PEMETAAN VEGETASI MANGROVE DI CILACAP JAWA TENGAH DENGAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT ETM+ DAN OLI TIRS MUQTASIDUN SAIFULLAH HASHRI

Transkripsi

1 PEMETAAN VEGETASI MANGROVE DI CILACAP JAWA TENGAH DENGAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT ETM+ DAN OLI TIRS MUQTASIDUN SAIFULLAH HASHRI DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

2

3 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Pemetaan Vegetasi Mangrove di Cilacap Jawa Tengah dengan Menggunakan Citra Landsat ETM+ dan OLI TIRS adalah benar karya saya dengan arahan dari Komisi Pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada Perguruan Tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor,Oktober 2014 Muqtasidun Saifullah Hashri NIM C

4 ABSTRAK MUQTASIDUN SAIFULLAH HASHRI. Pemetaan Vegetasi Mangrove Di Cilacap Jawa Tengah dengan Menggunakan Citra Landsat ETM+ dan OLI TIRS. Dibimbing oleh VINCENTIUS PAULUS SIREGAR dan MUJIZAT KAWAROE. Luas hutan mangrove yang terdapat di Indonesia mengalami penurunan sehingga perlu upaya pelestarian. Salah satu cara untuk mengkaji luas tutupan hutan mangrove adalah menggunakan tekonologi penginderaan jauh satelit. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji kemampuan Citra Satelit Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 OLI TIRS dalam mendeteksi mangrove dengan menggunakan indeks vegetasi (NDVI), serta menghitung INP (Indeks Nilai Penting) komunitas mangrove di Cilacap, Jawa Tengah. Survei mangrove di lapangan mengukur kerapatan mangrove serta mengidentifikasi jenis dan zonasi mangrove yang diambil secara acak di 10 stasiun. Citra Landsat 8 maupun Landsat 7 mampu memetakan dengan mengklasifikasikan mangrove di Cilacap ke dalam 3 kelas yaitu lebat, sedang, dan jarang. Hasil perhitungan INP (Indeks Nilai Penting) mendapati bahwa jenis Rhizhopora apiculata dan Ceriops sp. memiliki nilai INP yang tinggi, sehingga kedua jenis mangrove tersebut memiliki peran ekologi yang lebih penting dibandingkan jenis lain di Segara Anakan,Cilacap. Kata kunci: Cilacap, Mangrove, NDVI, Klasifikasi Terbimbing, Satelit Landsat ABSTRACT MUQTASIDUN SAIFULLAH HASHRI. Mangrove vegetation mapping in Cilacap, Central Java using Landsat ETM + and OLI TIRS. Supervised by VINCENT PAULUS SIREGAR and MUJIZAT KAWAROE. Mangrove forests in Indonesia has declining, and so it preservation efforts are required. One way of mangrove forest is the used of satellite remote sensing technology. The aim of this study were to examine the ability of Landsat satellite imagery (Landsat 7 ETM + 8 OLI Tirs) in detecting mangrove using vegetation index (NDVI), and to measured IVI (Importance Value Index) of mangrove community in Cilacap, Central Java. Field assessment on mangrove was focused in measuring density, identifying species and zonation according to haphazard sampling in 10 sites. Landsat imagery were able to map and classified mangroves in Cilacap according to three different class; dense, medium, and sparse mangrove. Results of IVI (Importance Value Index) calculations revealed the ecological importance of Rhizhopora apiculata and Ceriops sp. in the mangrove community of Segara Anakan, Cilacap. Keywords: Cilacap, Landsat Satellite, Mangroves, NDVI, Supervised Classification

5 PEMETAAN VEGETASI MANGROVE DI CILACAP JAWA TENGAH DENGAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT ETM+ DAN OLI TIRS MUQTASIDUN SAIFULLAH HASHRI Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ilmu Kelautan Pada Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan DEPARTEMEN ILMU DAN TEKNOLOGI KELAUTAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

6 Judul Skripsi : Pemetaan Vegetasi Mangrove di Cilacap Jawa Tengah dengan Menggunakan Citra Landsat ETM+ dan OLI TIRS Nama NIM : Muqtasidun Saifullah Hashri : C Disetujui oleh Dr. Ir. Vincentius P. Siregar, DEA Pembimbing I Dr. Ir. Mujizat Kawaroe, M.Si Pembimbing II Diketahui oleh Dr Ir I Wayan Nurjaya, M.Sc Ketua Departemen Tanggal Lulus: 14 Agustus 2014

7 PRAKATA Puji syukur kehadirat Allah Subhanahu wa ta ala atas segala limpahan rahmat, hidayah dan inayah yang di berikan serta Rasulullah Muhammad SAW sebagai teladan yang baik sehingga penulis dapat menyelesaikan proposal penelitian yang berjudul Pemetaan Vegetasi Mangrove di Cilacap Jawa Tengah dengan Citra Landsat ETM+ dan OLI TIRS. Penulis mengucapkan terimakasih sebesar-besarnya kepada Bapak Dr.Ir.Vincentius P. Siregar, DEA selaku dosen pembimbing utama dan Ibu Dr.Ir. Mujizat Kawaroe M.Si selaku dosen pembimbing anggota yang telah memberikan saran dan kritik yang membangun. Penulis juga mengucapkan terimakasih sebesar-besarnya kepada Orang tua beserta keluarga yang selalu memberikan do a dan dukungan dan semua pihak yang telah memberikan dukungan baik moril maupun materiil demi terlaksananya proposal ini. Penulis berharap karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi semua pihak. Bogor, Oktober 2014 Muqtasidun Saifullah Hashri

8 DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN DAFTAR ISI PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Tujuan Penelitian 1 METODE 2 Waktu dan Lokasi Penelitian 2 Alat dan Bahan 2 Perolehan Data 3 Perolehan Data Citra Satelit 3 Perolehan Data Lapangan 4 Pengolahan Citra Satelit 4 Pre Processing 5 Penajaman Citra untuk Vegetasi Mangrove 5 Klasifikasi Citra 6 INP(Indeks Nilai Penting) 6 HASIL DAN PEMBAHASAN 8 Pengolahan Citra 8 Koreksi Geometrik 8 Citra Komposit 9 Masking (Penutupan) 9 Klasifikasi Terbimbing (Supervised Classification) 10 Analisis Vegetasi Mangrove 15 Zonasi Mangrove Cilacap 18 SIMPULAN DAN SARAN 20 Simpulan 20 Saran 20 DAFTAR PUSTAKA 21 LAMPIRAN 23 RIWAYAT HIDUP 36

