## INDEKS KEPEKAAN LINGKUNGAN DI EKOSISTEM MANGROVE MENGGUNAKAN ANALISIS CITRA SATELIT: STUDI KASUS DI PESISIR BARAT PULAU BANGKA, PROPINSI KEPULAUAN BANGKA BELITUNG
Mangrove Ecosystem Environmental Sensitivity Index using Satellite Image Analysis: Case Study in Western Shoreline Bangka Island, Bangka Belitung Island Province
Jeff Danipranata a , I Wayan Nurjaya b , Ario Damar c,d a Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Jl. Raya Dramaga Bogor, 16680 – jeff.danipranata@gmail.com b Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor, Jln. Raya Dramaga, Bogor 16680
c Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan, Institut Pertanian Bogor, Jl Raya Pajajaran Bogor, 16143
d Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Jl. Raya Dramaga Bogor, 16680
Abstract. The impact of oil spills can adversely affect mangrove ecosystems especially for highly sensitive mangrove ecosystems. On  the  west  coast  of  Bangka  Belitung  Island,  there  are  mangrove  ecosystems  with  an  area  of  ±  5614  hectares  dominated  by Avicennia, Sonneratia alba, and Rhizopora that are sensitive to high sentivity in terms of Environmental Sensitivity Index (ESI). By using field data analysis with parameters: mangrove type, duration of deep sea water immersion during tide, fishing activities, tourism, and types of coastline substrate combined with satellite image interpretation and Geographic Information System (GIS) analysis for parameters: coastline slope, mangrove density, mangrove susceptibility to oil spill, and land protection status, it can be  determined  that  this  method  produces  78%  accuracy  when  compared  to  manual  method  (field  survey).  And  through  the integration of information between ESI data and simulated oil spills using the Model Tumpahan Minyak (MoTuM) software, it can also provide information on the risk categories for each mangrove ecosystem. This information can be used to develop the necessary mitigation in case of an oil spill to prevent or reduce negative impacts on mangrove ecosystems.
Keywords: Environmental Sensitivity Index (ESI), Geographic Information System GIS), mangrove, algorithm, satellite image.
(Diterima: 20-07-2017; Disetujui: 20-11-2017)

## 1. Pendahuluan
Indeks  Kepekaan  Lingkungan  (IKL)  pada dasarnya  mengukur  kemudahan/potensi  kehilangan nilai  ekonomi,  sosial,  fisik  dan  biologi  dari  lahan yang  ada  (Peterson,  2002).  Indeks  Kepekaan Lingkungan  disusun  untuk  mengetahui  tingkat karaktersitik  dan  gambaran  kepekaan/  sensitivitas dan kerentanan/vulnerabilitas sumberdaya yang ada di pesisir. Indeks kepekaan lingkungan pada awalnya dilakukan  pada  tahun  1976  khusus  terhadap kepentingan  perencanaan  mitigasi  bila  terjadi tumpahan  minyak  (NOAA,  2002).  Permasalahan IKL  ini  terus  berkembang  sesuai  dengan  semakin banyaknya jenis zat pencemar dengan memperhatikan  sumberdaya  fisik  dan  biologi (seperti:  mangrove,  terumbu  karang),  lingkungan sosial  dan  ekonomi  (lokasi  wisata,  kawasan akuakultur)  dan  ekologinya  (habitat  khusus, kawasan lindung).
Dampak  akibat  tumpahan  minyak  antara  lain adalah  rusaknya  ekosistem  pesisir  seperti  terumbu karang,  mangrove  dan  padang  lamun  yang merupakan  sumber  nutrien  utama  bagi  ikan,
rusaknya lokasi-lokasi budidaya perikanan, matinya ikan  di  perairan  di  daerah  tangkapan  dan  lain-lain (NOAA, 2002). Salah satu solusi untuk mengurangi dampak  pencemaran  tumpahan  minyak  adalah dengan memetakan tingkat kerentanan lingkungannya berdasarkan indeks kepekaan lingkungan.  Setiap  wilayah  pesisir  mempunyai tingkat kerentanan yang berbeda terhadap gangguan lingkungan  yang  diterima,  baik  dari  faktor  alam maupun  akibat aktivitas manusia. Berdasarkan  data Bakosurtanal tahun 2009, mangrove yang berada di Pulau  Bangka  adalah  seluas  47,621  ha.  Sekitar  21 km  sebelah  Barat  Pulau  Bangka  terdapat  kegiatan penambangan  minyak  bumi  dan  gas  alam  yang dikelola oleh pemerintah Indonesia dan berdasarkan simulasi  modul  dengan  menggunakan  perangkat lunak  MoTum  (Model  Tumpahan  Minyak)  yang dikembangkan  oleh  ITB (Institut  Teknologi Bandung)  diketahui  bahwa  jika  terjadi  tumpahan minyak  maka  akan  berdampak  terhadap  ekosistem mangrove  yang  ada  di  pesisir  Pulau  Bangka  pada bulan  Mei  hingga  Oktober,  khususnya  di  pesisir bagian barat.
Mengacu  kepada  kondisi  terkini  di  daerah  studi, maka  perlu  dilakukan  penentuan  nilai  IKL  yang diharapkan  dapat  memberikan  informasi  akurat tentang  tingkat  kepekaan  ekosistem  mangrove  di daerah  pesisir  barat  Pulau  Bangka  terhadap pencemaran  tumpahan  minyak.  Dari  studi  literatur penentuan  IKL  yang  dilakukan  oleh  PSKPL  IPB pada  tahun  2012  dan  2015  di  wilayah  Sumatera Selatan  dan  Kepulauan  Natuna,  pada  umumnya metode perhitungan IKL, khususnya dalam penentuan  tingkat  sensitivitas  mangrove  masih menggunakan  teknik  manual  yaitu  dengan  survei lapang  yang  kemudian  data  lapang  tersebut  diinput dan  diolah  dengan  menggunakan  perangkat  lunak yang berbasis GIS ( Geographic Information System ) untuk menghasilkan peta, oleh karena itu diperlukan pengembangan  metode  baru  sebagai  salah  satu alternatifnya,  yaitu  dengan  menggunakan  teknologi algoritma  untuk  penentuan  sensitivitas  mangrove yang  diintegrasikan  dengan  kemampuan  teknologi GIS yang hal tersebut dilakukan dalam penelitian ini sehingga  memungkinkan  peneliti  dapat  lebih menghemat  waktu  dan  biaya  dengan  mengurangi survey lapangan untuk melakukan perhitungan IKL.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Waktu dan Lokasi
Penelitian  dilakukan  pada  bulan  Januari  hingga Juli  2017  dengan  menggunakan  sumber  data  hasil survei  lapang  dan  citra  satelit  tahun  2015  untuk pesisir  barat  Pulau  Bangka,  Propinsi  Kepulauan Bangka  Belitung  yang  berada  antara  antara koordinat  A:  105°44’31,31”BT;  2°7’58,76”LS  dan koordinat  B:  105°42’47,60”BT;  1°39’23,74”  LS yang ditampilkan pada Gambar 1.

