## Jurnal Penelitian Kehutanan Wallacea
Akreditasi Kemendikbudristek: 158/E/KPT/2021
www.jurnal.balithutmakassar.org

## Distribution of mangrove health in the coastal area of Maros Regency in 2021 based on Sentinel-2 satellite imagery
Sebaran kesehatan mangrove di wilayah pesisir Kabupaten Maros tahun 2021 berdasar Citra Satelit Sentinel-2
Muh Faisal Mappiasse 1* , Muliana Djafar 1 , Reza Asra 2 . 1 Universitas Muslim Maros, Jln. Dr Ratulangi No 62, Kabupaten Maros Sulawesi Selatan Indonesia 2 Universitas Muhammadiyah Sidenreng Rappang, Jln Angkatan 45No 1A, Kabupaten Sidrap Sulawesi Selatan Indonesia
Article Info Abstract Article History: Received 05 February 2022;
Accepted 21 October 2022; Published online 30 November 2022
Keywords: Mangrove damage, NDVI, Protection
Kata Kunci: Kerusakan mangrove, NDVI, Perlindungan
How to cite this article: Mappiasse, M.F., Djafar, M., & Asra, R. (2022). Distribution of mangrove health in the coastal area of Maros Regency in 2021 based on Sentinel-2 satellite imagery. Jurnal Penelitian Kehutanan Wallacea, 11 (2), 165-
179.          : http://dx.doi.org/10.183 30/jwallacea.2022.vol11i ss2pp165-179
Changes in the area of mangroves in the coastal area of Maros Regency have been degraded from year to year. Various problems that often occur cause a decrease in the distribution and quality  of  mangrove  community  health.  This  happens  because  there  is  still  pollution  and external  disturbances  which  make  the  quality  of  the  mangroves  decrease.  Therefore,  it  is important to know the condition of mangrove distribution to find the latest information and baseline data for area managers. The purpose of this study was to obtain information on the extent and type of mangrove health, as well as identify the types of mangrove damage in the coastal area of Maros Regency in 2021. This research method used (1) supervised classification, to  obtain  mangrove  distribution,  (2)  analysis  of  mangrove  health  using  the  normalized difference  algorithm  vegetation  Index,  (3)  map  overlay,  mangrove  distribution  map, administrative map, and mangrove health index map, (4) validation of mangrove health data through an assessment of mangrove conditions based on the distribution of observational plots in a proportionate stratified with random sampling. Mangrove areas are found in the coastal areas of Maros Regency and are scattered in Marusu District, Maros Baru District, Lau District, Bontoa  District  with  an  area  of  131.87  ha,  95.59  ha,  85.37  ha,  and  60.01  ha,  respectively. Mangrove health is divided into 5 categories, namely excellent, good, normal, bad, and awful with an area of 100.73 ha, 240.43 ha, 1.99 ha, 9.5 ha, and 20.2 ha, respectively. While mangrove damage based on 30 sample points, 6 types of damage were identified, namely changed leaves, damaged shoot leaves and shoots, broken/dead branches, open wounds, resinosis, and broken stems with percentages of 29.91%, 19.63%, 17.76%, 16.82%, 12.15%, and 3.74% respectively.

## Abstrak
Perubahan luas mangrove wilayah pesisir Kabupaten Maros mengalami degradasi dari tahun ke  tahun.  Berbagai  masalah  yang  kerap  terjadi  menyebabkan  komunitas  mangrove mengalami penurunan sebaran dan kualitas kesehatan.  Hal tersebut terjadi karena masih dijumpai pencemaran dan gangguan dari luar yang menjadikan kualitas mangrove semakin menurun.  Oleh  karena  itu,  pentingnya  mengetahui  kondisi  sebaran  mangrove  untuk memperoleh informasi terkini dan baseline data bagi pengelola kawasan. Tujuan penelitian ini  adalah  mendapatkan  informasi  luas  sebaran  dan  tipe  kesehatan  mangrove,  serta mengidentifikasi jenis kerusakan mangrove wilayah pesisir Kabupaten Maros Tahun 2021. Metode penelitian ini menggunakan (1) supervised classification , untuk memperoleh sebaran mangrove, (2) analisis kesehatan mangrove menggunakan algoritme normalized difference vegetation Index , (3) overlay peta, peta sebaran mangrove, peta administrasi dan peta indeks kesehatan  mangrove,  (4)  validasi  data  kesehatan  mangrove  melalui  penilaian  kondisi mangrove  berdasarkan  sebaran  plot  pengamatan  secara proportionate  stratified  with random  sampling .  Kawasan  mangrove  dijumpai  di  wilayah  pesisir  Kabupaten  Maros  dan tersebar di Kecamatan Marusu, Kecamatan Maros Baru, Kecamatan Lau, Kecamatan Bontoa dengan luas masing-masing 131,87 ha, 95,59 ha, 85,37 ha, dan 60,01 ha. Kesehatan mangrove terbagi menjadi 5 kategori yaitu sangat baik, baik, normal, buruk, dan sangat buruk dengan luas masing-masing 100,73 ha, 240,43 ha, 1,99 ha, 9,5 ha, dan 20,2 ha. Sedangkan kerusakan mangrove berdasarkan 30 titik sampel, diidentifikasi sebanyak 6 tipe kerusakan, yakni daun yang  berubah,  daun  pucuk  dan  tunas  rusak,  cabang  patah/mati,  luka  terbuka,  resinosis, batang pecah, dengan persentase masing-masing 29,91%, 19,63%, 17,76%, 16,82%, 12,15%, dan 3,74%. Read online  : Scan this QR code with your Smart phone or mobile device to read online.
*  Corresponding author. Tel: +62 82346807978
 E-mail address muhfaisalm331@gmail.com (M.F. Mappiasse)

