ISSN: 1907-9931 (print), 2476-9991 (online)

## PENGARUH PASANG SURUT TERHADAP DINAMIKA PERUBAHAN HUTAN MANGROVE DI KAWASAN TELUK BANTEN

## THE INFLUENCE OF SEA TIDES ON THE DYNAMICS OF MANGROVE FOREST CHANGES IN BANTEN BAY
Wenang Anurogo 1* , Muhammad Zainuddin Lubis 1 , Nurul Khakim 2 , Wikan Jaya Prihantarto 3 , Lingga Renggana Cannagia 4
1 Department of Informatics Engineering, Geomatics Engineering Politeknik Negeri Batam, Batam Riau Island Province, Indonesia, 29461
2 Department of Geographic Information Science, Faculty of Geography Universitas Gadjah Mada, Sekip Utara, Yogyakarta, Indonesia, 55281.
3 Master Student Remote Sensing Departement Faculty of Geography Universitas Gadjah Mada, Sekip Utara, Yogyakarta, Indonesia, 55281.
4 Bachelor Student Department of Geographic, Muhammadiyah Surakarta University, Surakarta Indonesia, 57162
*Corresponding author e-mail: wenang@polibatam.ac.id
Submitted: 27 Maret 2018 / Revised: 20 Desember 2018 / Accepted: 20 Desember 2018
http://doi.org/10.21107/jk.v11i2.3804

## ABSTRACT
The extent of Indonesia's mangrove forest declines from the initial area of about 4.5 million ha to 1.9 million ha. The decline in the area of mangrove forest is most dominant due to the damage caused by human factors. Monitoring the extent of mangrove forest destruction by using conventional methods takes  a  long  time  and  is  expensive.  Monitoring  this  level  of  damage  is  very  important  for  the stakeholders  in  managing  the  mangrove  forest  area.  Utilization  of  spatial  data  can  facilitate  and accelerate in interacting with objects found on the surface of the earth. Stages in this research outline include three parts, namely pre-field stage, field stage and post-field stage. The pre-field stage includes data collection to be used, image processing, and land cover identification in the research area for each year  of  image recording.  The  cover  data  of  the  extraction  from remote  sensing  image  data  in  each recording year is then separated from mangrove land cover data. The mangrove land cover data for the recording year 2017 is then used as the unit of analysis used as the reference base for information retrieval in the field by using the sample. The post-field stage is intended to process the data collected, statistical analysis, test the accuracy of the results of changes and assess the capabilities of remote sensing  images  in  identifying  mangrove  forests  and  transfer  of  their  utility  functions.  The  mangrove forest in Banten regency is about 681.86 Ha. The largest spread of mangrove forest is in Tirtayasa and Pontang sub-districts. The two sub-districts have a percentage value of 29.75% and 28.46% of the total mangrove forest area in Banten Bay. The smallest extent of distribution is in Kramatwatu District which is only about 3.11% or 21.19 Ha of the total area of mangrove forest in Banten Bay.

## Keywords: Mangrove, Dynamics of mangrove changes, Spatial Data, Tidal

## ABSTRAK
Luas hutan mangrove Indonesia menurun sekitar 4,5 juta ha menjadi 1,9 juta ha. Penurunan luas hutan mangrove  paling  dominan  disebabkan  oleh  faktor  manusia.  Pemantauan  tingkat  kerusakan  hutan mangrove dengan menggunakan metode konvensional memakan waktu lama dan mahal. Pemantauan tingkat kerusakan ini sangat penting bagi para stakeholder dalam mengelola kawasan hutan mangrove. Pemanfaatan  data  spasial  dapat  memudahkan  dan  mempercepat  interaksi  dengan  benda-benda  di permukaan bumi. Tahapan dalam penelitian ini meliputi tiga bagian, yaitu tahap pre-field, field dan post- field. Tahap pre-field termasuk pengumpulan data, pengolahan gambar, dan identifikasi tutupan lahan di daerah penelitian untuk setiap tahunnya. Data tutupan ekstraksi dari data citra penginderaan jauh di setiap tahun kemudian dipisahkan dari data tutupan lahan mangrove. Data tutupan lahan mangrove untuk tahun pencatatan 2017 digunakan sebagai unit analisis yang
digunakan  sebagai  basis  referensi  untuk  pengambilan  informasi  di  lapangan.  Tahap  post-field dimaksudkan  untuk  memproses  data  yang  dikumpulkan,  analisis  statistik,  menguji  keakuratan  hasil perubahan  dan  menilai  kemampuan  gambar  penginderaan  jauh  dalam  mengidentifikasi  hutan mangrove  dan  transfer  fungsi  utilitas  mereka.  Luas  hutan  mangrove  di  Kabupaten  Banten  sekitar 681,86 Ha. Penyebaran hutan mangrove terbesar adalah di kecamatan Tirtayasa dan Pontang. Kedua kawasan tersebut memiliki nilai persentase 29,75% dan 28,46% dari total luas hutan mangrove di Teluk Banten. Tingkat distribusi terkecil adalah Kabupaten Kramatwatu yang hanya sekitar 3,11% atau 21,19 Ha dari total luas hutan mangrove di Teluk Banten.
