## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## Implementasi Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) dalam Pemilihan Zona Prioritas dan Alternatif Berbasis Data Klasifikasi Indeks Vegetasi
Yerik Afrianto Singgalen *
Faculty of Business Administration and Communication, Atma Jaya Catholic University of Indonesia, Jakarta, Indonesia Email: * yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Submitted: 15/08/2023 ; Accepted: 25/09/2023 ; Published : 27/09/2023
Abstrak− Analisis  indeks  vegetasi  mengugnakan  model  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  perlu  diproses menggunakan model pendukung keputusan untuk menindaklanjuti hasil interpretasi data citra satelit Landsat 8/9 Operational Land Imaginer (OLI). Meskipun demikian, kajian yang menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) untuk menentukan zona prioritas berbasis data klasifikasi indeks vegetasi, masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengolah data klasifikasi  NDVI  pada  kawasan  mangrove  menggunakan  model  pendukung  keputusan  SMART.  Tahapan  dalam  penelitian  ini terdiri dari empat bagian yakni : tahap pengumpulan data, tahap pengolahan data; tahap analisis data; dan tahap interpretasi data. Pada tahap pengumpulan data, data raster yang digunakan bersumber dari platform United States Geology Survey (USGS) yaitu Landsat 8/9 OLI dengan data raster koordinat (Lat 01 o 43’18” N, Lon : 128 o 04’15” E) tahun 2013, 2018, dan 2023. Selain itu, video dan foto udara di lokasi penelitian diambil menggunakan drone (Phantom 4 Versi 2). Pada tahap pengolahan data, model yang digunakan dalam kalkulasi data raster ialah NDVI menggunakan aplikasi QGIS 3.30.1. Adapun tahap analisis dan interpretasi data penelitian  ini  menggunakan  model  pendukung  keputusan  SMART.  Model  pendukung  keputusan  SMART  digunakan  untuk menghasilkan rekomendasi zona prioritas pengembangan ekowisata mangrove berdasarkan hasil klasifikasi NDVI (nilai minimum, nilai rata-rata, nilai maksimum) yang disesuaikan dengan Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 201 Tahun 2004 tentang kriteria baku dan pedoman kerusakan hutan mangrove (jarang, sedang, dan padat). Berdasarkan hasil kalkulasi nilai utility kriteria C1 sebagai cost dengan bobot 0,50 pada data klasifikasi NDVI tahun 2023, direkomendasikan stasiun pengamatan kedua sebagai zona prioritas dengan total nilai 0,5. Adapun, hasil kalkulasi nilai utility kriteria C3 sebagai cost dengan bobot 0,50 pada data klasifikasi NDVI tahun 2023, direkomendasikan stasiun pengamatan ketiga sebagai zona prioritas dengan total nilai 0,88. Hal ini berarti bahwa metode SMART dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan menganalisis zona prioritas dan zona alternatif untuk kepentingan pengembangan kawasan ekowisata mangrove yang berkelanjutan.
Kata Kunci: SMART; NDVI; Zona Prioritas; Penginderaan Jarak Jauh; Pendukung Keputusan
Abstract −Vegetation index analysis using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) model needs to be processed using a  decision support  model to  follow up  on  the  Landsat 8/9  Operational  Land  Imaginer  (OLI)  satellite  image  data  interpretation results. However, studies using the Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) method to determine priority zones based on vegetation  index  classification data  are still  limited.  This study  uses the  SMART decision support  model  to  process  NDVI classification data in mangrove areas. The stages in this study consist of four parts: the data collection stage, the data processing stage; the data analysis stage; and the data interpretation stage. At the data collection stage, the raster data used was sourced from the United States Geology Survey (USGS) platform, namely Landsat 8/9 OLI with coordinate raster data (Lat 01o43'18" N, Lon: 128o04'15" E) in 2013, 2018, and 2023. In addition, video and aerial photographs at the study site were taken using drones (Phantom 4 Version 2). At the data processing stage, the model used in calculating raster data is NDVI using the QGIS 3.30.1 application. This research data analysis and interpretation stage uses the SMART decision support model. The SMART decision support model is used to produce recommendations for priority zones for mangrove ecotourism development based on the results of the NDVI classification  (minimum  value,  average  value,  maximum  value)  adjusted  to  the  Decree  of  the  State  Minister  of  Environment Number 201 of 2004 concerning standard criteria and guidelines for mangrove forest destruction (rare, medium, and dense). Based on the calculation of the utility value of criterion C1 as a  cost with a weight of 0.50 in the NDVI classification data for 2023, the second observation station is recommended as a priority zone with a total value of 0.50. Meanwhile, the calculation of the utility value of criterion C3 as a  cost with a weight of 0.50  in the  NDVI classification data in 2023 recommended the third observation station as a priority zone with a total value of 0.88. This means that the SMART method can be used to identify and analyze priority and alternative zones for the sustainable development of mangrove ecotourism areas.
Keywords : SMART; NDVI; Priority Zone; Remote Sensing; Decision Support

## 1. PENDAHULUAN
Penginderaan  jarak  jauh  merupakan  salah  satu  pendekatan  analisis  dan  interpretasi  kondisi  permukaan  bumi menggunakan data citra satelit, untuk pemetaan sumberdaya, serta penetapkan kebijakan pembangunan. Suleman dan Bur menunjukkan bahwa penginderaan jarak jauh dapat digunakan untuk analisis wilayah rawan bencana sehingga dapat  dirumuskan program  antisipasi  hingga mitigasi  bencana, terutama yang berhubungan dengan bencana abrasi dan sedimentasi pantai [1]. Selanjutnya, Al hakim et al. menunjukkan bahwa penginderaan jarak jauh dapat digunakan untuk menganalisis turbidity front yakni fenomena terbentuknya batas air tawar dan air laut [2]. Disisi lain, Yuniasih dan  Adji  menggunakan  pendekatan  jarak  jauh  untuk  evaluasi  kondisi  kebun  kelapa  sawit  menggunakan  model Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dari citra satelit Sentinel 2 [3]. Hal ini berarti bahwa penginderaan jarak jauh dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan menganalisis kondisi permukaan bumi menggunakan model

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
yang  relevan  dengan  konteks  pembahasan  di  areal  perkebunan,  pertanian,  hingga  area  pesisir.  Penelitian  ini menawarkan gagasan untuk menganalisis indeks vegetasi mangrove menggunakan model NDVI.
Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  merupakan  salah  satu  model  kalkulasi  data  raster  dalam teknik  penginderaan  jarak  jauh  untuk  mengidentifikasi  perubahan  permukaan  bumi  yang  berhubungan  dengan pemanfaatan lahan untuk berbagai kepentingan. Amal et al. menunjukkan bahwa model NDVI dapat digunakan dalam menganalisis  kerapatan  hutan  mangrove  serta  mengidentifikasi  faktor-faktor  potensial  yang  dapat  menyebabkan perubahan  nilai  indeks  vegetasi  di  kawasan  mangrove  akibat  alih  fungsi  lahan  untuk  berbagai  kepentingan  [4]. Selanjutnya,  Hariyanto  et  al.  menggunakan  model  NDVI  dan Mangrove  Vegetation  Index (MVI)  untuk mengidentifikasi  sebaran  dan  kesesuaian  lahan  [5].  Hal  ini  berarti  bahwa  model  NDVI  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasi nilai indeks berdasarkan kerapatan hutan mangrove di masing-masing stasiun. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini fokus mengidentifikasi dan menganalisis kawasan mangrove melalui studi kasus di Pulau Tagalaya, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
Beberapa  penelitian  terdahulu  menunjukkan  bahwa  model  NDVI  digunakan  untuk  menganalisis  kondisi eksisting  vegetasi,  selain  itu  model Mangrove  Health  Index (MHI)  juga  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  nilai indeks  kesehatan  mangrove  melalui  identifikasi  struktur  tegakan  mangrove  [6].  Disisi  lain,  Febrianto  et  al. menunjukkan  bahwa  model  NDVI  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  dinamika  perubahan  lahan  dan  kerapatan ekosistem mangrove [7]. Hal ini berarti bahwa model NDVI dapat digunakan dalam menganalisis dinamika perubahan lahan dan kerapatan ekosistem mangrove secara berkala. Meskipun  demikian, ketersediaan data raster berdasarkan tahun  sangat  bergantung  pada  tipe  satelit  yang  digunakan.  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini menggunakan data citra satelit Landsat 8/9 Operational Land Imager (OLI) tahun 2013, 2018, dan 2023 yang diperoleh dari  platform United States Geology Survey (USGS) dengan titik  koordinat  Lat  01 o 43’18” N, Lon : 128 o 04’15” E. Adapun, area pengamatan terbagi menjadi tiga wilayah yang diklasifikasi menjadi stasiun pengamatan satu, stasiun pengamatan dua, dan stasiun pengamatan tiga. Adapun, hasil pengolahan data raster pada masing-masing stasiun akan dianalisis lebih lanjut menggunakan model pendukung keputusan Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Hasil klasifikasi data indeks vegetasi dapat diproses lebih lanjut menggunakan model pendukung keputusan SMART untuk mengetahui zona yang perlu diprioritaskan dalam program rehabilitasi hingga preservasi. Rahma et al. melakukan  kajian  literatur  terhadap  sistem  pendukung  keputusan  dengan  membandingkan  metode  pendukung keputusan Simple Additive Weighting (SAW), metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT), metode Simple Multi- Attribute Rating Technique (SMART), dan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  serta  menunjukkan  keunggulan  dari  penggunaan  model  pendukung  keputusan  yaitu  transparansi  dan akuntabilitas, serta menghindari keputusan berdasarkan perasaan [8]. Selain itu, Nasution berpendapat bahwa metode SMART banyak digunakan karena fleksibilitas dalam merespon kebutuhan pembuat keputusan [9]. Domopolii et al. menunjukkan bahwa metode SMART dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam pengambilan keputusan sesuai  dengan  kebutuhan  pengambil  kebijakan,  seperti  halnya  dalam  menentukan  penerima  bantuan  [10].  Hal  ini menunjukkan bahwa model pendukung keputusan SMART dapat digunakan dalam menentukan zona prioritas untuk program rehabilitasi, preservasi, konservasi mangrove berdasarkan data klasifikasi NDVI.
Kajian  ekowisata  mangrove  dapat  ditinjau  dari  berbagai  perspektif,  fokus  dan  ruang  lingkup  pembahasan meliputi isu-isu kepariwisataan, manajemen ekologi lingkungan pesisir dan daerah kepulauan, serta faktor-faktor yang memengaruhi  tumbuh  kembang  mangrove.  Akram  et  al.  menunjukkan  bahwa  strategi  pengembangan  ekowisata mangrove  beperan  penting  dalam  menjaga  keberlangsungan  ekosistem  mangrove,  meskipun  dimanfaatkan  untuk kepentingan sosial-budaya maupun ekonomi-pariwisata  [11]. Disisi  lain, Asyifa dan Suhirman berpendapat  bahwa keberlanjutan ekowisata mangrove perlu mendapat dukungan seluruh pemangku kepentingan agar proses penetapan arah kebijakan menjadi gagasan kolektif lintas sektor, bukan kepentingan perorangan atau lembaga tertentu [12]. Hal ini berarti bahwa proses pengambilan keputusan atau penetapan kebijakan harus objektif, fleksibel dan terstruktur. Dengan demikian dapat diketahui pentingnya model pendukung keputusan, dalam hal ini SMART untuk penetapan area pengembangan ekowisata mangrove prioritas. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini menawarkan gagasan  untuk  mengelola  data  hasil  klasifikasi  NDVI  menggunakan  model  pendukung  keputusan  SMART berdasarkan  studi  kasus  kawasan  ekowisata  mangrove  di  Pulau  Tagalaya,  Kabupaten  Halmahera  Utara,  Provinsi Maluku Utara, Indonesia.
