2 Staf pengajar Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau. Jurnal Ilmu Kehutanan Faperta UR Vol.2 No.2 Oktober 2018

## KARAKTERISTIK SPEKTRAL PENUTUP LAHAN MANGROVE
MENGGUNAKAN CITRA SATELIT SENTINEL-2A DI SUNGAI KEMBUNG KABUPATEN BENGKALIS PROVINSI RIAU
CHARACTERISTICS OF MANGROVE LAND COVER SPECTRAL USING SENTINEL-2A SATTELITE IMAGE IN KEMBUNG RIVER BENGKALIS REGENCY RIAU PROVINCE
Gustiara Ningsih 1 , Yossi Oktorini 2 , Viny Volcherina Darlis 2
Departement of Forestry Faculty of Agriculture Riau University Address Binawidya, Pekanbaru, Riau Email: Gustiara.ningsih6703@student.unri.ac.id

## ABSTRACT
In visual way, distinguishing mangrove land cover located in Kembung river Bengkalis is hard to do especially if it is using far remote sensing technology. However by applying spectral analyze method, this problem  is possibly fixed. It started by taking area sample (training area) 3x3 pixels as many as 10  areas  for  each  classes  of  land  cover,  then  the  result  obtained  is  analyzed  by  statistical  variability test before continued to DMRT test to  measure the ability of separation by using separability. Based on  the  analysis  of  variability  to  the  spectral  value  of  sattelite  vision  Sentinel-2A  that  F-hit  (17,626) higher  than  F-tab  (1,98),  it showed  the  treatment  has  significant  effect.  The  result  of  DMRT test  on reflectancy value of spectral sattelite vision sentinel-2A can be classified into five spectral groups and DMRT  test  to  the  mangrove  land  cover  consisted  of  four  groups.  Meanwhile,  based  on  separability test  there  are  36  class  pairs,  32  (90,9%)  can  be  separated  each  way,  while  4  (9,1%)    can  not  be separated.
Keywords : Kembung river, mangrove, spectral, land cover, Sentinel-2A

## PENDAHULUAN
Mangrove  merupakan  ekosistem  utama  di wilayah pesisir, dengan tipologi vegetasi utamanya berupa  bakau.  Hutan  mangrove  mempunyai peranan yang sangat penting, baik dari segi ekologi maupun  ekonomi,  dari  segi  ekologi  hutan mangrove  mampu  menjadi  sistem  perlindungan pantai  secara  alami  yaitu  sebagai  pencegah  abrasi dan  intrusi  air  laut,  sedangkan  dari  segi  ekonomi hutan  mangrove  dapat  dijadikan  tempat  wisata (Karuniastuti, 2012). Dalam kurun 25 tahun, hutan mangrove di dunia hilang sebesar 35% (Valiela et al. ,  2001)  dan  hutan  mangrove  Indonesia  yang rusak mencapai 58% (KLHK, 2017).
Beberapa  tahun  terakhir  Sungai  Kembung telah  mengalami  tekanan  yang  diakibatkan  adanya pembangunan  seperti  jalan,  pemukiman,  tambak
udang  dan  kegiatan illegal  logging .  Jhonnerie et al. (2014), menyatakan bahwa rentang tahun 2002- 2010  merupakan  puncak  eksploitasi  mangrove  di Sungai Kembung dengan laju pengurangan sebesar 2,3%.
Salah  satu  data  terbaru  penginderaan  jauh adalah  citra  satelit  Sentinel-2A  beresolusi  tinggi. Pada  dasarnya  untuk  membedakan  objek  di mangrove, seperti sagu, kelapa sawit, kelapa dan karet  menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh sulit  di  bedakan,  hal  ini  dikarenakan  penutup lahan mangrove yang tampak pada citra memiliki bentuk  dan  tekstur  yang  sama,  sehingga  akan sulit  dalam  elineasi  untuk  penarikan  batas  objek. Akan  tetapi  dengan  metode  analisis  spektral  hal ini  bisa  dilakukan,  dengan  pengenalan  objek yang didasari pada pola pantulan spektral sebagai
2 Staf pengajar Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau. Jurnal Ilmu Kehutanan Faperta UR Vol.2 No.2 Oktober 2018
hasil interaksi gelombang elektromagnetik dengan  objek  yang  ada  di  permukaan  bumi  pada satu  atau  beberapa  julat  panjang  gelombang. Informasi  mengenai  karakteristik  spektral  pada suatu  objek  dapat  diidentifikasi  melalui  kurva pantulan  spektral.  Ridho  (2015)  menyatakan bahwa perbedaan pola spektral pada setiap objek dipengaruhi oleh pigmentasi daun, kadar air, dan material organik dari setiap objek.
Setiap  objek  yang  ada  di  permukaan bumi  memiliki  reaksi  yang  berbeda  terhadap panjang  gelombang  elektromagnetik  termasuk pada penutup lahan mangrove. Menurut Kusumowidagdo et  al. (2007),  jika  dikaitkan dengan  citra  satelit  maka  masing-masing  objek akan  memberikan  pantulan  yang  berbeda,
sehingga  kita  mampu  membedakan  suatu  objek dengan  objek  lainnya.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  karakteristik  spektral  penutup lahan mangrove berdasarkan citra satelit Sentinel-2A.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian ini dilaksanakan di hutan mangrove Sungai Kembung, Kabupaten Bengkalis, Provinsi  Riau  pada  bulan  Februari  2018.  Bahan yang digunakan adalah citra satelit Sentinel-2A (S- 2A)  level 1C perekaman 18 Oktober 2017. Sistem proyeksi  yang  digunakan  citra  Sentinel-2A  adalah geografi dan datum World Geodetic System (WGS 1984)

