1 1.1 Latar Belakang
Mangrove, padang lamun, dan terumbu karang merupakan ekosistem di wilayah pesisir dan pulau-pulau kecil tropika yang unik dan khas. (Kusmana, 2009). Mangrove merupakan ekosistem penting di daerah pesisir dan pantai karena memiliki produktifitas yang tinggi melampaui hutan hujan tropis (DENR, 2001) yang dapat memberikan berbagai jasa lingkungan seperti, pelindung pantai dari angin kencang, tsunami, mencegah abrasi, pemerangkap dan pengendap sedimen, memperluas pantai; mencegah intrusi air laut ke daratan, pendaur ulang nutrien yang efektif, sehingga membuat perairan menjadi subur hingga puluhan mil dari pantai, dan sebagainya, serta produk ( kayu, madu, obat-obatan, produk perikanan dan lainnya) yang sangat bermanfaat bagi masyarakat yang tinggal di sekitarnya ( Gunawan dan Anwar, 2008; Lalli and Parsons, 1997). Secara ekologis, mangrove berperan sebagai tempat tinggal (shelter), tempat pembesaran dan mencari makan (nursery and feeding ground) bagi beraneka-ragam biota (flora dan fauna) ( Gunarto, 2005; Lalli and Parsons, 1997). Belakangan ini diketahui bahwa mangrove, padang lamun dan hutan rawa payau berfungsi sebagai pemerangkap CO2 yang sangat efektif melebihi hutan darat ( Nellemann,
et al., 2009; Purnobasuki, 2011).
rentan terhadap kenaikan muka air laut, konsentrasi CO2, dan badai ( Gilmanet al, 2008).
Wilayah Kabupaten Belitung Timur merupakan wilayah pemekaran dari Kabupaten Belitung pada tahun 2003 dengan luas wilayah daratan 2.506.910 Km² terdiri dari 4 Kecamatan dan 30 Desa. Berdasarkan data Badan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (BPDAS) Musi tahun 2006 diketahui bahwa luas mangrove Provinsi Kepulauan Bangka Belitung sebesar 273.693 ha yang terdiri dari 87.239 ha mengalami rusak berat dan 117.229 ha mengalami rusak sedang. Luas
mangrove ini kemudian berkurang menjadi 64.567 ha pada tahun 2009
berdasarkan data hasil survei BAKOSURTANAL tahun 2009. Sebagai salah satu kabupaten di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, Kabupaten Belitung Timur disinyalir tidak terlepas dari kerusakan yang terjadi pada ekosistem mangrovenya. Oleh karena itu, perlu pengelolaan yang baik, dimana usaha kearah itu harus terlebih dahulu dilakukan pemetaan guna mengetahui luasan yang sebenarnya dan terkini dengan cara yang efektif dan efisien, yaitu menggunakan teknologi remote sensing(penginderaan jauh) lalu dilanjutkan dengan kajian tentang tingkat
kerusakan/ kondisi mangrove di Kabupaten Belitung Timur.
1.2 Rumusan Masalah
Mangrove merupakan ekosistem penting yang dapat memberikan jasa lingkungan dan produk barang bagi masyarakat yang tinggal di sekitarnya, sehingga perlu dikelola dengan baik. Namun, informasi terbaru mengenai mangrove di Kabupaten Belitung Timur belum tersedia antara lain :
(2) Bagaimana kondisi ekologis mangrove ( jenis, sebaran, kelebatan, dan perubahannya secara multitemporal) ?
(3) Rekomendasi apa yang dibuat dalam mengelola mangrove di Kabupaten Belitung Timur?
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
(1) Memetakan mangrove di Kabupaten Belitung Timur menggunakan data multitemporal dari citra satelit Landsat tahun 1989, 1994, dan 2010 (2) Memantau perubahan luas dan mengevaluasi kondisi mangrove di
4 2.1 Ekosistem Mangrove
Mangrove merupakan sekelompok tumbuhan yang berbeda satu sama lainnya, tetapi mempunyai persamaan yaitu kemampuan beradaptasi dan fisiologi terhadap habitat yang dipengaruhi oleh pasang surut (Soeroyo, 1992). Sedangkan menurut Macnae (1968) dalam SetyawanNDWD³PDQJURYH´PHUXSDNDQ
perpaduan bahasa Portugis mangue(tumbuhan laut) dan bahasa Inggris grove
(belukar), yakni belukar yang tumbuh di tepi laut dengan siklus hidup seperti diilustasikan pada Gambar 1. Mangrove terdiri dari 12 genus dan mencapai 60 spesies untuk tanaman berbunga (angiosperms). Diantaranya, genus yang dominan adalah Rhizopora, Avicennia, dan Brugiuera. Mangrove memiliki ciri-ciri sebagai berikut:
(1) Memiliki toleransi terhadap garam dan tumbuh di daerah terbatas yaitu pada daerah pasang surut
(2) Memiliki akar yang terpapar udara dan akar di dalam substrat yang terjalin dan terhampar secara luas pada substrat berlumpur yang membentuk suatu rangkaian akar yang sulit dilalui.
(3) Mangrove mempunyai adaptasi fisiologi khusus untuk mencegah garam masuk ke dalam jaringannya, atau mensekresikan garam yang masuk ke dalam tubuhnya
Gambar 1. Ilustrasi hidup tumbuhan mangrove viviparous (Lalli andParsons, 1997)
Kebanyakan mangrove tumbuh di tempat terlindung, terjadi antara rata-rata permukaan laut terendah dan rata-rata-rata-rata air pasang penuh dalam garis pasang surut, muara dan di beberapa terumbu karang mati (Soeroyo, 1992). Secara ekologi, sebuah komunitas mangrove bisa dibagi menjadi 3 kelompok yaitu, (1) hutan diatas air, (2) pada daerah pasang surut, dan (3) terendam di bawah daerah pasang surut. Menurut Bengen (2001) dalam Setyawan (2008), penyebaran dan zonasi hutan mangrove tergantung oleh berbagai faktor lingkungan. Berikut beberapa tipe zonasi hutan mangrove di Indonesia :
(1) Daerah yang paling dekat dengan laut, dengan substrat agak berpasir, sering ditumbuhi oleh Avicennia spp. Pada zona ini biasa berasosiasi Sonneratia spp. yang dominan tumbuh pada lumpur dalam yang kaya bahan organik.
Biji berkecambah di pohon
Tanaman muda jatuh ke air
Rata-rata tinggi air terendah Penyebaran air
(2) Lebih ke arah darat, hutan mangrove umumnya didominasi oleh
Rhizophora spp. Di zona ini juga dijumpai Bruguiera spp. dan Xylocarpus spp.
(3) Zona berikutnya didominasi oleh Bruguiera spp.
(4) Zona transisi antara hutan mangrove dengan hutan dataran rendah biasa ditumbuhi oleh Nypa fruticans, dan beberapa spesies palem lainnya. Ekosistem mangrove di Indonesia umumnya terpencar-pencar dalam
kelompok kecil, sebagian besar terletak di Irian (Papua). Mangrove di Pulau Jawa, Sumatera, Sulawesi, Kalimantan dan Irian sudah berubah akibat kegiatan
pembangunan, sedangkan di Maluku dan Nusa Tenggarra relative masih alami. Di Indonesia mangrove tumbuh pada berbagai substrat seperti lumpur, pasir, terumbu karang dan kadang-kadang pada batuan, namun paling baik tumbuh pada pantai berlumpur yang terlindung dari gelombang laut dan masukan dari sungai (Setyawan, 2008).
Mangrove juga berada di wilayah dengan radiasi matahari maksimum dan kombinasi dengan kandungan nutrien yang tinggi, sehingga menghasilkan tingkat produktivitas primer kotor yang tinggi. Respirasi tumbuhan bervariasi dan
mungkin berhubungan dengan tingkat stress oleh salinitas. Komunitas mangrove di dunia memberikan kontribusi produktivitas antara 350 sampai 500 g C m-2 yr -1 produksi netto/bersih ke perairan pesisir (Lalli andParsons, 1997).
2.2 Peranan Ekosistem Mangrove
(feeding ground), tempat asuhan dan pembesaran (nursery ground), tempat pemijahan (spawning ground) bagi aneka biota perairan, serta sebagai pengatur iklim mikro (Rochana, 2007). Ekosistem mangrove merupakan penghasil detritus, sumber nutrien dan bahan organik yang dibawa ke ekosistem padang lamun oleh arus laut. Mangrove dari aspek ekologis juga membentuk penghalang yang melawan angin dan erosi di beberapa daerah yang sering terjadi badai. Pada beberapa wilayah, mangrove memfasilitasi konversi antara daerah pasang surut dan daerah semi-terestrial dengan cara menangkap dan mengakumulasi sedimen. Sistem perakaran mangrove juga menyediakan wilayah pembesaran untuk beberapa spesies ikan, udang, juvenil lobster, dan kepiting ( Lalli andParsons, 1997). Mangrove mencegah erosi pantai, dan bertindak sebagai penghalang angin
typhoons,cyclones,hurricanes, dan tsunami, membantu meminimalisir kerusakan yang terjadi pada barang-barang dan kelangsungan kehidupan manusia
(Environmental Justice Foundation,2009).
