## Analisis Persebaran Mangrove di Pulau Batam Menggunakan Teknologi
Penginderaan Jauh
Sudra Irawan 1 , Ahad Oktalijar Malau 2
1, 2 Program Studi Teknik Geomatika Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam
Jalan Ahmad Yani, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia
Email: sudra@polibatam.ac.id

## ABSTRAK
Mangrove merupakan salah satu dari kekayaan alam yang dimiliki oleh Pulau Batam, keberadaan mangrove kini semakin  sulit  ditemukan  akibat  maraknya  penimbunan  mangrove  untuk  keperluan  pembangunan  perumahan, industri, dan perusahaan galangan kapal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persebaran mangrove serta mengklasifikasi  mangrove  berdasarkan  luas  dan  kerapatan.  Kerapatan  mangrove  dihitung  menggunakan algoritma  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI).  Pemetaan  mangrove  Pulau  Batam  menggunakan Citra  Landsat  8  akuisisi  bulan  Februari  sampai  Maret  2015.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  total  luas mangrove  yang  tersebar  di  delapan  kecamatan  sebesar  18.805.713,92  m².  Luas  mangrove  di  kecamatan Sagulung sebesar 7.189.779,3 m², kecamatan Batu Aji sebesar 692.388,4 m², kecamatan Sungai Beduk sebesar 4.840.671,6  m²,  kecamatan  Nongsa  sebesar  2.801.534,04  m²,  kecamatan  Sekupang  sebesar  1.431.780,4  m², kecamatan  Batu  Ampar  sebesar  170.814,8  m²,  kecamatan  Batam  Centre  sebesar  1.032.251,4  m²,  kecamatan Bengkong  sebesar  646.493,7  m².  Luas  mangrove  sebesar  4,3%  dari  luas  total  Pulau  Batam  seluas 430.194.087,03 m². Kerapatan didominasi oleh kelas jarang dengan nilai NDVI -0,09 sampai -0,01.
Kata kunci : mangrove, Penginderaan Jauh, Citra Landsat 8, Pulau Batam

## ABSTRACT
Mangrove is one of the natural wealth that is owned by Batam Island. Mangrove existence is increasingly hard to find due to rampant hoarding of mangroves for the construction of residential, industrial, and shipbuilding companies.  This  study  aims  to  determine  the  distribution  and  classification  of  mangrove  by  area  and  density. Mangrove density was calculated using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) lagorithm. Mangrove mapping using Landsat 8 imagery with acquisition in February 2015  - March 2015. The results show that the total area of mangrove spread over eight districts is 18.805.713,92 m².  Mangrove area in Sagulung district is 7.189.779,3  m²,  Batu  Aji  district  is  692.388,4  m²,  Sungai  Beduk  district  is  4.840.671,6  m²,  Nongsa  district  is 2.801.534,04  m²,  Sekupang  district  is  1.431.780,4  m²,  Batu  Ampar  district  is  170.814.8  m²,  Batam  Centre district  is  1.032.251,4  m²,  and  Bengkong  district  amounted  is  646.493,7  m².  Total  area  of  Batam  Island  is 430.194.087,03  m²,  meaning  that  only  4,3  %    mangrove  area  of  the  total  area  of  the  Batam  Island  and  the density is dominated by a rare class with NDVI values -0,09 until -0.01.
Keywords: mangrove, remote sensing, landsat 8 imagery, Batam Island

## 1 Pendahuluan
Pulau  Batam  merupakan  salah  satu  pulau dalam  gugusan  Kepulauan  Riau  yang  kaya  akan sumberdaya  alam,  sesuai  Surat  Keputusan  (SK) Walikota  Batam  No.  114,  luas  kawasan  perairan Pulau  Batam  mencapai  66.867  Ha,  termasuk terumbu  karang,  padang  lamun,  dan  gosong  pasir mencapai 47.500 Ha. Salah satunya kekayaan alam yang  dimilki  Pulau  Batam  adalah  mangrove.
