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
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 C54090050
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
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
Judul Skripsi : Pemetaan Vegetasi Mangrove di Cilacap Jawa Tengah dengan Menggunakan Citra Landsat ETM+ dan OLI TIRS Nama NIM
: Muqtasidun Saifullah Hashri : C54090050
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
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
DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN PENDAHULUAN Latar Belakang Tujuan Penelitian METODE Waktu dan Lokasi Penelitian Alat dan Bahan Perolehan Data Perolehan Data Citra Satelit Perolehan Data Lapangan Pengolahan Citra Satelit Pre Processing Penajaman Citra untuk Vegetasi Mangrove Klasifikasi Citra INP(Indeks Nilai Penting) HASIL DAN PEMBAHASAN Pengolahan Citra Koreksi Geometrik Citra Komposit Masking (Penutupan) Klasifikasi Terbimbing (Supervised Classification) Analisis Vegetasi Mangrove Zonasi Mangrove Cilacap SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Saran DAFTAR PUSTAKA
1 1 1 2 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 8 8 8 9 9 10 15 18 20 20 20 21
LAMPIRAN
23
RIWAYAT HIDUP
36
DAFTAR TABEL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Pengelompokan Mangrove Berdasarkan Indeks NDVI Menurut BAPLAN Kehutanan. 6 Luasan Mangrove Berdasarkan Training Area 12 Nilai Histogram Tiap Kelas pada Citra Landsat 8 12 Nilai Histogram tiap Kelas pada Citra Landsat 7 14 INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun 1 15 INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun 2 15 INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun 3 16 INP Jenis Mangove Segara Anakan pada Stasiun 4 16 INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun 5 16 INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun 6 17 INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun 7 17 INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun 8 17 INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun 9 17 INP Jenis Mangrove Segara Anakan pada Stasiun 10 18
DAFTAR GAMBAR 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Lokasi penelitian Diagram alir penelitian Diagram pengolahan data citra satelit (a) Citra Landsat 8 daerah cilacap RGB 542, (b) Citra Landsat 7 daerah Cilacap RGB 431 (a) Citra Landsat 7 (b) Citra Landsat 8 hasil retifikasi dengan citra Landsat 7 Hasil komposit kanal 564 (landsat 8) dan 453 (landsat 7) a) Landsat 8 dan b) landsat 7 Daerah masking (penyamaran) darar dan laut di kawasan Segara Anakan KlasifikasiTerbimbing(SupervisedClassification) Klasifikasi kerapatan mangrove dengan Landsat 8 Histogram NDVI kerapatan pada citra Landsat 8 Histogram NDVI kerapatan pada citra Landast 7 Klasifikasi kerapatan mangrove dengan Landsat 7 Zonasi mangrove di Segara Anakan, Cilacap
2 3 4 8 9 9 10 10 11 12 13 14 19
DAFTAR LAMPIRAN 1 2 3 4 5 6
Tabel Perhitungan INP Tiap Stasiun Kenampakan Satelit Landsat 7 dan Landsat 8 Karakteritik Landsat 7 dan Landsat 8 Algoritma NDVI Landsat 8 dan Landsat 7 Algoritma NDVI untuk Pengkelasifikasian Mangrove Dokumentasi Pengambilan Data Lapang
23 32 32 33 33 34
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.
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 225.360.840 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 11 – 18 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.
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 (http://usgs.gov.us) 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.
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 and i 1=e then3 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.
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.
6 Tabel 1 Tabel pengelompokan vegetasi mangrove berdasarkan (BAPLAN Kehutanan). Kelas
Nilai
Kerapatan rendah Kerapatan sedang Kerapatan tinggi
-1 - 0.33 0.33 - 0.42 0.42 - 1.00
NDVI
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 0-300. 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
7 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). 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
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 15, 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 0.5–0.9 piksel. Seperti yang terlihat pada Gambar 5.
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.
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
11 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 9.
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 2010. 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.
12
Tabel 2 Luasan mangrove berdasarkan kerapatan hasil training area. Kelas Hektar (Ha) Mangrove jarang 181.440 Mangrove sedang 67.680 Mangrove lebat 119.520 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 1 2 3 4 5
Selang nilai 0,005 0,021 – 0,183 0,158 – 0,35 0,35 – 0,53 >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
13 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 11.
