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

## Estimasi Stok Karbon Mangrove Pasca Rehabilitasi di Desa Kaliwlingi, Brebes Menggunakan Citra Sentinel-2

## Lovensia Zukruff Albasit*, Rudhi Pribadi, Rini Pramesti
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: lovensiazukruff@gmail.com
ABSTRAK: Mangrove sebagai ekosistem karbon biru berperan penting dalam mitigasi perubahan iklim namun di sisi lain keberadaannya terancam oleh konversi lahan. Rehabilitasi mangrove telah banyak  dilakukan  dan  untuk  mengelolanya  secara  berkelanjutan  stok  karbon  mangrove  perlu diketahui  untuk  kebutuhan  pasar  karbon.  Pesisir  Kota  Brebes  menjadi  salah  satu  daerah  yang berhasil merehabilitasi kawasan hutan mangrove. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi stok karbon  mangrove  pasca  rehabilitasi  di  Desa  Kaliwlingi,  Brebes  berdasarkan  perbedaan  tahun tanam,  yakni  2005,  2008,  2011,  2014  dan  2017.  Penelitian  lapangan  dilakukan  pada  21 –23 November 2020. Metode terdiri dari survei lapangan, perhitungan allometrik dan pengolahan citra Sentinel-2. Survei lapangan dilakukan guna mengetahui komposisi spesies dan diameter setinggi dada (DBH) tiap tegakan mangrove. Rumus allometrik spesies-spesifik digunakan untuk menghitung biomassa mangrove yang kemudian dikonversi menjadi nilai stok karbon di tiap lahan rehabilitasi. Citra Sentinel-2 ditransformasi dengan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), selanjutnya dilakukan analisis regresi antara nilai NDVI dan stok karbon untuk mendapatkan model pendugaan stok  karbon  menggunakan  citra  satelit.  Terdapat  tiga  spesies  mangrove  yang  ditemukan,  yaitu Rhizophora  mucronata,  Avicennia  alba dan Avicennia  marina .  Hasil  menunjukkan  bahwa  stok karbon mangrove tahun tanam 2005, 2008, 2011, 2014 dan 2017 secara berturut-turut adalah 80,69 tonC/ha, 95,08 tonC/ha, 104,19 tonC/ha, 175,13 tonC/ha dan 137,35 tonC/ha. Hasil analisis regresi antara  nilai  NDVI  dan  stok  karbon  mangrove  menunjukkan  koefisien  determinasi  yang  sangat rendah (R 2 = 0,06), sehingga model tidak dapat digunakan untuk menduga stok karbon mangrove. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tidak ada peningkatan stok karbon seiring dengan semakin tua lahan mangrove. Spesies A. marina berkontribusi besar untuk perolehan stok karbon mangrove yang lebih tinggi dibandingkan R. mucronata.
Kata kunci: Karbon Biru; Stok Karbon Mangrove; Perhitungan Allometrik; Sentinel-2; NDVI
Estimation of Post-Rehabilitation Mangrove Carbon Stock in Kaliwlingi, Brebes Using

## Sentinel-2 Imagery
ABSTRACT: Mangrove as blue carbon ecosystem has a significant role in mitigating climate change which  existence  is  threatened  by  land  conversion.  Mangrove  rehabilitation  has  been  widely  done and requires sustainable management by knowing the carbon stock as a call for carbon market. The coastal area of Brebes is one of the regions that has successfully rehabilitated mangrove forest area. This  research  aims  to  estimate  post-rehabilitation  mangrove  carbon  stock  in  Kaliwlingi,  Brebes based  on  different  planting  years,  i.e.  2005,  2008,  2011,  2014  dan  2017.  A  field  research  was conducted on November 21 st – 23 rd 2020. The method involved field survey, allometric calculation and  Sentinel-2  processing.  A  field  survey  was  conducted  to  collect  the  diameter  at  breast  height (DBH) of each stand and species composition. Species-specific allometric equations were used to calculate mangrove biomass, subsequently converted into carbon stock in each rehabilitated area. Sentinel-2  imagery  was  transformed  using  the  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI). Regression analysis was performed between NDVI value and carbon stock to obtain the estimation model for mangrove carbon stock using satellite imagery. There are three species found, namely Rhizophora  mucronata,  Avicennia  alba  and  Avicennia  marina.  The  result  shows  carbon  stock  in plantation of 2005, 2008, 2011, 2014 and 2017 are 80.69 tonC/ha, 95.08 tonC/ha, 104.19 tonC/ha,
175.13 tonC/ha and 137.35 tonC /ha respectively. Regression analysis of NDVI and carbon stock shows a very poor coefficient of determination (R 2 = 0.06), therefore the model is incompatible for estimating carbon stock. In this research, mangrove carbon stock is not increasing with plantation age. A. marina has huge contribution for a higher carbon stock compared to R. mucronata.
Keywords: Blue Carbon; Mangrove Carbon Stock; Allometric Equation; Sentinel-2; NDVI

## PENDAHULUAN
Mangrove  merupakan  kumpulan  vegetasi  dengan  taksonomi  yang  beragam  dan  sebagian besar  merupakan  tumbuhan  berkayu,  toleran  terhadap  lingkungan  bersalinitas,  hidup  di  zona intertidal serta tersebar di wilayah tropis maupun subtropis (Primavera et al ., 2018) baik di sepanjang kawasan pesisir  maupun estuari (Tomlinson, 2016). Mangrove memiliki berbagai jasa lingkungan baik  secara  fisik  (perangkap  sedimen,  pelindung  daratan  dari  badai,  banjir  dan  penstabil geomorfologi  garis  pantai),  ekologi  (habitat flora  dan fauna,  pengendali polusi), maupun  ekonomi (habitat  perikanan  komersil)  (Barbier,  2017).  Salah  satu  jasa  lingkungan  mangrove  yang  sangat diperlukan  bumi  saat  ini  adalah  sebagai blue  carbon  sink yakni  ekosistem  pesisir  penyerap  dan penyimpan karbon dalam jangka waktu panjang  (Taillardat et al ., 2018), dimana karbon disimpan dalam bentuk biomassa maupun karbon organik tanah (Donato et al ., 2011). Ekosistem mangrove mampu menyimpan karbon secara global hingga 6,5 milyar ton karbon atau hampir setara dengan 24 milyar ton CO 2 eq (Siikamäki et al ., 2012). Di sisi lain, persentasi stok karbon mangrove hanya 0,4 – 7% dari stok karbon ekosistem darat, namun dari seluruh stok karbon laut tropis alokasi stok karbon mangrove mencapai 17%. Selain itu, emisi CO 2 akibat konversi lahan mangrove hanya 0,2% dari total emisi global, sementara dari total emisi daerah laut tropis mencapai 18% (0,088 PgCO 2 eq a -1 ).  Kontribusi  mangrove  untuk  mitigasi  perubahan  iklim  global  memang  kecil,  namun  mangrove tetap berperan signifikan untuk penyerapan karbon di pesisir dan efektif untuk mitigasi perubahan iklim dalam skala nasional maupun regional  (Alongi, 2020).
Mangrove  sebagai  salah  satu  garda  terdepan  mitigasi  perubahan  iklim  di  laut  tropis  masih menghadapi  masalah  yang  cukup  serius,  yakni  rentan  terhadap  pembalakan  (Richards  &  Friess, 2016). Indonesia memiliki kawasan hutan mangrove terbesar di dunia, yakni 3,49 juta ha, tetapi 52% (1,82  juta  ha)  di  antaranya  telah  mengalami  kerusakan  (KKP,  2020).  Laju  kerusakan  mangrove secara global diperkirakan mencapai 0,7 – 3% per tahun (Pendleton et al ., 2012). Sebagian besar konversi mangrove di Indonesia difungsikan untuk kegiatan akuakultur (Hamilton & Casey, 2016) yakni sebesar 48%, sementara hingga 2012, persentase mangrove yang tumbuh kembali sebesar 22,6% (Richards & Friess, 2016). Deforestasi mangrove memiliki dampak pada komunitas pesisir, di antaranya abrasi pantai, intrusi air laut, pengurangan luas daratan maupun berkurangnya hasil perikanan (Malik et al ., 2017).
Desa Kaliwlingi di Kabupaten Brebes merupakan salah satu daerah pesisir yang terdampak oleh  konversi  lahan  mangrove  untuk  kegiatan  akuakultur  yang  marak  pada  tahun  1987 –  1997. Konversi  lahan  tersebut  menyebabkan  abrasi  pantai  dan  telah  mengurangi  luas  daratan  di  Desa Kaliwlingi. Desa tersebut mengalami abrasi pantai terparah dari seluruh pesisir Brebes pada tahun 2000 – 2008 yakni mencapai 186 ha atau 30% dari total luas daerah abrasi (Hakim et al ., 2018). Hal ini  menyadarkan  masyarakat  akan  pentingnya  mangrove  sehingga  masyarakat  mulai  melakukan rehabilitasi sejak tahun 2003 dan pada tahun 2019 total lahan mangrove di Desa Kaliwlingi mencapai 475,65 ha (Nugraha et al ., 2020) dari yang sebelumnya hanya 94,41 ha (tahun 2002) (Suyono et al ., 2015).  Rehabilitasi  mangrove  dilakukan  secara  berkala  dalam  beberapa  tahun,  sehingga  diduga hutan  mangrove  hasil  rehabilitasi  di  Desa  Kaliwlingi  menyimpan  stok  karbon  yang  tinggi,  namun penelitian stok karbon di desa tersebut masih sangat terbatas. Hanya terdapat satu estimasi oleh Nugraha et al. (2020) berdasarkan perubahan luas lahan dalam kurun waktu 23 tahun (1996 – 2019). Estimasi stok karbon pada mangrove rehabilitasi di Desa Kaliwlingi perlu dilakukan terutama pada tiap  lahan  dengan  tahun  tanam  yang  berbeda  untuk  mengetahui  nilai  stok  karbon  terkini  pasca rehabilitasi.  Terdapat  lahan  mangrove  rehabilitasi  tahun  2005,  2008,  2011,  2014  dan  2017  yang
belum diketahui stok karbonnya. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui nilai stok karbon  mangrove  hasil  rehabilitasi  di  Desa  Kaliwlingi  berdasarkan  perbedaan  tahun  tanam mangrove.
