## Analisis Sebaran dan Kerapatan Vegetasi Mangrove Menggunakan Citra
Landsat 8 di Bolaang Mongondow Timur, Sulawesi Utara
(Analysis of Mangrove Vegetation and Distribution Using Landsat 8 Images In Bolaang Mongondow East, North Sulawesi)
Simon I. Patty 1 , Doni Nurdiansah 1 , Marenda Pandu Rizqi 1 , Rikardo Huwae 1
1 Pusat Riset Oseanografi, Badan Riset Dan Inovasi Nasional *Corresponding author: pattysimon@ymail.com

## Abstract
Mangrove  is  one  of  the  objects  that  can  be  identified  by  remote  sensing  technology  using satellite imagery. Analysis of the distribution and density of mangrove vegetation using Landsat 8  imagery  was  carried  out  in  Bolaang  Mongondow  Timur,  North  Sulawesi  in  September  2020. This  study  aims  to  map  the  distribution  of  mangroves  and  determine  the  correlation  between NDVI  values,  canopy  cover,  and  mangrove  density.  The  data  analysis  used  Landsat  8  images with ENVI 5.3 and ArcGIS 10.1 software. Maximum likelihood classification is used to separate mangrove  and  non-mangrove  features.  The  calculation  of  mangrove  vegetation  density  using the  NDVI  algorithm  and  single-channel  classification  using  the  density  slice  method  to  divide mangrove  density  based  on  the  range  of  pixel  values  of  the  NDVI  image.  Next,  to  test  the accuracy  of  the  classification  results  using  an  error  matrix  (confusion  matrix)  and  the  NDVI vegetation  index  correlation  test  compared  with  canopy  cover  and  density  data.  The classification resulted in four different land cover classes with an overall accuracy of 97.70% and a  kappa  coefficient  of  0.9688.  The  mangrove  vegetation  distribution  from  the  classification results  is  524.75  ha.  The  NDVI  correlation  with  the  percentage  of  canopy  cover  is  very significant  with  a  correlation  coefficient  (r)  =  0.9516,  while  the  NDVI  correlation  with  density resulted in moderate correlation (r = 0.5315).
Keywords: density; mangrove; Landsat 8; NDVI

## Abstrak
Mangrove  merupakan  salah  satu  objek  yang  dapat  diidentifikasi  menggunakan  teknologi penginderaan  jauh  yakni  memanfaatkan  citra  satelit.  Analisis  sebaran  dan  kerapatan  vegetasi mangrove  menggunakan  citra  Landsat  8  telah  dilakukan  di  Bolaang  Mongondow  Timur, Sulawesi Utara pada bulan September 2020. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan sebaran mangrove  dan  mengetahui  hubungan  korelasi  antara  nilai  NDVI  dengan  tutupan  kanopi  dan kerapatan  mangrove.  Pengolahan  data  citra  Landsat  8  dengan  perangkat  lunak  ENVI  5.3  dan ArcGIS  10.1.  Klasifikasi maximum  likelihood digunakan  untuk  memisahkan  fitur  mangrove  dan non  mangrove.  Perhitungan  kerapatan  vegetasi  mangrove  dengan  algoritma  NDVI  dan klasifikasi  saluran  tunggal  menggunakan metode density  slice untuk  membagi  kerapatan mangrove berdasarkan rentang nilai piksel citra NDVI. Uji akurasi hasil klasifikasi menggunakan matriks  kesalahan  ( confussion  matriks )  dan  uji  korelasi  indeks  vegetasi  NDVI  dengan  data tutupan  kanopi  dan  kerapatan.  Hasil  klasifikasi  mendapatkan  empat  kelas  tutupan  lahan  yang berbeda dengan overall akurasi sebesar 97,70 % dengan kappa coefisien sebesar 0,9688. Luas sebaran  vegetasi  mangrove  dari  hasil  klasifikasi  adalah  524,75  ha.  Korelasi  NDVI    dengan persentase tutupan kanopi  termasuk korelasi sangat  kuat dengan koefisien korelasi r =  0,9516 sedangkan korelasi NDVI  dengan kerapatan termasuk korelasi sedang (r = 0,5315).