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 1 2 3 4 5
Selang nilai 0 0,03 - 0, 33 0,33 – 0,50 0,55 – 0,72 >0,875
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
15 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.
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 1
No Spesies Ni INP 1 Nypa fruticans 122 225.35 2 Bruguiera gymnorhiza 32 139.61 3 Rhizophora apicaluta 9 75.96 4 Acanthus sp. 45 151.8 5 Ceriop sp. 5 49.41 6 Xylocarpus granatum 14 71.36 7 Derris trifoliata 60 138.5 8 Aegiceras corniculatum 24 47.3 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 2
No Spesies Ni INP 1 Achantus sp. 49 205 2 Achantus ilicifolius 41 142.36 3 Derris trifoliata 63 181.12 4 Nypa fruticans 26 122 5 Deriptera lycoralis 8 27.8 7 Xylocarpus granatum 13 32.5 8 Rhizophora apiculata 16 35.4 9 Bruguiera gymnorhiza 15 34.4 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
16 3
1 2 3 4 5 6 7
Nypa fruticans 27 900 107 Acanthus iliciforus 29 900 48 Derris trifoliata 36 900 55 Rhizophora apiculata 8 900 76 Ceriop sp. 38 900 121 Aegiceras corniculatum 16 900 37 Bruguiera gymnorhiza 55 900 155 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 4
No
Spesies
Ni
INP
1 Nypa fruticans 9 190 2 Rhizophora apiculata 37 230 3 Bruguiera gymnorhiza 12 103 4 Ceriops sp. 159 300 5 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 5
No
Spesies
Ni
INP
1
Bruguiera gymnorhiza
12
77
2
Nypa fruticans
37
90
3
Rhizophora apiculata
114
145
4
Aegiceras corniculatum
9
74
5
Ceriops sp.
177
151
6
Derris trifoliata
10
15
Tabel 9 INP jenis mangrove Segara Anakan pada stasiun 5 Di stasiun 5 Ceriops sp. memiliki peranan tertinggi dengan nilai INP sebesar 151. Stasiun 6
No 1 2 3 4 5 6 7
Spesies Rhizophora apiculata Ceriops sp. Aegiceras corniculatum Avicennia alba Nypa fruticans Derris trifoliata Bruguiera gymnorhiza
Ni 150 116 22 6 60 29 5
INP 291 223 110 28 110 57 34
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 7
No Spesies Ni INP 1 Ceriop sp. 89 169 2 Rhizophora apiculata 110 298 3 Nypa fruticans 23 128 4 Derris trifoliata 2 22 5 Avicenia alba 42 130 6 Aegiceras corniculatum 28 90 7 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 8
No Spesies Ni INP 1 Rhizophora apiculata 190 291 2 Avicennia alba 33 202 3 Aegiceras corniculatum 3 23 4 Sonneratia alba 18 187 5 Nypa fruticans 56 67 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 9
No Spesies Ni INP 1 Nypa fruticans 79 155 2 Soneratia alba 41 173 3 Avicennia alba 42 203 4 Bruguiera gymnorhiza 5 32 5 Ceriops sp. 3 22 6 Rhizophora apiculata 130 286 Tabel 13 INP jenis mangrove Segara Anakan pada stasiun 9
Di stasiun 9 nilai INP tertinggi terdapat pada jenis Rhizophora apiculata yaitu sebesar 286.
18
Stasiun 10
No Spesies Ni INP 1 Avicennia alba 42 174 2 Sonneratia alba 31 163 3 Rhizophora apiculata 127 259 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.
19
Keterangan:
A: Avicennia alba B: Brugueira gymnorhiza C: Ceriops sp. D: Derris trifolliata
Ac: Achantus sp. N: Nypa fruticans R: Rhizophora apiculata
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.
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 2013. 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.
