Journal of Natural Resources and Environmental Management 9 (2): 456-466. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.2.456-466 E-ISSN: 2460-5824
http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl
Estimasi cadangan karbon biomassa di atas permukaan pada tegakan mangrove menggunakan pengindraan jauh di Tongke-Tongke, Sulawesi Selatan
Mangrove’s carbon stock estimation using remote sensing in Tongke-Tongke, South Sulawesi
Vina Nurul Husna a , Vincentius P. Siregar a , Syamsul B. Agus a , Taslim Arifin b
a Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia
b Pusat Riset Kelautan, BRSDMKP-Kementerian Kelautan Perikanan, Indonesia
Article Info: Received: 19 - 05 - 2018 Accepted: 10 - 08 - 2018
Keywords: carbon stock, remote sensing, Tongke-tongke

## Corresponding Author:
Vina Nurul Husna Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor Email: vinahusna@gmail.com
Abstract : Mangrove  is  one  of  the  most  intensive  carbon  sinks  and  plays  a major  role  in  the  carbon  cycle.  However,  the  existence  of  mangrove  is decreasing  due  to  land  use  change  that  are  not  in  accordance  with  its allocation, and disrupt the carbon cycle in the ecosystem. This study aims to estimate mangrove carbon stock using remote sensing technique in Tongke- tongke,  South  Sulawesi.  Estimation  using  remote  sensing  usually  has  a  low accuracy,  therefore  this  research  use  multispectral  (Landsat)  and  radar (PALSAR) sensor to increase the accuracy. Total carbon stocks in the study area  based  on  model  built  for  HH  and  HV  polarization  were  5662.85  ton and 6431.46 ton, respectively.

## How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Husna VN, Siregar  VP, Agus SB,  Arifin T. 2019.  Estimasi  cadangan  karbon biomassa di atas permukaan pada tegakan mangrove menggunakan pengindraan jauh di Tongke-Tongke, Sulawesi Selatan. JPSL 9 (2): 456-466. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.2. 456-466.

## PENDAHULUAN
Isu  utama  dalam  perubahan  iklim  akibat  peningkatan  suhu  global  adalah  peningkatan  kandungan  gas karbondioksida (CO 2 ) di atmosfer (Cramer et al. 2001; Weiss dan Leip 2012). Pada saat yang sama, jumlah hutan/pohon  yang  mampu  menyerap  gas  CO 2 di  atmosfer  semakin  berkurang  akibat illegal  logging atau konversi lahan. Hasilnya, jumlah kandungan CO 2 di atmosfer meningkat hingga 400 ppm pada tahun 2013, dibandingkan  pada  tahun  1750  konsentrasi  CO 2 hanya  281  ppm  (NASA  2018).  Salah  satu  cara  untuk mengurangi  kandungan  gas  CO 2 di  atmosfer  adalah  dengan  metode carbon  sequestration yaitu  dengan menangkap  karbon  di  atmosfer  dan  menyimpannya  dalam  vegetasi  (biomassa).  Pengukuran  biomassa vegetasi  yang  salah  satunya  berupa  banyaknya  CO 2 di  atmosfer  yang  diserap  oleh  tanaman,  dapat  disebut sebagai karbon stok dengan pembagian di atas permukaan tanah dan di bawah permukaan tanah.