## Gambar 1. Lokasi penelitian
Metode  yang  akan  digunakan dalam penelitian  ini  adalah  metode  analisis  spektral  dan metode survei. Metode analisis spektral digunakan untuk  melihat  kurva  atau  pola  spektral  kelas penutup  lahan,  dan  dibantu  dengan  analisis  sidik ragam. Survei dilakukan dengan turun ke lapangan melihat  secara  langsung  kelas  penutup  lahan, untuk  membantu  melihat  kelas  penutup  lahan tersebut  dibantu  dengan  pesawat  tanpa  awak  atau

## Unmanned Aerial Vehicle
Pelaksaan awal dari penelitian ini terdiri dari tahap  pra-pengolahan  citra  dan training  area .  Pra- pengolahan  citra  terdiri  dari  dua  kegiatan  yaitu koreksi atmosferik dan pemotongan citra. Kemudian  dilanjutkan  dengan training  area (penentuan  area  contoh).  Untuk  lebih  jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir penelitian

## Koreksi Atmosferik
Koreksi  atmosferik  citra  dilakukan  untuk memperbaiki kualitas citra dan sekaligus memperbaiki  nilai-nilai  piksel  yang  tidak  sesuai dengan  pancaran  spektral  objek  sebenarnya. Menurut  Chavez  (1996),  koreksi  atmosferik dilakukan  untuk  mengurangi  kesalahan  radiansi yang  terekam  pada  citra  sebagai  akibat  dari hamburan  atmosfer (path  radiance) .  Metode  yang digunakan adalah metode Dark Object Subtraction (DOS) dengan persamaan sebagai berikut (Sobrino et al. , 2004). 𝐿 𝑝 = 𝐿 𝑚𝑖𝑛 −   𝐿 𝐷𝑂1%
Lp : Path radiance (hamburan atmosfer)
2 Staf pengajar Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau. Jurnal Ilmu Kehutanan Faperta UR Vol.2 No.2 Oktober 2018
Lmin  :  Hamburan  yang  sesuai  dengan  nilai digital  jumlah  semua  piksel  lebih  rendah atau  sama  dengan  0.01%  dari  semua piksel  citra  yang  dipertimbangkan,  yang kemudian  hamburan  didapatkan  dari perhitungan digital (DNmin).
L DOI%: Radiansi objek gelap

## Pemotongan Citra
Pemotongan citra merupakan proses pengambilan  area  penelitian  yang  diamati  dalam citra, yang bertujuan untuk mempermudah penganalisaan  citra  dan  memperkecil  ukuran penyimpanan.  Pemotongan  citra  dilakukan  dengan mendigitasi  kawasan  mangrove  yang  kemudian hasil  digitasi  di buffer (penyangga) dengan  jarak 500  m.  Citra  yang  sudah  di buffer menjadi  acuan untuk memotong citra.
Training Area (Pengambilan Area Contoh) Training area dilakukan untuk  mengambil daerah  contoh  pada  citra  yang  mewakili  setap kelas  penutup  lahan  yang  diinginkan  dan membangun  suatu  deskripsi  numerik  dari  spektral tiap  penutup  lahan  tersebut.  Kelas  penutup  lahan tersebut  mengacu  pada  kategori  kelas  penutup lahan SNI 7645:2010.

