## Pemetaan Potensi Karbon Biru pada Kawasan Mangrove di Kabupaten Kayong Utara

## Adityo Raynaldo*, Robin Saputra, Zan Zibar
Program Studi Ilmu Kelautan, Fakultas IPA dan Kelautan, Universitas Oso Jl Untung Suropati No 99, Pontianak, Kalimantan Basar 78113 Indonesia Email: adityoraynaldo@oso.ac.id

## Abstract

## Mapping of Mangroves Blue Carbon Potential in North Kayong Regency
Distribution  and  extent  of  existing  mangroves,  conditions,  and  potential  for  blue  carbon  are  needed  to  encourage  the economy of coastal communities as coastal ecosystem services. Kayong Utara Regency as one of the regencies in the coastal area  of  West  Kalimantan  has  the  potential  for  mangroves  to  be  utilized  by  coastal  communities  but  there  has  been  no ecological study of the potential for blue carbon contained therein. This study aims to map the distribution of mangroves and their conditions and to map the spatial distribution of mangrove carbon stocks in the Kayong Utara Regency. The mapping method for the distribution of existing mangroves is carried out using the visual interpretation method by making a certain false-color  RGB  composite,  the  distribution  of  mangroves  is  identified  using  nine  key  elements  of  image  interpretation. Mangrove conditions were analyzed through mangrove cover using the hemispherical photography method. Mapping of carbon stocks was carried out using a linear regression model formulation of several vegetation index variables and carbon stock values from making observation plots, then analyzed spatially. The research results show that the mangrove area in North Kayong Regency is 20,543.40 ha, spread throughout the district. Mangrove conditions consist of the categories rare 3.92%, moderate 53.07%, and dense 43.01%. Tree density (DBH ≥ 10 cm) from 56 survey points ranged from 100 – 2800 individual ha-1 with AGC values ranging from 4.21 – 1375.74 Mg ha -1 . The dominant mangrove species found included Avicennia alba, A. lanata, A. marina, Bruguiera parviflora,  Excoecaria agallocha,  Rhizophora  apiculata, R. mucronata,  R.  stylosa, Xylocarpus granatum. The best linear regression model in this study uses the MDI2 variable with the formulation y = 225.08x – 114.55 and the Pearson correlation value (r) = 0.377. The AGC potential value of the selected model ranges from 0 – 631.92 Mg ha -1 spread with the largest potential value found in Pulau Maya District.
Keyword: satellite imagery, regression model, conservation area, carbon stock

## Abstrak
Data  sebaran  dan  luasan  mangrove eksisting,  kondisi  dan potensi  karbon  biru  diperlukan untuk  mendorong peningkatan ekonomi masyarakat pesisir sebagai jasa ekosistem pesisir yang masih terbatas saat ini. Kabupaten Kayong Utara sebagai salah satu Kabupaten di wilayah pesisir Kalimantan Barat memiliki potensi mangrove yang dimanfaatkan oleh masyarakat pesisir namun belum  ada kajian ekologis tentang  potensi karbon  biru  yang  terdapat  didalamnya.  Penelitian  ini bertujuan untuk memetakan sebaran mangrove dan kondisjnya serta memetakan distribusi spasial stok karbon mangrove di Kabupaten Kayong Utara. Metode pemetaan sebaran mangrove eksisting dilakukan dengan menggunakan metode interpetasi visual dengan membuat komposit false-color RGB tertentu, sebaran mangrove diidentifikasi dengan menggunakan sembilan unsur kunci interpetasi citra. Kondisi mangrove dianalisis melalui tutupan mangrove dengan metode hemispherical photography . Pemetaan  stok  karbon  dilakukan  dengan  formulasi  model  regresi  linear  beberapa  variabel  indeks  vegetasi  dan  nilai  stok karbon  dari  pembuatan  plot  pengamatan,  kemudian  dianalisis  secara  spasial.  Hasil  penelitian  menunjukkan  luasan mangrove di Kabupaten Kayong Utara sebesar 20.543,40 ha, tersebar di seluruh Kecamatan. Kondisi mangrove terdiri atas kategori jarang 3,92%, sedang 53,07% dan rapat 43,01%. Kerapata n pohon (DBH ≥ 10 cm) dari 56 titik survey berkisar antara 100 – 2800 ind ha -1 dengan nilai AGC berkisar 4,21 – 1375,74 Mg ha -1 . Spesies mangrove dominan yang ditemukan antara lain Avicennia alba, A. lanata , A. marina, Bruguiera parviflora, Excoecaria agallocha, Rhizophora apiculata, R. mucronata, R. stylosa,  Xylocarpus  granatum. Model  regresi linear  yang  terbaik  pada penelitian  ini menggunakan  variabel MDI2  dengan formulasi y = 225,08x – 114,55 dan nilai korelasi pearson (r) = 0,377. Nilai potensi AGC dari model yang dipilih berkisar antara 0 – 631,92 Mg ha -1 tersebar dengan nilai potensi terbesar terdapat di Kecamatan Pulau Maya .
