangrove  di  Indonesia  mengalami  kerusakan  yang  disebabkan  oleh  ulah manusia berupa konversi mangrove menjadi sarana pemanfaatan lain (Haya, Zamani, & D Soedharma,  2015). Kelurahan  Oesapa  Barat  merupakan  salah  satu  Kelurahan  di Kecamatan Kelapa Lima Kota Kupang Indonesia yang memiliki hutan mangrove cukup luas dan  dikelilingi  oleh  permukiman  penduduk (Damanik,  Penkari,  &  Penkari,  2019). Menurut  data  Balai  Pengelolaan  Hutan  Mangrove  tahun  2011,  kondisi  hutan  mangrove  di NTT  dibagi  dalam  beberapa  kategori  yakni:  rusak  berat  sebesar  8.285,10  ha  atau  sekitar 20,40%,  rusak  ringan  sebesar  19.552,44  ha  atau  sekitar  48,14%  ,  kategori  baik  sebesar 12.776,57  ha  atau  sekitar  31,46%.  Tim International  Fund  For  Agricultural  Development (2016) mengemukakan kondisi hutan mangrove di Kelurahan Oesapa Barat semakin menipis dibandingkan  beberapa  puluh  tahun  lalu.  Melihat  kondisi  hutan  mangrove  di  Kecamatan Kelapa  Lima  Kota  Kupang,  informasi  perubahan  luasan  mangrove  merupakan  hal  yang
mendesak  untuk  mengidentifikasi  area  mana  saja  yang  membutuhkan  perhatian  untuk pelestarian mangrove.
Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  suatu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  monitoring perubahan luasan mangrove dari tahun ke tahun. Di sisi lain, gambaran perubahan lahan di masa  depan  juga  sangat  dibutuhkan  untuk  mendukung  perencanaan,  perlindungan,  dan rehabilitasi  hutan  mangrove (Verburg,  Schot,  Dijst,  &  Veldkamp,  2004). Perubahan penggunaan lahan dapat diaplikasikan secara spasial (Kumar, Bhaskar, & Padmakumari, 2015;  Verburg,  dkk,  2004) . Hal  tersebut  dapat  didekati  melalui  pemodelan  perubahan tutupan lahan untuk mendukung analisis sebab akibat dari perubahannya. Pengindraan jauh adalah  teknik  yang terbukti  dapat  memberikan  informasi perubahan  tutupan  lahan  dengan akurasi  yang  baik,  serta  biaya  dan  waktu  yang  relatif  singkat  melalui  pemodelan (Lo  & Choi,  2004) . Informasi  tersebut  disajikan  melalui  citra.  Citra  landsat  adalah  citra  hasil pengindraan  jauh  yang  dapat  diakses  secara  gratis,  mampu  monitoring (Islam, Jashimuddin,  Nath,  &  Nath,  2018) dan  deteksi perubahan  lahan (Brondizio,  Moran, Mausel,  &  Wu,  1994;  Wu,  dkk,  2006). Saat  ini,  citra  satelit  observasi  bumi  banyak digunakan  untuk  perubahan  penggunaan  lahan  dan  analisis  deteksi (Kumar,  dkk,  2015; Verburg, dkk, 2004).
Di  sisi  lain,  pemilihan  metode  dalam  pemodelan  juga  merupakan  hal  yang  penting. Land change  modeler  adalah  metode  untuk  memprediksi  faktor  perubahan  penggunaan  lahan berdasarkan  kondisi  lahan  di  masa  lampau (Han,  Yang,  &  Song,  2015;  Nourqolipour, dkk,  2015). Model  ini  bekerja  dengan  memprediksi  perubahan  tutupan  lahan  penutupan lahan  dari citra raster tematik  yang  memiliki jumlah  kelas yang  sama  dengan  urutan  yang sama.  Pemodelan land  change  modeler  terbukti  menghasilkan  model  yang  sangat  baik karena  mampu  memodelkan  beberapa  kelas  tutupan  lahan (Memarian,  dkk,  2012; Regmi,  Saha,  &  Balla,  2014). Bahkan,  pemodelan land  change  modeler    dapat memprediksi dampak yang akan terjadi pada perubahan kelas tutupan lahan tersebut (Wu, dkk,  2006). Beberapa  peneliti  mencoba  memodelkan  penggunaan  lahan  namun  hanya terfokus  pada  penggunaan  lahan  pemukiman (Leta,  Demissie,  &  Tränckner,  2021; Mozgeris &  Juknelienė,  2021;  Zahir,  dkk ,  2021). Namun  belum  banyak  peneliti menggunakan  model  tersebut  untuk  prediksi  penggunaan  lahan  mangrove.  Sehingga, integrasi land change modeler dan citra satelit Landsat akan digunakan untuk me m prediksi perubahan kawasan hutan mangrove sebagai upaya pelestarian hutan mangrove, mengingat kondisi mangrove yang semakin memprihatinkan.