## Tabel 1. Kelas penutup lahan
Penentuan  area  contoh (training  area) diambil  kedalam  beberapa  piksel  dari  setiap  kelas penutup  lahan.  Piksel  yang  diambil  sebanyak  9 piksel  (3x3  piksel),  setiap  kelas  penutup  lahan dilakukan training  area sebanyak  10  sampel ditempat yang berbeda pada kelas yang sama.
Survei Lapangan (Ground Check)
Pengambilan  data  dilapangan  berupa  perekaman foto  kelas  penutup  lahan  dengan  menggunakan pesawat tanpa awak. Pengambilan titik pengamatan  dilakukan  dengan  menggunakan teknik purposive sampling dimana titik pengamatan  diambil  secara  sengaja  oleh  peneliti dengan  tujuan  dan  pertimbangan  seperti:  jalur yang  susah  diakses  dan  belum  dapat  di interpretasi pada citra satelit Sentinel-2A

## Gambar 3. Titik pengamatan

## Analisis Ragam
Tujuan analisis ragam adalah untuk memvisualisasikan  perbedaan  spektral  antara kelas  penutupan  lahan  dan  komunitas  mangrove (Jhonnerie, 2015). Hipotesis yang dapat digunakan  untuk  melihat  perbedaan  spektral yaitu  hipotesis  nol  (H ₀ ):  µ1=µ2=µ3....µn  dan hipotesis  alternatif  (Ha):  µ1≠µ2≠µ3.....µn, dengan  tingkat  kepercayaan  95  %  (α=0,05).
Respon  spektral  yang  disaji  secara  grafis membuat hasil kurang efektif untuk membandingkan  antar  kelas.  Oleh  karena  itu diperlukan  uji  sidik  ragam,  dimana  uji  sidik ragam  membantu  untuk  menentukan  spektral yang  tidak  responsif  dan  dapat  membantu membedakan  spektral  dengan  cepat,  kemudian dilanjutkan  dengan  uji Duncan’s  multiple  range test (DMRT)  untuk  menentukan  nilai  kritikal (signifikansi).

## Uji Separabilitas
Uji separabilitas merupakan analisis kuantittif  yang  memberikan  informasi  mengenai evaluasi  keterpisahan training  area dari  setiap kelas, apakah suatu kelas layak digabungkan atau tidak untuk klasifikasi (Jaya, 2010). Metode yang dapat digunakan adalah metode Jeffries-Matusita (J-M)  digunakan  untuk  klasifikasi  menggunakan QGIS  dengan tools calculate  spectral  distance
2 Staf pengajar Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau. Jurnal Ilmu Kehutanan Faperta UR Vol.2 No.2 Oktober 2018
(Congedo, 2016). Perhitungan jarak J-M menggunakan persamaan:
𝐽 − 𝑀 𝑖𝑗= √2 (1 − 𝑒 ¯ᵃ
i dan j merupakan respon spektral dari dua kelas penutup lahan atau penutup lahan mangrove yang dibandingkan; C merupakan matrik kovarian dari respon  spektral; µ merupakan  vektor  rata-rata respon  spektral; ln merupakan  fungsi  logaritma natural; T merupakan  fungsi  transposisi;  dan  | C | adalah determinan dari C

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Kondisi Umum Lokasi Penelitian
Ekosistem  mangrove  yang  berada  di  Sungai Kembung  Kabupaten  Bengkalis  Provinsi  Riau secara  geografis terletak pada 102 o 21’47,96”–102 o 29’38,6”  BT  dan  1 o 31’25,34”–1 o 26’28,18”  LU. Sungai  Kembung  terletak  diantara  dua  Tanjung yaitu Tanjung Limau dan Tanjung Sedekip, Sungai Kembung  memisahkan  beberapa  desa,  jika  dilihat sebelah  Selatan  Sungai  Kembung  berturut-turut berbatasan  langsung  dengan    Desa  Buyung, Pelimau,  Pancur,  Tasik  dan  Pematang  Duku. Sedangkan  di  sebelah  Utara  terdiri  dari  beberapa desa yaitu, Desa Teluk Pambang, Desa Banan  dan Desa Teluk Pambang Barat.
Sungai kembung berada pada ketinggian ± 2 meter  di  atas  permukaan  laut.  Merupakan  dataran landai  dengan  jenis  tanah  gambut, organosol dan glyhumuus (Surya,  2016).  Sungai  kembung memiliki  iklim  tropis  dengan  kisaran  curah  hujan 60,2-326,0  mm/tahun  dan  temperatur  udara berkisar  antara  26ºC-32ºC.  Sungai  kembung bermuara  ke  Selat  Melaka  yang  sepanjang  sungai tersebut  hulu  hingga  ke  hilir  terdapat  komunitas mangrove  yang  didominasi  oleh  jenis  bakau ( Rhizopora  sp ) , sagu ( Metroxylon  sagu ), api-api ( Avicennia sp. ) , nyirih ( Xylocarpus granatum ) dan nipah ( Nypa fruticans ).
2. Reflektansi Spektral Penutup Lahan

## Mangrove
Setiap  objek  dipermukaan  bumi  memiliki nilai  spektral  yang  unik,  begitu  juga  dengan tanaman  mangrove.  Berdasarkan  kelas  penutup lahan  maka  dapat  dikelompokkan  menjadi  tiga kelompok  utama  yaitu,  kelompok  tanah,  air  dan vegetasi.

