Abstrak —Wilayah  pesisir  Utara  Surabaya  mengalami  dinamika perubahan  yang  cukup  cepat.  Desakan  pembangunan  seperti pelabuhan,  kawasan  industri,  pergudangan  dan  tambak  telah mengancam  keberadaan  ekosistem  mangrove,  yang  mana  dari segi  fungsi  ekosistem  mangrove  merupakan  daerah  pemijah  dan tempat  hidup  biota  laut  lainnya.  Ekosistem  mangrove  adalah salah  satu  obyek  yang  bisa  diindentifikasi  dengan  menggunakan teknologi  penginderaan  jauh.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  citra  satelit  Landsat  8  tahun  2013,  2014, 2015,  dan  2016,  citra  satelit  Spot  6  tahun  2016,  serta  data  citra satelit  resolusi  sangat  tinggi  pleiades  1A  tahun  2015.  Algoritma yang  digunakan  adalah  NDVI (Normalized  Difference  Vegetation Index) untuk mengetahui tingkat kehijauan suatu jenis mangrove. Berdasarkan  hasil  penelitian,  citra  Pleiades  1A  dengan  skala 1:5.000  didapatkan  jenis  mangrove  yang  didominasi  oleh Rhizophora  sp. dengan  luas  16,23  Ha.  Sedangkan  untuk  citra Landsat  8  dengan  skala  1:25.000  didapatkan  kelas  vegetasi mangrove  yang  didominasi  kelas Rapat seluas 54,92 Ha. Kondisi vegetasi  mangrove  tahun  2013  sampai  2016  semakin  memburuk dengan  penurunan  luas 1Ha  – 5 Ha pertahun atau sekitar 1%  - 5%    pertahun.  Faktor  lingkungan  yang  mempengaruhi  kondisi vegetasi mangrove adalah salinitas, hasil uji korelasi menunjukkan  hubungan  yang  sangat  kuat  antara  nilai  NDVI citra dengan parameter salinitas yaitu (R) sebesar 0,86.
Kata kunci — Korelasi , NDVI,Mangrove,Penginderaan jauh.

## I. PENDAHULUAN
ILAYAH  pesisir  Kota  Surabaya  secara  umum  dapat dikelompokkan  menjadi  kawasan  pesisir  utara  dan timur.  Di  kawasan  pesisir  utara terdapat  Teluk Lamong yang menjadi muara dari Kali Lamong. Di kawasan tersebut banyak ditemui vegetasi ekosistem mangrove, tapi seiring berkembangnya  Kota  Surabaya  menyebabkan  desakan pembangunan  yang  cenderung  mengarah  ke  arah  pantai  atau pesisir. Desakan pembangunan seperti pembangunan pelabuhan,  kawasan  industri,  pergudangan  dan  tambak  akan membuat  kondisi  air  laut  dan  kondisi  tanah  di  Teluk  Lamong menjadi tercemar. Kondisi tersebut telah mengancam aktivitas pertumbuhan ekosistem mangrove.
Ekosistem  mangrove  adalah  salah  satu  obyek  yang  bisa  di identifikasi  dengan  menggunakan  teknologi  penginderaan jauh.  Letak  ekosistem  mangrove  yang  berada  pada  daerah peralihan  darat  dan  laut  memberikan  efek  perekaman  yang khas  jika  dibandingkan  obyek  vegetasi  darat  lainnya.  Efek perekaman tersebut sangat erat kaitannya dengan karakteristik
spektral  ekosistem  mangrove,  hingga  dalam  identifikasi memerlukan  suatu  transformasi  tersendiri.  Pada  umumnya untuk deteksi vegetasi digunakan transformasi indeks vegetasi [1].
Dalam  penelitian  ini  akan  mengkaji  kondisi  vegetasi ekosistem  mangrove  berdasarkan  nilai  NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) menggunakan teknik penginderaan  jauh  dengan  menggunakan  citra  satelit multitemporal  dan  multilevel.  Selain  itu  dalam  penelitian  ini nilai  NDVI  citra  akan  divalidasi  dengan  data  lapangan.  Dari hasil penelitian diharapkan dapat memberikan suatu informasi mengenai  kondisi  ekosistem  mangrove  yang  didasarkan  pada pengolahan  citra,  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  bahan referensi  penelitian  yang  terkait  dengan  bidang  pemetaan, konservasi dan pengembangan ekosistem mangrove.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah  pesisir  Utara  Surabaya (Teluk Lamong) yang terletak antara 7 0 11’ 0” – 7 0 13’ 0” LS dan 112 0 38’ 0” – 112 0 43’ 0” BT. Berikut merupakan gambar dari lokasi penelitian:
Gambar 1. Lokasi Penelitian
B. Data dan Peralatan
1) Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a. Citra satelit Pleiades 1A tahun 2015
b. Citra satelit Spot 6 2016
c. Citra Landsat 8 tahun 2013-2016

