## MAPPING OF MANGROVE VEGETATION USING LANDSAT SATELLITE IMAGERYIN THE ESTUARY OF GANGSAL RIVER INDRAGIRI HILIR REGENCY RIAU PROVINCE
Hendri Susilo 1 *, Musrifin Galib 2 , Aras Mulyadi 2
1 Student of The Faculty of Fisheries and Marine Science University of Riau, Pekanbaru
2 Lecturer at The Faculty of Fisheries and Marine Science University of Riau, Pekanbaru *Hendri.greendust@gmail.com.

## ABSTRACT
The  research  was  conducted  in  January  -  March  2019.  This  study  aims  to  map  and  analyze changes  in  the  area  and  density  of  mangrove  vegetation  based  on  NDVI  values  and community  structure  in the  Muara  Sungai  Gangsal,  Indragiri  Hilir  Regency.  To  analyze  the area  and  density  of  NDVI  using  Landsat  5  TM  satellite  imagery  in  2008  and  Landsat  8 OLI/TIRS in 2018. Analysis using ArcGis 10.3 software. The calculation of mangroves based on  community  structure  used  the  Transect  Line  Plot  method  at  6  stations  for  community structure sampling. The area of mangrove vegetation in 2008 was 2,706 ha and in 2018 it was 2,693  ha.  The  results  of  the  analysis  of  mangrove  vegetation  area  from  2008  to  2018  there was a reduction of 13 ha. The NDVI value for 2008 criteria is rarely 133 ha, while 2.009 ha are wide and 564 ha is dense. The NDVI value of the 2018 mangrove vegetation is rarely 16 hectares,  while  2,135  hectares  are  in  the  area  and  542  hectares  are  dense.  Based  on  the analysis of mangrove density in 2018 at 6 sampling point stations ranging from 866 ind/ha to 1,522 ind/ha. Density criteria are rarely detected at station I with a density of 922 ind/ha and station  II  with  a  density  of  866  ind/ha.  The  criterion  of  moderate  density  was  detected  at station V with a density of 1,255 ind/ha and station VI with a density of 1,044 ind/ha. Criteria for solid density were detected at station III with a density of 1,522 ind/ha and station IV with a density of 1,511 ind/ha.
Keywords: Estuary of Gangsal River, Mangrove, Landsat, Density, NDVI

## 1. PENDAHULUAN
Hutan  mangrove  adalah  hutan  yang tumbuh  di  atas  rawa-rawa  berair  payau yang terletak di garis pantai dan dipengaruhi  oleh  pasang-surut  air  laut. Hutan  mangrove  ini  khususnya  tumbuh  di tempat-tempat  perlumpuran  dan  akumulasi bahan organik, seperti misalnya teluk-teluk yang  terlindung  dari  gempuran  ombak, maupun  di  sekitar  muara  sungai  pada tempat  perlambatan  dan  pengendapan lumpur yang terbawa dari hulu (Rumada et al ., 2015).
Salah satu provinsi di Indonesia yang juga  memiliki  Vegetasi  mangrove  yang luas  adalah    Provinsi  Riau.  Luasnya Vegetasi  mangrove  di  Provinsi  Riau dikarenakan wilayah Provinsi Riau sebagian  besar  berada  di  wilayah  pesisir terutama wilayah pesisir bagian timur yang menjadi muara sungai-sungai besar, sehingga memiliki substrat pantai berlumpur  yang  merupakan  substrat  ideal untuk  mangrove,  sehingga  di  tumbuhi vegetasi mangrove yang sangat lebat.
Vegetasi  mangrove  di  Provinsi  Riau tersebar dibeberapa kabupaten, seperti Kota Dumai,  Kabupaten  Bengkalis,  Kabupaten
Rokan Hilir, Kabupaten Meranti, Kabupaten Pelalawan, Kabupaten Siak, dan
Kabupaten  Indragiri  Hilir,  dari  beberapa kabupaten  tersebut  Kabupaten  Indragiri Hilir  merupakan  kabupaten  yang  memiliki daerah dengan Vegetasi mangrove terluas.
