https://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN     : 2620-309X

## STRUKTUR KOMUNITAS DAN KONDISI KESEHATAN MANGROVE DI PULAU MIDDLEBURG-MIOSSU, PAPUA BARAT

## COMMUNITY STRUCTURE AND HEALTHINESS OF MANGROVE IN MIDDLEBURG-MIOSSU ISLAND, WEST PAPUA
Doni Nurdiansah & I Wayan Eka Dharmawan* Pusat Penelitian Oseanografi (P2O), LIPI, Jakarta, 14430, Indonesia *E-mail: iwayanekadharmawan@gmail.com

## ABSTRACT
Mangrove  ecosystem  plays  important  role  in  a  small  island’s  existence  and  provided  ecosystem services.  Its  functionality  highly  depends  on  the  size, community  structure,  and  ecosystem  quality.  A field study on the mangrove quality in a small island was conducted on Middleburg-Miossu Island as a series of Nusa Manggala Expedition 2018. The study was aimed to analyze the community structure and  mangrove  health  index  (MHI)  of  mangroves  on  the  island  related  to  remote  sensing-based vegetation indices. Mangrove area was divided into four zones (Z1-Z4). The study results showed that the  outmost  zone  was  dominated  by  Sonneratia  alba  (IVI  263.32%),  less  than  50%  of  canopy coverage,  more  than  20  cm  of  diameter,  and  a  lower  height.  Meanwhile,  the  other  three  landward zones  were  dominated  by  type  C.  tagal  with  more  than  80%  of  canopy  coverage  and  higher  sapling density.  Based  on  the  MHI  value,  mangrove  in  Middleburg-Miossu  island  was  categorized  into moderate ranging from 38.7 to 60.7%. Based on AIC analysis, a combination of NBR, GCI, SIPI, and ARVI  vegetation  indexes  showed  the  highest  regression  coefficient,  R 2 -adjusted,  for  predicting  MHI, which  was 0.831. Interpolation of the predicted MHI value from the best model showed that 6.56 ha mangroves at the research site or 40.74% were in the healthy condition.
Keywords : community structure, interpolation, mangrove, mangrove health index, zonation

## ABSTRAK
Ekosistem mangrove memiliki peranan penting bagi eksistensi dan penyediaan jasa ekosistem kepada masyarakat di pulau kecil. Fungsionalitas mangrove sangat tergantung dari ukuran, struktur komunitas dan kualitas ekosistem. Penelitian tentang penilaian kualitas struktur komunitas mangrove pulau kecil telah  dilakukan  di  Pulau  Middleburg-Miossu  sebagai  rangkaian  dari  Ekspedisi  Nusa  Manggala  2018. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis struktur komunitas dan indeks kesehatan mangrove (MHI) mangrove  di  pulau  tersebut  yang  dihubungkan  dengan  indeks-indeks  vegetasi  berbasis  pengindraan jauh.  Lokasi  penelitian  dibagi  menjadi  empat  zona  (Z1-Z4)  dan  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa zona terdepan didominasi oleh jenis Sonneratia alba (INP 263,32%) dengan persentase tutupan kanopi < 50%, ukuran diameter > 20 cm dan ketinggian tegakan yang lebih rendah. Sementara itu, tiga zona lainnya  ke  arah  darat,  didominasi  oleh  jenis Ceriops  tagal dengan  persentase  tutupan  kanopi  >80%, serta kerapatan pancang yang cukup tinggi. Secara keseluruhan, kondisi kesehatan mangrove di lokasi penelitian  termasuk  dalam  kategori  sedang/cukup  baik  dengan  rentang  nilai  MHI  38,7-60,7%. Berdasarkan analisis AIC, kombinasi indeks vegetasi NBR, GCI, SIPI dan ARVI menunjukkan nilai koefisien regresi yang paling tinggi untuk  memprediksi nilai MHI, yaitu 0,831. Interpolasi  nilai MHI berdasarkan  model  regresi  linier  terbaik  menunjukkan  bahwa  6,56  ha  mangrove  di  lokasi  penelitian atau 40,74% termasuk dalam kategori sehat.
Kata kunci: interpolasi, mangrove indeks kesehatan mangrove (MHI), struktur komunitas, zonasi

