## METODE PEMANTAUAN EKSPLOITASI DAN REKLAMASI TAMBANG BATUBARA MENGGUNAKAN DATA SENTINEL-2

## (MONITORING METHODS OF COAL MINE EXPLOITATION AND RECLAMATION USING SENTINEL-2 DATA)
Samsul Arifin 1,a , Johannes Manalu 1,a , Tatik Kartika 1,b , Fajar Yulianto 1,b , Atriyon Julzarika 1,b ,
Mukhoriyah 1,b , Kusumaning Ayu Dyah Sukowati 1,b , Gatot Nugroho 1,b
1 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh - LAPAN
a Kontributor Utama, b Kontributor Anggota
Email: samsul_lapan@yahoo.com
Diterima 30 Maret 2020; Direvisi 16 Juli 2020; Disetujui 18 Desember 2020

## ABSTRACT
Mining  is  an  activity  of  extracting  non-renewable  natural  resources,  including  coal  whose management cannot be separated from the company. In realizing mining activities must be managed optimally,  so  it  is  necessary  to  supervise  and  monitor  their  activities  effectively  and  efficiently. Supervision  and  monitoring  can  use  remote  sensing  technology  which  has  a  wide  coverage  and continuous  availability  of  data.  The  research  objective  was  to  develop  a  method  of  monitoring  the exploitation  and  reclamation  of  coal  mines  using  Sentinel-2  data.  The  novelty  of  the  method  of  this research is to use a hybrid classification of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Normalized Burn Ratio (NRB). Determination of exploited and reclaimed land by taking into account the requirements for the difference in the  NDVI and  NBR threshold values. The results of land research were exploited in 2017-2018 if the NDVI threshold value was  NDVI <-0.08857 dan  NBR >0.02926. Whereas the vegetation reclaimed land in 2017-2018 if the threshold value of  NDVI >-0.08857 dan  NBR <-0.08433. NDVI and NBR extracted from remote sensing data can be used to monitor coal mining exploitation and reclamation activities. The classification accuracy rate for exploitation and reclamation identification reaches 78%.
Keywords: mining, coal, exploitation, reclamation, Sentinel-2, geobiophysics
http://dx.doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2020.v17.a3323 Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 17 No. 2. Desember 2020

## ABSTRAK
Pertambangan  merupakan  aktivitas  penggalian  sumberdaya  alam  yang  tidak  dapat diperbaharui,  termasuk  batu  bara  yang  pengelolaannya  tidak  terlepas  dari  perusahaan.  Dalam mewujudkan kegiatan pertambangan harus dikelola secara optimal, sehingga perlu pengawasan dan pemantauan aktivitasnya secara efektif dan efisien. Pengawasan dan pemantauan dapat menggunakan teknologi  penginderaan  jauh  yang  memiliki  cakupan  luas  dan  ketersediaan  data  secara berkesinambungan. Tujuan penelitian untuk membuat metode pemantauan eksploitasi dan reklamasi tambang batubara dengan data Sentinel-2. Kebaruan metode dari penelitian ini adalah menggunakan klasifikasi indeks gabungan atau hybrid Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Normalized Burn Ratio (NRB).  Penentuan lahan terekploitasi dan tereklamasi dengan memperhatikan persyaratan selisih  nilai  ambang  batas  (  ) NDVI  dan  (  ) NBR.  Hasil  penelitian  lahan  dieksploitasi  pada  tahun 2017-2018 jika nilai ambang  NDVI <-0,08857 dan  NBR >0,02926. Sedangkan lahan direklamasi vegetasi pada tahun 2017-2018 jika nilai ambang batas  NDVI >-0,08857 dan  NBR <-0,08433. NDVI dan NBR yang diekstrak dari data penginderaan jauh dapat digunakan untuk memantau aktivitas eksploitasi  dan  reklamasi  pertambangan  batu  bara.  Tingkat  akurasi  klasifikasi  untuk  identifikasi eksploitasi dan reklamasi mencapai 78%.
Kata Kunci: tambang, eksploitasi, reklamasi, Sentinel-2, geobiofisik