## I. Pendahuluan
Kesehatan  mangrove  dianggap  penting untuk  mengatasi  berbagai  permasalahan  di wilayah  pesisir  dan  pulau-pulau  di  Indonesia. Namun  masalah  yang  kerap  terjadi  adalah ekosistem  mangrove  banyak  mengalami gangguan  dari  luar,  utamanya  kegiatan pencemaran  seperti  penumpukan  sampah  dan pemanfaatan  kayu  bakar  secara  berlebihan, sehingga memicu terjadinya kerusakan ekosistem  mangrove  yang  berkelanjutan (Konom et  al. 2019 ).  Kondisi  ekosistem mangrove  yang  rusak  dapat  mengalami gangguan  dan  gejala  dalam  berbagai  bentuk sehingga  dapat  menyebabkan  kematian  pada tegakan mangrove (Maulida & Agustina, 2021 ), sebaliknya ekosistem mangrove yang sehat akan memberikan perlindungan secara alami, seperti melindungi  pantai  akibat  tingginya  abrasi, penyerap  polusi,  juga  berkontribusi  menyerap karbon  dioksida  di  atmosfer  dengan  optimal (Safe’i, 2021 ). Sebagai negara dengan  kawasan mangrove  terbesar  di  dunia,  Indonesia diharapkan mampu mengawasi dan memantau kondisi  hutan  mangrove  di  wilayah  pesisir, khususnya  wilayah-wilayah  ekonomi  cepat tumbuh.  Menurut  Trinanda,  ( 2017 )  peran mangrove pada wilayah pesisir dapat dijadikan sebagai  ruang  terbuka  hijau  dan  mencegah rembesan  air  laut.  Tanpa  mangrove  warga pesisir akan mengalami kesulitan memperoleh air tawar.
Peranan  hutan  mangrove  juga  sangat penting  untuk  melindungi  dan  mencegah kerusakan  lingkungan  pesisir,  di  antaranya sebagai  pelindung  pantai,  penahan  badai, pencegah erosi, pengendali banjir, dan penyerap limbah (Winarso, 2018 ). Selain itu,    mangrove juga memainkan peran penting dalam mengatur ekosistem, utamanya dalam perspektif ekologi, lingkungan,  biologi,  medis  serta  bernilai ekonomis.
Namun kawasan mangrove merupakan areal yang mudah dipengaruhi dari berbagai kegiatan pembangunan (Ibharim et al. 2015 ).  Oleh  karenanya  keberadaan  mangrove sangat  penting  bagi  ekosistem  di  sekitarnya. Untuk  mengoptimalkan  fungsi  ekosistem mangrove  pada  wilayah  pesisir,  sangat bergantung pada kondisi  kesehatan komunitas mangrove.  Mangrove  kategori  sehat  dapat berkontribusi  tinggi  terhadap  ekosistem mangrove dan lingkungan sekitarnya
(Nurdiansah & Dharmawan, 2018 ).
Provinsi Sulawesi Selatan merupakan salah satu  provinsi  di  Indonesia  yang  memiliki kawasan mangrove sepanjang garis pantai Selat Makassar  dan  Teluk  Bone.  Status  keberadaan mangrove  diperkirakan  telah  mengalami kerusakan  sekitar  90  persen  dari  total  luas 12.256,90  ha  (Mayudin, 2012 ).  Berkurangnya kawasan mangrove hampir di seluruh kawasan pesisir di Provinsi Sulawesi Selatan, membentang  di  garis  pantai  sepanjang  1.973 km,  termasuk  di  wilayah  pesisir  Kabupaten Maros.  Diketahui  Kabupaten  Maros  memiliki kawasan pesisir dengan karakteristik geografis dataran  rendah  yang  cukup  luas,  di  dalamnya terdapat  berbagai  macam  penggunaan  lahan seperti tambak, sawah, perkebunan, permukiman  juga  kawasan  mangrove  yang dapat  dijumpai  sepanjang  pesisir  pantai (Nursaputra, 2014 ). Hasil penelitian Pranata et al .  ( 2016 )  luas  kawasan  mangrove  wilayah pesisir  Kabupaten  Maros  sebesar  457,75  ha. Sejumlah wilayah telah mengalami penjarangan tajuk dengan luas total kawasan yaitu 113,16 ha, dapat  dijumpai  di  Kecamatan  Bontoa, Kecamatan  Lau,  Kecamatan  Maros  Baru  dan Kecamatan Marusu. Adanya ancaman kerusakan mangrove tentu sangat memprihatinkan, sebab Kabupaten  Maros  merupakan  kawasan  rawan tsunami (Pemerintah Kabupaten Maros, 2011 ). Oleh  karena  itu,  penting  untuk  mengetahui perkembangan  sebaran  luas  mangrove  dari tahun ke tahun, sebab saat ini pembangunan di dalam  kawasan  berkembang  pesat  dan memberikan tekanan yang cukup signifikan bagi kesehatan  mangrove.  Penelitian  tentang sebaran dan kondisi kesehatan mangrove sangat penting  dilakukan  sebagai baseline data  bagi pengelola  kawasan.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  mengidentifikasi  luas  sebaran  dan  tipe kesehatan  mangrove,  serta  identifikasi  jenis kerusakan  pada  tegakan  mangrove  di  wilayah pesisir Kabupaten Maros.

## II. Metode Penelitian

## A. Deskripsi Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  wilayah pesisir Kabupaten Maros tepatnya berada pada pesisir  pantai  Selat  Makassar  meliputi Kecamatan  Marusu,  Kecamatan  Maros  Baru, Kecamatan  Lau,  dan  Kecamatan  Bontoa ( Gambar  1 )  (Pemerintah  Kabupaten  Maros, 2012 ).  Apabila  ditinjau  dari  kondisi  bentang
lahan,  kondisi  tata  guna  lahan  dan  iklim, Kabupaten  Maros  berada  di  bawah  garis khatulistiwa  dan  beriklim  tropis,  terdapat  tata guna  lahan  seperti  tambak,  permukiman  dan aktivitas  nelayan  yang  berpusat  di  Dermaga Sabang Tambua Desa Bonto Bahari, Kecamatan Bontoa  (Arfan et  al . 2021 ).  Selain  itu,  wilayah daratan  pesisir  Kabupaten  Maros  sangat dipengaruhi oleh cuaca, khususnya pada sektor lahan pertanian (Pemerintah Kabupaten Maros, 2018 ). Adapun unsur cuaca yang memengaruhi yaitu  kecepatan  angin,  dimana  awal  musim terjadi  pada  bulan  November  sampai  bulan Maret,  arah  angin  bertiup  sebelah  barat,  barat
laut  dan  timur  barat.  Selanjutnya  nilai temperatur  udara  berada  pada  rata-rata  26 O C s/d  27,6 O C,  untuk  nilai  minimum  19,9 O C sedangkan  nilai  maksimum  sangat  jarang dijumpai dengan nilai 34,6 O C. Berikutnya unsur cuaca curah hujan, dimana curah hujan diawali bulan  November  sampai  dengan  bulan  Maret, nilai  rata-rata  yang  terjadi  sekitar  237  mm setiap bulannya (Pemerintah Kabupaten Maros, 2014 ).

## B. Alat dan Bahan
Penelitian ini menggunakan laptop dengan spesifikasi  cukup  tinggi,  didukung  perangkat
Gambar 1. Peta lokasi penelitian pada wilayah pesisir Kabupaten Maros
Figure 1. Map of research sites in the coastal area of Maros Regency
lunak  seperti Software  ArcGIS  10.6 untuk pengolahan  data  SIG, Software  ENVI  5,3 untuk pengolahan data Citra, dan Microsoft Excel 2007 untuk  analisis  data.  Berikutnya  alat  yang digunakan  di  lapangan  untuk  melakukan pengukuran  dan  pengamatan  adalah  GPS, kamera,  pita  ukur,  dan  alat  tulis.  Sedangkan bahan yang digunakan yakni data citra Sentinel- 2  tahun  perekaman  2021  diunduh  dari https://scihub.copernicus.eu/ , peta administrasi Kabupaten Maros skala 1 : 50.000, jaringan jalan dan peta RT RW wilayah Kabupaten Maros.