21
DAFTAR PUSTAKA Arhatin RE. 2007. 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. 2002. 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. 2013. Aplikasi Citra Satelit multispectral untuk Menganalisis Kondisi Lahan Mangrove Berdasarkan Tingkat Kekritisannya di Kawasan Pesisir Surabaya [Jurnal Ilmiah]: Institut Teknologi Sepuluh November. Fadhilat L. 2007. 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. 2000. Remote Sensing of the Environmental Earth Resources Prespective. Prentice Hall. New Jersey-USA. Lillesand TM, Kiefer FW. 1990. Penginderaan jauh dan interpretasi citra. Alih Bahasa: R. Dulbahri. Yogyakarta: Gana University Press. Noor YR. 2006. Panduan Pengenalan Mangrove di Indonesia. Ditjen PHKA.Wetlands International Indonesia Programme. Bogor Prahasta E. 2008. Remote Sensing: praktis penginderaan jauh dan pengelohan citra digital dengan perangkat lunak ER Mapper. Bandung: Informatika. Purwanto AD, Asriningrum Q, Winarso G, Parwati E. 2013. Analisis Sebaran Kerpatan Mangrove Menggunakan Citra Landsat 8 di Segara Anakan Cilacap. Buku prosiding. Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh-LAPAN. Suhartini TS. 2008. Deteksi Ekosistem Mangrove di Cilacap, Jawa Tengah dengan Citra Satelit ALOS. [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Setiawan F. 2009. Pemetaan luas kerapatan hutan mangrove sebagai kawasan konservasi laut di nusa Lembongan, Bali menggunakan citra satelit Alos. Universitas padjadjaran. Bandung Tarigan, MS. 2008. Sebaran dan Luas Hutan Mangrove di Wilayah Pesisir Teluk Pising Utara Pulau Kabaena Provisi Sulawesi Teggara. Makara, Sains, Vol. 13, No. 2, ovember 2008: 108-112. Waas HJD, Nababan B. 2005. 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 2010. Bogor Wouthuyzen S. 1991. 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.
22 Wahyudi AM. 2005. Distribusi Ekosistem Mangrove Berdasarkan Indeks Nilai Penting di Tanjung Jabung Timut Provinsi Jambi [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
23
LAMPIRAN Lampiran 1 Tabel perhitungan INP tiap stasiun. Stasiun
Transek
1
1
Spesies Nypa fruticans
56
A (m^2) 900
Bruguiera gymnorrhiza Rhyzophora apicaluta
13
900
0.014
11.71
3
0.214
21.43
22
7.0
380
900
2.3
16.7
49.8
6
900
0.007
5.41
2
0.143
14.29
25
8.0
491
900
2.3
16.7
36.4
Acanthus iliciforus
21
900
0.023
18.92
3
0.214
21.43
15
4.8
177
900
2.3
16.7
57.0
3
900
0.003
2.70
1
0.071
7.14
17
5.4
227
900
2.3
16.7
26.5
12
900
0.013
10.81
2
0.143
14.29
23
7.3
415
900
2.3
16.7
41.8
100.00
14
Ceriops sp. Xylocarpus granatum ∑ 2
Di (ind/m^2) 0.062
111
RDi (%)
Pi
Fi
Rfi
50.45
3
0.214
21.43
Keliling
d
BA
A
Ci
RCi
INP
21
6.7
346
900
2.3
16.7
88.5
2036
13.6
300.0
Nypa fruticans
49
900
0.054
49
3
0.200
20.00
21
6.7
346
900
1.9
14.3
83.3
Derris trifoliata
25
900
0.028
25
2
0.133
13.33
10
3.2
79
900
1.9
14.3
52.6
Derris trifoliata
5
900
0.006
5
1
0.067
6.67
12
3.8
113
900
1.9
14.3
26.0
Acanthus iliciforus Bruguiera gymnorrhiza Ceriops tagal Xylocarpus granatum ∑ 3
NNi
6
900
0.007
6
3
0.200
20.00
15
4.8
177
900
1.9
14.3
40.3
11
900
0.012
11
3
0.200
20.00
22
7.0
380
900
1.9
14.3
45.3
2
900
0.002
2
1
0.067
6.67
17
5.4
227
900
1.9
14.3
23.0
2
900
0.002
2
2
0.133
13.33
23
7.3
415
900
1.9
14.3
29.6
100
15
100
1736
13.5
300.0
Aegiceras corniculatum Rhizophora apiculata
24
900
0.027
24
1
0.067
6.67
13
4.1
133
900
1.8
16.7
47.3
3
900
0.003
3
3
0.200
20.00
25
8.0
491
900
1.8
16.7
39.7
Acanthus iliciforus
18
900
0.020
18
3
0.200
20.00
15
4.8
177
900
1.8
16.7
54.7
Derris trifoliata
30
900
0.033
30
2
0.133
13.33
12
3.8
113
900
1.8
16.7
60.0
24 Nypa fruticans Bruguiera gymnorrhiza ∑
17
900
0.019
17
3
0.200
20.00
21
6.7
346
900
1.8
16.7
53.7
8
900
0.009
8
3
0.200
20.00
22
7.0
380
900
1.8
16.7
44.7
100
15
100
1639
10.9
300.0
25
Stasiun Transek 2
1 2
3
Spesies
Ni
Achantus krakas
8
∑
8
A (m^2)
Di (ind/m^2)
RDi (%)
Pi
Fi
Rfi
900
0.009
100
1
0.050
5.00
100
20
Keliling 20
d
BA
A
Ci
RCi
INP
6.4
314
900
0.3
100.0
205.0
314
0.3
205.0
Achantus sp.
