Electronic Theses and Dissertation

Penelitian ini bertujuan untuk memetakan sebaran dan tata guna lahan mangrove di bagian timur Pulau Weh, Kota Sabang, serta mengetahui perubahan luasan pada tahun 2016, 2020, dan 2024 menggunakan citra Sentinel-2A. Metode yang digunakan adalah klasifikasi terbimbing dengan algoritma Maximum Likelihood Classification (MLC) pada perangkat lunak ArcGIS. Data citra Sentinel-2A yang telah melalui proses cropping, komposit band, dan training sample diklasifikasikan ke dalam tujuh kelas tutupan lahan, yaitu mangrove, vegetasi lain, rawa, perairan laut, permukiman, lahan terbuka, dan tambak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebaran mangrove tersebar di empat lokasi penelitian yaitu Desa Krueng Raya, Desa Balohan, dan dua titik di Desa Jaboi dengan pola distribusi luasan mangrove yang berbeda pada setiap tahun pengamatan. Luas mangrove pada tahun 2016 tercatat sebesar 7,65 ha (3,65%), meningkat menjadi 8,86 ha (4,23%) pada tahun 2020, kemudian kembali menurun menjadi 7,59 ha (3,63%) pada tahun 2024. Perubahan yang terjadi dipengaruhi oleh penggunaan lahan seperti penambahan permukiman dan vegetasi lain, serta faktor alami dan rehabilitasi mangrove yang dilakukan masyarakat pada tahun 2022 dan 2024. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa citra Sentinel-2A dan metode MLC mampu memberikan informasi spasial yang akurat mengenai kondisi dan perubahan mangrove, sehingga dapat dijadikan dasar dalam upaya pengelolaan dan pelestarian ekosistem mangrove di kawasan pesisir Pulau Weh.

Kata kunci: Mangrove, Sentinel-2A, Maximum Likelihood Classification, Tutupan Lahan, Pulau Weh, ArcGIS.

This study aims to map the distribution and land use of mangroves in the eastern part of Weh Island, Sabang City, and to analyze changes in mangrove area in 2016, 2020, and 2024 using Sentinel-2A imagery. The method employed was supervised classification using the Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithm in ArcGIS software. Sentinel-2A imagery that had undergone cropping, band composite, and training sample processes was classified into seven land cover classes, namely mangrove, other vegetation, swamp, marine waters, settlements, open land, and aquaculture ponds. The results show that mangrove distribution is spread across four research locations, namely Krueng Raya Village, Balohan Village, and two sites in Jaboi Village, with different mangrove area distribution patterns observed in each year of analysis. The mangrove area in 2016 was recorded at 7,65 ha (3,65%), increasing to 8,86 ha (4,23%) in 2020, and then decreasing to 7,59 ha (3,63%) in 2024. These changes were influenced by land use dynamics such as the expansion of settlements and other vegetation, as well as natural factors and mangrove rehabilitation activities carried out by local communities in 2022 and 2024. Overall, this study demonstrates that Sentinel-2A imagery and the MLC method are capable of providing accurate spatial information on mangrove conditions and changes, which can serve as a basis for mangrove ecosystem management and conservation efforts in the coastal areas of Weh Island. Keywords: Mangrove, Sentinel-2A, Maximum Likelihood Classification, Land Cover, Weh Island, ArcGIS.