Kata kunci: Mangrove, Dinamika perubahan mangrove, Data Spasial, Pasang Surut

## PENDAHULUAN
Indonesia  terletak  pada  daerah  tropis  yang merupakan tempat yang tepat untuk tumbuhnya tanaman. Sebagai Negara kepulauan, Indonesia memiliki banyak potensi sumberdaya  hutan  dan  salah  satunya  adalah hutan  mangrove.  Potensi  hutan  mangrove Indonesia cukup besar, Indonesia memiliki luas hutan  mangrove  terbesar  di  dunia.  Luas ekosistem mangrove di Indonesia mencapai 75% dari  total  mangrove  Asia  Tenggara,  dan  dari sekitar  15.900  juta  ha  hutan  mangrove  yang ada didunia, sekitar 27% atau sekitar 4.293 juta Ha  (Kusmana,  1996;  Wahyuni  &  Suryawan, 2012).  Ekosistem  mangrove  yang  terdapat  di Indonesia  mempunyai  keanekaragaman  jenis yang  tertinggi  didunia,  dari  beberapa  macam jenis mangrove di Indonesia, banyak ditemukan antara lain jenis api-api (Avecennia sp), bakau (Rhizophora sp), tancang (Bruguiera  sp),  dan  pedada  (Sonneratia  sp). Persebaran  tanaman  mangrove  di  Indonesia terutama  berada  pada  wilayah  pesisir Sumatera,  Kalimantan,  Sulawesi,  Jawa,  dan lain-lain (Anurogo et al. , 2015).
Hutan mangrove Indonesia menurun dari luas awal  sekitar  4.5  juta  ha  menjadi  1.9  juta  ha. Penurunan luas hutan mangrove terjadi paling dominan  karena  kerusakan  yang  disebabkan oleh  faktor  manusia,  seperti  alih  tata  guna lahan  mangrove  menjadi  lahan  tambak, ekploitasi kayu mangrove untuk kayu bakar dan arang  khususnya  untuk  jenis  Rhizopora  spp, Avicennia Marina spp, dan Bruguiera spp. Jenis Rhizopora  spp,  Avicennia  Marina  spp  dan Bruguiera  spp  sering  dimanfaatkan  sebagai arang dan kayu bakar, karena arang dari jenis- jenis  tersebut  memiliki  nilai  kalor  yang  tinggi yaitu sekitar 4.400 kkal/kg – 7.300 kkal/kg (FAO, 1994;  Anurogo et  al. ,  2015).  Masalah  yang ditimbulkan akibat berkurangnya luasan hutan mangrove  adalah  terjadinya  erosi  yang disebabkan  oleh  air  laut  atau  dengan  ombak laut  (Khoirunnisa et  al. ,  2017),  pemanasan global,  serta  rusaknya  ekosistem  hutan mangrove  yang  mengakibatkan  berkurangnya habitat  mahluk  hidup  yang  berada  pada ekosistem hutan mangrove.
Ekosistem mangrove adalah salah satu obyek yang bisa di indentifikasi dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh. Posisi ekosistem mangrove yang terdapat pada peralihan darat dan laut memberikan pola pantulan perekaman yang  khas  jika  dibandingkan  obyek  vegetasi yang  terdapat  didarat.  Efek  perekaman tersebut  sangat  erat  kaitannya  dengan karakteritik  spektral  ekosistem  mangrove, hingga  dalam  identifikasi  memerlukan  suatu transformasi tersendiri.
Dewasa  ini,  pemanfaatan  hutan  untuk pemenuhan  kebutuhan  sehari  –  hari  semakin bertambah  seiring  dengan  meningkatnya populasi  penduduk.  Pemanfaatan  ini  lebih berupa perubahan fungsi kawasan untuk dapat dimanfaatkan  oleh  masyarakat  atau  lebih sering dikenal dengan alih fungsi kawasan. Alih fungsi kawasan hutan ini tidak terkecuali terjadi pada kawasan hutan mangrove. Pemanfaatan mangrove untuk memenuhi kebutuhan manusia  dikategorikan  sebagai  pemanfaatan ekosistem keseluruhan dilihat dari segi ekologi serta  pemanfaatan  untuk  produk  yang dihasilkan ekosistem tersebut (dilihat dari nilai sosial  ekonomi  dan  budaya).  Masyarakat setempat  secara  tradisional  menggunakan mangrove untuk memenuhi berbagai keperluan. Pemanfaatan  oleh  masyarakat  lokal  ini  masih berbasiskan  kelestarian  alam,  akan  tetapi seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk menyebabkan  terjadinya  pemanfaatan  dan kerusakan  yang  tidak  terbaharukan  pada sumber daya ini (Setyawan & Winarno, 2006).