Kontribusi  hasil  riset  ini  dapat  ditinjau  dari  aspek  teoretis  maupun  empiris.  Secara  teoretis,  implementasi metode  SMART  sebagai  model  pendukung  keputusan  berbasis  data  klasifikasi  NDVI  berkontribusi  pada  kajian kepariwisataan  dan  sistem  informasi.  Secara  spesifik,  metode  penginderaan  jarak  jauh  ( remote  sensing )  dapat dikombinasikan  dengan  sistem  pendukung  keputusan  ( Decision  Support  System )  melalui  penentuan  kriteria  dan alternatif  hingga  penetapan  bobot  nilai.  Secara  empiris,  rencana  pengembangan  ekowisata  mangrove  di  Pulau Tagalaya  harus  bersifat  kolektif  (berdasarkan  dukungan stakeholders ),  objektif  (bukan  berdasarkan  perasaan  dan kepentingan  pribadi  ),  dan  fleksibel  (adaptif  terhadap  perubahan).  Luaran  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai rekomendasi pengembangan sistem informasi berbasis website yang aplikatif, serta dapat digunakan oleh pengelola kawasan ekowisata mangrove Pulau Tagalaya sebagai instrument pendukung keputusan. Dengan demikian, program pengembangan  ekowisata  mangrove  yang  ditetapkan  bersifat  objektif  berbasis  data  spasial  sebagaimana  kondisi eksisting di masing-masing area pengambatan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari empat tahapan yaitu : tahap pengumpulan data; tahap pengolahan data; tahap analisis dan interpretasi data; dan tahap pelaporan hasil penelitian. Pada tahap pengumpulan data, platform United States Geology Survey (USGS)  digunakan  sebagai  sumber  data  citra  satelit.  Adapun,  data  raster  yang  digunakan  bersumber  dari Landsat 8/9 Operational Land Imager (OLI) pada area amatan Pulau Tagalaya di Kabupaten Halmahera Utara, dengan titik koordinat Lat 01 o 43’18” N, Lon : 128 o 04’15” E. Pada tahap pengolahan data, perangkat lunak yang digunakan untuk  mengkalkulasikan  data  raster  ialah  aplikasi  QGIS  3.30.1.  Sementara  itu,  perangkat  yang  digunakan  untuk observasi dan dokumentasi kondisi eksisting kawasan mangrove Pulau Tagalaya ialah drone phantom 4 versi 2, dan kamera Sony a6400. Selanjutnya, pada tahap analisis dan interpretasi data, hasil dari proses pengolahan data raster berdasarkan model NDVI dianalisis dan diinterpretasikan berdasarkan Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor  201  Tahun  2004  tentang  kriteria  baku  dan  pedoman  kerusakan  hutan  mangrove.  Adapun,  hasil  klasifikasi diproses  menggunakan  metode  SMART  untuk  mendapatkan  rekomendasi  zona  prioritas  pengembangan  ekowisata mangrove, maupun zona prioritas untuk program preservasi hingga rehabilitasi mangrove. Pada tahap pelaporan hasil peenlitian,  luaran  dari  penelitian  ini  dinarasikan  dan  dipublikasikan  melalui  jurnal  ilmiah.  Dengan  demikian, penelitian  ini  dapat  berkontribusi  secara  empris  bagi  pengelola  kawasan  ekowisata  mangrove,  serta  berkontribusi secara  teoretis  bagi  perkembangan  kajian  kepariwisataan,  ekologi  mangrove,  dan  sistem  informasi.  Adapun  alur penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Gambar  1  merupakan  alur  penelitian  ini.  Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari  beberapa  penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan metode penginderaan jarak jauh yakni implementasi metode hyper spectral of remote  sensing untuk  analisis  kawasan  ekowisata  mangrove  potensial  [13]  serta  analisis  model  pengembangan kawasan  ekowisata  mangrove  berbasis hyper  spectral  of  remote  sensing yang  dikombinasikan  dengan  metode pendukung keputusan Analytical Hierarchy Process (AHP) [14]. Selain itu, Singgalen dan Manongga menegaskan bahwa  model  NDVI  menggambarkan  kondisi  eksisting  mangrove  berdasarkan  kategori  jarang,  sedang  dan  padat, namun  metode AHP merupakan model pendukung keputusan dalam menentukan program  prioritas untuk  menjaga keberlangsungan  mangrove  [15].  Singgalen  menegaskan  bahwa  adopsi  metode  pendukung  keputusan  ialah  untuk menetapkan program dan area prioritas secara objektif [16]. Singgalen dan Manongga menunjukkan pelbagai model kalkulasi  data raster untuk  mengidentifikasi  nilai indeks vegetasi  yaitu NDVI, Normalized Difference Water Index (NDWI), dan Combined-Mangrove Recognition Index (CMRI) [17]. Adapun, Singgalen et al. menunjukkan bahwa kondisi mangrove rentan mengalami perubahan seiring dengan berbagai fenomena alam hingga ulah manusia, oleh sebab itu kajian tentang sebaran mangrove perlu dilakukan secara berkala untuk menjaga keberlangsungan ekosistem [18].  Dalam  konteks  daerah  tertentu,  terdapat  relasi  antara  alam  dengan  manusia  khususnya  pola  penghidupan masyarakat  yang  tinggal  di  area  pesisir  serta  dekat  dengan  kawasan  hutan  mangrove  [19].  Adapun  Singgalen menunjukkan  bahwa  metode  penginderaan  jarak  jauh  dapat  digunakan  untuk  memudahkan  proses  identifikasi  dan analisis sebaran mangrove di berbagai area yang sulit dijangkau [20]. Dengan demikian dapat diketahui bahwa kajian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
tentang  ekowisata  mangrove  dapat  menggunakan  metode  penginderaan  jarak  jauh  hingga  model  pendukung keputusan. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini akan membahas lebih jauh pada hasil implementasi model pendukung keputusan SMART berbasis data klasifikasi indeks vegetasi NDVI.
Pendekatan penginderaan jarak jauh yang digunakan dalam penelitian ini merujuk pada tahapan metode Hyper Spectral  of  Remote  Sensing yang  terdiri  dari  tahap  pengumpulan  data,  tahap data  pre-procesisng, tahap data processing, tahap reduksi dimensi, tahap klasifikasi dan analisis. Pada tahap pengumpulan data, sensor data spektral yang digunakan dalam penelitan ini ialah citra satelit Landsat 8/9 OLI yang diakses dari https://earthexplorer.usgs.gov/.  Selanjutnya, band spektral  yang diambil  terbatas pada  Kabupaten Halmahera Utara (WGS 84 UTM 52N latitude :1.5074, longitude : 127.8937) yang secara spesifik direduksi berdsarkan koordinat Pulau Tagalaya  (Lat  01 o 43’18”  N,  Lon  :  128 o 04’15”  E).  Pada  tahap data  pre-procesing ,  seluruh band yang  telah dikumpulkan, diproses menggunakan plugin Semi-Automatic Classifiction pada aplikasi QGIS 3.30.1 untuk koreksi atmosferik,  geometrik,  dan  radiometrik.  Selanjutnya,  pada  tahap data  processing , band  5 dan band  4 dikalkulasi menggunakan model NDVI sebagaimana tabel berikut.

## Tabel 1. Model NDVI dan Kategori Kerusakan Mangrove
Tabel  1  merupakan  model  NDVI  dan  kategori  kerusakan  yang  akan  dianalisis  berdasarkan  masing-masing stasiun pengamatan kawasan mangrove di Pulau Tagalaya. 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.  Berdasarkan  nilai  NDVI  di  masing-masing  stasiun  pengamatan  kawasan  mangrove,  dapat dilakukan kalkulasi untuk menghasilkan rekomendasi area prioritas berdasarkan model SMART.
