METODE SEGMENTASI AUTOMATIS UNTUK EKSTRAKSI HUTAN MANGROVE MENGGUNAKAN DATA SATELIT AVNIR-2 STUDI KASUS: PULAU LANCANG
(AUTOMATIC  OF SEGMENTATION METHOD FOR  EXTRACTION MANGROVE FOREST BY USING  AVNIR-2 SATELLITE  DATA CASE STUDY: LANCANG ISLAND)
Muchlisin Arief, Teguh Prayogo, Rossy Hamzah Remote Sensing Application center, LAPAN e-mail: muchlisi.arief@yahoo.co m

## ABSTRACT
The    image  segmentation  proses    is  a  process  of  image  processing  to  separate objects from the background, so that the object can be processed for other purposes or analyzed for further proceedings. Many methods can be used for segmentation, such as using a threshold, gradient or laplacian. In general, the segmentation process is divided into  three  sections:  classification,  based  on  the  edge,  and  based  on  the  area/region growing. This paper described the segmentation algorithm is divided into three phases are: Perform a  reduction operation between AVNIR-2  data band, Determine the region growing  and  Doing  classifying/classes  of  mangrove  density.  Region  growing  is determined  by  the  value  of  the  reduction  of  the  band  B13  (band1-band3)  and  B24 (band2-band4) as well as couples between B12 (band1-band2) and B34 (band3-band4). Then the value is used as the threshold value  in determining mangrove forest density class.    Based  on  calculations  of  mangrove  forest  on  the  Lancang  island    is  17:24  ha. The results were compared with data obtained from BAPEDALDA in 2000, results of the comparison  indicate  that  the  proposed  method  has  been  built  to  have  an  accuracy/ precision 95.5% hich can be interpreted that the GOI DKI Jakarta with the community has managed to preserve the mangrove forests and forest grew ± 0.7 ha within a period of  9 years
Key words: ALOS AVNIR-2, Image Segmentation, Mangrove, Region, thresholding, Lancang island

## ABSTRAK
Proses  segmentasi  citra  adalah  sebuah  proses  pengolahan  citra  untuk memisahkan  obyek  dari background -nya,  sehingga  obyek  tersebut  dapat  diproses untuk keperluan lainnya atau dianalisa untuk proses lebih lanjut. Banyak metode yang dapat  digunakan  untuk  proses  segmentasi,  seperti  menggunakan threshold,  gradient ataupun  laplacian.  Secara  umum  proses  segmentasi  dibagi  dalam  tiga  bagian: klasifikasi,  berdasar  tepi,  dan  berdasar  daerah/ region  growing .  Pada  paper  ini dijelaskan  algorithma  segmentasi  yang  dibagi  dalam  tiga  tahapan  yaitu:  Melakukan operasi  pengurangan  antar band data  AVNIR-2,  menentukan region  growing dan melakukan  pengklasan  kerapatan  mangrove. Region  growing ditentukan  berdasarkan nilai  hasil pengurangan antara band B13 ( band1 - band3 ) dan B24 ( band2 - band4 ) serta pasangan antara B12 ( band1 - band2 ) dan B34 ( band3 - band4 ). Kemudian  nilai tersebut digunakan sebagai nilai   ambang/ threshold dalam menentukan klas kerapatan hutan mangrove.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  luas  hutan  mangrove  di  Pulau  Lancang adalah  17.24  ha.  Hasil  tersebut  dibandingkan  dengan  data  yang  diperoleh  dari
BAPEDALDA  pada  tahun  2000,  Hasil  perbandingannya  menunjukkan  bahwa  metode yang  telah  dibangun  mempunyai  akurasi/ketelitian  95.5%.  yang  dapat  diartikan bahwa pemerinah DKI Jakarta bersama masyarakat telah berhasil melestarikan hutan mangrove dan hutannya bertambah ±0.7 ha dalam kurun waktu 9 tahun.
Kata Kunci: ALOS  AVNIR-2,  Mangrove,  Region,    Segmentasi  citra,  Thresholding,  Pulau Lancang

## 1  PENDAHULUAN
Mangrove  adalah  ekosistem  yang sangat  produktif  dengan  keragaman flora  dan  fauna  di  zona  intertidal  dari garis  pantai  tropis  dan  subtropis (Abeysinghe  et  al.,  2000;  FAO  2007). Disamping  itu,  mangrove  merupakan stabilitas  ekologis  yang  sangat  besar dipantai  yang  berfungsi  untuk,  pengu- rangan erosi pantai, sedimen dan retensi hara,  perlindungan  badai,  banjir  dan kontrol  aliran,  dan  kualitas  air  (Giri  et al., 2007; Alongi 2008; Bahuguna et al., 2008).  Selain  itu,  mangrove  mempunyai manfaat ekonomi bagi masyarakat setempat  melalui  berbagai  hasil  hutan (Zhang et al., 2006; Walters et al., 2008). Akan tetapi sayang sekali,  pada dekade terakhir ini, situasi yang berkaitan dengan hutan  mangrove  semakin  memburuk karena  terancam  oleh  aktivitas  manusia seperti  meningkatnya  permintaan  lahan yang akan dialokasikan untuk makanan, untuk  lokasi  produksi  industri  dan untuk  pemukiman  pedesaan  dan/atau perkotaan  (Blasco  et  al.,  2001;  FAO, 2007) dan telah diperkirakan bahwa pada tahun  2030  hutan  mangrove/bakau akan  berkurang  hingga  mencapai  60% (Valiela et al.2001, UNEP 2006).
Di  lain  pihak,  bagi  pemerintah suatu  negara  merasa  kesulitan  untuk mengelola,    merestorasi  dan  merehabili- tasi  sisa  kawasan  mangrove,  karena tidak  adanya  informasi  yang  cukup tentang  kondisi existing ekosistem mangrove  (Primavera  et  al,  2005).  Oleh karena  itu,  dianggap  perlu  pemantauan perubahan hutan mangrove terus menerus melalui penelitian pada dinamika spasial- temporal sebagai penutup land-use/cover di pesisir (Souza Filho et al. 2006).
