## Pemetaan Luasan Hutan Mangrove Dengan Menggunakan Citra Satelit Di Pulau Mapur, Provinsi Kepulauan Riau
Risandi Dwirama Putra 1* , Herlanto Sihar Napitupulu 2 , Aditya Hikmat Nugraha 2 , Mario Putra Suhana 2 , Abdul Rahman Ritonga 2 , Tengku Ersti Yulika Sari 3
1 Jurusan Teknik Perkapalan, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji
2 Jurusan Ilmu Kelutan, Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan, Universitas Maritim Raja Ali Haji Jl. Politeknik Senggarang, Kampus UMRAH Senggarang, Tanjungpinang 291125 Indonesia
3 Jurusan Pemanfaatan Sumber Daya Perikanan, Fakultas Perikanan dan Kelautan, Universitas Riau Kampus Bina Widya, Jalan HR Soebrantas Km 12,5 Kelurahan Simpang Baru Pekanbaru, Riau 28293 Indonesia Email : risandi@umrah.ac.id

## Abstract

## The Mapping of Mangrove Forest Areas Using Satellite Imagery on Mapur Island
Mapping can be used as an alternative solution to find out the distribution map of the mangrove ecosystem by utilizing remote sensing technology and can provide value to the mangrove ecosystem. The purpose of this study was to map the distribution of  mangrove  ecosystems  on  Mapur  Island.  Sentinel-2b  image  is  one  of  the  satellite  imageries  had  performance  used  to analyze the distribution of mangrove ecosystems. The mapping of the distribution of mangroves on Mapur Island shows that the mangrove ecosystem is distributed from the east to the northwest of Mapur Island. The northern part of Mapur Island has a  sandy  substrate  classification  that  does  not  allow  the  growth  of  mangroves  in  the  area.  The  distribution  of  mangrove classification results using Sentinel Citra-2b has a high pixel value classified of 88%, the comparison the accuracy of in situ data classification of 80%. The largest mangrove density is on Mapur Island, with a value of density of 156,729 ha.
Keywords: Mapping, Density, NDVI, Satellite Imagery, Sentinel

## Abstrak
Pemetaan dapat dijadikan salah satu solusi alternatif untuk mengetahui peta sebaran luasan ekosistem mangrove dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dan dapat memberikan nilai luasan ekosistem mangrove. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan pemetaan sebaran luasan ekosistem mangrove di Pulau Mapur. Citra Sentinel-2b merupakan salah satu  citra  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  sebaran  luasan  ekosistem  mangrove.  Hasil  dari  pemetaan  sebaran mangrove di Pulau Mapur dapat dilihat bahwa ekosistem mangrove tersebar di bagian timur hingga barat laut Pulau Mapur. Bagian  utara  Pulau  Mapur  mempunyai  tipe  substrat  yang  berpasir  sehingga  tidak  memungkinkan  tumbuhan  mangrove dapat tumbuh di daerah tersebut. Sebaran mangrove hasil klasifikasi dengan menggunakan Citra Sentinel-2b memiliki nilai piksel  terklasifikasi  hamper  sempurna  adalah  88%,  sedangkan  akurasi  klasifikasi  terhadap  lapangan  80%.  Kerapatan mangrove di Pulau Mapur yang paling luas dengan tingkat kerapatan padat dengan luas 156.729 ha.
Kata kunci : Pemetaan, Kepadatan, NDVI, Citra Satelit, Sentinel

## PENDAHULUAN
Pemetaan  merupakan  salah  satu  langkah  awal  kajian  yang  dapat  dilakukan  untuk mengamati kondisi hutan mangrove yang lebih efektif dan efesien dalam memperoleh gambaran sebaran luasan hutan mangrove (Shobirin dan Ritonga, 2016). Pemetaan luasan hutan mangrove dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dapat memberikan gambaran peta sebaran luasan hutan mangrove pada suatu daerah (Shalihati, 2014). Pemetaan dapat dijadikan salah satu solusi alternatif untuk penelitian yang membutuhkan jangka waktu yang cukup panjang, mengingat penelitian mengenai pemetaan sebaran luasan mangrove dapat digunakan untuk melihat kondisi pada tahun sebelum nya dan pada tahun saat ini.
Citra  Satelite  Sentinel  merupakan  salah  satu  cita  yang  memiliki  kemampuan  didalam menganalisa  data  mangrove.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  juga  telah  menggunakan beberapa citra sentinel didalam mengidentifkasi sebaran hutan diantaranya adalah penelitian dari (Hanan et  al., 2020)  yang  menggunakan  Citra  Sentinel  didalam  menganalisa  distribusi  spasial
vegetasi  mangrove  di  Desa  Pantai  Mekar  Kecamatan  Muara  Gembong.  Penelitian  lainnya  dari (Latifah et al., 2018) juga menggunakan citra Sentinel 2A didalam penelitiannya untuk memtakan lasifikasi  serta  menganalisa  perubahan  ekosistem  mangrove  menggunakan  citra  satelit  multi temporal  di  Karimunjawa,  Jepara,  Indonesia.  Penelitian  dari  (Pratama et  al., 2019)  juga menggunakan citra sentinel untuk memetakan distribusi  kerapatan mangrove di Tahura Ngurah Rai Bali.  Sentinel-2  telah  dirancang  untuk  mendukung  lahan  Global  Monitoring  for  Environment  and Security (GMES); darurat dan aplikasi keamanan; Geoland2; SAFER; dan G-MOSAIC. Citra Sentinel-2 dengan sistem Instrumen Multispectral yang beresolusi tinggi akan memastikan rangkaian kontinuitas observasi multispektral SPOT dan Landsat dengan melihat kunjungan kembali, area cakupan, band spektral, lebar petak, kualitas gambar radiometrik dan geometrik.  Sentinel-2 akan menjadi kontribusi signifikan terhadap pemenuhan kebutuhan GMES dalam hal penyampaian produk informasi untuk layanan operasional darat dan darurat (Drusch et al ., 2012).