Tahapan metode SMART terdiri dari empat bagian sebagai berikut : tahap menentukan kriteria dan alternatif; tahap  menentukan  nilai  alternatif  dan  bobot  kriteria;  tahap  normalisasi  data;  dan  tahap  menghitung  nilai  utility. Akumulasi dari nilai utility dapat diurutkan (rank) untuk mendapatkan petunjuk tentang rekomendasi zona prioritas. Pada tahap menentukan kriteria dan alternatif, kriteria pertama (C1) ialah nilai minimum, kriteria kedua (C2) ialah nilai  rata-rata,  dan  kriteria  ketiga  (C3)  ialah  nilai  maksimum.  Sementara  itu,  alternatif  pertama  (A1)  ialah  stasiun pengamatan pertama, alternatif kedua (A2) ialah stasiun pengamatan kedua, dan alternatif ketiga (A3) ialah stasiun pengamatan ketiga. Kriteria pertama (C1) dikategorikan sebagai cost, dengan bobot nilai 0,50. Sementara itu, Kriteria kedua  (C2)  dan  ketiga  (C3)  dikategorikan  sebagai  benefit  dengan  nilai  masing-masing  0,25.  Selanjutnya,  tahap normalisasi menggunakan persaman berikut :
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑚 𝑚 𝑗=1 (1)
Dimana : w j = nilai bobot kriteria ke-j m = jumlah kriteria w m = bobot kriteria ke-m
Berdasarkan klasifikasi Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 201 Tahun 2004 tentang kriteria baku dan pedoman kerusakan hutan mangrove  dapat  diketahui  bahwa nilai  NDVI mencerminkan kondisi  eksisting vegetasi di area amatan yang dapat dikategorikan sebagai jarang, sedang dan padat. Oleh sebab itu, normalisasi data nila  kriteria  untuk  setiap  alternatif  dilakukan  untuk  mengubah  nilai  data  yang  berbeda  menjadi  sebanding ( comparable ) menggunakan persamaan berikut :
𝑅 𝐼𝐽 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 untuk 1,2, 3, ... m dan j = 1, 2, 3, ...n
(2)
Hasil normalisasi data nilai kriteria, dapat dilanjutkan dengan menentukan nilai utility melalui proses konversi nilai kriteria pada masing-masing kriteria, menjadi nilai kriteria data baku. Apabila kriteria tergolong benefit maka dapat dihitung menggunakan persamaan berikut :
𝑢 𝑖 (𝑎𝑖) = ( 𝐶 𝑜𝑢𝑡 −𝐶 𝑚𝑖𝑛 𝐶 𝑚𝑎𝑥 −𝐶 𝑚𝑖𝑛 ) 𝑥100%
(3)
Apabila kriteria tergolong cost maka dapat dihitung menggunakan persamaan berikut :
𝑢 𝑖 (𝑎𝑖) = ( 𝐶 𝑚𝑎𝑥 −𝐶 𝑜𝑢𝑡 𝐶 𝑚𝑎𝑥 −𝐶 𝑚𝑖𝑛 ) 𝑥100% (4) Model Algoritma Kategori Nilai NDVI NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red) Jarang -1<=NDVI<=0,32 Sedang 0,33<=NDVI<=0,42 Padat 0,43<=NDVI<=1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Dimana : 𝑢 𝑖 (𝑎𝑖) = nilai utiliti kriteria ke i 𝐶 𝑚𝑎𝑥 = nilai kriteria maksimal 𝐶 𝑚𝑖𝑛 = nilai kriteria minimal 𝐶 𝑜𝑢𝑡 = nilai kriteria ke i
Selanjutnya menentukan nilai  akhir dengan mengalikan angka yang diperoleh dari  normalisasi  nilai  kriteria data baku dengan nilai normalisasi bobot kriteria menggunakan persamaan berikut :
𝑢 𝑖 (𝑎𝑖) = ∑ 𝑤
𝑗 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) 𝑚 𝑗=1 (5)
Dimana : 𝑢(𝑎 𝑖 ) = nilai total alternatif 𝑤 𝑗 = hasil dari normalisasi bobot kriteria 𝑢 𝑖 (𝑎𝑖) = hasil penentuan nilai utiliti
Berdasarkan  total  nilai  utiliti  dapat  diakumulasi  dan  dilakukan  perankingan  berdasarkan  bobot  tertinggi. Alternatif  dengan  nilai  terbesar  merupakan  alternatif  terbaik.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  alternatif  dengan  nilai terbesar  merupakan  zona  prioritas  yang  dapat  dioptimalkan  melalui  berbagai  program  dan  kebijakan  untuk pengembangan ekowisata mangrove berkelanjutan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  penginderaan  jarak  jauh  melalui  metode hyper  spectral  of remote  sensing dalam  proses  klasifikasi  indeks  vegetasi  menggunakan  model Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI). Selanjutnya,  model  pendukung  keputusan Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART)  digunakan  untuk merekomendasikan zona prioritas dan zona alternatif untuk kepentingan rehabilitasi dan preservasi hutan mangrove, maupun untuk pengembangan infrastruktur pendukung ekowisata mangrove di Pulau Tagalaya, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia. Salah satu tantangan tatakelola kawasan ekowisata mangrove ialah proses pengambilan keputusan yang objektif berbasis data spasial dan faktor-faktor pendukung lainnya. Mempertimbangkan hal  tersebut,  maka  penelitian  ini  mengadopsi  metode hyper  spectral  of  remote  sensing dan  metode Simple  Multi Attribute Rating Technique untuk menyelesaikan persoalan tersebut.
