Vol. 4, No. 1, January 2022: 1-10
Jambura Geoscience Review
p-ISSN 2623-0682 | e-ISSN 2656-0380
Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## Pemetaan Distribusi Mangrove Menggunakan Citra Sentinel-2A: Studi

## Kasus Kota Langsa
M Taufik Rahmadi 1 , Eni Yuniastuti 1 , Maulana Abdul Hakim 2 , Ayu Suciani 3
1 Jurusan Pendidikan Geografi, Universitas Negeri Medan, Jalan Willem Iskandar Pasar V Medan Estate, Kota Medan, 20221, Sumatera Utara, Indonesia
2 Magister Penginderaan Jauh, Universitas Gadjah Mada, Jalan Kaliurang, Sekip Utara, Bulaksumur, Sinduadi Sleman, Yogyakarta, 55281, Indonesia
3 Program Studi Pendidikan Geografi, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Jalan Prof Dr Syarief Thayeb, Meurandeh, Langsa Lama, Kota Langsa, 24416, Aceh, Indonesia
ARTICLE INFO ABSTRACT Article history:
Received: 11 August 2021 Accepted: 16 November 2021 Published: 16 December 2021
Keywords: Distribution; Langsa City; Mangrove; Mapping; Sentinel-2A
Corresponding author: M Taufik Rahmadi Email: taufikrahmadi@unimed.ac.id
Read online: Scan this QR code with your smart phone or mobile device to read online. Mangroves  are  one  of  the  most  productive  ecosystems  for  human  life, marine  ecosystems,  and  coastal  areas.  Mangrove  distribution  is  a distribution  based  on  specific  geographical  or  administrative  boundaries. Kota  Langsa  is  one  of  the  areas  that  has  a  good  representation  of  the distribution of mangroves. Therefore, researchers studied the Kota Langsa area  because  Kota  Langsa  is  one  of  the  areas  with  the  largest  and  most diverse  mangrove  ecosystem  in  Aceh  Province.  This  study  examines  the mapping  of  mangrove  distribution  using  Sentinel-2A multispectral imagery  with  composite  images  of  Red,  Green,  and  Blue.  This  research uses  SNAP  software .  The  research  stages  consist  of  radiometric correction, atmospheric correction, and multispectral image classification. The  method  used  in  image  classification  is  the  maximum  likelihood algorithm. The  use  of  the  maximum  likelihood  algorithm  is  because  the maximum  likelihood  algorithm  gives  the  best  results  among  other algorithms.  The  development  of  the  research  is  the  distribution  of mangroves  in  Langsa  City,  covering  an  area  of  4727.35  ha,  which  is divided into three sub-districts and eleven gampong (kelurahan). The sub- districts that have mangrove distribution are East Langsa District covering an area of 3240.25 Ha (68.55%), Langsa Barat District covering an area of 1486.47 Ha (31.45%), and Langsa Lama District covering an area of 0.63 Ha (0.013).
How to cite: Rahmadi, M. T., Yuniastuti, E., Hakim, M. A., & Suciani, A. (2022). Pemetaan Distribusi Mangrove Menggunakan Citra Sentinel-2A: Studi Kasus Kota Langsa. Jambura Geoscience Review, 4 (1), 1-10. https://doi.org/10.34312/jgeosrev.v4i1.11380

## 1. PENDAHULUAN
Mangrove merupakan salah satu ekosistem yang paling produktif dan ekosistem biologis yang sangat penting di dunia karena mangrove menyediakan barang dan jasa ekosistem penting untuk manusia,  wilayah  pesisir,  dan  laut.  Ekosistem mangrove adalah  salah  satu  tumbuhan  yang mendominasi  pada  lahan  basah  pesisir  tropis  dan  subtropis  di  seluruh  dunia  (Kuenzer  et  al., 2011). Mangrove dapat  mengurangi  dampak  bencana  alam,  kerusakan  wilayah  pesisir, menyediakan  tempat  berkembang  biak  dan  makanan  untuk  spesies  wilayah  pesisir  dan  laut, bahan bakar, sebagai obat-obatan, dan bahan bangunan untuk masyarakat wilayah pesisir (lokal) (Giri et al., 2011). Menurut Brander et al., (2012) mangrove memiliki karakteristik sebagai barang publik  yaitu  memberikan  keuntungan  atau  manfaat  bagi  yang  menerimanya  seperti  tempat pembibitan ikan, penyedia habitat, perlindungan pantai, dan penyangga badai.
