Pemetaan Perubahan Kerapatan Vegetasi Mangrove di Kabupaten Berau Tahun 2019 – 2023 dengan Metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) - Tsalji Dzakira Fasabbih; Dwi Agung Pramono; Feri Fadlin; Andi Baso Sofyan A. P. (Journal of Geomatics Engineering, Technology, and Science, 2025)
Berau merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Kalimantan Timur yang beribukota di Tanjung Redeb. Potensi hutan mangrove di Kabupaten Berau cukup luas mencapai 86 ribu hektar yang harus terus dijaga karena memiliki manfaat dan fungsi yang sangat besar. Vegetasi mangrove di Kabupaten Berau memiliki peran ekologis yang penting, termasuk sebagai habitat bagi berbagai jenis flora dan fauna, serta sebagai pelindung pantai dari erosi. Perubahan kerapatan vegetasi mangrove dapat mencerminkan kondisi kesehatan ekosistem tersebut. Penurunan kerapatan vegetasi dapat menunjukkan adanya degradasi lingkungan yang perlu ditangani. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemetaan perubahan kerapatan vegetasi mangrove di Kabupaten Berau memanfaatkan teknologi penginderaan jauh, yakni metode Normalized Difference Vegetation Indeks (NDVI) melalui pengolahan data citra Sentinel-2 tahun 2019 sampai tahun 2023. Penggunaan citra satelit, khususnya Sentinel-2A, merupakan pendekatan modern dalam memantau dan menganalisis perubahan vegetasi. Hasil penelitian menunjukkan adanya perubahan kerapatan vegetasi mangrove di Kabupaten Berau dari tahun 2019 hingga 2023. Tahun 2019 kerapatan dengan klasifikasi lebat mencakup 79%. Kawasan mangrove. Menurun drastis menjadi 48% pada tahun 2023. Kerapatan dengan klasifikasi sedang sebesar 4% pada tahun 2019, meningkat menjadi 26% pada tahun 2023. Sedangkan kerapatan dengan klasifikasi jarang sebesar 7% pada tahun 2019 lalu meningkat menjadi 19% pada tahun 2023. Pada penelitian ini berhasil menunjukkan perubahan kerapatan vegetasi mangrove di Kabupaten Berau selama periode 2019-2023 dengan menggunakan metode NDVI. Hasil ini memberikan wawasan yang penting bagi upaya konservasi dan pengelolaan lingkungan di daerah tersebut, serta menunjukkan potensi penggunaan teknologi penginderaan jauh dalam memonitor kondisi vegetasi secara efisien dan akurat.