## Analisa Kondisi Ekosistem Mangrove Menggunakan Data Citra Satelit Multitemporal dan Multilevel (Studi Kasus: Pesisir Utara Surabaya)
Deni Ratnasari dan Bangun Muljo Sukojo
Departemen Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan,Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : bangunms@gmail.com
W
d. Peta RBI 1:25.000
e. Koordinat GCP hasil pengukuran GPS Geodetik
f. Data Spektral Ground yang diperoleh dari pengambilan foto di lapangan menggunakan kamera UAV
g. Data uji sampel parameter Air dan Tanah
2) Peralatan
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perangkat Keras (hardware)
a. Laptop
2. Perangkat Lunak (software)
a. Software pengolah citra
b. Software pengolah statistik
c. Software pengolah layouting
3. Perangkat pengambilan data di lapangan
a. GPS Geodetik
b. GPS Navigasi
c. Kamera UAV

## C. Tahapan Pengolahan Data
Adapun  proses  pengolahan  data  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut:
a. Tahap  awal  meliputi  Penajaman  citra (pansharpening) yaitu proses perbaikan terhadap kualitas citra agar citra memiliki  tampilan  yang  lebih  tajam  dengan  cara menggabungkan  band  pankromatik  dengan  band multispektral. Pemotongan citra (cropping) Pemotongan  citra  dilakukan  berdasarkan  daerah  yang terdapat hutan mangrove. Tujuan dari pemotongan citra ini agar penelitian fokus pada wilayah studi.
b. Pembuatan Desain Jaring Titik Kontrol dan Perhitungan  SoF.  Desain  jaring  yang  telah  dibuat dilakukan  perhitungan  Strength  of  Figure  (SoF)  untuk mengetahui nilai kekuatan jaring.
c. Koreksi  Geometrik  yaitu  pembetulan  citra  secara geometrik sehingga proyeksi peta dan sistem koordinat yang  digunakan  sesuai  dengan  dunia  nyata.  Koreksi Geometrik(rektifikasi)  pada  citra  Pleiades  1A  dan SPOT  6  dengan  bantuan  pengambilan  titik Ground Control  Point (GCP)  dilapangan  menggunakan  GPS Geodetik  sedangakan  acuan  untuk  citra  Landsat  8 menggunakan  peta  RBI  skala  1:25.000.  Dalam melakukan  koreksi  geometrik  hasil  dari  RMSE  harus ≤1 piksel [2].
d. Uji  Ketelitian  Geometrik  yaitu  Pengujian  ketelitian posisi mengacu pada perbedaan koordinat (X, Y) antara titik  uji  pada  gambar  atau  peta  dengan  lokasi sesungguhnya  dari  titik  uji  pada  permukaan  tanah. Pengukuran  akurasi  menggunakan root  mean  square error (RMSE) atau circular error .
(1)
(2)
Keterangan: n    = jumlah total pengecekan pada peta D   = selisih antara koordinat yang diukur di lapangan dengan koordinat di peta
x    = nilai koordinat pada sumbu – X y    = nilai koordinat pada sumbu Y
e. Koreksi Radiometrik untuk memperbaiki nilai piksel agar sesuai dengan yang seharusnya yang biasanya mempertimbangkan  faktor  gangguan  atmosfer  sebagai sumber  kesalahan  utama  [3].  Koreksi  Radiometrik meliputi  kalibrasi  radiometrik  dan  koreksi  atmosfer. Kalibrasi  radiometrik  melakukan  konversi  DN  (Digital Number)  ke  Radiance/reflektan    kemudian  koreksi atmosfer dengan metode 6SV.
f. Perhitungan  Algoritma  Indeks  Vegetasi  yaitu  melakukan pengolahan  indeks  vegetasi  NDVI  dengan  cara memasukkan algoritma indeks vegetasi. Algoritma NDVI sebagai berikut:
NDVI = (3)
Keterangan : NIR = Nilai band spektral inframerah dekat RED = Nilai band spektral merah
g. Klasifikasi  algoritma  NDVI  dengan  memasukkan  range nilai tiap jenis kerapatan vegetasi [4].
Tabel 1. Tingkat Kerapatan Vegetasi Kelas Kisaran NDVI Tingkat Kepuasan 1 0 s.d 0,32 Jarang 2 0,32 s.d 0,42 Sedang 3 >0,42 s.d 1 Tinggi
Sumber:Departemen Kehutanan 2003
h. Observasi  lapangan (Ground  Truth) yaitu  pengambilan data  lapangan  berupa  koordinat Ground  Control  Point (GCP), Sampel parameter air dan tanah dan pengambilan foto menggunakan kamera UAV.
i. Uji  korelasi  dilakukan  untuk  mengetahui hubungan antar variabel.  Dalam  penelitian  ini  nilai  NDVI  citra  sebagai variabel x dan  uji  sampel  dilapangan  sebagai  variabel y . Dilakukan  3  uji  korelasi  yaitu  uji  korelasi  nilai  NDVI citra  dengan  nilai  NDVI  foto  di  lapangan,  uji  korelasi nilai  NDVI  citra  dengan  sampel  parameter  air  dan  uji korelasi NDVI citra dengan sampel parameter tanah.
j. Analisa  kondisi  ekosistem  mangrove  berdasarkan  nilai algoritma  indeks  vegetasi  NDVI  dan  parameter  di lapangan.

