KAPPA JOURNAL

## Physics & Physics Education
https://e-journal.hamzanwadi.ac.id/index.php/kpj/index
___________

## How to Cite:
Ramadhan, R. R., Baskoro, W. T., Sumaja, K., Suarbawa, K. N., Indrayana, P. T., & Ratini, N. N. (2024). Analisis Tingkat Perubahan Vegetasi Hutan Mangrove Terhadap Tingkat Salinitas Menggunakan Citra Landsat. Kappa Journal, 8 (2), 187-193. https://doi.org/10.29408/kpj.v8i2.23729
Analisis  Tingkat  Perubahan  Vegetasi  Hutan  Mangrove Terhadap Tingkat Salinitas Menggunakan Citra Landsat
Rafly Rizqyta Ramadhan 1* , Winardi Tjahyo Baskoro 1* , Kadek Sumaja 2 , Komang Ngurah Suarbawa 1 , I Putu Tedy Indrayana 1 , Ni Nyoman Ratini 1
1 Program Studi Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana, Bali, Indonesia.
2 Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai, Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika, Bali, Indonesia.
Received: 26 October 2023 Revised: 23 July 2024 Accepted: 31 July 2024
Corresponding Author: Rafly Rizqyta Ramadhan Raflyrizqyta125@Gmail.com
© 2024 Kappa Journal is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike 4.0 International License
DOI: https://doi.org/10.29408/kpj.v8i2.23729
Abstract: Research on the analysis of the level of changes of mangrove forest vegetation on the level of seawater salinity has been conducted with remote sensing methods by using  Landsat  8  imagery  in  Tahura  Ngurah  Rai.  The  data  used  in  this  research  is secondary data from the official website of the USGS (United States Geological Survey). This study aims to determine the levels of changes in mangrove forest vegetation cover in Tahura Ngurah Rai and to determine how much influence the level of mangrove forest vegetation cover has on the level of salinity in Tahura Ngurah Rai. The vegetation values were obtained by processing the NDVI index data and the salinity values were obtained by processing the SI, NDSI and VSSI index. from the results of the analysis that has been conducted, vegetation cover greatly influences the NDSI index with an increase in the total NDVI value of 25,48% and a decrease in the total NDSI value of  -25,48%, with a correlation coefficient and determination of NDVI-NDSI 0.998 and 0.996 respectively.
Keywords: NDVI; SI; NDSI; VSSI; Landsat 8; Mangrove

## Pendahuluan
Transformasi  di  wilayah  pesisir  dominan disebabkan oleh aktivitas manusia dalam pembangunan pesisir. Pembangunan di kawasan tersebut menyebabkan  perubahan  fungsi  lahan  menjadi pemukiman, industri dan tambak, serta penebangan liar yang  merusak  ekosistem  mangrove (Landgrebe,  2003). Letak  geografis  ekosistem  mangrove  berada  pada daerah  peralihan  antara  darat  dan  laut,  yang memberikan efek penangkapan yang unik dibandingkan  dengan  objek  tumbuhan  darat  lainnya (Purwadhi, 2001). Ekosistem mangrove memiliki fungsi ekologi  dan  ekonomi  bagi  makhluk  hidup.  Dari  segi ekologi,  mangrove  dapat  berfungsi  sebagai  habitat, tempat mencari makan biota laut, dan tempat bertelur. Dari segi ekonomi, mangrove dapat digunakan sebagai bahan  bangunan,  tambak  dan  tempat  wisata.  Oleh karena itu banyak terdapat aktivitas manusia di daerah
mangrove  ini  yang  menyebabkan  ekosistem ini rentan terhadap kerusakan dan gangguan.