Umur  lahan mangrove menjadi salah satu faktor yang berperan dalam pola distribusi stok karbon (karbon  atas  tanah,  bawah  tanah  dan  karbon  organik tanah)  disamping  keanekaragaman spesies, densitas pohon dan tingkat gangguan (Phillips et al ., 2017). Menurut Camacho et al. (2011), peningkatan stok karbon mangrove berhubungan dengan umur individu mangrove, dimana pada 10 tahun pertama densitas karbon meningkat secara perlahan kemudian meningkatan secara drastis pada tahun-tahun setelahnya. Penelitian Ren et al. , (2010) di Teluk Lheizou, China pada spesies Sonneratia apetala pada lahan mangrove berumur 4, 5, 8 dan 10 tahun menunjukkan nilai biomassa dan  stok  karbon  (19,9  tonC/ha,  32,6  tonC/ha,  42,1  tonC/ha  dan  49,0  tonC/ha)  berbanding  lurus dengan  umur  mangrove  maupun  diameter  mangrove.  Penelitian  Camacho et  al. (2011) menunjukkan nilai stok karbon total pada lahan mangrove berumur 15, 20 dan 40 tahun berturut- turut  adalah  208,5  tonC/ha,  149,5  tonC/ha  dan  370,7  tonC/ha  dengan  nilai  koefisien  determinasi antara  umur  mangrove  dan  stok  karbon  yang  tinggi  (R 2 =0,89).  Sahu  dan  Kathiresan  (2019) melaporkan pertambahan umur mangrove (2 – 14 tahun) meningkatkan potensi sekuestrasi karbon (199 GgC/ha – 283 GcC/ha) meskipun potensi sekuestrasi oleh mangrove umur 7 tahun lebih rendah dibandingkan umur 2 tahun. Di sisi lain, penelitian Kathiresan et al. (2013) menunjukkan hasil yang berbeda, dimana nilai stok karbon tidak proporsional dengan umur mangrove, selain itu penelitian Walcker et  al. (2018)  perubahan  stok  karbon  biomassa  mangrove  secara  kronologis ( Chronosequence ) selama 66 tahun justru semakin menurun  setelah 10 tahun dan  meningkat lagi setelah 50 tahun.
Jumlah stok karbon mangrove dapat di estimasi menggunakan teknologi pengindraan jauh. Estimasi  tersebut  dilakukan  berdasarkan  nilai  indeks  vegetasi  pada  suatu  wilayah  dan  nilai  stok karbon hasil survei lapangan yang diolah menggunakan analisis regresi (Situmorang et al ., 2016). Salah satu citra yang dapat digunakan untuk estimasi dan pemetaan stok karbon mangrove adalah citra  Sentinel-2.  Sentinel-2  merupakan  citra  multispectral  pasif,  dimana  spektrum  cahaya  yang diterima oleh sensor satelit berasal dari matahari. Resolusi yang cukup tinggi, yakni mencapai 10 m menjadikan Sentinel-2 cocok digunakan untuk pemetaan stok karbon mangrove baik secara spasial maupun temporal (Phiri et al ., 2020). Berbagai penelitian estimasi stok karbon biomassa mangrove menggunakan  pengindraan  jauh  telah  dilakukan  (Anand et  al .,  2020;  Muhsoni et  al .,  2018; Situmorang et  al. ,  2016;  Wicaksono et  al .,  2016).  Meski  demikian,  penggunaan  Sentinel-2  untuk estimasi  stok  karbon  mangrove  masih  sedikit  jika  dibandingkan  dengan  penggunaannya  untuk memetakan biomassa maupun perubahan lahan mangrove.
Estimasi  stok  karbon  mangrove  hasil  rehabilitasi  oleh  masyarakat  setempat  ( community based ) menjadi  salah  satu  langkah  awal  untuk  pengelolaan  hutan mangrove  yang  berkelanjutan. Hal ini menjadi bukti manfaat bagi masyarakat setempat akan mangrove selain manfaat dari hasil eksploitasi.  Hasil  estimasi  stok  karbon  ini  juga  dapat  menjadi  basis  data  untuk  valuasi  ekonomi karbon mangrove di Desa Kaliwlingi pada masa mendatang sehingga masyarakat dapat membentuk suatu  fasilitas offset karbon  untuk  upaya  mitigasi  perubahan  iklim  sekaligus  meningkatkan perekonomian masyarakat setempat. Hal ini sejalan dengan program REDD+ ( Reduction Emission from Deforestation and Degradation, Plus Conservation ) yang telah ditanda tangani secara bilateral oleh  Indonesia  dan  Norwegia  pada  tahun  2010  untuk  mengurangi  emisi  gas  rumah  kaca  dari deforestasi dan degradasi hutan maupun lahan gambut (The Government of the Kingdom of Norway and The Government of the Republic of Indonesia, 2010).

## MATERI DAN METODE
Materi  penelitian  ini  adalah  stok  karbon  mangrove  baik  karbon  atas  tanah  ( aboveground ) yaitu  pohon  dan  karbon  bawah  tanah  ( belowground )  yaitu  akar.  Stok  karbon  diamati  pada  lahan mangrove  dengan  tahun  tanam  yang  berbeda,  yakni  tahun  2005,  2008,  2011,  2014  dan  2017. Parameter yang diamati adalah diameter pohon, biomassa dan parameter lingkungan. Parameter lingkungan  terdiri  dari  salinitas,  suhu  dan  pH.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder
karena  data  parameter  stok  karbon  mangrove  diperoleh  dari  Yayasan  Keanekaragaman  Hayati (KEHATI) dan Yayasan Inspirasi Keluarga KeSEMaT (IKAMaT) dibantu oleh Kelompok Masyarakat Pelestari Hutan Pesisir (KMPHP) Mangrove Sari. Hasil survei tersebut berupa data analisis vegetasi mangrove yang mana menjadi data sekunder penelitian ini. Survei tersebut dilakukan pada 21 – 23 November  2020.  Data  dari  analisis  vegetasi  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  meliputi  data diameter setinggi dada ( diameter at breast height / DBH), komposisi spesies, kerapatan mangrove, tutupan kanopi dan parameter lingkungan (pH, suhu, salinitas). Selain itu, data sekunder lain yang digunakan  adalah  data  citra  satelit  Sentinel-2  Desa  Kaliwlingi,  Kabupaten  Brebes.  Citra  tersebut diunduh  dari  situs  NASA  Earth  Observatory  System  https://eos.com/landviewer/  dengan  tanggal akusisi 12 November 2020. Berdasarkan dua data tersebut, penelitian ini hanya menggunakan data sekunder. Penelitian ini terdiri dari tiga tahap, yaitu pengambilan data atau survei lapangan, analisis data dan pengolahan citra.
Lokasi penelitian berada di hutan mangrove Desa Kaliwlingi, Kabupaten Brebes. Penelitian dilakukan pada lima stasiun (Tabel 1). Stasiun 1, 2 dan 3 merupakan lahan mangrove tahun tanam 2005, 2008 dan 2011 yang terletak di objek wisata Hutan Mangrove Pandansari dan berhadapan langsung dengan laut. Stasiun 4 dan 5 merupakan lahan mangrove tahun tanam 2014 dan 2017 yang terletak di sepanjang estuari Sungai Pemali. Kelima stasiun tersebut dipilih karena mewakili hutan mangrove hasil rehabilitasi pada tiap jenjang tahun di Desa Kaliwlingi.
Metode terdiri dari tiga tahap, yaitu survei lapangan,  analisis stok karbon dan pengolahan data citra. Pertama, titik sampling ditentukan menggunakan  citra Google Earth  untuk mengetahui perwakilan  koordinat  dari  tiap  stasiun.  Selanjutnya  dilakukan  sampling  untuk  mengambil  data parameter  stok  karbon  mangrove.  Teknik  sampling  yang  digunakan  adalah purposive  sampling , yaitu  teknik  sampling  non-probabilitas  yang  bertujuan  untuk  menghasilkan  sampel  yang  dinilai mewakili  populasi,  berdasarkan  karakteristik  populasi  dan  tujuan  penelitian  (Lavrakas,  2008). Sampling  dilakukan  secara  non-destruktif,  yakni  pengukuran  parameter  (diameter,  tinggi  pohon, jumlah tegakan) tanpa merusak ataupun mengambil bagian dari mangrove (Situmorang et al ., 2016). Sampling mengacu pada metode Kauffman dan Donato (2012); Howard et al. (2014); Dharmawan dan  Pramudji  (2017)  yakni  menggunakan  transek  plot  persegi  ukuran  10  ×  10  m.  Terdapat  tiga transek plot pada tiap stasiun. Ketiga plot disusun secara linier dan tegak lurus terhadap garis pantai ataupun  ekoton  mangrove.  Pengambilan  data  parameter  meliputi  komposisi  spesies,  jumlah tegakan spesies dan diameter at breast height (DBH) yang diukur pada tiap individu. DBH diukur pada  ketinggian  1,37  m  dari  tanah.  Pengukuran  diameter  pada  spesies  berakar  tunjang  seperti Rhizopora spp., dilakukan 30 cm di atas akar tertinggi (Kauffman dan Donato, 2012).
Tabel 1. Titik koordinat lokasi penelitian.
Stasiun Plot Latitude Longitude 1 (2005) 1 -6°47'11.065"S 109°2'18.2076"E 2 -6°47'11.1948"S 109°2'18.5315"E 3 -6°47'10.8564"S 109°2'18.76"E 2 (2008) 1 -6°47'12.685"S 109°2'17.959"E 2 -6°47'12.2531"S 109°2'18.013"E 3 -6°47'12.281"S 109°2'17.4552"E 3 (2011) 1 -6°47'11.73"S 109°2'15.3383"E 2 -6°47'11.407"S 109°2'14.8703"E 3 -6°47'11.076"S 109°2'14.96029"E 4 (2014) 1 -6°46'34"S 109°3'14.774"E 2 -6°46'34.201"S 109°3'14.48279"E 3 -6°46'34.24069"S 109°3'14.076"E 5 (2017) 1 -6°46'22.5119"S 109°3'11.919"E 2 -6°46'22.1735"S 109°3'13.22639"E 3 -6°46'22.169"S 109°3'13.219"E
Journal of Marine Research Vol 11, No. 4 November 2022, pp. 620-640
Data  lapangan  kemudian  dianalisis.  Analisis  pertama  adalah  analisis  allometrik  untuk menghitung aboveground biomass (AGB) dan belowground biomass (BGB) mangrove (Tabel 2 dan Tabel 3). Rumus allometrik yang digunakan adalah allometrik spesies-spesifik karena setiap spesies memiliki struktur dan densitas kayu yang berbeda-beda (Malik et al ., 2020). Rumus spesies-spesifik untuk AGB R. mucronata terbagi menjadi tiga kompartemen, yaitu daun, kayu dan akar tunjang di atas  permukaan  tanah  (Kauffman  &  Cole,  2010;  Nam et  al. ,  2016).  Pembagian  tersebut  didasari oleh adanya perbadaan densitas kayu di tiap kompartemen mangrove genus Rhizophora, dimana densitas  kayu  pada  akar  tunjang  dan  cabang  lebih  kecil  daripada  batang  sehingga  berpengaruh pada  biomassa  (Van  Vinh et  al .,  2019).  Apabila  terdapat  mangrove  yang  tidak  memiliki  rumus spesies-spesifik maka rumus allometrik umum digunakan (Komiyama et al ., 2005; Wicaksono et al ., 2016). Rumus allometrik umum yang digunakan berasal dari Komiyama et al. (2005) karena rumus tersebut  dikembangkan  menggunakan  kondisi  mangrove  di  Asia  Tenggara  sehingga merepresentasikan  mangrove  di  Kaliwlingi  (Wicaksono et  al .,  2016).  Perhitungan  dilakukan  pada setiap tegakan pohon di seluruh plot (Kauffman dan Donato, 2012). Densitas kayu setiap spesies diperoleh  dari  basis  data International  Centre  for  Research  in  Agroforestry (ICRAF) http://db.worldagruhboforestry.org/wd.