## III. HASIL DAN ANALISA

## A. Koreksi Geometrik dan Perhitungan Strength of Figure
Koreksi geometrik (rektifikasi) citra Pleiades 1A dan Spot 6 menggunakan 4 titik GCP yang mana titik GCP tersebut telah mewakili  kelas  mangrove.  Perhitungan  Strenght  of  Figure (SoF)  citra  Pleiades  1A  dan  Landsat  8  berturut-turut  sebesar 0,208  dan  0,149  dan  telah  masuk  toleransi  yang  disyaratkan yaitu  kurang  dari  1,  sehingga  desain  jaring  SoF  dianggap kuat [5] .  Hasil  koordinat  titik  GCP  telah  terikat  dengan  titik
kontrol  SRGI  dan  diperoleh  hasil  RMS  citra  Pleiades  1A sebesar  0,41  dan  SPOT6  0,54.  Koreksi  geometrik  Landsat  8 tahun  2013-2016  menggunakan  peta  RBI  1:25.000  dengan  5 titik  GCP  diperoleh  RMS  sebesar  0,22,  0,24,  0,22,  dan  0,26. Uji Ketelitian geometrik untuk citra Pleiades 1A sebesar 0,956 m sedangkan untuk citra SPOT 6 sebesar 1,125 m sehingga hal ini  telah  memenuhi  syarat  untuk  skala  1:5000  yaitu  masuk kelas  1untuk  citra  Pleiades  1A  dan  masuk  kelas  2  untuk  citra SPOT 6 [2].

