Mangrove Cerdas 4.0: Perancangan Geodatabase untuk Mendukung Transformasi Digital Pengelolaan Konservasi Perairan Kayong Utara Berbasis WebGIS

Robin Saputra; Zan Zibar; Adityo Raynaldo

doi:10.26418/lkuntan.v8i3.98839

Authors

Robin Saputra Universitas OSO https://orcid.org/0000-0003-0268-7486
Zan Zibar Universitas OSO
Adityo Raynaldo Universitas OSO

DOI:

https://doi.org/10.26418/lkuntan.v8i3.98839

Keywords:

WebGIS, Konservasi, Transformasi Digital, Mangrove Cerdas 4.0, Pemetaan

Abstract

Penelitian ini menghadirkan inovasi dalam pengelolaan ekosistem mangrove melalui pengembangan WebGIS Mangrove Cerdas 4.0, sebuah sistem digital interaktif yang mengintegrasikan data penginderaan jauh, survei lapangan, dan analisis kualitas air untuk mendukung konservasi pesisir berbasis data spasial. Inovasi ini menjawab kekosongan penerapan teknologi WebGIS yang selama ini belum optimal digunakan dalam pemantauan mangrove di Indonesia. Penelitian dilakukan di Pulau Maya, Kabupaten Kayong Utara, dengan pendekatan kombinatif antara klasifikasi citra Sentinel-2B menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM), analisis Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) untuk kerapatan vegetasi, dan interpolasi Inverse Distance Weighting (IDW) untuk parameter kualitas air. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 15 jenis mangrove (12 sejati dan 3 asosiasi) dengan dominansi Rhizophora apiculata, R. mucronata, dan Sonneratia alba. Luas kawasan mangrove mencapai 13.871,70 ha dengan akurasi klasifikasi 70,73% (Kappa 0,5579). Berdasarkan NDVI, kerapatan mangrove terbagi atas kategori jarang (490,67 ha), sedang (6.713,92 ha), dan rapat (6.667,11 ha). Parameter kualitas air menunjukkan kondisi yang mendukung pertumbuhan mangrove, yaitu pH 7,0-8,69, DO 3,50-7,99 mg/L, salinitas 11,21-30,49‰, dan suhu 26,6–33,09°C. Seluruh hasil diintegrasikan dalam WebGIS berbasis Leaflet yang dapat diakses publik untuk monitoring konservasi. Penelitian ini menegaskan bahwa integrasi teknologi WebGIS berbasis data spasial dapat menjadi model transformasi digital pengelolaan ekosistem pesisir, sekaligus memberikan kontribusi nyata terhadap konservasi berbasis sains dan partisipasi masyarakat di era 4.0.

Author Biographies

Robin Saputra, Universitas OSO

Program Studi Ilmu Kelautan, Fakultas IPA dan Kelautan

Zan Zibar, Universitas OSO

Program Studi Ilmu Kelautan, Fakultas IPA dan Kelautan

Adityo Raynaldo, Universitas OSO

Program Studi Biologi, Fakultas IPA dan Kelautan

References

Alongi, D.M. 2008. Mangrove forests: Resilience, protection from tsunamis, and responses to global climate change. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 76(1): 1–13.

Alongi, D.M. 2012. Carbon sequestration in mangrove forests. Carbon Management. 3(3): 313–322.

Bianchi, E., F. Gaspari, F. Migliaccio. 2025. An open source WebGIS approach to empower glacier research with scalability and reproducibility. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 48(4): 73–80.

Burrough, P.A., R.A. McDonnell. 1998. Principles of Geographical Information Systems. Inggris: Oxford University Press.

Congalton, R.G. 1991. A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment. 37(1): 35–46.

Damastuti, E., R.S. de Groot, S. Bush. 2019. Participatory resource mapping using local knowledge for mangrove ecosystem services in Java, Indonesia. Regional Environmental Change. 19(1): 65–78.

