Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis
Vol. 11 No. 1, Hlm. 49-63, April 2019
p-ISSN         : 2087-9423
e-ISSN         : 2620-309X DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jitkt.v11i1.22468

## ANALISIS PERUBAHAN LAHAN DAN SEBARAN MANGROVE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DENGAN CITRA LANDSAT DI KABUPATEN BINTAN KEPULAUAN RIAU

## ANALYSIS OF LAND USE CHANGES AND MANGROVE DISTRIBUTION CHANGE USING SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) ALGORITHM WITH LANDSAT SATELLITE IMAGERIES  IN BINTAN REGENCY, KEPULAUAN RIAU
Nur Audina 1* , Vincentius P. Siregar 2 , dan I Wayan Nurjaya 2
1 Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana-IPB, Bogor
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor
* E-mail: nuraudina@gmail.com

## ABSTRACT
Mangrove  serves  as  a  protector  for  coastal  abrasion,  spawning  ground,  and  natural  habitats  of species  of  terrestrial  and  marine  biota.  It  is  widely  used  for  producing  woods,  tourist  areas  and conservation areas. The change of its functions above will therefore affect to altering its area cover that is impacted to an imbalance of aquatic ecosystems. This study aimed to analyze the changes of mangrove extent using the Landsat images with data acquisition (2005- 2017) with interval 4 years. The data used in this study were Landsat 5 (2005, 2009) and Landsat 8 (2013 and 2017) at 3 villages (Berakit,  Bintan  Buyu  and  Teluk  Sesah).  The  data  were  analyzed  by  using  algorithms  of  Maximum Likelihood (MLH) and Support Vector Machine (SVM) with 4 kernels. The change of mangrove cover was  then  analyzed  according  to  Total  Suspended  Solid  (TSS).  The  results  showed  that  mangroves, settlements and plantations had increase in the 3 villages. The land cover classification showed that SVM  algorithm  with  kernel  Radial  Basis  Function  (RBF)  gave  high  accuracy  of  70.42%  with coefficient  kappa  0.61  while  significance  test  showed  no  significant  difference  with  SVM  Sigmoid kernel type. Based on 2005-2017, changes in land use change have an impact on MPT concentration because it has a high correlation and has an effect on shoreline changes namely abrasion (Berakit) and accretion (Bintan Buyu and Teluk Sesah).
Keywords: bintan, landcover, mangrove, RBF, SVM

## ABSTRAK
Mangrove berfungsi sebagai pelindung abrasi pantai, kawasan pemijahan serta sebagai habitat alami bagi  biota  darat  dan  laut.  Mangrove  banyak  dimanfaatkan  sebagai  penghasil  kayu,  kawasan  wisata serta  wilayah  konservasi.  Adanya  pemanfaatan  mangrove  tersebut  menyebabkan  terjadi  perubahan luasan  mangrove  yang  akan  berdampak  pada  keseimbangan  ekosistem  perairan.  Penelitian  ini bertujuan untuk menganalisis perubahan luasan mangrove menggunakan citra satelit Landsat dengan interval waktu 4 tahun (2005 - 2017). Data yang digunakan adalah citra satelit Landsat 5 (2005, 2009) dan  Landsat  8  (2013,  2017)  pada  3  lokasi  yaitu  (Desa  Berakit,  Bintan  Buyu  dan  Teluk  Sesah). Algoritma  yang  digunakan  dalam  tahap  klasifikasi  adalah Maximum  Likelihood (MLH)  dan Support Vector  Machine (SVM)  dengan  4  kernel.  Perubahan  penutup  lahan  selanjutnya  dianalisis  berkaitan dengan  sebaran  muatan  padatan  tersuspensi  (MPT). Hasil  penelitian  menunjukkan  mangrove, pemukiman  dan  perkebunan  mengalami  pertambahan  luasan  pada  3  desa  tersebut.  Hasil  klasifikasi tutupan lahan menunjukkan algoritma SVM kernel Radial Basis Function (RBF) memberikan akurasi yang tinggi, yaitu 70,42% dengan koefisien kappa 0,61, sedangkan hasil uji signifikansi menunjukkan bahwa  SVM  dengan  kernel  RBF  tidak  memiliki  perbedaan  yang  signifikan  dengan  kernel  Sigmoid. Berdasarkan  tahun  2005-2017,  adanya  perubahan  alih  fungsi  lahan  memberikan  dampak  pada konsentrasi  MPT  karena  memiliki  korelasi  yang  tinggi  serta  berpengaruh  terhadap  perubahan  garis pantai yaitu abrasi (Berakit) dan akresi (Bintan Buyu dan Teluk Sesah).
Kata kunci: bintan, mangrove, RBF, SVM, tutupan lahan