Setelah nilai biomassa diketahui, selanjutnya dilakukan perhitungan stok karbon biru dengan mengonversi  AGB  dan  BGB.  Faktor  konversi  karbon  yang  digunakan  adalah  46%  untuk aboveground carbon (AGC) dan 39% untuk belowground carbon (BGC) (Howard et al. , 2014). Faktor konversi menunjukkan persentase karbon organik pada tiap tegakan mangrove (Hairiah & Rahayu, 2007).  Perhitungan  dilakukan  dengan  mengalikan  nilai  biomassa  dengan  faktor  konversi  karbon. Konversi nilai karbon dilakukan pada tiap tegakan mangrove di seluruh plot. Selanjutnya dilakukan penjumlahan  nilai  karbon  untuk  AGC  maupun  BGC.  Nilai  stok  karbon  diperoleh  dalam  satuan kilogram dikonversi menjadi satuan tonC/ha sesuai Standar  Pengukuran dan  Penghitungan
Tabel 2. Rumus allometrik spesies-spesifik.
Spesies Dmax (cm) Rumus Allometrik Biomassa(kg) Sumber AGB BGB Avicennia marina 35 0,308(DBH) 2,11 1.28(DBH) 1.17 (Comley & McGuinness, 2005) Avicennia alba 35 0.079211(DBH) 2.471 - (Sutaryo, 2009) Rhizophora mucronata* 39,5 V kayu = 0,0000695(DBH) 2,64 AGB kayu = V kayu × ρ × 1000
AGB daun = 10 (- 1,8571+2,1072×log(DBH)
• DBH ≤ 5 cm
AGB p.root = AGB kayu × 0,101
• DBH > 5 ≤ 10 cm
AGB p.root = AGB kayu × 0,204
• DBH > 10 ≤ 15 cm
AGB p.root = AGB kayu ×0,356
• DBH > 15 ≤ 20 cm
AGB p.root = AGB kayu × 0,273
• DBH > 20 cm AGB p.root = AGB kayu × 0,210 TAGB = AGB kayu +AGB daun + AGB p.root
0,00698(DBH) 2,61 (Kauffman & Cole, 2010)
Keterangan:  Dmax  =  DBH  maksimal  untuk  perhitungan  allometrik  yang  berkaitan  (cm);  DBH  = diameter  at  breast  height (cm) (*untuk  Rhizophoraceae,  DBH  diukur  30  cm  di  atas  akar  tunjang) (Wicaksono et al ., 2016); AGB p.root =  Biomassa akar tunjang ( prop root ) di atas permukaan tanah (kg)
Tabel 3. Rumus allometrik umum menurut Komiyama et al. (2005)
Jenis Biomassa (kg) Rumus Allometrik Umum DMAX (cm) AGB 0,251 ρ × (DBH) 2,46 49 BGB (akar) 0,199 ρ 0,899 × (DBH) 2,22 45
Keterangan: ρ = densitas kayu spesies mangrove (kg/m 3 )
Cadangan Karbon Badan Standardisasi Nasional (SNI 7724:2011). Konversi nilai biomassa ke stok karbon (Howard et al. , 2014). Konversi stok karbon ke satuan tonC/ha menggunakan perhitungan menurut Lugina et al. (2011).
Pengolahan citra terdiri dari  proses pra-pengolahan, masking citra, validasi, klasifikasi citra, transformasi citra dan pemodelan pada citra (Wicaksono, 2015). Tahap pra-pengolahan dilakukan menggunakan aplikasi ESA SNAP sedangkan seluruh tahap lainnya diproses dengan QGIS 3.16.2. Citra  satelit  yang  digunakan  adalah  Sentinel-2  yang  merupakan  sensor  pasif  dan  multispektral dengan  13  kanal  ( band )  dan  resolusi  mencapai  10  m.  Sentinel-2  dipilih  karena  lebih  mudah didapatkan dibandingkan citra sensor aktif dan sebagai citra multispektral Sentinel-2 tergolong citra dengan  resolusi  tinggi  dan  terjangkau.  Pemilihan  citra  Sentinel-2  didasari  oleh  adanya  spektrum cahaya tampak, near infrared (NIR) dan short wave infrared (SWIR) dalam kanalnya yang menjadi kunci  untuk  interpretasi mangrove  (Wicaksono, 2015).  Citra  Sentinel-2  diperoleh  dari  situs  NASA Earth Observatory System https://eos.com/landviewer/ dengan tanggal akusisi pada 12 November 2020 dengan tutupan awan 29%.
Tahap  pra-pengolahan  terdiri  dari  koreksi  geometrik,  koreksi  radiometrik, resampling dan image  subset atau  pemotongan  citra  mengadopsi  metode  Wicaksono  (2017).  Namun  pada penelitian kali ini tidak dilakukan koreksi geometrik maupun radiometrik karena citra yang digunakan adalah  citra  Sentinel-2  level  2A  yang  sudah  terkoreksi  radiometrik  maupun  geometrik  dan  telah dalam keadaan BOA ( bottom of reflectance ) sehingga telah merepresentasikan hasil pantulan aktual dari permukaan bumi (European Space Agency, 2015). R esampling dilakukan guna menyamakan resolusi  tiap band pada  citra  Sentinel-2  karena  terdapat  beberapa  band  yang  memiliki  resolusi spasial  berbeda  (10  m,  20  m,  60  m),  sehingga  resolusi  seluruh band disamakan  menjadi  10  m (Pratama et  al .,  2019).  Algoritma  resampling  yang  digunakan  adalah Nearest  Neighbor karena merupakan  algoritma terbaik untuk mengklasifikasi penggunaan lahan, selain itu nilai piksel yang dikalkulasi juga stabil dari citra masukan ke citra keluaran (Baboo dan Devi, 2010). Image subset atau cropping citra  adalah  tahap terakhir  dalam  pra-pengolahan  citra.  Citra  Sentinel-2 mencakup luas area 290 km 2 , oleh karena itu image subset diperlukan untuk memotong area yang diperlukan saja dalam penelitian ini.
Interpretasi vegetasi mangrove pada citra Sentinel-2 dilakukan dengan penyusunan false color composite yang  melibatkan band 4,8,11  ( Red, Near  Infrared (NIR), Short-Wave Infrared (SWIR)) (Jia et al ., 2019). Selanjutnya dilakukan klasifikasi citra menggunakan metode klasifikasi terbimbing ( supervised )  dengan  algoritma Minimum  Distance  Classifier (Badan  Informasi  Geospasial,  2014; LAPAN,  2015).  Selanjutnya  dilakukan  validasi  citra  menggunakan  metode confusion  matrix . Terdapat  100  titik  validasi  pada  data  terklasifikasi  yang  dicocokan  dengan  citra  Google  Earth sebagai data referensi (Bournazel et al ., 2015). Menurut Humboldt State University (2019), terdapat tiga  perhitungan  uji  akurasi  pada confusion  matrix ,  yaitu overall  accuracy (seluruh  piksel  yang terklasifikasi dengan tepat), producer’s accuracy (keakuratan klasifikasi berdasarkan sudut pandang pembuat peta) dan user’s accuracy (keakuratan klasifikasi berdasarkan sudut pandang pengguna peta). Perhitungan kesalahan atau error terdapat dua macam, yaitu omission error ( false negative ) dan commission  error ( false  positive ). Omission  error menunjukkan  area  yang  seharusnya diklasifikasikan  dalam  kelas  tertentu  tetapi  tidak  dimasukkan,  sedangkan comission  Error menunjukkan  area  yang  tidak  seharusnya  diklasifikasikan  dalam  kelas  tertentu  tetapi  justru dimasukkan. Citra dianggap akurat apabila nilai overall accuracy mencapai ≥ 70% (Badan Informasi Geospasial, 2014).
Tabel 4. Kategori nilai NDVI menurut (Weier & Herring, 2000).
Nilai NDVI Kategori Objek < 0,1 Sangat rendah Pasir, batu, salju, air 0,2 – 0,3 Sedang Semak-semak 0,6 – 0,8 Tinggi Hutan hujan tropis, pepohonan
Tabel 5. Kategori kerapatan mangrove berdasarkan nilai NDVI (Umroh et al ., 2016). Nilai NDVI Kategori Kerapatan (ind/ha) -1 – 0,33 Jarang < 1000 0,33 – 0,42 Sedang 1000 – <1500 0,42 – 1 Rapat ≥ 1500
Transformasi indeks vegetasi pada citra dilakukan untuk mendapatkan nilai indeks vegetasi dari tiap piksel guna dilakukan persamaan regresi dengan nilai stok karbon mangrove (Frananda et al. , 2015). Indeks vegetasi yang digunakan adalah NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index ) (Tabel 4 dan 5). NDVI dipilih karena merupakan indeks vegetasi sederhana yang lazim digunakan (Wicaksono et  al .,  2016),  peka  terhadap  klorofil  dan  mengindikasikan  radiasi  fotosintesis  aktif (Pandey et al ., 2019). Cara kerja NDVI adalah dengan mengobservasi gelombang NIR terbaik yang dipantulkan oleh klorofil daun maupun gelombang merah yang diabsorbsi oleh tumbuhan. Nilai NDVI berkisar antara -1 s.d. +1 yang merepresentasikan kesehatan dan kerapatan mangrove (Akbar et al ., 2020). Persamaan NDVI (Wicaksono et al ., 2016).
