## Original Article
e-ISSN: 2581-0545 - https://journal.itera.ac.id/index.php/jsat/
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology. Content from this work may be used under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence . Any  further distribution of this work must maintain attribution to  the author(s) and the  title of the work, journal citation and DOI. Published under licence by Journal of Science and Aplicative Technology  (JSAT).
Received 23rd July 2019 Accepted 3rd August 2019 Published 23th August 2019

## Penggunaan Data Citra Landsat Multitemporal untuk Monitoring Kondisi Ekosistem Mangrove di Teluk Kulisusu Kabupaten Buton Utara
Mohammad Ashari Dwiputra *a , Rahmat Kunia b and Etty Riani b
a Program Studi Sains Lingkungan Kelautan, Jurusan Sains, Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan 35365, Indonesia
b Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Pesisir dan Lautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Bogor 16680, Indonesia
* Corresponding E-mail: mohammad.dwiputra@staff.itera.ac.id
Abstract: Scientific  information  mangrove  ecosystem  at  Kulisusu  bay  was  limited.  This  study  aims  to  identify  mangrove ecosystems area change at Kulisusu bay within 20 years periods (1995-2015) using satellite imagery Landsat 5 TM (1995), Landsat 7 ETM (2005) and Landsat 8 OLI (2015). Analysis of the mangrove ecosystem changes was used NDVI algorithm then carried classification canopy density by three classes, high, medium, and low density. The changes in mangrove ecosystems were based on the area changes of each ten years. The NDVI results shown that on 1995 to 2005, high and medium classes were reduced respectively by 340 ha and 36 ha, the low-class area was 172 ha. The period within 2005 to 2015 shows that high areas were reduced by 756 hectares, then medium and low-density class 22 Ha and 680 ha respectively. Conditions mangrove ecosystem during 30 years was from 1995 to 2015 show that had been a massive reduction in the high-density class about 1096 hectares, a reduction of medium density class was 14 hectares, and the low-density class was 852 Ha. The amount of reduction in high- density class was caused by the mangrove logging activities for charcoal used as raw materials, and fisherman activities like boat lines for crab fishing ground in the mangrove ecosystem.

## Keywords: GIS, Landsat, mangrove, NDVI
Abstrak: Informasi ilmiah terkait perubahan luasan ekosistem mangrove di Teluk Kulisusu sangat terbatas bahkan belum ada hingga saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan luasan ekosistem mangrove di Teluk Kulisusu dalam kurun waktu 20 tahun (1995-2015) dengan menggunakan citra satelit Landsat 5 TM (1995), Landsat 7 ETM (2005) dan Landsat 8 OLI (2015).  Analisis  perubahan  ekosistem  mangrove  menggunakan  algoritma  NDVI  kemudian  dilakukan  pengkelasan  kerapatan vegetasi  sebanyak  3  kelas  yaitu  kelas  vegetasi  lebat,  kelas  vegetasi  sedang  dan  kelas  vegetasi  jarang.  Perubahan  kondisi ekosistem  mangrove  hanya  didasarkan  pada  perbedaan  luasan  antar  waktu  masing-masing  10  tahun.  Hasil  analisis  NDVI menunjukkan  bahwa  dalam  kurun  waktu  1995-2005,  luas  kelas  vegetasi  lebat  dan  kelas  vegetasi  sedang  berkurang  masing- masing sebesar 340 ha dan 36 ha dan diikuti dengan penambahan luasan kelas vegetasi jarang sebesar 172 Ha. Tahun 2005- 2015 luas kelas vegetasi lebat berkurang sebesar 756 Ha dan diikuti oleh penambahan luas vegetasi sedang dan vegetasi  jarang masing-masing 22 Ha dan 680 Ha. Kondisi ekosistem mangrove selama 20 tahun dimulai 1995-2015 memperlihatkan bahwa telah terjadi pengurangan vegetasi lebat sangat besar yaitu 1096 Ha, pengurangan kelas vegetasi sedang sebesar 14 Ha dan penambahan  kelas  vegetasi  jarang  sebesar  852  Ha.  Besarnya  pengurangan    kelas  lebat  disebabkan  oleh  penebangan  kayu mangrove  untuk  dimanfaatkan  sebagai  bahan  baku  arang,  selain  itu  karena  aktifitas  para  nelayan  penangkap  kepiting  yang membuka jalur perahu mereka di ekosistem mangrove.