## I. PENDAHULUAN
Indonesia
merupakan negara kepulauan  tropis  yang  memiliki  luasan ekosistem  mangrove  terbesar  di  dunia. Penelitian  Giri et  al. (2011)  menunjukkan bahwa sebanyak 22,6% dari luasan mangrove global ditemukan di Indonesia. Program Satu Peta  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan menghasilkan data luasan mangrove  Indonesia  sebesar  3,36  juta  ha (Rahadian et  al .,  2019).  Walaupun  luasan yang  ditemukan  saat  ini  telah  tereduksi sekitar  140  ribu  ha  sejak  tahun  2012  (Ilman et  al .,  2016).  Degradasi  mangrove  Indonesia merupakan  salah  satu  yang  terbesar  di  dunia dan  dipercaya  berpengaruh  signifikan  pada perubahan  iklim  (Richards  &  Friess,  2016; Atwood et  al .,  2017).  Secara  alamiah, sebaran  mangrove  di  Indonesia  yang  sangat luas  didukung  oleh  posisi  geografis  di wilayah  tropis,  panjang  garis  pantai  terbesar kedua di dunia dan sebagian besar geomorfologi  pesisir  yang  landai.  Hal  ini menyebabkan mangrove dapat tumbuh dengan  baik  bukan  hanya  di  pulau  yang dikategorikan  berukuran  besar,  tapi  juga ditemukan  di  pulau-pulau  kecil  (Nugroho et al .,  2019;  Dharmawan  &  Pramudji,  2020; Insani et al ., 2020; Kusmana et al ., 2020).
Komunitas  mangrove  yang  tumbuh pada  pulau-pulau  kecil  memiliki  peranan yang  cukup  signifikan  secara  ekologi,  fisik, dan  sosial  ekonomi.  Bersama  dengan  lamun dan  terumbu  karang,  mangrove  membentuk satu  ekosistem  pesisir  yang  lengkap  untuk mendukung siklus hidup biota laut (Du et al ., 2020).  Biota  yang  bernilai  ekonomis  tinggi menjadi  sumber  pangan  dan  perdagangan diperoleh dari ekosistem mangrove (Benzeev et  al .,  2017;  Aye et  al .,  2019;  Seary et  al ., 2020).  Nilai  estetik  ekosistem  mangrove membuka peluang aktivitas pariwisata ekologi  (Spalding  &  Parrett,  2019).  Isu perubahan  iklim  dan  peningkatan  muka  air laut menjadikan mangrove sebagai pelindung untuk  eksistensi  pulau  kecil  (Wong et  al ., 2018). Mangrove mampu memberikan
perlindungan terhadap dampak banjir rob dan abrasi pantai (Menéndez et al ., 2020; Xiao et al .,  2020).  Ketersediaan  air  tawar  bagi masyarakat  pesisir  juga  didukung  oleh keberadaan ekosistem mangrove yang memiliki  kemampuan  dalam  mencegah intrusi  air  laut  (Hilmi et  al .,  2017).  Kayu mangrove  juga  dapat  dimanfaatkan  secara bijak untuk  membuat struktur bangunan atau kapal (Tabalessy, 2014).
Fungsionalitas  ekosistem  mangrove berkaitan  erat  dengan  ukuran,  struktur tegakan  dan  kualitas  komunitas  mangrove. Lebar hutan dan struktur komunitas berpengaruh  pada  kemampuan  mangrove dalam  mereduksi  gelombang  (Bao,  2011, Horstman et  al .,  2014).  Luasan  yang  lebih besar  menyediakan  jasa  ekosistem  dan  nilai ekonomi  yang  lebih  tinggi  (Rizal et  al ., 2018).  Ekosistem  mangrove  dengan  jenis homogen  memiliki  jasa  ekosistem  karbon yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan mangrove  campuran  (Tinh et  al .,  2020). Namun,  mangrove  yang  terdegradasi  akan terancam  kehilangan  keanekaragaman  biota dan jasa ekosistemnya (Carugati et al ., 2018; Sippo et  al .,  2020).  Oleh  karena  itu, penentuan  kualitas  komunitas  mangrove sangat  diperlukan  untuk  menganalisis  jasa ekosistem mangrove.
Pengukuran kualitas kesehatan mangrove dapat dilakukan dengan menggunakan  analisis  parameter  struktur komunitas,  pengindraan  jauh  dan  kombinasi dari  keduanya.  Penelitian  Prasetya et  al . (2017)  menggunakan  kerapatan  pohon, indeks keanekaragaman, indeks keseragaman,  dan  jumlah  spesies  untuk menentukan nilai kesehatan mangrove. Namun, nilai ini akan tidak cukup stabil pada mangrove  yang  bersifat  homogen  seperti  di pulau-pulau  kecil.  Sementara  itu,  penentuan kualitas  mangrove  secara  spasial  telah dipelajari  dengan  memanfaatkan  data  citra satelit  (Razali et  al .,  2019;  Chougule  & Sapkale, 2020). Penelitian Faridah-Hanum et al .  (2019),  memperkenalkan Mangrove Quality Index (MQI) yang mampu
menggambarkan  kualitas  mangrove  dari keterkaitan  kondisi  kesehatan  parameter biotik, abiotik dan sosial ekonomi. Parameter yang cukup kompleks pada MQI menimbulkan permasalahan dalam kebutuhan  sumber  daya  penelitian.  Analisis Dharmawan et  al .  (2020a)  terhadap  dataset COREMAP  CTI  menghasilkan  parameter struktur  tegakan  terseleksi  untuk  menyusun formula Mangrove Health Index (MHI) yang cukup sederhana sehingga mudah diterapkan. Nilai MHI menggambarkan kualitas komunitas mangrove yang merupakan subjek utama dalam ekosistem. Analisis pengindraan  jauh  menjadi  peluang  terkini untuk  dimodelkan  dengan  nilai-nilai  MHI sehingga  memberikan  gambaran  kondisi kesehatan  mangrove  secara  menyeluruh  di satu  lokasi  penelitian.  Oleh  karena  itu, analisis hubungan tersebut perlu diteliti lebih dalam  untuk  mendapatkan  formulasi  terbaik yang  potensial  untuk  diterapkan  secara  lebih luas.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  struktur  komunitas  dan  indeks kesehatan  mangrove  (MHI)  mangrove  yang terdapat  di  sebuah  pulau  kecil.  Pulau Middleburg-Miossu,  Papua  Barat  dipilih sebagai  lokasi  studi  kasus  dalam  penelitian ini  karena  merupakan  salah  satu  pulau  kecil terdepan Indonesia yang berbatasan langsung dengan Samudra Pasifik; adanya perlindungan  mangrove  melalui sasi oleh masyarakat  untuk  menjaga  habitat  biota  laut tersebut,  dan  tidak  berpenghuni  karena masyarakat  lebih  memilih  untuk  tinggal  di daratan  utama  Papua.  Analisis  spasial  juga digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk memberikan  gambaran  utuh  tentang  kondisi kesehatan komunitas mangrove.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Tempat
Penelitian  ini  dilakukan  di  Pulau
Middleburg-Miossu untuk mendukung Ekspedisi  Nusa  Manggala  pada  Desember
2018. Titik pengambilan data dibagi menjadi empat zona (Z1-Z4) berdasarkan  nilai NDVI ( Normalized  Difference  Vegetation  Index ). Gambaran  awal  tentang  zonasi  mangrove  di lokasi  penelitian  mengacu  pada  Valderrama- Landeros et  al .  (2018).  Pada  setiap  zona dilakukan  pembuatan  plot  penelitian  untuk pengambilan  data  berdasarkan  ketersediaan sumber  daya  (Gambar  1).  Zona  4  memiliki luasan  tertinggi  dibandingkan  dengan  zona lainnya,  yaitu  4,62  ha  atau  dengan  proporsi 28,90%.  Sementara  itu,  luasan  mangrove terendah pada zona 1 yang  memiliki substrat keras  (pasir  dan  pecahan  karang)  dengan luasan  3,69  ha  atau  23,10%  dari  total  luasan mangrove. Zona 2 dan 3 memiliki luasan dan proporsi  yang  hampir  mirip,  yaitu  3,87  ha (24,22%) dan 3,80 ha (23,78%).

## 2.2. Pengukuran Struktur Komunitas Mangrove
Pengambilan  data  struktur  komunitas mangrove  dilakukan  dengan  memanfaatkan analisis citra satelit terutama dalam penentuan lokasi dan pengambilan kesimpulan  struktur  komunitas  kawasan (Dharmawan et  al .,  2020a). Penempatan plot berukuran  10  x  10  m  (A  =  100  m 2 )  dalam pengambilan  data  dilakukan  berdasarkan zonasi  mangrove  dengan  metode stratified purposive  sampling .  Jumlah  plot  minimal pada  tiap  zona  sebanyak  tiga  plot  (Gambar 1).  Lingkar  batang  tegakan  mangrove  atau keliling  batang  (KLL)  diukur  pada  seluruh tegakan yang ditemukan pada kategori pohon (KLL ≥ 16 cm) dan pancang (KLL < 16 cm, minimal  5  cm).  Kategori  semai  yang memiliki tinggi <1,5 m dan belum bercabang,  dihitung  dalam  seluruh  area  plot. Seluruh tegakan pada setiap kategori diidentifikasi berdasarkan Tomlinson (2016). Pengukuran  lingkar  batang  dilakukan  untuk memperoleh data diameter (DBH), basal area (BA), frekuensi (F), kerapatan (K), dominansi jenis (D) dan Indeks Nilai Penting (INP).
Gambar 1.  Pengambilan sampel sebaran kuadrat pada setiap zona mangrove (Z1-Z4) di Pulau Middleburg-Miossu.
Figure 1.  Sampling quadrates distribution on each mangrove zones (Z1-Z4) in Middleburg- Miossu island.
Tinggi  komunitas  mangrove  (H t ) diestimasi dengan  melibatkan tiga data  input yaitu,  sudut  puncak  tegakan  tertinggi  (Ɵ) pada  komunitas,  tinggi  mata  pengamat  dari tanah  (H o )  serta  jarak  pengukuran  (d).  Sudut tegakan diukur dengan menggunakan Protractor yang  terpasang  pada  perangkat berbasis  Android  yang  telah  dikalibrasi sebelumnya.  Penghitungan  tinggi  tegakan komunitas dilakukan mengikuti persamaan 1.
...........................(1)
Metode Hemispherical  Photography digunakan  untuk  menentukan  persentase tutupan kanopi komunitas mangrove. Sampel
foto hemisphere diambil dengan menggunakan  kamera  ponsel  pintar  dengan resolusi  5  MP  (P total =  5.038.848  piksel). Pengambilan foto dilakukan mengikuti persyaratan  valid  berdasarkan  Dharmawan (2020).  Sebanyak  lima  foto  diambil  pada setiap  plot  sehingga  diperoleh  90  sampel secara  keseluruhan.  Foto  dianalisis  dengan menggunakan  perangkat  lunak  imageJ  untuk mendapatkan  jumlah  piksel  pada  foto  yang merepresentasikan  kanopi  (P 255 ).  Persentase tutupan  kanopi  komunitas  mangrove  (C) diperoleh dengan persamaan 2.
.................................. (2)
2.3. Penghitungan Mangrove Health Index (MHI)
Nilai MHI setiap plot diperoleh dari 3 komponen dari parameter struktur komunitas mangrove,  yaitu:  nilai  skor  dari  persentase tutupan  kanopi  komunitas  (S C ),  kerapatan pancang  (S nsp )  dan  diameter  pancang-pohon (S DBH )  yang  dihitung  mengikuti  persamaan 3-6  (Dharmawan et  al .,  2020a).  Sementara itu,  interpolasi  MHI  dilakukan  dengan menggunakan koefisien regresi linier terbesar antara  MHI  dengan  indeks  vegetasi  berbasis pengindraan  jauh  (Tabel  1).  Citra  satelit
Sentinel 2
dengan kode L1C_T52MHE_A028485_20201205T01371 1  digunakan  dalam  analisis  indeks  vegetasi berbasis  pengindraan  jauh.  Citra  satelit dikoreksi  secara  atmosferik  dan  geometrik dengan menggunakan plug-in Semi-
Automatic Classification Plug-in (SCP) pada perangkat  lunak  QGIS  (Purwanto  &  Ardli, 2020). ........................... (3) ........................ (4) ................... (5) .................... (6)

