Ekosistem mangrove memiliki nilai dan manfaat yang sangat penting untuk pelindung alam pantai yang dapat meredam gelombang laut dengan akarnya dan tegakan pohon mangrove yang padat. Degradasi pada ekosistem mangrove sangat akan mempengaruhi lingkungan dan kualitas pertumbuhan di sekitar nya. Ekosistem mangrove pertumbuhannya sangat dinamis dan rentan terhadap faktor seperti suhu, pH, DO, nitrat, phosfat, dan salinitas. Perubahan kualitas lingkungan ekosistem mangrove mempengaruhi keanekaragaman spesies, kesehatan, dan kerentanan ekosistem. Adapun kualitas perairan yaitu faktor penting dalam pertumbuhan, keberlanjutan, dan keberhasilan rehabilitasi ekosistem mangrove. Penelitian ini bertujuan mengetahui jenis dan kerapatan ekosistem mangerove di Desa Kersik Putih, mengetahui parameter kualitas air yang berpengaruh terhadap ekosistem mangrove dan mengetahui hubungan antara kerapatan ekosistem mangrove dengan parameter kualitas air di Desa Kersik Putih. Hasil penelitian ini dapat di ketahui bahwa terdapat jenis Rhizophora apicullata, Sonneratia alba, dan Rhizophora mucronata. Dan tingkat kerapatannya pada setiap stasiun tergolong jarang, nilai pada stasiun 1 230 ind/ha, nilai pada tasiun 2 430 ind/ha, dan nilai pada stasiun 3 430 ind/ha. Berdasarkan Kepmen LH NO. 201 Tahun 2004. Pada hasil penelitian parameter kualitas air yang menunjukan pengaruh pada ekosistem mangrove adalah pH, DO, salinitas, nitrat dan phosfat adapun untuk menentukan tingkat kerapatan zonasi mangrove yaitu Ph, salinitas, dan DO. Hasil dari analisis PCA (Principal Componen Analysis) terhadap hubungan antara kerapatan ekosistem mangrove dengan parameter kualitas air yaitu F1 dan F2 enggambarkan struktur data yang valid secara keseluruhan 100%. F1 memiliki eigenvalue 5,832 keragaman variability 83,32%. F2 memiliki eigen value 1,168 sisa keragaman sebesar 16,68%. Yang mana terdapat hubungan antara kerapatan ekosistem mangrove dengan parameter kualitas air nitrat, phosfat dan suhu

Kata Kunci:Mangrove, Kerapatan Mangrove, Parameter Kualitas Air, Analis PCA