Mangrove memiliki beberapa fungsi ekonomis yang bermanfaat bagi masyarakat sekitarnya secara langsung. Mangrove berguna sebagai hutan produksi yang digunakan untuk memenuhi keperluan masyarakat pada umumnya dan khususnya untuk pembangunan industri dan ekspor ( UUPK, 1967 dalam
mempunyai kepentingan lain, antara lain untuk daerah pemukiman, industri, areal pertanian, dan areal pertambakan (Soeroyo, 1992). Contoh peranan sosial
ekonomis mangrove, baik langsung maupun tidak langsung yaitu, sebagai bahan baku chip, Tanin, obat-obatan, daerah pertambakan, dan pariwisata (Anwar dan Gunawan, 2008). Hutan mangrove yang telah dikembangkan menjadi objek wisata alam antara lain di Sinjai (Sulawesi Selatan), Muara Angke (DKI),
Suwung, Denpasar (Bali), Blanakan dan Cikeong (Jawa Barat), dan Cilacap (Jawa Tengah). Karakteristik hutannnya yang berada di wilayah peralihan memiliki keunikan dalam beberapa hal mnejadi daya tarik tersendiri bagi wisatawan. Peran ekologis dan ekonomis mangrove dapat divisualisasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Peranan ekologis dan ekonomis mangrove (Berjak et al,1977 dalam Melana et al, 2000)
2.3 Gangguan Kelestarian Ekosistem Mangrove
Secara umum gangguan terhadap kelestarian hutan mangrove dipengaruhi oleh aktivitas manusia, menurut Simbolon (1990) dalam Soeroyo (1992)
dikelompokkan menjadi 3 (tiga) yaitu:
Habitat untuk burung, lebah, kera, dan hewan liar lainnya
Bakteri pengurai dan herbivora makanan yang jauh dari wilayah mangrove
(1) Perubahan hutan mangrove dan penebangan liar yang bertujuan untuk usaha perikanan/pertambakan, perkebunan, dan pemukiman.
(2) Pelanggaran dalam pelaksanaan pengusahaan hutan mangrove terutama terhadap jalur hijau, pohon inti, dan penanaman serta pemeliharaan yang belum dilaksanakan sebagaimana mestinya.
(3) Sedimentasi yang terjadi di beberapa tempat di muara sungai yang menyebabkan permukaan tanah lebih tinggi sehingga mengurangi
pengaruh pasang surut air laut serat mengurangi kadar garam dalam tanah.
2.4 Hutan Mangrove di Belitung Timur
Berdasarkan hasil survei pemetaan mangrove Indonesia yang dilakukan BAKOSURTANAL tahun 2009 diketahui luas tutupan mangrove di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung sebesar 64.567,396 ha. Luasan tersebut merupakan total dari area hutan mangrove yang tersebar pada 7 (tujuh) Kabupaten/Kota sebagaimana tertera pada Tabel berikut:
Tabel 1.Luas Mangrove pada 7 (tujuh) Kabupaten/Kota di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung
No. Kabupaten/ Kota Luas (ha)
1 Bangka 15.136,384
(1). Pohon Bakau; Spesies Rhizophora apiculata; Family Rhizopohoraceae (2). Pohon Api-api Hitam; Spesies Avicenia marina; Family Aviceniaceae (3). Pohon Api-api Putih; Spesies Avicenia alba; Family Aviceniaceae (4). Pohon Tumu/ Siji; Spesies Bruguiera gymnorhiza; Family
Rhizopohoraceae
(5). Pohon Nyireh Bunga; Spesies Xylocarpus granatum; Family Meliaceae (6). Pohon Buta-buta; Spesies Excoecaria agallocha; Family Euphorbiaceae (7). Pohon Perepat; Spesies Sonneratia alba; Family Sonneratiaceae
Berdasarkan hasil analisis vegetasi pohon penyusun mangrove di land system Kajapah (KJP) yang merupakan interpretasi dari citra Landsat
menunjukkan sebaran mangrove yang cukup merata, di Provinsi Sumatera Selatan dan Provinsi Bangka Belitung. Di Provinsi Bangka Belitung, mencakup daerah Kabupaten Belitung dan Belitung Timur masing ±masing seluas: 29.047 ha (7,23 %) dan 16.164 ha (4.02 %), dilihat dari aspek kekritisan mangrovenya land systemini dikategorikan menjadi tiga tingkat kekritisan yaitu tidak rusak seluas 176.535 ha ( 48,8% dari luas land systemKJP), rusak sedang 57.219 ha ( 15,8%) dan rusak berat 127.801 ha ( 35,4%) (BPDAS, 2006). Pada daerah Belitung Timur, hutan mangrove sebagaian besar tumbuh disepanjang pinggir sungai Manggar. Pada daerah dekat kota Manggar sudah tidak ditumbuhi oleh hutan mangrove karena sudah menjadi pelabuhan perikanan, jalan, dan bangunan pantai.
2.4.1. Manfaat Mangrove di Belitung Timur
laut ke daratan, dan (4) tempat memijah berbagai biota laut (Lalli andParsons, 1997), sebagai penagatur iklim mikro (Santoso dan Arifin, 1998 dalam Rochana, 2007). Fungsi ekonomis mangrove di Belitung Timur lebih ke bagian tubuh tumbuhannya yaitu, daun, buah, dan batang. Daun mangrove nipah digunakan untuk pembuatan atap daun, buah nipah dapat dikonsumsi secara langsung, dan batang dari beberapa jenis mangrove dapat digunakan oleh masyarakat setempat untuk kayu bakar. Selain itu pohon mangrove yang berukuran besar dapat digunakan untuk membuat perahu.
2.4.2 Kerusakan Mangrove di Belitung Timur
Kerusakan hutan mangrove di Belitung Timur disebabkan sebagian besar karena adanya alih fungsi dari kawasan mangrove yang dikonversi untuk kawasan pemukiman, pertanian lahan kering, sawah, tambak,maupun untuk peruntukkan lainnya ( Departemen Kehutanan, 2007). Kerusakan yang terjadi pada hutan mangrove ini tidak diimbangi dengan upaya restorasi dari pemerintah dan tidak menjadi perhatian khusus oleh masyarakat. Penebangan pohon mangrove secara liar juga sudah mengurangi sedikit banyak luas hutan mangrove. Adanya
pembangunan jalan di sepanjang pesisir pantai Belitung Timur juga
mempengaruhi luas penutupan hutan mangrove. Secara ekologi pembuangan sampah sembarangan pada ekosistem mangrove di dekat sungai Manggar juga dapat mempengaruhi keberlangsungan hidup mangrove beserta biota asosiasinya. Namun ini dapat berkurang jika diimbangi dengan upaya restorasi dan
2.5 Metode Observasi Permukaan Bumi dengan Remote Sensing
Remote sensingadalah ilmu dan seni pengumpulan informasi dengan menggunakan alat perekaman yang secara fisik tidak bersentuhan langsung dengan obyek dalam pengamatan (Yang, 2009). Remote Sensing atau
penginderaan jauh adalah sebuah proses observasi, pengukuran, dan perekaman obyek atau peristiwa dari jarak tertentu. Istilah ini diciptakan pada awal 1960 ±an ketika data dikirim oleh sensor pesawat udara yang mulai menggunakan kamera fotografi untuk aplikasi yang luas bidang pada komunitas keilmuan dan
manajemen sumberdaya. Teknik-teknik pengamatan yang terdapat dalam metode
remote sensing sangat bervariasi. Walaupun demikian, teknik ±teknik ini pada umumnya dapat dipisahkan berdasarkan tipe flatformyang digunakannya: satelit, pesawat terbang, atau lainnya Autonomous Underwater Vehicles(AUV), balon terbang, layang-layang, dan sebagainya). Peralatan remote sensing mengukur radiasi elektromagnetik yang diemisikan atau dipantulkan oleh sebuah obyek dan mentransmisikan data secara langsung untuk dianalisis atau disimpan untuk transmisi data selanjutnya (U.S Congress, 1993).
Gambar 3. Ilustrasi sistem penyapuan oleh sensor satelit (Reddy, 2008)
Sensor satelit mendeteksi pantulan energi dari porsi inframerah dan sinar tampak pada spektrum. Intensitas dan jangkauan luas dari energi inimemberikan kenampakan mengenai atmosfer yang rendah dan permukaan bumi. Radar dari satelit dan pesawat udara membangkitkan radiasi gelombang mikro yang dipantulkan oleh permukaan. Pemantulan dari gelombang mikro ini digunakan oleh peneliti untuk mempelajari ciri-ciri daratan dan mengobservasi mengenai luas penutupan salju/es (U.S Congress, 1993). Ilustrasi sistem deteksi oleh sensor seperti pada Gambar 4.
\
Gambar 4. Sistem sensor dan spektrum elektromagnetik yang digunakan pada perekaman data satelit dan pesawat udara
Remote sensing dan hubungannya dengan teknologi geospasial dapat membantu meningkatkan pemahaman mengenai ekosistem pesisir dengan
beberapa cara, meskipun potensi kebenarannya sering ditantang oleh kompleksitas pada lingkungan pantai. Remote sensing dan hubungan teknologi geospasial menyediakan 5 keuntungan dalam studi pesisir (Reddy,2008), yaitu:
(1) Mampu menghasilkan foto atau gambar yang mencakup area yang sangat luas, sehingga dapat dilakukan identifikasi terhadap objek, pola, dan interaksi manusia dengan daratan.
(2) Remote sensing menyediakan pengukuran tambahan untuk studi mengenai pesisir dengan mengukur energi panjang gelombang yang diluar rentang penglihatan manusia.
(3) Remote sensing menyediakan data deret waktu yang dapat digunakan untuk mengetahui suatu fenomena atau proses yang terjadi dalam kurun waktu tertentu dari data historis.
(4) Remote sensing dapat membantu membuat koneksi pada level dan skala analisis yang berseberangan pada studi pesisir.
(5) Remote sensing diintegrasikan dengan teknologi geospasial yang relevan seperti sistem informasi geografis, pemodelan dan analisis spasial yang tidak mengabaikan sistem kerja untuk monitoring lingkungan pesisir. Sejak tahun 1960- an, datangnya komputer, Sistem Informasi Geografis (SIG), dan peralatan baru untuk koleksi data, seperti satelit, sudah memberikan
remote sensing dan SIG secara luas sudah digunakan dalam penelitian mengenai pesisir. Bagaimanapun juga, meskipun SIG baik dalam integrasi, manajemen dan analisis data, ini bukan merupakan sumberdata maupun metode primer
pengumpulan data. Remote Sensing merupakan sumber koleksi data utama dan menjadi sumber data (raw data) (Green dan King 2003). Beberapa contoh satelit
remote sensing dari optik ke termal dan gelombang mikro, serta misi satelit, seperti, Terra-MODIS, Envisat-MERIS, Landsat-TM/ETM+, ALOS-SAR, Envisat-SAR, Radar Altimeters, dan lainnya variasi data ini akan memperluas masa depan yang sudah dekat dengan banyak misi lainnya yang direncanakan oleh agensi antariksa yang berbeda-beda (Chuvieco et. al, 2010).