## 2.2. Pengumpulan dan Analisis Data
Teknik pengumpulan data pada penelitian ini adalah pengumpulan  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  sebagai  validasi  analisa  citra  yang  digunakan adalah  tipe  dan  kemiringan  garis  pantai,  jenis  spesies pohon  mangrove,  tingkat  kerapatan  pohon  mangrove, status  perlindungan  area  lokal  dan  nasional  dan  nilai ekonomi  mangrove,  sedangkan  data  sekunder  dari PKSPL  IPB  (2015)  yang  digunakan  adalah  lamanya perendaman saat pasang, data tangkapan ikan, dan data potensi wisata.
Peta  dasar  dari  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG) tahun 2014 skala 1:25,000 digunakan untuk menentukan  keberadaan  lokasi  mangrove  yang kemudian  dibagi  menjadi  unit  analisis  berdasarkan kesamaan  jenis  mangrovenya  yang  nama  unit analisisnya  menggunakan  nama  kecamatan  pada wilayah  tersebut,  kemiringan  garis  pantai  melalui analisa  kontur  interval  6.25  m  dan  jenis  lokasi  dari status perlindungannya, sedangkan  citra satelit Landsat 8 dan SPOT 6 yang diakuisisi pada bulan Oktober 2015 digunakan  untuk  mendapatkan  kerapatan  mangrove serta  analisa  visual  terhadap  citra  satelit  untuk mendapatkan  jenis  tutupan/substrat  dari  garis  pantai. Untuk  menyusun  algoritma  sensitivitas  mangrove digunakan titik sampling pada citra Landsat 8 terhadap piksel  yang  hanya  mewakili  tutupan  mangrove  yang selanjutnya  masing  –  masing  titik  sampling  tersebut dikonversi  menjadi  nilai  reflektans  dari  setiap  Band pada citra yang digunakan untuk analisis vegetasi untuk penentuan  korelasi  antara  jenis  mangrove  dan  nilai digital dengan menggunakan persamaan yang dikembangkan oleh USGS.
ρλ = (Mρ*Qcal + Aρ) / sin (  )
Keterangan: ρλ = nilai reflektans Mρ = skala multiplikasi reflektans Aρ = skala aditif relfketans Qcal = nilai digital awal sin (  ) = sudut kemiringan matahari
Aplikasi  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation Index ) untuk mendapatkan  informasi kerapatan pohon mangrove, yang diformulasikan sebagai berikut:
Untuk aplikasi NDVI menggunakan citra Landsat 8 OLI/TIRS, NIR adalah Band 5 dan Red adalah Band 4.
Pengembangan algoritma dilakukan dengan menggunakan  3  (tiga)  jenis  regresi,  yaitu: linear regression, binary logistic regression dan partial least square regression yang digunakan untuk menghasilkan akurasi  paling  tinggi  dalam  menentukan  tingkat sensitifitas  mangrove  terhadap  tumpahan  minyak, inovasi  pengembangan  algoritma  ini  akan  dilakukan untuk  mendapatkan  suatu  metode  baru  dalam penentuan  tingkat  sensitifitas mangrove  untuk menggantikan  metode  konvensional  (survey  lapang) yang  sudah  dilakukan  selama  ini  dan  juga  dilakukan analisis resiko terhadap unit analisis mangrove.
Gambar 2. Diagram Alir Analisa Data Primer dan Sekunder
Parameter pembentuk Indeks Kerentanan
Lingkungan  ekosistem  mangrove  dibagi  berdasarkan Indeks  Kerentanan  (IK),  Indeks  Ekologi  (IE),  dan
Indeks Sosial (IS) serta penjelasan dalam mendapatkannya dijelaskan pada Gambar 2. Perhitungan  Indeks  Kepekaan  Lingkungan  (IKL) dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Weighted Overlay  melalui  fasilitas  Raster  Calculator  pada perangkat lunak ArcGIS, rumus yang digunakan adalah Rumus  3,  yaitu  dengan mengkalikan  Indeks Kerentanan  (IK),  Indeks  Ekologi  (IE),  dan  Indeks Sosial (IS).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Lokasi  mangrove  terluas  ditemukan  pada  unit analisis  Belolaut  dan  Tanjungpunai  yang  jenis mangrove  dominannya  adalah  Sonneratia  Alba  dan Avicennia,  yang  jaraknya  adalah  sekitar  21  kilometer dari  kapal  tanki  yang  menjadi  sumber  potensi pencemaran minyak (Gambar 3).
Tabel 1. Jenis Mangorve yang Ditemukan pada Area Penelitian pada Setiap Unit Analisis
No Unit Analisis Jenis Mangrove Luas (Ha) 1 Kundi Sonneratia alba (dominan), Rhizopora  mucronata,  Avicennia alba, Avicennia marina 499.6 2 Tungkal Rhizophora  mucronata (dominan), Sonneratia alba, Rhizopora apiculata,  Xylocarpus  granatum, Avicennia sp, Bruguiera gymnorhiza 485.3 3 Tanjung Punai Sonneratia alba (dominan), Rhizopora apiculata, 1988.7 4 Belolaut Avicennia sp. (dominan), Sonneratia alba, Rhizopora apiculata, 864.8 5 Rambat Rhizopora  apiculata (dominan), Sonneratia alba, 475.6 6 Tungau Rhizopora  apiculata (dominan), Terminalia catappa 149.1 7 Kampak Rhizopora sp. (dominan),
Sonneratia alba, Avicennia, Bruguiera sp.