Kata kunci: kerapatan; mangrove; Landsat 8; NDVI

## PENDAHULUAN
Indonesia memiliki sumberdaya pesisir  yang  sangat  luas,  baik  hayati maupun  non  hayati.  Wilayah  pesisir merupakan ekosistem transisi yang dipengaruhi  daratan  dan  lautan,  yang mencakup  beberapa  ekosistem,  salah
satunya ekosistem hutan mangrove (Bengen, 2001). Hutan mangrove merupakan  ekosistem  yang  kompleks terdiri  atas  flora  dan fauna  daerah  pantai. Selain menyediakan keanekaragaman hayati  ( biodiversity ),  ekositem  mangrove juga  sebagai  flasma  nutfah  ( genetic  fool )
dan menunjang keseluruhan kehidupan di sekitarnya.
Sebagai
salah satu sumberdaya  pesisir,  hutan  mangrove memiliki  fungsi  sosial  ekonomi,  fungsi ekologis  dan  fungsi  fisik  (Bengen,  2001). Hutan mangrove berfungsi sebagai pencegah intrusi air laut, sebagai kawasan penyangga dan melindungi garis pantai  agar  terhindar  dari  abrasi,  sebagai daerah  pemijah,  mencari  makan  dan asuhan  berbagai  jenis  ikan,  udang  dan biota  laut  lainnya.  Kayu  hutan  mangrove dimanfaatkan  sebagai  bahan  bangunan, daerahnya  dijadikan  lahan  tambak  dan lokasi  pariwisata.  Besarnya  fungsi  dan manfaat hutan mangrove tersebut memberikan  konsekuensi  bagi  ekosistem mangrove  itu  sendiri,  dimana  semakin tinggi pembangunan ekonomi dan pertambahan penduduk akan mengakibatkan  pemanfaatan  sumberdaya alam secara berlebihan (Supardjo, 2008) Komunitas  mangrove  di  Bolaang
Mongondow  Timur  terpencar  hampir diseluruh pesisir pantai dan pertumbuhannya  sangat  baik.  Wilayah  ini sering  dijadikan  sebagai  area  perikanan, pemukiman  dan  pariwisata  sehingga dapat memberikan tekanan cukup signifikan bagi keberlangsungan ekosistem  mangrove.  Melihat  besarnya fungsi  mangrove  bagi  makhluk  hidup, maka  sangat  perlu  dilakukan  kajian tentang  kondisi  mangrove  di  wilayah  ini. Salah  satu  upaya  untuk  mengetahui kondisi  mangrove  baik  secara  spasial maupun temporal adalah dengan menggunakan  teknologi penginderaan jauh. Teknologi penginderaan jauh memiliki kelebihan yakni; mampu merekam  data  dan  memberikan  informasi secara  luas,  berulang  serta  lebih  terinci mendeteksi perubahan ekosistem (Mumby et  al., 2004).    Teknologi  ini  merekam tutupan objek di permukaan bumi termasuk tutupan mangrove dalam bentuk citra  satelit.  Citra  satelit  yang  paling banyak  digunakan  untuk  memetakan  dan mengetahui kondisi mangrove adalah citra Landsat (Kuenzer et al ., 2011; Kirui et al .,
2013).
Sebaran  dan  kerapatan  mangrove dapat  diidentifikasi  dengan  menggunakan
citra  satelit  penginderaan  jauh,  dimana letak  geografi  ekosistem  mangrove  yang berada  pada  daerah  peralihan  darat  dan laut  memberikan  efek  perekaman  yang khas  jika  dibandingkan  objek  vegetasi darat  lainnya  (Faizal  dan  Amran,  2005). Selain  itu,  nilai  spektral  pada  citra  satelit dapat diekstraksi menjadi informasi vegetasi mangrove pada kisaran spektrum tampak dan infra merah dekat (Suwargana,  2008).  Identifikasi  kerapatan vegetasi  dengan  cara  interpretasi  citra menggunakan indeks vegetasi berdasarkan  algoritma  NDVI.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  memetakan sebaran mangrove dan mengetahui hubungan  korelasi  antara  nilai  NDVI dengan  tutupan  kanopi  dan  kerapatan mangrove.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan September  2020  di  Bolaang  Mongondow Timur,  Sulawesi  Utara  (Gambar  1).  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  citra  Landsat  8  OLI path/row 112/59  dengan  waktu  akusisi  28  Pebruari 2020  dan  data ground  truth (survei lapangan). Proses pengambilan dan pengolahan  data  kerapatan  pohon  dan persentase  tutupan  kanopi  mangrove didasarkan  pada  metode Hemispherical Photography (Dharmawan  dan  Pramudji, 2014).  Ukuran  plot  15  x  15  meter disesuaikan  dengan  resolusi  spasial  citra Landsat  yang  sudah  ditingkatkan  resolusi yaitu  15  meter.  Analisis  foto hemisphere dengan menggunakan software Image-J . Pemrosesan  data  citra  terdiri  dari koreksi  radiometrik citra, penajaman citra, masking  dan  klasifikasi,  serta  uji  akurasi, dilakukan  dengan  menggunakan software ENVI  5.3  dan  ArcGIS  10.1  untuk  analisis tumpang  susun  ( overlay ).  Menampilkan deliniasi  mangrove  menggunakan  citra komposit RGB 564. Teknik yang digunakan untuk memisahkan fitur mangrove  dan  non  mangrove  adalah klasifikasi multi-saluran
maximum likelihood.