2.5.1 Spesifikasi Satelit Landsat
Secara umum dalam pendeteksian obyek di permukaan bumi diperlukan persyaratan tertentu untuk memperoleh informasi dan kenampakan obyek secara jelas sesuai dengan kebutuhan yang djabarkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Persyaratan Remote Sensinguntuk deteksi obyek lautan terbuka, estuari, dan daratan
(Sumber :Yang, 2009)
Peluncuran satelit Landsat pertama oleh National and Space
Administration (NASA) pada tanggal 23 Juni 1972. Earth Resource Technology Satellite atau yang sekarang dikenal dengan Landsat merupakan program satelit tak berawak pertama yang didesain khusus untuk menghasilkan data mengenai
Persyaratan Parameter Lautan Terbuka Estuari Daratan
Resolusi Spasial 1-10 km 20-200 m 1-30 m
Cakupan Wilayah 2000 × 2000 km 200 × 200 km 200 × 200 km
Frekuensi Cakupan 1-6 hari 0.5-6 jam 0.5-5 tahun
Rentang Dinamis sempit luas luas
Resolusi Radiometrik 10-12 bit 10-12 bit 8-10 bit
Resolusi Spasial multispektral hiperspektral multispektral/hiperspektral
bumi dalam resolusi tingkat medium dan data multispektral. Satelit ini
mempunyai orbit berbentuk sirkular (melingkar) dan sun-synchronouspada sudut inklinasi 990 (Gao, 2009). Menurut Yang (2009), data resolusi medium dari sistem Landsat dan SPOT menyediakan informasi lokal atau regional tetapi data ini tidak cocok untuk investigasi skala global karena penutupan awan dan perbedaan pada sudut serta data ini terpotong- potong dalam bentuk scene pada ukuran tertentu sehingga sulit diterapkan untuk area permukaan bumi secara keseluruhan. Spesifikasi satelit Landsat dari Landsat 1 sampai 7 dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Spesifikasi Satelit Landsat
Sumber: Yang, 2009
1993). Pada penelitian ini akan digunakan data citra dari satelit Landsat TM 5 dan ETM+ 7 pada tahun akuisisi 1989, 1994, dan 2010.
2.5.2 Klasifikasi Citra Satelit/Digital
Klasifikasi Citra satelit/ digital merupakan suatu proses penyusunan, pengurutan, dan pengelompokan semua piksel ke dalam beberapa kelas berdasarkan kriteria suatu obyek. Dalam pengklasifikasian citra digital secara umum dikenal 2(dua) metode yaitu:
(1) Klasifikasi Tidak Terbimbing (Unsupervised). Pada klasifikasi ini, program aplikasi mencari kelompok ± kelompok spektral piksel yang bersifat alamiah, kemudian program juga akan menandai piksel sesuai dengan hasil definisi penggunanya.
(2) Klasifikasi Terbimbing (Supervised). Proses klasifikasi ini dilakukan dengan asumsi bahwa data citra digital yang bersangkutan terdiri dari beberapa band citra yang mencakup area yang sama. Pada klasifikasi ini, sebagian identitas atau tipe dari penutupan lahan sudah diketahui
sebelumnya (Prahasta, 2008).
2.5.3 Indeks Vegetasi
Perolehan informasi mengenai kerapatan biomassa atau vegetasi seringkali menjadi tujuan studi dan investigasi terhadap penutupan lahan (land cover). Dari beberapa wacana mengenai konsep indeks vegetasi, yang paling popular
Rhizophora dengan nilai R=0,94. Nilai indeks vegetasi ini merupakan
perbandingan digital kanal 4 dan 3. Nilai rasio digital untuk mangrove haruslah tinggi mengingat kanal 4 merupakan kanal inframerah (pantulan tinggi)
sedangkan kanal 3 adalah kanal merah (penyerapan tinggi).
2.5.4 Analisis Perubahan dan Beda Waktu
Untuk analisis perubahan seringkali dilakukan perbandingan secara langsung antara citra- citra digital yang direkam pada waktu yang berbeda yang disebut time ±series analysis. Berbeda dengan analisis perubahan, analisis beda waktu terfokus pada pengamatan perubahan-perubahan terhadap citra-citra digital beda-waktu (lebih dari 2) itu sendiri (Prahasta, 2008). Banyak tipe metode untuk mendeteksi perubahan pada data citra multispektral. Menurut Kandare (2010), metode ini dapat diklasifikasikan ke dalam 3 kategori yaitu:
(1) Image substraction method(metode substraksi citra). Metode ini umumnya dihubungkan pada basis nilai keabuan. Nilai keabuan dari gambar hasil substraksi menunjukkan perbedaan pada hubungan pikel antara dua buah citra
(2) Image ratio method ( metode rasio citra). Pada metode ini dilakukan perhitungan rasio hubungan piksel setiap band dari dua citra pada periode yang berbeda setelah registrasi citra.
(3) Change detection after classification method (metode deteksi perubahan setelah klasifikasi citra). Setiap gambar pada citra multitemporal
Sedangkan menurut Prahasta (2008) teknik-teknik yang dimaksud adalah:
(1) Image differencing. Menggunakan hasil pengurangan nilai digital menjadi nilai piksel milik citra terbaru
(2) Image rationing. Sama dengan metode Image Ratio Method
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah kombinasi dari metode Image substraction method, Image ratio method, dan Change detection after classification method yang terdapat pada modul Software Idrisi Andes 15
(Clark Labs/Clark University).
2.5.5 Aplikasi Remote Sensing untuk Mangrove
Lingkungan pesisir terdiri dari sebuah habitat alami yang sangat luas seperti bukit pasir, pulau penghalang, daerah pasang surut, hutan mangrove, terumbu karang, dan vegetasi akuatik tergenang yang menyediakan
makanan,tempat peristirahatan, tempat pemijahan untuk spesies darat dan laut. Teknologi dan ilmu remote sensingyang meliputi sensor satelit dan pesawat udara dalam akuisi data sudah memberikan cara yang praktis dalam melakukan
Aplikasi remote sensing untuk manajemen hutan mangrove berasal dari 3 (tiga) kategori yang digunakan untuk 3 (tiga) tujuan tertentu yaitu, (1) inventariasi sumberdaya, (2) deteksi perubahan, (3) seleksi dan inventarisasi tempat budidaya (Green et al, 2000 dalam Vaiphasa, 2006). Penginderaan jauh vegetasi mangrove didasarkan atas dua sifat penting yaitu, mangrove mempunyai zat hijau daun (klorofil) dan mangrove tumbuh di pesisir. Dua hal ini akan menjadi
pertimbangan penting di dalam mendeteksi mangrove melalui satelit. Banyak sekali sensor satelit yang saat ini dapat digunakan untuk mendeteksi mangrove karena mempunyai kanal sinar merah dan kanal sinar inframerah (Susilo, 2006).
Meskipun remote sensing sudah digunakan pada banyak peta tipe penutupan lahan di bumi,tetapi ini masih belum digunakan secara luas untuk memetakan mangrove karena keterbatasan spektral dan resolusi spasial pada gambar konvensional. Dengan gambar konvensional, maka penggunaan lebih ditujukan untuk membedakan mangrove dan bukan mangrove, tanpa memandang jenis mangrove. Beberapa studi yang telah ada mengenai analisi perubahan wilayah pesisir menggunakan data penginderaan jauh sebagai berikut:
(1) Dewi (2005) menggunakan data Landsat Tehmatic Mapper(TM)5 dan
Landsat Enhanced Thematic Mapper (ETM+) 7 untuk mengevaluasi perubahan wilayah pesisir Kabupaten Rembang Barat. Penelitian ini dilakukan tanpa pengecekan akurasi hasil klasifikasi citra.
Godavari, Pantai Timur India. Penelitian ini dilakukan tanpa pengecekan akurasi hasil klasifikasi citra.
22 3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dari tanggal 20 Maret 2011 sampai 17 Juli 2011 dengan daerah di pesisir pantai Kabupaten Belitung Timur, Provinsi Kepulauan Bangka Belitung yang berada pada posisi antara 107o45' BT sampai 108o18' BT dan 02o30' LS sampai 03o15' LS. Pengolahan data dilakukan di Laboratorium Komputer, Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. Survei lapang dilakukan dari tanggal 14 April 2011sampai 26 April 2011 yang berlokasi di 3 (tiga) tempat, yaitu,
Kecamatan Kelapa Kampit, Manggar, dan Gantung. Gambar 5 menunjukkan peta lokasi penelitian yang menjadi daerah kajian.
3.2 Kondisi wilayah Kabupaten Belitung Timur
Kabupaten Belitung Timur merupakan kabupaten hasil pemekaran dari Kabupaten Belitung yang baru terbentuk berdasarkan undang-undang Nomor 5 Tahun 2003 dengan Ibu Kota Manggar, berada di posisi 107º 45' BT- 108º 18' BT dan 02º 30' LS - 03º 15' LS. Kabupaten Belitung Timur berbatasan dengan:
x Sebelah Barat dengan Kabupaten Belitung
x Sebelah Timur dengan Selat Karimata
x Sebelah Selatan dengan Laut Jawa
x Sebelah Utara dengan Laut Cina Selatan
Jumlah penduduk pada awal Tahun 2008 tercatat 98.686 jiwa yang terdiri dari barbagai etnis suku di Indonesia termasuk keturunan Cina (Dinas
Kebudayaan dan Pariwisata Kabupaten Belitung Timur, 2011). Kabupaten Belitung Timur, Propinsi Kepulauan Bangka-Belitung yang populer sebutan masyarakat setempat dengan singkatan Kabupaten Beltim merupakan daerah otonomi Tingkat II Kabupaten yang baru terbentuk. Kabupaten Belitung Timur terbentuk sejak tanggal 25 Februari 2003, bersamaan dengan terbentuknya Kabupaten Bangka Selatan, Bangka Tengah dan Kabupaten Bangka Barat di wilayah Propinsi ke-31 di Indonesia, yaitu Propinsi Kepulauan Bangka-Belitung (Pemerintah Kabupaten Belitung Timur, 2010).