1151.3

## Gambar 3. Lokasi Mangrove pada Area Penelitian

## 3.1. Indeks Kerentanan (IK)
Parameter  tipe  substrat  digunakan  karena  tingkat penetrasi  minyak  ke  tipe  substrat  akan  mempunyai dampak  berbeda  berdasarkan  sifat  substrat  yang impermeable  (tidak  dapat  ditembus  lapisan  minyak) dan permeable (dapat ditembus  minyak) (Ali, 2005). Pantai  berbatu  tidak  akan  membuat  minyak berpenetrasi  karena  sifat  substrat  yang  tidak impermeable  dan  proses  pemulihan  lingkungan  akan berlangsung cepat oleh alam. Pantai dengan  material buatan  relatif  lambat  dalam  pemulihannya  karena banyak ditemukan variasi aktivitas manusia yang juga berdampak  terhadap  sosial  dan  ekonominya.  Jenis substrat  garis  pantai  yang  ada  di  area  penelitian mempunyai keragaman yang sama, yaitu jenis pantai berpasir/sedimen/berlumpur, hal ini menginformasikan  bahwa  jika  terjadi  tumpahan minyak  maka  proses  pemulihan  lingkungan  akan berlangsung  lambat  karena  jenis  material  ini berpotensi  mengendapkan  minyak  sehingga  tingkat kesulitan  dalam  membersihkan  minyak  akan  lebih sulit dibanding pantai berbatu maupun pantai dengan material buatan.
Kemiringan  yang  landai  mempunyai  tingkat kerentanan yang tinggi karena tingkat kesulitan untuk membersihkan  minyak  semakin  sulit  dan  pengaruh energi  gelombang  dan  arus  pasang  surut  yang  kecil, sedangkan  pantai  yang  curam  mempunyai  energi gelombang yang besar yang berpotensi memindahkan minyak  dengan  cepat  karena  zona  belombang  pecah lebih dekat dengan garis pantai (NOAA, 2002 dalam Ali, 2005).
Dari  kedua  parameter  yang  dipilih  dalam menentukan  Indeks  Kerentanan,  mempunyai  nilai tertinggi  untuk  seluruh  lokasi,  yaitu  merupakan  tipe pantai yang mempunyai material
pasir/sedimen/lumpur dengan kemiringan yang landai (<5°), sehingga dari segi kerentanan seluruh mangrove pada  area  penelitian  mempunyai  tingkat  kerentanan yang tinggi

## 3.2. Indeks Ekologi (IE)
a. Kerapatan Mangrove
Untuk mendapatkan kerapatan mangrove, digunakan  algoritma  yang  umum  digunakan  yaitu dengan menggunakan NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), pada citra satelit Landsat 8, Band yang  digunakan  dalam  perhitungan  kerapatan  ini adalah Band 5 (Near Infrared) dan Band 4 (Red), hasil yang  didapatkan  dari  perhitungan  NDVI  dijabarkan pada  Tabel  2.  Tingkat  kerapatan mangrove menunjukkan hasil yang bervariasi untuk seluruh area mangrove  dengan  tingkat  kerapatan  paling  tinggi berada di unit analisis Tanjung Punai dan Kundi yang keduanya  berada di pesisir  bagian selatan, daerah ini akan  menjadi  lebih sulit pembersihannya  baik secara alami  maupun  secara  teknis  jika  terjadi  tumpahan minyak karena akan semakin banyak mangrove yang terkena  dampak  dan  membutuhkan  waktu  dan  biaya yang tidak sedikit dalam pembersihannya.
Tabel 2. Kerapatan Mangrove pada Tiap Unit Analisis
No Unit Analisis Kerapatan Mangrove (%) Jarang Sedang Lebat 1 Kundi 11.5 3.1 85.4 2 Sungkal 33.9 49.9 16.2 3 Tanjung Punai 7.5 7.0 85.5 4 Belolaut 14.9 80.6 4.4 5 Rambat 15.2 35.4 49.4 6 Tungau 13.1 83.4 3.5 7 Kampak 20.5 49.8 29.7
Gambar 4. Indeks Kerentanan (IK) Ekosistem Mangrove pada Tiap Unit Analisis
b. Sensitifitas Mangrove terhadap Tumpahan Minyak
Data  jenis  mangrove  yang  didapatkan  dari  hasil survei lapangan digunakan untuk penyusunan algoritma  baru  untuk  citra  Landsat  8  yang  digunakan untuk  menentukan  tingkat  sensitifitas  mangrove terhadap  tumpahan  minyak.  Tahap  penyusunan algoritma tersebut dapat dibagi menjadi beberapa tahap berikut:
 Purwanto  (2016),  menyebutkan  bahwa  untuk analisa  vegetasi dengan  menggunakan  Landsat 8, maka kombinasi yang digunakan adalah Band 6-5- 4,  sehingga  penentuan  titik  sampling  piksel dilakukan  pada  setiap  band  tersebut  dan  titik sampling  piksel  yang  diambil  adalah  diusahakan merupakan  piksel  yang  mewakili  tutupan  lahan mangrove,  diluar  dari  tutupan  lahan  mangrove tersebut  seperti:  awan,  bayangan  awan,  badan  air tidak digunakan.
 Titik sampling piksel yang diambil untuk mewakili lahan  mangrove  tersebut  kesemuanya  berjumlah 1472 titik.
 Setelah dilakukan penggabungan informasi piksel setiap  titik  ke  dalam  tabular  di  Excel,  maka dilakukan  analisa  dengan  dua  jenis  regresi,  yaitu linear regression dan partial least square regression dengan perangkat lunak XLSTAT yang menggunakan  data  jenis  mangrove  sebagai parameter  ketergantungannya  dan  nilai  piksel sebagai  parameter  penyusunnya.  Nilai  sensitifitas mangrove mengacu pada penelitian yang dilakukan  oleh  Muarif  dan  Damar  (2016) mengenai  tingkat  kepekaan  mangrove  Indonesia terhadap  tumpahan  minyak,  dalam  penelitian tersebut  perumusan  indikator  kepekaan  jenis mangrove  didasarkan  pada  dua  pendekatan,  yaitu pendekatan  efek  tumpahan  minyak  terhadap mangrove dan pendekatan karakteristik mangrove baik  morfologi,  fisiologi  maupun  reproduksi.