## I.    PENDAHULUAN
Mangrove  memiliki  manfaat  bagi komunitas  pesisir  sebagai  daerah  pemijahan ikan, tempat bersarang burung dan pelindung pantai  (Kathiresan  and  Bingham,  2001; Alongi, 2002; FAO, 2007; Komiyama et al., 2008; Cohen et al., 2013). Luas mangrove di dunia  diperkirakan  berkurang  1%-8% pertahun.  (Daru et  al., 2013).  Dalam  tiga dekade  terakhir,  Indonesia  kehilangan  40% luasan  mangrove  (FAO,  2007).  Kerusakan mangrove  telah  berdampak  pada  masalah lingkungan  dan  ekologi  seperti  hilangnya habitat  dan  spesies,  degradasi  lahan, penurunan  keanekaragaman  hayati,  pe- ningkatan  erosi  pantai  (Kirui et  al., 2013; Long  and  Skewes,  1996;  Tateishi et  al ., 2014).  Berdasarkan  beberapa  penelitian terdapat  11  dari  70  spesies  mangrove  di dunia  yang  diklasifikasikan  dalam  keadaan rusak  (Valiela et  al., 2001;  FAO,  2007; Donato et  al., 2011;  Cohen et  al., 2013). Beberapa  penelitian  juga  menunjukkan bahwa  mangrove  di  dunia  berada  pada tingkat  mengkhawatirkan,  karena  sudah mengalami  degradasi  dan  adanya  konversi menjadi  lahan  baru  (Duke et  al., 2007; Heumann, 2011; Richards and Friess, 2015). Seiring  waktu,  faktor  manusia  telah menjadikan ancaman bagi ekosistem mangrove.
Tingginya  aktifitas  pembangunan  di Kepulauan  Riau  menyebabkan  terjadi perubahan  luasan  mangrove.  Aktivitas  yang terjadi khususnya di Bintan adalah dibangunnya  6  jembatan  penghubung  dari Desa  Tanjung  Uban  menuju  Kota  Tanjung Pinang  tahun  2011  (Winarno et  al., 2016). Mangrove  di  Bintan  sudah  mengalami kerusakan, seperti adanya pemanfaatan kayu mangrove  untuk  industri  arang.  Total produksi  arang  terus  meningkat  pada  tahun 2004-2006  yaitu  4.980  m 3 ,  6.180  m 3 dan 6.380  m 3 sehingga  menyebabkan  terjadi kerusakan pada ekosistem mangrove tersebut.  Selain  itu  terjadi  alih  fungsi  lahan dari  mangrove  menjadi  pemukiman  dan
perkebunan  serta  kegiatan  penambangan bauksit (Irawan, 2013). Total luas mangrove tahun  2017  di  Pulau  Bintan  adalah  9701  ha (Sudra, 2017).
Berbagai  metode  telah  banyak  di- kembangkan  untuk  menganalisis  perubahan tutupan  lahan  yaitu  menggunakan  analisis GIS dan teknologi remote sensing (Mallupatu  dan  Jayarama,  2011)  dan klasifikasi terbimbing berbasis piksel (Kandziora et  al., 2014;  Akyurek et  al., 2018).  Klasifikasi  MLH  memiliki  tingkat akurasi  yang  baik  jika  dibandingkan  pada klasifikasi Mahalanobis dan Minimum Distance (Al-Ahmadi  and  Hames,  2009; Rawat  and  Manish,  2015).  Adanya pengembangan  algoritma  SVM  dapat  me- ningkatkan  akurasi  pada  klasifikasi  tutupan lahan (Qiong Wu et al., 2017; Xiaoshong et al., 2017;  Khatami et  al., 2016).  Algoritma SVM  memiliki  4  tipe  kernel  yang  berbeda dalam  klasifikasi  data  penginderaan  jauh. Klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma SVM  umumnya  secara  langsung  memilih tipe  kernel  tertentu  tanpa  melihat  akurasi pada  tipe  kernel  lainnya.  Informasi  atau kajian mengenai perubahan sebaran mangrove  belum  banyak  dilakukan terutama di bagian utara, selatan dan barat Kabupaten Bintan.  Oleh  karena  itu  untuk  memperoleh informasi tersebut perlu adanya kajian untuk mengetahui  perubahan  sebaran  mangrove menggunakan  algoritma  MLH  dan  SVM dengan  4  tipe  kernel  yaitu Linier, Polynomial,  Sigmoid dan Radial  Basis Function (RBF).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk memetakan dan menganalisis perubahan  lahan  dan  tutupan  mangrove  di Pesisir  Bintan,  Kepulauan  Riau  yang nantinya  dapat  bermanfaat  bagi  masyarakat luas.

## II.   METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Tempat
Penelitian  dilakukan  pada  bulan September  2017  sampai  Maret  2018.
Pengambilan  data  lapangan  dilakukan  pada 20 Januari – 5 Februari 2018 di pesisir utara, selatan dan barat Kabupaten Bintan. Adapun
lokasi  penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar 1.

