Studi Kerapatan dan Perubahan Tutupan Mangrove Menggunakan Citra Satelit di Kecamatan Lasalepa ........................ (Kharisma, et al)

## STUDI KERAPATAN DAN PERUBAHAN TUTUPAN MANGROVE MENGGUNAKAN CITRA SATELIT DI KECAMATAN LASALEPA, KABUPATEN MUNA

## (Study of Mangrove Density and Land Cover Change using Satellite Imagery in Lasalepa District, Muna Regency)
Gaby Nanda Kharisma 1 , La Ode Abdul Fajar Hasidu 2 , Iradaf Mandaya 3 , Azwar Sidiq 4 , Harsanto Mursyid 5 , Arif Prasetya 6
1 Program Studi Pendidikan Geografi, FKIP, Universitas Sembilanbelas November Kolaka
2 Program Studi Ilmu Kelautan, Universitas Sembilanbelas November Kolaka
3 Program Studi D3 Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo
4 Jurusan Agrobisnis Perikanan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Halu Oleo
5 Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau
6 Program Studi Ilmu Perikanan, Universitas Sembilanbelas November Kolaka Jl. Pemuda No.339, Kab. Kolaka, Prov Sulawesi Tenggara Indonesia. 93517.
E-mail:  gabykharisma@mail.usn.ac.id
Diterima: 23 Maret 2022; Direvisi:17 Oktober 2022; Disetujui untuk Dipublikasikan: 31 Maret 2023

## ABSTRAK
Studi kerapatan dan perubahan tutupan mangrove menggunakan citra satelit sangat penting dilakukan untuk mengidentifikasi kondisi ekosistem mangrove secara eksisting. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis  kerapatan  dan  perubahan  tutupan  mangrove  menggunakan  Citra  Satelit  Landsat  8  OLI  dan Sentinel-2A Level 1C  di Kecamatan  Lasalepa,  Kabupaten Muna.  Pengamatan  kerapatan mangrove secara insitu  menggunakan  plot  pengamatan  100m 2 .  Analisis  perubahan  tutupan  mangrove  menggunakan  citra satelit  multitemporal  (2015-2020)  dengan  metode  klasifikasi supervised  classification .  Terdapat  lima  jenis mangrove  pada  empat  stasiun  pengamatan.  Pada  Stasiun  I-III  dengan  nilai  kerapatan  mangrove:  1.480 pohon/ha,  1.320  pohon/ha,  dan  1.440  pohon/ha  terkategori  Baik  (Sedang),  sedangkan  Stasiun  IV  dengan nilai kerapatan 2.120 pohon/ha terkategori Baik (Sangat Padat). Berdasarkan hasil analisis citra, perubahan tutupan lahan dalam rentang tahun 2015-2020 menunjukkan adanya peningkatan luasan.
Kata kunci : mangrove, Landsat 8 OLI, Sentinel-2A, supervised classification

## ABSTRACT
A study of mangrove density and land cover change using satellite imagery is imperative to identify the condition of the existing ecosystem. This study aimed to analyze the density and changes in mangrove cover using  Landsat  8  OLI  and  Sentinel-2A  Satellite  Imagery  in  Lasalepa  District,  Muna  Regency. Mangrove density  analysis  method  with  100m2  observation  plot  method.  Analysis  of  mangrove  cover  change  using multitemporal satellite imagery (2015-2020) with a supervised classification method. There are five types of mangroves at four observation stations. Stations I-III, with mangrove density values: of 1,480 trees/ha, 1,320 trees/ha,  and  1,440  trees/ha,  were  categorized  as  Dense,  while  Station  IV,  with  a  density  value  of  2,120 trees/ha, was classified as Very Dense. The analysis of land cover changes in the 2015-2020 range shows an increase in area.
Keywords: mangrove, Landsat 8 OLI, Sentinel-2A, supervised classification

## PENDAHULUAN
Mangrove  merupakan  jenis  vegetasi  berkayu yang  dapat  ditemukan  di  wilayah  pesisir  berbagai belahan  dunia  yang  beriklim  tropis  maupun subtropis dengan substrat lumpur dan dipengaruhi oleh  pasang surut (Azmat  et al . , 2020;  Siahaan et al . ,  2020;  Wachid  et  al.,  2017).  Ekosistem mangrove  merupakan  elemen  utama  yang  berada di  antara ekosistem  lautan  dan  daratan  yang
memiliki  berbagai  manfaat  antara  lain  untuk mendukung
kesehatan
lingkungan, keanekaragaman  hayati,  sumber  makanan  dan bahan  bakar  (Azmat  et  al.,  2020).  Ekosistem mangrove merupakan ekosistem yang menyandang  manfaat  majemuk  baik  itu  dari  segi ekologis untuk kehidupan manusia dan lingkungan maupun  segi  sosial  ekonomi.    Lebih  lanjut, berdasarkan  fungsi  dari  aspek  ekologis,  vegetasi mangrove  berperan  sebagai  penghalang  alami
( natural  barrier )  dari  bencana  alam  ( natural disaster )  yang  berpotensi  pada  wilayah  pesisir (Rivera-Monroy  et  al.,  2017).  Mangrove  juga berfungsi  memfilter  polutan  khususnya  bahan organik,  sebagai  basis  energi  melalui  tersedianya detritus  yang  menjadi  sumber  pakan  bagi organisme  perairan,  serta  dekomposisi  serasah mangrove  yang  menjadi  sumber  unsur  hara  yang bernilai  bagi  produktivitas  perikanan  perairan  laut di sekitarnya (Tahir et al., 2017).