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
Saat  ini mangrove mengalami  sejumlah  ancaman,  seperti  polusi,  penebangan mangrove , fragmentasi, dan meningkatnya suhu permukaan laut (Giri et al., 2011). Ancaman lain kerusakan mangrove adalah  perubahan  iklim,  meningkatnya  jumlah  penduduk,  pembangunan  wilayah pesisir,  konversi  penggunaan  lahan mangrove menjadi  tambak,  perkembangan  wilayah  kota, pembangunan infrastruktur, dan kenaikan permukaan laut (Barbier et al., 2011). Menurut Giri et al.,  (2011)  kenaikan  permukaan  laut  bisa  merupakan  ancaman  yang  nyata  terbesar  bagi ekosistem mangrove .  Ancaman  terhadap  degradasi  salah  satunya  disebabkan  karena  kurangnya pemahaman  pengambil  keputusan  terhadap  fungsi  dasar mangrove dan mangrove hanya  dilihat dari segi ekonomi saja (Brander et al., 2012). Hutan mangrove harus terus dilakukan pelestarian karena  memiliki  manfaat  yang  sangat  besar  untuk  kehidupan  manusia  dan  ekosistem  sekitar. Menurut  Chow  (2018)  pelestarian  hutan mangrove merupakan  strategi  yang  menjanjikan  untuk mengurangi  gangguan  atmosfer  dan  membantu  menghadapi  perubahan  iklim  terutama  untuk masyarakat pesisir.
Ekosistem mangrove memberikan  nilai  ekologi,  sosial,  dan  ekonomi  yang  signifikan  untuk kehidupan manusia (Chen et al., 2017). Sebagai ekosistem dengan produktifitas yang tinggi dan memberikan  manfaat  yang  beragam, mangrove haruslah  dikelola  dengan  baik  dan  diperlukan pemantauan dengan jangka waktu tertentu (berkesinambungan). Salah satu metode yang dapat digunakan yaitu dengan melakukan pemetaan distribusi mangrove . Pemetaan mangrove memiliki peran  penting  untuk  memahami  karakteristik,  distribusi,  dan  spesies mangrove sehingga  dapat memberikan  informasi  terkait  dengan  perubahan  lingkungan  (Dat  Pham  et  al.,  2019). Berdasarkan data Kementerian Kelautan dan Perikanan (2021) luas mangrove Indonesia saat ini mencapai  3.49  juta  ha  (100%)  dengan  komposisi  2.17  juta  ha  (62.18%)  terletak  pada  wilayah hutan dan 1.32 juta ha (37.82%) terletak pada wilayah non hutan. Onrizal (2010) mengemukakan luas mangrove Indonesia  hampir  50%  dari  luas mangrove asia  dan  hampir  25%  dari  luas  hutan mangrove dunia. Pemetaan  distribusi mangrove dapat  dilakukan  dengan  metode  manual  yaitu  pengukuran langsung  di  lapangan  atau  dengan  penggunaan  metode  penginderaan  jauh  (interpretasi  citra penginderaan  jauh).  Hirata  et  al.,  (2014)  mengemukakan  metode  manual  yaitu  pengukuran langsung  di  lapangan  memberikan  hasil  akurasi  yang  tinggi  tetapi  menjadi  tidak  efektif  dan efesien jika dilakukan pada kawasan mangrove yang luas karena menghabiskan banyak waktu dan biaya. Salah satu metode terbaik yang terus berkembang saat ini adalah pemanfaatan data citra penginderaan jauh. Pemanfaatan metode citra penginderaan jauh untuk pemetaan mangrove terus berkembang dengan tersedianya berbagai macam resolusi spasial citra dari resolusi spasial rendah hingga resolusi spasial tinggi. Menurut Heumann (2011) metode penginderaan jauh merupakan metode  yang  paling  ideal  dan  praktis  untuk  pemetaan  distribusi  spasial  hutan mangrove karena mengkombinasikan data citra dan data survei lapangan.
