Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan Vol. 15 No. 1 Februari 2024: 57-67                                                  ISSN 2087-4871 DOI: https://doi.org/10.24319/jtpk.15.57-67                                                                                                      EISSN 2549-3841

## PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN MANGROVE DAN GARIS PANTAI MENGGUNAKAN CITRA MULTI SPEKTRAL DI TALIBURA, KABUPATEN SIKKA MANGROVE LAND COVER AND COASTLINE CHANGES USING MULTI-SPECTRAL IMAGERY IN TALIBURA, SIKKA DISTRICT
Guido Roberto Jerun Parera 1* , Vincentius P. Siregar 2 , Syamsul Bahri Agus 2 1 Program Studi Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Jalan Agatis, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Jalan Agatis, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia *Korespondensi: guidoparera0306@gmail.com

## ABSTRACT
Mangrove land degradation causes changes in the coastline. The coastal area of  Talibura District (Sikka Regency) is one of  the areas that has a mangrove ecosystem. The existence of  residents in this area causes interaction with the mangrove ecosystem resulting in degradation of  the mangrove ecosystem. In the coastal area of  Talibura District there was no research had been done regarding changes in the mangrove land cover and coastlines for 30 years. This study aims to determine changes in mangrove land cover and coastlines from 1990-2019 in Talibura District. Mangrove land cover was obtained using the Supervised Classification method and change in the coastline was determined using the DSAS method by calculating the statistic rate of  change in coastlines from Landsat image data recorded in 1990, 2004, and 2019. The results showed that there was mangrove degradation of  60.84 ha during the 1990-2004 period and mangrove expansion of  2.43 ha; it implied coastline abrasions in the degradation area with the highest value of  -487.54 m and accretions with the highest value of  307.45 m in areas where the mangrove ecosystem has been maintained.
Keywords: classification, DSAS, landsat, mangrove

## ABSTRAK
Degradasi lahan mangrove menyebabkan perubahan pada garis pantai. Wilayah pesisir Kecamatan Talibura, Kabupaten Sikka merupakan salah satu wilayah yang memiliki ekosistem mangrove. Keberadaan penduduk di wilayah ini, menyebabkan adanya interaksi antara penduduk dengan ekosistem mangrove sehingga terjadinya degradasi pada ekosistem mangrove. Pada wilayah pesisir Kecamatan Talibura, belum ada sama sekali penelitian yang menunjukkan perubahan tutupan lahan mangrove dan garis pantai selama 30 tahun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan tutupan lahan mangrove dan garis pantai pada tahun 1990-2019 di Kecamatan Talibura. Tutupan lahan mangrove diperoleh menggunakan metode Supervised  Classification dan untuk mengetahui perubahan garis pantai digunakan metode DSAS yang menghitung statistik laju perubahan garis pantai dari data citra landsat perekaman tahun 1990, 2004, dan 2019. Hasil penelitian menunjukkan adanya degradasi mangrove 60,84 ha periode waktu 1990-2004 dan mengalami penambahan 2,43 ha, yang dapat terlihat adanya abrasi di daerah degradasi mangrove dengan nilai tertinggi -487,54 m dan nilai akresi tertinggi 307,45 m di daerah yang masih terjaga ekosistem mangrovenya selama 30 tahun.
Kata kunci: DSAS, klasifikasi, landsat, mangrove