Pulau mapur merupakan salah satu wilayah Kawasan konservasi di kabupaten Bintan, namun kondisi hutan mangrove di pulau mapur semakin berkurang diakibatkan aktivitas manusia. Menurut Saputra et al. (2016)  kerusakan hutan mangrove di Pulau Bintan diakibatkan adanya perubahan iklim dan aktivitas pesisir diantara nya reklamasi dan penebangan hutan . Kurangnya informasi dari pemerintah  kepada  masyarakat  akan  pengelolaan  sumber  daya  wilayah  pesisir  secara  terpadu menyebabkan kurang optimalnya pemanfaatan sumberdaya alam di wilayah pesisir salah satunya penebangan  mangrove  (Widayatun,  2016).  Akibat  dari  kurangnya  kontrol  dari  pemerintah  dan kurangnya  informasi  kepada  masyarakat  tentang  pengolahan  wilayah  hutan  mangrove mengakibatkan terjadinya penebangan hutan mangrove secara liar yang digunakan untuk bahan bangunan,  kayu  bakar,  serta  ekploitasi  (jual)  kayu  dari  hutan  mangrove  (Lasabuda,  2013). Berdasarkan  beberapa  permasalahan  tersebut,  dirasa  perlu  untuk  dilakukan  sebuah  penelitian mengenai  bagaimana  kondisi  luasan  hutan  mangrove  di  Pulau  Mapur  untuk  dapat  menjawab landasan  pikir  dari  peneliti,  yaitu  dari  kurangnya  informasi  kepada  masyarakat  di  Pulau  Mapur tentang  cara  pengolahan  wilayah  koneservasi  hutan  mangrove  serta  rendahnya  kontrol  dari pemerintah terhadap ekosistem hutan mangrove di Pulau Mapur.

## MATERI DAN METODE
Penelitian dilakukan pada bulan Maret 2019. Pengambilan data (survei lapangan) dilakukan pada bulan Juni 2019. Lokasi penelitian dan pengambilan data lapangan disajikan pada (Gambar 1). Bahan dan peralatan yang digunakan didalam penelitian terdiri dari beberapa perangkat lunak seperti Excel yang  berfungsi  untuk  pentapatapan  titik  koordinat  dan  membantu  didalam pelaksanaan  analisa  data, ENVI yang  berfungsi  untuk  membantu  didalan  koreksi  atmosferik  dan pengklasifikasian  kelas  dari  mangrove  melalui  data  citra  satellite  yang  digunakan,  ARC-GIS digunakan  untuk  penggabungan band dan  pembuatan  peta  sebaran  mangrove.  Sumber  data utama  yang  digunakan  merupakan  data  Citra  Sentinel  2-b  yang  didownload  langsung  dari https://earthexplorer.usgs.gov, dengan waktu perekaman tanggal 1 April 2019.
Penelitian  diawali  dengan  tahapan  persiapan  yang  dilakukan  dengan  pengumpulan informasi  mengenai  kondisi  umum  lokasi  penelitian,  survei  awal,  penentuan  metode  penelitian, mempersiapkan alat-alat yang akan digunakan dalam penelitian serta pelaksanaan penelitian di lapangan.  Penelitian  dilakukan  menggunakan  metode  interpretasi  citra  yang  dilakukan  secara visual, yaitu melalui interpretasi citra satelit Sentinel-2b. Untuk mendpatkan hasil yang maksimal perlu dilaksanakan  survei  lapang  ( ground check )  (Xie et  al. ,  2008). Prosedur  penga mbilan  data lapangan  dilakukan  dengan  menggunakan  GPS  untuk  mendapatkan  titik  koordinat,  tujuan pengambilan data lapangan ini ialah untuk menghindari bias data citra yang diinterpretasi atau pada saat pengklasifikasian objek dengan ukuran 10 x 10 m sesuai dengan ukuran stu piksel citra satelit Sentinel-2b (Radoux et al ., 2016).
Gambar 1 . Peta lokasi penelitian Pemetaan Luasan Hutan Mangrove di Pulau Mapur
Citra  Sentinel-2b  dapat  diunduh  secara  gratis  di  https://earthexplorer.usgs.gov.  diproses dengan menggunakan software ENVI dan ArcGIS, sedangkan analisis visual dilakukan berdasarkan hasil identifikasi  objek. Beberapa tahap yang dilakukan dalam pengolahan  citra antara lain Pre- processing  citra,  Cropping  Citra,  Composite  band,  Penajaman  citra  dan  klasifikasi  citra. Pemotongan  citra  atau  cropping  citra  adalah  untuk  memfokuskan  area  yang  inggin  dianalisis, pengklasifikasian objek, juga akan meringankan kerja PC. Pemotongan data citra ini dilakukan untuk memisahkan daerah yang akan dijadikan objek pada setiap band yang dibutuhkan (Silitonga et al., 2018). Citra yang akan di cropping adalah citra sentinel 2b yang menjadi data utama. Cropping pada citra berfungsi menentukan secara tepat bagian mana dari sebuah citra tersebut yang akan dijadikan area objek yang akan diolah, sehingga dapat dipisihkan dari area yang tidak dibutuhkan pada pengolahan selanjutnya. Hasil dari data sebelum cropping dan setelah cropping dapat dilihat pada Gambar 2.
