p-ISSN: 2086-8277 e-ISSN: 2807-3282
DINAMIKA PERUBAHAN TUTUPAN HUTAN MANGROVE SEBAGAI KAWASAN LINDUNG MENGGUNAKAN CITRA SATELIT DI PULAU PELENG SULAWESI TENGAH
Dynamics of Change in Mangrove Forest Cover as a Protected Area Using Satellite Image on Peleng Island, Central Sulawesi
Mohammad Malik 1* , Budi Kuncahyo 2 , dan Nining Puspaningsih 2
(Diterima 30 Juli 2023 /Disetujui 27 September 2023)

## ABSTRACT
Mangrove forest is an important ecosystem supporting the life activities of coastal communities because it has various functions so it is very vulnerable to various disturbances. This problem is an important factor in the decline in the ability of mangroves to maintain the stability of the coastal ecosystem. Therefore, it is necessary to monitor and evaluate the dynamics of mangrove cover change in a spatio-temporal manner using remote sensing methods. Landsat imagery with a spatial resolution of 30 m was chosen as a data source to analyze the dynamics of mangrove forest cover. The purpose of the study was to measure, map and estimate the area of mangrove cover in 2019 and build a guided classification of mangrove cover changes in 2029 to estimate changes in mangrove forest cover, vegetation analysis to calculate diversity values and the Markov chain method using software. Stella. The results showed that the value of mangrove vegetation diversity in the belta strata was higher than the tree strata. Based on the significance value according to the criteria of ecosystem stability, it shows that the mangrove vegetation on Peleng Island is in the medium category and quite stable. Mangrove forests have continued to decline by 10.21% from 1999 to 2019, and in 2029 it is predicted that the area will continue to decline if this condition is left without any government policies that regulate it.
Keywords: Dynamics, diversity, Landsat, mangroves, Peleng Island

## ABSTRAK
Hutan  mangrove  merupakan  ekosistem  penting  penunjang  aktivitas  kehidupan  masyarakat  pesisir  karena memiliki  berbagai  fungsi  sehingga  sangat  rentan  terhadap  bermacam  gangguan.  Permasalahan  ini  menjadi  faktor penting menurunnya kemampuan mangrove dalam menjaga kestabilan ekosistem pantai. Oleh karena itu monitoring dan evaluasi dinamika perubahan tutupan mangrove secara spasio temporal menggunakan metode penginderaan jauh ( remote  sensing )  perlu  dilakukan.  Citra  Landsat  dengan  resolusi  spasial  30  m  dipilih  sebagai  sumber  data  untuk menganalisis  dinamika  tutupan  hutan  mangrove.  Tujuan  penelitian  adalah  untuk  mengukur,  memetakan  dan mengestimasi  luas  tutupan  mangrove  tahun  2019  serta  membangun  model  dinamika  perubahan  tutupan  mangrove pada  tahun  2029terbimbing  ( supervised  classification )  untuk  mengestimasi  perubahan  tutupan  hutan  mangrove, analisis vegetasi untuk menghitung nilai keanekaragaman serta metode rantai markov (Markov chain) menggunakan software Stella. Hasil penelitian menunjukan bahwa nilai keanekaragaman vegetasi mangrove pada strata belta lebih tinggi daripada strata pohon. Berdasarkan nilai penting menurut kriteria kemantapan ekosistem menunjukkan bahwa vegetasi mangrove di Pulau Peleng masuk dalam kategori sedang dan cukup stabil. Hutan mangrove terus mengalami penurunan sebesar 10,21% sejak tahun 1999 hingga tahun 2019, dan pada tahun 2029 diprediksi akan terus mengalami penurunan luasan jika kondisi ini dibiarkan tanpa ada kebijakan pemerintah yang mengatur.
Kata kunci: Dinamika, keanekaragaman, Landsat, mangrove, Pulau Peleng
1 Program Studi Ilmu Pengelolaan Hutan Sekolah Pascasarjana IPB University Jl. Ulin Kampus IPB, Dramaga, Bogor, Jawa Barat, Indonesia 16680
2 Departemen Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan dan Lingkungan, IPB University Jl. Ulin Kampus IPB, Dramaga, Bogor, Jawa Barat, Indonesia 16680 * Penulis korespondensi: e-mail: moh.malik24@gmail.com