Kata kunci : citra satelit, model regresi, kawasan konservasi, stok karbon

## PENDAHULUAN
Ekosistem mangrove merupakan salah satu jenis ekosistem yang menyusun kawasan pesisir. Ekosistem  mangrove  disusun  oleh  jenis  tumbuhan  yang  memiliki  kemampuan  adaptasi  terhadap
salinitas  dan  pasang  surut  air  laut,  umumnya  membentuk  zonasi  berupa  penyebaran  jenis  yang mengelompok ke arah darat (Yuvaraj et al ., 2017; Jones et al ., 2015). Ekosistem mangrove berperan penting  memberikan  jasa  lingkungan  bagi  Kawasan  pesisir,  keberadaan  mangrove  berperan sebagai habitat ikan (Vincentius et al ., 2019), perlindungan dari badai tropis (Zhang et al ., 2022), dan memiliki produktivitas tinggi (Alongi, 2020). Indonesia memiliki potensi emisi karbon yang cukup tinggi dengan kisaran 10-100 Tg CO 2 eq dibandingkan dengan beberapa negara lain (Adame et al ., 2021). Deforestasi dan peningkatan emisi  karbon di Indonesia ini utamanya disebabkan oleh degradasi dan  alih  guna  lahan  untuk  tambak  ( agriculture ),  pembangunan  dan  pemanfaatan  hasil  kayu (Arifanti et  al .,  2021).  Kawasan  mangrove  sebagai  salah  satu  penyimpan  karbon  terbesar (Murdiyarso et al ., 2015) berpotensi menambah emisi karbon akibat deforestasi alih guna lahan.
Karbon biru pesisir pada ekosistem mangrove dapat dianalisis dari biomassa dan nilai karbon organik tanah (Howard et al ., 2014). Berdasarkan beberapa penelitian global sebelumnya, nilai stok karbon pada ekosistem mangrove rata-rata sebesar 702.5 Mg C org ha − 1 (Alongi , 2020). Pemetaan sebaran  dan  potensi  penyimpanan  karbon  pada  ekosistem  mangrove  dapat  dilakukan  dengan pendekatan  penginderaan  jauh  (Tran et  al .,  2022),  sehingga  potensi  karbon  yang  disimpan  dan mungkin dilepas akibat degradasi  dan alih guna lahan dapat diestimasi. Kombinasi  band dapat dilakukan  untuk  memvisualisasikan  citra  sehingga  dapat  diaplikasikan  dalam  klasifikasi  kawasan mangrove. Beberapa pendekatan indeks vegetasi juga umum dilakukan untuk mengklasifikasikan mangrove dari nilai spektral band pada citra (Gupta et al ., 2018; Wang et al ., 2018).
Penelitian mengenai kondisi hutan mangrove saat ini di Kabupaten Kayong Utara masih cukup minim,  belum  terdapat  publikasi  mengenai  sebaran  mangrove  dan  potensi  karbon  biru  yang terdapat pada ekosistem mangrove. Data sebaran spasial, kondisi mangrove, serta analisis potensi karbon  ekosistem  ini  sangat  diperlukan  dalam  pengelolaan  Kawasan  mangrove  serta keberlanjutanya.    Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  sebaran  mangrove  serta  kondisinya, mengestimasi nilai stok karbon dan memetakan sebaran stok karbon mangrove melalui pendekatan penginderaan jauh di Kabupaten Kayong Utara.

## MATERI DAN METODE
Penelitian  ini  mengkaji  seluruh  kawasan  mangrove  yang  ada  di  Kabupaten  Kayong  Utara melaui  tiga  tahapan,  tahapan  pertama  adalah  survei  dan  pemetaan  mangrove  dengan menggunakan kombinasi data penginderaan jauh dan data validasi/titik plot di lapangan. Tahapan kedua mengestimasi stok karbon mangrove melalui plot pengamatan dan persamaan allometrik yang  tersedia.  Tahapan  ketiga  yaitu  melakukan  pemetaan  stok  karbon  melalui  formulasi  model hubungan  antara  beberapa  parameter  yang  diekstraksi  pada  data  citra  satelit  dengan  nilai cadangan  karbon  di  titik  lokasi  pengambilan  sampel . Data  penginderaan  jauh  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  citra  satelit  Sentinel-2  (Multi-spectral  Imager  Instrument,  MSI) dengan waktu perekaman citra dari bulan Juli – Agustus 2023. Citra satelit diunduh melalui laman https://scihub.copernicus.eu/. Data citra Sentinel-2 yang digunakan telah dilakukan orthorektifikasi dan  terkoreksi  secara  atmosferik  (Level  1C).  Spesifikasi  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini tersaji pada Tabel 1.