Setelah melaksanakan proses pemotongan pada citra hal yang perlu dilakukan selanjutnya adalah  penggabungan  citra  ( Composite band ). Composite  band merupakan  teknik  untuk menggabungan dua atau lebih citra yang berbeda dari resolusi yang berbeda (spasial, spektral, temporal) untuk menghasilkan citra baru yang mengintergrasikan kelebihan-kelebihan dari citra asal nya  (Wald,  1999).  Composite  band  dapat  mengakomodasi  kebutuhan  citra  resolusi  tinggi tanpa harus membuat sistem pencitraan dengan resolving power yang tinggi (Putri et al. , 2018). Composite band atau sering disebut sebagai citra komposit karena dalam prosessing citra akan melakukan Composite (penggabungan) 3 kanal ( band ) untuk mendapatkan warna merah ( red ), hijau ( green ) dan biru ( blue ). Penggabungan citra pada penelitian ini menggunakan kombinasi band 4 ( red ), 3 ( green ), dan 2 ( blue ) dengan tujuan membedakan vegetasi dengan objek lain, dari composite tiga bank memiliki nilai resolusi yang sama yaitu 10 meter dapat dilihat pada Tabel 1.
Koreksi  atmosferik  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  digital  ( Digital Number )  sebagai  nilai pengoreksi ( Dark Subtraction ). Fungsi dari koreksi atmosferik adalah untuk menghilangkan kesalahan yang disebabkan pengaruh dari atmosferik pada citra  (Kristianingsih et al., 2016). Metode koreksi atmosferik ( Dark Subtraction ) yaitu menentukan nilai digital dari hasil kalkulasi statistik terhadap citra
yang  ditampilkan  pada  histogram  citra  digital  (Tahir et  al., 2017).  Koreksi  atmosferik  dilakukan dengan  metode  penyesuaian  histogram  ( histogram adjusment ),  yaitu  dengan  mengurangi  nilai kanal terdistorsi ke arah kiri sehingga nilai minimumnya menjadi nol  (Dewi dan Trisakti, 2017).
Penajaman citra digunakan untuk memperjelas penampakan objek yang terdapat pada citra sehingga  dapat  diperoleh  citra  yang  informatif.  Tujuan  dari  penajaman  citra  adalah  untuk mempertajam interpretabilitas visual citra, baik untuk memperoleh keindahan gambar atau untuk analisis  citra.  Penajaman  ini  dilakukan  sebelum  menampilkan  citra  dengan  tujuan  meningkatkan informasi yang dapat diinterpretasi secara digital. Prosesnya melibatkan penajaman kontras yang tampak  pada  wujud  gambaran  yang  terekam  pada  citra,  sehingga  dapat  memperbaiki kenampakan citra dan meningkatkan perbedaan yang ada di antara objek yang ada dalam citra.
Gambar 2 . Citra Sentinel-2b sebelum cropping (kiri) dan Cintra Sentinel-2b yang sudah dilakukan cropping (kanan)

## Tabel 1. Spesifikasi citra Sentinel- 2
Sentinel-2 Band Cetra Wavelength Resolution Band 1 - Coastal aerosol 0,443 60 Band 2 - Blue 0,49 10 Band 3 - Green 0,56 10 Band 4 - Red 0,665 10 Band 5 - Vegetation Red Edge 0,705 20 Band 6 - Vegetation Red Edge 0,74 20 Band 7 - Vegetation Red Edge 0,783 20 Band 8 - NIR 0,842 10 Band 8A - Vegetation Red Edge 0,865 20 Band 9 - Water vapour 0,945 60 Band 10 -SWIR - Cirrus 1,375 60 Band 11 - SWIR 1,61 20 Band 12 - SWIR 2,19 20
Ada beberapa teknik yang dapat digunakan dalam penajaman citra khususnya untuk kerapatan dan  distribusi  mangrove.  Salah  satu  tekniknya  dengan False Colour Composite (FCC)  yang merupakan  penajaman  dengan  menggabungkan  tiga  warna  primer  yaitu  merah  ( red ),  hijau ( green )  dan  biru  ( blue ).  Untuk  identifikasi  mangrove  maka  harus  mengkomposit  RGB  432 (Simanjuntak dan Juliani, 2016).
