## JURNAL SAINS INFORMASI GEOGRAFI    [J SIG]
https://journal.umgo.ac.id/index.php/GEOUMGo/index
Volume 5 Nomor 1, Mei 2022                                                                                           ISSN 2614-1671

## IDENTIFIKASI KERAPATAN TUTUPAN MANGROVE PULAU GUSUNG MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8
Identification Of Mangrove Cover Density In Gusung Island Using Landsat 8 Image
Ghina Yusriyyah Salma 1* , Adhil Nur Muhammad 2 , Raihan Cahara Winaya Adiwiria 3 , Riki Ridwana 4 , Lili Somantri 5 1,2,3,4,5 Program Studi Sains Informasi Geografi, Universitas Pendidikan Indonesia, Indonesia *Email Korespondensi: ghinays178@upi.edu
Received: 24/12/2021 | Revised: 16/12/2022 | Accepted: 17/12/2022
DOI: 10.31314/j sig.v5i1.1301 Abstract - Mangrove forest is one of the ecosystems that live in coastal areas and has a muddy substrate. Mangroves have an important role in maintaining water productivity and supporting the life of Indonesia's coastal areas. However, the increasing desire to convert or exploit mangrove forests can trigger a periodic decline  in  the  number  of  mangrove  forests,  which  will  result  in  changes  in  the  environment  of  coastal ecosystems, and have an impact on physical, biological and economic decline. This research objective is to analyze changes in mangrove forests using remote sensing data. The study used data for 2015 and 2019, which are located in the coastal mangrove forest of Gusung Island Bontoharu Subdistrict, Selayar Islands Regency,  South  Sulawesi  Province.  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  formula  is  used  to calculate and classify in obtaining land cover. The results showed that the mangrove forest in the coastal area of  Gusung Island experienced an increase in vegetation density. This can be an example for other areas so that mangrove forests need to be preserved and protected from damage.
Keywords : gusung island, selayar, mangrove, landsat 8, NDVI
Abstrak –  Hutan  mangrove  merupakan  salah  satu  ekosistem  yang  hidup  di  daerah  pesisir  pantai  dan memiliki substrat yang berlumpur. Mangrove memiliki peranan penting dalam pemeliharaan produktivitas perairan dan menunjang kehidupan wilayah pesisir Indonesia. Namun, semakin tingginya keinginan untuk mengkonversi maupun mengeksploitasi hutan mangrove dapat memicu penurunan jumlah hutan mangrove secara  berkala,  yang  akan  berakibat  terjadinya  perubahan  lingkungan  ekosistem  pesisir,  dan  berdampak pada penurunan segi fisik, biologi, dan ekonomi. Tujuan penelitian adalah menganalisis adanya perubahan hutan mangrove dengan menggunakan data penginderaan jauh. Penelitian menggunakan data pada Tahun 2015 dan 2019, yang berlokasi di hutan mangrove pesisir Pulau Gusung Kecamatan Bontoharu, Kabupaten Kepulauan Selayar, Provinsi Sulawesi Selatan. Formula NDVI digunakan untuk menghitung dan klasifikasi dalam memperoleh tutupan lahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hutan mangrove di wilayah pesisir Pulau  Gusung  mengalami  kenaikan  kerapatan  vegetasi.  Hal  tersebut  dapat  menjadi  percontohan  bagi wilayah lain agar hutan mangrove perlu dilestarikan dan dijaga dari kerusakan.
Kata kunci: pulau gusung, selayar, mangrove, landsat 8, NDVI

## PENDAHULUAN
Hutan mangrove merupakan ekosistem penting yang mendukung kehidupan di kawasan pantai serta dalam menjaga keseimbangan siklus biologis di lingkungannya. Bagi makhluk hidup ekosistem mangrove memiliki fungsi ekologis dan ekonomis. Secara ekologis, mangrove dapat berfungsi sebagai tempat hidup, tempat mencari makan biota laut, serta sebagai daerah pemijahan. Sedangkan secara ekonomis, mangrove dapat digunakan sebagai bahan bangunan, lahan tambak, dan objek wisata (Sukojo et al., 2019). Mangrove juga berfungsi  sebagai  pencegah  intrusi  air laut dan  pencegah  abrasi  pantai  (Irawan & Malau, 2016).