Mangrove  berfungsi  sebagai  pencegah  intrusi  air laut,  pencegah  abrasi  pantai,  sebagai  tempat  hidup dan  sumber  makanan  bagi  beberapa  jenis  satwa. Namun,  kondisi  mangrove  di  Batam  saat  ini mengalami kerusakan. Ketua LSM Air Lingkungan dan  Manusia  (Alim)  Kepri,  Kherjuli  (2015), menjelaskan kerusakan hutan mangrove atau hutan bakau  per  tahun  di  Kepulauan  Riau  termasuk Batam,  Bintan  dan  Tanjungpinang  mencapai  40 persen.  Umumnya,  dilakukan  oleh  pemerintah,
Vol. 8, No. 2, October 2016, 80-87
p-ISSN: 2085-3858
pengusaha  dan  masyarakat  dengan  alasan  untuk aktivitas  perekonomian  [1].  Aktivis  pemerhati lingkungan ini juga menyoroti terjadinya pembabatan,  penimbunan  hutan  mangrove,  dan reklamasi  pantai  di  Kota  Batam  telah  masuk  pada zona mengkhawatirkan dan mengkritisi pihak yang berwenang  dibidang  lingkungan  yang  kurang peduli  terhadap  kelangsungan  hutan  mengrove termasuk adanya indikasi pembiaran pada pembabatan hutan mangrove.
Muhsoni (2009) melakukan pemetaan kerapatan  mangrove  di  Kepulauan  Kangean Menggunakan  Algoritma Normalized  Difference Vegetation Index (NDVI). Metode yang digunakan untuk  mendapatkan  tutupan  lahan  adalah  dengan menggunakan  klasifikasi  terbimbing  ( supervise ). Kerapatan  mangrove  yang  dihasilkan  terbagi  atas tiga  bagian,  yaitu:  Padat  seluas  83  Ha,  Sedang seluas 991 Ha, Jarang 2.333 Ha [2].
Chevalda (2013) melakukan pemetaan magrove  dengan  mendeteksi  dan  menghitung  luas mangrove  menggunakan  metode Image  Fusion Citra  Spot  dan  Quickbid di  Pulau  Los  Kota Tanjung Pinang. Image  Fusion merupakan  teknik penggabungan    dua    citra    satelit    dengan memanfaatkan    keunggulan    yang    dimiliki masing-masing    citra    yang    digunakan    sehingga citra  yang  dihasilkan  memiliki  kualitas  spektral dan  spasial  yang  tinggi  dan  diharapkan  mampu menghasilkan    informasi  yang    lebih    baik    dalam menganalisi    vegetasi    mangrove.    Penelitian    ini dimulai  dari bulan  Desember  2012  hingga  April 2013    dengan    menggunakan    metode    Principal Component  Analysis.    Objek  yang  dikaji  adalah mangrove di pulau Los.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah nilai korelasi koefisien sebesar 0,854600386-0,966323207,  Root  Mean  Square Error sebesar 1,449990716-2,854063346, ketepatan    klasifikasi    mangrove    sebesar    86,67% dengan    ketepatan    total    sebesar    88%,  koefisien kappa sebesar 0,79 dan hasil interprestasi citra fusi di  pulau  Los  dengan  luasan  mangrove  sebesar 10,6140293 hektar [3].
Purwanto  dkk  (2013)  melakukan  analisis sebaran  dan  kerapatan  mangrove  menggunakan citra Landsat 8 di Segara, Jawa Barat. Penelitian ini melakukan  pemisahan  obyek  mangrove  dan  non mangrove dengan menggunakan metode klasifikasi unsupervised dan  untuk  melakukan  analisis kerapatan mangrove dengan menggunakan formula NDVI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa luasan mangrove di Segara Anakan, Cilacap sebesar 6.716 Ha  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  82,05  %.  Hasil analisis  indeks  vegetasi  pada  area  mangrove menunjukkan  bahwa  kondisi  kerapatan  mangrove didominasi dengan kerapatan sedang [4].