Penggunaan teknologi yang murah dan  mempunyai  cakupan  yang  luas guna  memantau  keberadaan  hutan mangrove  adalah  menggunakan  teknologi penginderaan  jauh  satelit  ( remote  sensing satellite ).  Penginderaan  jauh  meliputi seluruh  teknik  yang  berkaitan  dengan analisis  dan  pemanfaatan  data  dari satelit lingkungan dan  sumberdaya alam, serta dari foto udara. Penginderaan jauh merupakan  ilmu  yang  menurunkan informasi  tentang  obyek  dari  pengu- kuran yang dilakukan pada  suatu  jarak tertentu  dari  obyek  (Sutanto,  1994; Lillesand dan Kiefer, 1994; Mather 1999, Jensen, 2000). Studi penggunaan teknologi penginderaan  jauh  untuk  memantau/ memprediksi  hutan  mangrove  telah banyak dilakukan baik yang menggunakan informasi  nilai pixel ( digital  number tiap band  pixels )  maupun  menggunakan sekumpulan/ group nilai pixel seperti segmentasi.
Pada  umumnya digital  image processing /pengolahan  citra digital untuk mendeteksi  mangrove  menggunakan informasi  nilai  tiap pixel antara  lain: seperti  superposisi  antar band spektral, klasifikasi  citra  ataupun  menggunakan perbandingan  antar band spektral  yang biasa disebut pemodelan informasi indeks vegetasi  (Tucker,  1979;  Ceccato  et.  Al. 2002, Rasolofoharinoro et al, 1998;. Saito et  al,  2003).  Penelitian  Krishnamoorthy et  al.  (1997),  Blasco  dan  Aizpuru  (2002) yang mempelajari pantulan pola mangrove dengan  menggunakan  data  satelit  dan mengatakan bahwa seluruh pola reflektansi  spektral  dari  mangrove disebabkan  oleh  konsentrasi  klorophilnya dan  hasil  akhir  dari  proses  tersebut dilakukan  interpretasi  secara  analog,
yang mana,  hasilnya  sangat tergantung kadang kala  pada interpretasi orangnya, sehingga  akan  menimbulkan human error .  Untuk  menghindari  hal  tersebut, maka dilakukan pengolahan citra melalui pendekatan segmentasi.
Proses  segmentasi    didefinisikan sebagai  proses  untuk  memisahkan suatu  obyek  dengan  obyek  lainnya  atau antara  obyek  dengan  latar  belakangnya ( background )  yang  terdapat  dalam  citra, atau  boleh  dikatakan  sebagai  proses mengelompokkan piksel berdekatan menjadi contiguous region berdasarkan kriteria similarity pada property piksel (Geneletti and Gorte, 2003; Zhang, 2000). Dengan  demikian,  proses  segmentasi tersebut menghasilkan  kumpulan obyek pada  citra  dapat  disebut  sebagai individu . Individu ini  dapat  dijadikan sebagai input pada  proses  selanjutnya. Mengingat  pentingnya  tahapan-tahapan proses tersebut, maka dibutuhkan metode pengolahan  yang  dapat  melakukan pemisahan obyek dari background dengan akurat.  Karena  ketidak  akuratan  proses akan mempengaruhi proses selanjutnya.
Secara Umum, proses segmentasi dapat  dilakukan  melalui  tiga  pendekatan (Castlement,  1996):  yaitu  segmentasi yang didasarkan pada pendekatan batas ( boundary approach ) menggunakan metode thrresholding ,  didasarkan  pendekatan tepi  ( edge  approach )  menggunakan operator mathematika  gradient atau laplacian,  dan  didasarkan  pendekatan region /wilayah
( region approach ). Segmentasi  citra  yang  didasarkan  pada wilayah/ region adalah  teknik  pengelom- pokan  atau  dapat  dikatakan  sebagai teknik pembagian citra kedalam beberapa wilayah ( region ) yang mempunyai kesamaan  fitur  antara  lain:  tingkat keabuan, texture ,  warna  ( color )  dan sebagainya.  Sehingga  proses  segmentasi akan  mengubah  suatu  citra  masukan yang  kompleks  menjadi  citra  yang  lebih sederhana  dan  akan  memudahkan pengamat citra untuk melakukan analisis.
Pada  penelitian  ini,  diusulkan suatu metode segmentasi untuk ekstraksi  mangrove  secara  automatis menggunakan  data  2 Advanced  Visible and  Near  Infrared  Radiometer  type  2 (AVNIR-).  Metode  segmentasi  yang diusulkan  dibagi  dalam  3  tahapan: melakukan  operasi  pengurangan  antar band data  AVNIR-2,  menentukan region growing dan  segmentasi  citra  untuk pembagian/pengklasan kerapatan mangrove. Region  growing ditentukan berdasarkan  nilai  hasil  pengurangan antara band B13  ( band1 - band3 )  dan B24  ( band2 - band4 )  serta  pasangan antara  B12  ( band1 - band2 )  dan  B34 ( band3 - band4 ).  Kemudian  nilai  tersebut digunakan sebagai batas nilai  ambang/ threshold dalam  menentukan  klas kerapatan  hutan  mangrove  di  Pulau Lancang  Kabupaten  kepulauan  seribu, Provinsi  Daerah  khusus  Ibu  Kota    (DKI) Jakarta.
Pada  penelitian  ini,  data  satelit yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalad  Satelit    Jepang Advanced  Land Observation  Satellite (ALOS)  dengan sensor Advanced  Visible  and  Near Infrared  Radiometer  type  2 (AVNIR-2) yang  direkam  tanggal    3  Agustus  2009. Sedangkan  survey  lapangan  dilakukan pada  Tanggal  2  Agustus  2011.    Dengan demikian  keadaan/kondisi  atmosfir  pada waktu pengukuran dengan waktu perekaman dianggap sama.