Penelitian  ini  menggunakan  data  hasil  studi  kasus  di  kawasan  ekowisata  mangrove  Pulau  Tagalaya,  untuk menghasilkan  model  yang  dapat  dikembangkan  menjadi  sistem  informasi  penetapan  zona  prioritas  dan  alternatif dalam berbagai program pembangunan, maupun arah kebijakan dan strategi pengembangan ekowisata. Jumlah kriteria yang  ditetapkan  dalam  kasus  penelitian  ini  terbatas  pada  nilai  minimum,  nilai  rata-rata,  dan  nilai  maksimum  dari model NDVI. Adapun, klasifikasi stasiun pengamatan hanya tiga area dan terbatas pada wilayah amatan mangrove di Pulau Tagalaya. Sementara itu, terdapat beberapa model seperti Normalized Difference Water Index (NDWI), Soil- Adjusted  Vegetation  Index (SAVI), Enhanced  Vegetation  Index (EVI), Combined-Mangrove  Recognition  Index (CMRI), Mangrove Health Index (MHI) yang dapta digunakan untuk memperoleh hasil yang lebih akurat dan relevan dengan konteks manajemen ekowisata mangrove di Pulau Tagalaya. Adaupn, data raster yang digunakan terbatas pada citra  satelit  Landsat  8/9  OLI  tahun  2013,  2018,  dan  2023  yang  diperoleh  dari  platform  USGS  ( earth  explorer ). Selanjutnya, implementasi metode hyper spectral  of remote sensing menggunakan aplikasi QGIS dan plugin Semi- Automatic  Classification memudahkan  proses  koreksi  atmosferik,  geometric,  dan  radiometrik.  Adapun  algoritma NDVI  yang  digunakan  (sebagaimana  tabel  1)  menghasilkan  nilai  minimum,  nilai  rata-rata,  nilai  maksimum  dan kategori kerusakan hutan mengrove pada tabel berikut.
Tabel 2. Hasil Klasifikasi Nilai Indeks Vegetasi Berbasis NDVI
Tahun Stasiun Pengamatan Nilai Minimum Nilai Rata-Rata Nilai Maksimum Kategori 2013 1 -0,29 0,34 0,48 Jarang 2 -0,43 0,29 0,45 Jarang 3 0,27 0,37 0,43 Sedang 2018 1 0,27 0,32 0,43 Jarang 2 0,33 0,26 0,41 Jarang 3 -0,21 0,36 0,41 Sedang 2023 1 -0,25 0,32 0,54 Jarang 2 -0,36 0,30 0,44 Jarang 3 -0,28 0,39 0,45 Sedang
Tabel 2 merupakan hasil klasifikasi nilai indeks vegetasi berbasis NDVI pada data raster Landsat 8/9 OLI tahun 2013,  2018,  dan  2023  di  stasiun  pengamatan  pertama,  stasiun  pengamatan  kedua,  dan  stasiun  pengamatan  ketiga. Kategori  jarang  dan  sedang  ditetapkan  berdasarkan  nilai  rata-rata  yang  diperoleh  dari  hasil  kalkulasi  data  raster menggunakan  algoritma  NDVI  dengan  mempertimbangkan  Keputusan  Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup  Nomor 201 Tahun 2004 tentang kriteria baku dan pedoman kerusakan hutan mangrove. Berdasarkan hasil kalkulasi data raster

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
berbasis NDVI dapat diketahui bahwa nilai rata-rata indeks vegetasi di stasiun pertama pada tahun 2013 ialah 0,34 yang menurun di tahun 2018 menjadi 0,32 dan menunjukkan nilai yang sama di tahun 2023 dengan kategori jarang. Selanjutnya, nilai rata-rata indeks vegetasi di stasiun kedua pada tahun 2013 ialah 0,29 yang mengalami penurunan di tahun 2018 menjadi 0,26 dan meningkat di tahun 2023 menjadi 0,30 dengan kategori jarang. Adapun, nilai rata-rata indeks vegetasi di stasiun pengamatan ketiga ialah 0,37 yang mengalami penurunan di tahun 2018 menjadi 0,36 namun meningkat  di  tahun  2013  menjadi  0,39  dengan  kategori  sedang.  Adapun,  dokumentasi  potret  udara  pada  masing- masing stasiun dapat dilihat pada gambar berikut.
Stasiun Pengamatan Pertama
Stasiun Pengamatan Ketiga

## Stasiun Pengamatan Kedua
Gambar 2 . Potret Udara Stasiun Pengamatan di Pulau Tagalaya
Gambar 2 merupakan potret udara di masing-masing stasiun pengamatan kawasan Ekowisata Mangrove Pulau Tagalaya.  Nilai  indeks  vegetasi  tahun  2013,  2018,  dan  2023  dapat  dikalkulasi  menggunakan  model  pendukung keputusan  SMART  untuk  menghasilkan  rekomendasi  zona  prioritas  dan  alternatif  dengan  tujuan  rehabilitasi  dan preservasi  hutan mangrove, maupun untuk  pembangunan infrastruktur pendukung ekowisata mangrove di  masing- masing  stasiun  pengamatan.  Dalam  penerapan  metode  SMART,  nilai  indeks  vegetasi  NDVI  dinormalisasi menggunakan persamaan (2) agar menjadi  sebanding  ( comparable ). Selanjutnya, nilai  utility  dihitung berdasarkan kategori kriteria benefit maupun cost sebagaimana tabel berikut.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Nilai Utility C1 Sebagai Cost Tahun Alternatif dan Kriteria C1 C2 C3 2013 A1 0,8 0,625 1 A2 1 0 0,4 A3 0 1 0 2018 A1 0,111111111 0,6 1 A2 0 0 0 A3 1 1 0 2023 A1 0 0,222222222 1 A2 1 0 0 A3 0,272727273 1 0,1
Tabel 3 merupakan hasil kalkulasi nilai utility dari nilai alternatif dan kriteria berdasarkan persamaan (3) dan persamaan  (4),  dimana  kategori  C1  ialah cost dengan  bobot  kriteria  0,50,  kategori  C2  ialah benefit dengan  bobot kriteria  0,25,  dan  kategori  C3  ialah benefit dengan  bobot  kriteria  0,25.  Pertimbangan  memberikan nilai  0,50  pada kriteria C1 berhubungan dengan tujuan pengolahan data untuk menghasilkan rekomendasi program rehabilitasi dan preservasi mangrove berdasarkan hasil perhitungan metode SMART. Hasil rekomendasi zona prioritas dan alternatif akan didiskusikan dengan kategori nilai indeks NDVI sehingga dapat dianalisis relevansi hasil pengolahan data citra satelit dengan model pendukung keputusan. Selanjutnya, hasil perhitungan nilai akhir, perankingan dan rekomendasi zona prioritas maupun alternatif dapat dilihat pada tabel berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Tabel 4. Hasil Perankingan dan Rekomendasi Zona Prioritas dan Alternatif