Pemodelan stok karbon mangrove pada citra dilakukan menggunakan regresi linier mengacu pada Wicaksono et al. (2016). Regresi linier (y = a + bx) melibatkan nilai stok karbon mangrove (y) dari data lapangan sebagai variabel dependen dengan nilai NDVI (x) sebagai variabel independen (Pandey et  al .,  2019).    Fungsi  analisis  regresi  adalah  untuk  mengetahui  hubungan  sebab  akibat antara dua variabel, yakni stok karbon mangrove dan nilai indeks vegetasi. Analisis regresi pada penelitian  ini  akan  menghasilkan  persamaan  untuk  membandingkan  data  stok  karbon  dari  hasil pengolahan data lapangan dengan hasil pada transformasi indeks vegetasi (Frananda et al ., 2015). Persamaan  regresi  yang  telah  didapatkan  kemudian  diaplikasikan  pada  citra  Sentinel-2 menggunakan raster calculator tool pada perangkat lunak QGIS sehingga dapat mengestimasi stok karbon mangrove secara keseluruhan. Akurasi dari estimasi stok karbon mangrove pada citra diuji menggunakan  metode standard  error  of  estimate (SE)  (Wicaksono et  al. ,  2016).  Uji  akurasi diperlukan untuk mengetahui perbandingan antara nilai stok karbon hasil perhitungan aktual dengan hasil dugaan menggunakan analisis regresi (Frananda et al ., 2015). Rumus uji akurasi SE mengacu Frananda et al. (2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
IKAMaT (2020) melaporkan terdapat tiga spesies yang ditemukan pada lokasi penelitian, yaitu Rhizophora mucronata , Avicennia marina dan Avicennia alba . Species R. mucronata ditemukan di seluruh  stasiun,  sementara A.  marina ditemukan  di  lahan  mangrove  2005,  2014  dan  2017, sedangkan A.alba hanya ditemukan di lahan mangrove 2011. Penelitian Nugraha et al. (2020) di Desa Kaliwlingi menemukan R. mucronata, A. marina dan Sonneratia alba . Perbedaan spesies yang ditemukan ini dapat disebabkan oleh perbedaan lokasi pengambilan data dan kompleksitas spesies yang tersebar di kawasan hutan mangrove karena cakupan hutan mangrove di Desa Kaliwlingi yang cukup luas. Selain itu, salah satu faktor penting dalam perbedaan pertumbuhan spesies pada suatu kawasan  hutan  mangrove  adalah  jenis  substrat.  Noor et  al. (2006)  menyatakan  spesies R. mucronata biasanya hidup pada substrat lumpur maupun lumpur berpasir, sedangkan S. alba hidup pada substrat lumpur berpasir dengan pecahan karang. S. alba kemungkinan ditemukan pada zona
Journal of Marine Research Vol 11, No. 4 November 2022, pp. 620-640
terdepan  ( seaward  zone )  yang  merupakan  habitatnya  (Waycott et  al .,  2011)  dan  tidak  termasuk dalam jangkauan lokasi penelitian ini. R. mucronata hampir mendominasi seluruh lahan mangrove kecuali  lahan  mangrove  2014  yang  didominasi  oleh A.marina. Spesies R.  mucronata dapat mendominasi  karena  bibit  yang  ditanam  pada  awal  rehabilitasi  hanya  terdiri  dari R.mucronata sebanyak ±2000 semai per ha (Suyono et al ., 2015) . Lahan mangrove 2005 – 2017 memiliki jumlah tegakan yang variatif dengan total pohon 1.706 tegakan. Lahan mangrove 2005 memiliki tegakan mangrove paling sedikit (221 pohon), sedangkan lahan  mangrove  2017  memiliki  tegakan  yang  paling  banyak  (514  pohon).  Letak  lahan  mangrove 2005  yang  berhadapan  langsung  dengan  lepas  pantai  diduga  menjadi  faktor  rendahnya  jumlah tegakan pohon karena mangrove lebih sering terendam air laut ditambah dengan dampak kenaikan muka  air  laut  sehingga  mangrove  lebih  rentan  terhadap  kematian  dan  populasinya  tidak  dapat berekspansi di area tersebut (Ward et al ., 2016). Lahan mangrove 2017 memiliki tegakan mangrove yang paling banyak diduga karena letaknya di sepanjang estuari yang mana tidak terkena dampak kenaikan muka air laut secara langsung yang dapat meningkatkan kerentanan mangrove. Spesies terbanyak yang ditemukan adalah Rhizophora mucronata yang mendominasi hampir seluruh lahan mangrove  kecuali  lahan  mangrove  2014  yang  didominasi  oleh Avicennia  marina. Spesies R. mucronata memiliki  jumlah  tegakan  terbanyak  karena  bibit  yang  ditanam  pada  awal  rehabilitasi semuanya  terdiri  dari  spesies Rhizophora  mucronata dengan  jumlah  bibit  yang  ditanam  ±  2000 semai per ha (Suyono et al ., 2015) .
Rata-rata diameter (DBH) mangrove pada penelitian ini berkisar antara 3,78 –5,22 cm. Tren menunjukkan tidak terdapat peningkatan DBH seiring dengan semakin tua lahan mangrove. Hasil ini  lebih  rendah  dibandingkan  penelitian  Nugraha et  al. (2020)  di  Desa  Kaliwlingi  yang  rata-rata diameter mangrove-nya adalah 4,92 –8,43 cm. Perbedaan ini dapat disebabkan oleh lokasi stasiun pengambilan data yang berbeda, sehingga faktor-faktor yang mempengaruhi besarnya diameter pun
Tabel 6. Komposisi spesies mangrove pada tiap stasiun penelitian (IKAMaT, 2020).
Spesies Nama Lokal Stasiun (Tahun Tanam) 2005 2008 2011 2014 2017 Avicennia alba Api - Api - - + - - Avicennia marina Api - Api + - - + + Rhizophora mucronata Bakau + + + + + Total spesies 2 1 2 2 2
Gambar 1. Jumlah tegakan mangrove (Ni) berdasarkan spesies di tiap stasiun
Journal of Marine Research Vol 11, No. 4 November 2022, pp. 620-640
berbeda.  Umur  lahan  mangrove  di  penelitian  Nugraha et  al. (2020)  tidak  diketahui  sehingga perbedaan  diameter  tidak  dapat  dibandingkan  berdasarkan  umur.  Dugaan  sementara  diameter pohon di penelitian ini lebih kecil karena pengaruh perbedaan pH dan salinitas. Penelitian Nugraha et al. (2020) menunjukkan rata-rata pH antara 7,64-8,41 dimana mendekati netral, selain itu, salinitas berkisar  antara  5,94-32,20  ppt.  Sementara,  kisaran  pH  di  penelitian  ini  yakni  5,97 –6,23  yang cenderung  asam  dan  salinitas  berkisar  17,7 –38,7  ppt.  Menurut  Keputusan  Menteri  Lingkungan Hidup  Nomor:  51  Tahun  2004  tentang  baku  mutu  air  laut  untuk  biota  laut,  baku  mutu  pH  untuk mangrove  adalah  7 –8,5  sedangkan  untuk  salinitas  ≤  34  ppt.  Oleh  karena  itu  mangrove  pada penelitian Nugraha et al. (2020) diduga tumbuh secara optimal sehingga diameter pohon pun lebih besar dibandingkan penelitian ini. Rata-rata suhu di tiap stasiun berkisar antara 28,67 o C – 29,67 o C. Suhu tersebut normal untuk habitat mangrove dan sesuai dengan batu muku suhu untuk mangrove dalam KEPMEN Lingkungan Hidup Nomor: 51 Tahun 2004.
Biomassa mangrove di Desa Kaliwlingi menunjukkan tren meningkat seiring dengan semakin muda  lahan  mangrove,  meskipun  pada  lahan  mangrove  2017  jumlah  biomassa  menurun.  Lahan mangrove 2005 memiliki biomassa total terendah sebesar 178,37 ton/ha dengan rata-rata diameter 5,22 cm, sedangkan total biomassa tertinggi ada pada lahan mangrove 2014 sebesar 407,53 ton/ha dengan  rata-rata  diameter  pohon  4,16  cm.  Hasil  tersebut  berbeda  dengan  penelitian  Nugraha et al. (2020) di Desa Kaliwlingi Brebes dimana biomassa terendah adalah 3,16 ton/ha dengan kisaran diameter pohon 4,3 – 5,37 cm, sedangkan biomassa tertinggi sebesar 13,82 ton/ha dengan kisaran diameter  pohon  4,9 –  8,29.  Dilihat  dari  ukuran  diameter,  biomassa  terendah  pada  penelitian  ini memiliki rata-rata diameter yang hampir sama dengan penelitian sebelumnya, namun pada lahan mangrove dengan nilai biomassa tertinggi justru rata-rata diameter pohonnya lebih kecil. Perbedaan nilai biomassa yang cukup signifikan ini diduga dipengaruhi oleh perbedaan metode, cakupan
Gambar 2. Rata-rata diameter at breast height (DBH) di tiap stasiun
Tabel 7. Parameter lingkungan di tiap stasiun (IKAMaT, 2020)
Parameter Lingkungan 2005 2008 2011 2014 2017 pH 5,9 5,9 6,1 6,2 6,2 Suhu ( o C) 29,7 28,7 29,1 29,7 28,8 Salinitas (ppt) 38,7 30 24,7 24 17,7
Journal of Marine Research Vol 11, No. 4 November 2022, pp. 620-640
mangrove  yang  diperhitungkan  dan  jumlah  tegakan  pohon.  Penelitian  Nugraha et  al .  (2020) menghitung  nilai  biomassa  berdasarkan  tingkat  kerapatan  mangrove,  mulai  dari  rendah  (17 tegakan), sedang, hingga tinggi (83 tegakan), sedangkan teknik perhitungan pada penelitian ini tidak dibatasi oleh tingkat kerapatan mangrove.
Total biomassa terkecil (178,38 ton/ha) ada di lahan mangrove 2005 meski umur mangrove lebih tua dibandingkan empat lokasi lainnya. Hasil ini berbeda dengan penelitian Ren et al. (2010) dimana pada lahan mangrove Sonneratia apetala umur 4, 5, 8 dan 10 tahun, nilai total biomassa secara berturut-turut 47,9 ton/ha, 71,7 ton/ha 95,9 ton/ha dan 108,1 ton/ha, sehingga nilai biomassa meningkat  seiring  dengan  semakin  tua  lahan  mangrove.  Perbedaan  ini  diduga  disebabkan  oleh perbedaan  spesies  dan laju  pertumbuhan mangrove  yang  dipengaruhi  oleh  kondisi  iklim,  musim, zona hidrogeomorfik dan manajemen rehabilitasi pada saat awal penanaman (Krauss et al ., 2007; Ren et  al .,  2010).  Rendahnya  biomassa  total  di  lahan  mangrove  2005  disebabkan  oleh  jumlah individu yang paling sedikit daripada stasiun lainnya, yaitu hanya 221 pohon. Menurut Istomo et al. (2017),  jumlah,  kerapatan  individu,  basal  area  dan  volume  individu  mangrove  berbanding  lurus dengan jumlah biomassa. Di sisi lain, lahan mangrove 2014 memiliki total biomassa, AGB dan BGB tertinggi  meskipun  lahan  mangrove masih muda.  Hal  ini  karena  lahan mangrove  2014  terletak  di bagian  dalam  estuari  dan  elevasi  lebih  tinggi,  sedangkan  lahan  mangrove  2005  letaknya berhadapan langsung dengan laut. Kondisi tersebut sesuai dengan temuan Komiyama et al. (2008), bahwa  nilai  AGB  cenderung  lebih  tinggi  pada inland mangrove dibandingkan  nilai  AGB  di  area mangrove dekat laut.
