Journal of Information System.
Graphics.
Hospitality and Technology Volume 4.
Nomor 1.
Maret 2022
P-ISSN : 2622-1594
E-ISSN : 2685-449X
Analisis Perubahan Luas Tutupan Lahan Mangrove di Teluk Ambon Dalam Menggunakan OBIA Theodorus Deventer Rihulaya*.
Frederik Samuel Papilayab Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana E-mail: 682016601@student.
edu, samuel.
papilaya@uksw.
AbstrakAi Hutan mangrove berperan penting untuk kawasan pesisir, yang mana sebagai pertahanan akhir yang melindungi pemukiman dari berbagai bencana alam dan juga sebagai salah satu mitigasi perubahan iklim global.
Pemanfaatan penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis untuk melakukan pemetaan temporal dengan Object Based Image Classification diteliti menggunakan citra satelit Landsat (Landsat 4-5 dan Landsat 8 Ol.
dapat dinilai cukup akurat dengan tingkat akurasi 60%.
Hasil yang di peroleh yaitu adanya perubahan tutupan mangrove pada Kawasan Teluk Ambon Dalam yang mengalami penambahan tutupan luas dalam rentang tahun 1999-2020 sebanyak 248,654 M2.
Kata KunciAi Sistem Informasi Geografis.
Penginderaan Jauh.
OBIA.
Mangrove PENDAHULUAN utan mangrove atau hutan bakau merupakan formasi dari tumbuhan yang spesifik, dan umumnya dijumpai tumbuh dan berkembang pada kawasan pesisir yang terlindung di daerah tropika dan subtropika.
Kata mangrove sendiri berasal dari perpaduan antara bahasa Portugis yaitu mangue, dan bahasa Inggris yaitu grove .
Hutan mangrove merupakan benteng terakhir yang melindungi pemukiman dan lingkungan darat lainnya dari berbagai bencana alam seperti abrasi, amukan badai .
, gelombang tsunami, angin kencang dan intrusi air laut .
Hutan mangrove bermanfaat besar bagi penduduk Indonesia yang mencapai 40-50 persen tinggal di daerah dekat pantai, yakni mencegah abrasi dan tsunami, serta peresapan air laut ke Kota Ambon dengan luas wilayah administrasi 377 km2 700 ha meliputi wilayah di sepanjang pesisir dalam Teluk Ambon dan pesisir luar Jazirah Leitimur dengan total panjang garis pantai 102,7 Km.
Di Pulau Ambon khususnya perairan Teluk Ambon luas hutan mangrove mencapai A 52 Naskah Masuk : 13 Desember 2021 Naskah Direvisi : 07 Februari 2022 Naskah Diterima : 24 Februari 2022 *Corresponding Author : 682016601@student.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.
0 International License.
Departemen Sistem Informasi.
Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya ha dengan tingkat kerusakan diperkirakan 10-15 % (Pemerintah Kota Ambon, 2.
Hasil perhitungan dari data citra satelit Landsat MSS yang dilakukan LIPI tahun 1999 .
idak dipublikasika.
menunjukkan bahwa sejak tahun 1986 hingga 1999 sekitar 27% hutan mangrove di Teluk Ambon hilang karena dirubah peruntukannya.
Sapulete et al.
dalam Berita Biologi 9.
Agustus 2009, laju pengalihfungsian hutan .
ermasuk non-mangrov.
pada tahun 1989-2001 mengalami peningkatan yang sangat drastis .
Laju deforestasi hutan mangrove harus diimbangi dengan reboisasi, mengingat pentingnya kawasan mangrove bagi wilayah pesisir terkhususnya kota Ambon.
Dilihat dari geomorfologi Teluk Ambon dan juga manfaat yang sesuai untuk pertumbuhan mangrove menjadikan banyak potensi yang dapat dimanfaatkan dalam pengelolaan mangrove yang Sesuai dengan ketentuan Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Ambon tahun 2011-2031 tentang peraturan zonasi kawasan perlindungan kepada taman wisata alam, taman wisata alam laut, dan pantai berhutan bakau .
, menjadikan pentingnya monitoring dan pembaruan informasi perubahan tutupan lahan kawasan pantai berhutan bakau pada Teluk Ambon Dalam.
Sehingga perlu dilakukan kajian analisis untuk mendeteksi perubahan tutupan lahan kawasan pantai berhutan bakau yang terjadi pada wilayah Teluk Ambon Dalam.