Dookie, S., S. Jaikishun, A.A. Ansari. 2024. Soil and water relations in mangrove ecosystems in Guyana. Geology, Ecology, and Landscapes. 8(3): 445–469.

European Space Agency. 2021. Sentinel-2 user handbook. European Space Agency.

Jayakumar, K., S. Malarvannan, V.M. Suresh, N.W.B. Balasooriya. 2016. A WebGIS based study for managing mangroves of Krishna Delta. Environmental Science, Geography. 738–748.

Kathiresan, K., B.L. Bingham. 2001. Biology of mangroves and mangrove ecosystems. Advances in Marine Biology. 40: 81–251.

Kuenzer, C., A. Bluemel, S. Gebhardt, T.V.S. Quoc, S. Dech. 2011. Remote sensing of mangrove ecosystems: A review. Remote Sensing. 3(5): 878–928.

LeafletJS. 2023. Leaflet – a JavaScript library for interactive maps.

Li, J., A.D. Heap. 2014. Spatial interpolation methods applied in the environmental sciences: A review. Environmental Modelling and Software. 53: 173–189.

Longley, P.A., M.F. Goodchild, D.J. Maguire, D.W. Rhind. 2015. Geographic information systems. Canada: John Wiley & Sons Inc.

Mountrakis, G., Im, J. S Ogole, C. 2011. Support vector machines in remote sensing: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 66(3): 247–259.

Pemerintah Republik Indonesia. 2021. Peraturan Pemerintah Nomor 22 Tahun 2021 tentang Penyelenggaraan Perlindungan dan Pengelolaan Lingkungan Hidup, Lampiran VII – Baku Mutu Air Laut.

Raynaldo, A., R. Saputra. 2024. Analisis hubungan kondisi ekosistem mangrove terhadap produksi ikan di kawasan konservasi perairan Kayong Utara. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis. 16(3): 353–365.

Raynaldo, A., R. Saputra, Z. Zibar. 2024. Pemetaan Potensi Karbon Biru pada Kawasan Mangrove di Kabupaten Kayong Utara. Jurnal Kelautan Tropis. 27(1): 139–149.

Raynaldo, A., R. Saputra, Erli, E. Marista, Z. Zibar, S.S. Shofiyah, Rafdinal, R. Linda. 2023. Struktur Komunitas Mangrove di Kecamatan Pulau Maya Kabupaten Kayong Utara. Jurnal Laut Khatulistiwa. 6(3): 119–126.

Richards, D.R. D.A. Friess. 2016. Rates and drivers of mangrove deforestation in Southeast Asia, 2000–2012. Proceedings of the National Academy of Sciences. 113(2): 344–349.

Rouse, J.W., R.H. Haas, J.A. Schell, D.W. Deering. 1974. Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS. Proceedings of the Third Earth Resources Technology Satellite Symposium. 1: 309–317.

Saputra, R., J.L. Gaol, S.B. Agus. 2021. Studi perubahan tutupan lahan mangrove berbasis objek (OBIA) menggunakan citra satelit di Pulau Dompak Provinsi Kepulauan Riau. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis. 13(1): 39–55.

Shepard, D. 1968. A two-dimensional interpolation function for irregularly- spaced data. Proceedings of the 1968 ACM National Conference. New York. 27-29 Agustus 1968. 517–524.

Vapnik, V. 1995. The nature of statistical learning theory. New York: Springer.

Wetzel, R.G. 2001. Limnology: Lake and River Ecosystems. 3rd ed. Amerika Serikat; Academic Press.

Zibar, Z., R. Saputra, A. Raynaldo, Supriyatno. 2024. WebGIS-based benthic habitat mapping update supports smart island Lemukutan. Jurnal Applied Geospasial Informasi. 8(2): 133–139.

Zibar, Z., R. Saputra, A. Raynaldo, Supriyatno, A.B. Prasetyo, R.S. Hendrawan. 2023. Smart Island Lemukutan through WebGIS-based benthic habitat data collection. Jurnal Applied Geospasial Informasi. 7(2): 891–897.