Pemantauan tingkat kerusakan hutan mangrove dengan menggunakan cara konvensional  membutuhkan  waktu  yang  lama dan  biaya  yang  mahal.  Pemantauan  tingkat kerusakan  ini  sangat  penting  untuk  para pemangku  kepentingan  dalam  mengelola kawasan  hutan  mangrove.  Pemanfaatan  data spasial dapat mempermudah dan mempercepat dalam berinteraksi dengan objek yang  terdapat  dipermukaan  bumi  (Anurogo et al ,  2017;  Lubis et  al. ,  2017).  Data  spasial tersebut didapatkan dari data citra penginderaan jauh. Penginderaan jauh merupakan  ilmu  yang  mempelajari  tentang
objek  yang  berada  di  permukaan  bumi,  tanpa bersentuhan  langsung  dengan  objek  yang dipelajari  (Danoedoro,  2012).  Perkembangan teknologi  penginderaan  jauh  saat  ini  semakin maju  seiring  dengan  bertambah  banyaknya data dalam berbagai sistem dan wahana, yang memungkinkan  untuk  memperoleh  informasi dari objek yang akan dikaji semakin kompleks. Berkembangnya  teknologi  penginderaan  jauh ini  juga  menyebabkan  penginderaan  jauh semakin  umum  digunakan  dalam  berbagai macam  penelitian  dan  juga  memberikan manfaat yang semakin banyak bagi kehidupan masyarakat. Salah satu manfaat dari penginderaan  jauh  adalah  dalam  membantu memecahkan permasalahan lingkungan sering terjadi  di  permukaan  bumi.  Adanya  konsep dalam  penginderaan  jauh  yang  menerangkan bahwa  masing-masing  objek  dimuka  bumi  ini memiliki  karakteristik  pantulan  spektral  yang khas  terhadap  sumber  energi  yang  datang, memungkinkan  studi  vegetasi  ini  dilakukan (Anurogo & Murti, 2013; Wahyuni, 2014).

## MATERI DAN METODE
Metode  penelitian  ini  adalah  suatu  tahapan yang  harus  dilakukan  dalam  penelitian  untuk menyelesaikan tujuan akhir yang ingin dicapai termasuk  juga  pendeskripsian  kebutuhan  alat dan  bahan  yang  digunakan  untuk  mencapai tujuan  tersebut.  Data  penginderaan  jauh memungkinkan  untuk  memperoleh  data  yang relatif  baru,  cepat  dan  akurat.  Penelitian  ini menggunakan  citra  Landsat  7  ETM+  tahun
2003  dan  Landsat  8  OLI  tahun  2017  dimana data  citra  akan  digunakan  untuk  memantau tingkat  perubahan  tutupan  lahan  hutan mangrove  dan  dipadukan  dengan  data lapangan  untuk  informasi  yang  tidak  dapat diambil dari data citra penginderaan jauh. Teluk Banten  yang  dalam  kajian  ini  merupakan wilayah  yang  menjadi  fokus  kajian  secara geografis terletak pada 5 0 43’00”-6 0 5‘20” LS dan
106 0 00’00”-106 0 25’03” BT. Daerah ini berbatasan dengan G. Gede (595 m) di bagian Barat yang berada di Kecamatan Bojonegara, Delta  Ciujung  dan  Ciwandan  di  bagian  Timur yang  termasuk  dalam  Kecamatan  Tirtayasa dan  Carenang.  Batas  ke  arah  daratan  adalah lereng  Utara  G.  Pakembaran  (492  m)  dan  G. Batukaru (478 m), sedangkan dataran aluvial di Kecamatan  Keragilan  dan  Carenang  sebagai batas  paling  Timur  yang  berbatasan  dengan Kabupaten  Tanggerang.  Teluk  Banten  adalah bagian dari dataran aluvial Pantai Utara Jawa, yang  dimulai  dari  Cirebon  di  bagian  Timur, dengan lebar berkisar 30 km dari pantai ke arah darat dan pada daerah ujung Barat sebarannya menyempit  <  10  km  dari  garis  pantaike  arah darat di sekitar Serang. Dataran aluvial pantai ini  ditandai  dengan  pola  aliran  radial menyerupai  kerangka  daun  (semi  dentritik), dan lebar muara sungai < 20 m, kecuali sungai Ciujung  mempunyai  lebar  muara  >  125  m (Jaya,  2010).  Loakasi  daerah  penelitian ditampilkan pada gambar 1.
Tahapan dalam penelitian ini secara garis besar meliputi tiga bagian yaitu tahap pra – lapangan, tahap  lapangan  dan  tahap  pasca  lapangan. Tahap  pra  –  lapangan  meliputi  pengumpulan data yang akan digunakan, pemrosesan citra, dan  identifikasi  tutupan  lahan  yang  terdapat pada  daerah  penelitian  pada  masing  masing tahun  perekaman  citra.  data  penutup  lahan hasil ekstraksi dari data citra penginderaan jauh pada  masing  –  masing  tahun  perekaman tersebut  kemudian  dipisahkan  untuk  data tutupan  lahan  mangrove.  Data  tutupan  lahan mangrove  tahun  perekaman  2017  kemudian dijadikan sebagai unit analisis yang digunakan
sebagai  dasar  acuan  untuk  pengambilan informasi  dilapangan  dengan  menggunakan sampel.  Tahap  lapangan  bertujuan  untuk memperoleh informasi dari sampel yang telah ditentukan  sebelumnya.  Tahap  pasca  – lapangan ditujukan untuk mengolah data yang telah  dikumpulkan,  analisis  statistik,  menguji akurasi  hasil  perubahan  dan  mengkaji kemampuan  citra  penginderaan  jauh  dalam melakukan identifikasi hutan mangrove dan alih fungsi  pemanfaatannya  serta  perubahan luasan  hutan  mangrove.  Kerangka  penelitian ditampilkan dalam gambar 2.

