ISSN Cetak         : 2087-9423
ISSN Elektronik : 2620-309X

## KLASIFIKASI MANGROVE BERBASIS OBJEK DAN PIKSEL MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL-2B DI SUNGAI LIONG, BENGKALIS, PROVINSI RIAU

## OBJECT AND PIXEL-BASED MANGROVE CLASSIFICATION USING SATELLITE IMAGERY SENTINEL-2B AT LIONG RIVER, BENGKALIS, RIAU PROVINCE
Rosmasita 1* , Vincentius P. Siregar 2 , dan Syamsul B. Agus 2 1 Program Magister Program Studi Teknologi Kelautan, Sekolah Pascasarjana-IPB, Bogor
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor
* E-mail: rosmasita1994@gmail.com

## ABSTRACT
Research  on  mangrove  mapping  at  the  Liong  River  Bengkalis  Riau  Province  was  very  limited, therefore  the  spatial  data  availability  of  mangrove  in  Liong  River  is  also  very  limited.  The  use  of satellite  remote  sensing  to  map  mangrove  has  become  widespread  as  it  can  provide  accurate, effecient,  and  repeatable  assessments.  The  purposed  of  this  study  was  to  map  mangrove  at  the community level using sentinel 2B imagery based on object-based classification method (OBIA) and it compared  pixel-based  classification  at  Liong  River,  Bengkalis,  Riau  Provinc.  This  study  was  used support  vector  machine (SVM)  algorithm.  The  scheme  classification  use  is  that  land  cover  and mangrove  community.  The  classification  data  of  land  cover  was  collected  using  unmanned  aerial vehicle  (UAV)  and  community  mangrove  was  using  transect  data  of  2013.  The  result  of  land  cover classification and community mangrove indicated that object-based classification technique was better than pixel-based classification. The highest an overall accuracy of land cover is 78.7% versus 70.9%, whereas mangrove community is 76.6 versus 75.0%. Approximately 7.8% increase in accuracy can be achieved by object-based method of classification for land cover and 1.6% for mangrove community.
Keywords : mangrove, pixel-object classification, sentinel-2b, sungai liong, support vector machine, unmanned aerial vehicle

## ABSTRAK
Penelitian  pemetaan  mangrove  di  Sungai  Liong,  Bengkalis  Provinsi  Riau  sangat  terbatas,  sehingga ketersediaan data spasial di wilayah ini masih sangat terbatas. Pemanfaatan citra satelit dapat dijadikan alternatif  dalam  menyediakan  data  spasial  secara  efektif  dan  efesien.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memetakan  mangrove  sampai  tingkat  komunitas  menggunakan  citra  sentinel  2B  dengan  metode klasifikasi  berbasis  objek/OBIA  dan  membandingkannya  dengan  teknik  klasifikasi  berbasis  piksel. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah support vector machine (SVM). Pengembangan skema klasifikasi mangrove pada penelitian ini di bagi menjadi 2 level, yaitu kelas penutup lahan di sekitar  mangrove  dan  kelas  komunitas  mangrove.  Data  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  kelas penutup  lahan  adalah  data  foto  udara  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  pesawat  tanpa  awak ( unmanned  aerial  vehicle/ UAV)  dan  untuk  klasifikasi  komunitas  menggunakan  data  transek  tahun 2013.  Akurasi  keseluruhan    (OA)  yang  diperoleh  untuk  klafikasi  penutup  lahan  mangrove  dengan kedua teknik klasifikasi berbasis objek dan piksel berturut-turut adalah 78,7% dan 70,9%. Sedangkan akurasi  keseluruhan  (OA)  untuk  klasifikasi  komunitas  mangrove  berbasis  objek  dan  piksel  berutru- turut yaitu 76,6% dan 75,0%. Sekitar 7,8% peningkatan akurasi pemetaan penutup lahan dan sekitar 1,6%  peningkatan  akurasi  pemetaan  komunitas  mangrove  yang  diperoleh  dengan  metode  klasifikasi berbasis objek.
Kata kunci : klasifikasi piksel-objek, mangrove, sentinel-2b, sungai liong, support vector machine , unmanned aerial vehicle

