## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 969 − 979 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3385

## Analisis Model Pengembangan Kawasan Ekowisata Mangrove Potensial Berbasis Hyper Spectral of Remote Sensing dan Analytical Hierarchy Process

## Yerik Afrianto Singgalen
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Program Studi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta
Jln. Jend. Sudirman No.51, RW.4, Karet Semanggi, Kecamatan Setiabudi, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
Email: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id
Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Submitted: 21/04/2023; Accepted: 30/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak −Studi tentang model pengembangan ekowisata mangrove potensial berbasis hyper spectral of remote sensing dan analytical hierarchy process dibutuhkan untuk mengidentifikasi dan menganalisis kesesuaian lahan dengan karakteristik sosial- budaya  dan  ekonomi  masyarakat  lokal.  Penelitian  ini  menghubungkan  hasil  pengolahan  data  citra  satelit  menggunakan pendekatan NDVI, SAVI, EVI, dan NDWI dengan sistem pendukung keputusan dalam menetapkan program prioritas untuk model  pengembangan  Zona  1,  Zona  2,  dan  Zona  3  di  kawasan  mangrove  potensial  Kecamatan  Tobelo  Timur,  Kabupaten Halmahera  Utara,  Provinsi  Maluku  Utara,  Indonesia.  Dalam  pendekatan  AHP,  terdapat  empat  kriteria  yang  akan dianalisis secara komprehensif, sebagai berikut: pertama, penataan dan pengelolaan kawasan ekowisata mangrove (K1); kedua, pelatihan, pendampingan dan pemberdayaan masyarakat area pengembangan ekowisata mangrove (K2); ketiga, preservasi nilai sosial dan  budaya  lokal  (K3);  keempat,  pembangunan  fasilitas  dan  sarana-prasarana  pendukung  ekowisata  mangrove  (K4).  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  secara  keseluruhan  nilai  rata-rata  hasil  kalkulasi  data  raster  melalui  pendekatan  Hyper Spectral  of  Remote  Sensing  menggunakan  algoritma  NDVI,  SAVI,  EVI,  dan  NDWI  berdasarkan  Zona  1,  Zona  2,  Zona  3 kawasan mangrove Kecamatan Tobelo Timur, mengindikasikan kondisi kerapatan kategori sedang atau cukup dan padat atau lebat, serta memiliki kelembaban atau air yang cukup pada area yang diukur. Dengan demikian, Zona 1, Zona 2, dan Zona 3 dapat dioptimalkan menjadi destinasi wisata melalui konsep ekowisata mangrove berbasis komunitas. Selain itu, Berdasarkan hasil pembobotan kriteria dan sub-kriteria, normalisasi, dan kalkulasi nilai eigen, lambda maksimum, CI dan CR  dalam metode AHP  dapat  diketahui  bahwa  K1  dan  Zone  1  memperoleh  ranking  tertinggi,  sekaligus  menunjukkan  skala  prioritas  dalam pengembangan ekowisata mangrove berbasis komunitas di Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
Kata Kunci: NDVI; SAVI; EVI; NDWI; AHP; Ekowisata; Mangrove
Abstract −Studies  on  potential  mangrove  ecotourism  development  models  based  on  hyperspectral  of  remote  sensing  and analytical hierarchy process are needed to identify and analyze land suitability with socio-cultural and economic characteristics of local communities. This study connects the results of satellite image data processing using NDVI, SAVI, EVI, and NDWI approaches with decision support systems in setting priority programs for Zone 1, Zone 2, and Zone 3 development models in potential mangrove areas East Tobelo District, North Halmahera Regency, North Maluku Province, Indonesia.   In the AHP approach,  four  criteria  will  be  analyzed  comprehensively,  as  follows:  first,  the  arrangement  and  management  of  mangrove ecotourism areas (K1); second, training, mentoring, and community empowerment of mangrove ecotourism (K2) development areas;  third,  preservation  of  local  social  and  cultural  values  (K3);  fourth,  the  construction  of  facilities  and  infrastructure supporting mangrove ecotourism (K4).  The results of this study show that the overall average value of raster data calculation results through the Hyper Spectral of Remote Sensing approach using NDVI, SAVI, EVI, and NDWI algorithms based on zone 1, zone 2, zone 3 mangrove areas of East Tobelo District, indicates medium or sufficient category density conditions and dense or dense, and has enough moisture or water in the measured area.  Thus, Zone 1, Zone 2, and Zone 3 can be optimized into tourist  destinations  through  community-based  mangrove  ecotourism.  In  addition,  based  on  the  results  of  the  weighting  of criteria and sub-criteria, normalization, and calculation of eigenvalue, lambda maximum, CI, and CR in the AHP method, it can  be  seen  that  K1  and  Zone  1  obtained  the  highest  rank,  as  well  as  showing  the  priority  scale  in  the  development  of community-based  mangrove  ecotourism  in  East  Tobelo  District,  North  Halmahera  Regency,  North  Maluku  Province, Indonesia.
Keywords : NDVI; SAVI; EVI; NDWI; AHP; Ecotourism; Mangrove

## 1. PENDAHULUAN
Kajian  tentang  hubungan  metode  hyper  spectral  of  remote  sensing  dengan  analytical  hierarchy  process  sangat penting dalam pengembangan ekowisata mangrove potensial di Tobelo Timur. Melalui metode hyper spectral of remote sensing, dapat dilakukan pemetaan dan identifikasi kualitas mangrove dengan akurasi yang tinggi, sehingga memudahkan  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  pengembangan  ekowisata  mangrove  yang  berkelanjutan. Selain  itu,  analisis  hirarki  proses  dapat  membantu  dalam  menentukan  prioritas  pengembangan  ekowisata mangrove yang optimal berdasarkan kriteria dan sub-kriteria yang telah ditentukan. Dengan demikian, kajian ini dapat memberikan kontribusi penting dalam pengembangan ekowisata mangrove yang berkelanjutan di Tobelo Timur. Webliana et al. menunjukkan bahwa pengembangan ekowisata mangrove membutuhkan studi kesesuaian lahan dan analisis kondisi sosio-ekonomi masyarakat di sekitar area pengembangan, oleh sebab itu pendekatan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 969 − 979 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3385
penginderaan  jarak  jauh  menjadi  relevan  digunakan  dalam  memetakan  kawasan  pengembangan  serta  sistem pendukung  keputusan  dibutuhkan  untuk  menentukan  program  prioritas  yang  dibutuhkan  dalam  pembangunan pariwisata  [1].  Disisi  lain,  Mawardi  et  al.  menunjukkan  bahwa  strategi  pengembangan  ekowisata  mangrove membutuhkan daya dukung yang mumpuni, partisipasi dan dukungan masyarakat lokal, serta sarana dan prasarana yang  memadai  [2].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  upaya  untuk  mengembangkan  kawasan  ekowisata  mangrove secara  optimal  perlu  didukung  oleh  ekosistem  yang  memadai,  partisipasi  dan  dukungan  sosial,  serta  sinergitas kepentingan  para  stakeholder.  Dengan  demikian  metode  hyper  spectral  of  remote  sensing  dengan  analytical hierarchy process dapat digunakan untuk mencapai hal tersebut.
Perkembangan kajian ekowisata menggunakan metode hyper spectral of remote sensing telah membuka peluang  besar  dalam  pengelolaan  sumber  daya  alam  yang  berkelanjutan.  Metode  ini  memungkinkan  untuk mengumpulkan data spektral dengan resolusi tinggi dari suatu wilayah tertentu, yang kemudian dapat digunakan untuk analisis kualitas lingkungan seperti pemetaan lahan, vegetasi, dan air. Pemanfaatan teknologi hyper spectral of remote sensing dalam kajian ekowisata juga memungkinkan untuk identifikasi spesies dan kondisi kesehatan mangrove, dan membantu dalam pengambilan keputusan strategis dalam pengelolaan ekosistem mangrove. Selain itu, kajian ini juga membuka peluang bagi penelitian tentang potensi keanekaragaman hayati yang terkait dengan ekosistem mangrove dan pemanfaatannya dalam bidang ekowisata, sehingga dapat meningkatkan pendapatan dan kesejahteraan  masyarakat  setempat.  Singgalen  et  al.  menunjukkan  bahwa  hyper  spectral  of  remote  sensing memberikan gambaran tentang kondisi eksisting ekosistem mangrove yang akan dijadikan lokasi pembangunan sarana dan prasarana pariwisata  [3]. Adapun, Singgalen et al. menunjukkan bahwa analytical hierarchy process dapat digunakan sebagai sistem pendukung keputusan dari program pengembangan ekowisata mangrove agar yang berkelanjutan  [4].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan  hyper  spectral  of  remote  sensing  dengan  analytical hierarchy process tidak saling bertentangan melainkan saling melengkapi dalam  merencanakan dan menetapkan prioritas pembangunan.  Dengan demikian, hasil penginderaan jarak jauh dapat dijadikan sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan penetapan prioritas program pengembangan ekowisata mangrove.
