## ANALISIS INDEKS VEGETASI MANGROVE MENGGUNAKAN CITRA SATELIT ALOS AVNIR-2
(Studi Kasus: Estuari Perancak, Bali)
ANALYSIS OF MANGROVE VEGETATION INDEX USING AN ALOS AVNIR-2 SATELLITE (A case study: Estuari Perancak, Bali)
Anak Agung Sagung Ratih Prameswari 1 , Teguh Hariyanto 1 , Frida Sidik 2
1 Jurusan Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111
2 Balai Penelitian dan Observasi Laut, Balitbang Kelautan dan Perikanan, Kementerian Kelautan dan Perikanan, Bali
Email: teguh_hr@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Hutan mangrove di  kawasan  Estuari  Perancak,  Jembrana  awalnya  memiliki  area  yang  sangat  luas.  Namun  seiring dengan  perkembangan  penduduk,  dan  peningkatan  kebutuhan  masyarakat,  mulailah  pengubahan  lahan  hutan mangrove menjadi  tambak  yang  mengambil  hampir  lebih  dari  50%  lahan  asli mangrove .  Dengan  perkembangan zaman, terdapat teknologi penginderaan jauh yang dapat mengawasi persebaran mangrove alami dan yang ditanami menggunakan  indeks  vegetasi.  Indeks  vegetasi  yang  dapat  digunakan  antara  lain  NDVI,  EVI2,  dan  SAVI.  Dalam penelitian ini, indeks vegetasi tersebut dimasukkan dalam citra satelit ALOS AVNIR-2 untuk mengetahui rentan nilai indeks vegetasi mangrove alami dan yang ditanami di Estuari Perancak, Jembrana-Bali.
Lokasi  penelitian  penelitian  ini  berada  di  Estuari  Perancak,  Jembrana,  tepatnya  di  desa  Budeng  dan  desa  Perancak. Estuari Perancak secara geografis terletak antara 8 o 22’ 30” LS sampai 8 o 24’ 18” LS dan 114 o 36’ 18” BT sampai 114 o 38’ 31,2” BT. Metode analisa indeks vegetasi yang digunakan pada penelitian ini adalah NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), EVI2 (Enhanced Vegetation Index-2), dan SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index).
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  citra  ALOS  AVNIR-2  mampu  digunakan  dalam  menghasilkan  data  indeks vegetasi dengan algoritma NDVI, EVI2, dan SAVI. Indeks Vegetasi EVI2 menghasilkan keakurasian hubungan yang lebih baik dibandingkan metode NDVI dan SAVI dimana koefisien determinasinya adalah 0,001. Sedangkan yang memiliki keakurasian  hubungan  yang  lebih  baik  terhadap  EVI2  adalah  SAVI,  dimana  koefisien  determinannya  sebesar  0,987. Total luas area mangrove di Estuari Perancak adalah 114,19 Ha, dengan pembagian mangrove alami seluas 69,04 Ha dan mangrove ditanami seluas 45,15 Ha.
Kata Kunci: Indeks Vegetasi, Mangrove , ALOS AVNIR-2

## Abstract
Mangroves  in  Estuary  Perancak,  Jembrana  initially  have  a  very  wide  area.  But  along  with  the  population,  and  the increasing needs of the community, begin the conversion of mangrove forests into farms that took almost more than 50%  of  the  original  mangrove  land.  With  the  times,  there  is  a  remote  sensing  technology  that  can  monitor  the distribution  of  natural  and  planted  mangrove  using  vegetation  index.  Vegetation  index  that  can  be  used,  among others,  NDVI,  EVI2,  and  SAVI.  In  this  study,  the  vegetation  index  included  in  the  satellite  image  AVNIR  ALOS-2  to determine vulnerable mangrove vegetation index value of natural and planted in Estuary Perancak, Jembrana, Bali. This research location is in the Estuary Perancak, Jembrana, precisely in the village of Budeng and Perancak. Estuary Perancak is geographically located between 8o 22’ 30” LS to 8o 24’ 18” LS and 114o 36’ 18” BT to 114o 38’ 31,2” BT. Vegetation  index  analysis  method  used  in  this  study  is  the  NDVI  (Normalized  Difference  Vegetation  Index),  EVI2 (Enhanced Vegetation Index - 2), and SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index).
These results indicate that AVNIR ALOS-2 can be used to generate the data of vegetation index with NDVI, EVI2, and SAVI algorithm. Vegetation Index EVI2 produce accuracy better relationship than NDVI and SAVI method wherein the determination  coefficient  was  0.001.  While  that  has  accuracy  better  relationship  towards  EVI2  is  SAVI,  where  the coefficient  determinant  of  0.987.  The  total  area  of  mangroves  in  Estuarine  Perancak  is  114,19  hectares,  with  the distribution of natural mangrove area of 69,04 hectares and planted mangrove area of 45,15 hectares.
Keywords: Vegetation Index, Mangrove, AVNIR ALOS-2