## I. PENDAHULUAN
Mangrove  merupakan  salah  satu sumberdaya  pesisir  yang  memiliki  fungsi sebagai  sistem  ekologis  seperti:  proteksi pantai  dari  gangguan  badai,  tsunami,  angin, dan  gelombang;  tempat  pemijahan  ikan  dan organisme  lainnya;  sumber  nutrisi  (Abu  dan Ibrahim,  2014;  Cannicci et  al., 2008; Carrasquilla-henao et al., 2013; Mazda et al., 2002;  Nagelkerken et  al., 2008;  Ostling et al., 2009;  Ronnbaack,  1999;  Thampanya et al., 2006)  dan  sumber  ekonomi  seperti: tempat  rekreasi;  sumber  bahan  kayu;  obat- obatan  tradisional  (Datta et  al., 2012; Illukpitiya dan Yanagida, 2010).
Menurut Miswadi et al. (2017) status ekosistem  mangrove  di Sungai  Liong,  Pulau Bengkalis Provinsi Riau saat ini berada pada kondisi  cenderung  mendapatkan  tekanan, karena 60% masyarakat Suku Asli ( indigenous  people )  yang  tinggal  di  sekitar mangrove  adalah  penebang  mangrove, sedangkan  selebihnya  berupa  pengusaha arang,  berdagang,  bertani  dan  nelayan. Kusmana  (2012)  menambahkan  tekanan lainnya  akibat  pembangunan  jalan,  per- mukiman,  perubahan  lahan  mangrove menjadi  tambak  udang,  perkebunan  dan pertanian.  Upaya  perlindungan  dan  pe- ngelolaan ekosistem mangrove perlu menjadi perhatian  serius  dari  berbagai  pihak.  Teknik pemetaan  yang  cepat  dan  akurat  diperlukan secara  efektif  untuk  memantau  dan mengelola  sumberdaya  mangrove.  Survei lapangan  dengan  teknik  konvesional  akan memakan  waktu  yang  lama  dan  biaya  yang mahal.  Pemanfaatan  teknologi  penginderaan jauh  dapat  dijadikan  sebagai  alteratif  dalam menyediakan  data  spasial  secara  efektif  dan efesien, seperti yang dilakukan  (Aslan et al., 2016;  Chen et  al., 2013;  Conchedda et  al., 2008;  Everitt et  al., 2010;  Giri et  al., 2011; Heumann,  2011;  Ibharim et  al., 2015;  Long et  al., 2016;  Li et  al., 2013;  Nascimento et al., 2013;  Tran et  al., 2015;  Zhang et  al., 2017). Selain itu, Kuenzer et al. (2011) telah melakukan  kajian  ulang  untuk  melihat  lebih
rinci  berbagai  upaya  yang  telah  dilakukan peneliti  dalam  penggunaan  data  pengindera- an  jauh  di  berbagai  wilayah  dunia  untuk memetakan  mangrove  melalui  berbagai pendekatan.  Mayoritas  penelitian  dilakukan di  Asia  (Bangladesh,  India,  Thailand, Vietnam, Sri Lanka, Taiwan, dan Malaysia); diikuti  oleh  Australia  (termasuk  Selandia Baru);  Amerika  Utara,  Tengah,  dan  Selatan (Florida,  Texas,  Meksiko,  Brasil,  Panama, Guyana  Prancis,  Hindia  Barat,  dan  Belize); dan  Afrika  (Gabon,  Kenya,  Tanzania, Senegal, dan Madagaskar).
Data  penginderaan  jauh  resolusi menengah  dan  tinggi  sebagian  besar  telah banyak  digunakan  dan  diaplikasikan  untuk menghasilkan  informasi  spasial  tematik mangrove  (Kuenzer et  al., 2011).  Pemetaan mangrove  umumnya  menggunakan  beberapa sensor Landsat Multispectral Scanner (MSS) (Tran et al., 2015; Giri et al., 2007), Landsat Thematic  Mapper  (TM)  atau  Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) (Rakotomavo and Fromard, 2010; Ferreira et al., 2007;  Howari et  al., 2009; Zhang et  al., 2017),    Advanced  Spaceborne  Thermal
Emission and Reflection Radiometer (ASTER)  (Jean  dan  Jensen,  2006),  data SPOT;  (Gao,  1999;  Santos et  al., 2014), IKONOS  (Chadwick,  2011),  QuickBird (Wang et al., 2004a), WorldView-2 (Kamal et al., 2014), radar imagery (Cornforth et al., 2013; Rao et al., 1999).
Kehadiran  citra  Sentinel-2B  me- rupakan  peluang  dalam  pengembangan keilmuan  dan  teknologi  dalam  bidang  peng- inderaan jauh. Satelit Sentinel-2B dilengkapi instrumen  multispektral  dengan  13  saluran spektral  dari  saluran  cahaya  tampak, inframerah  dekat,  serta  gelombang  pendek inframerah, yang mempunyai resolusi spasial 10  m  (untuk  saluran-saluran  cahaya  tampak dan inframerah dekat), 20 m dan 60 m (untuk saluran-saluran  gelombang  inframerah  dekat dan gelombang pendek inframerah). Kehadiran citra ini relatif baru dibandingkan citra  satelit  lainnya  yaitu  tahun  2017. Penggunaan  data  dari  citra  ini  sudah  mulai
dikaji  dalam  berbagai  aplikasi.  Namun kemampuan  citra  tersebut  untuk  memetakan ekosistem  mangrove  masih  belum  sepenuh- nya  diketahui,  sehingga  menjadi  peluang untuk diteliti khususnya memetakan mangrove  di  Sungai  Liong.  Kuenzer et  al.
(2011)  dan  Heumann  (2011)  menyatakan umumnya  klasifikasi  mangrove  mengguna- kan teknik klasifikasi berbasis piksel dengan akurasi  pemetaan  berkisar  75-90%,  teknik tersebut  masih  menyisakan  beberapa  per- masalahan misalnya kemiripan spekral antara mangrove  dengan  vegetasi  lain  yang  berada di  sekitarnya  dan  dapat  menghadirkan efek salt  and  pepper (Whiteside et  al., 2011). Hadirnya  metode  klasifikasi  berbasis  objek (OBIA/ Object Base Image Analysis ) merupa- kan  pendekatan  alternatif  terhadap  metode berbasis  piksel  yang  selama  ini  digunakan. Klasifikasi berbasis objek berupaya membangun  objek  yang  “memiliki  arti” melalui  proses  segmentasi  citra  berdasakan kelompok  piksel  dengan  karakteristik  yang serupa sesuai sifat spektral dan spasial (Liu et al ., 2006).
Permasalahan yang sering terjadi saat memetakan  mangrove  adalah  mendapatkan data  ekosistem  mangrove  disuatu  kawasan, mengingat    akses  ke  ekosistem  mangrove dikenal  dengan  medan  yang  sulit.  Umumya penentuan  sampel  kelas-kelas  penutup  lahan di sekitar mangrove  dapat dibangun dengan bantuan  citra  resolusi  sangat  tinggi  seperti seri  WorldView,  namun  perolehan  citra resolusi  tinggi  sangat  terbatas  mengingat harga  yang  relatif  mahal  dan  citra  optik sering mendapatkan tutupan awan. Alternatif lain  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu dalam pengidentifikasian kelas penutup lahan di sekitar mangrove adalah dengan memanfaatkan pesawat tanpa awak ( unmanned  aerial  vehicle/UAV ).  UAV  dapat dioperasikan  tanpa  harus  mendapatkan gangguan  atmosferik  (terbang  di  bawah awan)  dan  ketersediaannya  saat  ini  relatif mudah.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  me- metakan mangrove sampai tingkat komunitas menggunakan  citra  sentinel  2B  dengan metode  klasifikasi  berbasis  objek/OBIA  dan membandingkannya  dengan  teknik  klasi- fikasi berbasis piksel.

## II.   METODE PENELITIAN

## 2.1.   Waktu dan Tempat
Pengambilan  data  penutup  lahan mangrove  menggunakan  UAV  dilaksakan pada  tanggal  27  Januari  sampai  3  Februari 2018  di  kawasan  mangrove  Sungai  Liong, Bengkalis Provinsi Riau (Gambar 1).

## 2.2.   Alat dan Bahan
Alat  yag  digunakan  dalam  penelitian ini  terdiri  dari  perangkat  keras  laptop prosesor  Intel  Core  i3-500SU,  2.0  Hz, Random  Access  Memory (RAM)  4  GB, dengan  media  penyimpanan  500  GB. Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk pengolahan data seperti ArcGIS 10.3, Q-GIS 3.0.1,  eCognition  Developer  9.0.  Peralatan yang  digunakan  untuk pengamatan  lapangan adalah  GPS  Garmin  78S,  wahana  DJI Phantom  4  Pro  dan  peta  kerja.  Bahan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data citra  Sentinel-2B  yang  diakuisisi  pada tanggal 02 Desember 2017 yang diunduh dari https://scihub.copernicus.eu/ dan data pengamatan  vegetasi  mangrove  sebanyak  67 plot transek yang diperoleh dari Siregar et al. (2013).  Data  yang  diperoleh  berupa  spesies- spesies  mangrove,  diamater  batang  setinggi dada  dan  tinggi  pohon  yang  ditemukan disetiap transek.