Penggunaan  metode  hyper  spectral  of  remote  sensing  dalam  pengembangan  ekowisata  mangrove  di Kecamatan Tobelo Timur memerlukan beberapa indeks vegetasi seperti Normalized Difference Vegetation Index (NDVI),  Soil-adjusted  Vegetation  Index (SAVI),  dan  Enhanced  Vegetation  Index (EVI).  Indeks  tersebut dapat digunakan untuk mengevaluasi kesehatan dan produktivitas mangrove. Selain itu, indeks Normalized Difference Water  Index  (NDWI)  juga  diperlukan  untuk  mengetahui  ketersediaan  air  pada  lahan  mangrove.  Dalam pengembangan ekowisata mangrove, pemetaan potensial lokasi dan karakteristiknya merupakan hal yang sangat penting untuk menentukan strategi pengembangan yang tepat. Oleh karena itu, penggunaan metode hyper spectral of remote sensing dengan indeks vegetasi dan indeks ketersediaan air dapat memberikan informasi yang akurat dan membantu dalam pengambilan keputusan dalam pengembangan ekowisata mangrove potensial di Kecamatan Tobelo  Timur.  Rahmawati  et  al.  menunjukkan  bahwa  penginderaan  jarak  jauh  terhadap  kawasan  mangrove menggunakan algoritma NDVI, SAVI, EVI dan NDWI dapat memberikan gambaran tentang kerapatan mangrove, kondisi area perairan sekitar mangrove, dan kerapatan vegetasi [5]. Disisi lain, Azzahra et al. menunjukkan bahwa algoritma  NDVI  dan  Mangrove  Health  Index  (MHI)  dalam  pendekatan  remote  sensing  diperlukan  untuk mengidentifikasi  kondisi  vegetasi  mangrove  berdasarkan  data  citra  satelit  yang  digunakan  [6].  Hal  ini menunjukkan berbagai algoritma yang dapat digunakan sebagai model untuk mengidentifikasi dan menganalisis kondisi mangrove. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini akan menggunakan model NDVI, SAVI, EVI  dan  NDWI  untuk  menganalisis  kawasan  ekowisata  mangrove  potensial  di  Kecamatan  Tobelo  Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
Hasil  interpretasi  nilai  indeks  vegetasi  berdasarkan  algoritma  NDVI,  SAVI,  EVI,  dan  NDWI  dapat digunakan sebagai sumber data untuk  dilanjutkan ke tahap pengambilan keputusan melalui pendekatan  analisis hirarki  proses,  dalam  pengembangan  ekowisata  mangrove  potensial.  Analisis  hirarki  proses  dibutuhkan  untuk merekonstruksi  model  pengembangan  ekowisata  mangrove  yang  holistik,  yang  mencakup  program-program konservasi  lingkungan,  peningkatan  partisipasi  masyarakat  lokal,  pengembangan  ekonomi  pariwisata,  dan preservasi nilai sosial-budaya. Adyla et al. menunjukkan bahwa metode AHP digunakan untuk menentukan tingkat kepentingan  kriteria  lokasi  pengembangan  wisata  [7].  Disisi  lain,  Ramdani  et  al.  menunjukkan  bahwa  kriteria dalam  metode  AHP  yang  digunakan  untuk  menetapkan  prioritas  pengembangan  destinasi  wisata,  dapat disesuaikan  dengan  potensi  wisata,  kondisi  lingkungan,  dan  regulasi  di  masing-masing  daerah  [8].  Hal  ini menunjukkan  bahwa  penetapan  kriteria  dapat  disesuaikan  dengan  ketersediaan  sumber  daya  alam,  partisipasi masyarakat,  potensi  ekonomi  pariwisata,  dan  nilai  sosial-budaya.  Mempertimbangkan  hal  tersebut,  maka penelitian ini menggunakan empat kriteria sebagai berikut : pertama, penataan dan pengelolaan kawasan ekowisata mangrove;  kedua,  pelatihan,  pendampingan  dan  pemberdayaan  masyarakat  area  pengembangan  ekowisata mangrove; ketiga, preservasi nilai sosial dan budaya lokal; keempat, pembangunan fasilitas dan sarana-prasarana pendukung ekowisata mangrove. Dengan demikian, pemberian bobot nilai berdasarkan derajat kepentingan dalam metode AHP untuk kriteria penataan dan pengelolaan kawasan ekowisata mangrove ditentukan dari nilai indeks NDVI,  SAVI,  EVI,  dan  NDWI  pada  Zona  1,  Zona  2,  dan  Zona  3  di  kawasan  mangrove  potensial  Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
Perkembangan kajian ekowisata menggunakan metode Analisis Hirarki Proses (AHP) telah memungkinkan para peneliti dan praktisi untuk secara sistematis mengevaluasi berbagai faktor dan variabel yang terkait dengan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 969 − 979 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3385
pengembangan dan pengelolaan pariwisata yang berkelanjutan. Dengan AHP, para peneliti dapat memprioritaskan faktor-faktor yang paling penting untuk keberhasilan proyek ekowisata, seperti konservasi lingkungan, partisipasi masyarakat  lokal,  dan  keuntungan  ekonomi.  Selain  itu,  AHP  juga  memungkinkan  untuk  mengidentifikasi hubungan dan keterkaitan antara faktor-faktor tersebut, sehingga dapat membantu para praktisi dalam mengambil keputusan yang tepat dalam pengembangan ekowisata yang berkelanjutan. Widyastuti & Dwiarta mengemukakan bahwa pengembangan desa wisata perlu didukung oleh program prioritas agar dapat diketahui program-program yang relevan dengan tingkat kebutuhan yang paling tinggi tanpa mengabaikan kondisi sosial-budaya, ekonomi dan ekologi [9]. Disisi lain, Kurniawan et al. menunjukkan bahwa analisis AHP dapat digunakan dalam perancangan strategis pembangunan pariwisata dengan kriteria biaya, waktu dan sumber daya manusia. Masing-masing kriteria memiliki beberapa alternatif seperti strategi meningkatkan atraksi, aksesibilitas, amenitas, kualitas promosi dan kerjasama [10]. Hal ini menunjukkan bahwa masing-masing kawasan pengembangan pariwisata memiliki kriteria dan  alternatif  yang  sifatnya  kontekstual.  Dengan  demikian,  masing-masing  wilayah  pengembangan  pariwisata dapat menyesuaikan kriteria dan alternatif untuk diproses menggunakan metode AHP.