Pemetaan  distribusi mangrove menggunakan  metode  penginderaan  jauh  sudah  banyak dilakukan  sebelumnya  seperti  oleh  Rafsenja  et  al.,  (2020)  yang  melakukan  penelitian menggunakan  citra  Landsat  8  dan  citra  Sentinel-2A.  Rafsenja  et  al.,  (2020)  mengidentifikasi sebaran mangrove menggunakan algoritma NDVI dengan komposit saluran 4 dan saluran 5 pada citra Landsat 8 dan komposit saluran 4 dan saluran 8 pada citra Sentinel-2A. Hasil akurasi yaitu citra Landsat  8 memberikan  akurasi  sebesar  75.51%  dan  citra Sentinel-2A memberikan  akurasi sebesar  87.50%.  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Rahmadi  et  al.,  (2020)  tentang  perubahan luasan hutan mangrove menggunakan citra Landsat 8 OLI di Langkat memberikan hasil akurasi citra sebesar 95% dengan klasifikasi multispektral supervised algoritma maximum likelihood.
Salah  satu  data  penginderaan  jauh  yang  dapat  digunakan  untuk  pemetaan mangrove adalah citra  Sentinel  2A.  Citra  Sentinel-2A  memiliki  13  saluran  multispektral  13  saluran  spektral  dan terbagi menjadi 4 saluran dengan resolusi spasial 10 meter, 6 saluran dengan resolusi spasial 20 meter, dan 3 saluran dengan resolusi spasial 60 meter  (Rosyidy et al., 2019). Citra Sentinel-2A dapat digunakan untuk mengetahui estimasi kerapatan mangrove dan transformasi indeks vegetasi merupakan  transformasi paling umum yang  sering  digunakan dalam pemetaan  dan pemodelan mangrove (Wicaksono  et  al.,  2016).  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Pham  et  al., (2019) mengemukakan bahwa citra Sentinel-2A mampu memberikan hasil yang maksimal untuk pemetaan mangrove di  daerah  tropis  dengan  penggunaan  metode  (NDVI)  dan  kombinasi  yang
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
tepat. Wang et al., (2018) mengemukakan pemanfaatan citra Sentinel -2A untuk pemetaan luas mangrove memberikan  hasil  akurasi  mencapai  90%  dengan  memanfaatkan  saluran  inframerah gelombang pendek.
Pemetaan  hutan mangrove menggunakan  citra  Sentinel-2A  sudah  banyak  dilakukan  oleh peneliti  lain  pada  hutan mangrove yang  tersebar  di  dunia  dan  menggunakan  berbagai  macam klasifikasi  citra.  Ghorbanian  et  al.,  (2021)  melakukan  penelitian  pemetaan  ekosistem mangrove menggunakan  Sentinel-1  dan  Sentinel-2  dengan  metode  klasifikasi Random  Forest (RF) menggunakan Google  Earth  Engine memberikan  hasil  akurasi  total  sebesar  93.23%.  Hasil penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Akhrianti  (2019)  tentang  pemetaan  distribusi  spasial mangrove di  Pulau  Kelapan  yaitu  citra Sentinel-2A  menggunakan  klasifikasi maximum  likelihood dengan  komposit  citra  RGB  (432)  memberikan  nilai  akurasi  sebesar  86%. Pemanfaatan  citra Sentinel-2A perlu diterapkan pada pemetaan mangrove wilayah berbeda dengan metode klasifikasi maximum  likelihood untuk  menguji  tingkat  akurasi  citra.  Menurut  Danoedoro  (2012)  klasifikasi maximum  likelihood merupakan  klasifikasi  multispektral  yang  paling  matang  diantara  klasifikasi multispektral lainnya.
Kota  Langsa  merupakan  salah  satu  wilayah  yang  memiliki  ekosistem mangrove .  Hasil penelitian  Suciani  et  al.,  (2020)  menggunakan  citra  Landsat  8  OLI  luas mangrove Kota  Langsa pada tahun 2016 sebesar 1668.80 ha dan tahun 2018 sebesar 1338.03 ha. Distribusi mangrove di Kota Langsa mengalami pengurangan dalam jangka waktu 2 tahun sebesar 330.07 ha. Perubahan (pengurangan) luasan terjadi karena berbagai faktor seperti kondisi alam dan aktivitas manusia. Perubahan luasan ini perlu dikaji lebih lanjut dengan menggunakan data penginderaan jauh yang berbeda.  Menurut  Wicaksono  (2017)  pemetaan mangrove menggunakan  penginderaan  jauh dengan  resolusi  spasial  dan  spektral  berbeda  diperlukan  untuk  mengatasi  berbagai  kebutuhan pengelolaan mangrove . Penelitian ini bertujuan untuk memetakan distribusi hutan mangrove Kota Langsa  menggunakan  data  citra  Sentinel-2A  dengan  memanfaatkan  saluran  multispektral. Analisis hasil distribusi hutan mangrove merupakan sebuah temuan baru berdasarkan penggunaan data  citra  Sentinel  2A  dan  dapat  dijadikan  sebagai  perbandingan  dengan  hasil  pemetaan menggunakan data penginderaan jauh lainnya.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## 2. METODE

## 2.1. Lokasi Penelitian
Kota  Langsa  merupakan  salah  satu  kota  pada  bagian  timur  Provinsi  Aceh  yang  ditetapkan menjadi  kota  berdasarkan  undang-undang  nomor  3  tahun  2001.  Kota  Langsa  memiliki  luas 262.42 km 2 dan secara geografis Kota Langsa terletak pada 04 0 2’35.68’’ – 04 0 33’47.03’’ Lintang Utara dan 97 0 53’14.59’’ – 98 0 04’42. 16 ’’ Bujur Timur (Gambar 1). Kota Langsa terbagi menjadi lima  kecamatan  yaitu  Kecamatan  Langsa  Lama,  Kecamatan  Langsa  Baro,  Kecamatan  Langsa Timur, Kecamatan Langsa Barat, dan Kecamatan Langsa Kota.