## 2  TINJAUAN  PUSTAKA

## 2.1 Satelit ALOS AVNIR-2
Satelit Advanced  Land  Observing Satelite (ALOS)  adalah  satelit  milik Jepang yang merupakan satelit generasi lanjutan  dari  JERS-1  dan  ADEOS  yang dlengkapi  dengan  teknologi  yang  lebih maju,  untuk  memberikan  kontribusi bagi dunia penginderaan jauh, terutama untuk  pengamatan tutupan lahan secara lebih  presisi  dan  akurat.  Satelit  ALOS
memiliki 3 Sensor Yaitu: 1). Panchromatic Remote  Sensing  Instrument  for  Stereo Mapping (PRISM)  dengan  resolusi  2,5 meter;    2). Advanced  Visible  and  Near Infrared  Radiometer  type-2 (AVNIR-2) resolusi 10 meter; 3). Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) resolusi 10 meter dan 100 meter. Sensor Advanced  Visible  and  Near  Infrared Radiometer type-2 (AVNIR-2) 2 merupakan penyempurnaan  dari  sensor  sebelumnya, karena sensor AVNIR-2 disamping mem- punyai  7000 pixel per  CCD  dilengkapi dengan kemampuan khusus yang memungkinkan satelit dapat melakukan observasi  tidak  hanya  pada  arah  tegak lurus  lintasan  satelit,  tetapi  juga  mode operasi dengan sudut observasi ( Pointing Angle )  hingga  sebesar  ±44  derajat  (lihat Gambar 2-1a).
Gambar  2-1b  adalah respons spektral  dari  satelit  sensor  AVNIR-2, yang mempunyai spektral tampak ( visible ) dan    inframerah  dekat  ( near  infrared) ditambah  dengan  resolusi  spasial  10 meter serta lebar cakupan yang luas (70 km),  memungkinkan  dapat  digunakan untuk memantau tutupan lahan vegetasi pada umumnya dan tumbuhan mangrove pada umunya.

## 2.2 Segmentasi Citra
Secara  umum  proses  segmentasi wilayah  dapat  di  pisahkan  menjadi  3 tahapan  besar  ( major  steps ) yaitu: [Geoffrey, et. al., 1988]
• Pixel  Classification/pengklasan  pixel. Pada  tahapan  ini, pixels di  klaskan kedalam beberapa klas tertentu.
• Correction :  Pada  tahapan  ini,  kita membuang/mengeliminasi beberapa pixels , yang diakibatkan oleh kesalahan pengklasan misclassification.
• Tissue  labeling /jaringan  pelabelan: Pada  tahapan  ini, class dari    pixels diassigned kedalam unique tissue name .
Pada pendekatan segmentasi wilayah  dalam  penelitian  ini  didasarkan pada  karakteristik  dari  masing-masing obyek untuk setiap band /kanalnya, atau boleh  dikatakan  didasarkan  pada  nilai grey  level / digital  number dari  masing- masing bandnya. Salah satu cara untuk mendefinisikan  segmentasi  citra  adalah sebagai  berikut  [Murinto-2009].  Misalkan sekumpulan  wilayah  {R 1 ,  R 2 ,...,R n } merupakan  suatu  segmentasi citra  R ke dalam n wilayah jika:
1 0, , , i t k n i i k R R t k R R dan R R i k       
(2-1)
(a) Sistem perekaman ( side looking )
(b) Respons spektral sumber JAXA EORC, 2010
Gambar 2-1: Sistem perekaman dan respons spektral ALOS AVNIR-2
Disamping  itu,  terdapat  juga suatu  predikat  P  yang  menentukan kriteria homogenitas suatu wilayah yaitu [Murinto-2009]:
( ) , i P R TRUE  i=1,2,…,n
(a) ( ) , i k P R R FALSE  i k  dan i R
bersebelahan dengan k R .           (2-2)
Proses  segmentasi  digunakan dalam berbagai aplikasi, meskipun  metode yang  digunakan  sangat  bervariasi, semuanya  bertujuan  sama  yaitu  untuk mendapatkan  representasi  citra  yang lebih sederhana. Terdapat berbagai macam metode  dalam  melakukan  segementasi, cukup  sulit  untuk  melakukan  metode yang  komprehensif,  oleh  karena  itu, pemilihan  metode  bergantung  pada pendekatan  yang  akan  digunakan  dan fitur yang diharapkan dari citra.

## 3  METODE DAN DATA
Didasarkan pada kesulitan di atas, maka  algoritma  dari  metode  segmentasi untuk  mengidentifikasi  mangrove  dengan menggunakan  dibagi  dalam  3  tahapan yaitu:
 Pengolahan  awal (preprocessing) yaitu melakukan  koreksi  geometrik  dan radiometrik,
 Mengamati  nilai digital  number dari masing-masing pixel obyek yang terdapat pada citra,
 Melakukan  pengurangan  pasangan antar band spektral  citra AVNIR-2,
 Menentukan region homogen  dengan mengamati  nilai  hasil  pengurangan antar band ,
 Melakukan  segmentasi  citra  untuk pembagian  kerapatan  mangrove  dengan menggunakan metode thresholding .
Data  skunder  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  berupa  data  hasil survey lapangan  yang  dilakukan  pada tanggal 2 Asgustus 2011 dan  data peta serta  dan  data  tabuler  mangrove  yang diperoleh  dari  PEMDA  DKI  Jakarta
(berupa  laporan  kegiatan  tahun  2000). Peralatan yang digunakan pada penelitian  ini  meliputi  perangkat  keras ( hardware )  seperti  GPS  Garmin  12  XL dan perangkat lunak ( software ). Perangkat lunak  yang  digunakan  ER-Mapper  6.4 untuk  pemrosesan  data,  ENVI  4.5 berfungsi  untuk  mengamati  nilai digital number sepanjang  garis  transek  yang ditentukan dan menampilkan citra serta perangkat  lunak  penunjang  lainnya. Sedangkan  data  primer  yang  digunakan dalam  penelitian  adalah  data  ALOS AVNIR-2  yang  direkam  pada  tanggal    3 Agustus 2009.

## 4  ANALISA DAN PEMBAHASAN
Sebagaimana diterangkan di atas, bahwa  data  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah data ALOS-AVNIR-2 yang  direkam  tanggal  3  Agustus  2009. Gambar  4-1a  dan  b  adalah  citra  satelit AVNIR-2 yang telah dilakukan prepocessing (koreksi  geomtrik  dan radiometrik)  dimana  gambar  tersebut menunjukkan  bahwa mangrove berwarna kecoklatan (Gambar 4-1a) atau berwarna merah maron (Gambar 4-1b).