## Kata Kunci
: GIS, Landsat, mangrove, NDVI

## Pendahuluan
Ekosistem mangrove secara umum merupakan vegetasi pantai  tropis  yang  didominasi  oleh  beberapa  pohon mangrove yang mampu tumbuh dan berkembang pada daerah  pasang-surut  pantai  berlumpur  [1].  Menurut
Purwanto [2] fungsi fisik hutan mangrove adalah sebagai pengendali  naiknya  batas  antara  permukaan  air  tanah dengan  permukaan  air  laut  ke  arah  daratan,  sebagai kawasan  penyangga,  memacu  perluasan  lahan  dan melindungi garis pantai agar terhindar dari abrasi.

## Open Access
DOI: 10.35472 /jsat.v3i1.203
e-ISSN: 2581-0545
Penggunaan Data Citra Landsat Multitemporal untuk Monitoring Kondisi Ekosistem Mangrove di Teluk Kulisusu Kabupaten Buton Utara
Kawasan  ekosistem  mangrove  yang  berada  di  Teluk Kulisusu  saat  ini  belum  memiliki  data  terkait  tingkat kerapatan  vegetasi  dan  perubahan  luasan  ekosistem mangrove secara temporal.
Untuk  saat  ini  hanya  terdapat  data  dari  Pemerintah Daerah Kabupaten Buton Utara yang memuat informasi sebaran  ekosistem  mangrove  secara  umum  tanpa  ada data  yang  memuat  tingkat  kerapatan  vegetasi  dan perubahan luasan ekosistem mangrove secara temporal di lokasi kajian. Pengamatan perubahan secara temporal yang  dimaksud  adalah  mengamati  perubahan  tingkat kerapatan  vegetasi  dan  luasan    ekosistem  mangrove yang dimulai dari tahun 1995, 2005 dan 2015.
Informasi terkait perubahan ini sangat diperlukan untuk memonitoring  perubahan  ekosistem  mangrove  yang saat  ini  berkaitan  dengan  kegiatan  ekstraktif  terhadap ekosistem  mangrove  seperti  penebangan  pohon mangrove untuk dijadikan arang, penangkapan kepiting yang  tidak  ramah  lingkungan  hingga  pembukaan  lahan pertanian.  Data  time  series  sangat  bermanfaat  untuk melacak bagaimana kondisi ekosistem mangrove dimasa lampau dan kondisi terkini.
Pendekatan  yang  diperlukan  dalam  pemenuhan  data kondisi  perubahan  luasan  ekosistem  mangrove  dimasa lampau  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan teknologi  penginderaan  jauh.  Teknologi  penginderaan jauh  dapat  memberikan  alternatif  dalam  mendukung penyediaan data kondisi ekosistem secara cepat. Selain itu,  menurut  Muhsoni  [3]  bila  dibandingkan  dengan metode  pengukuran  secara  langsung  dilapangan, penggunaan  teknologi  penginderaan  jauh  mempunyai beberapa  keunggulan, antara lain memudahkan dalam peroleh  data  pada  cakupan  daerah  yang  luas    dengan waktu pengerjaan relatif singkat.
Letak  geografi  ekosistem  mangrove  pada  daerah peralihan  darat  dan  lautan  memberikan  hasil perekaman  yang  khas  jika  dibandingkan  dengan  objek vegetasi  darat  lainnya  [4].    Ekosistem  mangrove  dapat terlihat  dengan  jelas  dari  citra  yang  telah  dikomposit RGB  453  untuk  citra  satelit  landsat  5  dan  7  ETM, sedangkan citra satelit 8 OLI dikomposit RGB 564 dimana ketiga band tersebut termasuk dalam kisaran spektrum tampak  dan  infamerah  dekat  [2].    Hasil  komposit  citra dengan kombinasi band disajikan pada gambar 3. Citra hasil komposit tersebut memperlihatkan ciri khas hutan mangrove  merah  kegelapan.  Menurut  Dewanti  [5] dalam  Suwargama  [6]  menyatakan  warna  merah
merupakan reflektansi vegetasi yang terlihat jelas pada band  inframerah,  sedangkan  kegelapan  merupakan reflektansi  tanah  berair  yang  terlihat  jelas  pada  citra band merah. Penggunaan indeks NDVI merupakan salah satu  metode  yang  paling  banyak  digunakan  pada teknologi  penginderaan  jauh  untuk  memperoleh informasi mengenai kondisi vegetasi mangrove dari citra satelit yang digunakan [7]. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  perubahan tingkat  kerapatan vegetasi  dan luasan  ekosistem  mangrove  secara  temporal  di  Teluk Kulisusu Kabupaten Buton Utara. Hasil dari penelitian ini diharapkan  dapat  menyediakan  data  terkait  kondisi ekosistem mangrove di lokasi kajian yang hingga saat ini belum ada.