Metode klasifikasi ini menggunakan referensi nilai piksel ( Region of interest /ROI) yang diasumsikan sebagai objek tertentu. Penyusunan sampel  ROI  berdasarkan  data  yang
diperoleh  dari  survei  lapangan  ( ground truth ). Uji akurasi hasil klasifikasi menggunakan  matriks  kesalahan  atau confussion matriks (Congalton dan Green, 2009).
Analisis kerapatan
vegetasi
mangrove  menggunakan  algoritma  dari NDVI  ( Normalize  Difference  Vegetation Index ), yaitu NDVI=(NIR-R)/(NIR+R);
dimana  NIR  ( Near  Infrared )  dan  R  ( red ) pada  citra  landsat  8  adalah  band  5  dan
band  4.    Klasifikasi  saluran  tunggal menggunakan metode density  slice untuk membagi  objek  berdasarkan  nilai  NDVI yang  diasumsikan  sebagai  area  yang memiliki  kerapatan  yang  berbeda-beda. Uji  korelasi  antar  sampel  variabel  untuk mengetahui  derajat  hubungan  antara  nilai NDVI (variabel x) dengan data persentase tutupan  kanopi  dan  kerapatan  mangrove (variabel y).
Gambar 1.  Peta stasiun penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pra Pemrosesan
Proses awal dalam pengolahan citra ( image  processing )  adalah  melakukan koreksi radiometrik, geometri dan penajaman  citra.  Citra  satelit  Landsat  8 yang  digunakan  untuk  analisis  sudah terkoreksi  geometri, datum  WGS’84  dan sistem  koordinat Universal  Transverse Mercator (UTM).  Data  citra  Landsat  ini tidak  mengalami  pergeseran  yang  cukup berarti,  secara  goemetri  sudah  sesuai dengan lokasi yang ditujukkan.
Koreksi  radiometrik  citra  dibagi  dua tahap  yaitu  koreksi  reflektan  dan  koreksi atmosfer dilakukan secara otomatis melalui  program  pengolahan  citra  ENVI 5.3.  Koreksi  radiometri  citra  dilakukan untuk  menghilangkan  efek  gangguan atmosfer  seperti  kabut  dan  awan  tipis. Gangguan  tersebut  menyebabkan  nilai digital number (DN) tidak bernilai “0” pada objek  tergelap  seperti  bayangan  awan.
Untuk  mengatasi  hal  tersebut  dilakukan kalibrasi  citra  yaitu  mengubah  nilai  pixel (DN)  menjadi  nilai  reflektan  secara otomatis  dengan  menggunakan toolbox Radiometric Correction:
Radiometric
Calibration type reflectance toolbox Radiometric Correction: Radiometric Calibration type  reflectance. Selanjutnya koreksi atmosfer dilakukan untuk mengurangi efek atmosfer pada nilai pixel yang  terjadi  selama  perekaman.  Salah satu  metode  yang  digunakan  untuk koreksi  atmosfer  adalah Dark  Object Subtraction (DOS) pada toolbox Radiometric  Correction:  Dark  Subtraction . Citra  Landsat  8  memiliki  11  sensor  atau band  dengan  resolusi  spasial  yang berbeda-beda.      Penajaman  citra  atau peningkatan resolusi spasial citra multispektral (band 1 hingga  band 7) dari 30  meter  menjadi  15  meter  dilakukan menggunakan NN  Diffusi  pan-sharpening pada citra pankromatik (band 8).