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
Data  satelit  yang  digunakan  adalah citra  satelit  Landsat  5  (28  Januari  2005  dan 12 Maret 2009) dan Landsat 8 (27 Juni 2013 dan  19  April  2017).  Data insitu yang digunakan  adalah  data  jenis  mangrove, substrat dasar perairan dan kecepatan arus di Desa  Berakit  dan  Pengudang.  Melihat  jenis mangrove  diperoleh  dengan  melakukan transek  sebanyak  10  transek  dengan  ukuran 30  m  x  30  m.  Sampel  sedimen  yang diperoleh  untuk  menentukan  jenis  substrat dasar  dilakukan  pengeringan,  selanjutnya dianalisis dengan metode pengayakan kering (fraksi  kerikil  dan  pasir)  dan  metode pengendapan  untuk  sampel  lumpur  dan lanau.    Karena  adanya  keterbatasan  di  Desa Teluk Sesah, Teluk Sebong dan Bintan Buyu, jenis  mangrove  hanya  dilihat  berdasarkan jenis yang dominan saja, begitu juga dengan kecepatan  arus  dan  substrat  tidak  dilakukan pengukuran.  Data  pasang  surut  yang digunakan adalah berdasarkan data pengamatan stasiun pasang surut tahun 2018 di Pulau Bintan yang diperoleh dari TNI-AL Kabupaten  Bintan.  Pengamatan  tutupan lahan  dilakukan  sebanyak  102  titik  yang digunakan  untuk training  area dan  148  titik untuk  uji  akurasi  di  Kabupaten  Bintan, meliputi  Desa  Pengudang,  Berakit,  Teluk Sesah,  Bintan  Buyu  dan  Teluk  Sesah.  Kelas penutup  lahan  didasarkan  pada  informasi kenampakan pada citra Landsat.

## 2.3. Analisis Data Penginderaan Jauh
Klasifikasi  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan  tutupan  lahan  adalah klasifikasi supervised (terbimbing)  dengan algoritma  SVM  dan  MLH. Algoritma  SVM menggunakan  4  tipe  kernel  yaitu  : Linear, Polynomial,  Radial  Basis  Function dan Sigmoid .    Hasil  dengan  uji  akurasi  yang tertinggi digunakan untuk analisis perubahan tutupan lahan.
Untuk  melakukan  analisis  perubahan tutupan  lahan  dipilih  3  lokasi  yaitu  Berakit, Bintan  Buyu  dan  Teluk  Sesah  berdasarkan pada  keadaan  eksistem  mangrove  yang
berbeda pada 3 lokasi tersebut. Hasil analisis perubahan  kelas  penutup  lahan  tersebut dihubungkan  dengan  sebaran  konsentrasi MPT.  Konsentrasi  MPT  merupakan  salah satu  faktor  penting  penyebab  menurunnya kualitas  perairan  sehingga  menyebabkan perubahan  secara  fisika,  kimia  dan  biologi (Bilotta and Brazier, 2008). Persamaan yang digunakan  untuk  ekstraksi  konsentrasi  MPT adalah :
C( MPT ) = (331.3 x (saluran merah)) + 4.2094 (Tarigan, 2016) ….….. (1)
Ekstraksi MPT menggunakan saluran merah, yaitu band 3 pada landsat 7 dan band 4  pada  landsat  8  kemudian  dihitung  ber- dasarkan rata-rata tahunan, hasilnya selanjut- nya  dianalisis  untuk  mengetahui  hubungan antara  konsentrasi  MPT  dengan  perubahan kelas penutup lahan.

## 2.4. Uji Akurasi
Uji  akurasi  yang  digunakan  adalah metode confusion  matriks (Congalton  and Green, 2009).  Matriks kesalahan digunakan untuk  menguji  ketepatan  antara  klasifikasi citra dan data lapangan.
Untuk melihat signifikansi perbedaan pada  klasifikasi  digunakan  uji  signifikansi (Congalton  and  Green,  2009).  Uji  signi- fikansi  dilihat  dari  nilai  Kappa  dan  varians pada kedua confusion matrix.
Hasil  uji  Zhitung  selanjutnya  di- bandingkan dengan Ztabel dari 𝛼 /2 yaitu 1,96 apabila  nilai  Zhitung  >  Ztabel  menunjukkan adanya perbedaan signifikan diantara 2 hasil klasifikasi.  Hasil  uji  Z  juga  menunjukkan data  yang  dihasilkan  terdistribusi  normal pada  rentang  nilai  -1,96–1,96.  (Congalton and Green, 2009).

## III.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Keadaan Umum Pesisir Bintan,
Kepulauan Riau
Jenis  mangrove  di  Pesisir  Bintan didominasi  oleh  jenis Rhizopora  apiculata
dan Rhizopora mucronata .
Sebaran mangrove  hampir  ditemukan  di  sepanjang pesisir  Bintan,  karena  masih  dipengaruhi oleh  pasang  surut.  Kondisi  mangrove  di pesisir  Bintan  sudah  mengalami  perubahan, seperti  banyaknya  mangrove  yang  kering atau  mati  sebagaimana  ditemukan  di  Desa Teluk  Sesah  serta  adanya  alih  konversi mangrove  menjadi  pemukiman,  perkebunan dan  lahan  terbuka  di  Desa  Bintan  Buyu  dan Berakit.  Kerapatan  mangrove  di  pesisir Bintan  tergolong  kerapatan  jarang  hingga rapat.
Tipe  pasang  surut  di  perairan  Bintan adalah  pasang  surut  campuran  dominan ganda.  Jenis  substrat  dasar  perairan  yang diperoleh  dari  pengamatan  lapangan  adalah jenis  pasir  berlumpur.  Bunt  and  Williams (1982) menjelaskan bahwa sebagian mangrove  dapat  tumbuh  dengan  baik  pada substrat  berlumpur.  Kecepatan  arus  berkisar antara  0,037-0,053  m/s.  Effendi  (2003) bahwa  kecepatan  arus  berpengaruh  erat terhadap  nutrien,  karena  merupakan  faktor penting pada organisme autotrof.

