EISSN: 2407-7690 https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jmr

## Teknologi Drone untuk Estimasi Stok Karbon di Area Mangrove Pulau Kemujan, Karimunjawa

## Wanda Laras Farahdita*, Nirwani Soenardjo, Chrisna Adhi Suryono
Departemen Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof.H.Soedarto S.H, Tembalang,Semarang, Jawa Tengah 50275 Indonesia *Corresponding author, e-mail: wl.farahdita@gmail.com
ABSTRAK: Hutan mangrove dapat mengurangi emisi karbon dengan menyerap CO 2 yang berasal dari  udara.  Kawasan Tracking Mangrove  Pulau  Kemujan  merupakan  salah  satu  pulau  di  Taman Nasional Karimunjawa yang didominasi oleh mangrove. Jumlah serapan karbon yang tersimpan di mangrove perlu dihitung sebagai upaya penanganan iklim global dan menambah fungsi mangrove. Pendugaan  karbon  dapat  dilakukan  melalui  teknologi  penginderaan  jauh,  salah  satunya  dengan drone .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menghitung  dan  memetakan  area  spasial  distribusi  stok karbon di area tracking mangrove Pulau Kemujan, Karimunjawa. Penelitian ini menggunakan data kuantitatif  yang  didapatkan  dari  pendekatan  analisis  spasial  dan  data  pengukuran  lapangan. Metode  yang  diaplikasikan  terdiri  dari  fotogrametri, image  classification ,  dan  perhitungan pendugaan karbon. Resolusi hasil foto udara adalah 3,19 cm/pix, uji korelasi dan uji validasi antara nilai karbon dan indeks vegetasi (NDVI) adalah 0,658 dan 10,738%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa area tracking mangrove Pulau Kemujan, Karimunjawa  memiliki estimasi simpanan karbon antara  8,42 –224,6  ton/ha,  dominansi  karbon  tertinggi  berkisar  antara  19,43-31,20  ton/ha  yang mencakup 8,159 ha. Total area yang terpetakan adalah 28,462 ha dengan rata -rata nilai karbon 56,93 ton/ha.
Kata kunci: Mangrove; Karbon; Drone; Fotogrametri; NDVI
Drone Technology for Estimating Carbon Stocks in Mangrove Areas of Kemujan Island, Karimunjawa
ABSTRACT:  Mangrove  forests  can  reduce  carbon  emissions  by  absorbing CO 2 from  the  air. Mangrove  Tracking  Area  of  Kemujan  Island  is  one  of  the  islands  in  Karimunjawa  National  Park which  dominated  by  mangroves.  The  amount  of  carbon  sequestration  in  mangroves  needs  to  be calculated  in order to reduce the climate change impact and increase the function of mangroves. Carbon  estimation  could  be  approached  by  remote  sensing  technology,  drones  are  one  of them. The  study  aims  to  calculate  carbon  sequestration  and  mapping  the  spatial  area  of  carbon  stock distribution in the mangrove tracking area of Kemujan Island, Karimunjawa.  Quantitative data  are obtained  from  the  spatial  analysis  and  field  measurement  data.  The  method  applied  consists  of photogrammetry,  image  classification,  and  calculation  of  carbon  estimation.  Resolution  of  aerial photo  is  3.19  cm/pix,  correlation  test  and  validation  test  between  carbon  value  and  vegetation index (NDVI) are 0.658 and 10.738%, respectively. The result showed that the mangrove tracking area  of  Kemujan  Island,  Karimunjawa  had  an  estimated  of  carbon  stock ranges from  8.42 –224.6 tons/ha,  the  highest  dominance  is  19.43-31.20  tons/ha  which  covered  8,159  ha.  The  total  area mapped as a spatial area of carbon stock distribution is 28,462 ha with an average carbon value of 56.93 tons/ha.

## Keywords: Mangrove; Carbon; Drone; Photogrametry; NDVI

## PENDAHULUAN
Meningkatnya  aktivitas  manusia  pada  sektor  industri,  transportasi,  pembangkit  listrik,  dan lainnya  berdampak  pada  meningkatnya  kadar  karbondioksida  (CO 2 )  yang  terlepas  ke  udara  dan mengakibatkan  pemanasan  iklim  secara  global  (Triana,  2008).  Salah  satu  usaha  yang  dapat dilakukan  untuk  meminimalisir  dampak  tersebut  adalah  meningkatkan  peran  hutan  sebagai penyerap CO 2 melalui pengelolaan hutan, salah satunya yaitu hutan mangrove (Forestriko, 2016).