## Interpretasi Citra
Mangrove  lebih  banyak  memantul- kan  spektrum  cahaya  infra  merah  dan hijau, sedangkan spektrum warna biru dan merah terserap oleh vegetasi dipergunakan  untuk  aktivitas  fotosintesis. Karena  itu,  mangrove  lebih  mudah diindentifikasi dengan menggunakan komposit false  color (saluran  infra  merah) dibanding  penggunaan  komposit true color (saluran tampak/RGB). Penggunaan citra  komposit  infra  merah  (NIR,  SWIR1 ataupun  SWIR2)  akan  membantu  dalam membedakan mangrove dan non- mangrove  (Arhatin  dan  Wahyuningrum, 2013).  Untuk  menampakan  mangrove secara  visual  menggunakan  citra  Landsat 8  komposit  RGB  572,  RGB  563  dan RGB564 (Suyarso, 2019).  Seperti terlihat pada Gambar 2.a, yaitu delineasi mangrove  menggunakan  komposit  564, vegetasi  mangrove  akan  terlihat  warna jingga  kemerahan,  lahan  terbangun  akan terlihat  berwarna  biru  cyan  dan  air  akan terlihat biru tua kehitaman.

## Masking air/laut
Karena  dalam  analisis,  area  kajian hanya  difokuskan  di  darat  saja  sehingga fitur  air/laut  harus  dihilangkan (masking air/laut). Untuk menghilangkan fitur air/laut digunakan  algoritma  (b6/b3)  dan  hasil eksekusinya  menghasilkan  citra  1  band (darat  dan  tubuh  air/laut)  Profil  nilai spektral  reflektan  pada  citra  1  band menggunakan  algoritma  b6/b3  menunjuk- kan nilai indeksnya  >0.65 adalah masker darat, sehingga algoritma yang digunakan b6/b3  >0.65  dan  menghasilkan  citra  1 band dengan 2 kisaran nilai yakni 1 (putih) adalah  mangrove  dan  daratan;  0  (hitam) adalah air/laut. Selanjutnya proses masking dilakukan  untuk  mendapatkan citra tanpa fitur air/laut sebagai input  data adalah  citra  7  band  dan  maskernya adalah  masker  darat.  Luaran  yang didapatkan  adalah  citra  7  band  yang hanya  menggambarkan  fitur  mangrove dan darat (Gambar  2.b).
Gambar 2. Delineasi mangrove yang ditampilkan menggunakan citra komposit RGB564 (a);  citra 7 band yang hanya menggambarkan fitur mangrove/darat (b); dan citra hasil klasifikasi maximum likelihood (c).

## Klasifikasi lahan dan Uji akurasi
Setelah  fitur  air/laut  dihilangkan, selanjutnya  klasifikasi  dilakukan  untuk memisahkan fitur mangrove terhadap fitur- fitur  lainnya  (non-mangrove).  Proses  ini dilakukan  melalui  teknik  klasifikasi  multi- saluran maximum likelihood menggunakan referensi nilai piksel
( Region of interest /ROI). Klasifikasi maximum  likelihood menggunakan  citra  7 band  sebagai input  data dan  maskernya adalah  citra  1  band  dari  algoritma  b6/b3 >0.65.  Hasil  klasifikasi  mendapatkan empat  kelas  tutupan  lahan  yang  berbeda (Gambar 2.c). Tahap selanjutnya menyusun  masker  mangrove,  masker
mangrove  dibentuk  berdasarkan  data spasial  berformat  vektor  dari  polygon mangrove.  Sebagai  data  masker  adalah polygon mangrove yang telah dirasterkan. Masker mangrove merupakan citra 1 band yang  mempunyai  nilai  digital  1  (putih) adalah  mangrove;  0  (hitam)  adalah  non
mangrove.  Proses masking dilakukan untuk mendapatkan citra mangrove sebagai  input  data  adalah  citra  7  band dan maskernya adalah masker mangrove. Luaran  proses masking adalah  citra komunitas  mangrove  terdiri  atas  7  band (Gambar 4.a).
Gambar 3.  Nilai akurasi produser dan user setiap kelas tutupan lahan.
Uji  akurasi  hasil  klasifikasi  tutupan lahan  di  daerah  penelitian  diperoleh overall akurasi  sebesar  97,70  %  dengan kappa coefisien sebesar 0,9688. Klasifikasi  citra  ini  dianggap  benar  dan sudah  memenuhi  syarat  minimal overall acurrracy
≥ 80% (Short dalam Nawangwulan,  2013). User  acurrracy dan producer  acurrracy hasil  klasifikasi  pada kelas  mangrove  adalah  99,51  %  dan 97,56%. Tingkat keakuratan hasil klasifikasi  dari  tiap  kelas  tutupan  lahan memiliki  nilai  berbeda-beda  (Gambar  3). Nilai akurasi antara 60-80% dapat direkomendasikan bagi kegiatan inventarisasi dan pemantauan sumberdaya (Green et al ., 2000).