## PENDAHULUAN
Hutan  mangrove  terletak  di  negara  tropis  dan  sub tropis,  (Giri et  al. 2008) terutama terletak di  antara 30 o LU  dan  30 o LS  (Giri et  al. 2011).  Tumbuh  di  area tergenang dengan pantai berpasir, liat, atau lanau, laguna pantai,  pasang  surut,  delta  sungai,  atau  tanah  rawa (Walters et  al. 2008;  Giri et  al. 2011;  Moity  and  Leon 2019).  Ekosistem  mangrove  memiliki  fungsi  fisik, ekologi,  ekonomi,  dan  berperan  sebagai  penyerap  CO 2 (Kusmana et al. 2003; Kustanti 2011).
Hutan  mangrove  Indonesia  adalah  yang  terluas  di dunia,  mencakup  sekitar  21-29%  dari  total  ekosistem mangrove  global,  dengan  45  dari  75  spesies  mangrove dunia (Spalding et al. 2010; Giri et al. 2011; Hamilton & Casey 2016). Meskipun demikian, menurut FAO (2007) menyebutkan  Indonesia  telah  mengalami  penurunan luasan hutan mangrove pada kurun waktu 1980-1990 dari total luas 4.2 juta ha menjadi 3.5 juta ha atau rata-rata 70 ribu  ha  per  tahun.  Pada  tahun  2000  tersisa  3.15  juta  ha atau terjadi pengurangan rata-rata 35 ribu ha per tahun.
Keberadaan  serta  kerusakan  yang  terjadi  pada ekosistem  mangrove  tidak  terlepas  dari  peranan antropogenik yang memanfaatkan ekosistem mangrove. Menurut Yanuartanti, (2015); Rakotomavo dan Fromard, (2010);  Sakho et  al. (2011),  umumnya  kerusakan mangrove  disebabkan  antara  lain  karena  faktor  tekanan populasi manusia, kebutuhan ekonomi yang meningkat, eksploitasi  produk  kayu  dan  konversi  lahan  menjadi tambak.  Oleh  karena  itu  monitoring  dan  evaluasi dinamika  perubahan  tutupan  hutan  mangrove  sebagai kawasan lindung perlu dilakukan.
Hutan  mangrove  terletak  pada  areal  yang  sulit dijangkau  dan  diamati  secara  langsung,  sehingga memerlukan  metode  yang  tepat  untuk  mengambil  dan mengolah  informasi  tanpa  bersentuhan  dengan  objek tersebut. Oleh karena itu diperlukan metode Penginderaan  Jauh  ( remote  sensing )  yang  sangat  baik digunakan dalam melakukan monitoring hutan mangrove.
Penerapan  metode  penginderaan  jauh  dalam memantau  hutan  mangrove  diantaranya  Mondal et  al. pada  tahun  2017  di  pesisir  Sierra  Leone,  Afrika  Barat selama  rentang  1990  hingga  2016.  Lu et  al. (2018)  di Teluk  Quanzhou,  China  menggunakan  metode  analisis temporal  untuk  membandingkan  dan  menganalisis  nilai spektral  antara  hutan  bakau  dan  lumpur  menggunakan citra  Landsat time-series dari  tahun  1990,  1997,  2005, 2010,  dan  2017.  Adapun  Islam et  al. (2018)  di  garis pantai  Bangladesh  dari  tahun  1976  hingga  2015 menggunakan citra landast. Giri et al. (2019) di wilayah Asia yang terkena dampak tsunami. Hutan mangrove di Pesisir Pulau Peleng dimanfaatkan  sebagai  ekosistem  utama  penunjang aktivitas kehidupan masyarakat karena secara tradisional,  dimanfaatkan  untuk  memenuhi  kebutuhan sehari-hari,  misalnya  untuk  mencari  kayu  bakar,  tiang bangunan  dan  kerang  untuk  dikonsumsi.  Namun pertambahan  penduduk  yang  terus  meningkat  maka kebutuhan  akan  lahan,  baik  sebagai  lahan  pertanian maupun perkebunan juga terus  meningkat.  Hal  tersebut
mengakibatkan  meningkatnya  intensitas  eksploitasi hutan mangrove.
Oleh karena itu diperlukan upaya-upaya pencegahan untuk menekan laju konversi hutan mengrove khususnya di kawasan lindung ekosistem mangrove. Namun penting untuk  diketahui  sejauh  mana  laju  perubahan  hutan mangrove tersebut terjadi. Perubahan ini dapat diketahui dengan  melakukan  analisis  secara  spasio-temporal dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh pada rentang waktu tahun 1999 hingga tahun 2019.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  kondisi hutan  mangrove  di  Pulau  Peleng,,  memetakan  dan mengestimasi  luas  serta  dinamika  perubahan  tutupan hutan  mangrove  secara  spasio  temporal  pada  rentang waktu  tahun 1999 hingga 2019 dan membangun  model dinamik  prediksi  tutupan  hutan  mangrove  pada  pada tahun 2029.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan  Maret  2019 sampai  dengan  bulan  Oktober  tahun  2019  di  Pulau Peleng  Kabupaten  Banggai  Kepulauan,  Provinsi Sulawesi Tengah (Gambar 1).  Lokasi ini dipilih karena merupakan kepulauan terluar di Pulau Sulawesi dengan tingkat  abrasi  yang  cukup  tinggi  karena  berhadapan dengan laut lepas.

## Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  adalah  GPS,  peta  kerja, meteran  roll, phi-band ,  tali,  patok, tally  sheet ,  kompas, alat  tulis  dan  kamera.  Sedangkan  untuk  keperluan pengolahan data, alat yang digunakan adalah komputer, software Arcgis 10.8 dan TerrSet.

## Jenis dan Sumber Data
Data  utama  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mencakup citra Landsat 5 TM dan Landsat 8 OLI, peta penutupan lahan, peta fungsi kawasan hutan, data pasang surut  air  laut  bulanan,  serta  data  lapangan  berupa koordinat sampel plot dan data vegetasi. Selain itu, data sekunder diperoleh dari studi literatur, peta administrasi,
peta  jalan,  peta  lereng,  dan  data  pendukung  lainnya. Dengan mempertimbangkan ketersediaan data, kemampuan  analisis  spektral,  dan  distribusi  hutan mangrove,  citra Landsat  Thematic  Mapper (TM)  dan Operational Land Imager (OLI) (dengan resolusi spasial 30  m)  dipilih  sebagai  sumber  data  utama  untuk mengevaluasi  perubahan  spasial  dan  temporal  hutan mangrove pada tahun 1999, 2009, dan 2019.

## Tahapan Penelitian

## Pra Pengolahan Citra
Penggunaan  data  satelit  multi-temporal  contohnya citra landsat memiliki sejumlah permasalahan antara lain kesalahan  geometrik,  kebisingan  yang  timbul  dari  efek atmosfer,  kesalahan  oleh  perubahan  geometri  iluminasi dan kesalahan instrumen (Homer et  al . 2004). Langkah pra  pengolahan  citra  meliputi  import  data,  perubahan format,  penggabungan  citra  ( layer  stacking ),  koreksi geometrik dan pemotongan citra ( cropping ).

