## ANALISA PERUBAHAN LUAS DAN KERAPATAN MANGROVE MELALUI PENGOLAHAN CITRA SATELIT LANDSAT 8
Nadya Fiqi Nurcahyani¹ ) , Lis Diana Mustafa² ) , Putri Elfa M³ )
¹²³ ) Program Studi Jaringan Telekomuniksi Digital, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang e-mail : 1) nadyafiqi38@gmail.com

## Abstrak
Hutan mangrove memiliki nilai ekologis, ekonomis dan sosial yang tinggi yang berfungsi sebagai tempat ikan, udang,  kerang  dan  jenis  biota  lainnya.  Hutan  mangrove  juga  berfungsi  menjaga  stabilitas  garis  pantai,  melindungi pantai  dan  tebing  sungai,  mem filter dan  meremediasi  limbah,  serta  untuk  menahan  banjir  dan  gelombang.  Fakta menunjukkan  bahwa  kerusakan  mangrove  ada  dimana-mana,  bahkan  intensitas  kerusakan  dan  luasannya  cenderung meningkat secara siginifikan.
Banyaknya  peranan  mangrove  memerlukan  adanya  pengelolaan  yang  tepat  untuk  menjaga  eksistensi mangrove.  Salah  satu  cara  untuk  mengetahui  luas  mangrove  dengan  cara  pengolahan  citra  satelit  Landsat  8.  Tahapan identifikasi mangrove dilakukan dengan menggunakan penggabungan band RGB 564, kemudian dilakukan pemisahan obyek  mangrove  dan  non  mangrove.  Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  kerapatan  mangrove  dengan menggunakan  formula  NDVI.  Untuk  memaksimalkan  pemantauan  luas  manggrove,  maka  dibuatlah  aplikasi  android yang  memberikan  informasi  tentang  luas  dan  kerapatan  mangrove  di  beberapa  titik  lokasi  yaitu  Clungup,  Bangsong Teluk Asmara dan Cengkrong pada tahun 2015 hingga 2018.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  citra  satelit  Landsat  8  dapat  digunakan  untuk  identifikasi  perubahan luasan hutan mangrove dengan ketelitian yang cukup baik yaitu di daerah Clungup sebesar 90% dan Cengkrong sebesar 86,67%.  Dari  hasil  pengolahan  juga  didapatkan  hasil  luas  mangrove  di  daerah  Clungup  mengalami  penurunan  dari tahun  2015  hingga  2017  tetapi  mengalami  peningkatan  pada  tahun  2018  sehingga  aplikasi  memberikan  rekomendasi untuk melakukan penyulaman mangrove pada tahun 2016 hingga 2017 dan rekomendasi mangrove dipertahankan pada tahun  2018.  Sedangkan  untuk  daerah  Bangsong  Teluk  Asmara  dan  Cengkrong  mengalami  peningkatan  luasan mangrove setiap tahunnya sehingga aplikasi memberikan rekomendasi dipertahankan dari tahun 2016 hingga 2018. Kata Kunci: Mangrove, Citra satelit Landsat 8, Luas, Kerapatan, NDVI, Aplikasi.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Mangrove  adalah  tumbuhan  yang  habitat hidupnya  berada  di  daerah  pesisir    yang  masih dipengaruhi  pasang  surut  air  laut  yang  memiliki nilai  ekologis,  ekonomis  dan  sosial  yang  tinggi. Mangrove  berfungsi  sebagai  tempat  ikan,  udang, kerang  dan  jenis  biota  lainnya.  Selain  itu,  hutan mangrove juga berfungsi untuk menjaga stabilitas garis,  melindungi  dan  tebing  sungai,  mem filter dan  meremediasi  limbah,  serta  untuk  menahan banjir  dan  gelombang.  Secara  ekonomis  fungsi hutan mangrove merupakan sumber energi, daerah pengembangan perikanan dan pertanian, penghasil bahan  bangunan,  bahan  tekstil,  dan  produk bernilai  ekonomi  lainnya.  Hutan  mangrove  juga memiliki manfaat sosial seperti tempat berinteraksi sosial dan jasa-jasa wisata.
Banyaknya  peranan  mangrove  memerlukan adanya  pengelolaan  yang  tepat  untuk  menjaga eksistensi  mangrove.  Salah  satu  cara  yaitu pemantauan mangrove dengan teknik penginderaan jauh. Teknik ini memiliki jangkauan yang  luas  dan  dapat  memetakan  daerah-daerah yang  sulit  dijangkau  dengan  perjalanan  darat. Salah  satu  data  penginderaan  jauh  yang  dapat dimanfaatkan  adalah  citra  satelit  Landsat  8  yang terbang dengan ketinggian 705 km dari
permukaan  bumi,  memiliki  area  scan  seluas  170 km x 183 km, dan lebar sapuan 16,5 x 16,5 km2. Pengamatan  mangrove  dengan  citra  satelit meliputi luasan, dan kerapatan mangrove.
Untuk memaksimalkan pemantauan manggrove,  maka  dibuatlah  aplikasi  android. Android  merupakan  platform  mobile  yang lengkap,  terbuka  ( open  source )  dan  bebas  untuk develop sehingga banyak orang yang menggunakan  Android  saat  ini.  Aplikasi  ini  akan memberikan informasi tentang luas dan kerapatan mangrove  di  beberapa  titik  lokasi  yaitu  Clungup, Bangsong  Teluk  Asmara  dan  Cengkrong  pada tahun 2015 hingga 2018.