Mangrove merupakan salah satu dari kekayaan  di  wilayah  pesisir  Indonesia  (selain terumbu  karang  dan  padang  lamun)  yang  selama kurun  waktu  2014  hingga  2016  cenderung menurun  dari  segi  luas  dan  kondisi,  beberapa faktor yang mendasari penurunan dari segi luasan dan  kondisi  tersebut  yakni  diakibatkan  oleh  faktor alami  dan  faktor  aktivitas  manusia  (Susmoro, 2019).  Penginderaan  jauh  dan  Sistem  Informasi Geografis (SIG) efektif digunakan untuk pemantauan  ekosistem  mangrove  dalam  cakupan area  yang  luas  dan  dapat  juga  dilakukan  secara berkala (Hendrawan, 2018). Dalam hal pemanfaatan  data  dan  teknologi  penginderaan jauh  (inderaja)  dan  Sistem  Informasi  Geografis (SIG)  untuk  analisis  kerapatan  dan  perubahan tutupan  mangrove  dari  perspektif  spasiotemporal telah banyak dilakukan.
Penelitian  Khairuddin  et  al.  (2016)  tentang degradasi  mangrove  dengan  memanfaatkan  Citra Landsat  5  TM  dan  Citra  Landsat  8  OLI  di Kabupaten  Mempawah,  Provinsi  Kalimantan  Barat pada  kurun  waktu  1989  sampai  dengan  2014. Ekosistem  mangrove  eksisting  seluas  739,31  ha yang  terbagi  menjadi  377,  25  ha  (51,02%)  dari luasan  tersebut  terkategori  mangrove  dengan kerapatan rapat dan 362,06 ha (48,98%) terkategori kerapatan sedang dan rendah. Penelitian  selanjutnya  di  Pulau  Sebatik,  Provinsi Kalimantan  Utara  oleh  Hendrawan  et  al.  (2018) dengan  kajian  studi  kerapatan  dan  perubahan tutupan  mangrove  memanfaatkan  Citra  Satelit SPOT  6  menunjukkan  terdapat  peningkatan luasan  mangrove  antara  tahun  2005  dan  2016 sebesar 45,51%.
Hasil  analisis  berupa  kombinasi  inderaja  dan SIG  nantinya  dapat  menjadi  acuan  dalam  analisis dampak  dan  kerentanan  wilayah  pesisir  lokasi kajian.    Indonesia  yang  memiliki  65%  penduduk yang  bermukim  di  wilayah  pesisir.  Indonesia menyandang  predikat  sebagai  negara  kepulauan dengan tingkat ketergantungan terhadap sumberdaya  dan  jasa  lingkungan  yang  pada akhirnya  berimplikasi  pada  tekanan  yang  timbul karena  kegiatan  manusia  yang  tidak  terkendali menjadi  ancaman  pada  wilayah  pesisir  tersebut (Tahir et al., 2017).
Kolaborasi  dalam  tata  kelola  ekosistem mangrove  merupakan  peran  penting  bagi  masing- masing  elemen,  baik  itu  pemerintah,  masyarakat, maupun  sektor  swasta  (Hamzah  et  al.,  2021). Tanpa  adanya  regulasi  pengelolaan  yang  tepat, degradasi  mangrove  akan  bersifat  kontinyu  yang
diikuti  dengan  peningkatan  atas  kebutuhan  dalam rangka  pembangunan  sarana  dan  prasarana ekonomi (Kustandiyo et al., 2014).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis kerapatan, perubahan tutupan mangrove menggunakan  citra  satelit,  dan  kondisi  vegetasi mangrove  di  Kecamatan  Lasalepa,  Kabupaten Muna.  Hasil  kajian  ini  diharapkan  dapat  menjadi data  dasar  mengenai  status  kondisi  ekosistem mangrove dalam upaya konservasi dan pengelolaan  ekosistem  mangrove  di  Kabupaten Muna.

## METODE

## Lokasi
Lokasi  penelitian  berada  di Kecamatan Lasalepa,  Kabupaten  Muna.  Secara  astronomis, Kabupaten  Muna  terletak  pada  04°15”-05°15”  LS dan  122°30”-123°15”  BT.  Kecamatan  Lasalepa memiliki  luas  107,92  km 2 ,  yang  merupakan kecamatan  kelima  yang  terluas  di  Kabupaten Muna  (BPS  Kabupaten  Muna,  2021).  Secara umum,  topografi  Kecamatan  Lasalepa  yang  terdiri dari  7  desa/kelurahan  berupa  dataran  (BPS Kabupaten  Muna,  2020).  Lokasi  penelitian  secara spasial ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Peta lokasi penelitian.