## B. Klasifikasi  Kondisi  Ekosistem  Mangrove  Berdasarkan Nilai Indeks Vegetasi NDVI
Klasifikasi  untuk  tingkat  kondisi  kerapatan  vegetasi mangrove  di  wilayah  pesisir  Utara  Surabaya  menggunakan klasifikasi tak terbimbing (unsupervised) dengan menggunakan  hasil  penerapan  algoritma  NDVI.  Klasifikasi berdasarkan  Departemen  Kehutanan  tahun  2003  untuk  citra Pleiades  1A  dibagi  menjadi  3  kelas  menurut  jenis  ekosistem mangrove  sedangkan  klasifikasi  Landsat  8  dibagi  menjadi  3 kelas  menurut  kerapatan  yaitu  jarang,  sedang  dan  rapat. Berikut  hasil  penerapan  algoritma  pada  citra  Pleiades  1A dan Landsat 8.
Gambar 2. Peta Jenis Ekosistem Mangrove Tahun 2015
Gambar 3. Peta Kondisi Ekosistem Mangrove Tahun 2015
Tabel 2. Luas (Ha) Jenis Ekosistem Mangrove citra Pleiades 1A No NDVI Jenis Luas (Ha) 1 0 - 0,32 Sonneratia sp. 6,69 2 3,2 - 0,42 Avicennia sp. 6,24 3 0,42 - 1 Rhizophora sp. 16,23 Sumber:Hasil Pengolahan Tabel 3. Luas (Ha) Kondisi Kerapatan Mangrove citra landsat 8 Tahun Jarang Sedang Rapat Luas Total 2013 19,89 8,82 69,75 98,46 2014 32,19 17,73 47,97 97,89 2015 27,09 12,24 56,88 96,21 2016 38,25 7,92 45,08 91,25 Sumber:Hasil Pengolahan
Berdasarkan tabel 3 Luas total mangrove di wilayah pesisir Utara Surabaya tiap tahunnya semakin menurun sebanyak 1%- 5%  atau  1  Ha  –  5  Ha.  Hal  tersebut  dikarenakan  adanya perkembangan  pembangunan  yang  cukup  pesat  di  wilayah Utara  Surabaya  seperti  pembangunan  Pelabuhan,  Industri, Pergudangan dan Tambak. Perkembangan tersebut menjadikan aktivitas  pertumbuhan  mangrove  terganggu  oleh  pencemaran lingkungan.  Jika  mengacu  pada  Keputusan  Menteri  Negara Lingkungan  Hidup  Nomor  201  tahun  2004  tentang  Kriteria Baku  dan  Pedoman  Penentuan  Kerusakan  Hutan  Mangrove. Hutan mangrove di Pesisir utara Surabaya dalam kondisi baik menuju  rusak  dengan  kerapatan  pohon  <1500  pohon/Ha  dan penutupan antara 40-60%.

## C. Hubungan  Korelasi  antara  Nilai  Algoritma  NDVI  Citra dengan Spektral Ground di Lapangan
Hubungan  korelasi  antara  nilai  algoritma  NDVI  citra dengan spektral ground di lapangan dapat diketahui melalui uji korelasi  antar  2  variabel.  Sebaran  titik  yang  digunakan  dalam uji korelasi yang mendeskripsikan hubungan antara nilai NDVI pada citra dengan nilai Spektral Ground, sebagai berikut :
Tabel 4.
Data Nilai NDVI pada Citra terhadap Spektral Ground di Lapangan
Nama Titik Koordinat Nilai NDVI X (m) Y(m) Pleiades 1A Lands at 8 SPOT 6 Foto R1 683787 ,79 920406 4,44 0,16868 6 0,2230 42 0,230 769 0,166 667 R2 683772 ,81 920405 8,97 0,23252 9 0,2527 53 0,313 433 0,211 823 R3 683759 ,63 920405 2,3 0,47298 4 0,4175 96 0,514 545 0,352 518 P1 683545 ,32 920457 9,08 0,11931 1 0,3029 02 0,158 974 0,132 42 P2 683539 ,37 920459 8,26 0,16470 2 0,2560 38 0,205 172 0,267 606 P3 683527 ,46 920461 3,48 0,40589 2 0,3954 28 0,365 079 0,308 642 K1 683953 ,89 920499 2,23 0,10874 7 0,4452 64 0,210 526 0,185 52 K2 683933 ,05 920499 5,54 0,21534 2 0,4631 48 0,228 07 0,263 158 K3 683914 ,86 920499 9,17 0,39363 9 0,4703 78 0,356 643 0,390 728
Dari hasil uji korelasi NDVI citra Pleiades 1A dengan foto
di  lapangan  didapatkan  nilai  R 2 sebesar  0,76  atau  koefisien korelasinya (R) sebesar 0,87. Sehingga dapat dikatakan antara nilai NDVI pada citra Pleiades 1A dan foto berkorelasi sangat kuat sebesar 87%.
Gambar 4. Hasil Korelasi NDVI citra Pleiades 1A dengan Foto
Gambar 5.Hasil Korelasi NDVI citra Spot 6 dengan Foto
Gambar 7. Hasil Korelasi NDVI citra Landsat 8 dengan Foto
Hasil  uji  korelasi  NDVI  citra  Spot  6  dengan  foto didapatkan nilai (R) 0,76 sehingga hubungan NDVI citra Spot 6  dengan  Foto  Kuat  berkorelasi  sebesar  76%.  Sedangkan Landsat  8  dengan  foto  didapatkan  nilai  (R)  sebesar  0,56. Sehingga  dapat  dikatakan  antara  nilai  NDVI  pada  citra Landsat  8  dengan  foto  berkorelasi  sedang  sebesar  56%. Koefisien  korelasi  bertanda  positif  artinya  hubungan  nilai NDVI  pada  citra  dengan  foto  satu  arah,  sehingga  jika  nilai NDVI  semakin  tinggi  maka  nilai  NDVI  foto  juga  semakin tinggi.  Sehingga  penggunaan  NDVI  pada  citra  Pleiades  1A paling  optimal  untuk  analisa  jenis  ekosistem  mangrove  di pesisir Utara Surabaya.