## 2. METODE

## 2.1 Lokasi penelitian
Lokasi penelitian adalah hutan mangrove di Pantai Kelurahan Oesapa Barat yang dikelilingi oleh permukiman yang secara geografis berada pada 10o 8’ 44,31”S dan 123o  38’ 7,17”E. Secara  administratif  wilayah  penelitian  (Gambar  1)  ini  berada  di  Kelurahan  Oesapa  Barat, Kecamatan Kelapa Lima, Kota Kupang.

## 2.2  Metodologi penelitian
Secara  umum,  metodologi  dalam  penelitian  (Gambar  2)  ini  dibagi  menjadi  beberapa tahapan,  yaitu:  1)  pengumpulan  data,  2)  prapengolahan,  3)  klasifikasi  citra,  4)  penerapan land change modeler , 5) change analysis, dan 6) kalibrasi land change modeler.

## Gambar 2. Metodologi Penelitian
Tahapan metodologi penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  adalah  peta  RBI  skala  1:25:000  dan  data  tutupan  lahan  pada periode  waktu  tahun  1996,  2006,  dan  2016  diperoleh  dari  pengolahan  citra  satelit Landsat 5 dan 8 OLI resolusi 30x30 m2 yang bersumber dari United States Geological Surveys  (USGS).  Data  citra  landsat  merupakan  data  utama  yang  digunakan  untuk memprediksi hutan mangrove tahun 2026. Selain itu, untuk menunjang proses analisis ditambah  dengan  data  curah  hujan  tahun  2000-2016,  data  pasang  surut  tahun  1996, 2006,  2016,  peta  jarak permukiman  serta peta jarak  garis pantai yang masing-masing berskala 1:25.000

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## 2. Prapengolahan
Tahap  prapengolahan  meliputi  koreksi  geometric.  Koreksi  geometrik  yang  digunakan berupa image to map dengan nilai RMSE (Root Mean Square Error) yang tidak lebih dari 0,5 (Al  Amin,  2017). Koreksi  Geometrik  dilakukan  dengan  menggunakan  peta  RBI sebagai referensi.
3. Klasifikasi Citra
Klasfikasi  citra  dilakukan  untuk  menggabungkan  jenis  obyek  yang  diklasifikasikan kedalam  satu  kelas.  Metode  klasifikasi  yang  digunakan  yakni supervised  maximum likelihood.  Klasifikasi  citra  merujuk  pada (Nay,  2016) maka  kelas  klasifikasi  dalam penelitian ini terdiri dari: non mangrove, mangrove, dan laut.
4. Penerapan land change modeler
Tahapan ini, data penutupan lahan tahun 1996 dan 2006 akan dianalisis perubahannya untuk  memprediksi  mangrove  tahun  2016  dan  2026  menggunakan land  change modeler. Perubahan  ini  direpresentasikan  ke  dalam  langkah  berikutnya  yakni change analysis, transition potensial dan change prediction.

## 5. Change Analysis
Pada  Tahapan  ini  perubahan  lahan  tahun  1996  dan  2006  akan  dijadikan  dasar  untuk membuat pemodelan penutupan lahan di tahun 2016. Perubahan lahan yang dihasilkan berupa  raster  maupun  grafik  sesuai  dengan  kelas  yang  terdapat  pada  data  raster sebagai  input.  kemudian  dilakukan  uji  akurasi  antara  hasil  prediksi  penutupan  lahan tahun 2016 dengan penutupan lahan aktual tahun 2016
6. Kalibrasi land change modeler
Tahapan  ini,  hasil  uji  validasi  yang  dinyatakan  valid  harus  dimodelkan  lagi  untuk memperoleh  hasil  prediksi  mangrove  tahun  2026  melalui  model  perubahan  1996-2006 oleh MLP dan markove chain