Kerusakan eksositem mangrove mengakibatkan banyak dampak buruk bagi lingkungan. Model ekologi hutan bakau memiliki peran penting dalam melindungi dan mencegah erosi pantai, dan sedimentasi dari darat ke laut. Sehingga salah satu dampak rusaknya ekosistem mangrove adalah kadar garam yang tinggi (Salisbury & D’Aria,  1992) .  Percepatan  intrusi  air  laut  di  pantai Jakarta  meningkat  drastis  dari  1  km  pada  hutan mangrove  selebar  0,75  m  menjadi  4,24  km  pada lokasi tanpa  hutan  mangrove.  Secara  teoritis  diperkirakan percepatan  intrusi  air  laut  meningkat  2 – 3  kali  pada lokasi  tanpa  hutan  mangrove (Suryana,  Nur,  & Hilmi, 1998). Intrusi adalah masuk atau penyusupan air laut ke dalam pori-pori batuan dan mencemari air tanah yang terkandung  di  dalamnya  sehingga  menyebabkan  air
tanah berubah menjadi air payau atau bahkan air asin (Putranto & Kusuma, 2012).
Mangrove  merupakan  salah  satu  objek  yang dapat  diidentifikasi  dengan  menggunakan  teknologi penginderaan jauh. Penginderaan jauh didefinisikan  sebagai  pengukuran  sifat  obyek  di permukaan  bumi  menggunakan  data  yang  diperoleh dari pesawat dan satelit. Oleh karena itu Penginderaan Jauh  adalah  suatu  upaya  untuk  mengukur  sesuatu  di kejauhan,  bukan  in  situ.  Karena  hal  tersebut  tidak berhubungan  langsung  dengan  objek  yang  dituju (Campbell  &  Wynne,  2011).  Terdapat  berbagai penelitian  terkait  dengan  perubahan  atau  kerusakan hutan  mangrove  serta  pengaruh  intrusi  air  laut. Pertama,  analisis  sebaran  salinitas  air  tanah  akibat intrusi  air  laut  dan  curah  hujan  di  pesisir  Bangkalan Madura  berbasis  data  citra  satelit  dilakukan menggunakan metode pemanfaatan nilai reflektan citra satelit  yang  dikorelasikan  dengan  nilai  salinitas  air tanah dan nilai asiditas atau pH tanah yang diakibatkan oleh intrusi air laut dan curah hujan yang memberikan hasil  algoritma  model  matematis  yang  memberikan solusi  tentang  sebaran  salinitas  dan  keasaman  tanah (Zainab & Handajani, 2022).
Selanjutnya,  pendekatan  metode  NDVI  dan Lyzenga untuk pemetaan sebaran ekosistem perairan di kawasan  perisis  teluk  Benoa-Bali  yang  menghasilkan perubahan luasan tutupan mangrove yaitu tahun 2006 ke tahun 2012 dengan perubahan  -89,98 ha, dan tahun 2012 ke tahun 2015 dengan perubahan -60,62 ha (Putra, Tanto, Farhan, Husrin, & Pranowo, 2018).
Namun,  penelitian-penelitian  tersebut  hanya menggunakan indeks NDVI, tanpa mempertimbangkan indeks-indeks salinitas untuk pemetaan dan menentukan  tingkat  salinitas  air  laut.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma  indeks vegetasi dari data Landsat 8 untuk menentukan tingkat perubahan  vegetasi  dan  indeks  salinitas  untuk menentukan  pengaruh  tutupan  vegetasi  terhadap indeks salinitas. Penelitian akan dilakukan pada hutan mangrove yang berada di Bali yaitu Taman Hutan Raya (Tahura)  Ngurah  Rai  yang  merupakan  suatu  kawasan bertipe  hutan  payau  yang  selalu  tergenang  air  payau dan dipengaruhi oleh pasang surut.

## Metode
Metode dalam penelitian ini meliputi beberapa langkah  pengumpulan  dan  pengolahan  data,  yang dijelaskan  sebagai  berikut:  Pertama,  band  Landsat  8 beserta  metadatanya  pada  bulan Juli dari  setiap  tahun 2013 hingga 2022 diunduh, dan periode 10 tahun dipilih untuk menambah akurasi pada penelitian ini. Bulan Juli dipilih  untuk  menambah  konsistensi  penelitian.  Data Landsat diperoleh dari halaman situs resmi USGS yaitu https://earthexplorer.usgs.gov/ .