Luas vegetasi mangrove di
Kabupaten  Indragiri  Hilir  berdasarkan  data dari  Kementerian  Koordinator  Bidang Kemaritiman Bekerja Sama dengan Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan  pada  tahun  2018  luas  vegetasi mangrove  di  Kabupaten  Indragiri  Hilir dalam  kondisi  baik  dengan  luas  32.851  ha, dalam kondisi kritis diluar kawasan dengan luas 68.850 ha dan dalam kawasan 116.182 ha.
Salah satu muara sungai di Kabupaten  Indragiri  Hilir  yang  tumbuhi vegetasi  mangrove  lebat  yaitu  Muara Sungai  Gangsal.  Muara  Sungai  Gangsal terletak di Kecamatan Reteh yang memiliki vegetasi  mangrove  yang  lebat  dan  luas dikarenakan  mendapat  pengaruh  pasang surut  dan  banyak  anak  sungai  (parit)  yang mengalir  ke  Muara  Sungai  Gangsal membawa substrat lumpur yang ideal bagil pertumbuhan vegetasi mangrove.
Muara  Sungai  Gangsal  merupakan jalur  transportasi  perairan  bagi  masyarakat Kecamatan Keritang dan Kecamatan Reteh, sehingga  vegetasi  mangrove  di  pesisir muara  Sungai  Gangsal  yang  berada  di Kecamatan  Reteh  memiliki  potensi  besar mengalami  kerusakan  secara  alami  dan akibat  pemanfaatan  yang  dilakukan  secara berlebihan  untuk  perluas  pemukiman, bahan bangunan, transportasi dan pembukaan  lahan  untuk  pertanian  dan perkebunan yang  menjadi sumber ancaman terhadap ekosistem mangrove.
Melihat kondisi tersebut, maka penelitian  sangat  penting  dilakukan  untuk memantau  kondisi  vegetasi  mangrove  di Muara  Sungai  Gangsal  secara  spasial  dan
temporal  dengan  menggunakan  sistem penginderaan jauh untuk mengetahui perubahan  luas,  kerapatan  dan  kondisi vegetasi  mangrove  di  muara  Sungai Gangsal  Kabupaten  Indragiri  Hilir  tahun 2008 dan 2018.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  dilaksanakan  dari  bulan Januari  –  Maret  2019.  Pengambilan  data lapangan  dilakukan  di  Muara  Sungai Gangsal, Kabupaten Indragiri Hilir, Provinsi  Riau.  Pengolahan  data  citra  dan analisis  data  dilakukan  di  Laboratorium Oseanografi Fisika, Jurusan Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Kelautan, Universitas Riau. Pada penelitian ini digunakan metode survey yaitu dengan observasi, pengambilan data lapangan ( Ground Check ).  Stasiun  penelitian  ditentukan secara  purposive  sampling  yang  artinya titik  stasiun  penelitian  di  pilih  secara sengaja  berdasar-kan  pertimbangan  kondisi pesisir dengan berdasarkan hasil pengolahan  data  citra  tahun  2008-2018 yang  telah  diketahui  pada  saat  interpretasi data citra. Titik stasiun penelitian ditentukan  sebanyak  6  stasiun,  pada  setiap stasiun terdiri dari 3 transek dan pada setiap transek  terdiri  dari  3  plot    petak  contoh ( Transect Line Plot ).
Data citra satelit Landsat 5 TM tahun 2008  dan  Landsat  8  OLI/TIRS  tahun  2018 sebagai data untuk memetakan dan menganalisis perubahan luas dan kerapatan vegetasi mangrove.

## Pengolahan Data Citra
Tahap  pengolahan  citra  dilakukan dengan  koreksi  reflektan  untuk  merubah data  dari  format  DN  ke  radian  atau reflektan.  Terdeteksi  dua  jenis  produk luaran  citra  berformat  reflektan  yang dihasilkan, yaitu Top of Atmosphere (TOA) atau  reflektan  yang  tertangkap  sensor  dan Bottom of Atmosphere (BOA) atau reflektan  pada  objek  yang  telah  terkoreksi
atmosfer.  Sedangkan  penggunaan  kedua jenis  reflektan  tersebut,  masih  perlu  diuji tingkat keefektifitasannya apabila digunakan  pada  algoritma  indeks  vegetasi (Fatimah et al. , 2016).