Tabel 1. Karakteristik citra Sentinel-2A Band Spektrum Panjang gelombang (µm) Resolusi spasial (m) 1 Coastal Aerosol 0.433 – 0.453 60 2 Blue 0.458 – 0.523 10 3 Green 0.543 – 0.578 10 4 Red 0.650 – 0.680 10 5 Vegetation Red Edge1 0.698 – 0.713 20 6 Vegetation Red Edge2 0.733 – 0.748 20 7 Vegetation Red Edge3 0.765 – 0.785 20 8 NIR 0.785 – 0.900 10 8a Vegetation Red Edge4 0.855 – 0.875 20 9 Water Vapour 0.855 – 0.875 60 10 SWIR-Cirus 1.365 – 1.385 60 11 SWIR1 1.565 – 1.655 20 12 SWIR2 2.100 – 2.280 20
Sumber: (Gascon et al., 2017)
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
Kota  Langsa  merupakan  salah  satu  kota  yang  memiliki  potensi  spesies mangrove yang beragam. Menurut Iswahyudi et al., (2020) mangrove Kota Langsa terdiri atas dua kelompok yaitu kelompok  sejati  dan  kelompok  ikutan.  Kelompok  sejati  terdiri  atas  8  famili  yaitu Pteridaceae, Avicenniaceae, Rhizophoraceae, Euphorbiaceae, Combretaceae, Arecaceae, Sonneratiaceae , dan Meliaceae . Sedangkan  kelompok  ikutan  terdiri  atas  6  famili  yaitu Malvaceae,  Euphorbiaceae,  Molluginaceae, Rubiaceae,  Asteraceae ,  dan Verbebaceae .  Oleh  karena  itu  hutan mangrove Kota  Langsa  memiliki representasi  yang  baik  untuk  dilakukan  penelitian  distribusi mangrove dan  dapat  digunakan sebagai pendataan pengelolaan mangrove yang berkesinambungan.

## 2.2. Citra Sentinel-2A
Penelitian  ini  menggunakan  data  citra  satelit  Sentinel-2A  yang  merupakan  satelit  dengan sistem  orbit  polar.  Citra  Sentinel-2A  memiliki  keunggulan  berupa  13  saluran  multispektral, resolusi  temporal  5  hari,  dan  terdiri  atas  tiga  resolusi  spasial  yaitu  resolusi  spasial  10-meter, resolusi spasial 20-meter, dan resolusi spasial 60-meter. Adapun karakteristik spektrum panjang gelombang citra Sentinel-2A dapat dilihat pada Tabel 1.