Menurut  (Purwanto,  2015),  citra  Sentinel-2  yang  sudah  diolah  dilakukan  transformasi menggunakan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) menggunakan software ArcGIS 10, sebaran mangrove yang sudah diolah dioverlay dengan algoritma NDVI, dari proses tersebut akan didapat  persebaran  mangrove  dan  diklasifikasikan  berdasarkan  kerapatannya,  kemudian  Citra Sentinel-2b  yang  sudah  diolah  dengan  algoritma  NDVI  di  tampilkan  dalam  peta  persebaran mangrove dan peta kerapatan mangrove. NDVI adalah  nilai Normalized Diffrerence Vegetation Index , NIR adalah band 8 Citra Sentinel-2b dan Red adalah band 4 dari Citra Sentinel-2b. Proses NDVI  dilakukan  untuk  membagi  class  warna  hijau  pada  citra  dengan  tujuan  memisahkan  objek yang  memiliki  nilai  spektrum  hijau  dengan  warna  spektrum  lainnya.  NDVI  berfungsi  untuk memisahkan objek vegetasi dengan objek lainnya (Xue dan Su, 2017).
Klasifikasi bertujuan untuk mengelompokan kenampakan yang homogen atau warna yang serupa.  Klasifikasi  merupakan  proses  pengelompokan  piksel-piksel  ke  dalam  suatu  kelas  atau kategori berdasarkan kesamaan nilai spektral tiap piksel. Nilai spektral merupakan gambaran sifat dasar  interaksi  antara  objek  dengan  spektrum  yang  bekerja.  Ada  dua  proses  klasifikasi,  yaitu: klasifikasi  terbimbing  ( supervised classification )  dan  klasifikasi  tak  terbimbing  ( unsupervised classification ).    Penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi supervised classification karena  didukung dengan data lapangan. Klasifikasi terbimbing bertujuan mengelompokkan secara otomatis kategori semua nilai piksel dalam citra menjadi beberapa kelas didasarkan pada daerah contoh ( training area ). Daerah contoh pada citra didapatkan dari peta acuan, data sekunder dan data lapangan. Pengkelasan  piksel  pada  supervised  classification  didasarkan  pada  kemiripan  maksimum  piksel dengan sekelompok piksel lainnya dalam citra.
Pengkelasan ini dikenal dengan metode kemiripan maksimum ( maximum likelihood ). Dengan metode maximum likelihood piksel yang belum diketahui identitasnya di kelompokkan berdasarkan vektor  dan  matriks  kovarian  dari  setiap  pola  spektral  kelas.  Nilai  peluang  piksel  yang  belum teridentifikasi  akan  dihitung  oleh  komputer  dan  dimasukkan  ke  dalam  salah  satu  kelas  yang peluangnya paling tinggi. Hasil klasifikasi dengan menggunakan supervised classification selanjutnya dilakukan pengkelasan kembali atau pengkelasan ulang ( reclass ) dengan berdasarkan pada peta dan  data  pendukung.  Pengkelasan  ulang  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  citra  yang  lebih informatif mengenai daerah penelitian (Kristianingsih et al ., 2016). Sebaran hutan mangrove dapat terlihat dengan warna merah kecoklatan digunakan composite band RGB 432. Proses pewarnaan ini bukanlah semata mata sesuai dengan keinginan namun ditinjau dari segi penampakan pada rupa asli peta, kemudian citra di klasifikasikan menjadi beberapa kelas, mangrove, perairan dan daratan (Purwanto, Asriningrum, Winarso, dan Parwati, 2014).
Uji akurasi atau ketelitian klasifikasi dilakukan untu menguji tingkat akurasi peta penggunaan yang dihasilkan dari proses klasifikasi digital dengan sampel uji dari hasil kegiatan lapangan (Noviar et al., 2012). Dalam suatu penelitian yang menggunakan data dan metode tertentu perlu dilakukan uji  ketelitian  kembali  karena  hasil  uji  ketelitian  tersebut  sangat  mempengaruhi  besarnya kepercayaan  pengguna  terhadap  setiap  jenis  data  maupun  metode  analisisnya  (Silitonga et  al . 2018). Metode yang digunakan untuk menghitung akurasi klasifikasi dengan menggunakan matriks kesalahan  atau confusion matrix / error matrix .  Persentase  ketelitian  suatu  kelas  diperoleh  dari perbandingan  jumlah  piksel  yang  benar  masuk  pada  training  area  dengan  jumlah  piksel  pada training  area  suatu  kelas.  Hasil  uji  akurasi  pada  matriks  kesalahan  berupa  perhitungan overall accuracy (OA), producer accuracy (PA), user accuracy (UA)  dan kappa koefisien (Hendrawan, Gaol, dan Susilo, 2018).  Bentuk matriks kesalahan dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2 . Bentuk matriks akurasi klasifikasi
Klasifikasi Data Data Lapangan Total Baris UA (%) A B C A X kk X k X kk /X +k B X kk C X kk Total Kolom X k+ N PA (%) X kk /X k+
Dimana r adalah Jumlah baris dalam matriks; X kk adalah Jumlah pengamatan pada baris i dan kolom I; X k+ dan X +k : Total margin dari baris i dan kolom I dan N adalah Jumlah total pengamatan. Produser accuracy (PA) adalah nilai akurasi dari citra (dalam %) yang menyatakan peluang piksel suatu kelas terklasifikasi dengan benar. User accuracy (UA) adalah nilai akurasi dari citra (dalam %) yang  menyatakan  suatu  kelas  terklasifikasi  dengan  benar.  Sedangkan  overall  accuracy  (OA) adalah nilai yang menyatakan seluruh piksel yang terklasifikasi dengan benar  (Xue dan Su, 2017).