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Berdasarkan  UU  no.  41  Tahun  1999  tentang Kehutanan bahwa mangrove merupakan ekosistem  hutan,  dan  oleh  karena  itu,  maka pemerintah bertanggung jawab dalam pengelolaan  yang  berasaskan  manfaat  dan lestari,  kerakyatan,  keadilan,  kebersamaan, keterbukaan  dan  keterpaduan.  Selanjutnya dalam  kaitan  kondisi  mangrove  yang  rusak, kepada  setiap  orang  yang  memiliki,  pengelola dan  atau  memanfaatkan  hutan  kritis  atau produksi,  wajib  melaksanakan  rehabilitasi  hutan untuk  tujuan  perlindungan  konservasi.  Undang- Undang  tersebut  dibuat  oleh  pemerintah  dalam rangka  menjaga  kelestarian  hutan  mangrove  di Indonesia.  Namun  seiring  dengan  pertumbuhan penduduk
yang semakin meningkat, mengakibatkan peningkatan pembangunan infrastruktur umum di sekitar wilayah pesisir. Hutan  mangrove  di  Bali  tersebar  di  beberapa lokasi  dengan  luas  sekitar  3.067,71  ha.  Hutan mangrove  terbesar  terdapat  pada  tiga  lokasi, yaitu Tahura atau Taman Hutan Raya Ngurah Rai dengan luas 1.373,5 ha, Nusa Lembongan dengan luas  202  ha,  dan  lokasi  ketiga  terletak  di  Taman Nasional  Bali  Barat  dengan  luas  602  ha.  Hutan mangrove  di  kawasan  Estuari  Perancak  dengan luas 177,09 ha merupakan sisa luas hutan setelah di  konversi  menjadi  areal  pertambakan  sekitar tahun  1980  (Balai  Riset  dan  Observasi  Kelautan, 2004).  Lebih  dari  390  ha  merupakan  lahan tambak, baik yang masih produktif maupun yang sudah tidak produktif, serta 178,6 ha merupakan ekosistem mangrove (BROK, 2009). Penggunaan data satelit penginderaan jauh telah banyak  digunakan  untuk  pemantauan  keadaan vegetasi  di  bumi.  Salah  satu  teknologi penginderaan  jauh  tersebut  adalah  satelit  ALOS AVNIR-2.  Citra  ini  memiliki  resolusi  spasial  10  m dan  resolusi  spectral  sebanyak  4  band.  Indeks vegetasi  merupakan  algoritma  yang  diterapkan dalam  citra  satelit  untuk  menonjolkan  aspek vegetasi.  Metode  analisa  indeks  vegetasi  ada beberapa  macam  antara  lain  NDVI  (Normalized Difference  Vegetation  Index),  EVI-2  (Enhanced Vegetation  Index-2),  dan  SAVI  (Soil  Adjusted Vegetation Index).

## Perumusan Masalah
Rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana  hasil  analisa  perbandingan  nilai indeks  vegetasi  untuk  mangrove  alami  dan  yang ditanami menggunakan citra satelit ALOS-AVNIR- 2.

## Batasan Masalah
Adapun batasan permasalahan dari penelitian ini adalah:
a. Wilayah  studi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  wilayah  Estuari Perancak, Bali
b. Data  primer  yang  digunakan  adalah  citra satelit ALOS AVNIR-2 tahun 2011
c. Metode  analisa  indeks  vegetasi  yang digunakan adalah NDVI, EVI, dan SAVI

## Tujuan
Adapun tujuan penelitian ini adalah memberikan informasi tentang:
a. Mengetahui  kemampuan  citra  ALOS AVNIR-2 dalam mendeteksi vegetasi
b. Membandingkan  algoritma  untuk  vegetasi mangrove
c. Menguji  hasil  algoritma  dengan  data lapangan

## Manfaat
Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisa  pola  hidup  mangrove  untuk menjaga  ekosistem  pesisir  pantai  agar  wilayah daratannya tidak semakin berkurang.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Data Dan Peralatan
- Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Data  Citra  Satelit  ALOS  AVNIR-2  Tahun 2011
2. Data  Peta  RBI  1:25.000  kawasan  Estuari Perancak
3. Data  insitu  pengklasifikasian  mangrove alami dan ditanami
4. Koordinat sample dari lapangan untuk uji ketelitian klasifikasi citra
- Peralatan
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. GPS handheld untuk pengambilan
koordinat lapangan
2. Meteran
3. Perangkat lunak pengolahan citra
4. ArcGIS
5. Microsoft Office 2007