II.
TINJAUAN PUSTAKA
Dalam penelitian AuAnalisis Temporal Perubahan Lahan Hutan Mangrove di Kecamatan Balinggi Kabupaten Parigi Moutong tahun 2005 hingga 2013Ay, terjadi perubahan luas lahan hutan mangrove sekunder sebanyak 41,67% dan 41,43% mangrove primer mengalami kenaikan luas lahan.
Pada penelitian ini.
Moh Feisal Rizky Kamin dkk, menggunakan perhitungan NDVI (Normalized Differenced Vegetation Indke.
dengan hasil kerapatan tajuk lebat menurun sebanyak 2,38% dan tajuk sedang menurun sebesar 17,31%, sedangkan kerapatan tajuk jarang naik sebesar 33,99% .
Penelitian serupa juga pernah dilakukan pada tahun 2017 oleh Saiful Alimudi.
Setyo Budi Susilo, dan James Panjaitan untuk mendeteksi perubahan luasan mangrove pada Teluk Valentine Pulau Buano Seram Bagian Barat .
Hasil DOI : 10.
37823/insight.
Rihulay, dkk.
: Analisis Perubahan Luas Tutupan Lahan Mangrove di Teluk Ambon Dalam Menggunakan OBIA klasifikasi citra landsat 7 menggunakan metode OBIA memetakan kawasan mangrove dengan Overall Accuracy 85-88% lebih baik dibandingkan penggunaan piksel dengan akurasi 64%.
Penelitian pertama memiliki persamaan penggunaan informasi citra satelit penginderaan jauh yang diekstraksi ke dalam aplikasi Sistem Informasi Geografis untuk mengetahui luasan perubahan kawasan pantai berhutan bakau .
Hal yang membedakan penelitian ini dengan penelitian pertama terdapat pada perbedaan penggunaan teknik klasifikasi penginderaan jarak jauh dalam penelitian ini akan menggunakan teknik klasifikasi Object Based Image Analysis (OBIA).
Penelitian kedua memiliki kesamaan penggunaan teknik klasifikasi OBIA, perbedaannya adalah area studi kasus analisa perubahan kawasan mangrove dan juga penghitungan kerapatan mangrove menggunakan NDVI, fokus area studi kasus penelitian ini adalah wilayah Teluk Dalam Ambon.
Maluku dan cakupan penelitian ini tidak sampai menghitung kerapatan mengrove.
Kawasan Pantai Berhutan Bakau (Mangrov.
Hutchings dan Saenger .
mendeskripsikan mangrove sebagai formasi tumbuhan daerah litoral yang khas dan tumbuh di pantai yang terlindung di daerah tropis dan subtropis .
Di lain pihak.
Soerianegara menyatakan bahwa hutan mangrove ialah hutan yang dipengaruhi oleh pasang surut air laut serta tumbuh pada kondisi tanah berlumpur aluvial di daerah pantai dan muara sungai .
, terutama di daerah endapan lumpur yang terakumulasi .
Soerianegara lebih lanjut memyebutkan jenis-jenis pohon Avicennia.
Sonneratia.
Rhizophora.
Bruguiera.
Ceriops.
Lumnitzera.
Excoecaria.
Xylocarpus.
Aegiceras.
Scyphyphora dan Nypa pada populasi hutan mangrove .
Ekosistem mangrove merupakan salah satu ekosistem utama di perairan pesisir yang tidak hanya terbatas pada fungsi ekologi, tetapi juga fungsi fisik, fungsi sosial, fungsi ekonomi maupun fungsi budaya .
Salah satu peran mangrove yang sangat penting adalah menjaga kestabilan garis pantai dari abrasi sampai intrusi air laut, selain itu ekosistem mangrove juga menjadi habitat untuk berbagai biota laut dari udang, kerang dan berbagai jenis ikan.
Sistem Informasi Geografis Sistem informasi geografis (SIG) adalah sebuah sistem atau teknologi berbasis komputer yang dibangun dengan tujuan untuk mengumpulkan, menyimpan, mengolah dan menganalisa, serta menyajikan data dan informasi dari suatu obyek atau fenomena yang berkaitan dengan letak atau keberadaannya di permukaan bumi (Ekadinata et al, 2.
Qihao Weng dalam bukunya .
menyebutkan bahwa Sistem Informasi Geografis merupakan paket software terintegrasi yang dibuat secara khusus untuk mengolah data geografis dengan berbagai keperluan .