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1 Hasil klasifikasi tutupan lahan mangrove tahun 1996, 2006, dan 2016
Peta  persebaran  hutan  mangrove  di  di  Pantai  Kelurahan  Oesapa  Barat  dari  tahun  1996, 2006, dan 2016 dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil klasifikasi tutupan mangrove: A) Tahun 1996, B) Tahun 2006, dan C) Tahun 2016
Hasil  klasifikasi  yang  menginformasikan  persebaran  hutan  mangrove  di  Pantai  Kelurahan Oesapa  Barat  dari  tahun  1996,  2006,  dan  2016  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Hasil  ini diperoleh  dari  penggunaan  algoritma maximum  likelihood  yang  didasarkan  pada  3  kelas penggunaan  lahan,  yaitu  mangrove,  nonmangrove,  dan  perairan.  Selanjutnya,  hasil klasifikasi  dari  masing-masing  tahun  dilakukan  uji  akurasi  yaitu  membandingkan  hasil klasifikasi dengan ground truth melalui confusion matrix (Congalton, 1991). Nilai akurasi keseluruhan, statistik kappa, akurasi pengguna, dan akurasi produser disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan akurasi klasifikasi Tahun Akurasi keseluruhan (%) Kappa Koefisien Akurasi pengguna Mangrove (%) Akurasi produser Mangrove  (%) 1996 97,12 0,96 100 92,31 2006 91,89 0,87 100 75 2016 91,21 0,87 100 76,47
Model klasifikasi maximum likelihood menunjukkan hasil yang cukup baik dalam memetakan hutan  mangrove  dibuktikan  dengan  nilai overall  accuracy  tahun  1996,  2006,  dan  2016 ≥ 85%. Hasil klasifikasi tahun 1996 memiliki overall accuracy tertinggi yaitu sebesar 97,12%, hal  ini  menunjukan  klasifikasi  menggunakan maximum  likelihood  dapat  menghindari kesalahan  intepretasi  sebesar  97,  12%.  Pada  tahun  1996  menunjukkan  nilai  akurasi keseluruhan  sebesar  97,12%  dengan  indeks  kappa  0,996  Hasil  akurasi  tahun  2006 menunjukan  nilai  akurasi  keseluruhan  sebesar  91,89%  dengan  indeks  kappa  0,87.  Hasil akurasi  tahun  2016  menunjukan  nilai  akurasi  keseluruhan  sebesar  91,21%  dengan  indeks kappa  0,87.  Tinggi  nilai  tersebut  mengindikasikan  bahwa  teknik  klasifikasi  menggunakan algoritma maximum likelihood dapat dijadikan solusi untuk memetakan hutan mangrove dan penutup lahan di area pesisir. Setelah dilakukan klasifikasi citra, dilakukan juga perhitungan luas hutan  mangrove  untuk  mengetahui perubahan  luas hutan  mangrove dari tahun  1996, 2006 dan 2016. Adapun hasil perhitungan luas lahan mangrove dari tahun 1996, 2006 dan 2016 (Tabel 2)
Tahun Kelas Tutupan Lahan Total Luas Nonmangrove Mangrove Laut Area (ha) (%)  Area (ha) (%) Area (ha) (%) Area (ha) 1996 150,75 20,32 17,64 2,38 573,66 77,31 742,05 2006 144,36 19,45 18,90 2,55 578,79 78,00 2016 136,44 18,39 17,55 2,37 588,06 79,25
Pada tahun 1996 hutan mangrove di Pantai Kelurahan Oesapa Barat memiliki luasan sebesar 17,64  Ha.  Pada  tahun  2006  mangrove  dan  laut  mengalami  peningkatan  luas  dimana  luas mangrove  dan  laut  masing-masing  adalah  18,9  ha  dan  578,79  ha.  Luas  laut  pada  tahun 2016 mengalami peningkatan yaitu menjadi 588,06 ha, sedangkan kelas nonmangrove terus mengalami penurunan  dari tahun  2006  menjadi 136,44 ha. Penurunan  kelas non mangrove dari  tahun  2006  ke  2016  disebabkan  adanya  pasang  yang  tinggi  yang  menyebabkan sebagian area terendam laut. Meskipun terjadi pasang surut tinggi pada tahun 2006, namun luas mangrove mengalami peningkatan dikarenakan berhasilnya kegiatan rehabilitasi berupa penanaman mangrove di Pantai Kelurahan Oesapa barat pada tahun 2002. Faktor lain yang mempengaruhi cepatnya pertumbuhan mangrove adalah curah hujan. Menurut Zami (2009),
Tabel 2. Luas hasil klasifikasi
pada  periode  2006,  terjadi  curah  hujan  yang  tinggi  pada  provinsi  Nusa  Tenggara  Timur (NTT) mencapai 1743,00 mm. Selain karena curah hujan dan pasut, topografi wilayah Pantai Kelurahan  Oesapa  Barat  yang  relatif  datar  turut  mempengaruhi  pertumbuhan mangrove sehingga membuat mangrove tumbuh semakin luas.
Pada  tahun  2016  mengrove  mengalami  penurunan  luasan  sebesar  1,35  ha.  Penurunan tersebut  disebabkan  karena  adanya  pasang  tertinggi  dari  dua  tahun  sebelumnya  yaitu sebesar  0,8  m.  Pasut  yang  mencapai  ketinggian  pasut  yang  mencapai  1-1,5  meter  akan mengakibatkan  banjir  rob  (Riberu,  dkk,  2018).  Faktor  lain  adalah  curah  hujan  pada  tahun 2016  yang  tidak  begitu  tinggi  dengan  rata-rata  sekitar  993  mm  sehingga  kurang mempengaruhi  pertumbuhan mangrove  maka  mangrove  pada  tahun  2016  mengalami penurunan luasan namun tidak begitu siginifikan.