30
900
0.033
37.5
2
0.333
33.33
15
4.8
177
900
0.7
33.3
104.2
Derris trifoliata
39
900
0.043
48.75
2
0.333
33.33
12
3.8
113
900
0.7
33.3
115.4
Nypa fruticans
11
900
0.012
13.75
2
0.333
33.33
22
7.0
380
900
0.7
33.3
80.4
∑
80
100
6
Nypa fruticans
15
900
0.017
14.7059
2
0.167
16.67
22
7.0
380
900
2.3
14.3
45.7
8
900
0.009
7.84314
1
0.083
8.33
10
3.2
79
900
2.3
14.3
30.5
Achantus sp.
11
900
0.012
10.7843
2
0.167
16.67
15
4.8
177
900
2.3
14.3
41.7
Derris trifoliata
24
900
0.027
23.5294
4
0.333
33.33
12
3.8
113
900
2.3
14.3
71.1
Xylocarpus granatum
13
900
0.014
12.7451
1
0.083
8.33
23
7.3
415
900
2.3
14.3
35.4
Rhizophora apiculata
16
900
0.018
15.6863
1
0.083
8.33
25
8.0
491
900
2.3
14.3
38.3
Bruguiera gymnorrhiza
15
900
0.017
14.7059
1
0.083
8.33
22
7.0
380
900
2.3
14.3
37.3
100
12
Deriptera lycoralis
102
670
2034
2.2
15.8
300.0
300.0
26 Stasiun
Transek
3
1
Spesies
Ni
A (m^2)
Di (ind/m^2)
RDi (%)
Pi
Fi
Rfi
Nypa fruticans
18
900
0.020
16.0714
2
0.167
16.67
Acanthus iliciforus
29
900
0.032
25.8929
1
0.083
Derris trifoliata
36
900
0.040
32.1429
1
Rhizophora apiculata
4
900
0.004
3.57143
Ceriops sp.
6
900
0.007
Aegiceras corniculatum
16
900
Bruguiera gymnorrhiza
3
900
∑ 2
3
d
BA
A
Ci
RCi
INP
22
7.0
380
900
2.1
14.3
47.0
8.33
15
4.8
177
900
2.1
14.3
48.5
0.083
8.33
12
3.8
113
900
2.1
14.3
54.8
2
0.167
16.67
25
8.0
491
900
2.1
14.3
34.5
5.35714
2
0.167
16.67
17
5.4
227
900
2.1
14.3
36.3
0.018
14.2857
1
0.083
8.33
13
4.1
133
900
2.1
14.3
36.9
0.003
2.67857
3
0.250
25.00
22
7.0
380
900
2.1
14.3
42.0
100
12
112
Keliling
1900
14.8
300.0
Rhizophora apiculata
4
900
0.004
4.3956
1
0.125
12.50
25
8.0
491
900
1.6
25.0
41.9
Ceriops tagal
32
900
0.036
35.1648
2
0.250
25.00
17
5.4
227
900
1.6
25.0
85.2
Nypa fruticans
9
900
0.010
9.89011
2
0.250
25.00
22
7.0
380
900
1.6
25.0
59.9
Bruguiera gymnorrhiza
46
900
0.051
50.5495
3
0.375
37.50
22
7.0
380
900
1.6
25.0
113.0
∑
91
100
8
Bruguiera gymnorrhiza
6
100
3
100.0
300.0
∑
6
100
3
900
0.007
1477 1.000
100.00
22
7.0
380 380
6.6 900
0.4 0.4
27 Stasiun Transek 4
1
2
3
Spesies
Ni
Nypa fruticans
2
A (m^2) 900
Di (ind/m^2) 0.002
RDi (%)
Pi
Ceriops sp.