## 3.2. Klasifikasi Penutup Lahan
Berdasarkan  analisis  citra  satelit, klasifikasi  tutupan  lahan  dapat  dibagi
menjadi 5 kelas yaitu mangrove, pemukiman, perkebunan,  lahan  terbuka  dan  badan  air. Dalam  penelitian  ini,  untuk  menganalisis perubahan tutupan lahan digunakan beberapa algoritma,  yaitu Maximum  Likelihood dan SVM dengan 4 kernel yang berbeda ( Linier , Polynomial , Sigmoid dan  RBF).  Algoritma yang memiliki akurasi tertinggi terdapat pada algoritma  SVM  tipe  kernel  RBF  (70,41%), sehingga  tipe  ini  dijadikan  sebagai  acuan untuk  melihat  perubahan  tutupan  lahan  dari tahun 2005-2017.

## 3.3. Analisis Perubahan Penutup Lahan
Klasifikasi  tutupan  lahan  di  Desa Berakit didominasi oleh kelas penutup lahan perkebunan.  Pada  Gambar  2a  dan  2b,  kelas penutup  lahan  terdiri  dari  mangrove, pemukiman  dan  perkebunan,  sedangkan lahan  terbuka  tidak  terlihat  pada  klasifikasi tersebut.  Gambar  2c  menunjukkan  sebaran lahan  terbuka  menjadi  bertambah  hampir  di semua kawasan, sedangkan sebaran pemukiman  menjadi  berkurang.  Gambar  2d menunjukkan  bahwa  sebaran  lahan  terbuka yang berkurang di bagian barat Desa Berakit, sedangkan mengalami peningkatan di bagian selatan.
a b
c d
Gambar 2.  Perubahan tutupan lahan pesisir Berakit a) 2005 b) 2009 c) 2013 d) 2017.
Kelas  penutup  lahan  di  Desa  Bintan Buyu  pada  Gambar  3a  didominasi  oleh perkebunan. Adanya pengaruh tutupan awan yang  lebih  besar  pada  Gambar  3b menyebabkan  sebagian  wilayah  tidak  bisa terkelaskan,  akan  tetapi  kelas  mangrove,
pemukiman dan lahan terbuka masih terlihat. Gambar 3c didominasi pada kelas perkebunan  dan  lahan  terbuka.  Hal  yang berbeda  terjadi  pada  Gambar  3d,  yaitu sebaran lahan terbuka menjadi berkurang dan berubah menjadi perkebunan.
a b c d
Gambar 3. Perubahan tutupan lahan pesisir Bintan Buyu a) 2005 b) 2009 c) 2013 d) 2017.
Kelas penutup lahan pada Gambar 4a di  Teluk  Sesah  didominasi  oleh  kelas  lahan terbuka.  Jika  dibandingkan  dengan  Gambar 4b,  pemukiman  merupakan  kelas  penutup lahan  yang  tersebar  hampir  di  semua kawasan  serta  berubahnya  kelas  penutup lahan  terbuka  menjadi  pemukiman.  Pada Gambar  4c,  kelas  mangrove  sudah  mulai terlihat  tetapi  pada  pemukiman  mengalami pengurangan  sebaran  dan  hanya  didominasi oleh  kelas  lahan  terbuka.  Pada  Gambar  4d terlihat  berkurangnya  sebaran  lahan  terbuka dan  berubah  menjadi  kelas  perkebunan  dan pemukiman.
Gambar  5  menunjukkan  lahan  per- kebunan  merupakan  tutupan  lahan  yang paling  luas  pada  3  lokasi  tersebut.
Pemukiman  merupakan  tutupan  lahan  yang memiliki luasan yang paling kecil pada Desa Berakit  (5a)  dan  Bintan  Buyu  (5b).  Total luasan  lahan  terbuka  pada  Teluk  Sesah  (5c) lebih  banyak  jika  dibandingkan  dengan Berakit  dan  Bintan  Buyu.  Total  luasan mangrove  yang  kecil  terdapat  pada  Teluk Sesah,  sedangkan  luasan  mangrove  yang banyak  terdapat  pada  Bintan  Buyu. Perubahan  pada  tahun  2005-2017  me- nunjukkan  bahwa  Desa  Berakit  banyak mengalami  perubahan  luasan  mangrove, Desa  Bintan  Buyu  banyak  mengalami perubahan  luasan  perkebunan  dan  Desa Teluk  Sesah  mengalami  perubahan  luasan yang  besar  pada  pemukiman  dan  lahan terbuka.
a b c d
Gambar 4. Perubahan tutupan lahan pesisir Teluk Sesah a) 2005 b) 2009 c) 2013 d) 2017.
a b c
Gambar 5. Grafik luasan penutup lahan a) Desa Berakit b) Bintan Buyu c) Teluk Sesah.