## Gambar 2. Kerangka umum penelitian
Data citra penginderaan jauh pertama sebelum dilakukan  ektraksi  data,  terlebih  dahulu dilakukan  koreksi  geometrik  yang  berfungsi memberikan  acuan  koordinat  yang  sesuai dengan  koordinat  asli  dilapangan  sehingga mempermudah  dalam  melakukan  pekerjaan lapangan  (Anurogo et  al. ,  2015).  Adanya sumber-sumber  distorsi  geometrik  selama akuisisi  citra  seperti  pengaruh  rotasi  bumi, kelengkungan  bumi,  kecepatan  scanning  dari beberapa  sensor  yang  tidak  normal,  dan  efek panoramik menyebabkan posisi setiap objek di citra  tidak  sama  dengan  posisi  geografis permukaan  bumi  yang  sebenarnya.  Untuk mengkoreksi  distorsi  tersebut  dilakukan  dua tahapan  (Gonzalez,  1977),  yaitu  menentukan fungsi transformasi dan melakukan resampling citra.  Pada  koreksi  ini  diperlukan  data  titik kontrol tanah atau Ground Control Point (GCP) yang bisa diekstraksi dari peta topografi dan pet
rupabumi  ataupun  dengan  memanfaatkan Global Positioning System (GPS). Tujuan dari koreksi  geometrik  adalah  untuk  meletakkan elemen citra pada posisi planimetrik (x dan y) yang seharusnya agar sesuai dengan keadaan sebenarnya di lapangan. Tahapan selanjutnya setelah  dilakukan  koreksi  geometrik  adalah pemotongan atau masking citra. Masking citra ini  bertujuan  untuk  memperkecil  wilayah cakupan  citra  pada  daerah  yang  akan  diteliti saja. Proses pemotongan citra ini menggunakan  data  vektor  yang  telah  dibuat untuk membatasi lokasi daerah penelitian. Data yang  sudah  terkoreksi  secara  geometrik tersebut kemudian dilakukan koreksi radiometrik yang bertujuan untuk mengembalikan  nilai  pantulan  spektral  pada objek  yang  terekam  sehingga  didapatkan pantulan  spektral  objek  yang  sesungguhnya (Sativa et al. , 2016). Koreksi radiometrik adalah
Data penginderaan jauh Sebaran Hutan mangrove Dinamika Perubahan Kawasan Hutan Mangrove Informasi Pasang Surut Pengaruh Pasang Surut terhadap dinamika perubahan kawasan hutan mangrove Data Pasang Surut Perubahan Hutan Mangrove
juga  merupakan  salah  satu  dari  langkah pemrosesan  awal  dimana  efek  kesalahan sensor  dan  faktor  lingkungan  atau  faktor gangguan  atmosfer  dihilangkan.  Biasanya koreksi ini mengubah nilai DN (Digital Number) yang terkena efek atmosferik. Data tambahan
yang  dikumpulkan  pada  waktu  perekaman merupakan data yang digunakan sebagai alat kalibrasi dalam melakukan koreksi radiometrik ini  (Anurogo et  al. ,  2015).  Tahapan  koreksi radiometric ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Koreksi Radiometrik (Putra & Khakhim, 2016)
Data hasil koreksi tersebut kemudian baru bisa diolah untuk mencapai tujuan dari penelitian ini. Tahapan  selanjutnya  setelah  koreksi  adalah mengklasifikasikan penutup lahan pada daerah penelitian.  Klasifikasi  penutup  lahan  yang dilakukan  adalah  untuk  membagi  kelas  hutan mangrove dan non mangrove. Klasifikasi yang digunakan  adalah  klasifikasi  multispectral untuk  membedakan  kedua  kelas  tersebut. Klasifikasi  multispektral  merupakan  suatu algoritma  yang  dirancang  untuk  menurunkan informasi tematik
dengan
cara mengelompokkan fenomena berdasarkan kriteria  tertentu  (Danoedoro,  2012). Algoritma klasifikasi sederhana memuat langkah-langkah sebagai  berikut  1)  menentukan  nilai  spektral representatif tiap obyek dengan carasampling. Sampling  yang  dibuat  dapat  digunakan  untuk mengenali  obyek,  2)  menempatkan  nilai representatif  obyek  (sampel)  pada  diagram multidimensional,  3)  pengambilan  keputusan berupa  perhitungan  seluruh  nilai  piksel  dan memasukkan  ke  dalam  kelas  yang  tersedia (Anurogo  &  Murti,  2013).  Metode  klasifikasi yang  digunakan  adalah maximum  likelihood algorithm (algoritma  kemiripan  maksimum), yaitu  algoritma  yang  secara  statistik  obyek homogen selalu menampilkan histogram yang terdistribusi  normal  ( Bayesian )  (Danoedoro, 2012).  Banyaknya  sampel  sebagai  training area  sangat  membantu  dalam  membedakan obyek.  Pembuatan  training  area  dapat dilakukan  dengan  membuat  ROI  ( Region  of Interest )  (Frananda et  al. ,  2015).  Data  yang
dilakukan  pengolahan  ini  untuk  kedua  tahun perekaman sehingga dapat diketahui perubahan  dari  kawasan  hutan  mangrove, sehingga  dapat  dibuat  alih  fungsi  kawasan yang  terdapat  di  daerah  penelitian.  Data tersebut  juga  yang  akan  digunakan  sebagai acuan untuk mengambil informasi di lapangan (validasi  lapangan).  Pengambilan  informasi dilapangan  menggunakan  metode  sampling supaya  lebih  mempersingkat  waktu.  Sampel yang  diambil  harus  mewakili dari  keseluruhan populasi  (Harjadi,  2016).  Metode sampling yang digunakan adalah stratified sampling atau model sampel berstrata. Pengambilan sampel berstrata  merupakan  teknik  pengambilan sampel  dimana  populasi  dikelompokan  dalam strata  tertentu  kemudian  diambil  sampel dengan proporsi yg seimbang sesuai dgn posisi dalam  populasi (Anurogo et al. ,  2015).  Survei lapangan  dilakukan  untuk  memvalidasi  data hasil  klasifikasi  yang  sudah  dilakukan  pada tahap pra-lapangan. Survei lapangan mencakup  seluruh  bagian  daerah  kajian mangrove  dan  non  mangrove  yang  akan dijadikan sebagai daerah konservasi mangrove hasil interpretasi visual.