## 1  PENDAHULUAN
Bahan
tambang merupakan kekayaan  alam  yang  tak  terbarukan ( unrenewable ),  sehingga  pengelolaannya harus diselenggarakan dan dimanfaatkan  secara  optimal  untuk masa  sekarang  dan  masa  mendatang. Agar  hal  tersebut  dapat  tercapai  maka pengelolaan  pertambangan  harus  lebih memperhatikan aspek sosial dan lingkungan hidup. Tetapi pertambangan tidak  dapat  dilepaskan  dari  aspek perusahaan,
karena
kegiatan pertambangan
pada prinsipnya
mengambil  objek  tambang  dengan tujuan untuk dimanfaatkan masyarakat dalam memenuhi kebutuhannya. Walaupun  pertambangan  memberikan kontribusi
besar terhadap perekonomian, akan tetapi juga potensial menimbulkan kerusakan lingkungan.
Untuk  membantu  pemantauan  dan pengawasan terhadap aktivitas pertambangan secara efektif dan efisien, dapat  digunakan  data  yang  memiliki cakupan luas dan ketersediaan data dari waktu ke waktu secara berkesinambungan.  Penginderaan  jauh merupakan  salah  satu  teknologi  yang dapat  dimanfaatan  untuk  keperluan  di atas, dengan kemampuan untuk mendeteksi  permukaan  bumi  tanpa kontak  langsung  dengan  permukaan bumi.  Tujuan  penelitian  ini  untuk membuat model pemantauan eksploitasi tambang batubara dengan menggunakan data Sentinel-2.
Penginderaan  jauh  telah  banyak diaplikasikan untuk berbagai identifikasi sumber  daya  alam  dan  fenomena  yang terjadi  di  permukaan  bumi  baik  di daratan  muaupun  di  lautan.  Sehingga data penginderaan jauh dapat membantu langkah awal dari pertambangan  mulai  dari  perencanaan, eksplorasi,  eksploitasi  dan  rehabilitasi pertambangan.  Dari  berbagai  teknik pengolahan  dan  formula  yang  dapat digunakan untuk identifikasi dan memantau fenomena perubahan permukaan bumi antara lain Normalized Difference  Vegetation  Index (NDVI), dan Normalized  Burn  Ratio (NBR).  Selain untuk hal tersebut, Sentinel-2 juga dapat digunakan  untuk  identifikasi  tubuh  air (Kaplan & Avdan, 2017)
NDVI  adalah  indeks  tanpa  dimensi yang menggambarkan perbedaan antara pantulan cahaya tampak dan inframerah-dekat  dari  tutupan  vegetasi dan dapat digunakan untuk memperkirakan  kepadatan  hijau  pada area  lahan  (Weier,  J  dan  Herring.  D, 2000). Salah satu aplikasi data penginderaan jauh adalah untuk mengidentifikasi  fenomena  perubahan lahan  pertambangan  dan  luas  lahan nonpertambangan dengan menggunakan metode
Indeks Vegetasi (NDVI)
(Julzarika,  2018).  Selain  itu  data penginderaan
jauh multitemporal
Landsat TM digunakan untuk membantu mengidentifikasi
dan memantau
kemajuan  di  bidang  rehabilitasi  dengan menggunakan analisis Normalize
Difference  Vegetation  Index (NDVI)  dan Tasseled  Cap  Transformation, dimana metode ini dapat menunjukkan keberhasilan reklamasi (Erener, 2011).
Penggunaan data penginderaan jauh multi-temporal dapat memberikan penilaian  dampak  lingkungan  dari operasi penambangan. Data penginderaan jauh memungkinkan identifikasi, penggambaran, dan pemantauan  sumber  polusi  dan  daerah yang  terkena  dampak,  termasuk  tanah telantar,  dan  perubahan  penggunaan lahan permukaan dan badan air (Charou et  al .,  2010).  Teknologi  penginderaan jauh dalam pemantauan polusi lingkungan
tambang,
pemantauan bencana  geologis,  dan  pemantauan kegiatan
pertambangan
untuk pemukiman manusia dan untuk perlindungan dan pengelolaan lingkungan  tambang yang  lebih baik  (Li et al ., 2015).
Pemantauan aktivitas pertambangan yang  banyak  dilakukan  sebelumnya adalah  dengan  menggunakan  teknik deteksi  perubahan  dari  hasil  analisis klasifikasi  dua  citra  pada  waktu  yang berbeda. Wajs (2018) melakukan deteksi perubahan penutup lahan pada kawasan pertambangan  dengan  menggunakan hasil segmentasi citra satelit Sentinel-2B dua waktu yang berbeda.
Buczyńska  (2020)  telah  melakukan review terhadap  beberapa  makalah  di Polandia,  dengan  judul  makalahnya “ Remote Sensing and GIS Technologies In Land Reclamation and Landscape Planning Processes on Post-Mining Areas in  The  Polish  And  World  Literature ”.
Dalam  makalah  tersebut  terdapat beberapa literatur penelitian yang terkait dengan monitoring lingkungan mining dengan  menggunakan  penginderaan jauh.    Padmanaban et  al .  (2017) melakukan  pendekatan  penginderaan jauh  untuk  pemantauan  lingkungan  di area  tambang  reklamasi.  Xiao et  al . (2020)  Memetakan  kerusakan  dan reklamasi  lahan  tahunan  di  wilayah permukaan  pertambangan  batubara menggunakan Google  Earth  Engine dan Algoritma LandTrendr dengan  judul “ Studi Kasus Ladang Batubara Shengli di Mongolia Dalam, Cina ” . Karun & Sukha (2016)  melakukan  penilaian  potensi penginderaan  jauh  dan  teknik  Geografi Informasi Sistem (GIS) untuk memantau keberhasilan  reklamasi  di  lahan  kritis tambang  batubara.  Sementara  citra satelit  dari sensor  aktif  Sentinel-1A dan sensor  pasif  Sentinel-2A/2B  dapat diaplikasikan  pada  pemantauan  area pertambangan  yang  difokuskan  untuk mendeteksi  perubahan  lahan  (Wajs, 2018).
Penelitian bertujuan untuk
menentukan metode pemantauan perubahan  eksploitasi  dan  reklamasi pertambangan  batubara  menggunakan hybrid NDVI  dan  NBR  dengan  data Sentinel-2.