Kemampuan  mangrove  dalam  menyimpan  karbon  lebih  banyak  jika  dibandingkan  hutan  jenis lainnya  (Donato et  al. ,  2011).  Kawasan tracking mangrove  Pulau  Kemujan  berada  pada 110°26'55"-110°29'38"  BT  dan  5°46'24"-5°59'16"  LS,  merupakan  salah  satu  pulau  di  Taman Nasional Karimunjawa (TNKJ) yang  didominasi oleh mangrove dengan luasan  396.9 ha (BTNKJ, 2002).
Penginderaan  jauh merupakan  salah satu  metode  yang  efektif  untuk melakukan monitoring dan mengestimasi jumlah karbon mangrove. Luasan area, waktu, dan biaya tidak menjadi masalah melalui  penginderaan  jauh  (Somantri,  2008).  Beberapa  institusi  dunia  bahkan  menyediakan  citra satelit resolusi tinggi dan gratis yang dapat diunduh (Salim et al ., 2018), seperti Ikonos, Quickbird, dan Worldview (Rudianto,  2010).  Selain  citra  satelit,  foto  udara  menggunakan  pesawat  nir  awak (UAV)  atau drone telah  digunakan  untuk  analisa  luasan  vegetasi  mangrove  oleh  Salim et  al ., (2018) dan klasifikasi spesies mangrove oleh Kuenzer et al ., (2011). Ketinggian akuisisi foto dapat diatur sehingga resolusi foto yang didapatkan detil yaitu kurang dari 25 cm/pix (Ramadhani et al ., 2015).
Penelitian  ini  memiliki  objektifitas  untuk  mengetahui  seberapa  besar  kawasan tracking mangrove  Pulau  Kemujan  mampu  menyerap  karbon  dari  udara.  Mengingat  penggunaan drone untuk  penentuan  estimasi  stok  karbon  masih  jarang  dilakukan,  sehingga drone menjadi  pilihan yang  tepat  untuk  dipergunakan  dalam  pemetaan  estimasi  stok  karbon  dengan  hasil  yang  cepat didapatkan dan real time . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghitung estimasi stok karbon di  area tracking mangrove  Pulau  Kemujan,  Karimunjawa  dan  memetakan  area  spasial  distribusi stok karbon di area tracking mangrove Pulau Kemujan, Karimunjawa

## MATERI DAN METODE
Alat  yang  digunakan  selama  penelitian  meliputi GPS  Garmin  62S untuk  menentukan  titik koordinat dan koreksi titik control atau ground control point (GCP), wahana drone DJI Phantom 3 Pro untuk  akuisisi  foto  udara,  rol  meter  untuk  membuat line, meteran  jahit  untuk  mengukur diameter batang (DBH), dan kamera untuk dokumentasi. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini  adalah Basemap  GeoEye ESRI,  hasil  foto  udara,  titik  koordinat,  jumlah  tegakan  pohon,  dan data diameter pohon.
Proses pengambilan foto udara dilakukan pada Desember, 2020 yang terdiri dari beberapa rangkaian  kegiatan,  antara  lain  melakukan  perencanaan  terbang  pada basemap (Gambar  1), melakukan kalibrasi terhadap wahana drone , koreksi titik control atau ground control point (GCP) dan  akuisisi  foto  udara. Drone yang  digunakan  dalam  penelitian  (Gambar  2)  adalah drone DJI Phantom  3 Pro generasi  ketiga  yang  telah  dilengkapi  dengan  spesifikasi  mumpuni  dibandingkan tipe-tipe sebelumnya (Wulan et al ., 2017).