## A. Tanah
Pantulan  spektral  objek  tanah  cenderung naik  seiring  bertambahnya  panjang  gelombang yang  diakibatkan  oleh  material  organik,  tingkat kelembaban, dan oksidasi pada tanah.  Reflektansi kelompok tanah  (Gambar 4) terdiri  dari dua kelas, yaitu  lahan  terbangun  dan  lahan  terbuka,  lahan terbangun  memiliki  nilai  reflektansi  yang  lebih tinggi dibandingkan lahan terbuka.
Gambar  4.  Kurva  rata-rata  reflektansi  objek  tanah permukaan citra satelit Sentinel-2A
Kelas  lahan  terbuka  dan  lahan  terbangun memiliki  pola  yang  hampir  mirip,  peningkatan terjadi pada dua panjang gelombang MTV3 (0,783 µm)  dan  IMDS  (0,865  µm)  hal  ini  dikarenakan pada panjang gelombang tersebut digunakan untuk pencitraan  vegetasi,  kadar  air  tanah  pencitraan tanah,  kelembaban  dan  tanah  liat  (Latifa,  2017). Penurunan    reflektansi  yang  terjadi  pada  panjang gelombang  IMP1  dan  IMP2  dikarenakan  adanya penyerapan  kandungan  air  yang  berlebihan  oleh tanah,  hal  ini  sesuai  dengan  pernyataan  (Jensen, 2007) bahwasannya pada panjang gelombang (1,35 µm)  hingga  di  atas  (2,0  µm)  terjadi  penurunan yang  diakibatkan  adanya  penyerapan  kandungan air dan adanya lempung

## B. Air
Air  memiliki  nilai  reflektansi  terendah dibandingkan  tiga  kelompok  lainnya,  hal  ini dikarenakan  adanya  penyerapan  dan  transmisi tenaga  elektromagnetik  yang  berlebihan  oleh  air. Mather  dan  Koch  (2004)  menjelaskan  bahwa  nilai pantulan  air  pada  spektrum  inframerah  hampir mendekati  nol  karena  hampir  seluruh  energi  pada spektrum  tersebut  terserap  oleh  air. Nilai  pantulan spektral  air  dipengaruhi  oleh  jenis,  tipe  air  serta kedalaman  dan  keberadaan  tingkat  konsentrasi kandungan suspensi material organik dan
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 R ef le kt an si (% ) Panjang gelombang ( µm) Lt Lb
2 Staf pengajar Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau. Jurnal Ilmu Kehutanan Faperta UR Vol.2 No.2 Oktober 2018
anorganik  pada  air  (Sulaiman et  al. ,  2006) (Gambar 5).
Gambar  5.  Kurva  rata-rata  reflektansi  objek  air permukaan citra satelit Sentinel-2A
Berdasarkan pengamatan dilapangan, Sungai  Kembung  memiliki  air  yang  keruh, kekeruhan  menyatakan  derajat  kegelapan  di dalam  air  yang  disebabkan  oleh  bahan-bahan yang  melayang.  Kekeruhan  biasanya  terdiri  dari materi  tersuspensi  ( Total  Suspended  Solid ) baik organik  maupun  anorganik  yang  berasal  dari daratan  utama.  Materi  yang  tersuspensi  dapat mengurangi  penetrasi  matahari  ke  dalam  badan air  sehingga  terjadi  kekeruhan  perairan.  Pada pajang gelombang 0,6 µm air jernih lebih banyak mentransmisikan  tenaga  yang  datang  dan mencapai puncak pada saluran biru hingga hijau. Sedangkan  pada  air  keruh  karena  material organik  dan  anorganik,  transmisi  tenaga  berubah drastis  seperti  perubahan  pantulan  air  yang terjadi  karena  peningkatan  konsentrasi  klorofil sehingga  terjadi  peningkatan  energi  pantulan pada  panjang  gelombang  hijau  dan  penurunan energi  pantulan  pada  panjang  gelombang  biru secara  signifikan  (Swain  dan  Davis,  1978). Dalam  keadaan  air  jernih,  IMDS  tidak  akan direfleksikan lagi sehingga nilainya 0%. Namum, pada  air  keruh  IMDS  masih  memantulkan reflektansi  yang  di  sebabkan  jumlah  material yang  larut  dan  material  suspensi  (Robinson, 1985).