Tabel 1 . Data penginderaan jauh yang digunakan pada penelitian ini
ID Kode Citra Tanggal Resolusi spasial (m) 1 S2A_MSIL2A_20230812T025551_N0509_ R032_T49MBU_20230812T090410 12 Agustus 2023 10 2 S2B_MSIL2A_20230725T024529_N0509_ R132_T49MCU_20230725T055533 25 Juli 2023 10 3 S2B_MSIL2A_20230725T024529_N0509_ R132_T49MCV_20230725T055533 25 Juli 2023 10
Pemetaan  kawasan  mangrove  dilakukan  dengan  metode  cepat  menggunakan  data penginderaan  jauh  (Winarso,  2018),  peta  Rupa  Bumi  Indonesia  (RBI)  mangrove  yang  dikeluarkan oleh  BIG  digunakan  sebagai  data  dasar  dalam  penentuan  sebaran  mangrove.  Pemetaan mangrove existing tahun 2023  dilakukan melalui  pendekatan komposit false-color RGB band NIR- SWIR-Red untuk memvisualisasikan keberadaan vegetasi mangrove dan dilakukan interpretasi visual dengan memperhatikan sembilan unsur kunci interpretasi citra, meliputi rona, warna, bentuk, ukuran, tekstur,  pola  bayangan,  situs(letak),  asosiasi  dan  konvergensi  (Prahasta,  2008).  Pemetaan  kondisi mangrove dilakukan melalui klasifikasi NDVI dengan basis data tutupan tajuk (metode hemispherical photography )  yang  diambil  di  lapangan.  Kriteria  standar  baku  kerusakan  mangrove  didasarkan pada Kepmen LH No 201 Tahun 2004 (Tabel 2).
Pengambilan  data  lapangan  dilakukan  pada  bulan  Juni  dan  Agustus  2023  di  empat kecamatan  di  Kabupaten  Kayong  Utara  (Gambar  1).  Sampel  uji  lapangan  dipilih  berdasarkan purposive dan proportional  sampling berdasarkan  pertimbangan  keberadaan  dan  stratifikasi mangrove di Kabupaten Kayong Utara. Berdasarkan Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 3 (2014), jumlah minimal sampel dengan skala peta 1:50.000 adalah 30 sampel, ditambah dengan pertimbangan luasan mangrove di Kabupaten Kayong Utara lebih kurang 20.000 hektar, maka jumlah sampel minimal pada penelitian ini adalah ± 43 titik validasi dan 26 plot. Jumlah titik validasi dan titik plot yang dilakukan survey pada penelitian ini adalah sejumlah 56 titik.
Estimasi stok karbon atas permukaan/ aboveground carbon stock (AGC) dilakukan dengan membuat plot pengamatan 10 x 10 m 2 pada tiap titik survey yang mewakili stratifikasi mangrove berdasarkan pedoman dari Dharmawan et al . (2020) dan Howard et al . (2014). Pengukuran dalam setiap plot dilakukan pada setiap tegakan dengan diameter breast height (dbh) ≥ 10 cm sesuai pedoman teknis pengumpulan dan pengolahan data Geospasial mangrove (Peraturan Kepala BIG No  3,  2014),  identifikasi  jenis  dilakukan  berdasarkan  pedoman  Sidik et  al .  (2019).  Perhitungan biomassa dan cadangan karbon atas permukaan dilakukan berdasarkan allometrik dari Komiyama et al . (2005) atau allometrik spesies spesifik lain yang tersedia.
AGB (Above ground biomass) (kg) = 0.251 ∗ ρ ∗ D 2.46
dimana ρ merupakan densitas kayu spesifik per spesies dalam satuan g/cm 3 (Komiyama et al ., 2005; Zanne et al ., 2009), D merupakan diameter pohon setinggi dada dalam satuan cm. AGC dihitung berdasarkan  nilai  AGB,  dimana  47%  dari  nilai  AGB  merupakan  nilai  AGC  tiap  individu  pohon (Kauffman dan Donato, 2012).