## PENDAHULUAN
Mangrove memiliki peranan penting, diantaranya menyediakan jasa ekosistem yang penting secara ekologi, dimana sebagai tempat pemijahan, tempat makan, dan tempat pembibitan untuk beragam spesies- spesies termasuk finfish , shellfish , dan crustacean , maupun secara sosial-ekonomi, mangrove menyediakan jasa ekosistem komersial maupun subsisten perikanan (Vincentius et al . 2019). Meskipun memiliki banyak fungsi dan manfaat, ekosistem mangrove sangat rentan terhadap gangguan baik secara alami ataupun karena aktivitas manusia yang menyebabkan terjadinya kemunduran dalam perkembangannya (Field 1995; Alongi 2002). Wilayah pesisir Kecamatan Talibura, Kabupaten Sikka merupakan salah satu wilayah yang memiliki ekosistem mangrove. Keberadaan penduduk di wilayah ini, menyebabkan adanya interaksi antara penduduk dengan ekosistem mangrove diantaranya pemanfaatan kayu untuk bahan bangunan dan konversi lahan sehingga mengakibatkan terjadinya degradasi pada Mangrove. Degradasi mangrove juga dapat menyebabkan berkurangnya atau mundurnya garis pantai ke arah darat, mempercepat terjadinya erosi pantai berpasir, banjir di wilayah pesisir, dan kerusakan infrastruktur yang berada di wilayah pesisir seperti dermaga, dan bangunan pantai lainnya. Pada wilayah pesisir Kecamatan Talibura, belum ada sama sekali penelitian yang menunjukkan perubahan tutupan lahan mangrove dan garis pantai selama 30 tahun.
Pentingnya peranan dari keberadaan ekosistem mangrove tetapi bersifat sangat rentan terhadap perubahan memerlukan pemantauan secara terus-menerus untuk mendeteksi berbagai ancaman seperti kegiatan manusia dan bencana alam. Pemantauan terhadap perubahan mangrove sangat perlu dilakukan agar mengetahui pertumbuhan  serta  mengidentifikasi  area yang memerlukan perbaikan (Monsef dan Smith 2017). Pemantauan kerusakan hutan mangrove dan garis pantai secara langsung tidak mudah karena kesulitan pemetaan di lapangan dan minimnya informasi data luasan mangrove dan garis pantai secara temporal, untuk itu teknik penginderan jauh dapat dijadikan sebagai alternatif. Penginderaan jauh merupakan teknologi penting dalam inventarisasi dan monitoring sumberdaya alam secara spasial,
dan penggunaannya terus meningkat untuk pemanfaatan sumber informasi dalam berbagai bidang (Rikimaru et  al . 2002). Penginderaan jauh dapat memberi informasi karakteristik objek di suatu wilayah karena kemampuannya untuk mendeteksi objek baik spasial maupun temporal. Teknik penginderaan jauh digunakan untuk memetakan kawasan mangrove, distribusi spesies dan kepadatan mangrove (Satyanarayana et al . 2011; Kirui et al . 2013; Fatoyinbo dan Simard 2013). Landsat adalah salah satu satelit yang digunakan untuk mendeteksi perubahan luas tutupan lahan termasuk mangrove dan perubahan garis pantai. Meskipun citra landsat dikategorikan sebagai data penginderaan jauh yang beresolusi medium (Roy et  al . 2014), namun banyak laporan yang menyatakan bahwa akurasi keseluruhan ( overall  accuracy ) pemetaan mangrove cukup baik diantaranya Li et al . (2013) sebesar 92,3% dan 89,7%, Reschke dan Huttich (2014) sebesar 79,02%, Van et al . (2014) sebesar 77,5-83,5%, Aziz et  al . (2015) yang mencapai 90% dan 94%, serta Hendrawan et al . (2018) sebesar 83%. Tujuan penelitian adalah untuk menganalisis perubahan tutupan lahan mangrove dan garis pantainya selama 30 tahun menggunakan citra landsat. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dan dasar pertimbangan pengelolaan terhadap degradasi mangrove dan ekosistem sekitarnya.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan lokasi penelitian
Penelitian ini dilakukan di Kecamatan Talibura, Kabupaten Sikka, Provinsi Nusa Tenggara Timur (Gambar 1). Penelitian ini dilakukan pada Desember 2020 – Januari 2021, dilakukan dalam dua tahap. Tahap pertama pengambilan data lapangan dan tahap kedua yaitu analisis data.

## Alat dan bahan
Alat yang digunakan pada penelitian ini adalah perangkat lunak ENVI 5.1, ArcGis 10.4, Ocean  Data  View 4.7.10, WRPlot View 8, Surfe 13, serta Microsoft Word dan Excel. Pengamatan di lapang menggunakan perahu motor, roll meter , tali nilon, kamera, GPS, dan peta survei lapangan. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Gambar 1.  Peta lokasi penelitian di Kecamatan Talibura, Kabupaten Sikka, Provinsi Nusa Tenggara Timur
Tabel 1. Bahan yang digunakan pada penelitian Jenis Data Sumber Data Resolusi Spasial Waktu Landsat 5 TM Earthexplorer.usgs.gov 30 m 7/3/1990 Landsat 7 ETM+ Earthexplorer.usgs.gov 30 m 15/6/2004 Landsat 8 OLI Earthexplorer.usgs.gov 30 m 21/9/2019 Data prediksi pasang surut http://tides.big.go.id/pasut/ 1990-2019 Batimetri http://tides.big.go.id/BATNAS/ 180 m Arus permukaan https://cds.climate.copernicus.eu/ 0,0830 2019 Angin https://cds.climate.copernicus.eu/ 0,0830 1990-2019 Data Lapangan Pengamatan Lapangan 15/12/2020 Pengambilan data lapang diawali dengan menentukan titik uji akurasi, mengetahui jenis mangrove dan kondisi garis pantainya. Penelitian ini merujuk pada buku Noor et  al .  (2012)  untuk  mengidentifikasi jenis mangrove.
Pengolahan data citra untuk melihat perubahan tutupan lahan mangrove

## Koreksi geometrik dan atmosferik
Langkah awal pengolahan citra adalah dengan mengoreksi geometrik untuk memperbaiki posisi objek pada citra agar sesuai dengan posisi yang sebenarnya. Citra Landsat 5, Landsat 7, dan Landsat 8 diberlakukan koreksi geometrik dengan metode Ground  Control  Point (GCP). Citra Sentinel-2A digunakan sebagai referensi dalam koreksi geometrik citra landsat dikarenakan citra sentinel-2A telah
terkoreksi geometrik oleh penyedia data. Setelah citra terkoreksi geometrik, citra kemudian dikoreksi atmosferik untuk memperbaiki kualitas visual citra dan sekaligus memperbaiki nilai-nilai piksel yang tidak sesuai menggunakan metode dark pixel correction .