9 DAFTAR TABEL 1 Pengelompokan Mangrove Berdasarkan Indeks NDVI Menurut BAPLAN Kehutanan. 6 2 Luasan Mangrove Berdasarkan Training Area 12 3 Nilai Histogram Tiap Kelas pada Citra Landsat Nilai Histogram tiap Kelas pada Citra Landsat INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun INP Jenis Mangove Segara Anakan pada Stasiun INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun DAFTAR GAMBAR 1 Lokasi penelitian 2 2 Diagram alir penelitian 3 3 Diagram pengolahan data citra satelit 4 4 (a) Citra Landsat 8 daerah cilacap RGB 542, (b) Citra Landsat 7 daerah Cilacap RGB (a) Citra Landsat 7 (b) Citra Landsat 8 hasil retifikasi dengan citra Landsat Hasil komposit kanal 564 (landsat 8) dan 453 (landsat 7) a) Landsat 8 dan b) landsat Daerah masking (penyamaran) darar dan laut di kawasan Segara Anakan 10 8 KlasifikasiTerbimbing(SupervisedClassification) 10 9 Klasifikasi kerapatan mangrove dengan Landsat Histogram NDVI kerapatan pada citra Landsat Histogram NDVI kerapatan pada citra Landast Klasifikasi kerapatan mangrove dengan Landsat Zonasi mangrove di Segara Anakan, Cilacap 19 DAFTAR LAMPIRAN 1 Tabel Perhitungan INP Tiap Stasiun 23 2 Kenampakan Satelit Landsat 7 dan Landsat Karakteritik Landsat 7 dan Landsat Algoritma NDVI Landsat 8 dan Landsat Algoritma NDVI untuk Pengkelasifikasian Mangrove 33 6 Dokumentasi Pengambilan Data Lapang 34

10

11 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Ekosistem mangrove merupakan sumberdaya alam yang memberikan banyak manfaat bagi manusia berupa jasa dari produktivitasnya yang tinggi. Tumbuhan mangrove memiliki kemampuan untuk beradaptasi dengan kondisi lingkungan ekstrim seperti kondisi tanah yang tergenang, kadar garam yang tinggi serta kondisi tanah yang kurang stabil. Komunitas ini umumnya tumbuh pada daerah intertidal dan supratidal yang cukup mendapat aliran air, terlindung dari gelombang besar dan arus pasang surut yang keras (Bengen, 2002). Sistem penginderaan jauh adalah ilmu atau seni untuk memperoleh informasi tentang objek, daerah atau fenomena yang berada di permukaan bumi melalui analisis data yang di peroleh tanpa kontak langsung dengan objek yang di kaji (Lillesand dan Kiefer, 1990). Ekosistem mangrove dapat diketahui kondisinya dengan meggunakan teknik penginderaan jauh, salah satunya aplikasi adalah untuk pengamatan ekosistem mangrove dengan bantuan citra satelit. Letak geografi ekosistem mangrove yang berada pada daerah peralihan darat dan laut memberikan efek perekaman yang khas jika dibandingkan obyek vegetasi darat lainnya. Efek perekaman tersebut sangat erat kaitannya dengan karakteristik spektral ekosistem mangrove, hingga dalam identifikasi memerlukan suatu transformasi tersendiri. Satelit yang digunakan untuk identifikasi mangrove antara lain LANDSAT, ALOS,SPOT 5, Worldview-2, Quickbird dan lain-lainnya. Pada tahun 2013 NASA meluncurkan satelit Landsat 8 yang membawa sensor OLI dan TIRS(Thermal) dengan citra multispektral yang memiliki resolusi spasial 30 meter x 30 meter dan citra pankromatik yang memiliki resolusi spasial 15 meter x 15 meter. Menurut, Jensen (1998) metode analisa indeks vegetasi ada beberapa macam antara lain; NDVI (Nomalized difference Vegetation Index). GI (Green Index) dan WI (Wetness Index). Pengkajian tentang kerapatan mangrove dengan menggunakan transformasi indeks vegetasi, dalam hal ini menggunakan metode analisa NDVI. NDVI merupakan salah satu transformasi algoritma yang digunakan untuk mengetahui perbedaan antara vegetasi dan non vegetasi dengan memanfaatkan citra Landsat band 5-band 3 sebagai red, band 4- band 2 sebagai green dan band 2- band 1 sebagai blue (Wouthuyzen, 1997). Dalam penelitian ini satelit yang di gunakan untuk identifiksi mangrove adalah Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 OLI TIRS. Pengambilan lokasi di Segara Anakan Cilacap disebabkan karena ekosistem mangrove di lokasi tersebut mulai berkurang setiap tahunnya sehingga di perlukan pengembangan lebih lanjut untuk konservasi ekosistem mangrove dengan adanya data kerapatan dan Indeks Nilai Penting jenis mangrove. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji kemampuan Citra Satelit Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 OLI TIRS dalam mendeteksi mangrove dengan menggunakan indeks vegetasi (NDVI), serta menghitung INP (Indeks Nilai Penting) mangrove di Segara Anakan, Cilacap.

12 2 METODE Waktu dan Lokasi Penelitian Penelitian ini dilakukan pada bulan Mei - Agustus 2013 dan lokasi pengambilan data di wilayah Segara Anakan Cilacap, Jawa Tengah dengan koordinat 108º46-109º03 BT dan 07º34-07º47 LS. Wilayah Cilacap merupakan wilayah potensi pertanian dengan ketinggian tanah antara 6-9 m di atas permukaan laut. Luas wilayah kabupaten Cilacap secara keseluruhan adalah ha meliputi 24 kabupaten yang terdiri dari 282 Desa dengan batas wilayah sebelah utara adalah Kabupaten Banyumas dan Kabupaten Brebes, sebelah timur adalah Kabupaten Kebumen, sebelah selatan adalah Samudera Hindia, sebelah barat adalah Kabupaten Ciamis dan kota Banjar, Jawa Barat. Penelitian lapangan (groud check) dilakukan pada tanggal Maret 2014 di tiga lokasi yang berada di Desa Tritih, Desa Sapuregel, dan Desa Motehan. Gambar 1 menunjukan titik pengambilan data mangrove. Gambar 1 Lokasi Penelitian Alat dan Bahan Bahan yang digunakan pada penelitian ini adalah citra satelit Landsat 7 ETM+ yang diakuisisi 14 Januari 2010 dan Landsat 8 OLI TIRS yang diakuisisi 30 mei 2013 serta peta tematik lokasi penelitian. Alat-alat yag digunakan meliputi seperangkat Personal Computer(PC), perangkat lunak(software) untuk pemrosesan data (Image processing) yaitu Er Mapper 6.4, ArcGIS 10.0, interpretasi dan layout data, Global Positioning System (GPS) 76 CSX, Transek kuadrat 30 x 30 meter, Microsoft Excel, serta perahu motor untuk ground check point di lapangan.

13 3 Perolehan Data Dalam penelitian ini dilakukan integrasi data penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis (SIG). Tahap tahap kegiatan penelitian ini meliputi pemasukan data (input data), penyusunan data baik spasial maupun analisis. Input data berasal dari pengukuran lapangan dan data citra yang telah dikumpulkan. Berikut adalah diagram alir penelitian yang di tunjukan pada gambar 2. Gambar 2 Diagram alir penelitian Perolehan Data Citra Satelit Citra landsat 7 dan landsat 8 di unduh dari situs resmi NASA ( dan di pilih citra pada tahun 2010 dengan tanggal akuisisi 14 Januari 2010 dan citra pada tahun 2013 dengan tanggal akuisisi 30 Mei 2013 dalam bentuk file TAR (*.tar). Citra satelit Landsat 7 maupun Landsat 8 sudah terkoreksi secara radiometrik tetapi belum terkoreksi secara geometrik.