Sumber daya hutan mangrove di Indonesia sangatlah luas dan tersebar di kawasan pesisir di  berbagai  titik.  Potensi  kekayaan  alam  tersebut  perlu  dikelola  dan  dimanfaatkan  seoptimal mungkin  untuk  mendukung  pelaksanaan  pembangunan  nasional  dan  untuk  meningkatkan kesejahteraan masyarakat (Gunarto, 2004). Indonesia merupakan negara yang mempunyai hutan mangrove paling luas di dunia dengan total sekitar 4,25 juta ha atau 3,98% dari seluruh luas hutan Indonesia, tetapi hanya 2,5 juta ha dalam keadaan baik (Nontji, 2005).
Salah satu wilayah pesisir di Indonesia yang memiliki ekosistem mangrove adalah Pulau Gusung,  Desa  Bontolebang,  Kecamatan  Bontoharu,  Kabupaten  Kepulauan  Selayar,  Sulawesi Selatan. Ekosistem mangrove di wilayah ini banyak dimanfaatkan oleh penduduk sekitar. Hutan mangrove di Desa ini dijadikan tempat wisata edukatif, karena terbentuknya labirin-labirin yang cantik, dan masih dalam rangka pembenahan agar tempat wisata edukatif dapat optimal. Namun, pembangunan  tersebut  bisa  saja  mengakibatkan  perubahan  fungsi  lahan  menjadi  kawasan pemukiman,  kawasan  industri,  kawasan  tambak,  serta  banyaknya  penebangan  pohon  yang menyebabkan kerusakan ekosistem mangrove (Landgrebe, 2003). Pemantauan kondisi ekosistem mangrove di pesisir Pulau Gusung ini penting untuk dilakukan, agar dapat dianalisis bagaimana kelestarian ekosistem mangrove di wilayah tersebut.
Penurunan  mangrove  terus  terjadi  akibat  semakin  tingginya  keinginan  untuk mengkonversi maupun mengeksploitasi hutan mangrove. Salah satu contohnya adalah mangrove di kawasan Karimunjawa. Pada kawasan tersebut terjadi penurunan mangrove secara kuantitas dari tahun 2003 ke 2017. Semula mangrove di kawasan tersebut memiliki luas 600,75 ha pada tahun 2003, kemudian mengalami penurunan menjadi 391,57 ha pada tahun 2017 (Latifah et al., 2018).  Hal  ini  tentu  memicu  penurunan  jumlah  hutan  mangrove  secara  berkala,  yang  akan berakibat  terjadinya  perubahan  lingkungan  ekosistem  pesisir,  dan  berdampak  pada  penurunan dari berbagai segi, baik fisik, biologi, dan ekonomi.
Vegetasi  mangrove  dapat  diidentifikasi  dengan  menggunakan  teknologi  penginderaan jauh, yang biasanya mangrove berada pada daerah peralihan darat dan laut, sehingga memberikan hasil perekaman yang khusus jika dibandingkan dengan objek vegetasi darat lainnya (Faizal & Amran, 2005). Dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh, nilai spektral pada citra satelit dapat diekstrak menjadi informasi jenis mangrove pada kisaran spektrum tampak dan inframerah dekat (Suwargana, 2008). Salah satu citra satelit penginderaan jauh yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan memetakan mangrove adalah citra Landsat 8. Citra Landsat merupakan data penginderaan  jauh  yang  sering  bahkan  paling  banyak  digunakan  untuk  memetakan  mangrove (Kuenzer et al., 2011). Meskipun citra Landsat memiliki resolusi sedang (Roy et al., 2014), namun banyak hasil penelitian yang menunjukkan bahwa akurasi pemetaan mangrove cukup baik (Long & Giri, 2011; Alatorre et al., 2011; Kirui et al., 2013).