## 1.2 Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  dari  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  cara  pengolahan  citra  satelit Landsat  8  untuk  mendeteksi  dan  menghitung luasan  mangrove  Clungup,  Bangsong  Teluk Asmara dan Cengkrong dari tahun 2015 hingga tahun 2018?
2. Bagaimana cara menampilkan data olahan citra satelit Landsat 8 pada aplikasi android?
3. Bagaimana aplikasi android dapat memberikan rekomendasi  keputusan  yang  harus  dilakukan terhadap data citra satelit yang telah diolah?

## 1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Dapat  memahami  proses  pengolahan  citra satelit  Landsat  8  untuk  mendeteksi  dan menghitung luasan mangrove Clungup,
Bangsong  Teluk  Asmara  dan  Cengkrong  dari tahun 2015 hingga tahun 2018.
2. Dapat  memahami  proses  pembuatan  aplikasi data olahan citra satelit Landsat 8.
3. Dapat memberikan informasi mangrove kepada masyarakat luas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pengolahan Citra
Pengolahan citra
merupakan proses mengolah  piksel-piksel  di  dalam  citra  digital untuk  tujuan  tertentu.  Pada  awalnya  pengolahan citra  ini  dilakukan  untuk  memperbaiki  kualitas citra,  namun  dengan  berkembangnya  dunia komputasi yang ditandai dengan semakin meningkatnya  kapasitas  dan  kecepatan  proses komputer  serta  munculnya  ilmu-ilmu  komputasi yang  memungkinkan  manusia  dapat  mengambil informasi dari suatu citra.
Gambar 2.1 Proses pengolahan citra Input untuk pengolahan berupa  citra. Outputnya  dapat  berupa  citra  atau  sekumpulan karakteristik  atau  parameter  yang  berhubungan dengan citra yang kualitasnya lebih baik dari citra input.