## 2.3. Pemrosesan Data Citra
Pemrosesan  data  citra  penelitian  ini  terdiri  atas  beberapa  tahapan  untuk  mendapatkan  peta distribusi mangrove di  Kota  Langsa.  Pemrosesan  data  menggunakan  software  SNAP  dan menggunakan komposit citra Red, Green, Blue (432). Penggunaan komposit RGB dikarenakan memberikan  visual  yang  lebih  baik  dan  memudahkan  dalam  proses  interpretasi  citra  dalam mengambil  data  sampel  untuk  klasifikasi.  Pemrosesan  data  dimulai  dari  koreksi  radiometrik yaitu  koreksi  radian,  reflektan,  dan  koreksi  atmosferik.  Hasil  koreksi  selanjutnya  dilakukan pemotongan  data  citra  sesuai  wilayah  administrasi  Kota  Langsa  dan  selanjutnya  hasil pemotongan  citra  dilakukan  klasifikasi  citra  menggunakan  klasifikasi  citra  multispektral algoritma maximum  likelihood .  Hasil  klasifikasi  selanjutnya  dilakukan  uji  akurasi  menggunakan data survei lapangan. Tahapan pemrosesan data citra dapat dilihat pada Gambar 2.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Citra Sentinel-2A
Penelitian  ini  menggunakan  data  Citra  Sentinel-2A  untuk  memberikan  hasil  gambaran distribusi ekosistem mangrove di Kota Langsa. Citra Sentinel-2A dilakukan pemrosesan data yang terdiri  atas  koreksi  radiometrik  radian,  reflektan,  dan  koreksi  atmosferik.  Citra  Sentinel-2A  di lakukan masking sesuai dengan batas administrasi Kota Langsa (Gambar 3). Hasil masking citra selanjutnya  dilakukan  pengambilan  sampel  ROI  (Gambar  3)  dan  klasifikasi  multispektral algoritma maximum  likelihood .  Berdasarkan  hasil  klasifikasi maximum  likelihood pada  wilayah kajian,  klasifikasi  terbagi  menjadi  empat  penutup  lahan  yaitu  badan  air,  tambak,  ekosistem
mangrove ,  dan  lahan  terbangun.  Klasifikasi  penutup  lahan  pada  wilayah  kajian  terlihat  dengan jelas,  sehingga  klasifikasi  hanya  terbagi  menjadi  empat  kelas.  Sedikitnya  jumlah  kelas  yang diambil  dalam  klasifikasi  disesuaikan  dengan  kondisi  penutup  lahan  pada  wilayah  kajian. Selanjutnya  hasil  klasifikasi  (kelas  penutup  lahan)  dilakukan  uji  akurasi  menggunakan  metode confusion matrix dan mendapatkan hasil akurasi sebesar 86.66% (Tabel 2). Berdasarkan  uji  akurasi  menggunakan confusion  matrix didapatkan Overall  Accuracy sebesar 86.66%.  Menurut  Green  et  al.,  (2000)  nilai  akurasi  pemetaan  yang  berkisar  antara  60%-80% dapat  digunakan  sebagai  kegiatan  inventarisasi  untuk  pemantauan  sumber  daya  alam.  Titik sampel untuk  uji  akurasi peta mangrove diambil  sebanyak  30  titik  sampel.  Pengambilan  jumlah sampel  sebanyak  30  titik  sesuai  dengan  Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Spasial  Nomor  3 Tahun 2014 tentang Pedoman Teknik Pengumpulan dan Pengolahan Data Geospasial Mangrove .
Tabel 2. Confusion matrix uji akurasi distribusi mangrove Kelas klasifikasi Data lapangan Total Mangrove Badan air Lahan terbangun Tambak Mangrove 23 1 1 - 25 Badan air 1 1 - - 2 Lahan terbangun - - 1 - 1 Tambak 1 - - 1 2 Total 25 2 2 1 30 Overall accuracy (%) 86.66
Gambar 4. Peta distribusi mangrove Kota Langsa
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## 3.2. Distribusi Mangrove
Distribusi mangrove merupakan  sebaran  luasan mangrove yang  terdapat  pada  suatu  wilayah dengan batas-batas geografis atau administrasi tertentu. Distribusi mangrove penelitian didapatkan dari  hasil  klasifikasi  multispektral  algortitma maximum  likelihood pada  citra  Sentinel-2A. Berdasarkan hasil klasifikasi distribusi mangrove Kota Langsa tahun 2021 sebesar 4727.35 ha. Berdasarkan  Gambar  4  dapat  diketahui  beberapa  penggunaan  lahan  pada mangrove yaitu badan  air  sebesar  834.74  ha  (9.85%),  lahan  terbangun  sebesar  148.13  ha  (1.75%), mangrove sebesar 4727.35 ha (55.8%), dan tambak sebesar 2762.92 ha (32.60%). Distribusi mangrove Kota Langsa  tersebar  di  bagian  utara  dan  timur.  Secara  adminstratif  batas mangrove Kota  Langsa berbatasan  langsung  dengan mangrove Kabupaten  Aceh  Timur  dan mangrove Kabupaten  Aceh Tamiang. Sebaran mangrove Kota Langsa berada dalam wilayah tiga kecamatan dan 11 gampong (kelurahan), sebagaimana ditunjukan pada Tabel 3.
