## PEMETAAN PERUBAHAN LUASAN LAHAN MANGROVE DI PESISIR PROBOLINGGO MENGGUNAKAN CITRA SATELIT

## (MANGROVE LAND CHANGE MAPPING AT COASTAL AREA OF PROBOLINGGO USING SATELLITE IMAGERY)
Aristiya Putri Widyantara 1,a , Tubagus Solihuddin 2,a
1 Teknik Geodesi, Institut Teknologi Nasional Bandung 2 Pusat Risat Kelautan, Badan Riset Sumber Daya Manusia, Kementerian Kelautan dan Perikanan a Kontributor utama

## E-mail: aristiyaaw@gmail.com
Diterima: 1 Oktober 2019; Direvisi: 26 November 2020; Disetujui: 26 November 2020

## ABSTRACT
Indonesia  has  the  most  extensive  mangrove  ecosystem  in  the  world.  One  of  them  is  located  in Probolinggo coastal area. This research aims to calculate the  area of mangrove ecosystem in the past 20 years and map the distribution of mangrove in three different times i.e. 1998, 2008, and 2018. The satellite imageries used in this research are 1998’s Landsat 5 imagery, 2008’s Landsat 7 imagery, and 2018’s  Landsat  8  imagery.  Object-Based  Image  Analysis  (OBIA)  was  employed  to  classify  the mangrove,  thus    the  area  of  mangrove  in  1998,  2018,  and  2018  can  be  calculated.  Normalized Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  was  used  to  determine  the  density  level  of  mangrove  canopy following  object’s  response  to  spectrum  radiation  red  and  NIR.  The  results  show  that  the  mangrove area has been fluctuating through time i.e. in 1998 mangrove area was 514 Ha, in 2008 was 386 Ha, and  in  2018  was  386  Ha.  The  difference  among  vegetation  index  value  NDVI  obtained  in  1998  (the highest is 0.904 and the lowest is -0.464), in 2008 (the highest is 0.877 and the lowest is -0.638), and in 2018 (the highest is 0.868 and the lowest is -0.907) showing whether or not the mangrove canopy is lush in that area. The decreased area of mangrove is in line  with the reduced value of  the mangrove canopy density. However, the mangrove area increased in 2018 but the mangrove canopy density was low showing the existence of mangrove restoration but the canopy density was still low.
Keywords : Mangrove, OBIA, NDVI, Landsat

## ABSTRAK
Indonesia memiliki ekosistem mangrove terluas di dunia. Salah satunya terletak di pesisir Kabupaten Probolinggo.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghitung  perubahan  luasan  mangrove  selama  20 tahun terakhir dan memetakan sebaran lahan mangrove tahun 1998, 2008, dan 2018. Penelitian ini menggunakan data citra satelit Landsat 5 tahun 1998, Landsat 7 tahun 2008, dan Landsat 8 tahun 2018.  Klasifikasi  mangrove  menggunakan  metode  Object-Based  Image  Analysis  (OBIA).  Luas  lahan mangrove didapatkan dari hasil klasifikasi citra tahun 1998, 2008, dan 2018. Analisis indeks vegetasi Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  kerapatan kanopi  mangrove  berdasarkan  respon  objek  terhadap  spektrum  radiasi  RED  dengan  NIR. Berdasarkan hasil penelitian, luas lahan mangrove mengalami perubahan yang fluktuatif, yaitu pada tahun  1998  sebesar  514  Ha,  tahun  2008  sebesar  386  Ha,  dan  pada  tahun  2018  sebesar  464  Ha. Perbedaan nilai indeks vegetasi NDVI yang didapatkan pada tahun 1998 (tertinggi 0,904 dan terendah -0,464),  tahun  2008  (tertinggi  0,877  dan  terendah  -0,638),  serta  tahun  2018  (tertinggi  0,868  dan terendah  -0,907)  menunjukan  rimbun/tidaknya  kanopi  mangrove  di  wilayah  tersebut.  Menurunnya luas lahan mangrove seiring dengan berkurangnya nilai kerapatan mangrove, akan tetapi luas lahan mangrove  pada  tahun  2018  mengalami  peningkatan  namun  nilai  kerapatan kanopinya  rendah.  Hal tersebut  diinterpretasi  karena  adanya  penanaman  mangrove  kembali  namun  kanopinya  masih rendah.
Kata kunci: Mangrove, OBIA, NDVI, Landsat