## C. Analisis Data

## 1. Analisis Sebaran Mangrove
Pada  pengolahan  data  citra  satelit penginderaan  jauh,  sangat  penting  melakukan koreksi geometrik dalam perencanaan pembangunan  wilayah  serta  pemantauan sumber daya alam dan lingkungan (Lukiawan et al . 2019 ). Tahapan awal pelaksanaan penelitian ini  yaitu  melakukan  proses  koreksi  geometrik pada  citra  Sentinel-2.  Tahapan  kedua  yaitu melakukan  penggabungan band sesuai  dengan tipe kombinasi band citra Sentinel-2 band 5, 8a 11  (Kawamuna et  al . 2017 ).  Setelah penggabungan citra dilakukan, tahapan selanjutnya  melakukan  proses  klasifikasi sebaran  mangrove  dengan  menggunakan metode S upervised  classification pada software ENVI  5,3 .  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui piksel  dengan  nilai  spektral  yang  sama kemudian  dikelompokkan  dalam  satu  kelas. Pemilahan  citra  Sentinel-2  merupakan  citra resolusi  tinggi  dan  memiliki  keragaman band yang  cukup  komplit  untuk  mendefinisikan sebaran  luas  mangrove  yang  ada  di  wilayah pesisir  Kabupaten  Maros.  Citra  Sentinel merupakan  satelit  pertama  yang  membawa petak  resolusi  tinggi imager  multispectral dengan  13 band spektral  yang  dapat mendukung pelaksanaan pengamatan terestrial seperti  pemantauan  hutan,  deteksi  perubahan lahan  tutupan,  dan  manajemen  bencana  alam (Putri et al . 2018 ).
2. Analisis Kesehatan Mangrove Pada proses memahami kesehatan vegetasi dan pemantauan, umumnya digunakan pengetahuan penginderaan jauh untuk mengenal vegetasi yang sehat dan mengetahui reflektansi  puncak  pada  panjang  gelombang
inframerah-dekat (Rodriguez, 2021 ). Diketahui bahwa  struktur  internal  daun  dan  struktur "hijau"  mudah  dipahami  karena  penyerapan cahaya  cepat  terdeteksi.  Teknik  penginderaan jauh  seperti Normalized  Difference  Vegetation Index (NDVI)  menggunakan  elektromagnetik spektrum  untuk  memahami  tingkatan  radiasi dan  pantulan  panjang  gelombang  dalam mengkarakterisasi ruang.
Tahap  identifikasi  kesehatan  mangrove pada  citra  Sentinel-2  dilakukan  melalui penerapan  algoritma  NDVI  di software ArcGIS 10.6.  Prinsip  formula  ini  adalah  dengan mengetahui band merah  ( visible  red) yang terserap oleh klorofil daun dan band inframerah dekat  ( nir  infrared) yang  menghasilkan pancaran  pantulan  struktur  daun  ( spongy mesophyll) ,  maka  dapat  diperoleh  nilai  indeks kerapatan maupun kesehatan pada suatu pohon. Untuk  mengetahui  kelas  kesehatan  mangrove, maka  penelitian  ini  menggunakan  indikator algoritma  NDVI  ( Tabel  1 )  yang  dikembangkan oleh  Endeleo  ( 2020 ).  Berikut  rumus  yang digunakan:
NDVI = (𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷) (𝑅𝐸𝐷+𝑁𝐼𝑅) (1)
Deskripsi:  NIR  = Band inframerah  jangkauan dekat RED = Band merah
3. Validasi Pengolahan Data Klasifikasi Kesehatan Dengan Data Observasi Lapangan
Untuk  memperoleh  validasi  data  hasil deteksi  kesehatan  mangrove  pada  wilayah pesisir,  maka  diperlukan  pengecekan  dan penilaian  di  lapangan  terhadap  tingkat kesehatan  mangrove.  Penentuan  sebaran  titik plot pengamatan dilakukan secara Tabel 1. Nilai Normalized Difference Vegetation Index Kesehatan Table 1. Health Normalized Difference Vegetation Index Value No NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Keterangan (Description) 1 0,72 - 0,92 Sangat baik ( Excellent ) 2 0,42 - 0,72 Baik ( Good ) 3 0,22 - 0,42 Sedang ( Normal ) 4 0,12 - 0,22 Buruk ( Bad ) 5 -0,1 - 0,12 Sangat buruk ( Awful ) Sumber ( Source ): Endeleo, 2020
proportionate  stratified  with  random  sampling , yakni    pengambilan    sampel    data di mana pemilahan  populasi  ke  dalam  kelompok  yang tidak  bertindihan  atau  disebut  sebagai  sub populasi (strata), kemudian setiap strata dipilih sampel secara acak (random sampling).
Desain  sampling  yang  digunakan  pada kegiatan inventarisasi hutan mangrove di Afrika Timur  adalah  sampling  acak  bertingkat, sampling ini menghasilkan perkiraan inventarisasi  yang  tepat  dengan  segala pertimbangan  dan  ketidakpastian  seluruh anggota  populasi  dapat  terwakili,  dengan demikian  rancangan  penilaian  yang  dibuat dapat  berkontribusi  secara  luas  dan  diakui (Stringer et al . 2015). Mengacu pada pedoman BIG  ( 2014 ),  jumlah  titik  sampel  yang  perlu diambil  sesuai  ( Tabel  2 )  proporsional  luasan mangrove  yaitu  dengan  sampel  minimum  30 titik sampel skala pemetaan 1:50.000.
Rumus yang digunakan untuk menentukan jumlah  sampel  minimal  dalam  total  luas mangrove (ha) adalah sebagai berikut:
A = TSM + Luas (Ha) 1500 (2)
Deskripsi : A = Jumlah sampel minimal   TSM=
Total Sampel Minimal
Sebaran  titik  sampling  ditentukan  dengan menggunakan toolbox  create  random  points pada software ArcGIS  10.6.  Lokasi  sampling diharapkan  dapat  mewakili  untuk  mendeteksi faktor-faktor  ekologis  yang  memengaruhi tingkat  kesehatan  tanaman  mangrove  di lapangan. Setelah menentukan titik lokasi pada citra Sentinel-2, tahapan selanjutnya melakukan uji akurasi hasil klasifikasi kesehatan mangrove dengan data pengamatan lapangan.
Untuk  memvalidasi  klasifikasi  kesehatan mangrove  antara  klasifikasi  hasil  olah  data citra/gambar dan hasil pengamatan di lapangan, maka  digunakan  matriks  konfusi  (Stehr  & Aguayo, 2017 ).  Matriks  konfusi  ( Tabel  3 ) merupakan  alat  ukur  untuk  mengetahui kesesuaian data dengan menggunakan tabulasi silang  sederhana,  memahami  data  kesesuaian dari  data  hasil  olah  gambar  dengan  data  yang diamati  di  lapangan,  dengan  demikian  dapat memberikan  dasar  penilaian  terkait  akurasi kesesuaian data.
Matriks  konfusi secara teknis berisi kelas- kelas  kesehatan  mangrove  yang  merupakan hasil  olah  data  klasifikasi  citra  pada  barisnya, dan kelas kesehatan berdasarkan hasil penilaian
Tabel 2. Ketentuan titik sampel berdasarkan skala Table 2. Sampling point provisions based on scale No Total Sampel Minimal (TSM) (Minimum total sample) Skala peta (Map scale) 1 20 1:250.000 2 30 1: 50.000 3 50 1: 25.000 Sumber ( Source): Pedoman teknis pengumpulan dan pengolahan data geospasial mangrove tahun 2014 (Technical guidelines for collecting and processing mangrove geospatial data in 2014)
Tabel 3.
Matriks kesesuaian hasil klasifikasi kesehatan dengan observasi lapangan Table 3. Matrix of conformity of health classification results with field observations
No Analisis kesehatan hutan ( Analysis of forest health) Data observasi lapangan ( Observation data) A B C D E Total ∑ (Total) Akurasi pengguna (User’s accuracy) 1 A XAA XAB XAC XAD XAE ∑AC XAA/∑AC x 100% 2 B XBA XBB XBC XBD XBE ∑BC XBB/∑BC x 100% 3 C XCA XCB XCC XCD XCE ∑CC XCC/∑CC x 100% 4 D XDA XDB XDC XDD XDE ∑DC XDD/∑DC x 100% 5 E XEA XEB XEC XED XAEE ∑EC XEE/∑EC x 100% Total (Total) ∑AR ∑BR ∑CR ∑DR ∑ER N Akurasi produser ( Producer’s accuracy XAA/∑AR x 100% XBB/∑BR x 100% XCC/∑CR x 100% XDD/∑DR x 100% XEE/∑ER x 100% XKK
Keterangan ( Remarks ): = Bersesuaian ( Suitable ) = Tidak bersesuaian ( Unsuitable )
dan  pengamatan  di  lapangan  pada  kolom, sedangkan  isi  matriks  menunjukkan  jumlah objek. Semakin banyak objek yang bersesuaian kelas  pada  baris  dan  kolom,  maka    akurasi hasil  klasifikasi  kesehatan  mangrove  semakin tinggi.  Ketelitian  hasil  klasifikasi  citra  diukur dengan  jumlah  nilai  keseluruhan  akurasi
(overall accuracy), ketelitian pembuat (produser’s  accuracy) ,  dan  ketelitian  pengguna (user’s  accuracy) (Quang et  al. 2020 ) . Akurasi keseluruhan  menunjukkan  persentase  jumlah temuan hasil klasifikasi yang benar berdasarkan data lapangan. Ditunjukkan dengan persamaan sebagai berikut:
𝑜𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑋 𝑘𝑘 𝑁 𝑥 100% (3) Keterangan:
X KK = jumlah titik pengamatan yang sesuai N  = jumlah titik pengamatan keseluruhan
Diketahui  titik  sampel  yang  diperoleh sebanyak  30  yang  tersebar  secara  acak.  Titik tersebut  ditetapkan  untuk  memperoleh  hasil akurasi keseluruhan dengan ketentuan mengukur  ketepatan  klasifikasi  pengguna ( User’s accuracy )  dan  ketepatan  data  lapangan ( P roducer’s  accuracy ).  Data  hasil  klasifikasi
kesehatan  mangrove  dapat  diterima  apabila nilai  keseluruhan  hasil  klasifikasi  mencapai >85% (Short, 1982 ).