Kriteria dan alternatif dalam metode AHP sebagaimana konteks pengembangan ekowisata mangrove, tidak terlepas dari prinsip pembangunan berkelanjutan yang menekankan pada upaya perlindungan ekologi, preservasi nilai sosial dan budaya lokal, serta pemberdayaan masyarakat di bidang ekonomi. Secara spesifik AHP merupakan metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  menggabungkan  analisis  hierarki dan  penilaian berpasangan (pairwise  comparison)  [11],  dengan  tahapan  sebagai  berikut  :  mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  tujuan pengambilan keputusan; menentukan kriteria yang relevan untuk memecahkan masalah; mengembangkan struktur hierarki yang memperlihatkan kriteria dan sub-kriteria dalam suatu hirarki; melakukan perbandingan berpasangan untuk  menentukan  nilai  relatif  (bobot)  antara  setiap  kriteria  dan  sub-kriteria  (bobot  relatif  ini  didapat  melalui konsistensi dan perbandingan nilai preferensi); menghitung bobot prioritas dari masing-masing kriteria dan sub- kriteria;  melakukan  konsistensi  pemeriksaan  untuk  memastikan  keakuratan  penilaian  berpasangan;  membuat perhitungan  dengan  menggunakan  bobot  prioritas  untuk  menentukan  alternatif  terbaik;  melakukan  analisis sensitivitas untuk memperhitungkan dampak perubahan bobot pada hasil akhir. Metode AHP dapat menghasilkan hasil  yang  akurat  dan  dapat  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan.  Dhamy  et  al.  menunjukkan adanya  hubungan  antara  metode  AHP  dengan  Sistem  Informasi  Geografi  (SIG)  khususnya  penginderaan  jarak jauh yang menjadikan hasil interpretasi citra satelit sebagai kriteria dalam pengambilan keputusan. Selanjutnya, Arifia et al. menunjukkan bahwa umumnya salah satu kriteria dalam AHP berhubungan dengan kelayakan ekologi atau  lingkungan  yang  hendak  dijadikan  area  pengembangan  pariwisata  [12].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa penggunaan metode penginderaan jarak jauh dengan AHP merupakan pendekatan yang tepat dalam menghasilkan rekomendasi  pengembangan  ekowisata  mangrove  potensial  yang  kontekstual.  Dengan  demikian,  penelitian  ini akan menggunakan model NDVI, SAVI, EVI dan NDWI pada Zona 1, Zona 2, dan Zona 3 menggunakan metode hyper spectral of remote sensing kemudian menggunakan metode AHP untuk menganalisis derajat kepentingan dari  empat  kiteria  sebagai  berikut  :  penataan  dan  pengelolaan  kawasan  ekowisata  mangrove;  pelatihan, pendampingan  dan  pemberdayaan  masyarakat  area  pengembangan  ekowisata  mangrove;  preservasi  nilai  sosial dan budaya lokal; serta pembangunan fasilitas dan sarana-prasarana pendukung ekowisata mangrove.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Hyper Spectral of Remote Sensing Method
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  Sistem  Informasi  Geografi  (SIG)  khususnya  penginderaan  jarak  jauh (Remote  Sensing)  melalui  metode  Hyper  Spectral  of  Remote  Sensing  yang  dikombinasikan  dengan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  melalui  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  Adapun,  tahapan  dalam metode Hyper Spectral of Remote Sensing dapat digambarakan sebagai berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 969 − 979 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3385
Gambar 1 merupakan setiap tahapan dalam metode Hyper Spectral of Remote Sensing yang terdiri dari tahap  pemilihan  sensor,  pengumpulan  data,  preprocessing,  reduksi  dimensi,  klasifikasi,  dan  analisis.    Metode Hyper  Spectral  of  Remote  Sensing  adalah  teknik  penginderaan  jauh  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan informasi tentang objek atau permukaan bumi dengan mengukur spektrum elektromagnetik yang dipancarkan atau dipantulkan dari permukaan tersebut. Penelitian ini menggunakan data spektral yakni citra satelit Landsat 8/9 OLI yang  diakses  dari  https://earthexplorer.usgs.gov/  pada  10  Maret  2023;  tahap  pengumpulan  data,  penelitian  ini menggunakan citra satelit Landsat 8/9 OLI berdasarkan area yang telah ditentukan yakni Kabupaten Halmahera Utara (WGS 84 UTM 52N latitude :1.5074, longitude : 127.8937);  tahap praproses data, data hyperspectral yang dikumpulkan harus diproses untuk menghilangkan efek atmosfer dan distorsi radiometrik lainnya, hal ini dilakukan untuk  memastikan  bahwa  data  yang  dikumpulkan  dapat  diolah  dan  dianalisis  dengan  baik.  Oleh  sebab  itu, dilakukan pre-processing data citra satelit menggunakan plugin Semi-Automatic Classifiction pada aplikasi QGIS 3.30.1. Selanjutnya, pada tahap pengolahan data, data hyperspectral diolah menggunakan algoritma NDVI, SAVI, EVI  dan  NDWI;  tahap  analisis  data,  data  hyperspectral  dapat  dianalisis  berdasarkan  kriteria  kerusakan  hutan mangrove dalam Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 201 tahun 2004 tentang Kiteria Baku dan Pedoman Kerusakan Hutan Mangrove; tahap interpretasi data, hasil pengolahan data melalui NDVI, SAVI, EVI dan  NDWI  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kondisi  kawasan  ekowisata  mangrove  potensial  yang  dapat dioptimalkan  berdasarkan  klasifikasi  Zona  1,  Zona  2,  dan  Zona  3;  tahap  pemodelan,  dilakukan  analisis  secara komprehensif  dengan  menjadikan  luaran  penginderaan  jarak  jauh  sebagai  salah  satu  kriteria  dalam  penetapan program prioritas sebagai model pengelolaan kawasan ekowisata mangrove relevan dengan konteks sosial-budaya masyarakat lokal.
Pada tahap pemilihan sensor, data spektral yang digunakan ialah citra satelit Landsat 8/9 OLI yang diakses dari https://earthexplorer.usgs.gov/ pada tanggal 10 Maret 2023. Selanjutnya, pada tahap pengumpulan data, band spektral  yang  diambil  ialah  Kabupaten  Halmahera  Utara  (WGS  84  UTM  52N  latitude  :1.5074,  longitude  : 127.8937).  Pada  tahap  pre-processing,  dilakukan  koreksi  atmosferik,  geometric,  dan  radiometrik  pada  masing- masing  band  yang  akan  digunakan  dalam  kalkulasi  raster  sesuai  algoritma  NDVI,  SAVI,  EVI  dan  NDWI. Selanjutnya, pada tahap klasifikasi, masing-masing band dikalkulasi sesuai dengan algoritma sebagaimana table 1 berikut.
Tabel 1. Algoritma dan Persamaan NDVI, SAVI, EVI, dan NDWI Algoritma Persamaan NDVI NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red) SAVI SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L) EVI EVI = 2.5 x ((NIR - Red) / ((NIR + C1 x Red - C2 x Blue) + L)) NDWI NDWI = (Band Green - Band NIR) / (Band Green + Band NIR)
Tabel  1  merupakan  algoritma  dan  persamaand  NDVI,  SAVI,  EVI,  dan  NDWI  yang  digunakan  dalam reduksi dimensi sesuai dengan kawasan mangrove yang akan dianalisis. Algoritma NDVI mengukur kandungan klorofil dalam tanaman [13]. Rumus NDVI dinyatakan sebagai perbedaan antara nilai reflektansi inframerah jauh (NIR) dan nilai reflektansi cahaya merah (Red) yang dibagi dengan jumlah keduanya. NDVI dapat dihitung dengan rumus:  NDVI  =  (NIR  -  Red)  /  (NIR  +  Red).  Nilai  NDVI  berkisar  antara  -1  hingga  1,  di  mana  nilai  positif menunjukkan keberadaan vegetasi yang sehat dan nilai negatif menunjukkan keberadaan permukaan yang non- vegetasi.  Selanjutnya,  algoritma  SAVI  mengkompensasi  efek  latar  belakang  tanah  atau  pengaruh  cahaya  latar belakang pada citra, sehingga memberikan hasil yang lebih akurat dalam mengevaluasi keberadaan vegetasi [14]. Rumus  SAVI  dinyatakan  sebagai  perbedaan antara nilai  reflektansi  NIR  dan  Red yang dikalikan dengan  suatu faktor (1 + L), dibagi dengan jumlah keduanya dan faktor L adalah sebuah konstanta yang bervariasi tergantung pada jenis tanah dan vegetasi di area tersebut [15]. SAVI dapat dihitung dengan rumus: SAVI = [(NIR  - Red) / (NIR + Red + L)] x (1 + L). Nilai SAVI berkisar antara -1 hingga 1, di mana nilai positif menunjukkan keberadaan vegetasi  yang  sehat  dan  nilai  negatif  menunjukkan  keberadaan  permukaan  yang  non-vegetasi  [16].  Adapun, algoritma  EVI  digunakan  untuk  mengevaluasi  kesehatan  dan  pertumbuhan  vegetasi  dengan  memperhitungkan pengaruh  atmosfer  dan  adanya  kemungkinan  saturasi  dalam  nilai  NDVI.  Rumus  EVI  dinyatakan  sebagai perbedaan antara nilai reflektansi NIR dan Red, yang dikalikan dengan suatu faktor (1 + c1 x NIR  - Red - c2 x Blue)/(NIR + Red + c3), di mana c1, c2, dan c3 adalah konstanta yang bervariasi tergantung pada jenis citra satelit yang digunakan (Penelitian ini menggunakan Landsat 8/9 OLI) dimana EVI dapat dihitung dengan rumus: EVI = (NIR - Red) / (NIR + (c1 x Red) - (c2 x Blue) + c3). Nilai EVI berkisar antara -1 hingga 1, di mana nilai positif menunjukkan keberadaan vegetasi yang sehat dan nilai negatif  menunjukkan keberadaan permukaan yang non- vegetasi [17]. Dengan demikian dapat diketahui bahwa NDVI, SAVI dan EVI memiliki beberapa persamaan dalam hal indentifikasi kondisi vegetasi yang disesuaikan dengan area (kondisi tanah).