## 1  PENDAHULUAN
Mangrove  dapat  didefinisikan  sebagai ekosistem  yang  berada  di  zona  pasang surut  yang  mampu  beradaptasi  di lingkungan  pesisir,  yang  beradaptasi dengan  sistem  perakaran  yang  menonjol (akar  nafas/pneumatofor),  sebagai  suatu cara  adaptasi  terhadap  keadaan  tanah yang  miskin  oksigen  atau  anaerob (Tomlinson, 1995).
Indonesia
memiliki ekosistem mangrove  terluas  di  dunia  serta  memiliki keanekaragaman hayati yang paling tinggi. Dengan  panjang  garis  pantai  sebesar 95,181  km 2 ,  Indonesia  mempunyai  luas mangrove sebesar 3.489.140,68 Ha (tahun 2015).  Jumlah  ini  setara  dengan  23% ekosistem mangrove dunia yaitu dari total luas 16.530.000 Ha (PPID KLHK, 2017).
Penginderaan  jauh  adalah  sebuah teknik untuk mengamati permukaan bumi atau atmosfer dari luar angkasa menggunakan satelit (pesawat luar angkasa)  atau  dari  udara  menggunakan pesawat  terbang.  Penginderaan  jauh menggunakan  sebagian  atau  beberapa bagian dari spektrum energi elektromagnetik  yang  dipancarkan  atau dipantulkan oleh permukaan bumi (Campbell, 1996).
Teknologi  penginderaan  jauh  berbasis satelit  menjadi  sangat  populer  dan digunakan untuk
berbagai tujuan
kegiatan, salah satunya untuk mengidentifikasi  potensi  sumber  daya wilayah  pesisir  dan  lautan.  Hal  ini disebabkan teknologi ini memiliki beberapa  kelebihan,  seperti:  harganya yang  relatif  murah  dan  mudah  didapat, adanya  resolusi  temporal  (perulangan) sehingga dapat digunakan untuk keperluan monitoring ,  cakupannya  yang luas dan mampu menjangkau daerah yang terpencil,  bentuk  datanya  digital  sehingga dapat digunakan untuk berbagai keperluan dan ditampilkan sesuai keinginan (Suwargana, 2008).
Kabupaten  dan  Kota  Probolinggo memiliki  mangrove  seluas  74,68  Ha  yang terdiri  dari  :  6,13  Ha  mangrove  di Kelurahan  Ketapang;  19,34  Ha  mangrove di  Kelurahan  Mangunharjo;  12,30  Ha mangrove  di  Kelurahan  Mayangan;  20,09 Ha  mangrove  di  Kelurahan  Pilang  dan 16,82 Ha mangrove di Kelurahan
Sukabumi.  Hutan  mangrove  di  Kota Probolinggo  telah  mengalami  degradasi
yang  disebabkan  oleh  berbagai  tekanan manusia  seperti  konversi  menjadi  lahan tambak,  perumahan,  kawasan  industri, dan eksploitasi berlebihan (Wiyono, 2009).
Penelitian ini bertujuan untuk menghitung  perubahan  luasan  mangrove di  pesisir  Probolinggo  selama  20  tahun terakhir  dan  memetakan  sebaran  serta kerapatan  lahan  mangrove  pada  tahun 1998, 2008, dan 2018.

## 2    METODOLOGI

## 2.1 Lokasi dan Data
Kabupaten  Probolinggo  merupakan salah  satu  Kabupaten  yang  terletak  di Provinsi  Jawa  Timur.  Secara  geografis, wilayah Probolinggo terletak pada koordinat  7°40’  –  8°10’  LS  dan  112°50’  – 113°30’ BT (Pemerintah Kabupaten Probolinggo, 2019).
Penelitian ini dilakukan  di    Kecamatan  yang  terletak  di pesisir  Probolinggo  dengan  rincian  tujuh Kecamatan  di  Kabupaten  Probolinggo  ( Kecamatan:  Tongas,  Sumberasih,  Dringu, Gending,  Pajarakan,  Kraksaan,  Paiton) dan).  2  Kecamatan  terletak  di  Kota Probolinggo (Kecamatan: Kademangan dan Mayangan).  Peta  lokasi  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 2-1.

## Gambar 2-1: Lokasi Penelitian di Pesisir Probolinggo
Kabupaten Probolinggo memiliki
potensi garam yang merupakan salah satu hasil  dari  budidaya  air  payau  (Dinas Perikanan Pemerintah Kabupaten Probolinggo, 2017). Dengan adanya potensi tersebut menimbulkan terkikisnya ekosistem  dikarenakan  beberapa  hal antara  lain:  konversi  lahan  mangrove menjadi lahan tambak, perumahan, industri,  serta  eksploitasi  berlebihan terhadap ekosistem. Mangrove yang
terdegradasi
secara pesat memicu meningkatnya  erosi  pantai  yang  menjadi penyebab  kerusakan  habitat  alami  fauna di ekosistem (Iqbal, 2013).
Data  yang  digunakan  pada  penilitian ini diantaranya : citra Landsat 5 TM tahun 1998,  Landsat  7  ETM+  tahun  2008  dan Landsat 8 OLI tahun 2018, yang diperoleh dari situs https://earthexplorer.usgs.gov/ . Batas  administrasi  9  kecamatan  di Kabupaten dan Kota Probolinggo diperoleh dari  peta  RBI  dengan  skala  1:25.000 diunduh dari
situs http://tanahair.indonesia.go.id.
Citra  Landsat  telah  tersedia  sejak tahun  1972  sehingga  tepat  digunakan untuk  melihat  perubahan  di  permukaan bumi  dalam  kurun  waktu  yang  panjang. Untuk  mengamati  perubahan  luas  lahan mangrove  dalam  20  tahun  terakhir  yaitu pada  tahun  1998,  maka  digunakan  citra Landsat  5  TM.  Karena  pada  tahun  2008 citra  Landsat  5  TM  di  Kabupaten Probolinggo  tidak  tersedia  maka  dipilih citra  Landsat  7  ETM+,  dan  pada  tahun 2018  tidak  tersedia  citra  Landsat  7  ETM+ di  Kabupaten  Probolinggo,  maka  dipilih citra Landsat 8 OLI. Citra satelit Landsat 5 TM,  Landsat  7  ETM+  dan  Landsat  8  OLI, memiliki  kesamaan  resolusi  spasial  yakni 30 m.
Penelitian  ini,  hanya  menggunakan  4 jenis  band  pada  masing  –  masing  citra, yaitu  band  1  (visible  blue),  2  (visible green),  3  (visible  red),  dan  4  (near-infra red)  untuk  citra  Landsat  5  TM  dan Landsat 7 ETM+. Sedangkan citra Landsat 8 OLI menggunakan band 2 (visible blue), 3  (visible  green),  4  (visible  red),  dan  5 (near-infra red).

## 2.2 Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  menjelaskan mengenai  tahapan  penelitian  secara  garis besar. Diagram alir penelitian dapat dilihat pada Gambar 2-2.