## 2.3.     Pengambilan Data Penutupan Mangrove
Pengamatan  lapangan  dilakukan  ter- hadap  penutup  lahan  oleh  mangrove, maksimal  250  m  dari  batas  mangrove. Pengambilan  data  penutup  lahan  meng- gunakan  teknologi  pesawat  tanpa  awak ( unmanned  aerial  vehicle/ UAV).  Pembuatan jalur  menggunakan software ArcGis  10.3.
Gambar 1. Lokasi penelitian di Sungai Liong, Bengkalis.
Jalur yang telah dibuat selanjutnya dikembangkan melalui aplikasi DroneDeploy berbasis web https://www.dronedeploy.com. Penentuan  jalur  terbang  dilakukan  melalui pengamatan  visual  terhadap  citra  Sentinel 2B,  kelas  penutup  lahan  yang  masih ragu/tidak  jelas  kelas  penutup  lahannya merupakan  target  utama  dalam  penerbangan UAV.    Akuisisi  UAV  dilakukan  pada  ke- tinggian  200  m  dan  pengaturan sidelap dan frontlap masing-masing 75% dengan kecepatan maksimal 15 m/s.

## 2.4.   Skema Klasifikasi
Skema  klasifikasi  pada  penelitian  ini dibagi  menjadi  2  level,  yaitu  (i)  skema klasifikasi penutup lahan di sekitar mangrove dibangun  berdasarkan  Badan  Standardisasi Nasional (2010) tentang kelas penutup lahan
dan  pengamatan  lapang  (data  UAV).  (ii) Skema  klasifikasi  komunitas  mangrove berdasarkan perhitungan Indeks Nilai
Penting (INP) vegetasi mangrove. Tahap per- tama membangun skema klasfikasi penyusun komunitas mangrove adalah dengan mengidentifikasi  frekuensi  kehadiran  setiap komponen  penyusun  komunitas  mangrove, yaitu  jika  <4%  akan  di  eliminasi  (Green et al .,  2000).  Tahap  kedua  yaitu  pengelompo- kan  penyusun  komunitas  mangrove  meng- gunakan  analisis  gerombol  ( Agglomerative Hierarhical clustering, AHC) dengan melihat Indeks  Nilai  Penting  dari  masing-masing spesies  penyusun  komunitas.  AHC  adalah metode  klasifikasi  yang  bekerja  berdasarkan nilai  ketidak  miripan  ( dissimilarities )  antara objek  yang  akan  dikelompokan.  Analisis  ini menghasil-kan dendogram yang menunjukan
pengelompokan  secara  progresif  sehingga memungkinkan  diperoleh  sejumlah  ke- miripan kelas dimana data dapat dikelompok- an (Ripley, 1996). Kemiripan/ketidakmiripan penyusun  komunitas  mangrove  berdasakan koefisen  Bray-Curtis  (Clarke,  1993).  Per- samaan  koefisien  Bray-Curtis  dinyatakan sebagai berikut :
..…………………… (1)
Xij adalah  kelimpahan  spesies  ke-i  pada sampel ke-i dan j adalah spesies keseluruhan. Jarak  Bray-Curtis  berkisar  0-1,  dalam penelitian ini digunakan nilai ketidakmiripan 0,4  yang  berarti  bahwa  komunitas  penyusun mangrove  akan  terkelompok  dengan  nilai kemiripan sebesar 0,6 atau 60% (Mumby dan Harborne,  1999;  Phinn et  al., 2011).  Tahap akhir  dari  penentuan  skema  kelas  komunitas mangrove  yaitu  penamaan  kelas  komunitas mangrove.  Penamaan  kelas  komunitas mangrove  dalam  penelitian  mengunakan nama  spesies  yang  berkontribusi  dominan dalam penyusun komunitas mangrove (Phinn et al., 2000).

## 2.5. Klasifikasi Citra
2.5.1. Klasifikasi berbasis objek 2.5.1.1.Segmentasi Proses segmentasi menggunakan algoritma multiresolution segmentation (MRS)  dan chessboard  segmentation (CS). MRS  adalah  prosedur  optimasi  dengan megelompokkan  objek  menggunakan  para- meter  tertentu  (skala,  warna/bentuk,  ke- kompakan).  Parameter  tersebut  memberikan kualitas  tertentu  serta  membangun  nilai ambang  di  antara  objek  berdasarkan  input yang  digunakan.  MRS  terdapat  tiga  para- meter  penting,  yaitu  : scale , shape dan compactness (Trimble,  2014).  Penerapan segmentasi  multiskala  menggunakan  nilai skala  yang  berbeda-beda,  untuk  manghasil- kan  optimasi  skala  segmentasi  dilakukan percobaan  dengan  nilai  skala  berturut-turut, yaitu: 20, 30, 50, 75 dan 100. Nilai parameter shape dan compactness yang digunakan yaitu 0,1  dan  0,5.  CS  adalah  prosedur  segmentasi berdasarkan  luasan  transek  yang  digunakan di lapangan.

## 2.5.1.2.Proses klasifikasi
Klasifikasi  citra  tiap  level  pada penelitian ini menggunakan beberapa algoritma (Gambar 2).
Gambar 2. Proses yang dibangun untuk klasifikasi berbasis objek.
Algoritma  ini  digunakan  untuk membangun suatu rule set pada pohon proses ( process tree ). Pohon proses yang dikembangkan,  terdiri  dari  beberapa  aturan utama ( rules set ) yaitu: i) segmentasi, terdiri dari  algoritma multiresolution  segmentation dan chessboard segmentation ii) membangun skema  kelas  yang  berasal  dari  data  tematik (shapefile)  dengan algoritma  assign  class from  thematic  layer dan  iii)  penerapan algoritma klasifikasi support vector machine (SVM),  algoritma  yang  digunakan  adalah classifier .  Algoritma  SVM  merupakan penghasil  akurasi  klasifikasi  terbaik  di- bandingkan  aturan  klasifikasi machine learning lainnya  seperti decision  tree, random  tree , k-nearest  neighbor dan Bayesian (Mountrakis et al., 2011; Heumann, 2011).  Perinsip  dasarnya  adalah  mencari hyperline terbaik  yang  berfungsi  sebagai pemisah dari dua kelas data.

## 2.5.2. Klasifikasi Berbasis Piksel
Sebagai  pembanding  hasil  kasifikasi berbasis objek, dilakukan klasifikasi berbasisi  piksel.  Klasifikasi  berbasis  piksel juga  menggunakan  algoritma  SVM.  Pada tahapan  ini  pengolahan  tidak  mengenal proses  level  atau  tingkatan.  Pemetaan mangrove  pada  tahap  ini  juga  sama  seperti klasifikasi  yang  dilakukan  pada  klasifikasi berbasis  objek,  yaitu  klasifikasi  penutup lahan dan klasifikasi komunitas mangrove.