Sebelum  dilakukan  koreksi  geometrik  dan atmosfer,  terlebih  dahulu  dibuat  bandstack  untuk menghasilkan  citra  komposit  dari  pita  2,  3,  dan  4 sehingga  diperoleh  citra  komposit  warna  sebenarnya. Koreksi  geometris  dan  radiometrik  kemudian  akan diterapkan  pada  pita  untuk  mengoreksi  kualitas geometris  suatu  gambar  dan  untuk  mengurangi  noise dalam  gambar  untuk  menghasilkan  hasil  yang  lebih jelas. Lalu dilakukan cropping pada gambar yang telah diproses sehingga hanya mencakup wilayah penelitian yaitu Tahura Ngurah Rai Provinsi Bali.
Gambar 1. Peta tutupan lahan hutang mangrove yang diteliti pada Tahura Ngurah Rai
Data citra tersebut dianalisis dengan menggunakan  NDVI  untuk  memperoleh  nilai  vegetasi dan  menggunakan  indeks  SI,  NDSI,  dan  VSSI  untuk memperoleh  nilai  salinitas.  Jenis  data  yang  diperoleh dari  penelitian  ini  adalah  nilai  rata-rata  dan  total masing-masing indeks.
Persamaan untuk NDVI (1), SI (2), NDSI (3), dan VSSI (4) yaitu:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝐸𝐷) (𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝐸𝐷) (1)
𝑆𝐼  = √(𝑅𝐸𝐷 ×  𝑁𝐼𝑅) (2) 𝑁𝐷𝑆𝐼 = (𝑅𝐸𝐷 − 𝑁𝐼𝑅)
(𝑅𝐸𝐷 + 𝑁𝐼𝑅) (3)
𝑉𝑆𝑆𝐼 = 2  𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁 − 5  (𝑅𝐸𝐷 + 𝑁𝐼𝑅) (4)
Kemudian,  gambar  diklasifikasikan  dengan menerapkan  rentang  indeks  vegetasi  dan  salinitas  di QGIS.  Setelah  itu,  dibuat  peta  untuk  masing-masing indeks untuk rentang waktu 10 tahun. Membuat grafik korelasi  antara  NDVI  dengan  masing-masing  indeks
salinitas  untuk  mengetahui  hubungan  NDVI  dengan masing-masing  indeks  salinitas.  Jenis  data  yang dikorelasikan adalah nilai total dan bukan nilai rata-rata setiap indeks untuk menentukan besarnya indeks.
Proses pengolahan data dari awal sampai akhir yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dijelaskan  oleh diagram alir seperti disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Penelitian

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian mengenai persebaran vegetasi hutan mangrove dan berapa besar perubahan tingkat salinitas vegetasi dari tahun 2013 sampai tahun 2022 dilakukan menggunakan  software  QGIS  untuk  mengolah  data yang  diperoleh  menggunakan  citra  Landsat  8  untuk mengetahui tutupan vegetasi dan nilai salinitasnya.
Pengolahan  data  sekunder  indeks  spektral NDVI  menghasilkan  12.837  piksel  yang  diperoleh dengan  menggunakan  algoritma  QGIS  dan  10  gambar yang  menggambarkan  perubahan  vegetasi  hutan mangrove Tahura Ngurah Rai antara tahun 2013 hingga
2022  setiap  bulan  Juli.  Gambar  3  di  bawah  ini menunjukkan nilai rata-rata NDVI tahun 2013 dan 2022.
(a)                                               (b)
Gambar 3. Nilai rata-rata NDVI di Tahura Ngurah Rai pada (a) tahun 2013 dan (b) tahun 2022, dengan rentang berkisar antara -1 sampai dengan 1.
Gambar  3  menunjukkan  sebaran  vegetasi menggunakan  NDVI  di  Tahura  Ngurah  Rai,  dimana semakin berwarna merah suatu daerah berarti memiliki nilai  vegetasi  yang  semakin  tinggi  dibanding  dengan daerah  yang  cenderung  menuju  warna  biru.  Seperti terlihat  pada  gambar  di  atas,  kawasan  mangrove ditandai  dengan  warna  merah,  sedangkan  sungai ditandai  dengan  warna  hijau.  Salah  satu  perubahan vegetasi  yang  mudah  terlihat  adalah  perluasan bendungan  di  bagian  tengah  Tahura  (Bendung  Gerak Tukad  Mati).  Nilai  rata-rata  NDVI  tahun  2013  sebesar 0,209  dan  tahun  2022  sebesar  0,224  dengan  nilai minimum  sebesar  0,159  pada  tahun  2019  dan  nilai maksimum  sebesar  0,246  pada  tahun  2016.  Hasil tersebut menunjukkan bahwa terjadi peningkatan nilai vegetasi di Tahura walaupun tidak terlalu tinggi. Perlu diperhatikan  bahwa  tutupan  awan  pada  Gambar  3 mempengaruhi hasil gambar yang ditunjukkan dengan warna hijau.