## 3.4. Hubungan Sebaran MPT dengan Tutupan Lahan
3.4.1.  Pesisir Desa Berakit
Gambar  6  terlihat  bahwa  konsentrasi MPT  di  perairan  pesisir  Desa  Berakit memiliki  rentang  nilai  18,11-65,38  mg/L. Distribusi  konsentrasi  MPT  (6a)  perairan pesisir  bagian  barat  lebih  tinggi  dibanding- kan  dengan  perairan  pesisir  bagian  timur Desa  Berakit.  Konsentrasi  MPT  tahun  2009 (Gambar  6b)  mengalami  peningkatan  di
bagian  barat  dan  timur.  Hal  ini  dikarenakan adanya  erosi  daratan  yang  masuk  ke  laut melalui  aliran  sungai,  sehingga  mempe- ngaruhi distribusi konsentrasi MPT. Konsentrasi  MPT  tahun  2013  (Gambar  6c) yang tinggi terdistribusi hampir di sepanjang perairan  pesisir  Berakit,  kemudian  me- ngalami  penurunan  konsentrasi  MPT  di bagian  utara  perairan  pesisir  Berakit  pada tahun 2017 (Gambar 6d).
b
Gambar 6. Konsentrasi MPT di perairan pesisir Berakit a) 2005 b) 2009 c) 2013 d) 2017.

## 3.4.2.  Pesisir Desa Bintan Buyu
Gambar  7  menunjukkan  bahwa konsentrasi  MPT  pada  perairan  pesisir Bintan Buyu memiliki rentang 19,26 – 84,89 mg/L.  Adanya  pengaruh  dari  daratan  seperti sungai  akan  berpengaruh  pada  konsentrasi MPT.  Distribusi  konsentrasi  MPT  tahun 2005 (Gambar 7a) di perairan pesisir bagian utara  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  di perairan  pesisir  bagian  selatan  Bintan  Buyu.
Konsentrasi  MPT  tahun  2009  (Gambar  7b) menunjukkan  bahwa  konsentrasi  MPT  di perairan  pesisir  bagian  utara  menjadi  lebih rendah,  sedangkan  konsentrasi  tertinggi berada  di  perairan  pesisir  bagian  selatan Bintan  Buyu.  Konsentrasi  MPT  yang  tinggi pada  tahun  2013  (Gambar  7c)  mengalami distribusi  yang  luas  kemudian  mengalami penurunan  konsentrasi  MPT  menjadi  lebih rendah pada tahun 2017 (Gambar 7d).
a b
c
d
Gambar 7. Konsentrasi MPT di perairan pesisir Bintan Buyu a) 2005 b) 2009 c) 2013 d) 2017.
c
d

## 3.4.3.  Pesisir Desa Teluk Sesah
Gambar  8  terlihat  bahwa  konsentrasi MPT  di  perairan  pesisir  Teluk  Sesah memiliki  rentang  nilai  18-76  mg/L. Konsentrasi  MPT  yang  tinggi  terletak  pada area pemukiman, dimana dibangunnya beting pasir  sebagai  objek  wisata.  Distribusi konsentrasi  MPT  pada  tahun  2005  (Gambar 8a) lebih tinggi di perairan pesisir bagian
utara dan semakin rendah di perairan pesisir bagian  barat  Teluk  Sesah,  kemudian mengalami perluasan di pesisir bagian timur Teluk  Sesah  pada  tahun  2009  (Gambar  8b). Konsentrasi  MPT  pada  tahun  2013  menjadi lebih  rendah  di  bagian  timur  Teluk  Sesah (Gambar  8c),  kemudian  mengalami  per- luasan  di  bagian  selatan  ke  tenggara  pada tahun 2017 (Gambar 8d).
a b c
d
Gambar 8. Konsentrasi MPT di perairan pesisir Teluk Sesah a) 2005 b) 2009 c) 2013 d) 2017.
Gambar  9  menunjukkan  grafik hubungan  antara  konsentrasi  MPT  dengan luasan  kelas  penutup  lahan  pada  Desa Berakit  (Gambar  9a),  Bintan  Buyu (Gambar 9b)  dan  Teluk  Sesah  (Gambar  9c).  Pada Gambar  9a  terlihat  bahwa  meningkatnya sebaran  konsentrasi  MPT  seiring  dengan pertambahan  luasan  pada  perkebunan.  Pada
Gambar  9b  terlihat  bahwa  apabila  terjadi peningkatan  luasan  pada  pemukiman,  maka akan  mengakibatkan  konsentrasi  MPT menjadi meningkat. Pada Gambar 9c terlihat bahwa  apabila  terjadi  peningkatan  luasan pada  pemukiman,  perkebunan  dan  lahan terbuka,  maka  konsentrasi  MPT  menjadi meningkat.
a b
c
Gambar 9. MPT dan penutup lahan a) Desa Berakit b) Bintan Buyu c) Desa Teluk Sesah.
Gambar 10 terlihat bahwa konsentrasi MPT  memiliki  hubungan  yang  kuat  dengan luasan perkebunan di Desa Berakit (Gambar 10a)  dan  pemukiman  di  Desa  Bintan  Buyu (Gambar  10b),  sedangkan  di  Desa  Teluk Sesah  memiliki  hubungan  yang  lemah dengan  luasan  pemukiman  (Gambar  10c). Hal  ini  dikarenakan  pengaruh  luasan pemukiman  tidak  memberikan  kontribusi terhadap  perubahan  MPT,  tetapi  jika dibandingkan  dengan  pemukiman  dan  lahan terbuka,  maka  memiliki  nilai  korelasi  yang tinggi  sebesar  0,47.  Meningkatnya  luasan perkebunan di Desa Berakit dan Teluk Sesah dikarenakan  banyaknya  kelompok  tani  yang melakukan  pembukaan  lahan  perkebunan karet  atau  kelapa  sebagai  mata  pencaharian kelompok  tani  tersebut.  Luasan  pemukiman yang  bertambah  di  Desa  Bintan  Buyu
disebabkan  adanya  areal  pertambakan, sehingga  masyarakat  membangun  rumah  di areal  tersebut.  Selain  itu  dijadikannya  Desa Bintan  Buyu  sebagai  ibukota  Kabupaten Bintan  pada  tahun  2003,  sehingga  terus menerus  mengalami  peningkatan  luasan pemukiman.
Bertambahnya  luasan  pemukiman atau  perkebunan  mempengaruhi  konsentrasi MPT,  karena  ada  erosi  dari  daratan  yang masuk ke laut melalui aliran sungai, sehingga akan  mengakibatkan  pengendapan  atau sedimentasi.  Apabila  sedimentasi  terus menerus  terjadi,  maka  akan  berakibat  pada pendangkalan  perairan.  Konsentrasi  MPT tidak memiliki hubungan terhadap ekosistem mangrove,  dimana  mangrove  berfungsi sebagai penahan abrasi pantai tanpa merusak faktor lingkungan yang ada.
Gambar 10. Hubungan MPT dan Tutupan Lahan a) Desa Berakit b) Desa Bintan Buyu c) Desa Teluk Sesah.