Pada  tahap  klasifikasi,  masing-masing  algoritma  dapat  memberikan  makna  yang  berbeda  namun berhubungan satu dengan yang lain. Berdasarkan klasifikasi NDVI, SAVI, EVI interpretasi status sangat rendah apabila nilai yang diperoleh berada di bawah 0,1 yang menunjukkan bahwa area tersebut tergolong non-vegetasi, seperti permukaan air, batuan, dan pasir. Selanjutnya, status rendah apabila nilai yang diperoleh berada di antara 0,1 hingga 0,2 yang menunjukkan bahwa area tersebut yang sangat minim vegetasi, seperti tanah kering atau gurun.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 969 − 979 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3385
Status sedang apabila nilai yang diperoleh berada di antara 0,2 hingga 0,4 yang menunjukkan area yang memiliki vegetasi  yang  cukup,  seperti  perkebunan  atau  hutan  yang  tidak  terlalu  lebat.  Status  tinggi  apabila  nilai  yang diperoleh berada di antara 0,4 hingga 0,6 yang menunjukkan area tersebut memiliki vegetasi yang lebat, seperti hutan atau lahan pertanian yang subur. Adapun, status sangat tinggi apabila nilai yang diperoleh berada di di atas 0,6 dengan indikasi bahwa area tersebut memiliki vegetasi yang sangat lebat, seperti hutan hujan tropis atau lahan pertanian  yang  sangat  subur.  Klasifikasi  nilai  NDVI,  SAVI,  dan  EVI  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi keberadaan vegetasi dan untuk memonitor kondisi lingkungan, seperti perubahan pola tutupan lahan, keberadaan kebakaran hutan, atau perubahan iklim.
Berbeda  dengan  NDVI,  SAVI  dan  EVI  yang  menekankan  pada  vegetasi,  NDWI  fokus  pada  indeks  air dengan  pertimbangan  bahwa  mangrove  yang  bertumbuh  wilayah  pesisir.  Berdasarkan  rumus  NDWI  =  (Band Green - Band NIR) / (Band Green + Band NIR) dalam citra Landsat 8/9 OLI dapat diinterpretasikan berdasarkan nilai numerik yang berkisar dari -1 hingga 1. Nilai negatif menunjukkan adanya kemungkinan permukaan yang tidak  mencerminkan  air,  seperti  tanah  atau  vegetasi  yang  kering,  sedangkan  nilai  positif  menunjukkan  adanya kemungkinan air. Agar dapat membaca hasil NDWI secara tepat, perlu dipertimbangkan beberapa faktor, seperti kondisi lapangan dan objek yang diamati. Nilai NDWI yang tinggi kemungkinan menunjukkan adanya air, namun dalam beberapa kasus, nilai NDWI yang tinggi dapat menunjukkan adanya tanaman yang tumbuh subur dan sehat. Selain  itu,  terdapat  kemungkinan  nilai  NDWI  yang  rendah  menunjukkan  kekeringan  atau  kekurangan  air  pada tanaman. Oleh karena itu, interpretasi hasil NDWI harus dilakukan dengan cermat dan dipertimbangkan dengan kondisi lapangan secara keseluruhan. Hal ini menunjukkan bahwa masing-masing algoritma akan menggambarkan kondisi eksisting di setiap zona, berdasarkan studi di kawasan potensial ekowisata mangrove Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.

## 2.2 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  adalah  sebuah  teknik  pemilihan  keputusan  yang  digunakan  untuk memilih satu alternatif dari beberapa alternatif yang tersedia berdasarkan beberapa kriteria [11]. Lebih jauh, Satty mendeskripsikan  tahapan dalam metode AHP, sebagai berikut : tahap pertama adalah menentukan tujuan yang ingin dicapai dan kriteria-kriteria yang akan digunakan untuk memilih alternatif yang terbaik. Tujuan dan kriteria ini harus jelas dan terukur agar dapat diolah dengan baik; tahap kedua adalah membuat hierarki kriteria dengan menentukan  hubungan  antara  tujuan  utama,  kriteria  dan  sub-kriteria.  Hierarki  ini  akan  memudahkan  untuk melakukan  perbandingan  dan  pemilihan  alternatif;  memberikan  bobot  pada  kriteria:  Tahap  ketiga  adalah memberikan bobot  pada  setiap  kriteria  dalam  hierarki.  Bobot  ini  akan  menunjukkan pentingnya  kriteria  dalam mencapai  tujuan yang  telah ditetapkan.  Bobot  dapat  diberikan  secara  subyektif  oleh  pengambil  keputusan  atau dengan menggunakan data terukur; membuat matriks perbandingan berpasangan: Tahap keempat adalah membuat matriks  perbandingan  berpasangan  antara  setiap  pasangan  kriteria  dalam  hierarki.  Setiap  kriteria  akan dibandingkan dengan kriteria lainnya menggunakan skala 1-9, di mana 1 menunjukkan bahwa kriteria tersebut sama  pentingnya  dengan  kriteria  lainnya,  dan  9  menunjukkan  bahwa  kriteria  tersebut  jauh  lebih  penting  dari kriteria lainnya; menghitung prioritas relatif: Tahap kelima adalah menghitung prioritas relatif untuk setiap kriteria dalam hierarki. Prioritas relatif ini dihitung dengan mengalikan bobot kriteria dengan nilai rata-rata dari matriks perbandingan berpasangan; menyelesaikan konsistensi matriks perbandingan berpasangan: Tahap keenam adalah menyelesaikan  konsistensi  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  menggunakan  metode  konsistensi  AHP, yaitu  dengan  menghitung  nilai  konsistensi  matriks  menggunakan  indeks  konsistensi  (CI)  dan  rasio  konsistensi (CR); memilih alternatif terbaik: Tahap terakhir adalah memilih alternatif terbaik dengan menggunakan prioritas relatif dari setiap kriteria dalam hierarki dan nilai alternatif yang telah dibandingkan dalam matriks perbandingan berpasangan. Alternatif dengan nilai prioritas terbesar adalah alternatif terbaik.
Tabel 2. Menghitung Prioritas Relatif, Concistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR)
Tahapan Perhitungan AHP Persamaan Prioritas Relatif PRI = bobot x nilai rata-rata Consistency index (CI) CI = (λmax - n) / (n - 1) Consistency ratio (CR) CR = CI / RI
Tabel 2 merupakan tahapan perhitungan Prioritas Relatif, Concistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR)  dengan keterangan  λmax  adalah  eigenvalue  maksimum  dari  matriks  perbandingan berpasangan,  n  adalah jumlah kriteria, dan RI adalah nilai acuan yang tergantung pada ukuran matriks perbandingan berpasangan. Dalam konteks  penelitian  ini,  untuk  menemukan  model  pengembangan  ekowisata  mangrove  potensial  di  Kecamatan Tobelo Timur, AHP digunakan dengan membagi proses pengambilan keputusan menjadi beberapa tahap. Tahap pertama  dalam  AHP  adalah  menetapkan  tujuan  utama  dari  analisis,  yaitu  menemukan  model  pengembangan ekowisata mangrove potensial di Kecamatan Tobelo Timur. Tujuan ini kemudian dibagi menjadi empat kriteria sebagai  berikut  :  penataan  dan  pengelolaan  kawasan  ekowisata  mangrove;  pelatihan,  pendampingan  dan pemberdayaan masyarakat sekitar area pengembangan ekowisata mangrove; preservasi nilai sosial-budaya lokal; dan pembangunan fasilitas dan sarana prasarana pendukung ekowisata mangrove. Tahap kedua dalam AHP adalah menentukan  bobot  relatif  untuk  setiap  kriteria.  Bobot  ini  menunjukkan  seberapa  penting  setiap  kriteria  dalam

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 969 − 979 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3385
mencapai tujuan utama. Proses ini melibatkan pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang  relevan  dan  menggabungkan  preferensi  individu  atau  kelompok.  Tahap  ketiga  dalam  AHP  ialah mengevaluasi setiap alternatif dengan menghitung skor untuk setiap kriteria berdasarkan bobot relatif yang telah ditetapkan. Beberapa alternatif yang mungkin termasuk dalam pengembangan ekowisata mangrove di Kecamatan Tobelo Timur dapat dievaluasi dan dibandingkan berdasarkan skor kriteria yang telah ditetapkan. Tahap keempat dalam  AHP  adalah  memilih  alternatif  yang  paling  sesuai  berdasarkan  hasil  evaluasi  pada  tahap  sebelumnya. Setelah mengevaluasi beberapa alternatif, dapat dipilih model pengembangan ekowisata mangrove potensial yang paling  cocok  dengan  kebutuhan  dan  prioritas  di  Kecamatan  Tobelo  Timur.  Dengan  menggunakan  AHP, pengambilan keputusan menjadi lebih sistematis dan obyektif berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model pengembangan ekowisata mangrove potensial direkonstruksi berdasarkan konteks ekologi, ekonomi, dan sosial-budaya  masyarakat  lokal.  Langkoke  &  Nur  mengemukakan  bahwa  model  pengembangan  kawasan ekowisata perlu didukung sistem pengambilan keputusan yang mempertimbangkan berbagai risiko ekologi, selain manfaat sosial dan keuntungan ekonomi [18]. Disisi lain, Dhiniati & Dinata menunjukkan bahwa hasil pemetaan dalam  bentuk  data  spasial  atau  interpretasi  citra  satelit  di  suatu  wilayah  perlu  diproses  ke  tahap  selanjutnya penetapan kriteria atau indikator dalam pengambilan keputusan untuk menentukan program pengembangan yang sesuai dengan kondisi ekologi [19]. Hal ini menunjukkan bahwa hasil interpretasi dan analisis data spectral dari citra satelit Landsat 8/9 OLI dalam pendekatan Sistem Informasi Geografisdapat dijadikan sebagai rujukan untuk penetapan kriteria atau indikator dlama pengambilan keputusan. Dengan demikian dapat diketahui bahwa hasil kalkulasi data raster menggunakan algoritma NDVI, SAVI, EVI, dan NDWI dapat digunakan sebagai salah satu kriteria atau indikator dalam proses penetapan program prioritas menggunakan metode AHP.
Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat diketahui bahwa nilai NDVI, SAVI dan EVI di masing-masing zona pada  kawasan  mangrove  Kecamatan  Tobelo  Timur  dengan  nilai  yang  diperoleh  antara  0,2  hingga  0,4  yang menunjukkan area yang memiliki vegetasi cukup. Adapun, beberapa zona mangrove dengan nilai yang diperoleh berada di antara 0,4 hingga 0,6 yang menunjukkan area tersebut memiliki vegetasi yang lebat. Sementara itu, nilai rata-rata NDWI ialah 0,2 dan 0,3 yang menunjukkan bahwa ada kelembaban atau air yang cukup dalam area yang diukur. Berdasarkan hasil pengolahan data, dapat diketahui bahwa kalkulasi nilai NDVI pada zona 1 menunjukkan nilai rata-rata 0.38, sedangkan hasil kalkulasi nilai rata-rata SAVI ialah 0.56, hasil kalkulasi nilai rata-rata EVI ialah 0.50, dan hasil kalkulasi nilai rata-rata NDWI ialah 0.31. Sementara itu, pada zona 2 nilai rata-rata NDVI ialah 0.35, nilai rata-rata SAVI ialah 0.58, nilai rata-rata EVI ialah 0.48, dan nilai rata-rata NDWI ialah 0.29. Pada zona 3, nilai rata-rata NDVI yang diperoleh ialah 0.35, nilai rata-rata SAVI yang diperoleh ialah 0.53, nilai rata- rata  EVI  yang  diperoleh  ialah  0.46,  dan  nilai  rata-rata  NDWI  ialah  0.29  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  secara keseluruhan, kondisi eksisting kawasan mengrove di Tobelo Timur berada dalam kondisi kerapatan kategori cukup atau sedang dan lebat serta memiliki kelembaban atau air yang cukup di masing-masing zona. Pada table 2, dapat dilihat  algoritma,  persamaan,  zona  dan  nilai  rata-rata  hasil  perhitungan  NDVI,  SAVI  dan  EVI  di  kawasan mangrove Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
Tabel 3. Algoritma, Persamaan, Zona dan Nilai Rata-Rata Hasil Perhitungan
Algoritma Persamaan Zona  Rata-Rata NDVI NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red) 1 0.38 2 0.35 3 0.35 SAVI SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L) 1 0.56 2 0.58 3 0.53 EVI EVI = 2.5 x ((NIR - Red) / ((NIR + C1 x Red - C2 x Blue) + L)) 1 0.50 2 0.48 3 0.46 NDWI NDWI = (Green - NIR) / (Green + NIR) 1 0.31 2 0.29 3 0.29
Tabel 3 menunjukkan bahwa secara keseluruhan nilai rata-rata hasil perhitungan NDVI, SAVI, EVI, dan NDWI berdasarkan zona 1, zona 2, zona 3 kawasan mangrove Kecamatan Tobelo Timur, mengindikasikan kondisi kerapatan kategori sedang atau cukup dan padat atau lebat, serta memiliki kelembaban atau air yang cukup pada area yang diukur. Berdasarkan hasil kalkulasi data raster menggunakan algoritma NDVI, SAVI, EVI, dan NDWI dapat diketahui bahwa kawasan mangrove yang telah diklasifikasikan menjadi Zona 1, Zona 2, dan Zona 3 dapat dioptimalkan menjadi destinasi wisata melalui konsep ekowisata mangrove berbasis komunitas. Fitrihidajati et al. menunjukkan  bahwa  model  pengembangan  ekowisata  mangrove  lebih  menekankan  pada  unsur  ekologi  dan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 969 − 979 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3385
edukasi dibandingkan dengan manfaat sosial dan ekonomi [20]. Disisi lain, Rizky mengemukakan bahwa model ekowisata mangrove dapat berkelanjutan apabila masyarakat lokal terlibat sebagai pelaku wisata sekaligus penjaga kelestarian lingkungan mangrove [21]. Adapun, Harto et al., menunjukkan bahwa model pengembangan ekowisata mangrove  juga  membutuhkan  dukungan  dan  partisipasi  masyarakat  dalam  merencanakan,  melaksanakan,  dan mengevaluasi  program  pengembangan  destiansi  wisata  secara  berkala  dan  berkelanjutan  [22].  Hal  ini menunjukkan  bahwa  kondisi eksisting  kawasan  mangrove di  Zona  1,  Zona  2  dan  Zona 3  perlu dikelola  secara optimal oleh pemerintah dan masyarakat lokal sehingga berkelanjutan. Berikut ini ialah visualisasi hasil kalkulasi algoritma NDVI, SAVI, EVI dan NDWI pada Zona 1, Zona 2, dan Zona 3 di Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
NDVI SAVI EVI NDWI
Gambar 2. Visualisasi Hasil Kalkulasi NDVI, SAVI, dan EVI di Kawasan Ekowisata Mangrove Potensial Gambar  2  merupakan  gambaran  tentang  kondisi  vegetasi  mangrove  di  kawasan  ekowisata  mangrove potensial Kecamatan Tobelo Timur, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia. Lokasi yang strategis, terletak di pesisir serta memiliki akses menuju pulau-pulau kecil sekaligus area terumbu karang yang beragam  dan  menarik.  Marabessy  et  al.  menunjukkan  bahwa  hasil  penentuan  indeks  kesesuaian  dapat dikembangkan menjadi model pengembangan ekowisata mangrove berbasis komunitas [23]. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan partisipatif dalam pengembangan kawasan ekowista mangrove menjadi strategi pembangunan yang efektif dan efisien. Dalam konteks penelitian ini, upaya meningkatkan partisipasi masyarakat pesisir dalam program pengembangan ekowisata mangrove di Kecamatan Tobelo Timur dilakukan melalui beberapa langkah. Pertama,  dilakukan  sosialisasi  kepada  masyarakat  pesisir  mengenai  manfaat  ekowisata  mangrove  bagi kesejahteraan  mereka  dan  lingkungan  sekitar.  Kedua,  diberikan  pelatihan  dan  pembinaan  kepada  masyarakat mengenai  teknik  pengelolaan  ekowisata  mangrove  yang  berkelanjutan.  Ketiga,  melibatkan  masyarakat  secara langsung  dalam  pengelolaan  dan  pemasaran  produk  ekowisata  mangrove.  Dengan  demikian,  partisipasi masyarakat pesisir dalam program pengembangan ekowisata mangrove di Kecamatan Tobelo Timur dapat terus meningkat dan berdampak positif bagi kesejahteraan masyarakat dan lingkungan sekitar.