Perhitung untuk menghitung luasan mangrove berdasarkan citra yang telah diklasifikasi yang tersimpan  dalam  bentuk  shapefile  dan  mengubah  proyeksi  geografik  menjadi  UTM.  Perhitungan pada  citra  yang  menghitung  luasan  mangrove  secara  otomatis.  Perhitungan  luasan  mangrove dengan menggunakan software ArcMap 10.3.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebaran  mangrove  dengan Unsupervised  Classification pada  gambar  5  terdapat  masih banyak  kesalahan  klasifikasi  ( bias )  yang  diperoleh.  Karna  Objek  vegetasi  non-mangrove diklasifikasikan sebagai mangrove. Unsupervised classification dilakukan dengan membuat training area  pada  citra  sesuai  objek  yang  ingin  di  klasifikasikan  secara  interpretasi  visual.  Training  area berfungsi untuk mengelompokkan objek yang sama. Semakin banyak training area yang dilakukan pada suatu kelas maka semakin baik hasil pengelompokan kelas tersebut. Pembuatan training area dapat dilakukan dengan berbagai bentuk polygon seperti segitiga, persegi dan bentuk polygon lainnya. Pada penelitian ini dilakukan pembuatan 15 training area untuk setiap kelasnya. Kelas yang dibuat  adalah  mangrove,  tanah,  vegetasi  campuran  dan  perairan  (laut).  Hasil  klasifikasi  hanya diambil  wilayah  mangrove  untuk  menentukan  sebarannya  pada  wilayah  penelitian.  Hasil unsupervised classification ini hanya dapat digunakan sebagai bahan acuan untuk penentuan titik koordinat untuk dapat membuat klasifikasi supervised classification .
Hasil klasifikasi supervised classification pada Gambar 6, diperoleh sebaran vegetasi mangrove dapat  dijumpai  berada  pada  pesisir  laut.  Hal  ini  didukung  oleh  kondisi  tempat  yang  bersubstrat lumpur dan kondisi morfologi habitat lainnya, serta kekuatan arus yang tidak terlalu kuat. Sebaran mangrove menggunakan klasifikasi supervised memiliki ketepatan akurasi yang lebih baik karena menggunakan  data  titik  korrdinat  lapangan  sebagi  titik  acuan  penentuan  klasifikasi.  Klasifikasi supervised  dapat  mengurangi  distorsi  kesamaan  nilai  piksel  yang  di  hasilkan  dari  klasifikasi unsupervised (Gambar 5) menjadi klasifikasi yang lebih baik. Semakin banyak titik koordinat suatu kelas yang diambil, maka semakin baik data klasifikasi yang didapat.
Sebaran mangrove yang ada di Pulau Mapur berada di sekitar pesisir perairan Pulau Mapur. Sebaran mangrove yang ada di perairan Pulau Mapur berada antara bagian timur perairan Pulau Mapur hingga bagian barat laut perairan Pulau Mapur. Tetapi dibagian utara Pulau Mapur tidak ditemui sebaran mangrove disebabkan kuat arus yang ada diperairan Pulau Mapur bagian utara. Jenis mangrove yang ada diperairan Pulau Mapur dijumpai diantaranya dari family Rhizopora yang tumbuh  di  sekitaran  pesisir  perairan  Pulau  Mapur,  kemudian Bruguiera , Ceriops , Lumnitzera dan Xylocarpus . Pulau Mapur mempunyai sebaran luasan wilayah hutan mangrove sebesar 159,713 ha.
Gambar 5 . Peta sebaran mangrove Pulau Mapur unsupervised classification
Hasil  klasifikasi supervised classification pada  (gambar  6),  diperoleh  sebaran  vegetasi mangrove  dapat  dijumpai  berada  pada  pesisir  laut.  Hal  ini  didukung  oleh  kondisi  tempat  yang bersubstrat lumpur dan kondisi morfologi habitat lainnya, serta kekuatan arus yang tidak terlalu kuat. Sebaran mangrove menggunakan klasifikasi supervised memiliki ketepatan akurasi yang lebih baik karena  menggunakan  data  titik  korrdinat  lapangan  sebagi  titik  acuan  penentuan  klasifikasi. Klasifikasi supervised dapat mengurangi distorsi kesamaan nilai piksel yang di hasilkan dari klasifikasi unsupervised (Gambar 5) menjadi klasifikasi yang lebih baik. Semakin banyak titik koordinat suatu kelas yang diambil, maka semakin baik data klasifikasi yang didapat.
Sebaran mangrove yang ada di Pulau Mapur berada di sekitar pesisir perairan Pulau Mapur. Sebaran mangrove yang ada di perairan Pulau Mapur berada antara bagian timur perairan Pulau Mapur hingga bagian barat laut perairan Pulau Mapur. Tetapi dibagian utara Pulau Mapur tidak ditemui sebaran mangrove disebabkan kuat arus yang ada diperairan Pulau Mapur bagian utara. Jenis mangrove yang ada diperairan Pulau Mapur dijumpai diantaranya dari family Rhizopora yang tumbuh  di  sekitaran  pesisir  perairan  Pulau  Mapur,  kemudian Bruguiera , Ceriops , Lumnitzera dan Xylocarpus . Pulau Mapur mempunyai sebaran luasan wilayah hutan mangrove sebesar 159,713 ha.
