## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 1−13 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4005

## Analisis Indeks Vegetasi dan Perancangan Sistem Monitoring Kawasan Ekowisata Mangrove Berbasis Hyper Spectral of Remote Sensing dan Design Thinking Framework

## Yerik Afrianto Singgalen
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Prodi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta Jl. Jend. Sudirman No.51, RT.004/RW.4, Karet Semanggi, Kecamatan Setiabudi, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
Email: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id
Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Submitted: 02/08/2023; Accepted: 18/10/2023; Published: 23/10/2023
Abstrak −Salah satu tantangan dalam pengambilan keputusan untuk penetapan arah kebijakan dan program pengambangan ekowisata mangrove di Pulau Tagalaya ialah ketersediaan basis data mangrove di masing-masing stasiun pengamatan, serta model penginderaan jarak jauh yang digunakan untuk mengidentifikasi kerapatan hutan mangrove. Penelitian ini menawarkan gagasan untuk menggabungkan metode hyper spectral of remote sensing yakni teknik penginderaan jarak jauh (remote sensing) dengan  metode  perancangan  sistem  informasi  design  thinking  framework.  Adapun,  lokasi  penelitian  ini  ialah  kawasan ekowisata  mangrove  Pulau  Tagalaya,  Kabupaten  Halmahera  Utara,  Provinsi  Maluku  Utara,  Indonesia.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa penginderaan jarak jauh sangat relevan digunakan dalam mengidentifikasi dan menganalisis data spasial khususnya nilai indeks berdasarkan model NDVI di masing-masing stasiun pengamatan Pulau Tagalaya. Hasil kalkulasi data raster  2023  di  kawasan  mangrove  pulau  Tagalaya  menunjukkan  bahwa  stasiun  pengamatan  pertama  dan  kedua  termasuk kategori jarang. Selain itu, stasiun pengamatan ketiga termasuk kategori sedang. Selanjutnya, solusi atas permasalahan basis data mangrove dalam penetapan arah kebijakan dan program ekowisata mangrove Tagalaya ialah sistem informasi monitoring kawasan ekowisata mangrove Tagalaya (SIMOKE Tagalaya). Dengan demikian, kombinasi metode hyper spectral of remote sensing  dan  perancangan  sistem  informasi  menggunakan  design  thinking  framework  menjadi  relevan  dan  kontekstual sebagaimana  masalah  dan  solusi  atas  masalah  yang  dihadapi  dalam  optimalisasi  program  monitoring  kawasan  ekowisata mangrove di Pulau Tagalaya.
Kata Kunci: Indeks Vegetasi; Ekowisata; Mangrove; Penginderaan Jarak Jauh; Tagalaya
Abstract −One  of  the  challenges  in  decision-making  for  determining  the  direction  of  mangrove  ecotourism  development policies  and  programs  on  Tagalaya  Island  is  the  availability  of  mangrove  databases  at  each  observation  station  and  remote sensing models used to identify mangrove forest density. This research offers the idea of combining the hyperspectral method of  remote  sensing  with  the  information  system  design  method  design  thinking  framework.  Meanwhile,  the  location  of  this research is the mangrove ecotourism area of Tagalaya Island, North Halmahera Regency, North Maluku Province, Indonesia. The findings of this study demonstrate the need to use remote sensing to locate and evaluate spatial data, particularly index values based on NDVI models for each Tagalaya Island observation station. The first and second observation stations are shown to be included in the unusual group by the computation results of the 2023 raster data in the mangrove area of Tagalaya Island. The third observation station is also included in the medium category. The monitoring information system for the Tagalaya mangrove  ecotourism  region  is  also  a  solution  to  the  mangrove  database  challenge  in  deciding  the  direction  of  Tagalaya mangrove ecotourism policies and activities (SIMOKE Tagalaya). Thus, the problems and solutions encountered in enhancing the monitoring program of mangrove ecotourism areas on Tagalaya Island become relevant and contextual when applying the hyperspectral method of remote sensing and information system design using a design thinking framework.
Keywords : Vegetation Index; Mangrove; Ecotourism; Remote Sensing; Tagalaya

## 1. PENDAHULUAN
Penginderaan jarak jauh menjadi salah satu pendekatan yang populer digunakan untuk mengidentifikasi kondisi eksisting  vegetasi  kawasan  ekowisata  mangrove.  Rombe  et  al.  menunjukkan  bahwa  penginderaan  jarak  jauh dibutuhkan  dalam  analisis  indeks  vegetasi  lingkungan  mangrove  sehingga  dapat  diketahui  faktor-faktor  yang menyebabkan perubahan lanskap akibat konversi lahan, pembangunan infrastruktur pariwisata dan pengembangan usaha lokal yang berdampak pada lingkungan [1].
Disisi lain, Schaduw et al. menunjukkan bahwa analisis indeks vegetasi mangrove dapat dilakukan melalui berbagai pendekatan, salah satunya penginderaan jarak jauh (remote sensing) menggunakan data citra satelite [2]. Perkembangan kajian tentang analisis indeks vegetasi ekowisata mangrove di Indonesia perlu ditingkatkan untuk mendapatkan  gambaran  tentang  kondisi  eksisting  lanskap  sebelum  dan  setelah  pengembangan  infrastruktur pariwisata. Hal ini berarti luaran penelitian ini dapat dikembangkan menjadi rekomendasi program pengendalian atau  pengawasan  kawasan  mangrove  yang  diintegrasikan  dengan  program  pembangunan  pariwisata  daerah. Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini  menawarkan  gagasan  untuk  menganalisis  indeks  vegetasi mangrove di Pulau Tagalaya, serta merancang sistem informasi monitoring kawasan ekowisata mangrove.
Analisis nilai indeks vegetasi mangrove dapat dilakukan menggunakan metode hyper spectral of remote sensing berdasarkan data citra satelit yang diambil berdasarkan titik kordinat dan waktu pengambilan citra satelit. Singgalen menunjukkan bahwa nilai indeks vegetasi mangrove perlu dimonitoring secara berkala menggunakan