## 3. 2 Perubahan penutupan lahan tahun 1996-2006
Perubahan  penutupan  lahan  tahun  1996  dan  tahun  2006  diperoleh  melalui  analisis land change  modeler.  Hasil  analisis  perubahan  tahun  1996  dan  tahun  2006  menggambarkan pertambahan (gain)  dan  pengurangan  (loss)    luas  tiap  jenis  penutup  lahan  di  Pantai Kelurahan Oesapa Barat (Gambar 4). Berdasarkan analisis gain dan loss, area nonmangrove menunjukkan banyak kehilangan dibandingkan bertambah, sebaliknya untuk area mangrove dan laut menunjukkan sedikit kehilangan dibandingkan bertambah.

## Gambar 4. Perubahan Penutupan Lahan Tahun 1996 dan Tahun 2006
Selama  periode  tahun  1996  sampai  2006  terdapat  5  kelas  perubahan  lahan  di  pantai Kelurahan  Oesapa  Barat  yang  didominasi  oleh  nonmangrove  menjadi  laut  dengan  luas perubahan  sebesar 3,96 ha. Perubahan yang relatif kecil adalah dari Laut menjadi mangrove sebesar 0,45 ha. Distribusi spasial perubahan lahan tahun 1996 dan tahun 2006 dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Peta perubahan lahan tahun 1996 dan tahun 2006

## 3. 3 Pemodelan perubahan penutupan lahan
Pemodelan  dilakukan  untuk  mengetahui  perubahan  kelas mangrove  menjadi  kelas  lain (non mangrove  dan  laut)  ataupun  sebaliknya  pada  periode  1996-2006.  Proses  ini menggunakan metode multi layer perceptron (Tabel 3) dan faktor pendukung berupa jarak permukiman  dan  jarak  garis  pantai  yang  telah  dilakukan  uji  koefisien cramer.  Hasil  uji cramer  untuk  jarak  permukiman  dan  jarak  garis  pantai  >0,4,  karena  suatu  variabel  uji cramer  dinyatakan  baik  dan  memiliki  pengaruh  terhadap  perubahan  lahan  jika  bobot  uji cramer >0,4 (Eastman, 2009 dalam Baysal, 2013) .
Tabel 3. Hasil simulasi multi layer perceptron (MLP)
Nilai accuracy  rate  yang  dihasilkan  melebihi  nilai  yang  disarankan  yaitu  >80%  (Eastman, 2006).  Untuk  memperoleh accuracy  rate  >80%  dilakukan  simulasi  berulang  hingga memperoleh  akurasi  yang  sesuai.    Iterasi  yang  dilakukan  sebanyak  10000  kali.  Keluaran
yang dihasilkan dari running MLP adalah Peta potensi transisi perubahan suatu kelas ke kelas lainnya.

## 3. 4 Prediksi penutupan lahan tahun 2016
Prediksi peta perubahan lahan 2016 didasarkan pada potensi transisi tahun 1996 dan 2006 menggunakan markov. Hasil matriks probabilitas markov ditunjukan pada Tabel 4.
Kelas Nonmangrove Mangrove Laut Nonmangrove 0,951 0,023 0,026 Mangrove 0,056 0,852 0,092 Laut 0,000 0,001 0,999
Matriks  probabilitas  transisi  merupakan  hasil  pendugaan  kemungkinan  berubahnya  suatu kelas menjadi kelas lainnya dengan jumlah piksel tertentu berdasarkan data tahun awal (t1) dan  tahun  akhir  (t2).  Matriks  probabilitas  transisi  menunjukkan  persentase  kemungkinan perubahan penggunaan lahan. Matriks pada Tabel 4 menggambarkan probabilitas transisi ke tiga  kelas  penutupan  lahan,  yaitu  nonmangrove,  mangrove,  dan  laut.  Probabilitas  transisi dari mangrove ke laut dan nonmangrove tinggi. Sedangkan, laut adalah penggunaan lahan yang  paling  tidak  berubah.  Selanjutnya, model  peta  tahun  2016  ini  divalidasi  dengan membandingkan  peta hasil prediksi tahun  2016  dengan peta  penutupan  lahan  aktual  2016 menggunakan kappa index.
Hasil validasi peta penutupan lahan prediksi dan aktual tahun 2016 menghasilkan Kstandard sebesar  0,9166  (Gambar  6).  Nilai Kstandart  ini  menunjukan  kesesuaian  yang  sangat  baik antara  hasil  model  prediksi  dengan  penutupan  lahan  aktual  karena  menghasilkan  validasi kappa  sebesar >0,8 (Tang, dkk, 2021). Model  ini  masuk  dalam  kategori Almost Perfcect Agreement. Oleh karena itu, model prediksi penutupan lahan tahun 2016 dapat digunakan untuk memproyeksikan penutupan lahan tahun 2026.