## C. Vegetasi
Kelompok vegetasi memiliki pola reflektansi  yang  sama  pada  setiap  kelas  (sagu, mangrove,  karet,  kelapa,  kelapa  sawit  dan  semak belukar).  pada  panjang  gelombang  tampak  (biru, hijau,  merah)  kelompok  vegetasi  memiliki  nilai reflektansi yang berdekatan, sehingga secara visual sulit  dibedakan.  Kelompok  vegetasi  sangat  mudah
dibedakan  pada  panjang  gelombang  IMDS,  akan tetapi  terdapat  empat  kelas  (karet,  kelapa,  sagu, kelapa  sawit)  yang  memiliki  nilai  reflektansi berdekatan,  sedangkan  mangrove  yang  memiliki karakteristik yang berbeda sangat mudah dibedakan  pada  panjang  gelombong  tersebut walaupun memiliki reflektansi terendah.

## Gambar  6.  Kurva  rata-rata  reflektansi  objek  vegetasi permukaan citra satelit Sentinel-2A
Semak  belukar  memiliki  kerapatan rendah yang  dapat  mengakibatkan  tingginya    nilai reflektansi. Kerapatan yang rendah dapat memberikan  kesempatan  banyaknya  pantulan  dari objek  tanah  dan  material  lainnya.  Sedangkan rendahnya pantulan spektral mangrove diakibatkan tempat  tumbuh  mangrove  itu  sendiri.  Dimana tempat tumbuh mangrove dipengaruhi oleh pasang surut  air  laut  dan  tumbuh  di  tempat  yang berlumpur.  Air  dan  tanah  berlumpur  banyak menyerap  energi  elektromagnetik,  sehingga  nilai reflektansi yang dipantulkan hanya sedikit.
Rendahnya pantulan spektral pada panjang gelombang  biru  dan  merah  pada  kelompok vegetasi  dikarenakan  adanya  penyerapan  klorofil pada panjang gelombang (0,49 µm) dan (0,66 µm) guna  proses  fotosintesis.  Fotosintesis  terutama berkerja terpusat pada panjang gelombang 0,45 µm dan  0,65  µm  (Lillesand  dan  Kiefer,  1990).  Energi yang  tidak  diabsorbsi  sebagian  besar  akan dipantulkan,  penyerapan  dan  panjang  gelombang ini  menyebabkan  puncak  pantulan  terjadi  pada kira-kira  0,54  µm  yaitu  pada  spektrum  hijau. Pigmen  klorofil  daun  pada mesophyyl palisade mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  pada penyerapan dan pemantulan pada panjang gelombang  biru,  hijau,  dan  merah.  Sedangkan spongi  mesopil daun  memiliki  pengaruh  yang signifikan  pada  penyerapan  dan  pemantulan  sinar near infrared yang  mengenai daun. Klorofil hanya menyerap  cahaya  biru  dan  merah  sebesar  70%  -
0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 R ef le kt an si (% )
Panjang  gelombang (µm)
2 Staf pengajar Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau. Jurnal Ilmu Kehutanan Faperta UR Vol.2 No.2 Oktober 2018
90%  untuk  fotosintesis.  Peningkatan  yang  terjadi pada panjang gelombang 0,74 µm hingga 1,61 µm dikarenakan  pada  rentang  panjang  gelombang tersebut  daun  banyak  memantulkan  sinar infrared dan  menyerap  sinar red dan  peran  dari  jaringan spons oleh daun (Hoffer dan Roger, 1978).
Jika    dibandingkan    dengan  air  dan  tanah, vegetasi  mampu  memantulkan  reflektansi  yang lebih  tinggi  (Musyarofah et  al. ,  2010).  Vegetasi mampu memantulkan  hingga  50%  energi  radiasi yang    datang,    tanah    memantulkan    30-40%, sedangkan  air  hanya  memantulkan maksimal  10 %.    Air    memantulkan    energi  elektromagnetik pada    spektrum    cahaya  tampak    hingga inframerah-dekat,  pada panjang gelombang di atas 1,2 µm seluruh energi  diserap (Musyarofah et al. , 2010).

## 3. Analisis Ragam
Hasil  analisis  ragam  pada  nilai  spektral citra  satelit  Sentinel-2A  F  hitung  sebesar  17,626 lebih  besar  dibandingkan  F  tabel  (1,98).  Hal  ini menunjukkan  terdapat  minimal  1  atau  lebih  dari rata-rata reflektansi sepektral yang berbeda nyata pada  taraf  95%  (p  <0.05).  Uji  lanjut    DMRT menujukkan  terdapat  5  kelompok  spektral  citra satelit  Sentinel-2A  (Tabel  5),  yaitu  :  (i) kelompok  panjang  gelombang  IMDS,  (ii) kelompok  MTV3,  (iii)  kelompok  MTV2,  (iv) kelompok IMP1, (v) kelompok biru, hijau, merah MTV1, IMP2.
Tabel  2.  Uji  DMRT  nilai  reflektansi  spektral  cita satelit Sentinel-2A
Tabel 3. Uji DMRT kelas pentup lahan mangrove
Analisis  ragam  pada  kelas  penutup  lahan mangrove  (Lampiran  4) F hitung  sebesar  2,717 lebih besar dibandingkan F tabel (1,89). Uji lanjut DMRT  pada  kelas  penutup  lahan  terhadap  nilai reflektansi,  menghasilkan  4  kelompok  kelas penutup  lahan  (Tabel  6),  yaitu:  (i)  semak  belukar, (ii) kelompok lahan terbangun, karet, kelapa, sagu, kelapa  sawit,  (iii)  kelompok  mangrove  dan  lahan terbuka, (iv) kelompok badan air.