## Journal of Information System Research (JOSH)
model Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) yang menggambarkan tingkat kerapatan vegetasi di suatu wilayah [3].
Selanjutnya,  Singgalen  menegaskan  bahwa  masing-masing  kawasan  ekowisata  mangrove  memiliki kerapatan  yang  berbeda  sehingga  perlu  dianalisis  secara  kontekstual  [4].  Adapun,  program  pembangunan infrastruktur pariwisata di kawasan mangrove serta konteks penghidupan masyarakat yang berhubungan dengan pemanfaatan sumber daya hutan mangrove perlu dianalisis secara komprehensif sehingga dapat direkomendasikan sistem informasi monitoring kawasan ekowisata mangrove yang relevan dengan konteks sosial-budaya, politik, ekonomi dan teknologi [4], [5]. Hal ini berarti bahwa pendekatan metode hyper spectral of remote sensing dan model  Normalized  Difference  Vegetation  Index  dapat  digunakan  dalam  menganalisis  nilai  vegetasi  kawasan mangrove di Pulau Tagalaya dengan mempertimbangakan konteks penghidupan masyarakat lokal dan program pengembangan pariwisata daerah.
Beberapa studi tentang penginderaan jarak jauh pada kawasan mangrove menunjukkan bahwa komposisi dan kerapatan jenis vegetasi mangrove perlu dilindungi meskipun telah dikembangkan sebagai daya tarik utama ekowisata  maupun  eduwisata.  Aliviyanti  et  al.  menunjukkan  bahwa  tingkat  kerapatan  atau  penutupan  vegetasi menjadi standar penilaian kesehatan mangrove  yang dinilai berdasarkan kategori jarang, sedang, dan  padat [6]. Selanjutnya,  Farhaby  et  al.  menegaskan  bahwa  tingkat  kesehatan  mangrove  dapat  diamati  berdasarkan  stasiun pengamatan sehingga rekomendasi aktivitas wisata dapat diselenggarakan berdasarkan kawasan mangrove yang termasuk kategori padat, sementara kawasan yang tergolong jarang dapat direkomendasikan program rehabilitasi terlebih dahulu [7].
Disisi  lain,  Radongkir  et  al.  menunjukkan  bahwa  komposisi  hutan  mangrove  perlu  diamati  berdasarkan jenis  dan  lokasi  [8].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kajian  analisis  indeks  vegetasi  perlu  dilanjutkan  dengan perancangan  sistem  informasi  monitoring  kawasan  ekowisata  berbasis  website  untuk  mempermudah  proses pengawasan sebaran jenis mangrove di stasiun pengamatan. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini menggunakan  kerangka  kerja  Design  Thinking  dalam  perancangan  sistem  informasi  monitoring  kawasan ekowisata mangrove di Pulau Tagalaya.
Kabupaten  Halmahera  Halmahera  Utara,  kawasan  mangrove  di  Pulau  Tagalaya  memiliki  daya  tarik tersendiri. Meskipun demikian, studi tentang analisis indeks vegetasi dan perancangan sistem informasi monitoring kawasan  ekowisata  mangrove  masih  sangat  terbatas.  Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari  penelitian sebelumnya yang terbatas pada pembahasan mengenai pola penghidupan masyarakat di sekitar kawasan mangrove [9], nilai-nilai sosio-kultural masyarakat, ekonomi pariwisata, dan pemanfaatan sumber daya hutan mangrove [10]. Adapun, Singgalen et al. menunjukkan bahwa analisis perubahan nilai indeks vegetasi mangrove dapat ditinjau berdasarkan berbagai pendekatan selain NDVI yakni Normalized Difference Water Index (NDWI) dan Combined Mangrove Recognize Index (CMRI) [11].
Selanjutnya, analisis perubahan nilai indeks vegetasi akibat pembangunan infrastruktur dapat menggunakan pendekatan Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), dan Built Up Index (BU) [5]. Hal ini menunjukkan perlunya ditetapkan  stasiun  pengamatan  dan  model  yang  relevan  dengan  analisis  perubahan  nilai  vegetasi  mangrove  di Pulau Tagalaya, Kabupaten Halmahera Utara. Mempertimbangkan hal tersebut maka data raster yang digunakan berasal dari USGS Earth Explorer dengan kordinat (latitude 1.7219 dan longitude 128.0711) tahun 2013, 2018, dan 2023. Selanjutnya, model yang digunakan dalam kalkulasi data raster ialah NDVI.
Penginderaan jarak jauh kawasan ekowisata diperlukan untuk mengidentifikasi perubahan kerapatan hutan mangrove  secara  berkala,  serta  menganalisis  risiko  akibat  pembangunan  infrastruktur  untuk  kepentingan pariwisata maupun kepentingan sektor pendukung lainya. Segaran et al. menunjukkan bahwa perkembangan kajian tentang program pengawasan dan pengendalian kawasan mangrove masih terbatas pada isu keberlanjutan berbasis data  citra  satelit  hasil  penginderaan  jarak  jauh,  identifikasi  komposisi  atau  struktur  kawasan  mangrove  serta analisis sebaran mangrove di berbagai stasiun pengamatan [12].
Selain itu, Eriesta et al. menekankan bahwa pemetaan sebaran flora dan fauna di kawasan wisata potensial sangat penting dalam mengidentifikasi potensi wisata [13]. Hal ini berarti sistem informasi monitoring ekowisata mangrove  dibutuhkan  untuk  menyimpan  data  jenis  mangrove  berdasarkan  lokasi  dan  stasiun  pengamatan. Mempertimbangkan hal  tersebut maka perancangan sistem  informasi monitoring ekowisata mangrove di  Pulau Tagalaya, mengadopsi kerangka kerja Design Thinking.
Perancangan  sistem  informasi  monitoring  ekowisata  mangrove  merupakan  visualisasi  data  digital  dan pemetaan  stasiun  pengamatan  berbasis  website.  Sistem  informasi  monitoring  ekowisata  mangrove  diperlukan untuk  mempermudah  proses  perancangan  program  dan  penetapan  arah  kebijakan  pembangunan.  Ripanti merancang  sistem  informasi  pengolahan  hutan  mangrove  berbasis  website  dapat  dirancang  menggunakan pendekatan Software Development Life Cycle (SDLC) dan diintegrasikan dengan konsep economy circular [14].
Disisi lain, Sugara  et  al. melakukan penginderaan jarak jauh dan pemetaan kawasan mangrove berbasis Sistem  Informasi  Geografi  (SIG)  untuk  mengoptimalkan  fungsi  monitoring  [15].  Hal  ini  berarti  bahwa perancangan  sistem  informasi  dibutuhkan  untuk  mengoptimalkan  manajemen  kawasan  ekowisata  mangrove. Penelitian ini menawarkan gagasan untuk mengadopsi kerangka kerja Design Thinking dalam perancangan sistem informasi monitoring kawasan ekowisata mangrove di Pulau Tagalaya, Kabupaten Halmahera Utara.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 1−13 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4005