## 4. Penilaian Data Observasi Menggunakan Metode Forest Health Monitoring
Tahap selanjutnya melakukan pengamatan dan penilaian kesehatan mangrove di lapangan dengan  menggunakan  metode Forest  Health Monitoring (FHM).  Menurut  Ardiansyah et  al . ( 2018 ),  informasi  yang  dibutuhkan  untuk menilai suatu tegakan mangrove adalah dengan menggunakan  parameter  kebutuhan  informasi yang ada pada tally sheet pengamatan, meliputi tipe  kerusakan,  lokasi  kerusakan  pohon,  dan nilai  kelas  keparahan  ( Tabel  4 ).  Pohon mangrove  kategori  rusak  akan  dianalisis menggunakan  persamaan  Indeks  Kerusakan (IK) dengan rumus sebagai berikut:
IK  = (𝐴 tipe kerusakan 𝑥 X Lokasi  𝑥 𝑍 Keparahan) (4) Keterangan:
(A)  = Nilai tipe kerusakan (x)  = Nilai lokasi kerusakan (Z)  = Nilai ambang keparahan Tabel 4. Kodefikasi tipe dan nilai kelas keparahan hutan mangrove Table 4. Codification of mangrove forest type and severity class Kodefikasi, tipe kerusakan* (Damage type codification) Nilai (value) (A) Kodefikasi lokasi kerusakan** (Codification damage location) Nilai (value) (X) Kodefikasi keparahan (Severity) Kodefikasi keparahan*** (%) (Severity percentage) Nilai (Value) (Z) 11,26 2 0 0 0 (0-9%) 1,5 1 1,9 1 2 1 (10-19%) 1,1 2 1,7 2 2 2 (20-29%) 1,2 12 1,6 3 1,8 3 (30-39%) 1,3 03,04,13 1,5 4 1,8 4 (40-49%) 1,4 21 1,3 5 1,6 5 (50-59%) 1,5 22,23,24,25,31 1 6 1,2 6 (60-69%) 1,6 7 1 7 (70-79%) 1,7 8 1 8 (80-89%) 1,8 9 1 9 (90-99%) 1,9 Keterangan ( Information ): *01 = kanker ( cancer ), 02 = konk ( konk ), 03 = luka terbuka ( open wound ), 04 = resinosis ( resinosis ), 05 = batang pecah ( tree trunk cracked ), 06 = sarang rayap ( termite nest ), 11 = batang atau akar patah ( broken stem or root ), 12 = brum pada akar atau batang ( brum on root or stem ), 13 = akar patah atau mati ( root is broken or mortality ), 20 = liana ( liana ), 21 = hilangnya ujung dominan, mati ujung ( loss of dominant tip, mortality tip ), 22 = cabang patah atau mati ( branch broken or mortality ), 23 = percabangan atau brum yang berlebihan ( excessive branching or brum ), 24 = daun, kuncup atau tunas rusak ( damaged leaves, buds or shoots ), 25 = daun berubah warna ( leaves change color ), 31 = lain-lain ( etc ). **0 = tidak ada kerusakan ( no damage ), 1 = akar terbuka dan tunggang ( taproot open ), 2 = akar dan batang bagian bawah ( root and rootstock ), 3 = batang bagian bawah ( bottom stem ), 4 = bagian bawah dan atas batang ( bottom and top of the stem ), 5 = bagian atas batang ( top of the stem ), 6 = batang tajuk
( header stem ), 7 = cabang ( branch ), 8 = pucuk dan tunas ( shoot and bud ), 9 = daun ( leaf ).***0 = 0-9%, 1 = 10-
19%, 2 = 20-29%, 3 = 30-39%, 4 = 40-49%, 5 = 50-59% 6 = 60-69%, 7 = 70-79%, 8 = 80-89%, 9 = 90-99%. Sumber ( Source ): Abimanyu et al., 2019 ; Ardiansyah et al. 2018 .
A,  X,  Z  adalah  nilai  bobot  yang  memiliki perbedaan besaran dampak
relatif, menyesuaikan  setiap  komponen  pertumbuhan dan ketahanan pohon.

## III. Hasil dan Pembahasan

## A. Sebaran Mangrove Wilayah Pesisir Kabupaten Maros Tahun 2021
Hasil  uji  ketepatan  posisi  koordinat  pada citra  Sentinel-2  diperoleh Root  Mean  Square Error (RMSE)  dengan  nilai  rata-rata  0,2234. Hasil  tersebut  dapat  diterima  sesuai  dengan pernyataan Kawamuna et al . ( 2017 ) bahwa nilai RMSE yang  rendah  akan  menghasilkan  nilai koreksi yang akurat. Hasil pengolahan data citra Sentinel-2  tahun  2021  melalui  pendekatan supervised  classification ,  diperoleh  sebaran mangrove dengan kombinasi band RGB 5,8a,11 wilayah  pesisir  Kabupaten  Maros  tahun  2021 disajikan pada Gambar 2 .
Sebaran  mangrove  menunjukkan  bahwa keberadaan mangrove masih dijumpai berdasar pada  bentuk  lanskap  setiap  kecamatan,  setiap batas  kecamatan  memiliki  lanskap  yang berbeda-beda.  Terlihat  pada  ( Gambar  2 ), lanskap  kecamatan  yang  dominan  terdapat
sebaran  mangrove  adalah  Kecamatan  Marusu. Hal ini dikarenakan, lanskap Kecamatan Marusu memiliki  5  muara  sungai  yang  bercabang- cabang  dan  cenderung  masih  dijumpai keberadaan mangrove, sehingga luas mangrove pada  kecamatan  ini  cukup  besar  dibanding kecamatan  yang  lain.  Hal  ini  sejalan  dengan Pranata et  al .  ( 2016 )  menyebutkan  bahwa Kecamatan  Marusu  paling  dominan  memiliki hutan  mangrove  yang  tersebar  sepanjang pesisir  pantai  dan  muara-muara  sungai sekitarnya.  Selanjutnya  kecamatan  yang memiliki  sebaran  mangrove  terbesar  ke-2 adalah  Kecamatan  Maros  Baru.  Kecamatan  ini berbatasan dengan Kecamatan Marusu dan pola lanskapnya cenderung sama dengan Kecamatan Marusu, namun jumlah muara sungai terdapat 3, lebih  sedikit  bila  dibandingkan  dengan Kecamatan  Marusu.  Akan  tetapi  kecamatan  ini cukup  berkontribusi  terhadap  persebaran mangrove  yang  ada  di  wilayah  pesisir Kabupaten  Maros,  sehingga  kecamatan  ini dikatakan  memiliki  jumlah  mangrove  yang cukup  luas.  Sebaran  mangrove  yang  ke-3 terdapat pada Kecamatan Lau, lokasinya hanya di  tepi  pantai  dan  memiliki  1  muara  sungai. Namun  persebaran  mangrove  ini  masih dijumpai di beberapa tempat, khususnya di tepi
Keterangan ( Remarks ):
A= Kecamatan Bontoa
B: Kecamatan Lau C: Kecamatan Maros Baru D: Kecamatan Marusu Gambar 2. Peta sebaran mangrove pada 4 kecamatan wilayah pesisir Kabupaten Maros
Figure 2. Map of mangrove distribution in 4 sub-districts of the coastal area of Maros Regency A B C D
tambak  warga  Desa  Marennu,  sehingga kecamatan  ini  memiliki  luas  lebih  besar  bila dibandingkan  dengan  Kecamatan  Bontoa. Terakhir  Kecamatan  Bontoa  memiliki  sebaran mangrove hanya di sepanjang tepi pantai.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa estimasi  luas  diperoleh  berdasarkan overlay peta  batas  administrasi  dan  hasil  klasifikasi sebaran mangrove. Adapun pembagian kategori berdasar  pada  batas  desa  ( Tabel  5 ).  Hal  ini dilakukan untuk mengetahui dan
membandingkan  area  mangrove  pada  setiap desa.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  citra Sentinel-2  pada  tahun  2021,  dapat  diketahui ( Tabel 5 ) luas dan pola sebaran mangrove pada setiap  kecamatan.  Kecamatan  yang  memiliki luas  mangrove  terkecil  adalah  Kecamatan Bontoa  (60,01  ha).  Sepanjang  garis  pantai kecamatan  ini  terdapat  mangrove,  pola sebarannya  cenderung  berada  di  garis  pantai. Apabila ditinjau dari citra, tampak pola sebaran mangrove sebagian kelihatan keluar dari batas garis  pantai.  Hal  ini  bisa  saja  terjadi  karena mangrove  pada  Kecamatan  Bontoa  bagian selatan,  Desa  Ampekale,  memiliki  tajuk  yang lebih  lebat  sehingga  nampak  keluar  dari  garis pantai  (Prasita, 2015 ).  Adapun  panjang  garis pantai  pada  kecamatan  ini  ±6,93  Km. Selanjutnya  Kecamatan  Lau  dengan  luas mangrove  85,38  ha,  lebih  besar  dari  luas mangrove  Kecamatan  Bontoa,  pola  sebaran mangrovenya  terbagi  menjadi  2  lokasi.  Lokasi pertama  berada  di  pinggir  pantai  dengan panjang  ±3,23  Km,  pola  sebarannya  sesuai dengan garis pantai dan dipisahkan oleh muara sungai.  Lokasi  ke  dua  berada  di  muara  sungai
Desa Marannu, pola sebarannya dijumpai di tepi sungai  juga  beberapa  ditemukan  di  pematang tambak  warga  sekitar  yang  cenderung mengikuti  pola  pematang  tambak.  Berikutnya Kecamatan Maros Baru, luas mangrove 95,59 ha kecamatan ini terluas ke dua setelah Kecamatan Marusu.  Kawasan  mangrove  dapat  dijumpai sepanjang  tepian  pantai  yang  dipisahkan  tiga muara  sungai,  panjang  garis  pantai  kecamatan ini  sebesar  ±4,13  km.  Adapun  pola  sebaran mangrove kecamatan ini mengikuti pola aliran sungai.  Apabila  dilihat  dari  citra,  pola sebarannya tampak mengelilingi lahan tambak warga  sekitar,  juga  masih  dijumpai  beberapa mangrove  di  pematang  tambak  warga. Berikutnya  Kecamatan  Marusu  yang  memiliki luasan mangrove paling besar (131,87 ha) dari tiga  kecamatan  pesisir  Kabupaten  Maros, panjang garis pantai kecamatan ini ±10,86 Km. Pada  bagian  utara  Kecamatan  Marusu,  Desa Nisombalia, memiliki pola sebaran di tepi pantai dan  tepian  sungai  yang  mengelilingi  lahan tambak  warga,  sedangkan  bagian  selatan  pola sebaran  mangrove  cenderung  menyebar, dipisahkan  oleh  area  permukiman  tepatnya bagian  muara  Sungai  Kuri  Lompo  dan  pinggir pantai lingkungan Kuri Caddi.