Penggunaan supervised  classification dilakukan  dengan  cara  mengambil  titik  koordinat dilapangan untuk mengelompokkan objek yang mempunyai nilai spektral yang sama pada suatu piksel dengan objek aslinya (Gibson dan Power, 2000). Perbedaan antara klasifikasi pada tahap ini menggunakan titik koordinat sebagai titik acuan sedangkan unsupervised menggunakan polygon sebagai titik acuan (Kawamuna et al., 2017). Pada klasifikasi ini menggunakan metode maximum likelihood dengan  berdasarkan  5  kelas.  Hasil  proses  klasifikasi  yang  didapat  kemudian  hanya mengambil kelas dari mangrovenya saja untuk mengetahui sebarannya.
Hasil  sebaran  mangrove  yang  berada  di  Pulau  Mapur  dengan  luasan  mangrove  sebesar 159,713 ha, menggunakan citra satelit sentinel 2b memiliki luasan yang cukup kecil dibandingkan dengan beberapa lokasi lainnya. Penggunaan citra sentinel 2b dalam memetakan distribusi dan mengetahui  luasan  mengrove  masih  sangat  terbatas.  Penelitian  sebelumnya  yang  juga menggunakan  citra  satellite  Sentinel  2b  adalah  dari  (Rosmasita et  al., 2019)  yang  memetakan mangrove  di  Daerah  Sungai  Liong,  Bengkalis,  Provinsi  Riau  dengan  menggunakan  citra  satelit sentinel  2b  dan  mendapatkan  luasan  mangrove  sebesar  1965,  9  ha.  Sebagian  besar  pemetaan distribusi mangrove banyak dilakukan dengan menggunakan Citra landsat 8. Penelitian sebelumnya dari (Irawan dan Malau, 2016) yang menggunakan Citra landsat 8 di wilayah Sagulung Pulau Batam mendapatkan luasan sebaran  mangrove sebesar 718.98 ha.
Penelitian lainnya yang memetakan luasan mangrove dengan menggunakan citra satellite lansat  8  diantaranya  dari  (Purwanto et  al .,  2014)  di  Sagara  Anakan  yang  mendapatkan  luasan mangrove  sebesar  6.716  ha,  selain  itu  (Shobirin et  al .,  2016)  menggunakan  citra  lansat  8  untuk memetakan  mangrove  di  Kecamatan  Muara  Badak,  Kalimantan  Timur  mendapatkan  luasan mangrove di kawasan tersebut sebesar 257.83 ha dan (Simanjuntak dan Juliani, 2016) menggunakan landsat 8 mendapatkan luasan mangrove di Pesisir Kabupaten Langkat sebesar 1992,15 ha. Selain landsat  8  ada  beberap  citra  lainnya  yang  bisa  digunakan  untuk  melakukan  pemataan  dan mengetahui luasan mangrove diantaranya dari (Tahir et al ., 2017) yang menggunakan perekaman sensor pada perangkat satelit ALOS AVNIR di Kawasan Teluk Jailolo 2 mendapatkan sebaran luasan mangrove  sebesar  393.77  ha.  Penelitian  dari  (Silitonga et  al .,  2018)  menggunakan  Citra  satelit diperoleh dari Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) memetakan mangrove di Pualau Enngano mendapatkan luasan mangrove sebesar 1170,22 ha.
Dari  hasil  perhitungan  untuk  hasil  klasifikasi  citra  didapatkan  nilai User Accuracy (UA)  untuk kelas mangrove adalah 88,59 %. Hal ini menunjukkan peluang kelas mangrove terklasifikasi dengan benar  dilapangan  sebesar  88.59%.  Nilai Produser Accuracy (PA)  untuk  kelas  mangrove  adalah 92,30% yang artinya bahwa peluang piksel mangrove terklasifikasi dengan benar sebesar 92,30%. Nilai Overall Accuracy (OA)  adalah  88  %  yang  artinya  bahwa  seluruh  piksel  yang  terkelaskan dengan benar sebesar 88 % dengan ketepatan akurasi klasifikasi terhadap data lapangan sebesar 0.8 (Tabel 2).