## D. Hubungan Korelasi antara Nilai Algoritma NDVI Citra dengan Sampel Parameter
Analisis  korelasi  bertujuan  untuk  mengukur  kekuatan hubungan  linear  antara  dua  variabel.  Metode  regresi  linier digunakan  untuk  mengetahui  hubungan  antar  variabel  yang memiliki banyak parameter.
Tabel 5. Nilai Indeks Vegetasi (NDVI) dengan Uji Sampel Parameter Tanah
Sumber:Hasil Uji Laboratorium
Hasil uji korelasi NDVI dengan parameter tanah dijelaskan dalam bentuk grafik pada gambar 6 – 9
Gambar 6. Grafik hubungan NDVI dengan pH tanah
Gambar 7. Grafik hubungan NDVI dengan Nitrat
Nama Titik Koordinat NDVI Pleiades 1A Jenis Jenis Tanah N P K pH X Y Mangrove Kerikil (%) Pasir (%) Lempung (%) Lanau (%) %N %P (ppm) R1 683.787,79 9.204.064,44 0,169 Sonneratia sp. 18,01 52,42 19,02 10,55 0,3 0,19 1710,9 7,5 R2 683.772,81 9.204.058,97 0,233 Avicennia sp. 2,037 16,9 52,14 28,93 0,77 0,24 1849,6 7,9 R3 683.759,63 9.204.052,30 0,473 Rhizopora sp. 1,936 14,52 53,73 29,81 1,17 0,31 2447,5 7,6 P1 683.545,32 9.204.579,08 0,119 Sonneratia sp. 13,63 41,57 28,82 15,99 0,57 0,21 1012,2 7,5 P2 683.539,37 9.204.598,26 0,164 Avicennia sp. 1,748 8,962 57,43 31,86 0,61 0,23 2418,4 7,9 P3 683.527,46 9.204.613,48 0,406 Rhizopora sp. 2,096 15,73 52,85 29,32 0,92 0,21 2836,1 7,9 K1 683.953,89 9.204.992,23 0,109 Sonneratia sp. 15,66 47,75 23,53 13,06 0,51 0,16 1546,9 7,7 K2 683.933,05 9.204.995,54 0,215 Avicennia sp. 2,178 13,32 54,35 30,15 0,56 0,22 2715,1 7,9 K3 683.914,86 9.204.999,17 0,394 Rhizopora sp. 1,958 14,69 53,61 29,74 1,56 0,39 3784,7 8
Gambar 8. Grafik hubungan NDVI dengan Fosfor

## Gambar 9. Grafik hubungan NDVI dengan Kalium
Hasil  uji  korelasi  antara  NDVI  dengan  unsur  hara  Nitrat, Fosfor,  dan  Kalium  tinggi  dengan  nilai  (R)  sebesar    0,83, 0,71, dan 0,72 hal ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang kuat antara nilai NDVI dan  unsur hara  NPK. Koefisien korelasi bertanda positif artinya hubungan nilai NDVI dengan parameter  unsur  hara  satu  arah,  jika  nilai  NDVI  semakin tinggi  maka  unsur  hara  NPK    juga  semakin  tinggi  hal  ini dikarenakan  ekosistem  mangrove  membutuhkan  unsur  hara NPK untuk proses fotosintesis. Tumbuhan dengan kandungan N,P,K    yang  cukup  daunnya  akan  berwarna  lebih  hijau [7] . Daun  yang  lebih  hijau  ini  menyebabkan  nilai  reflektan  pada citra lebih tinggi.
Korelasi  antara  NDVI  dengan  pH  termasuk  kedalam korelasi  dengan  hubungan  tingkat  sedang  dengan  nilai  (R) sebesar  0,41.  Koefisien  korelasi  bertanda  positif  artinya hubungan  nilai  NDVI  dengan  parameter  pH  satu  arah sehingga  jika  nilai  NDVI  semakin  tinggi  maka nilai  pH juga semakin tinggi.
Tabel 6. Nilai Indeks Vegetasi (NDVI) dengan Uji Sampel  Parameter Air Nama titik Koordinat NDVI Pleiades Jenis pH Salinita s TSS X Y Mangrove (ppt) (mg/L) K1 68395 4 920499 2 0,169 Sonnerati a sp. 7, 8 0,34 20 P1 68354 5 920457 9 0,119 Sonnerati a sp. 6, 8 0,36 28 R1 68378 8 920406 4 0,109 Sonnerati a sp. 7, 2 0,37 50
Sumber:Hasil Uji Laboratorium
Hasil  uji  korelasi  NDVI  dengan  parameter  air  dijelaskan dalam bentuk grafik pada gambar 10 – 12
Gambar 10. Grafik hubungan NDVI dengan pH air
Gambar 11. Grafik hubungan NDVI dengan Salinitas air