## Metode

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian ini mengambil tempat di wilayah pesisir dari tiga  kecamatan  di  Kabupaten  Buton  Utara  Propinsi Sulawesi  Tenggara,  yakni  Kecamatan  Bonegunu, Kecamatan  Kulisusu,  dan  Kecamatan  Kulisusu  Barat. Pemilihan  ketiga  lokasi  ini  dikarenakan  ketiga  lokasi tersebut  berada  pada  satu  kesatuan  wilayah  ekologis, yakni wilayah ekologis Teluk Kulisusu. Selain itu, kedua kecamatan  tersebut  merupakan  daerah  yang  memiliki potensi  pengembangan  wilayah  pesisir  yang  sangat besar.  Penelitian  ini  dilaksanakan  selama  enam  bulan, mulai dari bulan Maret  sampai dengan Agustus. Secara umum  diagram  alir  penelitian  dan  lokasi  penelitian disajikan pada Gambar 1 dan Gambar 2 .

## Bahan dan Alat Penelitian
Bahan yang diperlukan adalah citra Landsat 5 TM akuisisi tahun 1995, citra Landsat 7 ETM akuisisi tahun 2005 dan citra  Landsat  8  OLI/TIRS  akuisisi  2015.  Alat  yang dipergunakan  untuk  validasi  data  hasil  analisis  citra satelit  ( ground  truth )  di  lapangan  adalah:  perahu,  GPS Garmin E-Trex, kamera dan alat tulis.

## Pra Pengolahan Citra
Data  citra  satelit  yang  telah  diperoleh  kemudian dilakukan  pengolahan  koreksi  radiometrik/atmosferik. Koreksi  citra  satelit  bertujuan  dalam  perolehan informasi  kuantitatif  dari  citra  satelit  multispektral. Metode  koreksi  yang  digunakan  adalah  metode linear contrast stretching yang digunakan untuk meregangkan nilai  digital  number  pada  band  citra  satelit  sehingga
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 3 (1), 2019, pp. 1-8 | 3
Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
detail pada citra yang sudah diregangkan mulai terlihat dan sesuai nilai digital number sebenarnya [8].
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Gambar 2. Lokasi penelitian

## Komposit Citra
Hasil pra pengolahan citra satelit selanjutnya dilakukan proses  komposit  citra  satelit.  Fungsi  dari  proses komposit  ini  adalah  untuk  mengetahui  batas  area mangrove dan non mangrove. Untuk data Landsat 5 dan Landsat 7 digunakan komposit RGB 453 dan untuk data Landsat  8  digunakan  komposit  RGB  564  [2]  .  Dari  hasil komposit  ini  akan  diperoleh  kenampakan  area mangrove berupa warna merah kehitaman [5].

## Delineasi Area  Mangrove dan Non Mangrove
Setelah  diperoleh  gambaran  mengenai  kenampakan ekosistem mangrove yang ditandai dengan warna merah kehitaman,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan delineasi  atau  pemisahan  area  mangrove  dan  non mangrove  dengan  proses  digitasi.  Hasil  dari  proses digitasi  ini  juga  selanjutnya  digunakan  untuk  proses clipping raster .

## Klasifikasi Supervised
Setelah konsentrasi area mangrove diperoleh dari hasil clipping raster ,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan proses klasifikasi. Dalam proses klasifikasi ini diperlukan data  yang  berasal  dari  sampling  lapangan  yang  akan divalidasikan  dengan  training  area  yang  telah  dibuat sebelumnya.    Klasifikasi  yang  digunakan  adalah supervised  classification dengan  metode Maximum Likelihood Classification
yang pada prinsipnya menetapkan  piksel  dalam  satu  kelas  berdasarkan  jarak yang  dibobotkan  pada  matriks  kovarian  dan  peluang suatu piksel masuk dalam kelas tersebut [9] dalam [8].