## 2  METODOLOGI

## 2.1 Lokasi dan Data
Lokasi  penelitian  diambil  dari pertambangan  batu  bara  di  Kalimantan Selatan yang ditampilkan dalam Gambar 2-1.

## Tabel 2-1: KARAKTERISTIK SENTINEL-2
Band Panjang Gelombang (µm) Resolusi Spasial (m) Band 1 - Coastal Aerosol 0,443 60 Band 2 - Blue 0,490 10 Band 3 - Green 0,560 10 Band 4 - Red 0,665 10 Band 5 - Vegetation Red Edge 0,705 20 Band 6 - Vegetation Red Edge 0,740 20 Band 7 - Vegetation Red Edge 0,783 20 Band 8 - NIR 0,842 10 Band 8A - Vegetation Red Edge 0,865 20 Band 9 - Water Vapour 0,945 60 Band 10 - SWIR - Cirus 1,375 60 Band 11 - SWIR 1,610 20 Band 12 - SWIR 2,190 20
Gambar 2-1: Lokasi Penelitan Rangda Malingkung,  Tapin  Utara, Kabupaten Tapin, Kalimantan
Selatan 71114, Indonesia

## 2.2 Standardisasi Data
Data  yang  digunakan  Sentinel-2 mozaik  tahunan  2017  dan  2018. Sementara NDVI dan NBR menggunakan band 4 ( red ), band 8 (NIR) dan band 11 (SWIR).    Resolusi  temporal  satelit Sentinel-2 setiap 5 hari. Resolusi spasial 10 m, 20 m dan 60 m. Luas sapuan 290 km  dan  mempunyai  kebijakan  data terbuka untuk umum.

## 2.3 Metode Penelitian
Teori  respons  panjang  gelombang spektrum   terhadap objek secara umum permukaan bumi seperti yang ditunjukan pada Gambar 2-2, digunakan sebagai dasar pengolahan atau referensi data  Sentinel-2  untuk  menentukan adanya perubahan fenomena di permukaan bumi.  Khususnya fenomena di  pertambangan      dengan  cara mendeteksi  parameter  geobifisik  indeks vegetasi, tanah dan air.
Gambar  2-2:  Kurva reflectance pada  panjang gelombang  setiap band pada sensor

## 2.3.1 NDVI
Normalized  Difference  Vegetation Index (NDVI)  adalah  indeks  "kehijauan" tanaman atau aktivitas fotosintesis, dan
merupakan  salah  satu  indeks  vegetasi yang  paling  umum  digunakan.  Indeks vegetasi  didasarkan  pada  pengamatan bahwa permukaan yang berbeda mencerminkan jenis cahaya yang berbeda  pula.  Vegetasi  yang  aktif berfotosintesis, menyerap sebagian besar cahaya merah dan memantulkan banyak cahaya  inframerah dekat.  Vegetasi  yang mati  atau  kering  memantulkan  lebih banyak cahaya merah dan sedikit cahaya inframerah.  Demikian  juga,  permukaan nonvegetasi  memiliki reflectance yang jauh  lebih  merata  di  seluruh  spektrum cahaya. Profil reflectance Sentinel-2 pada wilayah pertambangan ditunjukkan pada Gambar 2-3.
Gambar 2-3: Pantulan objek wilayah pertambangan (Analisis Data Sentinel-2)
Dengan  mengambil  rasio  NIR  ( band 8) dan Red ( band 4) dari citra Sentinel-2, indeks vegetasi / tingkat kehijauan dapat ditentukan. Normalized  Defference Vegetation  Index (NDVI)  dan  formula  ini mungkin yang paling umum dari indeks rasio untuk vegetasi. NDVI yang dihitung berdasarkan per pixel sebagai perbedaan yang dinormalisasi antara spektrum NIR dan Red dari sebuah citra:
) ( ) ( RED NIR RED NIR NDVI + − =
dimana NIR adalah nilai band inframerah dekat dan RED adalah nilai band merah. NDVI dapat dihitung untuk citra apa pun yang  memiliki  spekrum  inframerah merah  dan  dekat.  Interpretasi  biofisik dari  NDVI  adalah  sebagian  kecil  dari radiasi aktif foto sintesis yang diserap.
Output dari  NDVI  adalah file citra baru. Nilai NDVI dapat berkisar dari -1,0 hingga +1,0, tetapi nilai yang kurang dari nol biasanya tidak memiliki arti ekologis, sehingga  rentang  indeks  terpotong
-0.1000 - 0.1000 0.2000 0.3000 0.4000 0 5 10 15 AIR (2-1)
menjadi  0,0  hingga  +1,0.  Nilai  indeks lebih tinggi menandakan perbedaan yang lebih  besar  antara  radiasi  inframerah merah  dan  dekat  yang  direkam  oleh sensor  pada  suatu  kondisi  aktif berfotosintesis.  Nilai  NDVI  yang  rendah berarti  ada  sedikit  perbedaan  antara sinyal merah dan NIR. Ini terjadi ketika ada  sedikit  aktivitas  fotosintesis,  atau ketika hanya ada sangat sedikit pantulan cahaya  NIR  (yaitu,  air  memantulkan sangat sedikit cahaya NIR).
Sementara unuk mementukan adanya  perubahan  vegetasi  dari  tahun sebelum  dan  sesudah  ditambang  tahun setelahnya  maka  digunakan  persamaan (2-2).
NDVI NDVI NDVI t t 2 1 − = 