## 4. Uji Separabilitas
Uji  separabilitas  menunjukkan  bahwa terdapat    36  pasang  kelas,  32  (90,9%)  dapat dipisahkan, sedangkan 4 pasang kelas (9,1%) tidak dapat dipisahkan. Kelas yang  memiliki nilai  diatas 1,90    dapat  dipisahkan  dengan  sangat  baik.  Nilai separabilitas  terkecil  ditunjukkan    oleh  kelas  sagu dengan  nilai  separabilitas  1.0675.  Kelas  sagu, kelapa  sawit,  dan  mangrove  memiliki  bentuk  fisik yang  sama  dan  tumbuh  berdekatan,  sehingga  sulit dipisahkan dan memberikan kesempatan kemiripan spektral  pada  kelas  penutup  lahan  tersebut. Sedangkan pada uji separabilitas juga memperlihatkan  bahwa  kelas  sagu  tidak  dapat dipisahkan dengan kelas karet. Hal ini dikarenakan kelas  karet  tumbuh  berdekatan  dengan  kelas  sagu sehingga nilai reflektansi yang direkam oleh sensor dalam  1  piksel  lebih  didominasi  oleh  nilai reflektansi  dari  kelas  sagu.  Hal  ini  sependapat dengan (Jhonnerie, 2015) yang menyatakan bahwa kemiripan    spektral    mangrove    dengan    kebun kelapa    dan    vegetasi    transisi  sangat  mungkin terjadi,  ketiga  kelas  tersebut  berada  pada  daerah yang  berdekatan,  berdasarkan    topologi    spasial maka    ketiga    kelas    tersebut    berbatasan (adjacent) sehingga sulit dipisahkan.
Tabel  4.  Matrik  nilai  jarak  J-M  antara  pasangan  kelas penutup lahan .
2 Staf pengajar Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau. Jurnal Ilmu Kehutanan Faperta UR Vol.2 No.2 Oktober 2018

## KESIMPULAN
Kelompok vegetasi memiliki pola reflektansi  yang  sama  pada  setiap  kelas  (sagu, mangrove,  karet,  kelapa,  kelapa  sawit,  dan  semak belukar).  Kelompok  tanah  memiliki  pola  spektral yang terus meningkat seiring dengan bertambahnya  panjang  gelombang.  Sedangkan kelas  air  memiliki  pola  yang  hampir  mirip  dengan tanah.

