Abstrak—Hutan  mangrove  memiliki  fungsi  penting  sebagai penyerap  karbon  cukup  baik  di  bumi,  peran  ini  memiliki dampak  positif  bagi  ekosistem  kehidupan.  Informasi  hutan mangrove  dapat  diperoleh  melalui  data  penginderaan  jauh. Teknologi  penginderaan  jauh  memiliki  efisiensi  yang  tinggi untuk keperluan monitoring hutan mangrove, akan tetapi reso- lusi spasial citra yang rendah kurang efektif untuk pemantauan wilayah kurang dari 100 hektar. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan  teknologi  kamera  multispektral  pada  hutan mangrove wilayah perairan Kalimireng, Gresik sebagai moni- toring hutan mangrove yang selanjutnya dibandingkan dengan citra  satelit  Sentinel-2A.  Dengan  teknologi  penginderaan  jauh ini,  jenis  dan  kerapatan  mangrove  dapat  diestimasi  berdasar- kan  nilai  NDVI.  Berdasarkan  hasil  pengambilan  foto  udara menggunakan  kamera  MAPIR  3  Survey  nilai  indeks  NDVI berkisar  di  antara  -0,140704−0,985896, sedangkan nilai  NDVI pada Sentinel-2A berkisar di antara -0,196931–0,64069. rentang tersebut diklasifikasikan menjadi 5 kelas untuk MAPIR dan 4 kelas untuk Sentinel-2A. Klasifikasi dibagi menjadi lahan tidak bervegetasi, kehijauan sangat rendah, kehijauan rendah, kehi- jauan sedang, kehijauan tinggi. Hasil akurasi dari kedua citra memiliki OA 75 % untuk kamera MAPIR sedangkan 73,33% untuk  Sentinel-2.  Hasil  korelasi  dengan  50  titik menunjukkan korelasi  positif  antara  kamera  multispektral  dan  citra  satelit Sentinel-2A.  Nilai  uji  akurasi  menentukan  bahwa  luas mangrove  didapatkan  dari  kelas  kehijauan  tinggi  untuk MAPIR dan kelas kehijauan sedang untuk Sentinel-2A, masing- masing luas mangrove adalah 41.065 ha untuk kamera MAPIR dan 36.097 ha untuk Sentinel-2A.
Kata  Kunci—Kamera  Multispektral,  Mangrove,  NDVI, Penginderaan Jauh, Sentinel 2.

## I. PENDAHULUAN
AWASAN hutan mangrove secara umum terdapat pada pesisir  di  Indonesia  serta  hidup  tumbuh  pada  lokasi- lokasi  yang  memiliki  pengaruh  pasang  surut  yang menggenangi  aliran  sungai  [1]. Total  luas  mangrove  di Indonesia  dilaporkan  seluas  3.735.250  ha  dan  merupakan negara  dengan  mangrove  terluas  di  dunia  [2].  Salah  satu hutan  mangrove  di  Indonesia  berada  pada  wilayah  muara Sungai Kalimireng, Gresik, Jawa Timur. Sebaran dan luasan mangrove pada daerah tersebut  sangat  bervariasi dan hanya terdistribusi  sepanjang  bantaran  Sungai  Kalimireng.  Hutan mangrove  memiliki  peran  penting  dalam  penyerapan  zat karbon,  akan  tetapi  di  wilayah  tersebut  terdesak  dengan keberadaan  industri  di  sekitarnya  sehingga  mangrove  yang terletak  dekat  dengan  industri  terkena  dampak  dari  limbah polusi dan zat hara yang dihasilkan dari pabrik industri.
Pemetaan  mangrove  dilakukan  untuk  mengoptimalkan fungsi fisik hutan mangrove sebagai potensi penyerap karbon dan pengendali abrasi pantai [3]. Studi kasus yang digunakan dalam  penelitian  ini,  yaitu  di  daerah  Kabupaten  Gresik,
tepatnya  di  wilayah  Sungai  Kalimireng,  Manyar,  Gresik. Pemetaan  mangrove  di  wilayah  tersebut  ditujukan  untuk manajemen  aset  mangrove  dan  juga  manajemen  potensi seperti  objek  wisata  ataupun  penyerap  karbon  yang  besar. Selain itu kondisi geografis mangrove memberikan keunikan tersendiri  pada  objek  vegetasi  yang  tersebar  pada  bantaran sepanjang muara sungai yang dikelilingi oleh tambak.
Wilayah  pesisir  yang  terdapat  hutan  mangrove  memiliki karakteristik  yang  bisa  diidentifikasi  menggunakan  data penginderaan jauh.  Dengan teknologi penginderaan jauh ini banyak ketersediaan dan aksesibilitas yang akurat mengenai tutupan  hutan  mangrove  [4].  Pemanfaatan  citra  Sentinel  2 yang membawa spektral band bertujuan untuk mengidentifikasi  indeks  vegetasi  dalam mendeteksi  sebaran mangrove, yaitu menggunakan indeks Normalized Differencial  Vegetation  Index (NDVI).  Citra  Sentinel  2 memudahkan dalam membedakan antara kawasan mangrove dengan  penutup  lahan  yang  lain  [5].  Akan  tetapi,  resolusi spasial  citra  Sentinel  2  masih  tergolong  rendah,  yaitu  10 meter, mangrove dengan kerapatan kurang dari 10 meter akan sulit  diidentifikasi  oleh  citra  satelit  Sentinel  2.  Sehingga diperlukan  metode  lain  untuk  mendapatkan  resolusi  spasial lebih  tinggi.  Salah  satu  cara,  yaitu  pengambilan  data menggunakan  kamera  sensor  multispektral  melalui  jarak dekat menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV).
Penggunaan  UAV  untuk  mengidentifikasi  mangrove dengan resolusi tinggi cocok digunakan karena selain efisien dalam  waktu  dan  biaya,  ukuran  UAV  yang  kecil  untuk manuver  membuat  pemotretan  lahan  jadi  lebih  mudah  dan cepat [6]. UAV dapat menjalankan misi secara otomatis dan bisa  membawa  berbagai  macam  sensor  dan  kamera,  salah satunya  MAPIR  Survei  3  yang  bisa  diolah  untuk mendapatkan indeks NDVI [7].
NDVI  merupakan  indeks  untuk  mendeteksi  kerapatan suatu  vegetasi  yang  bisa  didapatkan  dari  hasil  pengolahan