## Indeks Vegetasi NDVI
Indeks  vegetasi  merupakan  suatu algoritma  yang  diterapkan  terhadap  citra untuk menonjolkan aspek kerapatan vegetasi.  NDVI  ( Normalize  Difference Vegetation  Index )  merupakan  indeks ‘kehijauan’  vegetasi  yang  paling  sering digunakan  untuk  mengklasifikasi  tingkat kerapatan mangrove (Arhatin dan Wahyuningrum,  2013).  Hasil  analisis menggunakan  algoritma  NDVI  terhadap citra  komunitas  mangrove  diperoleh  nilai indeksnya  antara  0,499-0,842  (Gambar 4.b).  Nilai  NDVI  yang  tinggi  memberikan
gambaran  bahwa  mangrove  di  area tersebut  mempunyai  tingkat  kehijauan tinggi  (vegetasinya  rapat  dan  lebat), sebaliknya  nilai  NDVI  rendah  mempunyai tingkat  kehijauan  rendah  (vegetasinya jarang).
Kisaran  nilai  NDVI  yang  diperoleh menunjukan  bahwa  mangrove  di  wilayah Bolaang  Mongondow  Timur  memiliki tingkat kerapatan tajuk lebat. Departemen Kehutanan  (2005)  menetapkan  kriteria kerapatan  berdasarkan  nilai  NDVI  yaitu kerapatan  tajuk  lebat  (0,434≤NDVI≤1,00). Prahasta, 2008 mengatakan bahwa indeks  vegetasi  untuk  tumbuhan  hijau secara  umum  nilainya  sekitar  0,1  sampai dengan  0,7  dan  jika  nilai  NDVI>0,7 menunjukkan  tingkat  kerapatan  vegetasi sangat lebat (Waas, 2010). Hasil klasifikasi nilai NDVI menggunakan metode density  slice menghasilkan  tiga kelas  kerapatan  tajuk  yaitu  kurang  lebat, lebat  dan  sangat  lebat  (Gambar  4.c  dan Tabel 1).

## Sebaran Mangrove
Sebaran  mangrove  dapat  diketahui melalui  hasil  analisis  citra  terklasifikasi. Pada Gambar 5 terlihat sebaran mangrove  tidak  merata  kenampakannya membentuk spot-spot kecil, namun memiliki  tingkat  kehijauan  vegetasinya
tinggi. Kerapatan tajuk sangat lebat 82,15
%,  lebat  17,15  dan  kurang  lebat  hanya
0,70 %. Luas sebaran mangrove berdasarkan  hasil  klasifikasi  citra  adalah 524,75 ha (Tabel 1).
Tabel 1. Luas mangrove hasil klasifikasi. NDVI Kelas  kerapatan tajuk Luas (ha) Persentase (%) 0,499 – 0,602  Kurang lebat 3,65 0,70 0,602 – 0,705   Lebat 90,00 17,15 0,705 – 0,842  Sangat lebat 431,10 82,15 Jumlah 524,75 100,00
Gambar 4. Citra komunitas mangrove 7 band komposit RGB564 yang menggambarkan berbagai kondisi (a); citra NDVI (b); dan citra hasil klasifikasi NDVI (c).
Secara  kuantitatif,  mangrove  di
Bolaang  Mongondow  Timur  didominasi oleh jenis
Sonneratia caseolaris,
Sonneratia  alba,  Rhizophora  apiculata, Rhizophora mucronata,
Avicennia officinalis,  Avicennia  lanata,  Bruguiera gymnnorhiza,  Ceriops  tagal,  Exoecarica agallocha,
Xylocarpus
granatum,
Dolichandrone  spathacea, Nypa  fruticans dan Ficus  benjamina yang  memiliki substrat yang cenderung lumpur dan pasir berlumpur.  Tipe  substrat  pasir  berlumpur dan  lingkungan  yang  terlindung  mampu memberikan  ruang  untuk  pertumbuhan mangrove  (Nurdiansah  dan  Dharmawan, 2018). Jenis –jenis mangrove di wilayah ini mirip  dengan  yang  ditemukan  di  Bolaang
Mongondow Selatan (Damanik dan
Djamaluddin,  2012),  hal  ini  mungkin disebabkan kondisi lingkungan yang sama. Kondisi lingkungan dapat mempengaruhi  frekuensi  kehadiran  jenis mangrove  serta  memberikan  ruang  untuk hidup dan berkembang. Akbar et al., 2016 mengatakan  bahwa  kondisi  lingkungan juga  turut  memberikan  andil  terhadap kehadiran  jenis  mangrove  seperti  halnya subsrat,  pasang  surut,  gelombang,  pola arus  dan  morfologi  pantai.  Selain  itu  tipe topografi daerah pantai dapat mempengaruhi  komposisi  jenis,  distribusi jenis dan  luas hutan mangrove (Kusmana et al. , 2003).