## 2.6. Uji Akurasi
Pengujian  akurasi  terhadap  hasil klasifikasi  citra  tutupan  lahan mangrove  dan komunitas  mangrove  dilakukan  untuk  me- ngetahui  akurasi  dari  masing-masing  teknik klasifikasi yang diterapkan. Uji akurasi yang umum  dilakukan  pada  data  hasil  klasifikasi penginderaan  jauh  yaitu  menggunakan matriks kesalahan ( error matrix ).  Uji akurasi mengacu  pada  Congalton  dan  Green  (2009) yang terdiri dari akurasi keseluruhan ( overall accuracy/ OA,  akurasi  produsen  ( producer accuracy/ PO), akurasi pengguna ( users
accuracy/ UA),  kappa  statistik.  Kemudian dilakukan  uji  Z  untuk  melihat  perbedaan signifikan antara metode yang diterapkan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Skema Klasifikasi

## 3.1.1. Skema Kelas Penutup Lahan
Berdasarkan  483  foto  hasil  pe- ngamatan  di  lapangan  menggunakan  UAV, dihasilkan  skema  kelas  penutup  lahan sebanyak    9  kelas,  yaitu  :  badan  air  (BA), daerah  pertanian  (DN),  kebun  karet  (KT), kebun  kelapa  (KA),  lahan  terbangun  (LN), mangrove (ME), semak belukar (SB), kebun kelapa sawit (KS) dan vegetasi transisi (VI).

## 3.1.2. Skema Kelas Komunitas Mangrove
Berdasarkan data transek tahun 2013, struktur  komunitas  mangrove  sungai  Liong dibangun  oleh  27  spesies  tumbuhan mangrove  yang  terdiri  dari  13  spesies mangrove  sejati  dan  14  spesies  ikutan. Berdasarkan nilai kehadiran tiap spesies yang ditemukan di plot transek, terdapat 12 spesies yang  memiliki  tingkat  kehadiran  >4% (4.5  - 100%),  yaitu Fiscus  microcarpa (Fm) , Parastemon sp (Ps) , Flocourtia rukam (Fm) , Selada (Sel/nama  lokal) , Setuak (Set/nama lokal) ,  Artocarpus  sp (As) , X(?)  (spesies yang tidak diketahui nama lokal dan ilmiah) , Rhizophora  apiculata (Ra) ,  Scyphiphora hidrophyllacea (Sh) ,  Sonneratia  ovata (So) , Xylocarpus  granatum (Xg) , dan Lumnitzera racemosa (Lr) . Dua  belas  spesies  tersebut merupakan spesies yang dapat dikembangkan dalam  menyusun  komunitas  mangrove  di Sungai  Liong.  Skema  kelas  penyusun komunitas  mangrove  di  Sungai  Liong disajikan  pada  Gambar  3.  Berdasarkan Gambar  3,  nilai  kemiripan  di  atas  0,6  atau 60%  hanya  mampu.  menghasilkan  skema kelas  komunitas  mangrove  dengan  jumlah  4 kelas.  Kelas  dengan  jumlah  anggota terbanyak  adalah  kelas  1  (52  plot  transek) dan  diikuti  oleh  kelas  2  (12  plot  transek). Kelas 3 dan 4 (1 plot transek).
Gambar 3. Dendrogram skema komunitas mangrove.
Gambar  4 . Persentase  kontribusi  spesies mangrove  dalam  menyusun kelas  komunitas  mangrove. Angka  pada  sumbu  X  merupa- kan  urutan;  (X)(?)  =  Spesies yang  tidak  diketahui  nama ilmiah  dan  lokalnya,  Ra  = Rhizopora  apiculata ,  Sh  = Scyphiphora hidrophyllacea,
Fm  = Fiscus  microcarpa ,  So  =
Sonneratia ovata , Ps = Parastemon sp,
Xg = Xylocarpus  granatum ,  Fr  =
Flocourtia  rukam,  Sel =  Selada (nama  lokal),  Lr  = Lumnitzera
racemosa,  Set  = Setuak  (nama lokal) , As = Artocarpus sp.
Kelas  skema  klasifikasi  yang  dapat diterapkan  pada  citra  satelit  adalah  kelas yang memiliki jumlah anggota kelas minimal 4%  dari  total  jumlah  sampel.  Terdapat  2 kelas  saja  yang  mampu  memenuhi  jumlah minimal  tersebut,  yaitu  kelas  1  (52  anggota) dan  kelas  2  (12  anggota),  sehingga  pada penelitian  ini  kelas  komunitas  mangrove  di Sungai  Liong  dibagun  oleh  dua  kelas,  yaitu kelas  1  adalah  komunitas R.  apiculata (Ra) dan  kelas  2  adalah  komunitas X.  granatum (Xg). Penamaan kelas berdasarkan kontribusi spesies dalam menyusun komunitas mangrove (Gambar 4).
Kelas  komunitas  1  (Ra)  dibangun oleh  seluruh  spesies  penyusun  komunitas dengan  Ra  sebagai  spesies  dominan  dalam menyusun  kelas  1,  yaitu  81,3%  dan  sisanya merupakan  kelas  lainnya.  Kelas  2  (Xg) dibangun oleh 5 spesies penyusun komunitas, yaitu Ra, Sh, So, Xg dan Lr. Xg merupakan kontribusi terbesar dalam penyusun komunitas  kelas  2,  yaitu  55,8%  dan  sisanya merupakan kelas lainnya.