Tabel 2 . Kriteria baku dan pedoman penentuan kerusakan mangrove
Kriteria Kategori Persentase tutupan Kerapatan pohon (ind ha -1 ) Baik Padat ≥ 75% ≥ 1.500 Sedang 50%-75% 1.000-1.500 Rusak Jarang < 50% <1.000
Tabel 3 . Indeks vegetasi yang digunakan untuk formulasi model
Kategori Formulasi Sumber NDVI (NIR - RED)/(NIR + RED) Ramdani et al ., 2019 IM (NIR – SWIR)/(NIR x SWIR) x 10000 Winarso et al ., 2014 CMRI (NDVI – NDWI) Gupta et al ., 2018 MMRI (|MNDWI| - |NDVI|)/ (|MNDWI| + |NDVI|) Diniz et al ., 2019 MDI (NIR – SWIR-1)/SWIR-1 Wang et al ., 2018 MDI2 (NIR – SWIR-2)/SWIR-2 Wang et al ., 2018
Gambar 1 .  Lokasi penelitian: (a) Letak Geografis Provinsi Kalimantan Barat di Indonesia, (b) Letak Geografis  Kabupaten  Kayong  di  Provinsi  Kalimantan  Barat,  (c)  Sebaran  mangrove berdasarkan data citra Sentinel-2 dan titik survey.
Pemetaan stok karbon dilakukan dengan formulasi model regresi linear nilai indeks vegetasi dari  data  citra  satelit  (Tabel  3)  dan  nilai  stok  karbon  yang  didapatkan  pada  plot  pengamatan. Model terbaik dipilih berdasarkan nilai korelasi tertinggi dari keempat model regresi dan nilai deviasi terendah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil analisis menunjukkan luasan mangrove di Kabupaten Kayong Utara sebesar 20.543,40 ha, tersebar di Kecamatan Pulau Maya, Seponti, Teluk Batang, Simpang Hilir, Sukadana dan Kepulauan Karimata  (Gambar  2).  Penggunaan  metode  cepat  untuk  pemantauan  mangrove  berdasarkan Winarso (2018) memudahkan dalam mengetahui sebaran mangrove di seluruh Kabupaten Kayong Utara. Penggunaan data sebaran mangrove dari peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) dapat digunakan sebagai  dasar  dalam  penentuan  sebaran  existing  pada  sebaran  mangrove  pada  tahun  2023. Berdasarkan standar baku kerusakan hutan mangrove (Kepmen LH No. 201, 2004), kondisi mangrove di  Kabupaten  Kayong  Utara  termasuk  dalam  kriteria  baik  (kategori  kerapatan  pohon  rapat  dan sedang) sebesar 92,08%  dan kriteria rusak  sebesar 3,92%. Kondisi  mangrove dengan kriteria rusak disebabkan beberapa hal, diantaranya berada pada formasi awal zona mangrove (individu baru tumbuh), celah terbuka antara tutupan kanopi mangrove atau kondisi terbuka akibat penebangan mangrove (minim).
Sebaran mangrove yang terdapat di enam kecamatan di Kabupaten Kayong Utara memiliki luasan  antara  804,32  -  13.878,65  ha,  terluas  ditemukan  di  Kecamatan  Pulau  Maya  dan  terkecil ditemukan  di  Kecamatan  Seponti  (Tabel  4).  Kecamatan  Pulau  Maya  memiliki  potensi  luasan mangrove terbesar diantara semua Kecamatan di Kabupaten Kayong Utara, terutama di bagian Utara  Kecamatan,  tepatnya  di  Desa  Dusun  Kecil.  Berdasarkan  persentase  kriteria kerapatan/tutupan tajuk, kawasan mangrove dengan kategori rapat ditemukan sebesar 43,01%, sedang 53,07% dan jarang 3,92% dari seluruh Kecamatan.
Distribusi spasial beberapa model input yang dipilih menunjukkan variasi yang berbeda antar variabel,  variabel  MDI  dan  MDI2  lebih  menunjukkan  perbedaan  yang  kontras  antar  sebaran mangrove  di  Kabupaten  Kayong  Utara  (Gambar  3).  Nilai  indeks  NDVI  di  lokasi  ditemukan  pada
rentang 0,20 – 0,67, indeks mangrove (IM) pada rentang -2,24 – 4,95, CMRI pada rentang -0,16 – 1,27, MMRI pada rentang -17.000 – 2551,22, MDI pada rentang -0,29 – 2,07 dan MDI2 pada rentang -0,16 – 3,52. Rentang nilai indeks variabel sejalan dengan beberapa penelitian sebelumnya (Sun et al ., 2021; Suardana et al ., 2023).