Koreksi  atmosferik  menggunakan metode dark  pixel  correction .  Prinsip metode  ini  adalah  memperbaiki  nilai radiometrik  ( pixel  value )  pada  citra  akibat gangguan  radiometrik.  Obyek  berawan gelap  pada  data  citra  seharus-nya  memiliki nilai  piksel  0,  apabila  obyek  tersebut  tidak bernilai  0  maka  nilai  tersebut  adalah  bias (Lilik, 2016; Kurniawan et al ., 2019).
Pemotongan  citra  dilakukan  untuk memfokuskan kajian pada daerah penelitian dan  objek  pada  masing  masing  citra komposit warna semu masing-masing band. Selain itu, pemotongan citra akan mengurangi  kapasitas  memori  sehingga memudahkan  pada  proses  pengolahan  data citra tersebut (Pinastika et al. , 2013).
Pembuatan  citra  komposit  digunakan untuk  mengenali  objek  pada  citra.  Untuk memudahkan  pengenalan  objek  pada  citra maka  digunakan  komposit  semu.  Pada penelitian  ini  komposit  yang  digunakan komposit RGB453 pada Landsat-5, sedangkan komposit RGB564 pada Landsat-8 (Hendrawan et al ., 2018).
Klasifikasi pada penelitian ini digunakan
Klasifikasi terbimbing
( Supervised ),  dimana  citra  diklasifikasikan dengan  metode  kemiripan  maksimum ( maximum  likehood )  (Muhammad et  al ., 2019),  klas-klas  yang  digunakan  yaitu  klas laut dalam, klas laut dangkal, klas vegetasi mangrove, dan klas non vegetasi mangrove.
Analisis  indeks  vegetasi  digunakan untuk  memisahkan  indeks  reflektansi spektral  vegetasi  dengan  objek  lain  seperti air,  tanah  (non  vegetasi).  Formula  yang digunakan  untuk  analisis  indeks  vegetasi adalah  NDVI  ( Normalized  Defference Vegetation Index ). NDVI dapat menggambarkan  suatu  kerapatan  vegetasi berdasarkan perhitungan sederhana.
Formula ini didasarkan pada nilai reflektansi  dari  objek  dalam  saluran spektrum  merah  dan  inframerah  dekat. Rumus yang digunakan yaitu:
Dimana:  NIR  = Near  Infrared (Band  4 pada  Landsat-5  dan  Band  5  pada  Landsat- 8) dan R = Red (Band 3 pada Landsat-5 dan Band  4  pada  Landsat-8)  (Amliana et  al ., 2016).
Nilai  NDVI  tersebut  di  gunakan untuk menentukan selang dalam pengklasifikasian kerapatan mangrove. Pengklasifikasian mangrove di bagi menjadi  dalam  5  kelas,  yaitu  darat,  laut, mangrove  jarang,  mangrove  sedang,  dan mangrove lebat (Bangun dan  Arindi, 2019; Pratama et al., 2019).
Secara  teoritis  nilai  NDVI  berkisar antara  -1  hingga  1  namun  nilai  indeks vegetasi  mangrove  secara  umum  berada pada  kisaran  antara  0,1  hingga  0,7, sedangkan  nilai  antara  -1  sampai  0 menunjukan  bahwa  obyek  tersebut  bukan vegetasi  (Intan et  al .,  2016,  Cecep  dan Ningrum, 2016).Kriteria kerapatan dannilai NDVI  vegetasi  mangrove  pada  Tabel  1.
Tabel 1. Kriteria kerapatan dan nilai NDVI vegetasi mangrove No.  Kriteria   Kerapatan (Pohon/Ha) NDVI 1 Jarang < 1000 -0,10 - 0,32 2 Sedang ≥ 1000 - < 1500 0,33 - 0,42 3 Padat ≥ 1500 0,43 - 1
Sumber : KepMen KLH Nomor 201Tahun 2004.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perubahan  Luas  Vegetasi  Mangrove
Tahun 2008 dan  2018
Sebaran mangrove 2008 dan 2018
disajikan pada Gambar 1 dan 2.
Gambar 1. Peta Sebaran Vegetasi Mangrove Tahun 2008 di Muara Sungai Gangsal.
Gambar 2. Peta Sebaran Vegetasi Mangrove Tahun 2018 di Muara Sungai Gangsal.