## 2.4. Analisis Data
Data  persentase  tutupan  kanopi, kerapatan  (pohon,  pancang  dan  semai), diameter,  tinggi  dan  basal  area  dianalisis secara deskriptif kuantitatif untuk mendapatkan nilai rata-rata dan standar
Tabel 1. Indeks  vegetasi  berdasarkan  analisis  penginderaan  jauh  yang  digunakan  dalam penelitian ini.
Table 1. Vegetation indices based on remote sensing analysis used in this study.
Vegetation Indices Reference
Formula
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 1

## MI (Mangrove Index) 1

## MVI (Mangrove Vegetation Index) 2

## SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) 1

## NBR (Normalized Burn Ratio) 1

## GCI (Green Chlorophyll Index) 1

## EVI (Enhanced Vegetation Index) 1

## SIPI (Structure Insensitive Pigment Index) 1

## ARVI (Atmospherically Resistant Vegetation Index) 1
Information: NIR= Near Infrared, SWIR=  Short-wave Infrared, L= 1, G=  2,5, C1= 6, C2= 7.5. References: 1 Dharmawan et al. (2020a); 2 Baloloy et al. (2020).
eror  di  setiap  zona.  Rata-rata  data  parameter tersebut dan indeks nilai penting (INP) setiap jenis  pada  seluruh  area  mangrove  di  Pulau Middleburg-Miossu dihitung dengan mempertimbangkan proporsi luasan mangrove  pada  setiap  zona  (Dharmawan et al .,  2020a).  Uji  normalitas Shapiro-Wilk dilakukan  untuk  memperoleh  sebaran  data yang normal dan dilanjutkan dengan melakukan  analisis  parametrik  selanjutnya. Analisis of variance (ANOVA) yang dilanjutkan dengan uji beda nyata Tukey pada setiap parameter dilakukan untuk memperoleh  perbedaan  nilai  rata-rata  antar zona.  Analisis  regresi  linier  setiap  indeks vegetasi  berbasis  pengindraan  jauh  dengan nilai  MHI  setiap  plot  penelitian  digunakan untuk  memperoleh  interpolasi  nilai  MHI terbaik pada citra satu band . Stepwise-Akaike Interference  Criterion (AIC)  juga  dilakukan untuk mengidentifikasi kemungkinan pengaruh  lebih  dari  satu  indeks  vegetasi terhadap  nilai  MHI.  Nilai  koefisien  regresi ( R 2 -adjusted )  tertinggi  digunakan  untuk melakukan  interpolasi  sederhana  sebaran MHI  pada  citra  satu band yang  disajikan dalam  bentuk  peta.  Uji  akurasi  dilakukan dengan  menggunakan Root  Mean  Square Error (RMSE)  (Muhsoni et  al .,  2018). Luasan  setiap  kategori  MHI  berdasarkan hasil  interpolasi  model  terbaik  dihitung dengan menggunakan QGIS.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Struktur Komunitas Mangrove
Secara  keseluruhan,  jenis Ceriops tagal mendominasi  cukup  tinggi  di  lokasi penelitian  berdasarkan  nilai  INP  sebesar 153,32%  (Tabel  2).  Sementara  itu,  jenis Sonneratia  alba ditemukan  dengan  proporsi INP  lebih  rendah,  yaitu  83,27%.  Nilai tersebut  sangat  dipengaruhi  oleh  dominansi jenis tersebut pada setiap zona. Jenis C. tagal mulai mendominasi pada zona 2 (Z2) dengan INP  125,47%  dan  kemudian  semakin meningkat  pada  dua  zona  lainnya  ke  arah darat.  Sedangkan,  jenis S.  alba sangat mendominasi  pada  zona  terdepan  yang memiliki substrat keras yang terdiri dari pasir putih  dan rubble dengan  INP  263,32%. Dominansi  jenis S.  alba semakin  berkurang ke arah daratan. Jenis B. gymnorrhiza dan X. granatum cenderung  hanya  ditemukan  pada dua  zona  tengah  (Z2  dan  Z3).  Jenis X. mollucensis tubuh  cukup  baik  pada  zona  3, sedangkan R. stylosa lebih banyak ditemukan pada zona 2.
Dominansi  tinggi  oleh  jenis C.  tagal pada  zona  2  sampai  4  didukung  oleh  tipe substrat  pasir  berlumpur  yang  menjadi preferensi bagi jenis ini. Penelitian Pribadi et al. (2020) juga menemukan dominansi tinggi dari C.  tagal dengan  INP  263,62%  di  Pulau Kanober, Kepulauan Ayau, Papua Barat.
Tabel 2.  Species  Important  Value  Index  (INP)  untuk  setiap  zona  dan  total  luas  di  mangrove Middleburg-Miossu.
Table 2. Species  Important  Value  Index  (INP) for  each  zones  and  total  area  in  Middleburg- Miossu’s mangroves.
Mangrove Species Important Value Index/IVI (%) each zone Z1 Z2 Z3 Z4 Total Ceriops tagal 0.00 125.47 176.30 280.26 153.32 Bruguiera gymnorrhiza 0.00 35.04 28.33 0.00 15.22 Xylocarpus granatum 0.00 13.23 22.69 0.00 8.60 Xylocarpus molucensis 0.00 6.73 22.68 19.74 12.73 Rhizophora stylosa 36.68 58.07 18.19 0.00 26.86 Sonneratia alba 263.32 61.47 31.81 0.00 83.27
Penelitian  Irwanto et  al .  (2020) menemukan  jenis C.  tagal zona  tengah  dan darat  di  Pulau  Marsegu,  Maluku  pada komunitas  mangrove  yang  didominasi  oleh jenis B. gymnorrhiza . Sementara  itu, jenis S. alba merupakan  jenis  yang  cukup  umum ditemukan  mendominasi  pada  pulau-pulau yang bersubstrat pecahan karang. Dharmawan  (2020)  menemukan  bahwa mangrove  yang  bersifat  oseanik  di  pulau kecil  Papua  umumnya  didominasi  oleh S. alba .  Pulau  Owi  dan  Wundi  di  Biak  bahkan didominasi penuh (INP = 300%) oleh S. alba karena tipe substratnya yang keras, pasir dan pecahan karang.
Mangrove  di  Pulau  Middleburg- Miossu  dengan  luasan  16,11  ha  memiliki kondisi komunitas yang cukup baik. Berdasarkan  Keputusan  Menteri  Lingkungan Hidup  No  201,  tahun  2004,  persentase tutupan kanopi komunitas mangrove di Pulau Middleburg-Miossu  tergolong  padat  (C  ≥ 75%), dengan nilai rata-rata sebesar 75,82±2,60%  (Tabel  3).  Zona  paling  depan (Z1)  yang  didominasi  oleh S.  alba memiliki persentase tutupan kanopi komunitas mangrove  paling  rendah,  yaitu  46,03±5,02% dan berbeda signifikan dengan zona penelitian  lainnya  (ANOVA:  p<0,001). Persentase  tutupan  kanopi  mangrove  pada tiga  zona  lainnya  memiliki  nilai  yang  tidak berbeda  signifikan  sekitar  84-85%  (p>0,05).