Kerapatan pohon (DBH ≥ 10 cm) dari 56 titik survey berkisar antara 100 – 2800 ind/ha dengan nilai Aboveground Carbon Stock (AGC) berkisar 4,21 – 1375,74 Mg ha -1 dan rata-rata dari seluruh titik validasi sebesar 285,17 Mg ha -1 (Tabel 5). Spesies mangrove dominan yang ditemukan antara lain Avicennia alba, Avicennia lanata , Avicennia  marina, Bruguiera parviflora, Excoecaria agallocha, Rhizophora  apiculata,  Rhizophora  mucronata,  Rhizophora  stylosa,  Xylocarpus  granatum. Nilai potensi  stok  karbon  atas  permukaan  di  Kabupaten  Kayong  Utara  ditemukan  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  beberapa  daerah  di  Indonesia  berdasarkan  penelitian  Murdiyarso et  al . (2015),  seperti  Kabupaten  Kubu  Raya  (Kalimantan  Barat)  dengan  nilai  rerata  134,8  Mg  ha -1 , Kabupaten Mimika (Provinsi Papua) dengan nilai rerata AGC 255,1 Mg ha -1 dan Kabupaten Cilacap (Jawa Tengah) dengan nilai rerata AGC 6,9 Mg ha -1 .
Gambar 2. Peta sebaran kondisi mangrove di Kabupaten Kayong Utara
Tabel 4 . Luasan dan kondisi mangrove di Kabupaten Kayong Utara
No Kecamatan Luas per Kerapatan (ha) Luas Sebaran Total (ha) Jarang Sedang Rapat 1 Pulau Maya 490,97 6.717,34 6.670,34 13.878,65 2 Seponti 63,99 542,63 197,70 804,32 3 Teluk Batang 59,58 1.253,73 867,23 2.180,54 4 Simpang Hilir 49,92 832,58 505,31 1.387,81 5 Sukadana 41,68 851,84 460,82 1.354,34 6 Kepulauan Karimata 100,23 723,59 149,92 937,74 Total Luas Mangrove Kabupaten Kayong Utara 20.543,40
Gambar 3. Distribusi spasial variabel model input NDVI (a), IM (b), CMRI (c), MMRI (d), MDI (e), dan MDI2 (f).
Variabel  indeks  vegetasi  yang  umum  digunakan  dalam  mendeteksi  vegetasi  dan mendeteksi  keberadaan  mangrove  berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya  (Gupta et  al . 2018; Winarso et al ., 2014, Diniz et al ., 2019; Wang et al ., 2018) menghasilkan nilai korelasi yang cukup selaras, dengan nilai korelasi pearson berkisar 0,30 – 0,38 (hubungan positif rendah). Tiap kenaikan nilai  variabel  x  indeks  vegetasi  maka  nilai  variabel  y  (AGC)  ditemukan  mengalami  peningkatan, namun  memiliki  hubungan  yang  rendah  karena  sebagian  data  tersebar  jauh  dari  garis  linear (Gambar 4). Model regresi linear terbaik pada penelitian ini adalah menggunakan variabel MDI2 dengan formulasi y = 225,08x – 114,55 dan nilai korelasi pearson (r) = 0,38.
Nilai  hubungan  analisis  model  AGC  penelitian  ini  lebih  rendah  dibandingkan  dengan penelitian Suardana et al . (2023) di lokasi Teluk Benoa, Bali, beberapa faktor diantaranya karena sebagian besar kondisi mangrove di Kabupaten Kayong Utara memiliki kerapatan dan tutupan tajuk sedang-tinggi  (Tabel  4) namun  memiliki  variasi  nilai  diameter  yang cukup  tinggi,  sehingga  indeks vegetasi yang digunakan tidak dapat sepenuhnya menggambarkan nilai stok karbon dari vegetasi mangrove.  Variabel diameter tegakan mangrove merupakan variabel utama dalam penentuan stok karbon vegetasi mangrove (AGC) (Komiyama et al . 2005), namun di lokasi penelitian nilai rerata diameter pada tiap titik tidak selalu menentukan besarnya nilai tutupan yang direkam oleh citra satelit.