Data  pasang  surut  diambil  dari  Dinas  Hidro- Oseanografi  TNI  Angkatan  Laut.  Data  yang digunakan disesuaikan dengan bulan perekaman  citra  yaitu  bulan  mei  2017.  Data pasang  surut  tersebut  kemudian  digunakan sebagai  pembuatan  data  tentatif  tentang pengaruh  pasang  surut  air  laut  terhadap
dinamika  perubahan  hutan  mangrove  yang terdapat di teluk Banten. Data tentatif tersebut kemudian  dijadikan  acuan  untuk  pengambilan sampel  dilapangan  sehingga  data  yang dibuatkan model dapat benar-benar merepresantasikan  kenampakan  yang  ada dilapangan.
Survei  lapangan  yang  dilakukan  berdasarkan hasil klasifikasi untuk obyek yang dimaksudkan sebagai  tanaman  mangrove  maupun  daerah konservasinya.  Survei  dilakuakn  pada  daerah pesisir  Teluk  Banten  dengan  cakupan  khusus pada  daerah  utara  kawasan  ini,  yang mencakup bagian pesisir yang dilanjutkan pada pulau-pulau  kecil  disekitar  Teluk  Banten  yang
masih termasuk kedalam daerah Kab.Serang. Pulau-pulau kecil yang masih menjadi cakupan dalam wilayah penelitian ialah pulau Pamujan Kecil, pulau Pamujan Besar, dan pulau Panjang. Survey  lapanngan  ini  dilakukan  untuk memvalidasi  hasil  interpretasi  citra  yang dilakukan  dilaboratorium,  sehingga  informasi- informasi  yang  diperoleh  dari  hasil  lapangan juga  diperuntukkan  untuk  hasil-hasil lain  yang tidak dapat diturunkan oleh citra penginderaan jauh, hasil tersebut diperoleh melalui pengukuran  secara  terestris,  sedangkan  data sekunder  pendukung  tentang  objek  kajian diperoleh  dari  dinas  atau  instansi  –  instansi terkait.  Skema  survey  lapangan  pada  hutan mangrove ditampilkan pada gambar 4.
Gambar 4. Sketsa transek lapangan yang dilakukan (Anurogo et al, 2015)
Pasca  survei  lapangan,  data  lapangan ditambahkan  kedalam  hasil  klasifikasi  dan dijadikan parameter pendukung untuk informasi  alih  fungsi  kawasan  dan  perubahan hutan mangrove. Koreksi yang dilakukan pada hasil survei lapangan ialah pada daerah pesisir yang menunjukkan antara tanaman  mangrove atau  non-mangrove  yang  masih  bergabung dalam  satu  kawasan,  sehingga  untuk membedakannya  menjadi  sulit,  untuk itu  hasil dari survei lapangan memberikan hasil berupa batasan  dari  tanaman  mangrove  dan  non mangrove,  sehingga  dapat  diukur  seberapa besar  tanaman  mangrove  yang  ada  pada daerah pesisir Teluk Banten. Hasil validasi data tersebut  kemudian  dituangkan  kedalam  table matriks  kesalahan  ( confusion  matrix )  guna mengetahui  tingkat  kebenaran  dari  data klasifikasi yang sudah dibuat serta ditambahkan  informasi  alih  fungsi  kawasan guna  dijadikan  sebagai  acuan  penyebab kerusakan hutan mangrove selain akibat abrasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data utama yang digunakan pada penelitian ini adalah data Landsat 7 ETM+ tahun 2003 dan
Landsat  8  OLI  TIRS  tahun  2017.  Data pendukung  yang  digunakan  adalah  gambar hasil  gambar  Google  Earth  dan  data  pasang surut  dari  dinas  hidro-oseanografi.  Sebelum dapat  digunakan,  data  –  data  tersebut  harus mengalami  proses  koreksi  terlebih  dahulu. Data  Landsat,  baik  Landsat  7  ETM+  tahun 2003 maupun data Landsat 8 OLI TIRS tahun 2017 harus dikoreksi geometrik dan radiometrik sedangkan  untuk  gambar  hasil  download  dari google  earth  hanya  dilakukan  koreksi geometrik.  hal  ini  dikarenakan  gambar  dari google  earth  digunakan  sebatas  untuk interpretasi  visual,  sedangkan  untuk  data pasang  surut  dimasukkan  dan  dibuat  model pasang  surut  yang  terdapat  pada  daerah penelitian.