Selain  nilai  rata-rata,  NDVI  yang  diolah  juga memiliki nilai indeks total yang akan ditampilkan setiap tahunnya pada Gambar 4 untuk mengetahui nilai total setiap tahunnya.
Gambar 4. Nilai total NDVI di Tahura Ngurah Rai dari tahun 2013 hingga 2022 2,300 2,500 2,700 2,900 3,100 3,300 3,500 N ilai T o tal Tahun
Mulai
Citra satelit Landsat 8 Tahun 2013-2022
Koreksi Geometrik dan radiometrik
Cropping batas area citra
Analisis menggunakan indeks -indeks vegetasi dan salinitas Peta Tingkat Vegetasi tahun 2013-2022 Peta Salinitas Vegetasi tahun 2013- 2022 Klasifikasi Hasil NDVI Klasifikasi Hasil Indeks Salinitas Grafik korelasi antara citra NDVI dan indeks- indeks salinitas per tahunnya.
Selesai
Nilai total indeks vegetasi pada periode tersebut menunjukkan peningkatan nilai. Pada tahun 2013, nilai NDVI sebesar 2.486,6, memuncak pada tahun 2016 yaitu sebesar 3.542,9 dan anjlok menjadi 2.454,8 menjadi yang terendah  dalam  10  tahun  terakhir.  Kemudian  Kembali meningkat  secara  signifikan  menjadi  3.120,11  pada tahun 2022.
Untuk  perubahan  vegetasi  hutan  mangrove, hasil  pengolahan  indeks  NDVI  menunjukkan  bahwa vegetasi  di  kawasan  Tahura  Ngurah  Rai  mengalami peningkatan  nilai  NDVI,  dimana  terjadi  peningkatan total nilai indeks sebesar 25,48% selama kurun waktu 10 tahun,  dari  2.486,6  menjadi  3.120,11.  Peningkatan tersebut berdampak pada berkurangnya intrusi air laut di  Tahura  Ngurah  Rai.  Ada  beberapa  hal  yang  dapat menyebabkan  peningkatan  nilai  NDVI  di  Tahura Ngurah  Rai,  antara  lain  kepadatan  mangrove  yang termasuk  dalam  kategori  lebat  di  Tahura  Ngurah  Rai semakin  meningkat  meskipun  luas  keseluruhannya semakin berkurang (Darmo, Suarbawa, & Gusti Agung Widagda, 2018). Hal ini menjelaskan peningkatan nilai NDVI  di  Tahura  Ngurah  Rai,  dimana  nilai  reflektansi yang  dipantulkan  oleh  hutan  mangrove  semakin meningkat.
Untuk  indeks  salinitas,  hasil  pengolahan  data sekunder  indeks  spektral  SI,  NDSI,  dan  VSSI menghasilkan  12,837  piksel,  serupa  dengan  NDVI. Sedangkan  indeks  spektral  salinitas  menghasilkan  30 gambar.  Nilai  rata-rata  indeks  salinitas  di  Tahura Ngurah  Rai  pada  tahun  2013  dan  2022  akan digambarkan pada Gambar 5 di bawah ini.
(a)                                               (b)
(c)                                               (d)
(e)                                               (f)
Gambar 5. Nilai rata-rata SI pada (a) tahun 2013 dan (b) tahun  2022,  NDSI  tahun  (c)  tahun  2013  dan  (d)  tahun 2022, VSSI tahun (e) tahun 2013 dan (f) tahun 2022.