Menurut Lillesand and Kiefer (1993), penginderaan jauh merupakan sebagai teknologi untuk mengidentifikasi suatu objek di permukaan bumi tanpa melalui kontak langsung dengan objek tersebut. Saat ini teknologi penginderaan jauh berbasis satelit menjadi sangat populer dan digunakan untuk berbagai tujuan kegiatan, salah satunya untuk mengidentifikasi potensi sumber daya wilayah pesisir dan lautan (Suwargana, 2008). Dengan kata lain penggunaan penginderaan jauh  dapat  digunakan  sebagai  media  klasifikasi  wilayah  mangrove  pada  pesisir  serta  untuk melakukan monitoring penurunan dan perkembangan mangrove pada suatu wilayah.
Pemantauan perubahan ekosistem mangrove menggunakan teknologi penginderaan jauh sudah  banyak  dilakukan,  namun  pemantauan  di  pesisir  Pulau  Gusung,  Desa  Bontolebang  ini masih  terbilang  jarang  dilakukan.  Maka  dari  itu  peneliti  tertarik  untuk  mengambil  penelitian pemantauan  perubahan  kerapatan  tutupan  mangrove  di  wilayah  tersebut.  Pemantauan menggunakan teknologi penginderaan jauh dipilih karena  data dapat diolah dengan efektif dan tidak  membutuhkan  biaya  yang  besar.  Selain  itu,  data  dapat  diganti  dengan  data  terbaru  yang didapatkan  sesuai  dengan  kondisi  lapangan  (Prahasta,  2005).  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini
bertujuan  untuk  mengidentifikasi  penyebaran  mangrove  di  Pulau    Gusung,  serta  untuk menganalisis bagaimana perubahan luasan dan kerapatan mangrove dengan memanfaatkan data citra penginderaan jauh yaitu Citra Landsat 8.

## METODE DAN DATA A. Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di wilayah pesisir Pulau Gusung, Desa Bontolebang, Kecamatan Bontoharu, Kabupaten Kepulauan Selayar, Sulawesi Selatan. Kecamatan Bontoharu memiliki 8 Desa/Kelurahan  yaitu  Bontoborusu,  Bontolebang,  Bontosunggu,  Bontobangun,  Puta  bangun, Bontotangnga, Kahu-Kahu, dan Kalepadang (BPS, 2020). Peta penelitian disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian

## B. Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra Landsat 8 OLI  multitemporal yaitu citra yang memiliki tanggal perekaman 17 September 2015. Kemudian digunakan juga data citra yang  memiliki  tanggal  perekaman  26  Juli  2019.  Kedua  data  citra  tersebut  dipilih  dikarenakan memiliki tutupan awan daratan di bawah 10%. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Spesifikasi Data Citra Landsat-8
Sensor Tanggal Akuisisi Cloud Cover Land Cloud Cover Path Row Landsat 8 OLI/TIRS 17 September 2015 5.99 36.42 113 64 26 Juli 2019 1.03 0.77 113 64

## C. Tahapan Pengolahan
Diagram alir penelitian disajikan sebagaimana pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian (Sumber: Hasil Analisis, 2021)
Berdasarkan studi literatur metode yang biasa digunakan dalam menganalisis perubahan vegetasi  hutan  mangrove  menggunakan  data  penginderaan  jauh  yaitu  dapat  menggunakan formula NDVI (Kawamuna et al., 2017). Adapun tahapan pengolahan data dalam penelitian yang menggunakan model NDVI, diantaranya:
1) Pengolahan Tahap Awal
Pada tahap awal ini dilakukan koreksi radiometrik bertujuan untuk memperbaiki nilai-nilai piksel yang tidak sesuai dengan nilai pantulan atau pancaran spektral objek yang sebenarnya. Koreksi radiometrik terdiri dari dua tahap, yaitu kalibrasi radiometrik dan koreksi atmosfer.
2) Klasifikasi Citra Tutupan Lahan
Mengklasifikasikan  citra  tutupan  lahan  menggunakan  metode  Supervised  Maximum Likelihood.  Maximum  likelihood  mengambil  nilai  probabilitas  maximum  dan  cara  untuk mendapatkan hasil klasifikasi dengan  training area. Penelitian sejenis menunjukkan bahwa maximum likelihood memberikan tingkat dalam rata-rata 94,04%, 85,04% dan 99,61% pada daerah yang heterogen (Yousefi, 2014; Muhammad, 2016; Sampurno, 2016).