## 3.5. Perubahan Garis Pantai
Perubahan  garis  pantai  (Tabel  1) akibat  abrasi  banyak  terjadi  di  Desa  Berakit seluas  5972,9  ha.  Salah  satu  penyebab  dari abrasi  tersebut  adalah  adanya  aktivitas penambangan  pasir.  Penambangan  pasir secara  besar-besaran  mempunyai  pengaruh tehadap  kecepatan  air  laut  yang  langsung menghantam  pantai.  Dampak  dari  abrasi tersebut  terlihat  di  sepanjang  jalan  Desa Berakit  yang  sudah  banyak  terkikis  laut. Desa Berakit merupakan daerah penghubung menuju  kawasan  wisata  Trikora  dan pelabuhan  internasional  Tanjung  Berakit. Langkah  untuk  mengurangi  laju  abrasi  garis pantai  dilakukan  dengan  membangun  jalan lintas  timur  serta  melakukan  penanaman mangrove.
Desa  Bintan  Buyu  dan  Teluk  Sesah mengalami  akresi  seluas  426,7  ha  dan 4830,7.  Adanya  akresi  memiliki  dampak, yaitu  bertambahnya  luasan  pada  suatu
kawasan. Hal ini dibuktikan pada Desa Teluk Sesah  mengalami  pertambahan  luasan perkebunan,  sedangkan  Desa  Bintan  Buyu mengalami  pertambahan  luasan  pemukiman. Selain  itu  pada  Desa  Teluk  Sesah  telah dilakukan  pembangunan  pelabuhan  laut untuk  kapal  ekspedisi  dan  penumpang, sedangkan pada Desa Bintan Buyu dibangun- nya  areal  pertambakan  sehingga  menyebab- kan perubahan garis pantai.

## 3.6. Uji Akurasi
Hasil  uji  akurasi  penutup  lahan (Tabel  2)  menunjukkan  bahwa  algoritma SVM  dengan  tipe  kernel Radial  Basis Function memiliki  akurasi  tertinggi  yaitu 70,42%  dengan  koefisien  kappa  0,61, sedangkan  hasil  uji  signifikansi  (Congalton and Green, 2009) menunjukkan SVM dengan kernel  RBF  tidak  memiliki  perbedaan  yang signifikan  dengan  SVM  kernel  Sigmoid dimana nilai Zhitung < Ztabel.
a b c
Tabel 1. Perubahan garis pantai.
Desa Panjang Garis Pantai (ha) Perubahan (ha) 2005 2017 Berakit 59428,7 53455,8 - 5972,9 Bintan Buyu 14670,8 15097,5 +426,7 Teluk Sesah 96304,7 101135,4 +4830,7
Tabel 2. Uji akurasi kelas penutup lahan.
Klasifikasi Overall Accuracy (%) Koefisien Kappa Varians Zhitung  Ztabel MLH 54,93 0,44 0,0082 1,38 1,96 SVM Linier 30,28 0,22 0,0037 3,75 SVM Polynomial 50,70 0,35 0,0041 2,45 SVM Sigmoid 62,68 0,50 0,0092 0,9 SVM RBF 70,42 0,61 0,0072 -

## IV.  KESIMPULAN
Berdasarkan  data  dari  tahun  2005- 2017 terlihat banyak terjadi perubahan lahan mangrove  di  Desa  Berakit,  perkebunan  di Bintan  Buyu  serta  pemukiman  dan  lahan terbuka  di  Teluk  Sesah.  Adanya  alih  fungsi lahan  menjadi  lahan  yang  baru  memiliki dampak  pada  konsentrasi  MPT.  Konsentrasi MPT  memiliki  keeratan  yang  tinggi  dengan perubahan  luasan  perkebunan  (Desa  Berakit dan  Teluk  Sesah)  dan  perubahan  luasan pemukiman  (Desa  Bintan  Buyu).  Abrasi pantai  terjadi  di  Desa  Berakit,  sedangkan Teluk  Sesah  dan  Bintan  Buyu  mengalami akresi pada garis pantai.