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Hyper Spectral of Remote Sensing: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
Metode  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yaitu  tahap  pemilihan sensor, tahap pre-processing data citra satelit, tahap processing data raster, tahap klasifikasi dan analisis. Metode Hyper Spectral of Remote Sensing  merupakan bagian dari teknik penginderaan jarak jauh  yang mengolah data raster  citra  satelit  berdasarkan  koordinat  suatu  wilayah,  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  nilai  indeks vegetasi  [16].  Metode  ini  telah  digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya,  untuk  menginterpretasikan  kondisi vegetasi  mangrove  berdasarkan  nilai  indeks  yang  dihasilkan  dari  model  NDVI  berdasarkan  konteks  masing- masing wilayah (kontekstual) [3], [4], [11], [17]–[21]. Metode penginderaan jauh hiperspektral merupakan metode yang  menggunakan  informasi  spektral  yang  sangat  rinci  untuk  menganalisis  objek-objek  di  permukaan  bumi. Dalam  konteks  analisis  indeks  vegetasi  kawasan  mangrove,  metode  ini  mempunyai  implikasi  penting.  Dengan menggunakan spektrum elektromagnetik yang luas, metode hiperspektral memungkinkan pemisahan spektral yang lebih baik antara berbagai jenis tumbuhan, termasuk tumbuhan bakau pada umumnya. Oleh karena itu, analisis indeks  vegetasi  seperti  Indeks  Vegetasi  Tropis  (TVDI)  atau  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI) dapat  ditingkatkan  akurasinya  melalui  data  hiperspektral.  Keuntungan  utama  dari  metode  ini  terletak  pada kemampuannya  untuk  mengidentifikasi  spesies  tanaman  bakau  tertentu,  mendeteksi  tekanan  vegetasi  dan memantau  perubahan  tanah  dengan  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  metode  penginderaan  jauh konvensional.  Dalam  konteks  pengelolaan  ekosistem  mangrove,  penerapan  metode  hiperspektral  dapat memberikan wawasan  mengenai  status vegetasi,  sebaran spasial,  dan dinamika temporal,  sehingga mendukung pengambilan  keputusan  yang  lebih  relevan  dalam  upaya  konservasi  dan  restorasi  kawasan  mangrove.  Adapun, tahapan-tahapan dari metode Hyper Spectral of Remote Sensing dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Tahapan dalam Metode Hyper Sepectral of Remote Sensing
Gambar 1 merupakan tahapan dalam implementasi metode Hyper Sepctral of Remote Sensing. Pada tahap data  scraping,  platform  USGS  Earth  Explorer  digunakan  sebagai  sumber  data  raster.  Adapun,  data  raster  yang digunakan ialah Landsat 8/9 OLI dengan kordinat (latitude 1.7219 dan longitude 128.0711). Data raster yang akan dianalisis  ialah  data  citra  satelit  tanggal  1  July  2013,  tanggal  19  Agustus  2018,  dan  tanggal  30  Juni  2023. Selanjutnya,  pada  tahap  data  pre-processing,  proses  koreksi  radiometrik,  koreksi  atmosfer  dan  geometrik dilakukan sehingga dapat dilanjutkan ke proses selanjutnya. Pada tahap data processing, algoritma yang digunakan sebagai  model  analisis  indeks  vegetasi  ialah  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI).  Adapun  proses klasifikasi dan analisis disesuaikan dengan Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 201 tahun 2004 tentang  Kriteria  Baku  dan  Pedoman  Kerusakan  Mangrove.  Selain  itu,  observasi  di  kawasan  mangrove menggunakan  drone  Phantom  4  Versi  2  serta  kamera  Sony  a6400.  Klasifikasi  kerusakan  hutan  mangrove disesuaikan dengan nilai NDVI sehingga dapat disimpulkan sebagai jarang, sedang dan padat. Selanjutnya, analisis perubahan nilai indeks tahun 2013 sampai 2023 disesuaikan dengan masing-masing stasiun pengamatan yang telah

## Journal of Information System Research (JOSH)
dipetakan  dalam  bentuk  pemetaan  digital  berbasis  sistem  informasi  monitoring  kawasan  ekowisata  mangrove Pulau Tagalaya.

## 2.2 Design Thinking Framework : Sistem Informasi Monitoring Ekowisata Mangrove Pulau Tagalaya
Metode  design  thinking  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yakni  tahapan  empathize,  define,  ideate,  prototype,  dan testing yang memiliki keunggulan pada pemahaman konteks perancangan sistem, prototype dan pengujian sistem. Kerangka  kerja  design  thinking  diadopsi  untuk  merancang  sistem  informasi  monitoring  kawasan  ekowisata mangrove Pulau Tagalaya. Pertimbangan menggunakan kerangka design thinking ialah sebagai berikut : pertama, tahap  empathize,  tahap  define,  dan  tahap  ideate  merupakan  serangkaian  proses  penyesuaian  konteks  sistem informasi berdasarkan kebutuhan pengguna sistem dalam hal ini pemangku kebijakan selaku pengelola kawasan ekowisata  mangrove  di  Pulau  Tagalaya,  Kabupaten  Halmahera  Utara;  kedua,  tahap  protoype  dan  testing merupakan realisasi ide  atau gagasan menjadi  website yang secara visual memudahkan pengguna sistem untuk memanfaatkan fitur dan fungsi operasional (Create, Read, Update, and Delete) sistem sehingga mendukung kinerja lembaga  pengelola  kawasan  ekowisata  mangrove  Pulau  Tagalaya;  ketiga,  menjadi  media  pembelajaran  atau edukasi publik tentang pentingnya partisipasi seluruh pihak dan pemangku kepentingan untuk melestarikan hutan mangrove melalui konten informasi edukatif yang dipublikasikan secara rutin. Mempertimbangkan hal tersebut, maka tahapan dalam perancangan sistem infomrasi monitoring ekowisata mangrove Pulau Tagalaya mengadopsi kerangka kerja design thinking sebagaimana gambar berikut.

## Gambar 2. Design Thinking Framework
Gambar  2  merupakan  kerangka  kerja  design  thinking  yang  terdiri  dari  tahap  emphatize,  define,  ideate, prototype, dan testing. Tahap emphatize, merupakan proses identifikasi kebutuhan serta masalah yang dihadapi oleh user  yang berhubungan dengan proses monitoring kawasan ekowisata mangrove di  Pulau Tagalaya. Hasil identifikasi kebutuhan user ialah sebagai berikut : pertama, kebutuhan akan data nilai indeks vegetasi dan pemetaan berdasarkan stasiun pengambatan atau zona; kedua, kebutuhan akan visualisasi data berbasis website yang dapat diakses secara daring oleh pemangku kepentingan; ketiga, kebutuhan akan data spasial yang selalu diperbaharui secara berkala sehingga dapat dijadikan rujukan pengambilan keputusan. Mempertimbangkan hal tersebut maka luaran dari metode hyper spectral of remote sensing digunakan sebagai konten data spasial yang dapat diunggah ke dalam sistem informasi monitoring kawasan ekowisata mangrove Pulau Tagalaya.
Pada tahap define, masalah yang dihadapi oleh pengguna sistem diidentifikasi dan dianalisis berdasarkan kebutuhan  pengguna.  Masalah  yang  telah  diidentifikasi  ialah  sebagai  berikut  :  pertama,  terbatasnya  konten edukatif yang berhubungan dengan kondisi eksisting mangrove Pulau Tagalaya serta himbauan partisipasi public dalam  pemeliharaan  kawasan  mangrove;  kedua,  aktivitas  wisata  di  kawasan  mangrove  tergolong  wisata  minat khusus  yang  terintegrasi  dengan  aktivitas  wisata  bahari  serta  pantai,  sehingga  pembangunan  infrastruktur