Hutan mangrove merupakan  salah  satu  penyerap  karbon  yang  intensif  dan  mempunyai  peranan  yang besar  dalam  siklus  karbon  dunia  (Howard et  al. 2014;  Wicaksono et  al. 2016).  Hutan mangrove juga memiliki  potensi  yang  tinggi  sebagai carbon  sequestration dan  mewakili  1%  dari carbon  sequestration
global  dan  14%  di  kawasan  pesisir  (Alongi  2014).  Ekosistem mangrove merupakan  salah  satu  ekosistem yang  paling  produktif  di  muka  bumi. Mangrove merupakan  hutan  dengan  vegetasi  halofit  ditemukan  di daerah  pesisir,  terutama  di  muara  sungai  dan  pada  laguna  di  daerah  tropis  dan  subtropik  yang  berfungsi penting  untuk  ekologis  dan  sosial-ekonomi  (FAO  2007).  Ekosistem mangrove memiliki  peran  yang  sangat penting dalam hal dinamika lingkungan pesisir dan lautan itu sendiri, antara lain sumber bahan organik dan nutrient (Haryadi dan Hadiyanto 2012) sebagai habitat berbagai jenis ikan dan udang untuk mencari makan, memijah, berlindung dan bertelur (Zagars et al. 2013), habitat berbagai jenis fauna (Das 2017; Leung 2015), dapat  digunakan  sebagai  media  pembelajaran  dan  rekreasi  (Wijayanto et  al. 2013;  Salam et  al. 2000), menyerap  karbon  dalam  perubahan  iklim  global  (Hilmi  2017;  Ahmed  dan  Glaser  2016;  Alongi  2014), pelindung  pantai  dari  erosi,  tiupan  angin  dan  ombak  (Alongi  2008)  dan  penghasil  kayu  serta  sumber  daya lainnya (Aziz et al. 2015; Ewel et al. 1998).
Namun, eksistensi mangrove semakin menurun karena adanya perubahan penggunaan lahan yang tidak sesuai dengan peruntukannya. Ekosistem pesisir mengalami kerusakan 340 000 sampai 980 000 hektar tiap tahunnya (Sifleet et al. 2011). Termasuk berkurangnya ekosistem mangrove di Indonesia yang penyebabnya didominasi  oleh  konversi  dari  lahan mangrove ke  tambak  (Fawzi  2016).  Data  rehabilitasi  hutan  dan  lahan tahun  2011  menunjukkan  bahwa  penanaman mangrove baru  terealisasi  seluas  10.431  hektar  (Departemen Kehutanan  2011).  Hasil  pengamatan  lapang  dan  data  tersebut  menunjukkan  bahwa  tingkat  keberhasilan rehabilitasi mangrove hanya sekitar 1.973 hektar per tahun (Yanuartanti et al. 2016). Inventarisasi mangrove perlu  dilakukan  agar  mengetahui  perubahan  luasan mangrove dari  tahun  ke  tahun  dan  kemudian  dapat dilakukan  analisis  siklus  karbon  yang  terjadi  di  ekosistem  tersebut  (Howard et  al. 2014).  Pemanfaatan teknologi pengindraan jauh mampu memenuhi kebutuhan inventarisasi hutan mangrove karena mampu untuk meminimalkan biaya, waktu dan tenaga dibandingkan dengan pengamatan langsung di lapangan.
Penelitian  ini  menggunakan  citra  multispektral  yaitu  Landsat  dan  citra  radar  yaitu  PALSAR. Penggunaan  dua  citra  yang  berbeda  sensor  karena  analisis  stok  karbon  yang  tersimpan  di  biomassa  pohon merupakan kenampakan 3 dimensi, sedangkan citra multispektral hanya mampu menampilkan informasi dua dimensi. Oleh karena itu, menggunakan citra radar yang mampu menampilkan informasi 3 dimensi. Landsat sering digunakan peneliti untuk pemetaan mangrove (Fei et al. 2011). Banyak penelitian mengenai pemetaan mangrove menggunakan citra Landsat, diantaranya adalah klasifikasi zonasi ekologi hutan mangrove di India menggunakan  Landsat  tahun  1999  dan  2010 dengan  akurasi  sebesar  80%  dan  85.71%  dan  menghasilkan  6 kelas spesies mangrove yaitu Avicennia sp, Excoecaria sp, Phoenix sp, Bruguiera sp, Ceriops sp dan kelas campuran (Giri et al. 2014). Untuk pemetaan mangrove juga telah dilakukan oleh Opa (2010), yaitu dengan menganalisis  perubahan  luasan mangrove di  Kabupaten  Pohuwanto,  Provinsi  Gorontalo  menggunakan Landsat  TM.  PALSAR  dipilih  untuk  penelitian  ini  karena  menggunakan  L- band dimana band tersebut memiliki  kemampuan  untuk  menghasilkan  informasi  sampai  ke  volume  batang.  Jika  dibandingkan  dengan citra gelombang mikro lain yang menggunakan band yang lebih pendek seperti X dan C, gelombang X dan C tersebut hanya mampu mengekstraksi informasi sampai ke cabang-cabang kecil  sehingga informasi volume pohon tidak dapat diperoleh (Goetz et al. 2009). Penelitian ini bertujuan untuk estimasi cadangan biomassa karbon di atas permukaan tanah mangrove menggunakan pengindraan jauh.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di ekosistem mangrove Desa Tongke-tongke di Kabupaten Sinjai, Sulawesi Selatan dan survei lapang dilaksanakan pada bulan Oktober 2016. Gambar 1 menunjukkan peta penggunaan lahan di daerah Tongke-tongke dan sekitarnya. Pada Gambar 1 terdapat area  yang diberi tanda merah yang merupakan daerah kajian dalam penelitian yaitu kawasan mangrove Tongke-tongke.