14 4 Perolehan Data Lapangan Pengambilan data lapang berupa kerapatan, jenis spesies, dan zonasi mangrove yang diperoleh dari pengamatan dan pengukuran langsung di lapangan. Dalam pengamatan mangrove menggunakan metode transek kuadrat yaitu dengan dimensi transek 30 meter x 30 meter, hal ini berdasarkan citra landsat yang memiliki resolusi spasial 30 meter x 30 meter. Penentuan stasiun dilakukan dengan menetapkan transektransek garis dari arah laut ke arah darat (tegak lurus garis pantai sepanjang zonasi hutan mangrove. Data mangrove yang diambil terdiri dari 10 stasiun. Setiap Stasiun dibagi menjadi 3 titik pengambilan data. Pengambilan data mangrove selain menggunakan transek kuadrat juga menggunakan GPS untuk menandai daerah pengamatan. Penggunaan GPS dilakukan secara otomatis dengan Pengolahan Citra Satelit Pengolahan citra satelit terdiri dari tiga tahapan, yaitu pre processing, penajaman citra dan klasifikasi. Pengolahan awal data penelitian yang dilakukan ialah pembuatan training area berupa darat, laut dan mangrove yang dilakukan pada citra. Tahap selanjutnya ialah menggunakan data training area tersebut untuk klasifikasi supervised (klasifikasi terbimbing) dengan mengatur warna pada region color untuk membedakan antara darat, laut dan mangrove lalu disimpan dalam bentuk *.ERS. Tahap selanjutnya yaitu memasukkan formula NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) untuk mengetahui indikator kehijauan dari citra satelit dengan menggunakan kanal infra merah dekat (NIR) dan band Red. Selanjutnya, hasil klasifikasi akan di gabungkan dengan hasil dari formula NDVI (Gambar 3). Data Satelit Training Area 1. Darat 2. Laut 3. Mangrove 1. Klasifikasi Supervised Formula NDVI Formula If I 1>=a and i 1<b then 1 else If I 1>=b and i 1<c then 2 else If I 1>=e then 3 else null (Pemberian nilai pada kelas tergantung pada rentang nilai histogram dan kebutuhan) 1= jarang, 2=sedang, 3=lebat, Penggabungan citra: Band1=hasil klasifikasi supervised Band2=hasil formula Kelas 1.Darat 2. Laut 3. Mangrove jarang 4. Mangrove sedang 5. mangrove lebat Layout Gambar 3 Diagram pengolahan data citra satelit.

15 5 Pre-processing Pra prosesing memiliki 3 tahap pengerjaan cropping (Pemotongan), koreksi dan masking (penyamaran). Citra satelit Landsat yang telah diperoleh tidak sepenuhnya digunakan dalam analisis, untuk itu perlu dilakukan pemotongan citra (cropping). Pemotongan citra ini bertujuan untuk membatasi citra. Terdapat dua proses koreksi yaitu koreksi radiometrik dan koreksi geometrik. Koreksi radiometrik dilakukan untuk menghilangkan faktor-faktor yang menurunkan kualitas citra. Metode radiometrik yang digunakan adalah penyesuaian histogram (histogram adjustment). Koreksi geometrik menggunakan citra Landsat 7 sebagai citra acuan untuk retifikasi pada Landsat 8, hal ini disebabkan karena Landsat 7 sudah teretifikasi sebelumnya. Berikutnya adalah masking (penyamaran) yang bertujuan untuk menyamarkan daerah yang tidak diperlukan dalam hal ini darat dan laut di samarkan untuk fokus pada daerah mangrove saja. Penajaman citra untuk vegetasi mangrove Pengolahan citra untuk mendapatkan nilai kerapatan mangrove menggunakan transformasi NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) yang prinsipnya memisahkan spectral reflektansi vegetasi dari spektral reflektansi tanah dan air yang melatarbelakanginya. Formula pada Landsat yang digunakan untuk membedakan antara vegetasi, darat dan air berdasarkan kanal pada citra satelit mengikuti persamaan berikut (Jensen, 1998) NDVI = (IR-R)/(IR+R) Keterangan : IR (Near InfraRed) : Nilai digital citra kanal Inframerah dekat. R (InfraRed) : Nilai digital citra kanal merah Nilai NDVI yang didapat dari histogram dicari nilai terbesar dan terkecilnya serta dibuat 5 kelas untuk menentukan klasifikasi kerapatan mangrove. Pembagian klasifikasi di antara lain, laut, darat, mangrove jarang, mangrove sedang dan mangrove lebat. Analisis vegetasi dilakukan dengan komposit band 564 dan 453 terhadap Citra Satelit Landsat 8 dan Landsat 7 dengan transformasi formula NDVI (Normalized Different Vegetation Index). Hal ini dilakukan untuk mengetahui perbedaan vegetasi dengan non vegetasi dan mengetahui kerapatan mangrove di lapangan dari citra satelit. Tingkat kerapatan mangrove dilakukan dengan analisis NDVI ini yang didasarkan pada adanya respon objek penginderaan jauh pada kisaran spektrum radiasi merah dan inframerah dekat yang memberikan gambaran tingkat kehijauan vegetasi mangrove (Arhatin, 2000). Yaitu kanal 3 untuk merah dan kanal 4 untuk inframerah. Vegetasi tergantung dari interaksinya dengan radiasi matahari dan faktor cuaca lainnya, serta ketersediaan unsur hara kimiawi dan air dalam tanah atau air dalam lingkungan perairan laut (Suhartini, 2008). Nilai kerapatan mangrove ditentukan berdasarkan nilai indeks vegetasi (NDVI) dan dapat di kategorikan sesuai dengan nilai aktual limitnya sedangkan penetapan selang menurut Menurut BAPLAN Kehutanan nilai NDVI dapat dklasifikasikan sebagai berikut.

16 6 Tabel 1 Tabel pengelompokan vegetasi mangrove berdasarkan (BAPLAN Kehutanan). NDVI Kelas Nilai Kerapatan rendah Kerapatan sedang Kerapatan tinggi Klasifikasi Citra Citra yang telah diformulasikan dengan algoritma NDVI kemudian di klasifikasikan. Klasifikasi dihasilkan dari training area masing-masing tipe tutupan lahan dengan mengelompokan nilai reflektansi dari setiap obyek ke dalam kelas-kelas tertentu sehingga dapat dengan mudah di interpretasikan. Dalam penelitian ini klasifikasi yang di gunakan adalah klasifikasi terbimbing (supervised classification). Indeks Nilai Penting Indeks nilai penting (INP) merupakan jumlah dan nilai kerapatan relatif (RDi), Frekuensi relatif (RFi), dan penutupa relatif (RCi) dari mangrove (Bengen, 2001) INP = RD + RF +RC Indeks nilai penting suatu spesies mangrove berkisar antara Indeks nilai penting tersebut memberikan suatu gambaran mengenai pengaruh atau peranan suatu spesies mangrove dalam komunitas mangrove, makin besar indeks nilai penting spesies jenis ke-i maka pengaruh spesies tersebut dalam komunitas mangrove juga akan semakin besar dan demikian pula sebaliknya. Kerapatan jenis (Di), yaitu jumlah tegakan jenis ke-i dalam suatu unit area (Bengen, 2001) D = n /A dimana: D = Kerapatan jenis ke-i N = Jumlah total individu dari jenis ke-i A = Luas area total pengambilan contoh (m²) Kerapatan relatif (RDi) merupakan perbandingan antara jumlah tegakan jenis ke-1 (ni) dengan total tegakan seluruh jenis ( n) (Bengen, 2001) RD = (n / n) x 100% dimana: RD = Kerapatan relatif ke-i N = Jumlah total individu dari jenis ke-i n = Jumlah total individu dari seluruh jenis