## Metode

## Sampling dan Analisis Vegetasi Mangrove
Observasi  lapangan  dilakukan  pada  Bulan Mei Tahun 2020. Plot pengamatan untuk memperoleh data vegetasi mangrove yang berukuran  100m 2 dan  diletakkan  tegak  lurus terhadap garis pantai pada masing-masing transek berukuran  100  m    (Analuddin  et  al.,  2015;  Hasidu et  al.,  2020;  Jamili  et  al.,  2009).  Data  yang dihimpun berupa jenis mangrove, dan ukuran DBH
Studi Kerapatan dan Perubahan Tutupan Mangrove Menggunakan Citra Satelit di Kecamatan Lasalepa ......................... (Kharisma et al)
( diameter by breast high ). Data vegetasi mangrove yang  terkumpul  dianalisis  secara  kuantitatif menggunakan Persamaan 1 s.d. Persamaan 7 .
K= Jumlah Individu Suatu Jenis
Luas Area Sampel ……………………….……(1) KR= K Suatu Jenis Total Kerapatan Seluruh Jenis ×100%.......................(2) F= Jumlah Plot Ditemukannya Suatu Jenis Total Seluruh Plot Pengamatan ………………..…(3) FR= F suatu jenis F total seluruh jenis ×100%...................................(4)
BA=( d 2 ) 2 × 3,14……………………………………..(5)
DR= D  Suatu Jenis Total Dominansi Seluruh Jenis ×100%.......................(6) INP= KR + FR +
DR………………………………..(7)
dimana: K : Kerapatan KR
: Kerapatan Relatif
F : Frekuensi FR : Frekuensi Relati. BA : Basal Area d : Diameter DR : Dominansi Relatif INP : Indeks Nilai Penting

## Perubahan Tutupan Lahan
Dalam penelitian ini, perubahan tutupan lahan ( landcover )  yang  dianalisis  menggunakan  Citra Landsat  8  OLI  tanggal  perekaman  31  Juli  2015 dan  Citra  Sentinel-  2A  level  1C  dengan  tanggal perekaman  19  Agustus  2020.  Data  citra  satelit Landsat  8 Operational  Land  Imager  and  Thermal Infrared  Sensor (OLI/TIRS)  terdiri  dari  sebelas kanal dengan resolusi spasial 30 meter pada band 1-7  dan  9-11.  Khusus  band  8  ( panchromatic) memilik  resolusi  spasial  lebih  tinggi  yakni  15 meter.  Sedangkan,  Sentinel-2  memiliki  13 band dengan  rentang  panjang  gelombang  dari  0.443 – 2.190  μm.  Sentinel-2A  yang  dirilis  pada  tahun 2015  (Firmansyah  et  al.,  2019).  Pertimbangannya pemilihan kedua citra ini yakni disesuaikan dengan pengambilan  data  lapangan  serta  faktor  tutupan awan yang menutupi citra lokasi kajian.
Dalam  pengolahan  Citra  Landsat  8  telah dilakukan koreksi geometrik dan koreksi atmosferik.  Sedangkan,  untuk  Citra  Sentinel  tidak dilakukan koreksi baik geomterik maupun atmosferik.  Citra  Satelit  Sentinel  level  1C  secara sistematis telah terkoreksi-geometrik dan
radiometrik (Oktaviani & Kusuma, 2017).
Klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini
adalah klasifikasi terbimbing ( supervised classification ) dengan metode klasifikasi Maximum Likelihood .
Gambar  2 manyajikan  tahapan  penelitian  ini. Klasifikasi  terbimbing  merupakan  salah  satu metode  yang  paling  umum  digunakan  guna mengklasifikasikan  jenis  penggunaan  lahan  dan metode  klasifikasi  terbimbing  digunakan  untuk mengkelompokkan  citra  berbasiskan training  area (Zaitunah  et  al.,  2018).  Data  spasial  berupa  citra satelit multitemporal ini digunakan untuk menganalisis  perubahan  tutupan  lahan  yang didasari oleh kenampakan obyek pada citra satelit.
Gambar 2. Diagram alir pengolahan data penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Struktur  dan  Persentase  Tutupan  Vegetasi Mangrove
Hasil  analisis  struktur  vegetasi  mangrove pada  lokasi  penelitian  ditemukan  5  spesies mangrove  dari  berbagai  tingkatan  hidup  (sapihan, tiang,  dan  pohon).  Kelima  spesies  tersebut termasuk ke dalam 4 genera Rhizophora, Ceriops, Bruguiera dan Sonneratia dan 2 famili Rhizophoraceae dan
Sonneratiaceae yang semuanya  merupakan  spesies  khas  vegetasi mangrove.