Martuti,  dkk.  2013  melakukan  penelitian untuk  mengkaji  pembuatan  database  tanaman mangrove dengan mengidentifikasi sebaram mangrove dan tingkat kerapatan vegetasi
mangrove, sehingga dapat memberikan rekomendasi yang tepat sasaran. Pengumpulan data primer  pada  penelitian  meliputi  pengukuran sebaran vegetasi mangrove. Data vegetasi dianalisis untuk  mendapatkan Indeks Nilai Penting (INP)  dan  Indeks  Keanekaragaman.  Pada  tingkat pertumbuhan  pohon, Avicennia  marina merupakan spesies  yang  memiliki  nilai  penting  tertinggi  S  II (300  %),  S  III  (287,14  %),  dan  S  IV  (186,08  %), sedangkan spesies Rhizophora mucronata memiliki nilai  penting  tertinggi  pada  S  I  (232,06). Berdasarkan  hasil  analisis  vegetasi  mangrove    di Wilayah  Tapak,  terdapat  5  spesies  mangrove  yang berhasil  dijumpai,  yaitu    Rhizophora  mucronata, Avicennia marina, Excoecaria agh alloca, Brugueira cylindrical, dan Xylocarpus mocullensis.  Hasil  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa  Nilai  Keanekaragaman  mangrove  wilayah Tapak  rendah  (0-0,469).  Hal  ini  dikarenakan ekosistem  mangrove  Wilayah  Tapak  merupakan ekosistem  buatan,  dengan  jenis  dan  jumlah mangrove  yang  dominan  terdiri  dari  Rhizophora mucronata dan Avicennia marina [5].
Persebaran  mangrove  di  Pulau  Batam  perlu diketahui terlebih dahulu sebelum upaya pencegahan  dan  penanggulangan  kerusakan  dapat diatasi.  Salah  satu  caranya  yaitu  melakukan pemetaan mangrove dengan teknologi penginderaan  jauh  ( remote  sensing ).  Penginderaan jauh  adalah  seni  dan  ilmu  untuk  mendapatkan informasi  tentang  obyek,  area  atau  fenomena melalui  analisa  terhadap  data  yang  diperoleh dengan  menggunakan  alat  tanpa  kontak  langsung dengan  obyek,  daerah  ataupun  fenomena  yang dikaji  [6].  Teknologi  Penginderaan  Jauh  telah berkembang  pesat  saat  ini,  banyak  kemudahan yang  didapat  dengan  menggunakan  teknologi penginderaan jauh. Penginderaan jauh menggunakan satelit untuk merekam data yang ada dipermukaan  bumi.  Berkembangnya  teknologi penginderaan  jauh  terutama  resolusi  spasial  dan temporalnya mempermudah pada proses identifikasi  tanaman  mangrove.  Salah  satu  satelit yang  berguna  untuk  pemetaan  wilayah  mangrove adalah citra satelit Landsat 8.
Citra  Landsat  8  adalah  generasi  terbaru menggantikan  Landsat  7  yang  memiliki  sensor Onboard  Operational  Land  Imager (OLI)  dan Thermal  Infrared  Sensor (TIRS)  dengan  jumlah kanal sebanyak 11 dengan kanal 1 sampai 9 berada pada OLI dan kanal 10, 11 pada kanal TIRS. Data citra  Landsat  8  memiliki  resolusi  spasial  30  m untuk  kanal  1  sampai  9,  sedangkan  kanal panchromatic  memiliki  resolusi  spasial  15  m. Selain  beresolusi  spasial  30  m  dan  15  m,  pada kanal 10 dan 11  yang  merupakan kanal TIR-1 dan TIR-2  memiliki  resolusi  spasial  100  m.  Kelebihan data Landsat 8 adalah adanya kanal Near Infra Red (NIR-Kanal  5)  sehingga  dengan  menggunakan
kombinasi  RGB  yang  tepat  akan  menunjukkan lokasi tanaman mangrove.