## 2.3.2 NBR
Normalized  Burn  Ratio (NBR)  pada penelitian ini digunakan untuk
mengidentifikasi area yang telah dieksploitasi  pertambangan  dan  untuk menentukan indeks tingkat keterbukaan lahan  menggunakan  citra  Sentinel-2. Rumus  untuk  NBR  menggunakan Near Infrared (NIR)  dan Short  Wave  Infrared (SWIR) band 11  (Lopez,  1991;  Key  & Benson, 1995).
𝑁𝐵𝑅 = (𝑁𝐼𝑅−𝑆𝑊𝐼𝑅) (𝑁𝐼𝑅+𝑆𝑊𝐼𝑅)
Untuk  area  tertentu,  NBR  dihitung dari  citra  sebelum  penambangan  dan NBR  kedua  dihitung  untuk  citra  segera setelah penambangan. Tingkat lahan dan tingkat keterbukaan lahan dinilai dengan mengambil perbedaan antara indeks ini:
NBR NBR NBR t t 2 1 − = 
Tabel 2-2 dari program United States Geological  Survey ( USGS) FireMon dapat berguna untuk perkiraan pertama untuk menafsirkan  perbedaan  NBR  yang diambil dari analogi keparahan kebakaran  sebagai  referensi  untuk tingkat pelakasanaan penambangan.
Tumbuhan  sehat  sangat  kuat spektrum  pada  bagian  NIR,  sedangkan tumbuhan  rusak  akibat  kebakaran spektrum  bagian  SWIR  lebih  kuat. Kombinasi ini kuat untuk mengidentifikasi  lahan  dengan  batang vegetasi mati (kayu bekas luka atau kulit
kayu) dan tanah atau bumi. Implementasi  persamaan  NRB  yang berdasarkan  kurva  respons  spektrum area  vegetasi  sehat  dan  area  terbakar atau  lahan  terbuka  bersumber  dari Dinas  Kehutanan  AS  seperti  ditujukan Gambar 2-4 (http://un-spider.org).

## Tabel 2-2: ΔNBR BURN SEVERITY CATEGORIES
ΔNBR Tingkat Keparahan <-0,25 Pertumbuhan kembali pasca kebakaran yang tinggi -0,25 hingga -0,1 Pertumbuhan kembali pasca kebakaran yang rendah -0,1 hingga +0,1 Tidak terbakar 0,1 hingga 0,27 Lahan  terbakar  dengan keparahan rendah 0,27 hingga 0,44 Tingkat keparahan sedang- rendah 0,44 hingga 0,66 Tingkat keparahan sedang- tinggi > 0,66 Lahan  terbakar  dengan keparahan tinggi Spektrum NIR sangat kuat mencerminkan  tumbuhan  sedangkan spektrum SWIR sangat kuat mencerminkan  batang  terbakar  atau lahan terbuka. Kombinasi NIR dan SWIR sangat  optimal  untuk  mengidentifikasi daerah dengan batang mati (kayu bekas luka/kulit  kayu)  dan  tanah/bumi. Sumber: Dinas Kehutanan AS.
Gambar  2-4:    Kurva  Perbedaan pantulan ada panjang gelombang untuk objek vegetasi  dan  lahan  terbakar atau terbuka
Klasifikasi  pada T abel  2-3  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan perbedaan kelompok ( cluster ) objek titik- titik lokasi tambang berdasarkan tingkat penambangan.  Dari  penelitian  mungkin berbeda  dari  Tabel  2-3.  Kelas  yang dihasilkan  disesuaikan  nilai  minimum dan maksimum.
(2-2)
(2-3)
(2-4)