## 3. 5 Prediksi penutupan lahan tahun 2026
Berdasarkan  model  peta  penutupan  lahan  tahun  2016  yang  telah  valid maka peta  prediksi mangrove  tahun  2026  akan  di  simulasikan.  Prediksi  peta  perubahan  lahan  tahun  2026 didasarkan pada potensi transisi tahun 1996 dan 2006 menggunakan markov. Hasil matriks probabilitas  markov  dan  peta  prediksi  penggunaan  lahan  tahun  2028  dapat  dilihat  pada Tabel 5 dan Gambar 7.

## Tabel 4. Matriks Probabilitas Transisi Tahun 2016
Gambar 6. Validasi kappa model prediksi peta penutupan lahan tahun 2016
Prediksi Perubahan Kawasan Hutan Mangrove Menggunakan Land Change Modeler Berbasis Citra Satelit Penginderaan Jauh
(Studi Kasus: Pantai Kelurahan Oesapa Barat, Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur)
Kelas Nonmangrove Mangrove Laut Nonmangrove 0,906 0,041 0,053 Mangrove 0,101 0,727 0,172 Laut 0,000 0,002 0,999
Gambar 7. Peta prediksi tahun 2026
Probabilitas perubahan lahan non mangrove menjadi mangrove adalah 4,1% sedangkan laut menjadi mangrove  sebesar  0,2%.  Terdapat  nilai  probabilits  0  pada  kelas  perubahan  laut menjadi mangrove  ini  mendakan  bahwa  tidak  adanya  peluang  berubahnya  suatu  kelas penutupan lahan. Adapun luas penggunaan hasil prediksi tahun 2028 dibandingkan dengan tahun sebelumnya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Luas penutupan lahan hasil peta aktual dan prediksi Kelas Satuan Tahun Aktual (1996) Aktual (2006) Prediksi (2016) Prediksi (2026) mangrove area (ha) 17,64 18,90 19,80 20,52 (%) 2,38 2,55 2,67 2,77 non mangrove area (ha) 150,75 144,36 142,20 140,31 (%) 19,45 19,45 19,16 18,91 Laut area (ha) 573,66 578,79 580,05 581,22 (%) 77,31 78,00 78,17 78,33 Total luas (ha) 742,05
Secara  umum  luas  penggunaan  lahan  hasil  klasifikasi  pada  tahun  1996  (aktual),  2006 (aktual),  2016  (prediksi),  dan  2026  (prediksi)  mengalami  peningkatan  kelas  mangrove  dan laut, sedangkan kelas nonmangrove mengalami penurunan. Kelas mangrove memiliki luasan

## Tabel 5. Matriks Probabilitas Transisi Tahun 2026
tertinggi  diprediksi  pada  tahun  2026  yaitu  sebesar  20,52  ha,  sedangkan  terendah  adalah tahun  1996  sebesar  17,64  ha.  Kelas  laut  adalah  kelas  yang  mendominasi  luasan,  dimana luasan  tertinggi  diprediksi  pada  tahun  2026  yaitu  sebesar  581,22  ha  dan  terendah  adalah tahun  2996  yaitu  sebesar  77,31  ha.  Sedangkan  untuk  kelas  nonmangrove  secara  umum mengalami  penurunan  dimana  luasan  tertinggi  adalah  tahun  1996  sebesar  150,75  ha  dan menurun  dari  tahun  ke  tahun  hingga  terendah  adalah  di  tahun  2026  yaitu  sebesar  140,31 ha. Tren perubahan tutupan lahan dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Tren perubahan lahan: A) Nonmangrove, B) Mangrove, dan C) Laut
Perubahan  luas non  mangrove prediksi tahun  2016-2026  mengalami penurunan  dari tahun 1996-2006.  Perubahan  ini  dikarenakan  ada  faktor  pendorong  perubahan  yang  digunakan untuk  pemodelan  yakni,  jarak  permukiman  yang  memiliki  bobot  terhadap  non  mangrove 0,902 dan jarak garis pantai berbobot sebesar 0,525 yang memberikan pengaruh penurunan luasan  non  mangrove  pada  tahun  2026.  Luasan  kelas  mangrove  mengalami  peningkatan luasan  dari  tahun  2016  ke  tahun  2026.  Faktor  yang  mempengaruhi  perubahan  luasan  ini yakni  jarak  garis  pantai  dan  jarak  permukiman  yang  digunakan  sebagai  faktor  pendorong perubahan.  Jarak  mangrove  yang  dekat  dengan  faktor  pendorong  garis  pantai  dan permukiman  membuat  mangrove  memiliki  potensi  perubahan,  dan  perubahan  yang dipengaruhi  oleh  faktor  pendorong  ialah  peningkatan  luasan  mangrove.  Kelas  laut mengalami peningkatan luasan pada tahun 2026 dengan mengikuti pola peningkatan tahun 1996-2006. Faktor pendorong yang berpengaruh terhadap perubahan luasan laut yakni jarak garis pantai dengan bobot 0,549 dan permukiman berbobot 0,929 terhadap kelas laut yang memberi pengaruh peningkatan luasan laut.