Gambar 4-1a Menunjukkan bahwa pada  RGB  (321)  mangrove  terlihat  ber- warna  gelap  kecoklatan,  laut  berwarna biru  dan  sisanya  (warna  abu-abu) adalah  lumpur,  lamun  karang  dan sebagainya,  sedangkan    Gambar  4-1b. adalah  RGB  (431)  yang  menunjukkan bahwa  mangrove  terlihat  merah  terang. Warna  biru  adalah  laut  dan  sisanya adalah  lumpur,  lamun  karang  dan sebagainya. Persoalan yang timbul adalah bagaimana  ekstraksi  mangrove  tersebut secara automatis.
Setelah  dilakukan  pengecekan lapangan  (Gambar  4-2)  hutan  mangrove di Pulau Lancang kecil tumbuh terpencar terdiri  dari  beberapa  grup  kecil-kecil dimana  setiap  grup  mangrove  ukuran spasialnya  kurang  dari  ukuran  satu pixel (kurang dari 10x10 meter) dan pula jarak antara masing-masing grup
kurang  dari  10  meter.  Sehingga  setiap pixel pada  citra  kadang  kala  mewakili satu  grup  mangrove  dan  tidak  jarang juga  satu pixel pada  citra  mewakili beberapa  grup  mangrove  (campuran mangrove  dan  air).  Akibatnya  warna mangrove  pada  citra  juga  terdegradasi. Sehingga  kadang  kala,  untuk  mangrove yang  sama  mempunyai  nilai digital number yang  berbeda  dalam  hal  ini, pengertian digital dan digital  number dapat dilihat pada Lampiran.
Untuk dapat memisahkan mangrove    dari    obyek  lainnya,  maka harus dilihat terlebih dahulu bagaimana nilai digital  number dari  mangrove
terhadap  obyek  lainya  pada    masing- masing band spektral.  Nilai digital number dari garis transek pada Gambar 4-3a dapat dilihat pada Gambar 4-3b.
Gambar  4-3b  memperlihatkan bahwa  nilai  grafik digital  number dari masing-masing  obyek  (seperti  pasir, karang,  lumpur  dan  vegetasi  mangrove) tidak  teratur,  sehingga  masing-masing obyek  seperti  mangrove  tidak  dapat dipisahkan  secara  eksak  atau  secara automatis.    Untuk  dapat  mengekstraksi mangrove  secara  automatis,  maka  perlu dilakukan  beberapa  tahapan  proses yang  bertujuan  untuk  mencari region yang homogen.
(a) Citra RGB dari kombinasi band 321
(b) Citra RGB dari kombinasi band 431
Gambar 4-1: Citra RGB AVNIR-2 Pulau Lancang
Gambar 4-2: Citra RGB 431 AVNIR-2 dan keberadaan  mangrove di P.Lancang kecil
(a)
RGB avnir band 321 P. lancung
(b) Nilai digital number tiap band dari citra garis transek pada Gambar 4-3a
Gambar 4-3: Citra Avnir-2  P. Lancang dan nilai digital number dari garis transek
a.  Citra pseudocolor  hasil proses pengurangan band 1- band 4 b. Nilai digital number dari transek pada Gambar 4-1a
Gambar 4-4: Citra  pseudocode  hasil  pengurangan band dan  nilai  transek  dari  hasil  pengurangan antar band
Proses  untuk  mencari region homogen,  dapat  dilakukan  dengan mengurangkan  nilai digital  number dari tiap  pasangan band spektral.  Proses pengurangan band spektral  tersebut dapat  dilakukan  dengan  mengurangkan pasangan-pasangan band yaitu:  B12= Band 1- Band 2, B13= Band 1- Band 3, B14= Band 1- Band 4, B23= Band 2- Band 3, B24= Band 2- Band 4  dan  B34= Band 3- Band 4. Hasil  pengurangan  nilai digital  number antar pasangan band citra AVNIR-2 dari garis  transek  tersebut  di  atas  dapat dilihat pada Gambar 4-4.
Gambar  4-4a  memperlihatkan bahwa  warna  laut  yang  dalam  hampir sama    (violet),  berarti  mempunyai  nilai digital yang  hampir  sama,  sehingga dapat  dikatakan  sebagai region homogen,
sedangkan  perairan  dangkal  (obyeknya teridiri  dari:  pasir,  lamun,  karang) berwarna  kemerah-merahan,  sedangkan mangrove  sebagian  berwarna  hitam  dan sebagian  lagi  berwarna  biru  (bercampur dengan warna lahan basah).
Gambar  4-4b  adalah  distribusi nilai digital  number dari  garis  transek pada  Gambar  4-4a.  Gambar  tersebut menunjukkan  bahwa  untuk  grafik  hasil pengurangan  antara band 1  dengan band 4 (B14)  selalu berada di atas grafik lainnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa obyek  penutup  lahan  adalah  air  atau berada  diantara  air  atau  terendam  air, sehingga  untuk  proses  selanjutnya  B12 dapat  diabaikan. Untuk region homogen (wilayah laut dalam) nilai digital  number B13  hampir  sama  dengan  B24  atau
dapat    dikatakan    |B13-  B24|<10    dan nilai digital  number B12  hampir  sama dengan  B34  atau  |B13-  B24|<10. Sedangkan untuk obyek lainnya (seperti karang,  mangrove,  lamun  pasir  dan sebagainya) masih belum dapat diklaskan/ diklasifikasikan  secara  otomatis.  Hal  ini disebabkan  disamping  selisih  antara B13-B24  maupun  selisih  antara  B13- B24  cukup  besar,  juga  kadang-kadang bernilai  positif  dan  negatif.  Untuk dilakukan  pemilihan  wilayah  garis transek  dengan  obyek  yang  lebih sederhana (diambil garis transek horizontal),  sebagaimana  terlihat  pada Gambar 4-5.