## Gambar 12. Grafik hubungan NDVI dengan TSS
Korelasi  NDVI  dengan  parameter  air  termasuk  korelasi dengan hubungan sangat kuat dengan nilai (R) berturut-turut 0,83,  0,86,  -0,81.  Koefisien  korelasi  NDVI  dengan parameter  pH  dan  salinitas  positif  artinya  semakin  tinggi nilai NDVI maka semakin tinggi pula nilai pH dan salinitas air  sedangkan  koefisien  korelasi  NDVI  dengan  TSS  negatif artinya  semakin  tinggi  nilai  NDVI  maka  nilai  TSS  semakin rendah  hal  ini  dikarenakan  TSS  yang  tinggi  berindikasi adanya pencemaran sehingga menyebabkan warna daun pada mangrove  tidak  lagi  hijau.  Sehingga  parameter  yang berhubungan  erat  dengan  ekosistem  mangrove  yaitu Salinitas.

## E. Jenis Ekosistem Mangrove di Pesisir Utara Surabaya
Jenis mangrove di pesisir Utara Surabaya terdiri dari jenis Sonneratia  sp.,  Avicennia  sp., dan Rhizopora  sp. masing- masing dari jenis tersebut mempunyai karakteristik tersendiri [5].
1. Sonneratia sp.
Sonneratia  sp. biasanya  hidup  pada  zona  yang  paling dekat  dengan  laut,  dengan  karakteristik  daun  memiliki  kulit dan tersusun tunggal bersilangan,  berbentuk  oblong  sampai bulat    telur    terbalik,  didominasi  oleh  substrat  agak  berpasir dengan  presentase  pasir  52,4%,  lempung  23,7%  dan  Lanau 13,1%. Sonneratia    sp. cenderung    mendominasi    daerah
berpasir,    sementara Avicennia    sp. dan Rhizophora    sp. cenderung  untuk    mendominasi    daerah    yang    lebih berlumpur [6].
Salinitas area yang digenangi oleh air tawar atau air payau rata-rata  sebesar    0.35  ppt,  untuk  pH  air  rata-rata  7.8.  Dari hasil uji sampel di lapangan TSS di pesisir kali Lamong rata- rata  sebesar  33  mg/L  sehingga  sangat  mempengaruhi  warna dari  daun  jenis Sonneratia  sp. Karakteristik  ekosistem mangrove  mampu  hidup  pada  kadar  garam  yang  tinggi  yaitu salinitas  air  tambak  berkisar  10-35  ppt,  dan  salinitas  area yang  digenangi  oleh  air  payau  atau  air  asin  dengan  salinitas 10  -30  ppt  dan  area  yang  digenangi  oleh  air  tawar  atau  air payau  dengan  salinitas  0-10  ppt,  pH  6-9,  TSS  <  20  mg/l[6]. Unsur  hara pada jenis Sonneratia  sp. dengan presentase N = 0,46%  P  =  0,20%  dan  K=  1423,30  ppm/K  paling  rendah, kandungan  N  yang  rendah  menyebabkan  warna  daun mangrove tidak hijau sehingga nilai reflektan daun mangrove lebih  rendah  yaitu  antara  0-0,32.  Tumbuhan  dengan kandungan N yang cukup daunnya akan berwarna lebih hijau [6].