## 2.2 Penginderaan Jauh
Lillesand  et  al  (2004),  mengatakan  bahwa penginderaan  jauh  adalah  ilmu  dan  seni  untuk mendapatkan  informasi  tentang  suatu  objek, daerah,  atau  fenomena  melalui  analisis  data  yang diperoleh dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah, atau fenomena yang dikaji. Alat  yang  dimaksud  tidak  berhubungan  langsung dengan  objek,  yaitu  alat  yang  pada  waktu perekaman  objek  tidak  ada  di  permukaan  bumi. Oleh  karena  itu,  dalam  proses  perekaman menggunakan  wahana  atau  media  pembantu seperti satelit.
2.3 Satelit  Landsat  8  OLI (Operational  Land Imager)
NASA melakukan peluncuran satelit Landsat Data  Continuity  Mission (LDCM)  pada  tanggal 11  Februari  2013.  Seperti  dipublikasikan  oleh USGS  (2013),  satelit  Landsat  8  terbang  dengan ketinggian  705  km  dari  permukaan  bumi  dan memiliki  area    scan    seluas  170  km  x  183  km. Satelit  Landsat  8  memiliki  sensor Onboard
Operational  Land  Imager (OLI)  dan Thermal Infrare  Sensor (TIRS)  dengan  jumlah  band sebanyak  11  buah.  Data  cita  satelit  Landsat  8 dapat didownload melalui situs Earth explorer.
Tabel 2.1 Karakteristik Sensor Satelit Landsat 8
Sumber:http://landsat.usgs.gov/best_spectral_ban ds_to_use.php
2.4 Koreksi Radiometrik
Koreksi radiometrik ditujukan untuk memperbaiki nilai piksel agar sesuai dengan yang seharusnya  yang  biasanya  mempertimbangkan faktor  gangguan  atmosfer  sebagai  sumber kesalahan  utama  (Soenarmo  2009),  dan  juga untuk menghilangkan atau meminimalisir kesalahan  radiometrik  akibat  aspek  eksternal berupa  gangguan  atmosfer  pada  saat  proses perekaman. Biasanya gangguan atmosfer ini dapat berupa  serapan,  hamburan,  dan  pantulan  yang menyebabkan  nilai  piksel  pada  citra  hasil perekaman tidak sesuai dengan nilai piksel  obyek sebenarnya di lapangan.
Berdasarkan USGS (2014), koreksi radiometrik Landsat 8 menggunakan koreksi ToA yang  meliputi  ToA  refrektansi.  Koreksi  ToA refrektansi  dilakukan  dengan  mengkonversi  nilai DN  ( Digital  Number )  ke  nilai  refrektansi dimananilai masing-masing konstanta dapat diperoleh pada metadata citra. Persamaan konversi untuk koreksi ToA refrektansi yaitu:
Dimana:
= ToA refrektansi = nilai piksel (DN) =REFLECTANCE_MULT_BAND_x, dimana x adalah band yang digunakan
=REFLECTANCE_ADD_BAND_x,  dimana x adalah band yang digunakan 2.5 NDVI (Normalized  Difference  Vegetation Index)
Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  bertujuan  untuk  menentukan  tingkat kerapatan  mangrove  dengan  melakukan  proses pembandingan  antara  tingkat  kecerahan  kanal cahaya merah ( red ) yaitu band 4 dan kanal cahaya inframerah dekat ( near infrared ) yaitu band 5.
Prinsip kerja NDVI adalah radiasi dari visible red diserap  oleh  klorofil  sehingga  dipantulkan rendah,  sedangkan  radiasi  sinar near-infrared dipantulkan  oleh  struktur  daun  secara  kuat  yaitu melalui jaringan mesofil (Arhatin, 2007).
Algoritma Normalized  Difference  Vegetation Index (NDVI)  (Rouse  et  al.,  1974  in  Hariyadi, 1999) adalah :
Keterangan: NIR = Near-Infrared (Kanal Inframerah) Red = Red (Kanal Merah) 2.6 Android Studio
Android  Studio  merupakan  pembaharuan IDE  ( Integrated  Development  Environment ) dari Eclipse yaitu versi IDE yang sebelumnya. Saat ini Android  Studio  dilengkapi  dengan berbagai macam  kemudahan  dan  kenyamanan  dalam perancangan aplikasi berbasis mobile.
Salah  satu  fitur  di  Android  Studio  adalah Webview,  Webview  sendiri  merupakan  sebuah class pada  android  yang  menampilkan  dan menjalankan  aplikasi  mobile  yang  berbasis  web, dengan cara  memanggil  URL  web  yang  akan  di integrasikan ke Aplikasi Mobilenya