Pada Gambar 4-5b memperlihatkan untuk region laut  (laut  terdapat  pada ujung  grafik  sebelah  kanan  atau  kiri) bahwa hasil pengurangan antara band 1-
band 3  (B13)  hampir  berimpit  dengan hasil  pengurangan  antara band 2- band 4 (B24)  dan  hasil  pengurangan band 1- band 2  (B12)  hampir  berimpit  dengan hasil pengurangan band 3 - band 4 (B34). Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  kedua wilayah  tersebut  adalah region homogen, sehingga  wilayah  tersebut  sudah  dapat diekstrak  secara  otomatis.  Sedangkan grafik    untuk    wilayah/obyek  lainnya (seperti  lahan  basah,  terumbu  karang, mangrove    dan  sebagainya)  masih  ber- campur  (belum  terpisahkan),  sehingga obyek  belum  dapat  diekstrak  secara automatis.  Oleh karena  itu, diperlukan penyederhanaan  pemisahan  grafik  yaitu dengan  memisahkan  grafik  tersebut secara berpasang-pasangan (dua grafik). Hasil  pemisahan  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 4-6.
a. Citra pseudocolor hasil proses pengurangan
antar band b. Nilai digital number dari transek horizontal pada Gambar 4-3a
Gambar 4-5: Citra  pseudocode  hasil  pengurangan band dan  nilai  transek  dari  hasil  pengurangan antar band
a.  Nilai digital number dari  B13 dan B24
b. Nilai digital number dari B12 dan B34
Gambar 4-6: Penyederhanaan dari nilai digital number dari Gambar 4-5b
Gambar  4-6a    memperlihatkan bahwa  untuk  seluruh  laut  (perairan dalam) variasi nilai digital number untuk B13, B24, B12 dan B34 hampir konstan atau boleh dikatakan nilai harga mutlak hasil  pengurangannya  kurang  dari  10 yang  dapat  dituliskan  dengan  |B13- B24|<10  dan  |B12-B24|<10.  Untuk region mangrove,  hasil pengurangan nilai digital number bervariasi (tidak konstan). Akan  tetapi  pengklasan  obyek  hutan mangrove  dapat  dilakukan  apabila  nilai digital  number dari  B13  lebih besar dari B24 (B13>B24) dan  nilai digital number dari B12 lebih besar dari B34 (B12>B34). Kemudian penentuan kerapatan mangrove  (mangrove  rapat,  mangrove agak  jarang  dan  mangrove  jarang) dilakukan  dengan  membagi  selisih pengurangannya  menjadi  tiga  bagian. Sedangkan  untuk  obyek  non    mangrove dapat  dideteksi  apabila  nilai digital number dari  B13  lebih  kecil  dari  B24 (B13<B24) dan  nilai digital number dari B12  lebih  kecil  dari  B34  (B12<B34). Khusus  obyek  non  mangrove,  tidak diikut  sertakan  pada  penelitian  ini, sehingga  obyeknya  diklaskan  sebagai air  dengan  persyaratan  nilai  harga mutlak  B13-B24 dan nilai harga mutlak B12-B34  lebih  kecil  dari  5  atau  dapat dituliskan  dengan  (|B13-B24|<5  dan |B12-B34|<5.
Dengan menganalisa grafik 4-6 di atas,  maka  urut-urutan  proses  untuk ekstraksi  automatis  hutan  mangrove dengan menggunakan citra  satelit ALOS AVNIR-2 sebagai berikut:
 Citra  diklaskan  sebagai  Mangrove, apabila  B13  lebih  besar  B24  dan  B12
lebih besar B34  serta  B13 lebih kecil dari    70  dan  B12  lebih  kecil  dari  40 (B13>B24 dan B12>B34 dan B13<= 70 dan B12<=40).
a. Mangrove rapat, apabila nilai pengurangan B13 dengan B24 lebih besar  atau  sama  dengan  40  dan pengurangan  nilai  B12  dengan  B34 lebih  besar  atau  sama  dengan  25 atau  ((B13-B24)  ≥40  dan  (B12-B34) ≥ 25).
b. Mangrove agak jarang,  apabila nilai pengurangan B13 dengan B24 lebih besar  dari  20  dan  lebih  kecil  dari 40    serta    pengurangan  nilai  B12 dengan B34 lebih besar dari 15 dan lebih kecil dari 25. (20< (B13-B24)<40 dan 15<B12-B34)<25).
c.  Mangrove  jarang,  apabila  nilai pengurangan  B13  dengan  B24 bernilai  positif  dan  lebih  kecil  dari 20  serta  pengurangan  nilai  B12 dengan  B34  bernilai  positif  lebih kecil dari  15. (0≤ (B13-B24) ≤20 dan 0≤ (B12-B34) ≤15).
 Obyek  karang,  lahan  basah,  air    laut, pasir dikelompokkan menjadi satu klas.
Algorithma    untuk  mendeteksi hutan  mangrove  menggunakan  citra ALOS  AVNIR-2,  dapat  diformulasikan melalui persamaan 4-1.
Persamaan  4-1  diaplikasikan  pada citra satelit AVNIR-2 yang direkam pada tanggal    3  Agustus  2009    maka  hasil pemrosesannya  dapat  dilihat  pada Gambar 4-7.
Gambar 4-7a: Hasil identifikasi mangrove  di P. Lancang besar dan kecil Gambar 4-7b: Hasil identifikasi mangrove  di P.

## Lancang kecil
Pada  Gambar  4-7a  menunjukkan bahwa  luas  hutan  mangrove  rapat  5.83 ha (warna merah),  luas hutan mangrove agak  jarang    adalah  7.780  ha  (warna hijau)  dan mangrove  jarang  adalah 3.63 ha  (warna  kuning).  Sehingga  hasil ekstraksi  hutan  mangrove  dengan menggunakan  data  satelit  ALOS  AVNIR- 2 yang direkam tanggal 3 Agustus 2009, luas  hutan  mangrove  keseluruhan  di Pulau  Lancang  adalah  17.24  ha. Sedangkan  berdasarkan  data  yang diperoleh  dari    Dinas  BAPEDALDA  DKI Jakarta  pada  tahun  2000,  luas  hutan mangrove di P. Lancang adalah 16.50 ha. Berarti  selama  sembilan  tahun  hutan mangrove  di  Pulau  Lancang  bertambah seluas kurang lebih 0,74 ha. Akan tetapi kalau  seandainya  hutan  mangrove  di Pulau  Lancang  luasnya  tetap  sebesar 16.5  ha,  maka  metode  yang  dikembang- kan  mempunyai  kesalahan  sekitar  0,74 ha atau sekitar 5 persen  (± 5 %).