Gambar 1 . Grid rencana penerbangan drone untuk melakukan foto udara
Metode  plot  sampling  digunakan  untuk  pengambilan  sampel  vegetasi  mangrove  (Mueller- Dumbois dan Ellenberg, 1974). Pengumpulan data dilakukan secara purposive sampling sebanyak 8  plot  stasiun  (Nazir,  2003).  Pada  lokasi  dilakukan  pengukuran  diameter  batang  (DBH), perhitungan  jumlah  tegakan  pohon  DBH,  akuisisi  foto  udara,  dan  GCP.  Hasil  pengukuran  pohon digunakan untuk menganalisis besaran kerapatan pada satu area plot stasiun. Perhitungan karbon mengacu  pada  Hairiah et  al., (2007),  bahwa  46%  dari  biomassa  merupakan  karbon.  Persamaan allometrik  biomassa  mangrove  (biomasa  di  atas  permukaan  tanah)  menggunakan  rumus Komiyama et al ., (2005) yaitu:

## 𝑊 𝑡𝑜𝑝 = 0,247𝜌 (𝐷) 2,46
Keterangan: Ρ=  Kerapatan  jenis  (g/cm 3 );  D=  Diameter  pohon  setinggi  dada  (cm);  Wtop= Kandungan biomassa tegakan atas (ton/ha)
Proses  fotogrametri  dilakukan  dengan  perangkat  lunak Agisoft  Metashape v1.6.0. Output pengolahan  diekspor  ke  dalam  format tiff (Salim et  al .,  2018).  Koordinat  x,  y,  dan  z  di  lapangan (GCP)  dibutuhkan  dalam  proses  fotogrametri  untuk  koreksi  koordinat  model  dari point  cloud menjadi koordinat sebenarnya di lapangan (Meiarti et al ., 2019).
Analisis  terhadap  hasil  fotogrametri  foto  udara  dilakukan  menggunakan  metode  indeks vegetasi  NDVI  (Franklin,  2001;  Putra et  al .,  2017).  Hubungan  antara  indeks  vegetasi  yang digunakan dalam penduga potensi karbon diketahui dengan menghitung nilai koefisien korelasi (r) mengacu  pada  Sugiyono,  (2014).  Analisis  hubungan  tersebut  diaplikasikan  menggunakan  model regresi  eksponensial  untuk  melihat  karakteristik  indeks  vegetasi  dan  karbon  di  lapangan  yang memiliki batasan nilai maksimum. Uji regresi merupakan metode matematis yang dapat digunakan untuk  mengetahui  pola  hubungan  antar  variabel  dan  membuat  persamaan  estimasi  dari  variabel tersebut  (Sudjana,  1992).  Uji  validasi Root  Mean  Square  Error (RMSE)  dilakukan  untuk mengetahui  seberapa  besar error yang  terjadi  pada  hasil  perhitungan  model  jika  dibandingkan dengan  nilai  aktual.  Semakin  kecil  nilai  RMSE,  maka  semakin  kecil  pula  kesalahan  yang  terjadi pada penggunaan model (Ismanto et al ., 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perhitungan Biomassa dan Estimasi Karbon per Stasiun
Berdasarkan hasil penelitian biomassa karbon mangrove pada kawasan tracking mangrove Pulau  Kemujan,  Karimunjawa  disajikan  dalam  Tabel  1.  Perhitungan  biomassa  atas  permukaan untuk mengestimasi karbon mangrove menggunakan metode tidak langsung sehingga tidak perlu merusak vegetasi (Hairiah et al., 2007). Hasil penelitian menunjukan bahwa dari total 8 plot stasiun terdapat  592  pohon  dengan  biomassa  sebesar  921.241,132  kg/cm 3 dan karbon  sebesar  423,771 ton/ha. Hasil biomassa yang ditemukan pada keseluruhan stasiun berbanding lurus dengan hasil karbon.
Gambar 2 . Wahana drone yang digunakan dalam penelitian
Aligning photos Dense cloud
Build DEM Build Mesh Orthomosaic
Gambar 3. Alur proses fotogrametri, dengan titik GCP (label yang terdapat pada gambar)  di area tracking mangrove Pulau Kemujan
Hal ini ditunjukan dengan stasiun M2 yang memiliki biomassa terendah dan karbon terendah yaitu 27,368  ton/ha.  Stasiun  M8  memiliki  kapasitas  karbon  tertinggi  yaitu  108,274  ton/ha  dan  nilai biomassa  tertinggi  yaitu  235.379,271  kg/cm 3 . Purnomo  (2020),  menyatakan  bahwa  kandungan karbon  tersimpan  sangat  dipengaruhi  oleh  biomassa  pohon.  Hal  ini  sesuai  dengan  persamaan yang ditunjukkan oleh Komiyama et al., (2005) dan Hairiah et al., (2007), dimana dalam biomassa terdapat kandungan karbon sebanyak 46%.