## Komposit band dan pemotongan citra
Komposit citra adalah citra baru hasil penggabungan dari beberapa band yang memiliki resolusi yang sama untuk mendapatkan warna merah ( red ), hijau ( green ), dan biru ( blue ) yang mampu menampilkan keunggulan dari kanal-kanal penyusunnya. Band yang digunakan pada citra Landsat 5 dan Landsat 7 adalah 1, 2, 3, dan 4, sedangkan untuk Landsat 8 digunakan band 2, 3, 4, dan 5. Citra Sentinel-2A digunakan band 2, 3, 4, dan 8. Mangrove dapat terlihat jelas dari citra False
Color  Composite (FCC). Kombinasi tersebut masing-masing adalah band 4, 3, 2 untuk Landsat 5 dan Landsat 7, dan band 5, 4, 3 untuk Landsat 8, hutan mangrove terlihat dengan warna merah kegelapan. Tiga citra tersebut kemudian dipotong ( croping ) sesuai dengan daerah penelitian, yaitu Kecamatan Talibura, Sikka.

## Klasifikasi citra
Klasifikasi merupakan suatu proses pengelompokan  nilai  reflektansi  dari  nilai Digital Number (DN) suatu piksel ke dalam kelas-kelas  tertentu.  Klasifikasi  yang digunakan adalah Supervised Classification . Citra rekaman tahun 1990, 2004, dan
2019 diolah secara digital menggunakan Supervised  Classification dengan metode klasifikasi Maximum Likelihood dan menghasilkan peta tutupan lahan mangrove selama 30 tahun.

## Indeks vegetasi
Menurut Huete et  al . (2002) indeks vegetasi merupakan transformasi spektral dari dua atau beberapa band yang didesain untuk meningkatkan kontribusi dari vegetasi hasil aktivitas fotosintesis dan variasi dari struktur kanopi. Indeks vegetasi Normalized
Difference  Vegetation  Index (NDVI) banyak digunakan untuk menghitung kesehatan hutan dengan mengkombinasikan dua band yaitu Red dan Near Infrared (NIR). Tumbuhan sangat kuat menyerap Band  Red yang dihasilkan oleh sensor, sedangkan Band Near  Infrared (NIR) mampu memantulkan gelombang elektromagnetik yang dihasilkan oleh vegetasi. Berikut disajikan persamaan indeks vegetasi NDVI:
Vegetasi yang sehat ditandai dengan nilai NDVI yang tinggi begitu juga sebaliknya. Hasil dari NDVI akan menghasilkan nilai berkisar dari -1 hingga +1. Apabila nilai yang diperoleh negatif, objek yang diperoleh oleh sensor kemungkinan besar merupakan air, bila mendekati angka +1 merupakan nilai  reflektan  dari  vegetasi  (Pujiono et  al . 2013).
Pengolahan data citra untuk melihat perubahan garis pantai

## Ekstrasi garis pantai
Tahapan ekstraksi garis pantai diawali dengan metode Single Band Threshold yang menggunakan Band Inframerah untuk deliniasi garis pantai menggunakan Band Inframerah (Winarso et  al . 2009). Band Inframerah yang digunakan adalah Band SWIR-1 yang pada masing-masing citra landsat. Metode Single  Band ini memiliki kelemahan pada zona transisi perbatasan darat dan laut untuk meminimalisir hasil yang kurang akurat, maka digunakan metode tambahan yaitu metode Band  Ratio . Band Ratio dilakukan dengan membandingkan satu band dengan band lainnya. Band yang digunakan pada metode Band  Ratio adalah Band  Green , Band NIR, dan Band SWIR-1. Band  Green dimanfaatkan untuk pengamatan lahan. Band NIR dimanfaatkan untuk batas garis pantai bervegetasi. Band SWIR-1 dimanfaatkan untuk mendeteksi garis pantai yang ditutupi oleh tanah dan bebatuan (Winarso et  al . 2001). Hasil dari perkalian metode Single  Band dan Band Ratio menghasilkan informasi untuk menentukan batas darat dan laut pada suatu garis pantai (Alesheikh et al . 2007).

## Koreksi garis pantai terhadap pasang surut
Selisih tinggi muka air pada waktu perekaman citra yang berbeda akan menyebabkan pergeseran garis pantai bergantung dengan kemiringan pantainya. Menurut Kasim (2011), sangat penting untuk menerapkan perlakuan koreksi pasang surut dalam tiap ekstraksi garis pantai dan analisis informasi perubahannya. Pada penelitian ini digunakan referensi di bidang Mean  Sea  Level (MSL) dalam penyesuaian garis  pantai.  Tiap  fitur  garis  pantai  yang telah didapatkan akan digeser sejauh r ke arah laut ketika pasang dan ke arah darat ketika surut seperti pada Gambar 2 (Suhana et al . 2016). MSL diperoleh dari konstanta- konstanta pasut dari prediksi PUSHIDROSAL, sehingga jarak pergeseran garis pantai ( r ) diperoleh melalui persamaan:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = ( 𝑁𝐼𝑅 − 𝑟𝑒𝑑 ) 𝑁𝐼𝑅 + 𝑟𝑒𝑑
𝑟 = 𝑠 tan 𝛼