## 3.1.1.  Segmentasi
Hubungan  antara  parameter skala, jumlah  objek  dan  akurasi  yang  dihasilkan disajikan  pada  Gambar  5.  Terlihat  bahwa ukuran  skala  sangat  mempengaruhi  banyak- nya  jumlah  objek  yang  dihasilkan.  Semakin besar  nilai  skala  yang  ditentukan  semakin sedikit  jumlah  objek  yang  dihasilkan.  Nilai parameter  skala  dipengaruhi  oleh  nilai parameter shape dan compactness . Sementara  akurasi  keseluruhan  klasifikasi berbasis objek menggunakan algoritma SVM dipengaruhi  oleh  parameter  segmentasi. Berdasarkan  Gambar  5,  proses  optimasi segmentasi  akan  menghasilkan  akurasi optimum.  Skala  10  sampai  40  hasil  akurasi cendrung  meningkat  dengan  bertambah besarnya  nilai  skala  yang  diterapkan.  Nilai akurasi  mulai  turun  ketika  nilai  skala mencapai  50  (67,3%).  Akurasi  optimum segmentasi  yang  diperoleh  yaitu  78,7% dengan  nilai  skala  40, shape 0,1  dan compactness 0,5.
Gambar  5.  Pengaruh scale terhadap  akurasi keseluruhan  dan  jumlah  objek yang  dihasilkan  dengan  nilai shape : 0,1 dan compactness : 0,5.
Penerapan  optimasi  skala  segmentasi pada  proses  klasifikasi  penutup  lahan mangrove  berbasis  objek  dengan  menguna- kan algoritma klasifikasi SVM menghasilkan akurasi  keseluruhan  (OA)  dengan  skema sembilan  kelas  yaitu  78,7%,  sedangkan
akurasi keseluruhan (OA) dengan pendekatan berbasis  piksel  yaitu  70,9%.  Luas  kawasan penelitian  diperkirakan  1965,9  ha.  Hasil luasan  dari  masing-masing  kelas  dari  kedua teknik klasifikasi disajikan pada Gambar 7.
Berdasarkan  Gambar  7,  luas  kelas penutup  lahan  mangrove  pada  klasifikasi berbasis  objek  dan  piksel  diperoleh  vegetasi transisi  dan  kebun  karet  yang  memiliki  luas paling  kecil  berturut-turut  yaitu  1,3%  (26,0 ha)  dan  0,1%  (1,2  ha).  Sedangkan  yang terbesar yaitu mangrove dengan luas dengan pendekatan berbasis dan piksel berturut-turut, yaitu  51,1%  (1004,3  ha)  dan  48,4%  (950,8 ha).  Berdasarkan  Tabel  1,  selisih  luasan mangrove dengan pendekatan berbasis objek dan  piksel  yaitu  53,5  ha.  Perbedaan  luasan kelas mangrove dikarenakan pada klasifikasi berbasis  piksel,  kelas  mangrove  ada  yang terkelaskan  menjadi  kebun  sawit.  Hal  ini dapat dilihat dengan penurunan nilai UA dari 83,3%  (objek)  ke  73,3%  (piksel)  (Tabel  2). Selisih  luasan  terbesar  terdapat  pada  kebun karet  sebesar  86,8  ha.  Hal  tersebut  dapat dilihat  dengan  penurunan  nilai  UA  dan  PA dari  teknik  klasifiksi  berbasis  objek  ke berbasis  piksel,  yaitu  UA  53,1%  ke  42,4% dan PA 72,2% ke 38,9% (Tabel 2).
Mangrove  dapat  dipetakan/dipisah- kan  dengan  kelas  penutup  lahan  di  sekitar mangrove  dengan  akurasi  pengguna  (UA) dan  akurasi  produsen  (PA)  yang  tinggi dibandingkan  dengan  klasifikasi  berbasis piksel. UA dan PA dalam klasifikasi berbasis objek  berturut-turut  adalah  83,3%  dan 95,9%,  sedangkan  UA  dan  PA  pada klasifikasi  berbasis  piksel  berturut-turut adalah 73,3% dan 53,5%.
Merujuk  Congalton  dan  Green, (2009)  akurasi  keseluruhan  (OA)  pemetaaan penutup  mangrove  dengan  teknik  berbasis objek  tidak  mencapai  tingkat  memuaskan (<85%),  yaitu  78,7%  dan  70,9%  (Tabel  2). Terdapat  peningkatan  akurasi  keseluruhan dengan  skema  sembilan  kelas  dari  kedua teknik klasifikasi dalam memetakan penutup lahan mangrove, yaitu 7,8%.
Gambar 6. Hasil klasifikasi kelas penutup lahan mangrove (a) berbasis objek; (b) berbasis piksel.
Gambar 7. Perbandingan luas hasil klasifikasi penutup lahan mangrove (a) berbasis objek; (b) berbasis piksel.
Tabel 1. Luasan penutup lahan skema klasifikasi sembilan kelas. Kelas Luas (Hektar) Selisih (ha) Objek Piksel VI 26,0 3,7 22,3 KA 28,2 50,5 22,3 KT 88,0 1,2 86,8 LN 111,5 183,8 72,3 DN 118,2 57,5 60,7 KS 147,1 179,0 31,9 SB 189,9 248,6 58,7 BA 252,8 290,9 38,1 ME 1004,3 950,8 53,5
Berdasarkan  Z-test  pada  nilai  kappa menunjukkan  hasil  berbeda  signifikan  dari kedua  teknik  klasifikasi  yang  diterapkan (Tabel  3).  Congalton  dan  Green  (2009) menyatakan  bahwa  pada  nilai  Z-test  antara nilai  -1,96  sampai  dengan  1,96  menyatakan
kategori  akurasi  yang  berada  pada  distribusi normal.  Nilai  Z-test  dari  kedua  teknik klasifikasi yaitu 1,51.
Berdasarkan nilai OA yang dihasilkan dan  uji  signifikansi,  teknik  klasifikasi  ber- basis  objek  lebih  baik  dibandingkan  teknik klasifikasi  berbasis  piksel  dalam  memetakan penutup  lahan  mangrove  menggunakan  citra sentinel-2B.  Penggunaan  UAV  sebagai  alat untuk  pengamatan  tutupan  lahan  sangat efektif digunakan karena mampu menempuh wilayah  yang  sulit  dijangkau  dan  mem- percepat  kerja  di  lapangan.  Nilai  akurasi keseluruhan (OA) yang dihasilkan tidak jauh berbeda dengan pengamatan secara konvesional seperti yang dilakukan Jhonniere (2015),  mengklasifikasikan  tutupan  lahan  di kawasan mangrove Sungai Kembung dengan akurasi    83,6%  (skema  8  kelas)  mengguna- kan citra ALOS PALSAR dengan pendekatan algoritma random forest.
Tabel 2. Uji akurasi kelas penutup lahan di sekitar mangrove.
a) Berbasis Objek Kelas BA DN KA KS
KT LN ME SB VI Total UA(%) BA 85 3 2 1 1 92 92,4 DN 14 5 19 73,7 KA 1 3 1 4 9 11,1 KS 26 8 1 2 37 70,3 KT 1 19 26 2 1 49 53,1 LN 4 2 41 1 48 85,4 ME 2 10 10 110 132 83,3 SB 2 2 3 1 62 70 88,6 VI 2 1 6 9 18 50 Total 93 19 12 50 36 64 123 67 10 474 PO(%) 91,4 73,7 8,3 52 72,2  64,1  89,4  92,5 90 OA(%) 78,7 b) Berbasis Piksel Kelas BA DN KA KS
KT LN ME SB VI TOTAL  UA(%) BA 78 1 4 83 94 DN 5 3 20 28 10,7 KA 1 1 1 2 5 20 KS 1 29 11 1 1 1 45 64,4 KT 17 14 2 33 42,4 LN 2 9 26 2 39 66,7 ME 4 6 10 3 6 10 118 4 161 73,3 SB 4 1 58 63 92,1
Kelas BA DN KA KS KT LN ME SB VI TOTAL  UA(%) VI 4 1 3 10 18 55,6 Total 93 19 12 50 36 64 123 67 10 474 PO(%) 83,9 15,8 8,3 58 38,9  40,6  95,9  86,6  100 OA(%) 70,9
Tabel 3. Hasil Z-test analisis dari masing- masing teknik klasifikasi.