## Gambar 2-2: Diagram Alir Penelitian

## 2.2.1 Pra-Pengolahan Citra
Pra-pengolahan citra merupakan tahapan  awal  yang  dilakukan  pada  citra sebelum  diolah  lebih  lanjut.  Tahapan tersebut diantaranya : koreksi radiometrik, koreksi gapfill, koreksi atmosferik, koreksi geometrik,  dan  cropping  areapenelitian. Tahap-tahap  pra-pengolahan  dijelaskan dalam penjelasan berikut ini, yaitu:
1)Koreksi Radiometrik
Koreksi  radiometrik  merupakan  teknik perbaikan citra satelit untuk
menghilangkan  efek  atmosferik  yang mengakibatkan  kenampakan  bumi  tidak selalu  tajam.  Proses  koreksi  radiometrik mencakup koreksi efek-efek yang berhubungan dengan sensor untuk meningkatkan kontras (enhancement) setiap  piksel  (picture  element)  dari  citra, sehingga  objek  yang  terekam  mudah diinterpretasikan  atau  dianalisis  untuk menghasilkan  data/informasi  yang  benar sesuai dengan keadaan lapangan (Supriatna  dan  Sukartono,  2002).  Koreksi radiometrik menggunakan metode Reflectance Radiometric Calibration.
2) Koreksi Gapfill
SLC  (Scan  Line  Corrector)  pada instrumen Landsat 7
ETM+ gagal berfungsi  pada  31  Mei  2003.  Fungsi  dari SLC  adalah  untuk  mengimbangi  gerak maju  satelit  pada  saat  akuisisi  data. Sebagai  konsekuensi  dari  anomali  operasi ini,  pemindaian  setiap  citra  overlap  dan juga  meninggalkan  celah  fisik  yang  besar di dekat tepi setiap citra (ditunjukan pada Gambar  2-3)  (Earth  Observatory  Portal Directory, 2019).
Gambar  2-3:Citra  Landsat  7  ETM+  sebelum dikoreksi gapfill
Koreksi gapfill dilakukan untuk mengatasi  SLC-off  pada  citra  Landsat dengan  menggunakan  tools  Landsat Gapfill  tipe  pemrosesan  Single  file  gapfill (triangulation).  Tipe  pemrosesan  ini  tidak memerlukan  citra  pengisi  (citra  SLC-On) untuk  mengisi  celah  pada  citra  yang mengalami  gangguan  stripping  (citra  SLC- Off)  (Scaramuzza  dkk.,  2004).  Citra  yang telah dikoreksi dapat dilihat pada Gambar 2-4.
Gambar  2-4:  Citra  Landsat  7  ETM+  setelah koreksi gapfill
Dua  tipe  pemrosesan  lainnya  yaitu global  dan  local  histogram  matching memerlukan  citra  pengisi  (citra  SLC-On) dengan  tahun  akuisisi  citra  dan  resolusi spasial yang sama. Kedua tipe pemrosesan ini  tidak  bisa  diterapkan  karena  pada tahun  2008  tidak  tersedia  citra  SLC-On (baik  Landsat  5  ataupun  Landsat  8  OLI) untuk  mengisi  celah  (gaps)  pada  citra Landsat 7 ETM+.
3) Koreksi Atmosferik
Koreksi  atmosfer  dilakukan  untuk menghilangkan pengaruh aerosol dan uap air agar nilai radian atau pantulan sesuai atau  mendekati  nilai  yang  sebenarnya. Hasil dari koreksi atmosfer disebut produk surface  reflectance  (Vermote  dkk.,  2002). Metode  Fast  Line-of-sight  Atmospheric Analysis of  Spectral Hypercubes  (FLAASH) merupakan  salah  satu  metode  yang masuk kedalam kelompok koreksi atmosfer absolut. Model absolut
merupakan  model  koreksi  atmosfer  yang menggunakan  parameter  atmosfer  seperti aerosol, uap air, ozon dan gas lainnya dari hasil pengukuran lapangan. Metode FLAASH  juga  termasuk  model  radiative transfer  code  yang  didasari  pada  model Modtran4 (ENVI, 2009).
4) Koreksi Geometrik
Koreksi  geometrik  penting  dilakukan untuk  memposisikan  citra  satelit  dengan peta  dunia,  sehingga  akan  mendapatkan citra  satelit  yang  mempunyai  koordinat lintang/bujur  ataupun  UTM  yang  sesuai dengan  peta  topografi.  Akibat  pengaruh perputaran bumi, arah gerakan satelit dan lengkung  permukaan  bumi,  informasi posisi  koordinat  citra  satelit  harus diperbaiki  dan  dibetulkan  antara  lain dengan  menggunakan  acuan  koordinat peta  topografi  (Supriatna  dan  Sukartono, 2002).  Hasil  koreksi  geometrik  ini diperoleh  nilai  Root  Mean  Square  Error (RMSE)  yaitu  nilai  perbedaan  antara  nilai sesungguhnya  dengan  nilai  hasil  ukuran (ESRI,  2009).  Berikut  adalah  persamaan RMS Error:
………………….(1)
dimana:
RMSE = Root Mean Square Error X1,I   = Nilai yang dianggap benar X2,I  = Nilai hasil ukuran n = banyak ukuran yang digunakan
Proses  perbaikan  posisi  citra  atau proses rektifikasi citra dilakukan menggunakan  metode  image  to  map dengan  bereferensikan  data  vektor  dari peta  RBI  skala  1:25.000  dan  memberikan 15  titik  GCP  yang  tersebar  di  setiap  citra satelit.  Hasil  dari  koreksi  geometrik  ini menunjukan  nilai  Root  Mean  Square (RMS) Error pada citra adalah 0,058313 m (Landsat  5  tahun  1998),  0,086604  m (Landsat  7  tahun  2008),  dan  0,079260  m (Landsat 8 tahun 2018).
5) Pemotongan Citra
Tahap  pemotongan  citra  dilakukan dengan  memotong  area  sesuai  lokasi penelitian  yaitu  batas  administrasi  9 Kecamatan di Probolinggo.