Penelitian  Nurdiansah  &  Dharmawan  (2018) juga  menemukan  persentase  tutupan  kanopi yang lebih rendah pada komunitas mangrove yang  didominasi  penuh  oleh S.  alba (61,02%) dibandingkan komunitas mangrove yang  didominasi  oleh  Rhizophoraceae  di perairan Tidore dan sekitarnya. Pada komunitas  yang  serupa  di  pulau  –  pulau karang di Kabupaten Biak diperoleh persentase  tutupan  kanopi  sekitar  61,32% (Dharmawan  &  Pramudji,  2020).  Sementara itu, pada komunitas mangrove Rhizophoraceae  di  wilayah  mangrove  alami Kabupaten  Wondama,  diperoleh  persentase tutupan  kanopi  komunitas  mangrove  diatas 75%  (Dharmawan  &  Widyastuti,  2017). Penelitian di Kepulauan Ayau juga memperoleh  persentase  tutupan  kanopi komunitas mangrove tergolong tinggi dengan rentang  76,57  –  86,49%  (Pribadi et  al ., 2020).
Persentase  tutupan  kanopi yang rendah  pada  zona  terdepan  (Z1)  dipengaruhi oleh  rendahnya  kerapatan  tegakan  pohon yaitu  sebesar  8±1  tegakan/100m 2 .  Selain  itu juga  karena  dan  ditemukannya  tegakan  pada kategori  pancang ( Table  3 ).  Kerapatan pancang sangat berpengaruh terhadap persentase tutupan kanopi. Namun, komunitas S. alba memiliki tipe habitus unik yang cenderung berjarak satu sama lain antar pohon yang berukuran besar sehingga tidak
Tabel  3.  Parameter  komunitas  mangrove:  tutupan  tajuk  (%),  tinggi  (m),  kerapatan  tegakan (tegakan / 100m2) dan diameter setinggi dada (DBH, cm) pada setiap zona.
Table 3.  Mangrove community parameters: canopy coverage (%), height (m), stands density
(stand/100m 2 ) and diameter at breast-height (DBH, cm) on each zone.
Sites Canopy Coverage (%) Density (stand/100m 2 ) Height (m) DBH (cm) Tree Sapling Seedling Z1 46.03±5.02 a 8±1 a 0±0 a 0±0 a 12.58±1.01 a 24.67±4.96 a Z2 84.57±2.31 b 11±2 a 22±7 b 2±2 b 15.27±0.63 b 10.87±2.78 b Z3 85.04±0.61 b 10±1 a 22±5 b 7±7 b 15.97±0.36 b 10.14±2.82 b Z4 84.72±2.54 b 13±3 a 20±3 b 0±0 b 17.60±0.57 b 7.23±1.01 b Total 75.82±2.60 11±2 16±4 2±2 15.49±0.63 12.83±2.78
Information:  Different  superscripts  following  the  values  in  the  same  parameter  indicate significant  differences  among  zones  at  a  significance  level  of  5%  (ANOVA  &  Tukey)  (P <0.05). The values are presented as mean ± standard deviation.
memungkinkan  ditumbuhi  pancang.  Rata- rata  diameter  pohon  pada  Z1  berukuran diatas  20  cm  dan  berbeda  signifikan  dengan dua stasiun lainnya. Nurdiansah & Dharmawan  (2018)  dan  Dharmawan  & Pramudji  (2020)  juga  menemukan  tren  yang sama  pada  komunitas  alami S.  alba dengan kerapatan  tegakan  yang  rendah  namun memiliki ukuran yang cukup besar. Walaupun  persentase  tutupan  kanopinya rendah, namun kelompok Sonneratia berkompetisi  ruang  dengan  menghasilkan senyawa alelopati  yang  mampu  menghambat pertumbuhan  tegakan  lainnya  (Xin et  al ., 2013; Zhang et al ., 2018).
Tegakan  pancang  pada  komunitas mangrove  yang  didominasi  oleh  kelompok Rhizophoraceae pada kondisi alami ditemukan  memiliki  kerapatan  yang  cukup tinggi.  Kerapatan  pancang  yang  cukup  rapat pada  zona  2,  3  dan  4  didominasi  oleh C. tagal (Tabel  3).  Penelitian  lainnya  pada komunitas  mangrove  yang  didominasi  oleh kelompok
Rhizophoraceae
juga menghasilkan kerapatan pancang yang cukup tinggi, yaitu Wakatobi sebesar 23
tegakan/100m 2 (Utama et  al .,  2019);  Bintan sebanyak  32  tegakan/100m 2 (Rahmawati et al .,  2019);  Nias  Utara  31  tegakan/100m 2 (Giyanto et  al .,  2018);  dan  Anambas  22 tegakan/100m 2 (Sari et al ., 2018).
Pohon  dan  pancang  yang  padat dengan  persentase  tutupan  yang  tinggi  pada zona  2  –  4  berimplikasi  pada  pertumbuhan semai  mangrove  yang  rendah.  Jumlah semaian di  lokasi penelitian tergolong cukup rendah  dengan  rentang  0  –  7  tegakan/100m 2 dan  tidak  berbeda  signifikan  antar  lokasi penelitian (p>0,05 ). (Tabel 3). Hasil penelitian ini jauh lebih rendah dibandingkan dengan  mangrove  di  Nias  Utara  dengan rentang 7-107 tegakan/100m 2 (Giyanto et al., 2018 ) ;  Padaido-Biak  dengan  semaian  1-  100 tegakan/100m 2 (Dharmawan et  al .,  2019); Anambas dengan kelimpahan 4-24 tegakan/100m 2 (Sari et  al .,  2018);  dan Wakatobi sebesar 0-82 tegakan/100m 2 (Utama et  al .,  2019).  Persentase  tutupan
kanopi  memengaruhi  celah  dan  intensitas cahaya  yang  merupakan  salah  satu  faktor yang  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan semai  (Peng et  al .,  2016).  Kemampuan bertahan  hidup  semai  menurun  signifikan pada  tutupan  kanopi  60-90%  (Jiang et  al ., 2019).
Komunitas  mangrove  Middleburg- Miossu memiliki ketinggian rata-rata 15,49±0,64  m.  Zona  4  memiliki  komunitas mangrove  tertinggi  dengan  rata-rata  sebesar 17,60±0,57 m. Ketinggian komunitas mangrove  pada  zona  4  tidak  berbeda signifikan  dengan  zona  2  dan  3  (p>0,05). Sementara  itu,  komunitas  mangrove  dengan ketinggian  terendah  ditemukan  pada  zona  1 dengan  ukuran  rata-rata  12,57±1,01  m  dan berbeda signifikan dengan ketinggian komunitas  mangrove  di  zona  lainnya. Walaupun demikian, ukuran diameter tegakan  pada  zona  1  jauh  lebih  besar  dan berbeda signifikan dibandingkan zona lainnya  dengan  rata-rata  24,67±4,96  cm (p>0,05).  Nilai  maksimal  dari  diameter tegakan  mangrove  yang  ditemukan  di  Pulau Middleburg-Miossu  adalah  124,73  cm  pada jenis S. alba yang tumbuh pada zona 2.
Komunitas mangrove di Pulau Middleburg-Miossu  memiliki  ketinggian  dan diameter  tegakan  rata-rata  cukup  tinggi  jika dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya yang juga dilakukan di pulau-pulau berkarakteristik  substrat  kapur  dan  pecahan karang. Monitoring yang dilakukan Utama et al .  (2019)  memperoleh  ukuran  tinggi  dan diameter komunitas mangrove secara berturut-turut  sebesar  9,27±0,74  m  dan 11,37±1,69 cm pada mangrove di Kabupaten Wakatobi.  Hasil  penelitian  ini  memiliki ukuran  morfometrik  tegakan  mangrove  yang jauh  lebih  besar  dibandingkan  penelitian  di Kabupaten  Nias  Utara,  yang  ditemukan dengan  ketinggian  5,37±0,20  m  dengan diameter  7,79±0,37  cm  (Giyanto et  al ., 2018). Penelitian Dharmawan et al. (2019) di pulau-pulau  kecil  di  kawasan  Taman  Wisata Perairan Padaido menemukan ukuran tegakan  mangrove  yang  lebih  besar  dengan
ketinggian  dan  diameter  tegakan  berturut- turut  sebesar  16,64±1,74  m  dan  20,54±3,82 cm.