## Survei Lapangan
Survei dilakukan untuk memperoleh keseuaian data serta informasi dengan cara mengambil sampel dari suatu populasi. Dalam penelitian ini, kegiatan survey lapangan meliputi: analisis vegetasi,  pengambilan titik koordinat, pengamatan  tutupan  lahan  dan  wawancara.  Lokasi pengambilan  contoh  pengukuran  di  lapangan  dilakukan didasarkan  pada  hasil  klasifikasi  tidak  terbimbing  dan nilai NDVI.

## Klasifikasi (Unsupervised classification)
Klasifikasi tutupan lahan tidak terbimbing dilakukan untuk  menentukan  lokasi  plot  penentuan  pengambilan data lapangan (survei mangrove) dan untuk ground check kelas tutupan lahan di lapangan

## Transformasi NDVI
Nilai  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation Index ) diperoleh dari hasil persamaan matematika antara band merah (visible) dan inframerah dekat (near infrared) dari  data  penginderaan  jauh,  (As-syukur  dan  Adnyana 2009).  Untuk  menghitung  nilai  kerapatan  hutan
mangrove digunakan metode rasio band inframerah dekat (NIR)  dan  band  merah  dengan  formula  di  bawah  ini, (Green et al. 2000 dalam Waas dan Nababan 2010):

## NDVI = 𝑁𝑒𝑎𝑟 𝐼𝑛𝑓𝑟𝑎 𝑅𝑒𝑑 − 𝑟𝑒𝑑 𝑁𝑒𝑎𝑟 𝐼𝑛𝑓𝑟𝑎 𝑅𝑒𝑑 + 𝑟𝑒𝑑
Citra baru yang dihasilkan dari transformasi NDVI tersebut  akan  memiliki  rentang  nilai  -1  sampai  +1. Namun menurut Prahasta, (2008) dalam Hendarto et al. (2018)  Indeks  vegetasi  pada  tumbuhan  hijau  umumnya bernilai antara 0,1 hingga 0,7. Kelas kerapatan vegetasi mangrove menurut Departemen Kehutanan (2003) tersaji pada Tabel 2.

## Pengecekan lapangan (ground check)
Lokasi ground check kelas  tutupan  lahan berdasarkan  hasil  analisis  klasifikasi  tak  terbimbing ( unsupervised  classification) .  Jumlah  sampel  yang diambil  dilakukan  secara purposive pada  setiap  kelas tutupan  lahan  yang  mewakili.  Lokasi  pengambilan  plot sampel  pengukuran  hutan  mangrove  berdasarkan  hasil analisis  klasifikasi  tak  terbimbing  ( unsupervised classification) yang  ditumpang  susunkan (overlay) dengan nilai hasil kerapatan NDVI.

## Analisis Vegetasi
Pengukuran  data  lapangan  dilakukan  untuk kebutuhan  analisis  vegetasi  yang  bertujuan  untuk mengamati  serta  mempelajari  komposisi  dan  struktur vegetasi  penyusun  komunitas  tumbuhan  (Zamroni  dan Rohyani 2008). Data lapangan tersebut kemudian diolah untuk  memperoleh  nilai  kerapatan  ( density ),  frekuensi ( frequency ),  dominansi  ( dominance ),  dan  indeks  nilai penting  (INP).  INP  merupakan  besaran  nilai  yang menunjukkan kedudukan suatu  jenis terhadap jenis lain di dalam suatu komunitas.
Metode  yang  digunakan  dalam  pengukuran  dan pengambilan data vegetasi adalah dengan metode transek garis  ( line  transek  plot ).  Yakni  di  sepanjang  garis tersebut  diletakkan  plot  berukuran  10  x  10  m  secara sengaja  dari  titik  0  m,  50  m  dan  100  m  ke  arah  darat sebagai stasiun pengamatan.

## Keanekaragaman
Keanekaragaman  jenis  merupakan  data  tentang banyaknya  jenis  yang    ditemukan  dalam  suatu  petak ukur.  Keanekaragaman  jenis  pada  beberapa  petak  ukur menggambarkan  keanekaragaman  jenis  suatu  populasi dalam hal ini vegetasi mangrove. Keanekaragaman jenis dihitung dengan menggunakan persamaan Keanekaragman Shannon-Wiener .

## Klasifikasi (Supervised classification)
Citra  Landsat  tahun  1999,  2009,  dan  2019 diklasifikasi secara terbimbing ( supervised classification )  dengan  metode  klasifikasi  kemungkinan maksimum  ( maximum  likelihood  classifier ).  Klasifikasi ini adalah cara untuk mengelompokkan piksel ke dalam beberapa  kelas  sesuai  dengan  statistik taining  sample yang  ditentukan  oleh  pengguna  sebagai  acuan  dalam melakukan klasifikasi.
Tabel 1 Data satelit penginderaan jauh
Satelit Resolusi  Path/Row Akuisisi Landsat 5 TM  30 Meter  112 dan 61  24 Oktober 1999 Landsat 7 ETM + 30 Meter  112 dan 61  06 Desember 2009 Landsat 8 OLI  30 Meter  112 dan 61  24 November 2019

## Tabel 2 Kelas kerapatan vegetasi mangrove
Kelas Kisaran nilai NDVI Kerapatan 1 0 – 0,32 Jarang 2 0,32 – 0,42 Sedang 3 >0,42 – 1 Tinggi Sumber: Departemen Kehutanan 2003

## Analisis Dinamika Penutupan Mangrove
Pada tahap ini dilakukan identifikasi data perubahan tutupan  hutan  mangrove  dengan  cara  membandingkan antara  beberapa  citra  digital  yang  direkam  pada  waktu yang  berbeda  secara  langsung.  Cara  yang  dilakukan adalah  tumpang-susun  ( overlay )  antara  kelas  tutupan lahan hasil klasifikasi terbimbing pada tahun 1999, 2009 dan  2019.  Informasi  perubahan  penutupan  lahan  ini kemudian ditampilkan dalam bentuk peta.