## B. Klasifikasi Kesehatan Mangrove

## Berdasarkan Normalized Difference Vegetation Index
Berdasarkan olah data NDVI Citra Sentinel- 2  pada  wilayah  pesisir  Kabupaten  Maros, diperoleh  nilai  rentang  -0,417  s/d  0,839026. Nilai  NDVI  ini  akan  diterjemahkan  dalam klasifikasi tingkat kesehatan. Hasil overlay nilai
Tabel 5. Sebaran mangrove pada wilayah pesisir Kabupaten Maros tahun 2021 Table 5. Distribution of mangroves in the coastal area of Maros Regency in 2021 No Kecamatan (District) Desa (Village) Hutan mangrove 2021 (Mangrove forest) Luas (Ha) (Area (Ha)) Persentase (%) (Percentage (%)) 1 Bontoa Ampekale 37,63 10,09 Bonto Bahari 15,20 4,08 Pajukukang 7,18 1,93 2 Lau Marrannu 85,38 22,90 3 Maros Baru Bori Kamase 0,08 0,02 Borimasunggu 92,17 24,72 Majannang 3,35 0,90 4 Marusu Nisombalia 105,34 28,25 Pabentengan 25,93 6,95 Temappadduae 0,60 0,16 Total 372,85 100,00 Sumber ( Source ):
Hasil analisis SIG Tahun 2021 ( Results of GIS analysis in 2021 )
NDVI  dengan  sebaran  hutan  mangrove  di wilayah  pesisir  Kabupaten  Maros  diperoleh kelas kesehatan hutan. Hasil tersebut memberi gambaran  bahwa  pada  tipe  kesehatan  hutan mangrove  di  wilayah  pesisir  Kabupaten  Maros memiliki tingkat keragaman kesehatan mangrove  yang  cukup  tinggi  ( Gambar  3 ), dimana tingkat kesehatan paling tinggi memiliki indeks 0,83    (27,02%) dengan luas 100,73 ha yang termasuk kategori sangat baik. Sedangkan kelas  dengan  kategori  sangat  buruk  sampai dengan buruk memiliki nilai -0,1 – 0,22 (7,97%) dengan luas 29,70 ha. Tentu nilai NDVI tertinggi dipengaruhi  berbagai  tegakan  penyusunnya karena  umumnya  tipe  hutan  yang  memiliki stratum  tegakan  yang  cukup  banyak  akan menghasilkan  proses  ketajaman  warna  pada citra,  sehingga  kelas  kesehatan  hutan  yang sangat baik dapat terlihat padat dan hijau. Hal serupa  disebutkan  Nursaputra,  ( 2014 )  bahwa nilai  indeks  vegetasi  hutan  memiliki  tingkat kehijauan  yang  cukup  tinggi  dipengaruhi  oleh tegakan  yang  menyusun  hutan,  sehingga  hasil
proses  analisis  citra  pada  tipe  hutan,  terlihat rapat dan hijau.
Indikator NDVI merupakan suatu penilaian terhadap tingkat konsentrasi klorofil daun dan dapat  dikorelasikan  sebagai  tingkat  kesehatan dan kepadatan suatu vegetasi, serta menjadi alat untuk  mengukur  dan  mengamati  berbagai perubahan kondisi tutupan vegetasi. Hal serupa dikemukakan oleh Setiawan et al. ( 2018 ) bahwa NDVI sangat berguna dalam merepresentasikan tingkat  kehijauan  vegetasi  dalam  suatu hamparan ekosistem. Nilai NDVI pada vegetasi yang  tergolong  tinggi  dapat  diartikan  sebagai indeks  yang  memiliki  tingkat  kesehatan  yang sangat baik, baik itu vegetasi saat muda maupun vegetasi saat pertumbuhannya semakin tua.
Nilai  NDVI  ( Tabel  6 )  menunjukkan  bahwa kisaran nilai -0,1 dan 0,92 memberikan arti yang berbeda,  dimana  nilai  yang  lebih  tinggi menunjukkan  vegetasi  yang  lebih  padat  dan lebih  sehat  (kepadatan  hijau  lebih  tinggi), sedangkan  nilai  NDVI  <0,1  bermakna  area dengan sedikit atau tanpa vegetasi. Untuk nilai
Gambar 3. Peta kesehatan mangrove berdasarkan nilai Normalized Difference Vegetation Index Figure 3. Map of mangrove health based on Normalized Difference Vegetation Index value
sedang antara 0,2  s/d 0,3,  diartikan kerapatan vegetasi jarang atau telah mengalami stres dan nilai  >0,5  biasanya  sesuai  dengan  kepadatan vegetasi cukup tinggi atau dapat dikatakan sangat sehat (Endeleo, 2020 ).
Secara  keseluruhan,  tipe  kesehatan mangrove  yang  ada  di  wilayah  pesisir Kabupaten  Maros  masih  didominasi  dengan tingkat kesehatan “ Baik dan Sangat Baik”. Hal ini terjadi  karena  masih  kurangnya  akses  dan belum  dijumpai  adanya  aktivitas  yang memungkinkan  mangrove  terganggu,  sehingga lokasi  mangrove  tersebut  masih  terjaga kesehatannya.  Adapun  lokasi  yang  dimaksud berada  di  sepanjang  tepi  pantai  Kabupaten Maros. Hal yang sama disampaikan Konom et al . ( 2020 )  bahwa  kesehatan  mangrove  akan terganggu  apabila  telah  dijumpai  tanda-tanda aktivitas  masyarakat  seperti  akses  pencarian kayu  bakar  dan  adanya  pembuangan  sampah pada kawasan mangrove. Sedangkan kesehatan mangrove yang mengalami penurunan kualitas kesehatan  dengan  kategori  “Buruk  dan  Sangat Buruk”  cukup  menarik  perhatian.  Tipe  kelas tersebut  dianggap  terindikasi  adanya  aktivitas yang memengaruhi kualitas mangrove,
khususnya  mangrove  yang  ada  di  pinggiran sungai dan lokasi di sekitar tambak masyarakat. Hal ini sangat memungkinkan cepat berkurangnya  vegetasi  mangrove.  Menurut Suyadi,  ( 2009 ),  buruknya  kualitas  vegetasi mangrove  akan  menghambat  regenerasi tegakan  mangrove  dan  pada  akhirnya  akan mengalami kerusakan.