Komposisi spesies juga menjadi penyebab besarnya nilai biomassa di lahan mangrove 2014. Komiyama et al. (2008) menyatakan nilai biomassa mangrove salah satunya dipengaruhi oleh faktor spesies dominan. Komposisi spesies di lahan mangrove 2014 terdiri dari Rhizophora mucronata dan Avicennia marina , namun jumlah A. marina jauh lebih banyak daripada R. mucronata , yakni 86,94% dari keseluruhan tegakan. Alhasil, biomassa A. marina juga cenderung lebih tinggi dibandingkan R. mucronata . Hal ini didukung oleh penelitian Kathiresan et al. (2013), yang membuktikan bahwa A. marina mempunyai 77% biomassa total yang lebih besar daripada R. mucronata . Penelitian tersebut pun  menyebutkan,  nilai  biomassa  atas  tanah  (AGB) A.  marina dua  kali  lipat  lebih  besar  dan biomassa bawah tanah 40% lebih besar dari R. mucronata . Hal ini dipengaruhi oleh ukuran keliling batang A.  marina yang 2,7  kali  lebih  besar,  net fotosintesis  kanopi  24% lebih  tinggi  dan  efisiensi pertumbuhan A.  marina yang  43%  lebih  tinggi  dari R.  mucronata (Kathiresan et  al .,  2013).  Nilai biomassa bawah tanah (BGB) cenderung sangat rendah pada lahan mangrove 2005, 2008 dan 2011 dengan nilai 19,50; 17,20 dan 20,77 ton/ha dibandingkan pada lahan mangrove 2014 dan 2017.
Gambar 3. Biomassa dan stok karbon mangrove atas tanah ( aboveground ) di tiap stasiun.
Journal of Marine Research Vol 11, No. 4 November 2022, pp. 620-640
Rendahnya nilai BGB ini diduga disebabkan oleh komposisi spesies mangrove, dimana pada ketiga stasiun  tersebut  spesies  yang  dominan  adalah R.  mucronata .  Tamooh et  al. (2008)  menyatakan akar medium dan akar halus dari R. mucronata hanya menyumbang 24% total BGB dibandingkan milik A.  marina dan S.  alba yang  menyumbang  45%  dari  total  BGB.  Hal  ini  disebabkan  oleh perbedaan produktivitas dan laju dekomposisi antar ukuran akar yang berbeda pada tiap spesies dan lokasi (Adame et al ., 2017).
Nilai stok karbon mangrove di Desa Kaliwlingi memiliki tren yang sama dengan nilai biomass mangrove, dimana stok karbon total, AGC dan BGC cenderung meningkat seiring dengan semakin muda lahan mangrove. Hal ini karena nilai stok karbon merupakan 46% dari nilai biomassa pohon (Howard et  al .,  2014).  Total  stok  karbon  biomassa  di  tiap  stasiun  berkisar  antara  80,69 –175,13 tonC/ha, dengan rata-rata 118,48 tonC/ha. Rata-rata nilai stok karbon tersebut melampaui nilai rata- rata  stok  karbon  mangrove  global  di  daerah  tropis  (garis  lintang:  0 –10 o )  sebesar  103,7  tonC/ha maupun  rata-rata  stok  karbon  global,  yakni  78,0  tonC/ha  (Estrada  dan  Soares,  2017).  Penelitian Nugraha et al. , (2020) di Desa Kaliwlingi Brebes memperoleh nilai rata-rata karbon biomassa yang jauh lebih rendah pada kerapatan jarang, sedang dan rapat secara berturut-turut 1,48 tonC/ha, 5,35 tonC/ha
Gambar 4. Biomassa dan stok karbon mangrove bawah tanah ( belowground ) di tiap stasiun
Gambar 5. Total biomassa dan stok karbon mangrove di tiap stasiun
dan  6,49  tonC/ha.  Perbedaan  ini  diduga  disebabkan  oleh  jumlah  tegakan  mangrove  yang diperhitungkan pada penelitian sebelumnya lebih sedikit (83 tegakan) dibandingkan jumlah tegakan mangrove pada penelitian ini (1.706 tegakan).
Stok  karbon  mengalami  peningkatan  drastis  pada  lahan  mangrove  2014  yang  sekaligus menjadi nilai stok karbon tertinggi, yaitu 175,128 tonC/ha. Tingginya nilai stok karbon total di lahan mangrove 2014 ini dipengaruhi langsung oleh nilai AGC dan BGC tertinggi di stasiun yang sama, yakni sebesar 106,389 tonC/ha dan 68,739 tonC/ha. Sama halnya dengan biomassa, peningkatan stok  karbon  ini  diduga  disebabkan  oleh  komposisi  spesies  pada  lahan  mangrove  2014  yang didominasi oleh A. marina , yang memiliki stok karbon 77% lebih besar dibandingkan R. mucronata (Kathiresan et al ., 2013). A. marina berperan besar dalam akumulasi stok karbon di Desa Kaliwlingi dibandingkan R.  mucronata ,  hal  ini  juga terjadi  pada  penelitian  Camacho et  al. (2011) . Besarnya stok  karbon  pada A.  marina berkaitan  dengan  perbandingan  morfologi  akar A.  marina dan R. mucronata . A. marina memiliki tipe perakaran akar pensil dengan akar halus ( fine roots ) yang lebih banyak. Karakteristik perakaran tersebut menjadikan produktivitas A. marina lebih tinggi ditambah dengan  lingkungan  yang  anoksik  dan  laju  dekomposisi  yang  rendah  berperan  sangat  signifikan dalam sekuestrasi karbon. Selain itu, A. marina juga memiliki sistem perakaran utama ( cable root ) di bawah tanah yang sangat ekstensif dan rumit maupun pneumatofor sehingga sekuestrasi karbon lebih  maksimal.  Berbeda  dengan  akar  tunjang R.  mucronata yang  cenderung  lebih  banyak menopang di atas tanah dan strukturnya menyerupai spons ( spongy ), lebih lunak serta persebaran akar  yang  tidak  seluas A.  marina (Tamooh et  al .,  2008).  Penelitian-penelitian  sebelumnya  juga menunjukkan  bahwa R.  mucronata memiliki  biomassa  dan  stok  karbon  yang  lebih  rendah dibandingkan spesies mayor lainnya seperti A. marina dan S. alba (Eid et al ., 2020; Kathiresan et al ., 2013; Tamooh et al ., 2008).
Kecenderungan  stok  karbon  mangrove  yang  tidak  meningkat  seiring  dengan  semakin  tua lahan mangrove juga ditemukan pada penelitian Camacho et al. (2011), dimana nilai stok karbon lebih  tinggi  pada  lahan  mangrove  umur  15  tahun  (208,5  tonC/ha)  dibandingkan  lahan  mangrove umur 20 tahun (145,9 tonC/ha). Pada penelitian tersebut, faktor yang berpengaruh pada nilai stok karbon  adalah jumlah  tegakan. Menurut  Walcker et  al. (2018),  perubahan  stok  karbon mangrove secara kronologis ( Chronosequence ) selama 66 tahun justru semakin menurun setelah beberapa tahun pertama. Hal ini disebabkan oleh berhentinya pertumbuhan diameter seiring dengan pohon yang  semakin  dewasa  dan  penurunan  biomassa  dari  tahun  ke  tahun.  Penelitian  tersebut  juga menyatakan, pada umumnya hutan mangrove pada fase pertumbuhan menyerap CO 2 lebih banyak dibandingkan hutan yang sudah tua. Hingga saat ini, estimasi stok karbon berdasarkan umur belum ada  hasil  yang  konsisten.  Rumus  allometrik  sebagai  basis  estimasi  tidak  sepenuhnya  dapat menyesuaikan kondisi lokasi penelitian seperti kondisi geomorfik dan variasi parameter lingkungan yang sulit untuk diobservasi (Walcker et al ., 2018).
Nilai  AGC  pada  penelitian  ini  selalu  lebih  tinggi  dibandingkan  nilai  BGC.  Secara  umum, karbon organik yang tersimpan pada bagian pohon lebih tinggi dibandingkan karbon yang tersimpan pada akar (Howard et al ., 2014). Karbon yang terkandung pada akar mangrove berkisar antara 36% – 42% dengan median 39% sebagai faktor konversi karbon bawah tanah (Jaramillo et al ., 2003). Sementara  itu,  persentase  karbon  atas  tanah  yang  tersimpan  di  bagian  pohon  berbagai  spesies mangrove  rata-rata  mendekati  46%  yang  mana  lebih  tinggi  dari  persentasi  karbon  bawah  tanah (Kauffman et  al .,  2011).  Hal  ini  juga  didukung  oleh  pernyataan  Donato et  al. (2011)  bahwa  stok karbon  atas  tanah  berkontribusi  di  kawasan  laut  dan  estuari  Indo-Pasifik  lebih  besar  pada  stok karbon mangrove secara keseluruhan dibandingkan stok karbon bawah tanah.
Hasil validasi citra dengan confusion matrix memperoleh nilai overall accuracy tinggi, yaitu 92,4%  dan  telah  melampaui  batas  ketentuan  akurasi  yang  ditetapkan  oleh  Badan  Informasi Geospasial (2014) , yaitu ≥ 70%. Maka dari itu citra Sentinel-2 dapat digunakan lebih lanjut untuk penelitian  stok  karbon  mangrove.  Nilai overall  accuracy yang  diperoleh  lebih  tinggi  dibandingkan overall accuracy di kawasan hutan mangrove Teluk Youtefa, Jayapura menggunakan citra Landsat, yaitu sebesar 85,45% (Hamuna et al ., 2018). Hasil user accuracy pada penelitian ini cukup tinggi, hanya  pada  kelas  objek  mangrove  yang  hanya  memperoleh user  accuracy cukup  rendah,  yakni 44%. User  Accuracy yang  rendah  ini  disebabkan  oleh  25  titik  validasi  pada  citra  Sentinel-2  yang
semula  diklasifikasikan  sebagai  mangrove,  justru  hanya  11  titik  yang  sesuai  dan  terklasifikasi sebagai mangrove ( true positive ). Hasil producer accuracy menunjukkan bahwa seluruh kelas objek memperoleh nilai di atas 70%. Nilai producer accuracy paling rendah diperoleh kelas objek Lahan Terbuka  /  Tanah  yang  disebabkan  oleh  jumlah  data  referensi  yang  tidak  diklasifikasikan  sebagai Lahan Terbuka/Tanah pada citra ( omission error ).