## 3.    METODE PENELITIAN

## 3.1 Blok Diagram Sistem
Blok diagram perancangan sistem yang akan dibuat pada penelitian ini ditunjukan pada gambar berikut ini:
Gambar 3.1 Blok diagram perencanaan sistem Dari gambar diatas dapat diketahui bahwa radiasi  elektromagnetik  yang  dipatulkan  atau dipancarkan  oleh  obyek  merupakan  sumber  data dalam  penginderaan  jauh.  Pantulan  atau  pancran tersebut  diterima  oleh  sensor.  Sensor  satelit Landsat  8  kemudian  merekam  obyek  permukaan bumi  dan  menyimpannya  dalam  bentuk  citra. Untuk  mendapatkan  data  citra  satelit  Landsat  8
dapat  diakses  dan  diunduh  secara  gratis  di  situs milik  USGS  yaitu  Earth  explorer,  dengan  syarat harus  mempunyai  akun  pada  situs  tersebut. Selanjutnya,  data  citra  satelit  yang  telah  diunduh dapat  diolah  untuk  mendeteksi  dan  mengetahui luasan  mangrove  menggunakan software ENVI 5.3  dan  ArcGis  10.3.  Setelah  data  citra  satelit diolah,  data  tersebut  diupload  di  aplikasi  yang telah dibuat. Aplikasi akan memberikan rekomendasi  kepada  pengguna  untuk  melakukan tindakan  ketika  melihat  hasil  data  luasan mangrove.
3.2  DFD (Data Flow Diagram) Data flow diagram menggambarkan komponen-komponen dan alir data antar komponen  yang  terdapat  pada  sistem.  Berikut merupakan desain Data flow diagram level 0 dari sistem ini:
Gambar 3.2 DFD Level 0 Dalam Data  flow  diagram level  0  terdapat dua  entitas  luar  yang  berhubungan  dengan  sistem yaitu  admin  dan  guest,  guest  adalah  pengguna aplikasi  yang memiliki  hak  akses  untuk mengetahui informasi dan data tentang mangrove, sedangkan admin yang menginput semua informasi dan data mangrove.

## 3.3  Tahapan Penelitian
Tahapan  pengolahan  citra  satelit  Landsat  8 terdiri dari beberapa tahap. Berikut ini merupakan langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  pada penelitian ini:
Tidak Ya Tidak sesuai Sesuai Studi Pustaka Start Instalasi Software Penggabungan Band Citra Data Satelit Nilai Citra = 0? Cropping Citra Formula NDVI Klasifikasi Citra Layout Citra Hitung Luas dan Kerapatan Mangrove Uji Akurasi Hasil Pembuatan Aplikasi Analisa dan Kesimpulan End Rekomendasi Keputusan Koreksi Radiometrik Ya Pra Proses Proses Aplikasi
Gambar 3.3 Flowchart tahapan penelitian
1. Melakukan  studi  pustaka  tentang  mangrove, pengolahan citra satelit, satelit Landsat 8 dan informasi lainnya dari berbagai sumber.
2. Instalasi software ENVI 5.3 dan ArcGis 10.3. Sedangkan untuk pembuatan aplikasi android menggunakan  XAMPP,  Laravel,  PHP  dan Android Studio.
4. Setelah  itu  tahap  pra  proses  yaitu  tahap pengambilan  data  citra  yang  diambil  melalui data digital Landsat 8 di situs Earth explorer .
5. Kemudian  melakukan  proses  pengolahan data  citra  satelit.  Ada  beberapa  tahapan pengolahan yang akan dilakukan di tahap ini menggabungkan band citra, koreksi radiometrik, cropping citra, menghitung nilai NDVI,  mengklasifikasikan  citra,  membuat peta  dengan  cara  layout  citra  dan  dihitung luas  dan  kerapatan  mangrove.  Setelah pengolahan  data  dilakukan,  maka  uji  akurasi untuk  membandingkan  data  pengolahan dengan data lapang.
6. Hasil  dari  pengolahan  berupa  peta  sebaran luas  dan  kerapatan  mangrove  ditampilkan pada  aplikasi  android  sehingga  pemerintah maupun masyarakat bisa mengetahui keadaan mangrove. Aplikasi tersebut
akan
memberikan  rekomendasi  tindakan  yang harus  dilakukan  pemerintah  atau  pihak  yang terkait  untuk  menjaga  kestabilan  luasan mangrove.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Formula NDVI Dari proses penghitungan Normalized Difference  Vegetation  Index (NDVI)  pada  tahun 2015 sampai 2018 di 3 lokasi didapat nilai NDVI berikut ini:
Tabel 4.1 Data nilai NDVI
Nilai  NDVI  menunjukkan  tingkat  kehijauan mangrove. Semakin tinggi nilai NDVI menandakan semakin tinggi kerapatan mangrove.
Gambar 4.1 Hasil NDVI