Terkait dengan biomassa dan karbon yang berbanding lurus, diameter mempengaruhi hasil kerapatan  (Rahayu et  al .,  2007;  Hikmatyar et  al .,  2015).  Stasiun  M5  memiliki  kerapatan  terbesar yaitu 14.100 gr/cm 3 , namun hasil biomassa dan karbonnya tidak menunjukan hasil yang terbesar. Hasil  lainnya  dapat  dilihat  di  stasiun  M8  dengan  hasil  biomassa  dan  karbon  yang  tinggi  dengan hasil  lebih  dari  100  ton/ha,  jika  dilihat  kerapatannya  tidak  menunjukan  kerapatan  dengan  hasil tertinggi.  Hasil  penelitian  Cahyaningrum et  al .,  (2014),  dengan  lokasi  yang  sama  menunjukkan bagian  pohon  yang  memiliki  kandungan  biomassa  karbon  terbesar  adalah  bagian  batang. Tingginya  kadar  karbon  pada  batang  dikarenakan  bagian  tubuhnya  digunakan  sebagai  tempat penyimpanan  cadangan  makanan  dari  hasil  fotosintesis  (Sutaryo,  2009)  dan  sisa  karbonnya digunakan  untuk  menyusun  dinding  sel-sel  batang.  Semakin  besar  diameter  pohon  maka kandungan karbon dalam 1 tegakan pohon juga akan semakin banyak (Yamani, 2013).
Tabel 1 . Hasil total biomassa dan karbon mangrove per plot stasiun
Stasiun Area (Ha) Kerapatan (gr/cm 3 ) Biomassa (kg/cm 3 ) Karbon (ton/ha) M1 0,01 9.700 159.736,144 73,479 M2 0,01 2.800 59.495,902 27,368 M3 0,01 3.500 76.823,202 35,339 M4 0,01 6.100 62.986,096 28,974 M5 0,01 14.100 155.989,715 71,755 M6 0,01 3.600 87.193,528 40,109 M7 0,01 8.100 83.637,275 38,473 M8 0,01 11.300 235.379,271 108,274 Total Karbon 423,771
Gambar 4. Histogram kandungan biomasa dan karbon per plot stasiun penelitian

## Fotogrametri Foto Udara
Total  luasan  area  yang  diakuisisi  adalah  31.04  ha,  setelah  melalui  tahapan  pengolahan berubah  menjadi  28.46  ha  dengan  ketinggian  saat  akuisisi  adalah  91.8  m.  Hasil  foto  udara memiliki  resolusi  3,19  cm/pix  dengan  nilai  koreksi  GCP  sebesar  1.23  m,  sedangkan  pada penelitian  Forestriko  (2016)  menggunakan Landsat 8  memiliki  resolusi  30x30  m/pix.  Hasil fotogrametri  terdapat  perbedaan  antara  jumlah  foto  yang  didapatkan  dengan  jumlah  foto  yang digunakan dalam proses alignment foto. Total foto 1.051 sedangkan yang digunakan hanya 1.027. Pengurangan foto dikarenakan kualitas foto tidak baik seperti blurry dan miring. Hal ini ditemukan akibat drone yang terbang terkadang tidak stabil dan terganggu. Kondisi tersebut dipengaruhi oleh angin, penetrasi cahaya, tutupan awan, serta waktu dan ketinggian saat pengambilan foto udara.
Journal of Marine Research Vol 10, No.2 Mei 2021, pp. 281-290
Menurut  (Duffy et  al .,  2018;  Gray et  al .,  2018),  kondisi  meteorologi  termasuk  kecepatan  angin, intensitas  cahaya  matahari,  densitas  awan,  dan  posisi  matahari  akan  sangat  mempengaruhi pergerakan drone yang sedang terbang. Variabel ini akan cenderung mempengaruhi hasil kualitas gambar,  sensor,  dan  ketinggian  foto  pada  saat  akuisisi  data.  Menurut  Duffy et  al .,  (2018), pentingnya melakukan peramalan cuaca untuk mendukung pengambilan gambar yang lebih baik. Hasil fotogrametri ini digunakan secagai acuan dalam menentukan nilai indeks vegetasi (NDVI).