## Journal of Information System Research (JOSH)
pendukung wisata bahari dan pantai berpotensi menyebabkan perubahan nilai indeks hutan mangrove di masing- masing  stasiun  pengamatan;  ketiga,  belum  tersedia  kebijakan  pengelolaan  di  zona  pemanfaatan  lahan  kawasan mangrove Pulau Tagalaya, untuk pembangunan infrastruktur di bidang layanan akomodasi dan amenitas; keempat, belum  tersedia  sistem  informasi  monitoring  ekowisata  mangrove  Pulau  Tagalaya  berdasarkan  prinsip-prinsip pembangunan  berkelanjutan.  Mempertimbangkan  hasil  identifikasi  masalah  dapat  diketahui  bahwa  kebutuhan pengguna  sistem  dan  strategi  penyelesaian  masalah  perlu  diseleksi  sesuai  dengan  skala  prioritas  sehingga perancangan  sistem  dapat  mengakomodir  kebutuhan  dan  menjadi  solusi  atas  permasalahan  yang  dihadapi  oleh pengguna sistem.
Pada  tahap  ideate,  gagasan  konstruktif  untuk  menyelesaikan  masalah  dan  mengakomodir  kebutuhan pengguna  sistem  dalam  sebuah  sistem  terintegrasi  berbasis  Sistem  Informasi  Geografi  (SIG)  dapat  dirancang menggunakan Unified Modeling Language (UML) dengan struktur sistem berbasis website. Mempertimbangkan hal tersebut maka aktor-aktor sebagai pengguna sistem informasi monitoring kawasan ekowisata mangrove Pulau Tagalaya ialah super-admin, admin, dan user. Masing-masing aktor memiliki otoritas yang berbeda, super-admin memiliki otoritas untuk menambah dan mengurangi akun admin dan user, serta memanfaatkan seluruh fitur dan fungsi  operasional  website.  Sementara  itu,  admin  memiliki  otoritas  untuk  menambah,  mengurangi, memperbaharui, dan melihat data dan akun user. Adapun, user memiliki otoritas untuk melihat data dalam bentuk informasi yang tertera di dalam sistem (website).
Pada  tahap  prototype,  visualisasi  halaman  dashboard  untuk  super-admin  dan  admin,  serta  landing  page untuk  user  memiliki  tampilan  antarmuka  (user  interface)  yang  berbeda.  Tema  utama  merujuk  pada  kata  kunci “Mangrove”, dengan demikian warna dan desain antarmuka disesuaikan dengan tema, sehingga dapat diberikan nama “SIMOKE Tagalaya” yang berarti Sistem Informasi Monitoring Kawasan Ekowisata Tagalaya. SIMOKE Tagalaya  merupakan  sistem  informasi  khusus  yang  menampung  informasi  hasil  pengolahan  data  citra  satelit berdasarkan  algoritma  NDVI  maupun  model  hasil  kalkulasi  data  raster  lainnya,  yang  divisualisasikan  dalam bentuk  sistem  informasi  berbasis  website  dan  dapat  diakses  oleh  pemangku  kepentingan  untuk  penetapan  arah kebijakan dan program pegembangan pariwisata daerah, hingga program pemeliharan hutan mangrove.
Pada  tahap  testing,  hasil  perancangan  antarmuka  (user  interface)  diintegrasikan  dengan  pengalaman operasional sistem berdasarkan fungsi CRUD untuk menambahkan atau membuat data bru (Create), melihat data yang spesifik (Read), memperbaharui data yang telah diinput sebelumnya (Update), mengurangi atau menghapus data  (Delete).  Ujicoba  merupakan  tahap  akhir  dalam  perancangan  SIMOKE  Tagalaya,  dimana  pembaharuan sistem  akan  diprogramkan  secara  berkala  untuk  meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi  sistem  sehingga  dapat digunakan  oleh  pengguna,  serta  mendukung  performa  atau  kinerja  lembaga  yang  bertanggungjawab mengoptimalkan kawasan hutan mangrove di Pulau Tagalaya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan metode Hyper Spectral of Remote Sensing  yakni penginderaan jarak jauh berbasis data  raster  (citra  satelit-landsat  8/9  OLI)  dengan  metode  perancangan  aplikasi  menggunakan  kerangka  kerja Design  Thinking.  Luaran  dari  penelitian  ini  dalam  bentuk  prototype  sistem  informasi  monitoring  kawasan ekowisata mangrove Tagalaya (SIMOKE Tagalaya).

## 3.1 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Pulau Tagalaya tahun 2013, 2018, dan 2023
Studi  tentang  analisis  indeks  vegetasi  menggunakan  model  NDVI  dapat  digunakan  sebagai  data  spasial  untuk mengatasi  ancaman  kerusakan  lingkungan  di  suatu  daerah.  Rakuasa  dan  Sihasale  menggunakan  model  NDVI dalam  analisis  nilai  vegetasi  di  kota  Ambon  untuk  mengidentifikasi  perubahan  lanskap  sebagai  dampak  dari pembangunan  infrastruktur  [22].  Disisi  lain,  Sun  et  al.  menunjukkan  bahwa  model  NDVI  digunakan  untuk memonitoring aktivitas vegetasi di suatu wilayah [23]. Hal ini berarti bahwa data raster yang diolah menggunakan pendekatan  penginderaan  jarak  jauh  dapat  digunakan  sebagai  rekomendasi  kebijakan  serta  dasar  perancangan program pengawasan aktivitas pembangunan. Dalam konteks penelitian ini, pengembangan ekowisata mangrove Pulau  Tagalaya  perlu  dimonitoring  secara  optimal  menggunakan  basis  data  spasial  di  masing-masing  stasiun pengamatan sebaran mangrove Pulau Tagalaya. Pada gambar berikut dapat dilihat hasil kalkulasi model NDVI Pulau Tagalaya tahun 2013, 2018, dan 2023.
NDVI 2013 NDVI 2018

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 1−13 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4005
NDVI 2023
Gambar 3. NDVI Pulau Tagalaya Tahun 2013, 2018, dan 2013
Gambar 3 merupakan visualisasi data raster Landsat 8/9 OLI yang telah dikalkulasi menggunakan model NDVI  dan  diekstrak  berdasarkan  wilayah  administratif  Pulau  Tagalaya,  Kabupaten  Halmahera  Utara,  Provinsi Maluku Utara, Indonesia. Pada tahun 2013, nilai indeks vegetasi berdasarkan model NDVI menunjukkan angka minimal -0,42 dan maksimal 0,54 dimana area sekitar hunian warga dimanfaatkan untuk aktivitas pertanian dan perkebunan. Pada tahun 2018, nilai indeks vegetasi berdasarkan model NDVI menunjukkan angka minimal -0,32 dan  maksimal  0,49  yang  menunjukkan  perubahan  kondisi  vegetasi  di  sekitar  area  permukiman  dan  kondisi mangrove  yang  membaik  di  stasiun  pengamatan  kedua  dan  stasiun  pengamatan  ketiga.  Pada  tahun  2023,  nilai indeks vegetasi berdasarkan model NDVI menunjukkan angka minimal -0,35 dan maksimal 0,54. Sementara itu, pada  stasiun  pengamatan  pertama  dapat  diketahui  adanya  perubahan  nilai  NDVI  yang  signifikan  sebagaimana gambar berikut.
NDVI 2013
NDVI 2018

## NDVI 2023
Gambar 4. NDVI Stasiun Pengamatan Pertama Tahun 2013, 2018, dan 2023
Gambar 4 merupakan hasil kalkulasi data raster tahun 2013, 2018, dan 2023 di stasiun pengamatan pertama dimana,  nilai  NDVI  stasiun  pengamatan  pertama  tahun  2013  (minimal  -0,28  dan  maksimal  0.48),  tahun  2018