## Gambar 1 Peta penggunaan lahan Tongke-Tongke

## Alat dan Bahan
Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  pengolahan  data  terdiri  dari  Microsoft  Office  2013,  ENVI  5.1 dan  ArcGIS  10.4.1.  Peralatan  yang  digunakan  pada  saat  survei  lapangan  terdiri  dari Global  Positioning System ,  kamera  dan  pita  ukur.  Data  citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  antara  lain  citra  Landsat  7 ETM  dengan  perekaman  tanggal  14  Oktober  2008,  citra  Landsat  8  OLI  dengan  perekaman  tanggal  26 September 2016 dan citra RADAR yaitu ALOS-PALSAR dengan perekaman tanggal 9 September 2008.

## Metode Pengumpulan Data

## Pengolahan data citra
Pada  citra  Landsat  7  ETM  dan  Landsat  8  OLI  dilakukan  proses  koreksi  yang  terdiri  dari  koreksi geometrik,  radiometrik  dan  atmosferik.  Citra  yang  sudah  terkoreksi  tersebut  kemudian  dilakukan  proses klasifikasi  multispektral  dengan  metode maximum  likelihood untuk  membedakan mangrove dan  non - mangrove .  Hasil  klasifikasi  tersebut  dijadikan  sebagai  dasar masking citra,  untuk  mendapatkan  citra  hanya daerah mangrove saja.  Hasil  citra masking dilakukan  proses  transformasi  indeks  vegetasi.  Hal  yang  sama juga  dilakukan  pada  citra  PALSAR.  Pada  citra  PALSAR  dilakukan  kalibrasi  untuk  mengubah  nilai pixel menjadi  nilai  dengan  satuan decibel (dB).  Citra  yang  sudah  terkalibrasi  kemudian  dilakukan masking menggunakan  hasil  klasifikasi  dari  Landsat  7  ETM  untuk  menghasilkan  citra  PALSAR  dengan  cakupan daerah mangrove saja.  Pada  citra  Landsat  7  dan  Landsat  8  diterapkan  transformasi Normalized  Difference Vegetation Index (NDVI) dengan rumus berikut:
NDVI = ( 〖 BV 〗 _inframerah dekat- 〖 BV 〗 _merah)/( 〖 BV 〗 _inframerah dekat+ 〖 BV 〗 _merah )

## Survei lapang
Pada tahap survei lapang, pengambilan data  dilakukan dengan menggunakan  transek, dimana di  setiap transek diambil data jenis mangrove dan diameter pohon. Transek dibuat berdasarkan metode dari Kauffman dan  Donato  (2012)  dimana  transek  disesuaikan  dengan  bentuk pixel yaitu  persegi  (Gambar  2).  Transek berukuran  (10  x  10)  meter.  Pengambilan  sampel  berdasar  metode purposive  random sampling  dimana mempertimbangkan aksesibilitas dan keragaman jenis mangrove .

## Gambar 2 Contoh transek sampel
Perhitungan cadangan karbon di lapangan menggunakan model persamaan allometrik jenis-jenis pohon mangrove yang sudah ada  (Sutaryo 2009). Diameter pohon atau dbh ( diameter at breast  height ) digunakan sebagai  parameter  penduga  biomassa.  Dbh  merupakan  besaran  diameter  pohon  yang  diukur  setinggi  dada orang dewasa atau kurang lebih 1.3 meter dari permukaan tanah.