Tabel  1 merupakan  rekapitulasi  analisis vegetasi  pada  lokasi  penelitian.  Terdapat  324 individu  yang  ditemukan  di  semua  stasiun pengamatan  yang  terdiri  tingkatan  hidup  sapihan hingga  pohon.  Spesies Rhizopora  mucronata dan Rhizopora  apiculata adalah  spesies  yang  paling banyak  ditemui,  sedangkan  spesies  yang  paling sedikit  adalah  spesies Ceriops  tagal yakni  hanya tiga individu pada tingkat umur sapihan.
Jika  ditinjau  dari  kerapatannya,  stasiun pengamatan  IV  memiliki  kerapatan  per  ha  hampir
dua kali lipat dibanding lokasi lainnya dengan nilai 2.120  individu/ha.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 1 , Spesies S. alba merupakan spesies yang memiliki nilai INP terbesar hampir di semua stasiun pengamatan  sedang  spesies  yang  memiliki  nilai INP terkecil adalah spesies C. tagal .
Tingkat kerapatan  hutan mangrove  diukur dan dicocokkan  dengan  kriteria  yang  ditetapkan  oleh Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup  Nomor  201 Tahun  2004  tentang  Kriteria  Baku  dan  Pedoman Penentuan  Kerusakan  Mangrove  (KLH,  2004). Dari  aspek  kerapatan  vegetasi  mangrove,  seluruh
stasiun  (I-IV)  menunjukkan  tingkat  kerapatan kategori sedang hingga padat ( Tabel 2 ). Kerapatan  mangrove  stasiun  I-III  berturut-turut mencapai  1.480  pohon/ha,  1.320  pohon/ha,  dan 1.440  pohon/ha  yang  apabila  merujuk  pada  KLH (2004), secara keseluruhan ketiga stasiun tersebut terkategori  Baik-Sedang.  Pada  stasiun  IV  memiliki kerapatan  mangrove  sebesar  2.120  pohon/ha sekaligus sebagai stasiun dengan tingkat kerapatan  mangrove  terkategori Baik-Sangat Padat.
Tabel 1. Struktur vegetasi ekosistem mangrove di Kecamatan Lasalepa, Kabupaten Muna.
St  Tingkatan Vegetasi No Nama ∑ Individu K (pohon/Ha) DR INP (%) Spesies I Sapihan 1 R. apiculata 16 320 61,7 13,21 2 C. tagal 3 60 8,67 36,15 3 B. gymnorhyza 4 80 29,63 69,99 4 S. alba 33 660 306,69 409,03 5 R. mucronata 1 20 5,09 17,96 Total 57 1.140 100 240,35 Tiang 1 R. apiculata 2 40 9,01 66,79 2 B. gymnorhyza 3 60 19,8 62,03 3 S. alba 10 200 71,18 171,18 Total 15 300 100 300 Pohon 1 S . alba 2 40 100 300 Total 2 40 100 300 II Sapihan 1 R. apiculata 5 100 13,02 41,32 2 R. mucronata 25 500 55,35 155,16 3 B. gymnorhyza 8 160 16,02 67,95 4 S.  alba 5 100 15,61 35,58 Total 43 860 100 300 Tiang 1 R. mucronata 15 300 57,24 192,09 2 B. gymnorhyza 7 140 42,76 107,91 Total 22 440 100 300 Pohon 1 S. alba 1 20 100 300 Total 1 20 100 300 III Sapihan 1 R. apiculata 59 1.180 97,19 265,34 2 R. mucronata 1 20 1,81 17,73 3 B. gymnorhyza 1 20 1,01 16,93 4 S. alba 6 120 10,69 63,38 Total 67 1.220 100 300 Tiang 1 R. apiculata 3 60 26,23 82,07 2 B. gymnorhyza 3 60 10,86 52,42 3 S. alba 5 100 62,91 165,51 Total 11 220 100 300 Sapihan 1 R. apiculata 13 260 10,32 58,66 2 R. mucronata 44 880 71,33 169,25 IV 3 B. gymnorhyza 17 340 18,35 72,09 Total 74 1.480 100 300 Tiang 1 R. apiculata 1 20 1,63 14,86 2 R. mucronata 16 320 37,84 129,45 3 B. gymnorhyza 13 260 57,8 139,73 4 S. alba 1 20 2,73 15,96 Total 31 620 100 300 Pohon 1 S. alba 1 20 100 300 Total 1 20 100 300 Total Individu 324
Studi Kerapatan dan Perubahan Tutupan Mangrove Menggunakan Citra Satelit di Kecamatan Lasalepa ......................... (Kharisma et al)
Tabel 2. Kerapatan dan kategori vegetasi mangrove.