## Model Dinamik Prediksi Perubahan Tutupan Hutan Mangrove
Model  dinamik  perubahan  hutan  mangrove  yang dilakukan  dengan  cara  mengidentifikasi,  memodelkan, dan memprediksi perubahan tutupan hutan mangrove 10 hingga  20  tahun  ke  depan.  Analisis  ini  menggunakan metode  rantai  markov  ( Markov  chain )  dengan menggunakan software Stella. Model  yang  dibangun menggunakan  peta  hasil  klasifikasi  tahun  1999  –  2019 untuk memprediksi tutupan lahan pada tahun 2029.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Batas Area Penelitian (Buffer Zone)
Batas  area  penelitian  ( area  of  interest )  yang digunakan  sesuai  dengan  Keppres  No.  32  Tahun  1990 mengenai  Pengelolaan  Kawasan  Lindung.  Jalur  hijau mangrove adalah minimal 130 kali dari rata-rata pasang, diukur  dari  titik  terendah  pada  saat  surut  ke  arah  darat. Hasil buffering menunjukkan  bahwa  lebar  jalur  hijau mangrove di pesisir Pulau Peleng adalah 103 m (Gambar 2). Angka ini didapatkan dari konstanta 130 dikali dengan 0,79 m (pasang surut rata-rata).

## Indeks Vegetasi (NDVI)
Total  kelas  pada  citra  hasil  transformasi  NDVI (Gambar 3) sebanyak empat kelas, yaitu tubuh air, bukan vegetasi,  vegetasi  bukan  mangrove  dan  vegetasi mangrove.  Vegetasi  mangrove  kemudian  dikelaskan kembali  menjadi  3  kelas  kerapatan,  yaitu  kerapatan jarang, kerapatan sedang, dan kerapatan lebat (Tabel 3).

## Klasifikasi Penutupan Lahan
Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah klasifikasi tak terbimbing ( unsupervised classifications ) dan klasifikasi secara terbimbing ( supervised
classifications )  (Gambar  4).  Hasil  klasifikasi    tutupan lahan  tahun  1999,  2009,  dan  2019  di  kawasan  Hutan Lindung  Mangrove  pesisir  Pulau  Peleng  Kabupaten Banggai  Kepulauan,  Sulawesi  Tengah  terdapat  7  kelas penutupan  lahan  yaitu:  belukar,  hutan  lahan  kering sekunder,  hutan  mangrove  sekunder,  pemukiman, perkebunan, pertanian lahan kering dan pertanian lahan kering campur.

## Analisis Vegetasi

## Kondisi Ekosistem Mangrove
Hasil analisis vegetasi mangrove di kawasan Hutan Lindung  Mangrove  di  wilayah  pesisir  Pulau  Peleng Kabupaten  Banggai  Kepulauan  ditemukan  10  jenis vegetasi mangrove dari 4 family, yaitu Avicennia lanata, A.  officinalis,  Bruguiera  gymnorrhiza,  B.  parviflora, Ceriops  tagal,  Rhizophora  apiculata,  R.  mucronata,  R. stylosa, Sonneratia alba dan Nypa fruticans .

## Kerapatan Relatif
Perbandingan  nilai  (KR)  pada  delapan  titik  stasiun penelitian,  jenis Rhizophora  apiculata, memiliki  KR lebih tinggi pada strata belta dengan nilai masing-masing (46,66%).  Sedangkan  KR  terendah  adalah  jenis Avicennia lanata dengan nilai (0,63%) (Tabel 4). Besar
Tabel 3 Rentang nilai NDVI di Pulau Peleng Kelas Landsat 8 OLI Tahun 2019 Mangrove jarang 0.2 – 0.32 Mangrove sedang 0.32 – 0.42 Mangrove lebat 0.42 – 0.8 Sumber: Analisis data primer (2019)

## Gambar 3 Hasil transfromasi NDVI
Gambar 4 Hasil klasifikasi Citra Landsat 8 OLI Tahun 2019
kecilnya kerapatan relatif (KR) dipengaruhi oleh jumlah ditemukannya spesies dalam suatu lokasi. Akan semakin tinggi  nilai  KR  jika  semakin  banyak  pula  jumlah  suatu spesies.  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  jenis Rhizophora  apiculata memiliki  jumlah  yang  lebih banyak dibandingkan dengan jenis yang lain pada stasiun pengamatan yang ada.
Nilai  kerapatan  relatif  (KR)  tertinggi  spesies mangrove pada srata pohon di stasiun pengamatan adalah Rhizophora apiculata dengan nilai KR sebesar 44,58%, sedangkan nilai terendah adalah Rhizophora mucronata dengan  nilai  KR  4,43%  (Tabel  5).  Kerapatan  vegetasi ekosistem mangrove dapat mempengaruhi berbagai biota yang  hidup  dan  berasosiasi  dengan  vegetasi  mangrove tersebut karena berperan dalam memberikan perlindungan terhadap biota yang hidup di dalamnya dari predator  maupun  gangguan  alami  lainnya.  Sehingga ekosistem mangrove digunakan sebagai tempat memijah dan  mengasuh  bagi  anakan  organisme  laut  yang berasosiasi didalamnya.

## Frekuensi Relatif
Nilai frekuensi relatif (FR) menggambarkan sebaran spesies  pada  suatu  ekosistem.  Nilai  FR  tertinggi  strata belta  adalah  jenis Rhizophora  apiculata dengan  nilai sebesar  46,66%,  sedangkan  nilai  frekuensi  relatif terendah  adalah Avicennia  lanata (0,63%)  (Tabel  5). Nilai  FR Rhizophora  apiculata lebih  tinggi  disebabkan karena  jenis  ini  lebih  banyak  ditemukan  pada  setiap stasiun  pengamatan  dibandingkan  dengan  jenis  lain. Jenis dengan nilai FR tertinggi pada strata pohon adalah Rhizophora apiculata sebesar  44,58%,  sedangkan  nilai FR terendah adalah jenis Rhizophora mucronata 4,43% (Tabel 4).