## DAFTAR PUSTAKA
Akyurek,  D.,  O’Koc,  E.M.  Akbaba,  and  F. Sunar.  2018.  Land  use/land  cover change detection using multi– temporal satellite dataset: a case study in istanbul new airport. J. Photogrammetry,  Remote  Sensing and  Spatial  Information  Sciences , 42(3):17-22.  http://dx.doi.org/10.51
94/isprs-archives-XLII-3-W4-17- 2018.
Al-Ahmadi,  F.  and  A.S.  Hames.  2009. Comparison  of  four  classification methods  to  extract  land  use  and  land cover  from  raw  satellite  images  for some  remote  arid  areas,  Kingdom  of Saudi  Arabia. J.  Earth  Sci ,  20(1):
167-191. http://dx.doi.org/10.4197/ ear.20-1.9.
Alongi. 2002. Present state and future of the world’s mangrove forests . J. Environmental Conservation , 29:331- 349. http://dx.doi.org/10.1017/s03768 92902000231.
Bilotta,  G.S.  and  R.E.  Brazier.  2008. Understanding  the  influence  of suspended solids on water quality and aquatic  biota. J.  Marine  and  Aquatic Science ,  42(12):2849-2861.  http://dx. doi.org/10.1016/j.watres.2008.03.018.
Bunt,  J.S.  and  W.T.  Williams.  1982. Vegetational  relationships  in  the mangroves  of  tropical  Australia. J. Marine Ecology , 4:349-359. http://dx. doi.org/10.3354/meps004349.
Cohen, R., J. Kaino, J.A. Okello, J.O. Bosire, J.G  Kairo,  M.  Huxham,  and  M.
Mencuccini. 2013. Propagating uncertainty  to  estimates  of  above- ground biomass for Kenyan mangroves: A scaling procedure from
tree  to  landscape  level. J.  Forest
Ecology  and  Management ,  310:968-
982. http://dx.doi.org/10.1016/j.for eco.2013.09.047.
Congalton,  R.G.  and  K.  Green.  1999. Assessing  the  accuracy  of  remotely sensed  data:  principles  and  practices. lewis  publishers.  New  York.  200  p. http://dx.doi.org/10.1201/9781420055 139.
Congalton,  R.G.  and  K.  Green.  2009. Assessing  the  accuracy  of  remotely sensed  data:  principles  and  practices. 2 nd ed. Boca Raton: CRC Press. New York. 200 p.   http://doi.org/10.1016 /j.jag.2009.07.002.
Daru,  B.H.,  K.  Yessofou,  L.T.  Mankga,  and
T.J.  Davies.  2013.  A  global  trend towards  the  loss  of  evolutionarily unique species in mangrove ecosystems. J.  Plos  one ,  8(6):  1-9. http://dx.doi.org/e66686.doi:10.1371/ journal.pone.0066686.
Donato, D.C., J.B Kauffman, D. Murdiyarso, S.  Kurnianto,  M.  Stidham,  and  M. Kanninen.    2011.  Mangroves  among the  most  carbon-rich  forests  in  the tropics. J.  Nature  Geoscience ,  4(5): 293–297.  http://dx.doi.org/10.1038/ ngeo1123.
Duke,  N.C.,  J.O  Meynecke,  S.  Dittmann, A.M.  Ellison,  K.  Anger,  and  U. Berger.  2007.  A  world  without mangroves? J.  Science ,  317:41-42. http://dx.doi.org/10.1126/science.317. 5834.41b.
Effendi,  H.  2003.  Telaah  kualitas  air  bagi pengelolaan sumberdaya dan lingkungan perairan. Kanisius. Yogyakarta. 259 p.
Food  and  Agriculture  Organization  (FAO).
2007.  The  world's  mangrove  1980  - 2005.  Forest  Resources  Assessment Working  Paper  No.  153.  Food  and Agriculture  Organization  of  The United  Nations,  Rome.  77  p. http://www.fao.org/docrep/010/a1427 e/a1427e00.htm
Heumann,  B.W.  2011.  Satellite  remote sensing  of  mangrove  forests:  Recent advances  and  future  opportunities. J. Progress  in  Physical  Geography , 35(1):87-108. http://dx.doi.org/10.117 7/0309133310385371.
Irawan,  A.B.  2013.  Valuasi  dukung  fungsi daya lindung di Pulau Bintan Provinsi Kepulauan  Riau. J.  Sains  dan Teknologi  Lingkungan ,  5(1):48-65. http://dx.doi.org/10.20885/jstl/vol5.is s1.art6.
Kandziora, M., K. Dornhofer, N. Oppelt, and F.  Muller.  2014.  detecting  land  use and  land  cover  changes  in  Northern German  agricultural  landscapes  to assess ecosystem service dynamics. J. Landscape Online , 35:1-24. http://dx. doi.org/10.3097/LO.201435.
Kathiresan,  K.  and  B.L.  Bingham.  2001. Biology  of  mangroves  and  mangrove ecosystems . J.  Advances  in  Marine Biology ,  40:81-251.  http://dx.doi. org/10.1016/s0065-2881(01)40003-4.