## 4. KESIMPULAN
Integrasi  citra  landsat  dan land  change  modeler  digunakan  untuk  mengetahui  perubahan tutupan mangrove tahun 1996, 2006, 2016, dan memprediks i tutupan mangrove tahun 2026 menggunakan  algoritma maximum  likelihood.  Hasil  klasifikasi  penutupan  lahan  mangrove
Prediksi Perubahan Kawasan Hutan Mangrove Menggunakan Land Change Modeler Berbasis Citra Satelit Penginderaan Jauh
(Studi Kasus: Pantai Kelurahan Oesapa Barat, Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur)
tahun  1996,  2006,  dan  2016  menggunakan maximum  likelihood    berfluktuatif  yakni mengalami  peningkatan  maupun  penurunan  luasan.  Pada  tahun  1996-2006 mangrove mengalami  peningkatan  sebesar  1,26  ha,  dan  pada  tahun  2006-2016  terjadi  perubahan luasan  kawasan  hutan mangrove  yang  mengalami  penurunan  luasan  sebesar  1,35  ha. Perubahan  luas  kawasan  hutan mangrove  selama  periode  1996-2016  dapat  disebabkan karena faktor pasang surut dan curah yang tinggi, sedangkan hasil prediksi hutan mangrove menggunakan land  change  modeler,  menunjukan  tren  peningkatan  luasan  mangrove sebesar 17,64 ha pada tahun 1996 (aktual), 18,90 ha pada tahun 2006 (aktual), 19,80 ha pada tahun 2016 (prediksi), dan 20,52 ha pada tahun 2026 (prediksi). Peningkatan luasan mangrove disebabkan oleh berhasilnya kegiatan rehabilitasi berupa penanaman mangrove di Pantai Kelurahan Oesapa Barat pada tahun 2002.