## Tabel 2-3: KLASIFIKASI TINGKAT PENAMBANGAN
Kelas Tingkat Penambangan dNBR RANGE Peningkatan pertumbuhan kembali < - 0,1 Tidak Ditambang - 0,1 hingga + 0,1 Penambangan Rendah + 0,1 hingga + 0,27 Tingkat Penambangan Sedang + 0,27 hingga + 0,66 Tingkat Penambangan Tinggi > 0,66 2.3.4  Rancangan  Model  Eksploitasi dan Reklamasi Untuk mendeteksi adanya eksploitasi  dan  reklamasi  pada  formula menggunakan
persyaratan ambang batas ( threshold ) masing-masing indeks.
Eksploitasi = If  NDVI<n dan If  NBR>m Reklamasi  = If  NDVI>n dan If  NBR<m
dengan  n  adalah  nilai  ambang  batas NDVI dan  m adalah  nilai  ambang batas NBR.

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Identifikasi Lahan
Tambang
Menggunakan Sentinel-2
Identifikasi  adalah  kegiatan  yang mencari,  menemukan,  mengumpulkan, meneliti,  mendaftarkan,  mencatat  data dan informasi dari “kebutuhan” lapangan.  Sehingga  fungsi  dan  tujuan identifikasi  kebutuhan  program  adalah mengetahui  berbagai  masalah  atau kebutuhan yang diinginkan oleh pengguna.  Pada  sektor  pertambangan, untuk menganalisis
data
citra penginderaan
jauh adalah
mengindentifikasi lahan-lahan tambang. Lahan tambang pada citra secara visual dengan kombinasi tertentu dalam hal ini band  infrared,  green dan blue ( band 8, band 4  dan band 2)  pada  citra  satelit Sentinel-2  (optik)  tampak  terang  atau berwarna  putih.  Objek  identifikasi ditunjukkan pada Gambar 3-1.
Kondisi permukaan bumi di wilayah pertambangan  terdapat  3  objek  dasar yaitu lahan terbuka, vegetasi dan tubuh air.  Objek-objek  ini  dapat  diidentifikasi dengan  menggunakan  penginderaan jauh pada spektrum panjang gelombang pada  sensor  satelit  penginderaan  jauh. Sebagaimana  dijelaskan  pada  Tabel  2-1 tentang  karakteristik  sensor  satelit Sentinel-2, terdapat 12 spektrum
panjang gelombang yang masing-masing spektrum  memiliki  kepekaan  terhadap suatu objek.
(a) (b) Gambar 3-1:   Kombinasi band Sentinel-2 RGB ( Band 8, Band 4  dan Band 2)
untuk identifikasi lahan tambang
Respons rekflektasi spektrum panjang  gelombang band - band pada Sentinel-2  terhadap  objek  vegetasi, terlihat  memiliki  pola  yang  sama. Perbedaan  respons  hanya  terletak  pada tingginya  nilai  rekflektasi  pada  vegetasi rapat,  sedang  dan  rendah.  Respons spektrum  sensor  yang  paling  optimal terletak  pada Red  Edge dan  NIR  yaitu band 6, band 7, band 8  serta band 8A. Untuk penentuan indeks vegetasi diperoleh  dari  perbandingan reflectance band tertinggi  dengan  pantulan band terendah  yaitu band  red dan  NIR. Vegetasi pada Sentinel-2 band 4 memiliki spektrum lebih rendah daripada band 8, dengan resolusi spasial sama 10m x10m, hal ini ditunjukan pada Gambar 3-2.
(2-5)
(2-6)
(a)
(b) Gambar  3-2:  Analisis  spektrum  untuk vegetasi di wilayah pertambangan dan sekitarnya:  (a)  Spektrum vegetasi area a; (b) Spektrum vegetasi area b
Gambar  3-3,  menunjukkan  bahwa vegetasi  rapat  ditunjukkan  dengan  nilai reflectance band 8  tinggi  dan band 4 rendah,  sedangkan  vegetasi  jarang  nilai reflectance band 8 rendah dibandingkan dengan reflectance vegetasi  rapat  dan band 4 tinggi dari band 4 vegetasi rapat. Perbandingan band 8  dan band 4  akan menghasilkan  nilai  indeks  vegetasi  dari rapat, sedang dan jarang.
Gambar  3-3:    Kurva reflectance Kerapatan Vegetasi
Gambar  3-4  menunjukkan  bahwa reflectance semua band sangat  respons terhadap  lahan  terbuka  kecuali band 1 dan 2. Band 11 memiliki nilai reflectance tertinggi untuk lahan terbuka. Perbandingan  lahan  terbuka  di  area pertambangan LT1 (terbuka basah), LT2 (terbuka  kering)  dan  LT3  (terbuka bervegetasi) ditunjukan Gambar 3-5.
(a)
(b) Gambar  3-4:  Analisis  spektrum  untuk  lahan terbuka di wilayah pertambangan: (a) pertambangan 1; (b) pertambangan 2
Gambar 3-5: Kurva reflectance lahan terbuka
3.2    Pengolahan  Indeks  Vegetasi  dan Indeks Tanah
Indeks  objek  yang  diekstrak  dari spektrum panjang gelombang ditunjukan  pada  Gambar  3-5.  Indeks- indeks  ini  diekstrak  dari  perbandingan rasio band pada satelit Sentinel-2. Band - band yang digunakan antara lain band4 ( red ), band 8 (NIR) dan band 11 (SWIR). Pembuatan  indeks  NDVI  objek  dengan data  Sentinel-2  tahun  2017  dan  2018 menggunakan  formula  perbandingan rasio band 8 dan band 4 yaitu persamaan (3-1) dengan hasil indeks Vegetasi tahun 2017 dan 2018 ditunjukan pada Gambar 3-6(a) dan Gambar 3-6(b).
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝐵𝑎𝑛𝑑8−𝑏𝑎𝑛𝑑4)
(𝐵𝑎𝑛𝑑8+𝑏𝑎𝑛𝑑4) -0.20 - 0.20 0.40 0 5 10 15 R ef le ct a n ce Band Sentinel-2 Veg. Rapat Veg. Sedang Veg. Jarang -0.2 0 0.2 0.4 0 5 10 15 R ef le ct a n ce Band Sentinel-2 LT1 LT2 LT3 (3-1)
(a) (b) Gambar 3-6: (a) Multi NDVI 2017; (b) Multi NDVI 2018 (a) (b)
Gambar 3-7: (a) Multi NBR 2017; (b) Multi NBR 2018 Sedangkan formula untuk menentukan NBR menggunakan
perbandingan rasio band 8 dan band 11 yaitu  persamaan  (3-2)  dengan  hasil indeks  Lahan  Terbuka  tahun  2017  dan 2018  ditunjukan  pada  Gambar  3-7(a) dan Gambar 3-7(b).
𝑁𝐵𝑅 = (𝐵𝑎𝑛𝑑8−𝐵𝑎𝑛𝑑 11) (𝐵𝑎𝑛𝑑8+𝐵𝑎𝑛𝑑 11)

