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.