## Metode Analisis Data
Titik  sampel  pengukuran  di  lapangan  kemudian  diplotkan  ke  citra  NDVI  Landsat  8  untuk  mengetahui besar  nilai  NDVI  dengan  nilai  karbon  di  tiap  titiknya.  Setelah  mendapatkan  nilai  NDVI  tersebut  kemudian dilakukan  pencarian  nilai  NDVI  yang  sama  di  citra  NDVI  Landsat  7  ETM.  Dari proses  tersebut  dihasilkan letak  titik  yang  memiliki  nilai  NDVI  yang  sama  dengan  lokasi  sampel.  Titik  tersebut  kemudian  dilakukan overlay pada  citra  PALSAR  untuk  mengetahui  nilai backscatter pada  polarisasi  HH  dan  HV.  Nilai backscatter dan nilai karbon dilakukan 3 macam regresi yaitu regresi linear, quadratic dan exponential . Nilai R2  terbesar  digunakan  sebagai  algoritma  dasar  pembentukan  peta  persebaran  karbon  di daerah  kajian.  Peta persebaran  karbon  tersebut  kemudian  diuji  akurasi  dengan  jumlah  sisa  sampel  yang  tidak  digunakan  untuk membangun algoritma. Langkah-langkah dalam penelitian disajikan pada Gambar 3 berikut.
2 1 M ari ne E cot one ± 10m ± 10m

## Gambar 3 Diagram alir penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pengolahan Citra
Hasil transformasi NDVI menunjukkan bahwa pada Landsat 7 memiliki range nilai NDVI 0.044 sampai 0.682, sedangkan Landsat 8 memiliki range nilai NDVI yang lebih tinggi yaitu 0.029 sampai 0.915. Semakin mendekati nilai NDVI 1 maka vegetasi tersebut memiliki kerapatan yang lebih tinggi. Maka dari kedua citra tersebut terlihat bahwa Landsat 8 memiliki kerapatan yang lebih tinggi dibandingkan dengan Landsat 7. Hal ini bisa disebabkan pada saat perekaman citra Landsat 7 yaitu tahun 2008, mangrove tersebut masih berupa anakan atau baru dilakukan penanaman, dan disaat perekaman citra Landsat 8 tahun 2016 mangrove tersebut sudah  tumbuh  besar  dan  memiliki  kerapatan  tajuk  yang  lebih  luas  dan  tinggi  sehingga  menghasilkan  nilai NDVI yang lebih tinggi juga. Nilai NDVI semakin tinggi ketika umur pohon bertambah dan diiringi dengan pertambahan luas kanopi (kerimbunan) dan bertambahnya diameter pohon. Bertambahnya luas kanopi pohon akan  meningkatkan  kandungan  klorofil  di  area  tersebut,  klorofil  yang  semakin  tinggi  maka  juga  akan
meningkatkan  kandungan  hijau  yang  kemudian  berdampak  pada  reflektan  spektrum  hijau  meningkat. Peningkatan  reflektan  spektrum  hijau  menyebabkan  nilai  NDVI  di  area  tersebut  juga  semakin  tinggi. Terdapat korelasi yang kuat antara ukuran diameter pohon dengan nilai NDVI (Wang et al. 2004).
(a) (b)
Gambar 4 Transformasi NDVI citra Landsat ETM (a) dan Landsat 8 (b)
(a) (b)
Gambar 5 Nilai backscatter polarisasi HH (a) dan polarisasi HV (b)
Gambar  5  menunjukkan  citra  hasil  konversi  nilai  DN  menjadi backscatter dengan  polarisasi  HH  dan HV  untuk  daerah mangrove .  Kedua  polarisasi  ini  menghasilkan  nilai  yang  cukup  berbeda,  dimana  HH memiliki  nilai  yang  lebih  besar  daripada  polarisasi  HV.  Pada  polarisasi  HH  memiliki  nilai backscatter dengan  variasi  nilai  dari  -25.2364  sampai  0.534554.  Sedangkan  polarisasi  HV  memiliki  nilai backscatter yang lebih rendah daripada polarisasi HH yaitu dari -31.0023 sampai -9.11743.