## 2. Avicennia sp.
Jenis  Ekosistem Avicennia  sp. terletak  dibelakang  zona Sonneratia  sp. dengan karakteristik daun berbentuk  tunggal, bertangkai, berhadapan, bertepi  rata,  berujung  runcing  atau membulat.  Substrat  tanah  didominasi  oleh  lempung  54,6%, Pasir  13,0%  dan  lanau  30,3%.  Untuk  kandungan  unsur  hara pada Avicennia  sp. agak  sedikit  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  zona Sonneratia  sp. yaitu  dengan  presentase N=0,65% P=0,23% K=2327,68 ppm/K, dengan kondisi unsur hara yang lebih tinggi maka pada zona ini mendukung untuk pertumbuhan mangrove jenis Avicennia sp. hal ini dinyatakan dengan nilai reflektan dengan rentang nilai 0,32-0,42.

## 3. Rhizophora sp.
Jenis  ekosistem  mangrove Rhizophora  sp. terletak di zona belakang  dengan  karakteristik  daun  tebal    memiliki    kulit dengan gagang   daun   berwarna   hijau,   daun   berbentuk elips      melebar      hingga      bulat  memanjang  dan  ujungnya meruncing.  Keadaan  substrat  tanah  lempung  dan  lanau mendominasi  yaitu  sebesar  53,39%  dan  29,62%.  Untuk salinitas  sangat  rendah  dan  cenderung  tawar  hal  ini dikarenakan  pada  zona (Rhizophora  sp.) hanya  terendam pasang  dua  kali  dalam  sebulan.  Sedangkan  untuk  unsur  hara mendukung  untuk  pertumbuhan  mangrove  dengan  nilai N=1,22%,  P=0,31%,  K=3022,75  ppm/K. Rhizophora  sp. memiliki  unsur  hara  yang  tinggi  sehingga  nilai  NDVI  pada citra >0,42.
IV.  KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat disimpulkan sebagai berikut :
1) Berdasarkan pengolahan citra secara geometrik (luas) dan radiometrik  (klasifikasi)  untuk  citra  Pleiades  1A  dengan skala 1:5.000 didapatkan jenis mangrove yang didominasi oleh Rhizophora  sp. dengan  luas  16,23  Ha.  Sedangkan
untuk  citra  Landsat  8  dengan  skala  1:25.000  didapatkan kelas  vegetasi  mangrove  yang  didominasi  kelas  Rapat seluas 54,92 Ha.
2) Dari  hasil  klasifikasi  kerapatan  vegetasi  mangrove, kondisi  vegetasi  mangrove  tahun  2013  sampai  2016 semakin  memburuk  dengan  penurunan  luas  sekitar  1%  - 5%  pertahun.
3) Faktor  lingkungan  yang  mempengaruhi  kondisi  vegetasi mangrove adalah salinitas, hasil uji korelasi menunjukkan hubungan yang sangat kuat antara nilai NDVI citra dengan parameter salinitas yaitu (R) sebesar 0,86.

## B. Saran
Adapun saran yang diberikan dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Untuk  penelitian  selanjutnya  seharusnya  menggunakan citra  SPOT  dengan  band  NIR  agar  hasil  klasifikasinya lebih baik.
2. Untuk  perolehan  luas  hutan  mangrove  yang  lebih  baik, pemilihan  citra  hendaknya  yang  bebas  atau  minim  dari tutupan  awan    dikarenakan  akan  sangat  mempengaruhi terhadap hasil perhitungan luas.
3. Pengambilan  data  lapangan  uji  sampel  sebaiknya  lebih dari 3 sampel agar hasil uji korelasi semakin baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Danoedoro,  “Pengolahan  Citra  Digital:  “Teori  dan  aplikasinya dalam bidang Penginderaan Jauh,” UGM, 1996.
[2] H. . Abidin, Survei dengan GPS . Jakarta: Pradnya Paramita, 2002.
[3]
S.  .  Soenarmo,  “Penginderaan  Jauh  Dan  Pengenalan  Sistem Informasi Geografi Untuk Bidang Ilmu Kebumian,” 2009.
[4] D. Kehutanan, Buku Panduan Rehabilitasi Lahan dan Perhutanan Sosial .  Jakarta:  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kehutanan
Departemen Kehutanan, 2003. [5] Kusumaningrum, “Analisa  Kesehatan  Vegetasi  Mangrove Berdasarkan Nilai Normalized Differencce Vegetation
Index(NDVI) Menggunakan Citra Alos,” ITS, 2013.
[6] W.  Macnae,  “A  General  Account  of  the  Fauna  of  the  Mangrove Swamps  of  Inhaca  Island,  Mozambique,” J.  Ecol ,  pp.  93–128, 1968.