## Image Classification Analysis (NDVI)
Sebaran  nilai  indeks  vegetasi  NDVI  dibagi  menjadi  5  kelas  dimana  nilainya  terdiri  dari  0 – 0,14;  0,14 –0,22;  0,22–0,32;  0,32–0,55;  dan  0,55–0,70.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  vegetasi Mangrove di tracking mangrove Pulau Kemujan memiliki nilai NDVI yang beragam dan bervariasi. Warna hijau semakin terang mengindikasikan vegetasi mangrove semakin banyak, yang ditandai dengan  semakin  tingginya  nilai  NDVI.  Nilai  NDVI  yang  rendah  pada  wilayah  studi mengidentifikasikan  bayangan  pohon  dan  bangunan.  Berdasarkan  Tabel  2.  mengacu  pada Franklin  (2001)  dalam  Putra et  al., (2017)  area  seluas  5,347  ha  termasuk  kedalam  kategori kerapatan vegetasi yang sangat buruk. Luasan area dengan kategori baik merupakan area terluas dibandingkan kategori lainnya yaitu 8,159 ha, dan area terkecil terdapat pada kategori sangat baik dengan luas 0,987 ha.

## Uji Korelasi dan Uji Validasi
Keterkaitan  hubungan  antara  nilai  karbon  dari  lapangan  dengan  NDVI  diketahui  dengan melakukan  perhitungan  uji  korelasi.  Hasil  perhitungan  tersebut  menunjukan  hubungan  yang  kuat dengan  angka  0,658  mengacu  pada  Sugiyono,  (2014),  maka  nilai  NDVI  dapat  digunakan  untuk menduga potensi karbon dalam suatu vegetasi mangrove. Semakin besar digital number NDVI
Gambar 5 . Peta Hasil Fotogrametri Kawasan Tracking Mangrove Pulau Kemujan
Tabel 2 . Indeks NDVI berdasarkan Hasil Fotogrametri Foto Udara
Indeks NDVI Area (Ha) 0 – 0,14 5,347 0,14 – 0,22 8,159 0,22 – 0,32 7,245 0,32 – 0,55 6,724 0,55 – 0,70 0,987
Total Area 28,462
Gambar 6. Peta Indeks Vegetasi Kawasan Tracking Mangrove Pulau Kemujan
pada vegetasi mangrove maka semakin besar pula biomassa karbon yang terkandung (Mayuftia et al ., 2013). Nilai korelasi yang kuat dapat menjelaskan banyaknya pohon mangrove atau kerapatan dalam  pantulan  foto  udara.  Tidak  adanya  bias  awan  tebal  seperti  pada  citra  membuat  hasil  foto udara  menjadi  lebih  tajam  jika  dibandingkan  dengan  hasil  citra  yang  dipengaruhi  oleh  kondisi atmosfer (Sitompul et al ., 2019). Hal ini dapat dibandingkan dengan hasil penelitian Mayuftia et al., (2013) yang meneliti karbon mangrove menggunakan citra Landsat TM memiliki nilai korelasi yang rendah sehingga digital number NDVI yang dihasilkan belum dapat menjelaskan banyaknya pohon atau  kerapatan.  Hal  ini  diduga  citra  satelit  melihat  subjek  secara  luasan  yaitu  tutupan  kanopi ( coverage )  dari  suatu  vegetasi  mangrove  sedangkan  suatu  nilai coverage tidak  menunjukkan besaran atau banyakknya kerapatan pohon mangrove.
Hasil  analisis  persamaan  regresi  eksponensial  dilakukan  antara  perubah  x  (NDVI)  dan peubah  y  (Karbon),  sehingga  didapatkan  model  persamaan  eksponensial  y  =  8.4244e 5.9689x . Persamaan  regresi  eksponensial  cukup  mendekati  untuk  menghitung  pendugaan  karbon  yang direpresentasikan  dari indeks vegetasi NDVI dibandingkan dengan model regresi lainnya.  Artinya model  regresi  tersebut  memiliki  nilai  kesalahan  ( error )  terendah  dibandingkan  dengan  model lainnya. Hasil uji validasi Root Mean Square Error (RMSE) perbandingan antara nilai karbon yang didapatkan  di  setiap  plot  dengan  hasil  pendugaan  karbon  menggunakan  persamaan  regresi eksponensial  yaitu  10,738  %.  Menurut  Ismanto et  al., (2019),  nilai  RMSE  dibawah  25%  dapat diterima.  Maka  nilai  persamaan  regresi  eksponensial  digunakan  untuk  menghitung  persebaran karbon di keseluruhan area studi.