## C. Validasi Kesehatan Mangrove dengan
Teknik Forest Health Monitoring
Hasil  survei  dan  pengamatan  langsung  di lapangan terhadap tingkat kesehatan mangrove menggunakan  teknik  FHM  pada  30  titik pengamatan, terdapat 4 titik pengamatan yang tidak bersesuaian ( Tabel 7 ) . Perbedaan hasil observasi lapangan dengan hasil analisis kesehatan hutan mangrove dapat diartikan  adanya  pengaruh  beberapa  faktor, yakni  perbedaan  rentang  waktu  perekaman citra yang digunakan untuk menganalisis indeks vegetasi dengan waktu observasi lapangan. Citra resolusi tinggi tidak selamanya mempermudah proses  interpretasi  karena  terdapat  peluang kesalahan,  di  antaranya  adalah  pemindahan waktu  pengambilan  gambar  dan  banyaknya tanda alam yang serupa (Naufal et al . 2022 ). Berdasarkan  analisis  kesehatan  hutan mangrove, pengamatan hutan mangrove dengan kelas  kesehatan  sangat  baik  sebanyak  11  titik pengamatan,  hanya  9  titik  yang  cocok  dengan tingkat  kesehatan sangat baik  di lapangan. Hal ini  dibuktikan  adanya  kelas  kesehatan  yang sesuai  karena  penilaian  secara  visual  kondisi tajuk sangat baik juga pada kualitas tapak, serta tidak  terdapat  kerusakan  pada  kondisi  pohon mangrove.  Sebaliknya  pada  2  titik  lokasi  yang berbeda  dengan  kelas  baik,  ditemukan  adanya kondisi tapak yang kurang baik (kurang subur) sehingga  tegakan  pada  2  titik  yang  dijumpai mengalami sedikit perubahan komposisi tajuk.

## Tabel 6.
Klasifikasi kesehatan mangrove Table 6. Mangrove health classification No NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Kecamatan/Luas (Districts/area) Total luas (ha) (Area total (ha)) Persentase (%) (Percentage (%)) Bontoa Lau Maros baru Marusu 1 0,72 - 0,92 (Sangat Baik/ Excellent ) 27,69 20,82 19,40 32,81 100,73 27,02 2 0,42 - 0,72 (Baik/ Good ) 26,11 55,71 67,06 91,56 240,43 64,48 3 0,22 - 0,42 (Normal/ Normal ) 0,41 0,63 0,58 0,37 1,99 0,53 4 0,12 - 0,22 (Buruk/ Bad ) 1,83 2,61 2,67 2,38 9,50 2,55 5 -0,1 - 0,12 (Sangat Buruk/ Awful ) 3,97 5,61 5,87 4,75 20,20 5,42 Total 60,01 85,38 95,59 131,87 372,85 100,00 Sumber ( Source ) Hasil Analisis NDVI Berbasis ENVI Tahun 2021(Results of NDVI-Based Analysis ENVI Year 2021)
Hasil observasi lapangan kelas kesehatan baik  terdapat  9  titik  yang  cocok  dari  10  titik analisis  kesehatan  mangrove.  Satu  titik pengamatan tidak sesuai dan berada pada kelas normal (mengalami stres). Hasil pengamatan di lapangan ditemukan beberapa faktor penyebab terjadinya  ketidaksesuaian  pada  kelas  baik, seperti  kondisi  tapak  buruk  dan  terjadinya perubahan warna pada daun. Hal ini disebabkan adanya  pembangunan  dermaga  di  Kecamatan Bontoa yang menghalangi proses pasang surut laut,  sehingga  memungkinkan  kadar  salinitas kecil dan memicu terjadinya stres pada tegakan mangrove.  Salah  satu  bukti  tegakan  mangrove stres  apabila  wilayah  pesisir  memiliki  tingkat pasang dan surut kecil, sehingga kadar salinitas kawasan mangrove memengaruhi tingkat stres pada lingkungan tegakan mangrove (Susilawati et al . 2018 ).
Untuk  kelas  dengan  kategori  normal (mengalami  stres)  diperoleh  kesamaan  yang sama  sebanyak  3  titik  lokasi  di  lapangan, kemudian kelas dengan kategori buruk terdapat 3 titik yang cocok dari 4 titik analisis kesehatan mangrove.  Perbedaan  1  titik  pengamatan  ini karena adanya kerusakan pada tegakan pohon, seperti  batang  pada  tajuk  telah  mengalami patahan atau mati. Kerusakan ini memungkinkan serangan rayap ( Prorhinotermes sp.)  yang  menyebabkan jaringan  rusak  pada  batang  maupun  cabang,
sehingga  pada  akhirnya  berujung  kematian (Haneda  &  Suheri, 2018 ).  Terakhir  analisis kesehatan  mangrove  pada  kelas  sangat  buruk dengan  jumlah  titik  sebanyak  2,  diperoleh kecocokan  sama  dengan  hasil  pengamatan  di lapangan  ( Gambar  4 ).  Perbandingan  Data Observasi  Lapangan  dengan  Hasil  Analisis kesehatan dapat dilihat pada Gambar 4 . Hasil  uji  perbedaan  antara  data  lapangan dengan  hasil  klasifikasi  kesehatan  mangrove merupakan gambaran kondisi lokasi yang ada di wilayah pesisir Kabupaten Maros. Adapun hasil uji  akurasi  secara  keseluruhan  diperoleh sebesar  86,67%.  Hal  ini  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  pengamatan  di  lapangan  dengan tingkat  kesehatan  hutan  mangrove  memiliki kesesuaian cukup tinggi (Short, 1982 ). Hasil penilaian dan pengamatan kerusakan pohon  mangrove  menggunakan  teknik  FHM memiliki nilai indeks yang beragam (Ardiansyah et  al . 2018 ).  Adapun  nilai  indeks  kerusakan secara keseluruhan diperoleh dari hasil indeks perkalian antara tipe kerusakan, nilai lokasi, dan tingkat  keparahan  yang  terjadi  pada  tegakan mangrove.
Hasil  perhitungan  kerusakan  mangrove menunjukkan ada 6 tipe kerusakan yang terjadi di wilayah pesisir Kabupaten Maros ( Gambar 5 ). Adapun tipe kerusakan mangrove paling banyak dijumpai  adalah  daun  yang  berubah  warna, bentuknya  telah  mengalami  perubahan  dan
Tabel 7. Matriks kesesuaian hasil klasifikasi dengan data observasi lapangan Table 7. The suitability matrix of the classification results with field observation data No Analisis kesehatan hutan ( Analysis of forest health) Data observasi lapangan ( Observation data ) Akurasi pengguna (User’s accuracy) Sangat baik (Excellent) Baik (Good) Normal (Normal) Buruk (Bad) Sangat buruk (Awful) Total ∑ (Total) 1 Sangat Baik (Excellent) 9 2 0 0 0 11 81,82% 2 Baik (Good) 0 9 1 0 0 10 90% 3 Normal (Normal) 0 0 3 0 0 3 100% 4 Buruk (Bad) 0 0 0 3 1 4 75% 5 Sangat buruk (Awful) 0 0 0 0 2 2 100% Total (Total) 9 11 4 3 3 26 Akurasi produser ( Producers’s accuracy) 100% 81,82% 75% 100% 66,67%  86,67%
Keterangan ( Information ):
= Bersesuaian ( Suitable ) = Tidak bersesuaian ( Unsuitable )
terdapat  bercak-bercak  kuning  dan  putih. Perubahan  bentuk,  warna  dan  adanya  bercak- bercak  kuning  pada  daun  tersebut  disebabkan adanya  penurunan  unsur  hara  makro  yakni unsur  nitrogen  (N)  yang  terkandung,  sehingga dapat  mengganggu  proses  pembentukan klorofil,  menurunkan  kandungan  protein,  dan memicu  meningkatnya  antosianin.  Antosianin inilah yang dapat merubah warna daun menjadi kuning  (klorosis),  pada  akhirnya  daun  yang mengalami stres/rusak akan berjatuhan (gugur) (Maulida & Agustina, 2021 ). Hal ini serupa dengan tipe kerusakan pada daun yakni pucuk atau  tunas  yang  mengalami  kerusakan.  Hasil pengamatan diperoleh adanya bercak putih dan kekeringan pada bagian pucuk atau tunas.
Adanya cabang patah/mati yang ditemukan pada  lokasi  penelitian  yang  disebabkan  jarak tanam  terlalu  dekat  dengan  pohon  mangrove
lainnya, sehingga memicu persaingan pertumbuhan dan terjadi gesekan antar cabang pohon.  Hal  ini  ditandai  dengan  hilangnya ranting  dan  daun,  sehingga  berdampak kematian/patah pada mangrove. Jenis tumbuhan yang mengalami persaingan mendapatkan cahaya matahari akan mengalami kelambatan pertumbuhan di masa awal tanam. Akhirnya  jenis  tumbuhan  yang  menang  akan tersebar  luas  dan  memengaruhi  individu lainnya  (Rahawarin, 2019 ).  Berikutnya  adanya luka  terbuka  pada  bagian  batang  pohon. Kerusakan  ini  disebabkan  serangan  rayap, sehingga pohon mengalami luka terbuka. Salah satu  penyebab  timbulnya  luka  terbuka  pada batang  pohon  karena  keberadaan  lumut  kerak (Lichen) yang menjadi salah satu pakan rayap, dimana  pada  kondisi  lembap  dan  kurangnya menerima  sinar  matahari  memicu  kedatangan
No. Tingkat kesehatan hutan (Health levels forest) Foto di lapangan (Photos in the field) Citra Sentinel-2 Keterangan ( Remarks ) 1. Sangat baik (Excellent) NDVI: 0,761845
X: 0778757 Y:9459209 2. Baik
(Good) NDVI: 0,649852 X: 0779728
Y: 9453396 3. Normal
(Normal)
NDVI: 0,324496 X: 0779492 Y: 9454200 4. Buruk
(Bad)
NDVI: 0,180475 X: 0779378 Y: 9457804 5. Sangat buruk (Awful)
NDVI: 0,761845
X: 0779728 Y: 9453396
Gambar 4. Perbandingan data observasi lapangan dengan hasil analisis kesehatan Figure 4. Comparison of field observation data with health analysis results
rayap (Wali & Ningkeula, 2019 ).
Tipe  kerusakan  berikutnya  ditemukan adanya  resinosis  pada  batang  pohon.  Jenis kerusakan  ini  ditandai  adanya  cairan  yang keluar  pada  pohon  mangrove  dan  memiliki kelainan  pada  batang  dimana  terdapat  lubang keluarnya    cairan    berwarna    cokelat    dan mengering.    Ada  6  kasus  gangguan  yang merusak batang pohon mangrove, beberapa di antaranya terserang hama penggerek, mengeluarkan  cairan  atau  zat  ekstraktif, dampaknya  pohon  mengalami  pelapukan  atau mati  (Ardiansyah et  al . 2018 ).  Terakhir,  jenis kerusakan  yang  dijumpai  yaitu  batang  pecah, sebanyak  4  pohon.  Adapun  tanda  kerusakan pada  pohon  dapat  terlihat  adanya  retak  pada bagian  batang  atau  sela-sela  dalam  kayu. Peluang  terjadinya  retak/pecah  pada  batang pohon  karena  jarak  pohon  dengan  pohon lainnya  mengalami  persaingan  ruang  tumbuh, sehingga unsur hara tidak terpenuhi atau tidak seimbang.
Akibatnya salah satu dari pertumbuhan  mangrove  akan  mengalami kerusakan, hingga terjadi kematian (Rahawarin, 2019 ).  Sehubungan  dengan  hal  tersebut, penyebab  kerusakan  tegakan  mangrove  juga dipengaruhi  oleh  faktor  lingkungan  dan keberadaan jenis hama yang dapat menimbulkan  kerusakan  (Haneda  &  Suheri, 2018 ).