## Analisis Data
Hasil survei lapangan menunjukkan bahwa di kawasan Tongke-tongke terdapat 5 jenis mangrove yaitu Rhizophora  sp,  Sonneratia  sp,  Xylocarpus  sp,  Avicennia  sp dan Nypa  fruticans . Rhizopora  sp merupakan jenis  yang  mendominasi  85%  kawasan mangrove Tongke-tongke.  Sedangkan  jenis  lain  hanya  menempati 15% di kawasan tersebut. Total  sampel  yang diperoleh di lapangan sebanyak 19 sampel, dapat dilihat pada Gambar 6 berikut.

## Gambar 6 Grafik persebaran jenis mangrove per sampel
Model penduga atau estimasi stok karbon yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan perantara citra  multispektral  Landsat  7  yang  diekstrak  nilai  NDVI  di  bagian mangrove yang  kemudian  dibandingkan dengan  nilai backscatter pada  citra  PALSAR.  Nilai  NDVI  pada  citra  Landsat  8  menjadi  referensi  dalam proses  penelitian  ini,  karena  pada  tahun  tersebut  terdapat  data  lapangan  yang  bersifat  terbaru.  Nilai  NDVI pada citra Landsat 8 kemudian dicari nilai yang sama dengan nilai NDVI di citra Landsat ETM. Posisi nilai NDVI di Landsat ETM digunakan untuk ekstraksi nilai backscatter pada citra PALSAR tahun 2008.
Nilai backscatter tersebut selanjutnya dianalisis secara statistik berupa regresi terhadap nilai stok karbon dengan  3  jenis  berbeda  yaitu linier , quadratic dan exponential (Tabel  1).  Salah  satu  hal  terpenting  dalam regresi adalah penetuan variable dependent yaitu nilai stok karbon dan independent yaitu nilai backscatter . Dari  ketiga  jenis  regresi  tersebut,  regresi quadratic menghasilkan  koefisien  determinasi  yang  paling tinggi  di  masing-masing  polarisasi  sehingga  persamaan  regresi quadratic yang  digunakan  sebagai  model penduga  atau estimasi  stok  karbon. Berikut persamaan regresi quadratic untuk polarisasi  HH : y=  -5.473 – 1.318  x  –  0.066  x 2 ,  dengan  y  adalah  karbon  dan  x  adalah  nilai  hamburan  balik  polarisasi  HH.  Sedangkan untuk  polarisasi  HV  menggunakan  persamaan  y=  30.654  +  2.774x  +  0.064  x 2 .  Besarnya  koefisien determinasi menunjukkan bahwa pengaruh variable independent (polarisasi HV) terhadap simpanan karbon pada area kajian sebesar 62.9% sedangkan sisanya sebesar 37.1% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini.
Tabel 1 Nilai hubungan stok karbon dan backscatter
Regresi Polarisasi Persamaan R R 2 SE Linear HH y= 2.528 + 0.146 x 0.681 0.464 0.233 HV y= 4.264 + 0.172 x 0.761 0.579 0.207 Quadratic HH y= -5.473 – 1.318 x – 0.066 x 2 0.767 0.588 0.221 HV y= 30.654 + 2.774x + 0.064 x 2 0.793 0.629 0.210 Exponential HH y= 9.097 e 0.214 x 0.647 0.418 0.374 HV y= 137.261 e 0.261 x 0.749 0.561 0.325
Persamaan regresi yang digunakan sebagai dasar model estimasi stok karbon adalah persamaan regresi quadratic ,  yang  selanjutnya  dijadikan  sebagai  dasar  pembuatan  model  sebaran  estimasi  stok  karbon. Persamaan  tersebut  kemudian  diterapkan  pada  citra  PALSAR  untuk  estimasi  jumlah  stok  karbon  di  daerah lain, dijelaskan pada Gambar 4. Sampel yang digunakan untuk membangun persamaan model dalam regresi adalah  sampel  yang  memiliki  jenis mangrove yang  homogen  yaitu Rhizophora  sp .  Sampel  dengan  jenis tersebut  dipilih  untuk  membangun  model,  karena  dari  keseluruhan  wilayah  kajian,  jenis Rhizophora  sp. merupakan jenis mangrove yang mendominasi wilayah kajian yaitu sekitar 85%. Pada saat diterapkan pada citra  PALSAR  untuk  estimasi  stok  karbon,  tetap  menggunakan  persamaan  yang  berasal  dari  sampel Rhizophora  sp. ,  meskipun  di  daerah  kajian  juga  terdapat  jenis mangrove yang  lain.  Jenis mangrove lain memiliki luasan yang sangat sedikit kurang lebih hanya 15% dari bagian wilayah kajian sehingga dianggap tidak terlalu memberikan perbedaan yang jauh terhadap nilai estimasi stok karbon.