Stasiun Tingkatan Vegetasi Kerapatan Mangrove (pohon/Ha) Kategori berdasarkan KLH (2004) St I Sapihan 1.140 - Tiang 300 - Pohon 40 - Total 1.480 Baik- Sedang St II Sapihan 860 - Tiang 440 - Pohon 20 - Total 1.320 Baik- Sedang St III Sapihan 1.220 - Tiang 220 - Total 1.440 Baik- Sedang St IV Sapihan 1480 - Tiang 620 - Pohon 20 - Total 2.120 Baik- Sangat Padat Keterangan:
p enutupan  ≥75%  atau  kerapatan  ≥1.500  pohon/ha (Kategori  Baik-  Sangat  Padat);  penutupan  50-75%  atau kerapatan  1.000-1.500  pohon/ha  (Kategori  Baik-  Sedang);  penutupan  <50%  atau  kerapatan  <1.000  pohon/ha (Kategori Rusak- Jarang).

## Kerapatan Vegetasi Mangrove
Struktur  vegetasi  di  ekosistem  mangrove Kecamatan  Lasalepa,  Kabupaten  Muna  secara umum  didominasi  oleh  tingkatan  tiang  dan sapihan.  Tidak  ada  kehadiran  semai  di  semua lokasi diduga karena dua hal, yang pertama, semai tidak muncul dikarenakan oleh adanya gelombang laut  yang  cukup  besar  sehingga  buah  yang  jatuh pada lantai hutan akan terbawa gelombang. Kedua tidak adanya tingkat hidup pohon turut mempengaruhi ketidakhadiran anakan pada keempat stasiun pengamatan.
Jenis  mangrove  pada  lokasi  penelitian cenderung  lebih  bervariatif  bila  dibandingkan dengan  yang  ditemukan  oleh  Azmat  et  al.,  (2020) yakni  4  jenis  mangrove  ( Avicennia  marina, Rhizophora  mucronata,  Aegiceras  corniculatum, dan Ceriops tagal ).  Keragaman jenis mangrove di lokasi  penelitian  ini  cenderung  kurang  bervariatif apabila  dibandingkan  dengan hasil yang diperoleh oleh  Pribadi  et  al.  (2020)  yang  menemukan keragaman  jenis  mangrove  di  Ayau  dan  Ayau Kepulauan, Kabupaten Raja Ampat yang mencapai delapan jenis mayor mangrove. Penelitian  keragaman  spesies  mangrove  di Kabupaten  Muna  Barat  menunjukkan  variasi mangrove  sebanyak  sepuluh  spesies  (Rahman  et al., 2020). Lebih lanjut, struktur vegetasi mangrove yang  lebih  bervariatif  ditemukan  di  Desa  Passare Apua,  Kecamatan  Lantari  Jaya,  Kabupaten Bombana  berupa  11  jenis  mangrove  pada  strata pohong,  tiang,  sapihan,  hingga  semai  (Khaery  et al.,  2016).  Sedangkan,  spesies  mangrove  Teluk Benoa, Bali memiliki keragaman yang lebih variatif yakni 16 spesies mangrove (Putra, 2018).
Dari  kerapatan  sebenarnya  masuk  ke  dalam kategori  baik-  sedang  di  stasiun  I-III  sedangkan pada  stasiun  IV  masuk  dalam  kategori  baik  dan
sangat  padat  ( Gambar  3 ).  Di  lain  sisi,  kerapatan vegetasi  di  lokasi  penelitian  didominasi  oleh tingkatan  sapihan  dan  tiang.  Sejalan  dengan  hasil penelitian  ini,  analisis  kondisi  vegetasi  kerapatan dan  persentase  tutupan  kanopi  mangrove  di Kecamatan Latambaga, Kabupaten Kolaka menunjukkan  kondisi  mangrove  eksisting  berada dalam  kondisi  baik,  serta  strata  pertumbuhan sapihan  didominasi  sapihan  dan  tiang  (Hasidu,  et al.,  2021). Kondisi kerapatan mangrove juga dikaji oleh  Rudhi,  Dharmawan,  &  Bahari  (2020)  yang menguraikan kondisi eksisting ekosistem mangrove di Ayau dan Ayau Kepulauan, Kabupaten Raja Ampat terkategori Rapat.
Identifikasi  kerapatan  vegetasi  dapat  pula dilakukan  dengan  cara  interpretasi  digital  melalui citra menggunakan indeks vegetasi, salah satunya dengan Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  (Hendrawan  et  al.,  2018).  Khusus  dalam penelitian  ini  menggunakan  data  lapangan  untuk mendapatkan  gambaran  kondisi  mangrove  secara eksisting di lokasi penelitian seperti disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Kenampakkan ekosistem mangrove Kecamatan  Lasalepa,  Kabupaten  Muna pada saat penelitian.

## Perubahan Tutupan Lahan
Perubahan  tutupan  lahan  ( landcover )  yang dianalisis  menggunakan  Citra  Landsat  8  OLI tanggal  perekaman  31  Juli  2015  dan  Citra Sentinel-  2A  level  1C  dengan  tanggal  perekaman 19 Agustus 2020. Hasil analisis perubahan tutupan lahan  ditampilkan  pada Gambar  4 .  Sedangkan perubahan  tutupan  mangrove  ditampilkan  pada Tabel 3 . Jenis tutupan lahan yang teramati terbagi menjadi  empat  kelas  tutupan  lahan  yaitu  lahan terbuka,  mangrove,  hutan,  perairan  dangkal  dan laut.