Hasil transformasi pada citra Sentinel-2 di Desa Kaliwlingi menunjukkan nilai NDVI dari tiap stasiun berkisar antara 0,65 –0,79. Nilai NDVI tersebut termasuk dalam kategori tinggi karena berada dalam kisaran 0,6 –0,8 (Weier dan Herring, 2000). Berdasarkan kriteria nilai NDVI oleh (Umroh et al .,  2016),  kerapatan  mangrove  di  lahan  mangrove  rehabilitasi  Desa  Kaliwlingi  termasuk  dalam kategori  rapat  dengan  tingkat  kerapatan pohon  ≥  1500  ind/ha  karena  nilai  NDVI  yang  diperoleh termasuk  dalam  kisaran  0,42 –1.  Rizki et  al. (2017)  menyatakan,  umumnya  nilai  NDVI  mangrove berkisar  antara  +0,1 –+0,7  dan  nilai  NDVI  di  atas  +0,7  menunjukkan  kesehatan  mangrove  yang sangat baik. Hasil NDVI tidak jauh berbeda dengan nilai NDVI di hutan mangrove Tahura Ngurah Rai,  Bali  menggunakan  citra  Sentinel-2  yang  berkisar  antara  0,5 –0,905  (Pratama et  al .,  2019). Tingginya nilai NDVI yang diperoleh menunjukkan adanya kerapatan pohon yang tinggi, dimana nilai NDVI mendekati 1 berarti kerapatan pohon semakin tinggi (Latuamury & Resesi, 2012). Kerapatan mangrove yang tinggi memiliki tutupan kanopi yang tinggi pula sehingga gelombang cahaya tampak (merah)  terserap  maksimal  dan  gelombang  inframerah  dekat  (NIR)  dipantulkan  secara  maksimal oleh struktur daun, maka nilai NDVI yang dihasilkan juga akan semakin tinggi (Pratama et al ., 2019). Terdapat tiga parameter yang dapat dicocokkan dengan nilai NDVI pada penelitian ini, yaitu persentase  tutupan  kanopi,  kerapatan  mangrove  dan  nilai  biomassa  mangrove,  namun  ketiga parameter tersebut tidak menunjukkan kesebandingan dengan nilai NDVI. Sebagai contoh, rata-rata nilai NDVI pada lahan mangrove 2017 adalah yang tertinggi (0,78) dan sesuai dengan persentase kanopi mangrove yang juga tertinggi (87,91±0,87%), namun pada lahan mangrove 2011 yang rata- rata  nilai  NDVI-nya  terendah  (0,68),  justru  persentase  kanopinya  bukan  yang  terendah (83,29±0,62%) melainkan lahan mangrove 2008 (80,82±0,96). Biomassa tertinggi ada pada lahan mangrove  2014  dan  kerapatan  pohon  tertinggi  berada  di  lahan  mangrove  2011.  Keduanya  tidak sesuai dengan nilai NDVI tertinggi yang berada di lahan mangrove 2017. Penelitian Kresnabayu et al. ,  (2018)  menemukan  bahwa  nilai  NDVI  dengan  nilai  kerapatan  mangrove  berbanding  lurus, sementara penelitian Mayuftia et al. (2013) menemukan nilai NDVI dengan nilai biomassa mangrove maupun persentase tutupan kanopi berbanding lurus, namun tidak ada hubungan signifikan antara nilai NDVI dengan nilai kerapatan mangrove.
Ketidak-linieran  antara  nilai  NDVI  dengan  parameter mangrove  pada  penelitian  ini  diduga disebabkan  oleh  resolusi  citra  Sentinel-2  (10  m)  yang  belum  mampu  memetakan  kompleksitas mangrove  secara  detail  terutama  pada  bagian fringe  mangrove .  Hal  tersebut  menyebabkan beberapa piksel menggabungkan mangrove dengan perairan  ataupun daratan sehingga hasil nilai NDVI tidak sejalan dengan perhitungan data insitu (kerapatan mangrove, persentase kanopi maupun biomassa).
Tabel 8. Hasil uji validasi klasifikasi citra menggunakan confusion matrix
Data Referensi 1 (Laut / Badan Air) 2 (Sungai / Air Tawar) 3 (Mangrove) 4 (Lahan Terbuka / Tanah) Total Baris User Accuracy(%) D ata K lasi fi kasi 1 296 7 0 2 305 97 2 0 42 0 3 45 93 3 10 3 11 1 25 44 4 0 2 2 17 21 80,9 Total Kolom 306 54 13 23 396 Producer Accuracy (%) 96,7 77,8 84,6 73,9 92,4
Journal of Marine Research Vol 11, No. 4 November 2022, pp. 620-640
Gambar 6. Transformasi NDVI pada citra hutan mangrove Desa Kaliwlingi
Gambar 7. Rata-rata  nilai  NDVI  di  tiap  stasiun  (Warna bar menunjukkan  warna  piksel  pada  citra hasil transformasi).
Hal ini didukung oleh penelitian Wang et al. (2018) yang menunjukkan performaSentinel-2 kurang maksimal untuk memetakan detail mangrove terutama di bagian fringe mangrove. Citra Sentinel-2 sering  mengalami over-classification dimana  pantulan  spektrum  mangrove,  tanah,  air  dan  uap atmosfer tercampur dalam satu piksel (Heenkenda et al. , 2014).
Analisis regresi antara stok karbon mangrove dengan nilai NDVI menunjukkan hubungan yang sangat lemah dengan koefisien determinasi R 2 sebesar 0,06. Nilai R 2 yang didapatakan jauh lebih rendah  dibandingkan  penelitian  Muhsoni et  al. (2018)  di  Pamekasan,  yakni  sebesar  0,869  dari analisis  regresi  non-linier  NDVI  dan  stok  karbon  menggunakan  citra  Sentinel-2.  Sementara  itu, penelitian  (Wicaksono et  al .,  2011)  mendapatkan  R 2 yang  rendah  pula  baik  untuk  R 2 tertinggi maupun terendah yang didapatkan, yaitu 0,34 dan 0,19. Hal ini juga ditemui pada penelitian Siddiq
et  al. (2020),  dimana  nilai  R 2 hanya  sebesar  0,21    untuk  regresi  linier,  0,19  untuk  regresi eksponensial  dan  0,20  untuk  regresi  logaritmik  serta  nilai slope (b)  yang  negatif  atau  hubungan berbanding terbalik. Berbeda dengan penelitian ini, dimana nilai slope (b) positif atau berbanding lurus. Rumus regresi linier  pada penelitian ini  tidak dapat digunakan untuk menduga stok karbon mangrove lebih lanjut menggunakan citra karena nilai koefisien determinasi yang sangat rendah.
Rendahnya  nilai  R 2 dapat  disebabkan  oleh  kondisi  kompleksitas  hutan  mangrove  dan keterbatasan  citra  satelit  dalam  memetakan  hal  tersebut,  serta  adanya  pergeseran  penempatan GPS ( spatial displacement ) saat menentukan titik koordinat dan resolusi spasial citra yang terbatas (Wicaksono et  al .,  2011).  Kondisi  hutan  mangrove  Desa  Kaliwlingi  yang  kompleks  mulai  dari komposisi spesies, umur mangrove, kondisi substrat, kesehatan, kerapatan maupun kondisi biofisik
Tabel 9. Nilai NDVI, rata-rata NDVI dan persentase tutupan kanopi berdasarkan perbedaan tahun tanam mangrove. (* = berdasarkan laporan analisis vegetasi IKAMaT (2020)).
Stasiun Plot NDVI Rata-rata NDVI Tutupan Kanopi (%)* Kategori* 1 (2005) 1 0,75 0,75 ± 0,020 85,42 ± 0,95 Padat 2 0,73 3 0,76 2 (2008) 1 0,71 0,71 ± 0,014 80,82 ± 0,96 Padat 2 0,72 3 0,69 3 (2011) 1 0,66 0,68 ± 0,045 83,29 ± 0,62 Padat 2 0,73 3 0,65 4 (2014) 1 0,73 0,74 ± 0,011 83,27 ± 0,60 Padat 2 0,74 3 0,75 5 (2017) 1 0,77 0,78 ± 0,010 87,91 ± 0,87 Padat 2 0,79 3 0,78
Gambar 8. Analisis regresi antara nilai stok karbon mangrove dengan nilai NDVI.
y = 108.94x - 40.12 R² = 0.0606 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 0.6 0.65 0.7 0.75
0.8 0.85
S tok K arbon M an g rov e ( ton /ha )
Gambar 9. Hubungan nilai stok karbon mangrove dengan nilai NDVI pada lahan mangrove dengan tahun tanam yang berbeda-beda.
mangrove lainnya ditambah dengan resolusi spasial Sentinel-2 yang hanya 10 m, diduga menjadi penyebab  rendahnya  hubungan  antara  nilai  NDVI  dan  stok  karbon  mangrove.  Hal  ini  juga  telah dijelaskan oleh Heenkenda et al. (2014) dan Wang et al. (2018), bahwa rendahnya resolusi spasial suatu citra (Sentinel-2) dapat menyebabkan pantulan spektral yang berbeda (air, tanah, mangrove, uap air) tercampur dalam satu piksel dan berimplikasi pada akurasi indeks vegetasi sehingga tidak dapat menyesuaikan dengan kondisi biofisik mangrove yang asli di lapangan.

## KESIMPULAN
Stok karbon mangrove di lahan rehabilitasi Desa Kaliwlingi memiliki nilai yang cukup tinggi. Lahan mangrove 2005, 2008, 2011, 2014 dan 2017 memiliki stok karbon total masing-masing 80,69 tonC/ha,  95,08 tonC/ha,  104,19 tonC/ha,  175,13  tonC/ha  dan  137,35 tonC/ha.  Berdasarkan  hasil estimasi disimpulkan bahwa jumlah stok karbon mangrove hasil rehabilitasi di Desa Kaliwlingi tidak meningkat  seiring  dengan  semakin  tua  umur  lahan  mangrove.  Berbagai  faktor  seperti  jumlah tegakan, komposisi spesies dan diameter lebih mempengaruhi nilai stok karbon terlepas dari umur mangrove. Lahan mangrove dengan dominasi spesies Avicennia marina memiliki stok karbon yang lebih tinggi dibandingkan lahan mangrove yang didominasi oleh Rizhophora mucronata .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih kepada Yayasan Inspirasi Keluarga KeSEMaT (IKAMaT) yang telah memberikan  kesempatan  kepada  penulis  untuk  ikut  serta  dalam  kegiatan  survei  karbon  dan menggunakan  data  analisis  vegetasi  sebagai  basis  data  perhitungan  stok  karbon.  Penulis  juga berterimakasih kepada Kelompok Masyarakat Pelestari Hutan Pesisir (KMPHP) Mangrove Sari dan masyarakat Desa Kaliwlingi yang aktif membantu dalam kegiatan survei lapangan dan pengambilan data parameter stok karbon.

## DAFTAR PUSTAKA
Adame,  M.F.,  Cherian,  S.,  Reef,  R.  &  Stewart-Koster,  B.  2017.  Mangrove  root  biomass  and  the uncertainty of belowground carbon estimations. Forest Ecology and Management , 403:52 –60. DOI: 10.1016/j.foreco.2017.08.016
0.62 0.64 0.66 0.68 0.70 0.72 0.74 0.76 0.78 0.80 2005 2008 2011 2014 2017 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 N ilai N D V I
S tok K arbon M an g rov e ( ton C /ha ) Stok Karbon Mangrove NDVI
Akbar,  M.R.,  Arisanto,  P.A.A.,  Sukirno,  B.A.,  Merdeka,  P.H.,  Priadhi,  M.M.  &  Zallesa,  S.  2020. Mangrove  vegetation  health  index  analysis  by  implementing  NDVI  (normalized  difference vegetation index) classification method on sentinel-2 image data case study: Segara Anakan, Kabupaten  Cilacap. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science ,  584(1):1 –7. DOI:10.1088/1755-1315/584/1/012069
Alongi,  D.M.  2020.  Global  Significance  of  Mangrove  Blue  Carbon  in  Climate  Change  Mitigation. Science , 2(3):67. DOI:10.3390/sci2030067 Anand, A., Pandey, P.C., Petropoulos, G.P., Pavlides, A., Srivastava, P.K., Sharma, J.K. & Malhi,
R.K.M.  2020.  Use  of  hyperion  for  mangrove  forest  carbon  stock  assessment  in  bhitarkanika forest reserve: A contribution towards blue carbon initiative. Remote Sensing , 12(4):1 –25. DOI: 10.3390/rs12040597 Baboo, S. & Devi, M.R., 2010. An Analysis of Different Resampling Methods in Coimbatore, District. Global Journal of Computer Science and Technology , 10(15):61 –66.