Berdasarkan hal tersebut, dilakukan pemetaan hutan  magrove  di  Pulau  Batam  menurut  luas  dan kerapatannya.  Harapannya  pemetaan  ini  dapat membantu  pemerintah,  organisasi  kemasyarakatan (orkemas),  dan  pihak  lain  yang  berkaitan  dengan penggunaan mangrove dalam mengambil kebijakan seperti:  penentuan  wilayah  penangkaran  ikan, penentuan  wilayah  bebas  abrasi,  dan  penentuan lokasi pemukiman pesisir pantai.

## 2 Metode Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di  Pulau
Batam  dan  waktu  penelitian  dilakukan  dari  bulan
Agustus  sampai  Desember  2015.  Alat  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Tabel  1. Perhitungan  perbandingan  sifat  respon obyek    terhadap  pantulan  sinar  merah  dan  NIR dapat menghasilkan nilai dengan karakteristik khas yang  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan kerapatan  atau  kondisi  kanopi/  kehijauan  tanaman. Tanaman  yang  sehat  berwarna  hijau  mempunyai nilai indeks vegetasi tinggi. Hal ini disebabkan oleh hubungan  terbalik  antara  intensitas  sinar  yang dipantulkan vegetasi pada spektral sinar merah dan NIR  [7].  Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2.
VI = [NIR] / R .......................................... (2)
Tabel 1. Alat Penelitian
No Nama Spesifikasi 1 Kamera Kamera Smartphone Samsung Grand 2 Duos, kamera belakang 8 Megapixel 2 Laptop Tipe Acer Aspire E1 -471, Processor core i3 RAM 3GB, Hardisk 500GB 3 Printer Printer Canon  MP 230 series 4 Software Ermapper Versi 7.0 5 Software MS. Word Versi 2010 6 Software ArcGIS Versi 10 Tabel 2. Bahan Penelitian. No Nama Spesifikasi 1 Peta Peta Pulau Batam 2 Citra Citra Landsat 8, direkam pada 25 Februari 2015 dan 13 Maret 2015
Desain  penelitian  ini  disajikan  pada  Gambar 1.  Penelitian  dimulai  dengan  mengunduh  citra Landsat  8  di  http://earthexplorer.  usgs.gov,  setelah data  citra  sudah  tersedia,  data  citra  diolah  dengan menggunakan  software  ErMapper  versi  7.0,  citra dikomposisikan  menurut Red, Green, Blue (RGB), kemudian  dilakukan  pengelompokkan  pixel-pixel citra  yang  biasa  disebut  klasifikasi  citra.  Melalui klasifikasi  citra,  vegetasi  mangrove  dan  non mangrove  akan  terpisah,  perlu  dilakukan  validasi yaitu dengan mengecek kondisi lapangan sebenarnya  dan  membandingakan  dengan  kondisi mangrove  yang  diperoleh  dari  Citra  Landast  8. Informasi  tampilan  sebaran  mangrove  sudah  dapat ditampilkan  berdasarkan  proses  yang  sudah dilakukan.  Citra  Landsat  8  yang  sudah  diolah dilakukan  transformasi  menggunakan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) menggunakan software ArcGIS 10, sebaran mangrove yang sudah diolah  di overlay dengan  algoritma NDVI,  dari proses  tersebut  akan  didapat  persebaran  mangrove dan  diklasifikasikan  berdasarkan  kerapatannya, kemudian Citra Landsat 8 yang sudah di olah
dengan  algoritma  NDVI  di  tampilkan  dalam  peta persebaran mangrove dan peta kerapatan mangrove. Untuk membuktikan hasil yang diperoleh  dilakukan  survei  lapangan  sebagai validasi  data.  Survei  lapangan  juga  untuk mengetahui kondisi mangrove, bangunan disekitarnya, dan lokasi pemukiman terdekat.
Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI) merupakan metode standar yang digunakan dalam membandingkan tingkat kehijauan  vegetasi  yang  berasal  dari  citra  satelit dan merupakan kombinasi antara teknik penisbahan dengan  teknik  pengurangan  citra.  Transformasi NDVI  ini  merupakan  salah  satu  produk  standar NOAA  ( National  Oceanic  and  Atmospheric Administration ),  satelit  cuaca  yang  berorbit  polar namun  memberi  perhatian  khusus  pada  fenomena global  vegetasi.  Berbagai  penelitian  mengenai perubahan liputan vegetasi di benua Afrika banyak menggunakan  transformasi  ini.  Formula  standar untuk  menghitung  nilai  NDVI  terdapat  dalam Persamaan 1.
NDVI = (NIR – Red) / ( NIR + Red) ............ (1)
Gambar 1. Desain Penelitian.
Nilai index NDVI ini mempunyai rentang dari -1,0  (minus  1)  hingga  1,0  (positif  1).  Nilai  yang mewakili  vegetasi  berada  pada  rentang  0,1  hingga 0,7,  diatas  nilai  ini  menggambarkan  tingkat kesehatan  tutupan  vegetasi.  Data  dari  bermacam citra satelit yang dapat digunakan dalam formula:
a. Landsat TM/ETM : band 3 (0,63-0,69 µm) dan band 4 (0,76-0,90 µm)
b. NOAA  AVHRR:  band  1  (0,58-0,68  µm)  dan band 2 (0,72-1,0 µm)
c. Terra  MODIS  :  band  1  (0,62-0,67)  dan  band  2 (0,841-0,876)
NDVI  dapat  digunakan  untuk  menghitung tingkat biomassa dan tingkat kehijauan (greenness) secara relatif pada berbagai skala,  mulai dari skala plot  hingga  global.  Saat  ini  analisis  NDVI  telah berada  pada  tingkat  yang  sangat  advanced  (sangat kompleks),  artinya  hingga  saat  ini,  kegiatan
RS/GIS  tidak  hanya  sekedar  melihat  nilai  NDVI saja  tetapi  juga  mencakup  bagaimana  perubahan NDVI  terhadap  kegiatan  manusia  didalamnya. Bahkan lebih jauh hingga bisa memprediksi potensi area  untuk  padang  penggembalaan.  Begitu  juga dengan mendevelop low carbon society (LCS) bagi masyarakat perdesaan bisa didekati dengan metode NDVI  ini.  Perhitungan  indeks  tumbuh-tumbuhan (VI) dari produksi biomassa atas dasar perbandingan dapat dilihat dalam Persamaan 2 .
VI = [NIR] / R .............................. (2)
Mulai
Data Citra Landsat 8 Mengkomposisi RGB Citra Koreksi Citra
(Geometrik dan Radiometrik)
Mendigitasi Citra Pemisahan Mangrove dan Non Mangrove Validasi Data Lapangan Informasi Sebaran Mangrove Pembuatan Peta Pesebaran Mangrove Menghitung NDVI
Reclass NDVI
Informasi Kerapatan Mangrove Overlay Sebaran Mangrove dan NDVI Pembuatan Peta Luas dan Kerapatan Mangrove Selesai Survei Lapangan Pembuatan WebGIS WebGIS Mangrove

## 3. Hasil dan Pembahasan
Peta  pesebaran  mangrove  di  Pulau  Batam disajikan  pada  Gambar  3. Peta  hasil  digitasi  Pulau Batam diolah menggunakan software ArcGIS yang kemudian  di overlay dengan  citra  Pulau  Batam dengan  komposit  564.  Peta  digitasi  dipotong berdasarkan  posisi  persebaran  mangrove  yang tampak pada citra hasil komposit 564 menggunakan polygon  cut  tool .  Pada  Gambar  3 dapat  dilihat  persebaran  mangrove  tidak  merata. Terdapat satu wilayah kecamatan yang di dalamnya tidak  terdapat  hutan  mangrove,  yaitu  kecamatan Lubuk  Baja,  jika  dilihat  secara  sekilas  wilayah mangrove  terbanyak  di  Pulau  Batam  terdapat  di kecamatan  Sagulung,  persebaran  mangrove  selalu terlihat dibagian tepi dari Pulau Batam.
Jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Susanto  dan Asriningrum  (2012)  yang  menghitung  nilai  Faktor Indeks  Maksimum  (OIF)  pada  komposit  453 menunjukkan  hal  yang  sama  yaitu  habibat  hutan mangrove di Pulau Batam paling banyak di wilayah pesisir  yang  datar  hingga  ke  arah  daratan  dengan wilayah  terluas  memiliki  hutan  mangrove  adalah kecamatan  sagulung.  Interpretasi  dengan  komposit
tersebut  memberikan  perbedaan  warna  mangrove dan non mangrove lebih kontras [8].
Berdasarkan  nilai  yang  telah  diperoleh  dari perhitungan NDVI, maka didapatkan peta kerapatan  mangrove  Pulau  Batam  yang  telah di overlay dengan hasil digitasi Pulau Batam seperti pada  Gambar  4.  Pada  Gambar  4  dapat  dilihat bahwa kerapatan mangrove Pulau Batam didominasi  warna  hijau,    warna  hijau  adalah kerapatan  kelas  jarang  dengan  rentang  nilai  -0.09 sampai  -0.01 dan kerapatan kelas sedang dan rapat hanya  terdapat  di  beberapa  titik  seperti  di Kecamatan  Sekupang,  Kecamatan  Batam  Centre, dan Kecamatan Nongsa.
Kerapatan mangrove didapat dari perhitungan algoritma  NDVI  menggunakan  ArcGIS  10. Perhitungan algoritma NDVI menggunakan band 3 dan  band  4  citra  landsat  8  karena  panjang gelombang tersebut perbedaan pantulan objek pada vegetasi  dan  tanah  sangat  besar  sehingga  berguna sebagai  penduga  indeks  kerapatan  vegetasi. Kerapatan mangrove dibagi atas tiga bagian, yaitu: rapat,  sedang,  dan  jarang.  Nilai  kerapatan mangrove pulau Batam dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kerapatan Mangrove
No Kerapatan Nilai NDVI Warna 1 Jarang -0.09 sampai -0.01 Hijau 2 Sedang -0.01 sampai 0.07 Kuning 3 Rapat 0.07 sampai 0.14 Orange
Gambar 3. Peta Pesebaran Mangrove di Pulau Batam
Gambar 4. Peta Kerapatan Mangrove Pulau Batam
Gambar 5. Label Nomor Luas Mangrove
Tabel 4. Hasil Perhitungan Luas Mangrove
Luas mangrove diolah menggunakan software ArcGIS,  hasil  digitasi  mangrove  berupa polygon dihitung  secara  otomatis  dengan  menggunakan geometry  calculate .  Luas  mangrove  ditampilkan dengan satuan yang menurut SI yaitu meter persegi (m²).  Untuk  mempermudah  menganalisis  luas mangrove,  maka  digunakan  penomoran  pada  tiap- tiap wilayah seperti pada Gambar 5.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan Syahputra (2014) di Kepulauan Riau ditemukan 15 jenis  mangrove  yang  didominasi  oleh Avicena lanata , Lumnitzera  littorea ,  dan Xylocarpus granatum .  Keanekaragaman  jenis  di  Kepulauan Riau  tergolong  tinggi.  Hasil  validasi  ke  lapangan menunjukkan  hal  yang  sama,  jenis  mangrove  di Pulau Batam juga di dominasi oleh Avicena lanata dan Lumnitzera  littorea. Setiap  kecamatan  di Pulau  Batam  memiliki  luas  mangrove  yang