## Perbandingan Indeks NDVI Tanaman Mangrove di Muara Sungai Kalimireng, Gresik Menggunakan Kamera Multispektral dan Citra Sentinel-2
Miko Cahya Laksmana, Husnul Hidayat, dan Putra Maulida Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : hidayat@geodesy.its.ac.id
K
Gambar 1. Lokasi penelitian.
citra dijital melalui platform cloud computing [8]. Kerapatan mangrove  dapat  berpengaruh  terhadap  laju  transportasi sedimen dan abrasi pantai yang terjadi di wilayah Kalimireng, maka  dari  itu,  penelitian  ini  dilakukan  perbandingan  antara metode  penginderaan  jauh  dengan  resolusi  tinggi  menggu- nakan  foto  udara  hasil  dari  kamera  MAPIR  Survey  3  dan resolusi citra satelit Sentinel 2. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  sebaran  mangrove  beserta  kerapatannya  pada Sungai  Kalimireng  berdasarkan  indeks  Sentinel  2  dan  juga MAPIR Survei 3.

## II. METODOLOGI

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  adalah  hutan  mangrove  yang  berada dalam  kawasan  Kalimireng.  Kawasan  ini  secara  geografis terletak  pada  koordinat    7°5’6,93”−7°6’23,39”  LS  dan 112°36’28,39”−112°37’30,05” BT. Serta secara administratif termasuk dalam Desa Manyarsidomukti, Kecamatan Manyar, Kabupaten Gresik. Luas area penelitian kurang lebih 300 ha sepanjang muara sungai dengan tutupan lahan yang bervariasi untuk  kebutuhan  penelitian.  Wahana  UAV  mampu  meng- identifikasi keragaman tutupan lahan dengan resolusi spasial tinggi.  Area  penelitian  dengan  seluas  ini  mampu  dijangkau oleh wahana UAV dengan waktu 2 hari untuk mengakuisisi data foto udara seperti pada Gambar 1.