## 3.2. Indeks Kesehatan Mangrove
( Mangrove Health Index , MHI) Secara keseluruhan kondisi kesehatan mangrove  di  Pulau  Middleburg-Miossu tergolong  dalam  kategori  yang  cukup  baik dengan  rata-rata  nilai  MHI  sekitar  60,7% (Gambar 2). Indeks terendah ditemukan pada mangrove  Z1  dengan  nilai  MHI  sebesar 38,7%.  Stasiun  Z2  dan  Z3  memiliki persentase  nilai  MHI  diatas  66,7%  yang menunjukkan  kondisi  kesehatan  mangrove pada  zona-zona  tersebut  sangat  baik.  Hasil penelitian ini mirip dengan hasil penelitian di Kabupaten  Biak  Numfor  yang  memperoleh nilai  MHI  sebesar  65%  dengan  rentang 39,3%-76,8%  (Dharmawan et  al .,  2020a). Nilai MHI terendah pada zona 1 dipengaruhi oleh  rendahnya  nilai  persentase  tutupan kanopi komunitas serta tidak adanya regenerasi  pada  tingkat  pancang.  Mangrove pada  zona  2  dan  3  memiliki  nilai  MHI  lebih tinggi  disebabkan  parameter  penyusun  MHI ditemukan  dengan  nilai  yang  cukup  tinggi,
yaitu  persentase  tutupan  kanopi,  diameter dan kelimpahan pancang (Dharmawan et  al ., 2020b).
Hasil  analisis  regresi  linier  setiap indeks  vegetasi  berbasis  pengindraan  jauh dengan  nilai  MHI  menunjukkan  bahwa Mangrove  Vegetation  Index (MVI)  memiliki signifikansi  hubungan  yang  paling  tinggi dibandingkan  dengan  indeks  lainnya  secara individual  (Tabel  4).  MVI  merupakan  salah satu  pendekatan  yang  cepat  dan  akurat  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  ekosistem mangrove  pada  citra  satelit.  Indeks  ini mempertimbangkan  informasi  kehijauan  dan kelembababan  dengan  akurasi  92%  (Baloloy et  al .,  2020).  Namun,  hubungan  yang  lebih signifikan diperoleh dengan mengkombinasikan  nilai  indeks Normalized Burn Ratio (NBR), Green Chlorophyll Index (GCI), Structure  Insensitive  Pigment  Index (SIPI) dan Atmospherically Resistant Vegetation  Index (ARVI).  Tiga  indeks vegetasi  pertama  memiliki  koefisien  regresi yang  lebih  kecil  dari  0,50  (Tabel  4).  Indeks NBR  digunakan  untuk  menganalisis  area 2020).  Indeks  GCI  ( Green  Chloropil  Index ) umumnya digunakan untuk mengestimasi
Gambar  2.  Nilai  Indeks  Kesehatan  Mangrove  (MHI)  (%)  tiap  zona  mangrove  (Z1-Z4)  dan total  luas  (AVG)  di  pulau  Middleburg-Miossu.  Nilai  disajikan  sebagai  mean  ± standar deviasi. Huruf yang berbeda di atas batang menunjukkan perbedaan yang signifikan antar zona pada tingkat signifikansi 5% (P <0,05).
Figure 2.  Mangrove Health Index (MHI) value (%) each mangrove zones (Z1-Z4) and total area  (AVG)  in  Middleburg-Miossu  island.  The  values  are  presented  as  mean  ± standard  deviation.  Different  letters  above  the  bars  show  significant  differences among zones at a significance level of 5% (P <0.05).
Tabel 4.  Model  linier  untuk  memprediksi  nilai  MHI  berdasarkan  indeks  vegetasi penginderaan  jauh, koefisien regresi (disesuaikan  R2), signifikansi (F), dan nilai uji akurasi (RMSE).
Table 4. Linear models for predicting MHI value based on remote sensing vegetation indices, regression  coefficient  (R 2 -adjusted),  significance  (F),  and  accuracy-test  value (RMSE).
Vegetation Indices (X) Formula: MHI (Y) = R 2 - adjusted F RMSE NDVI 84.81*NDVI + 16.709 0.631 30.068*** 7.31 MI -3.488*MI + 97.967 0.480 16.705** 10.25 MVI 28.367*MVI + 75.135 0.711 42.897*** 6.46 SAVI 103.912*SAVI + 31.845 0.563 22.902*** 7.95 NBR 209.780*NBR-79.158 0.481 16.749** 12.49 GCI 2.677*GCI + 45.22 0.384 11.577** 9.44 EVI 7.85*EVI + 41.965 0.389 11.803** 9.41 SIPI -243.007*SIPI + 322.104 0.389 11.825** 9.40 ARVI 65.831*ARVI + 25.264 0.665 34.810*** 6.96 NBR, GCI, SIPI,ARVI 102.12*NBR – 4.64*GCI +178.15*SIPI + 159.53*ARVI - 252.39 0.831 21.8987*** 4.46
Gambar 3.  Interpolasi  nilai  MHI  mangrove  Middleburg-Miossu  berdasarkan  model  prediksi terbaik gabungan NBR, GCI, SIPI dan ARVI.
Figure 3.  Interpolation of MHI value in Middleburg-Miossu’s mangrove, based on the best predicting model combined by NBR, GCI, SIPI dan ARVI.
Tabel 5. Luas (ha) dan proporsi (%) untuk setiap kategori  MHI pada ekosistem  mangrove di Pulau Middleburg-Miossu.
Table 5. Area (ha) and proportion (%) for each MHI category on the mangrove ecosystem in Middleburg-Miossu island.
MHI Category Area (ha) Proportion (%) Poor 0.57 3.53 Moderate 8.98 55.73 Healthy 6.56 40.74 Total 16.11 100.00
kandungan  klorofil  daun  pada  spesies bervariasi untuk merefleksikan kondisi fisiologi  dan  kesehatan  vegetasi  (Wu et  al ., 2012).  SIPI  ( Structure  Insensitive  Pigment Index ) mempertimbangkan perbandingan karotenoid  terhadap  klorofil  untuk  dapat menggambarkan kesehatan mangrove (Chaube et  al .,  2019).  Sementara  itu.  ARVI memiliki  nilai  koefisien  regresi  yang  cukup tinggi  dengan  MHI.  Penelitian  Siddiq et  al . (2020)  menemukan  korelasi  ARVI  yang cukup  baik  dengan  parameter  cadangan karbon mangrove di Teluk Benoa Bali.
Interpolasi  dengan  formulasi  tersebut menunjukkan bahwa sebagian besar mangrove  di  Pulau  Middleburg-Miossu memperlihatkan  kondisi  mangrove  dalam kategori  sedang  (55,73%)  dan  sebanyak 40,74% atau 6,56 ha tergolong dalam kondisi yang  sangat  baik.  Hanya  3,53%  area mangrove termasuk dalam kategori kesehatan  yang  buruk.  (Gambar  3  dan  Tabel 5). Nilai interpolasi ini cukup baik digunakan karena hasil uji akurasi diperoleh nilai RMSE sebesar 4,46% atau kurang dari 5% (Tabel 4). Semakin  rendah  nilai  RMSE  menunjukkan formula  yang digunakan semakin  baik untuk memprediksi  nilai  sebenarnya  (Siddiq et  al ., 2020).