Berdasarkan  Tabel  3  dapat  diketahui  distribusi mangrove pada  wilayah  administrasi  Kota Langsa  memiliki  luasan  yang  beragam  pada  masing-masing  kecamatan  (Gambar  5).  Pada Kecamatan Langsa Timur distribusi mangrove sebesar 3240.25 ha (68.55%) dan terbagi pada tiga gampong (kelurahan), Kecamatan Langsa Barat distribusi mangrove sebesar 1486.47 ha (31.45%) dan terbagi pada tujuh gampong (kelurahan), serta Kecamatan Langsa Lama distribusi mangrove sebesar 0.63 ha (0.013) dan terbagi pada satu gampong (kelurahan).
Distribusi mangrove pada  wilayah  administrasi  gampong  (kelurahan)  terbagi  pada  sebelas gampong (kelurahan) dengan gampong (kelurahan) yang memiliki distribusi mangrove paling luas yaitu Gampong Sungai Lueng dengan distribusi sebesar 3180.75 ha (67.30%) dari total distribusi mangrove Kota Kangsa, sedangkan distribusi mangrove paling kecil yaitu Gampong Baroh dengan distribusi sebesar 0.63 ha (0.013%) dari total distribusi mangrove Kota Langsa.
3.3. Keragaman Spesies Mangrove
Berdasarkan  hasil  survei  lapangan  terhadap  distribusi mangrove di  Kota  Langsa  didominasi oleh  beberapa  spesies  yaitu avicennia  alba,  bruguiera  gimnorrhiza,  ceriops  decandra,  rhizophora mucronata,  dan  xylocarpus  molucensis. Hal  ini  senada  dengan  hasil  penelitian  (Zurba  &  Effendi, 2017)  terdapat  beberapa  jenis mangrove yang  ditemukan avicenia  marina,  avicenia  alba,  avicenia oficinalis, sonneratia alba, rhizophora apiculata, rhizophora mucronata dan bruguiera gymnorrhiza. Febri et  al.,  (2017)  mengemukakan  vegetasi mangrove Kota  Langsa  didominasi  oleh  jenis rhizophora apiculata dan  terdapat  dua  jenis mangrove ikutan  yaitu derris  trifoliata  dan  thespesia  populnea dan lima  jenis mangrove sejati  yaitu avicennia  lanata,  bruguiera  gymnorrhiza,  rhizophora  apiculata, rhizophora  mucronata dan xylocarpus  granatum .  Distribusi mangrove Kota Langsa didominasi  oleh spesies rhizophora. Banyaknya  jenis mangrove rhizophora dikarenakan  kondisi  distribusi mangrove terletak tanah bersubstrat lumpur, air payau, dan pengaruh pasang surut air laut.
Tabel 3. Distribusi mangrove Kota Langsa menurut batas administrasi No  Kecamatan Gampong (kelurahan) Luas mangrove (Ha) Persentase (%) 1 Langsa Timur Gampong Cinta Raja 58,53 1,238 2 Gampong Kappa 0,97 0,021 3 Gampong Sungai Lueng 3.180,75 67,284 4 Langsa Barat Gampong Sungai Pauh Tanjung  5,78 0,122 5 Gampong Sungai Pauh Pusaka 3,17 0,067 6 Gampong Sungai Pauh 152,26 3,221 7 Gampong Simpang Lhee 234,5 4,960 8 Gampong Seuriget 144,94 3,066 9 Gampong Telaga Tujuh 134,78 2,851 10 Gampong Kuala Langsa 811,04 17,156 11 Langsa Lama  Gampong Baroh 0,63 0,013 Jumlah 4.727,35 100
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## 4. KESIMPULAN
Pemetaan  distribusi  hutan mangrove Kota  Langsa  menggunakan  citra  Sentinel-2A  memiliki nilai  akurasi  sebesar  88%  berdasarkan  uji  akurasi  menggunakan  metode confusion  matrix. Mangrove Kota Langsa merupakan salah satu mangrove yang memiliki potensi yang sangat baik. Kota  Langsa  memiliki  distribusi mangrove sebesar  4727.35  ha,  yang  terdistribusi  pada  tiga kecamatan  dan  11  gampong  (kelurahan).  Kecamatan  yang  memiliki  distribusi mangrove yaitu Kecamatan  Langsa  Timur,  Langsa  Barat,  dan  Langsa  Lama,  sedangkan  gampong  (kelurahan) yang  memiliki  distribusi mangrove yaitu  Gampong  Cinta  Raja,  Kappa,  Sungai  Lueng,  Sungai Pauh Tanjung, Sungai Pauh Pusaka, Sungai Pauh, Simpang Lhee, Seuriget, Telaga Tujuh, Kuala Langsa,  dan  Baroh.  Distribusi  magrove  di  Kota  Langsa  terdiri  atas  beberapa  spesies  yaitu avicennia alba, bruguiera gimnorrhiza, ceriops decandra, rhizophora mucronata, dan xylocarpus molucensis.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  Universitas  Negeri Medan atas hibah PNBP UNIMED 2021 dan kepada semua pihak terkait yang membantu dalam penelitian ini.