## DAFTAR PUSTAKA
Chavez  P.,  S.  1996.  Image-Based  Atmospheric
Corrections-Revisited and
Improved.
Photogrammetric  Engineering  &  Remote Sensing . 62 (9):1025-1036.
Congedo,  L.,  2016.  Tutorial  2  –  Land  Cover
Classificationof  Landsat  Image. Semi- Automatic Classification Plugin Documentation .  65-82.
Hoffer, Roger, M. 1978. Biological and Physical Consideration  in  Applying  Computer Aided  Analysis  Techniques  to  Remote Sensor  Data,  in  Remote  Sensing. The Quantitative Approach, Edited by Phylip H.  Swain  and  Sherley  M.  Davis,  New York: McGraw Hill.
Jaya,  I.,  N.,  S.  2010.  Analisis  Citra  Digital  : Perspektif  Penginderaan  Jauh  Untuk Pengelolaan  Sumberdaya  Alam. Bogor
(ID): Fakultas Kehutanan IPB .
Jensen,  J.,  R.  2007.  Remote  Sensing  of  the
Environment: An Earth Resource Perspective  (2nd  ed). London  [GB]:
Pearson Education .
Jhonnerie,  R.  2015.  Klasifikasi  Mangrove Berbasis  Objek  dan  Piksel  Menggunakan Citra  Satelit  Multispektral  di  Sungai Kembung Bengkalis, Provinsi Riau. Bogor Agricultur University. Bogor .
Jhonnerie, R., Siregar, V., P., Nababan, B., Budi, L.,  Prasetyo,  Wouthuyzen,  S.  2014. Deteksi  Perubahan  Tutupan  Mangrove Menggunakan  Citra  Landsat  Berdasarkan Klasifikasi  Hibrida  Di  Sungai  Kembung, Pulau  Bengkalis,  Provinsi  Riau. Jurnal
Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis, volume 6 (2):491-506.
Karuniastuti,  N.  2012.  Peranan  Hutan  Mangrove
Bagi Lingkungan Hidup. Forum
Manajemen , volume 6 (2).
KLHK.  2017.  Laju  Kerusakan  Hutan  Mangrove di Indonesia Tercepat di Dunia.
Kusumowidagdo,  M.,  Sanjoto,  T.,  B.,  Setyowati D. L., Semedi B. 2007. Penginderaan Jauh dan  Interpretasi  Citra. Pusat  Data  PJ LAPAN  dan  Jurusan  Geografi  UNS
Semarang.
Latifa,  A.,  K.  2017.  Analisa  Respon  Spektral Objek  (Objek  :  Lampu  Taman  Di  Gazebo Teknik  Geomatika,  Its). Departemen Teknik  Geomatika  Fakultas  Teknik  Sipil, Lingkungan  dan  Kebumian    Institut Teknologi Sepuluh November .
Lillesand,  T.,  M.,  Kiefer,  R.,  W.  1990. Pengindraan  Jauh  dan  Interpretasi  Citra; Penerjemah  :  Dulbahri,  Suharsono,  P., Hartono  dan  Suharyadi. Gadjah  Mada University Press.Yogyakarta .
Mather,  P.,  M.,  Koch,  M.  2004.  Computer Processing of Remotely-Sensed Images An Introduction. Chichster  :  John  Willey  & Sons Inc.
Musyarofah,  Sirin,  D.,  N.,  S.,  Maryanto,  A., Kushardono,  D.  2010.  Kajian  Penentuan Kanal  Spektral  Sistem  Pencitra  Satelit Mikro  Berbasis  Kebutuhan  Pengguna Untuk  Observasi  Sumber  Daya  Alam  Di Indonesia. Peneliti dan Perekayasa Bidang Pengembangan  Teknologi  Penginderaan Jauh, Pusbangja, LAPAN .
Ridho,  A.  2015.  Pola  Spektral  Daun  Mangrove Denganmenggunakan Spektrofotometer
Dan  Citraworldview-2  Di  Perairan  Pulau Pari,  Kepulauanseribu. Departemen  Ilmu Dan Teknologi Kelautanfakultas Perikanan  Dan  Ilmu  Kelautaninstitut Pertanian Bogor
Robinson,  I.,  S.  1985.  Satellite    Oceanography: an    Introduction    for  Oceanographers   and
2 Staf pengajar Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau. Jurnal Ilmu Kehutanan Faperta UR Vol.2 No.2 Oktober 2018
Remote    Sensing    Scientis. Ellis   Harvard Limied, Chiester, England. 455h.
Sobrino, J., A., Jimenez, Munoza J., C., Paolinib, L.  2004.  Land  surface  temperature retrieval  from  LANDSAT  TM  5. Remote Sensing of Environment,
volume
90(4):434-440.
Sulaiman,  A.,  Hendiarti,  N.,  Syamsudin,  F., Marina,  C.,  G.,  Frederik,  Muh.,  Sadly, Andiastuti, R. 2006. Riset  dan  Teknologi Pemantauan      Dinamika    Laut    Indonesia. BAB  II  Satelit  Oseanografi. Badan  Riset Kelautan    dan    Perikanan.    Departemen Kelautan dan Perikanan. Jakarta .
Surya,  W.,  H.  2016.  Eksistensi  Adat  Istiadat Suku  Hutan  Dalam  kehidupan  Sehari-hari (Studi Kasus Desa Kembung Luar Kecamatan  Bantan  Kabupaten  Bengkalis).
Jurnal AKRAB JUARA volume 1: (1-14).