## Journal of Information System Research (JOSH)
(minimal  -0,27 dan maksimal  0.43), dan tahun 2023 (minimal  -0,25 dan maksimal  0.53).  Secara  spesifik, nilai rata-rata NDVI mengalami perubahan dari 0,34 di tahun 2013 menjadi 0,32 di tahun 2023. Dalam klasifikasi nilai NDVI berdasarkan Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 201 tahun 2004 tentang Kriteria Baku dan Pedoman Kerusakan Mangrove dapat diketahui bahwa kategori jarang (-1 < NDVI < 0.32) sedangkan kategori sedang (0,33 <  NDVI  <  0,43). Hal  ini menunjukkan bahwa kondisi  eksisting mangrove di  stasiun pengamatan pertama mengalami perubahan kategori dari sedang menjadi jarang.
Penggunaan  teknologi  penginderaan  jarak  jauh  dengan  memanfaatkan  model  NDVI  berperan  sangat penting dalam pembentukan kebijakan perlindungan wilayah pesisir dan kepulauan, terutama di Pulau Tagalaya, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia. Pulau Tagalaya menampilkan keanekaragaman ekosistem  pesisir  yang  mencakup  hutan  mangrove  dan  lahan  basah,  yang  berperan  penting  dalam  menjaga keseimbangan ekologis dan keharmonisan ekosistem pesisir. Pendekatan NDVI dalam analisis penginderaan jauh memberikan pemahaman mendalam mengenai kondisi vegetasi dan perubahan lanskap di masing-masing stasiun pengamatan. Dengan mengamati perubahan spasial dan temporal dalam nilai NDVI, kita dapat mengidentifikasi pola kerusakan vegetasi, pergeseran penggunaan lahan, dan derajat penurunan kualitas ekosistem. Informasi yang diperoleh  ini  menjadi  dasar  krusial  dalam  pengambilan  keputusan  yang  mendukung  pembuatan  kebijakan perlindungan wilayah pesisir dan kepulauan yang berkelanjutan. Hal ini mencakup upaya pemulihan ekosistem mangrove dan penerapan praktik konservasi  yang sesuai.  Dengan demikian, penerapan teknologi  penginderaan jarak  jauh  berbasis  NDVI  berkontribusi  signifikan  dalam  menjamin  kelangsungan  ekosistem  pesisir  di  sekitar Pulau  Tagalaya  dan  area  sekitarnya.  Adapun,  hasil  dokumentasi  foto  udara  stasiun  pengamatan  pertama  dapat dilihat pada gambar berikut.
NDVI 2013 NDVI 2018 NDVI 2023
Gambar 5. Stasiun Pengamatan Pertama
Gambar 5 menunjukkan bahwa stasiun pengamatan pertama yang dekat dengan lokasi permukiman warga serta area perkebunan masyarakat Desa Tagalaya. Kondisi mangrove di kawasan ini perlu diawasi secara optimal dengan  memperhatikan  aktivitas  penghidupan  masyarakat  lokal.  Hal-hal  yang  perlu  diantisipasi  berhubungan dengan pemanfaatan sumber daya hutan mangrove yang tidak terkendali, untuk memenuhi kebutuhan papan dan pangan masyarakat lokal. Gultom et al. menunjukkan bahwa sebaran mangrove di masing-masing wilayah amatan perlu  dimonitoring  secara  berkala  untuk  mengidentifikasi  kerapatan  hutan  mangrove  berdasarkan  jenis  serta faktor-faktor yang memengaruhi pertumbuhan mangrove tersebut [24]. Disisi lain, Prasetyo et al. menunjukkan bahwa penginderaan jarak jauh melalui model NDVI dapat digunakan untuk mengidentifikasi sebaran spasial dan kerapatan hutan mangrove [25].
Indeks Vegetasi Kawasan Nirmandiri (NDVI) merupakan parameter analisis yang umum digunakan dalam studi penginderaan jauh untuk menganalisis status indeks vegetasi. Dalam konteks analisis vegetasi mangrove di wilayah  pulau  dan  pesisir,  NDVI  mempunyai  implikasi  penting.  NDVI  menggunakan  informasi  spektral  dari wilayah inframerah dekat dan merah pada citra penginderaan jauh untuk membantu mengidentifikasi perbedaan

## Journal of Information System Research (JOSH)
fotosintesis  dan  aktivitas  klorofil  pada  permukaan  tanaman.  Keunggulan  NDVI  terletak  pada  kemampuannya menggambarkan variasi spasial dan temporal dalam sebaran dan status vegetasi mangrove. Di wilayah kepulauan dan  pesisir,  mangrove  berperan  penting  dalam  ekosistem  dan  perlindungan  pantai.  Penggunaan  NDVI  dalam analisis  vegetasi  mangrove  dapat  memberikan  wawasan  mengenai  perubahan  komposisi  dan  struktur  vegetasi, mendeteksi area yang rusak atau tertekan, serta memantau dampak perubahan lingkungan dan intervensi manusia terhadap ekosistem mangrove. Oleh karena itu, penerapan NDVI dalam konteks ini dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap pengelolaan dan restorasi ekosistem mangrove yang berharga dan rapuh di wilayah pulau dan pesisir. Adapun, hasil kalkulasi data raster di stasiun pengamatan kedua Pulau Tagalaya dapat dilihat pada gambar berikut.
NDVI 2013
NDVI 2018