48
Rhizophora apiculata ∑
20
2.85714
3
0.375
Kelilin g 37.50 22
900
0.053
68.5714
2
0.250
25.00
900
0.022
28.5714
3
0.375
37.50
100
8
Bruguiera gymnorrhiza Nypa fruticans
7
70
Fi
Rfi
d
BA
A
Ci
RCi
INP
7.0
380
900
1.2
33.3
73.7
17
5.4
227
900
1.2
33.3
126.9
25
8.0
491
900
1.2
33.3
99.4
1097
3.7
300.0
900
0.008
9.72222
2
0.222
22.22
22
7.0
380
900
1.6
25.0
56.9
1
900
0.001
1.38889
3
0.333
33.33
22
7.0
380
900
1.6
25.0
59.7
Rhizophora apiculata Ceriops tagal
10
900
0.011
13.8889
3
0.333
33.33
25
8.0
491
900
1.6
25.0
72.2
54
900
0.060
75
1
0.111
11.11
17
5.4
227
900
1.6
25.0
87.8
∑
72
25
9
1477
6.6
276.6
Nypa fruticans
6
900
0.007
7.59494
3
0.300
30.00
22
7.0
380
900
1.8
20.0
57.6
Bruguiera gymnorrhiza Aegiceras corniculatum Rhizophora apiculata Ceriops sp.
5
900
0.006
6.32911
2
0.200
20.00
22
7.0
380
900
1.8
20.0
46.3
4
900
0.004
5.06329
1
0.100
10.00
13
4.1
133
900
1.8
20.0
35.1
7
900
0.008
8.86076
3
0.300
30.00
25
8.0
491
900
1.8
20.0
58.9
57
900
0.063
72.1519
1
0.100
10.00
17
5.4
227
900
1.8
20.0
102.2
∑
79
100
10
1610
8.9
300.0
28 Stasiun
Transek
5
1
Spesies
A (m^2)
Di (ind/m^2)
RDi (%)
Pi
6
900
0.007
3.7037
Nypa fruticans
26
900
0.029
Rhyzopora apiculata
20
900
5
Ceriops sp.
105
∑
162
Bruguiera gymnorrhiza
Aegiceras corniculatum
2
3
Nypa fruticans
Ni
Fi
Rfi
Keliling
d
2
0.167
16.67
22
7.0
16.0494
2
0.167
16.67
22
0.022
2.22222
3
0.250
25.00
900
0.006
0.55556
2
0.167
900
0.117
11.6667
3
0.250
34.1975
12
BA
A
Ci
RCi
INP
380
900 1.8
20.0
40.4
7.0
380
900 1.8
20.0
52.7
25
8.0
491
900 1.8
20.0
47.2
16.67
13
4.1
133
900 1.8
20.0
37.2
25.00
17
5.4
227
900 1.8
20.0
56.7
1610
8.9
234.2
11
900
0.012
1.22222
2
0.167
16.67
22
7.0
380
900 1.8
20.0
37.9
Aegiceras corniculatum
4
900
0.004
0.44444
2
0.167
16.67
13
4.1
133
900 1.8
20.0
37.1
Bruguiera gymnorrhiza
6
900
0.007
0.66667
2
0.167
16.67
22
7.0
380
900 1.8
20.0
37.3
Ceriops sp.
52
900
0.058
5.77778
3
0.250
25.00
17
5.4
227
900 1.8
20.0
50.8
Rhizophora apiculata
24
900
0.027
2.66667
3
0.250
25.00
25
8.0
491
900
1.8 20.0
47.7
∑
97
10.7778
12
Rhizophora apiculata
70
900
0.078
7.77778
3
0.429
42.86
25
8.0
491
900
0.9
0.3
51.0
Ceriops sp.
20
900
0.022
2.22222
3
0.429
42.86
17
5.4
227
900
0.9
0.3
45.4
Derris trifoliata
10
900
0.011
1.11111
1
0.143
14.29
12
3.8
113
900
0.9
0.3
15.7
11.1111
7
∑
100
1610
831
8.9
2.8
210.8
112.1
29 Stasiun
Transek
6
1
Spesies
Di (ind/m^2)
RDi (%)
Pi
Fi
Rfi
Keliling
d
BA
A
Ci
RCi
INP
60
900
0.067
60
3
0.375
37.50
25
8.0
491
900
0.9
33.3
130.8
Ceriops sp.