Perubahan  luas  vegetasi  mangrove  di Muara  Sungai  Gangsal  tahun  2008-2018 disajikan dalam Tabel 2.

## c
Tabel 2. Perubahan Luas Vegetasi Mangrove di Muara Sungai Gangsal Tahun 2008-2018 Klasifikasi Luas 2008 (ha) Luas 2018 (ha) Penambahan Luas (ha) Penguranagn Luas (ha) Klasifikasi Mangrove 2.706 2.693 - 13 Mangrove Hasil  klasifkasi  citra  landsat  5  luas vegetasi  mangrove  di  Muara  Sungai Gangsal  2008  dengan  luas  2.706  ha  dan luas mangrove hasil klasifkasi citra landsat 8  tahun  2018  dengan  luas  2.693  ha.
Perubahan  luas  vegetasi  Mangrove  Tahun 2008-2018  di  Muara  Sungai  Gangsal berdasarkan  hasil  dari overlay (tumpang susun)  di  dapatkan  luas  vegetasi  mangrove terdegradasi 13 ha.
Kondisi  vegetasi  mangrove  di  Muara Sungai  Gangsal  menunjukkan  terjadinya penambahan  dan  degradasi  (pengurangan) luas  vegetasi  mangrove.  Penambahan  luas terjadi  karena  proses  lebih  didominasi secara  alami.  Faktor  yang  mempengaruhi vegetasi  mangrove  karena  habitat  yang cocok  dan  hidrologi  yang  membawa  biji buah  dan  propagul  (bibit  mangrove)  yang dipengaruhi  oleh  pasang  surut  serta tumbuhnya propagul dan biji buah mangrove yang jatuh dari pohonya menyebabkan pertambahan luas. Degradasi vegetasi  mangrove  di  Muara  Sungai Gangsal    di  akibatkan  oleh  faktor  alih fungsi  lahan  menjadi  kawasan  tambak  dan kawasan perkebunan milik masyarakat.
Menurut  Aji et  al. (2017),  aktivitas manusia yang dapat menyebabkan perubahan  lahan  mangrove  antara  lain adalah  penebangan  liar,  kebutuhan  akan kayu bakar rumahan, rendahnya pengetahuan  masyarakat  akan  berbagai fungsi mangrove.
Perubahan  luas  vegetasi  mangrove yang terjadi juga dapat disebabkan
dinamika  pasang  surut  perairan  pada  saat perekaman  data  citra  satelit.  Perekaman data  pada  saat  pasang  dapat  menyebabkan wilayah  daratan  yang  tergenang  oleh perairan  akan  lebih  banyak  dibandingkan pada saat surut (Nadya et al., 2019). Menurut  Nurul et  al. (2018),  pada beberapa  kasus,  piksel  dari  kategori mangrove dapat bercampur dengan kategori laut  dan  jika  satelit  melakukan  perekaman pada saat pasang tertinggi maka kemungkinan  mangrove  jenis Rhizophora sp  atau  mangrove  jenis  lain  yang  memiliki tinggi  lebih  rendah  dari  pasang  air  laut maka  akan  tertutup  oleh  air  pasang sehingga hal ini menyebabkan pencampuran dengan kategori lainnya.
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  citra menunjukkan  bahwa  sebaran  mangrove  di pesisir  Muara  Sungai  Gangsal  membentuk green  belt atau  sabuk  hijau  yang  berfungsi sebagai  penyangga  ekosistem  pantai  yang tersebar  mengikuti  garis  pantai.  Mangrove merupakan ekosistem yang mampu bertahan  hidup  di  dearah  tepi  pantai  yang dipengaruhi  oleh  pasang  surut  air  laut, sehingga  lokasi  mangrove  selalu  tergenang oleh  air  yang  memiliki  kadar  fluktuasi salinitas tinggi (Susiana, 2015).

## Kerapatan  Vegetasi  Mangrove  Tahun 2008 dan 2018 Berdasarkan Nilai NDVI
Perbedaan  hasil  klasifikasi  nilai NDVI dalam menentukkan tingkat kerapatan  mangrove  2008  dan  2018  dapat dilihat pada Gambar 3 dan 4.
Gambar 3. Peta Kerapatan Vegetasi  Mangrove di Muara Sungai Gangsal Tahun 2008.