17 Frekuensi jenis (Fi), yaitu peluang ditemukannya suatu jenis ke-i di dalam semua petak contoh dibandingkan dengan jumlah total petak contoh yang di buat (Bengen, 2001). 7 F = P / p dimana: F = Frekuensi jenis ke-i P = Jumlah petak contoh tempat ditemukannya jenis ke-i p = Jumlah total petak contoh yang di buat Frekuensi relatif (RFi), merupakan perbandingan antara frekuensi jenis ke-i (Fi) dengan jumlah frekuensi untuk seluruh jenis ( F) (Bengen, 2001) RF = (F / F) x 100% dimana: RF = Frekuensi relatif jenis ke-i F = Frekuensi jenis ke-i F = Jumlah frekuensi untuk seluruh jenis Penutupan jenis (Ci), merupakan luas pernutupan jenis ke-i dalam suatu unit area tertentu (Bengen, 2001) C = BA/A dimana: C = Penutupan jenis ke-i BA = π (D²/4) (D = Diameter batang setinggi dada; π = 3,14) A = Luas total area pengambilan contoh Penutupan relatif (RCi), yaitu perbandingan antara penutupan jenis ke-i (Ci) dengan luas total penutupan untuk seluruh jenis ( C) (Bengen, 2001). RC = (C / C) x 100% Dimana: RC = Penutupan relatif jenis ke-i C = Penutupan jenis ke-i C = Penutupan total untuk seluruh jenis

18 8 HASIL DAN PEMBAHASAN Pengolahan Citra Citra yang digunakan dalam penelitian ini merupakan Citra Landsat 7 dengan membawa sensor ETM+ ( Enhanced Thematic Mapper) yang memiliki resolusi 15 meter x 15 meter (Pankromatik), sedangkan multispektral 30 meter x 30 meter (band 1-5, 7). Citra Landsat 8 dipindai oleh sensor TIRS (Thermal infrared sensor) Pre-WRS 2 yang memiliki resolusi 30 meter x 30 meter dan sensor OLI (Operational Land Imager), yang terdiri dari dua jenis yaitu Multipspektral yang memiliki resolusi 30 meter x 30 meter dan Pankromatik yang memiliki resolusi 15 meter x 15 meter dengan jumlah kanal sebanyak 11 buah. Di antara kanal tersebut 9 kanal (band 1-9) berada pada OLI dan 2 lainnya (band 10 dan band 11) terdapat pada TIRS (Gambar 4). (a) (b) Gambar 4 (a) Citra Landsat 8 OLI TIRS RGB 542, (b) Citra Landsat 7 ETM+ RGB 431. Koreksi Geometrik Koreksi geometrik dilakukan pada citra satelit Landsat 8 yang mengacu pada citra satelit Landsat 7 yang sudah terkoreksi sebelumnya dari LAPAN pada proyeksi SUTM49 dan DATUM WGS84. Koreksi geometrik ini bertujuan untuk mengoreksi distorsi posisi atau letak obyek. Salah satu cara untuk mengoreksi distorsi geometris ini adalah dengan menggunakan titik-titik control lapangan (ground control point). Nilai RMS toleran berkisar pada piksel. Seperti yang terlihat pada Gambar 5.

19 9 a) b) Gambar 5 (a) Citra Landsat 7 (b) Citra Landsat 8 hasil retifikasi dengan citra Landsat 7 Citra Komposit Kenampakan penutupan lahan menggunakan kombinasi 3 kanal/band. Landsat 7 menggunakan RGB (Red, Green,Blue) 453. Komposit warna dengan kombinasi kanal Red (band 4), kanal Green (band 5) dan kanal Blue (band 3), sedangkan untuk Landsat 8 untuk membuat komposit RGB (Red, Green, Blue). Komposit warna dapat dibuat dengan kombinasi kanal yaitu kanal Red (band 5), kanal Green (band 6) dan kanal Blue (band 4). Hasil dari komposit band ditampilkan pada Gambar 6. a) b) Gambar 6 a) Hasil komposit kanal 453 (Landsat 7) dan b) Hasil komposit kanal 564 (Landsat 8). Hasil dari komposit citra komposit RGB 453 untuk Landsat 7 dan 564 untuk Landsat 8 menunjukan bahwa keberadaan ekosistem mangrove ditemukan di daerah goba. Komposit warna pada tampilan RGB menggambarkan warna yang berbeda-beda pada objek di permukaan bumi. Mangrove ditunjukan dengan warna oranye dan oranye kecoklatan, non mangrove ditunjukan dengan warna hijau, sedangkan lahan ditunjukan dengan warna cyan. Masking (Penyamaran) Daerah yang tidak diperlukan atau tidak masuk dalam penelitian akan disamarkan, sehingga hanya fokus pada daerah penelitian yaitu daerah mangrove. Dalam tampilan masking (Gambar 7) terlihat bahwa hanya daerah mangrove saja yang diutamakan.

20 10 Gambar 7 Daerah Masking (penyamaran) darat dan laut di kawasan Segara Anakan, Cilacap Jawa Tengah. Klasifikasi Terbimbing (Supervised Classification) Klasifikasi terbimbing terhadap citra satelit Landsat dibagi menjadi 3 kelas yang berbeda yaitu darat, laut dan mangrove seperti yang ditampilkan pada Gambar 8. Gambar 8 Klasifikasi terbimbing (Supervised classification) Landsat 8