## NDVI 2023
Gambar 6. NDVI Stasiun Pengamatan Kedua Tahun 2013, 2018, dan 2013
Gambar 6 merupakan hasil kalkulasi data raster Landsat 8/9 OLI menggunakan model NDVI pada stasiun pengamatan kedua. Pada tahun 2013, nilai minium NDVI ialah -0,42 dan nilai maksimum NDVI ialah 0,44. Pada tahun  2018,  nilai  minimum  NDVI  ialah  -0,32  dan  nilai  maksimum  NDVI  ialah  0,40.  Pada  tahun  2023,  nilai minimum  NDVI  ialah  -0,35  dan  nilai  maksimum  NDVI  ialah  0,43.  Adapun,  nilai  rata-rata  NDVI  stasiun pengamatan kedua di tahun 2013 ialah 0,29 yang mengalami penurunan di tahun 2018 menjadi 0,26 kemudian meningkat  di  tahun  2023  menjadi  0,30.  Dalam  klasifikasi  nilai  NDVI  berdasarkan  Keputusan  Menteri  Negara Lingkungan  Hidup  Nomor  201  tahun  2004  tentang  Kriteria  Baku  dan  Pedoman  Kerusakan  Mangrove  dapat diketahui bahwa kondisi eksisting mangrove di stasiun pengamatan kedua termasuk kategori jarang (-1 < NDVI < 0.32). Hasil pengolahan data citra satelit Landsat 8/9 OLI dapat dibandingkan dengan hasil observasi di stasiun pengamatan kedua sebagaimana gambar berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 1−13 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4005
Gambar 7. Stasiun Pengamatan Kedua
Gambar 7 menunjukkan bahwa stasiun pengamatan kedua terpisah dari lokasi permukiman warga serta area perkebunan masyarakat Desa Tagalaya. Sebaran mangrove di stasiun pengamatan kedua sering dijadikan lokasi wisata pantai dan bahari oleh wisatawan yang berkunjung. Daya tarik stasiun pengamatan kedua ialah terumbu karang dan pesisir pasir pantai yang halus dan berwarna putih.  Kondisi mangrove di kawasan ini perlu diawasi secara optimal dengan memperhatikan perilaku wisatawan agar tidak membuang sampah plastik (makanan dan minuman)  di  area  mangrove.  Azzahra  et  al.  menunjukkan  bahwa  fasilitas  khusus  berupa  tempat  pembuangan sampah di kawasan ekowisata mangrove dibutuhkan untuk mengakomodir kebutuhan wisatawan ketika konsumsi produk makanan dan minuman sehingga tidak mencemari lingkungan [26]. Selain itu, Amal et al. menunjukkan bahwa data Survei Geologi Amerika Serikat (USGS) melalui citra satelit Landsat 8/9 OLI yang digunakan untuk klasifikasi  dan  interpretasi  kondisi  lingkungan  sehingga  membantu  pemangku  kepentingan  dan  pengambil kebijakan dalam menetapkan strategi pengembangan ekowisata mangrove di masing-masing daerah [27]. Adapun, hasil  kalkulasi  data  citra  satelit  menggunakan  model  NDVI  pada  stasiun  pengamatan  ketiga  dapat  dilihat  pada gambar berikut.
NDVI 2013 NDVI 2018 NDVI 2023
Gambar 8. NDVI Stasiun Pengamatan Ketiga Tahun 2013, 2018, dan 2013
Gambar 8 merupakan hasil kalkulasi data spasial Landsat 8/9 OLI menggunakan model NDVI pada stasiun pengamatan ketiga. Pada tahun 2013, nilai minium NDVI ialah -0,26 dan nilai maksimum NDVI ialah 0,43. Pada tahun  2018,  nilai  minimum  NDVI  ialah  -0,21  dan  nilai  maksimum  NDVI  ialah  0,41.  Pada  tahun  2023,  nilai minimum  NDVI  ialah  -0,28  dan  nilai  maksimum  NDVI  ialah  0,44.  Adapun,  nilai  rata-rata  NDVI  stasiun pengamatan kedua di tahun 2013 ialah 0,33 yang mengalami peningkatan di tahun 2018 menjadi 0,36 kemudian

## Journal of Information System Research (JOSH)
meningkat  di  tahun  2023  menjadi  0,39.  Dalam  klasifikasi  nilai  NDVI  berdasarkan  Keputusan  Menteri  Negara Lingkungan  Hidup  Nomor  201  tahun  2004  tentang  Kriteria  Baku  dan  Pedoman  Kerusakan  Mangrove  dapat diketahui bahwa kondisi eksisting mangrove di stasiun pengamatan kedua termasuk kategori sedang (0,33 < NDVI < 0,43). Hal ini berarti bahwa stasiun pengamatan ketiga memiliki peningkatan nilai indeks vegetasi berdasarkan model NDVI dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2023. Berbeda halnya dengan stasiun pengamatan pertama yang  dekat  dengan  aktivitas  penghidupan  masyarakat  Desa  Tagalaya,  serta  stasiun  pengamatan  kedua  yang menjadi  lokasi  strategis  aktivitas  wisata  pantai  atau  bahari  untuk  kegiatan  snorkling  dan  diving.  Apabila dibandingkan dengan hasil observasi, mangrove di stasiun pengamatan ketiga terletak di bagian belakang pulau dan jauh dari aktivitas penghidupan masyarakat lokal maupun wisatawan. Adapun, kondisi eksisting mangrove di stasiun pengamatan ketiga dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 9. Stasiun Pengamatan Ketiga
Gambar  9  merupakan  kondisi  eksisting  mangrove  di  stasiun  pengamatan  ketiga,  Pulau  Tagalaya. Berdasarkan foto udara dapat dilihat bahwa sebaran mangrove di area pengamatan ketiga terletak cukup jauh dari lokasi permukiman sehingga sangat minim dengan aktivitas ekonomi masyarakat lokal maupun aktivitas wisata. Anugroho et al. menunjukkan bahwa mangrove berperan penting sebagai penguat kawasan ekowisata di pesisir [28]. Hal ini berarti bahwa proses monitoring kondisi hutan mangrove perlu dioptimalkan menggunakan teknologi agar  dapat  mengawasi  pertumbuhan  mangrove  di  masing-masing  stasiun  pengamatan.  Mempertimbangkan  hal tersebut  maka  direkomendasikan  Sistem  Informasi  Monitoring  Kawasan  Ekowisata  Mangrove  Tagalaya (SIMOKE) yang mampu mengedukasi pengguna sistem serta merekomendasikan program yang relevan dengan kondisi eksisting kawasan mangrove.