3) Perhitungan Algoritma Indeks Vegetasi
Indeks vegetasi merupakan suatu algoritma yang dapat mencerminkan kondisi kesehatan dan kerapatan  vegetasi.  Indeks  vegetasi  diperoleh  dari  pengolahan  sinyal  digital  data  nilai kecerahan (brightness) beberapa kanal data sensor satelit ( Rahmawan, A., dkk., 2020) . Indeks vegetasi yang digunakan dalam penelitian perubahan hutan mangrove dengan penginderaan jauh  biasanya  adalah  NDVI.  NDVI  merupakan  indeks  vegetasi  yang  sering  digunakan (Sugiyono, 2008). Berikut adalah algoritma NDVI (Landgrebe, 2003):
Keterangan: NIR = Band Near Infared Red = Band merah
4) Penggabungan ( Overlay ) klasifikasi lahan dan indeks vegetasi Agar  memperlihatkan  persebaran  mangrove  menurut  kerapatannya,  harus  dilakukan penggabungan  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  dengan  indeks  vegetasi  kerapatan  mangrove terlebih dahulu.
5) Pemisahan Area Mangrove ( Masking )
Dilakukan pemisahan area vegetasi berdasarkan tutupan lahan yang telah dibuat. Pemisahan dilakukan berdasarkan kerapatan wilayah dengan tutupan lahan mangrove dan juga wilayah dengan tutupan lahan non mangrove.
6) Klasifikasi Mangrove
Klasifikasi kerapatan mangrove mengacu pada Pedoman Inventaris dan Ientifikasi Mangrove yang  diterbitkan  oleh  Direktorat  Jenderal  Rehabilitasi  Lahan  dan  Perhutanan  Sosial Departemen Kehutanan (2003). Citra Landsat 8 multitemporal tahun 2015 dan 2019 masing-
Citra Landsat 8 Tahun 2015 Citra Landsat 8 Tahun 2019 Koreksi Radiometrik Koreksi Radiometrik
Klasifikasi Supervised ( Maximum Likelihood )
Klasifikasi Supervised
( Maximum Likelihood )
NDVI
NDVI
Overlay
Overlay
Masking
Masking Klasifikasi Mangrove Klasifikasi Mangrove Analisis
NDVI = 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷 𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷
masing  diklasifikasikan  berdasarkan  rentang  nilai  NDVI  terbagi  menjadi  kelas  yakni mangrove lebat, mangrove sedang, dan mangrove jarang.
Tabel 2. Klasifikasi Nilai Indeks Vegetasi Mangrove (Sumber: Departemen Kehutanan, 2003)
No Klasifikasi Nilai 1 Jarang -1 – 0,32 2 Sedang 0,32 – 0,42 3 Lebat 0,42 – 1
Hasil pengolahan menunjukkan nila NDVI berkisar antara -1 hingga 1 (Purboyo et al., 2021). Hasil  dari  pengolahan  citra  penginderaan  jauh  bisa  saja  kurang  akurat.  Hal  tersebut dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  yaitu  resolusi  citra  yang  digunakan,  pemilihan  band,  dan kesalahan temporal (Wahrudin et al., 2019)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan  klasifikasi Maximum Likelihood ,  maka  dapat  dilihat  tutupan  lahan  yang  terdapat  di  Kecamatan  Bontoharu.  Tutupan lahan yang ada di wilayah tersebut yaitu liputan vegetasi alami, hutan tanaman, hutan mangrove, hamparan r pantai, dan bangunan permukiman, sebagaiman nampak pada Gambar 3. Untuk setiap klasifikasi ditunjukkan oleh beberapa simbol warna yang mewakili dari setiap klasifikasi. Pada wilayah  tersebut,  hutan  tanaman  merupakan  tutupan  lahan  paling  luas  yang  kemudian  diikuti tutupan lahan liputan vegetasi alami.