Gambar  5  menunjukkan  tingkat  salinitas  dengan menggunakan  indeks  salinitas  SI,  NDSI,  dan  VSSI  di Tahura  Ngurah  Rai  yang  mempunyai  rentang pengukuran  yang  sama  persis  dengan  NDVI,  kecuali VSSI yang rentang pengukurannya antara  -8 hingga 1. Perubahan  salinitas  dengan  menggunakan  indeks  SI menunjukkan perubahan salinitas yang kuat di daratan dibandingkan  di  lautan,  ditunjukkan  dengan  warna jingga  yang  menandakan  kawasan  hutan,  warna kekuningan  yang  menandakan  kawasan  sungai,  dan warna  merah  kuat  yang  menandakan  tutupan  awan. Nilai rata-rata indeks pada tahun 2013 adalah 0,296 dan 0,293 pada tahun 2022, menunjukkan sedikit penurunan dalam  kurun  waktu  10  tahun.  Untuk  perubahan salinitas  menggunakan  NDSI,  indeks  menunjukkan salinitas  secara  keseluruhan,  baik  salinitas  pada vegetasi,  tanah,  maupun  air  laut.  Warna  hijau  tua menandakan  kawasan  hutan,  warna  hijau  muda menandakan  sungai,  dan  warna  hijau  cerah menandakan tutupan awan. Nilai rata-rata indeks pada tahun  2013  sebesar  -0,209  dan  kemudian  pada  tahun 2022  sebesar  -0,224.  Terakhir,  untuk  VSSI,  indeks  ini menggambarkan  perubahan  pada  vegetasi  tanah. Dimana warna kuning melambangkan kawasan hutan, warna oranye melambangkan kawasan sungai dan laut, dan  warna  biru  melambangkan  tutupan  awan.  Nilai rata-rata indeks VSSI pada tahun 2013 sebesar -2.572 dan pada tahun 2022 sebesar -2.573 menunjukkan perubahan yang sangat minim. Perlu diketahui juga bahwa tutupan awan juga mempengaruhi salinitas hasil gambar.
Selain  nilai  rata-rata,  SI,  NDSI,  dan  VSSI  yang diolah  juga  memiliki  nilai  indeks  total  yang  akan ditampilkan setiap tahunnya pada Gambar 6.
(a) (b) (c)
Gambar 6. SI (a), NDSI (b), dan VSSI (c) total nilai Tahura Ngurah Rai dari tahun 2013 hingga 2022
Gambar 6 menunjukkan total nilai indeks SI (a), NDSI (b),  dan  VSSI  (c)  selama  rentang  waktu  10  tahun  di Tahura Ngurah Rai. Pada Gambar 6(a) nilai total indeks SI mengalami fluktuasi pada tahun 2013 hingga tahun 2016  dan  terjadi  penurunan  tajam  pada  tahun  2020 menjadi 2820,5 dan terakhir meningkat menjadi 3704,32 pada tahun 2022. Pada Gambar 6(b) untuk NDSI, nilai totalnya mengalami sedikit penurunan pada tahun 2014 menjadi  -2800,55  dari  -2486,6,  dan  turun  menjadi  - 3542,97  pada  tahun  2016,  ini  menjadi  titik  terendah dalam  rentang  10  tahun.  Nilai  tersebut  mengalami peningkatan yang stabil dalam 3 tahun sebelum turun
secara signifikan pada tahun 2020 dan akhirnya berakhir pada -3120,11 pada tahun 2022. Dan pada Gambar 6(c) untuk VSSI, nilai totalnya mengalami penurunan yang sangat  kecil  pada  tahun  2014  dan  mengalami peningkatan  yang  signifikan  hingga  -29234,66  dari  - 334433,77,  sebelum  mengalami  penurunan  pada  tahun berikutnya, dan akhirnya mengalami peningkatan yang cukup  besar  pada  tahun  2020  menjadi  -24761,35, Kemudian  nilai  tersebut  mengalami  penurunan  yang sangat besar menjadi -32897,45 pada tahun 2023.
Hubungan  antara  indeks  vegetasi  NDVI  dan indeks  salinitas  SI,  NDSI,  dan  VSSI  akan  ditunjukkan pada Gambar 7 di bawah ini.