## B. Data dan peralatan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: (1)  Foto  udara  yang  dipotret  menggunakan  kamera multispektral,  yaitu  MAPIR  Survey3W  RGN  87  derajat HFOV  Camera  mampu  mendapatkan  GSD  5.5  cm/pix dengan  tinggi  terbang  120  m  yang  dipasang  pada  wahana UAV DJI Phantom 4 Pro pada tanggal 15 & 16 Maret 2023. (2)  Citra  Satelit  Senitinel-2A  resolusi  10  m  yang  diperoleh dari  platform Google  Earth  Engine (GEE),  dengan  waktu perekaman  citra  tanggal  8  April  2023.  (3) Ground  Control Point (GCP)  sebanyak  12  titik  yang  tersebar  rata  di  area penelitian serta menggunakan premark dengan ukuran 30*30 cm  menyesuaikan  rencana  GSD  dan Independent  Control Point (ICP) pada wilayah penelitian terdapat 2 bm JIIPE yang diperoleh menggunakan metode Real Time Kinematic (RTK). Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah: (1) Agisoft Metashape , untuk proses pengolahan foto udara  menjadi  orthophoto  dengan  indeks  NDVI  (2) Google Earth  Engine, untuk  mengolah  nilai  NDVI  dari  citra  satelit Sentinel-2A.  (3) ArcGIS  10.8, untuk  layout,  menghitung luasan  serta  pengklasifikasian  nilai  NDVI.  (4) Office  365, untuk proses perhitungan korelasi dan penyusunan dokumen tugas akhir. (5) Python, bahasa pemrograman untuk convert RAW+JPG  ke  dalam  format  TIF.  (6) Pix4D  dan Ctrl+DJI, digunakan untuk membuat perencanaan terbang UAV.
Pengambilan  data  menggunakan  alat  sebagai  berikut:  (1) Drone DJI Phantom 4 Pro, wahana untuk kamera MAPIR. (2) MAPIR Survey 3W Camera , digunakan untuk  pengambilan foto  udara  dengan  band  RGN  Tabel  1  menunjukkan  spesi- fikasi  kamera  MAPIR.  (3)  GNSS  Sino  T300,  digunakan untuk mengukur titik kontrol.

## C. Pengambilan data
Tahapan pengambilan data seperti Gambar 2 digambarkan dengan  diagram  berikut:  (1)  Pengukuran  titik  kontrol bertujuan  untuk  mengoreksi  geometri  dari  hasil  foto  udara yang  diukur  menggunakan  GNSS Sino  T300 menggunakan metode RTK di mana titik Base dari rover pengukuran GCP dan ICP diukur menggunakan metode statik dengan interval 15 detik dan mask angle 15 derajat selama 2 jam. Proyeksi yang digunakan adalah datum WGS84  UTM Zona 49S. (2) Pemotretan foto  udara menggunakan UAV yang  dilengkapi dengan kamera multispektral. Untuk mendapatkan GSD yang baik  dan  mencakup  daerah  yang  luas  maka  tinggi  terbang diatur 120 meter, meskipun wilayah Gresik bukan termasuk restricted area akan tetapi area wilayah penelitian merupakan persiapan landing pesawat terbang komersial sehingga untuk menjaga  keamanan  penerbangan  tinggi  terbang  diatur sedemikian rupa. diatur untuk memotret secara overlap 70% dan  Sidelap  80%.  Pemotretan  menggunakan  kamera  multi- spektral  diatur  dengan  interval  4  detik  agar  bertampalan cukup sesuai dengan jalur dan kecepatan terbang yang diatur 10  m  per  detik.  Pengambilan  foto  dimulai  dari drone lepas landas.  Area terbang meliputi daerah sebagai pada Gambar 3.
Tabel 1. Spesifikasi Kamera MAPIR Spesifikasi Resolusi Gambar 12 MP (4000 x 3000 px) Format Gambar RAW+JPG (RAW 12 bit, JPG 8 bit) Lens Optik 47 mm
GNSS Ublox UBX G7020-KT
Gambar 2. Diagram pengambilan data.
Gambar 3. Flight plan.

## D. Pengolahan Data
1) Konversi RAW + JPG ke TIF
Hasil  dari  pengambilan  data  foto  udara  kamera  multi- spektral berupa RAW + JPG selanjutnya dikonversi menjadi TIF melalui script Python sehingga gambar tersebut memiliki metadata  berupa  kanal Red,  Green dan  NIR  untuk mendapatkan indeks NDVI seperti Gambar 4.

## 2) Pengolahan Data GCP dan ICP
Data  RINEX  dari  titik  Base  diikatkan  ke  CORS  melalui situs  web  https://nrtk.big.go.id/sbc/.  Titik base yang  sudah diolah menjadi base dari rover pengukuran titik kontrol GCP dan ICP dan datanya berupa .txt hasil export dari controller Rover yang digunakan.
3) Perhitungan NDVI
Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  adalah indeks yang menggambarkan tingkat kehijauan suatu tanam- an termasuk mangrove. Indeks ini merupakan gabungan dari band Red dan NIR, untuk Red memiliki gelombang 660 nm sedangkan NIR 850 nm.
Prinsip  analisis NDVI untuk  mengukur tingkat  kehijauan vegetasi  pada  citra.  Hal  ini  berhubungan  dengan  kanopi tanaman yang semakin rapat maka penampakannya semakin hijau pada citra.
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝑒𝑑 𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝑒𝑑 (1)
Nilai  dari  NDVI  di  antara  -1  sampai  +1  di  mana  nilai negatif menunjukkan obyek non vegetasi sedangkan semakin menuju  +1  menunjukkan  vegetasi  yang  memiliki  kerapatan kanopi tinggi.