Pendekatan efek
tumpahan minyak
menggambarkan bagaimana minyak
mempengaruhi  fisik  maupun  fisiologi  tumbuhan, sehingga menimbulkan gangguan bahkan kematian.  Pendekatan  karakteristik  mangrove menggambarkan  karakteristik  tumbuhan  yang hidup  di  ekosistem  mangrove  dengan  segala kekhasannya dan proses fisiologi yang khas terkait dengan adaptasi terhadap kondisi lingkungan yang ekstrim  seperti  salinitas  yang  tinggi  dan  substrat yang anaerob. Hasil dari masing – masing analisa regresi tersebut kemudian dibandingkan satu sama lain  untuk  mengetahui  hasil  yang  terbaik.  Hasil dari  masing  –  masing  analisa  regresi  tersebut kemudian  dibandingkan  satu  sama  lain  untuk mengetahui hasil yang terbaik.
o Linear Regression
Persamaan yang didapatkan dengan menggunakan linear regression adalah:
Sensitifitas mangrove = 2.43113 + 0.72613* Band 4 + 4.08750* Band 5 - 1.10815* Band 6
yang kemudian diaplikasikan dengan menggunakan  fungsi  formula Excel untuk menentukan tingkat hubungan antara data Band 4, Band  5  dan  Band  6  dengan  nilai  sensitifitas mangrove  berdasarkan  data  lapang  dengan  hasil pada Tabel 3.
Tabel  3.  Tingkat  Akurasi  Citra  Landsat  8  Band  4-5-6  dengan Sensitifitas Mangrove dengan Linear Regression Jumlah Sampel (titik) Nilai Sama (titik) Nilai Tidak Sama Tingkat Akurasi (%) 1472 1232 240 84%
o Partial Least Square Regression
Persamaan  yang  didapatkan  dengan  menggunakan partial least square regression adalah:
Sensitifitas  mangrove = 3.24836  - 2.37660* Band 4 + 3.47109* Band 5 - 0.70777* Band 6
yang  kemudian  diaplikasikan  dengan  menggunakan fungsi  formula Excel untuk  menentukan  tingkat hubungan  antara  data  Band  4,  Band  5  dan  Band  6 dengan  nilai  sensitifitas  mangrove  berdasarkan  data lapang dengan hasil pada Tabel 4.
Tabel  4.  Tingkat  Akurasi  Citra  Landsat  8  Band  4-5-6  dengan Sensitifitas  Mangrove  dengan Partial  Least  Square
Regression Jumlah Sampel (titik) Nilai Sama (titik) Nilai Tidak Sama Tingkat Akurasi (%) 1472 1205 267 82%
Dari hasil yang didapatkan pada Tabel 3 dan Tabel 4, metode linear regression dipilih karena menunjukkan  hasil  yang  lebih  tinggi  akurasinya dibandingkan  dengan  kedua  metode  yang  lain. Algoritma  tersebut  kemudian  diaplikasikan  dengan menggunakan Raster  Calculator pada  ArcGIS  dan didapatkan hasilnya seperti pada Tabel 5.
Tingkat  sensitifitas  mangrove  terhadap  tumpahan minyak  seluruh  area  mangrove  penelitian  terdiri  dari jenis  mangrove  yang  sifatnya  sensitif  terhadap tumpahan  minyak,  yaitu Sonneratia  alba , Avicennia dan Rhizopora .  Unit  analisis  yang  berada  di  pesisir selatan,  yaitu  Kundi,  Sungkal,  Tanjung  Punai  dan Belolaut  dalam  hal  ini  juga  mempunyai  tingkat sensitifitas  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan pesisir  timur  yang  terdiiri  dari  Rambat,  Tungau, Kampak.  Mangrove Sonneratia  alba dan Avicennia mendominasi unit analisis di pesisir selatan, dari hasil studi  literatur yang dilakukan oleh Muarif dan Damar (2016)  tingkat  kepekaan  jenis  mangrove  terhadap tumpahan  minyak  dapat  didasarkan  pada  tiga komponen.  Ketiga  komponen  tersebut  adalah  jenis akar,  keberadaan  mekanisme  adaptasi  mangrove terhadap  minyak,  dan  kemampuan  pulih  pasca tumpahan  minyak.  Ketinggian  lapisan  minyak  yang mengenai  akar  dapat  digunakan  untuk  menduga kepekaan  ekologi  habitat  mangrove.  Jenis  mangrove yang  memiliki  akar  napas  dan  berpeluang  seluruh lentiselnya tertutup minyak ( Sonneratia dan Avicennia ) tergolong ke dalam jenis yang sangat peka, sedangkan Jenis  mangrove  yang  sebagian  lentisel  di  akarnya
berpeluang tertutup minyak ( Rhizophora ) digolongkan peka terhadap tumpahan minyak.

## c. Lama Perendaman Air Laut saat Pasang
Data  dari  PKSPL  IPB  (2015)  digunakan  dalam penelitian untuk mendapatkan kondisi lama perendaman  mangrove  oleh  air  lautpada  area penelitian,  dan  didapatkan  bahwa  seluruh  area penelitian merupakan area yang mengalami perendaman  air  laut  lebih  6  jam  sehari.  Lamanya paparan pasang surut terhadap mangrove mempengaruhi  penetrasi  minyak  terhadap  jenis substrat  tempat  mangrove  tersebut  berada,  semakin lama  paparannya,  akan  semakin  banyak  pula  deposit minyak yang terendapkan pada area tersebut sehingga usaha  yang  diperlukan  akan  semakin  bertambah, mengingat  jumlah  limbah  yang  dihasilkan  juga  akan lebih banyak, selain itu dalam penanganan limbahnya, harus menggunakan pengolah limbah yang mempunyai izin  dari  pemerintah  sehingga  tentunya  ini  akan berdampak pada biaya yang akan dikeluarkan.