## 2.2.2 Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  adalah  tahapan pengolahan  citra  satelit  setelah  dilakukan pra-pengolahan citra. Dalam pekerjaan ini tahapan pekerjaannya meliputi segmentasi, klasifikasi, dan analisis kerapatan indeks vegetasi.
1) Segmentasi Citra (Pengelompokan Objek Citra Satelit)
Proses segmentasi citra ini merupakan suatu  proses  pra  pengolahan  pada  sistem pengenalan  objek  dalam  citra.  Segmentasi citra  adalah  proses  membagi  suatu  citra menjadi  wilayah-wilayah  yang  homogen (Setiani dkk., 2016).
Segmentasi  citra  merupakan  sebuah langkah awal pada klasifikasi citra dengan metode  berbasis  objek.  Segmentasi  citra digunakan  untuk  mengelompokan  piksel yang  memiliki  kesamaan  tekstur,  dengan tujuan  untuk  membuat  setiap  tekstur individual menjadi region atau wilayah.
Terdapat  4  algoritma  segmentasi  citra untuk  klasifikasi  OBIA,  yaitu  Chessboard
Segmentation, Quadtree Based Segmentation, Multi resoution Segmentation,  dan  Spectral  Difference Segmentation  (Hussein,  2017).  Penelitian ini menggunakan algoritma Multi resolution  Segmentation  karena  proses segmentasi  dilakukan  untuk  membentuk objek-objek  homogen  berupa  area  yang dibentuk  dari  sekumpulan  piksel  yang memiliki  kesamaan  atau  kemiripan  nilai spektral. Segmentasi ini berbasiskan pada area  atau  wilayah  ini  dimulai  dengan mendefinisikan setiap piksel sebagai suatu objek yang terpisah. Keakuratan dari hasil
segmentasi  dapat  berpengaruh  langsung pada  hasil  klasifikasi  dengan  metode berbasiskan objek (Priatna, 2017).
Konsep  segmentasi  dalam  klasifikasi berbasis  objek,  untuk  mendapatkan  hasil segmentasi menggunakan algoritma segmentasi  multi  resolusi  tergantung  dari tiga  parameter  yaitu  parameter  skala, bentuk dan kekompakkan. Ketiga parameter tersebut diisi dengan nilai yang bervariasi  untuk  mendapatkan  hasil segmentasi  yang  sesuai  untuk  klasifikasi citra.  Secara  internal  tiga  kriteria  yang dihitung  antara  lain:  warna,  smoothness dan compactness. Ketiga kriteria homogenitas  ini  bisa  digunakan  dengan beranekaragam  kombinasi  (Setiani,  dkk., 2016).
Parameter  yang  dipilih  pada  proses segmentasi  ini  merupakan  hasil  daritrial erroryang  telah  dilakukan.  Nilai-nilai parameter ini telah membentuk segmentasi  objek  dengan  cukup  baik karena telah dapat mengelompokan objek- objek  yang  memiliki  kesamaan  tekstur. Nilai  parameter  yang  diterapkan  dapat dilihat pada Tabel 2-1.

## Tabel 2-1:Parameter Algoritma Segmentasi
Scale Parameter
Shape Compact- ness Landsat 5 35 0,1 1 Landsat 7 ETM+ 60 0,1 0,7 Landsat 8 OLI 20 0,1 0,7
Sampel  segmentasi  yang  dibentuk berdasarkan  parameter  pada  Tabel  2-1 dapat  dilihat  pada  Gambar  2-5  (untuk citra  Landsat  5  TM),  Gambar  2-6  (untuk citra  Landsat  7  ETM+),  dan  Gambar  2-7 (untuk citra Landsat 8 OLI).
Gambar 2-5: Segmentasi pada citra Landsat5 TM
Gambar  2-6:  Segmentasi  pada  citra  Landsat7 ETM+