Hoffer, Roger, M. 1978. Biological and Physical Consideration  in  Applying  Computer Aided  Analysis  Techniques  to  Remote Sensor  Data,  in  Remote  Sensing. The Quantitative  Approach,  Edited  by  Phylip H.  Swain  and  Sherley  M.  Davis,  New
York: McGraw Hill.
Jaya,  I.,  N.,  S.  2010.  Analisis  Citra  Digital  :
Perspektif Penginderaan Jauh Untuk
Pengelolaan  Sumberdaya  Alam. Bogor
(ID): Fakultas Kehutanan IPB .
Jensen,  J.,  R.  2007.  Remote  Sensing  of  the
Environment: An Earth Resource Perspective  (2nd  ed). London  [GB]:
Pearson Education .
Jhonnerie,  R.  2015.  Klasifikasi  Mangrove Berbasis  Objek  dan  Piksel  Menggunakan
Citra  Satelit  Multispektral  di  Sungai Kembung Bengkalis, Provinsi Riau. Bogor Agricultur University. Bogor .
Jhonnerie, R., Siregar, V., P., Nababan, B., Budi, L.,  Prasetyo,  Wouthuyzen,  S.  2014. Deteksi  Perubahan  Tutupan  Mangrove
Menggunakan  Citra  Landsat  Berdasarkan Klasifikasi  Hibrida  Di  Sungai  Kembung, Pulau  Bengkalis,  Provinsi  Riau. Jurnal
Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis, volume 6 (2):491-506.
Karuniastuti,  N.  2012.  Peranan  Hutan  Mangrove
Bagi Lingkungan Hidup. Forum Manajemen , volume 6 (2).
KLHK.  2017.  Laju  Kerusakan  Hutan  Mangrove di Indonesia Tercepat di Dunia.
Kusumowidagdo,  M.,  Sanjoto,  T.,  B.,  Setyowati D. L., Semedi B. 2007. Penginderaan Jauh dan  Interpretasi  Citra. Pusat  Data  PJ LAPAN  dan  Jurusan  Geografi  UNS
Semarang.
Latifa,  A.,  K.  2017.  Analisa  Respon  Spektral Objek  (Objek  :  Lampu  Taman  Di  Gazebo Teknik  Geomatika,  Its). Departemen Teknik  Geomatika  Fakultas  Teknik  Sipil, Lingkungan  dan  Kebumian    Institut Teknologi Sepuluh November .
Lillesand,  T.,  M.,  Kiefer,  R.,  W.  1990. Pengindraan  Jauh  dan  Interpretasi  Citra; Penerjemah  :  Dulbahri,  Suharsono,  P., Hartono  dan  Suharyadi. Gadjah  Mada University Press.Yogyakarta .
Mather,  P.,  M.,  Koch,  M.  2004.  Computer Processing of Remotely-Sensed Images An Introduction. Chichster  :  John  Willey  &
Sons Inc.
Musyarofah,  Sirin,  D.,  N.,  S.,  Maryanto,  A., Kushardono,  D.  2010.  Kajian  Penentuan Kanal  Spektral  Sistem  Pencitra  Satelit Mikro  Berbasis  Kebutuhan  Pengguna Untuk  Observasi  Sumber  Daya  Alam  Di Indonesia. Peneliti dan Perekayasa Bidang Pengembangan  Teknologi  Penginderaan Jauh, Pusbangja, LAPAN .
Ridho,  A.  2015.  Pola  Spektral  Daun  Mangrove
Denganmenggunakan Spektrofotometer Dan  Citraworldview-2  Di  Perairan  Pulau Pari,  Kepulauanseribu. Departemen  Ilmu Dan Teknologi Kelautanfakultas Perikanan  Dan  Ilmu  Kelautaninstitut Pertanian Bogor
Robinson,  I.,  S.  1985.  Satellite    Oceanography: an    Introduction    for  Oceanographers   and
2 Staf pengajar Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.
Jurnal Ilmu Kehutanan Faperta UR Vol.2 No.2 Oktober 2018
Remote    Sensing    Scientis. Ellis   Harvard Limied, Chiester, England. 455h.
Sobrino, J., A., Jimenez, Munoza J., C., Paolinib,
L.  2004.  Land  surface  temperature retrieval  from  LANDSAT  TM  5. Remote Sensing of Environment, volume 90(4):434-440.
Sulaiman,  A.,  Hendiarti,  N.,  Syamsudin,  F.,
Marina,  C.,  G.,  Frederik,  Muh.,  Sadly, Andiastuti, R. 2006. Riset  dan  Teknologi Pemantauan      Dinamika    Laut    Indonesia. BAB  II  Satelit  Oseanografi. Badan  Riset Kelautan    dan    Perikanan.    Departemen
Kelautan dan Perikanan. Jakarta . Surya,  W.,  H.  2016.  Eksistensi  Adat  Istiadat Suku  Hutan  Dalam  kehidupan  Sehari-hari (Studi Kasus Desa Kembung Luar Kecamatan  Bantan  Kabupaten  Bengkalis). Jurnal AKRAB JUARA volume 1: (1-14).
Swain,  H.,  P.,  Davis,  S.,  M.  1978.  Remo  te Sensing:    The    Quantitative  Approach. McGraw –Hills. New York. USA .
Valiela,  I.,  L.,  J.,  Bowen,  York,  J.,  K.  2001. Mangrove  Forests:  One  of  the  World’s Threatened  Major  Tropical  Environments. BioScience, volume 51(10): 807-815.