## Estimasi Stok Karbon
Sebaran  estimasi  karbon  mangrove  di tracking mangrove  Pulau  Kemujan,  Karimunjawa dibagi  menjadi  5  kelas  dimana  nilainya  berkisar  antara  (8,42 –  19,43;  19,43  –  31,20;  31,20  – 56,91;  56,91  -  224,6  dan  224,6 –  500)  ton/ha.  Persebaran  karbon  didominasi  oleh  warna  hijau muda  dan  oranye  muda  (Gambar  6).  Kategori  warna  tersebut  masing-masing  memiliki  estimasi karbon berkisar antara 19,43 - 32,20 ton/ha dan 32,20 - 56,91 ton/ha dengan luasan area 8,159 ha dan  7,245  ha.  Luasan  tersebut  termasuk  kedalam  luasan  terbesar  diantara  kategori  lainnya  dan mencakup 54,12% dari total keseluruhan area. Rata-rata karbon pada seluruh area adalah 56,93 ton/ha dengan total area 28,462 ha. Hal ini merepresentasikan bahwa total estimasi sebaran stok karbon  pada  area tracking mangrove  Pulau  Kemujan  yaitu  sebesar  1.594,04  ton.  Berdasarkan hasil  tersebut  menunjukan  bahwa  kawasan tracking mangrove  Pulau  Kemujan,  Karimunjawa memiliki  kandungan  karbon  yang  cukup  tinggi,  jika  dibandingkan  dengan  hasil  penelitian
Journal of Marine Research Vol 10, No.2 Mei 2021, pp. 281-290
Cahyaningrum et  al ., (2014)  dengan  lokasi  yang  sama  yaitu  Pulau  Kemujan  pada  Februari  2012 menunjukan hasil karbon sebesar 182.4 ton/ha menggunakan citra satelit Quickbird .
Gambar 7. Peta Indeks Vegetasi Kawasan Tracking Mangrove Pulau Kemujan
Menurut  Chatting et  al., (2020),  nilai representative pendugaan  penting  diketahui  untuk menunjukan  bahwa  hutan  mangrove  memiliki  banyak  karbon  yang  tersimpan.  Perhitungan estimasi  stok  karbon  mangrove  yang  berkelanjutan  dapat  mengurangi  ketidakpastian  dalam mengestimasi stok karbon di bawah tanah hutan bakau kering dan berimplikasi pada pengetahuan stok karbon mangrove dalam menghadapi perubahan iklim.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan  bahwa area tracking mangrove Pulau Kemujan,  Karimunjawa  memiliki  estimasi  simpanan  karbon  antara  8,42 –224,6  ton/ha,  dominansi tertinggi  berkisar  antara  19,43-31,20  ton/ha  yang  mencakup  luasan  8,159  ha.  Total  area  yang terpetakan  sebagai  area  spasial  distribusi  stok  karbon  adalah  28,462  ha  dengan  rata-rata  nilai karbon 56,93 ton/ha.

## DAFTAR PUSTAKA
BTNKJ.  2002.  Inventarisasi  dan  Penyebaran  Mangrove  di  Taman  nasional  Karimun  Jawa.  Balai Taman Nasional Karimun Jawa, Semarang
Cahyaningrum,  S.T.,  Hartoko,  A.  &  Suryanti.,  2014.  Shrimp  Culture.  China  International  Training Course  on Technology of  Marineculture  (Precious  Fishes). Diponegoro Journal  of  Maquares , 3(3):34-42.