## 3.3 Eksploitasi dan Reklamasi
Untuk mendeteksi adanya eksploitasi dan reklamasi pada persamaan  menggunakan  persyaratan ambang batas ( threshold ) masing-masing indeks sebagai mana pada persamaan (3- 3) dan (3-4).
Eksploitasi = If NDVI<n dan If NBR>m Reklamasi  = If NDVI>n dan If NBR<m
Dimana  n  adalah  nilai  ambang  batas NDVI dan  m adalah  nilai  ambang batas NBR.
Hasil pengolahan dari data Sentinel- 2  dengan  menggunakan  persyaratan Tabel  3-1  dihasilkan  informasi  spasial aktivitas  pertambangan  eksploitasi  dan reklamasi  ditunjukkan  pada  Gambar  3- 8. Dalam aktivitas pertambangan, lahan tambang diindikasi
mengalami
eksploitasi  pada  tahun  2017-2018  jika  NDVI <-0,08857
dan  NBR
>0,02926.  Sedangkan  lahan  tambang diindikasi  direklamasi  vegetasi  pada tahun 2017-2018 jika  NDVI >-0,08857 dan  NBR <-0.08433. Ekspoloitasi dan reklamasi  sebelum  tahun  2017  jika memiliki  NDVI  =  -0,08857  sampai 0,03277 dan  NBR = -0,08433 sampai 0,02926 dengan syarat tambahan untuk reklamasi  NDVI  tahun  2017  >=0,5 sedangkan untuk eksploitasi NDVI tahun 2017  <  0,5.  Dari  hasil  analisis pemantauan  aktivitas  pertambangan dengan  menerapkan threshold pada fungsi bersyarat terlihat adanya perkembangan kegiatan eksploitasi (warna orange ).  Di  tahun  2018  terjadi ekspansi lokasi penambangan
khususnya  ke  arah  timur  laut,  utara, dan  timur.  Adanya  perubahan  tutupan dari  vegetasi  menjadi  bukaan  tambang menyebabkan reflectance yang  diterima oleh sensor pada kanal 4 ( Red ), kanal 8 (NIR), dan kanal 11 (SWIR) juga berubah. Perubahan tersebut juga mengakibatkan indeks  vegetasi  mengalami  penurunan nilai  dan  sebaliknya  indeks  tanah mengalami peningkatan nilai. Fenomena perubahan indeks ini membuat pemantauan  kegiatan  eksploitasi  dapat dilakukan.
(3-2)
(3-3) (3-4)