Meningkatnya partisipasi dan dukungan masyarakat terhadap program pengembangan ekowisata mangrove juga menjadi strategi preservasi nilai sosial-budaya masyarakat setempat. Harjanto et al. mengemukakan bahwa pengembangan  ekowisata  mangrove  berbasis  komunitas  tidak  hanya  memberikan  kemudahan  perlindungan ekosistem  mangrove  menggunakan  pendekatan  partisipatif,  melainkan  juga  menjaga  keberlanjutan  nilai-nilai sosial-budaya  masyarakat  lokal  [24].  Disisi  lain,  Valentina  &  Qulubi  mengemukakan  bahwa  keterlibatan masyarakat lokal dalam pengembangan ekowisata mangrove juga meningkatkan pengetahuan dan keterampilan di bidang pengelolaan kawasan mangrove yang mendorong kemandirian dan keberlanjutan destinasi wisata [25]. Hal ini menunjukkan bahwa  pendekatan partisipatif dalam model pengembangan ekowisata mangrove berimplikasi pada strategi preservasi nilai sosial-budaya masyarakat yang tinggal di sekitar area pengembangan. Berdasarkan konteks penelitian ini, strategi preservasi nilai sosial-budaya masyarakat di Kecamatan Tobelo Timur dilakukan melalui beberapa tahapan sebagai berikut : pertama, dilakukan dokumentasi dan inventarisasi budaya lokal untuk memahami  nilai-nilai  yang  dimiliki  oleh  masyarakat;  kedua,  melakukan  pelatihan  dan  pembinaan  kepada masyarakat mengenai pentingnya menjaga dan melestarikan nilai sosial-budaya lokal; ketiga, membangun kerja sama antara pemerintah dan masyarakat dalam pengelolaan dan pelestarian budaya lokal. Dengan demikian, nilai sosial-budaya yang dimiliki oleh masyarakat Tobelo Timur dapat dipertahankan dan menjadi bagian dari identitas lokal yang dapat memberikan keuntungan ekonomi dan sosial secara berkelanjutan.
Pembangunan  fasilitas  dan  sarana  prasarana  pendukung  ekowisata  mangrove  berbasis  komunitas  dapat diselenggarakan  ketika  unsur  ekologi  dan  edukasi  terejawantahkan  dalam  program  penataan  dan  pengelolaan kawasan  ekowisata  mangrove,  adanya  dukungan  dan  partisipasi  masyarakat  dalam  program  pelatihan, pendampingan  dan  pemberdayaan  masyarakat  sekitar  area  pengembangan  ekowisata  mangrove,  serta  adanya komitmen  bersama  untuk  aksi  preservasi  nilai  sosial-budaya  lokal.  Humairah  et  al.  menekankan  bahwa pembangunan fasilitas pendukung ekowisata mangrove seyogianya tepat guna sesuai dengan kebutuhan pengelola dan pengunjung [26]. Kasman et al. menunjukkan bahwa kemudahan akses antarzona pengembangan ekowisata mangrove  perlu  didukung  oleh  fasilitas  yang  memadai  agar  memudahkan  proses  rehabilitasi,  restorasi  dan konservasi  kawasan  mangrove  yang  mengalami  kerusakan  [27].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  fasilitas pengembangan  ekowisata  mangrove  berbasis  komunitas  menekankan  pada  kemudahan  aksesibilitas  dan ketersediaan  akomodasi  dan  amenitas.  Mempertimbangkan  hal  tersebut,  maka  fasilitas-fasilitas  yang direkomendaiskan  dalam pengembangan  ekowisata  mangrove  berbasis  komunitas  di  Kecamatan  Tobelo  Timur

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 969 − 979 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3385
ialah sebagai berikut  : pertama, fasilitas  transportasi yang memadai untuk memudahkan akses ke lokasi wisata mangrove maupun akses antar zona; kedua, fasilitas akomodasi seperti homestay, penginapan, dan tenda camping bagi  wisatawan  yang  ingin  menginap  di  sekitar  lokasi  wisata  mangrove;  ketiga,  sarana  dan  prasarana  yang memadai untuk mendukung aktivitas wisata seperti jalur trekking, spot observasi, dan sarana pendukung lainnya; keempat,  fasilitas  pendukung  seperti  tempat  makan,  toilet,  dan  tempat  sampah  yang  bersih  dan  nyaman  bagi pengunjung. Dengan tersedianya fasilitas-fasilitas yang memadai, diharapkan pengembangan ekowisata mangrove berbasis  komunitas  di  Kecamatan  Tobelo  Timur  dapat  memberikan  manfaat  ekologi,  ekonomi  dan  sosial  bagi masyarakat.
Berdasarkan hasil kalkulasi data raster dan analisis model pengembangan ekowisata mangrove potensial di Kecamatan Tobelo Timur, dapat direkomendasikan sejumlah kriteria yang penting untuk diakomodir dalam proses penetapan  program  prioritas  menggunakan  metode  AHP,  sebagai  berikut  :  pertama,  penataan  dan  pengelolaan kawasan ekowisata mangrove (K1); kedua, pelatihan, pendampingan dan pemberdayaan masyarakat sekitar area pengembangan  ekowisata  mangrove  (K2);  ketiga,  preservasi  nilai  sosial-budaya  lokal  (K3);  keempat, pembangunan fasilitas dan sarana prasarana pendukung ekowisata mangrove (K4). Masing-masing kriteria akan diberikan skala berdasarkan penilaian sebagai berikut : nilai 1, kedua elemen memiliki tingkat kepentingan yang sama; nilai 2-3, elemen yang satu sedikit lebih penting daripada yang lainnya; nilai 4-5, elemen yang satu moderat lebih penting daripada yang lainnya; nilai 6-7, elemen yang satu sangat lebih penting daripada yang lainnya; nilai 8-9,  elemen  yang  satu  sangat-sangat  lebih  penting  daripada  yang  lainnya.  Nilai  ini  kemudian  digunakan  untuk menentukan bobot relatif dari setiap kriteria dan sub-kriteria, sehingga dapat digunakan dalam proses perankingan alternatif dan pengambilan keputusan. Tabel 4 merupakan hasil pemberian bobot berdasarkan derajat kepentingan masing-masing kriteria.
Tabel 4. Bobot Nilai Masing-Masing Kriteria Kriteria K1 K2 K3 K4 Eigen Value  maks CI CR K1 1,00  0,49  2,00  0,52  3,00  0,38  5,00  0,53 0,4787 4,2291 0,0764  0,0849 K2 0,50  0,25  1,00  0,26  2,00  0,25  3,00  0,32 0,2681 K3 0,33  0,16  0,50  0,13  1,00  0,13  0,50  0,05 0,1180 K4 0,20  0,10  0,33  0,09  2,00  0,25  1,00  0,11 0,1351 Jumlah 2,03  1,00  3,83  1,00  8,00  1,00  9,50  1,00 1,00
Tabel  4  merupakan  pemberian  bobot  nilai  masing-masing  kriteria  serta  hasil  normalisasi  dari  proses pemberian bobot nilai, eigen value,  maks, CI dan CR. Secara spesifik, dapat diketahui bahwa K1 sedikit lebih penting dari K2 dan K3, serta K1 moderat lebih penting dari K4. Selanjutnya, K2 sedikit lebih penting dari K3 dan K4.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  unsur  edukasi  tentang  ekosistem  mangrove  serta  dukungan  dan  partisipasi masyarakat  berperan  sangat  penting  dalam  model  pengembangan  ekowisata  mangrove  berbasis  komunitas. Sementara  itu,  preservasi  nilai  sosial-budaya  dan  pembangunan  infrastruktur  akan  menunjukkan  dampak  yang signifikan  apabila  unsur  edukasi  tentang  ekosistem  mangrove,  serta  dukungan  dan  partisipasi  masyarakat  telah terpenuhi. Tujuan dari nilai eigen AHP adalah untuk menentukan bobot relatif dari setiap kriteria dan sub-kriteria yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan. Nilai eigen diperoleh dengan melakukan perhitungan pada matriks  perbandingan  berpasangan  kriteria  menggunakan  metode  eigenvalue  decomposition  atau  metode eigenvector.  Nilai  eigen  ini  menunjukkan  tingkat  konsistensi  dari  matriks  perbandingan  berpasangan  kriteria, dimana  semakin  besar  nilai  eigen,  maka  semakin  konsisten  pula  matriks  perbandingan  berpasangan  kriteria tersebut.  Dengan  mengetahui  nilai  eigen  AHP,  maka  dapat  dihitung  bobot  relatif  dari  setiap  kriteria  dan  sub- kriteria,  sehingga dapat  digunakan  dalam  proses  perankingan  alternatif  dan pengambilan  keputusan  yang  lebih objektif dan konsisten. Pada Tabel 5, Tabel 6, Tabel 7, Tabel 8 dapat diketahui hasil kalkulasi bobot relatif setiap kriteria dan sub-kriteria, nilai eigen,  maks, CI dan CR, sementara itu pada Tabel 9 merupakan hasil perankingan kriteria dan sub-kriteria berdasarkan derajat kepentingan.