21 Proses klasifikasi yang dilakukan memiliki asumsi bahwa data citra digital yang digunakan terdiri dari band yang memiliki cakupan area yang sama. Klasifikasi terbimbing yang dibagi menjadi 3 area yaitu, darat, laut dan mangrove memiliki warna yang berbeda. Hal ini digunakan untuk membedakan tiap-tiap area tersebut. Darat ditunjukan dengan warna coklat, laut ditunjukkan dengan warna biru dan mangrove ditunjukan dengan warna hijau. Hasil klasifikasi dari Landsat 8 OLI TIRS berupa peta klasifikasi yang didapatkan dari penggabungan 2 tahap, yaitu klasifikasi terbimbing dan NDVI ditunjukan pada Gambar Gambar 9 Klasifikasi kerapatan Mangrove dengan Landsat 8. Peta klasifikasi menunjukan bahwa Kawasan Segara Anakan, Cilacap memiliki sebaran mangrove dengan kondisi kerapatan lebat berada di sisi barat, area barat banyak ditumbuhi spesies Rhizophora apiculata dan Nypa fruticans. Distribusi kerapatan sedang dan jarang teridentifikasi di sepanjang aliran sungai donan berada di Desa Tritih. Daerah aliran sungai banyak ditemukan spesies Avicennia alba yang merupakan pioner di Segara Anakan (Anang et all.2013). Kerapatan lebat berdasarkan hasil klasifikasi lebih dominan di Segara Anakan, Cilacap. Distribusi kerapatan lebat berada pada aliran Sungai Citanduy. Hasil ini didapatkan dari hasil penggabungan klasifikasi terbimbing dan NDVI yang telah ditambahkan algoritma untuk membedakan antara laut, darat, mangrove jarang, mangrove sedang, dan mangrove lebat. Pengelompokan mangrove jarang, sedang dan lebat berdasarkan SNI (Standar Nasional Indonesia) penutupan lahan yang di keluarkan oleh BSNi (Badan Standar Nasional) tahun Pengelompokkan tutupan mangrove oleh BSNi berdasarkan kerapatannya. Mangrove lebat jika kerapatan >70%, mangrove sedang jika kerapatan 41-70%, sedangkan mangrove jarang jika kerapatannya 10-40%. Luasan mangrove Segara Anakan dari hasil training area adalah 276,480 ha, sedangkan untuk luasan mangrove berdasarkan kerapatan dari training area di tunjukan pada Tabel 2.

22 12 Tabel 2 Luasan mangrove berdasarkan kerapatan hasil training area. Kelas Hektar (Ha) Mangrove jarang Mangrove sedang Mangrove lebat Pengkelasifikasian mangrove menggunakan histogram berupa kurva untuk menentukan selang nilai dalam membedakan antara darat, laut, mangrove jarang, mangrove sedang dan mangrove lebat (Gambar 10). Gambar 10 Histogram NDVI Landsat 8. Nilai NDVI yang dihasilkan dari citra Landsat 8 berkisar antara 0,005 sampai dengan 0,53 yang ditunjukan pada Gambar 10, dengan selang nilai NDVI yang ditunjukan pada Tabel 3. Tabel 3 Nilai histogram tiap kerapatan pada Citra Landsat 8 Kelas Selang nilai 1 0, ,021 0, ,158 0,35 4 0,35 0,53 5 >0,53 Pada dasarnya piksel merupakan elemen palong kecil pada citra satelit. Satu piksel mewakili daerah yang lebih luas di permukaan bumi. Angka numerik dari piksel disebut Digital Number (DN), warna DN dapat ditampilkan dalam warna kelabu,antara putih sampai dengan hitam. Warna tersebut tergantung dari level energi yang terdeteksi. Histogram (gambar 10) menunjukan bahwa semakin tinggi nilai piksel energi yang di absorbsi oleh sensor satelit semakin besar. Besarnya

23 nilai piksel dapat di representasikansebagai rapat atau tidaknya vegetasi. Pada histogram (gambar 10) menunjukan bahwa nilai aktual limit 0,153 0,53 memiliki nilai piksel yang tinggi, sehingga dengan kata lain mangrove yang masuk pada nilai tersebut adalah mangrove dengan konsentrasi lebat dikarenakan sensor mengabsorpsi pantulan dari kanopi mangrove lebih besar, semakin besar maka semakin rapat. Nilai NDVI tersebut di gunakan untuk menentukan selang dalam pengklasifikasian mangrove. Pengklasifikasian mangrove di bagi menjadi dalam 5 kelas, yaitu darat, laut, mangrove jarang, mangrove sedang, dan mangrove lebat. Secara teoritis nilai NDVI berkisar antara -1 hingga 1 namun nilai indeks vegetasi mangrove secara umum berada pada kisaran antara 0,1 hingga 0,7, sedangkan nilai antara -1 sampai 0 menunjukan bahwa obyek tersebut bukan vegetasi. Nilai range NDVI dari Landsat 8 berada pada kisaran 0,005 sampai 0,53 yang berarti nilai vegetasi mangrove berada pada rentang nilai tersebut. Nilai histogram yang dihasilkan dari formulasi NDVI pada Landsat 7 ditunjukan pada Gambar Gambar 11 Histogram NDVI mangrove Landsat 7 Nilai NDVI dari citra Landsat 7 memiliki kisaran nilai 0,03 sampai dengan 0,875 yang di tunjukan pada Gambar 11 dengan nilai histogram yang di tunjukan pada Tabel 3. Nilai NDVI dari Landsat 7 memiliki kisaran yang lebih besar dibandingkan dengan Landsat 8. Tabel 4 Nilai histogram tiap kelas pada Citra Landsat 7 Kelas Selang nilai ,03-0, ,33 0,50 4 0,55 0,72 5 >0,875

24 14 Hasil klasifikasi dari Landsat 7 ETM+ berupa peta klasifikasi yang di dapatkan dari penggabungan 2 tahap yaitu klasifikasi terbimbing dan NDVI ditunjukan pada Gambar 12. Gambar 12 Klasifikasi Kerapatan Mangrove dengan Landsat 7. Peta klasifikasi yang di hasilkan oleh Landsat 7 ETM+ menunjukan bahwa distribusi kerapatan lebat berada di aliran sungai Citanduy, sedangkan untuk distribusi kerapatan sedang dan jarang terkonsentrasi di area timur sepanjang aliran sungai Donan(daerah tritih). Distribusi mangrove sedang berdasarkan gambar 12 lebih dominan di Segara anakan. Kerapatan sedang banyak di temukan spesies Nypa fruticans, Rhizophora apiculata dan Brugueira ghimnorhyza. Hasil ini di dapat dari penggabungan antara nilai NDVI Landsat 7 dan klasifikasi supervised dari citra yang sama. Perbedaan hasil kerapatan dari nilai NDVI dan peta klasifikasi dapat di akibatkan ketika penggabungan antara klasifikasi terbimbing dengan NDVI. Klasifikasi dari Landsat 7 maupun Landsat 8 memiliki perbedaan, dimana pada Landsat 7 vegetasi mangrove dengan kategori jarang tersebar di setiap area baik yang berada di area barat yang terdapat aliran sungai Citandui maupun di area timur yang bersinggungan dengan aliran Sungai Donan. Pada Landsat 8 vegetasi mangrove dengan kategori lebat banyak di temukan di area tengah dan area barat Segara Anakan,Cilacap. Sedangkan, untuk vegetasi mangrove kategori sedang dan jarang terkonsentrasi di wilayah timur yang bersinggungan dengan sungai Donan. Perbedaan hasil klasifikasi dari kedua jenis Landsat ini dapat diakibatkan karena faktor pada salah satu Landsat masih banyak ditemukan tutupan awan sehingga area yang tertutup awan tersebut tidak dapat