berbeda-beda [9]. Perbedaan luas mangrove di tiap kecamatan  ditampilkan  dalam  Tabel  4  dengan mencocokkan  setiap  nomor  mangrove  pada Gambar  5 . Hasil  penelitian  menunjukkan  luas mangrove  Pulau  Batam  sebesar  18.805.713,92  m². Luas  mangrove  di  kecamatan  Sagulung  sebesar 7.189.779,3  m²,  kecamatan  Batu  Aji  sebesar 692.388,4  m²,  kecamatan  Sungai  Beduk  sebesar 4.840.671,6  m²,  kecamatan  Nongsa  sebesar 2.801.534,04  m²,  kecamatan  Sekupang  sebesar 1.431.780,4  m²,  kecamatan  Batu  Ampar  sebesar 170.814,8  m²,  kecamatan  Batam  Centre  sebesar 1.032.251,4  m²,  kecamatan  Bengkong  sebesar 646.493,7  m²,  dan  di  kecamatan  Lubuk  Baja  tidak terdapat  mangrove  sama  sekali.  Jika  dibandingkan dengan  luas  Pulau  Batam  sebesar  430.194.087,03 m², maka luas mangrove Pulau Batam hanya 4,3% dari  total  luas  Pulau  Batam.  Kondisi  di  lapangan
No di Peta Kecamatan Luas (m²) Luas /kecamatan (m²) 1 Batu Aji 388.217,32 692.388,43 2 Batu Aji 190.703,21 3 Batu Aji 113.467,91 4 Sagulung 606.922,39 7.189.779,33 5 Sagulung 5.418.346,19 6 Sagulung 731.821,45 7 Sagulung 432.689,31 8 Sungai Beduk 470.198,43 4.840.671,65 9 Sungai Beduk 1.027.472,97 10 Sungai Beduk 2.674.419,43 11 Sungai Beduk 66.275,90 12 Sungai Beduk 163.246,38 13 Sungai Beduk 42.649,71 14 Sungai Beduk 9.526,29 15 Sungai Beduk 386.882,54 16 Nongsa 125.258,85 2.801.534,05 17 Nongsa 811.473,72 18 Nongsa 213.011,59 19 Nongsa 439.100,33 20 Nongsa 186.952,98 21 Nongsa 104.183,06 22 Nongsa 447.482,14 23 Nongsa 474.071,35 24 Sekupang 786.136,39 1.431.780,45 25 Sekupang 18.837,53 26 Sekupang 252.542,52 27 Sekupang 72.220,21 28 Sekupang 302.043,80 29 Batu Ampar 170.814,86 170.814,85 30 Batam Centre 1.032.251,48 1.032.251,48 31 Bengkong 646.493,68 646.493,68 31 Non Mangrove 411.388.373,11 411.388.373,11
menunjukkan  banyaknya  aktivitas  manusia  yang sangat  membahayakan  keberadaan  dari  hutan mangrove,  diantaranya: illegal  logging ,  perubahan tata  guna  lahan,  polusi  dan  tingginya  sedimentasi hingga terbentuk daratan-daratan baru. Oleh karena itu, pihak terkait diharapkan semakin meningkatkan  pengawasan  dan  sosialisasi  terkait pentingnya menjaga kelestarian hutan mangrove.
Hutan Mangrove sebenarnya bisa digunakan sebagai  ekowisata.  Mulyadi  (2015)  menyusun strategi  pengembangan  dan  pengolahan  hutan mangrove  di  Sungai  Wain  Balikpapan  melalui konsep ekoswisata bersadarkan 3 aspek yaitu aspek teknis,  aspek  sosial,  dan  aspek  kelembagaan  [10]. Maulinna  (2011)  juga  menyatakan  bahwa  upaya pelestarian  mangrove  dengan  pengikutsertaan masyarakat  merupakan  kunci  keberhasilan  dalam konservasi  mangrove.    Konsep  ini  bisa  diterapkan di Pulau Batam mengigat Kota Batam adalah pusat industri sekaligus pariwisata di kawasan  Singapura dan Malaysia [11].