## Dominansi Relatif
Dominansi  relatif  (DR)  spesies  mangrove  strata pohon  dengan  nilai  tertinggi  adalah Rhizophora apiculata sebesar 48,33%, sedangkan nilai DR terendah adalah Nypa  fruticans (2,62%)  (Tabel  4).  Spesies dominan  memiliki  produktivitas  yang  tinggi  sehingga untuk menentukan dominansi harus dilakukan
pengukuran  diameter  batang  terlebih  dahulu.  Besarnya diameter  batang  yang  mempengaruhi  dominasi  relatif ditentukan oleh jenis dan umur pohon, meskipun faktor alam  serta  ketersediaan  nutrien  juga  merupakan  faktor pendukung.  Dominansi  relatif  kecil  yang  terlihat  pada beberapa  jenis  di  lokasi  penelitian  disebabkan  oleh masyarakat  yang  sering  menggunakan  jenis-jenis tersebut dalam keperluan sehari-hari.

## Nilai Penting (INP)
Spesies mangrove pada strata pohon yang memiliki INP  tertinggi  adalah Rhizophora  apiculata (131,66%). Spesies  dengan  INP  sedang Bruguiera  parviflora (65,48%),  sedangkan  jenis  dengan  INP  rendah Nypa fruticans (6,07%) (Tabel 4). Pada strata belta indeks nilai penting  (INP)  tertinggi  adalah Rhizophora  apiculata (93,32%)  dan  jenis  dengan  INP  terendah  adalah Avicennia  lanata (1,25%).  Rendahnya  indeks  nilai penting suatu jenis tertentu menggambarkan ketidakmampuan  suatu  spesies  untuk  bersaing  dengan spesies lain di habitatnya, sebaliknya jika semakin kuat suatu spesies bertahan terhadap lingkungannya mengindikasikan  tingginya  INP  yang  dimiliki  spesies tersebut.  Namun  rendahnya  daya  tahan  suatu  spesies terhadap perbahan lingkungan diikuti semakin maraknya eksploitasi  mengakibatkan  jumlah  spesies  tersebut semakin berkurang.
Hasil analisis vegetasi menunjukkan jenis mangrove yang dominan di seluruh stasiun pengamatan baik pada strata pohon maupun belta adalah famili Rhizophoraceae. Umumnya  suatu  komunitas  hutan diberi nama berdasarkan spesies dominan penyusunnya, sehingga  komunitas  dengan  spesies  dominan  adalah Rhizophora spp. akan disebut hutan Rhizophora . Hal ini menggambarkan  tinggi  rendahnya  pengaruh  suatu spesies  mangrove  di  dalam  komunitas.  Setiap  jenis mangrove  memiliki  nilai  penting  yang  beragam  dalam setiap  stasiun  pengamatan  karena  disebabkan  oleh perbedaan  fisiografi  pantai  di  stasiun  pengamatan. Agustini, et al. (2016) menyatakan jenis yang memiliki penguasaan yang lebih besar pada suatu komunitas pasti mempunyai  INP  lebih  tinggi.  Spesies  ini  lebih  mudah menyesuaikan  diri  dengan  lingkungannya  terlebih  lagi dalam memanfaatkan sumberdaya yang ada.
Tabel 4 Hasil analisis vegetasi mangrove stara pohon
Nama spesies Jumlah KR FR DR INP Avicennia lanata 20 4,93%  4,93%  2,91%  12,76% Bruguiera gymnorrhiza 43 10,59%  10,59%  8,50%  29,68% Bruguiera parviflora 98 24,14%  24,14%  17,20%  65,48% Nypa fruticans 7 1,72%  1,72%  2,62% 6,07% Rhizophora apiculata 181 44,58%  44,58%  41,86%  131,03% Rhizophora mucronata 18 4,43%  4,43%  12,60%  21,47% Rhizophora stylosa 39 9,61%  9,61%  14,31%  33,52% Jumlah 406 100%  100% 100% 300% Sumber: Analisis data primer (2019)

## Tabel 5 Hasil analisis vegetasi mangrove stara belta
Nama spesies Jumlah KR FR INP Avicennia lanata 15 0,63%  0,63%  1,25% Avicennia officinalis 52 2,17%  2,17%  4,34% Bruguiera gymnorrhiza 59 2,46%  2,46%  4,93% Bruguiera parviflora 223 9,31%  9,31%  18,63% Ceriops tagal 217 9,06%  9,06%  18,13% Rhizophora apiculata 1117 46,66%  46,66%  93,32% Rhizophora mucronata 330 13,78%  13,78%  27,57% Rhizophora stylosa 295 12,32%  12,32%  24,64% Sonneratia alba 86 3,59%  3,59%  7,18% Jumlah 2.394 100%  100%  200,00% Sumber: Analisis data primer (2019)

## Keanekaragaman
Nilai  keanekaragaman  vegetasi  mangrove  pada strata belta, sebesar 1,641691728. Sedangkan pada strata pohon,  nilai  keanekaragaman  vegetasi  mangrove  di lokasi  penelitian  sebesar  1,521710402.  Hal  ini  terjadi karena  jumlah  jenis  yang  ditemukan  pada  tingkat  tiang hanya  sedikit.  Nilai  keanekaragaman  vegetasi  yang sedang menunjukkan bahwa vegetasi tersebut agak atau cukup stabil.