Secara umum Sistem Informasi Geografis merupakan sistem yang dibuat untuk mengolah dan menganalisa data spasial dengan memanfaatkan citra bumi yang diklasifikasi dan dipetakan menggunakan berbagai macam metode yang diharapkan dapat menghasilkan informasi yang akurat.
Departemen Sistem Informasi.
Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya Penginderaan Jauh Penginderaan jauh .
emote sensin.
adalah seni dan ilmu untuk mendapatkan informasi tentang obyek, area atau fenomena melalui analisa terhadap data yang diperoleh dengan menggunakan alat sensor tanpa kontak langsung dengan obyek, daerah ataupun fenomena yang dikaji .
Penginderaan jauh dapat diartikan sebagai teknologi untuk mengidentifikasi suatu obyek di permukaan bumi tanpa melalui kontak langsung dengan obyek tersebut.
Saat ini teknologi penginderaan jauh berbasis satelit menjadi sangat populer dan digunakan untuk berbagai tujuan kegiatan, salah satunya untuk mengidentifikasi potensi sumber daya wilayah pesisir dan lautan.
Hal ini disebabkan teknologi ini memiliki beberapa kelebihan, seperti: harganya yang relatif murah dan mudah didapat, adanya resolusi temporal .
sehingga dapat digunakan untuk keperluan monitoring, cakupannya yang luas dan mampu menjangkau daerah yang terpencil (Suwargana, 2.
Selain citra satelit, berbagai jenis pesawat udara, balon udara, dan juga drone sudah dilengkapi dengan sensor khusus untuk merekam citra bumi dengan jenis resolusi dan band yang berbeda untuk menjawab kebutuhan citra bumi yang akan digunakan untuk melakukan penginderaan jauh.
Dalam penginderaan jauh pemilihan kombinasi band sangat berpengaruh dalam proses klasifikasi dan analisa data, setiap band mempunyai karakteristik panjang gelombang, warna dan kegunaan dan pengaplikasian yang berbeda-beda untuk mendapatkan tampilan citra yang sesuai dengan tujuan analisis.
Analisis Spasial Analisis spasial adalah suatu teknik atau proses yang melibatkan sejumlah hitungan dan evaluasi logika yang dilakukan dalam rangka mencari atau menemukan hubungan atau pola-pola yang terdapat di antara unsur-unsur geografis yang terkandung dalam data digital dengan batas-batas wilayah studi tertentu.
Di dalam SIG, segala teknik atau pendekatan perhitungan matematis yang terkait dengan data atau layer .
keruangan dilakukan di dalam Analisis Spasial .
De Mers dalam Budiyanto menyebutkan bahwa analisis spasial mengarah pada banyak macam operasi dan konsep termasuk perhitungan sederhana, klasifikasi, penataan, tumpang-susun geometris, dan pemodelan kartografis .
Rangkaian proses analisis spasial pada umumnya adalah pengamatan lokasi, atribut dan relasi dari setiap variabel dalam data spasial yang dilakukan dengan berbagai teknik analisis.
Analisis spasial dapat menghasilkan informasi baru dari data spasial yang dapat berpengaruh besar dalam suatu pengambilan Metode dan Tahapan OBIA (Object Based Image Analysi.
Hurd et al, 2006 dalam Tunjung, 2012 menjelaskan OBIA merupakan pendekatan yang proses klasifikasinya tidak hanya mempertimbangkan aspek spektral .
ilai spektra.
namun aspek spasial .
dari sebuah objek.
Objek tersebut dibentuk melalui proses segmentasi atau proses pengelompokan piksel yang berdekatan dengan kualitas yang sama .
Pada dasarnya ada dua tahapan utama proses ekstarsi data dalam metode OBIA diantaranya DOI : 10.
37823/insight.
Rihulay, dkk.
: Analisis Perubahan Luas Tutupan Lahan Mangrove di Teluk Ambon Dalam Menggunakan OBIA segmentasi citra dan proses klasifikasi masing-masing Dibandingkan dengan metode klasifikasi berbasis piksel, metode ekstraksi informasi OBIA tentunya akan lebih unggul karena tidak hanya mempertimbangkan aspek spektral .
ilai spektra.
tetapi juga aspek dan karakterstik spasial dari obyek-obyek tersebut (Tunjung, 2.