23
900
0.026
23
3
0.375
37.50
17
5.4
227
900
0.9
33.3
93.8
Aegiceras corniculatum
17
900
0.019
17
2
0.250
25.00
13
4.1
133
900
0.9
33.3
75.3
100
8
100
850
2.8
300.0
Rhizophora apiculata
60
900
0.067
35.2941
3
0.214
21.43
25
8.0
491
900
0.5
27.0
83.8
Ceriops sp.
28
900
0.031
16.4706
3
0.214
21.43
17
5.4
227
900
0.3
12.5
50.4
Avicennia alba
6
900
0.007
3.52941
1
0.071
7.14
20
6.4
314
900
0.3
17.3
28.0
Nypa fruticans
50
900
0.056
29.4118
2
0.143
14.29
22
7.0
380
900
0.4
20.9
64.6
Ceriops tagal
12
900
0.013
7.05882
3
0.214
21.43
17
5.4
227
900
0.3
12.5
41.0
Derris trifoliata
14
900
0.016
8.23529
2
0.143
14.29
15
4.8
177
900
0.2
9.7
32.3
100
14
∑ 3
A (m^2)
Rhizophora apiculata
∑ 2
Ni
170
1815
2.0
300.0
Nypa fruticans
10
900
0.011
8.69565
2
0.154
15.38
22
7.0
380
900
0.4
22.5
46.6
Rhizophora apiculata
30
900
0.033
26.087
3
0.231
23.08
25
8.0
491
900
0.5
29.1
78.2
Aegiceras corniculatum
5
900
0.006
4.34783
3
0.231
23.08
13
4.1
133
900
0.1
7.9
35.3
Bruguiera gymnorrhiza
5
900
0.006
4.34783
1
0.077
7.69
22
7.0
380
900
0.4
22.5
34.5
Ceriops sp.
50
900
0.056
43.4783
3
0.231
23.08
17
5.4
227
900
0.3
13.4
80.0
Derris trifoliata
15
900
0.017
13.0435
1
0.077
7.69
10
3.2
79
900
0.1
4.6
25.4
100
13
∑
115
1689
1.9
300.0
30
Stasiun
Transek
7
1
Spesies
Di (ind/m^2)
RDi (%)
Pi
Fi
Rfi
Keliling
d
BA
A
Ci
RCi
INP
79
900
0.088
79
2
0.250
25.00
17
5.4
227
900
0.3
22.7
126.7
Rhizophora apiculata
16
900
0.018
16
3
0.375
37.50
20
6.4
314
900
0.3
31.4
84.9
Nypa fruticans
3
900
0.003
3
2
0.250
25.00
22
7.0
380
900
0.4
38.0
66.0
Derris trifoliata
2
900
0.002
2
1
0.125
12.50
10
3.2
79
900
0.1
7.9
22.4
100
8
100
999
1.1
300.0
Avicenia alba
30
900
0.033
30
2
0.182
18.18
20
6.4
314
900
0.3
20.3
68.5
Ceriops sp.
10
900
0.011
10
2
0.182
18.18
17
5.4
227
900
0.3
14.7
42.9
Rhizophora apiculata
15
900
0.017
15
3
0.273
27.27
25
8.0
491
900
0.5
31.8
74.0
Aegiceras corniculatum
25
900
0.028
25
2
0.182
18.18
13
4.1
133
900
0.1
8.6
51.8
Nypa fruticans
20
900
0.022
20
2
0.182
18.18
22
7.0
380
900
0.4
24.6
62.8
100
11
∑ 3
A (m^2)
Ceriops sp.
∑ 2
Ni
100
1544
1.7
300.0
Rhizophora apiculata
79
900
0.088
79
3
0.375
37.50
25
8.0
491
900
0.5
39.2
155.7
Avicennia alba
12
900
0.013
12
2
0.250
25.00
20
6.4
314
900
0.3
25.1
62.1
Aegiceras corniculatum
3
900
0.003
3
2
0.250
25.00
13
4.1
133
900
0.1
10.6
38.6
Sonneratia sp.