(a)
(b)
Gambar 4 Persebaran nilai stok karbon di Tongke-Tongke, polarisasi HH (a), Polarisasi HV (b)
Total  stok  karbon  di  daerah  kajian  berdasarkan  model  yang  dibangun  untuk  polarisasi  HH  dan  HV masing-masing sebesar 5 662.85 ton dan 6 431.46 ton. Nilai total stok karbon tersebut merupakan nilai stok karbon untuk tahun 2008. Analisis mengenai stok karbon di masa lampau sangat jarang ditemui karena ada kendala  dalam  hal  ketersediaan  data.  Penelitian  ini  mencoba  melakukan  analisis  nilai  stok  karbon  di  masa lampau  yaitu  tahun  2008  dengan  menggunakan  data  perantara  tahun  2016.  Hasil  analisis  pada  tahun  2008 dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut terkait monitoring stok karbon dari waktu ke waktu.
Hasil estimasi nilai stok karbon diuji dengan menggunakan Standart Error of Estimation (SE). Sampel yang digunakan untuk melakukan uji akurasi sebanyak 9 sampel yang tersisa dari keseluruhan sampel yang diperoleh  di  lapangan,  dimana  sebagian  besar  sampel  lain  sudah  dipergunakan  untuk  membangun  model. Nilai akurasi ditentukan berdasarkan besar nilai SE antara hasil pengukuran karbon di lapangan dengan citra. Tabel 2 menunjukkan hasil estimasi karbon.
Pada  Tabel  2  terl  ihat  terdapat  perbedaan  karbon  estimasi  antara  polarisasi  HH  dan  HV.  Namun perbedaan  tersebut  tidak  terlalu  jauh  di  masing-masing  polarisasi.  Nilai standart  error  of  estimates (SE) untuk  polarisasi  HH  sebesar  0.383  sedangkan  untuk  polarisasi  HV  sebesar  0.357.  Nilai  SE  sebesar  0.357 dapat diartikan sebagai tingkat kesalahan estimasi karbon sebesar 0.357 per sampel. Semakin mendekati nilai SE 0 maka tingkat ketelitian estimasi semakin tinggi atau kesalahan semakin berkurang.
Tabel 2 Hasil estimasi karbon Titik Karbon Lapangan (ton) Karbon Estimasi (ton) HH HV 3-1 1.3 1.10 1.37 3-2 0.57 0.59 0.60 4-1 0.11 0.505 0.595 4-2 0.04 0.25 0.06 4-3 0.05 1.011 0.911 5-1 0.44 0.42 0.60 5-2 0.75 0.77 0.81 7-3 0.75 0.84 0.78 8-2 0.29 0.31 0.21 SE 0.383 0.357
Analisis  hubungan nilai backscatter dengan stok karbon secara  umum dapat dilihat dari besar  nilai R2 dari  setiap  persamaan  regresi  yang  dihasilkan.  Persamaan  regresi quadratic menghasilkan  nilai  R2  pada polarisasi  HV  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  R2  pada  polarisasi  HH.  Berdasarkan  nilai  R2  pada persamaan  regresi quadratic ,  hubungan  antara  stok  karbon  dengan  polarisasi  HH  sebesar  0.588,  sedangkan hubungan  antara  stok  karbon  dengan  polarisasi  HV  sebesar  0.629.  Besarnya  koefisien  determinasi menunjukkan  bahwa  pengaruh variable  independent (polarisasi  HV)  terhadap  simpanan  karbon  pada  area kajian  sebesar  62.9%  sedangkan  sisanya  sebesar  37.1%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak dimasukkan  dalam  penelitian  ini.  Selain  itu  analisis  statistik  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan nilai backscatter dengan  stok  karbon  adalah  dengan  melihat  nilai  dari  koefisien  korelasi  (R).  Hasil  analisis statistik  menunjukkan  bahwa  nilai backscatter pada  polarisasi  HV  dengan  nilai  stok  karbon  memiliki  nilai koefisien  korelasi  sebesar  0.793.  Nilai  tersebut  berarti  terdapat  korelasi  yang  sangat  kuat,  antara  nilai backscatter mempengaruhi nilai stok karbon.