## Gambar 2. Ilustrasi koreksi pasang surut

## Analisis perubahan garis pantai
Metode Digital  Shoreline  Analysis System (DSAS) digunakan sebagai analisis perubahan garis pantai secara temporal yang dapat digunakan pada perangkat lunak Sistem  Informasi  Geografis  (ArcGIS  10.4). DSAS menghitung statistik laju perubahan untuk rangkaian waktu data vektor garis pantai. Program ini membutuhkan beberapa parameter dalam pengukuran laju perubahan garis pantai seperti baseline , shoreline , dan transek (Gambar 3). Perhitungan perubahan garis pantai berdasarkan perpotongan antara garis pantai dan transek. Pengukuran laju perubahan garis pantai menggunakan perhitungan End  Point  Rate (EPR) dengan satuan meter/tahun, dan Net  Shoreline
Movement (NSM) dengan satuan meter. EPR merupakan salah satu metode yang cukup sederhana dalam pengukuran perubahan garis pantai atau untuk meramalkannya.

## Pengolahan data pendukung perubahan garis pantai
Data pendukungnya berupa data batimetri yang diperoleh dari data BATNAS BIG dalam format raster yaitu *.tif, kemudian dipetakan di perangkat lunak ArcGIS 10.4 menggunakan metode Bilinear
Interpolation . Data arus dan angin diperoleh dari web https://cds.climate.copernicus. eu/. Data tersebut disimpan dalam format *.nc yang diolah menggunakan perangkat lunak Ocean  Data  View (ODV) V5.4, lalu di- export dalam  bentuk  file  teks  yaitu  *.txt lalu diolah menggunakan Microsoft Excel untuk mendapatkan nilai kecepatan dan arah. Pengolahan arah dan kecepatan angin menggunakan perangkat lunak WRPLOT untuk  mendapatkan  grafik windrose angin selama setahun. Data arus diolah menggunakan perangkat lunak ArcGIS 10.4 untuk memperlihatkan kecepatan dan arah arus pada musim barat dan musim timur
di lokasi penelitian. Data pasang surut yang digunakan adalah data prediksi pasut BIG yang tersimpan dalam format *.txt yang kemudian diolah dengan Microsoft Excel menggunakan metode Admiralty yang merupakan metode perhitungan pasut yang dapat menentukan dua konstanta harmonik yaitu amplitudo (A) dan perbedaan fase (go), sehingga analisa tipe pasut dapat dilakukan (Fitriana et al . 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Klasifikasi tutupan lahan mangrove
Hasil pengamatan di Kecamatan Talibura ditemukan komunitas mangrove yang terdiri dari empat jenis, yaitu Rhizophora apiculata , Rhizophora mucronata , Sonneratia alba , dan Avicennia marina . Sebagian besar ekosistem mangrove berada di lingkungan pantai yang didominasi oleh substrat berlumpur  dan  berpasir.  Hasil  klasifikasi tutupan lahan mangrove selama 30 tahun dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 menunjukkan bahwa mangrove tersebar di beberapa daerah garis pantai Kecamatan Talibura dan sekitaran sungai yang bermuara padanya. Dapat diperhatikan selama 30 tahun, telah terjadi banyak perubahan penutupan lahan mangrove yang disebabakan oleh faktor alam dan adanya perubahan alih fungsi lahan akibat dari adanya interaksi masyarakat. Hal ini sama dengan apa yang ditemukan oleh Jhonnerie (2014) dalam penelitiannya, ia mengemukakan bahwa degradasi mangrove yang terjadi diakibatkan oleh faktor alam dan antropogenik. Setelah melakukan klasifikasi penutupan lahan mangrove di Kecamatan Talibura, kelas mangrove kemudian ditentukan nilai kerapatan tajuk mangrove. Kerapatan mangrove dari tahun 1990 sampai dengan 2019 dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar 3. Ilustrasi pembuatan parameter DSAS (Himmelstoss et al . 2018)
Gambar 4. Peta hasil klasifikasi tutupan lahan pesisir Kecamatan Talibura (Sikka) tahun 1990-2019
Tabel 2.  Perubahan luas tingkat kerapatan mangrove di Talibura (Sikka) per kelas dari tahun 1990-2019 Tahun Kerapatan (ha) Total (ha) Rendah Sedang Tinggi 1990 23,01 192,48 63,06 278,55 2004 42,45 173,46 1,8 217,71 2019 5,82 99,87 114,45 220,14 Tabel 2 menunjukkan terjadi pengurangan luas area mangrove sebesar 0,46% atau sekitar 60,84 ha pada periode 1990 sampai dengan 2004. Penambahan mangrove meningkat menjadi 0,02% atau sekitar 2,43 ha pada pengamatan data tahun 2004 sampai dengan 2019. Perubahan luasan mangrove dapat dilihat pada Gambar
5.
Saat pengecekan lapangan sering dijumpai penebangan pohon mangrove untuk berbagai kepentingan seperti pemanfaatan sebagai bahan bangunan, bahan bakar, dan pembukaan jalan untuk perahu nelayan.
Perhatian serius dari seluruh pemangku kepentingan mendesak dibutuhkan guna keberlanjutan dan eksistensi mangrove di Kecamatan Talibura. Banyak penelitian telah memberikan alarm peringatan untuk menjaga eksistensi mangrove dari degradasi dan deforestasi (FAO 2007; Polidoro et  al . 2010; Giri et  al . 2011). Peranan pemerintah khususnya pemerintah daerah Kabupaten Sikka sebagai fasilitator dan
katalisator pembangunan yang pro aktif dan produktif dalam pengelolaan mangrove sangat dibutuhkan serta dukungan dan ruang kepada masyarakat setempat dalam pengelolaan yang berbasis masyarakat (Datta et al . 2012). Upaya reboisasi mangrove terus diusahakan dengan memfasilitasi kelompok masyarakat setempat melakukan kegiatan pengelolaan mangrove termasuk penanaman mangrove dan sosialisasi, kegiatan ini dilakukan oleh instansi pemerintahan melalui Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Sikka, Dinas Kehutanan Kabupaten Sikka, serta melalui kegiatan-kegiatan mahasiswa seperti yang telah dilakukan oleh mahasiswa Program
Studi Manajemen Sumberdaya Perairan, Universitas Nusa Nipa Indonesia.