METODE PENELITIAN
Studi area pada penelitian ini adalah Desa Passo.
Desa Negeri Lama.
Desa Nania dan Desa Waiheru.
Teluk Ambon (Gambar .
Gambar.
Peta lokasi penelitian Proses penelitian ini terbagi menjadi tiga tahapan yaitu.
tahap persiapan, pengumpulan data, dan pengolahan data citra satelit menggunakan teknik klasifikasi OBIA yang akan menghasilkan peta perubahan kawasan pantai berhutan bakau di Teluk Ambon Dalam dan pembuatan laporan hasil penelitian seperti dapat dilihat dari skema analisis perubahan pantai berikut (Gambar .
mengkaji penelitian-penelitian terdahulu yang berkaitan dengan penelitian yang akan dilakukan, selanjutnya dilakukan pengumpulan data citra satelit Landsat 4-5 C1 Level 2 dan Landsat 8 OLI yang diperoleh melalui proses pengunduhan di situs resmi USGS (United States Geological Surve.
dengan rentang waktu tahun 1999 sampai 2020.
Data citra satelit yang digunakan telah terkoreksi dengan baik secara geografik ataupun secara atmosferik maupun radiometrik (Tabel .
TABEL I
DATA CITRA LANDSAT YANG DIGUNAKAN
Landsat Tahun Landsat 5 Landsat 5 Landsat 5 Landsat 8 OLI Landsat 8 OLI 12 Januari 1999 17 Mei 2004 23 September 21 September 7 Februari 2020 Tahap kedua merupakan pengolahan data citra satelit Landsat (Preproccesing, komposit band, segmentasi citra klasifikasi, kemudian hasil dianalisis dan diukur tingkat Pengolahan citra satelit Landsat diawali dengan tahap preprocessing yang dilakukan di software Quantum GIS menggunakan plugins semi-automatic classification untuk memperbaiki nilai spektral pixel agar sesuai dengan nilai sebenarnya.
Selanjutnya komposit band yang digunakan untuk menganalisis perubahan adalah kombinasi band 4-5-3 .
ear infrared, infrared short wave dan re.
untuk Landsat 5 (Tahun 1999, 2004 dan 2.
dan band 8- Persiapan dan Pengumpulan Data Desain penelitian.
Studi literatur dan Pengumpulan data citra satelit.
Koreksi Atmosferik dan Radiometrik 11-3 .
anchromatic, thermal infrared dan gree.
untuk Landsat 8 OLI (Tahun 2015 dan 2.
Gambar.
Komposit RGB citra (Landsat 5 .
dan (Landsat 8 8.
Pengolahan Data Citra Satelit Komposit band, segmentasi, klasifikasi unsupervised, accuracy assesment, overlay .
umpang susu.
, peta perubahan kawasan pantai berhutan bakau.
Pembuatan Laporan Hasil Penelitian Hasil analisis perubahan Kawasan pantai berhutan bakau Gambar.
Setelah melakukan komposit band, citra kemudian disegmentasi menggunakan segment mean shift untuk mengelompokan objek yang berdekatan dan memiliki karakteristik yang serupa.
Selanjutnya, hasil segmentasi unsupervised atau klasifikasi tidak terbimbing, klasifikasi citra satelit yang dibagi menjadi dua kelas, yaitu mangrove dan non mangrove.
Tahapan Penelitian Pada tahap pertama yaitu persiapan dan pengumpulan data, studi literatur dilakukan untuk memperdalam pengetahuan tentang permasalahan yang akan diteliti dan Departemen Sistem Informasi.
Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya DOI : 10.
37823/insight.
Rihulay, dkk.
: Analisis Perubahan Luas Tutupan Lahan Mangrove di Teluk Ambon Dalam Menggunakan OBIA Kemudian tahapan uji akurasi dilakukan dengan metode koefisien Kappa dengan bantuan confusion matrix.
non mangrove, reklasifikasi dilakukan agar penelitian terfokus pada perbuahan luasan mangrove tanpa mempertimbangkan aspek perubahan lain.
: Jumlah semua piksel yang digunakan untuk : Jumlah baris atau lajur pada matriks kesalahan .
umlah kela.
: Nilai diagonal dari matrik kontingensi baris ke-i dan kolom ke-i : Jumlah piksel dalam kolom ke-i Data pendukung yang digunakan untuk melakukan uji akurasi adalah citra google earth dengan urutan tahun sama atau paling mendekati dengan citra satelit yang digunakan untuk pengolahan data.