Interpretasi  Visual  ini  ditujukan  agar  dapat diketahui  batasan  hutan  mangrove  yang  ada pada daerah kajian, baik untuk kawasan hutan mangrove tahun 2003 maupun kawasan hutan mangrove  tahun  2017.  Interpretasi  visual  ini dilakukan  dengan  data  bantuan  dari  google earth  yang  mana  merupakan  kompilasi  dari berbagai macam citra resolusi tinggi dan acuan dari data yang didapatkan dari dinas setempat.

## RHIZOPHORA ZONATION

## NYPA ZONATION
Hasil dari interpretasi visual ini adalah batasan hutan  mangrove  yang  terdapat  pada  daerah kajian pada kedua tahun kajian penelitian. Dari data  hasil  interpretasi  visual  inilah  diketahui bahwa  hutan  mangrove  pada  daerah  kajian ada  yang  mengalami  penambahan  dan pengurangan  luasan.  Didapatkan  juga  dari hasil tumpang susun (overlay) dari kedua hasil data  tersebut,  bahwa  pengurangan  dan penambahan  luas  hutan  mangrove  tersebut sebagian disebabkan akan adanya
penambahan  dan  pengurangan  garis  pantai. Sehingga  pada  suatu  area  diketahui  bahwa mangrove bertambah dan berkurang berbanding  lurus  dengan  pertambahan  dan pengurangan  garis  pantai  pada  daerah  kajian jika  dilihat  secara  visual  dan  belum memperhatikan  parameter  –  parameter  yang berkaitan.  Salah  satu  parameter  yang  bias digunakan  dalam  memperhatikan  perubahan tersebut  adalah  data  pasang  surut  yang didapatkan dari dinas hidros.
Gambar 5. Perbedaan mangrove dan non-mangrove pada citra Landsat pada saluran Inframerah Dekat
Hasil  data  analisis  pasang  surut  air  laut menunjukaan data 29 hari yang kemudian data tersebut  diolah  dengan  metode  admiralty ditunjukkan  pada  gambar  6.  Hasil  analisis menunjukkan bahwa nilai rerata muka air laut / mean  sea  level (MSL)  adalah  60  cm sedangkan muka laut terendah 20cm dan muka laut  terting  80  cm.  Data  tersebut  diukur  pada
lokasi  yang  mempunyai  tingkat  kerusakan mangrove  yang  cukup  besar.  Hasil  analisa pasang  surut  yang  diperoleh  pada  Gambar  6 menunjukkan tipe pasang surut harmonik yaitu bertipe campuran condong ke ganda. Kondisik fisik  pada  tinggi  muka  air  laut  tersebut  jelas terlihat  mendominasi  yaitu  pada  tanggal  10 sampai 16 2Mei 2017.
Gambar 6. Grafik tidal kondisi pasang surut di daerah penelitian
Vegetasi non- mangrove Kenampakan objek vegetasi mangrove Kenampakan objek vegetasi mangrove Vegetasi non mangrove
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  hutan mangrove  yang  terdapat  di  Teluk  Banten Kabupaten Serang sekitar 681,86 Ha. Luasan tersebut didapatkan dari hasil interpretasi. Hasil interpretasi  tersebut  juga  dapat  mengetahui persebaran dari hutan mangrove yang terdapat pada  daerah  penelitian.  Persebaran  hutan mangrove  yang  paling  besar  terdapat  pada Kecamatan Tirtayasa dan Kecamatan Pontang. Kedua  Kecamatan  tersebut  masing  –  masing berturut  –  turut  mempunyai  nilai  presentase 29.75%  dan  28.46%  dari  keseluruhan  luasan hutan  mangrove  yang  ada  di  Teluk  Banten. Sebaran  luasan  terkecil  terdapat  pada Kecamatan  Kramatwatu  yakni  hanya  sekitar 3.11% atau 21.19 Ha dari keseluruhan luasan hutan mangrove yang terdapat di Teluk Banten.
Kondisi  mangrove  ini  selain  distribusi  dan sebaran  hutan  mangrove  juga  dideskripsikan dalam  tingkat  kekritisan  dari  hutan  mangrove yang  terdapat  di  Teluk  Banten.  Variabel  yang digunakan dalam melakukan identifikasi tingkat kekritisan  hutan  mangrove  ini  menggunakan Pedoman  Inventarisasi  dan  Identifikasi  Lahan Kritis  Mangrove  yang  dikeluarkan  Direktorat Jendral  Rehabilitasi  Lahan  dan  Perhutanan Sosial,  Departemen  Kehutanan  pada  tahun 2005.  Variabel  tersebut  meliputi  penggunaan lahan, kerpatan tajuk, dan ketahanan terhadap abrasi.