## Perubahan garis pantai
Perubahan garis pantai secara umum baik abrasi maupun akresi terlihat terjadi di sepanjang pesisir Kecamatan Talibura. Contoh bentuk perubahan garis pantai selama 30 tahun di zona A dan B dapat dilihat pada Gambar 6. Gambaran perubahan garis pantai ditunjukkan dengan perbedaan posisi antara garis pantai yang ditampilkan dengan garis biru dan garis merah. Garis biru merupakan garis pantai tahun 1990 sedangkan garis merah merupakan garis pantai tahun 2019.
Gambar 5. Peta perubahan area mangrove di Kecamatan Talibura, Sikka (1990-2019)
Gambar 6. Bentuk perubahan garis pantai berdasarkan citra tahun 1990 dan 2019
Hasil proses DSAS untuk wilayah kajian selanjutnya dibagi ke dalam tiga zona. Analisis dilakukan berdasarkan segmen-segmen tersebut untuk mendeteksi rata-rata jarak perubahan garis pantai dan menentukan wilayah yang paling signifikan perubahannya. Jarak antar transek ( varian space transect ) adalah 30 m, sehingga dari total 1.090 transek dibagi ke dalam 12 segmen. Perubahan garis pantai yang terjadi di setiap zona pengamatan dapat dilihat pada Gambar 7.
Perubahan garis pantai secara nyata oleh citra satelit adalah perubahan yang terdeteksi bernilai lebih dari resolusi spasial citra yang digunakan, yaitu 30 m (landsat). Perubahan garis pantai di setiap zona yang lebih dari satu piksel dapat dilihat pada Tabel 3. Degradasi pada ekosistem mangrove sangat memengaruhi terjadinya perubahan pada garis pantai di sekitarnya. Faktor pendukung terjadinya perubahan garis pantai yang ditemukan di daerah penelitian adalah kedalaman perairan pesisir yang cenderung sejajar dengan garis pantai. Kemiringan yang landai dan perairan yang dangkal menyebabkan resuspensi sedimen yang dipengaruhi oleh angin, gelombang, dan pasang surut (Darmiati et  al . 2020). Kecepatan dan arah angin di Kecamatan Talibura dominan berasal dari arah utara sebesar 44,3%, dari arah tenggara 17,7%, dari arah timur laut 13,6%, dan dari arah barat laut sebesar 9,5%. Pantai di sepanjang pesisir Kecamatan Talibura merupakan wilayah perairan yang dipengaruhi oleh Angin Muson. Arus permukaan pada lokasi penelitian bergerak tak beraturan pada musim barat (Desember-Maret) dan cenderung mengakibatkan arus susur pantai ( longshore  current ). Arus susur pantai mengakibatkan abrasi pantai karena sedimen bergerak, dan selanjutnya sedimen terbawa ke suatu lokasi dimana pengaruh arus susur pantai berkurang sehingga mengalami akresi (Ukkas 2009), sedangkan pada musim Timur (Agustus-November) arus bergerak ke arah Tenggara. Kecepatan arus perairan pada saat musim Barat berkisar 0,005-0,775 m/s, sedangkan musim Timur berkisar 0,014-0,584 m/s. Kecepatan arus perairan pada musim peralihan berkisar 0,01 m/s hingga 0,6 m/s bergerak ke arah tenggara. Data pasang surut menunjukkan nilai tinggi pasang surut selama 15 hari pada bulan Januari 2019 dengan nilai surut terendah yaitu -1,24 m sementara pasang tertinggi sebesar 0,87 m. Pasang surut
pesisir talibura merupakan pasang surut tipe campuran cenderung ganda ( mixed semi  diurnal ) yang berarti terjadi dua kali pasang dan surut dalam satu hari namun terdapat satu pasang surut yang lebih kuat dibanding satu lainnya (Pariwono 1999).