## 4) Pembuatan Orthophoto
Pengolahan orthophoto pada  penelitian  ini menggunakan Agisoft Metashape. Tahapan pengolahan pada perangkat ini adalah  sebagai  berikut: structure  from  Motion ,  Rektifikasi. Optimasi  Kamera,  Pembentukan point  cloud melalui dense cloud ,  Pembentukan mesh ,  Pembentukan  tekstur,  Pemben- tukan DEM, dan Export ke orthophoto .
Pada  tahap  setelah  menjadi orthophoto ,  data  tersebut memiliki 3 band dari kamera multispektral, yaitu Red, Green , dan  NIR. Untuk mendapatkan nilai  NDVI dilakukan proses selanjutnya, yaitu “ Set Raster Transform ” hingga memuncul- kan nilai  NDVI pada citra foto yang sudah dibuat sebelum- nya.

## 5) Pegolahan Citra Sentinel-2A
Data citra satelit Sentinel-2A didapatkan melalui platform GEE dengan script yang  bertujuan  untuk  memanggil data- base citra Sentinel-2A di semua kanal yang dimiliki. Berikut merupakan kanal yang dimiliki oleh satelit Sentinel-2A.
Tahap pengolahan citra menggunakan bahasa pemrogram- an javascript . Tahap pengolahan  dimulai dengan memasuk- kan  data  citra  satelit  Sentinel-2  dan  memasukkan  batas wilayah  AOI  ke  dalam  GEE.  Selanjutnya  dilakukan  filter cloud  masking untuk  menghilangkan  awan  pada  wilayah
Gambar 4. Diagram pengolahan data.
penelitian.  Data  yang  diambil  dari  platform  GEE  sudah terkoreksi  geometrik  dan  radiometrik  reflektan  sehingga dalam penelitian ini tidak diperlukan koreksi  kembali. Pada citra Sentinel-2, kanal yang digunakan adalah kanal 8 (NIR) dan kanal 4 (Merah) yang memiliki resolusi 10 m.