## 3.1.3. Klasifikasi Komunitas Mangrove
Hasil klasifikasi komunitas mangrove disajikan  pada  Gambar  8.  Berdasarkan Gambar  8,  terlihat  jelas  distribusi    hasil kedua  teknik  klasifikasi  terkonsentrasi  di seluruh  kawasan  penelitian  dari  pantai hingga  ke  hulu  sungai.  Distribusi  komunitas mangrove  di  Sungai  Liong  berbeda  dengan distribusi  komunitas  mangrove  di  Sungai Kembung,  Bengkalis,  Provinsi  Riau    yang mana  komunitas  dominan  penyusunnya adalah X. granatum .
Luas  komunitas  kelas Xylocarpus granatum merupakan  kelas  komunitas terendah  dari  kedua  teknik  klasifikasi  yaitu 25,7%  (257.9  ha)  untuk  berbasis  objek  dan
16,9% (169,3 ha). Luas komunitas Rhizopora apiculata merupakan  kelas  dengan  luas tertinggi  yaitu  74,3%  (746,4  ha)  untuk berbasis  objek  dan  83,1%  (835,0  ha)  untuk berbasis piksel.
Akurasi  keseluruhan  (OA)  yang dihasilkan  dari  teknik  pemetaan  sebaran komunitas mangrove di Sungai Liong dengan pendekatan  berbasis  objek  dan  piksel berturut-turut  adalah  76,6%  dan  75,0% (Tabel  4).  Terdapat  peningkatan  akurasi keseluruhan  dari  kedua  teknik  klasifikasi dalam  memetakan  komunitas  mangrove sebesar 1,6%. Merujuk Congalton dan Green (2009)  akurasi  keseluruhan  (OA)  pemetaaan penutup  lahan  di  sekitar  mangrove    dengan teknik  berbasis  objek  (level-2)  dan  piksel tidak  mencapai  tingkat  yang  memuaskan (<85%).  Berdasarkan  nilai  OA  yang  di- hasilkan,  teknik  klasifikasi  berbasis  objek lebih  baik  dibandingkan  teknik  klasifikasi berbasis piksel dalam memetakan komunitas mangrove  menggunakan  citra  sentinel-2B.
Gambar 8. Perbandingan hasil klasifikasi komunitas mangrove (a) berbasis objek dan (b) berbasis piksel.
Klasifikasi  Kappa Varian Zstatistik Objek 0,79 0,001108 23,6 Piksel 0,71 0,001485 18,4
Tabel 4. Uji akurasi komunitas mangrove (a) berbasis  objek dan (b)  berbasis piksel.
(a) Kelas Ra Xg  Total UA (%) Ra 48 12 60 80,0 Xg 4 4 0 Total 52 12 64 PO (%)  92,3 0 OA (%)  75,0 (b) Kelas Ra Xg  Total UA (%) Ra 48 12 60 80,0 Xg 4 4 0 Total 52 12 64 PO (%)  92,3 0 OA (%)  75,0

## IV. KESIMPULAN
Mangrove di Sungai Liong,
Bengkalis,  Provinsi  Riau  dapat  dipetakan sampai  tingkat  komunitas  dengan  teknik klasifikasi  berbasis  objek  dan  piksel  dengan pendekatan  algoritma  SVM  pada  citra sentinel  2B.  Sekitar  7,8%  peningkatan akurasi  pemetaan  penutup  lahan  dan  sekitar 1,6% peningkatan akurasi pemetaan komunitas  mangrove  yang  diperoleh  dengan metode klasifikasi berbasis objek. Jika dilihat dari  nilai  akurasi  keseluruhan  (OA),  pada penelitian ini klasifikasi berbasis objek lebih baik  dibandingkan  dengan  teknik  klasifikasi berbasis  piksel  dalam  memetakan  penutup lahan  dan  komunitas  mangrove  meng- gunakan  citra  sentinel-2B  di  kawasan mangrove Sungai Liong.