Gambar 3. Peta Tutupan Lahan (Sumber: Hasil Analisis Pengolahan, 2021)
Pada Gambar 3 dapat dilihat bahwa hanya beberapa area saja yang terdapat vegetasi hutan mangrove.  Pada  wilayah  Barat  hutan  mangrove  terdapat  di  Pulau  Gusung,  Desa  Bontolebang. Kemudian pada wilayah timur, hutan mangrove berada di area pegunungan. Hal ini bisa terjadi karena  pada  area  pegunungan  tersebut  terdapat  tutupan  awan  yang  menyebabkan  adanya
kesamaan  nilai  piksel  hutan  mangrove  dengan  awan  tersebut.  Sehingga  melalui  klasifikasi maximum likelihood teridentifikasi terdapat hutan mangrove di area pegunungan.
Gambar 4. Peta NDVI Tahun 2015 (Sumber: Hasil Analisis Pengolahan, 2021)
Pada penggambaran peta diatas menunjukkan mengenai kerapatan dari vegetasi pada area Kabupaten Kepulauan Selayar, Sulawesi Selatan Tahun 2015.  Pada peta ini terdapat informasi kerapatan  vegetasi  yang  diklasifikasikan  menjadi  3  klasifikasi  dasar  sebagai  simbol  yang mewakili kerapatan vegetasi disetiap area. Untuk klasifikasi terkait kerapatan diatas terdiri dari kerapatan  vegetasi  yang  jarang  dengan  diwakili  oleh  warna  merah,  kerapatan  vegetasi  sedang dengan diwakili oleh warna kuning dan kerapatan vegetasi lebat yang diwakili oleh warna hijau.
Pada Gambar 4 ditunjukkan bahwa kerapatan vegetasi di Kabupaten Kepulauan Selayar, Sulawesi  Selatan  pada  Tahun  2015  tergolong  tinggi.  Wilayah  yang  berwarna  hijau  atau menandakan vegetasi lebat mendominasi wilayah tersebut. Area dengan kerapatan vegetasi lebat tersebut berada di wilayah Timur Kecamatan Bontoharu.
Gambar 5. Peta NDVI Tahun 2019 (Sumber: Hasil Analisis Pengolahan, 2021)
Pada  penggambaran  peta  diatas  menunjukkan  mengenai  kerapatan  dari  vegetasi  pada Kabupaten Kepulauan Selayar, Sulawesi Selatan Tahun 2019. Untuk kondisi yang ada pada tahun 2019  ini  mengalami  beberapa  perubahan  yang  signifikan,  dimana  pada  tahun  2019  terjadi pengurangan area vegetasi yang cukup besar. Hal ini disebabkan oleh beberapa perkembangan area tempat tinggal warga yang berkelanjutan.
Untuk  kondisi  yang  digambarkan  pada  peta  diatas  didominasi  oleh  lahan  kerapatan vegetasi  yang  sedang  yang  terbagi  merata  pada  setiap  area  Kabupaten  Kepulauan  Selayar, Sulawesi  Selatan,  kemudian  diikuti  oleh  klasifikasi  lahan  vegetasi  lebat  dan  jarang.  Untuk kerapatan  vegetasi  lebat  mendominasi  area  bagian  Timur,  sedangkan  area  yang  jarang  akan vegetasi didominasi pada area  Barat. Nilai indeks kerapatan vegetasi di Kecamatan Bontoharu yaitu  berada  di  rentang  nilai  -0,4729  hingga  0,9974,  ini  menunjukkan  kerapatan  vegetasi  di wilayah  tersebut  masih  dapat  disebut  rapat  karena  nilainya  tinggi,  bahkan  ada  yang  hampir mendekati nilai 1.
Gambar 6. Peta Kerapatan Mangrove Tahun 2015 (Sumber: Hasil Analisis Pengolahan, 2021)
Pada  penggambaran  peta  diatas  menunjukkan  mengenai  kerapatan  dari  vegetasi mangrove pada area Kabupaten Kepulauan Selayar, Sulawesi Selatan Tahun 2015. Pada peta ini terdapat  informasi  mengenai  indeks  dasar  klasifikasi  kerapatan  mangrove  yang  di  ikuti  oleh beberapa klasifikasi pendukung area sekitar mangrove seperti klasifikasi liputan vegetasi alami, hutan tanaman, hutan mangrove, hamparan r pantai, bangunan pemukiman, dan batas kecamatan. Untuk  indeks  dasar  dari  vegetasi  mangrove  sendiri  terbagi  menjadi  3  klasifikasi  dasar  yaitu, kerapatan  jarang  yang  ditandai  dengan  warna  merah,  kerapatan  sedang  yang  ditandai  warna kuning, dan kerapatan lebat yang ditandai dengan warna hijau.