Gambar 4. Peta Kerapatan  Vegetasi  Mangrove di Muara Sungai Gangsal Tahun 2018.
Perubahan  luas  kriteria  kerapatan vegetasi mangrove berdasarkan nilai NDVI dari  tahun  2008  sampai  tahun  2018  dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Klasifikasi Kerapatan Berdasarkan Nilai NDVI No. Kriteria Luas NDVI 2008 (ha) Luas NDVI 2008 (ha) 1 Jarang 133 16 2 Sedang 2.009 2.135 3 Padat 564 542 Total 2.706 2.693
Kerapatan vegetasi mangrove kriteria jarang  dari  tahun  2008  hingga  tahun  2018 terdeteksi  pada  stasiun  I  dan  II.  Kriteria kerapatan  jarang  mengalami  pengurangan luas  dari  133  ha  menjadi  16  ha. Berkurangnya  luas  vegetasi  mangrove kriteria jarang diakibatkan oleh penebangan untuk  alih  fungsi  lahan  menjadi  tambak milik  masyarakat  dan  pembuatan  jalan akses ke perkebunan.
Kriteria kerapatan sedang tahun 2008 hingga  2018  terdeteksi  pada  stasiun  V  dan VI.  Kriteria  kerapatan  sedang  mengalami pertambahan  luas  dari  2.009  ha  menjadi 2.135  ha.  Penambahan  luas  kerapatan kriteria  sedang  disebabkan  pada  stasiun  V dan  VI  banyak  ditemui  aliran  anak  sungai dan irigasi yang membantu penyebaran dan distribusi biji buah dan propagul mangrove yang  terbawa  ke  hulu  anak  sungai  dan
aliran irigasi pada saat air pasang dan surut, sehingga mangrove kriteria sedang tumbuh dengan  baik  dan  mengalami  penambahan luas.
Kriteria  kerapatan  padat  tahun  2008 hingga 2018 terdeteksi pada stasiun III dan IV.  Kriteria  kerapatan  padat  mengalami pengurangan  luas  546  ha  menjadi  542  ha. berkurangnya  luas  vegetasi  mangrove kriteria jarang diakibatkan oleh penebangan oleh  masyarakat  pesisir  untuk  bahan  baku bangunan.

## Kerapatan Vegetasi Mangrove Tiap Stasiun Pada Tahun 2018 Berdasarkan
Struktur Komunitas
Kerapatan vegetasi mangrove berdasarkan  struktur  komunitas  tingkat pohon tiap stasiun sampling disajikan pada Tabel 4. Tabel 4. Kerapatan Vegetasi Mangrove Tiap Stasiun pada Tahun 2018 Jenis Mangrove Stasiun I II III IV V VI Avicennia alba + + + + - - Avicennia marina + + + + - - Bruguiera cylindrica - - + + - - Bruguiera sexangula - - + + + + Nypa fruticans - - + + + + Rhizophora apiculata - - - + + + Sonneratia alba + + + + - - Sonneratia caseolaris - - + + + + Kerapatan (ind/ha) 922 866 1.522 1.511 1.255 1.044 Keterangan :  (+) = Ditemukan (-) = Tidak Ditemukan Kerapatan vegetasi mangrove berdasarkan struktur komunitas tiap stasiun pada  tahun  2018  dari  6  stasiun  titik sampling  berkisar  866  ind/ha  hingga  1.522 ind/ha.  Berdasarkan  kerapatan  vegetasi mangrove  tiap  stasiun  pada  tahun  2018, kerapatan  terendah  terdeteksi  pada  stasiun II dan kerapatan tertinggi pada stasiun III.
Kriteria  kerapatan  jarang  terdeteksi pada  titik  stasiun    I  dan  II,  dengan  nilai kerapatan  masing-masing  922,22  ind/ha dan  866,67  ind/ha.  Berdasarkan  kriteria kerapatan  pohon  mangrove  pada  KepMen KLH  No.  201/2004.  Kerapatan  mangrove
stasiun  I  dan  II  dalam  kriteria  kerapatan jarang.  Pada  stasiun  V  dan  VI  ditemukan spesies mangrove Avicennia alba, Avicennia marina dan Sonneratia caseolaris.