## Dinamika Perubahan Penutupan Lahan

## Analisis Perubahan Penutupan Lahan
Berdasarkan  hasil  analisis  perubahan  luasan penutupan  lahan,  hutan  mangrove  sekunder  mengalami penurunan  sejak  tahun  1999  hingga  tahun  2019. Sementara  itu  penutupan  lahan  pemukiman  mengalami peningkatan  terus  menerus,  sama  halnya  yang  terjadi pada  lahan  perkebunan,  pertanian  lahan  kering  dan pertanian  lahan  kering  campur.  Sebaliknya  pada  kelas tutupan  hutan  lahan  kering  sekunder  terus  menerus mengalami penurunan.
Untuk  mengetahui  perubahan  penutupan  lahan  di lokasi  penelitian  pada  periode  tahun  1999-2019  dibuat perbandingan  luasan  masing-masing  penutupan  lahan. Analisis dilakukan dengan cara mengurangi luas masing- masing  penutupan  lahan  sehingga  diperoleh  nilai perubahan  baik  itu  penambahan  maupun  pengurangan. Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel 6.
Untuk melihat perbandingan luas tutupan lahan dari masing-masing tahun dapat dilihat pada Gambar 5. Tabel 6 menunjukkan bahwa perubahan penutupan lahan pada periode 1999-2019 terjadi pada seluruh kelas penutupan lahan.  Perubahan  paling  besar  terjadi  pada  kelas penutupan  pertanian  lahan  kering  campur  berupa
penambahan  seluas  5.468,32  ha,  diikuti  tutupan pemukiman yang juga meningkat pesat seluas  1.286,61 ha. Sebaliknya beberapa tutupan lahan yang mengalami penurunan  luasan  berturut-turut  adalah  pada  pertanian lahan kering seluas 3.259,19 ha, lahan perkebunan seluas 2.415,85 ha,  belukar seluas  672,17  ha, hutan mangrove sekunder  seluas  215,86  ha  dan  hutan  lahan  kering sekunder seluas 77,666 ha.
Alih  fungsi  lahan  di  kabupaten  ini  menjadi  sangat dinamis  terutama  di  bidang  pertanian  dan  perkebunan. Pola  bercocok  tanam  yang  diterapkan  oleh  masyarakat masih  sangat  sederhana  dengan  sistem  perladangan berpindah, karena komoditas yang dikembangkan adalah jenis  umbi-umbian  (ubi  banggai)  yang  menuntut  syarat tumbuh  harus  pada  lahan  baru  yang  belum  pernah ditanami jenis umbi ini. Sehingga setelah musim panen usai, petani harus membuka lahan pertanian baru.

## Perubahan Penutupan Mangrove
Tabel  7  menunjukkan  pada  periode  Tahun  1999, 2009  sampai  dengan  2019  hutan  mangrove  mengalami penurunan secara terus menerus dari sebelumnya seluas 2.114,61 ha  pada  tahun  1999  berkurang  menjadi 2.009,492 ha pada tahun 2009 dan berlanjut pada tahun 2019 menjadi 1.898,75 ha. Artinya dalam rentang waktu selama 20 tahun hutan mangrove di pulau ini telah terjadi penurunan  seluas  215,86  ha  yang  diantaranya  berubah menjadi  pemukiman  (47,873  ha),  perkebunan  (147,352 ha)  dan  belukar  (25,925  ha).  Perubahan  paling  besar berupa  pengurangan  luasan  menjadi  perkebunan  diikuti oleh  belukar  dan  pemukiman.  Bagi  masyarakat  pesisir Pulau  Peleng,  lahan  perkebunan  dianggap  dapat memberikan pendapatan ekonomi lebih tinggi, meskipun pada  kenyataannya  di  dataran  tinggi  luas  pertanian berkembang lebih cepat di banding perkebunan.
Faktor-faktor yang memengaruhi penurunan luasan hutan  mangrove  adalah  adanya  pola  penyebaran  jenis mangrove  diikuti  oleh  aktivitas  penebangan  yang dilakukan oleh masyarakat. Penebangan mangrove yang dilakukan oleh masyarakat untuk keperluan bahan baku bangunan  rumah  dan  kayu  bakar  dilakukan  pada  jalur dengan  tujuan  untuk  memudahkan  mengeluarkan  hasil tebangan keluar hutan.
Namun,  hasil  pengamatan  di  lapangan  pada  lahan- lahan  terbuka  bekas  tebangan  telah  tumbuh  vegetasi mangrove baru. Hal ini terjadi karena kondisi lingkungan yang  cukup  luas  serta  cukup  jauh  dari  pemukiman
Tabel 6  Luas tutupan lahan Tahun 1999, 2009, dan
2019
Tutupan Lahan Tahun 1999 2009 2019 Belukar 4.439,33  3.834,24  3.767,16 Hutan Lahan Kering Sekunder 923,882  846,216 732,041 Hutan Mangrove Sekunder 2.114,61  2.009,49  1.898,75 Pemukiman 992,479  1.695,86  2.279,09 Perkebunan 7.329,11  5.920,31  4.913,26 Pertanian Lahan Kering 24.264,59 21.693,12  21.005,40 Pertanian Lahan Kering Campur 10.981,05 15.045,82  16.449,37 Jumlah 51.045,05 51.045,05  51.045,05 Sumber: Analisis data primer (2019)
Tabel 7  Luas Tutupan hutan mangrove tahun 1999,
2009, dan 2019 Tutupan Lahan Tahun 1999 2009 2019 Mangrove 2.114,61 2.009,49 1.898,75 Non-Mangrove 48.930,44  49.035,56  49.146,31 Jumlah 51.045,05  51.045,05  51.045,05 Sumber: Analisis data primer (2019) Gambar 5  Diagram perubahan luas tutupan lahan di Pulau Peleng tahun 1999-2009-2019
0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 Belukar Hutan Lahan Kering Sekunder Hutan Mangrove Sekunder Pemukiman Perkebunan Pertanian Lahan Kering Pertanian
Lahan Kering Campur 1999 2009 2019
sehingga  relatif  aman  dari  gangguan  aktivitas  manusia serta  kondisi  fisik  lingkungan  juga  mendukung pertumbuhan  mangrove  di  beberapa  titik  pada  lokasi penelitian.