## 4.2 Klasifikasi NDVI
Gambar 4.2 Hasil klasifikasi Hasil  pengolahan  klasifikasi  NDVI  yaitu kerapatan  mangrove  di  3  lokasi  pada  tahun  2015 hingga 2018 tersaji pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.2 Luas kerapatan mangrove
Dapat  diketahui  bahwa  kondisi  mangrove terbaik  berada  di  Cengkrong.  Hal  ini  disebabkan karena  Cengkrong  adalah  sebuah  cagar  alam mangrove.  Mangrove  yang  berada  di  Cengkrong telah dilakukan rehabilitasi sejak tahun 2002 oleh Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  (DKP)  Kabupaten Trenggalek.

## 4.3 Layout Peta
Hasil pengolahan  data  yang  sudah  dilakukan sebelumnya diedit dan dibuat peta. Di dalam peta terdapat informasi berupa luas total mangrove dan luas  kerapatan  yang  dibagi  menjadi  3  kelas  yaitu jarang, sedang dan lebat. Berikut salah satu layout peta di  Clungup pada tahun 2018:
Gambar 4.2 Hasil layout peta 4.4  Menghitung Luasan Mangrove
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  citra dari  tahun  2015  hingga  2018.  Tentunya  dari rentang waktu tersebut, luasan mangrove mengalami perubahan.
Tabel 4.3 Luasan mangrove citra Landsat 8
Untuk  lebih  jelasnya  perubahan  luas  mangrove dapat dilihat pada grafik:
Gambar 4.3 Grafik perubahan luas mangrove di daerah Clungup Pada gambar diatas luas mangrove di daerah Clungup  terbanyak  pada  tahun  2015  yaitu  27,45 ha.  Tetapi  luas  mangrove  mengalami  penurunan yaitu sebesar 26,01 ha pada tahun 2016 dan 25,56 ha pada tahun 2017. Dari hasil survey lapang dan wawancara dengan warga sekitar, dapat diketahui perubahan  ini  diakibatkan  karena  mangrove terletak  di  daerah  yang  dekat  dengan  pemukiman warga  sehingga  digunakan  untuk  kepentingan warga  setempat  serta  tidak  adanya  perhatian terhadap mangrove. Akan tetapi pada tahun 2018, luas mangrove mengalami peningkatan sekitar 0,9 ha.
Gambar 4.4 Grafik perubahan luas mangrove di daerah Clungup
Gambar 4.4 memperlihatkan grafik perubahan  luas  mangrove  di  daerah  Bangong Teluk  Asmara.  Luas  mangrove  pada  tahun  2015 sebesar 24,66 ha dan selalu mengalami peningkatan  disetiap  tahunnya,  yaitu  30,78  ha pada  tahun  2016,  31,56  ha  pada  tahun  2017  dan 32,22  ha  pada  tahun  2018.  Menurut  survey lapang,  salah  satu  faktor  peningkatan  ini dikarenakan adanya kegiatan penanaman mangrove setiap tahunnya.
Gambar 4.5 Grafik perubahan luas mangrove di daerah Cengkrong
Gambar 4.5 memperlihatkan grafik perubahan  luas  mangrove  di  daerah  Cengkrong. Luas  mangrove  pada  tahun  2015  sebesar  101,79 ha  dan  selalu  mengalami  peningkatan  disetiap tahunnya,  yaitu  111,15  ha  pada  tahun  2016, 143,83  ha  pada  tahun  2017  dan  164,43  ha  pada tahun  2018.  Salah  satu  faktor  peningkatan  ini dikarenakan Cengkrong lebih dikenal sebagai area ekowisata  hutan  mangrove  yang  setiap  tahun dilakukan penanaman mangove 4. 5  Uji Akurasi
Uji  akurasi  peta  penelitian  dilakukan  untuk mengukur tingkat akurat peta penelitian mangrove.  Untuk  mengetahui  seberapa  akurat hasil klasifikasi citra yang telah dilakukan, survei lapang. Dalam melakukan survei lapang memerlukan    dua  data  yakni: image hasil klasifikasi  yang  akan  diuji  akurasinya  dan  data lapangan ( ground truth data ) sebagai referensi.
Gambar 4.5 Titik uji akurasi Clungup
Tabel 4.4 Hasil uji akurasi Clungup
Berikut ini adalah rumus untuk mendapatkan tiap nilai akurasi yang muncul pada tabel diatas: ( )