Tabel 5. Analisis Aboveground Carbon Stock (AGC)
Sampel Point Kerapatan pohon (ind ha -1 ) AGC (Mg ha -1 ) Spesies Dominan Sampel Point Kerapatan pohon (ind ha -1 ) AGC (Mg ha -1 ) Spesies Dominan 1 700 246.79 R. apiculata 29 1600 210.62 E. agallocha 2 1600 142.05 R. apiculata 30 1700 488.54 R. apiculata 3 1100 210.50 X. granatum 31 2100 599.59 R. apiculata 4 2200 1092.06 R. apiculata 32 2300 677.00 R. apiculata 5 2300 318.05 X. granatum 33 1200 342.51 R. apiculata 6 900 143.25 X. granatum 34 1100 199.53 R. apiculata 7 900 155.51 R. mucronata 35 1300 136.75 R. apiculata 8 900 199.27 X. granatum 36 600 27.72 R. apiculata 9 500 190.55 R. mucronata 37 1300 130.97 A. lanata 10 1000 197.47 R. mucronata 38 1200 94.53 R. stylosa 11 100 192.21 R. mucronata 39 700 26.23 A. lanata 12 700 718.99 X. granatum 40 2800 62.64 E. agallocha 13 500 146.48 B. parviflora 41 200 4.21 A. alba 14 400 55.83 X. granatum 42 2700 484.59 R. apiculata 15 1100 833.70 R. mucronata 43 2000 367.80 R. apiculata 16 600 783.00 X. granatum 44 2200 344.49 R. apiculata 17 400 117.55 R. mucronata 45 700 36.93 R. apiculata 18 400 258.58 R. mucronata 46 1100 691.57 R. apiculata 19 500 275.14 X. granatum 47 2000 169.69 R. apiculata 20 400 524.74 R. mucronata 48 1000 28.11 E. agallocha 21 500 1375.74 R. mucronata 49 2000 104.53 E. agallocha 22 700 566.95 R. mucronata 50 1000 57.95 E. agallocha 23 800 374.45 B. parviflora, E. agallocha 51 500 16.52 A. marina 24 1200 147.77 R. apiculata 52 400 19.84 A. marina 25 1600 234.72 R. apiculata 53 900 39.20 A. marina 26 1200 223.16 R. apiculata 54 2100 58.00 E. agallocha 27 1700 323.59 R. apiculata 55 2300 257.10 E. agallocha 28 1100 185.40 R. apiculata 56 1300 58.75 E. agallocha
Gambar 4. Hubungan antara nilai AGC dan NDVI (a), IM (b), CMRI (c), MMRI (d), MDI (e), dan MDI2 (f)
Gambar 5. Peta prediksi sebaran stok karbon (AGC) mangrove berdasarkan variabel MDI2 citra Sentinel-2 di Kabupaten Kayong Utara

## Tabel 6 . Nilai Prediksi Stok Karbon di Kabupaten Kayong Utara
No Kecamatan Mean AGC ± SD (Mg ha -1 ) Total AGC (Mg) 1 Pulau Maya 319,77 ± 97,65 1.100.304 2 Seponti 290,24 ± 81,75 56.569 3 Teluk Batang 321,35 ± 71,72 172.592 4 Simpang Hilir 272,19 ± 62,26 91.561 5 Sukadana 261,19 ± 71,54 86.441 6 Kepulauan Karimata 263,04 ± 88,69 64.182
Variabel Mangrove Discrimination Index 2 (Wang et al ., 2018) dipilih untuk menggambarkan distribusi nilai AGC pada seluruh kawasan mangrove di Kabupaten Kayong Utara karena memiliki nilai korelasi yang paling tinggi. Berdasarkan hasil analisis spasial, nilai potensi AGC dari model yang dipilih berkisar antara 0 – 677,69 Mg ha -1 di seluruh Kabupaten Kayong Utara, dengan nilai potensi stok karbon terbesar terdapat di Kecamatan Pulau Maya (Gambar 5). Nilai korelasi dari model yang dipilih  memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi  dari  beberapa  penelitian  sejenis  menggunakan  indeks vegetasi, seperti Sun et al . (2021) menggunakan indeks EVI, BNDVI citra Sentinel-2 (r = 0,25 dan 0,35).
Tabel  6  menampilkan  kesimpulan  dari  peta  prediksi  sebaran  stok  karbon  (AGC)  mangrove berdasarkan variabel MDI2 citra Sentinel-2 di Kabupaten Kayong Utara. Hasil menunjukkan rata-rata nilai AGC mangrove di Kabupaten Kayong Utara berkisar antara 260 – 320 Mg ha -1 . Nilai prediksi total AGC tiap kecamatan berkisar antara 56.569 – 1.100.304 Mg dengan nilai potensi tertinggi ditemukan di Kecamatan Pulau Maya. Luaran peta prediksi stok karbon pada penelitian ini relatif lebih besar dibandingkan dengan beberapa penelitian lain seperti Suardana et al . (2023) dengan kisaran nilai prediktif 0 – 163 Mg ha -1 dan Sun et al . (2021) dengan kisaran nilai prediktif 0 – 30 Mg ha -1 .