Tabel 2. Kriteria baku kerusakan mangrove (KepMen LH. 201, Tahun 2004).
Kriteria Tutupan (%) Kerapatan (pohon/ha) Baik Padat ≥ 75 ≥ 1500 Sedang ≥ 50 - < 75 ≥ 1000 - < 1500 Rusak Jarang < 50 < 1000
Gambar 5. Peta hasil klasifikasi tutupan lahan (a) dan peta sebaran kerapatan vegetasi mangrove (b).
Kondisi  tutupan  kanopi  mangrove yang diperoleh dari hasil survey lapangan sebesar  (60,71±5,19%  -  80,25±0,71%) dengan  rata-rata  persentase  tutupan 69,76±1,88%.  Kisaran  nilai  ini  termasuk kategori sedang hingga padat berdasarkan  kriteria  baku  kerusakan mangrove (Tabel 2),
yang mengindikasikan kondisi komunitas mangrove  masih  baik  (KepMen  LH.  No. 201,  Tahun  2004).  Kondisi  mangrove yang  tergolong  masih  baik  di  wilayah Bolaang  Mongondow  Timur  disebabkan karena  rendahnya  aktivitas  masyarakat
setempat di dalam kawasan hutan mangrove.  Persentase  tutupan  kanopi mangrove  yang  memiliki  kategori  padat (≥75  %)  adalah  stasiun  BMT01,  BMT05 dan  BMT09.  Gambar  6  memperlihatkan persentase  tutupan  mangrove  yang  tinggi di  stasiun  BMT01,  BMT05  dan  BMT09 didukung  oleh  nilai  kerapatan  pohonnya yang  padat.  Kondisi  yang  sama  pula dijumpai  di  wilayah  pesisir  pulau  Tidore dan sekitarnya yaitu 73,13±11,78%
(Nurdiansah dan Dharmawan, 2018) yang menggunakan  pendekatan hemispherical photography .
Gambar 6.  Persentase tutupan kanopi dan nilai kerapatan mangrove.
Kerapatan mangrove yang diperoleh 1150±251 pohon/ha – 3433±467
pohon/ha  (Gambar  6)  termasuk  kategori
sedang  hingga  padat  berdasarkan  kriteria baku  kerusakan  mangrove  (KepMen  LH.
No. 201, Tahun 2004). Kerapatan
mangrove yang tinggi dikarenakan kondisi habitat sesuai, kemampuan untuk pertumbuhannya  serta  adaptasi  yang baik.
Tingginya nilai
kerapatan mengindikasikan bahwa
tingkat regenerasi  mangrove  baik  dan  dapat bertahan  pada  kondisi  tempat  dimana mangrove  tersebut  tumbuh  (Akbar et  al., 2016).
Hubungan korelasi NDVI dengan tutupan kanopi dan kerapatan mangrove.
Hubungan antara nilai NDVI dengan persentase  tutupan  kanopi  dan  kerapatan mangrove menggunakan uji korelasi (Gambar  7).  Hasil  korelasi  antara  NDVI dan  persentase  tutupan  kanopi  dengan koefisien  korelasi  (r)  sebesar  0,9516. Apabila  ditinjau  dari  tingkat  hubungan korelasi  (Tabel  3),  maka  korelasi  NDVI dengan persentase tutupan kanopi termasuk  korelasi  sangat  kuat.  Korelasi
bertanda  positif  searah  yang  berarti semakin  tinggi  tutupan  kanopi  maka  nilai NDVI juga semakin tinggi, Hasil ini sejalan dengan  Hendrawan et  al., 2018  yang menganalisis  hubungan antara NDVI dan tutupan kanopi di Pulau Sebatik, Kalimantan Utara mendapatkan hubungan positif dan berkorelasi kuat (r = 0,82)  yang  artinya  nilai  NDVI  dipengaruhi oleh tutupan kanopi.