Tahun Alternatif Nilai Akhir Hasil Urutan Rekomendasi 2013 A1 0,4 0,15625 0,25 0,80625 1 Zona Prioritas A2 0,5 0 0,1 0,60 2 Zona Alternatif A3 0 0,25 0 0,25 3 Zona Alternatif 2018 A1 0,055555556 0,15 0,25 0,45555556 2 Zona Alternatif A2 0 0 0 0 3 Zona Alternatif A3 0,5 0,25 0 0,75 1 Zona Prioritas 2023 A1 0 0,055555556 0,25 0,30555556 3 Zona Alternatif A2 0,5 0 0 0,5 1 Zona Prioritas A3 0,136363636 0,25 0,025 0,41136364 2 Zona Alternatif
Tabel  4  merupakan  hasil  perankingan  dan  rekomendasi  zona  prioritas  dan  alternatif  yang  diklasifikasikan berdasarkan tahun pengambilan data raster (Kriteria C1 sebagai cost dengan bobot nilai 0,50). data klasifikasi NDVI tahun 2013, stasiun pengamatan pertama direkomenasikan sebagai zona prioritas dengan total nilai 0,80, sedangkan stasiun  pengamatan kedua dan ketiga menjadi  zona alternatif. Sementara itu pada tahun 2018, stasiun  pengamatan ketiga direkomendasikan sebagai zona prioritas dengan total nilai 0,75, sedangkan stasiun pengamatan pertama dan kedua menjadi  zona alternatif. Selanjutnya pada tahun 2023,  stasiun  pengamatan kedua  direkomendasikan sebagai zona  prioritas  dengan  total  nilai  0,50  sedangkan  stasiun  pengamatan  pertama  dan  ketiga  menjadi  zona  alternatif. Rekomendasi  zona  prioritas  pada  tabel  4  diperoleh  ketika  nilai  minimum  NDVI  (C1)  dikategorikan  sebagai cost dengan bobot nilai 0,50 dalam upaya menghasilkan rekomendasi zona prioritas untuk realisasi program rehabilitasi dan preservasi hutan mangrove di masing-masing stasiun pengamatan. Hal ini berarti bahwa urutan dan rekomendasi zona prioritas dan alternatif akan berubah ketika terjadi perubahan kategori benefit dan cost serta nilai bobot kriteria sebagaimana tabel berikut.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Nilai Utility C3 Sebagai Cost Tahun Alternatif dan Kriteria C1 C2 C3 2013 A1 0,2 0,625 0 A2 0 0 0,6 A3 1 1 1 2018 A1 0,888888889 0,6 0 A2 1 0 1 A3 0 1 1 2023 A1 1 0,222222222 0 A2 0 0 1 A3 0,727272727 1 0,9
Tabel 5  merupakan hasil kalkulasi nilai utility dari nilai alternatif dan kriteria berdasarkan persamaan (3) dan persamaan (4), dimana kategori C1 ialah benefit dengan bobot kriteria 0,25, kategori C2 ialah benefit dengan bobot kriteria 0,25, dan kategori C3 ialah cost dengan bobot kriteria 0,50. Pertimbangan memberikan bobot nilai kriteria C3 sejumlah 0,50 ialah intensi untuk mendapatkan rekomendasi zona priotias dan zona alternatif program pembangunan infrastruktur  pendukung  aktivitas  ekowisata  mangrove.  Adapun  hasil  perhitungan  nilai  akhir,  perankingan  dan rekomendasi zona prioritas maupun alternatif dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 6. Hasil Perankingan dan Rekomendasi Zona Prioritas dan Alternatif Tahun Alternatif Nilai Akhir Hasil Urutan Rekomendasi 2013 A1 0,05 0,15625 0 0,20625 3 Zona Alternatif A2 0 0 0,3 0,3 2 Zona Alternatif A3 0,25 0,25 0,5 1 1 Zona Prioritas 2018 A1 0,222222222 0,15 0 0,372222222 3 Zona Alternatif A2 0,25 0 0,5 0,750 2 Zona Alternatif A3 0 0,25 0,5 0,750 1 Zona Prioritas 2023 A1 0,25 0,055555556 0 0,305555556 3 Zona Alternatif A2 0 0 0,5 0,5 2 Zona Alternatif A3 0,181818182 0,25 0,45 0,881818182 1 Zona Prioritas
Tabel  6  merupakan  hasil  perankingan  dan  rekomendasi  zona  prioritas  dan  alternatif  yang  diklasifikasikan berdasarkan  tahun  pengambilan  data  raster  (Kriteria  C3  sebagai cost dengan  bobot  nilai  0,50).  Berdasarkan  data klasifikasi  NDVI  tahun  2013,  dapat  diketahui  stasiun  pengamatan  ketiga  direkomenasikan  sebagai  zona  prioritas dengan  total  nilai  1,  sedangkan  stasiun  pengamatan  pertama  dan  kedua  menjadi  zona  alternatif.  Selanjutnya, berdasarkan data klasifikasi NDVI tahun 2018, stasiun pengamatan  ketiga direkomendasikan zona prioritas dengan total nilai 0,75, meskipun memiliki total nilai yang sama dengan stasiun pengamatan kedua (0,75). Pertimbangannya

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
ialah kategori indeks vegetasi  pada stasiun  pengamatan ketiga ialah “sedang”, sedangkan kategori indeks vegetasi stasiun pengamatan kedua ialah “jarang”. Hasil kalkulasi tabel 6 bertujuan bertujuan untuk merekomendasikan zona prioritas  yang  dapat  dijadikan  area  pengembangan  infrastruktur  pendukung  ekowisata  mangrove.  Adapun, berdasarkan data klasifikasi NDVI tahun 2023, merekomendasikan stasiun pengamatan ketiga sebagai zona prioritas dengan  total  nilai  0,88,  sedangkan  stasiun  pengamatan  pertama  dan  kedua  sebagai  zona  alternatif.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  rekomendasi  zona  prioritas  pada  tabel  6  merujuk  pada  dari  nilai  maksium  NDVI  (C3)  yang dikategorikan  sebagai cost dengan  bobot  nilai  0,50.  Apabila  disesuaikan  dengan  tabel  2  maka  rekomendasi  zona prioritas  menjadi  relevan  dengan  kondisi  kategori  “sedang”  sebagiamana  Keputusan  Menteri  Negara  Lingkungan Hidup Nomor 201 Tahun 2004 tentang kriteria baku dan pedoman kerusakan hutan mangrove.