## Uji Ketelitian Klasifikasi
Tahapan pengujian ketelitian hasil klasifikasi citra satelit dimulai dengan mengunjungi tiap titik ground truth yang telah  dibuat  sebelumnya.  Pada  tahapan  ini  hanya dilakukan  pada  hasil  klasifikasi  citra  satelit  tahun perekaman  2015  sebagai  gambaran  aktual  kondisi ekosistem mangrove. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh Waas [10] terhadap validasi dan akurasi pemetaan diperoleh hasil ketelitian sebesar 78% untuk klasifikasi mangrove yang mengindikasikan bahwa peta tematik vegetasi bakau yang dihasilkan memiliki tingkat akurasi  yang  cukup  memadai  dan  dapat  dipercayai tingkat  kebenarannya.  Jika  hasil  ketelitian  klasifikasi pada  penelitian  ini  diatas  70%  maka  dapat  dijadikan acuan  untuk  memvalidasi  hasil  klasifikasi  citra  satelit pada  perekaman  tahun  sebelumnya,  yaitu  tahun  1995 dan 2005.
e-ISSN: 2581-0545
Penggunaan Data Citra Landsat Multitemporal untuk Monitoring Kondisi Ekosistem Mangrove di Teluk Kulisusu Kabupaten Buton Utara
Setelah titik ground truth ditemukan  dilapangan,  maka tahapan selanjutnya adalah pengambilan gambar untuk memperoleh kenampakan vegetasinya. Dari kenampakan vegetasi ini akan diperoleh area mangrove dan  non  mangrove  yang  selanjutnya  akan  divalidasi dengan data hasil klasifikasi citra satelit.
Ketelitian  hasil  klasifikasi  pengolahan  citra  yang diperoleh  dengan  data  ground  truth  lapangan menggunakan  rumus  Short  dalam  [11]  sebagai berikut :
MA = ( Xcr pixel ) ( Xcr pixel+Xo pixel+Xco pixel ) X100%
Dimana  MA  adalah  ketelitian  pemetaan  sebaran mangrove ( mapping accuracy ), Xcr adalah jumlah kelas X yang terkoreksi, Xo adalah jumlah kelas X yang masuk kelas  lain  (omisi)  dan Xco adalah  jumlah  kelas  X tambahan dari kelas lain (komisi).

## Analisis NDVI
Analisis NDVI digunakan untuk mengetahui nilai indeks vegetasi  di  lokasi  kajian.  Menurut  Tablaseray  [8],  nilai indeks  vegetasi  dihitung  sebagai  rasio  antara  pantulan yang terukur dari band merah (R) dan band infra-merah (NIR).  Formulasi  yang  digunakan  untuk  memperoleh nilai kerapatan vegetasi mangrove [12] dalam [8] yaitu :
N DVI= 𝜌 2 − 𝜌 1 𝜌 2 +   𝜌 1 Dimana : ρ 2 = Band Inframerah Dekat ρ 1 = Band Merah
Pada  setiap  jenis  citra  satelit  Landsat  memiliki perbedaan  dalam  nilai  band  yang  digunakan  dalam melakukan  analisis  NDVI.  Berikut  jenis  band  yang digunakan untuk ketiga jenis citra satelit Landsat.
Algoritma NDVI untuk Landsat 5 dan 7:
N DVI = Band 4 (Band Inframerah Dekat) -Band 3 (Band Merah)
Band 4 (Band Inframerah Dekat)+Band 3 (Band Merah)
Algoritma NDVI untuk Landsat 8:
N DVI = Band 5 (Band Inframerah Dekat) -Band 4 (Band Merah) Band 5 (Band Inframerah Dekat)+Band 4 (Band Merah)
Setelah  dilakukan  analisis  NDVI  maka  selanjutnya dilakukan  pengkelasan  berdasarkan  rentang  nilai  NDVI yang  diperoleh.  Selanjutnya,  menurut  Setiawan  [13] perhitungan  interval  kelas  kerapatan  menggunakan rumus sebagai berikut :

## KL= xt-xr k
Dimana KL adalah kelas interval, xt adalah nilai tertinggi, xr adalah  nilai  terendah  dan k adalah  kelas  yang diinginkan.  Pengkelasan  sebanyak  tiga  kelas  kerapatan vegetasi  umumnya  dilakukan  untuk  kawasan  atau  area study yang cukup luas. Pada area study dengan coveran area  yang  lebih  kecil  dibutuhkan  pengkelasan  lebih detail  sebanyak  enam  kelas.  Pada  penelitian  ini digunakan tiga kelas kerapatan vegetasi karena kawasan yang dianalisa cukup luas. Proses pengkelasan terhadap nilai  indeks  vegetasi  didasarkan  pada    [14]  dalam    [3] sebagai berikut:
NDVI  - 1.00  - 0.32 = vegetasi jarang NDVI     0.33 -  0.4   = vegetasi sedang NDVI     0.43 - 1.00 = vegetasi lebat