Koefisien determinasi  (R²)  menandakan  adanya keterikatan  antara  NDVI  dan  tutupan kanopi sebesar 0,9055. Kuatnya
hubungan korelasi nilai NDVI dan persentase  tutupan  kanopi  disebabkan citra  satelit  merekam  data  pantulan elektromagnetik tutupan objek di permukaan  bumi.    Alatorre et  al .  (2011) mengungkapkan  bahwa  NDVI  mangrove berkorelasi dengan tutupan kanopi, biomassa dan indeks luas daun (LAI).
Gambar 7. Korelasi NDVI dengan tutupan kanopi (a); kerapatan mangrove (b).
Tabel 3. Tingkat hubungan korelasi (Sugiyono, 2008).
Koefisien korelasi (r) Hubungan korelasi 0,00 – 0,199 Sangat rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,000 Sangat kuat
Hasil  korelasi  antara  NDVI  dan kerapatan  mangrove  dengan  koefisien korelasi  (r)  sebesar  0,5315  termasuk korelasi sedang berdasarkan tingkat hubungan  korelasi  (Sugiyono,  2008). Kurangnya  keterikatan  antara  NDVI  dan kerapatan  mangrove  ditandai  dengan
koefisien determinasi (R²) sebesar 0,2875. Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  NDVI tidak  sesuai  untuk  mengukur  kerapatan mangrove  di  wilayah  ini.  Sebagaimana dikatakan  Mayuftia dalam Hendrawan et al .,  2018  bahwa  NDVI  dapat  digunakan untuk mengukur persentase tutupan
kanopi  mangrove  tetapi  tidak  dapat digunakan  untuk  mengukur  kerapatan pohon mangrove.

## KESIMPULAN
Analisis  sebaran  dan  kerapatan vegetasi  mangrove  menggunakan  Citra Landsat  8  dapat  memberikan  informasi secara spasial mengenai kondisi mangrove.  Luas  sebaran  mangrove  hasil klasifikasi  adalah  524,75  ha.  Akurasi klasifikasi  tutupan  lahan  diperoleh overall akurasi  sebesar  97,70  %  dengan kappa coefisien sebesar  0,9688.  Komunitas mangrove di wilayah Bolaang Mongondow Timur masih dalam kondisi baik, berdasarkan  persentase  tutupan  kanopi dan  kerapatan  pohon  termasuk  kategori sedang  hingga  padat.  Indeks  vegetasi NDVI  pada  komunitas  mangrove  adalah 0,499-0,842  menunjukan  bahwa  tingkat kerapatan tajuk  lebat. Hubungan korelasi antara  NDVI  dan  persentase  tutupan kanopi sangat kuat (r = 0,9516), sehingga NDVI  dapat  digunakan  untuk  mengukur persentase tutupan kanopi di wilayah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Akbar N., Baksir A., Tahir I., dan D. Arafat. 2016.  Struktur  komunitas  mangrove di Pulau Mare, Kota Tidore Kepulauan, Maluku Utara, Indonesia. Depik , 5(3): 133-142.
Alatorre, L.C., Sanchez-Andres R., Cirujano  S.,  Beguería  S.,  and  S. Sanchez-Carrill.  2011.  Identification of  mangrove  areas  by  remote sensing:  The  ROC  curve  technique applied  to  the  northwestern  Mexico coastal zone using Landsat imagery.
Remote  Sensing ,  3(8):1568 –1583. doi:10.3390/rs3081568.
Arhatin,  R.  E.,  dan  P.I.  Wahyuningrum.
2013.  Algoritma  indeks  vegetasi mangrove menggunakan citra landsat ETM. Buletin PSP, 21(2):215-227. Bengen,  D.G.  2001.    Pedoman  teknis pengenalan dan pengelolaan ekosistem  mangrove.  Pusat  Kajian
Sumberdaya  Pesisir  dan  Lautan. Institut Pertanian Bogor.
Congalton,  R.G.,  and  K.  Green.  2009.
Thematic  and  positional  accuracy assessment of digital remotely sensed data. Assessing The
Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles  and  Practices. New  York (US). 179p.
Damanik, R., Djamaluddin,  R. 2012. Atlas
Mangrove  Teluk  Tomini.  Program SUSCLAM. Sustainable Coastal Livelihoods and Management Program. Canadian International Development  Agency.  IUCN.  Lestari Inc. Canada Sustainable Development.
Departemen  Kehutanan.  2005.  Pedoman inventarisasi  dan  identifikasi  lahan kritis  mangrove.  Direktorat  Jenderal Rehabilitasi  Lahan  dan  Perhutanan Sosial, Jakarta.
Dharmawan,  I.W.E.,  dan  Pramudji.  2014.