## Metode Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  berada  di  Estuari  Perancak, tepatnya  di  desa  Budeng  dan  desa  Perancak, Kabupaten  Jembrana,  Provinsi  Bali.  Estuari Perancak  secara  geografis terletak  antara  8o  22’ 30” LS sampai 8o 24’ 18” LS dan 114o 36’ 18” BT sampai 114o 38’ 31,2” BT.
Gambar 1. Lokasi Penelitian Sumber: Dinas Kehutanan Bali, 2010 (atas) dan

## Citra ALOS AVNIR-2 (bawah)
Adapun  metodologi  yang  digunakan  dalam penelitian  secara  keseluruhan  ini  ialah  sebagai berikut:
Persiapan Citra ALOS AVNIR-2 Peta RBI 1:25000 kawasan Estuari Perancak Koreksi Geometrik RMSE ≤ 1 Citra Terkoreksi Cropping Citra Algoritma NDVI Algoritma EVI 2 Algoritma SAVI Citra bernilai NDVI Citra bernilai EVI 2 Citra bernilai MSAVI Overlay dengan hasil klasifikasi data insitu Analisa Indeks Vegetasi, dan persebaran mangrove yang tumbuh alami dan yang ditanami Peta Mangrove Alami dan yang Ditanami Tidak Ya Kesimpulan Pengumpulan Data Pengolahan Data Analisa Data Insitu Klasifikasi Mangrove Alami dan yang Ditanami Overlay dengan hasil klasifikasi data insitu Overlay dengan hasil klasifikasi data insitu

## Gambar 2. Diagram Alir Pengumpulan, Pengolahan, dan Analisa Data
Adapun  penjelasan  diagram  alir  tahapan pengolahan data sebagai berikut:
1. Koreksi Geometrik Proses  koreksi  geometrik  dilakukan  pada kedua  citra  untuk  mendapatkan  sistem koordinat  dan  proyeksi  yang  sama.  Proses yang dilakukan adalah proses rektifikasi yang merupakan  koreksi  geometric  antara  citra dengan  peta  RBI.  Koreksi  geometrik  yang bersifat  random  diselesaikan  dengan  analisa titik  kontrol  tanah  (ground  control  point) melalui fungsi transformasi yang menghubungkan  antara  sistem  koordinat tanah  dan  citra.  Menggunakan  perhitungan RMS (Root Mean Square), dengan ketentuan
RMS harus kurang dari 1 (RMSE ≤ 1 ). Apabila RMS  masih  lebih  besar  dari  1,  maka  perlu dilakukan koreksi geometrik lagi. Sistem  proyeksi  yang  digunakan  adalah Universal Transverse Mercator zone 50S dan datum  yang  digunakan  adalah  WGS  1984. Hasil  koreksi  geometrik  pada  citra  ALOS AVNIR-2  sebesar  1.881  piksel  untuk  total RMSerror  dan  untuk  rata-rata  RMSerror sebesar 0.235
2. Cropping Citra Pada tahapan ini dilakukan pemotongan citra yang  sesuai  dengan  lokasi  penelitian  dan tujuan  interpretasi.  Pemotongan  dikalukan dengan software opensource
3. Klasifikasi Terbimbing
Lakukan klasifikasi terbimbing dengan menggambarkan training area untuk mangrove  alami  dan  yang  ditanami  yang harus  dipisahkan  pada  klasifikasi  dan menggunakan  karakteristik  spectral  masing- masing area untuk klasifikasi citra.
4. Algoritma Indeks Vegetasi Pada  tahap  ini  dilakukan  pemberian algoritma  indeks  vegetasi  pada  citra  ALOS AVNIR-2  yang  telah  dipotong.  Pemberian algoritma  dapat  dilakukan  di  software opensource.  Karena  dalam  penelitian  ini menggunakan  3  algoritma  indeks  vegetasi, maka  proses  yang  dilakukan  sebanyak  tiga kali dengan algoritma yang berbeda. Penelitian ini menggunakan 3 Indeks vegetasi
yaitu NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), EVI2 (Enhanced Vegetation Index - 2), dan SAVI (Soil Adjusted Vegetation  Index).  Berikut  adalah  algoritma ketiga indeks vegetasi tersebut: (1) (2)
(3)
Dimana:
NIR : nilai reflektan band spektral infra merah dekat RED : nilai reflektan band spektral merah
G : gain factor = 2,5 L : factor kalibrasi tanah = 0,5

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  pemberian  algoritma  indeks  vegetasi menunjukkan  hasil  yaitu  -1  sampai  1.  Hasil  nilai ketiga  indeks  vegetasi  tersebut  adalah  sebagai berikut.