## Gambar 2-7: Segmentasi pada citra Landsat8 OLI
Bentuk  objek  yang  dihasilkan  oleh segmentasi pada ketiga citra berbeda-beda karena dipengaruhi oleh perubahan tekstur.
2) Klasifikasi Object-Based Image Analysis (OBIA)
Object-Based  Image  Analysis  (OBIA) merupakan  pendekatan  yang  proses klasifikasinya
tidak hanya
mempertimbangkan aspek spektral namun aspek  spasial  objek.  Objek  dibentuk melalui proses segmentasi yang merupakan  proses  pengelompokan  piksel berdekatan  dengan  kualitas  yang  sama (kesamaan spektral). Secara umum proses klasifikasi  dengan  metode  OBIA  melalui dua tahapan utama yaitu segmentasi citra dan  klasifikasi  tiap  segmen  (Wibowo  dan Suharyadi, 2009).
Klasifikasi  bertujuan  mengelompokkan objek  ke  dalam  satu  jenis  kelas  yang sama. Klasifikasi ini menggunakan prinsip bahwa  diperlukan  sample  yang  tipikal yang  mewakili  masing-masing  kelas. Berdasarkan sample ini, algoritma mencari sample  objek  citra  terdekat  dalam  ruang fitur  (feature  space)  pada  setiap  objek citra.  Hasil  klasifikasi  sangat  ditentukan oleh ketelitian operator pada saat menentukan  training  area  (Setiani  dkk., 2016).
3) Uji Akurasi
Uji  akurasi  yang  dilakukan  pada  data kategori  ini  pada  umumnya  adalah pengujian hasil interpretasi visual, klasifikasi  digital,  dan  pengelompokan nilai-nilai  hasil  transformasi  spektral. Teknik  yang  digunakan  adalah  tabel kontingensi  yang  pada  ilmu  penginderaan jauh lebih dikenal dengan nama confusion matrix  table.  Tabel  confusion  matrix merupakan tabel matriks yang menghubungkan  antara  piksel  hasil klasifikasi  dan  data  yang  informasinya dapat diambil dari data lapangan maupun peta  yang  sudah  diverifikasi.  Informasi yang bisa diambil dari confusion matrix ini sangat banyak antara lain overall accuracy, producer accuracy, user
accuracy,  kappa  coefficient,  dan  tau coefficient  (Wicaksono,  2010).  Dalam penelitian ini, sampel uji akurasi dibandingkan  dengan  sampel  data  Google Earth. Confusion matrix table yang dipilih yaitu  overall  accuracy  dengan  rumus perhitungan sebagai berikut:
…(2)
4)  Normalized  Difference  Vegetation  Index
(NDVI) Analisis  indeks  vegetasi  Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) digunakan  untuk  mengetahui  tingkat kerapatan  kanopi  mangrove  berdasarkan respon  objek  pada  spektrum  radiasiband RED  dan  NIR.  Band  yang  digunakan dalam melakukan analisis ini adalah band 3  (red)  dan  band  4  (NIR).  Secara matematis, formula yang digunakan untuk menghitung  NDVI  adalah  sebagai  berikut (Latifah dkk., 2018):
…………………..……….(3) dimana:
NDVI  = nilai NDVI
NIR = nilai band Near-Infra Red red = nilai band red
Klasifikasi kerapatan mangrove dengan ketentuan yang dapat dilihat pada Tabel 2- 2.
Tabel 2-2: Klasifikasi Kerapatan Lahan Mangrove.
Tingkat Kerapatan Nilai NDVI Tinggi 0,42 ≤ 1 Sedang 0,33 ≤ 0,42 Rendah -1 ≤ 0,33 Sumber: BAPLAN Kehutanan, 2005

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Sebaran  dan  Perubahan  Luasan Lahan Mangrove Sebaran dan kerapatan kanopi mangrove di Kabupaten Probolinggo disajikan  berdasarkan  hasil  pengolahan data  yang  telah  dilakukan.  Visualisasi sebaran  mangrove,  lahan  terbangun,  dan agrikultur  Kabupaten  Probolinggo  tahun 1998  dapat  dilihat  pada  Gambar  3-1, tahun 2008 (Gambar 3-2), dan tahun 2018 (Gambar 3-3) dengan skala 1:50.000.
Hasil  klasifikasi  lahan  mangrove  dan perbandingan luasnya menunjukkan bahwa  selama  20  tahun  terakhir  luasan mangrove di pesisir Probolinggo umumnya mengalami perubahan yang fluktuatif.
Luas  lahan  mangrove  di  Kecamatan Tongas,
Sumberasih, dan Dringu mengalami penurunan. Sedangkan kecamatan lainnya seperti Gending, Kraksaan,  Pajarakan,  dan  Mayangan mengalami  peningkatan  luasan  lahan mangrove. Pebandingan luas lahan mangrove di pesisir Kabupaten Probolinggo ditunjukkan Tabel 3-1.
Gambar 3-1: Visualisasi sebaran mangrove, lahan terbangun, dan agrikultur di pesisir Kabupaten dan Kota Probolinggo tahun 1998
Gambar  3-2:  Visualisasi  sebaran  mangrove,  lahan  terbangun,  dan  agrikultur  di  pesisir  Kabupaten  dan KotaProbolinggo tahun 2008
Gambar  3-3:  Visualisasi  sebaran  mangrove,  lahan  terbangun,  dan  agrikultur  di  pesisir  Kabupaten  dan KotaProbolinggo tahun 2018

## Tabel 3-1:Perbandingan Luas Lahan Mangrove
No  Kecamatan Luasan Pada Tahun 1998 (Ha) 2008 (Ha) 2018 (Ha) 1. Tongas 153 71 57 2. Sumberasih 125 129 30 3. Dringu 97 18 55 4. Gending 26 6 68 5. Kraksaan 46 26 61 6. Pajarakan 27 28 77 7. Paiton 0 17 4 8. Mayangan 13 0 47 9. Kademangan 27 91 65 TOTAL : 514 386 464 Kecamatan Paiton di
Kabupaten Probolinggo  memiliki  lahan  mangrove paling  sedikit.  Wilayah  tersebut  memiliki banyak  lokasi  tambak  (kisaran  wilayah tambak  ditunjukan  Gambar  3-4(a))  dan juga  adanya  Pembangkit  Listrik  Tenaga Uap  (PLTU)  Paiton  yang  ditunjukan
Gambar  3-4(b).  PLTU  Paiton  ini  sudah dibangun sejak April 1998 (Wiyanto, 2016) dan  berada  di  pesisir  timur  Kecamatan Paiton.  Beberapa  penelitian  menunjukkan dibangunnya  PLTU  akan  mempengaruhi ekosistem  di  pesisir,  salah  satunya mangrove  (Hutomo  dan  Arinardi,  1992). Penelitian  tersebut  menjelaskan  bahwa sistem  pembuangan  air yang ada  di  PLTU umumnya  menggunakan  sistem  sirkuit terbuka  sekali  jalan  ( once-through  cooling system ),  sehingga  suhu  limbah  air  panas hampir  selalu  lebih  tinggi  daripada  suhu air  sekitar  (ambient  temperature).  Kondisi ini  mengakibatkan  kualitas  air  berubah, dan  diketahui  biota  mangrove  memiliki sensitivitas yang tinggi terhadap suhu dan salinitas untuk tumbuh kembangnya.
Kecamatan Tongas merupakan kecamatan  dengan  luasan  mangrove paling  besar  yakni  153  Ha  pada  tahun 1998.  Hal  tersebut  terlihat  pada  citra  di pesisir  paling  barat  dari  Kecamatan Tongas,  merupakan  lahan  mangrove sepanjang
±3,7
km. Luas tersebutmengalami  penurunan  drastis hingga  mencapai  71  Ha  pada  tahun  2008 dan 57 Ha pada tahun 2018. Kenampakan sebagian  pesisir  Kecamatan  Tongas  dapat dilihat pada Gambar 3-4(c).