Panduan monitoring status
ekosistem  mangrove.  COREMAP- CTI LIPI, Jakarta. 35 hlm.
Faizal,  A.,  dan  M.A.  Amran.  2005.  Model transformasi  indeks  vegetasi  yang efektif  untuk  prediksi  kerapatan mangrove Rhizophora  macronata.
IN:  PIT  MAPIN  XIV  ITS.  Prosiding: 14-15  September  2005.  Surabaya: Masyarakat  Ahli  Penginderaan  Jauh (MAPIN):34-40.
Green, E., Mumby P., Edwards A., dan C.
Clark. 2000. Remote Sensing Handbook for Tropical Coastal
Management.  A.  J.  Edwards,  editor. The  United  Nations  Educational, Scientific  and  Cultural  Organization, Paris.
Hendrawan,  Jonson  L.  Gaol  dan  Setyo Budi  Susilo.  2018.  Studi  kerapatan dan  perubahan  tutupan  mangrove menggunakan  citra  satelit  di  Pulau Sebatik  Kalimantan  Utara. Jurnal Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis ,
10(1):99 –109.
Kementerian  Negara  Lingkungan  Hidup. 2004.  Keputusan  Menteri  Negara Lingkungan  Hidup  No.  201  Tahun 2004  Tentang  Kriteria  Baku  dan Pedoman Penentuan Kerusakan Mangrove. Jakarta.
Kirui, KB., Kairo  JG., Bosire J., Viergever KM., Rudra S., Huxham M., and RA. Briers.    2013.  Mapping  of  Mangrove Forest  Land  Cover  Change  along the  Kenya  Coastline  Using  Landsat
Imagery.  Ocean  Coast  Manage, 83:19-24.
DOI: 10.1016/j.ocecoaman.2011.12.00. Kuenzer,  C.,  Bluemel  A.,  Gebhardt  S., Quoeet  TV.,  and  S.  Dech.  2011. Remote Sensing of Mangrove Ecosystems,  A  Review.  Remote Sensing, 3:878-928. DOI: 10.3390/rs3050878. Kusmana,  C.,  Wilarso  S.,  Hilwan  I., Pamoengkas P., Wibowo C.,
Tiryana  T.,  Triswanto  A.,  Yunasfi., Hamzah.  2003.  Teknik  Rehabilitasi Mangrove.  Fakultas  Kehutanan  IPB. Bogor. 177 Hal.
Mumby  P.J.,  Skirving  W.O.,  Strong  A.E., Hardy  J.T.,  LeDrew  E.F.,  Hochberg E.J.,  Sumpf  R.  P.,  dan  L.T.  David.
2004.  Remote  sensing  of  coral  reef and  their  physical  environment. Marine pollution bulletin, 48(3- 4):219-228.
Nawangwulan, N.H. 2013. Analisis Pengaruh Perubahan Lahan terhadap    Hasil  Produksi  Tanaman Pangan  di  Kabupaten  Pati  Tahun
2001-  2011. Jurnal  Geodesi  Undip . 2(2):127-140.
Nurdiansah,  D  dan  I.W.E.  Dharmawan.
2018. Komunitas mangrove di wilayah  pesisir  Pulau  Tidore  dan sekitarnya. Oseanologi dan Limnologi di Indonesia , 3(1): 1-9.
Prahasta,  E.  2008.  Remote  sensing: praktis penginderaan jauh dan pengolahan citra dijital dengan perangkat lunak ermapper. Informatika. Bandung. 406 hlm. Sugiyono. 2008. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Supardjo,  M.N.  2008.  Identifikasi  vegetasi mangrove di Segoro Anakan Selatan, Taman Nasional Alas
Purwo,  Banyuwangi,  Jawa  Timur. Jurnal Saintek Perikanan , 3(2):9-15.
Suwargana,  N.,  2008.  Analisa  perubahan hutan  mangrove  menggunakan  data penginderaan jauh di pantai Bahagia,  Muara  Gembong,  Bekasi. Jurnal Penginderaan Jauh , 5:64-74.
Suyarso. 2019. Teknik Eksplorasi Sumber Daya  Pesisir  (Terumbu  Karang  dan Mangrove) Berbasis Geospasial.
Penerbit ANDI: Yogyakarta.
Waas,  H.J.,  dan  B.  Nababan.  2010.
Pemetaan dan analisis index vegetasi mangrove di pulau Saparua,  Maluku  Tengah. Jurnal Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis ,
2(1): 50 –58.