## IV. KESIMPULAN
Pulau  Middleburg-Miossu  memiliki komunitas  mangrove  yang  didominasi  oleh C.  tagal pada  zona-zona  darat  dengan persentase  tutupan  kanopi  dan  kerapatan pancang  yang  tinggi.  Sementara  itu,  pada
zona terluar  ditemukan S.  alba yang  tumbuh dengan baik dengan ukuran diameter tegakan yang  cukup  besar  dan  tinggi  tegakan  yang lebih  rendah  dibandingkan  dengan  zona lainnya. Komunitas mangrove secara keseluruhan  menunjukkan  kondisi  kesehatan yang  cukup  baik  atau  kategori  sedang berdasarkan nilai MHI. Penerapan kombinasi analisis  pengindraan  jauh  dengan  analisis struktur  komunitas  mangrove  dan  MHI mampu  memberikan  gambaran  yang  lebih utuh  tentang  kesehatan  komunitas  mangrove di  Pulau  Middleburg-Miossu.  Hanya  kurang dari  5%  mangrove  di  Pulau  Middleburg- Miossu  yang  memiliki  kondisi  kesehatan komunitas yang kurang baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  ucapkan  kepada PMO  COREMAP  CTI,  LIPI  serta  segenap staf peneliti dan non peneliti dalam Ekspedisi Nusa  Manggala  tahun  2018  yang  didanai oleh  World  Bank.  Terima  kasih  juga  kepada Kepala  Pusat  Penelitian  Oseanografi  yang telah memberikan dukungan dalam pelaksanaan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Atwood, T.B., R.M. Connolly, H.
Almahasheer,  P.E.  Carnell,  C.M. Duarte,  C.J.E.  Lewis,  X. Irigoien,  J.J. Kelleway, P.S. Lavery, P.I.
Macreadie,  &  O.  Serrano.  2017. Global  patterns  in  mangrove  soil
carbon  stocks  and  losses. Nature
Climate Change , 7(7): 523-528. https://doi.org/10.1038/nclimate3326 Aye,  W.N.,  Y.  Wen,  K.  Marin,  S.  Thapa,  &
A.W.  Tun.  2019.  Contribution  of mangrove  forest  to  the  livelihood  of local  communities  in  Ayeyarwaddy region, Myanmar. Forests , 10(5): 414-426. https://doi.org/10.3390/f10050414
Baloloy, A.B., A.C. Blanco, R.R.C.S. Ana, &
K.  Nadaoka.  2020.  Development  and application  of  a  new  mangrove vegetation  index (MVI)  for rapid and accurate mangrove mapping. ISPRS J. of  Photogrammetry  and  Remote Sensing , 166: 95-117.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.202 0.06.001
Bao,  T.Q.  2011.  Effect  of  mangrove  forest structures  on  wave  attenuation  in coastal  Vietnam. Oceanologia , 53(3): 807-818. https://doi.org/10.5697/oc.53-3.807
Benzeev,  R.,  N.  Hutchinson,  &  D.A.  Friess.
2017. Quantifying fisheries
ecosystem services of  mangroves and tropical  artificial  urban  shorelines.
Hydrobiologia , 803(1): 225-237. https://doi.org/10.1007/s10750-017- 3299-8
Carugati,  L.,  B.  Gatto,  E.  Rastelli,  M.L. Martire,  C.  Coral,  S.  Greco,  &  R. Danovaro.  2018. Impact of mangrove forests  degradation  on  biodiversity and  ecosystem  functioning. Scientific reports , 8(1): 1-11. https://doi.org/10.1038/s41598-018- 31683-0
Chaube,  N.R.,  N.  Lele,  A.  Misra,  T.V.R. Murthy,  S.  Manna,  S.  Hazra,  M. Panda, & R.N. Samal. 2019.
Mangrove  species  discrimination  and health  assessment  using  AVIRIS-NG hyperspectral data. Current Sciences , 116: 1136-1142.
https://doi.org/10.18520/cs/v116/i7/1
136-1142
Chougule,  V.A.  &  J.B.  Sapkale.  2020. Detecting  changes  and  health  status of mangrove forest in Achara estuary, Maraharashtra  using  remote  sensing and  GIS. Sustainability,  Agri,  Food and  Environmental  Research , 8(3): 212-221. https://doi.org/10.7770/safer-V0N0- art2093
Dharmawan,  I.W.E.  &  A.  Widyastuti.  2017.
Pristine  mangrove  community  in Wondama gulf, West Papua, Indonesia. Marine Research in Indonesia , 42(2): 73-82. https://doi.org/10.14203/mri.v42i2.17
5
Dharmawan,  I.W.E.,  R.S.  Utama,  Giyanto, L.P. Aji, P.C. Makatipu & A. Irawan. 2019.  Monitoring  kondisi  kesehatan terumbu karang dan ekosistem pesisir terkait  di  TWP.  Padaido,  Biak- Numfor. COREMAP-CTI, LIPI. Jakarta. 152 hlm.
Dharmawan,  I.W.E.  &  Pramudji.  2020. Mangrove  community  structure  in Papuan  Small  Islands,  Case  Study  in Biak  Regency.  Proceeding  The  IOP Conference Series: Earth and Environmental  Science,  Purwokerto,
Indonesia,  21  -  23  August  2019.  1-8 pp.  https://doi.org/doi:10.1088/1755- 1315/550/1/012002
Dharmawan,
I.W.E., Suyarso, Y.I.
Ulumuddin, B. Prayudha & Pramudji. 2020a. Manual for mangrove community  structure  monitoring  and research  in  Indonesia.  NAS  Media Pustaka. Makassar. 150 p.
Dharmawan,  I.W.E.,  T.A.  Hadi,  U.Y.  Arbi, P.C.  Makatipu,  S.  Rahmawati,  A. Budiyanto, A.B. Sitepu, B. Usman, P. Halang, Y. Kapitaraw,
A.
Sulaksmana,  F.C.E.  Dan  &  B.
Otoluwa. 2020b. Monitoring kesehatan terumbu karang dan ekosistem  terkait  di  Kabupaten  Biak- Numfor.  COREMAP  CTI,  LIPI. Jakarta. 231 p.
Du, J., M. Xie, Y. Wang, Z. Chen, W. Liu, J. Liao,  &  B.  Chen.  2020.  Connectivity of fish assemblages along the mangrove-seagrass-coral reef continuum  in  Wenchang,  China. Acta
Oceanologica Sinica , 39(8): 43-52. https://doi.org/10.1007/s13131-019- 1490-7
Faridah-Hanum, I., F.M. Yusoff, A. Fitrianto, N.A.  Ainuddin,  S.  Gandaseca,  S. Zaiton,  K.  Norizah,  S.  Nurhidayu, M.K.  Roslan,  K.R.  Hakeem,  &  I. Shamsuddin. 2019. Development of a comprehensive mangrove quality index  (MQI)  in  Matang  Mangrove:
Assessing mangrove ecosystem health. Ecological Indicators , 102: 103-117.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019
.02.030