## Hubungan kerapatan dan perubahan garis pantai
Berdasarkan hasil kerapatan dan perubahan garis pantai yang telah didapatkan, secara kualitatif (deskriptif) terlihat bahwa hubungan keduanya adalah saling berkaitan, dimana, jika tutupannya sedang dan tinggi maka garis pantainya akan mengalami penambahan (akresi) dan jika kerapatannya rendah maka akan mengalami pengurangan (abrasi). Hal ini sesuai dengan Bengen (2001) yang menjelaskan bahwa salah satu pertahanan terbaik untuk menjaga suatu kawasan dari proses abrasi adalah hutan mangrove dan Kumara et  al . (2010) yang menjelaskan bahwa kerapatan mangrove berkontribusi terhadap tingkat luasan akresi, distribusi sedimen dan tinggi elevasi permukaan. Lokasi yang mengalami akresi sebagian besar terjadi pada Desa Darat Pantai, Talibura dan Nangahale, dapat dilihat bahwa perubahan tutupan mangrovenya dari tahun 1990, 2004, dan 2019 didominasi masih dalam keadaan sedang dan tinggi. Meskipun ada beberapa bagian yang terinterpretasikan memiliki tutupan rendah, hanya saja tidak terlalu signifikan  dan  hanya  di  bagian  tepi  pantai yang menunjukkan daratan itu baru terbentuk dan belum banyak spesies mangrove yang tumbuh.
Lokasi yang mengalami abrasi yaitu sebagian di Desa Darat Pantai, sebagian besarnya di Desa Bangkoor dan Wailamung dapat dilihat bahwa periode tahunnya tutupan mangrove yang kondisi kerapatan awalnya tinggi semakin lama semakin sedang dan menjadi kerapatan rendah lalu mangrovenya hilang. Pada tahun 1990 warna tutupannya menunjukkan warna hijau tua yang berarti bahwa lokasi itu memiliki kerapatan mangrove yang tinggi, kemudian menurun di tahun 2004 dan bahkan ada yang luasannya menghilang. Pada tahun 2019, baik sebagian Desa Darat Pantai, sebagian besarnya di Desa Bangkoor dan Wailamung kondisi mangrovenya masih tetap sama seperti pada tahun 2004 hal ini yang menyebabkan terjadinya abrasi di wilayah tersebut.
Gambar 7.  Perubahan garis pantai Kecamatan Talibura pada periode 1990-2019 yang terjadi di setiap zona pengamatan. A: Desa Wailamung, Bangkoor, dan Darat Pantai, B: Darat Pantai, dan C: Darat Pantai, Talibura, dan Nangahale
Tabel 3. Perubahan garis pantai >1 piksel (30 m) tahun 1990-2019 Zona Jumlah Transek* Perubahan Garis Pantai (m) 1990-2019 Rata-Rata Perubahan Garis Pantai (m/tahun) Abrasi Akresi Abrasi Akresi Abr Akr Max Min Max Min Max Min Max Min A 225 4 -487,54 30,18 97,7 36,41 -16,25 1,01 3,26 1,21 B 6 5 -42,18 33,52 90 31,14 -1,41 1,12 3 1,04 C 13 2 -307,45 35,03 44,23 38,57 -10,25 1,17 1,47 1,29
Keterangan: Abr = Abrasi, Akr = Akresi, * = Mengalami perubahan >30 m

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Periode 1990 sampai dengan 2004 terjadi pengurangan luasan area mangrove sebesar 60,84 ha. Penambahan luasan mangrove meningkat menjadi 2,43 ha pada pengamatan data tahun 2004 sampai dengan 2019. Besarnya pengurangan luasan mangrove diikuti dengan besarnya abrasi pada pesisir pantainya, ada lebih dari 225 transek menunjukkan adanya perubahan yang lebih dari 30 m, dimana abrasi terbesarnya adalah -487,54 m dengan rata- rata perubahan pertahunnya adalah -16,25 m/tahun sedangkan akresi terbesarnya adalah 97,7 m dengan rata-rata perubahan pertahunnya adalah 3,26 m/tahun. Lokasi yang mengalami akresi sebagian besar terjadi pada Desa Darat Pantai, Talibura, dan Nangahale dengan perubahan tutupan mangrovenya dari tahun 1990, 2004, dan
2019 didominasi masih dalam keadaan sedang dan tinggi. Lokasi yang mengalami abrasi yaitu sebagian di Desa Darat Pantai, sebagian besarnya di Desa Bangkoor dan Wailamung dapat dilihat bahwa periode tahunnya tutupan mangrove yang kondisi kerapatan awalnya tinggi semakin lama semakin sedang dan menjadi kerapatan rendah lalu mangrovenya hilang.