Berdasarkan data hasil interpretasi citra satelit terhadap kondisi eksisting mangrove di Pulau Tagalaya, dapat diketahui adanya perubahan nilai rata-rata indeks vegetasi di masing-masing stasiun pengamatan berdasarkan model NDVI  dari  tahun  2013  sampai  2023.  Pangestu  et  al.  menunjukkan  adanya  korelasi  nilai  NDVI  dengan  tingkat kerapatan  vegetasi,  meskipun  terdapat  beberapa  model  yang  dibandingkan  dengan  hasil  klasifikasi  NDVI  seperti halnya model Advanced Vegetation Index (AVI), Bare Soil Index (BI), Vegetation Density (VD) [21]. Hal ini berarti bahwa analisis perubahan nilai indeks vegetasi dapat menggunakan model NDVI untuk menginterpretasikan kondisi vegetasi  di  suatu  wilayah. Disisi  lain,  Mahfudz menunjukkan bahwa analisis perubahan lahan dapat menggunakan citra  satelit  Landasat  yang  dapat  diunduh  secara  gratis  dengan  resolusi  tingkat  menengah  (spasial,  temporal, radiometrik) [22]. Dengan demikian dapat diketahui bahwa penggunaan citra satelit Landsat menjadi pilihan terbaik dalam mengoptimalkan proses identifikasi dan analisis kondisi vegetasi mangrove di lokasi penelitian.
Luaran  penelitian  ini  terbatas  pada  rekomendasi  zona  prioritas  dan  alternatif  yang  disesuaikan  dengan kepentingan  rehabilitasi  dan  preservasi  hutan  mangrove,  serta  kepentingan  pembangunan  infrastruktur  pendukung ekowisata.  Sebaran  mangrove  di  pesisir  pantai  Pulau  Tagalaya  dengan  terumbu  karang  dan  kondisi  perairan  yang tergolong  unik,  menjadikan  Pulau  Tagalaya  sebagai  destinasi  wisata  favorit  bagi  wisatawan  domestik.  Kondisi eksisting mangrove di Pulau Tagalaya perlu dilindungi melalui kebijakan dan program yang tepat guna. Dalam upaya menghasilkan kebijakan yang objektif dan program  yang relevan dengan kondisi  eksisting, maka metode SMART menjadi  salah  satu  model  pendukung  keputusan  yang  relevan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Raynor  et  al. menunjukkan bahwa model pendukung keputusan SMART dapat dikembangkan menjadi sistem informasi berbasis website yang dapat digunakan oleh seluruh pemangku kepentingan [23]. Hal ini menunjukkan bahwa pengembangan metode  SMART  menjadi  sistem  informasi  diperlukan  dalam  berbagai  proses  pengambilan  keputusan  untuk menentukan  zona  prioritas  dan  zona  alternatif.  Adapun,  pengembagnan  sistem  berbasis  metode  SMART memungkinkan  pengolahan  data  tidak  terbatas  pada  konteks  Pulau  Tagalaya,  melainkan  juga  pulau-pulau  sekitar seperti Pulau Kakara dan Pulau Kumo.
Berdasarkan  hasil  implemetnasi  metode hyper  spectral  of  remote  sensing di  masing-masing  stasiun pengamatan Pulau Tagalaya memiliki daya tarik yang beragam, terutama kondisi perairan dan terumbu karang yang menarik wisatawan untuk melakukan aktivitas snorkeling hingga diving . Potensi wisata bahari, pantai dan ekowisata mangrove di Pulau Tagalaya perlu dioptimalkan dari sisi manajemen atau tatakelola destinasi sehingga mendatangkan keuntungan ekonomi, meningkatkan kesejahteraan masyarakat lokal, serta melindungi ekosistem lingkungan. Disisi lain, pemangku kepentingan di sektor pariwisata berperan penting dalam menggerakan aktivitas ekonomi-pariwisata, membangun  infrastruktur,  serta  mendorong  perkembangan  aksesibilitas.  Oleh  sebab  itu,  proses  pengambilan keputusan dalam penetapan kebijakan dan program prioritas seyogianya bersifat objektif, serta berbasis data spasial yang mencerminkan kondisi eksisting vegetasi mangrove Pulau Tagalaya. Dengan demikian, program pengembangan infrastruktur  pariwisata  menjadi  terkendali  serta  bermanfaat  bagi  masyarakat  lokal.  Adapun,  kondisi  mangrove  di stasiun pengamatan ketiga Pulau Tagalaya dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 3. Kondisi Eksisting Stasiun Pengamatan Ketiga
Gambar 3 menggambarkan kondisi eksisting mangrove di stasiun pengamatan ketiga. Lokasi ini dimanfaatkan sebagai  tempat  berlabuh  wisatawan  lokal  yang  menggunakan  moda  transportasi  laut  tradisional  ( ketinting )  untuk aktivitas snorkeling dan fishing. Meskipun demikian, di beberapa lokasi pantai masih ditemukan sampah plastik yang terbawa  arus  laut,  maupun  yang  sengaja  dibuang penunjung.  Oleh  sebab  itu,  area  ini  perlu  dibangun  infrastruktur

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
pendukung  berupa  fasilitas  observasi  mangrove  dan  pengawasan  aktivitas  wisata,  agar  dapat  dimonitoring  secara optimal. Hal ini menunjukkan bahwa hasil implementasi metode hyper spectral of remote sensing dan Simple Multi- Attribute Rating Technique dapat digunakan sebagai rekomendasi zona prioritas dan alternatif untuk mengoptimalkan program rehabilitasi dan preservasi mangrove maupun pembangunan infrastruktur pendukung ekowisata mangrove di Pulau Tagalaya, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  data  citra  satelit  Landsat  8/9  OLI  melalui  model Normalized  Difference Vegetation Index (NDVI) dapat diklasifikasi berdasarkan Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 201 Tahun 2004 tentang kriteria baku dan pedoman kerusakan hutan mangrove. Selanjutnya, hasil klasifikasi NDVI dapat diproses  menggunakan  model  pendukung  keputusan Simple  Multi  Attribute  Ranking  Technique (SMART)  untuk memperoleh  rekomendasi  zona  prioritas  dan  zona  alternatif.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penerapan metode SMART dapat disesuaikan dengan tujuan penetapan zona prioritas dan alternatif untuk kepentingan rehabiliasi dan preservasi, maupun kepentingan pembangunan infrastruktur pendukung ekowisata mangrove. Berdasarkan hasil kalkulasi  nilai  utility  kriteria  C1  sebagai cost dengan  bobot  0,50  pada  data  klasifikasi  NDVI  tahun  2023, direkomendasikan stasiun  pengamatan kedua sebagai  zona prioritas dengan total  nilai  0,5. Adapun, hasil kalkulasi nilai  utility  kriteria C3 sebagai cost dengan bobot 0,50  pada  data klasifikasi  NDVI tahun 2023, direkomendasikan stasiun pengamatan ketiga sebagai zona prioritas dengan total nilai 0,88. Hal ini berarti bahwa metode SMART dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  zona  prioritas  dan  zona  alternatif  untuk  kepentingan pengembangan kawasan ekowisata mangrove yang berkelanjutan.