## Tabel 1. Hasil Algoritma Indeks Vegetasi
Indeks Vegetasi Nilai Minimum Nilai Maksimum Standart Deviasi NDVI -0.723 0.530 0.127 EVI2 -0.815 0.992 0.179 SAVI -1.079 0.792 0.190

## A. Analisa Indeks Vegetasi
Berikut  merupakan  hasil  algoritma  NDVI, EVI2, dan SAVI yang telah dicocokkan dengan sampel di lapangan.
Gambar 3. Hasil Algoritma Indeks Vegetasi NDVI,

## EVI2, dan SAVI
Dari ketiga perbandingan hubungan diatas, dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  yang  memiliki hubungan  paling  besar  dengan  parameter kerapatan  pohon  mangrove  per  area  adalah algoritma NDVI dengan nilai koefisien determinan  sebesar  0,126.  Sedangkan  nilai koefisien  determinan  EVI2  dan  SAVI  sebesar 0,109.
Gambar 4. Grafik Hubungan NDVI dengan Kerapatan
Gambar 5. Grafik Hubungan EVI2 dengan Kerapatan
Gambar 6. Grafik Hubungan SAVI dengan Kerapatan
Gambar 7. Peta Persebaran Mangrove Alami dan yang Ditanami Estuari perancak

## PENUTUP
Citra  ALOS  AVNIR-2  dapat  digunakan  dalam mendeteksi area vegetasi mangrove menggunakan  algoritma  indeks  vegetasi  NDVI,
EVI-2, dan SAVI
Nilai  hubungan  antara  algoritma  indeks  vegetasi dengan nilai kerapatan pohon mangrove per area diketahui  sangat  kecil,  yaitu  algoritma  NDVI dengan nilai koefisien determinan sebesar 0,126. Sedangkan  nilai  koefisien  determinan  EVI2  dan SAVI sebesar 0,109.
Melihat  hasil  nilai  hubungan  indeks  vegetasi dengan  kerapatan  pohon mangrove yang  sangat kecil,  hal  ini  kemungkinan  disebabkan  karena data  citra  ALOS  AVNIR-2  tahun  2011  dan  data insitu  tahun  2015  maka  disarankan  agar  jarak waktu  pengambilan  data  citra  dan  data  insitu tidak terlalu jauh.
Kendala  dalam  proses  pengerjaan  penelitian  ini adalah sulitnya membedakan vegetasi mangrove dengan  vegetasi  lainnya  dikarenakan  wilayah kajian  yang  kecil,  maka  dari  itu  diperlukan  citra dengna  resolusi  tinggi  untuk  hasi  yang  lebih maksimal.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  A.R.P  mengucapkan  terima  kasih  kepada Balai  Penelitian  dan  Observasi  Laut  selaku instansi  pembimbing  dan  pengambilan  dan lapangan,  serta  Center  of  Remote  Sensing  and Ocean Science  (CReSOS) yang telah memberikan data  citra  satelit  guna  mendukung  dalam keberhasilan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Budiyanto,  E.  2012.  “Indeks  Vegetasi”.  http://geo.fis. unesa.ac.id/web/index.php/en/penginderaan -jauh77-indeks-vegetasi (4 Nov. 2014) Elachi,  C.  and  Zyl,  J.  J,  2006.  Introduction  To  The Physics  and  Techniques  of  Remote  Sensing . New Jersey: John Wiley & Sons Inc. James, K.M, 2010. Remote Sensing . Jakarta: Gramedia. JAXA,  2008.  ALOS  Data  User  Handbook  Revision  C. Japan: Japan Aerospace Exploration Agency. Kusmana,  C,  2009.  Pengelolaan  Sistem  Mangrove Secara  Terpadu.  Workshop  Pengelolaan Ekosistem Mangrove di Jawa Barat. Jatinangor. Kustandyo,  H,  2013.  Studi  Tingkat  Kerapatan Mangrove  Menggunakan  Indeks  Vegetasi Dari Citra Multispektral . Surabaya.
Landgrebe,  D,  2003.  Signal  Theory  Methods  In Multispectral  Remote  Sensing.  New  Jersey: John Willey & Sons Inc.
Lillesand  and  Kiefer,  1998.  Penginderaan  Jauh  dan
Interpretasi Citra Penginderaan Jauh .
Yogyakarta: Gadjahmada University Press.
Prasali,  I.,  and  A.S,  K,  2004.  Pengkajian  Nilai  Indeks
Vegetasi  Data  Modis  dengan  Menerapkan
Beberapa  Algoritma  Pengolahan  Data  Indeks Vegetasi.  Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan Pengolahan Data Citra Digital Vol 1 No 1.
Saefurahman,  G,  2008.  Distribusi,  Kerapatan  dan Perubahan  Luas  Vegetasi  Mangrove  Gugus Pulau  Pari  Kepulauan  Seribu  Menggunakan Citra  FORMOSAT-2  dan  LANDSAT  7/ETM+. Program  Studi  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan Bogor.