Tabel 3 .   Perubahan luas tutupan mangrove menggunakan Citra Landsat 8 OLI (2015) dan
Citra Sentinel 2A (2020). Tahun Luas (ha) 2015 73,08 2020 87,04
Hasil  analisis  Citra  Landsat  8  OLI (2015)  dan Citra  Sentinel-2A  (2020)  diperoleh  informasi  pada lokasi  kajian  terjadi  penambahan  luasan  tutupan mangrove  ( mangrove  coverage )  dalam  kurun waktu  5  tahun  (2015-2020)  sebagaimana  yang dapat  diamati  pada Tabel  3 .  Pada  tahun  2015, luasan  tutupan  mangrove  mencapai  73,08  ha. Namun,  selanjutnya  hasil  analisis  pada  citra menunjukkan  terjadi  peningkatan  di  tahun  2020 dengan  total  luas  87,04  ha  (penambahan  luas kawasan mencapai 13,96 ha).
Penelitian  tentang  perubahan  luasan  hutan mangrove  di  Kecamatan  Brebes  dan  Wanasari,
Kabupaten  Brebes  menggunakan  Citra  Landsat dengan time  series 2008,  2013,  dan  2018  juga menunjukkan  penambahan  luasan  mangrove  di Desa Kaliwlingi, Kecamatan Brebes kurun waktu 5 tahun (2008-2013) mengalami penambahan sebesar  101,25  ha,  kemudian  kurun  waktu  2013 hingga 2018 juga bertambah 184,23 ha. Sedangkan  pada  Desa  Sawojajar,  dari  tahun 2008-2013  mengalami  penambahan  seluas  0,09 ha  dan  2013-2018  bertambah  seluas  12,24  ha (Annisa  et  al.,  2019).  Analisis  kerapatan  kanopi mangrove juga telah dilakukan oleh Wachid et al., (2017) dengan memanfaatkan Citra Satelit Sentinel-2A  dengan  hasil  analisis  berupa  tutupan kanopi  atau  kerapatan  mangrove  di  Teluk  Jor,
Kabupaten Lombok Timur, Provinsi Nusa Tenggara  Barat  terbagi  dalam  empat  kelas, dengan  kerapatan  rendah  mencapai  97.900  m 2 , kerapatan sedang mencapai 336.200 m 2 , kerapatan  tinggi  mencapai  110.300  m 2 dan kerapatan sangat tinggi mencapai 500 m 2 . Perubahan  luasan  tutupan  mangrove  dalam penelitian  ini  kurun  waktu  2015  ke  2020  terjadi penambahan luasan, disinyalir bentuk implementasi  komitmen  pemerintah  daerah  dalam penetapan  Kecamatan  Lasalepa  sebagai  salah satu  kecamatan  di  Kabupaten  Muna  yang ditetapkan sebagai kawasan rehabilitasi mangrove. Penambahan luasan tutupan mangrove juga  terjadi  dalam  penelitian  Annisa  et  al.,  (2019) dimana  kegiatan  rehabilitasi  di  Desa  Kaliwiling dianggap  lebih  berhasil  bila  dibandingkan  dengan Desa  Sawojajar  karena  keterlibatan stakeholder ( non-government organization ).
Gambar 4. Peta klasifikasi tutupan lahan ( Land Cover ) lokasi penelitian dengan menggunakan Citra Landsat 8 OLI Tahun 2015 (a), dan Sentinel-2A Tahun 2020 (b).
(a)
(b)
Studi Kerapatan dan Perubahan Tutupan Mangrove Menggunakan Citra Satelit di Kecamatan Lasalepa ......................... (Kharisma et al)

## KESIMPULAN
Studi  kerapatan  dan  perubahan  tutupan mangrove menggunakan citra satelit dapat mengidentifikasi  kondisi  ekosistem  mangrove secara  eksisting.  Berdasarkan  hasil  penelitian maka  dapat  disimpulkan  bahwa  kondisi  vegetasi mangrove  di  Kecamatan  Lasalepa,  Kabupaten Muna  masih  terkategori  baik  (sedang  dan  sangat padat)  dan  kerapatan  mangrove  pada  seluruh stasiun bervariatif dengan nilai kerapatan mangrove  terendah  1.320  pohon/ha  hingga kerapatan  mangrove  tertinggi  mencapai  2.120 pohon/ha. Dalam kurun waktu 2015 ke 2020 terjadi penambahan luasan, disinyalir bentuk implementasi  komitmen  pemerintah  daerah  dalam penetapan  Kecamatan  Lasalepa  sebagai  salah satu  kecamatan  di  Kabupaten  Muna  yang ditetapkan sebagai kawasan rehabilitasi mangrove.