Lamanya  paparan  pasang  surut  terhadap  mangrove mempengaruhi  penetrasi  minyak  terhadap  jenis substrat  tempat  mangrove  tersebut  berada,  semakin lama  paparannya,  akan  semakin  banyak  pula  deposit minyak yang terendapkan pada area tersebut sehingga usaha  yang  diperlukan  akan  semakin  bertambah, mengingat  jumlah  limbah  yang  dihasilkan  juga  akan lebih banyak, selain itu dalam penanganan limbahnya, harus menggunakan pengolah limbah yang mempunyai izin  dari  pemerintah  sehingga  tentunya  ini  akan berdampak pada biaya yang akan dikeluarkan.

## d. Status Perlindungan Area
Data  sekunder  dari  Badan  Informasi  Geospasial (BIG) dan survey lapang digunakan untuk mendapatkan  status  perlindungan  area  mangrove  di Bangka  bagian  barat,  dan  didapatkan  bahwa keseluruhan  area  mangrove  merupakan  area  yang dilindungi secara lokal, yang artinya masyarakat di area tersebut  sepakat  untuk  menjaga  mangrove  sebagai ekosistem  alami  dan  tidak  melakukan  konversi  area mangrove menjadi area lainnya.
Tabel  5.    Proporsi  Luasan  Sensitifitas  Mangrove  pada  Tiap  Unit
Analisis No Unit Analisis Sensitifitas Mangrove (%) Sensitif Sangat Sensitif 1 Kundi 48.4 51.6 2 Sungkal 45.5 54.5 3 Tanjung Punai 29.4 70.6 4 Belolaut 37.4 62.6 5 Rambat 98.8 1.2 6 Tungau 98.9 1.1 7 Kampak 98.7 1.3
Gambar 6. Indeks Sosial (IS) Ekosistem Mangrove pada Tiap Unit Analisis
Status perlindungan  mangrove  yang ada di wilayah penelitian  adalah  mangrove  yang  dilindungi  secara lokal  oleh  masyarakat  setempat,  yang  dalam  hal  ini sebenarnya  berdampak  positif  terhadap  kondisi mangrove  tersebut  karena  adanya  kesadaran  dari masyarakat  untuk  tetap  merawat  dan  menjaga kelestarian mangrove. Selain itu jika terjadi tumpahan minyak,  maka  tingkat  kewaspadaan  masyarakat  juga tinggi  karena  mereka  sudah  merasa  bahwa  mangrove merupakan  wilayah  yang  wajib  dilindungi  karena manfaatnya  sudah  terasa  bagi  kelangsungan  hidup mereka  baik  sebagai  mata  pencaharian  sehari  -  hari maupun pelindung dari gelombang pantai.
Perhitungan  Indeks  Ekologi  (IE)  yang  melibatkan empat parameter di atas adalah menggunakan Rumus 5 pada  fasilitas  Raster  Calculator  di  perangkat  lunak ArcGIS,  sehingga  didapatkan  peta  Indeks  Ekologi seperti Gambar 5. Dari analisa menggunakan keempat parameter  tersebut  didapatkan  bahwa  Indeks  Ekologi mangrove di wilayah penelitian didominasi oleh yang mempunyai tingkat sensitif (88%), sedangkan  sisanya sebesar  12%  mempunyai  tingkat  sensitif  sedang. Perbedaan  ini  dimungkinkan  terjadi  karena  adanya variasi kerapatan mangrove, mengingat untuk parameter  yang  lain  mempunyai  klasifikasi  yang cenderung homogen untuk setiap unit analisis

## 3.3. Indeks Sosial (IS)
Penentuan  indeks  sosial  ditentukan  dari  parameter potensi  wisata,  intensifitas  tangkapan  ikan  dan  nilai ekonomi  mangrove,  yang  datanya  merupakan  data sekunder dari hasil pengolahan yang dilakukan oleh tim PKSPL  IPB  (2015).  Potensi  wisata  diketahui  dengan
melakukan  analisa  peta  dari  BIG  untuk  mendapatkan data  daerah  yang  berpotensi  sebagai  daerah  wisata, seperti: taman nasional dan cagar alam yang berdekatan dengan  area  mangrove,  yang  kemudian  dilakukan verifikasi lapangan untuk setiap unit analisis mangrove. Data  intensifitas  tangkapan  ikan  didapatkan  langsung dengan  melakukan  survey  lapang  dan  wawancara kepada  nelayan  yang  aktivitas  penangkapan  ikannya berada  di  area  mangrove,  sedangkan  nilai  ekonomi mangrove  didapatkan  dengan  mengkalikan  luas mangrove  per  unit  analisis  dengan  standar  dari Kementrian Lingkungan Hidup, yaitu Rp 206,401,000/ha/tahun  yang  merupakan  hasil  studi  di daerah Barelang dan Bintan.Potensi wisata yang ada di area  mangrove  penelitian  bervariasi  dari  yang berpotensi sedang hingga berpotensi tinggi, dijabarkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Potensi Wisata Tiap Unit Analisis
No Unit Analisis Potensi Wisata 1 Kundi Potensi sedang 2 Sungkal Potensi tinggi 3 Tanjung Punai Potensi tinggi 4 Belolaut Potensi tinggi 5 Rambat Potensi sedang 6 Tungau Potensi sedang 7 Kampak
Potensi tinggi
Tabel 7. Intensifitas Penangkapan Ikan Tiap Unit Analisis No Unit Analisis Potensi Wisata 1 Kundi Intensif tinggi 2 Sungkal Sangat intensif 3 Tanjung Punai Sangat intensif 4 Belolaut Sangat intensif 5 Rambat Intensif tinggi 6 Tungau Intensif tinggi 7 Kampak Kurang intensif
Untuk  tingkat  intensifitas  aktivitas  penangkapan ikan  yang ada di area  mangrove penelitian, bervariasi dari kurang intensif hingga sangat intensif.
Nilai  Ekonomi  (NE)  mangrove  didapatkan  dengan menggunakan  dengan  menggunakan  standar  KLH dalam penilaiannya.