Dengan melihat perbedaan tersebut,  maka  dapat  disimpulkan bahwa algorithma yang dibangun untuk mendeteksi  mangrove  di  Pulau  Lancang mempunyai perbedaan luas atau kesalahan  sebesar  5  %.  Atau  boleh dikatakan  bahwa  algorithma  yang dibangun  untuk  mendeteksi  hutan mangrove  mempunyai  akurasi  sebesar
95  %  (persen).   Angka ini  menunjukkan bahwa:  pertama  hutan  Mangrove  di Pulau  Lancang  bertambah  luas  sebesar ±  0.7  hectar.  Kedua  penanaman  hutan mangrove yang digalakkan oleh pemerintah  Daerah  Khusus  Ibu  Kota Jakarta berhasil dengan baik dan ketiga peran  serta  masyarakat  sekitar  dalam menjaga  kelestarian  hutan  mangrove disekitar Pulau lancang berhasil dengan baik  yang  biasanya  karena  aktivitas manusia,    hutan  mangrove  akan  selalu berkurang dalam jangka waktu tertentu.
Walaupun ketelitian hasil analisis di atas, secara keseluruhan  mempunyai akurasi  sebesar  95%  dibandingkan dengan  data  BAPEDALDA  DKI  tahun 2000, akan tetapi, bagaimanapun masih mengandung  beberapa  kesalahan/ error . Kesalahan  bisa  diakibatkan  oleh  antara lain:  resolusi  spatial  sensor,  algoritma pengolahan,  resolusi  spektral  sensor, proses  koreksi  geometik  dan  akibat struktur  spasial  suatu  bentang  alam. Kesalahan  yang  paling  besar  diakibatkan oleh  kesalahan  spatial  sensor  (karena satelit ALOS mempunyai resolusi spasial 10  meter  artinya  apabila  ukuran  obyek lebih  dari  100  m 2 maka  obyek  tersebut akan  terlihat  jelas,  akan  tetapi  bila ukurannya  lebih  kecil  akan  terlihat sebaliknya).    Oleh  karena  itu,  untuk
memperkecil error tersebut,  sebaiknya digunakan  data  satelit  dengan  resolusi spatial  lebih  tinggi  berorder  centimeter seperti  data  satelit  QuickBird,  sehingga obyek  yang  berdiameter  kurang  dari satu meter dapat terdeteksi dengan jelas dan akurasinya akan mendekati keadaan yang sebenarnya.

## 5  KESIMPULAN
Segmentasi  citra  adalah  sebuah proses  untuk  membagi  citra  kedalam beberapa  bagian  yang  disebut region . Setiap region merupakan  obyek  yang akan dipisahkan dari obyek lainnya yang biasa  disebut  latar  belakang  atau background .
Pada  penelitian  ini  telah  dikem- bangkan  metode  segmentasi  untuk mengekstraksi  hutan  mangrove  secara otomatis  dengan  menggunakan  satelit ALOS  AVNIR-2.  Algorithma    segmentasi yang diusulkan dibagi dalam 3 tahapan: melakukan  operasi  pengurangan  antar band data  AVNIR-2,  menentukan region growing dan  segmentasi  citra  untuk pembagian/pengklasan kerapatan mangrove. Region  growing ditentukan berdasarkan  nilai  hasil  pengurangan antara band B13  ( band1 - band3 )  dan B24  ( band2 - band4 )  serta  pasangan antara  B12  ( band1 - band2 )  dan  B34 ( band3 - band4 ). Kemudian  nilai tersebut digunakan  sebagai  batas  ambang/ threshold dalam  menentukan  klas kerapatan  hutan  mangrove.  Besarnya nilai  ambang  tersebut  untuk  mangrove rapat  adalah  (B13-B24)  ≥40  dan  (B12- B34)  ≥ 25,  untuk  mangrove agak  jarang adalah    20<(B13-B24)<40  dan  15<B12- B34)<25,  dan  untuk  mangrove  jarang adalah  0≤  (B13-B24)  ≤20  dan  0≤  (B12- B34)  ≤15.  Akan  tetapi,  jika  seluruh hutan  mangrove  pada  citra  hanya diklaskan  menjadi  satu  klas  saja,  maka nilai  ambang  yang  digunakan  adalah: nilai |B13-B24|<5 dan |B12-B34|<5.
Berdasarkan  analisa  dari  grafik, maka mangrove dapat dipisahkan menjadi
tiga  kategori  yaitu:  mangrove  rapat, mangrove  jarang  dan  agak  jarang. Sedangkan berdasarkan hasil perhitungan luas  hutan  mangrove  di  Pulau  Lancang pada  tanggal  3  Agustus  2009  adalah 17.24 ha. Jika hasil tersebut dibandingkan dengan  hasil laporan BAPEDALDA pada tahun  2000  yang  mengatakan  luas hutan  mangrove  di  Pulau  Lancang adalah 16.50  ha, maka  algorithma  yang telah  dibangun  mempunyai  ketelitian sebesar 95 persen (95 %), Hal ini berarti bahwa  hutan  mangrove  di  Pulau Lancang  bertambah  ±  0.7  hektar  dalam kurun  waktu  sembilan  tahun  dan mengindikasikan bahwa pemerintah DKI Jakarta  telah  berhasil  dengan  baik dalam  melestarikan  hutan  mangrove  di Pulau lancang.

## DAFTAR RUJUKAN
.......... http://www.eorc.jaxa.jp 1997. Abeysinghe , P.D., Triest, L., Greef, B.D., Koedam,  N.  and  Hettiarachi  ,  S., 2000. Genetic  and  Geographic Variation  of  The  Mangrove  Tree Bruguiera  in  Sri  Lanka .  Aquatic Botany, 67, pp.131–141. Alongi,  D.M.,  2008. Mangrove  Forests: Resilience, Protection from Tsunamis, and  Responses  to  Global  Climate Change .  Estuarine,  Coastal  and Shelf Science, 76, pp. 1–13. Arief, M.,  2010. Aplikasi Metode Threshold Guna Mendeteksi Hutan Mangrove Dengan Menggunakan Data Landsat MSS  dan  ETM ,  Buku  Analisis Mangrove  Menggunakan  Citra Satelit  pp. 11-24.