Chatting,  M.,  LeVay,  L.,  Walton,  M.,  Skov,  M.W.,  Kennedy,  H.,  Wilson,  S.  &    Al-Maslamani,  I., 2020. Mangrove carbon stocks and biomass partitioning in an extreme environment. Estuarine, Coastal and Shelf Science , 244 , p.106940. DOI: 10.1016/j.ecss.2020. 106940 Duffy,  J.P.,  Pratt,  L.,  Anderson,  K.,  Land,  P.E.  and  Shutler,  J.D.,  2018.  Spatial  assessment  of intertidal  seagrass  meadows  using  optical  imaging  systems  and  a  lightweight drone. Estuarine, Coastal and Shelf Science ,  200:169-180. DOI: 10.1016/j.ecss.2017.11.001 Donato, D.C., Kauffman, J.B., Murdiyarso, D., Kurnianto, S., Stidham, M. and Kanninen, M., 2011.
Mangroves  among  the  most  carbon-rich  forests  in  the  tropics. Nature  geoscience , 4 (5), pp.293-297. 4(5):293-297. DOI: 10.1038/ngeo1123
Forestriko, H.F., 2016. Pemanfaatan Citra Landsat 8 Untuk Estimasi Stok Karbon Hutan Mangrove di Area Segara Anakan Cilacap Jawa Tengah. Jurnal Bumi Indonesia , 5(1):1-10. Franklin, S.E., 2001. Remote Sensing for Sustainable Forest Management. Florida: CRC Press . Gray, P.C., Ridge, J.T., Poulin, S.K., Seymour, A.C., Schwantes, A.M., Swenson, J.J., & Johnston, D.W .,  2018.  Integrating  Drone  Imagery  Into  High  Resolution  Satellite  Remote  Sensing Assessments of Estuarine Environments. Remote Sensing, 10(8). DOI: 10.3390/rs10081257 Hairiah,  K.,  Ekadinata,  A.,  Sari,  R.  R.  &  Rahayu,  S. 2007.  Pengukuran  Cadangan  Karbon:  dari Tingkat  Lahan  Ke  Bentang  Lahan.  Petunjuk  praktis.  Edisi kedua.  Bogor, World  Agroforestry Centre,  ICRAF  SEA  Regional  Office,  University  of  Brawijaya  (UB), Malang,  Indonesia,  77 hlm.
Hikmatyar,  M.F.,  Ishak,  T.M.,  Pamungkas,  A.P.,  Mujahidah,  S.S.A.  &  Rijaludin,  A.F., 2015. Estimasi  Karbon  Tersimpan  pada  Tegakan  Pohon  di  Hutan  Pantai  Pulau  Kotok  Besar. Bagian Barat, Kepulauan Seribu. Al-Kauniyah: Jurnal Biologi , 8(1): 40-45.
Ismanto, A., Ismunarti, D.H., Sugianto, D.N., Maisyarah, S., Subardjo, P., Suryoputro, A.A.D. and Siagian, H., 2019. The Potential of Ocean Current as Electrical Power Sources Alternatives in Karimunjawa  Islands  Indonesia. Adcances  in  Science,  Technology,  and  Engineering Systems , 4(6):126 –133. DOI: 10.25046/aj040615
Kuenzer,  C.,  Bluemel,  A.,  Gebhardt,  S.,  Quoc,  T.V.  &  Dech,  S.,  2011.  Remote  sensing  of mangrove ecosystems: A review. Remote Sensing , 3(5):878-928. DOI: 10.3390/rs3050878 Komiyama,  A.,  Poungparn,  S.  &  Kato,  S.,  2005.  Common  allometric  equations  for  estimating  the tree weight of  mangroves. Journal of  tropical ecology , 21(4):471- 477. DOI: 10.1017/S0266467405002476
Meiarti, R., Seto, T. and Sartohadi, J., 2019. Uji akurasi hasil teknologi pesawat udara tanpa awak (Unmanned  Aerial  Vehicle)  dalam  aplikasi  pemetaan  kebencanaan  kepesisiran. Jurnal Geografi, Edukasi dan Lingkungan, 3(1):1-17. DOI: 10.29405/jgel.v3i1.2987
Mayuftia, R., Hendrarto, B. & Hartoko, A., 2013. Tingkat kerusakan dan karbon mangrove dengan pendekatan  data  satelit  NDVi  (Normalized  Difference  Vegetation  Index)  di  Desa  Sidodadi Kabupaten  Pesawaran  Provinsi  Lampung. Management  of  Aquatic  Resources  Journal, 2(4):146-154. DOI: 10.14710/marj.v2i4.4278
Mueller-Dombois.,  &  Ellenberg,  D.,  1974.  Aims  and  Methods  of  Vegetation  Ecology. New  York: Wiley.