## Tabel 2 . ketepatan akurasi klasifikasi terhadap data lapangan
DATA LAPANGAN TOTAL BARIS UA (%)
KL A SIFIK A SI A B
C D E A 24 2 0 0 1 27 88.59 % B 1 15 0 1 0 17 C 1 0 4 0 0 5 D 0 0 0 1 0 1 E 0 0 0 0 0 0 TOTAL KOLOM 26 17 4 2 1 50 PA (%) 92.30 OA 88% Kappa 0.80
Penelitian kami menunjukan bahwa penggunaan citra sentinel-2b dalam memtakan distribusi dan mengetahui luasan mengrove sangat baik yang ditunjukan oleh %. Nilai Overall Accuracy (OA) adalah 88 %. Beberapa  penelitian lainnya yang  menggunakan citra berbeda dalam melakukan pemetaan  mangrove  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  sentinel-2b diantaranya dengan menggunakan Citra Alos Avnir-2 nilai presentase kebenaran 86,67 %  (Tahir et al .,  2017),  penelitian  lainnya  yang  menggunakan  citra  sentinel  2a  untuk  mengetahui  tutupan vegetasi lahan didapat nilai sebesar 85%  (Putri et al ., 2018), sedangkan dengan menggunakan Citra satelit diperoleh dari Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) didapatkan nilai Nilai Overall Accuracy (OA) sebesar 76,9% (Silitonga et al ., 2018).  Perbedaan Nilai Overall Accuracy (OA) dari  setiap  citra  yang  berbeda  menunjukan  bahwa  nilai  akurasi  yang  dari  hasil  klasifikasi  sangat dipengaruhi oleh resolusi citra spasial yang digunakan dimana jika dibandingkan citra yang memiliki resolusi spasial yang rendah akan berdampak pada penurunan Nilai Overall Accuracy (OA) (Chen et al ., 2004; Liu et al ., 2020; Lazuardi et al., 2021)

## KESIMPULAN
Hasil  dari  pemetaan  sebaran  mangrove  di  Pulau  Mapur  dapat  dilihat  bahwa  ekosistem mangrove  tersebar  di  bagian  timur  hingga  barat  laut  Pulau  Mapur.  Bagian  utara  Pulau  Mapur mempunyai tipe substrat yang berpasir sehingga tidak memungkinkan tumbuhan mangrove dapat tumbuh di daerah tersebut. Sebaran mangrove hasil klasifikasi dengan menggunakan Citra Sentinel- 2b  memiliki  nilai  piksel  terklasifikasi  hampir  adalah  88%,  sedangkan  akurasi  klasifikasi  terhadap lapangan  0.8.  hasil  klasifikasi  citra  dan  validasi  data  dilapangan  Kerapatan  mangrove  di  Pulau Mapur dengan dengan luas  berkisar 156.729 ha.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada  Fakultas Teknik Universitas Maritim Raja  Ali haji yang memberikan bantuan dalan supporting finansial dalam proses publikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Chen, D., Stow, D.A., & Gong, P., (2004). Examining the effect of spatial resolution and texture window size on classification accuracy:  An urban environment case. International Journal of Remote Sensing , 25(11), 2177 – 2192. doi: 10.1080/01431160310001618464 Dewi, E.K.,  &  Trisakti, B.  (2017). Comparing  Atmospheric Correction Methods for  Landsat Oli Data.
International  Journal  of  Remote  Sensing  and  Earth  Sciences ,  13(2),  105.  doi:  10.30536/ j.ijreses.2016.v13.a2472
Drusch, M., Del Bello, U., Carlier, S., Colin, O., Fernandez, V., Gascon, F., Hoersch, B., Isola, C., Laberinti, P., Martimort, P., Meygret, A., Spoto, F., Sy, O., Marchese, F.,  & Bargellini, P., (2012) Sentinel-2: ESA’s  Optical  High -Resolution  Mission  for  GMES  Operational  Services. Remote  Sensing  of
Environment , 120, 25 – 36. doi: 10.1016/j.rse.2011.11.026
Hanan, A.F., Pratikto, I., & Soenardjo, N., (2020). Analisa Distribusi Spasial Vegetasi Mangrove di Desa Pantai  Mekar  Kecamatan  Muara  Gembong. Journal  of  Marine  Research ,  9(3),  271 – 280.  doi: 10.14710/jmr.v9i3.27573
Hendrawan,  Gaol,  J.L.,  &  Susilo,  S.B.  (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. doi: 10.29244/jitkt.v10i1.18595
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, 277 – 284.
Kristianingsih,  L.,  Wijaya,  A.,  &  Sukmono,  A.,  (2016).  Analisis  Pengaruh  Koreksi  Atmosfer  Terhadap Estimasi Kandungan Klorofil-a Menggunakan Citra Landsat 8. Jurnal Geodesi Undip , 5(4), 56 – 64. Lasabuda, R., (2013). Regional Development in Coastal and Ocean in Archipelago Perspective of The  Republic  of  Indonesia  Jurnal  Ilmiah  Platax. Jurnal  Ilmiah  Platax ,  1(2),  92-101.  doi: 10.35800/jip.1.2.2013.1251
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. doi: 10.14710/jkt.v21i2.2977
Lazuardi, W., Wicaksono, P., & Marfai, M. A., (2021). Remote sensing for coral reef and seagrass cover mapping to support coastal management of small islands. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 686(1), p. 012031. doi: 10.1088/1755-1315/686/1/012031
Liu, M., Yu, T., Gu, X., Sun, Z., Yang, J., Zhang, Z., Mi, X., Cao, W., & Li, J., (2020). The impact of spatial resolution on the classification of vegetation types in highly fragmented planting areas based on  unmanned  aerial  vehicle  hyperspectral  images. Remote  Sensing ,  12(1):146.  doi: 10.3390/rs12010146
Noviar,  H.,  Carolita,  I.,  &  Cahyono,  J.  S.,  (2012).  Uji  Akurasi  Training  Sampel  Berbasis  Objek  CItra Landsat di Kawasan Hutan Provinsi  Kalimantan Tengah. Jurnal Ilmiah Geomatika , 18(2), 132 – 143.
Gibson,  P.J.,    &  Power,  C.H.  (2000).  Introductory  remote  sensing:  Digital  image  processing  and applications. Psychology Press. Routledge.
Philiani,  I.,  Saputra,  L.,  Harvianto,  L.,  &  Muzaki,  A.A.,  (2016).  Pemetaan  Vegetasi  Hutan  Mangrove Menggunakan  Metode  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  di  Desa  Arakan, Minahasa Selatan, Sulawesi Utara. Surya Octagon Interdisciplinary Journal of Technology, 1(2), 211 – 222.