## ( )
( )
Gambar 4.6 Titik uji akurasi Cengkrong Tabel 4.5 Hasil uji akurasi Clungup
Berikut ini adalah rumus untuk mendapatkan tiap nilai akurasi yang muncul pada tabel diatas: ( )

## ( ) ( )
Perhitungan  akurasi  dari  data  clungup  yaitu 90%  dan  cengkrong  yaitu  86,67%,  sedangkan syarat yang digunakan untuk akurasi yaitu > 70%. Jadi,  hasil  akurasi  telah  memenuhi  syarat  dan  di anggap benar.
4.6  Aplikasi
Hasil  data  mangrove  yang  telah  diolah  akan dipublikasikan  melalui  aplikasi  android  sehingga pemerintah  maupun  masyarakat  bisa  mengetahui keadaan  mangrove.  Aplikasi  tersebut  akan memberikan  rekomendasi  tindakan  yang  harus dilakukan  pemerintah  atau  pihak  yang  terkait untuk  menjaga  kestabilan  luasan  mangrove. Berikut tampilan aplikasi mangrove:
Gambar 4.7 Tampilan awal aplikasi android Hasil  rekomendasi  aplikasi  terhadap  tindakan yang  akan  dilakukan  pada  mangrove  adalah sebagai berikut:
Gambar 4.8 Hasil rekomendasi Clungup Rekomendasi pada daerah Clungup disarankan untuk melakukan penyulaman mangrove  dikarenakan  terjadi  penurunan  luasan dari  tahun  2015  hingga  2017  sedangkan  pada tahun  2018  aplikasi  memberikan  rekomendasi untuk mempertahankan mangrove karena mengalami  peningkatan  luasan  mangrove  walau hanya sedikit.
Gambar 4.9 Hasil rekomendasi Bangsong Teluk Asmara Rekomendasi  pada  daerah  Bangsong Teluk  Asmara  adalah  dipertahankan  karena  luas mangrove  di  Bangsong  Teluk  Asmara  selalu bertambah setiap tahunnya.
Gambar 4.10 Hasil rekomendasi Cengkrong Rekomendasi  pada  daerah  Cengkrong tahun  2016  hingga  2018  juga  dipertahankan karena  luas  mangrove  di  Cengkrong  selalu bertambah setiap tahunnya.