Perhitungan  Indeks  Sosial  (IS)  yang  melibatkan ketiga  parameter  di  atas  adalah  dengan  menggunakan fasilitas Raster Calculator di perangkat lunak ArcGIS, sehingga  didapatkan  peta  Indeks  Sosial  seperti  pada Gambar 6. Potensi wisata yang tinggi ditemukan pada sebagian besar area mangrove yang diteliti, yaitu pada unit  analisis  Sungkal,  Tanjung  Punai,  Belolaut,  dan Kampak, potensi wisata yang tinggi ini dimungkinkan karena unit analisis-unit analisis ini mempunyai tingkat kerapatan  mangrove  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan unit analisis yang lain, tingkat kerapatan yang tinggi  ini  dapat  mencirikan  bahwa  kondisi  mangrove masih  dalam  kondisi  yang  baik  sehingga  mampu menarik  wisatawan  lebih  banyak.  Begitu  pun  sama halnya dengan penangkapan ikan, aktivitas penangkapan ikan tertinggi ditemukan pada mangrove yang mempunyai kerapatan relatif tinggi, yaitu di unit analisis Sungkal, Tanjung Punai, dan Belolaut.
Kerapatan  mangrove  yang  tinggi  mengindikasian kuat masih tingginya keanekaragaman hayati yang ada di  area  mangrove  tersebut,  Habitat  mangrove merupakan  tempat  untuk  mencari  makan  ( feeding ground ), tempat mengasuh dan rnembesarkan ( nursery ground ),  tempat  bertelur  dan  mernijah  ( spawning ground )  serta  tempat  berIindung  yang  aman  bagi berbagai jenis biota perairan. Hal ini diperkuat dengan hasil  penelitian  yang  menunjukkan  adanya  hubungan yang  signifikan  antara  luasan  kawasan  mangrove dengan  produksi  perikanan  budidaya.  Semakin meningkatnya  luasan  kawasan  mangrove  maka produksi  perikanan  pun  turut  meningkat  dengan membentuk  persamaan  Y  =  0.06  +  0.15  X;  Y merupakan produksi tangkapan dalam ton/th, sedangkan  X  merupakan  luasan  mangrove  dalam  ha. Hasil  penelitian  lain  yang  berkaitan  dengan  ekonomi menunjukkan bahwa pembuatan 1 ha tambak ikan pada hutan  mangrove  alam  akan  menghasilkan  ikan/udang sebayak 287 kg/tahun, namun dengan hilangnya setiap 1  ha  hutan  mangrove  akan  mengakibatkan  kerugian
480  kg  ikan  dan  udang  di  lepas  pantai  per  tahunnya. Pengurangan  hutan  mangrove  sudah  tentu  akan menurunkan produktivitas perikanan tangkapan.
Nilai  ekonomi  mangrove  dalam  penelitian  ini menghubungkan antara luas mangrove dengan standar valuasi  ekonomi  mangrove  yang  dikeluarkan  oleh KLHK pada tahun 1999, yaitu Rp. 206,401,000/ha/tahun,  dengan  asumsi  sama  untuk setiap jenis mangrove sehingga menghasilkan Tanjung Punai dan Belolaut menjadi area mangrove mempunyai nilai  ekonomi  paling  tinggi.  Indeks  Sosial  Ekonomi merupakan  salah  satu  faktor  yang  penting  untuk dimasukkan  ke  dalam  analisa  Indeks  Kepekaan Lingkungan  terhadap  tumpahan  minyak,  karena  akan mempengaruhi  masyarakat  setempat  akibat  dampak yang  ditimbulkannya,  masyarakat  di  area  penelitian memanfaatkan  mangrove  dalam  kehidupan  sehari- harinya.  Secara  umum,  fungsi  mangrove  secara ekonomi  di  area  penelitian  adalah  untuk  pemenuhan kebutuhan  manusia  sebagai  penyedia  bahan  pangan, papan dan kesehatan serta lingkungan, seperti:
 Penghasil  kayu:    kayu  bakar,  arang  serta  kayu untuk bahan bangunan dan perabot rumah tangga
 Penghasil  bahan  industri:    misalnya  pulp,  kertas, tekstil, makanan, obat–obatan, alkohol, penyamak kulit, kosmetik dan zat pewarna.
 Penghasil  bibit/benih  ikan,  udang,  kerang, kepiting, telur burung, madu dan lainnya
 Sebagai kawasan wisata dan konservasi, kegiatan wisata  memberikan  pendapatan  langsung  bagi pengelola  melalui  penjualan  tiket  masuk  dan parkir, juga mampu menumbuhkan perekonomian masyarakat  disekitarnya  dengan  menyediakan lapangan kerja dan kesempatan berusaha.
Analisa  dari  ketiga  parameter  tersebut  di  atas menghasilkan indeks sosial yang bervariasi dari 7 unit analisis,  dengan  unit  analisis  Tanjung  Punai  dan Belolaut  yang  menjadi  unit  analisis  dengan  indeks sosial tertinggi, yaitu sangat sensitif, hal ini karena unit analisis  tersebut  mempunyai  skoring  tertinggi  untuk setiap  parameter,  yaitu  potensi  wisata  dan  intensifitas penangkapan ikan yang tinggi serta nilai ekonomi yang terbesar dibandingkan unit analisis yang lain.