Informasi  yang  didapat  dari  paparan  peta  diatas  mencakup  beberapa  indeks  vegetasi mangrove  pada  beberapa  area  yang  ada,  dimana  pada  peta  ini  area  persebaran  dari  vegetasi mangrove  tersebar  menjadi  beberapa  tempat  seperti  pada  area  Bontolebang  yang  memiliki vegetasi mangrove memusat yang cukup besar serta beberapa wilayah barat Kepulauan Selayar. Pada  bagian  barat  yang  merupakan  area  pegunungan  teridentifikasi  mengrove.  Hal  ini dikarenakan adanya tutupan awan yang mempengaruhi nilai piksel saat pengklasifikasian tutupan lahan. Sebaran vegetasi mangrove di dominasi pada klasifikasi jarang dan sedang.
Gambar 7. Peta Kerapatan Mangrove Tahun 2019 (Sumber: Hasil Analisis Pengolahan, 2021)
Gambar  7  menunjukkan  mengenai  kerapatan  dari  vegetasi  mangrove  pada  area Kabupaten Kepulauan Selayar, Sulawesi Selatan Tahun 2019. Informasi yang didapat dari peta ini  tidak  lain  merupakan  perkembangan  vegetasi  mangrove  sebagai  dasar  dari  observasi berkelanjutan.  Pada  peta menunjukan bahwa  pada  rentan  waktu  tahun  2015  – 2019, kerapatan vegetasi mangrove di wilayah ini terjadi perubahan.
Vegetasi  mangrove  pada  area  Kabupaten  Kepulauan  Selayar  memiliki  perkembangan dari  setiap  daerah,  dimana  pada  beberapa  daerah  seperti  Bontolebang  memiliki  vegetasi mangrove memusat yang cukup besar serta beberapa wilayah barat Kepulauan Selayar, Sulawesi Selatan  yang  memiliki  sebaran  vegetasi  mangrove  ini  terdapat  pertumbuhan  dari  vegetasi mangrove  yang  cukup  signifikan.  Nilai  indeks  kerapatan  vegetasi  tutupan  mangrove  di Kecamatan Bontoharu yaitu berada di rentang nilai -0,1718 hingga 0,5786. Hal ini dapat dilihat dari  indeks  vegetasi  mangrove  pada  peta  yang  menunjukkan  banyak  nya  area  yang  memiliki kerapatan mangrove yang sedang dan lebat.
Tabel 3. Perubahan Luas Kerapatan Tutupan Mangrove (Sumber: Hasil Analisis, 2022)
Kerapatan Mangrove Luas (ha) 2015 Luas (ha) 2019 Perubahan Luas (ha) Keterangan Jarang 93,45 41,36 -52,09 Berkurang Sedang 69,16 75,97 +6,81 Bertambah Lebat 138,6 181,96 +43,36 Bertambah
Dari hasil pengolahan citra Landsat 8 di Pulau Gusung, dapat diketahui bahwa kerapatan vegetasi mangrove di wilayah tersebut mengalami kenaikan ke kelas kerapatan sedang dan lebat. Melalui perhitungan dengan calculate geometry dihasilkan luas tutupan mangrove berdasarkan tingkat  kerapatannya.  Pada  kerapatan  jarang  mengalami  pengurangan  sebesar  52,09  ha,  pada kerapatan  sedang  mengalami  kenaikan 6,81  ha, dan pada  kerapatan  lebat  mengalami  kenaikan 43,36  ha.  Berbeda  dengan  kawasan  mangrove  di  pesisir  Kecamatan  Ciemas,  Sukabumi  yang mengalami kerusakan berat (Firmansyah et al., 2021). Selain itu, contoh lainnya adalah kerapatan vegetasi di wilayah Cekungan Bandung yang semakin berkurang dan menyebabkan peningkatan suhu  di  berbagai  tutupan  lahan  harus  dilestarikan  kembali  (Himayah  et  al.,  2019).  Ini menunjukkan  bahwa  pada  Pulau  Gusung,  Sulawesi  Selatan  kawasan  mangrove  dijaga, dilestarikan, dipelihara, dikelola, dan dikembangkan dengan baik menurut peraturan pemerintah, sehingga dari tahun 2015 ke tahun 2019 kerapatan vegetasi mangrove meningkat.