## Gambar 3-4. (a) Kenampakan di sebagian pesisir Kecamatan Paiton yang terdapat banyak tambak (b) Kenampakan letak PLTU Paiton
(c) Kenampakan di sebagian pesisir Kecamatan Tongas yang masih terlihat banyak   tanaman mangrove disepanjang garis pantainya Sumber: Google Earth (2019)

## 3.2  Uji  Akurasi  Klasifikasi  Lahan Mangrove
Klasifikasi lahan mangrove dilakukan secara  digital  dengan  mengelompokkan nilai-nilai  hasil  transformasi  spektral dari data citra yang diproses. Klasifikasi tersebut  diuji  secara  visual  dengan membandingkan hasil klasifikasi dengan  data  pembanding  Google  Earth (karena  belum  tersedianya  informasi lapangan).  Hasil  confusion  matrix  table dalam  overall  accuracy  dari  setiap klasifikasi  citra  Landsat  5  TM  tahun 1998 didapatkan hasil yang ditunjukan Tabel  3-2.  Berdasarkan  tabel  ini  nilai overall  accuracy  tersebut  hasilnya sebesar  83%.  Kelas  mangrove  memiliki ketelitian  pembuat  yang  tinggi  yakni sebesar 91% dengan ketelitian pengguna sebesar 100%. Dengan demikian,  klasifikasi  kelas  mangrove pada  citra  satelit  Landsat  5  TM  dapat
dikatakan sangat baik.
Sedangkan  hasil  uji  akurasi  dengan matriks kesalahan pada citra Landsat 7 ETM+  ditunjukan  Tabel  3-3.  Nilai overall  accuracy  sebesar  80%.  Kelas mangrove  memiliki  ketelitian  pembuat yang tinggi yakni sebesar 100% dengan ketelitian  pengguna  sebesar  70%. Dengan  demikian,  klasifikasi  kelas mangrove  pada  citra  satelit  Landsat  7 ETM+ dapat dikatakan sangat baik.
Hasil  perhitungan  overall  accuracy pada  klasifikasi  citra  Landsat  8  OLI tahun 2018 ditunjukan Tabel 3-4. Nilai overall  accuracy  sebesar  93%.  Kelas mangrove  memiliki  ketelitian  pembuat yang tinggi yakni sebesar 100% dengan ketelitian  pengguna  sebesar  100%. Dengan  demikian,  klasifikasi  kelas mangrove  pada  citra  satelit  Landsat  8 OLI dapat dikatakan sangat baik.
Tabel 3-2: Overall Accuracy untuk citra Landsat 5 TM Citra terklasifikasi Data Google Earth Ketelitian Pembuat (%) Mangrove Lahan Terbangun Agrikultur  Jumlah Mangrove 10 0 1 11 90,91 Lahan Terbangun 0 7 1 8 87,50 Agrikultur 0 3 8 11 72,73 Jumlah 10 10 10 30 Ketelitian Pengguna (%) 100 70 80
Overall Accuracy =
83,33
Tabel 3-3: Overall Accuracy untuk citra Landsat 7 ETM+ Citra terklasifikasi Data Google Earth Ketelitian Pembuat (%) Mangrove Lahan Terbangun Agrikultur  Jumlah Mangrove 7 0 0 7 100 Lahan Terbangun 0 8 1 9 88,89 Agrikultur 3 2 9 14 64,28 Jumlah 10 10 10 30 Ketelitian Pengguna (%) 70 80 90 Overall Accuracy = 80,00
Tabel 3-4: Overall Accuracy untuk citra Landsat 8 OLI
Citra terklasifikasi Data Google Earth Ketelitian Pembuat (%) Mangrove Lahan Terbangun Agrikultur  Jumlah Mangrove 10 0 0 10 100 Lahan Terbangun 0 8 0 8 100 Agrikultur 0 2 10 12 83,33 Jumlah 10 10 10 30 Ketelitian Pengguna (%) 100 80 100 Overall Accuracy = 93,33 3.3 Tingkat Kerapatan Kanopi Mangrove Informasi identifikasi dan luas lahan didapatkan  dari  hasil  klasifikasi  lahan mangrove. Setelah diterapkannya indeks  vegetasi  NDVI,  dapat  diperoleh informasi  mengenai  densitas  kerapatan kanopi  mangrove.  Tinggi  rendahnya nilai NDVI yang dihasilkan menunjukan rimbun atau tidaknya kanopi mangrove, dan atau banyakatau sedikitnya jumlah pohon mangrove di wilayah tersebut.
Tingkat  kerapatan  kanopi  lahang mangrove  dapat  diketahui  dari  hasil ekstraksi  nilai  indeks  vegetasi  NDVI yang  nilainya  berkisar  antara    -1 sampai dengan 1 (Franklin, 2011).
Nilai  NDVI  mendekati  1  maka menunjukan  bahwa  lahan  mangrove tersebut  rapat.  Sebaliknya,  jika  nilai NDVI yang dihasilkan mendekati angka -1  maka  menunjukan  bahwa  lahan mangrove tersebut renggang.
Hasil  ekstrasi  nilai  NDVI  didalam pekerjaan ini didapatkan nilai kerapatan  mangrove  yang  ditunjukkan pada Tabel 3-5.