## 3.2 Perancangan Sistem Informasi Monitoring Kawasan Ekowisata Mangrove Tagalaya
Tantangan dalam perumusan Rencana Induk Pengembangan Pariwisata Daerah (RIPPDA) serta Rencana Induk Pengembangan  Objek  Wisata  (RIPPOW)  ialah  ketersediaan  data  yang  spesifik  terkait  dengan  sumber  daya pariwisata di masing-masing daerah. Dalam konteks ekowisata mangrove di Kabupaten Halmahera Utara, belum tersedia database mangrove berbasis  sistem  informasi geografi  yang secara visual  menunjukkan  titik koordinat pada  peta  digital,  serta  menampilkan  data  yang  spesifik  seperti  jenis  mangrove,  jenis  biota  asosiasi,  inofrmasi lingkungan, luas sebaran, serta gambar mangrove. Masalah yang dihadapi pengambil kebijakan ialah keterbatasan data  dan  informasi  terkait  dengan  sumberdaya  ekowisata  mangrove.  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka penelitian ini menawarkan gagasan atau ide untuk merancang SIMOKE Tagalaya berbasis website sebagai wadah informasi  pemetaan  kawasan  mangrove,  aktivitas  ekowisata  mangrove,  dan  artikel  untuk  edukasi.  Adapun, diagram Use Case SIMOKE dapat dilihat pada gambar berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 1−13 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4005
Gambar 10 merupakan visualisasi diagram use case SIMOKE Tagalaya yang menekankan pada pemetaan, artikel,  dan  aktivitas  ekowisata  mangrove.  Adapun,  deskripsi  singkat  dari  SIMOKE  Tagalaya  dapat  dijelaskan sebagai berikut : pertama, fitur dan fungsi website fokus pada database mangrove dan informasi yang berhubungan dengan pemetaan, konten artikel mangrove dan upaya pelestarian kawasan mangrove, serta aktivitas ekowisata mangrove  yang  dapat  dikembangkan  sebagai  daya  tarik  alternatif  selain  aktivitas  diving  dan  snorkling;  kedua, aktor sebagai pengguna sistem ialah admin sebagai pihak yang mengelola sistem, serta user sebagai pihak yang mengakses,  mengonsumsi,  atau  menggunakan  informasi  untuk  kepentingan  individu,  kelompok,  hingga organisasi; ketiga, SIMOKE Tagalaya merupakan integrasi antara metode hyper spectral of remote sensing dengan metode perancangan sistem menggunakan design thinking framework. Melalui aplikasi SIMOKE Tagalaya, proses monitoring kawasan mangrove menjadi terfokus pada luas area stasiun pengamatan sehingga mobilisasi program dan kebijakan pengembangan ekowisata menjadi efektif dan efisien. Adapun, diagram kelas
Gambar 11. Class Diagram SIMOKE Tagalaya
Gambar 11 merupakan diagram kelas dari aplikasi SIMOKE Tagalaya yang terdiri dari lima kelas yakni kelas  SIMOKE  Admin,  Pemetaan,  Data  Hyper  Spectral  of  Remote  Sensing,  Artikel  dan  Aktivitas  Ekowisata. Aktor sebagai user terbatas mengakses atau melihat informasi (view) mengenai pemetaan, Data Hyper Spectral of Remote Sensing, aktivitas ekowisata, dan artikel. Sementara itu, admin memiliki otoritas untuk menambah data (add), melihat informasi (view), memperbaharui (update), dan menghapus data (delete) pada kelas pemetaan, kelas data Hyper Spectral of Remote Sensing, kelas aktivitas ekowisata, dan kelas artikel. Pada kelas pemetaan, sejumlah atribut penting yang perlu dilengkapi oleh admin ialah sebagai berikut : id_stasiun; stasiun pengamatan; tahun; luas wilayah; jenis mangrove; informasi lingkungan; komposisi mangrove; dan titik koordinat. Selanjutnya, kelas data Hyper Spectral of Remote Sensing terhubung dengan kelas pemetaan, namun atribut dari kelas data Hyper Spectral  of  Remote  Sensing  ialah  sebagai  berikut  :  id_model;  model;  nilai  maksimum;  nilai  rata-rata;  nilai minimum; gambar. Pertimbangan model untuk kelas data Hyper Spectral of Remote Sensing dibuat terpisah ialah fleksibilitas penambahan model seperti NDVI, SAVI, EVI, CMRI, NDBI dan sebagainya. Kelas pemetaan menjadi bagian esensial atau inti dari Sistem Informasi Monitoring Kawasan Ekowisata Mangrove Tagalaya.
Pengembangan aplikasi SIMOKE Tagalaya juga mengadopsi konsep edukasi dalam bentuk konten artikel yang memuat informasi tentang mangrove serta berbagai kegiatan yang berhubungan dengan aktivitas ekowisata mangrove.  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  perlu  dibuatkan  kelas  khusus  artikel  dengan  atribut  sebagai berikut  :  id_artikel;  judul;  konten;  gambar.  Selain  itu,  aktivitas  ekowisata  mangrove  perlu  ditampilkan  melalui aplikasi  SIMOKE  Tagalaya  agar  dapat  diakses  oleh  seluruh  user  terkait  dengan  aktivitas  atau  kegiatan  yang berhubungan  dengan  kawasan  mangrove  di  masing-masing  stasiun  pengamatan.  Oleh  sebab  itu,  kelas  khusus aktivitas  ekowisata  mencakup  atribut-atribut  sebagai  berikut  :  id_aktivitas;  judul  kegiatan;  jadwal  kegiatan; gambar poster; kontak penyelenggara. Admin memiliki otoritas untuk menambah data (add), melihat informasi (view),  memperbaharui  (update),  dan  menghapus  data  (delete)  pada  kelas  artikel.  Dengan  demikian,  SIMOKE Tagalaya dapat menjadi wadah informasi yang terintegrasi dengan hyper spectral of remote sensing.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penerapan  metode  hyper  spectral  of  remote  sensing  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  kondisi  vegetasi  mangrove  berbasis  nilai  indeks.  Hasil  kalkulasi  data raster 2023 di kawasan mangrove pulau Tagalaya  menunjukkan bahwa stasiun pengamatan pertama dan kedua termasuk kategori jarang. Selain itu, stasiun pengamatan ketiga termasuk kategori sedang. Selanjutnya, solusi atas

## Journal of Information System Research (JOSH)
permasalahan basis data mangrove dalam penetapan arah kebijakan dan program ekowisata mangrove Tagalaya ialah  sistem  informasi  monitoring  kawasan  ekowsiata  mangrove  Tagalaya  (SIMOKE  Tagalaya).  Dengan demikian, kombinasi metode hyper spectral of remote sensing dan perancangan sistem informasi menggunakan design  thinking  framework  menjadi  solusi  atas  masalah  yang  dihadapi  dalam  optimalisasi  program  monitoring kawasan ekowisata mangrove di Pulau Tagalaya, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LPPM),  Universitas  Katolik Indonesia Atma Jaya, Fakultas  Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi (FIABIKOM), Fakultas Teknik (FT),  Program  Studi  Pariwisata,  Program  Studi  Sistem  Informasi.  Terima  kasih  kepada  seluruh  pihak  yang mendukung penelitian ini, hingga proses publikasi ilmiah.