## Saran
Penggunaan tiga tahun temporal dalam penelitian memiliki hasil data perubahan yang baik, namun rentang 15 tahun penelitian antar data multitemporal merupakan interval yang cukup besar. Seharusnya analisis perubahan diimbangi rentang data dengan perbedaan antar tahun yang lebih detail, sehingga dapat diketahui perubahan luas mangrove yang terjadi dengan baik dan akurat. Penelitian garis pantai pada penelitian ini terbatas
pada hasil dengan skala tinjau, sehingga diperlukan citra dengan resolusi spasial yang lebih tinggi agar menghasilkan data perubahan garis pantai yang lebih detail.

## DAFTAR PUSTAKA
Alesheikh AA, Ghorbanali A, Nouri N. 2007. Coastline Change Detection Using Remote Sensing. International
Journal  of  Environmental  Science  & Technology . 4(1): 61-66.
Alongi DM. 2002. Present State and Future of The World’s Mangrove Forests. Journal  Environmental  Conservation .
29(3): 331-349.
Aziz AA, Phin S, Dargusch P. 2015.
Investigating The Decline of Ecosystem Services in A Production Mangrove Forest Using Landsat and Object-Based Image Analysis. Estuarine, Coastal, and Shelf Science .
14(15): 1-36. Bengen DG. 2001. Pedoman  Teknis Pengenalan dan Pengelolaan Ekosistem  Mangrove . Bogor (ID): Pusat Kajian Sumber Daya Pesisir dan Lautan, Institut Pertanian Bogor. Darmiati, Nurjaya IW, Atmadipoera AS. 2020. Analisis Perubahan Garis Pantai di Wilayah Pantai Barat Kabupaten Tanah Laut Kalimantan Selatan. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis . 12(1): 211-222. Datta D, Chattopadhyay RN, Guha P. 2012. Community Based Mangrove Management: A Review on Status and Sustainability. Journal  of
Environmental Management . 107: 84- 95. [FAO] Food and Agriculture Organization. 2007. The World’s Mangrove 1980- 2005. Rome (IT): FAO.
Fatoyinbo TE, Simard M. 2013. Height and Biomass of Mangroves in Africa from ICESat/GLAS and SRTM.
International  Journal  of  Remote Sensing . 34(2): 668-681. Field CD. 1995. Impact of Expected Climate
Change on Mangroves. Hydrobiologia . 295(1): 75-81.
Fitriana D, Oktaviani N, Khasanah IU.
2019. Analisa Harmonik Pasang Surut dengan Metode Admiralty pada
Stasiun Berjarak Kurang dari 50 km.
Jurnal  Meteorologi  Klimatologi  dan
Geofisika . 6(1): 38-48. Giri C, Ochieng E, Tieszen LL, Zhu Z, Singh
A, Loveland T, Masek J, 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. Hendrawan, Gaol JL, Susilo SB. 2018. Studi Kerapatan dan Perubahan Tutupan Mangrove Menggunakan Citra Satelit di Pulau Sebatik Kalimantan Utara. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan Tropis . 10(1): 99-110.
Himmelstoss EA, Henderson RE, Kratzmann
MG, Farris AS. 2018. Digital Shoreline Analysis  System ( DSAS ) Version 5.0  User  Guide . Fairfax (US): U.S. Department of the Interior, U.S. Geological Survey. Huete A, Didan K, Miura H, Rodriguez EP, Gao X, Ferreira LG. 2002. Overview of The Radiometric and Biophysical Performance of The MODIS Vegetation Indices. Remote Sensing of Environment . 83(1-2): 195-213.
Jhonnerie  R.  2014.  Klasifikasi  Mangrove
Berbasis Objek dan Piksel Menggunakan Citra Satelit Multispektral di Sungai Kembung, Bengkalis, Provinsi Riau [Disertasi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Kasim F. 2012. Pendekatan Beberapa Metode dalam Monitoring Perubahan Garis Pantai Menggunakan Dataset Penginderaan Jauh Landsat dan SIG. Jurnal  Ilmiah  Agropolitan . 5(1): 620-
635. Kirui KB, Kairo JG, Bosire J, Viergever KM, Rudra S, Huxham M, Briers RA. 2013. Mapping of Mangrove Forest Land Cover Change Along the Kenya Coastline Using Landsat Imagery. Ocean and Coastal  Management . 83: 19-24. DOI: https://doi.org/10.1016/j. ocecoaman.2011.12.004. Kumara MP, Jayatissa LP, Krauss KW, Phillips DH, Huxam M. 2010. High Mangrove Density Enhances Surface Accretion, Surface Elevation Change, and Tree Survival in Coastal Areas Susceptible to Sea-Level Rise.
Oecologia . 164: 545-553. Li MS, Mao LJ, Shen WJ, Liu SQ, Wei AS.
2013. Change and Fragmentation Trends of Zhanjiang Mangrove Forests in Southern China Using Multi-Temporal Landsat Imagery
(1977-2010). Estuarine, Coastal, and Shelf Science . 130(1): 111-120.