## Tabel  3-5:  Nilai  NDVI  Kerapatan  Lahan
Mangrove Tahun Nilai Tertinggi Nilai Terendah Nilai Rata- rata 1998 0,90459 -0,46435 0,22011 2008 0,87670 -0,63772 0,11949 2018 0,86798 -0,90709 -0,01955
Nilai standar deviasi yang didapatkan dari  setiap  tahun  adalah  1,40389 (tahun  1998),  1,52832  (tahun  2008), dan 1,77528 (tahun 2018).
Nilai  indeks  vegetasi  tertinggi  pada tahun  1998    adalah  0,904,  menurut Tabel  3-5.  Klasifikasi  Kerapatan  Lahan Mangrove, nilai indeks vegetasi tersebut tergolong  rapat.  Namun,  terdapat  nilai terendah
sebesar -0,464
yang menunjukan  tingkat  kerapatan  lahan mangrove jarang.
Citra satelit tahun 2008 memilikinilai indeks  vegetasi  tertingginya  adalah 0,877.  Jika  dibandingkan  dengan  nilai indeks  vegetasi  tertinggi  tahun  1998, maka  terjadi  penurunan  kerapatan kanopi  mangrove.  Namun  berdasarkan Tabel  3-5,  dengan  nilai  tertinggi tersebut  masih  menunjukan  bahwa kerapatan kanopi mangrovenya tergolong  rapat.  Kemudian  terdapat nilai  terendah  sebesar  -0,638  yang menunjukan  tingkat  kerapatan  kanopi mangrove rendah.
Citra  satelit  tahun  2018  memiliki nilai indeks vegetasi tertingginya adalah 0,868. Nilai tersebut nilai paling rendah jika dibandingkan pada tahun 1998 dan 2008 menunjukkan terjadinya penurunan kerapatan kanopi mangrove kembali  pada  tahun  2018.  Namun berdasarkan  Tabel  3-5,  dengan  nilai tertinggi  tersebut  masih  menunjukan bahwa  kerapatan  lahan  mangrovenya tergolong  rapat.  Kemudian  terdapat nilai  terendah  sebesar  -0,907  yang menunjukan  tingkat  kerapatan  kanopi mangrove jarang.