Penggunaan  lahan  yang  ada  di  Teluk  Banten mayoritas  merupakan  rataan  pasang  surut (Kecamatan  Pontang,  Kecamatan  Tirtayasa)
yang  didominasi  lahan  berupa  tambak. Penggunaan lahan lain yang terdapat di Teluk Banten adalah semak belukar, kebun campur, sawah tadah hujan, permukiman, rawa. Kondisi kerapatan  tajuk  sebagian  besar  Hutan mangrove  yang  terdapat  di  daerah  kajian merupakan  tajuk  yang  mempunyai  kerapatan lebat  (70  –  100%).  Kerapatan  tajuk  lebat  ini pada  umumnya  terdapat  pada  tengah  hutan mangrove  yang  ada  di  Teluk  Banten. Ketahanan  terhadap  abrasi  terkait  dengan tekstur  tanah.  Di  sebagian  besar  pesisir Kabupaten Serang, terutama di bagian selatan dan  timur  Teluk  Banten,  tanahnya  bertekstur halus  yang  menjadi  karakter  dari  tanah lempung.  Di  beberapa  lokasi,  ditemukan tekstur  tanah  yang  kasar  (pasir). Akan  tetapi, persentase  tektur  tersebut  lebih  sedikit dibandingkan dengan tekstur yang lebih halus (debu  dan  lempung).  Tingkat  kerusakan diklasifikasikan  menjadi  3  kelas  yakni  tidak rusak,  rusak  dan  rusak  berat.  Dilihat  dari variabel  yang  diguanakan,  diketahui  bahwa sebagian  besar  hutan  mangrove  di  daerah penelitian termasuk dalam kondisi rusak berat. Faktor  utama  yang  menjadikan  hutan mangrove  pada  daerah  penelitian  rusak  berat adalah  variabel  penggunaan  lahan  yang terdapat  pada  daerah  tersebut.  Penggunaan lahan  di  derah  penelitian  ini  didominasi  oleh lahan  tambak,  sementara  pada  perhitungan penentuan  lahan  kritis,  variabel  penggunaan lahan  mempunyai  bobot  paling  banyak.  Tabel Presentase  Kelas  Kekritisan  Hutan  mangrove ditunjukkan pada table 1.
Tabel 1. Presentase Kelas kerusakan Hutan mangrove
Pengaruh  pasang  surut  terhadap  perubahan kawasan  hutan  mangrove  adalah  kawasan hutan mangrove semakin besar kerusakannya apabila terjadi peningkatan tinggi muka air laut dengan nilai Mean Sea Level (MSL) yang tinggi. Keadaan ini dapat mendorong terjadinya abrasi di  daerah  pesisir  laut  yang  ada  disekitarnya, yang mampu mengikis dan membawa sedimen pada  daerah  pesisir  laut.  Dengan  adanya gelombang  arus  yang  cukup  besar  dapat mengakibatkan  tidak  mampunya  substrat sebagai penyimpan makanan dalam tumbuhan laut  (mangrove),  sehingga  tidak  dapat  lagi dijadikan  sebagai  tempat  hidup.  Dengan adanya  tinggi  gelombang  yang  dihasilkan
dapat mendorong terjadinya abrasi laut. Hal ini jelas mangrove sudah tidak mampu lagi hidup di  daerah  tersebut  dengan  factor  oseanografi fisik dalam gerak harmonic dan tinggi muka air laut yang dapat dilihat pada Gambar 5.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hutan mangrove yang terdapat di Teluk Banten Kabupaten Serang sekitar 681,86 Ha. Luasan tersebut didapatkan dari hasil interpretasi. Hasil interpretasi  tersebut  juga  dapat  mengetahui persebaran dari hutan mangrove yang terdapat pada  daerah  penelitian.  Persebaran  hutan mangrove  yang  paling  besar  terdapat  pada Kecamatan Tirtayasa dan Kecamatan Pontang.
No Kelas Kekritisan Luas (%) 1 Tidak rusak 31,53 2 Rusak 44,70 3 Rusak Berat 23,76
Kedua  Kecamatan  tersebut  masing  –  masing berturut  –  turut  mempunyai  nilai  presentase 29.75%  dan  28.46%  dari  keseluruhan  luasan hutan  mangrove  yang  ada  di  Teluk  Banten. Sebaran  luasan  terkecil  terdapat  pada Kecamatan  Kramatwatu  yakni  hanya  sekitar 3.11% atau 21.19 Ha dari keseluruhan luasan hutan mangrove yang terdapat di Teluk Banten. Pengaruh  pasang  surut  terhadap  perubahan kawasan  hutan  mangrove  adalah  kawasan hutan mangrove semakin besar kerusakannya apabila terjadi peningkatan tinggi muka air laut dengan nilai Mean Sea Level (MSL) yang tinggi. Keadaan ini dapat mendorong terjadinya abrasi di  daerah  pesisir  laut  yang  ada  disekitarnya, yang mampu mengikis dan membawa sedimen pada  daerah  pesisir  laut.  Dengan  adanya gelombang  arus  yang  cukup  besar  dapat mengakibatkan  tidak  mampunya  substrat sebagai penyimpan makanan dalam tumbuhan laut  (mangrove),  sehingga  tidak  dapat  lagi dijadikan  sebagai  tempat  hidup.  Dengan adanya  tinggi  gelombang  yang  dihasilkan dapat mendorong terjadinya abrasi laut.

## DAFTAR PUSTAKA
Anurogo, W., Murti, S. H., & Khakhim, N. (2015).