Kombinasi  teknologi  penginderaan  dan  SIG dapat  dimanfaatkan  untuk  melakukan  kajian kerapatan dan perubahan tutupan lahan mangrove sebagai  informasi  awal.  Dalam  menunjang  hal tersebut diperlukan integrasi dengan data lapangan eksisting. Diperlukan penelitian selanjutnya  dengan  memanfaatkan  citra  satelit yang  serupa  dengan  menggunakan time  series yang  berbeda  agar  dapat  melakukan  pemantauan ekosistem  mangrove  secara  spasiotemporal  untuk pengelolaan ekosistem mangrove secara berkelanjutan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  LPPM  USN Kolaka  yang  telah  memberikan  izin  untuk melakukan  penelitian  serta  segenap  pihak  terkait yang telah terlibat dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Analuddin,  K.,  Jamili,  J.,  Septiana,  A.,  Izal,  I.,  Fajar,  L., Raya,  R.,  Sahidinm,  I.,  Rianse,  U.,  Rahim,  S., Alfirman,  Sharma,  S.  &  Nadaoka,  K.  (2015). Aboveground  biomass  status  and  management effort  of  unprotected  mangrove  forest  at  the surrounding  areas  of  Rawa  Aopa  Watumohai National  Park,  Indonesia. Proceedings  of  the  8th International  Conference  on  Environmental  and Geological  Science  and  Engineering  (EG  '15). Energy,  Environmental  and  Structural  Engineering Series, 38, 393-400.
Annisa, A.Y.N., Pribadi, R. & Pratikto, I. (2019). Analisis perubahan  luasan  hutan  mangrove  di  Kecamatan Brebes dan Wanasari, Kabupaten Brebes Menggunakan  Citra  Satelit  Landsat  Tahun  2008, 2013 dan 2018. Journal of Marine Research , 8 (1), 27-35. DOI: https://doi.org/10.14710/jmr.v8i1.24323.
Azmat,  A.,  Kazmi,  J.H.,  Shahzad,  A.  &  Shaikh,  S.
(2020).  Mapping  change  in  spatial  extent  and density of mangrove forest at Karachi Coast using object-based image analysis. International Journal of  Economic  and  Environmental  Geology , 11 (1), 118-122. DOI:
https://doi.org/10.46660/ijeeg.Vol11.Iss1.2020.423 .
BPS  (Badan  Pusat  Statistik)  Kabupaten  Muna.  (2020). Kecamatan  Lasalepa  Dalam  Angka  2020 .  BPS Kabupaten Muna.  Raha.
BPS  (Badan  Pusat  Statistik)  Kabupaten  Muna.  (2021). Kabupaten  Muna  Dalam  Angka  2021 .  BPS Kabupaten Muna. Raha.
Firmansyah,  S.,  Gaol,  J.L.,  &  Susilo,  S.B.  (2019). Perbandingan  klasifikasi  SVM  dan  Decision  Tree untuk pemetaan mangrove berbasis objek menggunakan  Citra  Satelit  Sentinel-2B  di  Gili Sulat, Lombok Timur. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya  Alam  dan  Lingkungan  (Journal  of Natural Resources and Environmental Management) , 9 (3), 746-757. DOI: https://doi.org/10.29244/jpsl.9.3.746-757. Hamzah,  A.H.P.,  Anggoro,  S.  &  Puryono,  S.  (2021). Perubahan tutupan
hutan mangrove
menggunakan  Citra  Landsat  5  TM  dan  7  ETM  di Pesisir  Kabupaten  Langkat. Seminar  Nasional Geomatika , 771. DOI:
https://doi.org/10.24895/sng.2020.0-0.1192. Hasidu,  L.O.A.F.,  Jamili,  Kharisma,  G.N.,  Prasetya,  A., Maharani,  Riska,  Rudia,  L.O.A.P.,  Ibrahim,  A.F., Mubarak,  A.A.,  Muhsafaat,  L.O.  &  Anzani,  L. (2020).  Diversity  of  mollusks  (bivalves  and gastropods) in degraded mangrove ecosystems of Kolaka  District,  Southeast  Sulawesi,  Indonesia. Biodiversitas , 21 (12), 5884 –5892. DOI: https://doi.org/10.13057/biodiv/d211253.
Hasidu, L.O.A.F., Ibrahim A.F., Prasetya, A., Maharani, M.,  Asmi,  A.,  Agusriyan,  A.,  Mubarak,  A.A., Kamur,  S.  &  Kharisma,  G.N.  (2021).  Analisis vegetasi,  estimasi  biomassa  dan  stok  karbon ekosistem mangrove Pesisir Kecamatan
Latambaga,  Kabupaten  Kolaka. Jurnal  Sains  dan Inovasi Perikanan (Journal of Fishery Science and Innovation) , 5 (2), 60-71. DOI:
http://dx.doi.org/10.33772/jsipi.v5i2.9371.
Hendrawan,  Gaol,  J.L.  &  Susilo,  S.B.  (2018).  Studi kerapatan  dan  perubahan  tutupan  mangrove menggunakan  citra  satelit  di  Pulau  Sebatik Kalimantan  Utara. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi
Kelautan Tropis , 10 (1), 99-109. DOI: https://doi.org/10.29244/jitkt.v10i1.18595.