## DAFTAR PUSTAKA
Abu,  E.M.A.  and  N.K.  Ibrahim.  2014.  Role of mangroves as a nursery ground for juvenile  reef  fishes  in  the  Southern Egyptian  Red  Sea. Egypt.  J.  Aquat. Res., 40(1):71–78.  http://dx.doi.org /10.1016/j.ejar.2014.01.001.
Aslan, A., A.F. Rahman, M.W. Warren, and
S.M. Robeson. 2016. Mapping spatial distribution  and  biomass  of  coastal wetland  vegetation  in  Indonesian Papua  by  combining  active  and passive remotely sensed data. Remote Sens.  Environ, 183:65–81.  http:// dx.doi.org/10.1016/j.rse.2016.04.026 . Badan Standardisasi Nasional. 2010. Klasifikasi  penutup  lahan.  Badan Standar Nasional. Jakarta. 32 hlm.
Chadwick,  J.  and  E.  Sciences.  2011. International  journal  of  remote integrated  LiDAR  and  IKONOS multispectral  imagery  for  mapping mangrove  distribution  and  physical properties.  11:37–41.  http://dx.doi. org/10.1080/01431161.2010.512944. Cannicci,  S.,  B.  Damien.,  F.  Sara.,  T.J.
Smith.,  O.  Joachim  and  D.G,  Farid. 2008.  Faunal  impact  on  vegetation structure  and  ecosystem  function  in mangrove  forests:  A  review. J. Aquatic Botany ., 89:86–200. http://dx. doi.org/10.1016/j.aquabot.2008.01.00
9.
Carrasquilla,  H.M.,  H.A.G.  Ocampo,  A.L. González,  and  G.R.  Quiroz.  2013. Ocean  and  coastal  management mangrove forest and artisanal fi shery in  the  southern  part  of  the  Gulf  of California,  Mexico. OCMA .,  83:75– 80.  http://dx.doi.org/10.1016/j.oceco aman.2013.02.019.
Chen  C.F.,  N.T.  Son,  N.B.  Chang,  C.R.
Chen, L.Y. Chang, M. Valdez, and G.
Centeno.
2013. Multi-Decadal
Mangrove  Forest  Change  Detection and  Prediction  in  Honduras,  Central America, with Landsat Imagery and a Markov  Chain  Model. Remote  Sens.
5(12):6408–6426. http://dx.doi.org/ 10.3390/rs5126408.
Clarke, K.R. 1993. Non-parametric multivariate  analyses  of  changes  in community  structure. Aust  J  Ecol ., 18(1):117-143.  http://dx.doi.org/10. 1111/j.1442-9993.1993.tb00438.x.
Conchedda,  G.,  L.  Durieux,  and  P.  Mayaux.
2008.  An  object-based  method  for mapping  and  change  analysis  in mangrove  ecosystems. ISPRS  J. Photogramm.  Remote  Sens., 63(5): 578-589. http://dx.doi.org/10.1016/ j.isprsjprs.2008.04.002.
Congalton,  R.G  and  K.  Green.  2009. Assessing  the  accuracy  of  remotely sensed  data:  principles  and  practices.
2 th ed.  CRC  Press.  Boca  Raton  (US) 210 p.
Cornforth,  W.A.,  T.E.  Fatoyinbo,  T.P.
Freemantle,  and  N.  Pettorelli.  2013. Advanced  land  observing  satellite phased  array  type  L-Band  SAR (ALOS  PALSAR)  to  inform  the conservation of
mangroves:
Sundarbans  as  a  case  study. Remote Sens., 5(1):224–237. http://dx.doi.org/ 10.3390/rs5010224.
Datta, D., R.N. Chattopadhyay, and P. Guha. 2012.  Community  based  mangrove management : A review on status and sustainability. J.  Environ.  Manage, 107:84–95.  http://dx.doi.org/10.1016/ j.jenvman.2012.04.013.
Everitt  J.H.,  C.  Yang,  F.W.  Judd,  and  K.R. Summy. 2010. Use of Archive Aerial Photography  for  Monitoring  Black Mangrove Populations. J. Coast. Res.
264(264):649–653.  http://dx.doi.org/ 10.2112/JCOASTRES-D-09-00133.1.
Ferreira, M.A., F. Andrade, S.O. Bandeira, P. Cardoso,  N.  Mandes,  and  J.  Paula. 2007.  Analysis  of  cover  change (1995-2005)of Tanzania/Mozambique trans-boundary mangroves using
Landsat imagery. Aquat Conserv Mar
Freshw Ecosys ., 19: S38-S45. http://dx.doi.org/10.1002/aqc.1042. Gao, J. 1999. A comparative study on spatial and  spectral  resolutions  of  satellite data  in  mapping  mangrove  forests. int.  J.  Remote  Sens, 20(14):  2823- 2833. http://dx.doi.org/10.1080/01431 160600702632.
Giri, C., E. Ochieng, L.L. Tieszen, Z. Zhu, A. Singh, T. Loveland, J. Masek, and N.
Duke. 2011. Status and distribution of mangrove  forests  of  the  world  using earth observation satellite data. Glob.
Ecol. Biogeogr, 20(1):154–159. http://dx.doi.org/10.1111/j.1466- 8238.2010.00584.x.
Giri,  C.,  B.  Pengra,  Z.  Zhu,  A.  Singh,  and L.L.  Tieszen.  2007.  Monitoring mangrove  forest  dynamics  of  the Sundarbans  in  Bangladesh  and  India using  multi-temporal  satellite  data from  1973  to  2000. Estuar.  Coast. Shelf  Sci., 73(1–2):91–100.  http://dx. doi.org/10.1016/j.ecss.2006.12.019.
Heumann,  B.W.  2011.  An  object-based classification  of  mangroves  using  a hybrid  decision  tree-support  vector machine  approach. Remote  Sens. , 3(11):2440-2460. http://dx.doi.org/10. 3390/rs3112440.
Howari,  F.M.,  B.R.  Jordan,  N.  Bouhouche,
and S.W. Echeverria. 2009. Field and remote-sensing assessment of mangrove forests and seagrass beds in the  Northwestern  part  of  the  United Arab  Emirates. J.  Coast.  Res.,
251(251):48–56.  http://www.bioone. org/doi/abs/10.2112/07-0867.1.
Ibharim, N.A., M.A. Mustapha, T. Lihan, and
A.G. Mazlan. 2015. Mapping mangrove  changes  in  the  Matang Mangrove Forest using multi temporal  satellite  imageries. Ocean Coast.  Manag, 114:64–76.  http://dx. doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2015.06 .005.
Illukpitiya,  P.  and  J.  Yanagida.  2010.
Farming vs forests: Trade-off between agriculture and the extraction of  non  timber  forest  products. Ecolo Econ ,  69(10):1952–1963.  http://doi. org/10.1016/j.ecolecon.2010.05.007.
Jean-Baptiste,  N.  and  J.R.  Jensen.  2006.
Measurement
of mangrove biophysical  characteristics  in  the bocozelle  ecosystem  in  haiti  using ASTER  multispectral  data. Geocarto Inter ., 21(4):3-8. https://doi.org/
10.1080/10106040608542397.
Kamal, M. and S. Phinn. 2011. Hyperspectral data  for  mangrove  species  mapping. Remote  Sens. 3:2222–2242.  https:// doi.org/10.3390/rs3102222.
Kuenzer,  C.,  A.  Bluemel,  S.  Gebhardt,  T.V. Quoc,  and  S.  Dech.  2011.  Remote sensing  of  mangrove  ecosystems:  A review. Remote  Sens., 3(5):878-928. http://dx.doi.org/10.3390/rs3050878. Kusmana,  C.  2012.  Management  of mangrove  ecosystem  in  Indonesia. Workshop on Mangrove Replantation and Coastal Ecosystem Rehabilitation.  In:  editor.  Jogyakarta. 227 p. Li, M.S., L.J. Mao, W.J. Shen, S.Q. Liu, and