Gambar 5. Peta distribusi mangrove berdasarkan kecamatan di Kota Langsa
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## 6. REFERENSI
Akhrianti,  I.  (2019). Spatial  Distribution  of  Mangrove  in  Kelapan  Island,  South  Bangka  Regency .
167 (ICoMA 2018), 17 – 21. https://doi.org/10.2991/icoma-18.2019.5 Barbier EB, Hacker SD, Kennedy C, Koch EW, Stier AC, & Silliman BR. (2011). The value of estuarine and coastal ecosystem services. Ecological Monographs , 81(2) (2), 169 – 193.
Brander, L. M., Wagtendonk, A. J., Hussain, S. S., McVittie, A., Verburg, P. H., de Groot, R. S., & van der Ploeg, S. (2012). Ecosystem service values for mangroves in Southeast Asia: A meta-analysis  and  value  transfer  application. Ecosystem  services,  1 (1),  62-69. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2012.06.003
Chen, B., Xiao, X., Li, X., Pan, L., Doughty, R., Ma, J., Dong, J., Qin, Y., Zhao, B., Wu, Z., Sun, R., Lan, G., Xie, G., Clinton, N., & Giri, C. (2017). A mangrove forest map of China in  2015:  Analysis  of  time  series  Landsat  7/8  and  Sentinel-1A  imagery  in  Google  Earth Engine cloud computing platform. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 131 ,
104 – 120. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.07.011
Chow,  J.  (2018).  Mangrove  management  for  climate  change  adaptation  and  sustainable development  in  coastal  zones. Journal  of  Sustainable  Forestry , 37 (2),  139 – 156. https://doi.org/10.1080/10549811.2017.1339615 Danoedoro, P. (2012). Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Penerbit Andi, Yogyakarta .
Dat  Pham,  T.,  Xia,  J.,  Thang  Ha,  N.,  Tien  Bui,  D.,  Nhu  Le,  N.,  &  Tekeuchi,  W.  (2019).  A review  of  remote  sensing  approaches  for  monitoring  blue  carbon  ecosystems:  Mangroves, sea  grasses  and  salt  marshes  during  2010 – 2018. Sensors  (Switzerland) , 19 (8). https://doi.org/10.3390/s19081933
Gascon,  F.,  Bouzinac,  C.,  Thépaut,  O.,  Jung,  M.,  Francesconi,  B.,  Louis,  J.,  Lonjou,  V., Lafrance, B., Massera, S., Gaudel-Vacaresse, A., Languille, F., Alhammoud, B., Viallefont, F., Pflug, B., Bieniarz, J., Clerc, S., Pessiot, L., Trémas, T., Cadau, E., … Fernandez, V. (2017). Copernicus Sentinel-2A calibration and products validation status. Remote Sensing, 9(6). https://doi.org/10.3390/rs9060584
Ghorbanian, A., Zaghian, S., Asiyabi, R. M., Amani, M., Mohammadzadeh, A., & Jamali, S. (2021).  Mangrove  ecosystem  mapping  using  sentinel-1  and  sentinel-2  satellite  images  and random  forest  algorithm  in  google  earth  engine. Remote  Sensing , 13 (13),  1 – 18. https://doi.org/10.3390/rs13132565
Giri, C., Ochieng, E., Tieszen, L. L., 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 (1), 154 – 159. https://doi.org/10.1111/j.1466-8238.2010.00584.x
Heumann, B. W. (2011). An object-based classification of mangrove s using a hybrid decision tree- support vector machine approach. Remote Sensing , 3 (11), 2440 – 2460. https://doi.org/10.3390/rs3112440
Hirata,  Y.,  Tabuchi,  R.,  Patanaponpaiboon,  P.,  Poungparn,  S.,  Yoneda,  R.,  &  Fujioka,  Y. (2014).  Estimation  of  aboveground  biomass  in  mangrove  forests  using  high-resolution satellite  data. Journal  of  Forest  Research , 19 (1),  34 – 41.  https://doi.org/10.1007/s10310-013- 0402-5