## REFERENCES
[1] K. H. Rombe, Y. Arafat, A. Surachmat, and F. A. Andhini, “Kajian Vegetasi Kawasan Hutan Mangrove Wana Tirta di Kulon Progo Daerah Istimewa Yogyakarta,” J. Salamata, vol. 3, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.15578/salamata.v3i1.11256.
[2] J. N. W. Schaduw et al., “Mangrove Health Index and Carbon Potential of Mangrove Vegetation in Marine Tourism Area of Nusantara Dian Center , Molas Village , Bunaken District , North Sulawesi Province,” Spat.  Wahana Komun. dan Inf. Geogr., vol. 21, no. 2, pp. 9–15, 2021.
[3] Y.  A.  Singgalen  and  D.  Manongga,  “Mangrove-based  Ecotourism  Sustainability  Analysis  using  NDVI  and  AHP Approach,” Indones. J. Comput. Cybern. Syst., vol. 16, no. 2, pp. 125–136, 2022, doi: 10.22146/ijccs.68986.
[4] Y. A. Singgalen, “Vegetation Index and Mangrove Forest Utilization through Ecotourism Development in Dodola and Guraping  of  North  Maluku  Province,”  J.  Manaj.  Hutan  Trop.,  vol.  28,  no.  2,  pp.  150–161,  2022,  doi: 10.7226/jtfm.28.2.150.
[5] Y.  A.  Singgalen,  “Tourism  Infrastructure  Development  and  Transformation  of  Vegetation  Index  in  Dodola  Island  of Morotai Island Regency,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 130–144, 2022, doi: 10.51519/journalisi.v4i1.230.
[6] D. Aliviyanti, A. Isdianto, M. A. Asadi, D. K. Saputra, F. D. Kristanti, and M. F. Haykal, “Komposisi dan Kerapatan Mangrove Kawasan Konservasi Taman Wisata Perairan Gugusan Pulau- Pulau Momparang,” Indones. J. Conserv., vol. 9, no. 2, pp. 63–67, 2020, doi: 10.15294/ijc.v9i2.26547.
[7] A.  M.  Farhaby  et  al.,  “Analisis  Kesesuaian  Ekosistem  Mangrove  Sebagai  Kawasan  Ekowisata  di  Pulau  Kelapan Kabupaten Bangka Selatan,” J. Enggano, vol. 5, no. 2, pp. 132–142, 2020.
[8] H. Randongkir, H. L. Ohee, and J. D. Kalor, “Komposisi Vegetasi dan Pemanfaatan Ekosistem Mangrove di Kawasan Wisata Alam Teluk Youtefa Kota Jayapura,” ACROPORA J. Ilmu Kelaut. dan Perikan. Papua, vol. 2, no. 1, pp. 21–29, 2019, doi: 10.31957/acr.v2i1.982.
[9] Y. A. Singgalen, “Mangrove forest utilization for sustainable livelihood through community-based ecotourism in kao village  of  north  halmahera  district,”  J.  Manaj.  Hutan  Trop.,  vol.  26,  no.  2,  pp.  155–168,  2020,  doi: 10.7226/JTFM.26.2.155.
[10]  Y. A. Singgalen, A. Kusumawicitra, and M. Brito, “Gender, Livelihood, and Ecotourism during Covid-19 Epidemic in North Halmahera of Indonesia,” J. Kaji. Gend., vol. 13, no. 1, pp. 1–20, 2021, doi: 10.28918/muwazah.v13i1.3475.
[11]  Y. A. Singgalen and D. Manongga, “Monitoring of Mangrove Ecotourism Area Using Ndvi, Ndwi, and Cmri in Dodola Island, Morotai Island Regency, Indonesia,” J. Ilmu dan Teknol. Kelaut. Trop., vol. 14, no. 1, pp. 95–108, 2022, doi: 10.29244/jitkt.v14i1.37605.
[12]  T.  C.  Segaran  et  al.,  “Mapping  the  Link  between  Climate  Change  and  Mangrove  Forest:  A  Global  Overview  of  the Literature,” Forests, vol. 14, no. 2, pp. 1–32, 2023, doi: 10.3390/f14020421.
[13]  C.  A.  Eriesta  and  W.  Ilham,  “karakteristik  Atraksi  Wisata  Desa  Tegalrejo  Kecamatan  Kelumpang  Hilir  Kabupaten Kotabaru,” J. Sylva Sci., vol. 5, no. 6, pp. 886–890, 2022.
[14]  E. F. Ripanti, “Implementasi Ekonomi Melingkar pada Sistem Informasi Pengelolaan Hutan Mangrove,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 249–254, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i2.31100.
[15]  A. Sugara et al., “Pemetaan Potensi Pariwisata Dengan Teknologi Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis di Pulau  Kelagian  Kecil  Kabupaten  Pasawaran,”  J.  Laot  Ilmu  Kelaut.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  62–73,  2023,  doi: 10.35308/jlik.v5i1.7349.
[16]  Q.  Li,  M.  Gao,  and  Z.-L.  Li,  “Ground  Hyper-Spectral  Remote-Sensing  Monitoring  of  Wheat  Stress  during  Different Growing Stages,” Agronomy, vol. 12, no. 2267, pp. 1–15, 2022.
[17]  Y. A. Singgalen, “Analisis Model Pengembangan Kawasan Ekowisata Mangrove Potensial Berbasis Hyper Spectral of Remote  Sensing  dan  Analytical  Hierarchy  Process,”  J.  Inf.  Syst.  Res.,  vol.  4,  no.  3,  pp.  969–979,  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i3.3385.
[18]  Y.  A.  Singgalen,  “Implementasi  Hyper  Spectral  of  Remote  Sensing  untuk  Analisis  Kawasan  Ekowisata  Mangrove Potensial di Kecamatan Tobelo Timur,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 3, pp. 928–935, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i3.3378.
[19]  H. Prasadja and Y. A. Singgalen, “Analysis and Design of Mangrove Ecotourism Management System ( SIMANGROVE ) of Dodola Island , Morotai Island Regency , Indonesia,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 4, no. 2, pp. 191–204, 2022, doi: https://doi.org/10.51519/journalisi.v4i2.243.
[20]  Y.  A.  Singgalen,  “Priority  Analysis  of  Mangrove  Guraping  Ecotourism  Development  Based  on  Spatial  Data  Using Process Hierarchy Analysis,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 1–15, 2022.
[21]  Y. A. Singgalen, C. Gudiato, S. Y. J. Prasetyo, and C. Fibriani, “Mangrove Monitoring Using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI): Case Study In North Halmahera, Indonesia,” J. Ilmu dan Teknol. Kelaut. Trop., vol. 13, no. 2, pp. 219–239, 2021, doi: 10.29244/jitkt.v13i2.34771.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[22]  H. Rakuasa and D. A. Sihasale, “Analysis of Vegetation Index in Ambon City Using Sentinel-2 Satellite Image Data with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Method based on Google Earth Engine,” J. Innov. Inf. Technol. Appl., vol. 5, no. 1, pp. 74–82, 2023.
[23]  Y. Sun, D. Lao, Y. Ruan, C. Huang, and Q. Xin, “A Deep Learning-Based Approach to Predict Large-Scale Dynamics of  Normalized  Difference  Vegetation  Index  for  the  Monitoring  of  Vegetation  Activities  and  Stresses  Using Meteorological Data,” Sustain., vol. 15, no. 8, pp. 1–21, 2023, doi: 10.3390/su15086632.
[24]  I.  S.  Gultom,  T.  D.  Anggoro,  A.  S.  K.  Handadari,  P.  Wicaksono,  and  R.  B.  A.  Nugraha,  “Nilai  Ekonomi  Ekosistem Mangrove Di Kawasan Pesisir Lantebung Kota Makassar,” J. Sos. Ekon. Kelaut. dan Perikan., vol. 18, no. 1, pp. 1–16, 2023.
[25]  A.  R.  Prasetyo,  N.  Valentino,  and  M.  A.  Hadi,  “Identifikasi  Sebaran  Spasial  dan  Kerapatan  Mangrove  Gili  Lawang menggunakan  Citra  Landsat  9  OLI-2/TIRS-2,”  J.  Sains  Teknol.  Lingkung.,  vol.  9,  no.  2,  pp.  215–225,  2023,  doi: 10.29303/jstl.v9i2.450.
[26]  P.  R.  Azzahra,  E.  Sumarga,  and  A.  Sholihah,  “Analisis  Kesehatan  Mangrove  di  Taman  Wisata  Alam  Angke  Kapuk, Jakarta Utara,” J. Ilmu dan Teknol. Kayu Trop., vol. 20, no. 1, pp. 40–51, 2023, doi: 10.51850/jitkt.v20i1.571.
[27]  Amal, W. Sanusi, and M. Rakib, “Analisis Kerapatan Mangrove Menggunakan Metode NDVI di Kawasan Mangrove Untia Kota Makassar,” J. Environ. Sci., vol. 5, no. 2, pp. 127–133, 2023.
[28]  W. Anugoro, M. Zainuddin, and A. Andi, “Identifikasi Potensi Hutan Mangrove Sebagai Penguat Kawasan Ekowisata Di Pesisir Bale-Bale,” J. IPTA, vol. 7, no. 1, pp. 25–30, 2019, doi: 10.24843/ipta.2019.v07.i01.p03.