## Hasil dan Pembahasan

## Sebaran Mangrove dan NDVI
Sebaran  ekosistem  mangrove  berdasarkan  hasil komposit citra  terlihat merata pada  ketiga kecamatan. Ekosistem  mangrove  ditandai  dengan  warna  merah kehitaman yang terdapat delineasi garis yang berwarna hijau (Gambar 3).
Berdasarkan  hasil  analisis  NDVI  yang  diperoleh  pada ketiga  Kecamatan  yaitu,  Kecamatan  Kulisusu,  Kulisusu Barat dan Bonegunu memperlihatkan bahwa Kecamatan Bonegunu  merupakan  daerah  yang  paling  signifikan mengalami  perubahan  luasan.  Perubahan  kerapatan luasan  ini  terbagi  atas  tiga  kelas  yaitu,  vegetasi  lebat, vegetasi  sedang  dan  vegetasi  jarang.  Kecamatan Bonegunu  dari  Tahun  1995-2015  secara  signifikan mengalami pertambahan luasan vegetasi  jarang sebesar 696  Ha.  Kemudian  diikuti  oleh  Kecamatan  Kulisusu sebesar  113  Ha  dan  dan  Kecamatan  Kulisusu  Barat sebesar 43 Ha. Pertambahan kelas vegetasi jarang selalu diikuti  oleh  pengurangan  kelas  vegetasi  lebat.  Pada Kecamatan  Bonegunu  diperoleh  pengurangan  kelas vegetasi  lebat  dari  tahun  1995-2015  sebesar  582  Ha,
(2) (1) (5) (3) (4)
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 3 (1), 2019, pp. 1-8 | 5 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Kecamatan  Kulisusu  sebesar  320  Ha  dan  Kecamatan Kulisusu  Barat  sebesar  195  Ha.  Berikut  disajikan  pada Gambar  4  hasil  analisis  NDVI  yang  menunjukkan
perubahan  kelas  kerapatan  vegetasi  mangrove  dari tahun 1995-2015.
Gambar 3. Peta sebaran mangrove di Teluk Kulisusu tahun 1995, 2005, dan 2015
Gambar 4. Perubahan luas kerapatan ekosistem mangrove
e-ISSN: 2581-0545
Penggunaan Data Citra Landsat Multitemporal untuk Monitoring Kondisi Ekosistem Mangrove di Teluk Kulisusu Kabupaten Buton Utara
Hasil  analisis  NDVI  diketiga  Kecamatan  menunjukkan bahwa  dalam  kurun  waktu  1995-2005,  luas  kelas vegetasi  lebat  dan  kelas  vegetasi  sedang  berkurang masing-masing  sebesar  340  ha  dan  36  ha  dan  diikuti dengan  penambahan  luasan  kelas  vegetasi  jarang sebesar  172  Ha.  Tahun  2005-2015  luas  kelas  vegetasi lebat  berkurang  sebesar  756  Ha  dan  diikuti  oleh penambahan  luas  vegetasi  sedang  dan  vegetasi  jarang masing-masing  22 Ha dan 680 Ha.
Kondisi  ekosistem  mangrove  selama  20  tahun  dimulai 1995-2015  memperlihatkan  bahwa  telah  terjadi pengurangan  kerapatan  vegetasi  lebat  sangat  besar yaitu  1096  Ha,  pengurangan  kelas  vegetasi  sedang sebesar  14  Ha  dan  penambahan  kelas  vegetasi  jarang sebesar  852  Ha.  Tren  pengurangan  luas  kelas  vegetasi lebat  yang  selalu  diikuti  oleh  penambahan  luas    kelas vegetasi  jarang  disebabkan  oleh  penebangan  kayu mangrove  untuk  dimanfaatkan  sebagai  bahan  baku arang, selain itu karena aktifitas para nelayan penangkap kepiting  yang  membuka  jalur  perahu  mereka  di ekosistem mangrove. Berikut disajikan tabel perubahan luasan  ekosistem  mangrove  pada  ketiga  kecamatan (Tabel 1).
Tabel 1. Perubahan luasan ekosistem mangrove pada ketiga kecamatan.
No Kelas 1995-2005 2005-2015 1995-2015 1 Lebat -340 -756 -1096 2 Sedang -36 +22 -14 3 Jarang +172 +680 +852
(-)  Pengurangan luasan kelas X (+) Penambahan luasan kelas X Sumber : Hasil pengolahan data NDVI