Titik sampel yang menjadi reference data untuk diuji tingkat keakuratan ada 130 titik pada masing-masing tahun penelitan .
ahun 1999-tahun 2.
untuk mendapatkan nilai akurasi yang ideal dengan level of agreement, strong >80%, medium 40-80% dan poor <40%.
IV.
HASIL
Proses awal dari metode OBIA yaitu proses segmentasi, tutupan lahan dikelompokan dalam segmen yang mempunyai karakteristik serupa.
Hasil segmentasi (Gambar .
menunjukan warna coklat gelap mengindikasikan mangrove, coklat terang mengindikasikan vegetasi darat dan hijau mengindikasikan bangunan atau pemukiman.
Gambar.
Berdasarkan hasil klasifikasi citra satelit uji akurasi dilakukan dengan membuat confusion matrix pada setiap kelas tutupan lahan.
Akurasi yang digunakan adalah overall accuracy, user accuracy, producer accuracy kemudian akurasi kappa dihutung Tahun Gambar.
Hasil segmentasi citra Proses klasifikasi yang dilakukan dengan metode unsupervised classification atau klasifikasi tidak terbimbing, jumlah kelas yang dibuat pada masing-masing hasil segmentasi adalah tahun 1999 berjumlah 16 kelas, tahun 2004 berjumlah 6 kelas, 2009 berjumlah 9 kelas, tahun 2016 19 kelas, dan tahun 2020 (Gambar .
Untuk mendapatkan hasil klasifikasi yang terbaik, jumlah kelas pada tiap hasil segmentasi per tahun berbeda, dikarenakan beberapa kelas secara spektral serupa dan tidak dapat dibedakan.
Hasil klasifikasi tidak terbimbing yang dihasilkan kemudian di reklasifikasi menjadi 2 kelas yaitu kelas mangrove dan kelas Departemen Sistem Informasi.
Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya
Hasil segmentasi citra
TABEL II
HASIL UJI AKURASI
Producer User Accuracy Accuracy Overall Kappa Accuracy No data No data No data No data Hasil pengolahan data citra satelit Landsat 4 dan Landsat 8 Oli tahun 1999 sampai tahun 2020 serta hasil analisis perubahan tutupan lahan Kawasan pantai berhutan bakau di Desa Passo.
Desa Negeri Lama.
Desa Nania dan Desa Waiheru.
Kota Ambon Maluku, tutupan lahan mangrove mengalami perubahan positif atau peningkatan luas tutupan lahan mangrove dan diperoleh hasil luas area hutan mangrove yang terdistribusi di 4 desa di kecamatan Teluk Ambon Dalam (Desa Passo.
Desa Negeri Lama.
Desa Nania dan Desa Waiher.
(Tabel 3-.
DOI : 10.
37823/insight.
Rihulay, dkk.
: Analisis Perubahan Luas Tutupan Lahan Mangrove di Teluk Ambon Dalam Menggunakan OBIA
Mangrove 2009 Luas Desa
Passo
Desa
Nania
Desa
Waiheru
Desa
Negeri Lama Total
Desa
Mangrove 2016
Luas Perubahan Luas TABEL V
PERUBAHAN LUAS TUTUPAN MANGROVE T AHUN 2009-2016
Gambar.
Peta tutupan mangrove tahun 1999-2020 TABEL i PERUBAHAN LUAS TUTUPAN MANGROVE T AHUN 1999-2004 Mangrove 1999 Luas Desa Desa Passo Desa Nania Desa Waiheru Desa Negeri Lama Total Mangrove 2004 Luas Perubahan Luas Luas area mangrove di Desa Passo.
Desa Nania.
Desa Waiheru dan Desa Negeri Lama pada rentang waktu 19992004 mengalami peningkatan atau penambahan luas area 118 M2 atau 35,72% pada Desa Passo, 13,07% pada Desa Nania, 37,73% pada Desa Waiheru dan 13,48% pada Desa Negeri Lama dari total luas perubahan lahan.
TABEL IV
PERUBAHAN LUAS TUTUPAN MANGROVE T AHUN 2004-2009
Mangrove 2004 Lua s M2 Desa Passo Desa Nania Desa Waiheru Desa Negeri Lama Total Desa Mangrove 2009 Luas Perubahan Luas Luas area mangrove di Desa Passo.
Desa Nania.