## 4  KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil pada penelitianini adalah:
1)  Klasifikasi  dengan  metode  OBIA menunjukkan  perubahan  luas  lahan mangrove  di  9  kecamatan  di  pesisir Kabupaten  Probolinggo  yang  fluktuatif, yaitu pada tahun 1998 sebesar 514 Ha, tahun 2008 sebesar 386 Ha, dan tahun 2018 sebesar 464 Ha.
2)  Hasil  nilai  indeks  vegetasi  NDVI tertinggi dan terendah yang didapatkan, kanopi mangrove paling rimbun terdapat  pada  tahun  1998  yang ditunjukkan dengan nilai NDVI tertinggi 0,904 dan terendah -0,464.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Alhamdulillah  puji  syukur  kepada Allah  SWT,  karena  kehendak  dan ridhaNya  peneliti  dapat  menyelesaikan penelitian ini.
Adapun dalam
kesempatan
ini peneliti ingin
mengucapkan  banyak  terima  kasih kepada:
1)  Ir.  Riyanto  Basuki,  M.Si,  selaku Kepala  Pusat  Riset  Kelautan,  Badan Riset  dan  Sumber  daya  Manusia, Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan (BRSDM  KKP)  yang  telah  memberikan kesempatan untuk melaksanakan penelitian ini.
2)  Triyono,  M.T.,  selaku  kepala Bidang  Mitigasi  dan  Adaptasi,  Pusat Riset  Kelautan  yang  telah  bersedia berdiskusi dengan peneliti.
3)  Tim  Peneliti  Pantai  Utara  Jawa,
Pusat  Riset  Kelautan  yang  telah membantu  dan  bersedia  berdiskusi dalam penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Campbell,  J.B.  (1996). Introduction  to Remote  Sensing .  Taylor  &  Francis,
London.
Dinas Perikanan Pemerintah Kabupaten Probolinggo.  (2017). Budidaya  Lele Sistem  Bumina  Yumina  (Buah  & Sayur  Ikan)  Untuk  Masyarakat Pesisir Kab. Probolinggo . Agustus 9, 2019. http://perikanan.probolinggokab.go .id/download/budidaya-lele-sistem- bumina-yumina-buah-sayur-ikan-
untuk-masyarakat-pesisir-kab- probolinggo/
Earth  Observatory  Portal  Directory. (2000). Operational  Events  and Status  Regarding The  Sensor  ETM+. November 3, 2019. https://directory.eoportal.org/web/
eoportal/satellite- missions/l/landsat-7. ENVI.  (2009). Atmospheric  Correction Module:  QUAC  and  FLAASH  User’s Guide. ITT  Visual  Information Solutions.
Fahmi,  Helfinalis,  Y  Witasari  Y.,
Prayudha  B.,  Suyarso,  Rositasari R., Nurhayati, Budiyanto F., Lestari, Hasanudin M, Afdal,
Alfiansah  Y.  R.,  SutiknowatiL.  I., Fitriya  N.,  Kadi  A.,  Thoha  H.,  dan Setyono  E.  E.  D.  (2015). Kondisi Lingkungan  Pesisir  dan  Perairan Probolinggo, Jawa Timur . LIPI Press:
Jakarta.
Franklin,  S.  E.  (2011).  Remote  Sensing for Sustainable Forest Management. Florida: CRC Press LLC.
Hussein,  S.  (2017).  Segmentasi  Citra Menggunakan  Berbagai  Algoritma Segmentasi.  Januari  10,  2020. https://geospasialis.com/tutorial- segmentasi-citra-ecognition-
developer-obia/
Hutomo,  M.,  dan  Arinardi,  O.H.  (1992).
Dampak  Pembangkit  Tenaga  Listrik (Terutama Limbah Termal) Terhadap Ekosistem Akuatik . Oseana, Volume XVII,  Nomor  4:  135-158.  ISSN
0216-1877.
Iqbal,
M. (2013). Mangrove Rehabilitation  Center  Kraksaan  – Probolinggo Dengan Konsep Ekowisata. Juni 26, 2020. http://arsitektur.studentjournal.ub .ac.id/index.php/jma/issue/view/1 . Latifah,  N.,  Sigit  F,  Hadi  E.,  dan  M. Zainuri. (2018). Pemetaan
Klasifikasi  Dan  Analisa  Perubahan Ekosistem  Mangrove  Menggunakan Citra  Satelit  Multi  Temporal  Di Karimunjawa,  Jepara,  Indonesia.
Jurnal  Kelautan  Tropis  November 2018 Vol. 21(2):97–102. ISSN 0853-
7291.
Pemkab  Probolinggo.  (2019). Kondisi Geografis . Juni 26, 2020. https://probolinggokab.go.id/v4/ko ndisi-geografis. Pemkot Probolinggo. (2017). SIPP KEMENPAN  RB. Agustus  9,  2019.
https://sipp.menpan.go.id/ pelayanan-publik/wilayah/provinsi- jawa-timur/ pemerintah-kota- probolinggo.
PPID KLHK. (2017). Siaran Pers Nomor :
SP.
58/HUMAS/PP/HMS.3/03/2017 PPID  Kementrian  Lingkungan  Hidup dan  Kehutanan. Agustus  9,  2019. http://ppid.menlhk.go.id/siaran_pe rs/browse/561
Priatna,  F.  A.  (2017). Kajian  Tutupan Lahan Berbasis Obyek Menggunakan  Data  UAV  Trimble UX5  (studi  kasus  :  Desa  Pagak, Kabupaten Purworejo, Jawa
Tengah). Laporan  Skripsi  Program Studi  Teknik  Geodesi  Jurusan Teknik  Geodesi  Fakultas  Teknik Sipil  dan  Perencanaan  Institut Teknologi Nasional: Bandung.
Scaramuzza,  Pat.,  Esad  M,  dan
Gyanesh  C.  (2004). SLC  Gap-Filled Products,  Phase  One  Methodology.
November 3, 2019. https://landsat.usgs.gov/sites/defa ult/ files/documents/SLC_Gap_Fill_Met hodology.pdf.
Setiani, A., Prasetyo.Y., dan Subiyanto.S.  (2016). Optimalisasi Parameter Segmentasi Berbasis Algoritma Multiresolusi untuk Identifikasi Kawasan Industri Antara  Citra  Satelit  Landsat  dan Alos Palsar (Studi Kasus : Kecamatan  Tugu  dan  Genuk,  Kota Semarang). Jurnal  Geodesi  UNDIP. Vol.5, No.4. Teknik Geodesi
Fakultas Teknik Universitas
Diponegoro: Semarang.
Supriatna,  W.,  dan  Sukartono.  (2002).
Teknik  Perbaikan  Data  Digital (Koreksi  dan  Penajaman)  Citra Satelit.  Buletin  Teknik  Pertanian . Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah dan Agroklimat: Bogor. Suwargana,  Nana.  (2008). Analisis Perubahan Hutan Mangrove Menggunakan  Data  Penginderaan Jauh  di  Pantai  Bahagia,  Muara Gembong, Bekasi. Jurnal Penginderaan Jauh Vol. 5, 2008:64-
74.
Tomlinson,  P.  B.  (1995). The  Botany  of Mangroves .  Cambridge  University Press: New York.
Vermote,  E.F.,  El  Saleous,  N.Z.,  dan Justice,  C.O.,  (2002). Atmospheric Correction  of  MODIS  data  in  Visible to  Middle  infrared:  First  Result, Remote Sensing of Environment. Vol. 83 (97 – 111).
Wibowo, T. S. dan Suharyadi, R. (2009).
Aplikasi Object-Based Image Analysis  (OBIA)  untuk  Deteksi Perubahan Penggunaan Lahan
Menggunakan  Citra  ALOS  AVNIR-2. Jurnal Bumi Indonesia. Universitas Gadjah Mada: Yogyakarta. Wicaksono,  P.  (2010). Uji  Akurasi  Data
Kategori. Makalah Fakultas Geografi  UGM.  Kartografi  dan Penginderaan Jauh, Fakultas
Geografi,  Universitas  Gadjah  Mada:
Yogyakarta.
Wiyanto,  D  B.  (2016). Coral  Reef Coverage Percentage  on  Binor
Paiton-Probolinggo.
Seashore.
Journal  of  Marine  and  Aquatic Sciences 2 (2016) 6–10.
Wiyono,  M.  (2009). Pengelolaan  Hutan Mangrove  dan  Daya  Tariknya sebagai  Objek  Wisata  di  Kota Probolinggo.
Jurnal Aplikasi
Manajemen vol. 7, no. 2, Mei 2009.