25 terbaca oleh sensor. Karakteristik dari kedua citra memiliki sedikit perbedaan. Hal ini dapat menjadi salah satu faktor perbedaan hasil dari pengklasifikasian. Perbedaan hasil klasifikasi juga dapat dipengaruhi oleh reboisasi mangrove atau pembabatan mangrove di wilayah Segara Anakan tersebut. 15 Analisis Vegetasi Mangrove Kerapatan jenis mangrove yang di peroleh dari perhitungan indeks nilai penting menunjukan bahwa tiap spesies di tiap-tiap Stasiun berbeda-beda dan setiap Stasiun juga memiliki nilai kerapatan jenis yang berbeda-beda juga. Tabel 5 menunjukan INP tiap spesies. Stasiun No Spesies Ni INP 1 1 Nypa fruticans Bruguiera gymnorhiza Rhizophora apicaluta Acanthus sp Ceriop sp Xylocarpus granatum Derris trifoliata Aegiceras corniculatum Tabel 5 INP jenis mangrove Segara Anakan pada stasiun 1 Nilai INP Nypa fruticans di stasiun 1 memiliki nilai tertinggi dibandingkan dengan jenis mangrove yang lain. Nypa fruticans memiliki nilai INP sebesar 225,35. Hasil INP tersebut menunjukan bahwa Nypa fruticans memiliki peranan yang tinggi di area tersebut. Stasiun No Spesies Ni INP 2 1 Achantus sp Achantus ilicifolius Derris trifoliata Nypa fruticans Deriptera lycoralis Xylocarpus granatum Rhizophora apiculata Bruguiera gymnorhiza Tabel 6 INP jenis mangrove Segara Anakan pada stasiun 2 Nilai INP Achantus sp. Di stasiun 2 memiliki nilai tertinggi sebesar 205, sehingga pada stasiun 2 Achantus sp. memiliki peranan tinggi di area tersebut. Stasiun No Spesies Ni A (m²) INP

26 Nypa fruticans Acanthus iliciforus Derris trifoliata Rhizophora apiculata Ceriop sp Aegiceras corniculatum Bruguiera gymnorhiza Tabel 7 INP jenis mangrove Segara Anakan pada stasiun 3 Di stasiun 3 Brugueira gymnorhiza memiliki nilai INP tertinggi dibandingkan jenis mangrove yang lain yaitu sebesar 155. Stasiun No Spesies Ni INP 4 1 Nypa fruticans Rhizophora apiculata Bruguiera gymnorhiza Ceriops sp Aegiceras corniculatum 4 35 Tabel 8 INP Jenis mangrove Segara Anakan pada stasiun 4 Di stasiun 4 Ceriops sp. memiliki peranan tertinggi dengan nilai INP sebesar 300. Stasiun No Spesies Ni INP 5 1 Bruguiera gymnorhiza Nypa fruticans Rhizophora apiculata Aegiceras corniculatum Ceriops sp Derris trifoliata Tabel 9 INP jenis mangrove Segara Anakan pada stasiun 5 Di stasiun 5 Ceriops sp. memiliki peranan tertinggi dengan nilai INP sebesar 151. Stasiun No Spesies Ni INP 6 1 Rhizophora apiculata Ceriops sp Aegiceras corniculatum Avicennia alba Nypa fruticans Derris trifoliata Bruguiera gymnorhiza 5 34

27 17 Tabel 10 INP jenis mangrove Segara Anakan pada stasiun 6 Di stasiun 6 nilai INP tertinggi terdapat pada jenis Rhizophora apiculata yaitu sebesar 291. Stasiun No Spesies Ni INP 7 1 Ceriop sp Rhizophora apiculata Nypa fruticans Derris trifoliata Avicenia alba Aegiceras corniculatum Sonneratia alba 6 43 Tabel 11 INP jenis mangrove Segara Anakan pada stasiun 7 Di stasiun 7 nilai INP tertinggi terdapat pada jenis Rhizophora apiculata yaitu sebesar 298. Stasiun No Spesies Ni INP 8 1 Rhizophora apiculata Avicennia alba Aegiceras corniculatum Sonneratia alba Nypa fruticans Tabel 12 INP jenis mangrove Segara Anakan pada stasiun 8 Di stasiun 8 nilai INP tertinggi terdapat pada jenis Rhizophora apiculata yaitu sebesar 291. Stasiun No Spesies Ni INP 9 1 Nypa fruticans Soneratia alba Avicennia alba Bruguiera gymnorhiza Ceriops sp Rhizophora apiculata Tabel 13 INP jenis mangrove Segara Anakan pada stasiun 9 Di stasiun 9 nilai INP tertinggi terdapat pada jenis Rhizophora apiculata yaitu sebesar 286.

28 18 Stasiun No Spesies Ni INP 10 1 Avicennia alba Sonneratia alba Rhizophora apiculata Tabel 14 INP jenis mangrove Segara Anakan pada stasiun 10 Di stasiun 10 nilai INP tertinggi terdapat pada jenis Rhizophora apiculata yaitu sebesar 259. Berdasarkan Tabel dari 10 stasiun tersebut mangrove jenis Rhizophora apiculata mendominasi dari beberapa stasiun, sehingga berdasarkan lokasi titik sampel yang di ambil Rhizophora apiculata memiliki peranan paling tinggi di Segara Anakan. Ceriops sp. memiliki nilai INP di bawah Rhizophora apiculata, hal ini disebabkan karena Ceriops sp. masih dalam satu kelas dengan Rhizophora apiculata yaitu kelas Rhizophoraceae. Berdasarkan 10 stasiun tersebut Rhizophora apiculata dan Ceriops sp. banyak ditemukan di tiap kelas jenis mangrove dengan kerapatan lebat, sedang dan jarang. Zonasi Mangrove Cilacap Berdasarkan zona tumbuh, mangrove terbagi atas 4 zona yaitu pada daerah terbuka, daerah tengah, daerah yang memiliki sungai berair payau sampai hampir tawar (mangrove payau), serta daerah kearah daratan (mangrove daratan). Mangrove terbuka berada pada bagian yang berhadapan dengan laut, menurut Van Steenis (1958). Sonneratia alba dan Avicennia alba merupakan jenis-jenis ko-dominan pada areal pantai yang sangat tergenang ini. Mangrove tengah terletak di zona di belakang mangrove zona terbuka. Pada zona mangrove tengah biasanya di dominasi oleh jenis Rhizopora apiculata, Sedangkan pada zona mangrove payau berada di sepanjang sungai berair payau hingga hampir tawar. Jenis mangrove yang berada pada zona payau didominasi oleh Nypa fruticans. Keberadaan Nypa fruticans dapat menjadi indikator adanya air tawar di daerah tersebut. Oleh karena itu, di daerah payau atau daerah yang berdekatan dengan darat banyak sekali di temukan tumbuhan mangrove jenis Nypa fruticans. Mangrove daratan berada di zona perairan payau atau hampir tawar di belakang jalur hijau mangrove yang sebenarnya. Jenis-jenis yang mendominasi zona mangrove daratan umumnya Ficus microcarpus, Intsia bijuga, Nypa fruticans, Lumnitzera racemosa, Pandanus sp. Dan Xylocarpus moluccensis (Kementrian Lingkungan Hidup, 1993). Pada Gambar 13 menggambarkan contoh pola zonasi mangrove yang berada di Cilacap, Jawa tengah.