## 5.   KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan Dari penelitian yang telah dilakukan didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Citra  satelit  Landsat  8  dapat  digunakan  untuk identifikasi  perubahan  luasan  hutan  mangrove dengan  ketelitian  yang  cukup  baik  yaitu  di daerah  Clungup  sebesar  90%  dan  Cengkrong sebesar 86,67%.
2. Berdasarkan  hasil  analisis  citra  satelit  Landsat 8  didapatkan  hasil  luas  mangrove  Clungup sebesar  27.45  ha  pada  tahun  2015,  26.01  ha pada  tahun  2016,  25.56  ha  pada  tahun  2017 dan 25.65 ha pada tahun 2018. Luas mangrove
Bangsong Teluk Asmara sebesar 24.66 ha pada tahun  2015,  30.78  ha  pada  tahun  2016,  31.56 ha  pada  tahun  2017  dan  32.22  ha  pada  tahun 2018.  Sedangkan  luas  mangrove  Cengkrong sebesar 101.79 ha pada tahun 2015, 111.15 ha pada  tahun  2016,  143.82  ha  pada  tahun  2017 dan 164.43 ha pada tahun 2018.
3. Aplikasi perubahan kondisi mangrove
Clungup,  Bangsong  Teluk  Asmara  dan Cengkrong  tahun  2015  dan  2018  dapat memberikan  informasi  mengenai  luas  dan kerapatan mangrove.
4. Pada  daerah  Clungup,  aplikasi  memberikan rekomendasi  untuk  melakukan  penyulaman mangrove pada tahun 2016 hingga 2017 karena mangrove  mengalami  penurunan  luasan  dan memberikan  rekomendasi  mangrove  untuk dipertahankan  pada  tahun  2018.  Sedangkan pada  daerah  Bangsong  Teluk  Asmara  dan Cengkrong  aplikasi  memberikan  rekomendasi untuk  mempertahankan  mangrove  karena luasan mangrove bertambah setiap tahunnya.

## 5.2  Saran
Sebagai  saran  guna  penelitian  selanjutnya, untuk  perolehan  luas  hutan  mangrove  yang  lebih baik,  pemilihan  citra  hendaknya  yang  bebas  atau minim  dari  tutupan  awan  dan  menggunakan  citra dengan resolusi spasial lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Arhatin,  R.E.  2007.  Pengkajian  Algoritma  Indeks Vegetasi dan Metode Klasifikasi Mangrove dari  Data  Satelit  Landsat-5  TM  dan
Landsat-7 ETM+: Studi Kasus di Kabupaten  Berau,  Kalimantan  Timur. [tesis].  Bogor:  Program  Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Departemen Kehutanan. 1994. Pedoman Penyusunan  Rencana  Teknik  Rehabilitasi (RTR)  Daerah  Pantai.  Direktorat  Jenderal Reboisasi dan
Rehabilitasi
Lahan Departemen Kehutanan Jakarta Fachrul,  M.  F.  2007.  Metode  Nybakken,  J.W. 1992.  Biologi  Laut  :  Suatu  Pendekatan
Ekologis. Diterjemahkan oleh H.M. Eidman,  Koesbiono,  Dietrich  G.  Bengen, Malikusworo  Hutomo,  Sukristijono  S.  PT Gramedia. Jakarta. Lillesand  T.M.,  Kiefer,  R.W.,  2007. Remote Sensing  And  Image  Interpretation ,  6th Edition,  Jhon  Wiley  &  Sons  Inc,  New York.
Soenarmo,  S.  H.,  2009.  Penginderaan  Jauh  dan
Pengenalan  Sistem  Informasi  Geografis
untuk  Bidang  Ilmu  Kebumian.  Bandung: Penerbit ITB Bandung.
USGS, 2013. [ Online ] Available at : http://landsat.usgs.gov/Landsat8_Using_Pr oduct.php