Kriteria  kerapatan  sedang  terdeteksi padat  titik  stasiun  V  dan  VI,  dengan  nilai kerapatan  masing-masing  sebesar  1.255 ind/ha  dan  1.044  ind/ha  sehingga  dalam kategori  kerapatan  sedang.  Pada  stasiun  V dan  VI  ditemukan  spesies  mangrove Bruguiera  sexangula,  Nypa  fruticans, Rhizophora  apiculata dan Sonneratia caseolaris.
Kriteria  kerapatan  padat  terdeteksi pada  titik  stasiun  III  dan  IV,  dengan kerapatan  masing-masing  sebesar  1.522 ind/ha  dan  1.511  ind/ha  dengan  kriteria kerapatan  padat,  sehingga  dalam  kriteria kerapatan  padat.  Pada  titik  stasiun  III  dan IV di ditemukan semua jenis mangrove dari semua komposisi mangrove yang ditemukan di Muara Sungai Gangsal.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Luas  vegetasi  mangrove  dari  tahun 2008,  2.706  ha  dan  tahun  2018,  2.693  ha. Terjadi  pengurangan  luas  sebaran  13  ha. Kerapatan  vegetasi  mangrove  berdasarkan nilai NDVI pada tahun 2008, kriteria jarang 133  ha,  sedang  2.009  ha,  padat  564  ha. Tahun  2018  keriteria  jarang  16  ha,  sedang 2.135  ha,  padat  542  ha.  Berdasarkan
struktur  komunitas  tahun  2018,  kerapatan jarang  terdeteksi  pada  stasiun  I  dengan kerapatan  922  ind/ha  dan  staiun  II  866 ind/ha. Kriteria kerapatan sedang terdeteksi pada  stasiun  V  dengan  kerapatan  1.255 ind/ha dan stasiun VI 1.044 ind/ha. Kriteria kerapatan  padat  terdeteksi  pada  stasiun  III dengan  kerapatan  1.522  ind/ha  dan  stasiun IV 1.511 ind/ha.

## Saran
Penelitian  tentang  pemetaan  vegetasi mangrove  sebaiknya  dilakukan  penelitian lanjutan agar diperoleh data secara temporal  untuk  memonitoring  vegetasi mangrove  di  Muara  Sungai  Gangsal. Penelitian selanjutnya
sebaiknya
menggunakan  citra  dengan  resolusi  tinggi dan  relatif  bersih  dari  awan  agar  hasil klasifikasi    lebih  akurat  dan  bagus.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Aji,  A.  A.,  J.  Sartohadi.,  T.  S.  Djohan  dan  S.  Ritohardoyo.  (2017).  Erosi  Pantai, Ekosistem  Hutan  Bakau  dan  Adaptasi  Masyarakat  Terhadap  Bencana  Kerusakan Pantai di negara Tropis. Jurnal Ilmu Lingkungan, Volume 15(1), Pages 1-10.
2. Amliana,  D.R.,  Y.  Prasetyo  dan  A.  Sukmono.  (2016).  Analisis  Perbandingan  Nilai Ndvi  Landsat  7  dan  Landsat  8  Pada  Kelas  Tutupan  Lahan.  Jurnal  Geodesi  Undip, Volume 5(1), Pages 264-247.
3. Bangun,  M.  S  danY.  N.  Arindi.  (2019).  Analisa  Perubahan  Kerapatan  Mangrove Berdasarkan  Nilai Normalized  Difference  Vegetation  Index Menggunakan  Citra Landsat 8 (Studi Kasus: Pesisir Utara Surabaya). Jurnal Geoid, Volume 14(2), Pages 1-5.
4. Cecep,  K  dan  D.  R.  P.  Ningrum.  (2016).  Tipologi  dan  Kondisi  Vegetasi  Kawasan Mangrove Bulaksetra Kabupaten Pangandaran Provinsi Jawa Barat. Jurnal Silvikultur Tropika, Volume 7(2), Pages 137-145.
5. Fatimah,  P.  U.,  Y.  Prasetyo  dan  A.  Sukmono.  (2016).  Analisis  Spasial  Perubahan Luasan  Mangrove  Akibat  Pengaruh  Limpasan  Sedimentasi  Tersuspensi  Dengan Metode Penginderaan Jauh. Jurnal Geodesi Undip, Volume 5(1), Pages 305-315.