Giri, C., E. Ochieng, L.L. Tieszen, Z. Zhu, A. Singh,  T.  Loveland,  J  Masek,  &  N. Duke. 2011. Status and distribution of mangrove  forests  of  the  world  using earth observation satellite data. Global Ecology and Biogeography , 20(1): 154-159. https://doi.org/10.1111/j.1466- 8238.2010.00584.x
Giyanto, Mudjiono, F.D. Hukom, J. Picasouw,  S.  Unyang,  R.  Haryanto, Djuwariah, L. Tanda, A.B.  Sitepu, A. Sidiq, Samsuardi,  M.Y.  Amrullah, Y. Zai,  J.  Gea,  &  A.P.  Siregar.  2018. Monitoring kesehatan terumbu karang dan  ekosistem  terkait  di  Kabupaten Nias  Utara.  COREMAP-CTI,  LIPI. Jakarta. 120 p.
Hilmi,  E.,  C.  Kusmana,  E.  Suhendang,  &  I. Iskandar.  2017.  Correlation  analysis between seawater intrusion and mangrove  greenbelt. Indonesian  J.  of Forestry Research , 4(2): 151-168. https://doi.org/10.20886/ijfr.2017.4.2. 151-168
Horstman,  E.M.,  C.M.  Dohmen-Janssen,
P.M.F.  Narra,  N.J.F.  Van  den  Berg,
M. Siemerink, & S.J. Hulscher. 2014.
Wave  attenuation  in  mangroves:  A quantitative approach to field observations. Coastal Engineering ,
94: 47-62.
https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2
014.08.005
Ilman,  M.,  P.  Dargusch,  &  P.  Dart.  2016.  A historical  analysis  of  the  drivers  of loss  and  degradation  of  Indonesia’s mangroves. Land use policy , 54: 448- 459. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2 016.03.010
Insani,  W.O.N.,  W.  Widayati,  &  S.
Sawaludin.  2020.  Analisis  Degradasi hutan mangrove di Kecamatan
Kaledupa Kabupaten Wakatobi. JAGAT , 4(1): 15-24. https://doi.org/10.5281/zenodo.38712 58
Irwanto,  I.,  S.A.  Paembonan,  N.P.  Oka,  &
R.I. Maulany. 2020. Growth characteristics of the mangrove  forest at  the  raised  coral  island  of  Marsegu, West Seram, Maluku. International J. of  Innovative  Science  and  Research Technology, 5(10): 211-219. https://ijisrt.com/assets/upload/files/IJ ISRT20OCT247.pdf
Jiang,  Z.,  W.  Guan,  Y.  Xiong,  M.  Li,  Y. Chen,  &  B.  Liao.  2019.  Interactive effects of intertidal elevation and light level  on  early  growth  of  five mangrove  species  under  Sonneratia apetala  Buch.  Hamplantation  canopy: Turning monocultures  to  mixed forests. Forests , 10(2): 83-97. https://doi.org/10.3390/f10020083
Kusmana,  C.,  F.G.  Dwiyanti,  &  Z.  Malik.
2020. Comparison of several methods of  stands  inventory  prior  to  logging towards the yield volume of mangrove forest in Bintuni Bay, West
Papua Province, Indonesia. Biodiversitas J.
of Biological  Diversity , 21(4):  1438- 1447.
https://doi.org/10.13057/biodiv/d2104 23 Menéndez,  P.,  I.J.  Losada,  S.  Torres-Ortega, S. Narayan, & M.W. Beck. 2020. The global  flood  protection  benefits  of mangroves. Scientific  reports , 10(1):
1-11.
https://doi.org/10.1038/s41598-020- 61136-6
Muhsoni,  F.F.,  A.B.  Sambah,  M.  Mahmudi,
& D.G.R. Wiadnya. 2018.
Comparison  of  different  vegetation indices for assessing mangrove density  using  sentinel-2  imagery. Int. J. Geomate , 14: 42-51. https://doi.org/10.21660/2018.45.717
7
Nugroho,  T.S.,  A.  Fahrudin,  F.  Yulianda,  &
D.G.  Bengen.  2019.  Structure  and composition  of  riverine  and  fringe mangroves  at  Muara  Kubu  protected areas, West Kalimantan, Indonesia. Aquaculture, Aquarium, Conservation  &  Legislation ,  12(1): 378-393. https://www.bioflux.com.ro/docs/201 9.378-393.pdf
Nurdiansah,  D.  &  I.W.E  Dharmawan.  2018. Komunitas  mangrove  di  wilayah pesisir  Pulau  Tidore  dan  sekitarnya.
Oseanologi dan Limnologi di Indonesia , 3(1): 1-9.
https://doi.org/10.14203/oldi.2018.v3i
1.63
Peng,  Y.,  J.  Diao,  M.  Zheng,  D.  Guan,  R. Zhang,  G.  Chen,  &  S.Y.  Lee.  2016. Early  growth  adaptability  of  four mangrove  species  under  the  canopy of an introduced mangrove plantation: Implications  for  restoration. Forest Ecology  and  Management , 373:  179- 188.
https://doi.org/10.1016/j.foreco.2016. 04.044
Prasetya,  J.D.  &  F.  Purwanti.  2017.
Mangrove  health  index  as  part  of sustainable  management  in  mangrove ecosystem  at  Karimunjawa  National
Marine Park Indonesia. Advanced
Science Letters , 23(4): 3277-3282.
https://doi.org/10.1166/asl.2017.9155 Pribadi,  R.,  I.W.E.  Dharmawan,  &  A.K. Bahari. 2020. Penilaian kondisi kesehatan  ekosistem  mangrove  di Ayau dan Ayau Kepulauan, Kabupaten  Raja  Ampat. Majalah
Ilmiah  Biologi  Biosfera ,  37(2):  106-
111.
https://doi.org/10.20884/1.mib.2020.3
7.2.1206
Purwanto,  A.D.  &  E.R.  Ardli.  2020.
Development  of  a  simple  method  for detecting  mangrove  using  free  open source software. J.  Segara , 16(2): 71- 82. https://doi.org/10.15578/segara.v16i2.
7512
Que,  V.K.S.,  S.Y.J.  Prasetyo,  &  C.  Fibriani.
2019.  Analisis  perbedaan  indeks vegetasi normalized difference vegetation index (NDVI) dan normalized burn ratio (NBR) Kabupaten  Pelalawan  Menggunakan Citra  Satelit  Landsat  8. Indonesian  J. of  Computing  and  Modeling , 2(1):  1-
7.
https://ejournal.uksw.edu/icm/article/ view/2534/1177
Rahadian, A., L.B. Prasetyo, Y. Setiawan, & K.  Wikantika.  2019.  A  historical review  of  data  and  information  of Indonesian  mangroves  area. Media Konservasi , 24(2): 163-178. https://doi.org/10.29244/medkon.24.2 .163-178
Rahmawati,  S.,  D.  Kurniawan,  R.D.  Putra,
I.B.  Vimono,  I.P.  Putra,  I.W.E. Dharmawan, B. Prayudha, U.Y. Arbi, U.E.  Hernawan,  A.  Budiyanto,  A. Rasyidin,  M.  Sinaga,  &  S.H.M. Nainggolan.