Komiyama, A., J.E. Ong, and S. Poungparn. 2008.  Allometry,  biomass,  and productivity  of  mangrove  forests:  a review. J.  Aquatic  Botany ,  89:128- 137.  http://dx.doi.org/10.1016/j.aqua bot.2007.12.006.
Kirui  K.B.,  J.G  Kairo,  J.  Bosire,  K.M. Viergever, S. Rudra, M. Huxham, and R.A.  Briers.  2013.  Mapping  of mangrove  forest  land  cover  change along  the  Kenya  coastline  using Landsat  imagery. J.  Ocean  and
Coastal Management, 83:19–24. http://dx.doi.org/10.1016/j.ocecoaman .2011.12.004.
Long,  B.G.  and  T.D.  Skewes.  1996.  A technique  for  mapping  mangroves with  Landsat  TM  satellite  data  and geographic  information  system. J. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 43:373–381.    http://dx.doi.org/10.10 06/ecss.1996.0076.
Mallupatu,  P.K.  and  J.R.S.    Reddy.  2013. Analysis  of  land  use/land  cover
changes  using  remote  sensing  data and  GIS  at  an  Urban  Area,  Tirupati,
India. J. Scientific World . http://dx.doi.org/10.1155/2013/26862 3.
Khatami,  R.,  G.  Mountrakis,  and  S.V.
Stehman.  2016.  A  meta-analysis  of remote sensing research on supervised  pixel-based  land-cover image classification processes: General  guidelines  for  practitioners and  future  research. J.  Remote
Sensing of Environment. 177: 89-100. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2016.0 2.028.
Qiong,  W.,  R. Zhong,  W.  Zhao,  Hanfu,  and Kaisong.  2017.  A  comparison  of pixel-based  decision  tree  and  object- based Support  Vector  Machine methods  for  land-cover  classification based  on  aerial  images  and  airborne lidar data. J. Remote Sensing , 38 (23): 7176-7195.  http://dx.doi.org/10.108 0/01431161.2017.1371864.
Rawat, J.S. and M. Kumar. 2015. Monitoring landuse/cover  change  using  remote sensing  and  GIS  techniques  :  A  case study  of  Hawalbagh  block,  district Almora,  Uttarakhand,  India. J.
Egyptian  of  Remote  Sensing  and Space  Sciences .  18:77-84.  http:dx. doi.org/10.1016/j.ejrs.2015.02.002.
Richards, D.R. and D.A. Friess. 2015. Rates
and drivers of mangrove deforestation in  Southeast  Asia,  2000  -  2012. Proceedings of the National Academy of Sciences. http://dx.doi.org/ 10.1073/pnas.1510272113,20151027 2. Sudra, D.E. Kurniawan, W. Anurogo, and M. Z. Lubis. 2017. Mangrove distribution  in  Riau  Island  using remote sensing technology. J. Apllied
geospatial  information ,  1(2):58-62. https://www.neliti.com/publications/1 95551/mangrove-distribution-in-riau-
islands-using-remote-sensing- technology.
Tarigan,  S.,  L.M.  Jaelani,  dan  I.  Shalihah. 2016.  Analisis  sebaran  tersuspensi dan  transparansi  perairan  mengguna- kan landsat 8 (Studi Kasus : Perairan Bintan,  Kepulauan  Riau). J.  Teknik ITS .,  34:2337-3539.    https://www. researchgate.net/publication/3082856 49_Analisis_Sebaran_Padatan_Tersus pensi_dan_Transparansi_Perairan_M enggunakan_Landsat_8_Studi_Kasus _Perairan_Bintan_Kepulauan_Riau. Tateishi,  R.,  N.T  Hoan,  T.  Kobayashi,  B. Alsaaideh,  G.  Tana,  and  D.X  Phong. 2014.    Production  of  global  land cover  data  –  GLCNMO2008. J.
Geography  and  Geology ,  6(3):  99–
122. http://dx.doi.org/:10.1080/17
538941003777521. Valiela, I., J. L. Bowen, and J.K York. 2001. Mangrove forests: one of the World’s threatened major tropical environments. J.  Bioscience ,  51(10): 807–815.  http://dx.doi.org/10.1641/ 0006-3568(2001)051[0807:mfootw]2
.0.co;2.
Xiaosong,  H.  and  J.  Pan.  2017.  Remote sensing study of wetlands in the Pearl River  Delta  during  1995—2015  with the support vector machine method. J.
Earth Science . http://dx.doi.org/10.1007/s11707- 017-0672.
Winarno,  S.,  H.  Effendi,  dan  A.  Damar. 2016.  Damage  level  and  claimed value estimation of damage mangrove ecosystem  in  Bintan  Bay,  Bintan District. J.  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis , 8(1):115-128. http://dx.doi.org/10.29244/jitkt.v8i1.1 2500. Received : 06 September 2018 Reviewed : 12 November 2018 Accepted : 01 March 2019