## IV. Kesimpulan dan Saran

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  temuan  penelitian, kawasan mangrove dijumpai di wilayah pesisir Kabupaten  Maros  dan  tersebar  di  Kecamatan Marusu, Kecamatan Maros Baru, Kecamatan Lau, dan  Kecamatan  Bontoa  dengan  luas  masing- masing 131,87 ha, 95,59 ha, 85.37 ha, dan 60.01 ha.  Kesehatan  mangrove  terbagi  menjadi  5 kategori yaitu sangat baik, baik, normal, buruk dan  sangat  buruk  dengan  luas  masing-masing 100,73 ha, 240,43 ha, 1,99 ha, 9,5 ha, dan 20,2 ha.
Sedangkan kerusakan mangrove berdasarkan  30  titik  sampel,  diidentifikasi sebanyak  6  tipe  kerusakan,  yakni  daun  yang berubah,  daun  pucuk  dan  tunas  rusak,  cabang patah/mati,  luka  terbuka,  resinosis,  batang pecah,  dengan  persentase  masing-masing 29,91%, 19,63%, 17,76%, 16,82%, 12,15%, dan 3,74%.

## B. Saran
Pada  pelaksanaan  observasi  lapangan sebaiknya menggunakan data dengan ketajaman dan resolusi yang lebih tinggi untuk mempertajam keakuratan hasil interpretasi luas mangrove.  Citra  resolusi  tinggi  juga  dapat dimanfaatkan  untuk  mengenal  jenis  mangrove
Gambar 5.
Persentase tipe kerusakan hutan pada wilayah pesisir Kabupaten Maros
Figure 5. Percentage of types damage in coastal areas of Maros Regency 17,76 29,91 19,63 16,82 12,15 3,74 - 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00
Cabang patah /mati
(Broken or mortality branches)
Daun yang berubah (Leaves change) Daun pucuk dan tunas rusak (Leaf shoots and broken buds) Luka terbuka (Open wound) Resinosis Batang pecah (tree trunk cracked) Persentase (%) tipe kerusakaan mangrove
(type of mangrove damage)
dan tampak kerusakan sebagai pengembangan penelitian  selanjutnya.  Di  samping  itu, penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan memasukkan  pengaruh  pasang  surut  dan sedimentasi terhadap perkembangan kesehatan vegetasi  mangrove  dan  memperkaya  hasil penelitian.

## Ucapan Terima Kasih
Kami  ucapkan  terima  kasih  kepada Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset, dan  Teknologi  Republik  Indonesia  sebagai pemberi  dana  hibah  penelitian,  serta  kepada berbagai  pihak  yang  telah  memberi  dukungan dan  membantu  baik  dalam  proses  penyiapan hingga berakhirnya penelitian ini.

## Deklarasi

## Kontribusi Penulis
MFM:  kontributor  utama,  konseptualisasi penelitian,  perancangan  kajian,  pengumpulan data,  analisis data,  dan koreksi bahasa tulisan; MD:  kontributor  anggota,  survei  dan  analisis data lapangan; RA: kontributor anggota, koleksi data dan interpretasi citra.

## Konflik Kepentingan
Para  penulis  menyatakan  bahwa  mereka tidak memiliki kepentingan yang saling bersaing atau hubungan keuangan yang dapat berpengaruh  pada  mereka  dalam  menulis artikel ini.