## KESIMPULAN
Luasan mangrove di Kabupaten Kayong Utara sebesar 20.543,40 ha, tersebar di Kecamatan Pulau  Maya,  Seponti,  Teluk  Batang,  Simpang  Hilir,  Sukadana  dan  Kepulauan  Karimata.  Kondisi mangrove 92,08% dalam keadaan baik menurut kriteria Kepmen LH No 201 Tahun 2004.  Nilai stok karbon mangrove di Kabupaten Kayong Utara berkisar antara 4,21 – 1375,74 Mg ha -1 dan nilai total prediksi stok karbon tertinggi di Kecamatan Pulau Maya dengan nilai 1,1 juta Mg. Model regresi linear terbaik dalam penelitian ini menggunakan variabel mangrove discrimination index 2 (MDI 2) dengan nilai  korelasi  pearson  (r)  =  0,38  dan  formulasi  y  =  225,08x – 114,55.  Model  regresi  linear  memiliki hubungan yang rendah antar variabel x dan y, diperlukan kombinasi beberapa variabel dan atau menggunakan model regresi lainnya untuk meningkatkan akurasi model..

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Direktorat  Riset,  Teknologi,  dan  Pengabdian Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi  yang  telah  mendanai  kegiatan penelitian ini melalui Surat Keputusan Nomor 0536/E5/PG.02.00/2023 dan kontrak penelitian Nomor 187/E5/PG.02.00.PL/2023; 123/LL11/KM/2023; 47/UNOSO.4/PL/VII/2023, serta pemerintah Kabupaten Kayong Utara dan Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Kalbar yang telah memfasilitasi kegiatan penelitian ini .

## DAFTAR PUSTAKA
Adame, M.F., Connolly, R.M., Turschwell, M.P., Lovelock, C.E., Fatoyinbo, T., & Lagomasino, D. (2021). Future carbon emissions from global mangrove forest loss. Global Change Biology, 27(12), 2856 – 66. doi: 10.1111/gcb.15571.
Alongi, D.M. (2020). Carbon Balance in Salt Marsh and Mangrove Ecosystems: A Global Synthesis. JMSE, 8(10), 1-21. doi: 10.3390/jmse8100767.
Arifanti, V.B., Novita, N., Subarno, & Tosiani, A. (2021). Mangrove deforestation and CO2 emissions in Indonesia. In:  The  6th  INAFOR  2021  Stream  3 .  IOP  Publishing,  p.1 – 9.  doi:  10.1088/1755- 1315/874/1/012006.
Dharmawan, I.W.E., Suyarso, Ulumuddin, Y.I., Prayudha, B., & Pramudji. (2020). Panduan Monitoring Struktur Komunitas Mangrove di Indonesia . PT Media Sains Nasional, Bogor.
Diniz, C., Cortinhas, L., Nerino, G., Rodrigues, J., Sadeck, L., & Adami, M. (2019). Brazilian Mangrove Status: Three Decades of Satellite Data Analysis. Remote Sensing , 11(7), 1-19. doi: 10.3390/rs110 70808.
Gupta, K., Mukhopadhyay, A., Giri, S., Chanda, A., Datta Majumdar, S, & Samanta, S. (2018). An index for discrimination of mangroves from non-mangroves using LANDSAT 8 OLI imagery. MethodsX , 5(2018), 1129 – 1139. doi: 10.1016/j.mex.2018.09.011.
LAPAN.  2015.  Pedoman  Pengolahan  Data  Penginderaan  Jauh  Landsat  8  Untuk  Mangrove.  Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Jakarta.
Howard, J., Hoyt, S., Isensee, K., Telszewski, M., & Pidgeon, E. (2014). Methods for assessing carbon stocks  and  emissions  factors  in  mangroves,  tidal  salt  marshes,  and  seagrasses. Conservation International, Intergovernmental Oceanographic Commission of  UNESCO , International  Union for Conservation of Nature, USA.
Kauffman, J.B., & Donato, D.C. (2012). Protocols for the Measurement, Monitoring and Reporting of Structure, Biomass and Carbon Stocks in Mangrove Forests. Working Paper 86. CIFOR, Bogor. Jones,  T.,  Ratsimba,  H.,  Ravaoarinorotsihoarana,  L.,  Glass,  L.,  Benson,  L.,  &  Teoh,  M.  (2015).  The Dynamics, Ecological Variability and Estimated Carbon Stocks of Mangroves in Mahajamba Bay, Madagascar. Journal of Marine Science and Engineering , 4(3), 793 – 820. doi: 10.3390/jmse30307
93.
Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup  No  201.  (2014).  Kriteria  Baku  dan  Pedoman  Penentuan Kerusakan Mangrove. KLH, Jakarta.