Pratama,  I.G.M.Y.,  Karang,  I.W.G.A.,  &  Suteja,  Y.,  (2019).  Distribusi  Spasial  Kerapatan  Mangrove Menggunakan  Citra  Sentinel-2A  Di  TAHURA  Ngurah  Rai  Bali. Journal  of  Marine  and  Aquatic Sciences , 5(2): 192-202. doi: 10.24843/jmas.2019.v05.i02.p05
Purwanto,  A.,  (2015).  Pemanfaatan  Citra  Landsat  8  Untuk  Identifikasi  Normalized  Difference Vegetation Index ( Ndvi ) Di Kecamatan Silat Hilir Kabupaten Kapuas Hulu. Edukasi , 13(1), 27 – 36.
Purwanto, A.D., Asriningrum, W., Winarso, G., & Parwati, E., (2014). Analisis Sebaran dan Kerapatan Mangrove  Menggunakan  Citra  Landsat  8  di  Segara  Anakan,  Cilacap. Seminar  Nasional Penginderaan jauh 2014 , p232 – 241.
Putri,  D.  R.,  Sukmono,  A.,  &  Sudarsono,  B.,  (2018).  Analisis  Kombinasi  Citra  Sentinel-1a  Dan  Citra Sentinel-2a  Untuk  Klasifikasi  Tutupan  Lahan  (Studi  Kasus:  Kabupaten  Demak,  Jawa  Tengah). Jurnal Geodesi Undip , 7(2), 85 – 96.
Radoux,  J.,  Chomé,  G.,  Jacques,  D.C.,  Waldner,  F.,  Bellemans,  N.,  Matton,  N.,  Lamarche,  C., D’Andrimont,  R., & Defourny,  P.,  (2016). Sentinel- 2’s potential for sub -pixel landscape feature detection. Remote Sensing , 8(6), 488. doi: 10.3390/rs8060488
Rosmasita,  Siregar,  V.P.,  &  Agus,  S.B.,  (2019).  Klasifikasi  Mangrove  Berbasis  Objek  Dan  Piksel Menggunakan  Citra  Sentinel-2b  Di  Sungai  Liong,  Bengkalis,  Provinsi  Riau. Jurnal  Ilmu  dan Teknologi Kelautan Tropis , 3(2), 58 – 66. doi: 10.29244/jitkt.v10i3.22182
Shalihati,  S.F.,  (2014).  Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh  Dan  Sistem  Informasi  Geografi  Dalam Pembangunan Sektor Kelautan Serta Pengembangan Sistem Pertahanan Negara Maritim. Geo edukasi  -  Jurnal  Penelitian  dan  Pengembangan  Geografi ,  3(2),  115 – 126.  doi:  10.31186/jeng gano.3.1.98-111
Shobirin,  A.,  Budiarsa,  A.  A.,  &  Ritonga,  I.  R.  (2016).  Pemetaan  sebaran  mangrove  menggunakan Citra  Landsat  8/ETM+  di  Teluk  Pangempang  Kecamatan  Muara  Badak  Provinsi  Kalimantan Timur. Jurnal Ilmu Perikanan Tropis , 22(1), 1 – 9.
Silitonga, O., Purnama, D., & Nofriadiansyah, E., (2018). Pemetaan Kerapatan Vegetasi Mangrove Di Sisi Tenggara Pulau Enggano Menggunakan Data Citra Satelit. Jurnal Enggano , 3(1),  98 – 111. Simanjuntak,  B.C.,  &  Juliani,  R.,  (2016),  Aplikasi  Citra  Landsat  8  Oli  Untuk  Menganalisa  Kerapatan Vegetasi Mangrove Di Pesisir Kabupaten Langkat. Jurnal Einstein , 4(1), 1 – 6.
Tahir,  I.,  Paembonan,  R.  E.,  Harahap,  Z.  A.,  Akbar,  N.,  &  Wibowo,  E.  S.,  (2017),  Sebaran  Kondisi Ekosistem  Hutan  Mangrove    Di  Kawasan  Teluk  Jailolo,  Kabupaten  Halmahera  Barat  Provinsi Maluku Utara. Jurnal Enggano , 2(2), 143 – 155. doi: 10.31186/jenggano.2.2.143-155 Wald,  L.,  (1999),  Some  terms  of  reference  in  data  fusion. IEEE  Transactions  on  Geoscience  and Remote Sensing , 37(31), 1190 – 1193. doi: 10.1109/36.763269
Widayatun,  (2016),  Satu  Dekade  Pembangunan  Sumber  Daya  Manusia  (Kasus  Pulau  Mapur  , Kabupaten  Bintan  )  (One  Decade  of  Human  Resources  Development  in  the  Coastal  Areas : Achievements  and  Challenges  (Case  of  Mapur  Island  ,  Bintan  Regency  )). Jurnal Kependudukan , 11(2), 119 – 132. doi: 10.14203/jki.v11i2.203 Xie, Y., Sha, Z., & Yu, M., (2008), Remote sensing imagery in vegetation mapping: a review. Journal of Plant Ecology , 1(1), 9 – 23. doi: 10.1093/jpe/rtm005
Xue, J., & Su, B., (2017), Significant remote sensing vegetation indices: A review of developments and applications. Journal of Sensors , Volume 2017,  Article ID 1353691, 17 p. doi: 10.1155/2017/135 3691