Tabel 5. Nilai Eigen,  maks, CI dan CR Kriteria K1
Tabel 6. Nilai Eigen,  maks, CI dan CR Kriteria K2
K1 Zone 1 Zone 2
Zone 3 Eigen Value  maks CI CR Zone 1  1,00  0,74  5,00  0,79 7,00 0,64 0,7235 3,1115 0,0557  0,0961 Zone 2  0,20  0,15  1,00  0,16 3,00 0,27 0,1932 Zone 3  0,14  0,11  0,33  0,05 1,00 0,09 0,0833 Jumlah  1,34  1,00  6,33  1,00  11,00  1,00 1,0000 K2 Zone 1 Zone 2 Zone 3 Eigen Value  maks CI CR Zone 1  1,00  0,60  3,00  0,67  3,00  0,50 0,5889 3,0704 0,0352  0,0607 Zone 2  0,33  0,20  1,00  0,22  2,00  0,33 0,2519 Zone 3  0,33  0,20  0,50  0,11  1,00  0,17 0,1593 Jumlah  1,67  1,00  4,50  1,00  6,00  1,00 1,0000

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 969 − 979 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3385
Tabel 7. Nilai Eigen,  maks, CI dan CR Kriteria K3
Tabel 8. Nilai Eigen,  maks, CI dan CR Kriteria K3
Tabel 9. Hasil Perankingan Kriteria dan Sub-Kriteria
Kriteria dan Sub-Kriteria K1 K2 K3 K4 Rata-Rata Bobot Ranking Zone 1 0,7235  0,5889  0,4905  0,5247 0,5819 0,63304 1 Zone 2 0,1932  0,2519  0,3119  0,3338 0,2727 0,24192 2 Zone 3 0,0833  0,1593  0,1976  0,1416 0,1454 0,12503 3 Jumlah 1,0000  1,0000  1,0000  1,0000 1,0000 1,0000
Tabel  9  merupakan  hasil  perankingan  kriteria  dan  sub-kriteria  berdasarkan  derajat  kepentingan. Berdasarkan hasil pembobotan kriteria dan sub-kriteria, normalisasi, dan kalkulasi nilai eigen,  maks, CI dan CR dapat diketahui bahwa K1 dan Zone 1 memperoleh ranking tertinggi, sekaligus menunjukkan skala prioritas dalam pengembangan  ekowisata  mangrove  berbasis  komunitas  di  Kecamatan  Tobelo  Timur,  Kabupaten  Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa model pengembangan ekowisata mangrove potensial  dapat  dimulai  dari Zona  1 yang  dekat dengan  permukiman  penduduk  Desa  Yaro,  Kecamatan  Tobelo Timur. Rekomendasi program pengembangan ekowisata mangrove di Desa Yaro dapat dimulai dengan melibatkan masyarakat  lokal.  Masyarakat  Desa  Yaro  harus  diberikan  pelatihan  dan  pengetahuan  tentang  cara  menjaga keberlangsungan mangrove dan mengelola wisata yang ramah lingkungan. Selain itu, masyarakat Desa Yaro juga dapat  dilibatkan  dalam  pengambilan  keputusan  tentang  pengelolaan  mangrove  dan  pengembangan  ekowisata. Selanjutnya,  promosi  wisata  yang  ramah  lingkungan  dan  bertanggung  jawab  harus  menjadi  fokus  dalam pengembangan  ekowisata  mangrove.  Wisatawan  harus  diinformasikan  tentang  pentingnya  menjaga keberlangsungan lingkungan dan bagaimana tindakan wisatwan dapat membantu dalam pemeliharaan mangrove. Pihak  pengelola  wisata  juga  dapat  mempertimbangkan  penggunaan  energi  terbarukan,  seperti  panel  surya  dan pengelolaan  limbah  yang  efektif.  Berikutnya,  program  pengembangan  ekowisata  mangrove  harus  menerapkan teknologi ramah lingkungan dalam pengelolaan mangrove. Teknologi seperti penggunaan energi terbarukan dan pengelolaan  limbah  yang  efektif  dapat  membantu  menjaga  keberlangsungan  lingkungan  dan  meminimalkan dampak  negatif  terhadap  lingkungan.  Selain  itu,  program  pengembangan  ekowisata  mangrove  harus memperhatikan  kesejahteraan  ekonomi  masyarakat  Desa  Yaro.  Pihak  pengelola  wisata  dapat  memberikan pelatihan keterampilan dan insentif bagi masyarakat setempat untuk mengelola mangrove yang berkelanjutan. Hal ini  akan  membantu  meningkatkan  penghasilan  dan  kesejahteraan  masyarakat  setempat,  sehingga  mereka  dapat lebih peduli terhadap keberlangsungan lingkungan dan ekowisata mangrove.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menghubungkan hasil pengolahan data  citra satelit menggunakan pendekatan NDVI, SAVI, EVI, dan NDWI dengan sistem pendukung keputusan dalam menetapkan program prioritas untuk model pengembangan Zona 1,  Zona  2,  dan  Zona 3 di  kawasan mangrove  potensial  Kecamatan  Tobelo  Timur, Kabupaten  Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan nilai rata- rata  hasil  kalkulasi  data  raster  melalui  pendekatan  Hyper  Spectral  of  Remote  Sensing  menggunakan  algoritma NDVI, SAVI, EVI, dan NDWI berdasarkan zona 1, zona 2, zona 3 kawasan mangrove Kecamatan Tobelo Timur, mengindikasikan kondisi kerapatan kategori sedang atau cukup dan padat atau lebat, serta memiliki kelembaban atau air yang cukup pada area yang diukur. Dengan demikian, Zona 1, Zona 2, dan Zona 3 dapat dioptimalkan menjadi destinasi wisata melalui konsep ekowisata mangrove berbasis komunitas. Selanjutnya, hasil penginderaan jarak jauh ditetapkan sebagai kriteria dalam pengambilan keputusan menggunakan metode AHP. Terdapat empat kriteria  dalam  perhitungan  sesuai  metode  AHP,  sebagai  berikut  :  pertama,  penataan  dan  pengelolaan  kawasan ekowisata mangrove (K1); kedua, pelatihan, pendampingan dan pemberdayaan masyarakat area pengembangan ekowisata mangrove (K2); ketiga, preservasi nilai sosial dan budaya lokal (K3); keempat, pembangunan fasilitas dan  sarana-prasarana  pendukung  ekowisata  mangrove  (K4).  Berdasarkan  hasil  pembobotan  kriteria  dan  sub-
K3 Zone 1 Zone 2 Zone 3 Eigen Value  maks CI CR Zone 1  1,00  0,50  2,00  0,57  2,00  0,40 0,4905 3,061 0,030  0,0523 Zone 2  0,50  0,25  1,00  0,29  2,00  0,40 0,3119 Zone 3  0,50  0,25  0,50  0,14  1,00  0,20 0,1976 Jumlah  2,00  1,00  3,50  1,00  5,00  1,00 1,0000 K4 Zone 1 Zone 2 Zone 3 Eigen Value  maks CI CR Zone 1  1,00  0,55  2,00  0,60  3,00  0,43 0,5247 3,065 0,033  0,0564 Zone 2  0,50  0,27  1,00  0,30  3,00  0,43 0,3338 Zone 3  0,33  0,18  0,33  0,10  1,00  0,14 0,1416 Jumlah  1,83  1,00  3,33  1,00  7,00  1,00 1,0000

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 969 − 979 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3385
kriteria, normalisasi, dan kalkulasi nilai eigen, lambda maksimum, CI dan CR dalam metode AHP dapat diketahui bahwa K1 dan Zone 1 memperoleh ranking tertinggi, sekaligus menunjukkan skala prioritas dalam pengembangan ekowisata mangrove berbasis komunitas.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (LPPM),  Universitas  Katolik  Indonesia Atma  Jaya,  Fakultas  Ilmu  Administrasi  Bisnis  dan  Ilmu  Komunikasi  (FIABIKOM),  Fakultas  Teknik  (FT), Program Studi Pariwisata, Program Studi Sistem Informasi. Terima kasih kepada seluruh pihak yang mendukung penelitian ini, hingga proses publikasi ilmiah.

## REFERENCES
[1] K. B. Webliana, H. Anwar, I. M. L. Aji, D. P. Sari, and N. K. M. Sari, “Analisis Kesesuaian Lahan Ekowisata Mangrove Tanjung  Batu  ,  Desa  Sekotong  Tengah,”  J.  For.  Sci.  Avicennia,  vol.  6,  no.  1,  pp.  65–77,  2023,  doi: 10.22219/avicennia.v6i1.