Secara umum Kabupaten Belitung Timur terbagi atas 4 (empat)
Penduduk Kabupaten Belitung Timur pada tahun 2004 tercatat sebanyak 88.773 jiwa, yang berarti tumbuh 2,19 % dibandingkan tahun sebelumnya. Pembagian wilayah adminstrasi di Kabupaten Belitung Timur dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Peta administrasi wilayah di Kabupaten Belitung Timur
3.3 Alat dan Bahan
Tabel 4. Alat dan bahan penelitian
No Alat dan Bahan Jumlah Keterangan
1 Laptop 1 Asus 14 inchdengan
processorIntel Pentium P6200 CPU
2.13 GHz
2 GPS (ketelitian 5-15 m) 1 Garmin 60i handheld
3 Transek kuadrat 1 (tali rafia) Ukuran 5 ×
5m
4 Buku identifikasi mangrove 1
5 Software Er Mapper7.2
Garmin Mapsource5.0,Global Mapper12
IDRISI Andes15,Google Earth6.0, dan
Microsoft Excel 2007
6 Data Citra Satelit 4 Citra Landsat tahun
1989,1994, dan 2010
7 Data lapang Kondisi mangrove dan
titik sampling akurasi
Laptop digunakan untuk mengolah data citra satelit menggunakan beberapa perangkat lunak (software) yang dipasang atau di-install pada Laptop tersebut yaitu, Er Mapper 7.0, Garmin Mapsource 5.0, Global Mapper 12, IDRISI Andes15,Google Earth 6.0, dan Microsoft Excel 2007. Global Positioning System(GPS) digunakan sebagai alat navigasi dan penanda titik sampling dilapangan. Transek kuadrat digunakan untuk pengamatan kondisi vegetasi mangrove dengan metode transek garis. Buku identifikasi mangrove digunakan untuk mengidentifikasi jenis mangrove yang ditemui di wilayah kajian.
3.4 Data Citra Satelit
United States Geological Survey (USGS) yaitu
(http://edcsns17.cr.usgs.gov/NewEarthExplorer/)dan GLCF (Global Land Cover Facility) yaitu (http://glcfapp.glcf.umd.edu:8080/esdi/index.jsp). Selain itu, dalam penelitian ini juga digunakan Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) dengan skala 1: 200.000 dan 1: 4.000 sebagai peta dasar untuk layoutpeta lokasi penelitian. Peta RBI diperoleh dari Pusat Survei Sumber Daya Alam Laut BAKOSURTANAL tahun 2009. Citra satelit Landsat yang digunakan dalam penelitian ini ada 4 (empat) citra pada 3 (tiga) tahun akuisisi yang berbeda yaitu, tahun 1989, 1994, dan 2010. Tanggal akuisisi dan karakteristik dari citra satelit yang digunakan dalam penelitian ini ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Karakteristik dari data citra satelit Landsat dalam penelitian ini Tanggal
akuisisi Tipe Citra No.Band
Level
Pemrosesan Path/Row Keterangan
31/08/1989 L4 TM 7 L1G 122/62 Sedikit
awan
22/09/1994 L5 TM 7 L1G 122/62 Sedikit
awan
22/06/2010 L7ETM+ 7 L1T 122/62 jelas
12/10/2010 L7 ETM+ 7 L1T 122/62 jelas
3.5 Metode Pengolahan Data
3.5.1 Pengolahan Citra
Pengolahan citra satelit Landsat dilakukan dengan menggunakan software Er Mapper 7,IDRISI Andes15,Global Mapper 12,GarminMapsource5dan
frame_and_fill_win32. Langkah- langkah pengolahan citra dijabarkan sebagai berikut :
(1) Gap and Filling citra tahun 2010
Pada citra tahun 2010 terdapat Stripping berupa garis-garis yang terjadi karena kegagalan sensor Scan Line Correction (SLC) pada Satelit Landsat 7 sejak Mei 2003. Oleh karena itu perlu dilakukan teknik tertentu untuk mengisi
kekosongan data pada strippingtersebut. Ada beberapa teknik yang biasa digunakan dalam mengatasi kekosongan data ini, salah satunya adalah teknik pengisian citra (Gap and Filling)dengan citra pada tahun yang sama dengan syarat citra pada tahun tersebut berbeda pola stripping-nya dengan citra yang akan diisi sehingga saling menutupi kekosongan data. Pada penelitian ini, pengisian stripping dilakukan dengan menggunakan software Frame and Fill win32. Diagram alir pengolahannya dapat dilihat pada Gambar 7. Dalam hal ini, citra dasar adalah citra Landsat ETM+ tanggal 12 Oktober 2010 sedangkan citra
pengisi adalah Landsat ETM+ tanggal 22 Juni 2010. Citra pengisi dapat lebih dari satu sesuai dengan prosedur pengolahan di software Frame and Fill win32.
Semakin banyak citra pengisi maka pemrosesan citra akan semakin lama dengan hasil akan semakin baik. Pada citra hasil pengolahan biasanya masih ada stripping
data. Tetapi data yang dihasilkan dari teknik interpolasi memerlukan penelitian yang lebih lanjut dan kemungkinan tidak dapat diaplikasikan pada semua kajian ilmu (USGS, 2003).
Gambar 7. Diagram alir perbaikan stripping pada citra Landsat ETM+ (2) Koreksi Geometrik
Citra Landsat dikoreksi geometrik dengan metode image to image geometric correction. Citra Landsat tahun akuisisi 1994 dan 1989 dikoreksi geometrik dengan citra referensi tahun 2010 pada software Er Mapper
menggunakan Nearest neighbour resamplingdanpolynomial tranformationyang terdapat pada menu rektifikasi Er Mapper. Koreksi geometrik dari kedua citra tersebut menghasilkan Root Mean Square(RMS) rata- rata yaitu 0.005 pada
Mulai
Citra pengisi dan citra dasar
Pemrosesan dengan
Softwareframe and fill win32
Ok
Citra hasil pengisian
No
Ok
Selesai
proses rektifikasi citra. Alur kerja koreksi geometrik citra pada software Er Mapper dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Diagram alir proses koreksi geometrik dengan Er Mapper
(3) Koreksi Atmosferik
Citra ±citra digital dipengaruhi oleh kondisi atmosfer, seperti awan, kabut, gas, asap, dan sejenisnya. Pengaruh dari faktor- faktor ini cenderung
menyebabkan naiknya bilangan digital dari unsur spasial tubuh air yang menyebabkan nilai piksel badan air akan lebih besar dari nol, maka untuk mengeliminasi pengaruh atomosfer ini, perlu dilakukan pengurangan semua
bilangan digital dengan nilai digital piksel tubuh air supaya menjadi nol. Dalam penelitian ini dilakukan koreksi atmosferik terhadap citra satelit menggunakan metode pengurangan nilai digital bandcitra menggunakan software Er Mapper
(Prahasta, 2008) yang proses pengolahannya dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Diagram alir proses koreksi Atmosferik dengan Er Mapper
dengan algoritma sebagai berikut:
««««) Sebagai contoh, hasil koreksi atmosferik citra Landsat tahun 1994 dapat dilihat pada Lampiran 4. Citra hasil koreksi kemudian akan dipotong berdasarkan batas - batas koordinat wilayah kajian penelitian.
(IF INPUT1<=X) THEN NULL ELSE INPUT1-X Mulai
Tampilan citra pada Er Mapper
Transform edit limits
Identifikasi actual input limit(min & max) pada histogram
View
Cell value Profile
Nilai piksel tubuh air Masukkan algorithm pada E=mc2
(4) Pemotongan (Cropping)
Selanjutnya, citra dipotong (cropping) menggunakanIDRISI Andes 15
sesuai dengan koordinat wilayah pengecekan di lapangan sehingga menjadi tiga wilayah kajian seperti yang dapat dilihat pada Lampiran 6. Citra dipotong dengan cara memasukkan nilai koordinat pada modul croppingdengan software IDRISI Andes 15.Cropping dapat dilakukan sekaligus untuk beberapabanddengan memasukkan bandsatu persatu atau dengan memasukkan satu citra gabungan dari beberapa band sebagai data input. Setiap wilayah dipotong berdasarkan posisi geografis yaitu dengan cara memasukkan koordinat wilayah kajian pada pada proses croppingdengan software IDRISI Andes 15. Posisi pemotongan untuk setiap wilayah kajian diatas dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Lokasi dan koordinat wilayah kajian pada 3 (tiga) kecamatan
Lokasi Koordinat
Kec. Kelapa Kampit 108°08'32.27" BT-108°12' 3.23" BT 2°38'49.83" LS -2°41'44.03" LS Kec. Manggar 108°15'22.34" BT-108°18'4.87" BT
2° 49'6.34" LS -2°52'10.19" LS Kec. Gantung 108°12'15.06" BT -108°14'41.38" BT
2°57'34.67" LS -3°01'57.52" LS (5) Transformasi Citra
53, maksimum 21). Nilai maksimum dari band(kanal) 5, 4, dan 2 baik untuk pemisahan mangrove dengan objek permukaan bumi lainnya, sedangkan band
(kanal) 3, 2, dan 1 baik untuk pengamatan vegetasi darat dan perairan. Diagram alir transformasi citra dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Diagram alir pengerjaan RGB komposit maksimum pada
IDRISI Andes 15
Di dalam penelitian ini juga dilakukan transformasi citra menggunakan algorima untuk mendapatkan klasifikasi kelebatan vegetasi. Luas tutupan vegetasi mangrove di wilayah pesisir Belitung Timur didapatkan dari hasil Clusteringpada citra satelit Landsat . Pendekatan yang digunakan termasuk pendekatan statistik dengan cara mangaplikasikan algoritma untuk menentukan kelebatan vegetasi yaituNormalized Difference Vegetation Index(NDVI) (Bonfiglio et al. 2002, Labus et al. 2002 dalam Mutitanon andTripathi, 2005), yaitu :
«««««««««««««««...«)
Persamaan 2 digunakan untuk menghitung indeks vegetasi dari citra Landsat. Kelebatan vegetasi mangrove dibagi menjadi 5 kelas sesuai dengan pengelompokan kelebatan vegetasi mangrove berdasarkan nilai NDVI (Kadi,
Citra hasil Cropping
Tumpang tindih (overlay) maksimum
RGB maksimum untuk pasangan pasangan band42, 53, dan 21
Ok Selesai
Mulai
1996 dalam Susilo,2006) yaitu, tidak bervegetasi (nilai NDVI<0.0001), vegetasi sangat jarang (nilai NDVI 0.0001-0.1), vegetasi jarang (nilai NDVI 0.1-0.2), vegetasi sedang (nilai NDVI 0.2-0.3), vegetasi lebat (nilai NDVI 0.3-0.4), dan vegetasi sangat lebat (nilai NDVI >0.4). Pada penelitian ini, digunakan 5 kelas yaitu, vegetasi tidak lebat, kurang lebat, sedang, lebat, dan sangat lebat dengan mengacu pada range nilai NDVI menurut Kadi (1996) dalam Susilo (2006) . Kelas tidak bervegetasi tidak digunakan dalam penelitian ini dengan alasan untuk memudahkan pada saat pemisahan wilayah mangrove dengan bukan mangrove. Selanjutnya setiap kelas dianalisis perubahan luasannya dari tahun ke tahun. Diagram alir transformasi NDVI dapat dilihat pada Gambar 11.