## Monsef AH, Smith SE. 2017. A New
Approach for Estimating Mangrove Canopy Cover Using Landsat 8 Imagery. Computers  and  Electronics in Agriculture . 135: 183-194. DOI: https://doi.org/10.1016/j. compag.201 7.02.007.
Noor YR, Khazali M, Suryadiputra IN. 2012.
Panduan  Pengenalan  Mangrove  di Indonesia . Bogor (ID): PHKA Press. Pariwono JI. 1999. Kondisi  Oseanografi Perairan  Pesisir  Lampung . Jakarta (ID): Coastal Resources Center, University of Rhode Island. Polidoro BA, Carpenter KE, Collins L, Duke NC, Ellison AM, Ellison JC, Farnsworth EJ, Fernando ES, Kathiresan K, Koedam NE, Livingstone SR, Miyagi T, Moore GE, Nam VN, Ong JE, Primavera JH, Salmo SG, Sanciangco JC, Sukardjo S, Wang Y, Yong JWH. 2010. The Loss of Species: Mangrove Extinction Risk and Geographic Areas of Global Concern. Plos One . 5(4): 1-10. Pujiono E, Kwak DA, Lee WK, Kim SR, Lee JY, Lee SH, Park T, Kim MI. 2013. RGB-NDVI Color Composites for Monitoring the Change in Mangrove Area at the Maubesi Nature Reserve, Indonesia. Forest  Science  and Technology . 9(4): 171-179. Reschke J, Huttich C. 2014. Continuous Field Mapping of Mediterranean Wetlands Using Sub Pixel Spectral Signatures and Multi-Temporal Landsat Data. International  Journal of  Applied  Earth  Observation  and Geoinformation . 28(1): 220-229.
Rikimaru A, Roy PS, Miyatake S. 2002. Tropical Forest Cover Density Mapping. Tropical Ecology . 43(1): 39- 47. Roy DP, Wulder MA, Loveland TR, Woodcock CE, Allen RG, Anderson MC, Helder D, Irons JR, Johnson DM, Kennedy R, Scambos TA, Schaaf CB, Schott JR, Sheng Y, Vermote EF, Belward AS, Bindschadler R, Cohen WB, Gao F, Hipple JD, Hostert P, Huntington J, Justice CO, Kilic A, Kovalskyy V, Lee ZP, Lymburner L, Masek JG, McCorkel J, Shuai Y, Trezza R, Vogelmann J, Wynne RH, Zhu Z. 2014. Landsat-8: Science and Product Vision for Terrestrial Global
Change Research. Remote Sensing of
Environment . 145: 154-172.
Satyanarayana B, Idris IF, Husain
M, Dahdouh-Guebas F. 2011. Assessment of Mangrove Vegetation Based on Remote Sensing and Ground-truth Measurements at
Tumpat, Kelantan Delta, East Coast of Peninsular Malaysia. International Journal  of  Remote  Sensing . 32(6):
1635-1650. Suhana MS, Nurjaya IW, Metta N, Natih N. 2016. Analisis Kerentanan Pantai Timur Pulau Bintan Menggunakan Digital Shoreline Analysis dan Coastal Vulnerability  Index . Jurnal  Teknologi Perikanan dan Kelautan . 7(1): 19-24. Ukkas M. 2009. Studi Abrasi dan Sedimentasi di Perairan Bua-Passimarannu Kecamatan Sinjai Timur Kabupaten
Sinjai. AKUATIK: Jurnal Sumberdaya Perairan . 3(1): 20-29. Van TT, Wilson N, Thanh-Tung H,
Quitstoudt K, Quang-Minh V, Xuan- Tuan L, Dahdouh-Guebas F, Koedam N. 2014. Changes in Mangrove
Vegetation Area and Character in A War and Land Use Change Affected Region of Vietnam (Mui Ca Mau) Over Six Decades. Acta  Oecologica . 30: 1-11.
Vincentius A, Nessa MN, Jompa J, Saru
A, Hatta M, Rukminasari N. 2019. The Association of Economically Important Fish with Mangroves in
Maumere Bay, Indonesia. The  2nd International  Symposium  on  Marine Science  and  Fisheries  (ISMF2),  22
Juni  2019,  Makassar,  Indonesia . IOP Conference Series: Earth and
Environmental Science.
Winarso  G,  Joko  H,  Arifin  S.  2009.  Kajian
Penggunaan Data Inderaja untuk Pemetaan Garis Pantai (Studi
Kasus Pantai Utara Jakarta). Jurnal Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan Data Citra Digital . 6: 65-72.
Winarso GJ, Judijanto, Budhiman S. 2001. The Potential Application Remote Sensing Data for Coastal Study.
The  22nd  Asian  Conference  on Remote Sensing, 5-9 November 2001,
Singapore . Centre for Remote Imaging, Sensing, and Processing (CRISP),
National University of Singapore;
Singapore Institute of Surveyors and Valuers (SISV); Asian Association on Remote Sensing (AARS).