## KESIMPULAN
Pemanfaatan  Citra  Landsat  8  dapat  dijadikan  sebagai  alat  bantu  menghitung  dalam mengidentifikasi  kerapatan  tutupan  hutan  mangrove  di  Pulau    Gusung.  Kerapatan  vegetasi mangrove pada Tahun 2019 lebih tinggi daripada Tahun 2015. Tahun 2015 kerapatan vegetasi mangrove didominasi oleh klasifikasi rendah dan sedang. Sedangkan pada tahun 2019, kerapatan vegetasi  mangrove  didominasi  oleh  klasifikasi  sedang  dan  lebat.  Vegetasi  keraptan  hutan mangrove  pada  kerapatan  jarang  mengalami  pengurangan  sebesar  52,09  ha,  pada  kerapatan sedang  mengalami  kenaikan  6,81  ha,  dan  pada  kerapatan  lebat  mengalami  kenaikan  43,36  ha. Sehingga, berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa dari tahun 2015 hingga 2019 perkembangan kerapatan vegetasi mangrove terus mengalami kenaikan. Ini menandakan bahwa perkembangan  mangrove  yang  terjadi  setiap  tahunnya  tidak  mengalami  penurunan,  melainkan mengalami kenaikan yang signifikan.
Hal  ini  tentunya  perlu  menjadi  contoh  bagi  wilayah  mangrove  lainnya  agar  bisa dilestarikan,  dijaga,  dikelola,  dipelihara,  dikembangkan,  dan  tidak  mengalami  kerusakan. Sehingga,  vegetasi  mangrove  dapat  dimanfaatkan  sebagai  pencegah  erosi  dan  abrasi,  pemecah gelombang,  mendukung  ekosistem  penting  kehidupan  dikawasan  pantai,  serta  menjaga keseimbangan siklus biologis dilingkungannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Alatorre,  L.C.,  R.  Sánchez-Andrés,  S.  Cirujano,  S.  Beguería,  and  S.  Sánchez-Carrillo.  (2011). Identification of mangrove areas by remote sensing: The roc curve technique applied to the northwestern Mexico coastal zone using landsat imagery. Remote Sens., 3(8):1568- 1583.
BPS. (2020). Kecamatan Bontoharu Dalam Angka.
Faizal,  A.,  dan  Amran,  M.A.  (2005).  Model  Transformasi  Indeks  Vegetasi  yang  Efektif  untuk Prediksi Kerapatan Mangrove Rhizophora Mucronata. Prosiding PIT MAPIN XIV ITS Surabaya, 14-15 September 2005.
Firmansyah, A., Arifin, E. T. N., Nurfalah, I., Ridwana, R., & Himayah, S. (2021). Pemanfaatan Citra Satelit Landsat 8 Dan Sentinel 2A Dalam Identifikasi Lahan Kritis Mangrove Di Wilayah Kecamatan Ciemas Kabupaten Sukabumi. JPIG (Jurnal Pendidikan dan Ilmu Geografi) , 6 (1), 21-34.
Gunarto.  (2004).  Konservasi  Mangrove  Sebagai  Pendukung  Sumber  Hayati  Perikanan  Pantai. Jurnal Litbang Pertanian , 23 (1), hal. 15-21.
Himayah,  S.,  Ismail,  A.,  Ridwana,  R.,  Arrasyid,  R.,  Affriani,  A.  R.,  &  Ihsan,  M.  (2019).
Correlation between Land Surface Temperature and Vegetation Greenness using Multi- temporal  Images.  In IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science (Vol. 286, No. 1, p. 012043). IOP Publishing.