(6) Klasifikasi Citra
Klasifikasi Citra dilakukan menggunakan metode Iterative self organize clustering analysis (ISOCLUST) pada software IDRISI Andes 15 yang merupakan kombinasi antara metode klasifikasi terbimbing (supervised) dan tak terbimbing (unsupervised). Dengan metode ini, tiga citra hasil tumpang tindih maksimum
Mulai
Citra hasil cropping
Modul transformasi NDVI
Reclasskategori NDVI
Selesai
Tidak
(max53, max42, dan max21) digunakan sebagai input.Kemudian dari data
tersebut ditampikan histogram yang menggambarkan kelas- kelas nilai digital dari piksel dalam citra. Dari histogram tersebut dapat ditentukan jumlah kelas untuk proses klasifikasi dengan metode ISOCLUST pada software IDRISI Andes 15. Selanjutnya, proses klasifikasi dilakukan pada hasil tampilan citra hasil clustering
dengan cara memberikan warna yang sama untuk objek yang sama menggunakan
palettepada IDRISI Andes 15. Citra hasil klasifkasi tidak selalu baik sehingga perlu dilakukan pengulangan dengan menambahkan jumlah kelas yang bertujuan untuk memisahkan objek dengan lebih akurat. Alur kerja klasifikasi citra dapat dilihat pada Gambar 12.
Selanjutnya hasil ini diklasifikasi ulang pada tool RECLASS menjadi 4 kategori atau kelas Land Use/Land Cover (LU/LC) yaitu mangrove, non- mangrove, badan air, dan lahan terbuka, yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Mulai Citra Input :RGB
komposit maksimum Hard
classifier
ISOCLUST classification
Histogram citra Penetuan jumlah kelas
Reclassmenggunakan pallete
Ok Selesai
Tidak
Tabel 7. Deskripsi kategori LU/LC yang digunakan dalam klasifikasi
Kategori LU/LC Definisi
Badan Air Semua badan air yang ukurannya lebih besar dari 1 piksel (0.08 ha)
Mangrove
Semua jenis vegetasi mangrove (Rhizophora sp, Avicennia sp,Lumnitzera sp, dan lain lain)
Non-mangrove
Semua vegetasi selain mangrove (yang menutupi suatu lahan)
Lahan Terbuka/Wilayah Perkotaan
Wilayah tanpa vegetasi, lahan kosong, lahan terbangun, pemukiman penduduk,
pertambangan, dan industri Sumber : James et,al ,2007
(7) Analisis perubahan (LU/LC Change)
Analisis perubahan luas penutupan dan kerapatan mangrove dilakukan menggunakan Modul Land Change Modeler(LCM) yang terdapat pada Software IDRISI Andes. LCM digunakan untuk menganalisis beberlajutan ekologis melalui analisis perubahan lahan, proyeksi ke masa depan, dan pendugaan implikasi nya terhadap perubahan habitat dan biodiversitas mahluk hidup (Eastman, 2006). Modul ini menggunakan teknik tumpang tindih (overlay) dan geoprocessing
(substract,intersect, erase dan lain-lain) terhadap citra lama dan terbaru sehingga diperoleh citra/gambar yang menunjukkan perubahan tutupan lahan serta
informasi statistiknya. Analisis Trendjuga terdapat pada modul ini sehingga dapat digunakan untuk melihat trendperubahan yang terjadi selama kurun waktu
alir pengolahan data pada modul LCM dapat dilihat pada Gambar 13 dan tampilan Modul LCM dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 13. Diagram alir analisis data pada Modul LCM
Gambar 14.Tampilan Modul LCM pada software IDRISI Andes 15
3.5.2Ground Checkdi Lapangan
Pengecekan kondisi keberadaan mangrove di lapangan meliputi kegiatan pengecekan kondisi mangrove, kerapatan jenis, penutupan jenis, frekuensi relatif jenis, dan Indeks Nilai Penting (INP) mangrove. Selain itu, di lapangan juga dilakukan pengambilan titik sampling jenis tutupan lahan yang menggunakan
Modul LCM Citra input : 1989,
1994, dan 2010
Hasil ok
tidak
teknik Random Sampling yaitu pengambilan titik sampling secara acak terhadap empat kategori penutupan lahan yang sudah disesuaikan dengan kategori pada citra hasil klasifikasi. Data ini kemudian digunakan sebagai data referensi lapang untuk menentukan akurasi citra dari hasil klasifikasi dengan metode matriks akurasi/konvolusi (error matrix analysis). Pendugaan akurasi sangat perlu dilakukan untuk meningkatkan reliabilitas terhadap data penginderaan jauh (Banko,1998).
Penentuan posisi pengecekan lapang dilakukan pada citra hasil klasifikasi menggunakan software Google Earthdan Global Mapperyang kemudian
dilakukan pengecekan posisinya di lapangan menggunakan GPS. Setelah data posisi direkam menggunakan GPS, data posisi ditransfer dan diolah menggunakan
Software Garmin Mapsourceyang selanjutnya akan dianalisis akurasinya. Pada pengecekan dilapangan, tidak semua titik yang ditentukan sebelumnya dapat dijangkau dengan mudah sehingga dilakukan perbandingan dengan melihat tempat yang memiliki jarak terdekat dengan posisi pengecekan dan selanjutnya dibandingkan dengan kenampakan muka bumi pada tampilan Google Earthyang dikenal dengan metode Stratified Random Sampling.
Pengecekan kondisi mangrove pada survei lapang berdasarkan pedoman teknis pengamatan vegetasi mangrove (Bengen, 2001) dihitung menggunakan dengan rumus sebagai berikut:
««««««««««««...(3)
Kerapatan Relatif Jenis adalah perbandingan antara jumlah tegakan jenis i dan jumlah total tegakan jenis dihitung dengan rumus:
««««««««««««...«4) ܦ݅ ൌ݊݅
ܣ
ܴܦ݅ ൌ ݊݅
Frekuensi Jenis adalah peluang ditemukannya jenis i dalam jumlah petak contoh/ plot yang diamati dalam total petak contoh dihitung dengan rumus:
««««««««««««...«5)
Frekuensi Relatif Jenis merupakan perbandingan antara Fi dengan jumlah frekuensi seluruh jenis dihitung dengan rumus:
««««««««««««...«6)
Penutupan Jenis adalah luas penutupan jenis i dalam suatu unit area dihitung dengan rumus:
««««««««««««...«7)
««««««««««««...«8)
««««««««««««...«9)
Penutupan Relatif Jenis adalah perbandingan antara penutupanjenis I dengan total area penutupan untuk seluruh jenis dihitung berdasarkan rumus:
««««««««««««...«10)
Jumlah nilai Kerapatan RDi, RFi, dan RCi menunjukkan Nilai Penting Jenis (IVi) dihitung dengan rumus:
««««««««««««...«11) Keterangan setiap variabel pada rumus diatas dapat dilihat pada
Terminologi. Dalam pengecekan di lapangan digunakan transek 5 x 5 meter yang dibuat pada setiap kategori kerapatan dengan metode transek garis dari wilayah hutan mangrove ke arah garis pantai yang dapat dilihat pada Lampiran 1. Dalam
hal ini penentuan ukuran transek 5 x 5 meter didasarkan dengan
mempertimbangkan tingkat kesulitan untuk membuat transek di lokasi kajian dan efesiensi waktu dalam pengamatan vegetasi mangrove. Selain itu pengamatan juga dilakukan terhadap tipe substrat mangrove (lumpur, lumpur berpasir, dan pasir berlumpur) dan dampak kegiatan manusia terhadap mangrove (0=tidak ada dampak, 1=dampak ringan, 2=dampak sedang, 3=dampak berat, dan 4=dampak sangat berat).Semua data ditulis bentuk tabulasi di Tabel Form Mangrove yang kemudian dianalisis menggunakan perhitungan pada Microsoft Excel sesuai pedoman teknis pengamatan kondisi vegetasi mangrove. Ilustrasi transek garis untuk pengamatan mangrove di lapangan dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Ilustrasi metode transek pengecekan mangrove di lapangan 3.5.3 Analisis Data
Deteksi perubahan adalah sebuah aplikasi penting pada remote sensing dan mempunyai pengertian yang berbeda pada setiap pengguna data penginderaan jauh. Data penginderaan jauh ini perlu memiliki reliabilitas tertentu supaya bisa digunakan dalam berbagai bidang ilmu.Oleh karena itu, perlu dilakukan
pendugaan akurasi hasil klasifikasi untuk mengetahui besarnya reliabilitas dari data dan informasi yang dihasilkan. Akurasi dari klasifikasi citra dapat dilakukan dengandibandingkan dengan hasil ground checkdi lapangan menggunakan matrik konvolusi/akurasi (error matrix analysis). Prinsip kerja dari error matrix analysis
Gambar 16. Contoh matematis sebuah Matriks Kesalahan/Error Matrix
(Congalton & Green, 2009)
Jumlah sampel hasil klasifikasi dalam kategori i dari hasil klasifikasi data penginderaan jauh dan kategori j untuk data lapang dijabarkan pada formula berikut:
««««««««««««...«12)
««««««««««««...«13)
Overall Accuracy antara data hasil klasifikasi dan data referensi bias dihitung melalui formula sebagai berikut:
««««««««««««...«14)
3URGXFHU¶VAccuracybisa dihitung menggunakan formula sebagai berikut:
««««««««««««...«15)
8VHU¶V$FFXUDF\bisa dihitung menggunakan formula sebagai berikut:
Akurasi posisi dalam penelitian ini dilakukan pengambilan titik pengecekan di lapangan sebanyak 300 titik untuk 3 citra cropping. Masing- masing citra memiliki 100 titik pengecekan. Analisis matriks akurasi dilakukan dengan membuat tabulasi silang antara data referensi lapang dengan data hasil klasifikasi. Sumber dari kesalahan yang terjadi pada hasil pendugaan akurasi dapat disebabkan oleh kesalahan pada saat koreksi geometrik terhadap citra tahun 2010 yang dapat dilihat pada nilai Root Mean Square (RMS). Semakin besar nilai RMS maka dapat error posisi antara citra yang akan dikoreksi dan citra referensi akan semakin besar. Selain itu, kesalahan juga dapat bersumber pada keakuratan pada GPS yang digunakan karena bergantung pada sinyal satelit yang diterima pada saat melakukan survei lapang. Sumber kesalahan berikutnya adalah kesalahan dalam melakukan interpretasi kategori penutupan lahan pada saat melakukan klasifikasi menggunakan Software IDRISI Ande 15.