## Tabel 3-1: AMBANG BATAS PENENTUAN EKSPLOITASI DAN REKLAMASI
No Aktivitas Tambang n (NDVI) m (NBR) NDVI 2017 1 Eksploitasi tahun 2017 ke 2018 <-0,08857 > 0,02926 - 2 Reklamasi tahun 2017 ke 2018 > 0,03277 < -0,08433 - 3 Reklamasi sebelum tahun 2017 -0,08857 sd 0,03277 -0,08433 sd 0,02926 >= 0,5 4 Eksploitasi sebelum tahun 2017 -0,08857 sd 0,03277 -0,08433 sd 0,02926 < 0,5 Selain itu, reklamasi atau penanaman  pohon  pada  lahan  bekas penambangan  juga  dapat  diidentifikasi dengan  menggunakan  metode  ini. Reklamasi  (warna  hijau)  lahan  terlihat pada  bagian  utara  kawasan  tambang. Perubahan  tutupan  lahan  yang  semula berupa  lahan  terbuka  menjadi  vegetasi menyebabkan peningkatan nilai reflectance pada  kanal  NIR.  Sebaliknya kanal  merah  mengalami  penurunan dibanding citra pada periode sebelumnya.  Hal  ini  menyebabkan perubahan pada indeks vegetasi. Perubahan reflectance juga  terjadi  pada kanal  SWIR  yang  disebabkan  oleh adanya  perubahan  penutup  lahan  dari lahan  terbuka  menjadi  vegetasi.  Hal  ini menyebabkan  perubahan  pada  indeks tanah yang digunakan. Dengan menerapkan suatu threshold pada kedua indeks  tersebut  dapat  diidentifikasi lokasi  reklamasi  yang  dilakukan  pada kawasan pertambangan.
Meskipun metode ini mampu menunjukkan  perkembangan  kegiatan pertambangan, akan tetapi keberhasilan dari metode ini sangat bergantung pada kualitas  data  yang  bersih  dari  awan karena input yang  digunakan  adalah citra  optis.  Keberadaan  pengaruh  awan atau kabut tipis dapat memberikan hasil
indeks  yang  tidak  sesuai  dengan  yang seharusnya.  Akibatnya  proses  deteksi perubahan indeks menjadi tidak tepat.
Gambar 3-9 menunjukkan pengambilan  titik  sampel  uji  akurasi, pada area pertambangan dengan tingkat akurasi  terjadinya  eksploitasi  dan reklamasi  cukup  tinggi  mencapai  78%, sedangkan  untuk  pertambangan  dan sekitarnya  luar  pertambangan  pada lokasi penelitian  lebih rendah mencapai 71%, Hal ini banyak terjadi pada wilayah diluar  tambang  perubahan-perubahan penutup lahan vegetasi dan nonvegetasi.
Gambar  3-8:  Informasi  spasial  aktivitas eksploitasi  dan  reklamasi tahun 2017-2018
(a) (b)
(c) (d) (e) (f) (g) (h)
Gambar 3-9: Pengambilan titik sampel uji akurasi eksploitasi dan reklamasi tahun 2017-2018: (a) Citra informasi NDVI dan NBR  2017 (Titik 1); (b) Citra informasi NDVI dan NBR  2018 (Titik 1); (c) Citra informasi eksploitasi dan reklamasi tahun 2017-2018 (Titik 1); (d) Citra resolusi tinggi untuk uji akuasi tingkat ketelitian (Titik 1); (e) Citra informasi NDVI dan NBR  2017 (Titik 2); (f) Citra informasi NDVI dan NBR  2018 (Titik 2); (g) Citra informasi eksploitasi dan reklamasi tahun 2017-2018 (Titik 2); (h) Citra resolusi tinggi untuk uji akuasi tingkat ketelitian (Titik 2)