Bahuguna,  A.,  Nayak,  S.  and  Roy,  D., 2008. Impact  of  the  Tsunami  and Earthquake  of  26th  December 2004 on the Vital Coastal Ecosystems  of  the  Andaman  and
Nicobar  Islands  assessed  using RESOURCESAT AWiFS Data . International  Journal  of  Applied Earth Observation and Geoinformation, 10, pp. 229–237.
BAPEDALDA  DKI  Jakarta,  2000. Laporan Draft  Final  Koordinasi  Evaluasi Kawasan  Mangrove  Cagar  Alam dan Taman Nasional Laut Kepulauan Seribu DKI Jakarta .
Blasco,  F.  and  M.  Aizpuru,  2002.
Mangroves  Along  The  Coastal Stretch  of  The  Bay  of  Bengal :
Present  status.  Ind.  J.  Mar.  Sci., 31, pp. 9-20.
Blasco,  F.,  Aizpuru,  M.  and  Gers,  C.,
2001. Depletion  of  the  Mangroves of Continental Asia, Wetlands Ecology  and  Management,  9,  pp. 245–256.
Castlement  K.  L.,  1996. Digital  Image Processing ,  Printice  Hall,  New Jersey.
Ceccato, P., Gobron, N., Flasse, S., Pinty, B., & Tarantola, S., 2002. Designing a  Spectral  Index  to  Estimate Vegetation  Water  Content  from
Remote  Sensing  Data:  Part  1 . Theoretical approach. Remote Sensing  of  Environment,  82,  pp. 188–197.
FAO,  2007. Mangrove  Guidebook  for Southeast  Asia (RAP/2006/07)
(Bangkok,  Thailand:  Dharmasarn Co., Ltd).
Gao,  B.,  1996. NDWI—A  Normalized Difference  Water  Index  for  Remote Sensing of Vegetation Liquid Water from  Space .  Remote  Sensing  of Environment, 58, pp.  257–266. Geneletti,  D.  and  Gorte,  B.  G.  H.,  2003.
A Method for Object-Oriented Land Cover  Classification  Combining Landsat  TM  Data  and  Aerial Photographs ,  International  Journal of Remote Sensing, 24: 6, pp.1273 — 1286.
Geoffrey  J.  McLachlan  and  Kaye  E. Basford,  1988. Mixture  Models: Inference  and  Applications  to Clustering, Marcel  Dekker,  Inc. New York.
Giri,  C.,  Pengra,  B.,  Zhu,  Z.,  Singh,  A. and Tieszen, L. L., 2007. Monitoring Mangrove Forest
Dynamics  of  The  Sundarbans  in
Bangladesh and India Using Multi- Temporal  Satellite  Data  from  1973 to  2000 .  Estuarine,  Coastal  and Shelf Science, 73, pp. 91–100. Horning,  N.,  2004, Global  Land  and Vegetation: an Electronic Textbook , NASA Apace Goddard Space Fligth
Center Earth Sciences Directorate Scientific and Educational Endeavors (SEE) http://www.ccpo. odu.edu/SEES/veget/vg_class.htm. Jensen  J.R.,  2000. Remote  Sensing  of Envorinemental  Earth  Resources Perspective . Prince Hall–New-Jersey. Ji,  L.,  A.  J.  Peter,  2007. Performance Evaluasi  of  Spectral  Vegatation indicest using Statistical Sensitivity Fuction , Remote Sensing of Environmental, 106, 59-65.
Karimi,  H.  A.,  X.  Dai,  S.  Khoram,  A.  J. Khattak,  and  J.  E.  Hummer, 1999. Techniques  for  Automatic Extraction  of  Roadway  Inventory
Features from High-Resolution Satellite Imagery , Geocarto
International, 14 (2): 5-16.
Krishnamoorthy,  K.,    Ajithkumar  T.T., and    Kannan,  L.,  1977. Inter- pretation  of  Spectral  Properties  of Mangrove  Soils/Sediments-A  Study Based on Ground  Truth Radiometer With  IRS  And  TM  Bands .  In: Geographical  information  systems and  remote  sensing  applications (Ed.: I.V. Muralikrishna). pp. 468- 472 (1997).
Lillesand,  T.  and  Kiefer,  R.,  1994.
Remote Sensing and Image
Interpretation  3rd  Edition .  New York: John Wiley & Sons, Inc. Lobo, A., 1997. Image  Segmentation  and Discriminant  Analysis  for  the Identification  of  Land  Cover  Units in  Ecology .  IEEE  Transactions  on Geoscience  and  Remote  Sensing, 35 (5): 1136-1145.
Lobo, A., O. Chic, and A. Casterad, 1996. Classification  of  Mediterranean Crops  with  Multisensor  Data:  Per- Pixel  Versus  Per-Object  Statistics and  Image  Segmentation .  Inter-
national Journal of Remote
Sensing, 17 (12): 2385-2400.
Mather, P., 1999. Computer Processing of Remotely-Sensed  Images ,  second edition, John Wiley, Chichester, UK.
Murinto, Agus Harjoko, 2009. Segmentasi Citra  Menggunakan  Watershed dan  Intensitas  Filtering  Sebagai Preprocessing ,  Seminar  Nasional Informatika  2009,  UPN  ”Veteran” Yogyakarta, 23 Mei 2009.
Nowak,  D.  J.  Mc  Hale,  M.Ibara,  D. Crane,  J.  C.  Stevans  and  C.  J. Luley, 1998. Modeling the Effect of Urban  Vegetation  on  Air  Pollution .
Air  Polllution  Modeling  and  its Applcation, 12,399-407.
Primavera,  J.  H.,  2005. Global  Voices  of Science:    Mangroves,  Fishponds and  the  Quest  for    Sustainability , Science, Vol. 310, 57-59.