Tabel 8. Nilai Ekonomi Mangrove Tiap Unit Analisis No Unit Analisis Luas Mangrove (Ha) Nilai Ekonomi (Rp/Ha/Tahun) Normalisasi Nilai Ekonomi 1 Kundi 500 103,133,979,491 0,9 2 Sungkal 485 100,178,271,177 0,8 3 Tanjung Punai & Belo Laut 2.854 588,989,279,889 5 4 Belolaut 476 98,167,512,979 0,8 5 Rambat 1,151 237,646,467,016 2 6 Tungau 149 30,781,883,518 0,3 7 Kampak 500 103,133,979,491 0,9

## 3.4. Indeks Kepekaan Lingkungan (IKL) Ekosistem Mangrove
Perhitungan  Indeks  Kepekaan  Lingkungan  (IKL) dilakukan  dengan  menggunakan  metode Weighted Overlay melalui  fasilitas Raster  Calculator pada perangkat lunak ArcGIS , rumus yang digunakan adalah Rumus  3,  yaitu  dengan mengkalikan  Indeks Kerentanan  (IK),  Indeks  Ekologi  (IE),  dan  Indeks Sosial (IS), dari perhitungan tersebut  didapatkan hasil seperti pada Gambar 7. Hasil analisa dari ketiga indeks (Kerentanan, Ekologi dan Sosial) menunjukkan bahwa terdapat  dua unit analisis  yang  mempunyai klasifikasi sangat sensitif,  yaitu Tanjung Punai dan Belolaut, dan sensitif untuk Kundi, Sungkal dan Rambat, sedangkan Tungau mempunyai klasifikasi sensitif sedang. Melihat dari parameter yang digunakan untuk analisa IKL, ada beberapa  parameter  yang  menjadikan  Tanjung  Punai dan  Belolaut  mempunyai  klasifikasi  sangat  sensitif, diantaranya  adalah  tingkat  sensitifitas  mangrove terhadap tumpahan minyak kerapatan mangrove, serta nilai  ekonomi  mangrove,  kedua  unit  analisis didominasi  oleh  jenis  mangrove  yang  sangat  sensitif terhadap  tumpahan  minyak,  yaitu Sonneratia dan Avicennia yang mempunyai kerapatan mangrove yang lebat,  serta  luas  mangrove  yang  relatif  lebih  luas dibandingkan dengan unit analisis lainnya, luasan yang lebih  besar  ini  akan  sangat  mempengaruhi  nilai ekonomi mangrovenya. Sedangkan Tungau diklasifikasikan sebagai sensitif sedang dapat dipengaruhi  oleh  parameter  berikut:  kerapatan mangrove  dan  potensi  wisata  yang  termasuk  sedang, aktivitas  perikanan  yang  kurang  intensif,  serta  luasan mangrove yang relatif lebih kecil dibandingkan dengan unit analisis yang lain. Secara umum, tingkat kepekaan lingkungan  yang  berada  di  wilayah  penelitian  terdiri dari  sensitif hingga  sangat  sensitif,  hal ini mengindikasikan  bahwa  mangrove  pada  wilayah tersebut  merupakan  mangrove  yang  keberadaannya wajib dilestarikan. Area mangrove yang memiliki IKL sangat  sensitif  merupakan  ekosistem  yang  paling berpotensi  menjadi  rusak  akibat  pencemaran  minyak. Ekosistem mangrove yang memiliki IKL ini akan rusak apabila  tercemar  minyak  dan  menimbulkan  kerugian yang sangat tinggi baik dari sisi ekologi maupun sosial ekonomi.  Area  mangrove  yang  memiliki  kelas  IKL peka  berarti  berpotensi  tinggi  terhadap  dampak pencemaran  minyak  dan  akan  mengalami  kerusakan yang  tinggi  baik  secara  ekologi  maupun  sosial ekonomi. Untuk area mangrove yang sudah teridentifikasi memiliki IKL sangat sensitif harus lebih mendapatkan  perhatian  utama  khususnya  terkait dengan  keadaan  darurat terjadinya  tumpahan  minyak, persiapan sistem dalam mengatasi kondisi darurat harus
dimutakhirkan  untuk  mencegah  terjadinya  kerusakan pada  area  mangrove  tersebut.  Perbandingan  nilai  IKL dengan metode algoritma dan manual dijabarkan pada Tabel 9.
Indeks Kepekaan Lingkungan (IKL) total menunjukkan  perbedaan  hasil  angka  dengan  rata- ratanya  adalah  24%  dari  7  unit  analisis  yang dibandingkan, 3 unit analisis memiliki kelas IKL yang sama, yaitu : Tanjung Punai, Rambat, dan Tungai dan 4 unit analisis memiliki kelas IKL yang berbeda, yaitu : analisis Kundi, Sungkal, Kampak dan Belo Laut yang berdasarkan  analisis  manual  mempunyai  nilai  IKL yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  analisis  citra, hal  ini  dimungkinkan  terjadi  adanya  perbedaan  nilai ekonomi  mangrove  pada  Indeks  Sosial,  yang menunjukkan adanya keterbatasan pada metode analisa citra  untuk  dapat  menghasilkan  hasil  yang  lebih representatif  untuk  parameter  penyusun  Indeks  Sosial dikarenakan  lebih  sedikitnya  parameter  yang  bisa digunakan sebagai bahan analisis.

## 3.5.  Analisis  Resiko  Ekosistem  Mangrove  terhadap Tumpahan Minyak
Analisis resiko  menghitung nilai resiko pada setiap unit analisis mangrove dengan memperhitungkan nilai probabilitas  dan  juga  konsekuensi,  yang  pada penelitian ini nilai konsekuensi yang digunakan adalah nilai  Indeks  Kepekaan  Lingkungan  sebagai  acuan tingkat keparahan apabila unit analisis tersebut terkena tumpahan  minyak.  Hasil  dari  analisis  ini  bertujuan untuk  penentuan  area  yang  menjadi  prioritas  ketika terjadi kondisi darurat agar dapat menentukan langkah –  langkah  mitigasi  yang  perlu  dilakukan  demi mencegahnya  kerusakan  atau  mengurangi  dampak kerusakan  yang  terjadi  akibat  adanya  tumpahan minyak. Perhitungan dilakukan untuk setiap bulan pada tahun 2015, hal ini dilakukan karena nilai probabilitas selalu  berubah  setiap  bulan  mengikuti  arah  tumpahan minyak. Perhitungan yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 10.
Dari  12  bulan  percobaan  yang  dilakukan  dengan menggunakan asumsi lokasi pencemaran dan karakteristik  pencemar  yang  tetap,  potensi  terlewati atau  langsung  terkena  tumpahan  minyak  pada  area mangrove  terjadi  pada  bulan  Juni  hingga  Oktober, dengan bulan Juli sebagai bulan yang mempunyai rata- rata risiko tertinggi dibandingkan dengan bulan – bulan lainnya,  dengan  dua  unit  analisis  terkena  tumpahan minyak,  yaitu  Rambat  dan  Kampak,  dan  potensi terlewati  untuk  Tanjung  Punai  dan  Belolaut,  yang mempunyai nilai konsekuensi tinggi sehingga dikategorikan mempunyai risiko tinggi.