(a)
(b) (c)
Gambar 7. Hubungan antara (a) NDVI dan SI, (b) NDVI dan NDSI, serta (c) nilai total NDVI dan VSSI
2,700 2,900 3,100 3,300 3,500 3,700 3,900 N ilai T o tal Tahun -4,000 -3,500 -3,000 -2,500 -2,000 N ilai T o tal Tahun -35,000 -33,000 -31,000 -29,000 -27,000 -25,000 -23,000 N ilai T o tal Tahun R² = 0.3797 2,700 2,900 3,100 3,300 3,500 3,700 3,900 2,400 2,900 3,400 SI NDVI R² = 0.9969 -3,700 -3,500 -3,300 -3,100 -2,900 -2,700 -2,500 -2,300 2,400 2,900 3,400 N D SI NDVI R² = 0.4427 -36,000 -34,000 -32,000 -30,000 -28,000 -26,000 -24,000 2,400 2,600 2,800 3,000 3,200 3,400 3,600 V SSI NDVI
Grafik  pada  Gambar  7(a)  merupakan  grafik hubungan NDVI dengan indeks salinitas dimana sumbu horizontal  menunjukkan  indeks  NDVI  dan  sumbu vertikal menunjukkan indeks salinitas. Grafik hubungan NDVI dan SI menunjukkan tren menurun dan variabel tidak  konsisten  menggambarkan  lemahnya  korelasi kedua indeks, dengan nilai korelasi sebesar -0,616. Pada Gambar  7(a)a  juga  dapat  dilihat  koefisien  determinasi R2  sebesar  0,379  yang  menunjukkan  lemahnya hubungan antara NDVI dan SI. Pada Gambar 7(b) yaitu untuk  NDSI,  dalam  kurun  waktu  10  tahun  terlihat grafiknya  memiliki  tren  penurunan  yang  konsisten terhadap  variabel-variabelnya  dan  nilai  total  indeks salinitas  NDSI  terus  menurun  seiring  dengan meningkatnya  NDVI.  Hubungan  antara  NDVI  dan NDSI  juga  memiliki  nilai  korelasi  sebesar  -0,998  yang dapat  dikatakan  sebagai  korelasi  yang  sangat  kuat antara  kedua  indeks  tersebut.  Gambar  7(b)  juga menunjukkan  koefisien  determinasi  R2  sebesar  0,996 yang menunjukkan hubungan yang sangat kuat antara NDVI  dan  NDSI.  Alasan  hubungan  ini  adalah  karena persamaan NDVI dan NDSI serupa. Pada Gambar 7(c) yaitu  untuk  VSSI,  grafiknya  menunjukkan  tren meningkat  dengan  nilai  korelasi  sebesar  0,665  yang menunjukkan  rata-rata  korelasi  antara  NDVI  dengan VSSI,  dan  koefisien determinasi  R2  sebesar  0,443  yang menunjukkan hubungan keduanya cukup lemah.
Dari Gambar 7 di atas dapat dikatakan bahwa NDSI merupakan indeks yang paling terpengaruh oleh tutupan  vegetasi  dengan  menggunakan  NDVI,  yang ditunjukkan  dengan  perubahan  nilai  total  yang signifikan dan nilai koefisien determinasi. Seperti yang ditunjukkan oleh Persamaan 1 dan Persamaan 3, indeks NDVI dan  NDSI  hanya  menggunakan  pita merah  dan NIR,  dimana  NDVI  mengurangi  nilai  reflektansi  pita merah  dari  pita  NIR,  dan  NDSI  mengurangi  nilai reflektansi pita NIR dari pita merah, menghasilkan data dan gambar yang terbalik secara visual.
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  citra  multi- temporal LANDSAT terbukti efisien dalam membedakan  nilai  salinitas  pada  suatu  daerah  karena garam  pada  permukaan  terlihat  sebagai  enkrustasi putih  oleh  satelit  LANDSAT  (Dehni  &  Lounis,  2012). Proses  deteksi,  korelasi  dan  verifikasi,  dan  validasi model  juga  terbukti  dalam  pengaplikasian  pemetaan dan  pemodelan  salinitas  menggunakan  teknik geospasial karena kualitas citra dan efisiensi band dalam melihat  informasi  dari  salinitas  tanah  (Asfaw, Suryabhagavan, & Argaw, 2018).