## Uji Ketelitian Klasifikasi
Pengujian  hasil  klasifikasi  dibutuhkan  untuk  melihat seberapa  besar  tingkat  ketelitian  terhadap  peta  yang dihasilkan.  Tolak  ukur  tingkatan  validitas  data  tidak sepenuhnya bergantung pada seberapa besar resolusi spasial citra  satelit  tersebut  melainkan  jumlah  titik  validasi  di lapangan.  Semakin  banyak  titik  validasi  dilapangan  maka hasil  yang  diperoleh  juga  akan  semakin  baik.  Hal  ini  sesuai dengan  pernyataan  Waas  [10]  bahwa  telah  dilakukan perbandingan tingkat akurasi beberapa sensor satelit seperti ETM+, MSS, XS dan CASI. Hasil yang diperoleh terhadap citra
CASI  yang  memiliki  resolusi  spasial  paling  tinggi  ternyata memiliki nilai akurasi yang sama dengan citra ETM+.
Sebanyak  55  titik  validasi  yang  digunakan  dalam  penelitian ini, jumlah tersebut dianggap cukup untuk menguji ketelitian terhadap  luasan  mangrove  di  area  penelitian.  Validasi dilakukan  terhadap  hasil  klasifikasi  citra  satelit  perekaman tahun  2015  sebagai  kondisi  terkini.  Hasil  uji  ketelitian sebaran  mangrove  dengan  menggunakan  matrix  kesalahan diperoleh tingkat ketelitian sebesar 85,2 %. (Tabel 2). Hal ini menunjukkan  bahwa  informasi  terkait  sebaran  mangrove memiliki tingkat akurasi yang tinggi sehingga dapat dipercaya tingkat kebenarannya.
Data hasil klasifikasi citra satelit perekaman tahun 2005 dan  1995  tidak  dilakukan  kegiatan  validasi  lapangan, namun  hasil  ketelitian  sebesar  85,2%  pada  citra  satelit perekaman tahun 2015 digunakan sebagai dasar dalam penarikan  kesimpulan  bahwa  secara  umum  hasil klasifikasi  data  citra  satelit  perekaman  2005  dan  1995 juga  memiliki  tingkat  validasi  yang  dapat  dipercaya. Berikut disajikan Gambar 5 peta stasiun validasi vegetasi mangrove.
Gambar 5. Peta stasiun validasi vegetasi mangrove
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 3 (1), 2019, pp. 1-8 | 7 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Tabel 2. Hasil uji ketelitian klasifikasi citra satelit.
Data Lapangan Data Ha si l Klas ifik as i Mangrove Non Mangrove Total Omisi Pixel MA (%) Mangrove 43 3 46 3 85,2 Non Mangrove 5 20 25 5 75,8 Total 48 23 71 8 81,6 Komisi Pixel 5 3 8

## Kesimpulan
Penggunaan  algoritma  NDVI  untuk  monitoring  kondisi ekosistem  mangrove  dinilai  sangat  membantu  dalam penyediaan  data  masa  lampau  dan  masa  sekarang. Kerapatan  vegetasi  lebat  dalam  kurun  waktu  20  tahun berkurang  sebanyak  1096  Ha  atau  sekitar  36%. Kerapatan  vegetasi  sedang  berkurang  sebanyak  14  Ha atau  sekitar  1%  dan  kelas  kerapatan  vegetasi  jarang bertambah  sebanyak  852  ha  atau  sekitar  94%.  Tren perubahan  kerapatan  ini  menunjukkan  jika  terjadi pengurangan  kerapatan  lebat  dan  kerapatan  sedang akan diikuti oleh peningkatan kerapatan vegetasi jarang dan  selanjutnya  akan  terjadi  kondisi  dimana  vegetasi tersebut  benar-benar  hilang.  Kondisi  vegetasi  yang hilang  dalam  kurun  waktu  20  tahun  sebanyak  258  Ha atau sekitar 6,25% dari total luasan di tahun 1995.
Penurunan luas kerapatan vegetasi yang menyebabkan menurunnya  fungsi  dan  kualitas  ekosistem  mangrove dari tahun ke tahun yang diakibatkan oleh ekstraksi kayu mangrove  menjadi  arang  dan  penangkapan  kepiting yang tidak ramah lingkungan akan terus terjadi jika tidak ada  aksi  nyata  berupa  kegiatan  rehabilitasi  dan penyadaran  ke  masyarakat.  Untuk  itu  diperlukan dukungan  dari  berbagai  stakeholder  seperti  PEMDA, Lembaga  Swadaya  Masyarakat  setempat  melakukan pengawalan terhadap pengelolaan ekosistem mangrove yang lestari dan berkelanjutan.