## Prediksi Tutupan Hutan Mangrove Tahun 2029
Prediksi  perubahan  tutupan  hutan  mangrove ditujukan  untuk  menghitung  luas  perubahan  yang  akan terjadi  pada  tahun  2029.  Prediksi  tutupan  hutan mangrove  dilakukan  menggunakan  peta  tutupan  lahan tahun 1999 sebagai tahun dasar dan tahun 2009 sebagai tahun kedua dalam analisis Markov Chain.
Pada  tahun  2029  tutupan  hutan  lahan  kering sekunder  diprediksi  akan  mengalami  penurunan  luasan sebesar  -0,62%,  hutan  mangrove  sekunder  -0,30%, pertanian lahan kering -2,54% dan pertanian lahan kering campur sebesar -1,49%. Peningkatan luasan terjadi pada kelas belukar sebesar 0,43%, pemukiman sebesar 0,71% serta pertanian lahan kering campur 3,81%.
Perubahan  tutupan  lahan  prediksi  ini  belum memasukkan  faktor  kebijakan  didalamnya,  artinya belum  ada  campur  tangan  pemerintah  dalam  upaya mengendalikan  perubahan  tutupan  lahan.  Jika  hal  ini dibiarkan, kemungkinan perubahan ini dapat terjadi lebih buruk  dari  hasil  prediksi  yang  didapat  sekarang. Pemerintah  mempunyai  kewajiban  untuk  menata pemanfaatan  ruang  agar  sesuai  dengan  kebutuhan
masyarakat  akan  lahan.  Disisi  lain  masyarakat mempunyai kewajiban menjaga kondisi lingkungan agar tidak terjadi bencana.