Analisis perubahan dilakukan dengan cara analisis LU/LC yang dilakukan dengan ModulLand Change Modeler(LCM) pada software IDRISI Andes 15. Metode ini melibatkan teknik substraksi, intersek, dan teknik geoprosesing
lainnya antara data satu citra ke citra lainnya untuk melihat perubahan yang terjadi dalam kurun waktu yang ditentukan.Selain itu Analisis Trendjuga dapat
adalah analisis potensi dan pemanfaatan mangrove di Belitung Timur dalam rangka mengembangkan sumberdaya pesisir di Belitung Timur sesuai dengan hasil pengecekan lapangan dan analisis tingkat kerentanan hutan mangrove secara ekologi dari dampak yang ditimbulkan oleh lingkungan sekitarnya.
3.5 Tahapan Penelitian
44
4.1 Kondisi Vegetasi Mangrove di Belitung Timur
Pengamatan langsung kondisi vegetasi mangrove dilakukan di wilayah kecamatan Manggar yang dilakukan selama tiga hari yaitu pada tanggal 16, 18, dan 19 April 2011. Pengamatan hanya dilakukan pada wilayah ini karena kondisi mangrovenya lebih rentan terhadap pengaruh aktivitas manusia jika dibandingkan kondisi mangrove di kecamatan Gantung dan Kecamatan Kelapa Kampit yang relatif masih baik. Selain itu, vegetasi mangrove dil wilayah Manggar lebih mudah untuk dijangkau karena dekat dengan wilayah pemukiman sedangkan untuk mangrove Gantung dan Kelapa Kampit relatif sulit dijangkau karena jauh dari pemukiman dan kondisi mangrove yang tebal dan wilayah rawa berlumpur menyulitkan dalam melakukan survei lapangan di wilayah tersebut.
Pengamatan lapangan dilakukan menggunakan metode transek garis diwilayah vegetasi mangrove yang menghasilkan empat transek garis dimana setiap transek terdiri dari 2 sampai 6 plot. Pada transek 1 terdapat 6 plot, transek 2 terdapat 4 plot, transek 3 terdapat 2 plot, dan transek 4 terdapat 6 plot. Bentuk transek garis disesuaikan dengan wilayah survei sehingga tidak selalu tegak lurus dari wilayah mangrove kearah garis pantai.Pengamatan lapangan dimulai pagi hari pada kondisi cuaca yang mendukung untuk dilakukan survei. Pada
mangrove tersebut. Hasil pengamatan vegetasi mangrove dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil pengamatan vegetasi mangrove pada transek 1
Dimana :
Dari Tabel 7 dapat dilihat bahwa pada transek 1 terdapat empat jenis mangrove yang dibagi kedalam tiga jenis tegakan. Pohon dari jenis Sonneratia alba memiliki Indeks Nilai Penting (INP) tertinggi yaitu 187,02 % yang diikuti dengan jenis Rhizophora apiculata 99,08%, Lumnitzera littorea 13,90%, dan
Nypa fruticans 0 % yang berarti tidak ditemukan spesies Nypa fruticans dalam jenis tegakan pohon pada transek 1. Anakan dari jenis R. apiculata memiliki INP tertinggi yaitu 237,91% yang diikuti dengan S. alba 34,93%, L. littorea, dan N. fruticans 0%. Semai dari jenis R. apiculata memiliki INP tertinggi yaitu 181,70 % diilkuti jenis N. fruticans 81,25 %, S. alba dan L. littorea 0%. Untuk jenis tegakan semai tidak dilakukan perhitungan luas penutupannya (Ci dan RCi) karena
berdasarkan Bengen (2001), dalam perhitungan luas penutupan mangrove diperlukan nilai dimeter batang setinggi dada sedangkan semai memiliki tinggi dibawah 1 meter sehingga kondisi ini tidak memenuhi untuk dilakukan
perhitungan luas penutupan.
Transek Jenis Tegakan Spesies Di Rdi(%) Fi Rfi(%) Ci Rci(%) INP 1 Pohon R apiculata 0.11 42.50 0.67 44.44 5.47E-04 12.14 99.08
S alba 0.15 55.00 0.67 44.44 3.95E-03 87.58 187.02 L littorea 0.01 2.50 0.17 11.11 1.29E-05 0.29 13.90 N fruticans 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Anakan R apiculata 0.45 87.01 1.00 66.67 1.79E-04 84.23 237.91
S alba 0.03 5.19 0.33 22.22 1.59E-05 7.51 34.93 L littorea 0.04 7.79 0.17 11.11 1.75E-05 8.26 27.16 N fruticans 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Semai R apiculata 1.24 98.41 0.83 83.33 181.75
S alba 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Nilai kelebatan jenis (Di) tertinggi untuk jenis tegakan pohon berasal dari jenis mangrove S. alba yaitu sebesar 0,15 ind/m2 dengan kelebatan relatif jenis (RDi) 55%. Ditertinggi untuk jenis tegakan anakan berasal dari jenis mangrove
R. apiculatayaitu sebesar 0,45 ind/m2dengan RDisebesar 87,01 %. Ditertinggi untuk jenis tegakan semai berasal dari jenis mangrove R. apiculatayaitu sebesar 1,74 ind/m2 dengan RDisebesar 98,41%. Frekuensi jenis (Fi) tertinggi untuk jenis tegakan pohon berasal dari jenis R apiculatadanS albayaitu sebesar 0,67 dengan frekuensi relatif (RFi) untuk masing-masing jenis yaitu 44,44%. Untuk jenis tegakan anakan, Fitertinggi untuk jenis tegakan anakan berasal dari jenis R apiculatayaitu 1,00 dengan RFisebesar 66,67 %. Untuk jenis tegakan semai, Fi
tertinggi berasal dari jenis R apiculatayaitu 0,83 dengan RFi sebesar 83,33 %. Penutupan jenis (Ci) tertinggi dari jenis tegakan pohon berasal dari jenis S alba
yaitu 5,47ൈ10-4m2dengan penutupan jenis relatif (RCi) sebesar 87,58%. Ci
tertinggi untuk jenis tegakan anakan berasal dari jenis R apiculatayaitu sebesar 1.79ൈ10-4m2dengan RCisebesar 84,23%.
Dari Tabel 9 dapat dilihat bahwa pada transek 2 ditemukan 4 jenis mangrove yang kemudian dikelompokkan ke dalam tiga jenis tegakan yaitu pohon, anakan ,dan semai. INP tertinggi dari jenis tegakan pohon berasal dari jenis Bruguiera gymnorrhizayaitu 123,8 % diikuti Rhizophora mucronata
123,4%, Xylocarpus granatum 52,83%, dan 0% untuk jenis Acrostichum aureum. Untuk jenis tegakan anakan, INP tertinggi juga berasal dari jenis B gymnorrhiza
Tabel 9. Hasil pengamatan vegetasi mangrove pada transek 2
Nilai Di tertinggi untuk jenis tegakan pohon berasal dari jenis B
gymnorrhiza yaitu 0.12 ind/m2 dengan RDi sebesar 48%. Nilai Fi tertinggi untuk jenis tegakan pohon berasal dari jenis R mucronatadan X granatumyaitu 0.75 ind/m2denganRFisebesar 30 %. Nilai tertinggi untuk Cipada jenis tegakan pohon berasal dari jenis R mucronatayaitu 5,47ൈ10-3m2dengan RCisebesar 57,40%. Nilai Ditertinggi untuk jenis tegakan anakan berasal dari jenis B gymnorrhizayaitu 0.1 ind/m2dengan RDisebesar 45,45 %.Nilai Fitertinggi untuk jenis tegakan anakan berasal dari jenis X granatumyaitu sebesar 1,0 dengan
RFi sebesar 44,44%. Nilai Ci tertinggi untuk jenis tegakan anakan berasal dari jenis B gymnorrhizayaitu 5,70ൈ10-5m2dengan RCisebesar 45,88%. Nilai Didan
Fitertinggi dari jenis tegakan semai hanya berasal dari jenis A aureumdengan Di
0.04 ind/m2 dan RDisebesar 100% sedangkan untuk Fisebesar 0.25 dengan RFi
sebesar 100%. Pada transek 2 tidak ditemukan semai dari jenis lainnya kecuali jenis A aureum sehingga Di dan Fi untuk jenis lainnya bernilai 0.