## 6) Interpretasi Citra
Penentuan  sampel  tutupan  lahan  didapatkan  dari  hasil pengolahan  foto  udara true  colour dengan  resolusi  yang dihasilkan  kurang  dari  10  cm  sampel  tutupan  lahan  berupa Air, Lahan Kosong, Pohon, Semak, dan Mangrove.
7) Klasifikasi NDVI
Pengklasifikasian NDVI dilakukan menggunakan ArcMAP 10.8 dari kedua citra dengan melakukan reclassify sesuai dengan rentang NDVI sebagai pada Tabel 2 [9].
8) Uji Akurasi
Tingkat  akurasi  hasil  klasifikasi  menggunakan  matriks konfusi. Metode ini adalah suatu matriks yang mengindikasi- kan tingkat  kesalahan citra terklasifikasi  yang telah dihasil- kan dengan membandingkan data sampel [10]. Data sampel pada penelitian ini berasal dari citra true colour dari kamera drone yang  diakuisisi  pada  waktu  yang  sama  dengan
pengambilan data kamera multispektral memiliki GSD  3.27 cm/pix seperti pada Tabel 3.
9) Uji  Korelasi  Nilai  NDVI  Kamera  MAPIR  dan  Citra Sentinel-2A
Uji  korelasi  merupakan  tata  cara  statistika  buat  memas- tikan  besarnya  ikatan linear  antara  2  variabel  ataupun  lebih hal  ini  merupakan  gambaran  kedua  hubungan  variabel menjadi nyata dan membentuk linear. Korelasi dilambangkan dengan  (r) dengan  syarat nilai  dari r tidak lebih dari  1 serta tidak kurang dari -1.
Korelasi product moment dipopulerkan oleh Karl Pearson sehingga  koefisien  yang  diperoleh  diucap  dengan  korelasi Pearson.  Sebutan product  moment digunakan  sebab  teknis tersebut  didasarkan  kepada cross  product x  serta  y  selaku skor simpangan dari momen awal (rata-rata) tiap-tiap peubah. Persamaan korelasi Pearson dinyatakan dalam rumus:
𝑟 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) √[𝑛(∑ 𝑋 2 ) − (∑ 𝑋 2 )][𝑛(∑ 𝑌 2 ) − (∑ 𝑌 2 )] (2)
dengan n adalah total banyaknya pasangan data X dan Y, ∑𝑋 adalah total  jumlah dari  variabel X, ∑𝑌 adalah total jumlah dari variabel Y, ∑𝑋 2 adalah total dari jumlah kuadrat variabel X, ∑𝑌 2 adalah total dari jumlah kuadrat variabel Y, dan ∑𝑋𝑌 adalah  hasil  perkalian  dari  total  jumlah  variabel  X  dan variabel Y.
Analisis korelasi tersebut dibuat mengenali keeratan ikatan antara  2  variabel  saja.  Untuk  mengenali  tingkatan  ikatan koefisien  korelasi  digunakan  pedoman  interpretasi  korelasi pada Tabel 4.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengolahan GCP dan ICP
Base yang diikatkan ke CORS (cmjt) menghasilkan koor- dinat untuk diikatkan ke GCP dan ICP yang dilakukan pengu- kuran. Hasil dari pengukuran GCP dan ICP merupakan koor- dinat Easting (X), Northing(Y), dan Elevation (Z). Koordinat GCP dan ICP yang diperoleh disajikan pada Tabel 5.
B. Hasil Pengolahan Orthophoto dan Citra Satelit Sentinel- 2A
Hasil  pemrosesan  dari  aplikasi Agisoft  Metashape pada kamera Drone dan  pemrosesan  GEE  dengan  citra  Satelit Sentinel-2 ditunjukkan pada Gambar 5.
Pengolahan  data  foto  udara  menggunakan Agisoft  Meta- shape menggunakan  12  titik  GCP  dan  6  titik  ICP  yang
Tabel 2. Klasifikasi Nilai NDVI Kelas Tingkat Kerapatan Nilai NDVI 1 Lahan Tidak Bervegetasi -1 – 0,12 2 Kehijauan Sangat Rendah 0,12 – 0,22 3 Kehijauan Rendah 0,22 – 0,42 4 Kehijauan Sedang 0,42 – 0,72 5 Kehijauan Tinggi 0,72 – 1 Tabel 3. Penggunaan Lahan Berdasarkan Nilai NDVI Kelas NDVI Tutupan Lahan Lahan Tidak Bervegetasi -1–0,22 Air, lahan kosong Vegetasi Kehijauan Sedang 0,22–0,42 Pohon, semak Vegetasi Kehijauan Tinggi 0,42–1 Mangrove Tabel 4. Tingkat Koefisien Korelasi Interval Koefisien Tingkat Koefisien 0,00–0,19 Tidak ada korelasi atau korelasi lemah 0,20–0,39 Korelasi rendah 0,40–0,59 Korelasi sedang 0,60–0,79 Korelasi kuat 0,80–1,00 Korelasi sangat kuat atau sempurna Tabel 5. Koordinat GCP dan ICP Titik Y X Z Base 9214867.351 678129.01 34.523 p5 9214826.419 678237.53 34.506 p3 9215053.623 678004.9 34.602 p11 9215319.477 678611.05 31.834 p15 9215148.253 678396.64 33.253 p17 9215480.013 678385.31 31.855 p20 9214752.008 678005.51 32.295 p22 9215487.92 6786524.3 31.528 p26 9215601.971 678484.86 31.335 p33 9215489.948 679269.06 32.804 p35 9215428.369 679054.91 31.351 p41 9216055.978 678893.8 32.273 Titik Y X Z p8 9214923.649 678522.96 33.293 p28 9215754.443 678605.7 31.758 p38 9215448.71 678840.89 32.811 p44 9215236.459 678737.55 31.272 bma2 9215094.888 678516.91 33.031 bmb2 9215056.158 678612.78 33.27
Gambar 5. Hasil pengolahan orthophoto dan sentinel-2.
menghasilkan RMSE total 0,013 m. Citra Sentinel-2A meng- gunakan  data  level  2  yang  sudah  terkoreksi  geometrik  dan radiometrik.  Hasil  pengolahan  foto  udara  menunjukkan terlihatnya  persebaran  mangrove  pada  area  penelitian  serta tutupan lahan yang lain sehingga dapat dilakukan interpretasi melalui orthophoto dengan resolusi 3,3 cm.