## SIMPULAN
Total  simpanan  karbon  atas  permukaan  pada  tegakan  di  kawasan  Tongke-tongke  menggunakan persamaan  regresi quadratic sekitar 5 662.85 ton untuk citra dengan polarisasi HH dan 6 431.46 ton untuk citra dengan polarisasi HV.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmed  N,  Glaser  M.  2016.  Coastal  aquaculture,  mangrove  deforestation  and  blue  carbon  emissions:  Is REDD+ a solution?. Mar. Policy . 66:58-66.
Alongi DM. 2008. Mangrove forests: Resilience, protection from tsunamis, and responses to global climate change. Estuarine, Coastal and Shelf Science . 76(1):1-13.
Alongi DM. 2014. Carbon sequestration in mangrove forests. Carbon Management . 3(3):313-322.
Aziz  AA,  Dargusch  P,  Phinn  S,  Ward  A.  2015.  Using  REDD+  to  balance  timber  production  with conservation objectives in a mangrove forest in Malaysia. Ecol. Econ. 120:108-116.
Cramer  W,  Bondeau  A,  Woodward  FI,  Prentice  IC,  Betts  RA,  Brovkin  V,  Cox  PM,  Fisher  V,  Foley  JA, Friend  AD,  Kucharik  C,  Lomas  MR,  Ramankutty  N,  Sitch  S,  Smith  B,  White  A,  Young-Molling  C. 2001.  Global  response  of  terrestrial  ecosystem  structure  and  function  to  CO 2 and  climate  change: Results from six dynamic global vegetation models. Global Change Biology . 7(4):357-373.
Das S. 2017. Ecological restoration and livelihood: Contribution of planted mangroves as nursery and habitat for artisanal and commercial fishery. World Dev . 94:492-502.
Departemen Kehutanan. 2011. Statistik Kehutanan Indonesia . Jakarta (ID): Kementerian Kehutanan.
Ewel  KC,  Twilley  RR,  Ong  JE.  1998.  Different  kinds  of  mangrove  forests  provide  different  goods  and services. Glob. Ecol. Biogeogr. Lett . 7(1):83.
FAO.  2007. The  World’s  mangroves,  1980-2005:  a  thematic  study  in  the  framework  of  the  global  forest resources assessment 2005 . Rome (IT): FAO Forestry Department.
Fawzi  NI.  2016. Mangrove:  Karakteristik,  Pemetaan,  dan  Pengelolaannya .  Yogyakarta  (ID):  Penerbit Sibuku.
Fei  SX,  Shan  HC,  Hua  ZG.  2011.  Remote  Sensing  of  Mangrove  Wetlands  Identification.  Procedia Environmental Sciences. 10:2287-2293.
Giri  C,  Mukhopadayay  A,  Hazra  S,  Mukherjee  S,  Roy  D,  Ghosh  S.  2014.  A  study  of  abundance  and distribution  of  mangrove  spesies  in  Indian  Sundaurban  using  remote  sensing  technique. Journal  of Coastal Conservation . 18(4):359-367.