## Konflik Kepentingan
Dengan ini penulis menyatakan bahwa tidak ada konflik kepentingan pada penelitian ini.

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih saya ucapkan kepada PEMDA Buton Utara yang banyak membantu dalam penyediaan data dukung hingga teknis pengambilan data dilapangan.

## Referensi
[1]   D. G. Bengen, Sinopsis Ekosistem dan Sumberdaya Alam Pesisir, Bogor: Institut Pertanian Bogor, 2009.
[2]   A. D. Purwanto, "Analisis Sebaran Dan Kerapatan Mangrove Menggunakan Citra Landsat 8 di Segara Anakan, Cilacap," in Prosiding Sinas Inderaja , Bogor, 2014.
[3]   F. F. Muhsoni, "Pemetaan Kerapatan Mangrove di Kepulauan Kangean Menggunakan Algoritma NDVI," Jurnal Ilmu Kelautan Universitas Trunojoyo, vol. 10, pp. 23-31, 2009.
[4]   A. Faizal and M. A. Amran, "Model Transformasi Index Vegetasi Yang Efektif Untuk Prediksi Kerapatan Mangrove Rhizophora Mucronata," in Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV , Surabaya, 2005.
[5]   R. Dewanti, M. Arief and T. Maulana, "Degradasi Tingkat Kerapatan Kanopi Mangrove di Delta Brantas Menggunakan Analisis NDVI Data Landsat Multitemporal," Warta Inderaja, vol. XI, 2 Desember 1998.
[6]   N. Suwargama, "Analisis Perubahan Hutan Mangrove Menggunakan Data Penginderaan Jauh di Pantai Bahagia, Muara Gembong, Bekasi," Jurnal Penginderaan Jauh , vol. 5, pp. 64-74, 2008.
[7]   X. F. Song and Z. H. Guo, "Remote Sensing of Mangrove Wetlands Identification," Elshevier, vol. 10, pp. 2287-2293, 2011.
[8]   V. E. Tablaseray, M. A. Pairin and N. Fakdawer, "Pemetaan sebaran dan Kerapatan Mangrove di Pesisir Timur Pulau
e-ISSN: 2581-0545
Penggunaan Data Citra Landsat Multitemporal untuk Monitoring Kondisi Ekosistem Mangrove di Teluk Kulisusu Kabupaten Buton Utara
Biak, Papua Menggunakan Citra Satelit Landsat 8," Jurnal Perikanan dan Kelautan, vol. 8, pp. 31-39, 2018.
[9]   E. H. Putra, Penginderaan Jauh dengan Ermapper, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2011.
[10]  H. J. D. Waas and B. Nababan, "Pemetaan Dan Analisis Index Vegetasi Mangrove Di Pulau Saparua, Maluku Tengah,"
Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis, vol. 2, no. 1, pp. 50-58, 2010.
[11]  F. H. Purwadi, Interpretasi Citra Digital, Jakarta: PT. Grasindo , 2001.
[12]  E. P. Green, A. J. Edwards and C. D. Clark, Remote Sensing Hand Book for Tropical Coastal Management, Paris: UNESCO Publishing, 2000.
[13]  H. Setiawan, B. Sudarsono and M. Awaluddin, "Identifikasi Daerah Prioritas Rehabilitasi Lahan Kritis Kawasan Hutan Dengan Penginderaan Jauh Dan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus : Kabupaten Pati)," Jurnal Geodesi Undip, vol. 2, no. 3, 2013.
[14]  D. Kehutanan, Inventarisasi dan Identifikasi Mangrove Wilayah Balai Pengelolaan DAS Pemali Jratun Propinsi Jawa Tengah, Jakarta: Departemen Kehutanan Direktorat Jenderal
Rehabilitasi Lahan dan Perhutanan Sosial, 2006.