## C. Perhitungan NDVI
Hasil  nilai  NDVI  dari  kamera  MAPIR  ditunjukkan  pada Gambar 6 sedangkan nilai NDVI dari Sentinel-2A ditunjuk- kan pada Gambar 7. Transformasi NDVI pada kamera multi- spektral  menghasilkan  rentang  antara  -0,140704–0,985896, pada  citra  Sentinel-2A  memiliki  rentang  NDVI  -0,196931– 0,64069,  terlihat  bahwa  pada  kamera  multispektral  yang memiliki resolusi < 10 cm memiliki sebaran nilai NDVI yang variatif  dibandingkan  dengan  citra  Sentinel-2A  dengan resolusi  spasial  10  m  yang  cenderung  homogen  dan  tidak mengidentifikasi sekat antar tambak yang teridentifikasi oleh kamera  multispektral.  Terbukti  bahwa  resolusi  spasial memengaruhi nilai NDVI pada suatu citra di mana memiliki pengaruh  terhadap  identifikasi  objek  dengan  ukuran  yang menyesuaikan resolusi spasial masing-masing citra.

## D. Hasil Klasifikasi NDVI
Pada  proses  transformasi  NDVI,  penulis  mengklasifika- sikan  daerah  penelitian  menjadi  5  kelas  yaitu:  kehijauan tinggi, kehijauan sedang, kehijauan rendah, kehijauan sangat rendah, dan lahan tidak bervegetasi.
Hasil  luasan  pada  wilayah  penelitian  disajikan  dalam gambar  memiliki  satuan  hektare.  Berdasarkan  hasil  yang diperoleh dari kamera multispektral pengklasifikasian terbagi menjadi 5 klasifikasi tingkat kehijauan karena rentang NDVI dari  kamera  multispektral  memiliki  nilai  dari  -0,140704
sampai 0,985896 seperti disajikan pada Gambar  8. Sedang- kan hasil luasan yang diperoleh dari Sentinel-2A terbagi men- jadi 4 klasifikasi karena rentang nilai NDVI dari -0,196931– 0,64069 seperti pada Gambar 9.
Setelah  didapatkan  nilai  rentang  NDVI.  Dilakukan perhitungan  luas  dari  masing-masing  kelas.  Secara  berturut turut hasil kamera multispektral dan Sentinel-2A kelas lahan tidak bervegetasi dengan rentang nilai -1–0,12 memiliki luas 133.736  ha  atau  51,25%  dari  luas  total  area  penelitian  dan 160.517 ha atau 58,72% dari luas total area penelitian. Kelas lahan ini didominasi pada wilayah perairan dalam studi kasus ini tambak dan sungai.
Kelas kehijauan sangat rendah dengan rentang nilai NDVI 0,12–0,22 memiliki luas 40.243 ha atau 15,42% dan 36.907 atau  13,50%  dari  luas  total  wilayah  penelitian.  Persebaran pada kamera multispektral untuk kelas ini tersebar di wilayah perairan  sedangkan  persebaran  dengan  Sentinel-2A  pada kelas ini terletak di daerah dataran lahan kosong.
Kelas kehijauan rendah dengan rentang nilai NDVI 0,22– 0,42 memiliki luas 28.089 ha atau 10,76%  dan 39.419 ha atau 14,42%  dari luas total wilayah penelitian. Pada kamera mul- tispektral  untuk  kelas  ini  menunjukkan  wilayah  dataran, vegetasi  sekat  di  antara  tambak  pada  wilayah  penelitian sedangkan  pada  hasil  Sentinel-2A  kelas  ini  tersebar  di wilayah dataran yang bercampur vegetasi.
Kelas kehijauan sedang dengan rentang nilai NDVI 0,42– 0,72 memiliki luas 26.831 ha atau 10,28%  dan 36,5 ha atau 13,35%  dari  luas  total  wilayah  penelitian.  Pada  kamera multispektral  kelas  ini  tersebar  pada  vegetasi  yang  pada interpretasi  dengan  citra true  colour orthophoto persebaran kelas ini menunjukkan vegetasi mangrove. Begitu juga pada sentinel-2A kelas ini tersebar di  wilayah yang hampir sama dengan kelas yang diidentifikasi oleh kamera multispektral.
Gambar 7. NDVI dari sentinel-2.
.
Gambar 6. NDVI MAPIR 3 survey camera . .
Kelas kehijauan Tinggi dengan rentang nilai NDVI 0,72–1 teridentifikasi oleh kamera multispektral dengan luas 41.065 ha atau 15,74% dari total luas wilayah penelitian. Pada kelas ini  tersebar  di  wilayah  vegetasi  yang  cukup  rapat,  dari
interpretasi melalui citra true colour yang dihasilkan wilayah kelas ini banyak terdapat tanaman mangrove.