Analisis  Perubahan  Hutan  Mangrove Dalam Penentuan Kawasan Rehabilitasi  Dan  Perubahan  Stok Karbon Menggunakan Data Penginderaan  Jauh  (Di  Teluk  Banten, Serang  Provinsi  Banten) (Doctoral dissertation, Universitas Gadjah Mada). Anurogo,  W.,  &  Murti,  S.  H.  (2013). Aplikasi Penginderaan  Jauh  Untuk  Estimasi Produksi  Tanaman  Karet  (Hevea Brasiliensis)  DI  KOTA  SALATIGA, JAWA TENGAH .
Anurogo,  W.,  Lubis,  M.  Z.,  Khoirunnisa,  H., Pamungkas,  D.  S.,  Hanafi,  A.,  Rizki,
F.,  ...  &  Lukitasari,  C.  A.  (2017).  A Simple Aerial Photogrammetric Mapping System Overview and Image
Acquisition  Using  Unmanned  Aerial Vehicles  (UAVs). Journal  Of  Applied
Geospatial Information, 1 (01), 11-18. Danoedoro, P. (2012). Pengantar penginderaan jauh digital . Yogyakarta: Andi.
FAO.  (1994). Mangrove  Forest  Management Guidelines . FAO Rome, p. 319. Frananda,  H.,  Hartono,  H.,  &  Jatmiko,  R.  H. (2015).  Komparasi  Indeks  Vegetasi Untuk  Estimasi  Stok  Karbon  Hutan Mangrove  Kawasan  Segoro  Anak Pada  Kawasan  Taman  Nasional  Alas Purwo  Banyuwangi,  Jawa  Timur. Majalah Ilmiah Globe, 17 (2), 113-123.
Gonzalez-Alonso, F., Cuevas, J. M., Arbiol, R., & Baulies, X. (1997). Remote sensing and  agricultural  statistics:  crop  area estimation  in  north-eastern  Spain through  diachronic  Landsat  TM  and ground  sample  data. International Journal of Remote Sensing, 18 (2), 467- 470.
Harjadi,  B.  (2016,  May). Aplikasi  Penginderan Jauh dan SIG untuk Penetapan Tingkat Kemampuan Penggunaan Lahan (KPL) (Studi  Kasus  di  DAS  Nawagaon Maskara, Saharanpur-India). In Forum Geografi (Vol. 21, No. 1). Jaya,  I.  N.  S.  K.  (2010). Morfodinamika kepesisiran  teluk  Banten  dengan menggunakan  citra  pengindraan  jauh multitemporal . Text.
Khoirunnisa,  H.,  Lubis,  M.  Z.,  & Anurogo,  W. (2017). The Characteristics of Significant  Wave  Height  and  Sea Surface  Temperature  In  The  Sunda Strait. Geospatial Information, 1 (1).
Kusmana,  C.  (1996).  Nilai  ekologis  ekosistem hutan mangrove.
Lubis,  M. Z., Anurogo, W.,  Gustin,  O.,  Hanafi, A., Timbang, D., Rizki, F., ... & Taki, H. M.  (2017).  Interactive  modelling  of buildings  in  Google  Earth  and  GIS: A 3D  tool  for  Urban  Planning  (Tunjuk Island,  Indonesia). Journal  of  Applied Geospatial Information, 1 (2), 44-48. Putra,  A.  C.  P.,  &  Khakhim,  N.  (2016).
Pemetaan  Kerapatan  Kanopi  Hutan
Mangrove Menggunakan
Citra Landsat-8 Oli Di Wilayah Pengelolaan (Resort  Grajagan),  Taman  Nasional Alas  Purwo,  Kabupaten  Banyuwangi, Jawa  Timur (Doctoral  dissertation, Universitas Gadjah Mada).
Sativa,  D.  Y.,  Danoedoro,  P.,  &  Murti,  S.  H.
(2016). Model  Pemetaan  Sawah Lestari Berbasis Citra Landsat 8 Ldcm Di  Kabupaten  Sleman  Yogyakarta (Doctoral  dissertation,  Universitas Gadjah Mada).
Setyawan,  A.  D.,  &  Winarno,  K.  (2006). Pemanfaatan  langsung  ekosistem mangrove  di  Jawa  Tengah  dan penggunaan  lahan  di  sekitarnya; kerusakan  dan  upaya  restorasinya. Biodiversitas, 7 (3), 282-291. Wahyuni,  N.  I.,  &  Suryawan,  A.  (2012). Cadangan Karbon Hutan Mangorve di Sulawesi  Utara  antara  Tahun  2000- 2009 .  Balai  Penelitian  Kehutanan.
Manado.
Wahyuni, N. I. (2014). The Utilization of ALOS PALSAR  Image  to  Estimate  Natural Forest Biomass: Case Study at Bogani
Nani Wartabone National Park (Pemanfaatan  Citra  ALOS  PALSAR dalam Menduga Biomasa Hutan Alam:
Studi Kasus di Taman Nasional Bogani Nani Wartabone). Jurnal Wasian, 1 (1), 15-22. Widyati, E. (2011). Kajian optimasi pengelolaan lahan gambut dan isu perubahan iklim. Tekno Hutan Tanaman, 4 (2), 57-68.