6. Hendrawan,    J.I.  Gaol  dan  S.B.  Susilo.  (2018).  Studi  Kerapatan  Dan  Perubahan Tutupan  Mangrove  Menggunakan  Citra  Satelit  Di  Pulau  Sebatik  Kalimantan  Utara. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis, Volume 10(1), Pages 99-109.
7. Intan,  P.,  L.  Saputra.,  L.  Harvianto  dan  A.  A.  Muzaki.  (2016).  Pemetaan  Vegetasi Hutan  Mangrove  Menggunakan  Metode Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  Di  Desa  Arakan,  Minahasa  Selatan,  Sulawesi  Utara.  Surya  Octagon Interdisciplinary Journal of Technology, Volume 1(2), Pages 211-222.
8. Kementerian  Negara  Lingkungan  Hidup.  (2004).  KepMen  LH  No.  201  Tentang Keriteri Baku dan Pedoman Penentuan Kerusakan Mangrove. (p. 62). Jakarta: Deputi MENLH Bidang Kebijakan dan Kelembagaan Lingkungan Hidup.
9. Kurniawan,  H.,  A.  Takwir  dan  Halili.  (2019).  Pemetaan  Batimetri  Perairan  Dangkal Menggunakan  Algoritma  Jupp  Pada  Citra  Spot-7  di  PerairanTanjung  Tiram.  Jurnal Sapa, Volume 4(1), Pages 1-12.
10. Lilik, K., A. P. Wijaya dan A. Sukmono. (2016). Analisis Pengaruh Koreksi Atmosfer Terhadap  Estimasi  Kandungan  Klorofil-A  Menggunakan  Citra  Landsat  8.  Jurnal Geodesi Undip, Volume 5(4), Pages 56-64.
11. Muhammad,  A.  A.,  B.  Sudarsono  dan  N.  Bashit.  (2019).  Analisis  Perbandingan Peningkatan  Sedimentasi  Di  Waduk  Mrica  Dengan  Perubahan  Tutupan  Lahan  Pada Daerah Aliran Sungai (Das) Merawu Menggunakan Data Citra Satelit Landsat. Jurnal Geodesi Undip, Volume 8(1), Pages 388-397.
12. Nadya,  F.  N.,  L.  D.  Mustafa  dan  P.  Elfa.  (2019).  Analisa  Perubahan  Luas  dan Kerapatan  Mangrove  Melalui  Pengolahan  Citra  Satelit  Landsat  8.  Jurnal  JARTEL, Volume 9(2), Pages 17-24.
13. Nurul,  L.,  S.  Febrianto,  H.  Endrawati  dan  M.  Zainuri.  (2018).  Pemetaan  Klasifikasi dan  Analisa  Perubahan  Ekosistem  Mangrove  Menggunakan  Citra  Satelit  Multi Temporal di Karimunjawa, Jepara, Indonesia. Jurnal Kelautan Tropis, Volume 21(2), Pages 97-102.
14. Pinastika. N., S. Subiyanto dan B. Sasmito.  (2013). Pemetaan Total Suspended Solid (TSS)  Menggunakan  Citra  Satelit  Multi  Temporal  di  Danau  Rawa  Pening  Provinsi Jawa Tengah. Jurnal Geodesi Undip, 2(4), Pages 72-84.
15. Pratama,  I.  G.  Y.,  I.W.  G.  A.  Karang  dan  Y.  Suteja.  (2019).  Distribusi  Spasial Kerapatan Mangrove Menggunakan Citra Sentinel-2A Di TAHURA Ngurah Rai Bali. Journal of Marine and Aquatic Sciences. Volume 5(2), Pages 192-202.
16. Rumada,  I.W.,  A.A.  Kusumadewi  dan  R.  Suyarto.  (2015).  Interpretasi  Citra  Satelit Landsat  8  untuk  Identifikasi  Kerusakan  Hutan  Mangrove  di  Taman  Hutan  Raya Ngurah Rai Bali. Jurnal Agroeteknologi Tropika, Volume 4(3), Pages 1-10.
17. Susiana.  (2015).  Analisis  Kualitas  Air  Ekosistem  Mangrove  Di  Estuari  Perancak, Bali. Jurnal Ilmiah agribisnis dan Perikanan, Volume 8(1), Pages 42-49.