## REFERENCES
[1] S. A. Suleman and S. Bur, “Mitigasi Bencana Abrasi dan Sedimentasi Pantai PADA di Pesisir Pantai Kabupaten Pangkep,” in Seminar Sains dan Teknologi Kelautan , 2022, no. November, pp. 1–6.
[2] M.  A.  G.  Al  Hakim,  S.  B.  Susilo,  and  J.  L.  Gaol,  “Deteksi  Turbidity  Front  Menggunakan  Citra  Satelit  Sentinel-2 Hubungannya dengan Oseanografi di Estuari Bengawan Solo,” J. Ilmu dan Teknol. Kelaut. Trop. , vol. 14, no. 3, pp. 337– 352, 2022, [Online]. Available: https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case-a7e576e1b6bf
[3] B. Yuniasih and A. R. P. Adji, “Evaluasi Kondisi Kebun Kelapa Sawit Menggunakan Indeks NDVI dari Citra Satelit Sentinel 2,” J. TEKNOTAN , vol. 16, no. 2, pp. 127–132, 2022, doi: 10.24198/jt.vol16n2.10.
[4] Amal, W. Sanusi, and M. Rakib, “Analisis Kerapatan Mangrove Menggunakan Metode NDVI di Kawasan Mangrove Untia Kota Makassar,” J. Environ. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 127–133, 2023.
[5] 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),” vol. 18, no. 2, pp. 285–292, 2023.
[6] 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.
[7] S. Febrianto, H. A. Syafina, N. Latifah, and M. R. Muskananfola, “Dinamika Perubahan Luasan dan Kerapatan Ekosistem Mangrove Di Kawasan Taman Nasional Sembilang Menggunakan Citra Satelit Landsat 8,” J. Kelaut. Trop. , vol. 25, no. 3, pp. 369–377, 2022, doi: 10.14710/jkt.v25i3.14909.
[8] N.  Rahma,  Y.  Amrozi,  N.  D.  F.  Salsabila,  and  M.  H.  Miqdad,  “Telaah  Kajian  Pustaka  Pemodelan  Sistem  Pendukung Keputusan Pada Usaha Mikro Kecil dan Menengah,” J. Simantec , vol. 11, no. 2, pp. 185–190, 2023.
[9] A. J. Nasution, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) untuk Penilaian Kinerja Karyawan pada PT. Trans Engineering Sentosa,” J. Pelita Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 143–148, 2019.
[10]  H. Domopolii, R. Takdir, A. Zakaria, M. Latief, R. H. Dai, and I. R. Padiku, “Sistem Pendukung Keputusan Bantuan Stimulan Rumah Swadaya Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique ( SMART ),” J. Syst. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 101–112, 2023.
[11]  A.  Akram,  M.  Ridha,  A.  Fauzan,  R.  Ramadhan,  and  Rendi,  “Strategi  Pengembangan  Ekowisata  Mangrove  di  Desa Nisombalia Kabupaten Maros Sulawesi Selatan,” J. Techno-Fish , vol. 7, no. 1, pp. 97–117, 2023.
[12]  N.  Asyifa  and  Suhirman,  “Peran  Stakeholder  Terhadap  Pengembangan  Destinasi  Ekowisata  Mangrove  Siak,” War. Pariwisata , vol. 21, no. 1, pp. 18–25, 2023.
[13]  Y. A. Singgalen, “Implementasi Hyper Spectral of Remote Sensing untuk Analisis Kawasan Ekowisata Mangrove Potensial di Kecamatan Tobelo Timur,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 928–935, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i3.3378.
[14]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Model  Pengembangan  Kawasan  Ekowisata  Mangrove  Potensial  Berbasis  Hyper  Spectral  of Remote  Sensing  dan  Analytical  Hierarchy  Process,” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  969–979,  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i3.3385.
[15]  Y. A. Singgalen and D. Manongga, “Mangrove-based Ecotourism Sustainability Analysis using NDVI and AHP Approach,” Indones. J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 16, no. 2, pp. 125–136, 2022, doi: 10.22146/ijccs.68986.
[16]  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.
[17]  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,  doi: 10.29244/jitkt.v14i1.37605.
[18]  Y.  A.  Singgalen,  C.  Gudiato,  S.  Y.  J.  Prasetyo,  and  C.  Fibriani,  “Mangrove  Monitoring  Using  Normalized  Difference Vegetation Index (NDVI): Case Study In North Halmahera, Indonesia,” J. Ilmu dan Teknol. Kelaut. Trop. , vol. 13, no. 2, pp.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
219–239, 2021, doi: 10.29244/jitkt.v13i2.34771.
[19]  Y. A. Singgalen, “Mangrove forest utilization for sustainable livelihood through community-based ecotourism in kao village of north halmahera district,” J. Manaj. Hutan Trop. , vol. 26, no. 2, pp. 155–168, 2020, doi: 10.7226/JTFM.26.2.155.
[20]  Y.  A.  Singgalen,  “Vegetation  Index  and  Mangrove  Forest  Utilization  through  Ecotourism  Development  in  Dodola  and Guraping of North Maluku Province,” J. Manaj. Hutan Trop. , vol. 28, no. 2, pp. 150–161, 2022, doi: 10.7226/jtfm.28.2.150.
[21]  K. H. Pangestu, A. Jauhari, and Udiansyah, “Analisis Korelasi Nilai NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dengan Vegetation Density di KHDTK Universitas Lambung Mangkurat,” J. Sylva Sci. , vol. 6, no. 3, pp. 384–392, 2023.
[22]  M.  Mahfudz,  “ANALISIS  PERUBAHAN  LAHAN  PERMUKIMAN  MENGGUNAKAN  CITRA  LANDSAT  8  (Studi Kasus :  Kabupaten  Cianjur,  Provinsi  Jawa  Barat),” J.  Tek. ,  vol.  24,  no.  1,  pp.  23–29,  2023,  [Online].  Available: https://journal.unpak.ac.id/index.php/jurnalteknik/article/view/7997
[23]  Raynor,  Humdiana,  E.  S.  Dasawaty,  S.  Birowo,  B.  Wasito,  and  A.  Budi,  “Implementasi  Metode  SMART  Berbasis  Web dalam Membuat Sistem Penunjang Keputusan Smartphone sesuai Kebutuhan Masyarakat pada Marketplace Tokopedia,” J. Ilm.  Hosp. ,  vol. 11, no. 1,  pp.  710–718, 2022,  [Online].  Available:  https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use- case-a7e576e1b6bf