## Daftar Pustaka
Abimanyu, B., Safe’i, R., & Hidayat, W. (2019). Aplikasi metode Forest  Health  Monitoring dalam penilaian  kerusakan  pohon  di  Hutan  Kota Metro. Jurnal Sylva Lestari , 7 (3), 289–298.
Ardiansyah,  F.,  Safe’i, R., Hilmanto, R.,  & Indriyanto. (2018).  Analisis  kerusakan  pohon  mangrove menggunakan teknik Forest Health Monitoring (FHM). Prosiding  Seminar  Nasional  Bidang Ilmu-Ilmu  Pertanian  BKS – PTN  Bagian  Barat , 763–773.
Arfan, A., Nyompa, S., Maru, R., Nurdin, S., & Juanda,
M.  F.  (2021).  Mapping  analysis  of  mangrove areas  using  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV) method  in  Maros  District  South  Sulawesi. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 2123, 012010 .
BIG.  (2014).  Peraturan  Kepala  Badan  Informasi
Geospasial  Nomor  3  Tahun  2014  Tentang Pedoman Teknis Pengumpulan dan Pengolahan Data  Geospasial  Mangrove. Peraturan  Kepala Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  3  Tahun 2014 , 47.
Endeleo. (2020). Indicator : NDVI – Vegetation health & density. Diambil tanggal 18 Oktober 2020 dari https://endeleo.vgt.vito.be/dataproducts.html
Haneda, N. F., & Suheri, M. (2018). Hama mangrove di Kecamatan Batu Ampar, Kabupaten Kubu Raya, Kalimantan  Barat. Jurnal  Silvikultur  Tropika ,
9 (1), 16–23.
Ibharim, N. A., Mustapha, M. A., Lihan, T., & Mazlan, A. G.  (2015).  Mapping  mangrove  changes  in  the Matang Mangrove Forest using multi temporal satellite  imageries. Ocean  and  Coastal Management , 114 , 64–76.
Kawamuna, A., Suprayogi, A., & Wijaya, A. P. (2017).
Analisis kesehatan hutan mangrove berdasarkan  metode  klasifikasi  NDVI  pada Citra Sentinel-2 (Studi Kasus : Teluk Pangpang Kabupaten Banyuwangi). Jurnal Geodesi Undip ,
6 , 277–284.
Konom,  N.  H.,  Cabuy,  R.  L.,  &  Wanma,  A.  O.  (2019). Identifikasi  kerusakan  areal  hutan  mangrove akibat  aktivitas  penduduk  di  daerah  Airtiba Kabupaten Kaimana. Jurnal kehutanan papuasia , 5 (2), 153–163.
Lukiawan,  R.,  Purwanto,  E.  H.,  &  Ayundyahrini,  M. (2019).  Analisis  pentingnya  standar  koreksi geometrik citra satelit resolusi menengah dan kebutuhan  manfaat  bagi  pengguna. Jurnal Standardisasi , 21 (1), 45.
Maulida,  A.  P.,  &  Agustina,  E.  (2021).  Identifikasi kerusakan  tanaman  mangrove  di  wilayah pesisir  Pantai  Aceh  Pasca  Tsunami. Prosiding Seminar Nasional Biotik IX 2021, 9 (2), 226–233.
Mayudin, A. (2012). Kondisi ekonomi pasca konversi hutan  mangrove  menjadi  lahan  tambak  di Kabupaten  Pangkajene  Kepulauan  Provinsi Sulawesi Selatan. Jurnal EKSOS , 8 (2), 90–104.
Naufal,  N.,  Asriadi,  A.,  Absar,  S.,  &  Al,  E.  (2022). Avoiding  mistakes  in  drone  usage  in Participatory mapping: Methodological considerations during the pandemic. Forest and Society , 6 (1), 226–242.
Nurdiansah,  D.,  &  Dharmawan,  I.  W.  E.  (2018). Komunitas  mangrove di  wilayah pesisir Pulau Tidore  dan  sekitarnya.  OLDI (Oseanologi  dan Limnologi di Indonesia) , 3 (1), 1-9.
Nursaputra,  M.  (2014). Deteksi  tingkat  kesehatan hutan  sebagai  upaya  perlindungan  dan pelestarian ekosistem penting dalam p engelolaan Daerah Aliran Sungai : (Studi kasus
tipe-tipe hutan di DAS Maros Sulawesi Selatan) . Tesis. Universitas Gadjah Mada.
Pemerintah  Kabupaten  Maros.  (2011). Kajian lingkungan hidup strategis Kabupaten Maros . Pemerintah Kabupaten Maros. (2012). Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Maros Tahun 2012- 2032 .
Pemerintah  Kabupaten  Maros.  (2014).  Dokumen Rencana  Program  Investasi  Infrastruktur Jangka Menengah (RPI2-JM) Kabupaten Maros.
In Penyusunan RPI2-JM Tahun 2014 (p. 14).
Pemerintah  Kabupaten  Maros.  (2018).  Buku  putih sanitasi  Kabupaten  Maros.  In Buku  Putih Sanitasi Kabupaten Maros (pp. 1–2).
Pranata,  R.,  Patandean,  A.  J.,  Ahmad,  Y.,  &  Al.,  A. (2016).  Analisis  sebaran  dan  kerapatan manggrove  menggunakan  citra  landsat  8  di Kabupaten Maros. Jurnal Sains dan Pendidikan Fisika , 12 (1), 88–95.
Prasita,  V.  D.  (2015).  Determination  of  shoreline changes  from  2002  to  2014  in  the  mangrove conservation  areas  of  Pamurbaya  using  GIS. Procedia Earth and Planetary Science , 14 , 25–32.
Putri,  D.  R.,  Sukmono,  A.,  Sudarsono,  B.,  &  Al,  E. (2018).  Analisis  Kombinasi  Citra  Sentinel-1a Dan  Citra  Sentinel-2a  Untuk  Klasifikasi Tutupan  Lahan  (Studi  Kasus:  Kabupaten Demak,  Jawa  Tengah). Jurnal  Geodesi  Undip ,
7 (2), 85–96.
Quang,  N.  H.,  Quinn,  C.  H.,  Stringer,  L.  C.,  Carrie,  R., Hackney,  C.  R.,  Van  Hue,  L.  T.,  Tan,  D.  Van,  & Thanh Nga, P. T. (2020). Multi-decadal changes in mangrove extent, age and species in the Red River  Estuaries  of  Viet  Nam. Remote  Sensing ,
12 (14) , 2289.
Rahawarin,  Y.  Y.  (2019).  Komposisi  vegetasi mangrove  di  muara  Sungai  Siganoi  Sorong Selatan - Papua. Biota : Jurnal Ilmiah Ilmu -Ilmu Hayati , 10 (3), 134–140.
Rodriguez, A. (2021). A Comprehensive study of forest health and structure following the west fork fire complex  in  Southwest  Colorado  through Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and  Normalized  Burn  Ratio  (NBR)  item  type electronic  report;  text [The  University  of Arizona].
Safe’i, R. (2021). Tingkat kesehatan hutan mangrove dalam  hubungannya  dengan  perubahan  iklim (Studi  kasus  mangrove  pesisir  timur Kabupaten  Lampung  Timur). Jurnal  Hutan Tropis , 9 (3), 325-332.
Setiawan,  A.,  Akhbar,  A.,  &  Arianingsih,  I.  (2018).
Analsis  vegetasi  mangrove  menggunakan (NDVI)  pada  ekosistem  mangrove  di Kecamatan Balinggi Kabupaten Parigi Mountong. Jurnal Forest Sains , 15 (2), 82–90.
Short. (1982). The Landsat Tutorial Workbook, New York:  The  National  Aeronautics  and  Space Administration (NASA). In National Aeronautics and  Space  Administration  Scientific  and Technical Information Branch 1982 STANFORD: Vol. 30 .
Stehr, A., & Aguayo, M. (2017). Snow cover dynamics in  Andean  watersheds  of  Chile  (32.0–39.5°  S) during  the  years  2000–2016. Hydrology  and Earth System Sciences , 21 (10), 5111–5126.
Stringer, C. E., Trettin, C. C., Zarnoch, S. J., & Tang, W. (2015). Carbon stocks of mangroves within the Zambezi  River  Delta,  Mozambique. Forest Ecology and Management , 354 , 139–148.
Susilawati, N. G. K., Toknok, B.,  & Korja, I. N.(2018). Faktor penyebab kerusakan hutan mangrove di Desa Buranga Kecamatan Ampibabo Kabupaten  Parigi  Moutong. J.  Forest  Sains ,
15 (2), 91–99.
Suyadi.  (2009).  Kondisi  hutan  mangrove  di  Teluk Ambon: Prospek dan Tantangan. Berita Biologi ,
9 (5), 481–490.
Trinanda,  T.  C.  (2017).  Pengelolaan  wilayah  pesisir Indonesia  dalam  rangka  pembangunan berbasis  pelestarian  lingkungan. Matra Pembaruan (Jurnal Inovasi kebijakan) , 1 (2), 75– 84.
Wali, M., & Ningkeula, E. S. (2019). Tingkat kerusakan batang akibat serangan hama pada tegakan jati. Agrikan:  Jurnal  Agribisnis  Perikanan , 12 (2), 272–278.
Winarso.  (2018).  Metode  cepat  pemantauan  hutan mangrove  menggunakan  data  penginderaan jauh. Seminar nasional geomatika , penggunaan dan pengembangan produk informasi geospasial  mendukung  daya  saing  nasional ,
901–910.