Tabel 10 menunjukkan bahwa terdapat empat jenis mangrove yang ditemukan pada transek tiga yaitu R mucronata, X granatum, B gymnorrhiza, dan
A aureum.
Transek Jenis Tegakan Spesies Di Rdi(%) Fi Rfi(%) Ci Rci(%) INP 2 Pohon R mucronata 0.09 36.00 0.75 30.00 5.47E-03 57.40 123.40
X granatum 0.04 16.00 0.75 30.00 6.51E-04 6.83 52.83 B gymnorrhiza 0.12 48.00 1.00 40.00 3.41E-03 35.77 123.77
Ac aureum 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Anakan R mucronata 0.04 18.18 0.50 22.22 3.07E-05 25.25 65.65
X granatum 0.08 36.36 1.00 44.44 3.39E-05 27.87 108.68 B gymnorrhiza 0.10 45.45 0.75 33.33 5.70E-05 46.88 125.67 Ac aureum 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Semai R mucronata 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
X granatum 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Tabel 10. Hasil pengamatan vegetasi mangrove pada transek 3
Nilai INP tertinggi untuk jenis tegakan pohon berasal dari jenis R
mucronata yaitu 160,30 % diikuti dengan nilai INP dari X granatum yaitu 91,28% dan B gymnorrhiza 48,42%. Nilai INP tertinggi untuk jenis tegakan anakan
berasal dari jenis R mucronata yaitu 142,07% diikuti dengan B gymnorrhiza
109,83% dan X granatum 48,10%. Nilai INP tertinggi untuk jenis tegakan semai berasal dari jenis R mucronata yaitu 134,62% diikuti nilai INP dari jenis B gymnorrhiza yaitu 65,38%.
Nilai Ditertinggi untuk jenis tegakan pohon berasal dari jenis mangrove R mucronata dan X granatum yaitu 0,12 ind/m2 dengan RDi 42,86%. Nilai Fiuntuk jenis tegakan pohon bernilai sama untuk ketiga jenis mangrove (R mucronata, X granatum, dan B gymnorrhiza), yaitu 1,00 dengan RFisebesar 33,33%. Nilai Ci
tertinggi untuk pohon berasal dari jenis R mucronata yaitu 9,06ൈ10-3m2dengan
RCiyaitu 84,11%. Nilai Diyang tertinggi untuk anakan berasal dari jenis B gymnorhizayaitu 0.18 ind/m2dengan RDiyaitu 60,00%. Nilai Fiuntuk jenis tegakan anakan bernilai sama untuk ketiga jenis mangrove (R mucronata, X granatum,dan B gymnorrhiza), yaitu 0,50 dengan RFisebesar 33,33%. Nilai Ci
yang tertinggi untuk anakan berasal dari jenis R mucronatayaitu 6,46ൈ10-5m2 dengan RCiyaitu 75,40%. Nilai Ditertinggi untuk jenis tegakan semai berasal
Transek Jenis Tegakan Spesies Di Rdi(%) Fi Rfi(%) Ci Rci(%) INP 3 Pohon R mucronata 0.12 42.86 1.00 33.33 9.06E-03 84.11 160.30
X granatum 0.12 42.86 1.00 33.33 1.63E-03 15.09 91.28 B gymnorrhiza 0.04 14.29 1.00 33.33 8.59E-05 0.80 48.42 Ac aureum 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Anakan R mucronata 0.10 33.33 0.50 33.33 6.46E-05 75.40 142.07
X granatum 0.02 6.67 0.50 33.33 6.94E-06 8.10 48.10 B gymnorrhiza 0.18 60.00 0.50 33.33 1.41E-05 16.50 109.83
Ac aureum 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Semai R mucronata 0.22 84.62 0.50 50.00 134.62
X granatum 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
B gymnorrhiza 0.04 15.38 0.50 50.00 65.38
dari jenis mangrove R mucronata dan X granatum yaitu 0,22 ind/m2 dengan RDi
84,62%. Nilai Fi tertinggi untuk jenis tegakan semai berasal dari jenis mangrove
R mucronata dan X granatum yaitu 0,50 dengan RFi 50%.
Pada Tabel 11 dapat dilihat bahwa pada transek empat ditemukan 7 jenis mangrove yaitu, L littorea,N fruticans,R mucronata,X granatum,A aureum,S alba, dan Avicennia alba. Untuk jenis tegakan pohon, Di tertinggi pada jenis S alba 0,05 ind/m2 dengan RDi 38,89%, Fitertinggi pada jenis S alba 0,33 dengan
RFi 40%,dan Ci tertinggi pada jenis S alba 1,85ൈ10-3m2 dengan RCi56,86%. Untuk jenis tegakan anakan, Ditertinggi pada jenis N fruticans0,26 ind/m2 dengan RDi39,80%, Fitertinggi pada jenis R mucronatayaitu 0,50 dengan RFi
37,50%, dan Citertinggi pada jenis S alba4,07ൈ10-4m2dengan RCi67,53%. Untuk jenis tegakan semai, Ditertinggi pada jenis R mucronata0,31 ind/m2 dengan RDi58,02% dan Fitertinggi pada jenis R mucronata0,50 dengan RFi
37,50%.
Nilai INP tertinggi untuk pohon berasal dari jenis S alba yaitu 135,75% diikuti nilai INP dari jenis R mucronata yaitu 76,84%, A alba 48,40%, dan L littorea 39,01%. Nilai INP tertinggi untuk anakan berasal dari jenis S alba yaitu 99,68% diikuti N fruticans yaitu 76,91%, R mucronata 62,02%, dan L littorea
61,40%. Nilai INP tertinggi untuk semai berasal dari jenis R mucronata yaitu 95,52% diikuti dengan INP dari jenis L littorea yaitu 45,83%, N fruticans
Tabel 11. Hasil pengamatan lapang vegetasi mangrove pada transek 4
Indeks Nilai Penting suatu spesies memberikan gambaran mengenai pentingnya pengaruh atau peranan suatu spesies mangrove dalam suatu komunitas. Semakin besar INP maka pengaruh atau peranan suatu spesies
mangrove dalam suatu komunitas akan semakin besar. Berdasarkan tabel 7 dapat dilihat bahwa pada Transek 1 spesies Sonneratia alba memiliki INP tertinggi pada kategori pohon yang berarti spesies ini memiliki peranan penting dalam
komunitas dan lingkungan sekitarnya. Hal ini juga berlaku pada spesies
Rhizophora apiculata pada kategori anakan dan semai. Pada transek 2 yang mendominasi dan memiliki peranan penting adalah Bruguiera gymnorrhizapada kategori pohon dan anakan sedangkan pada kategori semai didominasi oleh spesies Acrosticum aureum. Pada transek 3 yang memiliki peranan penting adalah mangrove dari jenis Rhizophora mucronatapada kategori pohon, anakan,dan semai. Pada transek 4 yang memiliki peranan penting berdasarkan data INP adalah spesies Sonneratia albapada kategori pohon dan anakan sedangkan untuk
Transek Jenis Tegakan Spesies Di Rdi(%) Fi Rfi(%) Ci Rci(%) INP 4 Pohon L littorea 0.02 16.67 0.17 20.00 7.63E-05 2.35 39.01
N fruticans 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 R mucronata 0.03 27.78 0.17 20.00 9.44E-04 29.06 76.84
X granatum 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Ac aureum 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 S alba 0.05 38.89 0.33 40.00 1.85E-03 56.86 135.75 A alba 0.02 16.67 0.17 20.00 3.81E-04 11.73 48.40 Anakan L littorea 0.22 33.67 0.17 12.50 9.18E-05 15.22 61.40 N fruticans 0.26 39.80 0.33 25.00 7.31E-05 12.11 76.91 R mucronata 0.13 19.39 0.50 37.50 3.10E-05 5.13 62.02 X granatum 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Ac aureum 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 S alba 0.05 7.14 0.33 25.00 4.07E-04 67.53 99.68 A alba 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Semai L littorea 0.18 33.33 0.17 12.50 45.83
N fruticans 0.03 6.17 0.33 25.00 31.17 R mucronata 0.31 58.02 0.50 37.50 95.52 X granatum 0.01 1.23 0.17 12.50 13.73 Ac aureum 0.01 1.23 0.17 12.50 13.73
S alba 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
kategori semai didominasi oleh spesies Rhizophora mucronata. Nilai INP mangrove yang besar bergantung pada nilai kelebatan jenis, frekuensi jenis, dan luas penutupan jenis mangrove. Semakin besar nilai dari tiga parameter ini, maka nilai INP akan semakin besar.
Pada pengamatan dilapangan diperoleh data mengenai tingkat kerusakan mangrovedi wilayah Manggar. Pada transek 1 dampak yang ditimbukan oleh manusia bernilai 0 yang berarti tidak ada dampak kerusakan pada wilayah mangrove pada transek 1. Pada transek 2 dampak yang ditimbulkan juga 0 yang berarti tidak ada kerusakan yang terjadi pada wilayah tersebut. Pada transek 3 dampak kerusakan bernilai 1 yang berarti dampak ringan. Pada transek 4, plot 3, 4, 5, dan 6 memiliki dampak kerusakan bernilai 0. Pada plot 1 bernilai 1 berarti dampak ringan dan plot 2 bernilai 3 yang berarti dampak sedang. Dari semua transek dapat diketahui bahwa tingkat kerusakan lebih tinggi di wilayah
mangrove pada transek 4. Hal ini disebabkan karena wilayah mangrove berada di pinggir jalan sehingga sangat rentan terhadap kerusakan. Dari hasil survei, pada wilayah mangrove ini ditemukan tempat pembuangan sampah, pembukaan lahan mangrove,dan pembukaan lahan pemukiman di wilayah mangrove. Hal ini berbeda dengan mangrove pada transek 1, 2, dan 3 yang letaknya relatif jauh dari pemukiman.