Irawan, S., & Malau, A. O. (2016). Analisis persebaran mangrove di Pulau Batam menggunakan teknologi penginderaan jauh. Jurnal Integrasi , 8(2), 80-87.
Kawamuna,  A.,  Suprayogi,  A.,  &  Wijaya,  A.  P.  (2017).  Analisis  Kesehatan  Hutan  Mangrove Berdasarkan  Metode  Klasifikasi  NDVI  Pada  Citra  Sentinel-2  (Studi  Kasus  :  Teluk
Pangpang Kabupaten Banyuwangi). Jurnal Geodesi Undip, 6 (1), 277-284. 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. Ocean Coast. Manage, 83:19-24
Kuenzer,  C.,  A.  Bluemel,  S.  Gebhardt,  T.V.  Quoc,  and  S.  Dech.  (2011).  Remote  sensing  of mangrove ecosystems. A review. Remote Sens., 3(5):878-928.
Landgrebe,  D.  (2003).  Signal  Theory  Methods  In  Multispectral  Remote  Sensing.  New  Jersey: John Willey & Sons Inc.
Latifah, N., Febrianto, S., Endrawati, H., & Zainuri, M. (2018). Pemetaan Klasifikasi Dan Analisa Perubahan  Ekosistem  Mangrove  Menggunakan  Citra  Satelit  Multi  Temporal  Di Karimunjawa, Jepara, Indonesia. Jurnal Kelautan Tropis , 21 (2), 97-102.
Lillesand,  Kiefer.  (1988). Penginderaan  Jauh  dan  Interpretasi  Citra .  Gajah  Mada  University Press: Yogyakarta.
Long, J.B. and C. Giri. (2011). Mapping the Philippines mangrove forests using Landsat imagery. Sensors, 11(3):2972-2981.
Nontji A. (2005). Laut Nusantara. Cetakan ketiga. Djambatan : Jakarta. Purboyo, A. A., Ramadhan, A. H., Safitri, E., Ridwana, R., & Himayah, S. (2021). Identifikasi Ruang  Terbuka  Hijau  Menggunakan Metode  Normalized  Difference  Vegetation  Index Di Kota Depok. Jurnal Sains Informasi Geografi , 4 (1), 12-21.
Prahasta, E. (2005). Sistem Informasi Geografis (Konsep-Konsep Dasar). Bandung. Rahmawan, A. D., Pawestri, D. A., Fakhriyah, R. A., Pasha, H. D. S., Ferryandy, M., Sugandi,
D.,  &  Somantri,  L.  (2020).  Penggunaan  Metode  Unsupervised  (ISO  Data)  untuk Mengkaji Kerapatan Vegetasi di Kecamatan Pangandaran. Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha , 8 (1), 01-11.
Roy, D.P., M.A.Wulder, T.R. Loveland, R.G. Allen, M.C. Anderson, D. Helder, J.R. Irons, D.M. Johnson, and R. Kennedy. (2014). Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research. Remote Sens, Environ., 145(0): 154-172.
Sugiyono. (2008). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta. Sukojo,  B.  M.,  &  Arindi,  Y.  N.  (2019).  Analisa  Perubahan  Kerapatan  Mangrove  Berdasarkan Nilai  Normalized  Difference  Vegetation  Index  Menggunakan  Citra  Landsat  8  (Studi Kasus: Pesisir Utara
Surabaya).
Geoid, 14(2), 1-5. DOI:
http://dx.doi.org/10.12962/j24423998.v14i2.3874
Suwargana, N. (2008). Analisis perubahan hutan mangrove menggunakan data penginderaan jauh di Pantai Bahagia, Muara Gembong, Bekasi. Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital , 5, 64-74.
Wahrudin,  U.,  Atikah,  S.,  Al  Habibah,  A.,  Paramita,  Q.  P.,  Tampubolon,  H.,  Sugandi,  D.,  & Ridwana, R. (2019). Pemanfaatan Citra Landsat 8 untuk identifikasi sebaran kerapatan vegetasi di Pangandaran. Geodika: Jurnal Kajian Ilmu dan Pendidikan Geografi , 3 (2), 90-101.