Komiyama, A., Poungparn, S., & Kato, S. (2005). Common allometric equations for estimating the tree weight of mangroves. Journal of Tropical Ecology, 21(4), 471 – 477. doi: 10.1017/S0266467405002476 Murdiyarso, D., Purbopuspito, J., Kauffman, J.B., Warren, M.W., Sasmito, S.D., & Donato, D.C. (2015). The  potential  of  Indonesian  mangrove  forests  for  global  climate  change  mitigation. Nature Climate Change , 5 (12),1089 – 1092. doi: 10.1038/nclimate2734.
Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 3. (2014). Pedoman Teknis Pengumpulan dan Pengolahan Data Geospasial Mangrove. BIG, Jakarta.
Prahasta, E. 2008.  Remote Sensing:  Praktis Penginderaan Jauh & Pengelahan Citra Dijital Dengan Perangkat Lunak ER Mapper. Informatika, Bandung.
Ramdani, F., Rahman, S., & Giri, C. (2018). Principal polar spectral indices for mapping mangroves forest in South East Asia: study case Indonesia. International Journal of Digital Earth, 12(10), 1103 – 1117. doi: 10.1080/17538947.2018.1454516.
Sidik, F., Kusuma, D.W., Kadarisman, H.P., & Suhardjono. (2019). Panduan Mangrove: Survei Ekologi dan Pemetaan. Balai Riset dan Observasi Laut (BRSDM) – KKP, Bali.
Sun, S., Wang, Y., Song, Z., Chen, C., Zhang, Y., Chen, X., Chen, W., Yuan, W., Wu, X., & Ran, X. (2021). Modelling  Aboveground  Biomass  Carbon  Stock  of  the  Bohai  Rim  Coastal  Wetlands  by Integrating  Remote  Sensing,  Terrain,  and  Climate  Data. Remote  Sensing, 2021(13),  1-16.  doi: 10.3390/rs13214321.
Suardana, A.A.Md.A.P, Anggraini, N., Nandika, M.R., Aziz, K., As-syakur, Abd.R., Ulfa, A., Wijaya, A.D., Prasetio,  W.,  Winarso,  G.,  &  Dimyati,  R.D.  (2023).  Estimation  and  Mapping  Above-Ground Mangrove Carbon Stock Using Sentinel-2 Data Derived Vegetation Indices in Benoa Bay of Bali Province, Indonesia. Forest and Society, 7(11), 116-134. doi: 10.24259/fs.v7i1.22062 Tran,  T.V.,  Reef,  R.,  &  Zhu,  X.  (2022).  A  Review  of  Spectral  Indices  for  Mangrove  Remote  Sensing. Remote Sensing , 14(4868), 1-29. doi: 10.3390/rs14194868.
Winarso, G., Purwanto, A.D., & Yuwono, D.M. (2014). New Mangrove Index As Degradation/Health Indicator Using Remote Sensing Data : Segara Anakan And Alas Purwo Case Study. 12th Biennial Conference of Pan Ocean Remote Sensing Conference (PORSEC 2014), 04 – 07 November 2014, Bali.
Winarso,  G.  (2018).  Metode  Cepat  Pemantauan  Hutan  Mangrove  Menggunakan  Data Penginderaan  Jauh.  Seminar  Nasional  Geomatika  2018:  Penggunaan  dan  Pengembangan Produk Informasi Geospasial Mendukung Daya Saing Nasional, September 2018, Bogor.
Vincentius, A., Nessa, M.N., Jompa J., & Saru, A. (2019). Complex Relationship Between Mangrove Ecosystem Variables and Fish Assemblages at Maumere Bay, Indonesia. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 253, 1-10. doi:10.1088/1755-1315/253/1/012035
Wang, D., Wan, B., Qiu, P., Su, Y., Guo, Q., & Wang, R. (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.
Yuvaraj, E., Dharanirajan, K., Jayakumar, S., & Balasubramaniam, J. (2017). Distribution and zonation pattern of mangrove forest in Shoal Bay Creek, Andaman Islands, India. Indian Journal of Marine Sciences, 46(03), 1-9.
Zanne, A.E., Lopez-Gonzalez, G., Coomes, D.A., Ilic, J., Jansen,  S., Lewis, S.L., Miller, R.B., Swenson, N.G., Wiemann, M.C., & Chave, J. (2009). Global wood density database. Available via Dryad: https://datadryad.org/stash/dataset/
Zeng, Y., Friess, D.A., Sarira, T.V., Siman, K., & Koh, L.P. (2021). Global potential and limits of mangrove blue  carbon  for  climate  change  mitigation. Current  Biology ,  31(8),  1737-1743.    doi: 10.1016/j.cub.2021.01.070.
Zhang, X., Lin, P., & Chen, X. (2022). Coastal Protection by Planted Mangrove Forest during Typhoon Mangkhut. Journal of Marine Science and Engineering , 10(1288), 1-20. doi: 10.3390/ jmse10091288