4.2 Kondisi Mangrove Belitung Timur Berdasarkan Pengolahan Citra 4.2.1 RGB Komposit Maksimum
Dalam menentukan kategori penutupan lahan perlu dilakukan
digunakan terlebih dahulu. Citra komposit memiliki kombinasi yang berbeda- beda sesuai dengan tujuaan penggunaannya. Pada penelitian ini digunakan komposit dari hasil tumpang tindih maksimum band 5 ke band 3 yang
dimasukkan ke band hijau (G), maksimum band 4 ke band 2 yang dimasukkan ke
band merah (R), dan maksimum band 2 ke band 1 yang dimasukkan ke band biru (B). Tampilan RGB Komposit untuk wilayah Kelapa Kampit tahun 1989 dan 2010 dapat dilihat pada Gambar 18.
Kelapa Kampit 1989 (tanpa skala) Kelapa Kampit 2010 (tanpa skala) Gambar 18. Tampilan RGB komposit Kec. Kelapa Kampit
Tampilan RGB Komposit Kecamatan Manggar tahun 1994 dan 2010 dapat dilihat pada Gambar 19.
Tampilan RGB Komposit Kecamatan Gantung tahun 1994 dan 2010 dapat dilihat pada Gambar 20.
Kec. Gantung 1994 (tanpa skala) Kec. Gantung 2010 (tanpa skala) Gambar 20. Tampilan RGB komposit Kec. Gantung
Gambar 18, 19, dan 20 menunjukkan tampilan citra RGB komposit dari tiga lokasi kajian dalam penelitian. Komposisi warna pada tampilan RGB menggambarkan warna yang berbeda ±beda pada objek di permukaan bumi. Berdasarkan warna pada Gambar 18, 19, dan 20 maka kategori LU/LC dibagi menjadi empat yaitu, badan air, mangrove, non-mangrove, dan lahan terbuka. Badan air ditunjukkan oleh warna biru sampai hitam. Mangrove ditunjukkan dengan warna orange pekat. Non-mangrove ditunjukkan dengan warna kuning terang. Lahan terbuka ditunjukkan dengan warna putih,coklat, hijau dan keabuan. Dari citra manggar 1994 dan 2010 dapat diihat bahwa terdapat perbedaan
tiap kategori. Selain itu terdapat wilayah yang persisten sehingga tidak mengalami perubahan dalam selang waktu antara kedua citra tersebut.
4.2.2 Hasil Klasifikasi Penutupan Lahan dengan Metode ISOCLUST
Klasifikasi penutupan lahan pada penelitian ini dibagi ke dalam empat kategori yaitu badan air,mangrove, non-mangrove, dan lahan terbuka. Pada Gambar 21, badan air ditunjukkan oleh warna biru, mangrove ditunjukkan dengan warna coklat, non-mangrove ditunjukkan dengan warna hijau,dan lahan terbuka ditunjukkan dengan warna putih. Gambar 21 menunjukkanperubahan kategori penutupan lahan secara spasial di Kecamatan Kelapa Kampit. Perubahan di wilayah mangrove terlihat dengan jelas dari tahun 1989 ke tahun 2010. Perubahan luasan untuk lahan terbuka lebih banyak pada tahun 2010 daripada tahun 1989 sedangkan untuk non-mangrove lebih banyak pada tahun 2010 daripada tahun 1989.
Gambar 21. Hasil Klasifikasi Kec. Kelapa Kampit dengan metode ISOCLUST Secara kuantitatif, perubahan yang terjadi pada penutupan lahan di Kelapa Kampit dapat dilihat pada Tabel 12. Dapat dilihat bahwa terjadi perubahan luasan pada tiap kategori yaitu, badan air bertambah sebesar 42,21 ha, mangrove
Kelapa Kampit 1989 (tanpa skala) Kelapa Kampit 2010 (tanpa skala)
berkurang sebesar 83,88 ha, non- mangrove bertambah sebesar 110,79 ha, dan lahan terbuka berkurang sebesar 69,12 ha seperti yang terlihat pada Tabel 12 dibawah ini.
Tabel 12.Perubahan luas kategori penutupan lahan di Kecamatan Kelapa Kampit
kategori 1989 2010 (+/-) ha
luas(ha) luas(ha)
Badan air 1898.55 1940.76 42.21
Mangrove 544.41 460.53 -83.88
Non-mangrove 429.3 540.09 110.79
Lahan terbuka 604.08 534.96 -69.12
Perubahan secara spasial pada luasan setiap kategori penutupan lahan di wilayah Manggar dapat dilihat pada Gambar 22.
Gambar 22. Hasil Klasifikasi Kec. manggar dengan metode ISOCLUST
Perubahan terdiri dari penambahan dan pengurangan luasan tiap kategori lahan di wilayah Kecamatan Manggar yang dapat dilihat pada Tabel 13. Pada kategori badan air terjadi penambahan luas yaitu, 17,73 ha. Penambahan luas juga terjadi pada kategori mangrove yaitu sebesar 184 ha. Pada kategori non±mangrove terjadi penambahan luas sebesar 0,36 ha.
Kec. Manggar 2010 (tanpa skala) Kec. Manggar 1994 (tanpa skala)
Tabel 13.Perubahan luas kategori penutupan lahan di Kecamatan Manggar
kategori 1994 2010 (+/-) ha
luas(ha) luas(ha)
Badan air 901.53 919.26 17.73
Mangrove 416.25 600.84 184.59
Non-mangrove 764.19 764.55 0.36
Lahan terbuka 743.67 540.99 -202.68
Pada wilayah Gantung, perubahan kategori penutupan lahan secara spasial dapat dilihat pada Gambar 23. Perubahan luasan mangrove terlihat pada
perbatasan antara wilayah lautan dan daratan. Penutupan vegetasi non-mangrove tampak semakin berkurang dan berubah menjadi lahan terbuka. Secara kuantitatif
Gambar 23. Hasil Klasifikasi Kec. Gantung dengan metode ISOCLUST perubahan kategori penutupan lahan di wilayah Gantung dapat ditabulasikan pada Tabel 14. Kategori badan air berkurang dari tahun 1994 ke tahun 2010 sebesar 28,71 ha. Kategori mangrove bertambah sebesar 28,44 ha. Kategori
non-Gantung 1994 (tanpa skala) non-Gantung 2010 (tanpa skala)
mangrove berkurang sebesar 75,33 ha. Kategori lahan terbuka bertambah sebesar 75,6 ha.
Tabel 14.Perubahan luas kategori penutupan lahan di Kecamatan Gantung
kategori 1994 2010 (+/-) ha
luas(ha) luas(ha)
Badan air 2320.29 2291.58 -28.71
Mangrove 184.32 212.76 28.44
Non-mangrove 476.01 400.68 -75.33
Lahan terbuka 613.26 688.86 75.6
Penambahan luas badan air yang terjadi dapat disebabkan dinamika pasang surut perairan pada saat perekaman data oleh satelit. Perekaman data pada saat surut dapat menyebabkan wilayah daratan yang tergenang oleh perairan akan lebih sedikt daripada saat pasang. Selain itu, penambahan luas badan air dapat terjadi karena penambangan timah yang melakukan pengerukan tanah sehingga membentuk kolam-kolam air sisa kegiatan penambangan seperti yang terjadi di wilayah Kecamatan Manggar dan Gantung. Penambahan luas hutan mangrove dapat terjadi karena pertumbuhan mangrove di sekitar wilayah perairan dan adanya dinamika pasang surut. Pada beberapa kasus, piksel dari kategori mangrove dapat bercampur dengan kategori badan air.
lahan perkebunan kelapa sawit dan pelabuhan serta pembangunan jalan untuk akses ke pelabuhan. Pada wilayah Gantung, mangrove cenderung mengalami penambahan karena dari hasil survey lapang diketahui bahwa di wilayah ini sudah dilakukan penanaman mangrove yang dapat dilihat dari pembibitan yang
dilakukan oleh masyarakat sekitar dan hasil wawancara. Penambahan luas vegetasi non-mangrove dapat terjadi karena pembukaan lahan perkebunan kelapa sawit seperti yang terjadi di wilayah Kelapa Kampit sedangakan pengurangan luas vegetasi ini dapat disebabkan karena pembukaan lahan untuk penambangan dan pemukiman. Kesalahan klasifikasi juga terjadi pada vegetasi non-mangrove yang bercampur dengan lahan terbuka. Hal ini dapat disebabkan karena penyebaran vegetasi yang Kurang lebat pada lahan terbuka.
4.2.3 Perubahan luas kategori Kelebatan Mangrove Berdasarkan nilai NDVI Kelebatan atau tingkat kesuburan vegetasi dapat dilihat dari nilai indeks vegetasi vegetasi tersebut. Dalam kajian ini dilakukan klasifikasi tingkat
Gambar 24. Hasil Klasifikasi NDVI mangrove Kec. Kelapa Kampit Berdasarkan nilai NDVI, semakin besar nilai NDVI maka tingkat kelebatan mangrove akan semakin besar. Menurut Liu dan Mason (2009), Tingkaat kesuburan suatu vegetasi dapat dilihat pantulan atau reflektansi yang tinggi pada band Near Infrared (NIR) dan penyerapan pada band Red (merah). Luasan tiap kategori kelebatan mangrove di wilayah Kecamatan Kelapa Kampit dapat dilihat pada Tabel 15. Kategori lebat berkurang sebesar 8,91 ha dan kategori sangat lebat juga berkurang sebesar 74,97 ha.
Tabel 15.Perubahan luas kategori NDVI di Kecamatan Kelapa Kampit
Kategori 1989 2010 (+/-) ha
Luas(ha) Luas(ha)
Tidak lebat 0 0 0
Kurang lebat 0 0 0
Sedang 0 0 0
Lebat 9.18 0.27 -8.91
Sangat lebat 535.23 460.26 -74.97
Pada Gambar 25 dapat dilihat bahwa terdapat perubahan kelebatan atau tingkat kesuburan vegetasi yang terjadi di wilayah Kecamatan Manggar.
Mangrove pada kategori tidak lebat digambarkan dengan warna merah. Mangrove pada kategori kurang lebat digambarkan dengan warna kuning. Mangrove pada Kec. Kelapa Kampit 1989 (tanpa skala) Kec. Kelapa Kampit 2010 (tanpa skala)