Goetz  S,  Baccini  A,  Laporte  N,  Johns  T,  Walker  W,  Kellndorfer  J,  Houghton  R,  Mindy.  2009.  Review  : mapping and monitoring carbon stocks with satellite observations: A comparison of methods. Carbon Balance and Management . 2009. 4:2.
Haryadi  J,  Hadiyanto.  2012.  Korelasi nutrient terlarut  dengan  struktur  komunitas  plankton  di  Tambak Mangrove Blanakan Kab Subang. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan . 2(2):73-84. Hilmi  E.  2017.  The  carbon  conservation  of  mangrove  ecosystem  applied  REDD  program. Reg.  Stud.  Mar. Sci. 16:152-161.
Howard J, Hoyt S, Isensee K, Telszewski M, Pidgeon E. 2014. Coastal Blue Carbon : Methods for assessing Carbon Stocks  and Emissions  Factors  in  Mangroves,  Tidal  Salt  Marshes,  and Seagrasses  Meadows. Virginia (US): Conservation International, Intergovernmental Oceanographic Comission of UNESCO, International Union for Conservation of Nature.
Kauffman  JB,  Donato  DC.  2012. Protocols  for  Measurement,  Monitoring  and  Reporting  of  Structure, Biomass  and  Carbon  Stocks  in  Mangrove  Forests .  Bogor  (ID):  Center  for  International  Forestry Research (CIFOR).
Leung  JYS.  2015.  Habitat  heterogeneity  affects  ecological  functions  of  macrobenthic  communities  in  a mangrove: Implication for the impact of restoration and afforestation. Glob. Ecol. Conserv . 4:423-433.
NASA. 2018. Climate Change: Climate Resource Center - Graphic: The relentless rise of carbon dioxide.
Opa ET. 2010. Analisis Perubahan luas lahan mangrove di Kabupaten Pohuwato Propinsi Gorontalo dengan menggunakan citra landsat. Jurnal Perikanan dan Kelautan Tropis . 6(2):79-82.
Salam  MA,  Lindsay  GR,  Beveridge  MCM.  2000.  Ecotourism  to  protect  the  reserve  mangrove  forest  the Sundarbans and its flora and fauna. Anatolia . 11(1):56-66.
Sifleet  S,  Pendleton  L,  Murray  B.  2011.  State  of  the  science  on  coastal  blue  carbon  a  summary  for  policy makers. Nicholas Inst. Report. NI. 1-43.
Sutaryo D. 2009. Perhitungan Biomassa Sebuah Pengantar untuk Studi Karbon dan Perdagangan Karbon . Bogor (ID): Wetlands International Indonesia Programme.
Wang J, Rich PM, Price KP, Kettle WD. 2004. Relation between NDVI and tree productivity in the Central Great Plains. International Journal of Remote Sensing . 25(16):3127-3138.
Weiss  F,  Leip  A.  2012.  Greenhouse  gas  emissions  from  the  EU  livestock  sector:  A  life  cycle  assessment carried out with CAPRI Model. Agriculture, Ecosystems & Environment . 149:124-134.
Wicaksono  P,  Danoedoro  P,  Hartono,  Nehren  U.  2016.  Mangrove  biomass  carbon  stock  mapping  of  the Karimunjawa  Islands  using  multispectral  remote  sensing. International  Journal  of  Remote  Sensing . 37(1):26-52.
Wijayanto  D,  Nuriasih  DM,  Huda  MN,  Pamuntjak  CRK.  2013.  Strategies  of  Mangrove  Tourism Development in Nusa Penida Marine Protected Area. J. Saintek Perikan . 8(2):25-32.
Yanuartanti IW, Kusmana C, Ismail A. 2016. Kelayakan rehabilitasi mangrove dengan teknik guludan dalam perspektif  perdagangan  karbon  di  kawasan  hijau  lindung  muara  angke  prov  dki  jakarta. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan . 5(2):180-186.
Zagars  M,  Ikejima  K,  Kasai  A,  Arai  N,  Tongnunui  P.  2013.  Trophic  characteristics  of  a  mangrove  fish community  in  Southwest  Thailand:  Important  mangrove  contribution  and  intraspecies  feeding variability. Estuar. Coast. Shelf Sci . 119:145-152.