6
900
0.007
6
1
0.125
12.50
20
6.4
314
900
0.3
25.1
43.6
100
8
100
1251
1.4
300.0
31
Stasiun
Transek
8
1
Spesies
Di (ind/m^2)
RDi (%)
Pi
Fi
Rfi
Keliling
d
BA
A
Ci
RCi
INP
79
900
0.088
79
3
0.300
30.00
25
8.0
491
900
0.5
39.2
148.2
Avicennia alba
12
900
0.013
12
3
0.300
30.00
20
6.4
314
900
0.3
25.1
67.1
Aegiceras corniculatum
3
900
0.003
3
1
0.100
10.00
13
4.1
133
900
0.1
10.6
23.6
sonneratia sp.
6
900
0.007
6
3
0.300
30.00
20
6.4
314
900
0.3
25.1
61.1
100
10
Rhizophora apiculata
100
1251
1.4
300.0
87
900
0.097
87
3
0.333
33.33
25
8.0
491
900
0.5
43.9
164.2
Sonneratia sp.
7
900
0.008
7
3
0.333
33.33
20
6.4
314
900
0.3
28.1
68.4
Avicennia alba
6
900
0.007
6
3
0.333
33.33
20
6.4
314
900
0.3
28.1
67.4
100
9
∑ 3
A (m^2)
Rhizophora apiculata
∑ 2
Ni
100
1119
1.2
300.0
Nypa fruticans
56
900
0.062
56
1
0.100
10.00
22
7.0
380
900
0.4
28.7
94.7
Avicennia alba
15
900
0.017
15
3
0.300
30.00
20
6.4
314
900
0.3
23.8
68.8
Rhizophora apiculata
24
900
0.027
24
3
0.300
30.00
20
6.4
314
900
0.3
23.8
77.8
5
900
0.006
5
3
0.300
30.00
20
6.4
314
900
0.3
23.8
58.8
100
10
Sonneratia sp. ∑
100
1322
1.5
300.0
32
Stasiun
Transek
9
1
Spesies
Di (ind/m^2)
RDi (%)
Pi
Fi
Rfi
Keliling
d
BA
A
Ci
RCi
INP
40
900
0.044
40
2
0.154
15.38
22
7.0
380
900
0.4
19.7
75.1
Sonneratia sp
13
900
0.014
13
3
0.231
23.08
20
6.4
314
900
0.3
16.3
52.4
Avicennia alba
9
900
0.010
9
3
0.231
23.08
20
6.4
314
900
0.3
16.3
48.4
Bruguiera gymnorrhiza
5
900
0.006
5
1
0.077
7.69
22
7.0
380
900
0.4
19.7
32.4
Ceriops sp.
3
900
0.003
3
1
0.077
7.69
17
5.4
227
900
0.3
11.8
22.5
30
900
0.033
0.231
23.08
20
6.4
314
900
0.3
16.3
∑
100
30
3
100
13
1929
2.1
69.4 300.0
Avicennia alba
13
900
0.014
13
3
0.273
27.27
20
6.4
314
900
0.3
23.8
69.0
Nypa fruticans
39
900
0.043
39
2
0.182
18.18
22
7.0
380
900
0.4
28.7
80.9
Rhizophora apiculata
40
900
0.044
40
3
0.273
27.27
20
6.4
314
900
0.3
23.8
91.0
8
900
0.009
8
3
0.273
27.27
20
6.4
314
900
0.3
23.8
35.3
100
11
Sonneratia sp ∑ 3
A (m^2)
Nypa fruticans
Rhizophora apiculata 2
Ni
100
1322
1.5
276.2
Avicennia alba
20
900
0.022
20
3
0.333
33.33
20
6.4
314
900
0.3
33.3
86.7
Sonneratia sp
20
900
0.022
20
3
0.333
33.33
20
6.4
314
900
0.3
33.3
86.7
Rhizophora apiculata
60
900
0.067
60
3
0.333
33.33
20
6.4
314
900
0.3
33.3
126.7
100
9
∑
100
942
1.0
300.0
33
Stasiun
Transek
10
1
Spesies
A (m^2)
Di (ind/m^2)
RDi (%)
Pi
Fi
Rfi
Keliling
d
BA
A
Ci
RCi
INP
Avicennia alba
18
900
0.020
18
3
0.333
33.33
20
6.4
314
900
0.3
33.3
84.7
Sonneratia sp
15
900
0.017
15
3
0.333
33.33
20
6.4
314
900
0.3
33.3
81.7
Rhizophora apiculata
67
900
0.074
67
3
0.333
33.33
20
6.4
314
900
0.3
33.3
133.7
100
9
∑ 2
Ni
100
942
1.0
300.0
Rhizophora apiculata
60
900
0.067
60
3
0.333
33.33
20
6.4
314
900
0.3
33.3
126.7
Avicennia alba
24
900
0.027
24
3
0.333
33.33
20
6.4
314
900
0.3
33.3
90.7
Sonneratia sp
16
900
0.018
16
3
0.333
33.33
20
6.4
314
900
0.3
33.3
82.7
100
9
∑
100
942
1.0
300.0
34