Beberapa  artikel  dan  jurnal  mendukung hipotesis di atas, seperti penelitian monitoring sebaran vegetasi  mangrove  yang  direhabilitasi  di  Kawasan Ekowisata  Mangrove  Wonorejo  Surabaya  yang menyatakan  bahwa  korelasi  (Pearson)  antara  vegetasi mangrove  dengan  salinitas  sangat  tinggi  (Wijaya  &
Huda,  2018),  penelitian  analisis  spatio-temporal perubahan  tutupan  vegetasi  mangrove  di  Tahura Ngurah Rai berbasis Landsat 7+ ETM dan Landsat 8 OLI yang  menyatakan  secara  umum  tutupan  hutan mangrove  di  Tahura  Ngurah  Rai  semakin  rapat dibandingkan tahun 2002, meskipun sebaran kerapatan mangrove  tidak  merata  dan  ditemukan  dinamika perubahan  tutupan  dari  lebat  menjadi  sedang  dan jarang  seluas  pada  periode  2014-2021  (Yastika, Vipriyanti,  &  Doan,  2023).  Penelitian  efek  dari  stress salinitas eksrim pada ekosistem mangrove sedang yang menyatakan  bahwa  efek  salinitas  tinggi  dapat menghambat  pertumbuhan  dan  perkembangan  hutan mangrove (Dittmann et al., 2022). Namun, pendapat lain seperti  penelitian  analisis  perubahan  kerapatan mangrove berdasarkan nilai NDVI menggunakan citra Landsat 8 yang menyatakan salinitas berkorelasi positif dengan  indeks  vegetasi,  artinya  semakin  tinggi  nilai indeks vegetasi maka salinitas semakin tinggi (Sukojo & Arindi, 2019).

## Kesimpulan
Sebaran  tutupan  vegetasi  di  Tahura  Ngurah  Rai mengalami  kenaikan  nilai  total  sebesar  25,48% berdasarkan citra yang diperoleh dengan index vegetasi NDVI.  Dari  ketiga  indeks  salinitas  yang  digunakan, NDSI  merupakan  index  salinitas  yang  paling dipengaruhi oleh tutupan vegetasi, dengan penurunan nilai  total  yang  cukup  banyak  yaitu  -25,48%  dan  nilai koefisien korelasi dan koefisien determinasi yang paling tinggi  dibanding  dengan  index  SI  dan  VSSI,  yaitu sebesar  0,998  dan  0,996  secara  berurutan.  Hal  ini dijelaskan karena persamaan NDVI dan NDSI memiliki kemiripan  yang  dekat  satu  sama  lain  dan  hanya menggunakan  pita  merah  dan  NIR,  dimana  NDVI mengurangi  pita  merah  dari  NIR  dan  sebaliknya, sehingga  menghasilkan  data  dan  gambar  yang  secara visual terbalik.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  menyampaikan  terima  kasih  yang  sebesar- besarnya  kepada  semua  pihak  yang  telah  membantu penulis  dalam  melaksanakan  penelitian.  Terutama Bapak  Winardi  Tjahyo  Baskoro,  Bapak  Kadek  Sumaja, dan  para  staf  pengajar  Departemen  Fisika  Universitas Udayana. Serta staf Stasiun Meteorologi Kelas I Ngurah Rai  yang  dengan  murah  hati  memberikan  bimbingan sehingga meningkatkan pemahaman penulis mengenai penelitian ilmiah.

## Daftar Pustaka
Asfaw,  E.,  Suryabhagavan,  K.  V., &  Argaw, M.  (2018). Soil salinity modeling and mapping using remote sensing  and  GIS:  The  case  of  Wonji  sugar  cane
irrigation farm, Ethiopia. Journal of the Saudi Society of Agricultural
Sciences , 17 (3), 250 – 258. https://doi.org/10.1016/j.jssas.2016.05.003
Campbell,  J.  B.,  &  Wynne,  R.  H.  (2011).  History  and Scope of Remote Sensing. In Introduction to Remote Sensing (5th ed., p. 6). New York City: The Guilford
Press. Retrieved from
https://www.guilford.com/excerpts/campbell2_ old_ch1.pdf?t=1
Darmo, K., Suarbawa, K. N., & Gusti Agung Widagda, I.