Iswahyudi,  I.,  Kusmana,  C.,  Hidayat,  A.,  &  Noorachmat,  B.  P.  (2020).  Lingkungan  Biofisik Hutan Mangrove di Kota Langsa, Aceh. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam Dan Lingkungan (Journal  of  Natural  Resources  and  Environmental  Management) , 10 (1),  98 – 110. https://doi.org/10.29244/jpsl.10.1.98-110
Kuenzer,  C.,  Bluemel,  A.,  Gebhardt,  S.,  Quoc,  T.  V.,  &  Dech,  S.  (2011).  Remote  sensing  of mangrove  ecosystems:  A  review.  In Remote  Sensing (Vol.  3,  Issue  5). https://doi.org/10.3390/rs3050878
Onrizal. (2010). di Pantai Timur Sumatera Utara Periode 1977-2006. Jurnal Biologi Indonesia , 6 (2),
163 – 172.
Pham, T. D., Xia, J., Baier, G., Le, N. N., & Yokoya, N. (2019).  Mangrove Species Mapping Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Data in North Vietnam. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) , 6102 – 6105. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2019.8898987
Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Spasial  Nomor  3  Tahun  2014  tentang  Pedoman  Teknik Pengumpulan dan Pengolahan Data Geospasial Mangrove.
Rafsenja, U., Muh, L., Jaya, G., & Rahim, S. (2020). Analisis Perbandingan Citra Landsat 8 dan Citra  Sentinel  2-A  untuk  Mengidentifikasi  Sebaran  Mangrove. JAGAT  (Jurnal  Geografi Aplikasi Dan Teknologi) , 4 (1), 63 – 70.
Rahmadi,  M.  T.,  Suciani,  A.,  &  Auliani,  N.  (2020).  Analisis  Perubahan  Luasan  Hutan Mangrove  Menggunakan  Citra  Landsat  8  OLI  di  Desa  Lubuk  Kertang  Langkat. Media Komunikasi Geografi , 21 (2), 110 – 119.
https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/MKG/article/view/24197
Rosyidy,  M.  K.,  Ashilah,  Q.  P.,  &  Ash,  P.  (2019).  Pemanfaatan  Citra  Sentinel-2  Untuk Monitoring  Sebaran  dan  Luasan  Eceng  Gondok  Secara  Spasio-Temporal  Sebagai  Upaya Menjaga  Kondisi  Air  dan  Sanitasi  di  Inlet  Waduk  Saguling  ,  Jawa  Barat  Application  of Sentinel-2  Imagery  for  Monitoring  Area  and  Distribution. Seminar  Nasional  Penginderaan Jauh Ke-6 , February , 31 – 40.
Suciani, A., Rahmadi, M. T., & Islami, Z. R. (2020). Analyzing mangrove forest area changes in coastal  zone  of  Langsa  City  using  landsat  imagery. IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science , 500 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/500/1/012084 Wang, D., Wan, B., Qiu, P., Su, Y., Guo, Q., Wang, R., Sun, F., & Wu, X. (2018). Evaluating the performance of Sentinel-2, Landsat 8 and Pléiades-1 in mapping mangrove extent and species. Remote Sensing , 10 (9). https://doi.org/10.3390/rs10091468
Wicaksono, P. (2017). Mangrove above-ground carbon stock mapping of multi-resolution passive remote-sensing  systems. International  Journal  of  Remote  Sensing , 38 (6),  1551 – 1578. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1283072 Wicaksono, P., Danoedoro, P., Hartono, & Nehren, U. (2016). Mangrove biomass carbon stock mapping  of  the  Karimunjawa  Islands  using  multispectral  remote  sensing. International Journal of Remote Sensing , 37 (1), 26 – 52. https://doi.org/10.1080/01431161.2015.1117679 Zurba, N., Effendi, H. (2017). Pengelolaan Potensi Ekosistem Mangrove Di Kuala Langsa, Aceh.
Jurnal Ilmu Dan Teknologi Kelautan Tropis, 9 (1), 281 – 300.