Jamili,  Setiadi,  D.,  Qayim,  I.  &  Guhardja,  E.  (2009). Struktur  dan  komposisi  mangrove  di  Pulau Kaledupa  Taman  Nasional  Wakatobi,  Sulawesi Tenggara. Ilmu  Kelautan:  Indonesian  Journal  of Marine Sciences , 14 (4), 197-206. DOI: https://doi.org/10.14710/ik.ijms.14.4.197-206.
Khaery,  A.,  Kusmana,  C.  &  Setiawan,  Y.  (2016). Strategi  pengelolaan  ekosistem  mangrove  di Kabupaten Bombana Provinsi Sulawesi Tenggara. Jurnal Silvikultur Tropika , 07 (1), 38-44. Khairuddin,  B.,  Yulianda,  F., Kusmana,  C.  &  Yonvitner. (2016). Degradation mangrove by using Landsat 5 TM  and  Landsat  8  OLI  Image  in  Mempawah Regency,  West  Kalimantan  Province  Year  1989- 2014. Procedia  Environmental  Sciences , 33 (2016) 460-464. DOI: https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.03.097.
KLH  (Kementerian  Lingkungan  Hidup).    (2004).
Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup  Nomor  201 Tahun  2004  tentang  Kriteria  Baku  dan  Pedoman Penentuan  Kerusakan  Mangrove.  Kementerian Lingkungan Hidup.  Jakarta.
Kustandiyo, H., Sukojo, B.M. & Parwati, E. (2014). Studi tingkat  kerapatan  mangrove menggunakan indeks vegetasi.
Geoid , 9 (2), 101.
DOI: https://doi.org/10.12962/j24423998.v9i2.738.
Oktaviani, N. & Kusuma, H.A. (2017). Pengenalan Citra Satelit  Sentinel-2  untuk  pemetaan  kelautan. Oseana , XLII (3), 40-55.
Pribadi,  R.,  Dharmawan,  I.W.E.  &  Bahari,  A.S.  (2020). Penilaian  kondisi  kesehatan  ekosistem  mangrove di  Ayau  dan  Ayau  Kepulauan,  Kabupaten  Raja Ampat. Majalah  Ilmiah  Biologi  BIOSFERA:  A Scientific Journal , 37 (2), 106-111.
Putra,  A.  (2018).  Pendekatan  Metode  Normalized Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  dan  Lyzenga untuk  pemetaan  sebaran  ekosistem  perairan  di Kawasan  Pesisir  Teluk  Benoa,  Bali. Jurnal  Ilmiah
Geomatika , 23 (2), 87-94. DOI: https://doi.org/10.24895/jig.2017.23-2.729.
Rahman, R., Wardiatno, Y., Yulianda, F. & Rusmana, I.
(2020).  Sebaran  spesies  dan  status  kerapatan ekosistem  mangrove  di  Pesisir  Kabupaten  Muna Barat,  Sulawesi  Tenggara. Jurnal  Pengelolaan Sumberdaya  Alam  dan  Lingkungan  (Journal  of
Natural Resources and Environmental Management) , 10 (3), 461-478. DOI: https://doi.org/10.29244/jpsl.10.3.461-478.
Rivera-Monroy,  V.H.,  Kristensen,  E.,  Lee,  S.Y.  & Twilley,  R.R.  (2017). Introduction .  1-16pp. In Rivera-Monroy,  V.H.,  Kristensen,  E.,  Lee,  S.Y.  & Twilley,  R.R.  (Eds) Mangrove  ecosystems:  A global biogeographic perspective: structure, function,  and  services. Springer.  1-399pp.  DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-62206-4.
Susmoro,  H.  (2019). Valuasi  dan  kontribusi  hidrografi sebagai faktor pengungkit perekonomian nasional . Pusat  Hidro-Oseanografi  TNI  Angkatan  Laut. Jakarta.
Tahir, I., Paembonan, R.E., Harahap, Z.A., Akbar, N. & Wibowo,  E.S.  (2017).  Sebaran  kondisi  ekosistem hutan  mangrove  di  Kawasan  Teluk  Jailolo, Kabupaten  Halmahera  Barat.  Provinsi  Maluku Utara. Jurnal  Enggano , 2 (2),  143-155.  DOI: https://doi.org/10.31186/jenggano.2.2.143-155.
Wachid,  M.N.,  Hapsara,  R.P.,  Cahyo,  R.D.,  Wahyu,  G. N., Syarif, A.M., Umarhadi, D.A. ... & Widyatmanti, W.  (2017,  June).  Mangrove  canopy  density analysis  using  Sentinel-2A  imagery  satellite  data. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 70 (012020). IOP Publishing Ltd.
DOI 10.1088/1755- 1315/70/1/012020.
Zaitunah,  A.,  Samsuri,  S.,  Ahmad,  A.G.  &  Safitri,  R.A. (2018).  Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI) analysis for land cover types using Landsat 8  OLI  in  Besitang  Watershed,  Indonesia. IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science , 126 (012112).    IOP  Publishing  Ltd.  DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/126/1/012112.