29 19 Keterangan: A: Avicennia alba Ac: Achantus sp. B: Brugueira gymnorhiza N: Nypa fruticans C: Ceriops sp. R: Rhizophora apiculata D: Derris trifolliata Gambar 13 Zonasi mangrove di Segara Anakan, Ciacap berdasarkan pengamatan lapangan. (Sumber: Survey Lapang) Pada dasarnya hasil di lapangan tidaklah sesuai dengan zona-zona tersebut. Formasi mangrove yang di temukan di lapangan saling bercampur (Gambar 13), sehingga struktur mangrove yang tampak di suatu zona tertentu tidak sesuai dengan zona tumbuh mangrove tersebut. Hasil pengamatan lapang membuktikan bahwa mangrove yang terdapat di Cilacap tidak sesuai dengan zona-zona yang sudah dibagi 4 zona tersebut. Jenis-jenis mangrove yang berada pada zona tumbuhnya, dari 30 titik transek yang diambil hampir semua titik saling tumpang tindih dan bercampur. Pada pengambilan data lapang di vegetasi mangrove terdapat 10 Stasiun yang dibagi menjadi 3 transek tiap Stasiunnya. Beberapa Stasiun terdapat spesies yang berada pada zonasi yang terkena air laut. Kondisi di lapangan menunjukan bahwa urutan zonasi terhadap spesies tidak selalu sama. Pengamatan langsung di lapangan, mangrove jenis Nypa fruticans kerap ditemukan berada di zona yang berbatasan dengan air laut, sehingga jika air laut sedang pasang maka Nypa fruticans akan tergenang.

30 20 SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Hasil deteksi mangrove dengan citra Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 OLI TIRS dengan transformasi NDVI memiliki nilai yang berbeda dikarenakan perbedaan pada akusisi data kedua citra. Kedua citra tersebut direkam pada waktu yang berbeda, pada Landsat 7 diakuisisi pada tanggal 14 Januari 2010, sedangkan Landsat 8 diakuisisi pada tanggal 30 Mei 2013 dan pengambilan data lapang pada tanggal 11 maret sampai pada tanggal 14 Maret Penggunaan citra Landsat baik dengan sensor ETM+ dan OLI TIRS mampu mendeteksi mangrove dengan membagi kerapatan mangrove menjadi jarang, sedang dan lebat. Indeks Nilai Penting(INP) yang dihasilkan dari formula perhitungan INP menunjukkan bahwa Rhizophra apiculata memiliki nilai INP lebih tinggi dibandingkan dengan jenis lainnya. Rhizophora apiculata hampir di temukan di semua stasiun pegambilan data dan banyak tumbuh di area distribusi kerapatan lebat, sedang dan jarang. Zonasi mangrove di Segara Anakan, Cilacap beragam dan saling tumpang tindih, sehingga tidak sesuai dengan literatur yang ada, hal ini berdasarkan pengamatan lapangan. Saran Pengkajian mengenai pemetaan mangrove perlu dilanjutkan dengan menggunakan transformasi vegetasi lainnya untuk pembanding. Diperlukan pengkajian mangrove dengan citra satelit yang memiliki resolusi lebih tinggi agar untuk pengklasifikasian dan analisis lebih mudah. Pengambilan Stasiun data lapang perlu ditambahkan guna mendapatkan tutupan mangrove yang lebih luas.

31 21 DAFTAR PUSTAKA Arhatin RE Pengkajian algorithma indeks vegetasi dan metode klasifikasi mangrove dari data satelit LANDSAT-5 TM dan LANDSAT-7 ETM+ (studi kasus di Kabupaten Berau, Kalimantan Timur). Tesis (tidak dipublikasikan). Sekolah Pascasarjana. IPB. Bogor. Bengen DG Ekosistem dan sumberdaya alam pesisir dan laut serta prinsip pengelolaannya. Bogor (ID). Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan,IPB. Diraq I, Aldea N, Aini A, Dionysius B, Lino G, Teguh H Aplikasi Citra Satelit multispectral untuk Menganalisis Kondisi Lahan Mangrove Berdasarkan Tingkat Kekritisannya di Kawasan Pesisir Surabaya [Jurnal Ilmiah]: Institut Teknologi Sepuluh November. Fadhilat L Penentuan Lokasi yang Rentan Terhadap Tumpahan Minyak di Ekosistem Mangrove Segara Anakan, Cilacap Jawa Tengah Berdasarkan Pendekatan Cell Based Modeling [Skripsi]: Institut Pertanian Bogor. Jensen JR Remote Sensing of the Environmental Earth Resources Prespective. Prentice Hall. New Jersey-USA. Lillesand TM, Kiefer FW Penginderaan jauh dan interpretasi citra. Alih Bahasa: R. Dulbahri. Yogyakarta: Gana University Press. Noor YR Panduan Pengenalan Mangrove di Indonesia. Ditjen PHKA.Wetlands International Indonesia Programme. Bogor Prahasta E Remote Sensing: praktis penginderaan jauh dan pengelohan citra digital dengan perangkat lunak ER Mapper. Bandung: Informatika. Purwanto AD, Asriningrum Q, Winarso G, Parwati E Analisis Sebaran Kerpatan Mangrove Menggunakan Citra Landsat 8 di Segara Anakan Cilacap. Buku prosiding. Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh-LAPAN. Suhartini TS Deteksi Ekosistem Mangrove di Cilacap, Jawa Tengah dengan Citra Satelit ALOS. [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Setiawan F Pemetaan luas kerapatan hutan mangrove sebagai kawasan konservasi laut di nusa Lembongan, Bali menggunakan citra satelit Alos. Universitas padjadjaran. Bandung Tarigan, MS Sebaran dan Luas Hutan Mangrove di Wilayah Pesisir Teluk Pising Utara Pulau Kabaena Provisi Sulawesi Teggara. Makara, Sains, Vol. 13, No. 2, ovember 2008: Waas HJD, Nababan B Pemetaan dan Analisis Index Vegetasi Mangrove di Pulau Saparua Maluku Tengah. E-Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis, Vol.2, No.1, Hal 50-58, Juni Bogor Wouthuyzen S Monitorig and evolution of Mangrove Forest in Kayeli Bay, Buru Island and Katania Bay, Seram Island Using multi-date Landsat-5 Satellite Data. Proceedings of the international Workshop on investigation of tropical environments using new remote sensing sensors such as microwave sensor. November 18-20, Tsukaba. Japan.

32 22 Wahyudi AM Distribusi Ekosistem Mangrove Berdasarkan Indeks Nilai Penting di Tanjung Jabung Timut Provinsi Jambi [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.