Badan Informasi Geospasial. 2014. Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 3 Tahun 2014 Tentang Pedoman Teknis Pengumpulan Dan Pengolahan Data Geospasial Mangrove. In Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 3 Tahun 2014 (p. 47). BIG.
Badan Standardisasi Nasional. 2011. Pengukuran dan Perhitungan Cadangan Karbon-Pengukuran Lapangan  untuk  Penaksiran  Cadangan  Karbon  Hutan  (Ground  Based  Forest  Carbon Accounting). Jakarta: Badan Standardisasi Nasional
Barbier,  E.B.  2017.  Marine  ecosystem  services. Current  Biology ,  27(11):431 –510.  DOI: 10.1016/j.cub.2017.03.020
Bournazel,  J.,  Kumara,  M.P.,  Jayatissa,  L.P.,  Viergever,  K.,  Morel,  V.  &  Huxham,  M.  2015.  The impacts of shrimp farming on land-use and carbon storage around Puttalam lagoon, Sri Lanka. Ocean and Coastal Management , 113(2015):18 –28. DOI:10.1016/j.ocecoaman.2015.05.009 Camacho, L.D., Gevaña, D.T., Carandang, A.P., Camacho, S.C., Combalicer, E.A., Rebugio, L.L. & Youn, Y. C. 2011. Tree biomass and carbon stock of a community-managed mangrove forest in Bohol,  Philippines. Forest  Science  and  Technology ,  7(4):161 –167.  DOI:  10.1080/21580103.
2011.621377
Comley,  B.W.T.  & McGuinness,  K.A.  2005.  Above-  and  below-ground  biomass,  and  allometry,  of four common northern Australian mangroves. Australian Journal of Botany , 53(5):431 –436. DOI: 10.1071/BT04162
Dharmawan,  I.W.E.  &  Pramudji.  2017.  Panduan  Pemantauan  Komunitas  Mangrove  Edisi  2.  In CRITC Coremap CTI Lipi (2nd ed., Issue 2). Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia. Donato,  D.C.,  Kauffman,  J.B.,  Murdiyarso,  D.,  Kurnianto,  S.,  Stidham,  M.  &  Kanninen,  M.  2011.
Mangroves among the most carbon-rich forests in the tropics. Nature Geoscience , 4(5): 293 – 297. DOI: 10.1038/ngeo1123
Eid,  E.M.,  Khedher,  K.M.,  Ayed,  H.,  Arshad,  M.,  Moatamed,  A.  &  Mouldi,  A.  2020.  Evaluation  of carbon  stock  in  the  sediment  of  two  mangrove  species,  Avicennia  marina  and  Rhizophora mucronata,  growing  in  the  Farasan  Islands,  Saudi  Arabia. Oceanologia ,  62(2):200 –213. DOI:10.1016/j.oceano.2019.12.001
Estrada,  G.C.D.  &  Soares,  M.L.G.  2017.  Global  patterns  of  aboveground  carbon  stock  and sequestration in mangroves. Anais Da Academia Brasileira de Ciencias , 89(2):973 –989. DOI: 10.1590/0001-3765201720160357 European Space Agency. 2015. Sentinel-2 User Handbook: 1 –64).
Frananda, H., Hartono, H. & Jatmiko, R.H. 2015. Komparasi Indeks Vegetasi untuk Estimasi Stok Karbon Hutan Mangrove Kawasan Segoro Anak pada Kawasan Taman Nasional Alas Purwo Banyuwangi, Jawa Timur. Majalah Ilmiah Globe , 17(2):113 –123.
Hairiah, D.K. & Rahayu, S. 2007. Pengukuran karbon tersimpan di berbagai macam penggunaan lahan. World Agroforestry Centre (ICRAF).
Hakim, K.L., Setiawan, B. & Radjiman, G. 2018. Pengelolaan Hutan Mangrove Berbasis Masyarakat di Desa Kaliwlingi Kabupaten Brebes. Media Agrosains , 4(1):9 –15.
Hamilton, S.E. & Casey, D. 2016. Creation of a high spatio-temporal resolution global database of continuous  mangrove  forest  cover  for  the  21st  century  (CGMFC-21). Global  Ecology  and
Biogeography , 25(6):729 –738. DOI:10.1111/geb.12449
Hamuna, B., Sari, A.N. & Megawati, R. 2018. Kondisi Hutan Mangrove di Kawasan Taman Wisata Alam  Teluk  Youtefa  ,  Kota  Jayapura. Majalah  Ilmiah  Biologi  Biosfera:  A  Scientific  Journal , 35(2):75 –83. DOI:10.20884/1.mib.2018.35.2.611
Heenkenda,  M.K.,  Joyce,  K.E.,  Maier,  S.W.  &  Bartolo,  R.  2014.  Mangrove  species  identification:
Comparing  WorldView-2  with  aerial  photographs. Remote  Sensing ,  6(7):6064 –6088. DOI:10.3390/rs6076064
Howard, J., Hoyt, S., Isensee, K., Pidgeon, E. & Telszewski, M. 2014. Coastal Blue Carbon: methods for  assessing  carbon  stocks  and  emissions  factors  in  mangroves,  tidal  salt  marshes,  and seagrass meadows. Conservation International , 36(1):180.
Humboldt State University. 2019. Introduction to Remote Sensing: Accuracy Metrics. Humboldt State University.
IKAMaT. 2020. Laporan Kegiatan Analisis Vegetasi Brebes:1 –40.
Istomo, K.C. & Naibaho, B.D. 2017. Biomass potential on several mangrove planting models in Java Island, Indonesia. AACL Bioflux , 10(4):754-767.
Jia, M., Wang, Z., Wang, C., Mao, D. & Zhang, Y. 2019. A new vegetation index to detect periodically submerged mangrove forest using single-tide Sentinel-2 imagery. Remote Sensing , 11(17):1 – 17. DOI:10.3390/rs11172043
Kathiresan, K., Anburaj, R., Gomathi, V. & Saravanakumar, K. 2013. Carbon sequestration potential of  Rhizophora  mucronata  and  Avicennia  marina  as  influenced  by  age,  season,  growth  and sediment  characteristics  in  southeast  coast  of  India. Journal  of  Coastal  Conservation , 17(3):397 –408. DOI:10.1007/s11852-013-0236-5
Kauffman, J.B., & Cole, T.G. 2010. Micronesian mangrove forest structure and tree responses to a severe typhoon. Wetlands , 30(6):1077 –1084. DOI:10.1007/s13157-010-0114-y Kauffman, J.B. & Donato, D.C. 2012. P rotocols for the measurement, monitoring and reporting of structure, biomass and carbon stocks in mangrove forests (Working Pa). CIFOR.
Kauffman, J. B., Heider, C., Cole, T.G., Dwire, K.A. & Donato, D.C. 2011. Ecosystem carbon stocks of micronesian mangrove forests. Wetlands , 31(2):343 –352. DOI:10.1007/s13157-011-0148-9 Keputusan Menteri Lingkungan Hidup. 2004. Baku Mutu Air Laut, Lampiran III: Baku Mutu Air Laut untuk Biota Laut (bagian Mangrove). Nomor: 51.
KKP. 2020. Hari Mangrove Sedunia, KKP Targetkan Rehabilitasi 200 ha Lahan Mangrove di 2020. Komiyama, A., Ong, J.E. & Poungparn, S. 2008. Allometry, biomass, and productivity of mangrove forests: A review. Aquatic Botany , 89(2):128 –137. DOI:10.1016/j.aquabot.2007.12.006
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/S026646740 5002476
Krauss,  K.W.,  Keeland,  B.D.,  Allen,  J.A.,  Ewel,  K.C.  &  Johnson,  D.J.  2007.  Effects  of  Season, Rainfall,  and  Hydrogeomorphic  Setting  on  Mangrove  Tree  Growth  in  Micronesia. Biotropica , 39(2):161 –170. DOI: 10.1111/j.1744-7429.2006.00259.x
Kresnabayu, I.M.P., Putra, I.D.N.N. & Suteja, Y. 2018. Kerapatan Hutan Mangrove Berbasis Data Penginderaan  Jauh  di  Estuari  Perancak  Kabupaten  Jembrana-Bali. Journal  of  Marine  and Aquatic Sciences , 4(1):31 –37. DOI: 10.24843/jmas.2018.v4.i01.31-37
LAPAN. 2015. Pedoman Pengolahan Data Penginderaan Jauh Landsat 8 Untuk Mangrove. LAPAN. Latuamury, B. & Resesi, K. 2012. Perubahan tutupan lahan akan berdampak pada berubahnya sifat- sifat  hidrologi  seperti  koefisien  aliran  ,  debit  dan  karakteristik  hidrograf  aliran.  Indikator kerusakan  hutan  dapat  dilihat  dari  karakteristik  hidrograf.  Evaluasi  respon  DAS  berupa hidrograf. Majalah Geografi Indonesia , 26(2):98 –118. DOI: 10.22146/mgi.13418 Lavrakas,  P.J.  2008.  Purposive  Sampling.  In Encyclopedia  of  Survey  Research  Methods . DOI:10.4135/9781412963947.n419 Lugina, M., Ginoga, K.L., Wibowo, A., Bainnaura, A. & Partiani, T. 2011. Prosedur Operasi Standar (SOP)  untuk  Pengukuran  Stok  Karbon  di  Kawasan  Konservasi.  Pusat  Penelitian  dan Pengembangan  Perubahan  Iklim  dan  Kebijakan  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kehutanan.
Malik, A., Jalil, A.R., Arifuddin, A. & Syahmuddin, A. 2020. Biomass carbon stocks in the mangrove rehabilitated  area  of  sinjai  district,  south  sulawesi,  indonesia. Geography,  Environment, Sustainability , 13(3):32 –38. DOI:10.24057/2071-9388-2019-131
Malik, A., Mertz, O. & Fensholt, R. 2017. Mangrove forest decline: consequences for livelihoods and environment  in  South  Sulawesi. Regional  Environmental  Change , 17 (1):157 –169. DOI:10.1007/s10113-016-0989-0
Mayuftia, R., Hartoko, A. & Hendrarto, B. 2013. Tingkat Kerusakan dan Karbon Mangrove dengan Pendekatan  Data  Satelit  NDVI  di  Desa  Sidodadi  Kabupaten  Pesawaran  Provinsi  Lampung. Diponogoro Journal of Maquares , 2 (4):146 –154.