Rasolofoharinoro  Blasco,  F.,  Bellan,  M. F.,    Aizpuru,  M.,  Gauquelin,  T., and  Denis  J.,  1998. A  Remote Sensing  Based  Methodology  for Mangrove  Studies  in  Madagascar , International    Journal  of  Remote Sensing, Vol. 19, 1873-1886. Ryherd,  S.,  and  C.  Woodcock,  1996.
Combining  Spectral  And  Texture Data  In  The  Segmentation  Of Remotely  Sensed  Images, Photo- grammetric Engineering & Remote Sensing, 62 (2): 181-194.
Saito  H.,  Bellan,  M.  F.,  Al-Habshi  A., Aizpuru,  M.,  Blasco,  F.,  2003. Mangrove  Research  and    Coastal Ecosystem  Studies  with  SPOT-4 HRVIR    and  TERRA  ASTER  in  the Arabian  Gulf, International Journal of Remote Sensing, Vol. 21, 4073- 4092.
Souza  Filho,  P.W.M.,  Farias  Martins, E.D.S.  and  Da  Costa,  F.R.,  2006. Using  Mangroves  as  a  Geological Indicator of Coastal Changes in the Braganc ¸ a macrotidal flat, Brazilian Amazon:  a  remote  sensing  data approach.  Ocean  and  Coastal Management, 49, pp. 462–475.
Sutanto,  1994. Penginderaan  Jauh ,  jilid 1,  Gadjah  Mada  University  Press. Yogyakarta.
Tucker, C. J., 1979. Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation ,  Remote  Sensing  of Environment, 8, 127–150. UNEP-WCMC,  2006. In  the  Front  Line: Shoreline  Protection  and  Other Ecosystem Services from Mangroves and  Coral  Reefs (Cambridge,  UK: UNEP-WCMC).
Valiela,  I.,  Bowen,  J.L.  and  York  ,  J.K., 2001. Mangrove Forests: one of the World’s  Threatened  Major  Tropical Environments, Bioscience,51,  pp.
807–815.
Walters,  B.B.,  Ronnback,  P.,  Kovacs,  J.,
Crona,  B.,  Hussain,  S.,  Badola, R., Primavera, J. H.,  Barbier, E.B. and  Dahdouh-Guebas,  F.,  2008. Ethnobiology, Socio-Economics and Adaptive Management of Mangroves: a Review , Aquatic Botany, 89, pp.
220–236.
Wirawan,  B.  A.    dan  Maulia,  N.,  2008.
Segmentasi  Warna  Vs  Segmentasi Tekstur Alternatif Ekstraksi Informasi Obyek pada Citra
Resolusi Tinggi , MAPIN, Bandung. Yunhao, C., S. Peijun, L. Xiaobing and L.
Jing,  2006. A  Combined  for Estimating  Vegetation  Cover  in Urban/Suburban Environments from Remote Sensed Data , Computer  & Geosciences, 32, 1299-1309. Zhang, Y., 2000. A Method for Continous
Extraction
of Multispectrally Classified  Urban  Rivers, Photo- grammetric Engineering & Remote Sensing, 66 (8): 991-999.
Zhang,  Y.,  Wang,  W.,  Wu,  Q.,  Fang,  B. and  Lin,  P.,  2006. The  Growth  of Kandelia  Candel  Seedlings  in Mangrove Habitats of the Zhangjiang Estuary  in  Fujian ,  China.  Acta Ecologica  Sinica,  26,  pp.  1648– 1656.

## LAMPIRAN

## CITRA  DIGITAL PENGINDERAAN JAUH
Data  citra  satelit  penginderaan  jauh  yang  diterima    stasiun  bumi    penerima direkam    dalam  bentuk  format  digital  (sekumpulan  data  numeric).  Unit  terkecil  dari data  digital  adalah bit ,  yaitu  angka  biner  0  atau  1,  sedangkan  data  direkam  dalam bentuk byte (1 Byte =  8 bit) yang mana setiap byte bernilai   0 – 255. Kumpulan byte ini dengan struktur tertentu bisa dibaca oleh software dan disebut citra digital.  Citra digital terdiri dari array dua dimensi dari elemen citra disebut pixel ( picture element) yang  diatur  dalam  baris  dan  kolom.  Sehingga,    setiap pixel mewakili  suatu  daerah dipermukaan Bumi dan memiliki nilai intensitas dan alamat lokasi (baris, kolom) pada citra dua dimensi.
Pixel ( picture  element )  adalah  sebuah  titik  yang merupakan elemen paling  kecil pada  citra  satelit.  Angka  numerik  (1  byte)  dari  pixel  disebut  digital  number  (DN).  DN bisa  ditampilkan  dalam  warna  kelabu,  berkisar  antara  putih  dan  hitam  ( gray  scale ), tergantung  level  energi  yang  terdeteksi. Pixel yang  disusun  dalam  order  yang  benar akan membentuk sebuah citra. Kebanyakan citra satelit yang belum diproses disimpan dalam  bentuk gray  scale ,  yang  merupakan  skala  warna  dari  hitam  ke  putih  dengan derajat keabuan yang bervariasi. Untuk Penginderaan Jauh, skala yang dipakai adalah 255 shade  gray  scale ,  dimana  nilai  0  menggambarkan  hitam,  nilai  255  putih.  Dua gambar  di  bawah  ini  menunjukkan  derajat  keabuan  dan  hubungan  antara  DN  dan derajat keabuan yang menyusun sebuah citra.
Ketelitian  posisi  titik  (RMSe)  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  antara  0,44  m  sampai 0,48 m, RMSe jarak antara 0,53 m sampai 0,62 m dan persentase perbedaan luas yang dihasilkan antara metode terrestris dan citra adalah 0,08 % sampai 5,03%. Ketelitian titik sekutu 0,1 mm pada peta hanya dapat digunakan untuk peta dasar pendaftaran tanah  skala  1:10000.  Sedangkan  ketelitian  planimetrik  0,3  mm  pada  peta  dan ketelitian  kartometri  0,5  pada  peta  dapat  dipenuhi  ketelitiannya  untuk  peta  dasar pendaftaran tanah skala 1:2500 dan 1:10000. Citra Quickbird dapat digunakan secara visual dengan baik pada skala 1:3000.