2019. Pemantauan kesehatan terumbu karang dan ekosistem terkait di Kabupaten Bintan . COREMAP CTI-LIPI, Jakarta. 117 hlm.
Rahmi,  K.I.N.  &  N.  Febrianti.  2020.
Pemanfaatan  data  sentinel-2  untuk analisis  indeks  area  terbakar  ( burned area ). J. Pengindraan Jauh Indonesia , 2(1): 1-6.
https://jurnal.mapin.or.id/index.php/jp ji/article/view/21/15
Razali,  S.M.,  A.A.  Nuruddin,  &  M.  Lion. 2019.  Mangrove  vegetation  health assessment  based  on  remote  sensing indices  for  Tanjung  Piai,  Malay Peninsular. J.  of  Landscape  Ecology , 12(2): 26-40.
https://doi.org/10.2478/jlecol-2019- 0008
Richards,  D.R.  &  D.A.  Friess.  2016.  Rates
and drivers of mangrove deforestation in Southeast Asia, 2000–2012. Proceedings of the National Academy of Sciences , 113(2): 344-349.
https://doi.org/10.1073/pnas.1510272
113
Rizal,  A.,  A.  Sahidin,  &  H.  Herawati.  2018.
Economic value estimation of mangrove ecosystems in Indonesia. Biodiversity  International
J. , 2 (1): 98-100. https://doi.org/10.15406/bij.2018.02.0 0051
Sari,  NWP.,  M.  Abrar,  R.M.  Siringoringo, Nurhasim,  R.D.  Putra,  M.  Sinaga, Jumsurizal,  Irawan,  F.  Lestari,  I. Pangestyansyah,  A.  Rasyidin,  R.
Sutiyadi,  O.R.  Sianturi,  B.Perisha. 2018. Monitoring Kesehatan Terumbu  Karang  dan  Ekosistem Terkait di Kawasan Konservasi Perairan  Nasional,  Taman  Wisata Perairan,  Kepulauan  Anambas  dan Laut  Sekitarnya.  COREMAP-CTI, LIPI. Jakarta. 103 p.
Seary,  R.,  T.  Spencer,  M.  Bithell,  &  C.
McOwen. 2020. Measuring mangrove-fishery  benefits  in  the Peam  Krasaop  Fishing  Community, Cambodia. Estuarine,  Coastal  and Shelf Science , 106918: 1-10.
https://doi.org/10.1016/j.ecss.2020.10 6918
Siddiq,  A.,  M.  Dimyati,  &  A.  Damayanti. 2020.  Analysis  of  carbon  stock distribution  of  mangrove  forests  in the  coastal  city  of  Benoa,  Bali  with combination  vegetation  index,  and statistics approach. International J. on Advanced  Science,  Engineering  and Information Technology , 10(6): 2386- 2393. https://doi.org/10.18517/ijaseit.10.6.1
2991
Sippo,  J.Z.,  C.J.  Sanders,  I.R.  Santos,  L.C. Jeffrey,  M.  Call,  Y.  Harada,  K. Maguire,  D.  Brown,  S.R.  Conrad,  & D.T.  Maher.  2020.  Coastal  carbon cycle  changes  following  mangrove loss. Limnology  and  Oceanography , 65(11): 2642-2656.
https://doi.org/10.1002/lno.11476
Spalding,  M.  &  C.L.  Parrett.  2019.  Global patterns  in  mangrove  recreation  and tourism. Marine  Policy , 110:  103540- 103547.
https://doi.org/10.1016/j.marpol.2019. 103540
Tabalessy, R. 2014. Economic value analysis of  mangrove  forest  ecosystems  in Sorong, West Papua Province. Aquatic  Science  &  Management, 2: 39-43.
https://doi.org/10.35800/jasm.0.0.201
4.7305
Tinh,  H.P.,  N.T.H.  Hanh,  V.V.  Thanh,  M.S. Tuan,  P.V.  Quang,  S.P.  Sharma,  & R.A.
MacKenzie. 2020. A comparison  of  soil  carbon  stocks  of intact  and  restored  mangrove  forests in  northern  Vietnam. Forests , 11(6): 660-669.
https://doi.org/10.3390/f11060660
Tomlinson,  P.B.,  2016.  The  Botany  of
Mangroves, Second Edition.
Cambridge University Press, UK, 432 p.
Utama,  R.S.,  H.A.W.  Cappenberg,  D. Anggraeni,  I.N.  Edrus,  P.  Makatipu,
A.  Irawan,  I.W.E.  Dharmawan,  A. Budiyanto,  A.R.  Dzumalex,  &  A. Salatalohi.  2019. Kondisi  kesehatan terumbu karang dan ekosistem terkait di  Kabupaten  Wakatobi,  Sulawesi Tenggara . COREMAP CTI-LIPI. Jakarta. 102 hlm.
Valderrama-Landeros,  L.,  F.  Flores-de- Santiago,  J.M.  Kovacs,  &  F.  Flores- Verdugo.  2018.  An  assessment  of commonly  employed  satellite-based remote sensors for mapping mangrove species in Mexico using an NDVI-based  classification  scheme. Environmental monitoring and assessment , 190(1): 1-13. https://doi.org/10.1007/s10661-017-
6399-z
Wong, P.P. 2018. Coastal protection measures–case of Small Island Developing  States  to  address  sea- level  rise. Asian  J.  of Environment  & Ecology , 6(3): 1-14. https://doi.org/10.9734/AJEE/2018/41 019
Wu,  C.,  Z.  Niu,  &  S.  Gao.  2012.  The potential of the satellite-derived green chlorophyll  index  for  estimating midday  light  use  efficiency  in  maize, coniferous  forest  and  grassland. Ecological Indicators , 14(1): 66-73. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2011
.08.018
Xiao,  H.,  F.  Su,  D.  Fu,  Q.  Wang,  &  C.
Huang.  2020.  Coastal  mangrove response to marine erosion: Evaluating  the  impacts  of  spatial distribution  and  vegetation  growth  in Bangkok  Bay  from  1987  to  2017. Remote Sensing , 12(2): 220-235. https://doi.org/10.3390/rs12020220 Xin,  K.,  Q.  Zhou,  S.K.  Arndt,  &  X.  Yang. Invasive  capacity  of  the  mangrove Sonneratia  apetala in  Hainan  Island, China. J.  of  Tropical  Forest  Science , 25(1): 70–78.
https://www.frim.gov.my/v1/JTFSOn line/jtfs/v25n1/70-78.pdf
Zhang,  Y.,  F.P.  Liang,  Y.Y.W.  Li,  J.W. Zhang,  S.J.  Zhang,  H.  Bai,  Q.  Liu, C.Y.R.  Zhong,  &  L.  Li.  2018. Allelopathic effects of  leachates  from two alien mangrove species, Sonneratia  apetala and Laguncularia racemosa on seed germination, seedling  growth  and  antioxidative activity  of  a  native  mangrove  species Sonneratia  caseolaris . Allelopathy  J. ,
44(1): 119-130.
https://doi.org/10.26651/allelo.j/2018- 44-1-1158
Received  :   10 February 2021 Reviewed :   15 March 2021 Accepted  :  18 April 2021