Lampiran 2 Kenampakan satelit Landsat 7 dan Landsat 8
Gambar 14 Landsat 7 (Sumber: www.Google.com )
Gambar 15 Landsat 8 (Sumber: www.usgs.gov) Lampiran 3 Karateristik Landsat 7 dan Landsat 8
Band 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Landsat 8
Landsat 7
TIRS/OLI 0.433 - 0.453 µm (30 m)* Coastal/Aerosol 0.450 - 0.515 µm (30 m) Blue 0.525 - 0.600 µm (30 m) Green 0.630 - 0.680 µm (30 m)** Red 0.845 - 0.885 µm (30 m)** Near-IR 1.560 - 1.660 µm (30 m)** SWIR-1 2.100 - 2.300 µm (30 m)** SWIR-2 0.500 - 0.680 µm (15 m)** PAN 1.360 - 1.390 µm (30 m)*** Cirrus 10.30 - 11.30 µm **** LWIR-1 11.50 - 12.50 µm **** LWIR-2
ETM+ 0.450 - 0.515 µm (30 m) Blue 0.525 - 0.605 µm (30 m) Green 0.630 - 0.690 µm (30 m) Red 0.775 - 0.900 µm (30 m) Near-IR 1.550 - 1.750 µm (30 m)SWIR-1 10.00 - 12.50 µm (60 m) LWIR 2.090 - 2.350 µm (30 m) SWIR-2 0.520 - 0.900 µm (15 m) PAN
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 <= 0.042 then 2 else if i1>=0.042 and i1 <= 0.095 then 3 if i1>=0.095 and i1 <= 0.11111 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
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
37
a) b) Gambar 4 Kondisi mangrove yang berada pada aliran sungai Donan
38
RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Kudus pada tanggal 7 Juli 1991 dari ayah Drs. H. Sri Haryoko dan ibu Hj. Uswatun Khasanah,Spd. Penulis adalah putra kedua dari empat bersaudara. Tahun 2009 lulus dari SMA Negeri 2 Kudus dan pada tahun yang sama penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan diterima di Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. Selama mengikuti perkuliahan, penulis menjadi asisten praktikum Pemetaan Sumberdaya Hayati Laut pada tahun ajaran 2010/2011 dan 2011/2012, asisten praktikum Biologi Laut pada tahun ajaran 2011/2012. Penulis juga aktif sebagai Pengurus Organisasi Himpunan Mahasiswa Ilmu dan Teknologi Kelautan (HIMITEKA) sebagai staf Hubungan Luar dan Komunikasi HIMITEKA IPB 2010/2011, Kepala Divisi Pengembangan Sumberdaya Manusia HIMITEKA IPB 2011/2012, Pengurus Organisasi Mahasiswa Daerah (OMDA) Keluarga Kudus Bogor Menara Kota (KKB MK) seabagi Kepala Divisi Pengembangan Sumberdaya Manusia KKB MK tahun 2012. Penulis juga aktif dalam kegiatan seni perkusi Explorasi dan meraih juara 2 dalam kompetisi IPB Art Contest tahun 2012 dan juara 1 pada Pekan Olahraga dan Seni Perikanan, Fakultas Perikanan dan ilmu Kelautan tahun 2011. Pada tahun 2012 penulis mengikuti Praktek Kerja Lapang di Cilacap, Jawa Tengah dan menulis laporan tentang pasang surut di Pelabuhan Perikanan Samudera,Cilacap. Sebagai salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Ilmu Kelautan, penulis melaksanakan kegiatan Skripsi dengan judul Pemetaan Vegetasi Mangrove di Cilacap,Jawa Tegah dengan Menggunakan Citra Landsat ETM+ dan OLI TIRS di bawah bimbingan Dr.Ir. Vincentius Paulus Siregar, DEA dan Dr.Ir. Mujizat kawaroe,M.si.
39