## E. Korelasi
Hasil uji korelasi pada kamera multispektral dengan citra satelit  Sentinel-2A  menggunakan  jumlah  sampel  50  titik tersebar merata dari hasil ekstraksi nilai NDVI citra kamera multispektral dan citra Sentinel-2A.
Dari  grafik  pada  Gambar  10,  koefisien  bernilai  positif artinya  terjadi  hubungan  positif  antara  nilai  NDVI  dari kamera multispektral dan citra Sentinel-2A.Nilai korelasi ( 𝑟 ) bernilai positif senilai 0,89 di mana hasil tersebut menunjuk- kan  korelasi  sangat  kuat  antara  nilai  NDVI  dari  hasil  citra kamera multispektral dan citra Sentinel-2A.

## F. Uji Akurasi
Uji  akurasi  dilakukan  pada  hasil  klasifikasi  nilai  NDVI dengan  penggunaan  lahan  di  lapangan  dengan  tujuan mengukur  tingkat  akurasi  klasifikasi  yang  telah  dilakukan baik  berdasarkan  data  kamera  multispektral  maupun  data Sentinel-2.  Data  validasi  didapatkan  dari  hasil  interpretasi citra orthophoto dengan total 60 sampel melalui interpretasi citra orthophoto yang  dicontohkan  pada  Gambar  11.  Objek yang  diidentifikasi  merupakan  tutupan  lahan  dengan  kelas yang  berbeda  sebanyak  15  sampel.  Data  validasi  ini ditentukan secara acak dalam wilayah penelitian.
Dari  60  sampel  dilakukan  perhitungan  matriks konfusi seperti  pada  Tabel  6  dan  Tabel  7,  didapatkan  nilai overall accuracy (OA)  sebesar  75%  untuk  klasifikasi  berdasarkan data  kamera  multispektral  (Gambar  8),  sedangkan  OA 73,33% diperoleh pada hasil klasifikasi berdasarkan Sentinel- 2  (Gambar 9). Hal  ini berarti bahwa hasil  klasifikasi  NDVI dengan  menggunakan  data  kamera  multispektral  lebih  baik dibandingkan  dengan  klasifikasi  NDVI  menggunakan  data
Gambar 101. Korelasi NDVI MAPIR 3 dengan sentinel-2.
Gambar 11. Sampel tutupan lahan untuk uji akurasi.
Gambar 8. Klasifikasi NDVI dari kamera multispektral.
.
Gambar 9. Klasifikasi NDVI dari sentinel-2.
Sentinel-2.  Hal  ini  diakibatkan  oleh  perbedaan  resolusi spasial  yang  dihasilkan,  resolusi  spasial  data  kamera multispektral  lebih  tinggi  dibandingkan  Sentinel-2,  dibukti- kan  pada  Gambar  11  yang  terlihat  bahwa  ukuran  piksel kamera  multispektral  lebih  kecil  dibandingkan  piksel Sentinel-2.  Hal  ini  juga  mempengaruhi  pada  kemampuan dalam  mengenali  objek,  kamera  multispektral  mampu mengenali  objek  yang  lebih  variatif  dibandingkan  dengan Sentinel-2.  Data  dari  kamera  multispektral  lebih  sensitif untuk  mengidentifikasi  wilayah  non  vegetasi  dan  vegetasi tinggi karena memiliki resolusi  yang tinggi sehingga sensor mengidentifikasi  sesuai  resolusi  spasial  citra,  begitu  juga dengan pengaruh resolusi spasial pada satelit Sentinel 2, yaitu 10  m  mengidentifikasi  citra  NDVI  kelas  kehijauan  sedang sebagai mangrove untuk kelas kehijauan tinggi pada kamera multispektral.