[2] I.  Mawardi,  A.  N.  Imran,  and  M.  Djafar,  “Strategi  Pengembangan  Ekowisata  Mangrove  di  Desa  Borimasunggu Kecamatan Maros Baru Kabupaten Maros,” J. Eboni, vol. 4, no. 2, pp. 51–56, 2020.
[3] Y.  A.  Singgalen  and  D.  Manongga,  “Monitoring of  Mangrove  Ecotourism  Area  using  NDVI,  NDWI,  and  CMRI  in Dodola Island, Morotai Island Regency, Indonesia,” J. Ilmu dan Teknol. Kelaut. Trop., vol. 14, no. 1, pp. 95–108, 2022.
[4] Y.  A.  Singgalen,  “Priority  Analysis  of  Mangrove  Guraping  Ecotourism  Development  Based  on  Spatial  Data  Using Process Hierarchy Analysis,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 1–15, 2022.
[5] A.  D.  Rahmawati,  N.  Sa,  A.  H.  Gustawan,  Y.  Setiawan,  P.  Zamani,  and  R.  Pramulya,  “Mapping  mangrove  forest distribution on Banten , Jakarta , and West Java Ecotone Zone from Sentinel-2-derived indices using cloud computing based Random Forest,” J. Nat. Resour. Environ. Manag., vol. 12, no. 1, pp. 97–111, 2021.
[6] P. R. Azzahra, E. Sumarga, and A. Sholihah, “Analisis Kesehatan Mangrove di Taman Wisata Alam Angke Kapuk , Jakarta Utara,” J. Ilmu Teknol. Kayu Trop., vol. 20, no. 1, pp. 40–51, 2022.
[7] N. S. Adyla, Agusfartham, and A. Mulawarman, “Penggunaan AHP dalam Menentukan Tingkat Kepentingan Kriteria Lokasi Potensial Pengembangan Wisata Pantai di Kabupaten Majene,” BANDAR  J. Civ. Enginering, vol. 4, no. 2, pp. 21–28, 2022.
[8] M. Ramadani and R. Masniadi, “Strategi Pengembangan Wisata Pra-Sejarah (Studi Pada Situs Sarcophagus di Desa Batu Tering),” Nusant. J. Econ., vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[9] A.  A.  S.  A.  Widyastuty  and  I.  M.  B.  Dwiarta,  “Perencanaan  dan  Pengembangan  Desa  Wisata  Kaba-Kaba  Berbasis Kearifan Lokal,” J. Kawistara, vol. 11, no. 1, pp. 87–101, 2021.
[10]  I.  Kurniawan,  F.  Prima,  and  Y.  E.  Prawatya,  “Usulan  Strategi  Pengembangan  Wisata  Danau  Hoce  dengan  Metode Analisis SWOT dan Analytical Hierarchy Process (AHP),” Integr.  Ind. Eng. Manag. Syst., vol. 7, no. 1, pp. 35–43, 2023.
[11]  T. L. Saaty, “Decision making with the analytic hierarchy process,” J. Serv. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 83–98, 2008, doi: 10.1016/0305-0483(87)90016-8.
[12]  D.  Arifia,  F.  Rahmafitria,  and  G.  R.  Nurazizah,  “Kesesuaian  Lahan  untuk  Wisata  Alam  di  Kecamatan  Rancabali, Kabupaten Bandung,” Media Komun. Geogr., vol. 23, no. 1, pp. 93–110, 2022.
[13]  T. Hariyanto, C. B. Pribadi, and I. S. Atsilah, “Analisis Hasil Identifikasi Persebaran Mangrove Berdasarkan Algoritma Normalized Difference Vegetation Index dan Mangrove Vegetation Index Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2 ( Studi Kasus : Taman Nasional Alas Purwo ) Pendahuluan Mangrove merupakan vege,” J. Geod. Geomatics, vol. 18, no. 2, pp. 285–292, 2023.
[14]  P.  R.  Azzahra,  E.  Sumarga,  and  A.  Sholihah,  “Analisis  Kesehatan  Mangrove  di  Taman  Wisata  Alam  Angke  Kapuk, Jakarta Utara,” J. Ilmu dan Teknol. Kayu Trop., vol. 20, no. 1, pp. 40–51, 2022, doi: 10.51850/jitkt.v20i1.571.
[15]  N. Simartama et al., “Analisis Transformasi Indeks NDVI, NDWI dan SAVI untuk Identifikasi Kerapatatan Vegettasi Mangrove  Menggunakan  Sentinel  di  Pesisir  Timur  Provinsi  Lampung,”  J.  Geogr.,  vol.  19,  no.  2,  pp.  69–79,  2021, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/345774591_JURNAL_GEOGRAFI
[16]  N.  Simarmata  et  al.,  “Analisis  Transformasi  Indeks  NDVI,  NDWI  dan  SAVI  untuk  Identifikasi  Kerapatan  Vegetasi Mangrove Menggunakan Citra Sentinel di Pesisir Timur Provinsi Lampung,” J. Geogr., vol. 19, no. 2, pp. 69–79, 2021.
[17]  S. Pamungkas, “Analysis Of Vegetation Index For Ndvi, Evi-2, And Savi For Mangrove Forest Density Using Google Earth Engine In Lembar Bay, Lombok Island,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2023, pp. 1–9. doi: 10.1088/1755-1315/1127/1/012034.
[18]  R.  Langkoke  and  A.  Z.  Nur,  “Analisis  Bahaya  Banjir  Sungai  Bone-Bone  dengan  Metode  Geographical  Information System (GIS) pada Daerah Bantimurung Kecamatan Bone-Bone Kabupaten Luwu Utara Provinsi Sulawesi Selatan,” J. Ecosolum, vol. 11, no. 2, pp. 110–125, 2022, doi: 10.20956/ecosolum.v11i2.23971.
[19]  F. Dhiniati and A. Dinata, “Identifikasi Kerentanan Banjir Bandang Menggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) Berbasis SIG di Sub DAS Air Mulak, Kabupaten Lahat,” J. Penelit. Pengelolaan Drh. Aliran Sungai, vol. 6, no. 1, pp. 39–56, 2022.
[20]  H. Fitrihidajati, F. Rachmadiarti, T. Purnomo, and R. Ambarwati, “Pendampingan Pengembangan Ekowisata Mangrove di Pantai Bancaran Bangkalan,” ABDI, vol. 8, no. 1, pp. 36–46, 2022.
[21]  P. Risky, “Strategi Pengembangan Ekowisata Mangrove Berbasis Masyarakat dalam Menarik Kunjungan Wisatawan di Kampung Baru Kabupaten Penajam Paser Utama,” J. Inov. Penelit., vol. 3, no. 2, pp. 4941–4950, 2022.
[22]  S. Harto, A. Mulyadi, and Ismandianto, “Pengembangan Berkelanjutan Bandar Bakau Dumai Sebagai Ekowisata di Riau Pesisir,” J. Enggano, vol. 6, no. 2, pp. 358–368, 2021.
[23]  I.  Marasabessy,  N.  J.  Maepauw,  and  M.  I.  Barudin,  “Penentuan  Indeks  Kesesuaian  dan  Model  Aktivitas  Ekowisata

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 969 − 979 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3385
Mangorve di Pulau Jeflio Distrik Mayamuk Kabupaten Sorong,” J. Enggano, vol. 6, no. 1, pp. 80–98, 2021.
[24]  E.  Harjanto,  Y.  Rayadin,  M.  I.  Aipassa,  and  Y.  Ruslim,  “Pengembangan  Bontang  Mangrove  Park  Sebagai  Model Perlindungan Ekosistem Mangrove di Taman Nasional Kutai dan Dampaknya Terhadap Perubahan Tutupan Lahan,” J. Penelit. Ekosist. Dipterokarpa, vol. 5, no. 1, pp. 21–29, 2019.
[25]  A. Valentina and H. M. Qulubi, “Model Pengembangan Ekowisata Mangrove di Pesisir Timur Lampung (Studi di Desa Margasari, Kecamatan Labuhan Maringgai, Kabupaten Lampung Timur),” Soc. Work J., vol. 9, no. 2, pp. 149–156, 2019, doi: 10.24198/share.v9i2.24881.
[26]  J.  F.  Humairah, S.  Arieta,  and  D.  Syahdila,  “Potensi  Pengembangan  Ekowisata  Mangrove  Di  Tanjung  Siambang,”  J. Empirika, vol. 7, no. 2, pp. 118–129, 2022.
[27]  Kasman, F. H. Tudikromo, and T. Arifin, “Pengembangan Ekowisata Mangrove di Pantai Sesar Lama, Kecamatan Bula,” J. Kelaut. Nas., vol. 17, no. 3, pp. 221–230, 2022.