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan, dapat disimpulkan Peta persebaran mangrove Pulau Batam  dengan  Citra  Landsat  8  yang  telah dihasilkan  dapat  digunakan  sebagai  sumber informasi  persebaran  mangrove  yang  ada  di  Pulau Batam,  dari  peta  tersebut  dapat  dilihat  bahwa persebaran  mangrove  di  Pulau  Batam  tidak  merata dan  mangrove  tersebar  dibagian  tepi  kecamatan Pulau  Batam.  Wilayah  kecamatan  yang  memiliki wilayah  mangrove  terluas  adalah  Sagulung. Luas mangrove  terbesar  berada  di  kecamatan  Sagulung dengan  luas  sebesar  7.189.779,33  m²  dan  luas mangrove  terkecil  berada  di  kecamatan  Batu Ampar  dengan  luas  sebesar  170.814,86  m²,  dan  di Kecamatan  Lubuk  Baja  tidak  terdapat  mangrove sama  sekali.  Berdasarkan  kerapatannya,  mangrove Pulau  Batam  didominasi  oleh  kelas  kerapatan jarang  dengan  rentang  nilai  NDVI  -0,09  sampai  - 0,01.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Politeknik  Negeri  Batam  terutama  Prodi  Teknik eomatika yang telah menyediakan GPS sebagai alat pengumpulan data.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Kherjuli.  (2015,  26  Nopember). Bakau Dijarah,  Nelayan  Menjerit .  Tanjung  Pinang Pos, hlm 12.
[2] Muhsoni,  F.F.  (2009).  Pemetaan  Kerapatan Mangrove di Kepulauan
Kangean Menggunakan  Algoritma  NDVI .  Jurnal  Ilmu Kelautan Universitas Trunojoyo , Vol. X, hlm. 23-31.
[3] Chevalda,  R.F.,  Jaya,  Y.P.,  Apdilla,  D. (2013).  Pemetaan  Mangrove  dengan  Teknik Image  Fusion  Citra  Spot  dan  Quickbird  di Pulau  Los  Kota  Tanjung  Pinang  Propinsi Kepulauan  Riau. Jurnal  Ilmu  Kelautan Universitas  Maritim  Raja  Ali  Haji ,  Vol.VIII, hlm. 14-23.
[4] Puwanto,  A.D.,  Asriningrum,  W.,  Winarso, G.,  &  Parwati,  E.  (2013).  Analisis  Sebaran dan Kerapatan Mangrove Menggunakan Citra Landsat  8  di  Segara  Anakan,  Cilacap. Proceedings  Sinasideraja  Lapan ,  Jakarta, hlm.232-241.
[5] Martuti.  (2013).  Keanekaragaman  Mangrove di  Wilayah  Tapak,  Tugurejo,  Semarang. Jurnal MIPA , Vol II, hlm. 123-130.
[6] Sutanto.  (1986).  Penginderaan  Jauh  Jilid  1. Gadjah Mada University Press. Yogyakarta.
[7] Faizal  dan  Amran,  M.A.  (2005).  Model Transformasi  Indeks  Vegetasi  yang  Efektif untuk Prediksi Kerapatan Mangrove Rhizophora Mucronata. Prosiding PIT MAPIN XIV ITS . Surabaya.
[8] Susanto  dan Asriningrum,  W.  (2012). Penginderaan  Jauh  dengan  Nilai  Indeks Faktor  Untuk  Identifikasi  Mangrove  di Batam. Jurnal  Berita  Dirgantara  Lapan, Vol 12 No.3 hlm 104-109.
[9] Syahputra,  R.  Yandri,  F,  Koenawan,  C.J. (2014).    Struktur    Komunitas  Mangrove  di Pulau  Keter  Tengah    Kabupaten  Bintan Kepulauan  Riau. Jurnal  Ilmu  Kelautan , Vol.12. No.1, hlm. 23-31.
[10] Mulyadi,  E.,  Hendriyanto,  O.,  Fitriani,  N. (2015).  Konservasi  Hutan  Mangrove  Sebagai Ekowisata. Jurnal  Ilmiah  Lingkungan ,  Vol  1 Edisi Khusus, hlm. 51-58.
[11] Maulinna. (2011). Kawasan Konservasi Mangrove:  Suatu  Potensi  Ekowisata. Jurnal Kelautan , Vol. 4 No.1, hlm. 60