(2018). Analysis of Changes in Area of Mangrove Density  at  Ngurah  Rai  Bali  Grand  Forest  Park Using  Image  of  Landsat  8  Satellite. BULETIN
FISIKA , 19 (2), 58 – 63. https://doi.org/10.24843/BF.2018.v19.i02.p04
Dehni,  A.,  &  Lounis,  M.  (2012).  Remote  Sensing Techniques  for  Salt  Affected  Soil  Mapping: Application to the Oran Region of Algeria. Procedia Engineering , 33 , 188 – 198.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.proen g.2012.01.1193
Dittmann,  S.,  Mosley,  L.,  Stangoulis,  J.,  Nguyen,  V. L., Beaumont,  K.,  Dang,  T.,  …  McGrath,  A.  (2022). Effects of Extreme Salinity Stress on a Temperate Mangrove Ecosystem. Frontiers in Forests and Global
Change , 5 . https://doi.org/10.3389/ffgc.2022.859283
Landgrebe, D. A. (2003). Introduction and Background. In Signal  Theory  Methods  in  Multispectral  Remote Sensing (pp.  1 – 27).  John  Wiley  &  Sons,  Ltd. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/047172 3800.ch1
Purwadhi, S. H. (2001). Interpretasi Citra Digital . Jakarta: Grasindo.
Putra,  A.,  Tanto,  T.  Al,  Farhan,  A.  R.,  Husrin,  S.,  & Pranowo,  W.  S.  (2018).  Pendekatan  Metode Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI) Dan Lyzenga Untuk Pemetaan Sebaran Ekosistem Perairan  Di  Kawasan  Pesisir  Teluk  Benoa,  Bali.
Jurnal Ilmiah Geomatika , 23 (2), 87.
https://doi.org/10.24895/jig.2017.23-2.729
Putranto,  T.  T.,  &  Kusuma,  K.  I.  (2012).  Permasalahan Airtanah Pada Daerah Urban. Teknik , 30 (1), 48 – 56. Retrieved
from https://ejournal.undip.ac.id/index.php/teknik/a rticle/view/1824
Salisbury,  J.  W.,  &  D’Aria,  D.  M.  (1992).  Emissivity  of terrestrial  materials  in  the  8 –14  μm  atmospheric window. Remote Sensing of Environment , 42 (2), 83 – 106.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/0034- 4257(92)90092-X
Sukojo, B. M., & Arindi, Y. N. (2019). Analisa Perubahan Kerapatan Mangrove Berdasarkan Nilai Normalized Difference Vegetation Index
Menggunakan  Citra  Landsat  8  (Studi  Kasus: Pesisir Utara Surabaya). Geoid , 14 (2), 1 – 5.
Suryana,  Y.,  Nur,  H.  S.,  &  Hilmi,  E.  (1998). Hubungan Antara  Keberadaan  Lebar  Jalur  Mangrove  dengan Kondisi  Biofisik  Ekosistem  Mangrove .  Bandung:
Fakultas Kehutanan Universitas Winayamukti.
Wijaya,  N.  I.,  &  Huda,  M.  (2018).  Monitoring  Sebaran Vegetasi  Mangrove  Yang  Direhabilitasi  Di Kawasan Ekowisata Mangrove Wonorejo Surabaya. Jurnal Ilmu Dan Teknologi Kelautan Tropis , 10 (3), 747 – 755. https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i3.21271
Yastika, P. E., Vipriyanti, N. U., & Doan, T.-U. T. (2023). Analisis  Spatio-Temporal  Perubahan  Tutupan Vegetasi Mangrove di Taman Hutan Raya Ngurah Rai Berbasis Citra Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 OLI. Jasintek , 4 (2), 82 – 92.
Zainab,  S.,  &  Handajani,  N.  (2022). Analisis  Sebaran Salinitas Air Tanah Akibat Intrusi Air Laut Dan Curah Hujan  Di  Pesisir  Bangkalan  Madura  Berbasis  Data Citra Satelit . Surabaya. Retrieved from http://repository.upnjatim.ac.id/6060/1/Lapora n_Penelitian%202022_Perpustakaan.pdf