A.S.  Wei.  2013.  Change  and fragmentation  trends  of  Zhanjiang mangrove  forests  in  southern  China using multi-temporal Landsat imagery (1977-2010). Estuar.  Coast.  Shelf Sci., 130:111–120.  http://dx.doi.org/ 10.1016/j.ecss.2013.03.023.
Long,  J.,  C.  Giri,  J.  Primavera,  and  M.
Trivedi.  2016.  Damage  and  recovery assessment of the Philippines mangroves  following  Super  Typhoon Haiyan. Mar. Pollut. Bull.,
109(2):734–743.  http://dx.doi.org/10. 1016/j.marpolbul.2016.06.080.
Mazda, Y., M. Magi, H. Nanao, M. Kogo, T.
Miyagi,  N.  Kanazawa,  and  D.
Kobashi. 2002. Coastal erosion due to long-term human impact on mangrove  forests. Wetlands  Ecology and  Management, 10:1-9.  http://dx. doi.org/10.1023/A.1014343017416. Miswadi.,  R.  Firdaus,  dan  R.  Jhonnerie.
2017.  Pemanfaatan  kayu  mangrove oleh  masyarakat  suku  asli  Sungai Liong  Pulau  Bengkalis. Dimanika Marit, 6(1):35–39.
Mountrakis,  G.,  J.  Im,  and  C.  Ogole.  2011. Support  vector  machines  in  remote sensing:  A  review. ISPRS  J. Photogramm. Remote Sens., 66(3):247–259.
http://dx.doi:10.1016/j.isprsjprs.2010. 11.001.
Mumby,  P.J.  and  A.R.  Harborne.  1999. Development  of  a  systematic  classi- fication  scheme  of  marine  habitats  to facilitate  regional  management  and mapping  of  Caribbean  coral  reefs.
Biol Conserv , 88(2):155-163.
http://doi.org/10.1016/S0006- 3207(98)00108-6.
Nascimento,  W.R.,  P.Wal,  C.  Proisy,  and R.M.  Lucas.  2013.  Mapping  changes in  the  largest  continuous  Amazonian mangrove  belt  using  object-based classi fi cation of multisensor satellite imagery. Estuar.  Coast.  Shelf  Sci., 117:83–93.  http://dx.doi.org/10.1016/ j.ecss.2012.10.005.
Nagelkerken, I., S.S.J.M. Blaber, S. Bouillon,
P.  Green,  M.  Haywood,  L.G.  Kirton, J.O.  Meynecke,  J.  Pawlik,  H.M. Penrose,  A.  Sasekumar,  and  P.J. Somerfield.
2008. The habitat function  of  mangroves  for  terrestrial and  marine  fauna:  A  review. J. Aquatic  Botany ,  89:155–185.  http:// dx.doi.org/10.1016/j.aquabot.2007.12. 007.
Ostling, J.L., D.R. Butler, and W.D. Richard. 2009.  The  biogeomorphology  of mangroves  and  their  role  in  natural hazards  mitigation. J.  Geography Compass ,  3(5):1607–1624.  http://dx.
10.1111/j.1749-8198.2009.00265.x. Phinn, S.R.,  C.  Menges,  G.J.E.  Hill,  and  M.
Stanford.  2000.  Optimizing  remotely sensed  solutions  for  monitoring, modeling,  and  managing  coastal environments. Remote  Sens. Environ, 73(2):117-132. http://doi.org/10.1016/ S0034-4257(00)00087-0.
Phinn,  S.R.,  C.M.  Roelfsema,  and  P.J. Mumby.  2011.  Multi-scale,  object- based  image  analysis  for  mapping geomorphic  and  ecological  zones  on coral  reefs. Int.  J.  Remote  Sen, 33(12):3768–3797.  http://dx.doi.org/ 10.1080/01431161.2011.633122.
Santos  L.C.M.,  H.  Reis.,  Novelli  Y.S.,
Lignon  M.C.,  M.  Dantas  and  N. Koedam. 2014. Anthropogenic activities  on  mangrove  areas  (São Francisco  River  Estuary,  Brazil Northeast):  A  GIS-based  analysis  of CBERS  and  SPOT  images  to  aid  in local  management. Ocean  Coast.
Manag. 89:39–50.  http://dx.doi.org /10.1016/j.ocecoaman.2013.12.010. Rakotomavo,  A  and  F.  Fromard.  2010.
Dynamics  of  mangrove forests  in  the Mangoky  River  delta,  Madagascar, under  the  influence  of  natural  and human  factors. For.  Ecol.  Manage., 259(6):1161–1169.  http://dx.doi.org/ 10.1016/j.foreco.2010.01.002.
Rao, B.R.M., R.S. Dwivedi, S.P.S. Kushwaha,  S.N.  Bhattacharya,  J.B.
Anand,  and  S.  Dasgupta.  1999. Monitoring  the  spatial  extent  of coastal  wetlands  using  ERS-1  SAR data.
Int. J. Remote Sens, 20(13):2509–2517.  http://dx.doi.org/ 10.1080/014311699211903 PLEASE. Ripley,  B.D.  1996.  Pattern  recognition  and neural  networks.  Cambridge  (GB). Cambridge Univ Press. 13 hlm.
Ronnbaack, P. 1999. Analysis The ecological basis  for  economic  value  of  seafood production  supported  by  mangrove ecosystems. Ecol. Econ., 29:235–252. http://doi.org/10.1016/S09218009(99) 00016-6.
Siregar, S.H., R. Jhonnerie, dan Y. Oktorini. 2013.  Model  spasial  nilai  konservasi dan stok karbon komunitas mangrove
Sungai  Liong,  Pulau  Bengkalis. Laporan  Hasil  Penelitian.  Pusat Penelitian Lingkungan Hidup Universitas Riau, Pekanbaru. 39 p.
Thampanya,  U.,  J.E.  Vermaat,  S.  Sinsakul,
and  N.  Panapitukkul.  2006.  Coastal erosion and mangrove progradation of Southern  Thailand. Estuar  Coast Shelf  Sci. ,  68(1):75-85.  http://doi:
10.1016/j.ecss.2006.01.011.
Tran,  H.,  T.  Tran,  and  M.  Kervyn.  2015. Dynamics  of  land  cover/land  use changes  in  the  Mekong  Delta,  1973- 2011:  A  Remote  sensing  analysis  of the  Tran  Van  Thoi  District,  Ca  Mau Province,  Vietnam. Remote  Sens. 7(3):2899–2925.  http://dx.doi.org/10. 3390/rs70302899.
Trimble.  2014.  Ecognition  developer :  user guide.  Trimble  Germany  GmbH. Munchen, Germany. 262 p.
Wang,  L.,  W.P.  Sousa,  and  P.  Gong.  2004. Integration of object-based and pixel- based  classification  for  mapping mangroves  with  IKONOS  imagery. Int.  J.  Remote  Sens., 25(24):5655– 5668.  http://dx.doi.org/10.1080/0143 11602331291215.
Whiteside,  T.G.,  G.S.  Boggs,  and  S.W. Maier. 2011. Comparing object-based and  pixel-based  classifications  for mapping savannas. Int. J. Appl. Earth Obs.  Geoinf. 13(6):884–893.  http:// dx.doi.org/10.1016/j.jag.2011.06.008. Zhang, X., P.M. Treitz, D. Chen, C. Quan, L. Shi,  and  X.  Li.  2017.  Mapping mangrove  forests  using  multi-tidal remotely-sensed  data  and  a  decision- tree-based  procedure. Int  J.  Appl Earth  Obs  Geoinf, 62(1):201–214. http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2017.0
6.010.
Diterima : 30 Juli 2018 Direview : 02 Agustus 2018 Disetujui : 23 November 2018