## Tabel 9. Perbedaan Nilai IKL Total antara Metode Manual dan Metode Analisa Citra
No Unit Analisis Metode IKL Total Kelas IKL Deviasi Nilai IKL 1 Kundi
Manual 72 5 (Sangat sensitif) 41% Analisis Citra 42 4 (Sensitif) 2 Sungkal Manual 93 5 (Sangat sensitif) 41% Analisis Citra 55 4 (Sensitif) 3 Tanjung Punai Manual 85 5 (Sangat sensitif) 4% Analisis Citra 89 5 (Sangat sensitif) 4 Belolaut Manual 74 5 (Sangat sensitif) 26% Analisis Citra 55 4 (Sensitif) 5 Rambat Manual 47 4 (Sensitif) 10% Analisis Citra 52 4 (Sensitif) 6 Tungau Manual 38 4 (Sensitif) 24% Analisis Citra 29 4 (Sensitif) 7 Kampak Manual 65 5 (Sangat sensitif) 23% Analisis Citra 50 4 (Sensitif)
Tabel 10. Analisis Resiko Ekosistem Mangrove tiap Unit Analisis dalam Setahun
Unit Analisis Jan Feb Mar Apr Mei Jun Kundi Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sungkal Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Tanjung Punai Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Belolaut Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Rambat Sedang Sedang Sedang Sedang Tinggi Sangat tinggi Tungau Sedang Sedang Sedang Sedang Tinggi Tinggi Kampak Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sangat tinggi Unit Analisis Jul Agt Sep Okt Nov Des Kundi Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sungkal Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Tanjung Punai Tinggi Sedang Sedang Tinggi Sedang Sedang Belolaut Tinggi Sedang Sedang Tinggi Sedang Sedang Rambat Sangat tinggi Tinggi Sangat tinggi Sedang Sedang Sedang Tungau Tinggi Tinggi Tinggi Sedang Sedang Sedang Kampak Sangat tinggi Sangat tinggi Sedang Sedang Sedang Sedang
Adapun  untuk  bulan  selain  Juni  hingga  Oktober, meskipun  tidak  terlewati  dengan  tumpahan  minyak termasuk  dalam  kategori  sedang  dikarenakan  nilai konsekuensinya  yang  tinggi  karena  mangrove  yang berada  di  area  tersebut  mempunyai  nilai  sensitivitas yang tinggi, selain itu faktor simulasi yang merupakan prakiraan secara matematis dengan memperhitungkan kondisi  cuaca,  arus  laut,  lokasi  sumber  pencemaran dan  juga  karakteristik  dari  pencemar  yang  dilakukan oleh  perangkat  lunak,  sehingga  kondisinya  dapat berubah dengan cepat khususnya untuk lokasi sumber pencemaran  yang dapat  berasal tidak hanya dari satu tempat  saja,  sehingga  risiko  yang  tersisa  tidak  dapat digolong  rendah  untuk  mangrove  yang  mempunyai sensitivitas tinggi

## 4. Kesimpulan
Penyusunan  Indeks  Kepekaan  Lingkungan  (IKL) berdasarkan  nilai  Indeks  Kerentanan  (IK),  Indeks Ekologi (IE), dan Indeks Sosial (IS) dapat dilakukan dengan  mengaplikasikan  algoritma  interpretasi  citra Landsat 8, khususnya pada penyusunan IE yang terkait dengan  parameter  tingkat  sensitifitas  mangrove, tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  dari  seluruh  titik sampling yang dipakai pada penelitian jika dibandingkan dengan survei lapang adalah 84% untuk penentuan tingkat sensitiftas mangrove. Dan penggunaan fasilitas weighted overlay pada perangkat lunak ArcGIS untuk  menentukan  nilai  IKL  total
memliki  perbedaan  sebesar  24%  jika  dibandingkan dengan  metode manual, terdapat dua kelas IKL pada seluruh  unit  analisis,  yaitu  sensitif  hingga  sangat sensitif,  parameter  penentu  yang  cukup  dominan terhadap hasil IKL dalam penelitian ini adalah tingkat sensitifitas  mangrove,  kerapatan  mangrove  dan  luas area  mangrove.  Analisis  risiko  terhadap  unit  analisis di area penelitian menghasilkan informasi untuk bulan yang berisiko tinggi hingga sangat tinggi terjadi pada bulan  Mei  hingga  Oktober  dengan  unit  analisis Tanjung  Punai,  Belolaut,  Rambat  dan  Kampak  yang berpotensi  memiliki  tingkat  kerusakan  yang  tinggi apabila terkena tumpahan minyak.

## Daftar Pustaka
[NOAA] National Oceanic and Atmospheric Administration. 2002. Environmental  Sensitivity  Index  Guidlines  Version  3.0. Seattle, Washington: Hazardous Materials Response Division, Office of Response and Restoration, NOAA Ocean Service
[PKSPL-IPB] Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan Institut
Pertanian  Bogor  dan  Kementrian  Lingkungan  Hidup.  2012. Pemetaan Indeks Kepekaan Lingkungan untuk Pulau Matak [PKSPL-IPB] Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan Institut Pertanian  Bogor.  2012.  Pemetaan  Indeks  Kepekaan Lingkungan untuk Pulau Matak
[PKSPL-IPB] Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan Institut Pertanian  Bogor.  2015.  Pemetaan  Indeks  Kepekaan Lingkungan  untuk  Operasi  Tanker  Penyimpanan  Minyak Lepas Pantai.
[PKSPL-IPB] Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan Institut Pertanian  Bogor  dan  Kementrian  Lingkungan  Hidup.  1999. Studi  Valuasi  Ekonomi  Kawasan  Pesisir  di  Barelang  dan Bintan.
Ali, Hafizh, et.al. 2005. Penentuan Indeks Kerentanan Lingkungan Pantai  berbasis  Geospasial  dan  Parameter  Fisik.  Institut Teknologi Bandung.
Muarif et.al . 2016. Tingkat Kepekaan Mangrove Indonesia terhadap Tumpahan Minyak. Jurnal Manusia dan Lingkungan. Peterson, J., Michel, J., Zengel, S. 2002. Environmental Sensitivity Index Guidelines Version 3.0, NOAA Technical Memorandum  NOS  OR&R  11,  Hazardous  Materials Response Division, Office of esponse and Restoration, NOAA Ocean  Service.Purwanto,  Ajun.  2015.  Pemanfaatan  Citra Landsat  8  untuk  Identifikasi  NDVI  di  Kecamatan  Silat  Hilir Kabupaten Kapuas Hulu