## 5. DAFTAR RUJUKAN
Al Amin, A. R. (2017). Optimasi Sebaran Titik GCP Dan ICP Pada Proses Ortorektifikasi Citra Resolusi  Tinggi  Untuk  Pembuatan  Peta  Skala  1:  5.000  (Studi  Kasus:  1  Scene  Citra Pleiades 033 Lumajang). Institut Teknologi Sepuluh Nopember,
Alongi,  D.  M.  (2002).  Present  state  and  future  of  the  world's  mangrove  forests. Environmental conservation, 29(3), 331-349.
Alongi,  D.  M.  (2014).  Carbon  cycling  and  storage  in  mangrove  forests. Annual  review  of marine science, 6, 195-219.
Baran,  E.,  &  Hambrey,  J.  (1999).  Mangrove  conservation  and  coastal  management  in southeast  Asia:  What  impact  on  fishery  resources? Marine  Pollution  Bulletin,  37(8- 12), 431-440.
Barbier,  E.  B.  (2006).  Natural  barriers to  natural  disasters:  replanting  mangroves  after  the tsunami. Frontiers in Ecology and the Environment, 4(3), 124-131. Brondizio, E. S., Moran, E. F., Mausel, P., & Wu, Y. (1994). Land use change in the Amazon estuary:  Patterns  of  Caboclo  settlement  and  landscape  management. Human Ecology, 22(3), 249-278.
Congalton,  R.  G.  (1991).  A  review  of  assessing  the  accuracy  of  classifications  of  remotely sensed data. Remote sensing of environment, 37(1), 35-46.
Costanza,  R., Pérez-Maqueo,  O.,  Martinez,  M. L.,  Sutton, P.,  Anderson, S. J.,  &  Mulder, K.
(2008). The value of coastal wetlands for hurricane protection. Ambio, 241-248.
Damanik,  D.  E.,  Penkari,  K.  M.,  &  Penkari,  N.  A.  (2019).  VALUASI  EKONOMI  HUTAN MANGROVE PANTAI OESAPA BARAT KOTA KUPANG. SAINSTEK, 4(1), 197-206. Donato, D. C., Kauffman, J. B., Murdiyarso, D., Kurnianto, S., Stidham, M., & Kanninen, M. (2011).  Mangroves  among  the  most  carbon-rich  forests  in  the  tropics. Nature geoscience, 4(5), 293-297.
Duke, N. C., Meynecke, J.-O., Dittmann, S., Ellison, A. M., Anger, K., Berger, U., . . . Field, C. D. (2007). A world without mangroves? Science, 317(5834), 41-42. Ellison, A. M., Bank, M. S., Clinton, B. D., Colburn, E. A., Elliott, K., Ford, C. R., . . . Lovett, G. M. (2005). Loss of foundation species: consequences for the structure and dynamics of forested ecosystems. Frontiers in Ecology and the Environment, 3(9), 479-486. Fahmi,  M.  A.  F.  (2014). Identifikasi  Tumbuhan  Mangrove  di  Sungai  Tallo  Kota  Makassar Sulawesi Selatan. Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar,
Fatoyinbo, T. E., Simard, M., Washington‐Allen, R. A., & Shugart, H. H. (2008). Landscape‐ scale  extent,  height,  biomass,  and  carbon  estimation  of  Mozambique's  mangrove forests  with  Landsat  ETM+  and  Shuttle  Radar  Topography  Mission  elevation  data. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 113(G2).
Feller,  I.  C.,  Friess,  D.  A.,  Krauss,  K.  W., &  Lewis,  R.  R.  (2017).  The  state  of  the  world’s mangroves in the 21st century under climate change. Hydrobiologia, 803(1), 1-12.
Friess, D. A., Rogers, K., Lovelock, C. E., Krauss, K. W., Hamilton, S. E., Lee, S. Y., . . . Shi,
S.  (2019).  The  state  of  the  world's  mangrove  forests:  past,  present,  and  future. Annual Review of Environment and Resources, 44, 89-115. Giesen,  W.  (1993). Indonesia's  Mangroves:  An  Update  on  Remaining  Area  &  Main Management Issues: Asian Wetland Bureau (AWB).
Giri, C., Ochieng, E., Tieszen, L. L., Zhu, Z., Singh, A., Loveland, T., . . . Duke, N. (2011). Status  and  distribution  of  mangrove  forests  of  the  world  using  earth  observation satellite data. Global Ecology and Biogeography, 20(1), 154-159. Goldberg,  L.,  Lagomasino,  D.,  Thomas,  N.,  &  Fatoyinbo,  T.  (2020).  Global  declines  in human‐driven mangrove loss. Global change biology, 26(10), 5844-5855. Halder,  N.  K.,  Merchant,  A.,  Misbahuzzaman,  K.,  Wagner,  S.,  &  Mukul,  S.  A.  (2021).  Why some trees are more vulnerable during catastrophic cyclone events in the Sundarbans mangrove forest of Bangladesh? Forest Ecology and Management, 490, 119117.
Hamilton,  S.  E.,  &  Casey,  D.  (2016).  Creation  of  a  high  spatio‐temporal  resolution  global database  of  continuous  mangrove  forest  cover  for  the 21st  century  (CGMFC‐21). Global Ecology and Biogeography, 25(6), 729-738. Han, H., Yang, C., & Song, J. (2015). Scenario simulation and the prediction of land use and land cover change in Beijing, China. Sustainability, 7(4), 4260-4279. Haya, N., Zamani, N., & D Soedharma, D. (2015). Analisis struktur ekosistem mangrove di Desa  Kukupang  Kecamatan  Kepulauan  Joronga. Jurnal  Teknologi  Perikanan  dan Kelautan IPB, 6(1), 79-89.
Islam,  K.,  Jashimuddin,  M.,  Nath,  B.,  &  Nath,  T.  K.  (2018).  Land  use  classification  and change  detection  by  using  multi-temporal  remotely  sensed  imagery:  The  case  of Chunati wildlife sanctuary, Bangladesh. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 21(1), 37-47.
