Pemetaan Kondisi Kesehatan Mangrove di Desa Daun, Kecamatan Sangkapura Pulau Bawean menggunakan Metode Mangrove Health Index (MHI)

Ekosistem mangrove yang ada di dunia mempunyai luas hingga sekitar 18 juta hektar. Indonesia sendiri memiliki luasan hutan mangrove 3,3 juta hektar. Hutan mangrove memiliki fungsi penting bagi suatu perairan menjadi tempat mencari makan biota akuatik, tempat bereproduksi dan berkembang biak dari kecil hingga dewasa. Mangrove juga menjadi pelindung dari proses abrasi serta menahan dari terjangan angin kencang yang mengarah ke daratan. Kesesuaian komponen biotik dan abiotik juga berpengaruh pada kerusakan ekosistem mangrove. Manusia juga berperan penting dalam menjaga ekosistem mangrove atau bahkan bisa menjadi faktor kerusakan yang utama bagi ekosistem mangrove itu sendiri. Diperlukan penelitian kesehatan mangrove untuk mengetahui kerusakan atau kesehatan mangrove di suatu wilayah. Kendala sarana dan pra-sarana menjadi faktor yang sering terjadi saat melakukan penelitian. Metode penginderaan jauh (Remote Sensing) sangat cocok digunakan untuk menghindari permasalahan tersebut. Stratiffied random sampling (SRS) juga digunakan untuk kondisi medan yang sulit serta area mangrove yang luas. Penelitian dilakukan di Desa Daun, Kecamatan Sangkapura, Kabupaten Gresik, Pulau Bawean pada bulan April 2022. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kemampuan citra satelit sentinel-2A MSI-MultiSpectral untuk pengolahan data peta kesehatan mangrove menggunakan metode Mangrove Health Index (MHI) dan untuk mengidentifikasi kesehatan area mangrove pada wilayah kajian. MHI berfungsi untuk menentukan kesehatan mangrove disuatu wilayah dengan parameter penting tutupan mangrove (C), Diameter (DBH), dan Kerapatan pancang (Nsp). Kategori MHI antara lain kategori MHI Poor MHI 0 ≤ 33.33%, Moderate 33.33 66.67. Formulai MHI ini merupakan gabungan dari beberapa indeks vegetasi antara lain Normalized Burn Ratio (NBR), Green Chlorophyll Index (GCI), Structure Insensitive Pigment Index (SIPI), dan Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI). Rumus MHI yang digunakan pada penelitian ini MHI = 102.12*NBR - 4.64*GCI + 178.15*SIPI + 159.53*ARVI - 252.39. Ground Check dan pengambilan data lapang menggunakan metode SRS dengan transek 10m x 10m. Jumlah plot yang digunakan yaitu 15 plot dengan 5 kali pengulangan setiap stratanya. Pengolahan citra satelit pada Google Earth Engine melalui proses pemotongan citra, false color area mangrove, koreksi awan menggunakan rumus dari sentinel-2A, indeks vegetasi dan tresholding didapatkan hasil luasan mangrove 69,23 Ha. Kategori poor sebesar 5,99 Ha, moderate yaitu 43,34 Ha, dan excellent yaitu 19,90 Ha. Visual peta MHI mampu mempermudah dalam menentukan area mana yang tergolong Poor, Moderate, maupun Excellent. Berdasarkan uji regresi data citra dan data lapang dihasilkan nilai determinan R Square / R ² sebesar 0,8384 atau 83 % yang berarti data lapang mempunyai hubungan kuat terhadap nilai citra MHI. Ditemukan 6 jenis mangrove sejati di seluruh plot, diantaranya yaitu jenis Rhizophora stylosa, Rhizophora apiculata, Rhizophora mucronata, Ceriops tagal, Sonneratia alba, dan Avicennia marina. Kesimpulan yang dapat diambil pada penelitian ini formula MHI mampu menggambarkan kondisi kesehatan mangrove pada wilayah kajian hingga 83 % yang tergolong hubungan kuat