Muhsoni,  F.F.,  Sambah,  A.B.,  Mahmudi,  M.  &  Wiadnya,  D.G.R.,  2018.  Estimation  of  mangrove carbon stock with hybrid method using image Sentinel-2. International Journal of GEOMATE , 15(49):185 –192. DOI: 10.21660/2018.49.52661
Nam, V.N., Sasmito, S.D., Murdiyarso, D., Purbopuspito, J. & MacKenzie, R.A. 2016. Carbon stocks in artificially and naturally regenerated mangrove ecosystems in the Mekong Delta. Wetlands Ecology and Management , 24(2):231 –244. DOI:10.1007/s11273-015-9479-2
Noor, Y.R., Khazali, M. & Suryadiputra, I.N.N. 2006. Panduan Pengenalan Mangrove di Indonesia. Wetland International, Indonesia Programme Nugraha,  F.W.,  Pribadi,  R.  &  Wirasatriya,  A.  2020.  Kajian  Perubahan  Luasan  untuk  Prediksi Simpanan  Karbon  Ekosistem  Mangrove  di  Desa  Kaliwlingi,  Kabupaten  Brebes. Buletin Oseanografi Marina , 9(2):104 –116. DOI:10.14710/buloma.v9i2.30039
Pandey, P.C., Anand, A. & Srivastava, P.K. 2019. Spatial distribution of mangrove forest species and  biomass  assessment  using  field  inventory  and  earth  observation  hyperspectral  data. Biodiversity and Conservation , 28(2143 –2162):1–20. DOI:10.1007/s10531-019-01698-8
Pendleton,  L.,  Donato,  D.C.,  Murray,  B.C.,  Crooks,  S.,  Jenkins,  W.A.,  Sifleet,  S.,  Craft,  C.,
Fourqurean, J.W., Kauffman, J.B., Marbà, N., Megonigal, P., Pidgeon, E., Herr, D., Gordon, D. &  Baldera,  A.,  2012 .  Estimating  Global  “Blue  Carbon”  Emissions  from  Conversion  and Degradation  of  Vegetated  Coastal  Ecosystems. PLoS  ONE , 7 (9):1 –7.  DOI:  10.1371/journal. pone.0043542
Phillips,  D.H.,  Kumara,  M.P.,  Jayatissa,  L.P.,  Krauss,  K.W.  &  Huxham,  M.  2017.  Impacts  of Mangrove Density on Surface Sediment Accretion, Belowground Biomass and Biogeochemistry in Puttalam Lagoon, Sri Lanka. Wetlands , 37(3):471 –483. DOI: 10.1007/s13157-017-0883-7 Phiri,  D.,  Simwanda,  M.,  Salekin,  S.,  Nyirenda,  V.R.,  Murayama,  Y.  &  Ranagalage,  M.  2020. Sentinel- 2 Data for Land Cover / Use Mapping : A Review. Remote Sensing , 12(14):1 –35. DOI: 10.3390/rs12142291
Pratama,  I.G.M.Y.,  Karang,  I.W.G.A.  &  Suteja,  Y.  2019.  Distribusi  Spasial  Kerapatan  Mangrove Menggunakan Citra Sentinel-2A Di TAHURA Ngurah Rai Bali. Journal of Marine and Aquatic Sciences , 5(2):192 –202. DOI: 10.24843/jmas.2019.v05.i02.p05
Primavera,  J.H.,  Friess,  D.A.,  Van  Lavieren,  H.  &  Lee,  S.Y.  2018.  The  mangrove  ecosystem.  In World  Seas:  An  Environmental  Evaluation  Volume  III:  Ecological  Issues  and  Environmental Impacts. DOI: 10.1016/B978-0-12-805052-1.00001-2 Ren, H., Chen, H., Li, Z., & Han, W. 2010. Biomass accumulation and carbon storage of four different aged Sonneratia apetala plantations in Southern China. Plant and Soil , 327(1): 279 –291. DOI: 10.1007/s11104-009-0053-7
Richards, D.R. & Friess, D.A. 2016. Rates and drivers of mangrove deforestation in Southeast Asia, 2000-2012. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America , 113(2):344 –349. DOI: 10.1073/pnas.1510272113
Rizki, F., Situmorang, A.D.L., Wau, N., Lubis, M.Z. & Anurogo, W. 2017. Mapping of Vegetation and Mangrove  Distribution  Level  in  Batam  Island  Using  SPOT-5  Satellite  Imagery. Journal  of Geoscience, Engineering, Environment, and Technology , 2(4):264 –267. DOI: 10.24273/jgeet. 2017.2.4.1002
Sahu,  S.K.  &  Kathiresan,  K.  2019.  The  age  and  species  composition  of  mangrove  forest  directly influence  the  net  primary  productivity  and  carbon  sequestration  potential. Biocatalysis  and Agricultural Biotechnology , 20: 101235. DOI: 10.1016/j.bcab.2019.101235
Siddiq, A., Dimyati, M. & Damayanti, A. 2020. Analysis of Carbon Stock Distribution of Mangrove Forests in The Coastal City of Benoa, Bali with Combination Vegetation Index, and Statistics Approach. International  Journal  on  Advanced  Science,  Engineering  and  Information Technology , 10(6):2386 –2393. DOI:10.18517/ijaseit.10.6.12991
Siikamäki,  J.V.,  Sanchirico,  J.N.,  Jardine,  S.,  Mclaughlin,  D.  &  Morris,  D.F.  2012.  Blue  Carbon. Global  Option  for  Reducing  Emissions  from  the  Degradation  and  Development  of  Coastal Ecosystems. Washington, DC: Resources for the Future , 74.
Situmorang, J.P., Sugianto, S. & Darusman, D. 2016. Estimation of Carbon Stock Stands using EVI and  NDVI  Vegetation  Index  in  Production  Forest  of  Lembah  Seulawah  Sub-District,  Aceh Indonesia. Aceh  International  Journal  of  Science  and  Technology ,  5(3):126 –139. DOI:10.13170/aijst.5.3.5836
Sutaryo, D. 2009. Penghitungan Biomassa: Sebuah pengantar untuk studi karbon dan perdagangan karbon. Wetlands International Indonesia Programme.
Suyono,  Supriharyono,  Hendrarto,  B.  &  Radjasa,  O.  2015.  Pemetaan  degradasi  ekosistem mangrove  dan  abrasi  pantai  berbasis  geographic  information  system  di  Kabupaten  Brebes- Jawa Tengah. Oceatek , 9(1):90 –102.
Taillardat, P., Friess, D. A. & Lupascu, M. 2018. Mangrove blue carbon strategies for climate change mitigation  are  most  effective  at  the  national  scale. Biology  Letters ,  14(10):1-6  DOI: 10.1098/rsbl.2018.0251
Tamooh, F., Huxham, M., Karachi, M., Mencuccini, M., Kairo, J.G. & Kirui, B. 2008. Below-ground root yield and distribution in natural and replanted mangrove forests at Gazi bay, Kenya. Forest Ecology and Management , 256(6):1290 –1297. DOI:10.1016/j.foreco.2008.06.026 The Government of the Kingdom of Norway and The Government of the Republic of Indonesia. 2010.
Letter of Intent between the Government of the Kingdom of Norway and the Government of the Republic of Indonesia.
Tomlinson,  P.B.  2016.  The  botany  of  mangroves  -  2nd  edition. The  Botany  of  Mangroves. DOI:10.2307/2996392
Umroh, U., Adi, W. & Sari, S.P. 2016. Detection of Mangrove Distribution in Pongok Island. Procedia Environmental Sciences , 33:253 –257. DOI:10.1016/j.proenv.2016.03.076
Van Vinh, T., Marchand,  C., Linh, T.V.K., Vinh, D.D. & Allenbach, M., 2019. Allometric models to estimate above-ground biomass and carbon stocks in Rhizophora apiculata tropical managed mangrove  forests  (Southern  Viet  Nam). Forest  Ecology  and  Management ,  434:131 –141. DOI:10.1016/j.foreco.2018.12.017 Walcker, R., Gandois, L., Proisy, C., Corenblit, D., Mougin, É., Laplanche, C., Ray, R. & Fromard, F.  2018 .  Control  of  “blue  carbon”  storage  by  mangrove  ageing:  Evidence  from  a  66-year chronosequence in French Guiana. Global Change Biology , 24(6):2325 –2338. DOI: 10.1111/ gcb.14100
Wang,  D.,  Wan,  B.,  Qiu,  P.,  Su,  Y.,  Guo,  Q.,  Wang,  R.,  Sun,  F.  &  Wu,  X.  2018.  Evaluating  the performance of Sentinel-2, Landsat 8 and Pléiades-1 in mapping mangrove extent and species. Remote Sensing , 10(9):1 –27. DOI:10.3390/rs10091468
Ward,  R.D.,  Friess,  D.A.,  Day,  R.H.  &  Mackenzie,  R.A.  2016.  Impacts  of  climate  change  on mangrove  ecosystems:  a  region  by  region  overview. Ecosystem  Health  and  Sustainability , 2(4):1 –25. DOI:10.1002/ehs2.1211
Waycott,  M.,  Mckenzie,  L.J.,  Mellors,  J.E.,  Ellison,  J.C.,  Sheaves,  M.T.,  Collier,  C.,  Schwarz,  A., Webb,  A.,  Johnson,  J.E.  &  Payri,  C.E.  2011.  Vulnerability  of  mangroves  ,  seagrasses  and intertidal  flats  in  the  tropical  Pacific  to  climate  change.  In Vulnerability  of  Tropical  Pacific Fisheries and Aquaculture to Climate Change. Secretariat of the Pacific Community, Noumea, New Caledonia :297 –368.
Weier,  J.  &  Herring,  D.  2000.  Measuring  Vegetation  (NDVI  &  EVI).  In NASA  Earth  Observatory . NASA.
Wicaksono,  P.  2017.  Mangrove  above-ground  carbon  stock  mapping  of  multi-resolution  passive remote-sensing  systems. International  Journal  of  Remote  Sensing ,  38(6):1551 –1578. DOI:10.1080/01431161.2017.1283072
Wicaksono,  P.  2015.  Pengembangan  Model  Penginderaan  Jauh  untuk  Pemetaan  Stok  Karbon Padang  Lamun  dan  Hutan  Mangrove. Disertasi  Program  Pascasarjana  Fakultas  Geografi Universitas Gadjah Mada , 56.
Wicaksono,  P.,  Danoedoro,  P.,  Hartono,  H.,  Nehren,  U.  &  Ribbe,  L.  2011.  Preliminary  work  of mangrove ecosystem carbon stock mapping in small island using remote sensing: above and below ground carbon stock mapping on medium resolution satellite image. Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XIII , 8174(81741B):1 –10. DOI:10.1117/12.897926 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. DOI:10.1080/01431161.2015.1117679