Desa Waiheru dan Desa Negeri Lama pada rentang tahun 20042009 mengalami peningkatan atau penambahan luas area 706 M2 atau -146% pada Desa Passo, 76,30% pada Desa Nania, 28,53% pada Desa Waiheru dan 142,09% pada Desa Negeri Lama dari total luas perubahan lahan.
Departemen Sistem Informasi.
Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya Luas area mangrove di Desa Passo.
Desa Nania.
Desa Waiheru dan Desa Negeri Lama pada rentang tahun 20092016 mengalami peningkatan atau penambahan luas area 571 M2 atau -24,91% pada Desa Passo, 16,10% pada Desa Nania, -2,48% pada Desa Waiheru dan 111,29% pada Desa Negeri Lama dari total luas perubahan lahan.
TABEL VI
PERUBAHAN LUAS TUTUPAN MANGROVE TAHUN 2016-2020
Mangrove 2016 Luas Desa Desa Passo Desa Nania Desa Waiheru Desa Negeri Lama Total Mangrove 2020 Luas Perubahan Luas Luas area mangrove di Desa Passo.
Desa Nania.
Desa Waiheru dan Desa Negeri Lama pada rentang tahun 20162020 mengalami peningkatan atau penambahan luas area 259 M2 atau 13,30% pada Desa Passo, 11,19% pada Desa Nania, 63,92% pada Desa Waiheru dan 11,59% pada Desa Negeri Lama dari total luas perubahan lahan.
Perubahan tutupan lahan mangrove pada tahun 1999 sampai tahun 2020 mengalami perubahan penambahan luas yang cukup signifikan.
Total penambahan tutupan lahan mangrove dari tahun 1999 sampai tahun 2020 adalah 654 M2, perubahan penambahan luas terbesar terjadi pada tahun 1999 sampai tahun 2004 dibandingkan dengan tahun-tahun setelahnya, terhitung jumlah penambahan luas lahan sebesar 158.
118 M2.
Perubahan tutupan lahan mangrove yang mengalami pertambahan diharapkan dapat diimbangi dengan pemanfaatan dan pengembangan yang bersifat berkelanjutan sehingga dapat menghasilkan nilai positif baik dari segi ekologi maupun ekonomi.
Salah satu potensi yang ditimbulkan dan dapat dimanfaatkan dari perubahan tutupan lahan mangrove pada teluk ambon yaitu pengembangan DOI : 10.
37823/insight.
Rihulay, dkk.
: Analisis Perubahan Luas Tutupan Lahan Mangrove di Teluk Ambon Dalam Menggunakan OBIA ekowisata mangrove yang dapat bermanfaat untuk keperluan pendidikan lingkungan maupun penelitian.
KESIMPULAN
Budiyanto.
Sistem Informasi Geografis dengan ArcView GIS.
Yogyakarta: Andi.
Wibowo.
Surhayadi.
Aplikasi Object-Based Image Analysis (OBIA) untuk Deteksi Perubahan Penggunaan Lahan Menggunakan Citra ALOS AVNIR-2.
Fakultas Geografi.
Universitas Gadjah Mada.
Berdasarkan hasil pengolahan citra satelit menggunakan metode OBIA didapatkan luas total tutupan lahan mangrove terus mengalami peningkatan atau penambahan luas.
Luas tutupan lahan mangrove pada tahun 1999 pada Desa Passo.
Desa Neheri Lama.
Desa Nania dan Desa Waiheru adalah 673 M2, pada tahun 2004 sebesar 487.
791 M 2,
pada tahun 2009 sebesar 498.
497 M2, pada tahun 2016 068 M 2 dan pada tahun 2020 sebesar 578.
M2.
Hasil analisis perubahan tutupan lahan yang dilakukan dalam penelitian ini hanya terfokus untuk menganalisa total perubahan tutupan luas dan belum melibatkan faktor-faktor penyebab perubahan tutupan lahan.
Penelitian terkait yang dapat dilakukan dengan memanfaatkan hasil penelitian ini adalah dinamika perubahan tutupan lahan mangrove, dengan menambahkan variabel faktor-faktor penyebab perubahan tutupan lahan diantaranya, perubahan tutupan lahan yang dipengaruhi aktifitas manusia baik penebangan, penanaman kembali, laju pertumbuhan pemukiman, hingga fenomena alam yang menyebabkan perubahan tutupan lahan.
DAFTAR PUSTAKA