Kumar, K. S., Bhaskar, P. U., & Padmakumari, K. (2015). Application of land change modeler for  prediction  of  future  land  use  land  cover:  a  case  study  of  Vijayawada  City. International  Journal  of  Advanced  Technology  in  Engineering  and  Science,  3(01), 773-783.
Leta, M. K.,  Demissie, T.  A.,  & Tränckner,  J.  (2021).  Modeling  and Prediction of Land  Use Land  Cover  Change  Dynamics  Based  on  Land  Change  Modeler  (LCM)  in  Nashe Watershed, Upper Blue Nile Basin, Ethiopia. Sustainability, 13(7), 3740. Lo, C., & Choi, J. (2004). A hybrid approach to urban land use/cover mapping using Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images. International Journal of Remote Sensing, 25(14), 2687-2700.
Lovelock, C. E., Cahoon, D. R., Friess, D. A., Guntenspergen, G. R., Krauss, K. W., Reef, R., . . . Swales, A. (2015). The vulnerability of Indo-Pacific mangrove forests to sea-level rise. Nature, 526(7574), 559-563.
Mayaux,  P.,  Holmgren,  P.,  Achard,  F.,  Eva,  H.,  Stibig,  H.-J.,  &  Branthomme,  A.  (2005). Tropical  forest  cover  change  in  the  1990s  and  options  for  future  monitoring. Philosophical  Transactions  of  the  Royal  Society  B:  Biological  Sciences,  360(1454), 373-384.
Memarian, H., Balasundram, S. K., Talib, J. B., Sung, C. T. B., Sood, A. M., & Abbaspour, K. (2012). Validation of CA-Markov for simulation of land use and cover change in the Langat Basin, Malaysia.
Mozgeris, G., & Juknelienė, D. (2021). Modeling Future Land Use Development: A Lithuanian Case. Land, 10(4), 360.
Mumby, P. J., Edwards, A. J., Arias-Gonzalez, J. E., Lindeman, K. C., Blackwell, P. G., Gall, A.,  .  .  .  Renken,  H.  (2004).  Mangroves  enhance  the  biomass  of  coral  reef  fish communities in the Caribbean. Nature, 427(6974), 533-536. Nay,  S.  (2016). PEMANFAATAN  CITRA  LANDSAT  UNTUK  PEMETAAN  MANGROVE.  ITN MALANG,
Nourqolipour,  R.,  Shariff,  A.  R.  B.  M.,  Balasundram,  S.  K.,  Ahmad,  N.  B.,  Sood,  A.  M., Buyong,  T.,  &  Amiri,  F.  (2015).  A  GIS-based  model  to  analyze  the  spatial  and temporal  development  of  oil  palm  land  use  in  Kuala  Langat  district,  Malaysia. Environmental Earth Sciences, 73(4), 1687-1700.
Regmi, R., Saha, S., & Balla, M. (2014). Geospatial analysis of land use land cover change modeling  at  Phewa  Lake  Watershed  of  Nepal  by  using  Cellular  Automata  Markov Model. Int. J. Curr. Eng. Tech, 4(4), 2617-2627. Romañach, S. S., DeAngelis, D. L., Koh, H. L., Li, Y., Teh, S. Y., Barizan, R. S. R., & Zhai, L. (2018). Conservation and restoration of mangroves: Global status, perspectives, and prognosis. Ocean & Coastal Management, 154, 72-82. Saintilan,  N.,  Khan,  N.,  Ashe,  E.,  Kelleway,  J.,  Rogers,  K.,  Woodroffe,  C.  D.,  &  Horton,  B. (2020).  Thresholds  of  mangrove  survival  under  rapid  sea  level  rise. Science, 368(6495), 1118-1121.
Spalding, M. (2010). World atlas of mangroves: Routledge. Uddin,  M.  S.,  van  Steveninck,  E.  d.  R.,  Stuip,  M.,  &  Shah,  M.  A.  R.  (2013).  Economic valuation of provisioning and cultural services of a protected mangrove ecosystem: A case study on Sundarbans Reserve Forest, Bangladesh. Ecosystem Services, 5, 88-93. Valiela,  I.,  Bowen,  J.  L.,  &  York,  J.  K.  (2001).  Mangrove  Forests:  One  of  the  World's Threatened  Major  Tropical  Environments:  At  least  35%  of  the  area  of  mangrove forests has been lost in the past two decades, losses that exceed those for tropical rain  forests  and  coral  reefs,  two  other  well-known  threatened  environments. Bioscience, 51(10), 807-815.
Verburg, P. H., Schot, P. P., Dijst, M. J., & Veldkamp, A. (2004). Land use change modelling: current practice and research priorities. GeoJournal, 61(4), 309-324.
Walters,  B.  B.,  Rönnbäck,  P.,  Kovacs,  J.  M.,  Crona,  B.,  Hussain,  S.  A.,  Badola,  R.,  .  .  . Dahdouh-Guebas,  F.  (2008).  Ethnobiology,  socio-economics  and  management  of mangrove forests: A review. Aquatic Botany, 89(2), 220-236. Wu,  Q.,  Li,  H.-q.,  Wang,  R.-s.,  Paulussen,  J.,  He,  Y.,  Wang,  M.,  .  .  .  Wang,  Z.  (2006). Monitoring and predicting land use change in Beijing using remote sensing and GIS. Landscape and urban planning, 78(4), 322-333.
Yirga, A., Addisu Legesse, S., & Mekuriaw, A. (2020). Carbon stock and mitigation potentials of  Zeghie  natural  forest  for  climate  change  disaster  reduction,  Blue  Nile  Basin, Ethiopia. Earth Systems and Environment, 4(1), 27-41.
Zahir, I. L. M., Thennakoon, S., Sangasumana, R., Herath, J., Madurapperuma, B., & Iyoob, A. L. (2021). Spatiotemporal Land-Use Changes of Batticaloa Municipal Council in Sri Lanka from 1990 to 2030 Using Land Change Modeler. Geographies, 1(3), 166-177.