Nazir, M. 2003. Metode Penelitian, Ghalia Indonesia: Jakarta.
Purnomo, E. 2020. Potensi Karbon Tersimpan pada Ekosistem Mangrove Alami Taman Nasional Karimun Jawa. Jurnal Biologica Samudra , 2(2):121-127. DOI: DOI: 10.33059/jbs.v2i1.2953 Putra,  A.,  Tanto,  T.A.,  Farhan,  A.R.,  Husrin,  S.  &  Pranowo,  W.S.,  2017.  Pendekatan  Metode Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  dan  Lyzenga  untuk  Pemetaan  Sebaran Ekosistem  Perairan  Di  Area  Pesisir  Teluk  Benoa-Bali. Geomatika ,  23(2):87-94.  DOI: 10.24895/JIG.2017.23-2.729
Rahayu, S., Lusiana, B. & Noordwijk, M.V., 2007. Pendugaan cadangan karbon di atas permukaan tanah  pada  berbagai  sistem  penggunaan  lahan  di  Kabupaten  Nunukan,  Kalimantan Timur. Bogor: World Agroforestry Centre .
Ramadhani,  Y.H.,  Rokhmatulloh,  R.  &  Susanti,  R.,  2015.  Pemetaan  pulau  kecil  dengan pendekatan  berbasis  objek  menggunakan  data  unmanned  aerial  vehicle  (uav). Majalah Ilmiah Globe , Globe , 17(2):125 -134.
Rudianto, B., 2010. Analisis Ketelitian Objek pada Peta Citra Quickbird RS 0, 68 m dan Ikonos RS
1, 0 m. Jurnal Itenas Rekayasa , , 14(3).
Salim, H.L., Ati, R.N.A. & Kepel, T.L., 2018. Pemetaan Dinamika Hutan Mangrove Menggunakan Drone Dan Penginderaan Jauh Di P. Rambut, Kepulauan Seribu. Jurnal Kelautan Nasional , 13(2):89-97. DOI: 10.15578/jkn.v13i2.6639
Sitompul,  J.R.,  Ruswanti,  C.D.,  Sukandar,  H.,  Ganesa,  A.S.,  Pratama,  F.R.,  Siagian,  H.S.  & Pribadi,  R.,  2019.  Klasifikasi  Vegetasi  dan  Tutupan  Lahan  Pada  Citra  UAV  Menggunakan Metode Object-Based Image Analysis di Segara Anakan. Kabupaten Cilacap .
Somantri,  L.,  2008.  Pemanfaatan  Teknik  Penginderaan  Jauh  untuk  Mengidentifikasi  Kerentanan dan Risiko Banjir. Jurnal Geografi Gea , 8 (2). DOI: 10.17509/gea.v8i2.1697 Sudjana. 1992. Metode Statistika. Edisi kelima. Bandung: Tarsito.
Sugiyono.  2014.  Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D.
Bandung: Alfabeta.
Sutaryo,  D.  2009.  Penghitungan  Biomassa:  Suatu  Pengantar  untuk  Studi  Karbon  dan Perdagangan Karbon, Wetlands International Indonesia Programme, Bogor.
Triana,  V.  2008.  Pemanasan  Global. Jurnal  Kesehatan  Masyarakat  Andalas ,  2(2):159-163.  DOI: 10.24893/jkma.v2i2.26
Wulan, T.R., Ambarwulan, W., Putra, A.S., Ibrahim, F., Putra, M.D., Maryanto,  D., Pinem, F. and Maulana,  E., 2017.  Pemetaan  Cepat  Kawasan  Terdampak  Bencana  Longsor  dan  Banjir  di Kabupaten  Bangli,  Provinsi  Bali. Majalah  Geografi  Indonesia ,  31(2):44-50.  DOI: 10.22146/mgi.25493
Yamani,  A.  2013.  Studi  kandungan  karbon  pada  hutan  alam  sekunder  di  Hutan  Pendidikan Mandiangin  Fakultas  Kehutanan  Universitas  Lambung  Mangkurat. Jurnal  Hutan  Tropis . 1(1):6-7.