## SIMPULAN
Penutupan  hutan  mangrove  di  Pulau  Peleng didominasi oleh jenis Rhizophora spp. dengan komposisi penyusunnya antara lain; Avicennia lanata, A. officinalis, Bruguiera  gymnorrhiza,  B.  parviflora,  Ceriops  tagal, Rhizophora  apiculata,  R.  mucronata,  R.  stylosa, Sonneratia  alba dan Nypa  fruticans .  Jenis Rhizophora apiculata merupakan jenis penting dengan INP tertinggi strata  belta  (93,32%)  dan  strata  pohon  (131,66%). Sedangkan  INP  terendah  pada  strata  belta  adalah Avicennia lanata (1,25%) dan pada strata pohon adalah Nypa fruticans (6,07%). Nilai keanekaragaman vegetasi mangrove  pada  strata  belta,  sebesar  1,641691728. Sedangkan  pada  strata  pohon,  nilai  keanekaragaman vegetasi  mangrove  di  lokasi  penelitian  sebesar 1,521710402.  Tutupan  lahan  pada  kawasan  Hutan Lindung  Mangrove  di  wilayah  pesisir  Pulau  Peleng terdapat  7  kelas  penutupan  lahan  yaitu:  belukar,  hutan lahan  kering  sekunder,  hutan  mangrove  sekunder, pemukiman,  perkebunan,  pertanian  lahan  kering  dan pertanian  lahan  kering  campur.  Perubahan  penutupan
Tabel 8 Matriks perubahan kelas penutupan lahan periode 1999-2009
2009 1999 Belukar Hutan Lahan Kering Sekunder Hutan Mangrove Sekunder Pemukiman Perkebunan Pertanian Lahan Kering Pertanian Lahan Kering Campur Total Belukar 3.803,766 45,897 163,368 405,268 21,030 4.439,329 Hutan Lahan Kering Sekunder 9,680 846,216 67,986 923,882 Hutan Mangrove Sekunder 20,793 2.004,202 6,626 82,987 2.114,609 Pemukiman 5,290 945,702 41,487 992,479 Perkebunan 172,559 5.632,465 1.258,670 265,415 7.329,109 Pertanian Lahan Kering 213,414 19.961,196 4.089,985 24.264,594 Pertanian Lahan Kering Campur 311,662 10.669,390 10.981,051 Total 3.834,240 846,216 2.009,492 1.695,859  5.920,307  21.693,120  15.045,820 51.045,054 Sumber: Pengolahan data primer
Tabel 9 Matriks perubahan penutupan lahan periode Tahun 2009-2019
2009 1999 Belukar Hutan Lahan Kering Sekunder Hutan Mangrove Sekunder Pemukiman Perkebunan Pertanian Lahan Kering Pertanian Lahan Kering Campur Total Belukar 3.678,363 2,837 135,471 17,569 3.834,240 Hutan Lahan Kering Sekunder 83,661 732,041 15,297 15,217 846,216 Hutan Mangrove Sekunder 5,132 1.898,748 41,247 64,365 2.009,492 Pemukiman 1.695,859 1.695,859 Perkebunan 167,870 4.846,054 281,387 624,996 5.920,307 Pertanian Lahan Kering 207,538 20.451,099 1.034,483 21.693,120 Pertanian Lahan Kering Campur 166,577 122,142 14.757,101 15.045,820 Total 3.767,156 732,041 1.898,748 2.279,091  4.913,256  21.005,396  16.449,366 51.045,054
Sumber: Pengolahan data primer
lahan pada periode 1999-2019 terjadi pada seluruh kelas penutupan lahan. Terutama pada tutupan hutan mangrove sekunder  yang  terus  menerus  mengalami  penurunan luasan. Prediksi perubahan tutupan lahan ditujukan untuk mengestimasi  perubahan  pada  tahun  2029.  Pada  tahun 2029  tutupan  hutan  lahan  kering  sekunder,  hutan mangrove sekunder, pertanian lahan kering dan pertanian lahan  kering  campur  diprediksi  akan  mengalami penurunan  luasan.  Sementara  tutupan  lahan  belukar, pemukiman  serta  pertanian  lahan  kering  campur  terus mengalami peningkatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustini NT, Ta'alidin Z, dan Purnama D. 2016. Struktur komunitas  mangrove  di  Desa  Kahyapu  Pulau Enggano. Jurnal Enggano . 1(1): 19-31.
As-Syukur AR dan Adnyana IWS. 2009. Analisis indeks vegetasi  menggunakan  Citra  Alos/Avnir-2  dan Sistem  Informasi  Geografi  (SIG)  untuk  evaluasi tata ruang Kota Denpasar. Jurnal Bumi Lestari . 9 (1): 1-11.
Departemen Kehutanan. 2003. Buku Panduan Rehabilitasi Lahan dan Perhutanan Sosial . Badan Penelitian dan Pengembangan Kehutanan Departemen Kehutanan. Jakarta: (ID).
Donato DC, Kauffman JB, Mackenzie RA, Ainsworth A, Pfleeger AZ. 2012. Whole-island carbon stock in tropical  pasific:  Implications  for  mangrove conservation  and  upland  restoration. Journal  of Enviromental Management . (97): 89–96.
FAO. 2007. The World's Mangroves 1980-2005 . Roma: Food and Agriculture Organization of The United Nations.
Giri  C,  Ochieng  E,  Tieszen  LL,  Zhu  Z,  Singh  A,
Loveland T, Masek J,  Duke N. 2011. Status and distribution  of  mangrove  forests  of  the  world using  earth  observation  satellite  data. Global Ecology and Biogeography . (20): 154–159.
Giri C, Zhu Z, Tieszen LL, Singh A, Gillette S, Kelmelis JA.    2019.  Mangrove  forest  distributions  and dynamics  (1975-2005)  of  the  tsunami-affected region of Asia. Journal of Biogeography . 35 (3): 519–528.
Hairiah  K  dan  Rahayu  S.  2007. Pengukuran  karbon tersimpan di berbagai macam penggunaan lahan . Bogor: World Agroforestry Centre – ICRAF.
Hamilton SE & Casey D. 2016. Creation of a high spatio- temporal resolution global database of continuous mangrove  forest  cover  for  the  21st  century (CGMFC-21). Global Ecology and Biogeography.
(25): 729–738
Homer C, Huang C, Yang L, Wylie B & Coan M. 2004. Development  of  a  2001  national  land  cover database  for  the  United  States. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing . (70): 829–840.
Islam,  Monirul,  Borgqvist,  Helena,  Kumar  and  Lalit. 2018.  Monitoring  Mangrove  forest  landcover changes in the coast line of Bangladesh from 1976 to 2015. Geocarto International . 1-19.
Komiyama  A,  Ong  JE,  Poungparn  S.  2008.  Allometry, biomass  and  productivity  of  mangrove  forest:  A review. Aquatic Botany . (89): 128–137.
Lu C, Liu J, Jia M, Liu M, Man W, Fu W, Zhong L, Lin X,  Su  Y  and  Gao  Y.  2018.  Dynamic  analysis  of mangrove forests based on an optimal segmentation  scale  model  and  multi-seasonal images in Quanzhou Bay, China. Remote Sensing.
10 (12): https://doi.org/10.3390/rs10122020. Mondal P, Trzaska S and Sherbinin AD. 2018. Landsat- derived  estimates  of  mangrove  extents  in  the Sierra  Leone  coastal  landscape  complex  during 1990–2016. Sensors. 18 (12): 1–15.
Murdiyarso  D,  Purbopuspito  J,  Kauffman  JB,  Warren MW,  Sasmito  SD,  Donato  DC,  Manuri  S, Krisnawati H, Taberima S and Kurnianto S. 2015. The potential of Indonesian mangrove forests for global climate change mitigation. Nature Climate Change. 5 (12): 89–92.
Hendrawan,  Gaol  LJ  dan  Susilo  BS.  2018.  Studi kerapatan  dan  perubahan  tutupan  mangrove menggunakan  citra  satelit  di  Pulau  Sebatik Kalimantan  Utara. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis . 10 (1): 99–110.
Rakotomavo  A  and  Fromard  F.  2010.  Dynamics  of mangrove  forests  in  the  Mangoky  River  delta, Madagascar,  under  the  influence  of  natural  and human factors . Forest Ecology Management . 259 (1): 1161–1169.
Sakho  I,  Mesnage  V,  Deloffre  J,  Lafite  R,  Niang  I  and Faye  G.  2011.  The  influence  of  natural  and anthropogenic  factors  on  mangrove  dynamics over  60  years:  The  Somone  Estuary,  Senegal,” Estuarine, Coastal and Shelf Science . 94 (1): 93– 101.
Yanuartanti  IW,  Kusmana  C  dan  Ismail  A.  2015. Kelayakan  rehabilitasi  mangrove  dengan  teknik guludan dalam perspektif perdagangan karbon di Kawasan  Hijau  Lindung  Muara  Angke,  Provinsi DKI  Jakarta. Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya Alam dan Lingkungan . (5): 180–186.
Zamroni  Y,  dan  Rohyani  IS.  2008.  Produksi  serasah hutan  mangrove  di  perairan  pantai  Teluk  Sepi, Lombok Barat, Biodiversitas. 9 (4): 284–287. Waas  HJ  dan  Nababan  B.  2010.  Pemetaan  dan  analisis index  vegetasi  mangrove  di  pulau  Saparua, Maluku Tengah . J. Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis . 2 (1): 50–58.
Walters BB, Rönnbäck P, Kovacs JM, Crona B, Hussain SA,  Badola  R,  Primavera  JH,  Barbier  E  and Dahdouh-Guebas F. 2008. Ethnobiology, socioeconomics  and  management  of  mangrove forests:  a  review. Aquatic  Botany 89  (2):  220  – 236.