33 23 LAMPIRAN Lampiran 1 Tabel perhitungan INP tiap stasiun. Stasiun Transek Spesies NNi A Di RDi (%) Pi Fi Rfi Keliling d BA A Ci RCi INP (m^2) (ind/m^2) 1 1 Nypa fruticans Bruguiera gymnorrhiza Rhyzophora apicaluta Acanthus iliciforus Ceriops sp Xylocarpus granatum Nypa fruticans Derris trifoliata Derris trifoliata Acanthus iliciforus Bruguiera gymnorrhiza Ceriops tagal Xylocarpus granatum Aegiceras corniculatum Rhizophora apiculata Acanthus iliciforus Derris trifoliata

34 24 Nypa fruticans Bruguiera gymnorrhiza

35 25 Stasiun Transek Spesies Ni A (m^2) Di (ind/m^2) RDi (%) Pi Fi Rfi Keliling d BA A Ci RCi INP 2 1 Achantus krakas Achantus sp Derris trifoliata Nypa fruticans Nypa fruticans Deriptera lycoralis Achantus sp Derris trifoliata Xylocarpus granatum Rhizophora apiculata Bruguiera gymnorrhiza

36 26 Stasiun Transek Spesies Ni A (m^2) Di (ind/m^2) RDi (%) Pi Fi Rfi Keliling d BA A Ci RCi INP 3 1 Nypa fruticans Acanthus iliciforus Derris trifoliata Rhizophora apiculata Ceriops sp Aegiceras corniculatum Bruguiera gymnorrhiza Rhizophora apiculata Ceriops tagal Nypa fruticans Bruguiera gymnorrhiza Bruguiera gymnorrhiza

37 Stasiun Transek Spesies Ni A (m^2) Di (ind/m^2) RDi (%) Pi Fi Rfi Kelilin g d BA A Ci RCi INP 4 1 Nypa fruticans Ceriops sp Rhizophora apiculata Bruguiera gymnorrhiza Nypa fruticans Rhizophora apiculata Ceriops tagal Nypa fruticans Bruguiera gymnorrhiza Aegiceras corniculatum Rhizophora apiculata Ceriops sp

38 28 Stasiun Transek Spesies Ni A (m^2) Di (ind/m^2) RDi (%) Pi Fi Rfi Keliling d BA A Ci RCi INP 5 1 Bruguiera gymnorrhiza Nypa fruticans Rhyzopora apiculata Aegiceras corniculatum Ceriops sp Nypa fruticans Aegiceras corniculatum Bruguiera gymnorrhiza Ceriops sp Rhizophora apiculata Rhizophora apiculata Ceriops sp Derris trifoliata

39 Stasiun Transek Spesies Ni A (m^2) Di (ind/m^2) RDi (%) Pi Fi Rfi Keliling d BA A Ci RCi INP 6 1 Rhizophora apiculata Ceriops sp Aegiceras corniculatum Rhizophora apiculata Ceriops sp Avicennia alba Nypa fruticans Ceriops tagal Derris trifoliata Nypa fruticans Rhizophora apiculata Aegiceras corniculatum Bruguiera gymnorrhiza Ceriops sp Derris trifoliata

40 30 Stasiun Transek Spesies Ni A (m^2) Di (ind/m^2) RDi (%) Pi Fi Rfi Keliling d BA A Ci RCi INP 7 1 Ceriops sp Rhizophora apiculata Nypa fruticans Derris trifoliata Avicenia alba Ceriops sp Rhizophora apiculata Aegiceras corniculatum Nypa fruticans Rhizophora apiculata Avicennia alba Aegiceras corniculatum Sonneratia sp

41 31 Stasiun Transek Spesies Ni A (m^2) Di (ind/m^2) RDi (%) Pi Fi Rfi Keliling d BA A Ci RCi INP 8 1 Rhizophora apiculata Avicennia alba Aegiceras corniculatum sonneratia sp Rhizophora apiculata Sonneratia sp Avicennia alba Nypa fruticans Avicennia alba Rhizophora apiculata Sonneratia sp

42 32 Stasiun Transek Spesies Ni A (m^2) Di (ind/m^2) RDi (%) Pi Fi Rfi Keliling d BA A Ci RCi INP 9 1 Nypa fruticans Sonneratia sp Avicennia alba Bruguiera gymnorrhiza Ceriops sp Rhizophora apiculata Avicennia alba Nypa fruticans Rhizophora apiculata Sonneratia sp Avicennia alba Sonneratia sp Rhizophora apiculata

43 33 Stasiun Transek Spesies Ni A (m^2) Di (ind/m^2) RDi (%) Pi Fi Rfi Keliling d BA A Ci RCi INP 10 1 Avicennia alba Sonneratia sp Rhizophora apiculata Rhizophora apiculata Avicennia alba Sonneratia sp

44 34 Lampiran 2 Kenampakan satelit Landsat 7 dan Landsat 8 Gambar 14 Landsat 7 (Sumber: ) Gambar 15 Landsat 8 (Sumber: Lampiran 3 Karateristik Landsat 7 dan Landsat 8 Landsat 8 Landsat 7 Band TIRS/OLI ETM µm (30 m)* Coastal/Aerosol µm (30 m) Blue µm (30 m) Blue µm (30 m) Green µm (30 m) Green µm (30 m) Red µm (30 m)** Red µm (30 m) Near-IR µm (30 m)** Near-IR µm (30 m)swir µm (30 m)** SWIR µm (60 m) LWIR µm (30 m)** SWIR µm (30 m) SWIR µm (15 m)** PAN µm (15 m) PAN µm (30 m)*** Cirrus µm **** LWIR µm **** LWIR-2

45 35 Lampiran 4 Algoritma NDVI Landsat 8 dan landsat 7 Algoritma NDVI untuk Landsat 7 if i1<0 then 0 else if i1>=0 and i1<0.33 then 1 else if i1>=0.33 and i1<0.42 then 2 else if i1>=0.42 and i1 <0.87 then 3 else null Algoritma NDVI untuk Landsat 8 if i1<0 then 0 else if i1>=0 and i1 <= 0.03 then 1 else if i1>=0.033 and i1 <= then 2 else if i1>=0.042 and i1 <= then 3 if i1>=0.095 and i1 <= then 4 else null Lampiran 5 Algoritma untuk pengkelasifikasian Mangrove if i1=1 and i2=0 then 1 else if i1=1 and i2=1 then 1 else if i1=1 and i2=2 then 1 else if i1=1 and i2=3 then 1 else if i1=1 and i2=4 then 1 else if i1=2 and i2=0 then 2 else if i1=2 and i2=1 then 2 else if i1=2 and i2=2 then 2 else if i1=2 and i2=3 then 2 else if i1=2 and i2=4 then 2 else if i1=3 and i2=0 then 3 else if i1=3 and i2=1 then 2 else if i1=3 and i2=2 then 3 else if i1=3 and i2=3 then 4 else if i1=3 and i2=4 then 5 else null

46 36 Lampiran 6 Dokumentasi Pengambilan Data Lapang a) b) Gambar 1 a) dan b) pengambilan data di Desa Tritih a) b) Gambar 2 a) Pemasangan transek kuadrat di vegetasi mangrove, b) Kondisi vegetasi mangrove. a) b) Gambar 3 a) Sampel daun mangrove dan b) sampel propagul mangrove

47 a) b) Gambar 4 Kondisi mangrove yang berada pada aliran sungai Donan 37