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  diperoleh kesimpulan sebagai berikut: (1) Hasil dari nilai NDVI antara kamera  MAPIR  dan  citra  Sentinel-2A  yang  telah  diolah menggunakan software Agisoft Metashape dan Google Earth Engine (GEE)  memiliki  nilai  akurasi  tutupan  lahan  sebesar 75% untuk kamera MAPIR dan 73.33% untuk citra Sentinel- 2A  sehingga kelas luasan mangrove  untuk  kamera MAPIR, yaitu pada kelas kehijauan tinggi dengan citra beresolusi 5,7 cm  mengidentifikasi  area  mangrove  sebesar  41.065  ha  atau 15,74% dari area penelitian sedangkan untuk citra Sentinel- 2A pada kelas kehijauan sedang dengan citra beresolusi 10 m
mengidentifikasi area mangrove sebesar 36,5 ha atau 13,5% dari  area  penelitian.  (2)  Hasil  korelasi  nilai  NDVI  antara kamera  MAPIR  dan  Citra  Sentinel-2A  setelah  dilakukan persebaran uji titik yang selanjutnya di ekstraksi dari masing- masing citra, menghasilkan korelasi sangat kuat dengan nilai 𝑟 sebesar 89%.
Dari  kesimpulan  tersebut  maka  untuk  penelitian  serupa selanjutnya  diberikan  saran  untuk  melakukan  pengukuran kerapatan kanopi, dengan transek sesuai resolusi spasial yang paling  rendah.  Hal  tersebut  berguna  untuk  menghindari kesalahan  persepsi  mengenai  pemrosesan  data  maupun sistem kerja dari metode yang penulis lakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. P. Tarigan, F. Purwanti, dan B. Hendrarto, “Kelayakan wisata alam di maroon mangrove edu park Semarang,” Manag. Aquat. Resour. J. , vol. 6, no. 3, hal. 274–282, 2018, doi: 10.14710/marj.v6i3.20586.
[2]  Onrizal, “Perubahan tutupan hutan mangrove di pantai timur sumatera utara periode 1977-2006,” J. Biol. Indones. , vol. 6, no. 2, hal. 163–172, 2010.
[3]  J.  Petra,  S.  Sukaya,  dan  R.  Indah,  “Pengaruh  kerapatan  mangrove terhadap laju sedimen transpor di pantai,” J. Perikan. dan Kelaut. , vol. 66, no. 3, hal. 37–39, 2012.
[4]  C.  Giri,  “Recent  advancement  in  mangrove  forests  mapping  and monitoring of the world using earth observation satellite data,” Remote Sens. , vol. 13, no. 4, hal. 563, 2021, doi: 10.3390/rs13040563.
[5]  F. D. Fahreza, A. Aulia, F. S. Fauzan, L. Somantri, dan R. Ridwana, “Pemanfaatan  Citra  sentinel-2  dengan  metode  ndvi  untuk  perubahan kerapatan  vegetasi  mangrove  di  kabupaten  Indramayu,” J.  Pendidik. Geogr. Undiksha , vol. 10, no. 2, hal. 155–165, 2022.
[6]  F. Afdhalia, S. Supriatna, I. P. A. Shidiq, M. D. M. Manessa, dan Y. Ristya,  “Detection  of  Rice  Varieties  Based  on  Spectral  Value  Data Using  UAV-Based  Images,”  in Proc.  SPIE  11372 ,  2019.  doi: 10.1117/12.2541473.
[7]  M. Marwan, F. S. Wirandha, M. Husna, C. O. Saria, N. Nizzamuddin, dan M. Yanis, “Analisis normalized difference vegetation index pada unmanned aerial vehicle untuk identifikasi pertumbuhan tanaman padi di kabupaten Aceh besar provinsi Aceh,” Positron , vol. 11, no. 2, hal. 121, 2021, doi: 10.26418/positron.v11i2.48102.
[8]  M. Nursaputra et al. , “Pemanfaatan penginderaan jauh dalam penilaian keberhasilan reklamasi di lahan pasca tambang pt. vale Indonesia,” J.
Pengelolaan  Sumberd.  Alam  dan  Lingkung.  (Journal  Nat.  Resour. Environ.  Manag. ,  vol.  11,  no.  1,  hal.  39–48,  2021,  doi: 10.29244/jpsl.11.1.39-48.
[9]  R. Awaliyan dan Y. B. Sulistyoadi, “Klasifikasi penutupan lahan pada citra satelit sentinel-2a dengan metode tree algorithm,” ULIN J. Hutan Trop. , vol. 2, no. 2, hal. 98–104, 2018, doi: 10.32522/ujht.v2i2.1363.
[10]  V.  E.  Tablaseray,  M.  A.  Pairin,  N.  Fakdawer,  dan  B.  Hamuna, “Pemetaan  sebaran  dan  kerapatan  mangrove  di  pesisir  Timur  Pulau Biak,  Papua  menggunakan  citra  satelit  Landsat  8,” J.  Perikan.  dan Kelaut. , vol. 8, no. 1, hal. 81–89, 2018.
Tabel 6. Matriks Konfusi Tutupan Lahan berdasarkan MAPIR Kelas Air, Lahan Kosong Pohon, Semak Mangrove Air, Lahan Kosong 27 1 0 Pohon, Semak 3 3 0 Mangrove 0 11 15 Tabel 7. Matriks Konfusi Tutupan Lahan Berdasarkan Sentinel-2 Kelas Air, Lahan Kosong Pohon, Semak Mangrove Air, Lahan Kosong 25 8 1 Pohon, Semak 5 5 0
Mangrove
0 2 14