## 4 KESIMPULAN
Data  Sentinel-2  dapat  digunakan untuk  memantau  adanya  aktivitas eksploitasi  dan  reklamasi  vegetasi  di pertambangan.  Pemantauan  eksploitasi dan  reklamasi  vegetasi  menggunakan deteksi  parameter  tanah  dan  vegetasi yang diekstraksi dari data citra penginderaan
jauh
dengan menggunakan formula NBR dan NDVI.
Aktivitas  eksploitasi  pada  tahun 2017-2018  menggunakan  persyaratan ambang batas  NDVI <-0,08857 dan  NBR  >0,02926  serta  NDVI.  Aktivitas reklamasi  vegetasi  pada  tahun  2017-
2018  menggunakan  ambang  batas  NDVI >-0,08857 dan  NBR  <-0.08433, serta  NDVI  tahun  2017  >=0,5.  Lahan yang  mengalamai  indikasi  ekspoloitasi dan  reklamasi  sebelum  tahun  2017  NDVI = -0,08857 sampai 0,03277 dan  NBR  =    -0,08433  sampai  0,02926 duntuk  reklamasi  NDVI  tahun  2017 >=0,5 sedangkan untuk eksploitasi NDVI tahun  2017  <  0,5.    Tingkat  akurasi klasifikasi untuk identifikasi  eksploitasi dan reklamasi mencapai 78%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih
kami sampaikan pada Pusfatja LAPAN, ESDM Kalimantan  Selatan,  dan  PT.  BRE  dan semua  rekan  peneliti  yang  membantu terselesaikannya  penulisan  penelitian dalam jurnal ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Buczyńska,  A.  2020. Remote  Sensing  and  GIS Technologies  In  Land  Reclamation  and Landscape  Planning  Processes  on  Post- Mining  Areas  in  The  Polish  And  World Literature .  2nd  International  Conference on  Materials  Engineering  &  Science (IConMEAS 2019), DOI: 10.1063/5.0000009.
Charou,  E.,  Stefouli,  M.,  Dimitrakopoulos,  D., Vasiliou,  E.,  dan  Mavrantza  O.D.  2010. Using Remote Sensing to Assess Impact of Mining  Activities  on  Land  and  Water Resources .  Mine  Water  Environ,  29:45 – 52, DOI: 10.1007/s10230-010-0098-0.
Erener,  A.  2011. Remote  sensing  of  vegetation health  for  reclaimed  areas  of  Seyitömer open cast coal mine . International Journal of Coal Geology vol.86, Issue 1, p:20-26. Julzarika, A. 2018. Mining land identification in Wetar  Island  using  remote  sensing  data , Journal  of  Degraded  and  Mining  Lands Management.
Kaplan,  G.,  dan  Avdan,  U.  2017. Object-based water body extractionmodel using
Sentinel-2  satellite  imagery ,  European Journal  of  Remote  Sensing,  50:1,  137- 143, DOI: 10.1080/22797254.2017.1297540. Karun, S.K., dan Sukha , R.S. 2016. Assessment of the capability of remote sensing and GIS techniques  for  monitoring  reclamation success  in  coal  mine  degraded  lands . Journal of Environmental Management, 182, 272 – 283.
Key,  C.  and  N.  Benson,  2005.  "Landscape Assessment:  Remote  sensing  of  severity,
the  Normalized  Burn  Ratio;  and  ground measure of severity, the Composite Burn Index." In FIREMON: Fire Effects Monitoring and Inventory System, RMRS- GTR,  Ogden,  UT:  USDA  Forest  Service, Rocky Mountain Research Station.
Li, Y., Zhao, H., dan Fan, J. 2015. Application of
Remote  Sensing  Technology  in  Mine Environment  Monitoring ,  MATEC  Web  of Conferences 22, DOI:10.1051/matecconf/20152204008. Lopez  Garcia,  M.J.,  and  Caselles,  V,  1991. "Mapping Burns and Natural Reforestation  using  Thematic  Mapper Data. Geocarto International 6 : 31-37.
Padmanaban, R., Bhowmik, Avit K., dan Cabral,
P.  2017.  A Remote  Sensing  Approach  to Environmental  Monitoring  in  a  Reclaimed Mine Area . Universidade Nova de Lisboa, Campus de Campolide. Wajs , D . 2018. First  experience  with  Remote Sensing methods and selected sensors in the  monitoring  of  mining  areas – a  case study  of  the  Belchatow  open  cast  mine ,
XVIIth  Conference  of  PhD  Students  and Young Scientists, https://doi.org/10.1051/e3sconf/20182 900023. Weier,  J  dan  Herring.  D,  2000,  Measuring Vegetion  (NDVI  and  EVI),  EOS  project Science  Office  at  NASA  Goddard  Space Flight Center.
Xiao, W., Deng, X., He, T.M., dan Chen, W. 2020. Mapping  Annual  Land  Disturbance  and Reclamation  in  a  Surface  Coal  Mining Region Using Google Earth Engine and the Land  Trendr  Algorithm:  A  Case  Study  of the  Shengli  Coalfield  in  Inner  Mongolia , China. Remote Sens. 2020, 12 (10),
1612,   https://doi.org/10.3390/rs12101 612. http://un- spider.org/advisorysupport/recommende d-practices/recommended-practice- burn-severity/in-detail/normalized- burn-ratio